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

SGD-Stereo	0.23 1	0.31 26	0.87 3	0.23 19	0.11 1	0.40 53	0.16 30	0.33 4	0.40 38	0.20 7	0.19 11	0.18 34	0.17 26	0.38 53	0.17 1	0.11 196	0.06 1	0.08 28	0.07 30	0.10 48	0.09 2

LGtest1	0.26 2	0.43 126	0.82 1	0.23 19	0.21 136	0.31 15	0.11 2	0.36 7	0.43 53	0.24 32	0.18 7	0.16 26	0.14 10	0.30 9	0.28 95	0.10 107	0.16 234	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.42 239

DEFOM-Stereo	0.26 2	0.61 214	1.22 27	0.24 29	0.14 16	0.49 119	0.18 50	0.31 2	0.31 3	0.20 7	0.18 7	0.15 15	0.14 10	0.42 80	0.19 5	0.08 14	0.06 1	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.16 55

S2M2	0.27 4	0.32 39	1.41 50	0.24 29	0.17 58	0.24 4	0.09 1	0.36 7	0.50 95	0.17 2	0.25 50	0.22 53	0.17 26	0.27 4	0.29 106	0.16 370	0.12 173	0.11 191	0.12 203	0.15 121	0.12 16

rvit_stereo_0083	0.28 5	0.37 83	0.88 4	0.28 88	0.18 75	0.28 7	0.22 111	0.40 17	0.58 158	0.25 39	0.30 82	0.27 101	0.27 158	0.38 53	0.25 58	0.14 323	0.12 173	0.13 306	0.10 117	0.13 87	0.14 33

LG-Stereo_L2	0.29 6	0.42 116	0.97 7	0.36 251	0.25 199	0.31 15	0.22 111	0.40 17	0.28 1	0.19 4	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.44 86	0.23 31	0.08 14	0.49 356	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.58 330

rvit_stereo_0081	0.29 6	0.46 149	1.13 21	0.28 88	0.17 58	0.32 18	0.22 111	0.45 42	0.58 158	0.25 39	0.26 57	0.26 90	0.22 89	0.36 47	0.25 58	0.14 323	0.10 127	0.11 191	0.10 117	0.13 87	0.11 13

rvit_stereo_0082	0.29 6	0.46 149	1.13 21	0.28 88	0.17 58	0.32 18	0.22 111	0.45 42	0.58 158	0.25 39	0.26 57	0.26 90	0.22 89	0.36 47	0.25 58	0.14 323	0.10 127	0.11 191	0.10 117	0.13 87	0.11 13

LG-Stereo_L1	0.30 9	0.42 116	0.97 7	0.35 233	0.28 241	0.28 7	0.21 95	0.39 13	0.30 2	0.19 4	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.45 88	0.22 15	0.08 14	0.71 401	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.51 297

MLG-Stereo_test3	0.31 10	0.44 138	1.03 12	0.48 362	0.40 340	0.36 35	0.13 6	0.39 13	0.46 69	0.28 71	0.19 11	0.17 30	0.12 3	0.25 2	0.18 2	0.09 43	0.53 365	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.45 268

trnet	0.31 10	0.31 26	1.65 75	0.20 2	0.12 4	0.55 186	0.15 22	0.50 79	0.51 102	0.28 71	0.34 114	0.24 71	0.21 81	0.34 33	0.24 41	0.11 196	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.09 30	0.12 16

GLC_STEREO	0.31 10	0.30 20	1.80 86	0.29 106	0.12 4	0.41 59	0.20 72	0.39 13	0.42 47	0.26 54	0.31 93	0.25 80	0.19 56	0.36 47	0.26 73	0.09 43	0.11 155	0.12 245	0.10 117	0.13 87	0.15 42

CREStereo	0.31 10	0.35 68	1.66 76	0.19 1	0.13 11	0.55 186	0.17 38	0.50 79	0.50 95	0.28 71	0.34 114	0.24 71	0.21 81	0.34 33	0.23 31	0.11 196	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.10 48	0.12 16
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DEFOM-Stereo_RVC	0.32 14	0.40 107	1.21 24	0.35 233	0.16 36	0.29 10	0.16 30	0.59 139	0.56 144	0.20 7	0.20 15	0.17 30	0.26 143	0.40 64	0.38 191	0.09 43	0.08 45	0.08 28	0.25 386	0.12 70	0.43 247

CASnet	0.32 14	0.40 107	1.80 86	0.28 88	0.11 1	0.47 108	0.19 58	0.45 42	0.47 76	0.39 115	0.31 93	0.23 61	0.17 26	0.31 13	0.21 10	0.11 196	0.06 1	0.15 368	0.12 203	0.16 141	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
3.75w	0.33 16	0.27 3	1.02 11	0.22 9	0.21 136	0.44 84	0.16 30	0.47 56	0.33 4	0.25 39	0.21 19	0.13 1	0.18 44	0.54 146	0.24 41	0.08 14	1.14 447	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 322

RAStereo	0.33 16	0.81 300	2.22 183	0.27 72	0.18 75	0.25 5	0.20 72	0.45 42	0.38 22	0.21 12	0.26 57	0.20 43	0.16 22	0.26 3	0.26 73	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.13 87	0.09 2

rvit_stereo_0080	0.33 16	0.77 284	1.43 51	0.24 29	0.18 75	0.34 26	0.27 235	0.58 130	0.51 102	0.25 39	0.27 63	0.27 101	0.22 89	0.32 23	0.27 82	0.14 323	0.10 127	0.10 125	0.10 117	0.15 121	0.17 62

whm_eth	0.33 16	0.77 284	1.43 51	0.24 29	0.18 75	0.34 26	0.27 235	0.58 130	0.51 102	0.25 39	0.27 63	0.27 101	0.22 89	0.32 23	0.27 82	0.14 323	0.10 127	0.10 125	0.10 117	0.15 121	0.17 62

CES	0.33 16	0.32 39	1.46 55	0.25 41	0.50 379	0.40 53	0.20 72	0.48 61	0.48 80	0.22 18	0.29 74	0.26 90	0.19 56	0.35 43	0.22 15	0.09 43	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.16 141	0.54 314

3.5w_stereo	0.34 21	0.33 51	1.17 23	0.21 3	0.15 25	0.40 53	0.14 14	0.46 49	0.36 13	0.23 23	0.25 50	0.15 15	0.19 56	0.80 248	0.24 41	0.07 4	1.02 434	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.52 304

castereo	0.34 21	0.48 155	1.00 10	0.25 41	0.29 247	0.41 59	0.27 235	0.76 213	0.49 85	0.23 23	0.30 82	0.24 71	0.31 206	0.29 7	0.29 106	0.09 43	0.20 275	0.09 70	0.31 425	0.12 70	0.44 263

rvit_stereo_0081_aga	0.34 21	0.67 232	1.79 84	0.27 72	0.20 122	0.34 26	0.21 95	0.43 30	0.48 80	0.26 54	0.28 69	0.27 101	0.21 81	0.33 27	0.25 58	0.14 323	0.11 155	0.11 191	0.10 117	0.14 110	0.18 71

CAS++	0.34 21	0.39 100	1.90 108	0.25 41	0.18 75	0.32 18	0.20 72	0.78 227	0.44 62	0.31 85	0.31 93	0.21 51	0.16 22	0.34 33	0.20 7	0.15 353	0.13 189	0.13 306	0.10 117	0.15 121	0.14 33
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 21	0.38 93	1.96 122	0.27 72	0.35 306	0.43 77	0.22 111	0.43 30	0.34 6	0.24 32	0.34 114	0.23 61	0.28 172	0.34 33	0.22 15	0.08 14	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.35 193

LoS	0.34 21	0.35 68	1.88 105	0.25 41	0.13 11	0.53 162	0.20 72	0.50 79	0.53 125	0.26 54	0.28 69	0.37 159	0.24 111	0.40 64	0.25 58	0.10 107	0.08 45	0.08 28	0.06 8	0.15 121	0.10 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DilatedVolume-Stereo	0.35 27	0.38 93	1.21 24	0.26 58	0.20 122	0.41 59	0.18 50	0.43 30	0.38 22	0.37 104	0.35 121	0.29 116	0.24 111	0.64 187	0.55 276	0.09 43	0.19 260	0.08 28	0.11 165	0.12 70	0.50 290

2w_stereo	0.35 27	0.30 20	0.99 9	0.23 19	0.13 11	0.41 59	0.20 72	0.54 103	0.37 15	0.28 71	0.23 38	0.13 1	0.23 105	0.69 207	0.24 41	0.06 1	1.07 438	0.07 1	0.19 335	0.07 1	0.64 352

1w_stereo	0.35 27	0.28 5	0.86 2	0.24 29	0.17 58	0.44 84	0.22 111	0.60 146	0.43 53	0.27 64	0.30 82	0.14 8	0.26 143	0.61 173	0.25 58	0.07 4	0.79 406	0.07 1	0.06 8	0.08 17	0.79 400

tt45	0.35 27	0.80 296	1.46 55	0.26 58	0.17 58	0.55 186	0.22 111	0.44 36	0.39 32	0.24 32	0.26 57	0.25 80	0.18 44	0.64 187	0.36 177	0.09 43	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.24 291	0.29 149

999	0.35 27	0.74 275	1.38 43	0.27 72	0.18 75	0.50 129	0.23 148	0.40 17	0.41 40	0.21 12	0.33 107	0.23 61	0.18 44	0.74 228	0.37 183	0.09 43	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.26 333	0.26 130

MGS-Stereo	0.35 27	0.48 155	1.99 127	0.26 58	0.14 16	0.41 59	0.22 111	0.41 21	0.48 80	0.24 32	0.51 223	0.25 80	0.18 44	0.33 27	0.22 15	0.10 107	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.47 483	0.10 6

MaDis-Stereo	0.35 27	0.89 327	2.15 166	0.25 41	0.29 247	0.29 10	0.17 38	0.47 56	0.41 40	0.21 12	0.22 29	0.28 108	0.21 81	0.32 23	0.31 132	0.10 107	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.11 59	0.12 16

CroCo-Stereo	0.35 27	0.71 257	1.67 78	0.32 164	0.17 58	0.19 1	0.21 95	0.79 236	0.54 129	0.22 18	0.25 50	0.55 280	0.22 89	0.28 5	0.28 95	0.10 107	0.08 45	0.08 28	0.07 30	0.12 70	0.10 6
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
PMTNet	0.35 27	0.38 93	1.75 80	0.21 3	0.14 16	0.57 215	0.24 174	0.48 61	0.44 62	0.28 71	0.32 104	0.26 90	0.24 111	0.41 73	0.24 41	0.42 494	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.18 188	0.15 42

water-stereo	0.36 36	0.61 214	1.58 65	0.25 41	0.14 16	0.38 46	0.18 50	0.44 36	0.35 8	0.31 85	0.35 121	0.28 108	0.25 131	0.45 88	0.38 191	0.12 240	0.09 98	0.09 70	0.08 51	0.11 59	0.74 385

asd	0.36 36	0.28 5	1.21 24	0.23 19	0.19 106	0.41 59	0.14 14	0.37 10	0.34 6	0.26 54	0.21 19	0.15 15	0.19 56	0.91 271	0.20 7	0.10 107	1.14 447	0.07 1	0.08 51	0.08 17	0.71 376

IGEV	0.36 36	0.34 59	1.03 12	0.21 3	0.24 190	0.42 72	0.16 30	0.38 12	0.41 40	0.37 104	0.22 29	0.14 8	0.12 3	0.63 180	0.40 198	0.08 14	0.73 403	0.08 28	0.53 504	0.09 30	0.52 304

MLG-Stereo_test1	0.36 36	0.45 146	1.50 61	0.24 29	0.35 306	0.45 89	0.13 6	0.36 7	0.51 102	0.20 7	0.10 1	0.18 34	0.12 3	0.33 27	0.18 2	0.08 14	1.36 477	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 275

LG-Stereo	0.36 36	0.61 214	1.37 42	0.26 58	0.37 323	0.43 77	0.20 72	0.55 113	0.44 62	0.25 39	0.30 82	0.50 249	0.17 26	0.30 9	0.37 183	0.10 107	0.18 254	0.11 191	0.10 117	0.24 291	0.43 247

fffft	0.36 36	0.70 253	1.51 62	0.25 41	0.15 25	0.42 72	0.24 174	0.46 49	0.42 47	0.22 18	0.19 11	0.20 43	0.16 22	0.47 97	0.69 332	0.07 4	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.30 378	0.45 268
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 36	0.83 303	1.48 59	0.26 58	0.15 25	0.46 97	0.22 111	0.40 17	0.43 53	0.23 23	0.24 42	0.21 51	0.18 44	0.47 97	0.59 293	0.07 4	0.07 9	0.10 125	0.08 51	0.24 291	0.42 239

rvit_0105_6	0.36 36	0.55 192	1.48 59	0.31 143	0.18 75	0.35 31	0.26 217	0.56 119	0.66 226	0.26 54	0.29 74	0.33 143	0.26 143	0.41 73	0.27 82	0.18 402	0.16 234	0.15 368	0.13 225	0.15 121	0.25 122

UniTT-Stereo	0.36 36	0.66 231	2.43 237	0.28 88	0.24 190	0.30 12	0.18 50	0.35 5	0.36 13	0.26 54	0.37 131	0.18 34	0.18 44	0.33 27	0.30 113	0.11 196	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.25 313	0.09 2

xyz-stereo-finetune	0.37 45	0.90 333	1.23 28	0.22 9	0.12 4	0.53 162	0.26 217	0.57 126	0.58 158	0.30 82	0.33 107	0.29 116	0.24 111	0.60 168	0.62 307	0.09 43	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.13 87	0.14 33

ours_stereo	0.37 45	0.67 232	1.63 73	0.30 126	0.50 379	0.35 31	0.22 111	0.41 21	0.38 22	0.21 12	0.32 104	0.23 61	0.17 26	0.47 97	0.22 15	0.08 14	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.24 291	0.77 391

Pointernet	0.37 45	0.31 26	1.91 111	0.25 41	0.37 323	0.47 108	0.15 22	0.67 175	0.52 114	0.23 23	0.30 82	0.28 108	0.20 71	0.32 23	0.23 31	0.10 107	0.24 296	0.07 1	0.13 225	0.10 48	0.51 297

knoymous	0.37 45	0.34 59	1.83 91	0.25 41	0.18 75	0.45 89	0.24 174	0.60 146	0.40 38	0.42 127	0.39 143	0.54 271	0.25 131	0.41 73	0.29 106	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.07 30	0.13 87	0.20 86

sCroCo_RVC	0.37 45	0.39 100	2.38 214	0.35 233	0.27 228	0.31 15	0.22 111	0.49 65	0.48 80	0.23 23	0.34 114	0.25 80	0.24 111	0.35 43	0.25 58	0.15 353	0.17 247	0.12 245	0.11 165	0.15 121	0.15 42

depthmonostereo	0.38 50	0.68 241	1.59 69	0.48 362	0.14 16	0.41 59	0.19 58	0.52 86	0.42 47	0.26 54	0.29 74	0.31 128	0.29 190	0.64 187	0.33 155	0.09 43	0.10 127	0.09 70	0.08 51	0.10 48	0.50 290

MLG-Stereo	0.38 50	0.43 126	1.46 55	0.24 29	0.42 358	0.44 84	0.13 6	0.42 26	0.51 102	0.27 64	0.14 5	0.17 30	0.13 8	0.35 43	0.18 2	0.08 14	1.45 493	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 275

rvit_stereo_ft	0.38 50	1.01 358	1.86 102	0.33 186	0.21 136	0.28 7	0.27 235	0.59 139	0.55 138	0.24 32	0.28 69	0.28 108	0.27 158	0.35 43	0.28 95	0.14 323	0.09 98	0.11 191	0.11 165	0.14 110	0.31 168

CroCo-Stereo Lap2	0.38 50	0.91 337	2.02 133	0.33 186	0.38 332	0.23 3	0.21 95	0.63 163	0.51 102	0.23 23	0.28 69	0.29 116	0.23 105	0.34 33	0.28 95	0.10 107	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.22 268	0.15 42

CREStereo++_RVC	0.38 50	0.37 83	2.47 276	0.25 41	0.16 36	0.54 173	0.15 22	0.42 26	0.57 151	0.37 104	0.52 232	0.24 71	0.19 56	0.31 13	0.27 82	0.09 43	0.06 1	0.08 28	0.30 418	0.09 30	0.22 100
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
4.5_new	0.39 55	0.29 8	1.25 30	0.22 9	0.16 36	0.40 53	0.17 38	0.43 30	0.37 15	0.27 64	0.22 29	0.15 15	0.14 10	1.04 292	0.23 31	0.09 43	1.49 495	0.07 1	0.14 247	0.09 30	0.62 341

4.5w-stereo	0.39 55	0.29 8	1.25 30	0.22 9	0.16 36	0.40 53	0.17 38	0.43 30	0.37 15	0.27 64	0.22 29	0.15 15	0.14 10	1.04 292	0.23 31	0.09 43	1.49 495	0.07 1	0.14 247	0.09 30	0.62 341

3.25w_new	0.39 55	0.30 20	1.27 32	0.21 3	0.22 149	0.37 39	0.14 14	0.46 49	0.38 22	0.25 39	0.21 19	0.16 26	0.19 56	0.71 216	0.23 31	0.07 4	1.41 485	0.07 1	0.35 454	0.07 1	0.80 403

3.25w	0.39 55	0.30 20	1.27 32	0.21 3	0.22 149	0.37 39	0.14 14	0.46 49	0.38 22	0.25 39	0.21 19	0.16 26	0.19 56	0.71 216	0.23 31	0.07 4	1.41 485	0.07 1	0.35 454	0.07 1	0.80 403

monsters	0.39 55	0.39 100	1.04 14	0.24 29	0.32 281	0.42 72	0.13 6	0.49 65	0.35 8	0.27 64	0.21 19	0.14 8	0.15 16	0.60 168	0.43 216	0.09 43	1.09 441	0.07 1	0.70 522	0.07 1	0.65 354

111111	0.39 55	0.28 5	0.93 6	0.33 186	0.42 358	0.43 77	0.13 6	0.48 61	0.39 32	0.24 32	0.31 93	0.18 34	0.17 26	0.43 82	0.23 31	0.09 43	1.32 474	0.08 28	0.06 8	0.25 313	1.00 451

castereo++	0.39 55	0.83 303	1.38 43	0.29 106	0.18 75	0.53 162	0.20 72	0.57 126	0.58 158	0.20 7	0.27 63	0.32 135	0.17 26	0.34 33	0.22 15	0.09 43	0.54 368	0.09 70	0.29 409	0.15 121	0.52 304

mms	0.39 55	0.63 223	1.31 39	0.34 210	0.65 432	0.32 18	0.22 111	0.39 13	0.39 32	0.27 64	0.31 93	0.23 61	0.17 26	0.57 155	0.22 15	0.08 14	0.21 284	0.10 125	0.08 51	0.24 291	1.16 464

fffy	0.39 55	0.67 232	1.57 64	0.45 350	0.52 385	0.37 39	0.22 111	0.45 42	0.35 8	0.21 12	0.30 82	0.26 90	0.20 71	0.45 88	0.24 41	0.08 14	0.29 318	0.10 125	0.08 51	0.25 313	0.77 391

CAS	0.39 55	0.31 26	1.79 84	0.81 466	0.34 298	0.51 137	0.23 148	0.49 65	0.42 47	0.23 23	0.31 93	0.20 43	0.17 26	0.30 9	0.25 58	0.77 519	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.41 234

TANstereo	0.39 55	0.70 253	2.48 282	0.23 19	0.12 4	0.54 173	0.16 30	0.41 21	0.47 76	0.45 146	0.51 223	0.26 90	0.22 89	0.34 33	0.21 10	0.10 107	0.10 127	0.08 28	0.07 30	0.09 30	0.18 71

2.5w	0.40 66	0.31 26	1.07 16	0.23 19	0.16 36	0.39 50	0.19 58	0.50 79	0.39 32	0.23 23	0.23 38	0.13 1	0.17 26	0.73 224	0.24 41	0.07 4	1.53 501	0.07 1	0.46 488	0.07 1	0.92 434

monsterstereo	0.40 66	0.43 126	1.07 16	0.26 58	0.27 228	0.39 50	0.14 14	0.55 113	0.37 15	0.28 71	0.27 63	0.14 8	0.13 8	0.67 199	0.44 222	0.07 4	1.12 445	0.07 1	0.81 532	0.08 17	0.53 310

xyz-stereo-finetune2	0.40 66	0.89 327	1.40 46	0.22 9	0.12 4	0.58 226	0.23 148	0.55 113	0.50 95	0.33 91	0.47 186	0.30 120	0.41 282	0.81 252	0.60 297	0.09 43	0.07 9	0.11 191	0.09 81	0.12 70	0.12 16

rvit_0105_4	0.40 66	0.64 226	1.98 125	0.31 143	0.18 75	0.37 39	0.29 276	0.64 166	0.67 239	0.28 71	0.32 104	0.36 154	0.28 172	0.45 88	0.27 82	0.18 402	0.16 234	0.15 368	0.14 247	0.15 121	0.25 122

XX-TBD	0.40 66	1.04 367	2.49 288	0.35 233	0.13 11	0.51 137	0.17 38	0.44 36	0.52 114	0.38 110	0.51 223	0.23 61	0.19 56	0.31 13	0.25 58	0.10 107	0.07 9	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.18 71

asda	0.41 71	0.31 26	1.23 28	0.22 9	0.17 58	0.43 77	0.16 30	0.46 49	0.38 22	0.25 39	0.20 15	0.15 15	0.20 71	0.99 284	0.23 31	0.10 107	1.49 495	0.07 1	0.23 373	0.08 17	0.88 426

qwe	0.41 71	0.29 8	1.29 36	0.22 9	0.22 149	0.41 59	0.15 22	0.49 65	0.38 22	0.28 71	0.23 38	0.14 8	0.15 16	0.94 276	0.24 41	0.08 14	1.47 494	0.07 1	0.25 386	0.08 17	0.76 387

LG-G_1	0.41 71	0.43 126	1.62 71	0.50 381	0.35 306	0.50 129	0.12 3	0.47 56	0.44 62	0.33 91	0.20 15	0.19 39	0.15 16	0.94 276	0.21 10	0.09 43	0.61 380	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 424

LG-G	0.41 71	0.43 126	1.62 71	0.50 381	0.35 306	0.50 129	0.12 3	0.47 56	0.44 62	0.33 91	0.20 15	0.19 39	0.15 16	0.94 276	0.21 10	0.09 43	0.61 380	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 424

WCG-NET	0.41 71	0.80 296	1.77 81	0.25 41	0.13 11	0.43 77	0.24 174	0.42 26	0.59 169	0.38 110	0.41 154	0.26 90	0.24 111	0.37 50	0.24 41	0.08 14	0.81 412	0.08 28	0.07 30	0.26 333	0.31 168

MIF-Stereo (partial)	0.41 71	0.71 257	2.67 365	0.27 72	0.24 190	0.32 18	0.17 38	0.56 119	0.46 69	0.26 54	0.37 131	0.25 80	0.26 143	0.46 92	0.35 174	0.11 196	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.21 251	0.15 42

s12784h	0.41 71	0.34 59	2.17 169	0.24 29	0.11 1	0.64 328	0.24 174	0.85 293	0.70 289	0.45 146	0.54 258	0.28 108	0.27 158	0.51 129	0.27 82	0.11 196	0.06 1	0.09 70	0.06 8	0.16 141	0.14 33

Gwc-CoAtRS	0.41 71	0.37 83	2.06 142	0.28 88	0.41 346	0.48 114	0.19 58	0.64 166	0.49 85	0.45 146	0.39 143	0.57 291	0.26 143	0.37 50	0.28 95	0.09 43	0.19 260	0.09 70	0.31 425	0.11 59	0.25 122

2.25w	0.42 79	0.30 20	1.12 19	0.22 9	0.15 25	0.36 35	0.13 6	0.45 42	0.37 15	0.26 54	0.27 63	0.14 8	0.19 56	0.91 271	0.36 177	0.07 4	1.38 480	0.07 1	0.67 521	0.07 1	0.91 430

Any-RAFT	0.42 79	0.33 51	1.89 107	0.28 88	0.21 136	0.69 373	0.21 95	0.83 271	0.60 175	0.45 146	0.43 160	0.62 312	0.30 201	0.48 110	0.24 41	0.11 196	0.40 341	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.16 55

R-Stereo Train	0.42 79	0.31 26	2.51 294	0.30 126	0.18 75	0.56 193	0.25 200	0.82 260	0.41 40	0.57 277	0.67 369	0.33 143	0.24 111	0.34 33	0.33 155	0.10 107	0.08 45	0.09 70	0.07 30	0.09 30	0.18 71

RAFT-Stereo	0.42 79	0.31 26	2.51 294	0.30 126	0.18 75	0.56 193	0.25 200	0.82 260	0.41 40	0.57 277	0.67 369	0.33 143	0.24 111	0.34 33	0.33 155	0.10 107	0.08 45	0.09 70	0.07 30	0.09 30	0.18 71
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
4.25_new	0.43 83	0.29 8	1.40 46	0.23 19	0.19 106	0.41 59	0.17 38	0.44 36	0.38 22	0.34 97	0.22 29	0.15 15	0.18 44	1.06 295	0.30 113	0.10 107	1.44 489	0.07 1	0.32 433	0.07 1	0.93 436

4.5w_new	0.43 83	0.29 8	1.40 46	0.23 19	0.19 106	0.41 59	0.17 38	0.44 36	0.38 22	0.34 97	0.22 29	0.15 15	0.18 44	1.06 295	0.30 113	0.10 107	1.44 489	0.07 1	0.32 433	0.07 1	0.93 436

4.25w-stereo	0.43 83	0.29 8	1.40 46	0.23 19	0.19 106	0.41 59	0.17 38	0.44 36	0.38 22	0.34 97	0.22 29	0.15 15	0.18 44	1.06 295	0.30 113	0.10 107	1.44 489	0.07 1	0.32 433	0.07 1	0.93 436

rvit_0105_5	0.43 83	0.73 265	2.10 155	0.31 143	0.18 75	0.41 59	0.31 303	0.69 183	0.67 239	0.32 89	0.34 114	0.38 165	0.30 201	0.42 80	0.30 113	0.18 402	0.16 234	0.15 368	0.15 269	0.15 121	0.30 159

plain	0.43 83	0.73 265	2.80 409	0.28 88	0.19 106	0.33 24	0.21 95	0.63 163	0.50 95	0.24 32	0.38 137	0.24 71	0.25 131	0.48 110	0.32 142	0.12 240	0.08 45	0.13 306	0.09 81	0.43 468	0.13 21

CASS	0.43 83	0.34 59	2.01 130	0.33 186	0.17 58	0.54 173	0.24 174	0.71 199	0.52 114	0.62 336	0.55 269	0.40 178	0.41 282	0.43 82	0.33 155	0.17 391	0.10 127	0.14 342	0.11 165	0.18 188	0.23 109
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 83	0.32 39	2.31 202	0.26 58	0.14 16	0.51 137	0.22 111	0.84 280	0.78 370	0.55 247	0.48 194	0.28 108	0.37 238	0.40 64	0.37 183	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 247

Patchmatch Stereo++	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.48 362	0.17 58	0.61 280	0.26 217	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.43 190	0.28 172	0.56 151	0.30 113	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.48 362	0.18 75	0.61 280	0.28 248	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.43 190	0.28 172	0.49 123	0.30 113	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

ROB_FTStereo_v2	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.49 375	0.17 58	0.61 280	0.28 248	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.44 205	0.28 172	0.48 110	0.30 113	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

ROB_FTStereo	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.48 362	0.18 75	0.61 280	0.26 217	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.43 190	0.28 172	0.51 129	0.30 113	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

HUI-Stereo	0.43 83	0.36 72	2.45 263	0.48 362	0.18 75	0.61 280	0.27 235	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.44 205	0.28 172	0.47 97	0.30 113	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

iGMRVC	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.48 362	0.18 75	0.61 280	0.27 235	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.43 190	0.28 172	0.57 155	0.31 132	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

iRAFT	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.48 362	0.17 58	0.61 280	0.26 217	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.43 190	0.28 172	0.56 151	0.30 113	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

RAFT-IKP	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.48 362	0.16 36	0.60 260	0.28 248	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.43 190	0.28 172	0.51 129	0.31 132	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

DIP-Stereo	0.43 83	0.50 167	2.21 181	0.27 72	0.18 75	0.63 316	0.17 38	0.94 362	0.58 158	0.49 179	0.48 194	0.30 120	0.30 201	0.40 64	0.31 132	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.15 121	0.33 178
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
3w_stereo	0.44 99	0.29 8	1.53 63	0.23 19	0.20 122	0.37 39	0.22 111	0.53 92	0.41 40	0.25 39	0.21 19	0.13 1	0.22 89	0.90 269	0.24 41	0.06 1	1.52 500	0.07 1	0.44 483	0.08 17	0.83 414

WCG-NET（raft）	0.44 99	0.97 351	1.78 83	0.24 29	0.17 58	0.43 77	0.24 174	0.42 26	0.52 114	0.38 110	0.35 121	0.46 226	0.25 131	0.41 73	0.26 73	0.08 14	1.08 439	0.08 28	0.08 51	0.27 347	0.40 226

GMStereo_Zeroshot	0.44 99	0.44 138	1.84 94	0.44 343	0.20 122	0.52 154	0.19 58	0.60 146	0.54 129	0.58 283	0.59 305	0.63 316	0.29 190	0.59 162	0.34 166	0.16 370	0.09 98	0.16 387	0.09 81	0.26 333	0.26 130

GMStereo	0.44 99	1.32 434	2.65 353	0.28 88	0.16 36	0.42 72	0.22 111	0.48 61	0.63 201	0.41 121	0.36 125	0.26 90	0.25 131	0.41 73	0.30 113	0.14 323	0.08 45	0.10 125	0.12 203	0.17 164	0.13 21
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 99	0.36 72	2.38 214	0.28 88	0.43 362	0.53 162	0.20 72	0.86 304	0.52 114	0.44 142	0.36 125	0.53 264	0.26 143	0.40 64	0.27 82	0.09 43	0.08 45	0.09 70	0.38 469	0.10 48	0.22 100

tg	0.45 104	0.83 303	1.85 98	0.29 106	0.16 36	0.57 215	0.18 50	0.60 146	0.56 144	0.37 104	0.44 172	0.38 165	0.24 111	0.48 110	0.28 95	0.09 43	0.30 319	0.11 191	0.11 165	0.44 472	0.77 391

rvit_stereo_0075_2	0.45 104	0.45 146	2.60 332	0.34 210	0.32 281	0.41 59	0.21 95	0.60 146	0.54 129	0.39 115	0.51 223	0.40 178	0.29 190	0.46 92	0.31 132	0.21 438	0.15 220	0.22 448	0.15 269	0.18 188	0.33 178

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 104	1.36 451	1.30 37	0.24 29	0.12 4	0.33 24	0.20 72	0.41 21	0.37 15	0.32 89	0.21 19	0.16 26	0.14 10	0.29 7	0.62 307	0.55 506	1.42 488	0.11 191	0.13 225	0.25 313	0.56 322

RCA-Stereo	0.45 104	0.38 93	1.80 86	0.27 72	0.25 199	0.58 226	0.23 148	0.84 280	0.66 226	0.42 127	0.44 172	0.28 108	0.35 228	0.31 13	0.21 10	0.09 43	1.01 429	0.09 70	0.07 30	0.21 251	0.53 310

BUS	0.45 104	0.32 39	1.58 65	0.31 143	0.22 149	0.91 461	0.23 148	1.05 451	0.67 239	0.64 358	0.53 239	0.65 328	0.32 213	0.48 110	0.34 166	0.13 287	0.10 127	0.14 342	0.12 203	0.13 87	0.15 42

AnonymousM	0.45 104	0.49 159	1.83 91	0.29 106	0.15 25	0.53 162	0.22 111	0.64 166	0.66 226	0.47 160	0.33 107	0.30 120	0.25 131	0.49 123	0.29 106	0.12 240	0.27 315	0.71 519	0.37 465	0.12 70	0.41 234

sAnonymous2	0.45 104	0.88 322	2.97 437	0.31 143	0.25 199	0.34 26	0.28 248	0.56 119	0.49 85	0.25 39	0.30 82	0.23 61	0.29 190	0.31 13	0.22 15	0.12 240	0.09 98	0.12 245	0.13 225	0.38 438	0.43 247

CroCo_RVC	0.45 104	0.88 322	2.97 437	0.31 143	0.25 199	0.34 26	0.28 248	0.56 119	0.49 85	0.25 39	0.30 82	0.23 61	0.29 190	0.31 13	0.22 15	0.12 240	0.09 98	0.12 245	0.13 225	0.38 438	0.43 247

2.75w_new	0.46 112	0.32 39	1.39 45	0.21 3	0.19 106	0.40 53	0.18 50	0.51 85	0.39 32	0.27 64	0.21 19	0.13 1	0.20 71	1.10 303	0.44 222	0.07 4	1.58 504	0.07 1	0.61 518	0.07 1	0.82 413

MLG-Stereo_test2	0.46 112	0.49 159	1.77 81	0.79 462	0.70 441	0.63 316	0.12 3	0.37 10	0.48 80	0.39 115	0.15 6	0.24 71	0.10 1	0.46 92	0.20 7	0.16 370	1.21 454	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.66 356

rvit_0105_3	0.46 112	0.86 316	2.24 187	0.33 186	0.19 106	0.44 84	0.35 346	0.74 206	0.70 289	0.38 110	0.38 137	0.41 184	0.33 218	0.46 92	0.32 142	0.19 418	0.17 247	0.17 402	0.18 317	0.15 121	0.22 100

RAFT-Stereo-weight	0.46 112	0.37 83	1.60 70	0.29 106	0.51 382	0.57 215	0.22 111	0.84 280	0.67 239	0.48 163	0.38 137	0.36 154	0.17 26	0.39 57	0.27 82	0.09 43	1.28 466	0.09 70	0.07 30	0.09 30	0.41 234

Selective-RAFT	0.46 112	0.48 155	1.88 105	0.32 164	0.16 36	0.61 280	0.19 58	0.66 172	0.62 190	0.28 71	0.30 82	0.41 184	0.33 218	0.51 129	0.32 142	0.11 196	1.09 441	0.09 70	0.35 454	0.19 219	0.37 202

ProNet	0.46 112	0.60 208	1.85 98	0.35 233	0.67 434	0.49 119	0.25 200	0.53 92	0.57 151	0.21 12	0.24 42	0.22 53	0.20 71	0.52 133	0.22 15	0.09 43	0.47 352	0.10 125	0.09 81	0.23 284	1.33 485

CRE-IMP	0.46 112	0.31 26	2.40 223	0.53 392	0.17 58	0.79 425	0.68 476	0.54 103	0.66 226	0.47 160	0.43 160	0.44 205	0.26 143	0.43 82	0.33 155	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.09 81	0.17 164	0.23 109

HI	0.47 119	0.82 301	2.49 288	0.29 106	0.22 149	0.45 89	0.20 72	0.59 139	0.43 53	0.59 302	0.59 305	0.65 328	0.45 324	0.48 110	0.40 198	0.08 14	0.09 98	0.10 125	0.11 165	0.24 291	0.20 86

CoSv	0.47 119	0.82 301	2.49 288	0.29 106	0.22 149	0.45 89	0.20 72	0.59 139	0.43 53	0.59 302	0.59 305	0.65 328	0.45 324	0.48 110	0.40 198	0.08 14	0.09 98	0.10 125	0.11 165	0.24 291	0.20 86

MonSter	0.47 119	0.29 8	1.07 16	0.22 9	0.18 75	0.51 137	0.14 14	0.49 65	0.35 8	0.26 54	0.18 7	0.15 15	0.11 2	0.88 266	0.47 238	0.06 1	2.11 532	0.07 1	0.81 532	0.07 1	1.01 452

RSM	0.47 119	0.51 174	1.36 40	1.37 509	1.04 489	0.37 39	0.21 95	0.52 86	0.55 138	0.23 23	0.28 69	0.28 108	0.17 26	0.40 64	0.22 15	0.09 43	0.24 296	0.09 70	0.35 454	0.24 291	0.80 403

test_4	0.47 119	0.80 296	2.15 166	0.36 251	0.29 247	0.59 245	0.28 248	0.50 79	0.42 47	0.43 135	0.76 423	0.39 169	0.22 89	0.73 224	0.49 252	0.08 14	0.18 254	0.11 191	0.15 269	0.29 369	0.27 137

DeepStereo_RVC	0.47 119	0.37 83	2.19 174	0.55 401	0.18 75	0.60 260	0.58 448	0.52 86	0.62 190	0.49 179	0.45 175	0.39 169	0.85 465	0.47 97	0.34 166	0.12 240	0.08 45	0.11 191	0.09 81	0.15 121	0.19 77

cross-raft	0.47 119	0.34 59	2.17 169	0.70 450	0.84 462	0.50 129	0.35 346	0.74 206	0.43 53	0.44 142	0.45 175	0.63 316	0.25 131	0.37 50	0.27 82	0.08 14	0.14 204	0.10 125	0.23 373	0.11 59	0.27 137

iRaftStereo_RVC	0.47 119	0.84 307	1.91 111	0.29 106	0.15 25	0.53 162	0.20 72	0.58 130	0.50 95	0.37 104	0.43 160	0.42 189	0.23 105	0.38 53	0.28 95	0.09 43	0.70 398	0.12 245	0.11 165	0.43 468	0.77 391

Anonymous3	0.47 119	0.49 159	2.61 337	0.33 186	0.25 199	0.72 387	0.32 314	0.80 242	0.60 175	0.36 101	0.41 154	0.33 143	0.29 190	0.46 92	0.30 113	0.19 418	0.18 254	0.13 306	0.13 225	0.18 188	0.22 100

CFNet_pseudo	0.47 119	0.50 167	2.19 174	0.26 58	0.20 122	0.56 193	0.22 111	0.80 242	0.62 190	0.50 198	0.56 282	0.68 354	0.47 345	0.53 140	0.33 155	0.11 196	0.10 127	0.15 368	0.10 117	0.18 188	0.33 178

ccs_rob	0.47 119	0.50 167	2.19 174	0.26 58	0.20 122	0.56 193	0.22 111	0.80 242	0.62 190	0.50 198	0.56 282	0.68 354	0.47 345	0.53 140	0.33 155	0.11 196	0.10 127	0.16 387	0.10 117	0.18 188	0.33 178

IGEV-Stereo+	0.48 130	0.32 39	1.43 51	0.26 58	0.46 373	0.30 12	0.13 6	0.32 3	0.57 151	0.80 435	0.24 42	0.19 39	0.19 56	0.57 155	0.46 233	0.10 107	1.36 477	0.08 28	0.22 368	0.46 479	1.04 456

RSM++	0.48 130	0.52 178	1.27 32	1.62 524	1.27 513	0.39 50	0.20 72	0.49 65	0.56 144	0.22 18	0.25 50	0.24 71	0.17 26	0.39 57	0.23 31	0.09 43	0.11 155	0.09 70	0.35 454	0.29 369	0.80 403

testlalala2	0.48 130	0.34 59	2.53 300	0.65 435	0.56 398	0.57 215	0.20 72	0.84 280	0.63 201	0.42 127	0.54 258	0.45 217	0.21 81	0.30 9	0.26 73	0.10 107	0.13 189	0.09 70	0.29 409	0.12 70	0.31 168

H2IRNET	0.48 130	1.04 367	2.57 321	0.31 143	0.19 106	0.54 173	0.19 58	0.55 113	0.53 125	0.28 71	0.56 282	0.47 235	0.35 228	0.47 97	0.40 198	0.11 196	0.08 45	0.12 245	0.14 247	0.37 431	0.26 130

PCWNet_CMD	0.48 130	0.50 167	2.23 185	0.27 72	0.20 122	0.56 193	0.22 111	0.78 227	0.67 239	0.49 179	0.55 269	0.68 354	0.56 385	0.48 110	0.32 142	0.11 196	0.10 127	0.14 342	0.10 117	0.19 219	0.43 247

DisPM	0.48 130	0.41 113	2.54 305	0.61 423	0.18 75	0.59 245	0.62 462	0.54 103	0.67 239	0.61 323	0.53 239	0.38 165	0.26 143	0.76 232	0.31 132	0.13 287	0.07 9	0.12 245	0.11 165	0.12 70	0.15 42

BSDual-CNN	0.48 130	0.32 39	1.58 65	0.31 143	0.22 149	0.76 405	0.32 314	1.05 451	0.67 239	0.64 358	0.53 239	0.63 316	0.38 248	0.48 110	0.97 393	0.13 287	0.10 127	0.14 342	0.12 203	0.13 87	0.15 42

psmg	0.48 130	0.32 39	1.58 65	0.28 88	0.22 149	0.75 400	0.35 346	0.94 362	0.67 239	0.61 323	0.59 305	0.63 316	0.38 248	0.48 110	0.97 393	0.13 287	0.11 155	0.13 306	0.13 225	0.14 110	0.15 42

dd	0.48 130	1.32 434	2.41 228	0.31 143	0.17 58	0.58 226	0.26 217	0.50 79	0.71 303	0.42 127	0.41 154	0.34 148	0.28 172	0.47 97	0.41 204	0.18 402	0.10 127	0.13 306	0.12 203	0.22 268	0.16 55

GANet-ADL	0.48 130	0.56 195	2.51 294	0.34 210	0.20 122	0.58 226	0.25 200	0.80 242	0.57 151	0.43 135	0.61 322	0.56 287	0.31 206	0.44 86	0.44 222	0.14 323	0.11 155	0.10 125	0.09 81	0.22 268	0.38 211

ICVP	0.48 130	0.33 51	2.37 211	0.34 210	0.22 149	0.60 260	0.55 439	0.79 236	0.53 125	0.45 146	0.60 314	0.49 245	0.36 232	0.55 148	0.46 233	0.16 370	0.16 234	0.14 342	0.11 165	0.16 141	0.32 174
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 130	0.39 100	2.30 199	0.28 88	0.27 228	0.70 376	0.32 314	1.00 413	0.69 278	0.50 198	0.52 232	0.43 190	0.36 232	0.53 140	0.44 222	0.12 240	0.09 98	0.12 245	0.16 290	0.18 188	0.23 109

FENet	0.48 130	0.58 199	2.46 271	0.33 186	0.18 75	0.58 226	0.22 111	0.83 271	0.64 211	0.49 179	0.42 157	0.55 280	0.38 248	0.52 133	0.51 259	0.12 240	0.09 98	0.12 245	0.11 165	0.17 164	0.31 168

MSMDNet	0.48 130	0.50 167	2.23 185	0.27 72	0.20 122	0.56 193	0.22 111	0.78 227	0.67 239	0.49 179	0.55 269	0.68 354	0.56 385	0.48 110	0.32 142	0.11 196	0.10 127	0.13 306	0.10 117	0.18 188	0.43 247

AdaStereo	0.48 130	0.44 138	2.18 172	0.36 251	0.20 122	0.59 245	0.29 276	0.97 387	0.74 337	0.52 220	0.55 269	0.61 307	0.33 218	0.52 133	0.44 222	0.18 402	0.08 45	0.17 402	0.11 165	0.18 188	0.24 118
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
IER	0.49 145	0.73 265	2.12 158	0.27 72	0.25 199	0.65 344	0.27 235	0.76 213	0.59 169	0.56 259	0.59 305	0.60 305	0.53 376	0.64 187	0.44 222	0.12 240	0.09 98	0.11 191	0.11 165	0.18 188	0.15 42

TestStereo	0.49 145	0.88 322	2.38 214	0.30 126	0.16 36	0.43 77	0.25 200	0.55 113	0.46 69	0.38 110	0.46 180	0.34 148	0.28 172	1.96 457	0.28 95	0.11 196	0.08 45	0.12 245	0.09 81	0.15 121	0.13 21

GES	0.49 145	0.54 184	2.37 211	0.31 143	0.19 106	0.61 280	0.30 292	0.93 357	0.52 114	0.49 179	0.53 239	0.40 178	0.43 307	0.59 162	0.67 327	0.16 370	0.11 155	0.12 245	0.10 117	0.20 239	0.30 159

DCANet	0.49 145	0.91 337	2.63 343	0.26 58	0.14 16	0.51 137	0.22 111	0.84 280	0.78 370	0.56 259	0.49 208	0.32 135	0.41 282	0.39 57	0.41 204	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.14 110	0.45 268

4w-stereo	0.50 149	0.26 1	1.86 102	0.22 9	0.30 260	0.38 46	0.14 14	0.41 21	0.35 8	0.25 39	0.21 19	0.14 8	0.20 71	1.18 320	0.33 155	0.09 43	1.56 503	0.07 1	0.72 527	0.07 1	1.23 477

CFNet_ucs	0.50 149	0.55 192	2.28 194	0.27 72	0.22 149	0.58 226	0.23 148	0.90 339	0.69 278	0.54 235	0.64 350	0.68 354	0.44 316	0.55 148	0.34 166	0.14 323	0.12 173	0.16 387	0.11 165	0.19 219	0.38 211

fff	0.50 149	0.90 333	2.63 343	0.25 41	0.15 25	0.51 137	0.22 111	0.85 293	0.82 405	0.55 247	0.48 194	0.31 128	0.65 420	0.39 57	0.37 183	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 247

ADStereo(finetuned)	0.50 149	0.91 337	2.43 237	0.26 58	0.14 16	0.51 137	0.22 111	0.84 280	0.78 370	0.56 259	0.49 208	0.32 135	0.75 450	0.40 64	0.40 198	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.13 87	0.45 268

UDGNet	0.50 149	1.36 451	2.44 245	0.37 264	0.19 106	0.58 226	0.23 148	0.49 65	0.69 278	0.42 127	0.39 143	0.34 148	0.29 190	0.55 148	0.32 142	0.25 465	0.10 127	0.37 495	0.19 335	0.30 378	0.17 62

PFNet+	0.50 149	0.43 126	2.54 305	0.49 375	0.18 75	0.58 226	0.76 486	0.54 103	0.72 312	0.56 259	0.48 194	0.39 169	0.26 143	0.94 276	0.33 155	0.14 323	0.09 98	0.14 342	0.13 225	0.12 70	0.16 55

NRIStereo	0.50 149	0.34 59	2.44 245	0.52 388	0.16 36	0.94 467	0.73 484	0.52 86	0.65 218	0.48 163	0.40 152	0.59 298	0.29 190	0.78 241	0.33 155	0.11 196	0.13 189	0.11 191	0.09 81	0.22 268	0.25 122

HCRNet	0.50 149	0.75 280	2.08 145	0.39 298	0.29 247	0.58 226	0.22 111	0.79 236	0.67 239	0.49 179	0.49 208	0.48 243	0.37 238	1.13 311	0.40 198	0.15 353	0.10 127	0.15 368	0.13 225	0.21 251	0.19 77

csc	0.50 149	0.90 333	2.63 343	0.25 41	0.15 25	0.51 137	0.22 111	0.85 293	0.82 405	0.55 247	0.48 194	0.31 128	0.65 420	0.39 57	0.37 183	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 247

cscssc	0.50 149	0.90 333	2.63 343	0.25 41	0.15 25	0.51 137	0.22 111	0.85 293	0.82 405	0.55 247	0.48 194	0.31 128	0.65 420	0.39 57	0.37 183	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 247

DMCA	0.50 149	0.83 303	1.95 118	0.32 164	0.24 190	0.59 245	0.26 217	0.81 251	0.68 266	0.59 302	0.49 208	0.56 287	0.36 232	0.65 193	0.65 321	0.14 323	0.10 127	0.14 342	0.10 117	0.19 219	0.29 149

ISRNet	0.51 160	0.58 199	1.96 122	0.38 283	0.31 269	0.49 119	0.21 95	0.80 242	0.71 303	0.64 358	0.71 403	0.66 337	0.40 270	0.59 162	0.45 228	0.23 452	0.16 234	0.21 443	0.20 346	0.21 251	0.37 202

UPFNet	0.51 160	0.67 232	2.04 137	0.34 210	0.33 288	0.65 344	0.37 357	0.88 321	0.65 218	0.60 313	0.53 239	0.61 307	0.41 282	0.77 234	0.55 276	0.13 287	0.13 189	0.13 306	0.13 225	0.20 239	0.16 55

rvit_105_1	0.52 162	0.93 346	2.30 199	0.36 251	0.24 190	0.51 137	0.45 405	0.81 251	0.79 383	0.46 157	0.44 172	0.45 217	0.38 248	0.63 180	0.39 196	0.20 429	0.18 254	0.18 421	0.22 368	0.18 188	0.21 93

DCVSM-stereo	0.52 162	0.37 83	2.45 263	0.30 126	0.22 149	0.54 173	0.52 429	0.60 146	0.52 114	0.69 393	0.47 186	0.79 401	0.49 357	0.56 151	0.90 387	0.13 287	0.14 204	0.15 368	0.13 225	0.20 239	0.21 93

ITSA-stereo	0.52 162	0.42 116	1.46 55	0.34 210	0.18 75	0.60 260	0.29 276	0.99 403	0.82 405	0.51 210	0.48 194	0.53 264	0.59 400	1.25 334	0.73 348	0.15 353	0.12 173	0.17 402	0.16 290	0.19 219	0.32 174

gcap-zeroshot	0.52 162	0.86 316	2.38 214	0.32 164	0.60 413	0.70 376	0.20 72	0.78 227	0.58 158	0.44 142	0.36 125	0.81 412	0.24 111	0.53 140	0.30 113	0.10 107	0.35 328	0.09 70	0.31 425	0.09 30	0.40 226

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 162	0.51 174	1.12 19	0.26 58	0.22 149	0.46 97	0.20 72	1.10 475	1.33 513	3.13 553	0.33 107	0.22 53	0.20 71	0.34 33	0.26 73	0.11 196	0.09 98	0.11 191	0.09 81	0.17 164	0.21 93

StereoVision	0.52 162	1.12 384	2.70 386	0.34 210	0.32 281	0.47 108	0.26 217	0.73 204	0.61 180	0.33 91	0.89 453	0.45 217	0.26 143	0.52 133	0.39 196	0.14 323	0.15 220	0.16 387	0.15 269	0.22 268	0.14 33

gwcnet-sp	0.52 162	0.71 257	2.66 357	0.32 164	0.22 149	0.66 357	0.31 303	0.84 280	0.69 278	0.61 323	0.49 208	0.46 226	0.43 307	0.77 234	0.48 243	0.12 240	0.11 155	0.11 191	0.11 165	0.19 219	0.19 77

scenet	0.52 162	0.71 257	2.66 357	0.32 164	0.22 149	0.66 357	0.31 303	0.84 280	0.69 278	0.61 323	0.49 208	0.46 226	0.43 307	0.77 234	0.48 243	0.12 240	0.11 155	0.11 191	0.11 165	0.19 219	0.19 77

ssnet	0.52 162	0.71 257	2.66 357	0.32 164	0.22 149	0.66 357	0.31 303	0.84 280	0.69 278	0.61 323	0.49 208	0.46 226	0.43 307	0.77 234	0.48 243	0.12 240	0.11 155	0.11 191	0.11 165	0.19 219	0.19 77

PSM-softLoss	0.52 162	0.34 59	2.47 276	0.55 401	0.17 58	0.61 280	0.39 372	0.64 166	0.67 239	0.52 220	0.48 194	0.39 169	0.25 131	1.46 365	0.77 360	0.13 287	0.08 45	0.13 306	0.12 203	0.12 70	0.15 42

KMStereo	0.52 162	0.34 59	2.47 276	0.55 401	0.17 58	0.61 280	0.39 372	0.64 166	0.67 239	0.52 220	0.48 194	0.39 169	0.25 131	1.46 365	0.77 360	0.13 287	0.08 45	0.13 306	0.12 203	0.12 70	0.15 42

KYRaft	0.52 162	0.35 68	2.40 223	0.34 210	0.21 136	0.75 400	0.43 392	0.62 156	0.63 201	0.64 358	0.92 460	0.53 264	0.72 439	0.60 168	0.26 73	0.10 107	0.07 9	0.12 245	0.14 247	0.13 87	0.54 314

raftrobust	0.52 162	1.14 388	2.15 166	0.33 186	0.99 480	0.53 162	0.21 95	0.59 139	0.50 95	0.53 229	0.36 125	0.31 128	0.33 218	0.47 97	0.42 209	0.10 107	0.55 371	0.09 70	0.08 51	0.22 268	0.46 273

RALAANet	0.52 162	1.37 456	2.63 343	0.33 186	0.23 178	0.48 114	0.19 58	0.69 183	0.55 138	0.49 179	0.46 180	0.39 169	0.31 206	0.53 140	0.53 268	0.10 107	0.33 326	0.11 191	0.17 306	0.29 369	0.13 21

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 176	0.39 100	1.30 37	0.45 350	0.21 136	0.74 397	0.17 38	0.71 199	0.44 62	1.17 488	0.38 137	0.89 443	0.23 105	0.86 259	0.94 391	0.11 196	0.49 356	0.09 70	0.40 473	0.13 87	0.50 290

testlalala	0.53 176	0.36 72	2.40 223	0.29 106	0.35 306	0.60 260	0.22 111	1.02 430	0.63 201	0.56 259	0.40 152	0.32 135	0.21 81	0.33 27	0.27 82	0.10 107	1.73 514	0.09 70	0.24 377	0.08 17	0.43 247

hknet	0.53 176	0.39 100	2.04 137	0.31 143	0.24 190	0.76 405	0.32 314	1.05 451	0.71 303	0.64 358	0.53 239	0.79 401	0.40 270	0.84 256	0.78 364	0.12 240	0.10 127	0.14 342	0.12 203	0.13 87	0.15 42

NF-Stereo	0.53 176	0.33 51	2.55 313	0.55 401	0.16 36	0.61 280	0.43 392	0.70 193	0.70 289	0.50 198	0.47 186	0.37 159	0.26 143	1.44 363	0.78 364	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.13 87	0.17 62

OCTAStereo	0.53 176	0.33 51	2.54 305	0.56 410	0.16 36	0.61 280	0.42 385	0.70 193	0.70 289	0.50 198	0.47 186	0.37 159	0.26 143	1.43 359	0.79 367	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.13 87	0.17 62

RE-Stereo	0.53 176	0.33 51	2.54 305	0.56 410	0.16 36	0.61 280	0.43 392	0.70 193	0.70 289	0.50 198	0.47 186	0.37 159	0.26 143	1.43 359	0.77 360	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.13 87	0.17 62

TVStereo	0.53 176	0.33 51	2.54 305	0.56 410	0.16 36	0.61 280	0.43 392	0.70 193	0.70 289	0.50 198	0.47 186	0.37 159	0.26 143	1.43 359	0.77 360	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.13 87	0.17 62

GMM-Stereo	0.53 176	0.33 51	2.89 427	0.53 392	0.24 190	0.77 415	0.46 411	0.62 156	0.65 218	0.58 283	0.73 410	0.47 235	0.43 307	0.68 204	0.29 106	0.10 107	0.06 1	0.13 306	0.13 225	0.14 110	0.44 263

Prome-Stereo	0.53 176	0.36 72	2.39 221	0.60 417	0.23 178	0.63 316	0.41 379	0.66 172	0.67 239	0.59 302	1.02 477	0.43 190	0.71 438	0.61 173	0.34 166	0.10 107	0.07 9	0.10 125	0.09 81	0.13 87	0.44 263

CoDeX	0.54 185	0.52 178	2.25 190	0.30 126	0.26 215	0.61 280	0.32 314	1.03 437	0.73 317	0.49 179	0.56 282	0.52 261	0.40 270	1.59 391	0.38 191	0.12 240	0.09 98	0.11 191	0.10 117	0.15 121	0.22 100

NINENet	0.54 185	0.40 107	2.19 174	0.55 401	0.26 215	0.91 461	0.23 148	1.05 451	0.77 365	0.54 235	0.57 293	0.65 328	0.32 213	1.22 325	0.34 166	0.16 370	0.13 189	0.16 387	0.11 165	0.16 141	0.14 33

GwcNet-ADL	0.54 185	0.78 290	2.85 421	0.31 143	0.20 122	0.58 226	0.29 276	0.93 357	0.67 239	0.48 163	0.47 186	0.56 287	0.33 218	0.48 110	0.80 369	0.13 287	0.12 173	0.09 70	0.09 81	0.14 110	0.40 226

ACVNet	0.54 185	0.87 318	2.45 263	0.28 88	0.22 149	0.59 245	0.36 354	0.69 183	0.73 317	0.49 179	0.59 305	0.69 365	0.42 295	0.47 97	0.70 334	0.11 196	0.10 127	0.10 125	0.09 81	0.36 424	0.39 219

MIM_Stereo	0.55 189	0.92 342	2.65 353	0.32 164	1.09 497	0.51 137	0.19 58	0.67 175	0.52 114	0.48 163	0.54 258	0.43 190	0.27 158	0.57 155	0.30 113	0.08 14	0.17 247	0.11 191	0.10 117	0.28 360	0.80 403

CSP-Net	0.55 189	0.61 214	1.81 90	0.30 126	0.23 178	0.77 415	0.35 346	0.90 339	0.62 190	0.62 336	0.60 314	0.65 328	0.42 295	1.76 415	0.47 238	0.17 391	0.12 173	0.10 125	0.10 117	0.21 251	0.16 55

RAFT_R40	0.55 189	0.31 26	2.44 245	0.57 414	0.42 358	0.62 302	0.52 429	0.58 130	0.66 226	0.56 259	0.54 258	0.54 271	0.50 362	1.56 378	0.53 268	0.11 196	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.16 141	0.10 6

Pruner-Stereo	0.55 189	0.38 93	2.49 288	1.78 533	0.19 106	0.63 316	0.45 405	0.59 139	0.67 239	0.61 323	0.48 194	0.41 184	0.25 131	0.49 123	0.99 401	0.13 287	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.13 87	0.14 33

MMNet	0.55 189	0.92 342	2.03 134	0.34 210	0.27 228	0.79 425	0.28 248	0.86 304	0.79 383	0.62 336	0.58 300	0.59 298	0.56 385	0.80 248	0.61 304	0.11 196	0.11 155	0.12 245	0.11 165	0.21 251	0.22 100

UCFNet_RVC	0.55 189	1.16 397	2.48 282	0.31 143	0.27 228	0.65 344	0.28 248	0.76 213	0.58 158	0.51 210	0.53 239	0.67 340	0.42 295	0.91 271	0.45 228	0.16 370	0.11 155	0.17 402	0.17 306	0.20 239	0.23 109

HITNet	0.55 189	1.28 429	2.73 394	0.35 233	0.14 16	0.56 193	0.23 148	0.89 330	0.62 190	0.52 220	0.51 223	0.49 245	0.38 248	0.52 133	0.60 297	0.09 43	0.07 9	0.10 125	0.08 51	0.25 313	0.61 339
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.55 189	0.61 214	2.07 143	0.34 210	0.21 136	0.68 370	0.26 217	0.87 313	0.73 317	0.70 397	0.69 377	0.74 384	0.45 324	1.10 303	0.62 307	0.12 240	0.09 98	0.14 342	0.14 247	0.27 347	0.24 118
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 197	0.68 241	2.42 232	0.30 126	0.41 346	0.61 280	0.31 303	0.58 130	0.72 312	1.17 488	0.26 57	0.20 43	0.27 158	1.28 340	0.28 95	0.09 43	0.59 378	0.12 245	0.21 357	0.16 141	0.48 282

RAFT-Test	0.56 197	0.41 113	2.01 130	0.90 472	1.07 494	0.65 344	0.37 357	0.83 271	0.65 218	0.49 179	0.49 208	0.93 452	0.24 111	0.52 133	0.30 113	0.10 107	0.38 335	0.09 70	0.38 469	0.11 59	0.19 77

PSMNet-ADL	0.56 197	0.47 152	2.03 134	0.35 233	0.22 149	0.67 364	0.27 235	0.77 220	0.58 158	0.43 135	0.53 239	0.70 371	0.45 324	1.89 447	0.64 316	0.16 370	0.13 189	0.11 191	0.13 225	0.15 121	0.51 297

SST-Stereo	0.56 197	0.30 20	2.44 245	0.71 452	0.55 396	0.62 302	0.65 467	0.57 126	0.67 239	0.59 302	0.53 239	0.51 254	0.59 400	1.57 383	0.31 132	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.11 13

RAFT-345	0.56 197	0.37 83	2.68 372	0.40 311	0.34 298	0.58 226	0.41 379	0.49 65	0.70 289	0.51 210	0.99 473	0.43 190	0.28 172	1.56 378	0.81 373	0.10 107	0.07 9	0.11 191	0.09 81	0.11 59	0.09 2

UNet	0.56 197	0.58 199	2.81 413	0.32 164	0.33 288	0.74 397	0.27 235	0.86 304	0.67 239	0.55 247	0.55 269	0.72 376	0.55 383	0.79 244	0.58 289	0.12 240	0.09 98	0.13 306	0.11 165	0.20 239	0.19 77

DN-CSS_ROB	0.56 197	1.64 498	2.75 399	0.42 325	0.22 149	0.57 215	0.19 58	0.79 236	0.66 226	0.46 157	0.62 329	0.41 184	0.32 213	0.73 224	0.49 252	0.12 240	0.08 45	0.14 342	0.13 225	0.38 438	0.17 62

MyStereo05	0.57 204	0.72 262	2.72 389	0.31 143	0.25 199	0.60 260	0.30 292	0.87 313	0.82 405	0.54 235	0.37 131	0.53 264	0.42 295	0.63 180	0.73 348	0.09 43	0.55 371	0.12 245	0.20 346	0.16 141	0.56 322

MyStereo04	0.57 204	0.68 241	2.66 357	0.30 126	0.41 346	0.61 280	0.31 303	0.88 321	0.80 391	0.48 163	0.37 131	0.54 271	0.42 295	0.61 173	0.71 340	0.09 43	0.59 378	0.12 245	0.21 357	0.16 141	0.48 282

Selective-IGEV	0.57 204	0.42 116	1.87 104	1.67 528	1.33 514	0.36 35	0.20 72	0.61 152	0.71 303	0.22 18	0.31 93	0.22 53	0.19 56	0.52 133	0.36 177	0.09 43	0.97 424	0.09 70	0.15 269	0.20 239	0.85 419

SepStereo	0.57 204	0.42 116	1.85 98	0.34 210	0.34 298	0.52 154	0.42 385	0.89 330	0.80 391	0.85 449	0.69 377	0.57 291	0.51 366	1.55 376	0.57 283	0.13 287	0.09 98	0.12 245	0.09 81	0.18 188	0.37 202

111	0.57 204	1.41 462	2.63 343	0.25 41	0.15 25	0.59 245	0.26 217	0.90 339	0.83 412	0.50 198	0.54 258	0.57 291	0.38 248	0.54 146	0.41 204	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.24 291	0.81 410

AFF-stereo	0.57 204	1.51 479	2.59 325	0.33 186	0.23 178	0.51 137	0.21 95	0.69 183	0.68 266	0.49 179	0.63 337	0.49 245	0.34 226	0.50 128	0.37 183	0.08 14	0.54 368	0.10 125	0.10 117	0.40 453	0.60 338

acv_ft	0.57 204	0.87 318	2.45 263	0.33 186	0.41 346	0.63 316	0.29 276	0.86 304	0.73 317	0.64 358	0.59 305	0.69 365	0.45 324	0.47 97	0.68 330	0.11 196	0.10 127	0.10 125	0.09 81	0.43 468	0.39 219

BEATNet_4x	0.57 204	1.16 397	2.56 317	0.35 233	0.16 36	0.56 193	0.25 200	0.91 346	0.64 211	0.55 247	0.53 239	0.59 298	0.43 307	0.67 199	0.76 358	0.12 240	0.09 98	0.12 245	0.09 81	0.23 284	0.58 330

AIO-test1	0.58 212	1.37 456	2.77 404	0.66 440	1.08 495	0.50 129	0.23 148	0.86 304	0.69 278	0.31 85	0.42 157	0.29 116	0.22 89	0.77 234	0.34 166	0.13 287	0.15 220	0.12 245	0.16 290	0.31 387	0.30 159

IGEV-Stereo++	0.58 212	0.29 8	1.66 76	0.37 264	0.53 392	0.47 108	0.13 6	0.54 103	0.37 15	1.02 472	0.25 50	0.17 30	0.22 89	1.04 292	0.27 82	0.08 14	1.98 526	0.08 28	0.06 8	0.17 164	1.92 515

MC-Stereo	0.58 212	0.37 83	2.00 128	0.88 469	0.64 429	0.54 173	0.19 58	0.46 49	0.39 32	0.58 283	0.39 143	0.27 101	0.27 158	0.71 216	0.32 142	0.09 43	1.20 451	0.09 70	0.16 290	0.22 268	1.92 515

RAFT_CTSACE	0.58 212	1.16 397	2.76 402	0.36 251	0.29 247	0.54 173	0.29 276	0.69 183	0.51 102	0.51 210	0.75 420	0.67 340	0.37 238	0.63 180	0.47 238	0.08 14	0.49 356	0.11 191	0.10 117	0.41 460	0.32 174

CRFU-Net	0.58 212	0.42 116	1.90 108	0.49 375	0.27 228	0.83 439	0.35 346	0.94 362	0.54 129	0.65 374	0.60 314	0.78 399	1.34 499	1.00 285	0.51 259	0.17 391	0.14 204	0.17 402	0.10 117	0.19 219	0.20 86

dad	0.58 212	1.35 446	2.39 221	0.31 143	0.20 122	0.62 302	0.26 217	0.56 119	0.79 383	0.66 381	0.64 350	0.64 324	0.36 232	0.87 260	0.48 243	0.28 476	0.15 220	0.40 498	0.18 317	0.24 291	0.22 100

IPLGR	0.58 212	0.64 226	3.12 455	0.37 264	0.18 75	0.62 302	0.54 435	1.06 464	0.69 278	0.73 409	0.46 180	0.50 249	0.44 316	1.12 310	0.31 132	0.10 107	0.08 45	0.11 191	0.09 81	0.21 251	0.20 86

GMOStereo	0.58 212	0.89 327	2.46 271	0.29 106	0.99 480	0.51 137	0.32 314	0.58 130	0.46 69	0.58 283	0.48 194	0.54 271	0.27 158	0.31 13	0.25 58	0.09 43	1.64 507	0.13 306	0.11 165	0.34 406	0.42 239

error version	0.58 212	0.89 327	2.46 271	0.29 106	0.99 480	0.51 137	0.32 314	0.58 130	0.46 69	0.58 283	0.48 194	0.54 271	0.27 158	0.31 13	0.25 58	0.09 43	1.64 507	0.13 306	0.11 165	0.34 406	0.42 239

test-v	0.58 212	0.89 327	2.46 271	0.29 106	0.99 480	0.51 137	0.32 314	0.58 130	0.46 69	0.58 283	0.48 194	0.54 271	0.27 158	0.31 13	0.25 58	0.09 43	1.64 507	0.13 306	0.11 165	0.34 406	0.42 239

test-3	0.58 212	0.43 126	2.44 245	0.52 388	0.59 408	0.46 97	0.23 148	0.77 220	0.49 85	0.52 220	0.29 74	0.44 205	0.22 89	0.59 162	0.97 393	0.08 14	1.27 464	0.10 125	0.35 454	0.29 369	0.62 341

test_1	0.58 212	0.43 126	2.44 245	0.52 388	0.59 408	0.46 97	0.23 148	0.77 220	0.49 85	0.51 210	0.29 74	0.44 205	0.22 89	0.59 162	0.97 393	0.08 14	1.27 464	0.10 125	0.35 454	0.29 369	0.63 347

LCNet	0.58 212	0.43 126	2.42 232	0.91 476	0.22 149	0.95 469	0.29 276	0.62 156	0.64 211	0.52 220	0.55 269	0.41 184	0.75 450	0.84 256	0.27 82	0.10 107	0.07 9	0.12 245	0.18 317	0.97 523	0.40 226

test-2	0.58 212	0.89 327	2.46 271	0.29 106	0.99 480	0.51 137	0.32 314	0.58 130	0.46 69	0.58 283	0.48 194	0.54 271	0.27 158	0.31 13	0.25 58	0.09 43	1.64 507	0.13 306	0.11 165	0.34 406	0.42 239

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 212	1.48 476	2.53 300	0.29 106	0.78 455	0.52 154	0.20 72	0.68 180	0.66 226	0.51 210	0.61 322	0.40 178	0.32 213	0.40 64	0.43 216	0.08 14	0.63 386	0.09 70	0.09 81	0.37 431	0.58 330

STTStereo	0.58 212	0.95 348	2.95 435	0.37 264	0.31 269	0.62 302	0.32 314	0.81 251	0.63 201	0.61 323	0.55 269	0.67 340	0.43 307	0.87 260	0.48 243	0.16 370	0.16 234	0.17 402	0.20 346	0.17 164	0.25 122

DeepPruner_ROB	0.58 212	1.06 370	2.68 372	0.30 126	0.26 215	0.63 316	0.31 303	0.83 271	0.51 102	0.62 336	0.56 282	0.65 328	0.39 263	1.06 295	0.56 280	0.19 418	0.14 204	0.14 342	0.14 247	0.24 291	0.33 178

G2L-ROB	0.59 229	1.32 434	2.59 325	0.30 126	0.22 149	0.59 245	0.28 248	0.80 242	0.61 180	0.56 259	0.45 175	0.70 371	0.35 228	1.38 350	0.72 344	0.11 196	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.22 268	0.31 168

MM-Stereo_test3	0.59 229	0.85 311	2.28 194	0.53 392	0.31 269	0.45 89	0.30 292	0.78 227	0.76 352	0.33 91	0.43 160	0.32 135	0.23 105	0.61 173	0.54 273	0.10 107	1.65 511	0.10 125	0.08 51	0.42 463	0.68 365

test_sample2	0.59 229	0.42 116	1.84 94	0.33 186	0.18 75	0.52 154	0.28 248	0.86 304	0.70 289	0.47 160	0.53 239	0.46 226	0.41 282	1.51 372	0.66 324	0.12 240	0.93 422	0.11 191	0.24 377	0.16 141	1.01 452

GCAP-Stereo	0.59 229	1.35 446	2.44 245	0.49 375	1.02 487	0.52 154	0.14 14	0.53 92	0.54 129	0.44 142	0.50 220	0.30 120	0.22 89	0.68 204	0.41 204	0.09 43	1.30 471	0.09 70	0.07 30	0.23 284	0.54 314

TestStereo1	0.59 229	1.21 410	2.63 343	0.40 311	0.60 413	0.56 193	0.34 336	0.82 260	0.73 317	0.45 146	0.63 337	0.36 154	0.42 295	0.66 196	0.42 209	0.10 107	0.32 322	0.12 245	0.10 117	0.34 406	0.52 304

SA-5K	0.59 229	1.21 410	2.63 343	0.40 311	0.60 413	0.56 193	0.34 336	0.82 260	0.73 317	0.45 146	0.63 337	0.36 154	0.42 295	0.66 196	0.42 209	0.10 107	0.32 322	0.12 245	0.10 117	0.34 406	0.52 304

test_3	0.59 229	0.44 138	2.44 245	0.53 392	0.59 408	0.48 114	0.30 292	0.79 236	0.52 114	0.51 210	0.30 82	0.45 217	0.22 89	0.59 162	0.97 393	0.08 14	1.25 459	0.11 191	0.35 454	0.30 378	0.62 341

IRAFT_RVC	0.59 229	0.74 275	2.42 232	0.47 361	0.21 136	0.59 245	0.42 385	0.68 180	0.73 317	0.54 235	0.50 220	0.49 245	0.51 366	1.57 383	1.00 404	0.11 196	0.25 305	0.13 306	0.10 117	0.15 121	0.14 33

MLCV	0.59 229	1.41 462	2.41 228	0.31 143	0.15 25	0.60 260	0.23 148	0.77 220	0.63 201	0.67 383	0.66 364	0.55 280	0.37 238	1.16 315	1.09 417	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.21 251	0.29 149

iResNet	0.59 229	1.09 375	2.54 305	0.44 343	0.18 75	0.65 344	0.29 276	0.89 330	0.75 343	0.59 302	0.64 350	0.43 190	0.39 263	0.73 224	1.24 439	0.11 196	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.21 251	0.40 226

AIO-test2	0.60 239	1.55 482	2.73 394	0.63 428	0.42 358	0.50 129	0.23 148	0.84 280	0.73 317	0.34 97	0.53 239	0.37 159	0.22 89	0.70 209	0.32 142	0.75 517	0.16 234	0.13 306	0.17 306	0.21 251	0.47 275

11t1	0.60 239	0.49 159	2.19 174	0.35 233	0.58 407	0.48 114	0.21 95	0.72 201	0.73 317	0.49 179	0.47 186	0.35 152	0.34 226	0.61 173	0.71 340	0.12 240	1.26 463	0.10 125	0.29 409	0.16 141	1.22 474

RAFT+CT+SA	0.60 239	1.25 423	2.49 288	0.38 283	0.75 447	0.55 186	0.34 336	0.83 271	0.68 266	0.39 115	0.55 269	0.44 205	0.29 190	0.75 230	0.28 95	0.09 43	0.24 296	0.11 191	0.51 501	0.30 378	0.74 385

rafts_anoy	0.60 239	1.33 439	2.59 325	0.53 392	1.09 497	0.49 119	0.25 200	0.67 175	0.53 125	0.41 121	0.38 137	0.33 143	0.30 201	0.68 204	0.41 204	0.10 107	1.13 446	0.13 306	0.15 269	0.20 239	0.29 149

delet	0.60 239	0.84 307	2.45 263	0.33 186	0.35 306	0.73 391	0.46 411	0.89 330	0.80 391	0.58 283	0.62 329	0.67 340	0.51 366	1.14 313	0.64 316	0.12 240	0.12 173	0.13 306	0.14 247	0.22 268	0.29 149

CFNet-ft	0.60 239	1.16 397	2.45 263	0.29 106	0.30 260	0.64 328	0.28 248	0.69 183	0.57 151	0.49 179	0.57 293	0.79 401	0.44 316	1.48 368	0.62 307	0.15 353	0.10 127	0.28 473	0.14 247	0.21 251	0.29 149

CFNet_RVC	0.60 239	1.16 397	2.45 263	0.29 106	0.30 260	0.64 328	0.28 248	0.69 183	0.57 151	0.49 179	0.57 293	0.79 401	0.44 316	1.48 368	0.62 307	0.15 353	0.10 127	0.28 473	0.14 247	0.21 251	0.29 149

iResNet_ROB	0.60 239	1.59 489	2.04 137	0.32 164	0.21 136	0.60 260	0.22 111	0.99 403	0.85 427	0.61 323	0.63 337	0.58 295	0.42 295	1.08 301	0.98 399	0.11 196	0.08 45	0.09 70	0.06 8	0.23 284	0.33 178

DFGA-Net	0.61 247	1.55 482	2.59 325	0.32 164	0.26 215	0.54 173	0.22 111	0.67 175	0.63 201	0.50 198	0.52 232	0.35 152	0.28 172	1.84 434	0.99 401	0.10 107	0.08 45	0.12 245	0.12 203	0.38 438	0.18 71

FoundationStereo	0.61 247	0.37 83	0.91 5	1.96 543	2.40 547	0.20 2	0.16 30	0.26 1	0.86 434	0.16 1	0.12 2	0.19 39	0.17 26	0.58 161	0.32 142	0.10 107	2.98 553	0.08 28	0.06 8	0.07 1	0.20 86

FACV-RUCA	0.61 247	0.44 138	2.11 157	0.43 337	1.73 534	0.49 119	0.28 248	0.74 206	0.68 266	0.41 121	0.53 239	0.34 148	0.64 417	0.41 73	0.33 155	0.13 287	0.11 155	0.62 514	0.12 203	0.72 509	1.02 454

GIP-stereo	0.61 247	0.68 241	1.05 15	0.95 481	1.46 523	0.42 72	0.17 38	0.69 183	0.49 85	0.19 4	0.24 42	0.23 61	0.18 44	0.95 282	0.59 293	0.10 107	1.33 475	0.08 28	0.06 8	0.18 188	2.21 532

test_sample3	0.61 247	0.48 155	2.24 187	0.34 210	0.19 106	0.58 226	0.25 200	0.97 387	0.76 352	0.54 235	0.52 232	0.46 226	0.37 238	1.78 421	0.57 283	0.13 287	0.79 406	0.12 245	0.21 357	0.17 164	0.73 382

test_sample1	0.61 247	0.45 146	1.84 94	0.33 186	0.29 247	0.49 119	0.24 174	0.83 271	0.73 317	0.51 210	0.53 239	0.52 261	0.45 324	1.40 353	0.72 344	0.11 196	0.96 423	0.10 125	0.24 377	0.15 121	1.25 478

testlalala_base	0.61 247	0.35 68	2.44 245	0.35 233	0.33 288	0.55 186	0.21 95	0.88 321	0.41 40	0.41 121	0.39 143	0.31 128	0.24 111	0.33 27	0.36 177	0.98 529	1.61 506	0.09 70	0.22 368	1.11 524	0.68 365

test_5	0.61 247	1.25 423	2.76 402	0.39 298	0.64 429	0.58 226	0.35 346	0.85 293	0.66 226	0.49 179	0.56 282	0.55 280	0.40 270	0.79 244	0.32 142	0.10 107	0.19 260	0.12 245	0.12 203	0.33 399	0.85 419

Sa-1000	0.61 247	1.07 371	2.71 387	0.32 164	0.61 422	0.61 280	0.31 303	1.00 413	0.76 352	0.53 229	0.83 438	0.43 190	0.33 218	0.69 207	0.30 113	0.10 107	0.52 363	0.13 306	0.28 405	0.29 369	0.29 149

SA	0.61 247	1.14 388	2.79 408	0.32 164	0.63 425	0.57 215	0.30 292	0.97 387	0.78 370	0.43 135	0.63 337	0.39 169	0.46 334	0.70 209	0.31 132	0.10 107	0.44 347	0.13 306	0.32 433	0.31 387	0.51 297

DAS	0.61 247	0.42 116	1.85 98	0.34 210	0.34 298	0.52 154	0.42 385	0.89 330	0.80 391	0.85 449	0.69 377	0.57 291	0.51 366	2.38 492	0.57 283	0.13 287	0.09 98	0.12 245	0.09 81	0.18 188	0.37 202

AACVNet	0.61 247	1.13 387	2.47 276	0.37 264	0.21 136	0.57 215	0.25 200	0.75 210	0.55 138	0.56 259	0.60 314	0.66 337	0.44 316	2.11 473	0.49 252	0.14 323	0.11 155	0.14 342	0.11 165	0.35 418	0.23 109

ASMatch	0.61 247	0.47 152	2.72 389	0.91 476	0.36 317	0.56 193	0.24 174	0.54 103	0.67 239	0.48 163	1.20 491	0.47 235	0.65 420	1.33 346	0.93 389	0.10 107	0.08 45	0.11 191	0.11 165	0.10 48	0.17 62

test-1	0.61 247	0.54 184	2.09 149	0.31 143	1.37 516	0.51 137	0.28 248	0.83 271	0.50 95	0.42 127	0.55 269	0.54 271	0.24 111	0.38 53	1.25 440	0.10 107	1.08 439	0.10 125	0.17 306	0.11 59	0.77 391

LMCR-Stereo	0.61 247	1.00 355	2.60 332	0.42 325	0.22 149	0.74 397	0.31 303	1.06 464	0.70 289	0.62 336	0.64 350	0.40 178	0.52 373	0.84 256	1.27 442	0.20 429	0.09 98	0.12 245	0.09 81	0.26 333	0.16 55

GEStereo_RVC	0.61 247	1.19 406	2.61 337	0.48 362	0.25 199	0.63 316	0.37 357	1.05 451	0.79 383	0.55 247	0.55 269	0.59 298	0.44 316	1.10 303	0.48 243	0.16 370	0.11 155	0.12 245	0.11 165	0.27 347	0.43 247

HGLStereo	0.61 247	1.20 408	2.59 325	0.36 251	0.40 340	0.65 344	0.30 292	0.87 313	0.67 239	0.60 313	0.70 390	0.69 365	0.56 385	1.07 300	0.59 293	0.14 323	0.13 189	0.13 306	0.12 203	0.23 284	0.23 109

PSMNet-RSSM	0.61 247	1.19 406	2.43 237	0.33 186	0.25 199	0.59 245	0.28 248	0.88 321	0.65 218	0.54 235	0.62 329	0.69 365	0.46 334	1.67 402	0.50 256	0.15 353	0.10 127	0.14 342	0.16 290	0.20 239	0.28 143

DISCO	0.61 247	0.63 223	1.98 125	0.46 355	0.34 298	0.84 444	0.35 346	0.88 321	0.81 399	0.61 323	0.64 350	1.06 483	0.53 376	1.11 308	0.83 378	0.13 287	0.10 127	0.11 191	0.10 117	0.26 333	0.37 202

DLCB_ROB	0.61 247	0.96 349	2.00 128	0.37 264	0.25 199	0.65 344	0.37 357	0.86 304	0.76 352	0.73 409	0.70 390	0.84 425	0.47 345	1.57 383	0.72 344	0.13 287	0.13 189	0.14 342	0.14 247	0.18 188	0.33 178

G2L-Stereo	0.62 267	1.27 426	2.67 365	0.31 143	0.27 228	0.59 245	0.29 276	0.81 251	0.60 175	0.56 259	0.53 239	0.71 374	0.37 238	1.74 411	0.57 283	0.13 287	0.11 155	0.13 306	0.11 165	0.29 369	0.34 186

test_sample4	0.62 267	0.49 159	2.24 187	0.34 210	0.19 106	0.57 215	0.25 200	0.98 394	0.76 352	0.56 259	0.55 269	0.45 217	0.38 248	1.78 421	0.56 280	0.13 287	0.80 409	0.13 306	0.21 357	0.17 164	0.76 387

qqq1	0.62 267	0.54 184	1.92 113	0.32 164	0.16 36	0.46 97	0.24 174	0.94 362	0.85 427	0.58 283	0.70 390	0.51 254	0.41 282	1.89 447	0.64 316	0.13 287	1.01 429	0.09 70	0.24 377	0.19 219	0.59 334

fff1	0.62 267	0.54 184	1.92 113	0.32 164	0.16 36	0.46 97	0.24 174	0.94 362	0.85 427	0.58 283	0.70 390	0.51 254	0.41 282	1.89 447	0.64 316	0.13 287	1.01 429	0.09 70	0.24 377	0.19 219	0.59 334

LL-Strereo2	0.62 267	1.36 451	2.47 276	1.37 509	0.96 476	0.54 173	0.28 248	0.61 152	0.49 85	0.42 127	0.34 114	0.44 205	0.21 81	0.57 155	0.53 268	0.11 196	0.26 308	0.16 387	0.14 247	0.18 188	0.98 449

4D-IteraStereo	0.62 267	1.29 431	3.04 448	0.27 72	0.30 260	0.46 97	0.26 217	0.54 103	0.51 102	0.41 121	0.31 93	0.39 169	0.19 56	0.53 140	0.65 321	0.09 43	0.47 352	0.12 245	0.11 165	0.21 251	2.14 525

CBFPSM	0.62 267	1.34 442	2.12 158	0.30 126	0.23 178	0.71 381	0.38 366	0.77 220	0.68 266	0.51 210	0.49 208	1.03 475	0.82 459	0.63 180	1.35 447	0.11 196	0.12 173	0.10 125	0.10 117	0.19 219	0.37 202

iinet-f	0.62 267	1.18 403	2.55 313	0.33 186	0.25 199	0.82 438	0.34 336	0.87 313	0.69 278	0.56 259	0.64 350	0.73 382	0.67 428	0.80 248	0.81 373	0.14 323	0.13 189	0.11 191	0.10 117	0.44 472	0.26 130

PFNet	0.62 267	0.42 116	2.69 379	0.43 337	0.55 396	0.62 302	0.27 235	0.64 166	0.72 312	0.61 323	0.56 282	0.45 217	0.33 218	1.86 440	1.12 422	0.28 476	0.09 98	0.12 245	0.16 290	0.26 333	0.27 137

RAFT	0.62 267	1.35 446	2.26 191	0.62 425	0.53 392	0.47 108	0.35 346	0.70 193	0.58 158	0.50 198	0.50 220	0.79 401	0.40 270	0.49 123	0.36 177	0.11 196	0.79 406	0.14 342	0.13 225	0.52 492	0.72 378

raft+_RVC	0.62 267	1.18 403	2.43 237	0.36 251	2.08 541	0.52 154	0.25 200	0.66 172	0.54 129	0.36 101	0.46 180	0.32 135	0.28 172	0.49 123	0.43 216	0.10 107	0.91 420	0.10 125	0.09 81	0.22 268	0.70 374

cf-r	0.62 267	1.27 426	2.99 442	0.34 210	0.28 241	0.60 260	0.28 248	0.82 260	0.70 289	0.55 247	0.61 322	0.77 395	0.41 282	1.32 344	0.52 261	0.13 287	0.09 98	0.11 191	0.12 203	0.22 268	0.27 137

DSFCA	0.62 267	0.77 284	1.95 118	0.29 106	0.29 247	0.79 425	0.86 494	0.81 251	0.73 317	0.73 409	0.66 364	0.67 340	0.57 390	1.17 318	1.03 407	0.16 370	0.15 220	0.13 306	0.14 247	0.19 219	0.28 143

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 267	1.15 394	3.11 454	0.39 298	0.37 323	0.60 260	0.28 248	0.87 313	0.64 211	0.63 347	0.56 282	0.71 374	0.45 324	1.08 301	0.52 261	0.15 353	0.12 173	0.14 342	0.15 269	0.18 188	0.25 122
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.63 281	0.64 226	2.51 294	0.54 399	0.37 323	0.44 84	0.28 248	0.68 180	0.59 169	0.43 135	0.33 107	0.26 90	0.25 131	0.89 268	0.52 261	0.10 107	1.84 517	0.10 125	0.09 81	0.41 460	1.40 494

test_sample5	0.63 281	0.50 167	2.19 174	0.34 210	0.19 106	0.56 193	0.26 217	0.98 394	0.77 365	0.55 247	0.63 337	0.45 217	0.38 248	1.87 444	0.58 289	0.14 323	0.82 414	0.13 306	0.22 368	0.18 188	0.76 387

tta	0.63 281	0.54 184	1.92 113	0.32 164	0.16 36	0.46 97	0.24 174	0.94 362	0.85 427	0.58 283	0.70 390	0.51 254	0.41 282	1.89 447	0.86 382	0.13 287	1.01 429	0.11 191	0.26 394	0.19 219	0.59 334

DualNet	0.63 281	0.50 167	2.19 174	0.34 210	0.19 106	0.56 193	0.26 217	0.98 394	0.77 365	0.56 259	0.66 364	0.45 217	0.38 248	1.87 444	0.58 289	0.14 323	0.82 414	0.13 306	0.22 368	0.18 188	0.76 387

CIPLG	0.63 281	1.59 489	3.16 458	0.79 462	0.31 269	0.62 302	0.57 446	0.82 260	0.68 266	0.58 283	0.63 337	0.43 190	0.31 206	0.48 110	0.42 209	0.12 240	0.20 275	0.13 306	0.13 225	0.36 424	0.21 93

ACRE	0.63 281	1.55 482	3.41 485	0.76 455	0.28 241	0.60 260	0.56 443	0.82 260	0.68 266	0.57 277	0.62 329	0.43 190	0.30 201	0.47 97	0.42 209	0.12 240	0.19 260	0.13 306	0.14 247	0.36 424	0.20 86

HHNet	0.63 281	0.67 232	3.10 453	0.37 264	0.25 199	0.64 328	0.60 455	0.70 193	0.67 239	0.55 247	1.12 487	0.32 135	0.60 408	0.43 82	1.75 471	0.16 370	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.18 188	0.22 100

ac_64	0.63 281	0.77 284	2.71 387	0.37 264	0.34 298	0.64 328	0.30 292	0.86 304	0.67 239	0.58 283	0.53 239	0.88 440	0.48 352	1.84 434	0.71 340	0.15 353	0.12 173	0.12 245	0.12 203	0.21 251	0.25 122

GANet-RSSM	0.63 281	1.14 388	2.67 365	0.38 283	0.26 215	0.59 245	0.29 276	0.81 251	0.56 144	0.50 198	0.57 293	0.67 340	0.50 362	1.91 453	0.50 256	0.14 323	0.10 127	0.24 462	0.12 203	0.36 424	0.28 143

NVstereo2D	0.63 281	0.57 197	2.29 197	0.37 264	0.35 306	0.69 373	0.49 422	0.96 379	0.88 444	0.49 179	0.54 258	0.72 376	0.46 334	1.98 459	0.50 256	0.19 418	0.20 275	0.18 421	0.16 290	0.28 360	0.34 186

G2L-Stereo_test	0.64 291	1.34 442	2.55 313	0.34 210	0.24 190	0.75 400	0.39 372	0.83 271	0.65 218	0.62 336	0.54 258	0.74 384	0.40 270	1.57 383	0.75 354	0.11 196	0.08 45	0.08 28	0.08 51	0.28 360	0.43 247

PSMNet-RUCA	0.64 291	1.12 384	2.61 337	0.59 416	0.56 398	0.64 328	0.37 357	0.89 330	0.72 312	0.53 229	0.68 372	0.53 264	0.43 307	0.61 173	0.46 233	0.35 489	0.19 260	0.44 505	0.29 409	0.49 486	0.35 193

AIO-Stereo	0.64 291	0.60 208	1.63 73	1.31 503	1.45 520	0.38 46	0.20 72	0.55 113	0.83 412	0.31 85	0.31 93	0.23 61	0.15 16	0.39 57	0.63 314	0.10 107	1.25 459	0.09 70	0.41 478	0.21 251	1.73 511

test_sample6	0.64 291	0.51 174	2.17 169	0.35 233	0.18 75	0.56 193	0.27 235	1.00 413	0.80 391	0.56 259	0.66 364	0.47 235	0.39 263	1.95 455	0.60 297	0.14 323	0.80 409	0.13 306	0.21 357	0.18 188	0.78 397

SMFormer	0.64 291	0.54 184	1.92 113	0.32 164	0.16 36	0.46 97	0.24 174	0.94 362	0.85 427	0.58 283	0.70 390	0.51 254	0.41 282	1.89 447	0.86 382	0.13 287	1.01 429	0.11 191	0.26 394	0.17 164	0.84 415

ssnet_v2	0.64 291	0.99 354	2.67 365	0.33 186	0.22 149	0.72 387	0.45 405	1.00 413	0.80 391	0.66 381	0.54 258	0.81 412	0.48 352	0.91 271	1.08 416	0.16 370	0.14 204	0.14 342	0.14 247	0.33 399	0.31 168

IPLGR_C	0.64 291	1.66 501	3.36 473	0.80 464	0.31 269	0.60 260	0.60 455	0.82 260	0.69 278	0.58 283	0.62 329	0.44 205	0.31 206	0.47 97	0.43 216	0.12 240	0.22 287	0.13 306	0.15 269	0.35 418	0.21 93

OMP-Stereo	0.64 291	0.87 318	2.38 214	0.56 410	0.37 323	0.60 260	0.26 217	0.75 210	0.71 303	0.65 374	0.60 314	0.68 354	0.32 213	2.07 466	1.18 429	0.11 196	0.08 45	0.12 245	0.09 81	0.17 164	0.28 143

GwcNet-RSSM	0.64 291	1.38 460	2.69 379	0.33 186	0.26 215	0.60 260	0.32 314	0.84 280	0.73 317	0.56 259	0.65 357	0.72 376	0.42 295	1.78 421	0.60 297	0.14 323	0.10 127	0.12 245	0.13 225	0.26 333	0.26 130

MM-Stereo_test2	0.65 300	0.43 126	2.54 305	0.62 425	0.18 75	0.50 129	0.25 200	0.49 65	0.47 76	0.36 101	0.26 57	0.24 71	0.23 105	0.40 64	0.38 191	0.08 14	2.33 543	0.09 70	0.10 117	0.38 438	2.66 543

test_sample7	0.65 300	0.41 113	2.08 145	0.36 251	0.20 122	0.52 154	0.32 314	0.99 403	0.86 434	0.64 358	0.63 337	0.67 340	0.49 357	1.18 320	0.52 261	0.18 402	1.21 454	0.16 387	0.15 269	0.19 219	1.22 474

ff7	0.65 300	0.58 199	2.09 149	0.39 298	0.60 413	0.56 193	0.23 148	0.49 65	0.62 190	1.00 467	0.24 42	0.20 43	0.24 111	0.71 216	0.24 41	0.09 43	2.09 528	0.10 125	0.18 317	0.24 291	2.22 533

ffff	0.65 300	0.58 199	2.09 149	0.39 298	0.60 413	0.56 193	0.23 148	0.49 65	0.62 190	1.00 467	0.24 42	0.20 43	0.24 111	0.71 216	0.24 41	0.09 43	2.09 528	0.10 125	0.18 317	0.24 291	2.22 533

11t	0.65 300	0.58 199	2.09 149	0.39 298	0.60 413	0.56 193	0.23 148	0.49 65	0.62 190	1.00 467	0.24 42	0.20 43	0.24 111	0.71 216	0.24 41	0.09 43	2.09 528	0.10 125	0.18 317	0.24 291	2.22 533

qqq	0.65 300	0.63 223	2.10 155	0.30 126	0.64 429	0.46 97	0.27 235	0.81 251	0.83 412	0.48 163	0.56 282	0.46 226	0.37 238	1.03 290	0.75 354	0.11 196	1.41 485	0.12 245	0.41 478	0.16 141	1.18 465

ccc-4	0.65 300	0.58 199	2.09 149	0.39 298	0.60 413	0.56 193	0.23 148	0.49 65	0.62 190	1.00 467	0.24 42	0.20 43	0.24 111	0.71 216	0.24 41	0.09 43	2.09 528	0.10 125	0.18 317	0.24 291	2.22 533

x	0.65 300	0.62 221	2.12 158	0.36 251	0.61 422	0.48 114	0.24 174	0.80 242	0.89 449	0.50 198	0.56 282	0.44 205	0.36 232	0.62 179	0.80 369	0.11 196	1.44 489	0.11 191	0.39 472	0.16 141	1.34 487

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 300	1.15 394	2.40 223	0.33 186	0.30 260	0.83 439	0.40 377	0.94 362	0.82 405	0.67 383	0.76 423	0.68 354	0.58 397	1.13 311	1.25 440	0.14 323	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.18 188	0.28 143

iRaft-Stereo_5w	0.65 300	1.35 446	2.21 181	0.30 126	0.63 425	0.49 119	0.28 248	0.78 227	0.64 211	0.41 121	0.61 322	0.62 312	0.46 334	1.79 425	0.48 243	0.10 107	0.25 305	0.11 191	0.12 203	0.40 453	0.94 439

TransformOpticalFlow	0.65 300	0.61 214	2.67 365	0.45 350	0.26 215	0.62 302	0.28 248	0.88 321	0.76 352	0.76 422	0.74 413	0.90 446	0.84 462	1.82 431	0.80 369	0.10 107	0.07 9	0.11 191	0.09 81	0.12 70	0.19 77

IIG-Stereo	0.65 300	0.87 318	2.32 204	0.55 401	0.23 178	0.62 302	0.21 95	0.78 227	0.71 303	0.64 358	0.69 377	0.69 365	0.38 248	2.07 466	1.37 451	0.11 196	0.08 45	0.11 191	0.09 81	0.15 121	0.27 137

DRaft	0.65 300	0.47 152	2.38 214	0.25 41	0.17 58	0.64 328	0.65 467	0.56 119	0.57 151	0.67 383	0.98 470	0.38 165	0.99 483	1.42 358	2.06 485	0.11 196	0.14 204	0.10 125	0.14 247	0.18 188	0.21 93

RAFT-RH_RVC	0.65 300	0.73 265	2.78 406	0.39 298	0.29 247	0.60 260	0.18 50	0.45 42	0.63 201	0.75 418	1.89 516	0.47 235	0.29 190	1.59 391	1.21 433	0.15 353	0.07 9	0.13 306	0.13 225	0.11 59	0.10 6

pcwnet_v2	0.65 300	0.54 184	4.29 531	0.33 186	0.27 228	0.60 260	0.25 200	1.02 430	0.92 456	0.61 323	0.69 377	0.62 312	0.54 378	0.67 199	0.38 191	0.18 402	0.15 220	0.15 368	0.14 247	0.21 251	0.49 288

RALCasStereoNet	0.65 300	1.34 442	2.56 317	0.43 337	0.96 476	0.50 129	0.26 217	0.62 156	0.56 144	0.43 135	0.49 208	0.36 154	0.28 172	0.72 223	0.53 268	0.10 107	1.18 449	0.09 70	0.08 51	0.27 347	1.27 480

ARAFT	0.65 300	1.69 503	3.34 472	0.29 106	0.16 36	0.65 344	0.36 354	0.96 379	0.73 317	0.63 347	0.49 208	0.56 287	0.31 206	1.23 328	0.35 174	0.11 196	0.08 45	0.14 342	0.13 225	0.38 438	0.50 290

psm_up	0.65 300	1.02 360	2.53 300	0.36 251	0.31 269	0.64 328	0.38 366	0.96 379	0.73 317	0.63 347	0.57 293	0.68 354	0.57 390	1.90 452	0.52 261	0.17 391	0.15 220	0.16 387	0.15 269	0.27 347	0.22 100

CFNet	0.65 300	1.45 471	2.27 192	0.34 210	0.25 199	0.64 328	0.23 148	0.93 357	0.79 383	0.48 163	0.59 305	0.58 295	0.40 270	2.28 483	0.63 314	0.13 287	0.09 98	0.15 368	0.14 247	0.34 406	0.26 130

YMNet	0.66 319	0.98 352	2.12 158	0.42 325	0.41 346	0.86 446	0.43 392	0.92 353	0.76 352	0.75 418	0.81 434	0.83 422	0.46 334	0.87 260	1.07 413	0.19 418	0.22 287	0.20 437	0.17 306	0.42 463	0.39 219

YMNet_1	0.66 319	0.98 352	2.12 158	0.42 325	0.41 346	0.86 446	0.43 392	0.92 353	0.76 352	0.75 418	0.81 434	0.83 422	0.46 334	0.87 260	1.07 413	0.19 418	0.22 287	0.20 437	0.17 306	0.42 463	0.39 219

Reg-Stereo(zero)	0.66 319	0.26 1	2.13 164	0.25 41	1.15 505	0.99 472	0.97 505	0.57 126	0.81 399	0.52 220	0.46 180	0.54 271	0.59 400	0.47 97	1.14 424	0.08 14	0.88 418	0.08 28	0.36 463	0.12 70	0.80 403

mmm	0.66 319	0.53 182	1.83 91	0.38 283	0.86 463	0.49 119	0.27 235	0.82 260	0.83 412	0.59 302	0.69 377	0.47 235	0.38 248	0.81 252	0.73 348	0.12 240	1.37 479	0.14 342	0.45 484	0.18 188	1.35 489

Wz-Net-LNSev	0.66 319	1.30 432	2.81 413	0.35 233	0.37 323	0.80 428	0.48 417	0.91 346	0.87 440	0.63 347	0.70 390	0.80 408	0.59 400	0.67 199	0.68 330	0.15 353	0.14 204	0.12 245	0.12 203	0.24 291	0.38 211

AASNet	0.66 319	1.49 478	2.97 437	0.37 264	0.33 288	0.65 344	0.30 292	1.00 413	0.78 370	0.56 259	0.60 314	0.55 280	0.39 263	0.88 266	0.96 392	0.15 353	0.12 173	0.13 306	0.11 165	0.45 475	0.35 193

coex_refinement	0.67 325	1.33 439	2.48 282	0.38 283	0.26 215	0.64 328	0.34 336	0.88 321	0.68 266	0.61 323	0.63 337	0.80 408	0.48 352	1.84 434	1.09 417	0.13 287	0.10 127	0.10 125	0.10 117	0.18 188	0.38 211

DDVS	0.67 325	0.46 149	1.74 79	2.40 547	0.35 306	0.86 446	0.98 506	0.72 201	0.52 114	0.53 229	0.57 293	0.89 443	0.37 238	1.22 325	0.57 283	0.15 353	0.14 204	0.14 342	0.12 203	0.19 219	0.42 239

ACVNet-DCA	0.67 325	0.73 265	2.43 237	0.67 443	0.52 385	0.76 405	0.24 174	0.81 251	0.83 412	0.77 424	0.39 143	0.25 80	0.38 248	0.70 209	0.22 15	0.10 107	2.13 534	0.11 191	0.09 81	0.16 141	1.18 465

fast-acv-ft	0.67 325	1.24 420	3.26 465	0.39 298	0.30 260	0.80 428	0.48 417	0.74 206	0.76 352	0.60 313	0.78 431	0.76 393	0.60 408	0.70 209	0.78 364	0.16 370	0.15 220	0.18 421	0.17 306	0.38 438	0.24 118

ToySt	0.67 325	0.88 322	2.61 337	0.39 298	0.73 444	0.61 280	0.38 366	0.78 227	0.73 317	0.43 135	0.70 390	0.72 376	0.45 324	0.66 196	0.62 307	0.14 323	0.63 386	0.13 306	0.33 447	0.24 291	1.18 465

PSM-AAD	0.67 325	0.29 8	2.41 228	0.37 264	0.23 178	0.86 446	1.15 521	0.62 156	0.66 226	0.64 358	0.71 403	0.67 340	2.90 540	0.65 193	0.32 142	0.10 107	0.08 45	0.17 402	0.15 269	0.14 110	0.34 186

HSM	0.67 325	0.92 342	2.29 197	0.30 126	0.29 247	0.65 344	0.29 276	0.98 394	0.67 239	0.59 302	0.58 300	1.39 510	0.65 420	2.56 503	0.45 228	0.11 196	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.18 188	0.24 118

Occ-G	0.68 332	0.54 184	2.08 145	0.99 489	0.74 445	0.38 46	0.25 200	0.46 49	0.78 370	0.40 119	0.36 125	0.46 226	0.22 89	0.90 269	0.70 334	0.09 43	1.53 501	0.09 70	0.16 290	0.31 387	2.06 521

raft_robust	0.68 332	1.24 420	2.42 232	0.30 126	0.57 403	0.53 162	0.25 200	0.95 376	0.79 383	0.49 179	0.46 180	1.12 493	0.74 446	1.50 371	0.61 304	0.09 43	0.62 385	0.10 125	0.30 418	0.26 333	0.30 159

SACVNet	0.68 332	1.08 374	2.58 323	0.38 283	0.28 241	0.65 344	0.37 357	0.91 346	0.65 218	0.67 383	0.62 329	0.69 365	0.47 345	2.07 466	0.65 321	0.18 402	0.14 204	0.16 387	0.15 269	0.39 447	0.41 234

ADLNet	0.68 332	1.02 360	2.68 372	0.35 233	0.34 298	0.67 364	0.34 336	0.95 376	0.79 383	0.70 397	0.62 329	0.80 408	0.46 334	1.77 418	0.69 332	0.15 353	0.12 173	0.14 342	0.14 247	0.31 387	0.54 314

XPNet_ROB	0.68 332	1.11 382	2.28 194	0.38 283	0.27 228	0.67 364	0.47 415	0.94 362	0.75 343	0.80 435	0.71 403	0.81 412	0.54 378	1.72 408	0.84 379	0.22 444	0.16 234	0.16 387	0.15 269	0.25 313	0.45 268

ETE_ROB	0.68 332	1.09 375	2.32 204	0.38 283	0.26 215	0.69 373	0.51 425	1.49 519	0.75 343	0.81 439	0.71 403	0.85 430	0.51 366	1.39 351	0.70 334	0.17 391	0.14 204	0.19 428	0.16 290	0.24 291	0.35 193

LALA_ROB	0.68 332	1.14 388	2.50 293	0.37 264	0.29 247	0.78 421	0.55 439	0.99 403	0.84 424	0.82 443	0.68 372	0.93 452	0.50 362	1.01 287	0.89 385	0.21 438	0.15 220	0.21 443	0.18 317	0.26 333	0.30 159

SCV	0.69 339	0.68 241	1.95 118	0.90 472	1.04 489	0.49 119	0.24 174	0.98 394	0.73 317	0.54 235	0.31 93	0.24 71	0.20 71	1.32 344	0.26 73	0.11 196	1.59 505	0.09 70	0.32 433	0.34 406	1.58 503

UGAM	0.69 339	0.84 307	2.66 357	0.40 311	0.20 122	0.53 162	0.34 336	0.63 163	0.74 337	0.45 146	0.74 413	0.95 460	0.36 232	2.57 504	0.42 209	0.11 196	0.45 348	0.17 402	0.19 335	0.43 468	0.57 328

STrans-v2	0.69 339	0.62 221	2.66 357	0.28 88	0.23 178	0.57 215	0.32 314	1.01 422	0.77 365	0.92 458	0.84 440	0.88 440	0.92 477	1.81 428	1.19 431	0.10 107	0.07 9	0.10 125	0.09 81	0.12 70	0.30 159

DEmStereo	0.69 339	0.40 107	2.42 232	0.42 325	0.18 75	0.66 357	0.88 497	0.54 103	0.64 211	0.60 313	1.00 474	0.45 217	1.24 497	1.53 374	2.21 496	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.10 117	0.11 59	0.14 33

FADNet-RVC	0.69 339	1.65 499	2.74 397	0.35 233	0.26 215	0.60 260	0.29 276	0.91 346	0.67 239	0.46 157	0.51 223	0.62 312	0.46 334	1.75 413	0.81 373	0.17 391	0.20 275	0.17 402	0.18 317	0.60 499	0.39 219

RASNet	0.69 339	1.05 369	2.59 325	0.37 264	0.47 375	0.66 357	0.33 328	0.82 260	0.76 352	0.51 210	0.65 357	0.93 452	0.62 412	2.20 480	0.80 369	0.14 323	0.09 98	0.09 70	0.11 165	0.18 188	0.37 202

PS-NSSS	0.69 339	1.37 456	2.44 245	0.31 143	0.32 281	0.64 328	0.34 336	1.04 443	0.74 337	0.56 259	0.75 420	0.51 254	0.42 295	2.41 496	0.54 273	0.24 459	0.17 247	0.27 470	0.18 317	0.30 378	0.23 109

MyStereo06	0.70 346	0.72 262	3.51 493	0.31 143	0.25 199	0.60 260	0.30 292	0.90 339	0.67 239	1.48 521	0.53 239	0.84 425	0.57 390	0.60 168	1.11 420	0.09 43	0.55 371	0.12 245	0.20 346	0.16 141	0.56 322

MSKI-zero shot	0.70 346	0.44 138	2.62 342	1.47 516	0.75 447	0.56 193	0.20 72	0.80 242	0.45 68	0.60 313	0.52 232	0.44 205	0.17 26	0.70 209	0.26 73	0.09 43	2.87 551	0.09 70	0.32 433	0.14 110	0.50 290

DMCA-RVC	0.70 346	1.30 432	3.59 500	0.37 264	0.89 467	0.57 215	0.31 303	0.73 204	0.59 169	0.69 393	0.54 258	0.59 298	0.57 390	1.25 334	0.66 324	0.16 370	0.38 335	0.20 437	0.15 269	0.22 268	0.23 109

HSM-Net_RVC	0.70 346	0.40 107	2.45 263	0.27 72	0.19 106	0.68 370	0.30 292	1.29 505	0.73 317	0.73 409	0.70 390	0.77 395	0.45 324	3.73 546	0.46 233	0.13 287	0.09 98	0.10 125	0.09 81	0.13 87	0.32 174
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ACV-stereo	0.71 350	0.85 311	3.01 444	0.33 186	0.25 199	1.01 475	0.59 451	0.62 156	0.54 129	0.42 127	0.45 175	1.54 517	1.44 507	1.40 353	0.73 348	0.14 323	0.13 189	0.12 245	0.11 165	0.20 239	0.35 193

AE-Stereo	0.71 350	0.32 39	2.44 245	0.44 343	0.50 379	0.58 226	0.23 148	1.08 470	0.67 239	0.67 383	0.51 223	0.47 235	0.24 111	0.63 180	0.32 142	0.09 43	2.15 538	0.11 191	0.45 484	0.22 268	2.01 518

xx1	0.71 350	0.73 265	2.43 237	0.67 443	0.52 385	0.76 405	0.24 174	0.85 293	1.05 489	0.77 424	0.39 143	0.46 226	0.37 238	0.70 209	0.22 15	0.10 107	2.13 534	0.12 245	0.41 478	0.16 141	1.18 465

GrayStereo	0.71 350	0.27 3	2.40 223	0.89 470	0.23 178	0.62 302	1.40 537	0.67 175	0.70 289	0.72 408	0.77 427	0.55 280	3.03 541	0.60 168	0.28 95	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.21 357	0.12 70	0.37 202

FADNet	0.71 350	1.60 493	2.53 300	0.33 186	0.30 260	0.67 364	0.29 276	0.92 353	0.75 343	0.45 146	0.49 208	0.66 337	0.57 390	1.85 438	0.85 380	0.46 501	0.20 275	0.17 402	0.20 346	0.60 499	0.37 202

iResNetv2_ROB	0.71 350	1.90 516	3.48 491	0.43 337	0.22 149	0.60 260	0.29 276	0.96 379	0.78 370	0.60 313	0.65 357	0.60 305	0.46 334	0.80 248	1.21 433	0.12 240	0.08 45	0.10 125	0.07 30	0.44 472	0.33 178

DRN-Test	0.71 350	0.79 294	2.83 417	0.40 311	0.44 363	0.80 428	0.41 379	1.07 467	0.83 412	0.82 443	0.64 350	0.68 354	0.57 390	1.78 421	0.79 367	0.16 370	0.13 189	0.17 402	0.16 290	0.24 291	0.51 297

StereoDRNet	0.71 350	1.24 420	2.56 317	0.42 325	0.45 366	0.73 391	0.46 411	0.98 394	0.81 399	0.77 424	0.56 282	0.74 384	0.48 352	1.69 406	0.91 388	0.15 353	0.14 204	0.15 368	0.15 269	0.26 333	0.51 297

NCCL2	0.71 350	1.32 434	2.30 199	0.44 343	0.31 269	0.71 381	0.67 474	0.89 330	0.69 278	0.70 397	0.61 322	0.85 430	0.54 378	1.58 390	0.70 334	0.20 429	0.17 247	0.66 516	0.25 386	0.26 333	0.38 211

TCMNet	0.72 359	1.15 394	2.78 406	0.51 386	0.52 385	0.73 391	0.39 372	0.94 362	0.78 370	0.60 313	0.68 372	0.63 316	0.46 334	1.71 407	0.72 344	0.18 402	0.19 260	0.23 456	0.18 317	0.40 453	0.56 322

1test111	0.72 359	0.73 265	2.43 237	0.67 443	0.52 385	0.76 405	0.24 174	0.81 251	0.83 412	0.77 424	0.39 143	0.25 80	0.38 248	1.03 290	0.75 354	0.10 107	2.13 534	0.11 191	0.09 81	0.16 141	1.18 465

FAT-Stereo	0.72 359	0.60 208	2.86 423	0.37 264	0.29 247	0.64 328	0.55 439	1.01 422	0.91 454	0.76 422	0.94 462	0.93 452	0.79 456	1.82 431	0.60 297	0.19 418	0.19 260	0.17 402	0.16 290	0.23 284	0.47 275

SCV_C0	0.73 362	0.68 241	2.05 140	1.50 520	0.92 471	0.45 89	0.20 72	0.96 379	0.71 303	0.65 374	0.33 107	0.31 128	0.20 71	1.25 334	0.52 261	0.09 43	1.68 512	0.08 28	0.30 418	0.27 347	1.52 501

MyStereo8	0.73 362	1.16 397	2.89 427	0.53 392	0.34 298	0.71 381	0.20 72	1.87 532	0.59 169	0.53 229	0.66 364	0.50 249	0.33 218	1.27 339	0.62 307	0.10 107	1.19 450	0.10 125	0.21 357	0.21 251	0.61 339

ADLNet2	0.73 362	1.22 415	3.28 467	0.34 210	0.36 317	0.65 344	0.37 357	0.94 362	0.87 440	0.57 277	0.65 357	0.92 447	0.48 352	2.05 464	0.60 297	0.13 287	0.11 155	0.11 191	0.11 165	0.37 431	0.38 211

hitnet-ft	0.73 362	1.09 375	2.59 325	0.28 88	0.22 149	0.71 381	0.36 354	0.89 330	0.67 239	0.58 283	0.83 438	1.03 475	0.94 480	2.31 485	0.70 334	0.23 452	0.14 204	0.41 500	0.13 225	0.24 291	0.28 143

MoCha-V2	0.74 366	0.78 290	2.18 172	1.01 490	1.55 526	0.36 35	0.19 58	0.61 152	0.49 85	0.33 91	0.34 114	0.30 120	0.27 158	1.56 378	0.47 238	0.09 43	1.94 523	0.08 28	0.37 465	0.18 188	1.62 507

IGEV++	0.74 366	0.70 253	2.05 140	1.11 496	1.09 497	0.32 18	0.21 95	0.75 210	0.43 53	0.30 82	0.30 82	0.22 53	0.27 158	0.98 283	0.31 132	0.10 107	2.50 547	0.08 28	0.15 269	0.27 347	2.70 544

cc1	0.74 366	0.73 265	2.43 237	0.67 443	0.52 385	0.76 405	0.24 174	0.85 293	1.05 489	0.77 424	0.39 143	0.25 80	0.38 248	0.70 209	0.22 15	0.10 107	2.13 534	0.11 191	0.09 81	0.25 313	2.20 531

IGEVStereo-DCA	0.74 366	0.74 275	2.09 149	0.76 455	0.77 452	0.45 89	0.23 148	0.49 65	0.62 190	0.71 406	0.22 29	0.30 120	0.28 172	1.29 341	1.53 461	0.10 107	1.50 498	0.10 125	0.18 317	0.24 291	2.22 533

tt1	0.74 366	0.73 265	2.34 207	0.67 443	0.63 425	0.75 400	0.24 174	0.85 293	0.96 470	0.81 439	0.38 137	0.26 90	0.35 228	0.64 187	0.22 15	0.10 107	2.16 539	0.11 191	0.09 81	0.25 313	2.19 528

anonymousa	0.74 366	0.60 208	2.58 323	0.96 482	1.33 514	0.61 280	0.26 217	0.69 183	0.56 144	0.55 247	0.84 440	0.82 417	0.46 334	0.56 151	0.61 304	0.10 107	1.11 444	0.12 245	0.98 542	0.14 110	0.97 447

Wz-Net-MNSev	0.74 366	1.42 466	2.75 399	0.38 283	0.33 288	0.90 460	0.61 460	0.98 394	0.94 463	0.77 424	0.75 420	0.75 389	0.66 426	1.39 351	0.76 358	0.17 391	0.13 189	0.14 342	0.14 247	0.28 360	0.48 282

IPLG	0.74 366	1.09 375	2.87 424	0.36 251	0.21 136	1.63 516	0.60 455	1.39 514	0.63 201	1.39 513	0.51 223	0.40 178	0.86 467	1.40 353	0.37 183	0.09 43	0.07 9	0.14 342	0.12 203	0.34 406	0.23 109

FADNet-RVC-Resample	0.74 366	1.54 481	3.81 511	0.38 283	0.29 247	0.62 302	0.38 366	0.91 346	0.67 239	0.52 220	0.51 223	0.63 316	0.44 316	1.56 378	0.59 293	0.24 459	0.32 322	0.22 448	0.19 335	0.30 378	0.71 376

RP	0.74 366	1.01 358	2.48 282	0.44 343	0.45 366	0.66 357	0.45 405	0.95 376	0.87 440	0.70 397	0.95 465	0.99 467	0.82 459	1.55 376	0.82 376	0.26 469	0.19 260	0.23 456	0.20 346	0.34 406	0.38 211

stereogan	0.74 366	0.68 241	2.82 415	0.40 311	0.40 340	1.05 480	0.42 385	0.99 403	0.96 470	0.78 432	0.86 448	1.15 497	0.73 442	1.57 383	0.56 280	0.20 429	0.19 260	0.20 437	0.16 290	0.37 431	0.34 186

HART	0.75 377	0.75 280	2.22 183	0.94 478	1.59 530	0.30 12	0.19 58	0.72 201	0.85 427	0.30 82	0.52 232	0.39 169	0.16 22	0.81 252	0.43 216	0.08 14	2.61 550	0.10 125	0.07 30	0.36 424	1.61 506

model_zeroshot	0.75 377	0.94 347	2.48 282	1.88 538	0.68 437	0.72 387	0.22 111	1.01 422	0.51 102	1.10 479	0.35 121	0.63 316	0.20 71	0.78 241	0.32 142	0.12 240	1.97 525	0.10 125	0.23 373	0.12 70	0.56 322

Nwc_Net	0.75 377	1.10 380	2.96 436	0.42 325	0.39 334	0.77 415	0.39 372	1.06 464	0.73 317	0.65 374	1.00 474	0.99 467	0.74 446	1.43 359	0.99 401	0.24 459	0.15 220	0.23 456	0.26 394	0.27 347	0.30 159

NOSS_ROB	0.75 377	1.03 364	2.27 192	0.68 448	0.26 215	0.68 370	0.30 292	0.99 403	0.82 405	0.59 302	0.58 300	0.77 395	0.39 263	2.75 522	0.48 243	0.25 465	0.24 296	0.28 473	0.26 394	0.29 369	1.07 459

PSMNet_ROB	0.75 377	1.42 466	2.93 432	0.39 298	0.32 281	0.73 391	0.56 443	0.90 339	0.74 337	0.56 259	0.60 314	0.75 389	0.47 345	2.00 460	1.31 443	0.18 402	0.13 189	0.19 428	0.20 346	0.26 333	0.40 226

DualNet (step1)	0.76 382	0.69 250	2.69 379	0.28 88	0.23 178	0.81 433	0.33 328	0.99 403	0.86 434	0.64 358	0.63 337	0.67 340	0.49 357	1.18 320	0.52 261	0.65 510	1.21 454	0.86 523	0.56 509	0.25 313	0.72 378

DispNO	0.76 382	1.36 451	3.15 457	0.32 164	0.27 228	0.59 245	0.29 276	0.88 321	0.72 312	0.55 247	0.79 433	0.83 422	0.47 345	2.46 498	1.23 437	0.12 240	0.10 127	0.18 421	0.31 425	0.20 239	0.25 122

DCRE	0.76 382	0.80 296	2.31 202	1.05 491	1.18 506	0.63 316	0.26 217	1.03 437	0.59 169	0.52 220	2.12 521	0.44 205	0.27 158	0.41 73	0.53 268	0.09 43	1.02 434	0.10 125	0.32 433	0.16 141	1.47 499

APVNet	0.76 382	1.11 382	3.23 461	0.39 298	0.36 317	0.85 445	0.44 400	0.96 379	0.73 317	0.58 283	0.69 377	0.76 393	0.56 385	2.29 484	0.82 376	0.17 391	0.18 254	0.24 462	0.19 335	0.35 418	0.27 137

GwcNet	0.76 382	1.09 375	3.68 504	0.38 283	0.45 366	0.81 433	0.45 405	0.91 346	0.89 449	0.63 347	0.77 427	0.82 417	0.51 366	1.64 398	0.85 380	0.17 391	0.16 234	0.15 368	0.15 269	0.33 399	0.34 186

AF-Net	0.76 382	1.14 388	2.74 397	0.42 325	0.41 346	0.70 376	0.41 379	1.07 467	0.94 463	0.73 409	1.05 483	1.04 479	0.86 467	1.23 328	1.00 404	0.23 452	0.15 220	0.25 467	0.18 317	0.32 395	0.35 193

ccnet	0.77 388	0.61 214	2.01 130	0.40 311	0.46 373	1.05 480	0.59 451	1.02 430	0.74 337	0.90 455	0.97 467	0.82 417	0.89 472	1.68 405	1.16 428	0.32 484	0.26 308	0.32 486	0.28 405	0.35 418	0.47 275

RYNet	0.77 388	0.91 337	2.36 209	0.37 264	0.41 346	0.88 455	0.44 400	0.99 403	0.88 444	0.65 374	0.54 258	0.92 447	0.61 410	2.70 517	1.23 437	0.15 353	0.14 204	0.17 402	0.14 247	0.27 347	0.55 321

GCAP-BAT	0.78 390	0.38 93	2.37 211	0.98 484	0.60 413	0.77 415	0.22 111	1.13 486	0.51 102	0.80 435	0.90 457	0.81 412	0.25 131	0.77 234	0.88 384	0.10 107	1.94 523	0.09 70	0.50 497	0.17 164	1.35 489

ffm	0.78 390	0.67 232	3.39 478	0.32 164	0.22 149	0.58 226	0.28 248	0.85 293	0.96 470	0.54 235	0.74 413	0.67 340	0.40 270	0.64 187	0.22 15	0.10 107	2.16 539	0.15 368	0.33 447	0.25 313	2.19 528

Syn2CoEx	0.78 390	1.43 469	3.54 497	0.44 343	0.31 269	0.64 328	0.43 392	1.04 443	0.83 412	0.64 358	0.77 427	0.74 384	0.74 446	1.91 453	0.64 316	0.20 429	0.17 247	0.19 428	0.15 269	0.30 378	0.59 334

RGC	0.78 390	1.10 380	2.55 313	0.45 350	0.45 366	0.73 391	0.40 377	1.00 413	0.75 343	0.75 418	1.04 481	1.02 474	0.73 442	1.74 411	1.15 426	0.24 459	0.19 260	0.28 473	0.26 394	0.31 387	0.38 211

HH	0.79 394	0.52 178	2.72 389	1.45 513	0.80 457	0.91 461	0.23 148	0.76 213	0.76 352	0.64 358	0.55 269	0.87 436	0.41 282	0.94 276	0.45 228	0.09 43	1.20 451	0.10 125	0.09 81	0.16 141	2.16 526

HanStereo	0.79 394	0.52 178	2.72 389	1.45 513	0.80 457	0.91 461	0.23 148	0.76 213	0.76 352	0.64 358	0.55 269	0.87 436	0.41 282	0.94 276	0.45 228	0.09 43	1.20 451	0.10 125	0.09 81	0.16 141	2.16 526

FTStereo	0.79 394	0.32 39	2.83 417	0.70 450	0.21 136	0.73 391	1.75 542	0.61 152	0.60 175	1.07 477	1.62 511	1.28 502	2.11 532	0.75 230	0.30 113	0.19 418	0.08 45	0.12 245	0.11 165	0.12 70	0.39 219

RAFT + AFF	0.79 394	1.73 505	2.99 442	0.34 210	0.35 306	0.67 364	0.51 425	1.05 451	0.79 383	0.54 235	0.58 300	0.59 298	0.81 457	1.80 426	1.21 433	0.13 287	0.27 315	0.15 368	0.14 247	0.45 475	0.69 371

AANet_RVC	0.79 394	1.46 473	2.72 389	0.34 210	0.25 199	0.59 245	0.32 314	0.88 321	0.83 412	0.62 336	0.95 465	0.80 408	0.43 307	2.46 498	1.72 468	0.38 491	0.26 308	0.10 125	0.09 81	0.25 313	0.43 247

aanetorigin	0.81 399	1.03 364	2.64 352	0.44 343	0.44 363	0.59 245	1.00 511	0.59 139	0.70 289	1.54 523	1.22 493	0.82 417	1.08 490	1.06 295	1.07 413	0.18 402	0.15 220	0.17 402	0.21 357	0.53 493	0.65 354

STTRV1_RVC	0.81 399	0.59 206	2.88 426	0.43 337	0.49 378	0.80 428	0.44 400	1.18 497	0.84 424	0.63 347	0.89 453	0.72 376	0.63 416	2.67 513	0.67 327	0.51 503	0.65 388	0.27 470	0.24 377	0.35 418	0.29 149

GANetREF_RVC	0.81 399	1.44 470	3.04 448	0.49 375	0.27 228	0.83 439	0.63 463	1.03 437	0.92 456	0.63 347	0.61 322	0.72 376	0.59 400	2.40 494	0.58 289	0.33 486	0.25 305	0.37 495	0.25 386	0.41 460	0.36 201
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PWC_ROB	0.81 399	1.41 462	2.60 332	0.41 321	0.40 340	0.63 316	0.31 303	1.04 443	0.99 480	0.92 458	1.29 496	0.78 399	0.68 430	1.65 401	1.50 458	0.19 418	0.12 173	0.18 421	0.13 225	0.51 489	0.54 314

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 403	0.78 290	3.67 503	0.35 233	0.81 459	1.25 498	0.88 497	1.13 486	0.58 158	0.84 447	0.52 232	1.24 500	0.64 417	0.77 234	0.70 334	0.10 107	0.53 365	0.11 191	0.45 484	0.29 369	0.81 410

test_for_model	0.82 403	1.62 494	2.47 276	1.36 508	1.04 489	0.53 162	0.22 111	0.82 260	0.63 201	0.60 313	0.29 74	0.25 80	0.21 81	0.28 5	0.25 58	0.80 520	1.87 518	0.08 28	0.08 51	1.81 545	1.18 465

HBP-ISP	0.82 403	1.57 485	3.28 467	0.50 381	0.27 228	0.86 446	0.54 435	1.09 472	0.78 370	0.81 439	0.70 390	0.68 354	1.00 484	2.02 461	0.47 238	0.24 459	0.24 296	0.29 481	0.25 386	0.28 360	0.52 304

S-Stereo	0.82 403	0.73 265	3.79 509	0.40 311	0.37 323	0.70 376	0.69 478	1.00 413	1.03 485	0.63 347	0.92 460	0.82 417	0.59 400	2.35 488	0.71 340	0.18 402	0.22 287	0.17 402	0.18 317	0.30 378	0.67 360

CVANet_RVC	0.82 403	1.18 403	3.98 516	0.40 311	0.28 241	0.63 316	0.43 392	0.90 339	0.78 370	1.14 484	0.69 377	0.68 354	0.52 373	2.62 509	0.48 243	0.20 429	0.13 189	0.22 448	0.37 465	0.37 431	0.48 282

PASM	0.82 403	1.00 355	2.68 372	0.52 388	0.48 376	0.65 344	0.59 451	0.83 271	0.89 449	0.82 443	0.73 410	0.89 443	0.68 430	2.39 493	0.73 348	0.35 489	0.37 331	0.36 493	0.41 478	0.45 475	0.51 297

TDLM	0.83 409	1.28 429	2.38 214	0.46 355	0.26 215	0.66 357	0.55 439	0.87 313	0.80 391	2.54 544	0.62 329	0.61 307	0.51 366	2.68 516	0.67 327	0.20 429	0.11 155	0.35 492	0.15 269	0.33 399	0.48 282

PWCDC_ROB	0.83 409	1.57 485	2.63 343	0.48 362	0.37 323	0.78 421	0.29 276	1.04 443	1.36 515	0.63 347	2.05 520	0.64 324	0.70 437	1.10 303	1.20 432	0.33 486	0.14 204	0.15 368	0.12 203	0.63 503	0.46 273

GCST	0.84 411	1.48 476	3.02 446	1.12 499	1.09 497	0.62 302	0.19 58	0.79 236	0.56 144	0.60 313	0.65 357	0.50 249	0.31 206	1.24 330	0.74 353	0.76 518	0.46 349	0.84 522	0.64 519	0.71 508	0.57 328

rrr	0.84 411	0.74 275	3.40 483	0.76 455	0.77 452	0.45 89	0.28 248	1.23 502	0.84 424	0.71 406	0.22 29	0.30 120	0.28 172	1.29 341	1.53 461	0.10 107	1.50 498	0.10 125	0.29 409	0.24 291	1.75 512

GASNet	0.84 411	1.98 519	4.07 520	0.48 362	0.33 288	0.58 226	0.34 336	0.97 387	0.81 399	0.60 313	0.59 305	0.74 384	0.55 383	2.08 469	1.18 429	0.22 444	0.15 220	0.19 428	0.17 306	0.55 495	0.29 149

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 411	1.41 462	2.80 409	0.94 478	0.35 306	0.89 457	0.41 379	0.89 330	0.66 226	0.57 277	0.63 337	0.75 389	0.38 248	2.37 489	0.55 276	1.16 536	0.31 321	0.36 493	0.21 357	0.59 498	0.63 347

edge stereo	0.84 411	0.74 275	3.42 488	0.38 283	1.21 508	0.63 316	0.41 379	0.98 394	0.83 412	0.81 439	0.88 451	1.14 495	0.73 442	2.16 477	0.89 385	0.22 444	0.20 275	0.26 469	0.18 317	0.38 438	0.43 247

SHD	0.84 411	1.14 388	2.54 305	0.80 464	0.52 385	0.76 405	0.34 336	1.16 492	1.29 510	1.11 481	0.85 443	0.98 464	0.74 446	1.25 334	1.48 457	0.22 444	0.37 331	0.20 437	0.27 403	0.36 424	0.41 234

XQC	0.84 411	1.32 434	2.61 337	0.78 461	0.44 363	0.89 457	0.53 432	1.16 492	1.07 492	0.85 449	0.69 377	0.92 447	0.73 442	1.40 353	1.44 455	0.24 459	0.35 328	0.23 456	0.26 394	0.45 475	0.39 219

RTSC	0.84 411	1.40 461	2.67 365	0.50 381	0.40 340	0.83 439	0.33 328	1.11 479	1.14 500	0.93 461	0.82 436	0.84 425	0.58 397	1.34 347	1.82 476	0.18 402	0.49 356	0.14 342	0.30 418	0.46 479	0.42 239

PDISCO_ROB	0.84 411	1.46 473	2.84 419	0.65 435	0.59 408	1.17 493	0.48 417	1.19 498	1.08 494	0.67 383	0.72 408	1.00 470	0.61 410	1.24 330	1.05 409	0.38 491	0.18 254	0.28 473	0.24 377	0.58 497	0.44 263

LL-Strereo	0.85 420	1.73 505	3.06 452	0.37 264	0.61 422	0.54 173	0.33 328	1.01 422	0.76 352	0.69 393	0.58 300	0.85 430	0.78 454	2.65 512	0.54 273	0.14 323	0.58 377	0.14 342	0.12 203	0.42 463	1.05 457

Wz-Net-SNSev	0.85 420	1.83 512	3.36 473	0.42 325	0.31 269	0.71 381	0.66 469	1.04 443	0.94 463	0.68 389	0.85 443	0.96 461	0.62 412	1.75 413	1.14 424	0.16 370	0.15 220	0.16 387	0.17 306	0.39 447	0.63 347

DANet	0.85 420	0.68 241	2.41 228	1.18 502	0.48 376	0.77 415	1.23 529	0.93 357	1.53 522	0.90 455	0.72 408	0.97 463	0.57 390	1.86 440	1.05 409	0.18 402	0.16 234	0.19 428	0.16 290	0.26 333	0.67 360
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
anonymousdsp	0.86 423	0.59 206	2.65 353	1.33 505	1.25 510	0.56 193	0.23 148	0.54 103	0.71 303	1.13 483	0.25 50	0.22 53	0.24 111	1.24 330	0.24 41	0.09 43	2.34 544	0.10 125	0.18 317	0.25 313	3.12 551

anonymity	0.86 423	0.68 241	1.44 54	0.64 432	0.83 460	0.67 364	0.52 429	0.98 394	0.73 317	0.96 463	0.70 390	0.81 412	0.86 467	1.10 303	1.34 445	0.64 509	0.72 402	0.58 511	1.44 551	0.60 499	0.91 430

IGEV-Stereo	0.86 423	0.60 208	2.65 353	1.35 507	1.25 510	0.56 193	0.23 148	0.54 103	0.71 303	1.14 484	0.25 50	0.22 53	0.24 111	1.24 330	0.24 41	0.09 43	2.34 544	0.10 125	0.18 317	0.25 313	3.13 552
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 423	1.57 485	2.80 409	0.68 448	0.59 408	0.78 421	0.38 366	0.97 387	0.74 337	0.63 347	0.70 390	1.01 471	0.68 430	1.02 288	1.22 436	0.45 499	0.34 327	0.89 527	0.51 501	0.73 510	0.58 330

test_xeample3	0.86 423	0.75 280	3.36 473	0.65 435	0.76 450	0.49 119	0.33 328	1.21 501	0.80 391	0.61 323	0.23 38	0.30 120	0.29 190	1.17 318	1.57 463	0.10 107	1.79 515	0.10 125	0.40 473	0.25 313	2.09 522

CBMV	0.86 423	1.00 355	2.82 415	0.35 233	0.21 136	0.78 421	0.78 489	1.05 451	0.87 440	0.90 455	0.74 413	0.87 436	1.89 527	1.67 402	1.38 453	0.19 418	0.20 275	0.21 443	0.19 335	0.28 360	0.84 415
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 429	1.51 479	2.90 429	0.31 143	0.24 190	0.71 381	0.25 200	1.00 413	0.65 218	0.45 146	0.57 293	0.61 307	0.44 316	1.53 374	0.75 354	0.94 525	0.97 424	0.28 473	1.00 543	0.89 520	1.36 492

anonymousdsp2	0.88 430	0.31 26	1.96 122	1.06 492	1.56 527	0.57 215	0.22 111	0.84 280	0.98 477	1.20 495	0.37 131	0.65 328	0.26 143	1.19 323	0.46 233	0.10 107	2.40 546	0.10 125	0.13 225	0.19 219	2.96 548

MIPNet	0.88 430	1.07 371	2.85 421	0.61 423	0.18 75	1.46 506	1.37 533	1.65 525	0.78 370	1.93 529	0.85 443	0.75 389	1.66 517	0.87 260	0.34 166	0.10 107	0.08 45	0.11 191	0.32 433	0.27 347	0.26 130

THIR-Stereo	0.88 430	0.85 311	2.33 206	0.26 58	0.16 36	0.59 245	2.69 548	0.62 156	0.54 129	0.62 336	1.61 510	0.96 461	1.77 523	1.67 402	2.20 495	0.10 107	0.08 45	0.14 342	0.11 165	0.16 141	0.21 93

NCC-stereo	0.88 430	1.22 415	2.97 437	0.60 417	0.45 366	1.88 527	0.48 417	1.04 443	0.75 343	0.70 397	0.85 443	0.93 452	0.84 462	1.81 428	1.51 459	0.28 476	0.19 260	0.23 456	0.31 425	0.27 347	0.35 193

Abc-Net	0.88 430	1.22 415	2.97 437	0.60 417	0.45 366	1.88 527	0.48 417	1.04 443	0.75 343	0.70 397	0.85 443	0.93 452	0.84 462	1.81 428	1.51 459	0.28 476	0.19 260	0.23 456	0.31 425	0.27 347	0.35 193
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 430	1.45 471	2.68 372	0.38 283	0.35 306	0.95 469	0.51 425	0.92 353	0.81 399	0.89 453	0.84 440	0.61 307	1.35 500	1.26 338	3.38 528	0.14 323	0.12 173	0.17 402	0.19 335	0.28 360	0.34 186

CBMV_ROB	0.88 430	0.75 280	2.73 394	0.36 251	0.22 149	0.76 405	0.47 415	1.05 451	0.81 399	1.06 476	1.04 481	0.88 440	1.36 502	2.17 479	2.03 482	0.23 452	0.24 296	0.27 470	0.25 386	0.27 347	0.73 382

ttt	0.89 437	0.51 174	2.51 294	0.36 251	0.31 269	0.61 280	0.28 248	1.07 467	0.92 456	0.56 259	0.77 427	0.55 280	0.37 238	2.27 482	3.51 531	0.16 370	1.21 454	0.13 306	0.31 425	0.18 188	1.26 479

AEACV	0.89 437	0.29 8	1.84 94	2.50 548	1.68 532	0.53 162	0.21 95	1.01 422	0.42 47	0.68 389	0.31 93	0.22 53	0.39 263	1.63 395	0.25 58	0.09 43	2.60 548	0.09 70	0.54 506	0.23 284	2.27 538

TRStereo	0.89 437	1.02 360	2.91 430	4.59 559	0.31 269	0.93 465	0.23 148	1.93 536	0.66 226	0.37 104	0.54 258	0.48 243	0.40 270	0.67 199	0.29 106	0.13 287	0.37 331	0.11 191	0.48 493	0.13 87	1.21 472

EGLCR-Stereo	0.90 440	0.31 26	1.90 108	1.60 523	0.95 475	1.14 490	0.42 385	0.85 293	0.43 53	1.74 527	0.21 19	0.27 101	0.17 26	1.56 378	0.30 113	0.10 107	2.60 548	0.10 125	0.09 81	0.10 48	3.10 550

DDUNet	0.90 440	1.63 497	2.77 404	0.77 458	0.69 439	0.83 439	0.44 400	0.90 339	0.70 289	0.68 389	0.76 423	0.92 447	0.54 378	1.14 313	1.35 447	0.61 508	0.37 331	0.96 529	0.52 503	0.77 516	0.67 360

PAM	0.91 442	0.43 126	2.67 365	0.77 458	0.89 467	1.81 524	1.22 528	1.13 486	0.78 370	1.16 487	0.91 459	1.39 510	0.68 430	0.76 232	1.06 412	0.10 107	0.98 426	0.10 125	0.50 497	0.14 110	0.66 356

IGEV_Zeroshot_test	0.91 442	0.39 100	3.80 510	0.42 325	1.95 539	0.56 193	0.64 464	0.84 280	0.55 138	1.45 518	0.53 239	0.79 401	0.42 295	0.57 155	1.13 423	0.10 107	0.49 356	0.10 125	0.34 452	0.19 219	2.97 549

GREAT-IGEV	0.92 444	0.56 195	2.08 145	0.98 484	2.29 546	0.47 108	0.18 50	0.35 5	0.78 370	0.74 415	0.33 107	0.15 15	0.18 44	1.00 285	0.55 276	0.09 43	3.79 556	0.07 1	0.26 394	0.22 268	3.26 553

SQANet	0.92 444	1.96 517	3.23 461	0.77 458	0.83 460	0.76 405	0.38 366	0.87 313	0.68 266	0.64 358	0.69 377	0.73 382	0.52 373	1.35 348	1.36 449	0.80 520	0.30 319	0.60 513	0.29 409	0.93 521	0.70 374

AAGNet	0.92 444	0.40 107	2.53 300	0.60 417	1.01 485	0.62 302	0.45 405	0.52 86	0.68 266	0.58 283	0.53 239	0.50 249	0.72 439	1.22 325	7.32 558	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.16 141	0.10 6

Consistency-Raft	0.92 444	1.21 410	3.50 492	0.98 484	0.63 425	0.77 415	0.54 435	1.02 430	1.01 482	0.62 336	1.03 479	0.65 328	1.04 487	0.81 252	1.36 449	0.45 499	0.47 352	0.51 509	0.59 515	0.65 505	0.47 275

DeepPrunerF	0.92 444	1.33 439	3.41 485	0.46 355	0.51 382	0.64 328	0.49 422	1.16 492	2.62 543	0.65 374	0.61 322	0.65 328	0.62 412	2.23 481	1.31 443	0.23 452	0.19 260	0.30 482	0.28 405	0.39 447	0.34 186

GANet	0.92 444	1.20 408	2.68 372	0.45 350	0.27 228	0.76 405	0.66 469	0.94 362	0.77 365	0.79 433	1.17 488	0.84 425	0.91 474	2.72 518	1.76 472	0.18 402	0.42 343	0.44 505	0.20 346	0.33 399	0.94 439

PA-Net	0.93 450	1.36 451	4.14 522	0.64 432	0.41 346	0.70 376	0.53 432	0.91 346	0.88 444	0.53 229	0.60 314	0.70 371	0.54 378	2.40 494	2.57 510	0.17 391	0.28 317	0.19 428	0.28 405	0.25 313	0.48 282
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 451	0.31 26	1.80 86	0.90 472	2.52 548	0.54 173	0.15 22	0.69 183	1.02 483	0.25 39	0.18 7	0.18 34	0.14 10	0.63 180	0.35 174	0.09 43	3.76 555	0.07 1	0.47 490	0.07 1	4.59 561

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 451	0.84 307	3.40 483	1.46 515	0.78 455	1.37 502	0.70 480	1.11 479	0.68 266	0.80 435	1.29 496	1.09 489	0.59 400	1.16 315	1.01 406	0.14 323	0.53 365	0.11 191	0.46 488	0.31 387	0.86 422

FBW_ROB	0.94 451	1.23 419	2.35 208	0.46 355	0.32 281	0.87 453	0.46 411	1.15 489	0.97 476	0.83 446	0.78 431	1.01 471	0.64 417	3.65 545	1.65 465	0.27 473	0.24 296	0.40 498	0.26 394	0.32 395	0.88 426

AIO_rvc	0.95 454	1.02 360	2.57 321	2.80 555	1.91 538	0.37 39	0.24 174	0.52 86	0.60 175	0.98 464	0.29 74	0.25 80	0.18 44	2.16 477	0.29 106	0.11 196	1.39 484	0.08 28	0.11 165	0.26 333	2.87 546

PAM_32	0.95 454	0.43 126	2.68 372	0.64 432	1.10 501	1.78 523	1.16 523	1.12 482	0.96 470	1.07 477	0.90 457	1.38 509	0.76 453	0.78 241	1.11 420	0.10 107	1.29 468	0.10 125	0.50 497	0.16 141	0.98 449

CC-Net-ROB	0.95 454	1.57 485	2.93 432	0.90 472	0.39 334	0.87 453	0.44 400	1.12 482	0.83 412	0.59 302	0.69 377	0.64 324	0.50 362	2.73 520	0.93 389	0.97 528	0.40 341	0.87 526	0.29 409	0.61 502	0.66 356

riskmin	0.96 457	0.32 39	2.07 143	1.72 531	1.61 531	1.62 515	0.57 446	1.45 517	0.55 138	0.73 409	0.89 453	0.92 447	0.45 324	1.16 315	0.60 297	0.11 196	1.30 471	0.12 245	1.38 550	0.14 110	1.51 500

CrosDoStereo	0.96 457	0.49 159	2.66 357	0.27 72	0.33 288	0.54 173	3.69 552	0.77 220	0.66 226	0.70 397	1.39 503	0.53 264	1.47 510	1.77 418	3.02 523	0.10 107	0.08 45	0.11 191	0.11 165	0.22 268	0.30 159

DeepStereo_LL	0.96 457	0.49 159	2.66 357	0.27 72	0.33 288	0.54 173	3.69 552	0.77 220	0.66 226	0.70 397	1.39 503	0.53 264	1.47 510	1.77 418	3.02 523	0.10 107	0.08 45	0.11 191	0.11 165	0.22 268	0.30 159

UGAM-zero	0.97 460	0.44 138	2.48 282	0.33 186	0.86 463	1.26 499	0.76 486	1.05 451	0.52 114	0.93 461	0.45 175	1.32 506	0.81 457	2.08 469	0.49 252	0.10 107	0.52 363	0.09 70	0.47 490	0.11 59	4.43 559

xxxx	0.97 460	0.64 226	2.14 165	0.30 126	0.67 434	0.64 328	0.24 174	1.09 472	0.91 454	0.57 277	0.65 357	0.58 295	0.39 263	1.57 383	5.49 551	0.13 287	1.38 480	0.11 191	0.32 433	0.17 164	1.41 495

XX-Stereo	0.98 462	0.57 197	4.45 535	1.64 526	5.33 557	0.55 186	0.16 30	0.96 379	0.43 53	0.45 146	0.65 357	0.85 430	0.19 56	0.79 244	0.26 73	0.11 196	0.80 409	0.10 125	0.32 433	0.17 164	0.78 397

test_xeample	0.98 462	0.65 230	2.12 158	0.29 106	0.67 434	0.60 260	0.28 248	1.08 470	0.85 427	0.62 336	0.70 390	0.44 205	0.41 282	1.95 455	5.45 550	0.12 240	1.33 475	0.11 191	0.31 425	0.18 188	1.42 496

mmx	0.99 464	0.67 232	3.39 478	0.32 164	0.22 149	0.58 226	0.28 248	1.05 451	0.92 456	0.54 235	0.74 413	0.67 340	0.40 270	2.75 522	3.86 537	0.13 287	1.25 459	0.15 368	0.33 447	0.19 219	1.28 482

xxx	0.99 464	0.67 232	3.39 478	0.32 164	0.22 149	0.58 226	0.28 248	1.05 451	0.92 456	0.54 235	0.74 413	0.67 340	0.40 270	2.75 522	3.86 537	0.13 287	1.25 459	0.15 368	0.33 447	0.19 219	1.28 482

MFMNet_re	1.01 466	1.73 505	3.04 448	0.85 468	0.76 450	0.93 465	0.81 492	1.02 430	1.10 495	1.05 474	1.06 484	0.84 425	0.96 481	0.93 275	0.97 393	0.68 515	0.61 380	0.63 515	0.60 517	0.77 516	0.80 403

Wz-Net-TNSev	1.02 467	2.26 540	3.69 505	0.38 283	0.31 269	1.00 474	0.71 481	1.12 482	1.02 483	0.74 415	0.73 410	1.09 489	0.91 474	2.46 498	2.15 492	0.21 438	0.20 275	0.16 387	0.20 346	0.48 484	0.62 341

222	1.02 467	0.60 208	1.95 118	0.29 106	0.51 382	0.62 302	0.24 174	1.09 472	0.86 434	0.64 358	0.67 369	0.47 235	0.42 295	1.86 440	6.73 556	0.13 287	1.21 454	0.11 191	0.32 433	0.17 164	1.44 497

G-Net	1.02 467	0.70 253	3.23 461	0.60 417	0.66 433	2.00 533	0.71 481	0.78 227	0.70 289	1.14 484	2.53 532	1.29 504	1.01 485	1.47 367	1.74 470	0.25 465	0.24 296	0.24 462	0.26 394	0.37 431	0.40 226

DPSNet	1.02 467	0.72 262	2.84 419	0.60 417	0.39 334	1.08 485	0.75 485	1.41 515	1.14 500	0.74 415	0.69 377	1.05 482	1.67 518	2.09 472	2.22 497	0.27 473	0.61 380	0.20 437	0.50 497	0.48 484	1.03 455

ADCP+	1.03 471	1.68 502	3.83 512	0.35 233	0.39 334	1.05 480	0.79 491	0.94 362	0.86 434	0.69 393	0.68 372	0.85 430	1.53 516	1.02 288	4.56 545	0.13 287	0.12 173	0.16 387	0.15 269	0.28 360	0.44 263

WZ-Net	1.04 472	1.83 512	4.20 525	0.42 325	0.36 317	0.88 455	0.71 481	1.05 451	1.11 497	0.84 447	0.94 462	1.06 483	1.17 495	2.37 489	2.24 498	0.20 429	0.14 204	0.15 368	0.16 290	0.36 424	0.53 310

PVD	1.05 473	1.21 410	2.36 209	0.84 467	0.91 470	1.04 478	0.64 464	1.32 509	1.68 527	1.43 517	1.41 505	1.14 495	1.15 494	1.49 370	1.77 473	0.27 473	0.65 388	0.28 473	0.35 454	0.40 453	0.73 382

1111x	1.06 474	0.79 294	3.29 469	0.33 186	0.60 413	0.64 328	0.33 328	1.10 475	0.92 456	0.59 302	0.69 377	0.59 298	0.47 345	2.64 511	4.61 546	0.12 240	1.38 480	0.11 191	0.49 495	0.18 188	1.30 484

ADCMid	1.06 474	1.82 511	3.53 496	0.39 298	0.36 317	0.99 472	0.58 448	1.01 422	0.94 463	1.23 501	1.02 477	1.01 471	1.01 485	1.11 308	4.04 540	0.22 444	0.19 260	0.42 502	0.32 433	0.42 463	0.53 310

test_sample9	1.07 476	0.69 250	2.69 379	0.28 88	0.23 178	0.81 433	0.33 328	0.99 403	0.86 434	0.64 358	0.63 337	0.67 340	0.49 357	2.02 461	2.70 513	0.65 510	4.33 560	0.86 523	0.56 509	0.25 313	0.72 378

ff1	1.07 476	0.67 232	3.39 478	0.32 164	0.22 149	0.58 226	0.28 248	0.85 293	0.96 470	0.54 235	0.74 413	0.67 340	0.40 270	2.75 522	3.86 537	0.10 107	2.16 539	0.15 368	0.33 447	0.25 313	2.19 528

ADCL	1.07 476	1.22 415	2.80 409	0.40 311	0.33 288	1.50 508	1.87 545	0.97 387	1.04 488	1.26 504	1.28 495	0.99 467	1.41 506	1.36 349	3.51 531	0.17 391	0.14 204	0.22 448	0.21 357	0.32 395	0.43 247

ADCPNet	1.07 476	1.37 456	4.54 537	0.38 283	0.68 437	1.36 500	0.64 464	0.93 357	0.83 412	0.79 433	0.82 436	1.08 486	1.18 496	1.30 343	2.68 512	0.21 438	0.69 395	0.21 443	0.95 540	0.30 378	0.54 314

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 480	2.01 523	2.56 317	0.49 375	0.40 340	1.49 507	0.96 504	1.02 430	0.95 468	0.85 449	0.94 462	1.06 483	0.59 400	2.92 530	1.15 426	0.43 497	0.74 404	0.32 486	0.55 507	0.74 511	1.35 489

AnyNet_C32	1.08 480	1.76 509	3.01 444	0.50 381	0.54 394	1.17 493	1.16 523	0.97 387	0.95 468	1.11 481	0.98 470	0.87 436	0.93 479	1.57 383	4.11 542	0.22 444	0.20 275	0.25 467	0.25 386	0.40 453	0.68 365

AIO_test	1.11 482	0.77 284	2.51 294	3.32 557	2.81 550	0.35 31	0.25 200	1.29 505	0.68 266	1.28 506	0.27 63	0.32 135	0.17 26	2.86 528	0.27 82	0.12 240	1.72 513	0.08 28	0.21 357	0.15 121	2.81 545

Ntro	1.11 482	2.10 529	3.52 495	0.97 483	0.87 466	1.06 483	0.54 435	1.02 430	0.93 462	0.63 347	0.76 423	0.93 452	0.67 428	1.76 415	1.71 466	1.03 531	0.46 349	0.76 521	0.41 478	1.29 532	0.86 422

SAMSARA	1.11 482	1.35 446	2.60 332	1.34 506	0.77 452	1.67 518	1.41 539	1.47 518	0.99 480	1.54 523	0.89 453	1.44 513	0.90 473	1.88 446	1.71 466	0.25 465	0.55 371	0.22 448	0.34 452	0.39 447	0.50 290

ADCS	1.14 485	2.02 524	3.36 473	0.43 337	0.37 323	0.96 471	0.81 492	1.12 482	1.17 504	1.25 503	0.98 470	1.08 486	0.92 477	1.41 357	4.97 548	0.23 452	0.21 284	0.22 448	0.23 373	0.40 453	0.67 360

otaku	1.15 486	2.10 529	3.51 493	0.98 484	0.74 445	1.02 477	0.59 451	1.03 437	0.89 449	0.70 397	1.60 509	0.98 464	0.65 420	1.63 395	1.80 475	0.99 530	0.46 349	0.73 520	0.40 473	1.30 534	0.88 426

EAI-Stereo	1.16 487	0.29 8	1.94 117	0.55 401	0.97 479	1.96 529	7.94 562	1.34 510	1.03 485	1.01 471	1.48 506	0.51 254	0.66 426	0.65 193	1.42 454	0.09 43	0.23 294	0.09 70	0.53 504	0.13 87	0.49 288

SuperB	1.19 488	1.62 494	5.29 544	0.37 264	0.26 215	0.81 433	0.87 495	0.94 362	1.19 505	0.68 389	0.68 372	0.63 316	1.37 503	1.73 409	3.30 525	0.16 370	0.12 173	0.17 402	0.16 290	2.74 555	0.63 347

AnyNet_C01	1.20 489	1.89 515	4.25 527	0.55 401	0.54 394	1.57 511	1.39 536	1.10 475	1.13 499	1.19 490	1.34 502	1.15 497	1.11 492	1.73 409	2.89 520	0.26 469	0.24 296	0.28 473	0.24 377	0.50 487	0.68 365

StereoAnything_RVC	1.22 490	1.71 504	3.17 459	2.52 549	2.63 549	0.26 6	0.15 22	0.47 56	0.54 129	0.49 179	0.71 403	0.52 261	0.19 56	1.60 394	0.57 283	0.11 196	4.13 559	0.08 28	0.05 1	0.76 514	3.79 556

SPS-STEREO	1.22 490	1.65 499	3.41 485	0.66 440	0.69 439	1.01 475	0.68 476	1.10 475	0.96 470	1.40 515	1.25 494	1.46 514	1.08 490	2.05 464	2.24 498	0.66 513	0.61 380	0.58 511	0.57 513	0.66 506	1.65 509
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 492	0.69 250	2.69 379	0.28 88	0.23 178	0.81 433	0.33 328	1.01 422	0.75 343	1.23 501	0.63 337	2.53 531	1.31 498	2.02 461	2.70 513	0.65 510	4.33 560	0.86 523	0.56 509	0.25 313	0.72 378

NaN_ROB	1.25 493	1.46 473	3.84 513	0.54 399	0.56 398	1.12 488	0.99 507	1.05 451	1.03 485	1.10 479	0.87 449	0.77 395	1.07 489	5.85 555	2.98 521	0.16 370	0.23 294	0.16 387	0.24 377	0.28 360	0.66 356

RainbowNet	1.27 494	2.22 536	3.58 499	1.14 500	0.92 471	1.08 485	0.76 486	1.19 498	1.15 502	0.77 424	0.97 467	1.08 486	0.83 461	1.64 398	1.72 468	1.20 538	1.30 471	1.01 532	0.58 514	1.23 529	0.97 447

MDST_ROB	1.28 495	0.53 182	3.84 513	0.55 401	0.45 366	4.06 551	0.60 455	1.36 511	0.89 449	2.18 535	1.17 488	0.98 464	0.72 439	4.28 549	2.12 489	0.20 429	0.16 234	0.19 428	0.17 306	0.20 239	0.84 415

EDNetEfficient	1.29 496	0.78 290	4.27 528	0.65 435	1.03 488	0.94 467	1.38 535	0.87 313	1.75 530	2.33 541	1.32 500	1.04 479	2.21 534	1.59 391	4.07 541	0.16 370	0.19 260	0.15 368	0.27 403	0.38 438	0.40 226

RTS	1.29 496	1.59 489	6.48 552	0.63 428	0.57 403	1.59 513	0.90 500	1.15 489	1.44 517	1.20 495	1.31 498	1.10 491	0.87 470	2.67 513	2.27 500	0.21 438	0.38 335	0.19 428	0.20 346	0.46 479	0.68 365

RTSA	1.29 496	1.59 489	6.48 552	0.63 428	0.57 403	1.59 513	0.90 500	1.15 489	1.44 517	1.20 495	1.31 498	1.10 491	0.87 470	2.67 513	2.27 500	0.21 438	0.38 335	0.19 428	0.20 346	0.46 479	0.68 365

WCMA_ROB	1.29 496	1.21 410	3.13 456	0.65 435	0.36 317	1.20 497	0.78 489	1.00 413	0.98 477	1.78 528	2.62 535	3.08 538	2.01 530	1.86 440	2.35 502	0.38 491	0.38 335	0.32 486	0.32 433	0.31 387	1.06 458

MeshStereo	1.29 496	1.34 442	3.04 448	0.35 233	0.28 241	1.10 487	0.69 478	1.42 516	1.07 492	2.71 548	2.43 530	2.95 533	1.50 513	2.92 530	2.03 482	0.23 452	0.22 287	0.22 448	0.19 335	0.50 487	0.69 371
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
HUF	1.33 501	0.96 349	4.06 519	2.73 553	2.17 544	0.35 31	0.24 174	1.87 532	0.75 343	1.28 506	0.29 74	1.35 507	0.19 56	1.97 458	0.43 216	0.15 353	3.91 557	0.08 28	0.06 8	0.31 387	3.41 554

SANet	1.35 502	1.80 510	4.39 533	0.41 321	0.29 247	1.72 520	0.89 499	1.17 495	2.47 540	1.22 499	1.82 514	1.72 520	1.70 520	2.57 504	3.30 525	0.18 402	0.16 234	0.16 387	0.15 269	0.34 406	0.62 341

Anonymous_2	1.36 503	0.49 159	2.03 134	1.71 530	1.58 528	2.49 543	0.58 448	1.59 524	2.31 538	0.77 424	0.88 451	1.03 475	0.58 397	1.20 324	0.66 324	0.32 484	1.38 480	1.42 545	3.87 561	0.78 518	1.56 502

CSAN	1.38 504	1.74 508	4.12 521	0.53 392	0.38 332	1.06 483	1.15 521	1.29 505	1.12 498	1.19 490	1.90 517	1.04 479	1.44 507	5.92 556	2.82 519	0.26 469	0.22 287	0.24 462	0.25 386	0.35 418	0.54 314

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 505	2.04 526	3.02 446	0.58 415	0.41 346	2.15 538	1.00 511	1.31 508	1.29 510	1.05 474	1.10 486	1.29 504	0.91 474	3.07 533	1.34 445	1.65 548	0.84 416	0.68 518	0.88 537	1.55 541	1.91 514

psmorigin	1.41 506	0.91 337	13.83 565	0.37 264	0.30 260	0.63 316	0.37 357	0.80 242	0.64 211	0.98 464	0.87 449	1.16 499	0.78 454	3.95 547	1.09 417	0.19 418	0.22 287	0.17 402	0.19 335	0.25 313	0.47 275

MSMD_ROB	1.41 506	1.03 364	2.75 399	0.41 321	0.32 281	2.00 533	0.61 460	0.96 379	1.43 516	2.97 551	2.63 536	4.76 550	2.04 531	2.44 497	1.78 474	0.30 481	0.26 308	0.32 486	0.32 433	0.32 395	0.63 347

MADNet+	1.44 508	2.19 533	6.00 549	0.89 470	0.70 441	1.58 512	1.11 516	1.56 523	1.30 512	0.89 453	1.03 479	1.25 501	1.12 493	3.29 537	2.80 517	0.48 502	0.57 375	0.39 497	0.36 463	0.63 503	0.69 371

pmcnn	1.44 508	1.25 423	3.57 498	0.74 453	1.42 518	0.72 387	0.56 443	1.04 443	1.06 491	1.03 473	2.89 542	6.01 555	0.75 450	2.54 502	3.60 533	0.14 323	0.11 155	0.08 28	0.06 8	0.34 406	0.81 410

FCDSN-DC	1.45 510	1.12 384	3.30 470	0.48 362	0.41 346	1.13 489	0.60 455	1.17 495	1.28 509	2.25 538	2.85 540	3.65 541	3.34 546	2.58 506	2.44 504	0.31 483	0.26 308	0.31 483	0.30 418	0.37 431	0.78 397
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 510	1.62 494	3.59 500	1.09 493	0.70 441	0.86 446	0.67 474	1.19 498	1.51 521	1.20 495	4.05 551	1.61 518	1.94 528	2.97 532	2.07 486	0.67 514	0.69 395	0.55 510	0.70 522	0.57 496	0.67 360
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 512	2.27 541	4.92 540	1.11 496	0.89 467	1.19 495	0.66 469	1.28 504	1.19 505	0.98 464	0.97 467	3.06 537	1.48 512	2.37 489	1.82 476	1.08 533	0.49 356	1.03 533	0.48 493	1.20 528	0.95 442

IMH-64-1	1.50 513	1.98 519	2.69 379	1.39 511	1.12 502	1.39 504	1.19 526	1.80 529	1.47 519	1.19 490	2.20 525	1.53 515	1.51 514	2.12 474	1.98 479	1.34 541	0.68 392	1.28 539	0.70 522	1.37 536	1.12 461

IMH-64	1.50 513	1.98 519	2.69 379	1.39 511	1.12 502	1.39 504	1.19 526	1.80 529	1.47 519	1.19 490	2.20 525	1.53 515	1.51 514	2.12 474	1.98 479	1.34 541	0.68 392	1.28 539	0.70 522	1.37 536	1.12 461

iRaft-Stereo_20w	1.50 513	0.42 116	4.81 538	2.24 545	2.09 542	1.36 500	1.27 530	1.38 513	0.94 463	2.07 530	0.42 157	0.85 430	0.69 435	0.87 260	1.37 451	0.10 107	4.04 558	0.09 70	0.40 473	0.17 164	4.53 560

ELAS_RVC	1.51 516	0.88 322	3.36 473	0.63 428	0.56 398	1.53 509	2.73 549	1.53 520	1.76 531	2.26 539	2.21 527	2.10 525	3.07 542	2.08 469	2.52 506	0.42 494	0.42 343	0.42 502	0.37 465	0.51 489	0.84 415
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 517	0.92 342	2.91 430	0.62 425	0.57 403	3.13 546	2.21 547	1.67 526	1.58 525	2.42 542	2.43 530	1.87 522	2.49 537	1.85 438	2.70 513	0.42 494	0.43 346	0.41 500	0.40 473	0.51 489	0.85 419
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 518	2.20 535	4.42 534	1.10 495	0.93 474	1.37 502	0.87 495	1.53 520	1.71 529	1.22 499	1.72 512	2.12 526	1.06 488	2.58 506	1.93 478	0.94 525	0.54 368	1.00 531	0.56 509	2.11 550	0.96 444

EKT-Stereo	1.56 519	0.55 192	2.60 332	2.54 550	19.66 570	0.55 186	0.22 111	0.76 213	0.51 102	0.40 119	0.36 125	0.43 190	0.27 158	0.74 228	0.42 209	0.13 287	0.17 247	0.11 191	0.16 290	0.20 239	0.50 290

MFN_U_SF_RVC	1.57 520	2.56 553	3.30 470	0.66 440	0.41 346	1.15 491	0.51 425	1.27 503	1.35 514	1.61 525	1.20 491	1.43 512	0.97 482	1.80 426	2.10 487	1.88 551	1.79 515	1.97 554	2.14 555	1.61 542	1.76 513

WAO-7	1.58 521	2.04 526	3.25 464	0.94 478	0.75 447	1.75 521	1.13 518	1.87 532	1.97 536	1.46 520	2.53 532	1.98 524	1.75 521	3.13 534	2.48 505	0.69 516	0.67 391	0.94 528	0.74 529	0.80 519	0.77 391

FC-DCNN	1.60 522	0.85 311	3.44 489	0.46 355	0.39 334	1.96 529	0.66 469	1.72 528	1.70 528	2.75 549	2.91 543	4.20 544	3.15 543	2.72 518	2.66 511	0.30 481	0.26 308	0.31 483	0.30 418	0.33 399	0.91 430

PWCK	1.62 523	2.32 545	4.27 528	1.11 496	0.56 398	1.81 524	1.84 543	1.55 522	1.54 523	1.45 518	1.81 513	1.82 521	1.38 504	3.34 538	2.14 491	1.09 534	0.57 375	0.98 530	0.59 515	1.50 540	0.79 400

FC-DCNN v2	1.65 524	0.85 311	3.39 478	0.46 355	0.39 334	2.02 535	0.66 469	1.94 537	1.84 534	2.81 550	2.99 544	4.39 548	3.25 544	2.81 526	2.75 516	0.29 480	0.26 308	0.31 483	0.30 418	0.33 399	0.91 430

WAO-6	1.69 525	1.87 514	3.21 460	1.15 501	1.01 485	2.29 539	1.06 515	1.85 531	2.84 547	1.30 510	2.59 534	2.19 527	1.67 518	2.62 509	2.52 506	0.96 527	0.68 392	1.19 536	0.84 534	1.13 525	0.95 442

DispFullNet	1.69 525	2.25 538	5.23 542	1.53 521	8.78 558	0.89 457	0.37 357	1.03 437	0.98 477	1.37 511	1.00 474	1.13 494	1.97 529	1.51 372	0.98 399	0.55 506	0.32 322	1.19 536	0.64 519	1.16 527	0.88 426

SGM-Forest	1.84 527	7.91 564	10.36 559	0.42 325	0.33 288	1.04 478	1.29 531	1.01 422	0.88 444	1.19 490	2.30 528	1.03 475	1.79 524	2.60 508	2.81 518	0.22 444	0.21 284	0.21 443	0.19 335	0.25 313	0.79 400
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 528	2.09 528	4.16 523	0.74 453	1.23 509	4.52 555	3.86 554	1.68 527	1.26 507	1.28 506	1.54 508	2.36 529	1.86 526	3.35 539	3.37 527	0.54 504	0.49 356	0.48 507	0.49 495	1.39 538	1.21 472

Dean	1.92 529	2.31 544	5.03 541	1.31 503	1.08 495	1.55 510	0.99 507	1.98 539	2.33 539	1.51 522	4.15 552	4.23 547	1.39 505	2.31 485	2.10 487	1.18 537	0.69 395	1.18 535	0.75 530	1.30 534	1.07 459

FINET	1.92 529	1.96 517	4.49 536	1.62 524	1.39 517	3.51 549	4.39 555	2.89 547	2.58 542	1.39 513	1.98 518	1.35 507	2.12 533	1.64 398	2.12 489	0.84 523	1.03 436	0.18 421	0.29 409	0.54 494	2.12 524

ACVNet-4b	2.00 531	2.19 533	4.85 539	1.09 493	0.86 463	1.15 491	0.53 432	1.11 479	1.15 502	0.65 374	1.09 485	1.97 523	0.69 435	2.31 485	9.78 562	5.73 561	0.42 343	1.03 533	0.55 507	1.89 546	0.92 434

SDNR	2.06 532	2.93 556	2.94 434	1.55 522	5.13 556	1.98 532	0.24 174	1.95 538	2.62 543	0.92 458	2.71 538	5.76 554	0.68 430	3.61 544	3.84 536	0.33 486	0.38 335	0.22 448	0.17 306	1.13 525	2.04 520

LVE	2.10 533	2.61 554	4.30 532	1.79 534	1.81 536	1.68 519	1.04 514	2.35 542	2.78 546	1.27 505	2.87 541	4.21 546	1.46 509	2.83 527	2.02 481	2.87 556	0.92 421	1.19 536	1.47 552	1.29 532	1.18 465

SGM_RVC	2.11 534	1.07 371	2.87 424	0.98 484	0.92 471	2.72 545	1.88 546	1.91 535	12.27 561	2.09 531	1.99 519	2.47 530	2.24 535	2.87 529	2.03 482	0.54 504	0.47 352	0.42 502	0.47 490	0.74 511	1.22 474
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 535	2.46 549	3.60 502	1.70 529	1.13 504	1.65 517	0.93 503	2.13 540	1.93 535	1.37 511	2.64 537	2.19 527	1.82 525	5.77 554	2.18 494	5.70 560	1.05 437	1.31 541	0.72 527	1.39 538	1.13 463

IGEV-RUCA	2.30 536	0.38 93	1.36 40	0.41 321	1.90 537	2.03 536	1.86 544	1.37 512	1.78 532	3.73 555	3.72 549	5.06 551	8.09 560	2.15 476	1.63 464	0.26 469	0.77 405	2.71 557	1.91 553	2.43 553	2.42 540

UNDER WATER-64	2.59 537	2.28 542	5.63 546	1.85 537	1.45 520	3.28 547	1.60 541	2.62 543	5.57 553	2.09 531	2.12 521	4.10 543	4.21 550	2.74 521	3.64 534	1.49 545	0.86 417	1.58 549	1.09 546	1.91 547	1.62 507

SGM+DAISY	2.67 538	2.14 531	4.28 530	1.92 540	2.11 543	4.36 554	5.22 558	3.17 548	3.00 548	3.24 554	3.81 550	3.03 535	3.61 547	2.53 501	3.79 535	1.15 535	1.29 468	0.66 516	0.71 526	0.95 522	2.44 541

TorneroNet-64	2.74 539	2.23 537	4.18 524	1.48 517	1.20 507	3.88 550	1.01 513	3.48 555	6.61 557	2.62 546	4.55 554	4.20 544	3.84 549	3.39 541	3.40 529	1.23 539	0.66 390	1.39 544	0.80 531	3.42 557	1.27 480

notaker	2.77 540	2.35 546	4.02 518	2.61 552	1.44 519	1.77 522	1.14 519	2.77 546	1.81 533	2.30 540	11.41 563	3.95 542	4.70 551	3.24 536	3.01 522	1.58 547	0.88 418	1.71 552	1.08 545	2.10 549	1.44 497

UNDER WATER	2.84 541	2.25 538	5.25 543	1.84 536	1.45 520	2.36 541	1.44 540	3.23 550	6.51 556	2.61 545	2.73 539	5.69 553	5.64 554	3.14 535	4.18 543	1.48 544	0.81 412	1.60 550	1.07 544	1.91 547	1.67 510

WAO-8	2.91 542	2.55 551	3.77 507	1.93 541	1.04 489	4.08 552	0.99 507	3.25 551	6.09 554	2.20 536	3.34 547	3.33 539	2.64 538	11.73 564	2.52 506	2.12 552	1.92 520	1.55 547	0.93 538	1.27 530	0.96 444

Venus	2.91 542	2.55 551	3.77 507	1.93 541	1.04 489	4.08 552	0.99 507	3.25 551	6.09 554	2.20 536	3.34 547	3.33 539	2.64 538	11.73 564	2.52 506	2.12 552	1.92 520	1.55 547	0.93 538	1.27 530	0.96 444

DGSMNet	2.93 544	0.77 284	3.44 489	3.58 558	4.25 555	2.53 544	6.86 561	1.03 437	0.88 444	0.58 283	1.85 515	0.79 401	0.62 412	1.63 395	1.46 456	4.62 559	4.98 562	5.15 563	4.71 562	4.52 561	4.37 558

MADNet++	2.94 545	2.17 532	3.27 466	2.55 551	2.28 545	3.29 548	3.37 550	2.76 545	2.67 545	3.10 552	3.20 546	2.78 532	3.25 544	4.11 548	4.68 547	2.72 555	2.27 542	3.03 560	2.43 557	2.34 552	2.59 542

xyz-stereo	3.06 546	0.44 138	30.74 579	0.24 29	0.12 4	15.34 566	0.24 174	0.56 119	0.49 85	0.62 336	7.90 558	0.64 324	0.49 357	1.44 363	1.05 409	0.09 43	0.07 9	0.34 491	0.08 51	0.13 87	0.19 77

JetRed	3.37 547	4.96 559	10.08 558	1.48 517	1.73 534	7.63 559	5.47 559	3.47 553	2.20 537	2.42 542	2.40 529	2.98 534	2.35 536	3.52 543	6.60 555	1.33 540	1.90 519	1.38 543	1.23 548	2.30 551	2.02 519

LSM	3.40 548	1.42 466	5.81 548	9.98 565	30.74 577	0.86 446	1.14 519	0.99 403	1.26 507	1.40 515	2.18 524	0.93 452	0.85 465	1.76 415	1.03 407	0.22 444	0.35 328	0.24 462	0.29 409	0.40 453	6.21 564

U	3.41 549	0.37 83	1.27 32	0.27 72	13.75 567	19.65 573	0.15 22	0.43 30	0.33 4	0.18 3	0.19 11	0.27 101	0.15 16	0.23 1	0.19 5	0.10 107	0.06 1	17.75 571	12.73 567	0.11 59	0.10 6

MANE	3.51 550	2.03 525	3.88 515	1.89 539	2.01 540	5.98 556	4.72 556	5.87 560	7.13 558	3.80 556	5.10 556	6.11 556	5.34 553	4.39 550	5.05 549	1.07 532	1.28 466	0.50 508	0.85 535	0.76 514	2.36 539

SGM-ForestM	3.67 551	2.70 555	5.34 545	1.65 527	1.72 533	6.02 557	5.08 557	4.10 556	3.47 549	4.59 557	4.21 553	9.81 562	5.79 555	6.44 557	6.97 557	0.88 524	1.09 441	0.33 490	0.45 484	0.68 507	2.10 523

KSHMR	4.19 552	2.37 547	6.24 550	1.73 532	1.48 524	1.97 531	1.29 531	3.18 549	17.06 571	2.15 534	15.74 566	9.09 561	1.75 521	8.33 561	2.37 503	1.55 546	1.29 468	1.70 551	1.23 548	1.75 543	1.60 505

ktn	4.44 553	2.47 550	3.70 506	1.82 535	1.49 525	2.11 537	1.40 537	2.30 541	12.56 562	11.36 564	16.25 567	11.30 565	3.77 548	4.41 551	3.47 530	1.86 550	0.99 428	1.74 553	1.21 547	3.28 556	1.39 493

LE_ROB	4.55 554	2.43 548	9.94 557	2.79 554	4.03 554	2.40 542	3.54 551	2.72 544	11.04 560	11.64 565	4.69 555	5.25 552	10.74 563	4.52 552	9.73 561	0.82 522	0.70 398	1.34 542	0.97 541	0.74 511	0.94 439

tt	4.94 555	0.32 39	4.22 526	2.29 546	1.58 528	10.19 562	16.94 567	9.44 565	5.03 552	1.69 526	1.33 501	4.68 549	5.02 552	3.38 540	5.91 553	6.15 562	9.47 569	2.80 558	3.16 559	3.54 558	1.58 503

TCMNet-wrong-test	5.56 556	6.73 562	6.40 551	13.05 569	11.91 563	7.29 558	5.47 559	7.17 563	1.58 525	2.68 547	3.15 545	8.30 560	5.87 556	4.80 553	6.10 554	3.08 557	0.98 426	2.37 556	1.99 554	6.69 564	5.63 563

TorneroNet	5.60 557	2.30 543	3.98 516	1.49 519	1.26 512	14.47 564	1.11 516	4.85 557	20.66 576	10.12 561	16.30 568	11.78 566	7.35 558	3.41 542	4.38 544	1.36 543	0.70 398	1.46 546	0.87 536	2.73 554	1.33 485

coex-ft	6.14 558	1.98 519	60.80 581	0.34 210	0.30 260	0.80 428	1.17 525	0.76 213	4.34 551	19.82 572	2.15 523	1.61 518	8.77 562	1.82 431	10.36 563	0.44 498	2.05 527	0.18 421	0.19 335	0.39 447	4.61 562

HanzoNet	7.85 559	3.30 558	5.75 547	7.47 562	3.97 553	2.34 540	1.37 533	3.47 553	4.02 550	13.30 566	10.49 559	10.86 563	16.67 569	8.50 562	10.51 564	10.80 568	9.84 570	5.83 564	13.69 568	7.24 565	7.51 565

USTest	8.06 560	7.11 563	8.76 555	9.20 564	9.03 559	15.20 565	23.57 568	10.01 566	9.45 559	5.97 560	6.79 557	7.77 559	7.51 559	8.75 563	11.06 565	2.24 554	3.58 554	2.87 559	3.21 560	4.93 562	4.21 557

EDNetEfficientorigin	8.19 561	1.27 426	145.54 583	0.51 386	0.96 476	0.75 400	0.49 422	0.86 304	1.57 524	2.12 533	1.49 507	1.28 502	1.35 500	1.84 434	2.15 492	0.14 323	0.13 189	0.17 402	0.18 317	0.39 447	0.64 352

DGTPSM_ROB	8.97 562	5.94 560	13.01 563	5.95 561	11.34 561	8.54 560	24.06 569	6.47 561	13.52 563	5.19 558	11.52 564	6.18 557	11.04 564	7.02 558	13.92 566	4.47 558	7.66 563	3.90 561	7.43 565	4.34 560	7.98 566

DPSMNet_ROB	9.58 563	5.96 561	13.98 566	8.88 563	11.87 562	8.54 560	24.08 570	6.48 562	13.67 566	5.35 559	11.53 565	6.31 558	11.04 564	7.69 559	14.09 567	7.61 567	8.23 565	5.03 562	7.75 566	5.24 563	8.36 567

BEATNet-Init1	12.32 564	12.82 568	28.66 577	3.22 556	3.71 552	21.59 576	11.42 563	14.54 571	13.73 567	20.24 573	20.16 573	26.14 578	19.85 572	19.08 575	15.33 571	1.81 549	1.93 522	2.05 555	2.48 558	4.25 559	3.41 554

DPSM_ROB	12.32 564	11.13 566	12.31 561	12.90 567	12.80 565	19.81 574	28.13 575	14.50 569	14.31 568	10.62 562	11.34 561	12.03 567	11.89 567	13.08 569	15.22 569	7.09 564	8.31 566	6.47 566	7.32 563	8.69 566	8.43 568

DPSM	12.32 564	11.13 566	12.31 561	12.90 567	12.80 565	19.81 574	28.13 575	14.50 569	14.31 568	10.62 562	11.34 561	12.03 567	11.89 567	13.08 569	15.22 569	7.09 564	8.31 566	6.47 566	7.32 563	8.69 566	8.43 568

DLNR_Zeroshot_test	13.74 567	20.06 571	23.92 572	121.50 583	35.20 578	0.46 97	0.15 22	7.96 564	0.47 76	0.29 81	0.37 131	0.26 90	0.17 26	0.79 244	0.36 177	7.16 566	2.95 552	0.09 70	0.38 469	50.40 581	1.95 517

LRCNet_RVC	13.78 568	19.34 570	13.01 563	19.47 571	12.67 564	1.85 526	0.42 385	12.28 567	1.10 495	15.76 568	18.69 572	12.52 569	8.65 561	12.22 567	9.64 560	22.29 572	8.38 568	25.92 574	24.06 575	19.72 573	17.59 573

FADE	15.98 569	3.24 557	8.93 556	2.10 544	2.93 551	1.19 495	0.91 502	4.99 558	2.50 541	1.28 506	1.19 490	3.05 536	7.02 557	8.01 560	5.49 551	96.22 582	36.26 582	65.47 579	65.78 579	1.78 544	1.34 487

HaxPig	19.88 570	22.39 576	22.30 570	17.98 570	17.98 569	12.06 563	12.06 564	16.25 572	15.97 570	21.05 574	21.41 575	18.85 573	18.35 570	20.07 576	19.64 573	23.57 576	23.19 576	24.07 573	23.71 574	22.95 574	23.72 577

Anonymous_1	22.76 571	11.11 565	11.93 560	12.73 566	26.05 576	19.39 571	27.77 574	14.18 568	13.64 565	14.92 567	10.66 560	11.26 564	11.24 566	12.48 568	14.45 568	37.82 581	7.87 564	34.92 578	63.61 578	87.51 582	11.75 570

PML	22.99 572	17.34 569	8.24 554	5.48 560	9.84 560	50.35 582	102.65 582	5.84 559	13.52 563	37.08 582	104.84 582	30.61 581	23.20 577	12.09 566	7.96 559	6.27 563	2.12 533	6.31 565	2.42 556	10.67 568	2.95 547

MEDIAN_ROB	23.95 573	26.96 581	26.29 576	22.14 572	22.09 571	16.18 567	14.23 565	20.47 573	20.09 572	25.43 578	25.22 580	22.96 574	22.54 576	24.33 577	23.18 578	28.15 578	27.16 580	28.60 576	27.73 576	27.59 575	27.58 578

DPSimNet_ROB	24.35 574	23.81 579	31.38 580	25.93 574	22.83 572	31.30 577	34.38 578	20.78 574	28.92 581	27.39 579	22.99 579	28.29 580	35.76 582	15.47 571	17.82 572	24.28 577	17.90 574	22.23 572	14.12 569	19.38 572	22.12 576

CasAABBNet	24.76 575	22.38 575	24.44 573	26.05 575	25.75 574	39.79 578	56.76 581	29.10 579	28.88 580	21.22 575	22.69 577	24.21 575	23.99 579	26.23 578	30.62 581	14.22 569	16.71 572	13.03 568	14.75 571	17.49 569	16.97 571

Selective-RAFT-Error	24.83 576	22.44 577	24.80 574	26.10 576	25.82 575	39.85 579	56.72 580	29.21 581	29.03 582	21.29 577	22.80 578	24.25 576	24.07 580	26.28 579	30.60 580	14.24 570	16.85 573	13.04 569	14.75 571	17.53 570	17.02 572

LSM0	26.57 577	22.53 578	25.76 575	30.62 578	52.30 582	39.86 580	56.49 579	29.18 580	28.76 579	21.26 576	22.46 576	24.42 577	23.97 578	26.42 580	30.66 582	14.29 571	16.56 571	13.06 570	14.65 570	17.62 571	20.52 574

AVERAGE_ROB	26.91 578	30.28 582	29.18 578	25.78 573	25.30 573	19.49 572	15.38 566	23.70 578	23.02 578	28.38 580	27.78 581	26.23 579	25.76 581	26.95 581	25.55 579	31.27 580	30.02 581	31.76 577	30.80 577	30.88 580	30.77 579

ASD4	27.03 579	24.46 580	23.91 571	27.24 577	17.87 568	47.08 581	31.36 577	41.80 582	21.82 577	31.12 581	20.82 574	33.80 582	18.50 571	27.25 582	21.57 577	29.52 579	20.55 575	27.54 575	23.38 573	30.03 576	20.96 575

xxxxx1	29.05 580	20.74 572	14.05 567	50.10 579	40.25 579	19.01 568	26.60 571	21.83 575	20.22 573	16.52 569	17.56 569	18.33 570	21.41 573	16.11 572	20.77 574	23.48 573	26.77 577	66.36 580	78.56 580	30.19 577	32.23 580

tt_ll	29.05 580	20.74 572	14.05 567	50.10 579	40.25 579	19.01 568	26.60 571	21.83 575	20.22 573	16.52 569	17.56 569	18.33 570	21.41 573	16.11 572	20.77 574	23.48 573	26.77 577	66.36 580	78.56 580	30.19 577	32.23 580

ff	29.05 580	20.74 572	14.05 567	50.10 579	40.25 579	19.01 568	26.60 571	21.83 575	20.22 573	16.52 569	17.56 569	18.33 570	21.41 573	16.11 572	20.77 574	23.48 573	26.77 577	66.36 580	78.56 580	30.19 577	32.23 580

test_example2	115.17 583	122.38 583	93.45 582	115.38 582	123.53 583	101.24 583	113.11 583	54.67 583	99.94 583	135.50 583	136.43 583	85.67 583	85.40 583	110.44 583	104.91 583	152.17 583	205.21 583	99.17 583	114.27 583	138.55 583	112.04 583

ccccc	290.26 584	297.53 584	346.58 584	372.50 584	377.87 584	200.30 584	209.85 584	217.33 584	172.40 584	202.36 584	216.49 584	213.34 584	255.16 584	312.79 584	342.72 584	409.97 584	354.33 584	255.69 584	227.31 584	431.13 584	389.58 584

Low-res two-view benchmark