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 99	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	0.16 240	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.42 241

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	0.16 375	0.12 175	0.11 192	0.12 205	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	0.14 325	0.12 175	0.13 308	0.10 119	0.13 88	0.14 34

LG-Stereo_L2	0.29 7	0.42 117	0.97 7	0.36 254	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	0.49 362	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.58 335

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	0.14 325	0.10 129	0.11 192	0.10 119	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	0.14 325	0.10 129	0.11 192	0.10 119	0.13 88	0.11 14

LG-Stereo_L1	0.30 10	0.42 117	0.97 7	0.35 235	0.28 243	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	0.71 407	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.51 299

MLG-Stereo_test3	0.31 11	0.44 139	1.03 12	0.48 368	0.40 346	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	0.53 371	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.45 270

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	0.11 157	0.12 247	0.10 119	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	0.35 235	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	0.25 392	0.12 71	0.43 249

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	0.15 372	0.12 205	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	1.14 453	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 325

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	0.14 325	0.10 129	0.10 125	0.10 119	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	0.14 325	0.10 129	0.10 125	0.10 119	0.15 122	0.17 63

CES	0.33 17	0.32 39	1.46 56	0.25 42	0.50 385	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	0.54 317

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	1.02 440	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.52 306

castereo	0.34 22	0.48 156	1.00 10	0.25 42	0.29 251	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	0.20 281	0.09 70	0.31 431	0.12 71	0.44 265

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	0.14 325	0.11 157	0.11 192	0.10 119	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	0.15 356	0.13 191	0.13 308	0.10 119	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	0.35 311	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	0.19 266	0.08 28	0.11 167	0.12 71	0.50 292

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	1.07 444	0.07 1	0.19 341	0.07 1	0.64 358

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	0.79 412	0.07 1	0.06 8	0.08 17	0.79 406

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	0.47 489	0.10 7

MaDis-Stereo	0.35 28	0.89 328	2.15 167	0.25 42	0.29 251	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 99	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	0.42 500	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	0.12 242	0.09 99	0.09 70	0.08 51	0.11 60	0.74 391

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	1.14 453	0.07 1	0.08 51	0.08 17	0.71 382

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	0.73 409	0.08 28	0.53 510	0.09 30	0.52 306

MLG-Stereo_test1	0.36 37	0.45 147	1.50 62	0.24 30	0.35 311	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	1.36 483	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 277

LG-Stereo	0.36 37	0.61 215	1.37 43	0.26 59	0.37 329	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	0.18 260	0.11 192	0.10 119	0.24 292	0.43 249

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 99	0.10 125	0.08 51	0.30 380	0.45 270
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	0.42 241

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	0.18 408	0.16 240	0.15 372	0.13 227	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	0.50 385	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 99	0.10 125	0.08 51	0.24 292	0.77 397

Pointernet	0.37 46	0.31 26	1.91 112	0.25 42	0.37 329	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	0.24 302	0.07 1	0.13 227	0.10 48	0.51 299

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	0.12 242	0.08 45	0.12 247	0.07 30	0.13 88	0.20 87

sCroCo_RVC	0.37 46	0.39 101	2.38 215	0.35 235	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	0.15 356	0.17 253	0.12 247	0.11 167	0.15 122	0.15 43

depthmonostereo	0.38 51	0.68 242	1.59 70	0.48 368	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	0.10 129	0.09 70	0.08 51	0.10 48	0.50 292

MLG-Stereo	0.38 51	0.43 127	1.46 56	0.24 30	0.42 364	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	1.45 499	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 277

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	0.14 325	0.09 99	0.11 192	0.11 167	0.14 111	0.31 169

CroCo-Stereo Lap2	0.38 51	0.91 338	2.02 134	0.33 187	0.38 338	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 99	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	0.30 424	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	1.49 501	0.07 1	0.14 250	0.09 30	0.62 347

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	1.49 501	0.07 1	0.14 250	0.09 30	0.62 347

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	1.41 491	0.07 1	0.35 460	0.07 1	0.80 409

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	1.41 491	0.07 1	0.35 460	0.07 1	0.80 409

monsters	0.39 56	0.39 101	1.04 14	0.24 30	0.32 286	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	1.09 447	0.07 1	0.70 528	0.07 1	0.65 360

111111	0.39 56	0.28 5	0.93 6	0.33 187	0.42 364	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	1.32 480	0.08 28	0.06 8	0.25 314	1.00 457

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	0.54 374	0.09 70	0.29 415	0.15 122	0.52 306

mms	0.39 56	0.63 224	1.31 39	0.34 212	0.65 438	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	0.21 290	0.10 125	0.08 51	0.24 292	1.16 470

fffy	0.39 56	0.67 233	1.57 65	0.45 356	0.52 391	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	0.29 324	0.10 125	0.08 51	0.25 314	0.77 397

CAS	0.39 56	0.31 26	1.79 85	0.81 472	0.34 303	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	0.77 525	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.41 236

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	0.10 129	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	1.53 507	0.07 1	0.46 494	0.07 1	0.92 440

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	1.12 451	0.07 1	0.81 538	0.08 17	0.53 312

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	0.18 408	0.16 240	0.15 372	0.14 250	0.15 122	0.25 123

XX-TBD	0.40 67	1.04 368	2.49 289	0.35 235	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	1.49 501	0.07 1	0.23 379	0.08 17	0.88 432

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	1.47 500	0.07 1	0.25 392	0.08 17	0.76 393

LG-G_1	0.41 72	0.43 127	1.62 72	0.50 387	0.35 311	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	0.61 386	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 430

LG-G	0.41 72	0.43 127	1.62 72	0.50 387	0.35 311	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	0.61 386	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 430

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	0.81 418	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	0.12 247	0.10 119	0.21 252	0.15 43

s12784h	0.41 72	0.34 59	2.17 170	0.24 30	0.11 1	0.64 330	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	0.41 352	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	0.19 266	0.09 70	0.31 431	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	1.38 486	0.07 1	0.67 527	0.07 1	0.91 436

Any-RAFT	0.42 80	0.33 51	1.89 108	0.28 89	0.21 137	0.69 376	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	0.40 347	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	0.57 279	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	0.57 279	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	1.44 495	0.07 1	0.32 439	0.07 1	0.93 442

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	1.44 495	0.07 1	0.32 439	0.07 1	0.93 442

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	1.44 495	0.07 1	0.32 439	0.07 1	0.93 442

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	0.18 408	0.16 240	0.15 372	0.15 274	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	0.12 242	0.08 45	0.13 308	0.09 82	0.43 474	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	0.62 338	0.55 270	0.40 179	0.41 283	0.43 83	0.33 156	0.17 396	0.10 129	0.14 344	0.11 167	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	0.55 249	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	0.43 249

Patchmatch Stereo++	0.43 84	0.36 72	2.44 246	0.48 368	0.17 59	0.61 282	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	0.12 242	0.08 45	0.12 247	0.10 119	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	0.48 368	0.18 76	0.61 282	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	0.12 242	0.08 45	0.12 247	0.10 119	0.17 165	0.13 22

ROB_FTStereo_v2	0.43 84	0.36 72	2.44 246	0.49 381	0.17 59	0.61 282	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	0.12 242	0.08 45	0.12 247	0.10 119	0.17 165	0.13 22

ROB_FTStereo	0.43 84	0.36 72	2.44 246	0.48 368	0.18 76	0.61 282	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	0.12 242	0.08 45	0.12 247	0.10 119	0.17 165	0.13 22

HUI-Stereo	0.43 84	0.36 72	2.45 264	0.48 368	0.18 76	0.61 282	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	0.12 242	0.08 45	0.12 247	0.10 119	0.17 165	0.13 22

iGMRVC	0.43 84	0.36 72	2.44 246	0.48 368	0.18 76	0.61 282	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	0.12 242	0.08 45	0.12 247	0.10 119	0.17 165	0.13 22

iRAFT	0.43 84	0.36 72	2.44 246	0.48 368	0.17 59	0.61 282	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	0.12 242	0.08 45	0.12 247	0.10 119	0.17 165	0.13 22

RAFT-IKP	0.43 84	0.36 72	2.44 246	0.48 368	0.16 37	0.60 262	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	0.12 242	0.08 45	0.12 247	0.10 119	0.17 165	0.13 22

DIP-Stereo	0.43 84	0.50 168	2.21 182	0.27 73	0.18 76	0.63 318	0.17 39	0.94 365	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	1.52 506	0.07 1	0.44 489	0.08 17	0.83 420

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	1.08 445	0.08 28	0.08 51	0.27 348	0.40 227

GMStereo_Zeroshot	0.44 100	0.44 139	1.84 95	0.44 349	0.20 123	0.52 155	0.19 59	0.60 147	0.54 130	0.58 285	0.59 306	0.63 317	0.29 191	0.59 163	0.34 167	0.16 375	0.09 99	0.16 392	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	0.14 325	0.08 45	0.10 125	0.12 205	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	0.43 368	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	0.38 475	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	0.30 325	0.11 192	0.11 167	0.44 478	0.77 397

rvit_stereo_0075_2	0.45 105	0.45 147	2.60 333	0.34 212	0.32 286	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	0.21 444	0.15 225	0.22 454	0.15 274	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	0.55 512	1.42 494	0.11 192	0.13 227	0.25 314	0.56 325

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	1.01 435	0.09 70	0.07 30	0.21 252	0.53 312

BUS	0.45 105	0.32 39	1.58 66	0.31 144	0.22 150	0.91 465	0.23 149	1.05 456	0.67 240	0.64 360	0.53 240	0.65 330	0.32 214	0.48 111	0.34 167	0.13 289	0.10 129	0.14 344	0.12 205	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	0.12 242	0.27 321	0.71 525	0.37 471	0.12 71	0.41 236

sAnonymous2	0.45 105	0.88 323	2.97 438	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	0.12 242	0.09 99	0.12 247	0.13 227	0.38 444	0.43 249

CroCo_RVC	0.45 105	0.88 323	2.97 438	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	0.12 242	0.09 99	0.12 247	0.13 227	0.38 444	0.43 249

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	1.58 510	0.07 1	0.61 524	0.07 1	0.82 419

MLG-Stereo_test2	0.46 113	0.49 160	1.77 82	0.79 468	0.70 447	0.63 318	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	0.16 375	1.21 460	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.66 362

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	0.19 424	0.17 253	0.17 408	0.18 323	0.15 122	0.22 101

RAFT-Stereo-weight	0.46 113	0.37 84	1.60 71	0.29 107	0.51 388	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	1.28 472	0.09 70	0.07 30	0.09 30	0.41 236

Selective-RAFT	0.46 113	0.48 156	1.88 106	0.32 165	0.16 37	0.61 282	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	1.09 447	0.09 70	0.35 460	0.19 220	0.37 203

ProNet	0.46 113	0.60 209	1.85 99	0.35 235	0.67 440	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	0.47 358	0.10 125	0.09 82	0.23 285	1.33 491

CRE-IMP	0.46 113	0.31 26	2.40 224	0.53 398	0.17 59	0.79 429	0.68 482	0.54 104	0.66 227	0.47 161	0.43 161	0.44 206	0.26 144	0.43 83	0.33 156	0.12 242	0.07 9	0.12 247	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	0.59 304	0.59 306	0.65 330	0.45 325	0.48 111	0.40 199	0.08 14	0.09 99	0.10 125	0.11 167	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	0.59 304	0.59 306	0.65 330	0.45 325	0.48 111	0.40 199	0.08 14	0.09 99	0.10 125	0.11 167	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	2.11 538	0.07 1	0.81 538	0.07 1	1.01 458

RSM	0.47 120	0.51 175	1.36 41	1.37 515	1.04 495	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	0.24 302	0.09 70	0.35 460	0.24 292	0.80 409

test_4	0.47 120	0.80 297	2.15 167	0.36 254	0.29 251	0.59 247	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	0.18 260	0.11 192	0.15 274	0.29 371	0.27 138

DeepStereo_RVC	0.47 120	0.37 84	2.19 175	0.55 407	0.18 76	0.60 262	0.58 454	0.52 87	0.62 191	0.49 180	0.45 176	0.39 170	0.85 471	0.47 98	0.34 167	0.12 242	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	0.70 456	0.84 468	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	0.14 207	0.10 125	0.23 379	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	0.70 404	0.12 247	0.11 167	0.43 474	0.77 397

Anonymous3	0.47 120	0.49 160	2.61 338	0.33 187	0.25 200	0.72 390	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	0.19 424	0.18 260	0.13 308	0.13 227	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	0.68 356	0.47 346	0.53 141	0.33 156	0.11 196	0.10 129	0.15 372	0.10 119	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	0.68 356	0.47 346	0.53 141	0.33 156	0.11 196	0.10 129	0.16 392	0.10 119	0.18 189	0.33 179

IGEV-Stereo+	0.48 131	0.32 39	1.43 52	0.26 59	0.46 379	0.30 13	0.13 7	0.32 4	0.57 152	0.80 439	0.24 43	0.19 40	0.19 57	0.57 156	0.46 234	0.10 107	1.36 483	0.08 28	0.22 374	0.46 485	1.04 462

RSM++	0.48 131	0.52 179	1.27 32	1.62 530	1.27 519	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	0.11 157	0.09 70	0.35 460	0.29 371	0.80 409

testlalala2	0.48 131	0.34 59	2.53 301	0.65 441	0.56 404	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	0.13 191	0.09 70	0.29 415	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	0.12 247	0.14 250	0.37 437	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	0.68 356	0.56 387	0.48 111	0.32 143	0.11 196	0.10 129	0.14 344	0.10 119	0.19 220	0.43 249

DisPM	0.48 131	0.41 114	2.54 306	0.61 429	0.18 76	0.59 247	0.62 468	0.54 104	0.67 240	0.61 325	0.53 240	0.38 166	0.26 144	0.76 233	0.31 133	0.13 289	0.07 9	0.12 247	0.11 167	0.12 71	0.15 43

BSDual-CNN	0.48 131	0.32 39	1.58 66	0.31 144	0.22 150	0.76 409	0.32 315	1.05 456	0.67 240	0.64 360	0.53 240	0.63 317	0.38 249	0.48 111	0.97 394	0.13 289	0.10 129	0.14 344	0.12 205	0.13 88	0.15 43

psmg	0.48 131	0.32 39	1.58 66	0.28 89	0.22 150	0.75 404	0.35 347	0.94 365	0.67 240	0.61 325	0.59 306	0.63 317	0.38 249	0.48 111	0.97 394	0.13 289	0.11 157	0.13 308	0.13 227	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	0.18 408	0.10 129	0.13 308	0.12 205	0.22 269	0.16 56

GANet-ADL	0.48 131	0.56 196	2.51 295	0.34 212	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	0.14 325	0.11 157	0.10 125	0.09 82	0.22 269	0.38 212

ICVP	0.48 131	0.33 51	2.37 212	0.34 212	0.22 150	0.60 262	0.55 445	0.79 237	0.53 126	0.45 147	0.60 315	0.49 246	0.36 233	0.55 149	0.46 234	0.16 375	0.16 240	0.14 344	0.11 167	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	0.70 379	0.32 315	1.00 417	0.69 279	0.50 199	0.52 233	0.43 191	0.36 233	0.53 141	0.44 223	0.12 242	0.09 99	0.12 247	0.16 296	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	0.12 242	0.09 99	0.12 247	0.11 167	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	0.68 356	0.56 387	0.48 111	0.32 143	0.11 196	0.10 129	0.13 308	0.10 119	0.18 189	0.43 249

AdaStereo	0.48 131	0.44 139	2.18 173	0.36 254	0.20 123	0.59 247	0.29 277	0.97 390	0.74 338	0.52 221	0.55 270	0.61 308	0.33 219	0.52 134	0.44 223	0.18 408	0.08 45	0.17 408	0.11 167	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	0.65 346	0.27 236	0.76 214	0.59 170	0.56 261	0.59 306	0.60 306	0.53 378	0.64 188	0.44 223	0.12 242	0.09 99	0.11 192	0.11 167	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	1.96 460	0.28 96	0.11 196	0.08 45	0.12 247	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	0.61 282	0.30 293	0.93 359	0.52 115	0.49 180	0.53 240	0.40 179	0.43 308	0.59 163	0.67 328	0.16 375	0.11 157	0.12 247	0.10 119	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	0.56 261	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	0.45 270

4w-stereo	0.50 150	0.26 1	1.86 103	0.22 10	0.30 265	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	1.56 509	0.07 1	0.72 533	0.07 1	1.23 483

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	0.68 356	0.44 317	0.55 149	0.34 167	0.14 325	0.12 175	0.16 392	0.11 167	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	0.55 249	0.48 195	0.31 129	0.65 425	0.39 58	0.37 184	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 249

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	0.56 261	0.49 209	0.32 136	0.75 456	0.40 65	0.40 199	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.13 88	0.45 270

UDGNet	0.50 150	1.36 452	2.44 246	0.37 267	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	0.25 471	0.10 129	0.37 501	0.19 341	0.30 380	0.17 63

PFNet+	0.50 150	0.43 127	2.54 306	0.49 381	0.18 76	0.58 227	0.76 492	0.54 104	0.72 313	0.56 261	0.48 195	0.39 170	0.26 144	0.94 277	0.33 156	0.14 325	0.09 99	0.14 344	0.13 227	0.12 71	0.16 56

NRIStereo	0.50 150	0.34 59	2.44 246	0.52 394	0.16 37	0.94 471	0.73 490	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	0.13 191	0.11 192	0.09 82	0.22 269	0.25 123

HCRNet	0.50 150	0.75 281	2.08 146	0.39 304	0.29 251	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	0.15 356	0.10 129	0.15 372	0.13 227	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	0.55 249	0.48 195	0.31 129	0.65 425	0.39 58	0.37 184	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 249

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	0.55 249	0.48 195	0.31 129	0.65 425	0.39 58	0.37 184	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 249

DMCA	0.50 150	0.83 304	1.95 119	0.32 165	0.24 191	0.59 247	0.26 218	0.81 252	0.68 267	0.59 304	0.49 209	0.56 288	0.36 233	0.65 194	0.65 322	0.14 325	0.10 129	0.14 344	0.10 119	0.19 220	0.29 150

ISRNet	0.51 161	0.58 200	1.96 123	0.38 287	0.31 274	0.49 120	0.21 96	0.80 243	0.71 304	0.64 360	0.71 404	0.66 339	0.40 271	0.59 163	0.45 229	0.23 458	0.16 240	0.21 449	0.20 352	0.21 252	0.37 203

UPFNet	0.51 161	0.67 233	2.04 138	0.34 212	0.33 293	0.65 346	0.37 358	0.88 322	0.65 219	0.60 315	0.53 240	0.61 308	0.41 283	0.77 235	0.55 277	0.13 289	0.13 191	0.13 308	0.13 227	0.20 240	0.16 56

rvit_105_1	0.52 163	0.93 347	2.30 200	0.36 254	0.24 191	0.51 138	0.45 409	0.81 252	0.79 384	0.46 158	0.44 173	0.45 218	0.38 249	0.63 181	0.39 197	0.20 435	0.18 260	0.18 427	0.22 374	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	0.52 435	0.60 147	0.52 115	0.69 395	0.47 187	0.79 405	0.49 359	0.56 152	0.90 388	0.13 289	0.14 207	0.15 372	0.13 227	0.20 240	0.21 94

ITSA-stereo	0.52 163	0.42 117	1.46 56	0.34 212	0.18 76	0.60 262	0.29 277	0.99 407	0.82 406	0.51 211	0.48 195	0.53 265	0.59 402	1.25 335	0.73 349	0.15 356	0.12 175	0.17 408	0.16 296	0.19 220	0.32 175

gcap-zeroshot	0.52 163	0.86 317	2.38 215	0.32 165	0.60 419	0.70 379	0.20 73	0.78 228	0.58 159	0.44 143	0.36 126	0.81 416	0.24 112	0.53 141	0.30 114	0.10 107	0.35 334	0.09 70	0.31 431	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	1.10 481	1.33 518	3.13 558	0.33 108	0.22 54	0.20 72	0.34 34	0.26 74	0.11 196	0.09 99	0.11 192	0.09 82	0.17 165	0.21 94

StereoVision	0.52 163	1.12 385	2.70 387	0.34 212	0.32 286	0.47 109	0.26 218	0.73 205	0.61 181	0.33 92	0.89 457	0.45 218	0.26 144	0.52 134	0.39 197	0.14 325	0.15 225	0.16 392	0.15 274	0.22 269	0.14 34

gwcnet-sp	0.52 163	0.71 258	2.66 358	0.32 165	0.22 150	0.66 359	0.31 304	0.84 281	0.69 279	0.61 325	0.49 209	0.46 227	0.43 308	0.77 235	0.48 244	0.12 242	0.11 157	0.11 192	0.11 167	0.19 220	0.19 78

scenet	0.52 163	0.71 258	2.66 358	0.32 165	0.22 150	0.66 359	0.31 304	0.84 281	0.69 279	0.61 325	0.49 209	0.46 227	0.43 308	0.77 235	0.48 244	0.12 242	0.11 157	0.11 192	0.11 167	0.19 220	0.19 78

ssnet	0.52 163	0.71 258	2.66 358	0.32 165	0.22 150	0.66 359	0.31 304	0.84 281	0.69 279	0.61 325	0.49 209	0.46 227	0.43 308	0.77 235	0.48 244	0.12 242	0.11 157	0.11 192	0.11 167	0.19 220	0.19 78

PSM-softLoss	0.52 163	0.34 59	2.47 277	0.55 407	0.17 59	0.61 282	0.39 374	0.64 167	0.67 240	0.52 221	0.48 195	0.39 170	0.25 132	1.46 366	0.77 361	0.13 289	0.08 45	0.13 308	0.12 205	0.12 71	0.15 43

KMStereo	0.52 163	0.34 59	2.47 277	0.55 407	0.17 59	0.61 282	0.39 374	0.64 167	0.67 240	0.52 221	0.48 195	0.39 170	0.25 132	1.46 366	0.77 361	0.13 289	0.08 45	0.13 308	0.12 205	0.12 71	0.15 43

KYRaft	0.52 163	0.35 68	2.40 224	0.34 212	0.21 137	0.75 404	0.43 395	0.62 157	0.63 202	0.64 360	0.92 464	0.53 265	0.72 445	0.60 169	0.26 74	0.10 107	0.07 9	0.12 247	0.14 250	0.13 88	0.54 317

raftrobust	0.52 163	1.14 389	2.15 167	0.33 187	0.99 486	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	0.55 377	0.09 70	0.08 51	0.22 269	0.46 275

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	0.33 332	0.11 192	0.17 312	0.29 371	0.13 22

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 177	0.39 101	1.30 37	0.45 356	0.21 137	0.74 401	0.17 39	0.71 200	0.44 63	1.17 494	0.38 138	0.89 449	0.23 106	0.86 260	0.94 392	0.11 196	0.49 362	0.09 70	0.40 479	0.13 88	0.50 292

testlalala	0.53 177	0.36 72	2.40 224	0.29 107	0.35 311	0.60 262	0.22 112	1.02 435	0.63 202	0.56 261	0.40 153	0.32 136	0.21 82	0.33 28	0.27 83	0.10 107	1.73 520	0.09 70	0.24 383	0.08 17	0.43 249

hknet	0.53 177	0.39 101	2.04 138	0.31 144	0.24 191	0.76 409	0.32 315	1.05 456	0.71 304	0.64 360	0.53 240	0.79 405	0.40 271	0.84 257	0.78 365	0.12 242	0.10 129	0.14 344	0.12 205	0.13 88	0.15 43

NF-Stereo	0.53 177	0.33 51	2.55 314	0.55 407	0.16 37	0.61 282	0.43 395	0.70 194	0.70 290	0.50 199	0.47 187	0.37 160	0.26 144	1.44 364	0.78 365	0.12 242	0.07 9	0.12 247	0.10 119	0.13 88	0.17 63

OCTAStereo	0.53 177	0.33 51	2.54 306	0.56 416	0.16 37	0.61 282	0.42 388	0.70 194	0.70 290	0.50 199	0.47 187	0.37 160	0.26 144	1.43 360	0.79 368	0.12 242	0.07 9	0.12 247	0.10 119	0.13 88	0.17 63

RE-Stereo	0.53 177	0.33 51	2.54 306	0.56 416	0.16 37	0.61 282	0.43 395	0.70 194	0.70 290	0.50 199	0.47 187	0.37 160	0.26 144	1.43 360	0.77 361	0.12 242	0.07 9	0.12 247	0.10 119	0.13 88	0.17 63

TVStereo	0.53 177	0.33 51	2.54 306	0.56 416	0.16 37	0.61 282	0.43 395	0.70 194	0.70 290	0.50 199	0.47 187	0.37 160	0.26 144	1.43 360	0.77 361	0.12 242	0.07 9	0.12 247	0.10 119	0.13 88	0.17 63

GMM-Stereo	0.53 177	0.33 51	2.89 428	0.53 398	0.24 191	0.77 419	0.46 415	0.62 157	0.65 219	0.58 285	0.73 411	0.47 236	0.43 308	0.68 205	0.29 107	0.10 107	0.06 1	0.13 308	0.13 227	0.14 111	0.44 265

Prome-Stereo	0.53 177	0.36 72	2.39 222	0.60 423	0.23 179	0.63 318	0.41 381	0.66 173	0.67 240	0.59 304	1.02 481	0.43 191	0.71 444	0.61 174	0.34 167	0.10 107	0.07 9	0.10 125	0.09 82	0.13 88	0.44 265

CoDeX	0.54 186	0.52 179	2.25 191	0.30 127	0.26 216	0.61 282	0.32 315	1.03 442	0.73 318	0.49 180	0.56 283	0.52 262	0.40 271	1.59 392	0.38 192	0.12 242	0.09 99	0.11 192	0.10 119	0.15 122	0.22 101

NINENet	0.54 186	0.40 108	2.19 175	0.55 407	0.26 216	0.91 465	0.23 149	1.05 456	0.77 366	0.54 236	0.57 294	0.65 330	0.32 214	1.22 326	0.34 167	0.16 375	0.13 191	0.16 392	0.11 167	0.16 142	0.14 34

GwcNet-ADL	0.54 186	0.78 291	2.85 423	0.31 144	0.20 123	0.58 227	0.29 277	0.93 359	0.67 240	0.48 164	0.47 187	0.56 288	0.33 219	0.48 111	0.80 370	0.13 289	0.12 175	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	0.59 247	0.36 355	0.69 184	0.73 318	0.49 180	0.59 306	0.69 367	0.42 296	0.47 98	0.70 335	0.11 196	0.10 129	0.10 125	0.09 82	0.36 429	0.39 220

MIM_Stereo	0.55 190	0.92 343	2.65 354	0.32 165	1.09 503	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	0.17 253	0.11 192	0.10 119	0.28 361	0.80 409

CSP-Net	0.55 190	0.61 215	1.81 91	0.30 127	0.23 179	0.77 419	0.35 347	0.90 340	0.62 191	0.62 338	0.60 315	0.65 330	0.42 296	1.76 417	0.47 239	0.17 396	0.12 175	0.10 125	0.10 119	0.21 252	0.16 56

RAFT_R40	0.55 190	0.31 26	2.44 246	0.57 420	0.42 364	0.62 304	0.52 435	0.58 131	0.66 227	0.56 261	0.54 259	0.54 272	0.50 364	1.56 379	0.53 269	0.11 196	0.07 9	0.12 247	0.10 119	0.16 142	0.10 7

Pruner-Stereo	0.55 190	0.38 94	2.49 289	1.78 539	0.19 107	0.63 318	0.45 409	0.59 140	0.67 240	0.61 325	0.48 195	0.41 185	0.25 132	0.49 124	0.99 402	0.13 289	0.07 9	0.12 247	0.10 119	0.13 88	0.14 34

MMNet	0.55 190	0.92 343	2.03 135	0.34 212	0.27 229	0.79 429	0.28 249	0.86 305	0.79 384	0.62 338	0.58 301	0.59 299	0.56 387	0.80 249	0.61 305	0.11 196	0.11 157	0.12 247	0.11 167	0.21 252	0.22 101

UCFNet_RVC	0.55 190	1.16 398	2.48 283	0.31 144	0.27 229	0.65 346	0.28 249	0.76 214	0.58 159	0.51 211	0.53 240	0.67 342	0.42 296	0.91 272	0.45 229	0.16 375	0.11 157	0.17 408	0.17 312	0.20 240	0.23 110

HITNet	0.55 190	1.28 430	2.73 395	0.35 235	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	0.61 345
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	0.34 212	0.21 137	0.68 373	0.26 218	0.87 314	0.73 318	0.70 399	0.69 378	0.74 387	0.45 325	1.10 304	0.62 308	0.12 242	0.09 99	0.14 344	0.14 250	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	0.41 352	0.61 282	0.31 304	0.58 131	0.72 313	1.17 494	0.26 58	0.20 44	0.27 159	1.28 341	0.28 96	0.09 43	0.59 384	0.12 247	0.21 363	0.16 142	0.48 284

RAFT-Test	0.56 198	0.41 114	2.01 131	0.90 478	1.07 500	0.65 346	0.37 358	0.83 272	0.65 219	0.49 180	0.49 209	0.93 458	0.24 112	0.52 134	0.30 114	0.10 107	0.38 341	0.09 70	0.38 475	0.11 60	0.19 78

PSMNet-ADL	0.56 198	0.47 153	2.03 135	0.35 235	0.22 150	0.67 367	0.27 236	0.77 221	0.58 159	0.43 136	0.53 240	0.70 373	0.45 325	1.89 450	0.64 317	0.16 375	0.13 191	0.11 192	0.13 227	0.15 122	0.51 299

SST-Stereo	0.56 198	0.30 20	2.44 246	0.71 458	0.55 402	0.62 304	0.65 473	0.57 127	0.67 240	0.59 304	0.53 240	0.51 255	0.59 402	1.57 384	0.31 133	0.12 242	0.07 9	0.12 247	0.10 119	0.17 165	0.11 14

RAFT-345	0.56 198	0.37 84	2.68 373	0.40 317	0.34 303	0.58 227	0.41 381	0.49 66	0.70 290	0.51 211	0.99 477	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	0.33 293	0.74 401	0.27 236	0.86 305	0.67 240	0.55 249	0.55 270	0.72 378	0.55 385	0.79 245	0.58 290	0.12 242	0.09 99	0.13 308	0.11 167	0.20 240	0.19 78

DN-CSS_ROB	0.56 198	1.64 502	2.75 400	0.42 331	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	0.12 242	0.08 45	0.14 344	0.13 227	0.38 444	0.17 63

MyStereo05	0.57 205	0.72 263	2.72 390	0.31 144	0.25 200	0.60 262	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	0.55 377	0.12 247	0.20 352	0.16 142	0.56 325

MyStereo04	0.57 205	0.68 242	2.66 358	0.30 127	0.41 352	0.61 282	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	0.59 384	0.12 247	0.21 363	0.16 142	0.48 284

Selective-IGEV	0.57 205	0.42 117	1.87 105	1.67 534	1.33 520	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	0.97 430	0.09 70	0.15 274	0.20 240	0.85 425

SepStereo	0.57 205	0.42 117	1.85 99	0.34 212	0.34 303	0.52 155	0.42 388	0.89 331	0.80 392	0.85 453	0.69 378	0.57 292	0.51 368	1.55 377	0.57 284	0.13 289	0.09 99	0.12 247	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	0.59 247	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	0.81 416

AFF-stereo	0.57 205	1.51 482	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	0.54 374	0.10 125	0.10 119	0.40 459	0.60 344

acv_ft	0.57 205	0.87 319	2.45 264	0.33 187	0.41 352	0.63 318	0.29 277	0.86 305	0.73 318	0.64 360	0.59 306	0.69 367	0.45 325	0.47 98	0.68 331	0.11 196	0.10 129	0.10 125	0.09 82	0.43 474	0.39 220

BEATNet_4x	0.57 205	1.16 398	2.56 318	0.35 235	0.16 37	0.56 194	0.25 201	0.91 347	0.64 212	0.55 249	0.53 240	0.59 299	0.43 308	0.67 200	0.76 359	0.12 242	0.09 99	0.12 247	0.09 82	0.23 285	0.58 335

AIO-test1	0.58 213	1.37 457	2.77 405	0.66 446	1.08 501	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	0.13 289	0.15 225	0.12 247	0.16 296	0.31 389	0.30 160

IGEV-Stereo++	0.58 213	0.29 8	1.66 77	0.37 267	0.53 398	0.47 109	0.13 7	0.54 104	0.37 16	1.02 477	0.25 51	0.17 31	0.22 90	1.04 293	0.27 83	0.08 14	1.98 532	0.08 28	0.06 8	0.17 165	1.92 520

MC-Stereo	0.58 213	0.37 84	2.00 129	0.88 475	0.64 435	0.54 174	0.19 59	0.46 50	0.39 33	0.58 285	0.39 144	0.27 102	0.27 159	0.71 217	0.32 143	0.09 43	1.20 457	0.09 70	0.16 296	0.22 269	1.92 520

RAFT_CTSACE	0.58 213	1.16 398	2.76 403	0.36 254	0.29 251	0.54 174	0.29 277	0.69 184	0.51 103	0.51 211	0.75 421	0.67 342	0.37 239	0.63 181	0.47 239	0.08 14	0.49 362	0.11 192	0.10 119	0.41 466	0.32 175

CRFU-Net	0.58 213	0.42 117	1.90 109	0.49 381	0.27 229	0.83 443	0.35 347	0.94 365	0.54 130	0.65 376	0.60 315	0.78 403	1.34 505	1.00 286	0.51 260	0.17 396	0.14 207	0.17 408	0.10 119	0.19 220	0.20 87

dad	0.58 213	1.35 447	2.39 222	0.31 144	0.20 123	0.62 304	0.26 218	0.56 120	0.79 384	0.66 383	0.64 351	0.64 325	0.36 233	0.87 261	0.48 244	0.28 482	0.15 225	0.40 504	0.18 323	0.24 292	0.22 101

IPLGR	0.58 213	0.64 227	3.12 458	0.37 267	0.18 76	0.62 304	0.54 441	1.06 469	0.69 279	0.73 412	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	0.99 486	0.51 138	0.32 315	0.58 131	0.46 70	0.58 285	0.48 195	0.54 272	0.27 159	0.31 14	0.25 59	0.09 43	1.64 513	0.13 308	0.11 167	0.34 409	0.42 241

error version	0.58 213	0.89 328	2.46 272	0.29 107	0.99 486	0.51 138	0.32 315	0.58 131	0.46 70	0.58 285	0.48 195	0.54 272	0.27 159	0.31 14	0.25 59	0.09 43	1.64 513	0.13 308	0.11 167	0.34 409	0.42 241

test-v	0.58 213	0.89 328	2.46 272	0.29 107	0.99 486	0.51 138	0.32 315	0.58 131	0.46 70	0.58 285	0.48 195	0.54 272	0.27 159	0.31 14	0.25 59	0.09 43	1.64 513	0.13 308	0.11 167	0.34 409	0.42 241

test-3	0.58 213	0.43 127	2.44 246	0.52 394	0.59 414	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	1.27 470	0.10 125	0.35 460	0.29 371	0.62 347

test_1	0.58 213	0.43 127	2.44 246	0.52 394	0.59 414	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	1.27 470	0.10 125	0.35 460	0.29 371	0.63 353

LCNet	0.58 213	0.43 127	2.42 233	0.91 482	0.22 150	0.95 473	0.29 277	0.62 157	0.64 212	0.52 221	0.55 270	0.41 185	0.75 456	0.84 257	0.27 83	0.10 107	0.07 9	0.12 247	0.18 323	0.97 529	0.40 227

test-2	0.58 213	0.89 328	2.46 272	0.29 107	0.99 486	0.51 138	0.32 315	0.58 131	0.46 70	0.58 285	0.48 195	0.54 272	0.27 159	0.31 14	0.25 59	0.09 43	1.64 513	0.13 308	0.11 167	0.34 409	0.42 241

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 213	1.48 478	2.53 301	0.29 107	0.78 461	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	0.63 392	0.09 70	0.09 82	0.37 437	0.58 335

STTStereo	0.58 213	0.95 349	2.95 436	0.37 267	0.31 274	0.62 304	0.32 315	0.81 252	0.63 202	0.61 325	0.55 270	0.67 342	0.43 308	0.87 261	0.48 244	0.16 375	0.16 240	0.17 408	0.20 352	0.17 165	0.25 123

DeepPruner_ROB	0.58 213	1.06 371	2.68 373	0.30 127	0.26 216	0.63 318	0.31 304	0.83 272	0.51 103	0.62 338	0.56 283	0.65 330	0.39 264	1.06 296	0.56 281	0.19 424	0.14 207	0.14 344	0.14 250	0.24 292	0.33 179

G2L-ROB	0.59 230	1.32 435	2.59 326	0.30 127	0.22 150	0.59 247	0.28 249	0.80 243	0.61 181	0.56 261	0.45 176	0.70 373	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	0.53 398	0.31 274	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	1.65 517	0.10 125	0.08 51	0.42 469	0.68 371

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	0.12 242	0.93 428	0.11 192	0.24 383	0.16 142	1.01 458

GCAP-Stereo	0.59 230	1.35 447	2.44 246	0.49 381	1.02 493	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	1.30 477	0.09 70	0.07 30	0.23 285	0.54 317

TestStereo1	0.59 230	1.21 411	2.63 344	0.40 317	0.60 419	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	0.32 328	0.12 247	0.10 119	0.34 409	0.52 306

SA-5K	0.59 230	1.21 411	2.63 344	0.40 317	0.60 419	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	0.32 328	0.12 247	0.10 119	0.34 409	0.52 306

test_3	0.59 230	0.44 139	2.44 246	0.53 398	0.59 414	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	1.25 465	0.11 192	0.35 460	0.30 380	0.62 347

IRAFT_RVC	0.59 230	0.74 276	2.42 233	0.47 367	0.21 137	0.59 247	0.42 388	0.68 181	0.73 318	0.54 236	0.50 221	0.49 246	0.51 368	1.57 384	1.00 405	0.11 196	0.25 311	0.13 308	0.10 119	0.15 122	0.14 34

MLCV	0.59 230	1.41 463	2.41 229	0.31 144	0.15 26	0.60 262	0.23 149	0.77 221	0.63 202	0.67 385	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	0.44 349	0.18 76	0.65 346	0.29 277	0.89 331	0.75 344	0.59 304	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	1.55 485	2.73 395	0.63 434	0.42 364	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	0.75 523	0.16 240	0.13 308	0.17 312	0.21 252	0.47 277

11t1	0.60 240	0.49 160	2.19 175	0.35 235	0.58 413	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	0.12 242	1.26 469	0.10 125	0.29 415	0.16 142	1.22 480

RAFT+CT+SA	0.60 240	1.25 424	2.49 289	0.38 287	0.75 453	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	0.24 302	0.11 192	0.51 507	0.30 380	0.74 391

rafts_anoy	0.60 240	1.33 440	2.59 326	0.53 398	1.09 503	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	1.13 452	0.13 308	0.15 274	0.20 240	0.29 150

delet	0.60 240	0.84 308	2.45 264	0.33 187	0.35 311	0.73 394	0.46 415	0.89 331	0.80 392	0.58 285	0.62 330	0.67 342	0.51 368	1.14 314	0.64 317	0.12 242	0.12 175	0.13 308	0.14 250	0.22 269	0.29 150

CFNet-ft	0.60 240	1.16 398	2.45 264	0.29 107	0.30 265	0.64 330	0.28 249	0.69 184	0.57 152	0.49 180	0.57 294	0.79 405	0.44 317	1.48 369	0.62 308	0.15 356	0.10 129	0.28 479	0.14 250	0.21 252	0.29 150

CFNet_RVC	0.60 240	1.16 398	2.45 264	0.29 107	0.30 265	0.64 330	0.28 249	0.69 184	0.57 152	0.49 180	0.57 294	0.79 405	0.44 317	1.48 369	0.62 308	0.15 356	0.10 129	0.28 479	0.14 250	0.21 252	0.29 150

iResNet_ROB	0.60 240	1.59 493	2.04 138	0.32 165	0.21 137	0.60 262	0.22 112	0.99 407	0.85 428	0.61 325	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	1.55 485	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	1.84 437	0.99 402	0.10 107	0.08 45	0.12 247	0.12 205	0.38 444	0.18 72

FoundationStereo	0.61 248	0.37 84	0.91 5	1.96 549	2.40 553	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	2.98 559	0.08 28	0.06 8	0.07 1	0.20 87

FACV-RUCA	0.61 248	0.44 139	2.11 158	0.43 343	1.73 540	0.49 120	0.28 249	0.74 207	0.68 267	0.41 122	0.53 240	0.34 149	0.64 422	0.41 74	0.33 156	0.13 289	0.11 157	0.62 520	0.12 205	0.72 515	1.02 460

GIP-stereo	0.61 248	0.68 242	1.05 15	0.95 487	1.46 529	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	1.33 481	0.08 28	0.06 8	0.18 189	2.21 537

test_sample3	0.61 248	0.48 156	2.24 188	0.34 212	0.19 107	0.58 227	0.25 201	0.97 390	0.76 353	0.54 236	0.52 233	0.46 227	0.37 239	1.78 423	0.57 284	0.13 289	0.79 412	0.12 247	0.21 363	0.17 165	0.73 388

test_sample1	0.61 248	0.45 147	1.84 95	0.33 187	0.29 251	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	0.96 429	0.10 125	0.24 383	0.15 122	1.25 484

testlalala_base	0.61 248	0.35 68	2.44 246	0.35 235	0.33 293	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	0.98 535	1.61 512	0.09 70	0.22 374	1.11 530	0.68 371

test_5	0.61 248	1.25 424	2.76 403	0.39 304	0.64 435	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	0.19 266	0.12 247	0.12 205	0.33 402	0.85 425

Sa-1000	0.61 248	1.07 372	2.71 388	0.32 165	0.61 428	0.61 282	0.31 304	1.00 417	0.76 353	0.53 230	0.83 441	0.43 191	0.33 219	0.69 208	0.30 114	0.10 107	0.52 369	0.13 308	0.28 411	0.29 371	0.29 150

SA	0.61 248	1.14 389	2.79 409	0.32 165	0.63 431	0.57 216	0.30 293	0.97 390	0.78 371	0.43 136	0.63 338	0.39 170	0.46 335	0.70 210	0.31 133	0.10 107	0.44 353	0.13 308	0.32 439	0.31 389	0.51 299

DAS	0.61 248	0.42 117	1.85 99	0.34 212	0.34 303	0.52 155	0.42 388	0.89 331	0.80 392	0.85 453	0.69 378	0.57 292	0.51 368	2.38 498	0.57 284	0.13 289	0.09 99	0.12 247	0.09 82	0.18 189	0.37 203

AACVNet	0.61 248	1.13 388	2.47 277	0.37 267	0.21 137	0.57 216	0.25 201	0.75 211	0.55 139	0.56 261	0.60 315	0.66 339	0.44 317	2.11 477	0.49 253	0.14 325	0.11 157	0.14 344	0.11 167	0.35 422	0.23 110

ASMatch	0.61 248	0.47 153	2.72 390	0.91 482	0.36 323	0.56 194	0.24 175	0.54 104	0.67 240	0.48 164	1.20 494	0.47 236	0.65 425	1.33 347	0.93 390	0.10 107	0.08 45	0.11 192	0.11 167	0.10 48	0.17 63

test-1	0.61 248	0.54 185	2.09 150	0.31 144	1.37 522	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	1.08 445	0.10 125	0.17 312	0.11 60	0.77 397

LMCR-Stereo	0.61 248	1.00 356	2.60 333	0.42 331	0.22 150	0.74 401	0.31 304	1.06 469	0.70 290	0.62 338	0.64 351	0.40 179	0.52 375	0.84 257	1.27 443	0.20 435	0.09 99	0.12 247	0.09 82	0.26 334	0.16 56

GEStereo_RVC	0.61 248	1.19 407	2.61 338	0.48 368	0.25 200	0.63 318	0.37 358	1.05 456	0.79 384	0.55 249	0.55 270	0.59 299	0.44 317	1.10 304	0.48 244	0.16 375	0.11 157	0.12 247	0.11 167	0.27 348	0.43 249

HGLStereo	0.61 248	1.20 409	2.59 326	0.36 254	0.40 346	0.65 346	0.30 293	0.87 314	0.67 240	0.60 315	0.70 391	0.69 367	0.56 387	1.07 301	0.59 294	0.14 325	0.13 191	0.13 308	0.12 205	0.23 285	0.23 110

PSMNet-RSSM	0.61 248	1.19 407	2.43 238	0.33 187	0.25 200	0.59 247	0.28 249	0.88 322	0.65 219	0.54 236	0.62 330	0.69 367	0.46 335	1.67 403	0.50 257	0.15 356	0.10 129	0.14 344	0.16 296	0.20 240	0.28 144

DISCO	0.61 248	0.63 224	1.98 126	0.46 361	0.34 303	0.84 448	0.35 347	0.88 322	0.81 400	0.61 325	0.64 351	1.06 489	0.53 378	1.11 309	0.83 379	0.13 289	0.10 129	0.11 192	0.10 119	0.26 334	0.37 203

DLCB_ROB	0.61 248	0.96 350	2.00 129	0.37 267	0.25 200	0.65 346	0.37 358	0.86 305	0.76 353	0.73 412	0.70 391	0.84 429	0.47 346	1.57 384	0.72 345	0.13 289	0.13 191	0.14 344	0.14 250	0.18 189	0.33 179

G2L-Stereo	0.62 268	1.27 427	2.67 366	0.31 144	0.27 229	0.59 247	0.29 277	0.81 252	0.60 176	0.56 261	0.53 240	0.71 376	0.37 239	1.74 413	0.57 284	0.13 289	0.11 157	0.13 308	0.11 167	0.29 371	0.34 187

test_sample4	0.62 268	0.49 160	2.24 188	0.34 212	0.19 107	0.57 216	0.25 201	0.98 398	0.76 353	0.56 261	0.55 270	0.45 218	0.38 249	1.78 423	0.56 281	0.13 289	0.80 415	0.13 308	0.21 363	0.17 165	0.76 393

qqq1	0.62 268	0.54 185	1.92 114	0.32 165	0.16 37	0.46 98	0.24 175	0.94 365	0.85 428	0.58 285	0.70 391	0.51 255	0.41 283	1.89 450	0.64 317	0.13 289	1.01 435	0.09 70	0.24 383	0.19 220	0.59 340

fff1	0.62 268	0.54 185	1.92 114	0.32 165	0.16 37	0.46 98	0.24 175	0.94 365	0.85 428	0.58 285	0.70 391	0.51 255	0.41 283	1.89 450	0.64 317	0.13 289	1.01 435	0.09 70	0.24 383	0.19 220	0.59 340

LL-Strereo2	0.62 268	1.36 452	2.47 277	1.37 515	0.96 482	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	0.26 314	0.16 392	0.14 250	0.18 189	0.98 455

4D-IteraStereo	0.62 268	1.29 432	3.04 451	0.27 73	0.30 265	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	0.47 358	0.12 247	0.11 167	0.21 252	2.14 530

CBFPSM	0.62 268	1.34 443	2.12 159	0.30 127	0.23 179	0.71 384	0.38 368	0.77 221	0.68 267	0.51 211	0.49 209	1.03 481	0.82 465	0.63 181	1.35 448	0.11 196	0.12 175	0.10 125	0.10 119	0.19 220	0.37 203

iinet-f	0.62 268	1.18 404	2.55 314	0.33 187	0.25 200	0.82 442	0.34 337	0.87 314	0.69 279	0.56 261	0.64 351	0.73 385	0.67 434	0.80 249	0.81 374	0.14 325	0.13 191	0.11 192	0.10 119	0.44 478	0.26 131

PFNet	0.62 268	0.42 117	2.69 380	0.43 343	0.55 402	0.62 304	0.27 236	0.64 167	0.72 313	0.61 325	0.56 283	0.45 218	0.33 219	1.86 443	1.12 423	0.28 482	0.09 99	0.12 247	0.16 296	0.26 334	0.27 138

RAFT	0.62 268	1.35 447	2.26 192	0.62 431	0.53 398	0.47 109	0.35 347	0.70 194	0.58 159	0.50 199	0.50 221	0.79 405	0.40 271	0.49 124	0.36 178	0.11 196	0.79 412	0.14 344	0.13 227	0.52 498	0.72 384

raft+_RVC	0.62 268	1.18 404	2.43 238	0.36 254	2.08 547	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	0.91 426	0.10 125	0.09 82	0.22 269	0.70 380

cf-r	0.62 268	1.27 427	2.99 443	0.34 212	0.28 243	0.60 262	0.28 249	0.82 261	0.70 290	0.55 249	0.61 323	0.77 399	0.41 283	1.32 345	0.52 262	0.13 289	0.09 99	0.11 192	0.12 205	0.22 269	0.27 138

DSFCA	0.62 268	0.77 285	1.95 119	0.29 107	0.29 251	0.79 429	0.86 500	0.81 252	0.73 318	0.73 412	0.66 365	0.67 342	0.57 392	1.17 319	1.03 408	0.16 375	0.15 225	0.13 308	0.14 250	0.19 220	0.28 144

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 268	1.15 395	3.11 457	0.39 304	0.37 329	0.60 262	0.28 249	0.87 314	0.64 212	0.63 349	0.56 283	0.71 376	0.45 325	1.08 302	0.52 262	0.15 356	0.12 175	0.14 344	0.15 274	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	0.54 405	0.37 329	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	1.84 523	0.10 125	0.09 82	0.41 466	1.40 499

test_sample5	0.63 282	0.50 168	2.19 175	0.34 212	0.19 107	0.56 194	0.26 218	0.98 398	0.77 366	0.55 249	0.63 338	0.45 218	0.38 249	1.87 447	0.58 290	0.14 325	0.82 420	0.13 308	0.22 374	0.18 189	0.76 393

tta	0.63 282	0.54 185	1.92 114	0.32 165	0.16 37	0.46 98	0.24 175	0.94 365	0.85 428	0.58 285	0.70 391	0.51 255	0.41 283	1.89 450	0.86 383	0.13 289	1.01 435	0.11 192	0.26 400	0.19 220	0.59 340

DualNet	0.63 282	0.50 168	2.19 175	0.34 212	0.19 107	0.56 194	0.26 218	0.98 398	0.77 366	0.56 261	0.66 365	0.45 218	0.38 249	1.87 447	0.58 290	0.14 325	0.82 420	0.13 308	0.22 374	0.18 189	0.76 393

CIPLG	0.63 282	1.59 493	3.16 462	0.79 468	0.31 274	0.62 304	0.57 452	0.82 261	0.68 267	0.58 285	0.63 338	0.43 191	0.31 207	0.48 111	0.42 210	0.12 242	0.20 281	0.13 308	0.13 227	0.36 429	0.21 94

ACRE	0.63 282	1.55 485	3.41 489	0.76 461	0.28 243	0.60 262	0.56 449	0.82 261	0.68 267	0.57 279	0.62 330	0.43 191	0.30 202	0.47 98	0.42 210	0.12 242	0.19 266	0.13 308	0.14 250	0.36 429	0.20 87

HHNet	0.63 282	0.67 233	3.10 456	0.37 267	0.25 200	0.64 330	0.60 461	0.70 194	0.67 240	0.55 249	1.12 491	0.32 136	0.60 410	0.43 83	1.75 475	0.16 375	0.08 45	0.12 247	0.10 119	0.18 189	0.22 101

ac_64	0.63 282	0.77 285	2.71 388	0.37 267	0.34 303	0.64 330	0.30 293	0.86 305	0.67 240	0.58 285	0.53 240	0.88 446	0.48 353	1.84 437	0.71 341	0.15 356	0.12 175	0.12 247	0.12 205	0.21 252	0.25 123

GANet-RSSM	0.63 282	1.14 389	2.67 366	0.38 287	0.26 216	0.59 247	0.29 277	0.81 252	0.56 145	0.50 199	0.57 294	0.67 342	0.50 364	1.91 456	0.50 257	0.14 325	0.10 129	0.24 468	0.12 205	0.36 429	0.28 144

NVstereo2D	0.63 282	0.57 198	2.29 198	0.37 267	0.35 311	0.69 376	0.49 428	0.96 382	0.88 445	0.49 180	0.54 259	0.72 378	0.46 335	1.98 462	0.50 257	0.19 424	0.20 281	0.18 427	0.16 296	0.28 361	0.34 187

G2L-Stereo_test	0.64 292	1.34 443	2.55 314	0.34 212	0.24 191	0.75 404	0.39 374	0.83 272	0.65 219	0.62 338	0.54 259	0.74 387	0.40 271	1.57 384	0.75 355	0.11 196	0.08 45	0.08 28	0.08 51	0.28 361	0.43 249

PSMNet-RUCA	0.64 292	1.12 385	2.61 338	0.59 422	0.56 404	0.64 330	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	0.35 495	0.19 266	0.44 511	0.29 415	0.49 492	0.35 194

AIO-Stereo	0.64 292	0.60 209	1.63 74	1.31 509	1.45 526	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	1.25 465	0.09 70	0.41 484	0.21 252	1.73 516

test_sample6	0.64 292	0.51 175	2.17 170	0.35 235	0.18 76	0.56 194	0.27 236	1.00 417	0.80 392	0.56 261	0.66 365	0.47 236	0.39 264	1.95 458	0.60 298	0.14 325	0.80 415	0.13 308	0.21 363	0.18 189	0.78 403

SMFormer	0.64 292	0.54 185	1.92 114	0.32 165	0.16 37	0.46 98	0.24 175	0.94 365	0.85 428	0.58 285	0.70 391	0.51 255	0.41 283	1.89 450	0.86 383	0.13 289	1.01 435	0.11 192	0.26 400	0.17 165	0.84 421

ssnet_v2	0.64 292	0.99 355	2.67 366	0.33 187	0.22 150	0.72 390	0.45 409	1.00 417	0.80 392	0.66 383	0.54 259	0.81 416	0.48 353	0.91 272	1.08 417	0.16 375	0.14 207	0.14 344	0.14 250	0.33 402	0.31 169

IPLGR_C	0.64 292	1.66 505	3.36 477	0.80 470	0.31 274	0.60 262	0.60 461	0.82 261	0.69 279	0.58 285	0.62 330	0.44 206	0.31 207	0.47 98	0.43 217	0.12 242	0.22 293	0.13 308	0.15 274	0.35 422	0.21 94

OMP-Stereo	0.64 292	0.87 319	2.38 215	0.56 416	0.37 329	0.60 262	0.26 218	0.75 211	0.71 304	0.65 376	0.60 315	0.68 356	0.32 214	2.07 470	1.18 430	0.11 196	0.08 45	0.12 247	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	0.60 262	0.32 315	0.84 281	0.73 318	0.56 261	0.65 358	0.72 378	0.42 296	1.78 423	0.60 298	0.14 325	0.10 129	0.12 247	0.13 227	0.26 334	0.26 131

MM-Stereo_test2	0.65 301	0.43 127	2.54 306	0.62 431	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	2.33 549	0.09 70	0.10 119	0.38 444	2.66 548

test_sample7	0.65 301	0.41 114	2.08 146	0.36 254	0.20 123	0.52 155	0.32 315	0.99 407	0.86 435	0.64 360	0.63 338	0.67 342	0.49 359	1.18 321	0.52 262	0.18 408	1.21 460	0.16 392	0.15 274	0.19 220	1.22 480

ff7	0.65 301	0.58 200	2.09 150	0.39 304	0.60 419	0.56 194	0.23 149	0.49 66	0.62 191	1.00 472	0.24 43	0.20 44	0.24 112	0.71 217	0.24 42	0.09 43	2.09 534	0.10 125	0.18 323	0.24 292	2.22 538

ffff	0.65 301	0.58 200	2.09 150	0.39 304	0.60 419	0.56 194	0.23 149	0.49 66	0.62 191	1.00 472	0.24 43	0.20 44	0.24 112	0.71 217	0.24 42	0.09 43	2.09 534	0.10 125	0.18 323	0.24 292	2.22 538

11t	0.65 301	0.58 200	2.09 150	0.39 304	0.60 419	0.56 194	0.23 149	0.49 66	0.62 191	1.00 472	0.24 43	0.20 44	0.24 112	0.71 217	0.24 42	0.09 43	2.09 534	0.10 125	0.18 323	0.24 292	2.22 538

qqq	0.65 301	0.63 224	2.10 156	0.30 127	0.64 435	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	1.41 491	0.12 247	0.41 484	0.16 142	1.18 471

ccc-4	0.65 301	0.58 200	2.09 150	0.39 304	0.60 419	0.56 194	0.23 149	0.49 66	0.62 191	1.00 472	0.24 43	0.20 44	0.24 112	0.71 217	0.24 42	0.09 43	2.09 534	0.10 125	0.18 323	0.24 292	2.22 538

x	0.65 301	0.62 222	2.12 159	0.36 254	0.61 428	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	1.44 495	0.11 192	0.39 478	0.16 142	1.34 493

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 301	1.15 395	2.40 224	0.33 187	0.30 265	0.83 443	0.40 379	0.94 365	0.82 406	0.67 385	0.76 424	0.68 356	0.58 399	1.13 312	1.25 441	0.14 325	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	0.63 431	0.49 120	0.28 249	0.78 228	0.64 212	0.41 122	0.61 323	0.62 313	0.46 335	1.79 427	0.48 244	0.10 107	0.25 311	0.11 192	0.12 205	0.40 459	0.94 445

TransformOpticalFlow	0.65 301	0.61 215	2.67 366	0.45 356	0.26 216	0.62 304	0.28 249	0.88 322	0.76 353	0.76 426	0.74 414	0.90 452	0.84 468	1.82 433	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	0.55 407	0.23 179	0.62 304	0.21 96	0.78 228	0.71 304	0.64 360	0.69 378	0.69 367	0.38 249	2.07 470	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	0.64 330	0.65 473	0.56 120	0.57 152	0.67 385	0.98 474	0.38 166	0.99 489	1.42 359	2.06 491	0.11 196	0.14 207	0.10 125	0.14 250	0.18 189	0.21 94

RAFT-RH_RVC	0.65 301	0.73 266	2.78 407	0.39 304	0.29 251	0.60 262	0.18 51	0.45 43	0.63 202	0.75 422	1.89 521	0.47 236	0.29 191	1.59 392	1.21 434	0.15 356	0.07 9	0.13 308	0.13 227	0.11 60	0.10 7

pcwnet_v2	0.65 301	0.54 185	4.29 536	0.33 187	0.27 229	0.60 262	0.25 201	1.02 435	0.92 458	0.61 325	0.69 378	0.62 313	0.54 380	0.67 200	0.38 192	0.18 408	0.15 225	0.15 372	0.14 250	0.21 252	0.49 290

RALCasStereoNet	0.65 301	1.34 443	2.56 318	0.43 343	0.96 482	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	1.18 455	0.09 70	0.08 51	0.27 348	1.27 486

ARAFT	0.65 301	1.69 507	3.34 476	0.29 107	0.16 37	0.65 346	0.36 355	0.96 382	0.73 318	0.63 349	0.49 209	0.56 288	0.31 207	1.23 329	0.35 175	0.11 196	0.08 45	0.14 344	0.13 227	0.38 444	0.50 292

psm_up	0.65 301	1.02 361	2.53 301	0.36 254	0.31 274	0.64 330	0.38 368	0.96 382	0.73 318	0.63 349	0.57 294	0.68 356	0.57 392	1.90 455	0.52 262	0.17 396	0.15 225	0.16 392	0.15 274	0.27 348	0.22 101

CFNet	0.65 301	1.45 473	2.27 193	0.34 212	0.25 200	0.64 330	0.23 149	0.93 359	0.79 384	0.48 164	0.59 306	0.58 296	0.40 271	2.28 489	0.63 315	0.13 289	0.09 99	0.15 372	0.14 250	0.34 409	0.26 131

YMNet	0.66 320	0.98 353	2.12 159	0.42 331	0.41 352	0.86 450	0.43 395	0.92 354	0.76 353	0.75 422	0.81 436	0.83 426	0.46 335	0.87 261	1.07 414	0.19 424	0.22 293	0.20 443	0.17 312	0.42 469	0.39 220

YMNet_1	0.66 320	0.98 353	2.12 159	0.42 331	0.41 352	0.86 450	0.43 395	0.92 354	0.76 353	0.75 422	0.81 436	0.83 426	0.46 335	0.87 261	1.07 414	0.19 424	0.22 293	0.20 443	0.17 312	0.42 469	0.39 220

Reg-Stereo(zero)	0.66 320	0.26 1	2.13 165	0.25 42	1.15 511	0.99 476	0.97 510	0.57 127	0.81 400	0.52 221	0.46 181	0.54 272	0.59 402	0.47 98	1.14 425	0.08 14	0.88 424	0.08 28	0.36 469	0.12 71	0.80 409

mmm	0.66 320	0.53 183	1.83 92	0.38 287	0.86 469	0.49 120	0.27 236	0.82 261	0.83 413	0.59 304	0.69 378	0.47 236	0.38 249	0.81 253	0.73 349	0.12 242	1.37 485	0.14 344	0.45 490	0.18 189	1.35 494

Wz-Net-LNSev	0.66 320	1.30 433	2.81 414	0.35 235	0.37 329	0.80 432	0.48 421	0.91 347	0.87 441	0.63 349	0.70 391	0.80 412	0.59 402	0.67 200	0.68 331	0.15 356	0.14 207	0.12 247	0.12 205	0.24 292	0.38 212

AASNet	0.66 320	1.49 480	2.97 438	0.37 267	0.33 293	0.65 346	0.30 293	1.00 417	0.78 371	0.56 261	0.60 315	0.55 281	0.39 264	0.88 267	0.96 393	0.15 356	0.12 175	0.13 308	0.11 167	0.45 481	0.35 194

coex_refinement	0.67 326	1.33 440	2.48 283	0.38 287	0.26 216	0.64 330	0.34 337	0.88 322	0.68 267	0.61 325	0.63 338	0.80 412	0.48 353	1.84 437	1.09 418	0.13 289	0.10 129	0.10 125	0.10 119	0.18 189	0.38 212

DDVS	0.67 326	0.46 150	1.74 80	2.40 553	0.35 311	0.86 450	0.98 511	0.72 202	0.52 115	0.53 230	0.57 294	0.89 449	0.37 239	1.22 326	0.57 284	0.15 356	0.14 207	0.14 344	0.12 205	0.19 220	0.42 241

ACVNet-DCA	0.67 326	0.73 266	2.43 238	0.67 449	0.52 391	0.76 409	0.24 175	0.81 252	0.83 413	0.77 428	0.39 144	0.25 81	0.38 249	0.70 210	0.22 15	0.10 107	2.13 540	0.11 192	0.09 82	0.16 142	1.18 471

fast-acv-ft	0.67 326	1.24 421	3.26 469	0.39 304	0.30 265	0.80 432	0.48 421	0.74 207	0.76 353	0.60 315	0.78 433	0.76 397	0.60 410	0.70 210	0.78 365	0.16 375	0.15 225	0.18 427	0.17 312	0.38 444	0.24 119

ToySt	0.67 326	0.88 323	2.61 338	0.39 304	0.73 450	0.61 282	0.38 368	0.78 228	0.73 318	0.43 136	0.70 391	0.72 378	0.45 325	0.66 197	0.62 308	0.14 325	0.63 392	0.13 308	0.33 453	0.24 292	1.18 471

PSM-AAD	0.67 326	0.29 8	2.41 229	0.37 267	0.23 179	0.86 450	1.15 526	0.62 157	0.66 227	0.64 360	0.71 404	0.67 342	2.90 546	0.65 194	0.32 143	0.10 107	0.08 45	0.17 408	0.15 274	0.14 111	0.34 187

HSM	0.67 326	0.92 343	2.29 198	0.30 127	0.29 251	0.65 346	0.29 277	0.98 398	0.67 240	0.59 304	0.58 301	1.39 516	0.65 425	2.56 509	0.45 229	0.11 196	0.09 99	0.10 125	0.08 51	0.18 189	0.24 119

Occ-G	0.68 333	0.54 185	2.08 146	0.99 495	0.74 451	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	1.53 507	0.09 70	0.16 296	0.31 389	2.06 526

raft_robust	0.68 333	1.24 421	2.42 233	0.30 127	0.57 409	0.53 163	0.25 201	0.95 379	0.79 384	0.49 180	0.46 181	1.12 499	0.74 452	1.50 372	0.61 305	0.09 43	0.62 391	0.10 125	0.30 424	0.26 334	0.30 160

SACVNet	0.68 333	1.08 375	2.58 324	0.38 287	0.28 243	0.65 346	0.37 358	0.91 347	0.65 219	0.67 385	0.62 330	0.69 367	0.47 346	2.07 470	0.65 322	0.18 408	0.14 207	0.16 392	0.15 274	0.39 453	0.41 236

ADLNet	0.68 333	1.02 361	2.68 373	0.35 235	0.34 303	0.67 367	0.34 337	0.95 379	0.79 384	0.70 399	0.62 330	0.80 412	0.46 335	1.77 420	0.69 333	0.15 356	0.12 175	0.14 344	0.14 250	0.31 389	0.54 317

XPNet_ROB	0.68 333	1.11 383	2.28 195	0.38 287	0.27 229	0.67 367	0.47 419	0.94 365	0.75 344	0.80 439	0.71 404	0.81 416	0.54 380	1.72 410	0.84 380	0.22 450	0.16 240	0.16 392	0.15 274	0.25 314	0.45 270

ETE_ROB	0.68 333	1.09 376	2.32 205	0.38 287	0.26 216	0.69 376	0.51 431	1.49 525	0.75 344	0.81 443	0.71 404	0.85 434	0.51 368	1.39 352	0.70 335	0.17 396	0.14 207	0.19 434	0.16 296	0.24 292	0.35 194

LALA_ROB	0.68 333	1.14 389	2.50 294	0.37 267	0.29 251	0.78 425	0.55 445	0.99 407	0.84 425	0.82 447	0.68 373	0.93 458	0.50 364	1.01 288	0.89 386	0.21 444	0.15 225	0.21 449	0.18 323	0.26 334	0.30 160

SCV	0.69 340	0.68 242	1.95 119	0.90 478	1.04 495	0.49 120	0.24 175	0.98 398	0.73 318	0.54 236	0.31 94	0.24 72	0.20 72	1.32 345	0.26 74	0.11 196	1.59 511	0.09 70	0.32 439	0.34 409	1.58 508

UGAM	0.69 340	0.84 308	2.66 358	0.40 317	0.20 123	0.53 163	0.34 337	0.63 164	0.74 338	0.45 147	0.74 414	0.95 466	0.36 233	2.57 510	0.42 210	0.11 196	0.45 354	0.17 408	0.19 341	0.43 474	0.57 331

STrans-v2	0.69 340	0.62 222	2.66 358	0.28 89	0.23 179	0.57 216	0.32 315	1.01 427	0.77 366	0.92 462	0.84 443	0.88 446	0.92 483	1.81 430	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	0.42 331	0.18 76	0.66 359	0.88 503	0.54 104	0.64 212	0.60 315	1.00 478	0.45 218	1.24 503	1.53 375	2.21 502	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.10 119	0.11 60	0.14 34

FADNet-RVC	0.69 340	1.65 503	2.74 398	0.35 235	0.26 216	0.60 262	0.29 277	0.91 347	0.67 240	0.46 158	0.51 224	0.62 313	0.46 335	1.75 415	0.81 374	0.17 396	0.20 281	0.17 408	0.18 323	0.60 505	0.39 220

RASNet	0.69 340	1.05 370	2.59 326	0.37 267	0.47 381	0.66 359	0.33 329	0.82 261	0.76 353	0.51 211	0.65 358	0.93 458	0.62 415	2.20 485	0.80 370	0.14 325	0.09 99	0.09 70	0.11 167	0.18 189	0.37 203

PS-NSSS	0.69 340	1.37 457	2.44 246	0.31 144	0.32 286	0.64 330	0.34 337	1.04 448	0.74 338	0.56 261	0.75 421	0.51 255	0.42 296	2.41 502	0.54 274	0.24 465	0.17 253	0.27 476	0.18 323	0.30 380	0.23 110

MyStereo06	0.70 347	0.72 263	3.51 497	0.31 144	0.25 200	0.60 262	0.30 293	0.90 340	0.67 240	1.48 526	0.53 240	0.84 429	0.57 392	0.60 169	1.11 421	0.09 43	0.55 377	0.12 247	0.20 352	0.16 142	0.56 325

MSKI-zero shot	0.70 347	0.44 139	2.62 343	1.47 522	0.75 453	0.56 194	0.20 73	0.80 243	0.45 69	0.60 315	0.52 233	0.44 206	0.17 27	0.70 210	0.26 74	0.09 43	2.87 557	0.09 70	0.32 439	0.14 111	0.50 292

DMCA-RVC	0.70 347	1.30 433	3.59 504	0.37 267	0.89 473	0.57 216	0.31 304	0.73 205	0.59 170	0.69 395	0.54 259	0.59 299	0.57 392	1.25 335	0.66 325	0.16 375	0.38 341	0.20 443	0.15 274	0.22 269	0.23 110

HSM-Net_RVC	0.70 347	0.40 108	2.45 264	0.27 73	0.19 107	0.68 373	0.30 293	1.29 511	0.73 318	0.73 412	0.70 391	0.77 399	0.45 325	3.73 552	0.46 234	0.13 289	0.09 99	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	3.01 445	0.33 187	0.25 200	1.01 479	0.59 457	0.62 157	0.54 130	0.42 128	0.45 176	1.54 523	1.44 513	1.40 354	0.73 349	0.14 325	0.13 191	0.12 247	0.11 167	0.20 240	0.35 194

AE-Stereo	0.71 351	0.32 39	2.44 246	0.44 349	0.50 385	0.58 227	0.23 149	1.08 476	0.67 240	0.67 385	0.51 224	0.47 236	0.24 112	0.63 181	0.32 143	0.09 43	2.15 544	0.11 192	0.45 490	0.22 269	2.01 523

xx1	0.71 351	0.73 266	2.43 238	0.67 449	0.52 391	0.76 409	0.24 175	0.85 294	1.05 492	0.77 428	0.39 144	0.46 227	0.37 239	0.70 210	0.22 15	0.10 107	2.13 540	0.12 247	0.41 484	0.16 142	1.18 471

GrayStereo	0.71 351	0.27 3	2.40 224	0.89 476	0.23 179	0.62 304	1.40 542	0.67 176	0.70 290	0.72 411	0.77 428	0.55 281	3.03 547	0.60 169	0.28 96	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.21 363	0.12 71	0.37 203

FADNet	0.71 351	1.60 497	2.53 301	0.33 187	0.30 265	0.67 367	0.29 277	0.92 354	0.75 344	0.45 147	0.49 209	0.66 339	0.57 392	1.85 441	0.85 381	0.46 507	0.20 281	0.17 408	0.20 352	0.60 505	0.37 203

iResNetv2_ROB	0.71 351	1.90 520	3.48 495	0.43 343	0.22 150	0.60 262	0.29 277	0.96 382	0.78 371	0.60 315	0.65 358	0.60 306	0.46 335	0.80 249	1.21 434	0.12 242	0.08 45	0.10 125	0.07 30	0.44 478	0.33 179

DRN-Test	0.71 351	0.79 295	2.83 418	0.40 317	0.44 369	0.80 432	0.41 381	1.07 473	0.83 413	0.82 447	0.64 351	0.68 356	0.57 392	1.78 423	0.79 368	0.16 375	0.13 191	0.17 408	0.16 296	0.24 292	0.51 299

StereoDRNet	0.71 351	1.24 421	2.56 318	0.42 331	0.45 372	0.73 394	0.46 415	0.98 398	0.81 400	0.77 428	0.56 283	0.74 387	0.48 353	1.69 408	0.91 389	0.15 356	0.14 207	0.15 372	0.15 274	0.26 334	0.51 299

NCCL2	0.71 351	1.32 435	2.30 200	0.44 349	0.31 274	0.71 384	0.67 480	0.89 331	0.69 279	0.70 399	0.61 323	0.85 434	0.54 380	1.58 391	0.70 335	0.20 435	0.17 253	0.66 522	0.25 392	0.26 334	0.38 212

TCMNet	0.72 360	1.15 395	2.78 407	0.51 392	0.52 391	0.73 394	0.39 374	0.94 365	0.78 371	0.60 315	0.68 373	0.63 317	0.46 335	1.71 409	0.72 345	0.18 408	0.19 266	0.23 462	0.18 323	0.40 459	0.56 325

1test111	0.72 360	0.73 266	2.43 238	0.67 449	0.52 391	0.76 409	0.24 175	0.81 252	0.83 413	0.77 428	0.39 144	0.25 81	0.38 249	1.03 291	0.75 355	0.10 107	2.13 540	0.11 192	0.09 82	0.16 142	1.18 471

FAT-Stereo	0.72 360	0.60 209	2.86 425	0.37 267	0.29 251	0.64 330	0.55 445	1.01 427	0.91 456	0.76 426	0.94 466	0.93 458	0.79 462	1.82 433	0.60 298	0.19 424	0.19 266	0.17 408	0.16 296	0.23 285	0.47 277

SCV_C0	0.73 363	0.68 242	2.05 141	1.50 526	0.92 477	0.45 90	0.20 73	0.96 382	0.71 304	0.65 376	0.33 108	0.31 129	0.20 72	1.25 335	0.52 262	0.09 43	1.68 518	0.08 28	0.30 424	0.27 348	1.52 506

MyStereo8	0.73 363	1.16 398	2.89 428	0.53 398	0.34 303	0.71 384	0.20 73	1.87 538	0.59 170	0.53 230	0.66 365	0.50 250	0.33 219	1.27 340	0.62 308	0.10 107	1.19 456	0.10 125	0.21 363	0.21 252	0.61 345

ADLNet2	0.73 363	1.22 416	3.28 471	0.34 212	0.36 323	0.65 346	0.37 358	0.94 365	0.87 441	0.57 279	0.65 358	0.92 453	0.48 353	2.05 468	0.60 298	0.13 289	0.11 157	0.11 192	0.11 167	0.37 437	0.38 212

hitnet-ft	0.73 363	1.09 376	2.59 326	0.28 89	0.22 150	0.71 384	0.36 355	0.89 331	0.67 240	0.58 285	0.83 441	1.03 481	0.94 486	2.31 491	0.70 335	0.23 458	0.14 207	0.41 506	0.13 227	0.24 292	0.28 144

MoCha-V2	0.74 367	0.78 291	2.18 173	1.01 496	1.55 532	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	1.94 529	0.08 28	0.37 471	0.18 189	1.62 512

IGEV++	0.74 367	0.70 254	2.05 141	1.11 502	1.09 503	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	2.50 553	0.08 28	0.15 274	0.27 348	2.70 549

cc1	0.74 367	0.73 266	2.43 238	0.67 449	0.52 391	0.76 409	0.24 175	0.85 294	1.05 492	0.77 428	0.39 144	0.25 81	0.38 249	0.70 210	0.22 15	0.10 107	2.13 540	0.11 192	0.09 82	0.25 314	2.20 536

IGEVStereo-DCA	0.74 367	0.74 276	2.09 150	0.76 461	0.77 458	0.45 90	0.23 149	0.49 66	0.62 191	0.71 408	0.22 30	0.30 121	0.28 173	1.29 342	1.53 463	0.10 107	1.50 504	0.10 125	0.18 323	0.24 292	2.22 538

tt1	0.74 367	0.73 266	2.34 208	0.67 449	0.63 431	0.75 404	0.24 175	0.85 294	0.96 473	0.81 443	0.38 138	0.26 91	0.35 229	0.64 188	0.22 15	0.10 107	2.16 545	0.11 192	0.09 82	0.25 314	2.19 533

anonymousa	0.74 367	0.60 209	2.58 324	0.96 488	1.33 520	0.61 282	0.26 218	0.69 184	0.56 145	0.55 249	0.84 443	0.82 421	0.46 335	0.56 152	0.61 305	0.10 107	1.11 450	0.12 247	0.98 548	0.14 111	0.97 453

Wz-Net-MNSev	0.74 367	1.42 468	2.75 400	0.38 287	0.33 293	0.90 464	0.61 466	0.98 398	0.94 466	0.77 428	0.75 421	0.75 392	0.66 432	1.39 352	0.76 359	0.17 396	0.13 191	0.14 344	0.14 250	0.28 361	0.48 284

IPLG	0.74 367	1.09 376	2.87 426	0.36 254	0.21 137	1.63 521	0.60 461	1.39 520	0.63 202	1.39 518	0.51 224	0.40 179	0.86 473	1.40 354	0.37 184	0.09 43	0.07 9	0.14 344	0.12 205	0.34 409	0.23 110

FADNet-RVC-Resample	0.74 367	1.54 484	3.81 516	0.38 287	0.29 251	0.62 304	0.38 368	0.91 347	0.67 240	0.52 221	0.51 224	0.63 317	0.44 317	1.56 379	0.59 294	0.24 465	0.32 328	0.22 454	0.19 341	0.30 380	0.71 382

RP	0.74 367	1.01 359	2.48 283	0.44 349	0.45 372	0.66 359	0.45 409	0.95 379	0.87 441	0.70 399	0.95 469	0.99 473	0.82 465	1.55 377	0.82 377	0.26 475	0.19 266	0.23 462	0.20 352	0.34 409	0.38 212

stereogan	0.74 367	0.68 242	2.82 416	0.40 317	0.40 346	1.05 486	0.42 388	0.99 407	0.96 473	0.78 436	0.86 451	1.15 503	0.73 448	1.57 384	0.56 281	0.20 435	0.19 266	0.20 443	0.16 296	0.37 437	0.34 187

HART	0.75 378	0.75 281	2.22 184	0.94 484	1.59 536	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	2.61 556	0.10 125	0.07 30	0.36 429	1.61 511

model_zeroshot	0.75 378	0.94 348	2.48 283	1.88 544	0.68 443	0.72 390	0.22 112	1.01 427	0.51 103	1.10 485	0.35 122	0.63 317	0.20 72	0.78 242	0.32 143	0.12 242	1.97 531	0.10 125	0.23 379	0.12 71	0.56 325

Nwc_Net	0.75 378	1.10 381	2.96 437	0.42 331	0.39 340	0.77 419	0.39 374	1.06 469	0.73 318	0.65 376	1.00 478	0.99 473	0.74 452	1.43 360	0.99 402	0.24 465	0.15 225	0.23 462	0.26 400	0.27 348	0.30 160

NOSS_ROB	0.75 378	1.03 365	2.27 193	0.68 454	0.26 216	0.68 373	0.30 293	0.99 407	0.82 406	0.59 304	0.58 301	0.77 399	0.39 264	2.75 528	0.48 244	0.25 471	0.24 302	0.28 479	0.26 400	0.29 371	1.07 465

PSMNet_ROB	0.75 378	1.42 468	2.93 433	0.39 304	0.32 286	0.73 394	0.56 449	0.90 340	0.74 338	0.56 261	0.60 315	0.75 392	0.47 346	2.00 464	1.31 444	0.18 408	0.13 191	0.19 434	0.20 352	0.26 334	0.40 227

z-ln-s-r	0.76 383	1.41 463	2.84 420	0.33 187	0.27 229	0.58 227	0.37 358	0.92 354	0.89 450	0.54 236	0.81 436	0.64 325	0.48 353	2.23 486	1.74 473	0.11 196	0.08 45	0.11 192	0.09 82	0.28 361	0.40 227

DualNet (step1)	0.76 383	0.69 251	2.69 380	0.28 89	0.23 179	0.81 437	0.33 329	0.99 407	0.86 435	0.64 360	0.63 338	0.67 342	0.49 359	1.18 321	0.52 262	0.65 516	1.21 460	0.86 529	0.56 515	0.25 314	0.72 384

DispNO	0.76 383	1.36 452	3.15 461	0.32 165	0.27 229	0.59 247	0.29 277	0.88 322	0.72 313	0.55 249	0.79 435	0.83 426	0.47 346	2.46 504	1.23 438	0.12 242	0.10 129	0.18 427	0.31 431	0.20 240	0.25 123

DCRE	0.76 383	0.80 297	2.31 203	1.05 497	1.18 512	0.63 318	0.26 218	1.03 442	0.59 170	0.52 221	2.12 526	0.44 206	0.27 159	0.41 74	0.53 269	0.09 43	1.02 440	0.10 125	0.32 439	0.16 142	1.47 504

APVNet	0.76 383	1.11 383	3.23 465	0.39 304	0.36 323	0.85 449	0.44 404	0.96 382	0.73 318	0.58 285	0.69 378	0.76 397	0.56 387	2.29 490	0.82 377	0.17 396	0.18 260	0.24 468	0.19 341	0.35 422	0.27 138

GwcNet	0.76 383	1.09 376	3.68 508	0.38 287	0.45 372	0.81 437	0.45 409	0.91 347	0.89 450	0.63 349	0.77 428	0.82 421	0.51 368	1.64 399	0.85 381	0.17 396	0.16 240	0.15 372	0.15 274	0.33 402	0.34 187

AF-Net	0.76 383	1.14 389	2.74 398	0.42 331	0.41 352	0.70 379	0.41 381	1.07 473	0.94 466	0.73 412	1.05 487	1.04 485	0.86 473	1.23 329	1.00 405	0.23 458	0.15 225	0.25 473	0.18 323	0.32 398	0.35 194

ccnet	0.77 390	0.61 215	2.01 131	0.40 317	0.46 379	1.05 486	0.59 457	1.02 435	0.74 338	0.90 459	0.97 471	0.82 421	0.89 478	1.68 407	1.16 429	0.32 490	0.26 314	0.32 492	0.28 411	0.35 422	0.47 277

RYNet	0.77 390	0.91 338	2.36 210	0.37 267	0.41 352	0.88 459	0.44 404	0.99 407	0.88 445	0.65 376	0.54 259	0.92 453	0.61 413	2.70 523	1.23 438	0.15 356	0.14 207	0.17 408	0.14 250	0.27 348	0.55 324

GCAP-BAT	0.78 392	0.38 94	2.37 212	0.98 490	0.60 419	0.77 419	0.22 112	1.13 492	0.51 103	0.80 439	0.90 461	0.81 416	0.25 132	0.77 235	0.88 385	0.10 107	1.94 529	0.09 70	0.50 503	0.17 165	1.35 494

ffm	0.78 392	0.67 233	3.39 482	0.32 165	0.22 150	0.58 227	0.28 249	0.85 294	0.96 473	0.54 236	0.74 414	0.67 342	0.40 271	0.64 188	0.22 15	0.10 107	2.16 545	0.15 372	0.33 453	0.25 314	2.19 533

Syn2CoEx	0.78 392	1.43 471	3.54 501	0.44 349	0.31 274	0.64 330	0.43 395	1.04 448	0.83 413	0.64 360	0.77 428	0.74 387	0.74 452	1.91 456	0.64 317	0.20 435	0.17 253	0.19 434	0.15 274	0.30 380	0.59 340

RGC	0.78 392	1.10 381	2.55 314	0.45 356	0.45 372	0.73 394	0.40 379	1.00 417	0.75 344	0.75 422	1.04 485	1.02 480	0.73 448	1.74 413	1.15 427	0.24 465	0.19 266	0.28 479	0.26 400	0.31 389	0.38 212

HH	0.79 396	0.52 179	2.72 390	1.45 519	0.80 463	0.91 465	0.23 149	0.76 214	0.76 353	0.64 360	0.55 270	0.87 442	0.41 283	0.94 277	0.45 229	0.09 43	1.20 457	0.10 125	0.09 82	0.16 142	2.16 531

HanStereo	0.79 396	0.52 179	2.72 390	1.45 519	0.80 463	0.91 465	0.23 149	0.76 214	0.76 353	0.64 360	0.55 270	0.87 442	0.41 283	0.94 277	0.45 229	0.09 43	1.20 457	0.10 125	0.09 82	0.16 142	2.16 531

FTStereo	0.79 396	0.32 39	2.83 418	0.70 456	0.21 137	0.73 394	1.75 547	0.61 153	0.60 176	1.07 483	1.62 516	1.28 508	2.11 538	0.75 231	0.30 114	0.19 424	0.08 45	0.12 247	0.11 167	0.12 71	0.39 220

RAFT + AFF	0.79 396	1.73 509	2.99 443	0.34 212	0.35 311	0.67 367	0.51 431	1.05 456	0.79 384	0.54 236	0.58 301	0.59 299	0.81 463	1.80 428	1.21 434	0.13 289	0.27 321	0.15 372	0.14 250	0.45 481	0.69 377

AANet_RVC	0.79 396	1.46 475	2.72 390	0.34 212	0.25 200	0.59 247	0.32 315	0.88 322	0.83 413	0.62 338	0.95 469	0.80 412	0.43 308	2.46 504	1.72 471	0.38 497	0.26 314	0.10 125	0.09 82	0.25 314	0.43 249

w-ln-seven-2	0.81 401	1.56 488	3.14 460	0.38 287	0.28 243	0.66 359	0.43 395	0.93 359	0.93 464	0.73 412	0.77 428	0.72 378	0.65 425	1.82 433	1.75 475	0.14 325	0.15 225	0.15 372	0.14 250	0.36 429	0.58 335

aanetorigin	0.81 401	1.03 365	2.64 353	0.44 349	0.44 369	0.59 247	1.00 516	0.59 140	0.70 290	1.54 528	1.22 496	0.82 421	1.08 496	1.06 296	1.07 414	0.18 408	0.15 225	0.17 408	0.21 363	0.53 499	0.65 360

GANetREF_RVC	0.81 401	1.44 472	3.04 451	0.49 381	0.27 229	0.83 443	0.63 469	1.03 442	0.92 458	0.63 349	0.61 323	0.72 378	0.59 402	2.40 500	0.58 290	0.33 492	0.25 311	0.37 501	0.25 392	0.41 466	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	0.81 401	1.41 463	2.60 333	0.41 327	0.40 346	0.63 318	0.31 304	1.04 448	0.99 483	0.92 462	1.29 499	0.78 403	0.68 436	1.65 402	1.50 459	0.19 424	0.12 175	0.18 427	0.13 227	0.51 495	0.54 317

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 405	0.78 291	3.67 507	0.35 235	0.81 465	1.25 503	0.88 503	1.13 492	0.58 159	0.84 451	0.52 233	1.24 506	0.64 422	0.77 235	0.70 335	0.10 107	0.53 371	0.11 192	0.45 490	0.29 371	0.81 416

test_for_model	0.82 405	1.62 498	2.47 277	1.36 514	1.04 495	0.53 163	0.22 112	0.82 261	0.63 202	0.60 315	0.29 75	0.25 81	0.21 82	0.28 6	0.25 59	0.80 526	1.87 524	0.08 28	0.08 51	1.81 551	1.18 471

HBP-ISP	0.82 405	1.57 489	3.28 471	0.50 387	0.27 229	0.86 450	0.54 441	1.09 478	0.78 371	0.81 443	0.70 391	0.68 356	1.00 490	2.02 465	0.47 239	0.24 465	0.24 302	0.29 487	0.25 392	0.28 361	0.52 306

S-Stereo	0.82 405	0.73 266	3.79 513	0.40 317	0.37 329	0.70 379	0.69 484	1.00 417	1.03 488	0.63 349	0.92 464	0.82 421	0.59 402	2.35 494	0.71 341	0.18 408	0.22 293	0.17 408	0.18 323	0.30 380	0.67 366

CVANet_RVC	0.82 405	1.18 404	3.98 521	0.40 317	0.28 243	0.63 318	0.43 395	0.90 340	0.78 371	1.14 490	0.69 378	0.68 356	0.52 375	2.62 515	0.48 244	0.20 435	0.13 191	0.22 454	0.37 471	0.37 437	0.48 284

PASM	0.82 405	1.00 356	2.68 373	0.52 394	0.48 382	0.65 346	0.59 457	0.83 272	0.89 450	0.82 447	0.73 411	0.89 449	0.68 436	2.39 499	0.73 349	0.35 495	0.37 337	0.36 499	0.41 484	0.45 481	0.51 299

TDLM	0.83 411	1.28 430	2.38 215	0.46 361	0.26 216	0.66 359	0.55 445	0.87 314	0.80 392	2.54 549	0.62 330	0.61 308	0.51 368	2.68 522	0.67 328	0.20 435	0.11 157	0.35 498	0.15 274	0.33 402	0.48 284

PWCDC_ROB	0.83 411	1.57 489	2.63 344	0.48 368	0.37 329	0.78 425	0.29 277	1.04 448	1.36 521	0.63 349	2.05 525	0.64 325	0.70 443	1.10 304	1.20 433	0.33 492	0.14 207	0.15 372	0.12 205	0.63 509	0.46 275

GCST	0.84 413	1.48 478	3.02 447	1.12 505	1.09 503	0.62 304	0.19 59	0.79 237	0.56 145	0.60 315	0.65 358	0.50 250	0.31 207	1.24 331	0.74 354	0.76 524	0.46 355	0.84 528	0.64 525	0.71 514	0.57 331

rrr	0.84 413	0.74 276	3.40 487	0.76 461	0.77 458	0.45 90	0.28 249	1.23 508	0.84 425	0.71 408	0.22 30	0.30 121	0.28 173	1.29 342	1.53 463	0.10 107	1.50 504	0.10 125	0.29 415	0.24 292	1.75 517

GASNet	0.84 413	1.98 523	4.07 525	0.48 368	0.33 293	0.58 227	0.34 337	0.97 390	0.81 400	0.60 315	0.59 306	0.74 387	0.55 385	2.08 473	1.18 430	0.22 450	0.15 225	0.19 434	0.17 312	0.55 501	0.29 150

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 413	1.41 463	2.80 410	0.94 484	0.35 311	0.89 461	0.41 381	0.89 331	0.66 227	0.57 279	0.63 338	0.75 392	0.38 249	2.37 495	0.55 277	1.16 542	0.31 327	0.36 499	0.21 363	0.59 504	0.63 353

edge stereo	0.84 413	0.74 276	3.42 492	0.38 287	1.21 514	0.63 318	0.41 381	0.98 398	0.83 413	0.81 443	0.88 455	1.14 501	0.73 448	2.16 482	0.89 386	0.22 450	0.20 281	0.26 475	0.18 323	0.38 444	0.43 249

SHD	0.84 413	1.14 389	2.54 306	0.80 470	0.52 391	0.76 409	0.34 337	1.16 498	1.29 515	1.11 487	0.85 446	0.98 470	0.74 452	1.25 335	1.48 458	0.22 450	0.37 337	0.20 443	0.27 409	0.36 429	0.41 236

XQC	0.84 413	1.32 435	2.61 338	0.78 467	0.44 369	0.89 461	0.53 438	1.16 498	1.07 495	0.85 453	0.69 378	0.92 453	0.73 448	1.40 354	1.44 456	0.24 465	0.35 334	0.23 462	0.26 400	0.45 481	0.39 220

RTSC	0.84 413	1.40 462	2.67 366	0.50 387	0.40 346	0.83 443	0.33 329	1.11 485	1.14 504	0.93 466	0.82 439	0.84 429	0.58 399	1.34 348	1.82 481	0.18 408	0.49 362	0.14 344	0.30 424	0.46 485	0.42 241

PDISCO_ROB	0.84 413	1.46 475	2.84 420	0.65 441	0.59 414	1.17 499	0.48 421	1.19 504	1.08 497	0.67 385	0.72 409	1.00 476	0.61 413	1.24 331	1.05 410	0.38 497	0.18 260	0.28 479	0.24 383	0.58 503	0.44 265

LL-Strereo	0.85 422	1.73 509	3.06 455	0.37 267	0.61 428	0.54 174	0.33 329	1.01 427	0.76 353	0.69 395	0.58 301	0.85 434	0.78 460	2.65 518	0.54 274	0.14 325	0.58 383	0.14 344	0.12 205	0.42 469	1.05 463

Wz-Net-SNSev	0.85 422	1.83 516	3.36 477	0.42 331	0.31 274	0.71 384	0.66 475	1.04 448	0.94 466	0.68 391	0.85 446	0.96 467	0.62 415	1.75 415	1.14 425	0.16 375	0.15 225	0.16 392	0.17 312	0.39 453	0.63 353

DANet	0.85 422	0.68 242	2.41 229	1.18 508	0.48 382	0.77 419	1.23 534	0.93 359	1.53 528	0.90 459	0.72 409	0.97 469	0.57 392	1.86 443	1.05 410	0.18 408	0.16 240	0.19 434	0.16 296	0.26 334	0.67 366
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
w-ln-seven	0.86 425	1.50 481	3.03 450	0.38 287	0.35 311	1.02 481	0.48 421	1.06 469	1.13 502	0.92 462	0.86 451	0.86 441	0.60 410	1.67 403	1.89 483	0.15 356	0.14 207	0.16 392	0.15 274	0.35 422	0.57 331

anonymousdsp	0.86 425	0.59 207	2.65 354	1.33 511	1.25 516	0.56 194	0.23 149	0.54 104	0.71 304	1.13 489	0.25 51	0.22 54	0.24 112	1.24 331	0.24 42	0.09 43	2.34 550	0.10 125	0.18 323	0.25 314	3.12 556

anonymity	0.86 425	0.68 242	1.44 55	0.64 438	0.83 466	0.67 367	0.52 435	0.98 398	0.73 318	0.96 468	0.70 391	0.81 416	0.86 473	1.10 304	1.34 446	0.64 515	0.72 408	0.58 517	1.44 557	0.60 505	0.91 436

IGEV-Stereo	0.86 425	0.60 209	2.65 354	1.35 513	1.25 516	0.56 194	0.23 149	0.54 104	0.71 304	1.14 490	0.25 51	0.22 54	0.24 112	1.24 331	0.24 42	0.09 43	2.34 550	0.10 125	0.18 323	0.25 314	3.13 557
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 425	1.57 489	2.80 410	0.68 454	0.59 414	0.78 425	0.38 368	0.97 390	0.74 338	0.63 349	0.70 391	1.01 477	0.68 436	1.02 289	1.22 437	0.45 505	0.34 333	0.89 533	0.51 507	0.73 516	0.58 335

test_xeample3	0.86 425	0.75 281	3.36 477	0.65 441	0.76 456	0.49 120	0.33 329	1.21 507	0.80 392	0.61 325	0.23 39	0.30 121	0.29 191	1.17 319	1.57 466	0.10 107	1.79 521	0.10 125	0.40 479	0.25 314	2.09 527

CBMV	0.86 425	1.00 356	2.82 416	0.35 235	0.21 137	0.78 425	0.78 495	1.05 456	0.87 441	0.90 459	0.74 414	0.87 442	1.89 533	1.67 403	1.38 454	0.19 424	0.20 281	0.21 449	0.19 341	0.28 361	0.84 421
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 432	1.51 482	2.90 430	0.31 144	0.24 191	0.71 384	0.25 201	1.00 417	0.65 219	0.45 147	0.57 294	0.61 308	0.44 317	1.53 375	0.75 355	0.94 531	0.97 430	0.28 479	1.00 549	0.89 526	1.36 497

anonymousdsp2	0.88 433	0.31 26	1.96 123	1.06 498	1.56 533	0.57 216	0.22 112	0.84 281	0.98 480	1.20 501	0.37 132	0.65 330	0.26 144	1.19 324	0.46 234	0.10 107	2.40 552	0.10 125	0.13 227	0.19 220	2.96 553

MIPNet	0.88 433	1.07 372	2.85 423	0.61 429	0.18 76	1.46 511	1.37 538	1.65 531	0.78 371	1.93 534	0.85 446	0.75 392	1.66 523	0.87 261	0.34 167	0.10 107	0.08 45	0.11 192	0.32 439	0.27 348	0.26 131

THIR-Stereo	0.88 433	0.85 312	2.33 207	0.26 59	0.16 37	0.59 247	2.69 553	0.62 157	0.54 130	0.62 338	1.61 515	0.96 467	1.77 529	1.67 403	2.20 501	0.10 107	0.08 45	0.14 344	0.11 167	0.16 142	0.21 94

NCC-stereo	0.88 433	1.22 416	2.97 438	0.60 423	0.45 372	1.88 532	0.48 421	1.04 448	0.75 344	0.70 399	0.85 446	0.93 458	0.84 468	1.81 430	1.51 461	0.28 482	0.19 266	0.23 462	0.31 431	0.27 348	0.35 194

Abc-Net	0.88 433	1.22 416	2.97 438	0.60 423	0.45 372	1.88 532	0.48 421	1.04 448	0.75 344	0.70 399	0.85 446	0.93 458	0.84 468	1.81 430	1.51 461	0.28 482	0.19 266	0.23 462	0.31 431	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	0.88 433	1.45 473	2.68 373	0.38 287	0.35 311	0.95 473	0.51 431	0.92 354	0.81 400	0.89 457	0.84 443	0.61 308	1.35 506	1.26 339	3.38 534	0.14 325	0.12 175	0.17 408	0.19 341	0.28 361	0.34 187

CBMV_ROB	0.88 433	0.75 281	2.73 395	0.36 254	0.22 150	0.76 409	0.47 419	1.05 456	0.81 400	1.06 482	1.04 485	0.88 446	1.36 508	2.17 484	2.03 488	0.23 458	0.24 302	0.27 476	0.25 392	0.27 348	0.73 388

ttt	0.89 440	0.51 175	2.51 295	0.36 254	0.31 274	0.61 282	0.28 249	1.07 473	0.92 458	0.56 261	0.77 428	0.55 281	0.37 239	2.27 488	3.51 537	0.16 375	1.21 460	0.13 308	0.31 431	0.18 189	1.26 485

AEACV	0.89 440	0.29 8	1.84 95	2.50 554	1.68 538	0.53 163	0.21 96	1.01 427	0.42 48	0.68 391	0.31 94	0.22 54	0.39 264	1.63 396	0.25 59	0.09 43	2.60 554	0.09 70	0.54 512	0.23 285	2.27 543

TRStereo	0.89 440	1.02 361	2.91 431	4.59 565	0.31 274	0.93 469	0.23 149	1.93 542	0.66 227	0.37 105	0.54 259	0.48 244	0.40 271	0.67 200	0.29 107	0.13 289	0.37 337	0.11 192	0.48 499	0.13 88	1.21 478

z-mn7	0.90 443	2.01 527	3.02 447	0.37 267	0.29 251	1.02 481	0.48 421	0.97 390	1.33 518	0.71 408	1.36 507	0.85 434	0.62 415	2.15 480	1.50 459	0.15 356	0.13 191	0.14 344	0.13 227	0.34 409	0.53 312

EGLCR-Stereo	0.90 443	0.31 26	1.90 109	1.60 529	0.95 481	1.14 496	0.42 388	0.85 294	0.43 54	1.74 532	0.21 20	0.27 102	0.17 27	1.56 379	0.30 114	0.10 107	2.60 554	0.10 125	0.09 82	0.10 48	3.10 555

DDUNet	0.90 443	1.63 501	2.77 405	0.77 464	0.69 445	0.83 443	0.44 404	0.90 340	0.70 290	0.68 391	0.76 424	0.92 453	0.54 380	1.14 314	1.35 448	0.61 514	0.37 337	0.96 535	0.52 509	0.77 522	0.67 366

PAM	0.91 446	0.43 127	2.67 366	0.77 464	0.89 473	1.81 529	1.22 533	1.13 492	0.78 371	1.16 493	0.91 463	1.39 516	0.68 436	0.76 233	1.06 413	0.10 107	0.98 432	0.10 125	0.50 503	0.14 111	0.66 362

IGEV_Zeroshot_test	0.91 446	0.39 101	3.80 514	0.42 331	1.95 545	0.56 194	0.64 470	0.84 281	0.55 139	1.45 523	0.53 240	0.79 405	0.42 296	0.57 156	1.13 424	0.10 107	0.49 362	0.10 125	0.34 458	0.19 220	2.97 554

zh-mn7	0.92 448	2.02 529	3.80 514	0.35 235	0.28 243	0.73 394	0.41 381	1.00 417	1.15 506	1.03 478	1.30 501	0.75 392	0.62 415	1.98 462	1.55 465	0.17 396	0.14 207	0.14 344	0.14 250	0.31 389	0.57 331

GREAT-IGEV	0.92 448	0.56 196	2.08 146	0.98 490	2.29 552	0.47 109	0.18 51	0.35 6	0.78 371	0.74 419	0.33 108	0.15 15	0.18 45	1.00 286	0.55 277	0.09 43	3.79 562	0.07 1	0.26 400	0.22 269	3.26 558

SQANet	0.92 448	1.96 521	3.23 465	0.77 464	0.83 466	0.76 409	0.38 368	0.87 314	0.68 267	0.64 360	0.69 378	0.73 385	0.52 375	1.35 349	1.36 450	0.80 526	0.30 325	0.60 519	0.29 415	0.93 527	0.70 380

AAGNet	0.92 448	0.40 108	2.53 301	0.60 423	1.01 491	0.62 304	0.45 409	0.52 87	0.68 267	0.58 285	0.53 240	0.50 250	0.72 445	1.22 326	7.32 563	0.12 242	0.07 9	0.12 247	0.10 119	0.16 142	0.10 7

Consistency-Raft	0.92 448	1.21 411	3.50 496	0.98 490	0.63 431	0.77 419	0.54 441	1.02 435	1.01 485	0.62 338	1.03 483	0.65 330	1.04 493	0.81 253	1.36 450	0.45 505	0.47 358	0.51 515	0.59 521	0.65 511	0.47 277

DeepPrunerF	0.92 448	1.33 440	3.41 489	0.46 361	0.51 388	0.64 330	0.49 428	1.16 498	2.62 548	0.65 376	0.61 323	0.65 330	0.62 415	2.23 486	1.31 444	0.23 458	0.19 266	0.30 488	0.28 411	0.39 453	0.34 187

GANet	0.92 448	1.20 409	2.68 373	0.45 356	0.27 229	0.76 409	0.66 475	0.94 365	0.77 366	0.79 437	1.17 492	0.84 429	0.91 480	2.72 524	1.76 477	0.18 408	0.42 349	0.44 511	0.20 352	0.33 402	0.94 445

PA-Net	0.93 455	1.36 452	4.14 527	0.64 438	0.41 352	0.70 379	0.53 438	0.91 347	0.88 445	0.53 230	0.60 315	0.70 373	0.54 380	2.40 500	2.57 516	0.17 396	0.28 323	0.19 434	0.28 411	0.25 314	0.48 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 456	0.31 26	1.80 87	0.90 478	2.52 554	0.54 174	0.15 23	0.69 184	1.02 486	0.25 40	0.18 7	0.18 35	0.14 10	0.63 181	0.35 175	0.09 43	3.76 561	0.07 1	0.47 496	0.07 1	4.59 566

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 456	0.84 308	3.40 487	1.46 521	0.78 461	1.37 507	0.70 486	1.11 485	0.68 267	0.80 439	1.29 499	1.09 495	0.59 402	1.16 316	1.01 407	0.14 325	0.53 371	0.11 192	0.46 494	0.31 389	0.86 428

FBW_ROB	0.94 456	1.23 420	2.35 209	0.46 361	0.32 286	0.87 457	0.46 415	1.15 495	0.97 479	0.83 450	0.78 433	1.01 477	0.64 422	3.65 551	1.65 468	0.27 479	0.24 302	0.40 504	0.26 400	0.32 398	0.88 432

AIO_rvc	0.95 459	1.02 361	2.57 322	2.80 561	1.91 544	0.37 40	0.24 175	0.52 87	0.60 176	0.98 469	0.29 75	0.25 81	0.18 45	2.16 482	0.29 107	0.11 196	1.39 490	0.08 28	0.11 167	0.26 334	2.87 551

PAM_32	0.95 459	0.43 127	2.68 373	0.64 438	1.10 507	1.78 528	1.16 528	1.12 488	0.96 473	1.07 483	0.90 461	1.38 515	0.76 459	0.78 242	1.11 421	0.10 107	1.29 474	0.10 125	0.50 503	0.16 142	0.98 455

CC-Net-ROB	0.95 459	1.57 489	2.93 433	0.90 478	0.39 340	0.87 457	0.44 404	1.12 488	0.83 413	0.59 304	0.69 378	0.64 325	0.50 364	2.73 526	0.93 390	0.97 534	0.40 347	0.87 532	0.29 415	0.61 508	0.66 362

riskmin	0.96 462	0.32 39	2.07 144	1.72 537	1.61 537	1.62 520	0.57 452	1.45 523	0.55 139	0.73 412	0.89 457	0.92 453	0.45 325	1.16 316	0.60 298	0.11 196	1.30 477	0.12 247	1.38 556	0.14 111	1.51 505

CrosDoStereo	0.96 462	0.49 160	2.66 358	0.27 73	0.33 293	0.54 174	3.69 557	0.77 221	0.66 227	0.70 399	1.39 508	0.53 265	1.47 516	1.77 420	3.02 529	0.10 107	0.08 45	0.11 192	0.11 167	0.22 269	0.30 160

DeepStereo_LL	0.96 462	0.49 160	2.66 358	0.27 73	0.33 293	0.54 174	3.69 557	0.77 221	0.66 227	0.70 399	1.39 508	0.53 265	1.47 516	1.77 420	3.02 529	0.10 107	0.08 45	0.11 192	0.11 167	0.22 269	0.30 160

UGAM-zero	0.97 465	0.44 139	2.48 283	0.33 187	0.86 469	1.26 504	0.76 492	1.05 456	0.52 115	0.93 466	0.45 176	1.32 512	0.81 463	2.08 473	0.49 253	0.10 107	0.52 369	0.09 70	0.47 496	0.11 60	4.43 564

xxxx	0.97 465	0.64 227	2.14 166	0.30 127	0.67 440	0.64 330	0.24 175	1.09 478	0.91 456	0.57 279	0.65 358	0.58 296	0.39 264	1.57 384	5.49 557	0.13 289	1.38 486	0.11 192	0.32 439	0.17 165	1.41 500

XX-Stereo	0.98 467	0.57 198	4.45 540	1.64 532	5.33 563	0.55 187	0.16 31	0.96 382	0.43 54	0.45 147	0.65 358	0.85 434	0.19 57	0.79 245	0.26 74	0.11 196	0.80 415	0.10 125	0.32 439	0.17 165	0.78 403

test_xeample	0.98 467	0.65 231	2.12 159	0.29 107	0.67 440	0.60 262	0.28 249	1.08 476	0.85 428	0.62 338	0.70 391	0.44 206	0.41 283	1.95 458	5.45 556	0.12 242	1.33 481	0.11 192	0.31 431	0.18 189	1.42 501

mmx	0.99 469	0.67 233	3.39 482	0.32 165	0.22 150	0.58 227	0.28 249	1.05 456	0.92 458	0.54 236	0.74 414	0.67 342	0.40 271	2.75 528	3.86 543	0.13 289	1.25 465	0.15 372	0.33 453	0.19 220	1.28 488

xxx	0.99 469	0.67 233	3.39 482	0.32 165	0.22 150	0.58 227	0.28 249	1.05 456	0.92 458	0.54 236	0.74 414	0.67 342	0.40 271	2.75 528	3.86 543	0.13 289	1.25 465	0.15 372	0.33 453	0.19 220	1.28 488

MFMNet_re	1.01 471	1.73 509	3.04 451	0.85 474	0.76 456	0.93 469	0.81 498	1.02 435	1.10 498	1.05 480	1.06 488	0.84 429	0.96 487	0.93 276	0.97 394	0.68 521	0.61 386	0.63 521	0.60 523	0.77 522	0.80 409

Wz-Net-TNSev	1.02 472	2.26 546	3.69 509	0.38 287	0.31 274	1.00 478	0.71 487	1.12 488	1.02 486	0.74 419	0.73 411	1.09 495	0.91 480	2.46 504	2.15 498	0.21 444	0.20 281	0.16 392	0.20 352	0.48 490	0.62 347

222	1.02 472	0.60 209	1.95 119	0.29 107	0.51 388	0.62 304	0.24 175	1.09 478	0.86 435	0.64 360	0.67 370	0.47 236	0.42 296	1.86 443	6.73 561	0.13 289	1.21 460	0.11 192	0.32 439	0.17 165	1.44 502

G-Net	1.02 472	0.70 254	3.23 465	0.60 423	0.66 439	2.00 538	0.71 487	0.78 228	0.70 290	1.14 490	2.53 537	1.29 510	1.01 491	1.47 368	1.74 473	0.25 471	0.24 302	0.24 468	0.26 400	0.37 437	0.40 227

DPSNet	1.02 472	0.72 263	2.84 420	0.60 423	0.39 340	1.08 491	0.75 491	1.41 521	1.14 504	0.74 419	0.69 378	1.05 488	1.67 524	2.09 476	2.22 503	0.27 479	0.61 386	0.20 443	0.50 503	0.48 490	1.03 461

ADCP+	1.03 476	1.68 506	3.83 517	0.35 235	0.39 340	1.05 486	0.79 497	0.94 365	0.86 435	0.69 395	0.68 373	0.85 434	1.53 522	1.02 289	4.56 551	0.13 289	0.12 175	0.16 392	0.15 274	0.28 361	0.44 265

WZ-Net	1.04 477	1.83 516	4.20 530	0.42 331	0.36 323	0.88 459	0.71 487	1.05 456	1.11 500	0.84 451	0.94 466	1.06 489	1.17 501	2.37 495	2.24 504	0.20 435	0.14 207	0.15 372	0.16 296	0.36 429	0.53 312

PVD	1.05 478	1.21 411	2.36 210	0.84 473	0.91 476	1.04 484	0.64 470	1.32 515	1.68 533	1.43 522	1.41 510	1.14 501	1.15 500	1.49 371	1.77 478	0.27 479	0.65 394	0.28 479	0.35 460	0.40 459	0.73 388

1111x	1.06 479	0.79 295	3.29 473	0.33 187	0.60 419	0.64 330	0.33 329	1.10 481	0.92 458	0.59 304	0.69 378	0.59 299	0.47 346	2.64 517	4.61 552	0.12 242	1.38 486	0.11 192	0.49 501	0.18 189	1.30 490

ADCMid	1.06 479	1.82 515	3.53 500	0.39 304	0.36 323	0.99 476	0.58 454	1.01 427	0.94 466	1.23 507	1.02 481	1.01 477	1.01 491	1.11 309	4.04 546	0.22 450	0.19 266	0.42 508	0.32 439	0.42 469	0.53 312

test_sample9	1.07 481	0.69 251	2.69 380	0.28 89	0.23 179	0.81 437	0.33 329	0.99 407	0.86 435	0.64 360	0.63 338	0.67 342	0.49 359	2.02 465	2.70 519	0.65 516	4.33 566	0.86 529	0.56 515	0.25 314	0.72 384

ff1	1.07 481	0.67 233	3.39 482	0.32 165	0.22 150	0.58 227	0.28 249	0.85 294	0.96 473	0.54 236	0.74 414	0.67 342	0.40 271	2.75 528	3.86 543	0.10 107	2.16 545	0.15 372	0.33 453	0.25 314	2.19 533

ADCL	1.07 481	1.22 416	2.80 410	0.40 317	0.33 293	1.50 513	1.87 550	0.97 390	1.04 491	1.26 510	1.28 498	0.99 473	1.41 512	1.36 350	3.51 537	0.17 396	0.14 207	0.22 454	0.21 363	0.32 398	0.43 249

ADCPNet	1.07 481	1.37 457	4.54 542	0.38 287	0.68 443	1.36 505	0.64 470	0.93 359	0.83 413	0.79 437	0.82 439	1.08 492	1.18 502	1.30 344	2.68 518	0.21 444	0.69 401	0.21 449	0.95 546	0.30 380	0.54 317

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 485	2.01 527	2.56 318	0.49 381	0.40 346	1.49 512	0.96 509	1.02 435	0.95 471	0.85 453	0.94 466	1.06 489	0.59 402	2.92 536	1.15 427	0.43 503	0.74 410	0.32 492	0.55 513	0.74 517	1.35 494

AnyNet_C32	1.08 485	1.76 513	3.01 445	0.50 387	0.54 400	1.17 499	1.16 528	0.97 390	0.95 471	1.11 487	0.98 474	0.87 442	0.93 485	1.57 384	4.11 548	0.22 450	0.20 281	0.25 473	0.25 392	0.40 459	0.68 371

AIO_test	1.11 487	0.77 285	2.51 295	3.32 563	2.81 556	0.35 32	0.25 201	1.29 511	0.68 267	1.28 512	0.27 64	0.32 136	0.17 27	2.86 534	0.27 83	0.12 242	1.72 519	0.08 28	0.21 363	0.15 122	2.81 550

Ntro	1.11 487	2.10 535	3.52 499	0.97 489	0.87 472	1.06 489	0.54 441	1.02 435	0.93 464	0.63 349	0.76 424	0.93 458	0.67 434	1.76 417	1.71 469	1.03 537	0.46 355	0.76 527	0.41 484	1.29 538	0.86 428

SAMSARA	1.11 487	1.35 447	2.60 333	1.34 512	0.77 458	1.67 523	1.41 544	1.47 524	0.99 483	1.54 528	0.89 457	1.44 519	0.90 479	1.88 449	1.71 469	0.25 471	0.55 377	0.22 454	0.34 458	0.39 453	0.50 292

ADCS	1.14 490	2.02 529	3.36 477	0.43 343	0.37 329	0.96 475	0.81 498	1.12 488	1.17 509	1.25 509	0.98 474	1.08 492	0.92 483	1.41 358	4.97 554	0.23 458	0.21 290	0.22 454	0.23 379	0.40 459	0.67 366

otaku	1.15 491	2.10 535	3.51 497	0.98 490	0.74 451	1.02 481	0.59 457	1.03 442	0.89 450	0.70 399	1.60 514	0.98 470	0.65 425	1.63 396	1.80 480	0.99 536	0.46 355	0.73 526	0.40 479	1.30 540	0.88 432

EAI-Stereo	1.16 492	0.29 8	1.94 118	0.55 407	0.97 485	1.96 534	7.94 567	1.34 516	1.03 488	1.01 476	1.48 511	0.51 255	0.66 432	0.65 194	1.42 455	0.09 43	0.23 300	0.09 70	0.53 510	0.13 88	0.49 290

SuperB	1.19 493	1.62 498	5.29 549	0.37 267	0.26 216	0.81 437	0.87 501	0.94 365	1.19 510	0.68 391	0.68 373	0.63 317	1.37 509	1.73 411	3.30 531	0.16 375	0.12 175	0.17 408	0.16 296	2.74 561	0.63 353

AnyNet_C01	1.20 494	1.89 519	4.25 532	0.55 407	0.54 400	1.57 516	1.39 541	1.10 481	1.13 502	1.19 496	1.34 506	1.15 503	1.11 498	1.73 411	2.89 526	0.26 475	0.24 302	0.28 479	0.24 383	0.50 493	0.68 371

StereoAnything_RVC	1.22 495	1.71 508	3.17 463	2.52 555	2.63 555	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	4.13 565	0.08 28	0.05 1	0.76 520	3.79 561

SPS-STEREO	1.22 495	1.65 503	3.41 489	0.66 446	0.69 445	1.01 479	0.68 482	1.10 481	0.96 473	1.40 520	1.25 497	1.46 520	1.08 496	2.05 468	2.24 504	0.66 519	0.61 386	0.58 517	0.57 519	0.66 512	1.65 514
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 497	0.69 251	2.69 380	0.28 89	0.23 179	0.81 437	0.33 329	1.01 427	0.75 344	1.23 507	0.63 338	2.53 537	1.31 504	2.02 465	2.70 519	0.65 516	4.33 566	0.86 529	0.56 515	0.25 314	0.72 384

NaN_ROB	1.25 498	1.46 475	3.84 518	0.54 405	0.56 404	1.12 494	0.99 512	1.05 456	1.03 488	1.10 485	0.87 453	0.77 399	1.07 495	5.85 561	2.98 527	0.16 375	0.23 300	0.16 392	0.24 383	0.28 361	0.66 362

RainbowNet	1.27 499	2.22 542	3.58 503	1.14 506	0.92 477	1.08 491	0.76 492	1.19 504	1.15 506	0.77 428	0.97 471	1.08 492	0.83 467	1.64 399	1.72 471	1.20 544	1.30 477	1.01 538	0.58 520	1.23 535	0.97 453

MDST_ROB	1.28 500	0.53 183	3.84 518	0.55 407	0.45 372	4.06 556	0.60 461	1.36 517	0.89 450	2.18 540	1.17 492	0.98 470	0.72 445	4.28 555	2.12 495	0.20 435	0.16 240	0.19 434	0.17 312	0.20 240	0.84 421

EDNetEfficient	1.29 501	0.78 291	4.27 533	0.65 441	1.03 494	0.94 471	1.38 540	0.87 314	1.75 536	2.33 546	1.32 504	1.04 485	2.21 540	1.59 392	4.07 547	0.16 375	0.19 266	0.15 372	0.27 409	0.38 444	0.40 227

RTS	1.29 501	1.59 493	6.48 557	0.63 434	0.57 409	1.59 518	0.90 506	1.15 495	1.44 523	1.20 501	1.31 502	1.10 497	0.87 476	2.67 519	2.27 506	0.21 444	0.38 341	0.19 434	0.20 352	0.46 485	0.68 371

RTSA	1.29 501	1.59 493	6.48 557	0.63 434	0.57 409	1.59 518	0.90 506	1.15 495	1.44 523	1.20 501	1.31 502	1.10 497	0.87 476	2.67 519	2.27 506	0.21 444	0.38 341	0.19 434	0.20 352	0.46 485	0.68 371

WCMA_ROB	1.29 501	1.21 411	3.13 459	0.65 441	0.36 323	1.20 502	0.78 495	1.00 417	0.98 480	1.78 533	2.62 540	3.08 543	2.01 536	1.86 443	2.35 508	0.38 497	0.38 341	0.32 492	0.32 439	0.31 389	1.06 464

MeshStereo	1.29 501	1.34 443	3.04 451	0.35 235	0.28 243	1.10 493	0.69 484	1.42 522	1.07 495	2.71 553	2.43 535	2.95 539	1.50 519	2.92 536	2.03 488	0.23 458	0.22 293	0.22 454	0.19 341	0.50 493	0.69 377
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	1.33 506	0.96 350	4.06 524	2.73 559	2.17 550	0.35 32	0.24 175	1.87 538	0.75 344	1.28 512	0.29 75	1.35 513	0.19 57	1.97 461	0.43 217	0.15 356	3.91 563	0.08 28	0.06 8	0.31 389	3.41 559

SANet	1.35 507	1.80 514	4.39 538	0.41 327	0.29 251	1.72 525	0.89 505	1.17 501	2.47 546	1.22 505	1.82 519	1.72 526	1.70 526	2.57 510	3.30 531	0.18 408	0.16 240	0.16 392	0.15 274	0.34 409	0.62 347

Anonymous_2	1.36 508	0.49 160	2.03 135	1.71 536	1.58 534	2.49 548	0.58 454	1.59 530	2.31 544	0.77 428	0.88 455	1.03 481	0.58 399	1.20 325	0.66 325	0.32 490	1.38 486	1.42 551	3.87 567	0.78 524	1.56 507

CSAN	1.38 509	1.74 512	4.12 526	0.53 398	0.38 338	1.06 489	1.15 526	1.29 511	1.12 501	1.19 496	1.90 522	1.04 485	1.44 513	5.92 562	2.82 525	0.26 475	0.22 293	0.24 468	0.25 392	0.35 422	0.54 317

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 510	2.04 532	3.02 447	0.58 421	0.41 352	2.15 543	1.00 516	1.31 514	1.29 515	1.05 480	1.10 490	1.29 510	0.91 480	3.07 539	1.34 446	1.65 554	0.84 422	0.68 524	0.88 543	1.55 547	1.91 519

psmorigin	1.41 511	0.91 338	13.83 569	0.37 267	0.30 265	0.63 318	0.37 358	0.80 243	0.64 212	0.98 469	0.87 453	1.16 505	0.78 460	3.95 553	1.09 418	0.19 424	0.22 293	0.17 408	0.19 341	0.25 314	0.47 277

MSMD_ROB	1.41 511	1.03 365	2.75 400	0.41 327	0.32 286	2.00 538	0.61 466	0.96 382	1.43 522	2.97 556	2.63 541	4.76 555	2.04 537	2.44 503	1.78 479	0.30 487	0.26 314	0.32 492	0.32 439	0.32 398	0.63 353

MADNet+	1.44 513	2.19 539	6.00 554	0.89 476	0.70 447	1.58 517	1.11 521	1.56 529	1.30 517	0.89 457	1.03 483	1.25 507	1.12 499	3.29 543	2.80 523	0.48 508	0.57 381	0.39 503	0.36 469	0.63 509	0.69 377

pmcnn	1.44 513	1.25 424	3.57 502	0.74 459	1.42 524	0.72 390	0.56 449	1.04 448	1.06 494	1.03 478	2.89 547	6.01 560	0.75 456	2.54 508	3.60 539	0.14 325	0.11 157	0.08 28	0.06 8	0.34 409	0.81 416

FCDSN-DC	1.45 515	1.12 385	3.30 474	0.48 368	0.41 352	1.13 495	0.60 461	1.17 501	1.28 514	2.25 543	2.85 545	3.65 546	3.34 552	2.58 512	2.44 510	0.31 489	0.26 314	0.31 489	0.30 424	0.37 437	0.78 403
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 515	1.62 498	3.59 504	1.09 499	0.70 447	0.86 450	0.67 480	1.19 504	1.51 527	1.20 501	4.05 556	1.61 524	1.94 534	2.97 538	2.07 492	0.67 520	0.69 401	0.55 516	0.70 528	0.57 502	0.67 366
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	1.47 517	2.27 547	4.92 545	1.11 502	0.89 473	1.19 501	0.66 475	1.28 510	1.19 510	0.98 469	0.97 471	3.06 542	1.48 518	2.37 495	1.82 481	1.08 539	0.49 362	1.03 539	0.48 499	1.20 534	0.95 448

IMH-64-1	1.50 518	1.98 523	2.69 380	1.39 517	1.12 508	1.39 509	1.19 531	1.80 535	1.47 525	1.19 496	2.20 530	1.53 521	1.51 520	2.12 478	1.98 485	1.34 547	0.68 398	1.28 545	0.70 528	1.37 542	1.12 467

IMH-64	1.50 518	1.98 523	2.69 380	1.39 517	1.12 508	1.39 509	1.19 531	1.80 535	1.47 525	1.19 496	2.20 530	1.53 521	1.51 520	2.12 478	1.98 485	1.34 547	0.68 398	1.28 545	0.70 528	1.37 542	1.12 467

iRaft-Stereo_20w	1.50 518	0.42 117	4.81 543	2.24 551	2.09 548	1.36 505	1.27 535	1.38 519	0.94 466	2.07 535	0.42 158	0.85 434	0.69 441	0.87 261	1.37 452	0.10 107	4.04 564	0.09 70	0.40 479	0.17 165	4.53 565

ELAS_RVC	1.51 521	0.88 323	3.36 477	0.63 434	0.56 404	1.53 514	2.73 554	1.53 526	1.76 537	2.26 544	2.21 532	2.10 531	3.07 548	2.08 473	2.52 512	0.42 500	0.42 349	0.42 508	0.37 471	0.51 495	0.84 421
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 522	0.92 343	2.91 431	0.62 431	0.57 409	3.13 551	2.21 552	1.67 532	1.58 531	2.42 547	2.43 535	1.87 528	2.49 543	1.85 441	2.70 519	0.42 500	0.43 352	0.41 506	0.40 479	0.51 495	0.85 425
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 523	2.20 541	4.42 539	1.10 501	0.93 480	1.37 507	0.87 501	1.53 526	1.71 535	1.22 505	1.72 517	2.12 532	1.06 494	2.58 512	1.93 484	0.94 531	0.54 374	1.00 537	0.56 515	2.11 556	0.96 450

EKT-Stereo	1.56 524	0.55 193	2.60 333	2.54 556	19.66 576	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	0.13 289	0.17 253	0.11 192	0.16 296	0.20 240	0.50 292

MFN_U_SF_RVC	1.57 525	2.56 559	3.30 474	0.66 446	0.41 352	1.15 497	0.51 431	1.27 509	1.35 520	1.61 530	1.20 494	1.43 518	0.97 488	1.80 428	2.10 493	1.88 557	1.79 521	1.97 560	2.14 561	1.61 548	1.76 518

WAO-7	1.58 526	2.04 532	3.25 468	0.94 484	0.75 453	1.75 526	1.13 523	1.87 538	1.97 542	1.46 525	2.53 537	1.98 530	1.75 527	3.13 540	2.48 511	0.69 522	0.67 397	0.94 534	0.74 535	0.80 525	0.77 397

FC-DCNN	1.60 527	0.85 312	3.44 493	0.46 361	0.39 340	1.96 534	0.66 475	1.72 534	1.70 534	2.75 554	2.91 548	4.20 549	3.15 549	2.72 524	2.66 517	0.30 487	0.26 314	0.31 489	0.30 424	0.33 402	0.91 436

PWCK	1.62 528	2.32 551	4.27 533	1.11 502	0.56 404	1.81 529	1.84 548	1.55 528	1.54 529	1.45 523	1.81 518	1.82 527	1.38 510	3.34 544	2.14 497	1.09 540	0.57 381	0.98 536	0.59 521	1.50 546	0.79 406

FC-DCNN v2	1.65 529	0.85 312	3.39 482	0.46 361	0.39 340	2.02 540	0.66 475	1.94 543	1.84 540	2.81 555	2.99 549	4.39 553	3.25 550	2.81 532	2.75 522	0.29 486	0.26 314	0.31 489	0.30 424	0.33 402	0.91 436

WAO-6	1.69 530	1.87 518	3.21 464	1.15 507	1.01 491	2.29 544	1.06 520	1.85 537	2.84 552	1.30 515	2.59 539	2.19 533	1.67 524	2.62 515	2.52 512	0.96 533	0.68 398	1.19 542	0.84 540	1.13 531	0.95 448

DispFullNet	1.69 530	2.25 544	5.23 547	1.53 527	8.78 564	0.89 461	0.37 358	1.03 442	0.98 480	1.37 516	1.00 478	1.13 500	1.97 535	1.51 373	0.98 400	0.55 512	0.32 328	1.19 542	0.64 525	1.16 533	0.88 432

SGM-Forest	1.84 532	7.91 570	10.36 563	0.42 331	0.33 293	1.04 484	1.29 536	1.01 427	0.88 445	1.19 496	2.30 533	1.03 481	1.79 530	2.60 514	2.81 524	0.22 450	0.21 290	0.21 449	0.19 341	0.25 314	0.79 406
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 533	2.09 534	4.16 528	0.74 459	1.23 515	4.52 560	3.86 559	1.68 533	1.26 512	1.28 512	1.54 513	2.36 535	1.86 532	3.35 545	3.37 533	0.54 510	0.49 362	0.48 513	0.49 501	1.39 544	1.21 478

Dean	1.92 534	2.31 550	5.03 546	1.31 509	1.08 501	1.55 515	0.99 512	1.98 545	2.33 545	1.51 527	4.15 557	4.23 552	1.39 511	2.31 491	2.10 493	1.18 543	0.69 401	1.18 541	0.75 536	1.30 540	1.07 465

FINET	1.92 534	1.96 521	4.49 541	1.62 530	1.39 523	3.51 554	4.39 560	2.89 553	2.58 547	1.39 518	1.98 523	1.35 513	2.12 539	1.64 399	2.12 495	0.84 529	1.03 442	0.18 427	0.29 415	0.54 500	2.12 529

ACVNet-4b	2.00 536	2.19 539	4.85 544	1.09 499	0.86 469	1.15 497	0.53 438	1.11 485	1.15 506	0.65 376	1.09 489	1.97 529	0.69 441	2.31 491	9.78 567	5.73 567	0.42 349	1.03 539	0.55 513	1.89 552	0.92 440

SDNR	2.06 537	2.93 562	2.94 435	1.55 528	5.13 562	1.98 537	0.24 175	1.95 544	2.62 548	0.92 462	2.71 543	5.76 559	0.68 436	3.61 550	3.84 542	0.33 492	0.38 341	0.22 454	0.17 312	1.13 531	2.04 525

LVE	2.10 538	2.61 560	4.30 537	1.79 540	1.81 542	1.68 524	1.04 519	2.35 548	2.78 551	1.27 511	2.87 546	4.21 551	1.46 515	2.83 533	2.02 487	2.87 562	0.92 427	1.19 542	1.47 558	1.29 538	1.18 471

SGM_RVC	2.11 539	1.07 372	2.87 426	0.98 490	0.92 477	2.72 550	1.88 551	1.91 541	12.27 566	2.09 536	1.99 524	2.47 536	2.24 541	2.87 535	2.03 488	0.54 510	0.47 358	0.42 508	0.47 496	0.74 517	1.22 480
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 540	2.46 555	3.60 506	1.70 535	1.13 510	1.65 522	0.93 508	2.13 546	1.93 541	1.37 516	2.64 542	2.19 533	1.82 531	5.77 560	2.18 500	5.70 566	1.05 443	1.31 547	0.72 533	1.39 544	1.13 469

IGEV-RUCA	2.30 541	0.38 94	1.36 41	0.41 327	1.90 543	2.03 541	1.86 549	1.37 518	1.78 538	3.73 560	3.72 554	5.06 556	8.09 565	2.15 480	1.63 467	0.26 475	0.77 411	2.71 563	1.91 559	2.43 559	2.42 545

UNDER WATER-64	2.59 542	2.28 548	5.63 551	1.85 543	1.45 526	3.28 552	1.60 546	2.62 549	5.57 558	2.09 536	2.12 526	4.10 548	4.21 556	2.74 527	3.64 540	1.49 551	0.86 423	1.58 555	1.09 552	1.91 553	1.62 512

SGM+DAISY	2.67 543	2.14 537	4.28 535	1.92 546	2.11 549	4.36 559	5.22 563	3.17 554	3.00 553	3.24 559	3.81 555	3.03 541	3.61 553	2.53 507	3.79 541	1.15 541	1.29 474	0.66 522	0.71 532	0.95 528	2.44 546

TorneroNet-64	2.74 544	2.23 543	4.18 529	1.48 523	1.20 513	3.88 555	1.01 518	3.48 561	6.61 562	2.62 551	4.55 559	4.20 549	3.84 555	3.39 547	3.40 535	1.23 545	0.66 396	1.39 550	0.80 537	3.42 563	1.27 486

notaker	2.77 545	2.35 552	4.02 523	2.61 558	1.44 525	1.77 527	1.14 524	2.77 552	1.81 539	2.30 545	11.41 568	3.95 547	4.70 557	3.24 542	3.01 528	1.58 553	0.88 424	1.71 558	1.08 551	2.10 555	1.44 502

UNDER WATER	2.84 546	2.25 544	5.25 548	1.84 542	1.45 526	2.36 546	1.44 545	3.23 556	6.51 561	2.61 550	2.73 544	5.69 558	5.64 560	3.14 541	4.18 549	1.48 550	0.81 418	1.60 556	1.07 550	1.91 553	1.67 515

WAO-8	2.91 547	2.55 557	3.77 511	1.93 547	1.04 495	4.08 557	0.99 512	3.25 557	6.09 559	2.20 541	3.34 552	3.33 544	2.64 544	11.73 569	2.52 512	2.12 558	1.92 526	1.55 553	0.93 544	1.27 536	0.96 450

Venus	2.91 547	2.55 557	3.77 511	1.93 547	1.04 495	4.08 557	0.99 512	3.25 557	6.09 559	2.20 541	3.34 552	3.33 544	2.64 544	11.73 569	2.52 512	2.12 558	1.92 526	1.55 553	0.93 544	1.27 536	0.96 450

DGSMNet	2.93 549	0.77 285	3.44 493	3.58 564	4.25 561	2.53 549	6.86 566	1.03 442	0.88 445	0.58 285	1.85 520	0.79 405	0.62 415	1.63 396	1.46 457	4.62 565	4.98 568	5.15 569	4.71 568	4.52 567	4.37 563

MADNet++	2.94 550	2.17 538	3.27 470	2.55 557	2.28 551	3.29 553	3.37 555	2.76 551	2.67 550	3.10 557	3.20 551	2.78 538	3.25 550	4.11 554	4.68 553	2.72 561	2.27 548	3.03 566	2.43 563	2.34 558	2.59 547

xyz-stereo	3.06 551	0.44 139	30.74 583	0.24 30	0.12 4	15.34 571	0.24 175	0.56 120	0.49 86	0.62 338	7.90 563	0.64 325	0.49 359	1.44 364	1.05 410	0.09 43	0.07 9	0.34 497	0.08 51	0.13 88	0.19 78

JetRed	3.37 552	4.96 565	10.08 562	1.48 523	1.73 540	7.63 564	5.47 564	3.47 559	2.20 543	2.42 547	2.40 534	2.98 540	2.35 542	3.52 549	6.60 560	1.33 546	1.90 525	1.38 549	1.23 554	2.30 557	2.02 524

LSM	3.40 553	1.42 468	5.81 553	9.98 571	30.74 583	0.86 450	1.14 524	0.99 407	1.26 512	1.40 520	2.18 529	0.93 458	0.85 471	1.76 417	1.03 408	0.22 450	0.35 334	0.24 468	0.29 415	0.40 459	6.21 569

U	3.41 554	0.37 84	1.27 32	0.27 73	13.75 573	19.65 578	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	17.75 577	12.73 573	0.11 60	0.10 7

MANE	3.51 555	2.03 531	3.88 520	1.89 545	2.01 546	5.98 561	4.72 561	5.87 565	7.13 563	3.80 561	5.10 561	6.11 561	5.34 559	4.39 556	5.05 555	1.07 538	1.28 472	0.50 514	0.85 541	0.76 520	2.36 544

SGM-ForestM	3.67 556	2.70 561	5.34 550	1.65 533	1.72 539	6.02 562	5.08 562	4.10 562	3.47 554	4.59 562	4.21 558	9.81 567	5.79 561	6.44 563	6.97 562	0.88 530	1.09 447	0.33 496	0.45 490	0.68 513	2.10 528

KSHMR	4.19 557	2.37 553	6.24 555	1.73 538	1.48 530	1.97 536	1.29 536	3.18 555	17.06 576	2.15 539	15.74 571	9.09 566	1.75 527	8.33 566	2.37 509	1.55 552	1.29 474	1.70 557	1.23 554	1.75 549	1.60 510

ktn	4.44 558	2.47 556	3.70 510	1.82 541	1.49 531	2.11 542	1.40 542	2.30 547	12.56 567	11.36 569	16.25 572	11.30 570	3.77 554	4.41 557	3.47 536	1.86 556	0.99 434	1.74 559	1.21 553	3.28 562	1.39 498

LE_ROB	4.55 559	2.43 554	9.94 561	2.79 560	4.03 560	2.40 547	3.54 556	2.72 550	11.04 565	11.64 570	4.69 560	5.25 557	10.74 568	4.52 558	9.73 566	0.82 528	0.70 404	1.34 548	0.97 547	0.74 517	0.94 445

tt	4.94 560	0.32 39	4.22 531	2.29 552	1.58 534	10.19 567	16.94 572	9.44 570	5.03 557	1.69 531	1.33 505	4.68 554	5.02 558	3.38 546	5.91 558	6.15 568	9.47 575	2.80 564	3.16 565	3.54 564	1.58 508

TCMNet-wrong-test	5.56 561	6.73 568	6.40 556	13.05 575	11.91 569	7.29 563	5.47 564	7.17 568	1.58 531	2.68 552	3.15 550	8.30 565	5.87 562	4.80 559	6.10 559	3.08 563	0.98 432	2.37 562	1.99 560	6.69 570	5.63 568

TorneroNet	5.60 562	2.30 549	3.98 521	1.49 525	1.26 518	14.47 569	1.11 521	4.85 563	20.66 581	10.12 566	16.30 573	11.78 571	7.35 563	3.41 548	4.38 550	1.36 549	0.70 404	1.46 552	0.87 542	2.73 560	1.33 491

coex-ft	6.14 563	1.98 523	60.80 585	0.34 212	0.30 265	0.80 432	1.17 530	0.76 214	4.34 556	19.82 577	2.15 528	1.61 524	8.77 567	1.82 433	10.36 568	0.44 504	2.05 533	0.18 427	0.19 341	0.39 453	4.61 567

HanzoNet	7.85 564	3.30 564	5.75 552	7.47 568	3.97 559	2.34 545	1.37 538	3.47 559	4.02 555	13.30 571	10.49 564	10.86 568	16.67 574	8.50 567	10.51 569	10.80 574	9.84 576	5.83 570	13.69 574	7.24 571	7.51 570

USTest	8.06 565	7.11 569	8.76 560	9.20 570	9.03 565	15.20 570	23.57 573	10.01 571	9.45 564	5.97 565	6.79 562	7.77 564	7.51 564	8.75 568	11.06 570	2.24 560	3.58 560	2.87 565	3.21 566	4.93 568	4.21 562

EDNetEfficientorigin	8.19 566	1.27 427	145.54 587	0.51 392	0.96 482	0.75 404	0.49 428	0.86 305	1.57 530	2.12 538	1.49 512	1.28 508	1.35 506	1.84 437	2.15 498	0.14 325	0.13 191	0.17 408	0.18 323	0.39 453	0.64 358

DGTPSM_ROB	8.97 567	5.94 566	13.01 567	5.95 567	11.34 567	8.54 565	24.06 574	6.47 566	13.52 568	5.19 563	11.52 569	6.18 562	11.04 569	7.02 564	13.92 571	4.47 564	7.66 569	3.90 567	7.43 571	4.34 566	7.98 571

DPSMNet_ROB	9.58 568	5.96 567	13.98 570	8.88 569	11.87 568	8.54 565	24.08 575	6.48 567	13.67 571	5.35 564	11.53 570	6.31 563	11.04 569	7.69 565	14.09 572	7.61 573	8.23 571	5.03 568	7.75 572	5.24 569	8.36 572

BEATNet-Init1	12.32 569	12.82 574	28.66 581	3.22 562	3.71 558	21.59 581	11.42 568	14.54 576	13.73 572	20.24 578	20.16 578	26.14 583	19.85 577	19.08 580	15.33 576	1.81 555	1.93 528	2.05 561	2.48 564	4.25 565	3.41 559

DPSM_ROB	12.32 569	11.13 572	12.31 565	12.90 573	12.80 571	19.81 579	28.13 580	14.50 574	14.31 573	10.62 567	11.34 566	12.03 572	11.89 572	13.08 574	15.22 574	7.09 570	8.31 572	6.47 572	7.32 569	8.69 572	8.43 573

DPSM	12.32 569	11.13 572	12.31 565	12.90 573	12.80 571	19.81 579	28.13 580	14.50 574	14.31 573	10.62 567	11.34 566	12.03 572	11.89 572	13.08 574	15.22 574	7.09 570	8.31 572	6.47 572	7.32 569	8.69 572	8.43 573

DLNR_Zeroshot_test	13.74 572	20.06 577	23.92 576	121.50 589	35.20 584	0.46 98	0.15 23	7.96 569	0.47 77	0.29 82	0.37 132	0.26 91	0.17 27	0.79 245	0.36 178	7.16 572	2.95 558	0.09 70	0.38 475	50.40 587	1.95 522

LRCNet_RVC	13.78 573	19.34 576	13.01 567	19.47 577	12.67 570	1.85 531	0.42 388	12.28 572	1.10 498	15.76 573	18.69 577	12.52 574	8.65 566	12.22 572	9.64 565	22.29 578	8.38 574	25.92 580	24.06 581	19.72 579	17.59 578

HaxPig	19.88 574	22.39 582	22.30 574	17.98 576	17.98 575	12.06 568	12.06 569	16.25 577	15.97 575	21.05 579	21.41 580	18.85 578	18.35 575	20.07 581	19.64 578	23.57 582	23.19 582	24.07 579	23.71 580	22.95 580	23.72 582

Anonymous_1	22.76 575	11.11 571	11.93 564	12.73 572	26.05 582	19.39 576	27.77 579	14.18 573	13.64 570	14.92 572	10.66 565	11.26 569	11.24 571	12.48 573	14.45 573	37.82 587	7.87 570	34.92 584	63.61 584	87.51 588	11.75 575

PML	22.99 576	17.34 575	8.24 559	5.48 566	9.84 566	50.35 587	102.65 587	5.84 564	13.52 568	37.08 587	104.84 587	30.61 586	23.20 582	12.09 571	7.96 564	6.27 569	2.12 539	6.31 571	2.42 562	10.67 574	2.95 552

MEDIAN_ROB	23.95 577	26.96 587	26.29 580	22.14 578	22.09 577	16.18 572	14.23 570	20.47 578	20.09 577	25.43 583	25.22 585	22.96 579	22.54 581	24.33 582	23.18 583	28.15 584	27.16 586	28.60 582	27.73 582	27.59 581	27.58 583

DPSimNet_ROB	24.35 578	23.81 585	31.38 584	25.93 580	22.83 578	31.30 582	34.38 583	20.78 579	28.92 586	27.39 584	22.99 584	28.29 585	35.76 587	15.47 576	17.82 577	24.28 583	17.90 580	22.23 578	14.12 575	19.38 578	22.12 581

CasAABBNet	24.76 579	22.38 581	24.44 577	26.05 581	25.75 580	39.79 583	56.76 586	29.10 584	28.88 585	21.22 580	22.69 582	24.21 580	23.99 584	26.23 583	30.62 586	14.22 575	16.71 578	13.03 574	14.75 577	17.49 575	16.97 576

Selective-RAFT-Error	24.83 580	22.44 583	24.80 578	26.10 582	25.82 581	39.85 584	56.72 585	29.21 586	29.03 587	21.29 582	22.80 583	24.25 581	24.07 585	26.28 584	30.60 585	14.24 576	16.85 579	13.04 575	14.75 577	17.53 576	17.02 577

LSM0	26.57 581	22.53 584	25.76 579	30.62 584	52.30 588	39.86 585	56.49 584	29.18 585	28.76 584	21.26 581	22.46 581	24.42 582	23.97 583	26.42 585	30.66 587	14.29 577	16.56 577	13.06 576	14.65 576	17.62 577	20.52 579

AVERAGE_ROB	26.91 582	30.28 588	29.18 582	25.78 579	25.30 579	19.49 577	15.38 571	23.70 583	23.02 583	28.38 585	27.78 586	26.23 584	25.76 586	26.95 586	25.55 584	31.27 586	30.02 587	31.76 583	30.80 583	30.88 586	30.77 584

ASD4	27.03 583	24.46 586	23.91 575	27.24 583	17.87 574	47.08 586	31.36 582	41.80 587	21.82 582	31.12 586	20.82 579	33.80 587	18.50 576	27.25 587	21.57 582	29.52 585	20.55 581	27.54 581	23.38 579	30.03 582	20.96 580

xxxxx1	29.05 584	20.74 578	14.05 571	50.10 585	40.25 585	19.01 573	26.60 576	21.83 580	20.22 578	16.52 574	17.56 574	18.33 575	21.41 578	16.11 577	20.77 579	23.48 579	26.77 583	66.36 586	78.56 585	30.19 583	32.23 585

tt_ll	29.05 584	20.74 578	14.05 571	50.10 585	40.25 585	19.01 573	26.60 576	21.83 580	20.22 578	16.52 574	17.56 574	18.33 575	21.41 578	16.11 577	20.77 579	23.48 579	26.77 583	66.36 586	78.56 585	30.19 583	32.23 585

ff	29.05 584	20.74 578	14.05 571	50.10 585	40.25 585	19.01 573	26.60 576	21.83 580	20.22 578	16.52 574	17.56 574	18.33 575	21.41 578	16.11 577	20.77 579	23.48 579	26.77 583	66.36 586	78.56 585	30.19 583	32.23 585

test_example2	115.17 587	122.38 589	93.45 586	115.38 588	123.53 589	101.24 588	113.11 588	54.67 588	99.94 588	135.50 588	136.43 588	85.67 588	85.40 588	110.44 588	104.91 588	152.17 588	205.21 588	99.17 589	114.27 588	138.55 589	112.04 588

ccccc	290.26 588	297.53 590	346.58 588	372.50 590	377.87 590	200.30 589	209.85 589	217.33 589	172.40 589	202.36 589	216.49 589	213.34 589	255.16 589	312.79 589	342.72 589	409.97 589	354.33 589	255.69 590	227.31 589	431.13 590	389.58 589

STTRV1_RVC		0.59 207		0.43 343	0.49 384	0.80 432	0.44 404	1.18 503	0.84 425	0.63 349	0.89 457	0.72 378	0.63 421	2.67 519	0.67 328	0.51 509	0.65 394	0.27 476	0.24 383	0.35 422	0.29 150

FADE		3.24 563		2.10 550	2.93 557													65.47 585		1.78 550

Low-res two-view benchmark