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

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

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

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

CASnet	0.15 9	0.13 91	0.30 13	0.22 116	0.08 3	0.15 8	0.14 20	0.28 32	0.26 69	0.23 83	0.20 48	0.15 41	0.11 19	0.18 18	0.13 10	0.07 19	0.05 3	0.11 270	0.09 198	0.08 83	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.16 19	0.11 34	0.43 73	0.16 4	0.08 3	0.25 165	0.14 20	0.23 7	0.29 109	0.25 100	0.30 133	0.16 46	0.12 31	0.18 18	0.13 10	0.08 105	0.07 100	0.06 1	0.05 9	0.07 40	0.08 45

CREStereo	0.14 1	0.09 5	0.27 7	0.14 1	0.08 3	0.22 114	0.15 36	0.26 25	0.26 69	0.16 23	0.21 65	0.14 33	0.13 52	0.19 28	0.14 34	0.09 167	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 40	0.06 5
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
WCG-NET（raft）	0.16 19	0.14 131	0.32 21	0.18 10	0.09 7	0.19 41	0.16 59	0.24 15	0.27 84	0.19 45	0.19 40	0.20 83	0.12 31	0.22 57	0.13 10	0.06 1	0.17 342	0.06 1	0.05 9	0.07 40	0.07 14

LoS	0.15 9	0.09 5	0.34 26	0.17 5	0.09 7	0.22 114	0.14 20	0.27 28	0.27 84	0.15 18	0.18 36	0.19 72	0.14 65	0.23 68	0.14 34	0.08 105	0.06 37	0.06 1	0.04 1	0.06 3	0.06 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	0.20 85	0.11 34	0.58 254	0.19 21	0.09 7	0.19 41	0.18 124	0.39 159	0.42 258	0.29 154	0.31 144	0.17 54	0.22 177	0.21 43	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.05 9	0.06 3	0.09 74

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

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

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

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

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

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

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

PMTNet	0.16 19	0.09 5	0.31 18	0.15 2	0.09 7	0.23 132	0.15 36	0.26 25	0.24 38	0.17 32	0.21 65	0.16 46	0.14 65	0.23 68	0.14 34	0.29 421	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 40	0.07 14

HITNet	0.22 125	0.23 291	0.60 268	0.20 47	0.09 7	0.27 186	0.15 36	0.45 223	0.33 155	0.29 154	0.33 171	0.27 165	0.22 177	0.29 149	0.27 246	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.06 29	0.09 151	0.11 155
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 208	0.23 291	0.59 261	0.22 116	0.09 7	0.30 235	0.18 124	0.40 168	0.38 213	0.38 299	0.44 288	0.31 218	0.22 177	0.44 239	0.32 286	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.06 29	0.07 40	0.08 45

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

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

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

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

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

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

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

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

WCG-NET	0.16 19	0.12 69	0.30 13	0.19 21	0.11 28	0.21 90	0.13 8	0.29 47	0.22 22	0.19 45	0.22 73	0.18 63	0.12 31	0.23 68	0.14 34	0.08 105	0.08 150	0.07 20	0.06 29	0.08 83	0.10 121

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.19 61	0.13 91	0.51 171	0.22 116	0.11 28	0.19 41	0.14 20	0.30 59	0.24 38	0.28 130	0.29 121	0.25 141	0.18 136	0.27 111	0.18 108	0.09 167	0.06 37	0.10 219	0.08 125	0.10 202	0.09 74
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
TransformOpticalFlow	0.24 183	0.14 131	0.57 239	0.24 207	0.11 28	0.21 90	0.19 160	0.43 196	0.34 166	0.30 177	0.43 278	0.36 263	0.31 300	0.61 314	0.20 150	0.07 19	0.05 3	0.08 82	0.07 60	0.06 3	0.08 45

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

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

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

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

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

THIR-Stereo	0.30 292	0.15 156	0.46 97	0.19 21	0.11 28	0.28 202	0.70 439	0.33 95	0.36 190	0.37 291	0.64 388	0.33 236	0.49 387	0.58 296	0.44 341	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.09 198	0.07 40	0.08 45

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.16 19	0.09 5	0.42 68	0.17 5	0.11 28	0.18 30	0.13 8	0.23 7	0.31 131	0.21 59	0.31 144	0.13 17	0.11 19	0.17 11	0.16 66	0.07 19	0.04 1	0.06 1	0.15 368	0.06 3	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.22 125	0.24 301	0.48 116	0.25 239	0.11 28	0.22 114	0.22 246	0.32 80	0.31 131	0.24 89	0.34 181	0.23 114	0.19 155	0.62 322	0.19 133	0.08 105	0.07 100	0.10 219	0.07 60	0.11 254	0.07 14

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

HSM-Net_RVC	0.28 261	0.12 69	0.48 116	0.19 21	0.11 28	0.35 307	0.21 215	0.64 393	0.44 279	0.40 322	0.43 278	0.50 355	0.27 241	0.75 369	0.25 224	0.08 105	0.07 100	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.09 74
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.25 208	0.22 278	0.62 277	0.26 275	0.11 28	0.31 255	0.23 273	0.46 230	0.45 290	0.34 247	0.43 278	0.27 165	0.23 188	0.36 211	0.37 315	0.08 105	0.05 3	0.07 20	0.06 29	0.08 83	0.10 121

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.22 125	0.16 179	0.40 53	0.26 275	0.12 56	0.29 222	0.19 160	0.40 168	0.32 141	0.34 247	0.35 189	0.25 141	0.25 218	0.26 101	0.21 170	0.13 318	0.08 150	0.11 270	0.09 198	0.11 254	0.12 193
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.23 155	0.32 358	0.55 221	0.23 163	0.12 56	0.27 186	0.21 215	0.32 80	0.45 290	0.30 177	0.29 121	0.25 141	0.17 108	0.31 171	0.26 235	0.13 318	0.07 100	0.10 219	0.08 125	0.12 291	0.09 74

IPLG	0.23 155	0.19 239	0.65 288	0.21 73	0.12 56	0.28 202	0.17 80	0.45 223	0.32 141	0.33 229	0.32 153	0.16 46	0.17 108	0.50 258	0.23 202	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.07 60	0.07 40	0.08 45

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

CrosDoStereo	0.32 309	0.11 34	0.53 203	0.19 21	0.12 56	0.22 114	1.07 458	0.36 118	0.38 213	0.38 299	0.60 376	0.28 178	0.45 370	0.61 314	0.56 375	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.09 198	0.08 83	0.09 74

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

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

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

IIG-Stereo	0.24 183	0.16 179	0.47 102	0.29 347	0.12 56	0.23 132	0.14 20	0.40 168	0.33 155	0.35 265	0.37 215	0.33 236	0.22 177	0.70 351	0.26 235	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.07 60	0.08 83	0.07 14

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

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

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

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

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

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

DeepStereo_LL	0.32 309	0.11 34	0.53 203	0.19 21	0.12 56	0.22 114	1.07 458	0.36 118	0.38 213	0.38 299	0.60 376	0.28 178	0.45 370	0.61 314	0.56 375	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.09 198	0.08 83	0.09 74

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

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

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

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

RAFT-RH_RVC	0.26 230	0.13 91	0.57 239	0.22 116	0.12 56	0.25 165	0.14 20	0.27 28	0.29 109	0.38 299	1.14 435	0.23 114	0.18 136	0.58 296	0.24 210	0.07 19	0.06 37	0.10 219	0.07 60	0.06 3	0.08 45

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

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

CroCo-Stereo	0.15 9	0.16 179	0.34 26	0.25 239	0.12 56	0.11 2	0.18 124	0.35 111	0.24 38	0.13 3	0.13 9	0.18 63	0.12 31	0.15 2	0.13 10	0.08 105	0.06 37	0.07 20	0.05 9	0.07 40	0.06 5
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ARAFT	0.26 230	0.30 348	0.87 362	0.22 116	0.12 56	0.30 235	0.24 296	0.46 230	0.34 166	0.33 229	0.28 114	0.29 191	0.20 160	0.49 254	0.19 133	0.08 105	0.06 37	0.12 303	0.11 276	0.09 151	0.09 74

GMStereo	0.21 111	0.30 348	0.57 239	0.21 73	0.12 56	0.24 152	0.18 124	0.30 59	0.41 246	0.26 110	0.24 85	0.17 54	0.16 93	0.25 85	0.19 133	0.10 226	0.07 100	0.08 82	0.08 125	0.11 254	0.09 74
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.18 41	0.10 15	0.45 84	0.20 47	0.12 56	0.20 68	0.16 59	0.40 168	0.31 131	0.23 83	0.21 65	0.26 160	0.15 78	0.21 43	0.14 34	0.07 19	0.05 3	0.07 20	0.07 60	0.06 3	0.06 5

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

FENet	0.22 125	0.13 91	0.48 116	0.22 116	0.12 56	0.27 186	0.18 124	0.43 196	0.37 205	0.31 192	0.32 153	0.29 191	0.23 188	0.27 111	0.24 210	0.10 226	0.07 100	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.11 155

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

RAFT-Stereo	0.19 61	0.10 15	0.49 136	0.22 116	0.12 56	0.23 132	0.18 124	0.43 196	0.20 11	0.31 192	0.45 302	0.20 83	0.14 65	0.18 18	0.18 108	0.08 105	0.06 37	0.07 20	0.06 29	0.06 3	0.07 14
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet_ROB	0.27 253	0.27 332	0.48 116	0.21 73	0.12 56	0.32 271	0.17 80	0.57 337	0.55 367	0.39 313	0.44 288	0.37 267	0.28 261	0.43 236	0.28 254	0.08 105	0.06 37	0.06 1	0.05 9	0.09 151	0.11 155

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.17 33	0.13 91	0.35 30	0.18 10	0.13 98	0.17 20	0.16 59	0.42 189	0.25 60	0.19 45	0.18 36	0.13 17	0.10 9	0.22 57	0.12 2	0.12 299	0.10 213	0.11 270	0.08 125	0.10 202	0.09 74
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 41	0.15 156	0.27 7	0.20 47	0.13 98	0.24 152	0.17 80	0.31 74	0.37 205	0.43 347	0.17 28	0.13 17	0.12 31	0.20 38	0.16 66	0.08 105	0.07 100	0.09 149	0.07 60	0.09 151	0.08 45

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FTStereo	0.28 261	0.11 34	0.56 231	0.24 207	0.13 98	0.21 90	0.52 425	0.36 118	0.28 93	0.38 299	0.94 427	0.30 208	0.56 401	0.33 186	0.18 108	0.08 105	0.06 37	0.09 149	0.08 125	0.08 83	0.19 297

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.20 85	0.13 91	0.48 116	0.20 47	0.13 98	0.28 202	0.12 5	0.43 196	0.26 69	0.27 120	0.32 153	0.21 96	0.17 108	0.26 101	0.20 150	0.08 105	0.06 37	0.08 82	0.06 29	0.07 40	0.10 121
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 155	0.14 131	0.49 136	0.20 47	0.13 98	0.28 202	0.17 80	0.47 240	0.47 312	0.30 177	0.36 204	0.37 267	0.24 207	0.29 149	0.21 170	0.09 167	0.07 100	0.09 149	0.08 125	0.11 254	0.11 155

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

AdaStereo	0.25 208	0.17 206	0.47 102	0.25 239	0.13 98	0.33 278	0.17 80	0.57 337	0.43 269	0.34 247	0.38 222	0.35 258	0.21 170	0.32 177	0.24 210	0.14 339	0.06 37	0.13 328	0.09 198	0.11 254	0.09 74
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.29 279	0.37 384	0.92 375	0.24 207	0.13 98	0.30 235	0.19 160	0.55 319	0.51 342	0.39 313	0.46 314	0.39 287	0.27 241	0.36 211	0.30 270	0.09 167	0.06 37	0.07 20	0.05 9	0.13 305	0.11 155

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

rvit_0105_4	0.21 111	0.17 206	0.49 136	0.23 163	0.14 134	0.20 68	0.23 273	0.35 111	0.40 239	0.19 45	0.24 85	0.25 141	0.20 160	0.28 130	0.18 108	0.16 362	0.13 271	0.12 303	0.11 276	0.11 254	0.10 121

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

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

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

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

test_sample7	0.28 261	0.16 179	0.47 102	0.21 73	0.14 134	0.29 222	0.22 246	0.54 303	0.43 269	0.38 299	0.36 204	0.38 273	0.32 311	0.41 229	0.26 235	0.14 339	0.21 369	0.13 328	0.12 315	0.13 305	0.25 362

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASMatch	0.23 155	0.11 34	0.55 221	0.25 239	0.14 134	0.19 41	0.16 59	0.32 80	0.30 123	0.28 130	0.68 397	0.28 178	0.26 235	0.50 258	0.22 186	0.07 19	0.06 37	0.08 82	0.07 60	0.06 3	0.11 155

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

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

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

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

ICVP	0.24 183	0.13 91	0.45 84	0.26 275	0.14 134	0.30 235	0.25 309	0.47 240	0.35 176	0.29 154	0.43 278	0.35 258	0.25 218	0.28 130	0.25 224	0.12 299	0.09 186	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.11 155
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.21 111	0.24 301	0.53 203	0.23 163	0.14 134	0.22 114	0.13 8	0.38 141	0.30 123	0.29 154	0.26 98	0.25 141	0.15 78	0.28 130	0.20 150	0.08 105	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.10 202	0.07 14

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.28 261	0.19 239	0.47 102	0.25 239	0.14 134	0.36 314	0.21 215	0.49 258	0.43 269	0.46 365	0.52 342	0.42 307	0.30 286	0.46 247	0.38 317	0.10 226	0.07 100	0.11 270	0.11 276	0.10 202	0.11 155
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.36 332	0.21 260	0.57 239	0.22 116	0.14 134	0.35 307	0.20 191	0.55 319	0.47 312	0.52 387	0.58 368	0.45 324	0.53 397	0.75 369	0.50 359	0.18 387	0.19 355	0.23 407	0.21 402	0.15 335	0.20 311

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

CBMV	0.36 332	0.25 316	0.61 274	0.24 207	0.14 134	0.42 347	0.33 370	0.56 328	0.52 353	0.54 396	0.52 342	0.51 358	0.58 404	0.63 325	0.43 334	0.15 352	0.16 323	0.18 386	0.16 378	0.13 305	0.19 297
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	0.24 183	0.21 260	0.57 239	0.25 239	0.15 191	0.24 152	0.28 339	0.40 168	0.43 269	0.25 100	0.26 98	0.29 191	0.22 177	0.29 149	0.21 170	0.15 352	0.13 271	0.14 348	0.15 368	0.10 202	0.10 121

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

222	0.45 378	0.14 131	0.43 73	0.19 21	0.15 191	0.36 314	0.20 191	0.60 368	0.43 269	0.37 291	0.45 302	0.30 208	0.28 261	0.59 303	3.72 470	0.11 261	0.19 355	0.08 82	0.09 198	0.09 151	0.27 376

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

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

SuperB	0.50 393	0.37 384	2.16 454	0.23 163	0.15 191	0.41 342	0.32 365	0.50 266	0.83 422	0.44 353	0.51 336	0.33 236	0.45 370	0.69 348	1.07 424	0.10 226	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.95 459	0.18 282

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

UCFNet_RVC	0.25 208	0.21 260	0.49 136	0.19 21	0.15 191	0.34 293	0.18 124	0.47 240	0.36 190	0.30 177	0.35 189	0.40 290	0.26 235	0.35 207	0.24 210	0.13 318	0.08 150	0.13 328	0.14 359	0.13 305	0.13 214

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iinet-f	0.31 303	0.23 291	1.16 410	0.20 47	0.16 223	0.44 356	0.23 273	0.47 240	0.38 213	0.36 276	0.44 288	0.41 296	0.35 327	0.36 211	0.43 334	0.10 226	0.09 186	0.08 82	0.08 125	0.13 305	0.12 193

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

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

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

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

AAGNet	0.34 324	0.12 69	0.53 203	0.26 275	0.16 223	0.20 68	0.19 160	0.31 74	0.29 109	0.35 265	0.35 189	0.27 165	0.30 286	0.44 239	2.56 466	0.08 105	0.05 3	0.10 219	0.07 60	0.09 151	0.07 14

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

GEStereo_RVC	0.29 279	0.24 301	0.60 268	0.27 309	0.16 223	0.33 278	0.25 309	0.58 350	0.56 371	0.35 265	0.38 222	0.34 244	0.25 218	0.51 264	0.29 267	0.12 299	0.08 150	0.09 149	0.08 125	0.11 254	0.13 214

xxxx	0.39 349	0.14 131	0.47 102	0.20 47	0.16 223	0.38 328	0.20 191	0.61 375	0.43 269	0.30 177	0.44 288	0.38 273	0.25 218	0.50 258	2.41 464	0.11 261	0.21 369	0.09 149	0.10 246	0.10 202	0.26 373

test_xeample	0.39 349	0.14 131	0.46 97	0.19 21	0.16 223	0.34 293	0.22 246	0.59 359	0.43 269	0.33 229	0.47 321	0.30 208	0.27 241	0.60 308	2.44 465	0.10 226	0.21 369	0.09 149	0.09 198	0.09 151	0.25 362

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

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

FADNet_RVC	0.31 303	0.35 375	0.98 388	0.24 207	0.16 223	0.30 235	0.17 80	0.52 281	0.39 229	0.30 177	0.38 222	0.30 208	0.29 280	0.54 279	0.33 294	0.14 339	0.14 285	0.14 348	0.16 378	0.21 390	0.24 351

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

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

DISCO	0.33 316	0.16 179	0.55 221	0.26 275	0.16 223	0.48 378	0.25 309	0.52 281	0.58 375	0.38 299	0.45 302	0.63 396	0.37 337	0.65 334	0.50 359	0.10 226	0.07 100	0.09 149	0.08 125	0.13 305	0.13 214

SANet	0.58 412	0.41 399	1.38 429	0.27 309	0.16 223	0.72 417	0.48 416	0.71 418	1.34 450	0.69 416	0.97 428	0.94 429	0.78 425	0.97 420	0.93 410	0.14 339	0.12 255	0.12 303	0.12 315	0.18 370	0.20 311

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

SGM_RVC	0.57 410	0.22 278	0.60 268	0.26 275	0.16 223	0.97 440	0.46 412	0.76 427	0.90 429	1.03 440	0.92 426	1.16 436	0.93 437	1.21 437	0.72 396	0.17 376	0.16 323	0.16 370	0.16 378	0.16 343	0.24 351
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	0.42 368	0.44 406	0.92 375	0.24 207	0.16 223	0.45 364	0.40 399	0.58 350	0.50 336	0.54 396	0.63 387	0.52 363	0.51 390	0.91 408	0.66 391	0.17 376	0.17 342	0.17 379	0.15 368	0.15 335	0.21 320
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDVS	0.26 230	0.16 179	0.45 84	0.25 239	0.17 252	0.34 293	0.21 215	0.43 196	0.31 131	0.34 247	0.41 257	0.47 340	0.21 170	0.52 271	0.29 267	0.11 261	0.09 186	0.11 270	0.09 198	0.13 305	0.16 262

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

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

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

test_sample9	0.45 378	0.21 260	0.69 302	0.18 10	0.17 252	0.36 314	0.21 215	0.54 303	0.43 269	0.38 299	0.36 204	0.38 273	0.32 311	0.70 351	1.01 417	0.24 405	1.93 469	0.28 418	0.24 415	0.18 370	0.21 320

test_sample8	0.52 399	0.21 260	0.69 302	0.18 10	0.17 252	0.36 314	0.21 215	0.57 337	0.38 213	0.63 408	0.39 237	1.16 436	0.68 421	0.70 351	1.01 417	0.24 405	1.93 469	0.28 418	0.24 415	0.18 370	0.21 320

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EDNetEfficientorigin	7.48 474	0.57 425	139.59 493	0.25 239	0.17 252	0.44 356	0.30 350	0.48 250	1.04 438	1.29 448	1.02 430	0.82 424	0.87 434	0.76 375	1.02 420	0.10 226	0.09 186	0.12 303	0.11 276	0.22 394	0.25 362

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

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

DMCA-RVC	0.30 292	0.27 332	0.93 379	0.28 334	0.17 252	0.30 235	0.21 215	0.43 196	0.36 190	0.40 322	0.38 222	0.39 287	0.36 332	0.44 239	0.34 298	0.13 318	0.10 213	0.16 370	0.12 315	0.13 305	0.11 155

FADNet-RVC-Resample	0.31 303	0.32 358	1.16 410	0.27 309	0.17 252	0.33 278	0.21 215	0.49 258	0.40 239	0.36 276	0.38 222	0.34 244	0.27 241	0.54 279	0.27 246	0.10 226	0.10 213	0.14 348	0.13 343	0.13 305	0.18 282

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

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

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

MeshStereo	0.60 415	0.31 351	0.71 314	0.22 116	0.17 252	0.66 413	0.36 382	0.81 432	0.63 392	1.48 462	1.32 442	1.65 449	0.83 430	1.18 435	0.74 397	0.17 376	0.17 342	0.17 379	0.14 359	0.17 355	0.19 297
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
model_zeroshot	0.21 111	0.14 131	0.51 171	0.34 390	0.18 279	0.26 180	0.16 59	0.41 186	0.24 38	0.33 229	0.20 48	0.25 141	0.12 31	0.26 101	0.16 66	0.09 167	0.21 369	0.07 20	0.08 125	0.07 40	0.13 214

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EAI-Stereo	0.29 279	0.11 34	0.38 42	0.22 116	0.18 279	0.33 278	1.66 468	0.53 291	0.27 84	0.27 120	0.50 333	0.17 54	0.16 93	0.25 85	0.25 224	0.07 19	0.07 100	0.07 20	0.11 276	0.07 40	0.10 121

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

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

GANet	0.40 359	0.28 339	0.67 296	0.31 369	0.18 279	0.43 351	0.39 395	0.60 368	0.46 300	0.48 377	0.78 411	0.55 370	0.45 370	0.96 418	0.55 374	0.13 318	0.14 285	0.13 328	0.12 315	0.15 335	0.16 262

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 279	0.24 301	0.81 342	0.26 275	0.18 279	0.30 235	0.22 246	0.52 281	0.41 246	0.38 299	0.42 265	0.42 307	0.28 261	0.46 247	0.31 279	0.11 261	0.08 150	0.10 219	0.11 276	0.10 202	0.12 193
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.33 316	0.36 381	0.61 274	0.24 207	0.18 279	0.33 278	0.24 296	0.59 359	0.42 258	0.38 299	0.52 342	0.36 263	0.31 300	0.80 386	0.32 286	0.18 387	0.14 285	0.21 400	0.15 368	0.17 355	0.14 236

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

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

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

coex-ft	3.48 469	0.81 441	48.53 491	0.24 207	0.19 304	0.53 394	0.47 415	0.49 258	2.36 462	7.18 475	1.20 437	0.96 432	2.53 466	0.75 369	2.14 460	0.13 318	0.15 312	0.14 348	0.12 315	0.22 394	0.47 434

Selective-IGEV	0.15 9	0.10 15	0.34 26	0.32 374	0.19 304	0.16 12	0.14 20	0.29 47	0.20 11	0.13 3	0.14 19	0.13 17	0.08 1	0.23 68	0.14 34	0.06 1	0.13 271	0.07 20	0.06 29	0.06 3	0.11 155

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

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

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

pcwnet_v2	0.32 309	0.16 179	1.22 421	0.23 163	0.19 304	0.32 271	0.19 160	0.61 375	0.61 386	0.37 291	0.45 302	0.35 258	0.29 280	0.37 220	0.26 235	0.14 339	0.11 239	0.12 303	0.11 276	0.14 327	0.18 282

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

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

psmorigin	0.52 399	0.29 342	3.10 463	0.24 207	0.19 304	0.39 332	0.24 296	0.52 281	0.45 290	0.66 413	0.68 397	0.70 418	0.52 392	0.86 398	0.49 358	0.15 352	0.17 342	0.13 328	0.14 359	0.16 343	0.23 339

aanetorigin	0.40 359	0.33 362	1.14 407	0.25 239	0.19 304	0.30 235	0.37 384	0.34 102	0.47 312	0.95 434	0.82 416	0.52 363	0.56 401	0.50 258	0.52 363	0.11 261	0.09 186	0.10 219	0.10 246	0.16 343	0.19 297

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

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

ADCL	0.50 393	0.30 348	1.15 408	0.28 334	0.19 304	0.77 424	0.64 435	0.57 337	0.73 414	0.57 403	0.73 406	0.55 370	0.60 407	0.66 340	1.53 447	0.11 261	0.10 213	0.13 328	0.13 343	0.15 335	0.16 262

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

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

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

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

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

LL-Strereo2	0.21 111	0.25 316	0.53 203	0.32 374	0.20 322	0.25 165	0.14 20	0.32 80	0.25 60	0.25 100	0.20 48	0.24 130	0.12 31	0.28 130	0.18 108	0.07 19	0.07 100	0.12 303	0.09 198	0.09 151	0.16 262

anonymousdsp	0.20 85	0.13 91	0.49 136	0.28 334	0.20 322	0.21 90	0.17 80	0.29 47	0.24 38	0.22 76	0.13 9	0.12 8	0.12 31	0.32 177	0.13 10	0.07 19	0.26 406	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.48 437

IGEV-Stereo	0.20 85	0.13 91	0.49 136	0.28 334	0.20 322	0.21 90	0.17 80	0.29 47	0.24 38	0.22 76	0.13 9	0.12 8	0.12 31	0.32 177	0.13 10	0.07 19	0.26 406	0.08 82	0.07 60	0.08 83	0.48 437
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UNet	0.28 261	0.16 179	0.70 308	0.24 207	0.20 322	0.44 356	0.21 215	0.52 281	0.42 258	0.36 276	0.40 246	0.43 313	0.33 319	0.41 229	0.32 286	0.09 167	0.07 100	0.10 219	0.09 198	0.10 202	0.09 74

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

FADNet-RVC	0.34 324	0.43 403	0.97 386	0.25 239	0.20 322	0.33 278	0.20 191	0.51 276	0.42 258	0.34 247	0.40 246	0.41 296	0.29 280	0.65 334	0.36 309	0.14 339	0.14 285	0.14 348	0.15 368	0.19 377	0.20 311

RTSC	0.43 373	0.37 384	0.95 383	0.30 356	0.20 322	0.50 385	0.23 273	0.65 399	0.86 425	0.56 400	0.54 352	0.51 358	0.36 332	0.71 356	0.92 409	0.13 318	0.14 285	0.11 270	0.13 343	0.18 370	0.19 297

GANetREF_RVC	0.45 378	0.52 415	0.87 362	0.39 412	0.20 322	0.51 386	0.50 421	0.68 410	0.67 399	0.47 371	0.46 314	0.50 355	0.43 364	0.91 408	0.40 323	0.28 419	0.21 369	0.32 425	0.19 396	0.28 417	0.23 339
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NaN_ROB	0.44 375	0.38 390	0.94 382	0.30 356	0.20 322	0.52 391	0.49 419	0.61 375	0.60 384	0.56 400	0.47 321	0.49 351	0.42 361	1.24 438	0.76 399	0.12 299	0.18 351	0.12 303	0.13 343	0.12 291	0.18 282

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

PWC_ROB	0.41 364	0.38 390	0.92 375	0.26 275	0.20 322	0.39 332	0.19 160	0.61 375	0.69 405	0.58 404	0.84 418	0.52 363	0.44 368	0.74 364	0.62 385	0.13 318	0.09 186	0.14 348	0.10 246	0.17 355	0.18 282

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

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

Wz-Net-TNSev	0.55 404	0.72 435	1.90 449	0.26 275	0.21 335	0.64 411	0.45 409	0.66 403	0.71 409	0.52 387	0.55 357	0.71 419	0.63 417	1.04 426	0.94 412	0.16 362	0.15 312	0.13 328	0.15 368	0.21 390	0.24 351

Wz-Net-SNSev	0.45 378	0.53 417	1.42 432	0.31 369	0.21 335	0.44 356	0.45 409	0.64 393	0.68 403	0.46 365	0.66 392	0.62 392	0.40 352	0.78 379	0.65 389	0.12 299	0.11 239	0.12 303	0.13 343	0.17 355	0.19 297

Wz-Net-LNSev	0.36 332	0.35 375	1.06 396	0.26 275	0.21 335	0.47 372	0.33 370	0.56 328	0.58 375	0.45 360	0.54 352	0.50 355	0.37 337	0.40 226	0.42 331	0.12 299	0.11 239	0.10 219	0.09 198	0.14 327	0.15 249

Wz-Net-MNSev	0.39 349	0.35 375	0.99 390	0.26 275	0.21 335	0.59 404	0.39 395	0.58 350	0.61 386	0.49 378	0.56 362	0.53 367	0.37 337	0.61 314	0.47 350	0.11 261	0.09 186	0.11 270	0.11 276	0.15 335	0.15 249

Syn2CoEx	0.39 349	0.39 394	1.08 401	0.35 396	0.21 335	0.41 342	0.29 344	0.63 387	0.51 342	0.43 347	0.56 362	0.45 324	0.45 370	0.69 348	0.39 321	0.17 376	0.14 285	0.16 370	0.12 315	0.13 305	0.16 262

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

ADCRef	0.41 364	0.33 362	1.05 394	0.26 275	0.21 335	0.49 382	0.27 326	0.54 303	0.51 342	0.51 384	0.59 372	0.35 258	0.47 379	0.54 279	1.35 441	0.09 167	0.08 150	0.12 303	0.12 315	0.12 291	0.13 214

DPSNet	0.51 396	0.26 326	1.16 410	0.28 334	0.21 335	0.76 421	0.56 430	0.89 442	0.82 421	0.49 378	0.51 336	0.64 401	0.81 429	0.89 403	0.85 407	0.17 376	0.16 323	0.13 328	0.13 343	0.26 409	0.27 376

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

MDST_ROB	0.51 396	0.16 179	0.97 386	0.31 369	0.21 335	1.35 455	0.34 374	0.80 430	0.59 382	1.09 443	0.74 407	0.49 351	0.37 337	1.31 444	0.60 381	0.14 339	0.12 255	0.16 370	0.13 343	0.13 305	0.18 282

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

PWCDC_ROB	0.41 364	0.41 399	0.77 333	0.34 390	0.21 335	0.43 351	0.20 191	0.60 368	0.90 429	0.44 353	1.24 440	0.36 263	0.38 342	0.56 290	0.48 352	0.18 387	0.11 239	0.11 270	0.10 246	0.20 384	0.16 262

PSMNet_ROB	0.36 332	0.31 351	0.71 314	0.31 369	0.21 335	0.44 356	0.44 408	0.61 375	0.49 331	0.39 313	0.45 302	0.49 351	0.32 311	0.66 340	0.53 367	0.14 339	0.10 213	0.15 364	0.14 359	0.13 305	0.13 214

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

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

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

S-Stereo	0.39 349	0.20 252	1.04 393	0.28 334	0.22 350	0.39 332	0.31 359	0.58 350	0.69 405	0.40 322	0.59 372	0.48 345	0.41 357	0.75 369	0.42 331	0.12 299	0.15 312	0.13 328	0.13 343	0.16 343	0.25 362

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

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

ADCMid	0.53 401	0.45 407	1.46 433	0.27 309	0.22 350	0.51 386	0.38 392	0.61 375	0.58 375	0.75 420	0.67 394	0.62 392	0.66 420	0.66 340	1.75 452	0.13 318	0.12 255	0.17 379	0.17 388	0.20 384	0.21 320

ADCP+	0.48 391	0.36 381	1.47 434	0.26 275	0.22 350	0.57 400	0.40 399	0.56 328	0.54 359	0.46 365	0.52 342	0.46 331	0.53 397	0.59 303	1.93 456	0.10 226	0.08 150	0.11 270	0.11 276	0.14 327	0.15 249

DANet	0.37 339	0.25 316	0.67 296	0.37 401	0.22 350	0.42 347	0.25 309	0.50 266	0.44 279	0.52 387	0.50 333	0.59 382	0.42 361	0.78 379	0.53 367	0.13 318	0.12 255	0.14 348	0.12 315	0.17 355	0.21 320
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
WCMA_ROB	0.55 404	0.27 332	0.76 327	0.26 275	0.22 350	0.62 407	0.36 382	0.57 337	0.58 375	0.97 436	1.40 445	1.28 442	0.94 438	0.80 386	0.80 403	0.20 398	0.17 342	0.16 370	0.16 378	0.19 377	0.29 387

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

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

GASNet	0.39 349	0.58 427	1.27 423	0.35 396	0.23 360	0.35 307	0.23 273	0.63 387	0.56 371	0.41 332	0.38 222	0.45 324	0.30 286	0.81 389	0.42 331	0.16 362	0.11 239	0.14 348	0.14 359	0.23 399	0.12 193

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

RALCasStereoNet	0.22 125	0.22 278	0.48 116	0.23 163	0.23 360	0.22 114	0.18 124	0.32 80	0.27 84	0.22 76	0.30 133	0.22 101	0.15 78	0.29 149	0.20 150	0.08 105	0.22 379	0.07 20	0.06 29	0.10 202	0.25 362

MFN_U_SF_RVC	0.58 412	0.58 427	1.31 426	0.39 412	0.23 360	0.72 417	0.30 350	0.83 435	0.68 403	0.74 419	0.74 407	0.86 425	0.60 407	0.84 395	0.83 405	0.29 421	0.27 409	0.32 425	0.37 436	0.31 421	0.33 402

ADCPNet	0.51 396	0.36 381	1.82 448	0.27 309	0.23 360	0.71 416	0.39 395	0.56 328	0.54 359	0.52 387	0.60 376	0.66 407	0.57 403	0.64 330	1.23 431	0.15 352	0.18 351	0.14 348	0.23 413	0.19 377	0.22 331

CC-Net-ROB	0.46 385	0.55 419	0.86 360	0.38 410	0.23 360	0.51 386	0.30 350	0.69 416	0.51 342	0.46 365	0.51 336	0.48 345	0.38 342	0.96 418	0.40 323	0.36 431	0.23 388	0.56 440	0.25 418	0.34 426	0.22 331

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

NCCL2	0.37 339	0.33 362	0.59 261	0.37 401	0.23 360	0.42 347	0.41 403	0.56 328	0.44 279	0.47 371	0.47 321	0.61 389	0.39 349	0.58 296	0.41 328	0.16 362	0.13 271	0.21 400	0.22 409	0.16 343	0.18 282

CSAN	0.55 404	0.47 409	1.19 418	0.37 401	0.23 360	0.57 400	0.61 433	0.65 399	0.72 411	0.65 411	0.78 411	0.66 407	0.65 419	1.41 448	0.77 400	0.21 399	0.17 342	0.20 397	0.21 402	0.18 370	0.21 320

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

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

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

WZ-Net	0.56 408	0.49 413	2.14 453	0.30 356	0.24 371	0.58 402	0.48 416	0.65 399	0.80 419	0.51 384	0.72 403	0.68 413	0.60 407	1.06 428	1.01 417	0.13 318	0.10 213	0.11 270	0.12 315	0.19 377	0.23 339

iRaft-Stereo_20w	0.29 279	0.11 34	0.86 360	0.33 385	0.24 371	0.32 271	0.26 320	0.60 368	0.26 69	0.41 332	0.21 65	0.28 178	0.19 155	0.32 177	0.24 210	0.07 19	0.31 430	0.07 20	0.09 198	0.08 83	0.47 434

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

raftrobust	0.19 61	0.19 239	0.42 68	0.23 163	0.24 371	0.19 41	0.13 8	0.33 95	0.28 93	0.26 110	0.20 48	0.19 72	0.17 108	0.23 68	0.17 84	0.08 105	0.10 213	0.07 20	0.06 29	0.07 40	0.09 74

GwcNet	0.37 339	0.29 342	1.12 404	0.25 239	0.24 371	0.48 378	0.27 326	0.58 350	0.60 384	0.39 313	0.54 352	0.51 358	0.34 320	0.60 308	0.46 347	0.13 318	0.12 255	0.12 303	0.11 276	0.13 305	0.15 249

AF-Net	0.40 359	0.31 351	0.74 320	0.33 385	0.24 371	0.43 351	0.30 350	0.64 393	0.67 399	0.44 353	0.69 400	0.65 403	0.52 392	0.59 303	0.48 352	0.16 362	0.12 255	0.19 392	0.14 359	0.16 343	0.14 236

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

Nwc_Net	0.39 349	0.29 342	0.84 354	0.32 374	0.24 371	0.45 364	0.30 350	0.67 405	0.51 342	0.39 313	0.70 401	0.59 382	0.48 383	0.61 314	0.45 346	0.16 362	0.12 255	0.19 392	0.21 402	0.14 327	0.15 249

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 230	0.15 156	0.96 384	0.21 73	0.25 382	0.30 235	0.21 215	0.54 303	0.28 93	0.25 100	0.29 121	0.46 331	0.23 188	0.28 130	0.20 150	0.08 105	0.10 213	0.08 82	0.12 315	0.11 254	0.17 279

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 401	0.60 430	0.98 388	0.40 416	0.25 382	0.87 432	0.57 431	0.60 368	0.64 394	0.60 405	0.67 394	0.63 396	0.42 361	1.13 431	0.50 359	0.23 403	0.28 414	0.27 412	0.35 432	0.25 404	0.33 402

ADCS	0.62 418	0.56 421	1.54 439	0.30 356	0.25 382	0.56 398	0.46 412	0.71 418	0.86 425	0.77 425	0.72 403	0.68 413	0.62 415	0.82 390	2.33 463	0.17 376	0.16 323	0.16 370	0.17 388	0.23 399	0.27 376

MSMD_ROB	0.63 421	0.34 371	0.70 308	0.30 356	0.25 382	0.88 433	0.35 376	0.58 350	0.67 399	1.13 444	1.52 449	1.75 452	1.05 443	0.90 406	0.60 381	0.24 405	0.22 379	0.27 412	0.27 425	0.25 404	0.27 376

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

DCRE	0.24 183	0.15 156	0.45 84	0.26 275	0.26 386	0.23 132	0.21 215	0.37 130	0.29 109	0.23 83	0.81 415	0.23 114	0.16 93	0.24 75	0.18 108	0.07 19	0.14 285	0.07 20	0.08 125	0.07 40	0.25 362

riskmin	0.24 183	0.10 15	0.43 73	0.32 374	0.26 386	0.33 278	0.19 160	0.44 216	0.30 123	0.24 89	0.27 109	0.37 267	0.25 218	0.30 160	0.22 186	0.09 167	0.18 351	0.09 149	0.13 343	0.10 202	0.27 376

EDNetEfficient	0.64 423	0.39 394	2.52 456	0.26 275	0.26 386	0.39 332	0.49 419	0.42 189	1.06 440	1.38 451	0.86 420	0.61 389	0.97 439	0.66 340	1.62 451	0.11 261	0.10 213	0.10 219	0.12 315	0.20 384	0.19 297

pmcnn	0.54 403	0.24 301	1.06 396	0.25 239	0.26 386	0.40 338	0.31 359	0.55 319	0.55 367	0.56 400	1.22 439	2.53 463	0.39 349	0.84 395	1.08 426	0.09 167	0.06 37	0.06 1	0.05 9	0.10 202	0.14 236

AnyNet_C01	0.68 426	0.69 434	2.64 458	0.33 385	0.27 391	0.93 435	0.64 435	0.66 403	0.65 395	0.70 417	0.97 428	0.75 421	0.63 417	1.01 423	1.52 446	0.17 376	0.16 323	0.17 379	0.17 388	0.24 403	0.28 382

FC-DCNN v2	0.75 432	0.33 362	0.82 345	0.33 385	0.28 392	0.85 431	0.40 399	0.88 440	0.86 425	1.46 456	1.65 454	2.08 456	1.40 454	1.14 433	0.95 413	0.24 405	0.22 379	0.27 412	0.26 422	0.26 409	0.32 399

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 427	0.73 437	1.26 422	0.47 428	0.28 392	1.42 457	0.60 432	0.82 433	0.94 435	0.85 429	0.86 420	0.88 427	0.70 422	1.32 445	0.75 398	0.37 432	0.30 426	0.34 428	0.36 434	0.44 430	0.42 425

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

G-Net	0.47 388	0.26 326	1.02 392	0.34 390	0.28 392	0.89 434	0.35 376	0.47 240	0.46 300	0.68 415	1.20 437	0.64 401	0.59 406	0.61 314	0.60 381	0.16 362	0.14 285	0.17 379	0.13 343	0.22 394	0.21 320

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

XQC	0.47 388	0.45 407	1.07 398	0.40 416	0.28 392	0.58 402	0.38 392	0.67 405	0.76 416	0.53 393	0.47 321	0.59 382	0.47 379	0.74 364	0.80 403	0.18 387	0.14 285	0.18 386	0.16 378	0.26 409	0.24 351

AnyNet_C32	0.55 404	0.51 414	1.34 427	0.29 347	0.28 392	0.61 406	0.62 434	0.57 337	0.62 390	0.63 408	0.68 397	0.54 369	0.55 399	0.82 390	1.81 453	0.15 352	0.15 312	0.15 364	0.18 393	0.21 390	0.25 362

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

PA-Net	0.40 359	0.35 375	1.05 394	0.32 374	0.28 392	0.39 332	0.43 406	0.53 291	0.56 371	0.35 265	0.43 278	0.41 296	0.36 332	0.83 394	0.61 384	0.12 299	0.23 388	0.16 370	0.23 413	0.13 305	0.20 311
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN	0.73 428	0.33 362	0.84 354	0.33 385	0.28 392	0.82 430	0.40 399	0.82 433	0.83 422	1.43 454	1.60 453	1.97 454	1.38 452	1.10 430	0.93 410	0.24 405	0.22 379	0.27 412	0.26 422	0.26 409	0.32 399

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

Abc-Net	0.42 368	0.31 351	0.87 362	0.32 374	0.29 402	0.47 372	0.37 384	0.68 410	0.53 354	0.42 336	0.58 368	0.57 376	0.52 392	0.75 369	0.54 371	0.18 387	0.14 285	0.18 386	0.25 418	0.17 355	0.18 282
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
anonymousa	0.26 230	0.13 91	0.56 231	0.29 347	0.30 404	0.31 255	0.20 191	0.38 141	0.36 190	0.33 229	0.51 336	0.41 296	0.27 241	0.25 85	0.24 210	0.08 105	0.18 351	0.09 149	0.18 393	0.08 83	0.17 279

FCDSN-DC	0.67 424	0.38 390	0.83 350	0.37 401	0.30 404	0.66 413	0.37 384	0.69 416	0.70 407	1.15 446	1.53 450	1.70 451	1.38 452	1.00 421	0.83 405	0.24 405	0.22 379	0.27 412	0.26 422	0.27 414	0.32 399
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTS	0.81 438	0.56 421	4.76 467	0.37 401	0.30 404	1.11 443	0.52 425	0.67 405	1.07 441	0.76 423	0.91 424	0.60 387	0.61 411	1.64 452	1.24 432	0.15 352	0.13 271	0.15 364	0.15 368	0.22 394	0.24 351

RTSA	0.81 438	0.56 421	4.76 467	0.37 401	0.30 404	1.11 443	0.52 425	0.67 405	1.07 441	0.76 423	0.91 424	0.60 387	0.61 411	1.64 452	1.24 432	0.15 352	0.13 271	0.15 364	0.15 368	0.22 394	0.24 351

DeepPrunerF	0.46 385	0.37 384	1.50 436	0.34 390	0.30 404	0.36 314	0.37 384	0.64 393	1.15 448	0.41 332	0.45 302	0.40 290	0.41 357	0.82 390	0.53 367	0.18 387	0.14 285	0.23 407	0.21 402	0.17 355	0.18 282

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 261	0.17 206	0.96 384	0.29 347	0.31 409	0.29 222	0.21 215	0.53 291	0.28 93	0.27 120	0.55 357	0.41 296	0.18 136	0.30 160	0.22 186	0.08 105	0.10 213	0.08 82	0.13 343	0.12 291	0.20 311

ccnet	0.43 373	0.34 371	0.62 277	0.28 334	0.33 410	0.60 405	0.34 374	0.68 410	0.47 312	0.54 396	0.66 392	0.56 374	0.46 377	0.73 360	0.66 391	0.26 413	0.19 355	0.24 409	0.22 409	0.27 414	0.25 362

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

Anonymous_2	0.44 375	0.23 291	0.57 239	0.34 390	0.34 411	0.53 394	0.28 339	0.49 258	0.39 229	0.36 276	0.34 181	0.48 345	0.38 342	0.43 236	0.33 294	0.26 413	0.41 440	0.44 434	1.45 469	0.33 425	0.37 416

SGM-ForestM	1.59 457	0.56 421	1.52 438	0.41 420	0.34 411	2.77 468	1.67 469	1.69 461	1.73 457	2.48 467	2.27 466	6.02 475	2.90 469	3.08 468	2.83 467	0.25 412	0.30 426	0.19 392	0.20 400	0.18 370	0.45 432

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

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

PASM	0.49 392	0.41 399	1.15 408	0.37 401	0.35 414	0.42 347	0.42 404	0.54 303	0.65 395	0.54 396	0.54 352	0.63 396	0.48 383	0.94 417	0.51 362	0.27 417	0.30 426	0.30 421	0.33 430	0.29 419	0.29 387

ELAS_RVC	0.80 436	0.40 397	1.10 403	0.40 416	0.35 414	0.93 435	1.10 461	0.87 439	1.12 446	1.40 452	1.39 443	1.27 441	1.55 460	1.13 431	1.13 427	0.29 421	0.27 409	0.30 421	0.28 426	0.31 421	0.36 408
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 436	0.40 397	0.91 374	0.39 412	0.35 414	1.52 459	0.81 448	0.97 444	0.98 437	1.47 461	1.58 452	1.19 439	1.33 451	1.01 423	1.21 430	0.29 421	0.27 409	0.30 421	0.29 428	0.32 424	0.36 408
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STTRV1_RVC	0.42 368	0.33 362	0.89 370	0.29 347	0.36 419	0.49 382	0.31 359	0.63 387	0.54 359	0.47 371	0.56 362	0.47 340	0.43 364	1.00 421	0.40 323	0.28 419	0.21 369	0.20 397	0.18 393	0.25 404	0.18 282

SDNR	0.47 388	0.29 342	0.92 375	0.24 207	0.37 420	1.27 451	0.17 80	0.54 303	0.58 375	0.44 353	0.85 419	0.55 370	0.28 261	1.19 436	0.52 363	0.23 403	0.24 398	0.17 379	0.13 343	0.19 377	0.26 373

FINET	0.58 412	0.48 411	1.35 428	0.38 410	0.37 420	0.96 439	1.13 462	0.84 437	1.05 439	0.50 381	0.70 401	0.45 324	0.61 411	0.63 325	0.62 385	0.26 413	0.28 414	0.14 348	0.13 343	0.20 384	0.44 429

PDISCO_ROB	0.45 378	0.37 384	0.89 370	0.44 424	0.37 420	0.70 415	0.35 376	0.75 425	0.78 417	0.45 360	0.53 349	0.65 403	0.40 352	0.68 347	0.52 363	0.22 402	0.12 255	0.21 400	0.19 396	0.26 409	0.22 331

XX-Stereo	0.25 208	0.11 34	1.09 402	0.35 396	0.38 423	0.23 132	0.13 8	0.43 196	0.19 6	0.20 53	0.40 246	0.31 218	0.10 9	0.33 186	0.13 10	0.08 105	0.11 239	0.08 82	0.09 198	0.07 40	0.10 121

SQANet	0.44 375	0.57 425	0.89 370	0.49 430	0.39 424	0.47 372	0.23 273	0.53 291	0.44 279	0.41 332	0.48 330	0.47 340	0.34 320	0.58 296	0.43 334	0.38 434	0.15 312	0.40 432	0.21 402	0.50 432	0.34 405

DDUNet	0.45 378	0.60 430	0.71 314	0.45 426	0.39 424	0.46 366	0.32 365	0.53 291	0.44 279	0.46 365	0.53 349	0.57 376	0.38 342	0.51 264	0.43 334	0.34 428	0.21 369	0.56 440	0.25 418	0.41 429	0.36 408

PVD	0.62 418	0.41 399	0.93 379	0.44 424	0.39 424	0.63 410	0.51 424	0.86 438	1.27 449	0.93 433	1.09 432	0.81 423	0.85 431	0.89 403	0.89 408	0.21 399	0.23 388	0.22 405	0.19 396	0.28 417	0.41 424

PWCK	1.05 444	1.29 464	2.12 452	0.92 452	0.42 427	1.27 451	1.01 455	1.14 447	1.14 447	1.16 447	1.14 435	1.25 440	0.90 435	1.77 457	1.15 428	0.89 458	0.51 445	0.87 453	0.54 446	1.02 462	0.57 443

NVStereoNet_ROB	0.74 429	0.64 432	1.20 420	0.55 434	0.43 428	0.54 397	0.48 416	0.75 425	0.87 428	0.88 430	1.72 456	1.06 433	1.03 442	1.29 442	0.98 416	0.35 430	0.42 441	0.41 433	0.48 440	0.38 428	0.43 427
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.60 415	0.73 437	1.13 406	0.64 437	0.45 429	0.73 419	0.37 384	0.67 405	0.67 399	0.52 387	0.75 409	0.66 407	0.46 377	0.74 364	0.59 380	0.55 441	0.34 435	0.56 440	0.36 434	0.65 442	0.49 439

Consistency-Raft	0.56 408	0.52 415	1.12 404	0.45 426	0.49 430	0.48 378	0.45 409	0.73 422	0.74 415	0.45 360	0.82 416	0.46 331	0.60 407	0.51 264	0.63 388	0.39 436	0.40 438	0.44 434	0.51 445	0.53 436	0.38 423

test_for_model	0.33 316	0.91 446	0.48 116	0.74 447	0.50 431	0.20 68	0.16 59	0.33 95	0.27 84	0.29 154	0.15 21	0.13 17	0.11 19	0.17 11	0.14 34	0.31 425	0.27 409	0.06 1	0.05 9	0.97 460	0.31 394

Ntro	0.61 417	0.75 440	1.16 410	0.67 439	0.50 431	0.76 421	0.37 384	0.68 410	0.71 409	0.50 381	0.59 372	0.65 403	0.52 392	0.79 383	0.58 379	0.58 444	0.32 431	0.57 443	0.34 431	0.69 447	0.50 440

SAMSARA	0.62 418	0.47 409	0.93 379	0.70 442	0.50 431	1.15 446	1.29 465	0.79 429	0.70 407	0.77 425	0.55 357	0.92 428	0.58 404	0.87 400	0.77 400	0.19 396	0.27 409	0.18 386	0.19 396	0.27 414	0.28 382

MADNet+	1.05 444	1.26 463	4.77 469	0.73 444	0.50 431	1.25 450	0.97 453	1.05 445	0.93 432	0.67 414	0.78 411	0.87 426	0.85 431	2.14 462	1.83 454	0.40 437	0.42 441	0.32 425	0.28 426	0.45 431	0.43 427

ACVNet-4b	0.76 433	0.90 445	1.67 443	0.73 444	0.51 435	0.80 429	0.31 359	0.74 424	0.81 420	0.51 384	0.72 403	0.94 429	0.43 364	1.01 423	1.32 439	1.18 467	0.22 379	0.77 449	0.45 439	0.70 448	0.50 440

ACVNet_1	0.77 435	0.92 447	1.79 447	0.73 444	0.53 436	0.78 425	0.42 404	0.88 440	0.90 429	0.75 420	0.76 410	1.32 443	0.80 427	1.04 426	0.70 395	0.57 443	0.32 431	0.72 447	0.35 432	0.70 448	0.50 440

GCST	0.50 393	0.67 433	0.82 345	1.04 457	0.55 437	0.38 328	0.11 3	0.42 189	0.33 155	0.42 336	0.35 189	0.29 191	0.18 136	0.50 258	0.23 202	0.70 450	0.42 441	0.79 451	0.62 454	0.63 440	0.47 434

LE_ROB	1.82 463	0.39 394	3.15 464	0.50 431	0.55 437	0.79 426	1.00 454	0.89 442	6.48 474	7.40 476	2.07 462	2.07 455	5.08 472	1.33 446	3.96 471	0.11 261	0.09 186	0.12 303	0.11 276	0.11 254	0.13 214

SPS-STEREO	0.74 429	0.72 435	1.18 417	0.52 432	0.57 439	0.76 421	0.50 421	0.80 430	0.66 398	0.97 436	0.88 423	0.94 429	0.74 423	1.08 429	1.04 422	0.58 444	0.51 445	0.50 437	0.50 444	0.56 437	0.72 456
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MANE	1.63 459	0.58 427	1.16 410	0.59 435	0.60 440	2.71 467	1.53 467	2.63 471	3.62 466	2.33 466	3.26 468	3.66 469	2.98 470	2.26 465	2.26 462	0.37 432	0.40 438	0.31 424	0.49 441	0.31 421	0.63 448

RainbowNet	0.76 433	1.00 452	1.29 424	0.82 449	0.63 441	0.79 426	0.52 425	0.83 435	0.93 432	0.61 407	0.79 414	0.79 422	0.62 415	0.82 390	0.67 393	0.80 455	0.55 451	0.79 451	0.49 441	0.81 451	0.62 446

ACVNet_2	0.94 440	0.98 451	1.71 445	0.83 450	0.63 441	1.02 441	0.64 435	1.16 448	1.43 453	1.02 438	1.39 443	1.47 446	0.86 433	1.16 434	0.79 402	0.63 447	0.43 444	0.78 450	0.49 441	0.80 450	0.57 443

anonymity	0.57 410	0.55 419	0.74 320	0.48 429	0.63 441	0.56 398	0.43 406	0.71 418	0.51 342	0.64 410	0.55 357	0.57 376	0.61 411	0.65 334	0.57 377	0.55 441	0.55 451	0.50 437	0.54 446	0.51 434	0.61 445

BEATNet-Init1	4.91 472	3.27 473	14.39 483	0.69 441	0.65 444	10.19 479	3.83 474	5.04 474	5.11 472	8.73 478	8.52 476	13.95 485	7.66 476	7.79 477	5.79 474	0.32 427	0.34 435	0.34 428	0.38 437	0.64 441	0.64 450

WAO-7	1.05 444	1.00 452	1.19 418	0.83 450	0.67 445	1.22 449	0.84 450	1.43 454	1.56 455	1.13 444	1.75 457	1.46 445	1.25 448	1.56 451	1.28 434	0.61 446	0.62 459	0.70 446	0.68 456	0.66 444	0.62 446

MFMNet_re	0.74 429	0.84 442	1.16 410	0.64 437	0.70 446	0.79 426	0.71 440	0.77 428	0.85 424	0.79 427	0.86 420	0.69 415	0.80 427	0.73 360	0.65 389	0.66 448	0.59 455	0.61 444	0.58 451	0.68 445	0.71 455

DGSMNet	0.63 421	0.32 358	1.01 391	0.54 433	0.73 447	0.62 407	1.36 466	0.62 383	0.58 375	0.38 299	0.62 386	0.52 363	0.34 320	0.65 334	0.47 350	0.54 440	0.61 456	0.67 445	0.61 453	0.65 442	0.69 454

JetBlue	1.20 451	0.89 444	2.53 457	0.59 435	0.76 448	3.16 470	2.09 471	1.16 448	0.93 432	0.95 434	1.12 434	1.65 449	1.27 449	2.15 463	1.87 455	0.43 439	0.37 437	0.38 430	0.39 438	0.62 439	0.63 448

IMH-64-1	0.94 440	0.95 449	1.07 398	0.98 454	0.76 448	0.93 435	0.72 441	1.30 450	1.11 444	0.91 431	1.45 446	1.14 434	1.00 440	1.25 440	0.97 414	0.77 451	0.51 445	0.97 455	0.55 449	0.90 453	0.66 451

IMH-64	0.94 440	0.95 449	1.07 398	0.98 454	0.76 448	0.93 435	0.72 441	1.30 450	1.11 444	0.91 431	1.45 446	1.14 434	1.00 440	1.25 440	0.97 414	0.77 451	0.51 445	0.97 455	0.55 449	0.90 453	0.66 451

FADE	4.36 470	1.19 459	4.67 466	0.71 443	0.76 448	0.73 419	0.50 421	1.87 466	1.53 454	0.75 420	0.67 394	1.17 438	2.69 468	2.88 467	2.14 460	24.66 490	4.77 475	17.17 485	17.41 484	0.51 434	0.45 432

WAO-6	1.11 448	1.01 454	1.17 416	0.96 453	0.79 452	1.30 453	0.78 445	1.36 452	1.99 460	1.04 441	1.54 451	1.59 448	1.27 449	1.37 447	1.30 435	0.78 453	0.55 451	1.03 459	0.75 460	0.87 452	0.72 456

IMH	1.09 447	1.04 455	1.29 424	1.03 456	0.79 452	1.11 443	0.69 438	1.40 453	1.42 452	1.02 438	1.71 455	1.42 444	1.19 447	1.78 458	1.03 421	1.14 465	0.56 454	1.00 457	0.58 451	0.93 456	0.68 453

Dean	1.22 452	1.17 458	1.97 450	1.04 457	0.79 452	1.21 448	0.76 443	1.51 457	1.96 459	1.30 450	1.98 461	2.14 457	1.18 446	1.30 443	1.15 428	0.83 456	0.61 456	1.01 458	0.69 457	0.97 460	0.77 460

SGM+DAISY	1.12 449	0.86 443	1.64 442	0.68 440	0.80 455	1.68 461	1.68 470	1.08 446	1.10 443	1.53 463	1.76 458	1.47 446	1.53 459	1.24 438	1.42 445	0.66 448	0.65 461	0.52 439	0.54 446	0.57 438	0.91 463

LVE	1.18 450	1.16 457	1.67 443	1.04 457	0.81 456	1.32 454	0.82 449	1.49 456	1.94 458	1.08 442	1.90 459	1.89 453	1.07 444	1.51 450	1.04 422	0.96 461	0.61 456	0.94 454	0.69 457	0.92 455	0.79 461

WAO-8	1.50 455	1.22 461	1.39 430	1.10 460	0.85 457	2.15 463	0.78 445	1.84 463	3.76 467	1.46 456	2.18 463	2.15 458	1.50 457	3.20 470	1.35 441	0.92 459	0.66 462	1.10 460	0.79 461	0.94 457	0.74 458

Venus	1.50 455	1.22 461	1.39 430	1.10 460	0.85 457	2.15 463	0.78 445	1.84 463	3.76 467	1.46 456	2.18 463	2.15 458	1.50 457	3.20 470	1.35 441	0.92 459	0.66 462	1.10 460	0.79 461	0.94 457	0.74 458

TorneroNet-64	1.47 453	1.15 456	1.51 437	1.11 462	0.86 459	2.27 466	0.76 443	1.84 463	3.76 467	1.29 448	2.22 465	2.68 465	1.46 455	1.81 459	1.55 448	0.79 454	0.51 445	1.10 460	0.67 455	1.31 465	0.81 462

TorneroNet	2.26 465	1.20 460	1.55 440	1.15 464	0.91 460	5.84 471	0.84 450	2.12 468	8.45 477	2.59 468	5.32 472	3.84 470	2.15 463	1.84 461	1.98 458	0.88 457	0.54 450	1.16 464	0.74 459	1.31 465	0.91 463

UNDER WATER-64	1.61 458	1.30 465	2.93 462	1.33 465	0.96 461	2.20 465	1.25 464	1.47 455	3.15 464	1.46 456	1.31 441	2.61 464	2.22 464	1.69 454	1.93 456	1.13 464	0.67 464	1.29 465	0.94 464	1.26 463	1.09 467

UNDER WATER	1.64 460	1.34 466	2.72 460	1.40 466	1.04 462	1.70 462	1.14 463	1.57 460	3.58 465	1.46 456	1.46 448	2.82 466	2.43 465	1.74 455	2.04 459	1.08 463	0.63 460	1.31 466	0.94 464	1.29 464	1.10 468

notaker	1.49 454	1.44 467	1.77 446	1.42 467	1.08 463	1.19 447	0.87 452	1.51 457	1.40 451	1.53 463	3.41 469	2.40 461	1.94 462	1.83 460	1.57 449	1.14 465	0.69 465	1.38 467	0.88 463	1.39 468	1.03 466

ktn	1.80 462	1.46 468	1.49 435	1.44 468	1.14 464	1.50 458	1.07 458	1.53 459	3.90 470	2.77 469	4.62 470	3.42 468	1.49 456	1.74 455	1.40 444	1.45 469	0.77 466	1.46 468	0.99 466	1.41 469	1.00 465

DispFullNet	0.67 424	0.94 448	1.63 441	0.77 448	1.19 465	0.53 394	0.25 309	0.61 375	0.72 411	0.70 417	0.60 376	0.69 415	0.90 435	0.80 386	0.52 363	0.27 417	0.13 271	0.74 448	0.31 429	0.68 445	0.44 429

KSHMR	1.92 464	1.47 469	1.97 450	1.48 469	1.22 466	1.39 456	1.06 457	1.81 462	5.83 473	1.43 454	5.56 473	2.95 467	1.17 445	2.24 464	1.33 440	1.29 468	1.13 467	1.47 469	1.11 468	1.37 467	1.21 469

HanzoNet	3.08 468	1.87 471	2.70 459	1.81 470	1.34 467	1.60 460	1.05 456	2.06 467	2.62 463	5.63 473	5.12 471	5.96 474	7.09 475	4.39 474	3.43 469	3.29 472	2.06 473	1.98 471	2.94 474	2.47 472	2.15 473

JetRed	2.35 467	2.70 472	6.11 470	1.14 463	1.38 468	6.03 472	3.61 473	2.12 468	1.72 456	1.99 465	1.97 460	2.15 458	1.59 461	2.49 466	4.19 472	1.05 462	1.60 468	1.10 460	1.02 467	1.72 470	1.41 471

tt	4.71 471	0.11 34	3.94 465	2.06 471	1.54 469	10.14 478	16.85 479	9.28 480	4.99 471	1.41 453	1.05 431	4.68 471	4.89 471	3.36 472	5.86 475	5.73 476	9.15 483	2.23 472	2.51 472	3.02 473	1.34 470

MADNet++	2.34 466	1.81 470	2.24 455	2.15 472	1.97 470	2.79 469	2.19 472	2.42 470	2.26 461	2.79 470	2.70 467	2.43 462	2.60 467	3.18 469	3.32 468	2.19 470	1.97 471	1.93 470	1.62 470	2.02 471	2.10 472

U	1.02 443	0.10 15	0.26 4	0.22 116	3.66 471	6.41 473	0.13 8	0.22 6	0.21 19	0.11 1	0.11 2	0.10 1	0.09 4	0.12 1	0.11 1	0.07 19	0.05 3	5.35 476	2.86 473	0.07 40	0.06 5

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

DPSimNet_ROB	6.21 473	5.16 474	9.50 473	5.59 476	5.56 473	7.64 474	10.02 476	4.07 473	7.33 475	6.84 474	6.26 474	7.17 476	10.55 477	4.07 473	5.68 473	5.50 475	4.29 474	5.24 475	3.66 475	4.05 474	5.96 477

ASD4	8.08 475	7.42 477	8.23 472	6.03 478	6.01 474	14.62 481	20.55 480	9.03 479	8.06 476	7.51 477	6.52 475	7.36 477	6.42 473	8.13 478	9.88 478	5.93 477	5.10 476	6.60 480	5.79 476	6.82 477	5.52 476

PML	15.86 485	13.12 485	7.07 471	5.22 474	7.66 475	32.93 489	64.30 492	5.37 475	10.12 478	25.87 491	67.29 492	20.25 487	13.20 486	10.09 480	6.81 477	5.94 478	2.00 472	6.03 479	2.18 471	9.13 480	2.62 475

LRCNet_RVC	10.94 479	14.45 486	9.66 474	15.38 482	8.02 476	1.08 442	0.35 376	8.72 478	0.72 411	12.63 485	15.84 485	9.73 478	6.52 474	8.58 479	6.38 476	20.33 488	5.39 477	23.79 487	21.95 486	15.35 484	13.96 486

DGTPSM_ROB	8.38 476	5.24 475	10.71 481	5.32 475	10.19 477	8.34 475	23.49 484	6.11 476	13.43 483	4.93 471	10.93 481	5.64 472	10.55 477	6.17 475	12.73 480	3.74 473	7.56 478	3.68 473	7.24 479	4.09 475	7.49 478

DPSMNet_ROB	8.44 477	5.25 476	10.87 482	5.59 476	10.27 478	8.34 475	23.51 485	6.12 477	13.47 484	4.96 472	10.94 482	5.65 473	10.55 477	6.25 476	12.77 481	4.01 474	7.62 479	3.75 474	7.27 480	4.16 476	7.54 479

DPSM_ROB	11.46 480	9.79 482	10.18 476	11.11 480	11.31 479	19.08 487	27.38 487	13.42 485	14.23 486	10.34 482	11.13 483	10.97 483	11.33 484	11.89 485	13.49 482	6.74 479	8.19 481	6.00 477	7.05 477	7.74 478	7.76 480

DPSM	11.46 480	9.79 482	10.18 476	11.11 480	11.31 479	19.08 487	27.38 487	13.42 485	14.23 486	10.34 482	11.13 483	10.97 483	11.33 484	11.89 485	13.49 482	6.74 479	8.19 481	6.00 477	7.05 477	7.74 478	7.76 480

Anonymous_1	16.44 486	9.26 478	9.67 475	10.63 479	14.54 481	18.62 486	26.98 486	12.68 484	13.53 485	10.78 484	10.37 480	10.15 479	10.66 480	10.99 484	12.64 479	15.61 487	7.73 480	16.87 484	43.01 489	56.14 492	7.86 482

HaxPig	17.72 487	20.23 490	19.76 484	16.55 483	16.52 482	9.46 477	9.42 475	14.48 487	13.31 482	18.59 486	18.67 486	17.39 486	16.68 487	17.07 487	16.43 487	21.99 489	20.86 490	22.28 486	21.55 485	21.30 488	21.88 490

LSM	1.68 461	0.48 411	2.91 461	2.28 473	17.60 483	0.52 391	0.55 429	0.65 399	0.78 417	0.84 428	1.11 433	0.63 396	0.55 399	0.79 383	0.53 367	0.16 362	0.25 399	0.18 386	0.21 402	0.25 404	2.37 474

xxxxx1	15.30 482	9.78 479	10.23 478	20.34 485	19.47 484	17.10 482	23.00 481	10.36 481	11.04 479	9.25 479	9.66 477	10.74 480	10.66 480	10.60 481	13.72 484	8.14 481	9.35 484	31.88 490	44.61 490	12.63 481	13.46 483

tt_ll	15.30 482	9.78 479	10.23 478	20.34 485	19.47 484	17.10 482	23.00 481	10.36 481	11.04 479	9.25 479	9.66 477	10.74 480	10.66 480	10.60 481	13.72 484	8.14 481	9.35 484	31.88 490	44.61 490	12.63 481	13.46 483

ff	15.30 482	9.78 479	10.23 478	20.34 485	19.47 484	17.10 482	23.00 481	10.36 481	11.04 479	9.25 479	9.66 477	10.74 480	10.66 480	10.60 481	13.72 484	8.14 481	9.35 484	31.88 490	44.61 490	12.63 481	13.46 483

MEDIAN_ROB	21.20 488	24.56 491	23.42 489	19.57 484	19.62 487	13.29 480	11.21 477	18.04 488	17.02 488	22.07 490	21.92 487	20.84 488	20.24 488	21.02 488	19.68 488	25.59 491	24.08 491	26.20 488	25.19 487	25.31 489	25.19 491

CasAABBNet	23.04 489	19.69 487	20.32 485	22.42 488	22.73 488	38.35 490	55.23 491	26.99 490	28.74 491	20.67 488	22.28 489	22.11 489	22.86 489	23.84 489	27.17 491	13.52 484	16.47 488	12.08 481	14.21 482	15.57 485	15.60 487

Selective-RAFT-Error	23.11 490	19.77 488	20.60 487	22.49 489	22.80 489	38.46 492	55.19 490	27.13 492	28.90 492	20.73 489	22.38 490	22.11 489	22.91 491	23.94 490	27.18 492	13.54 485	16.57 489	12.09 482	14.21 482	15.61 486	15.65 488

DLNR_Zeroshot_test	10.53 478	12.28 484	20.32 485	105.84 493	23.88 490	0.14 4	0.13 8	3.20 472	0.20 11	0.16 23	0.23 79	0.16 46	0.10 9	0.32 177	0.16 66	2.54 471	0.32 431	0.07 20	0.07 60	40.17 491	0.28 382

AVERAGE_ROB	25.43 492	29.01 492	27.22 490	24.60 491	24.16 491	17.78 485	12.87 478	22.39 489	21.40 489	26.72 492	26.08 491	25.18 492	24.52 492	25.07 492	23.57 489	29.94 492	28.36 492	30.60 489	29.57 488	29.83 490	29.66 492

LSM0	24.21 491	19.88 489	22.33 488	24.42 490	40.13 492	38.41 491	54.99 489	27.05 491	28.61 490	20.59 487	22.00 488	22.29 491	22.86 489	24.12 491	27.16 490	13.59 486	16.33 487	12.13 483	14.08 481	15.72 487	17.53 489

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

Low-res two-view benchmark