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

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 7	0.15 3	0.18 28	0.09 23	0.15 16	0.11 7	0.16 3	0.10 1	0.08 1	0.06 1	0.10 11	0.07 2	0.17 28	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 6

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 7	0.15 3	0.18 28	0.07 1	0.15 16	0.11 7	0.17 7	0.11 3	0.08 1	0.06 1	0.10 11	0.08 5	0.18 43	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 6

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 7	0.19 17	0.16 5	0.09 23	0.12 6	0.13 20	0.18 12	0.13 11	0.09 5	0.07 3	0.08 2	0.08 5	0.16 20	0.10 1	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 7	0.19 17	0.16 5	0.09 23	0.12 6	0.13 20	0.17 7	0.11 3	0.08 1	0.07 3	0.08 2	0.07 2	0.17 28	0.10 1	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 7	0.16 7	0.17 14	0.08 9	0.16 33	0.12 13	0.17 7	0.12 7	0.10 10	0.07 3	0.10 11	0.08 5	0.14 4	0.11 10	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.06 49

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 7	0.15 3	0.17 14	0.09 23	0.15 16	0.11 7	0.16 3	0.10 1	0.09 5	0.07 3	0.10 11	0.06 1	0.15 9	0.11 10	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.05 6

LGtest1	0.10 2	0.08 7	0.17 9	0.17 14	0.08 9	0.13 10	0.09 2	0.16 3	0.12 7	0.09 5	0.07 3	0.09 5	0.09 15	0.15 9	0.11 10	0.08 164	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.06 49

FoundationStereo	0.09 1	0.07 1	0.16 7	0.16 5	0.08 9	0.12 6	0.13 20	0.11 1	0.12 7	0.09 5	0.07 3	0.10 11	0.09 15	0.11 1	0.10 1	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 6

StereoAnything_RVC	0.13 25	0.37 471	0.36 180	0.14 1	0.07 1	0.11 3	0.12 13	0.17 7	0.12 7	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 30	0.20 72	0.10 1	0.09 241	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.24 464	0.05 6

IGEV-Stereo+	0.12 17	0.08 7	0.17 9	0.18 28	0.13 208	0.09 1	0.11 7	0.16 3	0.15 14	0.10 10	0.08 10	0.10 11	0.10 30	0.21 91	0.11 10	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.16 404	0.24 477

LG-G_1	0.11 11	0.08 7	0.18 14	0.18 28	0.07 1	0.21 138	0.09 2	0.19 16	0.11 3	0.10 10	0.09 11	0.11 21	0.10 30	0.19 62	0.10 1	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.06 49

LG-G	0.11 11	0.08 7	0.18 14	0.18 28	0.07 1	0.21 138	0.09 2	0.19 16	0.11 3	0.10 10	0.09 11	0.11 21	0.10 30	0.19 62	0.10 1	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.06 49

dual_stereo	0.10 2	0.07 1	0.14 2	0.17 14	0.08 9	0.09 1	0.13 20	0.24 57	0.13 11	0.10 10	0.09 11	0.09 5	0.08 5	0.18 43	0.12 31	0.07 44	0.06 120	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 6

DEFOM-Stereo	0.11 11	0.08 7	0.17 9	0.17 14	0.09 23	0.22 165	0.14 38	0.14 2	0.16 17	0.11 17	0.10 14	0.09 5	0.08 5	0.21 91	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 6

EGLCR-Stereo	0.13 25	0.08 7	0.20 25	0.18 28	0.09 23	0.21 138	0.13 20	0.27 74	0.21 74	0.13 34	0.10 14	0.15 74	0.09 15	0.20 72	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.06 49

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 25	0.14 252	0.19 17	0.26 382	0.09 23	0.15 16	0.13 20	0.22 30	0.18 33	0.12 28	0.11 16	0.10 11	0.13 92	0.21 91	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.07 79	0.05 6

MonSter	0.10 2	0.08 7	0.13 1	0.17 14	0.08 9	0.14 12	0.12 13	0.24 57	0.19 43	0.09 5	0.11 16	0.08 2	0.07 2	0.14 4	0.11 10	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

fffft	0.13 25	0.09 33	0.24 49	0.19 62	0.10 50	0.17 46	0.19 204	0.22 30	0.16 17	0.14 51	0.11 16	0.13 37	0.10 30	0.24 123	0.18 186	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.07 79	0.06 49
1: 1. 1
U	1.00 505	0.09 33	0.21 30	0.21 160	3.68 533	6.12 536	0.14 38	0.21 26	0.21 74	0.11 17	0.11 16	0.10 11	0.09 15	0.12 2	0.11 10	0.07 44	0.05 9	5.42 540	2.90 538	0.07 79	0.06 49

111111	0.11 11	0.07 1	0.17 9	0.19 62	0.11 83	0.13 10	0.11 7	0.22 30	0.15 14	0.11 17	0.12 20	0.12 26	0.08 5	0.18 43	0.11 10	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.08 141	0.06 49

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 179	0.72 503	0.70 424	0.17 14	0.08 9	0.15 16	0.15 59	0.18 12	0.16 17	0.13 34	0.12 20	0.09 5	0.08 5	0.16 20	0.13 61	0.35 494	0.04 1	0.08 124	0.07 109	0.11 316	0.23 472

RSM++	0.12 17	0.09 33	0.19 17	0.20 117	0.09 23	0.17 46	0.15 59	0.21 26	0.19 43	0.12 28	0.12 20	0.14 59	0.09 15	0.20 72	0.12 31	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.07 79	0.05 6

IGEVStereo-DCA	0.14 46	0.11 116	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.20 112	0.18 160	0.27 74	0.20 60	0.15 56	0.12 20	0.14 59	0.12 64	0.28 202	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.07 121

rrr	0.17 102	0.11 116	0.57 371	0.19 62	0.12 137	0.20 112	0.18 160	0.35 187	0.22 85	0.15 56	0.12 20	0.14 59	0.12 64	0.28 202	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.07 121

CroCo-Stereo	0.14 46	0.13 210	0.24 49	0.25 350	0.11 83	0.11 3	0.18 160	0.32 141	0.23 103	0.12 28	0.12 20	0.18 105	0.12 64	0.14 4	0.13 61	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.05 25	0.07 79	0.06 49
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test_xeample3	0.16 85	0.11 116	0.56 368	0.19 62	0.12 137	0.20 112	0.18 160	0.35 187	0.20 60	0.16 77	0.12 20	0.13 37	0.12 64	0.24 123	0.15 113	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.08 180	0.07 79	0.07 121

SGD-Stereo	0.11 11	0.08 7	0.17 9	0.17 14	0.07 1	0.17 46	0.13 20	0.18 12	0.16 17	0.11 17	0.13 27	0.11 21	0.12 64	0.18 43	0.11 10	0.08 164	0.04 1	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.04 1

AIO_rvc	0.12 17	0.11 116	0.22 35	0.19 62	0.10 50	0.15 16	0.17 117	0.20 21	0.16 17	0.11 17	0.13 27	0.13 37	0.08 5	0.22 105	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.07 121

HUF	0.15 71	0.11 116	0.38 211	0.17 14	0.11 83	0.16 33	0.17 117	0.22 30	0.20 60	0.11 17	0.13 27	0.14 59	0.11 46	0.18 43	0.12 31	0.07 44	0.20 474	0.06 2	0.05 25	0.07 79	0.14 389

AIO_test	0.12 17	0.09 33	0.20 25	0.19 62	0.11 83	0.15 16	0.17 117	0.19 16	0.16 17	0.11 17	0.13 27	0.14 59	0.09 15	0.20 72	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

castereo++	0.13 25	0.10 60	0.18 14	0.18 28	0.10 50	0.27 252	0.13 20	0.23 45	0.23 103	0.11 17	0.13 27	0.16 88	0.10 30	0.18 43	0.10 1	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.05 1	0.04 1

SMoEStereo_RVC	0.13 25	0.10 60	0.22 35	0.19 62	0.10 50	0.19 84	0.17 117	0.19 16	0.19 43	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.11 46	0.24 123	0.16 136	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.06 49

tt45	0.14 46	0.09 33	0.22 35	0.19 62	0.11 83	0.23 186	0.18 160	0.22 30	0.17 27	0.15 56	0.13 27	0.14 59	0.10 30	0.30 233	0.14 89	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.07 79	0.07 121

IGEV-Stereo++	0.11 11	0.08 7	0.15 3	0.19 62	0.11 83	0.14 12	0.10 5	0.22 30	0.18 33	0.10 10	0.13 27	0.10 11	0.11 46	0.14 4	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

RSM	0.12 17	0.09 33	0.20 25	0.20 117	0.09 23	0.16 33	0.15 59	0.23 45	0.18 33	0.13 34	0.13 27	0.15 74	0.09 15	0.21 91	0.12 31	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.05 6

MyStereo07	0.16 85	0.12 150	0.26 69	0.22 218	0.14 249	0.25 222	0.23 333	0.29 101	0.21 74	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.13 92	0.25 154	0.13 61	0.07 44	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.08 187

ff7	0.14 46	0.12 150	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.27 74	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.07 121

ffff	0.14 46	0.12 150	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.27 74	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.07 121

11t	0.14 46	0.12 150	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.27 74	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.07 121

anonymousdsp	0.14 46	0.12 150	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.28 90	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.08 141	0.07 121

ProNet	0.14 46	0.12 150	0.25 61	0.19 62	0.11 83	0.19 84	0.19 204	0.27 74	0.20 60	0.14 51	0.13 27	0.13 37	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.07 79	0.07 121

ccc-4	0.14 46	0.12 150	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.27 74	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.07 121

IGEV-Stereo	0.14 46	0.12 150	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.28 90	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.08 141	0.07 121
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MaDis-Stereo	0.14 46	0.13 210	0.26 69	0.19 62	0.14 249	0.16 33	0.13 20	0.25 61	0.21 74	0.13 34	0.14 44	0.14 59	0.11 46	0.17 28	0.17 165	0.08 164	0.07 232	0.08 124	0.06 58	0.07 79	0.06 49

Selective-IGEV	0.12 17	0.09 33	0.22 35	0.19 62	0.10 50	0.15 16	0.14 38	0.27 74	0.15 14	0.13 34	0.14 44	0.13 37	0.08 5	0.21 91	0.12 31	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.05 6

S2M2	0.13 25	0.11 116	0.20 25	0.16 5	0.12 137	0.12 6	0.07 1	0.18 12	0.20 60	0.12 28	0.15 46	0.14 59	0.12 64	0.15 9	0.14 89	0.13 376	0.09 347	0.09 199	0.10 308	0.11 316	0.09 243

GREAT-IGEV	0.12 17	0.09 33	0.25 61	0.16 5	0.11 83	0.14 12	0.16 82	0.17 7	0.17 27	0.10 10	0.15 46	0.09 5	0.09 15	0.18 43	0.10 1	0.06 3	0.07 232	0.06 2	0.05 25	0.07 79	0.10 298

SCV_C0	0.14 46	0.11 116	0.25 61	0.19 62	0.12 137	0.15 16	0.16 82	0.30 120	0.22 85	0.13 34	0.15 46	0.13 37	0.09 15	0.24 123	0.10 1	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.06 58	0.09 206	0.06 49

SCV	0.14 46	0.14 252	0.24 49	0.21 160	0.11 83	0.15 16	0.16 82	0.31 131	0.18 33	0.11 17	0.15 46	0.13 37	0.10 30	0.23 114	0.11 10	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.09 206	0.06 49

Pointernet	0.13 25	0.07 1	0.27 78	0.19 62	0.11 83	0.20 112	0.12 13	0.31 131	0.24 117	0.15 56	0.15 46	0.13 37	0.11 46	0.17 28	0.13 61	0.08 164	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

AIO-Stereo	0.13 25	0.10 60	0.22 35	0.20 117	0.09 23	0.16 33	0.15 59	0.27 74	0.16 17	0.13 34	0.15 46	0.13 37	0.08 5	0.18 43	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.06 49

test_for_model	0.29 358	0.89 512	0.34 150	0.69 505	0.49 496	0.20 112	0.16 82	0.30 120	0.23 103	0.28 186	0.15 46	0.13 37	0.11 46	0.17 28	0.13 61	0.29 487	0.10 371	0.06 2	0.04 1	0.86 517	0.18 434

MoCha-V2	0.13 25	0.08 7	0.26 69	0.23 264	0.09 23	0.16 33	0.15 59	0.26 64	0.16 17	0.15 56	0.15 46	0.13 37	0.14 110	0.20 72	0.11 10	0.06 3	0.07 232	0.06 2	0.06 58	0.06 17	0.05 6

IGEV++	0.13 25	0.10 60	0.23 41	0.21 160	0.10 50	0.15 16	0.15 59	0.29 101	0.16 17	0.12 28	0.15 46	0.12 26	0.12 64	0.17 28	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.05 25	0.07 79	0.07 121

MM-Stereo_test2	0.15 71	0.10 60	0.44 284	0.23 264	0.11 83	0.21 138	0.21 282	0.27 74	0.22 85	0.15 56	0.16 55	0.13 37	0.11 46	0.20 72	0.13 61	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.09 206	0.05 6

GIP-stereo	0.12 17	0.09 33	0.20 25	0.19 62	0.11 83	0.16 33	0.14 38	0.29 101	0.18 33	0.11 17	0.16 55	0.13 37	0.09 15	0.15 9	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

999	0.14 46	0.08 7	0.24 49	0.19 62	0.11 83	0.20 112	0.17 117	0.24 57	0.18 33	0.13 34	0.16 55	0.14 59	0.11 46	0.36 273	0.15 113	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.07 121

fffy	0.14 46	0.11 116	0.24 49	0.20 117	0.10 50	0.19 84	0.18 160	0.22 30	0.19 43	0.13 34	0.16 55	0.15 74	0.13 92	0.25 154	0.14 89	0.06 3	0.06 120	0.08 124	0.06 58	0.07 79	0.06 49

CroCo-Stereo Lap2	0.15 71	0.15 285	0.28 89	0.25 350	0.18 371	0.11 3	0.19 204	0.28 90	0.21 74	0.13 34	0.16 55	0.15 74	0.12 64	0.17 28	0.14 89	0.07 44	0.07 232	0.08 124	0.06 58	0.08 141	0.07 121

test-3	0.16 85	0.09 33	0.31 120	0.21 160	0.11 83	0.18 60	0.16 82	0.30 120	0.27 149	0.26 167	0.16 55	0.22 151	0.12 64	0.26 170	0.18 186	0.06 3	0.04 1	0.08 124	0.08 180	0.06 17	0.06 49

test_1	0.16 85	0.09 33	0.31 120	0.21 160	0.11 83	0.18 60	0.16 82	0.30 120	0.27 149	0.25 155	0.16 55	0.22 151	0.12 64	0.26 170	0.18 186	0.06 3	0.04 1	0.08 124	0.08 180	0.06 17	0.06 49

LG-Stereo	0.13 25	0.10 60	0.24 49	0.20 117	0.09 23	0.16 33	0.18 160	0.21 26	0.18 33	0.11 17	0.17 62	0.09 5	0.09 15	0.15 9	0.14 89	0.05 1	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.05 6

mms	0.13 25	0.11 116	0.19 17	0.19 62	0.12 137	0.16 33	0.17 117	0.20 21	0.17 27	0.13 34	0.17 62	0.14 59	0.09 15	0.24 123	0.14 89	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.07 79	0.07 121

RAStereo	0.13 25	0.12 150	0.27 78	0.22 218	0.11 83	0.15 16	0.18 160	0.23 45	0.23 103	0.13 34	0.17 62	0.11 21	0.09 15	0.15 9	0.13 61	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.06 58	0.07 79	0.05 6

rvit_stereo_0080	0.15 71	0.13 210	0.25 61	0.19 62	0.13 208	0.15 16	0.20 251	0.28 90	0.24 117	0.15 56	0.17 62	0.19 119	0.13 92	0.19 62	0.15 113	0.11 323	0.08 313	0.08 124	0.08 180	0.10 269	0.07 121

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 102	0.13 210	0.24 49	0.19 62	0.13 208	0.24 208	0.17 117	0.30 120	0.37 277	0.43 417	0.17 62	0.13 37	0.12 64	0.19 62	0.15 113	0.08 164	0.07 232	0.09 199	0.07 109	0.09 206	0.08 187

whm_eth	0.15 71	0.13 210	0.25 61	0.19 62	0.13 208	0.15 16	0.20 251	0.28 90	0.24 117	0.15 56	0.17 62	0.19 119	0.13 92	0.19 62	0.15 113	0.11 323	0.08 313	0.08 124	0.08 180	0.10 269	0.07 121

AEACV	0.13 25	0.09 33	0.23 41	0.18 28	0.19 389	0.19 84	0.16 82	0.23 45	0.14 13	0.13 34	0.17 62	0.13 37	0.16 138	0.16 20	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.08 180	0.07 79	0.06 49

CES	0.14 46	0.08 7	0.19 17	0.17 14	0.22 428	0.18 60	0.16 82	0.23 45	0.19 43	0.14 51	0.17 62	0.14 59	0.10 30	0.18 43	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.08 141	0.18 434

Selective-RAFT	0.17 102	0.12 150	0.30 106	0.24 313	0.10 50	0.29 290	0.15 59	0.32 141	0.31 207	0.17 88	0.17 62	0.21 139	0.18 188	0.28 202	0.17 165	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.07 109	0.08 141	0.06 49

castereo	0.14 46	0.10 60	0.19 17	0.18 28	0.10 50	0.20 112	0.19 204	0.30 120	0.27 149	0.13 34	0.18 71	0.16 88	0.16 138	0.15 9	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.06 58	0.06 17	0.05 6

ours_stereo	0.13 25	0.11 116	0.23 41	0.20 117	0.11 83	0.17 46	0.18 160	0.20 21	0.19 43	0.13 34	0.18 71	0.14 59	0.10 30	0.23 114	0.14 89	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.06 17	0.05 6

rvit_stereo_0081	0.16 85	0.11 116	0.24 49	0.21 160	0.12 137	0.16 33	0.17 117	0.22 30	0.33 228	0.16 77	0.18 71	0.18 105	0.14 110	0.20 72	0.16 136	0.11 323	0.08 313	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.07 121

rvit_stereo_0082	0.16 85	0.11 116	0.24 49	0.21 160	0.12 137	0.16 33	0.17 117	0.22 30	0.33 228	0.16 77	0.18 71	0.18 105	0.14 110	0.20 72	0.16 136	0.11 323	0.08 313	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.07 121

CAS++	0.16 85	0.12 150	0.27 78	0.18 28	0.12 137	0.17 46	0.15 59	0.42 271	0.24 117	0.19 107	0.18 71	0.13 37	0.10 30	0.21 91	0.12 31	0.12 359	0.10 371	0.11 327	0.08 180	0.10 269	0.09 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.14 46	0.08 7	0.27 78	0.16 5	0.09 23	0.22 165	0.14 38	0.26 64	0.26 139	0.15 56	0.18 71	0.18 105	0.13 92	0.22 105	0.14 89	0.08 164	0.06 120	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.06 49
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_3	0.18 126	0.11 116	0.32 126	0.24 313	0.11 83	0.22 165	0.25 371	0.31 131	0.31 207	0.25 155	0.18 71	0.23 171	0.13 92	0.25 154	0.19 215	0.06 3	0.05 9	0.09 199	0.10 308	0.07 79	0.06 49

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 25	0.09 33	0.24 49	0.20 117	0.10 50	0.15 16	0.14 38	0.22 30	0.16 17	0.12 28	0.19 78	0.15 74	0.11 46	0.13 3	0.17 165	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.06 58	0.07 79	0.06 49

Occ-G	0.13 25	0.08 7	0.21 30	0.17 14	0.10 50	0.15 16	0.19 204	0.22 30	0.19 43	0.13 34	0.19 78	0.21 139	0.11 46	0.17 28	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.07 79	0.06 49

rvit_stereo_ft	0.17 102	0.14 252	0.30 106	0.25 350	0.14 249	0.17 46	0.21 282	0.28 90	0.26 139	0.16 77	0.19 78	0.20 128	0.16 138	0.22 105	0.17 165	0.11 323	0.07 232	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.07 121

WCG-NET（raft）	0.14 46	0.09 33	0.23 41	0.17 14	0.08 9	0.19 84	0.16 82	0.23 45	0.26 139	0.18 102	0.19 78	0.20 128	0.12 64	0.21 91	0.12 31	0.06 3	0.06 120	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

ACVNet-DCA	0.18 126	0.14 252	0.38 211	0.23 264	0.11 83	0.31 322	0.19 204	0.41 257	0.27 149	0.17 88	0.19 78	0.13 37	0.18 188	0.28 202	0.11 10	0.08 164	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.09 206	0.09 243

xx1	0.20 179	0.14 252	0.38 211	0.23 264	0.11 83	0.31 322	0.19 204	0.35 187	0.47 388	0.17 88	0.19 78	0.28 236	0.24 263	0.28 202	0.11 10	0.08 164	0.05 9	0.10 272	0.09 266	0.09 206	0.09 243

1test111	0.19 164	0.14 252	0.38 211	0.23 264	0.11 83	0.31 322	0.19 204	0.41 257	0.27 149	0.17 88	0.19 78	0.13 37	0.18 188	0.34 259	0.22 272	0.08 164	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.09 206	0.09 243

cc1	0.18 126	0.14 252	0.38 211	0.23 264	0.11 83	0.31 322	0.19 204	0.35 187	0.47 388	0.17 88	0.19 78	0.13 37	0.18 188	0.28 202	0.11 10	0.08 164	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.08 141	0.08 187

tt1	0.18 126	0.14 252	0.35 160	0.23 264	0.11 83	0.30 307	0.19 204	0.35 187	0.44 355	0.17 88	0.19 78	0.13 37	0.16 138	0.27 189	0.11 10	0.08 164	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.08 141	0.08 187

testlalala	0.15 71	0.10 60	0.36 180	0.19 62	0.12 137	0.23 186	0.16 82	0.26 64	0.19 43	0.24 147	0.19 78	0.14 59	0.11 46	0.16 20	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.05 1	0.05 6

GCAP-Stereo	0.14 46	0.14 252	0.33 141	0.20 117	0.09 23	0.21 138	0.10 5	0.26 64	0.20 60	0.18 102	0.19 78	0.15 74	0.13 92	0.17 28	0.13 61	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.06 49

LoS_RVC	0.13 25	0.10 60	0.19 17	0.18 28	0.16 330	0.20 112	0.18 160	0.20 21	0.17 27	0.13 34	0.19 78	0.12 26	0.15 123	0.17 28	0.13 61	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.12 354

CAS	0.15 71	0.07 1	0.21 30	0.41 484	0.16 330	0.20 112	0.18 160	0.22 30	0.19 43	0.15 56	0.19 78	0.11 21	0.09 15	0.14 4	0.13 61	0.29 487	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.14 389

TRStereo	0.19 164	0.17 327	0.47 311	0.23 264	0.19 389	0.19 84	0.16 82	0.52 378	0.28 164	0.20 111	0.19 78	0.21 139	0.13 92	0.24 123	0.13 61	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.11 346	0.06 17	0.06 49

sAnonymous2	0.20 179	0.21 383	0.58 376	0.24 313	0.17 350	0.22 165	0.19 204	0.34 163	0.28 164	0.17 88	0.19 78	0.17 95	0.16 138	0.17 28	0.14 89	0.10 287	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.23 461	0.17 420

CroCo_RVC	0.20 179	0.21 383	0.58 376	0.24 313	0.17 350	0.22 165	0.19 204	0.34 163	0.28 164	0.17 88	0.19 78	0.17 95	0.16 138	0.17 28	0.14 89	0.10 287	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.23 461	0.17 420

Reg-Stereo(zero)	0.16 85	0.07 1	0.36 180	0.19 62	0.10 50	0.19 84	0.14 38	0.28 90	0.24 117	0.22 127	0.20 94	0.24 183	0.18 188	0.21 91	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.06 58	0.06 17	0.06 49

model_zeroshot	0.17 102	0.11 116	0.39 225	0.20 117	0.12 137	0.24 208	0.15 59	0.34 163	0.22 85	0.30 244	0.20 94	0.22 151	0.12 64	0.24 123	0.14 89	0.08 164	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.07 79	0.07 121

RAFT-Stereo-weight	0.15 71	0.09 33	0.26 69	0.20 117	0.10 50	0.19 84	0.17 117	0.36 205	0.29 183	0.24 147	0.20 94	0.19 119	0.10 30	0.18 43	0.15 113	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.05 6

gcap-zeroshot	0.17 102	0.11 116	0.36 180	0.20 117	0.12 137	0.26 242	0.16 82	0.30 120	0.22 85	0.26 167	0.20 94	0.30 262	0.14 110	0.20 72	0.13 61	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.06 49

UniTT-Stereo	0.14 46	0.10 60	0.30 106	0.21 160	0.13 208	0.17 46	0.13 20	0.19 16	0.18 33	0.15 56	0.20 94	0.10 11	0.11 46	0.18 43	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.08 141	0.06 49

EKT-Stereo	0.38 424	0.12 150	0.38 211	0.42 485	3.88 535	0.21 138	0.17 117	0.35 187	0.28 164	0.20 111	0.20 94	0.23 171	0.15 123	0.28 202	0.16 136	0.09 241	0.07 232	0.09 199	0.07 109	0.09 206	0.09 243

CASnet	0.14 46	0.12 150	0.22 35	0.22 218	0.08 9	0.16 33	0.15 59	0.27 74	0.25 130	0.22 127	0.20 94	0.15 74	0.11 46	0.17 28	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.11 327	0.09 266	0.08 141	0.05 6
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.18 126	0.18 341	0.39 225	0.22 218	0.12 137	0.24 208	0.13 20	0.31 131	0.23 103	0.24 147	0.20 94	0.24 183	0.12 64	0.26 170	0.15 113	0.06 3	0.06 120	0.12 363	0.09 266	0.08 141	0.07 121

4D-IteraStereo	0.17 102	0.16 309	0.50 336	0.21 160	0.14 249	0.19 84	0.17 117	0.28 90	0.28 164	0.23 133	0.20 94	0.20 128	0.11 46	0.19 62	0.14 89	0.06 3	0.04 1	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.06 49

GLC_STEREO	0.15 71	0.10 60	0.24 49	0.21 160	0.09 23	0.17 46	0.15 59	0.23 45	0.27 149	0.17 88	0.20 94	0.17 95	0.11 46	0.23 114	0.16 136	0.07 44	0.09 347	0.09 199	0.08 180	0.07 79	0.06 49

AnonymousM	0.17 102	0.19 357	0.24 49	0.18 28	0.10 50	0.18 60	0.17 117	0.30 120	0.23 103	0.26 167	0.20 94	0.18 105	0.14 110	0.19 62	0.14 89	0.09 241	0.06 120	0.38 492	0.15 429	0.06 17	0.05 6

raftrobust	0.16 85	0.13 210	0.29 99	0.22 218	0.15 298	0.19 84	0.13 20	0.32 141	0.26 139	0.26 167	0.20 94	0.19 119	0.17 164	0.21 91	0.15 113	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.07 121

MM-Stereo_test1	0.17 102	0.10 60	0.39 225	0.23 264	0.11 83	0.20 112	0.22 307	0.33 155	0.29 183	0.22 127	0.21 106	0.15 74	0.14 110	0.23 114	0.13 61	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.09 206	0.06 49

rvit_stereo_0083	0.16 85	0.12 150	0.26 69	0.21 160	0.13 208	0.17 46	0.17 117	0.22 30	0.34 237	0.16 77	0.21 106	0.19 119	0.16 138	0.21 91	0.16 136	0.11 323	0.10 371	0.10 272	0.08 180	0.09 206	0.07 121

rvit_stereo_0081_aga	0.16 85	0.14 252	0.28 89	0.21 160	0.13 208	0.19 84	0.17 117	0.23 45	0.24 117	0.17 88	0.21 106	0.19 119	0.13 92	0.19 62	0.14 89	0.11 323	0.08 313	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.07 121

WCG-NET	0.14 46	0.09 33	0.23 41	0.18 28	0.08 9	0.18 60	0.17 117	0.21 26	0.28 164	0.18 102	0.21 106	0.15 74	0.12 64	0.18 43	0.12 31	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

trnet	0.13 25	0.08 7	0.21 30	0.15 3	0.07 1	0.21 138	0.12 13	0.24 57	0.24 117	0.16 77	0.21 106	0.15 74	0.13 92	0.18 43	0.13 61	0.08 164	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.05 6

iRaft-Stereo_20w	0.19 164	0.10 60	0.46 303	0.19 62	0.13 208	0.25 222	0.19 204	0.52 378	0.19 43	0.29 213	0.21 106	0.22 151	0.20 212	0.28 202	0.18 186	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.08 180	0.08 141	0.08 187

CFNet-RSSM	0.17 102	0.10 60	0.40 233	0.20 117	0.11 83	0.20 112	0.15 59	0.36 205	0.30 195	0.23 133	0.21 106	0.26 212	0.15 123	0.20 72	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.05 6

CREStereo	0.13 25	0.08 7	0.21 30	0.14 1	0.08 9	0.22 165	0.15 59	0.25 61	0.24 117	0.16 77	0.21 106	0.14 59	0.13 92	0.18 43	0.13 61	0.09 241	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 79	0.06 49
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 71	0.08 7	0.23 41	0.15 3	0.09 23	0.23 186	0.16 82	0.25 61	0.23 103	0.17 88	0.21 106	0.16 88	0.14 110	0.22 105	0.13 61	0.29 487	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 79	0.06 49

xyz-stereo-finetune	0.16 85	0.12 150	0.23 41	0.16 5	0.08 9	0.23 186	0.20 251	0.29 101	0.31 207	0.19 107	0.22 115	0.19 119	0.15 123	0.29 218	0.20 229	0.06 3	0.06 120	0.08 124	0.06 58	0.06 17	0.06 49

rvit_0105_6	0.19 164	0.14 252	0.34 150	0.23 264	0.14 249	0.18 60	0.20 251	0.29 101	0.37 277	0.18 102	0.22 115	0.23 171	0.17 164	0.26 170	0.17 165	0.15 415	0.13 421	0.13 383	0.11 346	0.11 316	0.08 187

IGEV_Zeroshot_test	0.18 126	0.10 60	0.65 407	0.20 117	0.12 137	0.19 84	0.15 59	0.34 163	0.19 43	0.28 186	0.22 115	0.27 221	0.13 92	0.23 114	0.18 186	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.06 49

sCroCo_RVC	0.18 126	0.14 252	0.49 325	0.27 409	0.18 371	0.22 165	0.17 117	0.27 74	0.23 103	0.14 51	0.22 115	0.17 95	0.14 110	0.21 91	0.15 113	0.10 287	0.11 392	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.09 243

IGEV-RUCA	0.21 199	0.08 7	0.23 41	0.19 62	0.19 389	0.28 269	0.24 355	0.23 45	0.21 74	0.20 111	0.23 119	0.28 236	0.49 455	0.26 170	0.18 186	0.09 241	0.08 313	0.18 446	0.13 408	0.17 421	0.17 420

rvit_0105_5	0.21 199	0.15 285	0.38 211	0.23 264	0.13 208	0.22 165	0.24 355	0.36 205	0.39 300	0.21 122	0.23 119	0.26 212	0.19 203	0.26 170	0.19 215	0.15 415	0.13 421	0.12 363	0.12 383	0.10 269	0.09 243

MyStereo05	0.23 246	0.12 150	0.57 371	0.21 160	0.14 249	0.25 222	0.23 333	0.48 328	0.52 426	0.31 261	0.23 119	0.25 191	0.22 232	0.30 233	0.21 252	0.07 44	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.08 187

MyStereo04	0.23 246	0.12 150	0.55 364	0.22 218	0.14 249	0.25 222	0.23 333	0.49 336	0.52 426	0.28 186	0.23 119	0.27 221	0.23 245	0.30 233	0.22 272	0.07 44	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.08 187

11t1	0.18 126	0.10 60	0.30 106	0.20 117	0.11 83	0.27 252	0.17 117	0.35 187	0.23 103	0.25 155	0.23 119	0.23 171	0.23 245	0.25 154	0.18 186	0.09 241	0.07 232	0.07 49	0.06 58	0.09 206	0.09 243

DLNR_Zeroshot_test	10.44 541	12.10 548	19.93 548	106.08 557	23.66 554	0.14 12	0.13 20	3.22 535	0.17 27	0.16 77	0.23 119	0.16 88	0.10 30	0.31 240	0.15 113	2.36 535	0.06 120	0.07 49	0.07 109	39.70 555	0.06 49

anonymousdsp2	0.17 102	0.10 60	0.28 89	0.20 117	0.11 83	0.25 222	0.17 117	0.41 257	0.31 207	0.23 133	0.23 119	0.22 151	0.15 123	0.25 154	0.15 113	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.08 141	0.07 121

riskmin	0.18 126	0.09 33	0.34 150	0.18 28	0.12 137	0.24 208	0.16 82	0.34 163	0.28 164	0.21 122	0.23 119	0.33 289	0.24 263	0.23 114	0.17 165	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.06 58	0.10 269	0.10 298

MC-Stereo	0.14 46	0.09 33	0.25 61	0.21 160	0.09 23	0.18 60	0.16 82	0.23 45	0.19 43	0.18 102	0.23 119	0.16 88	0.13 92	0.22 105	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.05 6

MIPNet	0.21 199	0.15 285	0.52 351	0.21 160	0.12 137	0.27 252	0.20 251	0.45 298	0.37 277	0.30 244	0.23 119	0.19 119	0.24 263	0.27 189	0.19 215	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.06 49

GMStereo	0.19 164	0.25 413	0.40 233	0.21 160	0.12 137	0.22 165	0.19 204	0.29 101	0.40 316	0.25 155	0.23 119	0.16 88	0.15 123	0.25 154	0.19 215	0.09 241	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.10 269	0.08 187
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.17 102	0.10 60	0.37 192	0.20 117	0.12 137	0.19 84	0.15 59	0.32 141	0.28 164	0.23 133	0.23 119	0.27 221	0.15 123	0.20 72	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.06 49

MM-Stereo_test3	0.17 102	0.12 150	0.29 99	0.23 264	0.14 249	0.19 84	0.22 307	0.39 233	0.36 266	0.16 77	0.24 131	0.17 95	0.12 64	0.19 62	0.14 89	0.07 44	0.07 232	0.08 124	0.06 58	0.09 206	0.06 49

rvit_0105_4	0.20 179	0.15 285	0.38 211	0.23 264	0.14 249	0.20 112	0.22 307	0.33 155	0.39 300	0.19 107	0.24 131	0.25 191	0.19 203	0.27 189	0.17 165	0.16 430	0.13 421	0.13 383	0.11 346	0.11 316	0.08 187

MGS-Stereo	0.14 46	0.11 116	0.32 126	0.19 62	0.11 83	0.18 60	0.17 117	0.20 21	0.22 85	0.14 51	0.24 131	0.15 74	0.10 30	0.18 43	0.12 31	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.10 269	0.06 49

MyStereo06	0.20 179	0.12 150	0.57 371	0.21 160	0.14 249	0.25 222	0.23 333	0.40 244	0.21 74	0.30 244	0.24 131	0.31 273	0.18 188	0.22 105	0.18 186	0.07 44	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.08 187

MSKI-zero shot	0.17 102	0.09 33	0.43 276	0.20 117	0.11 83	0.21 138	0.15 59	0.32 141	0.21 74	0.23 133	0.24 131	0.23 171	0.10 30	0.31 240	0.13 61	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.06 49

HH	0.18 126	0.12 150	0.55 364	0.22 218	0.12 137	0.18 60	0.18 160	0.34 163	0.19 43	0.20 111	0.24 131	0.34 296	0.18 188	0.29 218	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.07 79	0.06 49

HanStereo	0.18 126	0.12 150	0.55 364	0.22 218	0.12 137	0.18 60	0.18 160	0.34 163	0.19 43	0.20 111	0.24 131	0.34 296	0.18 188	0.29 218	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.07 79	0.06 49

test-1	0.17 102	0.11 116	0.40 233	0.23 264	0.13 208	0.22 165	0.23 333	0.34 163	0.26 139	0.20 111	0.24 131	0.22 151	0.14 110	0.16 20	0.20 229	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.06 17	0.08 187

HART	0.15 71	0.11 116	0.30 106	0.21 160	0.09 23	0.17 46	0.16 82	0.30 120	0.19 43	0.15 56	0.25 139	0.17 95	0.09 15	0.21 91	0.12 31	0.06 3	0.07 232	0.07 49	0.05 25	0.08 141	0.06 49

tg	0.16 85	0.11 116	0.25 61	0.21 160	0.11 83	0.23 186	0.15 59	0.34 163	0.24 117	0.20 111	0.25 139	0.19 119	0.12 64	0.24 123	0.15 113	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.09 266	0.08 141	0.07 121

rvit_0105_3	0.23 246	0.17 327	0.40 233	0.25 350	0.15 298	0.24 208	0.28 403	0.38 221	0.41 326	0.25 155	0.25 139	0.28 236	0.21 219	0.28 202	0.20 229	0.15 415	0.13 421	0.14 407	0.15 429	0.10 269	0.09 243

testlalala2	0.18 126	0.10 60	0.50 336	0.36 471	0.25 455	0.23 186	0.14 38	0.34 163	0.24 117	0.25 155	0.25 139	0.21 139	0.12 64	0.16 20	0.16 136	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.06 49

AE-Stereo	0.17 102	0.11 116	0.31 120	0.24 313	0.14 249	0.23 186	0.18 160	0.34 163	0.29 183	0.15 56	0.25 139	0.21 139	0.13 92	0.20 72	0.14 89	0.07 44	0.08 313	0.09 199	0.10 308	0.07 79	0.06 49

RCA-Stereo	0.16 85	0.09 33	0.25 61	0.20 117	0.10 50	0.19 84	0.17 117	0.36 205	0.35 253	0.20 111	0.25 139	0.17 95	0.17 164	0.18 43	0.14 89	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.05 6

NRIStereo	0.18 126	0.11 116	0.35 160	0.23 264	0.11 83	0.24 208	0.20 251	0.29 101	0.26 139	0.26 167	0.25 139	0.25 191	0.18 188	0.34 259	0.18 186	0.07 44	0.06 120	0.09 199	0.07 109	0.09 206	0.08 187

rafts_anoy	0.18 126	0.15 285	0.35 160	0.22 218	0.14 249	0.19 84	0.17 117	0.32 141	0.30 195	0.23 133	0.25 139	0.20 128	0.16 138	0.22 105	0.19 215	0.08 164	0.07 232	0.10 272	0.12 383	0.09 206	0.08 187

iRaftStereo_RVC	0.16 85	0.12 150	0.26 69	0.21 160	0.11 83	0.20 112	0.17 117	0.32 141	0.23 103	0.20 111	0.25 139	0.18 105	0.12 64	0.20 72	0.15 113	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.09 266	0.08 141	0.07 121

s12784h	0.17 102	0.09 33	0.26 69	0.18 28	0.07 1	0.32 331	0.19 204	0.37 215	0.32 216	0.23 133	0.25 139	0.18 105	0.17 164	0.25 154	0.16 136	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.05 6

AIO-test1	0.19 164	0.14 252	0.41 256	0.27 409	0.15 298	0.21 138	0.16 82	0.39 233	0.36 266	0.17 88	0.26 149	0.18 105	0.13 92	0.28 202	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.10 272	0.11 346	0.06 17	0.09 243

plain	0.17 102	0.13 210	0.43 276	0.21 160	0.13 208	0.16 33	0.17 117	0.27 74	0.22 85	0.16 77	0.26 149	0.13 37	0.16 138	0.27 189	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.07 109	0.10 269	0.07 121

MIF-Stereo (partial)	0.16 85	0.10 60	0.34 150	0.21 160	0.15 298	0.15 16	0.13 20	0.28 90	0.25 130	0.17 88	0.26 149	0.15 74	0.16 138	0.25 154	0.17 165	0.09 241	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.09 206	0.08 187

testlalala_base	0.20 179	0.13 210	0.35 160	0.25 350	0.15 298	0.25 222	0.16 82	0.34 163	0.17 27	0.19 107	0.26 149	0.17 95	0.14 110	0.18 43	0.16 136	0.39 499	0.09 347	0.07 49	0.05 25	0.45 494	0.08 187

CRE-IMP	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.11 83	0.24 208	0.17 117	0.29 101	0.21 74	0.27 176	0.26 149	0.24 183	0.17 164	0.23 114	0.18 186	0.08 164	0.05 9	0.10 272	0.07 109	0.10 269	0.10 298

XX-TBD	0.15 71	0.18 341	0.28 89	0.22 218	0.10 50	0.22 165	0.15 59	0.22 30	0.27 149	0.22 127	0.26 149	0.14 59	0.12 64	0.16 20	0.13 61	0.08 164	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 79	0.06 49

RALAANet	0.19 164	0.18 341	0.37 192	0.23 264	0.14 249	0.23 186	0.13 20	0.37 215	0.29 183	0.28 186	0.26 149	0.25 191	0.15 123	0.26 170	0.18 186	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.06 49

PAM	0.23 246	0.10 60	0.63 399	0.22 218	0.15 298	0.34 356	0.21 282	0.37 215	0.22 85	0.31 261	0.27 156	0.55 433	0.26 292	0.26 170	0.17 165	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.09 266	0.07 79	0.09 243

Any-RAFT	0.17 102	0.08 7	0.31 120	0.19 62	0.10 50	0.29 290	0.16 82	0.42 271	0.30 195	0.24 147	0.27 156	0.27 221	0.16 138	0.21 91	0.12 31	0.08 164	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.07 79	0.06 49

IPLGR	0.21 199	0.13 210	0.61 388	0.21 160	0.11 83	0.25 222	0.18 160	0.41 257	0.37 277	0.28 186	0.27 156	0.21 139	0.19 203	0.37 276	0.18 186	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.06 49

DeepStereo_RVC	0.18 126	0.11 116	0.40 233	0.21 160	0.11 83	0.19 84	0.16 82	0.28 90	0.22 85	0.27 176	0.27 156	0.23 171	0.28 327	0.24 123	0.18 186	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.07 109	0.09 206	0.10 298

Anonymous3	0.23 246	0.18 341	0.63 399	0.27 409	0.18 371	0.41 405	0.23 333	0.43 283	0.35 253	0.23 133	0.27 156	0.20 128	0.18 188	0.27 189	0.18 186	0.12 359	0.11 392	0.10 272	0.10 308	0.11 316	0.12 354

xyz-stereo-finetune2	0.17 102	0.11 116	0.26 69	0.16 5	0.09 23	0.27 252	0.19 204	0.27 74	0.20 60	0.22 127	0.28 161	0.21 139	0.22 232	0.37 276	0.22 272	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.06 17	0.07 121

PAM_32	0.23 246	0.10 60	0.63 399	0.21 160	0.14 249	0.33 343	0.19 204	0.36 205	0.23 103	0.29 213	0.28 161	0.56 436	0.28 327	0.27 189	0.18 186	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.09 266	0.07 79	0.09 243

UGAM-zero	0.23 246	0.10 60	0.54 358	0.19 62	0.13 208	0.21 138	0.14 38	0.44 288	0.22 85	0.28 186	0.28 161	0.51 419	0.33 381	0.65 404	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.08 180	0.06 17	0.07 121

GCAP-BAT	0.16 85	0.11 116	0.36 180	0.18 28	0.13 208	0.21 138	0.16 82	0.23 45	0.18 33	0.26 167	0.28 161	0.20 128	0.11 46	0.24 123	0.17 165	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.05 1	0.06 49

knoymous	0.17 102	0.09 33	0.32 126	0.17 14	0.11 83	0.21 138	0.17 117	0.32 141	0.23 103	0.23 133	0.28 161	0.27 221	0.16 138	0.23 114	0.16 136	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.06 58	0.09 206	0.09 243

qqq	0.20 179	0.12 150	0.31 120	0.20 117	0.11 83	0.23 186	0.19 204	0.41 257	0.27 149	0.24 147	0.28 161	0.28 236	0.24 263	0.34 259	0.22 272	0.08 164	0.07 232	0.10 272	0.09 266	0.09 206	0.09 243

UDGNet	0.23 246	0.31 453	0.38 211	0.24 313	0.14 249	0.24 208	0.18 160	0.32 141	0.43 340	0.29 213	0.28 161	0.24 183	0.19 203	0.29 218	0.20 229	0.15 415	0.07 232	0.21 461	0.11 346	0.14 385	0.10 298

dd	0.22 229	0.26 424	0.40 233	0.22 218	0.12 137	0.25 222	0.21 282	0.32 141	0.44 355	0.29 213	0.28 161	0.25 191	0.16 138	0.30 233	0.25 312	0.12 359	0.07 232	0.10 272	0.08 180	0.11 316	0.09 243

ROB_FTStereo	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.14 38	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.28 161	0.25 191	0.17 164	0.24 123	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

HUI-Stereo	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.14 38	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.28 161	0.25 191	0.17 164	0.22 105	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

cross-raft	0.17 102	0.12 150	0.41 256	0.23 264	0.10 50	0.20 112	0.24 355	0.33 155	0.23 103	0.23 133	0.28 161	0.29 246	0.15 123	0.17 28	0.15 113	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.05 6

raft+_RVC	0.18 126	0.14 252	0.32 126	0.21 160	0.15 298	0.21 138	0.16 82	0.38 221	0.34 237	0.21 122	0.28 161	0.20 128	0.15 123	0.24 123	0.19 215	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.08 187

ARAFT	0.24 275	0.21 383	0.78 435	0.22 218	0.12 137	0.29 290	0.24 355	0.43 283	0.32 216	0.33 295	0.28 161	0.28 236	0.19 203	0.49 318	0.18 186	0.07 44	0.06 120	0.12 363	0.11 346	0.09 206	0.06 49

AIO-test2	0.20 179	0.20 369	0.36 180	0.26 382	0.15 298	0.22 165	0.16 82	0.42 271	0.42 333	0.16 77	0.29 174	0.15 74	0.11 46	0.26 170	0.13 61	0.18 452	0.06 120	0.10 272	0.11 346	0.07 79	0.07 121

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 246	0.13 210	0.83 450	0.20 117	0.21 412	0.23 186	0.17 117	0.48 328	0.27 149	0.23 133	0.29 174	0.39 341	0.23 245	0.25 154	0.15 113	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.11 346	0.11 316	0.10 298

RAFT-Test	0.17 102	0.10 60	0.38 211	0.19 62	0.12 137	0.25 222	0.17 117	0.33 155	0.23 103	0.23 133	0.29 174	0.27 221	0.14 110	0.20 72	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.06 49

x	0.19 164	0.11 116	0.29 99	0.20 117	0.11 83	0.26 242	0.18 160	0.41 257	0.29 183	0.25 155	0.29 174	0.28 236	0.24 263	0.26 170	0.23 291	0.09 241	0.07 232	0.08 124	0.07 109	0.09 206	0.08 187

GwcNet-ADL	0.22 229	0.14 252	0.58 376	0.24 313	0.13 208	0.22 165	0.23 333	0.49 336	0.40 316	0.27 176	0.29 174	0.30 262	0.20 212	0.26 170	0.23 291	0.09 241	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.09 206	0.09 243

Patchmatch Stereo++	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.14 38	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.29 174	0.25 191	0.17 164	0.26 170	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.16 82	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.29 174	0.25 191	0.18 188	0.24 123	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

ROB_FTStereo_v2	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.16 82	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.29 174	0.25 191	0.17 164	0.24 123	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

iGMRVC	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.15 59	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.29 174	0.25 191	0.17 164	0.27 189	0.17 165	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

iRAFT	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.14 38	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.29 174	0.25 191	0.17 164	0.26 170	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

RAFT-IKP	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.15 59	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.29 174	0.25 191	0.18 188	0.25 154	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

RALCasStereoNet	0.18 126	0.15 285	0.33 141	0.21 160	0.14 249	0.21 138	0.18 160	0.31 131	0.25 130	0.21 122	0.29 174	0.22 151	0.15 123	0.27 189	0.17 165	0.08 164	0.10 371	0.07 49	0.06 58	0.09 206	0.09 243

111	0.20 179	0.17 327	0.40 233	0.18 28	0.09 23	0.24 208	0.17 117	0.41 257	0.45 366	0.23 133	0.29 174	0.29 246	0.21 219	0.24 123	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.07 79	0.08 187

Anonymous_2	0.37 417	0.21 383	0.47 311	0.20 117	0.21 412	0.42 412	0.26 383	0.38 221	0.29 183	0.33 295	0.30 187	0.44 383	0.38 410	0.36 273	0.29 344	0.26 476	0.29 495	0.44 496	1.41 531	0.34 488	0.21 460

DCANet-4	0.19 164	0.10 60	0.52 351	0.19 62	0.09 23	0.19 84	0.18 160	0.36 205	0.39 300	0.29 213	0.30 187	0.17 95	0.22 232	0.20 72	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.05 1	0.07 121

fff	0.19 164	0.13 210	0.40 233	0.18 28	0.09 23	0.19 84	0.18 160	0.35 187	0.43 340	0.29 213	0.30 187	0.18 105	0.28 327	0.20 72	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.05 1	0.07 121

OMP-Stereo	0.23 246	0.14 252	0.35 160	0.29 432	0.13 208	0.21 138	0.16 82	0.37 215	0.33 228	0.34 315	0.30 187	0.34 296	0.19 203	0.70 419	0.24 302	0.07 44	0.06 120	0.09 199	0.07 109	0.07 79	0.06 49

NF-Stereo	0.20 179	0.10 60	0.35 160	0.24 313	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.38 221	0.32 216	0.28 186	0.30 187	0.22 151	0.16 138	0.51 326	0.20 229	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.13 370

OCTAStereo	0.20 179	0.10 60	0.35 160	0.24 313	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.38 221	0.32 216	0.28 186	0.30 187	0.22 151	0.16 138	0.51 326	0.20 229	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.13 370

RE-Stereo	0.20 179	0.10 60	0.35 160	0.24 313	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.38 221	0.32 216	0.28 186	0.30 187	0.22 151	0.16 138	0.51 326	0.20 229	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.13 370

TVStereo	0.20 179	0.10 60	0.35 160	0.24 313	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.38 221	0.32 216	0.28 186	0.30 187	0.22 151	0.16 138	0.51 326	0.20 229	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.13 370

IRAFT_RVC	0.22 229	0.12 150	0.39 225	0.26 382	0.11 83	0.18 60	0.24 355	0.40 244	0.37 277	0.31 261	0.30 187	0.29 246	0.24 263	0.55 347	0.22 272	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.07 121

CREStereo++_RVC	0.15 71	0.08 7	0.26 69	0.17 14	0.11 83	0.18 60	0.13 20	0.22 30	0.30 195	0.21 122	0.30 187	0.13 37	0.11 46	0.16 20	0.15 113	0.07 44	0.04 1	0.06 2	0.15 429	0.06 17	0.05 6
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
TANstereo	0.15 71	0.09 33	0.28 89	0.16 5	0.08 9	0.25 222	0.14 38	0.23 45	0.28 164	0.24 147	0.30 187	0.16 88	0.12 64	0.17 28	0.13 61	0.08 164	0.07 232	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.07 121

csc	0.19 164	0.13 210	0.40 233	0.18 28	0.09 23	0.19 84	0.18 160	0.35 187	0.43 340	0.29 213	0.30 187	0.18 105	0.28 327	0.20 72	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.05 1	0.07 121

cscssc	0.19 164	0.13 210	0.40 233	0.18 28	0.09 23	0.19 84	0.18 160	0.35 187	0.43 340	0.29 213	0.30 187	0.18 105	0.28 327	0.20 72	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.05 1	0.07 121

RAFT + AFF	0.27 327	0.23 404	0.50 336	0.25 350	0.17 350	0.30 307	0.33 438	0.52 378	0.40 316	0.28 186	0.30 187	0.30 262	0.31 371	0.62 391	0.24 302	0.09 241	0.10 371	0.11 327	0.10 308	0.11 316	0.11 332

DFGA-Net	0.23 246	0.24 408	0.49 325	0.22 218	0.15 298	0.25 222	0.17 117	0.39 233	0.39 300	0.29 213	0.31 201	0.21 139	0.17 164	0.59 374	0.28 333	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.09 266	0.10 269	0.08 187

rvit_105_1	0.27 327	0.19 357	0.46 303	0.27 409	0.19 389	0.30 307	0.35 443	0.44 288	0.51 418	0.31 261	0.31 201	0.31 273	0.26 292	0.35 268	0.25 312	0.15 415	0.14 430	0.15 421	0.17 450	0.11 316	0.10 298

test_sample2	0.21 199	0.10 60	0.28 89	0.19 62	0.11 83	0.27 252	0.21 282	0.43 283	0.29 183	0.26 167	0.31 201	0.30 262	0.24 263	0.45 304	0.18 186	0.09 241	0.07 232	0.08 124	0.07 109	0.09 206	0.09 243

test_sample1	0.20 179	0.10 60	0.28 89	0.19 62	0.12 137	0.28 269	0.19 204	0.41 257	0.25 130	0.26 167	0.31 201	0.29 246	0.26 292	0.44 301	0.21 252	0.09 241	0.07 232	0.08 124	0.07 109	0.09 206	0.09 243

H2IRNET	0.18 126	0.13 210	0.35 160	0.21 160	0.12 137	0.20 112	0.15 59	0.27 74	0.30 195	0.17 88	0.31 201	0.25 191	0.20 212	0.24 123	0.18 186	0.07 44	0.06 120	0.09 199	0.10 308	0.09 206	0.06 49

ADStereo(finetuned)	0.19 164	0.13 210	0.49 325	0.19 62	0.09 23	0.19 84	0.18 160	0.34 163	0.39 300	0.29 213	0.31 201	0.18 105	0.31 371	0.21 91	0.19 215	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.07 121

DCANet	0.18 126	0.13 210	0.40 233	0.19 62	0.09 23	0.19 84	0.18 160	0.34 163	0.39 300	0.29 213	0.31 201	0.18 105	0.23 245	0.20 72	0.19 215	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.07 121

FENet	0.21 199	0.11 116	0.45 295	0.21 160	0.12 137	0.26 242	0.17 117	0.41 257	0.35 253	0.30 244	0.31 201	0.29 246	0.23 245	0.26 170	0.23 291	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.09 243

FACV-RUCA	0.21 199	0.15 285	0.32 126	0.23 264	0.23 440	0.26 242	0.19 204	0.39 233	0.34 237	0.25 155	0.32 209	0.21 139	0.24 263	0.24 123	0.19 215	0.10 287	0.07 232	0.15 421	0.08 180	0.16 404	0.13 370

ITSA-stereo	0.25 302	0.15 285	0.33 141	0.23 264	0.11 83	0.27 252	0.18 160	0.56 421	0.59 448	0.31 261	0.32 209	0.33 289	0.28 327	0.49 318	0.30 352	0.11 323	0.08 313	0.11 327	0.10 308	0.11 316	0.13 370

LL-Strereo	0.29 358	0.25 413	0.58 376	0.25 350	0.21 412	0.23 186	0.24 355	0.55 406	0.42 333	0.34 315	0.32 209	0.41 360	0.40 418	0.94 481	0.23 291	0.08 164	0.07 232	0.11 327	0.09 266	0.09 206	0.09 243

raft_robust	0.22 229	0.17 327	0.30 106	0.22 218	0.12 137	0.23 186	0.22 307	0.49 336	0.48 398	0.32 284	0.32 209	0.26 212	0.23 245	0.53 338	0.15 113	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.10 308	0.08 141	0.06 49

IPLG	0.21 199	0.15 285	0.53 355	0.21 160	0.12 137	0.28 269	0.17 117	0.42 271	0.30 195	0.33 295	0.32 209	0.15 74	0.17 164	0.50 321	0.21 252	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.06 49

IPLGR_C	0.21 199	0.22 395	0.60 385	0.23 264	0.15 298	0.24 208	0.20 251	0.35 187	0.29 183	0.31 261	0.32 209	0.22 151	0.15 123	0.25 154	0.20 229	0.08 164	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.08 141	0.08 187

GMOStereo	0.18 126	0.14 252	0.30 106	0.22 218	0.12 137	0.20 112	0.27 388	0.26 64	0.28 164	0.31 261	0.32 209	0.26 212	0.17 164	0.15 9	0.12 31	0.07 44	0.07 232	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.05 6

error version	0.18 126	0.14 252	0.30 106	0.22 218	0.12 137	0.20 112	0.27 388	0.26 64	0.28 164	0.31 261	0.32 209	0.26 212	0.17 164	0.15 9	0.12 31	0.07 44	0.07 232	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.05 6

test-v	0.18 126	0.14 252	0.30 106	0.22 218	0.12 137	0.20 112	0.27 388	0.26 64	0.28 164	0.31 261	0.32 209	0.26 212	0.17 164	0.15 9	0.12 31	0.07 44	0.07 232	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.05 6

ACRE	0.21 199	0.20 369	0.62 396	0.23 264	0.15 298	0.24 208	0.20 251	0.35 187	0.28 164	0.31 261	0.32 209	0.22 151	0.15 123	0.25 154	0.20 229	0.08 164	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.08 141	0.08 187

GANet-ADL	0.21 199	0.12 150	0.45 295	0.23 264	0.14 249	0.29 290	0.19 204	0.46 309	0.35 253	0.25 155	0.32 209	0.32 282	0.19 203	0.24 123	0.20 229	0.10 287	0.07 232	0.07 49	0.06 58	0.09 206	0.10 298

PFNet+	0.20 179	0.10 60	0.37 192	0.21 160	0.12 137	0.17 46	0.19 204	0.29 101	0.34 237	0.33 295	0.32 209	0.24 183	0.16 138	0.32 246	0.17 165	0.10 287	0.07 232	0.11 327	0.10 308	0.08 141	0.12 354

PSM-softLoss	0.21 199	0.10 60	0.39 225	0.24 313	0.12 137	0.20 112	0.18 160	0.38 221	0.26 139	0.29 213	0.32 209	0.24 183	0.16 138	0.52 332	0.20 229	0.09 241	0.06 120	0.10 272	0.09 266	0.08 141	0.12 354

KMStereo	0.21 199	0.10 60	0.39 225	0.24 313	0.12 137	0.20 112	0.18 160	0.38 221	0.26 139	0.29 213	0.32 209	0.24 183	0.16 138	0.52 332	0.20 229	0.09 241	0.06 120	0.10 272	0.09 266	0.08 141	0.12 354

PFNet	0.23 246	0.10 60	0.57 371	0.24 313	0.14 249	0.22 165	0.19 204	0.39 233	0.33 228	0.35 331	0.32 209	0.27 221	0.19 203	0.64 398	0.22 272	0.09 241	0.05 9	0.09 199	0.07 109	0.08 141	0.07 121

Pruner-Stereo	0.19 164	0.11 116	0.34 150	0.29 432	0.12 137	0.19 84	0.17 117	0.31 131	0.29 183	0.33 295	0.32 209	0.25 191	0.15 123	0.24 123	0.21 252	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.09 243

test-2	0.18 126	0.14 252	0.30 106	0.22 218	0.12 137	0.20 112	0.27 388	0.26 64	0.28 164	0.31 261	0.32 209	0.26 212	0.17 164	0.15 9	0.12 31	0.07 44	0.07 232	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.05 6

SFCPSM	0.22 229	0.10 60	0.51 347	0.21 160	0.14 249	0.34 356	0.22 307	0.55 406	0.39 300	0.29 213	0.32 209	0.23 171	0.21 219	0.27 189	0.19 215	0.09 241	0.07 232	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.08 187

DMCA	0.22 229	0.14 252	0.36 180	0.22 218	0.14 249	0.27 252	0.20 251	0.43 283	0.38 291	0.31 261	0.32 209	0.33 289	0.24 263	0.24 123	0.28 333	0.11 323	0.08 313	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.11 332

DIP-Stereo	0.18 126	0.12 150	0.33 141	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.12 13	0.42 271	0.25 130	0.27 176	0.32 209	0.21 139	0.17 164	0.25 154	0.20 229	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.06 58	0.07 79	0.08 187
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.20 179	0.17 327	0.43 276	0.19 62	0.08 9	0.27 252	0.14 38	0.42 271	0.30 195	0.29 213	0.32 209	0.27 221	0.21 219	0.28 202	0.25 312	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.09 206	0.06 49
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
DCVSM-stereo	0.24 275	0.13 210	0.52 351	0.20 117	0.14 249	0.26 242	0.13 20	0.34 163	0.34 237	0.41 402	0.33 230	0.47 397	0.29 343	0.30 233	0.22 272	0.10 287	0.10 371	0.11 327	0.10 308	0.12 353	0.15 400

ACV-stereo	0.29 358	0.18 341	0.79 441	0.23 264	0.16 330	0.47 435	0.19 204	0.36 205	0.34 237	0.29 213	0.33 230	0.67 471	0.42 430	0.54 345	0.30 352	0.10 287	0.09 347	0.09 199	0.09 266	0.10 269	0.11 332

test_sample3	0.23 246	0.12 150	0.43 276	0.19 62	0.12 137	0.32 331	0.20 251	0.50 345	0.34 237	0.31 261	0.33 230	0.29 246	0.22 232	0.53 338	0.22 272	0.10 287	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.10 269	0.10 298

CIPLG	0.21 199	0.21 383	0.55 364	0.23 264	0.15 298	0.25 222	0.20 251	0.35 187	0.29 183	0.31 261	0.33 230	0.22 151	0.15 123	0.26 170	0.20 229	0.08 164	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.08 141	0.08 187

PSMNet-ADL	0.25 302	0.15 285	0.32 126	0.26 382	0.14 249	0.31 322	0.22 307	0.44 288	0.36 266	0.27 176	0.33 230	0.41 360	0.28 327	0.61 383	0.29 344	0.11 323	0.09 347	0.09 199	0.11 346	0.10 269	0.10 298

SST-Stereo	0.21 199	0.10 60	0.37 192	0.24 313	0.13 208	0.19 84	0.17 117	0.31 131	0.24 117	0.34 315	0.33 230	0.29 246	0.25 283	0.56 358	0.17 165	0.08 164	0.05 9	0.10 272	0.08 180	0.09 206	0.07 121

RAFT_R40	0.21 199	0.10 60	0.37 192	0.24 313	0.13 208	0.18 60	0.18 160	0.31 131	0.29 183	0.33 295	0.33 230	0.30 262	0.24 263	0.55 347	0.18 186	0.08 164	0.05 9	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.07 121

RAFT	0.21 199	0.17 327	0.32 126	0.24 313	0.12 137	0.25 222	0.27 388	0.35 187	0.28 164	0.33 295	0.33 230	0.38 329	0.22 232	0.29 218	0.17 165	0.08 164	0.08 313	0.11 327	0.10 308	0.10 269	0.06 49

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 102	0.14 252	0.32 126	0.20 117	0.09 23	0.19 84	0.17 117	0.32 141	0.30 195	0.25 155	0.33 230	0.20 128	0.17 164	0.19 62	0.15 113	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.07 79	0.05 6

GCST	0.47 455	0.60 497	0.57 371	1.04 521	0.48 495	0.38 388	0.11 7	0.40 244	0.32 216	0.41 402	0.34 239	0.29 246	0.17 164	0.46 307	0.19 215	0.69 512	0.42 505	0.79 514	0.62 516	0.62 504	0.46 504

DualNet (step1)	0.28 347	0.19 357	0.50 336	0.18 28	0.16 330	0.34 356	0.20 251	0.51 361	0.38 291	0.37 353	0.34 239	0.37 321	0.30 355	0.39 283	0.23 291	0.23 466	0.09 347	0.28 479	0.24 477	0.18 434	0.16 409

test_sample9	0.42 440	0.19 357	0.50 336	0.18 28	0.16 330	0.34 356	0.20 251	0.51 361	0.38 291	0.37 353	0.34 239	0.37 321	0.30 355	0.66 409	0.91 483	0.23 466	1.82 532	0.28 479	0.24 477	0.18 434	0.16 409

test_sample7	0.25 302	0.15 285	0.35 160	0.20 117	0.14 249	0.28 269	0.21 282	0.51 361	0.38 291	0.37 353	0.34 239	0.37 321	0.30 355	0.39 283	0.23 291	0.14 402	0.09 347	0.13 383	0.12 383	0.13 368	0.12 354

gwcnet-sp	0.24 275	0.13 210	0.63 399	0.22 218	0.14 249	0.34 356	0.22 307	0.44 288	0.39 300	0.35 331	0.34 239	0.27 221	0.27 311	0.35 268	0.25 312	0.09 241	0.08 313	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.09 243

scenet	0.24 275	0.13 210	0.63 399	0.22 218	0.14 249	0.34 356	0.22 307	0.44 288	0.39 300	0.35 331	0.34 239	0.27 221	0.27 311	0.35 268	0.25 312	0.09 241	0.08 313	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.09 243

CASS	0.21 199	0.15 285	0.32 126	0.26 382	0.11 83	0.28 269	0.19 204	0.39 233	0.30 195	0.32 284	0.34 239	0.25 191	0.24 263	0.25 154	0.20 229	0.13 376	0.08 313	0.11 327	0.09 266	0.11 316	0.11 332
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 275	0.13 210	0.63 399	0.22 218	0.14 249	0.34 356	0.22 307	0.44 288	0.39 300	0.35 331	0.34 239	0.27 221	0.27 311	0.35 268	0.25 312	0.09 241	0.08 313	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.09 243

DisPM	0.19 164	0.10 60	0.35 160	0.23 264	0.13 208	0.18 60	0.20 251	0.29 101	0.29 183	0.33 295	0.34 239	0.23 171	0.16 138	0.33 253	0.16 136	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.07 79	0.11 332

TestStereo	0.21 199	0.19 357	0.40 233	0.25 350	0.10 50	0.22 165	0.21 282	0.31 131	0.31 207	0.23 133	0.34 239	0.22 151	0.18 188	0.62 391	0.18 186	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.07 109	0.11 316	0.06 49

BEATNet_4x	0.22 229	0.18 341	0.47 311	0.22 218	0.10 50	0.28 269	0.14 38	0.46 309	0.32 216	0.31 261	0.34 239	0.31 273	0.25 283	0.31 240	0.29 344	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.06 58	0.10 269	0.08 187

CoDeX	0.23 246	0.12 150	0.46 303	0.21 160	0.14 249	0.29 290	0.21 282	0.53 389	0.41 326	0.29 213	0.35 250	0.29 246	0.22 232	0.48 313	0.19 215	0.09 241	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.08 141	0.07 121

MIM_Stereo	0.18 126	0.12 150	0.38 211	0.20 117	0.11 83	0.17 46	0.14 38	0.35 187	0.25 130	0.27 176	0.35 250	0.23 171	0.13 92	0.27 189	0.16 136	0.06 3	0.07 232	0.08 124	0.08 180	0.08 141	0.06 49

ToySt	0.24 275	0.16 309	0.48 320	0.21 160	0.13 208	0.29 290	0.29 409	0.39 233	0.39 300	0.27 176	0.35 250	0.39 341	0.31 371	0.31 240	0.29 344	0.08 164	0.09 347	0.10 272	0.11 346	0.11 316	0.10 298

BUS	0.23 246	0.12 150	0.28 89	0.25 350	0.14 249	0.43 420	0.17 117	0.56 421	0.34 237	0.34 315	0.35 250	0.32 282	0.20 212	0.26 170	0.21 252	0.10 287	0.07 232	0.11 327	0.10 308	0.09 206	0.09 243

BSDual-CNN	0.23 246	0.12 150	0.28 89	0.25 350	0.14 249	0.35 371	0.21 282	0.56 421	0.34 237	0.34 315	0.35 250	0.38 329	0.24 263	0.26 170	0.21 252	0.10 287	0.07 232	0.11 327	0.10 308	0.09 206	0.09 243

hknet	0.25 302	0.14 252	0.40 233	0.25 350	0.15 298	0.35 371	0.21 282	0.56 421	0.37 277	0.34 315	0.35 250	0.43 372	0.27 311	0.37 276	0.21 252	0.09 241	0.07 232	0.11 327	0.10 308	0.09 206	0.09 243

LCNet	0.21 199	0.11 116	0.29 99	0.25 350	0.12 137	0.23 186	0.19 204	0.34 163	0.26 139	0.28 186	0.35 250	0.26 212	0.30 355	0.35 268	0.17 165	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.10 308	0.13 368	0.22 465

AAGNet	0.33 391	0.11 116	0.37 192	0.25 350	0.16 330	0.20 112	0.19 204	0.30 120	0.27 149	0.35 331	0.35 250	0.27 221	0.30 355	0.44 301	2.66 528	0.08 164	0.05 9	0.10 272	0.07 109	0.08 141	0.06 49

HCRNet	0.24 275	0.25 413	0.33 141	0.34 461	0.16 330	0.27 252	0.18 160	0.43 283	0.35 253	0.30 244	0.35 250	0.32 282	0.22 232	0.44 301	0.20 229	0.13 376	0.08 313	0.13 383	0.11 346	0.10 269	0.09 243

UCFNet_RVC	0.24 275	0.16 309	0.34 150	0.18 28	0.15 298	0.33 343	0.16 82	0.46 309	0.35 253	0.29 213	0.35 250	0.39 341	0.25 283	0.34 259	0.22 272	0.13 376	0.08 313	0.13 383	0.14 420	0.13 368	0.12 354

MyStereo8	0.22 229	0.15 285	0.63 399	0.21 160	0.17 350	0.31 322	0.16 82	0.36 205	0.32 216	0.28 186	0.36 260	0.25 191	0.18 188	0.25 154	0.28 333	0.08 164	0.07 232	0.08 124	0.07 109	0.10 269	0.12 354

PCWNet_CMD	0.23 246	0.13 210	0.48 320	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.16 82	0.46 309	0.46 383	0.29 213	0.36 260	0.37 321	0.24 263	0.28 202	0.20 229	0.09 241	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.11 316	0.09 243

CBFPSM	0.27 327	0.16 309	0.67 412	0.20 117	0.14 249	0.38 388	0.25 371	0.40 244	0.36 266	0.33 295	0.36 260	0.56 436	0.38 410	0.32 246	0.38 390	0.08 164	0.08 313	0.07 49	0.08 180	0.09 206	0.11 332

ssnet_v2	0.28 347	0.16 309	0.44 284	0.22 218	0.15 298	0.40 401	0.30 419	0.57 429	0.46 383	0.38 367	0.36 260	0.47 397	0.29 343	0.38 281	0.39 398	0.13 376	0.11 392	0.11 327	0.11 346	0.11 316	0.11 332

GES	0.22 229	0.12 150	0.42 265	0.20 117	0.14 249	0.27 252	0.19 204	0.49 336	0.33 228	0.30 244	0.36 260	0.25 191	0.23 245	0.29 218	0.22 272	0.10 287	0.08 313	0.08 124	0.07 109	0.10 269	0.11 332

ac_64	0.27 327	0.13 210	0.41 256	0.24 313	0.17 350	0.36 376	0.22 307	0.46 309	0.33 228	0.35 331	0.36 260	0.52 425	0.30 355	0.62 391	0.32 365	0.11 323	0.09 347	0.10 272	0.10 308	0.09 206	0.08 187

FADNet	0.32 383	0.36 466	0.74 433	0.23 264	0.22 428	0.37 381	0.19 204	0.53 389	0.48 398	0.32 284	0.36 260	0.43 372	0.32 378	0.64 398	0.25 312	0.16 430	0.16 452	0.14 407	0.16 441	0.24 464	0.19 442

MSMDNet	0.23 246	0.13 210	0.48 320	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.16 82	0.46 309	0.46 383	0.29 213	0.36 260	0.37 321	0.24 263	0.28 202	0.20 229	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.11 316	0.09 243

NOSS_ROB	0.31 374	0.20 369	0.35 160	0.24 313	0.16 330	0.32 331	0.19 204	0.52 378	0.48 398	0.33 295	0.36 260	0.42 368	0.28 327	0.93 479	0.24 302	0.19 458	0.20 474	0.24 470	0.22 473	0.17 421	0.17 420

G2L-Stereo	0.25 302	0.16 309	0.47 311	0.22 218	0.14 249	0.25 222	0.18 160	0.46 309	0.35 253	0.33 295	0.37 269	0.40 354	0.22 232	0.60 376	0.30 352	0.10 287	0.09 347	0.10 272	0.08 180	0.09 206	0.09 243

rvit_stereo_0075_2	0.24 275	0.17 327	0.50 336	0.26 382	0.22 428	0.22 165	0.15 59	0.40 244	0.35 253	0.27 176	0.37 269	0.29 246	0.20 212	0.28 202	0.19 215	0.17 441	0.12 409	0.19 454	0.12 383	0.13 368	0.13 370

test_sample4	0.24 275	0.13 210	0.43 276	0.20 117	0.12 137	0.32 331	0.21 282	0.51 361	0.34 237	0.31 261	0.37 269	0.28 236	0.23 245	0.53 338	0.21 252	0.10 287	0.07 232	0.10 272	0.09 266	0.11 316	0.10 298

GASNet	0.36 408	0.46 481	0.88 462	0.34 461	0.23 440	0.35 371	0.22 307	0.60 450	0.53 430	0.40 392	0.37 269	0.45 387	0.30 355	0.79 452	0.35 381	0.15 415	0.10 371	0.14 407	0.14 420	0.22 458	0.12 354

NINENet	0.25 302	0.15 285	0.37 192	0.23 264	0.16 330	0.43 420	0.17 117	0.60 450	0.46 383	0.32 284	0.37 269	0.32 282	0.20 212	0.42 295	0.21 252	0.10 287	0.10 371	0.12 363	0.08 180	0.11 316	0.10 298

iRaft-Stereo_5w	0.23 246	0.18 341	0.44 284	0.22 218	0.13 208	0.19 84	0.19 204	0.37 215	0.32 216	0.28 186	0.37 269	0.34 296	0.23 245	0.65 404	0.27 329	0.06 3	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.09 206	0.08 187

IIG-Stereo	0.23 246	0.13 210	0.35 160	0.29 432	0.12 137	0.23 186	0.14 38	0.38 221	0.31 207	0.34 315	0.37 269	0.33 289	0.21 219	0.70 419	0.26 325	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.07 109	0.07 79	0.06 49

CFNet_pseudo	0.23 246	0.13 210	0.47 311	0.19 62	0.13 208	0.26 242	0.16 82	0.44 288	0.44 355	0.29 213	0.37 269	0.38 329	0.23 245	0.29 218	0.21 252	0.09 241	0.06 120	0.11 327	0.08 180	0.11 316	0.09 243

AFF-stereo	0.18 126	0.15 285	0.32 126	0.21 160	0.10 50	0.18 60	0.18 160	0.33 155	0.27 149	0.25 155	0.37 269	0.25 191	0.17 164	0.24 123	0.15 113	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.05 6

UPFNet	0.25 302	0.12 150	0.38 211	0.24 313	0.19 389	0.37 381	0.28 403	0.48 328	0.38 291	0.34 315	0.37 269	0.37 321	0.28 327	0.39 283	0.33 372	0.10 287	0.09 347	0.10 272	0.10 308	0.10 269	0.08 187

DSFCA	0.27 327	0.13 210	0.36 180	0.20 117	0.17 350	0.38 388	0.31 423	0.47 317	0.43 340	0.43 417	0.37 269	0.39 341	0.29 343	0.52 332	0.32 365	0.12 359	0.10 371	0.10 272	0.11 346	0.11 316	0.10 298

DMCA-RVC	0.27 327	0.21 383	0.61 388	0.28 429	0.17 350	0.29 290	0.21 282	0.42 271	0.35 253	0.40 392	0.37 269	0.39 341	0.36 398	0.43 297	0.30 352	0.13 376	0.10 371	0.15 421	0.11 346	0.13 368	0.10 298

ccs_rob	0.23 246	0.13 210	0.47 311	0.20 117	0.13 208	0.26 242	0.17 117	0.44 288	0.44 355	0.29 213	0.37 269	0.38 329	0.23 245	0.29 218	0.21 252	0.09 241	0.06 120	0.11 327	0.08 180	0.11 316	0.09 243

test_sample8	0.49 460	0.19 357	0.50 336	0.18 28	0.16 330	0.34 356	0.20 251	0.55 406	0.34 237	0.62 470	0.38 282	1.15 499	0.67 483	0.66 409	0.91 483	0.23 466	1.82 532	0.28 479	0.24 477	0.18 434	0.16 409

mmm	0.21 199	0.12 150	0.31 120	0.22 218	0.12 137	0.28 269	0.21 282	0.41 257	0.27 149	0.29 213	0.38 282	0.29 246	0.24 263	0.29 218	0.22 272	0.09 241	0.07 232	0.11 327	0.09 266	0.10 269	0.09 243

RAFT+CT+SA	0.21 199	0.18 341	0.33 141	0.25 350	0.18 371	0.23 186	0.29 409	0.40 244	0.36 266	0.24 147	0.38 282	0.18 105	0.16 138	0.32 246	0.16 136	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.12 383	0.09 206	0.09 243

psmg	0.23 246	0.12 150	0.28 89	0.21 160	0.14 249	0.35 371	0.23 333	0.51 361	0.34 237	0.35 331	0.38 282	0.38 329	0.24 263	0.26 170	0.21 252	0.10 287	0.08 313	0.10 272	0.10 308	0.09 206	0.08 187

ADLNet2	0.30 367	0.17 327	0.72 428	0.23 264	0.17 350	0.36 376	0.24 355	0.52 378	0.51 418	0.32 284	0.38 282	0.45 387	0.30 355	0.69 416	0.35 381	0.10 287	0.08 313	0.09 199	0.09 266	0.12 353	0.10 298

GEStereo_RVC	0.27 327	0.20 369	0.44 284	0.27 409	0.16 330	0.33 343	0.25 371	0.56 421	0.54 434	0.34 315	0.38 282	0.34 296	0.25 283	0.51 326	0.28 333	0.12 359	0.08 313	0.09 199	0.08 180	0.11 316	0.11 332

FADNet-RVC-Resample	0.29 358	0.25 413	0.93 471	0.26 382	0.16 330	0.32 331	0.21 282	0.47 317	0.39 300	0.35 331	0.38 282	0.33 289	0.27 311	0.53 338	0.24 302	0.10 287	0.10 371	0.14 407	0.13 408	0.13 368	0.16 409

FADNet_RVC	0.30 367	0.28 434	0.83 450	0.23 264	0.15 298	0.30 307	0.17 117	0.49 336	0.37 277	0.30 244	0.38 282	0.30 262	0.27 311	0.52 332	0.31 359	0.14 402	0.14 430	0.14 407	0.16 441	0.21 452	0.23 472

RYNet	0.37 417	0.18 341	0.59 383	0.25 350	0.28 467	0.61 471	0.32 428	0.59 442	0.59 448	0.41 402	0.38 282	0.57 441	0.39 415	0.87 468	0.53 446	0.11 323	0.08 313	0.12 363	0.11 346	0.18 434	0.18 434

AdaStereo	0.24 275	0.16 309	0.37 192	0.24 313	0.12 137	0.32 331	0.17 117	0.54 396	0.42 333	0.33 295	0.38 282	0.35 310	0.21 219	0.30 233	0.22 272	0.14 402	0.06 120	0.13 383	0.08 180	0.11 316	0.08 187
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.
NVstereo2D	0.31 374	0.16 309	0.54 358	0.24 313	0.22 428	0.42 412	0.28 403	0.58 437	0.56 442	0.28 186	0.38 282	0.40 354	0.30 355	0.71 422	0.28 333	0.13 376	0.08 313	0.13 383	0.10 308	0.19 441	0.16 409

DeepPruner_ROB	0.26 318	0.19 357	0.44 284	0.21 160	0.16 330	0.30 307	0.21 282	0.52 378	0.32 216	0.35 331	0.38 282	0.39 341	0.26 292	0.42 295	0.24 302	0.15 415	0.11 392	0.11 327	0.11 346	0.14 385	0.13 370

HSM	0.28 347	0.16 309	0.35 160	0.20 117	0.15 298	0.33 343	0.19 204	0.53 389	0.37 277	0.36 347	0.38 282	0.67 471	0.31 371	0.89 472	0.23 291	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.08 141	0.08 187

HI	0.20 179	0.13 210	0.33 141	0.18 28	0.15 298	0.17 46	0.16 82	0.34 163	0.21 74	0.37 353	0.39 295	0.36 315	0.24 263	0.29 218	0.21 252	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.09 266	0.09 206	0.07 121

CoSv	0.20 179	0.13 210	0.33 141	0.18 28	0.15 298	0.17 46	0.16 82	0.34 163	0.21 74	0.37 353	0.39 295	0.36 315	0.24 263	0.29 218	0.21 252	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.09 266	0.09 206	0.07 121

DispNO	0.27 327	0.18 341	0.62 396	0.23 264	0.17 350	0.25 222	0.22 307	0.45 298	0.41 326	0.32 284	0.39 295	0.38 329	0.27 311	0.77 448	0.27 329	0.09 241	0.07 232	0.10 272	0.10 308	0.08 141	0.08 187

TestStereo1	0.21 199	0.16 309	0.32 126	0.26 382	0.13 208	0.26 242	0.27 388	0.40 244	0.36 266	0.29 213	0.39 295	0.22 151	0.21 219	0.33 253	0.17 165	0.07 44	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.07 121

SA-5K	0.21 199	0.16 309	0.32 126	0.26 382	0.13 208	0.26 242	0.27 388	0.40 244	0.36 266	0.29 213	0.39 295	0.22 151	0.21 219	0.33 253	0.17 165	0.07 44	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.07 121

PSM-AAD	0.25 302	0.10 60	0.30 106	0.24 313	0.12 137	0.26 242	0.38 457	0.34 163	0.28 164	0.35 331	0.39 295	0.28 236	0.79 491	0.30 233	0.16 136	0.07 44	0.06 120	0.12 363	0.11 346	0.08 141	0.21 460

UNet	0.28 347	0.14 252	0.69 418	0.23 264	0.20 405	0.44 422	0.22 307	0.50 345	0.40 316	0.34 315	0.39 295	0.43 372	0.33 381	0.40 290	0.31 359	0.09 241	0.07 232	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

GANet-RSSM	0.24 275	0.14 252	0.36 180	0.21 160	0.14 249	0.27 252	0.21 282	0.45 298	0.33 228	0.29 213	0.39 295	0.39 341	0.28 327	0.58 368	0.23 291	0.11 323	0.07 232	0.09 199	0.09 266	0.10 269	0.09 243

FADNet-RVC	0.31 374	0.35 463	0.78 435	0.25 350	0.20 405	0.33 343	0.20 251	0.49 336	0.40 316	0.34 315	0.39 295	0.41 360	0.29 343	0.63 396	0.31 359	0.13 376	0.14 430	0.14 407	0.15 429	0.19 441	0.19 442

StereoDRNet	0.32 383	0.22 395	0.61 388	0.27 409	0.21 412	0.42 412	0.30 419	0.61 454	0.48 398	0.46 430	0.39 295	0.48 404	0.30 355	0.57 362	0.40 406	0.11 323	0.09 347	0.12 363	0.11 346	0.12 353	0.10 298

IER	0.23 246	0.12 150	0.39 225	0.20 117	0.14 249	0.31 322	0.19 204	0.42 271	0.36 266	0.33 295	0.40 305	0.32 282	0.33 381	0.29 218	0.22 272	0.09 241	0.07 232	0.08 124	0.08 180	0.09 206	0.08 187

test_5	0.23 246	0.19 357	0.38 211	0.26 382	0.18 371	0.25 222	0.29 409	0.40 244	0.37 277	0.29 213	0.40 305	0.25 191	0.22 232	0.34 259	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.09 266	0.10 269	0.10 298

AASNet	0.27 327	0.19 357	0.49 325	0.26 382	0.17 350	0.34 356	0.20 251	0.62 463	0.48 398	0.35 331	0.40 305	0.32 282	0.25 283	0.28 202	0.34 377	0.11 323	0.09 347	0.10 272	0.08 180	0.13 368	0.11 332

LMCR-Stereo	0.26 318	0.18 341	0.49 325	0.28 429	0.14 249	0.36 376	0.23 333	0.54 396	0.34 237	0.39 382	0.40 305	0.29 246	0.29 343	0.37 276	0.27 329	0.11 323	0.07 232	0.09 199	0.07 109	0.13 368	0.09 243

psm_up	0.29 358	0.16 309	0.41 256	0.26 382	0.17 350	0.32 331	0.26 383	0.55 406	0.43 340	0.36 347	0.40 305	0.45 387	0.37 406	0.58 368	0.30 352	0.11 323	0.12 409	0.13 383	0.12 383	0.10 269	0.10 298

CFNet-ft	0.24 275	0.15 285	0.35 160	0.18 28	0.15 298	0.30 307	0.21 282	0.39 233	0.36 266	0.28 186	0.40 305	0.43 372	0.25 283	0.47 311	0.24 302	0.12 359	0.07 232	0.12 363	0.11 346	0.12 353	0.09 243

CFNet	0.27 327	0.20 369	0.44 284	0.22 218	0.14 249	0.33 343	0.14 38	0.51 361	0.45 366	0.30 244	0.40 305	0.38 329	0.27 311	0.76 442	0.25 312	0.09 241	0.07 232	0.11 327	0.11 346	0.11 316	0.08 187

CFNet_RVC	0.24 275	0.15 285	0.35 160	0.18 28	0.15 298	0.30 307	0.21 282	0.39 233	0.36 266	0.28 186	0.40 305	0.43 372	0.25 283	0.47 311	0.24 302	0.12 359	0.07 232	0.12 363	0.11 346	0.12 353	0.09 243

DDVS	0.25 302	0.15 285	0.39 225	0.24 313	0.17 350	0.34 356	0.21 282	0.41 257	0.30 195	0.33 295	0.41 313	0.48 404	0.21 219	0.52 332	0.27 329	0.11 323	0.09 347	0.11 327	0.09 266	0.13 368	0.14 389

test_sample5	0.24 275	0.13 210	0.42 265	0.21 160	0.12 137	0.30 307	0.21 282	0.50 345	0.34 237	0.32 284	0.41 313	0.29 246	0.23 245	0.55 347	0.21 252	0.10 287	0.07 232	0.10 272	0.09 266	0.11 316	0.10 298

SMFormer	0.25 302	0.12 150	0.40 233	0.19 62	0.10 50	0.27 252	0.19 204	0.51 361	0.45 366	0.34 315	0.41 313	0.31 273	0.26 292	0.58 368	0.28 333	0.10 287	0.07 232	0.08 124	0.08 180	0.09 206	0.09 243

tta	0.24 275	0.12 150	0.40 233	0.19 62	0.10 50	0.27 252	0.19 204	0.51 361	0.45 366	0.34 315	0.41 313	0.31 273	0.26 292	0.58 368	0.28 333	0.10 287	0.07 232	0.08 124	0.08 180	0.08 141	0.07 121

qqq1	0.24 275	0.12 150	0.40 233	0.19 62	0.10 50	0.27 252	0.19 204	0.51 361	0.45 366	0.34 315	0.41 313	0.31 273	0.26 292	0.58 368	0.16 136	0.10 287	0.07 232	0.07 49	0.06 58	0.08 141	0.07 121

fff1	0.24 275	0.12 150	0.40 233	0.19 62	0.10 50	0.27 252	0.19 204	0.51 361	0.45 366	0.34 315	0.41 313	0.31 273	0.26 292	0.58 368	0.16 136	0.10 287	0.07 232	0.07 49	0.06 58	0.08 141	0.07 121

1111x	0.32 383	0.11 116	0.40 233	0.22 218	0.11 83	0.32 331	0.26 383	0.59 442	0.43 340	0.31 261	0.41 313	0.39 341	0.28 327	0.76 442	1.37 508	0.09 241	0.08 313	0.09 199	0.10 308	0.09 206	0.08 187

CRFU-Net	0.28 347	0.14 252	0.45 295	0.25 350	0.15 298	0.45 427	0.23 333	0.50 345	0.30 195	0.43 417	0.41 313	0.48 404	0.46 445	0.43 297	0.29 344	0.11 323	0.10 371	0.09 199	0.08 180	0.10 269	0.10 298

XX-Stereo	0.21 199	0.10 60	0.83 450	0.26 382	0.17 350	0.23 186	0.13 20	0.40 244	0.18 33	0.20 111	0.41 313	0.31 273	0.10 30	0.32 246	0.12 31	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.05 6

ADLNet	0.28 347	0.15 285	0.42 265	0.23 264	0.19 389	0.34 356	0.23 333	0.53 389	0.43 340	0.42 411	0.41 313	0.44 383	0.27 311	0.55 347	0.35 381	0.11 323	0.08 313	0.11 327	0.11 346	0.11 316	0.12 354

MMNet	0.27 327	0.14 252	0.49 325	0.24 313	0.17 350	0.47 435	0.22 307	0.45 298	0.51 418	0.39 382	0.41 313	0.36 315	0.33 381	0.39 283	0.34 377	0.08 164	0.07 232	0.09 199	0.09 266	0.10 269	0.08 187

delet	0.27 327	0.14 252	0.40 233	0.23 264	0.19 389	0.41 405	0.29 409	0.49 336	0.48 398	0.33 295	0.41 313	0.37 321	0.30 355	0.48 313	0.34 377	0.09 241	0.09 347	0.11 327	0.12 383	0.08 141	0.08 187

ACVNet	0.23 246	0.13 210	0.35 160	0.18 28	0.15 298	0.27 252	0.23 333	0.39 233	0.44 355	0.28 186	0.41 313	0.38 329	0.26 292	0.27 189	0.32 365	0.08 164	0.07 232	0.08 124	0.07 109	0.10 269	0.07 121

acv_ft	0.25 302	0.13 210	0.40 233	0.23 264	0.19 389	0.34 356	0.21 282	0.45 298	0.44 355	0.38 367	0.41 313	0.38 329	0.27 311	0.27 189	0.35 381	0.08 164	0.07 232	0.08 124	0.07 109	0.11 316	0.07 121

STTStereo	0.28 347	0.20 369	0.61 388	0.25 350	0.17 350	0.29 290	0.24 355	0.47 317	0.39 300	0.39 382	0.41 313	0.44 383	0.28 327	0.40 290	0.28 333	0.13 376	0.12 409	0.13 383	0.16 441	0.12 353	0.11 332

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 327	0.21 383	0.59 383	0.25 350	0.18 371	0.29 290	0.22 307	0.50 345	0.40 316	0.38 367	0.41 313	0.43 372	0.27 311	0.43 297	0.29 344	0.11 323	0.08 313	0.10 272	0.10 308	0.10 269	0.11 332
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.26 318	0.16 309	0.36 180	0.23 264	0.15 298	0.31 322	0.20 251	0.49 336	0.42 333	0.35 331	0.42 329	0.45 387	0.27 311	0.55 347	0.33 372	0.10 287	0.06 120	0.07 49	0.07 109	0.10 269	0.10 298

UGAM	0.26 318	0.14 252	0.45 295	0.25 350	0.12 137	0.23 186	0.25 371	0.32 141	0.41 326	0.31 261	0.42 329	0.41 360	0.22 232	0.92 477	0.22 272	0.08 164	0.06 120	0.14 407	0.12 383	0.10 269	0.07 121

ffm	0.22 229	0.12 150	0.42 265	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.20 251	0.35 187	0.44 355	0.30 244	0.42 329	0.34 296	0.23 245	0.27 189	0.11 10	0.08 164	0.05 9	0.11 327	0.10 308	0.08 141	0.08 187

ff1	0.29 358	0.12 150	0.42 265	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.20 251	0.35 187	0.44 355	0.30 244	0.42 329	0.34 296	0.23 245	0.81 459	1.08 492	0.08 164	0.05 9	0.11 327	0.10 308	0.08 141	0.08 187

mmx	0.31 374	0.12 150	0.42 265	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.20 251	0.55 406	0.45 366	0.30 244	0.42 329	0.34 296	0.23 245	0.81 459	1.08 492	0.10 287	0.07 232	0.11 327	0.10 308	0.11 316	0.10 298

xxx	0.31 374	0.12 150	0.42 265	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.20 251	0.55 406	0.45 366	0.30 244	0.42 329	0.34 296	0.23 245	0.81 459	1.08 492	0.10 287	0.07 232	0.11 327	0.10 308	0.11 316	0.10 298

CFNet_ucs	0.24 275	0.13 210	0.50 336	0.20 117	0.15 298	0.28 269	0.17 117	0.49 336	0.45 366	0.32 284	0.42 329	0.39 341	0.22 232	0.31 240	0.21 252	0.11 323	0.08 313	0.12 363	0.09 266	0.12 353	0.11 332

AACVNet	0.26 318	0.16 309	0.37 192	0.22 218	0.14 249	0.29 290	0.19 204	0.41 257	0.31 207	0.38 367	0.42 329	0.43 372	0.28 327	0.73 429	0.25 312	0.11 323	0.08 313	0.11 327	0.09 266	0.13 368	0.11 332

STrans-v2	0.24 275	0.13 210	0.54 358	0.21 160	0.12 137	0.23 186	0.21 282	0.47 317	0.28 164	0.31 261	0.42 329	0.36 315	0.35 394	0.62 391	0.23 291	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.06 17	0.06 49

xxxx	0.34 399	0.10 60	0.29 99	0.19 62	0.11 83	0.37 381	0.20 251	0.58 437	0.38 291	0.29 213	0.42 329	0.38 329	0.24 263	0.46 307	2.20 524	0.11 323	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.09 243

cf-r	0.24 275	0.15 285	0.44 284	0.21 160	0.14 249	0.27 252	0.22 307	0.42 271	0.40 316	0.30 244	0.42 329	0.42 368	0.26 292	0.43 297	0.25 312	0.11 323	0.06 120	0.08 124	0.10 308	0.08 141	0.08 187

PA-Net	0.37 417	0.28 434	0.83 450	0.31 447	0.28 467	0.39 396	0.42 470	0.51 361	0.55 439	0.34 315	0.42 329	0.41 360	0.36 398	0.79 452	0.49 436	0.12 359	0.23 485	0.16 432	0.23 475	0.12 353	0.18 434
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DN-CSS_ROB	0.22 229	0.25 413	0.47 311	0.24 313	0.14 249	0.25 222	0.12 13	0.40 244	0.33 228	0.29 213	0.42 329	0.22 151	0.20 212	0.33 253	0.19 215	0.07 44	0.06 120	0.11 327	0.11 346	0.11 316	0.07 121

test_sample6	0.25 302	0.13 210	0.41 256	0.21 160	0.11 83	0.30 307	0.22 307	0.51 361	0.35 253	0.33 295	0.43 342	0.30 262	0.24 263	0.57 362	0.22 272	0.10 287	0.07 232	0.10 272	0.10 308	0.11 316	0.10 298

DualNet	0.24 275	0.13 210	0.42 265	0.21 160	0.12 137	0.30 307	0.21 282	0.50 345	0.34 237	0.33 295	0.43 342	0.29 246	0.23 245	0.55 347	0.21 252	0.10 287	0.07 232	0.10 272	0.09 266	0.11 316	0.10 298

GMStereo_Zeroshot	0.24 275	0.21 383	0.45 295	0.26 382	0.13 208	0.28 269	0.15 59	0.39 233	0.35 253	0.37 353	0.43 342	0.40 354	0.17 164	0.34 259	0.20 229	0.12 359	0.07 232	0.13 383	0.07 109	0.16 404	0.09 243

CSP-Net	0.27 327	0.15 285	0.30 106	0.21 160	0.14 249	0.44 422	0.24 355	0.50 345	0.40 316	0.41 402	0.43 342	0.42 368	0.26 292	0.66 409	0.28 333	0.12 359	0.08 313	0.08 124	0.08 180	0.10 269	0.09 243

TransformOpticalFlow	0.24 275	0.13 210	0.56 368	0.23 264	0.11 83	0.21 138	0.19 204	0.40 244	0.32 216	0.30 244	0.43 342	0.36 315	0.31 371	0.61 383	0.20 229	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.06 17	0.07 121

ICVP	0.23 246	0.13 210	0.44 284	0.26 382	0.14 249	0.29 290	0.25 371	0.45 298	0.33 228	0.29 213	0.43 342	0.35 310	0.25 283	0.26 170	0.23 291	0.12 359	0.09 347	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.10 298
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RASNet	0.28 347	0.14 252	0.44 284	0.22 218	0.18 371	0.32 331	0.19 204	0.48 328	0.38 291	0.29 213	0.43 342	0.47 397	0.37 406	0.79 452	0.36 387	0.09 241	0.07 232	0.07 49	0.09 266	0.07 79	0.07 121

HSM-Net_RVC	0.27 327	0.11 116	0.42 265	0.19 62	0.11 83	0.34 356	0.20 251	0.62 463	0.43 340	0.40 392	0.43 342	0.50 415	0.26 292	0.76 442	0.22 272	0.08 164	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.08 141	0.08 187
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.30 367	0.21 383	0.38 211	0.28 429	0.15 298	0.33 343	0.32 428	0.52 378	0.47 388	0.38 367	0.43 342	0.39 341	0.29 343	0.91 476	0.28 333	0.14 402	0.08 313	0.13 383	0.11 346	0.12 353	0.10 298

iResNet	0.24 275	0.18 341	0.61 388	0.25 350	0.11 83	0.29 290	0.21 282	0.42 271	0.43 340	0.33 295	0.43 342	0.27 221	0.22 232	0.34 259	0.26 325	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.08 141	0.07 121

iResNet_ROB	0.25 302	0.19 357	0.40 233	0.20 117	0.12 137	0.30 307	0.16 82	0.55 406	0.53 430	0.38 367	0.43 342	0.37 321	0.26 292	0.38 281	0.22 272	0.08 164	0.06 120	0.06 2	0.04 1	0.09 206	0.09 243

G2L-Stereo_aug	0.26 318	0.10 60	0.58 376	0.19 62	0.12 137	0.32 331	0.22 307	0.40 244	0.51 418	0.40 392	0.44 353	0.45 387	0.28 327	0.53 338	0.31 359	0.08 164	0.06 120	0.06 2	0.05 25	0.08 141	0.08 187

ttt	0.29 358	0.12 150	0.34 150	0.21 160	0.13 208	0.29 290	0.20 251	0.56 421	0.47 388	0.31 261	0.44 353	0.30 262	0.22 232	0.65 404	0.85 480	0.13 376	0.10 371	0.10 272	0.10 308	0.11 316	0.11 332

iinet-f	0.30 367	0.18 341	1.03 485	0.20 117	0.15 298	0.44 422	0.22 307	0.45 298	0.37 277	0.35 331	0.44 353	0.41 360	0.34 390	0.34 259	0.40 406	0.10 287	0.09 347	0.08 124	0.08 180	0.13 368	0.11 332

SA	0.22 229	0.16 309	0.36 180	0.23 264	0.13 208	0.24 208	0.23 333	0.45 298	0.40 316	0.27 176	0.44 353	0.23 171	0.23 245	0.33 253	0.17 165	0.07 44	0.06 120	0.10 272	0.11 346	0.08 141	0.06 49

dad	0.28 347	0.31 453	0.44 284	0.21 160	0.14 249	0.30 307	0.20 251	0.33 155	0.49 407	0.44 423	0.44 353	0.45 387	0.21 219	0.41 292	0.26 325	0.20 461	0.11 392	0.20 458	0.11 346	0.14 385	0.10 298

DAS	0.27 327	0.12 150	0.42 265	0.24 313	0.18 371	0.29 290	0.24 355	0.45 298	0.45 366	0.41 402	0.44 353	0.34 296	0.29 343	0.75 437	0.21 252	0.09 241	0.07 232	0.09 199	0.07 109	0.09 206	0.09 243

SepStereo	0.26 318	0.12 150	0.42 265	0.24 313	0.18 371	0.29 290	0.24 355	0.45 298	0.45 366	0.41 402	0.44 353	0.34 296	0.29 343	0.64 398	0.21 252	0.09 241	0.07 232	0.09 199	0.07 109	0.09 206	0.09 243

SACVNet	0.30 367	0.20 369	0.41 256	0.25 350	0.18 371	0.34 356	0.25 371	0.52 378	0.40 316	0.41 402	0.44 353	0.46 395	0.32 378	0.71 422	0.25 312	0.13 376	0.10 371	0.12 363	0.12 383	0.16 404	0.17 420

222	0.41 437	0.10 60	0.29 99	0.19 62	0.11 83	0.36 376	0.20 251	0.57 429	0.39 300	0.35 331	0.44 353	0.30 262	0.27 311	0.55 347	3.56 531	0.11 323	0.07 232	0.08 124	0.08 180	0.09 206	0.09 243

PSMNet-RSSM	0.24 275	0.15 285	0.36 180	0.21 160	0.14 249	0.25 222	0.20 251	0.48 328	0.37 277	0.30 244	0.44 353	0.38 329	0.26 292	0.52 332	0.22 272	0.12 359	0.07 232	0.11 327	0.13 408	0.10 269	0.09 243

DeepPrunerF	0.44 451	0.29 441	1.29 502	0.33 459	0.30 475	0.35 371	0.36 447	0.62 463	1.15 511	0.40 392	0.44 353	0.39 341	0.41 422	0.80 456	0.52 444	0.18 452	0.14 430	0.23 468	0.21 465	0.17 421	0.17 420

MLCV	0.22 229	0.16 309	0.44 284	0.21 160	0.08 9	0.29 290	0.19 204	0.38 221	0.37 277	0.38 367	0.44 353	0.31 273	0.21 219	0.41 292	0.24 302	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.07 79	0.06 49

PSMNet_ROB	0.33 391	0.24 408	0.54 358	0.31 447	0.21 412	0.42 412	0.43 472	0.59 442	0.47 388	0.37 353	0.44 353	0.49 409	0.31 371	0.64 398	0.43 418	0.14 402	0.10 371	0.15 421	0.14 420	0.13 368	0.11 332

TCMNet	0.33 391	0.23 404	0.72 428	0.29 432	0.30 475	0.40 401	0.28 403	0.50 345	0.47 388	0.37 353	0.45 366	0.40 354	0.29 343	0.60 376	0.39 398	0.14 402	0.13 421	0.15 421	0.14 420	0.17 421	0.15 400

UDG	0.40 435	0.46 481	0.49 325	0.40 483	0.35 483	0.47 435	0.27 388	0.54 396	0.47 388	0.39 382	0.45 366	0.59 446	0.44 436	0.46 307	0.39 398	0.26 476	0.19 469	0.48 498	0.22 473	0.34 488	0.26 481

GMM-Stereo	0.21 199	0.10 60	0.43 276	0.23 264	0.13 208	0.24 208	0.25 371	0.37 215	0.27 149	0.30 244	0.45 366	0.27 221	0.21 219	0.31 240	0.17 165	0.07 44	0.05 9	0.10 272	0.09 266	0.08 141	0.19 442

pcwnet_v2	0.32 383	0.15 285	1.26 499	0.23 264	0.18 371	0.32 331	0.18 160	0.59 442	0.60 452	0.36 347	0.45 366	0.35 310	0.29 343	0.36 273	0.25 312	0.14 402	0.11 392	0.12 363	0.11 346	0.14 385	0.15 400

test_xeample	0.34 399	0.10 60	0.29 99	0.19 62	0.11 83	0.33 343	0.23 333	0.55 406	0.38 291	0.32 284	0.45 366	0.29 246	0.26 292	0.57 362	2.24 526	0.10 287	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.09 243

GwcNet-RSSM	0.26 318	0.17 327	0.46 303	0.21 160	0.13 208	0.28 269	0.23 333	0.44 288	0.42 333	0.31 261	0.45 366	0.40 354	0.26 292	0.55 347	0.28 333	0.11 323	0.07 232	0.09 199	0.10 308	0.09 206	0.08 187

R-Stereo Train	0.18 126	0.09 33	0.32 126	0.22 218	0.12 137	0.22 165	0.19 204	0.42 271	0.19 43	0.31 261	0.45 366	0.20 128	0.14 110	0.18 43	0.15 113	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.06 49

RAFT-Stereo	0.18 126	0.09 33	0.32 126	0.22 218	0.12 137	0.22 165	0.19 204	0.42 271	0.19 43	0.31 261	0.45 366	0.20 128	0.14 110	0.18 43	0.15 113	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.06 49
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.27 327	0.26 424	0.72 428	0.23 264	0.13 208	0.29 290	0.18 160	0.52 378	0.49 407	0.37 353	0.45 366	0.39 341	0.25 283	0.34 259	0.20 229	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.05 25	0.12 353	0.09 243

DISCO	0.32 383	0.13 210	0.51 347	0.25 350	0.16 330	0.48 440	0.25 371	0.50 345	0.57 445	0.37 353	0.45 366	0.62 455	0.36 398	0.64 398	0.49 436	0.09 241	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.12 353	0.11 332

hitnet-ft	0.29 358	0.17 327	0.40 233	0.19 62	0.14 249	0.39 396	0.23 333	0.44 288	0.41 326	0.36 347	0.46 376	0.53 429	0.34 390	0.76 442	0.32 365	0.14 402	0.10 371	0.13 383	0.10 308	0.15 397	0.13 370

XQC	0.43 445	0.37 471	0.96 476	0.34 461	0.25 455	0.53 460	0.34 440	0.60 450	0.73 479	0.51 449	0.46 376	0.57 441	0.47 448	0.70 419	0.72 468	0.17 441	0.12 409	0.18 446	0.15 429	0.25 466	0.23 472

GANetREF_RVC	0.43 445	0.47 483	0.69 418	0.38 479	0.20 405	0.51 450	0.48 486	0.66 477	0.66 463	0.46 430	0.46 376	0.50 415	0.44 436	0.90 475	0.39 398	0.27 481	0.21 476	0.32 487	0.18 456	0.27 477	0.22 465
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
CVANet_RVC	0.30 367	0.19 357	0.41 256	0.26 382	0.16 330	0.33 343	0.26 383	0.52 378	0.47 388	0.40 392	0.46 376	0.43 372	0.31 371	0.89 472	0.26 325	0.14 402	0.09 347	0.14 407	0.13 408	0.14 385	0.10 298

DRN-Test	0.33 391	0.17 327	0.61 388	0.27 409	0.19 389	0.46 429	0.29 409	0.65 471	0.51 418	0.47 438	0.46 376	0.44 383	0.34 390	0.62 391	0.41 414	0.12 359	0.08 313	0.13 383	0.12 383	0.12 353	0.10 298

NCCL2	0.35 404	0.26 424	0.49 325	0.36 471	0.22 428	0.41 405	0.41 467	0.53 389	0.42 333	0.47 438	0.46 376	0.61 453	0.39 415	0.55 347	0.37 388	0.16 430	0.13 421	0.21 461	0.21 465	0.16 404	0.16 409

DLCB_ROB	0.28 347	0.16 309	0.34 150	0.27 409	0.16 330	0.38 388	0.25 371	0.48 328	0.43 340	0.46 430	0.46 376	0.51 419	0.33 381	0.53 338	0.33 372	0.10 287	0.10 371	0.11 327	0.11 346	0.10 269	0.09 243

SQANet	0.40 435	0.48 485	0.67 412	0.48 493	0.39 486	0.48 440	0.22 307	0.51 361	0.43 340	0.40 392	0.47 383	0.47 397	0.33 381	0.54 345	0.32 365	0.36 495	0.15 445	0.40 494	0.21 465	0.45 494	0.31 488

test_4	0.18 126	0.12 150	0.34 150	0.23 264	0.12 137	0.18 60	0.22 307	0.26 64	0.24 117	0.24 147	0.47 383	0.22 151	0.13 92	0.24 123	0.16 136	0.06 3	0.05 9	0.09 199	0.09 266	0.07 79	0.05 6

GrayStereo	0.25 302	0.09 33	0.32 126	0.26 382	0.13 208	0.23 186	0.47 482	0.34 163	0.30 195	0.39 382	0.47 383	0.30 262	0.79 491	0.29 218	0.16 136	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.09 266	0.07 79	0.13 370

FINET	0.34 399	0.27 431	0.80 444	0.24 313	0.24 448	0.36 376	0.34 440	0.54 396	0.72 476	0.39 382	0.47 383	0.32 282	0.30 355	0.51 326	0.32 365	0.19 458	0.17 459	0.13 383	0.12 383	0.18 434	0.16 409

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 408	0.36 466	0.53 355	0.34 461	0.19 389	0.51 450	0.24 355	0.55 406	0.38 291	0.41 402	0.47 383	0.47 397	0.27 311	0.73 429	0.30 352	0.36 495	0.19 469	0.27 473	0.17 450	0.26 473	0.23 472

NaN_ROB	0.41 437	0.28 434	0.62 396	0.30 441	0.19 389	0.51 450	0.47 482	0.58 437	0.59 448	0.56 464	0.47 383	0.49 409	0.41 422	1.21 503	0.64 463	0.12 359	0.18 465	0.12 363	0.13 408	0.11 316	0.14 389

ISRNet	0.27 327	0.13 210	0.45 295	0.26 382	0.19 389	0.24 208	0.14 38	0.45 298	0.43 340	0.39 382	0.48 389	0.42 368	0.27 311	0.32 246	0.29 344	0.20 461	0.12 409	0.17 438	0.16 441	0.16 404	0.20 452

HGLStereo	0.27 327	0.14 252	0.46 303	0.24 313	0.21 412	0.33 343	0.23 333	0.50 345	0.42 333	0.35 331	0.48 389	0.41 360	0.33 381	0.45 304	0.33 372	0.11 323	0.10 371	0.09 199	0.09 266	0.10 269	0.12 354

HBP-ISP	0.33 391	0.30 447	0.72 428	0.22 218	0.16 330	0.32 331	0.22 307	0.54 396	0.44 355	0.41 402	0.49 391	0.33 289	0.38 410	0.73 429	0.25 312	0.18 452	0.19 469	0.24 470	0.20 462	0.16 404	0.13 370

CBMV	0.33 391	0.21 383	0.54 358	0.23 264	0.13 208	0.42 412	0.33 438	0.53 389	0.48 398	0.52 455	0.49 391	0.50 415	0.41 422	0.56 358	0.31 359	0.15 415	0.16 452	0.18 446	0.16 441	0.13 368	0.13 370
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
anonymousa	0.23 246	0.11 116	0.50 336	0.21 160	0.16 330	0.31 322	0.20 251	0.36 205	0.35 253	0.32 284	0.50 393	0.39 341	0.26 292	0.22 105	0.20 229	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.11 346	0.07 79	0.08 187

Sa-1000	0.22 229	0.15 285	0.35 160	0.23 264	0.13 208	0.28 269	0.23 333	0.47 317	0.39 300	0.30 244	0.50 393	0.26 212	0.19 203	0.33 253	0.16 136	0.07 44	0.06 120	0.10 272	0.11 346	0.08 141	0.06 49

EAI-Stereo	0.21 199	0.10 60	0.33 141	0.21 160	0.12 137	0.30 307	0.46 478	0.46 309	0.20 60	0.25 155	0.50 393	0.17 95	0.16 138	0.24 123	0.23 291	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.10 308	0.06 17	0.07 121

SuperB	0.49 460	0.28 434	2.23 516	0.23 264	0.15 298	0.41 405	0.32 428	0.47 317	0.82 487	0.43 417	0.50 393	0.33 289	0.45 439	0.68 414	1.08 492	0.10 287	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.98 524	0.14 389

DANet	0.35 404	0.23 404	0.60 385	0.36 471	0.22 428	0.39 396	0.25 371	0.48 328	0.43 340	0.52 455	0.50 393	0.59 446	0.41 422	0.76 442	0.49 436	0.13 376	0.11 392	0.14 407	0.12 383	0.17 421	0.15 400
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.34 399	0.26 424	0.45 295	0.29 432	0.18 371	0.40 401	0.37 451	0.57 429	0.47 388	0.50 444	0.50 393	0.62 455	0.36 398	0.55 347	0.38 390	0.13 376	0.10 371	0.14 407	0.12 383	0.16 404	0.16 409

StereoVision	0.22 229	0.18 341	0.37 192	0.27 409	0.17 350	0.23 186	0.22 307	0.38 221	0.31 207	0.20 111	0.51 399	0.22 151	0.16 138	0.28 202	0.18 186	0.11 323	0.12 409	0.13 383	0.13 408	0.10 269	0.07 121

RAFT_CTSACE	0.21 199	0.16 309	0.41 256	0.25 350	0.15 298	0.22 165	0.24 355	0.32 141	0.28 164	0.33 295	0.51 399	0.29 246	0.17 164	0.32 246	0.13 61	0.06 3	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.06 49

ADCP+	0.45 452	0.24 408	1.15 493	0.25 350	0.22 428	0.56 462	0.39 462	0.54 396	0.51 418	0.44 423	0.51 399	0.46 395	0.52 462	0.56 358	1.89 520	0.10 287	0.08 313	0.11 327	0.10 308	0.14 385	0.13 370

CC-Net-ROB	0.43 445	0.47 483	0.65 407	0.37 477	0.23 440	0.51 450	0.29 409	0.66 477	0.49 407	0.46 430	0.51 399	0.48 404	0.38 410	0.96 484	0.35 381	0.34 493	0.23 485	0.55 502	0.25 480	0.31 484	0.20 452

PASM	0.45 452	0.35 463	0.90 466	0.35 470	0.33 480	0.39 396	0.38 457	0.50 345	0.61 455	0.52 455	0.51 399	0.62 455	0.45 439	0.93 479	0.48 434	0.26 476	0.29 495	0.29 483	0.33 492	0.29 482	0.26 481

DPSNet	0.47 455	0.24 408	0.93 471	0.27 409	0.20 405	0.75 485	0.57 494	0.84 503	0.79 485	0.47 438	0.51 399	0.60 449	0.69 485	0.87 468	0.71 467	0.16 430	0.13 421	0.12 363	0.10 308	0.25 466	0.21 460

StereoDRNet-Refined	0.27 327	0.17 327	0.35 160	0.25 350	0.14 249	0.37 381	0.21 282	0.47 317	0.41 326	0.44 423	0.51 399	0.41 360	0.28 327	0.45 304	0.37 388	0.09 241	0.06 120	0.11 327	0.11 346	0.10 269	0.10 298
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LALA_ROB	0.36 408	0.25 413	0.46 303	0.30 441	0.21 412	0.47 435	0.39 462	0.61 454	0.51 418	0.52 455	0.51 399	0.69 477	0.36 398	0.50 321	0.43 418	0.17 441	0.11 392	0.16 432	0.14 420	0.17 421	0.15 400

PSMNet-RUCA	0.37 417	0.41 479	0.66 411	0.46 491	0.41 489	0.34 356	0.25 371	0.57 429	0.45 366	0.39 382	0.52 407	0.43 372	0.33 381	0.41 292	0.29 344	0.25 475	0.14 430	0.33 489	0.21 465	0.31 484	0.22 465

Wz-Net-LNSev	0.34 399	0.29 441	0.91 467	0.26 382	0.21 412	0.47 435	0.31 423	0.54 396	0.54 434	0.44 423	0.52 407	0.50 415	0.35 394	0.39 283	0.39 398	0.11 323	0.11 392	0.10 272	0.09 266	0.14 385	0.13 370

DDUNet	0.41 437	0.50 490	0.48 320	0.44 488	0.39 486	0.46 429	0.32 428	0.50 345	0.43 340	0.45 427	0.52 407	0.57 441	0.36 398	0.48 313	0.33 372	0.33 492	0.21 476	0.55 502	0.25 480	0.37 491	0.32 491

APVNet	0.36 408	0.20 369	0.70 424	0.26 382	0.22 428	0.52 459	0.35 443	0.61 454	0.44 355	0.38 367	0.52 407	0.48 404	0.38 410	0.84 464	0.46 431	0.13 376	0.14 430	0.15 421	0.16 441	0.16 404	0.15 400

GwcNet	0.35 404	0.23 404	0.88 462	0.25 350	0.24 448	0.48 440	0.27 388	0.55 406	0.57 445	0.38 367	0.52 407	0.51 419	0.32 378	0.60 376	0.41 414	0.13 376	0.11 392	0.12 363	0.11 346	0.13 368	0.14 389

PS-NSSS	0.32 383	0.30 447	0.46 303	0.23 264	0.17 350	0.33 343	0.24 355	0.57 429	0.41 326	0.37 353	0.52 407	0.35 310	0.30 355	0.80 456	0.30 352	0.17 441	0.14 430	0.21 461	0.15 429	0.15 397	0.13 370

RTSC	0.39 429	0.28 434	0.78 435	0.27 409	0.18 371	0.49 445	0.22 307	0.59 442	0.84 492	0.55 463	0.53 413	0.49 409	0.36 398	0.67 413	0.82 476	0.13 376	0.10 371	0.11 327	0.12 383	0.17 421	0.17 420

XPNet_ROB	0.33 391	0.20 369	0.43 276	0.27 409	0.18 371	0.37 381	0.31 423	0.55 406	0.50 415	0.51 449	0.53 413	0.58 444	0.37 406	0.63 396	0.45 425	0.17 441	0.12 409	0.13 383	0.12 383	0.15 397	0.14 389

PDISCO_ROB	0.43 445	0.30 447	0.67 412	0.43 486	0.36 484	0.67 477	0.32 428	0.72 490	0.76 481	0.43 417	0.53 413	0.63 463	0.40 418	0.66 409	0.47 433	0.21 463	0.12 409	0.21 461	0.19 461	0.25 466	0.20 452

Wz-Net-TNSev	0.51 467	0.58 495	1.61 512	0.25 350	0.21 412	0.65 474	0.45 476	0.63 469	0.69 471	0.51 449	0.54 416	0.71 480	0.60 472	1.00 488	0.77 472	0.15 415	0.15 445	0.13 383	0.15 429	0.21 452	0.20 452

Wz-Net-MNSev	0.36 408	0.26 424	0.79 441	0.26 382	0.21 412	0.59 467	0.38 457	0.55 406	0.56 442	0.48 441	0.54 416	0.53 429	0.36 398	0.60 376	0.44 422	0.11 323	0.09 347	0.11 327	0.11 346	0.15 397	0.13 370

KYRaft	0.22 229	0.10 60	0.30 106	0.23 264	0.12 137	0.23 186	0.23 333	0.35 187	0.24 117	0.35 331	0.54 416	0.34 296	0.26 292	0.29 218	0.15 113	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.10 308	0.08 141	0.31 488

SAMSARA	0.56 474	0.39 475	0.80 444	0.60 501	0.46 493	1.00 502	1.23 530	0.67 482	0.68 469	0.71 481	0.54 416	0.89 490	0.57 469	0.81 459	0.62 459	0.19 458	0.22 481	0.18 446	0.18 456	0.27 477	0.25 479

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 302	0.14 252	0.95 474	0.21 160	0.27 462	0.20 112	0.19 204	0.48 328	0.25 130	0.26 167	0.55 420	0.34 296	0.18 188	0.25 154	0.17 165	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.12 383	0.12 353	0.12 354

fast-acv-ft	0.31 374	0.20 369	0.81 446	0.24 313	0.18 371	0.46 429	0.27 388	0.41 257	0.49 407	0.39 382	0.55 420	0.49 409	0.35 394	0.37 276	0.38 390	0.11 323	0.11 392	0.11 327	0.12 383	0.12 353	0.09 243

anonymity	0.56 474	0.54 494	0.70 424	0.47 492	0.61 505	0.56 462	0.43 472	0.69 486	0.49 407	0.63 472	0.55 420	0.54 431	0.60 472	0.61 383	0.57 448	0.55 505	0.53 513	0.50 499	0.54 510	0.51 497	0.56 509

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 367	0.20 369	0.70 424	0.21 160	0.17 350	0.46 429	0.27 388	0.50 345	0.49 407	0.42 411	0.55 420	0.43 372	0.30 355	0.46 307	0.38 390	0.09 241	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.11 316	0.10 298

CBMV_ROB	0.33 391	0.18 341	0.53 355	0.21 160	0.14 249	0.33 343	0.20 251	0.51 361	0.45 366	0.51 449	0.55 420	0.45 387	0.42 430	0.71 422	0.32 365	0.18 452	0.19 469	0.23 468	0.21 465	0.14 385	0.15 400

FBW_ROB	0.43 445	0.26 424	0.54 358	0.31 447	0.20 405	0.51 450	0.32 428	0.70 487	0.60 452	0.59 467	0.55 420	0.65 466	0.41 422	1.40 511	0.51 443	0.13 376	0.17 459	0.21 461	0.16 441	0.17 421	0.18 434

YMNet	0.32 383	0.22 395	0.58 376	0.27 409	0.23 440	0.48 440	0.27 388	0.51 361	0.45 366	0.48 441	0.56 426	0.51 419	0.30 355	0.39 283	0.40 406	0.13 376	0.16 452	0.13 383	0.12 383	0.13 368	0.12 354

YMNet_1	0.32 383	0.22 395	0.58 376	0.27 409	0.23 440	0.48 440	0.27 388	0.51 361	0.45 366	0.48 441	0.56 426	0.51 419	0.30 355	0.39 283	0.40 406	0.13 376	0.16 452	0.13 383	0.12 383	0.13 368	0.12 354

Syn2CoEx	0.36 408	0.31 453	0.78 435	0.34 461	0.21 412	0.41 405	0.28 403	0.61 454	0.49 407	0.42 411	0.56 426	0.45 387	0.44 436	0.69 416	0.38 390	0.17 441	0.14 430	0.15 421	0.12 383	0.13 368	0.12 354

STTRV1_RVC	0.42 440	0.32 458	0.89 465	0.29 432	0.36 484	0.49 445	0.31 423	0.61 454	0.53 430	0.46 430	0.56 426	0.47 397	0.43 434	1.00 488	0.39 398	0.27 481	0.21 476	0.20 458	0.18 456	0.25 466	0.17 420

NCC-stereo	0.39 429	0.25 413	0.69 418	0.32 453	0.28 467	0.46 429	0.36 447	0.65 471	0.52 426	0.40 392	0.57 430	0.56 436	0.47 448	0.73 429	0.45 425	0.17 441	0.14 430	0.18 446	0.25 480	0.16 404	0.16 409

Abc-Net	0.39 429	0.25 413	0.69 418	0.32 453	0.28 467	0.46 429	0.36 447	0.65 471	0.52 426	0.40 392	0.57 430	0.56 436	0.47 448	0.73 429	0.45 425	0.17 441	0.14 430	0.18 446	0.25 480	0.16 404	0.16 409
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DEmStereo	0.26 318	0.09 33	0.47 311	0.19 62	0.12 137	0.30 307	0.25 371	0.28 90	0.36 266	0.36 347	0.58 432	0.25 191	0.48 454	0.53 338	0.44 422	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.06 17	0.07 121

ADCRef	0.38 424	0.24 408	0.88 462	0.26 382	0.21 412	0.49 445	0.27 388	0.52 378	0.48 398	0.50 444	0.58 432	0.35 310	0.47 448	0.48 313	1.29 507	0.09 241	0.08 313	0.12 363	0.12 383	0.11 316	0.11 332

Ntro	0.58 478	0.64 500	0.92 469	0.66 504	0.50 498	0.77 486	0.36 447	0.66 477	0.70 473	0.50 444	0.59 434	0.65 466	0.51 460	0.75 437	0.45 425	0.56 506	0.32 499	0.56 505	0.34 493	0.63 505	0.46 504

HHNet	0.22 229	0.12 150	0.52 351	0.18 28	0.18 371	0.20 112	0.20 251	0.34 163	0.31 207	0.32 284	0.59 434	0.20 128	0.21 219	0.24 123	0.31 359	0.08 164	0.05 9	0.09 199	0.07 109	0.08 141	0.11 332

Prome-Stereo	0.21 199	0.10 60	0.30 106	0.24 313	0.12 137	0.23 186	0.23 333	0.36 205	0.25 130	0.33 295	0.59 434	0.24 183	0.28 327	0.29 218	0.16 136	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.08 141	0.20 452

S-Stereo	0.38 424	0.20 369	1.05 486	0.27 409	0.22 428	0.38 388	0.32 428	0.55 406	0.66 463	0.39 382	0.59 434	0.49 409	0.41 422	0.75 437	0.40 406	0.12 359	0.15 445	0.13 383	0.13 408	0.16 404	0.21 460

ADCPNet	0.48 458	0.29 441	1.60 510	0.27 409	0.23 440	0.70 481	0.38 457	0.53 389	0.51 418	0.51 449	0.59 434	0.67 471	0.56 467	0.60 376	1.14 497	0.15 415	0.18 465	0.14 407	0.23 475	0.19 441	0.19 442

FAT-Stereo	0.36 408	0.18 341	0.73 432	0.26 382	0.18 371	0.33 343	0.29 409	0.60 450	0.59 448	0.46 430	0.60 439	0.60 449	0.50 457	0.61 383	0.34 377	0.13 376	0.14 430	0.13 383	0.12 383	0.14 385	0.18 434

stereogan	0.37 417	0.17 327	0.65 407	0.27 409	0.22 428	0.62 472	0.26 383	0.59 442	0.63 460	0.43 417	0.60 439	0.67 471	0.42 430	0.68 414	0.35 381	0.13 376	0.14 430	0.14 407	0.12 383	0.19 441	0.17 420

edge stereo	0.39 429	0.22 395	0.81 446	0.27 409	0.22 428	0.37 381	0.24 355	0.56 421	0.54 434	0.53 460	0.60 439	0.71 480	0.50 457	0.78 450	0.40 406	0.16 430	0.14 430	0.19 454	0.14 420	0.16 404	0.17 420

SHD	0.42 440	0.27 431	0.81 446	0.31 447	0.25 455	0.42 412	0.22 307	0.66 477	0.94 501	0.63 472	0.60 439	0.59 446	0.47 448	0.59 374	0.58 453	0.15 415	0.13 421	0.16 432	0.16 441	0.20 449	0.22 465

AANet_RVC	0.31 374	0.22 395	0.50 336	0.23 264	0.14 249	0.30 307	0.24 355	0.47 317	0.54 434	0.38 367	0.60 439	0.43 372	0.29 343	0.87 468	0.40 406	0.11 323	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.09 206	0.09 243

SGM-Forest	0.36 408	0.17 327	0.47 311	0.23 264	0.16 330	0.45 427	0.41 467	0.55 406	0.48 398	0.52 455	0.60 439	0.52 425	0.41 422	0.85 465	0.50 441	0.17 441	0.17 459	0.17 438	0.15 429	0.15 397	0.15 400
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CrosDoStereo	0.31 374	0.10 60	0.49 325	0.18 28	0.12 137	0.22 165	1.11 527	0.34 163	0.37 277	0.38 367	0.61 445	0.28 236	0.46 445	0.61 383	0.57 448	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.07 121

DeepStereo_LL	0.31 374	0.10 60	0.49 325	0.18 28	0.12 137	0.22 165	1.11 527	0.34 163	0.37 277	0.38 367	0.61 445	0.28 236	0.46 445	0.61 383	0.57 448	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.07 121

DRaft	0.24 275	0.10 60	0.34 150	0.18 28	0.12 137	0.28 269	0.23 333	0.33 155	0.39 300	0.38 367	0.61 445	0.21 139	0.41 422	0.48 313	0.42 417	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.08 187

DGSMNet	0.61 483	0.29 441	0.91 467	0.51 496	0.70 509	0.62 472	1.38 531	0.59 442	0.55 439	0.37 353	0.61 445	0.52 425	0.33 381	0.65 404	0.43 418	0.53 502	0.60 520	0.67 507	0.61 515	0.63 505	0.61 516

DispFullNet	0.66 487	0.89 512	1.59 509	0.77 510	1.21 527	0.51 450	0.23 333	0.59 442	0.72 476	0.69 480	0.61 445	0.69 477	0.91 501	0.79 452	0.48 434	0.27 481	0.12 409	0.73 510	0.30 491	0.65 508	0.40 497

RP	0.35 404	0.22 395	0.51 347	0.31 447	0.24 448	0.37 381	0.28 403	0.50 345	0.58 447	0.40 392	0.63 450	0.61 453	0.47 448	0.61 383	0.39 398	0.16 430	0.15 445	0.17 438	0.15 429	0.17 421	0.17 420

RGC	0.39 429	0.32 458	0.64 406	0.34 461	0.27 462	0.40 401	0.29 409	0.57 429	0.53 430	0.45 427	0.64 451	0.62 455	0.45 439	0.72 427	0.39 398	0.15 415	0.15 445	0.21 461	0.20 462	0.18 434	0.19 442

Wz-Net-SNSev	0.43 445	0.41 479	1.27 500	0.30 441	0.21 412	0.44 422	0.41 467	0.61 454	0.65 462	0.46 430	0.65 452	0.62 455	0.39 415	0.74 436	0.59 454	0.12 359	0.11 392	0.12 363	0.13 408	0.16 404	0.14 389

THIR-Stereo	0.29 358	0.12 150	0.41 256	0.19 62	0.11 83	0.28 269	0.72 505	0.32 141	0.35 253	0.37 353	0.65 452	0.34 296	0.50 457	0.57 362	0.45 425	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.09 266	0.07 79	0.07 121

RAFT-345	0.21 199	0.10 60	0.46 303	0.22 218	0.11 83	0.20 112	0.16 82	0.26 64	0.25 130	0.27 176	0.66 454	0.21 139	0.16 138	0.55 347	0.21 252	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.06 17	0.06 49

ccnet	0.42 440	0.31 453	0.48 320	0.27 409	0.32 479	0.60 470	0.32 428	0.65 471	0.46 383	0.53 460	0.66 454	0.56 436	0.45 439	0.72 427	0.61 457	0.26 476	0.19 469	0.24 470	0.21 465	0.26 473	0.22 465

ADCMid	0.49 460	0.34 461	1.13 492	0.26 382	0.21 412	0.51 450	0.37 451	0.57 429	0.54 434	0.75 486	0.66 454	0.62 455	0.64 482	0.64 398	1.68 514	0.13 376	0.12 409	0.17 438	0.17 450	0.20 449	0.17 420

AnyNet_C32	0.51 467	0.40 476	1.10 491	0.29 432	0.28 467	0.59 467	0.58 495	0.54 396	0.60 452	0.62 470	0.66 454	0.54 431	0.54 463	0.78 450	1.74 517	0.15 415	0.14 430	0.15 421	0.17 450	0.20 449	0.20 452

ASMatch	0.23 246	0.11 116	0.51 347	0.24 313	0.14 249	0.19 84	0.17 117	0.31 131	0.28 164	0.28 186	0.68 458	0.27 221	0.26 292	0.50 321	0.22 272	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.06 17	0.11 332

psmorigin	0.50 463	0.25 413	3.03 525	0.24 313	0.19 389	0.38 388	0.22 307	0.50 345	0.44 355	0.64 474	0.68 458	0.71 480	0.51 460	0.85 465	0.45 425	0.14 402	0.17 459	0.13 383	0.14 420	0.16 404	0.21 460

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 467	0.50 490	0.86 459	0.39 481	0.24 448	0.84 493	0.55 493	0.56 421	0.62 457	0.60 468	0.68 458	0.62 455	0.42 430	1.13 498	0.43 418	0.23 466	0.27 491	0.27 473	0.35 494	0.25 466	0.29 485

AF-Net	0.37 417	0.26 424	0.56 368	0.32 453	0.23 440	0.41 405	0.29 409	0.61 454	0.64 461	0.42 411	0.68 458	0.65 466	0.49 455	0.57 362	0.44 422	0.15 415	0.11 392	0.19 454	0.14 420	0.15 397	0.13 370

Nwc_Net	0.37 417	0.25 413	0.68 417	0.31 447	0.24 448	0.44 422	0.30 419	0.65 471	0.50 415	0.37 353	0.69 462	0.58 444	0.45 439	0.60 376	0.40 406	0.15 415	0.12 409	0.19 454	0.21 465	0.14 385	0.13 370

WZ-Net	0.52 471	0.38 474	1.90 514	0.30 441	0.24 448	0.57 465	0.48 486	0.62 463	0.78 484	0.50 444	0.71 463	0.68 475	0.54 463	0.98 487	0.84 477	0.13 376	0.10 371	0.11 327	0.12 383	0.19 441	0.20 452

ADCL	0.47 455	0.22 395	1.00 480	0.27 409	0.19 389	0.74 483	0.64 500	0.54 396	0.69 471	0.56 464	0.71 463	0.55 433	0.60 472	0.60 376	1.43 509	0.11 323	0.09 347	0.13 383	0.13 408	0.14 385	0.14 389

ADCS	0.58 478	0.40 476	1.35 505	0.29 432	0.24 448	0.55 461	0.45 476	0.67 482	0.83 490	0.76 488	0.71 463	0.68 475	0.60 472	0.76 442	2.23 525	0.16 430	0.16 452	0.16 432	0.17 450	0.22 458	0.22 465

MDST_ROB	0.48 458	0.14 252	0.95 474	0.30 441	0.21 412	1.33 516	0.32 428	0.77 494	0.56 442	1.06 504	0.71 463	0.49 409	0.35 394	1.26 506	0.38 390	0.13 376	0.11 392	0.16 432	0.13 408	0.12 353	0.12 354

ACVNet-4b	0.72 493	0.81 507	1.33 504	0.72 508	0.50 498	0.80 491	0.31 423	0.71 489	0.80 486	0.50 444	0.72 467	0.95 493	0.43 434	0.96 484	1.20 504	1.13 529	0.21 476	0.76 511	0.45 501	0.65 508	0.46 504

MFN_U_SF_RVC	0.56 474	0.51 492	1.19 494	0.38 479	0.22 428	0.69 478	0.27 388	0.80 499	0.67 466	0.73 482	0.74 468	0.87 487	0.61 481	0.81 459	0.76 469	0.29 487	0.27 491	0.32 487	0.37 498	0.32 487	0.31 488

otaku	0.57 477	0.62 499	0.87 461	0.63 503	0.44 492	0.73 482	0.37 451	0.65 471	0.66 463	0.51 449	0.75 469	0.66 470	0.45 439	0.69 416	0.46 431	0.53 502	0.34 500	0.55 502	0.35 494	0.60 503	0.45 501

ACVNet_1	0.72 493	0.81 507	1.37 506	0.72 508	0.53 501	0.77 486	0.42 470	0.85 506	0.90 496	0.74 485	0.75 469	1.32 506	0.72 488	1.02 491	0.55 447	0.54 504	0.31 498	0.71 509	0.35 494	0.64 507	0.45 501

GANet	0.36 408	0.22 395	0.49 325	0.29 432	0.17 350	0.41 405	0.38 457	0.57 429	0.45 366	0.46 430	0.75 469	0.55 433	0.40 418	0.94 481	0.41 414	0.13 376	0.13 421	0.13 383	0.11 346	0.14 385	0.11 332

MADNet+	1.01 507	1.16 525	4.72 530	0.70 506	0.47 494	1.24 512	0.96 520	0.97 508	0.89 494	0.65 476	0.77 472	0.87 487	0.85 499	2.09 524	1.68 514	0.38 498	0.39 503	0.31 486	0.27 487	0.43 492	0.39 496

CSAN	0.50 463	0.35 463	0.78 435	0.36 471	0.23 440	0.56 462	0.59 497	0.61 454	0.70 473	0.64 474	0.78 473	0.65 466	0.60 472	1.38 510	0.62 459	0.21 463	0.17 459	0.20 458	0.20 462	0.18 434	0.18 434

RainbowNet	0.72 493	0.89 512	1.02 483	0.82 511	0.63 507	0.78 489	0.52 490	0.81 501	0.93 500	0.60 468	0.79 474	0.80 485	0.60 472	0.80 456	0.57 448	0.78 516	0.55 516	0.78 512	0.49 504	0.76 513	0.58 511

DCRE	0.20 179	0.13 210	0.40 233	0.21 160	0.15 298	0.20 112	0.19 204	0.30 120	0.27 149	0.22 127	0.80 475	0.23 171	0.16 138	0.23 114	0.15 113	0.07 44	0.07 232	0.07 49	0.08 180	0.07 79	0.06 49

SDNR	0.42 440	0.21 383	0.82 449	0.21 160	0.18 371	1.27 513	0.17 117	0.50 345	0.49 407	0.42 411	0.81 476	0.38 329	0.27 311	1.19 500	0.38 390	0.23 466	0.24 487	0.17 438	0.13 408	0.17 421	0.20 452

Consistency-Raft	0.55 473	0.48 485	1.02 483	0.45 489	0.49 496	0.49 445	0.47 482	0.72 490	0.72 476	0.45 427	0.82 477	0.47 397	0.60 472	0.50 321	0.63 462	0.39 499	0.39 503	0.44 496	0.51 507	0.52 498	0.37 494

aanetorigin	0.39 429	0.29 441	1.09 488	0.24 313	0.19 389	0.28 269	0.37 451	0.33 155	0.47 388	0.94 496	0.82 477	0.52 425	0.54 463	0.49 318	0.50 441	0.11 323	0.09 347	0.10 272	0.10 308	0.16 404	0.15 400

SGM_RVC	0.50 463	0.19 357	0.50 336	0.25 350	0.15 298	0.69 478	0.39 462	0.68 485	0.82 487	0.95 498	0.84 479	1.13 496	0.76 489	1.16 499	0.60 456	0.16 430	0.16 452	0.16 432	0.16 441	0.16 404	0.17 420
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PWC_ROB	0.38 424	0.29 441	0.69 418	0.25 350	0.20 405	0.38 388	0.19 204	0.58 437	0.67 466	0.57 466	0.85 480	0.51 419	0.40 418	0.71 422	0.52 444	0.13 376	0.09 347	0.14 407	0.10 308	0.17 421	0.14 389

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 489	0.64 500	1.06 487	0.45 489	0.27 462	1.40 519	0.58 495	0.78 495	0.92 498	0.84 491	0.86 481	0.88 489	0.68 484	1.33 509	0.68 466	0.37 497	0.29 495	0.34 490	0.36 497	0.43 492	0.37 494

MFMNet_re	0.72 493	0.76 505	0.99 479	0.62 502	0.70 509	0.77 486	0.67 501	0.75 492	0.83 490	0.78 489	0.86 481	0.69 477	0.78 490	0.71 422	0.61 457	0.66 511	0.59 519	0.61 506	0.58 514	0.68 511	0.71 520

SPS-STEREO	0.69 490	0.61 498	0.98 478	0.52 498	0.57 503	0.74 483	0.50 489	0.78 495	0.62 457	0.95 498	0.86 481	0.94 491	0.70 486	1.01 490	0.87 481	0.58 508	0.51 510	0.50 499	0.50 506	0.55 500	0.58 511
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
EDNetEfficient	0.63 484	0.37 471	2.40 520	0.26 382	0.25 455	0.38 388	0.49 488	0.41 257	1.06 506	1.38 514	0.87 484	0.62 455	0.95 502	0.65 404	1.65 513	0.11 323	0.09 347	0.10 272	0.11 346	0.19 441	0.17 420

RTS	0.78 499	0.48 485	4.68 528	0.34 461	0.28 467	1.12 506	0.46 478	0.62 463	1.03 503	0.73 482	0.89 485	0.60 449	0.59 470	1.61 514	1.16 500	0.14 402	0.11 392	0.15 421	0.15 429	0.21 452	0.19 442

RTSA	0.78 499	0.48 485	4.68 528	0.34 461	0.28 467	1.12 506	0.46 478	0.62 463	1.03 503	0.73 482	0.89 485	0.60 449	0.59 470	1.61 514	1.16 500	0.14 402	0.11 392	0.15 421	0.15 429	0.21 452	0.19 442

FTStereo	0.28 347	0.10 60	0.43 276	0.23 264	0.13 208	0.21 138	0.53 492	0.34 163	0.26 139	0.38 367	0.95 487	0.30 262	0.56 467	0.32 246	0.18 186	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.07 79	0.19 442

AnyNet_C01	0.65 486	0.58 495	2.60 523	0.32 453	0.26 460	0.88 496	0.61 498	0.63 469	0.62 457	0.68 478	0.96 488	0.76 483	0.60 472	0.96 484	1.43 509	0.16 430	0.16 452	0.17 438	0.17 450	0.23 461	0.23 472

SANet	0.53 472	0.28 434	0.96 476	0.26 382	0.15 298	0.69 478	0.44 475	0.67 482	1.34 513	0.67 477	0.98 489	0.94 491	0.71 487	0.89 472	0.76 469	0.14 402	0.12 409	0.12 363	0.11 346	0.17 421	0.16 409

tt	4.71 534	0.10 60	3.94 526	2.06 534	1.53 531	10.14 541	16.88 541	9.27 544	4.98 535	1.39 515	1.02 490	4.68 533	4.90 534	3.35 534	5.86 537	5.76 541	9.15 547	2.24 536	2.53 535	3.10 535	1.32 533

EDNetEfficientorigin	7.51 538	0.52 493	140.47 556	0.25 350	0.17 350	0.42 412	0.29 409	0.47 317	1.03 503	1.28 511	1.02 490	0.83 486	0.84 497	0.75 437	0.99 488	0.10 287	0.09 347	0.12 363	0.10 308	0.21 452	0.22 465

PVD	0.58 478	0.34 461	0.84 455	0.39 481	0.31 478	0.59 467	0.47 482	0.80 499	1.25 512	0.92 495	1.09 492	0.79 484	0.82 495	0.85 465	0.76 469	0.21 463	0.18 465	0.22 467	0.18 456	0.27 477	0.35 493

JetBlue	1.14 512	0.76 505	2.36 518	0.59 500	0.75 511	3.04 530	1.78 532	1.11 510	0.90 496	0.94 496	1.10 493	1.66 512	1.28 516	2.09 524	1.72 516	0.43 501	0.36 501	0.38 492	0.38 500	0.58 502	0.56 509

LSM	1.64 523	0.40 476	2.56 522	2.02 533	17.61 547	0.51 450	0.52 490	0.61 454	0.76 481	0.82 490	1.11 494	0.63 463	0.54 463	0.75 437	0.49 436	0.16 430	0.24 487	0.18 446	0.21 465	0.25 466	2.42 536

PWCK	1.00 505	1.17 526	1.70 513	0.91 514	0.41 489	1.19 510	0.92 518	1.10 509	1.14 510	1.16 509	1.14 495	1.25 503	0.88 500	1.75 520	1.04 491	0.87 520	0.50 508	0.87 515	0.53 509	0.96 523	0.52 507

RAFT-RH_RVC	0.25 302	0.11 116	0.45 295	0.21 160	0.12 137	0.25 222	0.14 38	0.27 74	0.27 149	0.38 367	1.15 496	0.23 171	0.17 164	0.57 362	0.24 302	0.07 44	0.05 9	0.10 272	0.07 109	0.06 17	0.07 121

coex-ft	3.44 531	0.73 504	48.55 554	0.24 313	0.19 389	0.50 449	0.43 472	0.47 317	2.40 525	7.03 540	1.20 497	0.97 494	2.23 527	0.73 429	1.92 521	0.12 359	0.15 445	0.14 407	0.12 383	0.21 452	0.43 499

G-Net	0.46 454	0.25 413	0.86 459	0.34 461	0.28 467	0.90 498	0.35 443	0.47 317	0.45 366	0.68 478	1.22 498	0.64 465	0.60 472	0.61 383	0.57 448	0.16 430	0.14 430	0.17 438	0.13 408	0.22 458	0.19 442

pmcnn	0.50 463	0.20 369	0.78 435	0.24 313	0.26 460	0.39 396	0.30 419	0.51 361	0.50 415	0.54 462	1.23 499	2.52 525	0.37 406	0.77 448	0.95 486	0.08 164	0.06 120	0.06 2	0.05 25	0.10 269	0.08 187

PWCDC_ROB	0.38 424	0.30 447	0.60 385	0.33 459	0.20 405	0.42 412	0.19 204	0.58 437	0.89 494	0.42 411	1.26 500	0.36 315	0.34 390	0.50 321	0.38 390	0.18 452	0.11 392	0.11 327	0.09 266	0.19 441	0.13 370

MeshStereo	0.58 478	0.27 431	0.67 412	0.22 218	0.17 350	0.66 476	0.37 451	0.78 495	0.61 455	1.47 525	1.30 501	1.65 511	0.79 491	1.12 497	0.59 454	0.17 441	0.17 459	0.17 438	0.14 420	0.17 421	0.14 389
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
UNDER WATER-64	1.55 521	1.19 527	2.52 521	1.31 527	0.95 523	2.12 525	1.21 529	1.45 518	3.19 527	1.43 520	1.32 502	2.64 526	2.04 526	1.63 516	1.83 518	1.11 527	0.67 527	1.28 527	0.92 526	1.19 525	1.02 529

ELAS_RVC	0.74 497	0.36 466	1.00 480	0.37 477	0.33 480	0.88 496	0.93 519	0.83 502	1.08 507	1.35 513	1.33 503	1.24 502	1.33 518	1.06 493	0.95 486	0.27 481	0.25 489	0.29 483	0.27 487	0.30 483	0.30 486
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 502	0.87 511	1.25 498	0.82 511	0.62 506	0.97 501	0.62 499	1.14 511	1.42 515	1.00 501	1.40 504	1.47 509	0.84 497	1.11 495	0.66 465	0.61 509	0.43 506	0.78 512	0.49 504	0.75 512	0.52 507

WCMA_ROB	0.51 467	0.21 383	0.65 407	0.25 350	0.21 412	0.58 466	0.32 428	0.54 396	0.55 439	0.95 498	1.40 504	1.28 504	0.81 494	0.73 429	0.62 459	0.18 452	0.15 445	0.15 421	0.15 429	0.19 441	0.19 442

IMH-64-1	0.91 503	0.86 509	0.84 455	0.97 516	0.75 511	0.92 499	0.71 503	1.27 512	1.10 508	0.89 493	1.45 506	1.14 497	0.96 503	1.19 500	0.84 477	0.74 513	0.51 510	0.97 517	0.55 511	0.84 515	0.60 513

IMH-64	0.91 503	0.86 509	0.84 455	0.97 516	0.75 511	0.92 499	0.71 503	1.27 512	1.10 508	0.89 493	1.45 506	1.14 497	0.96 503	1.19 500	0.84 477	0.74 513	0.51 510	0.97 517	0.55 511	0.84 515	0.60 513

UNDER WATER	1.59 522	1.22 528	2.36 518	1.38 528	1.03 524	1.67 522	1.10 526	1.54 523	3.63 529	1.44 521	1.47 508	2.85 528	2.25 528	1.67 517	1.94 522	1.06 525	0.62 523	1.31 528	0.93 527	1.21 526	1.02 529

MSMD_ROB	0.60 482	0.33 460	0.61 388	0.30 441	0.25 455	0.86 495	0.35 443	0.55 406	0.67 466	1.10 506	1.49 509	1.76 514	0.97 505	0.88 471	0.49 436	0.23 466	0.21 476	0.27 473	0.27 487	0.25 466	0.24 477

SGM+DAISY	0.87 501	0.66 502	1.30 503	0.51 496	0.60 504	1.03 503	0.84 516	0.76 493	0.73 479	1.39 515	1.51 510	1.31 505	1.22 512	1.11 495	1.08 492	0.57 507	0.53 513	0.51 501	0.51 507	0.54 499	0.61 516

ELAS	0.74 497	0.36 466	0.85 458	0.36 471	0.33 480	1.36 517	0.77 510	0.93 507	0.92 498	1.41 517	1.53 511	1.16 500	1.17 510	0.95 483	1.03 490	0.26 476	0.25 489	0.28 479	0.28 490	0.31 484	0.30 486
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.07 510	0.93 516	0.92 469	0.96 515	0.78 515	1.28 514	0.75 507	1.34 514	2.00 523	1.02 503	1.54 512	1.59 510	1.22 512	1.31 508	1.14 497	0.78 516	0.55 516	1.02 521	0.75 522	0.83 514	0.69 519

FCDSN-DC	0.63 484	0.31 453	0.61 388	0.36 471	0.30 475	0.65 474	0.37 451	0.66 477	0.68 469	1.14 508	1.54 512	1.71 513	1.26 514	0.92 477	0.64 463	0.24 472	0.22 481	0.27 473	0.26 484	0.27 477	0.27 484
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 491	0.30 447	0.69 418	0.32 453	0.27 462	0.81 492	0.39 462	0.79 498	0.82 487	1.41 517	1.58 514	1.98 516	1.26 514	1.02 491	0.77 472	0.24 472	0.22 481	0.27 473	0.26 484	0.26 473	0.26 481

FC-DCNN v2	0.71 492	0.30 447	0.67 412	0.32 453	0.27 462	0.84 493	0.39 462	0.84 503	0.85 493	1.44 521	1.64 515	2.09 518	1.28 516	1.06 493	0.80 475	0.24 472	0.22 481	0.27 473	0.26 484	0.26 473	0.25 479

IMH	1.05 509	0.95 517	1.00 480	1.01 518	0.78 515	1.11 505	0.68 502	1.38 515	1.43 516	1.00 501	1.72 516	1.43 507	1.14 507	1.73 519	0.89 482	1.09 526	0.55 516	0.99 519	0.57 513	0.87 518	0.62 518

NVStereoNet_ROB	0.67 488	0.49 489	0.83 450	0.48 493	0.40 488	0.51 450	0.46 478	0.70 487	0.77 483	0.84 491	1.72 516	1.02 495	0.83 496	1.23 504	0.79 474	0.32 491	0.38 502	0.40 494	0.46 502	0.36 490	0.41 498
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	1.01 507	0.89 512	0.93 471	0.83 513	0.66 508	1.18 508	0.81 514	1.40 516	1.57 519	1.11 507	1.76 518	1.45 508	1.19 511	1.50 513	1.14 497	0.61 509	0.62 523	0.70 508	0.68 518	0.66 510	0.60 513

LVE	1.13 511	1.02 518	1.28 501	1.01 518	0.80 518	1.29 515	0.81 514	1.47 519	1.96 521	1.07 505	1.90 519	1.90 515	1.01 506	1.48 512	0.91 483	0.93 523	0.61 522	0.94 516	0.69 519	0.87 518	0.75 524

JetRed	2.30 529	2.64 535	6.12 532	1.12 525	1.38 530	5.85 535	3.29 534	1.99 529	1.67 520	1.98 528	1.95 520	2.16 522	1.60 523	2.48 528	4.10 533	1.05 524	1.60 531	1.09 522	1.01 529	1.67 532	1.28 532

Dean	1.17 513	1.04 520	1.49 508	1.03 520	0.78 515	1.20 511	0.77 510	1.48 520	1.96 521	1.28 511	1.99 521	2.15 519	1.14 507	1.25 505	1.00 489	0.81 518	0.60 520	1.01 520	0.69 519	0.92 522	0.74 523

SGM-ForestM	1.36 514	0.28 434	0.79 441	0.26 382	0.16 330	2.26 527	1.00 522	1.42 517	1.46 517	2.38 530	2.05 522	5.95 538	2.66 530	2.95 530	2.46 527	0.17 441	0.18 465	0.18 446	0.18 456	0.15 397	0.18 434

LE_ROB	1.76 524	0.20 369	2.68 524	0.48 493	0.52 500	0.78 489	0.96 520	0.84 503	6.61 538	7.40 541	2.08 523	2.08 517	4.83 533	1.27 507	3.79 532	0.10 287	0.08 313	0.12 363	0.11 346	0.11 316	0.10 298

WAO-8	1.46 519	1.10 523	1.09 488	1.10 522	0.84 519	2.06 523	0.75 507	1.84 525	3.83 531	1.44 521	2.21 524	2.15 519	1.43 520	3.17 531	1.19 502	0.91 521	0.65 525	1.09 522	0.79 523	0.90 520	0.71 520

Venus	1.46 519	1.10 523	1.09 488	1.10 522	0.84 519	2.06 523	0.75 507	1.84 525	3.83 531	1.44 521	2.21 524	2.15 519	1.43 520	3.17 531	1.19 502	0.91 521	0.65 525	1.09 522	0.79 523	0.90 520	0.71 520

TorneroNet-64	1.43 517	1.03 519	1.20 495	1.10 522	0.86 521	2.26 527	0.73 506	1.84 525	3.84 533	1.25 510	2.25 526	2.69 527	1.42 519	1.76 521	1.43 509	0.76 515	0.50 508	1.09 522	0.66 517	1.23 527	0.76 525

TCMNet-wrong-test	4.29 532	5.57 540	4.65 527	11.33 545	10.39 542	5.73 534	4.48 536	4.13 536	1.02 502	1.91 527	2.39 527	6.16 540	3.62 532	3.84 536	4.50 535	1.99 533	0.47 507	1.97 534	1.69 533	5.69 540	4.31 540

MADNet++	2.26 528	1.80 533	2.06 515	2.13 535	1.97 532	2.61 529	1.79 533	2.38 532	2.16 524	2.75 532	2.65 528	2.38 523	2.43 529	3.17 531	3.21 529	2.17 534	1.95 534	1.94 533	1.63 532	2.06 533	2.01 535

xyz-stereo	1.40 515	0.10 60	17.09 546	0.18 28	0.07 1	4.78 532	0.18 160	0.29 101	0.34 237	0.36 347	2.81 529	0.40 354	0.29 343	0.56 358	0.24 302	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.06 58	0.06 17	0.05 6

MANE	1.41 516	0.36 466	0.74 433	0.43 486	0.41 489	2.16 526	0.80 512	2.39 533	3.38 528	2.22 529	3.06 530	3.54 531	2.73 531	2.15 526	1.94 522	0.28 485	0.27 491	0.30 485	0.46 502	0.28 481	0.34 492

notaker	1.45 518	1.34 529	1.48 507	1.40 529	1.07 525	1.18 508	0.85 517	1.48 520	1.40 514	1.51 526	3.46 531	2.40 524	1.81 524	1.76 521	1.45 512	1.11 527	0.69 528	1.38 529	0.87 525	1.31 529	0.97 528

DPSimNet_ROB	4.34 533	4.23 536	6.89 534	3.67 536	3.68 533	4.75 531	5.21 537	2.67 534	3.68 530	5.82 538	3.95 532	5.57 534	6.72 538	3.46 535	4.48 534	4.05 539	2.88 537	4.68 539	3.12 539	3.69 536	3.62 539

ktn	1.77 525	1.36 530	1.22 496	1.43 530	1.14 526	1.52 520	1.08 525	1.51 522	3.96 534	2.77 533	4.69 533	3.35 530	1.46 522	1.69 518	1.25 506	1.43 531	0.77 529	1.45 530	0.99 528	1.32 530	0.96 527

HanzoNet	2.97 530	1.69 532	2.29 517	1.74 532	1.33 529	1.53 521	1.03 523	1.99 529	2.64 526	5.51 537	5.16 534	5.90 537	6.82 539	4.32 537	3.29 530	3.16 536	2.02 536	1.92 532	2.87 537	2.24 534	1.89 534

TorneroNet	2.22 527	1.08 522	1.24 497	1.14 526	0.90 522	5.58 533	0.80 512	2.12 531	8.69 540	2.58 531	5.42 535	3.88 532	1.97 525	1.78 523	1.87 519	0.86 519	0.54 515	1.15 526	0.74 521	1.23 527	0.85 526

ASD4	7.23 537	6.65 541	7.69 535	5.24 538	5.62 536	11.85 542	20.36 542	7.57 541	7.14 539	6.55 539	5.47 536	5.99 539	5.78 535	7.22 541	9.24 541	4.85 540	4.44 539	6.40 544	5.19 540	6.53 541	4.89 541

KSHMR	1.89 526	1.36 530	1.60 510	1.47 531	1.22 528	1.38 518	1.06 524	1.79 524	5.97 537	1.42 519	5.65 537	2.98 529	1.14 507	2.23 527	1.20 504	1.27 530	1.12 530	1.46 531	1.10 530	1.32 530	1.15 531

USTest	6.88 536	5.23 539	5.63 531	7.22 541	7.29 537	14.34 544	22.76 543	8.48 542	9.32 541	5.42 536	6.39 538	6.29 541	6.64 537	6.92 540	8.62 540	1.94 532	3.29 538	2.16 535	2.55 536	3.85 537	3.29 538

BEATNet-Init1	4.73 535	2.61 534	13.29 545	0.58 499	0.53 501	10.12 540	3.33 535	4.83 537	5.01 536	8.75 542	8.51 539	14.08 549	7.60 540	7.70 542	5.34 536	0.28 485	0.28 494	0.34 490	0.37 498	0.57 501	0.45 501

xxxxx1	15.27 545	9.54 543	10.31 538	20.13 549	18.88 548	17.08 545	23.03 544	10.36 545	10.99 543	9.21 543	9.62 540	10.74 544	10.61 544	10.72 545	13.89 547	7.97 545	9.20 548	31.85 554	44.72 554	12.84 545	13.69 547

tt_ll	15.27 545	9.54 543	10.31 538	20.13 549	18.88 548	17.08 545	23.03 544	10.36 545	10.99 543	9.21 543	9.62 540	10.74 544	10.61 544	10.72 545	13.89 547	7.97 545	9.20 548	31.85 554	44.72 554	12.84 545	13.69 547

ff	15.27 545	9.54 543	10.31 538	20.13 549	18.88 548	17.08 545	23.03 544	10.36 545	10.99 543	9.21 543	9.62 540	10.74 544	10.61 544	10.72 545	13.89 547	7.97 545	9.20 548	31.85 554	44.72 554	12.84 545	13.69 547

Anonymous_1	16.62 549	9.35 542	9.84 537	10.66 542	14.64 545	18.66 549	27.12 549	12.64 548	13.51 549	10.76 548	10.30 543	10.13 543	10.60 543	11.06 548	12.74 544	15.87 551	7.74 544	16.92 548	43.48 553	58.66 556	7.68 544

DGTPSM_ROB	8.34 539	5.10 537	10.37 543	5.31 539	10.18 540	8.33 537	23.60 547	6.06 539	13.41 547	4.90 534	10.87 544	5.65 535	10.44 541	6.17 538	12.59 542	3.74 537	7.55 542	3.69 537	7.26 543	4.14 538	7.46 542

DPSMNet_ROB	8.40 540	5.11 538	10.49 544	5.58 540	10.25 541	8.34 538	23.62 548	6.07 540	13.45 548	4.93 535	10.88 545	5.66 536	10.44 541	6.24 539	12.64 543	3.98 538	7.61 543	3.76 538	7.30 544	4.20 539	7.51 543

DPSM_ROB	11.49 543	9.87 546	10.35 541	11.13 543	11.31 543	19.11 550	27.51 550	13.37 549	14.21 550	10.31 546	11.06 546	10.96 547	11.27 547	11.96 549	13.59 545	6.78 543	8.19 545	6.03 541	7.09 541	7.93 542	7.73 545

DPSM	11.49 543	9.87 546	10.35 541	11.13 543	11.31 543	19.11 550	27.51 550	13.37 549	14.21 550	10.31 546	11.06 546	10.96 547	11.27 547	11.96 549	13.59 545	6.78 543	8.19 545	6.03 541	7.09 541	7.93 542	7.73 545

LRCNet_RVC	10.90 542	14.34 550	9.35 536	15.35 546	8.04 539	1.08 504	0.34 440	8.78 543	0.70 473	12.63 549	16.05 548	9.85 542	6.54 536	8.57 543	6.34 538	20.27 552	5.40 541	23.70 551	21.88 550	14.87 548	13.83 550

HaxPig	17.72 550	20.22 554	19.73 547	16.53 547	16.51 546	9.27 539	9.33 538	14.34 551	13.27 546	18.65 550	18.70 549	17.35 550	16.77 550	17.04 551	16.45 550	22.05 553	20.89 554	22.27 550	21.53 549	21.29 552	22.13 554

LSM0	24.24 554	19.98 553	22.32 551	24.22 554	40.14 556	38.48 554	55.20 552	26.95 555	28.57 554	20.49 551	21.83 550	22.26 555	22.75 552	24.22 555	27.30 553	13.66 550	16.32 551	12.19 547	14.15 545	16.10 551	17.66 553

MEDIAN_ROB	21.21 551	24.62 555	23.47 552	19.58 548	19.65 551	13.22 543	10.96 539	17.88 552	17.00 552	22.14 554	22.02 551	20.86 552	20.36 551	21.06 552	19.71 551	25.63 555	24.13 555	26.21 552	25.20 551	25.17 553	25.38 555

CasAABBNet	23.10 552	19.86 551	20.64 549	22.47 552	22.73 552	38.41 553	55.50 554	26.89 554	28.70 555	20.61 552	22.15 552	22.08 553	22.75 552	23.99 553	27.36 554	13.59 548	16.48 552	12.14 545	14.27 546	15.95 549	15.53 551

Selective-RAFT-Error	23.16 553	19.93 552	20.87 550	22.54 553	22.81 553	38.52 555	55.47 553	27.01 556	28.83 556	20.66 553	22.25 553	22.09 554	22.80 554	24.09 554	27.36 554	13.61 549	16.48 552	12.15 546	14.28 547	15.99 550	15.57 552

AVERAGE_ROB	25.43 555	29.06 556	27.24 553	24.63 555	24.20 555	17.73 548	12.61 540	22.29 553	21.39 553	26.79 556	26.16 554	25.20 556	24.64 555	25.07 556	23.53 552	29.96 556	28.40 556	30.60 553	29.58 552	29.72 554	29.84 556

PML	16.10 548	12.82 549	6.78 533	5.23 537	7.76 538	33.92 552	66.56 555	5.30 538	10.28 542	26.12 555	68.59 555	20.51 551	13.49 549	10.06 544	6.78 539	5.96 542	2.00 535	6.04 543	2.18 534	8.96 544	2.60 537

test_example2	101.33 556	108.28 557	68.15 555	98.43 556	106.93 557	89.75 556	102.43 556	36.80 557	97.65 557	129.04 557	130.15 556	65.26 557	66.62 556	92.11 557	80.24 556	144.10 557	199.48 557	81.81 557	103.01 557	125.01 557	101.27 557

ccccc	256.34 557	256.29 558	313.62 557	354.40 558	364.36 558	149.10 557	168.46 557	152.89 558	131.30 558	153.93 558	155.56 557	164.00 558	204.39 557	268.02 558	295.19 557	390.55 558	349.22 558	244.59 558	219.82 558	412.30 558	378.83 558

FADE		1.06 521		0.71 507	0.76 514			1.85 528	1.52 518	0.75 486		1.17 501		2.83 529		24.23 554	4.70 540	17.35 549	17.61 548	0.49 496	0.44 500

Low-res two-view benchmark