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 28	0.87 3	0.23 21	0.11 1	0.40 55	0.16 32	0.33 4	0.40 40	0.20 7	0.19 11	0.18 36	0.17 26	0.38 53	0.17 1	0.11 198	0.06 1	0.08 30	0.07 30	0.10 50	0.09 2

LGtest1	0.26 2	0.43 128	0.82 1	0.23 21	0.21 136	0.31 15	0.11 2	0.36 7	0.43 55	0.24 32	0.18 7	0.16 26	0.14 10	0.30 9	0.28 97	0.10 109	0.16 234	0.08 30	0.06 8	0.10 50	0.42 238

DEFOM-Stereo	0.26 2	0.61 215	1.22 27	0.24 31	0.14 16	0.49 121	0.18 52	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 16	0.06 1	0.08 30	0.06 8	0.09 32	0.16 55

S2M2	0.27 4	0.32 41	1.41 52	0.24 31	0.17 58	0.24 4	0.09 1	0.36 7	0.50 97	0.17 2	0.25 52	0.22 55	0.17 26	0.27 4	0.29 108	0.16 372	0.12 173	0.11 193	0.12 203	0.15 123	0.12 16

rvit_stereo_0083	0.28 5	0.37 85	0.88 4	0.28 90	0.18 75	0.28 7	0.22 113	0.40 17	0.58 160	0.25 39	0.30 84	0.27 103	0.27 160	0.38 53	0.25 60	0.14 325	0.12 173	0.13 308	0.10 117	0.13 89	0.14 33

LG-Stereo_L2	0.29 6	0.42 118	0.97 7	0.36 253	0.25 201	0.31 15	0.22 113	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 16	0.49 356	0.08 30	0.06 8	0.08 19	0.58 329

rvit_stereo_0081	0.29 6	0.46 151	1.13 21	0.28 90	0.17 58	0.32 18	0.22 113	0.45 42	0.58 160	0.25 39	0.26 59	0.26 92	0.22 91	0.36 47	0.25 60	0.14 325	0.10 127	0.11 193	0.10 117	0.13 89	0.11 13

rvit_stereo_0082	0.29 6	0.46 151	1.13 21	0.28 90	0.17 58	0.32 18	0.22 113	0.45 42	0.58 160	0.25 39	0.26 59	0.26 92	0.22 91	0.36 47	0.25 60	0.14 325	0.10 127	0.11 193	0.10 117	0.13 89	0.11 13

LG-Stereo_L1	0.30 9	0.42 118	0.97 7	0.35 235	0.28 243	0.28 7	0.21 97	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 16	0.71 400	0.08 30	0.06 8	0.08 19	0.51 296

MLG-Stereo_test3	0.31 10	0.44 140	1.03 12	0.48 363	0.40 342	0.36 35	0.13 6	0.39 13	0.46 71	0.28 73	0.19 11	0.17 32	0.12 3	0.25 2	0.18 2	0.09 45	0.53 365	0.08 30	0.06 8	0.09 32	0.45 267

trnet	0.31 10	0.31 28	1.65 77	0.20 2	0.12 4	0.55 188	0.15 24	0.50 81	0.51 104	0.28 73	0.34 116	0.24 73	0.21 83	0.34 33	0.24 43	0.11 198	0.07 9	0.08 30	0.05 1	0.09 32	0.12 16

GLC_STEREO	0.31 10	0.30 20	1.80 88	0.29 108	0.12 4	0.41 61	0.20 74	0.39 13	0.42 49	0.26 56	0.31 95	0.25 82	0.19 56	0.36 47	0.26 75	0.09 45	0.11 155	0.12 247	0.10 117	0.13 89	0.15 42

CREStereo	0.31 10	0.35 70	1.66 78	0.19 1	0.13 11	0.55 188	0.17 40	0.50 81	0.50 97	0.28 73	0.34 116	0.24 73	0.21 83	0.34 33	0.23 31	0.11 198	0.07 9	0.08 30	0.05 1	0.10 50	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	0.40 109	1.21 24	0.35 235	0.16 36	0.29 10	0.16 32	0.59 141	0.56 146	0.20 7	0.20 15	0.17 32	0.26 145	0.40 64	0.38 193	0.09 45	0.08 45	0.08 30	0.25 385	0.12 72	0.43 246

CASnet	0.32 14	0.40 109	1.80 88	0.28 90	0.11 1	0.47 110	0.19 60	0.45 42	0.47 78	0.39 117	0.31 95	0.23 63	0.17 26	0.31 13	0.21 10	0.11 198	0.06 1	0.15 370	0.12 203	0.16 143	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 11	0.21 136	0.44 86	0.16 32	0.47 58	0.33 4	0.25 39	0.21 19	0.13 1	0.18 44	0.54 146	0.24 43	0.08 16	1.14 446	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 321

RAStereo	0.33 16	0.81 301	2.22 185	0.27 74	0.18 75	0.25 5	0.20 74	0.45 42	0.38 22	0.21 12	0.26 59	0.20 45	0.16 22	0.26 3	0.26 75	0.10 109	0.08 45	0.10 127	0.08 51	0.13 89	0.09 2

rvit_stereo_0080	0.33 16	0.77 285	1.43 53	0.24 31	0.18 75	0.34 26	0.27 237	0.58 132	0.51 104	0.25 39	0.27 65	0.27 103	0.22 91	0.32 23	0.27 84	0.14 325	0.10 127	0.10 127	0.10 117	0.15 123	0.17 62

whm_eth	0.33 16	0.77 285	1.43 53	0.24 31	0.18 75	0.34 26	0.27 237	0.58 132	0.51 104	0.25 39	0.27 65	0.27 103	0.22 91	0.32 23	0.27 84	0.14 325	0.10 127	0.10 127	0.10 117	0.15 123	0.17 62

CES	0.33 16	0.32 41	1.46 57	0.25 43	0.50 380	0.40 55	0.20 74	0.48 63	0.48 82	0.22 18	0.29 76	0.26 92	0.19 56	0.35 43	0.22 15	0.09 45	0.07 9	0.08 30	0.05 1	0.16 143	0.54 313

3.5w_stereo	0.34 21	0.33 53	1.17 23	0.21 3	0.15 25	0.40 55	0.14 14	0.46 49	0.36 13	0.23 23	0.25 52	0.15 15	0.19 56	0.80 250	0.24 43	0.07 4	1.02 433	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.52 303

castereo	0.34 21	0.48 157	1.00 10	0.25 43	0.29 249	0.41 61	0.27 237	0.76 215	0.49 87	0.23 23	0.30 84	0.24 73	0.31 208	0.29 7	0.29 108	0.09 45	0.20 275	0.09 72	0.31 424	0.12 72	0.44 262

rvit_stereo_0081_aga	0.34 21	0.67 233	1.79 86	0.27 74	0.20 122	0.34 26	0.21 97	0.43 30	0.48 82	0.26 56	0.28 71	0.27 103	0.21 83	0.33 27	0.25 60	0.14 325	0.11 155	0.11 193	0.10 117	0.14 112	0.18 71

CAS++	0.34 21	0.39 102	1.90 110	0.25 43	0.18 75	0.32 18	0.20 74	0.78 229	0.44 64	0.31 87	0.31 95	0.21 53	0.16 22	0.34 33	0.20 7	0.15 355	0.13 189	0.13 308	0.10 117	0.15 123	0.14 33
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 21	0.38 95	1.96 124	0.27 74	0.35 308	0.43 79	0.22 113	0.43 30	0.34 6	0.24 32	0.34 116	0.23 63	0.28 174	0.34 33	0.22 15	0.08 16	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.35 192

LoS	0.34 21	0.35 70	1.88 107	0.25 43	0.13 11	0.53 164	0.20 74	0.50 81	0.53 127	0.26 56	0.28 71	0.37 161	0.24 113	0.40 64	0.25 60	0.10 109	0.08 45	0.08 30	0.06 8	0.15 123	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 95	1.21 24	0.26 60	0.20 122	0.41 61	0.18 52	0.43 30	0.38 22	0.37 106	0.35 123	0.29 118	0.24 113	0.64 187	0.55 278	0.09 45	0.19 260	0.08 30	0.11 165	0.12 72	0.50 289

2w_stereo	0.35 27	0.30 20	0.99 9	0.23 21	0.13 11	0.41 61	0.20 74	0.54 105	0.37 15	0.28 73	0.23 40	0.13 1	0.23 107	0.69 207	0.24 43	0.06 1	1.07 437	0.07 1	0.19 335	0.07 1	0.64 351

1w_stereo	0.35 27	0.28 5	0.86 2	0.24 31	0.17 58	0.44 86	0.22 113	0.60 148	0.43 55	0.27 66	0.30 84	0.14 8	0.26 145	0.61 173	0.25 60	0.07 4	0.79 405	0.07 1	0.06 8	0.08 19	0.79 399

tt45	0.35 27	0.80 297	1.46 57	0.26 60	0.17 58	0.55 188	0.22 113	0.44 36	0.39 34	0.24 32	0.26 59	0.25 82	0.18 44	0.64 187	0.36 179	0.09 45	0.08 45	0.10 127	0.08 51	0.24 293	0.29 149

999	0.35 27	0.74 276	1.38 45	0.27 74	0.18 75	0.50 131	0.23 150	0.40 17	0.41 42	0.21 12	0.33 109	0.23 63	0.18 44	0.74 230	0.37 185	0.09 45	0.08 45	0.09 72	0.08 51	0.26 335	0.26 130

MGS-Stereo	0.35 27	0.48 157	1.99 129	0.26 60	0.14 16	0.41 61	0.22 113	0.41 21	0.48 82	0.24 32	0.51 225	0.25 82	0.18 44	0.33 27	0.22 15	0.10 109	0.08 45	0.09 72	0.08 51	0.47 484	0.10 6

MaDis-Stereo	0.35 27	0.89 328	2.15 168	0.25 43	0.29 249	0.29 10	0.17 40	0.47 58	0.41 42	0.21 12	0.22 31	0.28 110	0.21 83	0.32 23	0.31 134	0.10 109	0.09 98	0.10 127	0.08 51	0.11 61	0.12 16

CroCo-Stereo	0.35 27	0.71 258	1.67 80	0.32 166	0.17 58	0.19 1	0.21 97	0.79 238	0.54 131	0.22 18	0.25 52	0.55 282	0.22 91	0.28 5	0.28 97	0.10 109	0.08 45	0.08 30	0.07 30	0.12 72	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 95	1.75 82	0.21 3	0.14 16	0.57 217	0.24 176	0.48 63	0.44 64	0.28 73	0.32 106	0.26 92	0.24 113	0.41 73	0.24 43	0.42 496	0.07 9	0.08 30	0.05 1	0.18 190	0.15 42

water-stereo	0.36 36	0.61 215	1.58 67	0.25 43	0.14 16	0.38 48	0.18 52	0.44 36	0.35 8	0.31 87	0.35 123	0.28 110	0.25 133	0.45 88	0.38 193	0.12 242	0.09 98	0.09 72	0.08 51	0.11 61	0.74 384

asd	0.36 36	0.28 5	1.21 24	0.23 21	0.19 106	0.41 61	0.14 14	0.37 10	0.34 6	0.26 56	0.21 19	0.15 15	0.19 56	0.91 273	0.20 7	0.10 109	1.14 446	0.07 1	0.08 51	0.08 19	0.71 375

IGEV	0.36 36	0.34 61	1.03 12	0.21 3	0.24 192	0.42 74	0.16 32	0.38 12	0.41 42	0.37 106	0.22 31	0.14 8	0.12 3	0.63 180	0.40 200	0.08 16	0.73 402	0.08 30	0.53 505	0.09 32	0.52 303

MLG-Stereo_test1	0.36 36	0.45 148	1.50 63	0.24 31	0.35 308	0.45 91	0.13 6	0.36 7	0.51 104	0.20 7	0.10 1	0.18 36	0.12 3	0.33 27	0.18 2	0.08 16	1.36 476	0.08 30	0.06 8	0.09 32	0.47 274

LG-Stereo	0.36 36	0.61 215	1.37 44	0.26 60	0.37 325	0.43 79	0.20 74	0.55 115	0.44 64	0.25 39	0.30 84	0.50 251	0.17 26	0.30 9	0.37 185	0.10 109	0.18 254	0.11 193	0.10 117	0.24 293	0.43 246

fffft	0.36 36	0.70 254	1.51 64	0.25 43	0.15 25	0.42 74	0.24 176	0.46 49	0.42 49	0.22 18	0.19 11	0.20 45	0.16 22	0.47 97	0.69 333	0.07 4	0.09 98	0.10 127	0.08 51	0.30 380	0.45 267
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 36	0.83 304	1.48 61	0.26 60	0.15 25	0.46 99	0.22 113	0.40 17	0.43 55	0.23 23	0.24 44	0.21 53	0.18 44	0.47 97	0.59 295	0.07 4	0.07 9	0.10 127	0.08 51	0.24 293	0.42 238

rvit_0105_6	0.36 36	0.55 194	1.48 61	0.31 145	0.18 75	0.35 31	0.26 219	0.56 121	0.66 228	0.26 56	0.29 76	0.33 145	0.26 145	0.41 73	0.27 84	0.18 404	0.16 234	0.15 370	0.13 225	0.15 123	0.25 122

UniTT-Stereo	0.36 36	0.66 232	2.43 239	0.28 90	0.24 192	0.30 12	0.18 52	0.35 5	0.36 13	0.26 56	0.37 133	0.18 36	0.18 44	0.33 27	0.30 115	0.11 198	0.08 45	0.09 72	0.08 51	0.25 315	0.09 2

xyz-stereo-finetune	0.37 45	0.90 334	1.23 28	0.22 11	0.12 4	0.53 164	0.26 219	0.57 128	0.58 160	0.30 84	0.33 109	0.29 118	0.24 113	0.60 168	0.62 309	0.09 45	0.08 45	0.10 127	0.08 51	0.13 89	0.14 33

ours_stereo	0.37 45	0.67 233	1.63 75	0.30 128	0.50 380	0.35 31	0.22 113	0.41 21	0.38 22	0.21 12	0.32 106	0.23 63	0.17 26	0.47 97	0.22 15	0.08 16	0.09 98	0.10 127	0.08 51	0.24 293	0.77 390

Pointernet	0.37 45	0.31 28	1.91 113	0.25 43	0.37 325	0.47 110	0.15 24	0.67 177	0.52 116	0.23 23	0.30 84	0.28 110	0.20 73	0.32 23	0.23 31	0.10 109	0.24 296	0.07 1	0.13 225	0.10 50	0.51 296

knoymous	0.37 45	0.34 61	1.83 93	0.25 43	0.18 75	0.45 91	0.24 176	0.60 148	0.40 40	0.42 129	0.39 145	0.54 273	0.25 133	0.41 73	0.29 108	0.12 242	0.08 45	0.12 247	0.07 30	0.13 89	0.20 86

sCroCo_RVC	0.37 45	0.39 102	2.38 216	0.35 235	0.27 230	0.31 15	0.22 113	0.49 67	0.48 82	0.23 23	0.34 116	0.25 82	0.24 113	0.35 43	0.25 60	0.15 355	0.17 247	0.12 247	0.11 165	0.15 123	0.15 42

depthmonostereo	0.38 50	0.68 242	1.59 71	0.48 363	0.14 16	0.41 61	0.19 60	0.52 88	0.42 49	0.26 56	0.29 76	0.31 130	0.29 192	0.64 187	0.33 157	0.09 45	0.10 127	0.09 72	0.08 51	0.10 50	0.50 289

MLG-Stereo	0.38 50	0.43 128	1.46 57	0.24 31	0.42 360	0.44 86	0.13 6	0.42 26	0.51 104	0.27 66	0.14 5	0.17 32	0.13 8	0.35 43	0.18 2	0.08 16	1.45 494	0.08 30	0.06 8	0.09 32	0.47 274

rvit_stereo_ft	0.38 50	1.01 359	1.86 104	0.33 188	0.21 136	0.28 7	0.27 237	0.59 141	0.55 140	0.24 32	0.28 71	0.28 110	0.27 160	0.35 43	0.28 97	0.14 325	0.09 98	0.11 193	0.11 165	0.14 112	0.31 167

CroCo-Stereo Lap2	0.38 50	0.91 338	2.02 135	0.33 188	0.38 334	0.23 3	0.21 97	0.63 165	0.51 104	0.23 23	0.28 71	0.29 118	0.23 107	0.34 33	0.28 97	0.10 109	0.09 98	0.10 127	0.08 51	0.22 270	0.15 42

CREStereo++_RVC	0.38 50	0.37 85	2.47 278	0.25 43	0.16 36	0.54 175	0.15 24	0.42 26	0.57 153	0.37 106	0.52 234	0.24 73	0.19 56	0.31 13	0.27 84	0.09 45	0.06 1	0.08 30	0.30 417	0.09 32	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
aw	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	1.41 484	0.07 1	0.35 453	0.07 1	0.80 402

ml1-stereo	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	1.41 484	0.07 1	0.35 453	0.07 1	0.80 402

4.5_new	0.39 55	0.29 8	1.25 30	0.22 11	0.16 36	0.40 55	0.17 40	0.43 30	0.37 15	0.27 66	0.22 31	0.15 15	0.14 10	1.04 294	0.23 31	0.09 45	1.49 496	0.07 1	0.14 247	0.09 32	0.62 340

4.5w-stereo	0.39 55	0.29 8	1.25 30	0.22 11	0.16 36	0.40 55	0.17 40	0.43 30	0.37 15	0.27 66	0.22 31	0.15 15	0.14 10	1.04 294	0.23 31	0.09 45	1.49 496	0.07 1	0.14 247	0.09 32	0.62 340

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	1.41 484	0.07 1	0.35 453	0.07 1	0.80 402

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	1.41 484	0.07 1	0.35 453	0.07 1	0.80 402

monsters	0.39 55	0.39 102	1.04 14	0.24 31	0.32 283	0.42 74	0.13 6	0.49 67	0.35 8	0.27 66	0.21 19	0.14 8	0.15 16	0.60 168	0.43 218	0.09 45	1.09 440	0.07 1	0.70 523	0.07 1	0.65 353

111111	0.39 55	0.28 5	0.93 6	0.33 188	0.42 360	0.43 79	0.13 6	0.48 63	0.39 34	0.24 32	0.31 95	0.18 36	0.17 26	0.43 82	0.23 31	0.09 45	1.32 473	0.08 30	0.06 8	0.25 315	1.00 452

castereo++	0.39 55	0.83 304	1.38 45	0.29 108	0.18 75	0.53 164	0.20 74	0.57 128	0.58 160	0.20 7	0.27 65	0.32 137	0.17 26	0.34 33	0.22 15	0.09 45	0.54 368	0.09 72	0.29 408	0.15 123	0.52 303

mms	0.39 55	0.63 224	1.31 41	0.34 212	0.65 433	0.32 18	0.22 113	0.39 13	0.39 34	0.27 66	0.31 95	0.23 63	0.17 26	0.57 155	0.22 15	0.08 16	0.21 284	0.10 127	0.08 51	0.24 293	1.16 465

fffy	0.39 55	0.67 233	1.57 66	0.45 351	0.52 386	0.37 39	0.22 113	0.45 42	0.35 8	0.21 12	0.30 84	0.26 92	0.20 73	0.45 88	0.24 43	0.08 16	0.29 318	0.10 127	0.08 51	0.25 315	0.77 390

CAS	0.39 55	0.31 28	1.79 86	0.81 467	0.34 300	0.51 139	0.23 150	0.49 67	0.42 49	0.23 23	0.31 95	0.20 45	0.17 26	0.30 9	0.25 60	0.77 520	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.41 233

TANstereo	0.39 55	0.70 254	2.48 284	0.23 21	0.12 4	0.54 175	0.16 32	0.41 21	0.47 78	0.45 148	0.51 225	0.26 92	0.22 91	0.34 33	0.21 10	0.10 109	0.10 127	0.08 30	0.07 30	0.09 32	0.18 71

2.5w	0.40 68	0.31 28	1.07 16	0.23 21	0.16 36	0.39 52	0.19 60	0.50 81	0.39 34	0.23 23	0.23 40	0.13 1	0.17 26	0.73 226	0.24 43	0.07 4	1.53 502	0.07 1	0.46 489	0.07 1	0.92 435

monsterstereo	0.40 68	0.43 128	1.07 16	0.26 60	0.27 230	0.39 52	0.14 14	0.55 115	0.37 15	0.28 73	0.27 65	0.14 8	0.13 8	0.67 199	0.44 224	0.07 4	1.12 444	0.07 1	0.81 533	0.08 19	0.53 309

xyz-stereo-finetune2	0.40 68	0.89 328	1.40 48	0.22 11	0.12 4	0.58 228	0.23 150	0.55 115	0.50 97	0.33 93	0.47 188	0.30 122	0.41 284	0.81 254	0.60 299	0.09 45	0.07 9	0.11 193	0.09 81	0.12 72	0.12 16

rvit_0105_4	0.40 68	0.64 227	1.98 127	0.31 145	0.18 75	0.37 39	0.29 278	0.64 168	0.67 241	0.28 73	0.32 106	0.36 156	0.28 174	0.45 88	0.27 84	0.18 404	0.16 234	0.15 370	0.14 247	0.15 123	0.25 122

XX-TBD	0.40 68	1.04 368	2.49 290	0.35 235	0.13 11	0.51 139	0.17 40	0.44 36	0.52 116	0.38 112	0.51 225	0.23 63	0.19 56	0.31 13	0.25 60	0.10 109	0.07 9	0.08 30	0.06 8	0.09 32	0.18 71

asda	0.41 73	0.31 28	1.23 28	0.22 11	0.17 58	0.43 79	0.16 32	0.46 49	0.38 22	0.25 39	0.20 15	0.15 15	0.20 73	0.99 286	0.23 31	0.10 109	1.49 496	0.07 1	0.23 373	0.08 19	0.88 427

qwe	0.41 73	0.29 8	1.29 38	0.22 11	0.22 149	0.41 61	0.15 24	0.49 67	0.38 22	0.28 73	0.23 40	0.14 8	0.15 16	0.94 278	0.24 43	0.08 16	1.47 495	0.07 1	0.25 385	0.08 19	0.76 386

LG-G_1	0.41 73	0.43 128	1.62 73	0.50 382	0.35 308	0.50 131	0.12 3	0.47 58	0.44 64	0.33 93	0.20 15	0.19 41	0.15 16	0.94 278	0.21 10	0.09 45	0.61 380	0.08 30	0.06 8	0.09 32	0.87 425

LG-G	0.41 73	0.43 128	1.62 73	0.50 382	0.35 308	0.50 131	0.12 3	0.47 58	0.44 64	0.33 93	0.20 15	0.19 41	0.15 16	0.94 278	0.21 10	0.09 45	0.61 380	0.08 30	0.06 8	0.09 32	0.87 425

WCG-NET	0.41 73	0.80 297	1.77 83	0.25 43	0.13 11	0.43 79	0.24 176	0.42 26	0.59 171	0.38 112	0.41 156	0.26 92	0.24 113	0.37 50	0.24 43	0.08 16	0.81 411	0.08 30	0.07 30	0.26 335	0.31 167

MIF-Stereo (partial)	0.41 73	0.71 258	2.67 367	0.27 74	0.24 192	0.32 18	0.17 40	0.56 121	0.46 71	0.26 56	0.37 133	0.25 82	0.26 145	0.46 92	0.35 176	0.11 198	0.08 45	0.12 247	0.10 117	0.21 253	0.15 42

s12784h	0.41 73	0.34 61	2.17 171	0.24 31	0.11 1	0.64 330	0.24 176	0.85 295	0.70 291	0.45 148	0.54 260	0.28 110	0.27 160	0.51 129	0.27 84	0.11 198	0.06 1	0.09 72	0.06 8	0.16 143	0.14 33

Gwc-CoAtRS	0.41 73	0.37 85	2.06 144	0.28 90	0.41 348	0.48 116	0.19 60	0.64 168	0.49 87	0.45 148	0.39 145	0.57 293	0.26 145	0.37 50	0.28 97	0.09 45	0.19 260	0.09 72	0.31 424	0.11 61	0.25 122

2.25w	0.42 81	0.30 20	1.12 19	0.22 11	0.15 25	0.36 35	0.13 6	0.45 42	0.37 15	0.26 56	0.27 65	0.14 8	0.19 56	0.91 273	0.36 179	0.07 4	1.38 479	0.07 1	0.67 522	0.07 1	0.91 431

Any-RAFT	0.42 81	0.33 53	1.89 109	0.28 90	0.21 136	0.69 375	0.21 97	0.83 273	0.60 177	0.45 148	0.43 162	0.62 314	0.30 203	0.48 110	0.24 43	0.11 198	0.40 341	0.08 30	0.06 8	0.10 50	0.16 55

R-Stereo Train	0.42 81	0.31 28	2.51 296	0.30 128	0.18 75	0.56 195	0.25 202	0.82 262	0.41 42	0.57 279	0.67 371	0.33 145	0.24 113	0.34 33	0.33 157	0.10 109	0.08 45	0.09 72	0.07 30	0.09 32	0.18 71

RAFT-Stereo	0.42 81	0.31 28	2.51 296	0.30 128	0.18 75	0.56 195	0.25 202	0.82 262	0.41 42	0.57 279	0.67 371	0.33 145	0.24 113	0.34 33	0.33 157	0.10 109	0.08 45	0.09 72	0.07 30	0.09 32	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 85	0.29 8	1.40 48	0.23 21	0.19 106	0.41 61	0.17 40	0.44 36	0.38 22	0.34 99	0.22 31	0.15 15	0.18 44	1.06 297	0.30 115	0.10 109	1.44 490	0.07 1	0.32 432	0.07 1	0.93 437

4.5w_new	0.43 85	0.29 8	1.40 48	0.23 21	0.19 106	0.41 61	0.17 40	0.44 36	0.38 22	0.34 99	0.22 31	0.15 15	0.18 44	1.06 297	0.30 115	0.10 109	1.44 490	0.07 1	0.32 432	0.07 1	0.93 437

4.25w-stereo	0.43 85	0.29 8	1.40 48	0.23 21	0.19 106	0.41 61	0.17 40	0.44 36	0.38 22	0.34 99	0.22 31	0.15 15	0.18 44	1.06 297	0.30 115	0.10 109	1.44 490	0.07 1	0.32 432	0.07 1	0.93 437

rvit_0105_5	0.43 85	0.73 266	2.10 157	0.31 145	0.18 75	0.41 61	0.31 305	0.69 185	0.67 241	0.32 91	0.34 116	0.38 167	0.30 203	0.42 80	0.30 115	0.18 404	0.16 234	0.15 370	0.15 269	0.15 123	0.30 158

plain	0.43 85	0.73 266	2.80 411	0.28 90	0.19 106	0.33 24	0.21 97	0.63 165	0.50 97	0.24 32	0.38 139	0.24 73	0.25 133	0.48 110	0.32 144	0.12 242	0.08 45	0.13 308	0.09 81	0.43 469	0.13 21

CASS	0.43 85	0.34 61	2.01 132	0.33 188	0.17 58	0.54 175	0.24 176	0.71 201	0.52 116	0.62 338	0.55 271	0.40 180	0.41 284	0.43 82	0.33 157	0.17 393	0.10 127	0.14 344	0.11 165	0.18 190	0.23 109
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 85	0.32 41	2.31 204	0.26 60	0.14 16	0.51 139	0.22 113	0.84 282	0.78 372	0.55 249	0.48 196	0.28 110	0.37 240	0.40 64	0.37 185	0.10 109	0.07 9	0.09 72	0.07 30	0.08 19	0.43 246

Patchmatch Stereo++	0.43 85	0.36 74	2.44 247	0.48 363	0.17 58	0.61 282	0.26 219	0.53 94	0.61 182	0.48 165	0.43 162	0.43 192	0.28 174	0.56 151	0.30 115	0.12 242	0.08 45	0.12 247	0.10 117	0.17 166	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 85	0.36 74	2.44 247	0.48 363	0.18 75	0.61 282	0.28 250	0.53 94	0.61 182	0.48 165	0.43 162	0.43 192	0.28 174	0.49 123	0.30 115	0.12 242	0.08 45	0.12 247	0.10 117	0.17 166	0.13 21

ROB_FTStereo_v2	0.43 85	0.36 74	2.44 247	0.49 376	0.17 58	0.61 282	0.28 250	0.53 94	0.61 182	0.48 165	0.43 162	0.44 207	0.28 174	0.48 110	0.30 115	0.12 242	0.08 45	0.12 247	0.10 117	0.17 166	0.13 21

ROB_FTStereo	0.43 85	0.36 74	2.44 247	0.48 363	0.18 75	0.61 282	0.26 219	0.53 94	0.61 182	0.48 165	0.43 162	0.43 192	0.28 174	0.51 129	0.30 115	0.12 242	0.08 45	0.12 247	0.10 117	0.17 166	0.13 21

HUI-Stereo	0.43 85	0.36 74	2.45 265	0.48 363	0.18 75	0.61 282	0.27 237	0.53 94	0.61 182	0.48 165	0.43 162	0.44 207	0.28 174	0.47 97	0.30 115	0.12 242	0.08 45	0.12 247	0.10 117	0.17 166	0.13 21

iGMRVC	0.43 85	0.36 74	2.44 247	0.48 363	0.18 75	0.61 282	0.27 237	0.53 94	0.61 182	0.48 165	0.43 162	0.43 192	0.28 174	0.57 155	0.31 134	0.12 242	0.08 45	0.12 247	0.10 117	0.17 166	0.13 21

iRAFT	0.43 85	0.36 74	2.44 247	0.48 363	0.17 58	0.61 282	0.26 219	0.53 94	0.61 182	0.48 165	0.43 162	0.43 192	0.28 174	0.56 151	0.30 115	0.12 242	0.08 45	0.12 247	0.10 117	0.17 166	0.13 21

RAFT-IKP	0.43 85	0.36 74	2.44 247	0.48 363	0.16 36	0.60 262	0.28 250	0.53 94	0.61 182	0.48 165	0.43 162	0.43 192	0.28 174	0.51 129	0.31 134	0.12 242	0.08 45	0.12 247	0.10 117	0.17 166	0.13 21

DIP-Stereo	0.43 85	0.50 169	2.21 183	0.27 74	0.18 75	0.63 318	0.17 40	0.94 364	0.58 160	0.49 181	0.48 196	0.30 122	0.30 203	0.40 64	0.31 134	0.10 109	0.08 45	0.10 127	0.08 51	0.15 123	0.33 177
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	0.44 101	0.29 8	1.53 65	0.23 21	0.20 122	0.37 39	0.22 113	0.53 94	0.41 42	0.25 39	0.21 19	0.13 1	0.22 91	0.90 271	0.24 43	0.06 1	1.52 501	0.07 1	0.44 484	0.08 19	0.83 415

WCG-NET（raft）	0.44 101	0.97 352	1.78 85	0.24 31	0.17 58	0.43 79	0.24 176	0.42 26	0.52 116	0.38 112	0.35 123	0.46 228	0.25 133	0.41 73	0.26 75	0.08 16	1.08 438	0.08 30	0.08 51	0.27 349	0.40 225

GMStereo_Zeroshot	0.44 101	0.44 140	1.84 96	0.44 344	0.20 122	0.52 156	0.19 60	0.60 148	0.54 131	0.58 285	0.59 307	0.63 318	0.29 192	0.59 162	0.34 168	0.16 372	0.09 98	0.16 389	0.09 81	0.26 335	0.26 130

GMStereo	0.44 101	1.32 435	2.65 355	0.28 90	0.16 36	0.42 74	0.22 113	0.48 63	0.63 203	0.41 123	0.36 127	0.26 92	0.25 133	0.41 73	0.30 115	0.14 325	0.08 45	0.10 127	0.12 203	0.17 166	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	0.44 101	0.36 74	2.38 216	0.28 90	0.43 364	0.53 164	0.20 74	0.86 306	0.52 116	0.44 144	0.36 127	0.53 266	0.26 145	0.40 64	0.27 84	0.09 45	0.08 45	0.09 72	0.38 470	0.10 50	0.22 100

tg	0.45 106	0.83 304	1.85 100	0.29 108	0.16 36	0.57 217	0.18 52	0.60 148	0.56 146	0.37 106	0.44 174	0.38 167	0.24 113	0.48 110	0.28 97	0.09 45	0.30 319	0.11 193	0.11 165	0.44 473	0.77 390

rvit_stereo_0075_2	0.45 106	0.45 148	2.60 334	0.34 212	0.32 283	0.41 61	0.21 97	0.60 148	0.54 131	0.39 117	0.51 225	0.40 180	0.29 192	0.46 92	0.31 134	0.21 440	0.15 220	0.22 450	0.15 269	0.18 190	0.33 177

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 106	1.36 452	1.30 39	0.24 31	0.12 4	0.33 24	0.20 74	0.41 21	0.37 15	0.32 91	0.21 19	0.16 26	0.14 10	0.29 7	0.62 309	0.55 507	1.42 489	0.11 193	0.13 225	0.25 315	0.56 321

RCA-Stereo	0.45 106	0.38 95	1.80 88	0.27 74	0.25 201	0.58 228	0.23 150	0.84 282	0.66 228	0.42 129	0.44 174	0.28 110	0.35 230	0.31 13	0.21 10	0.09 45	1.01 428	0.09 72	0.07 30	0.21 253	0.53 309

BUS	0.45 106	0.32 41	1.58 67	0.31 145	0.22 149	0.91 462	0.23 150	1.05 453	0.67 241	0.64 359	0.53 241	0.65 330	0.32 215	0.48 110	0.34 168	0.13 289	0.10 127	0.14 344	0.12 203	0.13 89	0.15 42

AnonymousM	0.45 106	0.49 161	1.83 93	0.29 108	0.15 25	0.53 164	0.22 113	0.64 168	0.66 228	0.47 162	0.33 109	0.30 122	0.25 133	0.49 123	0.29 108	0.12 242	0.27 315	0.71 520	0.37 466	0.12 72	0.41 233

sAnonymous2	0.45 106	0.88 323	2.97 438	0.31 145	0.25 201	0.34 26	0.28 250	0.56 121	0.49 87	0.25 39	0.30 84	0.23 63	0.29 192	0.31 13	0.22 15	0.12 242	0.09 98	0.12 247	0.13 225	0.38 439	0.43 246

CroCo_RVC	0.45 106	0.88 323	2.97 438	0.31 145	0.25 201	0.34 26	0.28 250	0.56 121	0.49 87	0.25 39	0.30 84	0.23 63	0.29 192	0.31 13	0.22 15	0.12 242	0.09 98	0.12 247	0.13 225	0.38 439	0.43 246

2.75w_new	0.46 114	0.32 41	1.39 47	0.21 3	0.19 106	0.40 55	0.18 52	0.51 87	0.39 34	0.27 66	0.21 19	0.13 1	0.20 73	1.10 305	0.44 224	0.07 4	1.58 505	0.07 1	0.61 519	0.07 1	0.82 414

MLG-Stereo_test2	0.46 114	0.49 161	1.77 83	0.79 463	0.70 442	0.63 318	0.12 3	0.37 10	0.48 82	0.39 117	0.15 6	0.24 73	0.10 1	0.46 92	0.20 7	0.16 372	1.21 453	0.08 30	0.06 8	0.09 32	0.66 355

rvit_0105_3	0.46 114	0.86 317	2.24 189	0.33 188	0.19 106	0.44 86	0.35 348	0.74 208	0.70 291	0.38 112	0.38 139	0.41 186	0.33 220	0.46 92	0.32 144	0.19 420	0.17 247	0.17 404	0.18 317	0.15 123	0.22 100

RAFT-Stereo-weight	0.46 114	0.37 85	1.60 72	0.29 108	0.51 383	0.57 217	0.22 113	0.84 282	0.67 241	0.48 165	0.38 139	0.36 156	0.17 26	0.39 57	0.27 84	0.09 45	1.28 465	0.09 72	0.07 30	0.09 32	0.41 233

Selective-RAFT	0.46 114	0.48 157	1.88 107	0.32 166	0.16 36	0.61 282	0.19 60	0.66 174	0.62 192	0.28 73	0.30 84	0.41 186	0.33 220	0.51 129	0.32 144	0.11 198	1.09 440	0.09 72	0.35 453	0.19 221	0.37 201

ProNet	0.46 114	0.60 209	1.85 100	0.35 235	0.67 435	0.49 121	0.25 202	0.53 94	0.57 153	0.21 12	0.24 44	0.22 55	0.20 73	0.52 133	0.22 15	0.09 45	0.47 352	0.10 127	0.09 81	0.23 286	1.33 486

CRE-IMP	0.46 114	0.31 28	2.40 225	0.53 393	0.17 58	0.79 427	0.68 477	0.54 105	0.66 228	0.47 162	0.43 162	0.44 207	0.26 145	0.43 82	0.33 157	0.12 242	0.07 9	0.12 247	0.09 81	0.17 166	0.23 109

HI	0.47 121	0.82 302	2.49 290	0.29 108	0.22 149	0.45 91	0.20 74	0.59 141	0.43 55	0.59 304	0.59 307	0.65 330	0.45 326	0.48 110	0.40 200	0.08 16	0.09 98	0.10 127	0.11 165	0.24 293	0.20 86

CoSv	0.47 121	0.82 302	2.49 290	0.29 108	0.22 149	0.45 91	0.20 74	0.59 141	0.43 55	0.59 304	0.59 307	0.65 330	0.45 326	0.48 110	0.40 200	0.08 16	0.09 98	0.10 127	0.11 165	0.24 293	0.20 86

MonSter	0.47 121	0.29 8	1.07 16	0.22 11	0.18 75	0.51 139	0.14 14	0.49 67	0.35 8	0.26 56	0.18 7	0.15 15	0.11 2	0.88 268	0.47 240	0.06 1	2.11 533	0.07 1	0.81 533	0.07 1	1.01 453

RSM	0.47 121	0.51 176	1.36 42	1.37 510	1.04 490	0.37 39	0.21 97	0.52 88	0.55 140	0.23 23	0.28 71	0.28 110	0.17 26	0.40 64	0.22 15	0.09 45	0.24 296	0.09 72	0.35 453	0.24 293	0.80 402

test_4	0.47 121	0.80 297	2.15 168	0.36 253	0.29 249	0.59 247	0.28 250	0.50 81	0.42 49	0.43 137	0.76 425	0.39 171	0.22 91	0.73 226	0.49 254	0.08 16	0.18 254	0.11 193	0.15 269	0.29 371	0.27 137

DeepStereo_RVC	0.47 121	0.37 85	2.19 176	0.55 402	0.18 75	0.60 262	0.58 449	0.52 88	0.62 192	0.49 181	0.45 177	0.39 171	0.85 466	0.47 97	0.34 168	0.12 242	0.08 45	0.11 193	0.09 81	0.15 123	0.19 77

cross-raft	0.47 121	0.34 61	2.17 171	0.70 451	0.84 463	0.50 131	0.35 348	0.74 208	0.43 55	0.44 144	0.45 177	0.63 318	0.25 133	0.37 50	0.27 84	0.08 16	0.14 204	0.10 127	0.23 373	0.11 61	0.27 137

iRaftStereo_RVC	0.47 121	0.84 308	1.91 113	0.29 108	0.15 25	0.53 164	0.20 74	0.58 132	0.50 97	0.37 106	0.43 162	0.42 191	0.23 107	0.38 53	0.28 97	0.09 45	0.70 397	0.12 247	0.11 165	0.43 469	0.77 390

Anonymous3	0.47 121	0.49 161	2.61 339	0.33 188	0.25 201	0.72 389	0.32 316	0.80 244	0.60 177	0.36 103	0.41 156	0.33 145	0.29 192	0.46 92	0.30 115	0.19 420	0.18 254	0.13 308	0.13 225	0.18 190	0.22 100

CFNet_pseudo	0.47 121	0.50 169	2.19 176	0.26 60	0.20 122	0.56 195	0.22 113	0.80 244	0.62 192	0.50 200	0.56 284	0.68 356	0.47 347	0.53 140	0.33 157	0.11 198	0.10 127	0.15 370	0.10 117	0.18 190	0.33 177

ccs_rob	0.47 121	0.50 169	2.19 176	0.26 60	0.20 122	0.56 195	0.22 113	0.80 244	0.62 192	0.50 200	0.56 284	0.68 356	0.47 347	0.53 140	0.33 157	0.11 198	0.10 127	0.16 389	0.10 117	0.18 190	0.33 177

IGEV-Stereo+	0.48 132	0.32 41	1.43 53	0.26 60	0.46 375	0.30 12	0.13 6	0.32 3	0.57 153	0.80 436	0.24 44	0.19 41	0.19 56	0.57 155	0.46 235	0.10 109	1.36 476	0.08 30	0.22 368	0.46 480	1.04 457

RSM++	0.48 132	0.52 180	1.27 32	1.62 525	1.27 514	0.39 52	0.20 74	0.49 67	0.56 146	0.22 18	0.25 52	0.24 73	0.17 26	0.39 57	0.23 31	0.09 45	0.11 155	0.09 72	0.35 453	0.29 371	0.80 402

testlalala2	0.48 132	0.34 61	2.53 302	0.65 436	0.56 399	0.57 217	0.20 74	0.84 282	0.63 203	0.42 129	0.54 260	0.45 219	0.21 83	0.30 9	0.26 75	0.10 109	0.13 189	0.09 72	0.29 408	0.12 72	0.31 167

H2IRNET	0.48 132	1.04 368	2.57 323	0.31 145	0.19 106	0.54 175	0.19 60	0.55 115	0.53 127	0.28 73	0.56 284	0.47 237	0.35 230	0.47 97	0.40 200	0.11 198	0.08 45	0.12 247	0.14 247	0.37 432	0.26 130

PCWNet_CMD	0.48 132	0.50 169	2.23 187	0.27 74	0.20 122	0.56 195	0.22 113	0.78 229	0.67 241	0.49 181	0.55 271	0.68 356	0.56 387	0.48 110	0.32 144	0.11 198	0.10 127	0.14 344	0.10 117	0.19 221	0.43 246

DisPM	0.48 132	0.41 115	2.54 307	0.61 424	0.18 75	0.59 247	0.62 463	0.54 105	0.67 241	0.61 325	0.53 241	0.38 167	0.26 145	0.76 234	0.31 134	0.13 289	0.07 9	0.12 247	0.11 165	0.12 72	0.15 42

BSDual-CNN	0.48 132	0.32 41	1.58 67	0.31 145	0.22 149	0.76 407	0.32 316	1.05 453	0.67 241	0.64 359	0.53 241	0.63 318	0.38 250	0.48 110	0.97 394	0.13 289	0.10 127	0.14 344	0.12 203	0.13 89	0.15 42

psmg	0.48 132	0.32 41	1.58 67	0.28 90	0.22 149	0.75 402	0.35 348	0.94 364	0.67 241	0.61 325	0.59 307	0.63 318	0.38 250	0.48 110	0.97 394	0.13 289	0.11 155	0.13 308	0.13 225	0.14 112	0.15 42

dd	0.48 132	1.32 435	2.41 230	0.31 145	0.17 58	0.58 228	0.26 219	0.50 81	0.71 305	0.42 129	0.41 156	0.34 150	0.28 174	0.47 97	0.41 206	0.18 404	0.10 127	0.13 308	0.12 203	0.22 270	0.16 55

GANet-ADL	0.48 132	0.56 197	2.51 296	0.34 212	0.20 122	0.58 228	0.25 202	0.80 244	0.57 153	0.43 137	0.61 324	0.56 289	0.31 208	0.44 86	0.44 224	0.14 325	0.11 155	0.10 127	0.09 81	0.22 270	0.38 210

ICVP	0.48 132	0.33 53	2.37 213	0.34 212	0.22 149	0.60 262	0.55 440	0.79 238	0.53 127	0.45 148	0.60 316	0.49 247	0.36 234	0.55 148	0.46 235	0.16 372	0.16 234	0.14 344	0.11 165	0.16 143	0.32 173
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 132	0.39 102	2.30 201	0.28 90	0.27 230	0.70 378	0.32 316	1.00 415	0.69 280	0.50 200	0.52 234	0.43 192	0.36 234	0.53 140	0.44 224	0.12 242	0.09 98	0.12 247	0.16 290	0.18 190	0.23 109

FENet	0.48 132	0.58 201	2.46 273	0.33 188	0.18 75	0.58 228	0.22 113	0.83 273	0.64 213	0.49 181	0.42 159	0.55 282	0.38 250	0.52 133	0.51 261	0.12 242	0.09 98	0.12 247	0.11 165	0.17 166	0.31 167

MSMDNet	0.48 132	0.50 169	2.23 187	0.27 74	0.20 122	0.56 195	0.22 113	0.78 229	0.67 241	0.49 181	0.55 271	0.68 356	0.56 387	0.48 110	0.32 144	0.11 198	0.10 127	0.13 308	0.10 117	0.18 190	0.43 246

AdaStereo	0.48 132	0.44 140	2.18 174	0.36 253	0.20 122	0.59 247	0.29 278	0.97 389	0.74 339	0.52 222	0.55 271	0.61 309	0.33 220	0.52 133	0.44 224	0.18 404	0.08 45	0.17 404	0.11 165	0.18 190	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	0.49 147	0.73 266	2.12 160	0.27 74	0.25 201	0.65 346	0.27 237	0.76 215	0.59 171	0.56 261	0.59 307	0.60 307	0.53 378	0.64 187	0.44 224	0.12 242	0.09 98	0.11 193	0.11 165	0.18 190	0.15 42

TestStereo	0.49 147	0.88 323	2.38 216	0.30 128	0.16 36	0.43 79	0.25 202	0.55 115	0.46 71	0.38 112	0.46 182	0.34 150	0.28 174	1.96 459	0.28 97	0.11 198	0.08 45	0.12 247	0.09 81	0.15 123	0.13 21

GES	0.49 147	0.54 186	2.37 213	0.31 145	0.19 106	0.61 282	0.30 294	0.93 359	0.52 116	0.49 181	0.53 241	0.40 180	0.43 309	0.59 162	0.67 329	0.16 372	0.11 155	0.12 247	0.10 117	0.20 241	0.30 158

DCANet	0.49 147	0.91 338	2.63 345	0.26 60	0.14 16	0.51 139	0.22 113	0.84 282	0.78 372	0.56 261	0.49 210	0.32 137	0.41 284	0.39 57	0.41 206	0.10 109	0.07 9	0.09 72	0.07 30	0.14 112	0.45 267

4w-stereo	0.50 151	0.26 1	1.86 104	0.22 11	0.30 262	0.38 48	0.14 14	0.41 21	0.35 8	0.25 39	0.21 19	0.14 8	0.20 73	1.18 322	0.33 157	0.09 45	1.56 504	0.07 1	0.72 528	0.07 1	1.23 478

CFNet_ucs	0.50 151	0.55 194	2.28 196	0.27 74	0.22 149	0.58 228	0.23 150	0.90 341	0.69 280	0.54 237	0.64 352	0.68 356	0.44 318	0.55 148	0.34 168	0.14 325	0.12 173	0.16 389	0.11 165	0.19 221	0.38 210

fff	0.50 151	0.90 334	2.63 345	0.25 43	0.15 25	0.51 139	0.22 113	0.85 295	0.82 407	0.55 249	0.48 196	0.31 130	0.65 421	0.39 57	0.37 185	0.10 109	0.07 9	0.09 72	0.07 30	0.08 19	0.43 246

ADStereo(finetuned)	0.50 151	0.91 338	2.43 239	0.26 60	0.14 16	0.51 139	0.22 113	0.84 282	0.78 372	0.56 261	0.49 210	0.32 137	0.75 451	0.40 64	0.40 200	0.10 109	0.07 9	0.09 72	0.07 30	0.13 89	0.45 267

UDGNet	0.50 151	1.36 452	2.44 247	0.37 266	0.19 106	0.58 228	0.23 150	0.49 67	0.69 280	0.42 129	0.39 145	0.34 150	0.29 192	0.55 148	0.32 144	0.25 467	0.10 127	0.37 496	0.19 335	0.30 380	0.17 62

PFNet+	0.50 151	0.43 128	2.54 307	0.49 376	0.18 75	0.58 228	0.76 487	0.54 105	0.72 314	0.56 261	0.48 196	0.39 171	0.26 145	0.94 278	0.33 157	0.14 325	0.09 98	0.14 344	0.13 225	0.12 72	0.16 55

NRIStereo	0.50 151	0.34 61	2.44 247	0.52 389	0.16 36	0.94 468	0.73 485	0.52 88	0.65 220	0.48 165	0.40 154	0.59 300	0.29 192	0.78 243	0.33 157	0.11 198	0.13 189	0.11 193	0.09 81	0.22 270	0.25 122

HCRNet	0.50 151	0.75 281	2.08 147	0.39 300	0.29 249	0.58 228	0.22 113	0.79 238	0.67 241	0.49 181	0.49 210	0.48 245	0.37 240	1.13 313	0.40 200	0.15 355	0.10 127	0.15 370	0.13 225	0.21 253	0.19 77

csc	0.50 151	0.90 334	2.63 345	0.25 43	0.15 25	0.51 139	0.22 113	0.85 295	0.82 407	0.55 249	0.48 196	0.31 130	0.65 421	0.39 57	0.37 185	0.10 109	0.07 9	0.09 72	0.07 30	0.08 19	0.43 246

cscssc	0.50 151	0.90 334	2.63 345	0.25 43	0.15 25	0.51 139	0.22 113	0.85 295	0.82 407	0.55 249	0.48 196	0.31 130	0.65 421	0.39 57	0.37 185	0.10 109	0.07 9	0.09 72	0.07 30	0.08 19	0.43 246

DMCA	0.50 151	0.83 304	1.95 120	0.32 166	0.24 192	0.59 247	0.26 219	0.81 253	0.68 268	0.59 304	0.49 210	0.56 289	0.36 234	0.65 193	0.65 323	0.14 325	0.10 127	0.14 344	0.10 117	0.19 221	0.29 149

ISRNet	0.51 162	0.58 201	1.96 124	0.38 285	0.31 271	0.49 121	0.21 97	0.80 244	0.71 305	0.64 359	0.71 405	0.66 339	0.40 272	0.59 162	0.45 230	0.23 454	0.16 234	0.21 445	0.20 346	0.21 253	0.37 201

UPFNet	0.51 162	0.67 233	2.04 139	0.34 212	0.33 290	0.65 346	0.37 359	0.88 323	0.65 220	0.60 315	0.53 241	0.61 309	0.41 284	0.77 236	0.55 278	0.13 289	0.13 189	0.13 308	0.13 225	0.20 241	0.16 55

rvit_105_1	0.52 164	0.93 347	2.30 201	0.36 253	0.24 192	0.51 139	0.45 406	0.81 253	0.79 385	0.46 159	0.44 174	0.45 219	0.38 250	0.63 180	0.39 198	0.20 431	0.18 254	0.18 423	0.22 368	0.18 190	0.21 93

DCVSM-stereo	0.52 164	0.37 85	2.45 265	0.30 128	0.22 149	0.54 175	0.52 430	0.60 148	0.52 116	0.69 394	0.47 188	0.79 402	0.49 359	0.56 151	0.90 388	0.13 289	0.14 204	0.15 370	0.13 225	0.20 241	0.21 93

ITSA-stereo	0.52 164	0.42 118	1.46 57	0.34 212	0.18 75	0.60 262	0.29 278	0.99 405	0.82 407	0.51 212	0.48 196	0.53 266	0.59 402	1.25 336	0.73 349	0.15 355	0.12 173	0.17 404	0.16 290	0.19 221	0.32 173

gcap-zeroshot	0.52 164	0.86 317	2.38 216	0.32 166	0.60 414	0.70 378	0.20 74	0.78 229	0.58 160	0.44 144	0.36 127	0.81 413	0.24 113	0.53 140	0.30 115	0.10 109	0.35 328	0.09 72	0.31 424	0.09 32	0.40 225

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 164	0.51 176	1.12 19	0.26 60	0.22 149	0.46 99	0.20 74	1.10 477	1.33 514	3.13 553	0.33 109	0.22 55	0.20 73	0.34 33	0.26 75	0.11 198	0.09 98	0.11 193	0.09 81	0.17 166	0.21 93

StereoVision	0.52 164	1.12 385	2.70 388	0.34 212	0.32 283	0.47 110	0.26 219	0.73 206	0.61 182	0.33 93	0.89 455	0.45 219	0.26 145	0.52 133	0.39 198	0.14 325	0.15 220	0.16 389	0.15 269	0.22 270	0.14 33

gwcnet-sp	0.52 164	0.71 258	2.66 359	0.32 166	0.22 149	0.66 359	0.31 305	0.84 282	0.69 280	0.61 325	0.49 210	0.46 228	0.43 309	0.77 236	0.48 245	0.12 242	0.11 155	0.11 193	0.11 165	0.19 221	0.19 77

scenet	0.52 164	0.71 258	2.66 359	0.32 166	0.22 149	0.66 359	0.31 305	0.84 282	0.69 280	0.61 325	0.49 210	0.46 228	0.43 309	0.77 236	0.48 245	0.12 242	0.11 155	0.11 193	0.11 165	0.19 221	0.19 77

ssnet	0.52 164	0.71 258	2.66 359	0.32 166	0.22 149	0.66 359	0.31 305	0.84 282	0.69 280	0.61 325	0.49 210	0.46 228	0.43 309	0.77 236	0.48 245	0.12 242	0.11 155	0.11 193	0.11 165	0.19 221	0.19 77

PSM-softLoss	0.52 164	0.34 61	2.47 278	0.55 402	0.17 58	0.61 282	0.39 374	0.64 168	0.67 241	0.52 222	0.48 196	0.39 171	0.25 133	1.46 367	0.77 361	0.13 289	0.08 45	0.13 308	0.12 203	0.12 72	0.15 42

KMStereo	0.52 164	0.34 61	2.47 278	0.55 402	0.17 58	0.61 282	0.39 374	0.64 168	0.67 241	0.52 222	0.48 196	0.39 171	0.25 133	1.46 367	0.77 361	0.13 289	0.08 45	0.13 308	0.12 203	0.12 72	0.15 42

KYRaft	0.52 164	0.35 70	2.40 225	0.34 212	0.21 136	0.75 402	0.43 394	0.62 158	0.63 203	0.64 359	0.92 461	0.53 266	0.72 440	0.60 168	0.26 75	0.10 109	0.07 9	0.12 247	0.14 247	0.13 89	0.54 313

raftrobust	0.52 164	1.14 389	2.15 168	0.33 188	0.99 481	0.53 164	0.21 97	0.59 141	0.50 97	0.53 231	0.36 127	0.31 130	0.33 220	0.47 97	0.42 211	0.10 109	0.55 371	0.09 72	0.08 51	0.22 270	0.46 272

RALAANet	0.52 164	1.37 457	2.63 345	0.33 188	0.23 180	0.48 116	0.19 60	0.69 185	0.55 140	0.49 181	0.46 182	0.39 171	0.31 208	0.53 140	0.53 270	0.10 109	0.33 326	0.11 193	0.17 306	0.29 371	0.13 21

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 178	0.39 102	1.30 39	0.45 351	0.21 136	0.74 399	0.17 40	0.71 201	0.44 64	1.17 489	0.38 139	0.89 444	0.23 107	0.86 261	0.94 392	0.11 198	0.49 356	0.09 72	0.40 474	0.13 89	0.50 289

testlalala	0.53 178	0.36 74	2.40 225	0.29 108	0.35 308	0.60 262	0.22 113	1.02 432	0.63 203	0.56 261	0.40 154	0.32 137	0.21 83	0.33 27	0.27 84	0.10 109	1.73 515	0.09 72	0.24 377	0.08 19	0.43 246

hknet	0.53 178	0.39 102	2.04 139	0.31 145	0.24 192	0.76 407	0.32 316	1.05 453	0.71 305	0.64 359	0.53 241	0.79 402	0.40 272	0.84 258	0.78 365	0.12 242	0.10 127	0.14 344	0.12 203	0.13 89	0.15 42

NF-Stereo	0.53 178	0.33 53	2.55 315	0.55 402	0.16 36	0.61 282	0.43 394	0.70 195	0.70 291	0.50 200	0.47 188	0.37 161	0.26 145	1.44 365	0.78 365	0.12 242	0.07 9	0.12 247	0.10 117	0.13 89	0.17 62

OCTAStereo	0.53 178	0.33 53	2.54 307	0.56 411	0.16 36	0.61 282	0.42 387	0.70 195	0.70 291	0.50 200	0.47 188	0.37 161	0.26 145	1.43 361	0.79 368	0.12 242	0.07 9	0.12 247	0.10 117	0.13 89	0.17 62

RE-Stereo	0.53 178	0.33 53	2.54 307	0.56 411	0.16 36	0.61 282	0.43 394	0.70 195	0.70 291	0.50 200	0.47 188	0.37 161	0.26 145	1.43 361	0.77 361	0.12 242	0.07 9	0.12 247	0.10 117	0.13 89	0.17 62

TVStereo	0.53 178	0.33 53	2.54 307	0.56 411	0.16 36	0.61 282	0.43 394	0.70 195	0.70 291	0.50 200	0.47 188	0.37 161	0.26 145	1.43 361	0.77 361	0.12 242	0.07 9	0.12 247	0.10 117	0.13 89	0.17 62

GMM-Stereo	0.53 178	0.33 53	2.89 428	0.53 393	0.24 192	0.77 417	0.46 412	0.62 158	0.65 220	0.58 285	0.73 412	0.47 237	0.43 309	0.68 204	0.29 108	0.10 109	0.06 1	0.13 308	0.13 225	0.14 112	0.44 262

Prome-Stereo	0.53 178	0.36 74	2.39 223	0.60 418	0.23 180	0.63 318	0.41 381	0.66 174	0.67 241	0.59 304	1.02 478	0.43 192	0.71 439	0.61 173	0.34 168	0.10 109	0.07 9	0.10 127	0.09 81	0.13 89	0.44 262

CoDeX	0.54 187	0.52 180	2.25 192	0.30 128	0.26 217	0.61 282	0.32 316	1.03 439	0.73 319	0.49 181	0.56 284	0.52 263	0.40 272	1.59 393	0.38 193	0.12 242	0.09 98	0.11 193	0.10 117	0.15 123	0.22 100

NINENet	0.54 187	0.40 109	2.19 176	0.55 402	0.26 217	0.91 462	0.23 150	1.05 453	0.77 367	0.54 237	0.57 295	0.65 330	0.32 215	1.22 327	0.34 168	0.16 372	0.13 189	0.16 389	0.11 165	0.16 143	0.14 33

GwcNet-ADL	0.54 187	0.78 291	2.85 423	0.31 145	0.20 122	0.58 228	0.29 278	0.93 359	0.67 241	0.48 165	0.47 188	0.56 289	0.33 220	0.48 110	0.80 370	0.13 289	0.12 173	0.09 72	0.09 81	0.14 112	0.40 225

ACVNet	0.54 187	0.87 319	2.45 265	0.28 90	0.22 149	0.59 247	0.36 356	0.69 185	0.73 319	0.49 181	0.59 307	0.69 367	0.42 297	0.47 97	0.70 335	0.11 198	0.10 127	0.10 127	0.09 81	0.36 425	0.39 218

MIM_Stereo	0.55 191	0.92 343	2.65 355	0.32 166	1.09 498	0.51 139	0.19 60	0.67 177	0.52 116	0.48 165	0.54 260	0.43 192	0.27 160	0.57 155	0.30 115	0.08 16	0.17 247	0.11 193	0.10 117	0.28 362	0.80 402

CSP-Net	0.55 191	0.61 215	1.81 92	0.30 128	0.23 180	0.77 417	0.35 348	0.90 341	0.62 192	0.62 338	0.60 316	0.65 330	0.42 297	1.76 417	0.47 240	0.17 393	0.12 173	0.10 127	0.10 117	0.21 253	0.16 55

RAFT_R40	0.55 191	0.31 28	2.44 247	0.57 415	0.42 360	0.62 304	0.52 430	0.58 132	0.66 228	0.56 261	0.54 260	0.54 273	0.50 364	1.56 380	0.53 270	0.11 198	0.07 9	0.12 247	0.10 117	0.16 143	0.10 6

Pruner-Stereo	0.55 191	0.38 95	2.49 290	1.78 534	0.19 106	0.63 318	0.45 406	0.59 141	0.67 241	0.61 325	0.48 196	0.41 186	0.25 133	0.49 123	0.99 402	0.13 289	0.07 9	0.12 247	0.10 117	0.13 89	0.14 33

MMNet	0.55 191	0.92 343	2.03 136	0.34 212	0.27 230	0.79 427	0.28 250	0.86 306	0.79 385	0.62 338	0.58 302	0.59 300	0.56 387	0.80 250	0.61 306	0.11 198	0.11 155	0.12 247	0.11 165	0.21 253	0.22 100

UCFNet_RVC	0.55 191	1.16 398	2.48 284	0.31 145	0.27 230	0.65 346	0.28 250	0.76 215	0.58 160	0.51 212	0.53 241	0.67 342	0.42 297	0.91 273	0.45 230	0.16 372	0.11 155	0.17 404	0.17 306	0.20 241	0.23 109

HITNet	0.55 191	1.28 430	2.73 396	0.35 235	0.14 16	0.56 195	0.23 150	0.89 332	0.62 192	0.52 222	0.51 225	0.49 247	0.38 250	0.52 133	0.60 299	0.09 45	0.07 9	0.10 127	0.08 51	0.25 315	0.61 338
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	0.55 191	0.61 215	2.07 145	0.34 212	0.21 136	0.68 372	0.26 219	0.87 315	0.73 319	0.70 398	0.69 379	0.74 385	0.45 326	1.10 305	0.62 309	0.12 242	0.09 98	0.14 344	0.14 247	0.27 349	0.24 118
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 199	0.68 242	2.42 234	0.30 128	0.41 348	0.61 282	0.31 305	0.58 132	0.72 314	1.17 489	0.26 59	0.20 45	0.27 160	1.28 342	0.28 97	0.09 45	0.59 378	0.12 247	0.21 357	0.16 143	0.48 281

RAFT-Test	0.56 199	0.41 115	2.01 132	0.90 473	1.07 495	0.65 346	0.37 359	0.83 273	0.65 220	0.49 181	0.49 210	0.93 453	0.24 113	0.52 133	0.30 115	0.10 109	0.38 335	0.09 72	0.38 470	0.11 61	0.19 77

PSMNet-ADL	0.56 199	0.47 154	2.03 136	0.35 235	0.22 149	0.67 366	0.27 237	0.77 222	0.58 160	0.43 137	0.53 241	0.70 373	0.45 326	1.89 449	0.64 318	0.16 372	0.13 189	0.11 193	0.13 225	0.15 123	0.51 296

SST-Stereo	0.56 199	0.30 20	2.44 247	0.71 453	0.55 397	0.62 304	0.65 468	0.57 128	0.67 241	0.59 304	0.53 241	0.51 256	0.59 402	1.57 385	0.31 134	0.12 242	0.07 9	0.12 247	0.10 117	0.17 166	0.11 13

RAFT-345	0.56 199	0.37 85	2.68 374	0.40 313	0.34 300	0.58 228	0.41 381	0.49 67	0.70 291	0.51 212	0.99 474	0.43 192	0.28 174	1.56 380	0.81 374	0.10 109	0.07 9	0.11 193	0.09 81	0.11 61	0.09 2

UNet	0.56 199	0.58 201	2.81 415	0.32 166	0.33 290	0.74 399	0.27 237	0.86 306	0.67 241	0.55 249	0.55 271	0.72 378	0.55 385	0.79 246	0.58 291	0.12 242	0.09 98	0.13 308	0.11 165	0.20 241	0.19 77

DN-CSS_ROB	0.56 199	1.64 499	2.75 401	0.42 327	0.22 149	0.57 217	0.19 60	0.79 238	0.66 228	0.46 159	0.62 331	0.41 186	0.32 215	0.73 226	0.49 254	0.12 242	0.08 45	0.14 344	0.13 225	0.38 439	0.17 62

MyStereo05	0.57 206	0.72 263	2.72 391	0.31 145	0.25 201	0.60 262	0.30 294	0.87 315	0.82 407	0.54 237	0.37 133	0.53 266	0.42 297	0.63 180	0.73 349	0.09 45	0.55 371	0.12 247	0.20 346	0.16 143	0.56 321

MyStereo04	0.57 206	0.68 242	2.66 359	0.30 128	0.41 348	0.61 282	0.31 305	0.88 323	0.80 393	0.48 165	0.37 133	0.54 273	0.42 297	0.61 173	0.71 341	0.09 45	0.59 378	0.12 247	0.21 357	0.16 143	0.48 281

Selective-IGEV	0.57 206	0.42 118	1.87 106	1.67 529	1.33 515	0.36 35	0.20 74	0.61 154	0.71 305	0.22 18	0.31 95	0.22 55	0.19 56	0.52 133	0.36 179	0.09 45	0.97 423	0.09 72	0.15 269	0.20 241	0.85 420

SepStereo	0.57 206	0.42 118	1.85 100	0.34 212	0.34 300	0.52 156	0.42 387	0.89 332	0.80 393	0.85 450	0.69 379	0.57 293	0.51 368	1.55 378	0.57 285	0.13 289	0.09 98	0.12 247	0.09 81	0.18 190	0.37 201

111	0.57 206	1.41 463	2.63 345	0.25 43	0.15 25	0.59 247	0.26 219	0.90 341	0.83 414	0.50 200	0.54 260	0.57 293	0.38 250	0.54 146	0.41 206	0.10 109	0.07 9	0.09 72	0.07 30	0.24 293	0.81 411

AFF-stereo	0.57 206	1.51 480	2.59 327	0.33 188	0.23 180	0.51 139	0.21 97	0.69 185	0.68 268	0.49 181	0.63 339	0.49 247	0.34 228	0.50 128	0.37 185	0.08 16	0.54 368	0.10 127	0.10 117	0.40 454	0.60 337

acv_ft	0.57 206	0.87 319	2.45 265	0.33 188	0.41 348	0.63 318	0.29 278	0.86 306	0.73 319	0.64 359	0.59 307	0.69 367	0.45 326	0.47 97	0.68 331	0.11 198	0.10 127	0.10 127	0.09 81	0.43 469	0.39 218

BEATNet_4x	0.57 206	1.16 398	2.56 319	0.35 235	0.16 36	0.56 195	0.25 202	0.91 348	0.64 213	0.55 249	0.53 241	0.59 300	0.43 309	0.67 199	0.76 359	0.12 242	0.09 98	0.12 247	0.09 81	0.23 286	0.58 329

AIO-test1	0.58 214	1.37 457	2.77 406	0.66 441	1.08 496	0.50 131	0.23 150	0.86 306	0.69 280	0.31 87	0.42 159	0.29 118	0.22 91	0.77 236	0.34 168	0.13 289	0.15 220	0.12 247	0.16 290	0.31 389	0.30 158

IGEV-Stereo++	0.58 214	0.29 8	1.66 78	0.37 266	0.53 393	0.47 110	0.13 6	0.54 105	0.37 15	1.02 473	0.25 52	0.17 32	0.22 91	1.04 294	0.27 84	0.08 16	1.98 527	0.08 30	0.06 8	0.17 166	1.92 515

MC-Stereo	0.58 214	0.37 85	2.00 130	0.88 470	0.64 430	0.54 175	0.19 60	0.46 49	0.39 34	0.58 285	0.39 145	0.27 103	0.27 160	0.71 216	0.32 144	0.09 45	1.20 450	0.09 72	0.16 290	0.22 270	1.92 515

RAFT_CTSACE	0.58 214	1.16 398	2.76 404	0.36 253	0.29 249	0.54 175	0.29 278	0.69 185	0.51 104	0.51 212	0.75 422	0.67 342	0.37 240	0.63 180	0.47 240	0.08 16	0.49 356	0.11 193	0.10 117	0.41 461	0.32 173

CRFU-Net	0.58 214	0.42 118	1.90 110	0.49 376	0.27 230	0.83 440	0.35 348	0.94 364	0.54 131	0.65 375	0.60 316	0.78 400	1.34 500	1.00 287	0.51 261	0.17 393	0.14 204	0.17 404	0.10 117	0.19 221	0.20 86

dad	0.58 214	1.35 447	2.39 223	0.31 145	0.20 122	0.62 304	0.26 219	0.56 121	0.79 385	0.66 382	0.64 352	0.64 326	0.36 234	0.87 262	0.48 245	0.28 478	0.15 220	0.40 499	0.18 317	0.24 293	0.22 100

IPLGR	0.58 214	0.64 227	3.12 456	0.37 266	0.18 75	0.62 304	0.54 436	1.06 466	0.69 280	0.73 410	0.46 182	0.50 251	0.44 318	1.12 312	0.31 134	0.10 109	0.08 45	0.11 193	0.09 81	0.21 253	0.20 86

GMOStereo	0.58 214	0.89 328	2.46 273	0.29 108	0.99 481	0.51 139	0.32 316	0.58 132	0.46 71	0.58 285	0.48 196	0.54 273	0.27 160	0.31 13	0.25 60	0.09 45	1.64 508	0.13 308	0.11 165	0.34 408	0.42 238

error version	0.58 214	0.89 328	2.46 273	0.29 108	0.99 481	0.51 139	0.32 316	0.58 132	0.46 71	0.58 285	0.48 196	0.54 273	0.27 160	0.31 13	0.25 60	0.09 45	1.64 508	0.13 308	0.11 165	0.34 408	0.42 238

test-v	0.58 214	0.89 328	2.46 273	0.29 108	0.99 481	0.51 139	0.32 316	0.58 132	0.46 71	0.58 285	0.48 196	0.54 273	0.27 160	0.31 13	0.25 60	0.09 45	1.64 508	0.13 308	0.11 165	0.34 408	0.42 238

test-3	0.58 214	0.43 128	2.44 247	0.52 389	0.59 409	0.46 99	0.23 150	0.77 222	0.49 87	0.52 222	0.29 76	0.44 207	0.22 91	0.59 162	0.97 394	0.08 16	1.27 463	0.10 127	0.35 453	0.29 371	0.62 340

test_1	0.58 214	0.43 128	2.44 247	0.52 389	0.59 409	0.46 99	0.23 150	0.77 222	0.49 87	0.51 212	0.29 76	0.44 207	0.22 91	0.59 162	0.97 394	0.08 16	1.27 463	0.10 127	0.35 453	0.29 371	0.63 346

LCNet	0.58 214	0.43 128	2.42 234	0.91 477	0.22 149	0.95 470	0.29 278	0.62 158	0.64 213	0.52 222	0.55 271	0.41 186	0.75 451	0.84 258	0.27 84	0.10 109	0.07 9	0.12 247	0.18 317	0.97 524	0.40 225

test-2	0.58 214	0.89 328	2.46 273	0.29 108	0.99 481	0.51 139	0.32 316	0.58 132	0.46 71	0.58 285	0.48 196	0.54 273	0.27 160	0.31 13	0.25 60	0.09 45	1.64 508	0.13 308	0.11 165	0.34 408	0.42 238

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 214	1.48 477	2.53 302	0.29 108	0.78 456	0.52 156	0.20 74	0.68 182	0.66 228	0.51 212	0.61 324	0.40 180	0.32 215	0.40 64	0.43 218	0.08 16	0.63 386	0.09 72	0.09 81	0.37 432	0.58 329

STTStereo	0.58 214	0.95 349	2.95 436	0.37 266	0.31 271	0.62 304	0.32 316	0.81 253	0.63 203	0.61 325	0.55 271	0.67 342	0.43 309	0.87 262	0.48 245	0.16 372	0.16 234	0.17 404	0.20 346	0.17 166	0.25 122

DeepPruner_ROB	0.58 214	1.06 371	2.68 374	0.30 128	0.26 217	0.63 318	0.31 305	0.83 273	0.51 104	0.62 338	0.56 284	0.65 330	0.39 265	1.06 297	0.56 282	0.19 420	0.14 204	0.14 344	0.14 247	0.24 293	0.33 177

G2L-ROB	0.59 231	1.32 435	2.59 327	0.30 128	0.22 149	0.59 247	0.28 250	0.80 244	0.61 182	0.56 261	0.45 177	0.70 373	0.35 230	1.38 352	0.72 345	0.11 198	0.08 45	0.09 72	0.08 51	0.22 270	0.31 167

MM-Stereo_test3	0.59 231	0.85 312	2.28 196	0.53 393	0.31 271	0.45 91	0.30 294	0.78 229	0.76 354	0.33 93	0.43 162	0.32 137	0.23 107	0.61 173	0.54 275	0.10 109	1.65 512	0.10 127	0.08 51	0.42 464	0.68 364

test_sample2	0.59 231	0.42 118	1.84 96	0.33 188	0.18 75	0.52 156	0.28 250	0.86 306	0.70 291	0.47 162	0.53 241	0.46 228	0.41 284	1.51 374	0.66 326	0.12 242	0.93 421	0.11 193	0.24 377	0.16 143	1.01 453

GCAP-Stereo	0.59 231	1.35 447	2.44 247	0.49 376	1.02 488	0.52 156	0.14 14	0.53 94	0.54 131	0.44 144	0.50 222	0.30 122	0.22 91	0.68 204	0.41 206	0.09 45	1.30 470	0.09 72	0.07 30	0.23 286	0.54 313

TestStereo1	0.59 231	1.21 411	2.63 345	0.40 313	0.60 414	0.56 195	0.34 338	0.82 262	0.73 319	0.45 148	0.63 339	0.36 156	0.42 297	0.66 196	0.42 211	0.10 109	0.32 322	0.12 247	0.10 117	0.34 408	0.52 303

SA-5K	0.59 231	1.21 411	2.63 345	0.40 313	0.60 414	0.56 195	0.34 338	0.82 262	0.73 319	0.45 148	0.63 339	0.36 156	0.42 297	0.66 196	0.42 211	0.10 109	0.32 322	0.12 247	0.10 117	0.34 408	0.52 303

test_3	0.59 231	0.44 140	2.44 247	0.53 393	0.59 409	0.48 116	0.30 294	0.79 238	0.52 116	0.51 212	0.30 84	0.45 219	0.22 91	0.59 162	0.97 394	0.08 16	1.25 458	0.11 193	0.35 453	0.30 380	0.62 340

IRAFT_RVC	0.59 231	0.74 276	2.42 234	0.47 362	0.21 136	0.59 247	0.42 387	0.68 182	0.73 319	0.54 237	0.50 222	0.49 247	0.51 368	1.57 385	1.00 405	0.11 198	0.25 305	0.13 308	0.10 117	0.15 123	0.14 33

MLCV	0.59 231	1.41 463	2.41 230	0.31 145	0.15 25	0.60 262	0.23 150	0.77 222	0.63 203	0.67 384	0.66 366	0.55 282	0.37 240	1.16 317	1.09 418	0.10 109	0.07 9	0.09 72	0.07 30	0.21 253	0.29 149

iResNet	0.59 231	1.09 376	2.54 307	0.44 344	0.18 75	0.65 346	0.29 278	0.89 332	0.75 345	0.59 304	0.64 352	0.43 192	0.39 265	0.73 226	1.24 440	0.11 198	0.08 45	0.09 72	0.08 51	0.21 253	0.40 225

AIO-test2	0.60 241	1.55 483	2.73 396	0.63 429	0.42 360	0.50 131	0.23 150	0.84 282	0.73 319	0.34 99	0.53 241	0.37 161	0.22 91	0.70 209	0.32 144	0.75 518	0.16 234	0.13 308	0.17 306	0.21 253	0.47 274

11t1	0.60 241	0.49 161	2.19 176	0.35 235	0.58 408	0.48 116	0.21 97	0.72 203	0.73 319	0.49 181	0.47 188	0.35 154	0.34 228	0.61 173	0.71 341	0.12 242	1.26 462	0.10 127	0.29 408	0.16 143	1.22 475

RAFT+CT+SA	0.60 241	1.25 424	2.49 290	0.38 285	0.75 448	0.55 188	0.34 338	0.83 273	0.68 268	0.39 117	0.55 271	0.44 207	0.29 192	0.75 232	0.28 97	0.09 45	0.24 296	0.11 193	0.51 502	0.30 380	0.74 384

rafts_anoy	0.60 241	1.33 440	2.59 327	0.53 393	1.09 498	0.49 121	0.25 202	0.67 177	0.53 127	0.41 123	0.38 139	0.33 145	0.30 203	0.68 204	0.41 206	0.10 109	1.13 445	0.13 308	0.15 269	0.20 241	0.29 149

delet	0.60 241	0.84 308	2.45 265	0.33 188	0.35 308	0.73 393	0.46 412	0.89 332	0.80 393	0.58 285	0.62 331	0.67 342	0.51 368	1.14 315	0.64 318	0.12 242	0.12 173	0.13 308	0.14 247	0.22 270	0.29 149

CFNet-ft	0.60 241	1.16 398	2.45 265	0.29 108	0.30 262	0.64 330	0.28 250	0.69 185	0.57 153	0.49 181	0.57 295	0.79 402	0.44 318	1.48 370	0.62 309	0.15 355	0.10 127	0.28 474	0.14 247	0.21 253	0.29 149

CFNet_RVC	0.60 241	1.16 398	2.45 265	0.29 108	0.30 262	0.64 330	0.28 250	0.69 185	0.57 153	0.49 181	0.57 295	0.79 402	0.44 318	1.48 370	0.62 309	0.15 355	0.10 127	0.28 474	0.14 247	0.21 253	0.29 149

iResNet_ROB	0.60 241	1.59 490	2.04 139	0.32 166	0.21 136	0.60 262	0.22 113	0.99 405	0.85 428	0.61 325	0.63 339	0.58 297	0.42 297	1.08 303	0.98 400	0.11 198	0.08 45	0.09 72	0.06 8	0.23 286	0.33 177

DFGA-Net	0.61 249	1.55 483	2.59 327	0.32 166	0.26 217	0.54 175	0.22 113	0.67 177	0.63 203	0.50 200	0.52 234	0.35 154	0.28 174	1.84 436	0.99 402	0.10 109	0.08 45	0.12 247	0.12 203	0.38 439	0.18 71

FoundationStereo	0.61 249	0.37 85	0.91 5	1.96 544	2.40 548	0.20 2	0.16 32	0.26 1	0.86 435	0.16 1	0.12 2	0.19 41	0.17 26	0.58 161	0.32 144	0.10 109	2.98 554	0.08 30	0.06 8	0.07 1	0.20 86

FACV-RUCA	0.61 249	0.44 140	2.11 159	0.43 339	1.73 535	0.49 121	0.28 250	0.74 208	0.68 268	0.41 123	0.53 241	0.34 150	0.64 418	0.41 73	0.33 157	0.13 289	0.11 155	0.62 515	0.12 203	0.72 510	1.02 455

GIP-stereo	0.61 249	0.68 242	1.05 15	0.95 482	1.46 524	0.42 74	0.17 40	0.69 185	0.49 87	0.19 4	0.24 44	0.23 63	0.18 44	0.95 284	0.59 295	0.10 109	1.33 474	0.08 30	0.06 8	0.18 190	2.21 532

test_sample3	0.61 249	0.48 157	2.24 189	0.34 212	0.19 106	0.58 228	0.25 202	0.97 389	0.76 354	0.54 237	0.52 234	0.46 228	0.37 240	1.78 423	0.57 285	0.13 289	0.79 405	0.12 247	0.21 357	0.17 166	0.73 381

test_sample1	0.61 249	0.45 148	1.84 96	0.33 188	0.29 249	0.49 121	0.24 176	0.83 273	0.73 319	0.51 212	0.53 241	0.52 263	0.45 326	1.40 355	0.72 345	0.11 198	0.96 422	0.10 127	0.24 377	0.15 123	1.25 479

testlalala_base	0.61 249	0.35 70	2.44 247	0.35 235	0.33 290	0.55 188	0.21 97	0.88 323	0.41 42	0.41 123	0.39 145	0.31 130	0.24 113	0.33 27	0.36 179	0.98 530	1.61 507	0.09 72	0.22 368	1.11 525	0.68 364

test_5	0.61 249	1.25 424	2.76 404	0.39 300	0.64 430	0.58 228	0.35 348	0.85 295	0.66 228	0.49 181	0.56 284	0.55 282	0.40 272	0.79 246	0.32 144	0.10 109	0.19 260	0.12 247	0.12 203	0.33 401	0.85 420

Sa-1000	0.61 249	1.07 372	2.71 389	0.32 166	0.61 423	0.61 282	0.31 305	1.00 415	0.76 354	0.53 231	0.83 440	0.43 192	0.33 220	0.69 207	0.30 115	0.10 109	0.52 363	0.13 308	0.28 404	0.29 371	0.29 149

SA	0.61 249	1.14 389	2.79 410	0.32 166	0.63 426	0.57 217	0.30 294	0.97 389	0.78 372	0.43 137	0.63 339	0.39 171	0.46 336	0.70 209	0.31 134	0.10 109	0.44 347	0.13 308	0.32 432	0.31 389	0.51 296

DAS	0.61 249	0.42 118	1.85 100	0.34 212	0.34 300	0.52 156	0.42 387	0.89 332	0.80 393	0.85 450	0.69 379	0.57 293	0.51 368	2.38 494	0.57 285	0.13 289	0.09 98	0.12 247	0.09 81	0.18 190	0.37 201

AACVNet	0.61 249	1.13 388	2.47 278	0.37 266	0.21 136	0.57 217	0.25 202	0.75 212	0.55 140	0.56 261	0.60 316	0.66 339	0.44 318	2.11 475	0.49 254	0.14 325	0.11 155	0.14 344	0.11 165	0.35 420	0.23 109

ASMatch	0.61 249	0.47 154	2.72 391	0.91 477	0.36 319	0.56 195	0.24 176	0.54 105	0.67 241	0.48 165	1.20 491	0.47 237	0.65 421	1.33 348	0.93 390	0.10 109	0.08 45	0.11 193	0.11 165	0.10 50	0.17 62

test-1	0.61 249	0.54 186	2.09 151	0.31 145	1.37 517	0.51 139	0.28 250	0.83 273	0.50 97	0.42 129	0.55 271	0.54 273	0.24 113	0.38 53	1.25 441	0.10 109	1.08 438	0.10 127	0.17 306	0.11 61	0.77 390

LMCR-Stereo	0.61 249	1.00 356	2.60 334	0.42 327	0.22 149	0.74 399	0.31 305	1.06 466	0.70 291	0.62 338	0.64 352	0.40 180	0.52 375	0.84 258	1.27 443	0.20 431	0.09 98	0.12 247	0.09 81	0.26 335	0.16 55

GEStereo_RVC	0.61 249	1.19 407	2.61 339	0.48 363	0.25 201	0.63 318	0.37 359	1.05 453	0.79 385	0.55 249	0.55 271	0.59 300	0.44 318	1.10 305	0.48 245	0.16 372	0.11 155	0.12 247	0.11 165	0.27 349	0.43 246

HGLStereo	0.61 249	1.20 409	2.59 327	0.36 253	0.40 342	0.65 346	0.30 294	0.87 315	0.67 241	0.60 315	0.70 392	0.69 367	0.56 387	1.07 302	0.59 295	0.14 325	0.13 189	0.13 308	0.12 203	0.23 286	0.23 109

PSMNet-RSSM	0.61 249	1.19 407	2.43 239	0.33 188	0.25 201	0.59 247	0.28 250	0.88 323	0.65 220	0.54 237	0.62 331	0.69 367	0.46 336	1.67 404	0.50 258	0.15 355	0.10 127	0.14 344	0.16 290	0.20 241	0.28 143

DISCO	0.61 249	0.63 224	1.98 127	0.46 356	0.34 300	0.84 445	0.35 348	0.88 323	0.81 401	0.61 325	0.64 352	1.06 484	0.53 378	1.11 310	0.83 379	0.13 289	0.10 127	0.11 193	0.10 117	0.26 335	0.37 201

DLCB_ROB	0.61 249	0.96 350	2.00 130	0.37 266	0.25 201	0.65 346	0.37 359	0.86 306	0.76 354	0.73 410	0.70 392	0.84 426	0.47 347	1.57 385	0.72 345	0.13 289	0.13 189	0.14 344	0.14 247	0.18 190	0.33 177

G2L-Stereo	0.62 269	1.27 427	2.67 367	0.31 145	0.27 230	0.59 247	0.29 278	0.81 253	0.60 177	0.56 261	0.53 241	0.71 376	0.37 240	1.74 413	0.57 285	0.13 289	0.11 155	0.13 308	0.11 165	0.29 371	0.34 185

test_sample4	0.62 269	0.49 161	2.24 189	0.34 212	0.19 106	0.57 217	0.25 202	0.98 396	0.76 354	0.56 261	0.55 271	0.45 219	0.38 250	1.78 423	0.56 282	0.13 289	0.80 408	0.13 308	0.21 357	0.17 166	0.76 386

qqq1	0.62 269	0.54 186	1.92 115	0.32 166	0.16 36	0.46 99	0.24 176	0.94 364	0.85 428	0.58 285	0.70 392	0.51 256	0.41 284	1.89 449	0.64 318	0.13 289	1.01 428	0.09 72	0.24 377	0.19 221	0.59 333

fff1	0.62 269	0.54 186	1.92 115	0.32 166	0.16 36	0.46 99	0.24 176	0.94 364	0.85 428	0.58 285	0.70 392	0.51 256	0.41 284	1.89 449	0.64 318	0.13 289	1.01 428	0.09 72	0.24 377	0.19 221	0.59 333

LL-Strereo2	0.62 269	1.36 452	2.47 278	1.37 510	0.96 477	0.54 175	0.28 250	0.61 154	0.49 87	0.42 129	0.34 116	0.44 207	0.21 83	0.57 155	0.53 270	0.11 198	0.26 308	0.16 389	0.14 247	0.18 190	0.98 450

4D-IteraStereo	0.62 269	1.29 432	3.04 449	0.27 74	0.30 262	0.46 99	0.26 219	0.54 105	0.51 104	0.41 123	0.31 95	0.39 171	0.19 56	0.53 140	0.65 323	0.09 45	0.47 352	0.12 247	0.11 165	0.21 253	2.14 525

CBFPSM	0.62 269	1.34 443	2.12 160	0.30 128	0.23 180	0.71 383	0.38 368	0.77 222	0.68 268	0.51 212	0.49 210	1.03 476	0.82 460	0.63 180	1.35 448	0.11 198	0.12 173	0.10 127	0.10 117	0.19 221	0.37 201

iinet-f	0.62 269	1.18 404	2.55 315	0.33 188	0.25 201	0.82 439	0.34 338	0.87 315	0.69 280	0.56 261	0.64 352	0.73 383	0.67 429	0.80 250	0.81 374	0.14 325	0.13 189	0.11 193	0.10 117	0.44 473	0.26 130

PFNet	0.62 269	0.42 118	2.69 381	0.43 339	0.55 397	0.62 304	0.27 237	0.64 168	0.72 314	0.61 325	0.56 284	0.45 219	0.33 220	1.86 442	1.12 423	0.28 478	0.09 98	0.12 247	0.16 290	0.26 335	0.27 137

RAFT	0.62 269	1.35 447	2.26 193	0.62 426	0.53 393	0.47 110	0.35 348	0.70 195	0.58 160	0.50 200	0.50 222	0.79 402	0.40 272	0.49 123	0.36 179	0.11 198	0.79 405	0.14 344	0.13 225	0.52 493	0.72 377

raft+_RVC	0.62 269	1.18 404	2.43 239	0.36 253	2.08 542	0.52 156	0.25 202	0.66 174	0.54 131	0.36 103	0.46 182	0.32 137	0.28 174	0.49 123	0.43 218	0.10 109	0.91 419	0.10 127	0.09 81	0.22 270	0.70 373

cf-r	0.62 269	1.27 427	2.99 443	0.34 212	0.28 243	0.60 262	0.28 250	0.82 262	0.70 291	0.55 249	0.61 324	0.77 396	0.41 284	1.32 346	0.52 263	0.13 289	0.09 98	0.11 193	0.12 203	0.22 270	0.27 137

DSFCA	0.62 269	0.77 285	1.95 120	0.29 108	0.29 249	0.79 427	0.86 495	0.81 253	0.73 319	0.73 410	0.66 366	0.67 342	0.57 392	1.17 320	1.03 408	0.16 372	0.15 220	0.13 308	0.14 247	0.19 221	0.28 143

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 269	1.15 395	3.11 455	0.39 300	0.37 325	0.60 262	0.28 250	0.87 315	0.64 213	0.63 349	0.56 284	0.71 376	0.45 326	1.08 303	0.52 263	0.15 355	0.12 173	0.14 344	0.15 269	0.18 190	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	0.63 283	0.64 227	2.51 296	0.54 400	0.37 325	0.44 86	0.28 250	0.68 182	0.59 171	0.43 137	0.33 109	0.26 92	0.25 133	0.89 270	0.52 263	0.10 109	1.84 518	0.10 127	0.09 81	0.41 461	1.40 494

test_sample5	0.63 283	0.50 169	2.19 176	0.34 212	0.19 106	0.56 195	0.26 219	0.98 396	0.77 367	0.55 249	0.63 339	0.45 219	0.38 250	1.87 446	0.58 291	0.14 325	0.82 413	0.13 308	0.22 368	0.18 190	0.76 386

tta	0.63 283	0.54 186	1.92 115	0.32 166	0.16 36	0.46 99	0.24 176	0.94 364	0.85 428	0.58 285	0.70 392	0.51 256	0.41 284	1.89 449	0.86 383	0.13 289	1.01 428	0.11 193	0.26 393	0.19 221	0.59 333

DualNet	0.63 283	0.50 169	2.19 176	0.34 212	0.19 106	0.56 195	0.26 219	0.98 396	0.77 367	0.56 261	0.66 366	0.45 219	0.38 250	1.87 446	0.58 291	0.14 325	0.82 413	0.13 308	0.22 368	0.18 190	0.76 386

CIPLG	0.63 283	1.59 490	3.16 459	0.79 463	0.31 271	0.62 304	0.57 447	0.82 262	0.68 268	0.58 285	0.63 339	0.43 192	0.31 208	0.48 110	0.42 211	0.12 242	0.20 275	0.13 308	0.13 225	0.36 425	0.21 93

ACRE	0.63 283	1.55 483	3.41 486	0.76 456	0.28 243	0.60 262	0.56 444	0.82 262	0.68 268	0.57 279	0.62 331	0.43 192	0.30 203	0.47 97	0.42 211	0.12 242	0.19 260	0.13 308	0.14 247	0.36 425	0.20 86

HHNet	0.63 283	0.67 233	3.10 454	0.37 266	0.25 201	0.64 330	0.60 456	0.70 195	0.67 241	0.55 249	1.12 488	0.32 137	0.60 410	0.43 82	1.75 472	0.16 372	0.08 45	0.12 247	0.10 117	0.18 190	0.22 100

ac_64	0.63 283	0.77 285	2.71 389	0.37 266	0.34 300	0.64 330	0.30 294	0.86 306	0.67 241	0.58 285	0.53 241	0.88 441	0.48 354	1.84 436	0.71 341	0.15 355	0.12 173	0.12 247	0.12 203	0.21 253	0.25 122

GANet-RSSM	0.63 283	1.14 389	2.67 367	0.38 285	0.26 217	0.59 247	0.29 278	0.81 253	0.56 146	0.50 200	0.57 295	0.67 342	0.50 364	1.91 455	0.50 258	0.14 325	0.10 127	0.24 464	0.12 203	0.36 425	0.28 143

NVstereo2D	0.63 283	0.57 199	2.29 199	0.37 266	0.35 308	0.69 375	0.49 423	0.96 381	0.88 445	0.49 181	0.54 260	0.72 378	0.46 336	1.98 461	0.50 258	0.19 420	0.20 275	0.18 423	0.16 290	0.28 362	0.34 185

G2L-Stereo_test	0.64 293	1.34 443	2.55 315	0.34 212	0.24 192	0.75 402	0.39 374	0.83 273	0.65 220	0.62 338	0.54 260	0.74 385	0.40 272	1.57 385	0.75 355	0.11 198	0.08 45	0.08 30	0.08 51	0.28 362	0.43 246

PSMNet-RUCA	0.64 293	1.12 385	2.61 339	0.59 417	0.56 399	0.64 330	0.37 359	0.89 332	0.72 314	0.53 231	0.68 374	0.53 266	0.43 309	0.61 173	0.46 235	0.35 491	0.19 260	0.44 506	0.29 408	0.49 487	0.35 192

AIO-Stereo	0.64 293	0.60 209	1.63 75	1.31 504	1.45 521	0.38 48	0.20 74	0.55 115	0.83 414	0.31 87	0.31 95	0.23 63	0.15 16	0.39 57	0.63 316	0.10 109	1.25 458	0.09 72	0.41 479	0.21 253	1.73 511

test_sample6	0.64 293	0.51 176	2.17 171	0.35 235	0.18 75	0.56 195	0.27 237	1.00 415	0.80 393	0.56 261	0.66 366	0.47 237	0.39 265	1.95 457	0.60 299	0.14 325	0.80 408	0.13 308	0.21 357	0.18 190	0.78 396

SMFormer	0.64 293	0.54 186	1.92 115	0.32 166	0.16 36	0.46 99	0.24 176	0.94 364	0.85 428	0.58 285	0.70 392	0.51 256	0.41 284	1.89 449	0.86 383	0.13 289	1.01 428	0.11 193	0.26 393	0.17 166	0.84 416

ssnet_v2	0.64 293	0.99 355	2.67 367	0.33 188	0.22 149	0.72 389	0.45 406	1.00 415	0.80 393	0.66 382	0.54 260	0.81 413	0.48 354	0.91 273	1.08 417	0.16 372	0.14 204	0.14 344	0.14 247	0.33 401	0.31 167

IPLGR_C	0.64 293	1.66 502	3.36 474	0.80 465	0.31 271	0.60 262	0.60 456	0.82 262	0.69 280	0.58 285	0.62 331	0.44 207	0.31 208	0.47 97	0.43 218	0.12 242	0.22 287	0.13 308	0.15 269	0.35 420	0.21 93

OMP-Stereo	0.64 293	0.87 319	2.38 216	0.56 411	0.37 325	0.60 262	0.26 219	0.75 212	0.71 305	0.65 375	0.60 316	0.68 356	0.32 215	2.07 468	1.18 430	0.11 198	0.08 45	0.12 247	0.09 81	0.17 166	0.28 143

GwcNet-RSSM	0.64 293	1.38 461	2.69 381	0.33 188	0.26 217	0.60 262	0.32 316	0.84 282	0.73 319	0.56 261	0.65 359	0.72 378	0.42 297	1.78 423	0.60 299	0.14 325	0.10 127	0.12 247	0.13 225	0.26 335	0.26 130

MM-Stereo_test2	0.65 302	0.43 128	2.54 307	0.62 426	0.18 75	0.50 131	0.25 202	0.49 67	0.47 78	0.36 103	0.26 59	0.24 73	0.23 107	0.40 64	0.38 193	0.08 16	2.33 544	0.09 72	0.10 117	0.38 439	2.66 543

test_sample7	0.65 302	0.41 115	2.08 147	0.36 253	0.20 122	0.52 156	0.32 316	0.99 405	0.86 435	0.64 359	0.63 339	0.67 342	0.49 359	1.18 322	0.52 263	0.18 404	1.21 453	0.16 389	0.15 269	0.19 221	1.22 475

ff7	0.65 302	0.58 201	2.09 151	0.39 300	0.60 414	0.56 195	0.23 150	0.49 67	0.62 192	1.00 468	0.24 44	0.20 45	0.24 113	0.71 216	0.24 43	0.09 45	2.09 529	0.10 127	0.18 317	0.24 293	2.22 533

ffff	0.65 302	0.58 201	2.09 151	0.39 300	0.60 414	0.56 195	0.23 150	0.49 67	0.62 192	1.00 468	0.24 44	0.20 45	0.24 113	0.71 216	0.24 43	0.09 45	2.09 529	0.10 127	0.18 317	0.24 293	2.22 533

11t	0.65 302	0.58 201	2.09 151	0.39 300	0.60 414	0.56 195	0.23 150	0.49 67	0.62 192	1.00 468	0.24 44	0.20 45	0.24 113	0.71 216	0.24 43	0.09 45	2.09 529	0.10 127	0.18 317	0.24 293	2.22 533

qqq	0.65 302	0.63 224	2.10 157	0.30 128	0.64 430	0.46 99	0.27 237	0.81 253	0.83 414	0.48 165	0.56 284	0.46 228	0.37 240	1.03 292	0.75 355	0.11 198	1.41 484	0.12 247	0.41 479	0.16 143	1.18 466

ccc-4	0.65 302	0.58 201	2.09 151	0.39 300	0.60 414	0.56 195	0.23 150	0.49 67	0.62 192	1.00 468	0.24 44	0.20 45	0.24 113	0.71 216	0.24 43	0.09 45	2.09 529	0.10 127	0.18 317	0.24 293	2.22 533

x	0.65 302	0.62 222	2.12 160	0.36 253	0.61 423	0.48 116	0.24 176	0.80 244	0.89 450	0.50 200	0.56 284	0.44 207	0.36 234	0.62 179	0.80 370	0.11 198	1.44 490	0.11 193	0.39 473	0.16 143	1.34 488

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 302	1.15 395	2.40 225	0.33 188	0.30 262	0.83 440	0.40 379	0.94 364	0.82 407	0.67 384	0.76 425	0.68 356	0.58 399	1.13 313	1.25 441	0.14 325	0.08 45	0.10 127	0.08 51	0.18 190	0.28 143

iRaft-Stereo_5w	0.65 302	1.35 447	2.21 183	0.30 128	0.63 426	0.49 121	0.28 250	0.78 229	0.64 213	0.41 123	0.61 324	0.62 314	0.46 336	1.79 427	0.48 245	0.10 109	0.25 305	0.11 193	0.12 203	0.40 454	0.94 440

TransformOpticalFlow	0.65 302	0.61 215	2.67 367	0.45 351	0.26 217	0.62 304	0.28 250	0.88 323	0.76 354	0.76 423	0.74 415	0.90 447	0.84 463	1.82 433	0.80 370	0.10 109	0.07 9	0.11 193	0.09 81	0.12 72	0.19 77

IIG-Stereo	0.65 302	0.87 319	2.32 206	0.55 402	0.23 180	0.62 304	0.21 97	0.78 229	0.71 305	0.64 359	0.69 379	0.69 367	0.38 250	2.07 468	1.37 452	0.11 198	0.08 45	0.11 193	0.09 81	0.15 123	0.27 137

DRaft	0.65 302	0.47 154	2.38 216	0.25 43	0.17 58	0.64 330	0.65 468	0.56 121	0.57 153	0.67 384	0.98 471	0.38 167	0.99 484	1.42 360	2.06 486	0.11 198	0.14 204	0.10 127	0.14 247	0.18 190	0.21 93

RAFT-RH_RVC	0.65 302	0.73 266	2.78 408	0.39 300	0.29 249	0.60 262	0.18 52	0.45 42	0.63 203	0.75 419	1.89 516	0.47 237	0.29 192	1.59 393	1.21 434	0.15 355	0.07 9	0.13 308	0.13 225	0.11 61	0.10 6

pcwnet_v2	0.65 302	0.54 186	4.29 532	0.33 188	0.27 230	0.60 262	0.25 202	1.02 432	0.92 457	0.61 325	0.69 379	0.62 314	0.54 380	0.67 199	0.38 193	0.18 404	0.15 220	0.15 370	0.14 247	0.21 253	0.49 287

RALCasStereoNet	0.65 302	1.34 443	2.56 319	0.43 339	0.96 477	0.50 131	0.26 219	0.62 158	0.56 146	0.43 137	0.49 210	0.36 156	0.28 174	0.72 225	0.53 270	0.10 109	1.18 448	0.09 72	0.08 51	0.27 349	1.27 481

ARAFT	0.65 302	1.69 504	3.34 473	0.29 108	0.16 36	0.65 346	0.36 356	0.96 381	0.73 319	0.63 349	0.49 210	0.56 289	0.31 208	1.23 330	0.35 176	0.11 198	0.08 45	0.14 344	0.13 225	0.38 439	0.50 289

psm_up	0.65 302	1.02 361	2.53 302	0.36 253	0.31 271	0.64 330	0.38 368	0.96 381	0.73 319	0.63 349	0.57 295	0.68 356	0.57 392	1.90 454	0.52 263	0.17 393	0.15 220	0.16 389	0.15 269	0.27 349	0.22 100

CFNet	0.65 302	1.45 472	2.27 194	0.34 212	0.25 201	0.64 330	0.23 150	0.93 359	0.79 385	0.48 165	0.59 307	0.58 297	0.40 272	2.28 485	0.63 316	0.13 289	0.09 98	0.15 370	0.14 247	0.34 408	0.26 130

YMNet	0.66 321	0.98 353	2.12 160	0.42 327	0.41 348	0.86 447	0.43 394	0.92 355	0.76 354	0.75 419	0.81 436	0.83 423	0.46 336	0.87 262	1.07 414	0.19 420	0.22 287	0.20 439	0.17 306	0.42 464	0.39 218

YMNet_1	0.66 321	0.98 353	2.12 160	0.42 327	0.41 348	0.86 447	0.43 394	0.92 355	0.76 354	0.75 419	0.81 436	0.83 423	0.46 336	0.87 262	1.07 414	0.19 420	0.22 287	0.20 439	0.17 306	0.42 464	0.39 218

Reg-Stereo(zero)	0.66 321	0.26 1	2.13 166	0.25 43	1.15 506	0.99 473	0.97 505	0.57 128	0.81 401	0.52 222	0.46 182	0.54 273	0.59 402	0.47 97	1.14 425	0.08 16	0.88 417	0.08 30	0.36 464	0.12 72	0.80 402

mmm	0.66 321	0.53 184	1.83 93	0.38 285	0.86 464	0.49 121	0.27 237	0.82 262	0.83 414	0.59 304	0.69 379	0.47 237	0.38 250	0.81 254	0.73 349	0.12 242	1.37 478	0.14 344	0.45 485	0.18 190	1.35 489

Wz-Net-LNSev	0.66 321	1.30 433	2.81 415	0.35 235	0.37 325	0.80 430	0.48 418	0.91 348	0.87 441	0.63 349	0.70 392	0.80 409	0.59 402	0.67 199	0.68 331	0.15 355	0.14 204	0.12 247	0.12 203	0.24 293	0.38 210

AASNet	0.66 321	1.49 479	2.97 438	0.37 266	0.33 290	0.65 346	0.30 294	1.00 415	0.78 372	0.56 261	0.60 316	0.55 282	0.39 265	0.88 268	0.96 393	0.15 355	0.12 173	0.13 308	0.11 165	0.45 476	0.35 192

coex_refinement	0.67 327	1.33 440	2.48 284	0.38 285	0.26 217	0.64 330	0.34 338	0.88 323	0.68 268	0.61 325	0.63 339	0.80 409	0.48 354	1.84 436	1.09 418	0.13 289	0.10 127	0.10 127	0.10 117	0.18 190	0.38 210

DDVS	0.67 327	0.46 151	1.74 81	2.40 547	0.35 308	0.86 447	0.98 506	0.72 203	0.52 116	0.53 231	0.57 295	0.89 444	0.37 240	1.22 327	0.57 285	0.15 355	0.14 204	0.14 344	0.12 203	0.19 221	0.42 238

ACVNet-DCA	0.67 327	0.73 266	2.43 239	0.67 444	0.52 386	0.76 407	0.24 176	0.81 253	0.83 414	0.77 425	0.39 145	0.25 82	0.38 250	0.70 209	0.22 15	0.10 109	2.13 535	0.11 193	0.09 81	0.16 143	1.18 466

fast-acv-ft	0.67 327	1.24 421	3.26 466	0.39 300	0.30 262	0.80 430	0.48 418	0.74 208	0.76 354	0.60 315	0.78 433	0.76 394	0.60 410	0.70 209	0.78 365	0.16 372	0.15 220	0.18 423	0.17 306	0.38 439	0.24 118

ToySt	0.67 327	0.88 323	2.61 339	0.39 300	0.73 445	0.61 282	0.38 368	0.78 229	0.73 319	0.43 137	0.70 392	0.72 378	0.45 326	0.66 196	0.62 309	0.14 325	0.63 386	0.13 308	0.33 446	0.24 293	1.18 466

PSM-AAD	0.67 327	0.29 8	2.41 230	0.37 266	0.23 180	0.86 447	1.15 521	0.62 158	0.66 228	0.64 359	0.71 405	0.67 342	2.90 541	0.65 193	0.32 144	0.10 109	0.08 45	0.17 404	0.15 269	0.14 112	0.34 185

HSM	0.67 327	0.92 343	2.29 199	0.30 128	0.29 249	0.65 346	0.29 278	0.98 396	0.67 241	0.59 304	0.58 302	1.39 511	0.65 421	2.56 505	0.45 230	0.11 198	0.09 98	0.10 127	0.08 51	0.18 190	0.24 118

Occ-G	0.68 334	0.54 186	2.08 147	0.99 490	0.74 446	0.38 48	0.25 202	0.46 49	0.78 372	0.40 121	0.36 127	0.46 228	0.22 91	0.90 271	0.70 335	0.09 45	1.53 502	0.09 72	0.16 290	0.31 389	2.06 521

raft_robust	0.68 334	1.24 421	2.42 234	0.30 128	0.57 404	0.53 164	0.25 202	0.95 378	0.79 385	0.49 181	0.46 182	1.12 494	0.74 447	1.50 373	0.61 306	0.09 45	0.62 385	0.10 127	0.30 417	0.26 335	0.30 158

SACVNet	0.68 334	1.08 375	2.58 325	0.38 285	0.28 243	0.65 346	0.37 359	0.91 348	0.65 220	0.67 384	0.62 331	0.69 367	0.47 347	2.07 468	0.65 323	0.18 404	0.14 204	0.16 389	0.15 269	0.39 448	0.41 233

ADLNet	0.68 334	1.02 361	2.68 374	0.35 235	0.34 300	0.67 366	0.34 338	0.95 378	0.79 385	0.70 398	0.62 331	0.80 409	0.46 336	1.77 420	0.69 333	0.15 355	0.12 173	0.14 344	0.14 247	0.31 389	0.54 313

XPNet_ROB	0.68 334	1.11 383	2.28 196	0.38 285	0.27 230	0.67 366	0.47 416	0.94 364	0.75 345	0.80 436	0.71 405	0.81 413	0.54 380	1.72 410	0.84 380	0.22 446	0.16 234	0.16 389	0.15 269	0.25 315	0.45 267

ETE_ROB	0.68 334	1.09 376	2.32 206	0.38 285	0.26 217	0.69 375	0.51 426	1.49 520	0.75 345	0.81 440	0.71 405	0.85 431	0.51 368	1.39 353	0.70 335	0.17 393	0.14 204	0.19 430	0.16 290	0.24 293	0.35 192

LALA_ROB	0.68 334	1.14 389	2.50 295	0.37 266	0.29 249	0.78 423	0.55 440	0.99 405	0.84 426	0.82 444	0.68 374	0.93 453	0.50 364	1.01 289	0.89 386	0.21 440	0.15 220	0.21 445	0.18 317	0.26 335	0.30 158

SCV	0.69 341	0.68 242	1.95 120	0.90 473	1.04 490	0.49 121	0.24 176	0.98 396	0.73 319	0.54 237	0.31 95	0.24 73	0.20 73	1.32 346	0.26 75	0.11 198	1.59 506	0.09 72	0.32 432	0.34 408	1.58 503

UGAM	0.69 341	0.84 308	2.66 359	0.40 313	0.20 122	0.53 164	0.34 338	0.63 165	0.74 339	0.45 148	0.74 415	0.95 461	0.36 234	2.57 506	0.42 211	0.11 198	0.45 348	0.17 404	0.19 335	0.43 469	0.57 327

STrans-v2	0.69 341	0.62 222	2.66 359	0.28 90	0.23 180	0.57 217	0.32 316	1.01 424	0.77 367	0.92 459	0.84 442	0.88 441	0.92 478	1.81 430	1.19 432	0.10 109	0.07 9	0.10 127	0.09 81	0.12 72	0.30 158

DEmStereo	0.69 341	0.40 109	2.42 234	0.42 327	0.18 75	0.66 359	0.88 498	0.54 105	0.64 213	0.60 315	1.00 475	0.45 219	1.24 498	1.53 376	2.21 497	0.10 109	0.08 45	0.10 127	0.10 117	0.11 61	0.14 33

FADNet-RVC	0.69 341	1.65 500	2.74 399	0.35 235	0.26 217	0.60 262	0.29 278	0.91 348	0.67 241	0.46 159	0.51 225	0.62 314	0.46 336	1.75 415	0.81 374	0.17 393	0.20 275	0.17 404	0.18 317	0.60 500	0.39 218

RASNet	0.69 341	1.05 370	2.59 327	0.37 266	0.47 377	0.66 359	0.33 330	0.82 262	0.76 354	0.51 212	0.65 359	0.93 453	0.62 414	2.20 482	0.80 370	0.14 325	0.09 98	0.09 72	0.11 165	0.18 190	0.37 201

PS-NSSS	0.69 341	1.37 457	2.44 247	0.31 145	0.32 283	0.64 330	0.34 338	1.04 445	0.74 339	0.56 261	0.75 422	0.51 256	0.42 297	2.41 498	0.54 275	0.24 461	0.17 247	0.27 472	0.18 317	0.30 380	0.23 109

MyStereo06	0.70 348	0.72 263	3.51 494	0.31 145	0.25 201	0.60 262	0.30 294	0.90 341	0.67 241	1.48 521	0.53 241	0.84 426	0.57 392	0.60 168	1.11 421	0.09 45	0.55 371	0.12 247	0.20 346	0.16 143	0.56 321

MSKI-zero shot	0.70 348	0.44 140	2.62 344	1.47 517	0.75 448	0.56 195	0.20 74	0.80 244	0.45 70	0.60 315	0.52 234	0.44 207	0.17 26	0.70 209	0.26 75	0.09 45	2.87 552	0.09 72	0.32 432	0.14 112	0.50 289

DMCA-RVC	0.70 348	1.30 433	3.59 501	0.37 266	0.89 468	0.57 217	0.31 305	0.73 206	0.59 171	0.69 394	0.54 260	0.59 300	0.57 392	1.25 336	0.66 326	0.16 372	0.38 335	0.20 439	0.15 269	0.22 270	0.23 109

HSM-Net_RVC	0.70 348	0.40 109	2.45 265	0.27 74	0.19 106	0.68 372	0.30 294	1.29 506	0.73 319	0.73 410	0.70 392	0.77 396	0.45 326	3.73 547	0.46 235	0.13 289	0.09 98	0.10 127	0.09 81	0.13 89	0.32 173
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ACV-stereo	0.71 352	0.85 312	3.01 445	0.33 188	0.25 201	1.01 476	0.59 452	0.62 158	0.54 131	0.42 129	0.45 177	1.54 518	1.44 508	1.40 355	0.73 349	0.14 325	0.13 189	0.12 247	0.11 165	0.20 241	0.35 192

AE-Stereo	0.71 352	0.32 41	2.44 247	0.44 344	0.50 380	0.58 228	0.23 150	1.08 472	0.67 241	0.67 384	0.51 225	0.47 237	0.24 113	0.63 180	0.32 144	0.09 45	2.15 539	0.11 193	0.45 485	0.22 270	2.01 518

xx1	0.71 352	0.73 266	2.43 239	0.67 444	0.52 386	0.76 407	0.24 176	0.85 295	1.05 490	0.77 425	0.39 145	0.46 228	0.37 240	0.70 209	0.22 15	0.10 109	2.13 535	0.12 247	0.41 479	0.16 143	1.18 466

GrayStereo	0.71 352	0.27 3	2.40 225	0.89 471	0.23 180	0.62 304	1.40 537	0.67 177	0.70 291	0.72 409	0.77 429	0.55 282	3.03 542	0.60 168	0.28 97	0.10 109	0.08 45	0.10 127	0.21 357	0.12 72	0.37 201

FADNet	0.71 352	1.60 494	2.53 302	0.33 188	0.30 262	0.67 366	0.29 278	0.92 355	0.75 345	0.45 148	0.49 210	0.66 339	0.57 392	1.85 440	0.85 381	0.46 503	0.20 275	0.17 404	0.20 346	0.60 500	0.37 201

iResNetv2_ROB	0.71 352	1.90 517	3.48 492	0.43 339	0.22 149	0.60 262	0.29 278	0.96 381	0.78 372	0.60 315	0.65 359	0.60 307	0.46 336	0.80 250	1.21 434	0.12 242	0.08 45	0.10 127	0.07 30	0.44 473	0.33 177

DRN-Test	0.71 352	0.79 295	2.83 419	0.40 313	0.44 365	0.80 430	0.41 381	1.07 469	0.83 414	0.82 444	0.64 352	0.68 356	0.57 392	1.78 423	0.79 368	0.16 372	0.13 189	0.17 404	0.16 290	0.24 293	0.51 296

StereoDRNet	0.71 352	1.24 421	2.56 319	0.42 327	0.45 368	0.73 393	0.46 412	0.98 396	0.81 401	0.77 425	0.56 284	0.74 385	0.48 354	1.69 408	0.91 389	0.15 355	0.14 204	0.15 370	0.15 269	0.26 335	0.51 296

NCCL2	0.71 352	1.32 435	2.30 201	0.44 344	0.31 271	0.71 383	0.67 475	0.89 332	0.69 280	0.70 398	0.61 324	0.85 431	0.54 380	1.58 392	0.70 335	0.20 431	0.17 247	0.66 517	0.25 385	0.26 335	0.38 210

TCMNet	0.72 361	1.15 395	2.78 408	0.51 387	0.52 386	0.73 393	0.39 374	0.94 364	0.78 372	0.60 315	0.68 374	0.63 318	0.46 336	1.71 409	0.72 345	0.18 404	0.19 260	0.23 458	0.18 317	0.40 454	0.56 321

1test111	0.72 361	0.73 266	2.43 239	0.67 444	0.52 386	0.76 407	0.24 176	0.81 253	0.83 414	0.77 425	0.39 145	0.25 82	0.38 250	1.03 292	0.75 355	0.10 109	2.13 535	0.11 193	0.09 81	0.16 143	1.18 466

FAT-Stereo	0.72 361	0.60 209	2.86 425	0.37 266	0.29 249	0.64 330	0.55 440	1.01 424	0.91 455	0.76 423	0.94 463	0.93 453	0.79 457	1.82 433	0.60 299	0.19 420	0.19 260	0.17 404	0.16 290	0.23 286	0.47 274

SCV_C0	0.73 364	0.68 242	2.05 142	1.50 521	0.92 472	0.45 91	0.20 74	0.96 381	0.71 305	0.65 375	0.33 109	0.31 130	0.20 73	1.25 336	0.52 263	0.09 45	1.68 513	0.08 30	0.30 417	0.27 349	1.52 501

MyStereo8	0.73 364	1.16 398	2.89 428	0.53 393	0.34 300	0.71 383	0.20 74	1.87 533	0.59 171	0.53 231	0.66 366	0.50 251	0.33 220	1.27 341	0.62 309	0.10 109	1.19 449	0.10 127	0.21 357	0.21 253	0.61 338

ADLNet2	0.73 364	1.22 416	3.28 468	0.34 212	0.36 319	0.65 346	0.37 359	0.94 364	0.87 441	0.57 279	0.65 359	0.92 448	0.48 354	2.05 466	0.60 299	0.13 289	0.11 155	0.11 193	0.11 165	0.37 432	0.38 210

hitnet-ft	0.73 364	1.09 376	2.59 327	0.28 90	0.22 149	0.71 383	0.36 356	0.89 332	0.67 241	0.58 285	0.83 440	1.03 476	0.94 481	2.31 487	0.70 335	0.23 454	0.14 204	0.41 501	0.13 225	0.24 293	0.28 143

MoCha-V2	0.74 368	0.78 291	2.18 174	1.01 491	1.55 527	0.36 35	0.19 60	0.61 154	0.49 87	0.33 93	0.34 116	0.30 122	0.27 160	1.56 380	0.47 240	0.09 45	1.94 524	0.08 30	0.37 466	0.18 190	1.62 507

IGEV++	0.74 368	0.70 254	2.05 142	1.11 497	1.09 498	0.32 18	0.21 97	0.75 212	0.43 55	0.30 84	0.30 84	0.22 55	0.27 160	0.98 285	0.31 134	0.10 109	2.50 548	0.08 30	0.15 269	0.27 349	2.70 544

cc1	0.74 368	0.73 266	2.43 239	0.67 444	0.52 386	0.76 407	0.24 176	0.85 295	1.05 490	0.77 425	0.39 145	0.25 82	0.38 250	0.70 209	0.22 15	0.10 109	2.13 535	0.11 193	0.09 81	0.25 315	2.20 531

IGEVStereo-DCA	0.74 368	0.74 276	2.09 151	0.76 456	0.77 453	0.45 91	0.23 150	0.49 67	0.62 192	0.71 407	0.22 31	0.30 122	0.28 174	1.29 343	1.53 462	0.10 109	1.50 499	0.10 127	0.18 317	0.24 293	2.22 533

tt1	0.74 368	0.73 266	2.34 209	0.67 444	0.63 426	0.75 402	0.24 176	0.85 295	0.96 471	0.81 440	0.38 139	0.26 92	0.35 230	0.64 187	0.22 15	0.10 109	2.16 540	0.11 193	0.09 81	0.25 315	2.19 528

anonymousa	0.74 368	0.60 209	2.58 325	0.96 483	1.33 515	0.61 282	0.26 219	0.69 185	0.56 146	0.55 249	0.84 442	0.82 418	0.46 336	0.56 151	0.61 306	0.10 109	1.11 443	0.12 247	0.98 543	0.14 112	0.97 448

Wz-Net-MNSev	0.74 368	1.42 467	2.75 401	0.38 285	0.33 290	0.90 461	0.61 461	0.98 396	0.94 464	0.77 425	0.75 422	0.75 390	0.66 427	1.39 353	0.76 359	0.17 393	0.13 189	0.14 344	0.14 247	0.28 362	0.48 281

IPLG	0.74 368	1.09 376	2.87 426	0.36 253	0.21 136	1.63 516	0.60 456	1.39 515	0.63 203	1.39 513	0.51 225	0.40 180	0.86 468	1.40 355	0.37 185	0.09 45	0.07 9	0.14 344	0.12 203	0.34 408	0.23 109

FADNet-RVC-Resample	0.74 368	1.54 482	3.81 512	0.38 285	0.29 249	0.62 304	0.38 368	0.91 348	0.67 241	0.52 222	0.51 225	0.63 318	0.44 318	1.56 380	0.59 295	0.24 461	0.32 322	0.22 450	0.19 335	0.30 380	0.71 375

RP	0.74 368	1.01 359	2.48 284	0.44 344	0.45 368	0.66 359	0.45 406	0.95 378	0.87 441	0.70 398	0.95 466	0.99 468	0.82 460	1.55 378	0.82 377	0.26 471	0.19 260	0.23 458	0.20 346	0.34 408	0.38 210

stereogan	0.74 368	0.68 242	2.82 417	0.40 313	0.40 342	1.05 481	0.42 387	0.99 405	0.96 471	0.78 433	0.86 450	1.15 498	0.73 443	1.57 385	0.56 282	0.20 431	0.19 260	0.20 439	0.16 290	0.37 432	0.34 185

HART	0.75 379	0.75 281	2.22 185	0.94 479	1.59 531	0.30 12	0.19 60	0.72 203	0.85 428	0.30 84	0.52 234	0.39 171	0.16 22	0.81 254	0.43 218	0.08 16	2.61 551	0.10 127	0.07 30	0.36 425	1.61 506

model_zeroshot	0.75 379	0.94 348	2.48 284	1.88 539	0.68 438	0.72 389	0.22 113	1.01 424	0.51 104	1.10 480	0.35 123	0.63 318	0.20 73	0.78 243	0.32 144	0.12 242	1.97 526	0.10 127	0.23 373	0.12 72	0.56 321

Nwc_Net	0.75 379	1.10 381	2.96 437	0.42 327	0.39 336	0.77 417	0.39 374	1.06 466	0.73 319	0.65 375	1.00 475	0.99 468	0.74 447	1.43 361	0.99 402	0.24 461	0.15 220	0.23 458	0.26 393	0.27 349	0.30 158

NOSS_ROB	0.75 379	1.03 365	2.27 194	0.68 449	0.26 217	0.68 372	0.30 294	0.99 405	0.82 407	0.59 304	0.58 302	0.77 396	0.39 265	2.75 523	0.48 245	0.25 467	0.24 296	0.28 474	0.26 393	0.29 371	1.07 460

PSMNet_ROB	0.75 379	1.42 467	2.93 433	0.39 300	0.32 283	0.73 393	0.56 444	0.90 341	0.74 339	0.56 261	0.60 316	0.75 390	0.47 347	2.00 462	1.31 444	0.18 404	0.13 189	0.19 430	0.20 346	0.26 335	0.40 225

DualNet (step1)	0.76 384	0.69 251	2.69 381	0.28 90	0.23 180	0.81 434	0.33 330	0.99 405	0.86 435	0.64 359	0.63 339	0.67 342	0.49 359	1.18 322	0.52 263	0.65 511	1.21 453	0.86 524	0.56 510	0.25 315	0.72 377

DispNO	0.76 384	1.36 452	3.15 458	0.32 166	0.27 230	0.59 247	0.29 278	0.88 323	0.72 314	0.55 249	0.79 435	0.83 423	0.47 347	2.46 500	1.23 438	0.12 242	0.10 127	0.18 423	0.31 424	0.20 241	0.25 122

DCRE	0.76 384	0.80 297	2.31 204	1.05 492	1.18 507	0.63 318	0.26 219	1.03 439	0.59 171	0.52 222	2.12 521	0.44 207	0.27 160	0.41 73	0.53 270	0.09 45	1.02 433	0.10 127	0.32 432	0.16 143	1.47 499

APVNet	0.76 384	1.11 383	3.23 462	0.39 300	0.36 319	0.85 446	0.44 402	0.96 381	0.73 319	0.58 285	0.69 379	0.76 394	0.56 387	2.29 486	0.82 377	0.17 393	0.18 254	0.24 464	0.19 335	0.35 420	0.27 137

GwcNet	0.76 384	1.09 376	3.68 505	0.38 285	0.45 368	0.81 434	0.45 406	0.91 348	0.89 450	0.63 349	0.77 429	0.82 418	0.51 368	1.64 400	0.85 381	0.17 393	0.16 234	0.15 370	0.15 269	0.33 401	0.34 185

AF-Net	0.76 384	1.14 389	2.74 399	0.42 327	0.41 348	0.70 378	0.41 381	1.07 469	0.94 464	0.73 410	1.05 484	1.04 480	0.86 468	1.23 330	1.00 405	0.23 454	0.15 220	0.25 469	0.18 317	0.32 397	0.35 192

ccnet	0.77 390	0.61 215	2.01 132	0.40 313	0.46 375	1.05 481	0.59 452	1.02 432	0.74 339	0.90 456	0.97 468	0.82 418	0.89 473	1.68 407	1.16 429	0.32 486	0.26 308	0.32 487	0.28 404	0.35 420	0.47 274

RYNet	0.77 390	0.91 338	2.36 211	0.37 266	0.41 348	0.88 456	0.44 402	0.99 405	0.88 445	0.65 375	0.54 260	0.92 448	0.61 412	2.70 518	1.23 438	0.15 355	0.14 204	0.17 404	0.14 247	0.27 349	0.55 320

GCAP-BAT	0.78 392	0.38 95	2.37 213	0.98 485	0.60 414	0.77 417	0.22 113	1.13 488	0.51 104	0.80 436	0.90 458	0.81 413	0.25 133	0.77 236	0.88 385	0.10 109	1.94 524	0.09 72	0.50 498	0.17 166	1.35 489

ffm	0.78 392	0.67 233	3.39 479	0.32 166	0.22 149	0.58 228	0.28 250	0.85 295	0.96 471	0.54 237	0.74 415	0.67 342	0.40 272	0.64 187	0.22 15	0.10 109	2.16 540	0.15 370	0.33 446	0.25 315	2.19 528

Syn2CoEx	0.78 392	1.43 470	3.54 498	0.44 344	0.31 271	0.64 330	0.43 394	1.04 445	0.83 414	0.64 359	0.77 429	0.74 385	0.74 447	1.91 455	0.64 318	0.20 431	0.17 247	0.19 430	0.15 269	0.30 380	0.59 333

RGC	0.78 392	1.10 381	2.55 315	0.45 351	0.45 368	0.73 393	0.40 379	1.00 415	0.75 345	0.75 419	1.04 482	1.02 475	0.73 443	1.74 413	1.15 427	0.24 461	0.19 260	0.28 474	0.26 393	0.31 389	0.38 210

HH	0.79 396	0.52 180	2.72 391	1.45 514	0.80 458	0.91 462	0.23 150	0.76 215	0.76 354	0.64 359	0.55 271	0.87 437	0.41 284	0.94 278	0.45 230	0.09 45	1.20 450	0.10 127	0.09 81	0.16 143	2.16 526

HanStereo	0.79 396	0.52 180	2.72 391	1.45 514	0.80 458	0.91 462	0.23 150	0.76 215	0.76 354	0.64 359	0.55 271	0.87 437	0.41 284	0.94 278	0.45 230	0.09 45	1.20 450	0.10 127	0.09 81	0.16 143	2.16 526

FTStereo	0.79 396	0.32 41	2.83 419	0.70 451	0.21 136	0.73 393	1.75 542	0.61 154	0.60 177	1.07 478	1.62 511	1.28 503	2.11 533	0.75 232	0.30 115	0.19 420	0.08 45	0.12 247	0.11 165	0.12 72	0.39 218

RAFT + AFF	0.79 396	1.73 506	2.99 443	0.34 212	0.35 308	0.67 366	0.51 426	1.05 453	0.79 385	0.54 237	0.58 302	0.59 300	0.81 458	1.80 428	1.21 434	0.13 289	0.27 315	0.15 370	0.14 247	0.45 476	0.69 370

AANet_RVC	0.79 396	1.46 474	2.72 391	0.34 212	0.25 201	0.59 247	0.32 316	0.88 323	0.83 414	0.62 338	0.95 466	0.80 409	0.43 309	2.46 500	1.72 469	0.38 493	0.26 308	0.10 127	0.09 81	0.25 315	0.43 246

aanetorigin	0.81 401	1.03 365	2.64 354	0.44 344	0.44 365	0.59 247	1.00 511	0.59 141	0.70 291	1.54 523	1.22 493	0.82 418	1.08 491	1.06 297	1.07 414	0.18 404	0.15 220	0.17 404	0.21 357	0.53 494	0.65 353

GANetREF_RVC	0.81 401	1.44 471	3.04 449	0.49 376	0.27 230	0.83 440	0.63 464	1.03 439	0.92 457	0.63 349	0.61 324	0.72 378	0.59 402	2.40 496	0.58 291	0.33 488	0.25 305	0.37 496	0.25 385	0.41 461	0.36 200
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	0.81 401	1.41 463	2.60 334	0.41 323	0.40 342	0.63 318	0.31 305	1.04 445	0.99 481	0.92 459	1.29 496	0.78 400	0.68 431	1.65 403	1.50 459	0.19 420	0.12 173	0.18 423	0.13 225	0.51 490	0.54 313

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 404	0.78 291	3.67 504	0.35 235	0.81 460	1.25 498	0.88 498	1.13 488	0.58 160	0.84 448	0.52 234	1.24 501	0.64 418	0.77 236	0.70 335	0.10 109	0.53 365	0.11 193	0.45 485	0.29 371	0.81 411

test_for_model	0.82 404	1.62 495	2.47 278	1.36 509	1.04 490	0.53 164	0.22 113	0.82 262	0.63 203	0.60 315	0.29 76	0.25 82	0.21 83	0.28 5	0.25 60	0.80 521	1.87 519	0.08 30	0.08 51	1.81 545	1.18 466

HBP-ISP	0.82 404	1.57 486	3.28 468	0.50 382	0.27 230	0.86 447	0.54 436	1.09 474	0.78 372	0.81 440	0.70 392	0.68 356	1.00 485	2.02 463	0.47 240	0.24 461	0.24 296	0.29 482	0.25 385	0.28 362	0.52 303

S-Stereo	0.82 404	0.73 266	3.79 510	0.40 313	0.37 325	0.70 378	0.69 479	1.00 415	1.03 486	0.63 349	0.92 461	0.82 418	0.59 402	2.35 490	0.71 341	0.18 404	0.22 287	0.17 404	0.18 317	0.30 380	0.67 359

CVANet_RVC	0.82 404	1.18 404	3.98 517	0.40 313	0.28 243	0.63 318	0.43 394	0.90 341	0.78 372	1.14 485	0.69 379	0.68 356	0.52 375	2.62 511	0.48 245	0.20 431	0.13 189	0.22 450	0.37 466	0.37 432	0.48 281

PASM	0.82 404	1.00 356	2.68 374	0.52 389	0.48 378	0.65 346	0.59 452	0.83 273	0.89 450	0.82 444	0.73 412	0.89 444	0.68 431	2.39 495	0.73 349	0.35 491	0.37 331	0.36 494	0.41 479	0.45 476	0.51 296

TDLM	0.83 410	1.28 430	2.38 216	0.46 356	0.26 217	0.66 359	0.55 440	0.87 315	0.80 393	2.54 544	0.62 331	0.61 309	0.51 368	2.68 517	0.67 329	0.20 431	0.11 155	0.35 493	0.15 269	0.33 401	0.48 281

PWCDC_ROB	0.83 410	1.57 486	2.63 345	0.48 363	0.37 325	0.78 423	0.29 278	1.04 445	1.36 516	0.63 349	2.05 520	0.64 326	0.70 438	1.10 305	1.20 433	0.33 488	0.14 204	0.15 370	0.12 203	0.63 504	0.46 272

GCST	0.84 412	1.48 477	3.02 447	1.12 500	1.09 498	0.62 304	0.19 60	0.79 238	0.56 146	0.60 315	0.65 359	0.50 251	0.31 208	1.24 332	0.74 354	0.76 519	0.46 349	0.84 523	0.64 520	0.71 509	0.57 327

rrr	0.84 412	0.74 276	3.40 484	0.76 456	0.77 453	0.45 91	0.28 250	1.23 503	0.84 426	0.71 407	0.22 31	0.30 122	0.28 174	1.29 343	1.53 462	0.10 109	1.50 499	0.10 127	0.29 408	0.24 293	1.75 512

GASNet	0.84 412	1.98 520	4.07 521	0.48 363	0.33 290	0.58 228	0.34 338	0.97 389	0.81 401	0.60 315	0.59 307	0.74 385	0.55 385	2.08 471	1.18 430	0.22 446	0.15 220	0.19 430	0.17 306	0.55 496	0.29 149

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 412	1.41 463	2.80 411	0.94 479	0.35 308	0.89 458	0.41 381	0.89 332	0.66 228	0.57 279	0.63 339	0.75 390	0.38 250	2.37 491	0.55 278	1.16 537	0.31 321	0.36 494	0.21 357	0.59 499	0.63 346

edge stereo	0.84 412	0.74 276	3.42 489	0.38 285	1.21 509	0.63 318	0.41 381	0.98 396	0.83 414	0.81 440	0.88 453	1.14 496	0.73 443	2.16 479	0.89 386	0.22 446	0.20 275	0.26 471	0.18 317	0.38 439	0.43 246

SHD	0.84 412	1.14 389	2.54 307	0.80 465	0.52 386	0.76 407	0.34 338	1.16 494	1.29 511	1.11 482	0.85 445	0.98 465	0.74 447	1.25 336	1.48 458	0.22 446	0.37 331	0.20 439	0.27 402	0.36 425	0.41 233

XQC	0.84 412	1.32 435	2.61 339	0.78 462	0.44 365	0.89 458	0.53 433	1.16 494	1.07 493	0.85 450	0.69 379	0.92 448	0.73 443	1.40 355	1.44 456	0.24 461	0.35 328	0.23 458	0.26 393	0.45 476	0.39 218

RTSC	0.84 412	1.40 462	2.67 367	0.50 382	0.40 342	0.83 440	0.33 330	1.11 481	1.14 501	0.93 462	0.82 438	0.84 426	0.58 399	1.34 349	1.82 477	0.18 404	0.49 356	0.14 344	0.30 417	0.46 480	0.42 238

PDISCO_ROB	0.84 412	1.46 474	2.84 421	0.65 436	0.59 409	1.17 494	0.48 418	1.19 499	1.08 495	0.67 384	0.72 410	1.00 471	0.61 412	1.24 332	1.05 410	0.38 493	0.18 254	0.28 474	0.24 377	0.58 498	0.44 262

LL-Strereo	0.85 421	1.73 506	3.06 453	0.37 266	0.61 423	0.54 175	0.33 330	1.01 424	0.76 354	0.69 394	0.58 302	0.85 431	0.78 455	2.65 514	0.54 275	0.14 325	0.58 377	0.14 344	0.12 203	0.42 464	1.05 458

Wz-Net-SNSev	0.85 421	1.83 513	3.36 474	0.42 327	0.31 271	0.71 383	0.66 470	1.04 445	0.94 464	0.68 390	0.85 445	0.96 462	0.62 414	1.75 415	1.14 425	0.16 372	0.15 220	0.16 389	0.17 306	0.39 448	0.63 346

DANet	0.85 421	0.68 242	2.41 230	1.18 503	0.48 378	0.77 417	1.23 529	0.93 359	1.53 523	0.90 456	0.72 410	0.97 464	0.57 392	1.86 442	1.05 410	0.18 404	0.16 234	0.19 430	0.16 290	0.26 335	0.67 359
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
anonymousdsp	0.86 424	0.59 208	2.65 355	1.33 506	1.25 511	0.56 195	0.23 150	0.54 105	0.71 305	1.13 484	0.25 52	0.22 55	0.24 113	1.24 332	0.24 43	0.09 45	2.34 545	0.10 127	0.18 317	0.25 315	3.12 551

anonymity	0.86 424	0.68 242	1.44 56	0.64 433	0.83 461	0.67 366	0.52 430	0.98 396	0.73 319	0.96 464	0.70 392	0.81 413	0.86 468	1.10 305	1.34 446	0.64 510	0.72 401	0.58 512	1.44 552	0.60 500	0.91 431

IGEV-Stereo	0.86 424	0.60 209	2.65 355	1.35 508	1.25 511	0.56 195	0.23 150	0.54 105	0.71 305	1.14 485	0.25 52	0.22 55	0.24 113	1.24 332	0.24 43	0.09 45	2.34 545	0.10 127	0.18 317	0.25 315	3.13 552
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 424	1.57 486	2.80 411	0.68 449	0.59 409	0.78 423	0.38 368	0.97 389	0.74 339	0.63 349	0.70 392	1.01 472	0.68 431	1.02 290	1.22 437	0.45 501	0.34 327	0.89 528	0.51 502	0.73 511	0.58 329

test_xeample3	0.86 424	0.75 281	3.36 474	0.65 436	0.76 451	0.49 121	0.33 330	1.21 502	0.80 393	0.61 325	0.23 40	0.30 122	0.29 192	1.17 320	1.57 464	0.10 109	1.79 516	0.10 127	0.40 474	0.25 315	2.09 522

CBMV	0.86 424	1.00 356	2.82 417	0.35 235	0.21 136	0.78 423	0.78 490	1.05 453	0.87 441	0.90 456	0.74 415	0.87 437	1.89 528	1.67 404	1.38 454	0.19 420	0.20 275	0.21 445	0.19 335	0.28 362	0.84 416
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 430	1.51 480	2.90 430	0.31 145	0.24 192	0.71 383	0.25 202	1.00 415	0.65 220	0.45 148	0.57 295	0.61 309	0.44 318	1.53 376	0.75 355	0.94 526	0.97 423	0.28 474	1.00 544	0.89 521	1.36 492

anonymousdsp2	0.88 431	0.31 28	1.96 124	1.06 493	1.56 528	0.57 217	0.22 113	0.84 282	0.98 478	1.20 496	0.37 133	0.65 330	0.26 145	1.19 325	0.46 235	0.10 109	2.40 547	0.10 127	0.13 225	0.19 221	2.96 548

MIPNet	0.88 431	1.07 372	2.85 423	0.61 424	0.18 75	1.46 506	1.37 533	1.65 526	0.78 372	1.93 529	0.85 445	0.75 390	1.66 518	0.87 262	0.34 168	0.10 109	0.08 45	0.11 193	0.32 432	0.27 349	0.26 130

THIR-Stereo	0.88 431	0.85 312	2.33 208	0.26 60	0.16 36	0.59 247	2.69 548	0.62 158	0.54 131	0.62 338	1.61 510	0.96 462	1.77 524	1.67 404	2.20 496	0.10 109	0.08 45	0.14 344	0.11 165	0.16 143	0.21 93

NCC-stereo	0.88 431	1.22 416	2.97 438	0.60 418	0.45 368	1.88 527	0.48 418	1.04 445	0.75 345	0.70 398	0.85 445	0.93 453	0.84 463	1.81 430	1.51 460	0.28 478	0.19 260	0.23 458	0.31 424	0.27 349	0.35 192

Abc-Net	0.88 431	1.22 416	2.97 438	0.60 418	0.45 368	1.88 527	0.48 418	1.04 445	0.75 345	0.70 398	0.85 445	0.93 453	0.84 463	1.81 430	1.51 460	0.28 478	0.19 260	0.23 458	0.31 424	0.27 349	0.35 192
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 431	1.45 472	2.68 374	0.38 285	0.35 308	0.95 470	0.51 426	0.92 355	0.81 401	0.89 454	0.84 442	0.61 309	1.35 501	1.26 340	3.38 529	0.14 325	0.12 173	0.17 404	0.19 335	0.28 362	0.34 185

CBMV_ROB	0.88 431	0.75 281	2.73 396	0.36 253	0.22 149	0.76 407	0.47 416	1.05 453	0.81 401	1.06 477	1.04 482	0.88 441	1.36 503	2.17 481	2.03 483	0.23 454	0.24 296	0.27 472	0.25 385	0.27 349	0.73 381

ttt	0.89 438	0.51 176	2.51 296	0.36 253	0.31 271	0.61 282	0.28 250	1.07 469	0.92 457	0.56 261	0.77 429	0.55 282	0.37 240	2.27 484	3.51 532	0.16 372	1.21 453	0.13 308	0.31 424	0.18 190	1.26 480

AEACV	0.89 438	0.29 8	1.84 96	2.50 548	1.68 533	0.53 164	0.21 97	1.01 424	0.42 49	0.68 390	0.31 95	0.22 55	0.39 265	1.63 397	0.25 60	0.09 45	2.60 549	0.09 72	0.54 507	0.23 286	2.27 538

TRStereo	0.89 438	1.02 361	2.91 431	4.59 559	0.31 271	0.93 466	0.23 150	1.93 537	0.66 228	0.37 106	0.54 260	0.48 245	0.40 272	0.67 199	0.29 108	0.13 289	0.37 331	0.11 193	0.48 494	0.13 89	1.21 473

EGLCR-Stereo	0.90 441	0.31 28	1.90 110	1.60 524	0.95 476	1.14 491	0.42 387	0.85 295	0.43 55	1.74 527	0.21 19	0.27 103	0.17 26	1.56 380	0.30 115	0.10 109	2.60 549	0.10 127	0.09 81	0.10 50	3.10 550

DDUNet	0.90 441	1.63 498	2.77 406	0.77 459	0.69 440	0.83 440	0.44 402	0.90 341	0.70 291	0.68 390	0.76 425	0.92 448	0.54 380	1.14 315	1.35 448	0.61 509	0.37 331	0.96 530	0.52 504	0.77 517	0.67 359

PAM	0.91 443	0.43 128	2.67 367	0.77 459	0.89 468	1.81 524	1.22 528	1.13 488	0.78 372	1.16 488	0.91 460	1.39 511	0.68 431	0.76 234	1.06 413	0.10 109	0.98 425	0.10 127	0.50 498	0.14 112	0.66 355

IGEV_Zeroshot_test	0.91 443	0.39 102	3.80 511	0.42 327	1.95 540	0.56 195	0.64 465	0.84 282	0.55 140	1.45 518	0.53 241	0.79 402	0.42 297	0.57 155	1.13 424	0.10 109	0.49 356	0.10 127	0.34 451	0.19 221	2.97 549

GREAT-IGEV	0.92 445	0.56 197	2.08 147	0.98 485	2.29 547	0.47 110	0.18 52	0.35 5	0.78 372	0.74 416	0.33 109	0.15 15	0.18 44	1.00 287	0.55 278	0.09 45	3.79 557	0.07 1	0.26 393	0.22 270	3.26 553

SQANet	0.92 445	1.96 518	3.23 462	0.77 459	0.83 461	0.76 407	0.38 368	0.87 315	0.68 268	0.64 359	0.69 379	0.73 383	0.52 375	1.35 350	1.36 450	0.80 521	0.30 319	0.60 514	0.29 408	0.93 522	0.70 373

AAGNet	0.92 445	0.40 109	2.53 302	0.60 418	1.01 486	0.62 304	0.45 406	0.52 88	0.68 268	0.58 285	0.53 241	0.50 251	0.72 440	1.22 327	7.32 558	0.12 242	0.07 9	0.12 247	0.10 117	0.16 143	0.10 6

Consistency-Raft	0.92 445	1.21 411	3.50 493	0.98 485	0.63 426	0.77 417	0.54 436	1.02 432	1.01 483	0.62 338	1.03 480	0.65 330	1.04 488	0.81 254	1.36 450	0.45 501	0.47 352	0.51 510	0.59 516	0.65 506	0.47 274

DeepPrunerF	0.92 445	1.33 440	3.41 486	0.46 356	0.51 383	0.64 330	0.49 423	1.16 494	2.62 543	0.65 375	0.61 324	0.65 330	0.62 414	2.23 483	1.31 444	0.23 454	0.19 260	0.30 483	0.28 404	0.39 448	0.34 185

GANet	0.92 445	1.20 409	2.68 374	0.45 351	0.27 230	0.76 407	0.66 470	0.94 364	0.77 367	0.79 434	1.17 489	0.84 426	0.91 475	2.72 519	1.76 473	0.18 404	0.42 343	0.44 506	0.20 346	0.33 401	0.94 440

PA-Net	0.93 451	1.36 452	4.14 523	0.64 433	0.41 348	0.70 378	0.53 433	0.91 348	0.88 445	0.53 231	0.60 316	0.70 373	0.54 380	2.40 496	2.57 511	0.17 393	0.28 317	0.19 430	0.28 404	0.25 315	0.48 281
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 452	0.31 28	1.80 88	0.90 473	2.52 549	0.54 175	0.15 24	0.69 185	1.02 484	0.25 39	0.18 7	0.18 36	0.14 10	0.63 180	0.35 176	0.09 45	3.76 556	0.07 1	0.47 491	0.07 1	4.59 561

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 452	0.84 308	3.40 484	1.46 516	0.78 456	1.37 502	0.70 481	1.11 481	0.68 268	0.80 436	1.29 496	1.09 490	0.59 402	1.16 317	1.01 407	0.14 325	0.53 365	0.11 193	0.46 489	0.31 389	0.86 423

FBW_ROB	0.94 452	1.23 420	2.35 210	0.46 356	0.32 283	0.87 454	0.46 412	1.15 491	0.97 477	0.83 447	0.78 433	1.01 472	0.64 418	3.65 546	1.65 466	0.27 475	0.24 296	0.40 499	0.26 393	0.32 397	0.88 427

AIO_rvc	0.95 455	1.02 361	2.57 323	2.80 555	1.91 539	0.37 39	0.24 176	0.52 88	0.60 177	0.98 465	0.29 76	0.25 82	0.18 44	2.16 479	0.29 108	0.11 198	1.39 483	0.08 30	0.11 165	0.26 335	2.87 546

PAM_32	0.95 455	0.43 128	2.68 374	0.64 433	1.10 502	1.78 523	1.16 523	1.12 484	0.96 471	1.07 478	0.90 458	1.38 510	0.76 454	0.78 243	1.11 421	0.10 109	1.29 467	0.10 127	0.50 498	0.16 143	0.98 450

CC-Net-ROB	0.95 455	1.57 486	2.93 433	0.90 473	0.39 336	0.87 454	0.44 402	1.12 484	0.83 414	0.59 304	0.69 379	0.64 326	0.50 364	2.73 521	0.93 390	0.97 529	0.40 341	0.87 527	0.29 408	0.61 503	0.66 355

riskmin	0.96 458	0.32 41	2.07 145	1.72 532	1.61 532	1.62 515	0.57 447	1.45 518	0.55 140	0.73 410	0.89 455	0.92 448	0.45 326	1.16 317	0.60 299	0.11 198	1.30 470	0.12 247	1.38 551	0.14 112	1.51 500

CrosDoStereo	0.96 458	0.49 161	2.66 359	0.27 74	0.33 290	0.54 175	3.69 552	0.77 222	0.66 228	0.70 398	1.39 503	0.53 266	1.47 511	1.77 420	3.02 524	0.10 109	0.08 45	0.11 193	0.11 165	0.22 270	0.30 158

DeepStereo_LL	0.96 458	0.49 161	2.66 359	0.27 74	0.33 290	0.54 175	3.69 552	0.77 222	0.66 228	0.70 398	1.39 503	0.53 266	1.47 511	1.77 420	3.02 524	0.10 109	0.08 45	0.11 193	0.11 165	0.22 270	0.30 158

UGAM-zero	0.97 461	0.44 140	2.48 284	0.33 188	0.86 464	1.26 499	0.76 487	1.05 453	0.52 116	0.93 462	0.45 177	1.32 507	0.81 458	2.08 471	0.49 254	0.10 109	0.52 363	0.09 72	0.47 491	0.11 61	4.43 559

xxxx	0.97 461	0.64 227	2.14 167	0.30 128	0.67 435	0.64 330	0.24 176	1.09 474	0.91 455	0.57 279	0.65 359	0.58 297	0.39 265	1.57 385	5.49 552	0.13 289	1.38 479	0.11 193	0.32 432	0.17 166	1.41 495

XX-Stereo	0.98 463	0.57 199	4.45 536	1.64 527	5.33 557	0.55 188	0.16 32	0.96 381	0.43 55	0.45 148	0.65 359	0.85 431	0.19 56	0.79 246	0.26 75	0.11 198	0.80 408	0.10 127	0.32 432	0.17 166	0.78 396

test_xeample	0.98 463	0.65 231	2.12 160	0.29 108	0.67 435	0.60 262	0.28 250	1.08 472	0.85 428	0.62 338	0.70 392	0.44 207	0.41 284	1.95 457	5.45 551	0.12 242	1.33 474	0.11 193	0.31 424	0.18 190	1.42 496

mmx	0.99 465	0.67 233	3.39 479	0.32 166	0.22 149	0.58 228	0.28 250	1.05 453	0.92 457	0.54 237	0.74 415	0.67 342	0.40 272	2.75 523	3.86 538	0.13 289	1.25 458	0.15 370	0.33 446	0.19 221	1.28 483

xxx	0.99 465	0.67 233	3.39 479	0.32 166	0.22 149	0.58 228	0.28 250	1.05 453	0.92 457	0.54 237	0.74 415	0.67 342	0.40 272	2.75 523	3.86 538	0.13 289	1.25 458	0.15 370	0.33 446	0.19 221	1.28 483

MFMNet_re	1.01 467	1.73 506	3.04 449	0.85 469	0.76 451	0.93 466	0.81 493	1.02 432	1.10 496	1.05 475	1.06 485	0.84 426	0.96 482	0.93 277	0.97 394	0.68 516	0.61 380	0.63 516	0.60 518	0.77 517	0.80 402

Wz-Net-TNSev	1.02 468	2.26 541	3.69 506	0.38 285	0.31 271	1.00 475	0.71 482	1.12 484	1.02 484	0.74 416	0.73 412	1.09 490	0.91 475	2.46 500	2.15 493	0.21 440	0.20 275	0.16 389	0.20 346	0.48 485	0.62 340

222	1.02 468	0.60 209	1.95 120	0.29 108	0.51 383	0.62 304	0.24 176	1.09 474	0.86 435	0.64 359	0.67 371	0.47 237	0.42 297	1.86 442	6.73 556	0.13 289	1.21 453	0.11 193	0.32 432	0.17 166	1.44 497

G-Net	1.02 468	0.70 254	3.23 462	0.60 418	0.66 434	2.00 533	0.71 482	0.78 229	0.70 291	1.14 485	2.53 532	1.29 505	1.01 486	1.47 369	1.74 471	0.25 467	0.24 296	0.24 464	0.26 393	0.37 432	0.40 225

DPSNet	1.02 468	0.72 263	2.84 421	0.60 418	0.39 336	1.08 486	0.75 486	1.41 516	1.14 501	0.74 416	0.69 379	1.05 483	1.67 519	2.09 474	2.22 498	0.27 475	0.61 380	0.20 439	0.50 498	0.48 485	1.03 456

ADCP+	1.03 472	1.68 503	3.83 513	0.35 235	0.39 336	1.05 481	0.79 492	0.94 364	0.86 435	0.69 394	0.68 374	0.85 431	1.53 517	1.02 290	4.56 546	0.13 289	0.12 173	0.16 389	0.15 269	0.28 362	0.44 262

WZ-Net	1.04 473	1.83 513	4.20 526	0.42 327	0.36 319	0.88 456	0.71 482	1.05 453	1.11 498	0.84 448	0.94 463	1.06 484	1.17 496	2.37 491	2.24 499	0.20 431	0.14 204	0.15 370	0.16 290	0.36 425	0.53 309

PVD	1.05 474	1.21 411	2.36 211	0.84 468	0.91 471	1.04 479	0.64 465	1.32 510	1.68 528	1.43 517	1.41 505	1.14 496	1.15 495	1.49 372	1.77 474	0.27 475	0.65 388	0.28 474	0.35 453	0.40 454	0.73 381

1111x	1.06 475	0.79 295	3.29 470	0.33 188	0.60 414	0.64 330	0.33 330	1.10 477	0.92 457	0.59 304	0.69 379	0.59 300	0.47 347	2.64 513	4.61 547	0.12 242	1.38 479	0.11 193	0.49 496	0.18 190	1.30 485

ADCMid	1.06 475	1.82 512	3.53 497	0.39 300	0.36 319	0.99 473	0.58 449	1.01 424	0.94 464	1.23 502	1.02 478	1.01 472	1.01 486	1.11 310	4.04 541	0.22 446	0.19 260	0.42 503	0.32 432	0.42 464	0.53 309

test_sample9	1.07 477	0.69 251	2.69 381	0.28 90	0.23 180	0.81 434	0.33 330	0.99 405	0.86 435	0.64 359	0.63 339	0.67 342	0.49 359	2.02 463	2.70 514	0.65 511	4.33 561	0.86 524	0.56 510	0.25 315	0.72 377

ff1	1.07 477	0.67 233	3.39 479	0.32 166	0.22 149	0.58 228	0.28 250	0.85 295	0.96 471	0.54 237	0.74 415	0.67 342	0.40 272	2.75 523	3.86 538	0.10 109	2.16 540	0.15 370	0.33 446	0.25 315	2.19 528

ADCL	1.07 477	1.22 416	2.80 411	0.40 313	0.33 290	1.50 508	1.87 545	0.97 389	1.04 489	1.26 505	1.28 495	0.99 468	1.41 507	1.36 351	3.51 532	0.17 393	0.14 204	0.22 450	0.21 357	0.32 397	0.43 246

ADCPNet	1.07 477	1.37 457	4.54 538	0.38 285	0.68 438	1.36 500	0.64 465	0.93 359	0.83 414	0.79 434	0.82 438	1.08 487	1.18 497	1.30 345	2.68 513	0.21 440	0.69 394	0.21 445	0.95 541	0.30 380	0.54 313

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 481	2.01 524	2.56 319	0.49 376	0.40 342	1.49 507	0.96 504	1.02 432	0.95 469	0.85 450	0.94 463	1.06 484	0.59 402	2.92 531	1.15 427	0.43 499	0.74 403	0.32 487	0.55 508	0.74 512	1.35 489

AnyNet_C32	1.08 481	1.76 510	3.01 445	0.50 382	0.54 395	1.17 494	1.16 523	0.97 389	0.95 469	1.11 482	0.98 471	0.87 437	0.93 480	1.57 385	4.11 543	0.22 446	0.20 275	0.25 469	0.25 385	0.40 454	0.68 364

AIO_test	1.11 483	0.77 285	2.51 296	3.32 557	2.81 551	0.35 31	0.25 202	1.29 506	0.68 268	1.28 507	0.27 65	0.32 137	0.17 26	2.86 529	0.27 84	0.12 242	1.72 514	0.08 30	0.21 357	0.15 123	2.81 545

Ntro	1.11 483	2.10 530	3.52 496	0.97 484	0.87 467	1.06 484	0.54 436	1.02 432	0.93 463	0.63 349	0.76 425	0.93 453	0.67 429	1.76 417	1.71 467	1.03 532	0.46 349	0.76 522	0.41 479	1.29 533	0.86 423

SAMSARA	1.11 483	1.35 447	2.60 334	1.34 507	0.77 453	1.67 518	1.41 539	1.47 519	0.99 481	1.54 523	0.89 455	1.44 514	0.90 474	1.88 448	1.71 467	0.25 467	0.55 371	0.22 450	0.34 451	0.39 448	0.50 289

ADCS	1.14 486	2.02 525	3.36 474	0.43 339	0.37 325	0.96 472	0.81 493	1.12 484	1.17 505	1.25 504	0.98 471	1.08 487	0.92 478	1.41 359	4.97 549	0.23 454	0.21 284	0.22 450	0.23 373	0.40 454	0.67 359

otaku	1.15 487	2.10 530	3.51 494	0.98 485	0.74 446	1.02 478	0.59 452	1.03 439	0.89 450	0.70 398	1.60 509	0.98 465	0.65 421	1.63 397	1.80 476	0.99 531	0.46 349	0.73 521	0.40 474	1.30 535	0.88 427

EAI-Stereo	1.16 488	0.29 8	1.94 119	0.55 402	0.97 480	1.96 529	7.94 562	1.34 511	1.03 486	1.01 472	1.48 506	0.51 256	0.66 427	0.65 193	1.42 455	0.09 45	0.23 294	0.09 72	0.53 505	0.13 89	0.49 287

SuperB	1.19 489	1.62 495	5.29 545	0.37 266	0.26 217	0.81 434	0.87 496	0.94 364	1.19 506	0.68 390	0.68 374	0.63 318	1.37 504	1.73 411	3.30 526	0.16 372	0.12 173	0.17 404	0.16 290	2.74 555	0.63 346

AnyNet_C01	1.20 490	1.89 516	4.25 528	0.55 402	0.54 395	1.57 511	1.39 536	1.10 477	1.13 500	1.19 491	1.34 502	1.15 498	1.11 493	1.73 411	2.89 521	0.26 471	0.24 296	0.28 474	0.24 377	0.50 488	0.68 364

StereoAnything_RVC	1.22 491	1.71 505	3.17 460	2.52 549	2.63 550	0.26 6	0.15 24	0.47 58	0.54 131	0.49 181	0.71 405	0.52 263	0.19 56	1.60 396	0.57 285	0.11 198	4.13 560	0.08 30	0.05 1	0.76 515	3.79 556

SPS-STEREO	1.22 491	1.65 500	3.41 486	0.66 441	0.69 440	1.01 476	0.68 477	1.10 477	0.96 471	1.40 515	1.25 494	1.46 515	1.08 491	2.05 466	2.24 499	0.66 514	0.61 380	0.58 512	0.57 514	0.66 507	1.65 509
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 493	0.69 251	2.69 381	0.28 90	0.23 180	0.81 434	0.33 330	1.01 424	0.75 345	1.23 502	0.63 339	2.53 532	1.31 499	2.02 463	2.70 514	0.65 511	4.33 561	0.86 524	0.56 510	0.25 315	0.72 377

NaN_ROB	1.25 494	1.46 474	3.84 514	0.54 400	0.56 399	1.12 489	0.99 507	1.05 453	1.03 486	1.10 480	0.87 451	0.77 396	1.07 490	5.85 556	2.98 522	0.16 372	0.23 294	0.16 389	0.24 377	0.28 362	0.66 355

RainbowNet	1.27 495	2.22 537	3.58 500	1.14 501	0.92 472	1.08 486	0.76 487	1.19 499	1.15 503	0.77 425	0.97 468	1.08 487	0.83 462	1.64 400	1.72 469	1.20 539	1.30 470	1.01 533	0.58 515	1.23 530	0.97 448

MDST_ROB	1.28 496	0.53 184	3.84 514	0.55 402	0.45 368	4.06 551	0.60 456	1.36 512	0.89 450	2.18 535	1.17 489	0.98 465	0.72 440	4.28 550	2.12 490	0.20 431	0.16 234	0.19 430	0.17 306	0.20 241	0.84 416

EDNetEfficient	1.29 497	0.78 291	4.27 529	0.65 436	1.03 489	0.94 468	1.38 535	0.87 315	1.75 531	2.33 541	1.32 500	1.04 480	2.21 535	1.59 393	4.07 542	0.16 372	0.19 260	0.15 370	0.27 402	0.38 439	0.40 225

RTS	1.29 497	1.59 490	6.48 553	0.63 429	0.57 404	1.59 513	0.90 501	1.15 491	1.44 518	1.20 496	1.31 498	1.10 492	0.87 471	2.67 515	2.27 501	0.21 440	0.38 335	0.19 430	0.20 346	0.46 480	0.68 364

RTSA	1.29 497	1.59 490	6.48 553	0.63 429	0.57 404	1.59 513	0.90 501	1.15 491	1.44 518	1.20 496	1.31 498	1.10 492	0.87 471	2.67 515	2.27 501	0.21 440	0.38 335	0.19 430	0.20 346	0.46 480	0.68 364

WCMA_ROB	1.29 497	1.21 411	3.13 457	0.65 436	0.36 319	1.20 497	0.78 490	1.00 415	0.98 478	1.78 528	2.62 535	3.08 538	2.01 531	1.86 442	2.35 503	0.38 493	0.38 335	0.32 487	0.32 432	0.31 389	1.06 459

MeshStereo	1.29 497	1.34 443	3.04 449	0.35 235	0.28 243	1.10 488	0.69 479	1.42 517	1.07 493	2.71 548	2.43 530	2.95 534	1.50 514	2.92 531	2.03 483	0.23 454	0.22 287	0.22 450	0.19 335	0.50 488	0.69 370
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	1.33 502	0.96 350	4.06 520	2.73 553	2.17 545	0.35 31	0.24 176	1.87 533	0.75 345	1.28 507	0.29 76	1.35 508	0.19 56	1.97 460	0.43 218	0.15 355	3.91 558	0.08 30	0.06 8	0.31 389	3.41 554

SANet	1.35 503	1.80 511	4.39 534	0.41 323	0.29 249	1.72 520	0.89 500	1.17 497	2.47 541	1.22 500	1.82 514	1.72 521	1.70 521	2.57 506	3.30 526	0.18 404	0.16 234	0.16 389	0.15 269	0.34 408	0.62 340

Anonymous_2	1.36 504	0.49 161	2.03 136	1.71 531	1.58 529	2.49 543	0.58 449	1.59 525	2.31 539	0.77 425	0.88 453	1.03 476	0.58 399	1.20 326	0.66 326	0.32 486	1.38 479	1.42 546	3.87 562	0.78 519	1.56 502

CSAN	1.38 505	1.74 509	4.12 522	0.53 393	0.38 334	1.06 484	1.15 521	1.29 506	1.12 499	1.19 491	1.90 517	1.04 480	1.44 508	5.92 557	2.82 520	0.26 471	0.22 287	0.24 464	0.25 385	0.35 420	0.54 313

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 506	2.04 527	3.02 447	0.58 416	0.41 348	2.15 538	1.00 511	1.31 509	1.29 511	1.05 475	1.10 487	1.29 505	0.91 475	3.07 534	1.34 446	1.65 549	0.84 415	0.68 519	0.88 538	1.55 542	1.91 514

psmorigin	1.41 507	0.91 338	13.83 565	0.37 266	0.30 262	0.63 318	0.37 359	0.80 244	0.64 213	0.98 465	0.87 451	1.16 500	0.78 455	3.95 548	1.09 418	0.19 420	0.22 287	0.17 404	0.19 335	0.25 315	0.47 274

MSMD_ROB	1.41 507	1.03 365	2.75 401	0.41 323	0.32 283	2.00 533	0.61 461	0.96 381	1.43 517	2.97 551	2.63 536	4.76 550	2.04 532	2.44 499	1.78 475	0.30 483	0.26 308	0.32 487	0.32 432	0.32 397	0.63 346

MADNet+	1.44 509	2.19 534	6.00 550	0.89 471	0.70 442	1.58 512	1.11 516	1.56 524	1.30 513	0.89 454	1.03 480	1.25 502	1.12 494	3.29 538	2.80 518	0.48 504	0.57 375	0.39 498	0.36 464	0.63 504	0.69 370

pmcnn	1.44 509	1.25 424	3.57 499	0.74 454	1.42 519	0.72 389	0.56 444	1.04 445	1.06 492	1.03 474	2.89 542	6.01 555	0.75 451	2.54 504	3.60 534	0.14 325	0.11 155	0.08 30	0.06 8	0.34 408	0.81 411

FCDSN-DC	1.45 511	1.12 385	3.30 471	0.48 363	0.41 348	1.13 490	0.60 456	1.17 497	1.28 510	2.25 538	2.85 540	3.65 541	3.34 547	2.58 508	2.44 505	0.31 485	0.26 308	0.31 484	0.30 417	0.37 432	0.78 396
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 511	1.62 495	3.59 501	1.09 494	0.70 442	0.86 447	0.67 475	1.19 499	1.51 522	1.20 496	4.05 551	1.61 519	1.94 529	2.97 533	2.07 487	0.67 515	0.69 394	0.55 511	0.70 523	0.57 497	0.67 359
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	1.47 513	2.27 542	4.92 541	1.11 497	0.89 468	1.19 496	0.66 470	1.28 505	1.19 506	0.98 465	0.97 468	3.06 537	1.48 513	2.37 491	1.82 477	1.08 534	0.49 356	1.03 534	0.48 494	1.20 529	0.95 443

IMH-64-1	1.50 514	1.98 520	2.69 381	1.39 512	1.12 503	1.39 504	1.19 526	1.80 530	1.47 520	1.19 491	2.20 525	1.53 516	1.51 515	2.12 476	1.98 480	1.34 542	0.68 391	1.28 540	0.70 523	1.37 537	1.12 462

IMH-64	1.50 514	1.98 520	2.69 381	1.39 512	1.12 503	1.39 504	1.19 526	1.80 530	1.47 520	1.19 491	2.20 525	1.53 516	1.51 515	2.12 476	1.98 480	1.34 542	0.68 391	1.28 540	0.70 523	1.37 537	1.12 462

iRaft-Stereo_20w	1.50 514	0.42 118	4.81 539	2.24 545	2.09 543	1.36 500	1.27 530	1.38 514	0.94 464	2.07 530	0.42 159	0.85 431	0.69 436	0.87 262	1.37 452	0.10 109	4.04 559	0.09 72	0.40 474	0.17 166	4.53 560

ELAS_RVC	1.51 517	0.88 323	3.36 474	0.63 429	0.56 399	1.53 509	2.73 549	1.53 521	1.76 532	2.26 539	2.21 527	2.10 526	3.07 543	2.08 471	2.52 507	0.42 496	0.42 343	0.42 503	0.37 466	0.51 490	0.84 416
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 518	0.92 343	2.91 431	0.62 426	0.57 404	3.13 546	2.21 547	1.67 527	1.58 526	2.42 542	2.43 530	1.87 523	2.49 538	1.85 440	2.70 514	0.42 496	0.43 346	0.41 501	0.40 474	0.51 490	0.85 420
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 519	2.20 536	4.42 535	1.10 496	0.93 475	1.37 502	0.87 496	1.53 521	1.71 530	1.22 500	1.72 512	2.12 527	1.06 489	2.58 508	1.93 479	0.94 526	0.54 368	1.00 532	0.56 510	2.11 550	0.96 445

EKT-Stereo	1.56 520	0.55 194	2.60 334	2.54 550	19.66 569	0.55 188	0.22 113	0.76 215	0.51 104	0.40 121	0.36 127	0.43 192	0.27 160	0.74 230	0.42 211	0.13 289	0.17 247	0.11 193	0.16 290	0.20 241	0.50 289

MFN_U_SF_RVC	1.57 521	2.56 554	3.30 471	0.66 441	0.41 348	1.15 492	0.51 426	1.27 504	1.35 515	1.61 525	1.20 491	1.43 513	0.97 483	1.80 428	2.10 488	1.88 552	1.79 516	1.97 555	2.14 556	1.61 543	1.76 513

WAO-7	1.58 522	2.04 527	3.25 465	0.94 479	0.75 448	1.75 521	1.13 518	1.87 533	1.97 537	1.46 520	2.53 532	1.98 525	1.75 522	3.13 535	2.48 506	0.69 517	0.67 390	0.94 529	0.74 530	0.80 520	0.77 390

FC-DCNN	1.60 523	0.85 312	3.44 490	0.46 356	0.39 336	1.96 529	0.66 470	1.72 529	1.70 529	2.75 549	2.91 543	4.20 544	3.15 544	2.72 519	2.66 512	0.30 483	0.26 308	0.31 484	0.30 417	0.33 401	0.91 431

PWCK	1.62 524	2.32 546	4.27 529	1.11 497	0.56 399	1.81 524	1.84 543	1.55 523	1.54 524	1.45 518	1.81 513	1.82 522	1.38 505	3.34 539	2.14 492	1.09 535	0.57 375	0.98 531	0.59 516	1.50 541	0.79 399

FC-DCNN v2	1.65 525	0.85 312	3.39 479	0.46 356	0.39 336	2.02 535	0.66 470	1.94 538	1.84 535	2.81 550	2.99 544	4.39 548	3.25 545	2.81 527	2.75 517	0.29 482	0.26 308	0.31 484	0.30 417	0.33 401	0.91 431

WAO-6	1.69 526	1.87 515	3.21 461	1.15 502	1.01 486	2.29 539	1.06 515	1.85 532	2.84 547	1.30 510	2.59 534	2.19 528	1.67 519	2.62 511	2.52 507	0.96 528	0.68 391	1.19 537	0.84 535	1.13 526	0.95 443

DispFullNet	1.69 526	2.25 539	5.23 543	1.53 522	8.78 558	0.89 458	0.37 359	1.03 439	0.98 478	1.37 511	1.00 475	1.13 495	1.97 530	1.51 374	0.98 400	0.55 507	0.32 322	1.19 537	0.64 520	1.16 528	0.88 427

SGM-Forest	1.84 528	7.91 564	10.36 559	0.42 327	0.33 290	1.04 479	1.29 531	1.01 424	0.88 445	1.19 491	2.30 528	1.03 476	1.79 525	2.60 510	2.81 519	0.22 446	0.21 284	0.21 445	0.19 335	0.25 315	0.79 399
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 529	2.09 529	4.16 524	0.74 454	1.23 510	4.52 555	3.86 554	1.68 528	1.26 508	1.28 507	1.54 508	2.36 530	1.86 527	3.35 540	3.37 528	0.54 505	0.49 356	0.48 508	0.49 496	1.39 539	1.21 473

Dean	1.92 530	2.31 545	5.03 542	1.31 504	1.08 496	1.55 510	0.99 507	1.98 540	2.33 540	1.51 522	4.15 552	4.23 547	1.39 506	2.31 487	2.10 488	1.18 538	0.69 394	1.18 536	0.75 531	1.30 535	1.07 460

FINET	1.92 530	1.96 518	4.49 537	1.62 525	1.39 518	3.51 549	4.39 555	2.89 548	2.58 542	1.39 513	1.98 518	1.35 508	2.12 534	1.64 400	2.12 490	0.84 524	1.03 435	0.18 423	0.29 408	0.54 495	2.12 524

ACVNet-4b	2.00 532	2.19 534	4.85 540	1.09 494	0.86 464	1.15 492	0.53 433	1.11 481	1.15 503	0.65 375	1.09 486	1.97 524	0.69 436	2.31 487	9.78 562	5.73 562	0.42 343	1.03 534	0.55 508	1.89 546	0.92 435

SDNR	2.06 533	2.93 557	2.94 435	1.55 523	5.13 556	1.98 532	0.24 176	1.95 539	2.62 543	0.92 459	2.71 538	5.76 554	0.68 431	3.61 545	3.84 537	0.33 488	0.38 335	0.22 450	0.17 306	1.13 526	2.04 520

LVE	2.10 534	2.61 555	4.30 533	1.79 535	1.81 537	1.68 519	1.04 514	2.35 543	2.78 546	1.27 506	2.87 541	4.21 546	1.46 510	2.83 528	2.02 482	2.87 557	0.92 420	1.19 537	1.47 553	1.29 533	1.18 466

SGM_RVC	2.11 535	1.07 372	2.87 426	0.98 485	0.92 472	2.72 545	1.88 546	1.91 536	12.27 561	2.09 531	1.99 519	2.47 531	2.24 536	2.87 530	2.03 483	0.54 505	0.47 352	0.42 503	0.47 491	0.74 512	1.22 475
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 536	2.46 550	3.60 503	1.70 530	1.13 505	1.65 517	0.93 503	2.13 541	1.93 536	1.37 511	2.64 537	2.19 528	1.82 526	5.77 555	2.18 495	5.70 561	1.05 436	1.31 542	0.72 528	1.39 539	1.13 464

IGEV-RUCA	2.30 537	0.38 95	1.36 42	0.41 323	1.90 538	2.03 536	1.86 544	1.37 513	1.78 533	3.73 555	3.72 549	5.06 551	8.09 560	2.15 478	1.63 465	0.26 471	0.77 404	2.71 558	1.91 554	2.43 553	2.42 540

UNDER WATER-64	2.59 538	2.28 543	5.63 547	1.85 538	1.45 521	3.28 547	1.60 541	2.62 544	5.57 553	2.09 531	2.12 521	4.10 543	4.21 551	2.74 522	3.64 535	1.49 546	0.86 416	1.58 550	1.09 547	1.91 547	1.62 507

SGM+DAISY	2.67 539	2.14 532	4.28 531	1.92 541	2.11 544	4.36 554	5.22 558	3.17 549	3.00 548	3.24 554	3.81 550	3.03 536	3.61 548	2.53 503	3.79 536	1.15 536	1.29 467	0.66 517	0.71 527	0.95 523	2.44 541

TorneroNet-64	2.74 540	2.23 538	4.18 525	1.48 518	1.20 508	3.88 550	1.01 513	3.48 556	6.61 557	2.62 546	4.55 554	4.20 544	3.84 550	3.39 542	3.40 530	1.23 540	0.66 389	1.39 545	0.80 532	3.42 557	1.27 481

notaker	2.77 541	2.35 547	4.02 519	2.61 552	1.44 520	1.77 522	1.14 519	2.77 547	1.81 534	2.30 540	11.41 563	3.95 542	4.70 552	3.24 537	3.01 523	1.58 548	0.88 417	1.71 553	1.08 546	2.10 549	1.44 497

UNDER WATER	2.84 542	2.25 539	5.25 544	1.84 537	1.45 521	2.36 541	1.44 540	3.23 551	6.51 556	2.61 545	2.73 539	5.69 553	5.64 555	3.14 536	4.18 544	1.48 545	0.81 411	1.60 551	1.07 545	1.91 547	1.67 510

WAO-8	2.91 543	2.55 552	3.77 508	1.93 542	1.04 490	4.08 552	0.99 507	3.25 552	6.09 554	2.20 536	3.34 547	3.33 539	2.64 539	11.73 564	2.52 507	2.12 553	1.92 521	1.55 548	0.93 539	1.27 531	0.96 445

Venus	2.91 543	2.55 552	3.77 508	1.93 542	1.04 490	4.08 552	0.99 507	3.25 552	6.09 554	2.20 536	3.34 547	3.33 539	2.64 539	11.73 564	2.52 507	2.12 553	1.92 521	1.55 548	0.93 539	1.27 531	0.96 445

DGSMNet	2.93 545	0.77 285	3.44 490	3.58 558	4.25 555	2.53 544	6.86 561	1.03 439	0.88 445	0.58 285	1.85 515	0.79 402	0.62 414	1.63 397	1.46 457	4.62 560	4.98 563	5.15 564	4.71 563	4.52 561	4.37 558

MADNet++	2.94 546	2.17 533	3.27 467	2.55 551	2.28 546	3.29 548	3.37 550	2.76 546	2.67 545	3.10 552	3.20 546	2.78 533	3.25 545	4.11 549	4.68 548	2.72 556	2.27 543	3.03 561	2.43 558	2.34 552	2.59 542

xyz-stereo	3.06 547	0.44 140	30.74 578	0.24 31	0.12 4	15.34 566	0.24 176	0.56 121	0.49 87	0.62 338	7.90 558	0.64 326	0.49 359	1.44 365	1.05 410	0.09 45	0.07 9	0.34 492	0.08 51	0.13 89	0.19 77

JetRed	3.37 548	4.96 559	10.08 558	1.48 518	1.73 535	7.63 559	5.47 559	3.47 554	2.20 538	2.42 542	2.40 529	2.98 535	2.35 537	3.52 544	6.60 555	1.33 541	1.90 520	1.38 544	1.23 549	2.30 551	2.02 519

LSM	3.40 549	1.42 467	5.81 549	9.98 565	30.74 576	0.86 447	1.14 519	0.99 405	1.26 508	1.40 515	2.18 524	0.93 453	0.85 466	1.76 417	1.03 408	0.22 446	0.35 328	0.24 464	0.29 408	0.40 454	6.21 564

U	3.41 550	0.37 85	1.27 32	0.27 74	13.75 567	19.65 573	0.15 24	0.43 30	0.33 4	0.18 3	0.19 11	0.27 103	0.15 16	0.23 1	0.19 5	0.10 109	0.06 1	17.75 572	12.73 568	0.11 61	0.10 6

MANE	3.51 551	2.03 526	3.88 516	1.89 540	2.01 541	5.98 556	4.72 556	5.87 560	7.13 558	3.80 556	5.10 556	6.11 556	5.34 554	4.39 551	5.05 550	1.07 533	1.28 465	0.50 509	0.85 536	0.76 515	2.36 539

SGM-ForestM	3.67 552	2.70 556	5.34 546	1.65 528	1.72 534	6.02 557	5.08 557	4.10 557	3.47 549	4.59 557	4.21 553	9.81 562	5.79 556	6.44 558	6.97 557	0.88 525	1.09 440	0.33 491	0.45 485	0.68 508	2.10 523

KSHMR	4.19 553	2.37 548	6.24 551	1.73 533	1.48 525	1.97 531	1.29 531	3.18 550	17.06 571	2.15 534	15.74 566	9.09 561	1.75 522	8.33 561	2.37 504	1.55 547	1.29 467	1.70 552	1.23 549	1.75 544	1.60 505

ktn	4.44 554	2.47 551	3.70 507	1.82 536	1.49 526	2.11 537	1.40 537	2.30 542	12.56 562	11.36 564	16.25 567	11.30 565	3.77 549	4.41 552	3.47 531	1.86 551	0.99 427	1.74 554	1.21 548	3.28 556	1.39 493

LE_ROB	4.55 555	2.43 549	9.94 557	2.79 554	4.03 554	2.40 542	3.54 551	2.72 545	11.04 560	11.64 565	4.69 555	5.25 552	10.74 563	4.52 553	9.73 561	0.82 523	0.70 397	1.34 543	0.97 542	0.74 512	0.94 440

tt	4.94 556	0.32 41	4.22 527	2.29 546	1.58 529	10.19 562	16.94 567	9.44 565	5.03 552	1.69 526	1.33 501	4.68 549	5.02 553	3.38 541	5.91 553	6.15 563	9.47 570	2.80 559	3.16 560	3.54 558	1.58 503

TCMNet-wrong-test	5.56 557	6.73 562	6.40 552	13.05 569	11.91 563	7.29 558	5.47 559	7.17 563	1.58 526	2.68 547	3.15 545	8.30 560	5.87 557	4.80 554	6.10 554	3.08 558	0.98 425	2.37 557	1.99 555	6.69 564	5.63 563

TorneroNet	5.60 558	2.30 544	3.98 517	1.49 520	1.26 513	14.47 564	1.11 516	4.85 558	20.66 576	10.12 561	16.30 568	11.78 566	7.35 558	3.41 543	4.38 545	1.36 544	0.70 397	1.46 547	0.87 537	2.73 554	1.33 486

coex-ft	6.14 559	1.98 520	60.80 580	0.34 212	0.30 262	0.80 430	1.17 525	0.76 215	4.34 551	19.82 572	2.15 523	1.61 519	8.77 562	1.82 433	10.36 563	0.44 500	2.05 528	0.18 423	0.19 335	0.39 448	4.61 562

HanzoNet	7.85 560	3.30 558	5.75 548	7.47 562	3.97 553	2.34 540	1.37 533	3.47 554	4.02 550	13.30 566	10.49 559	10.86 563	16.67 569	8.50 562	10.51 564	10.80 569	9.84 571	5.83 565	13.69 569	7.24 565	7.51 565

USTest	8.06 561	7.11 563	8.76 556	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	2.24 555	3.58 555	2.87 560	3.21 561	4.93 562	4.21 557

EDNetEfficientorigin	8.19 562	1.27 427	145.54 582	0.51 387	0.96 477	0.75 402	0.49 423	0.86 306	1.57 525	2.12 533	1.49 507	1.28 503	1.35 501	1.84 436	2.15 493	0.14 325	0.13 189	0.17 404	0.18 317	0.39 448	0.64 351

DGTPSM_ROB	8.97 563	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	7.02 559	13.92 566	4.47 559	7.66 564	3.90 562	7.43 566	4.34 560	7.98 566

DPSMNet_ROB	9.58 564	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	7.69 560	14.09 567	7.61 568	8.23 566	5.03 563	7.75 567	5.24 563	8.36 567

BEATNet-Init1	12.32 565	12.82 568	28.66 576	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	19.85 571	19.08 575	15.33 571	1.81 550	1.93 523	2.05 556	2.48 559	4.25 559	3.41 554

DPSM_ROB	12.32 565	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	7.09 565	8.31 567	6.47 567	7.32 564	8.69 566	8.43 568

DPSM	12.32 565	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	7.09 565	8.31 567	6.47 567	7.32 564	8.69 566	8.43 568

DLNR_Zeroshot_test	13.74 568	20.06 571	23.92 571	121.50 582	35.20 577	0.46 99	0.15 24	7.96 564	0.47 78	0.29 83	0.37 133	0.26 92	0.17 26	0.79 246	0.36 179	7.16 567	2.95 553	0.09 72	0.38 470	50.40 580	1.95 517

LRCNet_RVC	13.78 569	19.34 570	13.01 563	19.47 571	12.67 564	1.85 526	0.42 387	12.28 567	1.10 496	15.76 568	18.69 572	12.52 569	8.65 561	12.22 567	9.64 560	22.29 573	8.38 569	25.92 575	24.06 575	19.72 573	17.59 573

HaxPig	19.88 570	22.39 576	22.30 570	17.98 570	17.98 568	12.06 563	12.06 564	16.25 572	15.97 570	21.05 574	21.41 574	18.85 573	18.35 570	20.07 576	19.64 573	23.57 577	23.19 576	24.07 574	23.71 574	22.95 574	23.72 576

Anonymous_1	22.76 571	11.11 565	11.93 560	12.73 566	26.05 575	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	7.87 565	34.92 578	63.61 578	87.51 581	11.75 570

PML	22.99 572	17.34 569	8.24 555	5.48 560	9.84 560	50.35 581	102.65 581	5.84 559	13.52 563	37.08 581	104.84 581	30.61 581	23.20 576	12.09 566	7.96 559	6.27 564	2.12 534	6.31 566	2.42 557	10.67 568	2.95 547

MEDIAN_ROB	23.95 573	26.96 580	26.29 575	22.14 572	22.09 570	16.18 567	14.23 565	20.47 573	20.09 572	25.43 578	25.22 579	22.96 574	22.54 575	24.33 577	23.18 577	28.15 579	27.16 580	28.60 576	27.73 576	27.59 575	27.58 577

DPSimNet_ROB	24.35 574	23.81 579	31.38 579	25.93 574	22.83 571	31.30 577	34.38 577	20.78 574	28.92 580	27.39 579	22.99 578	28.29 580	35.76 581	15.47 571	17.82 572	24.28 578	17.90 575	22.23 573	14.12 570	19.38 572	22.12 575

CasAABBNet	24.76 575	22.38 575	24.44 572	26.05 575	25.75 573	39.79 578	56.76 580	29.10 579	28.88 579	21.22 575	22.69 576	24.21 575	23.99 578	26.23 578	30.62 580	14.22 570	16.71 573	13.03 569	14.75 572	17.49 569	16.97 571

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

LSM0	26.57 577	22.53 578	25.76 574	30.62 577	52.30 581	39.86 580	56.49 578	29.18 580	28.76 578	21.26 576	22.46 575	24.42 577	23.97 577	26.42 580	30.66 581	14.29 572	16.56 572	13.06 571	14.65 571	17.62 571	20.52 574

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

xxxxx1	29.05 579	20.74 572	14.05 567	50.10 578	40.25 578	19.01 568	26.60 571	21.83 575	20.22 573	16.52 569	17.56 569	18.33 570	21.41 572	16.11 572	20.77 574	23.48 574	26.77 577	66.36 579	78.56 579	30.19 576	32.23 579

tt_ll	29.05 579	20.74 572	14.05 567	50.10 578	40.25 578	19.01 568	26.60 571	21.83 575	20.22 573	16.52 569	17.56 569	18.33 570	21.41 572	16.11 572	20.77 574	23.48 574	26.77 577	66.36 579	78.56 579	30.19 576	32.23 579

ff	29.05 579	20.74 572	14.05 567	50.10 578	40.25 578	19.01 568	26.60 571	21.83 575	20.22 573	16.52 569	17.56 569	18.33 570	21.41 572	16.11 572	20.77 574	23.48 574	26.77 577	66.36 579	78.56 579	30.19 576	32.23 579

test_example2	115.17 582	122.38 582	93.45 581	115.38 581	123.53 582	101.24 582	113.11 582	54.67 582	99.94 582	135.50 582	136.43 582	85.67 582	85.40 582	110.44 582	104.91 582	152.17 582	205.21 582	99.17 582	114.27 582	138.55 582	112.04 582

ccccc		297.53 583		372.50 583	377.87 583	200.30 583		217.33 583		202.36 583		213.34 583		312.79 583		409.97 583	354.33 583	255.69 583	227.31 583	431.13 583

Low-res two-view benchmark