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

GrayStereo	0.71 272	0.27 1	2.40 153	0.89 390	0.23 135	0.62 225	1.40 445	0.67 112	0.70 216	0.72 326	0.77 341	0.55 207	3.03 450	0.60 137	0.28 64	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.21 295	0.12 32	0.37 182

IGEV-Stereo++	0.58 153	0.29 2	1.66 21	0.37 206	0.53 320	0.47 53	0.13 1	0.54 54	0.37 4	1.02 386	0.25 14	0.17 2	0.22 36	1.04 224	0.27 52	0.08 1	1.98 441	0.08 4	0.06 7	0.17 113	1.92 432

AEACV	0.89 355	0.29 2	1.84 36	2.50 460	1.68 449	0.53 96	0.21 47	1.01 335	0.42 13	0.68 308	0.31 42	0.22 13	0.39 190	1.63 311	0.25 30	0.09 13	2.60 461	0.09 22	0.54 421	0.23 223	2.27 454

PSM-AAD	0.67 250	0.29 2	2.41 158	0.37 206	0.23 135	0.86 363	1.15 431	0.62 94	0.66 157	0.64 279	0.71 319	0.67 262	2.90 449	0.65 152	0.32 104	0.10 55	0.08 40	0.17 319	0.15 215	0.14 64	0.34 169

EAI-Stereo	1.16 399	0.29 2	1.94 57	0.55 328	0.97 402	1.96 438	7.94 468	1.34 420	1.03 394	1.01 385	1.48 415	0.51 185	0.66 338	0.65 152	1.42 363	0.09 13	0.23 256	0.09 22	0.53 420	0.13 44	0.49 252

GLC_STEREO	0.31 4	0.30 6	1.80 29	0.29 65	0.12 3	0.41 31	0.20 30	0.39 3	0.42 13	0.26 25	0.31 42	0.25 31	0.19 16	0.36 39	0.26 44	0.09 13	0.11 136	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.15 38

SST-Stereo	0.56 138	0.30 6	2.44 175	0.71 374	0.55 324	0.62 225	0.65 380	0.57 72	0.67 170	0.59 229	0.53 164	0.51 185	0.59 315	1.57 301	0.31 94	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.11 12

Pointernet	0.37 22	0.31 8	1.91 51	0.25 10	0.37 262	0.47 53	0.15 4	0.67 112	0.52 60	0.23 9	0.30 35	0.28 54	0.20 24	0.32 18	0.23 18	0.10 55	0.24 258	0.07 1	0.13 174	0.10 14	0.51 259

trnet	0.31 4	0.31 8	1.65 20	0.20 2	0.12 3	0.55 115	0.15 4	0.50 35	0.51 50	0.28 31	0.34 54	0.24 26	0.21 28	0.34 27	0.24 21	0.11 131	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.09 6	0.12 15

CAS	0.39 28	0.31 8	1.79 27	0.81 386	0.34 241	0.51 71	0.23 89	0.49 25	0.42 13	0.23 9	0.31 42	0.20 5	0.17 6	0.30 6	0.25 30	0.77 427	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 14	0.41 210

anonymousdsp2	0.88 348	0.31 8	1.96 61	1.06 407	1.56 445	0.57 143	0.22 61	0.84 203	0.98 387	1.20 406	0.37 69	0.65 253	0.26 77	1.19 248	0.46 172	0.10 55	2.40 459	0.10 68	0.13 174	0.19 166	2.96 460

EGLCR-Stereo	0.90 358	0.31 8	1.90 48	1.60 437	0.95 398	1.14 402	0.42 302	0.85 215	0.43 17	1.74 436	0.21 2	0.27 47	0.17 6	1.56 296	0.30 77	0.10 55	2.60 461	0.10 68	0.09 46	0.10 14	3.10 462

RAFT_R40	0.55 130	0.31 8	2.44 175	0.57 341	0.42 292	0.62 225	0.52 344	0.58 73	0.66 157	0.56 188	0.54 180	0.54 199	0.50 277	1.56 296	0.53 203	0.11 131	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.16 91	0.10 5

CRE-IMP	0.46 63	0.31 8	2.40 153	0.53 321	0.17 40	0.79 342	0.68 389	0.54 54	0.66 157	0.47 96	0.43 95	0.44 137	0.26 77	0.43 69	0.33 115	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.09 46	0.17 113	0.23 98

R-Stereo Train	0.42 35	0.31 8	2.51 220	0.30 81	0.18 53	0.56 121	0.25 131	0.82 184	0.41 9	0.57 204	0.67 287	0.33 80	0.24 51	0.34 27	0.33 115	0.10 55	0.08 40	0.09 22	0.07 14	0.09 6	0.18 66

RAFT-Stereo	0.42 35	0.31 8	2.51 220	0.30 81	0.18 53	0.56 121	0.25 131	0.82 184	0.41 9	0.57 204	0.67 287	0.33 80	0.24 51	0.34 27	0.33 115	0.10 55	0.08 40	0.09 22	0.07 14	0.09 6	0.18 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV-Stereo+	0.48 76	0.32 17	1.43 9	0.26 22	0.46 304	0.30 7	0.13 1	0.32 1	0.57 91	0.80 350	0.24 8	0.19 4	0.19 16	0.57 127	0.46 172	0.10 55	1.36 414	0.08 4	0.22 305	0.46 391	1.04 379

AE-Stereo	0.71 272	0.32 17	2.44 175	0.44 279	0.50 310	0.58 153	0.23 89	1.08 383	0.67 170	0.67 302	0.51 150	0.47 167	0.24 51	0.63 144	0.32 104	0.09 13	2.15 452	0.11 119	0.45 404	0.22 209	2.01 435

CES	0.33 8	0.32 17	1.46 13	0.25 10	0.50 310	0.40 30	0.20 30	0.48 22	0.48 33	0.22 5	0.29 30	0.26 39	0.19 16	0.35 36	0.22 6	0.09 13	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.16 91	0.54 271

riskmin	0.96 370	0.32 17	2.07 80	1.72 445	1.61 448	1.62 426	0.57 360	1.45 426	0.55 80	0.73 327	0.89 365	0.92 360	0.45 247	1.16 241	0.60 224	0.11 131	1.30 410	0.12 169	1.38 459	0.14 64	1.51 420

DCANet-4	0.43 39	0.32 17	2.31 132	0.26 22	0.14 10	0.51 71	0.22 61	0.84 203	0.78 288	0.55 176	0.48 122	0.28 54	0.37 167	0.40 55	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 220

tt	4.94 463	0.32 17	4.22 435	2.29 459	1.58 446	10.19 469	16.94 473	9.44 472	5.03 459	1.69 435	1.33 410	4.68 458	5.02 461	3.38 448	5.91 460	6.15 468	9.47 475	2.80 465	3.16 466	3.54 466	1.58 422

BUS	0.45 56	0.32 17	1.58 15	0.31 95	0.22 113	0.91 375	0.23 89	1.05 364	0.67 170	0.64 279	0.53 164	0.65 253	0.32 143	0.48 87	0.34 123	0.13 213	0.10 110	0.14 261	0.12 156	0.13 44	0.15 38

BSDual-CNN	0.48 76	0.32 17	1.58 15	0.31 95	0.22 113	0.76 322	0.32 235	1.05 364	0.67 170	0.64 279	0.53 164	0.63 243	0.38 175	0.48 87	0.97 310	0.13 213	0.10 110	0.14 261	0.12 156	0.13 44	0.15 38

psmg	0.48 76	0.32 17	1.58 15	0.28 47	0.22 113	0.75 318	0.35 266	0.94 279	0.67 170	0.61 247	0.59 226	0.63 243	0.38 175	0.48 87	0.97 310	0.13 213	0.11 136	0.13 227	0.13 174	0.14 64	0.15 38

FTStereo	0.79 312	0.32 17	2.83 329	0.70 372	0.21 103	0.73 311	1.75 450	0.61 90	0.60 111	1.07 391	1.62 420	1.28 415	2.11 441	0.75 182	0.30 77	0.19 332	0.08 40	0.12 169	0.11 125	0.12 32	0.39 197

Any-RAFT	0.42 35	0.33 27	1.89 47	0.28 47	0.21 103	0.69 293	0.21 47	0.83 195	0.60 111	0.45 82	0.43 95	0.62 239	0.30 132	0.48 87	0.24 21	0.11 131	0.40 301	0.08 4	0.06 7	0.10 14	0.16 51

NF-Stereo	0.53 118	0.33 27	2.55 236	0.55 328	0.16 23	0.61 203	0.43 309	0.70 126	0.70 216	0.50 133	0.47 116	0.37 94	0.26 77	1.44 282	0.78 283	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

OCTAStereo	0.53 118	0.33 27	2.54 229	0.56 337	0.16 23	0.61 203	0.42 302	0.70 126	0.70 216	0.50 133	0.47 116	0.37 94	0.26 77	1.43 278	0.79 286	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

RE-Stereo	0.53 118	0.33 27	2.54 229	0.56 337	0.16 23	0.61 203	0.43 309	0.70 126	0.70 216	0.50 133	0.47 116	0.37 94	0.26 77	1.43 278	0.77 279	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

TVStereo	0.53 118	0.33 27	2.54 229	0.56 337	0.16 23	0.61 203	0.43 309	0.70 126	0.70 216	0.50 133	0.47 116	0.37 94	0.26 77	1.43 278	0.77 279	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

GMM-Stereo	0.53 118	0.33 27	2.89 339	0.53 321	0.24 147	0.77 332	0.46 326	0.62 94	0.65 150	0.58 210	0.73 324	0.47 167	0.43 231	0.68 162	0.29 73	0.10 55	0.06 1	0.13 227	0.13 174	0.14 64	0.44 233

ICVP	0.48 76	0.33 27	2.37 141	0.34 158	0.22 113	0.60 184	0.55 353	0.79 163	0.53 69	0.45 82	0.60 233	0.49 177	0.36 161	0.55 121	0.46 172	0.16 287	0.16 207	0.14 261	0.11 125	0.16 91	0.32 158
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
testlalala2	0.48 76	0.34 34	2.53 224	0.65 358	0.56 326	0.57 143	0.20 30	0.84 203	0.63 134	0.42 64	0.54 180	0.45 149	0.21 28	0.30 6	0.26 44	0.10 55	0.13 166	0.09 22	0.29 342	0.12 32	0.31 154

CASS	0.43 39	0.34 34	2.01 68	0.33 136	0.17 40	0.54 105	0.24 111	0.71 132	0.52 60	0.62 259	0.55 190	0.40 110	0.41 207	0.43 69	0.33 115	0.17 306	0.10 110	0.14 261	0.11 125	0.18 137	0.23 98
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.37 22	0.34 34	1.83 33	0.25 10	0.18 53	0.45 40	0.24 111	0.60 87	0.40 8	0.42 64	0.39 80	0.54 199	0.25 67	0.41 62	0.29 73	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.07 14	0.13 44	0.20 79

PSM-softLoss	0.52 106	0.34 34	2.47 205	0.55 328	0.17 40	0.61 203	0.39 291	0.64 103	0.67 170	0.52 153	0.48 122	0.39 102	0.25 67	1.46 283	0.77 279	0.13 213	0.08 40	0.13 227	0.12 156	0.12 32	0.15 38

KMStereo	0.52 106	0.34 34	2.47 205	0.55 328	0.17 40	0.61 203	0.39 291	0.64 103	0.67 170	0.52 153	0.48 122	0.39 102	0.25 67	1.46 283	0.77 279	0.13 213	0.08 40	0.13 227	0.12 156	0.12 32	0.15 38

NRIStereo	0.50 95	0.34 34	2.44 175	0.52 317	0.16 23	0.94 381	0.73 397	0.52 40	0.65 150	0.48 99	0.40 89	0.59 225	0.29 122	0.78 191	0.33 115	0.11 131	0.13 166	0.11 119	0.09 46	0.22 209	0.25 111

cross-raft	0.47 68	0.34 34	2.17 101	0.70 372	0.84 387	0.50 69	0.35 266	0.74 136	0.43 17	0.44 78	0.45 108	0.63 243	0.25 67	0.37 42	0.27 52	0.08 1	0.14 180	0.10 68	0.23 310	0.11 22	0.27 125

s12784h	0.41 32	0.34 34	2.17 101	0.24 5	0.11 1	0.64 250	0.24 111	0.85 215	0.70 216	0.45 82	0.54 180	0.28 54	0.27 91	0.51 103	0.27 52	0.11 131	0.06 1	0.09 22	0.06 7	0.16 91	0.14 30

testlalala_base	0.61 184	0.35 42	2.44 175	0.35 178	0.33 231	0.55 115	0.21 47	0.88 242	0.41 9	0.41 59	0.39 80	0.31 69	0.24 51	0.33 22	0.36 132	0.98 437	1.61 425	0.09 22	0.22 305	1.11 433	0.68 313

LoS	0.34 12	0.35 42	1.88 45	0.25 10	0.13 7	0.53 96	0.20 30	0.50 35	0.53 69	0.26 25	0.28 25	0.37 94	0.24 51	0.40 55	0.25 30	0.10 55	0.08 40	0.08 4	0.06 7	0.15 74	0.10 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
KYRaft	0.52 106	0.35 42	2.40 153	0.34 158	0.21 103	0.75 318	0.43 309	0.62 94	0.63 134	0.64 279	0.92 370	0.53 194	0.72 350	0.60 137	0.26 44	0.10 55	0.07 7	0.12 169	0.14 195	0.13 44	0.54 271

CREStereo	0.31 4	0.35 42	1.66 21	0.19 1	0.13 7	0.55 115	0.17 11	0.50 35	0.50 45	0.28 31	0.34 54	0.24 26	0.21 28	0.34 27	0.23 18	0.11 131	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.10 14	0.12 15
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
testlalala	0.53 118	0.36 46	2.40 153	0.29 65	0.35 249	0.60 184	0.22 61	1.02 343	0.63 134	0.56 188	0.40 89	0.32 74	0.21 28	0.33 22	0.27 52	0.10 55	1.73 430	0.09 22	0.24 313	0.08 1	0.43 220

Patchmatch Stereo++	0.43 39	0.36 46	2.44 175	0.48 296	0.17 40	0.61 203	0.26 146	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.56 124	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18
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 39	0.36 46	2.44 175	0.48 296	0.18 53	0.61 203	0.28 175	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.49 97	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

ROB_FTStereo_v2	0.43 39	0.36 46	2.44 175	0.49 307	0.17 40	0.61 203	0.28 175	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.44 137	0.28 105	0.48 87	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

ROB_FTStereo	0.43 39	0.36 46	2.44 175	0.48 296	0.18 53	0.61 203	0.26 146	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.51 103	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

HUI-Stereo	0.43 39	0.36 46	2.45 193	0.48 296	0.18 53	0.61 203	0.27 163	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.44 137	0.28 105	0.47 78	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

iGMRVC	0.43 39	0.36 46	2.44 175	0.48 296	0.18 53	0.61 203	0.27 163	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.57 127	0.31 94	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

iRAFT	0.43 39	0.36 46	2.44 175	0.48 296	0.17 40	0.61 203	0.26 146	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.56 124	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

RAFT-IKP	0.43 39	0.36 46	2.44 175	0.48 296	0.16 23	0.60 184	0.28 175	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.51 103	0.31 94	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

Prome-Stereo	0.53 118	0.36 46	2.39 151	0.60 343	0.23 135	0.63 239	0.41 296	0.66 109	0.67 170	0.59 229	1.02 387	0.43 122	0.71 349	0.61 140	0.34 123	0.10 55	0.07 7	0.10 68	0.09 46	0.13 44	0.44 233

CFNet-RSSM	0.44 52	0.36 46	2.38 144	0.28 47	0.43 293	0.53 96	0.20 30	0.86 226	0.52 60	0.44 78	0.36 63	0.53 194	0.26 77	0.40 55	0.27 52	0.09 13	0.08 40	0.09 22	0.38 391	0.10 14	0.22 89

rvit_stereo_0083	0.28 1	0.37 57	0.88 1	0.28 47	0.18 53	0.28 4	0.22 61	0.40 4	0.58 98	0.25 18	0.30 35	0.27 47	0.27 91	0.38 44	0.25 30	0.14 244	0.12 152	0.13 227	0.10 80	0.13 44	0.14 30

U	3.41 457	0.37 57	1.27 5	0.27 32	13.75 473	19.65 478	0.15 4	0.43 10	0.33 1	0.18 1	0.19 1	0.27 47	0.15 2	0.23 1	0.19 1	0.10 55	0.06 1	17.75 477	12.73 473	0.11 22	0.10 5

RAFT-Stereo-weight	0.46 63	0.37 57	1.60 18	0.29 65	0.51 312	0.57 143	0.22 61	0.84 203	0.67 170	0.48 99	0.38 75	0.36 89	0.17 6	0.39 48	0.27 52	0.09 13	1.28 406	0.09 22	0.07 14	0.09 6	0.41 210

MC-Stereo	0.58 153	0.37 57	2.00 66	0.88 389	0.64 356	0.54 105	0.19 19	0.46 19	0.39 7	0.58 210	0.39 80	0.27 47	0.27 91	0.71 172	0.32 104	0.09 13	1.20 392	0.09 22	0.16 236	0.22 209	1.92 432

DeepStereo_RVC	0.47 68	0.37 57	2.19 106	0.55 328	0.18 53	0.60 184	0.58 362	0.52 40	0.62 123	0.49 115	0.45 108	0.39 102	0.85 375	0.47 78	0.34 123	0.12 168	0.08 40	0.11 119	0.09 46	0.15 74	0.19 71

RAFT-345	0.56 138	0.37 57	2.68 288	0.40 251	0.34 241	0.58 153	0.41 296	0.49 25	0.70 216	0.51 144	0.99 383	0.43 122	0.28 105	1.56 296	0.81 292	0.10 55	0.07 7	0.11 119	0.09 46	0.11 22	0.09 2

CREStereo++_RVC	0.38 25	0.37 57	2.47 205	0.25 10	0.16 23	0.54 105	0.15 4	0.42 8	0.57 91	0.37 47	0.52 159	0.24 26	0.19 16	0.31 8	0.27 52	0.09 13	0.06 1	0.08 4	0.30 349	0.09 6	0.22 89
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
Gwc-CoAtRS	0.41 32	0.37 57	2.06 79	0.28 47	0.41 282	0.48 58	0.19 19	0.64 103	0.49 37	0.45 82	0.39 80	0.57 218	0.26 77	0.37 42	0.28 64	0.09 13	0.19 229	0.09 22	0.31 355	0.11 22	0.25 111

GCAP-BAT	0.78 308	0.38 65	2.37 141	0.98 400	0.60 340	0.77 332	0.22 61	1.13 398	0.51 50	0.80 350	0.90 369	0.81 329	0.25 67	0.77 185	0.88 303	0.10 55	1.94 438	0.09 22	0.50 415	0.17 113	1.35 410

LoS_RVC	0.34 12	0.38 65	1.96 61	0.27 32	0.35 249	0.43 36	0.22 61	0.43 10	0.34 2	0.24 14	0.34 54	0.23 20	0.28 105	0.34 27	0.22 6	0.08 1	0.07 7	0.07 1	0.05 1	0.10 14	0.35 175

RCA-Stereo	0.45 56	0.38 65	1.80 29	0.27 32	0.25 154	0.58 153	0.23 89	0.84 203	0.66 157	0.42 64	0.44 106	0.28 54	0.35 158	0.31 8	0.21 3	0.09 13	1.01 376	0.09 22	0.07 14	0.21 194	0.53 268

Pruner-Stereo	0.55 130	0.38 65	2.49 216	1.78 447	0.19 79	0.63 239	0.45 320	0.59 83	0.67 170	0.61 247	0.48 122	0.41 116	0.25 67	0.49 97	0.99 318	0.13 213	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.14 30

PMTNet	0.35 16	0.38 65	1.75 25	0.21 3	0.14 10	0.57 143	0.24 111	0.48 22	0.44 21	0.28 31	0.32 50	0.26 39	0.24 51	0.41 62	0.24 21	0.42 403	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.18 137	0.15 38

CAS++	0.34 12	0.39 70	1.90 48	0.25 10	0.18 53	0.32 10	0.20 30	0.78 155	0.44 21	0.31 39	0.31 42	0.21 12	0.16 4	0.34 27	0.20 2	0.15 273	0.13 166	0.13 227	0.10 80	0.15 74	0.14 30
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV_Zeroshot_test	0.91 360	0.39 70	3.80 420	0.42 264	1.95 453	0.56 121	0.64 377	0.84 203	0.55 80	1.45 427	0.53 164	0.79 320	0.42 219	0.57 127	1.13 333	0.10 55	0.49 316	0.10 68	0.34 377	0.19 166	2.97 461

hknet	0.53 118	0.39 70	2.04 75	0.31 95	0.24 147	0.76 322	0.32 235	1.05 364	0.71 230	0.64 279	0.53 164	0.79 320	0.40 197	0.84 202	0.78 283	0.12 168	0.10 110	0.14 261	0.12 156	0.13 44	0.15 38

sCroCo_RVC	0.37 22	0.39 70	2.38 144	0.35 178	0.27 179	0.31 9	0.22 61	0.49 25	0.48 33	0.23 9	0.34 54	0.25 31	0.24 51	0.35 36	0.25 30	0.15 273	0.17 217	0.12 169	0.11 125	0.15 74	0.15 38

SFCPSM	0.48 76	0.39 70	2.30 129	0.28 47	0.27 179	0.70 296	0.32 235	1.00 326	0.69 206	0.50 133	0.52 159	0.43 122	0.36 161	0.53 114	0.44 164	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.16 236	0.18 137	0.23 98

CASnet	0.32 7	0.40 75	1.80 29	0.28 47	0.11 1	0.47 53	0.19 19	0.45 14	0.47 30	0.39 54	0.31 42	0.23 20	0.17 6	0.31 8	0.21 3	0.11 131	0.06 1	0.15 286	0.12 156	0.16 91	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
NINENet	0.54 126	0.40 75	2.19 106	0.55 328	0.26 168	0.91 375	0.23 89	1.05 364	0.77 283	0.54 165	0.57 214	0.65 253	0.32 143	1.22 250	0.34 123	0.16 287	0.13 166	0.16 304	0.11 125	0.16 91	0.14 30

AAGNet	0.92 361	0.40 75	2.53 224	0.60 343	1.01 408	0.62 225	0.45 320	0.52 40	0.68 197	0.58 210	0.53 164	0.50 181	0.72 350	1.22 250	7.32 464	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.16 91	0.10 5

DEmStereo	0.69 262	0.40 75	2.42 162	0.42 264	0.18 53	0.66 277	0.88 410	0.54 54	0.64 143	0.60 238	1.00 384	0.45 149	1.24 407	1.53 292	2.21 404	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.10 80	0.11 22	0.14 30

HSM-Net_RVC	0.70 268	0.40 75	2.45 193	0.27 32	0.19 79	0.68 290	0.30 214	1.29 416	0.73 241	0.73 327	0.70 306	0.77 314	0.45 247	3.73 454	0.46 172	0.13 213	0.09 86	0.10 68	0.09 46	0.13 44	0.32 158
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_sample7	0.65 229	0.41 80	2.08 82	0.36 194	0.20 91	0.52 88	0.32 235	0.99 317	0.86 346	0.64 279	0.63 256	0.67 262	0.49 274	1.18 246	0.52 198	0.18 317	1.21 395	0.16 304	0.15 215	0.19 166	1.22 396

RAFT-Test	0.56 138	0.41 80	2.01 68	0.90 392	1.07 416	0.65 264	0.37 277	0.83 195	0.65 150	0.49 115	0.49 135	0.93 365	0.24 51	0.52 107	0.30 77	0.10 55	0.38 295	0.09 22	0.38 391	0.11 22	0.19 71

DisPM	0.48 76	0.41 80	2.54 229	0.61 349	0.18 53	0.59 171	0.62 375	0.54 54	0.67 170	0.61 247	0.53 164	0.38 99	0.26 77	0.76 184	0.31 94	0.13 213	0.07 7	0.12 169	0.11 125	0.12 32	0.15 38

test_sample2	0.59 169	0.42 83	1.84 36	0.33 136	0.18 53	0.52 88	0.28 175	0.86 226	0.70 216	0.47 96	0.53 164	0.46 158	0.41 207	1.51 290	0.66 249	0.12 168	0.93 371	0.11 119	0.24 313	0.16 91	1.01 377

Selective-IGEV	0.57 145	0.42 83	1.87 44	1.67 442	1.33 433	0.36 23	0.20 30	0.61 90	0.71 230	0.22 5	0.31 42	0.22 13	0.19 16	0.52 107	0.36 132	0.09 13	0.97 373	0.09 22	0.15 215	0.20 184	0.85 354

CRFU-Net	0.58 153	0.42 83	1.90 48	0.49 307	0.27 179	0.83 356	0.35 266	0.94 279	0.54 73	0.65 294	0.60 233	0.78 318	1.34 409	1.00 218	0.51 196	0.17 306	0.14 180	0.17 319	0.10 80	0.19 166	0.20 79

iRaft-Stereo_20w	1.50 423	0.42 83	4.81 447	2.24 458	2.09 456	1.36 411	1.27 438	1.38 422	0.94 374	2.07 439	0.42 93	0.85 345	0.69 346	0.87 205	1.37 360	0.10 55	4.04 465	0.09 22	0.40 395	0.17 113	4.53 468

DAS	0.61 184	0.42 83	1.85 40	0.34 158	0.34 241	0.52 88	0.42 302	0.89 250	0.80 306	0.85 364	0.69 293	0.57 218	0.51 281	2.38 401	0.57 215	0.13 213	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.18 137	0.37 182

SepStereo	0.57 145	0.42 83	1.85 40	0.34 158	0.34 241	0.52 88	0.42 302	0.89 250	0.80 306	0.85 364	0.69 293	0.57 218	0.51 281	1.55 294	0.57 215	0.13 213	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.18 137	0.37 182

PFNet	0.62 200	0.42 83	2.69 294	0.43 274	0.55 324	0.62 225	0.27 163	0.64 103	0.72 237	0.61 247	0.56 203	0.45 149	0.33 148	1.86 352	1.12 332	0.28 386	0.09 86	0.12 169	0.16 236	0.26 263	0.27 125

test-3	0.58 153	0.43 90	2.44 175	0.52 317	0.59 335	0.46 43	0.23 89	0.77 148	0.49 37	0.52 153	0.29 30	0.44 137	0.22 36	0.59 132	0.97 310	0.08 1	1.27 404	0.10 68	0.35 379	0.29 294	0.62 295

test_1	0.58 153	0.43 90	2.44 175	0.52 317	0.59 335	0.46 43	0.23 89	0.77 148	0.49 37	0.51 144	0.29 30	0.44 137	0.22 36	0.59 132	0.97 310	0.08 1	1.27 404	0.10 68	0.35 379	0.29 294	0.63 299

PFNet+	0.50 95	0.43 90	2.54 229	0.49 307	0.18 53	0.58 153	0.76 399	0.54 54	0.72 237	0.56 188	0.48 122	0.39 102	0.26 77	0.94 214	0.33 115	0.14 244	0.09 86	0.14 261	0.13 174	0.12 32	0.16 51

LCNet	0.58 153	0.43 90	2.42 162	0.91 394	0.22 113	0.95 383	0.29 200	0.62 94	0.64 143	0.52 153	0.55 190	0.41 116	0.75 361	0.84 202	0.27 52	0.10 55	0.07 7	0.12 169	0.18 258	0.97 432	0.40 202

UGAM-zero	0.97 373	0.44 94	2.48 211	0.33 136	0.86 388	1.26 410	0.76 399	1.05 364	0.52 60	0.93 376	0.45 108	1.32 419	0.81 367	2.08 380	0.49 189	0.10 55	0.52 321	0.09 22	0.47 409	0.11 22	4.43 467

GMStereo_Zeroshot	0.44 52	0.44 94	1.84 36	0.44 279	0.20 91	0.52 88	0.19 19	0.60 87	0.54 73	0.58 210	0.59 226	0.63 243	0.29 122	0.59 132	0.34 123	0.16 287	0.09 86	0.16 304	0.09 46	0.26 263	0.26 119

MSKI-zero shot	0.70 268	0.44 94	2.62 260	1.47 431	0.75 372	0.56 121	0.20 30	0.80 169	0.45 23	0.60 238	0.52 159	0.44 137	0.17 6	0.70 166	0.26 44	0.09 13	2.87 463	0.09 22	0.32 362	0.14 64	0.50 255

test_3	0.59 169	0.44 94	2.44 175	0.53 321	0.59 335	0.48 58	0.30 214	0.79 163	0.52 60	0.51 144	0.30 35	0.45 149	0.22 36	0.59 132	0.97 310	0.08 1	1.25 399	0.11 119	0.35 379	0.30 302	0.62 295

AdaStereo	0.48 76	0.44 94	2.18 104	0.36 194	0.20 91	0.59 171	0.29 200	0.97 302	0.74 259	0.52 153	0.55 190	0.61 234	0.33 148	0.52 107	0.44 164	0.18 317	0.08 40	0.17 319	0.11 125	0.18 137	0.24 107
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.
rvit_stereo_0075_2	0.45 56	0.45 99	2.60 251	0.34 158	0.32 225	0.41 31	0.21 47	0.60 87	0.54 73	0.39 54	0.51 150	0.40 110	0.29 122	0.46 74	0.31 94	0.21 350	0.15 194	0.22 361	0.15 215	0.18 137	0.33 161

test_sample1	0.61 184	0.45 99	1.84 36	0.33 136	0.29 195	0.49 63	0.24 111	0.83 195	0.73 241	0.51 144	0.53 164	0.52 192	0.45 247	1.40 273	0.72 268	0.11 131	0.96 372	0.10 68	0.24 313	0.15 74	1.25 399

rvit_stereo_0081	0.29 2	0.46 101	1.13 3	0.28 47	0.17 40	0.32 10	0.22 61	0.45 14	0.58 98	0.25 18	0.26 19	0.26 39	0.22 36	0.36 39	0.25 30	0.14 244	0.10 110	0.11 119	0.10 80	0.13 44	0.11 12

rvit_stereo_0082	0.29 2	0.46 101	1.13 3	0.28 47	0.17 40	0.32 10	0.22 61	0.45 14	0.58 98	0.25 18	0.26 19	0.26 39	0.22 36	0.36 39	0.25 30	0.14 244	0.10 110	0.11 119	0.10 80	0.13 44	0.11 12

PSMNet-ADL	0.56 138	0.47 103	2.03 72	0.35 178	0.22 113	0.67 284	0.27 163	0.77 148	0.58 98	0.43 72	0.53 164	0.70 293	0.45 247	1.89 359	0.64 241	0.16 287	0.13 166	0.11 119	0.13 174	0.15 74	0.51 259

ASMatch	0.61 184	0.47 103	2.72 304	0.91 394	0.36 256	0.56 121	0.24 111	0.54 54	0.67 170	0.48 99	1.20 400	0.47 167	0.65 332	1.33 267	0.93 307	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.11 125	0.10 14	0.17 57

DRaft	0.65 229	0.47 103	2.38 144	0.25 10	0.17 40	0.64 250	0.65 380	0.56 66	0.57 91	0.67 302	0.98 380	0.38 99	0.99 393	1.42 277	2.06 393	0.11 131	0.14 180	0.10 68	0.14 195	0.18 137	0.21 83

test_sample3	0.61 184	0.48 106	2.24 118	0.34 158	0.19 79	0.58 153	0.25 131	0.97 302	0.76 273	0.54 165	0.52 159	0.46 158	0.37 167	1.78 335	0.57 215	0.13 213	0.79 358	0.12 169	0.21 295	0.17 113	0.73 328

MGS-Stereo	0.35 16	0.48 106	1.99 65	0.26 22	0.14 10	0.41 31	0.22 61	0.41 5	0.48 33	0.24 14	0.51 150	0.25 31	0.18 14	0.33 22	0.22 6	0.10 55	0.08 40	0.09 22	0.08 32	0.47 395	0.10 5

Selective-RAFT	0.46 63	0.48 106	1.88 45	0.32 115	0.16 23	0.61 203	0.19 19	0.66 109	0.62 123	0.28 31	0.30 35	0.41 116	0.33 148	0.51 103	0.32 104	0.11 131	1.09 386	0.09 22	0.35 379	0.19 166	0.37 182

test_sample4	0.62 200	0.49 109	2.24 118	0.34 158	0.19 79	0.57 143	0.25 131	0.98 309	0.76 273	0.56 188	0.55 190	0.45 149	0.38 175	1.78 335	0.56 212	0.13 213	0.80 360	0.13 227	0.21 295	0.17 113	0.76 332

11t1	0.60 177	0.49 109	2.19 106	0.35 178	0.58 334	0.48 58	0.21 47	0.72 133	0.73 241	0.49 115	0.47 116	0.35 88	0.34 156	0.61 140	0.71 264	0.12 168	1.26 403	0.10 68	0.29 342	0.16 91	1.22 396

Anonymous_2	1.36 413	0.49 109	2.03 72	1.71 444	1.58 446	2.49 451	0.58 362	1.59 433	2.31 445	0.77 339	0.88 363	1.03 388	0.58 312	1.20 249	0.66 249	0.32 394	1.38 416	1.42 454	3.87 467	0.78 427	1.56 421

CrosDoStereo	0.96 370	0.49 109	2.66 275	0.27 32	0.33 231	0.54 105	3.69 459	0.77 148	0.66 157	0.70 315	1.39 412	0.53 194	1.47 419	1.77 332	3.02 431	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.11 125	0.22 209	0.30 146

DeepStereo_LL	0.96 370	0.49 109	2.66 275	0.27 32	0.33 231	0.54 105	3.69 459	0.77 148	0.66 157	0.70 315	1.39 412	0.53 194	1.47 419	1.77 332	3.02 431	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.11 125	0.22 209	0.30 146

AnonymousM	0.45 56	0.49 109	1.83 33	0.29 65	0.15 16	0.53 96	0.22 61	0.64 103	0.66 157	0.47 96	0.33 52	0.30 62	0.25 67	0.49 97	0.29 73	0.12 168	0.27 277	0.71 428	0.37 387	0.12 32	0.41 210

Anonymous3	0.47 68	0.49 109	2.61 256	0.33 136	0.25 154	0.72 307	0.32 235	0.80 169	0.60 111	0.36 45	0.41 91	0.33 80	0.29 122	0.46 74	0.30 77	0.19 332	0.18 224	0.13 227	0.13 174	0.18 137	0.22 89

test_sample5	0.63 213	0.50 116	2.19 106	0.34 158	0.19 79	0.56 121	0.26 146	0.98 309	0.77 283	0.55 176	0.63 256	0.45 149	0.38 175	1.87 356	0.58 218	0.14 244	0.82 364	0.13 227	0.22 305	0.18 137	0.76 332

DualNet	0.63 213	0.50 116	2.19 106	0.34 158	0.19 79	0.56 121	0.26 146	0.98 309	0.77 283	0.56 188	0.66 282	0.45 149	0.38 175	1.87 356	0.58 218	0.14 244	0.82 364	0.13 227	0.22 305	0.18 137	0.76 332

PCWNet_CMD	0.48 76	0.50 116	2.23 116	0.27 32	0.20 91	0.56 121	0.22 61	0.78 155	0.67 170	0.49 115	0.55 190	0.68 276	0.56 300	0.48 87	0.32 104	0.11 131	0.10 110	0.14 261	0.10 80	0.19 166	0.43 220

CFNet_pseudo	0.47 68	0.50 116	2.19 106	0.26 22	0.20 91	0.56 121	0.22 61	0.80 169	0.62 123	0.50 133	0.56 203	0.68 276	0.47 263	0.53 114	0.33 115	0.11 131	0.10 110	0.15 286	0.10 80	0.18 137	0.33 161

DIP-Stereo	0.43 39	0.50 116	2.21 113	0.27 32	0.18 53	0.63 239	0.17 11	0.94 279	0.58 98	0.49 115	0.48 122	0.30 62	0.30 132	0.40 55	0.31 94	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.08 32	0.15 74	0.33 161
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.48 76	0.50 116	2.23 116	0.27 32	0.20 91	0.56 121	0.22 61	0.78 155	0.67 170	0.49 115	0.55 190	0.68 276	0.56 300	0.48 87	0.32 104	0.11 131	0.10 110	0.13 227	0.10 80	0.18 137	0.43 220

ccs_rob	0.47 68	0.50 116	2.19 106	0.26 22	0.20 91	0.56 121	0.22 61	0.80 169	0.62 123	0.50 133	0.56 203	0.68 276	0.47 263	0.53 114	0.33 115	0.11 131	0.10 110	0.16 304	0.10 80	0.18 137	0.33 161

RSM	0.47 68	0.51 123	1.36 8	1.37 424	1.04 412	0.37 25	0.21 47	0.52 40	0.55 80	0.23 9	0.28 25	0.28 54	0.17 6	0.40 55	0.22 6	0.09 13	0.24 258	0.09 22	0.35 379	0.24 230	0.80 343

test_sample6	0.64 222	0.51 123	2.17 101	0.35 178	0.18 53	0.56 121	0.27 163	1.00 326	0.80 306	0.56 188	0.66 282	0.47 167	0.39 190	1.95 367	0.60 224	0.14 244	0.80 360	0.13 227	0.21 295	0.18 137	0.78 338

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 106	0.51 123	1.12 2	0.26 22	0.22 113	0.46 43	0.20 30	1.10 388	1.33 422	3.13 461	0.33 52	0.22 13	0.20 24	0.34 27	0.26 44	0.11 131	0.09 86	0.11 119	0.09 46	0.17 113	0.21 83

ttt	0.89 355	0.51 123	2.51 220	0.36 194	0.31 215	0.61 203	0.28 175	1.07 380	0.92 367	0.56 188	0.77 341	0.55 207	0.37 167	2.27 391	3.51 439	0.16 287	1.21 395	0.13 227	0.31 355	0.18 137	1.26 400

RSM++	0.48 76	0.52 127	1.27 5	1.62 438	1.27 432	0.39 29	0.20 30	0.49 25	0.56 86	0.22 5	0.25 14	0.24 26	0.17 6	0.39 48	0.23 18	0.09 13	0.11 136	0.09 22	0.35 379	0.29 294	0.80 343

CoDeX	0.54 126	0.52 127	2.25 121	0.30 81	0.26 168	0.61 203	0.32 235	1.03 350	0.73 241	0.49 115	0.56 203	0.52 192	0.40 197	1.59 308	0.38 142	0.12 168	0.09 86	0.11 119	0.10 80	0.15 74	0.22 89

HH	0.79 312	0.52 127	2.72 304	1.45 428	0.80 382	0.91 375	0.23 89	0.76 142	0.76 273	0.64 279	0.55 190	0.87 351	0.41 207	0.94 214	0.45 168	0.09 13	1.20 392	0.10 68	0.09 46	0.16 91	2.16 443

HanStereo	0.79 312	0.52 127	2.72 304	1.45 428	0.80 382	0.91 375	0.23 89	0.76 142	0.76 273	0.64 279	0.55 190	0.87 351	0.41 207	0.94 214	0.45 168	0.09 13	1.20 392	0.10 68	0.09 46	0.16 91	2.16 443

mmm	0.66 247	0.53 131	1.83 33	0.38 225	0.86 388	0.49 63	0.27 163	0.82 184	0.83 325	0.59 229	0.69 293	0.47 167	0.38 175	0.81 200	0.73 270	0.12 168	1.37 415	0.14 261	0.45 404	0.18 137	1.35 410

MDST_ROB	1.28 406	0.53 131	3.84 423	0.55 328	0.45 297	4.06 459	0.60 368	1.36 421	0.89 360	2.18 444	1.17 398	0.98 377	0.72 350	4.28 457	2.12 397	0.20 341	0.16 207	0.19 344	0.17 250	0.20 184	0.84 350

Occ-G	0.68 255	0.54 133	2.08 82	0.99 404	0.74 370	0.38 27	0.25 131	0.46 19	0.78 288	0.40 57	0.36 63	0.46 158	0.22 36	0.90 210	0.70 258	0.09 13	1.53 424	0.09 22	0.16 236	0.31 310	2.06 438

SMFormer	0.64 222	0.54 133	1.92 53	0.32 115	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 279	0.85 340	0.58 210	0.70 306	0.51 185	0.41 207	1.89 359	0.86 301	0.13 213	1.01 376	0.11 119	0.26 328	0.17 113	0.84 350

tta	0.63 213	0.54 133	1.92 53	0.32 115	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 279	0.85 340	0.58 210	0.70 306	0.51 185	0.41 207	1.89 359	0.86 301	0.13 213	1.01 376	0.11 119	0.26 328	0.19 166	0.59 288

qqq1	0.62 200	0.54 133	1.92 53	0.32 115	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 279	0.85 340	0.58 210	0.70 306	0.51 185	0.41 207	1.89 359	0.64 241	0.13 213	1.01 376	0.09 22	0.24 313	0.19 166	0.59 288

fff1	0.62 200	0.54 133	1.92 53	0.32 115	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 279	0.85 340	0.58 210	0.70 306	0.51 185	0.41 207	1.89 359	0.64 241	0.13 213	1.01 376	0.09 22	0.24 313	0.19 166	0.59 288

test-1	0.61 184	0.54 133	2.09 85	0.31 95	1.37 435	0.51 71	0.28 175	0.83 195	0.50 45	0.42 64	0.55 190	0.54 199	0.24 51	0.38 44	1.25 349	0.10 55	1.08 384	0.10 68	0.17 250	0.11 22	0.77 335

pcwnet_v2	0.65 229	0.54 133	4.29 440	0.33 136	0.27 179	0.60 184	0.25 131	1.02 343	0.92 367	0.61 247	0.69 293	0.62 239	0.54 293	0.67 158	0.38 142	0.18 317	0.15 194	0.15 286	0.14 195	0.21 194	0.49 252

GES	0.49 91	0.54 133	2.37 141	0.31 95	0.19 79	0.61 203	0.30 214	0.93 274	0.52 60	0.49 115	0.53 164	0.40 110	0.43 231	0.59 132	0.67 252	0.16 287	0.11 136	0.12 169	0.10 80	0.20 184	0.30 146

rvit_0105_6	0.36 20	0.55 141	1.48 14	0.31 95	0.18 53	0.35 22	0.26 146	0.56 66	0.66 157	0.26 25	0.29 30	0.33 80	0.26 77	0.41 62	0.27 52	0.18 317	0.16 207	0.15 286	0.13 174	0.15 74	0.25 111

EKT-Stereo	1.56 429	0.55 141	2.60 251	2.54 461	19.66 476	0.55 115	0.22 61	0.76 142	0.51 50	0.40 57	0.36 63	0.43 122	0.27 91	0.74 181	0.42 154	0.13 213	0.17 217	0.11 119	0.16 236	0.20 184	0.50 255

CFNet_ucs	0.50 95	0.55 141	2.28 125	0.27 32	0.22 113	0.58 153	0.23 89	0.90 258	0.69 206	0.54 165	0.64 268	0.68 276	0.44 239	0.55 121	0.34 123	0.14 244	0.12 152	0.16 304	0.11 125	0.19 166	0.38 190

GANet-ADL	0.48 76	0.56 144	2.51 220	0.34 158	0.20 91	0.58 153	0.25 131	0.80 169	0.57 91	0.43 72	0.61 241	0.56 214	0.31 137	0.44 72	0.44 164	0.14 244	0.11 136	0.10 68	0.09 46	0.22 209	0.38 190

XX-Stereo	0.98 375	0.57 145	4.45 444	1.64 440	5.33 465	0.55 115	0.16 9	0.96 295	0.43 17	0.45 82	0.65 275	0.85 345	0.19 16	0.79 193	0.26 44	0.11 131	0.80 360	0.10 68	0.32 362	0.17 113	0.78 338

NVstereo2D	0.63 213	0.57 145	2.29 127	0.37 206	0.35 249	0.69 293	0.49 337	0.96 295	0.88 355	0.49 115	0.54 180	0.72 296	0.46 255	1.98 370	0.50 193	0.19 332	0.20 241	0.18 337	0.16 236	0.28 286	0.34 169

ff7	0.65 229	0.58 147	2.09 85	0.39 238	0.60 340	0.56 121	0.23 89	0.49 25	0.62 123	1.00 381	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 172	0.24 21	0.09 13	2.09 443	0.10 68	0.18 258	0.24 230	2.22 449

ffff	0.65 229	0.58 147	2.09 85	0.39 238	0.60 340	0.56 121	0.23 89	0.49 25	0.62 123	1.00 381	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 172	0.24 21	0.09 13	2.09 443	0.10 68	0.18 258	0.24 230	2.22 449

11t	0.65 229	0.58 147	2.09 85	0.39 238	0.60 340	0.56 121	0.23 89	0.49 25	0.62 123	1.00 381	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 172	0.24 21	0.09 13	2.09 443	0.10 68	0.18 258	0.24 230	2.22 449

ccc-4	0.65 229	0.58 147	2.09 85	0.39 238	0.60 340	0.56 121	0.23 89	0.49 25	0.62 123	1.00 381	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 172	0.24 21	0.09 13	2.09 443	0.10 68	0.18 258	0.24 230	2.22 449

UNet	0.56 138	0.58 147	2.81 325	0.32 115	0.33 231	0.74 316	0.27 163	0.86 226	0.67 170	0.55 176	0.55 190	0.72 296	0.55 298	0.79 193	0.58 218	0.12 168	0.09 86	0.13 227	0.11 125	0.20 184	0.19 71

FENet	0.48 76	0.58 147	2.46 200	0.33 136	0.18 53	0.58 153	0.22 61	0.83 195	0.64 143	0.49 115	0.42 93	0.55 207	0.38 175	0.52 107	0.51 196	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.11 125	0.17 113	0.31 154

anonymousdsp	0.86 341	0.59 153	2.65 271	1.33 420	1.25 429	0.56 121	0.23 89	0.54 54	0.71 230	1.13 396	0.25 14	0.22 13	0.24 51	1.24 254	0.24 21	0.09 13	2.34 457	0.10 68	0.18 258	0.25 245	3.12 463

STTRV1_RVC	0.81 317	0.59 153	2.88 338	0.43 274	0.49 309	0.80 345	0.44 315	1.18 408	0.84 337	0.63 268	0.89 365	0.72 296	0.63 329	2.67 422	0.67 252	0.51 412	0.65 343	0.27 382	0.24 313	0.35 339	0.29 137

WCG-NET	0.42 35	0.60 155	1.68 24	0.26 22	0.19 79	0.51 71	0.18 16	0.58 73	0.49 37	0.42 64	0.58 220	0.32 74	0.26 77	0.38 44	0.30 77	0.10 55	0.59 334	0.08 4	0.07 14	0.31 310	0.49 252

AIO-Stereo	0.64 222	0.60 155	1.63 19	1.31 418	1.45 439	0.38 27	0.20 30	0.55 63	0.83 325	0.31 39	0.31 42	0.23 20	0.15 2	0.39 48	0.63 239	0.10 55	1.25 399	0.09 22	0.41 399	0.21 194	1.73 428

anonymousa	0.74 285	0.60 155	2.58 244	0.96 398	1.33 433	0.61 203	0.26 146	0.69 118	0.56 86	0.55 176	0.84 352	0.82 334	0.46 255	0.56 124	0.61 230	0.10 55	1.11 388	0.12 169	0.98 451	0.14 64	0.97 374

ProNet	0.46 63	0.60 155	1.85 40	0.35 178	0.67 360	0.49 63	0.25 131	0.53 44	0.57 91	0.21 2	0.24 8	0.22 13	0.20 24	0.52 107	0.22 6	0.09 13	0.47 312	0.10 68	0.09 46	0.23 223	1.33 406

IGEV-Stereo	0.86 341	0.60 155	2.65 271	1.35 422	1.25 429	0.56 121	0.23 89	0.54 54	0.71 230	1.14 397	0.25 14	0.22 13	0.24 51	1.24 254	0.24 21	0.09 13	2.34 457	0.10 68	0.18 258	0.25 245	3.13 464
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
222	1.02 380	0.60 155	1.95 58	0.29 65	0.51 312	0.62 225	0.24 111	1.09 385	0.86 346	0.64 279	0.67 287	0.47 167	0.42 219	1.86 352	6.73 462	0.13 213	1.21 395	0.11 119	0.32 362	0.17 113	1.44 417

FAT-Stereo	0.72 280	0.60 155	2.86 335	0.37 206	0.29 195	0.64 250	0.55 353	1.01 335	0.91 365	0.76 337	0.94 372	0.93 365	0.79 366	1.82 345	0.60 224	0.19 332	0.19 229	0.17 319	0.16 236	0.23 223	0.47 242

CSP-Net	0.55 130	0.61 162	1.81 32	0.30 81	0.23 135	0.77 332	0.35 266	0.90 258	0.62 123	0.62 259	0.60 233	0.65 253	0.42 219	1.76 329	0.47 176	0.17 306	0.12 152	0.10 68	0.10 80	0.21 194	0.16 51

TransformOpticalFlow	0.65 229	0.61 162	2.67 283	0.45 286	0.26 168	0.62 225	0.28 175	0.88 242	0.76 273	0.76 337	0.74 327	0.90 359	0.84 372	1.82 345	0.80 288	0.10 55	0.07 7	0.11 119	0.09 46	0.12 32	0.19 71

ccnet	0.77 306	0.61 162	2.01 68	0.40 251	0.46 304	1.05 392	0.59 365	1.02 343	0.74 259	0.90 370	0.97 377	0.82 334	0.89 382	1.68 321	1.16 337	0.32 394	0.26 270	0.32 398	0.28 338	0.35 339	0.47 242

StereoDRNet-Refined	0.55 130	0.61 162	2.07 80	0.34 158	0.21 103	0.68 290	0.26 146	0.87 234	0.73 241	0.70 315	0.69 293	0.74 304	0.45 247	1.10 230	0.62 233	0.12 168	0.09 86	0.14 261	0.14 195	0.27 274	0.24 107
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
x	0.65 229	0.62 166	2.12 93	0.36 194	0.61 349	0.48 58	0.24 111	0.80 169	0.89 360	0.50 133	0.56 203	0.44 137	0.36 161	0.62 143	0.80 288	0.11 131	1.44 421	0.11 119	0.39 394	0.16 91	1.34 408

STrans-v2	0.69 262	0.62 166	2.66 275	0.28 47	0.23 135	0.57 143	0.32 235	1.01 335	0.77 283	0.92 373	0.84 352	0.88 355	0.92 387	1.81 342	1.19 340	0.10 55	0.07 7	0.10 68	0.09 46	0.12 32	0.30 146

qqq	0.65 229	0.63 168	2.10 91	0.30 81	0.64 356	0.46 43	0.27 163	0.81 176	0.83 325	0.48 99	0.56 203	0.46 158	0.37 167	1.03 222	0.75 274	0.11 131	1.41 419	0.12 169	0.41 399	0.16 91	1.18 387

DISCO	0.61 184	0.63 168	1.98 63	0.46 289	0.34 241	0.84 361	0.35 266	0.88 242	0.81 314	0.61 247	0.64 268	1.06 396	0.53 291	1.11 234	0.83 297	0.13 213	0.10 110	0.11 119	0.10 80	0.26 263	0.37 182

rvit_0105_4	0.40 30	0.64 170	1.98 63	0.31 95	0.18 53	0.37 25	0.29 200	0.64 103	0.67 170	0.28 31	0.32 50	0.36 89	0.28 105	0.45 73	0.27 52	0.18 317	0.16 207	0.15 286	0.14 195	0.15 74	0.25 111

IPLGR	0.58 153	0.64 170	3.12 366	0.37 206	0.18 53	0.62 225	0.54 349	1.06 377	0.69 206	0.73 327	0.46 111	0.50 181	0.44 239	1.12 236	0.31 94	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.09 46	0.21 194	0.20 79

xxxx	0.97 373	0.64 170	2.14 97	0.30 81	0.67 360	0.64 250	0.24 111	1.09 385	0.91 365	0.57 204	0.65 275	0.58 222	0.39 190	1.57 301	5.49 459	0.13 213	1.38 416	0.11 119	0.32 362	0.17 113	1.41 415

test_xeample	0.98 375	0.65 173	2.12 93	0.29 65	0.67 360	0.60 184	0.28 175	1.08 383	0.85 340	0.62 259	0.70 306	0.44 137	0.41 207	1.95 367	5.45 458	0.12 168	1.33 413	0.11 119	0.31 355	0.18 137	1.42 416

UniTT-Stereo	0.36 20	0.66 174	2.43 167	0.28 47	0.24 147	0.30 7	0.18 16	0.35 2	0.36 3	0.26 25	0.37 69	0.18 3	0.18 14	0.33 22	0.30 77	0.11 131	0.08 40	0.09 22	0.08 32	0.25 245	0.09 2

rvit_stereo_0081_aga	0.34 12	0.67 175	1.79 27	0.27 32	0.20 91	0.34 17	0.21 47	0.43 10	0.48 33	0.26 25	0.28 25	0.27 47	0.21 28	0.33 22	0.25 30	0.14 244	0.11 136	0.11 119	0.10 80	0.14 64	0.18 66

ffm	0.78 308	0.67 175	3.39 388	0.32 115	0.22 113	0.58 153	0.28 175	0.85 215	0.96 381	0.54 165	0.74 327	0.67 262	0.40 197	0.64 149	0.22 6	0.10 55	2.16 453	0.15 286	0.33 372	0.25 245	2.19 445

ff1	1.07 389	0.67 175	3.39 388	0.32 115	0.22 113	0.58 153	0.28 175	0.85 215	0.96 381	0.54 165	0.74 327	0.67 262	0.40 197	2.75 431	3.86 445	0.10 55	2.16 453	0.15 286	0.33 372	0.25 245	2.19 445

mmx	0.99 377	0.67 175	3.39 388	0.32 115	0.22 113	0.58 153	0.28 175	1.05 364	0.92 367	0.54 165	0.74 327	0.67 262	0.40 197	2.75 431	3.86 445	0.13 213	1.25 399	0.15 286	0.33 372	0.19 166	1.28 403

xxx	0.99 377	0.67 175	3.39 388	0.32 115	0.22 113	0.58 153	0.28 175	1.05 364	0.92 367	0.54 165	0.74 327	0.67 262	0.40 197	2.75 431	3.86 445	0.13 213	1.25 399	0.15 286	0.33 372	0.19 166	1.28 403

HHNet	0.63 213	0.67 175	3.10 364	0.37 206	0.25 154	0.64 250	0.60 368	0.70 126	0.67 170	0.55 176	1.12 397	0.32 74	0.60 321	0.43 69	1.75 379	0.16 287	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.18 137	0.22 89

UPFNet	0.51 105	0.67 175	2.04 75	0.34 158	0.33 231	0.65 264	0.37 277	0.88 242	0.65 150	0.60 238	0.53 164	0.61 234	0.41 207	0.77 185	0.55 210	0.13 213	0.13 166	0.13 227	0.13 174	0.20 184	0.16 51

MyStereo07	0.56 138	0.68 182	2.42 162	0.30 81	0.41 282	0.61 203	0.31 224	0.58 73	0.72 237	1.17 400	0.26 19	0.20 5	0.27 91	1.28 262	0.28 64	0.09 13	0.59 334	0.12 169	0.21 295	0.16 91	0.48 246

MyStereo04	0.57 145	0.68 182	2.66 275	0.30 81	0.41 282	0.61 203	0.31 224	0.88 242	0.80 306	0.48 99	0.37 69	0.54 199	0.42 219	0.61 140	0.71 264	0.09 13	0.59 334	0.12 169	0.21 295	0.16 91	0.48 246

anonymity	0.86 341	0.68 182	1.44 12	0.64 356	0.83 385	0.67 284	0.52 344	0.98 309	0.73 241	0.96 378	0.70 306	0.81 329	0.86 377	1.10 230	1.34 354	0.64 418	0.72 356	0.58 421	1.44 460	0.60 410	0.91 362

stereogan	0.74 285	0.68 182	2.82 327	0.40 251	0.40 277	1.05 392	0.42 302	0.99 317	0.96 381	0.78 347	0.86 360	1.15 410	0.73 353	1.57 301	0.56 212	0.20 341	0.19 229	0.20 353	0.16 236	0.37 351	0.34 169

DANet	0.85 338	0.68 182	2.41 158	1.18 417	0.48 307	0.77 332	1.23 437	0.93 274	1.53 431	0.90 370	0.72 322	0.97 376	0.57 305	1.86 352	1.05 325	0.18 317	0.16 207	0.19 344	0.16 236	0.26 263	0.67 308
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DualNet (step1)	0.76 300	0.69 187	2.69 294	0.28 47	0.23 135	0.81 350	0.33 249	0.99 317	0.86 346	0.64 279	0.63 256	0.67 262	0.49 274	1.18 246	0.52 198	0.65 419	1.21 395	0.86 432	0.56 424	0.25 245	0.72 324

test_sample9	1.07 389	0.69 187	2.69 294	0.28 47	0.23 135	0.81 350	0.33 249	0.99 317	0.86 346	0.64 279	0.63 256	0.67 262	0.49 274	2.02 372	2.70 421	0.65 419	4.33 466	0.86 432	0.56 424	0.25 245	0.72 324

test_sample8	1.23 403	0.69 187	2.69 294	0.28 47	0.23 135	0.81 350	0.33 249	1.01 335	0.75 265	1.23 412	0.63 256	2.53 440	1.31 408	2.02 372	2.70 421	0.65 419	4.33 466	0.86 432	0.56 424	0.25 245	0.72 324

IGEV++	0.74 285	0.70 190	2.05 78	1.11 411	1.09 418	0.32 10	0.21 47	0.75 139	0.43 17	0.30 38	0.30 35	0.22 13	0.27 91	0.98 217	0.31 94	0.10 55	2.50 460	0.08 4	0.15 215	0.27 274	2.70 458

TANstereo	0.39 28	0.70 190	2.48 211	0.23 4	0.12 3	0.54 105	0.16 9	0.41 5	0.47 30	0.45 82	0.51 150	0.26 39	0.22 36	0.34 27	0.21 3	0.10 55	0.10 110	0.08 4	0.07 14	0.09 6	0.18 66

G-Net	1.02 380	0.70 190	3.23 371	0.60 343	0.66 359	2.00 442	0.71 394	0.78 155	0.70 216	1.14 397	2.53 441	1.29 417	1.01 395	1.47 285	1.74 378	0.25 376	0.24 258	0.24 374	0.26 328	0.37 351	0.40 202

MIF-Stereo (partial)	0.41 32	0.71 193	2.67 283	0.27 32	0.24 147	0.32 10	0.17 11	0.56 66	0.46 24	0.26 25	0.37 69	0.25 31	0.26 77	0.46 74	0.35 130	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.21 194	0.15 38

gwcnet-sp	0.52 106	0.71 193	2.66 275	0.32 115	0.22 113	0.66 277	0.31 224	0.84 203	0.69 206	0.61 247	0.49 135	0.46 158	0.43 231	0.77 185	0.48 180	0.12 168	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.19 166	0.19 71

scenet	0.52 106	0.71 193	2.66 275	0.32 115	0.22 113	0.66 277	0.31 224	0.84 203	0.69 206	0.61 247	0.49 135	0.46 158	0.43 231	0.77 185	0.48 180	0.12 168	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.19 166	0.19 71

ssnet	0.52 106	0.71 193	2.66 275	0.32 115	0.22 113	0.66 277	0.31 224	0.84 203	0.69 206	0.61 247	0.49 135	0.46 158	0.43 231	0.77 185	0.48 180	0.12 168	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.19 166	0.19 71

CroCo-Stereo	0.35 16	0.71 193	1.67 23	0.32 115	0.17 40	0.19 1	0.21 47	0.79 163	0.54 73	0.22 5	0.25 14	0.55 207	0.22 36	0.28 3	0.28 64	0.10 55	0.08 40	0.08 4	0.07 14	0.12 32	0.10 5
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
MyStereo06	0.70 268	0.72 198	3.51 403	0.31 95	0.25 154	0.60 184	0.30 214	0.90 258	0.67 170	1.48 430	0.53 164	0.84 340	0.57 305	0.60 137	1.11 331	0.09 13	0.55 327	0.12 169	0.20 285	0.16 91	0.56 279

MyStereo05	0.57 145	0.72 198	2.72 304	0.31 95	0.25 154	0.60 184	0.30 214	0.87 234	0.82 319	0.54 165	0.37 69	0.53 194	0.42 219	0.63 144	0.73 270	0.09 13	0.55 327	0.12 169	0.20 285	0.16 91	0.56 279

DPSNet	1.02 380	0.72 198	2.84 331	0.60 343	0.39 271	1.08 397	0.75 398	1.41 424	1.14 409	0.74 333	0.69 293	1.05 395	1.67 427	2.09 383	2.22 405	0.27 383	0.61 337	0.20 353	0.50 415	0.48 396	1.03 378

rvit_0105_5	0.43 39	0.73 201	2.10 91	0.31 95	0.18 53	0.41 31	0.31 224	0.69 118	0.67 170	0.32 41	0.34 54	0.38 99	0.30 132	0.42 68	0.30 77	0.18 317	0.16 207	0.15 286	0.15 215	0.15 74	0.30 146

ACVNet-DCA	0.67 250	0.73 201	2.43 167	0.67 365	0.52 315	0.76 322	0.24 111	0.81 176	0.83 325	0.77 339	0.39 80	0.25 31	0.38 175	0.70 166	0.22 6	0.10 55	2.13 448	0.11 119	0.09 46	0.16 91	1.18 387

xx1	0.71 272	0.73 201	2.43 167	0.67 365	0.52 315	0.76 322	0.24 111	0.85 215	1.05 398	0.77 339	0.39 80	0.46 158	0.37 167	0.70 166	0.22 6	0.10 55	2.13 448	0.12 169	0.41 399	0.16 91	1.18 387

1test111	0.72 280	0.73 201	2.43 167	0.67 365	0.52 315	0.76 322	0.24 111	0.81 176	0.83 325	0.77 339	0.39 80	0.25 31	0.38 175	1.03 222	0.75 274	0.10 55	2.13 448	0.11 119	0.09 46	0.16 91	1.18 387

cc1	0.74 285	0.73 201	2.43 167	0.67 365	0.52 315	0.76 322	0.24 111	0.85 215	1.05 398	0.77 339	0.39 80	0.25 31	0.38 175	0.70 166	0.22 6	0.10 55	2.13 448	0.11 119	0.09 46	0.25 245	2.20 448

tt1	0.74 285	0.73 201	2.34 137	0.67 365	0.63 352	0.75 318	0.24 111	0.85 215	0.96 381	0.81 354	0.38 75	0.26 39	0.35 158	0.64 149	0.22 6	0.10 55	2.16 453	0.11 119	0.09 46	0.25 245	2.19 445

plain	0.43 39	0.73 201	2.80 321	0.28 47	0.19 79	0.33 15	0.21 47	0.63 100	0.50 45	0.24 14	0.38 75	0.24 26	0.25 67	0.48 87	0.32 104	0.12 168	0.08 40	0.13 227	0.09 46	0.43 381	0.13 18

IER	0.49 91	0.73 201	2.12 93	0.27 32	0.25 154	0.65 264	0.27 163	0.76 142	0.59 107	0.56 188	0.59 226	0.60 232	0.53 291	0.64 149	0.44 164	0.12 168	0.09 86	0.11 119	0.11 125	0.18 137	0.15 38

RAFT-RH_RVC	0.65 229	0.73 201	2.78 319	0.39 238	0.29 195	0.60 184	0.18 16	0.45 14	0.63 134	0.75 335	1.89 425	0.47 167	0.29 122	1.59 308	1.21 342	0.15 273	0.07 7	0.13 227	0.13 174	0.11 22	0.10 5

S-Stereo	0.82 321	0.73 201	3.79 419	0.40 251	0.37 262	0.70 296	0.69 391	1.00 326	1.03 394	0.63 268	0.92 370	0.82 334	0.59 315	2.35 397	0.71 264	0.18 317	0.22 251	0.17 319	0.18 258	0.30 302	0.67 308

IGEVStereo-DCA	0.74 285	0.74 211	2.09 85	0.76 377	0.77 377	0.45 40	0.23 89	0.49 25	0.62 123	0.71 324	0.22 4	0.30 62	0.28 105	1.29 263	1.53 370	0.10 55	1.50 422	0.10 68	0.18 258	0.24 230	2.22 449

rrr	0.84 329	0.74 211	3.40 393	0.76 377	0.77 377	0.45 40	0.28 175	1.23 413	0.84 337	0.71 324	0.22 4	0.30 62	0.28 105	1.29 263	1.53 370	0.10 55	1.50 422	0.10 68	0.29 342	0.24 230	1.75 429

IRAFT_RVC	0.59 169	0.74 211	2.42 162	0.47 295	0.21 103	0.59 171	0.42 302	0.68 116	0.73 241	0.54 165	0.50 147	0.49 177	0.51 281	1.57 301	1.00 320	0.11 131	0.25 267	0.13 227	0.10 80	0.15 74	0.14 30

edge stereo	0.84 329	0.74 211	3.42 398	0.38 225	1.21 427	0.63 239	0.41 296	0.98 309	0.83 325	0.81 354	0.88 363	1.14 408	0.73 353	2.16 387	0.89 304	0.22 356	0.20 241	0.26 381	0.18 258	0.38 358	0.43 220

HCRNet	0.50 95	0.75 215	2.08 82	0.39 238	0.29 195	0.58 153	0.22 61	0.79 163	0.67 170	0.49 115	0.49 135	0.48 175	0.37 167	1.13 237	0.40 146	0.15 273	0.10 110	0.15 286	0.13 174	0.21 194	0.19 71

test_xeample3	0.86 341	0.75 215	3.36 383	0.65 358	0.76 375	0.49 63	0.33 249	1.21 412	0.80 306	0.61 247	0.23 7	0.30 62	0.29 122	1.17 244	1.57 372	0.10 55	1.79 431	0.10 68	0.40 395	0.25 245	2.09 439

CBMV_ROB	0.88 348	0.75 215	2.73 309	0.36 194	0.22 113	0.76 322	0.47 330	1.05 364	0.81 314	1.06 390	1.04 391	0.88 355	1.36 412	2.17 388	2.03 390	0.23 364	0.24 258	0.27 382	0.25 322	0.27 274	0.73 328

rvit_stereo_0080	0.33 8	0.77 218	1.43 9	0.24 5	0.18 53	0.34 17	0.27 163	0.58 73	0.51 50	0.25 18	0.27 23	0.27 47	0.22 36	0.32 18	0.27 52	0.14 244	0.10 110	0.10 68	0.10 80	0.15 74	0.17 57

whm_eth	0.33 8	0.77 218	1.43 9	0.24 5	0.18 53	0.34 17	0.27 163	0.58 73	0.51 50	0.25 18	0.27 23	0.27 47	0.22 36	0.32 18	0.27 52	0.14 244	0.10 110	0.10 68	0.10 80	0.15 74	0.17 57

DGSMNet	2.93 453	0.77 218	3.44 399	3.58 466	4.25 463	2.53 452	6.86 467	1.03 350	0.88 355	0.58 210	1.85 424	0.79 320	0.62 325	1.63 311	1.46 365	4.62 465	4.98 468	5.15 469	4.71 468	4.52 469	4.37 466

ac_64	0.63 213	0.77 218	2.71 302	0.37 206	0.34 241	0.64 250	0.30 214	0.86 226	0.67 170	0.58 210	0.53 164	0.88 355	0.48 270	1.84 348	0.71 264	0.15 273	0.12 152	0.12 169	0.12 156	0.21 194	0.25 111

DSFCA	0.62 200	0.77 218	1.95 58	0.29 65	0.29 195	0.79 342	0.86 407	0.81 176	0.73 241	0.73 327	0.66 282	0.67 262	0.57 305	1.17 244	1.03 323	0.16 287	0.15 194	0.13 227	0.14 195	0.19 166	0.28 131

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 321	0.78 223	3.67 413	0.35 178	0.81 384	1.25 409	0.88 410	1.13 398	0.58 98	0.84 362	0.52 159	1.24 413	0.64 330	0.77 185	0.70 258	0.10 55	0.53 323	0.11 119	0.45 404	0.29 294	0.81 347

MoCha-V2	0.74 285	0.78 223	2.18 104	1.01 405	1.55 444	0.36 23	0.19 19	0.61 90	0.49 37	0.33 43	0.34 54	0.30 62	0.27 91	1.56 296	0.47 176	0.09 13	1.94 438	0.08 4	0.37 387	0.18 137	1.62 424

GwcNet-ADL	0.54 126	0.78 223	2.85 333	0.31 95	0.20 91	0.58 153	0.29 200	0.93 274	0.67 170	0.48 99	0.47 116	0.56 214	0.33 148	0.48 87	0.80 288	0.13 213	0.12 152	0.09 22	0.09 46	0.14 64	0.40 202

EDNetEfficient	1.29 407	0.78 223	4.27 437	0.65 358	1.03 411	0.94 381	1.38 443	0.87 234	1.75 438	2.33 450	1.32 409	1.04 392	2.21 443	1.59 308	4.07 449	0.16 287	0.19 229	0.15 286	0.27 336	0.38 358	0.40 202

1111x	1.06 387	0.79 227	3.29 379	0.33 136	0.60 340	0.64 250	0.33 249	1.10 388	0.92 367	0.59 229	0.69 293	0.59 225	0.47 263	2.64 420	4.61 454	0.12 168	1.38 416	0.11 119	0.49 413	0.18 137	1.30 405

DRN-Test	0.71 272	0.79 227	2.83 329	0.40 251	0.44 294	0.80 345	0.41 296	1.07 380	0.83 325	0.82 358	0.64 268	0.68 276	0.57 305	1.78 335	0.79 286	0.16 287	0.13 166	0.17 319	0.16 236	0.24 230	0.51 259

DCRE	0.76 300	0.80 229	2.31 132	1.05 406	1.18 425	0.63 239	0.26 146	1.03 350	0.59 107	0.52 153	2.12 430	0.44 137	0.27 91	0.41 62	0.53 203	0.09 13	1.02 381	0.10 68	0.32 362	0.16 91	1.47 419

test_4	0.47 68	0.80 229	2.15 98	0.36 194	0.29 195	0.59 171	0.28 175	0.50 35	0.42 13	0.43 72	0.76 337	0.39 102	0.22 36	0.73 178	0.49 189	0.08 1	0.18 224	0.11 119	0.15 215	0.29 294	0.27 125

RAStereo	0.33 8	0.81 231	2.22 115	0.27 32	0.18 53	0.25 3	0.20 30	0.45 14	0.38 6	0.21 2	0.26 19	0.20 5	0.16 4	0.26 2	0.26 44	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.08 32	0.13 44	0.09 2

DMCA	0.50 95	0.83 232	1.95 58	0.32 115	0.24 147	0.59 171	0.26 146	0.81 176	0.68 197	0.59 229	0.49 135	0.56 214	0.36 161	0.65 152	0.65 246	0.14 244	0.10 110	0.14 261	0.10 80	0.19 166	0.29 137

UGAM	0.69 262	0.84 233	2.66 275	0.40 251	0.20 91	0.53 96	0.34 257	0.63 100	0.74 259	0.45 82	0.74 327	0.95 373	0.36 161	2.57 413	0.42 154	0.11 131	0.45 308	0.17 319	0.19 275	0.43 381	0.57 283

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 367	0.84 233	3.40 393	1.46 430	0.78 380	1.37 413	0.70 393	1.11 392	0.68 197	0.80 350	1.29 405	1.09 402	0.59 315	1.16 241	1.01 322	0.14 244	0.53 323	0.11 119	0.46 408	0.31 310	0.86 357

iRaftStereo_RVC	0.47 68	0.84 233	1.91 51	0.29 65	0.15 16	0.53 96	0.20 30	0.58 73	0.50 45	0.37 47	0.43 95	0.42 121	0.23 49	0.38 44	0.28 64	0.09 13	0.70 353	0.12 169	0.11 125	0.43 381	0.77 335

delet	0.60 177	0.84 233	2.45 193	0.33 136	0.35 249	0.73 311	0.46 326	0.89 250	0.80 306	0.58 210	0.62 248	0.67 262	0.51 281	1.14 239	0.64 241	0.12 168	0.12 152	0.13 227	0.14 195	0.22 209	0.29 137

FC-DCNN v2	1.65 434	0.85 237	3.39 388	0.46 289	0.39 271	2.02 444	0.66 382	1.94 445	1.84 441	2.81 458	2.99 453	4.39 457	3.25 453	2.81 435	2.75 424	0.29 390	0.26 270	0.31 395	0.30 349	0.33 321	0.91 362

THIR-Stereo	0.88 348	0.85 237	2.33 136	0.26 22	0.16 23	0.59 171	2.69 455	0.62 94	0.54 73	0.62 259	1.61 419	0.96 374	1.77 432	1.67 318	2.20 403	0.10 55	0.08 40	0.14 261	0.11 125	0.16 91	0.21 83

FC-DCNN	1.60 432	0.85 237	3.44 399	0.46 289	0.39 271	1.96 438	0.66 382	1.72 437	1.70 436	2.75 457	2.91 452	4.20 453	3.15 452	2.72 427	2.66 419	0.30 391	0.26 270	0.31 395	0.30 349	0.33 321	0.91 362

rvit_0105_3	0.46 63	0.86 240	2.24 118	0.33 136	0.19 79	0.44 39	0.35 266	0.74 136	0.70 216	0.38 50	0.38 75	0.41 116	0.33 148	0.46 74	0.32 104	0.19 332	0.17 217	0.17 319	0.18 258	0.15 74	0.22 89

gcap-zeroshot	0.52 106	0.86 240	2.38 144	0.32 115	0.60 340	0.70 296	0.20 30	0.78 155	0.58 98	0.44 78	0.36 63	0.81 329	0.24 51	0.53 114	0.30 77	0.10 55	0.35 288	0.09 22	0.31 355	0.09 6	0.40 202

OMP-Stereo	0.64 222	0.87 242	2.38 144	0.56 337	0.37 262	0.60 184	0.26 146	0.75 139	0.71 230	0.65 294	0.60 233	0.68 276	0.32 143	2.07 377	1.18 338	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.09 46	0.17 113	0.28 131

IIG-Stereo	0.65 229	0.87 242	2.32 134	0.55 328	0.23 135	0.62 225	0.21 47	0.78 155	0.71 230	0.64 279	0.69 293	0.69 287	0.38 175	2.07 377	1.37 360	0.11 131	0.08 40	0.11 119	0.09 46	0.15 74	0.27 125

ACVNet	0.54 126	0.87 242	2.45 193	0.28 47	0.22 113	0.59 171	0.36 274	0.69 118	0.73 241	0.49 115	0.59 226	0.69 287	0.42 219	0.47 78	0.70 258	0.11 131	0.10 110	0.10 68	0.09 46	0.36 345	0.39 197

acv_ft	0.57 145	0.87 242	2.45 193	0.33 136	0.41 282	0.63 239	0.29 200	0.86 226	0.73 241	0.64 279	0.59 226	0.69 287	0.45 247	0.47 78	0.68 255	0.11 131	0.10 110	0.10 68	0.09 46	0.43 381	0.39 197

ToySt	0.67 250	0.88 246	2.61 256	0.39 238	0.73 369	0.61 203	0.38 285	0.78 155	0.73 241	0.43 72	0.70 306	0.72 296	0.45 247	0.66 155	0.62 233	0.14 244	0.63 341	0.13 227	0.33 372	0.24 230	1.18 387

TestStereo	0.49 91	0.88 246	2.38 144	0.30 81	0.16 23	0.43 36	0.25 131	0.55 63	0.46 24	0.38 50	0.46 111	0.34 85	0.28 105	1.96 369	0.28 64	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.09 46	0.15 74	0.13 18

sAnonymous2	0.45 56	0.88 246	2.97 349	0.31 95	0.25 154	0.34 17	0.28 175	0.56 66	0.49 37	0.25 18	0.30 35	0.23 20	0.29 122	0.31 8	0.22 6	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.13 174	0.38 358	0.43 220

CroCo_RVC	0.45 56	0.88 246	2.97 349	0.31 95	0.25 154	0.34 17	0.28 175	0.56 66	0.49 37	0.25 18	0.30 35	0.23 20	0.29 122	0.31 8	0.22 6	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.13 174	0.38 358	0.43 220

ELAS_RVC	1.51 426	0.88 246	3.36 383	0.63 353	0.56 326	1.53 420	2.73 456	1.53 429	1.76 439	2.26 448	2.21 436	2.10 434	3.07 451	2.08 380	2.52 414	0.42 403	0.42 303	0.42 413	0.37 387	0.51 400	0.84 350
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MaDis-Stereo	0.35 16	0.89 251	2.15 98	0.25 10	0.29 195	0.29 6	0.17 11	0.47 21	0.41 9	0.21 2	0.22 4	0.28 54	0.21 28	0.32 18	0.31 94	0.10 55	0.09 86	0.10 68	0.08 32	0.11 22	0.12 15

GMOStereo	0.58 153	0.89 251	2.46 200	0.29 65	0.99 403	0.51 71	0.32 235	0.58 73	0.46 24	0.58 210	0.48 122	0.54 199	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 426	0.13 227	0.11 125	0.34 328	0.42 215

error version	0.58 153	0.89 251	2.46 200	0.29 65	0.99 403	0.51 71	0.32 235	0.58 73	0.46 24	0.58 210	0.48 122	0.54 199	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 426	0.13 227	0.11 125	0.34 328	0.42 215

test-v	0.58 153	0.89 251	2.46 200	0.29 65	0.99 403	0.51 71	0.32 235	0.58 73	0.46 24	0.58 210	0.48 122	0.54 199	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 426	0.13 227	0.11 125	0.34 328	0.42 215

test-2	0.58 153	0.89 251	2.46 200	0.29 65	0.99 403	0.51 71	0.32 235	0.58 73	0.46 24	0.58 210	0.48 122	0.54 199	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 426	0.13 227	0.11 125	0.34 328	0.42 215

fff	0.50 95	0.90 256	2.63 261	0.25 10	0.15 16	0.51 71	0.22 61	0.85 215	0.82 319	0.55 176	0.48 122	0.31 69	0.65 332	0.39 48	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 220

csc	0.50 95	0.90 256	2.63 261	0.25 10	0.15 16	0.51 71	0.22 61	0.85 215	0.82 319	0.55 176	0.48 122	0.31 69	0.65 332	0.39 48	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 220

cscssc	0.50 95	0.90 256	2.63 261	0.25 10	0.15 16	0.51 71	0.22 61	0.85 215	0.82 319	0.55 176	0.48 122	0.31 69	0.65 332	0.39 48	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 220

CroCo-Stereo Lap2	0.38 25	0.91 259	2.02 71	0.33 136	0.38 269	0.23 2	0.21 47	0.63 100	0.51 50	0.23 9	0.28 25	0.29 61	0.23 49	0.34 27	0.28 64	0.10 55	0.09 86	0.10 68	0.08 32	0.22 209	0.15 38

ADStereo(finetuned)	0.50 95	0.91 259	2.43 167	0.26 22	0.14 10	0.51 71	0.22 61	0.84 203	0.78 288	0.56 188	0.49 135	0.32 74	0.75 361	0.40 55	0.40 146	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.13 44	0.45 237

DCANet	0.49 91	0.91 259	2.63 261	0.26 22	0.14 10	0.51 71	0.22 61	0.84 203	0.78 288	0.56 188	0.49 135	0.32 74	0.41 207	0.39 48	0.41 149	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.14 64	0.45 237

psmorigin	1.41 416	0.91 259	13.83 471	0.37 206	0.30 207	0.63 239	0.37 277	0.80 169	0.64 143	0.98 379	0.87 361	1.16 412	0.78 364	3.95 455	1.09 329	0.19 332	0.22 251	0.17 319	0.19 275	0.25 245	0.47 242

RYNet	0.77 306	0.91 259	2.36 139	0.37 206	0.41 282	0.88 369	0.44 315	0.99 317	0.88 355	0.65 294	0.54 180	0.92 360	0.61 323	2.70 426	1.23 346	0.15 273	0.14 180	0.17 319	0.14 195	0.27 274	0.55 278

MIM_Stereo	0.55 130	0.92 264	2.65 271	0.32 115	1.09 418	0.51 71	0.19 19	0.67 112	0.52 60	0.48 99	0.54 180	0.43 122	0.27 91	0.57 127	0.30 77	0.08 1	0.17 217	0.11 119	0.10 80	0.28 286	0.80 343

MMNet	0.55 130	0.92 264	2.03 72	0.34 158	0.27 179	0.79 342	0.28 175	0.86 226	0.79 298	0.62 259	0.58 220	0.59 225	0.56 300	0.80 197	0.61 230	0.11 131	0.11 136	0.12 169	0.11 125	0.21 194	0.22 89

HSM	0.67 250	0.92 264	2.29 127	0.30 81	0.29 195	0.65 264	0.29 200	0.98 309	0.67 170	0.59 229	0.58 220	1.39 421	0.65 332	2.56 412	0.45 168	0.11 131	0.09 86	0.10 68	0.08 32	0.18 137	0.24 107

ELAS	1.52 427	0.92 264	2.91 342	0.62 351	0.57 330	3.13 454	2.21 454	1.67 435	1.58 434	2.42 451	2.43 439	1.87 431	2.49 446	1.85 350	2.70 421	0.42 403	0.43 306	0.41 411	0.40 395	0.51 400	0.85 354
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
rvit_105_1	0.52 106	0.93 268	2.30 129	0.36 194	0.24 147	0.51 71	0.45 320	0.81 176	0.79 298	0.46 93	0.44 106	0.45 149	0.38 175	0.63 144	0.39 144	0.20 341	0.18 224	0.18 337	0.22 305	0.18 137	0.21 83

model_zeroshot	0.75 296	0.94 269	2.48 211	1.88 452	0.68 363	0.72 307	0.22 61	1.01 335	0.51 50	1.10 392	0.35 61	0.63 243	0.20 24	0.78 191	0.32 104	0.12 168	1.97 440	0.10 68	0.23 310	0.12 32	0.56 279

STTStereo	0.58 153	0.95 270	2.95 347	0.37 206	0.31 215	0.62 225	0.32 235	0.81 176	0.63 134	0.61 247	0.55 190	0.67 262	0.43 231	0.87 205	0.48 180	0.16 287	0.16 207	0.17 319	0.20 285	0.17 113	0.25 111

DLCB_ROB	0.61 184	0.96 271	2.00 66	0.37 206	0.25 154	0.65 264	0.37 277	0.86 226	0.76 273	0.73 327	0.70 306	0.84 340	0.47 263	1.57 301	0.72 268	0.13 213	0.13 166	0.14 261	0.14 195	0.18 137	0.33 161

WCG-NET（raft）	0.44 52	0.97 272	1.78 26	0.24 5	0.17 40	0.43 36	0.24 111	0.42 8	0.52 60	0.38 50	0.35 61	0.46 158	0.25 67	0.41 62	0.26 44	0.08 1	1.08 384	0.08 4	0.08 32	0.27 274	0.40 202

ssnet_v2	0.64 222	0.99 273	2.67 283	0.33 136	0.22 113	0.72 307	0.45 320	1.00 326	0.80 306	0.66 300	0.54 180	0.81 329	0.48 270	0.91 211	1.08 328	0.16 287	0.14 180	0.14 261	0.14 195	0.33 321	0.31 154

LMCR-Stereo	0.61 184	1.00 274	2.60 251	0.42 264	0.22 113	0.74 316	0.31 224	1.06 377	0.70 216	0.62 259	0.64 268	0.40 110	0.52 288	0.84 202	1.27 351	0.20 341	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.26 263	0.16 51

PASM	0.82 321	1.00 274	2.68 288	0.52 317	0.48 307	0.65 264	0.59 365	0.83 195	0.89 360	0.82 358	0.73 324	0.89 358	0.68 342	2.39 402	0.73 270	0.35 399	0.37 291	0.36 404	0.41 399	0.45 387	0.51 259

CBMV	0.86 341	1.00 274	2.82 327	0.35 178	0.21 103	0.78 338	0.78 402	1.05 364	0.87 351	0.90 370	0.74 327	0.87 351	1.89 436	1.67 318	1.38 362	0.19 332	0.20 241	0.21 357	0.19 275	0.28 286	0.84 350
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_ft	0.38 25	1.01 277	1.86 43	0.33 136	0.21 103	0.28 4	0.27 163	0.59 83	0.55 80	0.24 14	0.28 25	0.28 54	0.27 91	0.35 36	0.28 64	0.14 244	0.09 86	0.11 119	0.11 125	0.14 64	0.31 154

RP	0.74 285	1.01 277	2.48 211	0.44 279	0.45 297	0.66 277	0.45 320	0.95 292	0.87 351	0.70 315	0.95 375	0.99 380	0.82 369	1.55 294	0.82 295	0.26 380	0.19 229	0.23 369	0.20 285	0.34 328	0.38 190

TRStereo	0.89 355	1.02 279	2.91 342	4.59 467	0.31 215	0.93 379	0.23 89	1.93 444	0.66 157	0.37 47	0.54 180	0.48 175	0.40 197	0.67 158	0.29 73	0.13 213	0.37 291	0.11 119	0.48 411	0.13 44	1.21 394

ADLNet	0.68 255	1.02 279	2.68 288	0.35 178	0.34 241	0.67 284	0.34 257	0.95 292	0.79 298	0.70 315	0.62 248	0.80 326	0.46 255	1.77 332	0.69 257	0.15 273	0.12 152	0.14 261	0.14 195	0.31 310	0.54 271

psm_up	0.65 229	1.02 279	2.53 224	0.36 194	0.31 215	0.64 250	0.38 285	0.96 295	0.73 241	0.63 268	0.57 214	0.68 276	0.57 305	1.90 364	0.52 198	0.17 306	0.15 194	0.16 304	0.15 215	0.27 274	0.22 89

aanetorigin	0.81 317	1.03 282	2.64 270	0.44 279	0.44 294	0.59 171	1.00 421	0.59 83	0.70 216	1.54 432	1.22 402	0.82 334	1.08 400	1.06 225	1.07 327	0.18 317	0.15 194	0.17 319	0.21 295	0.53 404	0.65 305

NOSS_ROB	0.75 296	1.03 282	2.27 123	0.68 370	0.26 168	0.68 290	0.30 214	0.99 317	0.82 319	0.59 229	0.58 220	0.77 314	0.39 190	2.75 431	0.48 180	0.25 376	0.24 258	0.28 385	0.26 328	0.29 294	1.07 382

MSMD_ROB	1.41 416	1.03 282	2.75 313	0.41 261	0.32 225	2.00 442	0.61 373	0.96 295	1.43 425	2.97 459	2.63 445	4.76 459	2.04 440	2.44 406	1.78 382	0.30 391	0.26 270	0.32 398	0.32 362	0.32 317	0.63 299

H2IRNET	0.48 76	1.04 285	2.57 243	0.31 95	0.19 79	0.54 105	0.19 19	0.55 63	0.53 69	0.28 31	0.56 203	0.47 167	0.35 158	0.47 78	0.40 146	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.14 195	0.37 351	0.26 119

XX-TBD	0.40 30	1.04 285	2.49 216	0.35 178	0.13 7	0.51 71	0.17 11	0.44 13	0.52 60	0.38 50	0.51 150	0.23 20	0.19 16	0.31 8	0.25 30	0.10 55	0.07 7	0.08 4	0.06 7	0.09 6	0.18 66

RASNet	0.69 262	1.05 287	2.59 246	0.37 206	0.47 306	0.66 277	0.33 249	0.82 184	0.76 273	0.51 144	0.65 275	0.93 365	0.62 325	2.20 389	0.80 288	0.14 244	0.09 86	0.09 22	0.11 125	0.18 137	0.37 182

DeepPruner_ROB	0.58 153	1.06 288	2.68 288	0.30 81	0.26 168	0.63 239	0.31 224	0.83 195	0.51 50	0.62 259	0.56 203	0.65 253	0.39 190	1.06 225	0.56 212	0.19 332	0.14 180	0.14 261	0.14 195	0.24 230	0.33 161

Sa-1000	0.61 184	1.07 289	2.71 302	0.32 115	0.61 349	0.61 203	0.31 224	1.00 326	0.76 273	0.53 161	0.83 350	0.43 122	0.33 148	0.69 165	0.30 77	0.10 55	0.52 321	0.13 227	0.28 338	0.29 294	0.29 137

MIPNet	0.88 348	1.07 289	2.85 333	0.61 349	0.18 53	1.46 417	1.37 441	1.65 434	0.78 288	1.93 438	0.85 355	0.75 308	1.66 426	0.87 205	0.34 123	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.32 362	0.27 274	0.26 119

SGM_RVC	2.11 444	1.07 289	2.87 336	0.98 400	0.92 395	2.72 453	1.88 453	1.91 443	12.27 467	2.09 440	1.99 428	2.47 439	2.24 444	2.87 437	2.03 390	0.54 413	0.47 312	0.42 413	0.47 409	0.74 421	1.22 396
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SACVNet	0.68 255	1.08 292	2.58 244	0.38 225	0.28 190	0.65 264	0.37 277	0.91 265	0.65 150	0.67 302	0.62 248	0.69 287	0.47 263	2.07 377	0.65 246	0.18 317	0.14 180	0.16 304	0.15 215	0.39 365	0.41 210

IPLG	0.74 285	1.09 293	2.87 336	0.36 194	0.21 103	1.63 427	0.60 368	1.39 423	0.63 134	1.39 422	0.51 150	0.40 110	0.86 377	1.40 273	0.37 136	0.09 13	0.07 7	0.14 261	0.12 156	0.34 328	0.23 98

GwcNet	0.76 300	1.09 293	3.68 414	0.38 225	0.45 297	0.81 350	0.45 320	0.91 265	0.89 360	0.63 268	0.77 341	0.82 334	0.51 281	1.64 314	0.85 299	0.17 306	0.16 207	0.15 286	0.15 215	0.33 321	0.34 169

hitnet-ft	0.73 282	1.09 293	2.59 246	0.28 47	0.22 113	0.71 301	0.36 274	0.89 250	0.67 170	0.58 210	0.83 350	1.03 388	0.94 390	2.31 394	0.70 258	0.23 364	0.14 180	0.41 411	0.13 174	0.24 230	0.28 131

iResNet	0.59 169	1.09 293	2.54 229	0.44 279	0.18 53	0.65 264	0.29 200	0.89 250	0.75 265	0.59 229	0.64 268	0.43 122	0.39 190	0.73 178	1.24 348	0.11 131	0.08 40	0.09 22	0.08 32	0.21 194	0.40 202

ETE_ROB	0.68 255	1.09 293	2.32 134	0.38 225	0.26 168	0.69 293	0.51 340	1.49 428	0.75 265	0.81 354	0.71 319	0.85 345	0.51 281	1.39 271	0.70 258	0.17 306	0.14 180	0.19 344	0.16 236	0.24 230	0.35 175

RGC	0.78 308	1.10 298	2.55 236	0.45 286	0.45 297	0.73 311	0.40 294	1.00 326	0.75 265	0.75 335	1.04 391	1.02 387	0.73 353	1.74 326	1.15 335	0.24 370	0.19 229	0.28 385	0.26 328	0.31 310	0.38 190

Nwc_Net	0.75 296	1.10 298	2.96 348	0.42 264	0.39 271	0.77 332	0.39 291	1.06 377	0.73 241	0.65 294	1.00 384	0.99 380	0.74 357	1.43 278	0.99 318	0.24 370	0.15 194	0.23 369	0.26 328	0.27 274	0.30 146

APVNet	0.76 300	1.11 300	3.23 371	0.39 238	0.36 256	0.85 362	0.44 315	0.96 295	0.73 241	0.58 210	0.69 293	0.76 312	0.56 300	2.29 393	0.82 295	0.17 306	0.18 224	0.24 374	0.19 275	0.35 339	0.27 125

XPNet_ROB	0.68 255	1.11 300	2.28 125	0.38 225	0.27 179	0.67 284	0.47 330	0.94 279	0.75 265	0.80 350	0.71 319	0.81 329	0.54 293	1.72 323	0.84 298	0.22 356	0.16 207	0.16 304	0.15 215	0.25 245	0.45 237

StereoVision	0.52 106	1.12 302	2.70 301	0.34 158	0.32 225	0.47 53	0.26 146	0.73 134	0.61 114	0.33 43	0.89 365	0.45 149	0.26 77	0.52 107	0.39 144	0.14 244	0.15 194	0.16 304	0.15 215	0.22 209	0.14 30

FCDSN-DC	1.45 420	1.12 302	3.30 380	0.48 296	0.41 282	1.13 401	0.60 368	1.17 406	1.28 418	2.25 447	2.85 449	3.65 450	3.34 455	2.58 415	2.44 412	0.31 393	0.26 270	0.31 395	0.30 349	0.37 351	0.78 338
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AACVNet	0.61 184	1.13 304	2.47 205	0.37 206	0.21 103	0.57 143	0.25 131	0.75 139	0.55 80	0.56 188	0.60 233	0.66 260	0.44 239	2.11 384	0.49 189	0.14 244	0.11 136	0.14 261	0.11 125	0.35 339	0.23 98

SA	0.61 184	1.14 305	2.79 320	0.32 115	0.63 352	0.57 143	0.30 214	0.97 302	0.78 288	0.43 72	0.63 256	0.39 102	0.46 255	0.70 166	0.31 94	0.10 55	0.44 307	0.13 227	0.32 362	0.31 310	0.51 259

raftrobust	0.52 106	1.14 305	2.15 98	0.33 136	0.99 403	0.53 96	0.21 47	0.59 83	0.50 45	0.53 161	0.36 63	0.31 69	0.33 148	0.47 78	0.42 154	0.10 55	0.55 327	0.09 22	0.08 32	0.22 209	0.46 240

GANet-RSSM	0.63 213	1.14 305	2.67 283	0.38 225	0.26 168	0.59 171	0.29 200	0.81 176	0.56 86	0.50 133	0.57 214	0.67 262	0.50 277	1.91 365	0.50 193	0.14 244	0.10 110	0.24 374	0.12 156	0.36 345	0.28 131

AF-Net	0.76 300	1.14 305	2.74 311	0.42 264	0.41 282	0.70 296	0.41 296	1.07 380	0.94 374	0.73 327	1.05 393	1.04 392	0.86 377	1.23 252	1.00 320	0.23 364	0.15 194	0.25 379	0.18 258	0.32 317	0.35 175

SHD	0.84 329	1.14 305	2.54 229	0.80 384	0.52 315	0.76 322	0.34 257	1.16 403	1.29 419	1.11 394	0.85 355	0.98 377	0.74 357	1.25 258	1.48 366	0.22 356	0.37 291	0.20 353	0.27 336	0.36 345	0.41 210

LALA_ROB	0.68 255	1.14 305	2.50 219	0.37 206	0.29 195	0.78 338	0.55 353	0.99 317	0.84 337	0.82 358	0.68 290	0.93 365	0.50 277	1.01 219	0.89 304	0.21 350	0.15 194	0.21 357	0.18 258	0.26 263	0.30 146

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 229	1.15 311	2.40 153	0.33 136	0.30 207	0.83 356	0.40 294	0.94 279	0.82 319	0.67 302	0.76 337	0.68 276	0.58 312	1.13 237	1.25 349	0.14 244	0.08 40	0.10 68	0.08 32	0.18 137	0.28 131

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 200	1.15 311	3.11 365	0.39 238	0.37 262	0.60 184	0.28 175	0.87 234	0.64 143	0.63 268	0.56 203	0.71 295	0.45 247	1.08 228	0.52 198	0.15 273	0.12 152	0.14 261	0.15 215	0.18 137	0.25 111
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo8	0.73 282	1.16 313	2.89 339	0.53 321	0.34 241	0.71 301	0.20 30	1.87 441	0.59 107	0.53 161	0.66 282	0.50 181	0.33 148	1.27 261	0.62 233	0.10 55	1.19 391	0.10 68	0.21 295	0.21 194	0.61 293

RAFT_CTSACE	0.58 153	1.16 313	2.76 316	0.36 194	0.29 195	0.54 105	0.29 200	0.69 118	0.51 50	0.51 144	0.75 334	0.67 262	0.37 167	0.63 144	0.47 176	0.08 1	0.49 316	0.11 119	0.10 80	0.41 377	0.32 158

CFNet-ft	0.60 177	1.16 313	2.45 193	0.29 65	0.30 207	0.64 250	0.28 175	0.69 118	0.57 91	0.49 115	0.57 214	0.79 320	0.44 239	1.48 286	0.62 233	0.15 273	0.10 110	0.28 385	0.14 195	0.21 194	0.29 137

BEATNet_4x	0.57 145	1.16 313	2.56 239	0.35 178	0.16 23	0.56 121	0.25 131	0.91 265	0.64 143	0.55 176	0.53 164	0.59 225	0.43 231	0.67 158	0.76 277	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.23 223	0.58 285

CFNet_RVC	0.60 177	1.16 313	2.45 193	0.29 65	0.30 207	0.64 250	0.28 175	0.69 118	0.57 91	0.49 115	0.57 214	0.79 320	0.44 239	1.48 286	0.62 233	0.15 273	0.10 110	0.28 385	0.14 195	0.21 194	0.29 137

UCFNet_RVC	0.55 130	1.16 313	2.48 211	0.31 95	0.27 179	0.65 264	0.28 175	0.76 142	0.58 98	0.51 144	0.53 164	0.67 262	0.42 219	0.91 211	0.45 168	0.16 287	0.11 136	0.17 319	0.17 250	0.20 184	0.23 98

iinet-f	0.62 200	1.18 319	2.55 236	0.33 136	0.25 154	0.82 355	0.34 257	0.87 234	0.69 206	0.56 188	0.64 268	0.73 302	0.67 340	0.80 197	0.81 292	0.14 244	0.13 166	0.11 119	0.10 80	0.44 385	0.26 119

raft+_RVC	0.62 200	1.18 319	2.43 167	0.36 194	2.08 455	0.52 88	0.25 131	0.66 109	0.54 73	0.36 45	0.46 111	0.32 74	0.28 105	0.49 97	0.43 161	0.10 55	0.91 369	0.10 68	0.09 46	0.22 209	0.70 321

CVANet_RVC	0.82 321	1.18 319	3.98 426	0.40 251	0.28 190	0.63 239	0.43 309	0.90 258	0.78 288	1.14 397	0.69 293	0.68 276	0.52 288	2.62 418	0.48 180	0.20 341	0.13 166	0.22 361	0.37 387	0.37 351	0.48 246

GEStereo_RVC	0.61 184	1.19 322	2.61 256	0.48 296	0.25 154	0.63 239	0.37 277	1.05 364	0.79 298	0.55 176	0.55 190	0.59 225	0.44 239	1.10 230	0.48 180	0.16 287	0.11 136	0.12 169	0.11 125	0.27 274	0.43 220

PSMNet-RSSM	0.61 184	1.19 322	2.43 167	0.33 136	0.25 154	0.59 171	0.28 175	0.88 242	0.65 150	0.54 165	0.62 248	0.69 287	0.46 255	1.67 318	0.50 193	0.15 273	0.10 110	0.14 261	0.16 236	0.20 184	0.28 131

HGLStereo	0.61 184	1.20 324	2.59 246	0.36 194	0.40 277	0.65 264	0.30 214	0.87 234	0.67 170	0.60 238	0.70 306	0.69 287	0.56 300	1.07 227	0.59 222	0.14 244	0.13 166	0.13 227	0.12 156	0.23 223	0.23 98

GANet	0.92 361	1.20 324	2.68 288	0.45 286	0.27 179	0.76 322	0.66 382	0.94 279	0.77 283	0.79 348	1.17 398	0.84 340	0.91 384	2.72 427	1.76 380	0.18 317	0.42 303	0.44 416	0.20 285	0.33 321	0.94 366

TestStereo1	0.59 169	1.21 326	2.63 261	0.40 251	0.60 340	0.56 121	0.34 257	0.82 184	0.73 241	0.45 82	0.63 256	0.36 89	0.42 219	0.66 155	0.42 154	0.10 55	0.32 282	0.12 169	0.10 80	0.34 328	0.52 265

SA-5K	0.59 169	1.21 326	2.63 261	0.40 251	0.60 340	0.56 121	0.34 257	0.82 184	0.73 241	0.45 82	0.63 256	0.36 89	0.42 219	0.66 155	0.42 154	0.10 55	0.32 282	0.12 169	0.10 80	0.34 328	0.52 265

Consistency-Raft	0.92 361	1.21 326	3.50 402	0.98 400	0.63 352	0.77 332	0.54 349	1.02 343	1.01 392	0.62 259	1.03 389	0.65 253	1.04 397	0.81 200	1.36 358	0.45 408	0.47 312	0.51 419	0.59 430	0.65 416	0.47 242

PVD	1.05 386	1.21 326	2.36 139	0.84 387	0.91 394	1.04 390	0.64 377	1.32 419	1.68 435	1.43 426	1.41 414	1.14 408	1.15 404	1.49 288	1.77 381	0.27 383	0.65 343	0.28 385	0.35 379	0.40 371	0.73 328

WCMA_ROB	1.29 407	1.21 326	3.13 367	0.65 358	0.36 256	1.20 408	0.78 402	1.00 326	0.98 387	1.78 437	2.62 444	3.08 447	2.01 439	1.86 352	2.35 410	0.38 400	0.38 295	0.32 398	0.32 362	0.31 310	1.06 381

ADLNet2	0.73 282	1.22 331	3.28 377	0.34 158	0.36 256	0.65 264	0.37 277	0.94 279	0.87 351	0.57 204	0.65 275	0.92 360	0.48 270	2.05 375	0.60 224	0.13 213	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.37 351	0.38 190

NCC-stereo	0.88 348	1.22 331	2.97 349	0.60 343	0.45 297	1.88 436	0.48 332	1.04 356	0.75 265	0.70 315	0.85 355	0.93 365	0.84 372	1.81 342	1.51 368	0.28 386	0.19 229	0.23 369	0.31 355	0.27 274	0.35 175

Abc-Net	0.88 348	1.22 331	2.97 349	0.60 343	0.45 297	1.88 436	0.48 332	1.04 356	0.75 265	0.70 315	0.85 355	0.93 365	0.84 372	1.81 342	1.51 368	0.28 386	0.19 229	0.23 369	0.31 355	0.27 274	0.35 175
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	1.07 389	1.22 331	2.80 321	0.40 251	0.33 231	1.50 419	1.87 452	0.97 302	1.04 397	1.26 415	1.28 404	0.99 380	1.41 416	1.36 270	3.51 439	0.17 306	0.14 180	0.22 361	0.21 295	0.32 317	0.43 220

FBW_ROB	0.94 367	1.23 335	2.35 138	0.46 289	0.32 225	0.87 367	0.46 326	1.15 400	0.97 386	0.83 361	0.78 345	1.01 384	0.64 330	3.65 453	1.65 373	0.27 383	0.24 258	0.40 409	0.26 328	0.32 317	0.88 359

fast-acv-ft	0.67 250	1.24 336	3.26 375	0.39 238	0.30 207	0.80 345	0.48 332	0.74 136	0.76 273	0.60 238	0.78 345	0.76 312	0.60 321	0.70 166	0.78 283	0.16 287	0.15 194	0.18 337	0.17 250	0.38 358	0.24 107

raft_robust	0.68 255	1.24 336	2.42 162	0.30 81	0.57 330	0.53 96	0.25 131	0.95 292	0.79 298	0.49 115	0.46 111	1.12 406	0.74 357	1.50 289	0.61 230	0.09 13	0.62 340	0.10 68	0.30 349	0.26 263	0.30 146

StereoDRNet	0.71 272	1.24 336	2.56 239	0.42 264	0.45 297	0.73 311	0.46 326	0.98 309	0.81 314	0.77 339	0.56 203	0.74 304	0.48 270	1.69 322	0.91 306	0.15 273	0.14 180	0.15 286	0.15 215	0.26 263	0.51 259

RAFT+CT+SA	0.60 177	1.25 339	2.49 216	0.38 225	0.75 372	0.55 115	0.34 257	0.83 195	0.68 197	0.39 54	0.55 190	0.44 137	0.29 122	0.75 182	0.28 64	0.09 13	0.24 258	0.11 119	0.51 417	0.30 302	0.74 331

test_5	0.61 184	1.25 339	2.76 316	0.39 238	0.64 356	0.58 153	0.35 266	0.85 215	0.66 157	0.49 115	0.56 203	0.55 207	0.40 197	0.79 193	0.32 104	0.10 55	0.19 229	0.12 169	0.12 156	0.33 321	0.85 354

pmcnn	1.44 418	1.25 339	3.57 408	0.74 375	1.42 437	0.72 307	0.56 357	1.04 356	1.06 400	1.03 387	2.89 451	6.01 463	0.75 361	2.54 411	3.60 441	0.14 244	0.11 136	0.08 4	0.06 7	0.34 328	0.81 347

EDNetEfficientorigin	8.19 467	1.27 342	145.54 488	0.51 316	0.96 399	0.75 318	0.49 337	0.86 226	1.57 433	2.12 442	1.49 416	1.28 415	1.35 410	1.84 348	2.15 400	0.14 244	0.13 166	0.17 319	0.18 258	0.39 365	0.64 304

cf-r	0.62 200	1.27 342	2.99 354	0.34 158	0.28 190	0.60 184	0.28 175	0.82 184	0.70 216	0.55 176	0.61 241	0.77 314	0.41 207	1.32 266	0.52 198	0.13 213	0.09 86	0.11 119	0.12 156	0.22 209	0.27 125

TDLM	0.83 327	1.28 344	2.38 144	0.46 289	0.26 168	0.66 277	0.55 353	0.87 234	0.80 306	2.54 453	0.62 248	0.61 234	0.51 281	2.68 425	0.67 252	0.20 341	0.11 136	0.35 403	0.15 215	0.33 321	0.48 246

HITNet	0.55 130	1.28 344	2.73 309	0.35 178	0.14 10	0.56 121	0.23 89	0.89 250	0.62 123	0.52 153	0.51 150	0.49 177	0.38 175	0.52 107	0.60 224	0.09 13	0.07 7	0.10 68	0.08 32	0.25 245	0.61 293
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
4D-IteraStereo	0.62 200	1.29 346	3.04 359	0.27 32	0.30 207	0.46 43	0.26 146	0.54 54	0.51 50	0.41 59	0.31 42	0.39 102	0.19 16	0.53 114	0.65 246	0.09 13	0.47 312	0.12 169	0.11 125	0.21 194	2.14 442

Wz-Net-LNSev	0.66 247	1.30 347	2.81 325	0.35 178	0.37 262	0.80 345	0.48 332	0.91 265	0.87 351	0.63 268	0.70 306	0.80 326	0.59 315	0.67 158	0.68 255	0.15 273	0.14 180	0.12 169	0.12 156	0.24 230	0.38 190

DMCA-RVC	0.70 268	1.30 347	3.59 410	0.37 206	0.89 392	0.57 143	0.31 224	0.73 134	0.59 107	0.69 312	0.54 180	0.59 225	0.57 305	1.25 258	0.66 249	0.16 287	0.38 295	0.20 353	0.15 215	0.22 209	0.23 98

dd	0.48 76	1.32 349	2.41 158	0.31 95	0.17 40	0.58 153	0.26 146	0.50 35	0.71 230	0.42 64	0.41 91	0.34 85	0.28 105	0.47 78	0.41 149	0.18 317	0.10 110	0.13 227	0.12 156	0.22 209	0.16 51

GMStereo	0.44 52	1.32 349	2.65 271	0.28 47	0.16 23	0.42 35	0.22 61	0.48 22	0.63 134	0.41 59	0.36 63	0.26 39	0.25 67	0.41 62	0.30 77	0.14 244	0.08 40	0.10 68	0.12 156	0.17 113	0.13 18
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
XQC	0.84 329	1.32 349	2.61 256	0.78 382	0.44 294	0.89 371	0.53 346	1.16 403	1.07 401	0.85 364	0.69 293	0.92 360	0.73 353	1.40 273	1.44 364	0.24 370	0.35 288	0.23 369	0.26 328	0.45 387	0.39 197

NCCL2	0.71 272	1.32 349	2.30 129	0.44 279	0.31 215	0.71 301	0.67 387	0.89 250	0.69 206	0.70 315	0.61 241	0.85 345	0.54 293	1.58 307	0.70 258	0.20 341	0.17 217	0.66 425	0.25 322	0.26 263	0.38 190

rafts_anoy	0.60 177	1.33 353	2.59 246	0.53 321	1.09 418	0.49 63	0.25 131	0.67 112	0.53 69	0.41 59	0.38 75	0.33 80	0.30 132	0.68 162	0.41 149	0.10 55	1.13 389	0.13 227	0.15 215	0.20 184	0.29 137

DeepPrunerF	0.92 361	1.33 353	3.41 395	0.46 289	0.51 312	0.64 250	0.49 337	1.16 403	2.62 450	0.65 294	0.61 241	0.65 253	0.62 325	2.23 390	1.31 352	0.23 364	0.19 229	0.30 394	0.28 338	0.39 365	0.34 169

CBFPSM	0.62 200	1.34 355	2.12 93	0.30 81	0.23 135	0.71 301	0.38 285	0.77 148	0.68 197	0.51 144	0.49 135	1.03 388	0.82 369	0.63 144	1.35 356	0.11 131	0.12 152	0.10 68	0.10 80	0.19 166	0.37 182

RALCasStereoNet	0.65 229	1.34 355	2.56 239	0.43 274	0.96 399	0.50 69	0.26 146	0.62 94	0.56 86	0.43 72	0.49 135	0.36 89	0.28 105	0.72 177	0.53 203	0.10 55	1.18 390	0.09 22	0.08 32	0.27 274	1.27 401

MeshStereo	1.29 407	1.34 355	3.04 359	0.35 178	0.28 190	1.10 399	0.69 391	1.42 425	1.07 401	2.71 456	2.43 439	2.95 442	1.50 422	2.92 438	2.03 390	0.23 364	0.22 251	0.22 361	0.19 275	0.50 398	0.69 318
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
SPstereo	0.59 169	1.35 358	2.44 175	0.49 307	1.02 410	0.52 88	0.14 3	0.53 44	0.54 73	0.44 78	0.50 147	0.30 62	0.22 36	0.68 162	0.41 149	0.09 13	1.30 410	0.09 22	0.07 14	0.23 223	0.54 271

iRaft-Stereo_5w	0.65 229	1.35 358	2.21 113	0.30 81	0.63 352	0.49 63	0.28 175	0.78 155	0.64 143	0.41 59	0.61 241	0.62 239	0.46 255	1.79 339	0.48 180	0.10 55	0.25 267	0.11 119	0.12 156	0.40 371	0.94 366

dad	0.58 153	1.35 358	2.39 151	0.31 95	0.20 91	0.62 225	0.26 146	0.56 66	0.79 298	0.66 300	0.64 268	0.64 250	0.36 161	0.87 205	0.48 180	0.28 386	0.15 194	0.40 409	0.18 258	0.24 230	0.22 89

RAFT	0.62 200	1.35 358	2.26 122	0.62 351	0.53 320	0.47 53	0.35 266	0.70 126	0.58 98	0.50 133	0.50 147	0.79 320	0.40 197	0.49 97	0.36 132	0.11 131	0.79 358	0.14 261	0.13 174	0.52 403	0.72 324

SAMSARA	1.11 395	1.35 358	2.60 251	1.34 421	0.77 377	1.67 429	1.41 447	1.47 427	0.99 390	1.54 432	0.89 365	1.44 423	0.90 383	1.88 358	1.71 374	0.25 376	0.55 327	0.22 361	0.34 377	0.39 365	0.50 255

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 56	1.36 363	1.30 7	0.24 5	0.12 3	0.33 15	0.20 30	0.41 5	0.37 4	0.32 41	0.21 2	0.16 1	0.14 1	0.29 5	0.62 233	0.55 415	1.42 420	0.11 119	0.13 174	0.25 245	0.56 279

DispNO	0.76 300	1.36 363	3.15 368	0.32 115	0.27 179	0.59 171	0.29 200	0.88 242	0.72 237	0.55 176	0.79 347	0.83 339	0.47 263	2.46 407	1.23 346	0.12 168	0.10 110	0.18 337	0.31 355	0.20 184	0.25 111

LL-Strereo2	0.62 200	1.36 363	2.47 205	1.37 424	0.96 399	0.54 105	0.28 175	0.61 90	0.49 37	0.42 64	0.34 54	0.44 137	0.21 28	0.57 127	0.53 203	0.11 131	0.26 270	0.16 304	0.14 195	0.18 137	0.98 376

UDGNet	0.50 95	1.36 363	2.44 175	0.37 206	0.19 79	0.58 153	0.23 89	0.49 25	0.69 206	0.42 64	0.39 80	0.34 85	0.29 122	0.55 121	0.32 104	0.25 376	0.10 110	0.37 406	0.19 275	0.30 302	0.17 57

PA-Net	0.93 366	1.36 363	4.14 431	0.64 356	0.41 282	0.70 296	0.53 346	0.91 265	0.88 355	0.53 161	0.60 233	0.70 293	0.54 293	2.40 403	2.57 418	0.17 306	0.28 279	0.19 344	0.28 338	0.25 245	0.48 246
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RALAANet	0.52 106	1.37 368	2.63 261	0.33 136	0.23 135	0.48 58	0.19 19	0.69 118	0.55 80	0.49 115	0.46 111	0.39 102	0.31 137	0.53 114	0.53 203	0.10 55	0.33 286	0.11 119	0.17 250	0.29 294	0.13 18

ADCPNet	1.07 389	1.37 368	4.54 446	0.38 225	0.68 363	1.36 411	0.64 377	0.93 274	0.83 325	0.79 348	0.82 348	1.08 399	1.18 406	1.30 265	2.68 420	0.21 350	0.69 350	0.21 357	0.95 449	0.30 302	0.54 271

PS-NSSS	0.69 262	1.37 368	2.44 175	0.31 95	0.32 225	0.64 250	0.34 257	1.04 356	0.74 259	0.56 188	0.75 334	0.51 185	0.42 219	2.41 405	0.54 208	0.24 370	0.17 217	0.27 382	0.18 258	0.30 302	0.23 98

GwcNet-RSSM	0.64 222	1.38 371	2.69 294	0.33 136	0.26 168	0.60 184	0.32 235	0.84 203	0.73 241	0.56 188	0.65 275	0.72 296	0.42 219	1.78 335	0.60 224	0.14 244	0.10 110	0.12 169	0.13 174	0.26 263	0.26 119

RTSC	0.84 329	1.40 372	2.67 283	0.50 313	0.40 277	0.83 356	0.33 249	1.11 392	1.14 409	0.93 376	0.82 348	0.84 340	0.58 312	1.34 268	1.82 384	0.18 317	0.49 316	0.14 261	0.30 349	0.46 391	0.42 215

111	0.57 145	1.41 373	2.63 261	0.25 10	0.15 16	0.59 171	0.26 146	0.90 258	0.83 325	0.50 133	0.54 180	0.57 218	0.38 175	0.54 120	0.41 149	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.24 230	0.81 347

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 329	1.41 373	2.80 321	0.94 396	0.35 249	0.89 371	0.41 296	0.89 250	0.66 157	0.57 204	0.63 256	0.75 308	0.38 175	2.37 398	0.55 210	1.16 444	0.31 281	0.36 404	0.21 295	0.59 409	0.63 299

MLCV	0.59 169	1.41 373	2.41 158	0.31 95	0.15 16	0.60 184	0.23 89	0.77 148	0.63 134	0.67 302	0.66 282	0.55 207	0.37 167	1.16 241	1.09 329	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.21 194	0.29 137

PWC_ROB	0.81 317	1.41 373	2.60 251	0.41 261	0.40 277	0.63 239	0.31 224	1.04 356	0.99 390	0.92 373	1.29 405	0.78 318	0.68 342	1.65 317	1.50 367	0.19 332	0.12 152	0.18 337	0.13 174	0.51 400	0.54 271

Wz-Net-MNSev	0.74 285	1.42 377	2.75 313	0.38 225	0.33 231	0.90 374	0.61 373	0.98 309	0.94 374	0.77 339	0.75 334	0.75 308	0.66 338	1.39 271	0.76 277	0.17 306	0.13 166	0.14 261	0.14 195	0.28 286	0.48 246

LSM	3.40 456	1.42 377	5.81 457	9.98 472	30.74 483	0.86 363	1.14 429	0.99 317	1.26 416	1.40 424	2.18 433	0.93 365	0.85 375	1.76 329	1.03 323	0.22 356	0.35 288	0.24 374	0.29 342	0.40 371	6.21 470

PSMNet_ROB	0.75 296	1.42 377	2.93 344	0.39 238	0.32 225	0.73 311	0.56 357	0.90 258	0.74 259	0.56 188	0.60 233	0.75 308	0.47 263	2.00 371	1.31 352	0.18 317	0.13 166	0.19 344	0.20 285	0.26 263	0.40 202

Syn2CoEx	0.78 308	1.43 380	3.54 407	0.44 279	0.31 215	0.64 250	0.43 309	1.04 356	0.83 325	0.64 279	0.77 341	0.74 304	0.74 357	1.91 365	0.64 241	0.20 341	0.17 217	0.19 344	0.15 215	0.30 302	0.59 288

GANetREF_RVC	0.81 317	1.44 381	3.04 359	0.49 307	0.27 179	0.83 356	0.63 376	1.03 350	0.92 367	0.63 268	0.61 241	0.72 296	0.59 315	2.40 403	0.58 218	0.33 396	0.25 267	0.37 406	0.25 322	0.41 377	0.36 181
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
ADCRef	0.88 348	1.45 382	2.68 288	0.38 225	0.35 249	0.95 383	0.51 340	0.92 272	0.81 314	0.89 368	0.84 352	0.61 234	1.35 410	1.26 260	3.38 436	0.14 244	0.12 152	0.17 319	0.19 275	0.28 286	0.34 169

CFNet	0.65 229	1.45 382	2.27 123	0.34 158	0.25 154	0.64 250	0.23 89	0.93 274	0.79 298	0.48 99	0.59 226	0.58 222	0.40 197	2.28 392	0.63 239	0.13 213	0.09 86	0.15 286	0.14 195	0.34 328	0.26 119

AANet_RVC	0.79 312	1.46 384	2.72 304	0.34 158	0.25 154	0.59 171	0.32 235	0.88 242	0.83 325	0.62 259	0.95 375	0.80 326	0.43 231	2.46 407	1.72 376	0.38 400	0.26 270	0.10 68	0.09 46	0.25 245	0.43 220

NaN_ROB	1.25 404	1.46 384	3.84 423	0.54 327	0.56 326	1.12 400	0.99 417	1.05 364	1.03 394	1.10 392	0.87 361	0.77 314	1.07 399	5.85 462	2.98 429	0.16 287	0.23 256	0.16 304	0.24 313	0.28 286	0.66 306

PDISCO_ROB	0.84 329	1.46 384	2.84 331	0.65 358	0.59 335	1.17 405	0.48 332	1.19 409	1.08 403	0.67 302	0.72 322	1.00 383	0.61 323	1.24 254	1.05 325	0.38 400	0.18 224	0.28 385	0.24 313	0.58 408	0.44 233

GCST	0.84 329	1.48 387	3.02 357	1.12 414	1.09 418	0.62 225	0.19 19	0.79 163	0.56 86	0.60 238	0.65 275	0.50 181	0.31 137	1.24 254	0.74 273	0.76 426	0.46 309	0.84 431	0.64 433	0.71 419	0.57 283

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 153	1.48 387	2.53 224	0.29 65	0.78 380	0.52 88	0.20 30	0.68 116	0.66 157	0.51 144	0.61 241	0.40 110	0.32 143	0.40 55	0.43 161	0.08 1	0.63 341	0.09 22	0.09 46	0.37 351	0.58 285

AASNet	0.66 247	1.49 389	2.97 349	0.37 206	0.33 231	0.65 264	0.30 214	1.00 326	0.78 288	0.56 188	0.60 233	0.55 207	0.39 190	0.88 209	0.96 309	0.15 273	0.12 152	0.13 227	0.11 125	0.45 387	0.35 175

AFF-stereo	0.57 145	1.51 390	2.59 246	0.33 136	0.23 135	0.51 71	0.21 47	0.69 118	0.68 197	0.49 115	0.63 256	0.49 177	0.34 156	0.50 102	0.37 136	0.08 1	0.54 325	0.10 68	0.10 80	0.40 371	0.60 292

FADNet_RVC	0.87 347	1.51 390	2.90 341	0.31 95	0.24 147	0.71 301	0.25 131	1.00 326	0.65 150	0.45 82	0.57 214	0.61 234	0.44 239	1.53 292	0.75 274	0.94 433	0.97 373	0.28 385	1.00 452	0.89 429	1.36 413

FADNet-RVC-Resample	0.74 285	1.54 392	3.81 421	0.38 225	0.29 195	0.62 225	0.38 285	0.91 265	0.67 170	0.52 153	0.51 150	0.63 243	0.44 239	1.56 296	0.59 222	0.24 370	0.32 282	0.22 361	0.19 275	0.30 302	0.71 323

ACRE	0.63 213	1.55 393	3.41 395	0.76 377	0.28 190	0.60 184	0.56 357	0.82 184	0.68 197	0.57 204	0.62 248	0.43 122	0.30 132	0.47 78	0.42 154	0.12 168	0.19 229	0.13 227	0.14 195	0.36 345	0.20 79

HBP-ISP	0.82 321	1.57 394	3.28 377	0.50 313	0.27 179	0.86 363	0.54 349	1.09 385	0.78 288	0.81 354	0.70 306	0.68 276	1.00 394	2.02 372	0.47 176	0.24 370	0.24 258	0.29 393	0.25 322	0.28 286	0.52 265

UDG	0.86 341	1.57 394	2.80 321	0.68 370	0.59 335	0.78 338	0.38 285	0.97 302	0.74 259	0.63 268	0.70 306	1.01 384	0.68 342	1.02 220	1.22 345	0.45 408	0.34 287	0.89 436	0.51 417	0.73 420	0.58 285

CC-Net-ROB	0.95 369	1.57 394	2.93 344	0.90 392	0.39 271	0.87 367	0.44 315	1.12 395	0.83 325	0.59 229	0.69 293	0.64 250	0.50 277	2.73 429	0.93 307	0.97 436	0.40 301	0.87 435	0.29 342	0.61 413	0.66 306

PWCDC_ROB	0.83 327	1.57 394	2.63 261	0.48 296	0.37 262	0.78 338	0.29 200	1.04 356	1.36 424	0.63 268	2.05 429	0.64 250	0.70 348	1.10 230	1.20 341	0.33 396	0.14 180	0.15 286	0.12 156	0.63 414	0.46 240

CIPLG	0.63 213	1.59 398	3.16 369	0.79 383	0.31 215	0.62 225	0.57 360	0.82 184	0.68 197	0.58 210	0.63 256	0.43 122	0.31 137	0.48 87	0.42 154	0.12 168	0.20 241	0.13 227	0.13 174	0.36 345	0.21 83

RTS	1.29 407	1.59 398	6.48 460	0.63 353	0.57 330	1.59 424	0.90 413	1.15 400	1.44 426	1.20 406	1.31 407	1.10 404	0.87 380	2.67 422	2.27 408	0.21 350	0.38 295	0.19 344	0.20 285	0.46 391	0.68 313

RTSA	1.29 407	1.59 398	6.48 460	0.63 353	0.57 330	1.59 424	0.90 413	1.15 400	1.44 426	1.20 406	1.31 407	1.10 404	0.87 380	2.67 422	2.27 408	0.21 350	0.38 295	0.19 344	0.20 285	0.46 391	0.68 313

iResNet_ROB	0.60 177	1.59 398	2.04 75	0.32 115	0.21 103	0.60 184	0.22 61	0.99 317	0.85 340	0.61 247	0.63 256	0.58 222	0.42 219	1.08 228	0.98 316	0.11 131	0.08 40	0.09 22	0.06 7	0.23 223	0.33 161

FADNet	0.71 272	1.60 402	2.53 224	0.33 136	0.30 207	0.67 284	0.29 200	0.92 272	0.75 265	0.45 82	0.49 135	0.66 260	0.57 305	1.85 350	0.85 299	0.46 410	0.20 241	0.17 319	0.20 285	0.60 410	0.37 182

test_for_model	0.82 321	1.62 403	2.47 205	1.36 423	1.04 412	0.53 96	0.22 61	0.82 184	0.63 134	0.60 238	0.29 30	0.25 31	0.21 28	0.28 3	0.25 30	0.80 428	1.87 433	0.08 4	0.08 32	1.81 454	1.18 387

SuperB	1.19 400	1.62 403	5.29 453	0.37 206	0.26 168	0.81 350	0.87 408	0.94 279	1.19 414	0.68 308	0.68 290	0.63 243	1.37 413	1.73 324	3.30 433	0.16 287	0.12 152	0.17 319	0.16 236	2.74 463	0.63 299

NVStereoNet_ROB	1.45 420	1.62 403	3.59 410	1.09 408	0.70 367	0.86 363	0.67 387	1.19 409	1.51 430	1.20 406	4.05 458	1.61 427	1.94 437	2.97 440	2.07 394	0.67 423	0.69 350	0.55 420	0.70 435	0.57 407	0.67 308
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.90 358	1.63 406	2.77 318	0.77 380	0.69 365	0.83 356	0.44 315	0.90 258	0.70 216	0.68 308	0.76 337	0.92 360	0.54 293	1.14 239	1.35 356	0.61 417	0.37 291	0.96 438	0.52 419	0.77 425	0.67 308

DN-CSS_ROB	0.56 138	1.64 407	2.75 313	0.42 264	0.22 113	0.57 143	0.19 19	0.79 163	0.66 157	0.46 93	0.62 248	0.41 116	0.32 143	0.73 178	0.49 189	0.12 168	0.08 40	0.14 261	0.13 174	0.38 358	0.17 57

FADNet-RVC	0.69 262	1.65 408	2.74 311	0.35 178	0.26 168	0.60 184	0.29 200	0.91 265	0.67 170	0.46 93	0.51 150	0.62 239	0.46 255	1.75 327	0.81 292	0.17 306	0.20 241	0.17 319	0.18 258	0.60 410	0.39 197

SPS-STEREO	1.22 402	1.65 408	3.41 395	0.66 363	0.69 365	1.01 388	0.68 389	1.10 388	0.96 381	1.40 424	1.25 403	1.46 424	1.08 400	2.05 375	2.24 406	0.66 422	0.61 337	0.58 421	0.57 428	0.66 417	1.65 426
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IPLGR_C	0.64 222	1.66 410	3.36 383	0.80 384	0.31 215	0.60 184	0.60 368	0.82 184	0.69 206	0.58 210	0.62 248	0.44 137	0.31 137	0.47 78	0.43 161	0.12 168	0.22 251	0.13 227	0.15 215	0.35 339	0.21 83

ADCP+	1.03 384	1.68 411	3.83 422	0.35 178	0.39 271	1.05 392	0.79 404	0.94 279	0.86 346	0.69 312	0.68 290	0.85 345	1.53 425	1.02 220	4.56 453	0.13 213	0.12 152	0.16 304	0.15 215	0.28 286	0.44 233

ARAFT	0.65 229	1.69 412	3.34 382	0.29 65	0.16 23	0.65 264	0.36 274	0.96 295	0.73 241	0.63 268	0.49 135	0.56 214	0.31 137	1.23 252	0.35 130	0.11 131	0.08 40	0.14 261	0.13 174	0.38 358	0.50 255

LL-Strereo	0.85 338	1.73 413	3.06 363	0.37 206	0.61 349	0.54 105	0.33 249	1.01 335	0.76 273	0.69 312	0.58 220	0.85 345	0.78 364	2.65 421	0.54 208	0.14 244	0.58 333	0.14 261	0.12 156	0.42 379	1.05 380

RAFT + AFF	0.79 312	1.73 413	2.99 354	0.34 158	0.35 249	0.67 284	0.51 340	1.05 364	0.79 298	0.54 165	0.58 220	0.59 225	0.81 367	1.80 340	1.21 342	0.13 213	0.27 277	0.15 286	0.14 195	0.45 387	0.69 318

MFMNet_re	1.01 379	1.73 413	3.04 359	0.85 388	0.76 375	0.93 379	0.81 405	1.02 343	1.10 404	1.05 388	1.06 394	0.84 340	0.96 391	0.93 213	0.97 310	0.68 424	0.61 337	0.63 424	0.60 432	0.77 425	0.80 343

CSAN	1.38 414	1.74 416	4.12 430	0.53 321	0.38 269	1.06 395	1.15 431	1.29 416	1.12 407	1.19 401	1.90 426	1.04 392	1.44 417	5.92 463	2.82 427	0.26 380	0.22 251	0.24 374	0.25 322	0.35 339	0.54 271

AnyNet_C32	1.08 393	1.76 417	3.01 356	0.50 313	0.54 322	1.17 405	1.16 433	0.97 302	0.95 379	1.11 394	0.98 380	0.87 351	0.93 389	1.57 301	4.11 450	0.22 356	0.20 241	0.25 379	0.25 322	0.40 371	0.68 313

SANet	1.35 412	1.80 418	4.39 442	0.41 261	0.29 195	1.72 431	0.89 412	1.17 406	2.47 447	1.22 410	1.82 423	1.72 429	1.70 429	2.57 413	3.30 433	0.18 317	0.16 207	0.16 304	0.15 215	0.34 328	0.62 295

ADCMid	1.06 387	1.82 419	3.53 406	0.39 238	0.36 256	0.99 386	0.58 362	1.01 335	0.94 374	1.23 412	1.02 387	1.01 384	1.01 395	1.11 234	4.04 448	0.22 356	0.19 229	0.42 413	0.32 362	0.42 379	0.53 268

Wz-Net-SNSev	0.85 338	1.83 420	3.36 383	0.42 264	0.31 215	0.71 301	0.66 382	1.04 356	0.94 374	0.68 308	0.85 355	0.96 374	0.62 325	1.75 327	1.14 334	0.16 287	0.15 194	0.16 304	0.17 250	0.39 365	0.63 299

WZ-Net	1.04 385	1.83 420	4.20 434	0.42 264	0.36 256	0.88 369	0.71 394	1.05 364	1.11 406	0.84 362	0.94 372	1.06 396	1.17 405	2.37 398	2.24 406	0.20 341	0.14 180	0.15 286	0.16 236	0.36 345	0.53 268

WAO-6	1.69 435	1.87 422	3.21 370	1.15 416	1.01 408	2.29 447	1.06 425	1.85 440	2.84 454	1.30 419	2.59 443	2.19 436	1.67 427	2.62 418	2.52 414	0.96 435	0.68 347	1.19 445	0.84 443	1.13 434	0.95 369

AnyNet_C01	1.20 401	1.89 423	4.25 436	0.55 328	0.54 322	1.57 422	1.39 444	1.10 388	1.13 408	1.19 401	1.34 411	1.15 410	1.11 402	1.73 324	2.89 428	0.26 380	0.24 258	0.28 385	0.24 313	0.50 398	0.68 313

iResNetv2_ROB	0.71 272	1.90 424	3.48 401	0.43 274	0.22 113	0.60 184	0.29 200	0.96 295	0.78 288	0.60 238	0.65 275	0.60 232	0.46 255	0.80 197	1.21 342	0.12 168	0.08 40	0.10 68	0.07 14	0.44 385	0.33 161

SQANet	0.92 361	1.96 425	3.23 371	0.77 380	0.83 385	0.76 322	0.38 285	0.87 234	0.68 197	0.64 279	0.69 293	0.73 302	0.52 288	1.35 269	1.36 358	0.80 428	0.30 280	0.60 423	0.29 342	0.93 430	0.70 321

FINET	1.92 439	1.96 425	4.49 445	1.62 438	1.39 436	3.51 457	4.39 462	2.89 455	2.58 449	1.39 422	1.98 427	1.35 420	2.12 442	1.64 314	2.12 397	0.84 431	1.03 382	0.18 337	0.29 342	0.54 405	2.12 441

IMH-64-1	1.50 423	1.98 427	2.69 294	1.39 426	1.12 422	1.39 415	1.19 435	1.80 438	1.47 428	1.19 401	2.20 434	1.53 425	1.51 423	2.12 385	1.98 387	1.34 449	0.68 347	1.28 448	0.70 435	1.37 445	1.12 384

IMH-64	1.50 423	1.98 427	2.69 294	1.39 426	1.12 422	1.39 415	1.19 435	1.80 438	1.47 428	1.19 401	2.20 434	1.53 425	1.51 423	2.12 385	1.98 387	1.34 449	0.68 347	1.28 448	0.70 435	1.37 445	1.12 384

coex-ft	6.14 465	1.98 427	60.80 486	0.34 158	0.30 207	0.80 345	1.17 434	0.76 142	4.34 458	19.82 478	2.15 432	1.61 427	8.77 467	1.82 345	10.36 469	0.44 407	2.05 442	0.18 337	0.19 275	0.39 365	4.61 469

GASNet	0.84 329	1.98 427	4.07 429	0.48 296	0.33 231	0.58 153	0.34 257	0.97 302	0.81 314	0.60 238	0.59 226	0.74 304	0.55 298	2.08 380	1.18 338	0.22 356	0.15 194	0.19 344	0.17 250	0.55 406	0.29 137

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 393	2.01 431	2.56 239	0.49 307	0.40 277	1.49 418	0.96 416	1.02 343	0.95 379	0.85 364	0.94 372	1.06 396	0.59 315	2.92 438	1.15 335	0.43 406	0.74 357	0.32 398	0.55 422	0.74 421	1.35 410

ADCS	1.14 397	2.02 432	3.36 383	0.43 274	0.37 262	0.96 385	0.81 405	1.12 395	1.17 413	1.25 414	0.98 380	1.08 399	0.92 387	1.41 276	4.97 456	0.23 364	0.21 249	0.22 361	0.23 310	0.40 371	0.67 308

MANE	3.51 458	2.03 433	3.88 425	1.89 453	2.01 454	5.98 464	4.72 463	5.87 468	7.13 465	3.80 463	5.10 463	6.11 464	5.34 462	4.39 458	5.05 457	1.07 440	1.28 406	0.50 418	0.85 444	0.76 424	2.36 455

WAO-7	1.58 431	2.04 434	3.25 374	0.94 396	0.75 372	1.75 432	1.13 428	1.87 441	1.97 443	1.46 429	2.53 441	1.98 433	1.75 430	3.13 442	2.48 413	0.69 425	0.67 346	0.94 437	0.74 440	0.80 428	0.77 335

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 415	2.04 434	3.02 357	0.58 342	0.41 282	2.15 446	1.00 421	1.31 418	1.29 419	1.05 388	1.10 396	1.29 417	0.91 384	3.07 441	1.34 354	1.65 456	0.84 366	0.68 427	0.88 446	1.55 450	1.91 431

JetBlue	1.89 438	2.09 436	4.16 432	0.74 375	1.23 428	4.52 463	3.86 461	1.68 436	1.26 416	1.28 417	1.54 417	2.36 438	1.86 435	3.35 447	3.37 435	0.54 413	0.49 316	0.48 417	0.49 413	1.39 447	1.21 394

otaku	1.15 398	2.10 437	3.51 403	0.98 400	0.74 370	1.02 389	0.59 365	1.03 350	0.89 360	0.70 315	1.60 418	0.98 377	0.65 332	1.63 311	1.80 383	0.99 438	0.46 309	0.73 429	0.40 395	1.30 443	0.88 359

Ntro	1.11 395	2.10 437	3.52 405	0.97 399	0.87 391	1.06 395	0.54 349	1.02 343	0.93 373	0.63 268	0.76 337	0.93 365	0.67 340	1.76 329	1.71 374	1.03 439	0.46 309	0.76 430	0.41 399	1.29 441	0.86 357

SGM+DAISY	2.67 447	2.14 439	4.28 439	1.92 454	2.11 457	4.36 462	5.22 465	3.17 456	3.00 455	3.24 462	3.81 457	3.03 444	3.61 456	2.53 410	3.79 443	1.15 443	1.29 408	0.66 425	0.71 438	0.95 431	2.44 456

MADNet++	2.94 454	2.17 440	3.27 376	2.55 462	2.28 458	3.29 456	3.37 457	2.76 453	2.67 452	3.10 460	3.20 454	2.78 441	3.25 453	4.11 456	4.68 455	2.72 462	2.27 456	3.03 466	2.43 464	2.34 461	2.59 457

ACVNet-4b	2.00 441	2.19 441	4.85 448	1.09 408	0.86 388	1.15 403	0.53 346	1.11 392	1.15 411	0.65 294	1.09 395	1.97 432	0.69 346	2.31 394	9.78 468	5.73 467	0.42 303	1.03 442	0.55 422	1.89 455	0.92 365

MADNet+	1.44 418	2.19 441	6.00 458	0.89 390	0.70 367	1.58 423	1.11 426	1.56 432	1.30 421	0.89 368	1.03 389	1.25 414	1.12 403	3.29 445	2.80 425	0.48 411	0.57 331	0.39 408	0.36 386	0.63 414	0.69 318

ACVNet_2	1.54 428	2.20 443	4.42 443	1.10 410	0.93 397	1.37 413	0.87 408	1.53 429	1.71 437	1.22 410	1.72 421	2.12 435	1.06 398	2.58 415	1.93 386	0.94 433	0.54 325	1.00 440	0.56 424	2.11 459	0.96 371

RainbowNet	1.27 405	2.22 444	3.58 409	1.14 415	0.92 395	1.08 397	0.76 399	1.19 409	1.15 411	0.77 339	0.97 377	1.08 399	0.83 371	1.64 314	1.72 376	1.20 446	1.30 410	1.01 441	0.58 429	1.23 438	0.97 374

TorneroNet-64	2.74 448	2.23 445	4.18 433	1.48 432	1.20 426	3.88 458	1.01 423	3.48 463	6.61 464	2.62 455	4.55 461	4.20 453	3.84 458	3.39 449	3.40 437	1.23 447	0.66 345	1.39 453	0.80 442	3.42 465	1.27 401

UNDER WATER	2.84 450	2.25 446	5.25 452	1.84 450	1.45 439	2.36 449	1.44 448	3.23 458	6.51 463	2.61 454	2.73 448	5.69 461	5.64 463	3.14 443	4.18 451	1.48 452	0.81 363	1.60 459	1.07 453	1.91 456	1.67 427

DispFullNet	1.69 435	2.25 446	5.23 451	1.53 435	8.78 466	0.89 371	0.37 277	1.03 350	0.98 387	1.37 420	1.00 384	1.13 407	1.97 438	1.51 290	0.98 316	0.55 415	0.32 282	1.19 445	0.64 433	1.16 436	0.88 359

Wz-Net-TNSev	1.02 380	2.26 448	3.69 415	0.38 225	0.31 215	1.00 387	0.71 394	1.12 395	1.02 393	0.74 333	0.73 324	1.09 402	0.91 384	2.46 407	2.15 400	0.21 350	0.20 241	0.16 304	0.20 285	0.48 396	0.62 295

ACVNet_1	1.47 422	2.27 449	4.92 449	1.11 411	0.89 392	1.19 407	0.66 382	1.28 415	1.19 414	0.98 379	0.97 377	3.06 446	1.48 421	2.37 398	1.82 384	1.08 441	0.49 316	1.03 442	0.48 411	1.20 437	0.95 369

UNDER WATER-64	2.59 446	2.28 450	5.63 455	1.85 451	1.45 439	3.28 455	1.60 449	2.62 451	5.57 460	2.09 440	2.12 430	4.10 452	4.21 459	2.74 430	3.64 442	1.49 453	0.86 367	1.58 458	1.09 455	1.91 456	1.62 424

TorneroNet	5.60 464	2.30 451	3.98 426	1.49 434	1.26 431	14.47 471	1.11 426	4.85 465	20.66 482	10.12 467	16.30 473	11.78 472	7.35 465	3.41 450	4.38 452	1.36 451	0.70 353	1.46 455	0.87 445	2.73 462	1.33 406

Dean	1.92 439	2.31 452	5.03 450	1.31 418	1.08 417	1.55 421	0.99 417	1.98 447	2.33 446	1.51 431	4.15 459	4.23 456	1.39 415	2.31 394	2.10 395	1.18 445	0.69 350	1.18 444	0.75 441	1.30 443	1.07 382

PWCK	1.62 433	2.32 453	4.27 437	1.11 411	0.56 326	1.81 434	1.84 451	1.55 431	1.54 432	1.45 427	1.81 422	1.82 430	1.38 414	3.34 446	2.14 399	1.09 442	0.57 331	0.98 439	0.59 430	1.50 449	0.79 341

notaker	2.77 449	2.35 454	4.02 428	2.61 463	1.44 438	1.77 433	1.14 429	2.77 454	1.81 440	2.30 449	11.41 468	3.95 451	4.70 460	3.24 444	3.01 430	1.58 455	0.88 368	1.71 461	1.08 454	2.10 458	1.44 417

KSHMR	4.19 460	2.37 455	6.24 459	1.73 446	1.48 442	1.97 440	1.29 439	3.18 457	17.06 477	2.15 443	15.74 471	9.09 467	1.75 430	8.33 468	2.37 411	1.55 454	1.29 408	1.70 460	1.23 457	1.75 452	1.60 423

LE_ROB	4.55 462	2.43 456	9.94 463	2.79 464	4.03 462	2.40 450	3.54 458	2.72 452	11.04 466	11.64 471	4.69 462	5.25 460	10.74 468	4.52 460	9.73 467	0.82 430	0.70 353	1.34 451	0.97 450	0.74 421	0.94 366

IMH	2.14 445	2.46 457	3.60 412	1.70 443	1.13 424	1.65 428	0.93 415	2.13 448	1.93 442	1.37 420	2.64 446	2.19 436	1.82 434	5.77 461	2.18 402	5.70 466	1.05 383	1.31 450	0.72 439	1.39 447	1.13 386

ktn	4.44 461	2.47 458	3.70 416	1.82 449	1.49 443	2.11 445	1.40 445	2.30 449	12.56 468	11.36 470	16.25 472	11.30 471	3.77 457	4.41 459	3.47 438	1.86 458	0.99 375	1.74 462	1.21 456	3.28 464	1.39 414

WAO-8	2.91 451	2.55 459	3.77 417	1.93 455	1.04 412	4.08 460	0.99 417	3.25 459	6.09 461	2.20 445	3.34 455	3.33 448	2.64 447	11.73 470	2.52 414	2.12 460	1.92 435	1.55 456	0.93 447	1.27 439	0.96 371

Venus	2.91 451	2.55 459	3.77 417	1.93 455	1.04 412	4.08 460	0.99 417	3.25 459	6.09 461	2.20 445	3.34 455	3.33 448	2.64 447	11.73 470	2.52 414	2.12 460	1.92 435	1.55 456	0.93 447	1.27 439	0.96 371

MFN_U_SF_RVC	1.57 430	2.56 461	3.30 380	0.66 363	0.41 282	1.15 403	0.51 340	1.27 414	1.35 423	1.61 434	1.20 400	1.43 422	0.97 392	1.80 340	2.10 395	1.88 459	1.79 431	1.97 463	2.14 462	1.61 451	1.76 430

LVE	2.10 443	2.61 462	4.30 441	1.79 448	1.81 452	1.68 430	1.04 424	2.35 450	2.78 453	1.27 416	2.87 450	4.21 455	1.46 418	2.83 436	2.02 389	2.87 463	0.92 370	1.19 445	1.47 461	1.29 441	1.18 387

SGM-ForestM	3.67 459	2.70 463	5.34 454	1.65 441	1.72 450	6.02 465	5.08 464	4.10 464	3.47 456	4.59 464	4.21 460	9.81 468	5.79 464	6.44 464	6.97 463	0.88 432	1.09 386	0.33 402	0.45 404	0.68 418	2.10 440

SDNR	2.06 442	2.93 464	2.94 346	1.55 436	5.13 464	1.98 441	0.24 111	1.95 446	2.62 450	0.92 373	2.71 447	5.76 462	0.68 342	3.61 452	3.84 444	0.33 396	0.38 295	0.22 361	0.17 250	1.13 434	2.04 437

FADE		3.24 465		2.10 457	2.93 459			4.99 466	2.50 448	1.28 417		3.05 445		8.01 467		96.22 488	36.26 488	65.47 485	65.78 485	1.78 453	1.34 408

HanzoNet	7.85 466	3.30 466	5.75 456	7.47 470	3.97 461	2.34 448	1.37 441	3.47 461	4.02 457	13.30 472	10.49 464	10.86 469	16.67 474	8.50 469	10.51 470	10.80 474	9.84 476	5.83 470	13.69 474	7.24 471	7.51 471

JetRed	3.37 455	4.96 467	10.08 464	1.48 432	1.73 451	7.63 466	5.47 466	3.47 461	2.20 444	2.42 451	2.40 438	2.98 443	2.35 445	3.52 451	6.60 461	1.33 448	1.90 434	1.38 452	1.23 457	2.30 460	2.02 436

DGTPSM_ROB	8.97 468	5.94 468	13.01 469	5.95 469	11.34 468	8.54 467	24.06 474	6.47 469	13.52 469	5.19 465	11.52 469	6.18 465	11.04 469	7.02 465	13.92 471	4.47 464	7.66 469	3.90 467	7.43 471	4.34 468	7.98 472

DPSMNet_ROB	9.58 469	5.96 469	13.98 472	8.88 471	11.87 469	8.54 467	24.08 475	6.48 470	13.67 472	5.35 466	11.53 470	6.31 466	11.04 469	7.69 466	14.09 472	7.61 473	8.23 471	5.03 468	7.75 472	5.24 470	8.36 473

SGM-Forest	1.84 437	7.91 470	10.36 465	0.42 264	0.33 231	1.04 390	1.29 439	1.01 335	0.88 355	1.19 401	2.30 437	1.03 388	1.79 433	2.60 417	2.81 426	0.22 356	0.21 249	0.21 357	0.19 275	0.25 245	0.79 341
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Anonymous_1	22.76 476	11.11 471	11.93 466	12.73 473	26.05 482	19.39 476	27.77 479	14.18 474	13.64 471	14.92 473	10.66 465	11.26 470	11.24 471	12.48 474	14.45 473	37.82 487	7.87 470	34.92 484	63.61 484	87.51 488	11.75 476

DPSM_ROB	12.32 470	11.13 472	12.31 467	12.90 474	12.80 471	19.81 479	28.13 480	14.50 475	14.31 474	10.62 468	11.34 466	12.03 473	11.89 472	13.08 475	15.22 474	7.09 470	8.31 472	6.47 472	7.32 469	8.69 472	8.43 474

DPSM	12.32 470	11.13 472	12.31 467	12.90 474	12.80 471	19.81 479	28.13 480	14.50 475	14.31 474	10.62 468	11.34 466	12.03 473	11.89 472	13.08 475	15.22 474	7.09 470	8.31 472	6.47 472	7.32 469	8.69 472	8.43 474

BEATNet-Init1	12.32 470	12.82 474	28.66 483	3.22 465	3.71 460	21.59 481	11.42 469	14.54 477	13.73 473	20.24 479	20.16 478	26.14 484	19.85 477	19.08 481	15.33 476	1.81 457	1.93 437	2.05 464	2.48 465	4.25 467	3.41 465

PML	22.99 477	17.34 475	8.24 462	5.48 468	9.84 467	50.35 487	102.65 487	5.84 467	13.52 469	37.08 488	104.84 487	30.61 487	23.20 482	12.09 472	7.96 465	6.27 469	2.12 447	6.31 471	2.42 463	10.67 474	2.95 459

LRCNet_RVC	13.78 474	19.34 476	13.01 469	19.47 477	12.67 470	1.85 435	0.42 302	12.28 473	1.10 404	15.76 474	18.69 477	12.52 475	8.65 466	12.22 473	9.64 466	22.29 478	8.38 474	25.92 480	24.06 481	19.72 479	17.59 479

DLNR_Zeroshot_test	13.74 473	20.06 477	23.92 478	121.50 489	35.20 484	0.46 43	0.15 4	7.96 471	0.47 30	0.29 37	0.37 69	0.26 39	0.17 6	0.79 193	0.36 132	7.16 472	2.95 464	0.09 22	0.38 391	50.40 487	1.95 434

xxxxx1	29.05 485	20.74 478	14.05 473	50.10 485	40.25 485	19.01 473	26.60 476	21.83 481	20.22 479	16.52 475	17.56 474	18.33 476	21.41 478	16.11 478	20.77 479	23.48 479	26.77 483	66.36 486	78.56 486	30.19 483	32.23 486

tt_ll	29.05 485	20.74 478	14.05 473	50.10 485	40.25 485	19.01 473	26.60 476	21.83 481	20.22 479	16.52 475	17.56 474	18.33 476	21.41 478	16.11 478	20.77 479	23.48 479	26.77 483	66.36 486	78.56 486	30.19 483	32.23 486

ff	29.05 485	20.74 478	14.05 473	50.10 485	40.25 485	19.01 473	26.60 476	21.83 481	20.22 479	16.52 475	17.56 474	18.33 476	21.41 478	16.11 478	20.77 479	23.48 479	26.77 483	66.36 486	78.56 486	30.19 483	32.23 486

CasAABBNet	24.76 480	22.38 481	24.44 479	26.05 481	25.75 480	39.79 483	56.76 486	29.10 485	28.88 486	21.22 481	22.69 482	24.21 481	23.99 484	26.23 484	30.62 486	14.22 475	16.71 478	13.03 474	14.75 477	17.49 475	16.97 477

HaxPig	19.88 475	22.39 482	22.30 476	17.98 476	17.98 475	12.06 470	12.06 470	16.25 478	15.97 476	21.05 480	21.41 480	18.85 479	18.35 475	20.07 482	19.64 478	23.57 482	23.19 482	24.07 479	23.71 480	22.95 480	23.72 483

Selective-RAFT-Error	24.83 481	22.44 483	24.80 480	26.10 482	25.82 481	39.85 484	56.72 485	29.21 487	29.03 488	21.29 483	22.80 483	24.25 482	24.07 485	26.28 485	30.60 485	14.24 476	16.85 479	13.04 475	14.75 477	17.53 476	17.02 478

LSM0	26.57 482	22.53 484	25.76 481	30.62 484	52.30 488	39.86 485	56.49 484	29.18 486	28.76 485	21.26 482	22.46 481	24.42 483	23.97 483	26.42 486	30.66 487	14.29 477	16.56 477	13.06 476	14.65 476	17.62 477	20.52 480

DPSimNet_ROB	24.35 479	23.81 485	31.38 485	25.93 480	22.83 478	31.30 482	34.38 483	20.78 480	28.92 487	27.39 485	22.99 484	28.29 486	35.76 487	15.47 477	17.82 477	24.28 483	17.90 480	22.23 478	14.12 475	19.38 478	22.12 482

ASD4	27.03 484	24.46 486	23.91 477	27.24 483	17.87 474	47.08 486	31.36 482	41.80 488	21.82 483	31.12 487	20.82 479	33.80 488	18.50 476	27.25 488	21.57 482	29.52 485	20.55 481	27.54 481	23.38 479	30.03 482	20.96 481

MEDIAN_ROB	23.95 478	26.96 487	26.29 482	22.14 478	22.09 477	16.18 472	14.23 471	20.47 479	20.09 478	25.43 484	25.22 485	22.96 480	22.54 481	24.33 483	23.18 483	28.15 484	27.16 486	28.60 482	27.73 482	27.59 481	27.58 484

AVERAGE_ROB	26.91 483	30.28 488	29.18 484	25.78 479	25.30 479	19.49 477	15.38 472	23.70 484	23.02 484	28.38 486	27.78 486	26.23 485	25.76 486	26.95 487	25.55 484	31.27 486	30.02 487	31.76 483	30.80 483	30.88 486	30.77 485

test_example2	115.17 488	122.38 489	93.45 487	115.38 488	123.53 489	101.24 488	113.11 488	54.67 489	99.94 489	135.50 489	136.43 488	85.67 489	85.40 488	110.44 489	104.91 488	152.17 489	205.21 489	99.17 489	114.27 489	138.55 489	112.04 489

Low-res two-view benchmark