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	0.08 114	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	0.08 114	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	0.15 373	0.12 244	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	0.62 318	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	0.11 224	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	0.58 248	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	3.02 554	0.29 121	30.64 584	0.23 36	0.12 6	15.52 571	0.24 184	0.51 104	0.47 151	0.59 360	7.99 563	0.64 339	0.47 353	1.39 365	0.50 329	0.09 69	0.07 40	0.34 497	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	0.09 184	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

StereoAnything_RVC	0.35 114	1.25 507	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	0.11 224	0.09 184	0.08 29	0.05 1	0.76 523	0.18 291

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	0.12 299	0.08 29	0.07 51	0.22 301	0.10 80

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 127	1.34 519	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	0.55 517	0.06 20	0.11 193	0.13 277	0.25 342	0.49 503

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	0.29 483	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	0.17 399	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	0.11 273	0.12 249	0.10 144	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	0.10 226	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	0.11 224	0.09 184	0.10 128	0.08 77	0.10 50	0.08 34

depthmonostereo	0.26 45	0.23 51	0.65 27	0.41 398	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	0.10 226	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	0.35 487	0.26 362	0.18 291

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	0.08 114	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	0.54 288	0.47 201	0.31 135	0.65 432	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 348

XX-TBD	0.34 103	0.77 380	1.75 195	0.34 297	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	0.54 288	0.47 201	0.31 135	0.65 432	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 348

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	0.54 288	0.47 201	0.31 135	0.65 432	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 348

111	0.48 248	1.09 482	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.59 265	0.26 226	0.83 332	0.78 444	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	0.35 458

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	0.11 224	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	0.09 184	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	0.20 323

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	0.08 114	0.09 79	0.08 77	0.47 493	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	0.39 509	0.08 29	0.15 330	0.25 342	0.45 496

ACVNet-DCA	0.42 183	0.64 330	2.07 339	0.35 313	0.14 32	0.76 427	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	0.24 459	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 193

xx1	0.46 227	0.64 330	2.07 339	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.74 245	1.01 495	0.31 121	0.38 149	0.46 242	0.36 238	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.12 249	0.12 244	0.12 80	0.14 193

1test111	0.44 199	0.64 330	2.07 339	0.35 313	0.14 32	0.76 427	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	0.24 459	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 193

cc1	0.47 242	0.64 330	2.07 339	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.74 245	1.01 495	0.31 121	0.38 149	0.24 76	0.38 259	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.11 193	0.09 108	0.25 342	0.40 486

tt1	0.44 199	0.64 330	1.83 254	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.74 245	0.88 474	0.31 121	0.37 140	0.25 86	0.35 232	0.63 251	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.11 193	0.09 108	0.25 342	0.36 466

RCA-Stereo	0.34 103	0.32 150	1.30 98	0.26 100	0.14 32	0.58 248	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	0.10 226	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	0.54 288	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	0.22 348

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	0.54 288	0.48 213	0.31 135	0.76 461	0.37 110	0.38 257	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 110	0.23 372

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	0.54 288	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	0.23 372

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	0.43 506	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 234	0.07 7

HITNet	0.46 227	0.92 430	2.09 345	0.33 266	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	0.59 265	0.23 151	0.72 230	0.59 256	0.66 416	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	0.09 184	0.08 29	0.10 144	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	0.10 144	0.24 329	0.10 80

MM-Stereo_test2	0.38 136	0.28 111	2.46 422	0.43 413	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	0.09 184	0.09 79	0.10 144	0.36 442	0.22 348

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	0.68 536	0.09 79	0.07 51	0.34 426	0.21 334

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 55	0.28 111	1.09 67	0.33 266	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	0.08 114	0.08 29	0.25 438	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	0.28 378	0.20 323
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	0.10 226	0.10 128	0.08 77	0.22 301	0.18 291

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	0.31 489	0.07 1	0.10 144	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	0.16 350	0.31 402	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	0.90 390	0.72 393	0.56 317	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 450	0.49 324	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.15 150	0.16 253

tta	0.50 277	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 390	0.72 393	0.56 317	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 450	0.49 324	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	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	0.90 390	0.72 393	0.56 317	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 450	0.23 99	0.13 307	0.10 226	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	0.90 390	0.72 393	0.56 317	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 450	0.23 99	0.13 307	0.10 226	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	0.13 277	0.19 255	0.27 410

Selective-RAFT	0.35 114	0.26 84	1.48 135	0.31 215	0.15 55	0.61 298	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	0.35 487	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	0.08 114	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	0.13 319	0.09 79	0.16 350	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	0.11 224	0.14 339	0.12 249	0.12 244	0.12 80	0.14 193

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	0.11 224	0.09 184	0.71 525	0.36 495	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	0.15 364	0.12 249	0.11 206	0.41 474	0.37 473

AFF-stereo	0.44 199	0.96 448	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	0.09 184	0.10 128	0.10 144	0.37 450	0.10 80

BEATNet_4x	0.47 242	0.73 365	1.91 292	0.33 266	0.15 55	0.56 212	0.25 204	0.85 350	0.58 249	0.54 288	0.51 242	0.57 305	0.42 309	0.57 230	0.61 372	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.09 108	0.20 270	0.16 253

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	0.08 114	0.08 29	0.30 465	0.26 362	0.17 271

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	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.43 482	0.36 466

11t1	0.33 95	0.19 7	1.41 118	0.33 266	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	0.11 224	0.12 299	0.10 128	0.08 77	0.13 110	0.14 193

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	0.08 114	0.10 128	0.18 381	0.23 314	0.22 348

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	0.18 381	0.16 186	0.22 348

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	0.08 114	0.10 128	0.18 381	0.23 314	0.22 348

rrr	0.46 227	0.34 169	3.08 508	0.27 116	0.16 82	0.45 95	0.28 268	1.09 508	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	0.29 456	0.16 186	0.25 393

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	0.08 114	0.10 128	0.18 381	0.23 314	0.22 348

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	0.11 273	0.10 128	0.18 381	0.24 329	0.29 422

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	0.08 114	0.10 128	0.18 381	0.23 314	0.22 348

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	0.10 226	0.10 128	0.18 381	0.24 329	0.29 422
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	0.44 420	0.16 82	0.61 298	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	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	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	0.52 465	0.16 82	0.61 298	0.44 414	0.66 199	0.61 278	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.45 375	0.79 416	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.16 253

OCTAStereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 465	0.16 82	0.61 298	0.43 403	0.66 199	0.61 278	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 371	0.80 417	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.17 271

NRIStereo	0.46 227	0.25 69	1.77 210	0.47 444	0.16 82	0.95 481	0.74 499	0.51 104	0.56 234	0.48 224	0.39 157	0.59 315	0.29 196	0.77 297	0.32 216	0.11 224	0.13 319	0.11 193	0.09 108	0.21 284	0.24 384

THIR-Stereo	0.86 475	0.62 315	2.13 355	0.25 70	0.16 82	0.58 248	2.74 559	0.59 166	0.51 178	0.62 389	1.62 516	0.97 477	1.80 536	1.69 415	2.25 518	0.10 161	0.08 114	0.14 344	0.11 206	0.15 150	0.11 104

DRaft	0.62 376	0.38 198	1.76 201	0.24 52	0.16 82	0.64 346	0.66 483	0.53 127	0.53 204	0.67 420	0.99 477	0.38 172	1.00 494	1.44 371	2.10 513	0.10 161	0.14 339	0.10 128	0.14 305	0.18 234	0.21 334

RE-Stereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 465	0.16 82	0.61 298	0.43 403	0.66 199	0.60 261	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 371	0.78 412	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.17 271

TVStereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 465	0.16 82	0.61 298	0.43 403	0.66 199	0.60 261	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 371	0.78 412	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.17 271

iRAFT	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 420	0.16 82	0.61 298	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	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

RAFT-IKP	0.38 136	0.27 90	1.79 235	0.44 420	0.16 82	0.60 277	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	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	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	0.30 465	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	1.98 468	0.27 150	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.09 108	0.14 133	0.08 34

test_xeample3	0.46 227	0.34 169	2.99 502	0.37 355	0.16 82	0.49 133	0.33 344	1.06 503	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	0.40 503	0.17 208	0.26 403

ARAFT	0.60 363	1.23 504	3.10 511	0.28 141	0.16 82	0.64 346	0.36 363	0.90 390	0.67 353	0.61 378	0.49 230	0.55 287	0.31 212	1.24 354	0.32 216	0.10 161	0.08 114	0.14 344	0.13 277	0.37 450	0.21 334

GMStereo	0.38 136	0.99 464	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	0.14 349	0.08 114	0.10 128	0.12 244	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	0.15 368	0.12 299	0.11 193	0.12 244	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	0.08 114	0.09 79	0.29 456	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	0.18 291

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	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	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	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	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	1.51 386	0.30 193	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.10 144	0.14 133	0.14 193

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	0.15 368	0.12 299	0.13 308	0.10 144	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	0.12 249	0.14 305	0.32 410	0.12 141

mmm	0.38 136	0.21 20	1.18 76	0.35 313	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	0.11 224	0.13 319	0.14 344	0.13 277	0.15 150	0.14 193

1111x	0.74 444	0.21 20	1.93 298	0.31 215	0.17 110	0.63 335	0.32 336	1.03 497	0.74 412	0.52 265	0.62 343	0.57 305	0.47 353	2.38 501	4.25 551	0.12 277	0.14 339	0.11 193	0.12 244	0.12 80	0.14 193

Any-RAFT	0.38 136	0.25 69	1.89 281	0.27 116	0.17 110	0.68 385	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	0.12 299	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	0.59 360	0.54 278	0.40 186	0.40 281	0.41 132	0.30 193	0.17 405	0.10 226	0.14 344	0.11 206	0.18 234	0.17 271
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
x	0.35 114	0.20 12	1.36 108	0.33 266	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	0.11 224	0.14 339	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 193

dd	0.42 183	0.96 448	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	0.17 405	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.21 284	0.12 141

PSM-softLoss	0.48 248	0.27 90	1.85 259	0.51 461	0.17 110	0.61 298	0.40 386	0.61 178	0.57 238	0.52 265	0.48 213	0.39 178	0.25 135	1.46 376	0.77 410	0.12 277	0.08 114	0.13 308	0.12 244	0.12 80	0.14 193

KMStereo	0.48 248	0.27 90	1.85 259	0.51 461	0.17 110	0.61 298	0.40 386	0.61 178	0.57 238	0.52 265	0.48 213	0.39 178	0.25 135	1.46 376	0.77 410	0.12 277	0.08 114	0.13 308	0.12 244	0.12 80	0.14 193

PSM-adaLoss	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 420	0.17 110	0.60 277	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	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

ROB_FTStereo_v2	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 420	0.17 110	0.61 298	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	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

ROB_FTStereo	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 420	0.17 110	0.61 298	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	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

HUI-Stereo	0.38 136	0.27 90	1.79 235	0.44 420	0.17 110	0.61 298	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	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

DEmStereo	0.68 411	0.31 144	2.25 383	0.42 409	0.17 110	0.66 367	0.89 512	0.51 104	0.59 256	0.60 369	1.01 480	0.45 229	1.26 509	1.54 390	2.26 519	0.10 161	0.08 114	0.10 128	0.10 144	0.10 50	0.11 104

DeepStereo_RVC	0.44 199	0.28 111	1.92 295	0.49 454	0.17 110	0.60 277	0.59 468	0.50 96	0.52 185	0.49 236	0.45 187	0.39 178	0.86 477	0.45 164	0.33 226	0.11 224	0.08 114	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.19 307

iGMRVC	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 420	0.17 110	0.61 298	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	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

CRE-IMP	0.41 164	0.22 35	1.76 201	0.48 452	0.17 110	0.79 444	0.69 491	0.52 118	0.52 185	0.47 206	0.42 170	0.45 229	0.26 149	0.41 132	0.31 205	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.09 108	0.17 208	0.23 372

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	0.08 114	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	0.08 114	0.09 79	0.23 429	0.11 69	0.14 193

test_xeample	0.72 432	0.21 20	1.36 108	0.27 116	0.17 110	0.59 265	0.28 268	1.01 487	0.70 373	0.55 306	0.67 385	0.44 220	0.39 273	1.88 458	5.17 556	0.12 277	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.13 110	0.15 226

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	0.10 226	0.09 79	0.09 108	0.35 437	0.10 80

FENet	0.44 199	0.30 133	2.42 413	0.32 244	0.17 110	0.58 248	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	0.12 277	0.09 184	0.12 249	0.11 206	0.13 110	0.16 253

iResNet	0.51 294	0.76 371	2.59 451	0.41 398	0.17 110	0.64 346	0.27 251	0.82 326	0.70 373	0.57 328	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	0.73 413	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	0.35 487	0.13 110	0.15 226

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	0.10 226	0.10 128	0.08 77	0.22 301	0.47 499

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	0.18 416	0.16 381	0.15 373	0.13 277	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	0.18 416	0.16 381	0.15 373	0.15 330	0.15 150	0.14 193

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	0.18 416	0.16 381	0.15 373	0.13 277	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	0.14 349	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.12 80	0.10 80

model_zeroshot	0.44 199	0.68 347	1.97 324	0.28 141	0.18 144	0.69 391	0.21 99	0.63 188	0.40 78	1.00 494	0.34 126	0.42 205	0.20 73	0.69 276	0.24 121	0.10 161	0.22 448	0.10 128	0.22 425	0.12 80	0.10 80

ITSA-stereo	0.48 248	0.33 156	1.20 82	0.33 266	0.18 144	0.60 277	0.29 292	0.94 427	0.80 452	0.50 243	0.49 230	0.53 277	0.59 407	1.25 355	0.64 381	0.15 368	0.12 299	0.17 411	0.16 350	0.18 234	0.23 372

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	0.08 114	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	0.13 307	0.10 226	0.10 128	0.10 144	0.15 150	0.11 104

test_sample6	0.52 307	0.44 241	1.81 242	0.33 266	0.18 144	0.55 197	0.27 251	0.94 427	0.66 344	0.54 288	0.62 343	0.47 250	0.36 238	1.97 467	0.38 257	0.14 349	0.10 226	0.13 308	0.13 277	0.17 208	0.16 253

test_sample5	0.51 294	0.43 230	1.83 254	0.32 244	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.92 410	0.65 329	0.53 275	0.59 316	0.45 229	0.36 238	1.87 450	0.36 244	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 208	0.16 253

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	1.39 365	0.33 226	0.11 224	0.09 184	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	0.92 410	0.65 329	0.54 288	0.62 343	0.45 229	0.36 238	1.87 450	0.36 244	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 208	0.16 253

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	0.13 307	0.10 226	0.10 128	0.10 144	0.15 150	0.11 104

IGEV_Zeroshot_test	0.53 313	0.33 156	2.91 495	0.32 244	0.18 144	0.54 184	0.21 99	0.72 230	0.42 96	0.81 468	0.51 242	0.71 388	0.41 292	0.48 189	1.13 457	0.09 69	0.15 364	0.10 128	0.35 487	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	0.12 299	0.13 308	0.16 350	0.24 329	0.19 307

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	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.07 51	0.13 110	0.12 141

DisPM	0.43 189	0.33 156	1.78 215	0.57 486	0.18 144	0.59 265	0.63 480	0.53 127	0.61 278	0.60 369	0.53 266	0.38 172	0.26 149	0.75 290	0.29 175	0.12 277	0.07 40	0.12 249	0.11 206	0.11 69	0.14 193

MIPNet	0.83 471	0.81 397	2.40 410	0.61 497	0.18 144	1.48 518	1.39 543	1.60 537	0.74 412	1.94 537	0.85 453	0.73 395	1.68 532	0.87 313	0.31 205	0.09 69	0.08 114	0.11 193	0.32 477	0.25 342	0.12 141

IPLGR	0.54 318	0.56 297	2.68 463	0.36 332	0.18 144	0.62 318	0.54 452	1.02 490	0.64 316	0.73 446	0.46 195	0.47 250	0.45 331	1.12 339	0.29 175	0.09 69	0.08 114	0.11 193	0.09 108	0.19 255	0.12 141

PFNet+	0.45 217	0.37 188	1.86 267	0.46 439	0.18 144	0.58 248	0.77 503	0.52 118	0.64 316	0.56 317	0.48 213	0.39 178	0.26 149	0.93 315	0.32 216	0.13 307	0.09 184	0.14 344	0.13 277	0.12 80	0.15 226

GES	0.44 199	0.28 111	1.88 274	0.30 188	0.18 144	0.61 298	0.30 300	0.88 378	0.46 134	0.47 206	0.52 255	0.39 178	0.42 309	0.58 233	0.67 387	0.15 368	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.15 150	0.17 271

222	0.78 458	0.23 51	1.23 87	0.28 141	0.18 144	0.62 318	0.24 184	1.02 490	0.70 373	0.58 346	0.66 382	0.46 242	0.42 309	1.80 437	6.53 562	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.12 80	0.17 271

xxxx	0.70 420	0.21 20	1.33 103	0.28 141	0.18 144	0.63 335	0.24 184	1.02 490	0.69 364	0.50 243	0.62 343	0.58 312	0.38 259	1.47 383	5.21 557	0.13 307	0.12 299	0.11 193	0.10 144	0.12 80	0.15 226

DIP-Stereo	0.37 127	0.34 169	1.50 141	0.27 116	0.18 144	0.63 335	0.17 38	0.92 410	0.53 204	0.49 236	0.48 213	0.30 132	0.30 204	0.39 124	0.30 193	0.10 161	0.08 114	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	0.57 328	0.67 385	0.33 149	0.24 119	0.32 66	0.23 99	0.10 161	0.08 114	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	0.57 328	0.67 385	0.33 149	0.24 119	0.32 66	0.23 99	0.10 161	0.08 114	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	0.33 266	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	0.18 416	0.17 399	0.17 411	0.18 381	0.15 150	0.15 226

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	0.78 417	0.37 252	2.58 521	0.39 268	0.10 161	0.08 114	0.17 411	0.14 305	0.42 480	0.17 271

test_sample4	0.50 277	0.42 225	1.88 274	0.32 244	0.19 176	0.56 212	0.26 226	0.93 418	0.65 329	0.54 288	0.54 278	0.45 229	0.36 238	1.79 433	0.36 244	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 208	0.16 253

test_sample3	0.50 277	0.41 218	1.88 274	0.32 244	0.19 176	0.57 230	0.25 204	0.92 410	0.64 316	0.52 265	0.49 230	0.47 250	0.35 232	1.79 433	0.37 250	0.13 307	0.10 226	0.12 249	0.11 206	0.16 186	0.16 253

GMStereo_Zeroshot	0.41 164	0.36 185	1.54 146	0.41 398	0.19 176	0.52 169	0.19 61	0.59 166	0.52 185	0.57 328	0.59 316	0.63 330	0.29 196	0.58 233	0.33 226	0.15 368	0.09 184	0.16 392	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	0.11 224	0.08 114	0.13 308	0.09 108	0.42 480	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	0.35 458

UDGNet	0.44 199	1.02 473	1.74 189	0.35 313	0.19 176	0.58 248	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	0.24 471	0.10 226	0.37 504	0.19 401	0.27 372	0.15 226

dad	0.51 294	1.01 470	1.74 189	0.29 171	0.19 176	0.60 277	0.26 226	0.52 118	0.75 425	0.63 397	0.63 355	0.63 330	0.33 222	0.85 309	0.47 313	0.27 485	0.15 364	0.40 507	0.18 381	0.22 301	0.14 193

Pruner-Stereo	0.51 294	0.27 90	1.78 215	1.79 551	0.19 176	0.62 318	0.45 421	0.57 152	0.60 261	0.61 378	0.48 213	0.41 192	0.24 119	0.46 173	1.00 440	0.12 277	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.12 80	0.13 175

RAFT	0.45 217	0.92 430	1.59 153	0.34 297	0.19 176	0.46 113	0.35 356	0.65 197	0.49 160	0.49 236	0.49 230	0.70 384	0.40 281	0.47 184	0.32 216	0.11 224	0.16 381	0.14 344	0.13 277	0.51 501	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	0.69 374	0.47 353	0.52 212	0.31 205	0.11 224	0.10 226	0.15 373	0.10 144	0.17 208	0.14 193

HSM-Net_RVC	0.67 404	0.34 169	2.23 380	0.26 100	0.19 176	0.67 373	0.29 292	1.26 523	0.69 364	0.72 442	0.70 412	0.78 417	0.42 309	3.77 552	0.41 282	0.13 307	0.09 184	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	0.69 374	0.47 353	0.52 212	0.31 205	0.11 224	0.09 184	0.16 392	0.10 144	0.17 208	0.14 193

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	0.14 349	0.10 226	0.11 193	0.10 144	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	0.12 244	0.10 50	0.07 7

test_sample7	0.47 242	0.33 156	1.49 138	0.34 297	0.20 190	0.51 150	0.30 300	0.93 418	0.66 344	0.57 328	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.11 336	0.38 257	0.17 405	0.14 339	0.16 392	0.15 330	0.19 255	0.18 291

PCWNet_CMD	0.46 227	0.45 249	2.28 388	0.26 100	0.20 190	0.55 197	0.21 99	0.75 256	0.64 316	0.48 224	0.55 288	0.68 367	0.57 398	0.46 173	0.30 193	0.11 224	0.10 226	0.14 344	0.10 144	0.18 234	0.14 193

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	0.69 374	0.45 331	0.39 124	0.27 150	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.08 77	0.13 110	0.16 253

GwcNet-ADL	0.50 277	0.74 368	2.90 494	0.31 215	0.20 190	0.58 248	0.29 292	0.87 369	0.64 316	0.47 206	0.47 201	0.56 299	0.33 222	0.46 173	0.46 304	0.13 307	0.12 299	0.09 79	0.09 108	0.14 133	0.21 334

GANet-ADL	0.44 199	0.41 218	2.31 392	0.33 266	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	0.14 349	0.11 273	0.09 79	0.08 77	0.22 301	0.17 271

MSMDNet	0.46 227	0.44 241	2.28 388	0.26 100	0.20 190	0.55 197	0.21 99	0.75 256	0.64 316	0.48 224	0.55 288	0.68 367	0.56 393	0.46 173	0.30 193	0.11 224	0.10 226	0.13 308	0.10 144	0.18 234	0.15 226

AdaStereo	0.44 199	0.38 198	1.79 235	0.34 297	0.20 190	0.57 230	0.28 268	0.92 410	0.69 364	0.52 265	0.55 288	0.61 323	0.33 222	0.48 189	0.39 268	0.17 405	0.08 114	0.17 411	0.11 206	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	0.71 429	0.76 371	2.64 458	0.33 266	0.20 190	0.78 440	0.79 504	0.98 458	0.78 444	0.85 478	0.71 416	0.86 450	1.10 504	1.46 376	0.62 374	0.18 416	0.20 433	0.21 453	0.19 401	0.25 342	0.33 452
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	0.25 342	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	0.57 328	0.59 316	0.65 344	0.45 331	0.45 164	0.39 268	0.08 31	0.09 184	0.10 128	0.11 206	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	0.57 328	0.59 316	0.65 344	0.45 331	0.45 164	0.39 268	0.08 31	0.09 184	0.10 128	0.11 206	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	0.13 307	0.09 184	0.11 193	0.11 206	0.13 110	0.14 193

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	0.88 474	0.53 275	0.63 355	0.66 351	0.39 273	0.63 251	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.15 373	0.13 277	0.25 342	0.36 466

ff1	0.73 441	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.74 245	0.88 474	0.53 275	0.63 355	0.66 351	0.39 273	2.52 517	3.43 543	0.10 161	0.24 459	0.15 373	0.13 277	0.25 342	0.36 466

mmx	0.72 432	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.99 470	0.76 434	0.53 275	0.63 355	0.66 351	0.39 273	2.52 517	3.43 543	0.13 307	0.10 226	0.15 373	0.13 277	0.15 150	0.15 226

xxx	0.72 432	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.99 470	0.76 434	0.53 275	0.63 355	0.66 351	0.39 273	2.52 517	3.43 543	0.13 307	0.10 226	0.15 373	0.13 277	0.15 150	0.15 226

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	0.14 339	0.11 193	0.10 144	0.26 362	0.26 403

BUS	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.30 188	0.21 203	0.91 477	0.23 151	1.00 478	0.61 278	0.63 397	0.53 266	0.66 351	0.30 204	0.43 143	0.32 216	0.13 307	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 80	0.11 104

BSDual-CNN	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.30 188	0.21 203	0.76 427	0.31 313	1.00 478	0.61 278	0.63 397	0.53 266	0.63 330	0.37 252	0.43 143	0.38 257	0.13 307	0.10 226	0.14 344	0.12 244	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	0.76 432	0.38 172	0.22 93	0.52 212	0.33 226	0.08 31	0.07 40	0.11 193	0.15 330	0.28 378	0.07 7

iRaft-Stereo_5w	0.54 318	1.01 470	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	0.46 345	1.78 429	0.47 313	0.09 69	0.07 40	0.11 193	0.10 144	0.39 466	0.12 141

psmg	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.27 116	0.21 203	0.75 423	0.36 363	0.90 390	0.61 278	0.59 360	0.59 316	0.63 330	0.37 252	0.43 143	0.38 257	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.13 110	0.11 104

IPLG	0.69 416	0.84 407	2.43 417	0.35 313	0.21 203	1.65 528	0.61 474	1.36 527	0.58 249	1.39 527	0.51 242	0.37 165	0.87 478	1.41 369	0.36 244	0.09 69	0.07 40	0.14 344	0.12 244	0.32 410	0.11 104

AACVNet	0.54 318	0.78 388	1.73 185	0.36 332	0.21 203	0.57 230	0.25 204	0.71 225	0.51 178	0.55 306	0.59 316	0.64 339	0.41 292	2.13 485	0.41 282	0.14 349	0.11 273	0.14 344	0.11 206	0.33 419	0.15 226

PSMNet-ADL	0.51 294	0.38 198	1.65 162	0.35 313	0.21 203	0.67 373	0.26 226	0.74 245	0.55 223	0.42 175	0.52 255	0.70 384	0.45 331	1.91 461	0.57 360	0.15 368	0.13 319	0.11 193	0.13 277	0.15 150	0.20 323

FTStereo	0.76 450	0.18 5	2.35 401	0.71 507	0.21 203	0.73 413	1.79 550	0.57 152	0.53 204	1.07 500	1.63 517	1.29 513	2.13 540	0.75 290	0.29 175	0.19 431	0.08 114	0.12 249	0.11 206	0.11 69	0.40 486

KYRaft	0.48 248	0.29 121	1.75 195	0.33 266	0.21 203	0.75 423	0.44 414	0.58 158	0.57 238	0.64 407	0.93 468	0.53 277	0.72 451	0.60 245	0.24 121	0.10 161	0.07 40	0.12 249	0.14 305	0.12 80	0.54 507

IRAFT_RVC	0.54 318	0.53 281	1.78 215	0.46 439	0.21 203	0.58 248	0.43 403	0.65 197	0.66 344	0.54 288	0.50 238	0.49 263	0.51 374	1.58 400	1.01 444	0.11 224	0.25 472	0.13 308	0.10 144	0.15 150	0.13 175

LMCR-Stereo	0.52 307	0.71 356	2.39 408	0.40 391	0.21 203	0.74 417	0.31 313	1.02 490	0.64 316	0.61 378	0.63 355	0.39 178	0.51 374	0.62 248	0.42 284	0.19 431	0.09 184	0.12 249	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	0.59 265	0.36 363	0.66 199	0.68 355	0.45 196	0.59 316	0.69 374	0.40 281	0.44 152	0.55 348	0.11 224	0.09 184	0.10 128	0.09 108	0.34 426	0.10 80

StereoDRNet-Refined	0.50 277	0.41 218	1.50 141	0.33 266	0.21 203	0.68 385	0.26 226	0.81 319	0.68 355	0.67 420	0.68 393	0.73 395	0.42 309	1.10 333	0.59 367	0.11 224	0.08 114	0.14 344	0.14 305	0.25 342	0.21 334
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 277	1.15 494	1.73 185	0.31 215	0.21 203	0.58 248	0.22 120	0.95 440	0.82 458	0.58 346	0.62 343	0.57 305	0.39 273	0.84 307	0.40 276	0.11 224	0.08 114	0.09 79	0.06 9	0.21 284	0.13 175

G2L-ROB	0.51 294	0.95 445	1.96 319	0.29 171	0.22 228	0.59 265	0.28 268	0.76 269	0.57 238	0.55 306	0.45 187	0.70 384	0.32 218	1.38 364	0.47 313	0.11 224	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	0.34 297	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	0.11 224	0.08 114	0.09 79	0.29 456	0.34 426	0.29 422

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	0.13 319	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

DCVSM-stereo	0.49 266	0.29 121	2.49 430	0.29 171	0.22 228	0.53 176	0.52 444	0.58 158	0.49 160	0.69 429	0.46 195	0.79 422	0.48 362	0.53 218	0.42 284	0.13 307	0.14 339	0.15 373	0.12 244	0.20 270	0.20 323

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	0.68 385	0.31 313	0.93 418	0.66 344	0.57 328	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.11 336	0.38 257	0.61 519	0.14 339	0.87 529	0.56 524	0.25 342	0.23 372

test_sample9	0.94 486	0.62 315	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 385	0.31 313	0.93 418	0.66 344	0.57 328	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.91 461	2.55 525	0.61 519	4.16 566	0.87 529	0.56 524	0.25 342	0.23 372

test_sample8	1.12 501	0.62 315	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 385	0.31 313	0.95 440	0.61 278	1.18 514	0.56 299	2.53 538	1.31 513	1.91 461	2.55 525	0.61 519	4.16 566	0.87 529	0.56 524	0.25 342	0.23 372

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	1.10 509	1.34 523	3.16 559	0.32 112	0.22 55	0.20 73	0.30 50	0.22 87	0.10 161	0.09 184	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.19 307

CFNet_ucs	0.48 248	0.50 273	2.32 393	0.26 100	0.22 228	0.57 230	0.22 120	0.85 350	0.65 329	0.53 275	0.64 371	0.68 367	0.44 327	0.54 222	0.31 205	0.13 307	0.12 299	0.16 392	0.11 206	0.19 255	0.17 271

gwcnet-sp	0.49 266	0.43 230	2.54 443	0.31 215	0.22 228	0.67 373	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 346	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 224	0.11 273	0.11 193	0.11 206	0.15 150	0.14 193

scenet	0.49 266	0.43 230	2.54 443	0.31 215	0.22 228	0.67 373	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 346	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 224	0.11 273	0.11 193	0.11 206	0.15 150	0.14 193

ssnet_v2	0.55 330	0.60 305	1.86 267	0.32 244	0.22 228	0.72 406	0.44 414	0.94 427	0.74 412	0.63 397	0.54 278	0.81 428	0.47 353	0.77 297	0.70 394	0.16 389	0.14 339	0.14 344	0.14 305	0.30 394	0.30 432

ssnet	0.49 266	0.43 230	2.54 443	0.31 215	0.22 228	0.67 373	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 346	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 224	0.11 273	0.11 193	0.11 206	0.15 150	0.14 193

LCNet	0.54 318	0.37 188	1.78 215	0.92 524	0.22 228	0.96 482	0.30 300	0.59 166	0.58 249	0.51 256	0.55 288	0.41 192	0.76 461	0.84 307	0.26 142	0.09 69	0.06 20	0.12 249	0.18 381	0.98 530	0.39 482

ICVP	0.46 227	0.29 121	2.41 411	0.33 266	0.22 228	0.59 265	0.55 455	0.75 256	0.50 170	0.44 186	0.60 331	0.49 263	0.35 232	0.53 218	0.37 250	0.16 389	0.16 381	0.14 344	0.11 206	0.15 150	0.15 226
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.67 404	0.80 392	1.90 286	0.28 141	0.22 228	0.69 391	0.36 363	0.85 350	0.65 329	0.56 317	0.84 449	1.03 488	0.95 492	2.32 496	0.55 348	0.23 463	0.14 339	0.41 508	0.13 277	0.24 329	0.17 271

iResNetv2_ROB	0.59 357	1.43 522	2.96 497	0.40 391	0.22 228	0.58 248	0.28 268	0.91 401	0.73 408	0.57 328	0.63 355	0.60 321	0.41 292	0.74 289	0.35 241	0.11 224	0.08 114	0.10 128	0.07 51	0.43 482	0.17 271

CBMV_ROB	0.76 450	0.42 225	2.68 463	0.33 266	0.22 228	0.74 417	0.47 432	0.96 445	0.76 434	1.04 499	0.96 472	0.88 456	0.93 486	2.06 477	1.19 464	0.22 460	0.24 459	0.27 479	0.25 438	0.25 342	0.28 416

DN-CSS_ROB	0.48 248	1.23 504	1.99 325	0.39 381	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	0.11 224	0.08 114	0.14 344	0.13 277	0.36 442	0.12 141

MyStereo07	0.34 103	0.40 212	1.46 128	0.29 171	0.23 248	0.60 277	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	0.18 410	0.12 249	0.11 206	0.16 186	0.19 307

MyStereo06	0.54 318	0.41 218	2.68 463	0.30 188	0.23 248	0.60 277	0.30 300	0.81 319	0.44 110	0.84 475	0.52 255	0.78 417	0.58 404	0.48 189	1.10 453	0.09 69	0.17 399	0.12 249	0.10 144	0.16 186	0.20 323

MyStereo05	0.49 266	0.41 218	2.72 469	0.30 188	0.23 248	0.60 277	0.30 300	0.82 326	0.77 439	0.52 265	0.37 140	0.51 269	0.42 309	0.52 212	0.38 257	0.09 69	0.17 399	0.12 249	0.10 144	0.16 186	0.20 323

MyStereo04	0.48 248	0.40 212	2.65 460	0.29 171	0.23 248	0.60 277	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	0.18 410	0.12 249	0.11 206	0.16 186	0.19 307

CBFPSM	0.56 338	0.91 429	1.82 248	0.28 141	0.23 248	0.71 400	0.37 371	0.72 230	0.64 316	0.50 243	0.49 230	1.03 488	0.83 470	0.62 248	1.35 477	0.10 161	0.12 299	0.10 128	0.10 144	0.18 234	0.19 307

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	2.10 527	0.42 205	0.26 149	0.35 92	0.23 99	0.09 69	0.14 339	0.10 128	0.32 477	0.16 186	0.15 226

CSP-Net	0.50 277	0.39 207	1.25 90	0.29 171	0.23 248	0.77 435	0.35 356	0.86 360	0.57 238	0.59 360	0.59 316	0.65 344	0.40 281	1.77 428	0.44 299	0.16 389	0.11 273	0.10 128	0.10 144	0.20 270	0.14 193

STrans-v2	0.67 404	0.56 297	2.64 458	0.27 116	0.23 248	0.57 230	0.33 344	0.96 445	0.69 364	0.92 486	0.85 453	0.89 458	0.93 486	1.83 442	1.21 467	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	0.54 474	0.23 248	0.61 298	0.21 99	0.73 241	0.65 329	0.64 407	0.69 402	0.69 374	0.38 259	2.09 482	1.39 480	0.11 224	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	0.37 355	0.23 248	0.86 465	1.17 533	0.59 166	0.60 261	0.64 407	0.71 416	0.68 367	2.93 548	0.65 263	0.31 205	0.09 69	0.07 40	0.17 411	0.15 330	0.13 110	0.33 452

GrayStereo	0.66 399	0.19 7	1.76 201	0.90 522	0.23 248	0.62 318	1.42 547	0.62 182	0.60 261	0.72 442	0.78 436	0.56 299	3.07 551	0.60 245	0.26 142	0.09 69	0.08 114	0.10 128	0.21 417	0.11 69	0.18 291

Prome-Stereo	0.49 266	0.30 133	1.76 201	0.60 496	0.23 248	0.63 335	0.42 396	0.62 182	0.60 261	0.59 360	1.03 484	0.43 209	0.72 451	0.60 245	0.33 226	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 108	0.11 69	0.43 493

RALAANet	0.43 189	0.98 460	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	0.08 114	0.11 193	0.14 305	0.27 372	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	1.06 478	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	1.82 441	0.53 341	0.10 161	0.08 114	0.12 249	0.12 244	0.37 450	0.15 226

G2L-Stereo_test	0.55 330	0.97 456	1.89 281	0.33 266	0.24 261	0.75 423	0.38 378	0.79 311	0.60 261	0.60 369	0.54 278	0.74 401	0.39 273	1.56 392	0.43 293	0.10 161	0.08 114	0.08 29	0.08 77	0.28 378	0.13 175

rvit_105_1	0.44 199	0.54 286	1.46 128	0.36 332	0.24 261	0.51 150	0.45 421	0.75 256	0.74 412	0.45 196	0.44 183	0.44 220	0.36 238	0.62 248	0.38 257	0.20 441	0.18 410	0.18 431	0.22 425	0.18 234	0.18 291

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	0.38 498	0.19 255	0.31 440

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	0.34 484	0.21 284	0.16 253

ttt	0.66 399	0.22 35	1.68 169	0.34 297	0.24 261	0.60 277	0.26 226	1.00 478	0.77 439	0.55 306	0.67 385	0.54 283	0.36 238	2.14 486	3.03 532	0.16 389	0.13 319	0.13 308	0.12 244	0.15 150	0.17 271

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	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.19 255	0.14 193

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	0.08 114	0.08 29	0.07 51	0.25 342	0.08 34

LL-Strereo2	0.41 164	0.90 428	1.83 254	0.44 420	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	0.08 114	0.16 392	0.14 305	0.17 208	0.17 271

hknet	0.47 242	0.29 121	1.70 175	0.30 188	0.24 261	0.76 427	0.31 313	1.00 478	0.64 316	0.63 397	0.53 266	0.80 425	0.38 259	0.77 297	0.37 250	0.11 224	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 80	0.11 104

GMM-Stereo	0.50 277	0.23 51	2.41 411	0.54 474	0.24 261	0.77 435	0.46 424	0.59 166	0.57 238	0.58 346	0.73 423	0.47 250	0.43 319	0.68 270	0.27 150	0.10 161	0.06 20	0.13 308	0.13 277	0.14 133	0.44 495

Anonymous3	0.42 183	0.35 176	2.09 345	0.33 266	0.24 261	0.72 406	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	0.18 416	0.18 410	0.13 308	0.13 277	0.17 208	0.17 271

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	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.13 277	0.38 457	0.35 458

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	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.13 277	0.38 457	0.35 458

DMCA	0.41 164	0.52 276	1.26 92	0.31 215	0.24 261	0.59 265	0.26 226	0.77 280	0.63 308	0.58 346	0.48 213	0.57 305	0.35 232	0.40 129	0.50 329	0.14 349	0.10 226	0.14 344	0.10 144	0.15 150	0.15 226

FADNet_RVC	0.81 469	1.14 490	2.42 413	0.30 188	0.24 261	0.71 400	0.24 184	0.95 440	0.61 278	0.44 186	0.56 299	0.59 315	0.42 309	1.52 388	0.68 390	0.94 535	0.96 550	0.28 482	1.00 550	0.90 529	1.36 552

TDLM	0.67 404	0.92 430	1.76 201	0.37 355	0.24 261	0.66 367	0.56 460	0.82 326	0.74 412	1.16 507	0.62 343	0.61 323	0.48 362	2.70 529	0.50 329	0.20 441	0.11 273	0.35 498	0.14 305	0.32 410	0.16 253

coex_refinement	0.58 349	0.94 438	1.87 272	0.38 371	0.25 279	0.64 346	0.34 348	0.83 332	0.65 329	0.60 369	0.63 355	0.81 428	0.48 362	1.85 449	0.56 356	0.13 307	0.09 184	0.10 128	0.10 144	0.16 186	0.16 253

ACV-stereo	0.66 399	0.76 371	2.86 486	0.32 244	0.25 279	1.01 489	0.60 470	0.59 166	0.52 185	0.41 170	0.45 187	1.55 525	0.94 489	1.40 368	0.69 392	0.14 349	0.13 319	0.12 249	0.11 206	0.20 270	0.19 307

iinet-f	0.57 344	0.93 436	2.27 386	0.31 215	0.25 279	0.83 457	0.33 344	0.81 319	0.65 329	0.54 288	0.63 355	0.73 395	0.67 439	0.73 286	0.67 387	0.13 307	0.13 319	0.11 193	0.10 144	0.43 482	0.16 253

IER	0.43 189	0.38 198	1.69 171	0.26 100	0.25 279	0.66 367	0.26 226	0.71 225	0.55 223	0.54 288	0.59 316	0.60 321	0.53 381	0.52 212	0.39 268	0.11 224	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.14 133	0.11 104

NINENet	0.50 277	0.33 156	1.69 171	0.55 481	0.25 279	0.91 477	0.23 151	0.98 458	0.71 383	0.53 275	0.55 288	0.66 351	0.30 204	1.22 349	0.32 216	0.15 368	0.13 319	0.16 392	0.11 206	0.16 186	0.13 175

HHNet	0.60 363	0.65 337	2.60 454	0.36 332	0.25 279	0.64 346	0.61 474	0.64 191	0.62 296	0.55 306	1.13 494	0.32 143	0.60 411	0.42 140	1.79 500	0.15 368	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.18 234	0.15 226

GEStereo_RVC	0.54 318	0.87 417	1.95 310	0.47 444	0.25 279	0.62 318	0.37 371	1.00 478	0.74 412	0.53 275	0.54 278	0.59 315	0.44 327	1.10 333	0.46 304	0.15 368	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.26 362	0.19 307

PSMNet-RSSM	0.53 313	0.82 401	1.78 215	0.31 215	0.25 279	0.58 248	0.28 268	0.84 343	0.60 261	0.50 243	0.61 338	0.67 360	0.43 319	1.68 413	0.42 284	0.15 368	0.10 226	0.14 344	0.16 350	0.15 150	0.13 175

GwcNet-RSSM	0.57 344	0.94 438	2.13 355	0.32 244	0.25 279	0.60 277	0.30 300	0.80 315	0.66 344	0.52 265	0.64 371	0.71 388	0.40 281	1.79 433	0.50 329	0.13 307	0.09 184	0.12 249	0.12 244	0.21 284	0.15 226

GANet	0.75 447	0.84 407	2.01 328	0.40 391	0.25 279	0.74 417	0.66 483	0.87 369	0.73 408	0.71 439	1.07 489	0.84 440	0.59 407	2.71 531	1.15 460	0.17 405	0.16 381	0.44 511	0.16 350	0.31 402	0.20 323

CFNet	0.58 349	0.96 448	1.78 215	0.33 266	0.25 279	0.63 335	0.22 120	0.88 378	0.75 425	0.46 204	0.59 316	0.58 312	0.40 281	2.29 494	0.48 319	0.12 277	0.09 184	0.15 373	0.14 305	0.30 394	0.15 226

AANet_RVC	0.68 411	1.00 466	2.09 345	0.33 266	0.25 279	0.58 248	0.32 336	0.81 319	0.80 452	0.61 378	0.94 469	0.80 425	0.41 292	2.46 512	1.02 446	0.36 503	0.14 339	0.10 128	0.09 108	0.23 314	0.22 348

DLCB_ROB	0.54 318	0.55 295	1.49 138	0.36 332	0.25 279	0.65 360	0.36 363	0.80 315	0.70 373	0.72 442	0.69 402	0.83 435	0.46 345	1.53 389	0.60 369	0.13 307	0.12 299	0.14 344	0.14 305	0.14 133	0.13 175

NOSS_ROB	0.64 386	0.65 337	1.62 160	0.46 439	0.25 279	0.67 373	0.30 300	0.93 418	0.77 439	0.59 360	0.57 307	0.77 414	0.38 259	2.78 533	0.44 299	0.23 463	0.24 459	0.28 482	0.26 445	0.27 372	0.39 482

ETE_ROB	0.60 363	0.71 356	1.55 148	0.37 355	0.25 279	0.69 391	0.51 441	1.47 531	0.70 373	0.80 463	0.69 402	0.85 444	0.49 369	1.36 362	0.58 365	0.16 389	0.13 319	0.19 437	0.16 350	0.21 284	0.23 372

z-ln-s-r	0.64 386	0.89 424	2.23 380	0.32 244	0.26 294	0.57 230	0.37 371	0.84 343	0.76 434	0.51 256	0.81 440	0.64 339	0.45 331	2.06 477	1.27 472	0.10 161	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.24 329	0.13 175

MM-Stereo_test1	0.41 164	0.39 207	2.29 390	0.38 371	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	0.21 442	0.10 128	0.09 108	0.39 466	0.15 226

GCAP-BAT	0.43 189	0.31 144	1.82 248	0.25 70	0.26 294	0.65 360	0.23 151	0.48 84	0.37 52	0.67 420	0.82 445	0.44 220	0.24 119	0.48 189	0.87 424	0.09 69	0.13 319	0.09 79	0.22 425	0.08 18	0.09 56

CoDeX	0.52 307	0.43 230	2.25 383	0.29 171	0.26 294	0.61 298	0.32 336	0.99 470	0.68 355	0.48 224	0.55 288	0.52 275	0.40 281	1.60 403	0.35 241	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.10 144	0.13 110	0.12 141

HBP-ISP	0.76 450	1.30 512	3.19 521	0.35 313	0.26 294	0.85 463	0.54 452	1.03 497	0.72 393	0.80 463	0.69 402	0.68 367	0.83 470	2.04 475	0.44 299	0.23 463	0.24 459	0.29 489	0.25 438	0.28 378	0.24 384

CRFU-Net	0.56 338	0.38 198	1.86 267	0.46 439	0.26 294	0.82 454	0.36 363	0.90 390	0.49 160	0.62 389	0.59 316	0.78 417	1.35 517	1.00 323	0.48 319	0.15 368	0.14 339	0.17 411	0.10 144	0.19 255	0.14 193

TransformOpticalFlow	0.64 386	0.56 297	2.66 461	0.44 420	0.26 294	0.62 318	0.28 268	0.83 332	0.71 383	0.76 454	0.74 426	0.91 462	0.85 474	1.83 442	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	0.53 523	0.09 79	0.08 77	0.25 342	0.34 456

GANet-RSSM	0.55 330	0.73 365	1.90 286	0.36 332	0.26 294	0.59 265	0.27 251	0.78 295	0.52 185	0.47 206	0.57 307	0.63 330	0.45 331	1.92 465	0.43 293	0.14 349	0.10 226	0.25 475	0.11 206	0.34 426	0.14 193

FADNet-RVC	0.61 371	1.26 509	2.12 353	0.33 266	0.26 294	0.59 265	0.29 292	0.86 360	0.62 296	0.45 196	0.50 238	0.62 327	0.46 345	1.73 421	0.55 348	0.17 405	0.20 433	0.17 411	0.18 381	0.59 509	0.28 416

SuperB	1.15 505	1.14 490	5.43 556	0.36 332	0.26 294	0.81 451	0.89 512	0.88 378	1.17 513	0.67 420	0.68 393	0.63 330	1.39 521	1.74 423	3.37 541	0.15 368	0.12 299	0.17 411	0.16 350	2.80 560	0.25 393

GANetREF_RVC	0.75 447	1.15 494	2.46 422	0.47 444	0.26 294	0.83 457	0.61 474	0.97 454	0.89 478	0.62 389	0.61 338	0.72 391	0.59 407	2.42 507	0.55 348	0.32 496	0.25 472	0.36 500	0.24 431	0.39 466	0.31 440
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	0.65 395	0.80 392	2.13 355	0.36 332	0.26 294	0.62 318	0.42 396	0.84 343	0.72 393	0.69 429	0.68 393	0.68 367	0.52 379	2.64 524	0.42 284	0.19 431	0.12 299	0.22 456	0.17 368	0.37 450	0.15 226

DeepPruner_ROB	0.50 277	0.70 354	1.94 307	0.29 171	0.26 294	0.63 335	0.31 313	0.80 315	0.48 154	0.61 378	0.55 288	0.66 351	0.38 259	0.98 320	0.40 276	0.19 431	0.14 339	0.14 344	0.14 305	0.23 314	0.17 271

zh-mn7	0.80 462	1.54 527	3.00 503	0.35 313	0.27 308	0.72 406	0.41 392	0.93 418	1.11 509	1.00 494	1.28 500	0.75 407	0.57 398	1.87 450	1.18 463	0.16 389	0.13 319	0.14 344	0.14 305	0.26 362	0.21 334

w-ln-seven-2	0.68 411	1.13 488	2.46 422	0.36 332	0.27 308	0.65 360	0.44 414	0.87 369	0.83 461	0.69 429	0.75 429	0.72 391	0.63 428	1.56 392	1.15 460	0.13 307	0.13 319	0.15 373	0.14 305	0.35 437	0.19 307

monsterstereo	0.22 28	0.22 35	0.52 4	0.25 70	0.27 308	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	0.27 308	0.59 265	0.27 251	0.77 280	0.55 223	0.54 288	0.52 255	0.71 388	0.36 238	1.75 425	0.50 329	0.13 307	0.11 273	0.13 308	0.11 206	0.29 383	0.15 226

DispNO	0.67 404	0.98 460	2.58 449	0.31 215	0.27 308	0.59 265	0.29 292	0.83 332	0.68 355	0.53 275	0.79 439	0.83 435	0.47 353	2.46 512	0.68 390	0.12 277	0.10 226	0.19 437	0.31 471	0.16 186	0.17 271

testlalala_base	0.46 227	0.30 133	1.82 248	0.34 297	0.27 308	0.55 197	0.21 99	0.85 350	0.32 11	0.32 130	0.39 157	0.31 135	0.23 108	0.30 50	0.28 160	0.95 536	0.30 487	0.09 79	0.21 417	1.03 531	0.18 291

test-1	0.44 199	0.48 264	1.69 171	0.30 188	0.27 308	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	1.16 462	0.09 69	0.20 433	0.10 128	0.17 368	0.11 69	0.26 403

pcwnet_v2	0.64 386	0.49 267	4.41 549	0.32 244	0.27 308	0.60 277	0.25 204	0.97 454	0.88 474	0.59 360	0.70 412	0.63 330	0.55 389	0.66 266	0.37 250	0.17 405	0.15 364	0.15 373	0.14 305	0.21 284	0.23 372

sCroCo_RVC	0.33 95	0.32 150	1.89 281	0.34 297	0.27 308	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	0.14 349	0.16 381	0.12 249	0.12 244	0.15 150	0.13 175

SFCPSM	0.46 227	0.24 64	2.35 401	0.27 116	0.27 308	0.70 398	0.32 336	0.96 445	0.63 308	0.49 236	0.52 255	0.43 209	0.36 238	0.52 212	0.43 293	0.12 277	0.09 184	0.12 249	0.16 350	0.16 186	0.12 141

MMNet	0.50 277	0.48 264	1.93 298	0.33 266	0.27 308	0.79 444	0.28 268	0.81 319	0.74 412	0.60 369	0.56 299	0.59 315	0.55 389	0.79 302	0.59 367	0.10 161	0.09 184	0.12 249	0.11 206	0.13 110	0.14 193

UCFNet_RVC	0.48 248	0.82 401	1.85 259	0.30 188	0.27 308	0.64 346	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	0.15 368	0.10 226	0.17 411	0.17 368	0.18 234	0.15 226

SANet	1.20 509	1.21 502	3.33 530	0.38 371	0.27 308	1.73 532	0.85 509	1.10 509	2.49 550	1.16 507	1.83 521	1.72 527	1.50 527	2.37 498	2.84 530	0.18 416	0.16 381	0.16 392	0.15 330	0.32 410	0.32 445

XPNet_ROB	0.61 371	0.72 360	1.66 166	0.37 355	0.27 308	0.67 373	0.47 432	0.89 384	0.71 383	0.78 460	0.70 412	0.81 428	0.53 381	1.70 416	0.76 408	0.21 447	0.16 381	0.16 392	0.15 330	0.20 270	0.21 334

z-mn7	0.80 462	1.52 526	2.62 455	0.36 332	0.28 322	1.01 489	0.48 436	0.90 390	1.29 521	0.69 429	1.35 508	0.85 444	0.59 407	2.03 473	1.09 452	0.14 349	0.12 299	0.14 344	0.12 244	0.32 410	0.20 323

monsters	0.22 28	0.22 35	0.52 4	0.23 36	0.28 322	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	0.28 322	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	0.08 114	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.09 56

ACRE	0.56 338	1.14 490	2.77 479	0.76 511	0.28 322	0.60 277	0.56 460	0.76 269	0.58 249	0.55 306	0.62 343	0.41 192	0.29 196	0.44 152	0.39 268	0.11 224	0.19 422	0.13 308	0.14 305	0.36 442	0.18 291

SACVNet	0.60 363	0.74 368	1.90 286	0.37 355	0.28 322	0.64 346	0.37 371	0.86 360	0.61 278	0.65 414	0.62 343	0.69 374	0.44 327	2.08 480	0.42 284	0.18 416	0.14 339	0.16 392	0.15 330	0.38 457	0.24 384

cf-r	0.53 313	0.81 397	2.15 361	0.33 266	0.28 322	0.60 277	0.28 268	0.78 295	0.64 316	0.51 256	0.60 331	0.75 407	0.40 281	1.32 358	0.43 293	0.13 307	0.09 184	0.11 193	0.12 244	0.15 150	0.14 193

DSFCA	0.54 318	0.35 176	1.41 118	0.28 141	0.28 322	0.79 444	0.88 511	0.76 269	0.70 373	0.72 442	0.66 382	0.67 360	0.57 398	1.17 345	0.63 376	0.16 389	0.14 339	0.13 308	0.14 305	0.16 186	0.13 175

MeshStereo	1.21 510	1.15 494	3.01 504	0.34 297	0.28 322	1.10 503	0.69 491	1.35 526	1.01 495	2.71 553	2.41 536	2.96 541	1.45 524	2.80 535	1.40 482	0.22 460	0.22 448	0.22 456	0.19 401	0.50 499	0.26 403
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	0.29 330	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	0.31 471	0.12 80	0.09 56

MaDis-Stereo	0.29 64	0.54 286	1.44 125	0.24 52	0.29 330	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	0.09 184	0.10 128	0.08 77	0.11 69	0.11 104

TRStereo	0.53 313	0.76 371	2.38 406	0.42 409	0.29 330	0.69 391	0.23 151	1.81 542	0.55 223	0.36 141	0.32 112	0.47 250	0.40 281	0.46 173	0.25 134	0.12 277	0.11 273	0.11 193	0.41 506	0.13 110	0.32 445

RAFT-RH_RVC	0.61 371	0.50 273	2.33 396	0.36 332	0.29 330	0.60 277	0.18 52	0.44 55	0.58 249	0.76 454	1.91 523	0.47 250	0.29 196	1.60 403	1.23 469	0.14 349	0.07 40	0.13 308	0.13 277	0.10 50	0.09 56

HCRNet	0.46 227	0.49 267	1.65 162	0.38 371	0.29 330	0.58 248	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	0.15 368	0.10 226	0.15 373	0.13 277	0.17 208	0.17 271

psmorigin	1.36 521	0.60 305	13.80 571	0.37 355	0.29 330	0.62 318	0.33 344	0.77 280	0.61 278	0.96 492	0.88 459	1.17 509	0.73 454	4.00 553	0.86 423	0.19 431	0.22 448	0.17 411	0.18 381	0.24 329	0.29 422

FAT-Stereo	0.70 420	0.54 286	2.88 488	0.36 332	0.29 330	0.62 318	0.54 452	0.97 454	0.87 470	0.76 454	0.92 464	0.94 471	0.80 466	1.84 447	0.57 360	0.18 416	0.19 422	0.17 411	0.16 350	0.22 301	0.25 393

FADNet-RVC-Resample	0.67 404	1.16 499	3.16 517	0.37 355	0.29 330	0.62 318	0.38 378	0.86 360	0.63 308	0.51 256	0.50 238	0.57 305	0.45 331	1.57 396	0.49 324	0.24 471	0.32 495	0.23 463	0.19 401	0.27 372	0.62 516

RTSC	0.72 432	1.00 466	2.22 376	0.40 391	0.29 330	0.82 454	0.31 313	0.96 445	1.10 507	0.92 486	0.81 440	0.78 417	0.58 404	1.23 351	1.55 489	0.18 416	0.17 399	0.14 344	0.17 368	0.43 482	0.30 432

HSM	0.62 376	0.76 371	1.72 182	0.30 188	0.29 330	0.64 346	0.28 268	0.94 427	0.62 296	0.58 346	0.57 307	1.40 519	0.64 430	2.59 522	0.42 284	0.11 224	0.08 114	0.10 128	0.08 77	0.14 133	0.11 104

LALA_ROB	0.60 363	0.76 371	1.69 171	0.36 332	0.29 330	0.79 444	0.55 455	0.94 427	0.77 439	0.81 468	0.67 385	0.94 471	0.49 369	0.99 321	0.73 404	0.21 447	0.15 364	0.20 445	0.18 381	0.23 314	0.21 334

zh-sn7	0.89 480	1.73 541	3.09 510	0.39 381	0.30 341	0.82 454	0.63 480	0.96 445	0.87 470	0.79 462	1.12 492	0.84 440	0.87 478	2.42 507	1.63 492	0.16 389	0.17 399	0.16 392	0.16 350	0.34 426	0.29 422

MM-Stereo_test3	0.40 157	0.58 301	1.75 195	0.36 332	0.30 341	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	0.20 433	0.10 128	0.08 77	0.40 471	0.11 104

4D-IteraStereo	0.44 199	0.96 448	2.63 456	0.27 116	0.30 341	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	0.12 249	0.11 206	0.19 255	0.30 432

coex-ft	5.95 564	1.67 535	60.57 585	0.34 297	0.30 341	0.77 435	0.69 491	0.74 245	4.41 556	19.22 577	2.15 529	1.62 526	7.97 565	1.81 440	8.96 565	0.44 507	2.08 562	0.18 431	0.19 401	0.38 457	4.62 567

fast-acv-ft	0.63 382	0.88 421	3.10 511	0.38 371	0.30 341	0.79 444	0.48 436	0.69 215	0.72 393	0.58 346	0.78 436	0.76 412	0.60 411	0.67 267	0.73 404	0.15 368	0.15 364	0.18 431	0.17 368	0.37 450	0.16 253

Selective-IGEV	0.29 64	0.23 51	1.28 94	0.27 116	0.30 341	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	0.15 330	0.16 186	0.29 422

Anonymous_2	0.74 444	0.32 150	1.65 162	0.33 266	0.30 341	0.67 373	0.32 336	0.69 215	0.46 134	0.48 224	0.41 166	0.84 440	0.58 404	0.51 208	0.40 276	0.32 496	0.38 503	1.43 551	3.69 567	0.80 526	0.27 410

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 344	0.87 417	2.11 350	0.32 244	0.30 341	0.84 459	0.40 386	0.88 378	0.72 393	0.65 414	0.73 423	0.66 351	0.57 398	0.93 315	0.71 397	0.13 307	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.15 150	0.14 193

RAFT_CTSACE	0.46 227	0.76 371	2.07 339	0.35 313	0.30 341	0.54 184	0.30 300	0.61 178	0.48 154	0.49 236	0.76 432	0.55 287	0.36 238	0.58 233	0.22 87	0.08 31	0.13 319	0.11 193	0.10 144	0.41 474	0.08 34

rafts_anoy	0.43 189	0.89 424	1.96 319	0.32 244	0.30 341	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	0.39 509	0.13 308	0.15 330	0.17 208	0.15 226

Syn2CoEx	0.70 420	1.07 481	2.74 475	0.43 413	0.30 341	0.64 346	0.42 396	0.99 470	0.78 444	0.62 389	0.78 436	0.74 401	0.72 451	1.92 465	0.61 372	0.20 441	0.17 399	0.19 437	0.15 330	0.29 383	0.22 348

psm_up	0.57 344	0.61 309	1.83 254	0.35 313	0.30 341	0.64 346	0.37 371	0.90 390	0.68 355	0.59 360	0.55 288	0.68 367	0.54 384	1.91 461	0.46 304	0.16 389	0.15 364	0.16 392	0.15 330	0.23 314	0.13 175

CFNet-ft	0.51 294	0.76 371	1.79 235	0.28 141	0.30 341	0.63 335	0.28 268	0.66 199	0.55 223	0.45 196	0.57 307	0.74 401	0.41 292	1.46 376	0.42 284	0.14 349	0.10 226	0.28 482	0.13 277	0.18 234	0.14 193

FADNet	0.64 386	1.22 503	2.06 337	0.32 244	0.30 341	0.66 367	0.29 292	0.88 378	0.72 393	0.44 186	0.48 213	0.66 351	0.57 398	1.84 447	0.45 303	0.46 511	0.20 433	0.17 411	0.19 401	0.59 509	0.24 384

STTStereo	0.51 294	0.69 351	2.14 360	0.36 332	0.30 341	0.61 298	0.32 336	0.77 280	0.60 261	0.60 369	0.54 278	0.67 360	0.43 319	0.86 310	0.42 284	0.16 389	0.15 364	0.17 411	0.20 411	0.16 186	0.15 226

CFNet_RVC	0.51 294	0.76 371	1.79 235	0.28 141	0.30 341	0.63 335	0.28 268	0.66 199	0.55 223	0.45 196	0.57 307	0.74 401	0.41 292	1.46 376	0.42 284	0.14 349	0.10 226	0.28 482	0.13 277	0.18 234	0.14 193

NCCL2	0.65 395	0.94 438	1.96 319	0.43 413	0.30 341	0.71 400	0.68 489	0.84 343	0.65 329	0.70 435	0.60 331	0.86 450	0.54 384	1.56 392	0.57 360	0.20 441	0.16 381	0.67 523	0.25 438	0.22 301	0.24 384

FBW_ROB	0.83 471	0.77 380	1.77 210	0.44 420	0.30 341	0.87 469	0.46 424	1.10 509	0.91 481	0.81 468	0.75 429	1.01 484	0.61 420	3.66 551	1.23 469	0.26 480	0.23 456	0.36 500	0.25 438	0.27 372	0.62 516

ISRNet	0.47 242	0.44 241	1.55 148	0.37 355	0.31 359	0.49 133	0.19 61	0.75 256	0.66 344	0.63 397	0.71 416	0.67 360	0.39 273	0.58 233	0.44 299	0.23 463	0.16 381	0.21 453	0.20 411	0.21 284	0.25 393

MoCha-V2	0.36 121	0.32 150	1.41 118	0.36 332	0.31 359	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	0.56 525	0.08 29	0.38 498	0.18 234	0.12 141

Wz-Net-TNSev	0.91 482	1.73 541	3.08 508	0.36 332	0.31 359	1.00 488	0.71 495	1.06 503	0.97 489	0.71 439	0.72 421	1.09 499	0.87 478	2.42 507	1.59 490	0.20 441	0.20 433	0.16 392	0.20 411	0.44 490	0.35 458

Wz-Net-SNSev	0.76 450	1.32 516	3.11 513	0.40 391	0.31 359	0.71 400	0.60 470	0.98 458	0.87 470	0.67 420	0.83 446	0.96 474	0.60 411	1.67 412	0.97 433	0.16 389	0.15 364	0.16 392	0.17 368	0.36 442	0.24 384

CIPLG	0.56 338	1.19 500	2.46 422	0.80 515	0.31 359	0.61 298	0.57 464	0.76 269	0.57 238	0.56 317	0.63 355	0.41 192	0.30 204	0.45 164	0.40 276	0.11 224	0.20 433	0.13 308	0.13 277	0.35 437	0.19 307

IPLGR_C	0.58 349	1.25 507	2.72 469	0.80 515	0.31 359	0.60 277	0.61 474	0.76 269	0.58 249	0.56 317	0.62 343	0.41 192	0.31 212	0.43 143	0.40 276	0.11 224	0.22 448	0.13 308	0.15 330	0.35 437	0.19 307

PS-NSSS	0.63 382	1.00 466	1.81 242	0.30 188	0.31 359	0.63 335	0.34 348	0.98 458	0.69 364	0.54 288	0.74 426	0.51 269	0.41 292	2.43 510	0.48 319	0.24 471	0.17 399	0.27 479	0.18 381	0.27 372	0.21 334

PSMNet_ROB	0.66 399	1.01 470	2.33 396	0.38 371	0.31 359	0.72 406	0.55 455	0.86 360	0.69 364	0.54 288	0.60 331	0.75 407	0.47 353	2.00 472	0.82 419	0.17 405	0.13 319	0.19 437	0.19 401	0.24 329	0.27 410

rvit_stereo_0075_2	0.40 157	0.40 212	1.88 274	0.33 266	0.32 367	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	0.20 441	0.15 364	0.22 456	0.15 330	0.18 234	0.23 372

gcap-zeroshot	0.41 164	0.62 315	1.78 215	0.31 215	0.32 367	0.69 391	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	0.16 381	0.09 79	0.31 471	0.08 18	0.09 56

StereoVision	0.45 217	0.72 360	1.94 307	0.33 266	0.32 367	0.47 118	0.26 226	0.68 212	0.57 238	0.32 130	0.89 461	0.45 229	0.27 167	0.49 199	0.36 244	0.13 307	0.15 364	0.16 392	0.15 330	0.19 255	0.13 175

iRaft-Stereo_20w	0.58 349	0.39 207	1.96 319	0.45 434	0.32 367	0.92 479	0.57 464	1.14 514	0.56 234	0.81 468	0.40 162	0.55 287	0.69 444	0.65 263	1.04 449	0.09 69	0.16 381	0.09 79	0.36 495	0.17 208	0.25 393

test-3	0.43 189	0.20 12	1.70 175	0.34 297	0.32 367	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	0.35 487	0.29 383	0.28 416

test_1	0.43 189	0.20 12	1.70 175	0.34 297	0.32 367	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	0.35 487	0.29 383	0.29 422

test_3	0.44 199	0.20 12	1.70 175	0.36 332	0.32 367	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	0.10 226	0.11 193	0.35 487	0.29 383	0.28 416

CrosDoStereo	0.94 486	0.37 188	2.53 437	0.25 70	0.32 367	0.54 184	3.76 563	0.72 230	0.60 261	0.70 435	1.40 509	0.53 277	1.49 525	1.78 429	3.09 533	0.10 161	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.21 284	0.11 104

DeepStereo_LL	0.94 486	0.37 188	2.53 437	0.25 70	0.32 367	0.54 184	3.76 563	0.72 230	0.60 261	0.70 435	1.40 509	0.53 277	1.49 525	1.78 429	3.09 533	0.10 161	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.21 284	0.11 104

UPFNet	0.46 227	0.28 111	1.73 185	0.33 266	0.32 367	0.65 360	0.38 378	0.83 332	0.59 256	0.57 328	0.52 255	0.61 323	0.40 281	0.75 290	0.52 337	0.13 307	0.12 299	0.13 308	0.12 244	0.15 150	0.11 104

ADCL	0.99 491	0.79 390	2.43 417	0.39 381	0.32 367	1.50 520	1.90 551	0.92 410	0.97 489	1.26 520	1.27 499	1.00 483	1.42 523	1.14 342	3.31 539	0.17 405	0.14 339	0.22 456	0.21 417	0.30 394	0.22 348

MSMD_ROB	1.34 519	0.96 448	2.38 406	0.39 381	0.32 367	1.96 538	0.62 478	0.91 401	1.43 527	2.94 557	2.60 540	4.77 556	1.95 538	2.43 510	1.33 476	0.29 490	0.26 474	0.32 494	0.32 477	0.30 394	0.30 432

SGM-Forest	1.04 498	0.42 225	3.59 536	0.41 398	0.32 367	1.05 494	1.32 539	0.94 427	0.83 461	1.16 507	2.23 533	1.03 488	1.39 521	2.49 515	2.35 521	0.21 447	0.21 442	0.20 445	0.19 401	0.23 314	0.32 445
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	2.27 386	0.33 266	0.33 380	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	0.08 114	0.12 249	0.14 305	0.30 394	0.22 348

MyStereo8	0.54 318	0.80 392	2.76 477	0.32 244	0.33 380	0.71 400	0.20 80	0.87 369	0.57 238	0.51 256	0.59 316	0.50 266	0.33 222	0.68 270	0.55 348	0.10 161	0.29 483	0.10 128	0.13 277	0.21 284	0.34 456

testlalala	0.36 121	0.30 133	1.77 210	0.28 141	0.33 380	0.60 277	0.22 120	0.55 142	0.51 178	0.55 306	0.35 131	0.31 135	0.20 73	0.26 19	0.22 87	0.10 161	0.13 319	0.09 79	0.24 431	0.08 18	0.07 7

GASNet	0.73 441	1.47 524	3.04 505	0.47 444	0.33 380	0.57 230	0.34 348	0.91 401	0.75 425	0.58 346	0.58 313	0.74 401	0.55 389	2.03 473	0.65 383	0.21 447	0.15 364	0.19 437	0.17 368	0.51 501	0.28 416

Wz-Net-MNSev	0.65 395	0.97 456	2.19 370	0.36 332	0.33 380	0.90 475	0.60 470	0.92 410	0.81 457	0.75 451	0.72 421	0.73 395	0.65 432	1.39 365	0.71 397	0.16 389	0.13 319	0.14 344	0.14 305	0.24 329	0.18 291

AASNet	0.56 338	1.03 474	2.34 398	0.37 355	0.33 380	0.65 360	0.29 292	0.96 445	0.73 408	0.54 288	0.60 331	0.55 287	0.38 259	0.59 239	0.58 365	0.14 349	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.43 482	0.24 384

RAFT + AFF	0.64 386	1.20 501	1.95 310	0.34 297	0.33 380	0.67 373	0.52 444	0.99 470	0.74 412	0.53 275	0.58 313	0.57 305	0.80 466	1.76 426	0.51 334	0.12 277	0.27 480	0.15 373	0.14 305	0.43 482	0.29 422

UNet	0.54 318	0.44 241	2.83 485	0.31 215	0.33 380	0.74 417	0.27 251	0.82 326	0.61 278	0.53 275	0.54 278	0.72 391	0.54 384	0.78 301	0.56 356	0.11 224	0.09 184	0.13 308	0.11 206	0.14 133	0.12 141

w-ln-seven	0.74 444	1.05 476	2.54 443	0.37 355	0.34 388	1.03 492	0.47 432	1.00 478	1.08 504	0.90 483	0.85 453	0.85 444	0.57 398	1.37 363	1.26 471	0.14 349	0.13 319	0.16 392	0.15 330	0.31 402	0.20 323

Reg-Stereo(zero)	0.46 227	0.17 1	2.10 349	0.24 52	0.34 388	0.51 150	0.42 396	0.50 96	0.54 216	0.37 145	0.46 195	0.54 283	0.60 411	0.43 143	1.10 453	0.08 31	0.09 184	0.08 29	0.22 425	0.12 80	0.22 348

IGEV-Stereo+	0.29 64	0.29 121	0.86 47	0.25 70	0.34 388	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	0.08 114	0.08 29	0.20 411	0.46 492	0.59 514

LoS_RVC	0.29 64	0.33 156	1.19 78	0.25 70	0.34 388	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	0.31 440

CAS	0.35 114	0.25 69	1.30 98	0.79 514	0.34 388	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	0.73 527	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 473

anonymousa	0.48 248	0.46 252	2.44 419	0.29 171	0.34 388	0.61 298	0.25 204	0.66 199	0.54 216	0.53 275	0.77 435	0.73 395	0.46 345	0.33 76	0.31 205	0.10 161	0.09 184	0.12 249	0.29 456	0.10 50	0.19 307

DAS	0.56 338	0.35 176	1.55 148	0.33 266	0.34 388	0.50 141	0.42 396	0.83 332	0.74 412	0.83 473	0.68 393	0.56 299	0.48 362	2.40 505	0.46 304	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.09 108	0.18 234	0.15 226

SepStereo	0.52 307	0.35 176	1.55 148	0.33 266	0.34 388	0.50 141	0.42 396	0.83 332	0.74 412	0.83 473	0.68 393	0.56 299	0.48 362	1.56 392	0.46 304	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.09 108	0.18 234	0.15 226

RAFT-345	0.53 313	0.30 133	2.34 398	0.38 371	0.34 388	0.58 248	0.42 396	0.47 77	0.61 278	0.51 256	1.00 479	0.43 209	0.28 182	1.57 396	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	0.35 313	0.34 388	0.67 373	0.34 348	0.90 390	0.74 412	0.68 427	0.62 343	0.80 425	0.45 331	1.78 429	0.64 381	0.14 349	0.11 273	0.14 344	0.14 305	0.29 383	0.21 334

ac_64	0.55 330	0.46 252	1.92 295	0.36 332	0.34 388	0.63 335	0.31 313	0.82 326	0.61 278	0.55 306	0.51 242	0.89 458	0.48 362	1.83 442	0.55 348	0.14 349	0.11 273	0.12 249	0.12 244	0.18 234	0.12 141

DISCO	0.57 344	0.34 169	1.87 272	0.45 434	0.34 388	0.84 459	0.35 356	0.84 343	0.78 444	0.59 360	0.63 355	1.06 495	0.53 381	1.10 333	0.82 419	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.10 144	0.22 301	0.18 291

WCMA_ROB	1.12 501	0.83 405	2.66 461	0.58 488	0.34 388	1.17 510	0.71 495	0.93 418	0.94 485	1.74 535	2.63 542	3.09 543	1.71 534	1.70 416	1.84 502	0.26 480	0.21 442	0.20 445	0.21 417	0.28 378	0.43 493

DDVS	0.62 376	0.40 212	1.40 117	2.21 557	0.35 401	0.87 469	1.00 521	0.69 215	0.50 170	0.53 275	0.56 299	0.90 460	0.37 252	1.22 349	0.47 313	0.15 368	0.14 339	0.14 344	0.12 244	0.19 255	0.22 348

AEACV	0.33 95	0.24 64	1.44 125	0.28 141	0.35 401	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	0.35 497	0.09 79	0.36 495	0.23 314	0.25 393

delet	0.52 307	0.54 286	1.62 160	0.31 215	0.35 401	0.74 417	0.46 424	0.85 350	0.74 412	0.55 306	0.60 331	0.67 360	0.50 372	1.12 339	0.57 360	0.11 224	0.11 273	0.13 308	0.14 305	0.16 186	0.12 141

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 454	1.04 475	2.06 337	0.94 526	0.35 401	0.89 474	0.40 386	0.85 350	0.63 308	0.55 306	0.63 355	0.75 407	0.38 259	2.38 501	0.48 319	1.10 542	0.31 489	0.36 500	0.21 417	0.53 505	0.55 510

XQC	0.73 441	0.98 460	2.39 408	0.46 439	0.35 401	0.81 451	0.46 424	1.00 478	1.00 493	0.80 463	0.69 402	0.88 456	0.74 459	1.32 358	1.20 465	0.24 471	0.16 381	0.23 463	0.20 411	0.41 474	0.33 452

ADCMid	0.96 490	1.32 516	2.74 475	0.38 371	0.35 401	0.99 485	0.58 466	0.94 427	0.86 467	1.23 516	1.01 480	1.01 484	1.00 494	1.05 329	3.97 546	0.21 447	0.19 422	0.42 509	0.32 477	0.40 471	0.29 422

ADCRef	0.80 462	0.96 448	2.29 390	0.37 355	0.35 401	0.96 482	0.51 441	0.87 369	0.75 425	0.88 479	0.83 446	0.61 323	1.36 518	1.02 325	3.27 538	0.13 307	0.11 273	0.17 411	0.19 401	0.25 342	0.21 334

NVstereo2D	0.58 349	0.40 212	2.03 335	0.35 313	0.35 401	0.69 391	0.39 383	0.91 401	0.80 452	0.47 206	0.53 266	0.67 360	0.46 345	1.99 471	0.48 319	0.19 431	0.11 273	0.17 411	0.13 277	0.25 342	0.25 393

WZ-Net	0.92 484	1.31 513	3.76 537	0.41 398	0.36 409	0.86 465	0.71 495	1.00 478	1.06 502	0.82 472	0.92 464	1.06 495	1.05 499	2.16 487	1.61 491	0.19 431	0.13 319	0.15 373	0.16 350	0.32 410	0.28 416

GMOStereo	0.41 164	0.62 315	1.78 215	0.28 141	0.36 409	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 328	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 503	0.13 308	0.11 206	0.34 426	0.11 104

error version	0.41 164	0.62 315	1.78 215	0.28 141	0.36 409	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 328	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 503	0.13 308	0.11 206	0.34 426	0.11 104

test-v	0.41 164	0.62 315	1.78 215	0.28 141	0.36 409	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 328	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 503	0.13 308	0.11 206	0.34 426	0.11 104

ADLNet2	0.68 411	0.84 407	3.19 521	0.33 266	0.36 409	0.64 346	0.37 371	0.89 384	0.79 449	0.54 288	0.65 380	0.93 467	0.48 362	2.07 479	0.56 356	0.13 307	0.11 273	0.11 193	0.11 206	0.33 419	0.18 291

ASMatch	0.60 363	0.43 230	2.58 449	0.91 523	0.36 409	0.56 212	0.25 204	0.52 118	0.61 278	0.47 206	1.21 496	0.47 250	0.66 437	1.34 360	0.94 429	0.10 161	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.10 50	0.16 253

test-2	0.41 164	0.62 315	1.78 215	0.28 141	0.36 409	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 328	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 503	0.13 308	0.11 206	0.34 426	0.11 104

APVNet	0.70 420	0.67 345	2.71 467	0.38 371	0.36 409	0.85 463	0.43 403	0.91 401	0.68 355	0.55 306	0.69 402	0.75 407	0.55 389	2.31 495	0.78 412	0.17 405	0.17 399	0.24 470	0.19 401	0.33 419	0.23 372

ADCS	1.05 499	1.36 521	2.98 501	0.42 409	0.36 409	0.96 482	0.81 508	1.06 503	1.12 510	1.25 517	0.97 474	1.08 497	0.90 484	1.25 355	4.86 555	0.21 447	0.21 442	0.22 456	0.23 429	0.36 442	0.38 476

DPSNet	0.86 475	0.60 305	2.34 398	0.58 488	0.36 409	1.07 500	0.75 500	1.30 524	1.05 499	0.70 435	0.68 393	0.94 471	1.29 510	2.08 480	1.82 501	0.26 480	0.23 456	0.16 392	0.17 368	0.48 494	0.40 486

PWCDC_ROB	0.72 432	1.06 478	2.09 345	0.47 444	0.36 409	0.78 440	0.26 226	0.98 458	1.34 523	0.61 378	2.07 525	0.64 339	0.61 420	0.83 305	0.71 397	0.31 495	0.14 339	0.15 373	0.12 244	0.60 512	0.21 334

AIO-test2	0.49 266	1.15 494	1.96 319	0.42 409	0.37 420	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	0.73 527	0.08 114	0.13 308	0.17 368	0.17 208	0.18 291

Wz-Net-LNSev	0.59 357	0.96 448	2.47 427	0.34 297	0.37 420	0.79 444	0.44 414	0.86 360	0.77 439	0.61 378	0.67 385	0.79 422	0.56 393	0.64 253	0.62 374	0.15 368	0.14 339	0.12 249	0.12 244	0.18 234	0.19 307

OMP-Stereo	0.59 357	0.65 337	1.74 189	0.56 483	0.37 420	0.60 277	0.26 226	0.70 222	0.65 329	0.66 416	0.60 331	0.69 374	0.32 218	2.09 482	1.20 465	0.10 161	0.07 40	0.12 249	0.09 108	0.17 208	0.10 80

S-Stereo	0.80 462	0.69 351	3.89 540	0.39 381	0.37 420	0.69 391	0.70 494	0.94 427	0.98 492	0.62 389	0.91 462	0.83 435	0.60 411	2.37 498	0.66 384	0.18 416	0.21 442	0.17 411	0.18 381	0.30 394	0.35 458

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 330	0.92 430	2.36 404	0.38 371	0.37 420	0.60 277	0.28 268	0.82 326	0.62 296	0.62 389	0.55 288	0.72 391	0.45 331	1.00 323	0.43 293	0.15 368	0.11 273	0.14 344	0.14 305	0.15 150	0.16 253
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	1.25 514	1.12 485	3.04 505	0.51 461	0.37 420	1.06 495	1.15 532	1.22 519	1.08 504	1.17 512	1.91 523	1.04 491	1.31 513	5.96 562	2.43 523	0.26 480	0.22 448	0.24 470	0.24 431	0.31 402	0.30 432

GREAT-IGEV	0.37 127	0.28 111	1.48 135	0.25 70	0.38 426	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	0.76 543	0.07 1	0.26 445	0.21 284	1.03 544

CroCo-Stereo Lap2	0.33 95	0.61 309	1.47 132	0.32 244	0.38 426	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	0.09 184	0.10 128	0.08 77	0.21 284	0.14 193

CC-Net-ROB	0.85 474	1.15 494	2.13 355	0.88 521	0.38 426	0.88 473	0.44 414	1.06 503	0.79 449	0.58 346	0.69 402	0.65 344	0.50 372	2.74 532	0.51 334	0.93 534	0.39 509	0.87 529	0.29 456	0.54 506	0.54 507

AIO_rvc	0.41 164	0.64 330	1.29 95	0.58 488	0.39 429	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	0.16 381	0.08 29	0.11 206	0.25 342	0.85 530

FC-DCNN v2	1.54 532	0.58 301	2.80 483	0.44 420	0.39 429	2.05 543	0.66 483	1.90 545	1.84 543	2.79 555	2.97 549	4.41 554	3.07 551	2.65 525	2.30 520	0.29 490	0.26 474	0.31 491	0.30 465	0.32 410	0.38 476

XX-Stereo	0.55 330	0.54 286	3.50 534	0.48 452	0.39 429	0.54 184	0.17 38	0.89 384	0.40 78	0.44 186	0.65 380	0.85 444	0.19 64	0.77 297	0.21 68	0.10 161	0.14 339	0.10 128	0.32 477	0.17 208	0.14 193

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 496	1.67 535	2.32 393	0.47 444	0.39 429	1.47 517	0.95 515	0.95 440	0.91 481	0.84 475	0.94 469	1.05 493	0.60 411	2.95 538	0.72 401	0.41 505	0.72 542	0.32 494	0.55 521	0.74 520	1.22 549

stereogan	0.69 416	0.51 275	2.44 419	0.39 381	0.39 429	1.01 489	0.41 392	0.94 427	0.92 484	0.73 446	0.85 453	1.15 506	0.69 444	1.57 396	0.53 341	0.19 431	0.18 410	0.20 445	0.16 350	0.36 442	0.24 384

Nwc_Net	0.68 411	0.83 405	2.53 437	0.41 398	0.39 429	0.77 435	0.38 378	1.01 487	0.70 373	0.60 369	0.99 477	0.98 478	0.68 442	1.41 369	0.63 376	0.23 463	0.15 364	0.23 463	0.25 438	0.23 314	0.18 291

ADCP+	0.94 486	1.12 485	3.14 515	0.34 297	0.39 429	1.06 495	0.79 504	0.89 384	0.80 452	0.66 416	0.67 385	0.85 444	1.55 528	0.93 315	4.55 553	0.13 307	0.11 273	0.16 392	0.15 330	0.26 362	0.25 393

FC-DCNN	1.49 530	0.59 303	2.88 488	0.44 420	0.39 429	1.97 540	0.66 483	1.67 539	1.70 537	2.72 554	2.89 546	4.22 550	2.97 550	2.55 520	2.19 515	0.29 490	0.26 474	0.31 491	0.30 465	0.32 410	0.39 482

PWC_ROB	0.70 420	0.94 438	1.88 274	0.39 381	0.39 429	0.62 318	0.30 300	0.98 458	0.94 485	0.91 485	1.29 502	0.77 414	0.62 425	1.62 407	1.03 448	0.18 416	0.11 273	0.18 431	0.13 277	0.51 501	0.22 348

RAFT_R40	0.50 277	0.21 20	1.76 201	0.50 456	0.40 438	0.61 298	0.53 448	0.56 149	0.60 261	0.56 317	0.54 278	0.55 287	0.51 374	1.57 396	0.53 341	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.16 186	0.09 56

FINET	0.65 395	0.95 445	3.06 507	0.35 313	0.40 438	0.58 248	0.48 436	0.92 410	1.10 507	0.57 328	0.68 393	0.47 250	0.44 327	1.15 344	0.60 369	0.23 463	0.21 442	0.17 411	0.15 330	0.26 362	0.25 393

HGLStereo	0.54 318	0.69 351	2.00 327	0.35 313	0.40 438	0.66 367	0.30 300	0.83 332	0.62 296	0.57 328	0.69 402	0.69 374	0.54 384	1.07 330	0.55 348	0.13 307	0.13 319	0.13 308	0.11 206	0.19 255	0.17 271

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 519	1.70 539	2.50 434	0.56 483	0.40 438	2.15 546	0.99 518	1.24 521	1.26 519	1.02 496	1.10 491	1.29 513	0.88 482	3.10 542	1.08 451	1.66 554	0.83 546	0.68 524	0.88 545	1.57 547	1.80 560

AF-Net	0.69 416	0.92 430	2.21 372	0.41 398	0.40 438	0.68 385	0.40 386	1.02 490	0.86 467	0.69 429	1.03 484	1.04 491	0.84 473	1.19 346	0.78 412	0.22 460	0.14 339	0.25 475	0.17 368	0.30 394	0.18 291

SHD	0.72 432	0.77 380	2.36 404	0.45 434	0.40 438	0.71 400	0.32 336	1.02 490	1.25 518	1.07 500	0.84 449	0.90 460	0.73 454	1.09 332	0.98 434	0.21 447	0.18 410	0.20 445	0.21 417	0.32 410	0.31 440

PA-Net	0.84 473	1.00 466	3.49 533	0.63 499	0.40 438	0.70 398	0.52 444	0.86 360	0.84 464	0.52 265	0.59 316	0.70 384	0.54 384	2.35 497	2.23 517	0.17 405	0.27 480	0.19 437	0.28 453	0.22 301	0.36 466
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	0.41 398	0.41 445	0.87 469	0.43 403	0.87 369	0.71 383	0.74 449	0.81 440	0.83 435	0.46 345	0.86 310	0.93 427	0.19 431	0.22 448	0.20 445	0.17 368	0.41 474	0.21 334

YMNet_1	0.62 376	0.72 360	1.93 298	0.41 398	0.41 445	0.87 469	0.43 403	0.87 369	0.71 383	0.74 449	0.81 440	0.83 435	0.46 345	0.86 310	0.93 427	0.19 431	0.22 448	0.20 445	0.17 368	0.41 474	0.21 334

HH	0.49 266	0.49 267	2.78 481	0.50 456	0.41 445	0.38 54	0.23 151	0.72 230	0.38 57	0.63 397	0.48 213	0.87 452	0.41 292	0.64 253	0.21 68	0.09 69	0.17 399	0.10 128	0.09 108	0.16 186	0.12 141

HanStereo	0.49 266	0.49 267	2.78 481	0.50 456	0.41 445	0.38 54	0.23 151	0.72 230	0.38 57	0.63 397	0.48 213	0.87 452	0.41 292	0.64 253	0.21 68	0.09 69	0.17 399	0.10 128	0.09 108	0.16 186	0.12 141

FCDSN-DC	1.29 516	0.54 286	2.50 434	0.47 444	0.41 445	1.12 504	0.60 470	1.10 509	1.27 520	2.23 545	2.87 545	3.67 547	3.12 553	2.39 504	1.69 495	0.30 493	0.26 474	0.31 491	0.30 465	0.35 437	0.38 476
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	0.41 445	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	0.09 184	0.09 79	0.31 471	0.11 69	0.09 56

acv_ft	0.48 248	0.44 241	1.76 201	0.32 244	0.41 445	0.63 335	0.28 268	0.81 319	0.68 355	0.61 378	0.59 316	0.69 374	0.45 331	0.44 152	0.63 376	0.11 224	0.09 184	0.10 128	0.09 108	0.41 474	0.10 80

MFN_U_SF_RVC	1.55 533	2.39 563	3.16 517	0.65 503	0.41 445	1.12 504	0.46 424	1.23 520	1.33 522	1.61 533	1.20 495	1.43 520	0.98 493	1.76 426	1.97 504	1.90 557	1.80 556	1.98 560	2.15 561	1.63 548	1.77 559

RYNet	0.70 420	0.56 297	2.25 383	0.35 313	0.41 445	0.86 465	0.43 403	0.94 427	0.82 458	0.62 389	0.53 266	0.91 462	0.60 411	2.70 529	1.00 440	0.14 349	0.11 273	0.16 392	0.14 305	0.25 342	0.27 410

MSKI-zero shot	0.46 227	0.38 198	2.47 427	0.27 116	0.43 454	0.56 212	0.20 80	0.77 280	0.43 106	0.60 369	0.51 242	0.44 220	0.17 30	0.68 270	0.21 68	0.09 69	0.29 483	0.09 79	0.32 477	0.14 133	0.10 80

RAFT-Test	0.44 199	0.38 198	2.01 328	0.27 116	0.44 455	0.64 346	0.37 371	0.72 230	0.57 238	0.45 196	0.48 213	0.65 344	0.24 119	0.35 92	0.29 175	0.09 69	0.11 273	0.09 79	0.38 498	0.10 50	0.11 104

CFNet-RSSM	0.41 164	0.32 150	2.20 371	0.27 116	0.44 455	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	0.08 114	0.09 79	0.38 498	0.10 50	0.09 56

aanetorigin	0.77 454	0.80 392	2.59 451	0.43 413	0.44 455	0.58 248	1.01 523	0.57 152	0.68 355	1.53 532	1.23 497	0.81 428	1.08 502	1.07 330	1.07 450	0.18 416	0.15 364	0.17 411	0.21 417	0.54 506	0.30 432

RP	0.67 404	0.82 401	1.94 307	0.43 413	0.44 455	0.65 360	0.45 421	0.89 384	0.82 458	0.66 416	0.92 464	0.99 481	0.76 461	1.55 391	0.66 384	0.25 476	0.18 410	0.23 463	0.20 411	0.31 402	0.22 348

RGC	0.71 429	0.97 456	2.18 368	0.44 420	0.44 455	0.73 413	0.40 386	0.94 427	0.71 383	0.71 439	1.04 487	1.01 484	0.71 448	1.74 423	0.70 394	0.23 463	0.18 410	0.28 482	0.26 445	0.29 383	0.27 410

PASM	0.72 432	0.68 347	1.91 292	0.47 444	0.44 455	0.60 277	0.51 441	0.76 269	0.80 452	0.77 458	0.67 385	0.87 452	0.61 420	2.40 505	0.67 387	0.32 496	0.35 497	0.36 500	0.41 506	0.45 491	0.39 482

DRN-Test	0.64 386	0.43 230	2.44 419	0.39 381	0.44 455	0.80 450	0.41 392	1.02 490	0.78 444	0.80 463	0.63 355	0.69 374	0.56 393	1.79 433	0.69 392	0.15 368	0.12 299	0.17 411	0.16 350	0.18 234	0.17 271

MDST_ROB	1.17 508	0.42 225	3.87 539	0.54 474	0.44 455	4.11 559	0.58 466	1.31 525	0.84 464	2.12 539	1.12 492	0.98 478	0.71 448	4.24 556	0.99 439	0.16 389	0.14 339	0.19 437	0.17 368	0.18 234	0.35 458

LL-Strereo	0.72 432	1.29 511	2.49 430	0.36 332	0.45 463	0.55 197	0.32 336	0.93 418	0.71 383	0.67 420	0.58 313	0.85 444	0.79 465	2.67 528	0.46 304	0.10 161	0.18 410	0.14 344	0.12 244	0.40 471	0.42 492

ccnet	0.71 429	0.41 218	1.59 153	0.40 391	0.45 463	1.06 495	0.55 455	0.98 458	0.71 383	0.88 479	0.97 474	0.82 433	0.88 482	1.68 413	0.94 429	0.32 496	0.26 474	0.32 494	0.27 450	0.34 426	0.30 432

GwcNet	0.69 416	0.71 356	3.12 514	0.36 332	0.45 463	0.81 451	0.44 414	0.86 360	0.84 464	0.60 369	0.74 426	0.82 433	0.49 369	1.65 409	0.66 384	0.16 389	0.15 364	0.15 373	0.15 330	0.31 402	0.24 384

NCC-stereo	0.79 460	0.94 438	2.42 413	0.59 492	0.45 463	1.90 535	0.46 424	0.99 470	0.72 393	0.64 407	0.84 449	0.91 462	0.73 454	1.80 437	1.00 440	0.27 485	0.19 422	0.23 463	0.31 471	0.24 329	0.22 348

Abc-Net	0.79 460	0.94 438	2.42 413	0.59 492	0.45 463	1.90 535	0.46 424	0.99 470	0.72 393	0.64 407	0.84 449	0.91 462	0.73 454	1.80 437	1.00 440	0.27 485	0.19 422	0.23 463	0.31 471	0.24 329	0.22 348
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	2.35 401	0.41 398	0.45 463	0.73 413	0.47 432	0.94 427	0.74 412	0.75 451	0.54 278	0.74 401	0.47 353	1.70 416	0.72 401	0.15 368	0.14 339	0.15 373	0.14 305	0.20 270	0.19 307

raftrobust	0.38 136	0.68 347	1.54 146	0.32 244	0.46 469	0.52 169	0.21 99	0.56 149	0.42 96	0.52 265	0.35 131	0.31 135	0.33 222	0.37 110	0.30 193	0.10 161	0.11 273	0.08 29	0.07 51	0.21 284	0.19 307

RASNet	0.61 371	0.68 347	2.03 335	0.35 313	0.46 469	0.65 360	0.28 268	0.78 295	0.70 373	0.48 224	0.64 371	0.93 467	0.61 420	2.21 490	0.73 404	0.12 277	0.09 184	0.09 79	0.10 144	0.14 133	0.11 104

AE-Stereo	0.42 183	0.29 121	1.65 162	0.43 413	0.47 471	0.56 212	0.23 151	0.86 360	0.46 134	0.31 121	0.41 166	0.43 209	0.24 119	0.34 86	0.24 121	0.09 69	0.48 521	0.11 193	0.45 511	0.22 301	0.19 307

SGM-ForestM	2.98 553	1.70 539	3.52 535	0.67 505	0.47 471	5.18 562	3.36 561	3.30 560	2.86 554	4.44 562	3.79 556	9.80 567	5.50 561	6.29 563	6.52 561	0.27 485	0.36 499	0.24 470	0.27 450	0.38 457	0.58 513

DANet	0.80 462	0.65 337	2.21 372	1.19 539	0.48 473	0.74 417	1.25 536	0.89 384	1.53 532	0.89 481	0.71 416	0.96 474	0.56 393	1.83 442	0.96 432	0.18 416	0.16 381	0.19 437	0.16 350	0.26 362	0.29 422
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	2.49 430	0.30 188	0.49 474	0.67 373	0.19 61	0.91 401	0.45 125	0.77 458	0.45 187	1.16 508	0.82 469	2.05 476	0.29 175	0.09 69	0.15 364	0.09 79	0.44 510	0.11 69	0.22 348

CES	0.30 74	0.27 90	1.09 67	0.23 36	0.50 475	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	0.49 503

PVD	0.90 481	0.85 411	2.15 361	0.53 471	0.50 475	0.99 485	0.56 460	1.15 517	1.64 535	1.41 528	1.41 511	1.11 503	1.13 506	1.35 361	1.31 474	0.26 480	0.28 482	0.28 482	0.26 445	0.37 450	0.49 503

DeepPrunerF	0.86 475	0.86 414	2.91 495	0.45 434	0.50 475	0.64 346	0.48 436	1.14 514	2.64 551	0.63 397	0.61 338	0.65 344	0.62 425	2.21 490	1.31 474	0.23 463	0.19 422	0.30 490	0.28 453	0.36 442	0.25 393

ELAS_RVC	1.37 523	0.78 388	3.21 523	0.55 481	0.50 475	1.49 519	2.48 557	1.48 532	1.71 538	2.13 542	2.09 526	2.07 532	2.56 546	1.90 460	2.02 507	0.35 501	0.36 499	0.37 504	0.34 484	0.49 497	0.47 499
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 524	0.79 390	2.86 486	0.53 471	0.50 475	2.81 553	2.20 554	1.61 538	1.50 531	2.28 547	2.35 534	1.82 528	2.13 540	1.73 421	2.22 516	0.35 501	0.37 501	0.35 498	0.35 487	0.49 497	0.47 499
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	1.21 510	1.31 513	6.39 559	0.52 465	0.51 480	1.61 524	0.79 504	1.03 497	1.37 525	1.13 504	1.30 503	1.10 501	0.85 474	2.65 525	2.08 510	0.21 447	0.24 459	0.18 431	0.18 381	0.43 482	0.32 445

RTSA	1.21 510	1.31 513	6.39 559	0.52 465	0.51 480	1.61 524	0.79 504	1.03 497	1.37 525	1.13 504	1.30 503	1.10 501	0.85 474	2.65 525	2.08 510	0.21 447	0.24 459	0.18 431	0.18 381	0.43 482	0.32 445

TCMNet	0.66 399	0.85 411	2.55 448	0.50 456	0.52 482	0.72 406	0.39 383	0.87 369	0.72 393	0.58 346	0.68 393	0.63 330	0.46 345	1.70 416	0.63 376	0.18 416	0.18 410	0.23 463	0.18 381	0.38 457	0.27 410

SST-Stereo	0.52 307	0.20 12	1.76 201	0.62 498	0.53 483	0.62 318	0.66 483	0.55 142	0.61 278	0.58 346	0.53 266	0.52 275	0.60 411	1.59 402	0.29 175	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.16 186	0.10 80

AnyNet_C01	1.14 503	1.49 525	4.23 548	0.54 474	0.53 483	1.51 521	1.37 541	1.04 501	1.07 503	1.17 512	1.33 506	1.15 506	1.08 502	1.61 406	2.74 528	0.25 476	0.22 448	0.28 482	0.24 431	0.48 494	0.40 486

raft_robust	0.55 330	0.84 407	1.73 185	0.28 141	0.54 485	0.53 176	0.25 204	0.88 378	0.75 425	0.48 224	0.46 195	0.76 412	0.75 460	1.46 376	0.27 150	0.09 69	0.10 226	0.10 128	0.30 465	0.26 362	0.16 253

AnyNet_C32	1.00 494	1.33 518	2.53 437	0.49 454	0.54 485	1.15 508	1.14 531	0.91 401	0.89 478	1.11 503	0.95 471	0.87 452	0.93 486	1.50 385	4.07 548	0.21 447	0.20 433	0.25 475	0.24 431	0.38 457	0.33 452

PWCK	1.49 530	1.90 550	3.22 524	1.09 534	0.54 485	1.71 530	1.73 549	1.49 533	1.53 532	1.44 530	1.80 520	1.82 528	1.30 512	3.34 546	1.76 499	1.07 541	0.56 525	0.97 536	0.58 529	1.38 546	0.65 519

PFNet	0.60 363	0.33 156	2.47 427	0.41 398	0.55 488	0.62 318	0.27 251	0.61 178	0.63 308	0.61 378	0.56 299	0.45 229	0.32 218	1.88 458	1.14 458	0.28 489	0.09 184	0.12 249	0.16 350	0.26 362	0.20 323

NVStereoNet_ROB	1.16 507	0.95 445	2.54 443	0.58 488	0.55 488	0.78 440	0.63 480	1.00 478	1.08 504	1.03 497	4.07 557	1.48 522	1.22 508	2.88 537	1.27 472	0.50 512	0.46 515	0.54 516	0.62 532	0.50 499	0.63 518
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	0.59 492	0.56 490	0.64 346	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	0.34 500	0.18 410	0.44 511	0.29 456	0.48 494	0.30 432

testlalala2	0.44 199	0.28 111	2.59 451	0.64 500	0.56 490	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	0.10 226	0.08 29	0.29 456	0.12 80	0.10 80

NaN_ROB	1.14 503	0.94 438	2.96 497	0.53 471	0.56 490	1.13 506	0.99 518	0.98 458	1.00 493	1.09 502	0.87 457	0.77 414	1.06 501	5.90 561	2.72 527	0.16 389	0.23 456	0.16 392	0.24 431	0.22 301	0.36 466

TestStereo1	0.49 266	0.81 397	1.85 259	0.39 381	0.57 493	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	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.33 419	0.26 403

SA-5K	0.49 266	0.81 397	1.85 259	0.39 381	0.57 493	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	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.33 419	0.26 403

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 371	0.61 309	3.35 531	0.33 266	0.58 495	0.66 367	0.20 80	0.98 458	0.55 223	0.73 446	0.52 255	0.99 481	0.65 432	0.58 233	0.29 175	0.10 161	0.16 381	0.10 128	0.41 506	0.29 383	0.20 323

SAMSARA	0.91 482	0.97 456	2.22 376	0.80 515	0.58 495	1.32 512	1.31 538	1.01 487	0.94 485	1.36 523	0.87 457	1.38 518	0.90 484	1.72 420	1.02 446	0.24 471	0.30 487	0.22 456	0.25 438	0.36 442	0.35 458

GCST	0.72 432	1.10 483	2.15 361	1.11 536	0.59 497	0.62 318	0.19 61	0.75 256	0.53 204	0.56 317	0.63 355	0.47 250	0.31 212	1.11 336	0.33 226	0.75 529	0.45 513	0.84 528	0.64 535	0.69 517	0.54 507

UDG	0.77 454	1.23 504	2.15 361	0.67 505	0.59 497	0.78 440	0.38 378	0.90 390	0.70 373	0.61 378	0.69 402	1.01 484	0.67 439	1.02 325	0.73 404	0.45 509	0.34 496	0.87 529	0.51 518	0.67 516	0.46 498

EAI-Stereo	0.78 458	0.25 69	1.67 168	0.54 474	0.59 497	1.95 537	2.05 553	1.11 513	0.64 316	0.95 491	1.49 512	0.50 266	0.67 439	0.59 239	1.44 484	0.09 69	0.19 422	0.09 79	0.49 515	0.13 110	0.22 348

MADNet+	1.36 521	1.93 553	5.95 557	0.81 518	0.59 497	1.57 523	1.09 527	1.39 530	1.22 516	0.84 475	1.01 480	1.25 512	1.12 505	3.19 543	2.36 522	0.45 509	0.47 518	0.38 506	0.34 484	0.59 509	0.57 511

PDISCO_ROB	0.75 447	1.06 478	2.11 350	0.64 500	0.59 497	1.13 506	0.43 403	1.14 514	1.05 499	0.64 407	0.71 416	0.96 474	0.61 420	1.21 347	0.76 408	0.37 504	0.18 410	0.27 479	0.24 431	0.56 508	0.32 445

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 420	0.65 337	3.45 532	0.50 456	0.60 502	0.75 423	0.23 151	0.96 445	0.60 261	0.76 454	1.30 503	0.81 428	0.60 411	0.57 230	0.82 419	0.10 161	0.16 381	0.11 193	0.43 509	0.31 402	0.22 348

Sa-1000	0.51 294	0.72 360	1.90 286	0.31 215	0.60 502	0.60 277	0.31 313	0.94 427	0.71 383	0.52 265	0.83 446	0.42 205	0.33 222	0.68 270	0.28 160	0.10 161	0.09 184	0.13 308	0.29 456	0.29 383	0.10 80

PAM_32	0.70 420	0.35 176	2.73 474	0.54 474	0.61 504	1.07 500	0.43 403	0.84 343	0.49 160	0.90 483	0.91 462	1.23 510	0.77 464	0.65 263	1.10 453	0.10 161	0.19 422	0.10 128	0.49 515	0.15 150	0.38 476

SA	0.50 277	0.75 370	1.95 310	0.31 215	0.61 504	0.57 230	0.31 313	0.91 401	0.73 408	0.42 175	0.62 343	0.38 172	0.47 353	0.68 270	0.29 175	0.09 69	0.09 184	0.13 308	0.32 477	0.30 394	0.10 80

PAM	0.70 420	0.35 176	2.72 469	0.56 483	0.62 506	1.08 502	0.53 448	0.85 350	0.44 110	0.93 488	0.92 464	1.24 511	0.68 442	0.64 253	1.01 444	0.10 161	0.19 422	0.10 128	0.48 513	0.14 133	0.38 476

Consistency-Raft	0.88 478	0.93 436	3.23 525	0.99 530	0.64 507	0.77 435	0.55 455	0.98 458	0.97 489	0.61 378	1.03 484	0.65 344	1.05 499	0.79 302	1.38 479	0.44 507	0.46 515	0.51 515	0.58 529	0.65 514	0.47 499

test_5	0.51 294	0.87 417	1.99 325	0.37 355	0.65 508	0.58 248	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	0.12 249	0.12 244	0.33 419	0.38 476

AIO_test	0.39 151	0.37 188	1.19 78	0.73 508	0.67 509	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	0.11 224	0.15 364	0.08 29	0.21 417	0.15 150	0.23 372

G-Net	0.99 491	0.64 330	2.76 477	0.57 486	0.67 509	2.03 542	0.72 498	0.76 269	0.67 353	1.14 506	2.56 539	1.30 516	1.02 496	1.48 384	1.74 498	0.25 476	0.24 459	0.24 470	0.26 445	0.37 450	0.31 440

ADCPNet	0.99 491	0.99 464	3.93 543	0.37 355	0.68 511	1.36 514	0.62 478	0.87 369	0.76 434	0.78 460	0.81 440	1.08 497	1.18 507	1.14 342	2.49 524	0.21 447	0.69 538	0.21 453	0.95 548	0.29 383	0.37 473

DDUNet	0.77 454	1.12 485	1.88 274	0.76 511	0.69 512	0.84 459	0.43 403	0.85 350	0.65 329	0.67 420	0.75 429	0.91 462	0.52 379	1.03 327	0.57 360	0.54 515	0.37 501	0.95 535	0.52 520	0.71 519	0.57 511

SPS-STEREO	1.07 500	1.13 488	2.88 488	0.65 503	0.69 512	0.99 485	0.68 489	1.05 502	0.87 470	1.36 523	1.23 497	1.46 521	0.94 489	1.87 450	1.72 497	0.66 523	0.61 528	0.58 517	0.57 527	0.65 514	0.77 526
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	0.34 297	0.71 514	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	0.19 422	0.10 128	0.09 108	0.20 270	0.40 486

otaku	1.03 497	1.68 537	2.72 469	0.95 527	0.73 515	1.03 492	0.59 468	0.99 470	0.86 467	0.69 429	1.61 515	0.98 478	0.64 430	1.46 376	1.14 458	0.95 536	0.46 515	0.72 526	0.40 503	1.24 540	0.78 527

WAO-7	1.48 529	1.63 531	2.49 430	0.93 525	0.75 516	1.72 531	1.10 528	1.84 544	1.96 545	1.43 529	2.54 538	1.97 530	1.61 531	3.06 540	2.08 510	0.69 525	0.66 531	0.94 534	0.74 539	0.80 526	0.69 521

anonymity	0.80 462	0.66 344	1.29 95	0.59 492	0.75 516	0.67 373	0.52 444	0.95 440	0.71 383	0.94 489	0.70 412	0.67 360	0.87 478	0.71 283	1.35 477	0.64 522	0.62 529	0.58 517	1.44 557	0.60 512	0.65 519

RAFT+CT+SA	0.50 277	0.86 414	1.82 248	0.37 355	0.75 516	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	0.51 518	0.29 383	0.41 491

MFMNet_re	0.92 484	1.28 510	2.53 437	0.82 519	0.76 519	0.90 475	0.75 500	0.98 458	1.04 498	1.03 497	1.05 488	0.84 440	0.94 489	0.83 305	0.72 401	0.68 524	0.60 527	0.63 521	0.60 531	0.77 524	0.74 522

HUF	0.59 357	0.65 337	2.46 422	0.45 434	0.77 520	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	0.12 277	2.03 561	0.08 29	0.06 9	0.31 402	1.59 557

SQANet	0.80 462	1.58 529	2.53 437	0.76 511	0.83 521	0.76 427	0.36 363	0.83 332	0.64 316	0.63 397	0.69 402	0.73 395	0.51 374	1.21 347	0.53 341	0.77 531	0.29 483	0.59 519	0.29 456	0.86 528	0.61 515

Ntro	1.00 494	1.68 537	2.80 483	0.95 527	0.85 522	1.06 495	0.53 448	0.98 458	0.90 480	0.62 389	0.76 432	0.93 467	0.66 437	1.66 410	0.98 434	0.99 539	0.45 513	0.75 527	0.40 503	1.19 536	0.75 524

ACVNet-4b	1.93 540	1.85 547	4.10 546	1.07 532	0.86 523	1.15 508	0.53 448	1.06 503	1.12 510	0.64 407	1.09 490	1.99 531	0.70 446	2.20 489	9.86 568	5.62 567	0.41 512	1.03 539	0.55 521	1.86 553	0.85 530

ACVNet_1	1.33 518	1.91 551	4.03 544	1.09 534	0.88 524	1.19 511	0.66 483	1.24 521	1.17 513	0.94 489	0.96 472	3.09 543	1.04 498	2.37 498	1.11 456	1.04 540	0.48 521	1.03 539	0.48 513	1.12 533	0.83 529

EDNetEfficientorigin	8.18 567	0.98 460	145.96 587	0.51 461	0.89 525	0.72 406	0.48 436	0.85 350	1.56 534	2.12 539	1.49 512	1.29 513	1.31 513	1.83 442	2.13 514	0.13 307	0.12 299	0.17 411	0.18 381	0.39 466	0.45 496

DMCA-RVC	0.62 376	0.96 448	2.63 456	0.36 332	0.90 526	0.56 212	0.31 313	0.69 215	0.57 238	0.68 427	0.52 255	0.59 315	0.56 393	1.23 351	0.53 341	0.16 389	0.38 503	0.20 445	0.15 330	0.20 270	0.15 226

RainbowNet	1.15 505	1.78 543	2.72 469	1.12 537	0.91 527	1.06 495	0.76 502	1.16 518	1.13 512	0.75 451	0.97 474	1.09 499	0.80 466	1.60 403	1.21 467	1.17 544	1.26 554	1.01 538	0.57 527	1.13 534	0.88 535

ACVNet_2	1.42 527	1.81 544	3.23 525	1.08 533	0.92 528	1.32 512	0.85 509	1.49 533	1.69 536	1.19 515	1.73 519	2.13 533	1.03 497	2.50 516	1.40 482	0.91 533	0.53 523	1.00 537	0.55 521	2.11 555	0.85 530

SGM_RVC	1.89 539	0.92 430	2.50 434	0.96 529	0.93 529	1.63 526	1.37 541	1.52 535	12.43 566	1.85 536	1.69 518	2.40 537	1.74 535	2.81 536	1.71 496	0.53 513	0.47 518	0.42 509	0.47 512	0.74 520	0.74 522
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AAGNet	0.88 478	0.33 156	1.79 235	0.54 474	0.98 530	0.62 318	0.46 424	0.50 96	0.60 261	0.58 346	0.53 266	0.50 266	0.73 454	1.23 351	7.48 563	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.14 133	0.09 56

EDNetEfficient	1.27 515	0.70 354	4.05 545	0.64 500	0.98 530	0.94 480	1.40 544	0.85 350	1.75 539	2.34 548	1.33 506	1.05 493	2.21 542	1.58 400	4.15 549	0.15 368	0.19 422	0.14 344	0.27 450	0.38 457	0.32 445

WAO-6	1.58 534	1.54 527	2.32 393	1.14 538	1.00 532	2.30 548	1.03 524	1.82 543	2.85 553	1.25 517	2.61 541	2.20 534	1.56 529	2.47 514	1.99 506	0.95 536	0.67 532	1.19 544	0.83 543	1.08 532	0.88 535

MANE	2.90 552	1.14 490	2.96 497	1.03 531	1.01 533	5.01 561	2.45 556	5.36 564	6.88 563	3.58 560	4.76 561	5.99 560	4.99 558	4.23 555	4.61 554	0.56 518	0.67 532	0.44 511	0.78 541	0.51 501	1.03 544

SGM+DAISY	1.83 538	1.43 522	3.81 538	0.87 520	1.01 533	2.38 550	2.53 558	1.36 527	1.75 539	2.92 556	3.22 552	2.65 539	2.93 548	2.22 493	3.10 535	0.72 526	0.69 538	0.63 521	0.62 532	0.77 524	0.98 538

test_for_model	0.64 386	1.60 530	1.82 248	1.23 540	1.02 535	0.53 176	0.23 151	0.75 256	0.50 170	0.57 328	0.29 84	0.25 86	0.20 73	0.26 19	0.22 87	0.76 530	0.31 489	0.08 29	0.07 51	1.68 550	0.50 506

WAO-8	2.80 549	2.14 559	2.89 491	1.91 555	1.04 536	3.98 557	0.96 516	3.26 558	6.17 559	2.15 543	3.37 553	3.31 545	2.41 544	11.84 569	2.03 508	2.05 558	1.86 558	1.54 553	0.92 546	1.22 537	0.87 533

Venus	2.80 549	2.14 559	2.89 491	1.91 555	1.04 536	3.98 557	0.96 516	3.26 558	6.17 559	2.15 543	3.37 553	3.31 545	2.41 544	11.84 569	2.03 508	2.05 558	1.86 558	1.54 553	0.92 546	1.22 537	0.87 533

Dean	1.79 537	1.83 545	3.92 541	1.29 541	1.07 538	1.55 522	1.00 521	1.95 547	2.33 547	1.47 531	4.19 558	4.26 553	1.33 516	2.21 490	1.48 486	1.14 543	0.68 536	1.18 541	0.74 539	1.24 540	0.98 538

IMH-64-1	1.39 524	1.64 533	1.86 267	1.36 542	1.11 539	1.39 515	1.19 534	1.76 540	1.45 529	1.16 507	2.21 531	1.53 523	1.38 519	1.98 468	1.52 487	1.29 546	0.67 532	1.27 545	0.69 536	1.29 542	0.98 538

IMH-64	1.39 524	1.64 533	1.86 267	1.36 542	1.11 539	1.39 515	1.19 534	1.76 540	1.45 529	1.16 507	2.21 531	1.53 523	1.38 519	1.98 468	1.52 487	1.29 546	0.67 532	1.27 545	0.69 536	1.29 542	0.98 538

IMH	2.02 542	2.15 561	2.69 466	1.68 548	1.12 541	1.66 529	0.92 514	2.10 548	1.92 544	1.32 522	2.66 543	2.21 535	1.69 533	5.78 560	1.68 494	5.54 566	0.96 550	1.31 547	0.71 538	1.32 545	0.99 543

TorneroNet-64	2.65 545	1.83 545	3.30 527	1.46 545	1.20 542	3.89 556	0.99 518	3.51 562	6.71 562	2.56 550	4.60 559	4.22 550	3.85 556	3.33 545	3.14 536	1.19 545	0.65 530	1.39 550	0.79 542	3.31 562	1.15 547

JetBlue	1.78 536	1.63 531	3.92 541	0.73 508	1.21 543	4.38 560	3.35 560	1.59 536	1.20 515	1.26 520	1.52 514	2.37 536	1.88 537	3.23 544	3.00 531	0.53 513	0.47 518	0.48 514	0.49 515	1.29 542	0.97 537

edge stereo	0.81 469	0.73 365	3.30 527	0.37 355	1.21 543	0.62 318	0.39 383	0.93 418	0.79 449	0.80 463	0.88 459	1.14 505	0.71 448	2.18 488	0.71 397	0.21 447	0.20 433	0.26 478	0.18 381	0.38 457	0.26 403

TorneroNet	5.50 562	1.92 552	3.16 517	1.47 546	1.25 545	14.07 569	1.06 526	4.90 563	20.99 582	10.17 566	16.48 574	11.88 571	6.93 563	3.34 546	4.20 550	1.30 548	0.69 538	1.45 552	0.86 544	2.61 559	1.20 548

notaker	2.66 546	2.07 555	3.31 529	2.61 561	1.43 546	1.76 533	1.11 529	2.76 554	1.79 541	2.26 546	11.53 570	3.96 548	4.29 557	3.09 541	2.76 529	1.55 553	0.88 548	1.70 558	1.07 552	2.00 554	1.35 551

pmcnn	1.32 517	1.05 476	2.77 479	0.74 510	1.43 546	0.72 406	0.56 460	0.96 445	0.91 481	0.99 493	2.92 548	6.01 561	0.70 446	2.38 501	3.32 540	0.13 307	0.10 226	0.08 29	0.06 9	0.34 426	0.22 348

UNDER WATER-64	2.47 544	1.89 549	4.86 551	1.82 554	1.44 548	3.18 555	1.57 548	2.62 551	5.64 558	2.05 538	2.13 528	4.13 549	3.76 555	2.62 523	3.42 542	1.47 551	0.85 547	1.57 555	1.07 552	1.82 552	1.49 554

UNDER WATER	2.74 547	1.85 547	4.54 550	1.81 553	1.44 548	2.34 549	1.40 544	3.24 557	6.60 561	2.60 551	2.76 544	5.75 559	5.24 560	3.02 539	4.01 547	1.45 550	0.81 545	1.59 556	1.06 551	1.80 551	1.51 555

KSHMR	4.10 558	1.97 554	5.27 554	1.71 550	1.47 550	1.96 538	1.28 537	3.19 556	17.33 577	2.12 539	15.91 572	9.18 566	1.57 530	8.42 566	1.98 505	1.52 552	1.26 554	1.67 557	1.19 554	1.67 549	1.40 553

SDNR	1.22 513	0.80 392	2.71 467	0.33 266	1.48 551	1.98 541	0.23 151	1.93 546	2.44 548	0.89 481	2.52 537	1.36 517	0.51 374	3.65 550	1.93 503	0.30 493	0.31 489	0.22 456	0.16 350	0.33 419	0.36 466

ktn	4.35 559	2.10 556	2.89 491	1.80 552	1.49 552	2.13 545	1.41 546	2.26 549	12.72 567	11.41 569	16.43 573	11.15 569	3.75 554	4.36 557	3.18 537	1.82 556	0.98 552	1.73 559	1.21 555	2.97 561	1.27 550

tt	4.93 561	0.27 90	4.20 547	2.29 558	1.58 553	10.20 567	16.97 572	9.42 570	5.02 557	1.67 534	1.28 500	4.68 555	5.03 559	3.37 548	5.92 558	6.16 568	9.47 575	2.82 564	3.18 565	3.60 563	1.53 556

FACV-RUCA	0.58 349	0.40 212	1.78 215	0.43 413	1.67 554	0.48 126	0.28 268	0.69 215	0.62 296	0.40 161	0.53 266	0.33 149	0.63 428	0.40 129	0.31 205	0.13 307	0.11 273	0.62 520	0.12 244	0.70 518	0.98 538

JetRed	3.29 555	4.93 565	10.17 564	1.45 544	1.72 555	7.44 564	5.05 565	3.06 555	2.12 546	2.41 549	2.39 535	2.99 542	2.37 543	3.51 549	6.44 560	1.32 549	1.90 560	1.37 549	1.23 556	2.21 556	1.76 558

LVE	1.96 541	2.17 562	3.14 515	1.68 548	1.80 556	1.63 526	1.03 524	2.34 550	2.81 552	1.25 517	2.89 546	4.24 552	1.29 510	2.79 534	1.44 484	2.85 562	0.91 549	1.18 541	1.46 558	1.23 539	1.10 546

IGEV-RUCA	2.28 543	0.30 133	1.15 74	0.40 391	1.86 557	2.06 544	1.90 551	1.36 527	1.80 542	3.70 561	3.76 555	5.02 557	8.19 566	2.12 484	1.63 492	0.25 476	0.76 543	2.72 563	1.91 559	2.39 558	2.36 562

MADNet++	2.79 548	2.11 558	2.97 500	2.49 559	2.28 558	2.95 554	2.31 555	2.67 552	2.47 549	3.03 558	3.13 551	2.70 540	2.92 547	4.10 554	4.48 552	2.68 561	2.24 564	3.04 566	2.44 563	2.37 557	2.34 561

BEATNet-Init1	12.10 570	11.19 570	27.29 582	2.99 563	3.51 559	21.84 582	11.10 568	14.34 575	13.83 572	20.34 578	20.33 579	26.35 585	20.03 576	19.06 580	14.80 575	1.74 555	1.81 557	2.05 561	2.49 564	3.69 564	3.12 564

LE_ROB	4.43 560	1.35 520	9.38 563	2.79 562	3.93 560	2.43 551	3.46 562	2.68 553	11.19 565	11.66 570	4.73 560	5.26 558	10.46 568	4.50 558	9.49 566	0.82 532	0.69 538	1.34 548	0.98 549	0.75 522	0.76 525

HanzoNet	7.64 565	2.86 564	5.05 552	7.01 567	3.97 561	2.18 547	1.34 540	3.37 561	4.05 555	13.17 571	10.58 564	10.73 568	16.52 574	8.45 567	10.51 569	10.48 574	9.72 576	5.59 570	13.46 575	6.84 570	6.83 570

DGSMNet	2.89 551	0.63 326	3.18 520	3.43 564	4.17 562	2.57 552	6.98 567	0.97 454	0.83 461	0.56 317	1.86 522	0.79 422	0.62 425	1.64 408	1.39 480	4.61 565	5.01 568	5.17 569	4.71 568	4.44 566	4.19 566

DispFullNet	1.67 535	2.10 556	5.22 553	1.53 547	8.90 563	0.86 465	0.31 313	0.96 445	0.96 488	1.37 526	1.01 480	1.13 504	1.98 539	1.51 386	0.91 426	0.54 515	0.31 489	1.18 541	0.63 534	1.13 534	0.80 528

USTest	8.10 566	7.17 569	8.96 562	9.25 569	9.05 564	15.27 570	23.78 574	9.96 571	9.47 564	5.94 565	6.75 562	7.80 564	7.48 564	8.83 568	11.21 570	2.21 560	3.56 565	2.86 565	3.20 566	5.02 567	4.16 565

PML	23.15 578	16.83 574	7.78 561	5.49 565	9.93 565	51.13 586	104.50 586	5.76 565	13.62 570	37.30 586	105.93 586	30.86 586	23.50 581	12.07 571	7.87 564	6.30 569	2.12 563	6.32 571	2.43 562	10.44 573	2.90 563

DGTPSM_ROB	8.89 568	5.62 566	12.25 566	5.92 566	11.32 566	8.54 565	24.18 575	6.40 566	13.49 568	5.15 563	11.46 568	6.19 562	10.92 569	7.00 564	13.72 571	4.47 564	7.65 569	3.92 567	7.45 571	4.38 565	7.87 571

DPSMNet_ROB	9.48 569	5.64 567	13.01 570	8.82 568	11.82 567	8.54 565	24.20 576	6.41 567	13.65 571	5.32 564	11.47 569	6.33 563	10.92 569	7.69 565	13.89 572	7.25 573	8.19 571	5.06 568	7.78 572	5.31 568	8.26 572

TCMNet-wrong-test	5.51 563	6.62 568	6.20 558	13.02 574	11.90 568	7.14 563	5.53 566	6.99 568	1.44 528	2.65 552	3.10 550	8.37 565	5.95 562	4.75 559	6.05 559	3.07 563	0.98 552	2.38 562	1.99 560	6.62 569	5.43 568

LRCNet_RVC	13.74 574	19.30 575	12.75 569	19.46 577	12.69 569	1.86 534	0.41 392	12.33 572	1.05 499	15.77 573	18.83 578	12.62 574	8.70 567	12.21 572	9.62 567	22.22 579	8.37 574	25.85 580	24.01 580	19.32 578	17.44 579

DPSM_ROB	12.34 571	11.21 572	12.51 567	12.91 572	12.80 570	19.84 579	28.28 581	14.38 576	14.28 573	10.58 567	11.26 566	12.03 572	11.85 572	13.15 575	15.34 576	7.11 571	8.31 572	6.50 572	7.35 569	8.84 571	8.31 573

DPSM	12.34 571	11.21 572	12.51 567	12.91 572	12.80 570	19.84 579	28.28 581	14.38 576	14.28 573	10.58 567	11.26 566	12.03 572	11.85 572	13.15 575	15.34 576	7.11 571	8.31 572	6.50 572	7.35 569	8.84 571	8.31 573

U	3.37 557	0.17 1	0.91 52	0.26 100	13.79 572	19.19 576	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	17.88 577	12.81 574	0.10 50	0.08 34

DPSimNet_ROB	17.97 575	20.20 581	24.98 578	17.62 575	15.92 573	21.53 581	21.00 573	13.70 573	15.61 575	23.89 583	14.69 571	22.87 579	24.58 585	12.70 574	14.56 573	18.48 578	12.91 577	20.21 578	12.05 573	17.76 574	14.17 576

HaxPig	19.86 576	22.40 582	22.34 575	17.95 576	17.95 574	11.77 568	11.89 569	16.02 578	15.89 576	21.10 579	21.41 580	18.74 578	18.39 575	20.08 581	19.69 578	23.63 583	23.22 581	24.06 579	23.69 579	23.00 579	23.95 581

EKT-Stereo	1.47 528	0.49 267	1.93 298	2.57 560	19.31 575	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	0.12 277	0.14 339	0.11 193	0.16 350	0.20 270	0.15 226

MEDIAN_ROB	23.96 579	27.05 586	26.39 581	22.16 578	22.13 576	16.12 572	13.97 570	20.24 579	20.05 578	25.50 584	25.31 584	22.96 580	22.63 580	24.39 582	23.24 582	28.20 584	27.23 585	28.62 581	27.75 581	27.50 580	27.76 582

AVERAGE_ROB	26.93 583	30.34 587	29.27 583	25.82 579	25.34 577	19.48 578	15.17 571	23.55 583	23.00 583	28.45 585	27.87 585	26.25 584	25.86 586	26.96 586	25.55 583	31.30 585	30.07 586	31.76 582	30.81 582	30.79 584	30.93 583

CasAABBNet	24.81 580	22.53 583	24.83 577	26.08 580	25.74 578	39.86 583	57.06 585	28.87 584	28.83 585	21.16 581	22.54 582	24.22 581	23.89 583	26.38 583	30.87 585	14.25 575	16.71 579	13.09 574	14.81 577	17.78 575	16.71 577

Selective-RAFT-Error	24.87 581	22.59 584	25.14 579	26.13 581	25.82 579	39.93 584	57.03 584	28.97 585	28.95 586	21.21 582	22.65 583	24.25 582	23.98 584	26.43 584	30.83 584	14.27 576	16.71 579	13.10 575	14.82 578	17.82 576	16.76 578

Anonymous_1	22.91 577	11.20 571	12.13 565	12.75 571	26.28 580	19.43 577	27.92 580	14.08 574	13.61 569	14.96 572	10.58 564	11.26 570	11.19 571	12.55 573	14.57 574	38.28 586	7.88 570	34.96 583	63.99 583	89.57 586	10.94 575

LSM	3.31 556	1.11 484	5.29 555	9.40 570	30.65 581	0.84 459	1.12 530	0.91 401	1.22 516	1.36 523	2.19 530	0.93 467	0.83 470	1.66 410	0.90 425	0.21 447	0.31 489	0.24 470	0.28 453	0.39 466	6.33 569

DLNR_Zeroshot_test	13.43 573	19.94 577	23.55 576	121.61 587	35.03 582	0.46 113	0.15 22	8.02 569	0.35 28	0.28 110	0.37 140	0.26 100	0.17 30	0.76 293	0.29 175	6.42 570	0.26 474	0.09 79	0.38 498	50.13 585	0.18 291

xxxxx1	28.96 584	20.11 578	14.07 572	49.74 583	39.15 583	18.98 573	26.64 577	21.94 580	20.21 579	16.45 574	17.48 575	18.36 575	21.56 577	16.21 577	20.88 579	23.07 580	26.55 582	66.40 584	78.70 584	30.27 581	32.51 584

tt_ll	28.96 584	20.11 578	14.07 572	49.74 583	39.15 583	18.98 573	26.64 577	21.94 580	20.21 579	16.45 574	17.48 575	18.36 575	21.56 577	16.21 577	20.88 579	23.07 580	26.55 582	66.40 584	78.70 584	30.27 581	32.51 584

ff	28.96 584	20.11 578	14.07 572	49.74 583	39.15 583	18.98 573	26.64 577	21.94 580	20.21 579	16.45 574	17.48 575	18.36 575	21.56 577	16.21 577	20.88 579	23.07 580	26.55 582	66.40 584	78.70 584	30.27 581	32.51 584

LSM0	26.58 582	22.63 585	25.88 580	30.13 582	52.21 586	39.94 585	56.74 583	28.97 585	28.72 584	21.14 580	22.26 581	24.43 583	23.88 582	26.54 585	30.87 585	14.32 577	16.55 578	13.12 576	14.71 576	17.92 577	20.60 580

test_example2	115.39 587	123.23 588	94.57 586	115.52 586	123.55 587	101.63 587	114.33 587	53.41 587	99.48 587	134.90 587	135.05 587	85.83 587	85.11 587	111.32 587	106.15 587	152.55 587	205.26 587	99.78 587	114.96 587	140.96 587	110.20 587

ccccc		297.21 589		374.70 588	380.44 588	203.92 588		216.32 588		203.37 588		215.01 588		312.78 588		412.57 588	356.13 588	256.09 588	227.69 588	428.88 588

ASD4		19.65 576

Low-res two-view benchmark