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

asd	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.22 24	0.17 109	0.41 67	0.14 13	0.35 8	0.32 10	0.24 65	0.20 21	0.15 25	0.18 46	0.26 18	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

4w-stereo	0.20 1	0.21 20	0.57 10	0.21 6	0.15 54	0.39 55	0.13 6	0.39 23	0.33 16	0.22 42	0.21 26	0.13 3	0.20 72	0.29 41	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 6	0.14 31	0.37 44	0.14 13	0.43 46	0.35 27	0.23 58	0.21 26	0.16 27	0.18 46	0.27 22	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 6	0.14 31	0.37 44	0.14 13	0.43 46	0.35 27	0.23 58	0.21 26	0.16 27	0.18 46	0.27 22	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

FoundationStereo	0.20 1	0.30 133	0.81 42	0.21 6	0.22 227	0.21 2	0.16 30	0.25 1	0.38 56	0.15 4	0.11 4	0.18 36	0.17 29	0.23 5	0.16 4	0.09 69	0.13 316	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

MonSter	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.21 6	0.17 109	0.33 26	0.15 21	0.46 64	0.32 10	0.16 8	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 22	0.23 98	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 55

qwe	0.21 7	0.22 35	0.61 15	0.21 6	0.20 189	0.41 67	0.15 21	0.46 64	0.35 27	0.26 97	0.22 37	0.14 13	0.14 10	0.31 56	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

2.25w	0.21 7	0.22 35	0.51 2	0.21 6	0.14 31	0.36 41	0.13 6	0.42 38	0.34 21	0.23 58	0.27 70	0.14 13	0.18 46	0.33 75	0.24 120	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 7	0.23 51	0.64 22	0.22 24	0.18 143	0.41 67	0.17 37	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 7	0.23 51	0.64 22	0.22 24	0.18 143	0.41 67	0.17 37	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 7	0.22 35	0.63 20	0.21 6	0.15 54	0.40 60	0.17 37	0.40 25	0.35 27	0.25 83	0.22 37	0.14 13	0.14 10	0.22 2	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 7	0.22 35	0.63 20	0.21 6	0.15 54	0.40 60	0.17 37	0.40 25	0.35 27	0.25 83	0.22 37	0.14 13	0.14 10	0.22 2	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 7	0.23 51	0.64 22	0.22 24	0.18 143	0.41 67	0.17 37	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 7	0.23 51	0.50 1	0.22 24	0.15 54	0.39 55	0.19 60	0.47 76	0.36 44	0.21 32	0.22 37	0.13 3	0.17 29	0.33 75	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 7	0.21 20	0.57 10	0.20 3	0.14 31	0.40 60	0.18 51	0.47 76	0.36 44	0.24 65	0.20 21	0.13 3	0.19 63	0.31 56	0.21 68	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

3.75w	0.21 7	0.21 20	0.61 15	0.21 6	0.20 189	0.44 89	0.16 30	0.44 54	0.30 5	0.22 42	0.20 21	0.13 3	0.18 46	0.29 41	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.5w_stereo	0.21 7	0.22 35	0.55 9	0.21 6	0.15 54	0.40 60	0.14 13	0.43 46	0.33 16	0.21 32	0.24 52	0.14 13	0.18 46	0.34 85	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 7	0.22 35	0.59 13	0.22 24	0.12 6	0.37 44	0.22 119	0.50 95	0.38 56	0.22 42	0.21 26	0.12 2	0.22 92	0.26 18	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

2w_stereo	0.21 7	0.19 7	0.51 2	0.22 24	0.13 20	0.41 67	0.20 79	0.50 95	0.34 21	0.25 83	0.23 43	0.13 3	0.23 107	0.24 6	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

LG-Stereo_L2	0.21 7	0.31 144	0.85 45	0.22 24	0.14 31	0.31 18	0.22 119	0.38 17	0.25 1	0.17 10	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 65	0.18 15	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 79

LG-Stereo_L1	0.21 7	0.31 144	0.85 45	0.22 24	0.14 31	0.28 8	0.21 98	0.38 17	0.26 2	0.16 8	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 109	0.18 15	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 79

MLG-Stereo_test3	0.21 7	0.35 175	0.65 27	0.21 6	0.14 31	0.36 41	0.13 6	0.37 14	0.40 77	0.21 32	0.12 8	0.17 31	0.12 4	0.25 10	0.16 4	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 79

MLG-Stereo_test2	0.21 7	0.36 184	0.68 32	0.21 6	0.17 109	0.45 94	0.12 3	0.35 8	0.42 95	0.15 4	0.11 4	0.22 54	0.10 1	0.28 29	0.16 4	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 55

MLG-Stereo_test1	0.21 7	0.33 155	0.61 15	0.23 35	0.21 202	0.45 94	0.13 6	0.33 5	0.46 133	0.13 1	0.09 1	0.18 36	0.12 4	0.32 65	0.15 2	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 55

MLG-Stereo	0.21 7	0.33 155	0.60 14	0.23 35	0.12 6	0.44 89	0.13 6	0.39 23	0.46 133	0.13 1	0.10 2	0.17 31	0.13 8	0.35 91	0.15 2	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 55

LGtest1	0.21 7	0.37 187	0.70 33	0.22 24	0.12 6	0.31 18	0.11 2	0.36 11	0.39 67	0.17 10	0.13 10	0.16 27	0.14 10	0.25 10	0.27 149	0.10 161	0.09 183	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 79

asda	0.22 27	0.25 69	0.70 33	0.21 6	0.16 81	0.43 83	0.16 30	0.44 54	0.35 27	0.22 42	0.20 21	0.14 13	0.20 72	0.25 10	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

1w_stereo	0.22 27	0.17 1	0.52 4	0.23 35	0.16 81	0.44 89	0.22 119	0.55 141	0.40 77	0.25 83	0.29 83	0.13 3	0.26 148	0.28 29	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

monsterstereo	0.22 27	0.22 35	0.52 4	0.25 69	0.27 306	0.39 55	0.14 13	0.51 103	0.33 16	0.25 83	0.27 70	0.13 3	0.13 8	0.38 117	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

monsters	0.22 27	0.22 35	0.52 4	0.23 35	0.28 318	0.42 79	0.14 13	0.46 64	0.31 6	0.24 65	0.20 21	0.13 3	0.14 10	0.43 142	0.20 49	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 27	0.28 111	0.88 49	0.21 6	0.24 260	0.42 79	0.17 37	0.35 8	0.37 51	0.20 26	0.22 37	0.14 13	0.12 4	0.24 6	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

SGD-Stereo	0.22 27	0.28 111	0.77 39	0.22 24	0.11 1	0.40 60	0.16 30	0.31 3	0.36 44	0.19 19	0.19 19	0.17 31	0.17 29	0.37 109	0.16 4	0.10 161	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

DEFOM-Stereo	0.22 27	0.22 35	0.91 52	0.23 35	0.13 20	0.49 132	0.18 51	0.30 2	0.28 3	0.19 19	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 131	0.16 4	0.08 31	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 55

LG-G_1	0.23 34	0.37 187	0.71 35	0.23 35	0.11 1	0.51 149	0.12 3	0.44 54	0.39 67	0.19 19	0.15 12	0.19 42	0.15 19	0.36 100	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 103

LG-G	0.23 34	0.37 187	0.71 35	0.23 35	0.11 1	0.51 149	0.12 3	0.44 54	0.39 67	0.19 19	0.15 12	0.19 42	0.15 19	0.36 100	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 103

dual_stereo	0.23 34	0.25 69	0.66 31	0.21 6	0.15 54	0.27 7	0.15 21	0.62 181	0.40 77	0.15 4	0.13 10	0.18 36	0.14 10	0.37 109	0.19 27	0.09 69	0.31 482	0.07 1	0.10 142	0.07 3	0.07 7

IGEV-Stereo++	0.23 34	0.23 51	0.64 22	0.24 51	0.22 227	0.47 117	0.13 6	0.52 117	0.33 16	0.18 15	0.24 52	0.17 31	0.22 92	0.32 65	0.19 27	0.08 31	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 207	0.09 55

water-stereo	0.24 38	0.17 1	0.88 49	0.24 51	0.14 31	0.37 44	0.17 37	0.43 46	0.32 10	0.26 97	0.35 130	0.26 99	0.24 118	0.22 2	0.25 133	0.09 69	0.09 183	0.09 79	0.08 77	0.10 50	0.10 79

111111	0.24 38	0.21 20	0.82 44	0.24 51	0.21 202	0.43 83	0.13 6	0.45 61	0.35 27	0.22 42	0.27 70	0.18 36	0.16 22	0.35 91	0.18 15	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 340	0.08 34

S2M2	0.24 38	0.29 121	0.90 51	0.23 35	0.17 109	0.24 4	0.09 1	0.36 11	0.45 124	0.17 10	0.25 59	0.23 62	0.17 29	0.24 6	0.28 159	0.15 363	0.12 297	0.11 192	0.12 242	0.15 149	0.11 103

rvit_stereo_0083	0.25 41	0.19 7	0.58 12	0.28 140	0.18 143	0.28 8	0.22 119	0.38 17	0.54 215	0.23 58	0.30 95	0.27 110	0.26 148	0.37 109	0.24 120	0.14 346	0.12 297	0.13 306	0.10 142	0.12 79	0.10 79

rvit_stereo_0081	0.25 41	0.21 20	0.61 15	0.28 140	0.17 109	0.31 18	0.22 119	0.42 38	0.53 203	0.24 65	0.25 59	0.25 85	0.21 83	0.34 85	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.09 55

rvit_stereo_0082	0.25 41	0.21 20	0.61 15	0.28 140	0.17 109	0.31 18	0.22 119	0.42 38	0.53 203	0.24 65	0.25 59	0.25 85	0.21 83	0.34 85	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.09 55

depthmonostereo	0.26 44	0.23 51	0.65 27	0.41 391	0.13 20	0.41 67	0.19 60	0.51 103	0.40 77	0.25 83	0.29 83	0.26 99	0.28 181	0.44 151	0.23 98	0.09 69	0.10 224	0.09 79	0.07 51	0.10 50	0.08 34

DilatedVolume-Stereo	0.26 44	0.20 12	0.64 22	0.25 69	0.15 54	0.41 67	0.18 51	0.42 38	0.35 27	0.34 133	0.34 125	0.25 85	0.23 107	0.43 142	0.53 340	0.09 69	0.09 183	0.08 29	0.10 142	0.12 79	0.11 103

GIP-stereo	0.26 44	0.22 35	0.78 40	0.29 170	0.20 189	0.42 79	0.17 37	0.64 190	0.39 67	0.18 15	0.24 52	0.23 62	0.18 46	0.25 10	0.47 312	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 207	0.08 34

LG-Stereo	0.27 47	0.25 69	0.95 57	0.25 69	0.15 54	0.43 83	0.21 98	0.50 95	0.40 77	0.18 15	0.29 83	0.25 85	0.16 22	0.28 29	0.35 240	0.07 20	0.07 40	0.11 192	0.10 142	0.24 328	0.10 79

mms	0.27 47	0.26 84	0.91 52	0.25 69	0.18 143	0.32 23	0.23 150	0.37 14	0.31 6	0.21 32	0.30 95	0.23 62	0.17 29	0.46 172	0.21 68	0.08 31	0.10 224	0.10 128	0.08 77	0.22 300	0.47 493

ours_stereo	0.27 47	0.25 69	1.21 83	0.25 69	0.17 109	0.35 35	0.23 150	0.38 17	0.35 27	0.20 26	0.31 106	0.23 62	0.17 29	0.41 131	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.22 300	0.18 289

rvit_stereo_0081_aga	0.27 47	0.29 121	1.08 65	0.26 99	0.20 189	0.33 26	0.21 98	0.41 32	0.42 95	0.26 97	0.28 77	0.27 110	0.21 83	0.31 56	0.21 68	0.14 346	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.14 132	0.10 79

rvit_stereo_0080	0.27 47	0.38 197	0.76 37	0.24 51	0.18 143	0.34 30	0.27 250	0.54 137	0.44 109	0.24 65	0.26 66	0.27 110	0.22 92	0.29 41	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.10 128	0.10 142	0.15 149	0.11 103

RSM++	0.27 47	0.26 84	0.87 48	0.28 140	0.13 20	0.39 55	0.20 79	0.45 61	0.45 124	0.20 26	0.24 52	0.24 75	0.17 29	0.36 100	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.35 481	0.26 360	0.18 289

whm_eth	0.27 47	0.38 197	0.76 37	0.24 51	0.18 143	0.34 30	0.27 250	0.54 137	0.44 109	0.24 65	0.26 66	0.27 110	0.22 92	0.29 41	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.10 128	0.10 142	0.15 149	0.11 103

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 54	0.28 111	1.09 67	0.33 264	0.15 54	0.30 14	0.16 30	0.58 157	0.42 95	0.19 19	0.19 19	0.17 31	0.26 148	0.38 117	0.37 249	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.25 432	0.10 50	0.06 1

castereo++	0.28 54	0.43 229	0.93 55	0.28 140	0.17 109	0.53 175	0.21 98	0.55 141	0.45 124	0.17 10	0.26 66	0.32 142	0.17 29	0.33 75	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.29 450	0.13 109	0.06 1

fffy	0.28 54	0.24 64	1.19 77	0.27 115	0.15 54	0.37 44	0.22 119	0.42 38	0.32 10	0.20 26	0.29 83	0.26 99	0.20 72	0.44 151	0.20 49	0.08 31	0.10 224	0.10 128	0.08 77	0.22 300	0.18 289

RAStereo	0.28 54	0.48 263	1.52 143	0.26 99	0.18 143	0.25 5	0.19 60	0.42 38	0.35 27	0.20 26	0.25 59	0.20 44	0.16 22	0.24 6	0.24 120	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.12 79	0.08 34

RSM	0.28 54	0.26 84	0.97 58	0.25 69	0.24 260	0.37 44	0.21 98	0.49 89	0.44 109	0.21 32	0.27 70	0.28 119	0.17 29	0.38 117	0.20 49	0.07 20	0.07 40	0.09 79	0.34 478	0.21 283	0.16 251

trnet	0.28 54	0.26 84	1.32 100	0.19 1	0.12 6	0.54 183	0.15 21	0.48 83	0.46 133	0.27 104	0.33 119	0.24 75	0.21 83	0.30 49	0.21 68	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

CASnet	0.28 54	0.31 144	1.20 81	0.28 140	0.11 1	0.47 117	0.19 60	0.44 54	0.44 109	0.38 152	0.31 106	0.23 62	0.17 29	0.29 41	0.19 27	0.10 161	0.06 20	0.15 369	0.12 242	0.16 185	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 54	0.27 90	1.36 107	0.28 140	0.12 6	0.41 67	0.20 79	0.37 14	0.38 56	0.26 97	0.30 95	0.25 85	0.19 63	0.33 75	0.24 120	0.09 69	0.11 271	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.09 55

CREStereo	0.28 54	0.30 133	1.33 102	0.19 1	0.13 20	0.55 196	0.17 37	0.48 83	0.46 133	0.27 104	0.33 119	0.24 75	0.21 83	0.31 56	0.21 68	0.11 223	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
fffft	0.29 63	0.21 20	1.10 69	0.24 51	0.15 54	0.42 79	0.24 183	0.42 38	0.38 56	0.21 32	0.18 16	0.20 44	0.16 22	0.44 151	0.70 394	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.28 375	0.20 320
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 63	0.26 84	1.03 61	0.25 69	0.14 31	0.46 112	0.22 119	0.36 11	0.38 56	0.23 58	0.23 43	0.21 52	0.18 46	0.45 163	0.60 368	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.20 269	0.20 320

tt45	0.29 63	0.24 64	1.06 64	0.25 69	0.17 109	0.55 196	0.22 119	0.41 32	0.35 27	0.24 65	0.25 59	0.25 85	0.18 46	0.64 252	0.34 232	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.21 283	0.11 103

999	0.29 63	0.25 69	1.05 63	0.26 99	0.18 143	0.49 132	0.23 150	0.38 17	0.37 51	0.20 26	0.32 111	0.23 62	0.18 46	0.73 285	0.36 243	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.24 328	0.10 79

Pointernet	0.29 63	0.25 69	1.49 137	0.24 51	0.20 189	0.47 117	0.15 21	0.62 181	0.47 150	0.22 42	0.29 83	0.26 99	0.20 72	0.28 29	0.20 49	0.10 161	0.07 40	0.07 1	0.12 242	0.10 50	0.07 7

IGEV-Stereo+	0.29 63	0.29 121	0.86 47	0.25 69	0.34 382	0.30 14	0.14 13	0.32 4	0.53 203	0.18 15	0.12 8	0.18 36	0.19 63	0.49 198	0.17 14	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.20 404	0.46 486	0.59 508

MaDis-Stereo	0.29 63	0.54 285	1.44 124	0.24 51	0.29 325	0.29 12	0.16 30	0.45 61	0.37 51	0.19 19	0.21 26	0.28 119	0.22 92	0.30 49	0.29 174	0.10 161	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.11 68	0.11 103

LoS_RVC	0.29 63	0.33 155	1.19 77	0.25 69	0.34 382	0.43 83	0.22 119	0.42 38	0.32 10	0.22 42	0.33 119	0.23 62	0.24 118	0.31 56	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 434

Selective-IGEV	0.29 63	0.23 51	1.28 93	0.27 115	0.30 336	0.35 35	0.20 79	0.56 148	0.38 56	0.21 32	0.30 95	0.22 54	0.18 46	0.37 109	0.18 15	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 325	0.16 185	0.29 417

EGLCR-Stereo	0.29 63	0.27 90	0.97 58	0.30 187	0.19 175	0.56 211	0.17 37	0.68 211	0.36 44	0.30 116	0.18 16	0.27 110	0.17 29	0.38 117	0.19 27	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.10 50	0.35 452

castereo	0.30 73	0.44 240	0.81 42	0.24 51	0.29 325	0.41 67	0.27 250	0.72 229	0.45 124	0.22 42	0.30 95	0.24 75	0.31 211	0.25 10	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.31 465	0.12 79	0.09 55

WCG-NET	0.30 73	0.42 224	1.26 91	0.24 51	0.12 6	0.43 83	0.24 183	0.40 25	0.56 233	0.35 135	0.37 139	0.26 99	0.24 118	0.29 41	0.19 27	0.08 31	0.12 297	0.08 29	0.07 51	0.22 300	0.10 79

Occ-G	0.30 73	0.30 133	1.33 102	0.23 35	0.15 54	0.36 41	0.25 203	0.43 46	0.31 6	0.26 97	0.35 130	0.46 241	0.22 92	0.30 49	0.25 133	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.16 344	0.31 399	0.08 34

AIO-Stereo	0.30 73	0.27 90	1.25 89	0.27 115	0.24 260	0.37 44	0.20 79	0.52 117	0.36 44	0.21 32	0.30 95	0.23 62	0.14 10	0.31 56	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.38 492	0.19 254	0.31 434

UniTT-Stereo	0.30 73	0.36 184	1.68 168	0.27 115	0.24 260	0.29 12	0.18 51	0.33 5	0.34 21	0.26 97	0.37 139	0.18 36	0.18 46	0.31 56	0.27 149	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.07 51	0.25 340	0.08 34

CES	0.30 73	0.27 90	1.09 67	0.23 35	0.50 469	0.40 60	0.20 79	0.46 64	0.44 109	0.22 42	0.28 77	0.26 99	0.19 63	0.33 75	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 149	0.49 497

ProNet	0.30 73	0.54 285	1.29 94	0.25 69	0.15 54	0.47 117	0.25 203	0.48 83	0.39 67	0.21 32	0.23 43	0.22 54	0.20 72	0.44 151	0.19 27	0.08 31	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.23 313	0.12 140

CroCo-Stereo	0.30 73	0.45 248	1.08 65	0.31 214	0.17 109	0.19 1	0.21 98	0.73 240	0.50 169	0.21 32	0.24 52	0.55 286	0.22 92	0.27 22	0.26 141	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.07 51	0.12 79	0.09 55
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
xyz-stereo-finetune	0.31 81	0.46 251	0.79 41	0.21 6	0.12 6	0.53 175	0.25 203	0.52 117	0.54 215	0.28 109	0.32 111	0.29 126	0.23 107	0.59 238	0.55 347	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.13 109	0.08 34

rvit_0105_6	0.31 81	0.29 121	1.00 60	0.31 214	0.18 143	0.35 35	0.25 203	0.51 103	0.61 277	0.25 83	0.28 77	0.32 142	0.25 134	0.39 123	0.25 133	0.18 409	0.16 375	0.15 369	0.13 274	0.14 132	0.13 174

rvit_stereo_ft	0.31 81	0.61 309	1.18 75	0.32 243	0.21 202	0.28 8	0.27 250	0.55 141	0.48 153	0.23 58	0.27 70	0.28 119	0.26 148	0.32 65	0.25 133	0.13 305	0.09 183	0.11 192	0.11 204	0.13 109	0.14 191

CAS++	0.31 81	0.33 155	1.43 122	0.25 69	0.17 109	0.31 18	0.20 79	0.78 294	0.41 86	0.30 116	0.30 95	0.21 52	0.16 22	0.33 75	0.18 15	0.15 363	0.12 297	0.13 306	0.10 142	0.15 149	0.11 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 81	0.30 133	1.52 143	0.23 35	0.13 20	0.54 183	0.20 79	0.48 83	0.49 159	0.25 83	0.28 77	0.37 164	0.24 118	0.38 117	0.23 98	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.05 1	0.15 149	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 81	0.35 175	1.30 97	0.20 3	0.14 31	0.57 229	0.25 203	0.46 64	0.42 95	0.27 104	0.32 111	0.27 110	0.24 118	0.39 123	0.23 98	0.43 499	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 233	0.07 7

WCG-NET（raft）	0.32 87	0.53 280	1.21 83	0.23 35	0.12 6	0.44 89	0.24 183	0.40 25	0.50 169	0.35 135	0.35 130	0.47 249	0.25 134	0.35 91	0.20 49	0.08 31	0.29 476	0.08 29	0.07 51	0.22 300	0.11 103

MGS-Stereo	0.32 87	0.34 168	1.70 174	0.25 69	0.14 31	0.40 60	0.22 119	0.38 17	0.43 105	0.24 65	0.51 241	0.25 85	0.18 46	0.31 56	0.20 49	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.08 77	0.47 487	0.08 34

ff7	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

ffff	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

11t	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

MC-Stereo	0.32 87	0.31 144	1.46 127	0.31 214	0.15 54	0.53 175	0.19 60	0.44 54	0.35 27	0.36 140	0.38 148	0.27 110	0.27 166	0.42 139	0.19 27	0.09 69	0.13 316	0.09 79	0.16 344	0.20 269	0.13 174

ccc-4	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

SCV_C0	0.33 94	0.43 229	1.42 121	0.25 69	0.16 81	0.35 35	0.20 79	0.68 211	0.44 109	0.24 65	0.27 70	0.29 126	0.20 72	0.58 232	0.18 15	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.30 459	0.26 360	0.17 269

11t1	0.33 94	0.19 7	1.41 117	0.33 264	0.16 81	0.48 125	0.21 98	0.67 207	0.48 153	0.40 160	0.34 125	0.32 142	0.33 221	0.42 139	0.27 149	0.11 223	0.12 297	0.10 128	0.08 77	0.13 109	0.14 191

IGEVStereo-DCA	0.33 94	0.34 168	1.38 111	0.27 115	0.16 81	0.45 94	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.21 26	0.26 99	0.25 134	0.64 252	0.52 336	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.18 374	0.16 185	0.22 342

AEACV	0.33 94	0.24 64	1.44 124	0.28 140	0.35 394	0.47 117	0.21 98	0.43 46	0.28 3	0.26 97	0.25 59	0.22 54	0.38 258	0.30 49	0.18 15	0.09 69	0.35 490	0.09 79	0.36 489	0.23 313	0.25 387

CroCo-Stereo Lap2	0.33 94	0.61 309	1.47 131	0.32 243	0.38 419	0.23 3	0.22 119	0.58 157	0.46 133	0.22 42	0.27 70	0.29 126	0.23 107	0.32 65	0.26 141	0.09 69	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.21 283	0.14 191

CREStereo++_RVC	0.33 94	0.29 121	1.74 188	0.24 51	0.16 81	0.54 183	0.15 21	0.40 25	0.55 222	0.37 144	0.51 241	0.24 75	0.19 63	0.27 22	0.26 141	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.30 459	0.08 18	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 94	0.49 266	1.75 194	0.23 35	0.12 6	0.54 183	0.16 30	0.40 25	0.45 124	0.45 195	0.51 241	0.26 99	0.22 92	0.29 41	0.20 49	0.10 161	0.10 224	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 103

sCroCo_RVC	0.33 94	0.32 150	1.89 280	0.34 295	0.27 306	0.30 14	0.22 119	0.48 83	0.44 109	0.22 42	0.33 119	0.25 85	0.25 134	0.32 65	0.24 120	0.14 346	0.16 375	0.12 247	0.12 242	0.15 149	0.13 174

RAFT-Stereo-weight	0.34 102	0.29 121	1.43 122	0.28 140	0.28 318	0.55 196	0.22 119	0.78 294	0.48 153	0.46 203	0.38 148	0.36 162	0.17 29	0.33 75	0.23 98	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.09 55

IGEV++	0.34 102	0.43 229	1.32 100	0.31 214	0.14 31	0.32 23	0.21 98	0.70 221	0.34 21	0.22 42	0.28 77	0.22 54	0.27 166	0.35 91	0.27 149	0.09 69	0.39 502	0.08 29	0.15 325	0.25 340	0.45 490

MyStereo07	0.34 102	0.40 211	1.46 127	0.29 170	0.23 247	0.60 275	0.31 312	0.53 126	0.42 95	0.25 83	0.25 59	0.20 44	0.26 148	0.57 229	0.19 27	0.09 69	0.18 403	0.12 247	0.11 204	0.16 185	0.19 305

MIF-Stereo (partial)	0.34 102	0.41 217	1.93 297	0.26 99	0.24 260	0.32 23	0.17 37	0.53 126	0.42 95	0.25 83	0.37 139	0.25 85	0.26 148	0.44 151	0.31 204	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.19 254	0.14 191

GCAP-Stereo	0.34 102	0.89 424	1.76 200	0.26 99	0.12 6	0.52 168	0.14 13	0.49 89	0.38 56	0.29 113	0.30 95	0.29 126	0.22 92	0.30 49	0.20 49	0.09 69	0.17 393	0.09 79	0.07 51	0.21 283	0.11 103

anonymousdsp2	0.34 102	0.24 64	1.16 74	0.28 140	0.15 54	0.57 229	0.23 150	0.79 310	0.47 150	0.38 152	0.37 139	0.40 185	0.25 134	0.47 183	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.13 274	0.19 254	0.27 404

anonymousdsp	0.34 102	0.53 280	1.47 131	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.49 89	0.40 77	0.25 83	0.24 52	0.22 54	0.24 118	0.55 225	0.19 27	0.09 69	0.11 271	0.10 128	0.18 374	0.24 328	0.29 417

knoymous	0.34 102	0.25 69	1.75 194	0.24 51	0.18 143	0.45 94	0.24 183	0.57 151	0.38 56	0.41 169	0.39 156	0.55 286	0.25 134	0.38 117	0.23 98	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.07 51	0.13 109	0.12 140

RCA-Stereo	0.34 102	0.32 150	1.30 97	0.26 99	0.14 31	0.58 246	0.23 150	0.78 294	0.62 295	0.40 160	0.44 182	0.28 119	0.35 231	0.29 41	0.20 49	0.09 69	0.10 224	0.09 79	0.07 51	0.19 254	0.08 34

IGEV-Stereo	0.34 102	0.54 285	1.47 131	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.49 89	0.40 77	0.25 83	0.24 52	0.22 54	0.24 118	0.54 221	0.19 27	0.09 69	0.10 224	0.10 128	0.18 374	0.24 328	0.29 417
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 102	0.77 380	1.75 194	0.34 295	0.13 20	0.51 149	0.17 37	0.43 46	0.50 169	0.37 144	0.49 229	0.23 62	0.18 46	0.28 29	0.24 120	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

xyz-stereo-finetune2	0.35 113	0.45 248	1.04 62	0.21 6	0.12 6	0.58 246	0.23 150	0.50 95	0.45 124	0.31 120	0.46 194	0.30 131	0.41 291	0.81 303	0.51 333	0.08 31	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.09 55

SCV	0.35 113	0.59 303	1.37 110	0.34 295	0.22 227	0.28 8	0.23 150	0.72 229	0.35 27	0.19 19	0.30 95	0.24 75	0.20 72	0.64 252	0.19 27	0.11 223	0.08 113	0.09 79	0.29 450	0.34 421	0.29 417

StereoAnything_RVC	0.35 113	1.25 504	1.82 247	0.20 3	0.12 6	0.26 6	0.15 21	0.43 46	0.37 51	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 63	0.46 172	0.14 1	0.11 223	0.09 183	0.08 29	0.05 1	0.76 517	0.18 289

rvit_0105_4	0.35 113	0.35 175	1.45 126	0.31 214	0.18 143	0.37 44	0.28 267	0.59 165	0.62 295	0.27 104	0.31 106	0.35 158	0.27 166	0.43 142	0.25 133	0.18 409	0.16 375	0.15 369	0.13 274	0.15 149	0.12 140

CAS	0.35 113	0.25 69	1.30 97	0.79 508	0.34 382	0.51 149	0.23 150	0.46 64	0.39 67	0.22 42	0.31 106	0.20 44	0.17 29	0.28 29	0.23 98	0.73 521	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 467

Selective-RAFT	0.35 113	0.26 84	1.48 134	0.31 214	0.15 54	0.61 296	0.19 60	0.60 175	0.54 215	0.28 109	0.29 83	0.40 185	0.33 221	0.50 204	0.27 149	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.35 481	0.19 254	0.08 34

x	0.35 113	0.20 12	1.36 107	0.33 264	0.17 109	0.47 117	0.24 183	0.75 255	0.54 215	0.40 160	0.40 161	0.42 204	0.34 229	0.45 163	0.32 215	0.11 223	0.14 333	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.14 191

rvit_0105_5	0.36 120	0.39 206	1.48 134	0.30 187	0.18 143	0.41 67	0.30 299	0.64 190	0.62 295	0.30 116	0.33 119	0.37 164	0.29 195	0.41 131	0.28 159	0.18 409	0.16 375	0.15 369	0.15 325	0.15 149	0.14 191

MoCha-V2	0.36 120	0.32 150	1.41 117	0.36 329	0.31 353	0.35 35	0.19 60	0.57 151	0.39 67	0.30 116	0.32 111	0.28 119	0.27 166	0.47 183	0.24 120	0.08 31	0.56 518	0.08 29	0.38 492	0.18 233	0.12 140

testlalala	0.36 120	0.30 133	1.77 209	0.28 140	0.33 374	0.60 275	0.22 119	0.55 141	0.51 177	0.55 304	0.35 130	0.31 134	0.20 72	0.26 18	0.22 86	0.10 161	0.13 316	0.09 79	0.24 424	0.08 18	0.07 7

s12784h	0.36 120	0.28 111	1.58 151	0.23 35	0.11 1	0.62 316	0.24 183	0.79 310	0.64 315	0.44 185	0.52 254	0.28 119	0.26 148	0.50 204	0.24 120	0.11 223	0.06 20	0.09 79	0.06 9	0.16 185	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 120	0.21 20	1.70 174	0.29 170	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.78 294	0.36 44	0.57 326	0.67 384	0.33 148	0.24 118	0.32 65	0.23 98	0.10 161	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 140

RAFT-Stereo	0.36 120	0.21 20	1.70 174	0.29 170	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.78 294	0.36 44	0.57 326	0.67 384	0.33 148	0.24 118	0.32 65	0.23 98	0.10 161	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 126	0.37 187	1.21 83	0.26 99	0.18 143	0.73 409	0.18 51	0.53 126	0.41 86	0.35 135	0.30 95	0.58 311	0.22 92	0.33 75	0.95 431	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.35 481	0.13 109	0.15 224

GREAT-IGEV	0.37 126	0.28 111	1.48 134	0.25 69	0.38 419	0.46 112	0.18 51	0.33 5	0.34 21	0.15 4	0.29 83	0.15 25	0.17 29	0.36 100	0.23 98	0.07 20	0.76 537	0.07 1	0.26 439	0.21 283	1.03 538

tg	0.37 126	0.55 294	1.35 106	0.28 140	0.16 81	0.57 229	0.18 51	0.57 151	0.49 159	0.37 144	0.44 182	0.38 171	0.24 118	0.46 172	0.24 120	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.43 476	0.36 460

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 126	1.34 516	1.24 88	0.23 35	0.12 6	0.33 26	0.20 79	0.40 25	0.33 16	0.25 83	0.21 26	0.16 27	0.14 10	0.27 22	0.63 375	0.55 511	0.06 20	0.11 192	0.13 274	0.25 340	0.49 497

plain	0.37 126	0.47 260	2.15 360	0.27 115	0.19 175	0.33 26	0.20 79	0.58 157	0.46 133	0.23 58	0.37 139	0.23 62	0.25 134	0.45 163	0.28 159	0.11 223	0.08 113	0.13 306	0.09 107	0.42 474	0.12 140

riskmin	0.37 126	0.22 35	1.74 188	0.32 243	0.20 189	0.48 125	0.20 79	0.66 198	0.46 133	0.36 140	0.34 125	0.69 372	0.45 330	0.39 123	0.27 149	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.08 77	0.13 109	0.16 251

AnonymousM	0.37 126	0.44 240	1.50 140	0.25 69	0.15 54	0.52 168	0.23 150	0.60 175	0.42 95	0.42 174	0.32 111	0.30 131	0.25 134	0.34 85	0.23 98	0.11 223	0.09 183	0.71 519	0.36 489	0.12 79	0.07 7

iRaftStereo_RVC	0.37 126	0.53 280	1.41 117	0.28 140	0.15 54	0.52 168	0.20 79	0.54 137	0.46 133	0.37 144	0.43 171	0.41 191	0.23 107	0.36 100	0.26 141	0.09 69	0.15 358	0.12 247	0.11 204	0.41 468	0.37 467

DIP-Stereo	0.37 126	0.34 168	1.50 140	0.27 115	0.18 143	0.63 333	0.17 37	0.92 406	0.53 203	0.49 235	0.48 212	0.30 131	0.30 203	0.39 123	0.30 192	0.10 161	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.15 149	0.12 140
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 135	0.28 111	2.46 420	0.43 407	0.15 54	0.50 140	0.25 203	0.47 76	0.38 56	0.33 131	0.26 66	0.23 62	0.22 92	0.34 85	0.29 174	0.08 31	0.09 183	0.09 79	0.10 142	0.36 436	0.22 342

HART	0.38 135	0.53 280	1.66 165	0.26 99	0.15 54	0.30 14	0.19 60	0.67 207	0.46 133	0.29 113	0.52 254	0.38 171	0.16 22	0.41 131	0.20 49	0.08 31	0.68 530	0.09 79	0.07 51	0.34 421	0.21 329

mmm	0.38 135	0.21 20	1.18 75	0.35 311	0.17 109	0.49 132	0.26 225	0.78 294	0.52 184	0.50 242	0.57 306	0.41 191	0.37 251	0.71 282	0.31 204	0.11 223	0.13 316	0.14 342	0.13 274	0.15 149	0.14 191

Any-RAFT	0.38 135	0.25 69	1.89 280	0.27 115	0.17 109	0.68 382	0.21 98	0.78 294	0.53 203	0.43 179	0.43 171	0.54 282	0.30 203	0.41 131	0.20 49	0.10 161	0.12 297	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 55

qqq	0.38 135	0.21 20	1.34 105	0.28 140	0.15 54	0.45 94	0.26 225	0.76 268	0.52 184	0.39 158	0.41 165	0.46 241	0.36 237	0.96 317	0.30 192	0.11 223	0.14 333	0.12 247	0.12 242	0.12 79	0.14 191

PSM-adaLoss	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 414	0.17 109	0.60 275	0.29 291	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.47 183	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

ROB_FTStereo_v2	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 414	0.17 109	0.61 296	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.47 183	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

ROB_FTStereo	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 414	0.17 109	0.61 296	0.26 225	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.49 198	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

HUI-Stereo	0.38 135	0.27 90	1.79 234	0.44 414	0.17 109	0.61 296	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.45 163	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

RAFT-IKP	0.38 135	0.27 90	1.79 234	0.44 414	0.16 81	0.60 275	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.50 204	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

raftrobust	0.38 135	0.68 347	1.54 145	0.32 243	0.46 462	0.52 168	0.21 98	0.56 148	0.42 95	0.52 263	0.35 130	0.31 134	0.33 221	0.37 109	0.30 192	0.10 161	0.11 271	0.08 29	0.07 51	0.21 283	0.19 305

sAnonymous2	0.38 135	0.62 315	2.15 360	0.31 214	0.24 260	0.34 30	0.27 250	0.53 126	0.46 133	0.24 65	0.29 83	0.23 62	0.28 181	0.28 29	0.22 86	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.13 274	0.38 451	0.35 452

CroCo_RVC	0.38 135	0.62 315	2.15 360	0.31 214	0.24 260	0.34 30	0.27 250	0.53 126	0.46 133	0.24 65	0.29 83	0.23 62	0.28 181	0.28 29	0.22 86	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.13 274	0.38 451	0.35 452

GMStereo	0.38 135	0.99 463	1.91 291	0.27 115	0.16 81	0.39 55	0.23 150	0.47 76	0.62 295	0.38 152	0.34 125	0.25 85	0.25 134	0.39 123	0.29 174	0.14 346	0.08 113	0.10 128	0.12 242	0.15 149	0.11 103
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 135	0.33 155	1.92 294	0.27 115	0.41 438	0.48 125	0.19 60	0.59 165	0.46 133	0.43 179	0.39 156	0.57 304	0.26 148	0.32 65	0.26 141	0.09 69	0.09 183	0.09 79	0.31 465	0.11 68	0.09 55

AIO_test	0.39 150	0.37 187	1.19 77	0.73 502	0.67 503	0.35 35	0.25 203	0.47 76	0.34 21	0.34 133	0.22 37	0.33 148	0.17 29	1.31 356	0.19 27	0.11 223	0.15 358	0.08 29	0.21 410	0.15 149	0.23 366

rvit_0105_3	0.39 150	0.47 260	1.46 127	0.33 264	0.19 175	0.45 94	0.35 355	0.69 214	0.65 328	0.37 144	0.37 139	0.40 185	0.31 211	0.44 151	0.30 192	0.18 409	0.17 393	0.17 404	0.18 374	0.15 149	0.15 224

CASS	0.39 150	0.30 133	1.61 158	0.32 243	0.17 109	0.53 175	0.24 183	0.70 221	0.49 159	0.59 358	0.54 277	0.40 185	0.40 280	0.41 131	0.30 192	0.17 398	0.10 224	0.14 342	0.11 204	0.18 233	0.17 269
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 414	0.16 81	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.54 221	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140
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
iGMRVC	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 414	0.17 109	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.55 225	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

iRAFT	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 414	0.16 81	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.54 221	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

MM-Stereo_test3	0.40 156	0.58 301	1.75 194	0.36 329	0.30 336	0.45 94	0.30 299	0.72 229	0.59 255	0.31 120	0.43 171	0.32 142	0.23 107	0.35 91	0.29 174	0.10 161	0.20 426	0.10 128	0.08 77	0.40 465	0.11 103

rvit_stereo_0075_2	0.40 156	0.40 211	1.88 273	0.33 264	0.32 361	0.41 67	0.22 119	0.58 157	0.53 203	0.38 152	0.51 241	0.40 185	0.27 166	0.44 151	0.29 174	0.20 434	0.15 358	0.22 449	0.15 325	0.18 233	0.23 366

test_sample1	0.40 156	0.18 5	1.19 77	0.31 214	0.18 143	0.48 125	0.23 150	0.78 294	0.49 159	0.44 185	0.44 182	0.45 228	0.41 291	1.39 363	0.33 225	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.12 79	0.13 174

H2IRNET	0.40 156	0.61 309	1.90 285	0.29 170	0.17 109	0.54 183	0.18 51	0.52 117	0.50 169	0.27 104	0.56 298	0.47 249	0.35 231	0.46 172	0.33 225	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.14 302	0.32 406	0.12 140

DCANet-4	0.40 156	0.27 90	2.21 371	0.25 69	0.14 31	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.72 392	0.54 286	0.47 200	0.28 119	0.37 251	0.37 109	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

test_4	0.40 156	0.37 187	2.01 327	0.29 170	0.21 202	0.50 140	0.28 267	0.47 76	0.39 67	0.42 174	0.76 430	0.38 171	0.22 92	0.52 211	0.33 225	0.08 31	0.07 40	0.11 192	0.15 325	0.28 375	0.07 7

cross-raft	0.40 156	0.27 90	2.22 375	0.30 187	0.17 109	0.49 132	0.35 355	0.71 224	0.39 67	0.43 179	0.45 186	0.64 338	0.25 134	0.32 65	0.25 133	0.08 31	0.08 113	0.09 79	0.23 422	0.11 68	0.14 191

MM-Stereo_test1	0.41 163	0.39 206	2.29 388	0.38 365	0.26 293	0.44 89	0.28 267	0.63 187	0.51 177	0.40 160	0.32 111	0.26 99	0.26 148	0.46 172	0.22 86	0.09 69	0.21 435	0.10 128	0.09 107	0.39 460	0.15 224

HI	0.41 163	0.63 326	1.72 181	0.27 115	0.21 202	0.45 94	0.19 60	0.55 141	0.41 86	0.57 326	0.59 315	0.65 342	0.45 330	0.45 163	0.39 267	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.11 204	0.20 269	0.10 79

CoSv	0.41 163	0.63 326	1.72 181	0.27 115	0.21 202	0.45 94	0.19 60	0.55 141	0.41 86	0.57 326	0.59 315	0.65 342	0.45 330	0.45 163	0.39 267	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.11 204	0.20 269	0.10 79

AIO_rvc	0.41 163	0.64 330	1.29 94	0.58 482	0.39 422	0.37 44	0.24 183	0.50 95	0.43 105	0.28 109	0.23 43	0.25 85	0.16 22	0.99 320	0.19 27	0.10 161	0.16 375	0.08 29	0.11 204	0.25 340	0.85 524

test_sample2	0.41 163	0.19 7	1.23 86	0.31 214	0.17 109	0.51 149	0.27 250	0.81 318	0.55 222	0.44 185	0.45 186	0.46 241	0.38 258	1.51 384	0.30 192	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.10 142	0.14 132	0.14 191

gcap-zeroshot	0.41 163	0.62 315	1.78 214	0.31 214	0.32 361	0.69 388	0.21 98	0.74 244	0.52 184	0.43 179	0.35 130	0.62 326	0.24 118	0.41 131	0.24 120	0.09 69	0.16 375	0.09 79	0.31 465	0.08 18	0.09 55

GMStereo_Zeroshot	0.41 163	0.36 184	1.54 145	0.41 391	0.19 175	0.52 168	0.19 60	0.59 165	0.52 184	0.57 326	0.59 315	0.63 329	0.29 195	0.58 232	0.33 225	0.15 363	0.09 183	0.16 387	0.09 107	0.24 328	0.12 140

MIM_Stereo	0.41 163	0.60 305	1.88 273	0.31 214	0.21 202	0.50 140	0.19 60	0.64 190	0.44 109	0.43 179	0.53 265	0.43 208	0.27 166	0.51 207	0.28 159	0.08 31	0.14 333	0.11 192	0.10 142	0.26 360	0.26 397

LL-Strereo2	0.41 163	0.90 427	1.83 253	0.44 414	0.24 260	0.54 183	0.27 250	0.58 157	0.45 124	0.41 169	0.33 119	0.44 219	0.21 83	0.44 151	0.34 232	0.09 69	0.08 113	0.16 387	0.14 302	0.17 207	0.17 269

BUS	0.41 163	0.27 90	1.13 70	0.30 187	0.21 202	0.91 473	0.23 150	1.00 472	0.61 277	0.63 396	0.53 265	0.66 349	0.30 203	0.43 142	0.32 215	0.13 305	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

BSDual-CNN	0.41 163	0.27 90	1.13 70	0.30 187	0.21 202	0.76 423	0.31 312	1.00 472	0.61 277	0.63 396	0.53 265	0.63 329	0.37 251	0.43 142	0.38 256	0.13 305	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

psmg	0.41 163	0.27 90	1.13 70	0.27 115	0.21 202	0.75 419	0.36 362	0.90 387	0.61 277	0.59 358	0.59 315	0.63 329	0.37 251	0.43 142	0.38 256	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.13 109	0.11 103

GMOStereo	0.41 163	0.62 315	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

error version	0.41 163	0.62 315	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

test-v	0.41 163	0.62 315	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

CRE-IMP	0.41 163	0.22 35	1.76 200	0.48 446	0.17 109	0.79 440	0.69 485	0.52 117	0.52 184	0.47 205	0.42 169	0.45 228	0.26 148	0.41 131	0.31 204	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.09 107	0.17 207	0.23 366

test-2	0.41 163	0.62 315	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

CFNet-RSSM	0.41 163	0.32 150	2.20 370	0.27 115	0.44 448	0.52 168	0.19 60	0.76 268	0.48 153	0.43 179	0.36 136	0.54 282	0.26 148	0.33 75	0.25 133	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.38 492	0.10 50	0.09 55

DMCA	0.41 163	0.52 275	1.26 91	0.31 214	0.24 260	0.59 263	0.26 225	0.77 279	0.63 307	0.58 344	0.48 212	0.57 304	0.35 231	0.40 128	0.50 328	0.14 346	0.10 224	0.14 342	0.10 142	0.15 149	0.15 224

AE-Stereo	0.42 182	0.29 121	1.65 161	0.43 407	0.47 464	0.56 211	0.23 150	0.86 358	0.46 133	0.31 120	0.41 165	0.43 208	0.24 118	0.34 85	0.24 120	0.09 69	0.48 514	0.11 192	0.45 505	0.22 300	0.19 305

ACVNet-DCA	0.42 182	0.64 330	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.76 268	0.52 184	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.14 191

dd	0.42 182	0.96 447	1.77 209	0.31 214	0.17 109	0.57 229	0.26 225	0.49 89	0.68 354	0.41 169	0.40 161	0.34 154	0.27 166	0.45 163	0.40 275	0.17 398	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.21 283	0.12 140

Anonymous3	0.42 182	0.35 175	2.09 344	0.33 264	0.24 260	0.72 403	0.31 312	0.74 244	0.55 222	0.35 135	0.40 161	0.33 148	0.29 195	0.44 151	0.28 159	0.18 409	0.18 403	0.13 306	0.13 274	0.17 207	0.17 269

DCANet	0.42 182	0.77 380	1.95 309	0.25 69	0.14 31	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.72 392	0.54 286	0.48 212	0.31 134	0.41 291	0.36 100	0.39 267	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 109	0.23 366

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 182	0.86 414	1.78 214	0.28 140	0.17 109	0.52 168	0.20 79	0.62 181	0.61 277	0.50 242	0.61 337	0.39 177	0.32 217	0.35 91	0.30 192	0.07 20	0.10 224	0.09 79	0.09 107	0.35 431	0.10 79

GCAP-BAT	0.43 188	0.31 144	1.82 247	0.25 69	0.26 293	0.65 358	0.23 150	0.48 83	0.37 51	0.67 419	0.82 442	0.44 219	0.24 118	0.48 188	0.87 424	0.09 69	0.13 316	0.09 79	0.22 418	0.08 18	0.09 55

fff	0.43 188	0.77 380	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 427	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

DisPM	0.43 188	0.33 155	1.78 214	0.57 480	0.18 143	0.59 263	0.63 475	0.53 126	0.61 277	0.60 367	0.53 265	0.38 171	0.26 148	0.75 289	0.29 174	0.12 275	0.07 40	0.12 247	0.11 204	0.11 68	0.14 191

IER	0.43 188	0.38 197	1.69 170	0.26 99	0.25 278	0.66 364	0.26 225	0.71 224	0.55 222	0.54 286	0.59 315	0.60 320	0.53 379	0.52 211	0.39 267	0.11 223	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.14 132	0.11 103

test-3	0.43 188	0.20 12	1.70 174	0.34 295	0.32 361	0.45 94	0.23 150	0.71 224	0.46 133	0.51 255	0.29 83	0.45 228	0.21 83	0.59 238	0.98 434	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 481	0.29 380	0.28 411

test_1	0.43 188	0.20 12	1.70 174	0.34 295	0.32 361	0.45 94	0.23 150	0.71 224	0.46 133	0.50 242	0.29 83	0.45 228	0.21 83	0.59 238	0.98 434	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 481	0.29 380	0.29 417

rafts_anoy	0.43 188	0.89 424	1.96 318	0.32 243	0.30 336	0.48 125	0.24 183	0.62 181	0.49 159	0.37 144	0.38 148	0.33 148	0.30 203	0.51 207	0.34 232	0.10 161	0.39 502	0.13 306	0.15 325	0.17 207	0.15 224

RALAANet	0.43 188	0.98 459	1.90 285	0.32 243	0.23 247	0.48 125	0.19 60	0.67 207	0.53 203	0.48 223	0.45 186	0.39 177	0.30 203	0.48 188	0.37 249	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.14 302	0.27 369	0.10 79

csc	0.43 188	0.77 380	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 427	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

cscssc	0.43 188	0.77 380	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 427	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

rvit_105_1	0.44 198	0.54 285	1.46 127	0.36 329	0.24 260	0.51 149	0.45 418	0.75 255	0.74 411	0.45 195	0.44 182	0.44 219	0.36 237	0.62 247	0.38 256	0.20 434	0.18 403	0.18 424	0.22 418	0.18 233	0.18 289

model_zeroshot	0.44 198	0.68 347	1.97 323	0.28 140	0.18 143	0.69 388	0.21 98	0.63 187	0.40 77	1.00 489	0.34 125	0.42 204	0.20 72	0.69 275	0.24 120	0.10 161	0.22 441	0.10 128	0.22 418	0.12 79	0.10 79

testlalala2	0.44 198	0.28 111	2.59 447	0.64 494	0.56 484	0.57 229	0.20 79	0.78 294	0.52 184	0.40 160	0.39 156	0.45 228	0.21 83	0.27 22	0.22 86	0.09 69	0.10 224	0.08 29	0.29 450	0.12 79	0.10 79

1test111	0.44 198	0.64 330	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.76 268	0.52 184	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.96 317	0.30 192	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.14 191

tt1	0.44 198	0.64 330	1.83 253	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	0.88 471	0.31 120	0.37 139	0.25 85	0.35 231	0.63 250	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.25 340	0.36 460

RAFT-Test	0.44 198	0.38 197	2.01 327	0.27 115	0.44 448	0.64 344	0.37 370	0.72 229	0.57 237	0.45 195	0.48 212	0.65 342	0.24 118	0.35 91	0.29 174	0.09 69	0.11 271	0.09 79	0.38 492	0.10 50	0.11 103

4D-IteraStereo	0.44 198	0.96 447	2.63 451	0.27 115	0.30 336	0.45 94	0.25 203	0.52 117	0.50 169	0.40 160	0.31 106	0.40 185	0.19 63	0.35 91	0.32 215	0.09 69	0.06 20	0.12 247	0.11 204	0.19 254	0.30 426

ToySt	0.44 198	0.61 309	1.89 280	0.29 170	0.18 143	0.55 196	0.35 355	0.67 207	0.53 203	0.39 158	0.50 237	0.59 314	0.43 318	0.51 207	0.49 323	0.10 161	0.12 297	0.13 306	0.16 344	0.24 328	0.19 305

UDGNet	0.44 198	1.02 472	1.74 188	0.35 311	0.19 175	0.58 246	0.23 150	0.49 89	0.66 343	0.41 169	0.38 148	0.34 154	0.29 195	0.53 217	0.30 192	0.24 464	0.10 224	0.37 498	0.19 394	0.27 369	0.15 224

test_3	0.44 198	0.20 12	1.70 174	0.36 329	0.32 361	0.47 117	0.30 299	0.73 240	0.49 159	0.50 242	0.30 95	0.45 228	0.22 92	0.59 238	0.98 434	0.08 31	0.10 224	0.11 192	0.35 481	0.29 380	0.28 411

GANet-ADL	0.44 198	0.41 217	2.31 390	0.33 264	0.20 189	0.57 229	0.25 203	0.75 255	0.54 215	0.42 174	0.59 315	0.56 298	0.30 203	0.40 128	0.38 256	0.14 346	0.11 271	0.09 79	0.08 77	0.22 300	0.17 269

DeepStereo_RVC	0.44 198	0.28 111	1.92 294	0.49 448	0.17 109	0.60 275	0.59 463	0.50 95	0.52 184	0.49 235	0.45 186	0.39 177	0.86 472	0.45 163	0.33 225	0.11 223	0.08 113	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.19 305

test-1	0.44 198	0.48 263	1.69 170	0.30 187	0.27 306	0.50 140	0.28 267	0.80 314	0.43 105	0.40 160	0.54 277	0.41 191	0.24 118	0.31 56	1.16 460	0.09 69	0.20 426	0.10 128	0.17 361	0.11 68	0.26 397

raft+_RVC	0.44 198	0.67 345	1.85 258	0.34 295	0.71 508	0.51 149	0.25 203	0.64 190	0.51 177	0.35 135	0.45 186	0.32 142	0.28 181	0.43 142	0.32 215	0.09 69	0.19 415	0.10 128	0.09 107	0.20 269	0.40 480

GES	0.44 198	0.28 111	1.88 273	0.30 187	0.18 143	0.61 296	0.30 299	0.88 375	0.46 133	0.47 205	0.52 254	0.39 177	0.42 308	0.58 232	0.67 387	0.15 363	0.11 271	0.12 247	0.10 142	0.15 149	0.17 269

AFF-stereo	0.44 198	0.96 447	1.78 214	0.31 214	0.15 54	0.50 140	0.21 98	0.64 190	0.63 307	0.47 205	0.64 370	0.49 262	0.34 229	0.46 172	0.31 204	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.10 142	0.37 444	0.10 79

FENet	0.44 198	0.30 133	2.42 411	0.32 243	0.17 109	0.58 246	0.22 119	0.77 279	0.59 255	0.47 205	0.42 169	0.55 286	0.38 258	0.49 198	0.47 312	0.12 275	0.09 183	0.12 247	0.11 204	0.13 109	0.16 251

AdaStereo	0.44 198	0.38 197	1.79 234	0.34 295	0.20 189	0.57 229	0.28 267	0.92 406	0.69 363	0.52 263	0.55 287	0.61 322	0.33 221	0.48 188	0.39 267	0.17 398	0.08 113	0.17 404	0.11 204	0.18 233	0.12 140
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.
AIO-test1	0.45 216	0.87 417	2.27 384	0.33 264	0.33 374	0.50 140	0.22 119	0.74 244	0.66 343	0.29 113	0.41 165	0.29 126	0.22 92	0.73 285	0.29 174	0.09 69	0.08 113	0.12 247	0.14 302	0.30 391	0.22 342

StereoVision	0.45 216	0.72 360	1.94 306	0.33 264	0.32 361	0.47 117	0.26 225	0.68 211	0.57 237	0.32 129	0.89 457	0.45 228	0.27 166	0.49 198	0.36 243	0.13 305	0.15 358	0.16 387	0.15 325	0.19 254	0.13 174

ADStereo(finetuned)	0.45 216	0.77 380	2.12 352	0.25 69	0.14 31	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.72 392	0.54 286	0.48 212	0.31 134	0.76 456	0.37 109	0.38 256	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 109	0.23 366

PFNet+	0.45 216	0.37 187	1.86 266	0.46 433	0.18 143	0.58 246	0.77 497	0.52 117	0.64 315	0.56 315	0.48 212	0.39 177	0.26 148	0.93 314	0.32 215	0.13 305	0.09 183	0.14 342	0.13 274	0.12 79	0.15 224

RAFT	0.45 216	0.92 429	1.59 152	0.34 295	0.19 175	0.46 112	0.35 355	0.65 196	0.49 159	0.49 235	0.49 229	0.70 382	0.40 280	0.47 183	0.32 215	0.11 223	0.16 375	0.14 342	0.13 274	0.51 495	0.13 174

TestStereo	0.45 216	0.54 285	2.11 349	0.29 170	0.16 81	0.43 83	0.24 183	0.54 137	0.45 124	0.37 144	0.46 194	0.34 154	0.27 166	1.98 464	0.27 149	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.14 132	0.08 34

CFNet_pseudo	0.45 216	0.46 251	2.23 379	0.25 69	0.19 175	0.56 211	0.21 98	0.77 279	0.60 260	0.49 235	0.56 298	0.69 372	0.47 351	0.52 211	0.31 204	0.11 223	0.10 224	0.15 369	0.10 142	0.17 207	0.14 191

RALCasStereoNet	0.45 216	0.88 421	1.85 258	0.30 187	0.26 293	0.49 132	0.26 225	0.58 157	0.51 177	0.36 140	0.48 212	0.36 162	0.28 181	0.55 225	0.34 232	0.10 161	0.53 516	0.09 79	0.08 77	0.25 340	0.34 450

ACVNet	0.45 216	0.44 240	1.79 234	0.28 140	0.21 202	0.59 263	0.36 362	0.66 198	0.68 354	0.45 195	0.59 315	0.69 372	0.40 280	0.44 151	0.55 347	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.34 421	0.10 79

ccs_rob	0.45 216	0.46 251	2.22 375	0.26 99	0.19 175	0.56 211	0.21 98	0.77 279	0.60 260	0.49 235	0.56 298	0.69 372	0.47 351	0.52 211	0.31 204	0.11 223	0.09 183	0.16 387	0.10 142	0.17 207	0.14 191

Reg-Stereo(zero)	0.46 226	0.17 1	2.10 348	0.24 51	0.34 382	0.51 149	0.42 393	0.50 95	0.54 215	0.37 144	0.46 194	0.54 282	0.60 406	0.43 142	1.10 452	0.08 31	0.09 183	0.08 29	0.22 418	0.12 79	0.22 342

xx1	0.46 226	0.64 330	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	1.01 492	0.31 120	0.38 148	0.46 241	0.36 237	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.12 247	0.12 242	0.12 79	0.14 191

rrr	0.46 226	0.34 168	3.08 503	0.27 115	0.16 81	0.45 94	0.28 267	1.09 501	0.51 177	0.24 65	0.21 26	0.26 99	0.25 134	0.64 252	0.52 336	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.29 450	0.16 185	0.25 387

MSKI-zero shot	0.46 226	0.38 197	2.47 424	0.27 115	0.43 447	0.56 211	0.20 79	0.77 279	0.43 105	0.60 367	0.51 241	0.44 219	0.17 29	0.68 269	0.21 68	0.09 69	0.29 476	0.09 79	0.32 471	0.14 132	0.10 79

PCWNet_CMD	0.46 226	0.45 248	2.28 386	0.26 99	0.20 189	0.55 196	0.21 98	0.75 255	0.64 315	0.48 223	0.55 287	0.68 365	0.57 396	0.46 172	0.30 192	0.11 223	0.10 224	0.14 342	0.10 142	0.18 233	0.14 191

testlalala_base	0.46 226	0.30 133	1.82 247	0.34 295	0.27 306	0.55 196	0.21 98	0.85 348	0.32 10	0.32 129	0.39 156	0.31 134	0.23 107	0.30 49	0.28 159	0.95 530	0.30 480	0.09 79	0.21 410	1.03 525	0.18 289

RAFT_CTSACE	0.46 226	0.76 371	2.07 338	0.35 311	0.30 336	0.54 183	0.30 299	0.61 177	0.48 153	0.49 235	0.76 430	0.55 286	0.36 237	0.58 232	0.22 86	0.08 31	0.13 316	0.11 192	0.10 142	0.41 468	0.08 34

NRIStereo	0.46 226	0.25 69	1.77 209	0.47 438	0.16 81	0.95 477	0.74 493	0.51 103	0.56 233	0.48 223	0.39 156	0.59 314	0.29 195	0.77 296	0.32 215	0.11 223	0.13 316	0.11 192	0.09 107	0.21 283	0.24 378

ICVP	0.46 226	0.29 121	2.41 409	0.33 264	0.22 227	0.59 263	0.55 450	0.75 255	0.50 169	0.44 185	0.60 330	0.49 262	0.35 231	0.53 217	0.37 249	0.16 384	0.16 375	0.14 342	0.11 204	0.15 149	0.15 224
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 226	0.49 266	1.65 161	0.38 365	0.29 325	0.58 246	0.22 119	0.75 255	0.62 295	0.47 205	0.49 229	0.48 260	0.36 237	1.12 338	0.37 249	0.15 363	0.10 224	0.15 369	0.13 274	0.17 207	0.17 269

test_xeample3	0.46 226	0.34 168	2.99 498	0.37 350	0.16 81	0.49 132	0.33 343	1.06 496	0.44 109	0.25 83	0.23 43	0.24 75	0.25 134	0.49 198	0.56 355	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.40 497	0.17 207	0.26 397

SFCPSM	0.46 226	0.24 64	2.35 399	0.27 115	0.27 306	0.70 395	0.32 335	0.96 440	0.63 307	0.49 235	0.52 254	0.43 208	0.36 237	0.52 211	0.43 292	0.12 275	0.09 183	0.12 247	0.16 344	0.16 185	0.12 140

UPFNet	0.46 226	0.28 111	1.73 184	0.33 264	0.32 361	0.65 358	0.38 376	0.83 331	0.59 255	0.57 326	0.52 254	0.61 322	0.40 280	0.75 289	0.52 336	0.13 305	0.12 297	0.13 306	0.12 242	0.15 149	0.11 103

MSMDNet	0.46 226	0.44 240	2.28 386	0.26 99	0.20 189	0.55 196	0.21 98	0.75 255	0.64 315	0.48 223	0.55 287	0.68 365	0.56 391	0.46 172	0.30 192	0.11 223	0.10 224	0.13 306	0.10 142	0.18 233	0.15 224

HITNet	0.46 226	0.92 429	2.09 344	0.33 264	0.14 31	0.55 196	0.22 119	0.83 331	0.56 233	0.51 255	0.49 229	0.48 260	0.37 251	0.48 188	0.54 346	0.09 69	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.23 313	0.09 55
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
ISRNet	0.47 241	0.44 240	1.55 147	0.37 350	0.31 353	0.49 132	0.19 60	0.75 255	0.66 343	0.63 396	0.71 415	0.67 358	0.39 272	0.58 232	0.44 298	0.23 456	0.16 375	0.21 446	0.20 404	0.21 283	0.25 387

test_sample7	0.47 241	0.33 155	1.49 137	0.34 295	0.20 189	0.51 149	0.30 299	0.93 414	0.66 343	0.57 326	0.51 241	0.55 286	0.45 330	1.11 335	0.38 256	0.17 398	0.14 333	0.16 387	0.15 325	0.19 254	0.18 289

cc1	0.47 241	0.64 330	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	1.01 492	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.25 340	0.40 480

ffm	0.47 241	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.74 244	0.88 471	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	0.63 250	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.15 369	0.13 274	0.25 340	0.36 460

hknet	0.47 241	0.29 121	1.70 174	0.30 187	0.24 260	0.76 423	0.31 312	1.00 472	0.64 315	0.63 396	0.53 265	0.80 422	0.38 258	0.77 296	0.37 249	0.11 223	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

BEATNet_4x	0.47 241	0.73 365	1.91 291	0.33 264	0.15 54	0.56 211	0.25 203	0.85 348	0.58 248	0.54 286	0.51 241	0.57 304	0.42 308	0.57 229	0.61 371	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.20 269	0.16 251

ITSA-stereo	0.48 247	0.33 155	1.20 81	0.33 264	0.18 143	0.60 275	0.29 291	0.94 422	0.80 450	0.50 242	0.49 229	0.53 276	0.59 403	1.25 354	0.64 380	0.15 363	0.12 297	0.17 404	0.16 344	0.18 233	0.23 366

qqq1	0.48 247	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.09 79	0.08 77	0.14 132	0.11 103

fff1	0.48 247	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.09 79	0.08 77	0.14 132	0.11 103

MyStereo04	0.48 247	0.40 211	2.65 455	0.29 170	0.23 247	0.60 275	0.31 312	0.83 331	0.75 424	0.47 205	0.36 136	0.53 276	0.42 308	0.53 217	0.39 267	0.09 69	0.18 403	0.12 247	0.11 204	0.16 185	0.19 305

CFNet_ucs	0.48 247	0.50 272	2.32 391	0.26 99	0.22 227	0.57 229	0.22 119	0.85 348	0.65 328	0.53 273	0.64 370	0.68 365	0.44 326	0.54 221	0.31 204	0.13 305	0.12 297	0.16 387	0.11 204	0.19 254	0.17 269

anonymousa	0.48 247	0.46 251	2.44 417	0.29 170	0.34 382	0.61 296	0.25 203	0.66 198	0.54 215	0.53 273	0.77 433	0.73 393	0.46 343	0.33 75	0.31 204	0.10 161	0.09 183	0.12 247	0.29 450	0.10 50	0.19 305

NF-Stereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 459	0.16 81	0.61 296	0.44 411	0.66 198	0.61 277	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.45 373	0.79 416	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.16 251

OCTAStereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 459	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.61 277	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.80 417	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

PSM-softLoss	0.48 247	0.27 90	1.85 258	0.51 455	0.17 109	0.61 296	0.40 384	0.61 177	0.57 237	0.52 263	0.48 212	0.39 177	0.25 134	1.46 374	0.77 410	0.12 275	0.08 113	0.13 306	0.12 242	0.12 79	0.14 191

KMStereo	0.48 247	0.27 90	1.85 258	0.51 455	0.17 109	0.61 296	0.40 384	0.61 177	0.57 237	0.52 263	0.48 212	0.39 177	0.25 134	1.46 374	0.77 410	0.12 275	0.08 113	0.13 306	0.12 242	0.12 79	0.14 191

KYRaft	0.48 247	0.29 121	1.75 194	0.33 264	0.21 202	0.75 419	0.44 411	0.58 157	0.57 237	0.64 406	0.93 465	0.53 276	0.72 446	0.60 244	0.24 120	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.14 302	0.12 79	0.54 501

RE-Stereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 459	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.60 260	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.78 412	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

TVStereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 459	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.60 260	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.78 412	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

111	0.48 247	1.09 480	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.59 263	0.26 225	0.83 331	0.78 442	0.48 223	0.52 254	0.56 298	0.38 258	0.49 198	0.38 256	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.23 313	0.35 452

acv_ft	0.48 247	0.44 240	1.76 200	0.32 243	0.41 438	0.63 333	0.28 267	0.81 318	0.68 354	0.61 376	0.59 315	0.69 372	0.45 330	0.44 151	0.63 375	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.41 468	0.10 79

UCFNet_RVC	0.48 247	0.82 401	1.85 258	0.30 187	0.27 306	0.64 344	0.26 225	0.74 244	0.55 222	0.48 223	0.53 265	0.63 329	0.41 291	0.88 313	0.38 256	0.15 363	0.10 224	0.17 404	0.17 361	0.18 233	0.15 224

MLCV	0.48 247	0.89 424	1.85 258	0.29 170	0.14 31	0.59 263	0.23 150	0.72 229	0.59 255	0.66 415	0.66 381	0.55 286	0.36 237	1.03 326	0.49 323	0.09 69	0.06 20	0.09 79	0.07 51	0.19 254	0.11 103

DN-CSS_ROB	0.48 247	1.23 501	1.99 324	0.39 375	0.22 227	0.56 211	0.19 60	0.75 255	0.61 277	0.45 195	0.62 342	0.41 191	0.31 211	0.70 280	0.32 215	0.11 223	0.08 113	0.14 342	0.13 274	0.36 436	0.12 140

AIO-test2	0.49 265	1.15 491	1.96 318	0.42 402	0.37 413	0.50 140	0.23 150	0.79 310	0.70 372	0.33 131	0.53 265	0.27 110	0.22 92	0.67 266	0.29 174	0.73 521	0.08 113	0.13 306	0.17 361	0.17 207	0.18 289

DCVSM-stereo	0.49 265	0.29 121	2.49 427	0.29 170	0.22 227	0.53 175	0.52 439	0.58 157	0.49 159	0.69 428	0.46 194	0.79 419	0.48 360	0.53 217	0.42 283	0.13 305	0.14 333	0.15 369	0.12 242	0.20 269	0.20 320

MyStereo05	0.49 265	0.41 217	2.72 464	0.30 187	0.23 247	0.60 275	0.30 299	0.82 325	0.77 437	0.52 263	0.37 139	0.51 268	0.42 308	0.52 211	0.38 256	0.09 69	0.17 393	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.20 320

HH	0.49 265	0.49 266	2.78 476	0.50 450	0.41 438	0.38 53	0.23 150	0.72 229	0.38 56	0.63 396	0.48 212	0.87 446	0.41 291	0.64 252	0.21 68	0.09 69	0.17 393	0.10 128	0.09 107	0.16 185	0.12 140

HanStereo	0.49 265	0.49 266	2.78 476	0.50 450	0.41 438	0.38 53	0.23 150	0.72 229	0.38 56	0.63 396	0.48 212	0.87 446	0.41 291	0.64 252	0.21 68	0.09 69	0.17 393	0.10 128	0.09 107	0.16 185	0.12 140

gwcnet-sp	0.49 265	0.43 229	2.54 440	0.31 214	0.22 227	0.67 370	0.31 312	0.78 294	0.65 328	0.58 344	0.47 200	0.46 241	0.43 318	0.76 292	0.46 303	0.11 223	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.15 149	0.14 191

scenet	0.49 265	0.43 229	2.54 440	0.31 214	0.22 227	0.67 370	0.31 312	0.78 294	0.65 328	0.58 344	0.47 200	0.46 241	0.43 318	0.76 292	0.46 303	0.11 223	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.15 149	0.14 191

ssnet	0.49 265	0.43 229	2.54 440	0.31 214	0.22 227	0.67 370	0.31 312	0.78 294	0.65 328	0.58 344	0.47 200	0.46 241	0.43 318	0.76 292	0.46 303	0.11 223	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.15 149	0.14 191

TestStereo1	0.49 265	0.81 397	1.85 258	0.39 375	0.57 487	0.56 211	0.34 347	0.75 255	0.69 363	0.44 185	0.63 354	0.35 158	0.42 308	0.64 252	0.29 174	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.33 414	0.26 397

SA-5K	0.49 265	0.81 397	1.85 258	0.39 375	0.57 487	0.56 211	0.34 347	0.75 255	0.69 363	0.44 185	0.63 354	0.35 158	0.42 308	0.64 252	0.29 174	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.33 414	0.26 397

Prome-Stereo	0.49 265	0.30 133	1.76 200	0.60 490	0.23 247	0.63 333	0.42 393	0.62 181	0.60 260	0.59 358	1.03 481	0.43 208	0.72 446	0.60 244	0.33 225	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 107	0.11 68	0.43 487

test_sample4	0.50 276	0.42 224	1.88 273	0.32 243	0.19 175	0.56 211	0.26 225	0.93 414	0.65 328	0.54 286	0.54 277	0.45 228	0.36 237	1.79 430	0.36 243	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.17 207	0.16 251

test_sample3	0.50 276	0.41 217	1.88 273	0.32 243	0.19 175	0.57 229	0.25 203	0.92 406	0.64 315	0.52 263	0.49 229	0.47 249	0.35 231	1.79 430	0.37 249	0.13 305	0.10 224	0.12 247	0.11 204	0.16 185	0.16 251

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 276	0.33 155	0.93 55	0.26 99	0.22 227	0.46 112	0.20 79	1.10 502	1.34 517	3.16 554	0.32 111	0.22 54	0.20 72	0.30 49	0.22 86	0.10 161	0.09 183	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.19 305

SMFormer	0.50 276	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.49 323	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.15 149	0.16 251

tta	0.50 276	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.49 323	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.14 132	0.11 103

DCRE	0.50 276	0.63 326	2.13 354	0.30 187	0.23 247	0.45 94	0.24 183	0.59 165	0.53 203	0.50 242	2.10 521	0.42 204	0.26 148	0.35 91	0.23 98	0.09 69	0.14 333	0.10 128	0.32 471	0.16 185	0.15 224

RAFT+CT+SA	0.50 276	0.86 414	1.82 247	0.37 350	0.75 510	0.54 183	0.34 347	0.77 279	0.63 307	0.38 152	0.55 287	0.34 154	0.29 195	0.68 269	0.27 149	0.09 69	0.07 40	0.11 192	0.51 512	0.29 380	0.41 485

NINENet	0.50 276	0.33 155	1.69 170	0.55 475	0.25 278	0.91 473	0.23 150	0.98 452	0.71 382	0.53 273	0.55 287	0.66 349	0.30 203	1.22 348	0.32 215	0.15 363	0.13 316	0.16 387	0.11 204	0.16 185	0.13 174

SA	0.50 276	0.75 370	1.95 309	0.31 214	0.61 498	0.57 229	0.31 312	0.91 397	0.73 407	0.42 174	0.62 342	0.38 171	0.47 351	0.68 269	0.29 174	0.09 69	0.09 183	0.13 306	0.32 471	0.30 391	0.10 79

CSP-Net	0.50 276	0.39 206	1.25 89	0.29 170	0.23 247	0.77 431	0.35 355	0.86 358	0.57 237	0.59 358	0.59 315	0.65 342	0.40 280	1.77 425	0.44 298	0.16 384	0.11 271	0.10 128	0.10 142	0.20 269	0.14 191

GwcNet-ADL	0.50 276	0.74 368	2.90 490	0.31 214	0.20 189	0.58 246	0.29 291	0.87 367	0.64 315	0.47 205	0.47 200	0.56 298	0.33 221	0.46 172	0.46 303	0.13 305	0.12 297	0.09 79	0.09 107	0.14 132	0.21 329

RAFT_R40	0.50 276	0.21 20	1.76 200	0.50 450	0.40 431	0.61 296	0.53 443	0.56 148	0.60 260	0.56 315	0.54 277	0.55 286	0.51 372	1.57 393	0.53 340	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.09 55

GMM-Stereo	0.50 276	0.23 51	2.41 409	0.54 468	0.24 260	0.77 431	0.46 421	0.59 165	0.57 237	0.58 344	0.73 422	0.47 249	0.43 318	0.68 269	0.27 149	0.10 161	0.06 20	0.13 306	0.13 274	0.14 132	0.44 489

MMNet	0.50 276	0.48 263	1.93 297	0.33 264	0.27 306	0.79 440	0.28 267	0.81 318	0.74 411	0.60 367	0.56 298	0.59 314	0.55 387	0.79 301	0.59 366	0.10 161	0.09 183	0.12 247	0.11 204	0.13 109	0.14 191

DeepPruner_ROB	0.50 276	0.70 354	1.94 306	0.29 170	0.26 293	0.63 333	0.31 312	0.80 314	0.48 153	0.61 376	0.55 287	0.66 349	0.38 258	0.98 319	0.40 275	0.19 424	0.14 333	0.14 342	0.14 302	0.23 313	0.17 269

StereoDRNet-Refined	0.50 276	0.41 217	1.50 140	0.33 264	0.21 202	0.68 382	0.26 225	0.81 318	0.68 354	0.67 419	0.68 392	0.73 393	0.42 308	1.10 332	0.59 366	0.11 223	0.08 113	0.14 342	0.14 302	0.25 340	0.21 329
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 276	1.15 491	1.73 184	0.31 214	0.21 202	0.58 246	0.22 119	0.95 435	0.82 456	0.58 344	0.62 342	0.57 304	0.39 272	0.84 306	0.40 275	0.11 223	0.08 113	0.09 79	0.06 9	0.21 283	0.13 174

G2L-ROB	0.51 293	0.95 444	1.96 318	0.29 170	0.22 227	0.59 263	0.28 267	0.76 268	0.57 237	0.55 304	0.45 186	0.70 382	0.32 217	1.38 362	0.47 312	0.11 223	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.20 269	0.13 174

DFGA-Net	0.51 293	1.06 476	1.75 194	0.30 187	0.24 260	0.54 183	0.22 119	0.63 187	0.60 260	0.48 223	0.51 241	0.35 158	0.27 166	1.82 438	0.53 340	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.12 242	0.37 444	0.15 224

test_sample5	0.51 293	0.43 229	1.83 253	0.32 243	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.92 406	0.65 328	0.53 273	0.59 315	0.45 228	0.36 237	1.87 447	0.36 243	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.17 207	0.16 251

DualNet	0.51 293	0.43 229	1.83 253	0.32 243	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.92 406	0.65 328	0.54 286	0.62 342	0.45 228	0.36 237	1.87 447	0.36 243	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.17 207	0.16 251

test_5	0.51 293	0.87 417	1.99 324	0.37 350	0.65 502	0.58 246	0.35 355	0.78 294	0.62 295	0.48 223	0.55 287	0.45 228	0.40 280	0.72 284	0.30 192	0.09 69	0.07 40	0.12 247	0.12 242	0.33 414	0.38 470

Sa-1000	0.51 293	0.72 360	1.90 285	0.31 214	0.60 496	0.60 275	0.31 312	0.94 422	0.71 382	0.52 263	0.83 443	0.42 204	0.33 221	0.68 269	0.28 159	0.10 161	0.09 183	0.13 306	0.29 450	0.29 380	0.10 79

dad	0.51 293	1.01 469	1.74 188	0.29 170	0.19 175	0.60 275	0.26 225	0.52 117	0.75 424	0.63 396	0.63 354	0.63 329	0.33 221	0.85 308	0.47 312	0.27 478	0.15 358	0.40 501	0.18 374	0.22 300	0.14 191

PSMNet-ADL	0.51 293	0.38 197	1.65 161	0.35 311	0.21 202	0.67 370	0.26 225	0.74 244	0.55 222	0.42 174	0.52 254	0.70 382	0.45 330	1.91 457	0.57 359	0.15 363	0.13 316	0.11 192	0.13 274	0.15 149	0.20 320

Pruner-Stereo	0.51 293	0.27 90	1.78 214	1.79 545	0.19 175	0.62 316	0.45 418	0.57 151	0.60 260	0.61 376	0.48 212	0.41 191	0.24 118	0.46 172	1.00 440	0.12 275	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.12 79	0.13 174

CFNet-ft	0.51 293	0.76 371	1.79 234	0.28 140	0.30 336	0.63 333	0.28 267	0.66 198	0.55 222	0.45 195	0.57 306	0.74 399	0.41 291	1.46 374	0.42 283	0.14 346	0.10 224	0.28 476	0.13 274	0.18 233	0.14 191

STTStereo	0.51 293	0.69 351	2.14 359	0.36 329	0.30 336	0.61 296	0.32 335	0.77 279	0.60 260	0.60 367	0.54 277	0.67 358	0.43 318	0.86 309	0.42 283	0.16 384	0.15 358	0.17 404	0.20 404	0.16 185	0.15 224

CFNet_RVC	0.51 293	0.76 371	1.79 234	0.28 140	0.30 336	0.63 333	0.28 267	0.66 198	0.55 222	0.45 195	0.57 306	0.74 399	0.41 291	1.46 374	0.42 283	0.14 346	0.10 224	0.28 476	0.13 274	0.18 233	0.14 191

iResNet	0.51 293	0.76 371	2.59 447	0.41 391	0.17 109	0.64 344	0.27 250	0.82 325	0.70 372	0.57 326	0.64 370	0.43 208	0.36 237	0.70 280	0.52 336	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.21 283	0.13 174

test_sample6	0.52 306	0.44 240	1.81 241	0.33 264	0.18 143	0.55 196	0.27 250	0.94 422	0.66 343	0.54 286	0.62 342	0.47 249	0.36 237	1.97 463	0.38 256	0.14 346	0.10 224	0.13 306	0.13 274	0.17 207	0.16 251

CoDeX	0.52 306	0.43 229	2.25 381	0.29 170	0.26 293	0.61 296	0.32 335	0.99 464	0.68 354	0.48 223	0.55 287	0.52 274	0.40 280	1.60 400	0.35 240	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.10 142	0.13 109	0.12 140

SepStereo	0.52 306	0.35 175	1.55 147	0.33 264	0.34 382	0.50 140	0.42 393	0.83 331	0.74 411	0.83 469	0.68 392	0.56 298	0.48 360	1.56 390	0.46 303	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.18 233	0.15 224

SST-Stereo	0.52 306	0.20 12	1.76 200	0.62 492	0.53 477	0.62 316	0.66 477	0.55 141	0.61 277	0.58 344	0.53 265	0.52 274	0.60 406	1.59 399	0.29 174	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.10 79

LMCR-Stereo	0.52 306	0.71 356	2.39 406	0.40 384	0.21 202	0.74 413	0.31 312	1.02 483	0.64 315	0.61 376	0.63 354	0.39 177	0.51 372	0.62 247	0.42 283	0.19 424	0.09 183	0.12 247	0.09 107	0.23 313	0.12 140

delet	0.52 306	0.54 285	1.62 159	0.31 214	0.35 394	0.74 413	0.46 421	0.85 348	0.74 411	0.55 304	0.60 330	0.67 358	0.50 370	1.12 338	0.57 359	0.11 223	0.11 271	0.13 306	0.14 302	0.16 185	0.12 140

IGEV_Zeroshot_test	0.53 312	0.33 155	2.91 491	0.32 243	0.18 143	0.54 183	0.21 98	0.72 229	0.42 95	0.81 464	0.51 241	0.71 386	0.41 291	0.48 188	1.13 456	0.09 69	0.15 358	0.10 128	0.35 481	0.19 254	0.09 55

TRStereo	0.53 312	0.76 371	2.38 404	0.42 402	0.29 325	0.69 388	0.23 150	1.81 536	0.55 222	0.36 140	0.32 111	0.47 249	0.40 280	0.46 172	0.25 133	0.12 275	0.11 271	0.11 192	0.41 500	0.13 109	0.32 439

RAFT-345	0.53 312	0.30 133	2.34 396	0.38 365	0.34 382	0.58 246	0.42 393	0.47 76	0.61 277	0.51 255	1.00 476	0.43 208	0.28 181	1.57 393	0.82 419	0.10 161	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.10 50	0.08 34

cf-r	0.53 312	0.81 397	2.15 360	0.33 264	0.28 318	0.60 275	0.28 267	0.78 294	0.64 315	0.51 255	0.60 330	0.75 405	0.40 280	1.32 357	0.43 292	0.13 305	0.09 183	0.11 192	0.12 242	0.15 149	0.14 191

PSMNet-RSSM	0.53 312	0.82 401	1.78 214	0.31 214	0.25 278	0.58 246	0.28 267	0.84 342	0.60 260	0.50 242	0.61 337	0.67 358	0.43 318	1.68 410	0.42 283	0.15 363	0.10 224	0.14 342	0.16 344	0.15 149	0.13 174

MyStereo8	0.54 317	0.80 392	2.76 472	0.32 243	0.33 374	0.71 397	0.20 79	0.87 367	0.57 237	0.51 255	0.59 315	0.50 265	0.33 221	0.68 269	0.55 347	0.10 161	0.29 476	0.10 128	0.13 274	0.21 283	0.34 450

MyStereo06	0.54 317	0.41 217	2.68 458	0.30 187	0.23 247	0.60 275	0.30 299	0.81 318	0.44 109	0.84 471	0.52 254	0.78 414	0.58 400	0.48 188	1.10 452	0.09 69	0.17 393	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.20 320

iRaft-Stereo_5w	0.54 317	1.01 469	2.08 343	0.27 115	0.21 202	0.49 132	0.28 267	0.73 240	0.58 248	0.40 160	0.61 337	0.62 326	0.46 343	1.78 426	0.47 312	0.09 69	0.07 40	0.11 192	0.10 142	0.39 460	0.12 140

IPLGR	0.54 317	0.56 297	2.68 458	0.36 329	0.18 143	0.62 316	0.54 447	1.02 483	0.64 315	0.73 443	0.46 194	0.47 249	0.45 330	1.12 338	0.29 174	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.09 107	0.19 254	0.12 140

AACVNet	0.54 317	0.78 388	1.73 184	0.36 329	0.21 202	0.57 229	0.25 203	0.71 224	0.51 177	0.55 304	0.59 315	0.64 338	0.41 291	2.13 479	0.41 281	0.14 346	0.11 271	0.14 342	0.11 204	0.33 414	0.15 224

LCNet	0.54 317	0.37 187	1.78 214	0.92 518	0.22 227	0.96 478	0.30 299	0.59 165	0.58 248	0.51 255	0.55 287	0.41 191	0.76 456	0.84 306	0.26 141	0.09 69	0.06 20	0.12 247	0.18 374	0.98 524	0.39 476

IRAFT_RVC	0.54 317	0.53 280	1.78 214	0.46 433	0.21 202	0.58 246	0.43 400	0.65 196	0.66 343	0.54 286	0.50 237	0.49 262	0.51 372	1.58 397	1.01 444	0.11 223	0.25 465	0.13 306	0.10 142	0.15 149	0.13 174

GEStereo_RVC	0.54 317	0.87 417	1.95 309	0.47 438	0.25 278	0.62 316	0.37 370	1.00 472	0.74 411	0.53 273	0.54 277	0.59 314	0.44 326	1.10 332	0.46 303	0.15 363	0.11 271	0.12 247	0.10 142	0.26 360	0.19 305

UNet	0.54 317	0.44 240	2.83 480	0.31 214	0.33 374	0.74 413	0.27 250	0.82 325	0.61 277	0.53 273	0.54 277	0.72 389	0.54 382	0.78 300	0.56 355	0.11 223	0.09 183	0.13 306	0.11 204	0.14 132	0.12 140

HGLStereo	0.54 317	0.69 351	2.00 326	0.35 311	0.40 431	0.66 364	0.30 299	0.83 331	0.62 295	0.57 326	0.69 401	0.69 372	0.54 382	1.07 329	0.55 347	0.13 305	0.13 316	0.13 306	0.11 204	0.19 254	0.17 269

DSFCA	0.54 317	0.35 175	1.41 117	0.28 140	0.28 318	0.79 440	0.88 505	0.76 268	0.70 372	0.72 439	0.66 381	0.67 358	0.57 396	1.17 344	0.63 375	0.16 384	0.14 333	0.13 306	0.14 302	0.16 185	0.13 174

DLCB_ROB	0.54 317	0.55 294	1.49 137	0.36 329	0.25 278	0.65 358	0.36 362	0.80 314	0.70 372	0.72 439	0.69 401	0.83 432	0.46 343	1.53 387	0.60 368	0.13 305	0.12 297	0.14 342	0.14 302	0.14 132	0.13 174

G2L-Stereo_test	0.55 329	0.97 455	1.89 280	0.33 264	0.24 260	0.75 419	0.38 376	0.79 310	0.60 260	0.60 367	0.54 277	0.74 399	0.39 272	1.56 390	0.43 292	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.08 77	0.28 375	0.13 174

G2L-Stereo	0.55 329	0.85 411	2.18 367	0.31 214	0.27 306	0.59 263	0.27 250	0.77 279	0.55 222	0.54 286	0.52 254	0.71 386	0.36 237	1.75 422	0.50 328	0.13 305	0.11 271	0.13 306	0.11 204	0.29 380	0.15 224

ssnet_v2	0.55 329	0.60 305	1.86 266	0.32 243	0.22 227	0.72 403	0.44 411	0.94 422	0.74 411	0.63 396	0.54 277	0.81 425	0.47 351	0.77 296	0.70 394	0.16 384	0.14 333	0.14 342	0.14 302	0.30 391	0.30 426

raft_robust	0.55 329	0.84 407	1.73 184	0.28 140	0.54 479	0.53 175	0.25 203	0.88 375	0.75 424	0.48 223	0.46 194	0.76 409	0.75 455	1.46 374	0.27 149	0.09 69	0.10 224	0.10 128	0.30 459	0.26 360	0.16 251

XX-Stereo	0.55 329	0.54 285	3.50 528	0.48 446	0.39 422	0.54 183	0.17 37	0.89 381	0.40 77	0.44 185	0.65 379	0.85 440	0.19 63	0.77 296	0.21 68	0.10 161	0.14 333	0.10 128	0.32 471	0.17 207	0.14 191

ac_64	0.55 329	0.46 251	1.92 294	0.36 329	0.34 382	0.63 333	0.31 312	0.82 325	0.61 277	0.55 304	0.51 241	0.89 452	0.48 360	1.83 439	0.55 347	0.14 346	0.11 271	0.12 247	0.12 242	0.18 233	0.12 140

GANet-RSSM	0.55 329	0.73 365	1.90 285	0.36 329	0.26 293	0.59 263	0.27 250	0.78 294	0.52 184	0.47 205	0.57 306	0.63 329	0.45 330	1.92 461	0.43 292	0.14 346	0.10 224	0.25 468	0.11 204	0.34 421	0.14 191

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 329	0.92 429	2.36 402	0.38 365	0.37 413	0.60 275	0.28 267	0.82 325	0.62 295	0.62 387	0.55 287	0.72 389	0.45 330	1.00 322	0.43 292	0.15 363	0.11 271	0.14 342	0.14 302	0.15 149	0.16 251
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBFPSM	0.56 337	0.91 428	1.82 247	0.28 140	0.23 247	0.71 397	0.37 370	0.72 229	0.64 315	0.50 242	0.49 229	1.03 482	0.83 465	0.62 247	1.35 472	0.10 161	0.12 297	0.10 128	0.10 142	0.18 233	0.19 305

CRFU-Net	0.56 337	0.38 197	1.86 266	0.46 433	0.26 293	0.82 451	0.36 362	0.90 387	0.49 159	0.62 387	0.59 315	0.78 414	1.35 511	1.00 322	0.48 318	0.15 363	0.14 333	0.17 404	0.10 142	0.19 254	0.14 191

CIPLG	0.56 337	1.19 497	2.46 420	0.80 509	0.31 353	0.61 296	0.57 459	0.76 268	0.57 237	0.56 315	0.63 354	0.41 191	0.30 203	0.45 163	0.40 275	0.11 223	0.20 426	0.13 306	0.13 274	0.35 431	0.19 305

DAS	0.56 337	0.35 175	1.55 147	0.33 264	0.34 382	0.50 140	0.42 393	0.83 331	0.74 411	0.83 469	0.68 392	0.56 298	0.48 360	2.40 499	0.46 303	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.18 233	0.15 224

AASNet	0.56 337	1.03 473	2.34 396	0.37 350	0.33 374	0.65 358	0.29 291	0.96 440	0.73 407	0.54 286	0.60 330	0.55 286	0.38 258	0.59 238	0.58 364	0.14 346	0.12 297	0.13 306	0.10 142	0.43 476	0.24 378

ACRE	0.56 337	1.14 487	2.77 474	0.76 505	0.28 318	0.60 275	0.56 455	0.76 268	0.58 248	0.55 304	0.62 342	0.41 191	0.29 195	0.44 151	0.39 267	0.11 223	0.19 415	0.13 306	0.14 302	0.36 436	0.18 289

iinet-f	0.57 343	0.93 435	2.27 384	0.31 214	0.25 278	0.83 453	0.33 343	0.81 318	0.65 328	0.54 286	0.63 354	0.73 393	0.67 434	0.73 285	0.67 387	0.13 305	0.13 316	0.11 192	0.10 142	0.43 476	0.16 251

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 343	0.87 417	2.11 349	0.32 243	0.30 336	0.84 455	0.40 384	0.88 375	0.72 392	0.65 413	0.73 422	0.66 349	0.57 396	0.93 314	0.71 397	0.13 305	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.15 149	0.14 191

psm_up	0.57 343	0.61 309	1.83 253	0.35 311	0.30 336	0.64 344	0.37 370	0.90 387	0.68 354	0.59 358	0.55 287	0.68 365	0.54 382	1.91 457	0.46 303	0.16 384	0.15 358	0.16 387	0.15 325	0.23 313	0.13 174

GwcNet-RSSM	0.57 343	0.94 437	2.13 354	0.32 243	0.25 278	0.60 275	0.30 299	0.80 314	0.66 343	0.52 263	0.64 370	0.71 386	0.40 280	1.79 430	0.50 328	0.13 305	0.09 183	0.12 247	0.12 242	0.21 283	0.15 224

DISCO	0.57 343	0.34 168	1.87 271	0.45 428	0.34 382	0.84 455	0.35 355	0.84 342	0.78 442	0.59 358	0.63 354	1.06 489	0.53 379	1.10 332	0.82 419	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.10 142	0.22 300	0.18 289

coex_refinement	0.58 348	0.94 437	1.87 271	0.38 365	0.25 278	0.64 344	0.34 347	0.83 331	0.65 328	0.60 367	0.63 354	0.81 425	0.48 360	1.85 446	0.56 355	0.13 305	0.09 183	0.10 128	0.10 142	0.16 185	0.16 251

PSMNet-RUCA	0.58 348	0.82 401	1.89 280	0.59 486	0.56 484	0.64 344	0.36 362	0.84 342	0.69 363	0.51 255	0.68 392	0.53 276	0.43 318	0.56 228	0.43 292	0.34 493	0.18 403	0.44 505	0.29 450	0.48 488	0.30 426

FACV-RUCA	0.58 348	0.40 211	1.78 214	0.43 407	1.67 548	0.48 125	0.28 267	0.69 214	0.62 295	0.40 160	0.53 265	0.33 148	0.63 423	0.40 128	0.31 204	0.13 305	0.11 271	0.62 514	0.12 242	0.70 512	0.98 532

UGAM	0.58 348	0.47 260	2.21 371	0.30 187	0.19 175	0.53 175	0.34 347	0.59 165	0.63 307	0.44 185	0.73 422	0.78 414	0.37 251	2.58 514	0.39 267	0.10 161	0.08 113	0.17 404	0.14 302	0.42 474	0.17 269

iRaft-Stereo_20w	0.58 348	0.39 206	1.96 318	0.45 428	0.32 361	0.92 475	0.57 459	1.14 507	0.56 233	0.81 464	0.40 161	0.55 286	0.69 439	0.65 262	1.04 449	0.09 69	0.16 375	0.09 79	0.36 489	0.17 207	0.25 387

IPLGR_C	0.58 348	1.25 504	2.72 464	0.80 509	0.31 353	0.60 275	0.61 469	0.76 268	0.58 248	0.56 315	0.62 342	0.41 191	0.31 211	0.43 142	0.40 275	0.11 223	0.22 441	0.13 306	0.15 325	0.35 431	0.19 305

CFNet	0.58 348	0.96 447	1.78 214	0.33 264	0.25 278	0.63 333	0.22 119	0.88 375	0.75 424	0.46 203	0.59 315	0.58 311	0.40 280	2.29 488	0.48 318	0.12 275	0.09 183	0.15 369	0.14 302	0.30 391	0.15 224

NVstereo2D	0.58 348	0.40 211	2.03 334	0.35 311	0.35 394	0.69 388	0.39 381	0.91 397	0.80 450	0.47 205	0.53 265	0.67 358	0.46 343	1.99 467	0.48 318	0.19 424	0.11 271	0.17 404	0.13 274	0.25 340	0.25 387

HUF	0.59 356	0.65 337	2.46 420	0.45 428	0.77 514	0.34 30	0.24 183	0.46 64	0.39 67	0.31 120	0.28 77	0.25 85	0.19 63	0.67 266	0.18 15	0.12 275	2.03 555	0.08 29	0.06 9	0.31 399	1.59 552

DualNet (step1)	0.59 356	0.62 315	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.93 414	0.66 343	0.57 326	0.51 241	0.55 286	0.45 330	1.11 335	0.38 256	0.61 513	0.14 333	0.87 523	0.56 518	0.25 340	0.23 366

Wz-Net-LNSev	0.59 356	0.96 447	2.47 424	0.34 295	0.37 413	0.79 440	0.44 411	0.86 358	0.77 437	0.61 376	0.67 384	0.79 419	0.56 391	0.64 252	0.62 373	0.15 363	0.14 333	0.12 247	0.12 242	0.18 233	0.19 305

OMP-Stereo	0.59 356	0.65 337	1.74 188	0.56 477	0.37 413	0.60 275	0.26 225	0.70 221	0.65 328	0.66 415	0.60 330	0.69 372	0.32 217	2.09 476	1.20 462	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.09 107	0.17 207	0.10 79

IIG-Stereo	0.59 356	0.65 337	1.74 188	0.54 468	0.23 247	0.61 296	0.21 98	0.73 240	0.65 328	0.64 406	0.69 401	0.69 372	0.38 258	2.09 476	1.39 475	0.11 223	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.09 55

iResNetv2_ROB	0.59 356	1.43 519	2.96 493	0.40 384	0.22 227	0.58 246	0.28 267	0.91 397	0.73 407	0.57 326	0.63 354	0.60 320	0.41 291	0.74 288	0.35 240	0.11 223	0.08 113	0.10 128	0.07 51	0.43 476	0.17 269

SACVNet	0.60 362	0.74 368	1.90 285	0.37 350	0.28 318	0.64 344	0.37 370	0.86 358	0.61 277	0.65 413	0.62 342	0.69 372	0.44 326	2.08 474	0.42 283	0.18 409	0.14 333	0.16 387	0.15 325	0.38 451	0.24 378

HHNet	0.60 362	0.65 337	2.60 450	0.36 329	0.25 278	0.64 344	0.61 469	0.64 190	0.62 295	0.55 304	1.13 490	0.32 142	0.60 406	0.42 139	1.79 494	0.15 363	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.18 233	0.15 224

ASMatch	0.60 362	0.43 229	2.58 445	0.91 517	0.36 402	0.56 211	0.25 203	0.52 117	0.61 277	0.47 205	1.21 492	0.47 249	0.66 432	1.34 359	0.94 429	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.10 50	0.16 251

PFNet	0.60 362	0.33 155	2.47 424	0.41 391	0.55 482	0.62 316	0.27 250	0.61 177	0.63 307	0.61 376	0.56 298	0.45 228	0.32 217	1.88 454	1.14 457	0.28 482	0.09 183	0.12 247	0.16 344	0.26 360	0.20 320

ADLNet	0.60 362	0.71 356	1.95 309	0.35 311	0.34 382	0.67 370	0.34 347	0.90 387	0.74 411	0.68 426	0.62 342	0.80 422	0.45 330	1.78 426	0.64 380	0.14 346	0.11 271	0.14 342	0.14 302	0.29 380	0.21 329

ARAFT	0.60 362	1.23 501	3.10 505	0.28 140	0.16 81	0.64 344	0.36 362	0.90 387	0.67 352	0.61 376	0.49 229	0.55 286	0.31 211	1.24 353	0.32 215	0.10 161	0.08 113	0.14 342	0.13 274	0.37 444	0.21 329

ETE_ROB	0.60 362	0.71 356	1.55 147	0.37 350	0.25 278	0.69 388	0.51 436	1.47 525	0.70 372	0.80 459	0.69 401	0.85 440	0.49 367	1.36 361	0.58 364	0.16 384	0.13 316	0.19 430	0.16 344	0.21 283	0.23 366

LALA_ROB	0.60 362	0.76 371	1.69 170	0.36 329	0.29 325	0.79 440	0.55 450	0.94 422	0.77 437	0.81 464	0.67 384	0.94 465	0.49 367	0.99 320	0.73 404	0.21 440	0.15 358	0.20 438	0.18 374	0.23 313	0.21 329

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 370	0.61 309	3.35 525	0.33 264	0.58 489	0.66 364	0.20 79	0.98 452	0.55 222	0.73 443	0.52 254	0.99 475	0.65 427	0.58 232	0.29 174	0.10 161	0.16 375	0.10 128	0.41 500	0.29 380	0.20 320

RAFT-RH_RVC	0.61 370	0.50 272	2.33 394	0.36 329	0.29 325	0.60 275	0.18 51	0.44 54	0.58 248	0.76 451	1.91 517	0.47 249	0.29 195	1.60 400	1.23 466	0.14 346	0.07 40	0.13 306	0.13 274	0.10 50	0.09 55

FADNet-RVC	0.61 370	1.26 506	2.12 352	0.33 264	0.26 293	0.59 263	0.29 291	0.86 358	0.62 295	0.45 195	0.50 237	0.62 326	0.46 343	1.73 418	0.55 347	0.17 398	0.20 426	0.17 404	0.18 374	0.59 503	0.28 411

RASNet	0.61 370	0.68 347	2.03 334	0.35 311	0.46 462	0.65 358	0.28 267	0.78 294	0.70 372	0.48 223	0.64 370	0.93 461	0.61 415	2.21 484	0.73 404	0.12 275	0.09 183	0.09 79	0.10 142	0.14 132	0.11 103

XPNet_ROB	0.61 370	0.72 360	1.66 165	0.37 350	0.27 306	0.67 370	0.47 429	0.89 381	0.71 382	0.78 457	0.70 411	0.81 425	0.53 379	1.70 413	0.76 408	0.21 440	0.16 375	0.16 387	0.15 325	0.20 269	0.21 329

YMNet	0.62 375	0.72 360	1.93 297	0.41 391	0.41 438	0.87 465	0.43 400	0.87 367	0.71 382	0.74 446	0.81 438	0.83 432	0.46 343	0.86 309	0.93 427	0.19 424	0.22 441	0.20 438	0.17 361	0.41 468	0.21 329

YMNet_1	0.62 375	0.72 360	1.93 297	0.41 391	0.41 438	0.87 465	0.43 400	0.87 367	0.71 382	0.74 446	0.81 438	0.83 432	0.46 343	0.86 309	0.93 427	0.19 424	0.22 441	0.20 438	0.17 361	0.41 468	0.21 329

DDVS	0.62 375	0.40 211	1.40 116	2.21 552	0.35 394	0.87 465	1.00 515	0.69 214	0.50 169	0.53 273	0.56 298	0.90 454	0.37 251	1.22 348	0.47 312	0.15 363	0.14 333	0.14 342	0.12 242	0.19 254	0.22 342

DRaft	0.62 375	0.38 197	1.76 200	0.24 51	0.16 81	0.64 344	0.66 477	0.53 126	0.53 203	0.67 419	0.99 474	0.38 171	1.00 488	1.44 369	2.10 507	0.10 161	0.14 333	0.10 128	0.14 302	0.18 233	0.21 329

DMCA-RVC	0.62 375	0.96 447	2.63 451	0.36 329	0.90 520	0.56 211	0.31 312	0.69 214	0.57 237	0.68 426	0.52 254	0.59 314	0.56 391	1.23 350	0.53 340	0.16 384	0.38 496	0.20 438	0.15 325	0.20 269	0.15 224

HSM	0.62 375	0.76 371	1.72 181	0.30 187	0.29 325	0.64 344	0.28 267	0.94 422	0.62 295	0.58 344	0.57 306	1.40 513	0.64 425	2.59 515	0.42 283	0.11 223	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.14 132	0.11 103

UGAM-zero	0.63 381	0.39 206	2.49 427	0.30 187	0.49 467	0.67 370	0.19 60	0.91 397	0.45 124	0.77 455	0.45 186	1.16 502	0.82 464	2.05 471	0.29 174	0.09 69	0.15 358	0.09 79	0.44 504	0.11 68	0.22 342

fast-acv-ft	0.63 381	0.88 421	3.10 505	0.38 365	0.30 336	0.79 440	0.48 432	0.69 214	0.72 392	0.58 344	0.78 434	0.76 409	0.60 406	0.67 266	0.73 404	0.15 363	0.15 358	0.18 424	0.17 361	0.37 444	0.16 251

PSM-AAD	0.63 381	0.22 35	1.77 209	0.37 350	0.23 247	0.86 461	1.17 527	0.59 165	0.60 260	0.64 406	0.71 415	0.68 365	2.93 542	0.65 262	0.31 204	0.09 69	0.07 40	0.17 404	0.15 325	0.13 109	0.33 446

PS-NSSS	0.63 381	1.00 465	1.81 241	0.30 187	0.31 353	0.63 333	0.34 347	0.98 452	0.69 363	0.54 286	0.74 425	0.51 268	0.41 291	2.43 503	0.48 318	0.24 464	0.17 393	0.27 472	0.18 374	0.27 369	0.21 329

test_for_model	0.64 385	1.60 525	1.82 247	1.23 534	1.02 529	0.53 175	0.23 150	0.75 255	0.50 169	0.57 326	0.29 83	0.25 85	0.20 72	0.26 18	0.22 86	0.76 524	0.31 482	0.08 29	0.07 51	1.68 545	0.50 500

TransformOpticalFlow	0.64 385	0.56 297	2.66 456	0.44 414	0.26 293	0.62 316	0.28 267	0.83 331	0.71 382	0.76 451	0.74 425	0.91 456	0.85 469	1.83 439	0.81 418	0.10 161	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.11 68	0.12 140

pcwnet_v2	0.64 385	0.49 266	4.41 543	0.32 243	0.27 306	0.60 275	0.25 203	0.97 448	0.88 471	0.59 358	0.70 411	0.63 329	0.55 387	0.66 265	0.37 249	0.17 398	0.15 358	0.15 369	0.14 302	0.21 283	0.23 366

RAFT + AFF	0.64 385	1.20 498	1.95 309	0.34 295	0.33 374	0.67 370	0.52 439	0.99 464	0.74 411	0.53 273	0.58 312	0.57 304	0.80 461	1.76 423	0.51 333	0.12 275	0.27 473	0.15 369	0.14 302	0.43 476	0.29 417

FADNet	0.64 385	1.22 500	2.06 336	0.32 243	0.30 336	0.66 364	0.29 291	0.88 375	0.72 392	0.44 185	0.48 212	0.66 349	0.57 396	1.84 444	0.45 302	0.46 504	0.20 426	0.17 404	0.19 394	0.59 503	0.24 378

DRN-Test	0.64 385	0.43 229	2.44 417	0.39 375	0.44 448	0.80 447	0.41 390	1.02 483	0.78 442	0.80 459	0.63 354	0.69 372	0.56 391	1.79 430	0.69 392	0.15 363	0.12 297	0.17 404	0.16 344	0.18 233	0.17 269

StereoDRNet	0.64 385	0.88 421	2.35 399	0.41 391	0.45 456	0.73 409	0.47 429	0.94 422	0.74 411	0.75 448	0.54 277	0.74 399	0.47 351	1.70 413	0.72 401	0.15 363	0.14 333	0.15 369	0.14 302	0.20 269	0.19 305

NOSS_ROB	0.64 385	0.65 337	1.62 159	0.46 433	0.25 278	0.67 370	0.30 299	0.93 414	0.77 437	0.59 358	0.57 306	0.77 411	0.38 258	2.78 527	0.44 298	0.23 456	0.24 452	0.28 476	0.26 439	0.27 369	0.39 476

Wz-Net-MNSev	0.65 393	0.97 455	2.19 369	0.36 329	0.33 374	0.90 471	0.60 465	0.92 406	0.81 455	0.75 448	0.72 420	0.73 393	0.65 427	1.39 363	0.71 397	0.16 384	0.13 316	0.14 342	0.14 302	0.24 328	0.18 289

FINET	0.65 393	0.95 444	3.06 502	0.35 311	0.40 431	0.58 246	0.48 432	0.92 406	1.10 503	0.57 326	0.68 392	0.47 249	0.44 326	1.15 343	0.60 368	0.23 456	0.21 435	0.17 404	0.15 325	0.26 360	0.25 387

CVANet_RVC	0.65 393	0.80 392	2.13 354	0.36 329	0.26 293	0.62 316	0.42 393	0.84 342	0.72 392	0.69 428	0.68 392	0.68 365	0.52 377	2.64 517	0.42 283	0.19 424	0.12 297	0.22 449	0.17 361	0.37 444	0.15 224

NCCL2	0.65 393	0.94 437	1.96 318	0.43 407	0.30 336	0.71 397	0.68 483	0.84 342	0.65 328	0.70 432	0.60 330	0.86 444	0.54 382	1.56 390	0.57 359	0.20 434	0.16 375	0.67 517	0.25 432	0.22 300	0.24 378

TCMNet	0.66 397	0.85 411	2.55 444	0.50 450	0.52 476	0.72 403	0.39 381	0.87 367	0.72 392	0.58 344	0.68 392	0.63 329	0.46 343	1.70 413	0.63 375	0.18 409	0.18 403	0.23 456	0.18 374	0.38 451	0.27 404

ACV-stereo	0.66 397	0.76 371	2.86 481	0.32 243	0.25 278	1.01 485	0.60 465	0.59 165	0.52 184	0.41 169	0.45 186	1.55 519	0.94 483	1.40 366	0.69 392	0.14 346	0.13 316	0.12 247	0.11 204	0.20 269	0.19 305

ttt	0.66 397	0.22 35	1.68 168	0.34 295	0.24 260	0.60 275	0.26 225	1.00 472	0.77 437	0.55 304	0.67 384	0.54 282	0.36 237	2.14 480	3.03 526	0.16 384	0.13 316	0.13 306	0.12 242	0.15 149	0.17 269

GrayStereo	0.66 397	0.19 7	1.76 200	0.90 516	0.23 247	0.62 316	1.42 541	0.62 181	0.60 260	0.72 439	0.78 434	0.56 298	3.07 545	0.60 244	0.26 141	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.21 410	0.11 68	0.18 289

PSMNet_ROB	0.66 397	1.01 469	2.33 394	0.38 365	0.31 353	0.72 403	0.55 450	0.86 358	0.69 363	0.54 286	0.60 330	0.75 405	0.47 351	2.00 468	0.82 419	0.17 398	0.13 316	0.19 430	0.19 394	0.24 328	0.27 404

DispNO	0.67 402	0.98 459	2.58 445	0.31 214	0.27 306	0.59 263	0.29 291	0.83 331	0.68 354	0.53 273	0.79 437	0.83 432	0.47 351	2.46 505	0.68 390	0.12 275	0.10 224	0.19 430	0.31 465	0.16 185	0.17 269

STrans-v2	0.67 402	0.56 297	2.64 453	0.27 115	0.23 247	0.57 229	0.33 343	0.96 440	0.69 363	0.92 481	0.85 450	0.89 452	0.93 480	1.83 439	1.21 464	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 107	0.11 68	0.12 140

hitnet-ft	0.67 402	0.80 392	1.90 285	0.28 140	0.22 227	0.69 388	0.36 362	0.85 348	0.65 328	0.56 315	0.84 446	1.03 482	0.95 486	2.32 490	0.55 347	0.23 456	0.14 333	0.41 502	0.13 274	0.24 328	0.17 269

FADNet-RVC-Resample	0.67 402	1.16 496	3.16 511	0.37 350	0.29 325	0.62 316	0.38 376	0.86 358	0.63 307	0.51 255	0.50 237	0.57 304	0.45 330	1.57 393	0.49 323	0.24 464	0.32 488	0.23 456	0.19 394	0.27 369	0.62 510

RP	0.67 402	0.82 401	1.94 306	0.43 407	0.44 448	0.65 358	0.45 418	0.89 381	0.82 456	0.66 415	0.92 461	0.99 475	0.76 456	1.55 389	0.66 384	0.25 469	0.18 403	0.23 456	0.20 404	0.31 399	0.22 342

HSM-Net_RVC	0.67 402	0.34 168	2.23 379	0.26 99	0.19 175	0.67 370	0.29 291	1.26 517	0.69 363	0.72 439	0.70 411	0.78 414	0.42 308	3.77 546	0.41 281	0.13 305	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.12 79	0.11 103
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 402	0.92 429	1.76 200	0.37 350	0.24 260	0.66 364	0.56 455	0.82 325	0.74 411	1.16 501	0.62 342	0.61 322	0.48 360	2.70 523	0.50 328	0.20 434	0.11 271	0.35 492	0.14 302	0.32 406	0.16 251

ADLNet2	0.68 409	0.84 407	3.19 515	0.33 264	0.36 402	0.64 344	0.37 370	0.89 381	0.79 447	0.54 286	0.65 379	0.93 461	0.48 360	2.07 473	0.56 355	0.13 305	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.33 414	0.18 289

DEmStereo	0.68 409	0.31 144	2.25 381	0.42 402	0.17 109	0.66 364	0.89 506	0.51 103	0.59 255	0.60 367	1.01 477	0.45 228	1.26 503	1.54 388	2.26 513	0.10 161	0.08 113	0.10 128	0.10 142	0.10 50	0.11 103

Nwc_Net	0.68 409	0.83 405	2.53 434	0.41 391	0.39 422	0.77 431	0.38 376	1.01 480	0.70 372	0.60 367	0.99 474	0.98 472	0.68 437	1.41 367	0.63 375	0.23 456	0.15 358	0.23 456	0.25 432	0.23 313	0.18 289

AANet_RVC	0.68 409	1.00 465	2.09 344	0.33 264	0.25 278	0.58 246	0.32 335	0.81 318	0.80 450	0.61 376	0.94 466	0.80 422	0.41 291	2.46 505	1.02 446	0.36 496	0.14 333	0.10 128	0.09 107	0.23 313	0.22 342

IPLG	0.69 413	0.84 407	2.43 415	0.35 311	0.21 202	1.65 522	0.61 469	1.36 521	0.58 248	1.39 522	0.51 241	0.37 164	0.87 473	1.41 367	0.36 243	0.09 69	0.07 40	0.14 342	0.12 242	0.32 406	0.11 103

GwcNet	0.69 413	0.71 356	3.12 508	0.36 329	0.45 456	0.81 448	0.44 411	0.86 358	0.84 462	0.60 367	0.74 425	0.82 430	0.49 367	1.65 406	0.66 384	0.16 384	0.15 358	0.15 369	0.15 325	0.31 399	0.24 378

AF-Net	0.69 413	0.92 429	2.21 371	0.41 391	0.40 431	0.68 382	0.40 384	1.02 483	0.86 465	0.69 428	1.03 481	1.04 485	0.84 468	1.19 345	0.78 412	0.22 453	0.14 333	0.25 468	0.17 361	0.30 391	0.18 289

stereogan	0.69 413	0.51 274	2.44 417	0.39 375	0.39 422	1.01 485	0.41 390	0.94 422	0.92 481	0.73 443	0.85 450	1.15 500	0.69 439	1.57 393	0.53 340	0.19 424	0.18 403	0.20 438	0.16 344	0.36 436	0.24 378

PAM_32	0.70 417	0.35 175	2.73 469	0.54 468	0.61 498	1.07 494	0.43 400	0.84 342	0.49 159	0.90 479	0.91 459	1.23 504	0.77 459	0.65 262	1.10 452	0.10 161	0.19 415	0.10 128	0.49 509	0.15 149	0.38 470

PAM	0.70 417	0.35 175	2.72 464	0.56 477	0.62 500	1.08 496	0.53 443	0.85 348	0.44 109	0.93 483	0.92 461	1.24 505	0.68 437	0.64 252	1.01 444	0.10 161	0.19 415	0.10 128	0.48 507	0.14 132	0.38 470

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 417	0.65 337	3.45 526	0.50 450	0.60 496	0.75 419	0.23 150	0.96 440	0.60 260	0.76 451	1.30 498	0.81 425	0.60 406	0.57 229	0.82 419	0.10 161	0.16 375	0.11 192	0.43 503	0.31 399	0.22 342

xxxx	0.70 417	0.21 20	1.33 102	0.28 140	0.18 143	0.63 333	0.24 183	1.02 483	0.69 363	0.50 242	0.62 342	0.58 311	0.38 258	1.47 381	5.21 551	0.13 305	0.12 297	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.15 224

APVNet	0.70 417	0.67 345	2.71 462	0.38 365	0.36 402	0.85 459	0.43 400	0.91 397	0.68 354	0.55 304	0.69 401	0.75 405	0.55 387	2.31 489	0.78 412	0.17 398	0.17 393	0.24 463	0.19 394	0.33 414	0.23 366

Syn2CoEx	0.70 417	1.07 479	2.74 470	0.43 407	0.30 336	0.64 344	0.42 393	0.99 464	0.78 442	0.62 387	0.78 434	0.74 399	0.72 446	1.92 461	0.61 371	0.20 434	0.17 393	0.19 430	0.15 325	0.29 380	0.22 342

FAT-Stereo	0.70 417	0.54 285	2.88 483	0.36 329	0.29 325	0.62 316	0.54 447	0.97 448	0.87 468	0.76 451	0.92 461	0.94 465	0.80 461	1.84 444	0.57 359	0.18 409	0.19 415	0.17 404	0.16 344	0.22 300	0.25 387

RYNet	0.70 417	0.56 297	2.25 381	0.35 311	0.41 438	0.86 461	0.43 400	0.94 422	0.82 456	0.62 387	0.53 265	0.91 456	0.60 406	2.70 523	1.00 440	0.14 346	0.11 271	0.16 387	0.14 302	0.25 340	0.27 404

PWC_ROB	0.70 417	0.94 437	1.88 273	0.39 375	0.39 422	0.62 316	0.30 299	0.98 452	0.94 482	0.91 480	1.29 497	0.77 411	0.62 420	1.62 404	1.03 448	0.18 409	0.11 271	0.18 424	0.13 274	0.51 495	0.22 342

ccnet	0.71 426	0.41 217	1.59 152	0.40 384	0.45 456	1.06 489	0.55 450	0.98 452	0.71 382	0.88 475	0.97 471	0.82 430	0.88 476	1.68 410	0.94 429	0.32 489	0.26 467	0.32 488	0.27 444	0.34 421	0.30 426

RGC	0.71 426	0.97 455	2.18 367	0.44 414	0.44 448	0.73 409	0.40 384	0.94 422	0.71 382	0.71 436	1.04 484	1.01 478	0.71 443	1.74 420	0.70 394	0.23 456	0.18 403	0.28 476	0.26 439	0.29 380	0.27 404

CBMV	0.71 426	0.76 371	2.64 453	0.33 264	0.20 189	0.78 436	0.79 498	0.98 452	0.78 442	0.85 474	0.71 415	0.86 444	1.10 498	1.46 374	0.62 373	0.18 409	0.20 426	0.21 446	0.19 394	0.25 340	0.33 446
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 429	1.10 481	2.15 360	1.11 530	0.59 491	0.62 316	0.19 60	0.75 255	0.53 203	0.56 315	0.63 354	0.47 249	0.31 211	1.11 335	0.33 225	0.75 523	0.45 506	0.84 522	0.64 529	0.69 511	0.54 501

mmx	0.72 429	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.99 464	0.76 433	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 537	0.13 305	0.10 224	0.15 369	0.13 274	0.15 149	0.15 224

xxx	0.72 429	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.99 464	0.76 433	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 537	0.13 305	0.10 224	0.15 369	0.13 274	0.15 149	0.15 224

LL-Strereo	0.72 429	1.29 508	2.49 427	0.36 329	0.45 456	0.55 196	0.32 335	0.93 414	0.71 382	0.67 419	0.58 312	0.85 440	0.79 460	2.67 521	0.46 303	0.10 161	0.18 403	0.14 342	0.12 242	0.40 465	0.42 486

test_xeample	0.72 429	0.21 20	1.36 107	0.27 115	0.17 109	0.59 263	0.28 267	1.01 480	0.70 372	0.55 304	0.67 384	0.44 219	0.39 272	1.88 454	5.17 550	0.12 275	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.13 109	0.15 224

SHD	0.72 429	0.77 380	2.36 402	0.45 428	0.40 431	0.71 397	0.32 335	1.02 483	1.25 513	1.07 494	0.84 446	0.90 454	0.73 449	1.09 331	0.98 434	0.21 440	0.18 403	0.20 438	0.21 410	0.32 406	0.31 434

RTSC	0.72 429	1.00 465	2.22 375	0.40 384	0.29 325	0.82 451	0.31 312	0.96 440	1.10 503	0.92 481	0.81 438	0.78 414	0.58 400	1.23 350	1.55 484	0.18 409	0.17 393	0.14 342	0.17 361	0.43 476	0.30 426

PASM	0.72 429	0.68 347	1.91 291	0.47 438	0.44 448	0.60 275	0.51 436	0.76 268	0.80 450	0.77 455	0.67 384	0.87 446	0.61 415	2.40 499	0.67 387	0.32 489	0.35 490	0.36 494	0.41 500	0.45 485	0.39 476

PWCDC_ROB	0.72 429	1.06 476	2.09 344	0.47 438	0.36 402	0.78 436	0.26 225	0.98 452	1.34 517	0.61 376	2.07 519	0.64 338	0.61 415	0.83 304	0.71 397	0.31 488	0.14 333	0.15 369	0.12 242	0.60 506	0.21 329

ff1	0.73 438	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.74 244	0.88 471	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 537	0.10 161	0.24 452	0.15 369	0.13 274	0.25 340	0.36 460

GASNet	0.73 438	1.47 521	3.04 500	0.47 438	0.33 374	0.57 229	0.34 347	0.91 397	0.75 424	0.58 344	0.58 312	0.74 399	0.55 387	2.03 469	0.65 383	0.21 440	0.15 358	0.19 430	0.17 361	0.51 495	0.28 411

XQC	0.73 438	0.98 459	2.39 406	0.46 433	0.35 394	0.81 448	0.46 421	1.00 472	1.00 490	0.80 459	0.69 401	0.88 450	0.74 454	1.32 357	1.20 462	0.24 464	0.16 375	0.23 456	0.20 404	0.41 468	0.33 446

1111x	0.74 441	0.21 20	1.93 297	0.31 214	0.17 109	0.63 333	0.32 335	1.03 490	0.74 411	0.52 263	0.62 342	0.57 304	0.47 351	2.38 495	4.25 545	0.12 275	0.14 333	0.11 192	0.12 242	0.12 79	0.14 191

Anonymous_2	0.74 441	0.32 150	1.65 161	0.33 264	0.30 336	0.67 370	0.32 335	0.69 214	0.46 133	0.48 223	0.41 165	0.84 437	0.58 400	0.51 207	0.40 275	0.32 489	0.38 496	1.43 545	3.69 561	0.80 520	0.27 404

GANetREF_RVC	0.75 443	1.15 491	2.46 420	0.47 438	0.26 293	0.83 453	0.61 469	0.97 448	0.89 475	0.62 387	0.61 337	0.72 389	0.59 403	2.42 501	0.55 347	0.32 489	0.25 465	0.36 494	0.24 424	0.39 460	0.31 434
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
GANet	0.75 443	0.84 407	2.01 327	0.40 384	0.25 278	0.74 413	0.66 477	0.87 367	0.73 407	0.71 436	1.07 486	0.84 437	0.59 403	2.71 525	1.15 459	0.17 398	0.16 375	0.44 505	0.16 344	0.31 399	0.20 320

PDISCO_ROB	0.75 443	1.06 476	2.11 349	0.64 494	0.59 491	1.13 500	0.43 400	1.14 507	1.05 496	0.64 406	0.71 415	0.96 468	0.61 415	1.21 346	0.76 408	0.37 497	0.18 403	0.27 472	0.24 424	0.56 502	0.32 439

HBP-ISP	0.76 446	1.30 509	3.19 515	0.35 311	0.26 293	0.85 459	0.54 447	1.03 490	0.72 392	0.80 459	0.69 401	0.68 365	0.83 465	2.04 470	0.44 298	0.23 456	0.24 452	0.29 483	0.25 432	0.28 375	0.24 378

Wz-Net-SNSev	0.76 446	1.32 513	3.11 507	0.40 384	0.31 353	0.71 397	0.60 465	0.98 452	0.87 468	0.67 419	0.83 443	0.96 468	0.60 406	1.67 409	0.97 433	0.16 384	0.15 358	0.16 387	0.17 361	0.36 436	0.24 378

FTStereo	0.76 446	0.18 5	2.35 399	0.71 501	0.21 202	0.73 409	1.79 544	0.57 151	0.53 203	1.07 494	1.63 511	1.29 507	2.13 534	0.75 289	0.29 174	0.19 424	0.08 113	0.12 247	0.11 204	0.11 68	0.40 480

CBMV_ROB	0.76 446	0.42 224	2.68 458	0.33 264	0.22 227	0.74 413	0.47 429	0.96 440	0.76 433	1.04 493	0.96 469	0.88 450	0.93 480	2.06 472	1.19 461	0.22 453	0.24 452	0.27 472	0.25 432	0.25 340	0.28 411

DDUNet	0.77 450	1.12 483	1.88 273	0.76 505	0.69 506	0.84 455	0.43 400	0.85 348	0.65 328	0.67 419	0.75 428	0.91 456	0.52 377	1.03 326	0.57 359	0.54 509	0.37 494	0.95 529	0.52 514	0.71 513	0.57 505

UDG	0.77 450	1.23 501	2.15 360	0.67 499	0.59 491	0.78 436	0.38 376	0.90 387	0.70 372	0.61 376	0.69 401	1.01 478	0.67 434	1.02 324	0.73 404	0.45 502	0.34 489	0.87 523	0.51 512	0.67 510	0.46 492

aanetorigin	0.77 450	0.80 392	2.59 447	0.43 407	0.44 448	0.58 246	1.01 517	0.57 151	0.68 354	1.53 527	1.23 493	0.81 425	1.08 496	1.07 329	1.07 450	0.18 409	0.15 358	0.17 404	0.21 410	0.54 500	0.30 426

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 450	1.04 474	2.06 336	0.94 520	0.35 394	0.89 470	0.40 384	0.85 348	0.63 307	0.55 304	0.63 354	0.75 405	0.38 258	2.38 495	0.48 318	1.10 536	0.31 482	0.36 494	0.21 410	0.53 499	0.55 504

222	0.78 454	0.23 51	1.23 86	0.28 140	0.18 143	0.62 316	0.24 183	1.02 483	0.70 372	0.58 344	0.66 381	0.46 241	0.42 308	1.80 434	6.53 556	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.17 269

EAI-Stereo	0.78 454	0.25 69	1.67 167	0.54 468	0.59 491	1.95 531	2.05 547	1.11 506	0.64 315	0.95 486	1.49 506	0.50 265	0.67 434	0.59 238	1.44 479	0.09 69	0.19 415	0.09 79	0.49 509	0.13 109	0.22 342

NCC-stereo	0.79 456	0.94 437	2.42 411	0.59 486	0.45 456	1.90 529	0.46 421	0.99 464	0.72 392	0.64 406	0.84 446	0.91 456	0.73 449	1.80 434	1.00 440	0.27 478	0.19 415	0.23 456	0.31 465	0.24 328	0.22 342

Abc-Net	0.79 456	0.94 437	2.42 411	0.59 486	0.45 456	1.90 529	0.46 421	0.99 464	0.72 392	0.64 406	0.84 446	0.91 456	0.73 449	1.80 434	1.00 440	0.27 478	0.19 415	0.23 456	0.31 465	0.24 328	0.22 342
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SQANet	0.80 458	1.58 524	2.53 434	0.76 505	0.83 515	0.76 423	0.36 362	0.83 331	0.64 315	0.63 396	0.69 401	0.73 393	0.51 372	1.21 346	0.53 340	0.77 525	0.29 476	0.59 513	0.29 450	0.86 522	0.61 509

anonymity	0.80 458	0.66 344	1.29 94	0.59 486	0.75 510	0.67 370	0.52 439	0.95 435	0.71 382	0.94 484	0.70 411	0.67 358	0.87 473	0.71 282	1.35 472	0.64 516	0.62 522	0.58 511	1.44 551	0.60 506	0.65 513

S-Stereo	0.80 458	0.69 351	3.89 534	0.39 375	0.37 413	0.69 388	0.70 488	0.94 422	0.98 489	0.62 387	0.91 459	0.83 432	0.60 406	2.37 492	0.66 384	0.18 409	0.21 435	0.17 404	0.18 374	0.30 391	0.35 452

ADCRef	0.80 458	0.96 447	2.29 388	0.37 350	0.35 394	0.96 478	0.51 436	0.87 367	0.75 424	0.88 475	0.83 443	0.61 322	1.36 512	1.02 324	3.27 532	0.13 305	0.11 271	0.17 404	0.19 394	0.25 340	0.21 329

STTRV1_RVC	0.80 458	0.55 294	2.89 486	0.42 402	0.49 467	0.79 440	0.44 411	1.15 510	0.82 456	0.62 387	0.89 457	0.72 389	0.63 423	2.69 522	0.64 380	0.48 505	0.64 523	0.27 472	0.24 424	0.35 431	0.27 404

DANet	0.80 458	0.65 337	2.21 371	1.19 533	0.48 466	0.74 413	1.25 530	0.89 381	1.53 526	0.89 477	0.71 415	0.96 468	0.56 391	1.83 439	0.96 432	0.18 409	0.16 375	0.19 430	0.16 344	0.26 360	0.29 417
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	0.81 464	1.14 487	2.42 411	0.30 187	0.24 260	0.71 397	0.24 183	0.95 435	0.61 277	0.44 185	0.56 298	0.59 314	0.42 308	1.52 386	0.68 390	0.94 529	0.96 544	0.28 476	1.00 544	0.90 523	1.36 547

edge stereo	0.81 464	0.73 365	3.30 521	0.37 350	1.21 537	0.62 316	0.39 381	0.93 414	0.79 447	0.80 459	0.88 455	1.14 499	0.71 443	2.18 482	0.71 397	0.21 440	0.20 426	0.26 471	0.18 374	0.38 451	0.26 397

MIPNet	0.83 466	0.81 397	2.40 408	0.61 491	0.18 143	1.48 512	1.39 537	1.60 531	0.74 411	1.94 532	0.85 450	0.73 393	1.68 526	0.87 312	0.31 204	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.32 471	0.25 340	0.12 140

FBW_ROB	0.83 466	0.77 380	1.77 209	0.44 414	0.30 336	0.87 465	0.46 421	1.10 502	0.91 478	0.81 464	0.75 428	1.01 478	0.61 415	3.66 545	1.23 466	0.26 473	0.23 449	0.36 494	0.25 432	0.27 369	0.62 510

PA-Net	0.84 468	1.00 465	3.49 527	0.63 493	0.40 431	0.70 395	0.52 439	0.86 358	0.84 462	0.52 263	0.59 315	0.70 382	0.54 382	2.35 491	2.23 511	0.17 398	0.27 473	0.19 430	0.28 447	0.22 300	0.36 460
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 469	1.15 491	2.13 354	0.88 515	0.38 419	0.88 469	0.44 411	1.06 496	0.79 447	0.58 344	0.69 401	0.65 342	0.50 370	2.74 526	0.51 333	0.93 528	0.39 502	0.87 523	0.29 450	0.54 500	0.54 501

THIR-Stereo	0.86 470	0.62 315	2.13 354	0.25 69	0.16 81	0.58 246	2.74 553	0.59 165	0.51 177	0.62 387	1.62 510	0.97 471	1.80 530	1.69 412	2.25 512	0.10 161	0.08 113	0.14 342	0.11 204	0.15 149	0.11 103

DeepPrunerF	0.86 470	0.86 414	2.91 491	0.45 428	0.50 469	0.64 344	0.48 432	1.14 507	2.64 546	0.63 396	0.61 337	0.65 342	0.62 420	2.21 484	1.31 469	0.23 456	0.19 415	0.30 484	0.28 447	0.36 436	0.25 387

DPSNet	0.86 470	0.60 305	2.34 396	0.58 482	0.36 402	1.07 494	0.75 494	1.30 518	1.05 496	0.70 432	0.68 392	0.94 465	1.29 504	2.08 474	1.82 495	0.26 473	0.23 449	0.16 387	0.17 361	0.48 488	0.40 480

AAGNet	0.88 473	0.33 155	1.79 234	0.54 468	0.98 524	0.62 316	0.46 421	0.50 95	0.60 260	0.58 344	0.53 265	0.50 265	0.73 449	1.23 350	7.48 557	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.14 132	0.09 55

Consistency-Raft	0.88 473	0.93 435	3.23 519	0.99 524	0.64 501	0.77 431	0.55 450	0.98 452	0.97 486	0.61 376	1.03 481	0.65 342	1.05 493	0.79 301	1.38 474	0.44 500	0.46 508	0.51 509	0.58 523	0.65 508	0.47 493

PVD	0.90 475	0.85 411	2.15 360	0.53 465	0.50 469	0.99 481	0.56 455	1.15 510	1.64 529	1.41 523	1.41 505	1.11 497	1.13 500	1.35 360	1.31 469	0.26 473	0.28 475	0.28 476	0.26 439	0.37 444	0.49 497

Wz-Net-TNSev	0.91 476	1.73 536	3.08 503	0.36 329	0.31 353	1.00 484	0.71 489	1.06 496	0.97 486	0.71 436	0.72 420	1.09 493	0.87 473	2.42 501	1.59 485	0.20 434	0.20 426	0.16 387	0.20 404	0.44 484	0.35 452

SAMSARA	0.91 476	0.97 455	2.22 375	0.80 509	0.58 489	1.32 506	1.31 532	1.01 480	0.94 482	1.36 518	0.87 453	1.38 512	0.90 478	1.72 417	1.02 446	0.24 464	0.30 480	0.22 449	0.25 432	0.36 436	0.35 452

WZ-Net	0.92 478	1.31 510	3.76 531	0.41 391	0.36 402	0.86 461	0.71 489	1.00 472	1.06 499	0.82 468	0.92 461	1.06 489	1.05 493	2.16 481	1.61 486	0.19 424	0.13 316	0.15 369	0.16 344	0.32 406	0.28 411

MFMNet_re	0.92 478	1.28 507	2.53 434	0.82 513	0.76 513	0.90 471	0.75 494	0.98 452	1.04 495	1.03 491	1.05 485	0.84 437	0.94 483	0.83 304	0.72 401	0.68 518	0.60 520	0.63 515	0.60 525	0.77 518	0.74 516

test_sample9	0.94 480	0.62 315	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.93 414	0.66 343	0.57 326	0.51 241	0.55 286	0.45 330	1.91 457	2.55 519	0.61 513	4.16 560	0.87 523	0.56 518	0.25 340	0.23 366

CrosDoStereo	0.94 480	0.37 187	2.53 434	0.25 69	0.32 361	0.54 183	3.76 557	0.72 229	0.60 260	0.70 432	1.40 503	0.53 276	1.49 519	1.78 426	3.09 527	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.21 283	0.11 103

DeepStereo_LL	0.94 480	0.37 187	2.53 434	0.25 69	0.32 361	0.54 183	3.76 557	0.72 229	0.60 260	0.70 432	1.40 503	0.53 276	1.49 519	1.78 426	3.09 527	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.21 283	0.11 103

ADCP+	0.94 480	1.12 483	3.14 509	0.34 295	0.39 422	1.06 489	0.79 498	0.89 381	0.80 450	0.66 415	0.67 384	0.85 440	1.55 522	0.93 314	4.55 547	0.13 305	0.11 271	0.16 387	0.15 325	0.26 360	0.25 387

ADCMid	0.96 484	1.32 513	2.74 470	0.38 365	0.35 394	0.99 481	0.58 461	0.94 422	0.86 465	1.23 510	1.01 477	1.01 478	1.00 488	1.05 328	3.97 540	0.21 440	0.19 415	0.42 503	0.32 471	0.40 465	0.29 417

G-Net	0.99 485	0.64 330	2.76 472	0.57 480	0.67 503	2.03 536	0.72 492	0.76 268	0.67 352	1.14 500	2.56 533	1.30 510	1.02 490	1.48 382	1.74 492	0.25 469	0.24 452	0.24 463	0.26 439	0.37 444	0.31 434

ADCL	0.99 485	0.79 390	2.43 415	0.39 375	0.32 361	1.50 514	1.90 545	0.92 406	0.97 486	1.26 515	1.27 495	1.00 477	1.42 517	1.14 341	3.31 533	0.17 398	0.14 333	0.22 449	0.21 410	0.30 391	0.22 342

ADCPNet	0.99 485	0.99 463	3.93 537	0.37 350	0.68 505	1.36 508	0.62 473	0.87 367	0.76 433	0.78 457	0.81 438	1.08 491	1.18 501	1.14 341	2.49 518	0.21 440	0.69 532	0.21 446	0.95 542	0.29 380	0.37 467

Ntro	1.00 488	1.68 532	2.80 478	0.95 521	0.85 516	1.06 489	0.53 443	0.98 452	0.90 477	0.62 387	0.76 430	0.93 461	0.66 432	1.66 407	0.98 434	0.99 533	0.45 506	0.75 521	0.40 497	1.19 530	0.75 518

AnyNet_C32	1.00 488	1.33 515	2.53 434	0.49 448	0.54 479	1.15 502	1.14 525	0.91 397	0.89 475	1.11 497	0.95 468	0.87 446	0.93 480	1.50 383	4.07 542	0.21 440	0.20 426	0.25 468	0.24 424	0.38 451	0.33 446

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 490	1.67 530	2.32 391	0.47 438	0.39 422	1.47 511	0.95 509	0.95 435	0.91 478	0.84 471	0.94 466	1.05 487	0.60 406	2.95 532	0.72 401	0.41 498	0.72 536	0.32 488	0.55 515	0.74 514	1.22 543

otaku	1.03 491	1.68 532	2.72 464	0.95 521	0.73 509	1.03 487	0.59 463	0.99 464	0.86 465	0.69 428	1.61 509	0.98 472	0.64 425	1.46 374	1.14 457	0.95 530	0.46 508	0.72 520	0.40 497	1.24 534	0.78 521

SGM-Forest	1.04 492	0.42 224	3.59 530	0.41 391	0.32 361	1.05 488	1.32 533	0.94 422	0.83 460	1.16 501	2.23 527	1.03 482	1.39 515	2.49 508	2.35 515	0.21 440	0.21 435	0.20 438	0.19 394	0.23 313	0.32 439
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 493	1.36 518	2.98 497	0.42 402	0.36 402	0.96 478	0.81 502	1.06 496	1.12 505	1.25 511	0.97 471	1.08 491	0.90 478	1.25 354	4.86 549	0.21 440	0.21 435	0.22 449	0.23 422	0.36 436	0.38 470

SPS-STEREO	1.07 494	1.13 486	2.88 483	0.65 497	0.69 506	0.99 481	0.68 483	1.05 495	0.87 468	1.36 518	1.23 493	1.46 515	0.94 483	1.87 447	1.72 491	0.66 517	0.61 521	0.58 511	0.57 521	0.65 508	0.77 520
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.12 495	0.62 315	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.95 435	0.61 277	1.18 508	0.56 298	2.53 532	1.31 507	1.91 457	2.55 519	0.61 513	4.16 560	0.87 523	0.56 518	0.25 340	0.23 366

WCMA_ROB	1.12 495	0.83 405	2.66 456	0.58 482	0.34 382	1.17 504	0.71 489	0.93 414	0.94 482	1.74 530	2.63 536	3.09 538	1.71 528	1.70 413	1.84 496	0.26 473	0.21 435	0.20 438	0.21 410	0.28 375	0.43 487

AnyNet_C01	1.14 497	1.49 522	4.23 542	0.54 468	0.53 477	1.51 515	1.37 535	1.04 494	1.07 500	1.17 506	1.33 501	1.15 500	1.08 496	1.61 403	2.74 522	0.25 469	0.22 441	0.28 476	0.24 424	0.48 488	0.40 480

NaN_ROB	1.14 497	0.94 437	2.96 493	0.53 465	0.56 484	1.13 500	0.99 512	0.98 452	1.00 490	1.09 496	0.87 453	0.77 411	1.06 495	5.90 555	2.72 521	0.16 384	0.23 449	0.16 387	0.24 424	0.22 300	0.36 460

RainbowNet	1.15 499	1.78 537	2.72 464	1.12 531	0.91 521	1.06 489	0.76 496	1.16 512	1.13 507	0.75 448	0.97 471	1.09 493	0.80 461	1.60 400	1.21 464	1.17 538	1.26 548	1.01 532	0.57 521	1.13 528	0.88 529

SuperB	1.15 499	1.14 487	5.43 550	0.36 329	0.26 293	0.81 448	0.89 506	0.88 375	1.17 508	0.67 419	0.68 392	0.63 329	1.39 515	1.74 420	3.37 535	0.15 363	0.12 297	0.17 404	0.16 344	2.80 555	0.25 387

NVStereoNet_ROB	1.16 501	0.95 444	2.54 440	0.58 482	0.55 482	0.78 436	0.63 475	1.00 472	1.08 501	1.03 491	4.07 551	1.48 516	1.22 502	2.88 531	1.27 468	0.50 506	0.46 508	0.54 510	0.62 526	0.50 493	0.63 512
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 502	0.42 224	3.87 533	0.54 468	0.44 448	4.11 553	0.58 461	1.31 519	0.84 462	2.12 534	1.12 489	0.98 472	0.71 443	4.24 550	0.99 439	0.16 384	0.14 333	0.19 430	0.17 361	0.18 233	0.35 452

SANet	1.20 503	1.21 499	3.33 524	0.38 365	0.27 306	1.73 526	0.85 503	1.10 502	2.49 544	1.16 501	1.83 515	1.72 521	1.50 521	2.37 492	2.84 524	0.18 409	0.16 375	0.16 387	0.15 325	0.32 406	0.32 439

RTS	1.21 504	1.31 510	6.39 553	0.52 459	0.51 474	1.61 518	0.79 498	1.03 490	1.37 519	1.13 498	1.30 498	1.10 495	0.85 469	2.65 518	2.08 504	0.21 440	0.24 452	0.18 424	0.18 374	0.43 476	0.32 439

RTSA	1.21 504	1.31 510	6.39 553	0.52 459	0.51 474	1.61 518	0.79 498	1.03 490	1.37 519	1.13 498	1.30 498	1.10 495	0.85 469	2.65 518	2.08 504	0.21 440	0.24 452	0.18 424	0.18 374	0.43 476	0.32 439

MeshStereo	1.21 504	1.15 491	3.01 499	0.34 295	0.28 318	1.10 497	0.69 485	1.35 520	1.01 492	2.71 548	2.41 530	2.96 535	1.45 518	2.80 529	1.40 477	0.22 453	0.22 441	0.22 449	0.19 394	0.50 493	0.26 397
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
SDNR	1.22 507	0.80 392	2.71 462	0.33 264	1.48 545	1.98 535	0.23 150	1.93 540	2.44 542	0.89 477	2.52 531	1.36 511	0.51 372	3.65 544	1.93 497	0.30 486	0.31 482	0.22 449	0.16 344	0.33 414	0.36 460

CSAN	1.25 508	1.12 483	3.04 500	0.51 455	0.37 413	1.06 489	1.15 526	1.22 513	1.08 501	1.17 506	1.91 517	1.04 485	1.31 507	5.96 556	2.43 517	0.26 473	0.22 441	0.24 463	0.24 424	0.31 399	0.30 426

EDNetEfficient	1.27 509	0.70 354	4.05 539	0.64 494	0.98 524	0.94 476	1.40 538	0.85 348	1.75 533	2.34 543	1.33 501	1.05 487	2.21 536	1.58 397	4.15 543	0.15 363	0.19 415	0.14 342	0.27 444	0.38 451	0.32 439

FCDSN-DC	1.29 510	0.54 285	2.50 431	0.47 438	0.41 438	1.12 498	0.60 465	1.10 502	1.27 515	2.23 540	2.87 539	3.67 542	3.12 547	2.39 498	1.69 489	0.30 486	0.26 467	0.31 485	0.30 459	0.35 431	0.38 470
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 511	1.05 475	2.77 474	0.74 504	1.43 540	0.72 403	0.56 455	0.96 440	0.91 478	0.99 488	2.92 542	6.01 556	0.70 441	2.38 495	3.32 534	0.13 305	0.10 224	0.08 29	0.06 9	0.34 421	0.22 342

ACVNet_1	1.33 512	1.91 545	4.03 538	1.09 528	0.88 518	1.19 505	0.66 477	1.24 515	1.17 508	0.94 484	0.96 469	3.09 538	1.04 492	2.37 492	1.11 455	1.04 534	0.48 514	1.03 533	0.48 507	1.12 527	0.83 523

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 513	1.70 534	2.50 431	0.56 477	0.40 431	2.15 540	0.99 512	1.24 515	1.26 514	1.02 490	1.10 488	1.29 507	0.88 476	3.10 536	1.08 451	1.66 548	0.83 540	0.68 518	0.88 539	1.57 541	1.80 555

MSMD_ROB	1.34 513	0.96 447	2.38 404	0.39 375	0.32 361	1.96 532	0.62 473	0.91 397	1.43 521	2.94 552	2.60 534	4.77 551	1.95 532	2.43 503	1.33 471	0.29 483	0.26 467	0.32 488	0.32 471	0.30 391	0.30 426

psmorigin	1.36 515	0.60 305	13.80 565	0.37 350	0.29 325	0.62 316	0.33 343	0.77 279	0.61 277	0.96 487	0.88 455	1.17 503	0.73 449	4.00 547	0.86 423	0.19 424	0.22 441	0.17 404	0.18 374	0.24 328	0.29 417

MADNet+	1.36 515	1.93 547	5.95 551	0.81 512	0.59 491	1.57 517	1.09 521	1.39 524	1.22 511	0.84 471	1.01 477	1.25 506	1.12 499	3.19 537	2.36 516	0.45 502	0.47 511	0.38 500	0.34 478	0.59 503	0.57 505

ELAS_RVC	1.37 517	0.78 388	3.21 517	0.55 475	0.50 469	1.49 513	2.48 551	1.48 526	1.71 532	2.13 537	2.09 520	2.07 526	2.56 540	1.90 456	2.02 501	0.35 494	0.36 492	0.37 498	0.34 478	0.49 491	0.47 493
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 518	1.64 528	1.86 266	1.36 536	1.11 533	1.39 509	1.19 528	1.76 534	1.45 523	1.16 501	2.21 525	1.53 517	1.38 513	1.98 464	1.52 482	1.29 540	0.67 526	1.27 539	0.69 530	1.29 536	0.98 532

IMH-64	1.39 518	1.64 528	1.86 266	1.36 536	1.11 533	1.39 509	1.19 528	1.76 534	1.45 523	1.16 501	2.21 525	1.53 517	1.38 513	1.98 464	1.52 482	1.29 540	0.67 526	1.27 539	0.69 530	1.29 536	0.98 532

ELAS	1.39 518	0.79 390	2.86 481	0.53 465	0.50 469	2.81 547	2.20 548	1.61 532	1.50 525	2.28 542	2.35 528	1.82 522	2.13 534	1.73 418	2.22 510	0.35 494	0.37 494	0.35 492	0.35 481	0.49 491	0.47 493
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 521	1.81 538	3.23 519	1.08 527	0.92 522	1.32 506	0.85 503	1.49 527	1.69 530	1.19 509	1.73 513	2.13 527	1.03 491	2.50 509	1.40 477	0.91 527	0.53 516	1.00 531	0.55 515	2.11 550	0.85 524

EKT-Stereo	1.47 522	0.49 266	1.93 297	2.57 555	19.31 571	0.55 196	0.22 119	0.69 214	0.42 95	0.38 152	0.36 136	0.43 208	0.27 166	0.69 275	0.26 141	0.12 275	0.14 333	0.11 192	0.16 344	0.20 269	0.15 224

WAO-7	1.48 523	1.63 526	2.49 427	0.93 519	0.75 510	1.72 525	1.10 522	1.84 538	1.96 539	1.43 524	2.54 532	1.97 524	1.61 525	3.06 534	2.08 504	0.69 519	0.66 525	0.94 528	0.74 533	0.80 520	0.69 515

FC-DCNN	1.49 524	0.59 303	2.88 483	0.44 414	0.39 422	1.97 534	0.66 477	1.67 533	1.70 531	2.72 549	2.89 540	4.22 545	2.97 544	2.55 513	2.19 509	0.29 483	0.26 467	0.31 485	0.30 459	0.32 406	0.39 476

PWCK	1.49 524	1.90 544	3.22 518	1.09 528	0.54 479	1.71 524	1.73 543	1.49 527	1.53 526	1.44 525	1.80 514	1.82 522	1.30 506	3.34 540	1.76 493	1.07 535	0.56 518	0.97 530	0.58 523	1.38 540	0.65 513

FC-DCNN v2	1.54 526	0.58 301	2.80 478	0.44 414	0.39 422	2.05 537	0.66 477	1.90 539	1.84 537	2.79 550	2.97 543	4.41 549	3.07 545	2.65 518	2.30 514	0.29 483	0.26 467	0.31 485	0.30 459	0.32 406	0.38 470

MFN_U_SF_RVC	1.55 527	2.39 557	3.16 511	0.65 497	0.41 438	1.12 498	0.46 421	1.23 514	1.33 516	1.61 528	1.20 491	1.43 514	0.98 487	1.76 423	1.97 498	1.90 551	1.80 550	1.98 554	2.15 555	1.63 542	1.77 554

WAO-6	1.58 528	1.54 523	2.32 391	1.14 532	1.00 526	2.30 542	1.03 518	1.82 537	2.85 548	1.25 511	2.61 535	2.20 528	1.56 523	2.47 507	1.99 500	0.95 530	0.67 526	1.19 538	0.83 537	1.08 526	0.88 529

DispFullNet	1.67 529	2.10 550	5.22 547	1.53 541	8.90 558	0.86 461	0.31 312	0.96 440	0.96 485	1.37 521	1.01 477	1.13 498	1.98 533	1.51 384	0.91 426	0.54 509	0.31 482	1.18 535	0.63 528	1.13 528	0.80 522

JetBlue	1.78 530	1.63 526	3.92 535	0.73 502	1.21 537	4.38 554	3.35 554	1.59 530	1.20 510	1.26 515	1.52 508	2.37 530	1.88 531	3.23 538	3.00 525	0.53 507	0.47 511	0.48 508	0.49 509	1.29 536	0.97 531

Dean	1.79 531	1.83 539	3.92 535	1.29 535	1.07 532	1.55 516	1.00 515	1.95 541	2.33 541	1.47 526	4.19 552	4.26 548	1.33 510	2.21 484	1.48 481	1.14 537	0.68 530	1.18 535	0.74 533	1.24 534	0.98 532

SGM+DAISY	1.83 532	1.43 519	3.81 532	0.87 514	1.01 527	2.38 544	2.53 552	1.36 521	1.75 533	2.92 551	3.22 546	2.65 533	2.93 542	2.22 487	3.10 529	0.72 520	0.69 532	0.63 515	0.62 526	0.77 518	0.98 532

SGM_RVC	1.89 533	0.92 429	2.50 431	0.96 523	0.93 523	1.63 520	1.37 535	1.52 529	12.43 561	1.85 531	1.69 512	2.40 531	1.74 529	2.81 530	1.71 490	0.53 507	0.47 511	0.42 503	0.47 506	0.74 514	0.74 516
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 534	1.85 541	4.10 540	1.07 526	0.86 517	1.15 502	0.53 443	1.06 496	1.12 505	0.64 406	1.09 487	1.99 525	0.70 441	2.20 483	9.86 562	5.62 561	0.41 505	1.03 533	0.55 515	1.86 548	0.85 524

LVE	1.96 535	2.17 556	3.14 509	1.68 542	1.80 550	1.63 520	1.03 518	2.34 544	2.81 547	1.25 511	2.89 540	4.24 547	1.29 504	2.79 528	1.44 479	2.85 556	0.91 543	1.18 535	1.46 552	1.23 533	1.10 540

IMH	2.02 536	2.15 555	2.69 461	1.68 542	1.12 535	1.66 523	0.92 508	2.10 542	1.92 538	1.32 517	2.66 537	2.21 529	1.69 527	5.78 554	1.68 488	5.54 560	0.96 544	1.31 541	0.71 532	1.32 539	0.99 537

IGEV-RUCA	2.28 537	0.30 133	1.15 73	0.40 384	1.86 551	2.06 538	1.90 545	1.36 521	1.80 536	3.70 556	3.76 549	5.02 552	8.19 560	2.12 478	1.63 487	0.25 469	0.76 537	2.72 557	1.91 553	2.39 553	2.36 557

UNDER WATER-64	2.47 538	1.89 543	4.86 545	1.82 548	1.44 542	3.18 549	1.57 542	2.62 545	5.64 553	2.05 533	2.13 522	4.13 544	3.76 549	2.62 516	3.42 536	1.47 545	0.85 541	1.57 549	1.07 546	1.82 547	1.49 549

TorneroNet-64	2.65 539	1.83 539	3.30 521	1.46 539	1.20 536	3.89 550	0.99 512	3.51 556	6.71 557	2.56 545	4.60 553	4.22 545	3.85 550	3.33 539	3.14 530	1.19 539	0.65 524	1.39 544	0.79 536	3.31 557	1.15 541

notaker	2.66 540	2.07 549	3.31 523	2.61 556	1.43 540	1.76 527	1.11 523	2.76 548	1.79 535	2.26 541	11.53 564	3.96 543	4.29 551	3.09 535	2.76 523	1.55 547	0.88 542	1.70 552	1.07 546	2.00 549	1.35 546

UNDER WATER	2.74 541	1.85 541	4.54 544	1.81 547	1.44 542	2.34 543	1.40 538	3.24 551	6.60 556	2.60 546	2.76 538	5.75 554	5.24 554	3.02 533	4.01 541	1.45 544	0.81 539	1.59 550	1.06 545	1.80 546	1.51 550

MADNet++	2.79 542	2.11 552	2.97 496	2.49 554	2.28 552	2.95 548	2.31 549	2.67 546	2.47 543	3.03 553	3.13 545	2.70 534	2.92 541	4.10 548	4.48 546	2.68 555	2.24 558	3.04 560	2.44 557	2.37 552	2.34 556

WAO-8	2.80 543	2.14 553	2.89 486	1.91 549	1.04 530	3.98 551	0.96 510	3.26 552	6.17 554	2.15 538	3.37 547	3.31 540	2.41 538	11.84 564	2.03 502	2.05 552	1.86 552	1.54 547	0.92 540	1.22 531	0.87 527

Venus	2.80 543	2.14 553	2.89 486	1.91 549	1.04 530	3.98 551	0.96 510	3.26 552	6.17 554	2.15 538	3.37 547	3.31 540	2.41 538	11.84 564	2.03 502	2.05 552	1.86 552	1.54 547	0.92 540	1.22 531	0.87 527

DGSMNet	2.89 545	0.63 326	3.18 514	3.43 559	4.17 557	2.57 546	6.98 561	0.97 448	0.83 460	0.56 315	1.86 516	0.79 419	0.62 420	1.64 405	1.39 475	4.61 559	5.01 562	5.17 563	4.71 562	4.44 561	4.19 561

MANE	2.90 546	1.14 487	2.96 493	1.03 525	1.01 527	5.01 555	2.45 550	5.36 559	6.88 558	3.58 555	4.76 555	5.99 555	4.99 552	4.23 549	4.61 548	0.56 512	0.67 526	0.44 505	0.78 535	0.51 495	1.03 538

SGM-ForestM	2.98 547	1.70 534	3.52 529	0.67 499	0.47 464	5.18 556	3.36 555	3.30 554	2.86 549	4.44 557	3.79 550	9.80 562	5.50 555	6.29 557	6.52 555	0.27 478	0.36 492	0.24 463	0.27 444	0.38 451	0.58 507

xyz-stereo	3.02 548	0.29 121	30.64 579	0.23 35	0.12 6	15.52 565	0.24 183	0.51 103	0.47 150	0.59 358	7.99 557	0.64 338	0.47 351	1.39 363	0.50 328	0.09 69	0.07 40	0.34 491	0.07 51	0.13 109	0.08 34

JetRed	3.29 549	4.93 560	10.17 558	1.45 538	1.72 549	7.44 558	5.05 559	3.06 549	2.12 540	2.41 544	2.39 529	2.99 536	2.37 537	3.51 543	6.44 554	1.32 543	1.90 554	1.37 543	1.23 550	2.21 551	1.76 553

LSM	3.31 550	1.11 482	5.29 549	9.40 565	30.65 577	0.84 455	1.12 524	0.91 397	1.22 511	1.36 518	2.19 524	0.93 461	0.83 465	1.66 407	0.90 425	0.21 440	0.31 482	0.24 463	0.28 447	0.39 460	6.33 564

U	3.37 551	0.17 1	0.91 52	0.26 99	13.79 567	19.19 570	0.15 21	0.41 32	0.31 6	0.17 10	0.18 16	0.27 110	0.15 19	0.21 1	0.16 4	0.09 69	0.06 20	17.88 571	12.81 568	0.10 50	0.08 34

KSHMR	4.10 552	1.97 548	5.27 548	1.71 544	1.47 544	1.96 532	1.28 531	3.19 550	17.33 572	2.12 534	15.91 567	9.18 561	1.57 524	8.42 561	1.98 499	1.52 546	1.26 548	1.67 551	1.19 548	1.67 544	1.40 548

ktn	4.35 553	2.10 550	2.89 486	1.80 546	1.49 546	2.13 539	1.41 540	2.26 543	12.72 562	11.41 564	16.43 568	11.15 564	3.75 548	4.36 551	3.18 531	1.82 550	0.98 546	1.73 553	1.21 549	2.97 556	1.27 544

LE_ROB	4.43 554	1.35 517	9.38 557	2.79 557	3.93 555	2.43 545	3.46 556	2.68 547	11.19 560	11.66 565	4.73 554	5.26 553	10.46 562	4.50 552	9.49 560	0.82 526	0.69 532	1.34 542	0.98 543	0.75 516	0.76 519

tt	4.93 555	0.27 90	4.20 541	2.29 553	1.58 547	10.20 561	16.97 566	9.42 565	5.02 552	1.67 529	1.28 496	4.68 550	5.03 553	3.37 542	5.92 552	6.16 562	9.47 569	2.82 558	3.18 559	3.60 558	1.53 551

TorneroNet	5.50 556	1.92 546	3.16 511	1.47 540	1.25 539	14.07 563	1.06 520	4.90 557	20.99 578	10.17 561	16.48 569	11.88 566	6.93 557	3.34 540	4.20 544	1.30 542	0.69 532	1.45 546	0.86 538	2.61 554	1.20 542

TCMNet-wrong-test	5.51 557	6.62 563	6.20 552	13.02 569	11.90 563	7.14 557	5.53 560	6.99 563	1.44 522	2.65 547	3.10 544	8.37 560	5.95 556	4.75 553	6.05 553	3.07 557	0.98 546	2.38 556	1.99 554	6.62 564	5.43 563

coex-ft	5.95 558	1.67 530	60.57 580	0.34 295	0.30 336	0.77 431	0.69 485	0.74 244	4.41 551	19.22 572	2.15 523	1.62 520	7.97 559	1.81 437	8.96 559	0.44 500	2.08 556	0.18 424	0.19 394	0.38 451	4.62 562

HanzoNet	7.64 559	2.86 558	5.05 546	7.01 562	3.97 556	2.18 541	1.34 534	3.37 555	4.05 550	13.17 566	10.58 558	10.73 563	16.52 569	8.45 562	10.51 563	10.48 568	9.72 570	5.59 564	13.46 569	6.84 565	6.83 565

USTest	8.10 560	7.17 564	8.96 556	9.25 564	9.05 559	15.27 564	23.78 568	9.96 566	9.47 559	5.94 560	6.75 556	7.80 559	7.48 558	8.83 563	11.21 564	2.21 554	3.56 559	2.86 559	3.20 560	5.02 562	4.16 560

EDNetEfficientorigin	8.18 561	0.98 459	145.96 582	0.51 455	0.89 519	0.72 403	0.48 432	0.85 348	1.56 528	2.12 534	1.49 506	1.29 507	1.31 507	1.83 439	2.13 508	0.13 305	0.12 297	0.17 404	0.18 374	0.39 460	0.45 490

DGTPSM_ROB	8.89 562	5.62 561	12.25 560	5.92 561	11.32 561	8.54 559	24.18 569	6.40 561	13.49 563	5.15 558	11.46 562	6.19 557	10.92 563	7.00 558	13.72 565	4.47 558	7.65 563	3.92 561	7.45 565	4.38 560	7.87 566

DPSMNet_ROB	9.48 563	5.64 562	13.01 564	8.82 563	11.82 562	8.54 559	24.20 570	6.41 562	13.65 566	5.32 559	11.47 563	6.33 558	10.92 563	7.69 559	13.89 566	7.25 567	8.19 565	5.06 562	7.78 566	5.31 563	8.26 567

BEATNet-Init1	12.10 564	11.19 565	27.29 577	2.99 558	3.51 554	21.84 576	11.10 562	14.34 570	13.83 567	20.34 573	20.33 574	26.35 581	20.03 571	19.06 575	14.80 569	1.74 549	1.81 551	2.05 555	2.49 558	3.69 559	3.12 559

DPSM_ROB	12.34 565	11.21 567	12.51 561	12.91 567	12.80 565	19.84 573	28.28 575	14.38 571	14.28 568	10.58 562	11.26 560	12.03 567	11.85 566	13.15 570	15.34 570	7.11 565	8.31 566	6.50 566	7.35 563	8.84 566	8.31 568

DPSM	12.34 565	11.21 567	12.51 561	12.91 567	12.80 565	19.84 573	28.28 575	14.38 571	14.28 568	10.58 562	11.26 560	12.03 567	11.85 566	13.15 570	15.34 570	7.11 565	8.31 566	6.50 566	7.35 563	8.84 566	8.31 568

DLNR_Zeroshot_test	13.43 567	19.94 572	23.55 571	121.61 583	35.03 578	0.46 112	0.15 21	8.02 564	0.35 27	0.28 109	0.37 139	0.26 99	0.17 29	0.76 292	0.29 174	6.42 564	0.26 467	0.09 79	0.38 492	50.13 581	0.18 289

LRCNet_RVC	13.74 568	19.30 570	12.75 563	19.46 572	12.69 564	1.86 528	0.41 390	12.33 567	1.05 496	15.77 568	18.83 573	12.62 569	8.70 561	12.21 567	9.62 561	22.22 574	8.37 568	25.85 574	24.01 575	19.32 573	17.44 574

DPSimNet_ROB	17.97 569	20.20 576	24.98 573	17.62 570	15.92 568	21.53 575	21.00 567	13.70 568	15.61 570	23.89 578	14.69 566	22.87 575	24.58 580	12.70 569	14.56 567	18.48 572	12.91 571	20.21 572	12.05 567	17.76 569	14.17 571

HaxPig	19.86 570	22.40 577	22.34 570	17.95 571	17.95 570	11.77 562	11.89 563	16.02 573	15.89 571	21.10 574	21.41 575	18.74 573	18.39 570	20.08 576	19.69 573	23.63 578	23.22 576	24.06 573	23.69 574	23.00 574	23.95 577

ASD4	21.52 571	19.65 571	22.13 569	22.45 574	16.42 569	23.29 577	30.71 577	33.06 582	17.47 573	24.18 579	14.11 565	21.71 574	15.88 568	21.06 577	18.11 572	19.78 573	17.78 575	26.52 575	20.33 573	27.03 575	18.73 575

Anonymous_1	22.91 572	11.20 566	12.13 559	12.75 566	26.28 576	19.43 571	27.92 574	14.08 569	13.61 564	14.96 567	10.58 558	11.26 565	11.19 565	12.55 568	14.57 568	38.28 581	7.88 564	34.96 578	63.99 578	89.57 582	10.94 570

PML	23.15 573	16.83 569	7.78 555	5.49 560	9.93 560	51.13 581	104.50 581	5.76 560	13.62 565	37.30 582	105.93 581	30.86 582	23.50 576	12.07 566	7.87 558	6.30 563	2.12 557	6.32 565	2.43 556	10.44 568	2.90 558

MEDIAN_ROB	23.96 574	27.05 581	26.39 576	22.16 573	22.13 572	16.12 566	13.97 564	20.24 574	20.05 574	25.50 580	25.31 579	22.96 576	22.63 575	24.39 578	23.24 577	28.20 579	27.23 580	28.62 576	27.75 576	27.50 576	27.76 578

CasAABBNet	24.81 575	22.53 578	24.83 572	26.08 576	25.74 574	39.86 578	57.06 580	28.87 579	28.83 581	21.16 576	22.54 577	24.22 577	23.89 578	26.38 579	30.87 580	14.25 569	16.71 573	13.09 568	14.81 571	17.78 570	16.71 572

Selective-RAFT-Error	24.87 576	22.59 579	25.14 574	26.13 577	25.82 575	39.93 579	57.03 579	28.97 580	28.95 582	21.21 577	22.65 578	24.25 578	23.98 579	26.43 580	30.83 579	14.27 570	16.71 573	13.10 569	14.82 572	17.82 571	16.76 573

LSM0	26.58 577	22.63 580	25.88 575	30.13 578	52.21 582	39.94 580	56.74 578	28.97 580	28.72 580	21.14 575	22.26 576	24.43 579	23.88 577	26.54 581	30.87 580	14.32 571	16.55 572	13.12 570	14.71 570	17.92 572	20.60 576

AVERAGE_ROB	26.93 578	30.34 582	29.27 578	25.82 575	25.34 573	19.48 572	15.17 565	23.55 578	23.00 579	28.45 581	27.87 580	26.25 580	25.86 581	26.96 582	25.55 578	31.30 580	30.07 581	31.76 577	30.81 577	30.79 580	30.93 579

xxxxx1	28.96 579	20.11 573	14.07 566	49.74 579	39.15 579	18.98 567	26.64 571	21.94 575	20.21 575	16.45 569	17.48 570	18.36 570	21.56 572	16.21 572	20.88 574	23.07 575	26.55 577	66.40 580	78.70 580	30.27 577	32.51 580

tt_ll	28.96 579	20.11 573	14.07 566	49.74 579	39.15 579	18.98 567	26.64 571	21.94 575	20.21 575	16.45 569	17.48 570	18.36 570	21.56 572	16.21 572	20.88 574	23.07 575	26.55 577	66.40 580	78.70 580	30.27 577	32.51 580

ff	28.96 579	20.11 573	14.07 566	49.74 579	39.15 579	18.98 567	26.64 571	21.94 575	20.21 575	16.45 569	17.48 570	18.36 570	21.56 572	16.21 572	20.88 574	23.07 575	26.55 577	66.40 580	78.70 580	30.27 577	32.51 580

test_example2	115.39 582	123.23 583	94.57 581	115.52 582	123.55 583	101.63 582	114.33 582	53.41 583	99.48 583	134.90 583	135.05 582	85.83 583	85.11 582	111.32 583	106.15 582	152.55 583	205.26 583	99.78 583	114.96 583	140.96 583	110.20 583

ccccc	291.34 583	297.21 584	347.09 583	374.70 584	380.44 584	203.92 583	213.88 583	216.32 584	172.72 584	203.37 584	218.57 583	215.01 584	258.31 583	312.78 584	341.56 583	412.57 584	356.13 584	256.09 584	227.69 584	428.88 584	389.64 584

FADE		3.00 559		2.11 551	2.94 553			5.00 558	2.49 544	1.25 511		3.05 537		8.02 560		94.83 582	35.90 582	65.83 579	66.18 579	1.66 543	1.30 545

Low-res two-view benchmark