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

OmniDepth	0.10 2	0.09 48	0.14 6	0.19 100	0.07 1	0.16 55	0.12 24	0.16 5	0.12 9	0.08 1	0.09 11	0.14 103	0.13 135	0.14 10	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 14	0.19 52	0.16 9	0.09 32	0.12 8	0.13 49	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 58	0.10 1	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 14	0.15 14	0.18 57	0.09 32	0.15 29	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 36	0.07 2	0.17 58	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 14	0.15 14	0.18 57	0.07 1	0.15 29	0.11 16	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 36	0.08 8	0.18 79	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

StereoAnything_RVC	0.13 63	0.37 531	0.36 231	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 24	0.17 11	0.12 9	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 49	0.20 119	0.10 1	0.09 294	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.24 526	0.05 25

MS-F	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.16 9	0.09 32	0.15 29	0.12 24	0.17 11	0.13 16	0.09 6	0.09 11	0.11 56	0.10 49	0.14 10	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

MonStereo	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.17 23	0.08 10	0.14 18	0.12 24	0.24 89	0.19 81	0.09 6	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.17 23	0.08 10	0.13 14	0.12 24	0.24 89	0.19 81	0.09 6	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 14	0.19 52	0.16 9	0.09 32	0.12 8	0.13 49	0.18 17	0.13 16	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 41	0.10 1	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 14	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 36	0.06 1	0.15 23	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.05 25

LGtest1	0.10 2	0.08 14	0.17 38	0.17 23	0.08 10	0.13 14	0.09 2	0.16 5	0.12 9	0.09 6	0.07 3	0.09 20	0.09 20	0.15 23	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.06 85

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 31	0.16 9	0.08 10	0.12 8	0.13 49	0.11 1	0.12 9	0.09 6	0.07 3	0.10 36	0.09 20	0.11 1	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

MonSter	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.17 23	0.08 10	0.14 18	0.12 24	0.24 89	0.19 81	0.09 6	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

HiDET	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 4	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.19 23	0.15 30	0.10 14	0.09 11	0.11 56	0.09 20	0.15 23	0.13 98	0.06 28	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

LCMNet	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 4	0.09 32	0.15 29	0.12 24	0.18 17	0.19 81	0.10 14	0.10 17	0.11 56	0.10 49	0.15 23	0.13 98	0.06 28	0.06 163	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

VIP-Stereo	0.12 48	0.12 198	0.21 72	0.18 57	0.11 122	0.24 259	0.12 24	0.19 23	0.18 64	0.10 14	0.13 49	0.11 56	0.09 20	0.19 102	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.18 57	0.10 76	0.13 14	0.12 24	0.15 4	0.12 9	0.10 14	0.13 49	0.10 36	0.10 49	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

zero-FE	0.16 134	0.08 14	0.81 502	0.19 100	0.18 425	0.12 8	0.15 97	0.19 23	0.19 81	0.10 14	0.10 17	0.13 78	0.12 103	0.21 138	0.19 267	0.08 211	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.19 501	0.06 85

AdaDepth	0.11 23	0.09 48	0.20 63	0.20 163	0.10 76	0.19 124	0.13 49	0.16 5	0.13 16	0.10 14	0.10 17	0.09 20	0.09 20	0.19 102	0.12 55	0.05 9	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.05 5	0.05 25

S2M2_XL	0.10 2	0.09 48	0.21 72	0.14 1	0.10 76	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 14	0.11 24	0.09 20	0.09 20	0.12 2	0.11 15	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.06 85
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 14	0.16 31	0.17 23	0.08 10	0.16 55	0.12 24	0.17 11	0.12 9	0.10 14	0.07 3	0.10 36	0.08 8	0.14 10	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

LG-G_1	0.11 23	0.08 14	0.18 45	0.18 57	0.07 1	0.21 187	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 14	0.09 11	0.11 56	0.10 49	0.19 102	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

LG-G	0.11 23	0.08 14	0.18 45	0.18 57	0.07 1	0.21 187	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 14	0.09 11	0.11 56	0.10 49	0.19 102	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

GREAT-IGEV	0.12 48	0.09 48	0.25 109	0.16 9	0.11 122	0.14 18	0.16 130	0.17 11	0.17 53	0.10 14	0.15 82	0.09 20	0.09 20	0.18 79	0.10 1	0.06 28	0.07 287	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.10 353

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 23	0.08 10	0.09 1	0.13 49	0.24 89	0.13 16	0.10 14	0.09 11	0.09 20	0.08 8	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.06 163	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

IGEV-Stereo++	0.11 23	0.08 14	0.15 14	0.19 100	0.11 122	0.14 18	0.10 8	0.22 56	0.18 64	0.10 14	0.13 49	0.10 36	0.11 78	0.14 10	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

IGEV-Stereo+	0.12 48	0.08 14	0.17 38	0.18 57	0.13 257	0.09 1	0.11 16	0.16 5	0.15 30	0.10 14	0.08 10	0.10 36	0.10 49	0.21 138	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.16 463	0.24 540

CSFM-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.16 9	0.08 10	0.16 55	0.13 49	0.21 44	0.11 4	0.11 28	0.11 24	0.10 36	0.10 49	0.14 10	0.11 15	0.07 76	0.06 163	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

DDF-Stereo	0.13 63	0.08 14	0.19 52	0.19 100	0.16 382	0.12 8	0.15 97	0.18 17	0.18 64	0.11 28	0.10 17	0.13 78	0.12 103	0.23 163	0.19 267	0.08 211	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.21 513	0.06 85

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 31	0.16 9	0.08 10	0.11 4	0.09 2	0.20 34	0.12 9	0.11 28	0.11 24	0.08 3	0.08 8	0.23 163	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 85

Replicate-Monster	0.12 48	0.10 90	0.32 174	0.16 9	0.08 10	0.17 76	0.10 8	0.22 56	0.19 81	0.11 28	0.10 17	0.10 36	0.09 20	0.19 102	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.08 235

asda	0.11 23	0.11 156	0.16 31	0.17 23	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.24 89	0.16 36	0.11 28	0.11 24	0.08 3	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 23	0.06 1	0.17 38	0.15 4	0.11 122	0.16 55	0.13 49	0.21 44	0.16 36	0.11 28	0.15 82	0.09 20	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.05 5	0.05 25

111111	0.11 23	0.07 2	0.17 38	0.19 100	0.11 122	0.13 14	0.11 16	0.22 56	0.15 30	0.11 28	0.12 37	0.12 67	0.08 8	0.18 79	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.08 186	0.06 85

LG-Stereo	0.13 63	0.10 90	0.24 96	0.20 163	0.09 32	0.16 55	0.18 214	0.21 44	0.18 64	0.11 28	0.17 106	0.09 20	0.09 20	0.15 23	0.14 135	0.05 9	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.05 25

SGD-Stereo	0.11 23	0.08 14	0.17 38	0.17 23	0.07 1	0.17 76	0.13 49	0.18 17	0.16 36	0.11 28	0.13 49	0.11 56	0.12 103	0.18 79	0.11 15	0.08 211	0.04 2	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.04 1

SCV	0.14 88	0.14 304	0.24 96	0.21 208	0.11 122	0.15 29	0.16 130	0.31 182	0.18 64	0.11 28	0.15 82	0.13 78	0.10 49	0.23 163	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.06 85

AIO_rvc	0.12 48	0.11 156	0.22 82	0.19 100	0.10 76	0.15 29	0.17 171	0.20 34	0.16 36	0.11 28	0.13 49	0.13 78	0.08 8	0.22 154	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.07 167

HUF	0.15 120	0.11 156	0.38 262	0.17 23	0.11 122	0.16 55	0.17 171	0.22 56	0.20 107	0.11 28	0.13 49	0.14 103	0.11 78	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.20 539	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.14 449

AIO_test	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.19 100	0.11 122	0.15 29	0.17 171	0.19 23	0.16 36	0.11 28	0.13 49	0.14 103	0.09 20	0.20 119	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

castereo++	0.13 63	0.10 90	0.18 45	0.18 57	0.10 76	0.27 304	0.13 49	0.23 75	0.23 156	0.11 28	0.13 49	0.16 137	0.10 49	0.18 79	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.05 5	0.04 1

GIP-stereo	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.19 100	0.11 122	0.16 55	0.14 73	0.29 152	0.18 64	0.11 28	0.16 95	0.13 78	0.09 20	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

DEFOM-Stereo	0.11 23	0.08 14	0.17 38	0.17 23	0.09 32	0.22 215	0.14 73	0.14 3	0.16 36	0.11 28	0.10 17	0.09 20	0.08 8	0.21 138	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

U	1.00 569	0.09 48	0.21 72	0.21 208	3.68 598	6.12 602	0.14 73	0.21 44	0.21 124	0.11 28	0.11 24	0.10 36	0.09 20	0.12 2	0.11 15	0.07 76	0.05 32	5.42 607	2.90 605	0.07 120	0.06 85

GEAStereo	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.18 57	0.12 179	0.19 124	0.16 130	0.20 34	0.14 22	0.12 45	0.15 82	0.10 36	0.09 20	0.16 41	0.10 1	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.08 186	0.08 235

gasm-f	0.12 48	0.09 48	0.19 52	0.18 57	0.12 179	0.18 97	0.18 214	0.20 34	0.14 22	0.12 45	0.19 126	0.10 36	0.11 78	0.16 41	0.11 15	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.09 256	0.08 235

asd	0.10 2	0.10 90	0.15 14	0.17 23	0.10 76	0.16 55	0.10 8	0.19 23	0.13 16	0.12 45	0.11 24	0.09 20	0.10 49	0.16 41	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 23	0.11 156	0.16 31	0.17 23	0.10 76	0.17 76	0.12 24	0.21 44	0.14 22	0.12 45	0.13 49	0.09 20	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 23	0.11 156	0.16 31	0.17 23	0.10 76	0.17 76	0.12 24	0.21 44	0.14 22	0.12 45	0.13 49	0.09 20	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 23	0.11 156	0.16 31	0.17 23	0.10 76	0.17 76	0.12 24	0.21 44	0.14 22	0.12 45	0.13 49	0.09 20	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 90	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.10 8	0.19 23	0.13 16	0.12 45	0.12 37	0.08 3	0.11 78	0.16 41	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 23	0.10 90	0.15 14	0.18 57	0.09 32	0.15 29	0.15 97	0.20 34	0.15 30	0.12 45	0.13 49	0.10 36	0.09 20	0.17 58	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 48	0.11 156	0.18 45	0.18 57	0.08 10	0.16 55	0.15 97	0.27 120	0.19 81	0.12 45	0.12 37	0.07 1	0.12 103	0.15 23	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 63	0.09 48	0.24 96	0.20 163	0.10 76	0.15 29	0.14 73	0.22 56	0.16 36	0.12 45	0.19 126	0.15 120	0.11 78	0.13 5	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.07 120	0.06 85

S2M2_L	0.13 63	0.11 156	0.20 63	0.16 9	0.12 179	0.12 8	0.07 1	0.18 17	0.20 107	0.12 45	0.15 82	0.14 103	0.12 103	0.15 23	0.14 135	0.13 440	0.09 406	0.09 255	0.10 363	0.11 370	0.09 297
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 63	0.14 304	0.19 52	0.26 439	0.09 32	0.15 29	0.13 49	0.22 56	0.18 64	0.12 45	0.11 24	0.10 36	0.13 135	0.21 138	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.05 25

RSM++	0.12 48	0.09 48	0.19 52	0.20 163	0.09 32	0.17 76	0.15 97	0.21 44	0.19 81	0.12 45	0.12 37	0.14 103	0.09 20	0.20 119	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.05 25

IGEV++	0.13 63	0.10 90	0.23 88	0.21 208	0.10 76	0.15 29	0.15 97	0.29 152	0.16 36	0.12 45	0.15 82	0.12 67	0.12 103	0.17 58	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.07 167

CroCo-Stereo	0.14 88	0.13 261	0.24 96	0.25 405	0.11 122	0.11 4	0.18 214	0.32 193	0.23 156	0.12 45	0.12 37	0.18 157	0.12 103	0.14 10	0.13 98	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.06 85
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
GSStereo	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.17 23	0.12 179	0.19 124	0.16 130	0.26 106	0.18 64	0.13 60	0.15 82	0.10 36	0.09 20	0.16 41	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.08 186	0.08 235

GS-Stereo							0.16 130	0.26 106	0.18 64	0.13 60	0.15 82	0.10 36	0.09 20	0.16 41	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.08 186	0.08 235

4.5_new	0.11 23	0.11 156	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.21 44	0.16 36	0.13 60	0.13 49	0.08 3	0.09 20	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 52	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 23	0.11 156	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.21 44	0.16 36	0.13 60	0.13 49	0.08 3	0.09 20	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 52	0.04 1

3.75w	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.11 122	0.18 97	0.12 24	0.23 75	0.14 22	0.13 60	0.11 24	0.08 3	0.10 49	0.16 41	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 23	0.10 90	0.14 6	0.17 23	0.09 32	0.17 76	0.09 2	0.22 56	0.16 36	0.13 60	0.13 49	0.09 20	0.11 78	0.19 102	0.13 98	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 48	0.08 14	0.14 6	0.18 57	0.09 32	0.16 55	0.15 97	0.25 97	0.21 124	0.13 60	0.16 95	0.08 3	0.12 103	0.16 41	0.13 98	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

monsterstereo	0.11 23	0.09 48	0.14 6	0.19 100	0.12 179	0.14 18	0.12 24	0.25 97	0.17 53	0.13 60	0.16 95	0.08 3	0.09 20	0.19 102	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.05 5	0.04 1

SCV_C0	0.14 88	0.11 156	0.25 109	0.19 100	0.12 179	0.15 29	0.16 130	0.30 171	0.22 137	0.13 60	0.15 82	0.13 78	0.09 20	0.24 176	0.10 1	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.09 256	0.06 85

castereo	0.14 88	0.10 90	0.19 52	0.18 57	0.10 76	0.20 159	0.19 259	0.30 171	0.27 204	0.13 60	0.18 118	0.16 137	0.16 191	0.15 23	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.06 52	0.05 25

999	0.14 88	0.08 14	0.24 96	0.19 100	0.11 122	0.20 159	0.17 171	0.24 89	0.18 64	0.13 60	0.16 95	0.14 103	0.11 78	0.36 329	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.07 167

mms	0.13 63	0.11 156	0.19 52	0.19 100	0.12 179	0.16 55	0.17 171	0.20 34	0.17 53	0.13 60	0.17 106	0.14 103	0.09 20	0.24 176	0.14 135	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.07 167

ours_stereo	0.13 63	0.11 156	0.23 88	0.20 163	0.11 122	0.17 76	0.18 214	0.20 34	0.19 81	0.13 60	0.18 118	0.14 103	0.10 49	0.23 163	0.14 135	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.06 52	0.05 25

fffy	0.14 88	0.11 156	0.24 96	0.20 163	0.10 76	0.19 124	0.18 214	0.22 56	0.19 81	0.13 60	0.16 95	0.15 120	0.13 135	0.25 207	0.14 135	0.06 28	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.06 85

RAStereo	0.13 63	0.12 198	0.27 126	0.22 269	0.11 122	0.15 29	0.18 214	0.23 75	0.23 156	0.13 60	0.17 106	0.11 56	0.09 20	0.15 23	0.13 98	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.05 25

Occ-G	0.13 63	0.08 14	0.21 72	0.17 23	0.10 76	0.15 29	0.19 259	0.22 56	0.19 81	0.13 60	0.19 126	0.21 192	0.11 78	0.17 58	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.06 85

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 231	0.72 568	0.70 479	0.17 23	0.08 10	0.15 29	0.15 97	0.18 17	0.16 36	0.13 60	0.12 37	0.09 20	0.08 8	0.16 41	0.13 98	0.35 559	0.04 2	0.08 175	0.07 157	0.11 370	0.23 535

AIO-Stereo	0.13 63	0.10 90	0.22 82	0.20 163	0.09 32	0.16 55	0.15 97	0.27 120	0.16 36	0.13 60	0.15 82	0.13 78	0.08 8	0.18 79	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

RSM	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.20 163	0.09 32	0.16 55	0.15 97	0.23 75	0.18 64	0.13 60	0.13 49	0.15 120	0.09 20	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

MaDis-Stereo	0.14 88	0.13 261	0.26 117	0.19 100	0.14 300	0.16 55	0.13 49	0.25 97	0.21 124	0.13 60	0.14 79	0.14 103	0.11 78	0.17 58	0.17 215	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.06 85

AEACV	0.13 63	0.09 48	0.23 88	0.18 57	0.19 447	0.19 124	0.16 130	0.23 75	0.14 22	0.13 60	0.17 106	0.13 78	0.16 191	0.16 41	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.08 233	0.07 120	0.06 85

LoS_RVC	0.13 63	0.10 90	0.19 52	0.18 57	0.16 382	0.20 159	0.18 214	0.20 34	0.17 53	0.13 60	0.19 126	0.12 67	0.15 175	0.17 58	0.13 98	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.12 411

Selective-IGEV	0.12 48	0.09 48	0.22 82	0.19 100	0.10 76	0.15 29	0.14 73	0.27 120	0.15 30	0.13 60	0.14 79	0.13 78	0.08 8	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.05 25

EGLCR-Stereo	0.13 63	0.08 14	0.20 63	0.18 57	0.09 32	0.21 187	0.13 49	0.27 120	0.21 124	0.13 60	0.10 17	0.15 120	0.09 20	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

CroCo-Stereo Lap2	0.15 120	0.15 338	0.28 137	0.25 405	0.18 425	0.11 4	0.19 259	0.28 139	0.21 124	0.13 60	0.16 95	0.15 120	0.12 103	0.17 58	0.14 135	0.07 76	0.07 287	0.08 175	0.06 101	0.08 186	0.07 167

DA	0.14 88	0.10 90	0.18 45	0.21 208	0.10 76	0.29 345	0.16 130	0.28 139	0.20 107	0.14 85	0.17 106	0.16 137	0.14 157	0.17 58	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.07 167

GGEV	0.14 88	0.10 90	0.18 45	0.21 208	0.10 76	0.29 345	0.16 130	0.28 139	0.20 107	0.14 85	0.17 106	0.16 137	0.14 157	0.17 58	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.07 167

qwe	0.11 23	0.10 90	0.14 6	0.17 23	0.10 76	0.15 29	0.12 24	0.25 97	0.17 53	0.14 85	0.13 49	0.09 20	0.09 20	0.18 79	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.10 8	0.19 23	0.18 64	0.14 85	0.17 106	0.09 20	0.10 49	0.18 79	0.13 98	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

2.75w_new	0.11 23	0.09 48	0.14 6	0.16 9	0.09 32	0.15 29	0.12 24	0.25 97	0.16 36	0.14 85	0.13 49	0.08 3	0.10 49	0.16 41	0.13 98	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

3.25w_new	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.19 124	0.10 8	0.22 56	0.17 53	0.14 85	0.12 37	0.10 36	0.11 78	0.17 58	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

3.25w	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.19 124	0.10 8	0.22 56	0.17 53	0.14 85	0.12 37	0.10 36	0.11 78	0.17 58	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

2w_stereo	0.11 23	0.10 90	0.15 14	0.18 57	0.08 10	0.16 55	0.14 73	0.27 120	0.20 107	0.14 85	0.14 79	0.08 3	0.11 78	0.13 5	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 23	0.09 48	0.13 1	0.17 23	0.12 179	0.15 29	0.11 16	0.23 75	0.15 30	0.14 85	0.12 37	0.08 3	0.09 20	0.21 138	0.10 1	0.06 28	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

fffft	0.13 63	0.09 48	0.24 96	0.19 100	0.10 76	0.17 76	0.19 259	0.22 56	0.16 36	0.14 85	0.11 24	0.13 78	0.10 49	0.24 176	0.18 237	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.06 85
1: 1. 1
MGS-Stereo	0.14 88	0.11 156	0.32 174	0.19 100	0.11 122	0.18 97	0.17 171	0.20 34	0.22 137	0.14 85	0.24 184	0.15 120	0.10 49	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.10 322	0.06 85

CES	0.14 88	0.08 14	0.19 52	0.17 23	0.22 488	0.18 97	0.16 130	0.23 75	0.19 81	0.14 85	0.17 106	0.14 103	0.10 49	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.08 186	0.18 497

ProNet	0.14 88	0.12 198	0.25 109	0.19 100	0.11 122	0.19 124	0.19 259	0.27 120	0.20 107	0.14 85	0.13 49	0.13 78	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.07 167

sCroCo_RVC	0.18 177	0.14 304	0.49 379	0.27 467	0.18 425	0.22 215	0.17 171	0.27 120	0.23 156	0.14 85	0.22 165	0.17 147	0.14 157	0.21 138	0.15 159	0.10 343	0.11 455	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

FlowAnything_test	0.14 88	0.11 156	0.21 72	0.21 208	0.12 179	0.17 76	0.16 130	0.25 97	0.16 36	0.15 99	0.13 49	0.15 120	0.14 157	0.18 79	0.16 184	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.12 441	0.08 186	0.09 297

MM-Stereo_test2	0.15 120	0.10 90	0.44 338	0.23 317	0.11 122	0.21 187	0.21 337	0.27 120	0.22 137	0.15 99	0.16 95	0.13 78	0.11 78	0.20 119	0.13 98	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.05 25

HART	0.15 120	0.11 156	0.30 154	0.21 208	0.09 32	0.17 76	0.16 130	0.30 171	0.19 81	0.15 99	0.25 193	0.17 147	0.09 20	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.07 287	0.07 92	0.05 50	0.08 186	0.06 85

SMoEStereo_RVC	0.13 63	0.10 90	0.22 82	0.19 100	0.10 76	0.19 124	0.17 171	0.19 23	0.19 81	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.11 78	0.24 176	0.16 184	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85

tt45	0.14 88	0.09 48	0.22 82	0.19 100	0.11 122	0.23 237	0.18 214	0.22 56	0.17 53	0.15 99	0.13 49	0.14 103	0.10 49	0.30 288	0.14 135	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.07 167

Pointernet	0.13 63	0.07 2	0.27 126	0.19 100	0.11 122	0.20 159	0.12 24	0.31 182	0.24 171	0.15 99	0.15 82	0.13 78	0.11 78	0.17 58	0.13 98	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

rvit_stereo_0080	0.15 120	0.13 261	0.25 109	0.19 100	0.13 257	0.15 29	0.20 306	0.28 139	0.24 171	0.15 99	0.17 106	0.19 171	0.13 135	0.19 102	0.15 159	0.11 382	0.08 372	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.07 167

MoCha-V2	0.13 63	0.08 14	0.26 117	0.23 317	0.09 32	0.16 55	0.15 97	0.26 106	0.16 36	0.15 99	0.15 82	0.13 78	0.14 157	0.20 119	0.11 15	0.06 28	0.07 287	0.06 31	0.06 101	0.06 52	0.05 25

MyStereo07	0.16 134	0.12 198	0.26 117	0.22 269	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.29 152	0.21 124	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.13 135	0.25 207	0.13 98	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

AE-Stereo	0.17 153	0.11 156	0.31 168	0.24 368	0.14 300	0.23 237	0.18 214	0.34 215	0.29 238	0.15 99	0.25 193	0.21 192	0.13 135	0.20 119	0.14 135	0.07 76	0.08 372	0.09 255	0.10 363	0.07 120	0.06 85

ff7	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

IGEVStereo-DCA	0.14 88	0.11 156	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.12 37	0.14 103	0.12 103	0.28 256	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

ffff	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

rrr	0.17 153	0.11 156	0.57 425	0.19 100	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.35 240	0.22 137	0.15 99	0.12 37	0.14 103	0.12 103	0.28 256	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

11t	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

whm_eth	0.15 120	0.13 261	0.25 109	0.19 100	0.13 257	0.15 29	0.20 306	0.28 139	0.24 171	0.15 99	0.17 106	0.19 171	0.13 135	0.19 102	0.15 159	0.11 382	0.08 372	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.07 167

UniTT-Stereo	0.14 88	0.10 90	0.30 154	0.21 208	0.13 257	0.17 76	0.13 49	0.19 23	0.18 64	0.15 99	0.20 143	0.10 36	0.11 78	0.18 79	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.06 85

CAS	0.15 120	0.07 2	0.21 72	0.41 547	0.16 382	0.20 159	0.18 214	0.22 56	0.19 81	0.15 99	0.19 126	0.11 56	0.09 20	0.14 10	0.13 98	0.29 552	0.04 2	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.14 449

anonymousdsp	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.28 139	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.07 167

LoS	0.14 88	0.08 14	0.27 126	0.16 9	0.09 32	0.22 215	0.14 73	0.26 106	0.26 193	0.15 99	0.18 118	0.18 157	0.13 135	0.22 154	0.14 135	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

IGEV-Stereo	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.28 139	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.07 167
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DLNR-FE	10.45 607	12.13 614	19.94 616	106.10 628	23.12 622	0.14 18	0.13 49	3.28 602	0.17 53	0.16 121	0.23 170	0.16 137	0.10 49	0.31 295	0.15 159	2.41 602	0.06 163	0.07 92	0.07 157	40.22 627	0.06 85

depthmonostereo	0.14 88	0.09 48	0.19 52	0.19 100	0.08 10	0.20 159	0.15 97	0.27 120	0.23 156	0.16 121	0.18 118	0.14 103	0.17 217	0.19 102	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.05 25

MM-Stereo_test3	0.17 153	0.12 198	0.29 147	0.23 317	0.14 300	0.19 124	0.22 363	0.39 287	0.36 323	0.16 121	0.24 184	0.17 147	0.12 103	0.19 102	0.14 135	0.07 76	0.07 287	0.08 175	0.06 101	0.09 256	0.06 85

AIO-test2	0.20 231	0.20 424	0.36 231	0.26 439	0.15 350	0.22 215	0.16 130	0.42 324	0.42 391	0.16 121	0.29 229	0.15 120	0.11 78	0.26 223	0.13 98	0.18 516	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.07 120	0.07 167

rvit_stereo_0083	0.16 134	0.12 198	0.26 117	0.21 208	0.13 257	0.17 76	0.17 171	0.22 56	0.34 294	0.16 121	0.21 155	0.19 171	0.16 191	0.21 138	0.16 184	0.11 382	0.10 431	0.10 328	0.08 233	0.09 256	0.07 167

rvit_stereo_0081	0.16 134	0.11 156	0.24 96	0.21 208	0.12 179	0.16 55	0.17 171	0.22 56	0.33 284	0.16 121	0.18 118	0.18 157	0.14 157	0.20 119	0.16 184	0.11 382	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.07 167

rvit_stereo_0082	0.16 134	0.11 156	0.24 96	0.21 208	0.12 179	0.16 55	0.17 171	0.22 56	0.33 284	0.16 121	0.18 118	0.18 157	0.14 157	0.20 119	0.16 184	0.11 382	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.07 167

rvit_stereo_ft	0.17 153	0.14 304	0.30 154	0.25 405	0.14 300	0.17 76	0.21 337	0.28 139	0.26 193	0.16 121	0.19 126	0.20 180	0.16 191	0.22 154	0.17 215	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.07 167

trnet	0.13 63	0.08 14	0.21 72	0.15 4	0.07 1	0.21 187	0.12 24	0.24 89	0.24 171	0.16 121	0.21 155	0.15 120	0.13 135	0.18 79	0.13 98	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.05 25

plain	0.17 153	0.13 261	0.43 329	0.21 208	0.13 257	0.16 55	0.17 171	0.27 120	0.22 137	0.16 121	0.26 203	0.13 78	0.16 191	0.27 242	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.07 157	0.10 322	0.07 167

DLNR_Zeroshot_test	10.44 606	12.10 613	19.93 615	106.08 627	23.66 623	0.14 18	0.13 49	3.22 601	0.17 53	0.16 121	0.23 170	0.16 137	0.10 49	0.31 295	0.15 159	2.36 601	0.06 163	0.07 92	0.07 157	39.70 626	0.06 85

test_xeample3	0.16 134	0.11 156	0.56 422	0.19 100	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.35 240	0.20 107	0.16 121	0.12 37	0.13 78	0.12 103	0.24 176	0.15 159	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.08 233	0.07 120	0.07 167

CREStereo	0.13 63	0.08 14	0.21 72	0.14 1	0.08 10	0.22 215	0.15 97	0.25 97	0.24 171	0.16 121	0.21 155	0.14 103	0.13 135	0.18 79	0.13 98	0.09 294	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.07 120	0.06 85
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
GASTEREO	0.13 63	0.12 198	0.21 72	0.23 317	0.10 76	0.18 97	0.15 97	0.26 106	0.18 64	0.17 134	0.16 95	0.11 56	0.13 135	0.19 102	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.07 157	0.06 52	0.06 85

MSCF	0.13 63	0.12 198	0.21 72	0.22 269	0.10 76	0.16 55	0.15 97	0.26 106	0.18 64	0.17 134	0.16 95	0.11 56	0.13 135	0.18 79	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.07 157	0.06 52	0.06 85

water-stereo	0.13 63	0.08 14	0.20 63	0.19 100	0.10 76	0.17 76	0.14 73	0.25 97	0.19 81	0.17 134	0.23 170	0.15 120	0.15 175	0.12 2	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.05 25

AIO-test1	0.19 216	0.14 304	0.41 308	0.27 467	0.15 350	0.21 187	0.16 130	0.39 287	0.36 323	0.17 134	0.26 203	0.18 157	0.13 135	0.28 256	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.06 52	0.09 297

rvit_stereo_0081_aga	0.16 134	0.14 304	0.28 137	0.21 208	0.13 257	0.19 124	0.17 171	0.23 75	0.24 171	0.17 134	0.21 155	0.19 171	0.13 135	0.19 102	0.14 135	0.11 382	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.07 167

H2IRNET	0.18 177	0.13 261	0.35 211	0.21 208	0.12 179	0.20 159	0.15 97	0.27 120	0.30 251	0.17 134	0.31 256	0.25 244	0.20 266	0.24 176	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.10 363	0.09 256	0.06 85

ACVNet-DCA	0.18 177	0.14 304	0.38 262	0.23 317	0.11 122	0.31 380	0.19 259	0.41 310	0.27 204	0.17 134	0.19 126	0.13 78	0.18 242	0.28 256	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.09 256	0.09 297

xx1	0.20 231	0.14 304	0.38 262	0.23 317	0.11 122	0.31 380	0.19 259	0.35 240	0.47 447	0.17 134	0.19 126	0.28 290	0.24 319	0.28 256	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.09 321	0.09 256	0.09 297

1test111	0.19 216	0.14 304	0.38 262	0.23 317	0.11 122	0.31 380	0.19 259	0.41 310	0.27 204	0.17 134	0.19 126	0.13 78	0.18 242	0.34 315	0.22 327	0.08 211	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.09 256	0.09 297

cc1	0.18 177	0.14 304	0.38 262	0.23 317	0.11 122	0.31 380	0.19 259	0.35 240	0.47 447	0.17 134	0.19 126	0.13 78	0.18 242	0.28 256	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.08 186	0.08 235

tt1	0.18 177	0.14 304	0.35 211	0.23 317	0.11 122	0.30 364	0.19 259	0.35 240	0.44 414	0.17 134	0.19 126	0.13 78	0.16 191	0.27 242	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.08 186	0.08 235

MIF-Stereo (partial)	0.16 134	0.10 90	0.34 201	0.21 208	0.15 350	0.15 29	0.13 49	0.28 139	0.25 184	0.17 134	0.26 203	0.15 120	0.16 191	0.25 207	0.17 215	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.09 256	0.08 235

Selective-RAFT	0.17 153	0.12 198	0.30 154	0.24 368	0.10 76	0.29 345	0.15 97	0.32 193	0.31 263	0.17 134	0.17 106	0.21 192	0.18 242	0.28 256	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.06 85

GLC_STEREO	0.15 120	0.10 90	0.24 96	0.21 208	0.09 32	0.17 76	0.15 97	0.23 75	0.27 204	0.17 134	0.20 143	0.17 147	0.11 78	0.23 163	0.16 184	0.07 76	0.09 406	0.09 255	0.08 233	0.07 120	0.06 85

sAnonymous2	0.20 231	0.21 438	0.58 430	0.24 368	0.17 404	0.22 215	0.19 259	0.34 215	0.28 219	0.17 134	0.19 126	0.17 147	0.16 191	0.17 58	0.14 135	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.23 523	0.17 483

CroCo_RVC	0.20 231	0.21 438	0.58 430	0.24 368	0.17 404	0.22 215	0.19 259	0.34 215	0.28 219	0.17 134	0.19 126	0.17 147	0.16 191	0.17 58	0.14 135	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.23 523	0.17 483

PMTNet	0.15 120	0.08 14	0.23 88	0.15 4	0.09 32	0.23 237	0.16 130	0.25 97	0.23 156	0.17 134	0.21 155	0.16 137	0.14 157	0.22 154	0.13 98	0.29 552	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.07 120	0.06 85

rvit_0105_6	0.19 216	0.14 304	0.34 201	0.23 317	0.14 300	0.18 97	0.20 306	0.29 152	0.37 334	0.18 151	0.22 165	0.23 224	0.17 217	0.26 223	0.17 215	0.15 479	0.13 485	0.13 444	0.11 402	0.11 370	0.08 235

WCG-NET	0.14 88	0.09 48	0.23 88	0.18 57	0.08 10	0.18 97	0.17 171	0.21 44	0.28 219	0.18 151	0.21 155	0.15 120	0.12 103	0.18 79	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

WCG-NET（raft）	0.14 88	0.09 48	0.23 88	0.17 23	0.08 10	0.19 124	0.16 130	0.23 75	0.26 193	0.18 151	0.19 126	0.20 180	0.12 103	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

GCAP-Stereo	0.14 88	0.14 304	0.33 191	0.20 163	0.09 32	0.21 187	0.10 8	0.26 106	0.20 107	0.18 151	0.19 126	0.15 120	0.13 135	0.17 58	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.06 85

MC-Stereo	0.14 88	0.09 48	0.25 109	0.21 208	0.09 32	0.18 97	0.16 130	0.23 75	0.19 81	0.18 151	0.23 170	0.16 137	0.13 135	0.22 154	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

xyz-stereo-finetune	0.16 134	0.12 198	0.23 88	0.16 9	0.08 10	0.23 237	0.20 306	0.29 152	0.31 263	0.19 156	0.22 165	0.19 171	0.15 175	0.29 273	0.20 284	0.06 28	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.06 52	0.06 85

rvit_0105_4	0.20 231	0.15 338	0.38 262	0.23 317	0.14 300	0.20 159	0.22 363	0.33 207	0.39 358	0.19 156	0.24 184	0.25 244	0.19 257	0.27 242	0.17 215	0.16 494	0.13 485	0.13 444	0.11 402	0.11 370	0.08 235

CAS++	0.16 134	0.12 198	0.27 126	0.18 57	0.12 179	0.17 76	0.15 97	0.42 324	0.24 171	0.19 156	0.18 118	0.13 78	0.10 49	0.21 138	0.12 55	0.12 420	0.10 431	0.11 385	0.08 233	0.10 322	0.09 297
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala_base	0.20 231	0.13 261	0.35 211	0.25 405	0.15 350	0.25 274	0.16 130	0.34 215	0.17 53	0.19 156	0.26 203	0.17 147	0.14 157	0.18 79	0.16 184	0.39 564	0.09 406	0.07 92	0.05 50	0.45 559	0.08 235

IGEV-RUCA	0.21 251	0.08 14	0.23 88	0.19 100	0.19 447	0.28 324	0.24 410	0.23 75	0.21 124	0.20 160	0.23 170	0.28 290	0.49 519	0.26 223	0.18 237	0.09 294	0.08 372	0.18 511	0.13 468	0.17 480	0.17 483

tg	0.16 134	0.11 156	0.25 109	0.21 208	0.11 122	0.23 237	0.15 97	0.34 215	0.24 171	0.20 160	0.25 193	0.19 171	0.12 103	0.24 176	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.09 321	0.08 186	0.07 167

StereoVision	0.22 281	0.18 396	0.37 243	0.27 467	0.17 404	0.23 237	0.22 363	0.38 275	0.31 263	0.20 160	0.51 457	0.22 204	0.16 191	0.28 256	0.18 237	0.11 382	0.12 472	0.13 444	0.13 468	0.10 322	0.07 167

EKT-Stereo	0.38 481	0.12 198	0.38 262	0.42 548	3.88 600	0.21 187	0.17 171	0.35 240	0.28 219	0.20 160	0.20 143	0.23 224	0.15 175	0.28 256	0.16 184	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.09 297

HH	0.18 177	0.12 198	0.55 418	0.22 269	0.12 179	0.18 97	0.18 214	0.34 215	0.19 81	0.20 160	0.24 184	0.34 351	0.18 242	0.29 273	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.06 85

HanStereo	0.18 177	0.12 198	0.55 418	0.22 269	0.12 179	0.18 97	0.18 214	0.34 215	0.19 81	0.20 160	0.24 184	0.34 351	0.18 242	0.29 273	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.06 85

RCA-Stereo	0.16 134	0.09 48	0.25 109	0.20 163	0.10 76	0.19 124	0.17 171	0.36 259	0.35 310	0.20 160	0.25 193	0.17 147	0.17 217	0.18 79	0.14 135	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.05 25

TRStereo	0.19 216	0.17 382	0.47 365	0.23 317	0.19 447	0.19 124	0.16 130	0.52 436	0.28 219	0.20 160	0.19 126	0.21 192	0.13 135	0.24 176	0.13 98	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.11 402	0.06 52	0.06 85

test-1	0.17 153	0.11 156	0.40 285	0.23 317	0.13 257	0.22 215	0.23 388	0.34 215	0.26 193	0.20 160	0.24 184	0.22 204	0.14 157	0.16 41	0.20 284	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.08 235

iRaftStereo_RVC	0.16 134	0.12 198	0.26 117	0.21 208	0.11 122	0.20 159	0.17 171	0.32 193	0.23 156	0.20 160	0.25 193	0.18 157	0.12 103	0.20 119	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.09 321	0.08 186	0.07 167

XX-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.83 509	0.26 439	0.17 404	0.23 237	0.13 49	0.40 298	0.18 64	0.20 160	0.41 371	0.31 328	0.10 49	0.32 302	0.12 55	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.05 25

DilatedVolume-Stereo	0.14 88	0.08 14	0.18 45	0.18 57	0.09 32	0.21 187	0.14 73	0.24 89	0.21 124	0.21 171	0.21 155	0.15 120	0.14 157	0.23 163	0.15 159	0.07 76	0.06 163	0.06 31	0.06 101	0.05 5	0.05 25

rvit_0105_5	0.21 251	0.15 338	0.38 262	0.23 317	0.13 257	0.22 215	0.24 410	0.36 259	0.39 358	0.21 171	0.23 170	0.26 265	0.19 257	0.26 223	0.19 267	0.15 479	0.13 485	0.12 423	0.12 441	0.10 322	0.09 297

riskmin	0.18 177	0.09 48	0.34 201	0.18 57	0.12 179	0.24 259	0.16 130	0.34 215	0.28 219	0.21 171	0.23 170	0.33 344	0.24 319	0.23 163	0.17 215	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.06 101	0.10 322	0.10 353

CREStereo++_RVC	0.15 120	0.08 14	0.26 117	0.17 23	0.11 122	0.18 97	0.13 49	0.22 56	0.30 251	0.21 171	0.30 242	0.13 78	0.11 78	0.16 41	0.15 159	0.07 76	0.04 2	0.06 31	0.15 491	0.06 52	0.05 25
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
raft+_RVC	0.18 177	0.14 304	0.32 174	0.21 208	0.15 350	0.21 187	0.16 130	0.38 275	0.34 294	0.21 171	0.28 216	0.20 180	0.15 175	0.24 176	0.19 267	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.08 235

RALCasStereoNet	0.18 177	0.15 338	0.33 191	0.21 208	0.14 300	0.21 187	0.18 214	0.31 182	0.25 184	0.21 171	0.29 229	0.22 204	0.15 175	0.27 242	0.17 215	0.08 211	0.10 431	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.09 297

xyz-stereo-finetune2	0.17 153	0.11 156	0.26 117	0.16 9	0.09 32	0.27 304	0.19 259	0.27 120	0.20 107	0.22 177	0.28 216	0.21 192	0.22 286	0.37 332	0.22 327	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.06 52	0.07 167

MM-Stereo_test1	0.17 153	0.10 90	0.39 277	0.23 317	0.11 122	0.20 159	0.22 363	0.33 207	0.29 238	0.22 177	0.21 155	0.15 120	0.14 157	0.23 163	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.06 85

Reg-Stereo(zero)	0.16 134	0.07 2	0.36 231	0.19 100	0.10 76	0.19 124	0.14 73	0.28 139	0.24 171	0.22 177	0.20 143	0.24 236	0.18 242	0.21 138	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.06 52	0.06 85

CASnet	0.14 88	0.12 198	0.22 82	0.22 269	0.08 10	0.16 55	0.15 97	0.27 120	0.25 184	0.22 177	0.20 143	0.15 120	0.11 78	0.17 58	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.11 385	0.09 321	0.08 186	0.05 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DCRE	0.20 231	0.13 261	0.40 285	0.21 208	0.15 350	0.20 159	0.19 259	0.30 171	0.27 204	0.22 177	0.80 538	0.23 224	0.16 191	0.23 163	0.15 159	0.07 76	0.07 287	0.07 92	0.08 233	0.07 120	0.06 85

XX-TBD	0.15 120	0.18 396	0.28 137	0.22 269	0.10 76	0.22 215	0.15 97	0.22 56	0.27 204	0.22 177	0.26 203	0.14 103	0.12 103	0.16 41	0.13 98	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.07 120	0.06 85

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 298	0.13 261	0.83 509	0.20 163	0.21 472	0.23 237	0.17 171	0.48 384	0.27 204	0.23 183	0.29 229	0.39 396	0.23 301	0.25 207	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.11 402	0.11 370	0.10 353

MSKI-zero shot	0.17 153	0.09 48	0.43 329	0.20 163	0.11 122	0.21 187	0.15 97	0.32 193	0.21 124	0.23 183	0.24 184	0.23 224	0.10 49	0.31 295	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85

RAFT-Test	0.17 153	0.10 90	0.38 262	0.19 100	0.12 179	0.25 274	0.17 171	0.33 207	0.23 156	0.23 183	0.29 229	0.27 274	0.14 157	0.20 119	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

4D-IteraStereo	0.17 153	0.16 363	0.50 390	0.21 208	0.14 300	0.19 124	0.17 171	0.28 139	0.28 219	0.23 183	0.20 143	0.20 180	0.11 78	0.19 102	0.14 135	0.06 28	0.04 2	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.06 85

anonymousdsp2	0.17 153	0.10 90	0.28 137	0.20 163	0.11 122	0.25 274	0.17 171	0.41 310	0.31 263	0.23 183	0.23 170	0.22 204	0.15 175	0.25 207	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.08 186	0.07 167

knoymous	0.17 153	0.09 48	0.32 174	0.17 23	0.11 122	0.21 187	0.17 171	0.32 193	0.23 156	0.23 183	0.28 216	0.27 274	0.16 191	0.23 163	0.16 184	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.06 101	0.09 256	0.09 297

cross-raft	0.17 153	0.12 198	0.41 308	0.23 317	0.10 76	0.20 159	0.24 410	0.33 207	0.23 156	0.23 183	0.28 216	0.29 301	0.15 175	0.17 58	0.15 159	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

rafts_anoy	0.18 177	0.15 338	0.35 211	0.22 269	0.14 300	0.19 124	0.17 171	0.32 193	0.30 251	0.23 183	0.25 193	0.20 180	0.16 191	0.22 154	0.19 267	0.08 211	0.07 287	0.10 328	0.12 441	0.09 256	0.08 235

Anonymous3	0.23 298	0.18 396	0.63 453	0.27 467	0.18 425	0.41 463	0.23 388	0.43 336	0.35 310	0.23 183	0.27 210	0.20 180	0.18 242	0.27 242	0.18 237	0.12 420	0.11 455	0.10 328	0.10 363	0.11 370	0.12 411

s12784h	0.17 153	0.09 48	0.26 117	0.18 57	0.07 1	0.32 389	0.19 259	0.37 269	0.32 272	0.23 183	0.25 193	0.18 157	0.17 217	0.25 207	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.05 25

TestStereo	0.21 251	0.19 412	0.40 285	0.25 405	0.10 76	0.22 215	0.21 337	0.31 182	0.31 263	0.23 183	0.34 296	0.22 204	0.18 242	0.62 449	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.07 157	0.11 370	0.06 85

111	0.20 231	0.17 382	0.40 285	0.18 57	0.09 32	0.24 259	0.17 171	0.41 310	0.45 425	0.23 183	0.29 229	0.29 301	0.21 273	0.24 176	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.08 235

CFNet-RSSM	0.17 153	0.10 90	0.40 285	0.20 163	0.11 122	0.20 159	0.15 97	0.36 259	0.30 251	0.23 183	0.21 155	0.26 265	0.15 175	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

Gwc-CoAtRS	0.17 153	0.10 90	0.37 243	0.20 163	0.12 179	0.19 124	0.15 97	0.32 193	0.28 219	0.23 183	0.23 170	0.27 274	0.15 175	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

FE-Mocha	0.16 134	0.10 90	0.33 191	0.19 100	0.13 257	0.19 124	0.15 97	0.35 240	0.22 137	0.24 197	0.24 184	0.20 180	0.14 157	0.17 58	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.06 85

RAFT-Stereo-weight	0.15 120	0.09 48	0.26 117	0.20 163	0.10 76	0.19 124	0.17 171	0.36 259	0.29 238	0.24 197	0.20 143	0.19 171	0.10 49	0.18 79	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.05 25

testlalala	0.15 120	0.10 90	0.36 231	0.19 100	0.12 179	0.23 237	0.16 130	0.26 106	0.19 81	0.24 197	0.19 126	0.14 103	0.11 78	0.16 41	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.05 5	0.05 25

Any-RAFT	0.17 153	0.08 14	0.31 168	0.19 100	0.10 76	0.29 345	0.16 130	0.42 324	0.30 251	0.24 197	0.27 210	0.27 274	0.16 191	0.21 138	0.12 55	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.06 85

LL-Strereo2	0.18 177	0.18 396	0.39 277	0.22 269	0.12 179	0.24 259	0.13 49	0.31 182	0.23 156	0.24 197	0.20 143	0.24 236	0.12 103	0.26 223	0.15 159	0.06 28	0.06 163	0.12 423	0.09 321	0.08 186	0.07 167

qqq	0.20 231	0.12 198	0.31 168	0.20 163	0.11 122	0.23 237	0.19 259	0.41 310	0.27 204	0.24 197	0.28 216	0.28 290	0.24 319	0.34 315	0.22 327	0.08 211	0.07 287	0.10 328	0.09 321	0.09 256	0.09 297

RAFT+CT+SA	0.21 251	0.18 396	0.33 191	0.25 405	0.18 425	0.23 237	0.29 467	0.40 298	0.36 323	0.24 197	0.38 340	0.18 157	0.16 191	0.32 302	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.12 441	0.09 256	0.09 297

test_4	0.18 177	0.12 198	0.34 201	0.23 317	0.12 179	0.18 97	0.22 363	0.26 106	0.24 171	0.24 197	0.47 441	0.22 204	0.13 135	0.24 176	0.16 184	0.06 28	0.05 32	0.09 255	0.09 321	0.07 120	0.05 25

TANstereo	0.15 120	0.09 48	0.28 137	0.16 9	0.08 10	0.25 274	0.14 73	0.23 75	0.28 219	0.24 197	0.30 242	0.16 137	0.12 103	0.17 58	0.13 98	0.08 211	0.07 287	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.07 167

FACV-RUCA	0.21 251	0.15 338	0.32 174	0.23 317	0.23 501	0.26 294	0.19 259	0.39 287	0.34 294	0.25 206	0.32 265	0.21 192	0.24 319	0.24 176	0.19 267	0.10 343	0.07 287	0.15 486	0.08 233	0.16 463	0.13 428

rvit_0105_3	0.23 298	0.17 382	0.40 285	0.25 405	0.15 350	0.24 259	0.28 461	0.38 275	0.41 384	0.25 206	0.25 193	0.28 290	0.21 273	0.28 256	0.20 284	0.15 479	0.13 485	0.14 471	0.15 491	0.10 322	0.09 297

testlalala2	0.18 177	0.10 90	0.50 390	0.36 534	0.25 517	0.23 237	0.14 73	0.34 215	0.24 171	0.25 206	0.25 193	0.21 192	0.12 103	0.16 41	0.16 184	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

11t1	0.18 177	0.10 90	0.30 154	0.20 163	0.11 122	0.27 304	0.17 171	0.35 240	0.23 156	0.25 206	0.23 170	0.23 224	0.23 301	0.25 207	0.18 237	0.09 294	0.07 287	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.09 297

x	0.19 216	0.11 156	0.29 147	0.20 163	0.11 122	0.26 294	0.18 214	0.41 310	0.29 238	0.25 206	0.29 229	0.28 290	0.24 319	0.26 223	0.23 346	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.08 235

test_1	0.16 134	0.09 48	0.31 168	0.21 208	0.11 122	0.18 97	0.16 130	0.30 171	0.27 204	0.25 206	0.16 95	0.22 204	0.12 103	0.26 223	0.18 237	0.06 28	0.04 2	0.08 175	0.08 233	0.06 52	0.06 85

test_3	0.18 177	0.11 156	0.32 174	0.24 368	0.11 122	0.22 215	0.25 427	0.31 182	0.31 263	0.25 206	0.18 118	0.23 224	0.13 135	0.25 207	0.19 267	0.06 28	0.05 32	0.09 255	0.10 363	0.07 120	0.06 85

GANet-ADL	0.21 251	0.12 198	0.45 349	0.23 317	0.14 300	0.29 345	0.19 259	0.46 364	0.35 310	0.25 206	0.32 265	0.32 337	0.19 257	0.24 176	0.20 284	0.10 343	0.07 287	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.10 353

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 153	0.14 304	0.32 174	0.20 163	0.09 32	0.19 124	0.17 171	0.32 193	0.30 251	0.25 206	0.33 286	0.20 180	0.17 217	0.19 102	0.15 159	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.05 25

AFF-stereo	0.18 177	0.15 338	0.32 174	0.21 208	0.10 76	0.18 97	0.18 214	0.33 207	0.27 204	0.25 206	0.37 326	0.25 244	0.17 217	0.24 176	0.15 159	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.05 25

GMStereo	0.19 216	0.25 469	0.40 285	0.21 208	0.12 179	0.22 215	0.19 259	0.29 152	0.40 374	0.25 206	0.23 170	0.16 137	0.15 175	0.25 207	0.19 267	0.09 294	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.08 235
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.33 191	0.21 208	0.12 179	0.30 364	0.46 544	0.46 364	0.20 107	0.25 206	0.50 451	0.17 147	0.16 191	0.24 176	0.23 346	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.10 363	0.06 52	0.07 167

FSD	0.27 381	0.28 490	0.32 174	0.27 467	0.24 509	0.27 304	0.27 445	0.31 182	0.29 238	0.26 218	0.27 210	0.28 290	0.27 368	0.28 256	0.26 380	0.23 530	0.22 546	0.27 538	0.26 549	0.25 528	0.24 540

GCAP-BAT	0.16 134	0.11 156	0.36 231	0.18 57	0.13 257	0.21 187	0.16 130	0.23 75	0.18 64	0.26 218	0.28 216	0.20 180	0.11 78	0.24 176	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.05 5	0.06 85

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 357	0.14 304	0.95 533	0.21 208	0.27 524	0.20 159	0.19 259	0.48 384	0.25 184	0.26 218	0.55 479	0.34 351	0.18 242	0.25 207	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.12 441	0.12 407	0.12 411

test_sample2	0.21 251	0.10 90	0.28 137	0.19 100	0.11 122	0.27 304	0.21 337	0.43 336	0.29 238	0.26 218	0.31 256	0.30 317	0.24 319	0.45 360	0.18 237	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.09 297

test_sample1	0.20 231	0.10 90	0.28 137	0.19 100	0.12 179	0.28 324	0.19 259	0.41 310	0.25 184	0.26 218	0.31 256	0.29 301	0.26 349	0.44 357	0.21 307	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.09 297

gcap-zeroshot	0.17 153	0.11 156	0.36 231	0.20 163	0.12 179	0.26 294	0.16 130	0.30 171	0.22 137	0.26 218	0.20 143	0.30 317	0.14 157	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

test-3	0.16 134	0.09 48	0.31 168	0.21 208	0.11 122	0.18 97	0.16 130	0.30 171	0.27 204	0.26 218	0.16 95	0.22 204	0.12 103	0.26 223	0.18 237	0.06 28	0.04 2	0.08 175	0.08 233	0.06 52	0.06 85

NRIStereo	0.18 177	0.11 156	0.35 211	0.23 317	0.11 122	0.24 259	0.20 306	0.29 152	0.26 193	0.26 218	0.25 193	0.25 244	0.18 242	0.34 315	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.08 235

AnonymousM	0.17 153	0.19 412	0.24 96	0.18 57	0.10 76	0.18 97	0.17 171	0.30 171	0.23 156	0.26 218	0.20 143	0.18 157	0.14 157	0.19 102	0.14 135	0.09 294	0.06 163	0.38 558	0.15 491	0.06 52	0.05 25

raftrobust	0.16 134	0.13 261	0.29 147	0.22 269	0.15 350	0.19 124	0.13 49	0.32 193	0.26 193	0.26 218	0.20 143	0.19 171	0.17 217	0.21 138	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.07 167

rvit_stereo_0075_2	0.24 329	0.17 382	0.50 390	0.26 439	0.22 488	0.22 215	0.15 97	0.40 298	0.35 310	0.27 228	0.37 326	0.29 301	0.20 266	0.28 256	0.19 267	0.17 505	0.12 472	0.19 519	0.12 441	0.13 422	0.13 428

MIM_Stereo	0.18 177	0.12 198	0.38 262	0.20 163	0.11 122	0.17 76	0.14 73	0.35 240	0.25 184	0.27 228	0.35 307	0.23 224	0.13 135	0.27 242	0.16 184	0.06 28	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.08 186	0.06 85

ToySt	0.24 329	0.16 363	0.48 374	0.21 208	0.13 257	0.29 345	0.29 467	0.39 287	0.39 358	0.27 228	0.35 307	0.39 396	0.31 430	0.31 295	0.29 402	0.08 211	0.09 406	0.10 328	0.11 402	0.11 370	0.10 353

SA	0.22 281	0.16 363	0.36 231	0.23 317	0.13 257	0.24 259	0.23 388	0.45 353	0.40 374	0.27 228	0.44 411	0.23 224	0.23 301	0.33 309	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.08 186	0.06 85

GwcNet-ADL	0.22 281	0.14 304	0.58 430	0.24 368	0.13 257	0.22 215	0.23 388	0.49 392	0.40 374	0.27 228	0.29 229	0.30 317	0.20 266	0.26 223	0.23 346	0.09 294	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.09 256	0.09 297

PSMNet-ADL	0.25 357	0.15 338	0.32 174	0.26 439	0.14 300	0.31 380	0.22 363	0.44 343	0.36 323	0.27 228	0.33 286	0.41 418	0.28 385	0.61 441	0.29 402	0.11 382	0.09 406	0.09 255	0.11 402	0.10 322	0.10 353

DeepStereo_RVC	0.18 177	0.11 156	0.40 285	0.21 208	0.11 122	0.19 124	0.16 130	0.28 139	0.22 137	0.27 228	0.27 210	0.23 224	0.28 385	0.24 176	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.10 353

RAFT-345	0.21 251	0.10 90	0.46 357	0.22 269	0.11 122	0.20 159	0.16 130	0.26 106	0.25 184	0.27 228	0.66 517	0.21 192	0.16 191	0.55 404	0.21 307	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.06 85

CRE-IMP	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.11 122	0.24 259	0.17 171	0.29 152	0.21 124	0.27 228	0.26 203	0.24 236	0.17 217	0.23 163	0.18 237	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.07 157	0.10 322	0.10 353

DIP-Stereo	0.18 177	0.12 198	0.33 191	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.12 24	0.42 324	0.25 184	0.27 228	0.32 265	0.21 192	0.17 217	0.25 207	0.20 284	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.08 235
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Select-FE	0.23 298	0.14 304	0.78 490	0.22 269	0.18 425	0.22 215	0.13 49	0.43 336	0.26 193	0.28 238	0.33 286	0.39 396	0.29 400	0.27 242	0.19 267	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.13 468	0.08 186	0.12 411

IGEV-FE	0.18 177	0.10 90	0.65 461	0.20 163	0.12 179	0.19 124	0.15 97	0.34 215	0.19 81	0.28 238	0.22 165	0.27 274	0.13 135	0.23 163	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.06 85

UGAM-zero	0.23 298	0.10 90	0.54 412	0.19 100	0.13 257	0.21 187	0.14 73	0.44 343	0.22 137	0.28 238	0.28 216	0.51 479	0.33 440	0.65 463	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.08 233	0.06 52	0.07 167

test_for_model	0.29 413	0.89 577	0.34 201	0.69 569	0.49 560	0.20 159	0.16 130	0.30 171	0.23 156	0.28 238	0.15 82	0.13 78	0.11 78	0.17 58	0.13 98	0.29 552	0.10 431	0.06 31	0.04 1	0.86 583	0.18 497

MyStereo8	0.22 281	0.15 338	0.63 453	0.21 208	0.17 404	0.31 380	0.16 130	0.36 259	0.32 272	0.28 238	0.36 317	0.25 244	0.18 242	0.25 207	0.28 390	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.10 322	0.12 411

MyStereo04	0.23 298	0.12 198	0.55 418	0.22 269	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.49 392	0.52 485	0.28 238	0.23 170	0.27 274	0.23 301	0.30 288	0.22 327	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

IGEV_Zeroshot_test	0.18 177	0.10 90	0.65 461	0.20 163	0.12 179	0.19 124	0.15 97	0.34 215	0.19 81	0.28 238	0.22 165	0.27 274	0.13 135	0.23 163	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.06 85

iRaft-Stereo_5w	0.23 298	0.18 396	0.44 338	0.22 269	0.13 257	0.19 124	0.19 259	0.37 269	0.32 272	0.28 238	0.37 326	0.34 351	0.23 301	0.65 463	0.27 386	0.06 28	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.08 235

IPLGR	0.21 251	0.13 261	0.61 442	0.21 208	0.11 122	0.25 274	0.18 214	0.41 310	0.37 334	0.28 238	0.27 210	0.21 192	0.19 257	0.37 332	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.06 85

LCNet	0.21 251	0.11 156	0.29 147	0.25 405	0.12 179	0.23 237	0.19 259	0.34 215	0.26 193	0.28 238	0.35 307	0.26 265	0.30 414	0.35 324	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.10 363	0.13 422	0.22 528

Patchmatch Stereo++	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.26 223	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235
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
NF-Stereo	0.20 231	0.10 90	0.35 211	0.24 368	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.38 275	0.32 272	0.28 238	0.30 242	0.22 204	0.16 191	0.51 383	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.13 428

OCTAStereo	0.20 231	0.10 90	0.35 211	0.24 368	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.38 275	0.32 272	0.28 238	0.30 242	0.22 204	0.16 191	0.51 383	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.13 428

PSM-adaLoss	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.16 130	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.18 242	0.24 176	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

ROB_FTStereo_v2	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.16 130	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.24 176	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

ROB_FTStereo	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.28 216	0.25 244	0.17 217	0.24 176	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

HUI-Stereo	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.28 216	0.25 244	0.17 217	0.22 154	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

ASMatch	0.23 298	0.11 156	0.51 401	0.24 368	0.14 300	0.19 124	0.17 171	0.31 182	0.28 219	0.28 238	0.68 521	0.27 274	0.26 349	0.50 378	0.22 327	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.11 388

RE-Stereo	0.20 231	0.10 90	0.35 211	0.24 368	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.38 275	0.32 272	0.28 238	0.30 242	0.22 204	0.16 191	0.51 383	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.13 428

TVStereo	0.20 231	0.10 90	0.35 211	0.24 368	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.38 275	0.32 272	0.28 238	0.30 242	0.22 204	0.16 191	0.51 383	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.13 428

iGMRVC	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.15 97	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.27 242	0.17 215	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

iRAFT	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.26 223	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

RAFT-IKP	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.15 97	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.18 242	0.25 207	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

RALAANet	0.19 216	0.18 396	0.37 243	0.23 317	0.14 300	0.23 237	0.13 49	0.37 269	0.29 238	0.28 238	0.26 203	0.25 244	0.15 175	0.26 223	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.06 85

RAFT + AFF	0.27 381	0.23 460	0.50 390	0.25 405	0.17 404	0.30 364	0.33 501	0.52 436	0.40 374	0.28 238	0.30 242	0.30 317	0.31 430	0.62 449	0.24 357	0.09 294	0.10 431	0.11 385	0.10 363	0.11 370	0.11 388

ACVNet	0.23 298	0.13 261	0.35 211	0.18 57	0.15 350	0.27 304	0.23 388	0.39 287	0.44 414	0.28 238	0.41 371	0.38 384	0.26 349	0.27 242	0.32 422	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.10 322	0.07 167

CFNet-ft	0.24 329	0.15 338	0.35 211	0.18 57	0.15 350	0.30 364	0.21 337	0.39 287	0.36 323	0.28 238	0.40 363	0.43 431	0.25 340	0.47 367	0.24 357	0.12 420	0.07 287	0.12 423	0.11 402	0.12 407	0.09 297

CFNet_RVC	0.24 329	0.15 338	0.35 211	0.18 57	0.15 350	0.30 364	0.21 337	0.39 287	0.36 323	0.28 238	0.40 363	0.43 431	0.25 340	0.47 367	0.24 357	0.12 420	0.07 287	0.12 423	0.11 402	0.12 407	0.09 297

NVstereo2D	0.31 429	0.16 363	0.54 412	0.24 368	0.22 488	0.42 470	0.28 461	0.58 498	0.56 503	0.28 238	0.38 340	0.40 411	0.30 414	0.71 481	0.28 390	0.13 440	0.08 372	0.13 444	0.10 363	0.19 501	0.16 471

DFGA-Net	0.23 298	0.24 464	0.49 379	0.22 269	0.15 350	0.25 274	0.17 171	0.39 287	0.39 358	0.29 267	0.31 256	0.21 192	0.17 217	0.59 432	0.28 390	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.08 235

PAM_32	0.23 298	0.10 90	0.63 453	0.21 208	0.14 300	0.33 400	0.19 259	0.36 259	0.23 156	0.29 267	0.28 216	0.56 500	0.28 385	0.27 242	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.09 321	0.07 120	0.09 297

ACV-stereo	0.29 413	0.18 396	0.79 497	0.23 317	0.16 382	0.47 495	0.19 259	0.36 259	0.34 294	0.29 267	0.33 286	0.67 536	0.42 494	0.54 402	0.30 410	0.10 343	0.09 406	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.11 388

CoDeX	0.23 298	0.12 198	0.46 357	0.21 208	0.14 300	0.29 345	0.21 337	0.53 447	0.41 384	0.29 267	0.35 307	0.29 301	0.22 286	0.48 369	0.19 267	0.09 294	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.07 167

mmm	0.21 251	0.12 198	0.31 168	0.22 269	0.12 179	0.28 324	0.21 337	0.41 310	0.27 204	0.29 267	0.38 340	0.29 301	0.24 319	0.29 273	0.22 327	0.09 294	0.07 287	0.11 385	0.09 321	0.10 322	0.09 297

PCWNet_CMD	0.23 298	0.13 261	0.48 374	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.16 130	0.46 364	0.46 442	0.29 267	0.36 317	0.37 376	0.24 319	0.28 256	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.11 370	0.09 297

TestStereo1	0.21 251	0.16 363	0.32 174	0.26 439	0.13 257	0.26 294	0.27 445	0.40 298	0.36 323	0.29 267	0.39 353	0.22 204	0.21 273	0.33 309	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.07 167

DCANet-4	0.19 216	0.10 90	0.52 405	0.19 100	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.36 259	0.39 358	0.29 267	0.30 242	0.17 147	0.22 286	0.20 119	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.07 167

fff	0.19 216	0.13 261	0.40 285	0.18 57	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.35 240	0.43 399	0.29 267	0.30 242	0.18 157	0.28 385	0.20 119	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.07 167

ADStereo(finetuned)	0.19 216	0.13 261	0.49 379	0.19 100	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.34 215	0.39 358	0.29 267	0.31 256	0.18 157	0.31 430	0.21 138	0.19 267	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.07 167

test_5	0.23 298	0.19 412	0.38 262	0.26 439	0.18 425	0.25 274	0.29 467	0.40 298	0.37 334	0.29 267	0.40 363	0.25 244	0.22 286	0.34 315	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.10 353

SA-5K	0.21 251	0.16 363	0.32 174	0.26 439	0.13 257	0.26 294	0.27 445	0.40 298	0.36 323	0.29 267	0.39 353	0.22 204	0.21 273	0.33 309	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.07 167

iRaft-Stereo_20w	0.19 216	0.10 90	0.46 357	0.19 100	0.13 257	0.25 274	0.19 259	0.52 436	0.19 81	0.29 267	0.21 155	0.22 204	0.20 266	0.28 256	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.08 233	0.08 186	0.08 235

UDGNet	0.23 298	0.31 512	0.38 262	0.24 368	0.14 300	0.24 259	0.18 214	0.32 193	0.43 399	0.29 267	0.28 216	0.24 236	0.19 257	0.29 273	0.20 284	0.15 479	0.07 287	0.21 526	0.11 402	0.14 440	0.10 353

dd	0.22 281	0.26 480	0.40 285	0.22 269	0.12 179	0.25 274	0.21 337	0.32 193	0.44 414	0.29 267	0.28 216	0.25 244	0.16 191	0.30 288	0.25 367	0.12 420	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.11 370	0.09 297

PSM-softLoss	0.21 251	0.10 90	0.39 277	0.24 368	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.38 275	0.26 193	0.29 267	0.32 265	0.24 236	0.16 191	0.52 389	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.09 321	0.08 186	0.12 411

KMStereo	0.21 251	0.10 90	0.39 277	0.24 368	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.38 275	0.26 193	0.29 267	0.32 265	0.24 236	0.16 191	0.52 389	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.09 321	0.08 186	0.12 411

ICVP	0.23 298	0.13 261	0.44 338	0.26 439	0.14 300	0.29 345	0.25 427	0.45 353	0.33 284	0.29 267	0.43 400	0.35 365	0.25 340	0.26 223	0.23 346	0.12 420	0.09 406	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.10 353
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.23 298	0.13 261	0.47 365	0.19 100	0.13 257	0.26 294	0.16 130	0.44 343	0.44 414	0.29 267	0.37 326	0.38 384	0.23 301	0.29 273	0.21 307	0.09 294	0.06 163	0.11 385	0.08 233	0.11 370	0.09 297

DCANet	0.18 177	0.13 261	0.40 285	0.19 100	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.34 215	0.39 358	0.29 267	0.31 256	0.18 157	0.23 301	0.20 119	0.19 267	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.07 167

csc	0.19 216	0.13 261	0.40 285	0.18 57	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.35 240	0.43 399	0.29 267	0.30 242	0.18 157	0.28 385	0.20 119	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.07 167

cscssc	0.19 216	0.13 261	0.40 285	0.18 57	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.35 240	0.43 399	0.29 267	0.30 242	0.18 157	0.28 385	0.20 119	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.07 167

xxxx	0.34 455	0.10 90	0.29 147	0.19 100	0.11 122	0.37 438	0.20 306	0.58 498	0.38 348	0.29 267	0.42 387	0.38 384	0.24 319	0.46 363	2.20 591	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.09 297

SFCPSM	0.22 281	0.10 90	0.51 401	0.21 208	0.14 300	0.34 413	0.22 363	0.55 464	0.39 358	0.29 267	0.32 265	0.23 224	0.21 273	0.27 242	0.19 267	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.08 235

GANet-RSSM	0.24 329	0.14 304	0.36 231	0.21 208	0.14 300	0.27 304	0.21 337	0.45 353	0.33 284	0.29 267	0.39 353	0.39 396	0.28 385	0.58 426	0.23 346	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.09 297

RASNet	0.28 402	0.14 304	0.44 338	0.22 269	0.18 425	0.32 389	0.19 259	0.48 384	0.38 348	0.29 267	0.43 400	0.47 456	0.37 466	0.79 512	0.36 444	0.09 294	0.07 287	0.07 92	0.09 321	0.07 120	0.07 167

MSMDNet	0.23 298	0.13 261	0.48 374	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.16 130	0.46 364	0.46 442	0.29 267	0.36 317	0.37 376	0.24 319	0.28 256	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.11 370	0.09 297

ccs_rob	0.23 298	0.13 261	0.47 365	0.20 163	0.13 257	0.26 294	0.17 171	0.44 343	0.44 414	0.29 267	0.37 326	0.38 384	0.23 301	0.29 273	0.21 307	0.09 294	0.06 163	0.11 385	0.08 233	0.11 370	0.09 297

UCFNet_RVC	0.24 329	0.16 363	0.34 201	0.18 57	0.15 350	0.33 400	0.16 130	0.46 364	0.35 310	0.29 267	0.35 307	0.39 396	0.25 340	0.34 315	0.22 327	0.13 440	0.08 372	0.13 444	0.14 482	0.13 422	0.12 411

HITNet	0.20 231	0.17 382	0.43 329	0.19 100	0.08 10	0.27 304	0.14 73	0.42 324	0.30 251	0.29 267	0.32 265	0.27 274	0.21 273	0.28 256	0.25 367	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.06 85
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DN-CSS_ROB	0.22 281	0.25 469	0.47 365	0.24 368	0.14 300	0.25 274	0.12 24	0.40 298	0.33 284	0.29 267	0.42 387	0.22 204	0.20 266	0.33 309	0.19 267	0.07 76	0.06 163	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.07 167

model_zeroshot	0.17 153	0.11 156	0.39 277	0.20 163	0.12 179	0.24 259	0.15 97	0.34 215	0.22 137	0.30 298	0.20 143	0.22 204	0.12 103	0.24 176	0.14 135	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.07 167

MyStereo06	0.20 231	0.12 198	0.57 425	0.21 208	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.40 298	0.21 124	0.30 298	0.24 184	0.31 328	0.18 242	0.22 154	0.18 237	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

ffm	0.22 281	0.12 198	0.42 318	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.20 306	0.35 240	0.44 414	0.30 298	0.42 387	0.34 351	0.23 301	0.27 242	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.11 385	0.10 363	0.08 186	0.08 235

ff1	0.29 413	0.12 198	0.42 318	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.20 306	0.35 240	0.44 414	0.30 298	0.42 387	0.34 351	0.23 301	0.81 519	1.08 559	0.08 211	0.05 32	0.11 385	0.10 363	0.08 186	0.08 235

mmx	0.31 429	0.12 198	0.42 318	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.20 306	0.55 464	0.45 425	0.30 298	0.42 387	0.34 351	0.23 301	0.81 519	1.08 559	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.11 370	0.10 353

xxx	0.31 429	0.12 198	0.42 318	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.20 306	0.55 464	0.45 425	0.30 298	0.42 387	0.34 351	0.23 301	0.81 519	1.08 559	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.11 370	0.10 353

Sa-1000	0.22 281	0.15 338	0.35 211	0.23 317	0.13 257	0.28 324	0.23 388	0.47 372	0.39 358	0.30 298	0.50 451	0.26 265	0.19 257	0.33 309	0.16 184	0.07 76	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.08 186	0.06 85

MIPNet	0.21 251	0.15 338	0.52 405	0.21 208	0.12 179	0.27 304	0.20 306	0.45 353	0.37 334	0.30 298	0.23 170	0.19 171	0.24 319	0.27 242	0.19 267	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.06 85

TransformOpticalFlow	0.24 329	0.13 261	0.56 422	0.23 317	0.11 122	0.21 187	0.19 259	0.40 298	0.32 272	0.30 298	0.43 400	0.36 370	0.31 430	0.61 441	0.20 284	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.07 167

GMM-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.43 329	0.23 317	0.13 257	0.24 259	0.25 427	0.37 269	0.27 204	0.30 298	0.45 423	0.27 274	0.21 273	0.31 295	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.10 328	0.09 321	0.08 186	0.19 505

GES	0.22 281	0.12 198	0.42 318	0.20 163	0.14 300	0.27 304	0.19 259	0.49 392	0.33 284	0.30 298	0.36 317	0.25 244	0.23 301	0.29 273	0.22 327	0.10 343	0.08 372	0.08 175	0.07 157	0.10 322	0.11 388

HCRNet	0.24 329	0.25 469	0.33 191	0.34 523	0.16 382	0.27 304	0.18 214	0.43 336	0.35 310	0.30 298	0.35 307	0.32 337	0.22 286	0.44 357	0.20 284	0.13 440	0.08 372	0.13 444	0.11 402	0.10 322	0.09 297

FENet	0.21 251	0.11 156	0.45 349	0.21 208	0.12 179	0.26 294	0.17 171	0.41 310	0.35 310	0.30 298	0.31 256	0.29 301	0.23 301	0.26 223	0.23 346	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

cf-r	0.24 329	0.15 338	0.44 338	0.21 208	0.14 300	0.27 304	0.22 363	0.42 324	0.40 374	0.30 298	0.42 387	0.42 427	0.26 349	0.43 353	0.25 367	0.11 382	0.06 163	0.08 175	0.10 363	0.08 186	0.08 235

PSMNet-RSSM	0.24 329	0.15 338	0.36 231	0.21 208	0.14 300	0.25 274	0.20 306	0.48 384	0.37 334	0.30 298	0.44 411	0.38 384	0.26 349	0.52 389	0.22 327	0.12 420	0.07 287	0.11 385	0.13 468	0.10 322	0.09 297

FADNet_RVC	0.30 422	0.28 490	0.83 509	0.23 317	0.15 350	0.30 364	0.17 171	0.49 392	0.37 334	0.30 298	0.38 340	0.30 317	0.27 368	0.52 389	0.31 417	0.14 466	0.14 495	0.14 471	0.16 503	0.21 513	0.23 535

CFNet	0.27 381	0.20 424	0.44 338	0.22 269	0.14 300	0.33 400	0.14 73	0.51 419	0.45 425	0.30 298	0.40 363	0.38 384	0.27 368	0.76 502	0.25 367	0.09 294	0.07 287	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.08 235

PAM	0.23 298	0.10 90	0.63 453	0.22 269	0.15 350	0.34 413	0.21 337	0.37 269	0.22 137	0.31 315	0.27 210	0.55 496	0.26 349	0.26 223	0.17 215	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.09 321	0.07 120	0.09 297

rvit_105_1	0.27 381	0.19 412	0.46 357	0.27 467	0.19 447	0.30 364	0.35 507	0.44 343	0.51 478	0.31 315	0.31 256	0.31 328	0.26 349	0.35 324	0.25 367	0.15 479	0.14 495	0.15 486	0.17 512	0.11 370	0.10 353

UGAM	0.26 373	0.14 304	0.45 349	0.25 405	0.12 179	0.23 237	0.25 427	0.32 193	0.41 384	0.31 315	0.42 387	0.41 418	0.22 286	0.92 538	0.22 327	0.08 211	0.06 163	0.14 471	0.12 441	0.10 322	0.07 167

ITSA-stereo	0.25 357	0.15 338	0.33 191	0.23 317	0.11 122	0.27 304	0.18 214	0.56 479	0.59 509	0.31 315	0.32 265	0.33 344	0.28 385	0.49 374	0.30 410	0.11 382	0.08 372	0.11 385	0.10 363	0.11 370	0.13 428

test_sample4	0.24 329	0.13 261	0.43 329	0.20 163	0.12 179	0.32 389	0.21 337	0.51 419	0.34 294	0.31 315	0.37 326	0.28 290	0.23 301	0.53 396	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.10 328	0.09 321	0.11 370	0.10 353

test_sample3	0.23 298	0.12 198	0.43 329	0.19 100	0.12 179	0.32 389	0.20 306	0.50 402	0.34 294	0.31 315	0.33 286	0.29 301	0.22 286	0.53 396	0.22 327	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.10 322	0.10 353

MyStereo05	0.23 298	0.12 198	0.57 425	0.21 208	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.48 384	0.52 485	0.31 315	0.23 170	0.25 244	0.22 286	0.30 288	0.21 307	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

ttt	0.29 413	0.12 198	0.34 201	0.21 208	0.13 257	0.29 345	0.20 306	0.56 479	0.47 447	0.31 315	0.44 411	0.30 317	0.22 286	0.65 463	0.85 545	0.13 440	0.10 431	0.10 328	0.10 363	0.11 370	0.11 388

1111x	0.32 438	0.11 156	0.40 285	0.22 269	0.11 122	0.32 389	0.26 439	0.59 503	0.43 399	0.31 315	0.41 371	0.39 396	0.28 385	0.76 502	1.37 575	0.09 294	0.08 372	0.09 255	0.10 363	0.09 256	0.08 235

CIPLG	0.21 251	0.21 438	0.55 418	0.23 317	0.15 350	0.25 274	0.20 306	0.35 240	0.29 238	0.31 315	0.33 286	0.22 204	0.15 175	0.26 223	0.20 284	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235

IPLGR_C	0.21 251	0.22 451	0.60 439	0.23 317	0.15 350	0.24 259	0.20 306	0.35 240	0.29 238	0.31 315	0.32 265	0.22 204	0.15 175	0.25 207	0.20 284	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235

GMOStereo	0.18 177	0.14 304	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.20 159	0.27 445	0.26 106	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.26 265	0.17 217	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.05 25

error version	0.18 177	0.14 304	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.20 159	0.27 445	0.26 106	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.26 265	0.17 217	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.05 25

test-v	0.18 177	0.14 304	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.20 159	0.27 445	0.26 106	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.26 265	0.17 217	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.05 25

ACRE	0.21 251	0.20 424	0.62 450	0.23 317	0.15 350	0.24 259	0.20 306	0.35 240	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.22 204	0.15 175	0.25 207	0.20 284	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235

STrans-v2	0.24 329	0.13 261	0.54 412	0.21 208	0.12 179	0.23 237	0.21 337	0.47 372	0.28 219	0.31 315	0.42 387	0.36 370	0.35 453	0.62 449	0.23 346	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.06 85

IRAFT_RVC	0.22 281	0.12 198	0.39 277	0.26 439	0.11 122	0.18 97	0.24 410	0.40 298	0.37 334	0.31 315	0.30 242	0.29 301	0.24 319	0.55 404	0.22 327	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.07 167

test-2	0.18 177	0.14 304	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.20 159	0.27 445	0.26 106	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.26 265	0.17 217	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.05 25

GwcNet-RSSM	0.26 373	0.17 382	0.46 357	0.21 208	0.13 257	0.28 324	0.23 388	0.44 343	0.42 391	0.31 315	0.45 423	0.40 411	0.26 349	0.55 404	0.28 390	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.10 363	0.09 256	0.08 235

DMCA	0.22 281	0.14 304	0.36 231	0.22 269	0.14 300	0.27 304	0.20 306	0.43 336	0.38 348	0.31 315	0.32 265	0.33 344	0.24 319	0.24 176	0.28 390	0.11 382	0.08 372	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.11 388

BEATNet_4x	0.22 281	0.18 396	0.47 365	0.22 269	0.10 76	0.28 324	0.14 73	0.46 364	0.32 272	0.31 315	0.34 296	0.31 328	0.25 340	0.31 295	0.29 402	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.10 322	0.08 235

R-Stereo Train	0.18 177	0.09 48	0.32 174	0.22 269	0.12 179	0.22 215	0.19 259	0.42 324	0.19 81	0.31 315	0.45 423	0.20 180	0.14 157	0.18 79	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85

RAFT-Stereo	0.18 177	0.09 48	0.32 174	0.22 269	0.12 179	0.22 215	0.19 259	0.42 324	0.19 81	0.31 315	0.45 423	0.20 180	0.14 157	0.18 79	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
z-ln-s-r	0.32 438	0.21 438	0.82 506	0.23 317	0.14 300	0.30 364	0.26 439	0.43 336	0.50 474	0.32 338	0.60 499	0.39 396	0.29 400	0.73 488	0.66 528	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.10 322	0.08 235

test_sample5	0.24 329	0.13 261	0.42 318	0.21 208	0.12 179	0.30 364	0.21 337	0.50 402	0.34 294	0.32 338	0.41 371	0.29 301	0.23 301	0.55 404	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.10 328	0.09 321	0.11 370	0.10 353

DispNO	0.27 381	0.18 396	0.62 450	0.23 317	0.17 404	0.25 274	0.22 363	0.45 353	0.41 384	0.32 338	0.39 353	0.38 384	0.27 368	0.77 508	0.27 386	0.09 294	0.07 287	0.10 328	0.10 363	0.08 186	0.08 235

CFNet_ucs	0.24 329	0.13 261	0.50 390	0.20 163	0.15 350	0.28 324	0.17 171	0.49 392	0.45 425	0.32 338	0.42 387	0.39 396	0.22 286	0.31 295	0.21 307	0.11 382	0.08 372	0.12 423	0.09 321	0.12 407	0.11 388

CASS	0.21 251	0.15 338	0.32 174	0.26 439	0.11 122	0.28 324	0.19 259	0.39 287	0.30 251	0.32 338	0.34 296	0.25 244	0.24 319	0.25 207	0.20 284	0.13 440	0.08 372	0.11 385	0.09 321	0.11 370	0.11 388
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.23 298	0.11 156	0.50 390	0.21 208	0.16 382	0.31 380	0.20 306	0.36 259	0.35 310	0.32 338	0.50 451	0.39 396	0.26 349	0.22 154	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.11 402	0.07 120	0.08 235

raft_robust	0.22 281	0.17 382	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.23 237	0.22 363	0.49 392	0.48 457	0.32 338	0.32 265	0.26 265	0.23 301	0.53 396	0.15 159	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.10 363	0.08 186	0.06 85

NINENet	0.25 357	0.15 338	0.37 243	0.23 317	0.16 382	0.43 478	0.17 171	0.60 511	0.46 442	0.32 338	0.37 326	0.32 337	0.20 266	0.42 351	0.21 307	0.10 343	0.10 431	0.12 423	0.08 233	0.11 370	0.10 353

ADLNet2	0.30 422	0.17 382	0.72 483	0.23 317	0.17 404	0.36 433	0.24 410	0.52 436	0.51 478	0.32 338	0.38 340	0.45 446	0.30 414	0.69 475	0.35 438	0.10 343	0.08 372	0.09 255	0.09 321	0.12 407	0.10 353

HHNet	0.22 281	0.12 198	0.52 405	0.18 57	0.18 425	0.20 159	0.20 306	0.34 215	0.31 263	0.32 338	0.59 494	0.20 180	0.21 273	0.24 176	0.31 417	0.08 211	0.05 32	0.09 255	0.07 157	0.08 186	0.11 388

test_xeample	0.34 455	0.10 90	0.29 147	0.19 100	0.11 122	0.33 400	0.23 388	0.55 464	0.38 348	0.32 338	0.45 423	0.29 301	0.26 349	0.57 419	2.24 593	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.09 297

FADNet	0.32 438	0.36 526	0.74 488	0.23 317	0.22 488	0.37 438	0.19 259	0.53 447	0.48 457	0.32 338	0.36 317	0.43 431	0.32 437	0.64 457	0.25 367	0.16 494	0.16 517	0.14 471	0.16 503	0.24 526	0.19 505

G2L-Stereo	0.25 357	0.16 363	0.47 365	0.22 269	0.14 300	0.25 274	0.18 214	0.46 364	0.35 310	0.33 350	0.37 326	0.40 411	0.22 286	0.60 434	0.30 410	0.10 343	0.09 406	0.10 328	0.08 233	0.09 256	0.09 297

DDVS	0.25 357	0.15 338	0.39 277	0.24 368	0.17 404	0.34 413	0.21 337	0.41 310	0.30 251	0.33 350	0.41 371	0.48 463	0.21 273	0.52 389	0.27 386	0.11 382	0.09 406	0.11 385	0.09 321	0.13 422	0.14 449

test_sample6	0.25 357	0.13 261	0.41 308	0.21 208	0.11 122	0.30 364	0.22 363	0.51 419	0.35 310	0.33 350	0.43 400	0.30 317	0.24 319	0.57 419	0.22 327	0.10 343	0.07 287	0.10 328	0.10 363	0.11 370	0.10 353

DualNet	0.24 329	0.13 261	0.42 318	0.21 208	0.12 179	0.30 364	0.21 337	0.50 402	0.34 294	0.33 350	0.43 400	0.29 301	0.23 301	0.55 404	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.10 328	0.09 321	0.11 370	0.10 353

CBFPSM	0.27 381	0.16 363	0.67 467	0.20 163	0.14 300	0.38 446	0.25 427	0.40 298	0.36 323	0.33 350	0.36 317	0.56 500	0.38 470	0.32 302	0.38 447	0.08 211	0.08 372	0.07 92	0.08 233	0.09 256	0.11 388

Anonymous_2	0.37 474	0.21 438	0.47 365	0.20 163	0.21 472	0.42 470	0.26 439	0.38 275	0.29 238	0.33 350	0.30 242	0.44 442	0.38 470	0.36 329	0.29 402	0.26 541	0.29 561	0.44 562	1.41 598	0.34 553	0.21 523

DisPM	0.19 216	0.10 90	0.35 211	0.23 317	0.13 257	0.18 97	0.20 306	0.29 152	0.29 238	0.33 350	0.34 296	0.23 224	0.16 191	0.33 309	0.16 184	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.07 120	0.11 388

IER	0.23 298	0.12 198	0.39 277	0.20 163	0.14 300	0.31 380	0.19 259	0.42 324	0.36 323	0.33 350	0.40 363	0.32 337	0.33 440	0.29 273	0.22 327	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.09 256	0.08 235

RAFT_CTSACE	0.21 251	0.16 363	0.41 308	0.25 405	0.15 350	0.22 215	0.24 410	0.32 193	0.28 219	0.33 350	0.51 457	0.29 301	0.17 217	0.32 302	0.13 98	0.06 28	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.06 85

IPLG	0.21 251	0.15 338	0.53 409	0.21 208	0.12 179	0.28 324	0.17 171	0.42 324	0.30 251	0.33 350	0.32 265	0.15 120	0.17 217	0.50 378	0.21 307	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.06 85

PFNet+	0.20 231	0.10 90	0.37 243	0.21 208	0.12 179	0.17 76	0.19 259	0.29 152	0.34 294	0.33 350	0.32 265	0.24 236	0.16 191	0.32 302	0.17 215	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.08 186	0.12 411

RAFT_R40	0.21 251	0.10 90	0.37 243	0.24 368	0.13 257	0.18 97	0.18 214	0.31 182	0.29 238	0.33 350	0.33 286	0.30 317	0.24 319	0.55 404	0.18 237	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.07 167

Pruner-Stereo	0.19 216	0.11 156	0.34 201	0.29 493	0.12 179	0.19 124	0.17 171	0.31 182	0.29 238	0.33 350	0.32 265	0.25 244	0.15 175	0.24 176	0.21 307	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.09 297

RAFT	0.21 251	0.17 382	0.32 174	0.24 368	0.12 179	0.25 274	0.27 445	0.35 240	0.28 219	0.33 350	0.33 286	0.38 384	0.22 286	0.29 273	0.17 215	0.08 211	0.08 372	0.11 385	0.10 363	0.10 322	0.06 85

Prome-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.30 154	0.24 368	0.12 179	0.23 237	0.23 388	0.36 259	0.25 184	0.33 350	0.59 494	0.24 236	0.28 385	0.29 273	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.20 515

ARAFT	0.24 329	0.21 438	0.78 490	0.22 269	0.12 179	0.29 345	0.24 410	0.43 336	0.32 272	0.33 350	0.28 216	0.28 290	0.19 257	0.49 374	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.12 423	0.11 402	0.09 256	0.06 85

delet	0.27 381	0.14 304	0.40 285	0.23 317	0.19 447	0.41 463	0.29 467	0.49 392	0.48 457	0.33 350	0.41 371	0.37 376	0.30 414	0.48 369	0.34 434	0.09 294	0.09 406	0.11 385	0.12 441	0.08 186	0.08 235

AdaStereo	0.24 329	0.16 363	0.37 243	0.24 368	0.12 179	0.32 389	0.17 171	0.54 454	0.42 391	0.33 350	0.38 340	0.35 365	0.21 273	0.30 288	0.22 327	0.14 466	0.06 163	0.13 444	0.08 233	0.11 370	0.08 235
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.24 329	0.18 396	0.61 442	0.25 405	0.11 122	0.29 345	0.21 337	0.42 324	0.43 399	0.33 350	0.43 400	0.27 274	0.22 286	0.34 315	0.26 380	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.07 167

NOSS_ROB	0.31 429	0.20 424	0.35 211	0.24 368	0.16 382	0.32 389	0.19 259	0.52 436	0.48 457	0.33 350	0.36 317	0.42 427	0.28 385	0.93 540	0.24 357	0.19 522	0.20 539	0.24 535	0.22 536	0.17 480	0.17 483

G2L-ROB	0.23 298	0.15 338	0.41 308	0.19 100	0.12 179	0.27 304	0.21 337	0.47 372	0.33 284	0.34 370	0.31 256	0.41 418	0.22 286	0.49 374	0.26 380	0.09 294	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.10 353

SMFormer	0.25 357	0.12 198	0.40 285	0.19 100	0.10 76	0.27 304	0.19 259	0.51 419	0.45 425	0.34 370	0.41 371	0.31 328	0.26 349	0.58 426	0.28 390	0.10 343	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.09 256	0.09 297

tta	0.24 329	0.12 198	0.40 285	0.19 100	0.10 76	0.27 304	0.19 259	0.51 419	0.45 425	0.34 370	0.41 371	0.31 328	0.26 349	0.58 426	0.28 390	0.10 343	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.08 186	0.07 167

qqq1	0.24 329	0.12 198	0.40 285	0.19 100	0.10 76	0.27 304	0.19 259	0.51 419	0.45 425	0.34 370	0.41 371	0.31 328	0.26 349	0.58 426	0.16 184	0.10 343	0.07 287	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.07 167

fff1	0.24 329	0.12 198	0.40 285	0.19 100	0.10 76	0.27 304	0.19 259	0.51 419	0.45 425	0.34 370	0.41 371	0.31 328	0.26 349	0.58 426	0.16 184	0.10 343	0.07 287	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.07 167

LL-Strereo	0.29 413	0.25 469	0.58 430	0.25 405	0.21 472	0.23 237	0.24 410	0.55 464	0.42 391	0.34 370	0.32 265	0.41 418	0.40 481	0.94 542	0.23 346	0.08 211	0.07 287	0.11 385	0.09 321	0.09 256	0.09 297

BUS	0.23 298	0.12 198	0.28 137	0.25 405	0.14 300	0.43 478	0.17 171	0.56 479	0.34 294	0.34 370	0.35 307	0.32 337	0.20 266	0.26 223	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.09 256	0.09 297

BSDual-CNN	0.23 298	0.12 198	0.28 137	0.25 405	0.14 300	0.35 428	0.21 337	0.56 479	0.34 294	0.34 370	0.35 307	0.38 384	0.24 319	0.26 223	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.09 256	0.09 297

hknet	0.25 357	0.14 304	0.40 285	0.25 405	0.15 350	0.35 428	0.21 337	0.56 479	0.37 334	0.34 370	0.35 307	0.43 431	0.27 368	0.37 332	0.21 307	0.09 294	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.09 256	0.09 297

OMP-Stereo	0.23 298	0.14 304	0.35 211	0.29 493	0.13 257	0.21 187	0.16 130	0.37 269	0.33 284	0.34 370	0.30 242	0.34 351	0.19 257	0.70 478	0.24 357	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.07 120	0.06 85

IIG-Stereo	0.23 298	0.13 261	0.35 211	0.29 493	0.12 179	0.23 237	0.14 73	0.38 275	0.31 263	0.34 370	0.37 326	0.33 344	0.21 273	0.70 478	0.26 380	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.07 120	0.06 85

SST-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.37 243	0.24 368	0.13 257	0.19 124	0.17 171	0.31 182	0.24 171	0.34 370	0.33 286	0.29 301	0.25 340	0.56 415	0.17 215	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.08 233	0.09 256	0.07 167

GEStereo_RVC	0.27 381	0.20 424	0.44 338	0.27 467	0.16 382	0.33 400	0.25 427	0.56 479	0.54 494	0.34 370	0.38 340	0.34 351	0.25 340	0.51 383	0.28 390	0.12 420	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.11 370	0.11 388

UNet	0.28 402	0.14 304	0.69 473	0.23 317	0.20 464	0.44 481	0.22 363	0.50 402	0.40 374	0.34 370	0.39 353	0.43 431	0.33 440	0.40 346	0.31 417	0.09 294	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

UPFNet	0.25 357	0.12 198	0.38 262	0.24 368	0.19 447	0.37 438	0.28 461	0.48 384	0.38 348	0.34 370	0.37 326	0.37 376	0.28 385	0.39 339	0.33 429	0.10 343	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.10 322	0.08 235

FADNet-RVC	0.31 429	0.35 523	0.78 490	0.25 405	0.20 464	0.33 400	0.20 306	0.49 392	0.40 374	0.34 370	0.39 353	0.41 418	0.29 400	0.63 455	0.31 417	0.13 440	0.14 495	0.14 471	0.15 491	0.19 501	0.19 505

PA-Net	0.37 474	0.28 490	0.83 509	0.31 509	0.28 529	0.39 454	0.42 536	0.51 419	0.55 500	0.34 370	0.42 387	0.41 418	0.36 457	0.79 512	0.49 494	0.12 420	0.23 551	0.16 497	0.23 538	0.12 407	0.18 497
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
coex_refinement	0.26 373	0.16 363	0.36 231	0.23 317	0.15 350	0.31 380	0.20 306	0.49 392	0.42 391	0.35 387	0.42 387	0.45 446	0.27 368	0.55 404	0.33 429	0.10 343	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.10 322	0.10 353

iinet-f	0.30 422	0.18 396	1.03 544	0.20 163	0.15 350	0.44 481	0.22 363	0.45 353	0.37 334	0.35 387	0.44 411	0.41 418	0.34 449	0.34 315	0.40 463	0.10 343	0.09 406	0.08 175	0.08 233	0.13 422	0.11 388

gwcnet-sp	0.24 329	0.13 261	0.63 453	0.22 269	0.14 300	0.34 413	0.22 363	0.44 343	0.39 358	0.35 387	0.34 296	0.27 274	0.27 368	0.35 324	0.25 367	0.09 294	0.08 372	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

scenet	0.24 329	0.13 261	0.63 453	0.22 269	0.14 300	0.34 413	0.22 363	0.44 343	0.39 358	0.35 387	0.34 296	0.27 274	0.27 368	0.35 324	0.25 367	0.09 294	0.08 372	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

ssnet	0.24 329	0.13 261	0.63 453	0.22 269	0.14 300	0.34 413	0.22 363	0.44 343	0.39 358	0.35 387	0.34 296	0.27 274	0.27 368	0.35 324	0.25 367	0.09 294	0.08 372	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

psmg	0.23 298	0.12 198	0.28 137	0.21 208	0.14 300	0.35 428	0.23 388	0.51 419	0.34 294	0.35 387	0.38 340	0.38 384	0.24 319	0.26 223	0.21 307	0.10 343	0.08 372	0.10 328	0.10 363	0.09 256	0.08 235

AASNet	0.27 381	0.19 412	0.49 379	0.26 439	0.17 404	0.34 413	0.20 306	0.62 524	0.48 457	0.35 387	0.40 363	0.32 337	0.25 340	0.28 256	0.34 434	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.08 233	0.13 422	0.11 388

AAGNet	0.33 447	0.11 156	0.37 243	0.25 405	0.16 382	0.20 159	0.19 259	0.30 171	0.27 204	0.35 387	0.35 307	0.27 274	0.30 414	0.44 357	2.66 595	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.07 157	0.08 186	0.06 85

PSM-AAD	0.25 357	0.10 90	0.30 154	0.24 368	0.12 179	0.26 294	0.38 522	0.34 215	0.28 219	0.35 387	0.39 353	0.28 290	0.79 557	0.30 288	0.16 184	0.07 76	0.06 163	0.12 423	0.11 402	0.08 186	0.21 523

KYRaft	0.22 281	0.10 90	0.30 154	0.23 317	0.12 179	0.23 237	0.23 388	0.35 240	0.24 171	0.35 387	0.54 475	0.34 351	0.26 349	0.29 273	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.10 363	0.08 186	0.31 554

PFNet	0.23 298	0.10 90	0.57 425	0.24 368	0.14 300	0.22 215	0.19 259	0.39 287	0.33 284	0.35 387	0.32 265	0.27 274	0.19 257	0.64 457	0.22 327	0.09 294	0.05 32	0.09 255	0.07 157	0.08 186	0.07 167

222	0.41 495	0.10 90	0.29 147	0.19 100	0.11 122	0.36 433	0.20 306	0.57 489	0.39 358	0.35 387	0.44 411	0.30 317	0.27 368	0.55 404	3.56 598	0.11 382	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.09 256	0.09 297

ac_64	0.27 381	0.13 261	0.41 308	0.24 368	0.17 404	0.36 433	0.22 363	0.46 364	0.33 284	0.35 387	0.36 317	0.52 485	0.30 414	0.62 449	0.32 422	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.09 256	0.08 235

HGLStereo	0.27 381	0.14 304	0.46 357	0.24 368	0.21 472	0.33 400	0.23 388	0.50 402	0.42 391	0.35 387	0.48 447	0.41 418	0.33 440	0.45 360	0.33 429	0.11 382	0.10 431	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.12 411

FADNet-RVC-Resample	0.29 413	0.25 469	0.93 530	0.26 439	0.16 382	0.32 389	0.21 337	0.47 372	0.39 358	0.35 387	0.38 340	0.33 344	0.27 368	0.53 396	0.24 357	0.10 343	0.10 431	0.14 471	0.13 468	0.13 422	0.16 471

DeepPruner_ROB	0.26 373	0.19 412	0.44 338	0.21 208	0.16 382	0.30 364	0.21 337	0.52 436	0.32 272	0.35 387	0.38 340	0.39 396	0.26 349	0.42 351	0.24 357	0.15 479	0.11 455	0.11 385	0.11 402	0.14 440	0.13 428

MultiAttention	1.02 573	0.13 261	0.43 329	0.35 532	0.43 555	5.36 598	1.71 598	0.69 548	0.53 489	0.36 403	0.63 512	0.55 496	0.22 286	7.60 608	0.43 475	0.09 294	0.06 163	0.14 471	0.24 540	0.26 536	0.30 551

xyz-stereo	1.40 580	0.10 90	17.09 613	0.18 57	0.07 1	4.78 597	0.18 214	0.29 152	0.34 294	0.36 403	2.81 596	0.40 411	0.29 400	0.56 415	0.24 357	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.06 101	0.06 52	0.05 25

DEmStereo	0.26 373	0.09 48	0.47 365	0.19 100	0.12 179	0.30 364	0.25 427	0.28 139	0.36 323	0.36 403	0.58 492	0.25 244	0.48 518	0.53 396	0.44 480	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.06 52	0.07 167

pcwnet_v2	0.32 438	0.15 338	1.26 561	0.23 317	0.18 425	0.32 389	0.18 214	0.59 503	0.60 513	0.36 403	0.45 423	0.35 365	0.29 400	0.36 329	0.25 367	0.14 466	0.11 455	0.12 423	0.11 402	0.14 440	0.15 461

psm_up	0.29 413	0.16 363	0.41 308	0.26 439	0.17 404	0.32 389	0.26 439	0.55 464	0.43 399	0.36 403	0.40 363	0.45 446	0.37 466	0.58 426	0.30 410	0.11 382	0.12 472	0.13 444	0.12 441	0.10 322	0.10 353

hitnet-ft	0.29 413	0.17 382	0.40 285	0.19 100	0.14 300	0.39 454	0.23 388	0.44 343	0.41 384	0.36 403	0.46 433	0.53 490	0.34 449	0.76 502	0.32 422	0.14 466	0.10 431	0.13 444	0.10 363	0.15 454	0.13 428

HSM	0.28 402	0.16 363	0.35 211	0.20 163	0.15 350	0.33 400	0.19 259	0.53 447	0.37 334	0.36 403	0.38 340	0.67 536	0.31 430	0.89 533	0.23 346	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.08 235

G2L-Stereo_test	0.24 329	0.16 363	0.38 262	0.19 100	0.13 257	0.27 304	0.24 410	0.49 392	0.38 348	0.37 410	0.37 326	0.40 411	0.24 319	0.52 389	0.28 390	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.06 101	0.09 256	0.08 235

TCMNet	0.33 447	0.23 460	0.72 483	0.29 493	0.30 537	0.40 459	0.28 461	0.50 402	0.47 447	0.37 410	0.45 423	0.40 411	0.29 400	0.60 434	0.39 455	0.14 466	0.13 485	0.15 486	0.14 482	0.17 480	0.15 461

HI	0.20 231	0.13 261	0.33 191	0.18 57	0.15 350	0.17 76	0.16 130	0.34 215	0.21 124	0.37 410	0.39 353	0.36 370	0.24 319	0.29 273	0.21 307	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.09 321	0.09 256	0.07 167

CoSv	0.20 231	0.13 261	0.33 191	0.18 57	0.15 350	0.17 76	0.16 130	0.34 215	0.21 124	0.37 410	0.39 353	0.36 370	0.24 319	0.29 273	0.21 307	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.09 321	0.09 256	0.07 167

DualNet (step1)	0.28 402	0.19 412	0.50 390	0.18 57	0.16 382	0.34 413	0.20 306	0.51 419	0.38 348	0.37 410	0.34 296	0.37 376	0.30 414	0.39 339	0.23 346	0.23 530	0.09 406	0.28 545	0.24 540	0.18 494	0.16 471

test_sample9	0.42 498	0.19 412	0.50 390	0.18 57	0.16 382	0.34 413	0.20 306	0.51 419	0.38 348	0.37 410	0.34 296	0.37 376	0.30 414	0.66 468	0.91 549	0.23 530	1.82 599	0.28 545	0.24 540	0.18 494	0.16 471

test_sample7	0.25 357	0.15 338	0.35 211	0.20 163	0.14 300	0.28 324	0.21 337	0.51 419	0.38 348	0.37 410	0.34 296	0.37 376	0.30 414	0.39 339	0.23 346	0.14 466	0.09 406	0.13 444	0.12 441	0.13 422	0.12 411

GMStereo_Zeroshot	0.24 329	0.21 438	0.45 349	0.26 439	0.13 257	0.28 324	0.15 97	0.39 287	0.35 310	0.37 410	0.43 400	0.40 411	0.17 217	0.34 315	0.20 284	0.12 420	0.07 287	0.13 444	0.07 157	0.16 463	0.09 297

THIR-Stereo	0.29 413	0.12 198	0.41 308	0.19 100	0.11 122	0.28 324	0.72 571	0.32 193	0.35 310	0.37 410	0.65 515	0.34 351	0.50 521	0.57 419	0.45 483	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.09 321	0.07 120	0.07 167

DGSMNet	0.61 545	0.29 498	0.91 526	0.51 560	0.70 574	0.62 536	1.38 597	0.59 503	0.55 500	0.37 410	0.61 506	0.52 485	0.33 440	0.65 463	0.43 475	0.53 567	0.60 587	0.67 573	0.61 582	0.63 570	0.61 583

Nwc_Net	0.37 474	0.25 469	0.68 472	0.31 509	0.24 509	0.44 481	0.30 478	0.65 533	0.50 474	0.37 410	0.69 525	0.58 509	0.45 503	0.60 434	0.40 463	0.15 479	0.12 472	0.19 519	0.21 528	0.14 440	0.13 428

PS-NSSS	0.32 438	0.30 505	0.46 357	0.23 317	0.17 404	0.33 400	0.24 410	0.57 489	0.41 384	0.37 410	0.52 465	0.35 365	0.30 414	0.80 516	0.30 410	0.17 505	0.14 495	0.21 526	0.15 491	0.15 454	0.13 428

iResNetv2_ROB	0.27 381	0.26 480	0.72 483	0.23 317	0.13 257	0.29 345	0.18 214	0.52 436	0.49 466	0.37 410	0.45 423	0.39 396	0.25 340	0.34 315	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.12 407	0.09 297

DISCO	0.32 438	0.13 261	0.51 401	0.25 405	0.16 382	0.48 501	0.25 427	0.50 402	0.57 506	0.37 410	0.45 423	0.62 520	0.36 457	0.64 457	0.49 494	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.12 407	0.11 388

PSMNet_ROB	0.33 447	0.24 464	0.54 412	0.31 509	0.21 472	0.42 470	0.43 538	0.59 503	0.47 447	0.37 410	0.44 411	0.49 468	0.31 430	0.64 457	0.43 475	0.14 466	0.10 431	0.15 486	0.14 482	0.13 422	0.11 388

ssnet_v2	0.28 402	0.16 363	0.44 338	0.22 269	0.15 350	0.40 459	0.30 478	0.57 489	0.46 442	0.38 425	0.36 317	0.47 456	0.29 400	0.38 337	0.39 455	0.13 440	0.11 455	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.11 388

AACVNet	0.26 373	0.16 363	0.37 243	0.22 269	0.14 300	0.29 345	0.19 259	0.41 310	0.31 263	0.38 425	0.42 387	0.43 431	0.28 385	0.73 488	0.25 367	0.11 382	0.08 372	0.11 385	0.09 321	0.13 422	0.11 388

CrosDoStereo	0.31 429	0.10 90	0.49 379	0.18 57	0.12 179	0.22 215	1.11 593	0.34 215	0.37 334	0.38 425	0.61 506	0.28 290	0.46 509	0.61 441	0.57 508	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.07 167

FTStereo	0.28 402	0.10 90	0.43 329	0.23 317	0.13 257	0.21 187	0.53 558	0.34 215	0.26 193	0.38 425	0.95 551	0.30 317	0.56 531	0.32 302	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.07 120	0.19 505

DeepStereo_LL	0.31 429	0.10 90	0.49 379	0.18 57	0.12 179	0.22 215	1.11 593	0.34 215	0.37 334	0.38 425	0.61 506	0.28 290	0.46 509	0.61 441	0.57 508	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.07 167

DRaft	0.24 329	0.10 90	0.34 201	0.18 57	0.12 179	0.28 324	0.23 388	0.33 207	0.39 358	0.38 425	0.61 506	0.21 192	0.41 485	0.48 369	0.42 474	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.08 235

RAFT-RH_RVC	0.25 357	0.11 156	0.45 349	0.21 208	0.12 179	0.25 274	0.14 73	0.27 120	0.27 204	0.38 425	1.15 562	0.23 224	0.17 217	0.57 419	0.24 357	0.07 76	0.05 32	0.10 328	0.07 157	0.06 52	0.07 167

APVNet	0.36 464	0.20 424	0.70 479	0.26 439	0.22 488	0.52 520	0.35 507	0.61 515	0.44 414	0.38 425	0.52 465	0.48 463	0.38 470	0.84 524	0.46 489	0.13 440	0.14 495	0.15 486	0.16 503	0.16 463	0.15 461

GwcNet	0.35 460	0.23 460	0.88 521	0.25 405	0.24 509	0.48 501	0.27 445	0.55 464	0.57 506	0.38 425	0.52 465	0.51 479	0.32 437	0.60 434	0.41 471	0.13 440	0.11 455	0.12 423	0.11 402	0.13 422	0.14 449

acv_ft	0.25 357	0.13 261	0.40 285	0.23 317	0.19 447	0.34 413	0.21 337	0.45 353	0.44 414	0.38 425	0.41 371	0.38 384	0.27 368	0.27 242	0.35 438	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.11 370	0.07 167

TDLM	0.30 422	0.21 438	0.38 262	0.28 489	0.15 350	0.33 400	0.32 490	0.52 436	0.47 447	0.38 425	0.43 400	0.39 396	0.29 400	0.91 537	0.28 390	0.14 466	0.08 372	0.13 444	0.11 402	0.12 407	0.10 353

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 381	0.21 438	0.59 437	0.25 405	0.18 425	0.29 345	0.22 363	0.50 402	0.40 374	0.38 425	0.41 371	0.43 431	0.27 368	0.43 353	0.29 402	0.11 382	0.08 372	0.10 328	0.10 363	0.10 322	0.11 388
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 429	0.22 451	0.50 390	0.23 317	0.14 300	0.30 364	0.24 410	0.47 372	0.54 494	0.38 425	0.60 499	0.43 431	0.29 400	0.87 528	0.40 463	0.11 382	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.09 256	0.09 297

MLCV	0.22 281	0.16 363	0.44 338	0.21 208	0.08 10	0.29 345	0.19 259	0.38 275	0.37 334	0.38 425	0.44 411	0.31 328	0.21 273	0.41 348	0.24 357	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.06 85

iResNet_ROB	0.25 357	0.19 412	0.40 285	0.20 163	0.12 179	0.30 364	0.16 130	0.55 464	0.53 489	0.38 425	0.43 400	0.37 376	0.26 349	0.38 337	0.22 327	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.04 1	0.09 256	0.09 297

ISRNet	0.27 381	0.13 261	0.45 349	0.26 439	0.19 447	0.24 259	0.14 73	0.45 353	0.43 399	0.39 440	0.48 447	0.42 427	0.27 368	0.32 302	0.29 402	0.20 525	0.12 472	0.17 503	0.16 503	0.16 463	0.20 515

PSMNet-RUCA	0.37 474	0.41 540	0.66 466	0.46 554	0.41 552	0.34 413	0.25 427	0.57 489	0.45 425	0.39 440	0.52 465	0.43 431	0.33 440	0.41 348	0.29 402	0.25 540	0.14 495	0.33 555	0.21 528	0.31 549	0.22 528

fast-acv-ft	0.31 429	0.20 424	0.81 502	0.24 368	0.18 425	0.46 489	0.27 445	0.41 310	0.49 466	0.39 440	0.55 479	0.49 468	0.35 453	0.37 332	0.38 447	0.11 382	0.11 455	0.11 385	0.12 441	0.12 407	0.09 297

UDG	0.40 493	0.46 544	0.49 379	0.40 546	0.35 546	0.47 495	0.27 445	0.54 454	0.47 447	0.39 440	0.45 423	0.59 511	0.44 500	0.46 363	0.39 455	0.26 541	0.19 534	0.48 564	0.22 536	0.34 553	0.26 545

GrayStereo	0.25 357	0.09 48	0.32 174	0.26 439	0.13 257	0.23 237	0.47 548	0.34 215	0.30 251	0.39 440	0.47 441	0.30 317	0.79 557	0.29 273	0.16 184	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.09 321	0.07 120	0.13 428

LMCR-Stereo	0.26 373	0.18 396	0.49 379	0.28 489	0.14 300	0.36 433	0.23 388	0.54 454	0.34 294	0.39 440	0.40 363	0.29 301	0.29 400	0.37 332	0.27 386	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.13 422	0.09 297

FINET	0.34 455	0.27 487	0.80 500	0.24 368	0.24 509	0.36 433	0.34 503	0.54 454	0.72 538	0.39 440	0.47 441	0.32 337	0.30 414	0.51 383	0.32 422	0.19 522	0.17 524	0.13 444	0.12 441	0.18 494	0.16 471

MMNet	0.27 381	0.14 304	0.49 379	0.24 368	0.17 404	0.47 495	0.22 363	0.45 353	0.51 478	0.39 440	0.41 371	0.36 370	0.33 440	0.39 339	0.34 434	0.08 211	0.07 287	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.08 235

S-Stereo	0.38 481	0.20 424	1.05 545	0.27 467	0.22 488	0.38 446	0.32 490	0.55 464	0.66 525	0.39 440	0.59 494	0.49 468	0.41 485	0.75 497	0.40 463	0.12 420	0.15 510	0.13 444	0.13 468	0.16 463	0.21 523

STTStereo	0.28 402	0.20 424	0.61 442	0.25 405	0.17 404	0.29 345	0.24 410	0.47 372	0.39 358	0.39 440	0.41 371	0.44 442	0.28 385	0.40 346	0.28 390	0.13 440	0.12 472	0.13 444	0.16 503	0.12 407	0.11 388

NLCSM	0.38 481	0.31 512	0.58 430	0.28 489	0.31 540	0.43 478	0.32 490	0.74 555	0.42 391	0.40 450	0.46 433	0.57 505	0.38 470	0.94 542	0.55 506	0.12 420	0.12 472	0.13 444	0.17 512	0.15 454	0.15 461

SQANet	0.40 493	0.48 548	0.67 467	0.48 556	0.39 549	0.48 501	0.22 363	0.51 419	0.43 399	0.40 450	0.47 441	0.47 456	0.33 440	0.54 402	0.32 422	0.36 560	0.15 510	0.40 560	0.21 528	0.45 559	0.31 554

GASNet	0.36 464	0.46 544	0.88 521	0.34 523	0.23 501	0.35 428	0.22 363	0.60 511	0.53 489	0.40 450	0.37 326	0.45 446	0.30 414	0.79 512	0.35 438	0.15 479	0.10 431	0.14 471	0.14 482	0.22 520	0.12 411

DMCA-RVC	0.27 381	0.21 438	0.61 442	0.28 489	0.17 404	0.29 345	0.21 337	0.42 324	0.35 310	0.40 450	0.37 326	0.39 396	0.36 457	0.43 353	0.30 410	0.13 440	0.10 431	0.15 486	0.11 402	0.13 422	0.10 353

RP	0.35 460	0.22 451	0.51 401	0.31 509	0.24 509	0.37 438	0.28 461	0.50 402	0.58 508	0.40 450	0.63 512	0.61 518	0.47 512	0.61 441	0.39 455	0.16 494	0.15 510	0.17 503	0.15 491	0.17 480	0.17 483

NCC-stereo	0.39 487	0.25 469	0.69 473	0.32 515	0.28 529	0.46 489	0.36 512	0.65 533	0.52 485	0.40 450	0.57 490	0.56 500	0.47 512	0.73 488	0.45 483	0.17 505	0.14 495	0.18 511	0.25 545	0.16 463	0.16 471

Abc-Net	0.39 487	0.25 469	0.69 473	0.32 515	0.28 529	0.46 489	0.36 512	0.65 533	0.52 485	0.40 450	0.57 490	0.56 500	0.47 512	0.73 488	0.45 483	0.17 505	0.14 495	0.18 511	0.25 545	0.16 463	0.16 471
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.44 510	0.29 498	1.29 564	0.33 521	0.30 537	0.35 428	0.36 512	0.62 524	1.15 577	0.40 450	0.44 411	0.39 396	0.41 485	0.80 516	0.52 503	0.18 516	0.14 495	0.23 533	0.21 528	0.17 480	0.17 483

HSM-Net_RVC	0.27 381	0.11 156	0.42 318	0.19 100	0.11 122	0.34 413	0.20 306	0.62 524	0.43 399	0.40 450	0.43 400	0.50 475	0.26 349	0.76 502	0.22 327	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CVANet_RVC	0.30 422	0.19 412	0.41 308	0.26 439	0.16 382	0.33 400	0.26 439	0.52 436	0.47 447	0.40 450	0.46 433	0.43 431	0.31 430	0.89 533	0.26 380	0.14 466	0.09 406	0.14 471	0.13 468	0.14 440	0.10 353

MSAF-DinoV2	0.76 561	0.44 542	1.98 579	0.49 559	0.16 382	0.58 527	0.31 483	0.81 565	0.83 554	0.41 460	0.52 465	0.98 560	0.58 535	4.97 603	1.03 556	0.11 382	0.07 287	0.10 328	0.24 540	0.27 541	0.26 545

DCVSM-stereo	0.24 329	0.13 261	0.52 405	0.20 163	0.14 300	0.26 294	0.13 49	0.34 215	0.34 294	0.41 460	0.33 286	0.47 456	0.29 400	0.30 288	0.22 327	0.10 343	0.10 431	0.11 385	0.10 363	0.12 407	0.15 461

GCST	0.47 516	0.60 562	0.57 425	1.04 586	0.48 559	0.38 446	0.11 16	0.40 298	0.32 272	0.41 460	0.34 296	0.29 301	0.17 217	0.46 363	0.19 267	0.69 577	0.42 572	0.79 581	0.62 583	0.62 569	0.46 570

HBP-ISP	0.33 447	0.30 505	0.72 483	0.22 269	0.16 382	0.32 389	0.22 363	0.54 454	0.44 414	0.41 460	0.49 449	0.33 344	0.38 470	0.73 488	0.25 367	0.18 516	0.19 534	0.24 535	0.20 525	0.16 463	0.13 428

CSP-Net	0.27 381	0.15 338	0.30 154	0.21 208	0.14 300	0.44 481	0.24 410	0.50 402	0.40 374	0.41 460	0.43 400	0.42 427	0.26 349	0.66 468	0.28 390	0.12 420	0.08 372	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.09 297

DAS	0.27 381	0.12 198	0.42 318	0.24 368	0.18 425	0.29 345	0.24 410	0.45 353	0.45 425	0.41 460	0.44 411	0.34 351	0.29 400	0.75 497	0.21 307	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.09 297

SepStereo	0.26 373	0.12 198	0.42 318	0.24 368	0.18 425	0.29 345	0.24 410	0.45 353	0.45 425	0.41 460	0.44 411	0.34 351	0.29 400	0.64 457	0.21 307	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.09 297

SACVNet	0.30 422	0.20 424	0.41 308	0.25 405	0.18 425	0.34 413	0.25 427	0.52 436	0.40 374	0.41 460	0.44 411	0.46 454	0.32 437	0.71 481	0.25 367	0.13 440	0.10 431	0.12 423	0.12 441	0.16 463	0.17 483

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 464	0.36 526	0.53 409	0.34 523	0.19 447	0.51 511	0.24 410	0.55 464	0.38 348	0.41 460	0.47 441	0.47 456	0.27 368	0.73 488	0.30 410	0.36 560	0.19 534	0.27 538	0.17 512	0.26 536	0.23 535

RYNet	0.37 474	0.18 396	0.59 437	0.25 405	0.28 529	0.61 534	0.32 490	0.59 503	0.59 509	0.41 460	0.38 340	0.57 505	0.39 477	0.87 528	0.53 505	0.11 382	0.08 372	0.12 423	0.11 402	0.18 494	0.18 497

SDNR	0.42 498	0.21 438	0.82 506	0.21 208	0.18 425	1.27 577	0.17 171	0.50 402	0.49 466	0.42 470	0.81 539	0.38 384	0.27 368	1.19 564	0.38 447	0.23 530	0.24 553	0.17 503	0.13 468	0.17 480	0.20 515

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 422	0.20 424	0.70 479	0.21 208	0.17 404	0.46 489	0.27 445	0.50 402	0.49 466	0.42 470	0.55 479	0.43 431	0.30 414	0.46 363	0.38 447	0.09 294	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.11 370	0.10 353

ADLNet	0.28 402	0.15 338	0.42 318	0.23 317	0.19 447	0.34 413	0.23 388	0.53 447	0.43 399	0.42 470	0.41 371	0.44 442	0.27 368	0.55 404	0.35 438	0.11 382	0.08 372	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.12 411

Syn2CoEx	0.36 464	0.31 512	0.78 490	0.34 523	0.21 472	0.41 463	0.28 461	0.61 515	0.49 466	0.42 470	0.56 486	0.45 446	0.44 500	0.69 475	0.38 447	0.17 505	0.14 495	0.15 486	0.12 441	0.13 422	0.12 411

AF-Net	0.37 474	0.26 480	0.56 422	0.32 515	0.23 501	0.41 463	0.29 467	0.61 515	0.64 523	0.42 470	0.68 521	0.65 531	0.49 519	0.57 419	0.44 480	0.15 479	0.11 455	0.19 519	0.14 482	0.15 454	0.13 428

PWCDC_ROB	0.38 481	0.30 505	0.60 439	0.33 521	0.20 464	0.42 470	0.19 259	0.58 498	0.89 559	0.42 470	1.26 566	0.36 370	0.34 449	0.50 378	0.38 447	0.18 516	0.11 455	0.11 385	0.09 321	0.19 501	0.13 428

z-mn7	0.44 510	0.40 536	1.09 548	0.25 405	0.18 425	0.61 534	0.34 503	0.56 479	0.93 565	0.43 476	0.96 552	0.53 490	0.39 477	0.94 542	0.59 514	0.10 343	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.14 440	0.13 428

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 153	0.13 261	0.24 96	0.19 100	0.13 257	0.24 259	0.17 171	0.30 171	0.37 334	0.43 476	0.17 106	0.13 78	0.12 103	0.19 102	0.15 159	0.08 211	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.08 235

CRFU-Net	0.28 402	0.14 304	0.45 349	0.25 405	0.15 350	0.45 487	0.23 388	0.50 402	0.30 251	0.43 476	0.41 371	0.48 463	0.46 509	0.43 353	0.29 402	0.11 382	0.10 431	0.09 255	0.08 233	0.10 322	0.10 353

DSFCA	0.27 381	0.13 261	0.36 231	0.20 163	0.17 404	0.38 446	0.31 483	0.47 372	0.43 399	0.43 476	0.37 326	0.39 396	0.29 400	0.52 389	0.32 422	0.12 420	0.10 431	0.10 328	0.11 402	0.11 370	0.10 353

SuperB	0.49 522	0.28 490	2.23 581	0.23 317	0.15 350	0.41 463	0.32 490	0.47 372	0.82 550	0.43 476	0.50 451	0.33 344	0.45 503	0.68 473	1.08 559	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.98 590	0.14 449

stereogan	0.37 474	0.17 382	0.65 461	0.27 467	0.22 488	0.62 536	0.26 439	0.59 503	0.63 522	0.43 476	0.60 499	0.67 536	0.42 494	0.68 473	0.35 438	0.13 440	0.14 495	0.14 471	0.12 441	0.19 501	0.17 483

PDISCO_ROB	0.43 504	0.30 505	0.67 467	0.43 549	0.36 547	0.67 541	0.32 490	0.72 553	0.76 543	0.43 476	0.53 472	0.63 528	0.40 481	0.66 468	0.47 491	0.21 527	0.12 472	0.21 526	0.19 524	0.25 528	0.20 515

Wz-Net-LNSev	0.34 455	0.29 498	0.91 526	0.26 439	0.21 472	0.47 495	0.31 483	0.54 454	0.54 494	0.44 483	0.52 465	0.50 475	0.35 453	0.39 339	0.39 455	0.11 382	0.11 455	0.10 328	0.09 321	0.14 440	0.13 428

dad	0.28 402	0.31 512	0.44 338	0.21 208	0.14 300	0.30 364	0.20 306	0.33 207	0.49 466	0.44 483	0.44 411	0.45 446	0.21 273	0.41 348	0.26 380	0.20 525	0.11 455	0.20 523	0.11 402	0.14 440	0.10 353

ADCP+	0.45 512	0.24 464	1.15 554	0.25 405	0.22 488	0.56 523	0.39 527	0.54 454	0.51 478	0.44 483	0.51 457	0.46 454	0.52 526	0.56 415	1.89 587	0.10 343	0.08 372	0.11 385	0.10 363	0.14 440	0.13 428

StereoDRNet-Refined	0.27 381	0.17 382	0.35 211	0.25 405	0.14 300	0.37 438	0.21 337	0.47 372	0.41 384	0.44 483	0.51 457	0.41 418	0.28 385	0.45 360	0.37 445	0.09 294	0.06 163	0.11 385	0.11 402	0.10 322	0.10 353
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
w-ln-seven-2	0.36 464	0.29 498	1.06 546	0.27 467	0.18 425	0.37 438	0.30 478	0.50 402	0.54 494	0.45 487	0.55 479	0.45 446	0.41 485	0.62 449	0.49 494	0.10 343	0.10 431	0.12 423	0.11 402	0.14 440	0.11 388

DDUNet	0.41 495	0.50 553	0.48 374	0.44 551	0.39 549	0.46 489	0.32 490	0.50 402	0.43 399	0.45 487	0.52 465	0.57 505	0.36 457	0.48 369	0.33 429	0.33 557	0.21 541	0.55 568	0.25 545	0.37 556	0.32 557

Consistency-Raft	0.55 535	0.48 548	1.02 542	0.45 552	0.49 560	0.49 506	0.47 548	0.72 553	0.72 538	0.45 487	0.82 541	0.47 456	0.60 538	0.50 378	0.63 523	0.39 564	0.39 570	0.44 562	0.51 574	0.52 563	0.37 560

RGC	0.39 487	0.32 518	0.64 460	0.34 523	0.27 524	0.40 459	0.29 467	0.57 489	0.53 489	0.45 487	0.64 514	0.62 520	0.45 503	0.72 486	0.39 455	0.15 479	0.15 510	0.21 526	0.20 525	0.18 494	0.19 505

Wz-Net-SNSev	0.43 504	0.41 540	1.27 562	0.30 503	0.21 472	0.44 481	0.41 533	0.61 515	0.65 524	0.46 491	0.65 515	0.62 520	0.39 477	0.74 496	0.59 514	0.12 420	0.11 455	0.12 423	0.13 468	0.16 463	0.14 449

FAT-Stereo	0.36 464	0.18 396	0.73 487	0.26 439	0.18 425	0.33 400	0.29 467	0.60 511	0.59 509	0.46 491	0.60 499	0.60 514	0.50 521	0.61 441	0.34 434	0.13 440	0.14 495	0.13 444	0.12 441	0.14 440	0.18 497

STTRV1_RVC	0.42 498	0.32 518	0.89 524	0.29 493	0.36 547	0.49 506	0.31 483	0.61 515	0.53 489	0.46 491	0.56 486	0.47 456	0.43 498	1.00 551	0.39 455	0.27 546	0.21 541	0.20 523	0.18 519	0.25 528	0.17 483

CC-Net-ROB	0.43 504	0.47 546	0.65 461	0.37 540	0.23 501	0.51 511	0.29 467	0.66 539	0.49 466	0.46 491	0.51 457	0.48 463	0.38 470	0.96 547	0.35 438	0.34 558	0.23 551	0.55 568	0.25 545	0.31 549	0.20 515

GANetREF_RVC	0.43 504	0.47 546	0.69 473	0.38 542	0.20 464	0.51 511	0.48 552	0.66 539	0.66 525	0.46 491	0.46 433	0.50 475	0.44 500	0.90 536	0.39 455	0.27 546	0.21 541	0.32 553	0.18 519	0.27 541	0.22 528
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
GANet	0.36 464	0.22 451	0.49 379	0.29 493	0.17 404	0.41 463	0.38 522	0.57 489	0.45 425	0.46 491	0.75 532	0.55 496	0.40 481	0.94 542	0.41 471	0.13 440	0.13 485	0.13 444	0.11 402	0.14 440	0.11 388

StereoDRNet	0.32 438	0.22 451	0.61 442	0.27 467	0.21 472	0.42 470	0.30 478	0.61 515	0.48 457	0.46 491	0.39 353	0.48 463	0.30 414	0.57 419	0.40 463	0.11 382	0.09 406	0.12 423	0.11 402	0.12 407	0.10 353

DLCB_ROB	0.28 402	0.16 363	0.34 201	0.27 467	0.16 382	0.38 446	0.25 427	0.48 384	0.43 399	0.46 491	0.46 433	0.51 479	0.33 440	0.53 396	0.33 429	0.10 343	0.10 431	0.11 385	0.11 402	0.10 322	0.09 297

DPSNet	0.47 516	0.24 464	0.93 530	0.27 467	0.20 464	0.75 549	0.57 560	0.84 568	0.79 547	0.47 499	0.51 457	0.60 514	0.69 551	0.87 528	0.71 531	0.16 494	0.13 485	0.12 423	0.10 363	0.25 528	0.21 523

DRN-Test	0.33 447	0.17 382	0.61 442	0.27 467	0.19 447	0.46 489	0.29 467	0.65 533	0.51 478	0.47 499	0.46 433	0.44 442	0.34 449	0.62 449	0.41 471	0.12 420	0.08 372	0.13 444	0.12 441	0.12 407	0.10 353

NCCL2	0.35 460	0.26 480	0.49 379	0.36 534	0.22 488	0.41 463	0.41 533	0.53 447	0.42 391	0.47 499	0.46 433	0.61 518	0.39 477	0.55 404	0.37 445	0.16 494	0.13 485	0.21 526	0.21 528	0.16 463	0.16 471

YMNet	0.32 438	0.22 451	0.58 430	0.27 467	0.23 501	0.48 501	0.27 445	0.51 419	0.45 425	0.48 502	0.56 486	0.51 479	0.30 414	0.39 339	0.40 463	0.13 440	0.16 517	0.13 444	0.12 441	0.13 422	0.12 411

YMNet_1	0.32 438	0.22 451	0.58 430	0.27 467	0.23 501	0.48 501	0.27 445	0.51 419	0.45 425	0.48 502	0.56 486	0.51 479	0.30 414	0.39 339	0.40 463	0.13 440	0.16 517	0.13 444	0.12 441	0.13 422	0.12 411

Wz-Net-MNSev	0.36 464	0.26 480	0.79 497	0.26 439	0.21 472	0.59 530	0.38 522	0.55 464	0.56 503	0.48 502	0.54 475	0.53 490	0.36 457	0.60 434	0.44 480	0.11 382	0.09 406	0.11 385	0.11 402	0.15 454	0.13 428

Ntro	0.58 540	0.64 565	0.92 528	0.66 568	0.50 562	0.77 550	0.36 512	0.66 539	0.70 535	0.50 505	0.59 494	0.65 531	0.51 524	0.75 497	0.45 483	0.56 571	0.32 565	0.56 571	0.34 559	0.63 570	0.46 570

ACVNet-4b	0.72 555	0.81 572	1.33 566	0.72 573	0.50 562	0.80 555	0.31 483	0.71 552	0.80 548	0.50 505	0.72 530	0.95 558	0.43 498	0.96 547	1.20 571	1.13 595	0.21 541	0.76 578	0.45 567	0.65 573	0.46 570

WZ-Net	0.52 533	0.38 534	1.90 578	0.30 503	0.24 509	0.57 526	0.48 552	0.62 524	0.78 546	0.50 505	0.71 526	0.68 540	0.54 527	0.98 550	0.84 542	0.13 440	0.10 431	0.11 385	0.12 441	0.19 501	0.20 515

ADCRef	0.38 481	0.24 464	0.88 521	0.26 439	0.21 472	0.49 506	0.27 445	0.52 436	0.48 457	0.50 505	0.58 492	0.35 365	0.47 512	0.48 369	1.29 574	0.09 294	0.08 372	0.12 423	0.12 441	0.11 370	0.11 388

ETE_ROB	0.34 455	0.26 480	0.45 349	0.29 493	0.18 425	0.40 459	0.37 516	0.57 489	0.47 447	0.50 505	0.50 451	0.62 520	0.36 457	0.55 404	0.38 447	0.13 440	0.10 431	0.14 471	0.12 441	0.16 463	0.16 471

otaku	0.57 539	0.62 564	0.87 520	0.63 567	0.44 556	0.73 546	0.37 516	0.65 533	0.66 525	0.51 510	0.75 532	0.66 535	0.45 503	0.69 475	0.46 489	0.53 567	0.34 567	0.55 568	0.35 560	0.60 568	0.45 567

Wz-Net-TNSev	0.51 529	0.58 560	1.61 576	0.25 405	0.21 472	0.65 538	0.45 542	0.63 531	0.69 533	0.51 510	0.54 475	0.71 545	0.60 538	1.00 551	0.77 536	0.15 479	0.15 510	0.13 444	0.15 491	0.21 513	0.20 515

XQC	0.43 504	0.37 531	0.96 535	0.34 523	0.25 517	0.53 521	0.34 503	0.60 511	0.73 541	0.51 510	0.46 433	0.57 505	0.47 512	0.70 478	0.72 532	0.17 505	0.12 472	0.18 511	0.15 491	0.25 528	0.23 535

ADCPNet	0.48 519	0.29 498	1.60 574	0.27 467	0.23 501	0.70 545	0.38 522	0.53 447	0.51 478	0.51 510	0.59 494	0.67 536	0.56 531	0.60 434	1.14 564	0.15 479	0.18 530	0.14 471	0.23 538	0.19 501	0.19 505

CBMV_ROB	0.33 447	0.18 396	0.53 409	0.21 208	0.14 300	0.33 400	0.20 306	0.51 419	0.45 425	0.51 510	0.55 479	0.45 446	0.42 494	0.71 481	0.32 422	0.18 516	0.19 534	0.23 533	0.21 528	0.14 440	0.15 461

XPNet_ROB	0.33 447	0.20 424	0.43 329	0.27 467	0.18 425	0.37 438	0.31 483	0.55 464	0.50 474	0.51 510	0.53 472	0.58 509	0.37 466	0.63 455	0.45 483	0.17 505	0.12 472	0.13 444	0.12 441	0.15 454	0.14 449

zh-sn7	0.48 519	0.51 555	1.43 569	0.29 493	0.20 464	0.47 495	0.39 527	0.57 489	0.62 518	0.52 516	0.81 539	0.52 485	0.56 531	1.05 556	0.87 546	0.12 420	0.13 485	0.13 444	0.13 468	0.17 480	0.16 471

DANet	0.35 460	0.23 460	0.60 439	0.36 534	0.22 488	0.39 454	0.25 427	0.48 384	0.43 399	0.52 516	0.50 451	0.59 511	0.41 485	0.76 502	0.49 494	0.13 440	0.11 455	0.14 471	0.12 441	0.17 480	0.15 461
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.45 512	0.35 523	0.90 525	0.35 532	0.33 543	0.39 454	0.38 522	0.50 402	0.61 516	0.52 516	0.51 457	0.62 520	0.45 503	0.93 540	0.48 492	0.26 541	0.29 561	0.29 549	0.33 558	0.29 547	0.26 545

LALA_ROB	0.36 464	0.25 469	0.46 357	0.30 503	0.21 472	0.47 495	0.39 527	0.61 515	0.51 478	0.52 516	0.51 457	0.69 542	0.36 457	0.50 378	0.43 475	0.17 505	0.11 455	0.16 497	0.14 482	0.17 480	0.15 461

SGM-Forest	0.36 464	0.17 382	0.47 365	0.23 317	0.16 382	0.45 487	0.41 533	0.55 464	0.48 457	0.52 516	0.60 499	0.52 485	0.41 485	0.85 525	0.50 500	0.17 505	0.17 524	0.17 503	0.15 491	0.15 454	0.15 461
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 447	0.21 438	0.54 412	0.23 317	0.13 257	0.42 470	0.33 501	0.53 447	0.48 457	0.52 516	0.49 449	0.50 475	0.41 485	0.56 415	0.31 417	0.15 479	0.16 517	0.18 511	0.16 503	0.13 422	0.13 428
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	0.42 498	0.31 512	0.48 374	0.27 467	0.32 542	0.60 533	0.32 490	0.65 533	0.46 442	0.53 522	0.66 517	0.56 500	0.45 503	0.72 486	0.61 518	0.26 541	0.19 534	0.24 535	0.21 528	0.26 536	0.22 528

edge stereo	0.39 487	0.22 451	0.81 502	0.27 467	0.22 488	0.37 438	0.24 410	0.56 479	0.54 494	0.53 522	0.60 499	0.71 545	0.50 521	0.78 510	0.40 463	0.16 494	0.14 495	0.19 519	0.14 482	0.16 463	0.17 483

pmcnn	0.50 525	0.20 424	0.78 490	0.24 368	0.26 522	0.39 454	0.30 478	0.51 419	0.50 474	0.54 524	1.23 565	2.52 592	0.37 466	0.77 508	0.95 552	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.10 322	0.08 235

RTSC	0.39 487	0.28 490	0.78 490	0.27 467	0.18 425	0.49 506	0.22 363	0.59 503	0.84 557	0.55 525	0.53 472	0.49 468	0.36 457	0.67 472	0.82 541	0.13 440	0.10 431	0.11 385	0.12 441	0.17 480	0.17 483

ADCL	0.47 516	0.22 451	1.00 539	0.27 467	0.19 447	0.74 547	0.64 566	0.54 454	0.69 533	0.56 526	0.71 526	0.55 496	0.60 538	0.60 434	1.43 576	0.11 382	0.09 406	0.13 444	0.13 468	0.14 440	0.14 449

NaN_ROB	0.41 495	0.28 490	0.62 450	0.30 503	0.19 447	0.51 511	0.47 548	0.58 498	0.59 509	0.56 526	0.47 441	0.49 468	0.41 485	1.21 567	0.64 525	0.12 420	0.18 530	0.12 423	0.13 468	0.11 370	0.14 449

PWC_ROB	0.38 481	0.29 498	0.69 473	0.25 405	0.20 464	0.38 446	0.19 259	0.58 498	0.67 528	0.57 528	0.85 544	0.51 479	0.40 481	0.71 481	0.52 503	0.13 440	0.09 406	0.14 471	0.10 363	0.17 480	0.14 449

w-ln-seven	0.42 498	0.30 505	1.18 555	0.26 439	0.22 488	0.58 527	0.31 483	0.62 524	0.81 549	0.58 529	0.61 506	0.53 490	0.36 457	0.57 419	0.65 527	0.11 382	0.10 431	0.13 444	0.12 441	0.15 454	0.13 428

FBW_ROB	0.43 504	0.26 480	0.54 412	0.31 509	0.20 464	0.51 511	0.32 490	0.70 550	0.60 513	0.59 530	0.55 479	0.65 531	0.41 485	1.40 576	0.51 502	0.13 440	0.17 524	0.21 526	0.16 503	0.17 480	0.18 497

RainbowNet	0.72 555	0.89 577	1.02 542	0.82 576	0.63 572	0.78 553	0.52 556	0.81 565	0.93 565	0.60 531	0.79 537	0.80 550	0.60 538	0.80 516	0.57 508	0.78 582	0.55 583	0.78 579	0.49 571	0.76 579	0.58 578

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 529	0.50 553	0.86 518	0.39 544	0.24 509	0.84 557	0.55 559	0.56 479	0.62 518	0.60 531	0.68 521	0.62 520	0.42 494	1.13 562	0.43 475	0.23 530	0.27 557	0.27 538	0.35 560	0.25 528	0.29 550

Zero-FE251	0.14 88	0.09 48	0.24 96	0.17 23	0.09 32	0.20 159	0.13 49	0.20 34	0.14 22	0.61 533	0.13 49	0.13 78	0.11 78	0.14 10	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.05 5	0.05 25

test_sample8	0.49 522	0.19 412	0.50 390	0.18 57	0.16 382	0.34 413	0.20 306	0.55 464	0.34 294	0.62 534	0.38 340	1.15 565	0.67 549	0.66 468	0.91 549	0.23 530	1.82 599	0.28 545	0.24 540	0.18 494	0.16 471

AnyNet_C32	0.51 529	0.40 536	1.10 552	0.29 493	0.28 529	0.59 530	0.58 561	0.54 454	0.60 513	0.62 534	0.66 517	0.54 494	0.54 527	0.78 510	1.74 584	0.15 479	0.14 495	0.15 486	0.17 512	0.20 510	0.20 515

anonymity	0.56 536	0.54 558	0.70 479	0.47 555	0.61 570	0.56 523	0.43 538	0.69 548	0.49 466	0.63 536	0.55 479	0.54 494	0.60 538	0.61 441	0.57 508	0.55 570	0.53 580	0.50 565	0.54 577	0.51 562	0.56 575

SHD	0.42 498	0.27 487	0.81 502	0.31 509	0.25 517	0.42 470	0.22 363	0.66 539	0.94 567	0.63 536	0.60 499	0.59 511	0.47 512	0.59 432	0.58 513	0.15 479	0.13 485	0.16 497	0.16 503	0.20 510	0.22 528

psmorigin	0.50 525	0.25 469	3.03 590	0.24 368	0.19 447	0.38 446	0.22 363	0.50 402	0.44 414	0.64 538	0.68 521	0.71 545	0.51 524	0.85 525	0.45 483	0.14 466	0.17 524	0.13 444	0.14 482	0.16 463	0.21 523

CSAN	0.50 525	0.35 523	0.78 490	0.36 534	0.23 501	0.56 523	0.59 563	0.61 515	0.70 535	0.64 538	0.78 536	0.65 531	0.60 538	1.38 575	0.62 520	0.21 527	0.17 524	0.20 523	0.20 525	0.18 494	0.18 497

zh-mn7	0.46 514	0.45 543	1.48 570	0.25 405	0.19 447	0.44 481	0.29 467	0.56 479	0.82 550	0.65 540	0.96 552	0.49 468	0.38 470	0.88 531	0.63 523	0.12 420	0.10 431	0.11 385	0.11 402	0.13 422	0.14 449

MADNet+	1.01 571	1.16 590	4.72 595	0.70 571	0.47 558	1.24 576	0.96 586	0.97 574	0.89 559	0.65 540	0.77 535	0.87 552	0.85 565	2.09 589	1.68 581	0.38 563	0.39 570	0.31 552	0.27 553	0.43 557	0.39 562

SANet	0.53 534	0.28 490	0.96 535	0.26 439	0.15 350	0.69 542	0.44 541	0.67 544	1.34 580	0.67 542	0.98 555	0.94 556	0.71 553	0.89 533	0.76 533	0.14 466	0.12 472	0.12 423	0.11 402	0.17 480	0.16 471

G-Net	0.46 514	0.25 469	0.86 518	0.34 523	0.28 529	0.90 562	0.35 507	0.47 372	0.45 425	0.68 543	1.22 564	0.64 530	0.60 538	0.61 441	0.57 508	0.16 494	0.14 495	0.17 503	0.13 468	0.22 520	0.19 505

AnyNet_C01	0.65 548	0.58 560	2.60 588	0.32 515	0.26 522	0.88 560	0.61 564	0.63 531	0.62 518	0.68 543	0.96 552	0.76 548	0.60 538	0.96 547	1.43 576	0.16 494	0.16 517	0.17 503	0.17 512	0.23 523	0.23 535

DispFullNet	0.66 549	0.89 577	1.59 573	0.77 575	1.21 592	0.51 511	0.23 388	0.59 503	0.72 538	0.69 545	0.61 506	0.69 542	0.91 567	0.79 512	0.48 492	0.27 546	0.12 472	0.73 576	0.30 557	0.65 573	0.40 563

SAMSARA	0.56 536	0.39 535	0.80 500	0.60 565	0.46 557	1.00 566	1.23 596	0.67 544	0.68 531	0.71 546	0.54 475	0.89 555	0.57 534	0.81 519	0.62 520	0.19 522	0.22 546	0.18 511	0.18 519	0.27 541	0.25 543

MFN_U_SF_RVC	0.56 536	0.51 555	1.19 556	0.38 542	0.22 488	0.69 542	0.27 445	0.80 563	0.67 528	0.73 547	0.74 531	0.87 552	0.61 547	0.81 519	0.76 533	0.29 552	0.27 557	0.32 553	0.37 564	0.32 552	0.31 554

RTS	0.78 562	0.48 548	4.68 593	0.34 523	0.28 529	1.12 570	0.46 544	0.62 524	1.03 569	0.73 547	0.89 549	0.60 514	0.59 536	1.61 579	1.16 567	0.14 466	0.11 455	0.15 486	0.15 491	0.21 513	0.19 505

RTSA	0.78 562	0.48 548	4.68 593	0.34 523	0.28 529	1.12 570	0.46 544	0.62 524	1.03 569	0.73 547	0.89 549	0.60 514	0.59 536	1.61 579	1.16 567	0.14 466	0.11 455	0.15 486	0.15 491	0.21 513	0.19 505

ACVNet_1	0.72 555	0.81 572	1.37 568	0.72 573	0.53 565	0.77 550	0.42 536	0.85 571	0.90 561	0.74 550	0.75 532	1.32 572	0.72 554	1.02 554	0.55 506	0.54 569	0.31 564	0.71 575	0.35 560	0.64 572	0.45 567

ADCMid	0.49 522	0.34 521	1.13 553	0.26 439	0.21 472	0.51 511	0.37 516	0.57 489	0.54 494	0.75 551	0.66 517	0.62 520	0.64 548	0.64 457	1.68 581	0.13 440	0.12 472	0.17 503	0.17 512	0.20 510	0.17 483

FADE		1.06 586		0.71 572	0.76 579			1.85 594	1.52 585	0.75 551		1.17 567		2.83 594		24.23 624	4.70 607	17.35 619	17.61 618	0.49 561	0.44 566

ADCS	0.58 540	0.40 536	1.35 567	0.29 493	0.24 509	0.55 522	0.45 542	0.67 544	0.83 554	0.76 553	0.71 526	0.68 540	0.60 538	0.76 502	2.23 592	0.16 494	0.16 517	0.16 497	0.17 512	0.22 520	0.22 528

252Zero-FE	0.14 88	0.07 2	0.17 38	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.11 16	0.21 44	0.19 81	0.77 554	0.11 24	0.08 3	0.08 8	0.13 5	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

MFMNet_re	0.72 555	0.76 570	0.99 538	0.62 566	0.70 574	0.77 550	0.67 567	0.75 556	0.83 554	0.78 555	0.86 545	0.69 542	0.78 556	0.71 481	0.61 518	0.66 576	0.59 586	0.61 572	0.58 581	0.68 576	0.71 587

LSM	1.64 588	0.40 536	2.56 587	2.02 598	17.61 612	0.51 511	0.52 556	0.61 515	0.76 543	0.82 556	1.11 560	0.63 528	0.54 527	0.75 497	0.49 494	0.16 494	0.24 553	0.18 511	0.21 528	0.25 528	2.42 603

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 551	0.64 565	1.06 546	0.45 552	0.27 524	1.40 584	0.58 561	0.78 559	0.92 563	0.84 557	0.86 545	0.88 554	0.68 550	1.33 574	0.68 530	0.37 562	0.29 561	0.34 556	0.36 563	0.43 557	0.37 560

NVStereoNet_ROB	0.67 550	0.49 552	0.83 509	0.48 556	0.40 551	0.51 511	0.46 544	0.70 550	0.77 545	0.84 557	1.72 582	1.02 561	0.83 562	1.23 568	0.79 539	0.32 556	0.38 569	0.40 560	0.46 568	0.36 555	0.41 564
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	0.91 566	0.86 574	0.84 514	0.97 581	0.75 576	0.92 563	0.71 569	1.27 578	1.10 574	0.89 559	1.45 572	1.14 563	0.96 569	1.19 564	0.84 542	0.74 579	0.51 577	0.97 584	0.55 578	0.84 581	0.60 580

IMH-64	0.91 566	0.86 574	0.84 514	0.97 581	0.75 576	0.92 563	0.71 569	1.27 578	1.10 574	0.89 559	1.45 572	1.14 563	0.96 569	1.19 564	0.84 542	0.74 579	0.51 577	0.97 584	0.55 578	0.84 581	0.60 580

PVD	0.58 540	0.34 521	0.84 514	0.39 544	0.31 540	0.59 530	0.47 548	0.80 563	1.25 578	0.92 561	1.09 558	0.79 549	0.82 561	0.85 525	0.76 533	0.21 527	0.18 530	0.22 532	0.18 519	0.27 541	0.35 559

MonStereo1	0.93 568	0.56 559	0.82 506	0.69 569	0.58 568	1.37 582	0.35 507	0.94 573	1.25 578	0.93 562	1.90 585	1.52 576	2.10 593	1.27 571	0.77 536	0.69 577	0.33 566	0.75 577	0.47 570	0.70 577	0.57 577

JetBlue	1.14 577	0.76 570	2.36 583	0.59 564	0.75 576	3.04 595	1.78 599	1.11 576	0.90 561	0.94 563	1.10 559	1.66 579	1.28 582	2.09 589	1.72 583	0.43 566	0.36 568	0.38 558	0.38 566	0.58 567	0.56 575

aanetorigin	0.39 487	0.29 498	1.09 548	0.24 368	0.19 447	0.28 324	0.37 516	0.33 207	0.47 447	0.94 563	0.82 541	0.52 485	0.54 527	0.49 374	0.50 500	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.16 463	0.15 461

WCMA_ROB	0.51 529	0.21 438	0.65 461	0.25 405	0.21 472	0.58 527	0.32 490	0.54 454	0.55 500	0.95 565	1.40 570	1.28 570	0.81 560	0.73 488	0.62 520	0.18 516	0.15 510	0.15 486	0.15 491	0.19 501	0.19 505

SGM_RVC	0.50 525	0.19 412	0.50 390	0.25 405	0.15 350	0.69 542	0.39 527	0.68 547	0.82 550	0.95 565	0.84 543	1.13 562	0.76 555	1.16 563	0.60 517	0.16 494	0.16 517	0.16 497	0.16 503	0.16 463	0.17 483
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.69 552	0.61 563	0.98 537	0.52 562	0.57 567	0.74 547	0.50 555	0.78 559	0.62 518	0.95 565	0.86 545	0.94 556	0.70 552	1.01 553	0.87 546	0.58 573	0.51 577	0.50 565	0.50 573	0.55 565	0.58 578
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	1.05 574	0.95 582	1.00 539	1.01 583	0.78 580	1.11 569	0.68 568	1.38 581	1.43 583	1.00 568	1.72 582	1.43 573	1.14 573	1.73 584	0.89 548	1.09 592	0.55 583	0.99 586	0.57 580	0.87 584	0.62 585

ACVNet_2	0.89 565	0.87 576	1.25 560	0.82 576	0.62 571	0.97 565	0.62 565	1.14 577	1.42 582	1.00 568	1.40 570	1.47 575	0.84 563	1.11 559	0.66 528	0.61 574	0.43 573	0.78 579	0.49 571	0.75 578	0.52 573

WAO-6	1.07 575	0.93 581	0.92 528	0.96 580	0.78 580	1.28 578	0.75 573	1.34 580	2.00 590	1.02 570	1.54 578	1.59 577	1.22 578	1.31 573	1.14 564	0.78 582	0.55 583	1.02 588	0.75 589	0.83 580	0.69 586

MDST_ROB	0.48 519	0.14 304	0.95 533	0.30 503	0.21 472	1.33 580	0.32 490	0.77 558	0.56 503	1.06 571	0.71 526	0.49 468	0.35 453	1.26 570	0.38 447	0.13 440	0.11 455	0.16 497	0.13 468	0.12 407	0.12 411

LVE	1.13 576	1.02 583	1.28 563	1.01 583	0.80 583	1.29 579	0.81 580	1.47 585	1.96 588	1.07 572	1.90 585	1.90 582	1.01 572	1.48 577	0.91 549	0.93 589	0.61 589	0.94 583	0.69 586	0.87 584	0.75 591

MSMD_ROB	0.60 544	0.33 520	0.61 442	0.30 503	0.25 517	0.86 559	0.35 507	0.55 464	0.67 528	1.10 573	1.49 575	1.76 581	0.97 571	0.88 531	0.49 494	0.23 530	0.21 541	0.27 538	0.27 553	0.25 528	0.24 540

WAO-7	1.01 571	0.89 577	0.93 530	0.83 578	0.66 573	1.18 572	0.81 580	1.40 582	1.57 586	1.11 574	1.76 584	1.45 574	1.19 577	1.50 578	1.14 564	0.61 574	0.62 590	0.70 574	0.68 585	0.66 575	0.60 580

FCDSN-DC	0.63 546	0.31 512	0.61 442	0.36 534	0.30 537	0.65 538	0.37 516	0.66 539	0.68 531	1.14 575	1.54 578	1.71 580	1.26 580	0.92 538	0.64 525	0.24 537	0.22 546	0.27 538	0.26 549	0.27 541	0.27 549
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCK	1.00 569	1.17 591	1.70 577	0.91 579	0.41 552	1.19 574	0.92 584	1.10 575	1.14 576	1.16 576	1.14 561	1.25 569	0.88 566	1.75 585	1.04 558	0.87 586	0.50 575	0.87 582	0.53 576	0.96 589	0.52 573

TorneroNet-64	1.43 582	1.03 584	1.20 557	1.10 587	0.86 586	2.26 592	0.73 572	1.84 591	3.84 600	1.25 577	2.25 593	2.69 594	1.42 585	1.76 586	1.43 576	0.76 581	0.50 575	1.09 589	0.66 584	1.23 593	0.76 592

Dean	1.17 578	1.04 585	1.49 572	1.03 585	0.78 580	1.20 575	0.77 576	1.48 586	1.96 588	1.28 578	1.99 588	2.15 586	1.14 573	1.25 569	1.00 555	0.81 584	0.60 587	1.01 587	0.69 586	0.92 588	0.74 590

EDNetEfficientorigin	7.51 603	0.52 557	140.47 627	0.25 405	0.17 404	0.42 470	0.29 467	0.47 372	1.03 569	1.28 578	1.02 556	0.83 551	0.84 563	0.75 497	0.99 554	0.10 343	0.09 406	0.12 423	0.10 363	0.21 513	0.22 528

ELAS_RVC	0.74 559	0.36 526	1.00 539	0.37 540	0.33 543	0.88 560	0.93 585	0.83 567	1.08 573	1.35 580	1.33 569	1.24 568	1.33 584	1.06 557	0.95 552	0.27 546	0.25 555	0.29 549	0.27 553	0.30 548	0.30 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	0.63 546	0.37 531	2.40 585	0.26 439	0.25 517	0.38 446	0.49 554	0.41 310	1.06 572	1.38 581	0.87 548	0.62 520	0.95 568	0.65 463	1.65 580	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.11 402	0.19 501	0.17 483

tt	4.71 599	0.10 90	3.94 591	2.06 599	1.53 596	10.14 607	16.88 608	9.27 611	4.98 602	1.39 582	1.02 556	4.68 600	4.90 601	3.35 599	5.86 604	5.76 608	9.15 614	2.24 603	2.53 602	3.10 601	1.32 600

SGM+DAISY	0.87 564	0.66 567	1.30 565	0.51 560	0.60 569	1.03 567	0.84 582	0.76 557	0.73 541	1.39 582	1.51 576	1.31 571	1.22 578	1.11 559	1.08 559	0.57 572	0.53 580	0.51 567	0.51 574	0.54 564	0.61 583

FC-DCNN	0.70 553	0.30 505	0.69 473	0.32 515	0.27 524	0.81 556	0.39 527	0.79 562	0.82 550	1.41 584	1.58 580	1.98 583	1.26 580	1.02 554	0.77 536	0.24 537	0.22 546	0.27 538	0.26 549	0.26 536	0.26 545

ELAS	0.74 559	0.36 526	0.85 517	0.36 534	0.33 543	1.36 581	0.77 576	0.93 572	0.92 563	1.41 584	1.53 577	1.16 566	1.17 576	0.95 546	1.03 556	0.26 541	0.25 555	0.28 545	0.28 556	0.31 549	0.30 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	1.89 591	1.36 595	1.60 574	1.47 596	1.22 593	1.38 583	1.06 590	1.79 590	5.97 604	1.42 586	5.65 604	2.98 596	1.14 573	2.23 592	1.20 571	1.27 596	1.12 597	1.46 598	1.10 597	1.32 596	1.15 598

UNDER WATER-64	1.55 586	1.19 592	2.52 586	1.31 592	0.95 588	2.12 590	1.21 595	1.45 584	3.19 594	1.43 587	1.32 568	2.64 593	2.04 592	1.63 581	1.83 585	1.11 593	0.67 594	1.28 594	0.92 593	1.19 591	1.02 596

FC-DCNN v2	0.71 554	0.30 505	0.67 467	0.32 515	0.27 524	0.84 557	0.39 527	0.84 568	0.85 558	1.44 588	1.64 581	2.09 585	1.28 582	1.06 557	0.80 540	0.24 537	0.22 546	0.27 538	0.26 549	0.26 536	0.25 543

WAO-8	1.46 584	1.10 588	1.09 548	1.10 587	0.84 584	2.06 588	0.75 573	1.84 591	3.83 598	1.44 588	2.21 591	2.15 586	1.43 586	3.17 596	1.19 569	0.91 587	0.65 592	1.09 589	0.79 590	0.90 586	0.71 587

Venus	1.46 584	1.10 588	1.09 548	1.10 587	0.84 584	2.06 588	0.75 573	1.84 591	3.83 598	1.44 588	2.21 591	2.15 586	1.43 586	3.17 596	1.19 569	0.91 587	0.65 592	1.09 589	0.79 590	0.90 586	0.71 587

UNDER WATER	1.59 587	1.22 593	2.36 583	1.38 593	1.03 589	1.67 587	1.10 592	1.54 589	3.63 596	1.44 588	1.47 574	2.85 595	2.25 595	1.67 582	1.94 589	1.06 591	0.62 590	1.31 595	0.93 594	1.21 592	1.02 596

MeshStereo	0.58 540	0.27 487	0.67 467	0.22 269	0.17 404	0.66 540	0.37 516	0.78 559	0.61 516	1.47 592	1.30 567	1.65 578	0.79 557	1.12 561	0.59 514	0.17 505	0.17 524	0.17 503	0.14 482	0.17 480	0.14 449
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
notaker	1.45 583	1.34 594	1.48 570	1.40 594	1.07 590	1.18 572	0.85 583	1.48 586	1.40 581	1.51 593	3.46 598	2.40 591	1.81 590	1.76 586	1.45 579	1.11 593	0.69 595	1.38 596	0.87 592	1.31 595	0.97 595

TCMNet-wrong-test	4.29 597	5.57 605	4.65 592	11.33 610	10.39 607	5.73 600	4.48 603	4.13 603	1.02 568	1.91 594	2.39 594	6.16 607	3.62 599	3.84 601	4.50 602	1.99 599	0.47 574	1.97 601	1.69 600	5.69 606	4.31 607

JetRed	2.30 594	2.64 600	6.12 597	1.12 590	1.38 595	5.85 601	3.29 601	1.99 595	1.67 587	1.98 595	1.95 587	2.16 589	1.60 589	2.48 593	4.10 600	1.05 590	1.60 598	1.09 589	1.01 596	1.67 598	1.28 599

MANE	1.41 581	0.36 526	0.74 488	0.43 549	0.41 552	2.16 591	0.80 578	2.39 599	3.38 595	2.22 596	3.06 597	3.54 598	2.73 598	2.15 591	1.94 589	0.28 550	0.27 557	0.30 551	0.46 568	0.28 546	0.34 558

SGM-ForestM	1.36 579	0.28 490	0.79 497	0.26 439	0.16 382	2.26 592	1.00 588	1.42 583	1.46 584	2.38 597	2.05 589	5.95 605	2.66 597	2.95 595	2.46 594	0.17 505	0.18 530	0.18 511	0.18 519	0.15 454	0.18 497

TorneroNet	2.22 592	1.08 587	1.24 559	1.14 591	0.90 587	5.58 599	0.80 578	2.12 597	8.69 607	2.58 598	5.42 602	3.88 599	1.97 591	1.78 588	1.87 586	0.86 585	0.54 582	1.15 593	0.74 588	1.23 593	0.85 593

MADNet++	2.26 593	1.80 598	2.06 580	2.13 600	1.97 597	2.61 594	1.79 600	2.38 598	2.16 591	2.75 599	2.65 595	2.38 590	2.43 596	3.17 596	3.21 596	2.17 600	1.95 601	1.94 600	1.63 599	2.06 599	2.01 602

ktn	1.77 590	1.36 595	1.22 558	1.43 595	1.14 591	1.52 585	1.08 591	1.51 588	3.96 601	2.77 600	4.69 600	3.35 597	1.46 588	1.69 583	1.25 573	1.43 597	0.77 596	1.45 597	0.99 595	1.32 596	0.96 594

DGTPSM_ROB	8.34 604	5.10 602	10.37 610	5.31 604	10.18 605	8.33 603	23.60 614	6.06 606	13.41 614	4.90 601	10.87 611	5.65 602	10.44 608	6.17 604	12.59 609	3.74 604	7.55 609	3.69 604	7.26 610	4.14 604	7.46 609

DPSMNet_ROB	8.40 605	5.11 603	10.49 611	5.58 605	10.25 606	8.34 604	23.62 615	6.07 607	13.45 615	4.93 602	10.88 612	5.66 603	10.44 608	6.24 605	12.64 610	3.98 605	7.61 610	3.76 605	7.30 611	4.20 605	7.51 610

USTest	6.88 601	5.23 604	5.63 596	7.22 606	7.29 602	14.34 610	22.76 610	8.48 609	9.32 608	5.42 603	6.39 605	6.29 608	6.64 604	6.92 606	8.62 607	1.94 598	3.29 605	2.16 602	2.55 603	3.85 603	3.29 605

HanzoNet	2.97 595	1.69 597	2.29 582	1.74 597	1.33 594	1.53 586	1.03 589	1.99 595	2.64 593	5.51 604	5.16 601	5.90 604	6.82 606	4.32 602	3.29 597	3.16 603	2.02 603	1.92 599	2.87 604	2.24 600	1.89 601

DPSimNet_ROB	4.34 598	4.23 601	6.89 599	3.67 601	3.68 598	4.75 596	5.21 604	2.67 600	3.68 597	5.82 605	3.95 599	5.57 601	6.72 605	3.46 600	4.48 601	4.05 606	2.88 604	4.68 606	3.12 606	3.69 602	3.62 606

ASD4	7.23 602	6.65 606	7.69 600	5.24 603	5.62 601	11.85 608	20.36 609	7.57 608	7.14 606	6.55 606	5.47 603	5.99 606	5.78 602	7.22 607	9.24 608	4.85 607	4.44 606	6.40 611	5.19 607	6.53 607	4.89 608

coex-ft	3.44 596	0.73 569	48.55 625	0.24 368	0.19 447	0.50 510	0.43 538	0.47 372	2.40 592	7.03 607	1.20 563	0.97 559	2.23 594	0.73 488	1.92 588	0.12 420	0.15 510	0.14 471	0.12 441	0.21 513	0.43 565

LE_ROB	1.76 589	0.20 424	2.68 589	0.48 556	0.52 564	0.78 553	0.96 586	0.84 568	6.61 605	7.40 608	2.08 590	2.08 584	4.83 600	1.27 571	3.79 599	0.10 343	0.08 372	0.12 423	0.11 402	0.11 370	0.10 353

BEATNet-Init1	4.73 600	2.61 599	13.29 612	0.58 563	0.53 565	10.12 606	3.33 602	4.83 604	5.01 603	8.75 609	8.51 606	14.08 616	7.60 607	7.70 609	5.34 603	0.28 550	0.28 560	0.34 556	0.37 564	0.57 566	0.45 567

xxxxx1	15.27 611	9.54 608	10.31 605	20.13 614	18.88 613	17.08 611	23.03 611	10.36 612	10.99 610	9.21 610	9.62 607	10.74 611	10.61 611	10.72 612	13.89 614	7.97 612	9.20 615	31.85 624	44.72 626	12.84 611	13.69 614

tt_ll	15.27 611	9.54 608	10.31 605	20.13 614	18.88 613	17.08 611	23.03 611	10.36 612	10.99 610	9.21 610	9.62 607	10.74 611	10.61 611	10.72 612	13.89 614	7.97 612	9.20 615	31.85 624	44.72 626	12.84 611	13.69 614

ff	15.27 611	9.54 608	10.31 605	20.13 614	18.88 613	17.08 611	23.03 611	10.36 612	10.99 610	9.21 610	9.62 607	10.74 611	10.61 611	10.72 612	13.89 614	7.97 612	9.20 615	31.85 624	44.72 626	12.84 611	13.69 614

DPSM_ROB	11.49 609	9.87 611	10.35 608	11.13 608	11.31 608	19.11 616	27.51 617	13.37 616	14.21 617	10.31 613	11.06 613	10.96 614	11.27 614	11.96 616	13.59 612	6.78 610	8.19 612	6.03 608	7.09 608	7.93 608	7.73 612

DPSM	11.49 609	9.87 611	10.35 608	11.13 608	11.31 608	19.11 616	27.51 617	13.37 616	14.21 617	10.31 613	11.06 613	10.96 614	11.27 614	11.96 616	13.59 612	6.78 610	8.19 612	6.03 608	7.09 608	7.93 608	7.73 612

Anonymous_1	16.62 615	9.35 607	9.84 602	10.66 607	14.64 610	18.66 615	27.12 616	12.64 615	13.51 616	10.76 615	10.30 610	10.13 610	10.60 610	11.06 615	12.74 611	15.87 621	7.74 611	16.92 618	43.48 625	58.66 628	7.68 611

LRCNet_RVC	10.90 608	14.34 616	9.35 601	15.35 611	8.04 604	1.08 568	0.34 503	8.78 610	0.70 535	12.63 616	16.05 615	9.85 609	6.54 603	8.57 610	6.34 605	20.27 622	5.40 608	23.70 621	21.88 622	14.87 614	13.83 617

HaxPig	17.72 616	20.22 625	19.73 614	16.53 612	16.51 611	9.27 605	9.33 605	14.34 618	13.27 613	18.65 617	18.70 616	17.35 617	16.77 617	17.04 618	16.45 617	22.05 623	20.89 624	22.27 620	21.53 621	21.29 621	22.13 626

RSGM-EC	29.65 625	17.75 617	10.04 603	35.31 624	33.15 625	26.42 618	46.65 619	19.89 620	17.74 620	18.92 618	23.36 624	30.14 627	23.59 625	41.87 627	45.99 626	59.56 627	34.38 627	33.25 627	20.37 619	34.97 624	19.60 624

acva	29.65 625	17.75 617	10.04 603	35.31 624	33.15 625	26.42 618	46.65 619	19.89 620	17.74 620	18.92 618	23.36 624	30.14 627	23.59 625	41.87 627	45.99 626	59.56 627	34.38 627	33.25 627	20.37 619	34.97 624	19.60 624

LSM0	24.24 623	19.98 624	22.32 622	24.22 622	40.14 627	38.48 625	55.20 621	26.95 627	28.57 623	20.49 620	21.83 617	22.26 625	22.75 622	24.22 625	27.30 620	13.66 620	16.32 618	12.19 617	14.15 612	16.10 620	17.66 623

RAFT-FEzeroshot	23.10 618	19.88 621	20.56 617	22.49 618	22.75 619	38.38 621	55.50 624	26.84 623	28.66 624	20.60 621	22.10 619	22.05 620	22.74 620	24.00 622	27.37 623	13.59 615	16.48 619	12.14 612	14.28 614	15.96 616	15.54 620

RAFT-FE	23.10 618	19.88 621	20.56 617	22.49 618	22.75 619	38.38 621	55.50 624	26.84 623	28.66 624	20.60 621	22.10 619	22.05 620	22.74 620	24.00 622	27.37 623	13.59 615	16.48 619	12.14 612	14.28 614	15.96 616	15.54 620

CasAABBNet	23.10 618	19.86 619	20.64 619	22.47 617	22.73 617	38.41 624	55.50 624	26.89 625	28.70 626	20.61 623	22.15 621	22.08 623	22.75 622	23.99 620	27.36 621	13.59 615	16.48 619	12.14 612	14.27 613	15.95 615	15.53 619

Selective-RAFT-Error	23.16 622	19.93 623	20.87 621	22.54 621	22.81 621	38.52 626	55.47 623	27.01 628	28.83 628	20.66 624	22.25 622	22.09 624	22.80 624	24.09 624	27.36 621	13.61 619	16.48 619	12.15 615	14.28 614	15.99 619	15.57 622

FlowAnything	23.14 621	19.87 620	20.79 620	22.50 620	22.74 618	38.39 623	55.46 622	26.89 625	28.72 627	20.77 625	22.29 623	22.07 622	22.72 619	23.99 620	27.41 625	13.60 618	16.55 623	12.15 615	14.36 617	15.97 618	15.52 618

MEDIAN_ROB	21.21 617	24.62 626	23.47 623	19.58 613	19.65 616	13.22 609	10.96 606	17.88 619	17.00 619	22.14 626	22.02 618	20.86 619	20.36 618	21.06 619	19.71 618	25.63 625	24.13 625	26.21 622	25.20 623	25.17 622	25.38 627

PML	16.10 614	12.82 615	6.78 598	5.23 602	7.76 603	33.92 620	66.56 627	5.30 605	10.28 609	26.12 627	68.59 627	20.51 618	13.49 616	10.06 611	6.78 606	5.96 609	2.00 602	6.04 610	2.18 601	8.96 610	2.60 604

AVERAGE_ROB	25.43 624	29.06 627	27.24 624	24.63 623	24.20 624	17.73 614	12.61 607	22.29 622	21.39 622	26.79 628	26.16 626	25.20 626	24.64 627	25.07 626	23.53 619	29.96 626	28.40 626	30.60 623	29.58 624	29.72 623	29.84 628

test_example2	101.33 627	108.28 628	68.15 626	98.43 626	106.93 628	89.75 627	102.43 628	36.80 629	97.65 629	129.04 629	130.15 628	65.26 629	66.62 628	92.11 629	80.24 628	144.10 629	199.48 629	81.81 629	103.01 629	125.01 629	101.27 629

ccccc	256.34 628	256.29 629	313.62 628	354.40 629	364.36 629	149.10 628	168.46 629	152.89 630	131.30 630	153.93 630	155.56 629	164.00 630	204.39 629	268.02 630	295.19 629	390.55 630	349.22 630	244.59 630	219.82 630	412.30 630	378.83 630

Low-res two-view benchmark