Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

LGtest1	0.26 3	0.43 130	0.82 1	0.23 23	0.21 139	0.31 16	0.11 2	0.36 8	0.43 57	0.24 33	0.18 7	0.16 29	0.14 10	0.30 10	0.28 97	0.10 110	0.16 235	0.08 31	0.06 8	0.10 51	0.42 240

DEFOM-Stereo	0.26 3	0.61 218	1.22 29	0.24 33	0.14 17	0.49 123	0.18 54	0.31 3	0.31 4	0.20 8	0.18 7	0.15 17	0.14 10	0.42 81	0.19 5	0.08 17	0.06 1	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.16 56

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

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

LG-Stereo_L2	0.29 7	0.42 120	0.97 7	0.36 255	0.25 203	0.31 16	0.22 115	0.40 18	0.28 2	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.44 87	0.23 32	0.08 17	0.49 357	0.08 31	0.06 8	0.08 20	0.58 331

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

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

LG-Stereo_L1	0.30 10	0.42 120	0.97 7	0.35 237	0.28 245	0.28 8	0.21 99	0.39 14	0.30 3	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.45 89	0.22 15	0.08 17	0.71 402	0.08 31	0.06 8	0.08 20	0.51 298

MLG-Stereo_test3	0.31 11	0.44 142	1.03 12	0.48 366	0.40 344	0.36 36	0.13 7	0.39 14	0.46 73	0.28 75	0.19 11	0.17 34	0.12 3	0.25 3	0.18 2	0.09 46	0.53 366	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.45 269

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

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

CREStereo	0.31 11	0.35 71	1.66 80	0.19 1	0.13 11	0.55 190	0.17 42	0.50 83	0.50 99	0.28 75	0.34 118	0.24 75	0.21 85	0.34 34	0.23 32	0.11 199	0.07 9	0.08 31	0.05 1	0.10 51	0.12 17
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DEFOM-Stereo_RVC	0.32 15	0.40 111	1.21 26	0.35 237	0.16 39	0.29 11	0.16 34	0.59 143	0.56 148	0.20 8	0.20 15	0.17 34	0.26 147	0.40 65	0.38 195	0.09 46	0.08 45	0.08 31	0.25 387	0.12 74	0.43 248

CASnet	0.32 15	0.40 111	1.80 90	0.28 92	0.11 1	0.47 112	0.19 62	0.45 43	0.47 80	0.39 119	0.31 97	0.23 65	0.17 27	0.31 14	0.21 10	0.11 199	0.06 1	0.15 372	0.12 204	0.16 145	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
3.75w	0.33 17	0.27 3	1.02 11	0.22 11	0.21 139	0.44 88	0.16 34	0.47 60	0.33 5	0.25 40	0.21 20	0.13 1	0.18 45	0.54 147	0.24 43	0.08 17	1.14 448	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 323

RAStereo	0.33 17	0.81 304	2.22 187	0.27 76	0.18 78	0.25 6	0.20 76	0.45 43	0.38 25	0.21 13	0.26 59	0.20 47	0.16 23	0.26 4	0.26 75	0.10 110	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.13 91	0.09 3

rvit_stereo_0080	0.33 17	0.77 288	1.43 55	0.24 33	0.18 78	0.34 27	0.27 239	0.58 134	0.51 106	0.25 40	0.27 65	0.27 105	0.22 93	0.32 24	0.27 84	0.14 327	0.10 128	0.10 128	0.10 118	0.15 125	0.17 63

whm_eth	0.33 17	0.77 288	1.43 55	0.24 33	0.18 78	0.34 27	0.27 239	0.58 134	0.51 106	0.25 40	0.27 65	0.27 105	0.22 93	0.32 24	0.27 84	0.14 327	0.10 128	0.10 128	0.10 118	0.15 125	0.17 63

CES	0.33 17	0.32 42	1.46 59	0.25 45	0.50 383	0.40 57	0.20 76	0.48 65	0.48 84	0.22 19	0.29 78	0.26 94	0.19 57	0.35 44	0.22 15	0.09 46	0.07 9	0.08 31	0.05 1	0.16 145	0.54 315

3.5w_stereo	0.34 22	0.33 54	1.17 25	0.21 4	0.15 26	0.40 57	0.14 17	0.46 52	0.36 14	0.23 24	0.25 52	0.15 17	0.19 57	0.80 250	0.24 43	0.07 4	1.02 435	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.52 305

castereo	0.34 22	0.48 159	1.00 10	0.25 45	0.29 251	0.41 63	0.27 239	0.76 217	0.49 89	0.23 24	0.30 86	0.24 75	0.31 210	0.29 8	0.29 108	0.09 46	0.20 276	0.09 73	0.31 426	0.12 74	0.44 264

rvit_stereo_0081_aga	0.34 22	0.67 236	1.79 88	0.27 76	0.20 125	0.34 27	0.21 99	0.43 31	0.48 84	0.26 56	0.28 73	0.27 105	0.21 85	0.33 28	0.25 60	0.14 327	0.11 156	0.11 195	0.10 118	0.14 114	0.18 72

CAS++	0.34 22	0.39 104	1.90 112	0.25 45	0.18 78	0.32 19	0.20 76	0.78 231	0.44 66	0.31 89	0.31 97	0.21 55	0.16 23	0.34 34	0.20 7	0.15 357	0.13 190	0.13 310	0.10 118	0.15 125	0.14 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 22	0.38 97	1.96 126	0.27 76	0.35 310	0.43 81	0.22 115	0.43 31	0.34 7	0.24 33	0.34 118	0.23 65	0.28 176	0.34 34	0.22 15	0.08 17	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 51	0.35 194

LoS	0.34 22	0.35 71	1.88 109	0.25 45	0.13 11	0.53 166	0.20 76	0.50 83	0.53 129	0.26 56	0.28 73	0.37 163	0.24 115	0.40 65	0.25 60	0.10 110	0.08 45	0.08 31	0.06 8	0.15 125	0.10 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DilatedVolume-Stereo	0.35 28	0.38 97	1.21 26	0.26 62	0.20 125	0.41 63	0.18 54	0.43 31	0.38 25	0.37 108	0.35 125	0.29 120	0.24 115	0.64 188	0.55 280	0.09 46	0.19 261	0.08 31	0.11 166	0.12 74	0.50 291

2w_stereo	0.35 28	0.30 20	0.99 9	0.23 23	0.13 11	0.41 63	0.20 76	0.54 107	0.37 16	0.28 75	0.23 40	0.13 1	0.23 109	0.69 208	0.24 43	0.06 1	1.07 439	0.07 1	0.19 336	0.07 1	0.64 353

1w_stereo	0.35 28	0.28 5	0.86 2	0.24 33	0.17 61	0.44 88	0.22 115	0.60 150	0.43 57	0.27 68	0.30 86	0.14 8	0.26 147	0.61 174	0.25 60	0.07 4	0.79 407	0.07 1	0.06 8	0.08 20	0.79 401

tt45	0.35 28	0.80 300	1.46 59	0.26 62	0.17 61	0.55 190	0.22 115	0.44 37	0.39 36	0.24 33	0.26 59	0.25 84	0.18 45	0.64 188	0.36 179	0.09 46	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.24 295	0.29 150

999	0.35 28	0.74 279	1.38 47	0.27 76	0.18 78	0.50 133	0.23 152	0.40 18	0.41 44	0.21 13	0.33 111	0.23 65	0.18 45	0.74 230	0.37 187	0.09 46	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.26 337	0.26 131

MGS-Stereo	0.35 28	0.48 159	1.99 131	0.26 62	0.14 17	0.41 63	0.22 115	0.41 22	0.48 84	0.24 33	0.51 227	0.25 84	0.18 45	0.33 28	0.22 15	0.10 110	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.47 487	0.10 7

MaDis-Stereo	0.35 28	0.89 331	2.15 170	0.25 45	0.29 251	0.29 11	0.17 42	0.47 60	0.41 44	0.21 13	0.22 31	0.28 112	0.21 85	0.32 24	0.31 134	0.10 110	0.09 98	0.10 128	0.08 51	0.11 63	0.12 17

CroCo-Stereo	0.35 28	0.71 261	1.67 82	0.32 168	0.17 61	0.19 2	0.21 99	0.79 240	0.54 133	0.22 19	0.25 52	0.55 284	0.22 93	0.28 6	0.28 97	0.10 110	0.08 45	0.08 31	0.07 30	0.12 74	0.10 7
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
PMTNet	0.35 28	0.38 97	1.75 84	0.21 4	0.14 17	0.57 219	0.24 178	0.48 65	0.44 66	0.28 75	0.32 108	0.26 94	0.24 115	0.41 74	0.24 43	0.42 498	0.07 9	0.08 31	0.05 1	0.18 192	0.15 43

water-stereo	0.36 37	0.61 218	1.58 69	0.25 45	0.14 17	0.38 50	0.18 54	0.44 37	0.35 9	0.31 89	0.35 125	0.28 112	0.25 135	0.45 89	0.38 195	0.12 244	0.09 98	0.09 73	0.08 51	0.11 63	0.74 386

asd	0.36 37	0.28 5	1.21 26	0.23 23	0.19 109	0.41 63	0.14 17	0.37 11	0.34 7	0.26 56	0.21 20	0.15 17	0.19 57	0.91 273	0.20 7	0.10 110	1.14 448	0.07 1	0.08 51	0.08 20	0.71 377

IGEV	0.36 37	0.34 62	1.03 12	0.21 4	0.24 194	0.42 76	0.16 34	0.38 13	0.41 44	0.37 108	0.22 31	0.14 8	0.12 3	0.63 181	0.40 202	0.08 17	0.73 404	0.08 31	0.53 506	0.09 33	0.52 305

MLG-Stereo_test1	0.36 37	0.45 150	1.50 65	0.24 33	0.35 310	0.45 93	0.13 7	0.36 8	0.51 106	0.20 8	0.10 1	0.18 38	0.12 3	0.33 28	0.18 2	0.08 17	1.36 478	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.47 276

LG-Stereo	0.36 37	0.61 218	1.37 46	0.26 62	0.37 327	0.43 81	0.20 76	0.55 117	0.44 66	0.25 40	0.30 86	0.50 253	0.17 27	0.30 10	0.37 187	0.10 110	0.18 255	0.11 195	0.10 118	0.24 295	0.43 248

fffft	0.36 37	0.70 257	1.51 66	0.25 45	0.15 26	0.42 76	0.24 178	0.46 52	0.42 51	0.22 19	0.19 11	0.20 47	0.16 23	0.47 98	0.69 336	0.07 4	0.09 98	0.10 128	0.08 51	0.30 382	0.45 269
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 37	0.83 307	1.48 63	0.26 62	0.15 26	0.46 101	0.22 115	0.40 18	0.43 57	0.23 24	0.24 44	0.21 55	0.18 45	0.47 98	0.59 297	0.07 4	0.07 9	0.10 128	0.08 51	0.24 295	0.42 240

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

UniTT-Stereo	0.36 37	0.66 235	2.43 241	0.28 92	0.24 194	0.30 13	0.18 54	0.35 6	0.36 14	0.26 56	0.37 135	0.18 38	0.18 45	0.33 28	0.30 115	0.11 199	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.25 317	0.09 3

xyz-stereo-finetune	0.37 46	0.90 337	1.23 30	0.22 11	0.12 4	0.53 166	0.26 221	0.57 130	0.58 162	0.30 86	0.33 111	0.29 120	0.24 115	0.60 169	0.62 311	0.09 46	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.13 91	0.14 34

ours_stereo	0.37 46	0.67 236	1.63 77	0.30 130	0.50 383	0.35 32	0.22 115	0.41 22	0.38 25	0.21 13	0.32 108	0.23 65	0.17 27	0.47 98	0.22 15	0.08 17	0.09 98	0.10 128	0.08 51	0.24 295	0.77 392

Pointernet	0.37 46	0.31 29	1.91 115	0.25 45	0.37 327	0.47 112	0.15 26	0.67 179	0.52 118	0.23 24	0.30 86	0.28 112	0.20 75	0.32 24	0.23 32	0.10 110	0.24 297	0.07 1	0.13 226	0.10 51	0.51 298

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

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

depthmonostereo	0.38 51	0.68 245	1.59 73	0.48 366	0.14 17	0.41 63	0.19 62	0.52 90	0.42 51	0.26 56	0.29 78	0.31 132	0.29 194	0.64 188	0.33 157	0.09 46	0.10 128	0.09 73	0.08 51	0.10 51	0.50 291

MLG-Stereo	0.38 51	0.43 130	1.46 59	0.24 33	0.42 362	0.44 88	0.13 7	0.42 27	0.51 106	0.27 68	0.14 5	0.17 34	0.13 8	0.35 44	0.18 2	0.08 17	1.45 497	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.47 276

rvit_stereo_ft	0.38 51	1.01 362	1.86 106	0.33 190	0.21 139	0.28 8	0.27 239	0.59 143	0.55 142	0.24 33	0.28 73	0.28 112	0.27 162	0.35 44	0.28 97	0.14 327	0.09 98	0.11 195	0.11 166	0.14 114	0.31 169

CroCo-Stereo Lap2	0.38 51	0.91 341	2.02 137	0.33 190	0.38 336	0.23 4	0.21 99	0.63 167	0.51 106	0.23 24	0.28 73	0.29 120	0.23 109	0.34 34	0.28 97	0.10 110	0.09 98	0.10 128	0.08 51	0.22 272	0.15 43

CREStereo++_RVC	0.38 51	0.37 87	2.47 280	0.25 45	0.16 39	0.54 177	0.15 26	0.42 27	0.57 155	0.37 108	0.52 236	0.24 75	0.19 57	0.31 14	0.27 84	0.09 46	0.06 1	0.08 31	0.30 419	0.09 33	0.22 101
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
3.25ww	0.39 56	0.30 20	1.27 34	0.21 4	0.22 152	0.37 42	0.14 17	0.46 52	0.38 25	0.25 40	0.21 20	0.16 29	0.19 57	0.71 217	0.23 32	0.07 4	1.41 488	0.07 1	0.35 455	0.07 1	0.80 404

4.5_new	0.39 56	0.29 8	1.25 32	0.22 11	0.16 39	0.40 57	0.17 42	0.43 31	0.37 16	0.27 68	0.22 31	0.15 17	0.14 10	1.04 296	0.23 32	0.09 46	1.49 499	0.07 1	0.14 248	0.09 33	0.62 342

4.5w-stereo	0.39 56	0.29 8	1.25 32	0.22 11	0.16 39	0.40 57	0.17 42	0.43 31	0.37 16	0.27 68	0.22 31	0.15 17	0.14 10	1.04 296	0.23 32	0.09 46	1.49 499	0.07 1	0.14 248	0.09 33	0.62 342

3.25w_new	0.39 56	0.30 20	1.27 34	0.21 4	0.22 152	0.37 42	0.14 17	0.46 52	0.38 25	0.25 40	0.21 20	0.16 29	0.19 57	0.71 217	0.23 32	0.07 4	1.41 488	0.07 1	0.35 455	0.07 1	0.80 404

3.25w	0.39 56	0.30 20	1.27 34	0.21 4	0.22 152	0.37 42	0.14 17	0.46 52	0.38 25	0.25 40	0.21 20	0.16 29	0.19 57	0.71 217	0.23 32	0.07 4	1.41 488	0.07 1	0.35 455	0.07 1	0.80 404

monsters	0.39 56	0.39 104	1.04 14	0.24 33	0.32 285	0.42 76	0.13 7	0.49 69	0.35 9	0.27 68	0.21 20	0.14 8	0.15 17	0.60 169	0.43 220	0.09 46	1.09 442	0.07 1	0.70 526	0.07 1	0.65 355

111111	0.39 56	0.28 5	0.93 6	0.33 190	0.42 362	0.43 81	0.13 7	0.48 65	0.39 36	0.24 33	0.31 97	0.18 38	0.17 27	0.43 83	0.23 32	0.09 46	1.32 475	0.08 31	0.06 8	0.25 317	1.00 455

castereo++	0.39 56	0.83 307	1.38 47	0.29 110	0.18 78	0.53 166	0.20 76	0.57 130	0.58 162	0.20 8	0.27 65	0.32 139	0.17 27	0.34 34	0.22 15	0.09 46	0.54 369	0.09 73	0.29 410	0.15 125	0.52 305

mms	0.39 56	0.63 227	1.31 42	0.34 214	0.65 436	0.32 19	0.22 115	0.39 14	0.39 36	0.27 68	0.31 97	0.23 65	0.17 27	0.57 156	0.22 15	0.08 17	0.21 285	0.10 128	0.08 51	0.24 295	1.16 468

fffy	0.39 56	0.67 236	1.57 68	0.45 354	0.52 389	0.37 42	0.22 115	0.45 43	0.35 9	0.21 13	0.30 86	0.26 94	0.20 75	0.45 89	0.24 43	0.08 17	0.29 319	0.10 128	0.08 51	0.25 317	0.77 392

CAS	0.39 56	0.31 29	1.79 88	0.81 470	0.34 302	0.51 141	0.23 152	0.49 69	0.42 51	0.23 24	0.31 97	0.20 47	0.17 27	0.30 10	0.25 60	0.77 523	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 51	0.41 235

TANstereo	0.39 56	0.70 257	2.48 286	0.23 23	0.12 4	0.54 177	0.16 34	0.41 22	0.47 80	0.45 150	0.51 227	0.26 94	0.22 93	0.34 34	0.21 10	0.10 110	0.10 128	0.08 31	0.07 30	0.09 33	0.18 72

2.5w	0.40 68	0.31 29	1.07 16	0.23 23	0.16 39	0.39 54	0.19 62	0.50 83	0.39 36	0.23 24	0.23 40	0.13 1	0.17 27	0.73 226	0.24 43	0.07 4	1.53 505	0.07 1	0.46 490	0.07 1	0.92 438

monsterstereo	0.40 68	0.43 130	1.07 16	0.26 62	0.27 232	0.39 54	0.14 17	0.55 117	0.37 16	0.28 75	0.27 65	0.14 8	0.13 8	0.67 200	0.44 226	0.07 4	1.12 446	0.07 1	0.81 536	0.08 20	0.53 311

xyz-stereo-finetune2	0.40 68	0.89 331	1.40 50	0.22 11	0.12 4	0.58 230	0.23 152	0.55 117	0.50 99	0.33 95	0.47 190	0.30 124	0.41 286	0.81 254	0.60 301	0.09 46	0.07 9	0.11 195	0.09 82	0.12 74	0.12 17

rvit_0105_4	0.40 68	0.64 230	1.98 129	0.31 147	0.18 78	0.37 42	0.29 280	0.64 170	0.67 243	0.28 75	0.32 108	0.36 158	0.28 176	0.45 89	0.27 84	0.18 406	0.16 235	0.15 372	0.14 248	0.15 125	0.25 123

XX-TBD	0.40 68	1.04 371	2.49 292	0.35 237	0.13 11	0.51 141	0.17 42	0.44 37	0.52 118	0.38 114	0.51 227	0.23 65	0.19 57	0.31 14	0.25 60	0.10 110	0.07 9	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.18 72

asda	0.41 73	0.31 29	1.23 30	0.22 11	0.17 61	0.43 81	0.16 34	0.46 52	0.38 25	0.25 40	0.20 15	0.15 17	0.20 75	0.99 288	0.23 32	0.10 110	1.49 499	0.07 1	0.23 374	0.08 20	0.88 428

qwe	0.41 73	0.29 8	1.29 39	0.22 11	0.22 152	0.41 63	0.15 26	0.49 69	0.38 25	0.28 75	0.23 40	0.14 8	0.15 17	0.94 280	0.24 43	0.08 17	1.47 498	0.07 1	0.25 387	0.08 20	0.76 388

LG-G_1	0.41 73	0.43 130	1.62 75	0.50 385	0.35 310	0.50 133	0.12 4	0.47 60	0.44 66	0.33 95	0.20 15	0.19 43	0.15 17	0.94 280	0.21 10	0.09 46	0.61 381	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.87 426

LG-G	0.41 73	0.43 130	1.62 75	0.50 385	0.35 310	0.50 133	0.12 4	0.47 60	0.44 66	0.33 95	0.20 15	0.19 43	0.15 17	0.94 280	0.21 10	0.09 46	0.61 381	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.87 426

WCG-NET	0.41 73	0.80 300	1.77 85	0.25 45	0.13 11	0.43 81	0.24 178	0.42 27	0.59 173	0.38 114	0.41 158	0.26 94	0.24 115	0.37 51	0.24 43	0.08 17	0.81 413	0.08 31	0.07 30	0.26 337	0.31 169

MIF-Stereo (partial)	0.41 73	0.71 261	2.67 369	0.27 76	0.24 194	0.32 19	0.17 42	0.56 123	0.46 73	0.26 56	0.37 135	0.25 84	0.26 147	0.46 93	0.35 176	0.11 199	0.08 45	0.12 249	0.10 118	0.21 255	0.15 43

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

Gwc-CoAtRS	0.41 73	0.37 87	2.06 146	0.28 92	0.41 350	0.48 118	0.19 62	0.64 170	0.49 89	0.45 150	0.39 147	0.57 295	0.26 147	0.37 51	0.28 97	0.09 46	0.19 261	0.09 73	0.31 426	0.11 63	0.25 123

9_stereo	0.42 81	0.30 20	1.12 19	0.22 11	0.15 26	0.36 36	0.13 7	0.45 43	0.37 16	0.26 56	0.27 65	0.14 8	0.19 57	0.91 273	0.36 179	0.07 4	1.38 481	0.07 1	0.67 523	0.07 1	0.91 432

10	0.42 81	0.30 20	1.12 19	0.22 11	0.15 26	0.36 36	0.13 7	0.45 43	0.37 16	0.26 56	0.27 65	0.14 8	0.19 57	0.91 273	0.36 179	0.07 4	1.38 481	0.07 1	0.67 523	0.07 1	0.91 432

2.25w	0.42 81	0.30 20	1.12 19	0.22 11	0.15 26	0.36 36	0.13 7	0.45 43	0.37 16	0.26 56	0.27 65	0.14 8	0.19 57	0.91 273	0.36 179	0.07 4	1.38 481	0.07 1	0.67 523	0.07 1	0.91 432

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

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

RAFT-Stereo	0.42 81	0.31 29	2.51 298	0.30 130	0.18 78	0.56 197	0.25 204	0.82 264	0.41 44	0.57 281	0.67 373	0.33 147	0.24 115	0.34 34	0.33 157	0.10 110	0.08 45	0.09 73	0.07 30	0.09 33	0.18 72
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
4.25_new	0.43 87	0.29 8	1.40 50	0.23 23	0.19 109	0.41 63	0.17 42	0.44 37	0.38 25	0.34 101	0.22 31	0.15 17	0.18 45	1.06 299	0.30 115	0.10 110	1.44 493	0.07 1	0.32 434	0.07 1	0.93 440

4.5w_new	0.43 87	0.29 8	1.40 50	0.23 23	0.19 109	0.41 63	0.17 42	0.44 37	0.38 25	0.34 101	0.22 31	0.15 17	0.18 45	1.06 299	0.30 115	0.10 110	1.44 493	0.07 1	0.32 434	0.07 1	0.93 440

4.25w-stereo	0.43 87	0.29 8	1.40 50	0.23 23	0.19 109	0.41 63	0.17 42	0.44 37	0.38 25	0.34 101	0.22 31	0.15 17	0.18 45	1.06 299	0.30 115	0.10 110	1.44 493	0.07 1	0.32 434	0.07 1	0.93 440

rvit_0105_5	0.43 87	0.73 269	2.10 159	0.31 147	0.18 78	0.41 63	0.31 307	0.69 187	0.67 243	0.32 93	0.34 118	0.38 169	0.30 205	0.42 81	0.30 115	0.18 406	0.16 235	0.15 372	0.15 270	0.15 125	0.30 160

plain	0.43 87	0.73 269	2.80 413	0.28 92	0.19 109	0.33 25	0.21 99	0.63 167	0.50 99	0.24 33	0.38 141	0.24 75	0.25 135	0.48 111	0.32 144	0.12 244	0.08 45	0.13 310	0.09 82	0.43 472	0.13 22

CASS	0.43 87	0.34 62	2.01 134	0.33 190	0.17 61	0.54 177	0.24 178	0.71 203	0.52 118	0.62 340	0.55 273	0.40 182	0.41 286	0.43 83	0.33 157	0.17 395	0.10 128	0.14 346	0.11 166	0.18 192	0.23 110
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 87	0.32 42	2.31 206	0.26 62	0.14 17	0.51 141	0.22 115	0.84 284	0.78 374	0.55 251	0.48 198	0.28 112	0.37 242	0.40 65	0.37 187	0.10 110	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 20	0.43 248

Patchmatch Stereo++	0.43 87	0.36 75	2.44 249	0.48 366	0.17 61	0.61 284	0.26 221	0.53 96	0.61 184	0.48 167	0.43 164	0.43 194	0.28 176	0.56 152	0.30 115	0.12 244	0.08 45	0.12 249	0.10 118	0.17 168	0.13 22
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 87	0.36 75	2.44 249	0.48 366	0.18 78	0.61 284	0.28 252	0.53 96	0.61 184	0.48 167	0.43 164	0.43 194	0.28 176	0.49 124	0.30 115	0.12 244	0.08 45	0.12 249	0.10 118	0.17 168	0.13 22

ROB_FTStereo_v2	0.43 87	0.36 75	2.44 249	0.49 379	0.17 61	0.61 284	0.28 252	0.53 96	0.61 184	0.48 167	0.43 164	0.44 209	0.28 176	0.48 111	0.30 115	0.12 244	0.08 45	0.12 249	0.10 118	0.17 168	0.13 22

ROB_FTStereo	0.43 87	0.36 75	2.44 249	0.48 366	0.18 78	0.61 284	0.26 221	0.53 96	0.61 184	0.48 167	0.43 164	0.43 194	0.28 176	0.51 130	0.30 115	0.12 244	0.08 45	0.12 249	0.10 118	0.17 168	0.13 22

HUI-Stereo	0.43 87	0.36 75	2.45 267	0.48 366	0.18 78	0.61 284	0.27 239	0.53 96	0.61 184	0.48 167	0.43 164	0.44 209	0.28 176	0.47 98	0.30 115	0.12 244	0.08 45	0.12 249	0.10 118	0.17 168	0.13 22

iGMRVC	0.43 87	0.36 75	2.44 249	0.48 366	0.18 78	0.61 284	0.27 239	0.53 96	0.61 184	0.48 167	0.43 164	0.43 194	0.28 176	0.57 156	0.31 134	0.12 244	0.08 45	0.12 249	0.10 118	0.17 168	0.13 22

iRAFT	0.43 87	0.36 75	2.44 249	0.48 366	0.17 61	0.61 284	0.26 221	0.53 96	0.61 184	0.48 167	0.43 164	0.43 194	0.28 176	0.56 152	0.30 115	0.12 244	0.08 45	0.12 249	0.10 118	0.17 168	0.13 22

RAFT-IKP	0.43 87	0.36 75	2.44 249	0.48 366	0.16 39	0.60 264	0.28 252	0.53 96	0.61 184	0.48 167	0.43 164	0.43 194	0.28 176	0.51 130	0.31 134	0.12 244	0.08 45	0.12 249	0.10 118	0.17 168	0.13 22

DIP-Stereo	0.43 87	0.50 171	2.21 185	0.27 76	0.18 78	0.63 320	0.17 42	0.94 366	0.58 162	0.49 183	0.48 198	0.30 124	0.30 205	0.40 65	0.31 134	0.10 110	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.15 125	0.33 179
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	0.44 103	0.29 8	1.53 67	0.23 23	0.20 125	0.37 42	0.22 115	0.53 96	0.41 44	0.25 40	0.21 20	0.13 1	0.22 93	0.90 271	0.24 43	0.06 1	1.52 504	0.07 1	0.44 485	0.08 20	0.83 416

WCG-NET（raft）	0.44 103	0.97 355	1.78 87	0.24 33	0.17 61	0.43 81	0.24 178	0.42 27	0.52 118	0.38 114	0.35 125	0.46 230	0.25 135	0.41 74	0.26 75	0.08 17	1.08 440	0.08 31	0.08 51	0.27 351	0.40 227

GMStereo_Zeroshot	0.44 103	0.44 142	1.84 98	0.44 347	0.20 125	0.52 158	0.19 62	0.60 150	0.54 133	0.58 287	0.59 309	0.63 320	0.29 194	0.59 163	0.34 168	0.16 374	0.09 98	0.16 391	0.09 82	0.26 337	0.26 131

GMStereo	0.44 103	1.32 438	2.65 357	0.28 92	0.16 39	0.42 76	0.22 115	0.48 65	0.63 205	0.41 125	0.36 129	0.26 94	0.25 135	0.41 74	0.30 115	0.14 327	0.08 45	0.10 128	0.12 204	0.17 168	0.13 22
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 103	0.36 75	2.38 218	0.28 92	0.43 366	0.53 166	0.20 76	0.86 308	0.52 118	0.44 146	0.36 129	0.53 268	0.26 147	0.40 65	0.27 84	0.09 46	0.08 45	0.09 73	0.38 471	0.10 51	0.22 101

tg	0.45 108	0.83 307	1.85 102	0.29 110	0.16 39	0.57 219	0.18 54	0.60 150	0.56 148	0.37 108	0.44 176	0.38 169	0.24 115	0.48 111	0.28 97	0.09 46	0.30 320	0.11 195	0.11 166	0.44 476	0.77 392

rvit_stereo_0075_2	0.45 108	0.45 150	2.60 336	0.34 214	0.32 285	0.41 63	0.21 99	0.60 150	0.54 133	0.39 119	0.51 227	0.40 182	0.29 194	0.46 93	0.31 134	0.21 442	0.15 221	0.22 452	0.15 270	0.18 192	0.33 179

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 108	1.36 455	1.30 40	0.24 33	0.12 4	0.33 25	0.20 76	0.41 22	0.37 16	0.32 93	0.21 20	0.16 29	0.14 10	0.29 8	0.62 311	0.55 510	1.42 492	0.11 195	0.13 226	0.25 317	0.56 323

RCA-Stereo	0.45 108	0.38 97	1.80 90	0.27 76	0.25 203	0.58 230	0.23 152	0.84 284	0.66 230	0.42 131	0.44 176	0.28 112	0.35 232	0.31 14	0.21 10	0.09 46	1.01 430	0.09 73	0.07 30	0.21 255	0.53 311

BUS	0.45 108	0.32 42	1.58 69	0.31 147	0.22 152	0.91 465	0.23 152	1.05 455	0.67 243	0.64 362	0.53 243	0.65 332	0.32 217	0.48 111	0.34 168	0.13 291	0.10 128	0.14 346	0.12 204	0.13 91	0.15 43

AnonymousM	0.45 108	0.49 163	1.83 95	0.29 110	0.15 26	0.53 166	0.22 115	0.64 170	0.66 230	0.47 164	0.33 111	0.30 124	0.25 135	0.49 124	0.29 108	0.12 244	0.27 316	0.71 523	0.37 467	0.12 74	0.41 235

sAnonymous2	0.45 108	0.88 326	2.97 441	0.31 147	0.25 203	0.34 27	0.28 252	0.56 123	0.49 89	0.25 40	0.30 86	0.23 65	0.29 194	0.31 14	0.22 15	0.12 244	0.09 98	0.12 249	0.13 226	0.38 442	0.43 248

CroCo_RVC	0.45 108	0.88 326	2.97 441	0.31 147	0.25 203	0.34 27	0.28 252	0.56 123	0.49 89	0.25 40	0.30 86	0.23 65	0.29 194	0.31 14	0.22 15	0.12 244	0.09 98	0.12 249	0.13 226	0.38 442	0.43 248

2.75w_new	0.46 116	0.32 42	1.39 49	0.21 4	0.19 109	0.40 57	0.18 54	0.51 89	0.39 36	0.27 68	0.21 20	0.13 1	0.20 75	1.10 307	0.44 226	0.07 4	1.58 508	0.07 1	0.61 520	0.07 1	0.82 415

MLG-Stereo_test2	0.46 116	0.49 163	1.77 85	0.79 466	0.70 445	0.63 320	0.12 4	0.37 11	0.48 84	0.39 119	0.15 6	0.24 75	0.10 1	0.46 93	0.20 7	0.16 374	1.21 455	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.66 357

rvit_0105_3	0.46 116	0.86 320	2.24 191	0.33 190	0.19 109	0.44 88	0.35 350	0.74 210	0.70 293	0.38 114	0.38 141	0.41 188	0.33 222	0.46 93	0.32 144	0.19 422	0.17 248	0.17 406	0.18 318	0.15 125	0.22 101

RAFT-Stereo-weight	0.46 116	0.37 87	1.60 74	0.29 110	0.51 386	0.57 219	0.22 115	0.84 284	0.67 243	0.48 167	0.38 141	0.36 158	0.17 27	0.39 58	0.27 84	0.09 46	1.28 467	0.09 73	0.07 30	0.09 33	0.41 235

Selective-RAFT	0.46 116	0.48 159	1.88 109	0.32 168	0.16 39	0.61 284	0.19 62	0.66 176	0.62 194	0.28 75	0.30 86	0.41 188	0.33 222	0.51 130	0.32 144	0.11 199	1.09 442	0.09 73	0.35 455	0.19 223	0.37 203

ProNet	0.46 116	0.60 212	1.85 102	0.35 237	0.67 438	0.49 123	0.25 204	0.53 96	0.57 155	0.21 13	0.24 44	0.22 57	0.20 75	0.52 134	0.22 15	0.09 46	0.47 353	0.10 128	0.09 82	0.23 288	1.33 489

CRE-IMP	0.46 116	0.31 29	2.40 227	0.53 396	0.17 61	0.79 429	0.68 480	0.54 107	0.66 230	0.47 164	0.43 164	0.44 209	0.26 147	0.43 83	0.33 157	0.12 244	0.07 9	0.12 249	0.09 82	0.17 168	0.23 110

HI	0.47 123	0.82 305	2.49 292	0.29 110	0.22 152	0.45 93	0.20 76	0.59 143	0.43 57	0.59 306	0.59 309	0.65 332	0.45 328	0.48 111	0.40 202	0.08 17	0.09 98	0.10 128	0.11 166	0.24 295	0.20 87

CoSv	0.47 123	0.82 305	2.49 292	0.29 110	0.22 152	0.45 93	0.20 76	0.59 143	0.43 57	0.59 306	0.59 309	0.65 332	0.45 328	0.48 111	0.40 202	0.08 17	0.09 98	0.10 128	0.11 166	0.24 295	0.20 87

MonSter	0.47 123	0.29 8	1.07 16	0.22 11	0.18 78	0.51 141	0.14 17	0.49 69	0.35 9	0.26 56	0.18 7	0.15 17	0.11 2	0.88 268	0.47 242	0.06 1	2.11 536	0.07 1	0.81 536	0.07 1	1.01 456

RSM	0.47 123	0.51 178	1.36 44	1.37 513	1.04 493	0.37 42	0.21 99	0.52 90	0.55 142	0.23 24	0.28 73	0.28 112	0.17 27	0.40 65	0.22 15	0.09 46	0.24 297	0.09 73	0.35 455	0.24 295	0.80 404

test_4	0.47 123	0.80 300	2.15 170	0.36 255	0.29 251	0.59 249	0.28 252	0.50 83	0.42 51	0.43 139	0.76 427	0.39 173	0.22 93	0.73 226	0.49 256	0.08 17	0.18 255	0.11 195	0.15 270	0.29 373	0.27 138

DeepStereo_RVC	0.47 123	0.37 87	2.19 178	0.55 405	0.18 78	0.60 264	0.58 452	0.52 90	0.62 194	0.49 183	0.45 179	0.39 173	0.85 469	0.47 98	0.34 168	0.12 244	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.15 125	0.19 78

cross-raft	0.47 123	0.34 62	2.17 173	0.70 454	0.84 466	0.50 133	0.35 350	0.74 210	0.43 57	0.44 146	0.45 179	0.63 320	0.25 135	0.37 51	0.27 84	0.08 17	0.14 205	0.10 128	0.23 374	0.11 63	0.27 138

iRaftStereo_RVC	0.47 123	0.84 311	1.91 115	0.29 110	0.15 26	0.53 166	0.20 76	0.58 134	0.50 99	0.37 108	0.43 164	0.42 193	0.23 109	0.38 54	0.28 97	0.09 46	0.70 399	0.12 249	0.11 166	0.43 472	0.77 392

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

CFNet_pseudo	0.47 123	0.50 171	2.19 178	0.26 62	0.20 125	0.56 197	0.22 115	0.80 246	0.62 194	0.50 202	0.56 286	0.68 358	0.47 349	0.53 141	0.33 157	0.11 199	0.10 128	0.15 372	0.10 118	0.18 192	0.33 179

ccs_rob	0.47 123	0.50 171	2.19 178	0.26 62	0.20 125	0.56 197	0.22 115	0.80 246	0.62 194	0.50 202	0.56 286	0.68 358	0.47 349	0.53 141	0.33 157	0.11 199	0.10 128	0.16 391	0.10 118	0.18 192	0.33 179

IGEV-Stereo+	0.48 134	0.32 42	1.43 55	0.26 62	0.46 377	0.30 13	0.13 7	0.32 4	0.57 155	0.80 439	0.24 44	0.19 43	0.19 57	0.57 156	0.46 237	0.10 110	1.36 478	0.08 31	0.22 369	0.46 483	1.04 460

RSM++	0.48 134	0.52 182	1.27 34	1.62 528	1.27 517	0.39 54	0.20 76	0.49 69	0.56 148	0.22 19	0.25 52	0.24 75	0.17 27	0.39 58	0.23 32	0.09 46	0.11 156	0.09 73	0.35 455	0.29 373	0.80 404

testlalala2	0.48 134	0.34 62	2.53 304	0.65 439	0.56 402	0.57 219	0.20 76	0.84 284	0.63 205	0.42 131	0.54 262	0.45 221	0.21 85	0.30 10	0.26 75	0.10 110	0.13 190	0.09 73	0.29 410	0.12 74	0.31 169

H2IRNET	0.48 134	1.04 371	2.57 325	0.31 147	0.19 109	0.54 177	0.19 62	0.55 117	0.53 129	0.28 75	0.56 286	0.47 239	0.35 232	0.47 98	0.40 202	0.11 199	0.08 45	0.12 249	0.14 248	0.37 435	0.26 131

PCWNet_CMD	0.48 134	0.50 171	2.23 189	0.27 76	0.20 125	0.56 197	0.22 115	0.78 231	0.67 243	0.49 183	0.55 273	0.68 358	0.56 389	0.48 111	0.32 144	0.11 199	0.10 128	0.14 346	0.10 118	0.19 223	0.43 248

DisPM	0.48 134	0.41 117	2.54 309	0.61 427	0.18 78	0.59 249	0.62 466	0.54 107	0.67 243	0.61 327	0.53 243	0.38 169	0.26 147	0.76 234	0.31 134	0.13 291	0.07 9	0.12 249	0.11 166	0.12 74	0.15 43

BSDual-CNN	0.48 134	0.32 42	1.58 69	0.31 147	0.22 152	0.76 409	0.32 318	1.05 455	0.67 243	0.64 362	0.53 243	0.63 320	0.38 252	0.48 111	0.97 397	0.13 291	0.10 128	0.14 346	0.12 204	0.13 91	0.15 43

psmg	0.48 134	0.32 42	1.58 69	0.28 92	0.22 152	0.75 404	0.35 350	0.94 366	0.67 243	0.61 327	0.59 309	0.63 320	0.38 252	0.48 111	0.97 397	0.13 291	0.11 156	0.13 310	0.13 226	0.14 114	0.15 43

dd	0.48 134	1.32 438	2.41 232	0.31 147	0.17 61	0.58 230	0.26 221	0.50 83	0.71 307	0.42 131	0.41 158	0.34 152	0.28 176	0.47 98	0.41 208	0.18 406	0.10 128	0.13 310	0.12 204	0.22 272	0.16 56

GANet-ADL	0.48 134	0.56 199	2.51 298	0.34 214	0.20 125	0.58 230	0.25 204	0.80 246	0.57 155	0.43 139	0.61 326	0.56 291	0.31 210	0.44 87	0.44 226	0.14 327	0.11 156	0.10 128	0.09 82	0.22 272	0.38 212

ICVP	0.48 134	0.33 54	2.37 215	0.34 214	0.22 152	0.60 264	0.55 443	0.79 240	0.53 129	0.45 150	0.60 318	0.49 249	0.36 236	0.55 149	0.46 237	0.16 374	0.16 235	0.14 346	0.11 166	0.16 145	0.32 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 134	0.39 104	2.30 203	0.28 92	0.27 232	0.70 380	0.32 318	1.00 417	0.69 282	0.50 202	0.52 236	0.43 194	0.36 236	0.53 141	0.44 226	0.12 244	0.09 98	0.12 249	0.16 291	0.18 192	0.23 110

FENet	0.48 134	0.58 203	2.46 275	0.33 190	0.18 78	0.58 230	0.22 115	0.83 275	0.64 215	0.49 183	0.42 161	0.55 284	0.38 252	0.52 134	0.51 263	0.12 244	0.09 98	0.12 249	0.11 166	0.17 168	0.31 169

MSMDNet	0.48 134	0.50 171	2.23 189	0.27 76	0.20 125	0.56 197	0.22 115	0.78 231	0.67 243	0.49 183	0.55 273	0.68 358	0.56 389	0.48 111	0.32 144	0.11 199	0.10 128	0.13 310	0.10 118	0.18 192	0.43 248

AdaStereo	0.48 134	0.44 142	2.18 176	0.36 255	0.20 125	0.59 249	0.29 280	0.97 391	0.74 341	0.52 224	0.55 273	0.61 311	0.33 222	0.52 134	0.44 226	0.18 406	0.08 45	0.17 406	0.11 166	0.18 192	0.24 119
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
IER	0.49 149	0.73 269	2.12 162	0.27 76	0.25 203	0.65 348	0.27 239	0.76 217	0.59 173	0.56 263	0.59 309	0.60 309	0.53 380	0.64 188	0.44 226	0.12 244	0.09 98	0.11 195	0.11 166	0.18 192	0.15 43

TestStereo	0.49 149	0.88 326	2.38 218	0.30 130	0.16 39	0.43 81	0.25 204	0.55 117	0.46 73	0.38 114	0.46 184	0.34 152	0.28 176	1.96 461	0.28 97	0.11 199	0.08 45	0.12 249	0.09 82	0.15 125	0.13 22

GES	0.49 149	0.54 188	2.37 215	0.31 147	0.19 109	0.61 284	0.30 296	0.93 361	0.52 118	0.49 183	0.53 243	0.40 182	0.43 311	0.59 163	0.67 331	0.16 374	0.11 156	0.12 249	0.10 118	0.20 243	0.30 160

DCANet	0.49 149	0.91 341	2.63 347	0.26 62	0.14 17	0.51 141	0.22 115	0.84 284	0.78 374	0.56 263	0.49 212	0.32 139	0.41 286	0.39 58	0.41 208	0.10 110	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.14 114	0.45 269

4w-stereo	0.50 153	0.26 1	1.86 106	0.22 11	0.30 264	0.38 50	0.14 17	0.41 22	0.35 9	0.25 40	0.21 20	0.14 8	0.20 75	1.18 324	0.33 157	0.09 46	1.56 507	0.07 1	0.72 531	0.07 1	1.23 481

CFNet_ucs	0.50 153	0.55 196	2.28 198	0.27 76	0.22 152	0.58 230	0.23 152	0.90 343	0.69 282	0.54 239	0.64 354	0.68 358	0.44 320	0.55 149	0.34 168	0.14 327	0.12 174	0.16 391	0.11 166	0.19 223	0.38 212

fff	0.50 153	0.90 337	2.63 347	0.25 45	0.15 26	0.51 141	0.22 115	0.85 297	0.82 409	0.55 251	0.48 198	0.31 132	0.65 424	0.39 58	0.37 187	0.10 110	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 20	0.43 248

ADStereo(finetuned)	0.50 153	0.91 341	2.43 241	0.26 62	0.14 17	0.51 141	0.22 115	0.84 284	0.78 374	0.56 263	0.49 212	0.32 139	0.75 454	0.40 65	0.40 202	0.10 110	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.13 91	0.45 269

UDGNet	0.50 153	1.36 455	2.44 249	0.37 268	0.19 109	0.58 230	0.23 152	0.49 69	0.69 282	0.42 131	0.39 147	0.34 152	0.29 194	0.55 149	0.32 144	0.25 469	0.10 128	0.37 499	0.19 336	0.30 382	0.17 63

PFNet+	0.50 153	0.43 130	2.54 309	0.49 379	0.18 78	0.58 230	0.76 490	0.54 107	0.72 316	0.56 263	0.48 198	0.39 173	0.26 147	0.94 280	0.33 157	0.14 327	0.09 98	0.14 346	0.13 226	0.12 74	0.16 56

NRIStereo	0.50 153	0.34 62	2.44 249	0.52 392	0.16 39	0.94 471	0.73 488	0.52 90	0.65 222	0.48 167	0.40 156	0.59 302	0.29 194	0.78 243	0.33 157	0.11 199	0.13 190	0.11 195	0.09 82	0.22 272	0.25 123

HCRNet	0.50 153	0.75 284	2.08 149	0.39 302	0.29 251	0.58 230	0.22 115	0.79 240	0.67 243	0.49 183	0.49 212	0.48 247	0.37 242	1.13 315	0.40 202	0.15 357	0.10 128	0.15 372	0.13 226	0.21 255	0.19 78

csc	0.50 153	0.90 337	2.63 347	0.25 45	0.15 26	0.51 141	0.22 115	0.85 297	0.82 409	0.55 251	0.48 198	0.31 132	0.65 424	0.39 58	0.37 187	0.10 110	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 20	0.43 248

cscssc	0.50 153	0.90 337	2.63 347	0.25 45	0.15 26	0.51 141	0.22 115	0.85 297	0.82 409	0.55 251	0.48 198	0.31 132	0.65 424	0.39 58	0.37 187	0.10 110	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 20	0.43 248

DMCA	0.50 153	0.83 307	1.95 122	0.32 168	0.24 194	0.59 249	0.26 221	0.81 255	0.68 270	0.59 306	0.49 212	0.56 291	0.36 236	0.65 194	0.65 325	0.14 327	0.10 128	0.14 346	0.10 118	0.19 223	0.29 150

ISRNet	0.51 164	0.58 203	1.96 126	0.38 287	0.31 273	0.49 123	0.21 99	0.80 246	0.71 307	0.64 362	0.71 407	0.66 341	0.40 274	0.59 163	0.45 232	0.23 456	0.16 235	0.21 447	0.20 347	0.21 255	0.37 203

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

rvit_105_1	0.52 166	0.93 350	2.30 203	0.36 255	0.24 194	0.51 141	0.45 409	0.81 255	0.79 387	0.46 161	0.44 176	0.45 221	0.38 252	0.63 181	0.39 200	0.20 433	0.18 255	0.18 425	0.22 369	0.18 192	0.21 94

DCVSM-stereo	0.52 166	0.37 87	2.45 267	0.30 130	0.22 152	0.54 177	0.52 433	0.60 150	0.52 118	0.69 397	0.47 190	0.79 405	0.49 361	0.56 152	0.90 391	0.13 291	0.14 205	0.15 372	0.13 226	0.20 243	0.21 94

ITSA-stereo	0.52 166	0.42 120	1.46 59	0.34 214	0.18 78	0.60 264	0.29 280	0.99 407	0.82 409	0.51 214	0.48 198	0.53 268	0.59 404	1.25 338	0.73 352	0.15 357	0.12 174	0.17 406	0.16 291	0.19 223	0.32 175

gcap-zeroshot	0.52 166	0.86 320	2.38 218	0.32 168	0.60 417	0.70 380	0.20 76	0.78 231	0.58 162	0.44 146	0.36 129	0.81 416	0.24 115	0.53 141	0.30 115	0.10 110	0.35 329	0.09 73	0.31 426	0.09 33	0.40 227

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 166	0.51 178	1.12 19	0.26 62	0.22 152	0.46 101	0.20 76	1.10 479	1.33 517	3.13 557	0.33 111	0.22 57	0.20 75	0.34 34	0.26 75	0.11 199	0.09 98	0.11 195	0.09 82	0.17 168	0.21 94

StereoVision	0.52 166	1.12 388	2.70 390	0.34 214	0.32 285	0.47 112	0.26 221	0.73 208	0.61 184	0.33 95	0.89 457	0.45 221	0.26 147	0.52 134	0.39 200	0.14 327	0.15 221	0.16 391	0.15 270	0.22 272	0.14 34

gwcnet-sp	0.52 166	0.71 261	2.66 361	0.32 168	0.22 152	0.66 361	0.31 307	0.84 284	0.69 282	0.61 327	0.49 212	0.46 230	0.43 311	0.77 236	0.48 247	0.12 244	0.11 156	0.11 195	0.11 166	0.19 223	0.19 78

scenet	0.52 166	0.71 261	2.66 361	0.32 168	0.22 152	0.66 361	0.31 307	0.84 284	0.69 282	0.61 327	0.49 212	0.46 230	0.43 311	0.77 236	0.48 247	0.12 244	0.11 156	0.11 195	0.11 166	0.19 223	0.19 78

ssnet	0.52 166	0.71 261	2.66 361	0.32 168	0.22 152	0.66 361	0.31 307	0.84 284	0.69 282	0.61 327	0.49 212	0.46 230	0.43 311	0.77 236	0.48 247	0.12 244	0.11 156	0.11 195	0.11 166	0.19 223	0.19 78

PSM-softLoss	0.52 166	0.34 62	2.47 280	0.55 405	0.17 61	0.61 284	0.39 376	0.64 170	0.67 243	0.52 224	0.48 198	0.39 173	0.25 135	1.46 369	0.77 364	0.13 291	0.08 45	0.13 310	0.12 204	0.12 74	0.15 43

KMStereo	0.52 166	0.34 62	2.47 280	0.55 405	0.17 61	0.61 284	0.39 376	0.64 170	0.67 243	0.52 224	0.48 198	0.39 173	0.25 135	1.46 369	0.77 364	0.13 291	0.08 45	0.13 310	0.12 204	0.12 74	0.15 43

KYRaft	0.52 166	0.35 71	2.40 227	0.34 214	0.21 139	0.75 404	0.43 396	0.62 160	0.63 205	0.64 362	0.92 464	0.53 268	0.72 443	0.60 169	0.26 75	0.10 110	0.07 9	0.12 249	0.14 248	0.13 91	0.54 315

raftrobust	0.52 166	1.14 392	2.15 170	0.33 190	0.99 484	0.53 166	0.21 99	0.59 143	0.50 99	0.53 233	0.36 129	0.31 132	0.33 222	0.47 98	0.42 213	0.10 110	0.55 372	0.09 73	0.08 51	0.22 272	0.46 274

RALAANet	0.52 166	1.37 460	2.63 347	0.33 190	0.23 182	0.48 118	0.19 62	0.69 187	0.55 142	0.49 183	0.46 184	0.39 173	0.31 210	0.53 141	0.53 272	0.10 110	0.33 327	0.11 195	0.17 307	0.29 373	0.13 22

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 180	0.39 104	1.30 40	0.45 354	0.21 139	0.74 401	0.17 42	0.71 203	0.44 66	1.17 492	0.38 141	0.89 447	0.23 109	0.86 261	0.94 395	0.11 199	0.49 357	0.09 73	0.40 475	0.13 91	0.50 291

testlalala	0.53 180	0.36 75	2.40 227	0.29 110	0.35 310	0.60 264	0.22 115	1.02 434	0.63 205	0.56 263	0.40 156	0.32 139	0.21 85	0.33 28	0.27 84	0.10 110	1.73 518	0.09 73	0.24 378	0.08 20	0.43 248

hknet	0.53 180	0.39 104	2.04 141	0.31 147	0.24 194	0.76 409	0.32 318	1.05 455	0.71 307	0.64 362	0.53 243	0.79 405	0.40 274	0.84 258	0.78 368	0.12 244	0.10 128	0.14 346	0.12 204	0.13 91	0.15 43

NF-Stereo	0.53 180	0.33 54	2.55 317	0.55 405	0.16 39	0.61 284	0.43 396	0.70 197	0.70 293	0.50 202	0.47 190	0.37 163	0.26 147	1.44 367	0.78 368	0.12 244	0.07 9	0.12 249	0.10 118	0.13 91	0.17 63

OCTAStereo	0.53 180	0.33 54	2.54 309	0.56 414	0.16 39	0.61 284	0.42 389	0.70 197	0.70 293	0.50 202	0.47 190	0.37 163	0.26 147	1.43 363	0.79 371	0.12 244	0.07 9	0.12 249	0.10 118	0.13 91	0.17 63

RE-Stereo	0.53 180	0.33 54	2.54 309	0.56 414	0.16 39	0.61 284	0.43 396	0.70 197	0.70 293	0.50 202	0.47 190	0.37 163	0.26 147	1.43 363	0.77 364	0.12 244	0.07 9	0.12 249	0.10 118	0.13 91	0.17 63

TVStereo	0.53 180	0.33 54	2.54 309	0.56 414	0.16 39	0.61 284	0.43 396	0.70 197	0.70 293	0.50 202	0.47 190	0.37 163	0.26 147	1.43 363	0.77 364	0.12 244	0.07 9	0.12 249	0.10 118	0.13 91	0.17 63

GMM-Stereo	0.53 180	0.33 54	2.89 431	0.53 396	0.24 194	0.77 419	0.46 415	0.62 160	0.65 222	0.58 287	0.73 414	0.47 239	0.43 311	0.68 205	0.29 108	0.10 110	0.06 1	0.13 310	0.13 226	0.14 114	0.44 264

Prome-Stereo	0.53 180	0.36 75	2.39 225	0.60 421	0.23 182	0.63 320	0.41 383	0.66 176	0.67 243	0.59 306	1.02 481	0.43 194	0.71 442	0.61 174	0.34 168	0.10 110	0.07 9	0.10 128	0.09 82	0.13 91	0.44 264

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

NINENet	0.54 189	0.40 111	2.19 178	0.55 405	0.26 219	0.91 465	0.23 152	1.05 455	0.77 369	0.54 239	0.57 297	0.65 332	0.32 217	1.22 329	0.34 168	0.16 374	0.13 190	0.16 391	0.11 166	0.16 145	0.14 34

GwcNet-ADL	0.54 189	0.78 294	2.85 425	0.31 147	0.20 125	0.58 230	0.29 280	0.93 361	0.67 243	0.48 167	0.47 190	0.56 291	0.33 222	0.48 111	0.80 373	0.13 291	0.12 174	0.09 73	0.09 82	0.14 114	0.40 227

ACVNet	0.54 189	0.87 322	2.45 267	0.28 92	0.22 152	0.59 249	0.36 358	0.69 187	0.73 321	0.49 183	0.59 309	0.69 369	0.42 299	0.47 98	0.70 338	0.11 199	0.10 128	0.10 128	0.09 82	0.36 428	0.39 220

MIM_Stereo	0.55 193	0.92 346	2.65 357	0.32 168	1.09 501	0.51 141	0.19 62	0.67 179	0.52 118	0.48 167	0.54 262	0.43 194	0.27 162	0.57 156	0.30 115	0.08 17	0.17 248	0.11 195	0.10 118	0.28 364	0.80 404

CSP-Net	0.55 193	0.61 218	1.81 94	0.30 130	0.23 182	0.77 419	0.35 350	0.90 343	0.62 194	0.62 340	0.60 318	0.65 332	0.42 299	1.76 419	0.47 242	0.17 395	0.12 174	0.10 128	0.10 118	0.21 255	0.16 56

RAFT_R40	0.55 193	0.31 29	2.44 249	0.57 418	0.42 362	0.62 306	0.52 433	0.58 134	0.66 230	0.56 263	0.54 262	0.54 275	0.50 366	1.56 382	0.53 272	0.11 199	0.07 9	0.12 249	0.10 118	0.16 145	0.10 7

Pruner-Stereo	0.55 193	0.38 97	2.49 292	1.78 537	0.19 109	0.63 320	0.45 409	0.59 143	0.67 243	0.61 327	0.48 198	0.41 188	0.25 135	0.49 124	0.99 405	0.13 291	0.07 9	0.12 249	0.10 118	0.13 91	0.14 34

MMNet	0.55 193	0.92 346	2.03 138	0.34 214	0.27 232	0.79 429	0.28 252	0.86 308	0.79 387	0.62 340	0.58 304	0.59 302	0.56 389	0.80 250	0.61 308	0.11 199	0.11 156	0.12 249	0.11 166	0.21 255	0.22 101

UCFNet_RVC	0.55 193	1.16 401	2.48 286	0.31 147	0.27 232	0.65 348	0.28 252	0.76 217	0.58 162	0.51 214	0.53 243	0.67 344	0.42 299	0.91 273	0.45 232	0.16 374	0.11 156	0.17 406	0.17 307	0.20 243	0.23 110

HITNet	0.55 193	1.28 433	2.73 398	0.35 237	0.14 17	0.56 197	0.23 152	0.89 334	0.62 194	0.52 224	0.51 227	0.49 249	0.38 252	0.52 134	0.60 301	0.09 46	0.07 9	0.10 128	0.08 51	0.25 317	0.61 340
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.55 193	0.61 218	2.07 147	0.34 214	0.21 139	0.68 374	0.26 221	0.87 317	0.73 321	0.70 401	0.69 381	0.74 388	0.45 328	1.10 307	0.62 311	0.12 244	0.09 98	0.14 346	0.14 248	0.27 351	0.24 119
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 201	0.68 245	2.42 236	0.30 130	0.41 350	0.61 284	0.31 307	0.58 134	0.72 316	1.17 492	0.26 59	0.20 47	0.27 162	1.28 344	0.28 97	0.09 46	0.59 379	0.12 249	0.21 358	0.16 145	0.48 283

RAFT-Test	0.56 201	0.41 117	2.01 134	0.90 476	1.07 498	0.65 348	0.37 361	0.83 275	0.65 222	0.49 183	0.49 212	0.93 456	0.24 115	0.52 134	0.30 115	0.10 110	0.38 336	0.09 73	0.38 471	0.11 63	0.19 78

PSMNet-ADL	0.56 201	0.47 156	2.03 138	0.35 237	0.22 152	0.67 368	0.27 239	0.77 224	0.58 162	0.43 139	0.53 243	0.70 375	0.45 328	1.89 451	0.64 320	0.16 374	0.13 190	0.11 195	0.13 226	0.15 125	0.51 298

SST-Stereo	0.56 201	0.30 20	2.44 249	0.71 456	0.55 400	0.62 306	0.65 471	0.57 130	0.67 243	0.59 306	0.53 243	0.51 258	0.59 404	1.57 387	0.31 134	0.12 244	0.07 9	0.12 249	0.10 118	0.17 168	0.11 14

RAFT-345	0.56 201	0.37 87	2.68 376	0.40 315	0.34 302	0.58 230	0.41 383	0.49 69	0.70 293	0.51 214	0.99 477	0.43 194	0.28 176	1.56 382	0.81 377	0.10 110	0.07 9	0.11 195	0.09 82	0.11 63	0.09 3

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

DN-CSS_ROB	0.56 201	1.64 502	2.75 403	0.42 329	0.22 152	0.57 219	0.19 62	0.79 240	0.66 230	0.46 161	0.62 333	0.41 188	0.32 217	0.73 226	0.49 256	0.12 244	0.08 45	0.14 346	0.13 226	0.38 442	0.17 63

MyStereo05	0.57 208	0.72 266	2.72 393	0.31 147	0.25 203	0.60 264	0.30 296	0.87 317	0.82 409	0.54 239	0.37 135	0.53 268	0.42 299	0.63 181	0.73 352	0.09 46	0.55 372	0.12 249	0.20 347	0.16 145	0.56 323

MyStereo04	0.57 208	0.68 245	2.66 361	0.30 130	0.41 350	0.61 284	0.31 307	0.88 325	0.80 395	0.48 167	0.37 135	0.54 275	0.42 299	0.61 174	0.71 344	0.09 46	0.59 379	0.12 249	0.21 358	0.16 145	0.48 283

Selective-IGEV	0.57 208	0.42 120	1.87 108	1.67 532	1.33 518	0.36 36	0.20 76	0.61 156	0.71 307	0.22 19	0.31 97	0.22 57	0.19 57	0.52 134	0.36 179	0.09 46	0.97 425	0.09 73	0.15 270	0.20 243	0.85 421

SepStereo	0.57 208	0.42 120	1.85 102	0.34 214	0.34 302	0.52 158	0.42 389	0.89 334	0.80 395	0.85 453	0.69 381	0.57 295	0.51 370	1.55 380	0.57 287	0.13 291	0.09 98	0.12 249	0.09 82	0.18 192	0.37 203

111	0.57 208	1.41 466	2.63 347	0.25 45	0.15 26	0.59 249	0.26 221	0.90 343	0.83 416	0.50 202	0.54 262	0.57 295	0.38 252	0.54 147	0.41 208	0.10 110	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.24 295	0.81 412

AFF-stereo	0.57 208	1.51 483	2.59 329	0.33 190	0.23 182	0.51 141	0.21 99	0.69 187	0.68 270	0.49 183	0.63 341	0.49 249	0.34 230	0.50 129	0.37 187	0.08 17	0.54 369	0.10 128	0.10 118	0.40 457	0.60 339

acv_ft	0.57 208	0.87 322	2.45 267	0.33 190	0.41 350	0.63 320	0.29 280	0.86 308	0.73 321	0.64 362	0.59 309	0.69 369	0.45 328	0.47 98	0.68 334	0.11 199	0.10 128	0.10 128	0.09 82	0.43 472	0.39 220

BEATNet_4x	0.57 208	1.16 401	2.56 321	0.35 237	0.16 39	0.56 197	0.25 204	0.91 350	0.64 215	0.55 251	0.53 243	0.59 302	0.43 311	0.67 200	0.76 362	0.12 244	0.09 98	0.12 249	0.09 82	0.23 288	0.58 331

AIO-test1	0.58 216	1.37 460	2.77 408	0.66 444	1.08 499	0.50 133	0.23 152	0.86 308	0.69 282	0.31 89	0.42 161	0.29 120	0.22 93	0.77 236	0.34 168	0.13 291	0.15 221	0.12 249	0.16 291	0.31 391	0.30 160

IGEV-Stereo++	0.58 216	0.29 8	1.66 80	0.37 268	0.53 396	0.47 112	0.13 7	0.54 107	0.37 16	1.02 476	0.25 52	0.17 34	0.22 93	1.04 296	0.27 84	0.08 17	1.98 530	0.08 31	0.06 8	0.17 168	1.92 519

MC-Stereo	0.58 216	0.37 87	2.00 132	0.88 473	0.64 433	0.54 177	0.19 62	0.46 52	0.39 36	0.58 287	0.39 147	0.27 105	0.27 162	0.71 217	0.32 144	0.09 46	1.20 452	0.09 73	0.16 291	0.22 272	1.92 519

RAFT_CTSACE	0.58 216	1.16 401	2.76 406	0.36 255	0.29 251	0.54 177	0.29 280	0.69 187	0.51 106	0.51 214	0.75 424	0.67 344	0.37 242	0.63 181	0.47 242	0.08 17	0.49 357	0.11 195	0.10 118	0.41 464	0.32 175

CRFU-Net	0.58 216	0.42 120	1.90 112	0.49 379	0.27 232	0.83 443	0.35 350	0.94 366	0.54 133	0.65 378	0.60 318	0.78 403	1.34 503	1.00 289	0.51 263	0.17 395	0.14 205	0.17 406	0.10 118	0.19 223	0.20 87

dad	0.58 216	1.35 450	2.39 225	0.31 147	0.20 125	0.62 306	0.26 221	0.56 123	0.79 387	0.66 385	0.64 354	0.64 328	0.36 236	0.87 262	0.48 247	0.28 480	0.15 221	0.40 502	0.18 318	0.24 295	0.22 101

IPLGR	0.58 216	0.64 230	3.12 459	0.37 268	0.18 78	0.62 306	0.54 439	1.06 468	0.69 282	0.73 413	0.46 184	0.50 253	0.44 320	1.12 314	0.31 134	0.10 110	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.21 255	0.20 87

GMOStereo	0.58 216	0.89 331	2.46 275	0.29 110	0.99 484	0.51 141	0.32 318	0.58 134	0.46 73	0.58 287	0.48 198	0.54 275	0.27 162	0.31 14	0.25 60	0.09 46	1.64 511	0.13 310	0.11 166	0.34 410	0.42 240

error version	0.58 216	0.89 331	2.46 275	0.29 110	0.99 484	0.51 141	0.32 318	0.58 134	0.46 73	0.58 287	0.48 198	0.54 275	0.27 162	0.31 14	0.25 60	0.09 46	1.64 511	0.13 310	0.11 166	0.34 410	0.42 240

test-v	0.58 216	0.89 331	2.46 275	0.29 110	0.99 484	0.51 141	0.32 318	0.58 134	0.46 73	0.58 287	0.48 198	0.54 275	0.27 162	0.31 14	0.25 60	0.09 46	1.64 511	0.13 310	0.11 166	0.34 410	0.42 240

test-3	0.58 216	0.43 130	2.44 249	0.52 392	0.59 412	0.46 101	0.23 152	0.77 224	0.49 89	0.52 224	0.29 78	0.44 209	0.22 93	0.59 163	0.97 397	0.08 17	1.27 465	0.10 128	0.35 455	0.29 373	0.62 342

test_1	0.58 216	0.43 130	2.44 249	0.52 392	0.59 412	0.46 101	0.23 152	0.77 224	0.49 89	0.51 214	0.29 78	0.44 209	0.22 93	0.59 163	0.97 397	0.08 17	1.27 465	0.10 128	0.35 455	0.29 373	0.63 348

LCNet	0.58 216	0.43 130	2.42 236	0.91 480	0.22 152	0.95 473	0.29 280	0.62 160	0.64 215	0.52 224	0.55 273	0.41 188	0.75 454	0.84 258	0.27 84	0.10 110	0.07 9	0.12 249	0.18 318	0.97 527	0.40 227

test-2	0.58 216	0.89 331	2.46 275	0.29 110	0.99 484	0.51 141	0.32 318	0.58 134	0.46 73	0.58 287	0.48 198	0.54 275	0.27 162	0.31 14	0.25 60	0.09 46	1.64 511	0.13 310	0.11 166	0.34 410	0.42 240

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 216	1.48 480	2.53 304	0.29 110	0.78 459	0.52 158	0.20 76	0.68 184	0.66 230	0.51 214	0.61 326	0.40 182	0.32 217	0.40 65	0.43 220	0.08 17	0.63 387	0.09 73	0.09 82	0.37 435	0.58 331

STTStereo	0.58 216	0.95 352	2.95 439	0.37 268	0.31 273	0.62 306	0.32 318	0.81 255	0.63 205	0.61 327	0.55 273	0.67 344	0.43 311	0.87 262	0.48 247	0.16 374	0.16 235	0.17 406	0.20 347	0.17 168	0.25 123

DeepPruner_ROB	0.58 216	1.06 374	2.68 376	0.30 130	0.26 219	0.63 320	0.31 307	0.83 275	0.51 106	0.62 340	0.56 286	0.65 332	0.39 267	1.06 299	0.56 284	0.19 422	0.14 205	0.14 346	0.14 248	0.24 295	0.33 179

G2L-ROB	0.59 233	1.32 438	2.59 329	0.30 130	0.22 152	0.59 249	0.28 252	0.80 246	0.61 184	0.56 263	0.45 179	0.70 375	0.35 232	1.38 354	0.72 348	0.11 199	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.22 272	0.31 169

MM-Stereo_test3	0.59 233	0.85 315	2.28 198	0.53 396	0.31 273	0.45 93	0.30 296	0.78 231	0.76 356	0.33 95	0.43 164	0.32 139	0.23 109	0.61 174	0.54 277	0.10 110	1.65 515	0.10 128	0.08 51	0.42 467	0.68 366

test_sample2	0.59 233	0.42 120	1.84 98	0.33 190	0.18 78	0.52 158	0.28 252	0.86 308	0.70 293	0.47 164	0.53 243	0.46 230	0.41 286	1.51 376	0.66 328	0.12 244	0.93 423	0.11 195	0.24 378	0.16 145	1.01 456

GCAP-Stereo	0.59 233	1.35 450	2.44 249	0.49 379	1.02 491	0.52 158	0.14 17	0.53 96	0.54 133	0.44 146	0.50 224	0.30 124	0.22 93	0.68 205	0.41 208	0.09 46	1.30 472	0.09 73	0.07 30	0.23 288	0.54 315

TestStereo1	0.59 233	1.21 414	2.63 347	0.40 315	0.60 417	0.56 197	0.34 340	0.82 264	0.73 321	0.45 150	0.63 341	0.36 158	0.42 299	0.66 197	0.42 213	0.10 110	0.32 323	0.12 249	0.10 118	0.34 410	0.52 305

SA-5K	0.59 233	1.21 414	2.63 347	0.40 315	0.60 417	0.56 197	0.34 340	0.82 264	0.73 321	0.45 150	0.63 341	0.36 158	0.42 299	0.66 197	0.42 213	0.10 110	0.32 323	0.12 249	0.10 118	0.34 410	0.52 305

test_3	0.59 233	0.44 142	2.44 249	0.53 396	0.59 412	0.48 118	0.30 296	0.79 240	0.52 118	0.51 214	0.30 86	0.45 221	0.22 93	0.59 163	0.97 397	0.08 17	1.25 460	0.11 195	0.35 455	0.30 382	0.62 342

IRAFT_RVC	0.59 233	0.74 279	2.42 236	0.47 365	0.21 139	0.59 249	0.42 389	0.68 184	0.73 321	0.54 239	0.50 224	0.49 249	0.51 370	1.57 387	1.00 408	0.11 199	0.25 306	0.13 310	0.10 118	0.15 125	0.14 34

MLCV	0.59 233	1.41 466	2.41 232	0.31 147	0.15 26	0.60 264	0.23 152	0.77 224	0.63 205	0.67 387	0.66 368	0.55 284	0.37 242	1.16 319	1.09 421	0.10 110	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.21 255	0.29 150

iResNet	0.59 233	1.09 379	2.54 309	0.44 347	0.18 78	0.65 348	0.29 280	0.89 334	0.75 347	0.59 306	0.64 354	0.43 194	0.39 267	0.73 226	1.24 443	0.11 199	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.21 255	0.40 227

AIO-test2	0.60 243	1.55 486	2.73 398	0.63 432	0.42 362	0.50 133	0.23 152	0.84 284	0.73 321	0.34 101	0.53 243	0.37 163	0.22 93	0.70 210	0.32 144	0.75 521	0.16 235	0.13 310	0.17 307	0.21 255	0.47 276

11t1	0.60 243	0.49 163	2.19 178	0.35 237	0.58 411	0.48 118	0.21 99	0.72 205	0.73 321	0.49 183	0.47 190	0.35 156	0.34 230	0.61 174	0.71 344	0.12 244	1.26 464	0.10 128	0.29 410	0.16 145	1.22 478

RAFT+CT+SA	0.60 243	1.25 427	2.49 292	0.38 287	0.75 451	0.55 190	0.34 340	0.83 275	0.68 270	0.39 119	0.55 273	0.44 209	0.29 194	0.75 232	0.28 97	0.09 46	0.24 297	0.11 195	0.51 503	0.30 382	0.74 386

rafts_anoy	0.60 243	1.33 443	2.59 329	0.53 396	1.09 501	0.49 123	0.25 204	0.67 179	0.53 129	0.41 125	0.38 141	0.33 147	0.30 205	0.68 205	0.41 208	0.10 110	1.13 447	0.13 310	0.15 270	0.20 243	0.29 150

delet	0.60 243	0.84 311	2.45 267	0.33 190	0.35 310	0.73 395	0.46 415	0.89 334	0.80 395	0.58 287	0.62 333	0.67 344	0.51 370	1.14 317	0.64 320	0.12 244	0.12 174	0.13 310	0.14 248	0.22 272	0.29 150

CFNet-ft	0.60 243	1.16 401	2.45 267	0.29 110	0.30 264	0.64 332	0.28 252	0.69 187	0.57 155	0.49 183	0.57 297	0.79 405	0.44 320	1.48 372	0.62 311	0.15 357	0.10 128	0.28 477	0.14 248	0.21 255	0.29 150

CFNet_RVC	0.60 243	1.16 401	2.45 267	0.29 110	0.30 264	0.64 332	0.28 252	0.69 187	0.57 155	0.49 183	0.57 297	0.79 405	0.44 320	1.48 372	0.62 311	0.15 357	0.10 128	0.28 477	0.14 248	0.21 255	0.29 150

iResNet_ROB	0.60 243	1.59 493	2.04 141	0.32 168	0.21 139	0.60 264	0.22 115	0.99 407	0.85 431	0.61 327	0.63 341	0.58 299	0.42 299	1.08 305	0.98 403	0.11 199	0.08 45	0.09 73	0.06 8	0.23 288	0.33 179

DFGA-Net	0.61 251	1.55 486	2.59 329	0.32 168	0.26 219	0.54 177	0.22 115	0.67 179	0.63 205	0.50 202	0.52 236	0.35 156	0.28 176	1.84 438	0.99 405	0.10 110	0.08 45	0.12 249	0.12 204	0.38 442	0.18 72

FoundationStereo	0.61 251	0.37 87	0.91 5	1.96 547	2.40 551	0.20 3	0.16 34	0.26 1	0.86 438	0.16 1	0.12 2	0.19 43	0.17 27	0.58 162	0.32 144	0.10 110	2.98 557	0.08 31	0.06 8	0.07 1	0.20 87

FACV-RUCA	0.61 251	0.44 142	2.11 161	0.43 341	1.73 538	0.49 123	0.28 252	0.74 210	0.68 270	0.41 125	0.53 243	0.34 152	0.64 421	0.41 74	0.33 157	0.13 291	0.11 156	0.62 518	0.12 204	0.72 513	1.02 458

GIP-stereo	0.61 251	0.68 245	1.05 15	0.95 485	1.46 527	0.42 76	0.17 42	0.69 187	0.49 89	0.19 5	0.24 44	0.23 65	0.18 45	0.95 286	0.59 297	0.10 110	1.33 476	0.08 31	0.06 8	0.18 192	2.21 536

test_sample3	0.61 251	0.48 159	2.24 191	0.34 214	0.19 109	0.58 230	0.25 204	0.97 391	0.76 356	0.54 239	0.52 236	0.46 230	0.37 242	1.78 425	0.57 287	0.13 291	0.79 407	0.12 249	0.21 358	0.17 168	0.73 383

test_sample1	0.61 251	0.45 150	1.84 98	0.33 190	0.29 251	0.49 123	0.24 178	0.83 275	0.73 321	0.51 214	0.53 243	0.52 265	0.45 328	1.40 357	0.72 348	0.11 199	0.96 424	0.10 128	0.24 378	0.15 125	1.25 482

testlalala_base	0.61 251	0.35 71	2.44 249	0.35 237	0.33 292	0.55 190	0.21 99	0.88 325	0.41 44	0.41 125	0.39 147	0.31 132	0.24 115	0.33 28	0.36 179	0.98 533	1.61 510	0.09 73	0.22 369	1.11 528	0.68 366

test_5	0.61 251	1.25 427	2.76 406	0.39 302	0.64 433	0.58 230	0.35 350	0.85 297	0.66 230	0.49 183	0.56 286	0.55 284	0.40 274	0.79 246	0.32 144	0.10 110	0.19 261	0.12 249	0.12 204	0.33 403	0.85 421

Sa-1000	0.61 251	1.07 375	2.71 391	0.32 168	0.61 426	0.61 284	0.31 307	1.00 417	0.76 356	0.53 233	0.83 442	0.43 194	0.33 222	0.69 208	0.30 115	0.10 110	0.52 364	0.13 310	0.28 406	0.29 373	0.29 150

SA	0.61 251	1.14 392	2.79 412	0.32 168	0.63 429	0.57 219	0.30 296	0.97 391	0.78 374	0.43 139	0.63 341	0.39 173	0.46 338	0.70 210	0.31 134	0.10 110	0.44 348	0.13 310	0.32 434	0.31 391	0.51 298

DAS	0.61 251	0.42 120	1.85 102	0.34 214	0.34 302	0.52 158	0.42 389	0.89 334	0.80 395	0.85 453	0.69 381	0.57 295	0.51 370	2.38 496	0.57 287	0.13 291	0.09 98	0.12 249	0.09 82	0.18 192	0.37 203

AACVNet	0.61 251	1.13 391	2.47 280	0.37 268	0.21 139	0.57 219	0.25 204	0.75 214	0.55 142	0.56 263	0.60 318	0.66 341	0.44 320	2.11 477	0.49 256	0.14 327	0.11 156	0.14 346	0.11 166	0.35 422	0.23 110

ASMatch	0.61 251	0.47 156	2.72 393	0.91 480	0.36 321	0.56 197	0.24 178	0.54 107	0.67 243	0.48 167	1.20 494	0.47 239	0.65 424	1.33 350	0.93 393	0.10 110	0.08 45	0.11 195	0.11 166	0.10 51	0.17 63

test-1	0.61 251	0.54 188	2.09 153	0.31 147	1.37 520	0.51 141	0.28 252	0.83 275	0.50 99	0.42 131	0.55 273	0.54 275	0.24 115	0.38 54	1.25 444	0.10 110	1.08 440	0.10 128	0.17 307	0.11 63	0.77 392

LMCR-Stereo	0.61 251	1.00 359	2.60 336	0.42 329	0.22 152	0.74 401	0.31 307	1.06 468	0.70 293	0.62 340	0.64 354	0.40 182	0.52 377	0.84 258	1.27 446	0.20 433	0.09 98	0.12 249	0.09 82	0.26 337	0.16 56

GEStereo_RVC	0.61 251	1.19 410	2.61 341	0.48 366	0.25 203	0.63 320	0.37 361	1.05 455	0.79 387	0.55 251	0.55 273	0.59 302	0.44 320	1.10 307	0.48 247	0.16 374	0.11 156	0.12 249	0.11 166	0.27 351	0.43 248

HGLStereo	0.61 251	1.20 412	2.59 329	0.36 255	0.40 344	0.65 348	0.30 296	0.87 317	0.67 243	0.60 317	0.70 394	0.69 369	0.56 389	1.07 304	0.59 297	0.14 327	0.13 190	0.13 310	0.12 204	0.23 288	0.23 110

PSMNet-RSSM	0.61 251	1.19 410	2.43 241	0.33 190	0.25 203	0.59 249	0.28 252	0.88 325	0.65 222	0.54 239	0.62 333	0.69 369	0.46 338	1.67 406	0.50 260	0.15 357	0.10 128	0.14 346	0.16 291	0.20 243	0.28 144

DISCO	0.61 251	0.63 227	1.98 129	0.46 359	0.34 302	0.84 448	0.35 350	0.88 325	0.81 403	0.61 327	0.64 354	1.06 487	0.53 380	1.11 312	0.83 382	0.13 291	0.10 128	0.11 195	0.10 118	0.26 337	0.37 203

DLCB_ROB	0.61 251	0.96 353	2.00 132	0.37 268	0.25 203	0.65 348	0.37 361	0.86 308	0.76 356	0.73 413	0.70 394	0.84 429	0.47 349	1.57 387	0.72 348	0.13 291	0.13 190	0.14 346	0.14 248	0.18 192	0.33 179

G2L-Stereo	0.62 271	1.27 430	2.67 369	0.31 147	0.27 232	0.59 249	0.29 280	0.81 255	0.60 179	0.56 263	0.53 243	0.71 378	0.37 242	1.74 415	0.57 287	0.13 291	0.11 156	0.13 310	0.11 166	0.29 373	0.34 187

test_sample4	0.62 271	0.49 163	2.24 191	0.34 214	0.19 109	0.57 219	0.25 204	0.98 398	0.76 356	0.56 263	0.55 273	0.45 221	0.38 252	1.78 425	0.56 284	0.13 291	0.80 410	0.13 310	0.21 358	0.17 168	0.76 388

qqq1	0.62 271	0.54 188	1.92 117	0.32 168	0.16 39	0.46 101	0.24 178	0.94 366	0.85 431	0.58 287	0.70 394	0.51 258	0.41 286	1.89 451	0.64 320	0.13 291	1.01 430	0.09 73	0.24 378	0.19 223	0.59 335

fff1	0.62 271	0.54 188	1.92 117	0.32 168	0.16 39	0.46 101	0.24 178	0.94 366	0.85 431	0.58 287	0.70 394	0.51 258	0.41 286	1.89 451	0.64 320	0.13 291	1.01 430	0.09 73	0.24 378	0.19 223	0.59 335

LL-Strereo2	0.62 271	1.36 455	2.47 280	1.37 513	0.96 480	0.54 177	0.28 252	0.61 156	0.49 89	0.42 131	0.34 118	0.44 209	0.21 85	0.57 156	0.53 272	0.11 199	0.26 309	0.16 391	0.14 248	0.18 192	0.98 453

4D-IteraStereo	0.62 271	1.29 435	3.04 452	0.27 76	0.30 264	0.46 101	0.26 221	0.54 107	0.51 106	0.41 125	0.31 97	0.39 173	0.19 57	0.53 141	0.65 325	0.09 46	0.47 353	0.12 249	0.11 166	0.21 255	2.14 529

CBFPSM	0.62 271	1.34 446	2.12 162	0.30 130	0.23 182	0.71 385	0.38 370	0.77 224	0.68 270	0.51 214	0.49 212	1.03 479	0.82 463	0.63 181	1.35 451	0.11 199	0.12 174	0.10 128	0.10 118	0.19 223	0.37 203

iinet-f	0.62 271	1.18 407	2.55 317	0.33 190	0.25 203	0.82 442	0.34 340	0.87 317	0.69 282	0.56 263	0.64 354	0.73 386	0.67 432	0.80 250	0.81 377	0.14 327	0.13 190	0.11 195	0.10 118	0.44 476	0.26 131

PFNet	0.62 271	0.42 120	2.69 383	0.43 341	0.55 400	0.62 306	0.27 239	0.64 170	0.72 316	0.61 327	0.56 286	0.45 221	0.33 222	1.86 444	1.12 426	0.28 480	0.09 98	0.12 249	0.16 291	0.26 337	0.27 138

RAFT	0.62 271	1.35 450	2.26 195	0.62 429	0.53 396	0.47 112	0.35 350	0.70 197	0.58 162	0.50 202	0.50 224	0.79 405	0.40 274	0.49 124	0.36 179	0.11 199	0.79 407	0.14 346	0.13 226	0.52 496	0.72 379

raft+_RVC	0.62 271	1.18 407	2.43 241	0.36 255	2.08 545	0.52 158	0.25 204	0.66 176	0.54 133	0.36 105	0.46 184	0.32 139	0.28 176	0.49 124	0.43 220	0.10 110	0.91 421	0.10 128	0.09 82	0.22 272	0.70 375

cf-r	0.62 271	1.27 430	2.99 446	0.34 214	0.28 245	0.60 264	0.28 252	0.82 264	0.70 293	0.55 251	0.61 326	0.77 399	0.41 286	1.32 348	0.52 265	0.13 291	0.09 98	0.11 195	0.12 204	0.22 272	0.27 138

DSFCA	0.62 271	0.77 288	1.95 122	0.29 110	0.29 251	0.79 429	0.86 498	0.81 255	0.73 321	0.73 413	0.66 368	0.67 344	0.57 394	1.17 322	1.03 411	0.16 374	0.15 221	0.13 310	0.14 248	0.19 223	0.28 144

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 271	1.15 398	3.11 458	0.39 302	0.37 327	0.60 264	0.28 252	0.87 317	0.64 215	0.63 351	0.56 286	0.71 378	0.45 328	1.08 305	0.52 265	0.15 357	0.12 174	0.14 346	0.15 270	0.18 192	0.25 123
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.63 285	0.64 230	2.51 298	0.54 403	0.37 327	0.44 88	0.28 252	0.68 184	0.59 173	0.43 139	0.33 111	0.26 94	0.25 135	0.89 270	0.52 265	0.10 110	1.84 521	0.10 128	0.09 82	0.41 464	1.40 498

test_sample5	0.63 285	0.50 171	2.19 178	0.34 214	0.19 109	0.56 197	0.26 221	0.98 398	0.77 369	0.55 251	0.63 341	0.45 221	0.38 252	1.87 448	0.58 293	0.14 327	0.82 415	0.13 310	0.22 369	0.18 192	0.76 388

tta	0.63 285	0.54 188	1.92 117	0.32 168	0.16 39	0.46 101	0.24 178	0.94 366	0.85 431	0.58 287	0.70 394	0.51 258	0.41 286	1.89 451	0.86 386	0.13 291	1.01 430	0.11 195	0.26 395	0.19 223	0.59 335

DualNet	0.63 285	0.50 171	2.19 178	0.34 214	0.19 109	0.56 197	0.26 221	0.98 398	0.77 369	0.56 263	0.66 368	0.45 221	0.38 252	1.87 448	0.58 293	0.14 327	0.82 415	0.13 310	0.22 369	0.18 192	0.76 388

CIPLG	0.63 285	1.59 493	3.16 462	0.79 466	0.31 273	0.62 306	0.57 450	0.82 264	0.68 270	0.58 287	0.63 341	0.43 194	0.31 210	0.48 111	0.42 213	0.12 244	0.20 276	0.13 310	0.13 226	0.36 428	0.21 94

ACRE	0.63 285	1.55 486	3.41 489	0.76 459	0.28 245	0.60 264	0.56 447	0.82 264	0.68 270	0.57 281	0.62 333	0.43 194	0.30 205	0.47 98	0.42 213	0.12 244	0.19 261	0.13 310	0.14 248	0.36 428	0.20 87

HHNet	0.63 285	0.67 236	3.10 457	0.37 268	0.25 203	0.64 332	0.60 459	0.70 197	0.67 243	0.55 251	1.12 491	0.32 139	0.60 412	0.43 83	1.75 475	0.16 374	0.08 45	0.12 249	0.10 118	0.18 192	0.22 101

ac_64	0.63 285	0.77 288	2.71 391	0.37 268	0.34 302	0.64 332	0.30 296	0.86 308	0.67 243	0.58 287	0.53 243	0.88 444	0.48 356	1.84 438	0.71 344	0.15 357	0.12 174	0.12 249	0.12 204	0.21 255	0.25 123

GANet-RSSM	0.63 285	1.14 392	2.67 369	0.38 287	0.26 219	0.59 249	0.29 280	0.81 255	0.56 148	0.50 202	0.57 297	0.67 344	0.50 366	1.91 457	0.50 260	0.14 327	0.10 128	0.24 466	0.12 204	0.36 428	0.28 144

NVstereo2D	0.63 285	0.57 201	2.29 201	0.37 268	0.35 310	0.69 377	0.49 426	0.96 383	0.88 448	0.49 183	0.54 262	0.72 380	0.46 338	1.98 463	0.50 260	0.19 422	0.20 276	0.18 425	0.16 291	0.28 364	0.34 187

G2L-Stereo_test	0.64 295	1.34 446	2.55 317	0.34 214	0.24 194	0.75 404	0.39 376	0.83 275	0.65 222	0.62 340	0.54 262	0.74 388	0.40 274	1.57 387	0.75 358	0.11 199	0.08 45	0.08 31	0.08 51	0.28 364	0.43 248

PSMNet-RUCA	0.64 295	1.12 388	2.61 341	0.59 420	0.56 402	0.64 332	0.37 361	0.89 334	0.72 316	0.53 233	0.68 376	0.53 268	0.43 311	0.61 174	0.46 237	0.35 493	0.19 261	0.44 509	0.29 410	0.49 490	0.35 194

AIO-Stereo	0.64 295	0.60 212	1.63 77	1.31 507	1.45 524	0.38 50	0.20 76	0.55 117	0.83 416	0.31 89	0.31 97	0.23 65	0.15 17	0.39 58	0.63 318	0.10 110	1.25 460	0.09 73	0.41 480	0.21 255	1.73 515

test_sample6	0.64 295	0.51 178	2.17 173	0.35 237	0.18 78	0.56 197	0.27 239	1.00 417	0.80 395	0.56 263	0.66 368	0.47 239	0.39 267	1.95 459	0.60 301	0.14 327	0.80 410	0.13 310	0.21 358	0.18 192	0.78 398

SMFormer	0.64 295	0.54 188	1.92 117	0.32 168	0.16 39	0.46 101	0.24 178	0.94 366	0.85 431	0.58 287	0.70 394	0.51 258	0.41 286	1.89 451	0.86 386	0.13 291	1.01 430	0.11 195	0.26 395	0.17 168	0.84 417

ssnet_v2	0.64 295	0.99 358	2.67 369	0.33 190	0.22 152	0.72 391	0.45 409	1.00 417	0.80 395	0.66 385	0.54 262	0.81 416	0.48 356	0.91 273	1.08 420	0.16 374	0.14 205	0.14 346	0.14 248	0.33 403	0.31 169

IPLGR_C	0.64 295	1.66 505	3.36 477	0.80 468	0.31 273	0.60 264	0.60 459	0.82 264	0.69 282	0.58 287	0.62 333	0.44 209	0.31 210	0.47 98	0.43 220	0.12 244	0.22 288	0.13 310	0.15 270	0.35 422	0.21 94

OMP-Stereo	0.64 295	0.87 322	2.38 218	0.56 414	0.37 327	0.60 264	0.26 221	0.75 214	0.71 307	0.65 378	0.60 318	0.68 358	0.32 217	2.07 470	1.18 433	0.11 199	0.08 45	0.12 249	0.09 82	0.17 168	0.28 144

GwcNet-RSSM	0.64 295	1.38 464	2.69 383	0.33 190	0.26 219	0.60 264	0.32 318	0.84 284	0.73 321	0.56 263	0.65 361	0.72 380	0.42 299	1.78 425	0.60 301	0.14 327	0.10 128	0.12 249	0.13 226	0.26 337	0.26 131

MM-Stereo_test2	0.65 304	0.43 130	2.54 309	0.62 429	0.18 78	0.50 133	0.25 204	0.49 69	0.47 80	0.36 105	0.26 59	0.24 75	0.23 109	0.40 65	0.38 195	0.08 17	2.33 547	0.09 73	0.10 118	0.38 442	2.66 547

test_sample7	0.65 304	0.41 117	2.08 149	0.36 255	0.20 125	0.52 158	0.32 318	0.99 407	0.86 438	0.64 362	0.63 341	0.67 344	0.49 361	1.18 324	0.52 265	0.18 406	1.21 455	0.16 391	0.15 270	0.19 223	1.22 478

ff7	0.65 304	0.58 203	2.09 153	0.39 302	0.60 417	0.56 197	0.23 152	0.49 69	0.62 194	1.00 471	0.24 44	0.20 47	0.24 115	0.71 217	0.24 43	0.09 46	2.09 532	0.10 128	0.18 318	0.24 295	2.22 537

ffff	0.65 304	0.58 203	2.09 153	0.39 302	0.60 417	0.56 197	0.23 152	0.49 69	0.62 194	1.00 471	0.24 44	0.20 47	0.24 115	0.71 217	0.24 43	0.09 46	2.09 532	0.10 128	0.18 318	0.24 295	2.22 537

11t	0.65 304	0.58 203	2.09 153	0.39 302	0.60 417	0.56 197	0.23 152	0.49 69	0.62 194	1.00 471	0.24 44	0.20 47	0.24 115	0.71 217	0.24 43	0.09 46	2.09 532	0.10 128	0.18 318	0.24 295	2.22 537

qqq	0.65 304	0.63 227	2.10 159	0.30 130	0.64 433	0.46 101	0.27 239	0.81 255	0.83 416	0.48 167	0.56 286	0.46 230	0.37 242	1.03 294	0.75 358	0.11 199	1.41 488	0.12 249	0.41 480	0.16 145	1.18 469

ccc-4	0.65 304	0.58 203	2.09 153	0.39 302	0.60 417	0.56 197	0.23 152	0.49 69	0.62 194	1.00 471	0.24 44	0.20 47	0.24 115	0.71 217	0.24 43	0.09 46	2.09 532	0.10 128	0.18 318	0.24 295	2.22 537

x	0.65 304	0.62 225	2.12 162	0.36 255	0.61 426	0.48 118	0.24 178	0.80 246	0.89 453	0.50 202	0.56 286	0.44 209	0.36 236	0.62 180	0.80 373	0.11 199	1.44 493	0.11 195	0.39 474	0.16 145	1.34 491

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 304	1.15 398	2.40 227	0.33 190	0.30 264	0.83 443	0.40 381	0.94 366	0.82 409	0.67 387	0.76 427	0.68 358	0.58 401	1.13 315	1.25 444	0.14 327	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.18 192	0.28 144

iRaft-Stereo_5w	0.65 304	1.35 450	2.21 185	0.30 130	0.63 429	0.49 123	0.28 252	0.78 231	0.64 215	0.41 125	0.61 326	0.62 316	0.46 338	1.79 429	0.48 247	0.10 110	0.25 306	0.11 195	0.12 204	0.40 457	0.94 443

TransformOpticalFlow	0.65 304	0.61 218	2.67 369	0.45 354	0.26 219	0.62 306	0.28 252	0.88 325	0.76 356	0.76 426	0.74 417	0.90 450	0.84 466	1.82 435	0.80 373	0.10 110	0.07 9	0.11 195	0.09 82	0.12 74	0.19 78

IIG-Stereo	0.65 304	0.87 322	2.32 208	0.55 405	0.23 182	0.62 306	0.21 99	0.78 231	0.71 307	0.64 362	0.69 381	0.69 369	0.38 252	2.07 470	1.37 455	0.11 199	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.15 125	0.27 138

DRaft	0.65 304	0.47 156	2.38 218	0.25 45	0.17 61	0.64 332	0.65 471	0.56 123	0.57 155	0.67 387	0.98 474	0.38 169	0.99 487	1.42 362	2.06 489	0.11 199	0.14 205	0.10 128	0.14 248	0.18 192	0.21 94

RAFT-RH_RVC	0.65 304	0.73 269	2.78 410	0.39 302	0.29 251	0.60 264	0.18 54	0.45 43	0.63 205	0.75 422	1.89 519	0.47 239	0.29 194	1.59 395	1.21 437	0.15 357	0.07 9	0.13 310	0.13 226	0.11 63	0.10 7

pcwnet_v2	0.65 304	0.54 188	4.29 535	0.33 190	0.27 232	0.60 264	0.25 204	1.02 434	0.92 460	0.61 327	0.69 381	0.62 316	0.54 382	0.67 200	0.38 195	0.18 406	0.15 221	0.15 372	0.14 248	0.21 255	0.49 289

RALCasStereoNet	0.65 304	1.34 446	2.56 321	0.43 341	0.96 480	0.50 133	0.26 221	0.62 160	0.56 148	0.43 139	0.49 212	0.36 158	0.28 176	0.72 225	0.53 272	0.10 110	1.18 450	0.09 73	0.08 51	0.27 351	1.27 484

ARAFT	0.65 304	1.69 507	3.34 476	0.29 110	0.16 39	0.65 348	0.36 358	0.96 383	0.73 321	0.63 351	0.49 212	0.56 291	0.31 210	1.23 332	0.35 176	0.11 199	0.08 45	0.14 346	0.13 226	0.38 442	0.50 291

psm_up	0.65 304	1.02 364	2.53 304	0.36 255	0.31 273	0.64 332	0.38 370	0.96 383	0.73 321	0.63 351	0.57 297	0.68 358	0.57 394	1.90 456	0.52 265	0.17 395	0.15 221	0.16 391	0.15 270	0.27 351	0.22 101

CFNet	0.65 304	1.45 475	2.27 196	0.34 214	0.25 203	0.64 332	0.23 152	0.93 361	0.79 387	0.48 167	0.59 309	0.58 299	0.40 274	2.28 487	0.63 318	0.13 291	0.09 98	0.15 372	0.14 248	0.34 410	0.26 131

YMNet	0.66 323	0.98 356	2.12 162	0.42 329	0.41 350	0.86 450	0.43 396	0.92 357	0.76 356	0.75 422	0.81 438	0.83 426	0.46 338	0.87 262	1.07 417	0.19 422	0.22 288	0.20 441	0.17 307	0.42 467	0.39 220

YMNet_1	0.66 323	0.98 356	2.12 162	0.42 329	0.41 350	0.86 450	0.43 396	0.92 357	0.76 356	0.75 422	0.81 438	0.83 426	0.46 338	0.87 262	1.07 417	0.19 422	0.22 288	0.20 441	0.17 307	0.42 467	0.39 220

Reg-Stereo(zero)	0.66 323	0.26 1	2.13 168	0.25 45	1.15 509	0.99 476	0.97 508	0.57 130	0.81 403	0.52 224	0.46 184	0.54 275	0.59 404	0.47 98	1.14 428	0.08 17	0.88 419	0.08 31	0.36 465	0.12 74	0.80 404

mmm	0.66 323	0.53 186	1.83 95	0.38 287	0.86 467	0.49 123	0.27 239	0.82 264	0.83 416	0.59 306	0.69 381	0.47 239	0.38 252	0.81 254	0.73 352	0.12 244	1.37 480	0.14 346	0.45 486	0.18 192	1.35 493

Wz-Net-LNSev	0.66 323	1.30 436	2.81 417	0.35 237	0.37 327	0.80 432	0.48 421	0.91 350	0.87 444	0.63 351	0.70 394	0.80 412	0.59 404	0.67 200	0.68 334	0.15 357	0.14 205	0.12 249	0.12 204	0.24 295	0.38 212

AASNet	0.66 323	1.49 482	2.97 441	0.37 268	0.33 292	0.65 348	0.30 296	1.00 417	0.78 374	0.56 263	0.60 318	0.55 284	0.39 267	0.88 268	0.96 396	0.15 357	0.12 174	0.13 310	0.11 166	0.45 479	0.35 194

coex_refinement	0.67 329	1.33 443	2.48 286	0.38 287	0.26 219	0.64 332	0.34 340	0.88 325	0.68 270	0.61 327	0.63 341	0.80 412	0.48 356	1.84 438	1.09 421	0.13 291	0.10 128	0.10 128	0.10 118	0.18 192	0.38 212

DDVS	0.67 329	0.46 153	1.74 83	2.40 551	0.35 310	0.86 450	0.98 509	0.72 205	0.52 118	0.53 233	0.57 297	0.89 447	0.37 242	1.22 329	0.57 287	0.15 357	0.14 205	0.14 346	0.12 204	0.19 223	0.42 240

ACVNet-DCA	0.67 329	0.73 269	2.43 241	0.67 447	0.52 389	0.76 409	0.24 178	0.81 255	0.83 416	0.77 428	0.39 147	0.25 84	0.38 252	0.70 210	0.22 15	0.10 110	2.13 538	0.11 195	0.09 82	0.16 145	1.18 469

fast-acv-ft	0.67 329	1.24 424	3.26 469	0.39 302	0.30 264	0.80 432	0.48 421	0.74 210	0.76 356	0.60 317	0.78 435	0.76 397	0.60 412	0.70 210	0.78 368	0.16 374	0.15 221	0.18 425	0.17 307	0.38 442	0.24 119

ToySt	0.67 329	0.88 326	2.61 341	0.39 302	0.73 448	0.61 284	0.38 370	0.78 231	0.73 321	0.43 139	0.70 394	0.72 380	0.45 328	0.66 197	0.62 311	0.14 327	0.63 387	0.13 310	0.33 448	0.24 295	1.18 469

PSM-AAD	0.67 329	0.29 8	2.41 232	0.37 268	0.23 182	0.86 450	1.15 524	0.62 160	0.66 230	0.64 362	0.71 407	0.67 344	2.90 544	0.65 194	0.32 144	0.10 110	0.08 45	0.17 406	0.15 270	0.14 114	0.34 187

HSM	0.67 329	0.92 346	2.29 201	0.30 130	0.29 251	0.65 348	0.29 280	0.98 398	0.67 243	0.59 306	0.58 304	1.39 514	0.65 424	2.56 507	0.45 232	0.11 199	0.09 98	0.10 128	0.08 51	0.18 192	0.24 119

Occ-G	0.68 336	0.54 188	2.08 149	0.99 493	0.74 449	0.38 50	0.25 204	0.46 52	0.78 374	0.40 123	0.36 129	0.46 230	0.22 93	0.90 271	0.70 338	0.09 46	1.53 505	0.09 73	0.16 291	0.31 391	2.06 525

raft_robust	0.68 336	1.24 424	2.42 236	0.30 130	0.57 407	0.53 166	0.25 204	0.95 380	0.79 387	0.49 183	0.46 184	1.12 497	0.74 450	1.50 375	0.61 308	0.09 46	0.62 386	0.10 128	0.30 419	0.26 337	0.30 160

SACVNet	0.68 336	1.08 378	2.58 327	0.38 287	0.28 245	0.65 348	0.37 361	0.91 350	0.65 222	0.67 387	0.62 333	0.69 369	0.47 349	2.07 470	0.65 325	0.18 406	0.14 205	0.16 391	0.15 270	0.39 451	0.41 235

ADLNet	0.68 336	1.02 364	2.68 376	0.35 237	0.34 302	0.67 368	0.34 340	0.95 380	0.79 387	0.70 401	0.62 333	0.80 412	0.46 338	1.77 422	0.69 336	0.15 357	0.12 174	0.14 346	0.14 248	0.31 391	0.54 315

XPNet_ROB	0.68 336	1.11 386	2.28 198	0.38 287	0.27 232	0.67 368	0.47 419	0.94 366	0.75 347	0.80 439	0.71 407	0.81 416	0.54 382	1.72 412	0.84 383	0.22 448	0.16 235	0.16 391	0.15 270	0.25 317	0.45 269

ETE_ROB	0.68 336	1.09 379	2.32 208	0.38 287	0.26 219	0.69 377	0.51 429	1.49 523	0.75 347	0.81 443	0.71 407	0.85 434	0.51 370	1.39 355	0.70 338	0.17 395	0.14 205	0.19 432	0.16 291	0.24 295	0.35 194

LALA_ROB	0.68 336	1.14 392	2.50 297	0.37 268	0.29 251	0.78 425	0.55 443	0.99 407	0.84 428	0.82 447	0.68 376	0.93 456	0.50 366	1.01 291	0.89 389	0.21 442	0.15 221	0.21 447	0.18 318	0.26 337	0.30 160

SCV	0.69 343	0.68 245	1.95 122	0.90 476	1.04 493	0.49 123	0.24 178	0.98 398	0.73 321	0.54 239	0.31 97	0.24 75	0.20 75	1.32 348	0.26 75	0.11 199	1.59 509	0.09 73	0.32 434	0.34 410	1.58 507

UGAM	0.69 343	0.84 311	2.66 361	0.40 315	0.20 125	0.53 166	0.34 340	0.63 167	0.74 341	0.45 150	0.74 417	0.95 464	0.36 236	2.57 508	0.42 213	0.11 199	0.45 349	0.17 406	0.19 336	0.43 472	0.57 329

STrans-v2	0.69 343	0.62 225	2.66 361	0.28 92	0.23 182	0.57 219	0.32 318	1.01 426	0.77 369	0.92 462	0.84 444	0.88 444	0.92 481	1.81 432	1.19 435	0.10 110	0.07 9	0.10 128	0.09 82	0.12 74	0.30 160

DEmStereo	0.69 343	0.40 111	2.42 236	0.42 329	0.18 78	0.66 361	0.88 501	0.54 107	0.64 215	0.60 317	1.00 478	0.45 221	1.24 501	1.53 378	2.21 500	0.10 110	0.08 45	0.10 128	0.10 118	0.11 63	0.14 34

FADNet-RVC	0.69 343	1.65 503	2.74 401	0.35 237	0.26 219	0.60 264	0.29 280	0.91 350	0.67 243	0.46 161	0.51 227	0.62 316	0.46 338	1.75 417	0.81 377	0.17 395	0.20 276	0.17 406	0.18 318	0.60 503	0.39 220

RASNet	0.69 343	1.05 373	2.59 329	0.37 268	0.47 379	0.66 361	0.33 332	0.82 264	0.76 356	0.51 214	0.65 361	0.93 456	0.62 416	2.20 484	0.80 373	0.14 327	0.09 98	0.09 73	0.11 166	0.18 192	0.37 203

PS-NSSS	0.69 343	1.37 460	2.44 249	0.31 147	0.32 285	0.64 332	0.34 340	1.04 447	0.74 341	0.56 263	0.75 424	0.51 258	0.42 299	2.41 500	0.54 277	0.24 463	0.17 248	0.27 474	0.18 318	0.30 382	0.23 110

MyStereo06	0.70 350	0.72 266	3.51 497	0.31 147	0.25 203	0.60 264	0.30 296	0.90 343	0.67 243	1.48 525	0.53 243	0.84 429	0.57 394	0.60 169	1.11 424	0.09 46	0.55 372	0.12 249	0.20 347	0.16 145	0.56 323

MSKI-zero shot	0.70 350	0.44 142	2.62 346	1.47 520	0.75 451	0.56 197	0.20 76	0.80 246	0.45 72	0.60 317	0.52 236	0.44 209	0.17 27	0.70 210	0.26 75	0.09 46	2.87 555	0.09 73	0.32 434	0.14 114	0.50 291

DMCA-RVC	0.70 350	1.30 436	3.59 504	0.37 268	0.89 471	0.57 219	0.31 307	0.73 208	0.59 173	0.69 397	0.54 262	0.59 302	0.57 394	1.25 338	0.66 328	0.16 374	0.38 336	0.20 441	0.15 270	0.22 272	0.23 110

HSM-Net_RVC	0.70 350	0.40 111	2.45 267	0.27 76	0.19 109	0.68 374	0.30 296	1.29 509	0.73 321	0.73 413	0.70 394	0.77 399	0.45 328	3.73 550	0.46 237	0.13 291	0.09 98	0.10 128	0.09 82	0.13 91	0.32 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ACV-stereo	0.71 354	0.85 315	3.01 448	0.33 190	0.25 203	1.01 479	0.59 455	0.62 160	0.54 133	0.42 131	0.45 179	1.54 521	1.44 511	1.40 357	0.73 352	0.14 327	0.13 190	0.12 249	0.11 166	0.20 243	0.35 194

AE-Stereo	0.71 354	0.32 42	2.44 249	0.44 347	0.50 383	0.58 230	0.23 152	1.08 474	0.67 243	0.67 387	0.51 227	0.47 239	0.24 115	0.63 181	0.32 144	0.09 46	2.15 542	0.11 195	0.45 486	0.22 272	2.01 522

xx1	0.71 354	0.73 269	2.43 241	0.67 447	0.52 389	0.76 409	0.24 178	0.85 297	1.05 493	0.77 428	0.39 147	0.46 230	0.37 242	0.70 210	0.22 15	0.10 110	2.13 538	0.12 249	0.41 480	0.16 145	1.18 469

GrayStereo	0.71 354	0.27 3	2.40 227	0.89 474	0.23 182	0.62 306	1.40 540	0.67 179	0.70 293	0.72 412	0.77 431	0.55 284	3.03 545	0.60 169	0.28 97	0.10 110	0.08 45	0.10 128	0.21 358	0.12 74	0.37 203

FADNet	0.71 354	1.60 497	2.53 304	0.33 190	0.30 264	0.67 368	0.29 280	0.92 357	0.75 347	0.45 150	0.49 212	0.66 341	0.57 394	1.85 442	0.85 384	0.46 505	0.20 276	0.17 406	0.20 347	0.60 503	0.37 203

iResNetv2_ROB	0.71 354	1.90 520	3.48 495	0.43 341	0.22 152	0.60 264	0.29 280	0.96 383	0.78 374	0.60 317	0.65 361	0.60 309	0.46 338	0.80 250	1.21 437	0.12 244	0.08 45	0.10 128	0.07 30	0.44 476	0.33 179

DRN-Test	0.71 354	0.79 298	2.83 421	0.40 315	0.44 367	0.80 432	0.41 383	1.07 471	0.83 416	0.82 447	0.64 354	0.68 358	0.57 394	1.78 425	0.79 371	0.16 374	0.13 190	0.17 406	0.16 291	0.24 295	0.51 298

StereoDRNet	0.71 354	1.24 424	2.56 321	0.42 329	0.45 370	0.73 395	0.46 415	0.98 398	0.81 403	0.77 428	0.56 286	0.74 388	0.48 356	1.69 410	0.91 392	0.15 357	0.14 205	0.15 372	0.15 270	0.26 337	0.51 298

NCCL2	0.71 354	1.32 438	2.30 203	0.44 347	0.31 273	0.71 385	0.67 478	0.89 334	0.69 282	0.70 401	0.61 326	0.85 434	0.54 382	1.58 394	0.70 338	0.20 433	0.17 248	0.66 520	0.25 387	0.26 337	0.38 212

TCMNet	0.72 363	1.15 398	2.78 410	0.51 390	0.52 389	0.73 395	0.39 376	0.94 366	0.78 374	0.60 317	0.68 376	0.63 320	0.46 338	1.71 411	0.72 348	0.18 406	0.19 261	0.23 460	0.18 318	0.40 457	0.56 323

1test111	0.72 363	0.73 269	2.43 241	0.67 447	0.52 389	0.76 409	0.24 178	0.81 255	0.83 416	0.77 428	0.39 147	0.25 84	0.38 252	1.03 294	0.75 358	0.10 110	2.13 538	0.11 195	0.09 82	0.16 145	1.18 469

FAT-Stereo	0.72 363	0.60 212	2.86 427	0.37 268	0.29 251	0.64 332	0.55 443	1.01 426	0.91 458	0.76 426	0.94 466	0.93 456	0.79 460	1.82 435	0.60 301	0.19 422	0.19 261	0.17 406	0.16 291	0.23 288	0.47 276

SCV_C0	0.73 366	0.68 245	2.05 144	1.50 524	0.92 475	0.45 93	0.20 76	0.96 383	0.71 307	0.65 378	0.33 111	0.31 132	0.20 75	1.25 338	0.52 265	0.09 46	1.68 516	0.08 31	0.30 419	0.27 351	1.52 505

MyStereo8	0.73 366	1.16 401	2.89 431	0.53 396	0.34 302	0.71 385	0.20 76	1.87 536	0.59 173	0.53 233	0.66 368	0.50 253	0.33 222	1.27 343	0.62 311	0.10 110	1.19 451	0.10 128	0.21 358	0.21 255	0.61 340

ADLNet2	0.73 366	1.22 419	3.28 471	0.34 214	0.36 321	0.65 348	0.37 361	0.94 366	0.87 444	0.57 281	0.65 361	0.92 451	0.48 356	2.05 468	0.60 301	0.13 291	0.11 156	0.11 195	0.11 166	0.37 435	0.38 212

hitnet-ft	0.73 366	1.09 379	2.59 329	0.28 92	0.22 152	0.71 385	0.36 358	0.89 334	0.67 243	0.58 287	0.83 442	1.03 479	0.94 484	2.31 489	0.70 338	0.23 456	0.14 205	0.41 504	0.13 226	0.24 295	0.28 144

MoCha-V2	0.74 370	0.78 294	2.18 176	1.01 494	1.55 530	0.36 36	0.19 62	0.61 156	0.49 89	0.33 95	0.34 118	0.30 124	0.27 162	1.56 382	0.47 242	0.09 46	1.94 527	0.08 31	0.37 467	0.18 192	1.62 511

IGEV++	0.74 370	0.70 257	2.05 144	1.11 500	1.09 501	0.32 19	0.21 99	0.75 214	0.43 57	0.30 86	0.30 86	0.22 57	0.27 162	0.98 287	0.31 134	0.10 110	2.50 551	0.08 31	0.15 270	0.27 351	2.70 548

cc1	0.74 370	0.73 269	2.43 241	0.67 447	0.52 389	0.76 409	0.24 178	0.85 297	1.05 493	0.77 428	0.39 147	0.25 84	0.38 252	0.70 210	0.22 15	0.10 110	2.13 538	0.11 195	0.09 82	0.25 317	2.20 535

IGEVStereo-DCA	0.74 370	0.74 279	2.09 153	0.76 459	0.77 456	0.45 93	0.23 152	0.49 69	0.62 194	0.71 410	0.22 31	0.30 124	0.28 176	1.29 345	1.53 465	0.10 110	1.50 502	0.10 128	0.18 318	0.24 295	2.22 537

tt1	0.74 370	0.73 269	2.34 211	0.67 447	0.63 429	0.75 404	0.24 178	0.85 297	0.96 474	0.81 443	0.38 141	0.26 94	0.35 232	0.64 188	0.22 15	0.10 110	2.16 543	0.11 195	0.09 82	0.25 317	2.19 532

anonymousa	0.74 370	0.60 212	2.58 327	0.96 486	1.33 518	0.61 284	0.26 221	0.69 187	0.56 148	0.55 251	0.84 444	0.82 421	0.46 338	0.56 152	0.61 308	0.10 110	1.11 445	0.12 249	0.98 546	0.14 114	0.97 451

Wz-Net-MNSev	0.74 370	1.42 470	2.75 403	0.38 287	0.33 292	0.90 464	0.61 464	0.98 398	0.94 467	0.77 428	0.75 424	0.75 393	0.66 430	1.39 355	0.76 362	0.17 395	0.13 190	0.14 346	0.14 248	0.28 364	0.48 283

IPLG	0.74 370	1.09 379	2.87 428	0.36 255	0.21 139	1.63 519	0.60 459	1.39 518	0.63 205	1.39 517	0.51 227	0.40 182	0.86 471	1.40 357	0.37 187	0.09 46	0.07 9	0.14 346	0.12 204	0.34 410	0.23 110

FADNet-RVC-Resample	0.74 370	1.54 485	3.81 515	0.38 287	0.29 251	0.62 306	0.38 370	0.91 350	0.67 243	0.52 224	0.51 227	0.63 320	0.44 320	1.56 382	0.59 297	0.24 463	0.32 323	0.22 452	0.19 336	0.30 382	0.71 377

RP	0.74 370	1.01 362	2.48 286	0.44 347	0.45 370	0.66 361	0.45 409	0.95 380	0.87 444	0.70 401	0.95 469	0.99 471	0.82 463	1.55 380	0.82 380	0.26 473	0.19 261	0.23 460	0.20 347	0.34 410	0.38 212

stereogan	0.74 370	0.68 245	2.82 419	0.40 315	0.40 344	1.05 484	0.42 389	0.99 407	0.96 474	0.78 436	0.86 452	1.15 501	0.73 446	1.57 387	0.56 284	0.20 433	0.19 261	0.20 441	0.16 291	0.37 435	0.34 187

HART	0.75 381	0.75 284	2.22 187	0.94 482	1.59 534	0.30 13	0.19 62	0.72 205	0.85 431	0.30 86	0.52 236	0.39 173	0.16 23	0.81 254	0.43 220	0.08 17	2.61 554	0.10 128	0.07 30	0.36 428	1.61 510

model_zeroshot	0.75 381	0.94 351	2.48 286	1.88 542	0.68 441	0.72 391	0.22 115	1.01 426	0.51 106	1.10 483	0.35 125	0.63 320	0.20 75	0.78 243	0.32 144	0.12 244	1.97 529	0.10 128	0.23 374	0.12 74	0.56 323

Nwc_Net	0.75 381	1.10 384	2.96 440	0.42 329	0.39 338	0.77 419	0.39 376	1.06 468	0.73 321	0.65 378	1.00 478	0.99 471	0.74 450	1.43 363	0.99 405	0.24 463	0.15 221	0.23 460	0.26 395	0.27 351	0.30 160

NOSS_ROB	0.75 381	1.03 368	2.27 196	0.68 452	0.26 219	0.68 374	0.30 296	0.99 407	0.82 409	0.59 306	0.58 304	0.77 399	0.39 267	2.75 526	0.48 247	0.25 469	0.24 297	0.28 477	0.26 395	0.29 373	1.07 463

PSMNet_ROB	0.75 381	1.42 470	2.93 436	0.39 302	0.32 285	0.73 395	0.56 447	0.90 343	0.74 341	0.56 263	0.60 318	0.75 393	0.47 349	2.00 464	1.31 447	0.18 406	0.13 190	0.19 432	0.20 347	0.26 337	0.40 227

DualNet (step1)	0.76 386	0.69 254	2.69 383	0.28 92	0.23 182	0.81 437	0.33 332	0.99 407	0.86 438	0.64 362	0.63 341	0.67 344	0.49 361	1.18 324	0.52 265	0.65 514	1.21 455	0.86 527	0.56 511	0.25 317	0.72 379

DispNO	0.76 386	1.36 455	3.15 461	0.32 168	0.27 232	0.59 249	0.29 280	0.88 325	0.72 316	0.55 251	0.79 437	0.83 426	0.47 349	2.46 502	1.23 441	0.12 244	0.10 128	0.18 425	0.31 426	0.20 243	0.25 123

DCRE	0.76 386	0.80 300	2.31 206	1.05 495	1.18 510	0.63 320	0.26 221	1.03 441	0.59 173	0.52 224	2.12 524	0.44 209	0.27 162	0.41 74	0.53 272	0.09 46	1.02 435	0.10 128	0.32 434	0.16 145	1.47 503

APVNet	0.76 386	1.11 386	3.23 465	0.39 302	0.36 321	0.85 449	0.44 404	0.96 383	0.73 321	0.58 287	0.69 381	0.76 397	0.56 389	2.29 488	0.82 380	0.17 395	0.18 255	0.24 466	0.19 336	0.35 422	0.27 138

GwcNet	0.76 386	1.09 379	3.68 508	0.38 287	0.45 370	0.81 437	0.45 409	0.91 350	0.89 453	0.63 351	0.77 431	0.82 421	0.51 370	1.64 402	0.85 384	0.17 395	0.16 235	0.15 372	0.15 270	0.33 403	0.34 187

AF-Net	0.76 386	1.14 392	2.74 401	0.42 329	0.41 350	0.70 380	0.41 383	1.07 471	0.94 467	0.73 413	1.05 487	1.04 483	0.86 471	1.23 332	1.00 408	0.23 456	0.15 221	0.25 471	0.18 318	0.32 399	0.35 194

ccnet	0.77 392	0.61 218	2.01 134	0.40 315	0.46 377	1.05 484	0.59 455	1.02 434	0.74 341	0.90 459	0.97 471	0.82 421	0.89 476	1.68 409	1.16 432	0.32 488	0.26 309	0.32 490	0.28 406	0.35 422	0.47 276

RYNet	0.77 392	0.91 341	2.36 213	0.37 268	0.41 350	0.88 459	0.44 404	0.99 407	0.88 448	0.65 378	0.54 262	0.92 451	0.61 414	2.70 521	1.23 441	0.15 357	0.14 205	0.17 406	0.14 248	0.27 351	0.55 322

GCAP-BAT	0.78 394	0.38 97	2.37 215	0.98 488	0.60 417	0.77 419	0.22 115	1.13 490	0.51 106	0.80 439	0.90 461	0.81 416	0.25 135	0.77 236	0.88 388	0.10 110	1.94 527	0.09 73	0.50 499	0.17 168	1.35 493

ffm	0.78 394	0.67 236	3.39 482	0.32 168	0.22 152	0.58 230	0.28 252	0.85 297	0.96 474	0.54 239	0.74 417	0.67 344	0.40 274	0.64 188	0.22 15	0.10 110	2.16 543	0.15 372	0.33 448	0.25 317	2.19 532

Syn2CoEx	0.78 394	1.43 473	3.54 501	0.44 347	0.31 273	0.64 332	0.43 396	1.04 447	0.83 416	0.64 362	0.77 431	0.74 388	0.74 450	1.91 457	0.64 320	0.20 433	0.17 248	0.19 432	0.15 270	0.30 382	0.59 335

RGC	0.78 394	1.10 384	2.55 317	0.45 354	0.45 370	0.73 395	0.40 381	1.00 417	0.75 347	0.75 422	1.04 485	1.02 478	0.73 446	1.74 415	1.15 430	0.24 463	0.19 261	0.28 477	0.26 395	0.31 391	0.38 212

HH	0.79 398	0.52 182	2.72 393	1.45 517	0.80 461	0.91 465	0.23 152	0.76 217	0.76 356	0.64 362	0.55 273	0.87 440	0.41 286	0.94 280	0.45 232	0.09 46	1.20 452	0.10 128	0.09 82	0.16 145	2.16 530

HanStereo	0.79 398	0.52 182	2.72 393	1.45 517	0.80 461	0.91 465	0.23 152	0.76 217	0.76 356	0.64 362	0.55 273	0.87 440	0.41 286	0.94 280	0.45 232	0.09 46	1.20 452	0.10 128	0.09 82	0.16 145	2.16 530

FTStereo	0.79 398	0.32 42	2.83 421	0.70 454	0.21 139	0.73 395	1.75 545	0.61 156	0.60 179	1.07 481	1.62 514	1.28 506	2.11 536	0.75 232	0.30 115	0.19 422	0.08 45	0.12 249	0.11 166	0.12 74	0.39 220

RAFT + AFF	0.79 398	1.73 509	2.99 446	0.34 214	0.35 310	0.67 368	0.51 429	1.05 455	0.79 387	0.54 239	0.58 304	0.59 302	0.81 461	1.80 430	1.21 437	0.13 291	0.27 316	0.15 372	0.14 248	0.45 479	0.69 372

AANet_RVC	0.79 398	1.46 477	2.72 393	0.34 214	0.25 203	0.59 249	0.32 318	0.88 325	0.83 416	0.62 340	0.95 469	0.80 412	0.43 311	2.46 502	1.72 472	0.38 495	0.26 309	0.10 128	0.09 82	0.25 317	0.43 248

aanetorigin	0.81 403	1.03 368	2.64 356	0.44 347	0.44 367	0.59 249	1.00 514	0.59 143	0.70 293	1.54 527	1.22 496	0.82 421	1.08 494	1.06 299	1.07 417	0.18 406	0.15 221	0.17 406	0.21 358	0.53 497	0.65 355

STTRV1_RVC	0.81 403	0.59 210	2.88 430	0.43 341	0.49 382	0.80 432	0.44 404	1.18 501	0.84 428	0.63 351	0.89 457	0.72 380	0.63 420	2.67 517	0.67 331	0.51 507	0.65 389	0.27 474	0.24 378	0.35 422	0.29 150

GANetREF_RVC	0.81 403	1.44 474	3.04 452	0.49 379	0.27 232	0.83 443	0.63 467	1.03 441	0.92 460	0.63 351	0.61 326	0.72 380	0.59 404	2.40 498	0.58 293	0.33 490	0.25 306	0.37 499	0.25 387	0.41 464	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	0.81 403	1.41 466	2.60 336	0.41 325	0.40 344	0.63 320	0.31 307	1.04 447	0.99 484	0.92 462	1.29 499	0.78 403	0.68 434	1.65 405	1.50 462	0.19 422	0.12 174	0.18 425	0.13 226	0.51 493	0.54 315

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 407	0.78 294	3.67 507	0.35 237	0.81 463	1.25 501	0.88 501	1.13 490	0.58 162	0.84 451	0.52 236	1.24 504	0.64 421	0.77 236	0.70 338	0.10 110	0.53 366	0.11 195	0.45 486	0.29 373	0.81 412

test_for_model	0.82 407	1.62 498	2.47 280	1.36 512	1.04 493	0.53 166	0.22 115	0.82 264	0.63 205	0.60 317	0.29 78	0.25 84	0.21 85	0.28 6	0.25 60	0.80 524	1.87 522	0.08 31	0.08 51	1.81 549	1.18 469

HBP-ISP	0.82 407	1.57 489	3.28 471	0.50 385	0.27 232	0.86 450	0.54 439	1.09 476	0.78 374	0.81 443	0.70 394	0.68 358	1.00 488	2.02 465	0.47 242	0.24 463	0.24 297	0.29 485	0.25 387	0.28 364	0.52 305

S-Stereo	0.82 407	0.73 269	3.79 513	0.40 315	0.37 327	0.70 380	0.69 482	1.00 417	1.03 489	0.63 351	0.92 464	0.82 421	0.59 404	2.35 492	0.71 344	0.18 406	0.22 288	0.17 406	0.18 318	0.30 382	0.67 361

CVANet_RVC	0.82 407	1.18 407	3.98 520	0.40 315	0.28 245	0.63 320	0.43 396	0.90 343	0.78 374	1.14 488	0.69 381	0.68 358	0.52 377	2.62 513	0.48 247	0.20 433	0.13 190	0.22 452	0.37 467	0.37 435	0.48 283

PASM	0.82 407	1.00 359	2.68 376	0.52 392	0.48 380	0.65 348	0.59 455	0.83 275	0.89 453	0.82 447	0.73 414	0.89 447	0.68 434	2.39 497	0.73 352	0.35 493	0.37 332	0.36 497	0.41 480	0.45 479	0.51 298

TDLM	0.83 413	1.28 433	2.38 218	0.46 359	0.26 219	0.66 361	0.55 443	0.87 317	0.80 395	2.54 548	0.62 333	0.61 311	0.51 370	2.68 520	0.67 331	0.20 433	0.11 156	0.35 496	0.15 270	0.33 403	0.48 283

PWCDC_ROB	0.83 413	1.57 489	2.63 347	0.48 366	0.37 327	0.78 425	0.29 280	1.04 447	1.36 519	0.63 351	2.05 523	0.64 328	0.70 441	1.10 307	1.20 436	0.33 490	0.14 205	0.15 372	0.12 204	0.63 507	0.46 274

GCST	0.84 415	1.48 480	3.02 450	1.12 503	1.09 501	0.62 306	0.19 62	0.79 240	0.56 148	0.60 317	0.65 361	0.50 253	0.31 210	1.24 334	0.74 357	0.76 522	0.46 350	0.84 526	0.64 521	0.71 512	0.57 329

rrr	0.84 415	0.74 279	3.40 487	0.76 459	0.77 456	0.45 93	0.28 252	1.23 506	0.84 428	0.71 410	0.22 31	0.30 124	0.28 176	1.29 345	1.53 465	0.10 110	1.50 502	0.10 128	0.29 410	0.24 295	1.75 516

GASNet	0.84 415	1.98 523	4.07 524	0.48 366	0.33 292	0.58 230	0.34 340	0.97 391	0.81 403	0.60 317	0.59 309	0.74 388	0.55 387	2.08 473	1.18 433	0.22 448	0.15 221	0.19 432	0.17 307	0.55 499	0.29 150

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 415	1.41 466	2.80 413	0.94 482	0.35 310	0.89 461	0.41 383	0.89 334	0.66 230	0.57 281	0.63 341	0.75 393	0.38 252	2.37 493	0.55 280	1.16 540	0.31 322	0.36 497	0.21 358	0.59 502	0.63 348

edge stereo	0.84 415	0.74 279	3.42 492	0.38 287	1.21 512	0.63 320	0.41 383	0.98 398	0.83 416	0.81 443	0.88 455	1.14 499	0.73 446	2.16 481	0.89 389	0.22 448	0.20 276	0.26 473	0.18 318	0.38 442	0.43 248

SHD	0.84 415	1.14 392	2.54 309	0.80 468	0.52 389	0.76 409	0.34 340	1.16 496	1.29 514	1.11 485	0.85 447	0.98 468	0.74 450	1.25 338	1.48 461	0.22 448	0.37 332	0.20 441	0.27 404	0.36 428	0.41 235

XQC	0.84 415	1.32 438	2.61 341	0.78 465	0.44 367	0.89 461	0.53 436	1.16 496	1.07 496	0.85 453	0.69 381	0.92 451	0.73 446	1.40 357	1.44 459	0.24 463	0.35 329	0.23 460	0.26 395	0.45 479	0.39 220

RTSC	0.84 415	1.40 465	2.67 369	0.50 385	0.40 344	0.83 443	0.33 332	1.11 483	1.14 504	0.93 465	0.82 440	0.84 429	0.58 401	1.34 351	1.82 480	0.18 406	0.49 357	0.14 346	0.30 419	0.46 483	0.42 240

PDISCO_ROB	0.84 415	1.46 477	2.84 423	0.65 439	0.59 412	1.17 497	0.48 421	1.19 502	1.08 498	0.67 387	0.72 412	1.00 474	0.61 414	1.24 334	1.05 413	0.38 495	0.18 255	0.28 477	0.24 378	0.58 501	0.44 264

LL-Strereo	0.85 424	1.73 509	3.06 456	0.37 268	0.61 426	0.54 177	0.33 332	1.01 426	0.76 356	0.69 397	0.58 304	0.85 434	0.78 458	2.65 516	0.54 277	0.14 327	0.58 378	0.14 346	0.12 204	0.42 467	1.05 461

Wz-Net-SNSev	0.85 424	1.83 516	3.36 477	0.42 329	0.31 273	0.71 385	0.66 473	1.04 447	0.94 467	0.68 393	0.85 447	0.96 465	0.62 416	1.75 417	1.14 428	0.16 374	0.15 221	0.16 391	0.17 307	0.39 451	0.63 348

DANet	0.85 424	0.68 245	2.41 232	1.18 506	0.48 380	0.77 419	1.23 532	0.93 361	1.53 526	0.90 459	0.72 412	0.97 467	0.57 394	1.86 444	1.05 413	0.18 406	0.16 235	0.19 432	0.16 291	0.26 337	0.67 361
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
anonymousdsp	0.86 427	0.59 210	2.65 357	1.33 509	1.25 514	0.56 197	0.23 152	0.54 107	0.71 307	1.13 487	0.25 52	0.22 57	0.24 115	1.24 334	0.24 43	0.09 46	2.34 548	0.10 128	0.18 318	0.25 317	3.12 555

anonymity	0.86 427	0.68 245	1.44 58	0.64 436	0.83 464	0.67 368	0.52 433	0.98 398	0.73 321	0.96 467	0.70 394	0.81 416	0.86 471	1.10 307	1.34 449	0.64 513	0.72 403	0.58 515	1.44 555	0.60 503	0.91 432

IGEV-Stereo	0.86 427	0.60 212	2.65 357	1.35 511	1.25 514	0.56 197	0.23 152	0.54 107	0.71 307	1.14 488	0.25 52	0.22 57	0.24 115	1.24 334	0.24 43	0.09 46	2.34 548	0.10 128	0.18 318	0.25 317	3.13 556
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 427	1.57 489	2.80 413	0.68 452	0.59 412	0.78 425	0.38 370	0.97 391	0.74 341	0.63 351	0.70 394	1.01 475	0.68 434	1.02 292	1.22 440	0.45 503	0.34 328	0.89 531	0.51 503	0.73 514	0.58 331

test_xeample3	0.86 427	0.75 284	3.36 477	0.65 439	0.76 454	0.49 123	0.33 332	1.21 505	0.80 395	0.61 327	0.23 40	0.30 124	0.29 194	1.17 322	1.57 467	0.10 110	1.79 519	0.10 128	0.40 475	0.25 317	2.09 526

CBMV	0.86 427	1.00 359	2.82 419	0.35 237	0.21 139	0.78 425	0.78 493	1.05 455	0.87 444	0.90 459	0.74 417	0.87 440	1.89 531	1.67 406	1.38 457	0.19 422	0.20 276	0.21 447	0.19 336	0.28 364	0.84 417
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 433	1.51 483	2.90 433	0.31 147	0.24 194	0.71 385	0.25 204	1.00 417	0.65 222	0.45 150	0.57 297	0.61 311	0.44 320	1.53 378	0.75 358	0.94 529	0.97 425	0.28 477	1.00 547	0.89 524	1.36 496

anonymousdsp2	0.88 434	0.31 29	1.96 126	1.06 496	1.56 531	0.57 219	0.22 115	0.84 284	0.98 481	1.20 499	0.37 135	0.65 332	0.26 147	1.19 327	0.46 237	0.10 110	2.40 550	0.10 128	0.13 226	0.19 223	2.96 552

MIPNet	0.88 434	1.07 375	2.85 425	0.61 427	0.18 78	1.46 509	1.37 536	1.65 529	0.78 374	1.93 533	0.85 447	0.75 393	1.66 521	0.87 262	0.34 168	0.10 110	0.08 45	0.11 195	0.32 434	0.27 351	0.26 131

THIR-Stereo	0.88 434	0.85 315	2.33 210	0.26 62	0.16 39	0.59 249	2.69 551	0.62 160	0.54 133	0.62 340	1.61 513	0.96 465	1.77 527	1.67 406	2.20 499	0.10 110	0.08 45	0.14 346	0.11 166	0.16 145	0.21 94

NCC-stereo	0.88 434	1.22 419	2.97 441	0.60 421	0.45 370	1.88 530	0.48 421	1.04 447	0.75 347	0.70 401	0.85 447	0.93 456	0.84 466	1.81 432	1.51 463	0.28 480	0.19 261	0.23 460	0.31 426	0.27 351	0.35 194

Abc-Net	0.88 434	1.22 419	2.97 441	0.60 421	0.45 370	1.88 530	0.48 421	1.04 447	0.75 347	0.70 401	0.85 447	0.93 456	0.84 466	1.81 432	1.51 463	0.28 480	0.19 261	0.23 460	0.31 426	0.27 351	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	0.88 434	1.45 475	2.68 376	0.38 287	0.35 310	0.95 473	0.51 429	0.92 357	0.81 403	0.89 457	0.84 444	0.61 311	1.35 504	1.26 342	3.38 532	0.14 327	0.12 174	0.17 406	0.19 336	0.28 364	0.34 187

CBMV_ROB	0.88 434	0.75 284	2.73 398	0.36 255	0.22 152	0.76 409	0.47 419	1.05 455	0.81 403	1.06 480	1.04 485	0.88 444	1.36 506	2.17 483	2.03 486	0.23 456	0.24 297	0.27 474	0.25 387	0.27 351	0.73 383

ttt	0.89 441	0.51 178	2.51 298	0.36 255	0.31 273	0.61 284	0.28 252	1.07 471	0.92 460	0.56 263	0.77 431	0.55 284	0.37 242	2.27 486	3.51 535	0.16 374	1.21 455	0.13 310	0.31 426	0.18 192	1.26 483

AEACV	0.89 441	0.29 8	1.84 98	2.50 552	1.68 536	0.53 166	0.21 99	1.01 426	0.42 51	0.68 393	0.31 97	0.22 57	0.39 267	1.63 399	0.25 60	0.09 46	2.60 552	0.09 73	0.54 508	0.23 288	2.27 542

TRStereo	0.89 441	1.02 364	2.91 434	4.59 563	0.31 273	0.93 469	0.23 152	1.93 540	0.66 230	0.37 108	0.54 262	0.48 247	0.40 274	0.67 200	0.29 108	0.13 291	0.37 332	0.11 195	0.48 495	0.13 91	1.21 476

EGLCR-Stereo	0.90 444	0.31 29	1.90 112	1.60 527	0.95 479	1.14 494	0.42 389	0.85 297	0.43 57	1.74 531	0.21 20	0.27 105	0.17 27	1.56 382	0.30 115	0.10 110	2.60 552	0.10 128	0.09 82	0.10 51	3.10 554

DDUNet	0.90 444	1.63 501	2.77 408	0.77 462	0.69 443	0.83 443	0.44 404	0.90 343	0.70 293	0.68 393	0.76 427	0.92 451	0.54 382	1.14 317	1.35 451	0.61 512	0.37 332	0.96 533	0.52 505	0.77 520	0.67 361

PAM	0.91 446	0.43 130	2.67 369	0.77 462	0.89 471	1.81 527	1.22 531	1.13 490	0.78 374	1.16 491	0.91 463	1.39 514	0.68 434	0.76 234	1.06 416	0.10 110	0.98 427	0.10 128	0.50 499	0.14 114	0.66 357

IGEV_Zeroshot_test	0.91 446	0.39 104	3.80 514	0.42 329	1.95 543	0.56 197	0.64 468	0.84 284	0.55 142	1.45 522	0.53 243	0.79 405	0.42 299	0.57 156	1.13 427	0.10 110	0.49 357	0.10 128	0.34 453	0.19 223	2.97 553

GREAT-IGEV	0.92 448	0.56 199	2.08 149	0.98 488	2.29 550	0.47 112	0.18 54	0.35 6	0.78 374	0.74 419	0.33 111	0.15 17	0.18 45	1.00 289	0.55 280	0.09 46	3.79 560	0.07 1	0.26 395	0.22 272	3.26 557

SQANet	0.92 448	1.96 521	3.23 465	0.77 462	0.83 464	0.76 409	0.38 370	0.87 317	0.68 270	0.64 362	0.69 381	0.73 386	0.52 377	1.35 352	1.36 453	0.80 524	0.30 320	0.60 517	0.29 410	0.93 525	0.70 375

AAGNet	0.92 448	0.40 111	2.53 304	0.60 421	1.01 489	0.62 306	0.45 409	0.52 90	0.68 270	0.58 287	0.53 243	0.50 253	0.72 443	1.22 329	7.32 561	0.12 244	0.07 9	0.12 249	0.10 118	0.16 145	0.10 7

Consistency-Raft	0.92 448	1.21 414	3.50 496	0.98 488	0.63 429	0.77 419	0.54 439	1.02 434	1.01 486	0.62 340	1.03 483	0.65 332	1.04 491	0.81 254	1.36 453	0.45 503	0.47 353	0.51 513	0.59 517	0.65 509	0.47 276

DeepPrunerF	0.92 448	1.33 443	3.41 489	0.46 359	0.51 386	0.64 332	0.49 426	1.16 496	2.62 547	0.65 378	0.61 326	0.65 332	0.62 416	2.23 485	1.31 447	0.23 456	0.19 261	0.30 486	0.28 406	0.39 451	0.34 187

GANet	0.92 448	1.20 412	2.68 376	0.45 354	0.27 232	0.76 409	0.66 473	0.94 366	0.77 369	0.79 437	1.17 492	0.84 429	0.91 478	2.72 522	1.76 476	0.18 406	0.42 344	0.44 509	0.20 347	0.33 403	0.94 443

PA-Net	0.93 454	1.36 455	4.14 526	0.64 436	0.41 350	0.70 380	0.53 436	0.91 350	0.88 448	0.53 233	0.60 318	0.70 375	0.54 382	2.40 498	2.57 514	0.17 395	0.28 318	0.19 432	0.28 406	0.25 317	0.48 283
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 455	0.31 29	1.80 90	0.90 476	2.52 552	0.54 177	0.15 26	0.69 187	1.02 487	0.25 40	0.18 7	0.18 38	0.14 10	0.63 181	0.35 176	0.09 46	3.76 559	0.07 1	0.47 492	0.07 1	4.59 565

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 455	0.84 311	3.40 487	1.46 519	0.78 459	1.37 505	0.70 484	1.11 483	0.68 270	0.80 439	1.29 499	1.09 493	0.59 404	1.16 319	1.01 410	0.14 327	0.53 366	0.11 195	0.46 490	0.31 391	0.86 424

FBW_ROB	0.94 455	1.23 423	2.35 212	0.46 359	0.32 285	0.87 457	0.46 415	1.15 493	0.97 480	0.83 450	0.78 435	1.01 475	0.64 421	3.65 549	1.65 469	0.27 477	0.24 297	0.40 502	0.26 395	0.32 399	0.88 428

AIO_rvc	0.95 458	1.02 364	2.57 325	2.80 559	1.91 542	0.37 42	0.24 178	0.52 90	0.60 179	0.98 468	0.29 78	0.25 84	0.18 45	2.16 481	0.29 108	0.11 199	1.39 487	0.08 31	0.11 166	0.26 337	2.87 550

PAM_32	0.95 458	0.43 130	2.68 376	0.64 436	1.10 505	1.78 526	1.16 526	1.12 486	0.96 474	1.07 481	0.90 461	1.38 513	0.76 457	0.78 243	1.11 424	0.10 110	1.29 469	0.10 128	0.50 499	0.16 145	0.98 453

CC-Net-ROB	0.95 458	1.57 489	2.93 436	0.90 476	0.39 338	0.87 457	0.44 404	1.12 486	0.83 416	0.59 306	0.69 381	0.64 328	0.50 366	2.73 524	0.93 393	0.97 532	0.40 342	0.87 530	0.29 410	0.61 506	0.66 357

riskmin	0.96 461	0.32 42	2.07 147	1.72 535	1.61 535	1.62 518	0.57 450	1.45 521	0.55 142	0.73 413	0.89 457	0.92 451	0.45 328	1.16 319	0.60 301	0.11 199	1.30 472	0.12 249	1.38 554	0.14 114	1.51 504

CrosDoStereo	0.96 461	0.49 163	2.66 361	0.27 76	0.33 292	0.54 177	3.69 555	0.77 224	0.66 230	0.70 401	1.39 506	0.53 268	1.47 514	1.77 422	3.02 527	0.10 110	0.08 45	0.11 195	0.11 166	0.22 272	0.30 160

DeepStereo_LL	0.96 461	0.49 163	2.66 361	0.27 76	0.33 292	0.54 177	3.69 555	0.77 224	0.66 230	0.70 401	1.39 506	0.53 268	1.47 514	1.77 422	3.02 527	0.10 110	0.08 45	0.11 195	0.11 166	0.22 272	0.30 160

UGAM-zero	0.97 464	0.44 142	2.48 286	0.33 190	0.86 467	1.26 502	0.76 490	1.05 455	0.52 118	0.93 465	0.45 179	1.32 510	0.81 461	2.08 473	0.49 256	0.10 110	0.52 364	0.09 73	0.47 492	0.11 63	4.43 563

xxxx	0.97 464	0.64 230	2.14 169	0.30 130	0.67 438	0.64 332	0.24 178	1.09 476	0.91 458	0.57 281	0.65 361	0.58 299	0.39 267	1.57 387	5.49 555	0.13 291	1.38 481	0.11 195	0.32 434	0.17 168	1.41 499

XX-Stereo	0.98 466	0.57 201	4.45 539	1.64 530	5.33 561	0.55 190	0.16 34	0.96 383	0.43 57	0.45 150	0.65 361	0.85 434	0.19 57	0.79 246	0.26 75	0.11 199	0.80 410	0.10 128	0.32 434	0.17 168	0.78 398

test_xeample	0.98 466	0.65 234	2.12 162	0.29 110	0.67 438	0.60 264	0.28 252	1.08 474	0.85 431	0.62 340	0.70 394	0.44 209	0.41 286	1.95 459	5.45 554	0.12 244	1.33 476	0.11 195	0.31 426	0.18 192	1.42 500

mmx	0.99 468	0.67 236	3.39 482	0.32 168	0.22 152	0.58 230	0.28 252	1.05 455	0.92 460	0.54 239	0.74 417	0.67 344	0.40 274	2.75 526	3.86 541	0.13 291	1.25 460	0.15 372	0.33 448	0.19 223	1.28 486

xxx	0.99 468	0.67 236	3.39 482	0.32 168	0.22 152	0.58 230	0.28 252	1.05 455	0.92 460	0.54 239	0.74 417	0.67 344	0.40 274	2.75 526	3.86 541	0.13 291	1.25 460	0.15 372	0.33 448	0.19 223	1.28 486

MFMNet_re	1.01 470	1.73 509	3.04 452	0.85 472	0.76 454	0.93 469	0.81 496	1.02 434	1.10 499	1.05 478	1.06 488	0.84 429	0.96 485	0.93 279	0.97 397	0.68 519	0.61 381	0.63 519	0.60 519	0.77 520	0.80 404

Wz-Net-TNSev	1.02 471	2.26 544	3.69 509	0.38 287	0.31 273	1.00 478	0.71 485	1.12 486	1.02 487	0.74 419	0.73 414	1.09 493	0.91 478	2.46 502	2.15 496	0.21 442	0.20 276	0.16 391	0.20 347	0.48 488	0.62 342

222	1.02 471	0.60 212	1.95 122	0.29 110	0.51 386	0.62 306	0.24 178	1.09 476	0.86 438	0.64 362	0.67 373	0.47 239	0.42 299	1.86 444	6.73 559	0.13 291	1.21 455	0.11 195	0.32 434	0.17 168	1.44 501

G-Net	1.02 471	0.70 257	3.23 465	0.60 421	0.66 437	2.00 536	0.71 485	0.78 231	0.70 293	1.14 488	2.53 535	1.29 508	1.01 489	1.47 371	1.74 474	0.25 469	0.24 297	0.24 466	0.26 395	0.37 435	0.40 227

DPSNet	1.02 471	0.72 266	2.84 423	0.60 421	0.39 338	1.08 489	0.75 489	1.41 519	1.14 504	0.74 419	0.69 381	1.05 486	1.67 522	2.09 476	2.22 501	0.27 477	0.61 381	0.20 441	0.50 499	0.48 488	1.03 459

ADCP+	1.03 475	1.68 506	3.83 516	0.35 237	0.39 338	1.05 484	0.79 495	0.94 366	0.86 438	0.69 397	0.68 376	0.85 434	1.53 520	1.02 292	4.56 549	0.13 291	0.12 174	0.16 391	0.15 270	0.28 364	0.44 264

WZ-Net	1.04 476	1.83 516	4.20 529	0.42 329	0.36 321	0.88 459	0.71 485	1.05 455	1.11 501	0.84 451	0.94 466	1.06 487	1.17 499	2.37 493	2.24 502	0.20 433	0.14 205	0.15 372	0.16 291	0.36 428	0.53 311

PVD	1.05 477	1.21 414	2.36 213	0.84 471	0.91 474	1.04 482	0.64 468	1.32 513	1.68 531	1.43 521	1.41 508	1.14 499	1.15 498	1.49 374	1.77 477	0.27 477	0.65 389	0.28 477	0.35 455	0.40 457	0.73 383

1111x	1.06 478	0.79 298	3.29 473	0.33 190	0.60 417	0.64 332	0.33 332	1.10 479	0.92 460	0.59 306	0.69 381	0.59 302	0.47 349	2.64 515	4.61 550	0.12 244	1.38 481	0.11 195	0.49 497	0.18 192	1.30 488

ADCMid	1.06 478	1.82 515	3.53 500	0.39 302	0.36 321	0.99 476	0.58 452	1.01 426	0.94 467	1.23 505	1.02 481	1.01 475	1.01 489	1.11 312	4.04 544	0.22 448	0.19 261	0.42 506	0.32 434	0.42 467	0.53 311

test_sample9	1.07 480	0.69 254	2.69 383	0.28 92	0.23 182	0.81 437	0.33 332	0.99 407	0.86 438	0.64 362	0.63 341	0.67 344	0.49 361	2.02 465	2.70 517	0.65 514	4.33 564	0.86 527	0.56 511	0.25 317	0.72 379

ff1	1.07 480	0.67 236	3.39 482	0.32 168	0.22 152	0.58 230	0.28 252	0.85 297	0.96 474	0.54 239	0.74 417	0.67 344	0.40 274	2.75 526	3.86 541	0.10 110	2.16 543	0.15 372	0.33 448	0.25 317	2.19 532

ADCL	1.07 480	1.22 419	2.80 413	0.40 315	0.33 292	1.50 511	1.87 548	0.97 391	1.04 492	1.26 508	1.28 498	0.99 471	1.41 510	1.36 353	3.51 535	0.17 395	0.14 205	0.22 452	0.21 358	0.32 399	0.43 248

ADCPNet	1.07 480	1.37 460	4.54 541	0.38 287	0.68 441	1.36 503	0.64 468	0.93 361	0.83 416	0.79 437	0.82 440	1.08 490	1.18 500	1.30 347	2.68 516	0.21 442	0.69 396	0.21 447	0.95 544	0.30 382	0.54 315

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 484	2.01 527	2.56 321	0.49 379	0.40 344	1.49 510	0.96 507	1.02 434	0.95 472	0.85 453	0.94 466	1.06 487	0.59 404	2.92 534	1.15 430	0.43 501	0.74 405	0.32 490	0.55 509	0.74 515	1.35 493

AnyNet_C32	1.08 484	1.76 513	3.01 448	0.50 385	0.54 398	1.17 497	1.16 526	0.97 391	0.95 472	1.11 485	0.98 474	0.87 440	0.93 483	1.57 387	4.11 546	0.22 448	0.20 276	0.25 471	0.25 387	0.40 457	0.68 366

AIO_test	1.11 486	0.77 288	2.51 298	3.32 561	2.81 554	0.35 32	0.25 204	1.29 509	0.68 270	1.28 510	0.27 65	0.32 139	0.17 27	2.86 532	0.27 84	0.12 244	1.72 517	0.08 31	0.21 358	0.15 125	2.81 549

Ntro	1.11 486	2.10 533	3.52 499	0.97 487	0.87 470	1.06 487	0.54 439	1.02 434	0.93 466	0.63 351	0.76 427	0.93 456	0.67 432	1.76 419	1.71 470	1.03 535	0.46 350	0.76 525	0.41 480	1.29 536	0.86 424

SAMSARA	1.11 486	1.35 450	2.60 336	1.34 510	0.77 456	1.67 521	1.41 542	1.47 522	0.99 484	1.54 527	0.89 457	1.44 517	0.90 477	1.88 450	1.71 470	0.25 469	0.55 372	0.22 452	0.34 453	0.39 451	0.50 291

ADCS	1.14 489	2.02 528	3.36 477	0.43 341	0.37 327	0.96 475	0.81 496	1.12 486	1.17 508	1.25 507	0.98 474	1.08 490	0.92 481	1.41 361	4.97 552	0.23 456	0.21 285	0.22 452	0.23 374	0.40 457	0.67 361

otaku	1.15 490	2.10 533	3.51 497	0.98 488	0.74 449	1.02 481	0.59 455	1.03 441	0.89 453	0.70 401	1.60 512	0.98 468	0.65 424	1.63 399	1.80 479	0.99 534	0.46 350	0.73 524	0.40 475	1.30 538	0.88 428

EAI-Stereo	1.16 491	0.29 8	1.94 121	0.55 405	0.97 483	1.96 532	7.94 565	1.34 514	1.03 489	1.01 475	1.48 509	0.51 258	0.66 430	0.65 194	1.42 458	0.09 46	0.23 295	0.09 73	0.53 506	0.13 91	0.49 289

SuperB	1.19 492	1.62 498	5.29 548	0.37 268	0.26 219	0.81 437	0.87 499	0.94 366	1.19 509	0.68 393	0.68 376	0.63 320	1.37 507	1.73 413	3.30 529	0.16 374	0.12 174	0.17 406	0.16 291	2.74 559	0.63 348

AnyNet_C01	1.20 493	1.89 519	4.25 531	0.55 405	0.54 398	1.57 514	1.39 539	1.10 479	1.13 503	1.19 494	1.34 505	1.15 501	1.11 496	1.73 413	2.89 524	0.26 473	0.24 297	0.28 477	0.24 378	0.50 491	0.68 366

StereoAnything_RVC	1.22 494	1.71 508	3.17 463	2.52 553	2.63 553	0.26 7	0.15 26	0.47 60	0.54 133	0.49 183	0.71 407	0.52 265	0.19 57	1.60 398	0.57 287	0.11 199	4.13 563	0.08 31	0.05 1	0.76 518	3.79 560

SPS-STEREO	1.22 494	1.65 503	3.41 489	0.66 444	0.69 443	1.01 479	0.68 480	1.10 479	0.96 474	1.40 519	1.25 497	1.46 518	1.08 494	2.05 468	2.24 502	0.66 517	0.61 381	0.58 515	0.57 515	0.66 510	1.65 513
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 496	0.69 254	2.69 383	0.28 92	0.23 182	0.81 437	0.33 332	1.01 426	0.75 347	1.23 505	0.63 341	2.53 535	1.31 502	2.02 465	2.70 517	0.65 514	4.33 564	0.86 527	0.56 511	0.25 317	0.72 379

NaN_ROB	1.25 497	1.46 477	3.84 517	0.54 403	0.56 402	1.12 492	0.99 510	1.05 455	1.03 489	1.10 483	0.87 453	0.77 399	1.07 493	5.85 559	2.98 525	0.16 374	0.23 295	0.16 391	0.24 378	0.28 364	0.66 357

RainbowNet	1.27 498	2.22 540	3.58 503	1.14 504	0.92 475	1.08 489	0.76 490	1.19 502	1.15 506	0.77 428	0.97 471	1.08 490	0.83 465	1.64 402	1.72 472	1.20 542	1.30 472	1.01 536	0.58 516	1.23 533	0.97 451

MDST_ROB	1.28 499	0.53 186	3.84 517	0.55 405	0.45 370	4.06 554	0.60 459	1.36 515	0.89 453	2.18 539	1.17 492	0.98 468	0.72 443	4.28 553	2.12 493	0.20 433	0.16 235	0.19 432	0.17 307	0.20 243	0.84 417

EDNetEfficient	1.29 500	0.78 294	4.27 532	0.65 439	1.03 492	0.94 471	1.38 538	0.87 317	1.75 534	2.33 545	1.32 503	1.04 483	2.21 538	1.59 395	4.07 545	0.16 374	0.19 261	0.15 372	0.27 404	0.38 442	0.40 227

RTS	1.29 500	1.59 493	6.48 556	0.63 432	0.57 407	1.59 516	0.90 504	1.15 493	1.44 521	1.20 499	1.31 501	1.10 495	0.87 474	2.67 517	2.27 504	0.21 442	0.38 336	0.19 432	0.20 347	0.46 483	0.68 366

RTSA	1.29 500	1.59 493	6.48 556	0.63 432	0.57 407	1.59 516	0.90 504	1.15 493	1.44 521	1.20 499	1.31 501	1.10 495	0.87 474	2.67 517	2.27 504	0.21 442	0.38 336	0.19 432	0.20 347	0.46 483	0.68 366

WCMA_ROB	1.29 500	1.21 414	3.13 460	0.65 439	0.36 321	1.20 500	0.78 493	1.00 417	0.98 481	1.78 532	2.62 538	3.08 542	2.01 534	1.86 444	2.35 506	0.38 495	0.38 336	0.32 490	0.32 434	0.31 391	1.06 462

MeshStereo	1.29 500	1.34 446	3.04 452	0.35 237	0.28 245	1.10 491	0.69 482	1.42 520	1.07 496	2.71 552	2.43 533	2.95 537	1.50 517	2.92 534	2.03 486	0.23 456	0.22 288	0.22 452	0.19 336	0.50 491	0.69 372
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
HUF	1.33 505	0.96 353	4.06 523	2.73 557	2.17 548	0.35 32	0.24 178	1.87 536	0.75 347	1.28 510	0.29 78	1.35 511	0.19 57	1.97 462	0.43 220	0.15 357	3.91 561	0.08 31	0.06 8	0.31 391	3.41 558

SANet	1.35 506	1.80 514	4.39 537	0.41 325	0.29 251	1.72 523	0.89 503	1.17 499	2.47 544	1.22 503	1.82 517	1.72 524	1.70 524	2.57 508	3.30 529	0.18 406	0.16 235	0.16 391	0.15 270	0.34 410	0.62 342

Anonymous_2	1.36 507	0.49 163	2.03 138	1.71 534	1.58 532	2.49 546	0.58 452	1.59 528	2.31 542	0.77 428	0.88 455	1.03 479	0.58 401	1.20 328	0.66 328	0.32 488	1.38 481	1.42 549	3.87 565	0.78 522	1.56 506

CSAN	1.38 508	1.74 512	4.12 525	0.53 396	0.38 336	1.06 487	1.15 524	1.29 509	1.12 502	1.19 494	1.90 520	1.04 483	1.44 511	5.92 560	2.82 523	0.26 473	0.22 288	0.24 466	0.25 387	0.35 422	0.54 315

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 509	2.04 530	3.02 450	0.58 419	0.41 350	2.15 541	1.00 514	1.31 512	1.29 514	1.05 478	1.10 490	1.29 508	0.91 478	3.07 537	1.34 449	1.65 552	0.84 417	0.68 522	0.88 541	1.55 545	1.91 518

psmorigin	1.41 510	0.91 341	13.83 568	0.37 268	0.30 264	0.63 320	0.37 361	0.80 246	0.64 215	0.98 468	0.87 453	1.16 503	0.78 458	3.95 551	1.09 421	0.19 422	0.22 288	0.17 406	0.19 336	0.25 317	0.47 276

MSMD_ROB	1.41 510	1.03 368	2.75 403	0.41 325	0.32 285	2.00 536	0.61 464	0.96 383	1.43 520	2.97 555	2.63 539	4.76 554	2.04 535	2.44 501	1.78 478	0.30 485	0.26 309	0.32 490	0.32 434	0.32 399	0.63 348

MADNet+	1.44 512	2.19 537	6.00 553	0.89 474	0.70 445	1.58 515	1.11 519	1.56 527	1.30 516	0.89 457	1.03 483	1.25 505	1.12 497	3.29 541	2.80 521	0.48 506	0.57 376	0.39 501	0.36 465	0.63 507	0.69 372

pmcnn	1.44 512	1.25 427	3.57 502	0.74 457	1.42 522	0.72 391	0.56 447	1.04 447	1.06 495	1.03 477	2.89 545	6.01 559	0.75 454	2.54 506	3.60 537	0.14 327	0.11 156	0.08 31	0.06 8	0.34 410	0.81 412

FCDSN-DC	1.45 514	1.12 388	3.30 474	0.48 366	0.41 350	1.13 493	0.60 459	1.17 499	1.28 513	2.25 542	2.85 543	3.65 545	3.34 550	2.58 510	2.44 508	0.31 487	0.26 309	0.31 487	0.30 419	0.37 435	0.78 398
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 514	1.62 498	3.59 504	1.09 497	0.70 445	0.86 450	0.67 478	1.19 502	1.51 525	1.20 499	4.05 554	1.61 522	1.94 532	2.97 536	2.07 490	0.67 518	0.69 396	0.55 514	0.70 526	0.57 500	0.67 361
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 516	2.27 545	4.92 544	1.11 500	0.89 471	1.19 499	0.66 473	1.28 508	1.19 509	0.98 468	0.97 471	3.06 541	1.48 516	2.37 493	1.82 480	1.08 537	0.49 357	1.03 537	0.48 495	1.20 532	0.95 446

IMH-64-1	1.50 517	1.98 523	2.69 383	1.39 515	1.12 506	1.39 507	1.19 529	1.80 533	1.47 523	1.19 494	2.20 528	1.53 519	1.51 518	2.12 478	1.98 483	1.34 545	0.68 393	1.28 543	0.70 526	1.37 540	1.12 465

IMH-64	1.50 517	1.98 523	2.69 383	1.39 515	1.12 506	1.39 507	1.19 529	1.80 533	1.47 523	1.19 494	2.20 528	1.53 519	1.51 518	2.12 478	1.98 483	1.34 545	0.68 393	1.28 543	0.70 526	1.37 540	1.12 465

iRaft-Stereo_20w	1.50 517	0.42 120	4.81 542	2.24 549	2.09 546	1.36 503	1.27 533	1.38 517	0.94 467	2.07 534	0.42 161	0.85 434	0.69 439	0.87 262	1.37 455	0.10 110	4.04 562	0.09 73	0.40 475	0.17 168	4.53 564

ELAS_RVC	1.51 520	0.88 326	3.36 477	0.63 432	0.56 402	1.53 512	2.73 552	1.53 524	1.76 535	2.26 543	2.21 530	2.10 529	3.07 546	2.08 473	2.52 510	0.42 498	0.42 344	0.42 506	0.37 467	0.51 493	0.84 417
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 521	0.92 346	2.91 434	0.62 429	0.57 407	3.13 549	2.21 550	1.67 530	1.58 529	2.42 546	2.43 533	1.87 526	2.49 541	1.85 442	2.70 517	0.42 498	0.43 347	0.41 504	0.40 475	0.51 493	0.85 421
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 522	2.20 539	4.42 538	1.10 499	0.93 478	1.37 505	0.87 499	1.53 524	1.71 533	1.22 503	1.72 515	2.12 530	1.06 492	2.58 510	1.93 482	0.94 529	0.54 369	1.00 535	0.56 511	2.11 554	0.96 448

EKT-Stereo	1.56 523	0.55 196	2.60 336	2.54 554	19.66 574	0.55 190	0.22 115	0.76 217	0.51 106	0.40 123	0.36 129	0.43 194	0.27 162	0.74 230	0.42 213	0.13 291	0.17 248	0.11 195	0.16 291	0.20 243	0.50 291

MFN_U_SF_RVC	1.57 524	2.56 557	3.30 474	0.66 444	0.41 350	1.15 495	0.51 429	1.27 507	1.35 518	1.61 529	1.20 494	1.43 516	0.97 486	1.80 430	2.10 491	1.88 555	1.79 519	1.97 558	2.14 559	1.61 546	1.76 517

WAO-7	1.58 525	2.04 530	3.25 468	0.94 482	0.75 451	1.75 524	1.13 521	1.87 536	1.97 540	1.46 524	2.53 535	1.98 528	1.75 525	3.13 538	2.48 509	0.69 520	0.67 392	0.94 532	0.74 533	0.80 523	0.77 392

FC-DCNN	1.60 526	0.85 315	3.44 493	0.46 359	0.39 338	1.96 532	0.66 473	1.72 532	1.70 532	2.75 553	2.91 546	4.20 548	3.15 547	2.72 522	2.66 515	0.30 485	0.26 309	0.31 487	0.30 419	0.33 403	0.91 432

PWCK	1.62 527	2.32 549	4.27 532	1.11 500	0.56 402	1.81 527	1.84 546	1.55 526	1.54 527	1.45 522	1.81 516	1.82 525	1.38 508	3.34 542	2.14 495	1.09 538	0.57 376	0.98 534	0.59 517	1.50 544	0.79 401

FC-DCNN v2	1.65 528	0.85 315	3.39 482	0.46 359	0.39 338	2.02 538	0.66 473	1.94 541	1.84 538	2.81 554	2.99 547	4.39 552	3.25 548	2.81 530	2.75 520	0.29 484	0.26 309	0.31 487	0.30 419	0.33 403	0.91 432

WAO-6	1.69 529	1.87 518	3.21 464	1.15 505	1.01 489	2.29 542	1.06 518	1.85 535	2.84 551	1.30 514	2.59 537	2.19 531	1.67 522	2.62 513	2.52 510	0.96 531	0.68 393	1.19 540	0.84 538	1.13 529	0.95 446

DispFullNet	1.69 529	2.25 542	5.23 546	1.53 525	8.78 562	0.89 461	0.37 361	1.03 441	0.98 481	1.37 515	1.00 478	1.13 498	1.97 533	1.51 376	0.98 403	0.55 510	0.32 323	1.19 540	0.64 521	1.16 531	0.88 428

SGM-Forest	1.84 531	7.91 568	10.36 562	0.42 329	0.33 292	1.04 482	1.29 534	1.01 426	0.88 448	1.19 494	2.30 531	1.03 479	1.79 528	2.60 512	2.81 522	0.22 448	0.21 285	0.21 447	0.19 336	0.25 317	0.79 401
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 532	2.09 532	4.16 527	0.74 457	1.23 513	4.52 558	3.86 557	1.68 531	1.26 511	1.28 510	1.54 511	2.36 533	1.86 530	3.35 543	3.37 531	0.54 508	0.49 357	0.48 511	0.49 497	1.39 542	1.21 476

Dean	1.92 533	2.31 548	5.03 545	1.31 507	1.08 499	1.55 513	0.99 510	1.98 543	2.33 543	1.51 526	4.15 555	4.23 551	1.39 509	2.31 489	2.10 491	1.18 541	0.69 396	1.18 539	0.75 534	1.30 538	1.07 463

FINET	1.92 533	1.96 521	4.49 540	1.62 528	1.39 521	3.51 552	4.39 558	2.89 551	2.58 546	1.39 517	1.98 521	1.35 511	2.12 537	1.64 402	2.12 493	0.84 527	1.03 437	0.18 425	0.29 410	0.54 498	2.12 528

ACVNet-4b	2.00 535	2.19 537	4.85 543	1.09 497	0.86 467	1.15 495	0.53 436	1.11 483	1.15 506	0.65 378	1.09 489	1.97 527	0.69 439	2.31 489	9.78 565	5.73 565	0.42 344	1.03 537	0.55 509	1.89 550	0.92 438

SDNR	2.06 536	2.93 560	2.94 438	1.55 526	5.13 560	1.98 535	0.24 178	1.95 542	2.62 547	0.92 462	2.71 541	5.76 558	0.68 434	3.61 548	3.84 540	0.33 490	0.38 336	0.22 452	0.17 307	1.13 529	2.04 524

LVE	2.10 537	2.61 558	4.30 536	1.79 538	1.81 540	1.68 522	1.04 517	2.35 546	2.78 550	1.27 509	2.87 544	4.21 550	1.46 513	2.83 531	2.02 485	2.87 560	0.92 422	1.19 540	1.47 556	1.29 536	1.18 469

SGM_RVC	2.11 538	1.07 375	2.87 428	0.98 488	0.92 475	2.72 548	1.88 549	1.91 539	12.27 565	2.09 535	1.99 522	2.47 534	2.24 539	2.87 533	2.03 486	0.54 508	0.47 353	0.42 506	0.47 492	0.74 515	1.22 478
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 539	2.46 553	3.60 506	1.70 533	1.13 508	1.65 520	0.93 506	2.13 544	1.93 539	1.37 515	2.64 540	2.19 531	1.82 529	5.77 558	2.18 498	5.70 564	1.05 438	1.31 545	0.72 531	1.39 542	1.13 467

IGEV-RUCA	2.30 540	0.38 97	1.36 44	0.41 325	1.90 541	2.03 539	1.86 547	1.37 516	1.78 536	3.73 559	3.72 552	5.06 555	8.09 563	2.15 480	1.63 468	0.26 473	0.77 406	2.71 561	1.91 557	2.43 557	2.42 544

UNDER WATER-64	2.59 541	2.28 546	5.63 550	1.85 541	1.45 524	3.28 550	1.60 544	2.62 547	5.57 557	2.09 535	2.12 524	4.10 547	4.21 554	2.74 525	3.64 538	1.49 549	0.86 418	1.58 553	1.09 550	1.91 551	1.62 511

SGM+DAISY	2.67 542	2.14 535	4.28 534	1.92 544	2.11 547	4.36 557	5.22 561	3.17 552	3.00 552	3.24 558	3.81 553	3.03 539	3.61 551	2.53 505	3.79 539	1.15 539	1.29 469	0.66 520	0.71 530	0.95 526	2.44 545

TorneroNet-64	2.74 543	2.23 541	4.18 528	1.48 521	1.20 511	3.88 553	1.01 516	3.48 559	6.61 561	2.62 550	4.55 557	4.20 548	3.84 553	3.39 545	3.40 533	1.23 543	0.66 391	1.39 548	0.80 535	3.42 561	1.27 484

notaker	2.77 544	2.35 550	4.02 522	2.61 556	1.44 523	1.77 525	1.14 522	2.77 550	1.81 537	2.30 544	11.41 566	3.95 546	4.70 555	3.24 540	3.01 526	1.58 551	0.88 419	1.71 556	1.08 549	2.10 553	1.44 501

UNDER WATER	2.84 545	2.25 542	5.25 547	1.84 540	1.45 524	2.36 544	1.44 543	3.23 554	6.51 560	2.61 549	2.73 542	5.69 557	5.64 558	3.14 539	4.18 547	1.48 548	0.81 413	1.60 554	1.07 548	1.91 551	1.67 514

WAO-8	2.91 546	2.55 555	3.77 511	1.93 545	1.04 493	4.08 555	0.99 510	3.25 555	6.09 558	2.20 540	3.34 550	3.33 543	2.64 542	11.73 568	2.52 510	2.12 556	1.92 524	1.55 551	0.93 542	1.27 534	0.96 448

Venus	2.91 546	2.55 555	3.77 511	1.93 545	1.04 493	4.08 555	0.99 510	3.25 555	6.09 558	2.20 540	3.34 550	3.33 543	2.64 542	11.73 568	2.52 510	2.12 556	1.92 524	1.55 551	0.93 542	1.27 534	0.96 448

DGSMNet	2.93 548	0.77 288	3.44 493	3.58 562	4.25 559	2.53 547	6.86 564	1.03 441	0.88 448	0.58 287	1.85 518	0.79 405	0.62 416	1.63 399	1.46 460	4.62 563	4.98 566	5.15 567	4.71 566	4.52 565	4.37 562

MADNet++	2.94 549	2.17 536	3.27 470	2.55 555	2.28 549	3.29 551	3.37 553	2.76 549	2.67 549	3.10 556	3.20 549	2.78 536	3.25 548	4.11 552	4.68 551	2.72 559	2.27 546	3.03 564	2.43 561	2.34 556	2.59 546

xyz-stereo	3.06 550	0.44 142	30.74 582	0.24 33	0.12 4	15.34 569	0.24 178	0.56 123	0.49 89	0.62 340	7.90 561	0.64 328	0.49 361	1.44 367	1.05 413	0.09 46	0.07 9	0.34 495	0.08 51	0.13 91	0.19 78

JetRed	3.37 551	4.96 563	10.08 561	1.48 521	1.73 538	7.63 562	5.47 562	3.47 557	2.20 541	2.42 546	2.40 532	2.98 538	2.35 540	3.52 547	6.60 558	1.33 544	1.90 523	1.38 547	1.23 552	2.30 555	2.02 523

LSM	3.40 552	1.42 470	5.81 552	9.98 569	30.74 581	0.86 450	1.14 522	0.99 407	1.26 511	1.40 519	2.18 527	0.93 456	0.85 469	1.76 419	1.03 411	0.22 448	0.35 329	0.24 466	0.29 410	0.40 457	6.21 568

U	3.41 553	0.37 87	1.27 34	0.27 76	13.75 571	19.65 576	0.15 26	0.43 31	0.33 5	0.18 4	0.19 11	0.27 105	0.15 17	0.23 2	0.19 5	0.10 110	0.06 1	17.75 575	12.73 571	0.11 63	0.10 7

MANE	3.51 554	2.03 529	3.88 519	1.89 543	2.01 544	5.98 559	4.72 559	5.87 564	7.13 562	3.80 560	5.10 559	6.11 560	5.34 557	4.39 554	5.05 553	1.07 536	1.28 467	0.50 512	0.85 539	0.76 518	2.36 543

SGM-ForestM	3.67 555	2.70 559	5.34 549	1.65 531	1.72 537	6.02 560	5.08 560	4.10 560	3.47 553	4.59 561	4.21 556	9.81 566	5.79 559	6.44 561	6.97 560	0.88 528	1.09 442	0.33 494	0.45 486	0.68 511	2.10 527

KSHMR	4.19 556	2.37 551	6.24 554	1.73 536	1.48 528	1.97 534	1.29 534	3.18 553	17.06 575	2.15 538	15.74 569	9.09 565	1.75 525	8.33 565	2.37 507	1.55 550	1.29 469	1.70 555	1.23 552	1.75 547	1.60 509

ktn	4.44 557	2.47 554	3.70 510	1.82 539	1.49 529	2.11 540	1.40 540	2.30 545	12.56 566	11.36 568	16.25 570	11.30 569	3.77 552	4.41 555	3.47 534	1.86 554	0.99 429	1.74 557	1.21 551	3.28 560	1.39 497

LE_ROB	4.55 558	2.43 552	9.94 560	2.79 558	4.03 558	2.40 545	3.54 554	2.72 548	11.04 564	11.64 569	4.69 558	5.25 556	10.74 566	4.52 556	9.73 564	0.82 526	0.70 399	1.34 546	0.97 545	0.74 515	0.94 443

tt	4.94 559	0.32 42	4.22 530	2.29 550	1.58 532	10.19 565	16.94 570	9.44 569	5.03 556	1.69 530	1.33 504	4.68 553	5.02 556	3.38 544	5.91 556	6.15 566	9.47 573	2.80 562	3.16 563	3.54 562	1.58 507

TCMNet-wrong-test	5.56 560	6.73 566	6.40 555	13.05 573	11.91 567	7.29 561	5.47 562	7.17 567	1.58 529	2.68 551	3.15 548	8.30 564	5.87 560	4.80 557	6.10 557	3.08 561	0.98 427	2.37 560	1.99 558	6.69 568	5.63 567

TorneroNet	5.60 561	2.30 547	3.98 520	1.49 523	1.26 516	14.47 567	1.11 519	4.85 561	20.66 580	10.12 565	16.30 571	11.78 570	7.35 561	3.41 546	4.38 548	1.36 547	0.70 399	1.46 550	0.87 540	2.73 558	1.33 489

coex-ft	6.14 562	1.98 523	60.80 584	0.34 214	0.30 264	0.80 432	1.17 528	0.76 217	4.34 555	19.82 576	2.15 526	1.61 522	8.77 565	1.82 435	10.36 566	0.44 502	2.05 531	0.18 425	0.19 336	0.39 451	4.61 566

HanzoNet	7.85 563	3.30 562	5.75 551	7.47 566	3.97 557	2.34 543	1.37 536	3.47 557	4.02 554	13.30 570	10.49 562	10.86 567	16.67 572	8.50 566	10.51 567	10.80 572	9.84 574	5.83 568	13.69 572	7.24 569	7.51 569

USTest	8.06 564	7.11 567	8.76 559	9.20 568	9.03 563	15.20 568	23.57 571	10.01 570	9.45 563	5.97 564	6.79 560	7.77 563	7.51 562	8.75 567	11.06 568	2.24 558	3.58 558	2.87 563	3.21 564	4.93 566	4.21 561

EDNetEfficientorigin	8.19 565	1.27 430	145.54 586	0.51 390	0.96 480	0.75 404	0.49 426	0.86 308	1.57 528	2.12 537	1.49 510	1.28 506	1.35 504	1.84 438	2.15 496	0.14 327	0.13 190	0.17 406	0.18 318	0.39 451	0.64 353

DGTPSM_ROB	8.97 566	5.94 564	13.01 566	5.95 565	11.34 565	8.54 563	24.06 572	6.47 565	13.52 567	5.19 562	11.52 567	6.18 561	11.04 567	7.02 562	13.92 569	4.47 562	7.66 567	3.90 565	7.43 569	4.34 564	7.98 570

DPSMNet_ROB	9.58 567	5.96 565	13.98 569	8.88 567	11.87 566	8.54 563	24.08 573	6.48 566	13.67 570	5.35 563	11.53 568	6.31 562	11.04 567	7.69 563	14.09 570	7.61 571	8.23 569	5.03 566	7.75 570	5.24 567	8.36 571

BEATNet-Init1	12.32 568	12.82 572	28.66 580	3.22 560	3.71 556	21.59 579	11.42 566	14.54 575	13.73 571	20.24 577	20.16 576	26.14 582	19.85 575	19.08 579	15.33 574	1.81 553	1.93 526	2.05 559	2.48 562	4.25 563	3.41 558

DPSM_ROB	12.32 568	11.13 570	12.31 564	12.90 571	12.80 569	19.81 577	28.13 578	14.50 573	14.31 572	10.62 566	11.34 564	12.03 571	11.89 570	13.08 573	15.22 572	7.09 568	8.31 570	6.47 570	7.32 567	8.69 570	8.43 572

DPSM	12.32 568	11.13 570	12.31 564	12.90 571	12.80 569	19.81 577	28.13 578	14.50 573	14.31 572	10.62 566	11.34 564	12.03 571	11.89 570	13.08 573	15.22 572	7.09 568	8.31 570	6.47 570	7.32 567	8.69 570	8.43 572

DLNR_Zeroshot_test	13.74 571	20.06 575	23.92 575	121.50 587	35.20 582	0.46 101	0.15 26	7.96 568	0.47 80	0.29 85	0.37 135	0.26 94	0.17 27	0.79 246	0.36 179	7.16 570	2.95 556	0.09 73	0.38 471	50.40 585	1.95 521

LRCNet_RVC	13.78 572	19.34 574	13.01 566	19.47 575	12.67 568	1.85 529	0.42 389	12.28 571	1.10 499	15.76 572	18.69 575	12.52 573	8.65 564	12.22 571	9.64 563	22.29 576	8.38 572	25.92 578	24.06 579	19.72 577	17.59 577

HaxPig	19.88 573	22.39 580	22.30 573	17.98 574	17.98 573	12.06 566	12.06 567	16.25 576	15.97 574	21.05 578	21.41 578	18.85 577	18.35 573	20.07 580	19.64 576	23.57 580	23.19 580	24.07 577	23.71 578	22.95 578	23.72 581

Anonymous_1	22.76 574	11.11 569	11.93 563	12.73 570	26.05 580	19.39 574	27.77 577	14.18 572	13.64 569	14.92 571	10.66 563	11.26 568	11.24 569	12.48 572	14.45 571	37.82 585	7.87 568	34.92 582	63.61 582	87.51 586	11.75 574

PML	22.99 575	17.34 573	8.24 558	5.48 564	9.84 564	50.35 585	102.65 585	5.84 563	13.52 567	37.08 586	104.84 585	30.61 585	23.20 580	12.09 570	7.96 562	6.27 567	2.12 537	6.31 569	2.42 560	10.67 572	2.95 551

MEDIAN_ROB	23.95 576	26.96 585	26.29 579	22.14 576	22.09 575	16.18 570	14.23 568	20.47 577	20.09 576	25.43 582	25.22 583	22.96 578	22.54 579	24.33 581	23.18 581	28.15 582	27.16 584	28.60 580	27.73 580	27.59 579	27.58 582

DPSimNet_ROB	24.35 577	23.81 583	31.38 583	25.93 578	22.83 576	31.30 580	34.38 581	20.78 578	28.92 585	27.39 583	22.99 582	28.29 584	35.76 585	15.47 575	17.82 575	24.28 581	17.90 578	22.23 576	14.12 573	19.38 576	22.12 580

CasAABBNet	24.76 578	22.38 579	24.44 576	26.05 579	25.75 578	39.79 581	56.76 584	29.10 583	28.88 584	21.22 579	22.69 580	24.21 579	23.99 582	26.23 582	30.62 584	14.22 573	16.71 576	13.03 572	14.75 575	17.49 573	16.97 575

Selective-RAFT-Error	24.83 579	22.44 581	24.80 577	26.10 580	25.82 579	39.85 582	56.72 583	29.21 585	29.03 586	21.29 581	22.80 581	24.25 580	24.07 583	26.28 583	30.60 583	14.24 574	16.85 577	13.04 573	14.75 575	17.53 574	17.02 576

LSM0	26.57 580	22.53 582	25.76 578	30.62 582	52.30 586	39.86 583	56.49 582	29.18 584	28.76 583	21.26 580	22.46 579	24.42 581	23.97 581	26.42 584	30.66 585	14.29 575	16.56 575	13.06 574	14.65 574	17.62 575	20.52 578

AVERAGE_ROB	26.91 581	30.28 586	29.18 581	25.78 577	25.30 577	19.49 575	15.38 569	23.70 582	23.02 582	28.38 584	27.78 584	26.23 583	25.76 584	26.95 585	25.55 582	31.27 584	30.02 585	31.76 581	30.80 581	30.88 584	30.77 583

ASD4	27.03 582	24.46 584	23.91 574	27.24 581	17.87 572	47.08 584	31.36 580	41.80 586	21.82 581	31.12 585	20.82 577	33.80 586	18.50 574	27.25 586	21.57 580	29.52 583	20.55 579	27.54 579	23.38 577	30.03 580	20.96 579

xxxxx1	29.05 583	20.74 576	14.05 570	50.10 583	40.25 583	19.01 571	26.60 574	21.83 579	20.22 577	16.52 573	17.56 572	18.33 574	21.41 576	16.11 576	20.77 577	23.48 577	26.77 581	66.36 584	78.56 584	30.19 581	32.23 584

tt_ll	29.05 583	20.74 576	14.05 570	50.10 583	40.25 583	19.01 571	26.60 574	21.83 579	20.22 577	16.52 573	17.56 572	18.33 574	21.41 576	16.11 576	20.77 577	23.48 577	26.77 581	66.36 584	78.56 584	30.19 581	32.23 584

ff	29.05 583	20.74 576	14.05 570	50.10 583	40.25 583	19.01 571	26.60 574	21.83 579	20.22 577	16.52 573	17.56 572	18.33 574	21.41 576	16.11 576	20.77 577	23.48 577	26.77 581	66.36 584	78.56 584	30.19 581	32.23 584

test_example2	115.17 586	122.38 587	93.45 585	115.38 586	123.53 587	101.24 586	113.11 586	54.67 587	99.94 587	135.50 587	136.43 586	85.67 587	85.40 586	110.44 587	104.91 586	152.17 587	205.21 587	99.17 587	114.27 587	138.55 587	112.04 587

ccccc	290.26 587	297.53 588	346.58 587	372.50 588	377.87 588	200.30 587	209.85 587	217.33 588	172.40 588	202.36 588	216.49 587	213.34 588	255.16 587	312.79 588	342.72 587	409.97 588	354.33 588	255.69 588	227.31 588	431.13 588	389.58 588

FADE		3.24 561		2.10 548	2.93 555			4.99 562	2.50 545	1.28 510		3.05 540		8.01 564		96.22 586	36.26 586	65.47 583	65.78 583	1.78 548	1.34 491

Low-res two-view benchmark