Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.22 1	0.36 72	1.33 40	0.20 2	0.13 11	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 1	0.20 15	0.15 15	0.14 10	0.21 1	0.22 15	0.11 196	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.10 48	0.08 1

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 26	0.87 3	0.23 20	0.11 1	0.40 54	0.16 31	0.33 5	0.40 39	0.20 8	0.19 11	0.18 35	0.17 27	0.38 54	0.17 1	0.11 196	0.06 1	0.08 28	0.07 30	0.10 48	0.09 3

LGtest1	0.26 3	0.43 127	0.82 1	0.23 20	0.21 137	0.31 16	0.11 2	0.36 8	0.43 54	0.24 33	0.18 7	0.16 27	0.14 10	0.30 10	0.28 96	0.10 107	0.16 235	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.42 240

DEFOM-Stereo	0.26 3	0.61 215	1.22 27	0.24 30	0.14 17	0.49 120	0.18 51	0.31 3	0.31 4	0.20 8	0.18 7	0.15 15	0.14 10	0.42 81	0.19 5	0.08 14	0.06 1	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.16 56

S2M2	0.27 5	0.32 39	1.41 51	0.24 30	0.17 59	0.24 5	0.09 1	0.36 8	0.50 96	0.17 3	0.25 51	0.22 54	0.17 27	0.27 5	0.29 107	0.16 371	0.12 174	0.11 192	0.12 204	0.15 122	0.12 17

rvit_stereo_0083	0.28 6	0.37 84	0.88 4	0.28 89	0.18 76	0.28 8	0.22 112	0.40 18	0.58 159	0.25 40	0.30 83	0.27 102	0.27 159	0.38 54	0.25 59	0.14 324	0.12 174	0.13 307	0.10 118	0.13 88	0.14 34

LG-Stereo_L2	0.29 7	0.42 117	0.97 7	0.36 252	0.25 200	0.31 16	0.22 112	0.40 18	0.28 2	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.44 87	0.23 32	0.08 14	0.49 357	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.58 331

rvit_stereo_0081	0.29 7	0.46 150	1.13 21	0.28 89	0.17 59	0.32 19	0.22 112	0.45 43	0.58 159	0.25 40	0.26 58	0.26 91	0.22 90	0.36 48	0.25 59	0.14 324	0.10 128	0.11 192	0.10 118	0.13 88	0.11 14

rvit_stereo_0082	0.29 7	0.46 150	1.13 21	0.28 89	0.17 59	0.32 19	0.22 112	0.45 43	0.58 159	0.25 40	0.26 58	0.26 91	0.22 90	0.36 48	0.25 59	0.14 324	0.10 128	0.11 192	0.10 118	0.13 88	0.11 14

LG-Stereo_L1	0.30 10	0.42 117	0.97 7	0.35 234	0.28 242	0.28 8	0.21 96	0.39 14	0.30 3	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.45 89	0.22 15	0.08 14	0.71 402	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.51 298

MLG-Stereo_test3	0.31 11	0.44 139	1.03 12	0.48 363	0.40 341	0.36 36	0.13 7	0.39 14	0.46 70	0.28 72	0.19 11	0.17 31	0.12 3	0.25 3	0.18 2	0.09 43	0.53 366	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.45 269

trnet	0.31 11	0.31 26	1.65 76	0.20 2	0.12 4	0.55 187	0.15 23	0.50 80	0.51 103	0.28 72	0.34 115	0.24 72	0.21 82	0.34 34	0.24 42	0.11 196	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.09 30	0.12 17

GLC_STEREO	0.31 11	0.30 20	1.80 87	0.29 107	0.12 4	0.41 60	0.20 73	0.39 14	0.42 48	0.26 55	0.31 94	0.25 81	0.19 57	0.36 48	0.26 74	0.09 43	0.11 156	0.12 246	0.10 118	0.13 88	0.15 43

CREStereo	0.31 11	0.35 68	1.66 77	0.19 1	0.13 11	0.55 187	0.17 39	0.50 80	0.50 96	0.28 72	0.34 115	0.24 72	0.21 82	0.34 34	0.23 32	0.11 196	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.10 48	0.12 17
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DEFOM-Stereo_RVC	0.32 15	0.40 108	1.21 24	0.35 234	0.16 37	0.29 11	0.16 31	0.59 140	0.56 145	0.20 8	0.20 15	0.17 31	0.26 144	0.40 65	0.38 192	0.09 43	0.08 45	0.08 28	0.25 387	0.12 71	0.43 248

CASnet	0.32 15	0.40 108	1.80 87	0.28 89	0.11 1	0.47 109	0.19 59	0.45 43	0.47 77	0.39 116	0.31 94	0.23 62	0.17 27	0.31 14	0.21 10	0.11 196	0.06 1	0.15 369	0.12 204	0.16 142	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
3.75w	0.33 17	0.27 3	1.02 11	0.22 10	0.21 137	0.44 85	0.16 31	0.47 57	0.33 5	0.25 40	0.21 20	0.13 1	0.18 45	0.54 147	0.24 42	0.08 14	1.14 448	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 323

RAStereo	0.33 17	0.81 301	2.22 184	0.27 73	0.18 76	0.25 6	0.20 73	0.45 43	0.38 23	0.21 13	0.26 58	0.20 44	0.16 23	0.26 4	0.26 74	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.13 88	0.09 3

rvit_stereo_0080	0.33 17	0.77 285	1.43 52	0.24 30	0.18 76	0.34 27	0.27 236	0.58 131	0.51 103	0.25 40	0.27 64	0.27 102	0.22 90	0.32 24	0.27 83	0.14 324	0.10 128	0.10 125	0.10 118	0.15 122	0.17 63

whm_eth	0.33 17	0.77 285	1.43 52	0.24 30	0.18 76	0.34 27	0.27 236	0.58 131	0.51 103	0.25 40	0.27 64	0.27 102	0.22 90	0.32 24	0.27 83	0.14 324	0.10 128	0.10 125	0.10 118	0.15 122	0.17 63

CES	0.33 17	0.32 39	1.46 56	0.25 42	0.50 380	0.40 54	0.20 73	0.48 62	0.48 81	0.22 19	0.29 75	0.26 91	0.19 57	0.35 44	0.22 15	0.09 43	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.16 142	0.54 315

3.5w_stereo	0.34 22	0.33 51	1.17 23	0.21 4	0.15 26	0.40 54	0.14 15	0.46 50	0.36 14	0.23 24	0.25 51	0.15 15	0.19 57	0.80 249	0.24 42	0.07 4	1.02 435	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.52 305

castereo	0.34 22	0.48 156	1.00 10	0.25 42	0.29 248	0.41 60	0.27 236	0.76 214	0.49 86	0.23 24	0.30 83	0.24 72	0.31 207	0.29 8	0.29 107	0.09 43	0.20 276	0.09 70	0.31 426	0.12 71	0.44 264

rvit_stereo_0081_aga	0.34 22	0.67 233	1.79 85	0.27 73	0.20 123	0.34 27	0.21 96	0.43 31	0.48 81	0.26 55	0.28 70	0.27 102	0.21 82	0.33 28	0.25 59	0.14 324	0.11 156	0.11 192	0.10 118	0.14 111	0.18 72

CAS++	0.34 22	0.39 101	1.90 109	0.25 42	0.18 76	0.32 19	0.20 73	0.78 228	0.44 63	0.31 86	0.31 94	0.21 52	0.16 23	0.34 34	0.20 7	0.15 354	0.13 190	0.13 307	0.10 118	0.15 122	0.14 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 22	0.38 94	1.96 123	0.27 73	0.35 307	0.43 78	0.22 112	0.43 31	0.34 7	0.24 33	0.34 115	0.23 62	0.28 173	0.34 34	0.22 15	0.08 14	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.35 194

LoS	0.34 22	0.35 68	1.88 106	0.25 42	0.13 11	0.53 163	0.20 73	0.50 80	0.53 126	0.26 55	0.28 70	0.37 160	0.24 112	0.40 65	0.25 59	0.10 107	0.08 45	0.08 28	0.06 8	0.15 122	0.10 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DilatedVolume-Stereo	0.35 28	0.38 94	1.21 24	0.26 59	0.20 123	0.41 60	0.18 51	0.43 31	0.38 23	0.37 105	0.35 122	0.29 117	0.24 112	0.64 188	0.55 277	0.09 43	0.19 261	0.08 28	0.11 166	0.12 71	0.50 291

2w_stereo	0.35 28	0.30 20	0.99 9	0.23 20	0.13 11	0.41 60	0.20 73	0.54 104	0.37 16	0.28 72	0.23 39	0.13 1	0.23 106	0.69 208	0.24 42	0.06 1	1.07 439	0.07 1	0.19 336	0.07 1	0.64 353

1w_stereo	0.35 28	0.28 5	0.86 2	0.24 30	0.17 59	0.44 85	0.22 112	0.60 147	0.43 54	0.27 65	0.30 83	0.14 8	0.26 144	0.61 174	0.25 59	0.07 4	0.79 407	0.07 1	0.06 8	0.08 17	0.79 401

tt45	0.35 28	0.80 297	1.46 56	0.26 59	0.17 59	0.55 187	0.22 112	0.44 37	0.39 33	0.24 33	0.26 58	0.25 81	0.18 45	0.64 188	0.36 178	0.09 43	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.24 292	0.29 150

999	0.35 28	0.74 276	1.38 44	0.27 73	0.18 76	0.50 130	0.23 149	0.40 18	0.41 41	0.21 13	0.33 108	0.23 62	0.18 45	0.74 229	0.37 184	0.09 43	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.26 334	0.26 131

MGS-Stereo	0.35 28	0.48 156	1.99 128	0.26 59	0.14 17	0.41 60	0.22 112	0.41 22	0.48 81	0.24 33	0.51 224	0.25 81	0.18 45	0.33 28	0.22 15	0.10 107	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.47 484	0.10 7

MaDis-Stereo	0.35 28	0.89 328	2.15 167	0.25 42	0.29 248	0.29 11	0.17 39	0.47 57	0.41 41	0.21 13	0.22 30	0.28 109	0.21 82	0.32 24	0.31 133	0.10 107	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.11 60	0.12 17

CroCo-Stereo	0.35 28	0.71 258	1.67 79	0.32 165	0.17 59	0.19 2	0.21 96	0.79 237	0.54 130	0.22 19	0.25 51	0.55 281	0.22 90	0.28 6	0.28 96	0.10 107	0.08 45	0.08 28	0.07 30	0.12 71	0.10 7
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
PMTNet	0.35 28	0.38 94	1.75 81	0.21 4	0.14 17	0.57 216	0.24 175	0.48 62	0.44 63	0.28 72	0.32 105	0.26 91	0.24 112	0.41 74	0.24 42	0.42 495	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.18 189	0.15 43

water-stereo	0.36 37	0.61 215	1.58 66	0.25 42	0.14 17	0.38 47	0.18 51	0.44 37	0.35 9	0.31 86	0.35 122	0.28 109	0.25 132	0.45 89	0.38 192	0.12 241	0.09 98	0.09 70	0.08 51	0.11 60	0.74 386

asd	0.36 37	0.28 5	1.21 24	0.23 20	0.19 107	0.41 60	0.14 15	0.37 11	0.34 7	0.26 55	0.21 20	0.15 15	0.19 57	0.91 272	0.20 7	0.10 107	1.14 448	0.07 1	0.08 51	0.08 17	0.71 377

IGEV	0.36 37	0.34 59	1.03 12	0.21 4	0.24 191	0.42 73	0.16 31	0.38 13	0.41 41	0.37 105	0.22 30	0.14 8	0.12 3	0.63 181	0.40 199	0.08 14	0.73 404	0.08 28	0.53 505	0.09 30	0.52 305

MLG-Stereo_test1	0.36 37	0.45 147	1.50 62	0.24 30	0.35 307	0.45 90	0.13 7	0.36 8	0.51 103	0.20 8	0.10 1	0.18 35	0.12 3	0.33 28	0.18 2	0.08 14	1.36 478	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 276

LG-Stereo	0.36 37	0.61 215	1.37 43	0.26 59	0.37 324	0.43 78	0.20 73	0.55 114	0.44 63	0.25 40	0.30 83	0.50 250	0.17 27	0.30 10	0.37 184	0.10 107	0.18 255	0.11 192	0.10 118	0.24 292	0.43 248

fffft	0.36 37	0.70 254	1.51 63	0.25 42	0.15 26	0.42 73	0.24 175	0.46 50	0.42 48	0.22 19	0.19 11	0.20 44	0.16 23	0.47 98	0.69 333	0.07 4	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.30 379	0.45 269
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 37	0.83 304	1.48 60	0.26 59	0.15 26	0.46 98	0.22 112	0.40 18	0.43 54	0.23 24	0.24 43	0.21 52	0.18 45	0.47 98	0.59 294	0.07 4	0.07 9	0.10 125	0.08 51	0.24 292	0.42 240

rvit_0105_6	0.36 37	0.55 193	1.48 60	0.31 144	0.18 76	0.35 32	0.26 218	0.56 120	0.66 227	0.26 55	0.29 75	0.33 144	0.26 144	0.41 74	0.27 83	0.18 403	0.16 235	0.15 369	0.13 226	0.15 122	0.25 123

UniTT-Stereo	0.36 37	0.66 232	2.43 238	0.28 89	0.24 191	0.30 13	0.18 51	0.35 6	0.36 14	0.26 55	0.37 132	0.18 35	0.18 45	0.33 28	0.30 114	0.11 196	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.25 314	0.09 3

xyz-stereo-finetune	0.37 46	0.90 334	1.23 28	0.22 10	0.12 4	0.53 163	0.26 218	0.57 127	0.58 159	0.30 83	0.33 108	0.29 117	0.24 112	0.60 169	0.62 308	0.09 43	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.13 88	0.14 34

ours_stereo	0.37 46	0.67 233	1.63 74	0.30 127	0.50 380	0.35 32	0.22 112	0.41 22	0.38 23	0.21 13	0.32 105	0.23 62	0.17 27	0.47 98	0.22 15	0.08 14	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.24 292	0.77 392

Pointernet	0.37 46	0.31 26	1.91 112	0.25 42	0.37 324	0.47 109	0.15 23	0.67 176	0.52 115	0.23 24	0.30 83	0.28 109	0.20 72	0.32 24	0.23 32	0.10 107	0.24 297	0.07 1	0.13 226	0.10 48	0.51 298

knoymous	0.37 46	0.34 59	1.83 92	0.25 42	0.18 76	0.45 90	0.24 175	0.60 147	0.40 39	0.42 128	0.39 144	0.54 272	0.25 132	0.41 74	0.29 107	0.12 241	0.08 45	0.12 246	0.07 30	0.13 88	0.20 87

sCroCo_RVC	0.37 46	0.39 101	2.38 215	0.35 234	0.27 229	0.31 16	0.22 112	0.49 66	0.48 81	0.23 24	0.34 115	0.25 81	0.24 112	0.35 44	0.25 59	0.15 354	0.17 248	0.12 246	0.11 166	0.15 122	0.15 43

depthmonostereo	0.38 51	0.68 242	1.59 70	0.48 363	0.14 17	0.41 60	0.19 59	0.52 87	0.42 48	0.26 55	0.29 75	0.31 129	0.29 191	0.64 188	0.33 156	0.09 43	0.10 128	0.09 70	0.08 51	0.10 48	0.50 291

MLG-Stereo	0.38 51	0.43 127	1.46 56	0.24 30	0.42 359	0.44 85	0.13 7	0.42 27	0.51 103	0.27 65	0.14 5	0.17 31	0.13 8	0.35 44	0.18 2	0.08 14	1.45 494	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 276

rvit_stereo_ft	0.38 51	1.01 359	1.86 103	0.33 187	0.21 137	0.28 8	0.27 236	0.59 140	0.55 139	0.24 33	0.28 70	0.28 109	0.27 159	0.35 44	0.28 96	0.14 324	0.09 98	0.11 192	0.11 166	0.14 111	0.31 169

CroCo-Stereo Lap2	0.38 51	0.91 338	2.02 134	0.33 187	0.38 333	0.23 4	0.21 96	0.63 164	0.51 103	0.23 24	0.28 70	0.29 117	0.23 106	0.34 34	0.28 96	0.10 107	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.22 269	0.15 43

CREStereo++_RVC	0.38 51	0.37 84	2.47 277	0.25 42	0.16 37	0.54 174	0.15 23	0.42 27	0.57 152	0.37 105	0.52 233	0.24 72	0.19 57	0.31 14	0.27 83	0.09 43	0.06 1	0.08 28	0.30 419	0.09 30	0.22 101
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
4.5_new	0.39 56	0.29 8	1.25 30	0.22 10	0.16 37	0.40 54	0.17 39	0.43 31	0.37 16	0.27 65	0.22 30	0.15 15	0.14 10	1.04 293	0.23 32	0.09 43	1.49 496	0.07 1	0.14 248	0.09 30	0.62 342

4.5w-stereo	0.39 56	0.29 8	1.25 30	0.22 10	0.16 37	0.40 54	0.17 39	0.43 31	0.37 16	0.27 65	0.22 30	0.15 15	0.14 10	1.04 293	0.23 32	0.09 43	1.49 496	0.07 1	0.14 248	0.09 30	0.62 342

3.25w_new	0.39 56	0.30 20	1.27 32	0.21 4	0.22 150	0.37 40	0.14 15	0.46 50	0.38 23	0.25 40	0.21 20	0.16 27	0.19 57	0.71 217	0.23 32	0.07 4	1.41 486	0.07 1	0.35 455	0.07 1	0.80 404

3.25w	0.39 56	0.30 20	1.27 32	0.21 4	0.22 150	0.37 40	0.14 15	0.46 50	0.38 23	0.25 40	0.21 20	0.16 27	0.19 57	0.71 217	0.23 32	0.07 4	1.41 486	0.07 1	0.35 455	0.07 1	0.80 404

monsters	0.39 56	0.39 101	1.04 14	0.24 30	0.32 282	0.42 73	0.13 7	0.49 66	0.35 9	0.27 65	0.21 20	0.14 8	0.15 17	0.60 169	0.43 217	0.09 43	1.09 442	0.07 1	0.70 523	0.07 1	0.65 355

111111	0.39 56	0.28 5	0.93 6	0.33 187	0.42 359	0.43 78	0.13 7	0.48 62	0.39 33	0.24 33	0.31 94	0.18 35	0.17 27	0.43 83	0.23 32	0.09 43	1.32 475	0.08 28	0.06 8	0.25 314	1.00 452

castereo++	0.39 56	0.83 304	1.38 44	0.29 107	0.18 76	0.53 163	0.20 73	0.57 127	0.58 159	0.20 8	0.27 64	0.32 136	0.17 27	0.34 34	0.22 15	0.09 43	0.54 369	0.09 70	0.29 410	0.15 122	0.52 305

mms	0.39 56	0.63 224	1.31 39	0.34 211	0.65 433	0.32 19	0.22 112	0.39 14	0.39 33	0.27 65	0.31 94	0.23 62	0.17 27	0.57 156	0.22 15	0.08 14	0.21 285	0.10 125	0.08 51	0.24 292	1.16 465

fffy	0.39 56	0.67 233	1.57 65	0.45 351	0.52 386	0.37 40	0.22 112	0.45 43	0.35 9	0.21 13	0.30 83	0.26 91	0.20 72	0.45 89	0.24 42	0.08 14	0.29 319	0.10 125	0.08 51	0.25 314	0.77 392

CAS	0.39 56	0.31 26	1.79 85	0.81 467	0.34 299	0.51 138	0.23 149	0.49 66	0.42 48	0.23 24	0.31 94	0.20 44	0.17 27	0.30 10	0.25 59	0.77 520	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.41 235

TANstereo	0.39 56	0.70 254	2.48 283	0.23 20	0.12 4	0.54 174	0.16 31	0.41 22	0.47 77	0.45 147	0.51 224	0.26 91	0.22 90	0.34 34	0.21 10	0.10 107	0.10 128	0.08 28	0.07 30	0.09 30	0.18 72

2.5w	0.40 67	0.31 26	1.07 16	0.23 20	0.16 37	0.39 51	0.19 59	0.50 80	0.39 33	0.23 24	0.23 39	0.13 1	0.17 27	0.73 225	0.24 42	0.07 4	1.53 502	0.07 1	0.46 489	0.07 1	0.92 435

monsterstereo	0.40 67	0.43 127	1.07 16	0.26 59	0.27 229	0.39 51	0.14 15	0.55 114	0.37 16	0.28 72	0.27 64	0.14 8	0.13 8	0.67 200	0.44 223	0.07 4	1.12 446	0.07 1	0.81 533	0.08 17	0.53 311

xyz-stereo-finetune2	0.40 67	0.89 328	1.40 47	0.22 10	0.12 4	0.58 227	0.23 149	0.55 114	0.50 96	0.33 92	0.47 187	0.30 121	0.41 283	0.81 253	0.60 298	0.09 43	0.07 9	0.11 192	0.09 82	0.12 71	0.12 17

rvit_0105_4	0.40 67	0.64 227	1.98 126	0.31 144	0.18 76	0.37 40	0.29 277	0.64 167	0.67 240	0.28 72	0.32 105	0.36 155	0.28 173	0.45 89	0.27 83	0.18 403	0.16 235	0.15 369	0.14 248	0.15 122	0.25 123

XX-TBD	0.40 67	1.04 368	2.49 289	0.35 234	0.13 11	0.51 138	0.17 39	0.44 37	0.52 115	0.38 111	0.51 224	0.23 62	0.19 57	0.31 14	0.25 59	0.10 107	0.07 9	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.18 72

asda	0.41 72	0.31 26	1.23 28	0.22 10	0.17 59	0.43 78	0.16 31	0.46 50	0.38 23	0.25 40	0.20 15	0.15 15	0.20 72	0.99 285	0.23 32	0.10 107	1.49 496	0.07 1	0.23 374	0.08 17	0.88 427

qwe	0.41 72	0.29 8	1.29 36	0.22 10	0.22 150	0.41 60	0.15 23	0.49 66	0.38 23	0.28 72	0.23 39	0.14 8	0.15 17	0.94 277	0.24 42	0.08 14	1.47 495	0.07 1	0.25 387	0.08 17	0.76 388

LG-G_1	0.41 72	0.43 127	1.62 72	0.50 382	0.35 307	0.50 130	0.12 4	0.47 57	0.44 63	0.33 92	0.20 15	0.19 40	0.15 17	0.94 277	0.21 10	0.09 43	0.61 381	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 425

LG-G	0.41 72	0.43 127	1.62 72	0.50 382	0.35 307	0.50 130	0.12 4	0.47 57	0.44 63	0.33 92	0.20 15	0.19 40	0.15 17	0.94 277	0.21 10	0.09 43	0.61 381	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 425

WCG-NET	0.41 72	0.80 297	1.77 82	0.25 42	0.13 11	0.43 78	0.24 175	0.42 27	0.59 170	0.38 111	0.41 155	0.26 91	0.24 112	0.37 51	0.24 42	0.08 14	0.81 413	0.08 28	0.07 30	0.26 334	0.31 169

MIF-Stereo (partial)	0.41 72	0.71 258	2.67 366	0.27 73	0.24 191	0.32 19	0.17 39	0.56 120	0.46 70	0.26 55	0.37 132	0.25 81	0.26 144	0.46 93	0.35 175	0.11 196	0.08 45	0.12 246	0.10 118	0.21 252	0.15 43

s12784h	0.41 72	0.34 59	2.17 170	0.24 30	0.11 1	0.64 329	0.24 175	0.85 294	0.70 290	0.45 147	0.54 259	0.28 109	0.27 159	0.51 130	0.27 83	0.11 196	0.06 1	0.09 70	0.06 8	0.16 142	0.14 34

Gwc-CoAtRS	0.41 72	0.37 84	2.06 143	0.28 89	0.41 347	0.48 115	0.19 59	0.64 167	0.49 86	0.45 147	0.39 144	0.57 292	0.26 144	0.37 51	0.28 96	0.09 43	0.19 261	0.09 70	0.31 426	0.11 60	0.25 123

2.25w	0.42 80	0.30 20	1.12 19	0.22 10	0.15 26	0.36 36	0.13 7	0.45 43	0.37 16	0.26 55	0.27 64	0.14 8	0.19 57	0.91 272	0.36 178	0.07 4	1.38 481	0.07 1	0.67 522	0.07 1	0.91 431

Any-RAFT	0.42 80	0.33 51	1.89 108	0.28 89	0.21 137	0.69 374	0.21 96	0.83 272	0.60 176	0.45 147	0.43 161	0.62 313	0.30 202	0.48 111	0.24 42	0.11 196	0.40 342	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.16 56

R-Stereo Train	0.42 80	0.31 26	2.51 295	0.30 127	0.18 76	0.56 194	0.25 201	0.82 261	0.41 41	0.57 278	0.67 370	0.33 144	0.24 112	0.34 34	0.33 156	0.10 107	0.08 45	0.09 70	0.07 30	0.09 30	0.18 72

RAFT-Stereo	0.42 80	0.31 26	2.51 295	0.30 127	0.18 76	0.56 194	0.25 201	0.82 261	0.41 41	0.57 278	0.67 370	0.33 144	0.24 112	0.34 34	0.33 156	0.10 107	0.08 45	0.09 70	0.07 30	0.09 30	0.18 72
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
4.25_new	0.43 84	0.29 8	1.40 47	0.23 20	0.19 107	0.41 60	0.17 39	0.44 37	0.38 23	0.34 98	0.22 30	0.15 15	0.18 45	1.06 296	0.30 114	0.10 107	1.44 490	0.07 1	0.32 434	0.07 1	0.93 437

4.5w_new	0.43 84	0.29 8	1.40 47	0.23 20	0.19 107	0.41 60	0.17 39	0.44 37	0.38 23	0.34 98	0.22 30	0.15 15	0.18 45	1.06 296	0.30 114	0.10 107	1.44 490	0.07 1	0.32 434	0.07 1	0.93 437

4.25w-stereo	0.43 84	0.29 8	1.40 47	0.23 20	0.19 107	0.41 60	0.17 39	0.44 37	0.38 23	0.34 98	0.22 30	0.15 15	0.18 45	1.06 296	0.30 114	0.10 107	1.44 490	0.07 1	0.32 434	0.07 1	0.93 437

rvit_0105_5	0.43 84	0.73 266	2.10 156	0.31 144	0.18 76	0.41 60	0.31 304	0.69 184	0.67 240	0.32 90	0.34 115	0.38 166	0.30 202	0.42 81	0.30 114	0.18 403	0.16 235	0.15 369	0.15 270	0.15 122	0.30 160

plain	0.43 84	0.73 266	2.80 410	0.28 89	0.19 107	0.33 25	0.21 96	0.63 164	0.50 96	0.24 33	0.38 138	0.24 72	0.25 132	0.48 111	0.32 143	0.12 241	0.08 45	0.13 307	0.09 82	0.43 469	0.13 22

CASS	0.43 84	0.34 59	2.01 131	0.33 187	0.17 59	0.54 174	0.24 175	0.71 200	0.52 115	0.62 337	0.55 270	0.40 179	0.41 283	0.43 83	0.33 156	0.17 392	0.10 128	0.14 343	0.11 166	0.18 189	0.23 110
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 84	0.32 39	2.31 203	0.26 59	0.14 17	0.51 138	0.22 112	0.84 281	0.78 371	0.55 248	0.48 195	0.28 109	0.37 239	0.40 65	0.37 184	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 248

Patchmatch Stereo++	0.43 84	0.36 72	2.44 246	0.48 363	0.17 59	0.61 281	0.26 218	0.53 93	0.61 181	0.48 164	0.43 161	0.43 191	0.28 173	0.56 152	0.30 114	0.12 241	0.08 45	0.12 246	0.10 118	0.17 165	0.13 22
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 84	0.36 72	2.44 246	0.48 363	0.18 76	0.61 281	0.28 249	0.53 93	0.61 181	0.48 164	0.43 161	0.43 191	0.28 173	0.49 124	0.30 114	0.12 241	0.08 45	0.12 246	0.10 118	0.17 165	0.13 22

ROB_FTStereo_v2	0.43 84	0.36 72	2.44 246	0.49 376	0.17 59	0.61 281	0.28 249	0.53 93	0.61 181	0.48 164	0.43 161	0.44 206	0.28 173	0.48 111	0.30 114	0.12 241	0.08 45	0.12 246	0.10 118	0.17 165	0.13 22

ROB_FTStereo	0.43 84	0.36 72	2.44 246	0.48 363	0.18 76	0.61 281	0.26 218	0.53 93	0.61 181	0.48 164	0.43 161	0.43 191	0.28 173	0.51 130	0.30 114	0.12 241	0.08 45	0.12 246	0.10 118	0.17 165	0.13 22

HUI-Stereo	0.43 84	0.36 72	2.45 264	0.48 363	0.18 76	0.61 281	0.27 236	0.53 93	0.61 181	0.48 164	0.43 161	0.44 206	0.28 173	0.47 98	0.30 114	0.12 241	0.08 45	0.12 246	0.10 118	0.17 165	0.13 22

iGMRVC	0.43 84	0.36 72	2.44 246	0.48 363	0.18 76	0.61 281	0.27 236	0.53 93	0.61 181	0.48 164	0.43 161	0.43 191	0.28 173	0.57 156	0.31 133	0.12 241	0.08 45	0.12 246	0.10 118	0.17 165	0.13 22

iRAFT	0.43 84	0.36 72	2.44 246	0.48 363	0.17 59	0.61 281	0.26 218	0.53 93	0.61 181	0.48 164	0.43 161	0.43 191	0.28 173	0.56 152	0.30 114	0.12 241	0.08 45	0.12 246	0.10 118	0.17 165	0.13 22

RAFT-IKP	0.43 84	0.36 72	2.44 246	0.48 363	0.16 37	0.60 261	0.28 249	0.53 93	0.61 181	0.48 164	0.43 161	0.43 191	0.28 173	0.51 130	0.31 133	0.12 241	0.08 45	0.12 246	0.10 118	0.17 165	0.13 22

DIP-Stereo	0.43 84	0.50 168	2.21 182	0.27 73	0.18 76	0.63 317	0.17 39	0.94 363	0.58 159	0.49 180	0.48 195	0.30 121	0.30 202	0.40 65	0.31 133	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.15 122	0.33 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
3w_stereo	0.44 100	0.29 8	1.53 64	0.23 20	0.20 123	0.37 40	0.22 112	0.53 93	0.41 41	0.25 40	0.21 20	0.13 1	0.22 90	0.90 270	0.24 42	0.06 1	1.52 501	0.07 1	0.44 484	0.08 17	0.83 415

WCG-NET（raft）	0.44 100	0.97 352	1.78 84	0.24 30	0.17 59	0.43 78	0.24 175	0.42 27	0.52 115	0.38 111	0.35 122	0.46 227	0.25 132	0.41 74	0.26 74	0.08 14	1.08 440	0.08 28	0.08 51	0.27 348	0.40 227

GMStereo_Zeroshot	0.44 100	0.44 139	1.84 95	0.44 344	0.20 123	0.52 155	0.19 59	0.60 147	0.54 130	0.58 284	0.59 306	0.63 317	0.29 191	0.59 163	0.34 167	0.16 371	0.09 98	0.16 388	0.09 82	0.26 334	0.26 131

GMStereo	0.44 100	1.32 435	2.65 354	0.28 89	0.16 37	0.42 73	0.22 112	0.48 62	0.63 202	0.41 122	0.36 126	0.26 91	0.25 132	0.41 74	0.30 114	0.14 324	0.08 45	0.10 125	0.12 204	0.17 165	0.13 22
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 100	0.36 72	2.38 215	0.28 89	0.43 363	0.53 163	0.20 73	0.86 305	0.52 115	0.44 143	0.36 126	0.53 265	0.26 144	0.40 65	0.27 83	0.09 43	0.08 45	0.09 70	0.38 470	0.10 48	0.22 101

tg	0.45 105	0.83 304	1.85 99	0.29 107	0.16 37	0.57 216	0.18 51	0.60 147	0.56 145	0.37 105	0.44 173	0.38 166	0.24 112	0.48 111	0.28 96	0.09 43	0.30 320	0.11 192	0.11 166	0.44 473	0.77 392

rvit_stereo_0075_2	0.45 105	0.45 147	2.60 333	0.34 211	0.32 282	0.41 60	0.21 96	0.60 147	0.54 130	0.39 116	0.51 224	0.40 179	0.29 191	0.46 93	0.31 133	0.21 439	0.15 221	0.22 449	0.15 270	0.18 189	0.33 179

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 105	1.36 452	1.30 37	0.24 30	0.12 4	0.33 25	0.20 73	0.41 22	0.37 16	0.32 90	0.21 20	0.16 27	0.14 10	0.29 8	0.62 308	0.55 507	1.42 489	0.11 192	0.13 226	0.25 314	0.56 323

RCA-Stereo	0.45 105	0.38 94	1.80 87	0.27 73	0.25 200	0.58 227	0.23 149	0.84 281	0.66 227	0.42 128	0.44 173	0.28 109	0.35 229	0.31 14	0.21 10	0.09 43	1.01 430	0.09 70	0.07 30	0.21 252	0.53 311

BUS	0.45 105	0.32 39	1.58 66	0.31 144	0.22 150	0.91 462	0.23 149	1.05 452	0.67 240	0.64 359	0.53 240	0.65 329	0.32 214	0.48 111	0.34 167	0.13 288	0.10 128	0.14 343	0.12 204	0.13 88	0.15 43

AnonymousM	0.45 105	0.49 160	1.83 92	0.29 107	0.15 26	0.53 163	0.22 112	0.64 167	0.66 227	0.47 161	0.33 108	0.30 121	0.25 132	0.49 124	0.29 107	0.12 241	0.27 316	0.71 520	0.37 466	0.12 71	0.41 235

sAnonymous2	0.45 105	0.88 323	2.97 437	0.31 144	0.25 200	0.34 27	0.28 249	0.56 120	0.49 86	0.25 40	0.30 83	0.23 62	0.29 191	0.31 14	0.22 15	0.12 241	0.09 98	0.12 246	0.13 226	0.38 439	0.43 248

CroCo_RVC	0.45 105	0.88 323	2.97 437	0.31 144	0.25 200	0.34 27	0.28 249	0.56 120	0.49 86	0.25 40	0.30 83	0.23 62	0.29 191	0.31 14	0.22 15	0.12 241	0.09 98	0.12 246	0.13 226	0.38 439	0.43 248

2.75w_new	0.46 113	0.32 39	1.39 46	0.21 4	0.19 107	0.40 54	0.18 51	0.51 86	0.39 33	0.27 65	0.21 20	0.13 1	0.20 72	1.10 304	0.44 223	0.07 4	1.58 505	0.07 1	0.61 519	0.07 1	0.82 414

MLG-Stereo_test2	0.46 113	0.49 160	1.77 82	0.79 463	0.70 442	0.63 317	0.12 4	0.37 11	0.48 81	0.39 116	0.15 6	0.24 72	0.10 1	0.46 93	0.20 7	0.16 371	1.21 455	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.66 357

rvit_0105_3	0.46 113	0.86 317	2.24 188	0.33 187	0.19 107	0.44 85	0.35 347	0.74 207	0.70 290	0.38 111	0.38 138	0.41 185	0.33 219	0.46 93	0.32 143	0.19 419	0.17 248	0.17 403	0.18 318	0.15 122	0.22 101

RAFT-Stereo-weight	0.46 113	0.37 84	1.60 71	0.29 107	0.51 383	0.57 216	0.22 112	0.84 281	0.67 240	0.48 164	0.38 138	0.36 155	0.17 27	0.39 58	0.27 83	0.09 43	1.28 467	0.09 70	0.07 30	0.09 30	0.41 235

Selective-RAFT	0.46 113	0.48 156	1.88 106	0.32 165	0.16 37	0.61 281	0.19 59	0.66 173	0.62 191	0.28 72	0.30 83	0.41 185	0.33 219	0.51 130	0.32 143	0.11 196	1.09 442	0.09 70	0.35 455	0.19 220	0.37 203

ProNet	0.46 113	0.60 209	1.85 99	0.35 234	0.67 435	0.49 120	0.25 201	0.53 93	0.57 152	0.21 13	0.24 43	0.22 54	0.20 72	0.52 134	0.22 15	0.09 43	0.47 353	0.10 125	0.09 82	0.23 285	1.33 486

CRE-IMP	0.46 113	0.31 26	2.40 224	0.53 393	0.17 59	0.79 426	0.68 477	0.54 104	0.66 227	0.47 161	0.43 161	0.44 206	0.26 144	0.43 83	0.33 156	0.12 241	0.07 9	0.12 246	0.09 82	0.17 165	0.23 110

HI	0.47 120	0.82 302	2.49 289	0.29 107	0.22 150	0.45 90	0.20 73	0.59 140	0.43 54	0.59 303	0.59 306	0.65 329	0.45 325	0.48 111	0.40 199	0.08 14	0.09 98	0.10 125	0.11 166	0.24 292	0.20 87

CoSv	0.47 120	0.82 302	2.49 289	0.29 107	0.22 150	0.45 90	0.20 73	0.59 140	0.43 54	0.59 303	0.59 306	0.65 329	0.45 325	0.48 111	0.40 199	0.08 14	0.09 98	0.10 125	0.11 166	0.24 292	0.20 87

MonSter	0.47 120	0.29 8	1.07 16	0.22 10	0.18 76	0.51 138	0.14 15	0.49 66	0.35 9	0.26 55	0.18 7	0.15 15	0.11 2	0.88 267	0.47 239	0.06 1	2.11 533	0.07 1	0.81 533	0.07 1	1.01 453

RSM	0.47 120	0.51 175	1.36 41	1.37 510	1.04 490	0.37 40	0.21 96	0.52 87	0.55 139	0.23 24	0.28 70	0.28 109	0.17 27	0.40 65	0.22 15	0.09 43	0.24 297	0.09 70	0.35 455	0.24 292	0.80 404

test_4	0.47 120	0.80 297	2.15 167	0.36 252	0.29 248	0.59 246	0.28 249	0.50 80	0.42 48	0.43 136	0.76 424	0.39 170	0.22 90	0.73 225	0.49 253	0.08 14	0.18 255	0.11 192	0.15 270	0.29 370	0.27 138

DeepStereo_RVC	0.47 120	0.37 84	2.19 175	0.55 402	0.18 76	0.60 261	0.58 449	0.52 87	0.62 191	0.49 180	0.45 176	0.39 170	0.85 466	0.47 98	0.34 167	0.12 241	0.08 45	0.11 192	0.09 82	0.15 122	0.19 78

cross-raft	0.47 120	0.34 59	2.17 170	0.70 451	0.84 463	0.50 130	0.35 347	0.74 207	0.43 54	0.44 143	0.45 176	0.63 317	0.25 132	0.37 51	0.27 83	0.08 14	0.14 205	0.10 125	0.23 374	0.11 60	0.27 138

iRaftStereo_RVC	0.47 120	0.84 308	1.91 112	0.29 107	0.15 26	0.53 163	0.20 73	0.58 131	0.50 96	0.37 105	0.43 161	0.42 190	0.23 106	0.38 54	0.28 96	0.09 43	0.70 399	0.12 246	0.11 166	0.43 469	0.77 392

Anonymous3	0.47 120	0.49 160	2.61 338	0.33 187	0.25 200	0.72 388	0.32 315	0.80 243	0.60 176	0.36 102	0.41 155	0.33 144	0.29 191	0.46 93	0.30 114	0.19 419	0.18 255	0.13 307	0.13 226	0.18 189	0.22 101

CFNet_pseudo	0.47 120	0.50 168	2.19 175	0.26 59	0.20 123	0.56 194	0.22 112	0.80 243	0.62 191	0.50 199	0.56 283	0.68 355	0.47 346	0.53 141	0.33 156	0.11 196	0.10 128	0.15 369	0.10 118	0.18 189	0.33 179

ccs_rob	0.47 120	0.50 168	2.19 175	0.26 59	0.20 123	0.56 194	0.22 112	0.80 243	0.62 191	0.50 199	0.56 283	0.68 355	0.47 346	0.53 141	0.33 156	0.11 196	0.10 128	0.16 388	0.10 118	0.18 189	0.33 179

IGEV-Stereo+	0.48 131	0.32 39	1.43 52	0.26 59	0.46 374	0.30 13	0.13 7	0.32 4	0.57 152	0.80 436	0.24 43	0.19 40	0.19 57	0.57 156	0.46 234	0.10 107	1.36 478	0.08 28	0.22 369	0.46 480	1.04 457

RSM++	0.48 131	0.52 179	1.27 32	1.62 525	1.27 514	0.39 51	0.20 73	0.49 66	0.56 145	0.22 19	0.25 51	0.24 72	0.17 27	0.39 58	0.23 32	0.09 43	0.11 156	0.09 70	0.35 455	0.29 370	0.80 404

testlalala2	0.48 131	0.34 59	2.53 301	0.65 436	0.56 399	0.57 216	0.20 73	0.84 281	0.63 202	0.42 128	0.54 259	0.45 218	0.21 82	0.30 10	0.26 74	0.10 107	0.13 190	0.09 70	0.29 410	0.12 71	0.31 169

H2IRNET	0.48 131	1.04 368	2.57 322	0.31 144	0.19 107	0.54 174	0.19 59	0.55 114	0.53 126	0.28 72	0.56 283	0.47 236	0.35 229	0.47 98	0.40 199	0.11 196	0.08 45	0.12 246	0.14 248	0.37 432	0.26 131

PCWNet_CMD	0.48 131	0.50 168	2.23 186	0.27 73	0.20 123	0.56 194	0.22 112	0.78 228	0.67 240	0.49 180	0.55 270	0.68 355	0.56 386	0.48 111	0.32 143	0.11 196	0.10 128	0.14 343	0.10 118	0.19 220	0.43 248

DisPM	0.48 131	0.41 114	2.54 306	0.61 424	0.18 76	0.59 246	0.62 463	0.54 104	0.67 240	0.61 324	0.53 240	0.38 166	0.26 144	0.76 233	0.31 133	0.13 288	0.07 9	0.12 246	0.11 166	0.12 71	0.15 43

BSDual-CNN	0.48 131	0.32 39	1.58 66	0.31 144	0.22 150	0.76 406	0.32 315	1.05 452	0.67 240	0.64 359	0.53 240	0.63 317	0.38 249	0.48 111	0.97 394	0.13 288	0.10 128	0.14 343	0.12 204	0.13 88	0.15 43

psmg	0.48 131	0.32 39	1.58 66	0.28 89	0.22 150	0.75 401	0.35 347	0.94 363	0.67 240	0.61 324	0.59 306	0.63 317	0.38 249	0.48 111	0.97 394	0.13 288	0.11 156	0.13 307	0.13 226	0.14 111	0.15 43

dd	0.48 131	1.32 435	2.41 229	0.31 144	0.17 59	0.58 227	0.26 218	0.50 80	0.71 304	0.42 128	0.41 155	0.34 149	0.28 173	0.47 98	0.41 205	0.18 403	0.10 128	0.13 307	0.12 204	0.22 269	0.16 56

GANet-ADL	0.48 131	0.56 196	2.51 295	0.34 211	0.20 123	0.58 227	0.25 201	0.80 243	0.57 152	0.43 136	0.61 323	0.56 288	0.31 207	0.44 87	0.44 223	0.14 324	0.11 156	0.10 125	0.09 82	0.22 269	0.38 212

ICVP	0.48 131	0.33 51	2.37 212	0.34 211	0.22 150	0.60 261	0.55 440	0.79 237	0.53 126	0.45 147	0.60 315	0.49 246	0.36 233	0.55 149	0.46 234	0.16 371	0.16 235	0.14 343	0.11 166	0.16 142	0.32 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 131	0.39 101	2.30 200	0.28 89	0.27 229	0.70 377	0.32 315	1.00 414	0.69 279	0.50 199	0.52 233	0.43 191	0.36 233	0.53 141	0.44 223	0.12 241	0.09 98	0.12 246	0.16 291	0.18 189	0.23 110

FENet	0.48 131	0.58 200	2.46 272	0.33 187	0.18 76	0.58 227	0.22 112	0.83 272	0.64 212	0.49 180	0.42 158	0.55 281	0.38 249	0.52 134	0.51 260	0.12 241	0.09 98	0.12 246	0.11 166	0.17 165	0.31 169

MSMDNet	0.48 131	0.50 168	2.23 186	0.27 73	0.20 123	0.56 194	0.22 112	0.78 228	0.67 240	0.49 180	0.55 270	0.68 355	0.56 386	0.48 111	0.32 143	0.11 196	0.10 128	0.13 307	0.10 118	0.18 189	0.43 248

AdaStereo	0.48 131	0.44 139	2.18 173	0.36 252	0.20 123	0.59 246	0.29 277	0.97 388	0.74 338	0.52 221	0.55 270	0.61 308	0.33 219	0.52 134	0.44 223	0.18 403	0.08 45	0.17 403	0.11 166	0.18 189	0.24 119
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
IER	0.49 146	0.73 266	2.12 159	0.27 73	0.25 200	0.65 345	0.27 236	0.76 214	0.59 170	0.56 260	0.59 306	0.60 306	0.53 377	0.64 188	0.44 223	0.12 241	0.09 98	0.11 192	0.11 166	0.18 189	0.15 43

TestStereo	0.49 146	0.88 323	2.38 215	0.30 127	0.16 37	0.43 78	0.25 201	0.55 114	0.46 70	0.38 111	0.46 181	0.34 149	0.28 173	1.96 458	0.28 96	0.11 196	0.08 45	0.12 246	0.09 82	0.15 122	0.13 22

GES	0.49 146	0.54 185	2.37 212	0.31 144	0.19 107	0.61 281	0.30 293	0.93 358	0.52 115	0.49 180	0.53 240	0.40 179	0.43 308	0.59 163	0.67 328	0.16 371	0.11 156	0.12 246	0.10 118	0.20 240	0.30 160

DCANet	0.49 146	0.91 338	2.63 344	0.26 59	0.14 17	0.51 138	0.22 112	0.84 281	0.78 371	0.56 260	0.49 209	0.32 136	0.41 283	0.39 58	0.41 205	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.14 111	0.45 269

4w-stereo	0.50 150	0.26 1	1.86 103	0.22 10	0.30 261	0.38 47	0.14 15	0.41 22	0.35 9	0.25 40	0.21 20	0.14 8	0.20 72	1.18 321	0.33 156	0.09 43	1.56 504	0.07 1	0.72 528	0.07 1	1.23 478

CFNet_ucs	0.50 150	0.55 193	2.28 195	0.27 73	0.22 150	0.58 227	0.23 149	0.90 340	0.69 279	0.54 236	0.64 351	0.68 355	0.44 317	0.55 149	0.34 167	0.14 324	0.12 174	0.16 388	0.11 166	0.19 220	0.38 212

fff	0.50 150	0.90 334	2.63 344	0.25 42	0.15 26	0.51 138	0.22 112	0.85 294	0.82 406	0.55 248	0.48 195	0.31 129	0.65 421	0.39 58	0.37 184	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 248

ADStereo(finetuned)	0.50 150	0.91 338	2.43 238	0.26 59	0.14 17	0.51 138	0.22 112	0.84 281	0.78 371	0.56 260	0.49 209	0.32 136	0.75 451	0.40 65	0.40 199	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.13 88	0.45 269

UDGNet	0.50 150	1.36 452	2.44 246	0.37 265	0.19 107	0.58 227	0.23 149	0.49 66	0.69 279	0.42 128	0.39 144	0.34 149	0.29 191	0.55 149	0.32 143	0.25 466	0.10 128	0.37 496	0.19 336	0.30 379	0.17 63

PFNet+	0.50 150	0.43 127	2.54 306	0.49 376	0.18 76	0.58 227	0.76 487	0.54 104	0.72 313	0.56 260	0.48 195	0.39 170	0.26 144	0.94 277	0.33 156	0.14 324	0.09 98	0.14 343	0.13 226	0.12 71	0.16 56

NRIStereo	0.50 150	0.34 59	2.44 246	0.52 389	0.16 37	0.94 468	0.73 485	0.52 87	0.65 219	0.48 164	0.40 153	0.59 299	0.29 191	0.78 242	0.33 156	0.11 196	0.13 190	0.11 192	0.09 82	0.22 269	0.25 123

HCRNet	0.50 150	0.75 281	2.08 146	0.39 299	0.29 248	0.58 227	0.22 112	0.79 237	0.67 240	0.49 180	0.49 209	0.48 244	0.37 239	1.13 312	0.40 199	0.15 354	0.10 128	0.15 369	0.13 226	0.21 252	0.19 78

csc	0.50 150	0.90 334	2.63 344	0.25 42	0.15 26	0.51 138	0.22 112	0.85 294	0.82 406	0.55 248	0.48 195	0.31 129	0.65 421	0.39 58	0.37 184	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 248

cscssc	0.50 150	0.90 334	2.63 344	0.25 42	0.15 26	0.51 138	0.22 112	0.85 294	0.82 406	0.55 248	0.48 195	0.31 129	0.65 421	0.39 58	0.37 184	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 248

DMCA	0.50 150	0.83 304	1.95 119	0.32 165	0.24 191	0.59 246	0.26 218	0.81 252	0.68 267	0.59 303	0.49 209	0.56 288	0.36 233	0.65 194	0.65 322	0.14 324	0.10 128	0.14 343	0.10 118	0.19 220	0.29 150

ISRNet	0.51 161	0.58 200	1.96 123	0.38 284	0.31 270	0.49 120	0.21 96	0.80 243	0.71 304	0.64 359	0.71 404	0.66 338	0.40 271	0.59 163	0.45 229	0.23 453	0.16 235	0.21 444	0.20 347	0.21 252	0.37 203

UPFNet	0.51 161	0.67 233	2.04 138	0.34 211	0.33 289	0.65 345	0.37 358	0.88 322	0.65 219	0.60 314	0.53 240	0.61 308	0.41 283	0.77 235	0.55 277	0.13 288	0.13 190	0.13 307	0.13 226	0.20 240	0.16 56

rvit_105_1	0.52 163	0.93 347	2.30 200	0.36 252	0.24 191	0.51 138	0.45 406	0.81 252	0.79 384	0.46 158	0.44 173	0.45 218	0.38 249	0.63 181	0.39 197	0.20 430	0.18 255	0.18 422	0.22 369	0.18 189	0.21 94

DCVSM-stereo	0.52 163	0.37 84	2.45 264	0.30 127	0.22 150	0.54 174	0.52 430	0.60 147	0.52 115	0.69 394	0.47 187	0.79 402	0.49 358	0.56 152	0.90 388	0.13 288	0.14 205	0.15 369	0.13 226	0.20 240	0.21 94

ITSA-stereo	0.52 163	0.42 117	1.46 56	0.34 211	0.18 76	0.60 261	0.29 277	0.99 404	0.82 406	0.51 211	0.48 195	0.53 265	0.59 401	1.25 335	0.73 349	0.15 354	0.12 174	0.17 403	0.16 291	0.19 220	0.32 175

gcap-zeroshot	0.52 163	0.86 317	2.38 215	0.32 165	0.60 414	0.70 377	0.20 73	0.78 228	0.58 159	0.44 143	0.36 126	0.81 413	0.24 112	0.53 141	0.30 114	0.10 107	0.35 329	0.09 70	0.31 426	0.09 30	0.40 227

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 163	0.51 175	1.12 19	0.26 59	0.22 150	0.46 98	0.20 73	1.10 476	1.33 514	3.13 553	0.33 108	0.22 54	0.20 72	0.34 34	0.26 74	0.11 196	0.09 98	0.11 192	0.09 82	0.17 165	0.21 94

StereoVision	0.52 163	1.12 385	2.70 387	0.34 211	0.32 282	0.47 109	0.26 218	0.73 205	0.61 181	0.33 92	0.89 454	0.45 218	0.26 144	0.52 134	0.39 197	0.14 324	0.15 221	0.16 388	0.15 270	0.22 269	0.14 34

gwcnet-sp	0.52 163	0.71 258	2.66 358	0.32 165	0.22 150	0.66 358	0.31 304	0.84 281	0.69 279	0.61 324	0.49 209	0.46 227	0.43 308	0.77 235	0.48 244	0.12 241	0.11 156	0.11 192	0.11 166	0.19 220	0.19 78

scenet	0.52 163	0.71 258	2.66 358	0.32 165	0.22 150	0.66 358	0.31 304	0.84 281	0.69 279	0.61 324	0.49 209	0.46 227	0.43 308	0.77 235	0.48 244	0.12 241	0.11 156	0.11 192	0.11 166	0.19 220	0.19 78

ssnet	0.52 163	0.71 258	2.66 358	0.32 165	0.22 150	0.66 358	0.31 304	0.84 281	0.69 279	0.61 324	0.49 209	0.46 227	0.43 308	0.77 235	0.48 244	0.12 241	0.11 156	0.11 192	0.11 166	0.19 220	0.19 78

PSM-softLoss	0.52 163	0.34 59	2.47 277	0.55 402	0.17 59	0.61 281	0.39 373	0.64 167	0.67 240	0.52 221	0.48 195	0.39 170	0.25 132	1.46 366	0.77 361	0.13 288	0.08 45	0.13 307	0.12 204	0.12 71	0.15 43

KMStereo	0.52 163	0.34 59	2.47 277	0.55 402	0.17 59	0.61 281	0.39 373	0.64 167	0.67 240	0.52 221	0.48 195	0.39 170	0.25 132	1.46 366	0.77 361	0.13 288	0.08 45	0.13 307	0.12 204	0.12 71	0.15 43

KYRaft	0.52 163	0.35 68	2.40 224	0.34 211	0.21 137	0.75 401	0.43 393	0.62 157	0.63 202	0.64 359	0.92 461	0.53 265	0.72 440	0.60 169	0.26 74	0.10 107	0.07 9	0.12 246	0.14 248	0.13 88	0.54 315

raftrobust	0.52 163	1.14 389	2.15 167	0.33 187	0.99 481	0.53 163	0.21 96	0.59 140	0.50 96	0.53 230	0.36 126	0.31 129	0.33 219	0.47 98	0.42 210	0.10 107	0.55 372	0.09 70	0.08 51	0.22 269	0.46 274

RALAANet	0.52 163	1.37 457	2.63 344	0.33 187	0.23 179	0.48 115	0.19 59	0.69 184	0.55 139	0.49 180	0.46 181	0.39 170	0.31 207	0.53 141	0.53 269	0.10 107	0.33 327	0.11 192	0.17 307	0.29 370	0.13 22

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 177	0.39 101	1.30 37	0.45 351	0.21 137	0.74 398	0.17 39	0.71 200	0.44 63	1.17 489	0.38 138	0.89 444	0.23 106	0.86 260	0.94 392	0.11 196	0.49 357	0.09 70	0.40 474	0.13 88	0.50 291

testlalala	0.53 177	0.36 72	2.40 224	0.29 107	0.35 307	0.60 261	0.22 112	1.02 431	0.63 202	0.56 260	0.40 153	0.32 136	0.21 82	0.33 28	0.27 83	0.10 107	1.73 515	0.09 70	0.24 378	0.08 17	0.43 248

hknet	0.53 177	0.39 101	2.04 138	0.31 144	0.24 191	0.76 406	0.32 315	1.05 452	0.71 304	0.64 359	0.53 240	0.79 402	0.40 271	0.84 257	0.78 365	0.12 241	0.10 128	0.14 343	0.12 204	0.13 88	0.15 43

NF-Stereo	0.53 177	0.33 51	2.55 314	0.55 402	0.16 37	0.61 281	0.43 393	0.70 194	0.70 290	0.50 199	0.47 187	0.37 160	0.26 144	1.44 364	0.78 365	0.12 241	0.07 9	0.12 246	0.10 118	0.13 88	0.17 63

OCTAStereo	0.53 177	0.33 51	2.54 306	0.56 411	0.16 37	0.61 281	0.42 386	0.70 194	0.70 290	0.50 199	0.47 187	0.37 160	0.26 144	1.43 360	0.79 368	0.12 241	0.07 9	0.12 246	0.10 118	0.13 88	0.17 63

RE-Stereo	0.53 177	0.33 51	2.54 306	0.56 411	0.16 37	0.61 281	0.43 393	0.70 194	0.70 290	0.50 199	0.47 187	0.37 160	0.26 144	1.43 360	0.77 361	0.12 241	0.07 9	0.12 246	0.10 118	0.13 88	0.17 63

TVStereo	0.53 177	0.33 51	2.54 306	0.56 411	0.16 37	0.61 281	0.43 393	0.70 194	0.70 290	0.50 199	0.47 187	0.37 160	0.26 144	1.43 360	0.77 361	0.12 241	0.07 9	0.12 246	0.10 118	0.13 88	0.17 63

GMM-Stereo	0.53 177	0.33 51	2.89 427	0.53 393	0.24 191	0.77 416	0.46 412	0.62 157	0.65 219	0.58 284	0.73 411	0.47 236	0.43 308	0.68 205	0.29 107	0.10 107	0.06 1	0.13 307	0.13 226	0.14 111	0.44 264

Prome-Stereo	0.53 177	0.36 72	2.39 222	0.60 418	0.23 179	0.63 317	0.41 380	0.66 173	0.67 240	0.59 303	1.02 478	0.43 191	0.71 439	0.61 174	0.34 167	0.10 107	0.07 9	0.10 125	0.09 82	0.13 88	0.44 264

CoDeX	0.54 186	0.52 179	2.25 191	0.30 127	0.26 216	0.61 281	0.32 315	1.03 438	0.73 318	0.49 180	0.56 283	0.52 262	0.40 271	1.59 392	0.38 192	0.12 241	0.09 98	0.11 192	0.10 118	0.15 122	0.22 101

NINENet	0.54 186	0.40 108	2.19 175	0.55 402	0.26 216	0.91 462	0.23 149	1.05 452	0.77 366	0.54 236	0.57 294	0.65 329	0.32 214	1.22 326	0.34 167	0.16 371	0.13 190	0.16 388	0.11 166	0.16 142	0.14 34

GwcNet-ADL	0.54 186	0.78 291	2.85 422	0.31 144	0.20 123	0.58 227	0.29 277	0.93 358	0.67 240	0.48 164	0.47 187	0.56 288	0.33 219	0.48 111	0.80 370	0.13 288	0.12 174	0.09 70	0.09 82	0.14 111	0.40 227

ACVNet	0.54 186	0.87 319	2.45 264	0.28 89	0.22 150	0.59 246	0.36 355	0.69 184	0.73 318	0.49 180	0.59 306	0.69 366	0.42 296	0.47 98	0.70 335	0.11 196	0.10 128	0.10 125	0.09 82	0.36 425	0.39 220

MIM_Stereo	0.55 190	0.92 343	2.65 354	0.32 165	1.09 498	0.51 138	0.19 59	0.67 176	0.52 115	0.48 164	0.54 259	0.43 191	0.27 159	0.57 156	0.30 114	0.08 14	0.17 248	0.11 192	0.10 118	0.28 361	0.80 404

CSP-Net	0.55 190	0.61 215	1.81 91	0.30 127	0.23 179	0.77 416	0.35 347	0.90 340	0.62 191	0.62 337	0.60 315	0.65 329	0.42 296	1.76 416	0.47 239	0.17 392	0.12 174	0.10 125	0.10 118	0.21 252	0.16 56

RAFT_R40	0.55 190	0.31 26	2.44 246	0.57 415	0.42 359	0.62 303	0.52 430	0.58 131	0.66 227	0.56 260	0.54 259	0.54 272	0.50 363	1.56 379	0.53 269	0.11 196	0.07 9	0.12 246	0.10 118	0.16 142	0.10 7

Pruner-Stereo	0.55 190	0.38 94	2.49 289	1.78 534	0.19 107	0.63 317	0.45 406	0.59 140	0.67 240	0.61 324	0.48 195	0.41 185	0.25 132	0.49 124	0.99 402	0.13 288	0.07 9	0.12 246	0.10 118	0.13 88	0.14 34

MMNet	0.55 190	0.92 343	2.03 135	0.34 211	0.27 229	0.79 426	0.28 249	0.86 305	0.79 384	0.62 337	0.58 301	0.59 299	0.56 386	0.80 249	0.61 305	0.11 196	0.11 156	0.12 246	0.11 166	0.21 252	0.22 101

UCFNet_RVC	0.55 190	1.16 398	2.48 283	0.31 144	0.27 229	0.65 345	0.28 249	0.76 214	0.58 159	0.51 211	0.53 240	0.67 341	0.42 296	0.91 272	0.45 229	0.16 371	0.11 156	0.17 403	0.17 307	0.20 240	0.23 110

HITNet	0.55 190	1.28 430	2.73 395	0.35 234	0.14 17	0.56 194	0.23 149	0.89 331	0.62 191	0.52 221	0.51 224	0.49 246	0.38 249	0.52 134	0.60 298	0.09 43	0.07 9	0.10 125	0.08 51	0.25 314	0.61 340
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.55 190	0.61 215	2.07 144	0.34 211	0.21 137	0.68 371	0.26 218	0.87 314	0.73 318	0.70 398	0.69 378	0.74 385	0.45 325	1.10 304	0.62 308	0.12 241	0.09 98	0.14 343	0.14 248	0.27 348	0.24 119
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 198	0.68 242	2.42 233	0.30 127	0.41 347	0.61 281	0.31 304	0.58 131	0.72 313	1.17 489	0.26 58	0.20 44	0.27 159	1.28 341	0.28 96	0.09 43	0.59 379	0.12 246	0.21 358	0.16 142	0.48 283

RAFT-Test	0.56 198	0.41 114	2.01 131	0.90 473	1.07 495	0.65 345	0.37 358	0.83 272	0.65 219	0.49 180	0.49 209	0.93 453	0.24 112	0.52 134	0.30 114	0.10 107	0.38 336	0.09 70	0.38 470	0.11 60	0.19 78

PSMNet-ADL	0.56 198	0.47 153	2.03 135	0.35 234	0.22 150	0.67 365	0.27 236	0.77 221	0.58 159	0.43 136	0.53 240	0.70 372	0.45 325	1.89 448	0.64 317	0.16 371	0.13 190	0.11 192	0.13 226	0.15 122	0.51 298

SST-Stereo	0.56 198	0.30 20	2.44 246	0.71 453	0.55 397	0.62 303	0.65 468	0.57 127	0.67 240	0.59 303	0.53 240	0.51 255	0.59 401	1.57 384	0.31 133	0.12 241	0.07 9	0.12 246	0.10 118	0.17 165	0.11 14

RAFT-345	0.56 198	0.37 84	2.68 373	0.40 312	0.34 299	0.58 227	0.41 380	0.49 66	0.70 290	0.51 211	0.99 474	0.43 191	0.28 173	1.56 379	0.81 374	0.10 107	0.07 9	0.11 192	0.09 82	0.11 60	0.09 3

UNet	0.56 198	0.58 200	2.81 414	0.32 165	0.33 289	0.74 398	0.27 236	0.86 305	0.67 240	0.55 248	0.55 270	0.72 377	0.55 384	0.79 245	0.58 290	0.12 241	0.09 98	0.13 307	0.11 166	0.20 240	0.19 78

DN-CSS_ROB	0.56 198	1.64 499	2.75 400	0.42 326	0.22 150	0.57 216	0.19 59	0.79 237	0.66 227	0.46 158	0.62 330	0.41 185	0.32 214	0.73 225	0.49 253	0.12 241	0.08 45	0.14 343	0.13 226	0.38 439	0.17 63

MyStereo05	0.57 205	0.72 263	2.72 390	0.31 144	0.25 200	0.60 261	0.30 293	0.87 314	0.82 406	0.54 236	0.37 132	0.53 265	0.42 296	0.63 181	0.73 349	0.09 43	0.55 372	0.12 246	0.20 347	0.16 142	0.56 323

MyStereo04	0.57 205	0.68 242	2.66 358	0.30 127	0.41 347	0.61 281	0.31 304	0.88 322	0.80 392	0.48 164	0.37 132	0.54 272	0.42 296	0.61 174	0.71 341	0.09 43	0.59 379	0.12 246	0.21 358	0.16 142	0.48 283

Selective-IGEV	0.57 205	0.42 117	1.87 105	1.67 529	1.33 515	0.36 36	0.20 73	0.61 153	0.71 304	0.22 19	0.31 94	0.22 54	0.19 57	0.52 134	0.36 178	0.09 43	0.97 425	0.09 70	0.15 270	0.20 240	0.85 420

SepStereo	0.57 205	0.42 117	1.85 99	0.34 211	0.34 299	0.52 155	0.42 386	0.89 331	0.80 392	0.85 450	0.69 378	0.57 292	0.51 367	1.55 377	0.57 284	0.13 288	0.09 98	0.12 246	0.09 82	0.18 189	0.37 203

111	0.57 205	1.41 463	2.63 344	0.25 42	0.15 26	0.59 246	0.26 218	0.90 340	0.83 413	0.50 199	0.54 259	0.57 292	0.38 249	0.54 147	0.41 205	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.24 292	0.81 411

AFF-stereo	0.57 205	1.51 480	2.59 326	0.33 187	0.23 179	0.51 138	0.21 96	0.69 184	0.68 267	0.49 180	0.63 338	0.49 246	0.34 227	0.50 129	0.37 184	0.08 14	0.54 369	0.10 125	0.10 118	0.40 454	0.60 339

acv_ft	0.57 205	0.87 319	2.45 264	0.33 187	0.41 347	0.63 317	0.29 277	0.86 305	0.73 318	0.64 359	0.59 306	0.69 366	0.45 325	0.47 98	0.68 331	0.11 196	0.10 128	0.10 125	0.09 82	0.43 469	0.39 220

BEATNet_4x	0.57 205	1.16 398	2.56 318	0.35 234	0.16 37	0.56 194	0.25 201	0.91 347	0.64 212	0.55 248	0.53 240	0.59 299	0.43 308	0.67 200	0.76 359	0.12 241	0.09 98	0.12 246	0.09 82	0.23 285	0.58 331

AIO-test1	0.58 213	1.37 457	2.77 405	0.66 441	1.08 496	0.50 130	0.23 149	0.86 305	0.69 279	0.31 86	0.42 158	0.29 117	0.22 90	0.77 235	0.34 167	0.13 288	0.15 221	0.12 246	0.16 291	0.31 388	0.30 160

IGEV-Stereo++	0.58 213	0.29 8	1.66 77	0.37 265	0.53 393	0.47 109	0.13 7	0.54 104	0.37 16	1.02 473	0.25 51	0.17 31	0.22 90	1.04 293	0.27 83	0.08 14	1.98 527	0.08 28	0.06 8	0.17 165	1.92 515

MC-Stereo	0.58 213	0.37 84	2.00 129	0.88 470	0.64 430	0.54 174	0.19 59	0.46 50	0.39 33	0.58 284	0.39 144	0.27 102	0.27 159	0.71 217	0.32 143	0.09 43	1.20 452	0.09 70	0.16 291	0.22 269	1.92 515

RAFT_CTSACE	0.58 213	1.16 398	2.76 403	0.36 252	0.29 248	0.54 174	0.29 277	0.69 184	0.51 103	0.51 211	0.75 421	0.67 341	0.37 239	0.63 181	0.47 239	0.08 14	0.49 357	0.11 192	0.10 118	0.41 461	0.32 175

CRFU-Net	0.58 213	0.42 117	1.90 109	0.49 376	0.27 229	0.83 440	0.35 347	0.94 363	0.54 130	0.65 375	0.60 315	0.78 400	1.34 500	1.00 286	0.51 260	0.17 392	0.14 205	0.17 403	0.10 118	0.19 220	0.20 87

dad	0.58 213	1.35 447	2.39 222	0.31 144	0.20 123	0.62 303	0.26 218	0.56 120	0.79 384	0.66 382	0.64 351	0.64 325	0.36 233	0.87 261	0.48 244	0.28 477	0.15 221	0.40 499	0.18 318	0.24 292	0.22 101

IPLGR	0.58 213	0.64 227	3.12 455	0.37 265	0.18 76	0.62 303	0.54 436	1.06 465	0.69 279	0.73 410	0.46 181	0.50 250	0.44 317	1.12 311	0.31 133	0.10 107	0.08 45	0.11 192	0.09 82	0.21 252	0.20 87

GMOStereo	0.58 213	0.89 328	2.46 272	0.29 107	0.99 481	0.51 138	0.32 315	0.58 131	0.46 70	0.58 284	0.48 195	0.54 272	0.27 159	0.31 14	0.25 59	0.09 43	1.64 508	0.13 307	0.11 166	0.34 407	0.42 240

error version	0.58 213	0.89 328	2.46 272	0.29 107	0.99 481	0.51 138	0.32 315	0.58 131	0.46 70	0.58 284	0.48 195	0.54 272	0.27 159	0.31 14	0.25 59	0.09 43	1.64 508	0.13 307	0.11 166	0.34 407	0.42 240

test-v	0.58 213	0.89 328	2.46 272	0.29 107	0.99 481	0.51 138	0.32 315	0.58 131	0.46 70	0.58 284	0.48 195	0.54 272	0.27 159	0.31 14	0.25 59	0.09 43	1.64 508	0.13 307	0.11 166	0.34 407	0.42 240

test-3	0.58 213	0.43 127	2.44 246	0.52 389	0.59 409	0.46 98	0.23 149	0.77 221	0.49 86	0.52 221	0.29 75	0.44 206	0.22 90	0.59 163	0.97 394	0.08 14	1.27 465	0.10 125	0.35 455	0.29 370	0.62 342

test_1	0.58 213	0.43 127	2.44 246	0.52 389	0.59 409	0.46 98	0.23 149	0.77 221	0.49 86	0.51 211	0.29 75	0.44 206	0.22 90	0.59 163	0.97 394	0.08 14	1.27 465	0.10 125	0.35 455	0.29 370	0.63 348

LCNet	0.58 213	0.43 127	2.42 233	0.91 477	0.22 150	0.95 470	0.29 277	0.62 157	0.64 212	0.52 221	0.55 270	0.41 185	0.75 451	0.84 257	0.27 83	0.10 107	0.07 9	0.12 246	0.18 318	0.97 524	0.40 227

test-2	0.58 213	0.89 328	2.46 272	0.29 107	0.99 481	0.51 138	0.32 315	0.58 131	0.46 70	0.58 284	0.48 195	0.54 272	0.27 159	0.31 14	0.25 59	0.09 43	1.64 508	0.13 307	0.11 166	0.34 407	0.42 240

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 213	1.48 477	2.53 301	0.29 107	0.78 456	0.52 155	0.20 73	0.68 181	0.66 227	0.51 211	0.61 323	0.40 179	0.32 214	0.40 65	0.43 217	0.08 14	0.63 387	0.09 70	0.09 82	0.37 432	0.58 331

STTStereo	0.58 213	0.95 349	2.95 435	0.37 265	0.31 270	0.62 303	0.32 315	0.81 252	0.63 202	0.61 324	0.55 270	0.67 341	0.43 308	0.87 261	0.48 244	0.16 371	0.16 235	0.17 403	0.20 347	0.17 165	0.25 123

DeepPruner_ROB	0.58 213	1.06 371	2.68 373	0.30 127	0.26 216	0.63 317	0.31 304	0.83 272	0.51 103	0.62 337	0.56 283	0.65 329	0.39 264	1.06 296	0.56 281	0.19 419	0.14 205	0.14 343	0.14 248	0.24 292	0.33 179

G2L-ROB	0.59 230	1.32 435	2.59 326	0.30 127	0.22 150	0.59 246	0.28 249	0.80 243	0.61 181	0.56 260	0.45 176	0.70 372	0.35 229	1.38 351	0.72 345	0.11 196	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.22 269	0.31 169

MM-Stereo_test3	0.59 230	0.85 312	2.28 195	0.53 393	0.31 270	0.45 90	0.30 293	0.78 228	0.76 353	0.33 92	0.43 161	0.32 136	0.23 106	0.61 174	0.54 274	0.10 107	1.65 512	0.10 125	0.08 51	0.42 464	0.68 366

test_sample2	0.59 230	0.42 117	1.84 95	0.33 187	0.18 76	0.52 155	0.28 249	0.86 305	0.70 290	0.47 161	0.53 240	0.46 227	0.41 283	1.51 373	0.66 325	0.12 241	0.93 423	0.11 192	0.24 378	0.16 142	1.01 453

GCAP-Stereo	0.59 230	1.35 447	2.44 246	0.49 376	1.02 488	0.52 155	0.14 15	0.53 93	0.54 130	0.44 143	0.50 221	0.30 121	0.22 90	0.68 205	0.41 205	0.09 43	1.30 472	0.09 70	0.07 30	0.23 285	0.54 315

TestStereo1	0.59 230	1.21 411	2.63 344	0.40 312	0.60 414	0.56 194	0.34 337	0.82 261	0.73 318	0.45 147	0.63 338	0.36 155	0.42 296	0.66 197	0.42 210	0.10 107	0.32 323	0.12 246	0.10 118	0.34 407	0.52 305

SA-5K	0.59 230	1.21 411	2.63 344	0.40 312	0.60 414	0.56 194	0.34 337	0.82 261	0.73 318	0.45 147	0.63 338	0.36 155	0.42 296	0.66 197	0.42 210	0.10 107	0.32 323	0.12 246	0.10 118	0.34 407	0.52 305

test_3	0.59 230	0.44 139	2.44 246	0.53 393	0.59 409	0.48 115	0.30 293	0.79 237	0.52 115	0.51 211	0.30 83	0.45 218	0.22 90	0.59 163	0.97 394	0.08 14	1.25 460	0.11 192	0.35 455	0.30 379	0.62 342

IRAFT_RVC	0.59 230	0.74 276	2.42 233	0.47 362	0.21 137	0.59 246	0.42 386	0.68 181	0.73 318	0.54 236	0.50 221	0.49 246	0.51 367	1.57 384	1.00 405	0.11 196	0.25 306	0.13 307	0.10 118	0.15 122	0.14 34

MLCV	0.59 230	1.41 463	2.41 229	0.31 144	0.15 26	0.60 261	0.23 149	0.77 221	0.63 202	0.67 384	0.66 365	0.55 281	0.37 239	1.16 316	1.09 418	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.21 252	0.29 150

iResNet	0.59 230	1.09 376	2.54 306	0.44 344	0.18 76	0.65 345	0.29 277	0.89 331	0.75 344	0.59 303	0.64 351	0.43 191	0.39 264	0.73 225	1.24 440	0.11 196	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.21 252	0.40 227

AIO-test2	0.60 240	1.55 483	2.73 395	0.63 429	0.42 359	0.50 130	0.23 149	0.84 281	0.73 318	0.34 98	0.53 240	0.37 160	0.22 90	0.70 210	0.32 143	0.75 518	0.16 235	0.13 307	0.17 307	0.21 252	0.47 276

11t1	0.60 240	0.49 160	2.19 175	0.35 234	0.58 408	0.48 115	0.21 96	0.72 202	0.73 318	0.49 180	0.47 187	0.35 153	0.34 227	0.61 174	0.71 341	0.12 241	1.26 464	0.10 125	0.29 410	0.16 142	1.22 475

RAFT+CT+SA	0.60 240	1.25 424	2.49 289	0.38 284	0.75 448	0.55 187	0.34 337	0.83 272	0.68 267	0.39 116	0.55 270	0.44 206	0.29 191	0.75 231	0.28 96	0.09 43	0.24 297	0.11 192	0.51 502	0.30 379	0.74 386

rafts_anoy	0.60 240	1.33 440	2.59 326	0.53 393	1.09 498	0.49 120	0.25 201	0.67 176	0.53 126	0.41 122	0.38 138	0.33 144	0.30 202	0.68 205	0.41 205	0.10 107	1.13 447	0.13 307	0.15 270	0.20 240	0.29 150

delet	0.60 240	0.84 308	2.45 264	0.33 187	0.35 307	0.73 392	0.46 412	0.89 331	0.80 392	0.58 284	0.62 330	0.67 341	0.51 367	1.14 314	0.64 317	0.12 241	0.12 174	0.13 307	0.14 248	0.22 269	0.29 150

CFNet-ft	0.60 240	1.16 398	2.45 264	0.29 107	0.30 261	0.64 329	0.28 249	0.69 184	0.57 152	0.49 180	0.57 294	0.79 402	0.44 317	1.48 369	0.62 308	0.15 354	0.10 128	0.28 474	0.14 248	0.21 252	0.29 150

CFNet_RVC	0.60 240	1.16 398	2.45 264	0.29 107	0.30 261	0.64 329	0.28 249	0.69 184	0.57 152	0.49 180	0.57 294	0.79 402	0.44 317	1.48 369	0.62 308	0.15 354	0.10 128	0.28 474	0.14 248	0.21 252	0.29 150

iResNet_ROB	0.60 240	1.59 490	2.04 138	0.32 165	0.21 137	0.60 261	0.22 112	0.99 404	0.85 428	0.61 324	0.63 338	0.58 296	0.42 296	1.08 302	0.98 400	0.11 196	0.08 45	0.09 70	0.06 8	0.23 285	0.33 179

DFGA-Net	0.61 248	1.55 483	2.59 326	0.32 165	0.26 216	0.54 174	0.22 112	0.67 176	0.63 202	0.50 199	0.52 233	0.35 153	0.28 173	1.84 435	0.99 402	0.10 107	0.08 45	0.12 246	0.12 204	0.38 439	0.18 72

FoundationStereo	0.61 248	0.37 84	0.91 5	1.96 544	2.40 548	0.20 3	0.16 31	0.26 1	0.86 435	0.16 1	0.12 2	0.19 40	0.17 27	0.58 162	0.32 143	0.10 107	2.98 554	0.08 28	0.06 8	0.07 1	0.20 87

FACV-RUCA	0.61 248	0.44 139	2.11 158	0.43 338	1.73 535	0.49 120	0.28 249	0.74 207	0.68 267	0.41 122	0.53 240	0.34 149	0.64 418	0.41 74	0.33 156	0.13 288	0.11 156	0.62 515	0.12 204	0.72 510	1.02 455

GIP-stereo	0.61 248	0.68 242	1.05 15	0.95 482	1.46 524	0.42 73	0.17 39	0.69 184	0.49 86	0.19 5	0.24 43	0.23 62	0.18 45	0.95 283	0.59 294	0.10 107	1.33 476	0.08 28	0.06 8	0.18 189	2.21 532

test_sample3	0.61 248	0.48 156	2.24 188	0.34 211	0.19 107	0.58 227	0.25 201	0.97 388	0.76 353	0.54 236	0.52 233	0.46 227	0.37 239	1.78 422	0.57 284	0.13 288	0.79 407	0.12 246	0.21 358	0.17 165	0.73 383

test_sample1	0.61 248	0.45 147	1.84 95	0.33 187	0.29 248	0.49 120	0.24 175	0.83 272	0.73 318	0.51 211	0.53 240	0.52 262	0.45 325	1.40 354	0.72 345	0.11 196	0.96 424	0.10 125	0.24 378	0.15 122	1.25 479

testlalala_base	0.61 248	0.35 68	2.44 246	0.35 234	0.33 289	0.55 187	0.21 96	0.88 322	0.41 41	0.41 122	0.39 144	0.31 129	0.24 112	0.33 28	0.36 178	0.98 530	1.61 507	0.09 70	0.22 369	1.11 525	0.68 366

test_5	0.61 248	1.25 424	2.76 403	0.39 299	0.64 430	0.58 227	0.35 347	0.85 294	0.66 227	0.49 180	0.56 283	0.55 281	0.40 271	0.79 245	0.32 143	0.10 107	0.19 261	0.12 246	0.12 204	0.33 400	0.85 420

Sa-1000	0.61 248	1.07 372	2.71 388	0.32 165	0.61 423	0.61 281	0.31 304	1.00 414	0.76 353	0.53 230	0.83 439	0.43 191	0.33 219	0.69 208	0.30 114	0.10 107	0.52 364	0.13 307	0.28 406	0.29 370	0.29 150

SA	0.61 248	1.14 389	2.79 409	0.32 165	0.63 426	0.57 216	0.30 293	0.97 388	0.78 371	0.43 136	0.63 338	0.39 170	0.46 335	0.70 210	0.31 133	0.10 107	0.44 348	0.13 307	0.32 434	0.31 388	0.51 298

DAS	0.61 248	0.42 117	1.85 99	0.34 211	0.34 299	0.52 155	0.42 386	0.89 331	0.80 392	0.85 450	0.69 378	0.57 292	0.51 367	2.38 493	0.57 284	0.13 288	0.09 98	0.12 246	0.09 82	0.18 189	0.37 203

AACVNet	0.61 248	1.13 388	2.47 277	0.37 265	0.21 137	0.57 216	0.25 201	0.75 211	0.55 139	0.56 260	0.60 315	0.66 338	0.44 317	2.11 474	0.49 253	0.14 324	0.11 156	0.14 343	0.11 166	0.35 419	0.23 110

ASMatch	0.61 248	0.47 153	2.72 390	0.91 477	0.36 318	0.56 194	0.24 175	0.54 104	0.67 240	0.48 164	1.20 491	0.47 236	0.65 421	1.33 347	0.93 390	0.10 107	0.08 45	0.11 192	0.11 166	0.10 48	0.17 63

test-1	0.61 248	0.54 185	2.09 150	0.31 144	1.37 517	0.51 138	0.28 249	0.83 272	0.50 96	0.42 128	0.55 270	0.54 272	0.24 112	0.38 54	1.25 441	0.10 107	1.08 440	0.10 125	0.17 307	0.11 60	0.77 392

LMCR-Stereo	0.61 248	1.00 356	2.60 333	0.42 326	0.22 150	0.74 398	0.31 304	1.06 465	0.70 290	0.62 337	0.64 351	0.40 179	0.52 374	0.84 257	1.27 443	0.20 430	0.09 98	0.12 246	0.09 82	0.26 334	0.16 56

GEStereo_RVC	0.61 248	1.19 407	2.61 338	0.48 363	0.25 200	0.63 317	0.37 358	1.05 452	0.79 384	0.55 248	0.55 270	0.59 299	0.44 317	1.10 304	0.48 244	0.16 371	0.11 156	0.12 246	0.11 166	0.27 348	0.43 248

HGLStereo	0.61 248	1.20 409	2.59 326	0.36 252	0.40 341	0.65 345	0.30 293	0.87 314	0.67 240	0.60 314	0.70 391	0.69 366	0.56 386	1.07 301	0.59 294	0.14 324	0.13 190	0.13 307	0.12 204	0.23 285	0.23 110

PSMNet-RSSM	0.61 248	1.19 407	2.43 238	0.33 187	0.25 200	0.59 246	0.28 249	0.88 322	0.65 219	0.54 236	0.62 330	0.69 366	0.46 335	1.67 403	0.50 257	0.15 354	0.10 128	0.14 343	0.16 291	0.20 240	0.28 144

DISCO	0.61 248	0.63 224	1.98 126	0.46 356	0.34 299	0.84 445	0.35 347	0.88 322	0.81 400	0.61 324	0.64 351	1.06 484	0.53 377	1.11 309	0.83 379	0.13 288	0.10 128	0.11 192	0.10 118	0.26 334	0.37 203

DLCB_ROB	0.61 248	0.96 350	2.00 129	0.37 265	0.25 200	0.65 345	0.37 358	0.86 305	0.76 353	0.73 410	0.70 391	0.84 426	0.47 346	1.57 384	0.72 345	0.13 288	0.13 190	0.14 343	0.14 248	0.18 189	0.33 179

G2L-Stereo	0.62 268	1.27 427	2.67 366	0.31 144	0.27 229	0.59 246	0.29 277	0.81 252	0.60 176	0.56 260	0.53 240	0.71 375	0.37 239	1.74 412	0.57 284	0.13 288	0.11 156	0.13 307	0.11 166	0.29 370	0.34 187

test_sample4	0.62 268	0.49 160	2.24 188	0.34 211	0.19 107	0.57 216	0.25 201	0.98 395	0.76 353	0.56 260	0.55 270	0.45 218	0.38 249	1.78 422	0.56 281	0.13 288	0.80 410	0.13 307	0.21 358	0.17 165	0.76 388

qqq1	0.62 268	0.54 185	1.92 114	0.32 165	0.16 37	0.46 98	0.24 175	0.94 363	0.85 428	0.58 284	0.70 391	0.51 255	0.41 283	1.89 448	0.64 317	0.13 288	1.01 430	0.09 70	0.24 378	0.19 220	0.59 335

fff1	0.62 268	0.54 185	1.92 114	0.32 165	0.16 37	0.46 98	0.24 175	0.94 363	0.85 428	0.58 284	0.70 391	0.51 255	0.41 283	1.89 448	0.64 317	0.13 288	1.01 430	0.09 70	0.24 378	0.19 220	0.59 335

LL-Strereo2	0.62 268	1.36 452	2.47 277	1.37 510	0.96 477	0.54 174	0.28 249	0.61 153	0.49 86	0.42 128	0.34 115	0.44 206	0.21 82	0.57 156	0.53 269	0.11 196	0.26 309	0.16 388	0.14 248	0.18 189	0.98 450

4D-IteraStereo	0.62 268	1.29 432	3.04 448	0.27 73	0.30 261	0.46 98	0.26 218	0.54 104	0.51 103	0.41 122	0.31 94	0.39 170	0.19 57	0.53 141	0.65 322	0.09 43	0.47 353	0.12 246	0.11 166	0.21 252	2.14 525

CBFPSM	0.62 268	1.34 443	2.12 159	0.30 127	0.23 179	0.71 382	0.38 367	0.77 221	0.68 267	0.51 211	0.49 209	1.03 476	0.82 460	0.63 181	1.35 448	0.11 196	0.12 174	0.10 125	0.10 118	0.19 220	0.37 203

iinet-f	0.62 268	1.18 404	2.55 314	0.33 187	0.25 200	0.82 439	0.34 337	0.87 314	0.69 279	0.56 260	0.64 351	0.73 383	0.67 429	0.80 249	0.81 374	0.14 324	0.13 190	0.11 192	0.10 118	0.44 473	0.26 131

PFNet	0.62 268	0.42 117	2.69 380	0.43 338	0.55 397	0.62 303	0.27 236	0.64 167	0.72 313	0.61 324	0.56 283	0.45 218	0.33 219	1.86 441	1.12 423	0.28 477	0.09 98	0.12 246	0.16 291	0.26 334	0.27 138

RAFT	0.62 268	1.35 447	2.26 192	0.62 426	0.53 393	0.47 109	0.35 347	0.70 194	0.58 159	0.50 199	0.50 221	0.79 402	0.40 271	0.49 124	0.36 178	0.11 196	0.79 407	0.14 343	0.13 226	0.52 493	0.72 379

raft+_RVC	0.62 268	1.18 404	2.43 238	0.36 252	2.08 542	0.52 155	0.25 201	0.66 173	0.54 130	0.36 102	0.46 181	0.32 136	0.28 173	0.49 124	0.43 217	0.10 107	0.91 421	0.10 125	0.09 82	0.22 269	0.70 375

cf-r	0.62 268	1.27 427	2.99 442	0.34 211	0.28 242	0.60 261	0.28 249	0.82 261	0.70 290	0.55 248	0.61 323	0.77 396	0.41 283	1.32 345	0.52 262	0.13 288	0.09 98	0.11 192	0.12 204	0.22 269	0.27 138

DSFCA	0.62 268	0.77 285	1.95 119	0.29 107	0.29 248	0.79 426	0.86 495	0.81 252	0.73 318	0.73 410	0.66 365	0.67 341	0.57 391	1.17 319	1.03 408	0.16 371	0.15 221	0.13 307	0.14 248	0.19 220	0.28 144

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 268	1.15 395	3.11 454	0.39 299	0.37 324	0.60 261	0.28 249	0.87 314	0.64 212	0.63 348	0.56 283	0.71 375	0.45 325	1.08 302	0.52 262	0.15 354	0.12 174	0.14 343	0.15 270	0.18 189	0.25 123
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.63 282	0.64 227	2.51 295	0.54 400	0.37 324	0.44 85	0.28 249	0.68 181	0.59 170	0.43 136	0.33 108	0.26 91	0.25 132	0.89 269	0.52 262	0.10 107	1.84 518	0.10 125	0.09 82	0.41 461	1.40 494

test_sample5	0.63 282	0.50 168	2.19 175	0.34 211	0.19 107	0.56 194	0.26 218	0.98 395	0.77 366	0.55 248	0.63 338	0.45 218	0.38 249	1.87 445	0.58 290	0.14 324	0.82 415	0.13 307	0.22 369	0.18 189	0.76 388

tta	0.63 282	0.54 185	1.92 114	0.32 165	0.16 37	0.46 98	0.24 175	0.94 363	0.85 428	0.58 284	0.70 391	0.51 255	0.41 283	1.89 448	0.86 383	0.13 288	1.01 430	0.11 192	0.26 395	0.19 220	0.59 335

DualNet	0.63 282	0.50 168	2.19 175	0.34 211	0.19 107	0.56 194	0.26 218	0.98 395	0.77 366	0.56 260	0.66 365	0.45 218	0.38 249	1.87 445	0.58 290	0.14 324	0.82 415	0.13 307	0.22 369	0.18 189	0.76 388

CIPLG	0.63 282	1.59 490	3.16 458	0.79 463	0.31 270	0.62 303	0.57 447	0.82 261	0.68 267	0.58 284	0.63 338	0.43 191	0.31 207	0.48 111	0.42 210	0.12 241	0.20 276	0.13 307	0.13 226	0.36 425	0.21 94

ACRE	0.63 282	1.55 483	3.41 485	0.76 456	0.28 242	0.60 261	0.56 444	0.82 261	0.68 267	0.57 278	0.62 330	0.43 191	0.30 202	0.47 98	0.42 210	0.12 241	0.19 261	0.13 307	0.14 248	0.36 425	0.20 87

HHNet	0.63 282	0.67 233	3.10 453	0.37 265	0.25 200	0.64 329	0.60 456	0.70 194	0.67 240	0.55 248	1.12 488	0.32 136	0.60 409	0.43 83	1.75 472	0.16 371	0.08 45	0.12 246	0.10 118	0.18 189	0.22 101

ac_64	0.63 282	0.77 285	2.71 388	0.37 265	0.34 299	0.64 329	0.30 293	0.86 305	0.67 240	0.58 284	0.53 240	0.88 441	0.48 353	1.84 435	0.71 341	0.15 354	0.12 174	0.12 246	0.12 204	0.21 252	0.25 123

GANet-RSSM	0.63 282	1.14 389	2.67 366	0.38 284	0.26 216	0.59 246	0.29 277	0.81 252	0.56 145	0.50 199	0.57 294	0.67 341	0.50 363	1.91 454	0.50 257	0.14 324	0.10 128	0.24 463	0.12 204	0.36 425	0.28 144

NVstereo2D	0.63 282	0.57 198	2.29 198	0.37 265	0.35 307	0.69 374	0.49 423	0.96 380	0.88 445	0.49 180	0.54 259	0.72 377	0.46 335	1.98 460	0.50 257	0.19 419	0.20 276	0.18 422	0.16 291	0.28 361	0.34 187

G2L-Stereo_test	0.64 292	1.34 443	2.55 314	0.34 211	0.24 191	0.75 401	0.39 373	0.83 272	0.65 219	0.62 337	0.54 259	0.74 385	0.40 271	1.57 384	0.75 355	0.11 196	0.08 45	0.08 28	0.08 51	0.28 361	0.43 248

PSMNet-RUCA	0.64 292	1.12 385	2.61 338	0.59 417	0.56 399	0.64 329	0.37 358	0.89 331	0.72 313	0.53 230	0.68 373	0.53 265	0.43 308	0.61 174	0.46 234	0.35 490	0.19 261	0.44 506	0.29 410	0.49 487	0.35 194

AIO-Stereo	0.64 292	0.60 209	1.63 74	1.31 504	1.45 521	0.38 47	0.20 73	0.55 114	0.83 413	0.31 86	0.31 94	0.23 62	0.15 17	0.39 58	0.63 315	0.10 107	1.25 460	0.09 70	0.41 479	0.21 252	1.73 511

test_sample6	0.64 292	0.51 175	2.17 170	0.35 234	0.18 76	0.56 194	0.27 236	1.00 414	0.80 392	0.56 260	0.66 365	0.47 236	0.39 264	1.95 456	0.60 298	0.14 324	0.80 410	0.13 307	0.21 358	0.18 189	0.78 398

SMFormer	0.64 292	0.54 185	1.92 114	0.32 165	0.16 37	0.46 98	0.24 175	0.94 363	0.85 428	0.58 284	0.70 391	0.51 255	0.41 283	1.89 448	0.86 383	0.13 288	1.01 430	0.11 192	0.26 395	0.17 165	0.84 416

ssnet_v2	0.64 292	0.99 355	2.67 366	0.33 187	0.22 150	0.72 388	0.45 406	1.00 414	0.80 392	0.66 382	0.54 259	0.81 413	0.48 353	0.91 272	1.08 417	0.16 371	0.14 205	0.14 343	0.14 248	0.33 400	0.31 169

IPLGR_C	0.64 292	1.66 502	3.36 473	0.80 465	0.31 270	0.60 261	0.60 456	0.82 261	0.69 279	0.58 284	0.62 330	0.44 206	0.31 207	0.47 98	0.43 217	0.12 241	0.22 288	0.13 307	0.15 270	0.35 419	0.21 94

OMP-Stereo	0.64 292	0.87 319	2.38 215	0.56 411	0.37 324	0.60 261	0.26 218	0.75 211	0.71 304	0.65 375	0.60 315	0.68 355	0.32 214	2.07 467	1.18 430	0.11 196	0.08 45	0.12 246	0.09 82	0.17 165	0.28 144

GwcNet-RSSM	0.64 292	1.38 461	2.69 380	0.33 187	0.26 216	0.60 261	0.32 315	0.84 281	0.73 318	0.56 260	0.65 358	0.72 377	0.42 296	1.78 422	0.60 298	0.14 324	0.10 128	0.12 246	0.13 226	0.26 334	0.26 131

MM-Stereo_test2	0.65 301	0.43 127	2.54 306	0.62 426	0.18 76	0.50 130	0.25 201	0.49 66	0.47 77	0.36 102	0.26 58	0.24 72	0.23 106	0.40 65	0.38 192	0.08 14	2.33 544	0.09 70	0.10 118	0.38 439	2.66 543

test_sample7	0.65 301	0.41 114	2.08 146	0.36 252	0.20 123	0.52 155	0.32 315	0.99 404	0.86 435	0.64 359	0.63 338	0.67 341	0.49 358	1.18 321	0.52 262	0.18 403	1.21 455	0.16 388	0.15 270	0.19 220	1.22 475

ff7	0.65 301	0.58 200	2.09 150	0.39 299	0.60 414	0.56 194	0.23 149	0.49 66	0.62 191	1.00 468	0.24 43	0.20 44	0.24 112	0.71 217	0.24 42	0.09 43	2.09 529	0.10 125	0.18 318	0.24 292	2.22 533

ffff	0.65 301	0.58 200	2.09 150	0.39 299	0.60 414	0.56 194	0.23 149	0.49 66	0.62 191	1.00 468	0.24 43	0.20 44	0.24 112	0.71 217	0.24 42	0.09 43	2.09 529	0.10 125	0.18 318	0.24 292	2.22 533

11t	0.65 301	0.58 200	2.09 150	0.39 299	0.60 414	0.56 194	0.23 149	0.49 66	0.62 191	1.00 468	0.24 43	0.20 44	0.24 112	0.71 217	0.24 42	0.09 43	2.09 529	0.10 125	0.18 318	0.24 292	2.22 533

qqq	0.65 301	0.63 224	2.10 156	0.30 127	0.64 430	0.46 98	0.27 236	0.81 252	0.83 413	0.48 164	0.56 283	0.46 227	0.37 239	1.03 291	0.75 355	0.11 196	1.41 486	0.12 246	0.41 479	0.16 142	1.18 466

ccc-4	0.65 301	0.58 200	2.09 150	0.39 299	0.60 414	0.56 194	0.23 149	0.49 66	0.62 191	1.00 468	0.24 43	0.20 44	0.24 112	0.71 217	0.24 42	0.09 43	2.09 529	0.10 125	0.18 318	0.24 292	2.22 533

x	0.65 301	0.62 222	2.12 159	0.36 252	0.61 423	0.48 115	0.24 175	0.80 243	0.89 450	0.50 199	0.56 283	0.44 206	0.36 233	0.62 180	0.80 370	0.11 196	1.44 490	0.11 192	0.39 473	0.16 142	1.34 488

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 301	1.15 395	2.40 224	0.33 187	0.30 261	0.83 440	0.40 378	0.94 363	0.82 406	0.67 384	0.76 424	0.68 355	0.58 398	1.13 312	1.25 441	0.14 324	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.18 189	0.28 144

iRaft-Stereo_5w	0.65 301	1.35 447	2.21 182	0.30 127	0.63 426	0.49 120	0.28 249	0.78 228	0.64 212	0.41 122	0.61 323	0.62 313	0.46 335	1.79 426	0.48 244	0.10 107	0.25 306	0.11 192	0.12 204	0.40 454	0.94 440

TransformOpticalFlow	0.65 301	0.61 215	2.67 366	0.45 351	0.26 216	0.62 303	0.28 249	0.88 322	0.76 353	0.76 423	0.74 414	0.90 447	0.84 463	1.82 432	0.80 370	0.10 107	0.07 9	0.11 192	0.09 82	0.12 71	0.19 78

IIG-Stereo	0.65 301	0.87 319	2.32 205	0.55 402	0.23 179	0.62 303	0.21 96	0.78 228	0.71 304	0.64 359	0.69 378	0.69 366	0.38 249	2.07 467	1.37 452	0.11 196	0.08 45	0.11 192	0.09 82	0.15 122	0.27 138

DRaft	0.65 301	0.47 153	2.38 215	0.25 42	0.17 59	0.64 329	0.65 468	0.56 120	0.57 152	0.67 384	0.98 471	0.38 166	0.99 484	1.42 359	2.06 486	0.11 196	0.14 205	0.10 125	0.14 248	0.18 189	0.21 94

RAFT-RH_RVC	0.65 301	0.73 266	2.78 407	0.39 299	0.29 248	0.60 261	0.18 51	0.45 43	0.63 202	0.75 419	1.89 516	0.47 236	0.29 191	1.59 392	1.21 434	0.15 354	0.07 9	0.13 307	0.13 226	0.11 60	0.10 7

pcwnet_v2	0.65 301	0.54 185	4.29 531	0.33 187	0.27 229	0.60 261	0.25 201	1.02 431	0.92 457	0.61 324	0.69 378	0.62 313	0.54 379	0.67 200	0.38 192	0.18 403	0.15 221	0.15 369	0.14 248	0.21 252	0.49 289

RALCasStereoNet	0.65 301	1.34 443	2.56 318	0.43 338	0.96 477	0.50 130	0.26 218	0.62 157	0.56 145	0.43 136	0.49 209	0.36 155	0.28 173	0.72 224	0.53 269	0.10 107	1.18 450	0.09 70	0.08 51	0.27 348	1.27 481

ARAFT	0.65 301	1.69 504	3.34 472	0.29 107	0.16 37	0.65 345	0.36 355	0.96 380	0.73 318	0.63 348	0.49 209	0.56 288	0.31 207	1.23 329	0.35 175	0.11 196	0.08 45	0.14 343	0.13 226	0.38 439	0.50 291

psm_up	0.65 301	1.02 361	2.53 301	0.36 252	0.31 270	0.64 329	0.38 367	0.96 380	0.73 318	0.63 348	0.57 294	0.68 355	0.57 391	1.90 453	0.52 262	0.17 392	0.15 221	0.16 388	0.15 270	0.27 348	0.22 101

CFNet	0.65 301	1.45 472	2.27 193	0.34 211	0.25 200	0.64 329	0.23 149	0.93 358	0.79 384	0.48 164	0.59 306	0.58 296	0.40 271	2.28 484	0.63 315	0.13 288	0.09 98	0.15 369	0.14 248	0.34 407	0.26 131

YMNet	0.66 320	0.98 353	2.12 159	0.42 326	0.41 347	0.86 447	0.43 393	0.92 354	0.76 353	0.75 419	0.81 435	0.83 423	0.46 335	0.87 261	1.07 414	0.19 419	0.22 288	0.20 438	0.17 307	0.42 464	0.39 220

YMNet_1	0.66 320	0.98 353	2.12 159	0.42 326	0.41 347	0.86 447	0.43 393	0.92 354	0.76 353	0.75 419	0.81 435	0.83 423	0.46 335	0.87 261	1.07 414	0.19 419	0.22 288	0.20 438	0.17 307	0.42 464	0.39 220

Reg-Stereo(zero)	0.66 320	0.26 1	2.13 165	0.25 42	1.15 506	0.99 473	0.97 505	0.57 127	0.81 400	0.52 221	0.46 181	0.54 272	0.59 401	0.47 98	1.14 425	0.08 14	0.88 419	0.08 28	0.36 464	0.12 71	0.80 404

mmm	0.66 320	0.53 183	1.83 92	0.38 284	0.86 464	0.49 120	0.27 236	0.82 261	0.83 413	0.59 303	0.69 378	0.47 236	0.38 249	0.81 253	0.73 349	0.12 241	1.37 480	0.14 343	0.45 485	0.18 189	1.35 489

Wz-Net-LNSev	0.66 320	1.30 433	2.81 414	0.35 234	0.37 324	0.80 429	0.48 418	0.91 347	0.87 441	0.63 348	0.70 391	0.80 409	0.59 401	0.67 200	0.68 331	0.15 354	0.14 205	0.12 246	0.12 204	0.24 292	0.38 212

AASNet	0.66 320	1.49 479	2.97 437	0.37 265	0.33 289	0.65 345	0.30 293	1.00 414	0.78 371	0.56 260	0.60 315	0.55 281	0.39 264	0.88 267	0.96 393	0.15 354	0.12 174	0.13 307	0.11 166	0.45 476	0.35 194

coex_refinement	0.67 326	1.33 440	2.48 283	0.38 284	0.26 216	0.64 329	0.34 337	0.88 322	0.68 267	0.61 324	0.63 338	0.80 409	0.48 353	1.84 435	1.09 418	0.13 288	0.10 128	0.10 125	0.10 118	0.18 189	0.38 212

DDVS	0.67 326	0.46 150	1.74 80	2.40 548	0.35 307	0.86 447	0.98 506	0.72 202	0.52 115	0.53 230	0.57 294	0.89 444	0.37 239	1.22 326	0.57 284	0.15 354	0.14 205	0.14 343	0.12 204	0.19 220	0.42 240

ACVNet-DCA	0.67 326	0.73 266	2.43 238	0.67 444	0.52 386	0.76 406	0.24 175	0.81 252	0.83 413	0.77 425	0.39 144	0.25 81	0.38 249	0.70 210	0.22 15	0.10 107	2.13 535	0.11 192	0.09 82	0.16 142	1.18 466

fast-acv-ft	0.67 326	1.24 421	3.26 465	0.39 299	0.30 261	0.80 429	0.48 418	0.74 207	0.76 353	0.60 314	0.78 432	0.76 394	0.60 409	0.70 210	0.78 365	0.16 371	0.15 221	0.18 422	0.17 307	0.38 439	0.24 119

ToySt	0.67 326	0.88 323	2.61 338	0.39 299	0.73 445	0.61 281	0.38 367	0.78 228	0.73 318	0.43 136	0.70 391	0.72 377	0.45 325	0.66 197	0.62 308	0.14 324	0.63 387	0.13 307	0.33 448	0.24 292	1.18 466

PSM-AAD	0.67 326	0.29 8	2.41 229	0.37 265	0.23 179	0.86 447	1.15 521	0.62 157	0.66 227	0.64 359	0.71 404	0.67 341	2.90 541	0.65 194	0.32 143	0.10 107	0.08 45	0.17 403	0.15 270	0.14 111	0.34 187

HSM	0.67 326	0.92 343	2.29 198	0.30 127	0.29 248	0.65 345	0.29 277	0.98 395	0.67 240	0.59 303	0.58 301	1.39 511	0.65 421	2.56 504	0.45 229	0.11 196	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.18 189	0.24 119

Occ-G	0.68 333	0.54 185	2.08 146	0.99 490	0.74 446	0.38 47	0.25 201	0.46 50	0.78 371	0.40 120	0.36 126	0.46 227	0.22 90	0.90 270	0.70 335	0.09 43	1.53 502	0.09 70	0.16 291	0.31 388	2.06 521

raft_robust	0.68 333	1.24 421	2.42 233	0.30 127	0.57 404	0.53 163	0.25 201	0.95 377	0.79 384	0.49 180	0.46 181	1.12 494	0.74 447	1.50 372	0.61 305	0.09 43	0.62 386	0.10 125	0.30 419	0.26 334	0.30 160

SACVNet	0.68 333	1.08 375	2.58 324	0.38 284	0.28 242	0.65 345	0.37 358	0.91 347	0.65 219	0.67 384	0.62 330	0.69 366	0.47 346	2.07 467	0.65 322	0.18 403	0.14 205	0.16 388	0.15 270	0.39 448	0.41 235

ADLNet	0.68 333	1.02 361	2.68 373	0.35 234	0.34 299	0.67 365	0.34 337	0.95 377	0.79 384	0.70 398	0.62 330	0.80 409	0.46 335	1.77 419	0.69 333	0.15 354	0.12 174	0.14 343	0.14 248	0.31 388	0.54 315

XPNet_ROB	0.68 333	1.11 383	2.28 195	0.38 284	0.27 229	0.67 365	0.47 416	0.94 363	0.75 344	0.80 436	0.71 404	0.81 413	0.54 379	1.72 409	0.84 380	0.22 445	0.16 235	0.16 388	0.15 270	0.25 314	0.45 269

ETE_ROB	0.68 333	1.09 376	2.32 205	0.38 284	0.26 216	0.69 374	0.51 426	1.49 520	0.75 344	0.81 440	0.71 404	0.85 431	0.51 367	1.39 352	0.70 335	0.17 392	0.14 205	0.19 429	0.16 291	0.24 292	0.35 194

LALA_ROB	0.68 333	1.14 389	2.50 294	0.37 265	0.29 248	0.78 422	0.55 440	0.99 404	0.84 425	0.82 444	0.68 373	0.93 453	0.50 363	1.01 288	0.89 386	0.21 439	0.15 221	0.21 444	0.18 318	0.26 334	0.30 160

SCV	0.69 340	0.68 242	1.95 119	0.90 473	1.04 490	0.49 120	0.24 175	0.98 395	0.73 318	0.54 236	0.31 94	0.24 72	0.20 72	1.32 345	0.26 74	0.11 196	1.59 506	0.09 70	0.32 434	0.34 407	1.58 503

UGAM	0.69 340	0.84 308	2.66 358	0.40 312	0.20 123	0.53 163	0.34 337	0.63 164	0.74 338	0.45 147	0.74 414	0.95 461	0.36 233	2.57 505	0.42 210	0.11 196	0.45 349	0.17 403	0.19 336	0.43 469	0.57 329

STrans-v2	0.69 340	0.62 222	2.66 358	0.28 89	0.23 179	0.57 216	0.32 315	1.01 423	0.77 366	0.92 459	0.84 441	0.88 441	0.92 478	1.81 429	1.19 432	0.10 107	0.07 9	0.10 125	0.09 82	0.12 71	0.30 160

DEmStereo	0.69 340	0.40 108	2.42 233	0.42 326	0.18 76	0.66 358	0.88 498	0.54 104	0.64 212	0.60 314	1.00 475	0.45 218	1.24 498	1.53 375	2.21 497	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.10 118	0.11 60	0.14 34

FADNet-RVC	0.69 340	1.65 500	2.74 398	0.35 234	0.26 216	0.60 261	0.29 277	0.91 347	0.67 240	0.46 158	0.51 224	0.62 313	0.46 335	1.75 414	0.81 374	0.17 392	0.20 276	0.17 403	0.18 318	0.60 500	0.39 220

RASNet	0.69 340	1.05 370	2.59 326	0.37 265	0.47 376	0.66 358	0.33 329	0.82 261	0.76 353	0.51 211	0.65 358	0.93 453	0.62 413	2.20 481	0.80 370	0.14 324	0.09 98	0.09 70	0.11 166	0.18 189	0.37 203

PS-NSSS	0.69 340	1.37 457	2.44 246	0.31 144	0.32 282	0.64 329	0.34 337	1.04 444	0.74 338	0.56 260	0.75 421	0.51 255	0.42 296	2.41 497	0.54 274	0.24 460	0.17 248	0.27 471	0.18 318	0.30 379	0.23 110

MyStereo06	0.70 347	0.72 263	3.51 493	0.31 144	0.25 200	0.60 261	0.30 293	0.90 340	0.67 240	1.48 521	0.53 240	0.84 426	0.57 391	0.60 169	1.11 421	0.09 43	0.55 372	0.12 246	0.20 347	0.16 142	0.56 323

MSKI-zero shot	0.70 347	0.44 139	2.62 343	1.47 517	0.75 448	0.56 194	0.20 73	0.80 243	0.45 69	0.60 314	0.52 233	0.44 206	0.17 27	0.70 210	0.26 74	0.09 43	2.87 552	0.09 70	0.32 434	0.14 111	0.50 291

DMCA-RVC	0.70 347	1.30 433	3.59 500	0.37 265	0.89 468	0.57 216	0.31 304	0.73 205	0.59 170	0.69 394	0.54 259	0.59 299	0.57 391	1.25 335	0.66 325	0.16 371	0.38 336	0.20 438	0.15 270	0.22 269	0.23 110

HSM-Net_RVC	0.70 347	0.40 108	2.45 264	0.27 73	0.19 107	0.68 371	0.30 293	1.29 506	0.73 318	0.73 410	0.70 391	0.77 396	0.45 325	3.73 547	0.46 234	0.13 288	0.09 98	0.10 125	0.09 82	0.13 88	0.32 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ACV-stereo	0.71 351	0.85 312	3.01 444	0.33 187	0.25 200	1.01 476	0.59 452	0.62 157	0.54 130	0.42 128	0.45 176	1.54 518	1.44 508	1.40 354	0.73 349	0.14 324	0.13 190	0.12 246	0.11 166	0.20 240	0.35 194

AE-Stereo	0.71 351	0.32 39	2.44 246	0.44 344	0.50 380	0.58 227	0.23 149	1.08 471	0.67 240	0.67 384	0.51 224	0.47 236	0.24 112	0.63 181	0.32 143	0.09 43	2.15 539	0.11 192	0.45 485	0.22 269	2.01 518

xx1	0.71 351	0.73 266	2.43 238	0.67 444	0.52 386	0.76 406	0.24 175	0.85 294	1.05 490	0.77 425	0.39 144	0.46 227	0.37 239	0.70 210	0.22 15	0.10 107	2.13 535	0.12 246	0.41 479	0.16 142	1.18 466

GrayStereo	0.71 351	0.27 3	2.40 224	0.89 471	0.23 179	0.62 303	1.40 537	0.67 176	0.70 290	0.72 409	0.77 428	0.55 281	3.03 542	0.60 169	0.28 96	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.21 358	0.12 71	0.37 203

FADNet	0.71 351	1.60 494	2.53 301	0.33 187	0.30 261	0.67 365	0.29 277	0.92 354	0.75 344	0.45 147	0.49 209	0.66 338	0.57 391	1.85 439	0.85 381	0.46 502	0.20 276	0.17 403	0.20 347	0.60 500	0.37 203

iResNetv2_ROB	0.71 351	1.90 517	3.48 491	0.43 338	0.22 150	0.60 261	0.29 277	0.96 380	0.78 371	0.60 314	0.65 358	0.60 306	0.46 335	0.80 249	1.21 434	0.12 241	0.08 45	0.10 125	0.07 30	0.44 473	0.33 179

DRN-Test	0.71 351	0.79 295	2.83 418	0.40 312	0.44 364	0.80 429	0.41 380	1.07 468	0.83 413	0.82 444	0.64 351	0.68 355	0.57 391	1.78 422	0.79 368	0.16 371	0.13 190	0.17 403	0.16 291	0.24 292	0.51 298

StereoDRNet	0.71 351	1.24 421	2.56 318	0.42 326	0.45 367	0.73 392	0.46 412	0.98 395	0.81 400	0.77 425	0.56 283	0.74 385	0.48 353	1.69 407	0.91 389	0.15 354	0.14 205	0.15 369	0.15 270	0.26 334	0.51 298

NCCL2	0.71 351	1.32 435	2.30 200	0.44 344	0.31 270	0.71 382	0.67 475	0.89 331	0.69 279	0.70 398	0.61 323	0.85 431	0.54 379	1.58 391	0.70 335	0.20 430	0.17 248	0.66 517	0.25 387	0.26 334	0.38 212

TCMNet	0.72 360	1.15 395	2.78 407	0.51 387	0.52 386	0.73 392	0.39 373	0.94 363	0.78 371	0.60 314	0.68 373	0.63 317	0.46 335	1.71 408	0.72 345	0.18 403	0.19 261	0.23 457	0.18 318	0.40 454	0.56 323

1test111	0.72 360	0.73 266	2.43 238	0.67 444	0.52 386	0.76 406	0.24 175	0.81 252	0.83 413	0.77 425	0.39 144	0.25 81	0.38 249	1.03 291	0.75 355	0.10 107	2.13 535	0.11 192	0.09 82	0.16 142	1.18 466

FAT-Stereo	0.72 360	0.60 209	2.86 424	0.37 265	0.29 248	0.64 329	0.55 440	1.01 423	0.91 455	0.76 423	0.94 463	0.93 453	0.79 457	1.82 432	0.60 298	0.19 419	0.19 261	0.17 403	0.16 291	0.23 285	0.47 276

SCV_C0	0.73 363	0.68 242	2.05 141	1.50 521	0.92 472	0.45 90	0.20 73	0.96 380	0.71 304	0.65 375	0.33 108	0.31 129	0.20 72	1.25 335	0.52 262	0.09 43	1.68 513	0.08 28	0.30 419	0.27 348	1.52 501

MyStereo8	0.73 363	1.16 398	2.89 427	0.53 393	0.34 299	0.71 382	0.20 73	1.87 533	0.59 170	0.53 230	0.66 365	0.50 250	0.33 219	1.27 340	0.62 308	0.10 107	1.19 451	0.10 125	0.21 358	0.21 252	0.61 340

ADLNet2	0.73 363	1.22 416	3.28 467	0.34 211	0.36 318	0.65 345	0.37 358	0.94 363	0.87 441	0.57 278	0.65 358	0.92 448	0.48 353	2.05 465	0.60 298	0.13 288	0.11 156	0.11 192	0.11 166	0.37 432	0.38 212

hitnet-ft	0.73 363	1.09 376	2.59 326	0.28 89	0.22 150	0.71 382	0.36 355	0.89 331	0.67 240	0.58 284	0.83 439	1.03 476	0.94 481	2.31 486	0.70 335	0.23 453	0.14 205	0.41 501	0.13 226	0.24 292	0.28 144

MoCha-V2	0.74 367	0.78 291	2.18 173	1.01 491	1.55 527	0.36 36	0.19 59	0.61 153	0.49 86	0.33 92	0.34 115	0.30 121	0.27 159	1.56 379	0.47 239	0.09 43	1.94 524	0.08 28	0.37 466	0.18 189	1.62 507

IGEV++	0.74 367	0.70 254	2.05 141	1.11 497	1.09 498	0.32 19	0.21 96	0.75 211	0.43 54	0.30 83	0.30 83	0.22 54	0.27 159	0.98 284	0.31 133	0.10 107	2.50 548	0.08 28	0.15 270	0.27 348	2.70 544

cc1	0.74 367	0.73 266	2.43 238	0.67 444	0.52 386	0.76 406	0.24 175	0.85 294	1.05 490	0.77 425	0.39 144	0.25 81	0.38 249	0.70 210	0.22 15	0.10 107	2.13 535	0.11 192	0.09 82	0.25 314	2.20 531

IGEVStereo-DCA	0.74 367	0.74 276	2.09 150	0.76 456	0.77 453	0.45 90	0.23 149	0.49 66	0.62 191	0.71 407	0.22 30	0.30 121	0.28 173	1.29 342	1.53 462	0.10 107	1.50 499	0.10 125	0.18 318	0.24 292	2.22 533

tt1	0.74 367	0.73 266	2.34 208	0.67 444	0.63 426	0.75 401	0.24 175	0.85 294	0.96 471	0.81 440	0.38 138	0.26 91	0.35 229	0.64 188	0.22 15	0.10 107	2.16 540	0.11 192	0.09 82	0.25 314	2.19 528

anonymousa	0.74 367	0.60 209	2.58 324	0.96 483	1.33 515	0.61 281	0.26 218	0.69 184	0.56 145	0.55 248	0.84 441	0.82 418	0.46 335	0.56 152	0.61 305	0.10 107	1.11 445	0.12 246	0.98 543	0.14 111	0.97 448

Wz-Net-MNSev	0.74 367	1.42 467	2.75 400	0.38 284	0.33 289	0.90 461	0.61 461	0.98 395	0.94 464	0.77 425	0.75 421	0.75 390	0.66 427	1.39 352	0.76 359	0.17 392	0.13 190	0.14 343	0.14 248	0.28 361	0.48 283

IPLG	0.74 367	1.09 376	2.87 425	0.36 252	0.21 137	1.63 516	0.60 456	1.39 515	0.63 202	1.39 513	0.51 224	0.40 179	0.86 468	1.40 354	0.37 184	0.09 43	0.07 9	0.14 343	0.12 204	0.34 407	0.23 110

FADNet-RVC-Resample	0.74 367	1.54 482	3.81 511	0.38 284	0.29 248	0.62 303	0.38 367	0.91 347	0.67 240	0.52 221	0.51 224	0.63 317	0.44 317	1.56 379	0.59 294	0.24 460	0.32 323	0.22 449	0.19 336	0.30 379	0.71 377

RP	0.74 367	1.01 359	2.48 283	0.44 344	0.45 367	0.66 358	0.45 406	0.95 377	0.87 441	0.70 398	0.95 466	0.99 468	0.82 460	1.55 377	0.82 377	0.26 470	0.19 261	0.23 457	0.20 347	0.34 407	0.38 212

stereogan	0.74 367	0.68 242	2.82 416	0.40 312	0.40 341	1.05 481	0.42 386	0.99 404	0.96 471	0.78 433	0.86 449	1.15 498	0.73 443	1.57 384	0.56 281	0.20 430	0.19 261	0.20 438	0.16 291	0.37 432	0.34 187

HART	0.75 378	0.75 281	2.22 184	0.94 479	1.59 531	0.30 13	0.19 59	0.72 202	0.85 428	0.30 83	0.52 233	0.39 170	0.16 23	0.81 253	0.43 217	0.08 14	2.61 551	0.10 125	0.07 30	0.36 425	1.61 506

model_zeroshot	0.75 378	0.94 348	2.48 283	1.88 539	0.68 438	0.72 388	0.22 112	1.01 423	0.51 103	1.10 480	0.35 122	0.63 317	0.20 72	0.78 242	0.32 143	0.12 241	1.97 526	0.10 125	0.23 374	0.12 71	0.56 323

Nwc_Net	0.75 378	1.10 381	2.96 436	0.42 326	0.39 335	0.77 416	0.39 373	1.06 465	0.73 318	0.65 375	1.00 475	0.99 468	0.74 447	1.43 360	0.99 402	0.24 460	0.15 221	0.23 457	0.26 395	0.27 348	0.30 160

NOSS_ROB	0.75 378	1.03 365	2.27 193	0.68 449	0.26 216	0.68 371	0.30 293	0.99 404	0.82 406	0.59 303	0.58 301	0.77 396	0.39 264	2.75 523	0.48 244	0.25 466	0.24 297	0.28 474	0.26 395	0.29 370	1.07 460

PSMNet_ROB	0.75 378	1.42 467	2.93 432	0.39 299	0.32 282	0.73 392	0.56 444	0.90 340	0.74 338	0.56 260	0.60 315	0.75 390	0.47 346	2.00 461	1.31 444	0.18 403	0.13 190	0.19 429	0.20 347	0.26 334	0.40 227

DualNet (step1)	0.76 383	0.69 251	2.69 380	0.28 89	0.23 179	0.81 434	0.33 329	0.99 404	0.86 435	0.64 359	0.63 338	0.67 341	0.49 358	1.18 321	0.52 262	0.65 511	1.21 455	0.86 524	0.56 510	0.25 314	0.72 379

DispNO	0.76 383	1.36 452	3.15 457	0.32 165	0.27 229	0.59 246	0.29 277	0.88 322	0.72 313	0.55 248	0.79 434	0.83 423	0.47 346	2.46 499	1.23 438	0.12 241	0.10 128	0.18 422	0.31 426	0.20 240	0.25 123

DCRE	0.76 383	0.80 297	2.31 203	1.05 492	1.18 507	0.63 317	0.26 218	1.03 438	0.59 170	0.52 221	2.12 521	0.44 206	0.27 159	0.41 74	0.53 269	0.09 43	1.02 435	0.10 125	0.32 434	0.16 142	1.47 499

APVNet	0.76 383	1.11 383	3.23 461	0.39 299	0.36 318	0.85 446	0.44 401	0.96 380	0.73 318	0.58 284	0.69 378	0.76 394	0.56 386	2.29 485	0.82 377	0.17 392	0.18 255	0.24 463	0.19 336	0.35 419	0.27 138

GwcNet	0.76 383	1.09 376	3.68 504	0.38 284	0.45 367	0.81 434	0.45 406	0.91 347	0.89 450	0.63 348	0.77 428	0.82 418	0.51 367	1.64 399	0.85 381	0.17 392	0.16 235	0.15 369	0.15 270	0.33 400	0.34 187

AF-Net	0.76 383	1.14 389	2.74 398	0.42 326	0.41 347	0.70 377	0.41 380	1.07 468	0.94 464	0.73 410	1.05 484	1.04 480	0.86 468	1.23 329	1.00 405	0.23 453	0.15 221	0.25 468	0.18 318	0.32 396	0.35 194

ccnet	0.77 389	0.61 215	2.01 131	0.40 312	0.46 374	1.05 481	0.59 452	1.02 431	0.74 338	0.90 456	0.97 468	0.82 418	0.89 473	1.68 406	1.16 429	0.32 485	0.26 309	0.32 487	0.28 406	0.35 419	0.47 276

RYNet	0.77 389	0.91 338	2.36 210	0.37 265	0.41 347	0.88 456	0.44 401	0.99 404	0.88 445	0.65 375	0.54 259	0.92 448	0.61 411	2.70 518	1.23 438	0.15 354	0.14 205	0.17 403	0.14 248	0.27 348	0.55 322

GCAP-BAT	0.78 391	0.38 94	2.37 212	0.98 485	0.60 414	0.77 416	0.22 112	1.13 487	0.51 103	0.80 436	0.90 458	0.81 413	0.25 132	0.77 235	0.88 385	0.10 107	1.94 524	0.09 70	0.50 498	0.17 165	1.35 489

ffm	0.78 391	0.67 233	3.39 478	0.32 165	0.22 150	0.58 227	0.28 249	0.85 294	0.96 471	0.54 236	0.74 414	0.67 341	0.40 271	0.64 188	0.22 15	0.10 107	2.16 540	0.15 369	0.33 448	0.25 314	2.19 528

Syn2CoEx	0.78 391	1.43 470	3.54 497	0.44 344	0.31 270	0.64 329	0.43 393	1.04 444	0.83 413	0.64 359	0.77 428	0.74 385	0.74 447	1.91 454	0.64 317	0.20 430	0.17 248	0.19 429	0.15 270	0.30 379	0.59 335

RGC	0.78 391	1.10 381	2.55 314	0.45 351	0.45 367	0.73 392	0.40 378	1.00 414	0.75 344	0.75 419	1.04 482	1.02 475	0.73 443	1.74 412	1.15 427	0.24 460	0.19 261	0.28 474	0.26 395	0.31 388	0.38 212

HH	0.79 395	0.52 179	2.72 390	1.45 514	0.80 458	0.91 462	0.23 149	0.76 214	0.76 353	0.64 359	0.55 270	0.87 437	0.41 283	0.94 277	0.45 229	0.09 43	1.20 452	0.10 125	0.09 82	0.16 142	2.16 526

HanStereo	0.79 395	0.52 179	2.72 390	1.45 514	0.80 458	0.91 462	0.23 149	0.76 214	0.76 353	0.64 359	0.55 270	0.87 437	0.41 283	0.94 277	0.45 229	0.09 43	1.20 452	0.10 125	0.09 82	0.16 142	2.16 526

FTStereo	0.79 395	0.32 39	2.83 418	0.70 451	0.21 137	0.73 392	1.75 542	0.61 153	0.60 176	1.07 478	1.62 511	1.28 503	2.11 533	0.75 231	0.30 114	0.19 419	0.08 45	0.12 246	0.11 166	0.12 71	0.39 220

RAFT + AFF	0.79 395	1.73 506	2.99 442	0.34 211	0.35 307	0.67 365	0.51 426	1.05 452	0.79 384	0.54 236	0.58 301	0.59 299	0.81 458	1.80 427	1.21 434	0.13 288	0.27 316	0.15 369	0.14 248	0.45 476	0.69 372

AANet_RVC	0.79 395	1.46 474	2.72 390	0.34 211	0.25 200	0.59 246	0.32 315	0.88 322	0.83 413	0.62 337	0.95 466	0.80 409	0.43 308	2.46 499	1.72 469	0.38 492	0.26 309	0.10 125	0.09 82	0.25 314	0.43 248

aanetorigin	0.81 400	1.03 365	2.64 353	0.44 344	0.44 364	0.59 246	1.00 511	0.59 140	0.70 290	1.54 523	1.22 493	0.82 418	1.08 491	1.06 296	1.07 414	0.18 403	0.15 221	0.17 403	0.21 358	0.53 494	0.65 355

GANetREF_RVC	0.81 400	1.44 471	3.04 448	0.49 376	0.27 229	0.83 440	0.63 464	1.03 438	0.92 457	0.63 348	0.61 323	0.72 377	0.59 401	2.40 495	0.58 290	0.33 487	0.25 306	0.37 496	0.25 387	0.41 461	0.36 202
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PWC_ROB	0.81 400	1.41 463	2.60 333	0.41 322	0.40 341	0.63 317	0.31 304	1.04 444	0.99 481	0.92 459	1.29 496	0.78 400	0.68 431	1.65 402	1.50 459	0.19 419	0.12 174	0.18 422	0.13 226	0.51 490	0.54 315

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 403	0.78 291	3.67 503	0.35 234	0.81 460	1.25 498	0.88 498	1.13 487	0.58 159	0.84 448	0.52 233	1.24 501	0.64 418	0.77 235	0.70 335	0.10 107	0.53 366	0.11 192	0.45 485	0.29 370	0.81 411

test_for_model	0.82 403	1.62 495	2.47 277	1.36 509	1.04 490	0.53 163	0.22 112	0.82 261	0.63 202	0.60 314	0.29 75	0.25 81	0.21 82	0.28 6	0.25 59	0.80 521	1.87 519	0.08 28	0.08 51	1.81 546	1.18 466

HBP-ISP	0.82 403	1.57 486	3.28 467	0.50 382	0.27 229	0.86 447	0.54 436	1.09 473	0.78 371	0.81 440	0.70 391	0.68 355	1.00 485	2.02 462	0.47 239	0.24 460	0.24 297	0.29 482	0.25 387	0.28 361	0.52 305

S-Stereo	0.82 403	0.73 266	3.79 509	0.40 312	0.37 324	0.70 377	0.69 479	1.00 414	1.03 486	0.63 348	0.92 461	0.82 418	0.59 401	2.35 489	0.71 341	0.18 403	0.22 288	0.17 403	0.18 318	0.30 379	0.67 361

CVANet_RVC	0.82 403	1.18 404	3.98 516	0.40 312	0.28 242	0.63 317	0.43 393	0.90 340	0.78 371	1.14 485	0.69 378	0.68 355	0.52 374	2.62 510	0.48 244	0.20 430	0.13 190	0.22 449	0.37 466	0.37 432	0.48 283

PASM	0.82 403	1.00 356	2.68 373	0.52 389	0.48 377	0.65 345	0.59 452	0.83 272	0.89 450	0.82 444	0.73 411	0.89 444	0.68 431	2.39 494	0.73 349	0.35 490	0.37 332	0.36 494	0.41 479	0.45 476	0.51 298

TDLM	0.83 409	1.28 430	2.38 215	0.46 356	0.26 216	0.66 358	0.55 440	0.87 314	0.80 392	2.54 544	0.62 330	0.61 308	0.51 367	2.68 517	0.67 328	0.20 430	0.11 156	0.35 493	0.15 270	0.33 400	0.48 283

PWCDC_ROB	0.83 409	1.57 486	2.63 344	0.48 363	0.37 324	0.78 422	0.29 277	1.04 444	1.36 516	0.63 348	2.05 520	0.64 325	0.70 438	1.10 304	1.20 433	0.33 487	0.14 205	0.15 369	0.12 204	0.63 504	0.46 274

GCST	0.84 411	1.48 477	3.02 446	1.12 500	1.09 498	0.62 303	0.19 59	0.79 237	0.56 145	0.60 314	0.65 358	0.50 250	0.31 207	1.24 331	0.74 354	0.76 519	0.46 350	0.84 523	0.64 520	0.71 509	0.57 329

rrr	0.84 411	0.74 276	3.40 483	0.76 456	0.77 453	0.45 90	0.28 249	1.23 503	0.84 425	0.71 407	0.22 30	0.30 121	0.28 173	1.29 342	1.53 462	0.10 107	1.50 499	0.10 125	0.29 410	0.24 292	1.75 512

GASNet	0.84 411	1.98 520	4.07 520	0.48 363	0.33 289	0.58 227	0.34 337	0.97 388	0.81 400	0.60 314	0.59 306	0.74 385	0.55 384	2.08 470	1.18 430	0.22 445	0.15 221	0.19 429	0.17 307	0.55 496	0.29 150

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 411	1.41 463	2.80 410	0.94 479	0.35 307	0.89 458	0.41 380	0.89 331	0.66 227	0.57 278	0.63 338	0.75 390	0.38 249	2.37 490	0.55 277	1.16 537	0.31 322	0.36 494	0.21 358	0.59 499	0.63 348

edge stereo	0.84 411	0.74 276	3.42 488	0.38 284	1.21 509	0.63 317	0.41 380	0.98 395	0.83 413	0.81 440	0.88 452	1.14 496	0.73 443	2.16 478	0.89 386	0.22 445	0.20 276	0.26 470	0.18 318	0.38 439	0.43 248

SHD	0.84 411	1.14 389	2.54 306	0.80 465	0.52 386	0.76 406	0.34 337	1.16 493	1.29 511	1.11 482	0.85 444	0.98 465	0.74 447	1.25 335	1.48 458	0.22 445	0.37 332	0.20 438	0.27 404	0.36 425	0.41 235

XQC	0.84 411	1.32 435	2.61 338	0.78 462	0.44 364	0.89 458	0.53 433	1.16 493	1.07 493	0.85 450	0.69 378	0.92 448	0.73 443	1.40 354	1.44 456	0.24 460	0.35 329	0.23 457	0.26 395	0.45 476	0.39 220

RTSC	0.84 411	1.40 462	2.67 366	0.50 382	0.40 341	0.83 440	0.33 329	1.11 480	1.14 501	0.93 462	0.82 437	0.84 426	0.58 398	1.34 348	1.82 477	0.18 403	0.49 357	0.14 343	0.30 419	0.46 480	0.42 240

PDISCO_ROB	0.84 411	1.46 474	2.84 420	0.65 436	0.59 409	1.17 494	0.48 418	1.19 499	1.08 495	0.67 384	0.72 409	1.00 471	0.61 411	1.24 331	1.05 410	0.38 492	0.18 255	0.28 474	0.24 378	0.58 498	0.44 264

LL-Strereo	0.85 420	1.73 506	3.06 452	0.37 265	0.61 423	0.54 174	0.33 329	1.01 423	0.76 353	0.69 394	0.58 301	0.85 431	0.78 455	2.65 513	0.54 274	0.14 324	0.58 378	0.14 343	0.12 204	0.42 464	1.05 458

Wz-Net-SNSev	0.85 420	1.83 513	3.36 473	0.42 326	0.31 270	0.71 382	0.66 470	1.04 444	0.94 464	0.68 390	0.85 444	0.96 462	0.62 413	1.75 414	1.14 425	0.16 371	0.15 221	0.16 388	0.17 307	0.39 448	0.63 348

DANet	0.85 420	0.68 242	2.41 229	1.18 503	0.48 377	0.77 416	1.23 529	0.93 358	1.53 523	0.90 456	0.72 409	0.97 464	0.57 391	1.86 441	1.05 410	0.18 403	0.16 235	0.19 429	0.16 291	0.26 334	0.67 361
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
anonymousdsp	0.86 423	0.59 207	2.65 354	1.33 506	1.25 511	0.56 194	0.23 149	0.54 104	0.71 304	1.13 484	0.25 51	0.22 54	0.24 112	1.24 331	0.24 42	0.09 43	2.34 545	0.10 125	0.18 318	0.25 314	3.12 551

anonymity	0.86 423	0.68 242	1.44 55	0.64 433	0.83 461	0.67 365	0.52 430	0.98 395	0.73 318	0.96 464	0.70 391	0.81 413	0.86 468	1.10 304	1.34 446	0.64 510	0.72 403	0.58 512	1.44 552	0.60 500	0.91 431

IGEV-Stereo	0.86 423	0.60 209	2.65 354	1.35 508	1.25 511	0.56 194	0.23 149	0.54 104	0.71 304	1.14 485	0.25 51	0.22 54	0.24 112	1.24 331	0.24 42	0.09 43	2.34 545	0.10 125	0.18 318	0.25 314	3.13 552
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 423	1.57 486	2.80 410	0.68 449	0.59 409	0.78 422	0.38 367	0.97 388	0.74 338	0.63 348	0.70 391	1.01 472	0.68 431	1.02 289	1.22 437	0.45 500	0.34 328	0.89 528	0.51 502	0.73 511	0.58 331

test_xeample3	0.86 423	0.75 281	3.36 473	0.65 436	0.76 451	0.49 120	0.33 329	1.21 502	0.80 392	0.61 324	0.23 39	0.30 121	0.29 191	1.17 319	1.57 464	0.10 107	1.79 516	0.10 125	0.40 474	0.25 314	2.09 522

CBMV	0.86 423	1.00 356	2.82 416	0.35 234	0.21 137	0.78 422	0.78 490	1.05 452	0.87 441	0.90 456	0.74 414	0.87 437	1.89 528	1.67 403	1.38 454	0.19 419	0.20 276	0.21 444	0.19 336	0.28 361	0.84 416
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 429	1.51 480	2.90 429	0.31 144	0.24 191	0.71 382	0.25 201	1.00 414	0.65 219	0.45 147	0.57 294	0.61 308	0.44 317	1.53 375	0.75 355	0.94 526	0.97 425	0.28 474	1.00 544	0.89 521	1.36 492

anonymousdsp2	0.88 430	0.31 26	1.96 123	1.06 493	1.56 528	0.57 216	0.22 112	0.84 281	0.98 478	1.20 496	0.37 132	0.65 329	0.26 144	1.19 324	0.46 234	0.10 107	2.40 547	0.10 125	0.13 226	0.19 220	2.96 548

MIPNet	0.88 430	1.07 372	2.85 422	0.61 424	0.18 76	1.46 506	1.37 533	1.65 526	0.78 371	1.93 529	0.85 444	0.75 390	1.66 518	0.87 261	0.34 167	0.10 107	0.08 45	0.11 192	0.32 434	0.27 348	0.26 131

THIR-Stereo	0.88 430	0.85 312	2.33 207	0.26 59	0.16 37	0.59 246	2.69 548	0.62 157	0.54 130	0.62 337	1.61 510	0.96 462	1.77 524	1.67 403	2.20 496	0.10 107	0.08 45	0.14 343	0.11 166	0.16 142	0.21 94

NCC-stereo	0.88 430	1.22 416	2.97 437	0.60 418	0.45 367	1.88 527	0.48 418	1.04 444	0.75 344	0.70 398	0.85 444	0.93 453	0.84 463	1.81 429	1.51 460	0.28 477	0.19 261	0.23 457	0.31 426	0.27 348	0.35 194

Abc-Net	0.88 430	1.22 416	2.97 437	0.60 418	0.45 367	1.88 527	0.48 418	1.04 444	0.75 344	0.70 398	0.85 444	0.93 453	0.84 463	1.81 429	1.51 460	0.28 477	0.19 261	0.23 457	0.31 426	0.27 348	0.35 194
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 430	1.45 472	2.68 373	0.38 284	0.35 307	0.95 470	0.51 426	0.92 354	0.81 400	0.89 454	0.84 441	0.61 308	1.35 501	1.26 339	3.38 529	0.14 324	0.12 174	0.17 403	0.19 336	0.28 361	0.34 187

CBMV_ROB	0.88 430	0.75 281	2.73 395	0.36 252	0.22 150	0.76 406	0.47 416	1.05 452	0.81 400	1.06 477	1.04 482	0.88 441	1.36 503	2.17 480	2.03 483	0.23 453	0.24 297	0.27 471	0.25 387	0.27 348	0.73 383

ttt	0.89 437	0.51 175	2.51 295	0.36 252	0.31 270	0.61 281	0.28 249	1.07 468	0.92 457	0.56 260	0.77 428	0.55 281	0.37 239	2.27 483	3.51 532	0.16 371	1.21 455	0.13 307	0.31 426	0.18 189	1.26 480

AEACV	0.89 437	0.29 8	1.84 95	2.50 549	1.68 533	0.53 163	0.21 96	1.01 423	0.42 48	0.68 390	0.31 94	0.22 54	0.39 264	1.63 396	0.25 59	0.09 43	2.60 549	0.09 70	0.54 507	0.23 285	2.27 538

TRStereo	0.89 437	1.02 361	2.91 430	4.59 560	0.31 270	0.93 466	0.23 149	1.93 537	0.66 227	0.37 105	0.54 259	0.48 244	0.40 271	0.67 200	0.29 107	0.13 288	0.37 332	0.11 192	0.48 494	0.13 88	1.21 473

EGLCR-Stereo	0.90 440	0.31 26	1.90 109	1.60 524	0.95 476	1.14 491	0.42 386	0.85 294	0.43 54	1.74 527	0.21 20	0.27 102	0.17 27	1.56 379	0.30 114	0.10 107	2.60 549	0.10 125	0.09 82	0.10 48	3.10 550

DDUNet	0.90 440	1.63 498	2.77 405	0.77 459	0.69 440	0.83 440	0.44 401	0.90 340	0.70 290	0.68 390	0.76 424	0.92 448	0.54 379	1.14 314	1.35 448	0.61 509	0.37 332	0.96 530	0.52 504	0.77 517	0.67 361

PAM	0.91 442	0.43 127	2.67 366	0.77 459	0.89 468	1.81 524	1.22 528	1.13 487	0.78 371	1.16 488	0.91 460	1.39 511	0.68 431	0.76 233	1.06 413	0.10 107	0.98 427	0.10 125	0.50 498	0.14 111	0.66 357

IGEV_Zeroshot_test	0.91 442	0.39 101	3.80 510	0.42 326	1.95 540	0.56 194	0.64 465	0.84 281	0.55 139	1.45 518	0.53 240	0.79 402	0.42 296	0.57 156	1.13 424	0.10 107	0.49 357	0.10 125	0.34 453	0.19 220	2.97 549

GREAT-IGEV	0.92 444	0.56 196	2.08 146	0.98 485	2.29 547	0.47 109	0.18 51	0.35 6	0.78 371	0.74 416	0.33 108	0.15 15	0.18 45	1.00 286	0.55 277	0.09 43	3.79 557	0.07 1	0.26 395	0.22 269	3.26 553

SQANet	0.92 444	1.96 518	3.23 461	0.77 459	0.83 461	0.76 406	0.38 367	0.87 314	0.68 267	0.64 359	0.69 378	0.73 383	0.52 374	1.35 349	1.36 450	0.80 521	0.30 320	0.60 514	0.29 410	0.93 522	0.70 375

AAGNet	0.92 444	0.40 108	2.53 301	0.60 418	1.01 486	0.62 303	0.45 406	0.52 87	0.68 267	0.58 284	0.53 240	0.50 250	0.72 440	1.22 326	7.32 558	0.12 241	0.07 9	0.12 246	0.10 118	0.16 142	0.10 7

Consistency-Raft	0.92 444	1.21 411	3.50 492	0.98 485	0.63 426	0.77 416	0.54 436	1.02 431	1.01 483	0.62 337	1.03 480	0.65 329	1.04 488	0.81 253	1.36 450	0.45 500	0.47 353	0.51 510	0.59 516	0.65 506	0.47 276

DeepPrunerF	0.92 444	1.33 440	3.41 485	0.46 356	0.51 383	0.64 329	0.49 423	1.16 493	2.62 543	0.65 375	0.61 323	0.65 329	0.62 413	2.23 482	1.31 444	0.23 453	0.19 261	0.30 483	0.28 406	0.39 448	0.34 187

GANet	0.92 444	1.20 409	2.68 373	0.45 351	0.27 229	0.76 406	0.66 470	0.94 363	0.77 366	0.79 434	1.17 489	0.84 426	0.91 475	2.72 519	1.76 473	0.18 403	0.42 344	0.44 506	0.20 347	0.33 400	0.94 440

PA-Net	0.93 450	1.36 452	4.14 522	0.64 433	0.41 347	0.70 377	0.53 433	0.91 347	0.88 445	0.53 230	0.60 315	0.70 372	0.54 379	2.40 495	2.57 511	0.17 392	0.28 318	0.19 429	0.28 406	0.25 314	0.48 283
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 451	0.31 26	1.80 87	0.90 473	2.52 549	0.54 174	0.15 23	0.69 184	1.02 484	0.25 40	0.18 7	0.18 35	0.14 10	0.63 181	0.35 175	0.09 43	3.76 556	0.07 1	0.47 491	0.07 1	4.59 561

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 451	0.84 308	3.40 483	1.46 516	0.78 456	1.37 502	0.70 481	1.11 480	0.68 267	0.80 436	1.29 496	1.09 490	0.59 401	1.16 316	1.01 407	0.14 324	0.53 366	0.11 192	0.46 489	0.31 388	0.86 423

FBW_ROB	0.94 451	1.23 420	2.35 209	0.46 356	0.32 282	0.87 454	0.46 412	1.15 490	0.97 477	0.83 447	0.78 432	1.01 472	0.64 418	3.65 546	1.65 466	0.27 474	0.24 297	0.40 499	0.26 395	0.32 396	0.88 427

AIO_rvc	0.95 454	1.02 361	2.57 322	2.80 556	1.91 539	0.37 40	0.24 175	0.52 87	0.60 176	0.98 465	0.29 75	0.25 81	0.18 45	2.16 478	0.29 107	0.11 196	1.39 485	0.08 28	0.11 166	0.26 334	2.87 546

PAM_32	0.95 454	0.43 127	2.68 373	0.64 433	1.10 502	1.78 523	1.16 523	1.12 483	0.96 471	1.07 478	0.90 458	1.38 510	0.76 454	0.78 242	1.11 421	0.10 107	1.29 469	0.10 125	0.50 498	0.16 142	0.98 450

CC-Net-ROB	0.95 454	1.57 486	2.93 432	0.90 473	0.39 335	0.87 454	0.44 401	1.12 483	0.83 413	0.59 303	0.69 378	0.64 325	0.50 363	2.73 521	0.93 390	0.97 529	0.40 342	0.87 527	0.29 410	0.61 503	0.66 357

riskmin	0.96 457	0.32 39	2.07 144	1.72 532	1.61 532	1.62 515	0.57 447	1.45 518	0.55 139	0.73 410	0.89 454	0.92 448	0.45 325	1.16 316	0.60 298	0.11 196	1.30 472	0.12 246	1.38 551	0.14 111	1.51 500

CrosDoStereo	0.96 457	0.49 160	2.66 358	0.27 73	0.33 289	0.54 174	3.69 552	0.77 221	0.66 227	0.70 398	1.39 503	0.53 265	1.47 511	1.77 419	3.02 524	0.10 107	0.08 45	0.11 192	0.11 166	0.22 269	0.30 160

DeepStereo_LL	0.96 457	0.49 160	2.66 358	0.27 73	0.33 289	0.54 174	3.69 552	0.77 221	0.66 227	0.70 398	1.39 503	0.53 265	1.47 511	1.77 419	3.02 524	0.10 107	0.08 45	0.11 192	0.11 166	0.22 269	0.30 160

UGAM-zero	0.97 460	0.44 139	2.48 283	0.33 187	0.86 464	1.26 499	0.76 487	1.05 452	0.52 115	0.93 462	0.45 176	1.32 507	0.81 458	2.08 470	0.49 253	0.10 107	0.52 364	0.09 70	0.47 491	0.11 60	4.43 559

xxxx	0.97 460	0.64 227	2.14 166	0.30 127	0.67 435	0.64 329	0.24 175	1.09 473	0.91 455	0.57 278	0.65 358	0.58 296	0.39 264	1.57 384	5.49 552	0.13 288	1.38 481	0.11 192	0.32 434	0.17 165	1.41 495

XX-Stereo	0.98 462	0.57 198	4.45 535	1.64 527	5.33 558	0.55 187	0.16 31	0.96 380	0.43 54	0.45 147	0.65 358	0.85 431	0.19 57	0.79 245	0.26 74	0.11 196	0.80 410	0.10 125	0.32 434	0.17 165	0.78 398

test_xeample	0.98 462	0.65 231	2.12 159	0.29 107	0.67 435	0.60 261	0.28 249	1.08 471	0.85 428	0.62 337	0.70 391	0.44 206	0.41 283	1.95 456	5.45 551	0.12 241	1.33 476	0.11 192	0.31 426	0.18 189	1.42 496

mmx	0.99 464	0.67 233	3.39 478	0.32 165	0.22 150	0.58 227	0.28 249	1.05 452	0.92 457	0.54 236	0.74 414	0.67 341	0.40 271	2.75 523	3.86 538	0.13 288	1.25 460	0.15 369	0.33 448	0.19 220	1.28 483

xxx	0.99 464	0.67 233	3.39 478	0.32 165	0.22 150	0.58 227	0.28 249	1.05 452	0.92 457	0.54 236	0.74 414	0.67 341	0.40 271	2.75 523	3.86 538	0.13 288	1.25 460	0.15 369	0.33 448	0.19 220	1.28 483

MFMNet_re	1.01 466	1.73 506	3.04 448	0.85 469	0.76 451	0.93 466	0.81 493	1.02 431	1.10 496	1.05 475	1.06 485	0.84 426	0.96 482	0.93 276	0.97 394	0.68 516	0.61 381	0.63 516	0.60 518	0.77 517	0.80 404

Wz-Net-TNSev	1.02 467	2.26 541	3.69 505	0.38 284	0.31 270	1.00 475	0.71 482	1.12 483	1.02 484	0.74 416	0.73 411	1.09 490	0.91 475	2.46 499	2.15 493	0.21 439	0.20 276	0.16 388	0.20 347	0.48 485	0.62 342

222	1.02 467	0.60 209	1.95 119	0.29 107	0.51 383	0.62 303	0.24 175	1.09 473	0.86 435	0.64 359	0.67 370	0.47 236	0.42 296	1.86 441	6.73 556	0.13 288	1.21 455	0.11 192	0.32 434	0.17 165	1.44 497

G-Net	1.02 467	0.70 254	3.23 461	0.60 418	0.66 434	2.00 533	0.71 482	0.78 228	0.70 290	1.14 485	2.53 532	1.29 505	1.01 486	1.47 368	1.74 471	0.25 466	0.24 297	0.24 463	0.26 395	0.37 432	0.40 227

DPSNet	1.02 467	0.72 263	2.84 420	0.60 418	0.39 335	1.08 486	0.75 486	1.41 516	1.14 501	0.74 416	0.69 378	1.05 483	1.67 519	2.09 473	2.22 498	0.27 474	0.61 381	0.20 438	0.50 498	0.48 485	1.03 456

ADCP+	1.03 471	1.68 503	3.83 512	0.35 234	0.39 335	1.05 481	0.79 492	0.94 363	0.86 435	0.69 394	0.68 373	0.85 431	1.53 517	1.02 289	4.56 546	0.13 288	0.12 174	0.16 388	0.15 270	0.28 361	0.44 264

WZ-Net	1.04 472	1.83 513	4.20 525	0.42 326	0.36 318	0.88 456	0.71 482	1.05 452	1.11 498	0.84 448	0.94 463	1.06 484	1.17 496	2.37 490	2.24 499	0.20 430	0.14 205	0.15 369	0.16 291	0.36 425	0.53 311

PVD	1.05 473	1.21 411	2.36 210	0.84 468	0.91 471	1.04 479	0.64 465	1.32 510	1.68 528	1.43 517	1.41 505	1.14 496	1.15 495	1.49 371	1.77 474	0.27 474	0.65 389	0.28 474	0.35 455	0.40 454	0.73 383

1111x	1.06 474	0.79 295	3.29 469	0.33 187	0.60 414	0.64 329	0.33 329	1.10 476	0.92 457	0.59 303	0.69 378	0.59 299	0.47 346	2.64 512	4.61 547	0.12 241	1.38 481	0.11 192	0.49 496	0.18 189	1.30 485

ADCMid	1.06 474	1.82 512	3.53 496	0.39 299	0.36 318	0.99 473	0.58 449	1.01 423	0.94 464	1.23 502	1.02 478	1.01 472	1.01 486	1.11 309	4.04 541	0.22 445	0.19 261	0.42 503	0.32 434	0.42 464	0.53 311

test_sample9	1.07 476	0.69 251	2.69 380	0.28 89	0.23 179	0.81 434	0.33 329	0.99 404	0.86 435	0.64 359	0.63 338	0.67 341	0.49 358	2.02 462	2.70 514	0.65 511	4.33 561	0.86 524	0.56 510	0.25 314	0.72 379

ff1	1.07 476	0.67 233	3.39 478	0.32 165	0.22 150	0.58 227	0.28 249	0.85 294	0.96 471	0.54 236	0.74 414	0.67 341	0.40 271	2.75 523	3.86 538	0.10 107	2.16 540	0.15 369	0.33 448	0.25 314	2.19 528

ADCL	1.07 476	1.22 416	2.80 410	0.40 312	0.33 289	1.50 508	1.87 545	0.97 388	1.04 489	1.26 505	1.28 495	0.99 468	1.41 507	1.36 350	3.51 532	0.17 392	0.14 205	0.22 449	0.21 358	0.32 396	0.43 248

ADCPNet	1.07 476	1.37 457	4.54 537	0.38 284	0.68 438	1.36 500	0.64 465	0.93 358	0.83 413	0.79 434	0.82 437	1.08 487	1.18 497	1.30 344	2.68 513	0.21 439	0.69 396	0.21 444	0.95 541	0.30 379	0.54 315

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 480	2.01 524	2.56 318	0.49 376	0.40 341	1.49 507	0.96 504	1.02 431	0.95 469	0.85 450	0.94 463	1.06 484	0.59 401	2.92 531	1.15 427	0.43 498	0.74 405	0.32 487	0.55 508	0.74 512	1.35 489

AnyNet_C32	1.08 480	1.76 510	3.01 444	0.50 382	0.54 395	1.17 494	1.16 523	0.97 388	0.95 469	1.11 482	0.98 471	0.87 437	0.93 480	1.57 384	4.11 543	0.22 445	0.20 276	0.25 468	0.25 387	0.40 454	0.68 366

AIO_test	1.11 482	0.77 285	2.51 295	3.32 558	2.81 551	0.35 32	0.25 201	1.29 506	0.68 267	1.28 507	0.27 64	0.32 136	0.17 27	2.86 529	0.27 83	0.12 241	1.72 514	0.08 28	0.21 358	0.15 122	2.81 545

Ntro	1.11 482	2.10 530	3.52 495	0.97 484	0.87 467	1.06 484	0.54 436	1.02 431	0.93 463	0.63 348	0.76 424	0.93 453	0.67 429	1.76 416	1.71 467	1.03 532	0.46 350	0.76 522	0.41 479	1.29 533	0.86 423

SAMSARA	1.11 482	1.35 447	2.60 333	1.34 507	0.77 453	1.67 518	1.41 539	1.47 519	0.99 481	1.54 523	0.89 454	1.44 514	0.90 474	1.88 447	1.71 467	0.25 466	0.55 372	0.22 449	0.34 453	0.39 448	0.50 291

ADCS	1.14 485	2.02 525	3.36 473	0.43 338	0.37 324	0.96 472	0.81 493	1.12 483	1.17 505	1.25 504	0.98 471	1.08 487	0.92 478	1.41 358	4.97 549	0.23 453	0.21 285	0.22 449	0.23 374	0.40 454	0.67 361

otaku	1.15 486	2.10 530	3.51 493	0.98 485	0.74 446	1.02 478	0.59 452	1.03 438	0.89 450	0.70 398	1.60 509	0.98 465	0.65 421	1.63 396	1.80 476	0.99 531	0.46 350	0.73 521	0.40 474	1.30 535	0.88 427

EAI-Stereo	1.16 487	0.29 8	1.94 118	0.55 402	0.97 480	1.96 529	7.94 562	1.34 511	1.03 486	1.01 472	1.48 506	0.51 255	0.66 427	0.65 194	1.42 455	0.09 43	0.23 295	0.09 70	0.53 505	0.13 88	0.49 289

SuperB	1.19 488	1.62 495	5.29 544	0.37 265	0.26 216	0.81 434	0.87 496	0.94 363	1.19 506	0.68 390	0.68 373	0.63 317	1.37 504	1.73 410	3.30 526	0.16 371	0.12 174	0.17 403	0.16 291	2.74 556	0.63 348

AnyNet_C01	1.20 489	1.89 516	4.25 527	0.55 402	0.54 395	1.57 511	1.39 536	1.10 476	1.13 500	1.19 491	1.34 502	1.15 498	1.11 493	1.73 410	2.89 521	0.26 470	0.24 297	0.28 474	0.24 378	0.50 488	0.68 366

StereoAnything_RVC	1.22 490	1.71 505	3.17 459	2.52 550	2.63 550	0.26 7	0.15 23	0.47 57	0.54 130	0.49 180	0.71 404	0.52 262	0.19 57	1.60 395	0.57 284	0.11 196	4.13 560	0.08 28	0.05 1	0.76 515	3.79 556

SPS-STEREO	1.22 490	1.65 500	3.41 485	0.66 441	0.69 440	1.01 476	0.68 477	1.10 476	0.96 471	1.40 515	1.25 494	1.46 515	1.08 491	2.05 465	2.24 499	0.66 514	0.61 381	0.58 512	0.57 514	0.66 507	1.65 509
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 492	0.69 251	2.69 380	0.28 89	0.23 179	0.81 434	0.33 329	1.01 423	0.75 344	1.23 502	0.63 338	2.53 532	1.31 499	2.02 462	2.70 514	0.65 511	4.33 561	0.86 524	0.56 510	0.25 314	0.72 379

NaN_ROB	1.25 493	1.46 474	3.84 513	0.54 400	0.56 399	1.12 489	0.99 507	1.05 452	1.03 486	1.10 480	0.87 450	0.77 396	1.07 490	5.85 556	2.98 522	0.16 371	0.23 295	0.16 388	0.24 378	0.28 361	0.66 357

RainbowNet	1.27 494	2.22 537	3.58 499	1.14 501	0.92 472	1.08 486	0.76 487	1.19 499	1.15 503	0.77 425	0.97 468	1.08 487	0.83 462	1.64 399	1.72 469	1.20 539	1.30 472	1.01 533	0.58 515	1.23 530	0.97 448

MDST_ROB	1.28 495	0.53 183	3.84 513	0.55 402	0.45 367	4.06 551	0.60 456	1.36 512	0.89 450	2.18 535	1.17 489	0.98 465	0.72 440	4.28 550	2.12 490	0.20 430	0.16 235	0.19 429	0.17 307	0.20 240	0.84 416

EDNetEfficient	1.29 496	0.78 291	4.27 528	0.65 436	1.03 489	0.94 468	1.38 535	0.87 314	1.75 531	2.33 541	1.32 500	1.04 480	2.21 535	1.59 392	4.07 542	0.16 371	0.19 261	0.15 369	0.27 404	0.38 439	0.40 227

RTS	1.29 496	1.59 490	6.48 552	0.63 429	0.57 404	1.59 513	0.90 501	1.15 490	1.44 518	1.20 496	1.31 498	1.10 492	0.87 471	2.67 514	2.27 501	0.21 439	0.38 336	0.19 429	0.20 347	0.46 480	0.68 366

RTSA	1.29 496	1.59 490	6.48 552	0.63 429	0.57 404	1.59 513	0.90 501	1.15 490	1.44 518	1.20 496	1.31 498	1.10 492	0.87 471	2.67 514	2.27 501	0.21 439	0.38 336	0.19 429	0.20 347	0.46 480	0.68 366

WCMA_ROB	1.29 496	1.21 411	3.13 456	0.65 436	0.36 318	1.20 497	0.78 490	1.00 414	0.98 478	1.78 528	2.62 535	3.08 538	2.01 531	1.86 441	2.35 503	0.38 492	0.38 336	0.32 487	0.32 434	0.31 388	1.06 459

MeshStereo	1.29 496	1.34 443	3.04 448	0.35 234	0.28 242	1.10 488	0.69 479	1.42 517	1.07 493	2.71 548	2.43 530	2.95 534	1.50 514	2.92 531	2.03 483	0.23 453	0.22 288	0.22 449	0.19 336	0.50 488	0.69 372
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
HUF	1.33 501	0.96 350	4.06 519	2.73 554	2.17 545	0.35 32	0.24 175	1.87 533	0.75 344	1.28 507	0.29 75	1.35 508	0.19 57	1.97 459	0.43 217	0.15 354	3.91 558	0.08 28	0.06 8	0.31 388	3.41 554

SANet	1.35 502	1.80 511	4.39 533	0.41 322	0.29 248	1.72 520	0.89 500	1.17 496	2.47 541	1.22 500	1.82 514	1.72 521	1.70 521	2.57 505	3.30 526	0.18 403	0.16 235	0.16 388	0.15 270	0.34 407	0.62 342

Anonymous_2	1.36 503	0.49 160	2.03 135	1.71 531	1.58 529	2.49 543	0.58 449	1.59 525	2.31 539	0.77 425	0.88 452	1.03 476	0.58 398	1.20 325	0.66 325	0.32 485	1.38 481	1.42 546	3.87 562	0.78 519	1.56 502

CSAN	1.38 504	1.74 509	4.12 521	0.53 393	0.38 333	1.06 484	1.15 521	1.29 506	1.12 499	1.19 491	1.90 517	1.04 480	1.44 508	5.92 557	2.82 520	0.26 470	0.22 288	0.24 463	0.25 387	0.35 419	0.54 315

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 505	2.04 527	3.02 446	0.58 416	0.41 347	2.15 538	1.00 511	1.31 509	1.29 511	1.05 475	1.10 487	1.29 505	0.91 475	3.07 534	1.34 446	1.65 549	0.84 417	0.68 519	0.88 538	1.55 542	1.91 514

psmorigin	1.41 506	0.91 338	13.83 564	0.37 265	0.30 261	0.63 317	0.37 358	0.80 243	0.64 212	0.98 465	0.87 450	1.16 500	0.78 455	3.95 548	1.09 418	0.19 419	0.22 288	0.17 403	0.19 336	0.25 314	0.47 276

MSMD_ROB	1.41 506	1.03 365	2.75 400	0.41 322	0.32 282	2.00 533	0.61 461	0.96 380	1.43 517	2.97 551	2.63 536	4.76 550	2.04 532	2.44 498	1.78 475	0.30 482	0.26 309	0.32 487	0.32 434	0.32 396	0.63 348

MADNet+	1.44 508	2.19 534	6.00 549	0.89 471	0.70 442	1.58 512	1.11 516	1.56 524	1.30 513	0.89 454	1.03 480	1.25 502	1.12 494	3.29 538	2.80 518	0.48 503	0.57 376	0.39 498	0.36 464	0.63 504	0.69 372

pmcnn	1.44 508	1.25 424	3.57 498	0.74 454	1.42 519	0.72 388	0.56 444	1.04 444	1.06 492	1.03 474	2.89 542	6.01 555	0.75 451	2.54 503	3.60 534	0.14 324	0.11 156	0.08 28	0.06 8	0.34 407	0.81 411

FCDSN-DC	1.45 510	1.12 385	3.30 470	0.48 363	0.41 347	1.13 490	0.60 456	1.17 496	1.28 510	2.25 538	2.85 540	3.65 541	3.34 547	2.58 507	2.44 505	0.31 484	0.26 309	0.31 484	0.30 419	0.37 432	0.78 398
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 510	1.62 495	3.59 500	1.09 494	0.70 442	0.86 447	0.67 475	1.19 499	1.51 522	1.20 496	4.05 551	1.61 519	1.94 529	2.97 533	2.07 487	0.67 515	0.69 396	0.55 511	0.70 523	0.57 497	0.67 361
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 512	2.27 542	4.92 540	1.11 497	0.89 468	1.19 496	0.66 470	1.28 505	1.19 506	0.98 465	0.97 468	3.06 537	1.48 513	2.37 490	1.82 477	1.08 534	0.49 357	1.03 534	0.48 494	1.20 529	0.95 443

IMH-64-1	1.50 513	1.98 520	2.69 380	1.39 512	1.12 503	1.39 504	1.19 526	1.80 530	1.47 520	1.19 491	2.20 525	1.53 516	1.51 515	2.12 475	1.98 480	1.34 542	0.68 393	1.28 540	0.70 523	1.37 537	1.12 462

IMH-64	1.50 513	1.98 520	2.69 380	1.39 512	1.12 503	1.39 504	1.19 526	1.80 530	1.47 520	1.19 491	2.20 525	1.53 516	1.51 515	2.12 475	1.98 480	1.34 542	0.68 393	1.28 540	0.70 523	1.37 537	1.12 462

iRaft-Stereo_20w	1.50 513	0.42 117	4.81 538	2.24 546	2.09 543	1.36 500	1.27 530	1.38 514	0.94 464	2.07 530	0.42 158	0.85 431	0.69 436	0.87 261	1.37 452	0.10 107	4.04 559	0.09 70	0.40 474	0.17 165	4.53 560

ELAS_RVC	1.51 516	0.88 323	3.36 473	0.63 429	0.56 399	1.53 509	2.73 549	1.53 521	1.76 532	2.26 539	2.21 527	2.10 526	3.07 543	2.08 470	2.52 507	0.42 495	0.42 344	0.42 503	0.37 466	0.51 490	0.84 416
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 517	0.92 343	2.91 430	0.62 426	0.57 404	3.13 546	2.21 547	1.67 527	1.58 526	2.42 542	2.43 530	1.87 523	2.49 538	1.85 439	2.70 514	0.42 495	0.43 347	0.41 501	0.40 474	0.51 490	0.85 420
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 518	2.20 536	4.42 534	1.10 496	0.93 475	1.37 502	0.87 496	1.53 521	1.71 530	1.22 500	1.72 512	2.12 527	1.06 489	2.58 507	1.93 479	0.94 526	0.54 369	1.00 532	0.56 510	2.11 551	0.96 445

EKT-Stereo	1.56 519	0.55 193	2.60 333	2.54 551	19.66 571	0.55 187	0.22 112	0.76 214	0.51 103	0.40 120	0.36 126	0.43 191	0.27 159	0.74 229	0.42 210	0.13 288	0.17 248	0.11 192	0.16 291	0.20 240	0.50 291

MFN_U_SF_RVC	1.57 520	2.56 554	3.30 470	0.66 441	0.41 347	1.15 492	0.51 426	1.27 504	1.35 515	1.61 525	1.20 491	1.43 513	0.97 483	1.80 427	2.10 488	1.88 552	1.79 516	1.97 555	2.14 556	1.61 543	1.76 513

WAO-7	1.58 521	2.04 527	3.25 464	0.94 479	0.75 448	1.75 521	1.13 518	1.87 533	1.97 537	1.46 520	2.53 532	1.98 525	1.75 522	3.13 535	2.48 506	0.69 517	0.67 392	0.94 529	0.74 530	0.80 520	0.77 392

FC-DCNN	1.60 522	0.85 312	3.44 489	0.46 356	0.39 335	1.96 529	0.66 470	1.72 529	1.70 529	2.75 549	2.91 543	4.20 544	3.15 544	2.72 519	2.66 512	0.30 482	0.26 309	0.31 484	0.30 419	0.33 400	0.91 431

PWCK	1.62 523	2.32 546	4.27 528	1.11 497	0.56 399	1.81 524	1.84 543	1.55 523	1.54 524	1.45 518	1.81 513	1.82 522	1.38 505	3.34 539	2.14 492	1.09 535	0.57 376	0.98 531	0.59 516	1.50 541	0.79 401

FC-DCNN v2	1.65 524	0.85 312	3.39 478	0.46 356	0.39 335	2.02 535	0.66 470	1.94 538	1.84 535	2.81 550	2.99 544	4.39 548	3.25 545	2.81 527	2.75 517	0.29 481	0.26 309	0.31 484	0.30 419	0.33 400	0.91 431

WAO-6	1.69 525	1.87 515	3.21 460	1.15 502	1.01 486	2.29 539	1.06 515	1.85 532	2.84 547	1.30 510	2.59 534	2.19 528	1.67 519	2.62 510	2.52 507	0.96 528	0.68 393	1.19 537	0.84 535	1.13 526	0.95 443

DispFullNet	1.69 525	2.25 539	5.23 542	1.53 522	8.78 559	0.89 458	0.37 358	1.03 438	0.98 478	1.37 511	1.00 475	1.13 495	1.97 530	1.51 373	0.98 400	0.55 507	0.32 323	1.19 537	0.64 520	1.16 528	0.88 427

SGM-Forest	1.84 527	7.91 565	10.36 558	0.42 326	0.33 289	1.04 479	1.29 531	1.01 423	0.88 445	1.19 491	2.30 528	1.03 476	1.79 525	2.60 509	2.81 519	0.22 445	0.21 285	0.21 444	0.19 336	0.25 314	0.79 401
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 528	2.09 529	4.16 523	0.74 454	1.23 510	4.52 555	3.86 554	1.68 528	1.26 508	1.28 507	1.54 508	2.36 530	1.86 527	3.35 540	3.37 528	0.54 505	0.49 357	0.48 508	0.49 496	1.39 539	1.21 473

Dean	1.92 529	2.31 545	5.03 541	1.31 504	1.08 496	1.55 510	0.99 507	1.98 540	2.33 540	1.51 522	4.15 552	4.23 547	1.39 506	2.31 486	2.10 488	1.18 538	0.69 396	1.18 536	0.75 531	1.30 535	1.07 460

FINET	1.92 529	1.96 518	4.49 536	1.62 525	1.39 518	3.51 549	4.39 555	2.89 548	2.58 542	1.39 513	1.98 518	1.35 508	2.12 534	1.64 399	2.12 490	0.84 524	1.03 437	0.18 422	0.29 410	0.54 495	2.12 524

ACVNet-4b	2.00 531	2.19 534	4.85 539	1.09 494	0.86 464	1.15 492	0.53 433	1.11 480	1.15 503	0.65 375	1.09 486	1.97 524	0.69 436	2.31 486	9.78 562	5.73 562	0.42 344	1.03 534	0.55 508	1.89 547	0.92 435

SDNR	2.06 532	2.93 557	2.94 434	1.55 523	5.13 557	1.98 532	0.24 175	1.95 539	2.62 543	0.92 459	2.71 538	5.76 554	0.68 431	3.61 545	3.84 537	0.33 487	0.38 336	0.22 449	0.17 307	1.13 526	2.04 520

LVE	2.10 533	2.61 555	4.30 532	1.79 535	1.81 537	1.68 519	1.04 514	2.35 543	2.78 546	1.27 506	2.87 541	4.21 546	1.46 510	2.83 528	2.02 482	2.87 557	0.92 422	1.19 537	1.47 553	1.29 533	1.18 466

SGM_RVC	2.11 534	1.07 372	2.87 425	0.98 485	0.92 472	2.72 545	1.88 546	1.91 536	12.27 561	2.09 531	1.99 519	2.47 531	2.24 536	2.87 530	2.03 483	0.54 505	0.47 353	0.42 503	0.47 491	0.74 512	1.22 475
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 535	2.46 550	3.60 502	1.70 530	1.13 505	1.65 517	0.93 503	2.13 541	1.93 536	1.37 511	2.64 537	2.19 528	1.82 526	5.77 555	2.18 495	5.70 561	1.05 438	1.31 542	0.72 528	1.39 539	1.13 464

IGEV-RUCA	2.30 536	0.38 94	1.36 41	0.41 322	1.90 538	2.03 536	1.86 544	1.37 513	1.78 533	3.73 555	3.72 549	5.06 551	8.09 560	2.15 477	1.63 465	0.26 470	0.77 406	2.71 558	1.91 554	2.43 554	2.42 540

UNDER WATER-64	2.59 537	2.28 543	5.63 546	1.85 538	1.45 521	3.28 547	1.60 541	2.62 544	5.57 553	2.09 531	2.12 521	4.10 543	4.21 551	2.74 522	3.64 535	1.49 546	0.86 418	1.58 550	1.09 547	1.91 548	1.62 507

SGM+DAISY	2.67 538	2.14 532	4.28 530	1.92 541	2.11 544	4.36 554	5.22 558	3.17 549	3.00 548	3.24 554	3.81 550	3.03 536	3.61 548	2.53 502	3.79 536	1.15 536	1.29 469	0.66 517	0.71 527	0.95 523	2.44 541

TorneroNet-64	2.74 539	2.23 538	4.18 524	1.48 518	1.20 508	3.88 550	1.01 513	3.48 556	6.61 557	2.62 546	4.55 554	4.20 544	3.84 550	3.39 542	3.40 530	1.23 540	0.66 391	1.39 545	0.80 532	3.42 558	1.27 481

notaker	2.77 540	2.35 547	4.02 518	2.61 553	1.44 520	1.77 522	1.14 519	2.77 547	1.81 534	2.30 540	11.41 563	3.95 542	4.70 552	3.24 537	3.01 523	1.58 548	0.88 419	1.71 553	1.08 546	2.10 550	1.44 497

UNDER WATER	2.84 541	2.25 539	5.25 543	1.84 537	1.45 521	2.36 541	1.44 540	3.23 551	6.51 556	2.61 545	2.73 539	5.69 553	5.64 555	3.14 536	4.18 544	1.48 545	0.81 413	1.60 551	1.07 545	1.91 548	1.67 510

WAO-8	2.91 542	2.55 552	3.77 507	1.93 542	1.04 490	4.08 552	0.99 507	3.25 552	6.09 554	2.20 536	3.34 547	3.33 539	2.64 539	11.73 564	2.52 507	2.12 553	1.92 521	1.55 548	0.93 539	1.27 531	0.96 445

Venus	2.91 542	2.55 552	3.77 507	1.93 542	1.04 490	4.08 552	0.99 507	3.25 552	6.09 554	2.20 536	3.34 547	3.33 539	2.64 539	11.73 564	2.52 507	2.12 553	1.92 521	1.55 548	0.93 539	1.27 531	0.96 445

DGSMNet	2.93 544	0.77 285	3.44 489	3.58 559	4.25 556	2.53 544	6.86 561	1.03 438	0.88 445	0.58 284	1.85 515	0.79 402	0.62 413	1.63 396	1.46 457	4.62 560	4.98 563	5.15 564	4.71 563	4.52 562	4.37 558

MADNet++	2.94 545	2.17 533	3.27 466	2.55 552	2.28 546	3.29 548	3.37 550	2.76 546	2.67 545	3.10 552	3.20 546	2.78 533	3.25 545	4.11 549	4.68 548	2.72 556	2.27 543	3.03 561	2.43 558	2.34 553	2.59 542

xyz-stereo	3.06 546	0.44 139	30.74 578	0.24 30	0.12 4	15.34 566	0.24 175	0.56 120	0.49 86	0.62 337	7.90 558	0.64 325	0.49 358	1.44 364	1.05 410	0.09 43	0.07 9	0.34 492	0.08 51	0.13 88	0.19 78

JetRed	3.37 547	4.96 560	10.08 557	1.48 518	1.73 535	7.63 559	5.47 559	3.47 554	2.20 538	2.42 542	2.40 529	2.98 535	2.35 537	3.52 544	6.60 555	1.33 541	1.90 520	1.38 544	1.23 549	2.30 552	2.02 519

LSM	3.40 548	1.42 467	5.81 548	9.98 566	30.74 578	0.86 447	1.14 519	0.99 404	1.26 508	1.40 515	2.18 524	0.93 453	0.85 466	1.76 416	1.03 408	0.22 445	0.35 329	0.24 463	0.29 410	0.40 454	6.21 564

U	3.41 549	0.37 84	1.27 32	0.27 73	13.75 568	19.65 573	0.15 23	0.43 31	0.33 5	0.18 4	0.19 11	0.27 102	0.15 17	0.23 2	0.19 5	0.10 107	0.06 1	17.75 572	12.73 568	0.11 60	0.10 7

MANE	3.51 550	2.03 526	3.88 515	1.89 540	2.01 541	5.98 556	4.72 556	5.87 560	7.13 558	3.80 556	5.10 556	6.11 556	5.34 554	4.39 551	5.05 550	1.07 533	1.28 467	0.50 509	0.85 536	0.76 515	2.36 539

SGM-ForestM	3.67 551	2.70 556	5.34 545	1.65 528	1.72 534	6.02 557	5.08 557	4.10 557	3.47 549	4.59 557	4.21 553	9.81 562	5.79 556	6.44 558	6.97 557	0.88 525	1.09 442	0.33 491	0.45 485	0.68 508	2.10 523

KSHMR	4.19 552	2.37 548	6.24 550	1.73 533	1.48 525	1.97 531	1.29 531	3.18 550	17.06 571	2.15 534	15.74 566	9.09 561	1.75 522	8.33 561	2.37 504	1.55 547	1.29 469	1.70 552	1.23 549	1.75 544	1.60 505

ktn	4.44 553	2.47 551	3.70 506	1.82 536	1.49 526	2.11 537	1.40 537	2.30 542	12.56 562	11.36 564	16.25 567	11.30 565	3.77 549	4.41 552	3.47 531	1.86 551	0.99 429	1.74 554	1.21 548	3.28 557	1.39 493

LE_ROB	4.55 554	2.43 549	9.94 556	2.79 555	4.03 555	2.40 542	3.54 551	2.72 545	11.04 560	11.64 565	4.69 555	5.25 552	10.74 563	4.52 553	9.73 561	0.82 523	0.70 399	1.34 543	0.97 542	0.74 512	0.94 440

tt	4.94 555	0.32 39	4.22 526	2.29 547	1.58 529	10.19 562	16.94 567	9.44 565	5.03 552	1.69 526	1.33 501	4.68 549	5.02 553	3.38 541	5.91 553	6.15 563	9.47 570	2.80 559	3.16 560	3.54 559	1.58 503

TCMNet-wrong-test	5.56 556	6.73 563	6.40 551	13.05 570	11.91 564	7.29 558	5.47 559	7.17 563	1.58 526	2.68 547	3.15 545	8.30 560	5.87 557	4.80 554	6.10 554	3.08 558	0.98 427	2.37 557	1.99 555	6.69 565	5.63 563

TorneroNet	5.60 557	2.30 544	3.98 516	1.49 520	1.26 513	14.47 564	1.11 516	4.85 558	20.66 576	10.12 561	16.30 568	11.78 566	7.35 558	3.41 543	4.38 545	1.36 544	0.70 399	1.46 547	0.87 537	2.73 555	1.33 486

coex-ft	6.14 558	1.98 520	60.80 580	0.34 211	0.30 261	0.80 429	1.17 525	0.76 214	4.34 551	19.82 572	2.15 523	1.61 519	8.77 562	1.82 432	10.36 563	0.44 499	2.05 528	0.18 422	0.19 336	0.39 448	4.61 562

HanzoNet	7.85 559	3.30 559	5.75 547	7.47 563	3.97 554	2.34 540	1.37 533	3.47 554	4.02 550	13.30 566	10.49 559	10.86 563	16.67 569	8.50 562	10.51 564	10.80 569	9.84 571	5.83 565	13.69 569	7.24 566	7.51 565

USTest	8.06 560	7.11 564	8.76 555	9.20 565	9.03 560	15.20 565	23.57 568	10.01 566	9.45 559	5.97 560	6.79 557	7.77 559	7.51 559	8.75 563	11.06 565	2.24 555	3.58 555	2.87 560	3.21 561	4.93 563	4.21 557

EDNetEfficientorigin	8.19 561	1.27 427	145.54 582	0.51 387	0.96 477	0.75 401	0.49 423	0.86 305	1.57 525	2.12 533	1.49 507	1.28 503	1.35 501	1.84 435	2.15 493	0.14 324	0.13 190	0.17 403	0.18 318	0.39 448	0.64 353

DGTPSM_ROB	8.97 562	5.94 561	13.01 562	5.95 562	11.34 562	8.54 560	24.06 569	6.47 561	13.52 563	5.19 558	11.52 564	6.18 557	11.04 564	7.02 559	13.92 566	4.47 559	7.66 564	3.90 562	7.43 566	4.34 561	7.98 566

DPSMNet_ROB	9.58 563	5.96 562	13.98 565	8.88 564	11.87 563	8.54 560	24.08 570	6.48 562	13.67 566	5.35 559	11.53 565	6.31 558	11.04 564	7.69 560	14.09 567	7.61 568	8.23 566	5.03 563	7.75 567	5.24 564	8.36 567

BEATNet-Init1	12.32 564	12.82 569	28.66 576	3.22 557	3.71 553	21.59 576	11.42 563	14.54 571	13.73 567	20.24 573	20.16 573	26.14 578	19.85 572	19.08 575	15.33 571	1.81 550	1.93 523	2.05 556	2.48 559	4.25 560	3.41 554

DPSM_ROB	12.32 564	11.13 567	12.31 560	12.90 568	12.80 566	19.81 574	28.13 575	14.50 569	14.31 568	10.62 562	11.34 561	12.03 567	11.89 567	13.08 569	15.22 569	7.09 565	8.31 567	6.47 567	7.32 564	8.69 567	8.43 568

DPSM	12.32 564	11.13 567	12.31 560	12.90 568	12.80 566	19.81 574	28.13 575	14.50 569	14.31 568	10.62 562	11.34 561	12.03 567	11.89 567	13.08 569	15.22 569	7.09 565	8.31 567	6.47 567	7.32 564	8.69 567	8.43 568

DLNR_Zeroshot_test	13.74 567	20.06 572	23.92 571	121.50 584	35.20 579	0.46 98	0.15 23	7.96 564	0.47 77	0.29 82	0.37 132	0.26 91	0.17 27	0.79 245	0.36 178	7.16 567	2.95 553	0.09 70	0.38 470	50.40 582	1.95 517

LRCNet_RVC	13.78 568	19.34 571	13.01 562	19.47 572	12.67 565	1.85 526	0.42 386	12.28 567	1.10 496	15.76 568	18.69 572	12.52 569	8.65 561	12.22 567	9.64 560	22.29 573	8.38 569	25.92 575	24.06 576	19.72 574	17.59 573

HaxPig	19.88 569	22.39 577	22.30 569	17.98 571	17.98 570	12.06 563	12.06 564	16.25 572	15.97 570	21.05 574	21.41 575	18.85 573	18.35 570	20.07 576	19.64 573	23.57 577	23.19 577	24.07 574	23.71 575	22.95 575	23.72 577

Anonymous_1	22.76 570	11.11 566	11.93 559	12.73 567	26.05 577	19.39 571	27.77 574	14.18 568	13.64 565	14.92 567	10.66 560	11.26 564	11.24 566	12.48 568	14.45 568	37.82 582	7.87 565	34.92 579	63.61 579	87.51 583	11.75 570

PML	22.99 571	17.34 570	8.24 554	5.48 561	9.84 561	50.35 582	102.65 582	5.84 559	13.52 563	37.08 582	104.84 582	30.61 581	23.20 577	12.09 566	7.96 559	6.27 564	2.12 534	6.31 566	2.42 557	10.67 569	2.95 547

MEDIAN_ROB	23.95 572	26.96 582	26.29 575	22.14 573	22.09 572	16.18 567	14.23 565	20.47 573	20.09 572	25.43 578	25.22 580	22.96 574	22.54 576	24.33 577	23.18 578	28.15 579	27.16 581	28.60 577	27.73 577	27.59 576	27.58 578

DPSimNet_ROB	24.35 573	23.81 580	31.38 579	25.93 575	22.83 573	31.30 577	34.38 578	20.78 574	28.92 581	27.39 579	22.99 579	28.29 580	35.76 582	15.47 571	17.82 572	24.28 578	17.90 575	22.23 573	14.12 570	19.38 573	22.12 576

CasAABBNet	24.76 574	22.38 576	24.44 572	26.05 576	25.75 575	39.79 578	56.76 581	29.10 579	28.88 580	21.22 575	22.69 577	24.21 575	23.99 579	26.23 578	30.62 581	14.22 570	16.71 573	13.03 569	14.75 572	17.49 570	16.97 571

Selective-RAFT-Error	24.83 575	22.44 578	24.80 573	26.10 577	25.82 576	39.85 579	56.72 580	29.21 581	29.03 582	21.29 577	22.80 578	24.25 576	24.07 580	26.28 579	30.60 580	14.24 571	16.85 574	13.04 570	14.75 572	17.53 571	17.02 572

LSM0	26.57 576	22.53 579	25.76 574	30.62 579	52.30 583	39.86 580	56.49 579	29.18 580	28.76 579	21.26 576	22.46 576	24.42 577	23.97 578	26.42 580	30.66 582	14.29 572	16.56 572	13.06 571	14.65 571	17.62 572	20.52 574

AVERAGE_ROB	26.91 577	30.28 583	29.18 577	25.78 574	25.30 574	19.49 572	15.38 566	23.70 578	23.02 578	28.38 580	27.78 581	26.23 579	25.76 581	26.95 581	25.55 579	31.27 581	30.02 582	31.76 578	30.80 578	30.88 581	30.77 579

ASD4	27.03 578	24.46 581	23.91 570	27.24 578	17.87 569	47.08 581	31.36 577	41.80 582	21.82 577	31.12 581	20.82 574	33.80 582	18.50 571	27.25 582	21.57 577	29.52 580	20.55 576	27.54 576	23.38 574	30.03 577	20.96 575

xxxxx1	29.05 579	20.74 573	14.05 566	50.10 580	40.25 580	19.01 568	26.60 571	21.83 575	20.22 573	16.52 569	17.56 569	18.33 570	21.41 573	16.11 572	20.77 574	23.48 574	26.77 578	66.36 581	78.56 580	30.19 578	32.23 580

tt_ll	29.05 579	20.74 573	14.05 566	50.10 580	40.25 580	19.01 568	26.60 571	21.83 575	20.22 573	16.52 569	17.56 569	18.33 570	21.41 573	16.11 572	20.77 574	23.48 574	26.77 578	66.36 581	78.56 580	30.19 578	32.23 580

ff	29.05 579	20.74 573	14.05 566	50.10 580	40.25 580	19.01 568	26.60 571	21.83 575	20.22 573	16.52 569	17.56 569	18.33 570	21.41 573	16.11 572	20.77 574	23.48 574	26.77 578	66.36 581	78.56 580	30.19 578	32.23 580

test_example2	115.17 582	122.38 584	93.45 581	115.38 583	123.53 584	101.24 583	113.11 583	54.67 583	99.94 583	135.50 583	136.43 583	85.67 583	85.40 583	110.44 583	104.91 583	152.17 583	205.21 583	99.17 584	114.27 583	138.55 584	112.04 583

ccccc	290.26 583	297.53 585	346.58 583	372.50 585	377.87 585	200.30 584	209.85 584	217.33 584	172.40 584	202.36 584	216.49 584	213.34 584	255.16 584	312.79 584	342.72 584	409.97 584	354.33 584	255.69 585	227.31 584	431.13 585	389.58 584

STTRV1_RVC		0.59 207		0.43 338	0.49 379	0.80 429	0.44 401	1.18 498	0.84 425	0.63 348	0.89 454	0.72 377	0.63 417	2.67 514	0.67 328	0.51 504	0.65 389	0.27 471	0.24 378	0.35 419	0.29 150

FADE		3.24 558		2.10 545	2.93 552													65.47 580		1.78 545

Low-res two-view benchmark