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

S2M2_XL	0.22 1	0.36 75	1.33 43	0.20 2	0.13 11	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 1	0.20 15	0.15 17	0.14 10	0.21 1	0.22 15	0.11 199	0.09 98	0.10 128	0.08 51	0.10 51	0.08 1

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 29	0.87 3	0.23 23	0.11 1	0.40 57	0.16 34	0.33 5	0.40 42	0.20 8	0.19 11	0.18 38	0.17 27	0.38 54	0.17 1	0.11 199	0.06 1	0.08 31	0.07 30	0.10 51	0.09 3

LGtest1	0.26 3	0.43 130	0.82 1	0.23 23	0.21 139	0.31 16	0.11 2	0.36 8	0.43 57	0.24 33	0.18 7	0.16 29	0.14 10	0.30 10	0.28 97	0.10 110	0.16 235	0.08 31	0.06 8	0.10 51	0.42 239

DEFOM-Stereo	0.26 3	0.61 217	1.22 29	0.24 33	0.14 17	0.49 123	0.18 54	0.31 3	0.31 4	0.20 8	0.18 7	0.15 17	0.14 10	0.42 81	0.19 5	0.08 17	0.06 1	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.16 56

S2M2	0.27 5	0.32 42	1.41 54	0.24 33	0.17 61	0.24 5	0.09 1	0.36 8	0.50 99	0.17 3	0.25 52	0.22 57	0.17 27	0.27 5	0.29 108	0.16 374	0.12 174	0.11 195	0.12 204	0.15 125	0.12 17

rvit_stereo_0083	0.28 6	0.37 87	0.88 4	0.28 92	0.18 78	0.28 8	0.22 115	0.40 18	0.58 162	0.25 40	0.30 86	0.27 105	0.27 162	0.38 54	0.25 60	0.14 327	0.12 174	0.13 310	0.10 118	0.13 91	0.14 34

LG-Stereo_L2	0.29 7	0.42 120	0.97 7	0.36 255	0.25 203	0.31 16	0.22 115	0.40 18	0.28 2	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.44 87	0.23 32	0.08 17	0.49 357	0.08 31	0.06 8	0.08 20	0.58 330

rvit_stereo_0081	0.29 7	0.46 153	1.13 23	0.28 92	0.17 61	0.32 19	0.22 115	0.45 43	0.58 162	0.25 40	0.26 59	0.26 94	0.22 93	0.36 48	0.25 60	0.14 327	0.10 128	0.11 195	0.10 118	0.13 91	0.11 14

rvit_stereo_0082	0.29 7	0.46 153	1.13 23	0.28 92	0.17 61	0.32 19	0.22 115	0.45 43	0.58 162	0.25 40	0.26 59	0.26 94	0.22 93	0.36 48	0.25 60	0.14 327	0.10 128	0.11 195	0.10 118	0.13 91	0.11 14

LG-Stereo_L1	0.30 10	0.42 120	0.97 7	0.35 237	0.28 245	0.28 8	0.21 99	0.39 14	0.30 3	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.45 89	0.22 15	0.08 17	0.71 401	0.08 31	0.06 8	0.08 20	0.51 297

MLG-Stereo_test3	0.31 11	0.44 142	1.03 12	0.48 365	0.40 344	0.36 36	0.13 7	0.39 14	0.46 73	0.28 75	0.19 11	0.17 34	0.12 3	0.25 3	0.18 2	0.09 46	0.53 366	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.45 268

trnet	0.31 11	0.31 29	1.65 79	0.20 2	0.12 4	0.55 190	0.15 26	0.50 83	0.51 106	0.28 75	0.34 118	0.24 75	0.21 85	0.34 34	0.24 43	0.11 199	0.07 9	0.08 31	0.05 1	0.09 33	0.12 17

GLC_STEREO	0.31 11	0.30 20	1.80 90	0.29 110	0.12 4	0.41 63	0.20 76	0.39 14	0.42 51	0.26 56	0.31 97	0.25 84	0.19 57	0.36 48	0.26 75	0.09 46	0.11 156	0.12 249	0.10 118	0.13 91	0.15 43

CREStereo	0.31 11	0.35 71	1.66 80	0.19 1	0.13 11	0.55 190	0.17 42	0.50 83	0.50 99	0.28 75	0.34 118	0.24 75	0.21 85	0.34 34	0.23 32	0.11 199	0.07 9	0.08 31	0.05 1	0.10 51	0.12 17
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.32 15	0.40 111	1.21 26	0.35 237	0.16 39	0.29 11	0.16 34	0.59 143	0.56 148	0.20 8	0.20 15	0.17 34	0.26 147	0.40 65	0.38 195	0.09 46	0.08 45	0.08 31	0.25 386	0.12 74	0.43 247

CASnet	0.32 15	0.40 111	1.80 90	0.28 92	0.11 1	0.47 112	0.19 62	0.45 43	0.47 80	0.39 119	0.31 97	0.23 65	0.17 27	0.31 14	0.21 10	0.11 199	0.06 1	0.15 372	0.12 204	0.16 145	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
3.75w	0.33 17	0.27 3	1.02 11	0.22 11	0.21 139	0.44 88	0.16 34	0.47 60	0.33 5	0.25 40	0.21 20	0.13 1	0.18 45	0.54 147	0.24 43	0.08 17	1.14 447	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 322

RAStereo	0.33 17	0.81 303	2.22 187	0.27 76	0.18 78	0.25 6	0.20 76	0.45 43	0.38 25	0.21 13	0.26 59	0.20 47	0.16 23	0.26 4	0.26 75	0.10 110	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.13 91	0.09 3

rvit_stereo_0080	0.33 17	0.77 287	1.43 55	0.24 33	0.18 78	0.34 27	0.27 239	0.58 134	0.51 106	0.25 40	0.27 65	0.27 105	0.22 93	0.32 24	0.27 84	0.14 327	0.10 128	0.10 128	0.10 118	0.15 125	0.17 63

whm_eth	0.33 17	0.77 287	1.43 55	0.24 33	0.18 78	0.34 27	0.27 239	0.58 134	0.51 106	0.25 40	0.27 65	0.27 105	0.22 93	0.32 24	0.27 84	0.14 327	0.10 128	0.10 128	0.10 118	0.15 125	0.17 63

CES	0.33 17	0.32 42	1.46 59	0.25 45	0.50 382	0.40 57	0.20 76	0.48 65	0.48 84	0.22 19	0.29 78	0.26 94	0.19 57	0.35 44	0.22 15	0.09 46	0.07 9	0.08 31	0.05 1	0.16 145	0.54 314

3.5w_stereo	0.34 22	0.33 54	1.17 25	0.21 4	0.15 26	0.40 57	0.14 17	0.46 52	0.36 14	0.23 24	0.25 52	0.15 17	0.19 57	0.80 250	0.24 43	0.07 4	1.02 434	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.52 304

castereo	0.34 22	0.48 159	1.00 10	0.25 45	0.29 251	0.41 63	0.27 239	0.76 217	0.49 89	0.23 24	0.30 86	0.24 75	0.31 210	0.29 8	0.29 108	0.09 46	0.20 276	0.09 73	0.31 425	0.12 74	0.44 263

rvit_stereo_0081_aga	0.34 22	0.67 235	1.79 88	0.27 76	0.20 125	0.34 27	0.21 99	0.43 31	0.48 84	0.26 56	0.28 73	0.27 105	0.21 85	0.33 28	0.25 60	0.14 327	0.11 156	0.11 195	0.10 118	0.14 114	0.18 72

CAS++	0.34 22	0.39 104	1.90 112	0.25 45	0.18 78	0.32 19	0.20 76	0.78 231	0.44 66	0.31 89	0.31 97	0.21 55	0.16 23	0.34 34	0.20 7	0.15 357	0.13 190	0.13 310	0.10 118	0.15 125	0.14 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 22	0.38 97	1.96 126	0.27 76	0.35 310	0.43 81	0.22 115	0.43 31	0.34 7	0.24 33	0.34 118	0.23 65	0.28 176	0.34 34	0.22 15	0.08 17	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 51	0.35 193

LoS	0.34 22	0.35 71	1.88 109	0.25 45	0.13 11	0.53 166	0.20 76	0.50 83	0.53 129	0.26 56	0.28 73	0.37 163	0.24 115	0.40 65	0.25 60	0.10 110	0.08 45	0.08 31	0.06 8	0.15 125	0.10 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DilatedVolume-Stereo	0.35 28	0.38 97	1.21 26	0.26 62	0.20 125	0.41 63	0.18 54	0.43 31	0.38 25	0.37 108	0.35 125	0.29 120	0.24 115	0.64 188	0.55 280	0.09 46	0.19 261	0.08 31	0.11 166	0.12 74	0.50 290

2w_stereo	0.35 28	0.30 20	0.99 9	0.23 23	0.13 11	0.41 63	0.20 76	0.54 107	0.37 16	0.28 75	0.23 40	0.13 1	0.23 109	0.69 208	0.24 43	0.06 1	1.07 438	0.07 1	0.19 336	0.07 1	0.64 352

1w_stereo	0.35 28	0.28 5	0.86 2	0.24 33	0.17 61	0.44 88	0.22 115	0.60 150	0.43 57	0.27 68	0.30 86	0.14 8	0.26 147	0.61 174	0.25 60	0.07 4	0.79 406	0.07 1	0.06 8	0.08 20	0.79 400

tt45	0.35 28	0.80 299	1.46 59	0.26 62	0.17 61	0.55 190	0.22 115	0.44 37	0.39 36	0.24 33	0.26 59	0.25 84	0.18 45	0.64 188	0.36 179	0.09 46	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.24 295	0.29 150

999	0.35 28	0.74 278	1.38 47	0.27 76	0.18 78	0.50 133	0.23 152	0.40 18	0.41 44	0.21 13	0.33 111	0.23 65	0.18 45	0.74 230	0.37 187	0.09 46	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.26 337	0.26 131

MGS-Stereo	0.35 28	0.48 159	1.99 131	0.26 62	0.14 17	0.41 63	0.22 115	0.41 22	0.48 84	0.24 33	0.51 227	0.25 84	0.18 45	0.33 28	0.22 15	0.10 110	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.47 486	0.10 7

MaDis-Stereo	0.35 28	0.89 330	2.15 170	0.25 45	0.29 251	0.29 11	0.17 42	0.47 60	0.41 44	0.21 13	0.22 31	0.28 112	0.21 85	0.32 24	0.31 134	0.10 110	0.09 98	0.10 128	0.08 51	0.11 63	0.12 17

CroCo-Stereo	0.35 28	0.71 260	1.67 82	0.32 168	0.17 61	0.19 2	0.21 99	0.79 240	0.54 133	0.22 19	0.25 52	0.55 284	0.22 93	0.28 6	0.28 97	0.10 110	0.08 45	0.08 31	0.07 30	0.12 74	0.10 7
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
PMTNet	0.35 28	0.38 97	1.75 84	0.21 4	0.14 17	0.57 219	0.24 178	0.48 65	0.44 66	0.28 75	0.32 108	0.26 94	0.24 115	0.41 74	0.24 43	0.42 498	0.07 9	0.08 31	0.05 1	0.18 192	0.15 43

water-stereo	0.36 37	0.61 217	1.58 69	0.25 45	0.14 17	0.38 50	0.18 54	0.44 37	0.35 9	0.31 89	0.35 125	0.28 112	0.25 135	0.45 89	0.38 195	0.12 244	0.09 98	0.09 73	0.08 51	0.11 63	0.74 385

asd	0.36 37	0.28 5	1.21 26	0.23 23	0.19 109	0.41 63	0.14 17	0.37 11	0.34 7	0.26 56	0.21 20	0.15 17	0.19 57	0.91 273	0.20 7	0.10 110	1.14 447	0.07 1	0.08 51	0.08 20	0.71 376

IGEV	0.36 37	0.34 62	1.03 12	0.21 4	0.24 194	0.42 76	0.16 34	0.38 13	0.41 44	0.37 108	0.22 31	0.14 8	0.12 3	0.63 181	0.40 202	0.08 17	0.73 403	0.08 31	0.53 505	0.09 33	0.52 304

MLG-Stereo_test1	0.36 37	0.45 150	1.50 65	0.24 33	0.35 310	0.45 93	0.13 7	0.36 8	0.51 106	0.20 8	0.10 1	0.18 38	0.12 3	0.33 28	0.18 2	0.08 17	1.36 477	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.47 275

LG-Stereo	0.36 37	0.61 217	1.37 46	0.26 62	0.37 327	0.43 81	0.20 76	0.55 117	0.44 66	0.25 40	0.30 86	0.50 253	0.17 27	0.30 10	0.37 187	0.10 110	0.18 255	0.11 195	0.10 118	0.24 295	0.43 247

fffft	0.36 37	0.70 256	1.51 66	0.25 45	0.15 26	0.42 76	0.24 178	0.46 52	0.42 51	0.22 19	0.19 11	0.20 47	0.16 23	0.47 98	0.69 335	0.07 4	0.09 98	0.10 128	0.08 51	0.30 382	0.45 268
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 37	0.83 306	1.48 63	0.26 62	0.15 26	0.46 101	0.22 115	0.40 18	0.43 57	0.23 24	0.24 44	0.21 55	0.18 45	0.47 98	0.59 297	0.07 4	0.07 9	0.10 128	0.08 51	0.24 295	0.42 239

rvit_0105_6	0.36 37	0.55 196	1.48 63	0.31 147	0.18 78	0.35 32	0.26 221	0.56 123	0.66 230	0.26 56	0.29 78	0.33 147	0.26 147	0.41 74	0.27 84	0.18 406	0.16 235	0.15 372	0.13 226	0.15 125	0.25 123

UniTT-Stereo	0.36 37	0.66 234	2.43 241	0.28 92	0.24 194	0.30 13	0.18 54	0.35 6	0.36 14	0.26 56	0.37 135	0.18 38	0.18 45	0.33 28	0.30 115	0.11 199	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.25 317	0.09 3

xyz-stereo-finetune	0.37 46	0.90 336	1.23 30	0.22 11	0.12 4	0.53 166	0.26 221	0.57 130	0.58 162	0.30 86	0.33 111	0.29 120	0.24 115	0.60 169	0.62 311	0.09 46	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.13 91	0.14 34

ours_stereo	0.37 46	0.67 235	1.63 77	0.30 130	0.50 382	0.35 32	0.22 115	0.41 22	0.38 25	0.21 13	0.32 108	0.23 65	0.17 27	0.47 98	0.22 15	0.08 17	0.09 98	0.10 128	0.08 51	0.24 295	0.77 391

Pointernet	0.37 46	0.31 29	1.91 115	0.25 45	0.37 327	0.47 112	0.15 26	0.67 179	0.52 118	0.23 24	0.30 86	0.28 112	0.20 75	0.32 24	0.23 32	0.10 110	0.24 297	0.07 1	0.13 226	0.10 51	0.51 297

knoymous	0.37 46	0.34 62	1.83 95	0.25 45	0.18 78	0.45 93	0.24 178	0.60 150	0.40 42	0.42 131	0.39 147	0.54 275	0.25 135	0.41 74	0.29 108	0.12 244	0.08 45	0.12 249	0.07 30	0.13 91	0.20 87

sCroCo_RVC	0.37 46	0.39 104	2.38 218	0.35 237	0.27 232	0.31 16	0.22 115	0.49 69	0.48 84	0.23 24	0.34 118	0.25 84	0.24 115	0.35 44	0.25 60	0.15 357	0.17 248	0.12 249	0.11 166	0.15 125	0.15 43

depthmonostereo	0.38 51	0.68 244	1.59 73	0.48 365	0.14 17	0.41 63	0.19 62	0.52 90	0.42 51	0.26 56	0.29 78	0.31 132	0.29 194	0.64 188	0.33 157	0.09 46	0.10 128	0.09 73	0.08 51	0.10 51	0.50 290

MLG-Stereo	0.38 51	0.43 130	1.46 59	0.24 33	0.42 362	0.44 88	0.13 7	0.42 27	0.51 106	0.27 68	0.14 5	0.17 34	0.13 8	0.35 44	0.18 2	0.08 17	1.45 496	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.47 275

rvit_stereo_ft	0.38 51	1.01 361	1.86 106	0.33 190	0.21 139	0.28 8	0.27 239	0.59 143	0.55 142	0.24 33	0.28 73	0.28 112	0.27 162	0.35 44	0.28 97	0.14 327	0.09 98	0.11 195	0.11 166	0.14 114	0.31 168

CroCo-Stereo Lap2	0.38 51	0.91 340	2.02 137	0.33 190	0.38 336	0.23 4	0.21 99	0.63 167	0.51 106	0.23 24	0.28 73	0.29 120	0.23 109	0.34 34	0.28 97	0.10 110	0.09 98	0.10 128	0.08 51	0.22 272	0.15 43

CREStereo++_RVC	0.38 51	0.37 87	2.47 280	0.25 45	0.16 39	0.54 177	0.15 26	0.42 27	0.57 155	0.37 108	0.52 236	0.24 75	0.19 57	0.31 14	0.27 84	0.09 46	0.06 1	0.08 31	0.30 418	0.09 33	0.22 101
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
3.25ww	0.39 56	0.30 20	1.27 34	0.21 4	0.22 152	0.37 42	0.14 17	0.46 52	0.38 25	0.25 40	0.21 20	0.16 29	0.19 57	0.71 217	0.23 32	0.07 4	1.41 487	0.07 1	0.35 454	0.07 1	0.80 403

4.5_new	0.39 56	0.29 8	1.25 32	0.22 11	0.16 39	0.40 57	0.17 42	0.43 31	0.37 16	0.27 68	0.22 31	0.15 17	0.14 10	1.04 296	0.23 32	0.09 46	1.49 498	0.07 1	0.14 248	0.09 33	0.62 341

4.5w-stereo	0.39 56	0.29 8	1.25 32	0.22 11	0.16 39	0.40 57	0.17 42	0.43 31	0.37 16	0.27 68	0.22 31	0.15 17	0.14 10	1.04 296	0.23 32	0.09 46	1.49 498	0.07 1	0.14 248	0.09 33	0.62 341

3.25w_new	0.39 56	0.30 20	1.27 34	0.21 4	0.22 152	0.37 42	0.14 17	0.46 52	0.38 25	0.25 40	0.21 20	0.16 29	0.19 57	0.71 217	0.23 32	0.07 4	1.41 487	0.07 1	0.35 454	0.07 1	0.80 403

3.25w	0.39 56	0.30 20	1.27 34	0.21 4	0.22 152	0.37 42	0.14 17	0.46 52	0.38 25	0.25 40	0.21 20	0.16 29	0.19 57	0.71 217	0.23 32	0.07 4	1.41 487	0.07 1	0.35 454	0.07 1	0.80 403

monsters	0.39 56	0.39 104	1.04 14	0.24 33	0.32 285	0.42 76	0.13 7	0.49 69	0.35 9	0.27 68	0.21 20	0.14 8	0.15 17	0.60 169	0.43 220	0.09 46	1.09 441	0.07 1	0.70 525	0.07 1	0.65 354

111111	0.39 56	0.28 5	0.93 6	0.33 190	0.42 362	0.43 81	0.13 7	0.48 65	0.39 36	0.24 33	0.31 97	0.18 38	0.17 27	0.43 83	0.23 32	0.09 46	1.32 474	0.08 31	0.06 8	0.25 317	1.00 454

castereo++	0.39 56	0.83 306	1.38 47	0.29 110	0.18 78	0.53 166	0.20 76	0.57 130	0.58 162	0.20 8	0.27 65	0.32 139	0.17 27	0.34 34	0.22 15	0.09 46	0.54 369	0.09 73	0.29 409	0.15 125	0.52 304

mms	0.39 56	0.63 226	1.31 42	0.34 214	0.65 435	0.32 19	0.22 115	0.39 14	0.39 36	0.27 68	0.31 97	0.23 65	0.17 27	0.57 156	0.22 15	0.08 17	0.21 285	0.10 128	0.08 51	0.24 295	1.16 467

fffy	0.39 56	0.67 235	1.57 68	0.45 353	0.52 388	0.37 42	0.22 115	0.45 43	0.35 9	0.21 13	0.30 86	0.26 94	0.20 75	0.45 89	0.24 43	0.08 17	0.29 319	0.10 128	0.08 51	0.25 317	0.77 391

CAS	0.39 56	0.31 29	1.79 88	0.81 469	0.34 302	0.51 141	0.23 152	0.49 69	0.42 51	0.23 24	0.31 97	0.20 47	0.17 27	0.30 10	0.25 60	0.77 522	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 51	0.41 234

TANstereo	0.39 56	0.70 256	2.48 286	0.23 23	0.12 4	0.54 177	0.16 34	0.41 22	0.47 80	0.45 150	0.51 227	0.26 94	0.22 93	0.34 34	0.21 10	0.10 110	0.10 128	0.08 31	0.07 30	0.09 33	0.18 72

2.5w	0.40 68	0.31 29	1.07 16	0.23 23	0.16 39	0.39 54	0.19 62	0.50 83	0.39 36	0.23 24	0.23 40	0.13 1	0.17 27	0.73 226	0.24 43	0.07 4	1.53 504	0.07 1	0.46 489	0.07 1	0.92 437

monsterstereo	0.40 68	0.43 130	1.07 16	0.26 62	0.27 232	0.39 54	0.14 17	0.55 117	0.37 16	0.28 75	0.27 65	0.14 8	0.13 8	0.67 200	0.44 226	0.07 4	1.12 445	0.07 1	0.81 535	0.08 20	0.53 310

xyz-stereo-finetune2	0.40 68	0.89 330	1.40 50	0.22 11	0.12 4	0.58 230	0.23 152	0.55 117	0.50 99	0.33 95	0.47 190	0.30 124	0.41 286	0.81 254	0.60 301	0.09 46	0.07 9	0.11 195	0.09 82	0.12 74	0.12 17

rvit_0105_4	0.40 68	0.64 229	1.98 129	0.31 147	0.18 78	0.37 42	0.29 280	0.64 170	0.67 243	0.28 75	0.32 108	0.36 158	0.28 176	0.45 89	0.27 84	0.18 406	0.16 235	0.15 372	0.14 248	0.15 125	0.25 123

XX-TBD	0.40 68	1.04 370	2.49 292	0.35 237	0.13 11	0.51 141	0.17 42	0.44 37	0.52 118	0.38 114	0.51 227	0.23 65	0.19 57	0.31 14	0.25 60	0.10 110	0.07 9	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.18 72

asda	0.41 73	0.31 29	1.23 30	0.22 11	0.17 61	0.43 81	0.16 34	0.46 52	0.38 25	0.25 40	0.20 15	0.15 17	0.20 75	0.99 288	0.23 32	0.10 110	1.49 498	0.07 1	0.23 374	0.08 20	0.88 427

qwe	0.41 73	0.29 8	1.29 39	0.22 11	0.22 152	0.41 63	0.15 26	0.49 69	0.38 25	0.28 75	0.23 40	0.14 8	0.15 17	0.94 280	0.24 43	0.08 17	1.47 497	0.07 1	0.25 386	0.08 20	0.76 387

LG-G_1	0.41 73	0.43 130	1.62 75	0.50 384	0.35 310	0.50 133	0.12 4	0.47 60	0.44 66	0.33 95	0.20 15	0.19 43	0.15 17	0.94 280	0.21 10	0.09 46	0.61 381	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.87 425

LG-G	0.41 73	0.43 130	1.62 75	0.50 384	0.35 310	0.50 133	0.12 4	0.47 60	0.44 66	0.33 95	0.20 15	0.19 43	0.15 17	0.94 280	0.21 10	0.09 46	0.61 381	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.87 425

WCG-NET	0.41 73	0.80 299	1.77 85	0.25 45	0.13 11	0.43 81	0.24 178	0.42 27	0.59 173	0.38 114	0.41 158	0.26 94	0.24 115	0.37 51	0.24 43	0.08 17	0.81 412	0.08 31	0.07 30	0.26 337	0.31 168

MIF-Stereo (partial)	0.41 73	0.71 260	2.67 369	0.27 76	0.24 194	0.32 19	0.17 42	0.56 123	0.46 73	0.26 56	0.37 135	0.25 84	0.26 147	0.46 93	0.35 176	0.11 199	0.08 45	0.12 249	0.10 118	0.21 255	0.15 43

s12784h	0.41 73	0.34 62	2.17 173	0.24 33	0.11 1	0.64 332	0.24 178	0.85 297	0.70 293	0.45 150	0.54 262	0.28 112	0.27 162	0.51 130	0.27 84	0.11 199	0.06 1	0.09 73	0.06 8	0.16 145	0.14 34

Gwc-CoAtRS	0.41 73	0.37 87	2.06 146	0.28 92	0.41 350	0.48 118	0.19 62	0.64 170	0.49 89	0.45 150	0.39 147	0.57 295	0.26 147	0.37 51	0.28 97	0.09 46	0.19 261	0.09 73	0.31 425	0.11 63	0.25 123

9_stereo	0.42 81	0.30 20	1.12 19	0.22 11	0.15 26	0.36 36	0.13 7	0.45 43	0.37 16	0.26 56	0.27 65	0.14 8	0.19 57	0.91 273	0.36 179	0.07 4	1.38 480	0.07 1	0.67 522	0.07 1	0.91 431

10	0.42 81	0.30 20	1.12 19	0.22 11	0.15 26	0.36 36	0.13 7	0.45 43	0.37 16	0.26 56	0.27 65	0.14 8	0.19 57	0.91 273	0.36 179	0.07 4	1.38 480	0.07 1	0.67 522	0.07 1	0.91 431

2.25w	0.42 81	0.30 20	1.12 19	0.22 11	0.15 26	0.36 36	0.13 7	0.45 43	0.37 16	0.26 56	0.27 65	0.14 8	0.19 57	0.91 273	0.36 179	0.07 4	1.38 480	0.07 1	0.67 522	0.07 1	0.91 431

Any-RAFT	0.42 81	0.33 54	1.89 111	0.28 92	0.21 139	0.69 377	0.21 99	0.83 275	0.60 179	0.45 150	0.43 164	0.62 316	0.30 205	0.48 111	0.24 43	0.11 199	0.40 342	0.08 31	0.06 8	0.10 51	0.16 56

R-Stereo Train	0.42 81	0.31 29	2.51 298	0.30 130	0.18 78	0.56 197	0.25 204	0.82 264	0.41 44	0.57 281	0.67 373	0.33 147	0.24 115	0.34 34	0.33 157	0.10 110	0.08 45	0.09 73	0.07 30	0.09 33	0.18 72

RAFT-Stereo	0.42 81	0.31 29	2.51 298	0.30 130	0.18 78	0.56 197	0.25 204	0.82 264	0.41 44	0.57 281	0.67 373	0.33 147	0.24 115	0.34 34	0.33 157	0.10 110	0.08 45	0.09 73	0.07 30	0.09 33	0.18 72
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
4.25_new	0.43 87	0.29 8	1.40 50	0.23 23	0.19 109	0.41 63	0.17 42	0.44 37	0.38 25	0.34 101	0.22 31	0.15 17	0.18 45	1.06 299	0.30 115	0.10 110	1.44 492	0.07 1	0.32 433	0.07 1	0.93 439

4.5w_new	0.43 87	0.29 8	1.40 50	0.23 23	0.19 109	0.41 63	0.17 42	0.44 37	0.38 25	0.34 101	0.22 31	0.15 17	0.18 45	1.06 299	0.30 115	0.10 110	1.44 492	0.07 1	0.32 433	0.07 1	0.93 439

4.25w-stereo	0.43 87	0.29 8	1.40 50	0.23 23	0.19 109	0.41 63	0.17 42	0.44 37	0.38 25	0.34 101	0.22 31	0.15 17	0.18 45	1.06 299	0.30 115	0.10 110	1.44 492	0.07 1	0.32 433	0.07 1	0.93 439

rvit_0105_5	0.43 87	0.73 268	2.10 159	0.31 147	0.18 78	0.41 63	0.31 307	0.69 187	0.67 243	0.32 93	0.34 118	0.38 169	0.30 205	0.42 81	0.30 115	0.18 406	0.16 235	0.15 372	0.15 270	0.15 125	0.30 159

plain	0.43 87	0.73 268	2.80 413	0.28 92	0.19 109	0.33 25	0.21 99	0.63 167	0.50 99	0.24 33	0.38 141	0.24 75	0.25 135	0.48 111	0.32 144	0.12 244	0.08 45	0.13 310	0.09 82	0.43 471	0.13 22

CASS	0.43 87	0.34 62	2.01 134	0.33 190	0.17 61	0.54 177	0.24 178	0.71 203	0.52 118	0.62 340	0.55 273	0.40 182	0.41 286	0.43 83	0.33 157	0.17 395	0.10 128	0.14 346	0.11 166	0.18 192	0.23 110
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 87	0.32 42	2.31 206	0.26 62	0.14 17	0.51 141	0.22 115	0.84 284	0.78 374	0.55 251	0.48 198	0.28 112	0.37 242	0.40 65	0.37 187	0.10 110	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 20	0.43 247

Patchmatch Stereo++	0.43 87	0.36 75	2.44 249	0.48 365	0.17 61	0.61 284	0.26 221	0.53 96	0.61 184	0.48 167	0.43 164	0.43 194	0.28 176	0.56 152	0.30 115	0.12 244	0.08 45	0.12 249	0.10 118	0.17 168	0.13 22
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	0.43 87	0.36 75	2.44 249	0.48 365	0.18 78	0.61 284	0.28 252	0.53 96	0.61 184	0.48 167	0.43 164	0.43 194	0.28 176	0.49 124	0.30 115	0.12 244	0.08 45	0.12 249	0.10 118	0.17 168	0.13 22

ROB_FTStereo_v2	0.43 87	0.36 75	2.44 249	0.49 378	0.17 61	0.61 284	0.28 252	0.53 96	0.61 184	0.48 167	0.43 164	0.44 209	0.28 176	0.48 111	0.30 115	0.12 244	0.08 45	0.12 249	0.10 118	0.17 168	0.13 22

ROB_FTStereo	0.43 87	0.36 75	2.44 249	0.48 365	0.18 78	0.61 284	0.26 221	0.53 96	0.61 184	0.48 167	0.43 164	0.43 194	0.28 176	0.51 130	0.30 115	0.12 244	0.08 45	0.12 249	0.10 118	0.17 168	0.13 22

HUI-Stereo	0.43 87	0.36 75	2.45 267	0.48 365	0.18 78	0.61 284	0.27 239	0.53 96	0.61 184	0.48 167	0.43 164	0.44 209	0.28 176	0.47 98	0.30 115	0.12 244	0.08 45	0.12 249	0.10 118	0.17 168	0.13 22

iGMRVC	0.43 87	0.36 75	2.44 249	0.48 365	0.18 78	0.61 284	0.27 239	0.53 96	0.61 184	0.48 167	0.43 164	0.43 194	0.28 176	0.57 156	0.31 134	0.12 244	0.08 45	0.12 249	0.10 118	0.17 168	0.13 22

iRAFT	0.43 87	0.36 75	2.44 249	0.48 365	0.17 61	0.61 284	0.26 221	0.53 96	0.61 184	0.48 167	0.43 164	0.43 194	0.28 176	0.56 152	0.30 115	0.12 244	0.08 45	0.12 249	0.10 118	0.17 168	0.13 22

RAFT-IKP	0.43 87	0.36 75	2.44 249	0.48 365	0.16 39	0.60 264	0.28 252	0.53 96	0.61 184	0.48 167	0.43 164	0.43 194	0.28 176	0.51 130	0.31 134	0.12 244	0.08 45	0.12 249	0.10 118	0.17 168	0.13 22

DIP-Stereo	0.43 87	0.50 171	2.21 185	0.27 76	0.18 78	0.63 320	0.17 42	0.94 366	0.58 162	0.49 183	0.48 198	0.30 124	0.30 205	0.40 65	0.31 134	0.10 110	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.15 125	0.33 178
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
3w_stereo	0.44 103	0.29 8	1.53 67	0.23 23	0.20 125	0.37 42	0.22 115	0.53 96	0.41 44	0.25 40	0.21 20	0.13 1	0.22 93	0.90 271	0.24 43	0.06 1	1.52 503	0.07 1	0.44 484	0.08 20	0.83 415

WCG-NET（raft）	0.44 103	0.97 354	1.78 87	0.24 33	0.17 61	0.43 81	0.24 178	0.42 27	0.52 118	0.38 114	0.35 125	0.46 230	0.25 135	0.41 74	0.26 75	0.08 17	1.08 439	0.08 31	0.08 51	0.27 351	0.40 226

GMStereo_Zeroshot	0.44 103	0.44 142	1.84 98	0.44 346	0.20 125	0.52 158	0.19 62	0.60 150	0.54 133	0.58 287	0.59 309	0.63 320	0.29 194	0.59 163	0.34 168	0.16 374	0.09 98	0.16 391	0.09 82	0.26 337	0.26 131

GMStereo	0.44 103	1.32 437	2.65 357	0.28 92	0.16 39	0.42 76	0.22 115	0.48 65	0.63 205	0.41 125	0.36 129	0.26 94	0.25 135	0.41 74	0.30 115	0.14 327	0.08 45	0.10 128	0.12 204	0.17 168	0.13 22
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 103	0.36 75	2.38 218	0.28 92	0.43 366	0.53 166	0.20 76	0.86 308	0.52 118	0.44 146	0.36 129	0.53 268	0.26 147	0.40 65	0.27 84	0.09 46	0.08 45	0.09 73	0.38 470	0.10 51	0.22 101

tg	0.45 108	0.83 306	1.85 102	0.29 110	0.16 39	0.57 219	0.18 54	0.60 150	0.56 148	0.37 108	0.44 176	0.38 169	0.24 115	0.48 111	0.28 97	0.09 46	0.30 320	0.11 195	0.11 166	0.44 475	0.77 391

rvit_stereo_0075_2	0.45 108	0.45 150	2.60 336	0.34 214	0.32 285	0.41 63	0.21 99	0.60 150	0.54 133	0.39 119	0.51 227	0.40 182	0.29 194	0.46 93	0.31 134	0.21 442	0.15 221	0.22 452	0.15 270	0.18 192	0.33 178

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 108	1.36 454	1.30 40	0.24 33	0.12 4	0.33 25	0.20 76	0.41 22	0.37 16	0.32 93	0.21 20	0.16 29	0.14 10	0.29 8	0.62 311	0.55 509	1.42 491	0.11 195	0.13 226	0.25 317	0.56 322

RCA-Stereo	0.45 108	0.38 97	1.80 90	0.27 76	0.25 203	0.58 230	0.23 152	0.84 284	0.66 230	0.42 131	0.44 176	0.28 112	0.35 232	0.31 14	0.21 10	0.09 46	1.01 429	0.09 73	0.07 30	0.21 255	0.53 310

BUS	0.45 108	0.32 42	1.58 69	0.31 147	0.22 152	0.91 464	0.23 152	1.05 455	0.67 243	0.64 361	0.53 243	0.65 332	0.32 217	0.48 111	0.34 168	0.13 291	0.10 128	0.14 346	0.12 204	0.13 91	0.15 43

AnonymousM	0.45 108	0.49 163	1.83 95	0.29 110	0.15 26	0.53 166	0.22 115	0.64 170	0.66 230	0.47 164	0.33 111	0.30 124	0.25 135	0.49 124	0.29 108	0.12 244	0.27 316	0.71 522	0.37 466	0.12 74	0.41 234

sAnonymous2	0.45 108	0.88 325	2.97 440	0.31 147	0.25 203	0.34 27	0.28 252	0.56 123	0.49 89	0.25 40	0.30 86	0.23 65	0.29 194	0.31 14	0.22 15	0.12 244	0.09 98	0.12 249	0.13 226	0.38 441	0.43 247

CroCo_RVC	0.45 108	0.88 325	2.97 440	0.31 147	0.25 203	0.34 27	0.28 252	0.56 123	0.49 89	0.25 40	0.30 86	0.23 65	0.29 194	0.31 14	0.22 15	0.12 244	0.09 98	0.12 249	0.13 226	0.38 441	0.43 247

2.75w_new	0.46 116	0.32 42	1.39 49	0.21 4	0.19 109	0.40 57	0.18 54	0.51 89	0.39 36	0.27 68	0.21 20	0.13 1	0.20 75	1.10 307	0.44 226	0.07 4	1.58 507	0.07 1	0.61 519	0.07 1	0.82 414

MLG-Stereo_test2	0.46 116	0.49 163	1.77 85	0.79 465	0.70 444	0.63 320	0.12 4	0.37 11	0.48 84	0.39 119	0.15 6	0.24 75	0.10 1	0.46 93	0.20 7	0.16 374	1.21 454	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.66 356

rvit_0105_3	0.46 116	0.86 319	2.24 191	0.33 190	0.19 109	0.44 88	0.35 350	0.74 210	0.70 293	0.38 114	0.38 141	0.41 188	0.33 222	0.46 93	0.32 144	0.19 422	0.17 248	0.17 406	0.18 318	0.15 125	0.22 101

RAFT-Stereo-weight	0.46 116	0.37 87	1.60 74	0.29 110	0.51 385	0.57 219	0.22 115	0.84 284	0.67 243	0.48 167	0.38 141	0.36 158	0.17 27	0.39 58	0.27 84	0.09 46	1.28 466	0.09 73	0.07 30	0.09 33	0.41 234

Selective-RAFT	0.46 116	0.48 159	1.88 109	0.32 168	0.16 39	0.61 284	0.19 62	0.66 176	0.62 194	0.28 75	0.30 86	0.41 188	0.33 222	0.51 130	0.32 144	0.11 199	1.09 441	0.09 73	0.35 454	0.19 223	0.37 202

ProNet	0.46 116	0.60 211	1.85 102	0.35 237	0.67 437	0.49 123	0.25 204	0.53 96	0.57 155	0.21 13	0.24 44	0.22 57	0.20 75	0.52 134	0.22 15	0.09 46	0.47 353	0.10 128	0.09 82	0.23 288	1.33 488

CRE-IMP	0.46 116	0.31 29	2.40 227	0.53 395	0.17 61	0.79 429	0.68 479	0.54 107	0.66 230	0.47 164	0.43 164	0.44 209	0.26 147	0.43 83	0.33 157	0.12 244	0.07 9	0.12 249	0.09 82	0.17 168	0.23 110

HI	0.47 123	0.82 304	2.49 292	0.29 110	0.22 152	0.45 93	0.20 76	0.59 143	0.43 57	0.59 306	0.59 309	0.65 332	0.45 328	0.48 111	0.40 202	0.08 17	0.09 98	0.10 128	0.11 166	0.24 295	0.20 87

CoSv	0.47 123	0.82 304	2.49 292	0.29 110	0.22 152	0.45 93	0.20 76	0.59 143	0.43 57	0.59 306	0.59 309	0.65 332	0.45 328	0.48 111	0.40 202	0.08 17	0.09 98	0.10 128	0.11 166	0.24 295	0.20 87

MonSter	0.47 123	0.29 8	1.07 16	0.22 11	0.18 78	0.51 141	0.14 17	0.49 69	0.35 9	0.26 56	0.18 7	0.15 17	0.11 2	0.88 268	0.47 242	0.06 1	2.11 535	0.07 1	0.81 535	0.07 1	1.01 455

RSM	0.47 123	0.51 178	1.36 44	1.37 512	1.04 492	0.37 42	0.21 99	0.52 90	0.55 142	0.23 24	0.28 73	0.28 112	0.17 27	0.40 65	0.22 15	0.09 46	0.24 297	0.09 73	0.35 454	0.24 295	0.80 403

test_4	0.47 123	0.80 299	2.15 170	0.36 255	0.29 251	0.59 249	0.28 252	0.50 83	0.42 51	0.43 139	0.76 427	0.39 173	0.22 93	0.73 226	0.49 256	0.08 17	0.18 255	0.11 195	0.15 270	0.29 373	0.27 138

DeepStereo_RVC	0.47 123	0.37 87	2.19 178	0.55 404	0.18 78	0.60 264	0.58 451	0.52 90	0.62 194	0.49 183	0.45 179	0.39 173	0.85 468	0.47 98	0.34 168	0.12 244	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.15 125	0.19 78

cross-raft	0.47 123	0.34 62	2.17 173	0.70 453	0.84 465	0.50 133	0.35 350	0.74 210	0.43 57	0.44 146	0.45 179	0.63 320	0.25 135	0.37 51	0.27 84	0.08 17	0.14 205	0.10 128	0.23 374	0.11 63	0.27 138

iRaftStereo_RVC	0.47 123	0.84 310	1.91 115	0.29 110	0.15 26	0.53 166	0.20 76	0.58 134	0.50 99	0.37 108	0.43 164	0.42 193	0.23 109	0.38 54	0.28 97	0.09 46	0.70 398	0.12 249	0.11 166	0.43 471	0.77 391

Anonymous3	0.47 123	0.49 163	2.61 341	0.33 190	0.25 203	0.72 391	0.32 318	0.80 246	0.60 179	0.36 105	0.41 158	0.33 147	0.29 194	0.46 93	0.30 115	0.19 422	0.18 255	0.13 310	0.13 226	0.18 192	0.22 101

CFNet_pseudo	0.47 123	0.50 171	2.19 178	0.26 62	0.20 125	0.56 197	0.22 115	0.80 246	0.62 194	0.50 202	0.56 286	0.68 358	0.47 349	0.53 141	0.33 157	0.11 199	0.10 128	0.15 372	0.10 118	0.18 192	0.33 178

ccs_rob	0.47 123	0.50 171	2.19 178	0.26 62	0.20 125	0.56 197	0.22 115	0.80 246	0.62 194	0.50 202	0.56 286	0.68 358	0.47 349	0.53 141	0.33 157	0.11 199	0.10 128	0.16 391	0.10 118	0.18 192	0.33 178

IGEV-Stereo+	0.48 134	0.32 42	1.43 55	0.26 62	0.46 377	0.30 13	0.13 7	0.32 4	0.57 155	0.80 438	0.24 44	0.19 43	0.19 57	0.57 156	0.46 237	0.10 110	1.36 477	0.08 31	0.22 369	0.46 482	1.04 459

RSM++	0.48 134	0.52 182	1.27 34	1.62 527	1.27 516	0.39 54	0.20 76	0.49 69	0.56 148	0.22 19	0.25 52	0.24 75	0.17 27	0.39 58	0.23 32	0.09 46	0.11 156	0.09 73	0.35 454	0.29 373	0.80 403

testlalala2	0.48 134	0.34 62	2.53 304	0.65 438	0.56 401	0.57 219	0.20 76	0.84 284	0.63 205	0.42 131	0.54 262	0.45 221	0.21 85	0.30 10	0.26 75	0.10 110	0.13 190	0.09 73	0.29 409	0.12 74	0.31 168

H2IRNET	0.48 134	1.04 370	2.57 325	0.31 147	0.19 109	0.54 177	0.19 62	0.55 117	0.53 129	0.28 75	0.56 286	0.47 239	0.35 232	0.47 98	0.40 202	0.11 199	0.08 45	0.12 249	0.14 248	0.37 434	0.26 131

PCWNet_CMD	0.48 134	0.50 171	2.23 189	0.27 76	0.20 125	0.56 197	0.22 115	0.78 231	0.67 243	0.49 183	0.55 273	0.68 358	0.56 389	0.48 111	0.32 144	0.11 199	0.10 128	0.14 346	0.10 118	0.19 223	0.43 247

DisPM	0.48 134	0.41 117	2.54 309	0.61 426	0.18 78	0.59 249	0.62 465	0.54 107	0.67 243	0.61 327	0.53 243	0.38 169	0.26 147	0.76 234	0.31 134	0.13 291	0.07 9	0.12 249	0.11 166	0.12 74	0.15 43

BSDual-CNN	0.48 134	0.32 42	1.58 69	0.31 147	0.22 152	0.76 409	0.32 318	1.05 455	0.67 243	0.64 361	0.53 243	0.63 320	0.38 252	0.48 111	0.97 396	0.13 291	0.10 128	0.14 346	0.12 204	0.13 91	0.15 43

psmg	0.48 134	0.32 42	1.58 69	0.28 92	0.22 152	0.75 404	0.35 350	0.94 366	0.67 243	0.61 327	0.59 309	0.63 320	0.38 252	0.48 111	0.97 396	0.13 291	0.11 156	0.13 310	0.13 226	0.14 114	0.15 43

dd	0.48 134	1.32 437	2.41 232	0.31 147	0.17 61	0.58 230	0.26 221	0.50 83	0.71 307	0.42 131	0.41 158	0.34 152	0.28 176	0.47 98	0.41 208	0.18 406	0.10 128	0.13 310	0.12 204	0.22 272	0.16 56

GANet-ADL	0.48 134	0.56 199	2.51 298	0.34 214	0.20 125	0.58 230	0.25 204	0.80 246	0.57 155	0.43 139	0.61 326	0.56 291	0.31 210	0.44 87	0.44 226	0.14 327	0.11 156	0.10 128	0.09 82	0.22 272	0.38 211

ICVP	0.48 134	0.33 54	2.37 215	0.34 214	0.22 152	0.60 264	0.55 442	0.79 240	0.53 129	0.45 150	0.60 318	0.49 249	0.36 236	0.55 149	0.46 237	0.16 374	0.16 235	0.14 346	0.11 166	0.16 145	0.32 174
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 134	0.39 104	2.30 203	0.28 92	0.27 232	0.70 380	0.32 318	1.00 417	0.69 282	0.50 202	0.52 236	0.43 194	0.36 236	0.53 141	0.44 226	0.12 244	0.09 98	0.12 249	0.16 291	0.18 192	0.23 110

FENet	0.48 134	0.58 203	2.46 275	0.33 190	0.18 78	0.58 230	0.22 115	0.83 275	0.64 215	0.49 183	0.42 161	0.55 284	0.38 252	0.52 134	0.51 263	0.12 244	0.09 98	0.12 249	0.11 166	0.17 168	0.31 168

MSMDNet	0.48 134	0.50 171	2.23 189	0.27 76	0.20 125	0.56 197	0.22 115	0.78 231	0.67 243	0.49 183	0.55 273	0.68 358	0.56 389	0.48 111	0.32 144	0.11 199	0.10 128	0.13 310	0.10 118	0.18 192	0.43 247

AdaStereo	0.48 134	0.44 142	2.18 176	0.36 255	0.20 125	0.59 249	0.29 280	0.97 391	0.74 341	0.52 224	0.55 273	0.61 311	0.33 222	0.52 134	0.44 226	0.18 406	0.08 45	0.17 406	0.11 166	0.18 192	0.24 119
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.
IER	0.49 149	0.73 268	2.12 162	0.27 76	0.25 203	0.65 348	0.27 239	0.76 217	0.59 173	0.56 263	0.59 309	0.60 309	0.53 380	0.64 188	0.44 226	0.12 244	0.09 98	0.11 195	0.11 166	0.18 192	0.15 43

TestStereo	0.49 149	0.88 325	2.38 218	0.30 130	0.16 39	0.43 81	0.25 204	0.55 117	0.46 73	0.38 114	0.46 184	0.34 152	0.28 176	1.96 461	0.28 97	0.11 199	0.08 45	0.12 249	0.09 82	0.15 125	0.13 22

GES	0.49 149	0.54 188	2.37 215	0.31 147	0.19 109	0.61 284	0.30 296	0.93 361	0.52 118	0.49 183	0.53 243	0.40 182	0.43 311	0.59 163	0.67 331	0.16 374	0.11 156	0.12 249	0.10 118	0.20 243	0.30 159

DCANet	0.49 149	0.91 340	2.63 347	0.26 62	0.14 17	0.51 141	0.22 115	0.84 284	0.78 374	0.56 263	0.49 212	0.32 139	0.41 286	0.39 58	0.41 208	0.10 110	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.14 114	0.45 268

4w-stereo	0.50 153	0.26 1	1.86 106	0.22 11	0.30 264	0.38 50	0.14 17	0.41 22	0.35 9	0.25 40	0.21 20	0.14 8	0.20 75	1.18 324	0.33 157	0.09 46	1.56 506	0.07 1	0.72 530	0.07 1	1.23 480

CFNet_ucs	0.50 153	0.55 196	2.28 198	0.27 76	0.22 152	0.58 230	0.23 152	0.90 343	0.69 282	0.54 239	0.64 354	0.68 358	0.44 320	0.55 149	0.34 168	0.14 327	0.12 174	0.16 391	0.11 166	0.19 223	0.38 211

fff	0.50 153	0.90 336	2.63 347	0.25 45	0.15 26	0.51 141	0.22 115	0.85 297	0.82 409	0.55 251	0.48 198	0.31 132	0.65 423	0.39 58	0.37 187	0.10 110	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 20	0.43 247

ADStereo(finetuned)	0.50 153	0.91 340	2.43 241	0.26 62	0.14 17	0.51 141	0.22 115	0.84 284	0.78 374	0.56 263	0.49 212	0.32 139	0.75 453	0.40 65	0.40 202	0.10 110	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.13 91	0.45 268

UDGNet	0.50 153	1.36 454	2.44 249	0.37 268	0.19 109	0.58 230	0.23 152	0.49 69	0.69 282	0.42 131	0.39 147	0.34 152	0.29 194	0.55 149	0.32 144	0.25 469	0.10 128	0.37 498	0.19 336	0.30 382	0.17 63

PFNet+	0.50 153	0.43 130	2.54 309	0.49 378	0.18 78	0.58 230	0.76 489	0.54 107	0.72 316	0.56 263	0.48 198	0.39 173	0.26 147	0.94 280	0.33 157	0.14 327	0.09 98	0.14 346	0.13 226	0.12 74	0.16 56

NRIStereo	0.50 153	0.34 62	2.44 249	0.52 391	0.16 39	0.94 470	0.73 487	0.52 90	0.65 222	0.48 167	0.40 156	0.59 302	0.29 194	0.78 243	0.33 157	0.11 199	0.13 190	0.11 195	0.09 82	0.22 272	0.25 123

HCRNet	0.50 153	0.75 283	2.08 149	0.39 302	0.29 251	0.58 230	0.22 115	0.79 240	0.67 243	0.49 183	0.49 212	0.48 247	0.37 242	1.13 315	0.40 202	0.15 357	0.10 128	0.15 372	0.13 226	0.21 255	0.19 78

csc	0.50 153	0.90 336	2.63 347	0.25 45	0.15 26	0.51 141	0.22 115	0.85 297	0.82 409	0.55 251	0.48 198	0.31 132	0.65 423	0.39 58	0.37 187	0.10 110	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 20	0.43 247

cscssc	0.50 153	0.90 336	2.63 347	0.25 45	0.15 26	0.51 141	0.22 115	0.85 297	0.82 409	0.55 251	0.48 198	0.31 132	0.65 423	0.39 58	0.37 187	0.10 110	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 20	0.43 247

DMCA	0.50 153	0.83 306	1.95 122	0.32 168	0.24 194	0.59 249	0.26 221	0.81 255	0.68 270	0.59 306	0.49 212	0.56 291	0.36 236	0.65 194	0.65 325	0.14 327	0.10 128	0.14 346	0.10 118	0.19 223	0.29 150

ISRNet	0.51 164	0.58 203	1.96 126	0.38 287	0.31 273	0.49 123	0.21 99	0.80 246	0.71 307	0.64 361	0.71 407	0.66 341	0.40 274	0.59 163	0.45 232	0.23 456	0.16 235	0.21 447	0.20 347	0.21 255	0.37 202

UPFNet	0.51 164	0.67 235	2.04 141	0.34 214	0.33 292	0.65 348	0.37 361	0.88 325	0.65 222	0.60 317	0.53 243	0.61 311	0.41 286	0.77 236	0.55 280	0.13 291	0.13 190	0.13 310	0.13 226	0.20 243	0.16 56

rvit_105_1	0.52 166	0.93 349	2.30 203	0.36 255	0.24 194	0.51 141	0.45 408	0.81 255	0.79 387	0.46 161	0.44 176	0.45 221	0.38 252	0.63 181	0.39 200	0.20 433	0.18 255	0.18 425	0.22 369	0.18 192	0.21 94

DCVSM-stereo	0.52 166	0.37 87	2.45 267	0.30 130	0.22 152	0.54 177	0.52 432	0.60 150	0.52 118	0.69 396	0.47 190	0.79 404	0.49 361	0.56 152	0.90 390	0.13 291	0.14 205	0.15 372	0.13 226	0.20 243	0.21 94

ITSA-stereo	0.52 166	0.42 120	1.46 59	0.34 214	0.18 78	0.60 264	0.29 280	0.99 407	0.82 409	0.51 214	0.48 198	0.53 268	0.59 404	1.25 338	0.73 351	0.15 357	0.12 174	0.17 406	0.16 291	0.19 223	0.32 174

gcap-zeroshot	0.52 166	0.86 319	2.38 218	0.32 168	0.60 416	0.70 380	0.20 76	0.78 231	0.58 162	0.44 146	0.36 129	0.81 415	0.24 115	0.53 141	0.30 115	0.10 110	0.35 329	0.09 73	0.31 425	0.09 33	0.40 226

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 166	0.51 178	1.12 19	0.26 62	0.22 152	0.46 101	0.20 76	1.10 479	1.33 516	3.13 555	0.33 111	0.22 57	0.20 75	0.34 34	0.26 75	0.11 199	0.09 98	0.11 195	0.09 82	0.17 168	0.21 94

StereoVision	0.52 166	1.12 387	2.70 390	0.34 214	0.32 285	0.47 112	0.26 221	0.73 208	0.61 184	0.33 95	0.89 457	0.45 221	0.26 147	0.52 134	0.39 200	0.14 327	0.15 221	0.16 391	0.15 270	0.22 272	0.14 34

gwcnet-sp	0.52 166	0.71 260	2.66 361	0.32 168	0.22 152	0.66 361	0.31 307	0.84 284	0.69 282	0.61 327	0.49 212	0.46 230	0.43 311	0.77 236	0.48 247	0.12 244	0.11 156	0.11 195	0.11 166	0.19 223	0.19 78

scenet	0.52 166	0.71 260	2.66 361	0.32 168	0.22 152	0.66 361	0.31 307	0.84 284	0.69 282	0.61 327	0.49 212	0.46 230	0.43 311	0.77 236	0.48 247	0.12 244	0.11 156	0.11 195	0.11 166	0.19 223	0.19 78

ssnet	0.52 166	0.71 260	2.66 361	0.32 168	0.22 152	0.66 361	0.31 307	0.84 284	0.69 282	0.61 327	0.49 212	0.46 230	0.43 311	0.77 236	0.48 247	0.12 244	0.11 156	0.11 195	0.11 166	0.19 223	0.19 78

PSM-softLoss	0.52 166	0.34 62	2.47 280	0.55 404	0.17 61	0.61 284	0.39 376	0.64 170	0.67 243	0.52 224	0.48 198	0.39 173	0.25 135	1.46 369	0.77 363	0.13 291	0.08 45	0.13 310	0.12 204	0.12 74	0.15 43

KMStereo	0.52 166	0.34 62	2.47 280	0.55 404	0.17 61	0.61 284	0.39 376	0.64 170	0.67 243	0.52 224	0.48 198	0.39 173	0.25 135	1.46 369	0.77 363	0.13 291	0.08 45	0.13 310	0.12 204	0.12 74	0.15 43

KYRaft	0.52 166	0.35 71	2.40 227	0.34 214	0.21 139	0.75 404	0.43 396	0.62 160	0.63 205	0.64 361	0.92 463	0.53 268	0.72 442	0.60 169	0.26 75	0.10 110	0.07 9	0.12 249	0.14 248	0.13 91	0.54 314

raftrobust	0.52 166	1.14 391	2.15 170	0.33 190	0.99 483	0.53 166	0.21 99	0.59 143	0.50 99	0.53 233	0.36 129	0.31 132	0.33 222	0.47 98	0.42 213	0.10 110	0.55 372	0.09 73	0.08 51	0.22 272	0.46 273

RALAANet	0.52 166	1.37 459	2.63 347	0.33 190	0.23 182	0.48 118	0.19 62	0.69 187	0.55 142	0.49 183	0.46 184	0.39 173	0.31 210	0.53 141	0.53 272	0.10 110	0.33 327	0.11 195	0.17 307	0.29 373	0.13 22

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 180	0.39 104	1.30 40	0.45 353	0.21 139	0.74 401	0.17 42	0.71 203	0.44 66	1.17 491	0.38 141	0.89 446	0.23 109	0.86 261	0.94 394	0.11 199	0.49 357	0.09 73	0.40 474	0.13 91	0.50 290

testlalala	0.53 180	0.36 75	2.40 227	0.29 110	0.35 310	0.60 264	0.22 115	1.02 434	0.63 205	0.56 263	0.40 156	0.32 139	0.21 85	0.33 28	0.27 84	0.10 110	1.73 517	0.09 73	0.24 378	0.08 20	0.43 247

hknet	0.53 180	0.39 104	2.04 141	0.31 147	0.24 194	0.76 409	0.32 318	1.05 455	0.71 307	0.64 361	0.53 243	0.79 404	0.40 274	0.84 258	0.78 367	0.12 244	0.10 128	0.14 346	0.12 204	0.13 91	0.15 43

NF-Stereo	0.53 180	0.33 54	2.55 317	0.55 404	0.16 39	0.61 284	0.43 396	0.70 197	0.70 293	0.50 202	0.47 190	0.37 163	0.26 147	1.44 367	0.78 367	0.12 244	0.07 9	0.12 249	0.10 118	0.13 91	0.17 63

OCTAStereo	0.53 180	0.33 54	2.54 309	0.56 413	0.16 39	0.61 284	0.42 389	0.70 197	0.70 293	0.50 202	0.47 190	0.37 163	0.26 147	1.43 363	0.79 370	0.12 244	0.07 9	0.12 249	0.10 118	0.13 91	0.17 63

RE-Stereo	0.53 180	0.33 54	2.54 309	0.56 413	0.16 39	0.61 284	0.43 396	0.70 197	0.70 293	0.50 202	0.47 190	0.37 163	0.26 147	1.43 363	0.77 363	0.12 244	0.07 9	0.12 249	0.10 118	0.13 91	0.17 63

TVStereo	0.53 180	0.33 54	2.54 309	0.56 413	0.16 39	0.61 284	0.43 396	0.70 197	0.70 293	0.50 202	0.47 190	0.37 163	0.26 147	1.43 363	0.77 363	0.12 244	0.07 9	0.12 249	0.10 118	0.13 91	0.17 63

GMM-Stereo	0.53 180	0.33 54	2.89 430	0.53 395	0.24 194	0.77 419	0.46 414	0.62 160	0.65 222	0.58 287	0.73 414	0.47 239	0.43 311	0.68 205	0.29 108	0.10 110	0.06 1	0.13 310	0.13 226	0.14 114	0.44 263

Prome-Stereo	0.53 180	0.36 75	2.39 225	0.60 420	0.23 182	0.63 320	0.41 383	0.66 176	0.67 243	0.59 306	1.02 480	0.43 194	0.71 441	0.61 174	0.34 168	0.10 110	0.07 9	0.10 128	0.09 82	0.13 91	0.44 263

CoDeX	0.54 189	0.52 182	2.25 194	0.30 130	0.26 219	0.61 284	0.32 318	1.03 441	0.73 321	0.49 183	0.56 286	0.52 265	0.40 274	1.59 395	0.38 195	0.12 244	0.09 98	0.11 195	0.10 118	0.15 125	0.22 101

NINENet	0.54 189	0.40 111	2.19 178	0.55 404	0.26 219	0.91 464	0.23 152	1.05 455	0.77 369	0.54 239	0.57 297	0.65 332	0.32 217	1.22 329	0.34 168	0.16 374	0.13 190	0.16 391	0.11 166	0.16 145	0.14 34

GwcNet-ADL	0.54 189	0.78 293	2.85 425	0.31 147	0.20 125	0.58 230	0.29 280	0.93 361	0.67 243	0.48 167	0.47 190	0.56 291	0.33 222	0.48 111	0.80 372	0.13 291	0.12 174	0.09 73	0.09 82	0.14 114	0.40 226

ACVNet	0.54 189	0.87 321	2.45 267	0.28 92	0.22 152	0.59 249	0.36 358	0.69 187	0.73 321	0.49 183	0.59 309	0.69 369	0.42 299	0.47 98	0.70 337	0.11 199	0.10 128	0.10 128	0.09 82	0.36 427	0.39 219

MIM_Stereo	0.55 193	0.92 345	2.65 357	0.32 168	1.09 500	0.51 141	0.19 62	0.67 179	0.52 118	0.48 167	0.54 262	0.43 194	0.27 162	0.57 156	0.30 115	0.08 17	0.17 248	0.11 195	0.10 118	0.28 364	0.80 403

CSP-Net	0.55 193	0.61 217	1.81 94	0.30 130	0.23 182	0.77 419	0.35 350	0.90 343	0.62 194	0.62 340	0.60 318	0.65 332	0.42 299	1.76 419	0.47 242	0.17 395	0.12 174	0.10 128	0.10 118	0.21 255	0.16 56

RAFT_R40	0.55 193	0.31 29	2.44 249	0.57 417	0.42 362	0.62 306	0.52 432	0.58 134	0.66 230	0.56 263	0.54 262	0.54 275	0.50 366	1.56 382	0.53 272	0.11 199	0.07 9	0.12 249	0.10 118	0.16 145	0.10 7

Pruner-Stereo	0.55 193	0.38 97	2.49 292	1.78 536	0.19 109	0.63 320	0.45 408	0.59 143	0.67 243	0.61 327	0.48 198	0.41 188	0.25 135	0.49 124	0.99 404	0.13 291	0.07 9	0.12 249	0.10 118	0.13 91	0.14 34

MMNet	0.55 193	0.92 345	2.03 138	0.34 214	0.27 232	0.79 429	0.28 252	0.86 308	0.79 387	0.62 340	0.58 304	0.59 302	0.56 389	0.80 250	0.61 308	0.11 199	0.11 156	0.12 249	0.11 166	0.21 255	0.22 101

UCFNet_RVC	0.55 193	1.16 400	2.48 286	0.31 147	0.27 232	0.65 348	0.28 252	0.76 217	0.58 162	0.51 214	0.53 243	0.67 344	0.42 299	0.91 273	0.45 232	0.16 374	0.11 156	0.17 406	0.17 307	0.20 243	0.23 110

HITNet	0.55 193	1.28 432	2.73 398	0.35 237	0.14 17	0.56 197	0.23 152	0.89 334	0.62 194	0.52 224	0.51 227	0.49 249	0.38 252	0.52 134	0.60 301	0.09 46	0.07 9	0.10 128	0.08 51	0.25 317	0.61 339
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
StereoDRNet-Refined	0.55 193	0.61 217	2.07 147	0.34 214	0.21 139	0.68 374	0.26 221	0.87 317	0.73 321	0.70 400	0.69 381	0.74 387	0.45 328	1.10 307	0.62 311	0.12 244	0.09 98	0.14 346	0.14 248	0.27 351	0.24 119
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 201	0.68 244	2.42 236	0.30 130	0.41 350	0.61 284	0.31 307	0.58 134	0.72 316	1.17 491	0.26 59	0.20 47	0.27 162	1.28 344	0.28 97	0.09 46	0.59 379	0.12 249	0.21 358	0.16 145	0.48 282

RAFT-Test	0.56 201	0.41 117	2.01 134	0.90 475	1.07 497	0.65 348	0.37 361	0.83 275	0.65 222	0.49 183	0.49 212	0.93 455	0.24 115	0.52 134	0.30 115	0.10 110	0.38 336	0.09 73	0.38 470	0.11 63	0.19 78

PSMNet-ADL	0.56 201	0.47 156	2.03 138	0.35 237	0.22 152	0.67 368	0.27 239	0.77 224	0.58 162	0.43 139	0.53 243	0.70 375	0.45 328	1.89 451	0.64 320	0.16 374	0.13 190	0.11 195	0.13 226	0.15 125	0.51 297

SST-Stereo	0.56 201	0.30 20	2.44 249	0.71 455	0.55 399	0.62 306	0.65 470	0.57 130	0.67 243	0.59 306	0.53 243	0.51 258	0.59 404	1.57 387	0.31 134	0.12 244	0.07 9	0.12 249	0.10 118	0.17 168	0.11 14

RAFT-345	0.56 201	0.37 87	2.68 376	0.40 315	0.34 302	0.58 230	0.41 383	0.49 69	0.70 293	0.51 214	0.99 476	0.43 194	0.28 176	1.56 382	0.81 376	0.10 110	0.07 9	0.11 195	0.09 82	0.11 63	0.09 3

UNet	0.56 201	0.58 203	2.81 417	0.32 168	0.33 292	0.74 401	0.27 239	0.86 308	0.67 243	0.55 251	0.55 273	0.72 380	0.55 387	0.79 246	0.58 293	0.12 244	0.09 98	0.13 310	0.11 166	0.20 243	0.19 78

DN-CSS_ROB	0.56 201	1.64 501	2.75 403	0.42 329	0.22 152	0.57 219	0.19 62	0.79 240	0.66 230	0.46 161	0.62 333	0.41 188	0.32 217	0.73 226	0.49 256	0.12 244	0.08 45	0.14 346	0.13 226	0.38 441	0.17 63

MyStereo05	0.57 208	0.72 265	2.72 393	0.31 147	0.25 203	0.60 264	0.30 296	0.87 317	0.82 409	0.54 239	0.37 135	0.53 268	0.42 299	0.63 181	0.73 351	0.09 46	0.55 372	0.12 249	0.20 347	0.16 145	0.56 322

MyStereo04	0.57 208	0.68 244	2.66 361	0.30 130	0.41 350	0.61 284	0.31 307	0.88 325	0.80 395	0.48 167	0.37 135	0.54 275	0.42 299	0.61 174	0.71 343	0.09 46	0.59 379	0.12 249	0.21 358	0.16 145	0.48 282

Selective-IGEV	0.57 208	0.42 120	1.87 108	1.67 531	1.33 517	0.36 36	0.20 76	0.61 156	0.71 307	0.22 19	0.31 97	0.22 57	0.19 57	0.52 134	0.36 179	0.09 46	0.97 424	0.09 73	0.15 270	0.20 243	0.85 420

SepStereo	0.57 208	0.42 120	1.85 102	0.34 214	0.34 302	0.52 158	0.42 389	0.89 334	0.80 395	0.85 452	0.69 381	0.57 295	0.51 370	1.55 380	0.57 287	0.13 291	0.09 98	0.12 249	0.09 82	0.18 192	0.37 202

111	0.57 208	1.41 465	2.63 347	0.25 45	0.15 26	0.59 249	0.26 221	0.90 343	0.83 416	0.50 202	0.54 262	0.57 295	0.38 252	0.54 147	0.41 208	0.10 110	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.24 295	0.81 411

AFF-stereo	0.57 208	1.51 482	2.59 329	0.33 190	0.23 182	0.51 141	0.21 99	0.69 187	0.68 270	0.49 183	0.63 341	0.49 249	0.34 230	0.50 129	0.37 187	0.08 17	0.54 369	0.10 128	0.10 118	0.40 456	0.60 338

acv_ft	0.57 208	0.87 321	2.45 267	0.33 190	0.41 350	0.63 320	0.29 280	0.86 308	0.73 321	0.64 361	0.59 309	0.69 369	0.45 328	0.47 98	0.68 333	0.11 199	0.10 128	0.10 128	0.09 82	0.43 471	0.39 219

BEATNet_4x	0.57 208	1.16 400	2.56 321	0.35 237	0.16 39	0.56 197	0.25 204	0.91 350	0.64 215	0.55 251	0.53 243	0.59 302	0.43 311	0.67 200	0.76 361	0.12 244	0.09 98	0.12 249	0.09 82	0.23 288	0.58 330

AIO-test1	0.58 216	1.37 459	2.77 408	0.66 443	1.08 498	0.50 133	0.23 152	0.86 308	0.69 282	0.31 89	0.42 161	0.29 120	0.22 93	0.77 236	0.34 168	0.13 291	0.15 221	0.12 249	0.16 291	0.31 391	0.30 159

IGEV-Stereo++	0.58 216	0.29 8	1.66 80	0.37 268	0.53 395	0.47 112	0.13 7	0.54 107	0.37 16	1.02 475	0.25 52	0.17 34	0.22 93	1.04 296	0.27 84	0.08 17	1.98 529	0.08 31	0.06 8	0.17 168	1.92 517

MC-Stereo	0.58 216	0.37 87	2.00 132	0.88 472	0.64 432	0.54 177	0.19 62	0.46 52	0.39 36	0.58 287	0.39 147	0.27 105	0.27 162	0.71 217	0.32 144	0.09 46	1.20 451	0.09 73	0.16 291	0.22 272	1.92 517

RAFT_CTSACE	0.58 216	1.16 400	2.76 406	0.36 255	0.29 251	0.54 177	0.29 280	0.69 187	0.51 106	0.51 214	0.75 424	0.67 344	0.37 242	0.63 181	0.47 242	0.08 17	0.49 357	0.11 195	0.10 118	0.41 463	0.32 174

CRFU-Net	0.58 216	0.42 120	1.90 112	0.49 378	0.27 232	0.83 442	0.35 350	0.94 366	0.54 133	0.65 377	0.60 318	0.78 402	1.34 502	1.00 289	0.51 263	0.17 395	0.14 205	0.17 406	0.10 118	0.19 223	0.20 87

dad	0.58 216	1.35 449	2.39 225	0.31 147	0.20 125	0.62 306	0.26 221	0.56 123	0.79 387	0.66 384	0.64 354	0.64 328	0.36 236	0.87 262	0.48 247	0.28 480	0.15 221	0.40 501	0.18 318	0.24 295	0.22 101

IPLGR	0.58 216	0.64 229	3.12 458	0.37 268	0.18 78	0.62 306	0.54 438	1.06 468	0.69 282	0.73 412	0.46 184	0.50 253	0.44 320	1.12 314	0.31 134	0.10 110	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.21 255	0.20 87

GMOStereo	0.58 216	0.89 330	2.46 275	0.29 110	0.99 483	0.51 141	0.32 318	0.58 134	0.46 73	0.58 287	0.48 198	0.54 275	0.27 162	0.31 14	0.25 60	0.09 46	1.64 510	0.13 310	0.11 166	0.34 410	0.42 239

error version	0.58 216	0.89 330	2.46 275	0.29 110	0.99 483	0.51 141	0.32 318	0.58 134	0.46 73	0.58 287	0.48 198	0.54 275	0.27 162	0.31 14	0.25 60	0.09 46	1.64 510	0.13 310	0.11 166	0.34 410	0.42 239

test-v	0.58 216	0.89 330	2.46 275	0.29 110	0.99 483	0.51 141	0.32 318	0.58 134	0.46 73	0.58 287	0.48 198	0.54 275	0.27 162	0.31 14	0.25 60	0.09 46	1.64 510	0.13 310	0.11 166	0.34 410	0.42 239

test-3	0.58 216	0.43 130	2.44 249	0.52 391	0.59 411	0.46 101	0.23 152	0.77 224	0.49 89	0.52 224	0.29 78	0.44 209	0.22 93	0.59 163	0.97 396	0.08 17	1.27 464	0.10 128	0.35 454	0.29 373	0.62 341

test_1	0.58 216	0.43 130	2.44 249	0.52 391	0.59 411	0.46 101	0.23 152	0.77 224	0.49 89	0.51 214	0.29 78	0.44 209	0.22 93	0.59 163	0.97 396	0.08 17	1.27 464	0.10 128	0.35 454	0.29 373	0.63 347

LCNet	0.58 216	0.43 130	2.42 236	0.91 479	0.22 152	0.95 472	0.29 280	0.62 160	0.64 215	0.52 224	0.55 273	0.41 188	0.75 453	0.84 258	0.27 84	0.10 110	0.07 9	0.12 249	0.18 318	0.97 526	0.40 226

test-2	0.58 216	0.89 330	2.46 275	0.29 110	0.99 483	0.51 141	0.32 318	0.58 134	0.46 73	0.58 287	0.48 198	0.54 275	0.27 162	0.31 14	0.25 60	0.09 46	1.64 510	0.13 310	0.11 166	0.34 410	0.42 239

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 216	1.48 479	2.53 304	0.29 110	0.78 458	0.52 158	0.20 76	0.68 184	0.66 230	0.51 214	0.61 326	0.40 182	0.32 217	0.40 65	0.43 220	0.08 17	0.63 387	0.09 73	0.09 82	0.37 434	0.58 330

STTStereo	0.58 216	0.95 351	2.95 438	0.37 268	0.31 273	0.62 306	0.32 318	0.81 255	0.63 205	0.61 327	0.55 273	0.67 344	0.43 311	0.87 262	0.48 247	0.16 374	0.16 235	0.17 406	0.20 347	0.17 168	0.25 123

DeepPruner_ROB	0.58 216	1.06 373	2.68 376	0.30 130	0.26 219	0.63 320	0.31 307	0.83 275	0.51 106	0.62 340	0.56 286	0.65 332	0.39 267	1.06 299	0.56 284	0.19 422	0.14 205	0.14 346	0.14 248	0.24 295	0.33 178

G2L-ROB	0.59 233	1.32 437	2.59 329	0.30 130	0.22 152	0.59 249	0.28 252	0.80 246	0.61 184	0.56 263	0.45 179	0.70 375	0.35 232	1.38 354	0.72 347	0.11 199	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.22 272	0.31 168

MM-Stereo_test3	0.59 233	0.85 314	2.28 198	0.53 395	0.31 273	0.45 93	0.30 296	0.78 231	0.76 356	0.33 95	0.43 164	0.32 139	0.23 109	0.61 174	0.54 277	0.10 110	1.65 514	0.10 128	0.08 51	0.42 466	0.68 365

test_sample2	0.59 233	0.42 120	1.84 98	0.33 190	0.18 78	0.52 158	0.28 252	0.86 308	0.70 293	0.47 164	0.53 243	0.46 230	0.41 286	1.51 376	0.66 328	0.12 244	0.93 422	0.11 195	0.24 378	0.16 145	1.01 455

GCAP-Stereo	0.59 233	1.35 449	2.44 249	0.49 378	1.02 490	0.52 158	0.14 17	0.53 96	0.54 133	0.44 146	0.50 224	0.30 124	0.22 93	0.68 205	0.41 208	0.09 46	1.30 471	0.09 73	0.07 30	0.23 288	0.54 314

TestStereo1	0.59 233	1.21 413	2.63 347	0.40 315	0.60 416	0.56 197	0.34 340	0.82 264	0.73 321	0.45 150	0.63 341	0.36 158	0.42 299	0.66 197	0.42 213	0.10 110	0.32 323	0.12 249	0.10 118	0.34 410	0.52 304

SA-5K	0.59 233	1.21 413	2.63 347	0.40 315	0.60 416	0.56 197	0.34 340	0.82 264	0.73 321	0.45 150	0.63 341	0.36 158	0.42 299	0.66 197	0.42 213	0.10 110	0.32 323	0.12 249	0.10 118	0.34 410	0.52 304

test_3	0.59 233	0.44 142	2.44 249	0.53 395	0.59 411	0.48 118	0.30 296	0.79 240	0.52 118	0.51 214	0.30 86	0.45 221	0.22 93	0.59 163	0.97 396	0.08 17	1.25 459	0.11 195	0.35 454	0.30 382	0.62 341

IRAFT_RVC	0.59 233	0.74 278	2.42 236	0.47 364	0.21 139	0.59 249	0.42 389	0.68 184	0.73 321	0.54 239	0.50 224	0.49 249	0.51 370	1.57 387	1.00 407	0.11 199	0.25 306	0.13 310	0.10 118	0.15 125	0.14 34

MLCV	0.59 233	1.41 465	2.41 232	0.31 147	0.15 26	0.60 264	0.23 152	0.77 224	0.63 205	0.67 386	0.66 368	0.55 284	0.37 242	1.16 319	1.09 420	0.10 110	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.21 255	0.29 150

iResNet	0.59 233	1.09 378	2.54 309	0.44 346	0.18 78	0.65 348	0.29 280	0.89 334	0.75 347	0.59 306	0.64 354	0.43 194	0.39 267	0.73 226	1.24 442	0.11 199	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.21 255	0.40 226

AIO-test2	0.60 243	1.55 485	2.73 398	0.63 431	0.42 362	0.50 133	0.23 152	0.84 284	0.73 321	0.34 101	0.53 243	0.37 163	0.22 93	0.70 210	0.32 144	0.75 520	0.16 235	0.13 310	0.17 307	0.21 255	0.47 275

11t1	0.60 243	0.49 163	2.19 178	0.35 237	0.58 410	0.48 118	0.21 99	0.72 205	0.73 321	0.49 183	0.47 190	0.35 156	0.34 230	0.61 174	0.71 343	0.12 244	1.26 463	0.10 128	0.29 409	0.16 145	1.22 477

RAFT+CT+SA	0.60 243	1.25 426	2.49 292	0.38 287	0.75 450	0.55 190	0.34 340	0.83 275	0.68 270	0.39 119	0.55 273	0.44 209	0.29 194	0.75 232	0.28 97	0.09 46	0.24 297	0.11 195	0.51 502	0.30 382	0.74 385

rafts_anoy	0.60 243	1.33 442	2.59 329	0.53 395	1.09 500	0.49 123	0.25 204	0.67 179	0.53 129	0.41 125	0.38 141	0.33 147	0.30 205	0.68 205	0.41 208	0.10 110	1.13 446	0.13 310	0.15 270	0.20 243	0.29 150

delet	0.60 243	0.84 310	2.45 267	0.33 190	0.35 310	0.73 395	0.46 414	0.89 334	0.80 395	0.58 287	0.62 333	0.67 344	0.51 370	1.14 317	0.64 320	0.12 244	0.12 174	0.13 310	0.14 248	0.22 272	0.29 150

CFNet-ft	0.60 243	1.16 400	2.45 267	0.29 110	0.30 264	0.64 332	0.28 252	0.69 187	0.57 155	0.49 183	0.57 297	0.79 404	0.44 320	1.48 372	0.62 311	0.15 357	0.10 128	0.28 476	0.14 248	0.21 255	0.29 150

CFNet_RVC	0.60 243	1.16 400	2.45 267	0.29 110	0.30 264	0.64 332	0.28 252	0.69 187	0.57 155	0.49 183	0.57 297	0.79 404	0.44 320	1.48 372	0.62 311	0.15 357	0.10 128	0.28 476	0.14 248	0.21 255	0.29 150

iResNet_ROB	0.60 243	1.59 492	2.04 141	0.32 168	0.21 139	0.60 264	0.22 115	0.99 407	0.85 430	0.61 327	0.63 341	0.58 299	0.42 299	1.08 305	0.98 402	0.11 199	0.08 45	0.09 73	0.06 8	0.23 288	0.33 178

DFGA-Net	0.61 251	1.55 485	2.59 329	0.32 168	0.26 219	0.54 177	0.22 115	0.67 179	0.63 205	0.50 202	0.52 236	0.35 156	0.28 176	1.84 438	0.99 404	0.10 110	0.08 45	0.12 249	0.12 204	0.38 441	0.18 72

FoundationStereo	0.61 251	0.37 87	0.91 5	1.96 546	2.40 550	0.20 3	0.16 34	0.26 1	0.86 437	0.16 1	0.12 2	0.19 43	0.17 27	0.58 162	0.32 144	0.10 110	2.98 556	0.08 31	0.06 8	0.07 1	0.20 87

FACV-RUCA	0.61 251	0.44 142	2.11 161	0.43 341	1.73 537	0.49 123	0.28 252	0.74 210	0.68 270	0.41 125	0.53 243	0.34 152	0.64 420	0.41 74	0.33 157	0.13 291	0.11 156	0.62 517	0.12 204	0.72 512	1.02 457

GIP-stereo	0.61 251	0.68 244	1.05 15	0.95 484	1.46 526	0.42 76	0.17 42	0.69 187	0.49 89	0.19 5	0.24 44	0.23 65	0.18 45	0.95 286	0.59 297	0.10 110	1.33 475	0.08 31	0.06 8	0.18 192	2.21 534

test_sample3	0.61 251	0.48 159	2.24 191	0.34 214	0.19 109	0.58 230	0.25 204	0.97 391	0.76 356	0.54 239	0.52 236	0.46 230	0.37 242	1.78 425	0.57 287	0.13 291	0.79 406	0.12 249	0.21 358	0.17 168	0.73 382

test_sample1	0.61 251	0.45 150	1.84 98	0.33 190	0.29 251	0.49 123	0.24 178	0.83 275	0.73 321	0.51 214	0.53 243	0.52 265	0.45 328	1.40 357	0.72 347	0.11 199	0.96 423	0.10 128	0.24 378	0.15 125	1.25 481

testlalala_base	0.61 251	0.35 71	2.44 249	0.35 237	0.33 292	0.55 190	0.21 99	0.88 325	0.41 44	0.41 125	0.39 147	0.31 132	0.24 115	0.33 28	0.36 179	0.98 532	1.61 509	0.09 73	0.22 369	1.11 527	0.68 365

test_5	0.61 251	1.25 426	2.76 406	0.39 302	0.64 432	0.58 230	0.35 350	0.85 297	0.66 230	0.49 183	0.56 286	0.55 284	0.40 274	0.79 246	0.32 144	0.10 110	0.19 261	0.12 249	0.12 204	0.33 403	0.85 420

Sa-1000	0.61 251	1.07 374	2.71 391	0.32 168	0.61 425	0.61 284	0.31 307	1.00 417	0.76 356	0.53 233	0.83 442	0.43 194	0.33 222	0.69 208	0.30 115	0.10 110	0.52 364	0.13 310	0.28 405	0.29 373	0.29 150

SA	0.61 251	1.14 391	2.79 412	0.32 168	0.63 428	0.57 219	0.30 296	0.97 391	0.78 374	0.43 139	0.63 341	0.39 173	0.46 338	0.70 210	0.31 134	0.10 110	0.44 348	0.13 310	0.32 433	0.31 391	0.51 297

DAS	0.61 251	0.42 120	1.85 102	0.34 214	0.34 302	0.52 158	0.42 389	0.89 334	0.80 395	0.85 452	0.69 381	0.57 295	0.51 370	2.38 496	0.57 287	0.13 291	0.09 98	0.12 249	0.09 82	0.18 192	0.37 202

AACVNet	0.61 251	1.13 390	2.47 280	0.37 268	0.21 139	0.57 219	0.25 204	0.75 214	0.55 142	0.56 263	0.60 318	0.66 341	0.44 320	2.11 477	0.49 256	0.14 327	0.11 156	0.14 346	0.11 166	0.35 422	0.23 110

ASMatch	0.61 251	0.47 156	2.72 393	0.91 479	0.36 321	0.56 197	0.24 178	0.54 107	0.67 243	0.48 167	1.20 493	0.47 239	0.65 423	1.33 350	0.93 392	0.10 110	0.08 45	0.11 195	0.11 166	0.10 51	0.17 63

test-1	0.61 251	0.54 188	2.09 153	0.31 147	1.37 519	0.51 141	0.28 252	0.83 275	0.50 99	0.42 131	0.55 273	0.54 275	0.24 115	0.38 54	1.25 443	0.10 110	1.08 439	0.10 128	0.17 307	0.11 63	0.77 391

LMCR-Stereo	0.61 251	1.00 358	2.60 336	0.42 329	0.22 152	0.74 401	0.31 307	1.06 468	0.70 293	0.62 340	0.64 354	0.40 182	0.52 377	0.84 258	1.27 445	0.20 433	0.09 98	0.12 249	0.09 82	0.26 337	0.16 56

GEStereo_RVC	0.61 251	1.19 409	2.61 341	0.48 365	0.25 203	0.63 320	0.37 361	1.05 455	0.79 387	0.55 251	0.55 273	0.59 302	0.44 320	1.10 307	0.48 247	0.16 374	0.11 156	0.12 249	0.11 166	0.27 351	0.43 247

HGLStereo	0.61 251	1.20 411	2.59 329	0.36 255	0.40 344	0.65 348	0.30 296	0.87 317	0.67 243	0.60 317	0.70 394	0.69 369	0.56 389	1.07 304	0.59 297	0.14 327	0.13 190	0.13 310	0.12 204	0.23 288	0.23 110

PSMNet-RSSM	0.61 251	1.19 409	2.43 241	0.33 190	0.25 203	0.59 249	0.28 252	0.88 325	0.65 222	0.54 239	0.62 333	0.69 369	0.46 338	1.67 406	0.50 260	0.15 357	0.10 128	0.14 346	0.16 291	0.20 243	0.28 144

DISCO	0.61 251	0.63 226	1.98 129	0.46 358	0.34 302	0.84 447	0.35 350	0.88 325	0.81 403	0.61 327	0.64 354	1.06 486	0.53 380	1.11 312	0.83 381	0.13 291	0.10 128	0.11 195	0.10 118	0.26 337	0.37 202

DLCB_ROB	0.61 251	0.96 352	2.00 132	0.37 268	0.25 203	0.65 348	0.37 361	0.86 308	0.76 356	0.73 412	0.70 394	0.84 428	0.47 349	1.57 387	0.72 347	0.13 291	0.13 190	0.14 346	0.14 248	0.18 192	0.33 178

G2L-Stereo	0.62 271	1.27 429	2.67 369	0.31 147	0.27 232	0.59 249	0.29 280	0.81 255	0.60 179	0.56 263	0.53 243	0.71 378	0.37 242	1.74 415	0.57 287	0.13 291	0.11 156	0.13 310	0.11 166	0.29 373	0.34 186

test_sample4	0.62 271	0.49 163	2.24 191	0.34 214	0.19 109	0.57 219	0.25 204	0.98 398	0.76 356	0.56 263	0.55 273	0.45 221	0.38 252	1.78 425	0.56 284	0.13 291	0.80 409	0.13 310	0.21 358	0.17 168	0.76 387

qqq1	0.62 271	0.54 188	1.92 117	0.32 168	0.16 39	0.46 101	0.24 178	0.94 366	0.85 430	0.58 287	0.70 394	0.51 258	0.41 286	1.89 451	0.64 320	0.13 291	1.01 429	0.09 73	0.24 378	0.19 223	0.59 334

fff1	0.62 271	0.54 188	1.92 117	0.32 168	0.16 39	0.46 101	0.24 178	0.94 366	0.85 430	0.58 287	0.70 394	0.51 258	0.41 286	1.89 451	0.64 320	0.13 291	1.01 429	0.09 73	0.24 378	0.19 223	0.59 334

LL-Strereo2	0.62 271	1.36 454	2.47 280	1.37 512	0.96 479	0.54 177	0.28 252	0.61 156	0.49 89	0.42 131	0.34 118	0.44 209	0.21 85	0.57 156	0.53 272	0.11 199	0.26 309	0.16 391	0.14 248	0.18 192	0.98 452

4D-IteraStereo	0.62 271	1.29 434	3.04 451	0.27 76	0.30 264	0.46 101	0.26 221	0.54 107	0.51 106	0.41 125	0.31 97	0.39 173	0.19 57	0.53 141	0.65 325	0.09 46	0.47 353	0.12 249	0.11 166	0.21 255	2.14 527

CBFPSM	0.62 271	1.34 445	2.12 162	0.30 130	0.23 182	0.71 385	0.38 370	0.77 224	0.68 270	0.51 214	0.49 212	1.03 478	0.82 462	0.63 181	1.35 450	0.11 199	0.12 174	0.10 128	0.10 118	0.19 223	0.37 202

iinet-f	0.62 271	1.18 406	2.55 317	0.33 190	0.25 203	0.82 441	0.34 340	0.87 317	0.69 282	0.56 263	0.64 354	0.73 385	0.67 431	0.80 250	0.81 376	0.14 327	0.13 190	0.11 195	0.10 118	0.44 475	0.26 131

PFNet	0.62 271	0.42 120	2.69 383	0.43 341	0.55 399	0.62 306	0.27 239	0.64 170	0.72 316	0.61 327	0.56 286	0.45 221	0.33 222	1.86 444	1.12 425	0.28 480	0.09 98	0.12 249	0.16 291	0.26 337	0.27 138

RAFT	0.62 271	1.35 449	2.26 195	0.62 428	0.53 395	0.47 112	0.35 350	0.70 197	0.58 162	0.50 202	0.50 224	0.79 404	0.40 274	0.49 124	0.36 179	0.11 199	0.79 406	0.14 346	0.13 226	0.52 495	0.72 378

raft+_RVC	0.62 271	1.18 406	2.43 241	0.36 255	2.08 544	0.52 158	0.25 204	0.66 176	0.54 133	0.36 105	0.46 184	0.32 139	0.28 176	0.49 124	0.43 220	0.10 110	0.91 420	0.10 128	0.09 82	0.22 272	0.70 374

cf-r	0.62 271	1.27 429	2.99 445	0.34 214	0.28 245	0.60 264	0.28 252	0.82 264	0.70 293	0.55 251	0.61 326	0.77 398	0.41 286	1.32 348	0.52 265	0.13 291	0.09 98	0.11 195	0.12 204	0.22 272	0.27 138

DSFCA	0.62 271	0.77 287	1.95 122	0.29 110	0.29 251	0.79 429	0.86 497	0.81 255	0.73 321	0.73 412	0.66 368	0.67 344	0.57 394	1.17 322	1.03 410	0.16 374	0.15 221	0.13 310	0.14 248	0.19 223	0.28 144

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 271	1.15 397	3.11 457	0.39 302	0.37 327	0.60 264	0.28 252	0.87 317	0.64 215	0.63 351	0.56 286	0.71 378	0.45 328	1.08 305	0.52 265	0.15 357	0.12 174	0.14 346	0.15 270	0.18 192	0.25 123
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.63 285	0.64 229	2.51 298	0.54 402	0.37 327	0.44 88	0.28 252	0.68 184	0.59 173	0.43 139	0.33 111	0.26 94	0.25 135	0.89 270	0.52 265	0.10 110	1.84 520	0.10 128	0.09 82	0.41 463	1.40 496

test_sample5	0.63 285	0.50 171	2.19 178	0.34 214	0.19 109	0.56 197	0.26 221	0.98 398	0.77 369	0.55 251	0.63 341	0.45 221	0.38 252	1.87 448	0.58 293	0.14 327	0.82 414	0.13 310	0.22 369	0.18 192	0.76 387

tta	0.63 285	0.54 188	1.92 117	0.32 168	0.16 39	0.46 101	0.24 178	0.94 366	0.85 430	0.58 287	0.70 394	0.51 258	0.41 286	1.89 451	0.86 385	0.13 291	1.01 429	0.11 195	0.26 394	0.19 223	0.59 334

DualNet	0.63 285	0.50 171	2.19 178	0.34 214	0.19 109	0.56 197	0.26 221	0.98 398	0.77 369	0.56 263	0.66 368	0.45 221	0.38 252	1.87 448	0.58 293	0.14 327	0.82 414	0.13 310	0.22 369	0.18 192	0.76 387

CIPLG	0.63 285	1.59 492	3.16 461	0.79 465	0.31 273	0.62 306	0.57 449	0.82 264	0.68 270	0.58 287	0.63 341	0.43 194	0.31 210	0.48 111	0.42 213	0.12 244	0.20 276	0.13 310	0.13 226	0.36 427	0.21 94

ACRE	0.63 285	1.55 485	3.41 488	0.76 458	0.28 245	0.60 264	0.56 446	0.82 264	0.68 270	0.57 281	0.62 333	0.43 194	0.30 205	0.47 98	0.42 213	0.12 244	0.19 261	0.13 310	0.14 248	0.36 427	0.20 87

HHNet	0.63 285	0.67 235	3.10 456	0.37 268	0.25 203	0.64 332	0.60 458	0.70 197	0.67 243	0.55 251	1.12 490	0.32 139	0.60 412	0.43 83	1.75 474	0.16 374	0.08 45	0.12 249	0.10 118	0.18 192	0.22 101

ac_64	0.63 285	0.77 287	2.71 391	0.37 268	0.34 302	0.64 332	0.30 296	0.86 308	0.67 243	0.58 287	0.53 243	0.88 443	0.48 356	1.84 438	0.71 343	0.15 357	0.12 174	0.12 249	0.12 204	0.21 255	0.25 123

GANet-RSSM	0.63 285	1.14 391	2.67 369	0.38 287	0.26 219	0.59 249	0.29 280	0.81 255	0.56 148	0.50 202	0.57 297	0.67 344	0.50 366	1.91 457	0.50 260	0.14 327	0.10 128	0.24 466	0.12 204	0.36 427	0.28 144

NVstereo2D	0.63 285	0.57 201	2.29 201	0.37 268	0.35 310	0.69 377	0.49 425	0.96 383	0.88 447	0.49 183	0.54 262	0.72 380	0.46 338	1.98 463	0.50 260	0.19 422	0.20 276	0.18 425	0.16 291	0.28 364	0.34 186

G2L-Stereo_test	0.64 295	1.34 445	2.55 317	0.34 214	0.24 194	0.75 404	0.39 376	0.83 275	0.65 222	0.62 340	0.54 262	0.74 387	0.40 274	1.57 387	0.75 357	0.11 199	0.08 45	0.08 31	0.08 51	0.28 364	0.43 247

PSMNet-RUCA	0.64 295	1.12 387	2.61 341	0.59 419	0.56 401	0.64 332	0.37 361	0.89 334	0.72 316	0.53 233	0.68 376	0.53 268	0.43 311	0.61 174	0.46 237	0.35 493	0.19 261	0.44 508	0.29 409	0.49 489	0.35 193

AIO-Stereo	0.64 295	0.60 211	1.63 77	1.31 506	1.45 523	0.38 50	0.20 76	0.55 117	0.83 416	0.31 89	0.31 97	0.23 65	0.15 17	0.39 58	0.63 318	0.10 110	1.25 459	0.09 73	0.41 479	0.21 255	1.73 513

test_sample6	0.64 295	0.51 178	2.17 173	0.35 237	0.18 78	0.56 197	0.27 239	1.00 417	0.80 395	0.56 263	0.66 368	0.47 239	0.39 267	1.95 459	0.60 301	0.14 327	0.80 409	0.13 310	0.21 358	0.18 192	0.78 397

SMFormer	0.64 295	0.54 188	1.92 117	0.32 168	0.16 39	0.46 101	0.24 178	0.94 366	0.85 430	0.58 287	0.70 394	0.51 258	0.41 286	1.89 451	0.86 385	0.13 291	1.01 429	0.11 195	0.26 394	0.17 168	0.84 416

ssnet_v2	0.64 295	0.99 357	2.67 369	0.33 190	0.22 152	0.72 391	0.45 408	1.00 417	0.80 395	0.66 384	0.54 262	0.81 415	0.48 356	0.91 273	1.08 419	0.16 374	0.14 205	0.14 346	0.14 248	0.33 403	0.31 168

IPLGR_C	0.64 295	1.66 504	3.36 476	0.80 467	0.31 273	0.60 264	0.60 458	0.82 264	0.69 282	0.58 287	0.62 333	0.44 209	0.31 210	0.47 98	0.43 220	0.12 244	0.22 288	0.13 310	0.15 270	0.35 422	0.21 94

OMP-Stereo	0.64 295	0.87 321	2.38 218	0.56 413	0.37 327	0.60 264	0.26 221	0.75 214	0.71 307	0.65 377	0.60 318	0.68 358	0.32 217	2.07 470	1.18 432	0.11 199	0.08 45	0.12 249	0.09 82	0.17 168	0.28 144

GwcNet-RSSM	0.64 295	1.38 463	2.69 383	0.33 190	0.26 219	0.60 264	0.32 318	0.84 284	0.73 321	0.56 263	0.65 361	0.72 380	0.42 299	1.78 425	0.60 301	0.14 327	0.10 128	0.12 249	0.13 226	0.26 337	0.26 131

MM-Stereo_test2	0.65 304	0.43 130	2.54 309	0.62 428	0.18 78	0.50 133	0.25 204	0.49 69	0.47 80	0.36 105	0.26 59	0.24 75	0.23 109	0.40 65	0.38 195	0.08 17	2.33 546	0.09 73	0.10 118	0.38 441	2.66 545

test_sample7	0.65 304	0.41 117	2.08 149	0.36 255	0.20 125	0.52 158	0.32 318	0.99 407	0.86 437	0.64 361	0.63 341	0.67 344	0.49 361	1.18 324	0.52 265	0.18 406	1.21 454	0.16 391	0.15 270	0.19 223	1.22 477

ff7	0.65 304	0.58 203	2.09 153	0.39 302	0.60 416	0.56 197	0.23 152	0.49 69	0.62 194	1.00 470	0.24 44	0.20 47	0.24 115	0.71 217	0.24 43	0.09 46	2.09 531	0.10 128	0.18 318	0.24 295	2.22 535

ffff	0.65 304	0.58 203	2.09 153	0.39 302	0.60 416	0.56 197	0.23 152	0.49 69	0.62 194	1.00 470	0.24 44	0.20 47	0.24 115	0.71 217	0.24 43	0.09 46	2.09 531	0.10 128	0.18 318	0.24 295	2.22 535

11t	0.65 304	0.58 203	2.09 153	0.39 302	0.60 416	0.56 197	0.23 152	0.49 69	0.62 194	1.00 470	0.24 44	0.20 47	0.24 115	0.71 217	0.24 43	0.09 46	2.09 531	0.10 128	0.18 318	0.24 295	2.22 535

qqq	0.65 304	0.63 226	2.10 159	0.30 130	0.64 432	0.46 101	0.27 239	0.81 255	0.83 416	0.48 167	0.56 286	0.46 230	0.37 242	1.03 294	0.75 357	0.11 199	1.41 487	0.12 249	0.41 479	0.16 145	1.18 468

ccc-4	0.65 304	0.58 203	2.09 153	0.39 302	0.60 416	0.56 197	0.23 152	0.49 69	0.62 194	1.00 470	0.24 44	0.20 47	0.24 115	0.71 217	0.24 43	0.09 46	2.09 531	0.10 128	0.18 318	0.24 295	2.22 535

x	0.65 304	0.62 224	2.12 162	0.36 255	0.61 425	0.48 118	0.24 178	0.80 246	0.89 452	0.50 202	0.56 286	0.44 209	0.36 236	0.62 180	0.80 372	0.11 199	1.44 492	0.11 195	0.39 473	0.16 145	1.34 490

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 304	1.15 397	2.40 227	0.33 190	0.30 264	0.83 442	0.40 381	0.94 366	0.82 409	0.67 386	0.76 427	0.68 358	0.58 401	1.13 315	1.25 443	0.14 327	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.18 192	0.28 144

iRaft-Stereo_5w	0.65 304	1.35 449	2.21 185	0.30 130	0.63 428	0.49 123	0.28 252	0.78 231	0.64 215	0.41 125	0.61 326	0.62 316	0.46 338	1.79 429	0.48 247	0.10 110	0.25 306	0.11 195	0.12 204	0.40 456	0.94 442

TransformOpticalFlow	0.65 304	0.61 217	2.67 369	0.45 353	0.26 219	0.62 306	0.28 252	0.88 325	0.76 356	0.76 425	0.74 417	0.90 449	0.84 465	1.82 435	0.80 372	0.10 110	0.07 9	0.11 195	0.09 82	0.12 74	0.19 78

IIG-Stereo	0.65 304	0.87 321	2.32 208	0.55 404	0.23 182	0.62 306	0.21 99	0.78 231	0.71 307	0.64 361	0.69 381	0.69 369	0.38 252	2.07 470	1.37 454	0.11 199	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.15 125	0.27 138

DRaft	0.65 304	0.47 156	2.38 218	0.25 45	0.17 61	0.64 332	0.65 470	0.56 123	0.57 155	0.67 386	0.98 473	0.38 169	0.99 486	1.42 362	2.06 488	0.11 199	0.14 205	0.10 128	0.14 248	0.18 192	0.21 94

RAFT-RH_RVC	0.65 304	0.73 268	2.78 410	0.39 302	0.29 251	0.60 264	0.18 54	0.45 43	0.63 205	0.75 421	1.89 518	0.47 239	0.29 194	1.59 395	1.21 436	0.15 357	0.07 9	0.13 310	0.13 226	0.11 63	0.10 7

pcwnet_v2	0.65 304	0.54 188	4.29 534	0.33 190	0.27 232	0.60 264	0.25 204	1.02 434	0.92 459	0.61 327	0.69 381	0.62 316	0.54 382	0.67 200	0.38 195	0.18 406	0.15 221	0.15 372	0.14 248	0.21 255	0.49 288

RALCasStereoNet	0.65 304	1.34 445	2.56 321	0.43 341	0.96 479	0.50 133	0.26 221	0.62 160	0.56 148	0.43 139	0.49 212	0.36 158	0.28 176	0.72 225	0.53 272	0.10 110	1.18 449	0.09 73	0.08 51	0.27 351	1.27 483

ARAFT	0.65 304	1.69 506	3.34 475	0.29 110	0.16 39	0.65 348	0.36 358	0.96 383	0.73 321	0.63 351	0.49 212	0.56 291	0.31 210	1.23 332	0.35 176	0.11 199	0.08 45	0.14 346	0.13 226	0.38 441	0.50 290

psm_up	0.65 304	1.02 363	2.53 304	0.36 255	0.31 273	0.64 332	0.38 370	0.96 383	0.73 321	0.63 351	0.57 297	0.68 358	0.57 394	1.90 456	0.52 265	0.17 395	0.15 221	0.16 391	0.15 270	0.27 351	0.22 101

CFNet	0.65 304	1.45 474	2.27 196	0.34 214	0.25 203	0.64 332	0.23 152	0.93 361	0.79 387	0.48 167	0.59 309	0.58 299	0.40 274	2.28 487	0.63 318	0.13 291	0.09 98	0.15 372	0.14 248	0.34 410	0.26 131

YMNet	0.66 323	0.98 355	2.12 162	0.42 329	0.41 350	0.86 449	0.43 396	0.92 357	0.76 356	0.75 421	0.81 438	0.83 425	0.46 338	0.87 262	1.07 416	0.19 422	0.22 288	0.20 441	0.17 307	0.42 466	0.39 219

YMNet_1	0.66 323	0.98 355	2.12 162	0.42 329	0.41 350	0.86 449	0.43 396	0.92 357	0.76 356	0.75 421	0.81 438	0.83 425	0.46 338	0.87 262	1.07 416	0.19 422	0.22 288	0.20 441	0.17 307	0.42 466	0.39 219

Reg-Stereo(zero)	0.66 323	0.26 1	2.13 168	0.25 45	1.15 508	0.99 475	0.97 507	0.57 130	0.81 403	0.52 224	0.46 184	0.54 275	0.59 404	0.47 98	1.14 427	0.08 17	0.88 418	0.08 31	0.36 464	0.12 74	0.80 403

mmm	0.66 323	0.53 186	1.83 95	0.38 287	0.86 466	0.49 123	0.27 239	0.82 264	0.83 416	0.59 306	0.69 381	0.47 239	0.38 252	0.81 254	0.73 351	0.12 244	1.37 479	0.14 346	0.45 485	0.18 192	1.35 491

Wz-Net-LNSev	0.66 323	1.30 435	2.81 417	0.35 237	0.37 327	0.80 432	0.48 420	0.91 350	0.87 443	0.63 351	0.70 394	0.80 411	0.59 404	0.67 200	0.68 333	0.15 357	0.14 205	0.12 249	0.12 204	0.24 295	0.38 211

AASNet	0.66 323	1.49 481	2.97 440	0.37 268	0.33 292	0.65 348	0.30 296	1.00 417	0.78 374	0.56 263	0.60 318	0.55 284	0.39 267	0.88 268	0.96 395	0.15 357	0.12 174	0.13 310	0.11 166	0.45 478	0.35 193

coex_refinement	0.67 329	1.33 442	2.48 286	0.38 287	0.26 219	0.64 332	0.34 340	0.88 325	0.68 270	0.61 327	0.63 341	0.80 411	0.48 356	1.84 438	1.09 420	0.13 291	0.10 128	0.10 128	0.10 118	0.18 192	0.38 211

DDVS	0.67 329	0.46 153	1.74 83	2.40 549	0.35 310	0.86 449	0.98 508	0.72 205	0.52 118	0.53 233	0.57 297	0.89 446	0.37 242	1.22 329	0.57 287	0.15 357	0.14 205	0.14 346	0.12 204	0.19 223	0.42 239

ACVNet-DCA	0.67 329	0.73 268	2.43 241	0.67 446	0.52 388	0.76 409	0.24 178	0.81 255	0.83 416	0.77 427	0.39 147	0.25 84	0.38 252	0.70 210	0.22 15	0.10 110	2.13 537	0.11 195	0.09 82	0.16 145	1.18 468

fast-acv-ft	0.67 329	1.24 423	3.26 468	0.39 302	0.30 264	0.80 432	0.48 420	0.74 210	0.76 356	0.60 317	0.78 435	0.76 396	0.60 412	0.70 210	0.78 367	0.16 374	0.15 221	0.18 425	0.17 307	0.38 441	0.24 119

ToySt	0.67 329	0.88 325	2.61 341	0.39 302	0.73 447	0.61 284	0.38 370	0.78 231	0.73 321	0.43 139	0.70 394	0.72 380	0.45 328	0.66 197	0.62 311	0.14 327	0.63 387	0.13 310	0.33 447	0.24 295	1.18 468

PSM-AAD	0.67 329	0.29 8	2.41 232	0.37 268	0.23 182	0.86 449	1.15 523	0.62 160	0.66 230	0.64 361	0.71 407	0.67 344	2.90 543	0.65 194	0.32 144	0.10 110	0.08 45	0.17 406	0.15 270	0.14 114	0.34 186

HSM	0.67 329	0.92 345	2.29 201	0.30 130	0.29 251	0.65 348	0.29 280	0.98 398	0.67 243	0.59 306	0.58 304	1.39 513	0.65 423	2.56 507	0.45 232	0.11 199	0.09 98	0.10 128	0.08 51	0.18 192	0.24 119

Occ-G	0.68 336	0.54 188	2.08 149	0.99 492	0.74 448	0.38 50	0.25 204	0.46 52	0.78 374	0.40 123	0.36 129	0.46 230	0.22 93	0.90 271	0.70 337	0.09 46	1.53 504	0.09 73	0.16 291	0.31 391	2.06 523

raft_robust	0.68 336	1.24 423	2.42 236	0.30 130	0.57 406	0.53 166	0.25 204	0.95 380	0.79 387	0.49 183	0.46 184	1.12 496	0.74 449	1.50 375	0.61 308	0.09 46	0.62 386	0.10 128	0.30 418	0.26 337	0.30 159

SACVNet	0.68 336	1.08 377	2.58 327	0.38 287	0.28 245	0.65 348	0.37 361	0.91 350	0.65 222	0.67 386	0.62 333	0.69 369	0.47 349	2.07 470	0.65 325	0.18 406	0.14 205	0.16 391	0.15 270	0.39 450	0.41 234

ADLNet	0.68 336	1.02 363	2.68 376	0.35 237	0.34 302	0.67 368	0.34 340	0.95 380	0.79 387	0.70 400	0.62 333	0.80 411	0.46 338	1.77 422	0.69 335	0.15 357	0.12 174	0.14 346	0.14 248	0.31 391	0.54 314

XPNet_ROB	0.68 336	1.11 385	2.28 198	0.38 287	0.27 232	0.67 368	0.47 418	0.94 366	0.75 347	0.80 438	0.71 407	0.81 415	0.54 382	1.72 412	0.84 382	0.22 448	0.16 235	0.16 391	0.15 270	0.25 317	0.45 268

ETE_ROB	0.68 336	1.09 378	2.32 208	0.38 287	0.26 219	0.69 377	0.51 428	1.49 522	0.75 347	0.81 442	0.71 407	0.85 433	0.51 370	1.39 355	0.70 337	0.17 395	0.14 205	0.19 432	0.16 291	0.24 295	0.35 193

LALA_ROB	0.68 336	1.14 391	2.50 297	0.37 268	0.29 251	0.78 425	0.55 442	0.99 407	0.84 428	0.82 446	0.68 376	0.93 455	0.50 366	1.01 291	0.89 388	0.21 442	0.15 221	0.21 447	0.18 318	0.26 337	0.30 159

SCV	0.69 343	0.68 244	1.95 122	0.90 475	1.04 492	0.49 123	0.24 178	0.98 398	0.73 321	0.54 239	0.31 97	0.24 75	0.20 75	1.32 348	0.26 75	0.11 199	1.59 508	0.09 73	0.32 433	0.34 410	1.58 505

UGAM	0.69 343	0.84 310	2.66 361	0.40 315	0.20 125	0.53 166	0.34 340	0.63 167	0.74 341	0.45 150	0.74 417	0.95 463	0.36 236	2.57 508	0.42 213	0.11 199	0.45 349	0.17 406	0.19 336	0.43 471	0.57 328

STrans-v2	0.69 343	0.62 224	2.66 361	0.28 92	0.23 182	0.57 219	0.32 318	1.01 426	0.77 369	0.92 461	0.84 444	0.88 443	0.92 480	1.81 432	1.19 434	0.10 110	0.07 9	0.10 128	0.09 82	0.12 74	0.30 159

DEmStereo	0.69 343	0.40 111	2.42 236	0.42 329	0.18 78	0.66 361	0.88 500	0.54 107	0.64 215	0.60 317	1.00 477	0.45 221	1.24 500	1.53 378	2.21 499	0.10 110	0.08 45	0.10 128	0.10 118	0.11 63	0.14 34

FADNet-RVC	0.69 343	1.65 502	2.74 401	0.35 237	0.26 219	0.60 264	0.29 280	0.91 350	0.67 243	0.46 161	0.51 227	0.62 316	0.46 338	1.75 417	0.81 376	0.17 395	0.20 276	0.17 406	0.18 318	0.60 502	0.39 219

RASNet	0.69 343	1.05 372	2.59 329	0.37 268	0.47 379	0.66 361	0.33 332	0.82 264	0.76 356	0.51 214	0.65 361	0.93 455	0.62 416	2.20 484	0.80 372	0.14 327	0.09 98	0.09 73	0.11 166	0.18 192	0.37 202

PS-NSSS	0.69 343	1.37 459	2.44 249	0.31 147	0.32 285	0.64 332	0.34 340	1.04 447	0.74 341	0.56 263	0.75 424	0.51 258	0.42 299	2.41 500	0.54 277	0.24 463	0.17 248	0.27 474	0.18 318	0.30 382	0.23 110

MyStereo06	0.70 350	0.72 265	3.51 496	0.31 147	0.25 203	0.60 264	0.30 296	0.90 343	0.67 243	1.48 523	0.53 243	0.84 428	0.57 394	0.60 169	1.11 423	0.09 46	0.55 372	0.12 249	0.20 347	0.16 145	0.56 322

MSKI-zero shot	0.70 350	0.44 142	2.62 346	1.47 519	0.75 450	0.56 197	0.20 76	0.80 246	0.45 72	0.60 317	0.52 236	0.44 209	0.17 27	0.70 210	0.26 75	0.09 46	2.87 554	0.09 73	0.32 433	0.14 114	0.50 290

DMCA-RVC	0.70 350	1.30 435	3.59 503	0.37 268	0.89 470	0.57 219	0.31 307	0.73 208	0.59 173	0.69 396	0.54 262	0.59 302	0.57 394	1.25 338	0.66 328	0.16 374	0.38 336	0.20 441	0.15 270	0.22 272	0.23 110

HSM-Net_RVC	0.70 350	0.40 111	2.45 267	0.27 76	0.19 109	0.68 374	0.30 296	1.29 508	0.73 321	0.73 412	0.70 394	0.77 398	0.45 328	3.73 549	0.46 237	0.13 291	0.09 98	0.10 128	0.09 82	0.13 91	0.32 174
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ACV-stereo	0.71 354	0.85 314	3.01 447	0.33 190	0.25 203	1.01 478	0.59 454	0.62 160	0.54 133	0.42 131	0.45 179	1.54 520	1.44 510	1.40 357	0.73 351	0.14 327	0.13 190	0.12 249	0.11 166	0.20 243	0.35 193

AE-Stereo	0.71 354	0.32 42	2.44 249	0.44 346	0.50 382	0.58 230	0.23 152	1.08 474	0.67 243	0.67 386	0.51 227	0.47 239	0.24 115	0.63 181	0.32 144	0.09 46	2.15 541	0.11 195	0.45 485	0.22 272	2.01 520

xx1	0.71 354	0.73 268	2.43 241	0.67 446	0.52 388	0.76 409	0.24 178	0.85 297	1.05 492	0.77 427	0.39 147	0.46 230	0.37 242	0.70 210	0.22 15	0.10 110	2.13 537	0.12 249	0.41 479	0.16 145	1.18 468

GrayStereo	0.71 354	0.27 3	2.40 227	0.89 473	0.23 182	0.62 306	1.40 539	0.67 179	0.70 293	0.72 411	0.77 431	0.55 284	3.03 544	0.60 169	0.28 97	0.10 110	0.08 45	0.10 128	0.21 358	0.12 74	0.37 202

FADNet	0.71 354	1.60 496	2.53 304	0.33 190	0.30 264	0.67 368	0.29 280	0.92 357	0.75 347	0.45 150	0.49 212	0.66 341	0.57 394	1.85 442	0.85 383	0.46 505	0.20 276	0.17 406	0.20 347	0.60 502	0.37 202

iResNetv2_ROB	0.71 354	1.90 519	3.48 494	0.43 341	0.22 152	0.60 264	0.29 280	0.96 383	0.78 374	0.60 317	0.65 361	0.60 309	0.46 338	0.80 250	1.21 436	0.12 244	0.08 45	0.10 128	0.07 30	0.44 475	0.33 178

DRN-Test	0.71 354	0.79 297	2.83 421	0.40 315	0.44 367	0.80 432	0.41 383	1.07 471	0.83 416	0.82 446	0.64 354	0.68 358	0.57 394	1.78 425	0.79 370	0.16 374	0.13 190	0.17 406	0.16 291	0.24 295	0.51 297

StereoDRNet	0.71 354	1.24 423	2.56 321	0.42 329	0.45 370	0.73 395	0.46 414	0.98 398	0.81 403	0.77 427	0.56 286	0.74 387	0.48 356	1.69 410	0.91 391	0.15 357	0.14 205	0.15 372	0.15 270	0.26 337	0.51 297

NCCL2	0.71 354	1.32 437	2.30 203	0.44 346	0.31 273	0.71 385	0.67 477	0.89 334	0.69 282	0.70 400	0.61 326	0.85 433	0.54 382	1.58 394	0.70 337	0.20 433	0.17 248	0.66 519	0.25 386	0.26 337	0.38 211

TCMNet	0.72 363	1.15 397	2.78 410	0.51 389	0.52 388	0.73 395	0.39 376	0.94 366	0.78 374	0.60 317	0.68 376	0.63 320	0.46 338	1.71 411	0.72 347	0.18 406	0.19 261	0.23 460	0.18 318	0.40 456	0.56 322

1test111	0.72 363	0.73 268	2.43 241	0.67 446	0.52 388	0.76 409	0.24 178	0.81 255	0.83 416	0.77 427	0.39 147	0.25 84	0.38 252	1.03 294	0.75 357	0.10 110	2.13 537	0.11 195	0.09 82	0.16 145	1.18 468

FAT-Stereo	0.72 363	0.60 211	2.86 427	0.37 268	0.29 251	0.64 332	0.55 442	1.01 426	0.91 457	0.76 425	0.94 465	0.93 455	0.79 459	1.82 435	0.60 301	0.19 422	0.19 261	0.17 406	0.16 291	0.23 288	0.47 275

SCV_C0	0.73 366	0.68 244	2.05 144	1.50 523	0.92 474	0.45 93	0.20 76	0.96 383	0.71 307	0.65 377	0.33 111	0.31 132	0.20 75	1.25 338	0.52 265	0.09 46	1.68 515	0.08 31	0.30 418	0.27 351	1.52 503

MyStereo8	0.73 366	1.16 400	2.89 430	0.53 395	0.34 302	0.71 385	0.20 76	1.87 535	0.59 173	0.53 233	0.66 368	0.50 253	0.33 222	1.27 343	0.62 311	0.10 110	1.19 450	0.10 128	0.21 358	0.21 255	0.61 339

ADLNet2	0.73 366	1.22 418	3.28 470	0.34 214	0.36 321	0.65 348	0.37 361	0.94 366	0.87 443	0.57 281	0.65 361	0.92 450	0.48 356	2.05 468	0.60 301	0.13 291	0.11 156	0.11 195	0.11 166	0.37 434	0.38 211

hitnet-ft	0.73 366	1.09 378	2.59 329	0.28 92	0.22 152	0.71 385	0.36 358	0.89 334	0.67 243	0.58 287	0.83 442	1.03 478	0.94 483	2.31 489	0.70 337	0.23 456	0.14 205	0.41 503	0.13 226	0.24 295	0.28 144

MoCha-V2	0.74 370	0.78 293	2.18 176	1.01 493	1.55 529	0.36 36	0.19 62	0.61 156	0.49 89	0.33 95	0.34 118	0.30 124	0.27 162	1.56 382	0.47 242	0.09 46	1.94 526	0.08 31	0.37 466	0.18 192	1.62 509

IGEV++	0.74 370	0.70 256	2.05 144	1.11 499	1.09 500	0.32 19	0.21 99	0.75 214	0.43 57	0.30 86	0.30 86	0.22 57	0.27 162	0.98 287	0.31 134	0.10 110	2.50 550	0.08 31	0.15 270	0.27 351	2.70 546

cc1	0.74 370	0.73 268	2.43 241	0.67 446	0.52 388	0.76 409	0.24 178	0.85 297	1.05 492	0.77 427	0.39 147	0.25 84	0.38 252	0.70 210	0.22 15	0.10 110	2.13 537	0.11 195	0.09 82	0.25 317	2.20 533

IGEVStereo-DCA	0.74 370	0.74 278	2.09 153	0.76 458	0.77 455	0.45 93	0.23 152	0.49 69	0.62 194	0.71 409	0.22 31	0.30 124	0.28 176	1.29 345	1.53 464	0.10 110	1.50 501	0.10 128	0.18 318	0.24 295	2.22 535

tt1	0.74 370	0.73 268	2.34 211	0.67 446	0.63 428	0.75 404	0.24 178	0.85 297	0.96 473	0.81 442	0.38 141	0.26 94	0.35 232	0.64 188	0.22 15	0.10 110	2.16 542	0.11 195	0.09 82	0.25 317	2.19 530

anonymousa	0.74 370	0.60 211	2.58 327	0.96 485	1.33 517	0.61 284	0.26 221	0.69 187	0.56 148	0.55 251	0.84 444	0.82 420	0.46 338	0.56 152	0.61 308	0.10 110	1.11 444	0.12 249	0.98 545	0.14 114	0.97 450

Wz-Net-MNSev	0.74 370	1.42 469	2.75 403	0.38 287	0.33 292	0.90 463	0.61 463	0.98 398	0.94 466	0.77 427	0.75 424	0.75 392	0.66 429	1.39 355	0.76 361	0.17 395	0.13 190	0.14 346	0.14 248	0.28 364	0.48 282

IPLG	0.74 370	1.09 378	2.87 428	0.36 255	0.21 139	1.63 518	0.60 458	1.39 517	0.63 205	1.39 515	0.51 227	0.40 182	0.86 470	1.40 357	0.37 187	0.09 46	0.07 9	0.14 346	0.12 204	0.34 410	0.23 110

FADNet-RVC-Resample	0.74 370	1.54 484	3.81 514	0.38 287	0.29 251	0.62 306	0.38 370	0.91 350	0.67 243	0.52 224	0.51 227	0.63 320	0.44 320	1.56 382	0.59 297	0.24 463	0.32 323	0.22 452	0.19 336	0.30 382	0.71 376

RP	0.74 370	1.01 361	2.48 286	0.44 346	0.45 370	0.66 361	0.45 408	0.95 380	0.87 443	0.70 400	0.95 468	0.99 470	0.82 462	1.55 380	0.82 379	0.26 473	0.19 261	0.23 460	0.20 347	0.34 410	0.38 211

stereogan	0.74 370	0.68 244	2.82 419	0.40 315	0.40 344	1.05 483	0.42 389	0.99 407	0.96 473	0.78 435	0.86 452	1.15 500	0.73 445	1.57 387	0.56 284	0.20 433	0.19 261	0.20 441	0.16 291	0.37 434	0.34 186

HART	0.75 381	0.75 283	2.22 187	0.94 481	1.59 533	0.30 13	0.19 62	0.72 205	0.85 430	0.30 86	0.52 236	0.39 173	0.16 23	0.81 254	0.43 220	0.08 17	2.61 553	0.10 128	0.07 30	0.36 427	1.61 508

model_zeroshot	0.75 381	0.94 350	2.48 286	1.88 541	0.68 440	0.72 391	0.22 115	1.01 426	0.51 106	1.10 482	0.35 125	0.63 320	0.20 75	0.78 243	0.32 144	0.12 244	1.97 528	0.10 128	0.23 374	0.12 74	0.56 322

Nwc_Net	0.75 381	1.10 383	2.96 439	0.42 329	0.39 338	0.77 419	0.39 376	1.06 468	0.73 321	0.65 377	1.00 477	0.99 470	0.74 449	1.43 363	0.99 404	0.24 463	0.15 221	0.23 460	0.26 394	0.27 351	0.30 159

NOSS_ROB	0.75 381	1.03 367	2.27 196	0.68 451	0.26 219	0.68 374	0.30 296	0.99 407	0.82 409	0.59 306	0.58 304	0.77 398	0.39 267	2.75 525	0.48 247	0.25 469	0.24 297	0.28 476	0.26 394	0.29 373	1.07 462

PSMNet_ROB	0.75 381	1.42 469	2.93 435	0.39 302	0.32 285	0.73 395	0.56 446	0.90 343	0.74 341	0.56 263	0.60 318	0.75 392	0.47 349	2.00 464	1.31 446	0.18 406	0.13 190	0.19 432	0.20 347	0.26 337	0.40 226

DualNet (step1)	0.76 386	0.69 253	2.69 383	0.28 92	0.23 182	0.81 436	0.33 332	0.99 407	0.86 437	0.64 361	0.63 341	0.67 344	0.49 361	1.18 324	0.52 265	0.65 513	1.21 454	0.86 526	0.56 510	0.25 317	0.72 378

DispNO	0.76 386	1.36 454	3.15 460	0.32 168	0.27 232	0.59 249	0.29 280	0.88 325	0.72 316	0.55 251	0.79 437	0.83 425	0.47 349	2.46 502	1.23 440	0.12 244	0.10 128	0.18 425	0.31 425	0.20 243	0.25 123

DCRE	0.76 386	0.80 299	2.31 206	1.05 494	1.18 509	0.63 320	0.26 221	1.03 441	0.59 173	0.52 224	2.12 523	0.44 209	0.27 162	0.41 74	0.53 272	0.09 46	1.02 434	0.10 128	0.32 433	0.16 145	1.47 501

APVNet	0.76 386	1.11 385	3.23 464	0.39 302	0.36 321	0.85 448	0.44 404	0.96 383	0.73 321	0.58 287	0.69 381	0.76 396	0.56 389	2.29 488	0.82 379	0.17 395	0.18 255	0.24 466	0.19 336	0.35 422	0.27 138

GwcNet	0.76 386	1.09 378	3.68 507	0.38 287	0.45 370	0.81 436	0.45 408	0.91 350	0.89 452	0.63 351	0.77 431	0.82 420	0.51 370	1.64 402	0.85 383	0.17 395	0.16 235	0.15 372	0.15 270	0.33 403	0.34 186

AF-Net	0.76 386	1.14 391	2.74 401	0.42 329	0.41 350	0.70 380	0.41 383	1.07 471	0.94 466	0.73 412	1.05 486	1.04 482	0.86 470	1.23 332	1.00 407	0.23 456	0.15 221	0.25 471	0.18 318	0.32 399	0.35 193

ccnet	0.77 392	0.61 217	2.01 134	0.40 315	0.46 377	1.05 483	0.59 454	1.02 434	0.74 341	0.90 458	0.97 470	0.82 420	0.89 475	1.68 409	1.16 431	0.32 488	0.26 309	0.32 489	0.28 405	0.35 422	0.47 275

RYNet	0.77 392	0.91 340	2.36 213	0.37 268	0.41 350	0.88 458	0.44 404	0.99 407	0.88 447	0.65 377	0.54 262	0.92 450	0.61 414	2.70 520	1.23 440	0.15 357	0.14 205	0.17 406	0.14 248	0.27 351	0.55 321

GCAP-BAT	0.78 394	0.38 97	2.37 215	0.98 487	0.60 416	0.77 419	0.22 115	1.13 490	0.51 106	0.80 438	0.90 460	0.81 415	0.25 135	0.77 236	0.88 387	0.10 110	1.94 526	0.09 73	0.50 498	0.17 168	1.35 491

ffm	0.78 394	0.67 235	3.39 481	0.32 168	0.22 152	0.58 230	0.28 252	0.85 297	0.96 473	0.54 239	0.74 417	0.67 344	0.40 274	0.64 188	0.22 15	0.10 110	2.16 542	0.15 372	0.33 447	0.25 317	2.19 530

Syn2CoEx	0.78 394	1.43 472	3.54 500	0.44 346	0.31 273	0.64 332	0.43 396	1.04 447	0.83 416	0.64 361	0.77 431	0.74 387	0.74 449	1.91 457	0.64 320	0.20 433	0.17 248	0.19 432	0.15 270	0.30 382	0.59 334

RGC	0.78 394	1.10 383	2.55 317	0.45 353	0.45 370	0.73 395	0.40 381	1.00 417	0.75 347	0.75 421	1.04 484	1.02 477	0.73 445	1.74 415	1.15 429	0.24 463	0.19 261	0.28 476	0.26 394	0.31 391	0.38 211

HH	0.79 398	0.52 182	2.72 393	1.45 516	0.80 460	0.91 464	0.23 152	0.76 217	0.76 356	0.64 361	0.55 273	0.87 439	0.41 286	0.94 280	0.45 232	0.09 46	1.20 451	0.10 128	0.09 82	0.16 145	2.16 528

HanStereo	0.79 398	0.52 182	2.72 393	1.45 516	0.80 460	0.91 464	0.23 152	0.76 217	0.76 356	0.64 361	0.55 273	0.87 439	0.41 286	0.94 280	0.45 232	0.09 46	1.20 451	0.10 128	0.09 82	0.16 145	2.16 528

FTStereo	0.79 398	0.32 42	2.83 421	0.70 453	0.21 139	0.73 395	1.75 544	0.61 156	0.60 179	1.07 480	1.62 513	1.28 505	2.11 535	0.75 232	0.30 115	0.19 422	0.08 45	0.12 249	0.11 166	0.12 74	0.39 219

RAFT + AFF	0.79 398	1.73 508	2.99 445	0.34 214	0.35 310	0.67 368	0.51 428	1.05 455	0.79 387	0.54 239	0.58 304	0.59 302	0.81 460	1.80 430	1.21 436	0.13 291	0.27 316	0.15 372	0.14 248	0.45 478	0.69 371

AANet_RVC	0.79 398	1.46 476	2.72 393	0.34 214	0.25 203	0.59 249	0.32 318	0.88 325	0.83 416	0.62 340	0.95 468	0.80 411	0.43 311	2.46 502	1.72 471	0.38 495	0.26 309	0.10 128	0.09 82	0.25 317	0.43 247

aanetorigin	0.81 403	1.03 367	2.64 356	0.44 346	0.44 367	0.59 249	1.00 513	0.59 143	0.70 293	1.54 525	1.22 495	0.82 420	1.08 493	1.06 299	1.07 416	0.18 406	0.15 221	0.17 406	0.21 358	0.53 496	0.65 354

GANetREF_RVC	0.81 403	1.44 473	3.04 451	0.49 378	0.27 232	0.83 442	0.63 466	1.03 441	0.92 459	0.63 351	0.61 326	0.72 380	0.59 404	2.40 498	0.58 293	0.33 490	0.25 306	0.37 498	0.25 386	0.41 463	0.36 201
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
PWC_ROB	0.81 403	1.41 465	2.60 336	0.41 325	0.40 344	0.63 320	0.31 307	1.04 447	0.99 483	0.92 461	1.29 498	0.78 402	0.68 433	1.65 405	1.50 461	0.19 422	0.12 174	0.18 425	0.13 226	0.51 492	0.54 314

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 406	0.78 293	3.67 506	0.35 237	0.81 462	1.25 500	0.88 500	1.13 490	0.58 162	0.84 450	0.52 236	1.24 503	0.64 420	0.77 236	0.70 337	0.10 110	0.53 366	0.11 195	0.45 485	0.29 373	0.81 411

test_for_model	0.82 406	1.62 497	2.47 280	1.36 511	1.04 492	0.53 166	0.22 115	0.82 264	0.63 205	0.60 317	0.29 78	0.25 84	0.21 85	0.28 6	0.25 60	0.80 523	1.87 521	0.08 31	0.08 51	1.81 547	1.18 468

HBP-ISP	0.82 406	1.57 488	3.28 470	0.50 384	0.27 232	0.86 449	0.54 438	1.09 476	0.78 374	0.81 442	0.70 394	0.68 358	1.00 487	2.02 465	0.47 242	0.24 463	0.24 297	0.29 484	0.25 386	0.28 364	0.52 304

S-Stereo	0.82 406	0.73 268	3.79 512	0.40 315	0.37 327	0.70 380	0.69 481	1.00 417	1.03 488	0.63 351	0.92 463	0.82 420	0.59 404	2.35 492	0.71 343	0.18 406	0.22 288	0.17 406	0.18 318	0.30 382	0.67 360

CVANet_RVC	0.82 406	1.18 406	3.98 519	0.40 315	0.28 245	0.63 320	0.43 396	0.90 343	0.78 374	1.14 487	0.69 381	0.68 358	0.52 377	2.62 513	0.48 247	0.20 433	0.13 190	0.22 452	0.37 466	0.37 434	0.48 282

PASM	0.82 406	1.00 358	2.68 376	0.52 391	0.48 380	0.65 348	0.59 454	0.83 275	0.89 452	0.82 446	0.73 414	0.89 446	0.68 433	2.39 497	0.73 351	0.35 493	0.37 332	0.36 496	0.41 479	0.45 478	0.51 297

TDLM	0.83 412	1.28 432	2.38 218	0.46 358	0.26 219	0.66 361	0.55 442	0.87 317	0.80 395	2.54 546	0.62 333	0.61 311	0.51 370	2.68 519	0.67 331	0.20 433	0.11 156	0.35 495	0.15 270	0.33 403	0.48 282

PWCDC_ROB	0.83 412	1.57 488	2.63 347	0.48 365	0.37 327	0.78 425	0.29 280	1.04 447	1.36 518	0.63 351	2.05 522	0.64 328	0.70 440	1.10 307	1.20 435	0.33 490	0.14 205	0.15 372	0.12 204	0.63 506	0.46 273

GCST	0.84 414	1.48 479	3.02 449	1.12 502	1.09 500	0.62 306	0.19 62	0.79 240	0.56 148	0.60 317	0.65 361	0.50 253	0.31 210	1.24 334	0.74 356	0.76 521	0.46 350	0.84 525	0.64 520	0.71 511	0.57 328

rrr	0.84 414	0.74 278	3.40 486	0.76 458	0.77 455	0.45 93	0.28 252	1.23 505	0.84 428	0.71 409	0.22 31	0.30 124	0.28 176	1.29 345	1.53 464	0.10 110	1.50 501	0.10 128	0.29 409	0.24 295	1.75 514

GASNet	0.84 414	1.98 522	4.07 523	0.48 365	0.33 292	0.58 230	0.34 340	0.97 391	0.81 403	0.60 317	0.59 309	0.74 387	0.55 387	2.08 473	1.18 432	0.22 448	0.15 221	0.19 432	0.17 307	0.55 498	0.29 150

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 414	1.41 465	2.80 413	0.94 481	0.35 310	0.89 460	0.41 383	0.89 334	0.66 230	0.57 281	0.63 341	0.75 392	0.38 252	2.37 493	0.55 280	1.16 539	0.31 322	0.36 496	0.21 358	0.59 501	0.63 347

edge stereo	0.84 414	0.74 278	3.42 491	0.38 287	1.21 511	0.63 320	0.41 383	0.98 398	0.83 416	0.81 442	0.88 455	1.14 498	0.73 445	2.16 481	0.89 388	0.22 448	0.20 276	0.26 473	0.18 318	0.38 441	0.43 247

SHD	0.84 414	1.14 391	2.54 309	0.80 467	0.52 388	0.76 409	0.34 340	1.16 496	1.29 513	1.11 484	0.85 447	0.98 467	0.74 449	1.25 338	1.48 460	0.22 448	0.37 332	0.20 441	0.27 403	0.36 427	0.41 234

XQC	0.84 414	1.32 437	2.61 341	0.78 464	0.44 367	0.89 460	0.53 435	1.16 496	1.07 495	0.85 452	0.69 381	0.92 450	0.73 445	1.40 357	1.44 458	0.24 463	0.35 329	0.23 460	0.26 394	0.45 478	0.39 219

RTSC	0.84 414	1.40 464	2.67 369	0.50 384	0.40 344	0.83 442	0.33 332	1.11 483	1.14 503	0.93 464	0.82 440	0.84 428	0.58 401	1.34 351	1.82 479	0.18 406	0.49 357	0.14 346	0.30 418	0.46 482	0.42 239

PDISCO_ROB	0.84 414	1.46 476	2.84 423	0.65 438	0.59 411	1.17 496	0.48 420	1.19 501	1.08 497	0.67 386	0.72 412	1.00 473	0.61 414	1.24 334	1.05 412	0.38 495	0.18 255	0.28 476	0.24 378	0.58 500	0.44 263

LL-Strereo	0.85 423	1.73 508	3.06 455	0.37 268	0.61 425	0.54 177	0.33 332	1.01 426	0.76 356	0.69 396	0.58 304	0.85 433	0.78 457	2.65 516	0.54 277	0.14 327	0.58 378	0.14 346	0.12 204	0.42 466	1.05 460

Wz-Net-SNSev	0.85 423	1.83 515	3.36 476	0.42 329	0.31 273	0.71 385	0.66 472	1.04 447	0.94 466	0.68 392	0.85 447	0.96 464	0.62 416	1.75 417	1.14 427	0.16 374	0.15 221	0.16 391	0.17 307	0.39 450	0.63 347

DANet	0.85 423	0.68 244	2.41 232	1.18 505	0.48 380	0.77 419	1.23 531	0.93 361	1.53 525	0.90 458	0.72 412	0.97 466	0.57 394	1.86 444	1.05 412	0.18 406	0.16 235	0.19 432	0.16 291	0.26 337	0.67 360
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
anonymousdsp	0.86 426	0.59 210	2.65 357	1.33 508	1.25 513	0.56 197	0.23 152	0.54 107	0.71 307	1.13 486	0.25 52	0.22 57	0.24 115	1.24 334	0.24 43	0.09 46	2.34 547	0.10 128	0.18 318	0.25 317	3.12 553

anonymity	0.86 426	0.68 244	1.44 58	0.64 435	0.83 463	0.67 368	0.52 432	0.98 398	0.73 321	0.96 466	0.70 394	0.81 415	0.86 470	1.10 307	1.34 448	0.64 512	0.72 402	0.58 514	1.44 554	0.60 502	0.91 431

IGEV-Stereo	0.86 426	0.60 211	2.65 357	1.35 510	1.25 513	0.56 197	0.23 152	0.54 107	0.71 307	1.14 487	0.25 52	0.22 57	0.24 115	1.24 334	0.24 43	0.09 46	2.34 547	0.10 128	0.18 318	0.25 317	3.13 554
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 426	1.57 488	2.80 413	0.68 451	0.59 411	0.78 425	0.38 370	0.97 391	0.74 341	0.63 351	0.70 394	1.01 474	0.68 433	1.02 292	1.22 439	0.45 503	0.34 328	0.89 530	0.51 502	0.73 513	0.58 330

test_xeample3	0.86 426	0.75 283	3.36 476	0.65 438	0.76 453	0.49 123	0.33 332	1.21 504	0.80 395	0.61 327	0.23 40	0.30 124	0.29 194	1.17 322	1.57 466	0.10 110	1.79 518	0.10 128	0.40 474	0.25 317	2.09 524

CBMV	0.86 426	1.00 358	2.82 419	0.35 237	0.21 139	0.78 425	0.78 492	1.05 455	0.87 443	0.90 458	0.74 417	0.87 439	1.89 530	1.67 406	1.38 456	0.19 422	0.20 276	0.21 447	0.19 336	0.28 364	0.84 416
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 432	1.51 482	2.90 432	0.31 147	0.24 194	0.71 385	0.25 204	1.00 417	0.65 222	0.45 150	0.57 297	0.61 311	0.44 320	1.53 378	0.75 357	0.94 528	0.97 424	0.28 476	1.00 546	0.89 523	1.36 494

anonymousdsp2	0.88 433	0.31 29	1.96 126	1.06 495	1.56 530	0.57 219	0.22 115	0.84 284	0.98 480	1.20 498	0.37 135	0.65 332	0.26 147	1.19 327	0.46 237	0.10 110	2.40 549	0.10 128	0.13 226	0.19 223	2.96 550

MIPNet	0.88 433	1.07 374	2.85 425	0.61 426	0.18 78	1.46 508	1.37 535	1.65 528	0.78 374	1.93 531	0.85 447	0.75 392	1.66 520	0.87 262	0.34 168	0.10 110	0.08 45	0.11 195	0.32 433	0.27 351	0.26 131

THIR-Stereo	0.88 433	0.85 314	2.33 210	0.26 62	0.16 39	0.59 249	2.69 550	0.62 160	0.54 133	0.62 340	1.61 512	0.96 464	1.77 526	1.67 406	2.20 498	0.10 110	0.08 45	0.14 346	0.11 166	0.16 145	0.21 94

NCC-stereo	0.88 433	1.22 418	2.97 440	0.60 420	0.45 370	1.88 529	0.48 420	1.04 447	0.75 347	0.70 400	0.85 447	0.93 455	0.84 465	1.81 432	1.51 462	0.28 480	0.19 261	0.23 460	0.31 425	0.27 351	0.35 193

Abc-Net	0.88 433	1.22 418	2.97 440	0.60 420	0.45 370	1.88 529	0.48 420	1.04 447	0.75 347	0.70 400	0.85 447	0.93 455	0.84 465	1.81 432	1.51 462	0.28 480	0.19 261	0.23 460	0.31 425	0.27 351	0.35 193
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 433	1.45 474	2.68 376	0.38 287	0.35 310	0.95 472	0.51 428	0.92 357	0.81 403	0.89 456	0.84 444	0.61 311	1.35 503	1.26 342	3.38 531	0.14 327	0.12 174	0.17 406	0.19 336	0.28 364	0.34 186

CBMV_ROB	0.88 433	0.75 283	2.73 398	0.36 255	0.22 152	0.76 409	0.47 418	1.05 455	0.81 403	1.06 479	1.04 484	0.88 443	1.36 505	2.17 483	2.03 485	0.23 456	0.24 297	0.27 474	0.25 386	0.27 351	0.73 382

ttt	0.89 440	0.51 178	2.51 298	0.36 255	0.31 273	0.61 284	0.28 252	1.07 471	0.92 459	0.56 263	0.77 431	0.55 284	0.37 242	2.27 486	3.51 534	0.16 374	1.21 454	0.13 310	0.31 425	0.18 192	1.26 482

AEACV	0.89 440	0.29 8	1.84 98	2.50 550	1.68 535	0.53 166	0.21 99	1.01 426	0.42 51	0.68 392	0.31 97	0.22 57	0.39 267	1.63 399	0.25 60	0.09 46	2.60 551	0.09 73	0.54 507	0.23 288	2.27 540

TRStereo	0.89 440	1.02 363	2.91 433	4.59 561	0.31 273	0.93 468	0.23 152	1.93 539	0.66 230	0.37 108	0.54 262	0.48 247	0.40 274	0.67 200	0.29 108	0.13 291	0.37 332	0.11 195	0.48 494	0.13 91	1.21 475

EGLCR-Stereo	0.90 443	0.31 29	1.90 112	1.60 526	0.95 478	1.14 493	0.42 389	0.85 297	0.43 57	1.74 529	0.21 20	0.27 105	0.17 27	1.56 382	0.30 115	0.10 110	2.60 551	0.10 128	0.09 82	0.10 51	3.10 552

DDUNet	0.90 443	1.63 500	2.77 408	0.77 461	0.69 442	0.83 442	0.44 404	0.90 343	0.70 293	0.68 392	0.76 427	0.92 450	0.54 382	1.14 317	1.35 450	0.61 511	0.37 332	0.96 532	0.52 504	0.77 519	0.67 360

PAM	0.91 445	0.43 130	2.67 369	0.77 461	0.89 470	1.81 526	1.22 530	1.13 490	0.78 374	1.16 490	0.91 462	1.39 513	0.68 433	0.76 234	1.06 415	0.10 110	0.98 426	0.10 128	0.50 498	0.14 114	0.66 356

IGEV_Zeroshot_test	0.91 445	0.39 104	3.80 513	0.42 329	1.95 542	0.56 197	0.64 467	0.84 284	0.55 142	1.45 520	0.53 243	0.79 404	0.42 299	0.57 156	1.13 426	0.10 110	0.49 357	0.10 128	0.34 452	0.19 223	2.97 551

GREAT-IGEV	0.92 447	0.56 199	2.08 149	0.98 487	2.29 549	0.47 112	0.18 54	0.35 6	0.78 374	0.74 418	0.33 111	0.15 17	0.18 45	1.00 289	0.55 280	0.09 46	3.79 559	0.07 1	0.26 394	0.22 272	3.26 555

SQANet	0.92 447	1.96 520	3.23 464	0.77 461	0.83 463	0.76 409	0.38 370	0.87 317	0.68 270	0.64 361	0.69 381	0.73 385	0.52 377	1.35 352	1.36 452	0.80 523	0.30 320	0.60 516	0.29 409	0.93 524	0.70 374

AAGNet	0.92 447	0.40 111	2.53 304	0.60 420	1.01 488	0.62 306	0.45 408	0.52 90	0.68 270	0.58 287	0.53 243	0.50 253	0.72 442	1.22 329	7.32 560	0.12 244	0.07 9	0.12 249	0.10 118	0.16 145	0.10 7

Consistency-Raft	0.92 447	1.21 413	3.50 495	0.98 487	0.63 428	0.77 419	0.54 438	1.02 434	1.01 485	0.62 340	1.03 482	0.65 332	1.04 490	0.81 254	1.36 452	0.45 503	0.47 353	0.51 512	0.59 516	0.65 508	0.47 275

DeepPrunerF	0.92 447	1.33 442	3.41 488	0.46 358	0.51 385	0.64 332	0.49 425	1.16 496	2.62 545	0.65 377	0.61 326	0.65 332	0.62 416	2.23 485	1.31 446	0.23 456	0.19 261	0.30 485	0.28 405	0.39 450	0.34 186

GANet	0.92 447	1.20 411	2.68 376	0.45 353	0.27 232	0.76 409	0.66 472	0.94 366	0.77 369	0.79 436	1.17 491	0.84 428	0.91 477	2.72 521	1.76 475	0.18 406	0.42 344	0.44 508	0.20 347	0.33 403	0.94 442

PA-Net	0.93 453	1.36 454	4.14 525	0.64 435	0.41 350	0.70 380	0.53 435	0.91 350	0.88 447	0.53 233	0.60 318	0.70 375	0.54 382	2.40 498	2.57 513	0.17 395	0.28 318	0.19 432	0.28 405	0.25 317	0.48 282
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 454	0.31 29	1.80 90	0.90 475	2.52 551	0.54 177	0.15 26	0.69 187	1.02 486	0.25 40	0.18 7	0.18 38	0.14 10	0.63 181	0.35 176	0.09 46	3.76 558	0.07 1	0.47 491	0.07 1	4.59 563

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 454	0.84 310	3.40 486	1.46 518	0.78 458	1.37 504	0.70 483	1.11 483	0.68 270	0.80 438	1.29 498	1.09 492	0.59 404	1.16 319	1.01 409	0.14 327	0.53 366	0.11 195	0.46 489	0.31 391	0.86 423

FBW_ROB	0.94 454	1.23 422	2.35 212	0.46 358	0.32 285	0.87 456	0.46 414	1.15 493	0.97 479	0.83 449	0.78 435	1.01 474	0.64 420	3.65 548	1.65 468	0.27 477	0.24 297	0.40 501	0.26 394	0.32 399	0.88 427

AIO_rvc	0.95 457	1.02 363	2.57 325	2.80 557	1.91 541	0.37 42	0.24 178	0.52 90	0.60 179	0.98 467	0.29 78	0.25 84	0.18 45	2.16 481	0.29 108	0.11 199	1.39 486	0.08 31	0.11 166	0.26 337	2.87 548

PAM_32	0.95 457	0.43 130	2.68 376	0.64 435	1.10 504	1.78 525	1.16 525	1.12 486	0.96 473	1.07 480	0.90 460	1.38 512	0.76 456	0.78 243	1.11 423	0.10 110	1.29 468	0.10 128	0.50 498	0.16 145	0.98 452

CC-Net-ROB	0.95 457	1.57 488	2.93 435	0.90 475	0.39 338	0.87 456	0.44 404	1.12 486	0.83 416	0.59 306	0.69 381	0.64 328	0.50 366	2.73 523	0.93 392	0.97 531	0.40 342	0.87 529	0.29 409	0.61 505	0.66 356

riskmin	0.96 460	0.32 42	2.07 147	1.72 534	1.61 534	1.62 517	0.57 449	1.45 520	0.55 142	0.73 412	0.89 457	0.92 450	0.45 328	1.16 319	0.60 301	0.11 199	1.30 471	0.12 249	1.38 553	0.14 114	1.51 502

CrosDoStereo	0.96 460	0.49 163	2.66 361	0.27 76	0.33 292	0.54 177	3.69 554	0.77 224	0.66 230	0.70 400	1.39 505	0.53 268	1.47 513	1.77 422	3.02 526	0.10 110	0.08 45	0.11 195	0.11 166	0.22 272	0.30 159

DeepStereo_LL	0.96 460	0.49 163	2.66 361	0.27 76	0.33 292	0.54 177	3.69 554	0.77 224	0.66 230	0.70 400	1.39 505	0.53 268	1.47 513	1.77 422	3.02 526	0.10 110	0.08 45	0.11 195	0.11 166	0.22 272	0.30 159

UGAM-zero	0.97 463	0.44 142	2.48 286	0.33 190	0.86 466	1.26 501	0.76 489	1.05 455	0.52 118	0.93 464	0.45 179	1.32 509	0.81 460	2.08 473	0.49 256	0.10 110	0.52 364	0.09 73	0.47 491	0.11 63	4.43 561

xxxx	0.97 463	0.64 229	2.14 169	0.30 130	0.67 437	0.64 332	0.24 178	1.09 476	0.91 457	0.57 281	0.65 361	0.58 299	0.39 267	1.57 387	5.49 554	0.13 291	1.38 480	0.11 195	0.32 433	0.17 168	1.41 497

XX-Stereo	0.98 465	0.57 201	4.45 538	1.64 529	5.33 559	0.55 190	0.16 34	0.96 383	0.43 57	0.45 150	0.65 361	0.85 433	0.19 57	0.79 246	0.26 75	0.11 199	0.80 409	0.10 128	0.32 433	0.17 168	0.78 397

test_xeample	0.98 465	0.65 233	2.12 162	0.29 110	0.67 437	0.60 264	0.28 252	1.08 474	0.85 430	0.62 340	0.70 394	0.44 209	0.41 286	1.95 459	5.45 553	0.12 244	1.33 475	0.11 195	0.31 425	0.18 192	1.42 498

mmx	0.99 467	0.67 235	3.39 481	0.32 168	0.22 152	0.58 230	0.28 252	1.05 455	0.92 459	0.54 239	0.74 417	0.67 344	0.40 274	2.75 525	3.86 540	0.13 291	1.25 459	0.15 372	0.33 447	0.19 223	1.28 485

xxx	0.99 467	0.67 235	3.39 481	0.32 168	0.22 152	0.58 230	0.28 252	1.05 455	0.92 459	0.54 239	0.74 417	0.67 344	0.40 274	2.75 525	3.86 540	0.13 291	1.25 459	0.15 372	0.33 447	0.19 223	1.28 485

MFMNet_re	1.01 469	1.73 508	3.04 451	0.85 471	0.76 453	0.93 468	0.81 495	1.02 434	1.10 498	1.05 477	1.06 487	0.84 428	0.96 484	0.93 279	0.97 396	0.68 518	0.61 381	0.63 518	0.60 518	0.77 519	0.80 403

Wz-Net-TNSev	1.02 470	2.26 543	3.69 508	0.38 287	0.31 273	1.00 477	0.71 484	1.12 486	1.02 486	0.74 418	0.73 414	1.09 492	0.91 477	2.46 502	2.15 495	0.21 442	0.20 276	0.16 391	0.20 347	0.48 487	0.62 341

222	1.02 470	0.60 211	1.95 122	0.29 110	0.51 385	0.62 306	0.24 178	1.09 476	0.86 437	0.64 361	0.67 373	0.47 239	0.42 299	1.86 444	6.73 558	0.13 291	1.21 454	0.11 195	0.32 433	0.17 168	1.44 499

G-Net	1.02 470	0.70 256	3.23 464	0.60 420	0.66 436	2.00 535	0.71 484	0.78 231	0.70 293	1.14 487	2.53 534	1.29 507	1.01 488	1.47 371	1.74 473	0.25 469	0.24 297	0.24 466	0.26 394	0.37 434	0.40 226

DPSNet	1.02 470	0.72 265	2.84 423	0.60 420	0.39 338	1.08 488	0.75 488	1.41 518	1.14 503	0.74 418	0.69 381	1.05 485	1.67 521	2.09 476	2.22 500	0.27 477	0.61 381	0.20 441	0.50 498	0.48 487	1.03 458

ADCP+	1.03 474	1.68 505	3.83 515	0.35 237	0.39 338	1.05 483	0.79 494	0.94 366	0.86 437	0.69 396	0.68 376	0.85 433	1.53 519	1.02 292	4.56 548	0.13 291	0.12 174	0.16 391	0.15 270	0.28 364	0.44 263

WZ-Net	1.04 475	1.83 515	4.20 528	0.42 329	0.36 321	0.88 458	0.71 484	1.05 455	1.11 500	0.84 450	0.94 465	1.06 486	1.17 498	2.37 493	2.24 501	0.20 433	0.14 205	0.15 372	0.16 291	0.36 427	0.53 310

PVD	1.05 476	1.21 413	2.36 213	0.84 470	0.91 473	1.04 481	0.64 467	1.32 512	1.68 530	1.43 519	1.41 507	1.14 498	1.15 497	1.49 374	1.77 476	0.27 477	0.65 389	0.28 476	0.35 454	0.40 456	0.73 382

1111x	1.06 477	0.79 297	3.29 472	0.33 190	0.60 416	0.64 332	0.33 332	1.10 479	0.92 459	0.59 306	0.69 381	0.59 302	0.47 349	2.64 515	4.61 549	0.12 244	1.38 480	0.11 195	0.49 496	0.18 192	1.30 487

ADCMid	1.06 477	1.82 514	3.53 499	0.39 302	0.36 321	0.99 475	0.58 451	1.01 426	0.94 466	1.23 504	1.02 480	1.01 474	1.01 488	1.11 312	4.04 543	0.22 448	0.19 261	0.42 505	0.32 433	0.42 466	0.53 310

test_sample9	1.07 479	0.69 253	2.69 383	0.28 92	0.23 182	0.81 436	0.33 332	0.99 407	0.86 437	0.64 361	0.63 341	0.67 344	0.49 361	2.02 465	2.70 516	0.65 513	4.33 563	0.86 526	0.56 510	0.25 317	0.72 378

ff1	1.07 479	0.67 235	3.39 481	0.32 168	0.22 152	0.58 230	0.28 252	0.85 297	0.96 473	0.54 239	0.74 417	0.67 344	0.40 274	2.75 525	3.86 540	0.10 110	2.16 542	0.15 372	0.33 447	0.25 317	2.19 530

ADCL	1.07 479	1.22 418	2.80 413	0.40 315	0.33 292	1.50 510	1.87 547	0.97 391	1.04 491	1.26 507	1.28 497	0.99 470	1.41 509	1.36 353	3.51 534	0.17 395	0.14 205	0.22 452	0.21 358	0.32 399	0.43 247

ADCPNet	1.07 479	1.37 459	4.54 540	0.38 287	0.68 440	1.36 502	0.64 467	0.93 361	0.83 416	0.79 436	0.82 440	1.08 489	1.18 499	1.30 347	2.68 515	0.21 442	0.69 395	0.21 447	0.95 543	0.30 382	0.54 314

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 483	2.01 526	2.56 321	0.49 378	0.40 344	1.49 509	0.96 506	1.02 434	0.95 471	0.85 452	0.94 465	1.06 486	0.59 404	2.92 533	1.15 429	0.43 501	0.74 404	0.32 489	0.55 508	0.74 514	1.35 491

AnyNet_C32	1.08 483	1.76 512	3.01 447	0.50 384	0.54 397	1.17 496	1.16 525	0.97 391	0.95 471	1.11 484	0.98 473	0.87 439	0.93 482	1.57 387	4.11 545	0.22 448	0.20 276	0.25 471	0.25 386	0.40 456	0.68 365

AIO_test	1.11 485	0.77 287	2.51 298	3.32 559	2.81 553	0.35 32	0.25 204	1.29 508	0.68 270	1.28 509	0.27 65	0.32 139	0.17 27	2.86 531	0.27 84	0.12 244	1.72 516	0.08 31	0.21 358	0.15 125	2.81 547

Ntro	1.11 485	2.10 532	3.52 498	0.97 486	0.87 469	1.06 486	0.54 438	1.02 434	0.93 465	0.63 351	0.76 427	0.93 455	0.67 431	1.76 419	1.71 469	1.03 534	0.46 350	0.76 524	0.41 479	1.29 535	0.86 423

SAMSARA	1.11 485	1.35 449	2.60 336	1.34 509	0.77 455	1.67 520	1.41 541	1.47 521	0.99 483	1.54 525	0.89 457	1.44 516	0.90 476	1.88 450	1.71 469	0.25 469	0.55 372	0.22 452	0.34 452	0.39 450	0.50 290

ADCS	1.14 488	2.02 527	3.36 476	0.43 341	0.37 327	0.96 474	0.81 495	1.12 486	1.17 507	1.25 506	0.98 473	1.08 489	0.92 480	1.41 361	4.97 551	0.23 456	0.21 285	0.22 452	0.23 374	0.40 456	0.67 360

otaku	1.15 489	2.10 532	3.51 496	0.98 487	0.74 448	1.02 480	0.59 454	1.03 441	0.89 452	0.70 400	1.60 511	0.98 467	0.65 423	1.63 399	1.80 478	0.99 533	0.46 350	0.73 523	0.40 474	1.30 537	0.88 427

EAI-Stereo	1.16 490	0.29 8	1.94 121	0.55 404	0.97 482	1.96 531	7.94 564	1.34 513	1.03 488	1.01 474	1.48 508	0.51 258	0.66 429	0.65 194	1.42 457	0.09 46	0.23 295	0.09 73	0.53 505	0.13 91	0.49 288

SuperB	1.19 491	1.62 497	5.29 547	0.37 268	0.26 219	0.81 436	0.87 498	0.94 366	1.19 508	0.68 392	0.68 376	0.63 320	1.37 506	1.73 413	3.30 528	0.16 374	0.12 174	0.17 406	0.16 291	2.74 557	0.63 347

AnyNet_C01	1.20 492	1.89 518	4.25 530	0.55 404	0.54 397	1.57 513	1.39 538	1.10 479	1.13 502	1.19 493	1.34 504	1.15 500	1.11 495	1.73 413	2.89 523	0.26 473	0.24 297	0.28 476	0.24 378	0.50 490	0.68 365

StereoAnything_RVC	1.22 493	1.71 507	3.17 462	2.52 551	2.63 552	0.26 7	0.15 26	0.47 60	0.54 133	0.49 183	0.71 407	0.52 265	0.19 57	1.60 398	0.57 287	0.11 199	4.13 562	0.08 31	0.05 1	0.76 517	3.79 558

SPS-STEREO	1.22 493	1.65 502	3.41 488	0.66 443	0.69 442	1.01 478	0.68 479	1.10 479	0.96 473	1.40 517	1.25 496	1.46 517	1.08 493	2.05 468	2.24 501	0.66 516	0.61 381	0.58 514	0.57 514	0.66 509	1.65 511
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 495	0.69 253	2.69 383	0.28 92	0.23 182	0.81 436	0.33 332	1.01 426	0.75 347	1.23 504	0.63 341	2.53 534	1.31 501	2.02 465	2.70 516	0.65 513	4.33 563	0.86 526	0.56 510	0.25 317	0.72 378

NaN_ROB	1.25 496	1.46 476	3.84 516	0.54 402	0.56 401	1.12 491	0.99 509	1.05 455	1.03 488	1.10 482	0.87 453	0.77 398	1.07 492	5.85 558	2.98 524	0.16 374	0.23 295	0.16 391	0.24 378	0.28 364	0.66 356

RainbowNet	1.27 497	2.22 539	3.58 502	1.14 503	0.92 474	1.08 488	0.76 489	1.19 501	1.15 505	0.77 427	0.97 470	1.08 489	0.83 464	1.64 402	1.72 471	1.20 541	1.30 471	1.01 535	0.58 515	1.23 532	0.97 450

MDST_ROB	1.28 498	0.53 186	3.84 516	0.55 404	0.45 370	4.06 553	0.60 458	1.36 514	0.89 452	2.18 537	1.17 491	0.98 467	0.72 442	4.28 552	2.12 492	0.20 433	0.16 235	0.19 432	0.17 307	0.20 243	0.84 416

EDNetEfficient	1.29 499	0.78 293	4.27 531	0.65 438	1.03 491	0.94 470	1.38 537	0.87 317	1.75 533	2.33 543	1.32 502	1.04 482	2.21 537	1.59 395	4.07 544	0.16 374	0.19 261	0.15 372	0.27 403	0.38 441	0.40 226

RTS	1.29 499	1.59 492	6.48 555	0.63 431	0.57 406	1.59 515	0.90 503	1.15 493	1.44 520	1.20 498	1.31 500	1.10 494	0.87 473	2.67 517	2.27 503	0.21 442	0.38 336	0.19 432	0.20 347	0.46 482	0.68 365

RTSA	1.29 499	1.59 492	6.48 555	0.63 431	0.57 406	1.59 515	0.90 503	1.15 493	1.44 520	1.20 498	1.31 500	1.10 494	0.87 473	2.67 517	2.27 503	0.21 442	0.38 336	0.19 432	0.20 347	0.46 482	0.68 365

WCMA_ROB	1.29 499	1.21 413	3.13 459	0.65 438	0.36 321	1.20 499	0.78 492	1.00 417	0.98 480	1.78 530	2.62 537	3.08 540	2.01 533	1.86 444	2.35 505	0.38 495	0.38 336	0.32 489	0.32 433	0.31 391	1.06 461

MeshStereo	1.29 499	1.34 445	3.04 451	0.35 237	0.28 245	1.10 490	0.69 481	1.42 519	1.07 495	2.71 550	2.43 532	2.95 536	1.50 516	2.92 533	2.03 485	0.23 456	0.22 288	0.22 452	0.19 336	0.50 490	0.69 371
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
HUF	1.33 504	0.96 352	4.06 522	2.73 555	2.17 547	0.35 32	0.24 178	1.87 535	0.75 347	1.28 509	0.29 78	1.35 510	0.19 57	1.97 462	0.43 220	0.15 357	3.91 560	0.08 31	0.06 8	0.31 391	3.41 556

SANet	1.35 505	1.80 513	4.39 536	0.41 325	0.29 251	1.72 522	0.89 502	1.17 499	2.47 543	1.22 502	1.82 516	1.72 523	1.70 523	2.57 508	3.30 528	0.18 406	0.16 235	0.16 391	0.15 270	0.34 410	0.62 341

Anonymous_2	1.36 506	0.49 163	2.03 138	1.71 533	1.58 531	2.49 545	0.58 451	1.59 527	2.31 541	0.77 427	0.88 455	1.03 478	0.58 401	1.20 328	0.66 328	0.32 488	1.38 480	1.42 548	3.87 564	0.78 521	1.56 504

CSAN	1.38 507	1.74 511	4.12 524	0.53 395	0.38 336	1.06 486	1.15 523	1.29 508	1.12 501	1.19 493	1.90 519	1.04 482	1.44 510	5.92 559	2.82 522	0.26 473	0.22 288	0.24 466	0.25 386	0.35 422	0.54 314

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 508	2.04 529	3.02 449	0.58 418	0.41 350	2.15 540	1.00 513	1.31 511	1.29 513	1.05 477	1.10 489	1.29 507	0.91 477	3.07 536	1.34 448	1.65 551	0.84 416	0.68 521	0.88 540	1.55 544	1.91 516

psmorigin	1.41 509	0.91 340	13.83 567	0.37 268	0.30 264	0.63 320	0.37 361	0.80 246	0.64 215	0.98 467	0.87 453	1.16 502	0.78 457	3.95 550	1.09 420	0.19 422	0.22 288	0.17 406	0.19 336	0.25 317	0.47 275

MSMD_ROB	1.41 509	1.03 367	2.75 403	0.41 325	0.32 285	2.00 535	0.61 463	0.96 383	1.43 519	2.97 553	2.63 538	4.76 552	2.04 534	2.44 501	1.78 477	0.30 485	0.26 309	0.32 489	0.32 433	0.32 399	0.63 347

MADNet+	1.44 511	2.19 536	6.00 552	0.89 473	0.70 444	1.58 514	1.11 518	1.56 526	1.30 515	0.89 456	1.03 482	1.25 504	1.12 496	3.29 540	2.80 520	0.48 506	0.57 376	0.39 500	0.36 464	0.63 506	0.69 371

pmcnn	1.44 511	1.25 426	3.57 501	0.74 456	1.42 521	0.72 391	0.56 446	1.04 447	1.06 494	1.03 476	2.89 544	6.01 557	0.75 453	2.54 506	3.60 536	0.14 327	0.11 156	0.08 31	0.06 8	0.34 410	0.81 411

FCDSN-DC	1.45 513	1.12 387	3.30 473	0.48 365	0.41 350	1.13 492	0.60 458	1.17 499	1.28 512	2.25 540	2.85 542	3.65 543	3.34 549	2.58 510	2.44 507	0.31 487	0.26 309	0.31 486	0.30 418	0.37 434	0.78 397
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 513	1.62 497	3.59 503	1.09 496	0.70 444	0.86 449	0.67 477	1.19 501	1.51 524	1.20 498	4.05 553	1.61 521	1.94 531	2.97 535	2.07 489	0.67 517	0.69 395	0.55 513	0.70 525	0.57 499	0.67 360
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 515	2.27 544	4.92 543	1.11 499	0.89 470	1.19 498	0.66 472	1.28 507	1.19 508	0.98 467	0.97 470	3.06 539	1.48 515	2.37 493	1.82 479	1.08 536	0.49 357	1.03 536	0.48 494	1.20 531	0.95 445

IMH-64-1	1.50 516	1.98 522	2.69 383	1.39 514	1.12 505	1.39 506	1.19 528	1.80 532	1.47 522	1.19 493	2.20 527	1.53 518	1.51 517	2.12 478	1.98 482	1.34 544	0.68 392	1.28 542	0.70 525	1.37 539	1.12 464

IMH-64	1.50 516	1.98 522	2.69 383	1.39 514	1.12 505	1.39 506	1.19 528	1.80 532	1.47 522	1.19 493	2.20 527	1.53 518	1.51 517	2.12 478	1.98 482	1.34 544	0.68 392	1.28 542	0.70 525	1.37 539	1.12 464

iRaft-Stereo_20w	1.50 516	0.42 120	4.81 541	2.24 547	2.09 545	1.36 502	1.27 532	1.38 516	0.94 466	2.07 532	0.42 161	0.85 433	0.69 438	0.87 262	1.37 454	0.10 110	4.04 561	0.09 73	0.40 474	0.17 168	4.53 562

ELAS_RVC	1.51 519	0.88 325	3.36 476	0.63 431	0.56 401	1.53 511	2.73 551	1.53 523	1.76 534	2.26 541	2.21 529	2.10 528	3.07 545	2.08 473	2.52 509	0.42 498	0.42 344	0.42 505	0.37 466	0.51 492	0.84 416
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 520	0.92 345	2.91 433	0.62 428	0.57 406	3.13 548	2.21 549	1.67 529	1.58 528	2.42 544	2.43 532	1.87 525	2.49 540	1.85 442	2.70 516	0.42 498	0.43 347	0.41 503	0.40 474	0.51 492	0.85 420
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 521	2.20 538	4.42 537	1.10 498	0.93 477	1.37 504	0.87 498	1.53 523	1.71 532	1.22 502	1.72 514	2.12 529	1.06 491	2.58 510	1.93 481	0.94 528	0.54 369	1.00 534	0.56 510	2.11 552	0.96 447

EKT-Stereo	1.56 522	0.55 196	2.60 336	2.54 552	19.66 571	0.55 190	0.22 115	0.76 217	0.51 106	0.40 123	0.36 129	0.43 194	0.27 162	0.74 230	0.42 213	0.13 291	0.17 248	0.11 195	0.16 291	0.20 243	0.50 290

MFN_U_SF_RVC	1.57 523	2.56 556	3.30 473	0.66 443	0.41 350	1.15 494	0.51 428	1.27 506	1.35 517	1.61 527	1.20 493	1.43 515	0.97 485	1.80 430	2.10 490	1.88 554	1.79 518	1.97 557	2.14 558	1.61 545	1.76 515

WAO-7	1.58 524	2.04 529	3.25 467	0.94 481	0.75 450	1.75 523	1.13 520	1.87 535	1.97 539	1.46 522	2.53 534	1.98 527	1.75 524	3.13 537	2.48 508	0.69 519	0.67 391	0.94 531	0.74 532	0.80 522	0.77 391

FC-DCNN	1.60 525	0.85 314	3.44 492	0.46 358	0.39 338	1.96 531	0.66 472	1.72 531	1.70 531	2.75 551	2.91 545	4.20 546	3.15 546	2.72 521	2.66 514	0.30 485	0.26 309	0.31 486	0.30 418	0.33 403	0.91 431

PWCK	1.62 526	2.32 548	4.27 531	1.11 499	0.56 401	1.81 526	1.84 545	1.55 525	1.54 526	1.45 520	1.81 515	1.82 524	1.38 507	3.34 541	2.14 494	1.09 537	0.57 376	0.98 533	0.59 516	1.50 543	0.79 400

FC-DCNN v2	1.65 527	0.85 314	3.39 481	0.46 358	0.39 338	2.02 537	0.66 472	1.94 540	1.84 537	2.81 552	2.99 546	4.39 550	3.25 547	2.81 529	2.75 519	0.29 484	0.26 309	0.31 486	0.30 418	0.33 403	0.91 431

WAO-6	1.69 528	1.87 517	3.21 463	1.15 504	1.01 488	2.29 541	1.06 517	1.85 534	2.84 549	1.30 512	2.59 536	2.19 530	1.67 521	2.62 513	2.52 509	0.96 530	0.68 392	1.19 539	0.84 537	1.13 528	0.95 445

DispFullNet	1.69 528	2.25 541	5.23 545	1.53 524	8.78 560	0.89 460	0.37 361	1.03 441	0.98 480	1.37 513	1.00 477	1.13 497	1.97 532	1.51 376	0.98 402	0.55 509	0.32 323	1.19 539	0.64 520	1.16 530	0.88 427

SGM-Forest	1.84 530	7.91 566	10.36 561	0.42 329	0.33 292	1.04 481	1.29 533	1.01 426	0.88 447	1.19 493	2.30 530	1.03 478	1.79 527	2.60 512	2.81 521	0.22 448	0.21 285	0.21 447	0.19 336	0.25 317	0.79 400
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 531	2.09 531	4.16 526	0.74 456	1.23 512	4.52 557	3.86 556	1.68 530	1.26 510	1.28 509	1.54 510	2.36 532	1.86 529	3.35 542	3.37 530	0.54 507	0.49 357	0.48 510	0.49 496	1.39 541	1.21 475

Dean	1.92 532	2.31 547	5.03 544	1.31 506	1.08 498	1.55 512	0.99 509	1.98 542	2.33 542	1.51 524	4.15 554	4.23 549	1.39 508	2.31 489	2.10 490	1.18 540	0.69 395	1.18 538	0.75 533	1.30 537	1.07 462

FINET	1.92 532	1.96 520	4.49 539	1.62 527	1.39 520	3.51 551	4.39 557	2.89 550	2.58 544	1.39 515	1.98 520	1.35 510	2.12 536	1.64 402	2.12 492	0.84 526	1.03 436	0.18 425	0.29 409	0.54 497	2.12 526

ACVNet-4b	2.00 534	2.19 536	4.85 542	1.09 496	0.86 466	1.15 494	0.53 435	1.11 483	1.15 505	0.65 377	1.09 488	1.97 526	0.69 438	2.31 489	9.78 564	5.73 564	0.42 344	1.03 536	0.55 508	1.89 548	0.92 437

SDNR	2.06 535	2.93 559	2.94 437	1.55 525	5.13 558	1.98 534	0.24 178	1.95 541	2.62 545	0.92 461	2.71 540	5.76 556	0.68 433	3.61 547	3.84 539	0.33 490	0.38 336	0.22 452	0.17 307	1.13 528	2.04 522

LVE	2.10 536	2.61 557	4.30 535	1.79 537	1.81 539	1.68 521	1.04 516	2.35 545	2.78 548	1.27 508	2.87 543	4.21 548	1.46 512	2.83 530	2.02 484	2.87 559	0.92 421	1.19 539	1.47 555	1.29 535	1.18 468

SGM_RVC	2.11 537	1.07 374	2.87 428	0.98 487	0.92 474	2.72 547	1.88 548	1.91 538	12.27 563	2.09 533	1.99 521	2.47 533	2.24 538	2.87 532	2.03 485	0.54 507	0.47 353	0.42 505	0.47 491	0.74 514	1.22 477
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 538	2.46 552	3.60 505	1.70 532	1.13 507	1.65 519	0.93 505	2.13 543	1.93 538	1.37 513	2.64 539	2.19 530	1.82 528	5.77 557	2.18 497	5.70 563	1.05 437	1.31 544	0.72 530	1.39 541	1.13 466

IGEV-RUCA	2.30 539	0.38 97	1.36 44	0.41 325	1.90 540	2.03 538	1.86 546	1.37 515	1.78 535	3.73 557	3.72 551	5.06 553	8.09 562	2.15 480	1.63 467	0.26 473	0.77 405	2.71 560	1.91 556	2.43 555	2.42 542

UNDER WATER-64	2.59 540	2.28 545	5.63 549	1.85 540	1.45 523	3.28 549	1.60 543	2.62 546	5.57 555	2.09 533	2.12 523	4.10 545	4.21 553	2.74 524	3.64 537	1.49 548	0.86 417	1.58 552	1.09 549	1.91 549	1.62 509

SGM+DAISY	2.67 541	2.14 534	4.28 533	1.92 543	2.11 546	4.36 556	5.22 560	3.17 551	3.00 550	3.24 556	3.81 552	3.03 538	3.61 550	2.53 505	3.79 538	1.15 538	1.29 468	0.66 519	0.71 529	0.95 525	2.44 543

TorneroNet-64	2.74 542	2.23 540	4.18 527	1.48 520	1.20 510	3.88 552	1.01 515	3.48 558	6.61 559	2.62 548	4.55 556	4.20 546	3.84 552	3.39 544	3.40 532	1.23 542	0.66 390	1.39 547	0.80 534	3.42 559	1.27 483

notaker	2.77 543	2.35 549	4.02 521	2.61 554	1.44 522	1.77 524	1.14 521	2.77 549	1.81 536	2.30 542	11.41 565	3.95 544	4.70 554	3.24 539	3.01 525	1.58 550	0.88 418	1.71 555	1.08 548	2.10 551	1.44 499

UNDER WATER	2.84 544	2.25 541	5.25 546	1.84 539	1.45 523	2.36 543	1.44 542	3.23 553	6.51 558	2.61 547	2.73 541	5.69 555	5.64 557	3.14 538	4.18 546	1.48 547	0.81 412	1.60 553	1.07 547	1.91 549	1.67 512

WAO-8	2.91 545	2.55 554	3.77 510	1.93 544	1.04 492	4.08 554	0.99 509	3.25 554	6.09 556	2.20 538	3.34 549	3.33 541	2.64 541	11.73 566	2.52 509	2.12 555	1.92 523	1.55 550	0.93 541	1.27 533	0.96 447

Venus	2.91 545	2.55 554	3.77 510	1.93 544	1.04 492	4.08 554	0.99 509	3.25 554	6.09 556	2.20 538	3.34 549	3.33 541	2.64 541	11.73 566	2.52 509	2.12 555	1.92 523	1.55 550	0.93 541	1.27 533	0.96 447

DGSMNet	2.93 547	0.77 287	3.44 492	3.58 560	4.25 557	2.53 546	6.86 563	1.03 441	0.88 447	0.58 287	1.85 517	0.79 404	0.62 416	1.63 399	1.46 459	4.62 562	4.98 565	5.15 566	4.71 565	4.52 563	4.37 560

MADNet++	2.94 548	2.17 535	3.27 469	2.55 553	2.28 548	3.29 550	3.37 552	2.76 548	2.67 547	3.10 554	3.20 548	2.78 535	3.25 547	4.11 551	4.68 550	2.72 558	2.27 545	3.03 563	2.43 560	2.34 554	2.59 544

xyz-stereo	3.06 549	0.44 142	30.74 580	0.24 33	0.12 4	15.34 568	0.24 178	0.56 123	0.49 89	0.62 340	7.90 560	0.64 328	0.49 361	1.44 367	1.05 412	0.09 46	0.07 9	0.34 494	0.08 51	0.13 91	0.19 78

JetRed	3.37 550	4.96 561	10.08 560	1.48 520	1.73 537	7.63 561	5.47 561	3.47 556	2.20 540	2.42 544	2.40 531	2.98 537	2.35 539	3.52 546	6.60 557	1.33 543	1.90 522	1.38 546	1.23 551	2.30 553	2.02 521

LSM	3.40 551	1.42 469	5.81 551	9.98 567	30.74 578	0.86 449	1.14 521	0.99 407	1.26 510	1.40 517	2.18 526	0.93 455	0.85 468	1.76 419	1.03 410	0.22 448	0.35 329	0.24 466	0.29 409	0.40 456	6.21 566

U	3.41 552	0.37 87	1.27 34	0.27 76	13.75 569	19.65 575	0.15 26	0.43 31	0.33 5	0.18 4	0.19 11	0.27 105	0.15 17	0.23 2	0.19 5	0.10 110	0.06 1	17.75 574	12.73 570	0.11 63	0.10 7

MANE	3.51 553	2.03 528	3.88 518	1.89 542	2.01 543	5.98 558	4.72 558	5.87 562	7.13 560	3.80 558	5.10 558	6.11 558	5.34 556	4.39 553	5.05 552	1.07 535	1.28 466	0.50 511	0.85 538	0.76 517	2.36 541

SGM-ForestM	3.67 554	2.70 558	5.34 548	1.65 530	1.72 536	6.02 559	5.08 559	4.10 559	3.47 551	4.59 559	4.21 555	9.81 564	5.79 558	6.44 560	6.97 559	0.88 527	1.09 441	0.33 493	0.45 485	0.68 510	2.10 525

KSHMR	4.19 555	2.37 550	6.24 553	1.73 535	1.48 527	1.97 533	1.29 533	3.18 552	17.06 573	2.15 536	15.74 568	9.09 563	1.75 524	8.33 563	2.37 506	1.55 549	1.29 468	1.70 554	1.23 551	1.75 546	1.60 507

ktn	4.44 556	2.47 553	3.70 509	1.82 538	1.49 528	2.11 539	1.40 539	2.30 544	12.56 564	11.36 566	16.25 569	11.30 567	3.77 551	4.41 554	3.47 533	1.86 553	0.99 428	1.74 556	1.21 550	3.28 558	1.39 495

LE_ROB	4.55 557	2.43 551	9.94 559	2.79 556	4.03 556	2.40 544	3.54 553	2.72 547	11.04 562	11.64 567	4.69 557	5.25 554	10.74 565	4.52 555	9.73 563	0.82 525	0.70 398	1.34 545	0.97 544	0.74 514	0.94 442

tt	4.94 558	0.32 42	4.22 529	2.29 548	1.58 531	10.19 564	16.94 569	9.44 567	5.03 554	1.69 528	1.33 503	4.68 551	5.02 555	3.38 543	5.91 555	6.15 565	9.47 572	2.80 561	3.16 562	3.54 560	1.58 505

TCMNet-wrong-test	5.56 559	6.73 564	6.40 554	13.05 571	11.91 565	7.29 560	5.47 561	7.17 565	1.58 528	2.68 549	3.15 547	8.30 562	5.87 559	4.80 556	6.10 556	3.08 560	0.98 426	2.37 559	1.99 557	6.69 566	5.63 565

TorneroNet	5.60 560	2.30 546	3.98 519	1.49 522	1.26 515	14.47 566	1.11 518	4.85 560	20.66 578	10.12 563	16.30 570	11.78 568	7.35 560	3.41 545	4.38 547	1.36 546	0.70 398	1.46 549	0.87 539	2.73 556	1.33 488

coex-ft	6.14 561	1.98 522	60.80 582	0.34 214	0.30 264	0.80 432	1.17 527	0.76 217	4.34 553	19.82 574	2.15 525	1.61 521	8.77 564	1.82 435	10.36 565	0.44 502	2.05 530	0.18 425	0.19 336	0.39 450	4.61 564

HanzoNet	7.85 562	3.30 560	5.75 550	7.47 564	3.97 555	2.34 542	1.37 535	3.47 556	4.02 552	13.30 568	10.49 561	10.86 565	16.67 571	8.50 564	10.51 566	10.80 571	9.84 573	5.83 567	13.69 571	7.24 567	7.51 567

USTest	8.06 563	7.11 565	8.76 558	9.20 566	9.03 561	15.20 567	23.57 570	10.01 568	9.45 561	5.97 562	6.79 559	7.77 561	7.51 561	8.75 565	11.06 567	2.24 557	3.58 557	2.87 562	3.21 563	4.93 564	4.21 559

EDNetEfficientorigin	8.19 564	1.27 429	145.54 584	0.51 389	0.96 479	0.75 404	0.49 425	0.86 308	1.57 527	2.12 535	1.49 509	1.28 505	1.35 503	1.84 438	2.15 495	0.14 327	0.13 190	0.17 406	0.18 318	0.39 450	0.64 352

DGTPSM_ROB	8.97 565	5.94 562	13.01 565	5.95 563	11.34 563	8.54 562	24.06 571	6.47 563	13.52 565	5.19 560	11.52 566	6.18 559	11.04 566	7.02 561	13.92 568	4.47 561	7.66 566	3.90 564	7.43 568	4.34 562	7.98 568

DPSMNet_ROB	9.58 566	5.96 563	13.98 568	8.88 565	11.87 564	8.54 562	24.08 572	6.48 564	13.67 568	5.35 561	11.53 567	6.31 560	11.04 566	7.69 562	14.09 569	7.61 570	8.23 568	5.03 565	7.75 569	5.24 565	8.36 569

BEATNet-Init1	12.32 567	12.82 570	28.66 578	3.22 558	3.71 554	21.59 578	11.42 565	14.54 573	13.73 569	20.24 575	20.16 575	26.14 580	19.85 573	19.08 577	15.33 573	1.81 552	1.93 525	2.05 558	2.48 561	4.25 561	3.41 556

DPSM_ROB	12.32 567	11.13 568	12.31 563	12.90 569	12.80 567	19.81 576	28.13 577	14.50 571	14.31 570	10.62 564	11.34 563	12.03 569	11.89 569	13.08 571	15.22 571	7.09 567	8.31 569	6.47 569	7.32 566	8.69 568	8.43 570

DPSM	12.32 567	11.13 568	12.31 563	12.90 569	12.80 567	19.81 576	28.13 577	14.50 571	14.31 570	10.62 564	11.34 563	12.03 569	11.89 569	13.08 571	15.22 571	7.09 567	8.31 569	6.47 569	7.32 566	8.69 568	8.43 570

DLNR_Zeroshot_test	13.74 570	20.06 573	23.92 573	121.50 584	35.20 579	0.46 101	0.15 26	7.96 566	0.47 80	0.29 85	0.37 135	0.26 94	0.17 27	0.79 246	0.36 179	7.16 569	2.95 555	0.09 73	0.38 470	50.40 582	1.95 519

LRCNet_RVC	13.78 571	19.34 572	13.01 565	19.47 573	12.67 566	1.85 528	0.42 389	12.28 569	1.10 498	15.76 570	18.69 574	12.52 571	8.65 563	12.22 569	9.64 562	22.29 575	8.38 571	25.92 577	24.06 577	19.72 575	17.59 575

HaxPig	19.88 572	22.39 578	22.30 572	17.98 572	17.98 570	12.06 565	12.06 566	16.25 574	15.97 572	21.05 576	21.41 576	18.85 575	18.35 572	20.07 578	19.64 575	23.57 579	23.19 578	24.07 576	23.71 576	22.95 576	23.72 578

Anonymous_1	22.76 573	11.11 567	11.93 562	12.73 568	26.05 577	19.39 573	27.77 576	14.18 570	13.64 567	14.92 569	10.66 562	11.26 566	11.24 568	12.48 570	14.45 570	37.82 583	7.87 567	34.92 580	63.61 580	87.51 583	11.75 572

PML	22.99 574	17.34 571	8.24 557	5.48 562	9.84 562	50.35 583	102.65 583	5.84 561	13.52 565	37.08 583	104.84 583	30.61 583	23.20 578	12.09 568	7.96 561	6.27 566	2.12 536	6.31 568	2.42 559	10.67 570	2.95 549

MEDIAN_ROB	23.95 575	26.96 582	26.29 577	22.14 574	22.09 572	16.18 569	14.23 567	20.47 575	20.09 574	25.43 580	25.22 581	22.96 576	22.54 577	24.33 579	23.18 579	28.15 581	27.16 582	28.60 578	27.73 578	27.59 577	27.58 579

DPSimNet_ROB	24.35 576	23.81 581	31.38 581	25.93 576	22.83 573	31.30 579	34.38 579	20.78 576	28.92 582	27.39 581	22.99 580	28.29 582	35.76 583	15.47 573	17.82 574	24.28 580	17.90 577	22.23 575	14.12 572	19.38 574	22.12 577

CasAABBNet	24.76 577	22.38 577	24.44 574	26.05 577	25.75 575	39.79 580	56.76 582	29.10 581	28.88 581	21.22 577	22.69 578	24.21 577	23.99 580	26.23 580	30.62 582	14.22 572	16.71 575	13.03 571	14.75 574	17.49 571	16.97 573

Selective-RAFT-Error	24.83 578	22.44 579	24.80 575	26.10 578	25.82 576	39.85 581	56.72 581	29.21 583	29.03 583	21.29 579	22.80 579	24.25 578	24.07 581	26.28 581	30.60 581	14.24 573	16.85 576	13.04 572	14.75 574	17.53 572	17.02 574

LSM0	26.57 579	22.53 580	25.76 576	30.62 579	52.30 583	39.86 582	56.49 580	29.18 582	28.76 580	21.26 578	22.46 577	24.42 579	23.97 579	26.42 582	30.66 583	14.29 574	16.56 574	13.06 573	14.65 573	17.62 573	20.52 576

AVERAGE_ROB	26.91 580	30.28 583	29.18 579	25.78 575	25.30 574	19.49 574	15.38 568	23.70 580	23.02 579	28.38 582	27.78 582	26.23 581	25.76 582	26.95 583	25.55 580	31.27 582	30.02 583	31.76 579	30.80 579	30.88 581	30.77 580

xxxxx1	29.05 581	20.74 574	14.05 569	50.10 580	40.25 580	19.01 570	26.60 573	21.83 577	20.22 575	16.52 571	17.56 571	18.33 572	21.41 574	16.11 574	20.77 576	23.48 576	26.77 579	66.36 581	78.56 581	30.19 578	32.23 581

tt_ll	29.05 581	20.74 574	14.05 569	50.10 580	40.25 580	19.01 570	26.60 573	21.83 577	20.22 575	16.52 571	17.56 571	18.33 572	21.41 574	16.11 574	20.77 576	23.48 576	26.77 579	66.36 581	78.56 581	30.19 578	32.23 581

ff	29.05 581	20.74 574	14.05 569	50.10 580	40.25 580	19.01 570	26.60 573	21.83 577	20.22 575	16.52 571	17.56 571	18.33 572	21.41 574	16.11 574	20.77 576	23.48 576	26.77 579	66.36 581	78.56 581	30.19 578	32.23 581

test_example2	115.17 584	122.38 584	93.45 583	115.38 583	123.53 584	101.24 584	113.11 584	54.67 584	99.94 584	135.50 584	136.43 584	85.67 584	85.40 584	110.44 584	104.91 584	152.17 584	205.21 584	99.17 584	114.27 584	138.55 584	112.04 584

ccccc		297.53 585		372.50 585	377.87 585	200.30 585		217.33 585		202.36 585		213.34 585		312.79 585		409.97 585	354.33 585	255.69 585	227.31 585	431.13 585

Low-res two-view benchmark