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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark