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

LG-G_1	0.23 35	0.37 188	0.71 35	0.23 36	0.11 1	0.51 150	0.12 4	0.44 55	0.39 68	0.19 20	0.15 12	0.19 43	0.15 20	0.36 101	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 104

LG-G	0.23 35	0.37 188	0.71 35	0.23 36	0.11 1	0.51 150	0.12 4	0.44 55	0.39 68	0.19 20	0.15 12	0.19 43	0.15 20	0.36 101	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 104

SGD-Stereo	0.22 28	0.28 111	0.77 39	0.22 25	0.11 1	0.40 61	0.16 31	0.31 4	0.36 45	0.19 20	0.19 19	0.17 32	0.17 30	0.37 110	0.16 4	0.10 161	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

CASnet	0.28 55	0.31 144	1.20 82	0.28 141	0.11 1	0.47 118	0.19 61	0.44 55	0.44 110	0.38 153	0.31 107	0.23 63	0.17 30	0.29 42	0.19 27	0.10 161	0.06 20	0.15 370	0.12 243	0.16 186	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
s12784h	0.36 121	0.28 111	1.58 152	0.23 36	0.11 1	0.62 317	0.24 184	0.79 311	0.64 316	0.44 186	0.52 255	0.28 120	0.26 149	0.50 205	0.24 121	0.11 223	0.06 20	0.09 79	0.06 9	0.16 186	0.06 1

3w_stereo	0.21 8	0.22 35	0.59 13	0.22 25	0.12 6	0.37 45	0.22 120	0.50 96	0.38 57	0.22 43	0.21 27	0.12 2	0.22 93	0.26 19	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

xyz-stereo-finetune2	0.35 114	0.45 249	1.04 62	0.21 7	0.12 6	0.58 247	0.23 151	0.50 96	0.45 125	0.31 121	0.46 195	0.30 132	0.41 292	0.81 304	0.51 334	0.08 31	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.09 56

xyz-stereo-finetune	0.31 82	0.46 252	0.79 41	0.21 7	0.12 6	0.53 176	0.25 204	0.52 118	0.54 216	0.28 110	0.32 112	0.29 127	0.23 108	0.59 239	0.55 348	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.13 110	0.08 34

xyz-stereo	3.02 548	0.29 121	30.64 578	0.23 36	0.12 6	15.52 565	0.24 184	0.51 104	0.47 151	0.59 359	7.99 557	0.64 339	0.47 352	1.39 364	0.50 329	0.09 69	0.07 40	0.34 491	0.07 51	0.13 110	0.08 34

MLG-Stereo	0.21 8	0.33 156	0.60 14	0.23 36	0.12 6	0.44 90	0.13 7	0.39 24	0.46 134	0.13 1	0.10 2	0.17 32	0.13 8	0.35 92	0.15 2	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

LGtest1	0.21 8	0.37 188	0.70 33	0.22 25	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 12	0.39 68	0.17 11	0.13 10	0.16 28	0.14 10	0.25 11	0.27 150	0.10 161	0.09 183	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

StereoAnything_RVC	0.35 114	1.25 504	1.82 248	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 22	0.43 47	0.37 52	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 64	0.46 173	0.14 1	0.11 223	0.09 183	0.08 29	0.05 1	0.76 517	0.18 290

WCG-NET	0.30 74	0.42 225	1.26 92	0.24 52	0.12 6	0.43 84	0.24 184	0.40 26	0.56 234	0.35 136	0.37 140	0.26 100	0.24 119	0.29 42	0.19 27	0.08 31	0.12 298	0.08 29	0.07 51	0.22 301	0.10 80

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 127	1.34 516	1.24 89	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 80	0.40 26	0.33 17	0.25 84	0.21 27	0.16 28	0.14 10	0.27 23	0.63 376	0.55 511	0.06 20	0.11 193	0.13 275	0.25 341	0.49 497

WCG-NET（raft）	0.32 88	0.53 281	1.21 84	0.23 36	0.12 6	0.44 90	0.24 184	0.40 26	0.50 170	0.35 136	0.35 131	0.47 250	0.25 135	0.35 92	0.20 49	0.08 31	0.29 477	0.08 29	0.07 51	0.22 301	0.11 104

trnet	0.28 55	0.26 84	1.32 101	0.19 1	0.12 6	0.54 184	0.15 22	0.48 84	0.46 134	0.27 105	0.33 120	0.24 76	0.21 84	0.30 50	0.21 68	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

GCAP-Stereo	0.34 103	0.89 424	1.76 201	0.26 100	0.12 6	0.52 169	0.14 14	0.49 90	0.38 57	0.29 114	0.30 96	0.29 127	0.22 93	0.30 50	0.20 49	0.09 69	0.17 394	0.09 79	0.07 51	0.21 284	0.11 104

GLC_STEREO	0.28 55	0.27 90	1.36 108	0.28 141	0.12 6	0.41 68	0.20 80	0.37 15	0.38 57	0.26 98	0.30 96	0.25 86	0.19 64	0.33 76	0.24 121	0.09 69	0.11 272	0.12 248	0.10 143	0.13 110	0.09 56

TANstereo	0.33 95	0.49 267	1.75 195	0.23 36	0.12 6	0.54 184	0.16 31	0.40 26	0.45 125	0.45 196	0.51 242	0.26 100	0.22 93	0.29 42	0.20 49	0.10 161	0.10 225	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 104

S2M2_XL	0.20 1	0.32 150	1.10 69	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 19	0.15 25	0.14 10	0.19 1	0.21 68	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.10 50	0.08 34

depthmonostereo	0.26 45	0.23 51	0.65 27	0.41 392	0.13 20	0.41 68	0.19 61	0.51 104	0.40 78	0.25 84	0.29 84	0.26 100	0.28 182	0.44 152	0.23 99	0.09 69	0.10 225	0.09 79	0.07 51	0.10 50	0.08 34

2w_stereo	0.21 8	0.19 7	0.51 2	0.22 25	0.13 20	0.41 68	0.20 80	0.50 96	0.34 22	0.25 84	0.23 44	0.13 3	0.23 108	0.24 7	0.22 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

DEFOM-Stereo	0.22 28	0.22 35	0.91 52	0.23 36	0.13 20	0.49 133	0.18 52	0.30 3	0.28 4	0.19 20	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 132	0.16 4	0.08 31	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 56

RSM++	0.27 48	0.26 84	0.87 48	0.28 141	0.13 20	0.39 56	0.20 80	0.45 62	0.45 125	0.20 27	0.24 53	0.24 76	0.17 30	0.36 101	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.35 481	0.26 361	0.18 290

LoS	0.31 82	0.30 133	1.52 144	0.23 36	0.13 20	0.54 184	0.20 80	0.48 84	0.49 160	0.25 84	0.28 78	0.37 165	0.24 119	0.38 118	0.23 99	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.05 1	0.15 150	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	0.43 189	0.77 380	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.75 425	0.54 287	0.47 201	0.31 135	0.65 427	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 343

XX-TBD	0.34 103	0.77 380	1.75 195	0.34 296	0.13 20	0.51 150	0.17 38	0.43 47	0.50 170	0.37 145	0.49 230	0.23 63	0.18 47	0.28 30	0.24 121	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

csc	0.43 189	0.77 380	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.75 425	0.54 287	0.47 201	0.31 135	0.65 427	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 343

cscssc	0.43 189	0.77 380	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.75 425	0.54 287	0.47 201	0.31 135	0.65 427	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 343

111	0.48 248	1.09 480	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.59 264	0.26 226	0.83 332	0.78 443	0.48 224	0.52 255	0.56 299	0.38 259	0.49 199	0.38 257	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.23 314	0.35 452

CREStereo	0.28 55	0.30 133	1.33 103	0.19 1	0.13 20	0.55 197	0.17 38	0.48 84	0.46 134	0.27 105	0.33 120	0.24 76	0.21 84	0.31 57	0.21 68	0.11 223	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
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
water-stereo	0.24 39	0.17 1	0.88 49	0.24 52	0.14 32	0.37 45	0.17 38	0.43 47	0.32 11	0.26 98	0.35 131	0.26 100	0.24 119	0.22 3	0.25 134	0.09 69	0.09 183	0.09 79	0.08 77	0.10 50	0.10 80

2.25w	0.21 8	0.22 35	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.42 39	0.34 22	0.23 59	0.27 71	0.14 13	0.18 47	0.33 76	0.24 121	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 8	0.21 20	0.57 10	0.20 4	0.14 32	0.40 61	0.18 52	0.47 77	0.36 45	0.24 66	0.20 22	0.13 3	0.19 64	0.31 57	0.21 68	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 47	0.35 28	0.23 59	0.21 27	0.16 28	0.18 47	0.27 23	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 47	0.35 28	0.23 59	0.21 27	0.16 28	0.18 47	0.27 23	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

LG-Stereo_L2	0.21 8	0.31 144	0.85 45	0.22 25	0.14 32	0.31 19	0.22 120	0.38 18	0.25 2	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 66	0.18 15	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

LG-Stereo_L1	0.21 8	0.31 144	0.85 45	0.22 25	0.14 32	0.28 9	0.21 99	0.38 18	0.26 3	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 110	0.18 15	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

MLG-Stereo_test3	0.21 8	0.35 176	0.65 27	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.37 15	0.40 78	0.21 33	0.12 8	0.17 32	0.12 4	0.25 11	0.16 4	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 80

SMoEStereo_RVC	0.29 64	0.26 84	1.03 61	0.25 70	0.14 32	0.46 113	0.22 120	0.36 12	0.38 57	0.23 59	0.23 44	0.21 53	0.18 47	0.45 164	0.60 369	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.20 270	0.20 321

MGS-Stereo	0.32 88	0.34 169	1.70 175	0.25 70	0.14 32	0.40 61	0.22 120	0.38 18	0.43 106	0.24 66	0.51 242	0.25 86	0.18 47	0.31 57	0.20 49	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.08 77	0.47 487	0.08 34

IGEV++	0.34 103	0.43 230	1.32 101	0.31 215	0.14 32	0.32 24	0.21 99	0.70 222	0.34 22	0.22 43	0.28 78	0.22 55	0.27 167	0.35 92	0.27 150	0.09 69	0.39 503	0.08 29	0.15 326	0.25 341	0.45 490

ACVNet-DCA	0.42 183	0.64 330	2.07 339	0.35 312	0.14 32	0.76 424	0.25 204	0.76 269	0.52 185	0.31 121	0.38 149	0.24 76	0.38 259	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 453	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 192

xx1	0.46 227	0.64 330	2.07 339	0.35 312	0.14 32	0.76 424	0.25 204	0.74 245	1.01 492	0.31 121	0.38 149	0.46 242	0.36 238	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 453	0.12 248	0.12 243	0.12 80	0.14 192

1test111	0.44 199	0.64 330	2.07 339	0.35 312	0.14 32	0.76 424	0.25 204	0.76 269	0.52 185	0.31 121	0.38 149	0.24 76	0.38 259	0.96 318	0.30 193	0.10 161	0.24 453	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 192

cc1	0.47 242	0.64 330	2.07 339	0.35 312	0.14 32	0.76 424	0.25 204	0.74 245	1.01 492	0.31 121	0.38 149	0.24 76	0.38 259	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 453	0.11 193	0.09 108	0.25 341	0.40 480

tt1	0.44 199	0.64 330	1.83 254	0.35 312	0.14 32	0.76 424	0.25 204	0.74 245	0.88 471	0.31 121	0.37 140	0.25 86	0.35 232	0.63 251	0.19 27	0.10 161	0.24 453	0.11 193	0.09 108	0.25 341	0.36 460

RCA-Stereo	0.34 103	0.32 150	1.30 98	0.26 100	0.14 32	0.58 247	0.23 151	0.78 295	0.62 296	0.40 161	0.44 183	0.28 120	0.35 232	0.29 42	0.20 49	0.09 69	0.10 225	0.09 79	0.07 51	0.19 255	0.08 34

DCANet-4	0.40 157	0.27 90	2.21 372	0.25 70	0.14 32	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.72 393	0.54 287	0.47 201	0.28 120	0.37 252	0.37 110	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 343

ADStereo(finetuned)	0.45 217	0.77 380	2.12 353	0.25 70	0.14 32	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.72 393	0.54 287	0.48 213	0.31 135	0.76 456	0.37 110	0.38 257	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 110	0.23 367

DCANet	0.42 183	0.77 380	1.95 310	0.25 70	0.14 32	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.72 393	0.54 287	0.48 213	0.31 135	0.41 292	0.36 101	0.39 268	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 110	0.23 367

PMTNet	0.31 82	0.35 176	1.30 98	0.20 4	0.14 32	0.57 230	0.25 204	0.46 65	0.42 96	0.27 105	0.32 112	0.27 111	0.24 119	0.39 124	0.23 99	0.43 500	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 234	0.07 7

HITNet	0.46 227	0.92 429	2.09 345	0.33 265	0.14 32	0.55 197	0.22 120	0.83 332	0.56 234	0.51 256	0.49 230	0.48 261	0.37 252	0.48 189	0.54 347	0.09 69	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.23 314	0.09 56
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.48 248	0.89 424	1.85 259	0.29 171	0.14 32	0.59 264	0.23 151	0.72 230	0.59 256	0.66 415	0.66 382	0.55 287	0.36 238	1.03 327	0.49 324	0.09 69	0.06 20	0.09 79	0.07 51	0.19 255	0.11 104

DilatedVolume-Stereo	0.26 45	0.20 12	0.64 22	0.25 70	0.15 55	0.41 68	0.18 52	0.42 39	0.35 28	0.34 134	0.34 126	0.25 86	0.23 108	0.43 143	0.53 341	0.09 69	0.09 183	0.08 29	0.10 143	0.12 80	0.11 104

4.5_new	0.21 8	0.22 35	0.63 20	0.21 7	0.15 55	0.40 61	0.17 38	0.40 26	0.35 28	0.25 84	0.22 38	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 8	0.22 35	0.63 20	0.21 7	0.15 55	0.40 61	0.17 38	0.40 26	0.35 28	0.25 84	0.22 38	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 20	0.57 10	0.21 7	0.15 55	0.39 56	0.13 7	0.39 24	0.33 17	0.22 43	0.21 27	0.13 3	0.20 73	0.29 42	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 8	0.23 51	0.50 1	0.22 25	0.15 55	0.39 56	0.19 61	0.47 77	0.36 45	0.21 33	0.22 38	0.13 3	0.17 30	0.33 76	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

3.5w_stereo	0.21 8	0.22 35	0.55 9	0.21 7	0.15 55	0.40 61	0.14 14	0.43 47	0.33 17	0.21 33	0.24 53	0.14 13	0.18 47	0.34 86	0.22 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

LG-Stereo	0.27 48	0.25 69	0.95 57	0.25 70	0.15 55	0.43 84	0.21 99	0.50 96	0.40 78	0.18 16	0.29 84	0.25 86	0.16 23	0.28 30	0.35 241	0.07 20	0.07 40	0.11 193	0.10 143	0.24 329	0.10 80

MM-Stereo_test2	0.38 136	0.28 111	2.46 421	0.43 407	0.15 55	0.50 141	0.25 204	0.47 77	0.38 57	0.33 132	0.26 67	0.23 63	0.22 93	0.34 86	0.29 175	0.08 31	0.09 183	0.09 79	0.10 143	0.36 436	0.22 343

HART	0.38 136	0.53 281	1.66 166	0.26 100	0.15 55	0.30 15	0.19 61	0.67 208	0.46 134	0.29 114	0.52 255	0.38 172	0.16 23	0.41 132	0.20 49	0.08 31	0.68 530	0.09 79	0.07 51	0.34 422	0.21 330

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 55	0.28 111	1.09 67	0.33 265	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 158	0.42 96	0.19 20	0.19 19	0.17 32	0.26 149	0.38 118	0.37 250	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.25 432	0.10 50	0.06 1

fffft	0.29 64	0.21 20	1.10 69	0.24 52	0.15 55	0.42 80	0.24 184	0.42 39	0.38 57	0.21 33	0.18 16	0.20 45	0.16 23	0.44 152	0.70 394	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.28 376	0.20 321
1: 1. 1
fffy	0.28 55	0.24 64	1.19 78	0.27 116	0.15 55	0.37 45	0.22 120	0.42 39	0.32 11	0.20 27	0.29 84	0.26 100	0.20 73	0.44 152	0.20 49	0.08 31	0.10 225	0.10 128	0.08 77	0.22 301	0.18 290

dual_stereo	0.23 35	0.25 69	0.66 31	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 182	0.40 78	0.15 4	0.13 10	0.18 37	0.14 10	0.37 110	0.19 27	0.09 69	0.31 483	0.07 1	0.10 143	0.07 3	0.07 7

Occ-G	0.30 74	0.30 133	1.33 103	0.23 36	0.15 55	0.36 42	0.25 204	0.43 47	0.31 7	0.26 98	0.35 131	0.46 242	0.22 93	0.30 50	0.25 134	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.16 345	0.31 400	0.08 34

SMFormer	0.50 277	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 388	0.72 393	0.56 316	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 448	0.49 324	0.13 306	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.15 150	0.16 252

tta	0.50 277	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 388	0.72 393	0.56 316	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 448	0.49 324	0.13 306	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.14 133	0.11 104

qqq1	0.48 248	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 388	0.72 393	0.56 316	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 448	0.23 99	0.13 306	0.10 225	0.09 79	0.08 77	0.14 133	0.11 104

fff1	0.48 248	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 388	0.72 393	0.56 316	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 448	0.23 99	0.13 306	0.10 225	0.09 79	0.08 77	0.14 133	0.11 104

anonymousdsp2	0.34 103	0.24 64	1.16 75	0.28 141	0.15 55	0.57 230	0.23 151	0.79 311	0.47 151	0.38 153	0.37 140	0.40 186	0.25 135	0.47 184	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.13 275	0.19 255	0.27 405

Selective-RAFT	0.35 114	0.26 84	1.48 135	0.31 215	0.15 55	0.61 297	0.19 61	0.60 176	0.54 216	0.28 110	0.29 84	0.40 186	0.33 222	0.50 205	0.27 150	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.35 481	0.19 255	0.08 34

ProNet	0.30 74	0.54 286	1.29 95	0.25 70	0.15 55	0.47 118	0.25 204	0.48 84	0.39 68	0.21 33	0.23 44	0.22 55	0.20 73	0.44 152	0.19 27	0.08 31	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.23 314	0.12 141

MC-Stereo	0.32 88	0.31 144	1.46 128	0.31 215	0.15 55	0.53 176	0.19 61	0.44 55	0.35 28	0.36 141	0.38 149	0.27 111	0.27 167	0.42 140	0.19 27	0.09 69	0.13 317	0.09 79	0.16 345	0.20 270	0.13 175

qqq	0.38 136	0.21 20	1.34 106	0.28 141	0.15 55	0.45 95	0.26 226	0.76 269	0.52 185	0.39 159	0.41 166	0.46 242	0.36 238	0.96 318	0.30 193	0.11 223	0.14 334	0.12 248	0.12 243	0.12 80	0.14 192

AnonymousM	0.37 127	0.44 241	1.50 141	0.25 70	0.15 55	0.52 169	0.23 151	0.60 176	0.42 96	0.42 175	0.32 112	0.30 132	0.25 135	0.34 86	0.23 99	0.11 223	0.09 183	0.71 519	0.36 489	0.12 80	0.07 7

iRaftStereo_RVC	0.37 127	0.53 281	1.41 118	0.28 141	0.15 55	0.52 169	0.20 80	0.54 138	0.46 134	0.37 145	0.43 172	0.41 192	0.23 108	0.36 101	0.26 142	0.09 69	0.15 359	0.12 248	0.11 205	0.41 468	0.37 467

AFF-stereo	0.44 199	0.96 447	1.78 215	0.31 215	0.15 55	0.50 141	0.21 99	0.64 191	0.63 308	0.47 206	0.64 371	0.49 263	0.34 230	0.46 173	0.31 205	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.10 143	0.37 444	0.10 80

BEATNet_4x	0.47 242	0.73 365	1.91 292	0.33 265	0.15 55	0.56 212	0.25 204	0.85 349	0.58 249	0.54 287	0.51 242	0.57 305	0.42 309	0.57 230	0.61 372	0.11 223	0.08 113	0.12 248	0.09 108	0.20 270	0.16 252

asda	0.22 28	0.25 69	0.70 33	0.21 7	0.16 82	0.43 84	0.16 31	0.44 55	0.35 28	0.22 43	0.20 22	0.14 13	0.20 73	0.25 11	0.22 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

1w_stereo	0.22 28	0.17 1	0.52 4	0.23 36	0.16 82	0.44 90	0.22 120	0.55 142	0.40 78	0.25 84	0.29 84	0.13 3	0.26 149	0.28 30	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

SCV_C0	0.33 95	0.43 230	1.42 122	0.25 70	0.16 82	0.35 36	0.20 80	0.68 212	0.44 110	0.24 66	0.27 71	0.29 127	0.20 73	0.58 233	0.18 15	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.30 459	0.26 361	0.17 270

tg	0.37 127	0.55 295	1.35 107	0.28 141	0.16 82	0.57 230	0.18 52	0.57 152	0.49 160	0.37 145	0.44 183	0.38 172	0.24 119	0.46 173	0.24 121	0.09 69	0.08 113	0.11 193	0.11 205	0.43 476	0.36 460

11t1	0.33 95	0.19 7	1.41 118	0.33 265	0.16 82	0.48 126	0.21 99	0.67 208	0.48 154	0.40 161	0.34 126	0.32 143	0.33 222	0.42 140	0.27 150	0.11 223	0.12 298	0.10 128	0.08 77	0.13 110	0.14 192

ff7	0.32 88	0.52 276	1.38 112	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.23 44	0.20 45	0.23 108	0.48 189	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 375	0.23 314	0.22 343

IGEVStereo-DCA	0.33 95	0.34 169	1.38 112	0.27 116	0.16 82	0.45 95	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.21 27	0.26 100	0.25 135	0.64 253	0.52 337	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.18 375	0.16 186	0.22 343

ffff	0.32 88	0.52 276	1.38 112	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.23 44	0.20 45	0.23 108	0.48 189	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 375	0.23 314	0.22 343

rrr	0.46 227	0.34 169	3.08 503	0.27 116	0.16 82	0.45 95	0.28 268	1.09 502	0.51 178	0.24 66	0.21 27	0.26 100	0.25 135	0.64 253	0.52 337	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.29 450	0.16 186	0.25 388

11t	0.32 88	0.52 276	1.38 112	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.23 44	0.20 45	0.23 108	0.48 189	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 375	0.23 314	0.22 343

anonymousdsp	0.34 103	0.53 281	1.47 132	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.49 90	0.40 78	0.25 84	0.24 53	0.22 55	0.24 119	0.55 226	0.19 27	0.09 69	0.11 272	0.10 128	0.18 375	0.24 329	0.29 417

ccc-4	0.32 88	0.52 276	1.38 112	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.23 44	0.20 45	0.23 108	0.48 189	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 375	0.23 314	0.22 343

IGEV-Stereo	0.34 103	0.54 286	1.47 132	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.49 90	0.40 78	0.25 84	0.24 53	0.22 55	0.24 119	0.54 222	0.19 27	0.09 69	0.10 225	0.10 128	0.18 375	0.24 329	0.29 417
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 414	0.16 82	0.61 297	0.27 251	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.54 222	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141
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
NF-Stereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 459	0.16 82	0.61 297	0.44 412	0.66 199	0.61 278	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.45 374	0.79 416	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.13 110	0.16 252

OCTAStereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 459	0.16 82	0.61 297	0.43 401	0.66 199	0.61 278	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 370	0.80 417	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.13 110	0.17 270

NRIStereo	0.46 227	0.25 69	1.77 210	0.47 438	0.16 82	0.95 477	0.74 493	0.51 104	0.56 234	0.48 224	0.39 157	0.59 315	0.29 196	0.77 297	0.32 216	0.11 223	0.13 317	0.11 193	0.09 108	0.21 284	0.24 379

THIR-Stereo	0.86 470	0.62 315	2.13 355	0.25 70	0.16 82	0.58 247	2.74 553	0.59 166	0.51 178	0.62 388	1.62 510	0.97 471	1.80 530	1.69 413	2.25 512	0.10 161	0.08 113	0.14 343	0.11 205	0.15 150	0.11 104

DRaft	0.62 376	0.38 198	1.76 201	0.24 52	0.16 82	0.64 345	0.66 477	0.53 127	0.53 204	0.67 419	0.99 474	0.38 172	1.00 488	1.44 370	2.10 507	0.10 161	0.14 334	0.10 128	0.14 303	0.18 234	0.21 330

RE-Stereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 459	0.16 82	0.61 297	0.43 401	0.66 199	0.60 261	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 370	0.78 412	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.13 110	0.17 270

TVStereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 459	0.16 82	0.61 297	0.43 401	0.66 199	0.60 261	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 370	0.78 412	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.13 110	0.17 270

iRAFT	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 414	0.16 82	0.61 297	0.27 251	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.54 222	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

RAFT-IKP	0.38 136	0.27 90	1.79 235	0.44 414	0.16 82	0.60 276	0.28 268	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.50 205	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

CREStereo++_RVC	0.33 95	0.29 121	1.74 189	0.24 52	0.16 82	0.54 184	0.15 22	0.40 26	0.55 223	0.37 145	0.51 242	0.24 76	0.19 64	0.27 23	0.26 142	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.30 459	0.08 18	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.45 217	0.54 286	2.11 350	0.29 171	0.16 82	0.43 84	0.24 184	0.54 138	0.45 125	0.37 145	0.46 195	0.34 155	0.27 167	1.98 465	0.27 150	0.11 223	0.08 113	0.12 248	0.09 108	0.14 133	0.08 34

test_xeample3	0.46 227	0.34 169	2.99 498	0.37 351	0.16 82	0.49 133	0.33 344	1.06 497	0.44 110	0.25 84	0.23 44	0.24 76	0.25 135	0.49 199	0.56 356	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.40 497	0.17 208	0.26 398

ARAFT	0.60 363	1.23 501	3.10 505	0.28 141	0.16 82	0.64 345	0.36 363	0.90 388	0.67 353	0.61 377	0.49 230	0.55 287	0.31 212	1.24 354	0.32 216	0.10 161	0.08 113	0.14 343	0.13 275	0.37 444	0.21 330

GMStereo	0.38 136	0.99 463	1.91 292	0.27 116	0.16 82	0.39 56	0.23 151	0.47 77	0.62 296	0.38 153	0.34 126	0.25 86	0.25 135	0.39 124	0.29 175	0.14 347	0.08 113	0.10 128	0.12 243	0.15 150	0.11 104
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
asd	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.22 25	0.17 110	0.41 68	0.14 14	0.35 9	0.32 11	0.24 66	0.20 22	0.15 25	0.18 47	0.26 19	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

MLG-Stereo_test2	0.21 8	0.36 185	0.68 32	0.21 7	0.17 110	0.45 95	0.12 4	0.35 9	0.42 96	0.15 4	0.11 4	0.22 55	0.10 1	0.28 30	0.16 4	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

S2M2	0.24 39	0.29 121	0.90 51	0.23 36	0.17 110	0.24 5	0.09 1	0.36 12	0.45 125	0.17 11	0.25 60	0.23 63	0.17 30	0.24 7	0.28 160	0.15 364	0.12 298	0.11 193	0.12 243	0.15 150	0.11 104

castereo++	0.28 55	0.43 230	0.93 55	0.28 141	0.17 110	0.53 176	0.21 99	0.55 142	0.45 125	0.17 11	0.26 67	0.32 143	0.17 30	0.33 76	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.29 450	0.13 110	0.06 1

MonSter	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.21 7	0.17 110	0.33 27	0.15 22	0.46 65	0.32 11	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 23	0.23 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 56

tt45	0.29 64	0.24 64	1.06 64	0.25 70	0.17 110	0.55 197	0.22 120	0.41 33	0.35 28	0.24 66	0.25 60	0.25 86	0.18 47	0.64 253	0.34 233	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.21 284	0.11 104

ours_stereo	0.27 48	0.25 69	1.21 84	0.25 70	0.17 110	0.35 36	0.23 151	0.38 18	0.35 28	0.20 27	0.31 107	0.23 63	0.17 30	0.41 132	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.22 301	0.18 290

rvit_stereo_0081	0.25 42	0.21 20	0.61 15	0.28 141	0.17 110	0.31 19	0.22 120	0.42 39	0.53 204	0.24 66	0.25 60	0.25 86	0.21 84	0.34 86	0.23 99	0.13 306	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.12 80	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 42	0.21 20	0.61 15	0.28 141	0.17 110	0.31 19	0.22 120	0.42 39	0.53 204	0.24 66	0.25 60	0.25 86	0.21 84	0.34 86	0.23 99	0.13 306	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.12 80	0.09 56

test_sample2	0.41 164	0.19 7	1.23 87	0.31 215	0.17 110	0.51 150	0.27 251	0.81 319	0.55 223	0.44 186	0.45 187	0.46 242	0.38 259	1.51 385	0.30 193	0.12 276	0.09 183	0.11 193	0.10 143	0.14 133	0.14 192

CAS++	0.31 82	0.33 156	1.43 123	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 80	0.78 295	0.41 87	0.30 117	0.30 96	0.21 53	0.16 23	0.33 76	0.18 15	0.15 364	0.12 298	0.13 307	0.10 143	0.15 150	0.11 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.40 157	0.61 309	1.90 286	0.29 171	0.17 110	0.54 184	0.18 52	0.52 118	0.50 170	0.27 105	0.56 299	0.47 250	0.35 232	0.46 173	0.33 226	0.10 161	0.07 40	0.12 248	0.14 303	0.32 407	0.12 141

mmm	0.38 136	0.21 20	1.18 76	0.35 312	0.17 110	0.49 133	0.26 226	0.78 295	0.52 185	0.50 243	0.57 307	0.41 192	0.37 252	0.71 283	0.31 205	0.11 223	0.13 317	0.14 343	0.13 275	0.15 150	0.14 192

1111x	0.74 442	0.21 20	1.93 298	0.31 215	0.17 110	0.63 334	0.32 336	1.03 491	0.74 412	0.52 264	0.62 343	0.57 305	0.47 352	2.38 496	4.25 545	0.12 276	0.14 334	0.11 193	0.12 243	0.12 80	0.14 192

Any-RAFT	0.38 136	0.25 69	1.89 281	0.27 116	0.17 110	0.68 383	0.21 99	0.78 295	0.53 204	0.43 180	0.43 172	0.54 283	0.30 204	0.41 132	0.20 49	0.10 161	0.12 298	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

CASS	0.39 151	0.30 133	1.61 159	0.32 244	0.17 110	0.53 176	0.24 184	0.70 222	0.49 160	0.59 359	0.54 278	0.40 186	0.40 281	0.41 132	0.30 193	0.17 399	0.10 225	0.14 343	0.11 205	0.18 234	0.17 270
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
x	0.35 114	0.20 12	1.36 108	0.33 265	0.17 110	0.47 118	0.24 184	0.75 256	0.54 216	0.40 161	0.40 162	0.42 205	0.34 230	0.45 164	0.32 216	0.11 223	0.14 334	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 192

dd	0.42 183	0.96 447	1.77 210	0.31 215	0.17 110	0.57 230	0.26 226	0.49 90	0.68 355	0.41 170	0.40 162	0.34 155	0.27 167	0.45 164	0.40 276	0.17 399	0.10 225	0.13 307	0.12 243	0.21 284	0.12 141

PSM-softLoss	0.48 248	0.27 90	1.85 259	0.51 455	0.17 110	0.61 297	0.40 385	0.61 178	0.57 238	0.52 264	0.48 213	0.39 178	0.25 135	1.46 375	0.77 410	0.12 276	0.08 113	0.13 307	0.12 243	0.12 80	0.14 192

KMStereo	0.48 248	0.27 90	1.85 259	0.51 455	0.17 110	0.61 297	0.40 385	0.61 178	0.57 238	0.52 264	0.48 213	0.39 178	0.25 135	1.46 375	0.77 410	0.12 276	0.08 113	0.13 307	0.12 243	0.12 80	0.14 192

PSM-adaLoss	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 414	0.17 110	0.60 276	0.29 292	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.47 184	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

ROB_FTStereo_v2	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 414	0.17 110	0.61 297	0.28 268	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.47 184	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

ROB_FTStereo	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 414	0.17 110	0.61 297	0.26 226	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.49 199	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

HUI-Stereo	0.38 136	0.27 90	1.79 235	0.44 414	0.17 110	0.61 297	0.28 268	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.45 164	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

DEmStereo	0.68 410	0.31 144	2.25 382	0.42 403	0.17 110	0.66 365	0.89 506	0.51 104	0.59 256	0.60 368	1.01 477	0.45 229	1.26 503	1.54 389	2.26 513	0.10 161	0.08 113	0.10 128	0.10 143	0.10 50	0.11 104

DeepStereo_RVC	0.44 199	0.28 111	1.92 295	0.49 448	0.17 110	0.60 276	0.59 463	0.50 96	0.52 185	0.49 236	0.45 187	0.39 178	0.86 472	0.45 164	0.33 226	0.11 223	0.08 113	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.19 306

iGMRVC	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 414	0.17 110	0.61 297	0.27 251	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.55 226	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

CRE-IMP	0.41 164	0.22 35	1.76 201	0.48 446	0.17 110	0.79 441	0.69 485	0.52 118	0.52 185	0.47 206	0.42 170	0.45 229	0.26 149	0.41 132	0.31 205	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.09 108	0.17 208	0.23 367

CroCo-Stereo	0.30 74	0.45 249	1.08 65	0.31 215	0.17 110	0.19 2	0.21 99	0.73 241	0.50 170	0.21 33	0.24 53	0.55 287	0.22 93	0.27 23	0.26 142	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.07 51	0.12 80	0.09 56
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
cross-raft	0.40 157	0.27 90	2.22 376	0.30 188	0.17 110	0.49 133	0.35 356	0.71 225	0.39 68	0.43 180	0.45 187	0.64 339	0.25 135	0.32 66	0.25 134	0.08 31	0.08 113	0.09 79	0.23 423	0.11 69	0.14 192

test_xeample	0.72 430	0.21 20	1.36 108	0.27 116	0.17 110	0.59 264	0.28 268	1.01 481	0.70 373	0.55 305	0.67 385	0.44 220	0.39 273	1.88 455	5.17 550	0.12 276	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.13 110	0.15 225

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 183	0.86 414	1.78 215	0.28 141	0.17 110	0.52 169	0.20 80	0.62 182	0.61 278	0.50 243	0.61 338	0.39 178	0.32 218	0.35 92	0.30 193	0.07 20	0.10 225	0.09 79	0.09 108	0.35 432	0.10 80

FENet	0.44 199	0.30 133	2.42 412	0.32 244	0.17 110	0.58 247	0.22 120	0.77 280	0.59 256	0.47 206	0.42 170	0.55 287	0.38 259	0.49 199	0.47 313	0.12 276	0.09 183	0.12 248	0.11 205	0.13 110	0.16 252

iResNet	0.51 294	0.76 371	2.59 448	0.41 392	0.17 110	0.64 345	0.27 251	0.82 326	0.70 373	0.57 327	0.64 371	0.43 209	0.36 238	0.70 281	0.52 337	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.21 284	0.13 175

4.25_new	0.21 8	0.23 51	0.64 22	0.22 25	0.18 144	0.41 68	0.17 38	0.41 33	0.35 28	0.22 43	0.21 27	0.14 13	0.18 47	0.25 11	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 8	0.23 51	0.64 22	0.22 25	0.18 144	0.41 68	0.17 38	0.41 33	0.35 28	0.22 43	0.21 27	0.14 13	0.18 47	0.25 11	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 8	0.23 51	0.64 22	0.22 25	0.18 144	0.41 68	0.17 38	0.41 33	0.35 28	0.22 43	0.21 27	0.14 13	0.18 47	0.25 11	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 127	0.37 188	1.21 84	0.26 100	0.18 144	0.73 410	0.18 52	0.53 127	0.41 87	0.35 136	0.30 96	0.58 312	0.22 93	0.33 76	0.95 431	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.35 481	0.13 110	0.15 225

999	0.29 64	0.25 69	1.05 63	0.26 100	0.18 144	0.49 133	0.23 151	0.38 18	0.37 52	0.20 27	0.32 112	0.23 63	0.18 47	0.73 286	0.36 244	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.24 329	0.10 80

mms	0.27 48	0.26 84	0.91 52	0.25 70	0.18 144	0.32 24	0.23 151	0.37 15	0.31 7	0.21 33	0.30 96	0.23 63	0.17 30	0.46 173	0.21 68	0.08 31	0.10 225	0.10 128	0.08 77	0.22 301	0.47 493

rvit_0105_6	0.31 82	0.29 121	1.00 60	0.31 215	0.18 144	0.35 36	0.25 204	0.51 104	0.61 278	0.25 84	0.28 78	0.32 143	0.25 135	0.39 124	0.25 134	0.18 410	0.16 376	0.15 370	0.13 275	0.14 133	0.13 175

rvit_0105_5	0.36 121	0.39 207	1.48 135	0.30 188	0.18 144	0.41 68	0.30 300	0.64 191	0.62 296	0.30 117	0.33 120	0.37 165	0.29 196	0.41 132	0.28 160	0.18 410	0.16 376	0.15 370	0.15 326	0.15 150	0.14 192

rvit_0105_4	0.35 114	0.35 176	1.45 127	0.31 215	0.18 144	0.37 45	0.28 268	0.59 166	0.62 296	0.27 105	0.31 107	0.35 159	0.27 167	0.43 143	0.25 134	0.18 410	0.16 376	0.15 370	0.13 275	0.15 150	0.12 141

rvit_stereo_0083	0.25 42	0.19 7	0.58 12	0.28 141	0.18 144	0.28 9	0.22 120	0.38 18	0.54 216	0.23 59	0.30 96	0.27 111	0.26 149	0.37 110	0.24 121	0.14 347	0.12 298	0.13 307	0.10 143	0.12 80	0.10 80

model_zeroshot	0.44 199	0.68 347	1.97 324	0.28 141	0.18 144	0.69 389	0.21 99	0.63 188	0.40 78	1.00 489	0.34 126	0.42 205	0.20 73	0.69 276	0.24 121	0.10 161	0.22 442	0.10 128	0.22 419	0.12 80	0.10 80

ITSA-stereo	0.48 248	0.33 156	1.20 82	0.33 265	0.18 144	0.60 276	0.29 292	0.94 423	0.80 451	0.50 243	0.49 230	0.53 277	0.59 404	1.25 355	0.64 381	0.15 364	0.12 298	0.17 405	0.16 345	0.18 234	0.23 367

RAStereo	0.28 55	0.48 264	1.52 144	0.26 100	0.18 144	0.25 6	0.19 61	0.42 39	0.35 28	0.20 27	0.25 60	0.20 45	0.16 23	0.24 7	0.24 121	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.12 80	0.08 34

rvit_stereo_0080	0.27 48	0.38 198	0.76 37	0.24 52	0.18 144	0.34 31	0.27 251	0.54 138	0.44 110	0.24 66	0.26 67	0.27 111	0.22 93	0.29 42	0.23 99	0.13 306	0.10 225	0.10 128	0.10 143	0.15 150	0.11 104

test_sample6	0.52 307	0.44 241	1.81 242	0.33 265	0.18 144	0.55 197	0.27 251	0.94 423	0.66 344	0.54 287	0.62 343	0.47 250	0.36 238	1.97 464	0.38 257	0.14 347	0.10 225	0.13 307	0.13 275	0.17 208	0.16 252

test_sample5	0.51 294	0.43 230	1.83 254	0.32 244	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.92 407	0.65 329	0.53 274	0.59 316	0.45 229	0.36 238	1.87 448	0.36 244	0.13 306	0.10 225	0.13 307	0.12 243	0.17 208	0.16 252

test_sample1	0.40 157	0.18 5	1.19 78	0.31 215	0.18 144	0.48 126	0.23 151	0.78 295	0.49 160	0.44 186	0.44 183	0.45 229	0.41 292	1.39 364	0.33 226	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 108	0.12 80	0.13 175

DualNet	0.51 294	0.43 230	1.83 254	0.32 244	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.92 407	0.65 329	0.54 287	0.62 343	0.45 229	0.36 238	1.87 448	0.36 244	0.13 306	0.10 225	0.13 307	0.12 243	0.17 208	0.16 252

whm_eth	0.27 48	0.38 198	0.76 37	0.24 52	0.18 144	0.34 31	0.27 251	0.54 138	0.44 110	0.24 66	0.26 67	0.27 111	0.22 93	0.29 42	0.23 99	0.13 306	0.10 225	0.10 128	0.10 143	0.15 150	0.11 104

IGEV_Zeroshot_test	0.53 313	0.33 156	2.91 491	0.32 244	0.18 144	0.54 184	0.21 99	0.72 230	0.42 96	0.81 464	0.51 242	0.71 387	0.41 292	0.48 189	1.13 456	0.09 69	0.15 359	0.10 128	0.35 481	0.19 255	0.09 56

ToySt	0.44 199	0.61 309	1.89 281	0.29 171	0.18 144	0.55 197	0.35 356	0.67 208	0.53 204	0.39 159	0.50 238	0.59 315	0.43 319	0.51 208	0.49 324	0.10 161	0.12 298	0.13 307	0.16 345	0.24 329	0.19 306

knoymous	0.34 103	0.25 69	1.75 195	0.24 52	0.18 144	0.45 95	0.24 184	0.57 152	0.38 57	0.41 170	0.39 157	0.55 287	0.25 135	0.38 118	0.23 99	0.11 223	0.08 113	0.12 248	0.07 51	0.13 110	0.12 141

DisPM	0.43 189	0.33 156	1.78 215	0.57 480	0.18 144	0.59 264	0.63 475	0.53 127	0.61 278	0.60 368	0.53 266	0.38 172	0.26 149	0.75 290	0.29 175	0.12 276	0.07 40	0.12 248	0.11 205	0.11 69	0.14 192

MIPNet	0.83 466	0.81 397	2.40 409	0.61 491	0.18 144	1.48 512	1.39 537	1.60 531	0.74 412	1.94 531	0.85 451	0.73 393	1.68 526	0.87 313	0.31 205	0.09 69	0.08 113	0.11 193	0.32 471	0.25 341	0.12 141

IPLGR	0.54 318	0.56 297	2.68 459	0.36 330	0.18 144	0.62 317	0.54 447	1.02 484	0.64 316	0.73 443	0.46 195	0.47 250	0.45 331	1.12 339	0.29 175	0.09 69	0.08 113	0.11 193	0.09 108	0.19 255	0.12 141

PFNet+	0.45 217	0.37 188	1.86 267	0.46 433	0.18 144	0.58 247	0.77 497	0.52 118	0.64 316	0.56 316	0.48 213	0.39 178	0.26 149	0.93 315	0.32 216	0.13 306	0.09 183	0.14 343	0.13 275	0.12 80	0.15 225

GES	0.44 199	0.28 111	1.88 274	0.30 188	0.18 144	0.61 297	0.30 300	0.88 376	0.46 134	0.47 206	0.52 255	0.39 178	0.42 309	0.58 233	0.67 387	0.15 364	0.11 272	0.12 248	0.10 143	0.15 150	0.17 270

222	0.78 455	0.23 51	1.23 87	0.28 141	0.18 144	0.62 317	0.24 184	1.02 484	0.70 373	0.58 345	0.66 382	0.46 242	0.42 309	1.80 435	6.53 556	0.13 306	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.12 80	0.17 270

xxxx	0.70 418	0.21 20	1.33 103	0.28 141	0.18 144	0.63 334	0.24 184	1.02 484	0.69 364	0.50 243	0.62 343	0.58 312	0.38 259	1.47 382	5.21 551	0.13 306	0.12 298	0.11 193	0.10 143	0.12 80	0.15 225

DIP-Stereo	0.37 127	0.34 169	1.50 141	0.27 116	0.18 144	0.63 334	0.17 38	0.92 407	0.53 204	0.49 236	0.48 213	0.30 132	0.30 204	0.39 124	0.30 193	0.10 161	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.15 150	0.12 141
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 121	0.21 20	1.70 175	0.29 171	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.78 295	0.36 45	0.57 327	0.67 385	0.33 149	0.24 119	0.32 66	0.23 99	0.10 161	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 141

RAFT-Stereo	0.36 121	0.21 20	1.70 175	0.29 171	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.78 295	0.36 45	0.57 327	0.67 385	0.33 149	0.24 119	0.32 66	0.23 99	0.10 161	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 141
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_3	0.39 151	0.47 261	1.46 128	0.33 265	0.19 176	0.45 95	0.35 356	0.69 215	0.65 329	0.37 145	0.37 140	0.40 186	0.31 212	0.44 152	0.30 193	0.18 410	0.17 394	0.17 405	0.18 375	0.15 150	0.15 225

UGAM	0.58 349	0.47 261	2.21 372	0.30 188	0.19 176	0.53 176	0.34 348	0.59 166	0.63 308	0.44 186	0.73 423	0.78 414	0.37 252	2.58 515	0.39 268	0.10 161	0.08 113	0.17 405	0.14 303	0.42 474	0.17 270

test_sample4	0.50 277	0.42 225	1.88 274	0.32 244	0.19 176	0.56 212	0.26 226	0.93 415	0.65 329	0.54 287	0.54 278	0.45 229	0.36 238	1.79 431	0.36 244	0.13 306	0.10 225	0.13 307	0.12 243	0.17 208	0.16 252

test_sample3	0.50 277	0.41 218	1.88 274	0.32 244	0.19 176	0.57 230	0.25 204	0.92 407	0.64 316	0.52 264	0.49 230	0.47 250	0.35 232	1.79 431	0.37 250	0.13 306	0.10 225	0.12 248	0.11 205	0.16 186	0.16 252

GMStereo_Zeroshot	0.41 164	0.36 185	1.54 146	0.41 392	0.19 176	0.52 169	0.19 61	0.59 166	0.52 185	0.57 327	0.59 316	0.63 330	0.29 196	0.58 233	0.33 226	0.15 364	0.09 183	0.16 388	0.09 108	0.24 329	0.12 141

plain	0.37 127	0.47 261	2.15 361	0.27 116	0.19 176	0.33 27	0.20 80	0.58 158	0.46 134	0.23 59	0.37 140	0.23 63	0.25 135	0.45 164	0.28 160	0.11 223	0.08 113	0.13 307	0.09 108	0.42 474	0.12 141

EGLCR-Stereo	0.29 64	0.27 90	0.97 58	0.30 188	0.19 176	0.56 212	0.17 38	0.68 212	0.36 45	0.30 117	0.18 16	0.27 111	0.17 30	0.38 118	0.19 27	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.10 50	0.35 452

UDGNet	0.44 199	1.02 472	1.74 189	0.35 312	0.19 176	0.58 247	0.23 151	0.49 90	0.66 344	0.41 170	0.38 149	0.34 155	0.29 196	0.53 218	0.30 193	0.24 465	0.10 225	0.37 498	0.19 395	0.27 370	0.15 225

dad	0.51 294	1.01 469	1.74 189	0.29 171	0.19 176	0.60 276	0.26 226	0.52 118	0.75 425	0.63 396	0.63 355	0.63 330	0.33 222	0.85 309	0.47 313	0.27 479	0.15 359	0.40 501	0.18 375	0.22 301	0.14 192

Pruner-Stereo	0.51 294	0.27 90	1.78 215	1.79 545	0.19 176	0.62 317	0.45 418	0.57 152	0.60 261	0.61 377	0.48 213	0.41 192	0.24 119	0.46 173	1.00 440	0.12 276	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.12 80	0.13 175

RAFT	0.45 217	0.92 429	1.59 153	0.34 296	0.19 176	0.46 113	0.35 356	0.65 197	0.49 160	0.49 236	0.49 230	0.70 383	0.40 281	0.47 184	0.32 216	0.11 223	0.16 376	0.14 343	0.13 275	0.51 495	0.13 175

CFNet_pseudo	0.45 217	0.46 252	2.23 380	0.25 70	0.19 176	0.56 212	0.21 99	0.77 280	0.60 261	0.49 236	0.56 299	0.69 373	0.47 352	0.52 212	0.31 205	0.11 223	0.10 225	0.15 370	0.10 143	0.17 208	0.14 192

HSM-Net_RVC	0.67 403	0.34 169	2.23 380	0.26 100	0.19 176	0.67 371	0.29 292	1.26 517	0.69 364	0.72 439	0.70 412	0.78 414	0.42 309	3.77 546	0.41 282	0.13 306	0.09 183	0.10 128	0.09 108	0.12 80	0.11 104
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.45 217	0.46 252	2.22 376	0.26 100	0.19 176	0.56 212	0.21 99	0.77 280	0.60 261	0.49 236	0.56 299	0.69 373	0.47 352	0.52 212	0.31 205	0.11 223	0.09 183	0.16 388	0.10 143	0.17 208	0.14 192

qwe	0.21 8	0.22 35	0.61 15	0.21 7	0.20 190	0.41 68	0.15 22	0.46 65	0.35 28	0.26 98	0.22 38	0.14 13	0.14 10	0.31 57	0.22 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

3.75w	0.21 8	0.21 20	0.61 15	0.21 7	0.20 190	0.44 90	0.16 31	0.44 55	0.30 6	0.22 43	0.20 22	0.13 3	0.18 47	0.29 42	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

GIP-stereo	0.26 45	0.22 35	0.78 40	0.29 171	0.20 190	0.42 80	0.17 38	0.64 191	0.39 68	0.18 16	0.24 53	0.23 63	0.18 47	0.25 11	0.47 313	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 208	0.08 34

rvit_stereo_0081_aga	0.27 48	0.29 121	1.08 65	0.26 100	0.20 190	0.33 27	0.21 99	0.41 33	0.42 96	0.26 98	0.28 78	0.27 111	0.21 84	0.31 57	0.21 68	0.14 347	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.14 133	0.10 80

Pointernet	0.29 64	0.25 69	1.49 138	0.24 52	0.20 190	0.47 118	0.15 22	0.62 182	0.47 151	0.22 43	0.29 84	0.26 100	0.20 73	0.28 30	0.20 49	0.10 161	0.07 40	0.07 1	0.12 243	0.10 50	0.07 7

test_sample7	0.47 242	0.33 156	1.49 138	0.34 296	0.20 190	0.51 150	0.30 300	0.93 415	0.66 344	0.57 327	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.11 336	0.38 257	0.17 399	0.14 334	0.16 388	0.15 326	0.19 255	0.18 290

PCWNet_CMD	0.46 227	0.45 249	2.28 387	0.26 100	0.20 190	0.55 197	0.21 99	0.75 256	0.64 316	0.48 224	0.55 288	0.68 366	0.57 397	0.46 173	0.30 193	0.11 223	0.10 225	0.14 343	0.10 143	0.18 234	0.14 192

riskmin	0.37 127	0.22 35	1.74 189	0.32 244	0.20 190	0.48 126	0.20 80	0.66 199	0.46 134	0.36 141	0.34 126	0.69 373	0.45 331	0.39 124	0.27 150	0.11 223	0.08 113	0.12 248	0.08 77	0.13 110	0.16 252

GwcNet-ADL	0.50 277	0.74 368	2.90 490	0.31 215	0.20 190	0.58 247	0.29 292	0.87 368	0.64 316	0.47 206	0.47 201	0.56 299	0.33 222	0.46 173	0.46 304	0.13 306	0.12 298	0.09 79	0.09 108	0.14 133	0.21 330

GANet-ADL	0.44 199	0.41 218	2.31 391	0.33 265	0.20 190	0.57 230	0.25 204	0.75 256	0.54 216	0.42 175	0.59 316	0.56 299	0.30 204	0.40 129	0.38 257	0.14 347	0.11 272	0.09 79	0.08 77	0.22 301	0.17 270

MSMDNet	0.46 227	0.44 241	2.28 387	0.26 100	0.20 190	0.55 197	0.21 99	0.75 256	0.64 316	0.48 224	0.55 288	0.68 366	0.56 392	0.46 173	0.30 193	0.11 223	0.10 225	0.13 307	0.10 143	0.18 234	0.15 225

AdaStereo	0.44 199	0.38 198	1.79 235	0.34 296	0.20 190	0.57 230	0.28 268	0.92 407	0.69 364	0.52 264	0.55 288	0.61 323	0.33 222	0.48 189	0.39 268	0.17 399	0.08 113	0.17 405	0.11 205	0.18 234	0.12 141
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.
CBMV	0.71 427	0.76 371	2.64 454	0.33 265	0.20 190	0.78 437	0.79 498	0.98 453	0.78 443	0.85 474	0.71 416	0.86 444	1.10 498	1.46 375	0.62 374	0.18 410	0.20 427	0.21 447	0.19 395	0.25 341	0.33 446
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
111111	0.24 39	0.21 20	0.82 44	0.24 52	0.21 203	0.43 84	0.13 7	0.45 62	0.35 28	0.22 43	0.27 71	0.18 37	0.16 23	0.35 92	0.18 15	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 341	0.08 34

MLG-Stereo_test1	0.21 8	0.33 156	0.61 15	0.23 36	0.21 203	0.45 95	0.13 7	0.33 6	0.46 134	0.13 1	0.09 1	0.18 37	0.12 4	0.32 66	0.15 2	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

HI	0.41 164	0.63 326	1.72 182	0.27 116	0.21 203	0.45 95	0.19 61	0.55 142	0.41 87	0.57 327	0.59 316	0.65 343	0.45 331	0.45 164	0.39 268	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.11 205	0.20 270	0.10 80

CoSv	0.41 164	0.63 326	1.72 182	0.27 116	0.21 203	0.45 95	0.19 61	0.55 142	0.41 87	0.57 327	0.59 316	0.65 343	0.45 331	0.45 164	0.39 268	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.11 205	0.20 270	0.10 80

rvit_stereo_ft	0.31 82	0.61 309	1.18 76	0.32 244	0.21 203	0.28 9	0.27 251	0.55 142	0.48 154	0.23 59	0.27 71	0.28 120	0.26 149	0.32 66	0.25 134	0.13 306	0.09 183	0.11 193	0.11 205	0.13 110	0.14 192

ffm	0.47 242	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.74 245	0.88 471	0.53 274	0.63 355	0.66 350	0.39 273	0.63 251	0.19 27	0.10 161	0.24 453	0.15 370	0.13 275	0.25 341	0.36 460

ff1	0.73 439	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.74 245	0.88 471	0.53 274	0.63 355	0.66 350	0.39 273	2.52 511	3.43 537	0.10 161	0.24 453	0.15 370	0.13 275	0.25 341	0.36 460

mmx	0.72 430	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.99 465	0.76 434	0.53 274	0.63 355	0.66 350	0.39 273	2.52 511	3.43 537	0.13 306	0.10 225	0.15 370	0.13 275	0.15 150	0.15 225

xxx	0.72 430	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.99 465	0.76 434	0.53 274	0.63 355	0.66 350	0.39 273	2.52 511	3.43 537	0.13 306	0.10 225	0.15 370	0.13 275	0.15 150	0.15 225

MIM_Stereo	0.41 164	0.60 305	1.88 274	0.31 215	0.21 203	0.50 141	0.19 61	0.64 191	0.44 110	0.43 180	0.53 266	0.43 209	0.27 167	0.51 208	0.28 160	0.08 31	0.14 334	0.11 193	0.10 143	0.26 361	0.26 398

BUS	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.30 188	0.21 203	0.91 473	0.23 151	1.00 473	0.61 278	0.63 396	0.53 266	0.66 350	0.30 204	0.43 143	0.32 216	0.13 306	0.10 225	0.14 343	0.12 243	0.12 80	0.11 104

BSDual-CNN	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.30 188	0.21 203	0.76 424	0.31 313	1.00 473	0.61 278	0.63 396	0.53 266	0.63 330	0.37 252	0.43 143	0.38 257	0.13 306	0.10 225	0.14 343	0.12 243	0.12 80	0.11 104

test_4	0.40 157	0.37 188	2.01 328	0.29 171	0.21 203	0.50 141	0.28 268	0.47 77	0.39 68	0.42 175	0.76 431	0.38 172	0.22 93	0.52 212	0.33 226	0.08 31	0.07 40	0.11 193	0.15 326	0.28 376	0.07 7

iRaft-Stereo_5w	0.54 318	1.01 469	2.08 344	0.27 116	0.21 203	0.49 133	0.28 268	0.73 241	0.58 249	0.40 161	0.61 338	0.62 327	0.46 344	1.78 427	0.47 313	0.09 69	0.07 40	0.11 193	0.10 143	0.39 460	0.12 141

psmg	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.27 116	0.21 203	0.75 420	0.36 363	0.90 388	0.61 278	0.59 359	0.59 316	0.63 330	0.37 252	0.43 143	0.38 257	0.13 306	0.10 225	0.13 307	0.12 243	0.13 110	0.11 104

IPLG	0.69 414	0.84 407	2.43 416	0.35 312	0.21 203	1.65 522	0.61 469	1.36 521	0.58 249	1.39 521	0.51 242	0.37 165	0.87 473	1.41 368	0.36 244	0.09 69	0.07 40	0.14 343	0.12 243	0.32 407	0.11 104

AACVNet	0.54 318	0.78 388	1.73 185	0.36 330	0.21 203	0.57 230	0.25 204	0.71 225	0.51 178	0.55 305	0.59 316	0.64 339	0.41 292	2.13 480	0.41 282	0.14 347	0.11 272	0.14 343	0.11 205	0.33 415	0.15 225

PSMNet-ADL	0.51 294	0.38 198	1.65 162	0.35 312	0.21 203	0.67 371	0.26 226	0.74 245	0.55 223	0.42 175	0.52 255	0.70 383	0.45 331	1.91 458	0.57 360	0.15 364	0.13 317	0.11 193	0.13 275	0.15 150	0.20 321

FTStereo	0.76 447	0.18 5	2.35 400	0.71 501	0.21 203	0.73 410	1.79 544	0.57 152	0.53 204	1.07 494	1.63 511	1.29 507	2.13 534	0.75 290	0.29 175	0.19 425	0.08 113	0.12 248	0.11 205	0.11 69	0.40 480

KYRaft	0.48 248	0.29 121	1.75 195	0.33 265	0.21 203	0.75 420	0.44 412	0.58 158	0.57 238	0.64 406	0.93 465	0.53 277	0.72 446	0.60 245	0.24 121	0.10 161	0.07 40	0.12 248	0.14 303	0.12 80	0.54 501

IRAFT_RVC	0.54 318	0.53 281	1.78 215	0.46 433	0.21 203	0.58 247	0.43 401	0.65 197	0.66 344	0.54 287	0.50 238	0.49 263	0.51 373	1.58 398	1.01 444	0.11 223	0.25 466	0.13 307	0.10 143	0.15 150	0.13 175

LMCR-Stereo	0.52 307	0.71 356	2.39 407	0.40 385	0.21 203	0.74 414	0.31 313	1.02 484	0.64 316	0.61 377	0.63 355	0.39 178	0.51 373	0.62 248	0.42 284	0.19 425	0.09 183	0.12 248	0.09 108	0.23 314	0.12 141

ACVNet	0.45 217	0.44 241	1.79 235	0.28 141	0.21 203	0.59 264	0.36 363	0.66 199	0.68 355	0.45 196	0.59 316	0.69 373	0.40 281	0.44 152	0.55 348	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 108	0.34 422	0.10 80

StereoDRNet-Refined	0.50 277	0.41 218	1.50 141	0.33 265	0.21 203	0.68 383	0.26 226	0.81 319	0.68 355	0.67 419	0.68 393	0.73 393	0.42 309	1.10 333	0.59 367	0.11 223	0.08 113	0.14 343	0.14 303	0.25 341	0.21 330
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 277	1.15 491	1.73 185	0.31 215	0.21 203	0.58 247	0.22 120	0.95 436	0.82 457	0.58 345	0.62 343	0.57 305	0.39 273	0.84 307	0.40 276	0.11 223	0.08 113	0.09 79	0.06 9	0.21 284	0.13 175

G2L-ROB	0.51 294	0.95 444	1.96 319	0.29 171	0.22 228	0.59 264	0.28 268	0.76 269	0.57 238	0.55 305	0.45 187	0.70 383	0.32 218	1.38 363	0.47 313	0.11 223	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.20 270	0.13 175

SCV	0.35 114	0.59 303	1.37 111	0.34 296	0.22 228	0.28 9	0.23 151	0.72 230	0.35 28	0.19 20	0.30 96	0.24 76	0.20 73	0.64 253	0.19 27	0.11 223	0.08 113	0.09 79	0.29 450	0.34 422	0.29 417

FoundationStereo	0.20 1	0.30 133	0.81 42	0.21 7	0.22 228	0.21 3	0.16 31	0.25 1	0.38 57	0.15 4	0.11 4	0.18 37	0.17 30	0.23 6	0.16 4	0.09 69	0.13 317	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

DCVSM-stereo	0.49 266	0.29 121	2.49 428	0.29 171	0.22 228	0.53 176	0.52 439	0.58 158	0.49 160	0.69 428	0.46 195	0.79 419	0.48 361	0.53 218	0.42 284	0.13 306	0.14 334	0.15 370	0.12 243	0.20 270	0.20 321

IGEV-Stereo++	0.23 35	0.23 51	0.64 22	0.24 52	0.22 228	0.47 118	0.13 7	0.52 118	0.33 17	0.18 16	0.24 53	0.17 32	0.22 93	0.32 66	0.19 27	0.08 31	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 208	0.09 56

DualNet (step1)	0.59 357	0.62 315	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 383	0.31 313	0.93 415	0.66 344	0.57 327	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.11 336	0.38 257	0.61 513	0.14 334	0.87 523	0.56 518	0.25 341	0.23 367

test_sample9	0.94 480	0.62 315	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 383	0.31 313	0.93 415	0.66 344	0.57 327	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.91 458	2.55 519	0.61 513	4.16 560	0.87 523	0.56 518	0.25 341	0.23 367

test_sample8	1.12 495	0.62 315	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 383	0.31 313	0.95 436	0.61 278	1.18 508	0.56 299	2.53 532	1.31 507	1.91 458	2.55 519	0.61 513	4.16 560	0.87 523	0.56 518	0.25 341	0.23 367

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 277	0.33 156	0.93 55	0.26 100	0.22 228	0.46 113	0.20 80	1.10 503	1.34 517	3.16 553	0.32 112	0.22 55	0.20 73	0.30 50	0.22 87	0.10 161	0.09 183	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.19 306

CFNet_ucs	0.48 248	0.50 273	2.32 392	0.26 100	0.22 228	0.57 230	0.22 120	0.85 349	0.65 329	0.53 274	0.64 371	0.68 366	0.44 327	0.54 222	0.31 205	0.13 306	0.12 298	0.16 388	0.11 205	0.19 255	0.17 270

gwcnet-sp	0.49 266	0.43 230	2.54 441	0.31 215	0.22 228	0.67 371	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 345	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 223	0.11 272	0.11 193	0.11 205	0.15 150	0.14 192

scenet	0.49 266	0.43 230	2.54 441	0.31 215	0.22 228	0.67 371	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 345	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 223	0.11 272	0.11 193	0.11 205	0.15 150	0.14 192

ssnet_v2	0.55 330	0.60 305	1.86 267	0.32 244	0.22 228	0.72 404	0.44 412	0.94 423	0.74 412	0.63 396	0.54 278	0.81 425	0.47 352	0.77 297	0.70 394	0.16 385	0.14 334	0.14 343	0.14 303	0.30 392	0.30 426

ssnet	0.49 266	0.43 230	2.54 441	0.31 215	0.22 228	0.67 371	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 345	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 223	0.11 272	0.11 193	0.11 205	0.15 150	0.14 192

LCNet	0.54 318	0.37 188	1.78 215	0.92 518	0.22 228	0.96 478	0.30 300	0.59 166	0.58 249	0.51 256	0.55 288	0.41 192	0.76 456	0.84 307	0.26 142	0.09 69	0.06 20	0.12 248	0.18 375	0.98 524	0.39 476

ICVP	0.46 227	0.29 121	2.41 410	0.33 265	0.22 228	0.59 264	0.55 450	0.75 256	0.50 170	0.44 186	0.60 331	0.49 263	0.35 232	0.53 218	0.37 250	0.16 385	0.16 376	0.14 343	0.11 205	0.15 150	0.15 225
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.67 403	0.80 392	1.90 286	0.28 141	0.22 228	0.69 389	0.36 363	0.85 349	0.65 329	0.56 316	0.84 447	1.03 482	0.95 486	2.32 491	0.55 348	0.23 457	0.14 334	0.41 502	0.13 275	0.24 329	0.17 270

iResNetv2_ROB	0.59 357	1.43 519	2.96 493	0.40 385	0.22 228	0.58 247	0.28 268	0.91 398	0.73 408	0.57 327	0.63 355	0.60 321	0.41 292	0.74 289	0.35 241	0.11 223	0.08 113	0.10 128	0.07 51	0.43 476	0.17 270

CBMV_ROB	0.76 447	0.42 225	2.68 459	0.33 265	0.22 228	0.74 414	0.47 429	0.96 441	0.76 434	1.04 493	0.96 469	0.88 450	0.93 480	2.06 473	1.19 461	0.22 454	0.24 453	0.27 473	0.25 432	0.25 341	0.28 411

DN-CSS_ROB	0.48 248	1.23 501	1.99 325	0.39 376	0.22 228	0.56 212	0.19 61	0.75 256	0.61 278	0.45 196	0.62 343	0.41 192	0.31 212	0.70 281	0.32 216	0.11 223	0.08 113	0.14 343	0.13 275	0.36 436	0.12 141

MyStereo07	0.34 103	0.40 212	1.46 128	0.29 171	0.23 248	0.60 276	0.31 313	0.53 127	0.42 96	0.25 84	0.25 60	0.20 45	0.26 149	0.57 230	0.19 27	0.09 69	0.18 404	0.12 248	0.11 205	0.16 186	0.19 306

MyStereo06	0.54 318	0.41 218	2.68 459	0.30 188	0.23 248	0.60 276	0.30 300	0.81 319	0.44 110	0.84 471	0.52 255	0.78 414	0.58 401	0.48 189	1.10 452	0.09 69	0.17 394	0.12 248	0.10 143	0.16 186	0.20 321

MyStereo05	0.49 266	0.41 218	2.72 465	0.30 188	0.23 248	0.60 276	0.30 300	0.82 326	0.77 438	0.52 264	0.37 140	0.51 269	0.42 309	0.52 212	0.38 257	0.09 69	0.17 394	0.12 248	0.10 143	0.16 186	0.20 321

MyStereo04	0.48 248	0.40 212	2.65 456	0.29 171	0.23 248	0.60 276	0.31 313	0.83 332	0.75 425	0.47 206	0.36 137	0.53 277	0.42 309	0.53 218	0.39 268	0.09 69	0.18 404	0.12 248	0.11 205	0.16 186	0.19 306

CBFPSM	0.56 338	0.91 428	1.82 248	0.28 141	0.23 248	0.71 398	0.37 371	0.72 230	0.64 316	0.50 243	0.49 230	1.03 482	0.83 465	0.62 248	1.35 472	0.10 161	0.12 298	0.10 128	0.10 143	0.18 234	0.19 306

DCRE	0.50 277	0.63 326	2.13 355	0.30 188	0.23 248	0.45 95	0.24 184	0.59 166	0.53 204	0.50 243	2.10 521	0.42 205	0.26 149	0.35 92	0.23 99	0.09 69	0.14 334	0.10 128	0.32 471	0.16 186	0.15 225

CSP-Net	0.50 277	0.39 207	1.25 90	0.29 171	0.23 248	0.77 432	0.35 356	0.86 359	0.57 238	0.59 359	0.59 316	0.65 343	0.40 281	1.77 426	0.44 299	0.16 385	0.11 272	0.10 128	0.10 143	0.20 270	0.14 192

STrans-v2	0.67 403	0.56 297	2.64 454	0.27 116	0.23 248	0.57 230	0.33 344	0.96 441	0.69 364	0.92 481	0.85 451	0.89 452	0.93 480	1.83 440	1.21 464	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 108	0.11 69	0.12 141

IIG-Stereo	0.59 357	0.65 337	1.74 189	0.54 468	0.23 248	0.61 297	0.21 99	0.73 241	0.65 329	0.64 406	0.69 402	0.69 373	0.38 259	2.09 477	1.39 475	0.11 223	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.09 56

PSM-AAD	0.63 382	0.22 35	1.77 210	0.37 351	0.23 248	0.86 461	1.17 527	0.59 166	0.60 261	0.64 406	0.71 416	0.68 366	2.93 542	0.65 263	0.31 205	0.09 69	0.07 40	0.17 405	0.15 326	0.13 110	0.33 446

GrayStereo	0.66 398	0.19 7	1.76 201	0.90 516	0.23 248	0.62 317	1.42 541	0.62 182	0.60 261	0.72 439	0.78 435	0.56 299	3.07 545	0.60 245	0.26 142	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.21 411	0.11 69	0.18 290

Prome-Stereo	0.49 266	0.30 133	1.76 201	0.60 490	0.23 248	0.63 334	0.42 394	0.62 182	0.60 261	0.59 359	1.03 481	0.43 209	0.72 446	0.60 245	0.33 226	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 108	0.11 69	0.43 487

RALAANet	0.43 189	0.98 459	1.90 286	0.32 244	0.23 248	0.48 126	0.19 61	0.67 208	0.53 204	0.48 224	0.45 187	0.39 178	0.30 204	0.48 189	0.37 250	0.10 161	0.08 113	0.11 193	0.14 303	0.27 370	0.10 80

IGEV	0.22 28	0.28 111	0.88 49	0.21 7	0.24 261	0.42 80	0.17 38	0.35 9	0.37 52	0.20 27	0.22 38	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

DFGA-Net	0.51 294	1.06 476	1.75 195	0.30 188	0.24 261	0.54 184	0.22 120	0.63 188	0.60 261	0.48 224	0.51 242	0.35 159	0.27 167	1.82 439	0.53 341	0.10 161	0.08 113	0.12 248	0.12 243	0.37 444	0.15 225

G2L-Stereo_test	0.55 330	0.97 455	1.89 281	0.33 265	0.24 261	0.75 420	0.38 377	0.79 311	0.60 261	0.60 368	0.54 278	0.74 399	0.39 273	1.56 391	0.43 293	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.08 77	0.28 376	0.13 175

rvit_105_1	0.44 199	0.54 286	1.46 128	0.36 330	0.24 261	0.51 150	0.45 418	0.75 256	0.74 412	0.45 196	0.44 183	0.44 220	0.36 238	0.62 248	0.38 257	0.20 435	0.18 404	0.18 425	0.22 419	0.18 234	0.18 290

AIO-Stereo	0.30 74	0.27 90	1.25 90	0.27 116	0.24 261	0.37 45	0.20 80	0.52 118	0.36 45	0.21 33	0.30 96	0.23 63	0.14 10	0.31 57	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.38 492	0.19 255	0.31 434

RSM	0.28 55	0.26 84	0.97 58	0.25 70	0.24 261	0.37 45	0.21 99	0.49 90	0.44 110	0.21 33	0.27 71	0.28 120	0.17 30	0.38 118	0.20 49	0.07 20	0.07 40	0.09 79	0.34 478	0.21 284	0.16 252

ttt	0.66 398	0.22 35	1.68 169	0.34 296	0.24 261	0.60 276	0.26 226	1.00 473	0.77 438	0.55 305	0.67 385	0.54 283	0.36 238	2.14 481	3.03 526	0.16 385	0.13 317	0.13 307	0.12 243	0.15 150	0.17 270

MIF-Stereo (partial)	0.34 103	0.41 218	1.93 298	0.26 100	0.24 261	0.32 24	0.17 38	0.53 127	0.42 96	0.25 84	0.37 140	0.25 86	0.26 149	0.44 152	0.31 205	0.11 223	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.19 255	0.14 192

UniTT-Stereo	0.30 74	0.36 185	1.68 169	0.27 116	0.24 261	0.29 13	0.18 52	0.33 6	0.34 22	0.26 98	0.37 140	0.18 37	0.18 47	0.31 57	0.27 150	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.07 51	0.25 341	0.08 34

LL-Strereo2	0.41 164	0.90 427	1.83 254	0.44 414	0.24 261	0.54 184	0.27 251	0.58 158	0.45 125	0.41 170	0.33 120	0.44 220	0.21 84	0.44 152	0.34 233	0.09 69	0.08 113	0.16 388	0.14 303	0.17 208	0.17 270

hknet	0.47 242	0.29 121	1.70 175	0.30 188	0.24 261	0.76 424	0.31 313	1.00 473	0.64 316	0.63 396	0.53 266	0.80 422	0.38 259	0.77 297	0.37 250	0.11 223	0.10 225	0.14 343	0.12 243	0.12 80	0.11 104

GMM-Stereo	0.50 277	0.23 51	2.41 410	0.54 468	0.24 261	0.77 432	0.46 421	0.59 166	0.57 238	0.58 345	0.73 423	0.47 250	0.43 319	0.68 270	0.27 150	0.10 161	0.06 20	0.13 307	0.13 275	0.14 133	0.44 489

Anonymous3	0.42 183	0.35 176	2.09 345	0.33 265	0.24 261	0.72 404	0.31 313	0.74 245	0.55 223	0.35 136	0.40 162	0.33 149	0.29 196	0.44 152	0.28 160	0.18 410	0.18 404	0.13 307	0.13 275	0.17 208	0.17 270

sAnonymous2	0.38 136	0.62 315	2.15 361	0.31 215	0.24 261	0.34 31	0.27 251	0.53 127	0.46 134	0.24 66	0.29 84	0.23 63	0.28 182	0.28 30	0.22 87	0.12 276	0.09 183	0.11 193	0.13 275	0.38 451	0.35 452

CroCo_RVC	0.38 136	0.62 315	2.15 361	0.31 215	0.24 261	0.34 31	0.27 251	0.53 127	0.46 134	0.24 66	0.29 84	0.23 63	0.28 182	0.28 30	0.22 87	0.12 276	0.09 183	0.11 193	0.13 275	0.38 451	0.35 452

DMCA	0.41 164	0.52 276	1.26 92	0.31 215	0.24 261	0.59 264	0.26 226	0.77 280	0.63 308	0.58 345	0.48 213	0.57 305	0.35 232	0.40 129	0.50 329	0.14 347	0.10 225	0.14 343	0.10 143	0.15 150	0.15 225

FADNet_RVC	0.81 464	1.14 487	2.42 412	0.30 188	0.24 261	0.71 398	0.24 184	0.95 436	0.61 278	0.44 186	0.56 299	0.59 315	0.42 309	1.52 387	0.68 390	0.94 529	0.96 544	0.28 476	1.00 544	0.90 523	1.36 546

TDLM	0.67 403	0.92 429	1.76 201	0.37 351	0.24 261	0.66 365	0.56 455	0.82 326	0.74 412	1.16 501	0.62 343	0.61 323	0.48 361	2.70 523	0.50 329	0.20 435	0.11 272	0.35 492	0.14 303	0.32 407	0.16 252

coex_refinement	0.58 349	0.94 437	1.87 272	0.38 366	0.25 279	0.64 345	0.34 348	0.83 332	0.65 329	0.60 368	0.63 355	0.81 425	0.48 361	1.85 447	0.56 356	0.13 306	0.09 183	0.10 128	0.10 143	0.16 186	0.16 252

ACV-stereo	0.66 398	0.76 371	2.86 482	0.32 244	0.25 279	1.01 485	0.60 465	0.59 166	0.52 185	0.41 170	0.45 187	1.55 519	0.94 483	1.40 367	0.69 392	0.14 347	0.13 317	0.12 248	0.11 205	0.20 270	0.19 306

iinet-f	0.57 344	0.93 435	2.27 385	0.31 215	0.25 279	0.83 453	0.33 344	0.81 319	0.65 329	0.54 287	0.63 355	0.73 393	0.67 434	0.73 286	0.67 387	0.13 306	0.13 317	0.11 193	0.10 143	0.43 476	0.16 252

IER	0.43 189	0.38 198	1.69 171	0.26 100	0.25 279	0.66 365	0.26 226	0.71 225	0.55 223	0.54 287	0.59 316	0.60 321	0.53 380	0.52 212	0.39 268	0.11 223	0.08 113	0.11 193	0.11 205	0.14 133	0.11 104

NINENet	0.50 277	0.33 156	1.69 171	0.55 475	0.25 279	0.91 473	0.23 151	0.98 453	0.71 383	0.53 274	0.55 288	0.66 350	0.30 204	1.22 349	0.32 216	0.15 364	0.13 317	0.16 388	0.11 205	0.16 186	0.13 175

HHNet	0.60 363	0.65 337	2.60 451	0.36 330	0.25 279	0.64 345	0.61 469	0.64 191	0.62 296	0.55 305	1.13 490	0.32 143	0.60 407	0.42 140	1.79 494	0.15 364	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.18 234	0.15 225

GEStereo_RVC	0.54 318	0.87 417	1.95 310	0.47 438	0.25 279	0.62 317	0.37 371	1.00 473	0.74 412	0.53 274	0.54 278	0.59 315	0.44 327	1.10 333	0.46 304	0.15 364	0.11 272	0.12 248	0.10 143	0.26 361	0.19 306

PSMNet-RSSM	0.53 313	0.82 401	1.78 215	0.31 215	0.25 279	0.58 247	0.28 268	0.84 343	0.60 261	0.50 243	0.61 338	0.67 359	0.43 319	1.68 411	0.42 284	0.15 364	0.10 225	0.14 343	0.16 345	0.15 150	0.13 175

GwcNet-RSSM	0.57 344	0.94 437	2.13 355	0.32 244	0.25 279	0.60 276	0.30 300	0.80 315	0.66 344	0.52 264	0.64 371	0.71 387	0.40 281	1.79 431	0.50 329	0.13 306	0.09 183	0.12 248	0.12 243	0.21 284	0.15 225

GANet	0.75 444	0.84 407	2.01 328	0.40 385	0.25 279	0.74 414	0.66 477	0.87 368	0.73 408	0.71 436	1.07 486	0.84 437	0.59 404	2.71 525	1.15 459	0.17 399	0.16 376	0.44 505	0.16 345	0.31 400	0.20 321

CFNet	0.58 349	0.96 447	1.78 215	0.33 265	0.25 279	0.63 334	0.22 120	0.88 376	0.75 425	0.46 204	0.59 316	0.58 312	0.40 281	2.29 489	0.48 319	0.12 276	0.09 183	0.15 370	0.14 303	0.30 392	0.15 225

AANet_RVC	0.68 410	1.00 465	2.09 345	0.33 265	0.25 279	0.58 247	0.32 336	0.81 319	0.80 451	0.61 377	0.94 466	0.80 422	0.41 292	2.46 506	1.02 446	0.36 497	0.14 334	0.10 128	0.09 108	0.23 314	0.22 343

DLCB_ROB	0.54 318	0.55 295	1.49 138	0.36 330	0.25 279	0.65 359	0.36 363	0.80 315	0.70 373	0.72 439	0.69 402	0.83 432	0.46 344	1.53 388	0.60 369	0.13 306	0.12 298	0.14 343	0.14 303	0.14 133	0.13 175

NOSS_ROB	0.64 386	0.65 337	1.62 160	0.46 433	0.25 279	0.67 371	0.30 300	0.93 415	0.77 438	0.59 359	0.57 307	0.77 411	0.38 259	2.78 527	0.44 299	0.23 457	0.24 453	0.28 476	0.26 439	0.27 370	0.39 476

ETE_ROB	0.60 363	0.71 356	1.55 148	0.37 351	0.25 279	0.69 389	0.51 436	1.47 525	0.70 373	0.80 459	0.69 402	0.85 440	0.49 368	1.36 362	0.58 365	0.16 385	0.13 317	0.19 431	0.16 345	0.21 284	0.23 367

MM-Stereo_test1	0.41 164	0.39 207	2.29 389	0.38 366	0.26 294	0.44 90	0.28 268	0.63 188	0.51 178	0.40 161	0.32 112	0.26 100	0.26 149	0.46 173	0.22 87	0.09 69	0.21 436	0.10 128	0.09 108	0.39 460	0.15 225

GCAP-BAT	0.43 189	0.31 144	1.82 248	0.25 70	0.26 294	0.65 359	0.23 151	0.48 84	0.37 52	0.67 419	0.82 443	0.44 220	0.24 119	0.48 189	0.87 424	0.09 69	0.13 317	0.09 79	0.22 419	0.08 18	0.09 56

CoDeX	0.52 307	0.43 230	2.25 382	0.29 171	0.26 294	0.61 297	0.32 336	0.99 465	0.68 355	0.48 224	0.55 288	0.52 275	0.40 281	1.60 401	0.35 241	0.12 276	0.09 183	0.11 193	0.10 143	0.13 110	0.12 141

HBP-ISP	0.76 447	1.30 509	3.19 515	0.35 312	0.26 294	0.85 459	0.54 447	1.03 491	0.72 393	0.80 459	0.69 402	0.68 366	0.83 465	2.04 471	0.44 299	0.23 457	0.24 453	0.29 483	0.25 432	0.28 376	0.24 379

CRFU-Net	0.56 338	0.38 198	1.86 267	0.46 433	0.26 294	0.82 451	0.36 363	0.90 388	0.49 160	0.62 388	0.59 316	0.78 414	1.35 511	1.00 323	0.48 319	0.15 364	0.14 334	0.17 405	0.10 143	0.19 255	0.14 192

TransformOpticalFlow	0.64 386	0.56 297	2.66 457	0.44 414	0.26 294	0.62 317	0.28 268	0.83 332	0.71 383	0.76 451	0.74 426	0.91 456	0.85 469	1.83 440	0.81 418	0.10 161	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.11 69	0.12 141

RALCasStereoNet	0.45 217	0.88 421	1.85 259	0.30 188	0.26 294	0.49 133	0.26 226	0.58 158	0.51 178	0.36 141	0.48 213	0.36 163	0.28 182	0.55 226	0.34 233	0.10 161	0.53 517	0.09 79	0.08 77	0.25 341	0.34 450

GANet-RSSM	0.55 330	0.73 365	1.90 286	0.36 330	0.26 294	0.59 264	0.27 251	0.78 295	0.52 185	0.47 206	0.57 307	0.63 330	0.45 331	1.92 462	0.43 293	0.14 347	0.10 225	0.25 469	0.11 205	0.34 422	0.14 192

FADNet-RVC	0.61 371	1.26 506	2.12 353	0.33 265	0.26 294	0.59 264	0.29 292	0.86 359	0.62 296	0.45 196	0.50 238	0.62 327	0.46 344	1.73 419	0.55 348	0.17 399	0.20 427	0.17 405	0.18 375	0.59 503	0.28 411

SuperB	1.15 499	1.14 487	5.43 550	0.36 330	0.26 294	0.81 448	0.89 506	0.88 376	1.17 508	0.67 419	0.68 393	0.63 330	1.39 515	1.74 421	3.37 535	0.15 364	0.12 298	0.17 405	0.16 345	2.80 554	0.25 388

GANetREF_RVC	0.75 444	1.15 491	2.46 421	0.47 438	0.26 294	0.83 453	0.61 469	0.97 449	0.89 475	0.62 388	0.61 338	0.72 390	0.59 404	2.42 502	0.55 348	0.32 490	0.25 466	0.36 494	0.24 425	0.39 460	0.31 434
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CVANet_RVC	0.65 394	0.80 392	2.13 355	0.36 330	0.26 294	0.62 317	0.42 394	0.84 343	0.72 393	0.69 428	0.68 393	0.68 366	0.52 378	2.64 518	0.42 284	0.19 425	0.12 298	0.22 450	0.17 362	0.37 444	0.15 225

DeepPruner_ROB	0.50 277	0.70 354	1.94 307	0.29 171	0.26 294	0.63 334	0.31 313	0.80 315	0.48 154	0.61 377	0.55 288	0.66 350	0.38 259	0.98 320	0.40 276	0.19 425	0.14 334	0.14 343	0.14 303	0.23 314	0.17 270

monsterstereo	0.22 28	0.22 35	0.52 4	0.25 70	0.27 307	0.39 56	0.14 14	0.51 104	0.33 17	0.25 84	0.27 71	0.13 3	0.13 8	0.38 118	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

G2L-Stereo	0.55 330	0.85 411	2.18 368	0.31 215	0.27 307	0.59 264	0.27 251	0.77 280	0.55 223	0.54 287	0.52 255	0.71 387	0.36 238	1.75 423	0.50 329	0.13 306	0.11 272	0.13 307	0.11 205	0.29 381	0.15 225

DispNO	0.67 403	0.98 459	2.58 446	0.31 215	0.27 307	0.59 264	0.29 292	0.83 332	0.68 355	0.53 274	0.79 438	0.83 432	0.47 352	2.46 506	0.68 390	0.12 276	0.10 225	0.19 431	0.31 465	0.16 186	0.17 270

testlalala_base	0.46 227	0.30 133	1.82 248	0.34 296	0.27 307	0.55 197	0.21 99	0.85 349	0.32 11	0.32 130	0.39 157	0.31 135	0.23 108	0.30 50	0.28 160	0.95 530	0.30 481	0.09 79	0.21 411	1.03 525	0.18 290

test-1	0.44 199	0.48 264	1.69 171	0.30 188	0.27 307	0.50 141	0.28 268	0.80 315	0.43 106	0.40 161	0.54 278	0.41 192	0.24 119	0.31 57	1.16 460	0.09 69	0.20 427	0.10 128	0.17 362	0.11 69	0.26 398

pcwnet_v2	0.64 386	0.49 267	4.41 543	0.32 244	0.27 307	0.60 276	0.25 204	0.97 449	0.88 471	0.59 359	0.70 412	0.63 330	0.55 388	0.66 266	0.37 250	0.17 399	0.15 359	0.15 370	0.14 303	0.21 284	0.23 367

sCroCo_RVC	0.33 95	0.32 150	1.89 281	0.34 296	0.27 307	0.30 15	0.22 120	0.48 84	0.44 110	0.22 43	0.33 120	0.25 86	0.25 135	0.32 66	0.24 121	0.14 347	0.16 376	0.12 248	0.12 243	0.15 150	0.13 175

SFCPSM	0.46 227	0.24 64	2.35 400	0.27 116	0.27 307	0.70 396	0.32 336	0.96 441	0.63 308	0.49 236	0.52 255	0.43 209	0.36 238	0.52 212	0.43 293	0.12 276	0.09 183	0.12 248	0.16 345	0.16 186	0.12 141

MMNet	0.50 277	0.48 264	1.93 298	0.33 265	0.27 307	0.79 441	0.28 268	0.81 319	0.74 412	0.60 368	0.56 299	0.59 315	0.55 388	0.79 302	0.59 367	0.10 161	0.09 183	0.12 248	0.11 205	0.13 110	0.14 192

UCFNet_RVC	0.48 248	0.82 401	1.85 259	0.30 188	0.27 307	0.64 345	0.26 226	0.74 245	0.55 223	0.48 224	0.53 266	0.63 330	0.41 292	0.88 314	0.38 257	0.15 364	0.10 225	0.17 405	0.17 362	0.18 234	0.15 225

SANet	1.20 503	1.21 499	3.33 524	0.38 366	0.27 307	1.73 526	0.85 503	1.10 503	2.49 544	1.16 501	1.83 515	1.72 521	1.50 521	2.37 493	2.84 524	0.18 410	0.16 376	0.16 388	0.15 326	0.32 407	0.32 439

XPNet_ROB	0.61 371	0.72 360	1.66 166	0.37 351	0.27 307	0.67 371	0.47 429	0.89 382	0.71 383	0.78 457	0.70 412	0.81 425	0.53 380	1.70 414	0.76 408	0.21 441	0.16 376	0.16 388	0.15 326	0.20 270	0.21 330

monsters	0.22 28	0.22 35	0.52 4	0.23 36	0.28 319	0.42 80	0.14 14	0.46 65	0.31 7	0.24 66	0.20 22	0.13 3	0.14 10	0.43 143	0.20 49	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

RAFT-Stereo-weight	0.34 103	0.29 121	1.43 123	0.28 141	0.28 319	0.55 197	0.22 120	0.78 295	0.48 154	0.46 204	0.38 149	0.36 163	0.17 30	0.33 76	0.23 99	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.09 56

ACRE	0.56 338	1.14 487	2.77 475	0.76 505	0.28 319	0.60 276	0.56 455	0.76 269	0.58 249	0.55 305	0.62 343	0.41 192	0.29 196	0.44 152	0.39 268	0.11 223	0.19 416	0.13 307	0.14 303	0.36 436	0.18 290

SACVNet	0.60 363	0.74 368	1.90 286	0.37 351	0.28 319	0.64 345	0.37 371	0.86 359	0.61 278	0.65 413	0.62 343	0.69 373	0.44 327	2.08 475	0.42 284	0.18 410	0.14 334	0.16 388	0.15 326	0.38 451	0.24 379

cf-r	0.53 313	0.81 397	2.15 361	0.33 265	0.28 319	0.60 276	0.28 268	0.78 295	0.64 316	0.51 256	0.60 331	0.75 405	0.40 281	1.32 358	0.43 293	0.13 306	0.09 183	0.11 193	0.12 243	0.15 150	0.14 192

DSFCA	0.54 318	0.35 176	1.41 118	0.28 141	0.28 319	0.79 441	0.88 505	0.76 269	0.70 373	0.72 439	0.66 382	0.67 359	0.57 397	1.17 345	0.63 376	0.16 385	0.14 334	0.13 307	0.14 303	0.16 186	0.13 175

MeshStereo	1.21 504	1.15 491	3.01 499	0.34 296	0.28 319	1.10 497	0.69 485	1.35 520	1.01 492	2.71 547	2.41 530	2.96 535	1.45 518	2.80 529	1.40 477	0.22 454	0.22 442	0.22 450	0.19 395	0.50 493	0.26 398
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
castereo	0.30 74	0.44 241	0.81 42	0.24 52	0.29 326	0.41 68	0.27 251	0.72 230	0.45 125	0.22 43	0.30 96	0.24 76	0.31 212	0.25 11	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.31 465	0.12 80	0.09 56

MaDis-Stereo	0.29 64	0.54 286	1.44 125	0.24 52	0.29 326	0.29 13	0.16 31	0.45 62	0.37 52	0.19 20	0.21 27	0.28 120	0.22 93	0.30 50	0.29 175	0.10 161	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.11 69	0.11 104

TRStereo	0.53 313	0.76 371	2.38 405	0.42 403	0.29 326	0.69 389	0.23 151	1.81 536	0.55 223	0.36 141	0.32 112	0.47 250	0.40 281	0.46 173	0.25 134	0.12 276	0.11 272	0.11 193	0.41 500	0.13 110	0.32 439

RAFT-RH_RVC	0.61 371	0.50 273	2.33 395	0.36 330	0.29 326	0.60 276	0.18 52	0.44 55	0.58 249	0.76 451	1.91 517	0.47 250	0.29 196	1.60 401	1.23 466	0.14 347	0.07 40	0.13 307	0.13 275	0.10 50	0.09 56

HCRNet	0.46 227	0.49 267	1.65 162	0.38 366	0.29 326	0.58 247	0.22 120	0.75 256	0.62 296	0.47 206	0.49 230	0.48 261	0.36 238	1.12 339	0.37 250	0.15 364	0.10 225	0.15 370	0.13 275	0.17 208	0.17 270

psmorigin	1.36 515	0.60 305	13.80 565	0.37 351	0.29 326	0.62 317	0.33 344	0.77 280	0.61 278	0.96 487	0.88 456	1.17 503	0.73 449	4.00 547	0.86 423	0.19 425	0.22 442	0.17 405	0.18 375	0.24 329	0.29 417

FAT-Stereo	0.70 418	0.54 286	2.88 484	0.36 330	0.29 326	0.62 317	0.54 447	0.97 449	0.87 468	0.76 451	0.92 461	0.94 465	0.80 461	1.84 445	0.57 360	0.18 410	0.19 416	0.17 405	0.16 345	0.22 301	0.25 388

FADNet-RVC-Resample	0.67 403	1.16 496	3.16 511	0.37 351	0.29 326	0.62 317	0.38 377	0.86 359	0.63 308	0.51 256	0.50 238	0.57 305	0.45 331	1.57 394	0.49 324	0.24 465	0.32 489	0.23 457	0.19 395	0.27 370	0.62 510

RTSC	0.72 430	1.00 465	2.22 376	0.40 385	0.29 326	0.82 451	0.31 313	0.96 441	1.10 503	0.92 481	0.81 439	0.78 414	0.58 401	1.23 351	1.55 484	0.18 410	0.17 394	0.14 343	0.17 362	0.43 476	0.30 426

HSM	0.62 376	0.76 371	1.72 182	0.30 188	0.29 326	0.64 345	0.28 268	0.94 423	0.62 296	0.58 345	0.57 307	1.40 513	0.64 425	2.59 516	0.42 284	0.11 223	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.14 133	0.11 104

LALA_ROB	0.60 363	0.76 371	1.69 171	0.36 330	0.29 326	0.79 441	0.55 450	0.94 423	0.77 438	0.81 464	0.67 385	0.94 465	0.49 368	0.99 321	0.73 404	0.21 441	0.15 359	0.20 439	0.18 375	0.23 314	0.21 330

MM-Stereo_test3	0.40 157	0.58 301	1.75 195	0.36 330	0.30 337	0.45 95	0.30 300	0.72 230	0.59 256	0.31 121	0.43 172	0.32 143	0.23 108	0.35 92	0.29 175	0.10 161	0.20 427	0.10 128	0.08 77	0.40 465	0.11 104

4D-IteraStereo	0.44 199	0.96 447	2.63 452	0.27 116	0.30 337	0.45 95	0.25 204	0.52 118	0.50 170	0.40 161	0.31 107	0.40 186	0.19 64	0.35 92	0.32 216	0.09 69	0.06 20	0.12 248	0.11 205	0.19 255	0.30 426

coex-ft	5.95 558	1.67 530	60.57 579	0.34 296	0.30 337	0.77 432	0.69 485	0.74 245	4.41 550	19.22 571	2.15 523	1.62 520	7.97 559	1.81 438	8.96 559	0.44 501	2.08 556	0.18 425	0.19 395	0.38 451	4.62 561

fast-acv-ft	0.63 382	0.88 421	3.10 505	0.38 366	0.30 337	0.79 441	0.48 432	0.69 215	0.72 393	0.58 345	0.78 435	0.76 409	0.60 407	0.67 267	0.73 404	0.15 364	0.15 359	0.18 425	0.17 362	0.37 444	0.16 252

Selective-IGEV	0.29 64	0.23 51	1.28 94	0.27 116	0.30 337	0.35 36	0.20 80	0.56 149	0.38 57	0.21 33	0.30 96	0.22 55	0.18 47	0.37 110	0.18 15	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 326	0.16 186	0.29 417

Anonymous_2	0.74 442	0.32 150	1.65 162	0.33 265	0.30 337	0.67 371	0.32 336	0.69 215	0.46 134	0.48 224	0.41 166	0.84 437	0.58 401	0.51 208	0.40 276	0.32 490	0.38 497	1.43 545	3.69 561	0.80 520	0.27 405

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 344	0.87 417	2.11 350	0.32 244	0.30 337	0.84 455	0.40 385	0.88 376	0.72 393	0.65 413	0.73 423	0.66 350	0.57 397	0.93 315	0.71 397	0.13 306	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.15 150	0.14 192

RAFT_CTSACE	0.46 227	0.76 371	2.07 339	0.35 312	0.30 337	0.54 184	0.30 300	0.61 178	0.48 154	0.49 236	0.76 431	0.55 287	0.36 238	0.58 233	0.22 87	0.08 31	0.13 317	0.11 193	0.10 143	0.41 468	0.08 34

rafts_anoy	0.43 189	0.89 424	1.96 319	0.32 244	0.30 337	0.48 126	0.24 184	0.62 182	0.49 160	0.37 145	0.38 149	0.33 149	0.30 204	0.51 208	0.34 233	0.10 161	0.39 503	0.13 307	0.15 326	0.17 208	0.15 225

Syn2CoEx	0.70 418	1.07 479	2.74 471	0.43 407	0.30 337	0.64 345	0.42 394	0.99 465	0.78 443	0.62 388	0.78 435	0.74 399	0.72 446	1.92 462	0.61 372	0.20 435	0.17 394	0.19 431	0.15 326	0.29 381	0.22 343

psm_up	0.57 344	0.61 309	1.83 254	0.35 312	0.30 337	0.64 345	0.37 371	0.90 388	0.68 355	0.59 359	0.55 288	0.68 366	0.54 383	1.91 458	0.46 304	0.16 385	0.15 359	0.16 388	0.15 326	0.23 314	0.13 175

CFNet-ft	0.51 294	0.76 371	1.79 235	0.28 141	0.30 337	0.63 334	0.28 268	0.66 199	0.55 223	0.45 196	0.57 307	0.74 399	0.41 292	1.46 375	0.42 284	0.14 347	0.10 225	0.28 476	0.13 275	0.18 234	0.14 192

FADNet	0.64 386	1.22 500	2.06 337	0.32 244	0.30 337	0.66 365	0.29 292	0.88 376	0.72 393	0.44 186	0.48 213	0.66 350	0.57 397	1.84 445	0.45 303	0.46 505	0.20 427	0.17 405	0.19 395	0.59 503	0.24 379

STTStereo	0.51 294	0.69 351	2.14 360	0.36 330	0.30 337	0.61 297	0.32 336	0.77 280	0.60 261	0.60 368	0.54 278	0.67 359	0.43 319	0.86 310	0.42 284	0.16 385	0.15 359	0.17 405	0.20 405	0.16 186	0.15 225

CFNet_RVC	0.51 294	0.76 371	1.79 235	0.28 141	0.30 337	0.63 334	0.28 268	0.66 199	0.55 223	0.45 196	0.57 307	0.74 399	0.41 292	1.46 375	0.42 284	0.14 347	0.10 225	0.28 476	0.13 275	0.18 234	0.14 192

NCCL2	0.65 394	0.94 437	1.96 319	0.43 407	0.30 337	0.71 398	0.68 483	0.84 343	0.65 329	0.70 432	0.60 331	0.86 444	0.54 383	1.56 391	0.57 360	0.20 435	0.16 376	0.67 517	0.25 432	0.22 301	0.24 379

FBW_ROB	0.83 466	0.77 380	1.77 210	0.44 414	0.30 337	0.87 465	0.46 421	1.10 503	0.91 478	0.81 464	0.75 429	1.01 478	0.61 416	3.66 545	1.23 466	0.26 474	0.23 450	0.36 494	0.25 432	0.27 370	0.62 510

ISRNet	0.47 242	0.44 241	1.55 148	0.37 351	0.31 354	0.49 133	0.19 61	0.75 256	0.66 344	0.63 396	0.71 416	0.67 359	0.39 273	0.58 233	0.44 299	0.23 457	0.16 376	0.21 447	0.20 405	0.21 284	0.25 388

MoCha-V2	0.36 121	0.32 150	1.41 118	0.36 330	0.31 354	0.35 36	0.19 61	0.57 152	0.39 68	0.30 117	0.32 112	0.28 120	0.27 167	0.47 184	0.24 121	0.08 31	0.56 519	0.08 29	0.38 492	0.18 234	0.12 141

Wz-Net-TNSev	0.91 476	1.73 536	3.08 503	0.36 330	0.31 354	1.00 484	0.71 489	1.06 497	0.97 486	0.71 436	0.72 421	1.09 493	0.87 473	2.42 502	1.59 485	0.20 435	0.20 427	0.16 388	0.20 405	0.44 484	0.35 452

Wz-Net-SNSev	0.76 447	1.32 513	3.11 507	0.40 385	0.31 354	0.71 398	0.60 465	0.98 453	0.87 468	0.67 419	0.83 444	0.96 468	0.60 407	1.67 410	0.97 433	0.16 385	0.15 359	0.16 388	0.17 362	0.36 436	0.24 379

CIPLG	0.56 338	1.19 497	2.46 421	0.80 509	0.31 354	0.61 297	0.57 459	0.76 269	0.57 238	0.56 316	0.63 355	0.41 192	0.30 204	0.45 164	0.40 276	0.11 223	0.20 427	0.13 307	0.13 275	0.35 432	0.19 306

IPLGR_C	0.58 349	1.25 504	2.72 465	0.80 509	0.31 354	0.60 276	0.61 469	0.76 269	0.58 249	0.56 316	0.62 343	0.41 192	0.31 212	0.43 143	0.40 276	0.11 223	0.22 442	0.13 307	0.15 326	0.35 432	0.19 306

PS-NSSS	0.63 382	1.00 465	1.81 242	0.30 188	0.31 354	0.63 334	0.34 348	0.98 453	0.69 364	0.54 287	0.74 426	0.51 269	0.41 292	2.43 504	0.48 319	0.24 465	0.17 394	0.27 473	0.18 375	0.27 370	0.21 330

PSMNet_ROB	0.66 398	1.01 469	2.33 395	0.38 366	0.31 354	0.72 404	0.55 450	0.86 359	0.69 364	0.54 287	0.60 331	0.75 405	0.47 352	2.00 469	0.82 419	0.17 399	0.13 317	0.19 431	0.19 395	0.24 329	0.27 405

rvit_stereo_0075_2	0.40 157	0.40 212	1.88 274	0.33 265	0.32 362	0.41 68	0.22 120	0.58 158	0.53 204	0.38 153	0.51 242	0.40 186	0.27 167	0.44 152	0.29 175	0.20 435	0.15 359	0.22 450	0.15 326	0.18 234	0.23 367

gcap-zeroshot	0.41 164	0.62 315	1.78 215	0.31 215	0.32 362	0.69 389	0.21 99	0.74 245	0.52 185	0.43 180	0.35 131	0.62 327	0.24 119	0.41 132	0.24 121	0.09 69	0.16 376	0.09 79	0.31 465	0.08 18	0.09 56

StereoVision	0.45 217	0.72 360	1.94 307	0.33 265	0.32 362	0.47 118	0.26 226	0.68 212	0.57 238	0.32 130	0.89 458	0.45 229	0.27 167	0.49 199	0.36 244	0.13 306	0.15 359	0.16 388	0.15 326	0.19 255	0.13 175

iRaft-Stereo_20w	0.58 349	0.39 207	1.96 319	0.45 428	0.32 362	0.92 475	0.57 459	1.14 508	0.56 234	0.81 464	0.40 162	0.55 287	0.69 439	0.65 263	1.04 449	0.09 69	0.16 376	0.09 79	0.36 489	0.17 208	0.25 388

test-3	0.43 189	0.20 12	1.70 175	0.34 296	0.32 362	0.45 95	0.23 151	0.71 225	0.46 134	0.51 256	0.29 84	0.45 229	0.21 84	0.59 239	0.98 434	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 481	0.29 381	0.28 411

test_1	0.43 189	0.20 12	1.70 175	0.34 296	0.32 362	0.45 95	0.23 151	0.71 225	0.46 134	0.50 243	0.29 84	0.45 229	0.21 84	0.59 239	0.98 434	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 481	0.29 381	0.29 417

test_3	0.44 199	0.20 12	1.70 175	0.36 330	0.32 362	0.47 118	0.30 300	0.73 241	0.49 160	0.50 243	0.30 96	0.45 229	0.22 93	0.59 239	0.98 434	0.08 31	0.10 225	0.11 193	0.35 481	0.29 381	0.28 411

CrosDoStereo	0.94 480	0.37 188	2.53 435	0.25 70	0.32 362	0.54 184	3.76 557	0.72 230	0.60 261	0.70 432	1.40 503	0.53 277	1.49 519	1.78 427	3.09 527	0.10 161	0.08 113	0.11 193	0.11 205	0.21 284	0.11 104

DeepStereo_LL	0.94 480	0.37 188	2.53 435	0.25 70	0.32 362	0.54 184	3.76 557	0.72 230	0.60 261	0.70 432	1.40 503	0.53 277	1.49 519	1.78 427	3.09 527	0.10 161	0.08 113	0.11 193	0.11 205	0.21 284	0.11 104

UPFNet	0.46 227	0.28 111	1.73 185	0.33 265	0.32 362	0.65 359	0.38 377	0.83 332	0.59 256	0.57 327	0.52 255	0.61 323	0.40 281	0.75 290	0.52 337	0.13 306	0.12 298	0.13 307	0.12 243	0.15 150	0.11 104

ADCL	0.99 485	0.79 390	2.43 416	0.39 376	0.32 362	1.50 514	1.90 545	0.92 407	0.97 486	1.26 514	1.27 495	1.00 477	1.42 517	1.14 342	3.31 533	0.17 399	0.14 334	0.22 450	0.21 411	0.30 392	0.22 343

MSMD_ROB	1.34 513	0.96 447	2.38 405	0.39 376	0.32 362	1.96 532	0.62 473	0.91 398	1.43 521	2.94 551	2.60 534	4.77 550	1.95 532	2.43 504	1.33 471	0.29 484	0.26 468	0.32 488	0.32 471	0.30 392	0.30 426

SGM-Forest	1.04 492	0.42 225	3.59 530	0.41 392	0.32 362	1.05 488	1.32 533	0.94 423	0.83 460	1.16 501	2.23 527	1.03 482	1.39 515	2.49 509	2.35 515	0.21 441	0.21 436	0.20 439	0.19 395	0.23 314	0.32 439
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AIO-test1	0.45 217	0.87 417	2.27 385	0.33 265	0.33 375	0.50 141	0.22 120	0.74 245	0.66 344	0.29 114	0.41 166	0.29 127	0.22 93	0.73 286	0.29 175	0.09 69	0.08 113	0.12 248	0.14 303	0.30 392	0.22 343

MyStereo8	0.54 318	0.80 392	2.76 473	0.32 244	0.33 375	0.71 398	0.20 80	0.87 368	0.57 238	0.51 256	0.59 316	0.50 266	0.33 222	0.68 270	0.55 348	0.10 161	0.29 477	0.10 128	0.13 275	0.21 284	0.34 450

testlalala	0.36 121	0.30 133	1.77 210	0.28 141	0.33 375	0.60 276	0.22 120	0.55 142	0.51 178	0.55 305	0.35 131	0.31 135	0.20 73	0.26 19	0.22 87	0.10 161	0.13 317	0.09 79	0.24 425	0.08 18	0.07 7

GASNet	0.73 439	1.47 521	3.04 500	0.47 438	0.33 375	0.57 230	0.34 348	0.91 398	0.75 425	0.58 345	0.58 313	0.74 399	0.55 388	2.03 470	0.65 383	0.21 441	0.15 359	0.19 431	0.17 362	0.51 495	0.28 411

Wz-Net-MNSev	0.65 394	0.97 455	2.19 370	0.36 330	0.33 375	0.90 471	0.60 465	0.92 407	0.81 456	0.75 448	0.72 421	0.73 393	0.65 427	1.39 364	0.71 397	0.16 385	0.13 317	0.14 343	0.14 303	0.24 329	0.18 290

AASNet	0.56 338	1.03 473	2.34 397	0.37 351	0.33 375	0.65 359	0.29 292	0.96 441	0.73 408	0.54 287	0.60 331	0.55 287	0.38 259	0.59 239	0.58 365	0.14 347	0.12 298	0.13 307	0.10 143	0.43 476	0.24 379

RAFT + AFF	0.64 386	1.20 498	1.95 310	0.34 296	0.33 375	0.67 371	0.52 439	0.99 465	0.74 412	0.53 274	0.58 313	0.57 305	0.80 461	1.76 424	0.51 334	0.12 276	0.27 474	0.15 370	0.14 303	0.43 476	0.29 417

UNet	0.54 318	0.44 241	2.83 481	0.31 215	0.33 375	0.74 414	0.27 251	0.82 326	0.61 278	0.53 274	0.54 278	0.72 390	0.54 383	0.78 301	0.56 356	0.11 223	0.09 183	0.13 307	0.11 205	0.14 133	0.12 141

Reg-Stereo(zero)	0.46 227	0.17 1	2.10 349	0.24 52	0.34 383	0.51 150	0.42 394	0.50 96	0.54 216	0.37 145	0.46 195	0.54 283	0.60 407	0.43 143	1.10 452	0.08 31	0.09 183	0.08 29	0.22 419	0.12 80	0.22 343

IGEV-Stereo+	0.29 64	0.29 121	0.86 47	0.25 70	0.34 383	0.30 15	0.14 14	0.32 5	0.53 204	0.18 16	0.12 8	0.18 37	0.19 64	0.49 199	0.17 14	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.20 405	0.46 486	0.59 508

LoS_RVC	0.29 64	0.33 156	1.19 78	0.25 70	0.34 383	0.43 84	0.22 120	0.42 39	0.32 11	0.22 43	0.33 120	0.23 63	0.24 119	0.31 57	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 434

CAS	0.35 114	0.25 69	1.30 98	0.79 508	0.34 383	0.51 150	0.23 151	0.46 65	0.39 68	0.22 43	0.31 107	0.20 45	0.17 30	0.28 30	0.23 99	0.73 521	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 467

anonymousa	0.48 248	0.46 252	2.44 418	0.29 171	0.34 383	0.61 297	0.25 204	0.66 199	0.54 216	0.53 274	0.77 434	0.73 393	0.46 344	0.33 76	0.31 205	0.10 161	0.09 183	0.12 248	0.29 450	0.10 50	0.19 306

DAS	0.56 338	0.35 176	1.55 148	0.33 265	0.34 383	0.50 141	0.42 394	0.83 332	0.74 412	0.83 469	0.68 393	0.56 299	0.48 361	2.40 500	0.46 304	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.09 108	0.18 234	0.15 225

SepStereo	0.52 307	0.35 176	1.55 148	0.33 265	0.34 383	0.50 141	0.42 394	0.83 332	0.74 412	0.83 469	0.68 393	0.56 299	0.48 361	1.56 391	0.46 304	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.09 108	0.18 234	0.15 225

RAFT-345	0.53 313	0.30 133	2.34 397	0.38 366	0.34 383	0.58 247	0.42 394	0.47 77	0.61 278	0.51 256	1.00 476	0.43 209	0.28 182	1.57 394	0.82 419	0.10 161	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.10 50	0.08 34

ADLNet	0.60 363	0.71 356	1.95 310	0.35 312	0.34 383	0.67 371	0.34 348	0.90 388	0.74 412	0.68 426	0.62 343	0.80 422	0.45 331	1.78 427	0.64 381	0.14 347	0.11 272	0.14 343	0.14 303	0.29 381	0.21 330

ac_64	0.55 330	0.46 252	1.92 295	0.36 330	0.34 383	0.63 334	0.31 313	0.82 326	0.61 278	0.55 305	0.51 242	0.89 452	0.48 361	1.83 440	0.55 348	0.14 347	0.11 272	0.12 248	0.12 243	0.18 234	0.12 141

DISCO	0.57 344	0.34 169	1.87 272	0.45 428	0.34 383	0.84 455	0.35 356	0.84 343	0.78 443	0.59 359	0.63 355	1.06 489	0.53 380	1.10 333	0.82 419	0.12 276	0.09 183	0.11 193	0.10 143	0.22 301	0.18 290

WCMA_ROB	1.12 495	0.83 405	2.66 457	0.58 482	0.34 383	1.17 504	0.71 489	0.93 415	0.94 482	1.74 529	2.63 536	3.09 537	1.71 528	1.70 414	1.84 496	0.26 474	0.21 436	0.20 439	0.21 411	0.28 376	0.43 487

DDVS	0.62 376	0.40 212	1.40 117	2.21 551	0.35 395	0.87 465	1.00 515	0.69 215	0.50 170	0.53 274	0.56 299	0.90 454	0.37 252	1.22 349	0.47 313	0.15 364	0.14 334	0.14 343	0.12 243	0.19 255	0.22 343

AEACV	0.33 95	0.24 64	1.44 125	0.28 141	0.35 395	0.47 118	0.21 99	0.43 47	0.28 4	0.26 98	0.25 60	0.22 55	0.38 259	0.30 50	0.18 15	0.09 69	0.35 491	0.09 79	0.36 489	0.23 314	0.25 388

delet	0.52 307	0.54 286	1.62 160	0.31 215	0.35 395	0.74 414	0.46 421	0.85 349	0.74 412	0.55 305	0.60 331	0.67 359	0.50 371	1.12 339	0.57 360	0.11 223	0.11 272	0.13 307	0.14 303	0.16 186	0.12 141

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 451	1.04 474	2.06 337	0.94 520	0.35 395	0.89 470	0.40 385	0.85 349	0.63 308	0.55 305	0.63 355	0.75 405	0.38 259	2.38 496	0.48 319	1.10 536	0.31 483	0.36 494	0.21 411	0.53 499	0.55 504

XQC	0.73 439	0.98 459	2.39 407	0.46 433	0.35 395	0.81 448	0.46 421	1.00 473	1.00 490	0.80 459	0.69 402	0.88 450	0.74 454	1.32 358	1.20 462	0.24 465	0.16 376	0.23 457	0.20 405	0.41 468	0.33 446

ADCMid	0.96 484	1.32 513	2.74 471	0.38 366	0.35 395	0.99 481	0.58 461	0.94 423	0.86 465	1.23 510	1.01 477	1.01 478	1.00 488	1.05 329	3.97 540	0.21 441	0.19 416	0.42 503	0.32 471	0.40 465	0.29 417

ADCRef	0.80 459	0.96 447	2.29 389	0.37 351	0.35 395	0.96 478	0.51 436	0.87 368	0.75 425	0.88 475	0.83 444	0.61 323	1.36 512	1.02 325	3.27 532	0.13 306	0.11 272	0.17 405	0.19 395	0.25 341	0.21 330

NVstereo2D	0.58 349	0.40 212	2.03 335	0.35 312	0.35 395	0.69 389	0.39 382	0.91 398	0.80 451	0.47 206	0.53 266	0.67 359	0.46 344	1.99 468	0.48 319	0.19 425	0.11 272	0.17 405	0.13 275	0.25 341	0.25 388

WZ-Net	0.92 478	1.31 510	3.76 531	0.41 392	0.36 403	0.86 461	0.71 489	1.00 473	1.06 499	0.82 468	0.92 461	1.06 489	1.05 493	2.16 482	1.61 486	0.19 425	0.13 317	0.15 370	0.16 345	0.32 407	0.28 411

GMOStereo	0.41 164	0.62 315	1.78 215	0.28 141	0.36 403	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 327	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 497	0.13 307	0.11 205	0.34 422	0.11 104

error version	0.41 164	0.62 315	1.78 215	0.28 141	0.36 403	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 327	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 497	0.13 307	0.11 205	0.34 422	0.11 104

test-v	0.41 164	0.62 315	1.78 215	0.28 141	0.36 403	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 327	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 497	0.13 307	0.11 205	0.34 422	0.11 104

ADLNet2	0.68 410	0.84 407	3.19 515	0.33 265	0.36 403	0.64 345	0.37 371	0.89 382	0.79 448	0.54 287	0.65 380	0.93 461	0.48 361	2.07 474	0.56 356	0.13 306	0.11 272	0.11 193	0.11 205	0.33 415	0.18 290

ASMatch	0.60 363	0.43 230	2.58 446	0.91 517	0.36 403	0.56 212	0.25 204	0.52 118	0.61 278	0.47 206	1.21 492	0.47 250	0.66 432	1.34 360	0.94 429	0.10 161	0.08 113	0.11 193	0.11 205	0.10 50	0.16 252

test-2	0.41 164	0.62 315	1.78 215	0.28 141	0.36 403	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 327	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 497	0.13 307	0.11 205	0.34 422	0.11 104

APVNet	0.70 418	0.67 345	2.71 463	0.38 366	0.36 403	0.85 459	0.43 401	0.91 398	0.68 355	0.55 305	0.69 402	0.75 405	0.55 388	2.31 490	0.78 412	0.17 399	0.17 394	0.24 464	0.19 395	0.33 415	0.23 367

ADCS	1.05 493	1.36 518	2.98 497	0.42 403	0.36 403	0.96 478	0.81 502	1.06 497	1.12 505	1.25 511	0.97 471	1.08 491	0.90 478	1.25 355	4.86 549	0.21 441	0.21 436	0.22 450	0.23 423	0.36 436	0.38 470

DPSNet	0.86 470	0.60 305	2.34 397	0.58 482	0.36 403	1.07 494	0.75 494	1.30 518	1.05 496	0.70 432	0.68 393	0.94 465	1.29 504	2.08 475	1.82 495	0.26 474	0.23 450	0.16 388	0.17 362	0.48 488	0.40 480

PWCDC_ROB	0.72 430	1.06 476	2.09 345	0.47 438	0.36 403	0.78 437	0.26 226	0.98 453	1.34 517	0.61 377	2.07 519	0.64 339	0.61 416	0.83 305	0.71 397	0.31 489	0.14 334	0.15 370	0.12 243	0.60 506	0.21 330

AIO-test2	0.49 266	1.15 491	1.96 319	0.42 403	0.37 414	0.50 141	0.23 151	0.79 311	0.70 373	0.33 132	0.53 266	0.27 111	0.22 93	0.67 267	0.29 175	0.73 521	0.08 113	0.13 307	0.17 362	0.17 208	0.18 290

Wz-Net-LNSev	0.59 357	0.96 447	2.47 425	0.34 296	0.37 414	0.79 441	0.44 412	0.86 359	0.77 438	0.61 377	0.67 385	0.79 419	0.56 392	0.64 253	0.62 374	0.15 364	0.14 334	0.12 248	0.12 243	0.18 234	0.19 306

OMP-Stereo	0.59 357	0.65 337	1.74 189	0.56 477	0.37 414	0.60 276	0.26 226	0.70 222	0.65 329	0.66 415	0.60 331	0.69 373	0.32 218	2.09 477	1.20 462	0.10 161	0.07 40	0.12 248	0.09 108	0.17 208	0.10 80

S-Stereo	0.80 459	0.69 351	3.89 534	0.39 376	0.37 414	0.69 389	0.70 488	0.94 423	0.98 489	0.62 388	0.91 459	0.83 432	0.60 407	2.37 493	0.66 384	0.18 410	0.21 436	0.17 405	0.18 375	0.30 392	0.35 452

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 330	0.92 429	2.36 403	0.38 366	0.37 414	0.60 276	0.28 268	0.82 326	0.62 296	0.62 388	0.55 288	0.72 390	0.45 331	1.00 323	0.43 293	0.15 364	0.11 272	0.14 343	0.14 303	0.15 150	0.16 252
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSAN	1.25 508	1.12 483	3.04 500	0.51 455	0.37 414	1.06 489	1.15 526	1.22 513	1.08 501	1.17 506	1.91 517	1.04 485	1.31 507	5.96 556	2.43 517	0.26 474	0.22 442	0.24 464	0.24 425	0.31 400	0.30 426

GREAT-IGEV	0.37 127	0.28 111	1.48 135	0.25 70	0.38 420	0.46 113	0.18 52	0.33 6	0.34 22	0.15 4	0.29 84	0.15 25	0.17 30	0.36 101	0.23 99	0.07 20	0.76 537	0.07 1	0.26 439	0.21 284	1.03 538

CroCo-Stereo Lap2	0.33 95	0.61 309	1.47 132	0.32 244	0.38 420	0.23 4	0.22 120	0.58 158	0.46 134	0.22 43	0.27 71	0.29 127	0.23 108	0.32 66	0.26 142	0.09 69	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.21 284	0.14 192

CC-Net-ROB	0.85 469	1.15 491	2.13 355	0.88 515	0.38 420	0.88 469	0.44 412	1.06 497	0.79 448	0.58 345	0.69 402	0.65 343	0.50 371	2.74 526	0.51 334	0.93 528	0.39 503	0.87 523	0.29 450	0.54 500	0.54 501

AIO_rvc	0.41 164	0.64 330	1.29 95	0.58 482	0.39 423	0.37 45	0.24 184	0.50 96	0.43 106	0.28 110	0.23 44	0.25 86	0.16 23	0.99 321	0.19 27	0.10 161	0.16 376	0.08 29	0.11 205	0.25 341	0.85 524

FC-DCNN v2	1.54 526	0.58 301	2.80 479	0.44 414	0.39 423	2.05 537	0.66 477	1.90 539	1.84 537	2.79 549	2.97 543	4.41 548	3.07 545	2.65 519	2.30 514	0.29 484	0.26 468	0.31 485	0.30 459	0.32 407	0.38 470

XX-Stereo	0.55 330	0.54 286	3.50 528	0.48 446	0.39 423	0.54 184	0.17 38	0.89 382	0.40 78	0.44 186	0.65 380	0.85 440	0.19 64	0.77 297	0.21 68	0.10 161	0.14 334	0.10 128	0.32 471	0.17 208	0.14 192

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 490	1.67 530	2.32 392	0.47 438	0.39 423	1.47 511	0.95 509	0.95 436	0.91 478	0.84 471	0.94 466	1.05 487	0.60 407	2.95 532	0.72 401	0.41 499	0.72 536	0.32 488	0.55 515	0.74 514	1.22 543

stereogan	0.69 414	0.51 275	2.44 418	0.39 376	0.39 423	1.01 485	0.41 391	0.94 423	0.92 481	0.73 443	0.85 451	1.15 500	0.69 439	1.57 394	0.53 341	0.19 425	0.18 404	0.20 439	0.16 345	0.36 436	0.24 379

Nwc_Net	0.68 410	0.83 405	2.53 435	0.41 392	0.39 423	0.77 432	0.38 377	1.01 481	0.70 373	0.60 368	0.99 474	0.98 472	0.68 437	1.41 368	0.63 376	0.23 457	0.15 359	0.23 457	0.25 432	0.23 314	0.18 290

ADCP+	0.94 480	1.12 483	3.14 509	0.34 296	0.39 423	1.06 489	0.79 498	0.89 382	0.80 451	0.66 415	0.67 385	0.85 440	1.55 522	0.93 315	4.55 547	0.13 306	0.11 272	0.16 388	0.15 326	0.26 361	0.25 388

FC-DCNN	1.49 524	0.59 303	2.88 484	0.44 414	0.39 423	1.97 534	0.66 477	1.67 533	1.70 531	2.72 548	2.89 540	4.22 544	2.97 544	2.55 514	2.19 509	0.29 484	0.26 468	0.31 485	0.30 459	0.32 407	0.39 476

PWC_ROB	0.70 418	0.94 437	1.88 274	0.39 376	0.39 423	0.62 317	0.30 300	0.98 453	0.94 482	0.91 480	1.29 497	0.77 411	0.62 421	1.62 405	1.03 448	0.18 410	0.11 272	0.18 425	0.13 275	0.51 495	0.22 343

RAFT_R40	0.50 277	0.21 20	1.76 201	0.50 450	0.40 432	0.61 297	0.53 443	0.56 149	0.60 261	0.56 316	0.54 278	0.55 287	0.51 373	1.57 394	0.53 341	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.16 186	0.09 56

FINET	0.65 394	0.95 444	3.06 502	0.35 312	0.40 432	0.58 247	0.48 432	0.92 407	1.10 503	0.57 327	0.68 393	0.47 250	0.44 327	1.15 344	0.60 369	0.23 457	0.21 436	0.17 405	0.15 326	0.26 361	0.25 388

HGLStereo	0.54 318	0.69 351	2.00 327	0.35 312	0.40 432	0.66 365	0.30 300	0.83 332	0.62 296	0.57 327	0.69 402	0.69 373	0.54 383	1.07 330	0.55 348	0.13 306	0.13 317	0.13 307	0.11 205	0.19 255	0.17 270

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 513	1.70 534	2.50 432	0.56 477	0.40 432	2.15 540	0.99 512	1.24 515	1.26 514	1.02 490	1.10 488	1.29 507	0.88 476	3.10 536	1.08 451	1.66 548	0.83 540	0.68 518	0.88 539	1.57 541	1.80 554

AF-Net	0.69 414	0.92 429	2.21 372	0.41 392	0.40 432	0.68 383	0.40 385	1.02 484	0.86 465	0.69 428	1.03 481	1.04 485	0.84 468	1.19 346	0.78 412	0.22 454	0.14 334	0.25 469	0.17 362	0.30 392	0.18 290

SHD	0.72 430	0.77 380	2.36 403	0.45 428	0.40 432	0.71 398	0.32 336	1.02 484	1.25 513	1.07 494	0.84 447	0.90 454	0.73 449	1.09 332	0.98 434	0.21 441	0.18 404	0.20 439	0.21 411	0.32 407	0.31 434

PA-Net	0.84 468	1.00 465	3.49 527	0.63 493	0.40 432	0.70 396	0.52 439	0.86 359	0.84 462	0.52 264	0.59 316	0.70 383	0.54 383	2.35 492	2.23 511	0.17 399	0.27 474	0.19 431	0.28 447	0.22 301	0.36 460
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	0.62 376	0.72 360	1.93 298	0.41 392	0.41 439	0.87 465	0.43 401	0.87 368	0.71 383	0.74 446	0.81 439	0.83 432	0.46 344	0.86 310	0.93 427	0.19 425	0.22 442	0.20 439	0.17 362	0.41 468	0.21 330

YMNet_1	0.62 376	0.72 360	1.93 298	0.41 392	0.41 439	0.87 465	0.43 401	0.87 368	0.71 383	0.74 446	0.81 439	0.83 432	0.46 344	0.86 310	0.93 427	0.19 425	0.22 442	0.20 439	0.17 362	0.41 468	0.21 330

HH	0.49 266	0.49 267	2.78 477	0.50 450	0.41 439	0.38 54	0.23 151	0.72 230	0.38 57	0.63 396	0.48 213	0.87 446	0.41 292	0.64 253	0.21 68	0.09 69	0.17 394	0.10 128	0.09 108	0.16 186	0.12 141

HanStereo	0.49 266	0.49 267	2.78 477	0.50 450	0.41 439	0.38 54	0.23 151	0.72 230	0.38 57	0.63 396	0.48 213	0.87 446	0.41 292	0.64 253	0.21 68	0.09 69	0.17 394	0.10 128	0.09 108	0.16 186	0.12 141

FCDSN-DC	1.29 510	0.54 286	2.50 432	0.47 438	0.41 439	1.12 498	0.60 465	1.10 503	1.27 515	2.23 539	2.87 539	3.67 541	3.12 547	2.39 499	1.69 489	0.30 487	0.26 468	0.31 485	0.30 459	0.35 432	0.38 470
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRS	0.38 136	0.33 156	1.92 295	0.27 116	0.41 439	0.48 126	0.19 61	0.59 166	0.46 134	0.43 180	0.39 157	0.57 305	0.26 149	0.32 66	0.26 142	0.09 69	0.09 183	0.09 79	0.31 465	0.11 69	0.09 56

acv_ft	0.48 248	0.44 241	1.76 201	0.32 244	0.41 439	0.63 334	0.28 268	0.81 319	0.68 355	0.61 377	0.59 316	0.69 373	0.45 331	0.44 152	0.63 376	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 108	0.41 468	0.10 80

MFN_U_SF_RVC	1.55 527	2.39 557	3.16 511	0.65 497	0.41 439	1.12 498	0.46 421	1.23 514	1.33 516	1.61 527	1.20 491	1.43 514	0.98 487	1.76 424	1.97 498	1.90 551	1.80 550	1.98 554	2.15 555	1.63 542	1.77 553

RYNet	0.70 418	0.56 297	2.25 382	0.35 312	0.41 439	0.86 461	0.43 401	0.94 423	0.82 457	0.62 388	0.53 266	0.91 456	0.60 407	2.70 523	1.00 440	0.14 347	0.11 272	0.16 388	0.14 303	0.25 341	0.27 405

MSKI-zero shot	0.46 227	0.38 198	2.47 425	0.27 116	0.43 448	0.56 212	0.20 80	0.77 280	0.43 106	0.60 368	0.51 242	0.44 220	0.17 30	0.68 270	0.21 68	0.09 69	0.29 477	0.09 79	0.32 471	0.14 133	0.10 80

RAFT-Test	0.44 199	0.38 198	2.01 328	0.27 116	0.44 449	0.64 345	0.37 371	0.72 230	0.57 238	0.45 196	0.48 213	0.65 343	0.24 119	0.35 92	0.29 175	0.09 69	0.11 272	0.09 79	0.38 492	0.10 50	0.11 104

CFNet-RSSM	0.41 164	0.32 150	2.20 371	0.27 116	0.44 449	0.52 169	0.19 61	0.76 269	0.48 154	0.43 180	0.36 137	0.54 283	0.26 149	0.33 76	0.25 134	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.38 492	0.10 50	0.09 56

aanetorigin	0.77 451	0.80 392	2.59 448	0.43 407	0.44 449	0.58 247	1.01 517	0.57 152	0.68 355	1.53 526	1.23 493	0.81 425	1.08 496	1.07 330	1.07 450	0.18 410	0.15 359	0.17 405	0.21 411	0.54 500	0.30 426

RP	0.67 403	0.82 401	1.94 307	0.43 407	0.44 449	0.65 359	0.45 418	0.89 382	0.82 457	0.66 415	0.92 461	0.99 475	0.76 456	1.55 390	0.66 384	0.25 470	0.18 404	0.23 457	0.20 405	0.31 400	0.22 343

RGC	0.71 427	0.97 455	2.18 368	0.44 414	0.44 449	0.73 410	0.40 385	0.94 423	0.71 383	0.71 436	1.04 484	1.01 478	0.71 443	1.74 421	0.70 394	0.23 457	0.18 404	0.28 476	0.26 439	0.29 381	0.27 405

PASM	0.72 430	0.68 347	1.91 292	0.47 438	0.44 449	0.60 276	0.51 436	0.76 269	0.80 451	0.77 455	0.67 385	0.87 446	0.61 416	2.40 500	0.67 387	0.32 490	0.35 491	0.36 494	0.41 500	0.45 485	0.39 476

DRN-Test	0.64 386	0.43 230	2.44 418	0.39 376	0.44 449	0.80 447	0.41 391	1.02 484	0.78 443	0.80 459	0.63 355	0.69 373	0.56 392	1.79 431	0.69 392	0.15 364	0.12 298	0.17 405	0.16 345	0.18 234	0.17 270

MDST_ROB	1.17 502	0.42 225	3.87 533	0.54 468	0.44 449	4.11 553	0.58 461	1.31 519	0.84 462	2.12 533	1.12 489	0.98 472	0.71 443	4.24 550	0.99 439	0.16 385	0.14 334	0.19 431	0.17 362	0.18 234	0.35 452

LL-Strereo	0.72 430	1.29 508	2.49 428	0.36 330	0.45 457	0.55 197	0.32 336	0.93 415	0.71 383	0.67 419	0.58 313	0.85 440	0.79 460	2.67 522	0.46 304	0.10 161	0.18 404	0.14 343	0.12 243	0.40 465	0.42 486

ccnet	0.71 427	0.41 218	1.59 153	0.40 385	0.45 457	1.06 489	0.55 450	0.98 453	0.71 383	0.88 475	0.97 471	0.82 430	0.88 476	1.68 411	0.94 429	0.32 490	0.26 468	0.32 488	0.27 444	0.34 422	0.30 426

GwcNet	0.69 414	0.71 356	3.12 508	0.36 330	0.45 457	0.81 448	0.44 412	0.86 359	0.84 462	0.60 368	0.74 426	0.82 430	0.49 368	1.65 407	0.66 384	0.16 385	0.15 359	0.15 370	0.15 326	0.31 400	0.24 379

NCC-stereo	0.79 457	0.94 437	2.42 412	0.59 486	0.45 457	1.90 529	0.46 421	0.99 465	0.72 393	0.64 406	0.84 447	0.91 456	0.73 449	1.80 435	1.00 440	0.27 479	0.19 416	0.23 457	0.31 465	0.24 329	0.22 343

Abc-Net	0.79 457	0.94 437	2.42 412	0.59 486	0.45 457	1.90 529	0.46 421	0.99 465	0.72 393	0.64 406	0.84 447	0.91 456	0.73 449	1.80 435	1.00 440	0.27 479	0.19 416	0.23 457	0.31 465	0.24 329	0.22 343
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.64 386	0.88 421	2.35 400	0.41 392	0.45 457	0.73 410	0.47 429	0.94 423	0.74 412	0.75 448	0.54 278	0.74 399	0.47 352	1.70 414	0.72 401	0.15 364	0.14 334	0.15 370	0.14 303	0.20 270	0.19 306

raftrobust	0.38 136	0.68 347	1.54 146	0.32 244	0.46 463	0.52 169	0.21 99	0.56 149	0.42 96	0.52 264	0.35 131	0.31 135	0.33 222	0.37 110	0.30 193	0.10 161	0.11 272	0.08 29	0.07 51	0.21 284	0.19 306

RASNet	0.61 371	0.68 347	2.03 335	0.35 312	0.46 463	0.65 359	0.28 268	0.78 295	0.70 373	0.48 224	0.64 371	0.93 461	0.61 416	2.21 485	0.73 404	0.12 276	0.09 183	0.09 79	0.10 143	0.14 133	0.11 104

AE-Stereo	0.42 183	0.29 121	1.65 162	0.43 407	0.47 465	0.56 212	0.23 151	0.86 359	0.46 134	0.31 121	0.41 166	0.43 209	0.24 119	0.34 86	0.24 121	0.09 69	0.48 515	0.11 193	0.45 505	0.22 301	0.19 306

SGM-ForestM	2.98 547	1.70 534	3.52 529	0.67 499	0.47 465	5.18 556	3.36 555	3.30 554	2.86 548	4.44 556	3.79 550	9.80 561	5.50 555	6.29 557	6.52 555	0.27 479	0.36 493	0.24 464	0.27 444	0.38 451	0.58 507

DANet	0.80 459	0.65 337	2.21 372	1.19 533	0.48 467	0.74 414	1.25 530	0.89 382	1.53 526	0.89 477	0.71 416	0.96 468	0.56 392	1.83 440	0.96 432	0.18 410	0.16 376	0.19 431	0.16 345	0.26 361	0.29 417
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM-zero	0.63 382	0.39 207	2.49 428	0.30 188	0.49 468	0.67 371	0.19 61	0.91 398	0.45 125	0.77 455	0.45 187	1.16 502	0.82 464	2.05 472	0.29 175	0.09 69	0.15 359	0.09 79	0.44 504	0.11 69	0.22 343

CES	0.30 74	0.27 90	1.09 67	0.23 36	0.50 469	0.40 61	0.20 80	0.46 65	0.44 110	0.22 43	0.28 78	0.26 100	0.19 64	0.33 76	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 150	0.49 497

PVD	0.90 475	0.85 411	2.15 361	0.53 465	0.50 469	0.99 481	0.56 455	1.15 511	1.64 529	1.41 522	1.41 505	1.11 497	1.13 500	1.35 361	1.31 469	0.26 474	0.28 476	0.28 476	0.26 439	0.37 444	0.49 497

DeepPrunerF	0.86 470	0.86 414	2.91 491	0.45 428	0.50 469	0.64 345	0.48 432	1.14 508	2.64 545	0.63 396	0.61 338	0.65 343	0.62 421	2.21 485	1.31 469	0.23 457	0.19 416	0.30 484	0.28 447	0.36 436	0.25 388

ELAS_RVC	1.37 517	0.78 388	3.21 517	0.55 475	0.50 469	1.49 513	2.48 551	1.48 526	1.71 532	2.13 536	2.09 520	2.07 526	2.56 540	1.90 457	2.02 501	0.35 495	0.36 493	0.37 498	0.34 478	0.49 491	0.47 493
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 518	0.79 390	2.86 482	0.53 465	0.50 469	2.81 547	2.20 548	1.61 532	1.50 525	2.28 541	2.35 528	1.82 522	2.13 534	1.73 419	2.22 510	0.35 495	0.37 495	0.35 492	0.35 481	0.49 491	0.47 493
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	1.21 504	1.31 510	6.39 553	0.52 459	0.51 474	1.61 518	0.79 498	1.03 491	1.37 519	1.13 498	1.30 498	1.10 495	0.85 469	2.65 519	2.08 504	0.21 441	0.24 453	0.18 425	0.18 375	0.43 476	0.32 439

RTSA	1.21 504	1.31 510	6.39 553	0.52 459	0.51 474	1.61 518	0.79 498	1.03 491	1.37 519	1.13 498	1.30 498	1.10 495	0.85 469	2.65 519	2.08 504	0.21 441	0.24 453	0.18 425	0.18 375	0.43 476	0.32 439

TCMNet	0.66 398	0.85 411	2.55 445	0.50 450	0.52 476	0.72 404	0.39 382	0.87 368	0.72 393	0.58 345	0.68 393	0.63 330	0.46 344	1.70 414	0.63 376	0.18 410	0.18 404	0.23 457	0.18 375	0.38 451	0.27 405

SST-Stereo	0.52 307	0.20 12	1.76 201	0.62 492	0.53 477	0.62 317	0.66 477	0.55 142	0.61 278	0.58 345	0.53 266	0.52 275	0.60 407	1.59 400	0.29 175	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.16 186	0.10 80

AnyNet_C01	1.14 497	1.49 522	4.23 542	0.54 468	0.53 477	1.51 515	1.37 535	1.04 495	1.07 500	1.17 506	1.33 501	1.15 500	1.08 496	1.61 404	2.74 522	0.25 470	0.22 442	0.28 476	0.24 425	0.48 488	0.40 480

raft_robust	0.55 330	0.84 407	1.73 185	0.28 141	0.54 479	0.53 176	0.25 204	0.88 376	0.75 425	0.48 224	0.46 195	0.76 409	0.75 455	1.46 375	0.27 150	0.09 69	0.10 225	0.10 128	0.30 459	0.26 361	0.16 252

AnyNet_C32	1.00 488	1.33 515	2.53 435	0.49 448	0.54 479	1.15 502	1.14 525	0.91 398	0.89 475	1.11 497	0.95 468	0.87 446	0.93 480	1.50 384	4.07 542	0.21 441	0.20 427	0.25 469	0.24 425	0.38 451	0.33 446

PWCK	1.49 524	1.90 544	3.22 518	1.09 528	0.54 479	1.71 524	1.73 543	1.49 527	1.53 526	1.44 524	1.80 514	1.82 522	1.30 506	3.34 540	1.76 493	1.07 535	0.56 519	0.97 530	0.58 523	1.38 540	0.65 513

PFNet	0.60 363	0.33 156	2.47 425	0.41 392	0.55 482	0.62 317	0.27 251	0.61 178	0.63 308	0.61 377	0.56 299	0.45 229	0.32 218	1.88 455	1.14 457	0.28 483	0.09 183	0.12 248	0.16 345	0.26 361	0.20 321

NVStereoNet_ROB	1.16 501	0.95 444	2.54 441	0.58 482	0.55 482	0.78 437	0.63 475	1.00 473	1.08 501	1.03 491	4.07 551	1.48 516	1.22 502	2.88 531	1.27 468	0.50 506	0.46 509	0.54 510	0.62 526	0.50 493	0.63 512
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.58 349	0.82 401	1.89 281	0.59 486	0.56 484	0.64 345	0.36 363	0.84 343	0.69 364	0.51 256	0.68 393	0.53 277	0.43 319	0.56 229	0.43 293	0.34 494	0.18 404	0.44 505	0.29 450	0.48 488	0.30 426

testlalala2	0.44 199	0.28 111	2.59 448	0.64 494	0.56 484	0.57 230	0.20 80	0.78 295	0.52 185	0.40 161	0.39 157	0.45 229	0.21 84	0.27 23	0.22 87	0.09 69	0.10 225	0.08 29	0.29 450	0.12 80	0.10 80

NaN_ROB	1.14 497	0.94 437	2.96 493	0.53 465	0.56 484	1.13 500	0.99 512	0.98 453	1.00 490	1.09 496	0.87 454	0.77 411	1.06 495	5.90 555	2.72 521	0.16 385	0.23 450	0.16 388	0.24 425	0.22 301	0.36 460

TestStereo1	0.49 266	0.81 397	1.85 259	0.39 376	0.57 487	0.56 212	0.34 348	0.75 256	0.69 364	0.44 186	0.63 355	0.35 159	0.42 309	0.64 253	0.29 175	0.10 161	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.33 415	0.26 398

SA-5K	0.49 266	0.81 397	1.85 259	0.39 376	0.57 487	0.56 212	0.34 348	0.75 256	0.69 364	0.44 186	0.63 355	0.35 159	0.42 309	0.64 253	0.29 175	0.10 161	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.33 415	0.26 398

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 371	0.61 309	3.35 525	0.33 265	0.58 489	0.66 365	0.20 80	0.98 453	0.55 223	0.73 443	0.52 255	0.99 475	0.65 427	0.58 233	0.29 175	0.10 161	0.16 376	0.10 128	0.41 500	0.29 381	0.20 321

SAMSARA	0.91 476	0.97 455	2.22 376	0.80 509	0.58 489	1.32 506	1.31 532	1.01 481	0.94 482	1.36 517	0.87 454	1.38 512	0.90 478	1.72 418	1.02 446	0.24 465	0.30 481	0.22 450	0.25 432	0.36 436	0.35 452

GCST	0.72 430	1.10 481	2.15 361	1.11 530	0.59 491	0.62 317	0.19 61	0.75 256	0.53 204	0.56 316	0.63 355	0.47 250	0.31 212	1.11 336	0.33 226	0.75 523	0.45 507	0.84 522	0.64 529	0.69 511	0.54 501

UDG	0.77 451	1.23 501	2.15 361	0.67 499	0.59 491	0.78 437	0.38 377	0.90 388	0.70 373	0.61 377	0.69 402	1.01 478	0.67 434	1.02 325	0.73 404	0.45 503	0.34 490	0.87 523	0.51 512	0.67 510	0.46 492

EAI-Stereo	0.78 455	0.25 69	1.67 168	0.54 468	0.59 491	1.95 531	2.05 547	1.11 507	0.64 316	0.95 486	1.49 506	0.50 266	0.67 434	0.59 239	1.44 479	0.09 69	0.19 416	0.09 79	0.49 509	0.13 110	0.22 343

MADNet+	1.36 515	1.93 547	5.95 551	0.81 512	0.59 491	1.57 517	1.09 521	1.39 524	1.22 511	0.84 471	1.01 477	1.25 506	1.12 499	3.19 537	2.36 516	0.45 503	0.47 512	0.38 500	0.34 478	0.59 503	0.57 505

PDISCO_ROB	0.75 444	1.06 476	2.11 350	0.64 494	0.59 491	1.13 500	0.43 401	1.14 508	1.05 496	0.64 406	0.71 416	0.96 468	0.61 416	1.21 347	0.76 408	0.37 498	0.18 404	0.27 473	0.24 425	0.56 502	0.32 439

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 418	0.65 337	3.45 526	0.50 450	0.60 496	0.75 420	0.23 151	0.96 441	0.60 261	0.76 451	1.30 498	0.81 425	0.60 407	0.57 230	0.82 419	0.10 161	0.16 376	0.11 193	0.43 503	0.31 400	0.22 343

Sa-1000	0.51 294	0.72 360	1.90 286	0.31 215	0.60 496	0.60 276	0.31 313	0.94 423	0.71 383	0.52 264	0.83 444	0.42 205	0.33 222	0.68 270	0.28 160	0.10 161	0.09 183	0.13 307	0.29 450	0.29 381	0.10 80

PAM_32	0.70 418	0.35 176	2.73 470	0.54 468	0.61 498	1.07 494	0.43 401	0.84 343	0.49 160	0.90 479	0.91 459	1.23 504	0.77 459	0.65 263	1.10 452	0.10 161	0.19 416	0.10 128	0.49 509	0.15 150	0.38 470

SA	0.50 277	0.75 370	1.95 310	0.31 215	0.61 498	0.57 230	0.31 313	0.91 398	0.73 408	0.42 175	0.62 343	0.38 172	0.47 352	0.68 270	0.29 175	0.09 69	0.09 183	0.13 307	0.32 471	0.30 392	0.10 80

PAM	0.70 418	0.35 176	2.72 465	0.56 477	0.62 500	1.08 496	0.53 443	0.85 349	0.44 110	0.93 483	0.92 461	1.24 505	0.68 437	0.64 253	1.01 444	0.10 161	0.19 416	0.10 128	0.48 507	0.14 133	0.38 470

Consistency-Raft	0.88 473	0.93 435	3.23 519	0.99 524	0.64 501	0.77 432	0.55 450	0.98 453	0.97 486	0.61 377	1.03 481	0.65 343	1.05 493	0.79 302	1.38 474	0.44 501	0.46 509	0.51 509	0.58 523	0.65 508	0.47 493

test_5	0.51 294	0.87 417	1.99 325	0.37 351	0.65 502	0.58 247	0.35 356	0.78 295	0.62 296	0.48 224	0.55 288	0.45 229	0.40 281	0.72 285	0.30 193	0.09 69	0.07 40	0.12 248	0.12 243	0.33 415	0.38 470

AIO_test	0.39 151	0.37 188	1.19 78	0.73 502	0.67 503	0.35 36	0.25 204	0.47 77	0.34 22	0.34 134	0.22 38	0.33 149	0.17 30	1.31 357	0.19 27	0.11 223	0.15 359	0.08 29	0.21 411	0.15 150	0.23 367

G-Net	0.99 485	0.64 330	2.76 473	0.57 480	0.67 503	2.03 536	0.72 492	0.76 269	0.67 353	1.14 500	2.56 533	1.30 510	1.02 490	1.48 383	1.74 492	0.25 470	0.24 453	0.24 464	0.26 439	0.37 444	0.31 434

ADCPNet	0.99 485	0.99 463	3.93 537	0.37 351	0.68 505	1.36 508	0.62 473	0.87 368	0.76 434	0.78 457	0.81 439	1.08 491	1.18 501	1.14 342	2.49 518	0.21 441	0.69 532	0.21 447	0.95 542	0.29 381	0.37 467

DDUNet	0.77 451	1.12 483	1.88 274	0.76 505	0.69 506	0.84 455	0.43 401	0.85 349	0.65 329	0.67 419	0.75 429	0.91 456	0.52 378	1.03 327	0.57 360	0.54 509	0.37 495	0.95 529	0.52 514	0.71 513	0.57 505

SPS-STEREO	1.07 494	1.13 486	2.88 484	0.65 497	0.69 506	0.99 481	0.68 483	1.05 496	0.87 468	1.36 517	1.23 493	1.46 515	0.94 483	1.87 448	1.72 491	0.66 517	0.61 522	0.58 511	0.57 521	0.65 508	0.77 520
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
raft+_RVC	0.44 199	0.67 345	1.85 259	0.34 296	0.71 508	0.51 150	0.25 204	0.64 191	0.51 178	0.35 136	0.45 187	0.32 143	0.28 182	0.43 143	0.32 216	0.09 69	0.19 416	0.10 128	0.09 108	0.20 270	0.40 480

otaku	1.03 491	1.68 532	2.72 465	0.95 521	0.73 509	1.03 487	0.59 463	0.99 465	0.86 465	0.69 428	1.61 509	0.98 472	0.64 425	1.46 375	1.14 457	0.95 530	0.46 509	0.72 520	0.40 497	1.24 534	0.78 521

WAO-7	1.48 523	1.63 526	2.49 428	0.93 519	0.75 510	1.72 525	1.10 522	1.84 538	1.96 539	1.43 523	2.54 532	1.97 524	1.61 525	3.06 534	2.08 504	0.69 519	0.66 525	0.94 528	0.74 533	0.80 520	0.69 515

anonymity	0.80 459	0.66 344	1.29 95	0.59 486	0.75 510	0.67 371	0.52 439	0.95 436	0.71 383	0.94 484	0.70 412	0.67 359	0.87 473	0.71 283	1.35 472	0.64 516	0.62 523	0.58 511	1.44 551	0.60 506	0.65 513

RAFT+CT+SA	0.50 277	0.86 414	1.82 248	0.37 351	0.75 510	0.54 184	0.34 348	0.77 280	0.63 308	0.38 153	0.55 288	0.34 155	0.29 196	0.68 270	0.27 150	0.09 69	0.07 40	0.11 193	0.51 512	0.29 381	0.41 485

MFMNet_re	0.92 478	1.28 507	2.53 435	0.82 513	0.76 513	0.90 471	0.75 494	0.98 453	1.04 495	1.03 491	1.05 485	0.84 437	0.94 483	0.83 305	0.72 401	0.68 518	0.60 521	0.63 515	0.60 525	0.77 518	0.74 516

HUF	0.59 357	0.65 337	2.46 421	0.45 428	0.77 514	0.34 31	0.24 184	0.46 65	0.39 68	0.31 121	0.28 78	0.25 86	0.19 64	0.67 267	0.18 15	0.12 276	2.03 555	0.08 29	0.06 9	0.31 400	1.59 551

SQANet	0.80 459	1.58 524	2.53 435	0.76 505	0.83 515	0.76 424	0.36 363	0.83 332	0.64 316	0.63 396	0.69 402	0.73 393	0.51 373	1.21 347	0.53 341	0.77 525	0.29 477	0.59 513	0.29 450	0.86 522	0.61 509

Ntro	1.00 488	1.68 532	2.80 479	0.95 521	0.85 516	1.06 489	0.53 443	0.98 453	0.90 477	0.62 388	0.76 431	0.93 461	0.66 432	1.66 408	0.98 434	0.99 533	0.45 507	0.75 521	0.40 497	1.19 530	0.75 518

ACVNet-4b	1.93 534	1.85 541	4.10 540	1.07 526	0.86 517	1.15 502	0.53 443	1.06 497	1.12 505	0.64 406	1.09 487	1.99 525	0.70 441	2.20 484	9.86 562	5.62 561	0.41 506	1.03 533	0.55 515	1.86 547	0.85 524

ACVNet_1	1.33 512	1.91 545	4.03 538	1.09 528	0.88 518	1.19 505	0.66 477	1.24 515	1.17 508	0.94 484	0.96 469	3.09 537	1.04 492	2.37 493	1.11 455	1.04 534	0.48 515	1.03 533	0.48 507	1.12 527	0.83 523

EDNetEfficientorigin	8.18 561	0.98 459	145.96 581	0.51 455	0.89 519	0.72 404	0.48 432	0.85 349	1.56 528	2.12 533	1.49 506	1.29 507	1.31 507	1.83 440	2.13 508	0.13 306	0.12 298	0.17 405	0.18 375	0.39 460	0.45 490

DMCA-RVC	0.62 376	0.96 447	2.63 452	0.36 330	0.90 520	0.56 212	0.31 313	0.69 215	0.57 238	0.68 426	0.52 255	0.59 315	0.56 392	1.23 351	0.53 341	0.16 385	0.38 497	0.20 439	0.15 326	0.20 270	0.15 225

RainbowNet	1.15 499	1.78 537	2.72 465	1.12 531	0.91 521	1.06 489	0.76 496	1.16 512	1.13 507	0.75 448	0.97 471	1.09 493	0.80 461	1.60 401	1.21 464	1.17 538	1.26 548	1.01 532	0.57 521	1.13 528	0.88 529

ACVNet_2	1.42 521	1.81 538	3.23 519	1.08 527	0.92 522	1.32 506	0.85 503	1.49 527	1.69 530	1.19 509	1.73 513	2.13 527	1.03 491	2.50 510	1.40 477	0.91 527	0.53 517	1.00 531	0.55 515	2.11 549	0.85 524

SGM_RVC	1.89 533	0.92 429	2.50 432	0.96 523	0.93 523	1.63 520	1.37 535	1.52 529	12.43 560	1.85 530	1.69 512	2.40 531	1.74 529	2.81 530	1.71 490	0.53 507	0.47 512	0.42 503	0.47 506	0.74 514	0.74 516
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AAGNet	0.88 473	0.33 156	1.79 235	0.54 468	0.98 524	0.62 317	0.46 421	0.50 96	0.60 261	0.58 345	0.53 266	0.50 266	0.73 449	1.23 351	7.48 557	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.14 133	0.09 56

EDNetEfficient	1.27 509	0.70 354	4.05 539	0.64 494	0.98 524	0.94 476	1.40 538	0.85 349	1.75 533	2.34 542	1.33 501	1.05 487	2.21 536	1.58 398	4.15 543	0.15 364	0.19 416	0.14 343	0.27 444	0.38 451	0.32 439

WAO-6	1.58 528	1.54 523	2.32 392	1.14 532	1.00 526	2.30 542	1.03 518	1.82 537	2.85 547	1.25 511	2.61 535	2.20 528	1.56 523	2.47 508	1.99 500	0.95 530	0.67 526	1.19 538	0.83 537	1.08 526	0.88 529

MANE	2.90 546	1.14 487	2.96 493	1.03 525	1.01 527	5.01 555	2.45 550	5.36 558	6.88 557	3.58 554	4.76 555	5.99 554	4.99 552	4.23 549	4.61 548	0.56 512	0.67 526	0.44 505	0.78 535	0.51 495	1.03 538

SGM+DAISY	1.83 532	1.43 519	3.81 532	0.87 514	1.01 527	2.38 544	2.53 552	1.36 521	1.75 533	2.92 550	3.22 546	2.65 533	2.93 542	2.22 488	3.10 529	0.72 520	0.69 532	0.63 515	0.62 526	0.77 518	0.98 532

test_for_model	0.64 386	1.60 525	1.82 248	1.23 534	1.02 529	0.53 176	0.23 151	0.75 256	0.50 170	0.57 327	0.29 84	0.25 86	0.20 73	0.26 19	0.22 87	0.76 524	0.31 483	0.08 29	0.07 51	1.68 544	0.50 500

WAO-8	2.80 543	2.14 553	2.89 487	1.91 549	1.04 530	3.98 551	0.96 510	3.26 552	6.17 553	2.15 537	3.37 547	3.31 539	2.41 538	11.84 563	2.03 502	2.05 552	1.86 552	1.54 547	0.92 540	1.22 531	0.87 527

Venus	2.80 543	2.14 553	2.89 487	1.91 549	1.04 530	3.98 551	0.96 510	3.26 552	6.17 553	2.15 537	3.37 547	3.31 539	2.41 538	11.84 563	2.03 502	2.05 552	1.86 552	1.54 547	0.92 540	1.22 531	0.87 527

Dean	1.79 531	1.83 539	3.92 535	1.29 535	1.07 532	1.55 516	1.00 515	1.95 541	2.33 541	1.47 525	4.19 552	4.26 547	1.33 510	2.21 485	1.48 481	1.14 537	0.68 530	1.18 535	0.74 533	1.24 534	0.98 532

IMH-64-1	1.39 518	1.64 528	1.86 267	1.36 536	1.11 533	1.39 509	1.19 528	1.76 534	1.45 523	1.16 501	2.21 525	1.53 517	1.38 513	1.98 465	1.52 482	1.29 540	0.67 526	1.27 539	0.69 530	1.29 536	0.98 532

IMH-64	1.39 518	1.64 528	1.86 267	1.36 536	1.11 533	1.39 509	1.19 528	1.76 534	1.45 523	1.16 501	2.21 525	1.53 517	1.38 513	1.98 465	1.52 482	1.29 540	0.67 526	1.27 539	0.69 530	1.29 536	0.98 532

IMH	2.02 536	2.15 555	2.69 462	1.68 542	1.12 535	1.66 523	0.92 508	2.10 542	1.92 538	1.32 516	2.66 537	2.21 529	1.69 527	5.78 554	1.68 488	5.54 560	0.96 544	1.31 541	0.71 532	1.32 539	0.99 537

TorneroNet-64	2.65 539	1.83 539	3.30 521	1.46 539	1.20 536	3.89 550	0.99 512	3.51 556	6.71 556	2.56 544	4.60 553	4.22 544	3.85 550	3.33 539	3.14 530	1.19 539	0.65 524	1.39 544	0.79 536	3.31 556	1.15 541

JetBlue	1.78 530	1.63 526	3.92 535	0.73 502	1.21 537	4.38 554	3.35 554	1.59 530	1.20 510	1.26 514	1.52 508	2.37 530	1.88 531	3.23 538	3.00 525	0.53 507	0.47 512	0.48 508	0.49 509	1.29 536	0.97 531

edge stereo	0.81 464	0.73 365	3.30 521	0.37 351	1.21 537	0.62 317	0.39 382	0.93 415	0.79 448	0.80 459	0.88 456	1.14 499	0.71 443	2.18 483	0.71 397	0.21 441	0.20 427	0.26 472	0.18 375	0.38 451	0.26 398

TorneroNet	5.50 556	1.92 546	3.16 511	1.47 540	1.25 539	14.07 563	1.06 520	4.90 557	20.99 576	10.17 560	16.48 568	11.88 565	6.93 557	3.34 540	4.20 544	1.30 542	0.69 532	1.45 546	0.86 538	2.61 553	1.20 542

notaker	2.66 540	2.07 549	3.31 523	2.61 555	1.43 540	1.76 527	1.11 523	2.76 548	1.79 535	2.26 540	11.53 564	3.96 542	4.29 551	3.09 535	2.76 523	1.55 547	0.88 542	1.70 552	1.07 546	2.00 548	1.35 545

pmcnn	1.32 511	1.05 475	2.77 475	0.74 504	1.43 540	0.72 404	0.56 455	0.96 441	0.91 478	0.99 488	2.92 542	6.01 555	0.70 441	2.38 496	3.32 534	0.13 306	0.10 225	0.08 29	0.06 9	0.34 422	0.22 343

UNDER WATER-64	2.47 538	1.89 543	4.86 545	1.82 548	1.44 542	3.18 549	1.57 542	2.62 545	5.64 552	2.05 532	2.13 522	4.13 543	3.76 549	2.62 517	3.42 536	1.47 545	0.85 541	1.57 549	1.07 546	1.82 546	1.49 548

UNDER WATER	2.74 541	1.85 541	4.54 544	1.81 547	1.44 542	2.34 543	1.40 538	3.24 551	6.60 555	2.60 545	2.76 538	5.75 553	5.24 554	3.02 533	4.01 541	1.45 544	0.81 539	1.59 550	1.06 545	1.80 545	1.51 549

KSHMR	4.10 552	1.97 548	5.27 548	1.71 544	1.47 544	1.96 532	1.28 531	3.19 550	17.33 571	2.12 533	15.91 566	9.18 560	1.57 524	8.42 560	1.98 499	1.52 546	1.26 548	1.67 551	1.19 548	1.67 543	1.40 547

SDNR	1.22 507	0.80 392	2.71 463	0.33 265	1.48 545	1.98 535	0.23 151	1.93 540	2.44 542	0.89 477	2.52 531	1.36 511	0.51 373	3.65 544	1.93 497	0.30 487	0.31 483	0.22 450	0.16 345	0.33 415	0.36 460

ktn	4.35 553	2.10 550	2.89 487	1.80 546	1.49 546	2.13 539	1.41 540	2.26 543	12.72 561	11.41 563	16.43 567	11.15 563	3.75 548	4.36 551	3.18 531	1.82 550	0.98 546	1.73 553	1.21 549	2.97 555	1.27 544

tt	4.93 555	0.27 90	4.20 541	2.29 552	1.58 547	10.20 561	16.97 566	9.42 564	5.02 551	1.67 528	1.28 496	4.68 549	5.03 553	3.37 542	5.92 552	6.16 562	9.47 569	2.82 558	3.18 559	3.60 557	1.53 550

FACV-RUCA	0.58 349	0.40 212	1.78 215	0.43 407	1.67 548	0.48 126	0.28 268	0.69 215	0.62 296	0.40 161	0.53 266	0.33 149	0.63 424	0.40 129	0.31 205	0.13 306	0.11 272	0.62 514	0.12 243	0.70 512	0.98 532

JetRed	3.29 549	4.93 559	10.17 558	1.45 538	1.72 549	7.44 558	5.05 559	3.06 549	2.12 540	2.41 543	2.39 529	2.99 536	2.37 537	3.51 543	6.44 554	1.32 543	1.90 554	1.37 543	1.23 550	2.21 550	1.76 552

LVE	1.96 535	2.17 556	3.14 509	1.68 542	1.80 550	1.63 520	1.03 518	2.34 544	2.81 546	1.25 511	2.89 540	4.24 546	1.29 504	2.79 528	1.44 479	2.85 556	0.91 543	1.18 535	1.46 552	1.23 533	1.10 540

IGEV-RUCA	2.28 537	0.30 133	1.15 74	0.40 385	1.86 551	2.06 538	1.90 545	1.36 521	1.80 536	3.70 555	3.76 549	5.02 551	8.19 560	2.12 479	1.63 487	0.25 470	0.76 537	2.72 557	1.91 553	2.39 552	2.36 556

MADNet++	2.79 542	2.11 552	2.97 496	2.49 553	2.28 552	2.95 548	2.31 549	2.67 546	2.47 543	3.03 552	3.13 545	2.70 534	2.92 541	4.10 548	4.48 546	2.68 555	2.24 558	3.04 560	2.44 557	2.37 551	2.34 555

BEATNet-Init1	12.10 564	11.19 564	27.29 576	2.99 557	3.51 553	21.84 576	11.10 562	14.34 569	13.83 566	20.34 572	20.33 573	26.35 579	20.03 570	19.06 574	14.80 569	1.74 549	1.81 551	2.05 555	2.49 558	3.69 558	3.12 558

LE_ROB	4.43 554	1.35 517	9.38 557	2.79 556	3.93 554	2.43 545	3.46 556	2.68 547	11.19 559	11.66 564	4.73 554	5.26 552	10.46 562	4.50 552	9.49 560	0.82 526	0.69 532	1.34 542	0.98 543	0.75 516	0.76 519

HanzoNet	7.64 559	2.86 558	5.05 546	7.01 561	3.97 555	2.18 541	1.34 534	3.37 555	4.05 549	13.17 565	10.58 558	10.73 562	16.52 568	8.45 561	10.51 563	10.48 568	9.72 570	5.59 564	13.46 569	6.84 564	6.83 564

DGSMNet	2.89 545	0.63 326	3.18 514	3.43 558	4.17 556	2.57 546	6.98 561	0.97 449	0.83 460	0.56 316	1.86 516	0.79 419	0.62 421	1.64 406	1.39 475	4.61 559	5.01 562	5.17 563	4.71 562	4.44 560	4.19 560

DispFullNet	1.67 529	2.10 550	5.22 547	1.53 541	8.90 557	0.86 461	0.31 313	0.96 441	0.96 485	1.37 520	1.01 477	1.13 498	1.98 533	1.51 385	0.91 426	0.54 509	0.31 483	1.18 535	0.63 528	1.13 528	0.80 522

USTest	8.10 560	7.17 563	8.96 556	9.25 563	9.05 558	15.27 564	23.78 568	9.96 565	9.47 558	5.94 559	6.75 556	7.80 558	7.48 558	8.83 562	11.21 564	2.21 554	3.56 559	2.86 559	3.20 560	5.02 561	4.16 559

PML	23.15 572	16.83 568	7.78 555	5.49 559	9.93 559	51.13 580	104.50 580	5.76 559	13.62 564	37.30 580	105.93 580	30.86 580	23.50 575	12.07 565	7.87 558	6.30 563	2.12 557	6.32 565	2.43 556	10.44 567	2.90 557

DGTPSM_ROB	8.89 562	5.62 560	12.25 560	5.92 560	11.32 560	8.54 559	24.18 569	6.40 560	13.49 562	5.15 557	11.46 562	6.19 556	10.92 563	7.00 558	13.72 565	4.47 558	7.65 563	3.92 561	7.45 565	4.38 559	7.87 565

DPSMNet_ROB	9.48 563	5.64 561	13.01 564	8.82 562	11.82 561	8.54 559	24.20 570	6.41 561	13.65 565	5.32 558	11.47 563	6.33 557	10.92 563	7.69 559	13.89 566	7.25 567	8.19 565	5.06 562	7.78 566	5.31 562	8.26 566

TCMNet-wrong-test	5.51 557	6.62 562	6.20 552	13.02 568	11.90 562	7.14 557	5.53 560	6.99 562	1.44 522	2.65 546	3.10 544	8.37 559	5.95 556	4.75 553	6.05 553	3.07 557	0.98 546	2.38 556	1.99 554	6.62 563	5.43 562

LRCNet_RVC	13.74 568	19.30 569	12.75 563	19.46 571	12.69 563	1.86 528	0.41 391	12.33 566	1.05 496	15.77 567	18.83 572	12.62 568	8.70 561	12.21 566	9.62 561	22.22 573	8.37 568	25.85 574	24.01 574	19.32 572	17.44 573

DPSM_ROB	12.34 565	11.21 566	12.51 561	12.91 566	12.80 564	19.84 573	28.28 575	14.38 570	14.28 567	10.58 561	11.26 560	12.03 566	11.85 566	13.15 569	15.34 570	7.11 565	8.31 566	6.50 566	7.35 563	8.84 565	8.31 567

DPSM	12.34 565	11.21 566	12.51 561	12.91 566	12.80 564	19.84 573	28.28 575	14.38 570	14.28 567	10.58 561	11.26 560	12.03 566	11.85 566	13.15 569	15.34 570	7.11 565	8.31 566	6.50 566	7.35 563	8.84 565	8.31 567

U	3.37 551	0.17 1	0.91 52	0.26 100	13.79 566	19.19 570	0.15 22	0.41 33	0.31 7	0.17 11	0.18 16	0.27 111	0.15 20	0.21 2	0.16 4	0.09 69	0.06 20	17.88 571	12.81 568	0.10 50	0.08 34

DPSimNet_ROB	17.97 569	20.20 575	24.98 572	17.62 569	15.92 567	21.53 575	21.00 567	13.70 567	15.61 569	23.89 577	14.69 565	22.87 573	24.58 579	12.70 568	14.56 567	18.48 572	12.91 571	20.21 572	12.05 567	17.76 568	14.17 570

HaxPig	19.86 570	22.40 576	22.34 569	17.95 570	17.95 568	11.77 562	11.89 563	16.02 572	15.89 570	21.10 573	21.41 574	18.74 572	18.39 569	20.08 575	19.69 572	23.63 577	23.22 575	24.06 573	23.69 573	23.00 573	23.95 575

EKT-Stereo	1.47 522	0.49 267	1.93 298	2.57 554	19.31 569	0.55 197	0.22 120	0.69 215	0.42 96	0.38 153	0.36 137	0.43 209	0.27 167	0.69 276	0.26 142	0.12 276	0.14 334	0.11 193	0.16 345	0.20 270	0.15 225

MEDIAN_ROB	23.96 573	27.05 580	26.39 575	22.16 572	22.13 570	16.12 566	13.97 564	20.24 573	20.05 572	25.50 578	25.31 578	22.96 574	22.63 574	24.39 576	23.24 576	28.20 578	27.23 579	28.62 575	27.75 575	27.50 574	27.76 576

AVERAGE_ROB	26.93 577	30.34 581	29.27 577	25.82 573	25.34 571	19.48 572	15.17 565	23.55 577	23.00 577	28.45 579	27.87 579	26.25 578	25.86 580	26.96 580	25.55 577	31.30 579	30.07 580	31.76 576	30.81 576	30.79 578	30.93 577

CasAABBNet	24.81 574	22.53 577	24.83 571	26.08 574	25.74 572	39.86 577	57.06 579	28.87 578	28.83 579	21.16 575	22.54 576	24.22 575	23.89 577	26.38 577	30.87 579	14.25 569	16.71 573	13.09 568	14.81 571	17.78 569	16.71 571

Selective-RAFT-Error	24.87 575	22.59 578	25.14 573	26.13 575	25.82 573	39.93 578	57.03 578	28.97 579	28.95 580	21.21 576	22.65 577	24.25 576	23.98 578	26.43 578	30.83 578	14.27 570	16.71 573	13.10 569	14.82 572	17.82 570	16.76 572

Anonymous_1	22.91 571	11.20 565	12.13 559	12.75 565	26.28 574	19.43 571	27.92 574	14.08 568	13.61 563	14.96 566	10.58 558	11.26 564	11.19 565	12.55 567	14.57 568	38.28 580	7.88 564	34.96 577	63.99 577	89.57 580	10.94 569

LSM	3.31 550	1.11 482	5.29 549	9.40 564	30.65 575	0.84 455	1.12 524	0.91 398	1.22 511	1.36 517	2.19 524	0.93 461	0.83 465	1.66 408	0.90 425	0.21 441	0.31 483	0.24 464	0.28 447	0.39 460	6.33 563

DLNR_Zeroshot_test	13.43 567	19.94 571	23.55 570	121.61 581	35.03 576	0.46 113	0.15 22	8.02 563	0.35 28	0.28 110	0.37 140	0.26 100	0.17 30	0.76 293	0.29 175	6.42 564	0.26 468	0.09 79	0.38 492	50.13 579	0.18 290

xxxxx1	28.96 578	20.11 572	14.07 566	49.74 577	39.15 577	18.98 567	26.64 571	21.94 574	20.21 573	16.45 568	17.48 569	18.36 569	21.56 571	16.21 571	20.88 573	23.07 574	26.55 576	66.40 578	78.70 578	30.27 575	32.51 578

tt_ll	28.96 578	20.11 572	14.07 566	49.74 577	39.15 577	18.98 567	26.64 571	21.94 574	20.21 573	16.45 568	17.48 569	18.36 569	21.56 571	16.21 571	20.88 573	23.07 574	26.55 576	66.40 578	78.70 578	30.27 575	32.51 578

ff	28.96 578	20.11 572	14.07 566	49.74 577	39.15 577	18.98 567	26.64 571	21.94 574	20.21 573	16.45 568	17.48 569	18.36 569	21.56 571	16.21 571	20.88 573	23.07 574	26.55 576	66.40 578	78.70 578	30.27 575	32.51 578

LSM0	26.58 576	22.63 579	25.88 574	30.13 576	52.21 580	39.94 579	56.74 577	28.97 579	28.72 578	21.14 574	22.26 575	24.43 577	23.88 576	26.54 579	30.87 579	14.32 571	16.55 572	13.12 570	14.71 570	17.92 571	20.60 574

test_example2	115.39 581	123.23 582	94.57 580	115.52 580	123.55 581	101.63 581	114.33 581	53.41 581	99.48 581	134.90 581	135.05 581	85.83 581	85.11 581	111.32 581	106.15 581	152.55 581	205.26 581	99.78 581	114.96 581	140.96 581	110.20 581

ccccc		297.21 583		374.70 582	380.44 582	203.92 582		216.32 582		203.37 582		215.01 582		312.78 582		412.57 582	356.13 582	256.09 582	227.69 582	428.88 582

ASD4		19.65 570

Low-res two-view benchmark