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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.25w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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.
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)
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_stereo_0081	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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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	0.87 428	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.69 339	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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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