Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

U	3.37 463	0.17 1	0.91 9	0.26 45	13.79 477	19.19 481	0.15 4	0.41 10	0.31 2	0.17 1	0.18 2	0.27 50	0.15 3	0.21 1	0.16 1	0.09 23	0.06 1	17.88 481	12.81 478	0.10 16	0.08 13

IGEV-Stereo++	0.23 1	0.23 27	0.64 4	0.24 11	0.22 168	0.47 57	0.13 1	0.52 60	0.33 6	0.18 2	0.24 14	0.17 2	0.22 39	0.32 37	0.19 6	0.08 5	0.06 1	0.08 4	0.06 8	0.17 155	0.09 23

IGEV-Stereo+	0.29 15	0.29 78	0.86 7	0.25 23	0.34 308	0.30 8	0.14 2	0.32 1	0.53 133	0.18 2	0.12 1	0.18 3	0.19 18	0.49 135	0.17 2	0.09 23	0.08 68	0.08 4	0.20 330	0.46 402	0.59 425

MaDis-Stereo	0.29 15	0.54 216	1.44 62	0.24 11	0.29 255	0.29 6	0.16 9	0.45 22	0.37 17	0.19 4	0.21 4	0.28 58	0.22 39	0.30 23	0.29 119	0.10 96	0.09 127	0.10 70	0.08 36	0.11 29	0.11 55

RAStereo	0.28 9	0.48 195	1.52 80	0.26 45	0.18 96	0.25 3	0.19 21	0.42 12	0.35 10	0.20 5	0.25 19	0.20 5	0.16 4	0.24 2	0.24 70	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.12 40	0.08 13

RSM++	0.27 5	0.26 48	0.87 8	0.28 80	0.13 9	0.39 31	0.20 34	0.45 22	0.45 64	0.20 5	0.24 14	0.24 27	0.17 6	0.36 61	0.20 24	0.08 5	0.07 14	0.09 30	0.35 397	0.26 291	0.18 227

AIO-Stereo	0.30 21	0.27 52	1.25 32	0.27 58	0.24 198	0.37 26	0.20 34	0.52 60	0.36 13	0.21 7	0.30 42	0.23 20	0.14 1	0.31 30	0.20 24	0.08 5	0.07 14	0.09 30	0.38 407	0.19 200	0.31 355

RSM	0.28 9	0.26 48	0.97 11	0.25 23	0.24 198	0.37 26	0.21 51	0.49 41	0.44 51	0.21 7	0.27 26	0.28 58	0.17 6	0.38 73	0.20 24	0.07 1	0.07 14	0.09 30	0.34 394	0.21 225	0.16 191

Selective-IGEV	0.29 15	0.23 27	1.28 35	0.27 58	0.30 265	0.35 22	0.20 34	0.56 86	0.38 19	0.21 7	0.30 42	0.22 13	0.18 14	0.37 68	0.18 3	0.07 1	0.06 1	0.08 4	0.15 255	0.16 134	0.29 340

ProNet	0.30 21	0.54 216	1.29 36	0.25 23	0.15 31	0.47 57	0.25 134	0.48 35	0.39 25	0.21 7	0.23 8	0.22 13	0.20 24	0.44 98	0.19 6	0.08 5	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.23 248	0.12 86

CroCo-Stereo	0.30 21	0.45 182	1.08 14	0.31 149	0.17 69	0.19 1	0.21 51	0.73 166	0.50 100	0.21 7	0.24 14	0.55 213	0.22 39	0.27 5	0.26 88	0.09 23	0.08 68	0.08 4	0.07 15	0.12 40	0.09 23
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
Pointernet	0.29 15	0.25 38	1.49 74	0.24 11	0.20 137	0.47 57	0.15 4	0.62 117	0.47 84	0.22 12	0.29 34	0.26 44	0.20 24	0.28 9	0.20 24	0.10 96	0.07 14	0.07 1	0.12 176	0.10 16	0.07 3

IGEV++	0.34 47	0.43 167	1.32 41	0.31 149	0.14 17	0.32 13	0.21 51	0.70 150	0.34 8	0.22 12	0.28 29	0.22 13	0.27 99	0.35 55	0.27 96	0.09 23	0.39 418	0.08 4	0.15 255	0.25 273	0.45 408

LoS_RVC	0.29 15	0.33 107	1.19 24	0.25 23	0.34 308	0.43 38	0.22 69	0.42 12	0.32 4	0.22 12	0.33 58	0.23 20	0.24 56	0.31 30	0.21 34	0.07 1	0.07 14	0.07 1	0.05 1	0.10 16	0.31 355

CAS	0.35 58	0.25 38	1.30 38	0.79 420	0.34 308	0.51 82	0.23 92	0.46 24	0.39 25	0.22 12	0.31 49	0.20 5	0.17 6	0.28 9	0.23 51	0.73 434	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 10	0.37 387

CES	0.30 21	0.27 52	1.09 16	0.23 4	0.50 389	0.40 33	0.20 34	0.46 24	0.44 51	0.22 12	0.28 29	0.26 44	0.19 18	0.33 45	0.21 34	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.15 101	0.49 414

CroCo-Stereo Lap2	0.33 40	0.61 237	1.47 69	0.32 177	0.38 343	0.23 2	0.22 69	0.58 94	0.46 69	0.22 12	0.27 26	0.29 65	0.23 49	0.32 37	0.26 88	0.09 23	0.09 127	0.10 70	0.08 36	0.21 225	0.14 135

sCroCo_RVC	0.33 40	0.32 101	1.89 208	0.34 226	0.27 239	0.30 8	0.22 69	0.48 35	0.44 51	0.22 12	0.33 58	0.25 35	0.25 69	0.32 37	0.24 70	0.14 266	0.16 302	0.12 171	0.12 176	0.15 101	0.13 120

rvit_stereo_0083	0.25 2	0.19 4	0.58 1	0.28 80	0.18 96	0.28 4	0.22 69	0.38 4	0.54 145	0.23 19	0.30 42	0.27 50	0.26 83	0.37 68	0.24 70	0.14 266	0.12 228	0.13 228	0.10 86	0.12 40	0.10 41

rvit_stereo_ft	0.31 28	0.61 237	1.18 22	0.32 177	0.21 147	0.28 4	0.27 178	0.55 83	0.48 86	0.23 19	0.27 26	0.28 58	0.26 83	0.32 37	0.25 81	0.13 228	0.09 127	0.11 120	0.11 143	0.13 66	0.14 135

plain	0.37 68	0.47 192	2.15 281	0.27 58	0.19 122	0.33 15	0.20 34	0.58 94	0.46 69	0.23 19	0.37 76	0.23 20	0.25 69	0.45 107	0.28 105	0.11 151	0.08 68	0.13 228	0.09 53	0.42 391	0.12 86

rvit_stereo_0081	0.25 2	0.21 13	0.61 2	0.28 80	0.17 69	0.31 10	0.22 69	0.42 12	0.53 133	0.24 22	0.25 19	0.25 35	0.21 30	0.34 51	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.09 23

rvit_stereo_0082	0.25 2	0.21 13	0.61 2	0.28 80	0.17 69	0.31 10	0.22 69	0.42 12	0.53 133	0.24 22	0.25 19	0.25 35	0.21 30	0.34 51	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.09 23

rvit_stereo_0080	0.27 5	0.38 138	0.76 5	0.24 11	0.18 96	0.34 18	0.27 178	0.54 78	0.44 51	0.24 22	0.26 24	0.27 50	0.22 39	0.29 18	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.10 70	0.10 86	0.15 101	0.11 55

MGS-Stereo	0.32 33	0.34 118	1.70 109	0.25 23	0.14 17	0.40 33	0.22 69	0.38 4	0.43 48	0.24 22	0.51 171	0.25 35	0.18 14	0.31 30	0.20 24	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.08 36	0.47 403	0.08 13

ff7	0.32 33	0.52 207	1.38 50	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 301	0.23 248	0.22 271

IGEVStereo-DCA	0.33 40	0.34 118	1.38 50	0.27 58	0.16 45	0.45 41	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.21 4	0.26 44	0.25 69	0.64 185	0.52 262	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.18 301	0.16 134	0.22 271

ffff	0.32 33	0.52 207	1.38 50	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 301	0.23 248	0.22 271

rrr	0.46 156	0.34 118	3.08 416	0.27 58	0.16 45	0.45 41	0.28 193	1.09 414	0.51 108	0.24 22	0.21 4	0.26 44	0.25 69	0.64 185	0.52 262	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.29 371	0.16 134	0.25 312

11t	0.32 33	0.52 207	1.38 50	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 301	0.23 248	0.22 271

whm_eth	0.27 5	0.38 138	0.76 5	0.24 11	0.18 96	0.34 18	0.27 178	0.54 78	0.44 51	0.24 22	0.26 24	0.27 50	0.22 39	0.29 18	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.10 70	0.10 86	0.15 101	0.11 55

ccc-4	0.32 33	0.52 207	1.38 50	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 301	0.23 248	0.22 271

sAnonymous2	0.38 74	0.62 243	2.15 281	0.31 149	0.24 198	0.34 18	0.27 178	0.53 68	0.46 69	0.24 22	0.29 34	0.23 20	0.28 113	0.28 9	0.22 44	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.13 205	0.38 373	0.35 373

CroCo_RVC	0.38 74	0.62 243	2.15 281	0.31 149	0.24 198	0.34 18	0.27 178	0.53 68	0.46 69	0.24 22	0.29 34	0.23 20	0.28 113	0.28 9	0.22 44	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.13 205	0.38 373	0.35 373

rvit_0105_6	0.31 28	0.29 78	1.00 13	0.31 149	0.18 96	0.35 22	0.25 134	0.51 49	0.61 199	0.25 35	0.28 29	0.32 77	0.25 69	0.39 77	0.25 81	0.18 328	0.16 302	0.15 289	0.13 205	0.14 85	0.13 120

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 68	1.34 428	1.24 31	0.23 4	0.12 3	0.33 15	0.20 34	0.40 6	0.33 6	0.25 35	0.21 4	0.16 1	0.14 1	0.27 5	0.63 296	0.55 424	0.06 1	0.11 120	0.13 205	0.25 273	0.49 414

MyStereo07	0.34 47	0.40 151	1.46 65	0.29 108	0.23 185	0.60 198	0.31 234	0.53 68	0.42 40	0.25 35	0.25 19	0.20 5	0.26 83	0.57 165	0.19 6	0.09 23	0.18 328	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.19 239

MIF-Stereo (partial)	0.34 47	0.41 156	1.93 223	0.26 45	0.24 198	0.32 13	0.17 11	0.53 68	0.42 40	0.25 35	0.37 76	0.25 35	0.26 83	0.44 98	0.31 145	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.19 200	0.14 135

anonymousdsp	0.34 47	0.53 212	1.47 69	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.49 41	0.40 30	0.25 35	0.24 14	0.22 13	0.24 56	0.55 162	0.19 6	0.09 23	0.11 204	0.10 70	0.18 301	0.24 263	0.29 340

LoS	0.31 28	0.30 88	1.52 80	0.23 4	0.13 9	0.54 112	0.20 34	0.48 35	0.49 92	0.25 35	0.28 29	0.37 95	0.24 56	0.38 73	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.08 4	0.05 1	0.15 101	0.07 3
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 47	0.54 216	1.47 69	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.49 41	0.40 30	0.25 35	0.24 14	0.22 13	0.24 56	0.54 158	0.19 6	0.09 23	0.10 159	0.10 70	0.18 301	0.24 263	0.29 340
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.46 156	0.34 118	2.99 411	0.37 279	0.16 45	0.49 71	0.33 265	1.06 409	0.44 51	0.25 35	0.23 8	0.24 27	0.25 69	0.49 135	0.56 278	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.40 412	0.17 155	0.26 321

rvit_stereo_0081_aga	0.27 5	0.29 78	1.08 14	0.26 45	0.20 137	0.33 15	0.21 51	0.41 10	0.42 40	0.26 43	0.28 29	0.27 50	0.21 30	0.31 30	0.21 34	0.14 266	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.10 41

Occ-G	0.30 21	0.30 88	1.33 43	0.23 4	0.15 31	0.36 25	0.25 134	0.43 16	0.31 2	0.26 43	0.35 68	0.46 170	0.22 39	0.30 23	0.25 81	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.16 274	0.31 326	0.08 13

UniTT-Stereo	0.30 21	0.36 131	1.68 103	0.27 58	0.24 198	0.29 6	0.18 17	0.33 2	0.34 8	0.26 43	0.37 76	0.18 3	0.18 14	0.31 30	0.27 96	0.10 96	0.08 68	0.08 4	0.07 15	0.25 273	0.08 13

AEACV	0.33 40	0.24 35	1.44 62	0.28 80	0.35 319	0.47 57	0.21 51	0.43 16	0.28 1	0.26 43	0.25 19	0.22 13	0.38 186	0.30 23	0.18 3	0.09 23	0.35 406	0.09 30	0.36 404	0.23 248	0.25 312

GLC_STEREO	0.28 9	0.27 52	1.36 47	0.28 80	0.12 3	0.41 35	0.20 34	0.37 3	0.38 19	0.26 43	0.30 42	0.25 35	0.19 18	0.33 45	0.24 70	0.09 23	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.09 23

rvit_0105_4	0.35 58	0.35 125	1.45 64	0.31 149	0.18 96	0.37 26	0.28 193	0.59 101	0.62 217	0.27 48	0.31 49	0.35 90	0.27 99	0.43 92	0.25 81	0.18 328	0.16 302	0.15 289	0.13 205	0.15 101	0.12 86

trnet	0.28 9	0.26 48	1.32 41	0.19 1	0.12 3	0.54 112	0.15 4	0.48 35	0.46 69	0.27 48	0.33 58	0.24 27	0.21 30	0.30 23	0.21 34	0.10 96	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.09 10	0.07 3

H2IRNET	0.40 92	0.61 237	1.90 211	0.29 108	0.17 69	0.54 112	0.18 17	0.52 60	0.50 100	0.27 48	0.56 222	0.47 178	0.35 160	0.46 113	0.33 165	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.14 233	0.32 332	0.12 86

CREStereo	0.28 9	0.30 88	1.33 43	0.19 1	0.13 9	0.55 124	0.17 11	0.48 35	0.46 69	0.27 48	0.33 58	0.24 27	0.21 30	0.31 30	0.21 34	0.11 151	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.10 16	0.07 3
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 28	0.35 125	1.30 38	0.20 3	0.14 17	0.57 156	0.25 134	0.46 24	0.42 40	0.27 48	0.32 53	0.27 50	0.24 56	0.39 77	0.23 51	0.43 412	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.18 179	0.07 3

DLNR_Zeroshot_test	13.43 477	19.94 482	23.55 483	121.61 493	35.03 488	0.46 54	0.15 4	8.02 475	0.35 10	0.28 53	0.37 76	0.26 44	0.17 6	0.76 217	0.29 119	6.42 474	0.26 384	0.09 30	0.38 407	50.13 491	0.18 227

Selective-RAFT	0.35 58	0.26 48	1.48 72	0.31 149	0.15 31	0.61 219	0.19 21	0.60 111	0.54 145	0.28 53	0.29 34	0.40 114	0.33 150	0.50 141	0.27 96	0.10 96	0.07 14	0.09 30	0.35 397	0.19 200	0.08 13

SPstereo	0.34 47	0.89 342	1.76 131	0.26 45	0.12 3	0.52 99	0.14 2	0.49 41	0.38 19	0.29 55	0.30 42	0.29 65	0.22 39	0.30 23	0.20 24	0.09 23	0.17 318	0.09 30	0.07 15	0.21 225	0.11 55

rvit_0105_5	0.36 62	0.39 147	1.48 72	0.30 123	0.18 96	0.41 35	0.30 222	0.64 123	0.62 217	0.30 56	0.33 58	0.37 95	0.29 126	0.41 84	0.28 105	0.18 328	0.16 302	0.15 289	0.15 255	0.15 101	0.14 135

CAS++	0.31 28	0.33 107	1.43 60	0.25 23	0.17 69	0.31 10	0.20 34	0.78 216	0.41 34	0.30 56	0.30 42	0.21 12	0.16 4	0.33 45	0.18 3	0.15 283	0.12 228	0.13 228	0.10 86	0.15 101	0.11 55
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.36 62	0.32 101	1.41 56	0.36 259	0.31 281	0.35 22	0.19 21	0.57 89	0.39 25	0.30 56	0.32 53	0.28 58	0.27 99	0.47 120	0.24 70	0.08 5	0.56 434	0.08 4	0.38 407	0.18 179	0.12 86

EGLCR-Stereo	0.29 15	0.27 52	0.97 11	0.30 123	0.19 122	0.56 138	0.17 11	0.68 142	0.36 13	0.30 56	0.18 2	0.27 50	0.17 6	0.38 73	0.19 6	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.08 36	0.10 16	0.35 373

AE-Stereo	0.42 113	0.29 78	1.65 97	0.43 328	0.47 384	0.56 138	0.23 92	0.86 274	0.46 69	0.31 60	0.41 101	0.43 137	0.24 56	0.34 51	0.24 70	0.09 23	0.48 430	0.11 120	0.45 420	0.22 239	0.19 239

ACVNet-DCA	0.42 113	0.64 256	2.07 260	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.76 192	0.52 114	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 186	0.69 202	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

xx1	0.46 156	0.64 256	2.07 260	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.74 170	1.01 405	0.31 60	0.38 84	0.46 170	0.36 166	0.69 202	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.12 171	0.12 176	0.12 40	0.14 135

1test111	0.44 129	0.64 256	2.07 260	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.76 192	0.52 114	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 186	0.96 239	0.30 133	0.10 96	0.24 369	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

cc1	0.47 170	0.64 256	2.07 260	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.74 170	1.01 405	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 186	0.69 202	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.11 120	0.09 53	0.25 273	0.40 398

tt1	0.44 129	0.64 256	1.83 182	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.74 170	0.88 384	0.31 60	0.37 76	0.25 35	0.35 160	0.63 183	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.11 120	0.09 53	0.25 273	0.36 381

StereoVision	0.45 147	0.72 284	1.94 230	0.33 198	0.32 288	0.47 57	0.26 153	0.68 142	0.57 163	0.32 66	0.89 373	0.45 157	0.27 99	0.49 135	0.36 181	0.13 228	0.15 286	0.16 307	0.15 255	0.19 200	0.13 120

testlalala_base	0.46 156	0.30 88	1.82 177	0.34 226	0.27 239	0.55 124	0.21 51	0.85 265	0.32 4	0.32 66	0.39 92	0.31 69	0.23 49	0.30 23	0.28 105	0.95 442	0.30 397	0.09 30	0.21 335	1.03 438	0.18 227

WCG-NET	0.30 21	0.32 101	1.16 20	0.25 23	0.19 122	0.51 82	0.18 17	0.54 78	0.46 69	0.35 68	0.29 34	0.32 77	0.26 83	0.36 61	0.19 6	0.10 96	0.10 159	0.08 4	0.07 15	0.29 308	0.09 23

WCG-NET（raft）	0.32 33	0.53 212	1.21 28	0.23 4	0.12 3	0.44 40	0.24 119	0.40 6	0.50 100	0.35 68	0.35 68	0.47 178	0.25 69	0.35 55	0.20 24	0.08 5	0.29 393	0.08 4	0.07 15	0.22 239	0.11 55

Anonymous3	0.42 113	0.35 125	2.09 266	0.33 198	0.24 198	0.72 324	0.31 234	0.74 170	0.55 150	0.35 68	0.40 97	0.33 82	0.29 126	0.44 98	0.28 105	0.18 328	0.18 328	0.13 228	0.13 205	0.17 155	0.17 208

raft+_RVC	0.44 129	0.67 269	1.85 187	0.34 226	0.71 423	0.51 82	0.25 134	0.64 123	0.51 108	0.35 68	0.45 119	0.32 77	0.28 113	0.43 92	0.32 155	0.09 23	0.19 338	0.10 70	0.09 53	0.20 215	0.40 398

riskmin	0.37 68	0.22 23	1.74 121	0.32 177	0.20 137	0.48 65	0.20 34	0.66 130	0.46 69	0.36 72	0.34 64	0.69 293	0.45 254	0.39 77	0.27 96	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.08 36	0.13 66	0.16 191

MC-Stereo	0.32 33	0.31 97	1.46 65	0.31 149	0.15 31	0.53 106	0.19 21	0.44 19	0.35 10	0.36 72	0.38 84	0.27 50	0.27 99	0.42 89	0.19 6	0.09 23	0.13 245	0.09 30	0.16 274	0.20 215	0.13 120

TRStereo	0.53 237	0.76 293	2.38 322	0.42 324	0.29 255	0.69 309	0.23 92	1.81 448	0.55 150	0.36 72	0.32 53	0.47 178	0.40 206	0.46 113	0.25 81	0.12 199	0.11 204	0.11 120	0.41 415	0.13 66	0.32 360

RALCasStereoNet	0.45 147	0.88 339	1.85 187	0.30 123	0.26 227	0.49 71	0.26 153	0.58 94	0.51 108	0.36 72	0.48 142	0.36 93	0.28 113	0.55 162	0.34 172	0.10 96	0.53 432	0.09 30	0.08 36	0.25 273	0.34 371

rvit_0105_3	0.39 87	0.47 192	1.46 65	0.33 198	0.19 122	0.45 41	0.35 276	0.69 144	0.65 249	0.37 76	0.37 76	0.40 114	0.31 142	0.44 98	0.30 133	0.18 328	0.17 318	0.17 324	0.18 301	0.15 101	0.15 168

rafts_anoy	0.43 119	0.89 342	1.96 242	0.32 177	0.30 265	0.48 65	0.24 119	0.62 117	0.49 92	0.37 76	0.38 84	0.33 82	0.30 134	0.51 144	0.34 172	0.10 96	0.39 418	0.13 228	0.15 255	0.17 155	0.15 168

iRaftStereo_RVC	0.37 68	0.53 212	1.41 56	0.28 80	0.15 31	0.52 99	0.20 34	0.54 78	0.46 69	0.37 76	0.43 106	0.41 120	0.23 49	0.36 61	0.26 88	0.09 23	0.15 286	0.12 171	0.11 143	0.41 387	0.37 387

CREStereo++_RVC	0.33 40	0.29 78	1.74 121	0.24 11	0.16 45	0.54 112	0.15 4	0.40 6	0.55 150	0.37 76	0.51 171	0.24 27	0.19 18	0.27 5	0.26 88	0.09 23	0.06 1	0.08 4	0.30 377	0.08 1	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.45 147	0.54 216	2.11 270	0.29 108	0.16 45	0.43 38	0.24 119	0.54 78	0.45 64	0.37 76	0.46 126	0.34 86	0.27 99	1.98 377	0.27 96	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.14 85	0.08 13

XX-TBD	0.34 47	0.77 302	1.75 127	0.34 226	0.13 9	0.51 82	0.17 11	0.43 16	0.50 100	0.37 76	0.49 159	0.23 20	0.18 14	0.28 9	0.24 70	0.10 96	0.07 14	0.08 4	0.06 8	0.09 10	0.07 3

rvit_stereo_0075_2	0.40 92	0.40 151	1.88 201	0.33 198	0.32 288	0.41 35	0.22 69	0.58 94	0.53 133	0.38 82	0.51 171	0.40 114	0.27 99	0.44 98	0.29 119	0.20 350	0.15 286	0.22 366	0.15 255	0.18 179	0.23 292

EKT-Stereo	1.47 436	0.49 198	1.93 223	2.57 467	19.31 481	0.55 124	0.22 69	0.69 144	0.42 40	0.38 82	0.36 73	0.43 137	0.27 99	0.69 202	0.26 88	0.12 199	0.14 261	0.11 120	0.16 274	0.20 215	0.15 168

CASnet	0.28 9	0.31 97	1.20 26	0.28 80	0.11 1	0.47 57	0.19 21	0.44 19	0.44 51	0.38 82	0.31 49	0.23 20	0.17 6	0.29 18	0.19 6	0.10 96	0.06 1	0.15 289	0.12 176	0.16 134	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.34 47	0.24 35	1.16 20	0.28 80	0.15 31	0.57 156	0.23 92	0.79 232	0.47 84	0.38 82	0.37 76	0.40 114	0.25 69	0.47 120	0.21 34	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.13 205	0.19 200	0.27 328

RAFT+CT+SA	0.50 203	0.86 333	1.82 177	0.37 279	0.75 425	0.54 112	0.34 269	0.77 202	0.63 228	0.38 82	0.55 211	0.34 86	0.29 126	0.68 196	0.27 96	0.09 23	0.07 14	0.11 120	0.51 425	0.29 308	0.41 403

GMStereo	0.38 74	0.99 378	1.91 217	0.27 58	0.16 45	0.39 31	0.23 92	0.47 32	0.62 217	0.38 82	0.34 64	0.25 35	0.25 69	0.39 77	0.29 119	0.14 266	0.08 68	0.10 70	0.12 176	0.15 101	0.11 55
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ToySt	0.44 129	0.61 237	1.89 208	0.29 108	0.18 96	0.55 124	0.35 276	0.67 139	0.53 133	0.39 88	0.50 167	0.59 240	0.43 243	0.51 144	0.49 252	0.10 96	0.12 228	0.13 228	0.16 274	0.24 263	0.19 239

qqq	0.38 74	0.21 13	1.34 46	0.28 80	0.15 31	0.45 41	0.26 153	0.76 192	0.52 114	0.39 88	0.41 101	0.46 170	0.36 166	0.96 239	0.30 133	0.11 151	0.14 261	0.12 171	0.12 176	0.12 40	0.14 135

testlalala2	0.44 129	0.28 73	2.59 362	0.64 407	0.56 403	0.57 156	0.20 34	0.78 216	0.52 114	0.40 90	0.39 92	0.45 157	0.21 30	0.27 5	0.22 44	0.09 23	0.10 159	0.08 4	0.29 371	0.12 40	0.10 41

11t1	0.33 40	0.19 4	1.41 56	0.33 198	0.16 45	0.48 65	0.21 51	0.67 139	0.48 86	0.40 90	0.34 64	0.32 77	0.33 150	0.42 89	0.27 96	0.11 151	0.12 228	0.10 70	0.08 36	0.13 66	0.14 135

4D-IteraStereo	0.44 129	0.96 363	2.63 366	0.27 58	0.30 265	0.45 41	0.25 134	0.52 60	0.50 100	0.40 90	0.31 49	0.40 114	0.19 18	0.35 55	0.32 155	0.09 23	0.06 1	0.12 171	0.11 143	0.19 200	0.30 348

RCA-Stereo	0.34 47	0.32 101	1.30 38	0.26 45	0.14 17	0.58 172	0.23 92	0.78 216	0.62 217	0.40 90	0.44 116	0.28 58	0.35 160	0.29 18	0.20 24	0.09 23	0.10 159	0.09 30	0.07 15	0.19 200	0.08 13

x	0.35 58	0.20 8	1.36 47	0.33 198	0.17 69	0.47 57	0.24 119	0.75 180	0.54 145	0.40 90	0.40 97	0.42 133	0.34 158	0.45 107	0.32 155	0.11 151	0.14 261	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

iRaft-Stereo_5w	0.54 242	1.01 384	2.08 265	0.27 58	0.21 147	0.49 71	0.28 193	0.73 166	0.58 173	0.40 90	0.61 259	0.62 252	0.46 265	1.78 341	0.47 243	0.09 23	0.07 14	0.11 120	0.10 86	0.39 381	0.12 86

test-1	0.44 129	0.48 195	1.69 105	0.30 123	0.27 239	0.50 76	0.28 193	0.80 234	0.43 48	0.40 90	0.54 202	0.41 120	0.24 56	0.31 30	1.16 373	0.09 23	0.20 347	0.10 70	0.17 291	0.11 29	0.26 321

ACV-stereo	0.66 314	0.76 293	2.86 394	0.32 177	0.25 213	1.01 401	0.60 378	0.59 101	0.52 114	0.41 97	0.45 119	1.55 432	0.94 396	1.40 284	0.69 312	0.14 266	0.13 245	0.12 171	0.11 143	0.20 215	0.19 239

LL-Strereo2	0.41 98	0.90 345	1.83 182	0.44 333	0.24 198	0.54 112	0.27 178	0.58 94	0.45 64	0.41 97	0.33 58	0.44 148	0.21 30	0.44 98	0.34 172	0.09 23	0.08 68	0.16 307	0.14 233	0.17 155	0.17 208

knoymous	0.34 47	0.25 38	1.75 127	0.24 11	0.18 96	0.45 41	0.24 119	0.57 89	0.38 19	0.41 97	0.39 92	0.55 213	0.25 69	0.38 73	0.23 51	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.07 15	0.13 66	0.12 86

UDGNet	0.44 129	1.02 387	1.74 121	0.35 241	0.19 122	0.58 172	0.23 92	0.49 41	0.66 263	0.41 97	0.38 84	0.34 86	0.29 126	0.53 154	0.30 133	0.24 379	0.10 159	0.37 413	0.19 320	0.27 299	0.15 168

dd	0.42 113	0.96 363	1.77 140	0.31 149	0.17 69	0.57 156	0.26 153	0.49 41	0.68 272	0.41 97	0.40 97	0.34 86	0.27 99	0.45 107	0.40 209	0.17 317	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.21 225	0.12 86

SA	0.50 203	0.75 292	1.95 233	0.31 149	0.61 416	0.57 156	0.31 234	0.91 310	0.73 320	0.42 102	0.62 264	0.38 102	0.47 270	0.68 196	0.29 119	0.09 23	0.09 127	0.13 228	0.32 387	0.30 319	0.10 41

test_4	0.40 92	0.37 133	2.01 249	0.29 108	0.21 147	0.50 76	0.28 193	0.47 32	0.39 25	0.42 102	0.76 348	0.38 102	0.22 39	0.52 148	0.33 165	0.08 5	0.07 14	0.11 120	0.15 255	0.28 305	0.07 3

PSMNet-ADL	0.51 220	0.38 138	1.65 97	0.35 241	0.21 147	0.67 291	0.26 153	0.74 170	0.55 150	0.42 102	0.52 183	0.70 303	0.45 254	1.91 370	0.57 281	0.15 283	0.13 245	0.11 120	0.13 205	0.15 101	0.20 254

GANet-ADL	0.44 129	0.41 156	2.31 308	0.33 198	0.20 137	0.57 156	0.25 134	0.75 180	0.54 145	0.42 102	0.59 239	0.56 225	0.30 134	0.40 82	0.38 192	0.14 266	0.11 204	0.09 30	0.08 36	0.22 239	0.17 208

AnonymousM	0.37 68	0.44 176	1.50 77	0.25 23	0.15 31	0.52 99	0.23 92	0.60 111	0.42 40	0.42 102	0.32 53	0.30 67	0.25 69	0.34 51	0.23 51	0.11 151	0.09 127	0.71 432	0.36 404	0.12 40	0.07 3

gcap-zeroshot	0.41 98	0.62 243	1.78 145	0.31 149	0.32 288	0.69 309	0.21 51	0.74 170	0.52 114	0.43 107	0.35 68	0.62 252	0.24 56	0.41 84	0.24 70	0.09 23	0.16 302	0.09 30	0.31 382	0.08 1	0.09 23

MIM_Stereo	0.41 98	0.60 233	1.88 201	0.31 149	0.21 147	0.50 76	0.19 21	0.64 123	0.44 51	0.43 107	0.53 192	0.43 137	0.27 99	0.51 144	0.28 105	0.08 5	0.14 261	0.11 120	0.10 86	0.26 291	0.26 321

Any-RAFT	0.38 74	0.25 38	1.89 208	0.27 58	0.17 69	0.68 303	0.21 51	0.78 216	0.53 133	0.43 107	0.43 106	0.54 210	0.30 134	0.41 84	0.20 24	0.10 96	0.12 228	0.08 4	0.06 8	0.10 16	0.09 23

cross-raft	0.40 92	0.27 52	2.22 295	0.30 123	0.17 69	0.49 71	0.35 276	0.71 153	0.39 25	0.43 107	0.45 119	0.64 263	0.25 69	0.32 37	0.25 81	0.08 5	0.08 68	0.09 30	0.23 345	0.11 29	0.14 135

CFNet-RSSM	0.41 98	0.32 101	2.20 290	0.27 58	0.44 368	0.52 99	0.19 21	0.76 192	0.48 86	0.43 107	0.36 73	0.54 210	0.26 83	0.33 45	0.25 81	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.38 407	0.10 16	0.09 23

Gwc-CoAtRS	0.38 74	0.33 107	1.92 220	0.27 58	0.41 360	0.48 65	0.19 21	0.59 101	0.46 69	0.43 107	0.39 92	0.57 231	0.26 83	0.32 37	0.26 88	0.09 23	0.09 127	0.09 30	0.31 382	0.11 29	0.09 23

UGAM	0.58 271	0.47 192	2.21 291	0.30 123	0.19 122	0.53 106	0.34 269	0.59 101	0.63 228	0.44 113	0.73 340	0.78 332	0.37 179	2.58 426	0.39 203	0.10 96	0.08 68	0.17 324	0.14 233	0.42 391	0.17 208

test_sample2	0.41 98	0.19 4	1.23 29	0.31 149	0.17 69	0.51 82	0.27 178	0.81 238	0.55 150	0.44 113	0.45 119	0.46 170	0.38 186	1.51 302	0.30 133	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.14 135

test_sample1	0.40 92	0.18 2	1.19 24	0.31 149	0.18 96	0.48 65	0.23 92	0.78 216	0.49 92	0.44 113	0.44 116	0.45 157	0.41 217	1.39 282	0.33 165	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.12 40	0.13 120

TestStereo1	0.49 193	0.81 319	1.85 187	0.39 301	0.57 405	0.56 138	0.34 269	0.75 180	0.69 281	0.44 113	0.63 276	0.35 90	0.42 233	0.64 185	0.29 119	0.10 96	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.33 340	0.26 321

SA-5K	0.49 193	0.81 319	1.85 187	0.39 301	0.57 405	0.56 138	0.34 269	0.75 180	0.69 281	0.44 113	0.63 276	0.35 90	0.42 233	0.64 185	0.29 119	0.10 96	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.33 340	0.26 321

ICVP	0.46 156	0.29 78	2.41 327	0.33 198	0.22 168	0.59 188	0.55 363	0.75 180	0.50 100	0.44 113	0.60 252	0.49 191	0.35 160	0.53 154	0.37 186	0.16 303	0.16 302	0.14 262	0.11 143	0.15 101	0.15 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.36 62	0.28 73	1.58 87	0.23 4	0.11 1	0.62 239	0.24 119	0.79 232	0.64 236	0.44 113	0.52 183	0.28 58	0.26 83	0.50 141	0.24 70	0.11 151	0.06 1	0.09 30	0.06 8	0.16 134	0.06 1

XX-Stereo	0.55 254	0.54 216	3.50 441	0.48 364	0.39 345	0.54 112	0.17 11	0.89 294	0.40 30	0.44 113	0.65 300	0.85 355	0.19 18	0.77 221	0.21 34	0.10 96	0.14 261	0.10 70	0.32 387	0.17 155	0.14 135

FADNet_RVC	0.81 378	1.14 401	2.42 329	0.30 123	0.24 198	0.71 318	0.24 119	0.95 348	0.61 199	0.44 113	0.56 222	0.59 240	0.42 233	1.52 304	0.68 310	0.94 441	0.96 457	0.28 392	1.00 457	0.90 436	1.36 461

FADNet	0.64 302	1.22 413	2.06 258	0.32 177	0.30 265	0.66 285	0.29 214	0.88 288	0.72 306	0.44 113	0.48 142	0.66 271	0.57 313	1.84 358	0.45 233	0.46 417	0.20 347	0.17 324	0.19 320	0.59 418	0.24 303

rvit_105_1	0.44 129	0.54 216	1.46 65	0.36 259	0.24 198	0.51 82	0.45 332	0.75 180	0.74 324	0.45 123	0.44 116	0.44 148	0.36 166	0.62 180	0.38 192	0.20 350	0.18 328	0.18 344	0.22 342	0.18 179	0.18 227

RAFT-Test	0.44 129	0.38 138	2.01 249	0.27 58	0.44 368	0.64 267	0.37 290	0.72 158	0.57 163	0.45 123	0.48 142	0.65 266	0.24 56	0.35 55	0.29 119	0.09 23	0.11 204	0.09 30	0.38 407	0.10 16	0.11 55

TANstereo	0.33 40	0.49 198	1.75 127	0.23 4	0.12 3	0.54 112	0.16 9	0.40 6	0.45 64	0.45 123	0.51 171	0.26 44	0.22 39	0.29 18	0.20 24	0.10 96	0.10 159	0.08 4	0.06 8	0.08 1	0.11 55

ACVNet	0.45 147	0.44 176	1.79 164	0.28 80	0.21 147	0.59 188	0.36 283	0.66 130	0.68 272	0.45 123	0.59 239	0.69 293	0.40 206	0.44 98	0.55 271	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.34 347	0.10 41

CFNet-ft	0.51 220	0.76 293	1.79 164	0.28 80	0.30 265	0.63 256	0.28 193	0.66 130	0.55 150	0.45 123	0.57 230	0.74 318	0.41 217	1.46 292	0.42 217	0.14 266	0.10 159	0.28 392	0.13 205	0.18 179	0.14 135

FADNet-RVC	0.61 289	1.26 418	2.12 273	0.33 198	0.26 227	0.59 188	0.29 214	0.86 274	0.62 217	0.45 123	0.50 167	0.62 252	0.46 265	1.73 334	0.55 271	0.17 317	0.20 347	0.17 324	0.18 301	0.59 418	0.28 334

CFNet_RVC	0.51 220	0.76 293	1.79 164	0.28 80	0.30 265	0.63 256	0.28 193	0.66 130	0.55 150	0.45 123	0.57 230	0.74 318	0.41 217	1.46 292	0.42 217	0.14 266	0.10 159	0.28 392	0.13 205	0.18 179	0.14 135

DN-CSS_ROB	0.48 175	1.23 414	1.99 246	0.39 301	0.22 168	0.56 138	0.19 21	0.75 180	0.61 199	0.45 123	0.62 264	0.41 120	0.31 142	0.70 207	0.32 155	0.11 151	0.08 68	0.14 262	0.13 205	0.36 360	0.12 86

RAFT-Stereo-weight	0.34 47	0.29 78	1.43 60	0.28 80	0.28 249	0.55 124	0.22 69	0.78 216	0.48 86	0.46 131	0.38 84	0.36 93	0.17 6	0.33 45	0.23 51	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.09 23

CFNet	0.58 271	0.96 363	1.78 145	0.33 198	0.25 213	0.63 256	0.22 69	0.88 288	0.75 337	0.46 131	0.59 239	0.58 238	0.40 206	2.29 400	0.48 247	0.12 199	0.09 127	0.15 289	0.14 233	0.30 319	0.15 168

MyStereo04	0.48 175	0.40 151	2.65 370	0.29 108	0.23 185	0.60 198	0.31 234	0.83 251	0.75 337	0.47 133	0.36 73	0.53 205	0.42 233	0.53 154	0.39 203	0.09 23	0.18 328	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.19 239

GwcNet-ADL	0.50 203	0.74 290	2.90 403	0.31 149	0.20 137	0.58 172	0.29 214	0.87 283	0.64 236	0.47 133	0.47 130	0.56 225	0.33 150	0.46 113	0.46 234	0.13 228	0.12 228	0.09 30	0.09 53	0.14 85	0.21 261

Patchmatch Stereo++	0.39 87	0.27 52	1.78 145	0.44 333	0.16 45	0.61 219	0.27 178	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.54 158	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 74	0.27 52	1.78 145	0.44 333	0.17 69	0.60 198	0.29 214	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.47 120	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

ROB_FTStereo_v2	0.38 74	0.27 52	1.78 145	0.44 333	0.17 69	0.61 219	0.28 193	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.47 120	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

ROB_FTStereo	0.38 74	0.27 52	1.78 145	0.44 333	0.17 69	0.61 219	0.26 153	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.49 135	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

HUI-Stereo	0.38 74	0.27 52	1.79 164	0.44 333	0.17 69	0.61 219	0.28 193	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.45 107	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

ASMatch	0.60 281	0.43 167	2.58 360	0.91 429	0.36 327	0.56 138	0.25 134	0.52 60	0.61 199	0.47 133	1.21 407	0.47 178	0.66 347	1.34 279	0.94 346	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.10 16	0.16 191

iGMRVC	0.39 87	0.27 52	1.78 145	0.44 333	0.17 69	0.61 219	0.27 178	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.55 162	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

iRAFT	0.39 87	0.27 52	1.78 145	0.44 333	0.16 45	0.61 219	0.27 178	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.54 158	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

CRE-IMP	0.41 98	0.22 23	1.76 131	0.48 364	0.17 69	0.79 358	0.69 398	0.52 60	0.52 114	0.47 133	0.42 104	0.45 157	0.26 83	0.41 84	0.31 145	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.09 53	0.17 155	0.23 292

RAFT-IKP	0.38 74	0.27 52	1.79 164	0.44 333	0.16 45	0.60 198	0.28 193	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.50 141	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

GES	0.44 129	0.28 73	1.88 201	0.30 123	0.18 96	0.61 219	0.30 222	0.88 288	0.46 69	0.47 133	0.52 183	0.39 106	0.42 233	0.58 168	0.67 307	0.15 283	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.15 101	0.17 208

HCRNet	0.46 156	0.49 198	1.65 97	0.38 293	0.29 255	0.58 172	0.22 69	0.75 180	0.62 217	0.47 133	0.49 159	0.48 189	0.36 166	1.12 259	0.37 186	0.15 283	0.10 159	0.15 289	0.13 205	0.17 155	0.17 208

AFF-stereo	0.44 129	0.96 363	1.78 145	0.31 149	0.15 31	0.50 76	0.21 51	0.64 123	0.63 228	0.47 133	0.64 291	0.49 191	0.34 158	0.46 113	0.31 145	0.08 5	0.09 127	0.10 70	0.10 86	0.37 367	0.10 41

FENet	0.44 129	0.30 88	2.42 329	0.32 177	0.17 69	0.58 172	0.22 69	0.77 202	0.59 180	0.47 133	0.42 104	0.55 213	0.38 186	0.49 135	0.47 243	0.12 199	0.09 127	0.12 171	0.11 143	0.13 66	0.16 191

GANet-RSSM	0.55 254	0.73 287	1.90 211	0.36 259	0.26 227	0.59 188	0.27 178	0.78 216	0.52 114	0.47 133	0.57 230	0.63 255	0.45 254	1.92 374	0.43 226	0.14 266	0.10 159	0.25 384	0.11 143	0.34 347	0.14 135

NVstereo2D	0.58 271	0.40 151	2.03 256	0.35 241	0.35 319	0.69 309	0.39 300	0.91 310	0.80 363	0.47 133	0.53 192	0.67 280	0.46 265	1.99 380	0.48 247	0.19 342	0.11 204	0.17 324	0.13 205	0.25 273	0.25 312

CoDeX	0.52 231	0.43 167	2.25 301	0.29 108	0.26 227	0.61 219	0.32 257	0.99 377	0.68 272	0.48 151	0.55 211	0.52 203	0.40 206	1.60 317	0.35 179	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.13 66	0.12 86

PCWNet_CMD	0.46 156	0.45 182	2.28 305	0.26 45	0.20 137	0.55 124	0.21 51	0.75 180	0.64 236	0.48 151	0.55 211	0.68 286	0.57 313	0.46 113	0.30 133	0.11 151	0.10 159	0.14 262	0.10 86	0.18 179	0.14 135

Anonymous_2	0.74 355	0.32 101	1.65 97	0.33 198	0.30 265	0.67 291	0.32 257	0.69 144	0.46 69	0.48 151	0.41 101	0.84 352	0.58 317	0.51 144	0.40 209	0.32 403	0.38 412	1.43 458	3.69 471	0.80 433	0.27 328

raft_robust	0.55 254	0.84 328	1.73 117	0.28 80	0.54 398	0.53 106	0.25 134	0.88 288	0.75 337	0.48 151	0.46 126	0.76 327	0.75 369	1.46 292	0.27 96	0.09 23	0.10 159	0.10 70	0.30 377	0.26 291	0.16 191

test_5	0.51 220	0.87 336	1.99 246	0.37 279	0.65 418	0.58 172	0.35 276	0.78 216	0.62 217	0.48 151	0.55 211	0.45 157	0.40 206	0.72 211	0.30 133	0.09 23	0.07 14	0.12 171	0.12 176	0.33 340	0.38 390

NRIStereo	0.46 156	0.25 38	1.77 140	0.47 356	0.16 45	0.95 393	0.74 406	0.51 49	0.56 160	0.48 151	0.39 92	0.59 240	0.29 126	0.77 221	0.32 155	0.11 151	0.13 245	0.11 120	0.09 53	0.21 225	0.24 303

RALAANet	0.43 119	0.98 374	1.90 211	0.32 177	0.23 185	0.48 65	0.19 21	0.67 139	0.53 133	0.48 151	0.45 119	0.39 106	0.30 134	0.48 125	0.37 186	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.14 233	0.27 299	0.10 41

111	0.48 175	1.09 394	1.95 233	0.24 11	0.13 9	0.59 188	0.26 153	0.83 251	0.78 355	0.48 151	0.52 183	0.56 225	0.38 186	0.49 135	0.38 192	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.23 248	0.35 373

RASNet	0.61 289	0.68 271	2.03 256	0.35 241	0.46 382	0.65 279	0.28 193	0.78 216	0.70 289	0.48 151	0.64 291	0.93 376	0.61 331	2.21 396	0.73 323	0.12 199	0.09 127	0.09 30	0.10 86	0.14 85	0.11 55

MSMDNet	0.46 156	0.44 176	2.28 305	0.26 45	0.20 137	0.55 124	0.21 51	0.75 180	0.64 236	0.48 151	0.55 211	0.68 286	0.56 308	0.46 113	0.30 133	0.11 151	0.10 159	0.13 228	0.10 86	0.18 179	0.15 168

UCFNet_RVC	0.48 175	0.82 323	1.85 187	0.30 123	0.27 239	0.64 267	0.26 153	0.74 170	0.55 150	0.48 151	0.53 192	0.63 255	0.41 217	0.88 235	0.38 192	0.15 283	0.10 159	0.17 324	0.17 291	0.18 179	0.15 168

RAFT_CTSACE	0.46 156	0.76 293	2.07 260	0.35 241	0.30 265	0.54 112	0.30 222	0.61 113	0.48 86	0.49 162	0.76 348	0.55 213	0.36 166	0.58 168	0.22 44	0.08 5	0.13 245	0.11 120	0.10 86	0.41 387	0.08 13

DeepStereo_RVC	0.44 129	0.28 73	1.92 220	0.49 366	0.17 69	0.60 198	0.59 376	0.50 47	0.52 114	0.49 162	0.45 119	0.39 106	0.86 385	0.45 107	0.33 165	0.11 151	0.08 68	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.19 239

RAFT	0.45 147	0.92 347	1.59 88	0.34 226	0.19 122	0.46 54	0.35 276	0.65 128	0.49 92	0.49 162	0.49 159	0.70 303	0.40 206	0.47 120	0.32 155	0.11 151	0.16 302	0.14 262	0.13 205	0.51 410	0.13 120

CFNet_pseudo	0.45 147	0.46 184	2.23 299	0.25 23	0.19 122	0.56 138	0.21 51	0.77 202	0.60 184	0.49 162	0.56 222	0.69 293	0.47 270	0.52 148	0.31 145	0.11 151	0.10 159	0.15 289	0.10 86	0.17 155	0.14 135

SFCPSM	0.46 156	0.24 35	2.35 317	0.27 58	0.27 239	0.70 316	0.32 257	0.96 353	0.63 228	0.49 162	0.52 183	0.43 137	0.36 166	0.52 148	0.43 226	0.12 199	0.09 127	0.12 171	0.16 274	0.16 134	0.12 86

DIP-Stereo	0.37 68	0.34 118	1.50 77	0.27 58	0.18 96	0.63 256	0.17 11	0.92 319	0.53 133	0.49 162	0.48 142	0.30 67	0.30 134	0.39 77	0.30 133	0.10 96	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.15 101	0.12 86
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.45 147	0.46 184	2.22 295	0.26 45	0.19 122	0.56 138	0.21 51	0.77 202	0.60 184	0.49 162	0.56 222	0.69 293	0.47 270	0.52 148	0.31 145	0.11 151	0.09 127	0.16 307	0.10 86	0.17 155	0.14 135

ITSA-stereo	0.48 175	0.33 107	1.20 26	0.33 198	0.18 96	0.60 198	0.29 214	0.94 335	0.80 363	0.50 169	0.49 159	0.53 205	0.59 320	1.25 275	0.64 300	0.15 283	0.12 228	0.17 324	0.16 274	0.18 179	0.23 292

mmm	0.38 74	0.21 13	1.18 22	0.35 241	0.17 69	0.49 71	0.26 153	0.78 216	0.52 114	0.50 169	0.57 230	0.41 120	0.37 179	0.71 209	0.31 145	0.11 151	0.13 245	0.14 262	0.13 205	0.15 101	0.14 135

CBFPSM	0.56 260	0.91 346	1.82 177	0.28 80	0.23 185	0.71 318	0.37 290	0.72 158	0.64 236	0.50 169	0.49 159	1.03 397	0.83 378	0.62 180	1.35 385	0.10 96	0.12 228	0.10 70	0.10 86	0.18 179	0.19 239

DCRE	0.50 203	0.63 254	2.13 275	0.30 123	0.23 185	0.45 41	0.24 119	0.59 101	0.53 133	0.50 169	2.10 436	0.42 133	0.26 83	0.35 55	0.23 51	0.09 23	0.14 261	0.10 70	0.32 387	0.16 134	0.15 168

test_1	0.43 119	0.20 8	1.70 109	0.34 226	0.32 288	0.45 41	0.23 92	0.71 153	0.46 69	0.50 169	0.29 34	0.45 157	0.21 30	0.59 172	0.98 350	0.08 5	0.07 14	0.10 70	0.35 397	0.29 308	0.29 340

test_3	0.44 129	0.20 8	1.70 109	0.36 259	0.32 288	0.47 57	0.30 222	0.73 166	0.49 92	0.50 169	0.30 42	0.45 157	0.22 39	0.59 172	0.98 350	0.08 5	0.10 159	0.11 120	0.35 397	0.29 308	0.28 334

NF-Stereo	0.48 175	0.25 38	1.81 171	0.52 376	0.16 45	0.61 219	0.44 325	0.66 130	0.61 199	0.50 169	0.47 130	0.37 95	0.26 83	1.45 291	0.79 335	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.16 191

OCTAStereo	0.48 175	0.25 38	1.81 171	0.52 376	0.16 45	0.61 219	0.43 317	0.66 130	0.61 199	0.50 169	0.47 130	0.37 95	0.26 83	1.44 287	0.80 336	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

RE-Stereo	0.48 175	0.25 38	1.81 171	0.52 376	0.16 45	0.61 219	0.43 317	0.66 130	0.60 184	0.50 169	0.47 130	0.37 95	0.26 83	1.44 287	0.78 331	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

TVStereo	0.48 175	0.25 38	1.81 171	0.52 376	0.16 45	0.61 219	0.43 317	0.66 130	0.60 184	0.50 169	0.47 130	0.37 95	0.26 83	1.44 287	0.78 331	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

xxxx	0.70 333	0.21 13	1.33 43	0.28 80	0.18 96	0.63 256	0.24 119	1.02 396	0.69 281	0.50 169	0.62 264	0.58 238	0.38 186	1.47 299	5.21 463	0.13 228	0.12 228	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.15 168

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 113	0.86 333	1.78 145	0.28 80	0.17 69	0.52 99	0.20 34	0.62 117	0.61 199	0.50 169	0.61 259	0.39 106	0.32 147	0.35 55	0.30 133	0.07 1	0.10 159	0.09 30	0.09 53	0.35 355	0.10 41

PSMNet-RSSM	0.53 237	0.82 323	1.78 145	0.31 149	0.25 213	0.58 172	0.28 193	0.84 261	0.60 184	0.50 169	0.61 259	0.67 280	0.43 243	1.68 327	0.42 217	0.15 283	0.10 159	0.14 262	0.16 274	0.15 101	0.13 120

MyStereo8	0.54 242	0.80 314	2.76 385	0.32 177	0.33 301	0.71 318	0.20 34	0.87 283	0.57 163	0.51 182	0.59 239	0.50 194	0.33 150	0.68 196	0.55 271	0.10 96	0.29 393	0.10 70	0.13 205	0.21 225	0.34 371

test-3	0.43 119	0.20 8	1.70 109	0.34 226	0.32 288	0.45 41	0.23 92	0.71 153	0.46 69	0.51 182	0.29 34	0.45 157	0.21 30	0.59 172	0.98 350	0.08 5	0.07 14	0.10 70	0.35 397	0.29 308	0.28 334

LCNet	0.54 242	0.37 133	1.78 145	0.92 430	0.22 168	0.96 394	0.30 222	0.59 101	0.58 173	0.51 182	0.55 211	0.41 120	0.76 370	0.84 230	0.26 88	0.09 23	0.06 1	0.12 171	0.18 301	0.98 437	0.39 394

RAFT-345	0.53 237	0.30 88	2.34 314	0.38 293	0.34 308	0.58 172	0.42 311	0.47 32	0.61 199	0.51 182	1.00 390	0.43 137	0.28 113	1.57 310	0.82 338	0.10 96	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.10 16	0.08 13

cf-r	0.53 237	0.81 319	2.15 281	0.33 198	0.28 249	0.60 198	0.28 193	0.78 216	0.64 236	0.51 182	0.60 252	0.75 323	0.40 206	1.32 277	0.43 226	0.13 228	0.09 127	0.11 120	0.12 176	0.15 101	0.14 135

FADNet-RVC-Resample	0.67 318	1.16 409	3.16 424	0.37 279	0.29 255	0.62 239	0.38 296	0.86 274	0.63 228	0.51 182	0.50 167	0.57 231	0.45 254	1.57 310	0.49 252	0.24 379	0.32 404	0.23 373	0.19 320	0.27 299	0.62 427

HITNet	0.46 156	0.92 347	2.09 266	0.33 198	0.14 17	0.55 124	0.22 69	0.83 251	0.56 160	0.51 182	0.49 159	0.48 189	0.37 179	0.48 125	0.54 270	0.09 23	0.06 1	0.10 70	0.08 36	0.23 248	0.09 23
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
test_sample3	0.50 203	0.41 156	1.88 201	0.32 177	0.19 122	0.57 156	0.25 134	0.92 319	0.64 236	0.52 189	0.49 159	0.47 178	0.35 160	1.79 345	0.37 186	0.13 228	0.10 159	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.16 191

MyStereo05	0.49 193	0.41 156	2.72 379	0.30 123	0.23 185	0.60 198	0.30 222	0.82 245	0.77 350	0.52 189	0.37 76	0.51 197	0.42 233	0.52 148	0.38 192	0.09 23	0.17 318	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.20 254

1111x	0.74 355	0.21 13	1.93 223	0.31 149	0.17 69	0.63 256	0.32 257	1.03 403	0.74 324	0.52 189	0.62 264	0.57 231	0.47 270	2.38 407	4.25 457	0.12 199	0.14 261	0.11 120	0.12 176	0.12 40	0.14 135

Sa-1000	0.51 220	0.72 284	1.90 211	0.31 149	0.60 414	0.60 198	0.31 234	0.94 335	0.71 298	0.52 189	0.83 359	0.42 133	0.33 150	0.68 196	0.28 105	0.10 96	0.09 127	0.13 228	0.29 371	0.29 308	0.10 41

PSM-softLoss	0.48 175	0.27 52	1.85 187	0.51 372	0.17 69	0.61 219	0.40 302	0.61 113	0.57 163	0.52 189	0.48 142	0.39 106	0.25 69	1.46 292	0.77 329	0.12 199	0.08 68	0.13 228	0.12 176	0.12 40	0.14 135

KMStereo	0.48 175	0.27 52	1.85 187	0.51 372	0.17 69	0.61 219	0.40 302	0.61 113	0.57 163	0.52 189	0.48 142	0.39 106	0.25 69	1.46 292	0.77 329	0.12 199	0.08 68	0.13 228	0.12 176	0.12 40	0.14 135

raftrobust	0.38 74	0.68 271	1.54 82	0.32 177	0.46 382	0.52 99	0.21 51	0.56 86	0.42 40	0.52 189	0.35 68	0.31 69	0.33 150	0.37 68	0.30 133	0.10 96	0.11 204	0.08 4	0.07 15	0.21 225	0.19 239

GwcNet-RSSM	0.57 266	0.94 355	2.13 275	0.32 177	0.25 213	0.60 198	0.30 222	0.80 234	0.66 263	0.52 189	0.64 291	0.71 306	0.40 206	1.79 345	0.50 257	0.13 228	0.09 127	0.12 171	0.12 176	0.21 225	0.15 168

PA-Net	0.84 382	1.00 380	3.49 440	0.63 406	0.40 353	0.70 316	0.52 353	0.86 274	0.84 375	0.52 189	0.59 239	0.70 303	0.54 299	2.35 403	2.23 423	0.17 317	0.27 390	0.19 350	0.28 368	0.22 239	0.36 381
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AdaStereo	0.44 129	0.38 138	1.79 164	0.34 226	0.20 137	0.57 156	0.28 193	0.92 319	0.69 281	0.52 189	0.55 211	0.61 248	0.33 150	0.48 125	0.39 203	0.17 317	0.08 68	0.17 324	0.11 143	0.18 179	0.12 86
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.
DDVS	0.62 294	0.40 151	1.40 55	2.21 464	0.35 319	0.87 383	1.00 429	0.69 144	0.50 100	0.53 199	0.56 222	0.90 369	0.37 179	1.22 269	0.47 243	0.15 283	0.14 261	0.14 262	0.12 176	0.19 200	0.22 271

test_sample5	0.51 220	0.43 167	1.83 182	0.32 177	0.18 96	0.55 124	0.26 153	0.92 319	0.65 249	0.53 199	0.59 239	0.45 157	0.36 166	1.87 360	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.17 155	0.16 191

DispNO	0.67 318	0.98 374	2.58 360	0.31 149	0.27 239	0.59 188	0.29 214	0.83 251	0.68 272	0.53 199	0.79 355	0.83 349	0.47 270	2.46 417	0.68 310	0.12 199	0.10 159	0.19 350	0.31 382	0.16 134	0.17 208

ffm	0.47 170	0.23 27	2.01 249	0.30 123	0.21 147	0.57 156	0.26 153	0.74 170	0.88 384	0.53 199	0.63 276	0.66 271	0.39 200	0.63 183	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.15 289	0.13 205	0.25 273	0.36 381

ff1	0.73 352	0.23 27	2.01 249	0.30 123	0.21 147	0.57 156	0.26 153	0.74 170	0.88 384	0.53 199	0.63 276	0.66 271	0.39 200	2.52 422	3.43 449	0.10 96	0.24 369	0.15 289	0.13 205	0.25 273	0.36 381

mmx	0.72 343	0.23 27	2.01 249	0.30 123	0.21 147	0.57 156	0.26 153	0.99 377	0.76 346	0.53 199	0.63 276	0.66 271	0.39 200	2.52 422	3.43 449	0.13 228	0.10 159	0.15 289	0.13 205	0.15 101	0.15 168

xxx	0.72 343	0.23 27	2.01 249	0.30 123	0.21 147	0.57 156	0.26 153	0.99 377	0.76 346	0.53 199	0.63 276	0.66 271	0.39 200	2.52 422	3.43 449	0.13 228	0.10 159	0.15 289	0.13 205	0.15 101	0.15 168

CFNet_ucs	0.48 175	0.50 204	2.32 309	0.26 45	0.22 168	0.57 156	0.22 69	0.85 265	0.65 249	0.53 199	0.64 291	0.68 286	0.44 250	0.54 158	0.31 145	0.13 228	0.12 228	0.16 307	0.11 143	0.19 200	0.17 208

anonymousa	0.48 175	0.46 184	2.44 335	0.29 108	0.34 308	0.61 219	0.25 134	0.66 130	0.54 145	0.53 199	0.77 351	0.73 312	0.46 265	0.33 45	0.31 145	0.10 96	0.09 127	0.12 171	0.29 371	0.10 16	0.19 239

NINENet	0.50 203	0.33 107	1.69 105	0.55 391	0.25 213	0.91 389	0.23 92	0.98 365	0.71 298	0.53 199	0.55 211	0.66 271	0.30 134	1.22 269	0.32 155	0.15 283	0.13 245	0.16 307	0.11 143	0.16 134	0.13 120

GEStereo_RVC	0.54 242	0.87 336	1.95 233	0.47 356	0.25 213	0.62 239	0.37 290	1.00 385	0.74 324	0.53 199	0.54 202	0.59 240	0.44 250	1.10 253	0.46 234	0.15 283	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.26 291	0.19 239

RAFT + AFF	0.64 302	1.20 411	1.95 233	0.34 226	0.33 301	0.67 291	0.52 353	0.99 377	0.74 324	0.53 199	0.58 236	0.57 231	0.80 374	1.76 338	0.51 260	0.12 199	0.27 390	0.15 289	0.14 233	0.43 393	0.29 340

UNet	0.54 242	0.44 176	2.83 393	0.31 149	0.33 301	0.74 332	0.27 178	0.82 245	0.61 199	0.53 199	0.54 202	0.72 308	0.54 299	0.78 225	0.56 278	0.11 151	0.09 127	0.13 228	0.11 143	0.14 85	0.12 86

test_sample6	0.52 231	0.44 176	1.81 171	0.33 198	0.18 96	0.55 124	0.27 178	0.94 335	0.66 263	0.54 212	0.62 264	0.47 178	0.36 166	1.97 376	0.38 192	0.14 266	0.10 159	0.13 228	0.13 205	0.17 155	0.16 191

test_sample4	0.50 203	0.42 163	1.88 201	0.32 177	0.19 122	0.56 138	0.26 153	0.93 327	0.65 249	0.54 212	0.54 202	0.45 157	0.36 166	1.79 345	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.17 155	0.16 191

DualNet	0.51 220	0.43 167	1.83 182	0.32 177	0.18 96	0.55 124	0.26 153	0.92 319	0.65 249	0.54 212	0.62 264	0.45 157	0.36 166	1.87 360	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.17 155	0.16 191

iinet-f	0.57 266	0.93 353	2.27 304	0.31 149	0.25 213	0.83 371	0.33 265	0.81 238	0.65 249	0.54 212	0.63 276	0.73 312	0.67 349	0.73 212	0.67 307	0.13 228	0.13 245	0.11 120	0.10 86	0.43 393	0.16 191

DCANet-4	0.40 92	0.27 52	2.21 291	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.72 306	0.54 212	0.47 130	0.28 58	0.37 179	0.37 68	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 271

fff	0.43 119	0.77 302	1.95 233	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.75 337	0.54 212	0.47 130	0.31 69	0.65 342	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 271

ADStereo(finetuned)	0.45 147	0.77 302	2.12 273	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.72 306	0.54 212	0.48 142	0.31 69	0.76 370	0.37 68	0.38 192	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.13 66	0.23 292

IER	0.43 119	0.38 138	1.69 105	0.26 45	0.25 213	0.66 285	0.26 153	0.71 153	0.55 150	0.54 212	0.59 239	0.60 246	0.53 296	0.52 148	0.39 203	0.11 151	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.14 85	0.11 55

AASNet	0.56 260	1.03 388	2.34 314	0.37 279	0.33 301	0.65 279	0.29 214	0.96 353	0.73 320	0.54 212	0.60 252	0.55 213	0.38 186	0.59 172	0.58 286	0.14 266	0.12 228	0.13 228	0.10 86	0.43 393	0.24 303

ADLNet2	0.68 325	0.84 328	3.19 428	0.33 198	0.36 327	0.64 267	0.37 290	0.89 294	0.79 360	0.54 212	0.65 300	0.93 376	0.48 278	2.07 386	0.56 278	0.13 228	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.33 340	0.18 227

IRAFT_RVC	0.54 242	0.53 212	1.78 145	0.46 351	0.21 147	0.58 172	0.43 317	0.65 128	0.66 263	0.54 212	0.50 167	0.49 191	0.51 289	1.58 314	1.01 360	0.11 151	0.25 382	0.13 228	0.10 86	0.15 101	0.13 120

DCANet	0.42 113	0.77 302	1.95 233	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.72 306	0.54 212	0.48 142	0.31 69	0.41 217	0.36 61	0.39 203	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.13 66	0.23 292

csc	0.43 119	0.77 302	1.95 233	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.75 337	0.54 212	0.47 130	0.31 69	0.65 342	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 271

cscssc	0.43 119	0.77 302	1.95 233	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.75 337	0.54 212	0.47 130	0.31 69	0.65 342	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 271

BEATNet_4x	0.47 170	0.73 287	1.91 217	0.33 198	0.15 31	0.56 138	0.25 134	0.85 265	0.58 173	0.54 212	0.51 171	0.57 231	0.42 233	0.57 165	0.61 292	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.20 215	0.16 191

PS-NSSS	0.63 298	1.00 380	1.81 171	0.30 123	0.31 281	0.63 256	0.34 269	0.98 365	0.69 281	0.54 212	0.74 343	0.51 197	0.41 217	2.43 415	0.48 247	0.24 379	0.17 318	0.27 388	0.18 301	0.27 299	0.21 261

PSMNet_ROB	0.66 314	1.01 384	2.33 312	0.38 293	0.31 281	0.72 324	0.55 363	0.86 274	0.69 281	0.54 212	0.60 252	0.75 323	0.47 270	2.00 381	0.82 338	0.17 317	0.13 245	0.19 350	0.19 320	0.24 263	0.27 328

ttt	0.66 314	0.22 23	1.68 103	0.34 226	0.24 198	0.60 198	0.26 153	1.00 385	0.77 350	0.55 229	0.67 305	0.54 210	0.36 166	2.14 392	3.03 438	0.16 303	0.13 245	0.13 228	0.12 176	0.15 101	0.17 208

testlalala	0.36 62	0.30 88	1.77 140	0.28 80	0.33 301	0.60 198	0.22 69	0.55 83	0.51 108	0.55 229	0.35 68	0.31 69	0.20 24	0.26 3	0.22 44	0.10 96	0.13 245	0.09 30	0.24 347	0.08 1	0.07 3

ACRE	0.56 260	1.14 401	2.77 387	0.76 417	0.28 249	0.60 198	0.56 368	0.76 192	0.58 173	0.55 229	0.62 264	0.41 120	0.29 126	0.44 98	0.39 203	0.11 151	0.19 338	0.13 228	0.14 233	0.36 360	0.18 227

AACVNet	0.54 242	0.78 310	1.73 117	0.36 259	0.21 147	0.57 156	0.25 134	0.71 153	0.51 108	0.55 229	0.59 239	0.64 263	0.41 217	2.13 391	0.41 215	0.14 266	0.11 204	0.14 262	0.11 143	0.33 340	0.15 168

HHNet	0.60 281	0.65 262	2.60 365	0.36 259	0.25 213	0.64 267	0.61 382	0.64 123	0.62 217	0.55 229	1.13 404	0.32 77	0.60 323	0.42 89	1.79 406	0.15 283	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.18 179	0.15 168

test_xeample	0.72 343	0.21 13	1.36 47	0.27 58	0.17 69	0.59 188	0.28 193	1.01 393	0.70 289	0.55 229	0.67 305	0.44 148	0.39 200	1.88 367	5.17 462	0.12 199	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.13 66	0.15 168

APVNet	0.70 333	0.67 269	2.71 377	0.38 293	0.36 327	0.85 377	0.43 317	0.91 310	0.68 272	0.55 229	0.69 320	0.75 323	0.55 304	2.31 401	0.78 331	0.17 317	0.17 318	0.24 379	0.19 320	0.33 340	0.23 292

delet	0.52 231	0.54 216	1.62 95	0.31 149	0.35 319	0.74 332	0.46 335	0.85 265	0.74 324	0.55 229	0.60 252	0.67 280	0.50 287	1.12 259	0.57 281	0.11 151	0.11 204	0.13 228	0.14 233	0.16 134	0.12 86

ac_64	0.55 254	0.46 184	1.92 220	0.36 259	0.34 308	0.63 256	0.31 234	0.82 245	0.61 199	0.55 229	0.51 171	0.89 367	0.48 278	1.83 353	0.55 271	0.14 266	0.11 204	0.12 171	0.12 176	0.18 179	0.12 86

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 364	1.04 389	2.06 258	0.94 432	0.35 319	0.89 386	0.40 302	0.85 265	0.63 228	0.55 229	0.63 276	0.75 323	0.38 186	2.38 407	0.48 247	1.10 448	0.31 399	0.36 409	0.21 335	0.53 414	0.55 421

GCST	0.72 343	1.10 395	2.15 281	1.11 442	0.59 409	0.62 239	0.19 21	0.75 180	0.53 133	0.56 239	0.63 276	0.47 178	0.31 142	1.11 256	0.33 165	0.75 435	0.45 422	0.84 435	0.64 442	0.69 426	0.54 418

SMFormer	0.50 203	0.46 184	1.60 90	0.30 123	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 300	0.72 306	0.56 239	0.64 291	0.51 197	0.41 217	1.87 360	0.49 252	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.15 101	0.16 191

tta	0.50 203	0.46 184	1.60 90	0.30 123	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 300	0.72 306	0.56 239	0.64 291	0.51 197	0.41 217	1.87 360	0.49 252	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.11 55

qqq1	0.48 175	0.46 184	1.60 90	0.30 123	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 300	0.72 306	0.56 239	0.64 291	0.51 197	0.41 217	1.87 360	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.09 30	0.08 36	0.14 85	0.11 55

fff1	0.48 175	0.46 184	1.60 90	0.30 123	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 300	0.72 306	0.56 239	0.64 291	0.51 197	0.41 217	1.87 360	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.09 30	0.08 36	0.14 85	0.11 55

CIPLG	0.56 260	1.19 410	2.46 338	0.80 421	0.31 281	0.61 219	0.57 372	0.76 192	0.57 163	0.56 239	0.63 276	0.41 120	0.30 134	0.45 107	0.40 209	0.11 151	0.20 347	0.13 228	0.13 205	0.35 355	0.19 239

IPLGR_C	0.58 271	1.25 417	2.72 379	0.80 421	0.31 281	0.60 198	0.61 382	0.76 192	0.58 173	0.56 239	0.62 264	0.41 120	0.31 142	0.43 92	0.40 209	0.11 151	0.22 360	0.13 228	0.15 255	0.35 355	0.19 239

PFNet+	0.45 147	0.37 133	1.86 195	0.46 351	0.18 96	0.58 172	0.77 410	0.52 60	0.64 236	0.56 239	0.48 142	0.39 106	0.26 83	0.93 236	0.32 155	0.13 228	0.09 127	0.14 262	0.13 205	0.12 40	0.15 168

RAFT_R40	0.50 203	0.21 13	1.76 131	0.50 368	0.40 353	0.61 219	0.53 357	0.56 86	0.60 184	0.56 239	0.54 202	0.55 213	0.51 289	1.57 310	0.53 266	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.09 23

DGSMNet	2.89 458	0.63 254	3.18 427	3.43 471	4.17 469	2.57 460	6.98 473	0.97 361	0.83 373	0.56 239	1.86 431	0.79 337	0.62 336	1.64 322	1.39 388	4.61 469	5.01 472	5.17 473	4.71 472	4.44 473	4.19 472

hitnet-ft	0.67 318	0.80 314	1.90 211	0.28 80	0.22 168	0.69 309	0.36 283	0.85 265	0.65 249	0.56 239	0.84 362	1.03 397	0.95 399	2.32 402	0.55 271	0.23 372	0.14 261	0.41 417	0.13 205	0.24 263	0.17 208

DualNet (step1)	0.59 276	0.62 243	1.93 223	0.27 58	0.22 168	0.68 303	0.31 234	0.93 327	0.66 263	0.57 250	0.51 171	0.55 213	0.45 254	1.11 256	0.38 192	0.61 426	0.14 261	0.87 436	0.56 431	0.25 273	0.23 292

test_sample9	0.94 394	0.62 243	1.93 223	0.27 58	0.22 168	0.68 303	0.31 234	0.93 327	0.66 263	0.57 250	0.51 171	0.55 213	0.45 254	1.91 370	2.55 431	0.61 426	4.16 470	0.87 436	0.56 431	0.25 273	0.23 292

test_sample7	0.47 170	0.33 107	1.49 74	0.34 226	0.20 137	0.51 82	0.30 222	0.93 327	0.66 263	0.57 250	0.51 171	0.55 213	0.45 254	1.11 256	0.38 192	0.17 317	0.14 261	0.16 307	0.15 255	0.19 200	0.18 227

test_for_model	0.64 302	1.60 437	1.82 177	1.23 446	1.02 443	0.53 106	0.23 92	0.75 180	0.50 100	0.57 250	0.29 34	0.25 35	0.20 24	0.26 3	0.22 44	0.76 436	0.31 399	0.08 4	0.07 15	1.68 458	0.50 417

GMStereo_Zeroshot	0.41 98	0.36 131	1.54 82	0.41 316	0.19 122	0.52 99	0.19 21	0.59 101	0.52 114	0.57 250	0.59 239	0.63 255	0.29 126	0.58 168	0.33 165	0.15 283	0.09 127	0.16 307	0.09 53	0.24 263	0.12 86

GMOStereo	0.41 98	0.62 243	1.78 145	0.28 80	0.36 327	0.51 82	0.31 234	0.53 68	0.44 51	0.57 250	0.48 142	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 412	0.13 228	0.11 143	0.34 347	0.11 55

error version	0.41 98	0.62 243	1.78 145	0.28 80	0.36 327	0.51 82	0.31 234	0.53 68	0.44 51	0.57 250	0.48 142	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 412	0.13 228	0.11 143	0.34 347	0.11 55

test-v	0.41 98	0.62 243	1.78 145	0.28 80	0.36 327	0.51 82	0.31 234	0.53 68	0.44 51	0.57 250	0.48 142	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 412	0.13 228	0.11 143	0.34 347	0.11 55

test-2	0.41 98	0.62 243	1.78 145	0.28 80	0.36 327	0.51 82	0.31 234	0.53 68	0.44 51	0.57 250	0.48 142	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 412	0.13 228	0.11 143	0.34 347	0.11 55

FINET	0.65 310	0.95 361	3.06 415	0.35 241	0.40 353	0.58 172	0.48 346	0.92 319	1.10 416	0.57 250	0.68 313	0.47 178	0.44 250	1.15 264	0.60 290	0.23 372	0.21 355	0.17 324	0.15 255	0.26 291	0.25 312

UPFNet	0.46 156	0.28 73	1.73 117	0.33 198	0.32 288	0.65 279	0.38 296	0.83 251	0.59 180	0.57 250	0.52 183	0.61 248	0.40 206	0.75 214	0.52 262	0.13 228	0.12 228	0.13 228	0.12 176	0.15 101	0.11 55

HGLStereo	0.54 242	0.69 275	2.00 248	0.35 241	0.40 353	0.66 285	0.30 222	0.83 251	0.62 217	0.57 250	0.69 320	0.69 293	0.54 299	1.07 250	0.55 271	0.13 228	0.13 245	0.13 228	0.11 143	0.19 200	0.17 208

R-Stereo Train	0.36 62	0.21 13	1.70 109	0.29 108	0.18 96	0.55 124	0.26 153	0.78 216	0.36 13	0.57 250	0.67 305	0.33 82	0.24 56	0.32 37	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.12 86

RAFT-Stereo	0.36 62	0.21 13	1.70 109	0.29 108	0.18 96	0.55 124	0.26 153	0.78 216	0.36 13	0.57 250	0.67 305	0.33 82	0.24 56	0.32 37	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.12 86
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 276	1.43 431	2.96 406	0.40 310	0.22 168	0.58 172	0.28 193	0.91 310	0.73 320	0.57 250	0.63 276	0.60 246	0.41 217	0.74 213	0.35 179	0.11 151	0.08 68	0.10 70	0.07 15	0.43 393	0.17 208

iResNet	0.51 220	0.76 293	2.59 362	0.41 316	0.17 69	0.64 267	0.27 178	0.82 245	0.70 289	0.57 250	0.64 291	0.43 137	0.36 166	0.70 207	0.52 262	0.10 96	0.07 14	0.09 30	0.08 36	0.21 225	0.13 120

fast-acv-ft	0.63 298	0.88 339	3.10 418	0.38 293	0.30 265	0.79 358	0.48 346	0.69 144	0.72 306	0.58 266	0.78 352	0.76 327	0.60 323	0.67 195	0.73 323	0.15 283	0.15 286	0.18 344	0.17 291	0.37 367	0.16 191

GASNet	0.73 352	1.47 433	3.04 413	0.47 356	0.33 301	0.57 156	0.34 269	0.91 310	0.75 337	0.58 266	0.58 236	0.74 318	0.55 304	2.03 382	0.65 303	0.21 356	0.15 286	0.19 350	0.17 291	0.51 410	0.28 334

gwcnet-sp	0.49 193	0.43 167	2.54 356	0.31 149	0.22 168	0.67 291	0.31 234	0.78 216	0.65 249	0.58 266	0.47 130	0.46 170	0.43 243	0.76 217	0.46 234	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

scenet	0.49 193	0.43 167	2.54 356	0.31 149	0.22 168	0.67 291	0.31 234	0.78 216	0.65 249	0.58 266	0.47 130	0.46 170	0.43 243	0.76 217	0.46 234	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

ssnet	0.49 193	0.43 167	2.54 356	0.31 149	0.22 168	0.67 291	0.31 234	0.78 216	0.65 249	0.58 266	0.47 130	0.46 170	0.43 243	0.76 217	0.46 234	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

AAGNet	0.88 387	0.33 107	1.79 164	0.54 385	0.98 438	0.62 239	0.46 335	0.50 47	0.60 184	0.58 266	0.53 192	0.50 194	0.73 363	1.23 271	7.48 469	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.14 85	0.09 23

SST-Stereo	0.52 231	0.20 8	1.76 131	0.62 405	0.53 396	0.62 239	0.66 390	0.55 83	0.61 199	0.58 266	0.53 192	0.52 203	0.60 323	1.59 316	0.29 119	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.10 41

GMM-Stereo	0.50 203	0.23 27	2.41 327	0.54 385	0.24 198	0.77 349	0.46 335	0.59 101	0.57 163	0.58 266	0.73 340	0.47 178	0.43 243	0.68 196	0.27 96	0.10 96	0.06 1	0.13 228	0.13 205	0.14 85	0.44 407

222	0.78 368	0.23 27	1.23 29	0.28 80	0.18 96	0.62 239	0.24 119	1.02 396	0.70 289	0.58 266	0.66 302	0.46 170	0.42 233	1.80 349	6.53 468	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.17 208

DMCA	0.41 98	0.52 207	1.26 34	0.31 149	0.24 198	0.59 188	0.26 153	0.77 202	0.63 228	0.58 266	0.48 142	0.57 231	0.35 160	0.40 82	0.50 257	0.14 266	0.10 159	0.14 262	0.10 86	0.15 101	0.15 168

CC-Net-ROB	0.85 383	1.15 405	2.13 275	0.88 427	0.38 343	0.88 385	0.44 325	1.06 409	0.79 360	0.58 266	0.69 320	0.65 266	0.50 287	2.74 438	0.51 260	0.93 440	0.39 418	0.87 436	0.29 371	0.54 415	0.54 418

HSM	0.62 294	0.76 293	1.72 116	0.30 123	0.29 255	0.64 267	0.28 193	0.94 335	0.62 217	0.58 266	0.57 230	1.40 426	0.64 340	2.59 427	0.42 217	0.11 151	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.14 85	0.11 55

iResNet_ROB	0.50 203	1.15 405	1.73 117	0.31 149	0.21 147	0.58 172	0.22 69	0.95 348	0.82 369	0.58 266	0.62 264	0.57 231	0.39 200	0.84 230	0.40 209	0.11 151	0.08 68	0.09 30	0.06 8	0.21 225	0.13 120

CASS	0.39 87	0.30 88	1.61 94	0.32 177	0.17 69	0.53 106	0.24 119	0.70 150	0.49 92	0.59 279	0.54 202	0.40 114	0.40 206	0.41 84	0.30 133	0.17 317	0.10 159	0.14 262	0.11 143	0.18 179	0.17 208
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
psmg	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.27 58	0.21 147	0.75 338	0.36 283	0.90 300	0.61 199	0.59 279	0.59 239	0.63 255	0.37 179	0.43 92	0.38 192	0.13 228	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.13 66	0.11 55

CSP-Net	0.50 203	0.39 147	1.25 32	0.29 108	0.23 185	0.77 349	0.35 276	0.86 274	0.57 163	0.59 279	0.59 239	0.65 266	0.40 206	1.77 340	0.44 230	0.16 303	0.11 204	0.10 70	0.10 86	0.20 215	0.14 135

Prome-Stereo	0.49 193	0.30 88	1.76 131	0.60 403	0.23 185	0.63 256	0.42 311	0.62 117	0.60 184	0.59 279	1.03 395	0.43 137	0.72 360	0.60 177	0.33 165	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.09 53	0.11 29	0.43 405

pcwnet_v2	0.64 302	0.49 198	4.41 456	0.32 177	0.27 239	0.60 198	0.25 134	0.97 361	0.88 384	0.59 279	0.70 330	0.63 255	0.55 304	0.66 194	0.37 186	0.17 317	0.15 286	0.15 289	0.14 233	0.21 225	0.23 292

psm_up	0.57 266	0.61 237	1.83 182	0.35 241	0.30 265	0.64 267	0.37 290	0.90 300	0.68 272	0.59 279	0.55 211	0.68 286	0.54 299	1.91 370	0.46 234	0.16 303	0.15 286	0.16 307	0.15 255	0.23 248	0.13 120

DISCO	0.57 266	0.34 118	1.87 200	0.45 347	0.34 308	0.84 373	0.35 276	0.84 261	0.78 355	0.59 279	0.63 276	1.06 404	0.53 296	1.10 253	0.82 338	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.22 239	0.18 227

NOSS_ROB	0.64 302	0.65 262	1.62 95	0.46 351	0.25 213	0.67 291	0.30 222	0.93 327	0.77 350	0.59 279	0.57 230	0.77 329	0.38 186	2.78 439	0.44 230	0.23 372	0.24 369	0.28 392	0.26 361	0.27 299	0.39 394

MSKI-zero shot	0.46 156	0.38 138	2.47 340	0.27 58	0.43 367	0.56 138	0.20 34	0.77 202	0.43 48	0.60 287	0.51 171	0.44 148	0.17 6	0.68 196	0.21 34	0.09 23	0.29 393	0.09 30	0.32 387	0.14 85	0.10 41

DisPM	0.43 119	0.33 107	1.78 145	0.57 395	0.18 96	0.59 188	0.63 388	0.53 68	0.61 199	0.60 287	0.53 192	0.38 102	0.26 83	0.75 214	0.29 119	0.12 199	0.07 14	0.12 171	0.11 143	0.11 29	0.14 135

DEmStereo	0.68 325	0.31 97	2.25 301	0.42 324	0.17 69	0.66 285	0.89 419	0.51 49	0.59 180	0.60 287	1.01 391	0.45 157	1.26 416	1.54 306	2.26 425	0.10 96	0.08 68	0.10 70	0.10 86	0.10 16	0.11 55

MMNet	0.50 203	0.48 195	1.93 223	0.33 198	0.27 239	0.79 358	0.28 193	0.81 238	0.74 324	0.60 287	0.56 222	0.59 240	0.55 304	0.79 226	0.59 288	0.10 96	0.09 127	0.12 171	0.11 143	0.13 66	0.14 135

GwcNet	0.69 329	0.71 280	3.12 421	0.36 259	0.45 376	0.81 366	0.44 325	0.86 274	0.84 375	0.60 287	0.74 343	0.82 347	0.49 284	1.65 323	0.66 304	0.16 303	0.15 286	0.15 289	0.15 255	0.31 326	0.24 303

STTStereo	0.51 220	0.69 275	2.14 280	0.36 259	0.30 265	0.61 219	0.32 257	0.77 202	0.60 184	0.60 287	0.54 202	0.67 280	0.43 243	0.86 233	0.42 217	0.16 303	0.15 286	0.17 324	0.20 330	0.16 134	0.15 168

Nwc_Net	0.68 325	0.83 326	2.53 350	0.41 316	0.39 345	0.77 349	0.38 296	1.01 393	0.70 289	0.60 287	0.99 388	0.98 387	0.68 352	1.41 285	0.63 296	0.23 372	0.15 286	0.23 373	0.25 355	0.23 248	0.18 227

Wz-Net-LNSev	0.59 276	0.96 363	2.47 340	0.34 226	0.37 338	0.79 358	0.44 325	0.86 274	0.77 350	0.61 294	0.67 305	0.79 337	0.56 308	0.64 185	0.62 294	0.15 283	0.14 261	0.12 171	0.12 176	0.18 179	0.19 239

UDG	0.77 364	1.23 414	2.15 281	0.67 412	0.59 409	0.78 354	0.38 296	0.90 300	0.70 289	0.61 294	0.69 320	1.01 393	0.67 349	1.02 245	0.73 323	0.45 415	0.34 405	0.87 436	0.51 425	0.67 425	0.46 410

Consistency-Raft	0.88 387	0.93 353	3.23 432	0.99 436	0.64 417	0.77 349	0.55 363	0.98 365	0.97 399	0.61 294	1.03 395	0.65 266	1.05 406	0.79 226	1.38 387	0.44 413	0.46 424	0.51 423	0.58 436	0.65 423	0.47 411

PFNet	0.60 281	0.33 107	2.47 340	0.41 316	0.55 401	0.62 239	0.27 178	0.61 113	0.63 228	0.61 294	0.56 222	0.45 157	0.32 147	1.88 367	1.14 370	0.28 396	0.09 127	0.12 171	0.16 274	0.26 291	0.20 254

Pruner-Stereo	0.51 220	0.27 52	1.78 145	1.79 457	0.19 122	0.62 239	0.45 332	0.57 89	0.60 184	0.61 294	0.48 142	0.41 120	0.24 56	0.46 113	1.00 356	0.12 199	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.12 40	0.13 120

LMCR-Stereo	0.52 231	0.71 280	2.39 324	0.40 310	0.21 147	0.74 332	0.31 234	1.02 396	0.64 236	0.61 294	0.63 276	0.39 106	0.51 289	0.62 180	0.42 217	0.19 342	0.09 127	0.12 171	0.09 53	0.23 248	0.12 86

ARAFT	0.60 281	1.23 414	3.10 418	0.28 80	0.16 45	0.64 267	0.36 283	0.90 300	0.67 270	0.61 294	0.49 159	0.55 213	0.31 142	1.24 274	0.32 155	0.10 96	0.08 68	0.14 262	0.13 205	0.37 367	0.21 261

acv_ft	0.48 175	0.44 176	1.76 131	0.32 177	0.41 360	0.63 256	0.28 193	0.81 238	0.68 272	0.61 294	0.59 239	0.69 293	0.45 254	0.44 98	0.63 296	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.41 387	0.10 41

AANet_RVC	0.68 325	1.00 380	2.09 266	0.33 198	0.25 213	0.58 172	0.32 257	0.81 238	0.80 363	0.61 294	0.94 380	0.80 340	0.41 217	2.46 417	1.02 361	0.36 409	0.14 261	0.10 70	0.09 53	0.23 248	0.22 271

DeepPruner_ROB	0.50 203	0.70 278	1.94 230	0.29 108	0.26 227	0.63 256	0.31 234	0.80 234	0.48 86	0.61 294	0.55 211	0.66 271	0.38 186	0.98 241	0.40 209	0.19 342	0.14 261	0.14 262	0.14 233	0.23 248	0.17 208

PWCDC_ROB	0.72 343	1.06 391	2.09 266	0.47 356	0.36 327	0.78 354	0.26 153	0.98 365	1.34 430	0.61 294	2.07 434	0.64 263	0.61 331	0.83 228	0.71 316	0.31 402	0.14 261	0.15 289	0.12 176	0.60 421	0.21 261

Ntro	1.00 402	1.68 444	2.80 391	0.95 433	0.85 430	1.06 405	0.53 357	0.98 365	0.90 390	0.62 305	0.76 348	0.93 376	0.66 347	1.66 324	0.98 350	0.99 445	0.45 422	0.75 434	0.40 412	1.19 443	0.75 435

CRFU-Net	0.56 260	0.38 138	1.86 195	0.46 351	0.26 227	0.82 369	0.36 283	0.90 300	0.49 92	0.62 305	0.59 239	0.78 332	1.35 424	1.00 243	0.48 247	0.15 283	0.14 261	0.17 324	0.10 86	0.19 200	0.14 135

THIR-Stereo	0.86 384	0.62 243	2.13 275	0.25 23	0.16 45	0.58 172	2.74 466	0.59 101	0.51 108	0.62 305	1.62 425	0.97 386	1.80 443	1.69 329	2.25 424	0.10 96	0.08 68	0.14 262	0.11 143	0.15 101	0.11 55

Syn2CoEx	0.70 333	1.07 393	2.74 383	0.43 328	0.30 265	0.64 267	0.42 311	0.99 377	0.78 355	0.62 305	0.78 352	0.74 318	0.72 360	1.92 374	0.61 292	0.20 350	0.17 318	0.19 350	0.15 255	0.29 308	0.22 271

S-Stereo	0.80 372	0.69 275	3.89 447	0.39 301	0.37 338	0.69 309	0.70 401	0.94 335	0.98 402	0.62 305	0.91 375	0.83 349	0.60 323	2.37 404	0.66 304	0.18 328	0.21 355	0.17 324	0.18 301	0.30 319	0.35 373

STTRV1_RVC	0.80 372	0.55 225	2.89 399	0.42 324	0.49 387	0.79 358	0.44 325	1.15 423	0.82 369	0.62 305	0.89 373	0.72 308	0.63 339	2.69 434	0.64 300	0.48 418	0.64 439	0.27 388	0.24 347	0.35 355	0.27 328

RYNet	0.70 333	0.56 227	2.25 301	0.35 241	0.41 360	0.86 379	0.43 317	0.94 335	0.82 369	0.62 305	0.53 192	0.91 371	0.60 323	2.70 435	1.00 356	0.14 266	0.11 204	0.16 307	0.14 233	0.25 273	0.27 328

GANetREF_RVC	0.75 357	1.15 405	2.46 338	0.47 356	0.26 227	0.83 371	0.61 382	0.97 361	0.89 388	0.62 305	0.61 259	0.72 308	0.59 320	2.42 413	0.55 271	0.32 403	0.25 382	0.36 409	0.24 347	0.39 381	0.31 355
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 254	0.92 347	2.36 320	0.38 293	0.37 338	0.60 198	0.28 193	0.82 245	0.62 217	0.62 305	0.55 211	0.72 308	0.45 254	1.00 243	0.43 226	0.15 283	0.11 204	0.14 262	0.14 233	0.15 101	0.16 191
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SQANet	0.80 372	1.58 436	2.53 350	0.76 417	0.83 429	0.76 341	0.36 283	0.83 251	0.64 236	0.63 314	0.69 320	0.73 312	0.51 289	1.21 267	0.53 266	0.77 437	0.29 393	0.59 427	0.29 371	0.86 435	0.61 426

HH	0.49 193	0.49 198	2.78 389	0.50 368	0.41 360	0.38 29	0.23 92	0.72 158	0.38 19	0.63 314	0.48 142	0.87 361	0.41 217	0.64 185	0.21 34	0.09 23	0.17 318	0.10 70	0.09 53	0.16 134	0.12 86

HanStereo	0.49 193	0.49 198	2.78 389	0.50 368	0.41 360	0.38 29	0.23 92	0.72 158	0.38 19	0.63 314	0.48 142	0.87 361	0.41 217	0.64 185	0.21 34	0.09 23	0.17 318	0.10 70	0.09 53	0.16 134	0.12 86

ssnet_v2	0.55 254	0.60 233	1.86 195	0.32 177	0.22 168	0.72 324	0.44 325	0.94 335	0.74 324	0.63 314	0.54 202	0.81 343	0.47 270	0.77 221	0.70 314	0.16 303	0.14 261	0.14 262	0.14 233	0.30 319	0.30 348

BUS	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.30 123	0.21 147	0.91 389	0.23 92	1.00 385	0.61 199	0.63 314	0.53 192	0.66 271	0.30 134	0.43 92	0.32 155	0.13 228	0.10 159	0.14 262	0.12 176	0.12 40	0.11 55

BSDual-CNN	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.30 123	0.21 147	0.76 341	0.31 234	1.00 385	0.61 199	0.63 314	0.53 192	0.63 255	0.37 179	0.43 92	0.38 192	0.13 228	0.10 159	0.14 262	0.12 176	0.12 40	0.11 55

hknet	0.47 170	0.29 78	1.70 109	0.30 123	0.24 198	0.76 341	0.31 234	1.00 385	0.64 236	0.63 314	0.53 192	0.80 340	0.38 186	0.77 221	0.37 186	0.11 151	0.10 159	0.14 262	0.12 176	0.12 40	0.11 55

dad	0.51 220	1.01 384	1.74 121	0.29 108	0.19 122	0.60 198	0.26 153	0.52 60	0.75 337	0.63 314	0.63 276	0.63 255	0.33 150	0.85 232	0.47 243	0.27 392	0.15 286	0.40 416	0.18 301	0.22 239	0.14 135

DeepPrunerF	0.86 384	0.86 333	2.91 404	0.45 347	0.50 389	0.64 267	0.48 346	1.14 420	2.64 457	0.63 314	0.61 259	0.65 266	0.62 336	2.21 396	1.31 382	0.23 372	0.19 338	0.30 400	0.28 368	0.36 360	0.25 312

ACVNet-4b	1.93 448	1.85 453	4.10 453	1.07 438	0.86 431	1.15 416	0.53 357	1.06 409	1.12 418	0.64 323	1.09 401	1.99 438	0.70 355	2.20 395	9.86 474	5.62 471	0.41 421	1.03 446	0.55 428	1.86 461	0.85 441

IIG-Stereo	0.59 276	0.65 262	1.74 121	0.54 385	0.23 185	0.61 219	0.21 51	0.73 166	0.65 249	0.64 323	0.69 320	0.69 293	0.38 186	2.09 389	1.39 388	0.11 151	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.09 23

PSM-AAD	0.63 298	0.22 23	1.77 140	0.37 279	0.23 185	0.86 379	1.17 441	0.59 101	0.60 184	0.64 323	0.71 334	0.68 286	2.93 455	0.65 192	0.31 145	0.09 23	0.07 14	0.17 324	0.15 255	0.13 66	0.33 367

KYRaft	0.48 175	0.29 78	1.75 127	0.33 198	0.21 147	0.75 338	0.44 325	0.58 94	0.57 163	0.64 323	0.93 379	0.53 205	0.72 360	0.60 177	0.24 70	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.14 233	0.12 40	0.54 418

NCC-stereo	0.79 370	0.94 355	2.42 329	0.59 400	0.45 376	1.90 444	0.46 335	0.99 377	0.72 306	0.64 323	0.84 362	0.91 371	0.73 363	1.80 349	1.00 356	0.27 392	0.19 338	0.23 373	0.31 382	0.24 263	0.22 271

Abc-Net	0.79 370	0.94 355	2.42 329	0.59 400	0.45 376	1.90 444	0.46 335	0.99 377	0.72 306	0.64 323	0.84 362	0.91 371	0.73 363	1.80 349	1.00 356	0.27 392	0.19 338	0.23 373	0.31 382	0.24 263	0.22 271
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PDISCO_ROB	0.75 357	1.06 391	2.11 270	0.64 407	0.59 409	1.13 414	0.43 317	1.14 420	1.05 409	0.64 323	0.71 334	0.96 383	0.61 331	1.21 267	0.76 327	0.37 410	0.18 328	0.27 388	0.24 347	0.56 417	0.32 360

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 266	0.87 336	2.11 270	0.32 177	0.30 265	0.84 373	0.40 302	0.88 288	0.72 306	0.65 330	0.73 340	0.66 271	0.57 313	0.93 236	0.71 316	0.13 228	0.07 14	0.10 70	0.08 36	0.15 101	0.14 135

SACVNet	0.60 281	0.74 290	1.90 211	0.37 279	0.28 249	0.64 267	0.37 290	0.86 274	0.61 199	0.65 330	0.62 264	0.69 293	0.44 250	2.08 387	0.42 217	0.18 328	0.14 261	0.16 307	0.15 255	0.38 373	0.24 303

OMP-Stereo	0.59 276	0.65 262	1.74 121	0.56 393	0.37 338	0.60 198	0.26 153	0.70 150	0.65 249	0.66 332	0.60 252	0.69 293	0.32 147	2.09 389	1.20 375	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.09 53	0.17 155	0.10 41

RP	0.67 318	0.82 323	1.94 230	0.43 328	0.44 368	0.65 279	0.45 332	0.89 294	0.82 369	0.66 332	0.92 376	0.99 390	0.76 370	1.55 307	0.66 304	0.25 384	0.18 328	0.23 373	0.20 330	0.31 326	0.22 271

ADCP+	0.94 394	1.12 397	3.14 422	0.34 226	0.39 345	1.06 405	0.79 411	0.89 294	0.80 363	0.66 332	0.67 305	0.85 355	1.55 435	0.93 236	4.55 459	0.13 228	0.11 204	0.16 307	0.15 255	0.26 291	0.25 312

MLCV	0.48 175	0.89 342	1.85 187	0.29 108	0.14 17	0.59 188	0.23 92	0.72 158	0.59 180	0.66 332	0.66 302	0.55 213	0.36 166	1.03 247	0.49 252	0.09 23	0.06 1	0.09 30	0.07 15	0.19 200	0.11 55

GCAP-BAT	0.43 119	0.31 97	1.82 177	0.25 23	0.26 227	0.65 279	0.23 92	0.48 35	0.37 17	0.67 336	0.82 358	0.44 148	0.24 56	0.48 125	0.87 343	0.09 23	0.13 245	0.09 30	0.22 342	0.08 1	0.09 23

LL-Strereo	0.72 343	1.29 420	2.49 343	0.36 259	0.45 376	0.55 124	0.32 257	0.93 327	0.71 298	0.67 336	0.58 236	0.85 355	0.79 373	2.67 433	0.46 234	0.10 96	0.18 328	0.14 262	0.12 176	0.40 385	0.42 404

Wz-Net-SNSev	0.76 360	1.32 425	3.11 420	0.40 310	0.31 281	0.71 318	0.60 378	0.98 365	0.87 381	0.67 336	0.83 359	0.96 383	0.60 323	1.67 326	0.97 349	0.16 303	0.15 286	0.16 307	0.17 291	0.36 360	0.24 303

DDUNet	0.77 364	1.12 397	1.88 201	0.76 417	0.69 421	0.84 373	0.43 317	0.85 265	0.65 249	0.67 336	0.75 346	0.91 371	0.52 294	1.03 247	0.57 281	0.54 422	0.37 410	0.95 442	0.52 427	0.71 427	0.57 422

DRaft	0.62 294	0.38 138	1.76 131	0.24 11	0.16 45	0.64 267	0.66 390	0.53 68	0.53 133	0.67 336	0.99 388	0.38 102	1.00 401	1.44 287	2.10 419	0.10 96	0.14 261	0.10 70	0.14 233	0.18 179	0.21 261

SuperB	1.15 413	1.14 401	5.43 463	0.36 259	0.26 227	0.81 366	0.89 419	0.88 288	1.17 421	0.67 336	0.68 313	0.63 255	1.39 428	1.74 336	3.37 447	0.15 283	0.12 228	0.17 324	0.16 274	2.80 467	0.25 312

StereoDRNet-Refined	0.50 203	0.41 156	1.50 77	0.33 198	0.21 147	0.68 303	0.26 153	0.81 238	0.68 272	0.67 336	0.68 313	0.73 312	0.42 233	1.10 253	0.59 288	0.11 151	0.08 68	0.14 262	0.14 233	0.25 273	0.21 261
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ADLNet	0.60 281	0.71 280	1.95 233	0.35 241	0.34 308	0.67 291	0.34 269	0.90 300	0.74 324	0.68 343	0.62 264	0.80 340	0.45 254	1.78 341	0.64 300	0.14 266	0.11 204	0.14 262	0.14 233	0.29 308	0.21 261

DMCA-RVC	0.62 294	0.96 363	2.63 366	0.36 259	0.90 434	0.56 138	0.31 234	0.69 144	0.57 163	0.68 343	0.52 183	0.59 240	0.56 308	1.23 271	0.53 266	0.16 303	0.38 412	0.20 358	0.15 255	0.20 215	0.15 168

DCVSM-stereo	0.49 193	0.29 78	2.49 343	0.29 108	0.22 168	0.53 106	0.52 353	0.58 94	0.49 92	0.69 345	0.46 126	0.79 337	0.48 278	0.53 154	0.42 217	0.13 228	0.14 261	0.15 289	0.12 176	0.20 215	0.20 254

otaku	1.03 405	1.68 444	2.72 379	0.95 433	0.73 424	1.03 403	0.59 376	0.99 377	0.86 378	0.69 345	1.61 424	0.98 387	0.64 340	1.46 292	1.14 370	0.95 442	0.46 424	0.72 433	0.40 412	1.24 447	0.78 438

AF-Net	0.69 329	0.92 347	2.21 291	0.41 316	0.40 353	0.68 303	0.40 302	1.02 396	0.86 378	0.69 345	1.03 395	1.04 400	0.84 381	1.19 266	0.78 331	0.22 369	0.14 261	0.25 384	0.17 291	0.30 319	0.18 227

CVANet_RVC	0.65 310	0.80 314	2.13 275	0.36 259	0.26 227	0.62 239	0.42 311	0.84 261	0.72 306	0.69 345	0.68 313	0.68 286	0.52 294	2.64 429	0.42 217	0.19 342	0.12 228	0.22 366	0.17 291	0.37 367	0.15 168

CrosDoStereo	0.94 394	0.37 133	2.53 350	0.25 23	0.32 288	0.54 112	3.76 470	0.72 158	0.60 184	0.70 349	1.40 418	0.53 205	1.49 432	1.78 341	3.09 439	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.21 225	0.11 55

DeepStereo_LL	0.94 394	0.37 133	2.53 350	0.25 23	0.32 288	0.54 112	3.76 470	0.72 158	0.60 184	0.70 349	1.40 418	0.53 205	1.49 432	1.78 341	3.09 439	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.21 225	0.11 55

DPSNet	0.86 384	0.60 233	2.34 314	0.58 397	0.36 327	1.07 410	0.75 407	1.30 431	1.05 409	0.70 349	0.68 313	0.94 380	1.29 417	2.08 387	1.82 407	0.26 387	0.23 366	0.16 307	0.17 291	0.48 404	0.40 398

NCCL2	0.65 310	0.94 355	1.96 242	0.43 328	0.30 265	0.71 318	0.68 396	0.84 261	0.65 249	0.70 349	0.60 252	0.86 359	0.54 299	1.56 308	0.57 281	0.20 350	0.16 302	0.67 430	0.25 355	0.22 239	0.24 303

Wz-Net-TNSev	0.91 390	1.73 448	3.08 416	0.36 259	0.31 281	1.00 400	0.71 402	1.06 409	0.97 399	0.71 353	0.72 338	1.09 408	0.87 386	2.42 413	1.59 398	0.20 350	0.20 347	0.16 307	0.20 330	0.44 400	0.35 373

RGC	0.71 340	0.97 371	2.18 288	0.44 333	0.44 368	0.73 329	0.40 302	0.94 335	0.71 298	0.71 353	1.04 398	1.01 393	0.71 357	1.74 336	0.70 314	0.23 372	0.18 328	0.28 392	0.26 361	0.29 308	0.27 328

GANet	0.75 357	0.84 328	2.01 249	0.40 310	0.25 213	0.74 332	0.66 390	0.87 283	0.73 320	0.71 353	1.07 400	0.84 352	0.59 320	2.71 437	1.15 372	0.17 317	0.16 302	0.44 420	0.16 274	0.31 326	0.20 254

GrayStereo	0.66 314	0.19 4	1.76 131	0.90 428	0.23 185	0.62 239	1.42 455	0.62 117	0.60 184	0.72 356	0.78 352	0.56 225	3.07 458	0.60 177	0.26 88	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.21 335	0.11 29	0.18 227

DSFCA	0.54 242	0.35 125	1.41 56	0.28 80	0.28 249	0.79 358	0.88 418	0.76 192	0.70 289	0.72 356	0.66 302	0.67 280	0.57 313	1.17 265	0.63 296	0.16 303	0.14 261	0.13 228	0.14 233	0.16 134	0.13 120

HSM-Net_RVC	0.67 318	0.34 118	2.23 299	0.26 45	0.19 122	0.67 291	0.29 214	1.26 430	0.69 281	0.72 356	0.70 330	0.78 332	0.42 233	3.77 458	0.41 215	0.13 228	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.12 40	0.11 55
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.54 242	0.55 225	1.49 74	0.36 259	0.25 213	0.65 279	0.36 283	0.80 234	0.70 289	0.72 356	0.69 320	0.83 349	0.46 265	1.53 305	0.60 290	0.13 228	0.12 228	0.14 262	0.14 233	0.14 85	0.13 120

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 289	0.61 237	3.35 438	0.33 198	0.58 407	0.66 285	0.20 34	0.98 365	0.55 150	0.73 360	0.52 183	0.99 390	0.65 342	0.58 168	0.29 119	0.10 96	0.16 302	0.10 70	0.41 415	0.29 308	0.20 254

IPLGR	0.54 242	0.56 227	2.68 373	0.36 259	0.18 96	0.62 239	0.54 360	1.02 396	0.64 236	0.73 360	0.46 126	0.47 178	0.45 254	1.12 259	0.29 119	0.09 23	0.08 68	0.11 120	0.09 53	0.19 200	0.12 86

stereogan	0.69 329	0.51 206	2.44 335	0.39 301	0.39 345	1.01 401	0.41 308	0.94 335	0.92 394	0.73 360	0.85 366	1.15 415	0.69 353	1.57 310	0.53 266	0.19 342	0.18 328	0.20 358	0.16 274	0.36 360	0.24 303

RainbowNet	1.15 413	1.78 449	2.72 379	1.12 443	0.91 435	1.06 405	0.76 409	1.16 425	1.13 420	0.75 363	0.97 385	1.09 408	0.80 374	1.60 317	1.21 377	1.17 450	1.26 460	1.01 445	0.57 434	1.13 441	0.88 445

Wz-Net-MNSev	0.65 310	0.97 371	2.19 289	0.36 259	0.33 301	0.90 387	0.60 378	0.92 319	0.81 368	0.75 363	0.72 338	0.73 312	0.65 342	1.39 282	0.71 316	0.16 303	0.13 245	0.14 262	0.14 233	0.24 263	0.18 227

StereoDRNet	0.64 302	0.88 339	2.35 317	0.41 316	0.45 376	0.73 329	0.47 343	0.94 335	0.74 324	0.75 363	0.54 202	0.74 318	0.47 270	1.70 330	0.72 320	0.15 283	0.14 261	0.15 289	0.14 233	0.20 215	0.19 239

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 333	0.65 262	3.45 439	0.50 368	0.60 414	0.75 338	0.23 92	0.96 353	0.60 184	0.76 366	1.30 413	0.81 343	0.60 323	0.57 165	0.82 338	0.10 96	0.16 302	0.11 120	0.43 418	0.31 326	0.22 271

TransformOpticalFlow	0.64 302	0.56 227	2.66 371	0.44 333	0.26 227	0.62 239	0.28 193	0.83 251	0.71 298	0.76 366	0.74 343	0.91 371	0.85 382	1.83 353	0.81 337	0.10 96	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.11 29	0.12 86

RAFT-RH_RVC	0.61 289	0.50 204	2.33 312	0.36 259	0.29 255	0.60 198	0.18 17	0.44 19	0.58 173	0.76 366	1.91 432	0.47 178	0.29 126	1.60 317	1.23 379	0.14 266	0.07 14	0.13 228	0.13 205	0.10 16	0.09 23

FAT-Stereo	0.70 333	0.54 216	2.88 396	0.36 259	0.29 255	0.62 239	0.54 360	0.97 361	0.87 381	0.76 366	0.92 376	0.94 380	0.80 374	1.84 358	0.57 281	0.18 328	0.19 338	0.17 324	0.16 274	0.22 239	0.25 312

UGAM-zero	0.63 298	0.39 147	2.49 343	0.30 123	0.49 387	0.67 291	0.19 21	0.91 310	0.45 64	0.77 370	0.45 119	1.16 417	0.82 377	2.05 384	0.29 119	0.09 23	0.15 286	0.09 30	0.44 419	0.11 29	0.22 271

PASM	0.72 343	0.68 271	1.91 217	0.47 356	0.44 368	0.60 198	0.51 350	0.76 192	0.80 363	0.77 370	0.67 305	0.87 361	0.61 331	2.40 411	0.67 307	0.32 403	0.35 406	0.36 409	0.41 415	0.45 401	0.39 394

ADCPNet	0.99 399	0.99 378	3.93 450	0.37 279	0.68 420	1.36 423	0.62 386	0.87 283	0.76 346	0.78 372	0.81 356	1.08 406	1.18 414	1.14 262	2.49 430	0.21 356	0.69 447	0.21 364	0.95 455	0.29 308	0.37 387

XPNet_ROB	0.61 289	0.72 284	1.66 101	0.37 279	0.27 239	0.67 291	0.47 343	0.89 294	0.71 298	0.78 372	0.70 330	0.81 343	0.53 296	1.70 330	0.76 327	0.21 356	0.16 302	0.16 307	0.15 255	0.20 215	0.21 261

HBP-ISP	0.76 360	1.30 421	3.19 428	0.35 241	0.26 227	0.85 377	0.54 360	1.03 403	0.72 306	0.80 374	0.69 320	0.68 286	0.83 378	2.04 383	0.44 230	0.23 372	0.24 369	0.29 399	0.25 355	0.28 305	0.24 303

edge stereo	0.81 378	0.73 287	3.30 434	0.37 279	1.21 451	0.62 239	0.39 300	0.93 327	0.79 360	0.80 374	0.88 371	1.14 414	0.71 357	2.18 394	0.71 316	0.21 356	0.20 347	0.26 387	0.18 301	0.38 373	0.26 321

XQC	0.73 352	0.98 374	2.39 324	0.46 351	0.35 319	0.81 366	0.46 335	1.00 385	1.00 403	0.80 374	0.69 320	0.88 365	0.74 368	1.32 277	1.20 375	0.24 379	0.16 302	0.23 373	0.20 330	0.41 387	0.33 367

DRN-Test	0.64 302	0.43 167	2.44 335	0.39 301	0.44 368	0.80 365	0.41 308	1.02 396	0.78 355	0.80 374	0.63 276	0.69 293	0.56 308	1.79 345	0.69 312	0.15 283	0.12 228	0.17 324	0.16 274	0.18 179	0.17 208

ETE_ROB	0.60 281	0.71 280	1.55 84	0.37 279	0.25 213	0.69 309	0.51 350	1.47 437	0.70 289	0.80 374	0.69 320	0.85 355	0.49 284	1.36 281	0.58 286	0.16 303	0.13 245	0.19 350	0.16 274	0.21 225	0.23 292

IGEV_Zeroshot_test	0.53 237	0.33 107	2.91 404	0.32 177	0.18 96	0.54 112	0.21 51	0.72 158	0.42 40	0.81 379	0.51 171	0.71 306	0.41 217	0.48 125	1.13 369	0.09 23	0.15 286	0.10 70	0.35 397	0.19 200	0.09 23

iRaft-Stereo_20w	0.58 271	0.39 147	1.96 242	0.45 347	0.32 288	0.92 391	0.57 372	1.14 420	0.56 160	0.81 379	0.40 97	0.55 213	0.69 353	0.65 192	1.04 364	0.09 23	0.16 302	0.09 30	0.36 404	0.17 155	0.25 312

FBW_ROB	0.83 380	0.77 302	1.77 140	0.44 333	0.30 265	0.87 383	0.46 335	1.10 415	0.91 391	0.81 379	0.75 346	1.01 393	0.61 331	3.66 457	1.23 379	0.26 387	0.23 366	0.36 409	0.25 355	0.27 299	0.62 427

LALA_ROB	0.60 281	0.76 293	1.69 105	0.36 259	0.29 255	0.79 358	0.55 363	0.94 335	0.77 350	0.81 379	0.67 305	0.94 380	0.49 284	0.99 242	0.73 323	0.21 356	0.15 286	0.20 358	0.18 301	0.23 248	0.21 261

WZ-Net	0.92 392	1.31 422	3.76 444	0.41 316	0.36 327	0.86 379	0.71 402	1.00 385	1.06 412	0.82 383	0.92 376	1.06 404	1.05 406	2.16 393	1.61 399	0.19 342	0.13 245	0.15 289	0.16 274	0.32 332	0.28 334

DAS	0.56 260	0.35 125	1.55 84	0.33 198	0.34 308	0.50 76	0.42 311	0.83 251	0.74 324	0.83 384	0.68 313	0.56 225	0.48 278	2.40 411	0.46 234	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.18 179	0.15 168

SepStereo	0.52 231	0.35 125	1.55 84	0.33 198	0.34 308	0.50 76	0.42 311	0.83 251	0.74 324	0.83 384	0.68 313	0.56 225	0.48 278	1.56 308	0.46 234	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.18 179	0.15 168

MyStereo06	0.54 242	0.41 156	2.68 373	0.30 123	0.23 185	0.60 198	0.30 222	0.81 238	0.44 51	0.84 386	0.52 183	0.78 332	0.58 317	0.48 125	1.10 367	0.09 23	0.17 318	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.20 254

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 404	1.67 442	2.32 309	0.47 356	0.39 345	1.47 426	0.95 423	0.95 348	0.91 391	0.84 386	0.94 380	1.05 402	0.60 323	2.95 444	0.72 320	0.41 411	0.72 451	0.32 404	0.55 428	0.74 428	1.22 457

MADNet+	1.36 429	1.93 459	5.95 464	0.81 424	0.59 409	1.57 432	1.09 435	1.39 436	1.22 424	0.84 386	1.01 391	1.25 419	1.12 412	3.19 449	2.36 428	0.45 415	0.47 427	0.38 415	0.34 394	0.59 418	0.57 422

CBMV	0.71 340	0.76 293	2.64 368	0.33 198	0.20 137	0.78 354	0.79 411	0.98 365	0.78 355	0.85 389	0.71 334	0.86 359	1.10 411	1.46 292	0.62 294	0.18 328	0.20 347	0.21 364	0.19 320	0.25 273	0.33 367
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	0.71 340	0.41 156	1.59 88	0.40 310	0.45 376	1.06 405	0.55 363	0.98 365	0.71 298	0.88 390	0.97 385	0.82 347	0.88 389	1.68 327	0.94 346	0.32 403	0.26 384	0.32 404	0.27 365	0.34 347	0.30 348

ADCRef	0.80 372	0.96 363	2.29 307	0.37 279	0.35 319	0.96 394	0.51 350	0.87 283	0.75 337	0.88 390	0.83 359	0.61 248	1.36 425	1.02 245	3.27 444	0.13 228	0.11 204	0.17 324	0.19 320	0.25 273	0.21 261

SDNR	1.22 421	0.80 314	2.71 377	0.33 198	1.48 459	1.98 450	0.23 92	1.93 452	2.44 453	0.89 392	2.52 446	1.36 424	0.51 289	3.65 456	1.93 409	0.30 400	0.31 399	0.22 366	0.16 274	0.33 340	0.36 381

DANet	0.80 372	0.65 262	2.21 291	1.19 445	0.48 386	0.74 332	1.25 444	0.89 294	1.53 438	0.89 392	0.71 334	0.96 383	0.56 308	1.83 353	0.96 348	0.18 328	0.16 302	0.19 350	0.16 274	0.26 291	0.29 340
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWC_ROB	0.70 333	0.94 355	1.88 201	0.39 301	0.39 345	0.62 239	0.30 222	0.98 365	0.94 395	0.91 394	1.29 412	0.77 329	0.62 336	1.62 321	1.03 363	0.18 328	0.11 204	0.18 344	0.13 205	0.51 410	0.22 271

STrans-v2	0.67 318	0.56 227	2.64 368	0.27 58	0.23 185	0.57 156	0.33 265	0.96 353	0.69 281	0.92 395	0.85 366	0.89 367	0.93 393	1.83 353	1.21 377	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.09 53	0.11 29	0.12 86

RTSC	0.72 343	1.00 380	2.22 295	0.40 310	0.29 255	0.82 369	0.31 234	0.96 353	1.10 416	0.92 395	0.81 356	0.78 332	0.58 317	1.23 271	1.55 397	0.18 328	0.17 318	0.14 262	0.17 291	0.43 393	0.30 348

ACVNet_1	1.33 426	1.91 457	4.03 451	1.09 440	0.88 432	1.19 419	0.66 390	1.24 428	1.17 421	0.94 397	0.96 383	3.09 451	1.04 405	2.37 404	1.11 368	1.04 446	0.48 430	1.03 446	0.48 422	1.12 440	0.83 440

anonymity	0.80 372	0.66 268	1.29 36	0.59 400	0.75 425	0.67 291	0.52 353	0.95 348	0.71 298	0.94 397	0.70 330	0.67 280	0.87 386	0.71 209	1.35 385	0.64 429	0.62 438	0.58 425	1.44 464	0.60 421	0.65 430

EAI-Stereo	0.78 368	0.25 38	1.67 102	0.54 385	0.59 409	1.95 446	2.05 460	1.11 419	0.64 236	0.95 399	1.49 421	0.50 194	0.67 349	0.59 172	1.44 392	0.09 23	0.19 338	0.09 30	0.49 423	0.13 66	0.22 271

psmorigin	1.36 429	0.60 233	13.80 477	0.37 279	0.29 255	0.62 239	0.33 265	0.77 202	0.61 199	0.96 400	0.88 371	1.17 418	0.73 363	4.00 459	0.86 342	0.19 342	0.22 360	0.17 324	0.18 301	0.24 263	0.29 340

pmcnn	1.32 425	1.05 390	2.77 387	0.74 416	1.43 454	0.72 324	0.56 368	0.96 353	0.91 391	0.99 401	2.92 457	6.01 468	0.70 355	2.38 407	3.32 446	0.13 228	0.10 159	0.08 4	0.06 8	0.34 347	0.22 271

model_zeroshot	0.44 129	0.68 271	1.97 245	0.28 80	0.18 96	0.69 309	0.21 51	0.63 122	0.40 30	1.00 402	0.34 64	0.42 133	0.20 24	0.69 202	0.24 70	0.10 96	0.22 360	0.10 70	0.22 342	0.12 40	0.10 41

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 427	1.70 446	2.50 347	0.56 393	0.40 353	2.15 454	0.99 426	1.24 428	1.26 427	1.02 403	1.10 402	1.29 420	0.88 389	3.10 448	1.08 366	1.66 460	0.83 453	0.68 431	0.88 452	1.57 454	1.80 468

MFMNet_re	0.92 392	1.28 419	2.53 350	0.82 425	0.76 428	0.90 387	0.75 407	0.98 365	1.04 408	1.03 404	1.05 399	0.84 352	0.94 396	0.83 228	0.72 320	0.68 431	0.60 436	0.63 428	0.60 438	0.77 431	0.74 433

NVStereoNet_ROB	1.16 415	0.95 361	2.54 356	0.58 397	0.55 401	0.78 354	0.63 388	1.00 385	1.08 414	1.03 404	4.07 464	1.48 429	1.22 415	2.88 443	1.27 381	0.50 419	0.46 424	0.54 424	0.62 439	0.50 408	0.63 429
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CBMV_ROB	0.76 360	0.42 163	2.68 373	0.33 198	0.22 168	0.74 332	0.47 343	0.96 353	0.76 346	1.04 406	0.96 383	0.88 365	0.93 393	2.06 385	1.19 374	0.22 369	0.24 369	0.27 388	0.25 355	0.25 273	0.28 334

FTStereo	0.76 360	0.18 2	2.35 317	0.71 414	0.21 147	0.73 329	1.79 458	0.57 89	0.53 133	1.07 407	1.63 426	1.29 420	2.13 447	0.75 214	0.29 119	0.19 342	0.08 68	0.12 171	0.11 143	0.11 29	0.40 398

SHD	0.72 343	0.77 302	2.36 320	0.45 347	0.40 353	0.71 318	0.32 257	1.02 396	1.25 426	1.07 407	0.84 362	0.90 369	0.73 363	1.09 252	0.98 350	0.21 356	0.18 328	0.20 358	0.21 335	0.32 332	0.31 355

NaN_ROB	1.14 411	0.94 355	2.96 406	0.53 382	0.56 403	1.13 414	0.99 426	0.98 365	1.00 403	1.09 409	0.87 369	0.77 329	1.06 408	5.90 466	2.72 433	0.16 303	0.23 366	0.16 307	0.24 347	0.22 239	0.36 381

AnyNet_C32	1.00 402	1.33 427	2.53 350	0.49 366	0.54 398	1.15 416	1.14 439	0.91 310	0.89 388	1.11 410	0.95 382	0.87 361	0.93 393	1.50 301	4.07 454	0.21 356	0.20 347	0.25 384	0.24 347	0.38 373	0.33 367

RTS	1.21 418	1.31 422	6.39 465	0.52 376	0.51 394	1.61 433	0.79 411	1.03 403	1.37 432	1.13 411	1.30 413	1.10 410	0.85 382	2.65 430	2.08 416	0.21 356	0.24 369	0.18 344	0.18 301	0.43 393	0.32 360

RTSA	1.21 418	1.31 422	6.39 465	0.52 376	0.51 394	1.61 433	0.79 411	1.03 403	1.37 432	1.13 411	1.30 413	1.10 410	0.85 382	2.65 430	2.08 416	0.21 356	0.24 369	0.18 344	0.18 301	0.43 393	0.32 360

G-Net	0.99 399	0.64 256	2.76 385	0.57 395	0.67 419	2.03 451	0.72 405	0.76 192	0.67 270	1.14 413	2.56 448	1.30 423	1.02 403	1.48 300	1.74 404	0.25 384	0.24 369	0.24 379	0.26 361	0.37 367	0.31 355

IMH-64-1	1.39 432	1.64 440	1.86 195	1.36 448	1.11 447	1.39 424	1.19 442	1.76 446	1.45 435	1.16 414	2.21 440	1.53 430	1.38 426	1.98 377	1.52 395	1.29 452	0.67 442	1.27 452	0.69 443	1.29 449	0.98 448

IMH-64	1.39 432	1.64 440	1.86 195	1.36 448	1.11 447	1.39 424	1.19 442	1.76 446	1.45 435	1.16 414	2.21 440	1.53 430	1.38 426	1.98 377	1.52 395	1.29 452	0.67 442	1.27 452	0.69 443	1.29 449	0.98 448

TDLM	0.67 318	0.92 347	1.76 131	0.37 279	0.24 198	0.66 285	0.56 368	0.82 245	0.74 324	1.16 414	0.62 264	0.61 248	0.48 278	2.70 435	0.50 257	0.20 350	0.11 204	0.35 407	0.14 233	0.32 332	0.16 191

SANet	1.20 417	1.21 412	3.33 437	0.38 293	0.27 239	1.73 441	0.85 416	1.10 415	2.49 455	1.16 414	1.83 430	1.72 434	1.50 434	2.37 404	2.84 436	0.18 328	0.16 302	0.16 307	0.15 255	0.32 332	0.32 360

SGM-Forest	1.04 406	0.42 163	3.59 443	0.41 316	0.32 288	1.05 404	1.32 447	0.94 335	0.83 373	1.16 414	2.23 442	1.03 397	1.39 428	2.49 420	2.35 427	0.21 356	0.21 355	0.20 358	0.19 320	0.23 248	0.32 360
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AnyNet_C01	1.14 411	1.49 434	4.23 455	0.54 385	0.53 396	1.51 430	1.37 449	1.04 407	1.07 413	1.17 419	1.33 416	1.15 415	1.08 409	1.61 320	2.74 434	0.25 384	0.22 360	0.28 392	0.24 347	0.48 404	0.40 398

CSAN	1.25 422	1.12 397	3.04 413	0.51 372	0.37 338	1.06 405	1.15 440	1.22 426	1.08 414	1.17 419	1.91 432	1.04 400	1.31 420	5.96 467	2.43 429	0.26 387	0.22 360	0.24 379	0.24 347	0.31 326	0.30 348

test_sample8	1.12 409	0.62 243	1.93 223	0.27 58	0.22 168	0.68 303	0.31 234	0.95 348	0.61 199	1.18 421	0.56 222	2.53 445	1.31 420	1.91 370	2.55 431	0.61 426	4.16 470	0.87 436	0.56 431	0.25 273	0.23 292

ACVNet_2	1.42 435	1.81 450	3.23 432	1.08 439	0.92 436	1.32 421	0.85 416	1.49 439	1.69 442	1.19 422	1.73 428	2.13 440	1.03 404	2.50 421	1.40 390	0.91 439	0.53 432	1.00 444	0.55 428	2.11 463	0.85 441

ADCMid	0.96 398	1.32 425	2.74 383	0.38 293	0.35 319	0.99 397	0.58 374	0.94 335	0.86 378	1.23 423	1.01 391	1.01 393	1.00 401	1.05 249	3.97 452	0.21 356	0.19 338	0.42 418	0.32 387	0.40 385	0.29 340

WAO-6	1.58 442	1.54 435	2.32 309	1.14 444	1.00 440	2.30 456	1.03 432	1.82 449	2.85 459	1.25 424	2.61 450	2.20 441	1.56 436	2.47 419	1.99 412	0.95 442	0.67 442	1.19 451	0.83 450	1.08 439	0.88 445

LVE	1.96 449	2.17 468	3.14 422	1.68 454	1.80 463	1.63 435	1.03 432	2.34 456	2.81 458	1.25 424	2.89 455	4.24 460	1.29 417	2.79 440	1.44 392	2.85 467	0.91 456	1.18 448	1.46 465	1.23 446	1.10 454

ADCS	1.05 407	1.36 430	2.98 410	0.42 324	0.36 327	0.96 394	0.81 415	1.06 409	1.12 418	1.25 424	0.97 385	1.08 406	0.90 391	1.25 275	4.86 461	0.21 356	0.21 355	0.22 366	0.23 345	0.36 360	0.38 390

FADE	15.89 479	3.00 471	8.70 468	2.11 463	2.94 465	1.19 419	0.91 421	5.00 470	2.49 455	1.25 424	1.19 405	3.05 450	7.02 470	8.02 471	5.31 464	94.83 492	35.90 492	65.83 489	66.18 489	1.66 456	1.30 459

JetBlue	1.78 444	1.63 438	3.92 448	0.73 415	1.21 451	4.38 468	3.35 467	1.59 442	1.20 423	1.26 428	1.52 423	2.37 443	1.88 444	3.23 450	3.00 437	0.53 420	0.47 427	0.48 422	0.49 423	1.29 449	0.97 447

ADCL	0.99 399	0.79 312	2.43 333	0.39 301	0.32 288	1.50 429	1.90 459	0.92 319	0.97 399	1.26 428	1.27 410	1.00 392	1.42 430	1.14 262	3.31 445	0.17 317	0.14 261	0.22 366	0.21 335	0.30 319	0.22 271

IMH	2.02 450	2.15 467	2.69 376	1.68 454	1.12 449	1.66 438	0.92 422	2.10 454	1.92 449	1.32 430	2.66 452	2.21 442	1.69 440	5.78 465	1.68 400	5.54 470	0.96 457	1.31 454	0.71 445	1.32 452	0.99 452

SAMSARA	0.91 390	0.97 371	2.22 295	0.80 421	0.58 407	1.32 421	1.31 446	1.01 393	0.94 395	1.36 431	0.87 369	1.38 425	0.90 391	1.72 333	1.02 361	0.24 379	0.30 397	0.22 366	0.25 355	0.36 360	0.35 373

LSM	3.31 462	1.11 396	5.29 462	9.40 476	30.65 487	0.84 373	1.12 438	0.91 310	1.22 424	1.36 431	2.19 439	0.93 376	0.83 378	1.66 324	0.90 344	0.21 356	0.31 399	0.24 379	0.28 368	0.39 381	6.33 474

SPS-STEREO	1.07 408	1.13 400	2.88 396	0.65 410	0.69 421	0.99 397	0.68 396	1.05 408	0.87 381	1.36 431	1.23 408	1.46 428	0.94 396	1.87 360	1.72 403	0.66 430	0.61 437	0.58 425	0.57 434	0.65 423	0.77 437
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DispFullNet	1.67 443	2.10 462	5.22 460	1.53 453	8.90 470	0.86 379	0.31 234	0.96 353	0.96 398	1.37 434	1.01 391	1.13 413	1.98 446	1.51 302	0.91 345	0.54 422	0.31 399	1.18 448	0.63 441	1.13 441	0.80 439

IPLG	0.69 329	0.84 328	2.43 333	0.35 241	0.21 147	1.65 437	0.61 382	1.36 434	0.58 173	1.39 435	0.51 171	0.37 95	0.87 386	1.41 285	0.36 181	0.09 23	0.07 14	0.14 262	0.12 176	0.32 332	0.11 55

PVD	0.90 389	0.85 332	2.15 281	0.53 382	0.50 389	0.99 397	0.56 368	1.15 423	1.64 441	1.41 436	1.41 420	1.11 412	1.13 413	1.35 280	1.31 382	0.26 387	0.28 392	0.28 392	0.26 361	0.37 367	0.49 414

WAO-7	1.48 437	1.63 438	2.49 343	0.93 431	0.75 425	1.72 440	1.10 436	1.84 450	1.96 450	1.43 437	2.54 447	1.97 437	1.61 438	3.06 446	2.08 416	0.69 432	0.66 441	0.94 441	0.74 446	0.80 433	0.69 432

PWCK	1.49 438	1.90 456	3.22 431	1.09 440	0.54 398	1.71 439	1.73 457	1.49 439	1.53 438	1.44 438	1.80 429	1.82 435	1.30 419	3.34 452	1.76 405	1.07 447	0.56 434	0.97 443	0.58 436	1.38 453	0.65 430

Dean	1.79 445	1.83 451	3.92 448	1.29 447	1.07 446	1.55 431	1.00 429	1.95 453	2.33 452	1.47 439	4.19 465	4.26 461	1.33 423	2.21 396	1.48 394	1.14 449	0.68 446	1.18 448	0.74 446	1.24 447	0.98 448

aanetorigin	0.77 364	0.80 314	2.59 362	0.43 328	0.44 368	0.58 172	1.01 431	0.57 89	0.68 272	1.53 440	1.23 408	0.81 343	1.08 409	1.07 250	1.07 365	0.18 328	0.15 286	0.17 324	0.21 335	0.54 415	0.30 348

MFN_U_SF_RVC	1.55 441	2.39 469	3.16 424	0.65 410	0.41 360	1.12 412	0.46 335	1.23 427	1.33 429	1.61 441	1.20 406	1.43 427	0.98 400	1.76 338	1.97 410	1.90 463	1.80 462	1.98 467	2.15 466	1.63 455	1.77 467

tt	4.93 467	0.27 52	4.20 454	2.29 465	1.58 461	10.20 474	16.97 478	9.42 476	5.02 463	1.67 442	1.28 411	4.68 463	5.03 466	3.37 454	5.92 465	6.16 472	9.47 479	2.82 469	3.18 470	3.60 470	1.53 465

WCMA_ROB	1.12 409	0.83 326	2.66 371	0.58 397	0.34 308	1.17 418	0.71 402	0.93 327	0.94 395	1.74 443	2.63 451	3.09 451	1.71 441	1.70 330	1.84 408	0.26 387	0.21 355	0.20 358	0.21 335	0.28 305	0.43 405

SGM_RVC	1.89 447	0.92 347	2.50 347	0.96 435	0.93 437	1.63 435	1.37 449	1.52 441	12.43 471	1.85 444	1.69 427	2.40 444	1.74 442	2.81 442	1.71 402	0.53 420	0.47 427	0.42 418	0.47 421	0.74 428	0.74 433
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 380	0.81 319	2.40 326	0.61 404	0.18 96	1.48 427	1.39 451	1.60 443	0.74 324	1.94 445	0.85 366	0.73 312	1.68 439	0.87 234	0.31 145	0.09 23	0.08 68	0.11 120	0.32 387	0.25 273	0.12 86

UNDER WATER-64	2.47 451	1.89 455	4.86 458	1.82 460	1.44 456	3.18 463	1.57 456	2.62 457	5.64 464	2.05 446	2.13 437	4.13 457	3.76 462	2.62 428	3.42 448	1.47 457	0.85 454	1.57 462	1.07 459	1.82 460	1.49 463

KSHMR	4.10 464	1.97 460	5.27 461	1.71 456	1.47 458	1.96 447	1.28 445	3.19 462	17.33 482	2.12 447	15.91 478	9.18 471	1.57 437	8.42 472	1.98 411	1.52 458	1.26 460	1.67 464	1.19 461	1.67 457	1.40 462

EDNetEfficientorigin	8.18 471	0.98 374	145.96 493	0.51 372	0.89 433	0.72 324	0.48 346	0.85 265	1.56 440	2.12 447	1.49 421	1.29 420	1.31 420	1.83 353	2.13 420	0.13 228	0.12 228	0.17 324	0.18 301	0.39 381	0.45 408

MDST_ROB	1.17 416	0.42 163	3.87 446	0.54 385	0.44 368	4.11 467	0.58 374	1.31 432	0.84 375	2.12 447	1.12 403	0.98 387	0.71 357	4.24 462	0.99 355	0.16 303	0.14 261	0.19 350	0.17 291	0.18 179	0.35 373

ELAS_RVC	1.37 431	0.78 310	3.21 430	0.55 391	0.50 389	1.49 428	2.48 464	1.48 438	1.71 444	2.13 450	2.09 435	2.07 439	2.56 453	1.90 369	2.02 413	0.35 407	0.36 408	0.37 413	0.34 394	0.49 406	0.47 411
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	2.80 456	2.14 465	2.89 399	1.91 461	1.04 444	3.98 465	0.96 424	3.26 464	6.17 465	2.15 451	3.37 461	3.31 453	2.41 451	11.84 474	2.03 414	2.05 464	1.86 464	1.54 460	0.92 453	1.22 444	0.87 443

Venus	2.80 456	2.14 465	2.89 399	1.91 461	1.04 444	3.98 465	0.96 424	3.26 464	6.17 465	2.15 451	3.37 461	3.31 453	2.41 451	11.84 474	2.03 414	2.05 464	1.86 464	1.54 460	0.92 453	1.22 444	0.87 443

FCDSN-DC	1.29 424	0.54 216	2.50 347	0.47 356	0.41 360	1.12 412	0.60 378	1.10 415	1.27 428	2.23 453	2.87 454	3.67 455	3.12 460	2.39 410	1.69 401	0.30 400	0.26 384	0.31 401	0.30 377	0.35 355	0.38 390
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	2.66 453	2.07 461	3.31 436	2.61 468	1.43 454	1.76 442	1.11 437	2.76 460	1.79 447	2.26 454	11.53 475	3.96 456	4.29 464	3.09 447	2.76 435	1.55 459	0.88 455	1.70 465	1.07 459	2.00 462	1.35 460

ELAS	1.39 432	0.79 312	2.86 394	0.53 382	0.50 389	2.81 461	2.20 461	1.61 444	1.50 437	2.28 455	2.35 443	1.82 435	2.13 447	1.73 334	2.22 422	0.35 407	0.37 410	0.35 407	0.35 397	0.49 406	0.47 411
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 423	0.70 278	4.05 452	0.64 407	0.98 438	0.94 392	1.40 452	0.85 265	1.75 445	2.34 456	1.33 416	1.05 402	2.21 449	1.58 314	4.15 455	0.15 283	0.19 338	0.14 262	0.27 365	0.38 373	0.32 360

JetRed	3.29 461	4.93 472	10.17 470	1.45 450	1.72 462	7.44 471	5.05 472	3.06 461	2.12 451	2.41 457	2.39 444	2.99 449	2.37 450	3.51 455	6.44 466	1.32 455	1.90 466	1.37 456	1.23 463	2.21 464	1.76 466

TorneroNet-64	2.65 452	1.83 451	3.30 434	1.46 451	1.20 450	3.89 464	0.99 426	3.51 468	6.71 468	2.56 458	4.60 466	4.22 458	3.85 463	3.33 451	3.14 442	1.19 451	0.65 440	1.39 457	0.79 449	3.31 469	1.15 455

UNDER WATER	2.74 454	1.85 453	4.54 457	1.81 459	1.44 456	2.34 457	1.40 452	3.24 463	6.60 467	2.60 459	2.76 453	5.75 466	5.24 467	3.02 445	4.01 453	1.45 456	0.81 452	1.59 463	1.06 458	1.80 459	1.51 464

MeshStereo	1.21 418	1.15 405	3.01 412	0.34 226	0.28 249	1.10 411	0.69 398	1.35 433	1.01 405	2.71 460	2.41 445	2.96 448	1.45 431	2.80 441	1.40 390	0.22 369	0.22 360	0.22 366	0.19 320	0.50 408	0.26 321
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
FC-DCNN	1.49 438	0.59 232	2.88 396	0.44 333	0.39 345	1.97 449	0.66 390	1.67 445	1.70 443	2.72 461	2.89 455	4.22 458	2.97 457	2.55 425	2.19 421	0.29 397	0.26 384	0.31 401	0.30 377	0.32 332	0.39 394

FC-DCNN v2	1.54 440	0.58 231	2.80 391	0.44 333	0.39 345	2.05 452	0.66 390	1.90 451	1.84 448	2.79 462	2.97 458	4.41 462	3.07 458	2.65 430	2.30 426	0.29 397	0.26 384	0.31 401	0.30 377	0.32 332	0.38 390

SGM+DAISY	1.83 446	1.43 431	3.81 445	0.87 426	1.01 441	2.38 458	2.53 465	1.36 434	1.75 445	2.92 463	3.22 460	2.65 446	2.93 455	2.22 399	3.10 441	0.72 433	0.69 447	0.63 428	0.62 439	0.77 431	0.98 448

MSMD_ROB	1.34 427	0.96 363	2.38 322	0.39 301	0.32 288	1.96 447	0.62 386	0.91 310	1.43 434	2.94 464	2.60 449	4.77 464	1.95 445	2.43 415	1.33 384	0.29 397	0.26 384	0.32 404	0.32 387	0.30 319	0.30 348

MADNet++	2.79 455	2.11 464	2.97 409	2.49 466	2.28 464	2.95 462	2.31 462	2.67 458	2.47 454	3.03 465	3.13 459	2.70 447	2.92 454	4.10 460	4.48 458	2.68 466	2.24 469	3.04 470	2.44 468	2.37 465	2.34 469

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 203	0.33 107	0.93 10	0.26 45	0.22 168	0.46 54	0.20 34	1.10 415	1.34 430	3.16 466	0.32 53	0.22 13	0.20 24	0.30 23	0.22 44	0.10 96	0.09 127	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.19 239

MANE	2.90 459	1.14 401	2.96 406	1.03 437	1.01 441	5.01 469	2.45 463	5.36 471	6.88 469	3.58 467	4.76 468	5.99 467	4.99 465	4.23 461	4.61 460	0.56 425	0.67 442	0.44 420	0.78 448	0.51 410	1.03 453

SGM-ForestM	2.98 460	1.70 446	3.52 442	0.67 412	0.47 384	5.18 470	3.36 468	3.30 466	2.86 460	4.44 468	3.79 463	9.80 472	5.50 468	6.29 468	6.52 467	0.27 392	0.36 408	0.24 379	0.27 365	0.38 373	0.58 424

DGTPSM_ROB	8.89 472	5.62 473	12.25 472	5.92 473	11.32 472	8.54 472	24.18 480	6.40 473	13.49 473	5.15 469	11.46 473	6.19 469	10.92 474	7.00 469	13.72 476	4.47 468	7.65 473	3.92 471	7.45 475	4.38 472	7.87 476

DPSMNet_ROB	9.48 473	5.64 474	13.01 476	8.82 475	11.82 473	8.54 472	24.20 481	6.41 474	13.65 476	5.32 470	11.47 474	6.33 470	10.92 474	7.69 470	13.89 477	7.25 477	8.19 475	5.06 472	7.78 476	5.31 474	8.26 477

TorneroNet	5.50 468	1.92 458	3.16 424	1.47 452	1.25 453	14.07 476	1.06 434	4.90 469	20.99 488	10.17 471	16.48 480	11.88 476	6.93 469	3.34 452	4.20 456	1.30 454	0.69 447	1.45 459	0.86 451	2.61 466	1.20 456

DPSM_ROB	12.34 475	11.21 477	12.51 473	12.91 478	12.80 475	19.84 484	28.28 486	14.38 481	14.28 478	10.58 472	11.26 471	12.03 477	11.85 477	13.15 480	15.34 481	7.11 475	8.31 476	6.50 476	7.35 473	8.84 476	8.31 478

DPSM	12.34 475	11.21 477	12.51 473	12.91 478	12.80 475	19.84 484	28.28 486	14.38 481	14.28 478	10.58 472	11.26 471	12.03 477	11.85 477	13.15 480	15.34 481	7.11 475	8.31 476	6.50 476	7.35 473	8.84 476	8.31 478

ktn	4.35 465	2.10 462	2.89 399	1.80 458	1.49 460	2.13 453	1.41 454	2.26 455	12.72 472	11.41 474	16.43 479	11.15 474	3.75 461	4.36 463	3.18 443	1.82 462	0.98 459	1.73 466	1.21 462	2.97 468	1.27 458

LE_ROB	4.43 466	1.35 429	9.38 469	2.79 469	3.93 467	2.43 459	3.46 469	2.68 459	11.19 470	11.66 475	4.73 467	5.26 465	10.46 473	4.50 464	9.49 472	0.82 438	0.69 447	1.34 455	0.98 456	0.75 430	0.76 436

HanzoNet	7.64 470	2.86 470	5.05 459	7.01 474	3.97 468	2.18 455	1.34 448	3.37 467	4.05 461	13.17 476	10.58 469	10.73 473	16.52 480	8.45 473	10.51 475	10.48 478	9.72 480	5.59 474	13.46 479	6.84 475	6.83 475

Anonymous_1	22.91 483	11.20 476	12.13 471	12.75 477	26.28 486	19.43 482	27.92 485	14.08 479	13.61 474	14.96 477	10.58 469	11.26 475	11.19 476	12.55 478	14.57 479	38.28 491	7.88 474	34.96 488	63.99 488	89.57 492	10.94 480

LRCNet_RVC	13.74 478	19.30 480	12.75 475	19.46 482	12.69 474	1.86 443	0.41 308	12.33 477	1.05 409	15.77 478	18.83 484	12.62 479	8.70 472	12.21 477	9.62 473	22.22 484	8.37 478	25.85 484	24.01 485	19.32 483	17.44 484

xxxxx1	28.96 490	20.11 483	14.07 478	49.74 489	39.15 489	18.98 478	26.64 482	21.94 485	20.21 485	16.45 479	17.48 481	18.36 480	21.56 483	16.21 482	20.88 485	23.07 485	26.55 487	66.40 490	78.70 490	30.27 487	32.51 490

tt_ll	28.96 490	20.11 483	14.07 478	49.74 489	39.15 489	18.98 478	26.64 482	21.94 485	20.21 485	16.45 479	17.48 481	18.36 480	21.56 483	16.21 482	20.88 485	23.07 485	26.55 487	66.40 490	78.70 490	30.27 487	32.51 490

ff	28.96 490	20.11 483	14.07 478	49.74 489	39.15 489	18.98 478	26.64 482	21.94 485	20.21 485	16.45 479	17.48 481	18.36 480	21.56 483	16.21 482	20.88 485	23.07 485	26.55 487	66.40 490	78.70 490	30.27 487	32.51 490

coex-ft	5.95 469	1.67 442	60.57 491	0.34 226	0.30 265	0.77 349	0.69 398	0.74 170	4.41 462	19.22 482	2.15 438	1.62 433	7.97 471	1.81 352	8.96 471	0.44 413	2.08 467	0.18 344	0.19 320	0.38 373	4.62 473

BEATNet-Init1	12.10 474	11.19 475	27.29 489	2.99 470	3.51 466	21.84 487	11.10 474	14.34 480	13.83 477	20.34 483	20.33 485	26.35 491	20.03 482	19.06 485	14.80 480	1.74 461	1.81 463	2.05 468	2.49 469	3.69 471	3.12 471

HaxPig	19.86 481	22.40 487	22.34 482	17.95 481	17.95 480	11.77 475	11.89 475	16.02 483	15.89 481	21.10 484	21.41 486	18.74 483	18.39 481	20.08 486	19.69 484	23.63 488	23.22 486	24.06 483	23.69 484	23.00 484	23.95 487

LSM0	26.58 488	22.63 490	25.88 487	30.13 488	52.21 492	39.94 491	56.74 489	28.97 490	28.72 490	21.14 485	22.26 487	24.43 489	23.88 488	26.54 491	30.87 491	14.32 481	16.55 482	13.12 480	14.71 480	17.92 482	20.60 486

CasAABBNet	24.81 486	22.53 488	24.83 484	26.08 486	25.74 484	39.86 489	57.06 491	28.87 489	28.83 491	21.16 486	22.54 488	24.22 487	23.89 489	26.38 489	30.87 491	14.25 479	16.71 483	13.09 478	14.81 481	17.78 480	16.71 482

Selective-RAFT-Error	24.87 487	22.59 489	25.14 486	26.13 487	25.82 485	39.93 490	57.03 490	28.97 490	28.95 492	21.21 487	22.65 489	24.25 488	23.98 490	26.43 490	30.83 490	14.27 480	16.71 483	13.10 479	14.82 482	17.82 481	16.76 483

DPSimNet_ROB	17.97 480	20.20 486	24.98 485	17.62 480	15.92 478	21.53 486	21.00 479	13.70 478	15.61 480	23.89 488	14.69 477	22.87 485	24.58 491	12.70 479	14.56 478	18.48 482	12.91 481	20.21 482	12.05 477	17.76 479	14.17 481

ASD4	21.52 482	19.65 481	22.13 481	22.45 484	16.42 479	23.29 488	30.71 488	33.06 492	17.47 483	24.18 489	14.11 476	21.71 484	15.88 479	21.06 487	18.11 483	19.78 483	17.78 485	26.52 485	20.33 483	27.03 485	18.73 485

MEDIAN_ROB	23.96 485	27.05 491	26.39 488	22.16 483	22.13 482	16.12 477	13.97 476	20.24 484	20.05 484	25.50 490	25.31 490	22.96 486	22.63 486	24.39 488	23.24 488	28.20 489	27.23 490	28.62 486	27.75 486	27.50 486	27.76 488

AVERAGE_ROB	26.93 489	30.34 492	29.27 490	25.82 485	25.34 483	19.48 483	15.17 477	23.55 488	23.00 489	28.45 491	27.87 491	26.25 490	25.86 492	26.96 492	25.55 489	31.30 490	30.07 491	31.76 487	30.81 487	30.79 490	30.93 489

PML	23.15 484	16.83 479	7.78 467	5.49 472	9.93 471	51.13 492	104.50 492	5.76 472	13.62 475	37.30 492	105.93 492	30.86 492	23.50 487	12.07 476	7.87 470	6.30 473	2.12 468	6.32 475	2.43 467	10.44 478	2.90 470

test_example2	115.39 493	123.23 493	94.57 492	115.52 492	123.55 493	101.63 493	114.33 493	53.41 493	99.48 493	134.90 493	135.05 493	85.83 493	85.11 493	111.32 493	106.15 493	152.55 493	205.26 493	99.78 493	114.96 493	140.96 493	110.20 493

Low-res two-view benchmark