Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 303	3.08 472	2.43 447	0.31 7	0.18 8	0.29 52	0.20 3	0.37 2	0.32 15	0.28 10	0.24 6	0.18 1	0.18 2	0.31 5	0.22 1	1.09 448	0.08 1	0.17 109	0.16 149	0.14 63	0.97 450

CAS	0.34 61	0.13 1	0.25 7	1.28 444	0.30 266	0.46 171	0.38 224	0.48 25	0.47 85	0.34 25	0.52 73	0.24 3	0.19 5	0.29 3	0.27 56	0.69 434	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 11	0.15 135

IGEV-Stereo++	0.21 1	0.15 7	0.27 10	0.37 64	0.19 13	0.22 5	0.18 2	0.42 10	0.35 28	0.22 2	0.28 12	0.24 3	0.18 2	0.27 2	0.22 1	0.12 4	0.09 3	0.12 2	0.10 16	0.12 11	0.10 3

U	0.45 194	0.16 16	0.32 24	0.40 146	0.71 426	3.55 460	0.20 3	0.41 7	0.38 48	0.26 6	0.23 3	0.24 3	0.22 14	0.26 1	0.22 1	0.15 93	0.09 3	0.88 436	0.13 71	0.13 28	0.11 15

4D-IteraStereo	0.33 58	0.18 45	0.40 95	0.40 146	0.24 114	0.32 82	0.27 63	0.58 65	0.72 169	0.65 144	0.54 77	0.42 70	0.23 18	0.45 50	0.28 68	0.14 41	0.09 3	0.19 187	0.16 149	0.16 133	0.11 15

MC-Stereo	0.28 19	0.17 28	0.32 24	0.38 89	0.20 28	0.26 21	0.26 52	0.49 29	0.37 44	0.37 34	0.61 98	0.41 63	0.31 83	0.55 103	0.25 21	0.13 17	0.09 3	0.14 25	0.12 46	0.12 11	0.11 15

test-3	0.34 61	0.16 16	0.43 133	0.39 116	0.21 40	0.43 154	0.22 14	0.63 95	0.78 207	0.71 184	0.45 39	0.64 181	0.27 42	0.43 40	0.31 94	0.12 4	0.09 3	0.17 109	0.13 71	0.12 11	0.10 3

test_1	0.34 61	0.16 16	0.43 133	0.39 116	0.21 40	0.43 154	0.23 25	0.63 95	0.78 207	0.68 164	0.45 39	0.64 181	0.27 42	0.43 40	0.31 94	0.12 4	0.09 3	0.17 109	0.13 71	0.12 11	0.10 3

CREStereo++_RVC	0.32 48	0.15 7	0.23 1	0.31 7	0.24 114	0.27 31	0.22 14	0.46 22	0.88 264	0.46 72	0.80 170	0.30 10	0.26 35	0.36 14	0.33 116	0.13 17	0.09 3	0.13 15	0.51 431	0.13 28	0.09 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
RAFT-Stereo + iAFF	0.36 93	0.17 28	0.41 103	0.35 38	0.19 13	0.33 86	0.29 81	0.65 107	0.73 176	0.68 164	1.01 273	0.56 127	0.40 143	0.42 36	0.30 87	0.11 1	0.09 3	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.10 3

AFF-stereo	0.38 124	0.19 67	0.39 87	0.37 64	0.21 40	0.27 31	0.31 116	0.65 107	0.66 146	0.64 135	1.13 323	0.76 253	0.39 138	0.55 103	0.33 116	0.11 1	0.09 3	0.16 83	0.16 149	0.13 28	0.11 15

Pointernet	0.27 14	0.14 2	0.33 28	0.35 38	0.23 89	0.35 101	0.21 8	0.72 168	0.38 48	0.39 46	0.36 28	0.34 30	0.25 25	0.36 14	0.25 21	0.15 93	0.10 12	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.10 3

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 168	0.20 92	0.74 347	0.38 89	0.43 370	0.39 128	0.26 52	0.94 251	0.49 87	0.53 91	0.77 147	0.93 310	0.45 171	0.63 186	0.24 14	0.16 134	0.10 12	0.17 109	0.18 220	0.20 234	0.20 265

IGEV-Stereo+	0.23 2	0.14 2	0.26 8	0.32 10	0.19 13	0.12 1	0.17 1	0.29 1	0.29 6	0.21 1	0.15 1	0.22 2	0.22 14	0.40 27	0.22 1	0.14 41	0.10 12	0.12 2	0.09 8	0.15 100	0.86 441

AIO-Stereo	0.25 6	0.18 45	0.34 38	0.37 64	0.18 8	0.28 44	0.30 95	0.48 25	0.27 3	0.29 14	0.30 13	0.32 18	0.17 1	0.52 89	0.23 10	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.10 3

WCG-NET（raft）	0.31 42	0.15 7	0.36 48	0.32 10	0.19 13	0.35 101	0.27 63	0.51 37	0.78 207	0.45 67	0.55 82	0.48 99	0.27 42	0.54 99	0.26 44	0.13 17	0.10 12	0.12 2	0.11 26	0.12 11	0.11 15

RSM++	0.25 6	0.18 45	0.34 38	0.36 49	0.20 28	0.28 44	0.30 95	0.51 37	0.32 15	0.25 5	0.22 2	0.37 45	0.21 10	0.50 79	0.24 14	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.12 46	0.14 63	0.10 3

RSM	0.25 6	0.18 45	0.33 28	0.36 49	0.20 28	0.27 31	0.34 149	0.51 37	0.27 3	0.26 6	0.23 3	0.39 50	0.21 10	0.56 112	0.22 1	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.14 63	0.10 3

RAFT-Stereo-weight	0.32 48	0.18 45	0.33 28	0.39 116	0.22 55	0.26 21	0.29 81	0.67 126	0.80 217	0.53 91	0.51 65	0.58 140	0.20 8	0.47 65	0.27 56	0.13 17	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.11 15

MoCha-V2	0.25 6	0.15 7	0.29 14	0.40 146	0.18 8	0.27 31	0.26 52	0.49 29	0.27 3	0.36 31	0.27 9	0.33 27	0.35 107	0.49 75	0.22 1	0.12 4	0.10 12	0.12 2	0.10 16	0.13 28	0.11 15

IGEV++	0.24 3	0.17 28	0.31 19	0.38 89	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.50 36	0.23 1	0.28 10	0.35 27	0.30 10	0.22 14	0.31 5	0.28 68	0.14 41	0.10 12	0.13 15	0.10 16	0.13 28	0.13 75

ACVNet-DCA	0.35 75	0.23 174	0.33 28	0.41 174	0.22 55	0.55 205	0.38 224	0.85 217	0.54 103	0.41 54	0.50 58	0.34 30	0.49 187	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.19 187	0.13 71	0.18 184	0.17 195

xx1	0.39 139	0.23 174	0.33 28	0.41 174	0.22 55	0.55 205	0.38 224	0.67 126	1.06 353	0.41 54	0.50 58	0.65 194	0.53 207	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.20 215	0.19 248	0.18 184	0.17 195

1test111	0.36 93	0.23 174	0.33 28	0.41 174	0.22 55	0.55 205	0.38 224	0.85 217	0.54 103	0.41 54	0.50 58	0.34 30	0.49 187	0.55 103	0.45 234	0.16 134	0.10 12	0.19 187	0.13 71	0.18 184	0.17 195

cc1	0.37 109	0.23 174	0.33 28	0.41 174	0.22 55	0.55 205	0.38 224	0.67 126	1.06 353	0.41 54	0.50 58	0.34 30	0.49 187	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.19 187	0.13 71	0.16 133	0.15 135

ff7	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.36 49	0.26 177	0.31 72	0.35 170	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.33 19	0.32 18	0.29 67	0.58 141	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

ffff	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.36 49	0.26 177	0.31 72	0.35 170	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.33 19	0.32 18	0.29 67	0.58 141	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

ffm	0.44 184	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 140	0.55 205	0.37 203	0.68 136	1.04 342	0.73 203	0.96 249	0.71 219	0.53 207	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.25 316	0.21 293	0.16 133	0.16 177

ff1	0.49 242	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 140	0.55 205	0.37 203	0.68 136	1.04 342	0.73 203	0.96 249	0.71 219	0.53 207	1.01 356	0.88 359	0.16 134	0.10 12	0.25 316	0.21 293	0.16 133	0.16 177

11t	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.36 49	0.26 177	0.31 72	0.35 170	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.33 19	0.32 18	0.29 67	0.58 141	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

tt1	0.36 93	0.24 210	0.32 24	0.41 174	0.22 55	0.54 200	0.38 224	0.68 136	1.04 342	0.41 54	0.46 44	0.35 37	0.45 171	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.19 187	0.13 71	0.16 133	0.16 177

IGEV_Zeroshot_test	0.34 61	0.18 45	0.67 317	0.39 116	0.28 226	0.30 60	0.25 44	0.74 178	0.31 12	0.62 117	0.57 88	0.54 121	0.25 25	0.53 96	0.27 56	0.14 41	0.10 12	0.15 60	0.14 96	0.14 63	0.12 47

MSKI-zero shot	0.32 48	0.17 28	0.34 38	0.39 116	0.21 40	0.32 82	0.22 14	0.61 83	0.43 66	0.52 88	0.64 104	0.61 166	0.20 8	0.74 262	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.10 16	0.12 11	0.12 47

DLNR_Zeroshot_test	20.09 480	36.28 486	38.04 484	169.85 492	61.80 488	0.23 7	0.20 3	13.88 479	0.37 44	0.44 65	0.66 112	0.43 77	0.21 10	0.62 176	0.28 68	5.46 476	0.10 12	0.15 60	0.11 26	72.60 491	0.11 15

CASnet	0.30 39	0.20 92	0.33 28	0.41 174	0.16 3	0.26 21	0.24 37	0.52 44	0.53 99	0.52 88	0.54 77	0.39 50	0.24 22	0.40 27	0.26 44	0.14 41	0.10 12	0.22 269	0.18 220	0.18 184	0.11 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.27 14	0.17 28	0.31 19	0.34 17	0.45 381	0.26 21	0.28 73	0.37 2	0.32 15	0.30 17	0.46 44	0.31 16	0.37 124	0.36 14	0.24 14	0.14 41	0.10 12	0.15 60	0.12 46	0.13 28	0.11 15

Any-RAFT	0.35 75	0.16 16	0.30 17	0.34 17	0.21 40	0.52 190	0.22 14	0.88 232	0.73 176	0.53 91	0.73 128	0.64 181	0.28 54	0.46 58	0.24 14	0.15 93	0.10 12	0.13 15	0.10 16	0.13 28	0.12 47

LoS_RVC	0.27 14	0.16 16	0.27 10	0.32 10	0.30 266	0.44 160	0.34 149	0.41 7	0.33 18	0.31 18	0.51 65	0.29 9	0.32 87	0.36 14	0.28 68	0.11 1	0.10 12	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 243

anonymousdsp2	0.35 75	0.20 92	0.43 133	0.37 64	0.24 114	0.48 175	0.31 116	0.86 220	0.65 143	0.55 97	0.50 58	0.50 106	0.34 104	0.56 112	0.31 94	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.10 16	0.16 133	0.14 114

anonymousdsp	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.37 64	0.25 140	0.30 60	0.35 170	0.63 95	0.35 28	0.39 46	0.33 19	0.33 27	0.28 54	0.59 156	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

Selective-IGEV	0.24 3	0.18 45	0.35 43	0.35 38	0.19 13	0.27 31	0.25 44	0.55 54	0.23 1	0.27 8	0.25 7	0.34 30	0.19 5	0.58 141	0.22 1	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.12 11	0.10 3

EGLCR-Stereo	0.25 6	0.16 16	0.33 28	0.34 17	0.20 28	0.35 101	0.20 3	0.52 44	0.36 34	0.28 10	0.27 9	0.41 63	0.18 2	0.45 50	0.26 44	0.14 41	0.10 12	0.16 83	0.14 96	0.13 28	0.11 15

RCA-Stereo	0.35 75	0.17 28	0.34 38	0.38 89	0.22 55	0.31 72	0.34 149	0.68 136	1.24 388	0.45 67	0.65 107	0.47 95	0.43 157	0.38 22	0.27 56	0.13 17	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.11 15

DCANet-4	0.36 93	0.20 92	0.48 205	0.34 17	0.19 13	0.29 52	0.30 95	0.66 116	0.92 289	0.69 172	0.78 158	0.40 57	0.47 179	0.45 50	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.13 75

ccc-4	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.36 49	0.26 177	0.31 72	0.35 170	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.33 19	0.32 18	0.29 67	0.58 141	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

fff	0.37 109	0.16 16	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.29 52	0.30 95	0.69 144	1.06 353	0.69 172	0.78 158	0.42 70	0.63 268	0.46 58	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.13 75

ADStereo(finetuned)	0.37 109	0.16 16	0.49 216	0.34 17	0.19 13	0.30 60	0.30 95	0.68 136	0.91 284	0.70 178	0.77 147	0.43 77	0.69 302	0.45 50	0.33 116	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.12 47

test_4	0.36 93	0.18 45	0.31 19	0.44 249	0.25 140	0.20 2	0.34 149	0.56 56	0.41 59	0.59 105	1.45 388	0.43 77	0.25 25	0.63 186	0.28 68	0.12 4	0.10 12	0.17 109	0.19 248	0.15 100	0.11 15

IGEV-Stereo	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.37 64	0.25 140	0.30 60	0.35 170	0.63 95	0.35 28	0.39 46	0.33 19	0.33 27	0.28 54	0.59 156	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	0.36 93	0.19 67	0.44 145	0.44 249	0.23 89	0.48 175	0.36 190	0.66 116	0.82 229	0.64 135	0.45 39	0.68 207	0.25 25	0.41 32	0.31 94	0.12 4	0.10 12	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.11 15

LCNet	0.41 161	0.20 92	0.32 24	0.44 249	0.24 114	0.47 173	0.29 81	0.67 126	0.53 99	0.72 196	1.03 285	0.66 199	0.60 251	0.58 141	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.19 187	0.19 248	0.21 255	0.36 380

STrans-v2	0.46 201	0.20 92	0.48 205	0.40 146	0.24 114	0.55 205	0.50 318	1.07 302	0.73 176	0.65 144	1.05 295	0.72 228	0.69 302	0.72 250	0.33 116	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.14 96	0.13 28	0.12 47

TransformOpticalFlow	0.44 184	0.20 92	0.47 186	0.41 174	0.23 89	0.37 111	0.47 301	0.94 251	0.76 193	0.65 144	1.14 326	0.73 239	0.56 230	0.76 270	0.32 104	0.15 93	0.10 12	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.13 75

PFNet	0.42 168	0.18 45	0.58 277	0.43 231	0.24 114	0.43 154	0.32 133	0.74 178	0.78 207	1.00 349	0.74 137	0.68 207	0.39 138	0.72 250	0.37 178	0.16 134	0.10 12	0.20 215	0.15 119	0.16 133	0.13 75

IRAFT_RVC	0.42 168	0.20 92	0.48 205	0.44 249	0.24 114	0.27 31	0.54 343	0.74 178	0.77 200	0.76 217	0.80 170	0.73 239	0.51 202	0.70 240	0.36 163	0.17 168	0.10 12	0.21 256	0.16 149	0.16 133	0.14 114

cross-raft	0.34 61	0.20 92	0.37 61	0.44 249	0.23 89	0.32 82	0.35 170	0.74 178	0.40 55	0.60 109	0.77 147	0.57 132	0.27 42	0.43 40	0.28 68	0.12 4	0.10 12	0.15 60	0.13 71	0.15 100	0.11 15

GMM-Stereo	0.44 184	0.19 67	0.36 48	0.42 212	0.25 140	0.51 186	0.47 301	0.71 164	0.53 99	0.76 217	1.37 371	0.76 253	0.38 127	0.60 162	0.33 116	0.15 93	0.10 12	0.20 215	0.19 248	0.16 133	0.27 331

iRaftStereo_RVC	0.32 48	0.19 67	0.37 61	0.39 116	0.22 55	0.31 72	0.29 81	0.68 136	0.51 93	0.49 78	0.66 112	0.37 45	0.23 18	0.45 50	0.33 116	0.14 41	0.10 12	0.18 148	0.17 196	0.15 100	0.12 47

s12784h	0.36 93	0.15 7	0.24 4	0.34 17	0.15 1	0.77 310	0.29 81	0.80 205	0.83 234	0.56 100	0.57 88	0.43 77	0.40 143	0.57 123	0.33 116	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.09 8	0.14 63	0.09 1

XX-TBD	0.32 48	0.53 396	0.26 8	0.51 349	0.20 28	0.37 111	0.24 37	0.40 6	0.73 176	0.54 95	0.69 119	0.31 16	0.25 25	0.32 7	0.27 56	0.16 134	0.10 12	0.12 2	0.09 8	0.13 28	0.11 15

DCANet	0.36 93	0.16 16	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.30 60	0.30 95	0.68 136	0.91 284	0.70 178	0.77 147	0.43 77	0.57 231	0.45 50	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.12 47

csc	0.37 109	0.16 16	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.29 52	0.30 95	0.69 144	1.06 353	0.69 172	0.78 158	0.42 70	0.63 268	0.46 58	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.13 75

cscssc	0.37 109	0.16 16	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.29 52	0.30 95	0.69 144	1.06 353	0.69 172	0.78 158	0.42 70	0.63 268	0.46 58	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.13 75

111	0.40 150	0.17 28	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.52 190	0.28 73	0.74 178	1.16 374	0.50 81	0.91 229	0.63 174	0.48 184	0.61 169	0.35 147	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.12 46	0.13 28	0.13 75

CFNet-RSSM	0.34 61	0.17 28	0.45 157	0.39 116	0.22 55	0.35 101	0.23 25	0.73 176	0.84 239	0.65 144	0.54 77	0.57 132	0.28 54	0.46 58	0.26 44	0.13 17	0.10 12	0.14 25	0.12 46	0.13 28	0.11 15

PMTNet	0.32 48	0.16 16	0.24 4	0.29 3	0.18 8	0.45 167	0.22 14	0.56 56	0.63 131	0.46 72	0.54 77	0.39 50	0.34 104	0.48 72	0.24 14	0.75 436	0.10 12	0.12 2	0.08 1	0.12 11	0.11 15

HITNet	0.41 161	0.26 251	0.45 157	0.33 14	0.17 4	0.63 261	0.30 95	0.93 247	0.64 138	0.71 184	0.82 181	0.64 181	0.52 204	0.59 156	0.43 210	0.14 41	0.10 12	0.15 60	0.13 71	0.19 218	0.12 47
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	0.47 214	0.24 210	0.61 285	0.37 64	0.17 4	0.61 245	0.33 142	0.80 205	0.87 260	0.94 324	1.13 323	0.72 228	0.43 157	0.89 324	0.51 268	0.13 17	0.10 12	0.13 15	0.11 26	0.14 63	0.12 47

UGAM-zero	0.46 201	0.19 67	0.62 288	0.37 64	0.23 89	0.34 93	0.21 8	1.15 334	0.39 54	0.66 156	0.61 98	1.70 418	0.91 369	0.75 266	0.25 21	0.14 41	0.11 69	0.15 60	0.12 46	0.13 28	0.13 75

WCG-NET	0.29 26	0.15 7	0.36 48	0.36 49	0.23 89	0.43 154	0.23 25	0.48 25	0.46 81	0.40 51	0.47 49	0.46 91	0.28 54	0.55 103	0.25 21	0.15 93	0.11 69	0.13 15	0.12 46	0.13 28	0.12 47

Occ-G	0.26 11	0.14 2	0.28 13	0.34 17	0.20 28	0.27 31	0.34 149	0.41 7	0.31 12	0.29 14	0.43 37	0.49 104	0.25 25	0.47 65	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.14 25	0.11 26	0.12 11	0.12 47

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 225	0.21 125	1.26 413	0.39 116	0.51 397	0.28 44	0.30 95	1.25 379	0.44 70	0.68 164	1.11 314	0.86 285	0.33 97	0.67 222	0.27 56	0.15 93	0.11 69	0.17 109	0.20 272	0.22 276	0.24 310

gcap-zeroshot	0.34 61	0.18 45	0.52 246	0.38 89	0.22 55	0.49 179	0.27 63	0.52 44	0.34 19	0.64 135	0.50 58	0.83 274	0.34 104	0.48 72	0.24 14	0.13 17	0.11 69	0.15 60	0.12 46	0.13 28	0.12 47

test_for_model	0.82 369	3.60 473	0.39 87	2.35 461	2.07 461	0.39 128	0.28 73	0.42 10	0.45 77	0.71 184	0.31 17	0.30 10	0.27 42	0.34 10	0.25 21	0.34 389	0.11 69	0.13 15	0.09 8	3.49 472	0.18 211

trnet	0.27 14	0.14 2	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 111	0.23 25	0.52 44	0.72 169	0.42 59	0.51 65	0.34 30	0.26 35	0.39 24	0.25 21	0.15 93	0.11 69	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.10 3

testlalala	0.28 19	0.19 67	0.43 133	0.34 17	0.23 89	0.45 167	0.30 95	0.43 15	0.29 6	0.68 164	0.49 55	0.35 37	0.25 25	0.32 7	0.25 21	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.09 8	0.11 1	0.11 15

testlalala_base	0.46 201	0.25 232	0.41 103	0.46 291	0.33 313	0.58 225	0.25 44	0.57 59	0.34 19	0.51 83	0.56 85	0.46 91	0.30 78	0.43 40	0.31 94	1.47 456	0.11 69	0.14 25	0.09 8	1.59 446	0.13 75

RAFT-Test	0.34 61	0.18 45	0.37 61	0.38 89	0.23 89	0.50 182	0.23 25	0.69 144	0.40 55	0.60 109	0.85 201	0.61 166	0.28 54	0.46 58	0.27 56	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.12 47

HH	0.35 75	0.20 92	0.47 186	0.40 146	0.25 140	0.33 86	0.31 116	0.76 191	0.38 48	0.43 62	0.57 88	0.79 262	0.44 166	0.71 245	0.25 21	0.15 93	0.11 69	0.15 60	0.14 96	0.14 63	0.12 47

HanStereo	0.35 75	0.20 92	0.47 186	0.40 146	0.25 140	0.33 86	0.31 116	0.76 191	0.38 48	0.43 62	0.57 88	0.79 262	0.44 166	0.71 245	0.25 21	0.15 93	0.11 69	0.15 60	0.14 96	0.14 63	0.12 47

LoS	0.29 26	0.15 7	0.30 17	0.29 3	0.18 8	0.33 86	0.29 81	0.51 37	0.72 169	0.34 25	0.52 73	0.41 63	0.28 54	0.47 65	0.28 68	0.15 93	0.11 69	0.13 15	0.09 8	0.11 1	0.11 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.28 19	0.14 2	0.23 1	0.30 5	0.70 425	0.37 111	0.27 63	0.48 25	0.46 81	0.34 25	0.48 52	0.27 7	0.22 14	0.39 24	0.23 10	0.13 17	0.11 69	0.12 2	0.08 1	0.13 28	0.17 195

knoymous	0.36 93	0.20 92	0.31 19	0.31 7	0.22 55	0.36 109	0.29 81	0.61 83	0.64 138	0.67 158	0.70 122	0.60 161	0.40 143	0.58 141	0.34 130	0.17 168	0.11 69	0.20 215	0.11 26	0.17 165	0.18 211

riskmin	0.38 124	0.20 92	0.39 87	0.32 10	0.23 89	0.53 196	0.30 95	0.63 95	0.80 217	0.49 78	0.56 85	0.73 239	0.58 240	0.55 103	0.36 163	0.17 168	0.11 69	0.19 187	0.13 71	0.19 218	0.20 265

Selective-RAFT	0.35 75	0.23 174	0.51 241	0.44 249	0.21 40	0.64 268	0.27 63	0.59 67	0.63 131	0.40 51	0.38 30	0.55 124	0.40 143	0.57 123	0.35 147	0.13 17	0.11 69	0.14 25	0.12 46	0.16 133	0.13 75

ProNet	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.35 38	0.24 114	0.32 82	0.43 280	0.57 59	0.37 44	0.33 24	0.30 13	0.32 18	0.28 54	0.57 123	0.26 44	0.13 17	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.13 28	0.13 75

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 331	0.28 282	0.99 384	0.40 146	0.30 266	1.03 369	0.56 352	1.10 311	0.99 320	0.97 336	1.22 346	1.06 343	0.69 302	1.07 369	0.95 378	0.19 226	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.22 276	0.21 283

RAFT+CT+SA	0.39 139	0.23 174	0.36 48	0.51 349	0.27 204	0.29 52	0.46 294	0.75 184	0.80 217	0.51 83	0.89 222	0.41 63	0.40 143	0.78 281	0.32 104	0.14 41	0.11 69	0.18 148	0.18 220	0.15 100	0.14 114

test_5	0.43 178	0.24 210	0.43 133	0.52 360	0.28 226	0.28 44	0.42 278	0.72 168	0.82 229	0.62 117	0.91 229	0.72 228	0.55 223	0.79 285	0.35 147	0.14 41	0.11 69	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.16 177

iRaft-Stereo_20w	0.39 139	0.19 67	0.57 273	0.37 64	0.27 204	0.31 72	0.24 37	1.44 414	0.29 6	0.69 172	0.53 75	0.60 161	0.42 151	0.83 300	0.27 56	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.13 71	0.15 100	0.13 75

IPLG	0.39 139	0.20 92	0.59 278	0.40 146	0.24 114	0.54 200	0.27 63	0.75 184	0.63 131	0.84 271	0.81 177	0.32 18	0.32 87	0.60 162	0.45 234	0.13 17	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.13 28	0.12 47

MIPNet	0.37 109	0.21 125	0.59 278	0.39 116	0.25 140	0.50 182	0.28 73	0.77 194	0.70 158	0.65 144	0.60 95	0.40 57	0.49 187	0.44 49	0.37 178	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.14 63	0.13 75

GMOStereo	0.37 109	0.19 67	0.38 70	0.43 231	0.24 114	0.37 111	0.38 224	0.52 44	0.62 120	0.87 285	0.84 192	0.64 181	0.35 107	0.37 18	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.20 215	0.18 220	0.15 100	0.11 15

error version	0.37 109	0.19 67	0.38 70	0.43 231	0.24 114	0.37 111	0.38 224	0.52 44	0.62 120	0.87 285	0.84 192	0.64 181	0.35 107	0.37 18	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.20 215	0.18 220	0.15 100	0.11 15

test-v	0.37 109	0.19 67	0.38 70	0.43 231	0.24 114	0.37 111	0.38 224	0.52 44	0.62 120	0.87 285	0.84 192	0.64 181	0.35 107	0.37 18	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.20 215	0.18 220	0.15 100	0.11 15

HHNet	0.41 161	0.17 28	0.41 103	0.34 17	0.37 334	0.33 86	0.34 149	0.69 144	0.75 185	0.86 278	1.30 361	0.52 113	0.32 87	0.52 89	0.35 147	0.15 93	0.11 69	0.19 187	0.15 119	0.15 100	0.24 310

AAGNet	1.43 430	0.20 92	0.48 205	0.44 249	0.25 140	0.29 52	0.31 116	0.65 107	0.68 153	0.97 336	0.86 204	0.67 206	0.62 262	0.64 197	20.63 478	0.16 134	0.11 69	0.19 187	0.15 119	0.19 218	0.12 47

NRIStereo	0.36 93	0.20 92	0.45 157	0.41 174	0.23 89	0.34 93	0.26 52	0.65 107	0.55 107	0.64 135	0.63 101	0.56 127	0.37 124	0.65 204	0.37 178	0.15 93	0.11 69	0.18 148	0.15 119	0.17 165	0.14 114

PSM-AAD	0.48 225	0.20 92	0.37 61	0.43 231	0.23 89	0.56 218	0.50 318	0.65 107	0.70 158	1.07 373	1.12 317	0.58 140	0.92 373	0.61 169	0.32 104	0.15 93	0.11 69	0.25 316	0.26 357	0.18 184	0.43 406

KYRaft	0.48 225	0.20 92	0.38 70	0.44 249	0.23 89	0.44 160	0.37 203	0.66 116	0.41 59	0.94 324	1.73 408	0.79 262	0.41 149	0.63 186	0.31 94	0.16 134	0.11 69	0.18 148	0.22 310	0.16 133	0.78 436

DEmStereo	0.48 225	0.17 28	0.50 229	0.38 89	0.25 140	0.59 237	0.34 149	0.63 95	0.74 182	0.89 297	1.66 404	0.58 140	1.06 394	0.60 162	0.42 205	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.16 149	0.14 63	0.15 135

SST-Stereo	0.40 150	0.19 67	0.45 157	0.42 212	0.25 140	0.25 19	0.21 8	0.66 116	0.47 85	1.08 376	0.79 167	0.72 228	0.43 157	0.77 277	0.35 147	0.16 134	0.11 69	0.20 215	0.16 149	0.19 218	0.15 135

THIR-Stereo	0.50 257	0.18 45	0.45 157	0.38 89	0.23 89	0.75 307	0.67 374	0.66 116	0.87 260	1.02 356	1.40 377	0.72 228	0.76 332	0.62 176	0.42 205	0.15 93	0.11 69	0.17 109	0.18 220	0.14 63	0.15 135

RAFT_R40	0.40 150	0.19 67	0.44 145	0.43 231	0.25 140	0.23 7	0.26 52	0.67 126	0.67 148	0.98 341	0.78 158	0.72 228	0.43 157	0.76 270	0.35 147	0.16 134	0.11 69	0.20 215	0.16 149	0.18 184	0.14 114

DRaft	0.49 242	0.17 28	0.47 186	0.37 64	0.25 140	0.58 225	0.40 255	0.65 107	0.85 246	1.02 356	1.75 411	0.50 106	0.82 351	0.63 186	0.40 198	0.13 17	0.11 69	0.16 83	0.16 149	0.14 63	0.15 135

RAFT-RH_RVC	0.56 303	0.17 28	0.41 103	0.37 64	0.23 89	0.57 223	0.24 37	0.60 77	0.70 158	1.19 390	3.94 458	0.56 127	0.38 127	0.65 204	0.36 163	0.13 17	0.11 69	0.20 215	0.14 96	0.12 11	0.13 75

RAFT-345	0.40 150	0.18 45	0.40 95	0.38 89	0.22 55	0.33 86	0.26 52	0.61 83	0.51 93	0.74 208	1.79 412	0.45 84	0.33 97	0.66 212	0.36 163	0.14 41	0.11 69	0.18 148	0.14 96	0.13 28	0.13 75

CRE-IMP	0.36 93	0.23 174	0.49 216	0.42 212	0.24 114	0.41 145	0.21 8	0.57 59	0.41 59	0.65 144	0.72 124	0.53 117	0.37 124	0.61 169	0.38 186	0.17 168	0.11 69	0.19 187	0.15 119	0.21 255	0.18 211

test-2	0.37 109	0.19 67	0.38 70	0.43 231	0.24 114	0.37 111	0.38 224	0.52 44	0.62 120	0.87 285	0.84 192	0.64 181	0.35 107	0.37 18	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.20 215	0.18 220	0.15 100	0.11 15

test-1	0.36 93	0.19 67	0.71 334	0.46 291	0.26 177	0.44 160	0.36 190	0.60 77	0.59 116	0.48 77	0.67 116	0.53 117	0.36 121	0.40 27	0.29 81	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.14 96	0.15 100	0.16 177

Prome-Stereo	0.46 201	0.19 67	0.35 43	0.44 249	0.26 177	0.40 132	0.45 291	0.68 136	0.44 70	0.96 332	1.84 414	0.59 155	0.67 292	0.61 169	0.32 104	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.14 96	0.16 133	0.29 344

rafts_anoy	0.37 109	0.21 125	0.36 48	0.41 174	0.26 177	0.30 60	0.33 142	0.67 126	0.90 279	0.58 103	0.66 112	0.45 84	0.33 97	0.47 65	0.39 192	0.16 134	0.11 69	0.21 256	0.23 323	0.17 165	0.14 114

XX-Stereo	0.37 109	0.17 28	0.45 157	0.55 376	0.36 329	0.38 124	0.20 3	0.60 77	0.30 9	0.46 72	1.30 361	0.73 239	0.26 35	0.56 112	0.26 44	0.16 134	0.11 69	0.17 109	0.16 149	0.14 63	0.10 3

test_xeample3	0.29 26	0.21 125	0.41 103	0.35 38	0.26 177	0.35 101	0.32 133	0.56 56	0.36 34	0.43 62	0.32 18	0.34 30	0.28 54	0.54 99	0.23 10	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.12 46	0.14 63	0.13 75

EAI-Stereo	0.34 61	0.19 67	0.44 145	0.39 116	0.21 40	0.31 72	0.30 95	1.15 334	0.30 9	0.49 78	0.75 139	0.36 43	0.28 54	0.62 176	0.27 56	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.13 71	0.13 28	0.12 47

Gwc-CoAtRS	0.34 61	0.17 28	0.44 145	0.39 116	0.23 89	0.34 93	0.22 14	0.70 158	0.75 185	0.60 109	0.59 93	0.58 140	0.29 67	0.45 50	0.26 44	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.12 46	0.12 11	0.12 47

CREStereo	0.28 19	0.15 7	0.24 4	0.27 1	0.17 4	0.37 111	0.25 44	0.51 37	0.72 169	0.42 59	0.51 65	0.32 18	0.26 35	0.38 22	0.25 21	0.16 134	0.11 69	0.12 2	0.08 1	0.12 11	0.11 15
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
iResNet	0.49 242	0.29 293	0.79 363	0.42 212	0.21 40	0.61 245	0.40 255	0.82 210	0.99 320	0.87 285	1.12 317	0.69 211	0.53 207	0.78 281	0.51 268	0.15 93	0.11 69	0.14 25	0.12 46	0.17 165	0.15 135

GCAP-BAT	0.30 39	0.21 125	0.42 123	0.33 14	0.27 204	0.26 21	0.27 63	0.45 20	0.30 9	0.60 109	0.64 104	0.45 84	0.23 18	0.56 112	0.26 44	0.15 93	0.12 119	0.15 60	0.10 16	0.12 11	0.11 15

RAStereo	0.24 3	0.17 28	0.29 14	0.40 146	0.21 40	0.23 7	0.26 52	0.42 10	0.45 77	0.23 3	0.34 25	0.30 10	0.19 5	0.34 10	0.25 21	0.15 93	0.12 119	0.16 83	0.13 71	0.14 63	0.11 15

testlalala2	0.36 93	0.18 45	0.45 157	0.89 430	0.53 402	0.44 160	0.26 52	0.61 83	0.49 87	0.68 164	0.56 85	0.44 82	0.24 22	0.34 10	0.31 94	0.15 93	0.12 119	0.14 25	0.10 16	0.13 28	0.13 75

MGS-Stereo	0.28 19	0.19 67	0.40 95	0.36 49	0.23 89	0.37 111	0.30 95	0.39 4	0.44 70	0.31 18	0.51 65	0.40 57	0.24 22	0.43 40	0.26 44	0.15 93	0.12 119	0.15 60	0.13 71	0.14 63	0.13 75

MyStereo8	0.40 150	0.20 92	0.54 258	0.41 174	0.29 252	0.53 196	0.29 81	0.65 107	0.49 87	0.71 184	0.98 263	0.58 140	0.43 157	0.50 79	0.51 268	0.15 93	0.12 119	0.16 83	0.14 96	0.19 218	0.19 243

CoDeX	0.47 214	0.20 92	0.49 216	0.42 212	0.25 140	0.75 307	0.36 190	1.27 383	0.80 217	0.82 252	0.96 249	0.62 172	0.57 231	0.60 162	0.36 163	0.17 168	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.16 133	0.14 114

IGEVStereo-DCA	0.29 26	0.22 154	0.38 70	0.35 38	0.27 204	0.37 111	0.35 170	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.30 13	0.35 37	0.27 42	0.51 84	0.22 1	0.15 93	0.12 119	0.16 83	0.12 46	0.13 28	0.15 135

rrr	0.29 26	0.22 154	0.41 103	0.35 38	0.27 204	0.37 111	0.32 133	0.52 44	0.42 64	0.38 38	0.30 13	0.35 37	0.27 42	0.51 84	0.22 1	0.15 93	0.12 119	0.16 83	0.13 71	0.13 28	0.14 114

PCWNet_CMD	0.48 225	0.24 210	0.52 246	0.39 116	0.27 204	0.63 261	0.30 95	0.95 258	0.96 308	0.86 278	1.07 304	0.79 262	0.44 166	0.57 123	0.43 210	0.17 168	0.12 119	0.21 256	0.16 149	0.24 306	0.19 243

SPstereo	0.28 19	0.19 67	0.40 95	0.38 89	0.19 13	0.38 124	0.23 25	0.57 59	0.41 59	0.45 67	0.49 55	0.39 50	0.27 42	0.33 9	0.23 10	0.14 41	0.12 119	0.14 25	0.11 26	0.12 11	0.11 15

LL-Strereo2	0.35 75	0.24 210	0.48 205	0.41 174	0.26 177	0.35 101	0.24 37	0.67 126	0.44 70	0.54 95	0.51 65	0.66 199	0.25 25	0.66 212	0.30 87	0.14 41	0.12 119	0.23 288	0.20 272	0.18 184	0.13 75

DisPM	0.39 139	0.19 67	0.44 145	0.41 174	0.27 204	0.24 10	0.31 116	0.65 107	0.57 114	0.87 285	0.87 211	0.60 161	0.32 87	0.76 270	0.32 104	0.18 197	0.12 119	0.19 187	0.17 196	0.15 100	0.20 265

raft_robust	0.41 161	0.23 174	0.36 48	0.42 212	0.21 40	0.40 132	0.33 142	0.79 202	0.98 315	0.79 230	0.87 211	0.39 50	0.33 97	0.84 305	0.29 81	0.13 17	0.12 119	0.16 83	0.17 196	0.15 100	0.12 47

Sa-1000	0.48 225	0.24 210	0.41 103	0.45 271	0.25 140	0.59 237	0.34 149	0.81 208	0.93 294	0.82 252	1.50 392	0.53 117	0.45 171	0.92 336	0.30 87	0.15 93	0.12 119	0.21 256	0.19 248	0.15 100	0.13 75

SA	0.44 184	0.25 232	0.46 174	0.46 291	0.24 114	0.43 154	0.36 190	0.75 184	0.96 308	0.59 105	1.03 285	0.48 99	0.52 204	0.94 349	0.32 104	0.16 134	0.12 119	0.21 256	0.19 248	0.15 100	0.13 75

iRaft-Stereo_5w	0.45 194	0.21 125	0.48 205	0.42 212	0.28 226	0.31 72	0.54 343	0.63 95	0.62 120	0.62 117	0.89 222	1.01 328	0.69 302	0.75 266	0.66 311	0.13 17	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.15 135

CIPLG	0.41 161	0.21 125	0.63 297	0.45 271	0.33 313	0.52 190	0.33 142	0.65 107	0.60 118	0.82 252	0.96 249	0.46 91	0.32 87	0.55 103	0.44 226	0.16 134	0.12 119	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.14 114

IPLGR_C	0.40 150	0.21 125	0.64 302	0.45 271	0.33 313	0.52 190	0.34 149	0.66 116	0.62 120	0.82 252	0.92 233	0.45 84	0.32 87	0.52 89	0.46 244	0.17 168	0.12 119	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.14 114

IPLGR	0.39 139	0.21 125	0.63 297	0.39 116	0.22 55	0.49 179	0.29 81	0.76 191	0.74 182	0.78 227	0.77 147	0.44 82	0.42 151	0.47 65	0.38 186	0.13 17	0.12 119	0.16 83	0.14 96	0.15 100	0.13 75

ACRE	0.40 150	0.21 125	0.65 308	0.45 271	0.33 313	0.51 186	0.33 142	0.66 116	0.63 131	0.80 232	0.92 233	0.45 84	0.32 87	0.52 89	0.45 234	0.16 134	0.12 119	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.14 114

CrosDoStereo	0.50 257	0.18 45	0.45 157	0.38 89	0.24 114	0.40 132	1.18 434	0.67 126	0.86 251	0.94 324	1.37 371	0.63 174	0.77 336	0.65 204	0.45 234	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.18 220	0.14 63	0.14 114

TRStereo	0.37 109	0.27 268	0.59 278	0.47 300	0.41 359	0.29 52	0.30 95	0.84 214	0.59 116	0.52 88	0.41 33	0.52 113	0.26 35	0.73 255	0.27 56	0.17 168	0.12 119	0.19 187	0.19 248	0.13 28	0.11 15

Patchmatch Stereo++	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135
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
OMP-Stereo	0.42 168	0.22 154	0.46 174	0.52 360	0.24 114	0.36 109	0.25 44	0.71 164	0.78 207	0.77 223	0.64 104	0.89 300	0.39 138	0.91 333	0.35 147	0.15 93	0.12 119	0.20 215	0.15 119	0.15 100	0.12 47

IIG-Stereo	0.43 178	0.21 125	0.44 145	0.50 334	0.25 140	0.44 160	0.21 8	0.71 164	0.76 193	0.83 264	0.95 245	0.83 274	0.43 157	0.90 326	0.35 147	0.15 93	0.12 119	0.19 187	0.14 96	0.15 100	0.11 15

NF-Stereo	0.38 124	0.20 92	0.45 157	0.41 174	0.25 140	0.26 21	0.31 116	0.69 144	0.70 158	0.65 144	0.77 147	0.57 132	0.30 78	0.67 222	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.16 133	0.27 331

OCTAStereo	0.38 124	0.20 92	0.46 174	0.41 174	0.25 140	0.26 21	0.31 116	0.69 144	0.70 158	0.65 144	0.77 147	0.58 140	0.30 78	0.67 222	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.16 133	0.27 331

PSM-softLoss	0.38 124	0.20 92	0.48 205	0.41 174	0.26 177	0.30 60	0.35 170	0.69 144	0.46 81	0.62 117	0.82 181	0.59 155	0.33 97	0.70 240	0.39 192	0.19 226	0.12 119	0.20 215	0.18 220	0.16 133	0.22 298

KMStereo	0.38 124	0.20 92	0.48 205	0.41 174	0.26 177	0.30 60	0.35 170	0.69 144	0.46 81	0.62 117	0.82 181	0.59 155	0.33 97	0.70 240	0.39 192	0.19 226	0.12 119	0.20 215	0.18 220	0.16 133	0.22 298

PSM-adaLoss	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.31 116	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.56 112	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

ROB_FTStereo_v2	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.31 116	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.57 132	0.38 127	0.57 123	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

ROB_FTStereo	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.25 19	0.21 8	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.57 123	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

HUI-Stereo	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.60 77	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.50 79	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

ASMatch	0.48 225	0.19 67	0.45 157	0.39 116	0.28 226	0.37 111	0.26 52	0.74 178	0.68 153	0.76 217	2.34 427	0.61 166	0.52 204	0.62 176	0.37 178	0.14 41	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.21 283

DeepStereo_LL	0.50 257	0.18 45	0.45 157	0.38 89	0.24 114	0.40 132	1.18 434	0.67 126	0.86 251	0.94 324	1.37 371	0.63 174	0.77 336	0.65 204	0.45 234	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.18 220	0.14 63	0.14 114

GrayStereo	0.49 242	0.19 67	0.42 123	0.46 291	0.28 226	0.53 196	0.67 374	0.69 144	0.63 131	1.02 356	1.47 391	0.78 260	0.76 332	0.56 112	0.33 116	0.14 41	0.12 119	0.17 109	0.17 196	0.15 100	0.29 344

RE-Stereo	0.38 124	0.20 92	0.46 174	0.41 174	0.25 140	0.26 21	0.31 116	0.69 144	0.70 158	0.65 144	0.77 147	0.58 140	0.30 78	0.67 222	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.16 133	0.27 331

Pruner-Stereo	0.38 124	0.20 92	0.45 157	0.40 146	0.25 140	0.22 5	0.24 37	0.67 126	0.55 107	0.89 297	0.76 143	0.68 207	0.29 67	0.62 176	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.17 196	0.17 165	0.18 211

TVStereo	0.38 124	0.20 92	0.46 174	0.41 174	0.25 140	0.26 21	0.31 116	0.69 144	0.70 158	0.65 144	0.77 147	0.58 140	0.30 78	0.67 222	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.16 133	0.27 331

DeepStereo_RVC	0.36 93	0.21 125	0.47 186	0.40 146	0.24 114	0.26 21	0.22 14	0.60 77	0.38 48	0.69 172	0.67 116	0.57 132	0.51 202	0.56 112	0.39 192	0.16 134	0.12 119	0.18 148	0.15 119	0.19 218	0.18 211

iGMRVC	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.30 95	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

iRAFT	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

AnonymousM	0.41 161	0.81 422	0.29 14	0.34 17	0.22 55	0.28 44	0.38 224	0.53 53	0.41 59	0.70 178	0.49 55	0.47 95	0.27 42	0.41 32	0.31 94	0.15 93	0.12 119	1.51 445	0.26 357	0.12 11	0.10 3

RAFT-IKP	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.28 73	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.57 132	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

raft+_RVC	0.38 124	0.19 67	0.35 43	0.37 64	0.25 140	0.45 167	0.37 203	0.78 199	0.89 277	0.51 83	0.78 158	0.50 106	0.29 67	0.53 96	0.40 198	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.12 47

raftrobust	0.34 61	0.19 67	0.36 48	0.41 174	0.27 204	0.30 60	0.25 44	0.71 164	0.63 131	0.58 103	0.55 82	0.45 84	0.46 175	0.51 84	0.29 81	0.16 134	0.12 119	0.14 25	0.12 46	0.12 11	0.13 75

CFNet_pseudo	0.46 201	0.24 210	0.52 246	0.37 64	0.27 204	0.58 225	0.30 95	0.86 220	0.88 264	0.82 252	1.03 285	0.75 247	0.47 179	0.58 141	0.44 226	0.17 168	0.12 119	0.24 303	0.16 149	0.24 306	0.19 243

RALAANet	0.38 124	0.23 174	0.48 205	0.42 212	0.29 252	0.35 101	0.25 44	0.86 220	0.64 138	0.67 158	0.65 107	0.60 161	0.29 67	0.60 162	0.34 130	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.21 255	0.13 75

ARAFT	0.47 214	0.24 210	0.79 363	0.42 212	0.25 140	0.55 205	0.55 347	0.75 184	0.81 224	0.89 297	0.75 139	0.73 239	0.47 179	0.88 319	0.37 178	0.15 93	0.12 119	0.23 288	0.22 310	0.14 63	0.13 75

BEATNet_4x	0.46 201	0.32 309	0.56 269	0.37 64	0.19 13	0.63 261	0.35 170	1.01 280	0.72 169	0.77 223	0.83 187	0.70 215	0.59 247	0.68 232	0.53 278	0.16 134	0.12 119	0.16 83	0.14 96	0.24 306	0.16 177

R-Stereo Train	0.39 139	0.18 45	0.42 123	0.42 212	0.26 177	0.40 132	0.32 133	0.72 168	0.34 19	0.89 297	1.28 357	0.57 132	0.35 107	0.42 36	0.32 104	0.15 93	0.12 119	0.14 25	0.12 46	0.14 63	0.13 75

RAFT-Stereo	0.39 139	0.18 45	0.42 123	0.42 212	0.26 177	0.40 132	0.32 133	0.72 168	0.34 19	0.89 297	1.28 357	0.57 132	0.35 107	0.42 36	0.32 104	0.15 93	0.12 119	0.14 25	0.12 46	0.14 63	0.13 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.48 225	0.24 210	0.52 246	0.39 116	0.27 204	0.63 261	0.30 95	0.96 261	0.96 308	0.86 278	1.07 304	0.79 262	0.44 166	0.57 123	0.43 210	0.17 168	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.23 293	0.19 243

ccs_rob	0.46 201	0.24 210	0.52 246	0.37 64	0.27 204	0.58 225	0.31 116	0.86 220	0.88 264	0.82 252	1.02 281	0.75 247	0.47 179	0.58 141	0.44 226	0.17 168	0.12 119	0.24 303	0.16 149	0.24 306	0.19 243

AANet_RVC	0.57 309	0.32 309	0.54 258	0.45 271	0.27 204	0.57 223	0.48 309	1.00 273	1.28 397	0.86 278	1.33 365	0.87 291	0.58 240	1.07 369	0.75 332	0.18 197	0.12 119	0.15 60	0.13 71	0.18 184	0.18 211

AdaStereo	0.50 257	0.32 309	0.47 186	0.48 305	0.25 140	0.67 282	0.32 133	1.17 345	0.88 264	0.75 210	0.99 268	0.75 247	0.49 187	0.67 222	0.46 244	0.27 339	0.12 119	0.28 352	0.18 220	0.23 293	0.18 211
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet_ROB	0.52 273	0.21 125	0.53 254	0.37 64	0.21 40	0.61 245	0.29 81	1.51 423	1.32 401	0.90 304	1.02 281	0.80 270	0.62 262	0.76 270	0.43 210	0.16 134	0.12 119	0.13 15	0.09 8	0.15 100	0.18 211

DN-CSS_ROB	0.43 178	0.26 251	0.62 288	0.40 146	0.29 252	0.44 160	0.27 63	0.77 194	0.75 185	0.72 196	1.09 311	0.48 99	0.43 157	0.69 237	0.37 178	0.15 93	0.12 119	0.21 256	0.19 248	0.18 184	0.16 177

pmcnn	1.23 419	0.29 293	0.96 381	0.40 146	0.23 89	0.95 353	0.69 384	1.16 340	1.28 397	1.67 423	2.33 426	11.15 475	0.86 360	0.93 342	0.88 359	0.15 93	0.12 119	0.12 2	0.10 16	0.15 100	0.15 135

model_zeroshot	0.33 58	0.18 45	0.48 205	0.39 116	0.28 226	0.45 167	0.25 44	0.63 95	0.45 77	0.61 115	0.50 58	0.51 110	0.25 25	0.45 50	0.26 44	0.16 134	0.13 178	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.13 75

H2IRNET	0.37 109	0.20 92	0.33 28	0.38 89	0.25 140	0.27 31	0.23 25	0.59 67	0.72 169	0.39 46	0.90 226	0.74 245	0.55 223	0.52 89	0.43 210	0.15 93	0.13 178	0.18 148	0.20 272	0.16 133	0.13 75

MyStereo07	0.32 48	0.22 154	0.34 38	0.42 212	0.28 226	0.40 132	0.50 318	0.72 168	0.37 44	0.37 34	0.34 25	0.32 18	0.31 83	0.59 156	0.27 56	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.16 177

MyStereo06	0.38 124	0.21 125	0.61 285	0.41 174	0.28 226	0.41 145	0.50 318	0.95 258	0.35 28	0.62 117	0.54 77	0.76 253	0.27 42	0.50 79	0.29 81	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.15 135

MyStereo05	0.44 184	0.21 125	0.45 157	0.41 174	0.28 226	0.41 145	0.50 318	0.93 247	1.09 364	0.76 217	0.61 98	0.51 110	0.57 231	0.73 255	0.42 205	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.15 135

MyStereo04	0.44 184	0.22 154	0.44 145	0.42 212	0.28 226	0.40 132	0.50 318	1.00 273	1.08 362	0.62 117	0.58 92	0.55 124	0.57 231	0.71 245	0.44 226	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.16 177

AE-Stereo	0.34 61	0.21 125	0.42 123	0.48 305	0.31 287	0.48 175	0.35 170	0.61 83	0.62 120	0.32 23	0.55 82	0.52 113	0.27 42	0.47 65	0.29 81	0.13 17	0.13 178	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.12 47

plain	0.31 42	0.20 92	0.50 229	0.39 116	0.29 252	0.27 31	0.30 95	0.44 17	0.35 28	0.31 18	0.66 112	0.30 10	0.31 83	0.65 204	0.31 94	0.17 168	0.13 178	0.20 215	0.15 119	0.17 165	0.12 47

MIF-Stereo (partial)	0.31 42	0.18 45	0.37 61	0.41 174	0.31 287	0.28 44	0.23 25	0.47 23	0.42 64	0.31 18	0.63 101	0.36 43	0.35 107	0.57 123	0.31 94	0.17 168	0.13 178	0.19 187	0.17 196	0.18 184	0.14 114

UniTT-Stereo	0.27 14	0.17 28	0.37 61	0.40 146	0.27 204	0.30 60	0.28 73	0.39 4	0.31 12	0.29 14	0.46 44	0.27 7	0.25 25	0.47 65	0.34 130	0.17 168	0.13 178	0.13 15	0.12 46	0.14 63	0.12 47

DCRE	0.37 109	0.18 45	0.46 174	0.45 271	0.32 303	0.42 152	0.37 203	0.63 95	0.51 93	0.47 75	0.94 237	0.56 127	0.36 121	0.52 89	0.32 104	0.14 41	0.13 178	0.15 60	0.14 96	0.14 63	0.13 75

anonymousa	0.49 242	0.20 92	0.42 123	0.38 89	0.23 89	0.91 345	0.35 170	0.75 184	0.62 120	0.85 272	1.54 396	1.06 343	0.66 289	0.51 84	0.43 210	0.16 134	0.13 178	0.19 187	0.21 293	0.16 133	0.14 114

TestStereo1	0.43 178	0.23 174	0.41 103	0.51 349	0.24 114	0.34 93	0.40 255	0.77 194	0.90 279	0.68 164	0.96 249	0.48 99	0.46 175	0.91 333	0.32 104	0.16 134	0.13 178	0.18 148	0.15 119	0.14 63	0.13 75

RAFT_CTSACE	0.45 194	0.20 92	0.44 145	0.45 271	0.27 204	0.34 93	0.39 246	0.60 77	0.73 176	0.76 217	1.44 385	0.83 274	0.38 127	1.08 371	0.26 44	0.12 4	0.13 178	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.11 15

SA-5K	0.43 178	0.23 174	0.41 103	0.51 349	0.24 114	0.34 93	0.40 255	0.77 194	0.90 279	0.68 164	0.96 249	0.48 99	0.46 175	0.91 333	0.32 104	0.16 134	0.13 178	0.18 148	0.15 119	0.14 63	0.13 75

DAS	0.51 264	0.25 232	0.60 283	0.48 305	0.31 287	0.58 225	0.41 269	0.83 211	0.97 311	0.89 297	1.12 317	0.70 215	0.75 329	0.82 292	0.43 210	0.17 168	0.13 178	0.18 148	0.15 119	0.20 234	0.18 211

SepStereo	0.51 264	0.25 232	0.60 283	0.48 305	0.31 287	0.58 225	0.41 269	0.83 211	0.97 311	0.89 297	1.12 317	0.70 215	0.75 329	0.93 342	0.43 210	0.17 168	0.13 178	0.18 148	0.15 119	0.20 234	0.18 211

FTStereo	0.56 303	0.20 92	0.37 61	0.41 174	0.25 140	0.40 132	0.79 403	0.66 116	0.43 66	1.09 378	3.27 447	0.70 215	0.73 325	0.55 103	0.33 116	0.14 41	0.13 178	0.19 187	0.17 196	0.15 100	0.30 351

CroCo-Stereo	0.26 11	0.22 154	0.36 48	0.48 305	0.22 55	0.20 2	0.29 81	0.51 37	0.44 70	0.28 10	0.23 3	0.42 70	0.26 35	0.29 3	0.26 44	0.15 93	0.13 178	0.13 15	0.11 26	0.16 133	0.12 47
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
TestStereo	0.38 124	0.31 306	0.40 95	0.45 271	0.20 28	0.40 132	0.37 203	0.66 116	0.65 143	0.53 91	0.78 158	0.47 95	0.40 143	0.55 103	0.37 178	0.18 197	0.13 178	0.20 215	0.15 119	0.22 276	0.13 75

GMStereo	0.39 139	0.37 339	0.54 258	0.40 146	0.26 177	0.42 152	0.36 190	0.59 67	1.04 342	0.55 97	0.51 65	0.37 45	0.35 107	0.54 99	0.41 201	0.19 226	0.13 178	0.16 83	0.17 196	0.24 306	0.18 211
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.47 214	0.21 125	0.55 263	0.40 146	0.27 204	0.87 343	0.37 203	1.33 394	0.77 200	0.80 232	0.84 192	0.54 121	0.49 187	0.57 123	0.37 178	0.18 197	0.13 178	0.18 148	0.20 272	0.16 133	0.15 135

FENet	0.42 168	0.22 154	0.38 70	0.39 116	0.24 114	0.55 205	0.32 133	0.79 202	0.70 158	0.71 184	0.72 124	0.63 174	0.57 231	0.62 176	0.44 226	0.19 226	0.13 178	0.19 187	0.17 196	0.18 184	0.19 243

DIP-Stereo	0.39 139	0.21 125	0.50 229	0.41 174	0.28 226	0.62 252	0.27 63	0.77 194	0.40 55	0.64 135	0.86 204	0.52 113	0.33 97	0.66 212	0.42 205	0.15 93	0.13 178	0.17 109	0.14 96	0.15 100	0.15 135
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.53 279	0.22 154	0.35 43	0.37 64	0.21 40	0.85 339	0.37 203	1.23 368	0.93 294	0.90 304	1.15 331	1.26 371	0.63 268	0.72 250	0.48 255	0.17 168	0.13 178	0.16 83	0.15 119	0.17 165	0.15 135
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.52 273	0.27 268	0.69 326	0.38 89	0.25 140	0.62 252	0.35 170	1.17 345	1.01 330	0.99 344	1.06 301	0.88 296	0.67 292	0.66 212	0.39 192	0.19 226	0.13 178	0.15 60	0.11 26	0.18 184	0.16 177

HSM	0.51 264	0.24 210	0.41 103	0.39 116	0.24 114	0.75 307	0.40 255	1.22 364	0.75 185	0.81 243	0.91 229	1.21 367	0.69 302	0.87 316	0.46 244	0.17 168	0.13 178	0.17 109	0.14 96	0.17 165	0.17 195

StereoDRNet-Refined	0.58 316	0.32 309	0.54 258	0.46 291	0.30 266	0.96 356	0.40 255	1.00 273	0.94 301	1.12 383	1.08 307	0.96 316	0.67 292	0.90 326	0.89 369	0.17 168	0.13 178	0.22 269	0.21 293	0.20 234	0.19 243
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
UGAM	0.52 273	0.22 154	0.46 174	0.45 271	0.25 140	0.41 145	0.52 335	0.62 89	1.16 374	0.76 217	1.13 323	1.32 383	0.57 231	1.00 355	0.53 278	0.17 168	0.14 206	0.25 316	0.21 293	0.15 100	0.13 75

rvit_stereo_ft	0.33 58	0.25 232	0.47 186	0.52 360	0.32 303	0.33 86	0.47 301	0.49 29	0.50 91	0.34 25	0.41 33	0.41 63	0.32 87	0.48 72	0.34 130	0.22 287	0.14 206	0.19 187	0.18 220	0.19 218	0.14 114

test_sample2	0.42 168	0.22 154	0.43 133	0.33 14	0.21 40	0.58 225	0.39 246	0.95 258	0.67 148	0.63 125	0.77 147	0.69 211	0.57 231	0.61 169	0.38 186	0.19 226	0.14 206	0.18 148	0.16 149	0.19 218	0.18 211

test_sample1	0.42 168	0.22 154	0.46 174	0.34 17	0.23 89	0.58 225	0.35 170	0.99 269	0.49 87	0.62 117	0.75 139	0.69 211	0.61 256	0.58 141	0.44 226	0.18 197	0.14 206	0.17 109	0.15 119	0.17 165	0.17 195

DispNO	0.47 214	0.23 174	0.71 334	0.39 116	0.31 287	0.60 243	0.38 224	0.89 234	0.77 200	0.75 210	0.84 192	0.72 228	0.54 218	0.73 255	0.46 244	0.19 226	0.14 206	0.20 215	0.18 220	0.16 133	0.17 195

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 61	0.27 268	0.45 157	0.36 49	0.25 140	0.48 175	0.30 95	0.58 65	0.90 279	0.42 59	0.36 28	0.30 10	0.29 67	0.49 75	0.30 87	0.16 134	0.14 206	0.18 148	0.15 119	0.18 184	0.15 135

11t1	0.36 93	0.21 125	0.42 123	0.35 38	0.22 55	0.62 252	0.29 81	0.69 144	0.43 66	0.60 109	0.53 75	0.53 117	0.48 184	0.56 112	0.40 198	0.18 197	0.14 206	0.16 83	0.13 71	0.17 165	0.17 195

GMStereo_Zeroshot	0.49 242	0.44 369	0.74 347	0.49 320	0.27 204	0.56 218	0.29 81	0.73 176	0.76 193	0.86 278	0.94 237	0.91 306	0.36 121	0.74 262	0.43 210	0.26 331	0.14 206	0.26 332	0.15 119	0.36 374	0.18 211

MaDis-Stereo	0.26 11	0.18 45	0.36 48	0.36 49	0.26 177	0.27 31	0.27 63	0.43 15	0.35 28	0.27 8	0.26 8	0.41 63	0.28 54	0.40 27	0.28 68	0.16 134	0.14 206	0.16 83	0.13 71	0.14 63	0.12 47

EKT-Stereo	0.35 75	0.23 174	0.39 87	0.43 231	0.29 252	0.38 124	0.31 116	0.69 144	0.64 138	0.45 67	0.63 101	0.49 104	0.27 42	0.56 112	0.33 116	0.18 197	0.14 206	0.18 148	0.15 119	0.16 133	0.16 177

MIM_Stereo	0.38 124	0.17 28	0.53 254	0.37 64	0.24 114	0.27 31	0.24 37	0.70 158	0.54 103	0.72 196	1.00 270	0.63 174	0.29 67	0.64 197	0.38 186	0.13 17	0.14 206	0.17 109	0.16 149	0.14 63	0.11 15

LL-Strereo	0.57 309	0.27 268	0.68 320	0.48 305	0.34 321	0.39 128	0.48 309	0.94 251	0.97 311	0.83 264	0.78 158	1.10 354	1.18 406	1.33 402	0.49 257	0.17 168	0.14 206	0.22 269	0.19 248	0.16 133	0.17 195

BUS	0.45 194	0.25 232	0.43 133	0.45 271	0.28 226	0.70 290	0.34 149	0.94 251	0.76 193	0.75 210	0.80 170	0.65 194	0.49 187	0.64 197	0.51 268	0.20 249	0.14 206	0.22 269	0.19 248	0.18 184	0.18 211

IER	0.46 201	0.23 174	0.50 229	0.38 89	0.28 226	0.69 286	0.35 170	0.80 205	0.66 146	0.83 264	0.94 237	0.75 247	0.77 336	0.60 162	0.42 205	0.17 168	0.14 206	0.17 109	0.17 196	0.17 165	0.15 135

BSDual-CNN	0.46 201	0.25 232	0.43 133	0.45 271	0.28 226	0.77 310	0.40 255	0.94 251	0.76 193	0.75 210	0.80 170	0.76 253	0.54 218	0.64 197	0.43 210	0.20 249	0.14 206	0.22 269	0.19 248	0.18 184	0.18 211

hknet	0.49 242	0.25 232	0.51 241	0.45 271	0.29 252	0.77 310	0.40 255	0.94 251	0.83 234	0.75 210	0.80 170	0.97 318	0.61 256	0.73 255	0.45 234	0.18 197	0.14 206	0.22 269	0.19 248	0.18 184	0.18 211

GwcNet-ADL	0.44 184	0.22 154	0.48 205	0.45 271	0.30 266	0.40 132	0.37 203	0.92 245	0.97 311	0.71 184	0.78 158	0.61 166	0.42 151	0.62 176	0.50 258	0.19 226	0.14 206	0.15 60	0.14 96	0.18 184	0.18 211

GANet-ADL	0.42 168	0.25 232	0.45 157	0.43 231	0.29 252	0.54 200	0.35 170	0.89 234	0.86 251	0.63 125	0.72 124	0.68 207	0.42 151	0.52 89	0.41 201	0.21 263	0.14 206	0.15 60	0.13 71	0.18 184	0.19 243

PFNet+	0.40 150	0.19 67	0.49 216	0.39 116	0.25 140	0.28 44	0.23 25	0.64 106	0.70 158	0.85 272	0.79 167	0.64 181	0.35 107	0.72 250	0.34 130	0.19 226	0.14 206	0.23 288	0.20 272	0.16 133	0.20 265

sAnonymous2	0.40 150	0.39 353	0.85 368	0.48 305	0.37 334	0.40 132	0.46 294	0.57 59	0.52 96	0.38 38	0.46 44	0.35 37	0.42 151	0.43 40	0.30 87	0.19 226	0.14 206	0.18 148	0.17 196	0.57 423	0.44 407

CroCo_RVC	0.40 150	0.39 353	0.85 368	0.48 305	0.37 334	0.40 132	0.46 294	0.57 59	0.52 96	0.38 38	0.46 44	0.35 37	0.42 151	0.43 40	0.30 87	0.19 226	0.14 206	0.18 148	0.17 196	0.57 423	0.44 407

RALCasStereoNet	0.36 93	0.21 125	0.37 61	0.42 212	0.26 177	0.35 101	0.38 224	0.63 95	0.64 138	0.50 81	0.72 124	0.51 110	0.29 67	0.59 156	0.36 163	0.16 134	0.14 206	0.15 60	0.13 71	0.17 165	0.16 177

MMNet	0.55 292	0.25 232	0.61 285	0.43 231	0.34 321	1.07 376	0.39 246	0.87 227	0.91 284	0.91 309	0.93 236	0.86 285	0.76 332	0.81 289	0.76 333	0.15 93	0.14 206	0.18 148	0.19 248	0.20 234	0.16 177

UNet	0.54 290	0.26 251	0.66 314	0.44 249	0.40 352	0.99 362	0.41 269	0.98 267	0.75 185	0.83 264	0.89 222	1.04 337	0.72 323	0.73 255	0.62 301	0.19 226	0.14 206	0.20 215	0.17 196	0.20 234	0.17 195

cf-r	0.47 214	0.23 174	0.41 103	0.39 116	0.23 89	0.59 237	0.37 203	0.88 232	0.85 246	0.72 196	1.05 295	0.94 312	0.62 262	0.56 112	0.54 282	0.21 263	0.14 206	0.17 109	0.19 248	0.15 100	0.15 135

GwcNet-RSSM	0.49 242	0.24 210	0.42 123	0.40 146	0.23 89	0.55 205	0.38 224	0.93 247	0.93 294	0.71 184	1.16 336	0.86 285	0.60 251	0.62 176	0.66 311	0.21 263	0.14 206	0.19 187	0.20 272	0.16 133	0.15 135

RASNet	0.53 279	0.22 154	0.52 246	0.38 89	0.22 55	0.68 284	0.38 224	0.97 264	0.88 264	0.73 203	1.04 291	1.03 335	0.92 373	0.90 326	0.86 352	0.16 134	0.14 206	0.14 25	0.17 196	0.15 100	0.13 75

CFNet	0.51 264	0.29 293	0.46 174	0.41 174	0.27 204	0.70 290	0.32 133	1.13 322	1.00 326	0.72 196	1.07 304	0.85 280	0.60 251	0.76 270	0.52 275	0.19 226	0.14 206	0.23 288	0.23 323	0.21 255	0.16 177

LE_ROB	4.42 465	0.24 210	2.75 449	0.42 212	0.23 89	1.57 422	0.90 416	1.71 437	17.88 481	16.56 483	4.88 466	5.17 462	18.85 483	1.63 423	14.62 474	0.17 168	0.14 206	0.16 83	0.16 149	0.19 218	0.17 195

test_sample4	0.47 214	0.26 251	0.50 229	0.35 38	0.22 55	0.69 286	0.38 224	1.15 334	0.81 224	0.78 227	0.82 181	0.62 172	0.53 207	0.63 186	0.44 226	0.21 263	0.15 235	0.21 256	0.19 248	0.21 255	0.19 243

test_sample3	0.46 201	0.25 232	0.50 229	0.35 38	0.23 89	0.69 286	0.37 203	1.15 334	0.81 224	0.75 210	0.79 167	0.66 199	0.49 187	0.63 186	0.46 244	0.21 263	0.15 235	0.20 215	0.19 248	0.21 255	0.19 243

SMFormer	0.51 264	0.23 174	0.62 288	0.34 17	0.20 28	0.62 252	0.34 149	1.21 356	1.02 333	0.81 243	1.01 273	0.71 219	0.65 284	0.84 305	0.55 287	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.16 149	0.18 184	0.18 211

tta	0.51 264	0.23 174	0.62 288	0.34 17	0.20 28	0.62 252	0.34 149	1.21 356	1.02 333	0.81 243	1.01 273	0.71 219	0.65 284	0.84 305	0.55 287	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.14 114

qqq1	0.49 242	0.23 174	0.62 288	0.34 17	0.20 28	0.62 252	0.34 149	1.21 356	1.02 333	0.81 243	1.01 273	0.71 219	0.65 284	0.84 305	0.34 130	0.19 226	0.15 235	0.14 25	0.12 46	0.15 100	0.14 114

fff1	0.49 242	0.23 174	0.62 288	0.34 17	0.20 28	0.62 252	0.34 149	1.21 356	1.02 333	0.81 243	1.01 273	0.71 219	0.65 284	0.84 305	0.34 130	0.19 226	0.15 235	0.14 25	0.12 46	0.15 100	0.14 114

mmm	0.44 184	0.27 268	0.46 174	0.38 89	0.24 114	0.61 245	0.35 170	0.94 251	0.53 99	0.72 196	1.05 295	0.63 174	0.50 198	0.57 123	0.45 234	0.18 197	0.15 235	0.23 288	0.20 272	0.20 234	0.18 211

mmx	0.53 279	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 140	0.55 205	0.37 203	1.16 340	1.03 338	0.73 203	0.96 249	0.71 219	0.53 207	1.01 356	0.88 359	0.20 249	0.15 235	0.25 316	0.21 293	0.22 276	0.20 265

xxx	0.53 279	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 140	0.55 205	0.37 203	1.16 340	1.03 338	0.73 203	0.96 249	0.71 219	0.53 207	1.01 356	0.88 359	0.20 249	0.15 235	0.25 316	0.21 293	0.22 276	0.20 265

CFNet_ucs	0.50 257	0.24 210	0.55 263	0.38 89	0.31 287	0.58 225	0.33 142	0.98 267	0.93 294	0.88 293	1.19 344	0.80 270	0.49 187	0.63 186	0.43 210	0.21 263	0.15 235	0.26 332	0.18 220	0.26 320	0.22 298

CBFPSM	0.59 323	0.22 154	1.31 417	0.38 89	0.27 204	1.12 385	0.65 371	0.79 202	0.82 229	0.80 232	0.81 177	1.35 392	0.87 363	0.67 222	0.76 333	0.16 134	0.15 235	0.15 60	0.16 149	0.17 165	0.22 298

CroCo-Stereo Lap2	0.28 19	0.24 210	0.39 87	0.50 334	0.29 252	0.20 2	0.31 116	0.49 29	0.38 48	0.24 4	0.27 9	0.46 91	0.31 83	0.39 24	0.30 87	0.14 41	0.15 235	0.16 83	0.13 71	0.16 133	0.15 135

x	0.39 139	0.24 210	0.41 103	0.34 17	0.23 89	0.52 190	0.32 133	0.86 220	0.52 96	0.57 102	0.70 122	0.59 155	0.50 198	0.49 75	0.46 244	0.17 168	0.15 235	0.17 109	0.15 119	0.17 165	0.16 177

psmg	0.49 242	0.25 232	0.43 133	0.41 174	0.28 226	0.85 339	0.43 280	0.99 269	0.76 193	0.91 309	0.94 237	0.76 253	0.54 218	0.64 197	0.43 210	0.20 249	0.15 235	0.20 215	0.20 272	0.18 184	0.18 211

UDGNet	0.48 225	0.77 419	0.50 229	0.48 305	0.31 287	0.41 145	0.34 149	0.70 158	0.92 289	0.65 144	0.60 95	0.58 140	0.43 157	0.63 186	0.41 201	0.32 375	0.15 235	0.66 431	0.19 248	0.36 374	0.21 283

dd	0.43 178	0.38 349	0.55 263	0.44 249	0.25 140	0.47 173	0.38 224	0.70 158	1.05 346	0.59 105	0.65 107	0.42 70	0.39 138	0.66 212	0.50 258	0.24 311	0.15 235	0.21 256	0.15 119	0.22 276	0.18 211

RAFT	0.45 194	0.22 154	0.45 157	0.47 300	0.26 177	0.54 200	0.47 301	0.66 116	0.58 115	0.80 232	0.82 181	0.94 312	0.57 231	0.75 266	0.34 130	0.17 168	0.15 235	0.22 269	0.20 272	0.16 133	0.12 47

LMCR-Stereo	0.53 279	0.30 301	0.53 254	0.58 385	0.30 266	0.83 335	0.36 190	1.19 350	0.76 193	0.88 293	1.04 291	0.56 127	0.62 262	0.82 292	0.67 314	0.19 226	0.15 235	0.19 187	0.14 96	0.23 293	0.17 195

222	1.18 416	0.22 154	0.44 145	0.37 64	0.22 55	0.79 317	0.37 203	1.31 391	0.89 277	0.92 317	1.08 307	0.72 228	0.71 319	0.66 212	13.89 473	0.20 249	0.15 235	0.17 109	0.16 149	0.18 184	0.19 243

test_xeample	1.01 396	0.21 125	0.42 123	0.35 38	0.21 40	0.71 295	0.39 246	1.23 368	0.86 251	0.81 243	1.04 291	0.69 211	0.61 256	0.69 237	10.93 470	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.17 196	0.18 184	0.17 195

ACVNet	0.46 201	0.23 174	0.36 48	0.39 116	0.28 226	0.58 225	0.40 255	0.87 227	0.80 217	0.64 135	0.96 249	0.79 262	0.60 251	0.63 186	0.67 314	0.17 168	0.15 235	0.16 83	0.15 119	0.18 184	0.15 135

acv_ft	0.51 264	0.23 174	0.56 269	0.44 249	0.28 226	0.86 342	0.39 246	0.91 243	0.80 217	0.97 336	0.96 249	0.79 262	0.59 247	0.63 186	0.87 356	0.17 168	0.15 235	0.16 83	0.15 119	0.17 165	0.15 135

GANet-RSSM	0.47 214	0.21 125	0.37 61	0.38 89	0.25 140	0.58 225	0.36 190	1.07 302	0.78 207	0.68 164	1.01 273	0.86 285	0.67 292	0.62 176	0.44 226	0.21 263	0.15 235	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.17 195

PSMNet-RSSM	0.48 225	0.22 154	0.38 70	0.42 212	0.25 140	0.50 182	0.37 203	1.10 311	0.77 200	0.70 178	1.06 301	0.84 278	0.64 278	0.62 176	0.47 251	0.23 300	0.15 235	0.23 288	0.25 346	0.20 234	0.19 243

CFNet-ft	0.48 225	0.23 174	0.36 48	0.40 146	0.26 177	0.64 268	0.37 203	0.87 227	0.85 246	0.64 135	1.00 270	1.01 328	0.64 278	0.61 169	0.53 278	0.23 300	0.15 235	0.24 303	0.21 293	0.23 293	0.18 211

SuperB	1.04 401	0.37 339	4.81 460	0.43 231	0.31 287	0.99 362	0.46 294	1.02 283	2.09 437	1.09 378	1.09 311	0.75 247	0.81 347	1.06 366	1.76 425	0.19 226	0.15 235	0.17 109	0.15 119	2.82 467	0.26 322

CFNet_RVC	0.48 225	0.23 174	0.36 48	0.40 146	0.26 177	0.64 268	0.37 203	0.87 227	0.85 246	0.64 135	1.00 270	1.01 328	0.64 278	0.61 169	0.53 278	0.23 300	0.15 235	0.24 303	0.21 293	0.23 293	0.18 211

NVstereo2D	0.60 326	0.30 301	0.75 351	0.48 305	0.43 370	0.89 344	0.48 309	1.05 295	1.15 373	0.66 156	0.86 204	0.88 296	0.70 315	0.99 352	0.65 308	0.32 375	0.15 235	0.28 352	0.20 272	0.40 386	0.36 380

DISCO	0.70 344	0.26 251	0.68 320	0.44 249	0.31 287	1.14 387	0.51 332	1.23 368	1.23 386	0.81 243	1.05 295	1.50 406	0.85 358	1.82 432	1.03 389	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.16 149	0.24 306	0.23 304

DDVS	0.52 273	0.30 301	0.56 269	0.41 174	0.31 287	0.71 295	0.34 149	0.91 243	0.67 148	0.85 272	0.89 222	1.12 358	0.46 175	0.86 314	0.60 297	0.22 287	0.16 264	0.22 269	0.18 220	0.25 314	0.26 322

rvit_stereo_0081	0.32 48	0.24 210	0.47 186	0.43 231	0.26 177	0.30 60	0.37 203	0.42 10	0.55 107	0.36 31	0.40 31	0.39 50	0.35 107	0.43 40	0.33 116	0.22 287	0.16 264	0.19 187	0.16 149	0.19 218	0.13 75

rvit_stereo_0082	0.32 48	0.24 210	0.47 186	0.43 231	0.26 177	0.30 60	0.37 203	0.42 10	0.55 107	0.36 31	0.40 31	0.39 50	0.35 107	0.43 40	0.33 116	0.22 287	0.16 264	0.19 187	0.16 149	0.19 218	0.13 75

test_sample6	0.49 242	0.26 251	0.50 229	0.37 64	0.22 55	0.63 261	0.40 255	1.12 320	0.83 234	0.80 232	1.03 285	0.66 199	0.55 223	0.67 222	0.46 244	0.22 287	0.16 264	0.22 269	0.22 310	0.23 293	0.21 283

test_sample5	0.47 214	0.26 251	0.49 216	0.36 49	0.22 55	0.64 268	0.39 246	1.13 322	0.81 224	0.77 223	0.94 237	0.64 181	0.54 218	0.65 204	0.43 210	0.21 263	0.16 264	0.22 269	0.20 272	0.22 276	0.20 265

DualNet	0.48 225	0.26 251	0.49 216	0.36 49	0.22 55	0.64 268	0.39 246	1.13 322	0.81 224	0.80 232	1.03 285	0.64 181	0.54 218	0.65 204	0.43 210	0.21 263	0.16 264	0.22 269	0.20 272	0.22 276	0.20 265

CASS	0.45 194	0.27 268	0.42 123	0.48 305	0.22 55	0.61 245	0.34 149	0.97 264	0.62 120	0.71 184	0.85 201	0.61 166	0.55 223	0.57 123	0.41 201	0.29 354	0.16 264	0.22 269	0.18 220	0.22 276	0.28 338
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.40 150	0.26 251	0.44 145	0.36 49	0.22 55	0.46 171	0.36 190	0.85 217	0.54 103	0.56 100	0.69 119	0.65 194	0.53 207	0.55 103	0.45 234	0.17 168	0.16 264	0.20 215	0.19 248	0.18 184	0.17 195

ADLNet2	0.55 292	0.25 232	0.65 308	0.47 300	0.30 266	0.83 335	0.50 318	1.05 295	0.95 307	0.80 232	0.98 263	0.99 322	0.69 302	0.77 277	0.73 328	0.20 249	0.16 264	0.17 109	0.18 220	0.21 255	0.21 283

GEStereo_RVC	0.55 292	0.29 293	0.63 297	0.49 320	0.31 287	0.70 290	0.54 343	1.22 364	0.92 289	0.82 252	0.85 201	0.85 280	0.63 268	0.90 326	0.65 308	0.24 311	0.16 264	0.19 187	0.16 149	0.21 255	0.22 298

TANstereo	0.30 39	0.15 7	0.31 19	0.30 5	0.17 4	0.55 205	0.23 25	0.44 17	0.55 107	0.59 105	0.68 118	0.37 45	0.26 35	0.35 13	0.27 56	0.15 93	0.16 264	0.12 2	0.10 16	0.13 28	0.14 114

ADLNet	0.55 292	0.27 268	0.51 241	0.44 249	0.35 327	0.78 314	0.46 294	1.08 306	0.86 251	0.99 344	0.98 263	0.92 308	0.63 268	0.69 237	0.81 343	0.22 287	0.16 264	0.22 269	0.22 310	0.21 255	0.21 283

GES	0.44 184	0.23 174	0.57 273	0.40 146	0.30 266	0.59 237	0.36 190	0.96 261	0.68 153	0.74 208	0.83 187	0.47 95	0.48 184	0.67 222	0.43 210	0.22 287	0.16 264	0.17 109	0.16 149	0.18 184	0.23 304

HCRNet	0.44 184	0.34 322	0.41 103	0.53 366	0.26 177	0.53 196	0.29 81	0.83 211	0.63 131	0.71 184	0.81 177	0.77 259	0.50 198	0.66 212	0.36 163	0.24 311	0.16 264	0.24 303	0.20 272	0.21 255	0.18 211

xxxx	1.01 396	0.22 154	0.43 133	0.36 49	0.21 40	0.82 333	0.36 190	1.32 392	0.88 264	0.71 184	0.94 237	0.97 318	0.63 268	0.64 197	10.58 469	0.20 249	0.16 264	0.18 148	0.17 196	0.19 218	0.19 243

DMCA	0.45 194	0.26 251	0.50 229	0.38 89	0.28 226	0.51 186	0.34 149	0.93 247	0.68 153	0.75 210	0.83 187	0.79 262	0.53 207	0.51 84	0.54 282	0.21 263	0.16 264	0.21 256	0.16 149	0.19 218	0.21 283

ADCRef	0.80 365	0.43 365	1.32 419	0.50 334	0.45 381	1.07 376	0.51 332	1.07 302	0.98 315	1.17 388	1.42 380	0.87 291	0.91 369	0.85 312	3.19 446	0.18 197	0.16 264	0.23 288	0.23 323	0.22 276	0.21 283

ADCP+	1.06 405	0.35 328	1.51 432	0.49 320	0.51 397	1.45 415	0.55 347	1.25 379	1.03 338	1.16 387	1.15 331	1.10 354	1.07 396	1.56 417	6.75 466	0.19 226	0.16 264	0.23 288	0.21 293	0.28 333	0.21 283

RYNet	0.72 352	0.35 328	0.64 302	0.53 366	0.67 421	1.31 405	0.67 374	1.20 354	1.18 378	1.05 367	0.87 211	1.27 372	0.93 378	0.93 342	1.27 411	0.22 287	0.16 264	0.26 332	0.23 323	0.40 386	0.39 393

rvit_stereo_0081_aga	0.31 42	0.28 282	0.44 145	0.42 212	0.29 252	0.34 93	0.31 116	0.44 17	0.40 55	0.39 46	0.44 38	0.40 57	0.32 87	0.42 36	0.29 81	0.23 300	0.17 283	0.19 187	0.16 149	0.20 234	0.15 135

ACV-stereo	0.62 329	0.34 322	1.00 385	0.43 231	0.31 287	1.20 396	0.40 255	0.75 184	0.83 234	0.64 135	0.77 147	2.10 428	1.03 391	0.81 289	0.64 306	0.21 263	0.17 283	0.18 148	0.18 220	0.21 255	0.21 283

ITSA-stereo	0.53 279	0.28 282	0.52 246	0.40 146	0.23 89	0.56 218	0.34 149	1.24 375	1.24 388	0.80 232	0.81 177	0.72 228	0.58 240	0.82 292	0.65 308	0.21 263	0.17 283	0.23 288	0.21 293	0.22 276	0.26 322

rvit_stereo_0080	0.31 42	0.25 232	0.40 95	0.39 116	0.28 226	0.27 31	0.46 294	0.49 29	0.44 70	0.35 29	0.42 35	0.40 57	0.28 54	0.41 32	0.33 116	0.22 287	0.17 283	0.17 109	0.16 149	0.22 276	0.15 135

1111x	0.55 292	0.22 154	0.46 174	0.38 89	0.20 28	0.66 278	0.43 280	1.23 368	0.99 320	0.71 184	0.99 268	0.95 314	0.69 302	0.90 326	1.08 395	0.18 197	0.17 283	0.18 148	0.19 248	0.20 234	0.18 211

whm_eth	0.31 42	0.25 232	0.40 95	0.39 116	0.28 226	0.27 31	0.46 294	0.49 29	0.44 70	0.35 29	0.42 35	0.40 57	0.28 54	0.41 32	0.33 116	0.22 287	0.17 283	0.17 109	0.16 149	0.22 276	0.15 135

gwcnet-sp	0.48 225	0.23 174	0.70 330	0.40 146	0.26 177	0.81 325	0.41 269	0.89 234	0.84 239	0.91 309	0.76 143	0.66 199	0.61 256	0.66 212	0.50 258	0.18 197	0.17 283	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.18 211

scenet	0.48 225	0.23 174	0.70 330	0.40 146	0.26 177	0.81 325	0.41 269	0.89 234	0.84 239	0.91 309	0.76 143	0.66 199	0.61 256	0.66 212	0.50 258	0.18 197	0.17 283	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.18 211

ToySt	0.49 242	0.27 268	0.75 351	0.40 146	0.27 204	0.64 268	0.49 315	0.84 214	0.77 200	0.60 109	0.83 187	0.88 296	0.66 289	0.70 240	0.56 289	0.16 134	0.17 283	0.21 256	0.20 272	0.21 255	0.19 243

ssnet	0.48 225	0.23 174	0.70 330	0.40 146	0.26 177	0.81 325	0.41 269	0.89 234	0.84 239	0.91 309	0.76 143	0.66 199	0.61 256	0.66 212	0.50 258	0.18 197	0.17 283	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.18 211

CSP-Net	0.56 303	0.27 268	0.49 216	0.41 174	0.28 226	1.22 398	0.50 318	1.23 368	0.72 169	0.95 331	0.95 245	0.89 300	0.62 262	0.83 300	0.62 301	0.26 331	0.17 283	0.17 109	0.17 196	0.18 184	0.17 195

ICVP	0.46 201	0.25 232	0.38 70	0.48 305	0.28 226	0.58 225	0.43 280	1.00 273	0.70 158	0.67 158	0.95 245	0.75 247	0.55 223	0.53 96	0.54 282	0.23 300	0.17 283	0.19 187	0.17 196	0.19 218	0.20 265
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TDLM	0.57 309	0.33 317	0.49 216	0.51 349	0.30 266	0.66 278	0.73 396	1.03 287	1.01 330	0.82 252	1.10 313	0.84 278	0.70 315	0.86 314	0.58 290	0.28 347	0.17 283	0.25 316	0.22 310	0.26 320	0.19 243

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 279	0.32 309	0.64 302	0.44 249	0.30 266	0.66 278	0.44 289	1.04 290	0.88 264	0.91 309	0.91 229	0.99 322	0.60 251	0.68 232	0.60 297	0.21 263	0.17 283	0.22 269	0.22 310	0.21 255	0.21 283
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.49 242	0.26 251	0.35 43	0.39 116	0.26 177	0.64 268	0.36 190	1.15 334	0.84 239	0.67 158	0.88 218	0.88 296	0.59 247	0.58 141	0.45 234	0.24 311	0.17 283	0.27 344	0.27 363	0.25 314	0.23 304

DRN-Test	0.66 336	0.32 309	0.66 314	0.50 334	0.39 347	1.15 389	0.61 365	1.49 419	1.01 330	1.12 383	1.08 307	1.06 343	0.69 302	0.77 277	0.94 375	0.23 300	0.17 283	0.26 332	0.25 346	0.25 314	0.21 283

iinet-f	0.67 337	0.26 251	2.15 444	0.39 116	0.31 287	1.19 395	0.56 352	0.84 214	0.84 239	0.80 232	1.17 338	1.05 341	0.84 357	0.71 245	1.21 406	0.20 249	0.18 299	0.17 109	0.15 119	0.20 234	0.20 265

GLC_STEREO	0.29 26	0.19 67	0.27 10	0.44 249	0.19 13	0.31 72	0.26 52	0.47 23	0.43 66	0.37 34	0.47 49	0.41 63	0.23 18	0.50 79	0.34 130	0.14 41	0.18 299	0.19 187	0.16 149	0.16 133	0.13 75

AACVNet	0.50 257	0.23 174	0.49 216	0.46 291	0.29 252	0.52 190	0.38 224	0.90 239	0.55 107	0.81 243	1.03 285	1.00 325	0.70 315	0.83 300	0.54 282	0.21 263	0.18 299	0.24 303	0.18 220	0.23 293	0.20 265

PSMNet-ADL	0.48 225	0.27 268	0.40 95	0.48 305	0.30 266	0.68 284	0.37 203	0.90 239	0.80 217	0.61 115	0.80 170	0.92 308	0.62 262	0.72 250	0.63 304	0.23 300	0.18 299	0.18 148	0.20 272	0.22 276	0.20 265

delet	0.55 292	0.24 210	0.55 263	0.44 249	0.33 313	1.07 376	0.50 318	1.00 273	0.86 251	0.85 272	0.96 249	0.90 304	0.63 268	0.83 300	0.74 331	0.18 197	0.18 299	0.20 215	0.21 293	0.16 133	0.15 135

aanetorigin	0.83 376	0.56 399	1.87 439	0.49 320	0.38 343	0.56 218	0.66 372	0.70 158	1.00 326	2.42 445	2.02 421	1.31 378	1.18 406	0.93 342	1.13 402	0.20 249	0.18 299	0.20 215	0.19 248	0.27 330	0.30 351

EDNetEfficientorigin	9.93 473	1.15 440	175.16 492	0.48 305	0.36 329	1.04 373	0.68 379	1.24 375	2.69 448	3.17 459	2.50 432	2.30 432	2.07 446	1.76 429	2.21 436	0.20 249	0.18 299	0.24 303	0.19 248	0.51 412	0.50 423

EDNetEfficient	1.46 431	0.80 421	6.12 462	0.47 300	0.39 347	0.69 286	0.83 406	0.90 239	2.77 449	3.50 462	1.96 419	1.66 416	2.03 445	1.26 394	4.18 456	0.21 263	0.18 299	0.21 256	0.20 272	0.41 392	0.39 393

ac_64	0.52 273	0.22 154	0.50 229	0.45 271	0.28 226	0.80 320	0.45 291	1.02 283	0.61 119	0.91 309	0.83 187	1.07 348	0.68 298	0.74 262	0.70 321	0.21 263	0.18 299	0.20 215	0.19 248	0.18 184	0.15 135

DMCA-RVC	0.51 264	0.30 301	0.59 278	0.50 334	0.32 303	0.54 200	0.38 224	0.86 220	0.68 153	0.94 324	0.86 204	0.91 306	0.68 298	0.70 240	0.59 294	0.23 300	0.18 299	0.31 369	0.23 323	0.26 320	0.19 243

FADNet-RVC-Resample	0.56 303	0.33 317	1.16 399	0.49 320	0.34 321	0.71 295	0.43 280	1.01 280	0.93 294	0.82 252	0.87 211	0.74 245	0.67 292	0.73 255	0.45 234	0.18 197	0.18 299	0.26 332	0.27 363	0.26 320	0.27 331

FADNet_RVC	0.55 292	0.37 339	1.17 404	0.44 249	0.31 287	0.56 218	0.34 149	1.06 298	0.88 264	0.67 158	0.90 226	0.61 166	0.65 284	0.93 342	0.70 321	0.21 263	0.18 299	0.26 332	0.23 323	0.31 350	0.28 338

DispFullNet	1.60 436	2.63 470	2.75 449	2.56 465	1.79 456	1.24 401	0.47 301	1.37 404	1.45 413	1.87 429	1.50 392	1.55 411	2.46 449	2.04 441	1.04 392	0.59 430	0.18 299	2.32 460	0.68 440	2.29 460	1.14 454

PWC_ROB	0.87 380	0.52 393	1.28 414	0.50 334	0.32 303	0.91 345	0.37 203	1.36 402	1.46 414	1.61 417	2.59 436	1.16 366	1.01 390	1.34 404	1.40 418	0.25 321	0.18 299	0.28 352	0.20 272	0.29 336	0.28 338

DCVSM-stereo	0.49 242	0.27 268	0.53 254	0.39 116	0.29 252	0.51 186	0.26 52	0.75 184	0.75 185	1.11 382	0.75 139	1.05 341	0.72 323	0.60 162	0.47 251	0.20 249	0.19 313	0.24 303	0.20 272	0.25 314	0.30 351

CAS++	0.32 48	0.24 210	0.36 48	0.37 64	0.26 177	0.28 44	0.23 25	0.87 227	0.50 91	0.47 75	0.45 39	0.26 6	0.21 10	0.49 75	0.24 14	0.23 300	0.19 313	0.22 269	0.17 196	0.21 255	0.16 177
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-MNSev	0.76 357	0.40 357	1.34 420	0.50 334	0.40 352	1.44 414	0.83 406	1.15 334	1.16 374	1.25 399	1.20 345	1.13 362	0.81 347	1.16 380	1.00 388	0.22 287	0.19 313	0.24 303	0.23 323	0.28 333	0.26 322

CRFU-Net	0.57 309	0.27 268	0.57 273	0.46 291	0.30 266	1.20 396	0.52 335	1.10 311	0.56 113	1.00 349	0.98 263	1.06 343	0.79 343	0.81 289	0.71 325	0.21 263	0.19 313	0.18 148	0.16 149	0.18 184	0.19 243

AASNet	0.53 279	0.25 232	0.52 246	0.49 320	0.32 303	0.74 304	0.40 255	1.50 420	0.86 251	0.86 278	0.92 233	0.64 181	0.59 247	0.59 156	0.79 338	0.23 300	0.19 313	0.20 215	0.16 149	0.21 255	0.19 243

RTSC	0.87 380	0.48 376	1.23 410	0.52 360	0.37 334	1.13 386	0.50 318	1.34 396	1.79 431	1.51 411	1.24 351	1.12 358	0.81 347	1.62 421	2.16 435	0.25 321	0.19 313	0.23 288	0.24 337	0.30 345	0.31 358

ADCL	1.04 401	0.38 349	1.35 421	0.50 334	0.39 347	1.61 424	0.89 414	1.29 386	1.39 407	1.29 401	1.50 392	1.24 370	1.24 411	1.37 410	4.87 459	0.21 263	0.19 313	0.25 316	0.25 346	0.29 336	0.27 331

CVANet_RVC	0.57 309	0.33 317	0.44 145	0.47 300	0.32 303	0.67 282	0.61 365	1.05 295	0.93 294	0.85 272	1.04 291	1.01 328	0.73 325	0.83 300	0.52 275	0.29 354	0.19 313	0.27 344	0.25 346	0.31 350	0.21 283

StereoDRNet	0.64 332	0.33 317	0.68 320	0.51 349	0.43 370	1.03 369	0.53 339	1.47 416	0.99 320	1.10 380	0.87 211	1.07 348	0.71 319	0.82 292	0.88 359	0.23 300	0.19 313	0.25 316	0.23 323	0.27 330	0.19 243

rvit_stereo_0083	0.34 61	0.24 210	0.50 229	0.44 249	0.27 204	0.34 93	0.35 170	0.45 20	0.62 120	0.37 34	0.47 49	0.42 70	0.35 107	0.40 27	0.36 163	0.22 287	0.20 322	0.20 215	0.17 196	0.20 234	0.14 114

DualNet (step1)	0.57 309	0.36 333	0.72 339	0.38 89	0.30 266	0.71 295	0.43 280	1.06 298	0.88 264	0.92 317	0.86 204	0.85 280	0.69 302	0.68 232	0.50 258	0.41 408	0.20 322	0.40 399	0.41 412	0.36 374	0.33 366

test_sample7	0.52 273	0.29 293	0.50 229	0.36 49	0.27 204	0.62 252	0.41 269	1.06 298	0.88 264	0.92 317	0.86 204	0.85 280	0.69 302	0.68 232	0.50 258	0.26 331	0.20 322	0.27 344	0.26 357	0.27 330	0.24 310

NINENet	0.50 257	0.29 293	0.51 241	0.45 271	0.32 303	0.70 290	0.34 149	1.10 311	0.88 264	0.80 232	0.94 237	0.65 194	0.49 187	0.73 255	0.51 268	0.22 287	0.20 322	0.25 316	0.18 220	0.22 276	0.21 283

RAFT + AFF	0.53 279	0.29 293	0.75 351	0.51 349	0.32 303	0.63 261	0.60 360	1.00 273	0.91 284	0.78 227	0.87 211	0.83 274	0.58 240	0.80 286	0.47 251	0.17 168	0.20 322	0.23 288	0.22 310	0.18 184	0.18 211

UPFNet	0.53 279	0.24 210	0.51 241	0.45 271	0.38 343	0.84 338	0.49 315	0.99 269	0.75 185	0.87 285	0.88 218	0.86 285	0.64 278	0.80 286	0.71 325	0.20 249	0.20 322	0.20 215	0.20 272	0.19 218	0.15 135

HGLStereo	0.56 303	0.28 282	0.57 273	0.50 334	0.37 334	0.80 320	0.45 291	1.02 283	0.78 207	0.86 278	1.14 326	0.89 300	0.82 351	0.76 270	0.73 328	0.21 263	0.20 322	0.19 187	0.18 220	0.19 218	0.21 283

hitnet-ft	0.55 292	0.27 268	0.39 87	0.41 174	0.28 226	0.78 314	0.40 255	0.92 245	0.90 279	0.82 252	1.01 273	1.13 362	0.70 315	0.78 281	0.67 314	0.28 347	0.20 322	0.28 352	0.22 310	0.29 336	0.26 322

DLCB_ROB	0.58 316	0.28 282	0.47 186	0.49 320	0.32 303	0.77 310	0.50 318	0.99 269	0.92 289	1.04 365	1.14 326	1.21 367	0.69 302	0.88 319	0.69 318	0.20 249	0.20 322	0.22 269	0.22 310	0.21 255	0.18 211

PSMNet_ROB	0.64 332	0.37 339	0.65 308	0.56 379	0.42 365	0.97 357	0.83 406	1.21 356	0.92 289	0.79 230	1.02 281	1.08 350	0.63 268	0.82 292	0.91 373	0.29 354	0.20 322	0.31 369	0.31 382	0.26 320	0.23 304

ttt	0.51 264	0.25 232	0.43 133	0.38 89	0.24 114	0.65 275	0.38 224	1.18 348	1.05 346	0.72 196	1.08 307	0.63 174	0.49 187	0.84 305	0.59 294	0.24 311	0.21 332	0.22 269	0.20 272	0.24 306	0.24 310

WZ-Net	1.19 417	0.59 403	4.07 457	0.62 400	0.51 397	1.34 406	1.31 446	1.32 392	1.74 430	1.53 413	1.65 402	1.74 419	1.28 415	2.25 446	2.01 432	0.27 339	0.21 332	0.23 288	0.25 346	0.40 386	0.39 393

SACVNet	0.58 316	0.34 322	0.55 263	0.55 376	0.36 329	0.63 261	0.48 309	1.13 322	0.77 200	1.02 356	1.06 301	1.02 333	0.74 327	0.90 326	0.51 268	0.27 339	0.21 332	0.25 316	0.24 337	0.29 336	0.36 380

pcwnet_v2	0.58 316	0.28 282	0.84 367	0.45 271	0.35 327	0.61 245	0.35 170	1.27 383	1.21 383	0.99 344	1.27 355	0.72 228	0.58 240	0.67 222	0.48 255	0.27 339	0.21 332	0.24 303	0.23 323	0.29 336	0.29 344

DSFCA	0.55 292	0.25 232	0.62 288	0.40 146	0.36 329	0.74 304	0.52 335	1.04 290	0.82 229	1.06 370	0.84 192	0.89 300	0.63 268	0.99 352	0.58 290	0.25 321	0.21 332	0.21 256	0.21 293	0.21 255	0.19 243

ETE_ROB	0.70 344	0.49 379	0.73 342	0.56 379	0.36 329	0.79 317	0.87 413	1.14 331	0.93 294	1.19 390	1.18 340	1.39 395	0.82 351	0.99 352	0.80 340	0.26 331	0.21 332	0.31 369	0.26 357	0.33 360	0.34 373

GASNet	0.67 337	0.72 415	0.96 381	0.70 420	0.48 390	0.62 252	0.47 301	1.08 306	1.03 338	0.94 324	0.82 181	0.93 310	0.83 355	1.33 402	0.80 340	0.31 364	0.22 338	0.29 360	0.28 368	0.44 397	0.24 310

ssnet_v2	0.58 316	0.28 282	0.56 269	0.43 231	0.29 252	0.95 353	0.59 358	1.13 322	0.99 320	0.93 321	0.80 170	0.99 322	0.64 278	0.82 292	0.94 375	0.25 321	0.22 338	0.23 288	0.24 337	0.20 234	0.19 243

Wz-Net-LNSev	0.71 348	0.51 386	1.36 425	0.50 334	0.41 359	1.15 389	0.69 384	1.21 356	1.07 359	1.02 356	1.12 317	1.08 350	0.87 363	0.89 324	0.89 369	0.24 311	0.22 338	0.21 256	0.19 248	0.26 320	0.26 322

sCroCo_RVC	0.35 75	0.28 282	0.69 326	0.51 349	0.39 347	0.41 145	0.31 116	0.49 29	0.45 77	0.31 18	0.48 52	0.38 49	0.32 87	0.46 58	0.32 104	0.21 263	0.22 338	0.19 187	0.19 248	0.21 255	0.20 265

RTS	1.98 445	0.96 433	11.36 468	0.65 407	0.57 413	2.77 449	1.40 450	1.39 406	2.26 439	1.89 430	2.56 433	1.32 383	1.25 412	5.20 465	4.05 454	0.31 364	0.22 338	0.29 360	0.29 373	0.40 386	0.37 385

RTSA	1.98 445	0.96 433	11.36 468	0.65 407	0.57 413	2.77 449	1.40 450	1.39 406	2.26 439	1.89 430	2.56 433	1.32 383	1.25 412	5.20 465	4.05 454	0.31 364	0.22 338	0.29 360	0.29 373	0.40 386	0.37 385

MDST_ROB	0.91 388	0.27 268	0.85 368	0.63 401	0.41 359	2.53 443	0.71 394	1.60 430	1.13 370	2.83 452	1.73 408	0.97 318	0.69 302	1.61 420	0.73 328	0.25 321	0.22 338	0.32 374	0.28 368	0.25 314	0.24 310

PDISCO_ROB	0.91 388	0.48 376	1.06 390	0.99 433	0.97 435	1.67 429	0.63 367	1.64 433	1.59 423	1.06 370	1.18 340	1.31 378	0.79 343	1.55 415	0.97 381	0.49 420	0.22 338	0.45 409	0.40 407	0.45 401	0.37 385

LALA_ROB	0.74 355	0.43 365	0.69 326	0.54 372	0.40 352	1.01 364	0.95 420	1.21 356	1.07 359	1.22 395	1.12 317	1.56 412	0.79 343	1.04 365	0.86 352	0.33 383	0.22 338	0.35 383	0.30 375	0.35 370	0.31 358

PWCDC_ROB	0.89 384	0.49 379	0.80 365	0.74 424	0.40 352	1.03 369	0.39 246	1.33 394	2.35 444	1.02 356	3.77 453	0.81 272	0.92 373	1.20 385	0.90 371	0.34 389	0.22 338	0.24 303	0.20 272	0.34 366	0.29 344

rvit_stereo_0075_2	0.47 214	0.37 339	0.70 330	0.53 366	0.46 388	0.43 154	0.36 190	0.81 208	0.67 148	0.55 97	0.74 137	0.59 155	0.43 157	0.63 186	0.43 210	0.32 375	0.23 348	0.35 383	0.25 346	0.30 345	0.25 317

coex-ft	6.43 471	1.51 451	87.33 491	0.49 320	0.38 343	1.34 406	1.21 438	1.16 340	8.09 467	12.12 475	2.79 440	2.77 441	3.31 460	1.16 380	3.15 445	0.24 311	0.23 348	0.27 344	0.24 337	0.45 401	0.37 385

fast-acv-ft	0.64 332	0.30 301	0.73 342	0.45 271	0.34 321	1.17 392	0.49 315	0.86 220	0.98 315	1.02 356	1.36 368	1.29 375	0.85 358	0.76 270	0.81 343	0.21 263	0.23 348	0.23 288	0.23 323	0.21 255	0.20 265

Wz-Net-SNSev	0.91 388	0.73 416	2.13 443	0.56 379	0.45 381	0.95 353	1.13 433	1.34 396	1.24 388	1.02 356	1.30 361	1.46 400	0.86 360	1.81 431	1.50 419	0.25 321	0.23 348	0.25 316	0.26 357	0.32 355	0.29 344

dad	0.58 316	0.50 383	0.64 302	0.43 231	0.30 266	0.59 237	0.36 190	0.78 199	1.25 393	1.01 354	1.17 338	1.15 365	0.53 207	0.68 232	0.50 258	0.35 394	0.23 348	0.37 391	0.21 293	0.29 336	0.20 265

STTStereo	0.55 292	0.37 339	0.76 356	0.44 249	0.31 287	0.60 243	0.44 289	0.96 261	0.86 251	0.99 344	0.90 226	0.96 316	0.58 240	0.71 245	0.61 299	0.25 321	0.23 348	0.26 332	0.32 388	0.24 306	0.23 304

DANet	0.71 348	0.45 373	0.91 377	0.59 389	0.40 352	0.81 325	0.40 255	0.97 264	0.84 239	1.20 393	1.22 346	1.33 386	0.88 366	1.16 380	1.24 407	0.27 339	0.23 348	0.31 369	0.25 346	0.35 370	0.32 362
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DeepPruner_ROB	0.53 279	0.34 322	0.59 278	0.41 174	0.30 266	0.50 182	0.43 280	1.19 350	0.70 158	0.85 272	1.05 295	0.86 285	0.55 223	0.84 305	0.51 268	0.29 354	0.23 348	0.22 269	0.22 310	0.26 320	0.25 317

StereoVision	0.42 168	0.28 282	0.45 157	0.49 320	0.28 226	0.38 124	0.38 224	0.72 168	0.62 120	0.44 65	1.14 326	0.54 121	0.39 138	0.56 112	0.34 130	0.21 263	0.24 356	0.25 316	0.24 337	0.26 320	0.16 177

SQANet	0.82 369	0.74 417	0.67 317	1.13 439	0.98 437	1.11 382	0.47 301	1.07 302	0.83 234	0.91 309	1.05 295	1.03 335	0.74 327	1.01 356	0.64 306	0.61 431	0.24 356	1.03 440	0.35 395	1.18 443	0.58 429

Anonymous3	0.46 201	0.34 322	0.86 373	0.50 334	0.37 334	0.81 325	0.50 318	0.72 168	0.65 143	0.51 83	0.65 107	0.45 84	0.45 171	0.64 197	0.38 186	0.24 311	0.24 356	0.22 269	0.21 293	0.23 293	0.23 304

GwcNet	0.69 342	0.36 333	1.10 393	0.51 349	0.42 365	1.08 380	0.50 318	1.21 356	1.16 374	1.00 349	1.37 371	1.06 343	0.79 343	0.92 336	0.94 375	0.25 321	0.24 356	0.24 303	0.22 310	0.23 293	0.26 322

AF-Net	0.81 368	0.39 353	0.68 320	0.64 402	0.54 405	0.91 345	0.51 332	1.61 431	1.31 400	0.96 332	2.02 421	1.46 400	1.26 414	1.11 376	0.99 385	0.32 375	0.24 356	0.39 396	0.27 363	0.30 345	0.25 317

XQC	0.89 384	0.65 412	1.31 417	0.67 413	0.52 401	1.22 398	0.68 379	1.26 381	1.52 417	1.14 386	1.11 314	1.28 374	1.04 393	1.40 412	1.77 426	0.38 401	0.24 356	0.37 391	0.31 382	0.53 417	0.47 417

ADCMid	1.14 411	0.52 393	2.23 445	0.53 366	0.43 370	1.07 376	0.75 398	1.23 368	1.05 346	2.15 439	1.44 385	1.50 406	1.43 422	1.56 417	5.01 460	0.26 331	0.24 356	0.29 360	0.31 382	0.37 379	0.33 366

SANet	1.07 407	0.41 361	1.06 390	0.48 305	0.30 266	1.41 411	0.94 419	1.42 411	3.36 456	1.58 414	2.43 430	2.33 434	1.70 434	1.34 404	1.07 394	0.28 347	0.24 356	0.26 332	0.23 323	0.34 366	0.30 351

rvit_0105_5	0.42 168	0.31 306	0.73 342	0.50 334	0.29 252	0.44 160	0.42 278	0.61 83	0.74 182	0.51 83	0.51 65	0.60 161	0.47 179	0.57 123	0.38 186	0.27 339	0.25 364	0.25 316	0.23 323	0.22 276	0.18 211

psm_up	0.55 292	0.26 251	0.47 186	0.49 320	0.32 303	0.65 275	0.56 352	1.04 290	0.82 229	0.82 252	0.88 218	1.01 328	0.94 379	0.74 262	0.61 299	0.21 263	0.25 364	0.26 332	0.23 323	0.21 255	0.20 265

FADNet-RVC	0.60 326	0.53 396	1.14 398	0.46 291	0.39 347	0.61 245	0.39 246	1.12 320	0.87 260	0.70 178	0.84 192	1.04 337	0.55 223	0.94 349	0.69 318	0.26 331	0.25 364	0.28 352	0.28 368	0.31 350	0.31 358

Nwc_Net	0.78 361	0.38 349	0.73 342	0.60 394	0.55 407	1.05 374	0.55 347	1.67 435	1.05 346	0.88 293	1.86 416	1.40 397	1.09 397	1.10 374	0.87 356	0.30 361	0.25 364	0.36 387	0.38 400	0.29 336	0.29 344

STTRV1_RVC	0.82 369	0.59 403	1.16 399	0.67 413	0.81 427	1.11 382	0.63 367	1.30 389	1.11 366	0.98 341	1.33 365	1.08 350	0.95 382	1.26 394	0.87 356	0.55 429	0.25 364	0.43 405	0.39 404	0.58 426	0.40 396

DPSNet	0.99 395	0.42 363	1.88 440	0.53 366	0.41 359	1.59 423	1.26 442	2.21 446	1.43 410	1.10 380	1.11 314	1.46 400	1.95 443	1.34 404	1.26 409	0.34 389	0.25 364	0.25 316	0.21 293	0.46 404	0.37 385

XPNet_ROB	0.70 344	0.35 328	0.68 320	0.52 360	0.40 352	0.79 317	0.85 412	1.16 340	0.94 301	1.33 404	1.15 331	1.38 394	0.83 355	1.03 363	0.90 371	0.32 375	0.25 364	0.26 332	0.24 337	0.31 350	0.28 338

rvit_0105_6	0.38 124	0.28 282	0.64 302	0.50 334	0.30 266	0.39 128	0.38 224	0.51 37	0.67 148	0.40 51	0.45 39	0.50 106	0.41 149	0.54 99	0.36 163	0.27 339	0.26 371	0.24 303	0.21 293	0.22 276	0.16 177

rvit_0105_4	0.41 161	0.29 293	0.71 334	0.50 334	0.29 252	0.41 145	0.41 269	0.55 54	0.73 176	0.45 67	0.48 52	0.55 124	0.44 166	0.57 123	0.36 163	0.28 347	0.26 371	0.25 316	0.22 310	0.23 293	0.18 211

SHD	0.93 391	0.50 383	1.18 405	0.59 389	0.46 388	0.97 357	0.48 309	1.70 436	2.15 438	1.58 414	1.37 371	1.42 398	1.19 408	1.31 400	1.60 420	0.31 364	0.26 371	0.32 374	0.33 391	0.40 386	0.42 401

GANet	0.70 344	0.37 339	0.55 263	0.51 349	0.34 321	0.94 350	0.96 421	1.08 306	0.94 301	1.04 365	1.98 420	1.13 362	0.88 366	1.12 377	0.66 311	0.25 321	0.26 371	0.27 344	0.22 310	0.31 350	0.22 298

PS-NSSS	0.58 316	0.44 369	0.62 288	0.42 212	0.33 313	0.66 278	0.58 356	1.02 283	0.86 251	0.77 223	1.28 357	0.72 228	0.64 278	0.82 292	0.59 294	0.31 364	0.26 371	0.40 399	0.27 363	0.33 360	0.26 322

NCCL2	0.72 352	0.41 361	0.65 308	0.64 402	0.44 377	0.98 361	1.20 436	1.11 316	1.00 326	0.98 341	0.96 249	1.49 405	0.87 363	0.90 326	0.79 338	0.31 364	0.26 371	0.39 396	0.39 404	0.32 355	0.32 362

rvit_0105_3	0.47 214	0.34 322	0.77 361	0.54 372	0.31 287	0.49 179	0.47 301	0.63 95	0.79 215	0.65 144	0.59 93	0.64 181	0.50 198	0.65 204	0.39 192	0.29 354	0.27 377	0.29 360	0.28 368	0.21 255	0.20 265

Syn2CoEx	0.71 348	0.51 386	0.95 379	0.64 402	0.45 381	0.91 345	0.53 339	1.48 417	1.13 370	0.93 321	1.35 367	1.02 333	0.99 387	0.92 336	0.80 340	0.30 361	0.27 377	0.28 352	0.24 337	0.23 293	0.24 310

SGM_RVC	0.97 393	0.28 282	0.41 103	0.39 116	0.22 55	1.55 420	0.73 396	1.51 423	1.25 393	2.25 442	1.92 417	2.58 438	1.56 427	2.02 440	1.19 405	0.27 339	0.27 377	0.27 344	0.25 346	0.25 314	0.25 317
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
APVNet	0.71 348	0.37 339	0.89 376	0.56 379	0.45 381	1.18 394	0.68 379	1.41 410	0.85 246	0.81 243	1.15 331	1.04 337	0.81 347	1.10 374	1.17 403	0.26 331	0.28 380	0.32 374	0.31 382	0.29 336	0.30 351

FAT-Stereo	0.73 354	0.33 317	0.75 351	0.49 320	0.37 334	0.71 295	0.59 358	1.36 402	1.30 399	1.03 364	1.40 377	1.59 415	1.15 402	0.87 316	0.86 352	0.28 347	0.28 380	0.28 352	0.23 323	0.28 333	0.38 391

DeepPrunerF	0.89 384	0.52 393	3.43 453	0.68 417	0.81 427	0.72 302	0.72 395	1.22 364	1.99 436	0.93 321	1.01 273	0.87 291	0.86 360	1.08 371	0.95 378	0.34 389	0.28 380	0.43 405	0.39 404	0.30 345	0.32 362

AnyNet_C32	1.16 415	0.62 410	2.40 446	0.57 384	0.55 407	1.41 411	1.34 447	1.18 348	1.24 388	1.49 409	1.42 380	1.39 395	1.20 410	1.55 415	4.82 458	0.29 354	0.28 380	0.29 360	0.34 392	0.38 383	0.42 401

ADCPNet	1.03 400	0.48 376	2.70 448	0.54 372	0.42 365	1.40 409	0.75 398	1.13 322	1.07 359	1.22 395	1.42 380	1.68 417	1.09 397	1.36 409	3.45 450	0.30 361	0.28 380	0.29 360	0.32 388	0.37 379	0.35 378

rvit_105_1	0.54 290	0.40 357	0.76 356	0.58 385	0.37 334	0.59 237	0.68 379	0.70 158	0.94 301	0.82 252	0.69 119	0.73 239	0.58 240	0.78 281	0.54 282	0.32 375	0.29 385	0.31 369	0.34 392	0.23 293	0.20 265

DGSMNet	0.76 357	0.55 398	1.29 416	0.58 385	0.62 418	0.94 350	0.70 389	1.26 381	1.11 366	0.83 264	1.24 351	1.00 325	0.71 319	1.03 363	0.81 343	0.34 389	0.29 385	0.41 403	0.40 407	0.57 423	0.55 428

G-Net	0.95 392	0.46 375	1.04 388	0.64 402	0.48 390	2.12 439	0.64 370	1.01 280	0.87 260	1.75 425	2.82 443	1.30 377	1.64 433	1.06 366	0.96 380	0.36 397	0.29 385	0.35 383	0.25 346	0.45 401	0.42 401

stereogan	0.80 365	0.31 306	0.71 334	0.59 389	0.50 394	1.72 431	0.48 309	1.35 399	1.37 404	1.00 349	1.46 390	1.56 412	0.95 382	1.29 398	0.84 347	0.28 347	0.29 385	0.29 360	0.25 346	0.38 383	0.38 391

FINET	0.67 337	0.42 363	1.00 385	0.46 291	0.43 370	0.83 335	0.89 414	1.08 306	1.50 416	0.87 285	1.14 326	0.71 219	0.68 298	0.92 336	0.70 321	0.36 397	0.30 389	0.26 332	0.24 337	0.35 370	0.33 366

FADNet	0.61 328	0.51 386	1.10 393	0.45 271	0.44 377	0.65 275	0.41 269	1.19 350	1.05 346	0.70 178	0.84 192	0.98 321	0.66 289	0.82 292	0.50 258	0.29 354	0.30 389	0.27 344	0.30 375	0.46 404	0.35 378

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 337	0.81 422	0.73 342	0.53 366	0.37 334	1.40 409	0.53 339	1.04 290	0.79 215	0.88 293	0.94 237	0.95 314	0.53 207	0.93 342	0.58 290	0.39 403	0.30 389	0.57 427	0.31 382	0.53 417	0.30 351

RP	0.76 357	0.36 333	0.63 297	0.66 410	0.58 415	0.80 320	0.55 347	1.14 331	1.22 385	0.97 336	1.65 402	1.43 399	1.32 416	1.01 356	0.84 347	0.33 383	0.30 389	0.36 387	0.30 375	0.34 366	0.34 373

RGC	0.79 364	0.59 403	0.71 334	0.65 407	0.65 420	0.92 349	0.58 356	1.29 386	1.05 346	1.07 373	1.45 388	1.47 403	1.03 391	1.21 389	0.88 359	0.32 375	0.30 389	0.48 417	0.40 407	0.37 379	0.37 385

NCC-stereo	0.78 361	0.40 357	0.76 356	0.61 396	0.67 421	0.81 325	0.69 384	1.54 427	1.11 366	0.90 304	1.36 368	1.33 386	1.16 403	1.19 383	0.88 359	0.31 364	0.30 389	0.37 391	0.48 424	0.33 360	0.33 366

Abc-Net	0.78 361	0.40 357	0.76 356	0.61 396	0.67 421	0.81 325	0.69 384	1.54 427	1.11 366	0.90 304	1.36 368	1.33 386	1.16 403	1.19 383	0.88 359	0.31 364	0.30 389	0.37 391	0.48 424	0.33 360	0.33 366
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NaN_ROB	0.69 342	0.44 369	0.69 326	0.51 349	0.33 313	0.97 357	1.06 428	1.22 364	1.19 380	1.24 398	0.96 249	1.08 350	0.78 341	1.20 385	0.67 314	0.24 311	0.30 389	0.23 288	0.24 337	0.23 293	0.25 317

CBMV	0.64 332	0.35 328	0.41 103	0.42 212	0.25 140	1.01 364	0.77 400	1.13 322	1.09 364	1.17 388	1.22 346	1.04 337	0.75 329	0.88 319	0.63 304	0.28 347	0.30 389	0.34 381	0.30 375	0.26 320	0.26 322
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-TNSev	1.14 411	1.06 439	4.32 459	0.49 320	0.42 365	1.51 418	1.11 432	1.48 417	1.40 409	1.22 395	1.26 354	1.58 414	1.43 422	1.76 429	1.70 422	0.32 375	0.31 398	0.26 332	0.30 375	0.41 392	0.41 400

S-Stereo	0.74 355	0.35 328	0.96 381	0.56 379	0.45 381	0.82 333	0.60 360	1.24 375	1.60 426	0.96 332	1.41 379	1.12 358	0.94 379	0.80 286	1.04 392	0.26 331	0.31 398	0.28 352	0.25 346	0.32 355	0.47 417

CSAN	0.83 376	0.49 379	0.77 361	0.60 394	0.41 359	1.14 387	1.06 428	1.19 350	1.46 414	1.32 402	1.43 383	1.37 393	1.19 408	1.27 397	0.86 352	0.39 403	0.31 398	0.36 387	0.37 397	0.35 370	0.34 373

UDG	0.88 382	0.82 425	0.67 317	1.00 435	0.96 434	1.02 366	0.57 355	1.13 322	0.99 320	0.90 304	0.97 262	1.31 378	0.99 387	0.85 312	0.84 347	0.54 428	0.32 401	1.77 448	0.40 407	0.94 436	0.66 432

psmorigin	0.82 369	0.51 386	2.09 442	0.49 320	0.41 359	0.85 339	0.50 318	1.04 290	0.88 264	1.45 408	1.43 383	1.50 406	1.06 394	1.22 390	0.97 381	0.31 364	0.32 401	0.27 344	0.27 363	0.33 360	0.42 401

edge stereo	0.76 357	0.38 349	0.74 347	0.52 360	0.43 370	0.80 320	0.53 339	1.28 385	1.06 353	1.28 400	1.38 376	1.81 420	1.11 399	1.08 371	0.85 351	0.33 383	0.32 401	0.41 403	0.28 368	0.32 355	0.36 380

ADCS	1.51 433	0.61 407	3.42 452	0.59 389	0.51 397	1.27 403	1.08 431	1.59 429	1.81 432	1.91 433	1.66 404	1.51 409	1.42 421	1.94 438	8.60 468	0.33 383	0.32 401	0.33 379	0.36 396	0.44 397	0.42 401

AnyNet_C01	1.56 434	1.05 438	7.45 464	0.64 402	0.54 405	1.99 436	1.38 449	1.43 413	1.36 402	1.63 420	1.92 417	1.84 421	1.33 417	2.40 448	4.03 453	0.33 383	0.32 401	0.32 374	0.34 392	0.44 397	0.45 411

FBW_ROB	0.88 382	0.50 383	0.85 368	0.55 376	0.40 352	1.17 392	0.78 402	1.50 420	1.37 404	1.33 404	1.27 355	1.48 404	1.00 389	2.57 452	0.98 384	0.25 321	0.32 401	0.45 409	0.30 375	0.34 366	0.28 338

SGM-ForestM	4.04 463	0.32 309	0.46 174	0.43 231	0.27 204	7.50 471	1.45 454	3.84 463	4.24 462	8.19 474	6.76 471	19.00 481	9.08 471	10.74 475	6.62 465	0.31 364	0.33 407	0.32 374	0.32 388	0.29 336	0.29 344

SGM-Forest	0.62 329	0.32 309	0.39 87	0.43 231	0.30 266	1.02 366	0.55 347	1.09 310	1.05 346	1.06 370	1.18 340	1.10 354	0.67 292	0.88 319	0.62 301	0.31 364	0.33 407	0.33 379	0.30 375	0.30 345	0.28 338
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CC-Net-ROB	0.82 369	0.96 433	0.85 368	0.58 385	0.45 381	1.27 403	0.70 389	1.17 345	1.02 333	0.83 264	1.23 350	0.90 304	0.77 336	1.06 366	0.69 318	0.46 414	0.34 409	1.71 447	0.38 400	0.59 427	0.36 380

WCMA_ROB	1.14 411	0.36 333	0.76 356	0.49 320	0.44 377	1.23 400	0.67 374	1.11 316	1.23 386	2.84 453	3.95 459	3.28 448	1.83 439	1.25 393	0.99 385	0.44 412	0.34 409	0.34 381	0.37 397	0.41 392	0.40 396

ACVNet-4b	1.35 426	1.31 445	1.10 393	1.90 454	1.59 449	1.92 434	0.77 400	1.52 426	1.62 427	1.05 367	1.60 400	2.11 429	0.94 379	1.64 424	0.77 337	1.30 452	0.35 411	2.03 455	0.67 439	1.88 454	0.84 439

MeshStereo	1.34 424	0.43 365	0.54 258	0.44 249	0.34 321	1.66 427	0.60 360	1.94 440	1.37 404	4.47 466	3.25 445	4.71 457	1.94 442	1.92 436	1.17 403	0.35 394	0.35 411	0.37 391	0.31 382	0.32 355	0.32 362
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
PVD	1.28 423	0.67 414	1.28 414	0.74 424	0.62 418	1.50 417	0.84 409	1.99 442	2.96 450	2.18 440	2.36 429	1.85 423	1.95 443	1.92 436	1.94 430	0.39 403	0.36 413	0.49 420	0.37 397	0.51 412	0.64 430

MFN_U_SF_RVC	1.09 409	0.59 403	1.97 441	0.67 413	0.44 377	1.93 435	0.60 360	1.85 439	1.36 402	1.61 417	1.54 396	1.95 426	1.37 418	1.64 424	1.73 423	0.40 407	0.37 414	0.45 409	0.48 424	0.44 397	0.44 407

CBMV_ROB	0.59 323	0.37 339	0.38 70	0.39 116	0.28 226	0.74 304	0.28 73	1.00 273	0.98 315	0.94 324	1.25 353	0.81 272	0.78 341	0.87 316	0.50 258	0.36 397	0.37 414	0.43 405	0.40 407	0.33 360	0.30 351

HBP-ISP	0.59 323	0.45 373	0.43 133	0.45 271	0.33 313	0.70 290	0.28 73	1.11 316	1.00 326	0.83 264	1.18 340	0.65 194	0.68 298	0.88 319	0.52 275	0.35 394	0.38 416	0.47 413	0.41 412	0.38 383	0.31 358

DDUNet	1.06 405	2.56 469	0.68 320	1.21 441	1.26 446	1.03 369	0.69 384	1.11 316	0.94 301	0.96 332	1.22 346	1.27 372	0.82 351	0.93 342	0.72 327	0.84 439	0.38 416	1.99 451	0.60 436	1.10 442	0.85 440

BEATNet-Init1	15.13 477	0.82 425	50.86 490	0.72 423	0.53 402	38.10 488	7.03 474	11.83 478	14.25 475	29.78 488	30.17 488	48.21 491	22.64 485	26.78 486	18.11 476	0.42 411	0.38 416	0.47 413	0.46 418	0.51 412	0.48 419

NOSS_ROB	0.57 309	0.39 353	0.39 87	0.44 249	0.30 266	0.73 303	0.54 343	1.03 287	1.08 362	0.67 158	0.87 211	0.76 253	0.57 231	0.77 277	0.47 251	0.38 401	0.38 416	0.44 408	0.42 416	0.37 379	0.34 373

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 399	0.57 401	1.51 432	0.67 413	0.50 394	2.57 444	1.66 457	1.20 354	1.43 410	1.38 406	1.57 398	1.33 386	0.92 373	1.64 424	0.88 359	0.37 400	0.39 420	0.46 412	0.60 436	0.41 392	0.40 396

GANetREF_RVC	0.80 365	0.75 418	0.86 373	0.66 410	0.42 365	1.15 389	0.98 422	1.14 331	1.19 380	1.01 354	1.02 281	1.10 354	0.90 368	1.15 379	0.76 333	0.48 418	0.39 420	0.57 427	0.38 400	0.63 429	0.46 412
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
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 424	0.87 427	1.76 437	0.86 428	0.56 410	4.29 464	1.79 462	1.50 420	1.98 435	1.61 417	1.85 415	1.84 421	1.41 420	1.89 434	1.36 414	0.48 418	0.40 422	0.56 426	0.57 434	0.69 430	0.48 419

PA-Net	0.67 337	0.43 365	0.83 366	0.50 334	0.53 402	0.94 350	0.68 379	1.10 311	1.14 372	0.80 232	0.88 218	0.87 291	0.77 336	1.02 361	0.88 359	0.24 311	0.41 423	0.29 360	0.44 417	0.26 320	0.34 373
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	1.21 418	0.49 379	0.62 288	0.59 389	0.50 394	1.62 426	0.67 374	1.23 368	1.24 388	2.45 446	3.77 453	3.09 445	2.98 458	1.32 401	0.81 343	0.45 413	0.41 423	0.49 420	0.51 431	0.47 406	0.44 407

FC-DCNN v2	1.65 439	0.51 386	0.65 308	0.61 396	0.49 392	1.61 424	0.70 389	1.75 438	1.56 422	4.74 469	4.91 467	6.46 468	3.31 460	1.91 435	1.11 397	0.46 414	0.42 425	0.47 413	0.46 418	0.48 407	0.46 412

ccnet	0.82 369	0.57 401	0.75 351	0.54 372	0.59 416	1.09 381	0.66 372	1.38 405	0.94 301	1.12 383	1.44 385	1.29 375	0.92 373	0.95 351	1.24 407	0.49 420	0.42 425	0.50 422	0.47 422	0.51 412	0.46 412

FCDSN-DC	1.39 429	0.56 399	0.65 308	0.74 424	0.59 416	1.38 408	0.63 367	1.35 399	1.39 407	3.26 460	4.50 464	4.61 455	2.63 453	1.58 419	1.03 389	0.46 414	0.42 425	0.48 417	0.47 422	0.50 411	0.50 423
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.59 435	0.51 386	0.66 314	0.61 396	0.49 392	1.56 421	0.70 389	1.66 434	1.53 418	4.64 467	4.62 465	5.85 464	3.34 462	1.84 433	1.11 397	0.46 414	0.42 425	0.47 413	0.46 418	0.48 407	0.46 412

Ntro	1.09 409	0.97 436	0.91 377	1.44 446	1.19 445	1.69 430	0.80 404	1.35 399	1.25 393	1.00 349	1.29 360	1.31 378	0.97 385	1.26 394	0.84 347	0.84 439	0.43 429	1.36 444	0.50 429	1.56 445	0.78 436

MANE	4.13 464	0.51 386	0.64 302	0.66 410	0.56 410	6.89 470	0.99 424	7.55 472	12.04 470	6.68 472	8.57 474	10.69 474	9.45 472	7.59 472	6.39 464	0.49 420	0.43 429	0.48 417	0.98 452	0.49 409	0.48 419

SAMSARA	1.07 407	0.65 412	1.19 406	1.06 438	0.90 430	1.76 432	1.76 461	1.46 415	1.44 412	1.51 411	1.16 336	2.00 427	1.14 401	1.48 413	1.31 413	0.39 403	0.44 431	0.35 383	0.38 400	0.49 409	0.49 422

ELAS_RVC	1.60 436	0.61 407	1.01 387	0.70 420	0.56 410	2.00 437	1.89 464	1.96 441	2.65 447	3.33 461	3.26 446	3.03 442	3.41 463	2.49 450	2.09 434	0.52 424	0.45 432	0.50 422	0.48 424	0.54 419	0.52 425
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 438	0.61 407	0.95 379	0.68 417	0.55 407	3.01 457	1.55 455	2.39 448	2.33 443	3.64 463	3.89 457	2.75 440	2.90 457	2.15 444	2.27 441	0.52 424	0.45 432	0.50 422	0.48 424	0.54 419	0.52 425
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	1.04 401	0.93 430	0.88 375	1.33 445	1.05 443	1.66 427	0.70 389	1.40 409	1.18 378	1.08 376	1.32 364	1.33 386	0.91 369	1.23 391	0.76 333	0.72 435	0.46 434	1.24 443	0.50 429	1.40 444	0.75 434

LSM	4.74 467	0.77 419	10.16 466	0.70 420	56.56 487	1.02 366	1.00 426	1.24 375	1.62 427	2.04 435	2.34 427	1.33 386	1.17 405	1.38 411	1.09 396	0.33 383	0.49 435	0.39 396	0.46 418	0.51 412	10.09 477

ACVNet_1	1.46 431	1.33 446	1.12 396	1.91 455	1.62 450	1.83 433	0.98 422	2.00 443	1.85 433	1.39 407	1.53 395	2.32 433	1.53 424	1.34 404	1.11 397	1.30 452	0.50 436	2.06 457	0.58 435	1.93 456	0.95 446

Anonymous_2	0.82 369	0.44 369	0.63 297	0.40 146	0.43 370	0.80 320	0.52 335	0.72 168	0.77 200	0.71 184	0.60 95	0.87 291	0.76 332	0.75 266	0.58 290	0.52 424	0.54 437	0.54 425	4.82 475	0.56 421	0.40 396

SDNR	0.86 379	0.37 339	1.47 430	0.40 146	0.38 343	3.38 459	0.33 142	0.90 239	0.98 315	0.99 344	2.09 424	0.59 155	0.71 319	1.29 398	0.70 321	0.51 423	0.56 438	0.36 387	0.26 357	0.43 396	0.46 412

PASM	0.90 387	0.64 411	1.69 434	0.69 419	0.69 424	0.78 314	0.84 409	1.03 287	1.26 396	1.19 390	1.15 331	1.31 378	0.98 386	1.24 392	1.03 389	0.52 424	0.56 438	0.59 430	0.66 438	0.56 421	0.54 427

ACVNet_2	1.65 439	1.27 444	1.41 428	1.75 450	1.62 450	2.22 440	1.20 436	2.30 447	2.62 446	1.78 427	2.56 433	3.03 442	1.61 430	1.54 414	1.12 401	1.06 447	0.58 440	1.82 449	0.70 441	1.82 450	0.96 447

MADNet+	2.23 451	2.43 466	10.85 467	1.22 442	0.91 431	2.76 448	1.40 450	2.12 445	1.67 429	1.32 402	1.74 410	1.86 424	1.74 435	6.25 468	4.41 457	0.65 432	0.64 441	0.58 429	0.54 433	0.80 432	0.76 435

GCST	0.83 376	1.22 442	0.74 347	1.58 447	1.01 440	1.06 375	0.23 25	0.78 199	0.78 207	0.97 336	0.65 107	0.78 260	0.35 107	0.92 336	0.34 130	0.96 442	0.65 442	1.20 442	0.81 445	0.91 434	0.70 433

RainbowNet	1.35 426	1.49 449	1.19 406	1.88 453	1.45 447	1.48 416	1.07 430	1.61 431	1.55 420	1.20 393	1.59 399	1.54 410	1.13 400	1.34 404	0.97 381	1.36 455	0.70 443	1.82 449	0.79 444	1.71 448	1.07 453

NVStereoNet_ROB	1.24 420	0.90 429	1.13 397	0.86 428	0.88 429	1.11 382	0.99 424	1.42 411	1.53 418	1.59 416	2.48 431	2.24 431	1.53 424	1.96 439	1.30 412	0.76 437	0.70 443	0.78 433	1.00 453	0.71 431	0.88 442
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCK	1.92 444	1.66 457	3.12 451	1.65 448	0.91 431	2.84 451	2.26 467	2.10 444	2.41 445	2.36 444	2.31 425	2.22 430	1.82 437	3.43 456	2.03 433	1.61 459	0.71 445	1.51 445	0.82 446	1.69 447	0.91 443

IMH-64-1	1.86 441	1.62 454	1.16 399	2.20 458	1.89 458	2.33 441	1.30 443	2.89 451	2.29 441	1.66 421	2.80 441	2.49 436	1.61 430	2.10 442	1.78 427	1.60 457	0.74 446	2.43 461	1.02 454	2.12 457	1.17 457

IMH-64	1.86 441	1.62 454	1.16 399	2.20 458	1.89 458	2.33 441	1.30 443	2.89 451	2.29 441	1.66 421	2.80 441	2.49 436	1.61 430	2.10 442	1.78 427	1.60 457	0.74 446	2.43 461	1.02 454	2.12 457	1.17 457

TorneroNet-64	3.44 458	1.86 458	1.42 429	2.58 466	2.28 464	6.87 469	1.68 458	4.70 469	12.03 469	2.31 443	5.59 470	8.25 470	2.55 452	3.97 462	2.73 443	1.81 462	0.74 446	2.57 465	1.07 458	2.35 461	1.44 463

Consistency-Raft	1.01 396	0.81 422	1.24 411	0.84 427	0.97 435	0.81 325	0.84 409	1.30 389	1.59 423	1.05 367	1.68 407	1.12 358	0.91 369	0.92 336	1.11 397	0.65 432	0.74 446	0.79 434	0.90 448	1.06 441	0.79 438

MFMNet_re	1.14 411	0.97 436	1.19 406	0.99 433	0.95 433	1.25 402	1.22 439	1.39 406	1.55 420	1.69 424	1.67 406	1.21 367	1.53 424	1.12 377	0.99 385	0.87 441	0.75 450	0.79 434	0.75 442	0.90 433	0.94 444

JetBlue	2.78 454	1.26 443	7.04 463	1.16 440	1.48 448	8.00 472	6.02 473	2.60 449	1.92 434	2.12 438	2.64 437	3.34 450	3.05 459	6.49 469	3.39 448	0.78 438	0.76 451	0.75 432	0.76 443	0.97 439	1.18 459

TorneroNet	4.53 466	1.89 459	1.48 431	2.55 464	2.27 463	13.78 477	1.69 459	4.84 471	23.73 486	2.89 456	7.70 473	7.06 469	2.69 454	4.26 464	3.42 449	1.84 463	0.77 452	2.68 467	1.13 459	2.42 462	1.47 464

IMH	2.04 448	1.62 454	1.20 409	2.20 458	1.89 458	2.91 456	1.30 443	3.11 454	3.03 452	1.81 428	3.35 451	3.03 442	1.90 440	2.48 449	1.80 429	1.66 460	0.77 452	2.45 463	1.04 457	2.15 459	1.19 460

Dean	1.98 445	1.36 447	1.36 425	2.12 457	1.81 457	2.74 446	1.36 448	3.37 460	3.80 460	2.08 436	3.32 449	3.21 447	1.82 437	1.71 428	1.67 421	1.27 449	0.77 452	1.99 451	0.90 448	1.86 451	1.03 452

LVE	2.12 450	1.44 448	1.36 425	1.99 456	1.78 455	2.75 447	1.79 462	2.82 450	3.95 461	1.90 432	4.33 463	3.52 452	1.81 436	2.24 445	1.74 424	1.74 461	0.87 455	2.06 457	1.13 459	1.91 455	1.35 462

WAO-8	2.92 455	1.55 452	1.35 421	1.79 451	1.63 452	5.23 466	1.22 439	4.58 467	12.56 472	2.84 453	4.07 461	4.83 458	2.72 455	3.49 457	2.25 439	1.27 449	0.91 456	1.99 451	1.15 461	1.86 451	1.15 455

WAO-7	1.90 443	1.20 441	1.35 421	1.27 443	1.06 444	2.84 451	1.56 456	3.23 456	3.06 454	2.23 441	3.33 450	3.17 446	2.28 448	3.12 453	2.21 436	1.02 446	0.91 456	1.06 441	1.03 456	1.04 440	0.97 450

WAO-6	2.04 448	1.50 450	1.16 399	1.70 449	1.67 454	2.69 445	1.44 453	3.06 453	3.63 459	1.98 434	3.27 447	3.54 453	2.07 446	2.36 447	2.22 438	1.31 454	0.91 456	2.04 456	1.22 463	1.73 449	1.27 461

Venus	2.92 455	1.55 452	1.35 421	1.79 451	1.63 452	5.23 466	1.22 439	4.58 467	12.56 472	2.84 453	4.06 460	4.83 458	2.72 455	3.49 457	2.25 439	1.27 449	0.91 456	1.99 451	1.15 461	1.86 451	1.15 455

SPS-STEREO	1.25 421	0.93 430	1.06 390	1.04 437	1.03 441	1.41 411	0.91 417	1.51 423	1.19 380	2.09 437	1.83 413	1.94 425	1.39 419	1.62 421	1.39 417	0.97 444	0.94 460	0.90 437	0.89 447	0.96 438	0.96 447
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.97 393	0.89 428	1.05 389	0.92 431	1.03 441	0.97 357	0.81 405	1.29 386	0.91 284	1.07 373	0.98 263	1.00 325	0.95 382	1.02 361	0.92 374	0.96 442	0.95 461	0.90 437	0.91 451	0.92 435	0.94 444

SGM+DAISY	1.35 426	0.94 432	1.25 412	0.96 432	1.00 439	1.52 419	1.02 427	1.34 396	1.21 383	2.64 448	2.65 438	2.44 435	1.56 427	1.64 424	1.26 409	0.97 444	0.95 461	0.90 437	0.90 448	0.94 436	0.96 447

UNDER WATER	3.46 459	2.07 463	3.64 455	3.09 470	2.48 467	3.75 462	2.42 469	3.31 459	13.77 474	2.90 457	2.95 444	5.84 463	3.69 464	3.69 459	3.48 451	2.07 465	1.11 463	2.70 468	1.40 464	2.84 468	1.98 467

notaker	2.76 453	2.29 465	1.80 438	2.96 469	2.58 470	2.90 455	1.75 460	3.24 457	3.05 453	2.78 451	4.24 462	6.15 467	2.51 451	3.34 455	2.75 444	2.31 468	1.18 464	3.00 471	1.65 467	2.84 468	1.97 466

UNDER WATER-64	3.53 460	2.01 461	3.94 456	3.22 472	2.49 468	5.41 468	2.60 470	3.43 461	12.41 471	3.03 458	2.68 439	6.07 466	4.04 465	3.79 461	3.33 447	2.02 464	1.24 465	2.63 466	1.46 465	2.78 466	2.08 469

KSHMR	2.57 452	1.93 460	1.69 434	2.63 467	2.42 466	2.86 453	2.07 465	3.27 458	6.50 465	2.49 447	3.36 452	3.41 451	1.92 441	2.49 450	1.94 430	2.13 466	1.40 466	2.79 470	1.50 466	2.73 465	1.77 465

ktn	2.98 457	2.25 464	1.73 436	2.84 468	2.53 469	3.76 463	2.15 466	3.70 462	5.47 464	2.75 450	5.17 469	5.94 465	2.48 450	3.23 454	2.46 442	2.34 470	1.44 467	2.78 469	2.03 469	2.45 463	2.01 468

FADE	5.17 468	2.05 462	13.14 472	1.03 436	0.99 438	2.09 438	0.91 417	3.91 464	3.00 451	1.76 426	1.60 400	2.73 439	6.73 470	5.95 467	3.95 452	11.57 481	1.70 468	23.09 484	15.86 481	0.62 428	0.65 431

HanzoNet	6.76 472	2.45 467	4.22 458	3.19 471	2.94 472	3.62 461	2.28 468	4.79 470	7.20 466	14.00 479	13.19 478	17.49 479	22.30 484	13.25 477	6.19 463	4.20 473	1.93 469	3.10 472	2.56 471	3.35 470	2.88 473

DPSimNet_ROB	3.58 461	2.45 467	8.57 465	2.53 463	2.37 465	2.88 454	3.77 472	3.14 455	3.23 455	4.71 468	3.86 456	4.68 456	4.87 468	4.07 463	5.62 461	2.33 469	2.33 470	2.47 464	2.52 470	2.51 464	2.64 471

PML	40.80 492	29.24 484	11.87 470	7.20 476	14.47 475	92.13 492	213.69 493	7.63 473	23.35 485	74.72 492	190.14 493	50.17 492	26.15 486	21.39 481	12.70 472	8.76 478	2.92 471	8.45 478	3.25 473	13.26 478	4.42 475

JetRed	5.27 469	5.84 474	12.81 471	2.36 462	2.83 471	12.23 476	10.50 475	4.46 466	3.60 457	3.86 464	3.83 455	4.85 460	4.18 466	6.78 470	11.96 471	2.17 467	2.96 472	2.18 459	1.97 468	3.38 471	2.68 472

MADNet++	4.03 462	2.70 471	3.44 454	3.72 474	3.44 473	4.44 465	3.52 471	3.95 465	3.61 458	4.46 465	4.98 468	4.10 454	4.58 467	7.00 471	5.89 462	3.74 471	3.67 473	3.27 473	2.71 472	3.70 473	3.66 474

ASD4	9.96 474	8.86 477	17.78 473	7.17 475	9.80 474	16.08 478	28.92 480	9.77 476	8.20 468	7.02 473	7.08 472	8.47 471	9.57 473	11.17 476	20.26 477	4.12 472	4.14 474	5.57 477	4.74 474	5.53 474	4.90 476

test_sample9	1.05 404	0.36 333	0.72 339	0.38 89	0.30 266	0.71 295	0.43 280	1.06 298	0.88 264	0.92 317	0.86 204	0.85 280	0.69 302	1.20 385	1.36 414	0.41 408	8.41 475	0.40 399	0.41 412	0.36 374	0.33 366

test_sample8	1.25 421	0.36 333	0.72 339	0.38 89	0.30 266	0.71 295	0.43 280	1.13 322	0.75 185	1.50 410	0.95 245	3.29 449	1.59 429	1.20 385	1.36 414	0.41 408	8.41 475	0.40 399	0.41 412	0.36 374	0.33 366

DPSMNet_ROB	12.08 476	8.00 475	21.00 475	8.97 478	16.79 477	10.67 473	30.89 482	9.02 475	15.17 477	6.51 471	15.41 482	9.04 472	14.85 475	9.27 474	21.67 479	4.58 475	8.57 477	5.09 476	9.29 478	5.90 476	10.95 478

DGTPSM_ROB	12.07 475	8.00 475	20.99 474	8.93 477	16.78 476	10.67 473	30.87 481	9.01 474	15.16 476	6.50 470	15.41 482	9.04 472	14.85 475	9.25 473	21.67 479	4.57 474	8.57 477	5.08 475	9.28 477	5.90 476	10.95 478

Anonymous_1	33.25 483	18.26 478	23.92 477	20.54 479	21.28 480	25.59 480	35.94 483	22.01 487	15.57 478	13.33 476	13.49 479	18.08 480	15.29 477	20.36 478	24.60 481	16.28 485	8.84 479	66.59 489	118.00 489	155.73 492	11.23 480

DPSM_ROB	17.78 478	18.63 479	24.31 481	20.90 480	19.47 478	25.97 481	36.21 484	21.23 485	16.24 479	13.38 477	14.06 480	19.18 482	16.30 478	20.78 479	25.67 482	9.38 479	9.23 480	9.49 479	9.82 479	13.51 479	11.91 481

DPSM	17.78 478	18.63 479	24.31 481	20.90 480	19.47 478	25.97 481	36.21 484	21.23 485	16.24 479	13.38 477	14.06 480	19.18 482	16.30 478	20.78 479	25.67 482	9.38 479	9.23 480	9.49 479	9.82 479	13.51 479	11.91 481

tt	6.20 470	0.20 92	5.89 461	3.55 473	2.07 461	11.26 475	19.21 476	11.74 477	5.46 463	2.69 449	2.04 423	4.87 461	6.25 469	3.70 460	7.09 467	8.32 477	11.17 482	4.93 474	5.41 476	5.74 475	2.37 470

LRCNet_RVC	21.24 481	31.15 485	21.41 476	28.98 483	23.82 481	3.13 458	0.60 360	20.96 484	1.59 423	25.58 484	28.15 486	21.99 484	14.79 474	21.94 485	16.41 475	28.89 489	14.87 483	33.53 485	31.28 485	29.51 487	26.16 485

LSM0	38.95 491	37.60 490	48.58 487	43.57 488	91.06 492	52.57 491	72.57 489	43.17 492	32.63 490	26.97 487	27.97 485	38.65 489	32.94 489	41.86 492	51.78 492	18.89 488	18.41 484	19.13 481	19.63 482	27.29 483	33.77 486

xxxxx1	36.64 486	19.51 481	24.21 478	61.66 489	64.63 489	27.28 484	40.10 486	20.25 480	18.63 482	14.07 480	12.97 475	17.26 476	17.36 480	21.70 482	27.93 484	13.18 482	18.50 485	111.26 490	133.37 490	29.24 484	39.73 487

tt_ll	36.64 486	19.51 481	24.21 478	61.66 489	64.63 489	27.28 484	40.10 486	20.25 480	18.63 482	14.07 480	12.97 475	17.26 476	17.36 480	21.70 482	27.93 484	13.18 482	18.50 485	111.26 490	133.37 490	29.24 484	39.73 487

ff	36.64 486	19.51 481	24.21 478	61.66 489	64.63 489	27.28 484	40.10 486	20.25 480	18.63 482	14.07 480	12.97 475	17.26 476	17.36 480	21.70 482	27.93 484	13.18 482	18.50 485	111.26 490	133.37 490	29.24 484	39.73 487

CasAABBNet	35.74 484	37.43 488	48.72 488	42.22 486	39.20 485	52.24 489	73.12 491	42.61 490	32.62 489	26.78 485	27.95 484	38.58 488	32.60 488	41.67 490	51.65 491	18.74 486	18.57 488	19.15 482	19.77 483	27.20 481	23.98 483

Selective-RAFT-Error	35.84 485	37.49 489	48.83 489	42.26 487	39.24 486	52.30 490	73.09 490	42.66 491	32.61 488	26.80 486	28.30 487	38.84 490	33.51 490	41.68 491	51.59 490	18.82 487	18.58 489	19.17 483	19.80 484	27.28 482	24.05 484

HaxPig	31.96 482	37.24 487	34.27 483	24.37 482	24.88 482	18.26 479	19.86 477	20.64 483	28.52 487	35.97 489	38.75 489	25.57 485	28.72 487	33.88 487	34.39 487	35.94 490	38.87 490	37.80 486	40.48 486	39.68 488	41.15 490

AVERAGE_ROB	37.58 490	40.13 491	40.15 485	34.81 485	33.82 484	28.55 487	25.10 479	32.02 489	34.06 492	41.28 490	40.66 490	34.46 487	34.81 492	39.18 488	37.57 489	42.78 491	43.44 491	43.82 487	43.03 487	40.47 489	41.51 491

MEDIAN_ROB	37.38 489	40.85 492	40.60 486	32.31 484	31.85 483	27.20 483	24.55 478	29.10 488	33.19 491	42.09 491	41.76 491	33.35 486	34.39 491	39.78 489	37.07 488	43.64 492	44.10 492	44.12 488	43.40 488	41.51 490	42.76 492

test_example2	176.61 493	205.14 493	198.86 493	188.60 493	190.98 493	152.67 493	170.61 492	94.86 493	123.55 493	178.88 493	179.48 492	158.94 493	141.34 493	192.61 493	198.96 493	203.76 493	236.37 493	164.13 493	173.55 493	218.58 493	160.41 493

Low-res two-view benchmark