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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

4.25w-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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.43 83	0.34 59	2.01 130	0.33 186	0.17 58	0.54 173	0.24 174	0.71 199	0.52 114	0.62 336	0.55 269	0.40 178	0.41 282	0.43 82	0.33 155	0.17 391	0.10 127	0.14 342	0.11 165	0.18 188	0.23 109
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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
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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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