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

2.5w	0.40 66	0.31 26	1.07 16	0.23 19	0.16 36	0.39 50	0.19 58	0.50 79	0.39 32	0.23 23	0.23 38	0.13 1	0.17 26	0.73 224	0.24 41	0.07 4	1.53 500	0.07 1	0.46 487	0.07 1	0.92 433

2.75w_new	0.46 112	0.32 39	1.39 45	0.21 3	0.19 106	0.40 53	0.18 50	0.51 85	0.39 32	0.27 64	0.21 19	0.13 1	0.20 71	1.10 303	0.44 222	0.07 4	1.58 503	0.07 1	0.61 517	0.07 1	0.82 412

3.75w	0.33 16	0.27 3	1.02 11	0.22 9	0.21 136	0.44 84	0.16 30	0.47 56	0.33 4	0.25 39	0.21 19	0.13 1	0.18 44	0.54 146	0.24 41	0.08 14	1.14 446	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 321

3w_stereo	0.44 99	0.29 8	1.53 63	0.23 19	0.20 122	0.37 39	0.22 111	0.53 92	0.41 40	0.25 39	0.21 19	0.13 1	0.22 89	0.90 269	0.24 41	0.06 1	1.52 499	0.07 1	0.44 482	0.08 17	0.83 413

2w_stereo	0.35 27	0.30 20	0.99 9	0.23 19	0.13 11	0.41 59	0.20 72	0.54 103	0.37 15	0.28 71	0.23 38	0.13 1	0.23 105	0.69 207	0.24 41	0.06 1	1.07 437	0.07 1	0.19 335	0.07 1	0.64 351

LG-Stereo_L2	0.29 6	0.42 116	0.97 7	0.36 251	0.25 199	0.31 15	0.22 111	0.40 17	0.28 1	0.19 4	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.44 86	0.23 31	0.08 14	0.49 356	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.58 329

LG-Stereo_L1	0.30 9	0.42 116	0.97 7	0.35 233	0.28 241	0.28 7	0.21 95	0.39 13	0.30 2	0.19 4	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.45 88	0.22 15	0.08 14	0.71 400	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.51 296

qwe	0.41 71	0.29 8	1.29 36	0.22 9	0.22 149	0.41 59	0.15 22	0.49 65	0.38 22	0.28 71	0.23 38	0.14 8	0.15 16	0.94 276	0.24 41	0.08 14	1.47 493	0.07 1	0.25 385	0.08 17	0.76 386

2.25w	0.42 79	0.30 20	1.12 19	0.22 9	0.15 25	0.36 35	0.13 6	0.45 42	0.37 15	0.26 54	0.27 63	0.14 8	0.19 56	0.91 271	0.36 177	0.07 4	1.38 479	0.07 1	0.67 520	0.07 1	0.91 429

4w-stereo	0.50 149	0.26 1	1.86 102	0.22 9	0.30 260	0.38 46	0.14 14	0.41 21	0.35 8	0.25 39	0.21 19	0.14 8	0.20 71	1.18 320	0.33 155	0.09 43	1.56 502	0.07 1	0.72 526	0.07 1	1.23 476

1w_stereo	0.35 27	0.28 5	0.86 2	0.24 29	0.17 58	0.44 84	0.22 111	0.60 146	0.43 53	0.27 64	0.30 82	0.14 8	0.26 143	0.61 173	0.25 58	0.07 4	0.79 405	0.07 1	0.06 8	0.08 17	0.79 399

monsterstereo	0.40 66	0.43 126	1.07 16	0.26 58	0.27 228	0.39 50	0.14 14	0.55 113	0.37 15	0.28 71	0.27 63	0.14 8	0.13 8	0.67 199	0.44 222	0.07 4	1.12 444	0.07 1	0.81 531	0.08 17	0.53 309

monsters	0.39 55	0.39 100	1.04 14	0.24 29	0.32 281	0.42 72	0.13 6	0.49 65	0.35 8	0.27 64	0.21 19	0.14 8	0.15 16	0.60 168	0.43 216	0.09 43	1.09 440	0.07 1	0.70 521	0.07 1	0.65 353

IGEV	0.36 36	0.34 59	1.03 12	0.21 3	0.24 190	0.42 72	0.16 30	0.38 12	0.41 40	0.37 104	0.22 29	0.14 8	0.12 3	0.63 180	0.40 198	0.08 14	0.73 402	0.08 28	0.53 503	0.09 30	0.52 303

asda	0.41 71	0.31 26	1.23 28	0.22 9	0.17 58	0.43 77	0.16 30	0.46 49	0.38 22	0.25 39	0.20 15	0.15 15	0.20 71	0.99 284	0.23 31	0.10 107	1.49 494	0.07 1	0.23 373	0.08 17	0.88 425

asd	0.36 36	0.28 5	1.21 24	0.23 19	0.19 106	0.41 59	0.14 14	0.37 10	0.34 6	0.26 54	0.21 19	0.15 15	0.19 56	0.91 271	0.20 7	0.10 107	1.14 446	0.07 1	0.08 51	0.08 17	0.71 375

4.25_new	0.43 83	0.29 8	1.40 46	0.23 19	0.19 106	0.41 59	0.17 38	0.44 36	0.38 22	0.34 97	0.22 29	0.15 15	0.18 44	1.06 295	0.30 113	0.10 107	1.44 488	0.07 1	0.32 432	0.07 1	0.93 435

4.5w_new	0.43 83	0.29 8	1.40 46	0.23 19	0.19 106	0.41 59	0.17 38	0.44 36	0.38 22	0.34 97	0.22 29	0.15 15	0.18 44	1.06 295	0.30 113	0.10 107	1.44 488	0.07 1	0.32 432	0.07 1	0.93 435

4.5_new	0.39 55	0.29 8	1.25 30	0.22 9	0.16 36	0.40 53	0.17 38	0.43 30	0.37 15	0.27 64	0.22 29	0.15 15	0.14 10	1.04 292	0.23 31	0.09 43	1.49 494	0.07 1	0.14 247	0.09 30	0.62 340

4.5w-stereo	0.39 55	0.29 8	1.25 30	0.22 9	0.16 36	0.40 53	0.17 38	0.43 30	0.37 15	0.27 64	0.22 29	0.15 15	0.14 10	1.04 292	0.23 31	0.09 43	1.49 494	0.07 1	0.14 247	0.09 30	0.62 340

4.25w-stereo	0.43 83	0.29 8	1.40 46	0.23 19	0.19 106	0.41 59	0.17 38	0.44 36	0.38 22	0.34 97	0.22 29	0.15 15	0.18 44	1.06 295	0.30 113	0.10 107	1.44 488	0.07 1	0.32 432	0.07 1	0.93 435

3.5w_stereo	0.34 21	0.33 51	1.17 23	0.21 3	0.15 25	0.40 53	0.14 14	0.46 49	0.36 13	0.23 23	0.25 50	0.15 15	0.19 56	0.80 248	0.24 41	0.07 4	1.02 433	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.52 303

GREAT-IGEV	0.92 443	0.56 195	2.08 145	0.98 483	2.29 545	0.47 108	0.18 50	0.35 5	0.78 370	0.74 414	0.33 107	0.15 15	0.18 44	1.00 285	0.55 276	0.09 43	3.79 555	0.07 1	0.26 393	0.22 268	3.26 551

MonSter	0.47 119	0.29 8	1.07 16	0.22 9	0.18 75	0.51 137	0.14 14	0.49 65	0.35 8	0.26 54	0.18 7	0.15 15	0.11 2	0.88 266	0.47 238	0.06 1	2.11 531	0.07 1	0.81 531	0.07 1	1.01 451

DEFOM-Stereo	0.26 2	0.61 213	1.22 27	0.24 29	0.14 16	0.49 119	0.18 50	0.31 2	0.31 3	0.20 7	0.18 7	0.15 15	0.14 10	0.42 80	0.19 5	0.08 14	0.06 1	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.16 55

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

LGtest1	0.26 2	0.43 126	0.82 1	0.23 19	0.21 136	0.31 15	0.11 2	0.36 7	0.43 53	0.24 32	0.18 7	0.16 26	0.14 10	0.30 9	0.28 95	0.10 107	0.16 234	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.42 238

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 104	1.36 450	1.30 37	0.24 29	0.12 4	0.33 24	0.20 72	0.41 21	0.37 15	0.32 89	0.21 19	0.16 26	0.14 10	0.29 7	0.62 307	0.55 505	1.42 487	0.11 191	0.13 225	0.25 313	0.56 321

MLG-Stereo_test3	0.31 10	0.44 138	1.03 12	0.48 361	0.40 340	0.36 35	0.13 6	0.39 13	0.46 69	0.28 71	0.19 11	0.17 30	0.12 3	0.25 2	0.18 2	0.09 43	0.53 365	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.45 267

MLG-Stereo	0.38 50	0.43 126	1.46 55	0.24 29	0.42 358	0.44 84	0.13 6	0.42 26	0.51 102	0.27 64	0.14 5	0.17 30	0.13 8	0.35 43	0.18 2	0.08 14	1.45 492	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 274

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 14	0.40 107	1.21 24	0.35 233	0.16 36	0.29 10	0.16 30	0.59 139	0.56 144	0.20 7	0.20 15	0.17 30	0.26 143	0.40 64	0.38 191	0.09 43	0.08 45	0.08 28	0.25 385	0.12 70	0.43 246

IGEV-Stereo++	0.58 212	0.29 8	1.66 76	0.37 264	0.53 391	0.47 108	0.13 6	0.54 103	0.37 15	1.02 471	0.25 50	0.17 30	0.22 89	1.04 292	0.27 82	0.08 14	1.98 525	0.08 28	0.06 8	0.17 164	1.92 513

111111	0.39 55	0.28 5	0.93 6	0.33 186	0.42 358	0.43 77	0.13 6	0.48 61	0.39 32	0.24 32	0.31 93	0.18 34	0.17 26	0.43 82	0.23 31	0.09 43	1.32 473	0.08 28	0.06 8	0.25 313	1.00 450

MLG-Stereo_test1	0.36 36	0.45 146	1.50 61	0.24 29	0.35 306	0.45 89	0.13 6	0.36 7	0.51 102	0.20 7	0.10 1	0.18 34	0.12 3	0.33 27	0.18 2	0.08 14	1.36 476	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 274

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

dual_stereo	0.94 450	0.31 26	1.80 86	0.90 471	2.52 547	0.54 173	0.15 22	0.69 183	1.02 482	0.25 39	0.18 7	0.18 34	0.14 10	0.63 180	0.35 174	0.09 43	3.76 554	0.07 1	0.47 489	0.07 1	4.59 559

UniTT-Stereo	0.36 36	0.66 230	2.43 237	0.28 88	0.24 190	0.30 12	0.18 50	0.35 5	0.36 13	0.26 54	0.37 131	0.18 34	0.18 44	0.33 27	0.30 113	0.11 196	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.25 313	0.09 2

LG-G_1	0.41 71	0.43 126	1.62 71	0.50 380	0.35 306	0.50 129	0.12 3	0.47 56	0.44 62	0.33 91	0.20 15	0.19 39	0.15 16	0.94 276	0.21 10	0.09 43	0.61 380	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 423

LG-G	0.41 71	0.43 126	1.62 71	0.50 380	0.35 306	0.50 129	0.12 3	0.47 56	0.44 62	0.33 91	0.20 15	0.19 39	0.15 16	0.94 276	0.21 10	0.09 43	0.61 380	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 423

FoundationStereo	0.61 247	0.37 83	0.91 5	1.96 542	2.40 546	0.20 2	0.16 30	0.26 1	0.86 433	0.16 1	0.12 2	0.19 39	0.17 26	0.58 161	0.32 142	0.10 107	2.98 552	0.08 28	0.06 8	0.07 1	0.20 86

IGEV-Stereo+	0.48 130	0.32 39	1.43 51	0.26 58	0.46 373	0.30 12	0.13 6	0.32 3	0.57 151	0.80 434	0.24 42	0.19 39	0.19 56	0.57 155	0.46 233	0.10 107	1.36 476	0.08 28	0.22 368	0.46 478	1.04 455

fffft	0.36 36	0.70 252	1.51 62	0.25 41	0.15 25	0.42 72	0.24 174	0.46 49	0.42 47	0.22 18	0.19 11	0.20 43	0.16 22	0.47 97	0.69 331	0.07 4	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.30 378	0.45 267
1: 1. 1
RAStereo	0.33 16	0.81 299	2.22 183	0.27 72	0.18 75	0.25 5	0.20 72	0.45 42	0.38 22	0.21 12	0.26 57	0.20 43	0.16 22	0.26 3	0.26 73	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.13 87	0.09 2

MyStereo07	0.56 197	0.68 240	2.42 232	0.30 126	0.41 346	0.61 280	0.31 303	0.58 130	0.72 312	1.17 487	0.26 57	0.20 43	0.27 158	1.28 340	0.28 95	0.09 43	0.59 378	0.12 245	0.21 357	0.16 141	0.48 281

ff7	0.65 300	0.58 199	2.09 149	0.39 298	0.60 412	0.56 193	0.23 148	0.49 65	0.62 190	1.00 466	0.24 42	0.20 43	0.24 111	0.71 216	0.24 41	0.09 43	2.09 527	0.10 125	0.18 317	0.24 291	2.22 531

ffff	0.65 300	0.58 199	2.09 149	0.39 298	0.60 412	0.56 193	0.23 148	0.49 65	0.62 190	1.00 466	0.24 42	0.20 43	0.24 111	0.71 216	0.24 41	0.09 43	2.09 527	0.10 125	0.18 317	0.24 291	2.22 531

11t	0.65 300	0.58 199	2.09 149	0.39 298	0.60 412	0.56 193	0.23 148	0.49 65	0.62 190	1.00 466	0.24 42	0.20 43	0.24 111	0.71 216	0.24 41	0.09 43	2.09 527	0.10 125	0.18 317	0.24 291	2.22 531

CAS	0.39 55	0.31 26	1.79 84	0.81 465	0.34 298	0.51 137	0.23 148	0.49 65	0.42 47	0.23 23	0.31 93	0.20 43	0.17 26	0.30 9	0.25 58	0.77 518	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.41 233

ccc-4	0.65 300	0.58 199	2.09 149	0.39 298	0.60 412	0.56 193	0.23 148	0.49 65	0.62 190	1.00 466	0.24 42	0.20 43	0.24 111	0.71 216	0.24 41	0.09 43	2.09 527	0.10 125	0.18 317	0.24 291	2.22 531

SMoEStereo_RVC	0.36 36	0.83 302	1.48 59	0.26 58	0.15 25	0.46 97	0.22 111	0.40 17	0.43 53	0.23 23	0.24 42	0.21 51	0.18 44	0.47 97	0.59 293	0.07 4	0.07 9	0.10 125	0.08 51	0.24 291	0.42 238

CAS++	0.34 21	0.39 100	1.90 108	0.25 41	0.18 75	0.32 18	0.20 72	0.78 227	0.44 62	0.31 85	0.31 93	0.21 51	0.16 22	0.34 33	0.20 7	0.15 353	0.13 189	0.13 306	0.10 117	0.15 121	0.14 33
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
S2M2	0.27 4	0.32 39	1.41 50	0.24 29	0.17 58	0.24 4	0.09 1	0.36 7	0.50 95	0.17 2	0.25 50	0.22 53	0.17 26	0.27 4	0.29 106	0.16 370	0.12 173	0.11 191	0.12 203	0.15 121	0.12 16

IGEV++	0.74 366	0.70 252	2.05 140	1.11 495	1.09 496	0.32 18	0.21 95	0.75 210	0.43 53	0.30 82	0.30 82	0.22 53	0.27 158	0.98 283	0.31 132	0.10 107	2.50 546	0.08 28	0.15 269	0.27 347	2.70 542

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 162	0.51 174	1.12 19	0.26 58	0.22 149	0.46 97	0.20 72	1.10 475	1.33 512	3.13 551	0.33 107	0.22 53	0.20 71	0.34 33	0.26 73	0.11 196	0.09 98	0.11 191	0.09 81	0.17 164	0.21 93

AEACV	0.89 436	0.29 8	1.84 94	2.50 546	1.68 531	0.53 162	0.21 95	1.01 422	0.42 47	0.68 388	0.31 93	0.22 53	0.39 263	1.63 395	0.25 58	0.09 43	2.60 547	0.09 70	0.54 505	0.23 284	2.27 536

anonymousdsp	0.86 422	0.59 206	2.65 353	1.33 504	1.25 509	0.56 193	0.23 148	0.54 103	0.71 303	1.13 482	0.25 50	0.22 53	0.24 111	1.24 330	0.24 41	0.09 43	2.34 543	0.10 125	0.18 317	0.25 313	3.12 549

Selective-IGEV	0.57 204	0.42 116	1.87 104	1.67 527	1.33 513	0.36 35	0.20 72	0.61 152	0.71 303	0.22 18	0.31 93	0.22 53	0.19 56	0.52 133	0.36 177	0.09 43	0.97 423	0.09 70	0.15 269	0.20 239	0.85 418

ProNet	0.46 112	0.60 207	1.85 98	0.35 233	0.67 433	0.49 119	0.25 200	0.53 92	0.57 151	0.21 12	0.24 42	0.22 53	0.20 71	0.52 133	0.22 15	0.09 43	0.47 352	0.10 125	0.09 81	0.23 284	1.33 484

IGEV-Stereo	0.86 422	0.60 207	2.65 353	1.35 506	1.25 509	0.56 193	0.23 148	0.54 103	0.71 303	1.14 483	0.25 50	0.22 53	0.24 111	1.24 330	0.24 41	0.09 43	2.34 543	0.10 125	0.18 317	0.25 313	3.13 550
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GIP-stereo	0.61 247	0.68 240	1.05 15	0.95 480	1.46 522	0.42 72	0.17 38	0.69 183	0.49 85	0.19 4	0.24 42	0.23 61	0.18 44	0.95 282	0.59 293	0.10 107	1.33 474	0.08 28	0.06 8	0.18 188	2.21 530

999	0.35 27	0.74 274	1.38 43	0.27 72	0.18 75	0.50 129	0.23 148	0.40 17	0.41 40	0.21 12	0.33 107	0.23 61	0.18 44	0.74 228	0.37 183	0.09 43	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.26 333	0.26 130

mms	0.39 55	0.63 222	1.31 39	0.34 210	0.65 431	0.32 18	0.22 111	0.39 13	0.39 32	0.27 64	0.31 93	0.23 61	0.17 26	0.57 155	0.22 15	0.08 14	0.21 284	0.10 125	0.08 51	0.24 291	1.16 463

ours_stereo	0.37 45	0.67 231	1.63 73	0.30 126	0.50 378	0.35 31	0.22 111	0.41 21	0.38 22	0.21 12	0.32 104	0.23 61	0.17 26	0.47 97	0.22 15	0.08 14	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.24 291	0.77 390

AIO-Stereo	0.64 291	0.60 207	1.63 73	1.31 502	1.45 519	0.38 46	0.20 72	0.55 113	0.83 412	0.31 85	0.31 93	0.23 61	0.15 16	0.39 57	0.63 314	0.10 107	1.25 458	0.09 70	0.41 477	0.21 251	1.73 509

CASnet	0.32 14	0.40 107	1.80 86	0.28 88	0.11 1	0.47 108	0.19 58	0.45 42	0.47 76	0.39 115	0.31 93	0.23 61	0.17 26	0.31 13	0.21 10	0.11 196	0.06 1	0.15 368	0.12 203	0.16 141	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.34 21	0.38 93	1.96 122	0.27 72	0.35 306	0.43 77	0.22 111	0.43 30	0.34 6	0.24 32	0.34 114	0.23 61	0.28 172	0.34 33	0.22 15	0.08 14	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.35 192

XX-TBD	0.40 66	1.04 366	2.49 288	0.35 233	0.13 11	0.51 137	0.17 38	0.44 36	0.52 114	0.38 110	0.51 223	0.23 61	0.19 56	0.31 13	0.25 58	0.10 107	0.07 9	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.18 71

sAnonymous2	0.45 104	0.88 321	2.97 436	0.31 143	0.25 199	0.34 26	0.28 248	0.56 119	0.49 85	0.25 39	0.30 82	0.23 61	0.29 190	0.31 13	0.22 15	0.12 240	0.09 98	0.12 245	0.13 225	0.38 437	0.43 246

CroCo_RVC	0.45 104	0.88 321	2.97 436	0.31 143	0.25 199	0.34 26	0.28 248	0.56 119	0.49 85	0.25 39	0.30 82	0.23 61	0.29 190	0.31 13	0.22 15	0.12 240	0.09 98	0.12 245	0.13 225	0.38 437	0.43 246

MLG-Stereo_test2	0.46 112	0.49 159	1.77 81	0.79 461	0.70 440	0.63 316	0.12 3	0.37 10	0.48 80	0.39 115	0.15 6	0.24 71	0.10 1	0.46 92	0.20 7	0.16 370	1.21 453	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.66 355

MM-Stereo_test2	0.65 300	0.43 126	2.54 305	0.62 424	0.18 75	0.50 129	0.25 200	0.49 65	0.47 76	0.36 101	0.26 57	0.24 71	0.23 105	0.40 64	0.38 191	0.08 14	2.33 542	0.09 70	0.10 117	0.38 437	2.66 541

SCV	0.69 339	0.68 240	1.95 118	0.90 471	1.04 488	0.49 119	0.24 174	0.98 394	0.73 317	0.54 235	0.31 93	0.24 71	0.20 71	1.32 344	0.26 73	0.11 196	1.59 504	0.09 70	0.32 432	0.34 406	1.58 501

castereo	0.34 21	0.48 155	1.00 10	0.25 41	0.29 247	0.41 59	0.27 235	0.76 213	0.49 85	0.23 23	0.30 82	0.24 71	0.31 206	0.29 7	0.29 106	0.09 43	0.20 275	0.09 70	0.31 424	0.12 70	0.44 262

RSM++	0.48 130	0.52 178	1.27 32	1.62 523	1.27 512	0.39 50	0.20 72	0.49 65	0.56 144	0.22 18	0.25 50	0.24 71	0.17 26	0.39 57	0.23 31	0.09 43	0.11 155	0.09 70	0.35 453	0.29 369	0.80 402

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

plain	0.43 83	0.73 264	2.80 409	0.28 88	0.19 106	0.33 24	0.21 95	0.63 163	0.50 95	0.24 32	0.38 137	0.24 71	0.25 131	0.48 110	0.32 142	0.12 240	0.08 45	0.13 306	0.09 81	0.43 467	0.13 21

CREStereo++_RVC	0.38 50	0.37 83	2.47 276	0.25 41	0.16 36	0.54 173	0.15 22	0.42 26	0.57 151	0.37 104	0.52 232	0.24 71	0.19 56	0.31 13	0.27 82	0.09 43	0.06 1	0.08 28	0.30 417	0.09 30	0.22 100
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CREStereo	0.31 10	0.35 68	1.66 76	0.19 1	0.13 11	0.55 186	0.17 38	0.50 79	0.50 95	0.28 71	0.34 114	0.24 71	0.21 81	0.34 33	0.23 31	0.11 196	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.10 48	0.12 16
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
AIO_rvc	0.95 453	1.02 359	2.57 321	2.80 553	1.91 537	0.37 39	0.24 174	0.52 86	0.60 175	0.98 463	0.29 74	0.25 80	0.18 44	2.16 477	0.29 106	0.11 196	1.39 483	0.08 28	0.11 165	0.26 333	2.87 544

tt45	0.35 27	0.80 295	1.46 55	0.26 58	0.17 58	0.55 186	0.22 111	0.44 36	0.39 32	0.24 32	0.26 57	0.25 80	0.18 44	0.64 187	0.36 177	0.09 43	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.24 291	0.29 149

test_for_model	0.82 402	1.62 493	2.47 276	1.36 507	1.04 488	0.53 162	0.22 111	0.82 260	0.63 201	0.60 313	0.29 74	0.25 80	0.21 81	0.28 5	0.25 58	0.80 519	1.87 517	0.08 28	0.08 51	1.81 543	1.18 464

MGS-Stereo	0.35 27	0.48 155	1.99 127	0.26 58	0.14 16	0.41 59	0.22 111	0.41 21	0.48 80	0.24 32	0.51 223	0.25 80	0.18 44	0.33 27	0.22 15	0.10 107	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.47 482	0.10 6

ACVNet-DCA	0.67 325	0.73 264	2.43 237	0.67 442	0.52 384	0.76 405	0.24 174	0.81 251	0.83 412	0.77 423	0.39 143	0.25 80	0.38 248	0.70 209	0.22 15	0.10 107	2.13 533	0.11 191	0.09 81	0.16 141	1.18 464

1test111	0.72 359	0.73 264	2.43 237	0.67 442	0.52 384	0.76 405	0.24 174	0.81 251	0.83 412	0.77 423	0.39 143	0.25 80	0.38 248	1.03 290	0.75 353	0.10 107	2.13 533	0.11 191	0.09 81	0.16 141	1.18 464

cc1	0.74 366	0.73 264	2.43 237	0.67 442	0.52 384	0.76 405	0.24 174	0.85 293	1.05 488	0.77 423	0.39 143	0.25 80	0.38 248	0.70 209	0.22 15	0.10 107	2.13 533	0.11 191	0.09 81	0.25 313	2.20 529

MIF-Stereo (partial)	0.41 71	0.71 256	2.67 365	0.27 72	0.24 190	0.32 18	0.17 38	0.56 119	0.46 69	0.26 54	0.37 131	0.25 80	0.26 143	0.46 92	0.35 174	0.11 196	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.21 251	0.15 42

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

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

MM-Stereo_test1	0.63 281	0.64 225	2.51 294	0.54 398	0.37 323	0.44 84	0.28 248	0.68 180	0.59 169	0.43 135	0.33 107	0.26 90	0.25 131	0.89 268	0.52 261	0.10 107	1.84 516	0.10 125	0.09 81	0.41 459	1.40 492

fffy	0.39 55	0.67 231	1.57 64	0.45 349	0.52 384	0.37 39	0.22 111	0.45 42	0.35 8	0.21 12	0.30 82	0.26 90	0.20 71	0.45 88	0.24 41	0.08 14	0.29 318	0.10 125	0.08 51	0.25 313	0.77 390

WCG-NET	0.41 71	0.80 295	1.77 81	0.25 41	0.13 11	0.43 77	0.24 174	0.42 26	0.59 169	0.38 110	0.41 154	0.26 90	0.24 111	0.37 50	0.24 41	0.08 14	0.81 411	0.08 28	0.07 30	0.26 333	0.31 167

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

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

tt1	0.74 366	0.73 264	2.34 207	0.67 442	0.63 424	0.75 400	0.24 174	0.85 293	0.96 469	0.81 438	0.38 137	0.26 90	0.35 228	0.64 187	0.22 15	0.10 107	2.16 538	0.11 191	0.09 81	0.25 313	2.19 526

DLNR_Zeroshot_test	13.74 566	20.06 569	23.92 569	121.50 580	35.20 575	0.46 97	0.15 22	7.96 562	0.47 76	0.29 81	0.37 131	0.26 90	0.17 26	0.79 244	0.36 177	7.16 565	2.95 551	0.09 70	0.38 468	50.40 578	1.95 515

CES	0.33 16	0.32 39	1.46 55	0.25 41	0.50 378	0.40 53	0.20 72	0.48 61	0.48 80	0.22 18	0.29 74	0.26 90	0.19 56	0.35 43	0.22 15	0.09 43	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.16 141	0.54 313

TANstereo	0.39 55	0.70 252	2.48 282	0.23 19	0.12 4	0.54 173	0.16 30	0.41 21	0.47 76	0.45 146	0.51 223	0.26 90	0.22 89	0.34 33	0.21 10	0.10 107	0.10 127	0.08 28	0.07 30	0.09 30	0.18 71

GMStereo	0.44 99	1.32 433	2.65 353	0.28 88	0.16 36	0.42 72	0.22 111	0.48 61	0.63 201	0.41 121	0.36 125	0.26 90	0.25 131	0.41 73	0.30 113	0.14 323	0.08 45	0.10 125	0.12 203	0.17 164	0.13 21
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.35 27	0.38 93	1.75 80	0.21 3	0.14 16	0.57 215	0.24 174	0.48 61	0.44 62	0.28 71	0.32 104	0.26 90	0.24 111	0.41 73	0.24 41	0.42 494	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.18 188	0.15 42

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

rvit_stereo_0081_aga	0.34 21	0.67 231	1.79 84	0.27 72	0.20 122	0.34 26	0.21 95	0.43 30	0.48 80	0.26 54	0.28 69	0.27 101	0.21 81	0.33 27	0.25 58	0.14 323	0.11 155	0.11 191	0.10 117	0.14 110	0.18 71

U	3.41 548	0.37 83	1.27 32	0.27 72	13.75 565	19.65 571	0.15 22	0.43 30	0.33 4	0.18 3	0.19 11	0.27 101	0.15 16	0.23 1	0.19 5	0.10 107	0.06 1	17.75 570	12.73 566	0.11 59	0.10 6

rvit_stereo_0080	0.33 16	0.77 283	1.43 51	0.24 29	0.18 75	0.34 26	0.27 235	0.58 130	0.51 102	0.25 39	0.27 63	0.27 101	0.22 89	0.32 23	0.27 82	0.14 323	0.10 127	0.10 125	0.10 117	0.15 121	0.17 62

whm_eth	0.33 16	0.77 283	1.43 51	0.24 29	0.18 75	0.34 26	0.27 235	0.58 130	0.51 102	0.25 39	0.27 63	0.27 101	0.22 89	0.32 23	0.27 82	0.14 323	0.10 127	0.10 125	0.10 117	0.15 121	0.17 62

EGLCR-Stereo	0.90 439	0.31 26	1.90 108	1.60 522	0.95 474	1.14 489	0.42 385	0.85 293	0.43 53	1.74 525	0.21 19	0.27 101	0.17 26	1.56 378	0.30 113	0.10 107	2.60 547	0.10 125	0.09 81	0.10 48	3.10 548

MC-Stereo	0.58 212	0.37 83	2.00 128	0.88 468	0.64 428	0.54 173	0.19 58	0.46 49	0.39 32	0.58 283	0.39 143	0.27 101	0.27 158	0.71 216	0.32 142	0.09 43	1.20 450	0.09 70	0.16 290	0.22 268	1.92 513

water-stereo	0.36 36	0.61 213	1.58 65	0.25 41	0.14 16	0.38 46	0.18 50	0.44 36	0.35 8	0.31 85	0.35 121	0.28 108	0.25 131	0.45 88	0.38 191	0.12 240	0.09 98	0.09 70	0.08 51	0.11 59	0.74 384

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

rvit_stereo_ft	0.38 50	1.01 357	1.86 102	0.33 186	0.21 136	0.28 7	0.27 235	0.59 139	0.55 138	0.24 32	0.28 69	0.28 108	0.27 158	0.35 43	0.28 95	0.14 323	0.09 98	0.11 191	0.11 165	0.14 110	0.31 167

RSM	0.47 119	0.51 174	1.36 40	1.37 508	1.04 488	0.37 39	0.21 95	0.52 86	0.55 138	0.23 23	0.28 69	0.28 108	0.17 26	0.40 64	0.22 15	0.09 43	0.24 296	0.09 70	0.35 453	0.24 291	0.80 402

MaDis-Stereo	0.35 27	0.89 326	2.15 166	0.25 41	0.29 247	0.29 10	0.17 38	0.47 56	0.41 40	0.21 12	0.22 29	0.28 108	0.21 81	0.32 23	0.31 132	0.10 107	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.11 59	0.12 16

RCA-Stereo	0.45 104	0.38 93	1.80 86	0.27 72	0.25 199	0.58 226	0.23 148	0.84 280	0.66 226	0.42 127	0.44 172	0.28 108	0.35 228	0.31 13	0.21 10	0.09 43	1.01 428	0.09 70	0.07 30	0.21 251	0.53 309

DCANet-4	0.43 83	0.32 39	2.31 202	0.26 58	0.14 16	0.51 137	0.22 111	0.84 280	0.78 370	0.55 247	0.48 194	0.28 108	0.37 238	0.40 64	0.37 183	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 246

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

DilatedVolume-Stereo	0.35 27	0.38 93	1.21 24	0.26 58	0.20 122	0.41 59	0.18 50	0.43 30	0.38 22	0.37 104	0.35 121	0.29 116	0.24 111	0.64 187	0.55 276	0.09 43	0.19 260	0.08 28	0.11 165	0.12 70	0.50 289

xyz-stereo-finetune	0.37 45	0.90 332	1.23 28	0.22 9	0.12 4	0.53 162	0.26 217	0.57 126	0.58 158	0.30 82	0.33 107	0.29 116	0.24 111	0.60 168	0.62 307	0.09 43	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.13 87	0.14 33

AIO-test1	0.58 212	1.37 455	2.77 404	0.66 439	1.08 494	0.50 129	0.23 148	0.86 304	0.69 278	0.31 85	0.42 157	0.29 116	0.22 89	0.77 234	0.34 166	0.13 287	0.15 220	0.12 245	0.16 290	0.31 387	0.30 158

CroCo-Stereo Lap2	0.38 50	0.91 336	2.02 133	0.33 186	0.38 332	0.23 3	0.21 95	0.63 163	0.51 102	0.23 23	0.28 69	0.29 116	0.23 105	0.34 33	0.28 95	0.10 107	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.22 268	0.15 42

xyz-stereo-finetune2	0.40 66	0.89 326	1.40 46	0.22 9	0.12 4	0.58 226	0.23 148	0.55 113	0.50 95	0.33 91	0.47 186	0.30 120	0.41 282	0.81 252	0.60 297	0.09 43	0.07 9	0.11 191	0.09 81	0.12 70	0.12 16

MoCha-V2	0.74 366	0.78 289	2.18 172	1.01 489	1.55 525	0.36 35	0.19 58	0.61 152	0.49 85	0.33 91	0.34 114	0.30 120	0.27 158	1.56 378	0.47 238	0.09 43	1.94 522	0.08 28	0.37 464	0.18 188	1.62 505

IGEVStereo-DCA	0.74 366	0.74 274	2.09 149	0.76 454	0.77 451	0.45 89	0.23 148	0.49 65	0.62 190	0.71 405	0.22 29	0.30 120	0.28 172	1.29 341	1.53 460	0.10 107	1.50 497	0.10 125	0.18 317	0.24 291	2.22 531

rrr	0.84 410	0.74 274	3.40 482	0.76 454	0.77 451	0.45 89	0.28 248	1.23 501	0.84 424	0.71 405	0.22 29	0.30 120	0.28 172	1.29 341	1.53 460	0.10 107	1.50 497	0.10 125	0.29 408	0.24 291	1.75 510

GCAP-Stereo	0.59 229	1.35 445	2.44 245	0.49 374	1.02 486	0.52 154	0.14 14	0.53 92	0.54 129	0.44 142	0.50 220	0.30 120	0.22 89	0.68 204	0.41 204	0.09 43	1.30 470	0.09 70	0.07 30	0.23 284	0.54 313

AnonymousM	0.45 104	0.49 159	1.83 91	0.29 106	0.15 25	0.53 162	0.22 111	0.64 166	0.66 226	0.47 160	0.33 107	0.30 120	0.25 131	0.49 123	0.29 106	0.12 240	0.27 315	0.71 518	0.37 464	0.12 70	0.41 233

test_xeample3	0.86 422	0.75 279	3.36 472	0.65 434	0.76 449	0.49 119	0.33 328	1.21 500	0.80 391	0.61 323	0.23 38	0.30 120	0.29 190	1.17 318	1.57 462	0.10 107	1.79 514	0.10 125	0.40 472	0.25 313	2.09 520

DIP-Stereo	0.43 83	0.50 167	2.21 181	0.27 72	0.18 75	0.63 316	0.17 38	0.94 362	0.58 158	0.49 179	0.48 194	0.30 120	0.30 201	0.40 64	0.31 132	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.15 121	0.33 177
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
depthmonostereo	0.38 50	0.68 240	1.59 69	0.48 361	0.14 16	0.41 59	0.19 58	0.52 86	0.42 47	0.26 54	0.29 74	0.31 128	0.29 190	0.64 187	0.33 155	0.09 43	0.10 127	0.09 70	0.08 51	0.10 48	0.50 289

SCV_C0	0.73 362	0.68 240	2.05 140	1.50 519	0.92 470	0.45 89	0.20 72	0.96 379	0.71 303	0.65 373	0.33 107	0.31 128	0.20 71	1.25 334	0.52 261	0.09 43	1.68 511	0.08 28	0.30 417	0.27 347	1.52 499

testlalala_base	0.61 247	0.35 68	2.44 245	0.35 233	0.33 288	0.55 186	0.21 95	0.88 321	0.41 40	0.41 121	0.39 143	0.31 128	0.24 111	0.33 27	0.36 177	0.98 528	1.61 505	0.09 70	0.22 368	1.11 523	0.68 364

fff	0.50 149	0.90 332	2.63 343	0.25 41	0.15 25	0.51 137	0.22 111	0.85 293	0.82 405	0.55 247	0.48 194	0.31 128	0.65 419	0.39 57	0.37 183	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 246

raftrobust	0.52 162	1.14 387	2.15 166	0.33 186	0.99 479	0.53 162	0.21 95	0.59 139	0.50 95	0.53 229	0.36 125	0.31 128	0.33 218	0.47 97	0.42 209	0.10 107	0.55 371	0.09 70	0.08 51	0.22 268	0.46 272

csc	0.50 149	0.90 332	2.63 343	0.25 41	0.15 25	0.51 137	0.22 111	0.85 293	0.82 405	0.55 247	0.48 194	0.31 128	0.65 419	0.39 57	0.37 183	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 246

cscssc	0.50 149	0.90 332	2.63 343	0.25 41	0.15 25	0.51 137	0.22 111	0.85 293	0.82 405	0.55 247	0.48 194	0.31 128	0.65 419	0.39 57	0.37 183	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 246

MM-Stereo_test3	0.59 229	0.85 310	2.28 194	0.53 391	0.31 269	0.45 89	0.30 292	0.78 227	0.76 352	0.33 91	0.43 160	0.32 135	0.23 105	0.61 173	0.54 273	0.10 107	1.65 510	0.10 125	0.08 51	0.42 462	0.68 364

AIO_test	1.11 481	0.77 283	2.51 294	3.32 555	2.81 549	0.35 31	0.25 200	1.29 504	0.68 266	1.28 505	0.27 63	0.32 135	0.17 26	2.86 527	0.27 82	0.12 240	1.72 512	0.08 28	0.21 357	0.15 121	2.81 543

castereo++	0.39 55	0.83 302	1.38 43	0.29 106	0.18 75	0.53 162	0.20 72	0.57 126	0.58 158	0.20 7	0.27 63	0.32 135	0.17 26	0.34 33	0.22 15	0.09 43	0.54 368	0.09 70	0.29 408	0.15 121	0.52 303

testlalala	0.53 176	0.36 72	2.40 223	0.29 106	0.35 306	0.60 260	0.22 111	1.02 430	0.63 201	0.56 259	0.40 152	0.32 135	0.21 81	0.33 27	0.27 82	0.10 107	1.73 513	0.09 70	0.24 377	0.08 17	0.43 246

ADStereo(finetuned)	0.50 149	0.91 336	2.43 237	0.26 58	0.14 16	0.51 137	0.22 111	0.84 280	0.78 370	0.56 259	0.49 208	0.32 135	0.75 449	0.40 64	0.40 198	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.13 87	0.45 267

HHNet	0.63 281	0.67 231	3.10 452	0.37 264	0.25 199	0.64 328	0.60 454	0.70 193	0.67 239	0.55 247	1.12 486	0.32 135	0.60 408	0.43 82	1.75 470	0.16 370	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.18 188	0.22 100

raft+_RVC	0.62 267	1.18 402	2.43 237	0.36 251	2.08 540	0.52 154	0.25 200	0.66 172	0.54 129	0.36 101	0.46 180	0.32 135	0.28 172	0.49 123	0.43 216	0.10 107	0.91 419	0.10 125	0.09 81	0.22 268	0.70 373

DCANet	0.49 145	0.91 336	2.63 343	0.26 58	0.14 16	0.51 137	0.22 111	0.84 280	0.78 370	0.56 259	0.49 208	0.32 135	0.41 282	0.39 57	0.41 204	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.14 110	0.45 267

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

rafts_anoy	0.60 239	1.33 438	2.59 325	0.53 391	1.09 496	0.49 119	0.25 200	0.67 175	0.53 125	0.41 121	0.38 137	0.33 143	0.30 201	0.68 204	0.41 204	0.10 107	1.13 445	0.13 306	0.15 269	0.20 239	0.29 149

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

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

RAFT-Stereo	0.42 79	0.31 26	2.51 294	0.30 126	0.18 75	0.56 193	0.25 200	0.82 260	0.41 40	0.57 277	0.67 369	0.33 143	0.24 111	0.34 33	0.33 155	0.10 107	0.08 45	0.09 70	0.07 30	0.09 30	0.18 71
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FACV-RUCA	0.61 247	0.44 138	2.11 157	0.43 337	1.73 533	0.49 119	0.28 248	0.74 206	0.68 266	0.41 121	0.53 239	0.34 148	0.64 416	0.41 73	0.33 155	0.13 287	0.11 155	0.62 513	0.12 203	0.72 508	1.02 453

UDGNet	0.50 149	1.36 450	2.44 245	0.37 264	0.19 106	0.58 226	0.23 148	0.49 65	0.69 278	0.42 127	0.39 143	0.34 148	0.29 190	0.55 148	0.32 142	0.25 465	0.10 127	0.37 494	0.19 335	0.30 378	0.17 62

dd	0.48 130	1.32 433	2.41 228	0.31 143	0.17 58	0.58 226	0.26 217	0.50 79	0.71 303	0.42 127	0.41 154	0.34 148	0.28 172	0.47 97	0.41 204	0.18 402	0.10 127	0.13 306	0.12 203	0.22 268	0.16 55

TestStereo	0.49 145	0.88 321	2.38 214	0.30 126	0.16 36	0.43 77	0.25 200	0.55 113	0.46 69	0.38 110	0.46 180	0.34 148	0.28 172	1.96 457	0.28 95	0.11 196	0.08 45	0.12 245	0.09 81	0.15 121	0.13 21

DFGA-Net	0.61 247	1.55 481	2.59 325	0.32 164	0.26 215	0.54 173	0.22 111	0.67 175	0.63 201	0.50 198	0.52 232	0.35 152	0.28 172	1.84 434	0.99 400	0.10 107	0.08 45	0.12 245	0.12 203	0.38 437	0.18 71

11t1	0.60 239	0.49 159	2.19 174	0.35 233	0.58 406	0.48 114	0.21 95	0.72 201	0.73 317	0.49 179	0.47 186	0.35 152	0.34 226	0.61 173	0.71 339	0.12 240	1.26 462	0.10 125	0.29 408	0.16 141	1.22 473

rvit_0105_4	0.40 66	0.64 225	1.98 125	0.31 143	0.18 75	0.37 39	0.29 276	0.64 166	0.67 239	0.28 71	0.32 104	0.36 154	0.28 172	0.45 88	0.27 82	0.18 402	0.16 234	0.15 368	0.14 247	0.15 121	0.25 122

RAFT-Stereo-weight	0.46 112	0.37 83	1.60 70	0.29 106	0.51 381	0.57 215	0.22 111	0.84 280	0.67 239	0.48 163	0.38 137	0.36 154	0.17 26	0.39 57	0.27 82	0.09 43	1.28 465	0.09 70	0.07 30	0.09 30	0.41 233

TestStereo1	0.59 229	1.21 409	2.63 343	0.40 311	0.60 412	0.56 193	0.34 336	0.82 260	0.73 317	0.45 146	0.63 337	0.36 154	0.42 295	0.66 196	0.42 209	0.10 107	0.32 322	0.12 245	0.10 117	0.34 406	0.52 303

SA-5K	0.59 229	1.21 409	2.63 343	0.40 311	0.60 412	0.56 193	0.34 336	0.82 260	0.73 317	0.45 146	0.63 337	0.36 154	0.42 295	0.66 196	0.42 209	0.10 107	0.32 322	0.12 245	0.10 117	0.34 406	0.52 303

RALCasStereoNet	0.65 300	1.34 441	2.56 317	0.43 337	0.96 475	0.50 129	0.26 217	0.62 156	0.56 144	0.43 135	0.49 208	0.36 154	0.28 172	0.72 223	0.53 268	0.10 107	1.18 448	0.09 70	0.08 51	0.27 347	1.27 479

AIO-test2	0.60 239	1.55 481	2.73 394	0.63 427	0.42 358	0.50 129	0.23 148	0.84 280	0.73 317	0.34 97	0.53 239	0.37 159	0.22 89	0.70 209	0.32 142	0.75 516	0.16 234	0.13 306	0.17 306	0.21 251	0.47 274

LoS	0.34 21	0.35 68	1.88 105	0.25 41	0.13 11	0.53 162	0.20 72	0.50 79	0.53 125	0.26 54	0.28 69	0.37 159	0.24 111	0.40 64	0.25 58	0.10 107	0.08 45	0.08 28	0.06 8	0.15 121	0.10 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
NF-Stereo	0.53 176	0.33 51	2.55 313	0.55 400	0.16 36	0.61 280	0.43 392	0.70 193	0.70 289	0.50 198	0.47 186	0.37 159	0.26 143	1.44 363	0.78 363	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.13 87	0.17 62

OCTAStereo	0.53 176	0.33 51	2.54 305	0.56 409	0.16 36	0.61 280	0.42 385	0.70 193	0.70 289	0.50 198	0.47 186	0.37 159	0.26 143	1.43 359	0.79 366	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.13 87	0.17 62

RE-Stereo	0.53 176	0.33 51	2.54 305	0.56 409	0.16 36	0.61 280	0.43 392	0.70 193	0.70 289	0.50 198	0.47 186	0.37 159	0.26 143	1.43 359	0.77 359	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.13 87	0.17 62

TVStereo	0.53 176	0.33 51	2.54 305	0.56 409	0.16 36	0.61 280	0.43 392	0.70 193	0.70 289	0.50 198	0.47 186	0.37 159	0.26 143	1.43 359	0.77 359	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.13 87	0.17 62

tg	0.45 104	0.83 302	1.85 98	0.29 106	0.16 36	0.57 215	0.18 50	0.60 146	0.56 144	0.37 104	0.44 172	0.38 165	0.24 111	0.48 110	0.28 95	0.09 43	0.30 319	0.11 191	0.11 165	0.44 471	0.77 390

rvit_0105_5	0.43 83	0.73 264	2.10 155	0.31 143	0.18 75	0.41 59	0.31 303	0.69 183	0.67 239	0.32 89	0.34 114	0.38 165	0.30 201	0.42 80	0.30 113	0.18 402	0.16 234	0.15 368	0.15 269	0.15 121	0.30 158

DisPM	0.48 130	0.41 113	2.54 305	0.61 422	0.18 75	0.59 245	0.62 461	0.54 103	0.67 239	0.61 323	0.53 239	0.38 165	0.26 143	0.76 232	0.31 132	0.13 287	0.07 9	0.12 245	0.11 165	0.12 70	0.15 42

DRaft	0.65 300	0.47 152	2.38 214	0.25 41	0.17 58	0.64 328	0.65 466	0.56 119	0.57 151	0.67 382	0.98 469	0.38 165	0.99 482	1.42 358	2.06 484	0.11 196	0.14 204	0.10 125	0.14 247	0.18 188	0.21 93

HART	0.75 377	0.75 279	2.22 183	0.94 477	1.59 529	0.30 12	0.19 58	0.72 201	0.85 426	0.30 82	0.52 232	0.39 169	0.16 22	0.81 252	0.43 216	0.08 14	2.61 549	0.10 125	0.07 30	0.36 423	1.61 504

4D-IteraStereo	0.62 267	1.29 430	3.04 447	0.27 72	0.30 260	0.46 97	0.26 217	0.54 103	0.51 102	0.41 121	0.31 93	0.39 169	0.19 56	0.53 140	0.65 321	0.09 43	0.47 352	0.12 245	0.11 165	0.21 251	2.14 523

SA	0.61 247	1.14 387	2.79 408	0.32 164	0.63 424	0.57 215	0.30 292	0.97 387	0.78 370	0.43 135	0.63 337	0.39 169	0.46 334	0.70 209	0.31 132	0.10 107	0.44 347	0.13 306	0.32 432	0.31 387	0.51 296

test_4	0.47 119	0.80 295	2.15 166	0.36 251	0.29 247	0.59 245	0.28 248	0.50 79	0.42 47	0.43 135	0.76 423	0.39 169	0.22 89	0.73 224	0.49 252	0.08 14	0.18 254	0.11 191	0.15 269	0.29 369	0.27 137

PFNet+	0.50 149	0.43 126	2.54 305	0.49 374	0.18 75	0.58 226	0.76 485	0.54 103	0.72 312	0.56 259	0.48 194	0.39 169	0.26 143	0.94 276	0.33 155	0.14 323	0.09 98	0.14 342	0.13 225	0.12 70	0.16 55

PSM-softLoss	0.52 162	0.34 59	2.47 276	0.55 400	0.17 58	0.61 280	0.39 372	0.64 166	0.67 239	0.52 220	0.48 194	0.39 169	0.25 131	1.46 365	0.77 359	0.13 287	0.08 45	0.13 306	0.12 203	0.12 70	0.15 42

KMStereo	0.52 162	0.34 59	2.47 276	0.55 400	0.17 58	0.61 280	0.39 372	0.64 166	0.67 239	0.52 220	0.48 194	0.39 169	0.25 131	1.46 365	0.77 359	0.13 287	0.08 45	0.13 306	0.12 203	0.12 70	0.15 42

DeepStereo_RVC	0.47 119	0.37 83	2.19 174	0.55 400	0.18 75	0.60 260	0.58 447	0.52 86	0.62 190	0.49 179	0.45 175	0.39 169	0.85 464	0.47 97	0.34 166	0.12 240	0.08 45	0.11 191	0.09 81	0.15 121	0.19 77

RALAANet	0.52 162	1.37 455	2.63 343	0.33 186	0.23 178	0.48 114	0.19 58	0.69 183	0.55 138	0.49 179	0.46 180	0.39 169	0.31 206	0.53 140	0.53 268	0.10 107	0.33 326	0.11 191	0.17 306	0.29 369	0.13 21

rvit_stereo_0075_2	0.45 104	0.45 146	2.60 332	0.34 210	0.32 281	0.41 59	0.21 95	0.60 146	0.54 129	0.39 115	0.51 223	0.40 178	0.29 190	0.46 92	0.31 132	0.21 438	0.15 220	0.22 448	0.15 269	0.18 188	0.33 177

CASS	0.43 83	0.34 59	2.01 130	0.33 186	0.17 58	0.54 173	0.24 174	0.71 199	0.52 114	0.62 336	0.55 269	0.40 178	0.41 282	0.43 82	0.33 155	0.17 391	0.10 127	0.14 342	0.11 165	0.18 188	0.23 109
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	0.74 366	1.09 374	2.87 424	0.36 251	0.21 136	1.63 514	0.60 454	1.39 513	0.63 201	1.39 511	0.51 223	0.40 178	0.86 466	1.40 353	0.37 183	0.09 43	0.07 9	0.14 342	0.12 203	0.34 406	0.23 109

LMCR-Stereo	0.61 247	1.00 354	2.60 332	0.42 325	0.22 149	0.74 397	0.31 303	1.06 464	0.70 289	0.62 336	0.64 350	0.40 178	0.52 373	0.84 256	1.27 441	0.20 429	0.09 98	0.12 245	0.09 81	0.26 333	0.16 55

GES	0.49 145	0.54 184	2.37 211	0.31 143	0.19 106	0.61 280	0.30 292	0.93 357	0.52 114	0.49 179	0.53 239	0.40 178	0.43 307	0.59 162	0.67 327	0.16 370	0.11 155	0.12 245	0.10 117	0.20 239	0.30 158

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 212	1.48 475	2.53 300	0.29 106	0.78 454	0.52 154	0.20 72	0.68 180	0.66 226	0.51 210	0.61 322	0.40 178	0.32 213	0.40 64	0.43 216	0.08 14	0.63 386	0.09 70	0.09 81	0.37 430	0.58 329

rvit_0105_3	0.46 112	0.86 315	2.24 187	0.33 186	0.19 106	0.44 84	0.35 346	0.74 206	0.70 289	0.38 110	0.38 137	0.41 184	0.33 218	0.46 92	0.32 142	0.19 418	0.17 247	0.17 402	0.18 317	0.15 121	0.22 100

Selective-RAFT	0.46 112	0.48 155	1.88 105	0.32 164	0.16 36	0.61 280	0.19 58	0.66 172	0.62 190	0.28 71	0.30 82	0.41 184	0.33 218	0.51 129	0.32 142	0.11 196	1.09 440	0.09 70	0.35 453	0.19 219	0.37 201

LCNet	0.58 212	0.43 126	2.42 232	0.91 475	0.22 149	0.95 468	0.29 276	0.62 156	0.64 211	0.52 220	0.55 269	0.41 184	0.75 449	0.84 256	0.27 82	0.10 107	0.07 9	0.12 245	0.18 317	0.97 522	0.40 225

Pruner-Stereo	0.55 189	0.38 93	2.49 288	1.78 532	0.19 106	0.63 316	0.45 404	0.59 139	0.67 239	0.61 323	0.48 194	0.41 184	0.25 131	0.49 123	0.99 400	0.13 287	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.13 87	0.14 33

DN-CSS_ROB	0.56 197	1.64 497	2.75 399	0.42 325	0.22 149	0.57 215	0.19 58	0.79 236	0.66 226	0.46 157	0.62 329	0.41 184	0.32 213	0.73 224	0.49 252	0.12 240	0.08 45	0.14 342	0.13 225	0.38 437	0.17 62

iRaftStereo_RVC	0.47 119	0.84 306	1.91 111	0.29 106	0.15 25	0.53 162	0.20 72	0.58 130	0.50 95	0.37 104	0.43 160	0.42 189	0.23 105	0.38 53	0.28 95	0.09 43	0.70 397	0.12 245	0.11 165	0.43 467	0.77 390

EKT-Stereo	1.56 518	0.55 192	2.60 332	2.54 548	19.66 567	0.55 186	0.22 111	0.76 213	0.51 102	0.40 119	0.36 125	0.43 190	0.27 158	0.74 228	0.42 209	0.13 287	0.17 247	0.11 191	0.16 290	0.20 239	0.50 289

MIM_Stereo	0.55 189	0.92 341	2.65 353	0.32 164	1.09 496	0.51 137	0.19 58	0.67 175	0.52 114	0.48 163	0.54 258	0.43 190	0.27 158	0.57 155	0.30 113	0.08 14	0.17 247	0.11 191	0.10 117	0.28 360	0.80 402

Sa-1000	0.61 247	1.07 370	2.71 387	0.32 164	0.61 421	0.61 280	0.31 303	1.00 413	0.76 352	0.53 229	0.83 438	0.43 190	0.33 218	0.69 207	0.30 113	0.10 107	0.52 363	0.13 306	0.28 404	0.29 369	0.29 149

CIPLG	0.63 281	1.59 488	3.16 457	0.79 461	0.31 269	0.62 302	0.57 445	0.82 260	0.68 266	0.58 283	0.63 337	0.43 190	0.31 206	0.48 110	0.42 209	0.12 240	0.20 275	0.13 306	0.13 225	0.36 423	0.21 93

ACRE	0.63 281	1.55 481	3.41 484	0.76 454	0.28 241	0.60 260	0.56 442	0.82 260	0.68 266	0.57 277	0.62 329	0.43 190	0.30 201	0.47 97	0.42 209	0.12 240	0.19 260	0.13 306	0.14 247	0.36 423	0.20 86

Patchmatch Stereo++	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.48 361	0.17 58	0.61 280	0.26 217	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.43 190	0.28 172	0.56 151	0.30 113	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.48 361	0.18 75	0.61 280	0.28 248	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.43 190	0.28 172	0.49 123	0.30 113	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

ROB_FTStereo	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.48 361	0.18 75	0.61 280	0.26 217	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.43 190	0.28 172	0.51 129	0.30 113	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

iGMRVC	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.48 361	0.18 75	0.61 280	0.27 235	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.43 190	0.28 172	0.57 155	0.31 132	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

RAFT-345	0.56 197	0.37 83	2.68 372	0.40 311	0.34 298	0.58 226	0.41 379	0.49 65	0.70 289	0.51 210	0.99 472	0.43 190	0.28 172	1.56 378	0.81 372	0.10 107	0.07 9	0.11 191	0.09 81	0.11 59	0.09 2

iRAFT	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.48 361	0.17 58	0.61 280	0.26 217	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.43 190	0.28 172	0.56 151	0.30 113	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

RAFT-IKP	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.48 361	0.16 36	0.60 260	0.28 248	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.43 190	0.28 172	0.51 129	0.31 132	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

Prome-Stereo	0.53 176	0.36 72	2.39 221	0.60 416	0.23 178	0.63 316	0.41 379	0.66 172	0.67 239	0.59 302	1.02 476	0.43 190	0.71 437	0.61 173	0.34 166	0.10 107	0.07 9	0.10 125	0.09 81	0.13 87	0.44 262

SFCPSM	0.48 130	0.39 100	2.30 199	0.28 88	0.27 228	0.70 376	0.32 314	1.00 413	0.69 278	0.50 198	0.52 232	0.43 190	0.36 232	0.53 140	0.44 222	0.12 240	0.09 98	0.12 245	0.16 290	0.18 188	0.23 109

iResNet	0.59 229	1.09 374	2.54 305	0.44 342	0.18 75	0.65 344	0.29 276	0.89 330	0.75 343	0.59 302	0.64 350	0.43 190	0.39 263	0.73 224	1.24 438	0.11 196	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.21 251	0.40 225

MSKI-zero shot	0.70 346	0.44 138	2.62 342	1.47 515	0.75 446	0.56 193	0.20 72	0.80 242	0.45 68	0.60 313	0.52 232	0.44 205	0.17 26	0.70 209	0.26 73	0.09 43	2.87 550	0.09 70	0.32 432	0.14 110	0.50 289

LL-Strereo2	0.62 267	1.36 450	2.47 276	1.37 508	0.96 475	0.54 173	0.28 248	0.61 152	0.49 85	0.42 127	0.34 114	0.44 205	0.21 81	0.57 155	0.53 268	0.11 196	0.26 308	0.16 387	0.14 247	0.18 188	0.98 448

DCRE	0.76 382	0.80 295	2.31 202	1.05 490	1.18 505	0.63 316	0.26 217	1.03 437	0.59 169	0.52 220	2.12 519	0.44 205	0.27 158	0.41 73	0.53 268	0.09 43	1.02 433	0.10 125	0.32 432	0.16 141	1.47 497

x	0.65 300	0.62 220	2.12 158	0.36 251	0.61 421	0.48 114	0.24 174	0.80 242	0.89 448	0.50 198	0.56 282	0.44 205	0.36 232	0.62 179	0.80 368	0.11 196	1.44 488	0.11 191	0.39 471	0.16 141	1.34 486

RAFT+CT+SA	0.60 239	1.25 422	2.49 288	0.38 283	0.75 446	0.55 186	0.34 336	0.83 271	0.68 266	0.39 115	0.55 269	0.44 205	0.29 190	0.75 230	0.28 95	0.09 43	0.24 296	0.11 191	0.51 500	0.30 378	0.74 384

IPLGR_C	0.64 291	1.66 500	3.36 472	0.80 463	0.31 269	0.60 260	0.60 454	0.82 260	0.69 278	0.58 283	0.62 329	0.44 205	0.31 206	0.47 97	0.43 216	0.12 240	0.22 287	0.13 306	0.15 269	0.35 418	0.21 93

test-3	0.58 212	0.43 126	2.44 245	0.52 387	0.59 407	0.46 97	0.23 148	0.77 220	0.49 85	0.52 220	0.29 74	0.44 205	0.22 89	0.59 162	0.97 392	0.08 14	1.27 463	0.10 125	0.35 453	0.29 369	0.62 340

test_1	0.58 212	0.43 126	2.44 245	0.52 387	0.59 407	0.46 97	0.23 148	0.77 220	0.49 85	0.51 210	0.29 74	0.44 205	0.22 89	0.59 162	0.97 392	0.08 14	1.27 463	0.10 125	0.35 453	0.29 369	0.63 346

ROB_FTStereo_v2	0.43 83	0.36 72	2.44 245	0.49 374	0.17 58	0.61 280	0.28 248	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.44 205	0.28 172	0.48 110	0.30 113	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

HUI-Stereo	0.43 83	0.36 72	2.45 263	0.48 361	0.18 75	0.61 280	0.27 235	0.53 92	0.61 180	0.48 163	0.43 160	0.44 205	0.28 172	0.47 97	0.30 113	0.12 240	0.08 45	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.13 21

CRE-IMP	0.46 112	0.31 26	2.40 223	0.53 391	0.17 58	0.79 425	0.68 475	0.54 103	0.66 226	0.47 160	0.43 160	0.44 205	0.26 143	0.43 82	0.33 155	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.09 81	0.17 164	0.23 109

test_xeample	0.98 461	0.65 229	2.12 158	0.29 106	0.67 433	0.60 260	0.28 248	1.08 470	0.85 426	0.62 336	0.70 390	0.44 205	0.41 282	1.95 455	5.45 549	0.12 240	1.33 474	0.11 191	0.31 424	0.18 188	1.42 494

rvit_105_1	0.52 162	0.93 345	2.30 199	0.36 251	0.24 190	0.51 137	0.45 404	0.81 251	0.79 383	0.46 157	0.44 172	0.45 217	0.38 248	0.63 180	0.39 196	0.20 429	0.18 254	0.18 421	0.22 368	0.18 188	0.21 93

test_sample5	0.63 281	0.50 167	2.19 174	0.34 210	0.19 106	0.56 193	0.26 217	0.98 394	0.77 365	0.55 247	0.63 337	0.45 217	0.38 248	1.87 444	0.58 289	0.14 323	0.82 413	0.13 306	0.22 368	0.18 188	0.76 386

test_sample4	0.62 267	0.49 159	2.24 187	0.34 210	0.19 106	0.57 215	0.25 200	0.98 394	0.76 352	0.56 259	0.55 269	0.45 217	0.38 248	1.78 421	0.56 280	0.13 287	0.80 408	0.13 306	0.21 357	0.17 164	0.76 386

testlalala2	0.48 130	0.34 59	2.53 300	0.65 434	0.56 397	0.57 215	0.20 72	0.84 280	0.63 201	0.42 127	0.54 258	0.45 217	0.21 81	0.30 9	0.26 73	0.10 107	0.13 189	0.09 70	0.29 408	0.12 70	0.31 167

DualNet	0.63 281	0.50 167	2.19 174	0.34 210	0.19 106	0.56 193	0.26 217	0.98 394	0.77 365	0.56 259	0.66 364	0.45 217	0.38 248	1.87 444	0.58 289	0.14 323	0.82 413	0.13 306	0.22 368	0.18 188	0.76 386

StereoVision	0.52 162	1.12 383	2.70 386	0.34 210	0.32 281	0.47 108	0.26 217	0.73 204	0.61 180	0.33 91	0.89 453	0.45 217	0.26 143	0.52 133	0.39 196	0.14 323	0.15 220	0.16 387	0.15 269	0.22 268	0.14 33

test_3	0.59 229	0.44 138	2.44 245	0.53 391	0.59 407	0.48 114	0.30 292	0.79 236	0.52 114	0.51 210	0.30 82	0.45 217	0.22 89	0.59 162	0.97 392	0.08 14	1.25 458	0.11 191	0.35 453	0.30 378	0.62 340

DEmStereo	0.69 339	0.40 107	2.42 232	0.42 325	0.18 75	0.66 357	0.88 496	0.54 103	0.64 211	0.60 313	1.00 473	0.45 217	1.24 496	1.53 374	2.21 495	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.10 117	0.11 59	0.14 33

PFNet	0.62 267	0.42 116	2.69 379	0.43 337	0.55 395	0.62 302	0.27 235	0.64 166	0.72 312	0.61 323	0.56 282	0.45 217	0.33 218	1.86 440	1.12 421	0.28 476	0.09 98	0.12 245	0.16 290	0.26 333	0.27 137

Occ-G	0.68 332	0.54 184	2.08 145	0.99 488	0.74 444	0.38 46	0.25 200	0.46 49	0.78 370	0.40 119	0.36 125	0.46 226	0.22 89	0.90 269	0.70 333	0.09 43	1.53 500	0.09 70	0.16 290	0.31 387	2.06 519

WCG-NET（raft）	0.44 99	0.97 350	1.78 83	0.24 29	0.17 58	0.43 77	0.24 174	0.42 26	0.52 114	0.38 110	0.35 121	0.46 226	0.25 131	0.41 73	0.26 73	0.08 14	1.08 438	0.08 28	0.08 51	0.27 347	0.40 225

test_sample3	0.61 247	0.48 155	2.24 187	0.34 210	0.19 106	0.58 226	0.25 200	0.97 387	0.76 352	0.54 235	0.52 232	0.46 226	0.37 238	1.78 421	0.57 283	0.13 287	0.79 405	0.12 245	0.21 357	0.17 164	0.73 381

test_sample2	0.59 229	0.42 116	1.84 94	0.33 186	0.18 75	0.52 154	0.28 248	0.86 304	0.70 289	0.47 160	0.53 239	0.46 226	0.41 282	1.51 372	0.66 324	0.12 240	0.93 421	0.11 191	0.24 377	0.16 141	1.01 451

xx1	0.71 350	0.73 264	2.43 237	0.67 442	0.52 384	0.76 405	0.24 174	0.85 293	1.05 488	0.77 423	0.39 143	0.46 226	0.37 238	0.70 209	0.22 15	0.10 107	2.13 533	0.12 245	0.41 477	0.16 141	1.18 464

gwcnet-sp	0.52 162	0.71 256	2.66 357	0.32 164	0.22 149	0.66 357	0.31 303	0.84 280	0.69 278	0.61 323	0.49 208	0.46 226	0.43 307	0.77 234	0.48 243	0.12 240	0.11 155	0.11 191	0.11 165	0.19 219	0.19 77

scenet	0.52 162	0.71 256	2.66 357	0.32 164	0.22 149	0.66 357	0.31 303	0.84 280	0.69 278	0.61 323	0.49 208	0.46 226	0.43 307	0.77 234	0.48 243	0.12 240	0.11 155	0.11 191	0.11 165	0.19 219	0.19 77

ssnet	0.52 162	0.71 256	2.66 357	0.32 164	0.22 149	0.66 357	0.31 303	0.84 280	0.69 278	0.61 323	0.49 208	0.46 226	0.43 307	0.77 234	0.48 243	0.12 240	0.11 155	0.11 191	0.11 165	0.19 219	0.19 77

qqq	0.65 300	0.63 222	2.10 155	0.30 126	0.64 428	0.46 97	0.27 235	0.81 251	0.83 412	0.48 163	0.56 282	0.46 226	0.37 238	1.03 290	0.75 353	0.11 196	1.41 484	0.12 245	0.41 477	0.16 141	1.18 464

test_sample6	0.64 291	0.51 174	2.17 169	0.35 233	0.18 75	0.56 193	0.27 235	1.00 413	0.80 391	0.56 259	0.66 364	0.47 235	0.39 263	1.95 455	0.60 297	0.14 323	0.80 408	0.13 306	0.21 357	0.18 188	0.78 396

H2IRNET	0.48 130	1.04 366	2.57 321	0.31 143	0.19 106	0.54 173	0.19 58	0.55 113	0.53 125	0.28 71	0.56 282	0.47 235	0.35 228	0.47 97	0.40 198	0.11 196	0.08 45	0.12 245	0.14 247	0.37 430	0.26 130

AE-Stereo	0.71 350	0.32 39	2.44 245	0.44 342	0.50 378	0.58 226	0.23 148	1.08 470	0.67 239	0.67 382	0.51 223	0.47 235	0.24 111	0.63 180	0.32 142	0.09 43	2.15 537	0.11 191	0.45 483	0.22 268	2.01 516

mmm	0.66 319	0.53 182	1.83 91	0.38 283	0.86 462	0.49 119	0.27 235	0.82 260	0.83 412	0.59 302	0.69 377	0.47 235	0.38 248	0.81 252	0.73 347	0.12 240	1.37 478	0.14 342	0.45 483	0.18 188	1.35 487

ASMatch	0.61 247	0.47 152	2.72 389	0.91 475	0.36 317	0.56 193	0.24 174	0.54 103	0.67 239	0.48 163	1.20 489	0.47 235	0.65 419	1.33 346	0.93 388	0.10 107	0.08 45	0.11 191	0.11 165	0.10 48	0.17 62

RAFT-RH_RVC	0.65 300	0.73 264	2.78 406	0.39 298	0.29 247	0.60 260	0.18 50	0.45 42	0.63 201	0.75 417	1.89 514	0.47 235	0.29 190	1.59 391	1.21 432	0.15 353	0.07 9	0.13 306	0.13 225	0.11 59	0.10 6

GMM-Stereo	0.53 176	0.33 51	2.89 426	0.53 391	0.24 190	0.77 415	0.46 410	0.62 156	0.65 218	0.58 283	0.73 410	0.47 235	0.43 307	0.68 204	0.29 106	0.10 107	0.06 1	0.13 306	0.13 225	0.14 110	0.44 262

222	1.02 466	0.60 207	1.95 118	0.29 106	0.51 381	0.62 302	0.24 174	1.09 472	0.86 433	0.64 357	0.67 369	0.47 235	0.42 295	1.86 440	6.73 554	0.13 287	1.21 453	0.11 191	0.32 432	0.17 164	1.44 495

TRStereo	0.89 436	1.02 359	2.91 429	4.59 557	0.31 269	0.93 464	0.23 148	1.93 535	0.66 226	0.37 104	0.54 258	0.48 243	0.40 270	0.67 199	0.29 106	0.13 287	0.37 331	0.11 191	0.48 492	0.13 87	1.21 471

HCRNet	0.50 149	0.75 279	2.08 145	0.39 298	0.29 247	0.58 226	0.22 111	0.79 236	0.67 239	0.49 179	0.49 208	0.48 243	0.37 238	1.13 311	0.40 198	0.15 353	0.10 127	0.15 368	0.13 225	0.21 251	0.19 77

IRAFT_RVC	0.59 229	0.74 274	2.42 232	0.47 360	0.21 136	0.59 245	0.42 385	0.68 180	0.73 317	0.54 235	0.50 220	0.49 245	0.51 366	1.57 383	1.00 403	0.11 196	0.25 305	0.13 306	0.10 117	0.15 121	0.14 33

ICVP	0.48 130	0.33 51	2.37 211	0.34 210	0.22 149	0.60 260	0.55 438	0.79 236	0.53 125	0.45 146	0.60 314	0.49 245	0.36 232	0.55 148	0.46 233	0.16 370	0.16 234	0.14 342	0.11 165	0.16 141	0.32 173
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AFF-stereo	0.57 204	1.51 478	2.59 325	0.33 186	0.23 178	0.51 137	0.21 95	0.69 183	0.68 266	0.49 179	0.63 337	0.49 245	0.34 226	0.50 128	0.37 183	0.08 14	0.54 368	0.10 125	0.10 117	0.40 452	0.60 337

HITNet	0.55 189	1.28 428	2.73 394	0.35 233	0.14 16	0.56 193	0.23 148	0.89 330	0.62 190	0.52 220	0.51 223	0.49 245	0.38 248	0.52 133	0.60 297	0.09 43	0.07 9	0.10 125	0.08 51	0.25 313	0.61 338
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
LG-Stereo	0.36 36	0.61 213	1.37 42	0.26 58	0.37 323	0.43 77	0.20 72	0.55 113	0.44 62	0.25 39	0.30 82	0.50 249	0.17 26	0.30 9	0.37 183	0.10 107	0.18 254	0.11 191	0.10 117	0.24 291	0.43 246

GCST	0.84 410	1.48 475	3.02 445	1.12 498	1.09 496	0.62 302	0.19 58	0.79 236	0.56 144	0.60 313	0.65 357	0.50 249	0.31 206	1.24 330	0.74 352	0.76 517	0.46 349	0.84 521	0.64 518	0.71 507	0.57 327

MyStereo8	0.73 362	1.16 396	2.89 426	0.53 391	0.34 298	0.71 381	0.20 72	1.87 531	0.59 169	0.53 229	0.66 364	0.50 249	0.33 218	1.27 339	0.62 307	0.10 107	1.19 449	0.10 125	0.21 357	0.21 251	0.61 338

IPLGR	0.58 212	0.64 225	3.12 454	0.37 264	0.18 75	0.62 302	0.54 434	1.06 464	0.69 278	0.73 408	0.46 180	0.50 249	0.44 316	1.12 310	0.31 132	0.10 107	0.08 45	0.11 191	0.09 81	0.21 251	0.20 86

AAGNet	0.92 443	0.40 107	2.53 300	0.60 416	1.01 484	0.62 302	0.45 404	0.52 86	0.68 266	0.58 283	0.53 239	0.50 249	0.72 438	1.22 325	7.32 556	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.16 141	0.10 6

SMFormer	0.64 291	0.54 184	1.92 113	0.32 164	0.16 36	0.46 97	0.24 174	0.94 362	0.85 426	0.58 283	0.70 390	0.51 254	0.41 282	1.89 447	0.86 381	0.13 287	1.01 428	0.11 191	0.26 393	0.17 164	0.84 414

tta	0.63 281	0.54 184	1.92 113	0.32 164	0.16 36	0.46 97	0.24 174	0.94 362	0.85 426	0.58 283	0.70 390	0.51 254	0.41 282	1.89 447	0.86 381	0.13 287	1.01 428	0.11 191	0.26 393	0.19 219	0.59 333

qqq1	0.62 267	0.54 184	1.92 113	0.32 164	0.16 36	0.46 97	0.24 174	0.94 362	0.85 426	0.58 283	0.70 390	0.51 254	0.41 282	1.89 447	0.64 316	0.13 287	1.01 428	0.09 70	0.24 377	0.19 219	0.59 333

fff1	0.62 267	0.54 184	1.92 113	0.32 164	0.16 36	0.46 97	0.24 174	0.94 362	0.85 426	0.58 283	0.70 390	0.51 254	0.41 282	1.89 447	0.64 316	0.13 287	1.01 428	0.09 70	0.24 377	0.19 219	0.59 333

SST-Stereo	0.56 197	0.30 20	2.44 245	0.71 451	0.55 395	0.62 302	0.65 466	0.57 126	0.67 239	0.59 302	0.53 239	0.51 254	0.59 400	1.57 383	0.31 132	0.12 240	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.17 164	0.11 13

EAI-Stereo	1.16 486	0.29 8	1.94 117	0.55 400	0.97 478	1.96 527	7.94 560	1.34 509	1.03 484	1.01 470	1.48 504	0.51 254	0.66 425	0.65 193	1.42 453	0.09 43	0.23 294	0.09 70	0.53 503	0.13 87	0.49 287

PS-NSSS	0.69 339	1.37 455	2.44 245	0.31 143	0.32 281	0.64 328	0.34 336	1.04 443	0.74 337	0.56 259	0.75 420	0.51 254	0.42 295	2.41 496	0.54 273	0.24 459	0.17 247	0.27 470	0.18 317	0.30 378	0.23 109

StereoAnything_RVC	1.22 489	1.71 503	3.17 458	2.52 547	2.63 548	0.26 6	0.15 22	0.47 56	0.54 129	0.49 179	0.71 403	0.52 261	0.19 56	1.60 394	0.57 283	0.11 196	4.13 558	0.08 28	0.05 1	0.76 513	3.79 554

test_sample1	0.61 247	0.45 146	1.84 94	0.33 186	0.29 247	0.49 119	0.24 174	0.83 271	0.73 317	0.51 210	0.53 239	0.52 261	0.45 324	1.40 353	0.72 343	0.11 196	0.96 422	0.10 125	0.24 377	0.15 121	1.25 477

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

PSMNet-RUCA	0.64 291	1.12 383	2.61 337	0.59 415	0.56 397	0.64 328	0.37 357	0.89 330	0.72 312	0.53 229	0.68 372	0.53 264	0.43 307	0.61 173	0.46 233	0.35 489	0.19 260	0.44 504	0.29 408	0.49 485	0.35 192

ITSA-stereo	0.52 162	0.42 116	1.46 55	0.34 210	0.18 75	0.60 260	0.29 276	0.99 403	0.82 405	0.51 210	0.48 194	0.53 264	0.59 400	1.25 334	0.73 347	0.15 353	0.12 173	0.17 402	0.16 290	0.19 219	0.32 173

MyStereo05	0.57 204	0.72 261	2.72 389	0.31 143	0.25 199	0.60 260	0.30 292	0.87 313	0.82 405	0.54 235	0.37 131	0.53 264	0.42 295	0.63 180	0.73 347	0.09 43	0.55 371	0.12 245	0.20 346	0.16 141	0.56 321

CrosDoStereo	0.96 456	0.49 159	2.66 357	0.27 72	0.33 288	0.54 173	3.69 550	0.77 220	0.66 226	0.70 396	1.39 501	0.53 264	1.47 509	1.77 418	3.02 522	0.10 107	0.08 45	0.11 191	0.11 165	0.22 268	0.30 158

KYRaft	0.52 162	0.35 68	2.40 223	0.34 210	0.21 136	0.75 400	0.43 392	0.62 156	0.63 201	0.64 357	0.92 459	0.53 264	0.72 438	0.60 168	0.26 73	0.10 107	0.07 9	0.12 245	0.14 247	0.13 87	0.54 313

DeepStereo_LL	0.96 456	0.49 159	2.66 357	0.27 72	0.33 288	0.54 173	3.69 550	0.77 220	0.66 226	0.70 396	1.39 501	0.53 264	1.47 509	1.77 418	3.02 522	0.10 107	0.08 45	0.11 191	0.11 165	0.22 268	0.30 158

CFNet-RSSM	0.44 99	0.36 72	2.38 214	0.28 88	0.43 362	0.53 162	0.20 72	0.86 304	0.52 114	0.44 142	0.36 125	0.53 264	0.26 143	0.40 64	0.27 82	0.09 43	0.08 45	0.09 70	0.38 468	0.10 48	0.22 100

Reg-Stereo(zero)	0.66 319	0.26 1	2.13 164	0.25 41	1.15 504	0.99 471	0.97 503	0.57 126	0.81 399	0.52 220	0.46 180	0.54 271	0.59 400	0.47 97	1.14 423	0.08 14	0.88 417	0.08 28	0.36 462	0.12 70	0.80 402

MyStereo04	0.57 204	0.68 240	2.66 357	0.30 126	0.41 346	0.61 280	0.31 303	0.88 321	0.80 391	0.48 163	0.37 131	0.54 271	0.42 295	0.61 173	0.71 339	0.09 43	0.59 378	0.12 245	0.21 357	0.16 141	0.48 281

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

GMOStereo	0.58 212	0.89 326	2.46 271	0.29 106	0.99 479	0.51 137	0.32 314	0.58 130	0.46 69	0.58 283	0.48 194	0.54 271	0.27 158	0.31 13	0.25 58	0.09 43	1.64 506	0.13 306	0.11 165	0.34 406	0.42 238

error version	0.58 212	0.89 326	2.46 271	0.29 106	0.99 479	0.51 137	0.32 314	0.58 130	0.46 69	0.58 283	0.48 194	0.54 271	0.27 158	0.31 13	0.25 58	0.09 43	1.64 506	0.13 306	0.11 165	0.34 406	0.42 238

test-v	0.58 212	0.89 326	2.46 271	0.29 106	0.99 479	0.51 137	0.32 314	0.58 130	0.46 69	0.58 283	0.48 194	0.54 271	0.27 158	0.31 13	0.25 58	0.09 43	1.64 506	0.13 306	0.11 165	0.34 406	0.42 238

RAFT_R40	0.55 189	0.31 26	2.44 245	0.57 413	0.42 358	0.62 302	0.52 428	0.58 130	0.66 226	0.56 259	0.54 258	0.54 271	0.50 362	1.56 378	0.53 268	0.11 196	0.07 9	0.12 245	0.10 117	0.16 141	0.10 6

test-2	0.58 212	0.89 326	2.46 271	0.29 106	0.99 479	0.51 137	0.32 314	0.58 130	0.46 69	0.58 283	0.48 194	0.54 271	0.27 158	0.31 13	0.25 58	0.09 43	1.64 506	0.13 306	0.11 165	0.34 406	0.42 238

test-1	0.61 247	0.54 184	2.09 149	0.31 143	1.37 515	0.51 137	0.28 248	0.83 271	0.50 95	0.42 127	0.55 269	0.54 271	0.24 111	0.38 53	1.25 439	0.10 107	1.08 438	0.10 125	0.17 306	0.11 59	0.77 390

ttt	0.89 436	0.51 174	2.51 294	0.36 251	0.31 269	0.61 280	0.28 248	1.07 467	0.92 455	0.56 259	0.77 427	0.55 280	0.37 238	2.27 482	3.51 530	0.16 370	1.21 453	0.13 306	0.31 424	0.18 188	1.26 478

test_5	0.61 247	1.25 422	2.76 402	0.39 298	0.64 428	0.58 226	0.35 346	0.85 293	0.66 226	0.49 179	0.56 282	0.55 280	0.40 270	0.79 244	0.32 142	0.10 107	0.19 260	0.12 245	0.12 203	0.33 399	0.85 418

AASNet	0.66 319	1.49 477	2.97 436	0.37 264	0.33 288	0.65 344	0.30 292	1.00 413	0.78 370	0.56 259	0.60 314	0.55 280	0.39 263	0.88 266	0.96 391	0.15 353	0.12 173	0.13 306	0.11 165	0.45 474	0.35 192

GrayStereo	0.71 350	0.27 3	2.40 223	0.89 469	0.23 178	0.62 302	1.40 535	0.67 175	0.70 289	0.72 407	0.77 427	0.55 280	3.03 540	0.60 168	0.28 95	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.21 357	0.12 70	0.37 201

CroCo-Stereo	0.35 27	0.71 256	1.67 78	0.32 164	0.17 58	0.19 1	0.21 95	0.79 236	0.54 129	0.22 18	0.25 50	0.55 280	0.22 89	0.28 5	0.28 95	0.10 107	0.08 45	0.08 28	0.07 30	0.12 70	0.10 6
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
FENet	0.48 130	0.58 199	2.46 271	0.33 186	0.18 75	0.58 226	0.22 111	0.83 271	0.64 211	0.49 179	0.42 157	0.55 280	0.38 248	0.52 133	0.51 259	0.12 240	0.09 98	0.12 245	0.11 165	0.17 164	0.31 167

MLCV	0.59 229	1.41 461	2.41 228	0.31 143	0.15 25	0.60 260	0.23 148	0.77 220	0.63 201	0.67 382	0.66 364	0.55 280	0.37 238	1.16 315	1.09 416	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.21 251	0.29 149

GwcNet-ADL	0.54 185	0.78 289	2.85 421	0.31 143	0.20 122	0.58 226	0.29 276	0.93 357	0.67 239	0.48 163	0.47 186	0.56 287	0.33 218	0.48 110	0.80 368	0.13 287	0.12 173	0.09 70	0.09 81	0.14 110	0.40 225

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

ARAFT	0.65 300	1.69 502	3.34 471	0.29 106	0.16 36	0.65 344	0.36 354	0.96 379	0.73 317	0.63 347	0.49 208	0.56 287	0.31 206	1.23 328	0.35 174	0.11 196	0.08 45	0.14 342	0.13 225	0.38 437	0.50 289

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

DAS	0.61 247	0.42 116	1.85 98	0.34 210	0.34 298	0.52 154	0.42 385	0.89 330	0.80 391	0.85 448	0.69 377	0.57 291	0.51 366	2.38 492	0.57 283	0.13 287	0.09 98	0.12 245	0.09 81	0.18 188	0.37 201

SepStereo	0.57 204	0.42 116	1.85 98	0.34 210	0.34 298	0.52 154	0.42 385	0.89 330	0.80 391	0.85 448	0.69 377	0.57 291	0.51 366	1.55 376	0.57 283	0.13 287	0.09 98	0.12 245	0.09 81	0.18 188	0.37 201

111	0.57 204	1.41 461	2.63 343	0.25 41	0.15 25	0.59 245	0.26 217	0.90 339	0.83 412	0.50 198	0.54 258	0.57 291	0.38 248	0.54 146	0.41 204	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.24 291	0.81 409

Gwc-CoAtRS	0.41 71	0.37 83	2.06 142	0.28 88	0.41 346	0.48 114	0.19 58	0.64 166	0.49 85	0.45 146	0.39 143	0.57 291	0.26 143	0.37 50	0.28 95	0.09 43	0.19 260	0.09 70	0.31 424	0.11 59	0.25 122

xxxx	0.97 459	0.64 225	2.14 165	0.30 126	0.67 433	0.64 328	0.24 174	1.09 472	0.91 453	0.57 277	0.65 357	0.58 295	0.39 263	1.57 383	5.49 550	0.13 287	1.38 479	0.11 191	0.32 432	0.17 164	1.41 493

CFNet	0.65 300	1.45 470	2.27 192	0.34 210	0.25 199	0.64 328	0.23 148	0.93 357	0.79 383	0.48 163	0.59 305	0.58 295	0.40 270	2.28 483	0.63 314	0.13 287	0.09 98	0.15 368	0.14 247	0.34 406	0.26 130

iResNet_ROB	0.60 239	1.59 488	2.04 137	0.32 164	0.21 136	0.60 260	0.22 111	0.99 403	0.85 426	0.61 323	0.63 337	0.58 295	0.42 295	1.08 301	0.98 398	0.11 196	0.08 45	0.09 70	0.06 8	0.23 284	0.33 177

1111x	1.06 473	0.79 293	3.29 468	0.33 186	0.60 412	0.64 328	0.33 328	1.10 475	0.92 455	0.59 302	0.69 377	0.59 298	0.47 345	2.64 511	4.61 545	0.12 240	1.38 479	0.11 191	0.49 494	0.18 188	1.30 483

NRIStereo	0.50 149	0.34 59	2.44 245	0.52 387	0.16 36	0.94 466	0.73 483	0.52 86	0.65 218	0.48 163	0.40 152	0.59 298	0.29 190	0.78 241	0.33 155	0.11 196	0.13 189	0.11 191	0.09 81	0.22 268	0.25 122

GEStereo_RVC	0.61 247	1.19 405	2.61 337	0.48 361	0.25 199	0.63 316	0.37 357	1.05 451	0.79 383	0.55 247	0.55 269	0.59 298	0.44 316	1.10 303	0.48 243	0.16 370	0.11 155	0.12 245	0.11 165	0.27 347	0.43 246

RAFT + AFF	0.79 394	1.73 504	2.99 441	0.34 210	0.35 306	0.67 364	0.51 424	1.05 451	0.79 383	0.54 235	0.58 300	0.59 298	0.81 456	1.80 426	1.21 432	0.13 287	0.27 315	0.15 368	0.14 247	0.45 474	0.69 370

MMNet	0.55 189	0.92 341	2.03 134	0.34 210	0.27 228	0.79 425	0.28 248	0.86 304	0.79 383	0.62 336	0.58 300	0.59 298	0.56 385	0.80 248	0.61 304	0.11 196	0.11 155	0.12 245	0.11 165	0.21 251	0.22 100

DMCA-RVC	0.70 346	1.30 431	3.59 499	0.37 264	0.89 466	0.57 215	0.31 303	0.73 204	0.59 169	0.69 392	0.54 258	0.59 298	0.57 390	1.25 334	0.66 324	0.16 370	0.38 335	0.20 437	0.15 269	0.22 268	0.23 109

BEATNet_4x	0.57 204	1.16 396	2.56 317	0.35 233	0.16 36	0.56 193	0.25 200	0.91 346	0.64 211	0.55 247	0.53 239	0.59 298	0.43 307	0.67 199	0.76 357	0.12 240	0.09 98	0.12 245	0.09 81	0.23 284	0.58 329

IER	0.49 145	0.73 264	2.12 158	0.27 72	0.25 199	0.65 344	0.27 235	0.76 213	0.59 169	0.56 259	0.59 305	0.60 305	0.53 376	0.64 187	0.44 222	0.12 240	0.09 98	0.11 191	0.11 165	0.18 188	0.15 42

iResNetv2_ROB	0.71 350	1.90 515	3.48 490	0.43 337	0.22 149	0.60 260	0.29 276	0.96 379	0.78 370	0.60 313	0.65 357	0.60 305	0.46 334	0.80 248	1.21 432	0.12 240	0.08 45	0.10 125	0.07 30	0.44 471	0.33 177

UPFNet	0.51 160	0.67 231	2.04 137	0.34 210	0.33 288	0.65 344	0.37 357	0.88 321	0.65 218	0.60 313	0.53 239	0.61 307	0.41 282	0.77 234	0.55 276	0.13 287	0.13 189	0.13 306	0.13 225	0.20 239	0.16 55

FADNet_RVC	0.87 428	1.51 478	2.90 428	0.31 143	0.24 190	0.71 381	0.25 200	1.00 413	0.65 218	0.45 146	0.57 293	0.61 307	0.44 316	1.53 374	0.75 353	0.94 524	0.97 423	0.28 472	1.00 542	0.89 519	1.36 490

ADCRef	0.88 429	1.45 470	2.68 372	0.38 283	0.35 306	0.95 468	0.51 424	0.92 353	0.81 399	0.89 452	0.84 440	0.61 307	1.35 499	1.26 338	3.38 527	0.14 323	0.12 173	0.17 402	0.19 335	0.28 360	0.34 185

TDLM	0.83 408	1.28 428	2.38 214	0.46 354	0.26 215	0.66 357	0.55 438	0.87 313	0.80 391	2.54 542	0.62 329	0.61 307	0.51 366	2.68 515	0.67 327	0.20 429	0.11 155	0.35 491	0.15 269	0.33 399	0.48 281

AdaStereo	0.48 130	0.44 138	2.18 172	0.36 251	0.20 122	0.59 245	0.29 276	0.97 387	0.74 337	0.52 220	0.55 269	0.61 307	0.33 218	0.52 133	0.44 222	0.18 402	0.08 45	0.17 402	0.11 165	0.18 188	0.24 118
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
Any-RAFT	0.42 79	0.33 51	1.89 107	0.28 88	0.21 136	0.69 373	0.21 95	0.83 271	0.60 175	0.45 146	0.43 160	0.62 312	0.30 201	0.48 110	0.24 41	0.11 196	0.40 341	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.16 55

iRaft-Stereo_5w	0.65 300	1.35 445	2.21 181	0.30 126	0.63 424	0.49 119	0.28 248	0.78 227	0.64 211	0.41 121	0.61 322	0.62 312	0.46 334	1.79 425	0.48 243	0.10 107	0.25 305	0.11 191	0.12 203	0.40 452	0.94 438

pcwnet_v2	0.65 300	0.54 184	4.29 530	0.33 186	0.27 228	0.60 260	0.25 200	1.02 430	0.92 455	0.61 323	0.69 377	0.62 312	0.54 378	0.67 199	0.38 191	0.18 402	0.15 220	0.15 368	0.14 247	0.21 251	0.49 287

FADNet-RVC	0.69 339	1.65 498	2.74 397	0.35 233	0.26 215	0.60 260	0.29 276	0.91 346	0.67 239	0.46 157	0.51 223	0.62 312	0.46 334	1.75 413	0.81 372	0.17 391	0.20 275	0.17 402	0.18 317	0.60 498	0.39 218

TCMNet	0.72 359	1.15 393	2.78 406	0.51 385	0.52 384	0.73 391	0.39 372	0.94 362	0.78 370	0.60 313	0.68 372	0.63 316	0.46 334	1.71 407	0.72 343	0.18 402	0.19 260	0.23 456	0.18 317	0.40 452	0.56 321

model_zeroshot	0.75 377	0.94 346	2.48 282	1.88 537	0.68 436	0.72 387	0.22 111	1.01 422	0.51 102	1.10 478	0.35 121	0.63 316	0.20 71	0.78 241	0.32 142	0.12 240	1.97 524	0.10 125	0.23 373	0.12 70	0.56 321

GMStereo_Zeroshot	0.44 99	0.44 138	1.84 94	0.44 342	0.20 122	0.52 154	0.19 58	0.60 146	0.54 129	0.58 283	0.59 305	0.63 316	0.29 190	0.59 162	0.34 166	0.16 370	0.09 98	0.16 387	0.09 81	0.26 333	0.26 130

BSDual-CNN	0.48 130	0.32 39	1.58 65	0.31 143	0.22 149	0.76 405	0.32 314	1.05 451	0.67 239	0.64 357	0.53 239	0.63 316	0.38 248	0.48 110	0.97 392	0.13 287	0.10 127	0.14 342	0.12 203	0.13 87	0.15 42

psmg	0.48 130	0.32 39	1.58 65	0.28 88	0.22 149	0.75 400	0.35 346	0.94 362	0.67 239	0.61 323	0.59 305	0.63 316	0.38 248	0.48 110	0.97 392	0.13 287	0.11 155	0.13 306	0.13 225	0.14 110	0.15 42

cross-raft	0.47 119	0.34 59	2.17 169	0.70 449	0.84 461	0.50 129	0.35 346	0.74 206	0.43 53	0.44 142	0.45 175	0.63 316	0.25 131	0.37 50	0.27 82	0.08 14	0.14 204	0.10 125	0.23 373	0.11 59	0.27 137

FADNet-RVC-Resample	0.74 366	1.54 480	3.81 510	0.38 283	0.29 247	0.62 302	0.38 366	0.91 346	0.67 239	0.52 220	0.51 223	0.63 316	0.44 316	1.56 378	0.59 293	0.24 459	0.32 322	0.22 448	0.19 335	0.30 378	0.71 375

SuperB	1.19 487	1.62 493	5.29 543	0.37 264	0.26 215	0.81 432	0.87 494	0.94 362	1.19 504	0.68 388	0.68 372	0.63 316	1.37 502	1.73 409	3.30 524	0.16 370	0.12 173	0.17 402	0.16 290	2.74 553	0.63 346

xyz-stereo	3.06 545	0.44 138	30.74 576	0.24 29	0.12 4	15.34 564	0.24 174	0.56 119	0.49 85	0.62 336	7.90 556	0.64 324	0.49 357	1.44 363	1.05 408	0.09 43	0.07 9	0.34 490	0.08 51	0.13 87	0.19 77

dad	0.58 212	1.35 445	2.39 221	0.31 143	0.20 122	0.62 302	0.26 217	0.56 119	0.79 383	0.66 380	0.64 350	0.64 324	0.36 232	0.87 260	0.48 243	0.28 476	0.15 220	0.40 497	0.18 317	0.24 291	0.22 100

CC-Net-ROB	0.95 453	1.57 484	2.93 431	0.90 471	0.39 334	0.87 452	0.44 400	1.12 482	0.83 412	0.59 302	0.69 377	0.64 324	0.50 362	2.73 519	0.93 388	0.97 527	0.40 341	0.87 525	0.29 408	0.61 501	0.66 355

PWCDC_ROB	0.83 408	1.57 484	2.63 343	0.48 361	0.37 323	0.78 421	0.29 276	1.04 443	1.36 514	0.63 347	2.05 518	0.64 324	0.70 436	1.10 303	1.20 431	0.33 486	0.14 204	0.15 368	0.12 203	0.63 502	0.46 272

HI	0.47 119	0.82 300	2.49 288	0.29 106	0.22 149	0.45 89	0.20 72	0.59 139	0.43 53	0.59 302	0.59 305	0.65 328	0.45 324	0.48 110	0.40 198	0.08 14	0.09 98	0.10 125	0.11 165	0.24 291	0.20 86

CoSv	0.47 119	0.82 300	2.49 288	0.29 106	0.22 149	0.45 89	0.20 72	0.59 139	0.43 53	0.59 302	0.59 305	0.65 328	0.45 324	0.48 110	0.40 198	0.08 14	0.09 98	0.10 125	0.11 165	0.24 291	0.20 86

anonymousdsp2	0.88 429	0.31 26	1.96 122	1.06 491	1.56 526	0.57 215	0.22 111	0.84 280	0.98 476	1.20 494	0.37 131	0.65 328	0.26 143	1.19 323	0.46 233	0.10 107	2.40 545	0.10 125	0.13 225	0.19 219	2.96 546

BUS	0.45 104	0.32 39	1.58 65	0.31 143	0.22 149	0.91 460	0.23 148	1.05 451	0.67 239	0.64 357	0.53 239	0.65 328	0.32 213	0.48 110	0.34 166	0.13 287	0.10 127	0.14 342	0.12 203	0.13 87	0.15 42

NINENet	0.54 185	0.40 107	2.19 174	0.55 400	0.26 215	0.91 460	0.23 148	1.05 451	0.77 365	0.54 235	0.57 293	0.65 328	0.32 213	1.22 325	0.34 166	0.16 370	0.13 189	0.16 387	0.11 165	0.16 141	0.14 33

CSP-Net	0.55 189	0.61 213	1.81 90	0.30 126	0.23 178	0.77 415	0.35 346	0.90 339	0.62 190	0.62 336	0.60 314	0.65 328	0.42 295	1.76 415	0.47 238	0.17 391	0.12 173	0.10 125	0.10 117	0.21 251	0.16 55

Consistency-Raft	0.92 443	1.21 409	3.50 491	0.98 483	0.63 424	0.77 415	0.54 434	1.02 430	1.01 481	0.62 336	1.03 478	0.65 328	1.04 486	0.81 252	1.36 448	0.45 499	0.47 352	0.51 508	0.59 514	0.65 504	0.47 274

DeepPrunerF	0.92 443	1.33 438	3.41 484	0.46 354	0.51 381	0.64 328	0.49 421	1.16 492	2.62 541	0.65 373	0.61 322	0.65 328	0.62 412	2.23 481	1.31 442	0.23 452	0.19 260	0.30 481	0.28 404	0.39 446	0.34 185

DeepPruner_ROB	0.58 212	1.06 369	2.68 372	0.30 126	0.26 215	0.63 316	0.31 303	0.83 271	0.51 102	0.62 336	0.56 282	0.65 328	0.39 263	1.06 295	0.56 280	0.19 418	0.14 204	0.14 342	0.14 247	0.24 291	0.33 177

ISRNet	0.51 160	0.58 199	1.96 122	0.38 283	0.31 269	0.49 119	0.21 95	0.80 242	0.71 303	0.64 357	0.71 403	0.66 337	0.40 270	0.59 162	0.45 228	0.23 452	0.16 234	0.21 443	0.20 346	0.21 251	0.37 201

AACVNet	0.61 247	1.13 386	2.47 276	0.37 264	0.21 136	0.57 215	0.25 200	0.75 210	0.55 138	0.56 259	0.60 314	0.66 337	0.44 316	2.11 473	0.49 252	0.14 323	0.11 155	0.14 342	0.11 165	0.35 418	0.23 109

FADNet	0.71 350	1.60 492	2.53 300	0.33 186	0.30 260	0.67 364	0.29 276	0.92 353	0.75 343	0.45 146	0.49 208	0.66 337	0.57 390	1.85 438	0.85 379	0.46 501	0.20 275	0.17 402	0.20 346	0.60 498	0.37 201

DualNet (step1)	0.76 382	0.69 249	2.69 379	0.28 88	0.23 178	0.81 432	0.33 328	0.99 403	0.86 433	0.64 357	0.63 337	0.67 340	0.49 357	1.18 320	0.52 261	0.65 509	1.21 453	0.86 522	0.56 508	0.25 313	0.72 377

test_sample9	1.07 475	0.69 249	2.69 379	0.28 88	0.23 178	0.81 432	0.33 328	0.99 403	0.86 433	0.64 357	0.63 337	0.67 340	0.49 357	2.02 461	2.70 512	0.65 509	4.33 559	0.86 522	0.56 508	0.25 313	0.72 377

test_sample7	0.65 300	0.41 113	2.08 145	0.36 251	0.20 122	0.52 154	0.32 314	0.99 403	0.86 433	0.64 357	0.63 337	0.67 340	0.49 357	1.18 320	0.52 261	0.18 402	1.21 453	0.16 387	0.15 269	0.19 219	1.22 473

ffm	0.78 390	0.67 231	3.39 477	0.32 164	0.22 149	0.58 226	0.28 248	0.85 293	0.96 469	0.54 235	0.74 413	0.67 340	0.40 270	0.64 187	0.22 15	0.10 107	2.16 538	0.15 368	0.33 446	0.25 313	2.19 526

ff1	1.07 475	0.67 231	3.39 477	0.32 164	0.22 149	0.58 226	0.28 248	0.85 293	0.96 469	0.54 235	0.74 413	0.67 340	0.40 270	2.75 521	3.86 536	0.10 107	2.16 538	0.15 368	0.33 446	0.25 313	2.19 526

mmx	0.99 463	0.67 231	3.39 477	0.32 164	0.22 149	0.58 226	0.28 248	1.05 451	0.92 455	0.54 235	0.74 413	0.67 340	0.40 270	2.75 521	3.86 536	0.13 287	1.25 458	0.15 368	0.33 446	0.19 219	1.28 481

xxx	0.99 463	0.67 231	3.39 477	0.32 164	0.22 149	0.58 226	0.28 248	1.05 451	0.92 455	0.54 235	0.74 413	0.67 340	0.40 270	2.75 521	3.86 536	0.13 287	1.25 458	0.15 368	0.33 446	0.19 219	1.28 481

RAFT_CTSACE	0.58 212	1.16 396	2.76 402	0.36 251	0.29 247	0.54 173	0.29 276	0.69 183	0.51 102	0.51 210	0.75 420	0.67 340	0.37 238	0.63 180	0.47 238	0.08 14	0.49 356	0.11 191	0.10 117	0.41 459	0.32 173

PSM-AAD	0.67 325	0.29 8	2.41 228	0.37 264	0.23 178	0.86 445	1.15 519	0.62 156	0.66 226	0.64 357	0.71 403	0.67 340	2.90 539	0.65 193	0.32 142	0.10 107	0.08 45	0.17 402	0.15 269	0.14 110	0.34 185

delet	0.60 239	0.84 306	2.45 263	0.33 186	0.35 306	0.73 391	0.46 410	0.89 330	0.80 391	0.58 283	0.62 329	0.67 340	0.51 366	1.14 313	0.64 316	0.12 240	0.12 173	0.13 306	0.14 247	0.22 268	0.29 149

GANet-RSSM	0.63 281	1.14 387	2.67 365	0.38 283	0.26 215	0.59 245	0.29 276	0.81 251	0.56 144	0.50 198	0.57 293	0.67 340	0.50 362	1.91 453	0.50 256	0.14 323	0.10 127	0.24 462	0.12 203	0.36 423	0.28 143

DSFCA	0.62 267	0.77 283	1.95 118	0.29 106	0.29 247	0.79 425	0.86 493	0.81 251	0.73 317	0.73 408	0.66 364	0.67 340	0.57 390	1.17 318	1.03 406	0.16 370	0.15 220	0.13 306	0.14 247	0.19 219	0.28 143

STTStereo	0.58 212	0.95 347	2.95 434	0.37 264	0.31 269	0.62 302	0.32 314	0.81 251	0.63 201	0.61 323	0.55 269	0.67 340	0.43 307	0.87 260	0.48 243	0.16 370	0.16 234	0.17 402	0.20 346	0.17 164	0.25 122

UCFNet_RVC	0.55 189	1.16 396	2.48 282	0.31 143	0.27 228	0.65 344	0.28 248	0.76 213	0.58 158	0.51 210	0.53 239	0.67 340	0.42 295	0.91 271	0.45 228	0.16 370	0.11 155	0.17 402	0.17 306	0.20 239	0.23 109

PCWNet_CMD	0.48 130	0.50 167	2.23 185	0.27 72	0.20 122	0.56 193	0.22 111	0.78 227	0.67 239	0.49 179	0.55 269	0.68 354	0.56 385	0.48 110	0.32 142	0.11 196	0.10 127	0.14 342	0.10 117	0.19 219	0.43 246

CFNet_ucs	0.50 149	0.55 192	2.28 194	0.27 72	0.22 149	0.58 226	0.23 148	0.90 339	0.69 278	0.54 235	0.64 350	0.68 354	0.44 316	0.55 148	0.34 166	0.14 323	0.12 173	0.16 387	0.11 165	0.19 219	0.38 210

HBP-ISP	0.82 402	1.57 484	3.28 466	0.50 380	0.27 228	0.86 445	0.54 434	1.09 472	0.78 370	0.81 438	0.70 390	0.68 354	1.00 483	2.02 461	0.47 238	0.24 459	0.24 296	0.29 480	0.25 385	0.28 360	0.52 303

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 300	1.15 393	2.40 223	0.33 186	0.30 260	0.83 438	0.40 377	0.94 362	0.82 405	0.67 382	0.76 423	0.68 354	0.58 397	1.13 311	1.25 439	0.14 323	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.18 188	0.28 143

OMP-Stereo	0.64 291	0.87 317	2.38 214	0.56 409	0.37 323	0.60 260	0.26 217	0.75 210	0.71 303	0.65 373	0.60 314	0.68 354	0.32 213	2.07 466	1.18 428	0.11 196	0.08 45	0.12 245	0.09 81	0.17 164	0.28 143

CFNet_pseudo	0.47 119	0.50 167	2.19 174	0.26 58	0.20 122	0.56 193	0.22 111	0.80 242	0.62 190	0.50 198	0.56 282	0.68 354	0.47 345	0.53 140	0.33 155	0.11 196	0.10 127	0.15 368	0.10 117	0.18 188	0.33 177

psm_up	0.65 300	1.02 359	2.53 300	0.36 251	0.31 269	0.64 328	0.38 366	0.96 379	0.73 317	0.63 347	0.57 293	0.68 354	0.57 390	1.90 452	0.52 261	0.17 391	0.15 220	0.16 387	0.15 269	0.27 347	0.22 100

MSMDNet	0.48 130	0.50 167	2.23 185	0.27 72	0.20 122	0.56 193	0.22 111	0.78 227	0.67 239	0.49 179	0.55 269	0.68 354	0.56 385	0.48 110	0.32 142	0.11 196	0.10 127	0.13 306	0.10 117	0.18 188	0.43 246

CVANet_RVC	0.82 402	1.18 402	3.98 515	0.40 311	0.28 241	0.63 316	0.43 392	0.90 339	0.78 370	1.14 483	0.69 377	0.68 354	0.52 373	2.62 509	0.48 243	0.20 429	0.13 189	0.22 448	0.37 464	0.37 430	0.48 281

ccs_rob	0.47 119	0.50 167	2.19 174	0.26 58	0.20 122	0.56 193	0.22 111	0.80 242	0.62 190	0.50 198	0.56 282	0.68 354	0.47 345	0.53 140	0.33 155	0.11 196	0.10 127	0.16 387	0.10 117	0.18 188	0.33 177

DRN-Test	0.71 350	0.79 293	2.83 417	0.40 311	0.44 363	0.80 428	0.41 379	1.07 467	0.83 412	0.82 442	0.64 350	0.68 354	0.57 390	1.78 421	0.79 366	0.16 370	0.13 189	0.17 402	0.16 290	0.24 291	0.51 296

SACVNet	0.68 332	1.08 373	2.58 323	0.38 283	0.28 241	0.65 344	0.37 357	0.91 346	0.65 218	0.67 382	0.62 329	0.69 365	0.47 345	2.07 466	0.65 321	0.18 402	0.14 204	0.16 387	0.15 269	0.39 446	0.41 233

IIG-Stereo	0.65 300	0.87 317	2.32 204	0.55 400	0.23 178	0.62 302	0.21 95	0.78 227	0.71 303	0.64 357	0.69 377	0.69 365	0.38 248	2.07 466	1.37 450	0.11 196	0.08 45	0.11 191	0.09 81	0.15 121	0.27 137

ACVNet	0.54 185	0.87 317	2.45 263	0.28 88	0.22 149	0.59 245	0.36 354	0.69 183	0.73 317	0.49 179	0.59 305	0.69 365	0.42 295	0.47 97	0.70 333	0.11 196	0.10 127	0.10 125	0.09 81	0.36 423	0.39 218

acv_ft	0.57 204	0.87 317	2.45 263	0.33 186	0.41 346	0.63 316	0.29 276	0.86 304	0.73 317	0.64 357	0.59 305	0.69 365	0.45 324	0.47 97	0.68 329	0.11 196	0.10 127	0.10 125	0.09 81	0.43 467	0.39 218

HGLStereo	0.61 247	1.20 407	2.59 325	0.36 251	0.40 340	0.65 344	0.30 292	0.87 313	0.67 239	0.60 313	0.70 390	0.69 365	0.56 385	1.07 300	0.59 293	0.14 323	0.13 189	0.13 306	0.12 203	0.23 284	0.23 109

PSMNet-RSSM	0.61 247	1.19 405	2.43 237	0.33 186	0.25 199	0.59 245	0.28 248	0.88 321	0.65 218	0.54 235	0.62 329	0.69 365	0.46 334	1.67 402	0.50 256	0.15 353	0.10 127	0.14 342	0.16 290	0.20 239	0.28 143

G2L-ROB	0.59 229	1.32 433	2.59 325	0.30 126	0.22 149	0.59 245	0.28 248	0.80 242	0.61 180	0.56 259	0.45 175	0.70 371	0.35 228	1.38 350	0.72 343	0.11 196	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.22 268	0.31 167

PSMNet-ADL	0.56 197	0.47 152	2.03 134	0.35 233	0.22 149	0.67 364	0.27 235	0.77 220	0.58 158	0.43 135	0.53 239	0.70 371	0.45 324	1.89 447	0.64 316	0.16 370	0.13 189	0.11 191	0.13 225	0.15 121	0.51 296

PA-Net	0.93 449	1.36 450	4.14 521	0.64 431	0.41 346	0.70 376	0.53 431	0.91 346	0.88 443	0.53 229	0.60 314	0.70 371	0.54 378	2.40 494	2.57 509	0.17 391	0.28 317	0.19 428	0.28 404	0.25 313	0.48 281
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
G2L-Stereo	0.62 267	1.27 425	2.67 365	0.31 143	0.27 228	0.59 245	0.29 276	0.81 251	0.60 175	0.56 259	0.53 239	0.71 374	0.37 238	1.74 411	0.57 283	0.13 287	0.11 155	0.13 306	0.11 165	0.29 369	0.34 185

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 267	1.15 393	3.11 453	0.39 298	0.37 323	0.60 260	0.28 248	0.87 313	0.64 211	0.63 347	0.56 282	0.71 374	0.45 324	1.08 301	0.52 261	0.15 353	0.12 173	0.14 342	0.15 269	0.18 188	0.25 122
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ToySt	0.67 325	0.88 321	2.61 337	0.39 298	0.73 443	0.61 280	0.38 366	0.78 227	0.73 317	0.43 135	0.70 390	0.72 376	0.45 324	0.66 196	0.62 307	0.14 323	0.63 386	0.13 306	0.33 446	0.24 291	1.18 464

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

GwcNet-RSSM	0.64 291	1.38 459	2.69 379	0.33 186	0.26 215	0.60 260	0.32 314	0.84 280	0.73 317	0.56 259	0.65 357	0.72 376	0.42 295	1.78 421	0.60 297	0.14 323	0.10 127	0.12 245	0.13 225	0.26 333	0.26 130

GANetREF_RVC	0.81 399	1.44 469	3.04 447	0.49 374	0.27 228	0.83 438	0.63 462	1.03 437	0.92 455	0.63 347	0.61 322	0.72 376	0.59 400	2.40 494	0.58 289	0.33 486	0.25 305	0.37 494	0.25 385	0.41 459	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
NVstereo2D	0.63 281	0.57 197	2.29 197	0.37 264	0.35 306	0.69 373	0.49 421	0.96 379	0.88 443	0.49 179	0.54 258	0.72 376	0.46 334	1.98 459	0.50 256	0.19 418	0.20 275	0.18 421	0.16 290	0.28 360	0.34 185

SQANet	0.92 443	1.96 516	3.23 460	0.77 457	0.83 459	0.76 405	0.38 366	0.87 313	0.68 266	0.64 357	0.69 377	0.73 381	0.52 373	1.35 348	1.36 448	0.80 519	0.30 319	0.60 512	0.29 408	0.93 520	0.70 373

iinet-f	0.62 267	1.18 402	2.55 313	0.33 186	0.25 199	0.82 437	0.34 336	0.87 313	0.69 278	0.56 259	0.64 350	0.73 381	0.67 427	0.80 248	0.81 372	0.14 323	0.13 189	0.11 191	0.10 117	0.44 471	0.26 130

G2L-Stereo_test	0.64 291	1.34 441	2.55 313	0.34 210	0.24 190	0.75 400	0.39 372	0.83 271	0.65 218	0.62 336	0.54 258	0.74 383	0.40 270	1.57 383	0.75 353	0.11 196	0.08 45	0.08 28	0.08 51	0.28 360	0.43 246

GASNet	0.84 410	1.98 518	4.07 519	0.48 361	0.33 288	0.58 226	0.34 336	0.97 387	0.81 399	0.60 313	0.59 305	0.74 383	0.55 383	2.08 469	1.18 428	0.22 444	0.15 220	0.19 428	0.17 306	0.55 494	0.29 149

Syn2CoEx	0.78 390	1.43 468	3.54 496	0.44 342	0.31 269	0.64 328	0.43 392	1.04 443	0.83 412	0.64 357	0.77 427	0.74 383	0.74 445	1.91 453	0.64 316	0.20 429	0.17 247	0.19 428	0.15 269	0.30 378	0.59 333

StereoDRNet-Refined	0.55 189	0.61 213	2.07 143	0.34 210	0.21 136	0.68 370	0.26 217	0.87 313	0.73 317	0.70 396	0.69 377	0.74 383	0.45 324	1.10 303	0.62 307	0.12 240	0.09 98	0.14 342	0.14 247	0.27 347	0.24 118
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.71 350	1.24 419	2.56 317	0.42 325	0.45 366	0.73 391	0.46 410	0.98 394	0.81 399	0.77 423	0.56 282	0.74 383	0.48 352	1.69 406	0.91 387	0.15 353	0.14 204	0.15 368	0.15 269	0.26 333	0.51 296

Wz-Net-MNSev	0.74 366	1.42 465	2.75 399	0.38 283	0.33 288	0.90 459	0.61 459	0.98 394	0.94 462	0.77 423	0.75 420	0.75 388	0.66 425	1.39 351	0.76 357	0.17 391	0.13 189	0.14 342	0.14 247	0.28 360	0.48 281

MIPNet	0.88 429	1.07 370	2.85 421	0.61 422	0.18 75	1.46 504	1.37 531	1.65 524	0.78 370	1.93 527	0.85 443	0.75 388	1.66 516	0.87 260	0.34 166	0.10 107	0.08 45	0.11 191	0.32 432	0.27 347	0.26 130

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 410	1.41 461	2.80 409	0.94 477	0.35 306	0.89 456	0.41 379	0.89 330	0.66 226	0.57 277	0.63 337	0.75 388	0.38 248	2.37 489	0.55 276	1.16 535	0.31 321	0.36 492	0.21 357	0.59 497	0.63 346

PSMNet_ROB	0.75 377	1.42 465	2.93 431	0.39 298	0.32 281	0.73 391	0.56 442	0.90 339	0.74 337	0.56 259	0.60 314	0.75 388	0.47 345	2.00 460	1.31 442	0.18 402	0.13 189	0.19 428	0.20 346	0.26 333	0.40 225

fast-acv-ft	0.67 325	1.24 419	3.26 464	0.39 298	0.30 260	0.80 428	0.48 416	0.74 206	0.76 352	0.60 313	0.78 431	0.76 392	0.60 408	0.70 209	0.78 363	0.16 370	0.15 220	0.18 421	0.17 306	0.38 437	0.24 118

APVNet	0.76 382	1.11 381	3.23 460	0.39 298	0.36 317	0.85 444	0.44 400	0.96 379	0.73 317	0.58 283	0.69 377	0.76 392	0.56 385	2.29 484	0.82 375	0.17 391	0.18 254	0.24 462	0.19 335	0.35 418	0.27 137

cf-r	0.62 267	1.27 425	2.99 441	0.34 210	0.28 241	0.60 260	0.28 248	0.82 260	0.70 289	0.55 247	0.61 322	0.77 394	0.41 282	1.32 344	0.52 261	0.13 287	0.09 98	0.11 191	0.12 203	0.22 268	0.27 137

HSM-Net_RVC	0.70 346	0.40 107	2.45 263	0.27 72	0.19 106	0.68 370	0.30 292	1.29 504	0.73 317	0.73 408	0.70 390	0.77 394	0.45 324	3.73 545	0.46 233	0.13 287	0.09 98	0.10 125	0.09 81	0.13 87	0.32 173
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	1.25 492	1.46 472	3.84 512	0.54 398	0.56 397	1.12 487	0.99 505	1.05 451	1.03 484	1.10 478	0.87 449	0.77 394	1.07 488	5.85 554	2.98 520	0.16 370	0.23 294	0.16 387	0.24 377	0.28 360	0.66 355

NOSS_ROB	0.75 377	1.03 363	2.27 192	0.68 447	0.26 215	0.68 370	0.30 292	0.99 403	0.82 405	0.59 302	0.58 300	0.77 394	0.39 263	2.75 521	0.48 243	0.25 465	0.24 296	0.28 472	0.26 393	0.29 369	1.07 458

CRFU-Net	0.58 212	0.42 116	1.90 108	0.49 374	0.27 228	0.83 438	0.35 346	0.94 362	0.54 129	0.65 373	0.60 314	0.78 398	1.34 498	1.00 285	0.51 259	0.17 391	0.14 204	0.17 402	0.10 117	0.19 219	0.20 86

PWC_ROB	0.81 399	1.41 461	2.60 332	0.41 321	0.40 340	0.63 316	0.31 303	1.04 443	0.99 479	0.92 457	1.29 494	0.78 398	0.68 429	1.65 401	1.50 457	0.19 418	0.12 173	0.18 421	0.13 225	0.51 488	0.54 313

DCVSM-stereo	0.52 162	0.37 83	2.45 263	0.30 126	0.22 149	0.54 173	0.52 428	0.60 146	0.52 114	0.69 392	0.47 186	0.79 400	0.49 357	0.56 151	0.90 386	0.13 287	0.14 204	0.15 368	0.13 225	0.20 239	0.21 93

IGEV_Zeroshot_test	0.91 441	0.39 100	3.80 509	0.42 325	1.95 538	0.56 193	0.64 463	0.84 280	0.55 138	1.45 516	0.53 239	0.79 400	0.42 295	0.57 155	1.13 422	0.10 107	0.49 356	0.10 125	0.34 451	0.19 219	2.97 547

hknet	0.53 176	0.39 100	2.04 137	0.31 143	0.24 190	0.76 405	0.32 314	1.05 451	0.71 303	0.64 357	0.53 239	0.79 400	0.40 270	0.84 256	0.78 363	0.12 240	0.10 127	0.14 342	0.12 203	0.13 87	0.15 42

RAFT	0.62 267	1.35 445	2.26 191	0.62 424	0.53 391	0.47 108	0.35 346	0.70 193	0.58 158	0.50 198	0.50 220	0.79 400	0.40 270	0.49 123	0.36 177	0.11 196	0.79 405	0.14 342	0.13 225	0.52 491	0.72 377

DGSMNet	2.93 543	0.77 283	3.44 488	3.58 556	4.25 553	2.53 542	6.86 559	1.03 437	0.88 443	0.58 283	1.85 513	0.79 400	0.62 412	1.63 395	1.46 455	4.62 558	4.98 561	5.15 562	4.71 561	4.52 559	4.37 556

CFNet-ft	0.60 239	1.16 396	2.45 263	0.29 106	0.30 260	0.64 328	0.28 248	0.69 183	0.57 151	0.49 179	0.57 293	0.79 400	0.44 316	1.48 368	0.62 307	0.15 353	0.10 127	0.28 472	0.14 247	0.21 251	0.29 149

CFNet_RVC	0.60 239	1.16 396	2.45 263	0.29 106	0.30 260	0.64 328	0.28 248	0.69 183	0.57 151	0.49 179	0.57 293	0.79 400	0.44 316	1.48 368	0.62 307	0.15 353	0.10 127	0.28 472	0.14 247	0.21 251	0.29 149

coex_refinement	0.67 325	1.33 438	2.48 282	0.38 283	0.26 215	0.64 328	0.34 336	0.88 321	0.68 266	0.61 323	0.63 337	0.80 407	0.48 352	1.84 434	1.09 416	0.13 287	0.10 127	0.10 125	0.10 117	0.18 188	0.38 210

Wz-Net-LNSev	0.66 319	1.30 431	2.81 413	0.35 233	0.37 323	0.80 428	0.48 416	0.91 346	0.87 439	0.63 347	0.70 390	0.80 407	0.59 400	0.67 199	0.68 329	0.15 353	0.14 204	0.12 245	0.12 203	0.24 291	0.38 210

ADLNet	0.68 332	1.02 359	2.68 372	0.35 233	0.34 298	0.67 364	0.34 336	0.95 376	0.79 383	0.70 396	0.62 329	0.80 407	0.46 334	1.77 418	0.69 331	0.15 353	0.12 173	0.14 342	0.14 247	0.31 387	0.54 313

AANet_RVC	0.79 394	1.46 472	2.72 389	0.34 210	0.25 199	0.59 245	0.32 314	0.88 321	0.83 412	0.62 336	0.95 464	0.80 407	0.43 307	2.46 498	1.72 467	0.38 491	0.26 308	0.10 125	0.09 81	0.25 313	0.43 246

GCAP-BAT	0.78 390	0.38 93	2.37 211	0.98 483	0.60 412	0.77 415	0.22 111	1.13 486	0.51 102	0.80 434	0.90 456	0.81 411	0.25 131	0.77 234	0.88 383	0.10 107	1.94 522	0.09 70	0.50 496	0.17 164	1.35 487

gcap-zeroshot	0.52 162	0.86 315	2.38 214	0.32 164	0.60 412	0.70 376	0.20 72	0.78 227	0.58 158	0.44 142	0.36 125	0.81 411	0.24 111	0.53 140	0.30 113	0.10 107	0.35 328	0.09 70	0.31 424	0.09 30	0.40 225

ssnet_v2	0.64 291	0.99 353	2.67 365	0.33 186	0.22 149	0.72 387	0.45 404	1.00 413	0.80 391	0.66 380	0.54 258	0.81 411	0.48 352	0.91 271	1.08 415	0.16 370	0.14 204	0.14 342	0.14 247	0.33 399	0.31 167

anonymity	0.86 422	0.68 240	1.44 54	0.64 431	0.83 459	0.67 364	0.52 428	0.98 394	0.73 317	0.96 462	0.70 390	0.81 411	0.86 466	1.10 303	1.34 444	0.64 508	0.72 401	0.58 510	1.44 550	0.60 498	0.91 429

XPNet_ROB	0.68 332	1.11 381	2.28 194	0.38 283	0.27 228	0.67 364	0.47 414	0.94 362	0.75 343	0.80 434	0.71 403	0.81 411	0.54 378	1.72 408	0.84 378	0.22 444	0.16 234	0.16 387	0.15 269	0.25 313	0.45 267

anonymousa	0.74 366	0.60 207	2.58 323	0.96 481	1.33 513	0.61 280	0.26 217	0.69 183	0.56 144	0.55 247	0.84 440	0.82 416	0.46 334	0.56 151	0.61 304	0.10 107	1.11 443	0.12 245	0.98 541	0.14 110	0.97 446

ccnet	0.77 388	0.61 213	2.01 130	0.40 311	0.46 373	1.05 479	0.59 450	1.02 430	0.74 337	0.90 454	0.97 466	0.82 416	0.89 471	1.68 405	1.16 427	0.32 484	0.26 308	0.32 485	0.28 404	0.35 418	0.47 274

aanetorigin	0.81 399	1.03 363	2.64 352	0.44 342	0.44 363	0.59 245	1.00 509	0.59 139	0.70 289	1.54 521	1.22 491	0.82 416	1.08 489	1.06 295	1.07 412	0.18 402	0.15 220	0.17 402	0.21 357	0.53 492	0.65 353

GwcNet	0.76 382	1.09 374	3.68 503	0.38 283	0.45 366	0.81 432	0.45 404	0.91 346	0.89 448	0.63 347	0.77 427	0.82 416	0.51 366	1.64 398	0.85 379	0.17 391	0.16 234	0.15 368	0.15 269	0.33 399	0.34 185

S-Stereo	0.82 402	0.73 264	3.79 508	0.40 311	0.37 323	0.70 376	0.69 477	1.00 413	1.03 484	0.63 347	0.92 459	0.82 416	0.59 400	2.35 488	0.71 339	0.18 402	0.22 287	0.17 402	0.18 317	0.30 378	0.67 359

YMNet	0.66 319	0.98 351	2.12 158	0.42 325	0.41 346	0.86 445	0.43 392	0.92 353	0.76 352	0.75 417	0.81 434	0.83 421	0.46 334	0.87 260	1.07 412	0.19 418	0.22 287	0.20 437	0.17 306	0.42 462	0.39 218

YMNet_1	0.66 319	0.98 351	2.12 158	0.42 325	0.41 346	0.86 445	0.43 392	0.92 353	0.76 352	0.75 417	0.81 434	0.83 421	0.46 334	0.87 260	1.07 412	0.19 418	0.22 287	0.20 437	0.17 306	0.42 462	0.39 218

DispNO	0.76 382	1.36 450	3.15 456	0.32 164	0.27 228	0.59 245	0.29 276	0.88 321	0.72 312	0.55 247	0.79 433	0.83 421	0.47 345	2.46 498	1.23 436	0.12 240	0.10 127	0.18 421	0.31 424	0.20 239	0.25 122

MyStereo06	0.70 346	0.72 261	3.51 492	0.31 143	0.25 199	0.60 260	0.30 292	0.90 339	0.67 239	1.48 519	0.53 239	0.84 424	0.57 390	0.60 168	1.11 419	0.09 43	0.55 371	0.12 245	0.20 346	0.16 141	0.56 321

RTSC	0.84 410	1.40 460	2.67 365	0.50 380	0.40 340	0.83 438	0.33 328	1.11 479	1.14 499	0.93 460	0.82 436	0.84 424	0.58 397	1.34 347	1.82 475	0.18 402	0.49 356	0.14 342	0.30 417	0.46 478	0.42 238

GANet	0.92 443	1.20 407	2.68 372	0.45 349	0.27 228	0.76 405	0.66 468	0.94 362	0.77 365	0.79 432	1.17 487	0.84 424	0.91 473	2.72 517	1.76 471	0.18 402	0.42 343	0.44 504	0.20 346	0.33 399	0.94 438

MFMNet_re	1.01 465	1.73 504	3.04 447	0.85 467	0.76 449	0.93 464	0.81 491	1.02 430	1.10 494	1.05 473	1.06 483	0.84 424	0.96 480	0.93 275	0.97 392	0.68 514	0.61 380	0.63 514	0.60 516	0.77 515	0.80 402

DLCB_ROB	0.61 247	0.96 348	2.00 128	0.37 264	0.25 199	0.65 344	0.37 357	0.86 304	0.76 352	0.73 408	0.70 390	0.84 424	0.47 345	1.57 383	0.72 343	0.13 287	0.13 189	0.14 342	0.14 247	0.18 188	0.33 177

LL-Strereo	0.85 419	1.73 504	3.06 451	0.37 264	0.61 421	0.54 173	0.33 328	1.01 422	0.76 352	0.69 392	0.58 300	0.85 429	0.78 453	2.65 512	0.54 273	0.14 323	0.58 377	0.14 342	0.12 203	0.42 462	1.05 456

iRaft-Stereo_20w	1.50 512	0.42 116	4.81 537	2.24 543	2.09 541	1.36 498	1.27 528	1.38 512	0.94 462	2.07 528	0.42 157	0.85 429	0.69 434	0.87 260	1.37 450	0.10 107	4.04 557	0.09 70	0.40 472	0.17 164	4.53 558

XX-Stereo	0.98 461	0.57 197	4.45 534	1.64 525	5.33 555	0.55 186	0.16 30	0.96 379	0.43 53	0.45 146	0.65 357	0.85 429	0.19 56	0.79 244	0.26 73	0.11 196	0.80 408	0.10 125	0.32 432	0.17 164	0.78 396

ADCP+	1.03 470	1.68 501	3.83 511	0.35 233	0.39 334	1.05 479	0.79 490	0.94 362	0.86 433	0.69 392	0.68 372	0.85 429	1.53 515	1.02 288	4.56 544	0.13 287	0.12 173	0.16 387	0.15 269	0.28 360	0.44 262

NCCL2	0.71 350	1.32 433	2.30 199	0.44 342	0.31 269	0.71 381	0.67 473	0.89 330	0.69 278	0.70 396	0.61 322	0.85 429	0.54 378	1.58 390	0.70 333	0.20 429	0.17 247	0.66 515	0.25 385	0.26 333	0.38 210

ETE_ROB	0.68 332	1.09 374	2.32 204	0.38 283	0.26 215	0.69 373	0.51 424	1.49 518	0.75 343	0.81 438	0.71 403	0.85 429	0.51 366	1.39 351	0.70 333	0.17 391	0.14 204	0.19 428	0.16 290	0.24 291	0.35 192

HH	0.79 394	0.52 178	2.72 389	1.45 512	0.80 456	0.91 460	0.23 148	0.76 213	0.76 352	0.64 357	0.55 269	0.87 435	0.41 282	0.94 276	0.45 228	0.09 43	1.20 450	0.10 125	0.09 81	0.16 141	2.16 524

HanStereo	0.79 394	0.52 178	2.72 389	1.45 512	0.80 456	0.91 460	0.23 148	0.76 213	0.76 352	0.64 357	0.55 269	0.87 435	0.41 282	0.94 276	0.45 228	0.09 43	1.20 450	0.10 125	0.09 81	0.16 141	2.16 524

AnyNet_C32	1.08 479	1.76 508	3.01 443	0.50 380	0.54 393	1.17 492	1.16 521	0.97 387	0.95 467	1.11 480	0.98 469	0.87 435	0.93 478	1.57 383	4.11 541	0.22 444	0.20 275	0.25 467	0.25 385	0.40 452	0.68 364

CBMV	0.86 422	1.00 354	2.82 415	0.35 233	0.21 136	0.78 421	0.78 488	1.05 451	0.87 439	0.90 454	0.74 413	0.87 435	1.89 526	1.67 402	1.38 452	0.19 418	0.20 275	0.21 443	0.19 335	0.28 360	0.84 414
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
STrans-v2	0.69 339	0.62 220	2.66 357	0.28 88	0.23 178	0.57 215	0.32 314	1.01 422	0.77 365	0.92 457	0.84 440	0.88 439	0.92 476	1.81 428	1.19 430	0.10 107	0.07 9	0.10 125	0.09 81	0.12 70	0.30 158

ac_64	0.63 281	0.77 283	2.71 387	0.37 264	0.34 298	0.64 328	0.30 292	0.86 304	0.67 239	0.58 283	0.53 239	0.88 439	0.48 352	1.84 434	0.71 339	0.15 353	0.12 173	0.12 245	0.12 203	0.21 251	0.25 122

CBMV_ROB	0.88 429	0.75 279	2.73 394	0.36 251	0.22 149	0.76 405	0.47 414	1.05 451	0.81 399	1.06 475	1.04 480	0.88 439	1.36 501	2.17 479	2.03 481	0.23 452	0.24 296	0.27 470	0.25 385	0.27 347	0.73 381

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 176	0.39 100	1.30 37	0.45 349	0.21 136	0.74 397	0.17 38	0.71 199	0.44 62	1.17 487	0.38 137	0.89 442	0.23 105	0.86 259	0.94 390	0.11 196	0.49 356	0.09 70	0.40 472	0.13 87	0.50 289

DDVS	0.67 325	0.46 149	1.74 79	2.40 545	0.35 306	0.86 445	0.98 504	0.72 201	0.52 114	0.53 229	0.57 293	0.89 442	0.37 238	1.22 325	0.57 283	0.15 353	0.14 204	0.14 342	0.12 203	0.19 219	0.42 238

PASM	0.82 402	1.00 354	2.68 372	0.52 387	0.48 376	0.65 344	0.59 450	0.83 271	0.89 448	0.82 442	0.73 410	0.89 442	0.68 429	2.39 493	0.73 347	0.35 489	0.37 331	0.36 492	0.41 477	0.45 474	0.51 296

TransformOpticalFlow	0.65 300	0.61 213	2.67 365	0.45 349	0.26 215	0.62 302	0.28 248	0.88 321	0.76 352	0.76 421	0.74 413	0.90 445	0.84 461	1.82 431	0.80 368	0.10 107	0.07 9	0.11 191	0.09 81	0.12 70	0.19 77

riskmin	0.96 456	0.32 39	2.07 143	1.72 530	1.61 530	1.62 513	0.57 445	1.45 516	0.55 138	0.73 408	0.89 453	0.92 446	0.45 324	1.16 315	0.60 297	0.11 196	1.30 470	0.12 245	1.38 549	0.14 110	1.51 498

DDUNet	0.90 439	1.63 496	2.77 404	0.77 457	0.69 438	0.83 438	0.44 400	0.90 339	0.70 289	0.68 388	0.76 423	0.92 446	0.54 378	1.14 313	1.35 446	0.61 507	0.37 331	0.96 528	0.52 502	0.77 515	0.67 359

ADLNet2	0.73 362	1.22 414	3.28 466	0.34 210	0.36 317	0.65 344	0.37 357	0.94 362	0.87 439	0.57 277	0.65 357	0.92 446	0.48 352	2.05 464	0.60 297	0.13 287	0.11 155	0.11 191	0.11 165	0.37 430	0.38 210

XQC	0.84 410	1.32 433	2.61 337	0.78 460	0.44 363	0.89 456	0.53 431	1.16 492	1.07 491	0.85 448	0.69 377	0.92 446	0.73 441	1.40 353	1.44 454	0.24 459	0.35 328	0.23 456	0.26 393	0.45 474	0.39 218

RYNet	0.77 388	0.91 336	2.36 209	0.37 264	0.41 346	0.88 454	0.44 400	0.99 403	0.88 443	0.65 373	0.54 258	0.92 446	0.61 410	2.70 516	1.23 436	0.15 353	0.14 204	0.17 402	0.14 247	0.27 347	0.55 320

Ntro	1.11 481	2.10 528	3.52 494	0.97 482	0.87 465	1.06 482	0.54 434	1.02 430	0.93 461	0.63 347	0.76 423	0.93 451	0.67 427	1.76 415	1.71 465	1.03 530	0.46 349	0.76 520	0.41 477	1.29 531	0.86 421

RAFT-Test	0.56 197	0.41 113	2.01 130	0.90 471	1.07 493	0.65 344	0.37 357	0.83 271	0.65 218	0.49 179	0.49 208	0.93 451	0.24 111	0.52 133	0.30 113	0.10 107	0.38 335	0.09 70	0.38 468	0.11 59	0.19 77

FAT-Stereo	0.72 359	0.60 207	2.86 423	0.37 264	0.29 247	0.64 328	0.55 438	1.01 422	0.91 453	0.76 421	0.94 461	0.93 451	0.79 455	1.82 431	0.60 297	0.19 418	0.19 260	0.17 402	0.16 290	0.23 284	0.47 274

NCC-stereo	0.88 429	1.22 414	2.97 436	0.60 416	0.45 366	1.88 525	0.48 416	1.04 443	0.75 343	0.70 396	0.85 443	0.93 451	0.84 461	1.81 428	1.51 458	0.28 476	0.19 260	0.23 456	0.31 424	0.27 347	0.35 192

Abc-Net	0.88 429	1.22 414	2.97 436	0.60 416	0.45 366	1.88 525	0.48 416	1.04 443	0.75 343	0.70 396	0.85 443	0.93 451	0.84 461	1.81 428	1.51 458	0.28 476	0.19 260	0.23 456	0.31 424	0.27 347	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
RASNet	0.69 339	1.05 368	2.59 325	0.37 264	0.47 375	0.66 357	0.33 328	0.82 260	0.76 352	0.51 210	0.65 357	0.93 451	0.62 412	2.20 480	0.80 368	0.14 323	0.09 98	0.09 70	0.11 165	0.18 188	0.37 201

LSM	3.40 547	1.42 465	5.81 547	9.98 563	30.74 574	0.86 445	1.14 517	0.99 403	1.26 506	1.40 513	2.18 522	0.93 451	0.85 464	1.76 415	1.03 406	0.22 444	0.35 328	0.24 462	0.29 408	0.40 452	6.21 562

LALA_ROB	0.68 332	1.14 387	2.50 293	0.37 264	0.29 247	0.78 421	0.55 438	0.99 403	0.84 424	0.82 442	0.68 372	0.93 451	0.50 362	1.01 287	0.89 384	0.21 438	0.15 220	0.21 443	0.18 317	0.26 333	0.30 158

UGAM	0.69 339	0.84 306	2.66 357	0.40 311	0.20 122	0.53 162	0.34 336	0.63 163	0.74 337	0.45 146	0.74 413	0.95 459	0.36 232	2.57 504	0.42 209	0.11 196	0.45 348	0.17 402	0.19 335	0.43 467	0.57 327

Wz-Net-SNSev	0.85 419	1.83 511	3.36 472	0.42 325	0.31 269	0.71 381	0.66 468	1.04 443	0.94 462	0.68 388	0.85 443	0.96 460	0.62 412	1.75 413	1.14 423	0.16 370	0.15 220	0.16 387	0.17 306	0.39 446	0.63 346

THIR-Stereo	0.88 429	0.85 310	2.33 206	0.26 58	0.16 36	0.59 245	2.69 546	0.62 156	0.54 129	0.62 336	1.61 508	0.96 460	1.77 522	1.67 402	2.20 494	0.10 107	0.08 45	0.14 342	0.11 165	0.16 141	0.21 93

DANet	0.85 419	0.68 240	2.41 228	1.18 501	0.48 376	0.77 415	1.23 527	0.93 357	1.53 521	0.90 454	0.72 408	0.97 462	0.57 390	1.86 440	1.05 408	0.18 402	0.16 234	0.19 428	0.16 290	0.26 333	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
otaku	1.15 485	2.10 528	3.51 492	0.98 483	0.74 444	1.02 476	0.59 450	1.03 437	0.89 448	0.70 396	1.60 507	0.98 463	0.65 419	1.63 395	1.80 474	0.99 529	0.46 349	0.73 519	0.40 472	1.30 533	0.88 425

SHD	0.84 410	1.14 387	2.54 305	0.80 463	0.52 384	0.76 405	0.34 336	1.16 492	1.29 509	1.11 480	0.85 443	0.98 463	0.74 445	1.25 334	1.48 456	0.22 444	0.37 331	0.20 437	0.27 402	0.36 423	0.41 233

MDST_ROB	1.28 494	0.53 182	3.84 512	0.55 400	0.45 366	4.06 549	0.60 454	1.36 510	0.89 448	2.18 533	1.17 487	0.98 463	0.72 438	4.28 548	2.12 488	0.20 429	0.16 234	0.19 428	0.17 306	0.20 239	0.84 414

RP	0.74 366	1.01 357	2.48 282	0.44 342	0.45 366	0.66 357	0.45 404	0.95 376	0.87 439	0.70 396	0.95 464	0.99 466	0.82 458	1.55 376	0.82 375	0.26 469	0.19 260	0.23 456	0.20 346	0.34 406	0.38 210

Nwc_Net	0.75 377	1.10 379	2.96 435	0.42 325	0.39 334	0.77 415	0.39 372	1.06 464	0.73 317	0.65 373	1.00 473	0.99 466	0.74 445	1.43 359	0.99 400	0.24 459	0.15 220	0.23 456	0.26 393	0.27 347	0.30 158

ADCL	1.07 475	1.22 414	2.80 409	0.40 311	0.33 288	1.50 506	1.87 543	0.97 387	1.04 487	1.26 503	1.28 493	0.99 466	1.41 505	1.36 349	3.51 530	0.17 391	0.14 204	0.22 448	0.21 357	0.32 395	0.43 246

PDISCO_ROB	0.84 410	1.46 472	2.84 419	0.65 434	0.59 407	1.17 492	0.48 416	1.19 497	1.08 493	0.67 382	0.72 408	1.00 469	0.61 410	1.24 330	1.05 408	0.38 491	0.18 254	0.28 472	0.24 377	0.58 496	0.44 262

UDG	0.86 422	1.57 484	2.80 409	0.68 447	0.59 407	0.78 421	0.38 366	0.97 387	0.74 337	0.63 347	0.70 390	1.01 470	0.68 429	1.02 288	1.22 435	0.45 499	0.34 327	0.89 526	0.51 500	0.73 509	0.58 329

ADCMid	1.06 473	1.82 510	3.53 495	0.39 298	0.36 317	0.99 471	0.58 447	1.01 422	0.94 462	1.23 500	1.02 476	1.01 470	1.01 484	1.11 308	4.04 539	0.22 444	0.19 260	0.42 501	0.32 432	0.42 462	0.53 309

FBW_ROB	0.94 450	1.23 418	2.35 208	0.46 354	0.32 281	0.87 452	0.46 410	1.15 489	0.97 475	0.83 445	0.78 431	1.01 470	0.64 416	3.65 544	1.65 464	0.27 473	0.24 296	0.40 497	0.26 393	0.32 395	0.88 425

RGC	0.78 390	1.10 379	2.55 313	0.45 349	0.45 366	0.73 391	0.40 377	1.00 413	0.75 343	0.75 417	1.04 480	1.02 473	0.73 441	1.74 411	1.15 425	0.24 459	0.19 260	0.28 472	0.26 393	0.31 387	0.38 210

CBFPSM	0.62 267	1.34 441	2.12 158	0.30 126	0.23 178	0.71 381	0.38 366	0.77 220	0.68 266	0.51 210	0.49 208	1.03 474	0.82 458	0.63 180	1.35 446	0.11 196	0.12 173	0.10 125	0.10 117	0.19 219	0.37 201

Anonymous_2	1.36 502	0.49 159	2.03 134	1.71 529	1.58 527	2.49 541	0.58 447	1.59 523	2.31 537	0.77 423	0.88 451	1.03 474	0.58 397	1.20 324	0.66 324	0.32 484	1.38 479	1.42 544	3.87 560	0.78 517	1.56 500

hitnet-ft	0.73 362	1.09 374	2.59 325	0.28 88	0.22 149	0.71 381	0.36 354	0.89 330	0.67 239	0.58 283	0.83 438	1.03 474	0.94 479	2.31 485	0.70 333	0.23 452	0.14 204	0.41 499	0.13 225	0.24 291	0.28 143

SGM-Forest	1.84 526	7.91 562	10.36 557	0.42 325	0.33 288	1.04 477	1.29 529	1.01 422	0.88 443	1.19 489	2.30 526	1.03 474	1.79 523	2.60 508	2.81 517	0.22 444	0.21 284	0.21 443	0.19 335	0.25 313	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
EDNetEfficient	1.29 495	0.78 289	4.27 527	0.65 434	1.03 487	0.94 466	1.38 533	0.87 313	1.75 529	2.33 539	1.32 498	1.04 478	2.21 533	1.59 391	4.07 540	0.16 370	0.19 260	0.15 368	0.27 402	0.38 437	0.40 225

AF-Net	0.76 382	1.14 387	2.74 397	0.42 325	0.41 346	0.70 376	0.41 379	1.07 467	0.94 462	0.73 408	1.05 482	1.04 478	0.86 466	1.23 328	1.00 403	0.23 452	0.15 220	0.25 467	0.18 317	0.32 395	0.35 192

CSAN	1.38 503	1.74 507	4.12 520	0.53 391	0.38 332	1.06 482	1.15 519	1.29 504	1.12 497	1.19 489	1.90 515	1.04 478	1.44 506	5.92 555	2.82 518	0.26 469	0.22 287	0.24 462	0.25 385	0.35 418	0.54 313

DPSNet	1.02 466	0.72 261	2.84 419	0.60 416	0.39 334	1.08 484	0.75 484	1.41 514	1.14 499	0.74 414	0.69 377	1.05 481	1.67 517	2.09 472	2.22 496	0.27 473	0.61 380	0.20 437	0.50 496	0.48 483	1.03 454

WZ-Net	1.04 471	1.83 511	4.20 524	0.42 325	0.36 317	0.88 454	0.71 480	1.05 451	1.11 496	0.84 446	0.94 461	1.06 482	1.17 494	2.37 489	2.24 497	0.20 429	0.14 204	0.15 368	0.16 290	0.36 423	0.53 309

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 479	2.01 522	2.56 317	0.49 374	0.40 340	1.49 505	0.96 502	1.02 430	0.95 467	0.85 448	0.94 461	1.06 482	0.59 400	2.92 529	1.15 425	0.43 497	0.74 403	0.32 485	0.55 506	0.74 510	1.35 487

DISCO	0.61 247	0.63 222	1.98 125	0.46 354	0.34 298	0.84 443	0.35 346	0.88 321	0.81 399	0.61 323	0.64 350	1.06 482	0.53 376	1.11 308	0.83 377	0.13 287	0.10 127	0.11 191	0.10 117	0.26 333	0.37 201

RainbowNet	1.27 493	2.22 535	3.58 498	1.14 499	0.92 470	1.08 484	0.76 485	1.19 497	1.15 501	0.77 423	0.97 466	1.08 485	0.83 460	1.64 398	1.72 467	1.20 537	1.30 470	1.01 531	0.58 513	1.23 528	0.97 446

ADCS	1.14 484	2.02 523	3.36 472	0.43 337	0.37 323	0.96 470	0.81 491	1.12 482	1.17 503	1.25 502	0.98 469	1.08 485	0.92 476	1.41 357	4.97 547	0.23 452	0.21 284	0.22 448	0.23 373	0.40 452	0.67 359

ADCPNet	1.07 475	1.37 455	4.54 536	0.38 283	0.68 436	1.36 498	0.64 463	0.93 357	0.83 412	0.79 432	0.82 436	1.08 485	1.18 495	1.30 343	2.68 511	0.21 438	0.69 394	0.21 443	0.95 539	0.30 378	0.54 313

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 450	0.84 306	3.40 482	1.46 514	0.78 454	1.37 500	0.70 479	1.11 479	0.68 266	0.80 434	1.29 494	1.09 488	0.59 400	1.16 315	1.01 405	0.14 323	0.53 365	0.11 191	0.46 487	0.31 387	0.86 421

Wz-Net-TNSev	1.02 466	2.26 539	3.69 504	0.38 283	0.31 269	1.00 473	0.71 480	1.12 482	1.02 482	0.74 414	0.73 410	1.09 488	0.91 473	2.46 498	2.15 491	0.21 438	0.20 275	0.16 387	0.20 346	0.48 483	0.62 340

RTS	1.29 495	1.59 488	6.48 551	0.63 427	0.57 402	1.59 511	0.90 499	1.15 489	1.44 516	1.20 494	1.31 496	1.10 490	0.87 469	2.67 513	2.27 499	0.21 438	0.38 335	0.19 428	0.20 346	0.46 478	0.68 364

RTSA	1.29 495	1.59 488	6.48 551	0.63 427	0.57 402	1.59 511	0.90 499	1.15 489	1.44 516	1.20 494	1.31 496	1.10 490	0.87 469	2.67 513	2.27 499	0.21 438	0.38 335	0.19 428	0.20 346	0.46 478	0.68 364

raft_robust	0.68 332	1.24 419	2.42 232	0.30 126	0.57 402	0.53 162	0.25 200	0.95 376	0.79 383	0.49 179	0.46 180	1.12 492	0.74 445	1.50 371	0.61 304	0.09 43	0.62 385	0.10 125	0.30 417	0.26 333	0.30 158

DispFullNet	1.69 524	2.25 537	5.23 541	1.53 520	8.78 556	0.89 456	0.37 357	1.03 437	0.98 476	1.37 509	1.00 473	1.13 493	1.97 528	1.51 372	0.98 398	0.55 505	0.32 322	1.19 535	0.64 518	1.16 526	0.88 425

edge stereo	0.84 410	0.74 274	3.42 487	0.38 283	1.21 507	0.63 316	0.41 379	0.98 394	0.83 412	0.81 438	0.88 451	1.14 494	0.73 441	2.16 477	0.89 384	0.22 444	0.20 275	0.26 469	0.18 317	0.38 437	0.43 246

PVD	1.05 472	1.21 409	2.36 209	0.84 466	0.91 469	1.04 477	0.64 463	1.32 508	1.68 526	1.43 515	1.41 503	1.14 494	1.15 493	1.49 370	1.77 472	0.27 473	0.65 388	0.28 472	0.35 453	0.40 452	0.73 381

stereogan	0.74 366	0.68 240	2.82 415	0.40 311	0.40 340	1.05 479	0.42 385	0.99 403	0.96 469	0.78 431	0.86 448	1.15 496	0.73 441	1.57 383	0.56 280	0.20 429	0.19 260	0.20 437	0.16 290	0.37 430	0.34 185

AnyNet_C01	1.20 488	1.89 514	4.25 526	0.55 400	0.54 393	1.57 509	1.39 534	1.10 475	1.13 498	1.19 489	1.34 500	1.15 496	1.11 491	1.73 409	2.89 519	0.26 469	0.24 296	0.28 472	0.24 377	0.50 486	0.68 364

psmorigin	1.41 505	0.91 336	13.83 563	0.37 264	0.30 260	0.63 316	0.37 357	0.80 242	0.64 211	0.98 463	0.87 449	1.16 498	0.78 453	3.95 546	1.09 416	0.19 418	0.22 287	0.17 402	0.19 335	0.25 313	0.47 274

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 402	0.78 289	3.67 502	0.35 233	0.81 458	1.25 496	0.88 496	1.13 486	0.58 158	0.84 446	0.52 232	1.24 499	0.64 416	0.77 234	0.70 333	0.10 107	0.53 365	0.11 191	0.45 483	0.29 369	0.81 409

MADNet+	1.44 507	2.19 532	6.00 548	0.89 469	0.70 440	1.58 510	1.11 514	1.56 522	1.30 511	0.89 452	1.03 478	1.25 500	1.12 492	3.29 536	2.80 516	0.48 502	0.57 375	0.39 496	0.36 462	0.63 502	0.69 370

FTStereo	0.79 394	0.32 39	2.83 417	0.70 449	0.21 136	0.73 391	1.75 540	0.61 152	0.60 175	1.07 476	1.62 509	1.28 501	2.11 531	0.75 230	0.30 113	0.19 418	0.08 45	0.12 245	0.11 165	0.12 70	0.39 218

EDNetEfficientorigin	8.19 560	1.27 425	145.54 580	0.51 385	0.96 475	0.75 400	0.49 421	0.86 304	1.57 523	2.12 531	1.49 505	1.28 501	1.35 499	1.84 434	2.15 491	0.14 323	0.13 189	0.17 402	0.18 317	0.39 446	0.64 351

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 504	2.04 525	3.02 445	0.58 414	0.41 346	2.15 536	1.00 509	1.31 507	1.29 509	1.05 473	1.10 485	1.29 503	0.91 473	3.07 532	1.34 444	1.65 547	0.84 415	0.68 517	0.88 536	1.55 540	1.91 512

G-Net	1.02 466	0.70 252	3.23 460	0.60 416	0.66 432	2.00 531	0.71 480	0.78 227	0.70 289	1.14 483	2.53 530	1.29 503	1.01 484	1.47 367	1.74 469	0.25 465	0.24 296	0.24 462	0.26 393	0.37 430	0.40 225

UGAM-zero	0.97 459	0.44 138	2.48 282	0.33 186	0.86 462	1.26 497	0.76 485	1.05 451	0.52 114	0.93 460	0.45 175	1.32 505	0.81 456	2.08 469	0.49 252	0.10 107	0.52 363	0.09 70	0.47 489	0.11 59	4.43 557

HUF	1.33 500	0.96 348	4.06 518	2.73 551	2.17 543	0.35 31	0.24 174	1.87 531	0.75 343	1.28 505	0.29 74	1.35 506	0.19 56	1.97 458	0.43 216	0.15 353	3.91 556	0.08 28	0.06 8	0.31 387	3.41 552

FINET	1.92 528	1.96 516	4.49 535	1.62 523	1.39 516	3.51 547	4.39 553	2.89 546	2.58 540	1.39 511	1.98 516	1.35 506	2.12 532	1.64 398	2.12 488	0.84 522	1.03 435	0.18 421	0.29 408	0.54 493	2.12 522

PAM_32	0.95 453	0.43 126	2.68 372	0.64 431	1.10 500	1.78 521	1.16 521	1.12 482	0.96 469	1.07 476	0.90 456	1.38 508	0.76 452	0.78 241	1.11 419	0.10 107	1.29 467	0.10 125	0.50 496	0.16 141	0.98 448

PAM	0.91 441	0.43 126	2.67 365	0.77 457	0.89 466	1.81 522	1.22 526	1.13 486	0.78 370	1.16 486	0.91 458	1.39 509	0.68 429	0.76 232	1.06 411	0.10 107	0.98 425	0.10 125	0.50 496	0.14 110	0.66 355

HSM	0.67 325	0.92 341	2.29 197	0.30 126	0.29 247	0.65 344	0.29 276	0.98 394	0.67 239	0.59 302	0.58 300	1.39 509	0.65 419	2.56 503	0.45 228	0.11 196	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.18 188	0.24 118

MFN_U_SF_RVC	1.57 519	2.56 552	3.30 469	0.66 439	0.41 346	1.15 490	0.51 424	1.27 502	1.35 513	1.61 523	1.20 489	1.43 511	0.97 481	1.80 426	2.10 486	1.88 550	1.79 514	1.97 553	2.14 554	1.61 541	1.76 511

SAMSARA	1.11 481	1.35 445	2.60 332	1.34 505	0.77 451	1.67 516	1.41 537	1.47 517	0.99 479	1.54 521	0.89 453	1.44 512	0.90 472	1.88 446	1.71 465	0.25 465	0.55 371	0.22 448	0.34 451	0.39 446	0.50 289

SPS-STEREO	1.22 489	1.65 498	3.41 484	0.66 439	0.69 438	1.01 474	0.68 475	1.10 475	0.96 469	1.40 513	1.25 492	1.46 513	1.08 489	2.05 464	2.24 497	0.66 512	0.61 380	0.58 510	0.57 512	0.66 505	1.65 507
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	1.50 512	1.98 518	2.69 379	1.39 510	1.12 501	1.39 502	1.19 524	1.80 528	1.47 518	1.19 489	2.20 523	1.53 514	1.51 513	2.12 474	1.98 478	1.34 540	0.68 391	1.28 538	0.70 521	1.37 535	1.12 460

IMH-64	1.50 512	1.98 518	2.69 379	1.39 510	1.12 501	1.39 502	1.19 524	1.80 528	1.47 518	1.19 489	2.20 523	1.53 514	1.51 513	2.12 474	1.98 478	1.34 540	0.68 391	1.28 538	0.70 521	1.37 535	1.12 460

ACV-stereo	0.71 350	0.85 310	3.01 443	0.33 186	0.25 199	1.01 474	0.59 450	0.62 156	0.54 129	0.42 127	0.45 175	1.54 516	1.44 506	1.40 353	0.73 347	0.14 323	0.13 189	0.12 245	0.11 165	0.20 239	0.35 192

coex-ft	6.14 557	1.98 518	60.80 578	0.34 210	0.30 260	0.80 428	1.17 523	0.76 213	4.34 549	19.82 570	2.15 521	1.61 517	8.77 560	1.82 431	10.36 561	0.44 498	2.05 526	0.18 421	0.19 335	0.39 446	4.61 560

NVStereoNet_ROB	1.45 509	1.62 493	3.59 499	1.09 492	0.70 440	0.86 445	0.67 473	1.19 497	1.51 520	1.20 494	4.05 549	1.61 517	1.94 527	2.97 531	2.07 485	0.67 513	0.69 394	0.55 509	0.70 521	0.57 495	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
SANet	1.35 501	1.80 509	4.39 532	0.41 321	0.29 247	1.72 518	0.89 498	1.17 495	2.47 539	1.22 498	1.82 512	1.72 519	1.70 519	2.57 504	3.30 524	0.18 402	0.16 234	0.16 387	0.15 269	0.34 406	0.62 340

PWCK	1.62 522	2.32 544	4.27 527	1.11 495	0.56 397	1.81 522	1.84 541	1.55 521	1.54 522	1.45 516	1.81 511	1.82 520	1.38 503	3.34 537	2.14 490	1.09 533	0.57 375	0.98 529	0.59 514	1.50 539	0.79 399

ELAS	1.52 516	0.92 341	2.91 429	0.62 424	0.57 402	3.13 544	2.21 545	1.67 525	1.58 524	2.42 540	2.43 528	1.87 521	2.49 536	1.85 438	2.70 512	0.42 494	0.43 346	0.41 499	0.40 472	0.51 488	0.85 418
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	2.00 530	2.19 532	4.85 538	1.09 492	0.86 462	1.15 490	0.53 431	1.11 479	1.15 501	0.65 373	1.09 484	1.97 522	0.69 434	2.31 485	9.78 560	5.73 560	0.42 343	1.03 532	0.55 506	1.89 544	0.92 433

WAO-7	1.58 520	2.04 525	3.25 463	0.94 477	0.75 446	1.75 519	1.13 516	1.87 531	1.97 535	1.46 518	2.53 530	1.98 523	1.75 520	3.13 533	2.48 504	0.69 515	0.67 390	0.94 527	0.74 528	0.80 518	0.77 390

ELAS_RVC	1.51 515	0.88 321	3.36 472	0.63 427	0.56 397	1.53 507	2.73 547	1.53 519	1.76 530	2.26 537	2.21 525	2.10 524	3.07 541	2.08 469	2.52 505	0.42 494	0.42 343	0.42 501	0.37 464	0.51 488	0.84 414
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 517	2.20 534	4.42 533	1.10 494	0.93 473	1.37 500	0.87 494	1.53 519	1.71 528	1.22 498	1.72 510	2.12 525	1.06 487	2.58 506	1.93 477	0.94 524	0.54 368	1.00 530	0.56 508	2.11 548	0.96 443

WAO-6	1.69 524	1.87 513	3.21 459	1.15 500	1.01 484	2.29 537	1.06 513	1.85 530	2.84 545	1.30 508	2.59 532	2.19 526	1.67 517	2.62 509	2.52 505	0.96 526	0.68 391	1.19 535	0.84 533	1.13 524	0.95 441

IMH	2.14 534	2.46 548	3.60 501	1.70 528	1.13 503	1.65 515	0.93 501	2.13 539	1.93 534	1.37 509	2.64 535	2.19 526	1.82 524	5.77 553	2.18 493	5.70 559	1.05 436	1.31 540	0.72 526	1.39 537	1.13 462

JetBlue	1.89 527	2.09 527	4.16 522	0.74 452	1.23 508	4.52 553	3.86 552	1.68 526	1.26 506	1.28 505	1.54 506	2.36 528	1.86 525	3.35 538	3.37 526	0.54 503	0.49 356	0.48 506	0.49 494	1.39 537	1.21 471

SGM_RVC	2.11 533	1.07 370	2.87 424	0.98 483	0.92 470	2.72 543	1.88 544	1.91 534	12.27 559	2.09 529	1.99 517	2.47 529	2.24 534	2.87 528	2.03 481	0.54 503	0.47 352	0.42 501	0.47 489	0.74 510	1.22 473
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample8	1.23 491	0.69 249	2.69 379	0.28 88	0.23 178	0.81 432	0.33 328	1.01 422	0.75 343	1.23 500	0.63 337	2.53 530	1.31 497	2.02 461	2.70 512	0.65 509	4.33 559	0.86 522	0.56 508	0.25 313	0.72 377

MADNet++	2.94 544	2.17 531	3.27 465	2.55 549	2.28 544	3.29 546	3.37 548	2.76 544	2.67 543	3.10 550	3.20 544	2.78 531	3.25 543	4.11 547	4.68 546	2.72 554	2.27 541	3.03 559	2.43 556	2.34 550	2.59 540

MeshStereo	1.29 495	1.34 441	3.04 447	0.35 233	0.28 241	1.10 486	0.69 477	1.42 515	1.07 491	2.71 546	2.43 528	2.95 532	1.50 512	2.92 529	2.03 481	0.23 452	0.22 287	0.22 448	0.19 335	0.50 486	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
JetRed	3.37 546	4.96 557	10.08 556	1.48 516	1.73 533	7.63 557	5.47 557	3.47 552	2.20 536	2.42 540	2.40 527	2.98 533	2.35 535	3.52 542	6.60 553	1.33 539	1.90 518	1.38 542	1.23 547	2.30 549	2.02 517

SGM+DAISY	2.67 537	2.14 530	4.28 529	1.92 539	2.11 542	4.36 552	5.22 556	3.17 547	3.00 546	3.24 552	3.81 548	3.03 534	3.61 546	2.53 501	3.79 534	1.15 534	1.29 467	0.66 515	0.71 525	0.95 521	2.44 539

ACVNet_1	1.47 511	2.27 540	4.92 539	1.11 495	0.89 466	1.19 494	0.66 468	1.28 503	1.19 504	0.98 463	0.97 466	3.06 535	1.48 511	2.37 489	1.82 475	1.08 532	0.49 356	1.03 532	0.48 492	1.20 527	0.95 441

WCMA_ROB	1.29 495	1.21 409	3.13 455	0.65 434	0.36 317	1.20 495	0.78 488	1.00 413	0.98 476	1.78 526	2.62 533	3.08 536	2.01 529	1.86 440	2.35 501	0.38 491	0.38 335	0.32 485	0.32 432	0.31 387	1.06 457

WAO-8	2.91 541	2.55 550	3.77 506	1.93 540	1.04 488	4.08 550	0.99 505	3.25 550	6.09 552	2.20 534	3.34 545	3.33 537	2.64 537	11.73 562	2.52 505	2.12 551	1.92 519	1.55 546	0.93 537	1.27 529	0.96 443

Venus	2.91 541	2.55 550	3.77 506	1.93 540	1.04 488	4.08 550	0.99 505	3.25 550	6.09 552	2.20 534	3.34 545	3.33 537	2.64 537	11.73 562	2.52 505	2.12 551	1.92 519	1.55 546	0.93 537	1.27 529	0.96 443

FCDSN-DC	1.45 509	1.12 383	3.30 469	0.48 361	0.41 346	1.13 488	0.60 454	1.17 495	1.28 508	2.25 536	2.85 538	3.65 539	3.34 545	2.58 506	2.44 503	0.31 483	0.26 308	0.31 482	0.30 417	0.37 430	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.
notaker	2.77 539	2.35 545	4.02 517	2.61 550	1.44 518	1.77 520	1.14 517	2.77 545	1.81 532	2.30 538	11.41 561	3.95 540	4.70 550	3.24 535	3.01 521	1.58 546	0.88 417	1.71 551	1.08 544	2.10 547	1.44 495

UNDER WATER-64	2.59 536	2.28 541	5.63 545	1.85 536	1.45 519	3.28 545	1.60 539	2.62 542	5.57 551	2.09 529	2.12 519	4.10 541	4.21 549	2.74 520	3.64 533	1.49 544	0.86 416	1.58 548	1.09 545	1.91 545	1.62 505

TorneroNet-64	2.74 538	2.23 536	4.18 523	1.48 516	1.20 506	3.88 548	1.01 511	3.48 554	6.61 555	2.62 544	4.55 552	4.20 542	3.84 548	3.39 540	3.40 528	1.23 538	0.66 389	1.39 543	0.80 530	3.42 555	1.27 479

FC-DCNN	1.60 521	0.85 310	3.44 488	0.46 354	0.39 334	1.96 527	0.66 468	1.72 527	1.70 527	2.75 547	2.91 541	4.20 542	3.15 542	2.72 517	2.66 510	0.30 481	0.26 308	0.31 482	0.30 417	0.33 399	0.91 429

LVE	2.10 532	2.61 553	4.30 531	1.79 533	1.81 535	1.68 517	1.04 512	2.35 541	2.78 544	1.27 504	2.87 539	4.21 544	1.46 508	2.83 526	2.02 480	2.87 555	0.92 420	1.19 535	1.47 551	1.29 531	1.18 464

Dean	1.92 528	2.31 543	5.03 540	1.31 502	1.08 494	1.55 508	0.99 505	1.98 538	2.33 538	1.51 520	4.15 550	4.23 545	1.39 504	2.31 485	2.10 486	1.18 536	0.69 394	1.18 534	0.75 529	1.30 533	1.07 458

FC-DCNN v2	1.65 523	0.85 310	3.39 477	0.46 354	0.39 334	2.02 533	0.66 468	1.94 536	1.84 533	2.81 548	2.99 542	4.39 546	3.25 543	2.81 525	2.75 515	0.29 480	0.26 308	0.31 482	0.30 417	0.33 399	0.91 429

tt	4.94 554	0.32 39	4.22 525	2.29 544	1.58 527	10.19 560	16.94 565	9.44 563	5.03 550	1.69 524	1.33 499	4.68 547	5.02 551	3.38 539	5.91 551	6.15 561	9.47 568	2.80 557	3.16 558	3.54 556	1.58 501

MSMD_ROB	1.41 505	1.03 363	2.75 399	0.41 321	0.32 281	2.00 531	0.61 459	0.96 379	1.43 515	2.97 549	2.63 534	4.76 548	2.04 530	2.44 497	1.78 473	0.30 481	0.26 308	0.32 485	0.32 432	0.32 395	0.63 346

IGEV-RUCA	2.30 535	0.38 93	1.36 40	0.41 321	1.90 536	2.03 534	1.86 542	1.37 511	1.78 531	3.73 553	3.72 547	5.06 549	8.09 558	2.15 476	1.63 463	0.26 469	0.77 404	2.71 556	1.91 552	2.43 551	2.42 538

LE_ROB	4.55 553	2.43 547	9.94 555	2.79 552	4.03 552	2.40 540	3.54 549	2.72 543	11.04 558	11.64 563	4.69 553	5.25 550	10.74 561	4.52 551	9.73 559	0.82 521	0.70 397	1.34 541	0.97 540	0.74 510	0.94 438

UNDER WATER	2.84 540	2.25 537	5.25 542	1.84 535	1.45 519	2.36 539	1.44 538	3.23 549	6.51 554	2.61 543	2.73 537	5.69 551	5.64 553	3.14 534	4.18 542	1.48 543	0.81 411	1.60 549	1.07 543	1.91 545	1.67 508

SDNR	2.06 531	2.93 555	2.94 433	1.55 521	5.13 554	1.98 530	0.24 174	1.95 537	2.62 541	0.92 457	2.71 536	5.76 552	0.68 429	3.61 543	3.84 535	0.33 486	0.38 335	0.22 448	0.17 306	1.13 524	2.04 518

pmcnn	1.44 507	1.25 422	3.57 497	0.74 452	1.42 517	0.72 387	0.56 442	1.04 443	1.06 490	1.03 472	2.89 540	6.01 553	0.75 449	2.54 502	3.60 532	0.14 323	0.11 155	0.08 28	0.06 8	0.34 406	0.81 409

MANE	3.51 549	2.03 524	3.88 514	1.89 538	2.01 539	5.98 554	4.72 554	5.87 558	7.13 556	3.80 554	5.10 554	6.11 554	5.34 552	4.39 549	5.05 548	1.07 531	1.28 465	0.50 507	0.85 534	0.76 513	2.36 537

DGTPSM_ROB	8.97 561	5.94 558	13.01 561	5.95 559	11.34 559	8.54 558	24.06 567	6.47 559	13.52 561	5.19 556	11.52 562	6.18 555	11.04 562	7.02 557	13.92 564	4.47 557	7.66 562	3.90 560	7.43 564	4.34 558	7.98 564

DPSMNet_ROB	9.58 562	5.96 559	13.98 564	8.88 561	11.87 560	8.54 558	24.08 568	6.48 560	13.67 564	5.35 557	11.53 563	6.31 556	11.04 562	7.69 558	14.09 565	7.61 566	8.23 564	5.03 561	7.75 565	5.24 561	8.36 565

USTest	8.06 559	7.11 561	8.76 554	9.20 562	9.03 557	15.20 563	23.57 566	10.01 564	9.45 557	5.97 558	6.79 555	7.77 557	7.51 557	8.75 561	11.06 563	2.24 553	3.58 553	2.87 558	3.21 559	4.93 560	4.21 555

TCMNet-wrong-test	5.56 555	6.73 560	6.40 550	13.05 567	11.91 561	7.29 556	5.47 557	7.17 561	1.58 524	2.68 545	3.15 543	8.30 558	5.87 555	4.80 552	6.10 552	3.08 556	0.98 425	2.37 555	1.99 553	6.69 562	5.63 561

KSHMR	4.19 551	2.37 546	6.24 549	1.73 531	1.48 523	1.97 529	1.29 529	3.18 548	17.06 569	2.15 532	15.74 564	9.09 559	1.75 520	8.33 559	2.37 502	1.55 545	1.29 467	1.70 550	1.23 547	1.75 542	1.60 503

SGM-ForestM	3.67 550	2.70 554	5.34 544	1.65 526	1.72 532	6.02 555	5.08 555	4.10 555	3.47 547	4.59 555	4.21 551	9.81 560	5.79 554	6.44 556	6.97 555	0.88 523	1.09 440	0.33 489	0.45 483	0.68 506	2.10 521

HanzoNet	7.85 558	3.30 556	5.75 546	7.47 560	3.97 551	2.34 538	1.37 531	3.47 552	4.02 548	13.30 564	10.49 557	10.86 561	16.67 567	8.50 560	10.51 562	10.80 567	9.84 569	5.83 563	13.69 567	7.24 563	7.51 563

Anonymous_1	22.76 569	11.11 563	11.93 558	12.73 564	26.05 573	19.39 569	27.77 572	14.18 566	13.64 563	14.92 565	10.66 558	11.26 562	11.24 564	12.48 566	14.45 566	37.82 579	7.87 563	34.92 576	63.61 576	87.51 579	11.75 568

ktn	4.44 552	2.47 549	3.70 505	1.82 534	1.49 524	2.11 535	1.40 535	2.30 540	12.56 560	11.36 562	16.25 565	11.30 563	3.77 547	4.41 550	3.47 529	1.86 549	0.99 427	1.74 552	1.21 546	3.28 554	1.39 491

TorneroNet	5.60 556	2.30 542	3.98 515	1.49 518	1.26 511	14.47 562	1.11 514	4.85 556	20.66 574	10.12 559	16.30 566	11.78 564	7.35 556	3.41 541	4.38 543	1.36 542	0.70 397	1.46 545	0.87 535	2.73 552	1.33 484

DPSM_ROB	12.32 563	11.13 564	12.31 559	12.90 565	12.80 563	19.81 572	28.13 573	14.50 567	14.31 566	10.62 560	11.34 559	12.03 565	11.89 565	13.08 567	15.22 567	7.09 563	8.31 565	6.47 565	7.32 562	8.69 564	8.43 566

DPSM	12.32 563	11.13 564	12.31 559	12.90 565	12.80 563	19.81 572	28.13 573	14.50 567	14.31 566	10.62 560	11.34 559	12.03 565	11.89 565	13.08 567	15.22 567	7.09 563	8.31 565	6.47 565	7.32 562	8.69 564	8.43 566

LRCNet_RVC	13.78 567	19.34 568	13.01 561	19.47 569	12.67 562	1.85 524	0.42 385	12.28 565	1.10 494	15.76 566	18.69 570	12.52 567	8.65 559	12.22 565	9.64 558	22.29 571	8.38 567	25.92 573	24.06 573	19.72 571	17.59 571

xxxxx1	29.05 577	20.74 570	14.05 565	50.10 576	40.25 576	19.01 566	26.60 569	21.83 573	20.22 571	16.52 567	17.56 567	18.33 568	21.41 570	16.11 570	20.77 572	23.48 572	26.77 575	66.36 577	78.56 577	30.19 574	32.23 577

tt_ll	29.05 577	20.74 570	14.05 565	50.10 576	40.25 576	19.01 566	26.60 569	21.83 573	20.22 571	16.52 567	17.56 567	18.33 568	21.41 570	16.11 570	20.77 572	23.48 572	26.77 575	66.36 577	78.56 577	30.19 574	32.23 577

ff	29.05 577	20.74 570	14.05 565	50.10 576	40.25 576	19.01 566	26.60 569	21.83 573	20.22 571	16.52 567	17.56 567	18.33 568	21.41 570	16.11 570	20.77 572	23.48 572	26.77 575	66.36 577	78.56 577	30.19 574	32.23 577

HaxPig	19.88 568	22.39 574	22.30 568	17.98 568	17.98 566	12.06 561	12.06 562	16.25 570	15.97 568	21.05 572	21.41 572	18.85 571	18.35 568	20.07 574	19.64 571	23.57 575	23.19 574	24.07 572	23.71 572	22.95 572	23.72 574

MEDIAN_ROB	23.95 571	26.96 578	26.29 573	22.14 570	22.09 568	16.18 565	14.23 563	20.47 571	20.09 570	25.43 576	25.22 577	22.96 572	22.54 573	24.33 575	23.18 575	28.15 577	27.16 578	28.60 574	27.73 574	27.59 573	27.58 575

CasAABBNet	24.76 573	22.38 573	24.44 570	26.05 573	25.75 571	39.79 576	56.76 578	29.10 577	28.88 577	21.22 573	22.69 574	24.21 573	23.99 576	26.23 576	30.62 578	14.22 568	16.71 571	13.03 567	14.75 570	17.49 567	16.97 569

Selective-RAFT-Error	24.83 574	22.44 575	24.80 571	26.10 574	25.82 572	39.85 577	56.72 577	29.21 579	29.03 579	21.29 575	22.80 575	24.25 574	24.07 577	26.28 577	30.60 577	14.24 569	16.85 572	13.04 568	14.75 570	17.53 568	17.02 570

LSM0	26.57 575	22.53 576	25.76 572	30.62 575	52.30 579	39.86 578	56.49 576	29.18 578	28.76 576	21.26 574	22.46 573	24.42 575	23.97 575	26.42 578	30.66 579	14.29 570	16.56 570	13.06 569	14.65 569	17.62 569	20.52 572

BEATNet-Init1	12.32 563	12.82 566	28.66 574	3.22 554	3.71 550	21.59 574	11.42 561	14.54 569	13.73 565	20.24 571	20.16 571	26.14 576	19.85 569	19.08 573	15.33 569	1.81 548	1.93 521	2.05 554	2.48 557	4.25 557	3.41 552

AVERAGE_ROB	26.91 576	30.28 579	29.18 575	25.78 571	25.30 570	19.49 570	15.38 564	23.70 576	23.02 575	28.38 578	27.78 578	26.23 577	25.76 578	26.95 579	25.55 576	31.27 578	30.02 579	31.76 575	30.80 575	30.88 577	30.77 576

DPSimNet_ROB	24.35 572	23.81 577	31.38 577	25.93 572	22.83 569	31.30 575	34.38 575	20.78 572	28.92 578	27.39 577	22.99 576	28.29 578	35.76 579	15.47 569	17.82 570	24.28 576	17.90 573	22.23 571	14.12 568	19.38 570	22.12 573

PML	22.99 570	17.34 567	8.24 553	5.48 558	9.84 558	50.35 579	102.65 579	5.84 557	13.52 561	37.08 579	104.84 579	30.61 579	23.20 574	12.09 564	7.96 557	6.27 562	2.12 532	6.31 564	2.42 555	10.67 566	2.95 545

test_example2	115.17 580	122.38 580	93.45 579	115.38 579	123.53 580	101.24 580	113.11 580	54.67 580	99.94 580	135.50 580	136.43 580	85.67 580	85.40 580	110.44 580	104.91 580	152.17 580	205.21 580	99.17 580	114.27 580	138.55 580	112.04 580

ccccc		297.53 581		372.50 581	377.87 581	200.30 581		217.33 581		202.36 581		213.34 581		312.79 581		409.97 581	354.33 581	255.69 581	227.31 581	431.13 581

Low-res two-view benchmark