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

U	3.37 550	0.17 1	0.91 52	0.26 99	13.79 565	19.19 569	0.15 21	0.41 32	0.31 6	0.17 10	0.18 16	0.27 110	0.15 19	0.21 1	0.16 4	0.09 69	0.06 20	17.88 570	12.81 567	0.10 50	0.08 34

water-stereo	0.24 38	0.17 1	0.88 49	0.24 51	0.14 31	0.37 44	0.17 37	0.43 46	0.32 10	0.26 97	0.35 130	0.26 99	0.24 118	0.22 2	0.25 133	0.09 69	0.09 183	0.09 79	0.08 77	0.10 50	0.10 79

4.5_new	0.21 7	0.22 35	0.63 20	0.21 6	0.15 54	0.40 60	0.17 37	0.40 25	0.35 27	0.25 83	0.22 37	0.14 13	0.14 10	0.22 2	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 7	0.22 35	0.63 20	0.21 6	0.15 54	0.40 60	0.17 37	0.40 25	0.35 27	0.25 83	0.22 37	0.14 13	0.14 10	0.22 2	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

FoundationStereo	0.20 1	0.30 133	0.81 42	0.21 6	0.22 227	0.21 2	0.16 30	0.25 1	0.38 56	0.15 4	0.11 4	0.18 36	0.17 29	0.23 5	0.16 4	0.09 69	0.13 316	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2w_stereo	0.21 7	0.19 7	0.51 2	0.22 24	0.13 20	0.41 67	0.20 79	0.50 95	0.34 21	0.25 83	0.23 43	0.13 3	0.23 107	0.24 6	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

IGEV	0.22 27	0.28 111	0.88 49	0.21 6	0.24 260	0.42 79	0.17 37	0.35 8	0.37 51	0.20 26	0.22 37	0.14 13	0.12 4	0.24 6	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

S2M2	0.24 38	0.29 121	0.90 51	0.23 35	0.17 109	0.24 4	0.09 1	0.36 11	0.45 124	0.17 10	0.25 59	0.23 62	0.17 29	0.24 6	0.28 159	0.15 363	0.12 297	0.11 192	0.12 242	0.15 149	0.11 103

RAStereo	0.28 54	0.48 263	1.52 143	0.26 99	0.18 143	0.25 5	0.19 60	0.42 38	0.35 27	0.20 26	0.25 59	0.20 44	0.16 22	0.24 6	0.24 120	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.12 79	0.08 34

asda	0.22 27	0.25 69	0.70 33	0.21 6	0.16 81	0.43 83	0.16 30	0.44 54	0.35 27	0.22 42	0.20 21	0.14 13	0.20 72	0.25 10	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 7	0.23 51	0.64 22	0.22 24	0.18 143	0.41 67	0.17 37	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 7	0.23 51	0.64 22	0.22 24	0.18 143	0.41 67	0.17 37	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 7	0.23 51	0.64 22	0.22 24	0.18 143	0.41 67	0.17 37	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

MLG-Stereo_test3	0.21 7	0.35 175	0.65 27	0.21 6	0.14 31	0.36 41	0.13 6	0.37 14	0.40 77	0.21 32	0.12 8	0.17 31	0.12 4	0.25 10	0.16 4	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 79

LGtest1	0.21 7	0.37 187	0.70 33	0.22 24	0.12 6	0.31 18	0.11 2	0.36 11	0.39 67	0.17 10	0.13 10	0.16 27	0.14 10	0.25 10	0.27 149	0.10 161	0.09 183	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 79

castereo	0.30 73	0.44 240	0.81 42	0.24 51	0.29 325	0.41 67	0.27 250	0.72 229	0.45 124	0.22 42	0.30 95	0.24 75	0.31 211	0.25 10	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.31 464	0.12 79	0.09 55

GIP-stereo	0.26 44	0.22 35	0.78 40	0.29 170	0.20 189	0.42 79	0.17 37	0.64 190	0.39 67	0.18 15	0.24 52	0.23 62	0.18 46	0.25 10	0.47 312	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 207	0.08 34

asd	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.22 24	0.17 109	0.41 67	0.14 13	0.35 8	0.32 10	0.24 65	0.20 21	0.15 25	0.18 46	0.26 18	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

3w_stereo	0.21 7	0.22 35	0.59 13	0.22 24	0.12 6	0.37 44	0.22 119	0.50 95	0.38 56	0.22 42	0.21 26	0.12 2	0.22 92	0.26 18	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

test_for_model	0.64 385	1.60 524	1.82 247	1.23 533	1.02 528	0.53 175	0.23 150	0.75 255	0.50 169	0.57 326	0.29 83	0.25 85	0.20 72	0.26 18	0.22 86	0.76 523	0.31 482	0.08 29	0.07 51	1.68 543	0.50 499

testlalala	0.36 120	0.30 133	1.77 209	0.28 140	0.33 374	0.60 275	0.22 119	0.55 141	0.51 177	0.55 304	0.35 130	0.31 134	0.20 72	0.26 18	0.22 86	0.10 161	0.13 316	0.09 79	0.24 424	0.08 18	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 6	0.14 31	0.37 44	0.14 13	0.43 46	0.35 27	0.23 58	0.21 26	0.16 27	0.18 46	0.27 22	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 6	0.14 31	0.37 44	0.14 13	0.43 46	0.35 27	0.23 58	0.21 26	0.16 27	0.18 46	0.27 22	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

MonSter	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.21 6	0.17 109	0.33 26	0.15 21	0.46 64	0.32 10	0.16 8	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 22	0.23 98	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 55

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 126	1.34 515	1.24 88	0.23 35	0.12 6	0.33 26	0.20 79	0.40 25	0.33 16	0.25 83	0.21 26	0.16 27	0.14 10	0.27 22	0.63 375	0.55 510	0.06 20	0.11 192	0.13 274	0.25 340	0.49 496

testlalala2	0.44 198	0.28 111	2.59 447	0.64 493	0.56 483	0.57 229	0.20 79	0.78 294	0.52 184	0.40 160	0.39 156	0.45 228	0.21 83	0.27 22	0.22 86	0.09 69	0.10 224	0.08 29	0.29 449	0.12 79	0.10 79

CroCo-Stereo	0.30 73	0.45 248	1.08 65	0.31 214	0.17 109	0.19 1	0.21 98	0.73 240	0.50 169	0.21 32	0.24 52	0.55 286	0.22 92	0.27 22	0.26 141	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.07 51	0.12 79	0.09 55
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
CREStereo++_RVC	0.33 94	0.29 121	1.74 188	0.24 51	0.16 81	0.54 183	0.15 21	0.40 25	0.55 222	0.37 144	0.51 241	0.24 75	0.19 63	0.27 22	0.26 141	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.30 458	0.08 18	0.06 1
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
1w_stereo	0.22 27	0.17 1	0.52 4	0.23 35	0.16 81	0.44 89	0.22 119	0.55 141	0.40 77	0.25 83	0.29 83	0.13 3	0.26 148	0.28 29	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

MLG-Stereo_test2	0.21 7	0.36 184	0.68 32	0.21 6	0.17 109	0.45 94	0.12 3	0.35 8	0.42 95	0.15 4	0.11 4	0.22 54	0.10 1	0.28 29	0.16 4	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 55

LG-Stereo	0.27 47	0.25 69	0.95 57	0.25 69	0.15 54	0.43 83	0.21 98	0.50 95	0.40 77	0.18 15	0.29 83	0.25 85	0.16 22	0.28 29	0.35 240	0.07 20	0.07 40	0.11 192	0.10 142	0.24 328	0.10 79

Pointernet	0.29 63	0.25 69	1.49 137	0.24 51	0.20 189	0.47 117	0.15 21	0.62 181	0.47 150	0.22 42	0.29 83	0.26 99	0.20 72	0.28 29	0.20 49	0.10 161	0.07 40	0.07 1	0.12 242	0.10 50	0.07 7

CAS	0.35 113	0.25 69	1.30 97	0.79 507	0.34 382	0.51 149	0.23 150	0.46 64	0.39 67	0.22 42	0.31 106	0.20 44	0.17 29	0.28 29	0.23 98	0.73 520	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 466

GMOStereo	0.41 163	0.62 314	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

error version	0.41 163	0.62 314	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

test-v	0.41 163	0.62 314	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

test-2	0.41 163	0.62 314	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

XX-TBD	0.34 102	0.77 379	1.75 194	0.34 295	0.13 20	0.51 149	0.17 37	0.43 46	0.50 169	0.37 144	0.49 229	0.23 62	0.18 46	0.28 29	0.24 120	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

sAnonymous2	0.38 135	0.62 314	2.15 360	0.31 214	0.24 260	0.34 30	0.27 250	0.53 126	0.46 133	0.24 65	0.29 83	0.23 62	0.28 181	0.28 29	0.22 86	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.13 274	0.38 450	0.35 451

CroCo_RVC	0.38 135	0.62 314	2.15 360	0.31 214	0.24 260	0.34 30	0.27 250	0.53 126	0.46 133	0.24 65	0.29 83	0.23 62	0.28 181	0.28 29	0.22 86	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.13 274	0.38 450	0.35 451

4w-stereo	0.20 1	0.21 20	0.57 10	0.21 6	0.15 54	0.39 55	0.13 6	0.39 23	0.33 16	0.22 42	0.21 26	0.13 3	0.20 72	0.29 41	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

3.75w	0.21 7	0.21 20	0.61 15	0.21 6	0.20 189	0.44 89	0.16 30	0.44 54	0.30 5	0.22 42	0.20 21	0.13 3	0.18 46	0.29 41	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

WCG-NET	0.30 73	0.42 224	1.26 91	0.24 51	0.12 6	0.43 83	0.24 183	0.40 25	0.56 233	0.35 135	0.37 139	0.26 99	0.24 118	0.29 41	0.19 27	0.08 31	0.12 297	0.08 29	0.07 51	0.22 300	0.10 79

rvit_stereo_0080	0.27 47	0.38 197	0.76 37	0.24 51	0.18 143	0.34 30	0.27 250	0.54 137	0.44 109	0.24 65	0.26 66	0.27 110	0.22 92	0.29 41	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.10 128	0.10 142	0.15 149	0.11 103

whm_eth	0.27 47	0.38 197	0.76 37	0.24 51	0.18 143	0.34 30	0.27 250	0.54 137	0.44 109	0.24 65	0.26 66	0.27 110	0.22 92	0.29 41	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.10 128	0.10 142	0.15 149	0.11 103

CASnet	0.28 54	0.31 144	1.20 81	0.28 140	0.11 1	0.47 117	0.19 60	0.44 54	0.44 109	0.38 152	0.31 106	0.23 62	0.17 29	0.29 41	0.19 27	0.10 161	0.06 20	0.15 369	0.12 242	0.16 185	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.34 102	0.32 150	1.30 97	0.26 99	0.14 31	0.58 246	0.23 150	0.78 294	0.62 295	0.40 160	0.44 182	0.28 119	0.35 231	0.29 41	0.20 49	0.09 69	0.10 224	0.09 79	0.07 51	0.19 254	0.08 34

TANstereo	0.33 94	0.49 266	1.75 194	0.23 35	0.12 6	0.54 183	0.16 30	0.40 25	0.45 124	0.45 195	0.51 241	0.26 99	0.22 92	0.29 41	0.20 49	0.10 161	0.10 224	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 103

Occ-G	0.30 73	0.30 133	1.33 102	0.23 35	0.15 54	0.36 41	0.25 203	0.43 46	0.31 6	0.26 97	0.35 130	0.46 241	0.22 92	0.30 49	0.25 133	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.16 344	0.31 399	0.08 34

trnet	0.28 54	0.26 84	1.32 100	0.19 1	0.12 6	0.54 183	0.15 21	0.48 83	0.46 133	0.27 104	0.33 119	0.24 75	0.21 83	0.30 49	0.21 68	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 276	0.33 155	0.93 55	0.26 99	0.22 227	0.46 112	0.20 79	1.10 502	1.34 516	3.16 552	0.32 111	0.22 54	0.20 72	0.30 49	0.22 86	0.10 161	0.09 183	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.19 305

MaDis-Stereo	0.29 63	0.54 285	1.44 124	0.24 51	0.29 325	0.29 12	0.16 30	0.45 61	0.37 51	0.19 19	0.21 26	0.28 119	0.22 92	0.30 49	0.29 174	0.10 161	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.11 68	0.11 103

testlalala_base	0.46 226	0.30 133	1.82 247	0.34 295	0.27 306	0.55 196	0.21 98	0.85 348	0.32 10	0.32 129	0.39 156	0.31 134	0.23 107	0.30 49	0.28 159	0.95 529	0.30 480	0.09 79	0.21 410	1.03 524	0.18 289

AEACV	0.33 94	0.24 64	1.44 124	0.28 140	0.35 394	0.47 117	0.21 98	0.43 46	0.28 3	0.26 97	0.25 59	0.22 54	0.38 258	0.30 49	0.18 15	0.09 69	0.35 490	0.09 79	0.36 488	0.23 313	0.25 387

GCAP-Stereo	0.34 102	0.89 423	1.76 200	0.26 99	0.12 6	0.52 168	0.14 13	0.49 89	0.38 56	0.29 113	0.30 95	0.29 126	0.22 92	0.30 49	0.20 49	0.09 69	0.17 393	0.09 79	0.07 51	0.21 283	0.11 103

qwe	0.21 7	0.22 35	0.61 15	0.21 6	0.20 189	0.41 67	0.15 21	0.46 64	0.35 27	0.26 97	0.22 37	0.14 13	0.14 10	0.31 56	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

2.75w_new	0.21 7	0.21 20	0.57 10	0.20 3	0.14 31	0.40 60	0.18 51	0.47 76	0.36 44	0.24 65	0.20 21	0.13 3	0.19 63	0.31 56	0.21 68	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

rvit_stereo_0081_aga	0.27 47	0.29 121	1.08 65	0.26 99	0.20 189	0.33 26	0.21 98	0.41 32	0.42 95	0.26 97	0.28 77	0.27 110	0.21 83	0.31 56	0.21 68	0.14 346	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.14 132	0.10 79

AIO-Stereo	0.30 73	0.27 90	1.25 89	0.27 115	0.24 260	0.37 44	0.20 79	0.52 117	0.36 44	0.21 32	0.30 95	0.23 62	0.14 10	0.31 56	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.38 491	0.19 254	0.31 433

MGS-Stereo	0.32 87	0.34 168	1.70 174	0.25 69	0.14 31	0.40 60	0.22 119	0.38 17	0.43 105	0.24 65	0.51 241	0.25 85	0.18 46	0.31 56	0.20 49	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.08 77	0.47 486	0.08 34

UniTT-Stereo	0.30 73	0.36 184	1.68 168	0.27 115	0.24 260	0.29 12	0.18 51	0.33 5	0.34 21	0.26 97	0.37 139	0.18 36	0.18 46	0.31 56	0.27 149	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.07 51	0.25 340	0.08 34

LoS_RVC	0.29 63	0.33 155	1.19 77	0.25 69	0.34 382	0.43 83	0.22 119	0.42 38	0.32 10	0.22 42	0.33 119	0.23 62	0.24 118	0.31 56	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 433

test-1	0.44 198	0.48 263	1.69 170	0.30 187	0.27 306	0.50 140	0.28 267	0.80 314	0.43 105	0.40 160	0.54 277	0.41 191	0.24 118	0.31 56	1.16 459	0.09 69	0.20 426	0.10 128	0.17 361	0.11 68	0.26 397

CREStereo	0.28 54	0.30 133	1.33 102	0.19 1	0.13 20	0.55 196	0.17 37	0.48 83	0.46 133	0.27 104	0.33 119	0.24 75	0.21 83	0.31 56	0.21 68	0.11 223	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
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
LG-Stereo_L2	0.21 7	0.31 144	0.85 45	0.22 24	0.14 31	0.31 18	0.22 119	0.38 17	0.25 1	0.17 10	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 65	0.18 15	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 79

MLG-Stereo_test1	0.21 7	0.33 155	0.61 15	0.23 35	0.21 202	0.45 94	0.13 6	0.33 5	0.46 133	0.13 1	0.09 1	0.18 36	0.12 4	0.32 65	0.15 2	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 55

IGEV-Stereo++	0.23 34	0.23 51	0.64 22	0.24 51	0.22 227	0.47 117	0.13 6	0.52 117	0.33 16	0.18 15	0.24 52	0.17 31	0.22 92	0.32 65	0.19 27	0.08 31	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 207	0.09 55

rvit_stereo_ft	0.31 81	0.61 308	1.18 75	0.32 243	0.21 202	0.28 8	0.27 250	0.55 141	0.48 153	0.23 58	0.27 70	0.28 119	0.26 148	0.32 65	0.25 133	0.13 305	0.09 183	0.11 192	0.11 204	0.13 109	0.14 191

CroCo-Stereo Lap2	0.33 94	0.61 308	1.47 131	0.32 243	0.38 419	0.23 3	0.22 119	0.58 157	0.46 133	0.22 42	0.27 70	0.29 126	0.23 107	0.32 65	0.26 141	0.09 69	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.21 283	0.14 191

cross-raft	0.40 156	0.27 90	2.22 375	0.30 187	0.17 109	0.49 132	0.35 355	0.71 224	0.39 67	0.43 179	0.45 186	0.64 338	0.25 134	0.32 65	0.25 133	0.08 31	0.08 113	0.09 79	0.23 422	0.11 68	0.14 191

sCroCo_RVC	0.33 94	0.32 150	1.89 280	0.34 295	0.27 306	0.30 14	0.22 119	0.48 83	0.44 109	0.22 42	0.33 119	0.25 85	0.25 134	0.32 65	0.24 120	0.14 346	0.16 375	0.12 247	0.12 242	0.15 149	0.13 174

Gwc-CoAtRS	0.38 135	0.33 155	1.92 294	0.27 115	0.41 438	0.48 125	0.19 60	0.59 165	0.46 133	0.43 179	0.39 156	0.57 304	0.26 148	0.32 65	0.26 141	0.09 69	0.09 183	0.09 79	0.31 464	0.11 68	0.09 55

R-Stereo Train	0.36 120	0.21 20	1.70 174	0.29 170	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.78 294	0.36 44	0.57 326	0.67 384	0.33 148	0.24 118	0.32 65	0.23 98	0.10 161	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 140

RAFT-Stereo	0.36 120	0.21 20	1.70 174	0.29 170	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.78 294	0.36 44	0.57 326	0.67 384	0.33 148	0.24 118	0.32 65	0.23 98	0.10 161	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
2.25w	0.21 7	0.22 35	0.51 2	0.21 6	0.14 31	0.36 41	0.13 6	0.42 38	0.34 21	0.23 58	0.27 70	0.14 13	0.18 46	0.33 75	0.24 120	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 7	0.23 51	0.50 1	0.22 24	0.15 54	0.39 55	0.19 60	0.47 76	0.36 44	0.21 32	0.22 37	0.13 3	0.17 29	0.33 75	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 126	0.37 187	1.21 83	0.26 99	0.18 143	0.73 409	0.18 51	0.53 126	0.41 86	0.35 135	0.30 95	0.58 311	0.22 92	0.33 75	0.95 430	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.35 480	0.13 109	0.15 224

castereo++	0.28 54	0.43 229	0.93 55	0.28 140	0.17 109	0.53 175	0.21 98	0.55 141	0.45 124	0.17 10	0.26 66	0.32 142	0.17 29	0.33 75	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.29 449	0.13 109	0.06 1

RAFT-Stereo-weight	0.34 102	0.29 121	1.43 122	0.28 140	0.28 318	0.55 196	0.22 119	0.78 294	0.48 153	0.46 203	0.38 148	0.36 162	0.17 29	0.33 75	0.23 98	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.09 55

CAS++	0.31 81	0.33 155	1.43 122	0.25 69	0.17 109	0.31 18	0.20 79	0.78 294	0.41 86	0.30 116	0.30 95	0.21 52	0.16 22	0.33 75	0.18 15	0.15 363	0.12 297	0.13 306	0.10 142	0.15 149	0.11 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CES	0.30 73	0.27 90	1.09 67	0.23 35	0.50 468	0.40 60	0.20 79	0.46 64	0.44 109	0.22 42	0.28 77	0.26 99	0.19 63	0.33 75	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 149	0.49 496

anonymousa	0.48 247	0.46 251	2.44 417	0.29 170	0.34 382	0.61 296	0.25 203	0.66 198	0.54 215	0.53 273	0.77 433	0.73 392	0.46 343	0.33 75	0.31 204	0.10 161	0.09 183	0.12 247	0.29 449	0.10 50	0.19 305

GLC_STEREO	0.28 54	0.27 90	1.36 107	0.28 140	0.12 6	0.41 67	0.20 79	0.37 14	0.38 56	0.26 97	0.30 95	0.25 85	0.19 63	0.33 75	0.24 120	0.09 69	0.11 271	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.09 55

CFNet-RSSM	0.41 163	0.32 150	2.20 370	0.27 115	0.44 448	0.52 168	0.19 60	0.76 268	0.48 153	0.43 179	0.36 136	0.54 282	0.26 148	0.33 75	0.25 133	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.38 491	0.10 50	0.09 55

3.5w_stereo	0.21 7	0.22 35	0.55 9	0.21 6	0.15 54	0.40 60	0.14 13	0.43 46	0.33 16	0.21 32	0.24 52	0.14 13	0.18 46	0.34 85	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

MM-Stereo_test2	0.38 135	0.28 111	2.46 420	0.43 406	0.15 54	0.50 140	0.25 203	0.47 76	0.38 56	0.33 131	0.26 66	0.23 62	0.22 92	0.34 85	0.29 174	0.08 31	0.09 183	0.09 79	0.10 142	0.36 435	0.22 342

rvit_stereo_0081	0.25 41	0.21 20	0.61 15	0.28 140	0.17 109	0.31 18	0.22 119	0.42 38	0.53 203	0.24 65	0.25 59	0.25 85	0.21 83	0.34 85	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.09 55

rvit_stereo_0082	0.25 41	0.21 20	0.61 15	0.28 140	0.17 109	0.31 18	0.22 119	0.42 38	0.53 203	0.24 65	0.25 59	0.25 85	0.21 83	0.34 85	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.09 55

AE-Stereo	0.42 182	0.29 121	1.65 161	0.43 406	0.47 464	0.56 211	0.23 150	0.86 358	0.46 133	0.31 120	0.41 165	0.43 208	0.24 118	0.34 85	0.24 120	0.09 69	0.48 514	0.11 192	0.45 504	0.22 300	0.19 305

AnonymousM	0.37 126	0.44 240	1.50 140	0.25 69	0.15 54	0.52 168	0.23 150	0.60 175	0.42 95	0.42 174	0.32 111	0.30 131	0.25 134	0.34 85	0.23 98	0.11 223	0.09 183	0.71 518	0.36 488	0.12 79	0.07 7

111111	0.24 38	0.21 20	0.82 44	0.24 51	0.21 202	0.43 83	0.13 6	0.45 61	0.35 27	0.22 42	0.27 70	0.18 36	0.16 22	0.35 91	0.18 15	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 340	0.08 34

MLG-Stereo	0.21 7	0.33 155	0.60 14	0.23 35	0.12 6	0.44 89	0.13 6	0.39 23	0.46 133	0.13 1	0.10 2	0.17 31	0.13 8	0.35 91	0.15 2	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 55

MM-Stereo_test3	0.40 156	0.58 300	1.75 194	0.36 329	0.30 336	0.45 94	0.30 299	0.72 229	0.59 255	0.31 120	0.43 171	0.32 142	0.23 107	0.35 91	0.29 174	0.10 161	0.20 426	0.10 128	0.08 77	0.40 464	0.11 103

WCG-NET（raft）	0.32 87	0.53 280	1.21 83	0.23 35	0.12 6	0.44 89	0.24 183	0.40 25	0.50 169	0.35 135	0.35 130	0.47 249	0.25 134	0.35 91	0.20 49	0.08 31	0.29 476	0.08 29	0.07 51	0.22 300	0.11 103

IGEV++	0.34 102	0.43 229	1.32 100	0.31 214	0.14 31	0.32 23	0.21 98	0.70 221	0.34 21	0.22 42	0.28 77	0.22 54	0.27 166	0.35 91	0.27 149	0.09 69	0.39 502	0.08 29	0.15 325	0.25 340	0.45 489

RAFT-Test	0.44 198	0.38 197	2.01 327	0.27 115	0.44 448	0.64 344	0.37 370	0.72 229	0.57 237	0.45 195	0.48 212	0.65 342	0.24 118	0.35 91	0.29 174	0.09 69	0.11 271	0.09 79	0.38 491	0.10 50	0.11 103

4D-IteraStereo	0.44 198	0.96 446	2.63 451	0.27 115	0.30 336	0.45 94	0.25 203	0.52 117	0.50 169	0.40 160	0.31 106	0.40 185	0.19 63	0.35 91	0.32 215	0.09 69	0.06 20	0.12 247	0.11 204	0.19 254	0.30 425

DCRE	0.50 276	0.63 325	2.13 354	0.30 187	0.23 247	0.45 94	0.24 183	0.59 165	0.53 203	0.50 242	2.10 520	0.42 204	0.26 148	0.35 91	0.23 98	0.09 69	0.14 333	0.10 128	0.32 470	0.16 185	0.15 224

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 182	0.86 413	1.78 214	0.28 140	0.17 109	0.52 168	0.20 79	0.62 181	0.61 277	0.50 242	0.61 337	0.39 177	0.32 217	0.35 91	0.30 192	0.07 20	0.10 224	0.09 79	0.09 107	0.35 431	0.10 79

LG-G_1	0.23 34	0.37 187	0.71 35	0.23 35	0.11 1	0.51 149	0.12 3	0.44 54	0.39 67	0.19 19	0.15 12	0.19 42	0.15 19	0.36 100	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 103

LG-G	0.23 34	0.37 187	0.71 35	0.23 35	0.11 1	0.51 149	0.12 3	0.44 54	0.39 67	0.19 19	0.15 12	0.19 42	0.15 19	0.36 100	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 103

GREAT-IGEV	0.37 126	0.28 111	1.48 134	0.25 69	0.38 419	0.46 112	0.18 51	0.33 5	0.34 21	0.15 4	0.29 83	0.15 25	0.17 29	0.36 100	0.23 98	0.07 20	0.76 536	0.07 1	0.26 438	0.21 283	1.03 537

RSM++	0.27 47	0.26 84	0.87 48	0.28 140	0.13 20	0.39 55	0.20 79	0.45 61	0.45 124	0.20 26	0.24 52	0.24 75	0.17 29	0.36 100	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.35 480	0.26 360	0.18 289

fff	0.43 188	0.77 379	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 426	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

iRaftStereo_RVC	0.37 126	0.53 280	1.41 117	0.28 140	0.15 54	0.52 168	0.20 79	0.54 137	0.46 133	0.37 144	0.43 171	0.41 191	0.23 107	0.36 100	0.26 141	0.09 69	0.15 358	0.12 247	0.11 204	0.41 467	0.37 466

DCANet	0.42 182	0.77 379	1.95 309	0.25 69	0.14 31	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.72 392	0.54 286	0.48 212	0.31 134	0.41 291	0.36 100	0.39 267	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 109	0.23 366

csc	0.43 188	0.77 379	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 426	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

cscssc	0.43 188	0.77 379	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 426	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

LG-Stereo_L1	0.21 7	0.31 144	0.85 45	0.22 24	0.14 31	0.28 8	0.21 98	0.38 17	0.26 2	0.16 8	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 109	0.18 15	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 79

SGD-Stereo	0.22 27	0.28 111	0.77 39	0.22 24	0.11 1	0.40 60	0.16 30	0.31 3	0.36 44	0.19 19	0.19 19	0.17 31	0.17 29	0.37 109	0.16 4	0.10 161	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

dual_stereo	0.23 34	0.25 69	0.66 31	0.21 6	0.15 54	0.27 7	0.15 21	0.62 181	0.40 77	0.15 4	0.13 10	0.18 36	0.14 10	0.37 109	0.19 27	0.09 69	0.31 482	0.07 1	0.10 142	0.07 3	0.07 7

rvit_stereo_0083	0.25 41	0.19 7	0.58 12	0.28 140	0.18 143	0.28 8	0.22 119	0.38 17	0.54 215	0.23 58	0.30 95	0.27 110	0.26 148	0.37 109	0.24 120	0.14 346	0.12 297	0.13 306	0.10 142	0.12 79	0.10 79

Selective-IGEV	0.29 63	0.23 51	1.28 93	0.27 115	0.30 336	0.35 35	0.20 79	0.56 148	0.38 56	0.21 32	0.30 95	0.22 54	0.18 46	0.37 109	0.18 15	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 325	0.16 185	0.29 416

DCANet-4	0.40 156	0.27 90	2.21 371	0.25 69	0.14 31	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.72 392	0.54 286	0.47 200	0.28 119	0.37 251	0.37 109	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

ADStereo(finetuned)	0.45 216	0.77 379	2.12 352	0.25 69	0.14 31	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.72 392	0.54 286	0.48 212	0.31 134	0.76 455	0.37 109	0.38 256	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 109	0.23 366

raftrobust	0.38 135	0.68 346	1.54 145	0.32 243	0.46 462	0.52 168	0.21 98	0.56 148	0.42 95	0.52 263	0.35 130	0.31 134	0.33 221	0.37 109	0.30 192	0.10 161	0.11 271	0.08 29	0.07 51	0.21 283	0.19 305

monsterstereo	0.22 27	0.22 35	0.52 4	0.25 69	0.27 306	0.39 55	0.14 13	0.51 103	0.33 16	0.25 83	0.27 70	0.13 3	0.13 8	0.38 117	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 54	0.28 111	1.09 67	0.33 264	0.15 54	0.30 14	0.16 30	0.58 157	0.42 95	0.19 19	0.19 19	0.17 31	0.26 148	0.38 117	0.37 249	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.25 431	0.10 50	0.06 1

RSM	0.28 54	0.26 84	0.97 58	0.25 69	0.24 260	0.37 44	0.21 98	0.49 89	0.44 109	0.21 32	0.27 70	0.28 119	0.17 29	0.38 117	0.20 49	0.07 20	0.07 40	0.09 79	0.34 477	0.21 283	0.16 251

LoS	0.31 81	0.30 133	1.52 143	0.23 35	0.13 20	0.54 183	0.20 79	0.48 83	0.49 159	0.25 83	0.28 77	0.37 164	0.24 118	0.38 117	0.23 98	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.05 1	0.15 149	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.29 63	0.27 90	0.97 58	0.30 187	0.19 175	0.56 211	0.17 37	0.68 211	0.36 44	0.30 116	0.18 16	0.27 110	0.17 29	0.38 117	0.19 27	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.10 50	0.35 451

knoymous	0.34 102	0.25 69	1.75 194	0.24 51	0.18 143	0.45 94	0.24 183	0.57 151	0.38 56	0.41 169	0.39 156	0.55 286	0.25 134	0.38 117	0.23 98	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.07 51	0.13 109	0.12 140

rvit_0105_6	0.31 81	0.29 121	1.00 60	0.31 214	0.18 143	0.35 35	0.25 203	0.51 103	0.61 277	0.25 83	0.28 77	0.32 142	0.25 134	0.39 123	0.25 133	0.18 409	0.16 375	0.15 369	0.13 274	0.14 132	0.13 174

riskmin	0.37 126	0.22 35	1.74 188	0.32 243	0.20 189	0.48 125	0.20 79	0.66 198	0.46 133	0.36 140	0.34 125	0.69 372	0.45 330	0.39 123	0.27 149	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.08 77	0.13 109	0.16 251

GMStereo	0.38 135	0.99 462	1.91 291	0.27 115	0.16 81	0.39 55	0.23 150	0.47 76	0.62 295	0.38 152	0.34 125	0.25 85	0.25 134	0.39 123	0.29 174	0.14 346	0.08 113	0.10 128	0.12 242	0.15 149	0.11 103
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.31 81	0.35 175	1.30 97	0.20 3	0.14 31	0.57 229	0.25 203	0.46 64	0.42 95	0.27 104	0.32 111	0.27 110	0.24 118	0.39 123	0.23 98	0.43 499	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 233	0.07 7

DIP-Stereo	0.37 126	0.34 168	1.50 140	0.27 115	0.18 143	0.63 333	0.17 37	0.92 406	0.53 203	0.49 235	0.48 212	0.30 131	0.30 203	0.39 123	0.30 192	0.10 161	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.15 149	0.12 140
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.58 348	0.40 211	1.78 214	0.43 406	1.67 547	0.48 125	0.28 267	0.69 214	0.62 295	0.40 160	0.53 265	0.33 148	0.63 423	0.40 128	0.31 204	0.13 305	0.11 271	0.62 513	0.12 242	0.70 511	0.98 531

GANet-ADL	0.44 198	0.41 217	2.31 390	0.33 264	0.20 189	0.57 229	0.25 203	0.75 255	0.54 215	0.42 174	0.59 315	0.56 298	0.30 203	0.40 128	0.38 256	0.14 346	0.11 271	0.09 79	0.08 77	0.22 300	0.17 269

DMCA	0.41 163	0.52 275	1.26 91	0.31 214	0.24 260	0.59 263	0.26 225	0.77 279	0.63 307	0.58 344	0.48 212	0.57 304	0.35 231	0.40 128	0.50 328	0.14 346	0.10 224	0.14 342	0.10 142	0.15 149	0.15 224

HART	0.38 135	0.53 280	1.66 165	0.26 99	0.15 54	0.30 14	0.19 60	0.67 207	0.46 133	0.29 113	0.52 254	0.38 171	0.16 22	0.41 131	0.20 49	0.08 31	0.68 529	0.09 79	0.07 51	0.34 421	0.21 329

DEFOM-Stereo	0.22 27	0.22 35	0.91 52	0.23 35	0.13 20	0.49 132	0.18 51	0.30 2	0.28 3	0.19 19	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 131	0.16 4	0.08 31	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 55

ours_stereo	0.27 47	0.25 69	1.21 83	0.25 69	0.17 109	0.35 35	0.23 150	0.38 17	0.35 27	0.20 26	0.31 106	0.23 62	0.17 29	0.41 131	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.22 300	0.18 289

rvit_0105_5	0.36 120	0.39 206	1.48 134	0.30 187	0.18 143	0.41 67	0.30 299	0.64 190	0.62 295	0.30 116	0.33 119	0.37 164	0.29 195	0.41 131	0.28 159	0.18 409	0.16 375	0.15 369	0.15 325	0.15 149	0.14 191

gcap-zeroshot	0.41 163	0.62 314	1.78 214	0.31 214	0.32 361	0.69 388	0.21 98	0.74 244	0.52 184	0.43 179	0.35 130	0.62 326	0.24 118	0.41 131	0.24 120	0.09 69	0.16 375	0.09 79	0.31 464	0.08 18	0.09 55

Any-RAFT	0.38 135	0.25 69	1.89 280	0.27 115	0.17 109	0.68 382	0.21 98	0.78 294	0.53 203	0.43 179	0.43 171	0.54 282	0.30 203	0.41 131	0.20 49	0.10 161	0.12 297	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 55

CASS	0.39 150	0.30 133	1.61 158	0.32 243	0.17 109	0.53 175	0.24 183	0.70 221	0.49 159	0.59 358	0.54 277	0.40 185	0.40 280	0.41 131	0.30 192	0.17 398	0.10 224	0.14 342	0.11 204	0.18 233	0.17 269
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CRE-IMP	0.41 163	0.22 35	1.76 200	0.48 445	0.17 109	0.79 440	0.69 484	0.52 117	0.52 184	0.47 205	0.42 169	0.45 228	0.26 148	0.41 131	0.31 204	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.09 107	0.17 207	0.23 366

11t1	0.33 94	0.19 7	1.41 117	0.33 264	0.16 81	0.48 125	0.21 98	0.67 207	0.48 153	0.40 160	0.34 125	0.32 142	0.33 221	0.42 139	0.27 149	0.11 223	0.12 297	0.10 128	0.08 77	0.13 109	0.14 191

MC-Stereo	0.32 87	0.31 144	1.46 127	0.31 214	0.15 54	0.53 175	0.19 60	0.44 54	0.35 27	0.36 140	0.38 148	0.27 110	0.27 166	0.42 139	0.19 27	0.09 69	0.13 316	0.09 79	0.16 344	0.20 269	0.13 174

HHNet	0.60 362	0.65 336	2.60 450	0.36 329	0.25 278	0.64 344	0.61 468	0.64 190	0.62 295	0.55 304	1.13 489	0.32 142	0.60 406	0.42 139	1.79 493	0.15 363	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.18 233	0.15 224

DilatedVolume-Stereo	0.26 44	0.20 12	0.64 22	0.25 69	0.15 54	0.41 67	0.18 51	0.42 38	0.35 27	0.34 133	0.34 125	0.25 85	0.23 107	0.43 142	0.53 340	0.09 69	0.09 183	0.08 29	0.10 142	0.12 79	0.11 103

monsters	0.22 27	0.22 35	0.52 4	0.23 35	0.28 318	0.42 79	0.14 13	0.46 64	0.31 6	0.24 65	0.20 21	0.13 3	0.14 10	0.43 142	0.20 49	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

Reg-Stereo(zero)	0.46 226	0.17 1	2.10 348	0.24 51	0.34 382	0.51 149	0.42 393	0.50 95	0.54 215	0.37 144	0.46 194	0.54 282	0.60 406	0.43 142	1.10 451	0.08 31	0.09 183	0.08 29	0.22 418	0.12 79	0.22 342

rvit_0105_4	0.35 113	0.35 175	1.45 126	0.31 214	0.18 143	0.37 44	0.28 267	0.59 165	0.62 295	0.27 104	0.31 106	0.35 158	0.27 166	0.43 142	0.25 133	0.18 409	0.16 375	0.15 369	0.13 274	0.15 149	0.12 140

BUS	0.41 163	0.27 90	1.13 70	0.30 187	0.21 202	0.91 472	0.23 150	1.00 472	0.61 277	0.63 395	0.53 265	0.66 349	0.30 203	0.43 142	0.32 215	0.13 305	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

BSDual-CNN	0.41 163	0.27 90	1.13 70	0.30 187	0.21 202	0.76 423	0.31 312	1.00 472	0.61 277	0.63 395	0.53 265	0.63 329	0.37 251	0.43 142	0.38 256	0.13 305	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

psmg	0.41 163	0.27 90	1.13 70	0.27 115	0.21 202	0.75 419	0.36 362	0.90 387	0.61 277	0.59 358	0.59 315	0.63 329	0.37 251	0.43 142	0.38 256	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.13 109	0.11 103

IPLGR_C	0.58 348	1.25 503	2.72 464	0.80 508	0.31 353	0.60 275	0.61 468	0.76 268	0.58 248	0.56 315	0.62 342	0.41 191	0.31 211	0.43 142	0.40 275	0.11 223	0.22 441	0.13 306	0.15 325	0.35 431	0.19 305

raft+_RVC	0.44 198	0.67 344	1.85 258	0.34 295	0.71 507	0.51 149	0.25 203	0.64 190	0.51 177	0.35 135	0.45 186	0.32 142	0.28 181	0.43 142	0.32 215	0.09 69	0.19 415	0.10 128	0.09 107	0.20 269	0.40 479

depthmonostereo	0.26 44	0.23 51	0.65 27	0.41 391	0.13 20	0.41 67	0.19 60	0.51 103	0.40 77	0.25 83	0.29 83	0.26 99	0.28 181	0.44 151	0.23 98	0.09 69	0.10 224	0.09 79	0.07 51	0.10 50	0.08 34

fffft	0.29 63	0.21 20	1.10 69	0.24 51	0.15 54	0.42 79	0.24 183	0.42 38	0.38 56	0.21 32	0.18 16	0.20 44	0.16 22	0.44 151	0.70 393	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.28 375	0.20 320
1: 1. 1
fffy	0.28 54	0.24 64	1.19 77	0.27 115	0.15 54	0.37 44	0.22 119	0.42 38	0.32 10	0.20 26	0.29 83	0.26 99	0.20 72	0.44 151	0.20 49	0.08 31	0.10 224	0.10 128	0.08 77	0.22 300	0.18 289

rvit_0105_3	0.39 150	0.47 260	1.46 127	0.33 264	0.19 175	0.45 94	0.35 355	0.69 214	0.65 328	0.37 144	0.37 139	0.40 185	0.31 211	0.44 151	0.30 192	0.18 409	0.17 393	0.17 404	0.18 374	0.15 149	0.15 224

rvit_stereo_0075_2	0.40 156	0.40 211	1.88 273	0.33 264	0.32 361	0.41 67	0.22 119	0.58 157	0.53 203	0.38 152	0.51 241	0.40 185	0.27 166	0.44 151	0.29 174	0.20 434	0.15 358	0.22 449	0.15 325	0.18 233	0.23 366

MIF-Stereo (partial)	0.34 102	0.41 217	1.93 297	0.26 99	0.24 260	0.32 23	0.17 37	0.53 126	0.42 95	0.25 83	0.37 139	0.25 85	0.26 148	0.44 151	0.31 204	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.19 254	0.14 191

LL-Strereo2	0.41 163	0.90 426	1.83 253	0.44 413	0.24 260	0.54 183	0.27 250	0.58 157	0.45 124	0.41 169	0.33 119	0.44 219	0.21 83	0.44 151	0.34 232	0.09 69	0.08 113	0.16 387	0.14 302	0.17 207	0.17 269

ProNet	0.30 73	0.54 285	1.29 94	0.25 69	0.15 54	0.47 117	0.25 203	0.48 83	0.39 67	0.21 32	0.23 43	0.22 54	0.20 72	0.44 151	0.19 27	0.08 31	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.23 313	0.12 140

ACRE	0.56 337	1.14 486	2.77 474	0.76 504	0.28 318	0.60 275	0.56 454	0.76 268	0.58 248	0.55 304	0.62 342	0.41 191	0.29 195	0.44 151	0.39 267	0.11 223	0.19 415	0.13 306	0.14 302	0.36 435	0.18 289

Anonymous3	0.42 182	0.35 175	2.09 344	0.33 264	0.24 260	0.72 403	0.31 312	0.74 244	0.55 222	0.35 135	0.40 161	0.33 148	0.29 195	0.44 151	0.28 159	0.18 409	0.18 403	0.13 306	0.13 274	0.17 207	0.17 269

ACVNet	0.45 216	0.44 240	1.79 234	0.28 140	0.21 202	0.59 263	0.36 362	0.66 198	0.68 354	0.45 195	0.59 315	0.69 372	0.40 280	0.44 151	0.55 347	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.34 421	0.10 79

acv_ft	0.48 247	0.44 240	1.76 200	0.32 243	0.41 438	0.63 333	0.28 267	0.81 318	0.68 354	0.61 376	0.59 315	0.69 372	0.45 330	0.44 151	0.63 375	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.41 467	0.10 79

HI	0.41 163	0.63 325	1.72 181	0.27 115	0.21 202	0.45 94	0.19 60	0.55 141	0.41 86	0.57 326	0.59 315	0.65 342	0.45 330	0.45 163	0.39 267	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.11 204	0.20 269	0.10 79

CoSv	0.41 163	0.63 325	1.72 181	0.27 115	0.21 202	0.45 94	0.19 60	0.55 141	0.41 86	0.57 326	0.59 315	0.65 342	0.45 330	0.45 163	0.39 267	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.11 204	0.20 269	0.10 79

SMoEStereo_RVC	0.29 63	0.26 84	1.03 61	0.25 69	0.14 31	0.46 112	0.22 119	0.36 11	0.38 56	0.23 58	0.23 43	0.21 52	0.18 46	0.45 163	0.60 368	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.20 269	0.20 320

plain	0.37 126	0.47 260	2.15 360	0.27 115	0.19 175	0.33 26	0.20 79	0.58 157	0.46 133	0.23 58	0.37 139	0.23 62	0.25 134	0.45 163	0.28 159	0.11 223	0.08 113	0.13 306	0.09 107	0.42 473	0.12 140

x	0.35 113	0.20 12	1.36 107	0.33 264	0.17 109	0.47 117	0.24 183	0.75 255	0.54 215	0.40 160	0.40 161	0.42 204	0.34 229	0.45 163	0.32 215	0.11 223	0.14 333	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.14 191

CIPLG	0.56 337	1.19 496	2.46 420	0.80 508	0.31 353	0.61 296	0.57 458	0.76 268	0.57 237	0.56 315	0.63 354	0.41 191	0.30 203	0.45 163	0.40 275	0.11 223	0.20 426	0.13 306	0.13 274	0.35 431	0.19 305

dd	0.42 182	0.96 446	1.77 209	0.31 214	0.17 109	0.57 229	0.26 225	0.49 89	0.68 354	0.41 169	0.40 161	0.34 154	0.27 166	0.45 163	0.40 275	0.17 398	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.21 283	0.12 140

HUI-Stereo	0.38 135	0.27 90	1.79 234	0.44 413	0.17 109	0.61 296	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.45 163	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

DeepStereo_RVC	0.44 198	0.28 111	1.92 294	0.49 447	0.17 109	0.60 275	0.59 462	0.50 95	0.52 184	0.49 235	0.45 186	0.39 177	0.86 471	0.45 163	0.33 225	0.11 223	0.08 113	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.19 305

MM-Stereo_test1	0.41 163	0.39 206	2.29 388	0.38 365	0.26 293	0.44 89	0.28 267	0.63 187	0.51 177	0.40 160	0.32 111	0.26 99	0.26 148	0.46 172	0.22 86	0.09 69	0.21 435	0.10 128	0.09 107	0.39 459	0.15 224

StereoAnything_RVC	0.35 113	1.25 503	1.82 247	0.20 3	0.12 6	0.26 6	0.15 21	0.43 46	0.37 51	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 63	0.46 172	0.14 1	0.11 223	0.09 183	0.08 29	0.05 1	0.76 516	0.18 289

mms	0.27 47	0.26 84	0.91 52	0.25 69	0.18 143	0.32 23	0.23 150	0.37 14	0.31 6	0.21 32	0.30 95	0.23 62	0.17 29	0.46 172	0.21 68	0.08 31	0.10 224	0.10 128	0.08 77	0.22 300	0.47 492

tg	0.37 126	0.55 294	1.35 106	0.28 140	0.16 81	0.57 229	0.18 51	0.57 151	0.49 159	0.37 144	0.44 182	0.38 171	0.24 118	0.46 172	0.24 120	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.43 475	0.36 459

H2IRNET	0.40 156	0.61 308	1.90 285	0.29 170	0.17 109	0.54 183	0.18 51	0.52 117	0.50 169	0.27 104	0.56 298	0.47 249	0.35 231	0.46 172	0.33 225	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.14 302	0.32 406	0.12 140

PCWNet_CMD	0.46 226	0.45 248	2.28 386	0.26 99	0.20 189	0.55 196	0.21 98	0.75 255	0.64 315	0.48 223	0.55 287	0.68 365	0.57 396	0.46 172	0.30 192	0.11 223	0.10 224	0.14 342	0.10 142	0.18 233	0.14 191

GwcNet-ADL	0.50 276	0.74 367	2.90 489	0.31 214	0.20 189	0.58 246	0.29 291	0.87 367	0.64 315	0.47 205	0.47 200	0.56 298	0.33 221	0.46 172	0.46 303	0.13 305	0.12 297	0.09 79	0.09 107	0.14 132	0.21 329

TRStereo	0.53 312	0.76 370	2.38 404	0.42 402	0.29 325	0.69 388	0.23 150	1.81 535	0.55 222	0.36 140	0.32 111	0.47 249	0.40 280	0.46 172	0.25 133	0.12 275	0.11 271	0.11 192	0.41 499	0.13 109	0.32 438

Pruner-Stereo	0.51 293	0.27 90	1.78 214	1.79 544	0.19 175	0.62 316	0.45 417	0.57 151	0.60 260	0.61 376	0.48 212	0.41 191	0.24 118	0.46 172	1.00 439	0.12 275	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.12 79	0.13 174

AFF-stereo	0.44 198	0.96 446	1.78 214	0.31 214	0.15 54	0.50 140	0.21 98	0.64 190	0.63 307	0.47 205	0.64 370	0.49 262	0.34 229	0.46 172	0.31 204	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.10 142	0.37 443	0.10 79

MSMDNet	0.46 226	0.44 240	2.28 386	0.26 99	0.20 189	0.55 196	0.21 98	0.75 255	0.64 315	0.48 223	0.55 287	0.68 365	0.56 391	0.46 172	0.30 192	0.11 223	0.10 224	0.13 306	0.10 142	0.18 233	0.15 224

MoCha-V2	0.36 120	0.32 150	1.41 117	0.36 329	0.31 353	0.35 35	0.19 60	0.57 151	0.39 67	0.30 116	0.32 111	0.28 119	0.27 166	0.47 183	0.24 120	0.08 31	0.56 518	0.08 29	0.38 491	0.18 233	0.12 140

anonymousdsp2	0.34 102	0.24 64	1.16 74	0.28 140	0.15 54	0.57 229	0.23 150	0.79 310	0.47 150	0.38 152	0.37 139	0.40 185	0.25 134	0.47 183	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.13 274	0.19 254	0.27 404

PSM-adaLoss	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.17 109	0.60 275	0.29 291	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.47 183	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

ROB_FTStereo_v2	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.17 109	0.61 296	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.47 183	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

RAFT	0.45 216	0.92 428	1.59 152	0.34 295	0.19 175	0.46 112	0.35 355	0.65 196	0.49 159	0.49 235	0.49 229	0.70 382	0.40 280	0.47 183	0.32 215	0.11 223	0.16 375	0.14 342	0.13 274	0.51 494	0.13 174

GCAP-BAT	0.43 188	0.31 144	1.82 247	0.25 69	0.26 293	0.65 358	0.23 150	0.48 83	0.37 51	0.67 418	0.82 442	0.44 219	0.24 118	0.48 188	0.87 423	0.09 69	0.13 316	0.09 79	0.22 418	0.08 18	0.09 55

MyStereo06	0.54 317	0.41 217	2.68 458	0.30 187	0.23 247	0.60 275	0.30 299	0.81 318	0.44 109	0.84 470	0.52 254	0.78 413	0.58 400	0.48 188	1.10 451	0.09 69	0.17 393	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.20 320

ff7	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

ffff	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

11t	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

IGEV_Zeroshot_test	0.53 312	0.33 155	2.91 490	0.32 243	0.18 143	0.54 183	0.21 98	0.72 229	0.42 95	0.81 463	0.51 241	0.71 386	0.41 291	0.48 188	1.13 455	0.09 69	0.15 358	0.10 128	0.35 480	0.19 254	0.09 55

ccc-4	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

RALAANet	0.43 188	0.98 458	1.90 285	0.32 243	0.23 247	0.48 125	0.19 60	0.67 207	0.53 203	0.48 223	0.45 186	0.39 177	0.30 203	0.48 188	0.37 249	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.14 302	0.27 369	0.10 79

HITNet	0.46 226	0.92 428	2.09 344	0.33 264	0.14 31	0.55 196	0.22 119	0.83 331	0.56 233	0.51 255	0.49 229	0.48 260	0.37 251	0.48 188	0.54 346	0.09 69	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.23 313	0.09 55
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
AdaStereo	0.44 198	0.38 197	1.79 234	0.34 295	0.20 189	0.57 229	0.28 267	0.92 406	0.69 363	0.52 263	0.55 287	0.61 322	0.33 221	0.48 188	0.39 267	0.17 398	0.08 113	0.17 404	0.11 204	0.18 233	0.12 140
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.
IGEV-Stereo+	0.29 63	0.29 121	0.86 47	0.25 69	0.34 382	0.30 14	0.14 13	0.32 4	0.53 203	0.18 15	0.12 8	0.18 36	0.19 63	0.49 198	0.17 14	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.20 404	0.46 485	0.59 507

StereoVision	0.45 216	0.72 359	1.94 306	0.33 264	0.32 361	0.47 117	0.26 225	0.68 211	0.57 237	0.32 129	0.89 457	0.45 228	0.27 166	0.49 198	0.36 243	0.13 305	0.15 358	0.16 387	0.15 325	0.19 254	0.13 174

ROB_FTStereo	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.17 109	0.61 296	0.26 225	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.49 198	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

111	0.48 247	1.09 479	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.59 263	0.26 225	0.83 331	0.78 442	0.48 223	0.52 254	0.56 298	0.38 258	0.49 198	0.38 256	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.23 313	0.35 451

test_xeample3	0.46 226	0.34 168	2.99 497	0.37 350	0.16 81	0.49 132	0.33 343	1.06 496	0.44 109	0.25 83	0.23 43	0.24 75	0.25 134	0.49 198	0.56 355	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.40 496	0.17 207	0.26 397

FENet	0.44 198	0.30 133	2.42 411	0.32 243	0.17 109	0.58 246	0.22 119	0.77 279	0.59 255	0.47 205	0.42 169	0.55 286	0.38 258	0.49 198	0.47 312	0.12 275	0.09 183	0.12 247	0.11 204	0.13 109	0.16 251

Selective-RAFT	0.35 113	0.26 84	1.48 134	0.31 214	0.15 54	0.61 296	0.19 60	0.60 175	0.54 215	0.28 109	0.29 83	0.40 185	0.33 221	0.50 204	0.27 149	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.35 480	0.19 254	0.08 34

RAFT-IKP	0.38 135	0.27 90	1.79 234	0.44 413	0.16 81	0.60 275	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.50 204	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

s12784h	0.36 120	0.28 111	1.58 151	0.23 35	0.11 1	0.62 316	0.24 183	0.79 310	0.64 315	0.44 185	0.52 254	0.28 119	0.26 148	0.50 204	0.24 120	0.11 223	0.06 20	0.09 79	0.06 9	0.16 185	0.06 1

MIM_Stereo	0.41 163	0.60 304	1.88 273	0.31 214	0.21 202	0.50 140	0.19 60	0.64 190	0.44 109	0.43 179	0.53 265	0.43 208	0.27 166	0.51 207	0.28 159	0.08 31	0.14 333	0.11 192	0.10 142	0.26 360	0.26 397

ToySt	0.44 198	0.61 308	1.89 280	0.29 170	0.18 143	0.55 196	0.35 355	0.67 207	0.53 203	0.39 158	0.50 237	0.59 314	0.43 318	0.51 207	0.49 323	0.10 161	0.12 297	0.13 306	0.16 344	0.24 328	0.19 305

Anonymous_2	0.74 441	0.32 150	1.65 161	0.33 264	0.30 336	0.67 370	0.32 335	0.69 214	0.46 133	0.48 223	0.41 165	0.84 436	0.58 400	0.51 207	0.40 275	0.32 489	0.38 496	1.43 544	3.69 560	0.80 519	0.27 404

rafts_anoy	0.43 188	0.89 423	1.96 318	0.32 243	0.30 336	0.48 125	0.24 183	0.62 181	0.49 159	0.37 144	0.38 148	0.33 148	0.30 203	0.51 207	0.34 232	0.10 161	0.39 502	0.13 306	0.15 325	0.17 207	0.15 224

MyStereo05	0.49 265	0.41 217	2.72 464	0.30 187	0.23 247	0.60 275	0.30 299	0.82 325	0.77 437	0.52 263	0.37 139	0.51 268	0.42 308	0.52 211	0.38 256	0.09 69	0.17 393	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.20 320

IER	0.43 188	0.38 197	1.69 170	0.26 99	0.25 278	0.66 364	0.26 225	0.71 224	0.55 222	0.54 286	0.59 315	0.60 320	0.53 379	0.52 211	0.39 267	0.11 223	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.14 132	0.11 103

test_4	0.40 156	0.37 187	2.01 327	0.29 170	0.21 202	0.50 140	0.28 267	0.47 76	0.39 67	0.42 174	0.76 430	0.38 171	0.22 92	0.52 211	0.33 225	0.08 31	0.07 40	0.11 192	0.15 325	0.28 375	0.07 7

CFNet_pseudo	0.45 216	0.46 251	2.23 379	0.25 69	0.19 175	0.56 211	0.21 98	0.77 279	0.60 260	0.49 235	0.56 298	0.69 372	0.47 351	0.52 211	0.31 204	0.11 223	0.10 224	0.15 369	0.10 142	0.17 207	0.14 191

SFCPSM	0.46 226	0.24 64	2.35 399	0.27 115	0.27 306	0.70 395	0.32 335	0.96 440	0.63 307	0.49 235	0.52 254	0.43 208	0.36 237	0.52 211	0.43 292	0.12 275	0.09 183	0.12 247	0.16 344	0.16 185	0.12 140

ccs_rob	0.45 216	0.46 251	2.22 375	0.26 99	0.19 175	0.56 211	0.21 98	0.77 279	0.60 260	0.49 235	0.56 298	0.69 372	0.47 351	0.52 211	0.31 204	0.11 223	0.09 183	0.16 387	0.10 142	0.17 207	0.14 191

DCVSM-stereo	0.49 265	0.29 121	2.49 427	0.29 170	0.22 227	0.53 175	0.52 438	0.58 157	0.49 159	0.69 427	0.46 194	0.79 418	0.48 360	0.53 217	0.42 283	0.13 305	0.14 333	0.15 369	0.12 242	0.20 269	0.20 320

MyStereo04	0.48 247	0.40 211	2.65 455	0.29 170	0.23 247	0.60 275	0.31 312	0.83 331	0.75 424	0.47 205	0.36 136	0.53 276	0.42 308	0.53 217	0.39 267	0.09 69	0.18 403	0.12 247	0.11 204	0.16 185	0.19 305

UDGNet	0.44 198	1.02 471	1.74 188	0.35 311	0.19 175	0.58 246	0.23 150	0.49 89	0.66 343	0.41 169	0.38 148	0.34 154	0.29 195	0.53 217	0.30 192	0.24 464	0.10 224	0.37 497	0.19 394	0.27 369	0.15 224

ICVP	0.46 226	0.29 121	2.41 409	0.33 264	0.22 227	0.59 263	0.55 449	0.75 255	0.50 169	0.44 185	0.60 330	0.49 262	0.35 231	0.53 217	0.37 249	0.16 384	0.16 375	0.14 342	0.11 204	0.15 149	0.15 224
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_ucs	0.48 247	0.50 272	2.32 391	0.26 99	0.22 227	0.57 229	0.22 119	0.85 348	0.65 328	0.53 273	0.64 370	0.68 365	0.44 326	0.54 221	0.31 204	0.13 305	0.12 297	0.16 387	0.11 204	0.19 254	0.17 269

IGEV-Stereo	0.34 102	0.54 285	1.47 131	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.49 89	0.40 77	0.25 83	0.24 52	0.22 54	0.24 118	0.54 221	0.19 27	0.09 69	0.10 224	0.10 128	0.18 374	0.24 328	0.29 416
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.16 81	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.54 221	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140
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
iRAFT	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.16 81	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.54 221	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

anonymousdsp	0.34 102	0.53 280	1.47 131	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.49 89	0.40 77	0.25 83	0.24 52	0.22 54	0.24 118	0.55 225	0.19 27	0.09 69	0.11 271	0.10 128	0.18 374	0.24 328	0.29 416

iGMRVC	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.17 109	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.55 225	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

RALCasStereoNet	0.45 216	0.88 420	1.85 258	0.30 187	0.26 293	0.49 132	0.26 225	0.58 157	0.51 177	0.36 140	0.48 212	0.36 162	0.28 181	0.55 225	0.34 232	0.10 161	0.53 516	0.09 79	0.08 77	0.25 340	0.34 449

PSMNet-RUCA	0.58 348	0.82 400	1.89 280	0.59 485	0.56 483	0.64 344	0.36 362	0.84 342	0.69 363	0.51 255	0.68 392	0.53 276	0.43 318	0.56 228	0.43 292	0.34 493	0.18 403	0.44 504	0.29 449	0.48 487	0.30 425

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 417	0.65 336	3.45 525	0.50 449	0.60 495	0.75 419	0.23 150	0.96 440	0.60 260	0.76 450	1.30 497	0.81 424	0.60 406	0.57 229	0.82 418	0.10 161	0.16 375	0.11 192	0.43 502	0.31 399	0.22 342

MyStereo07	0.34 102	0.40 211	1.46 127	0.29 170	0.23 247	0.60 275	0.31 312	0.53 126	0.42 95	0.25 83	0.25 59	0.20 44	0.26 148	0.57 229	0.19 27	0.09 69	0.18 403	0.12 247	0.11 204	0.16 185	0.19 305

BEATNet_4x	0.47 241	0.73 364	1.91 291	0.33 264	0.15 54	0.56 211	0.25 203	0.85 348	0.58 248	0.54 286	0.51 241	0.57 304	0.42 308	0.57 229	0.61 371	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.20 269	0.16 251

ISRNet	0.47 241	0.44 240	1.55 147	0.37 350	0.31 353	0.49 132	0.19 60	0.75 255	0.66 343	0.63 395	0.71 415	0.67 358	0.39 272	0.58 232	0.44 298	0.23 456	0.16 375	0.21 446	0.20 404	0.21 283	0.25 387

SCV_C0	0.33 94	0.43 229	1.42 121	0.25 69	0.16 81	0.35 35	0.20 79	0.68 211	0.44 109	0.24 65	0.27 70	0.29 126	0.20 72	0.58 232	0.18 15	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.30 458	0.26 360	0.17 269

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 370	0.61 308	3.35 524	0.33 264	0.58 488	0.66 364	0.20 79	0.98 452	0.55 222	0.73 442	0.52 254	0.99 474	0.65 426	0.58 232	0.29 174	0.10 161	0.16 375	0.10 128	0.41 499	0.29 380	0.20 320

GMStereo_Zeroshot	0.41 163	0.36 184	1.54 145	0.41 391	0.19 175	0.52 168	0.19 60	0.59 165	0.52 184	0.57 326	0.59 315	0.63 329	0.29 195	0.58 232	0.33 225	0.15 363	0.09 183	0.16 387	0.09 107	0.24 328	0.12 140

RAFT_CTSACE	0.46 226	0.76 370	2.07 338	0.35 311	0.30 336	0.54 183	0.30 299	0.61 177	0.48 153	0.49 235	0.76 430	0.55 286	0.36 237	0.58 232	0.22 86	0.08 31	0.13 316	0.11 192	0.10 142	0.41 467	0.08 34

GES	0.44 198	0.28 111	1.88 273	0.30 187	0.18 143	0.61 296	0.30 299	0.88 375	0.46 133	0.47 205	0.52 254	0.39 177	0.42 308	0.58 232	0.67 386	0.15 363	0.11 271	0.12 247	0.10 142	0.15 149	0.17 269

xyz-stereo-finetune	0.31 81	0.46 251	0.79 41	0.21 6	0.12 6	0.53 175	0.25 203	0.52 117	0.54 215	0.28 109	0.32 111	0.29 126	0.23 107	0.59 238	0.55 347	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.13 109	0.08 34

AASNet	0.56 337	1.03 472	2.34 396	0.37 350	0.33 374	0.65 358	0.29 291	0.96 440	0.73 407	0.54 286	0.60 330	0.55 286	0.38 258	0.59 238	0.58 364	0.14 346	0.12 297	0.13 306	0.10 142	0.43 475	0.24 378

test-3	0.43 188	0.20 12	1.70 174	0.34 295	0.32 361	0.45 94	0.23 150	0.71 224	0.46 133	0.51 255	0.29 83	0.45 228	0.21 83	0.59 238	0.98 433	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 480	0.29 380	0.28 410

test_1	0.43 188	0.20 12	1.70 174	0.34 295	0.32 361	0.45 94	0.23 150	0.71 224	0.46 133	0.50 242	0.29 83	0.45 228	0.21 83	0.59 238	0.98 433	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 480	0.29 380	0.29 416

test_3	0.44 198	0.20 12	1.70 174	0.36 329	0.32 361	0.47 117	0.30 299	0.73 240	0.49 159	0.50 242	0.30 95	0.45 228	0.22 92	0.59 238	0.98 433	0.08 31	0.10 224	0.11 192	0.35 480	0.29 380	0.28 410

EAI-Stereo	0.78 454	0.25 69	1.67 167	0.54 467	0.59 490	1.95 530	2.05 546	1.11 506	0.64 315	0.95 485	1.49 505	0.50 265	0.67 433	0.59 238	1.44 478	0.09 69	0.19 415	0.09 79	0.49 508	0.13 109	0.22 342

KYRaft	0.48 247	0.29 121	1.75 194	0.33 264	0.21 202	0.75 419	0.44 411	0.58 157	0.57 237	0.64 405	0.93 464	0.53 276	0.72 445	0.60 244	0.24 120	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.14 302	0.12 79	0.54 500

GrayStereo	0.66 397	0.19 7	1.76 200	0.90 515	0.23 247	0.62 316	1.42 540	0.62 181	0.60 260	0.72 438	0.78 434	0.56 298	3.07 544	0.60 244	0.26 141	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.21 410	0.11 68	0.18 289

Prome-Stereo	0.49 265	0.30 133	1.76 200	0.60 489	0.23 247	0.63 333	0.42 393	0.62 181	0.60 260	0.59 358	1.03 480	0.43 208	0.72 445	0.60 244	0.33 225	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 107	0.11 68	0.43 486

rvit_105_1	0.44 198	0.54 285	1.46 127	0.36 329	0.24 260	0.51 149	0.45 417	0.75 255	0.74 411	0.45 195	0.44 182	0.44 219	0.36 237	0.62 247	0.38 256	0.20 434	0.18 403	0.18 424	0.22 418	0.18 233	0.18 289

CBFPSM	0.56 337	0.91 427	1.82 247	0.28 140	0.23 247	0.71 397	0.37 370	0.72 229	0.64 315	0.50 242	0.49 229	1.03 481	0.83 464	0.62 247	1.35 471	0.10 161	0.12 297	0.10 128	0.10 142	0.18 233	0.19 305

LMCR-Stereo	0.52 306	0.71 355	2.39 406	0.40 384	0.21 202	0.74 413	0.31 312	1.02 483	0.64 315	0.61 376	0.63 354	0.39 177	0.51 372	0.62 247	0.42 283	0.19 424	0.09 183	0.12 247	0.09 107	0.23 313	0.12 140

ffm	0.47 241	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.74 244	0.88 470	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	0.63 250	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.15 369	0.13 274	0.25 340	0.36 459

tt1	0.44 198	0.64 329	1.83 253	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	0.88 470	0.31 120	0.37 139	0.25 85	0.35 231	0.63 250	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.25 340	0.36 459

SCV	0.35 113	0.59 302	1.37 110	0.34 295	0.22 227	0.28 8	0.23 150	0.72 229	0.35 27	0.19 19	0.30 95	0.24 75	0.20 72	0.64 252	0.19 27	0.11 223	0.08 113	0.09 79	0.29 449	0.34 421	0.29 416

tt45	0.29 63	0.24 64	1.06 64	0.25 69	0.17 109	0.55 196	0.22 119	0.41 32	0.35 27	0.24 65	0.25 59	0.25 85	0.18 46	0.64 252	0.34 232	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.21 283	0.11 103

PAM	0.70 417	0.35 175	2.72 464	0.56 476	0.62 499	1.08 495	0.53 442	0.85 348	0.44 109	0.93 482	0.92 460	1.24 504	0.68 436	0.64 252	1.01 443	0.10 161	0.19 415	0.10 128	0.48 506	0.14 132	0.38 469

IGEVStereo-DCA	0.33 94	0.34 168	1.38 111	0.27 115	0.16 81	0.45 94	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.21 26	0.26 99	0.25 134	0.64 252	0.52 336	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.18 374	0.16 185	0.22 342

rrr	0.46 226	0.34 168	3.08 502	0.27 115	0.16 81	0.45 94	0.28 267	1.09 501	0.51 177	0.24 65	0.21 26	0.26 99	0.25 134	0.64 252	0.52 336	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.29 449	0.16 185	0.25 387

HH	0.49 265	0.49 266	2.78 476	0.50 449	0.41 438	0.38 53	0.23 150	0.72 229	0.38 56	0.63 395	0.48 212	0.87 445	0.41 291	0.64 252	0.21 68	0.09 69	0.17 393	0.10 128	0.09 107	0.16 185	0.12 140

HanStereo	0.49 265	0.49 266	2.78 476	0.50 449	0.41 438	0.38 53	0.23 150	0.72 229	0.38 56	0.63 395	0.48 212	0.87 445	0.41 291	0.64 252	0.21 68	0.09 69	0.17 393	0.10 128	0.09 107	0.16 185	0.12 140

TestStereo1	0.49 265	0.81 396	1.85 258	0.39 375	0.57 486	0.56 211	0.34 347	0.75 255	0.69 363	0.44 185	0.63 354	0.35 158	0.42 308	0.64 252	0.29 174	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.33 414	0.26 397

Wz-Net-LNSev	0.59 356	0.96 446	2.47 424	0.34 295	0.37 413	0.79 440	0.44 411	0.86 358	0.77 437	0.61 376	0.67 384	0.79 418	0.56 391	0.64 252	0.62 373	0.15 363	0.14 333	0.12 247	0.12 242	0.18 233	0.19 305

SA-5K	0.49 265	0.81 396	1.85 258	0.39 375	0.57 486	0.56 211	0.34 347	0.75 255	0.69 363	0.44 185	0.63 354	0.35 158	0.42 308	0.64 252	0.29 174	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.33 414	0.26 397

PAM_32	0.70 417	0.35 175	2.73 469	0.54 467	0.61 497	1.07 493	0.43 400	0.84 342	0.49 159	0.90 478	0.91 458	1.23 503	0.77 458	0.65 262	1.10 451	0.10 161	0.19 415	0.10 128	0.49 508	0.15 149	0.38 469

iRaft-Stereo_20w	0.58 348	0.39 206	1.96 318	0.45 427	0.32 361	0.92 474	0.57 458	1.14 507	0.56 233	0.81 463	0.40 161	0.55 286	0.69 438	0.65 262	1.04 448	0.09 69	0.16 375	0.09 79	0.36 488	0.17 207	0.25 387

PSM-AAD	0.63 381	0.22 35	1.77 209	0.37 350	0.23 247	0.86 460	1.17 526	0.59 165	0.60 260	0.64 405	0.71 415	0.68 365	2.93 541	0.65 262	0.31 204	0.09 69	0.07 40	0.17 404	0.15 325	0.13 109	0.33 445

pcwnet_v2	0.64 385	0.49 266	4.41 542	0.32 243	0.27 306	0.60 275	0.25 203	0.97 448	0.88 470	0.59 358	0.70 411	0.63 329	0.55 387	0.66 265	0.37 249	0.17 398	0.15 358	0.15 369	0.14 302	0.21 283	0.23 366

HUF	0.59 356	0.65 336	2.46 420	0.45 427	0.77 513	0.34 30	0.24 183	0.46 64	0.39 67	0.31 120	0.28 77	0.25 85	0.19 63	0.67 266	0.18 15	0.12 275	2.03 554	0.08 29	0.06 9	0.31 399	1.59 550

AIO-test2	0.49 265	1.15 490	1.96 318	0.42 402	0.37 413	0.50 140	0.23 150	0.79 310	0.70 372	0.33 131	0.53 265	0.27 110	0.22 92	0.67 266	0.29 174	0.73 520	0.08 113	0.13 306	0.17 361	0.17 207	0.18 289

fast-acv-ft	0.63 381	0.88 420	3.10 504	0.38 365	0.30 336	0.79 440	0.48 431	0.69 214	0.72 392	0.58 344	0.78 434	0.76 408	0.60 406	0.67 266	0.73 403	0.15 363	0.15 358	0.18 424	0.17 361	0.37 443	0.16 251

MyStereo8	0.54 317	0.80 391	2.76 472	0.32 243	0.33 374	0.71 397	0.20 79	0.87 367	0.57 237	0.51 255	0.59 315	0.50 265	0.33 221	0.68 269	0.55 347	0.10 161	0.29 476	0.10 128	0.13 274	0.21 283	0.34 449

MSKI-zero shot	0.46 226	0.38 197	2.47 424	0.27 115	0.43 447	0.56 211	0.20 79	0.77 279	0.43 105	0.60 367	0.51 241	0.44 219	0.17 29	0.68 269	0.21 68	0.09 69	0.29 476	0.09 79	0.32 470	0.14 132	0.10 79

RAFT+CT+SA	0.50 276	0.86 413	1.82 247	0.37 350	0.75 509	0.54 183	0.34 347	0.77 279	0.63 307	0.38 152	0.55 287	0.34 154	0.29 195	0.68 269	0.27 149	0.09 69	0.07 40	0.11 192	0.51 511	0.29 380	0.41 484

Sa-1000	0.51 293	0.72 359	1.90 285	0.31 214	0.60 495	0.60 275	0.31 312	0.94 422	0.71 382	0.52 263	0.83 443	0.42 204	0.33 221	0.68 269	0.28 159	0.10 161	0.09 183	0.13 306	0.29 449	0.29 380	0.10 79

SA	0.50 276	0.75 369	1.95 309	0.31 214	0.61 497	0.57 229	0.31 312	0.91 397	0.73 407	0.42 174	0.62 342	0.38 171	0.47 351	0.68 269	0.29 174	0.09 69	0.09 183	0.13 306	0.32 470	0.30 391	0.10 79

GMM-Stereo	0.50 276	0.23 51	2.41 409	0.54 467	0.24 260	0.77 431	0.46 420	0.59 165	0.57 237	0.58 344	0.73 422	0.47 249	0.43 318	0.68 269	0.27 149	0.10 161	0.06 20	0.13 306	0.13 274	0.14 132	0.44 488

model_zeroshot	0.44 198	0.68 346	1.97 323	0.28 140	0.18 143	0.69 388	0.21 98	0.63 187	0.40 77	1.00 488	0.34 125	0.42 204	0.20 72	0.69 275	0.24 120	0.10 161	0.22 441	0.10 128	0.22 418	0.12 79	0.10 79

ACVNet-DCA	0.42 182	0.64 329	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.76 268	0.52 184	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.14 191

xx1	0.46 226	0.64 329	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	1.01 491	0.31 120	0.38 148	0.46 241	0.36 237	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.12 247	0.12 242	0.12 79	0.14 191

cc1	0.47 241	0.64 329	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	1.01 491	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.25 340	0.40 479

EKT-Stereo	1.47 521	0.49 266	1.93 297	2.57 553	19.31 568	0.55 196	0.22 119	0.69 214	0.42 95	0.38 152	0.36 136	0.43 208	0.27 166	0.69 275	0.26 141	0.12 275	0.14 333	0.11 192	0.16 344	0.20 269	0.15 224

iResNet	0.51 293	0.76 370	2.59 447	0.41 391	0.17 109	0.64 344	0.27 250	0.82 325	0.70 372	0.57 326	0.64 370	0.43 208	0.36 237	0.70 280	0.52 336	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.21 283	0.13 174

DN-CSS_ROB	0.48 247	1.23 500	1.99 324	0.39 375	0.22 227	0.56 211	0.19 60	0.75 255	0.61 277	0.45 195	0.62 342	0.41 191	0.31 211	0.70 280	0.32 215	0.11 223	0.08 113	0.14 342	0.13 274	0.36 435	0.12 140

mmm	0.38 135	0.21 20	1.18 75	0.35 311	0.17 109	0.49 132	0.26 225	0.78 294	0.52 184	0.50 242	0.57 306	0.41 191	0.37 251	0.71 282	0.31 204	0.11 223	0.13 316	0.14 342	0.13 274	0.15 149	0.14 191

anonymity	0.80 458	0.66 343	1.29 94	0.59 485	0.75 509	0.67 370	0.52 438	0.95 435	0.71 382	0.94 483	0.70 411	0.67 358	0.87 472	0.71 282	1.35 471	0.64 515	0.62 522	0.58 510	1.44 550	0.60 505	0.65 512

test_5	0.51 293	0.87 416	1.99 324	0.37 350	0.65 501	0.58 246	0.35 355	0.78 294	0.62 295	0.48 223	0.55 287	0.45 228	0.40 280	0.72 284	0.30 192	0.09 69	0.07 40	0.12 247	0.12 242	0.33 414	0.38 469

AIO-test1	0.45 216	0.87 416	2.27 384	0.33 264	0.33 374	0.50 140	0.22 119	0.74 244	0.66 343	0.29 113	0.41 165	0.29 126	0.22 92	0.73 285	0.29 174	0.09 69	0.08 113	0.12 247	0.14 302	0.30 391	0.22 342

999	0.29 63	0.25 69	1.05 63	0.26 99	0.18 143	0.49 132	0.23 150	0.38 17	0.37 51	0.20 26	0.32 111	0.23 62	0.18 46	0.73 285	0.36 243	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.24 328	0.10 79

iinet-f	0.57 343	0.93 434	2.27 384	0.31 214	0.25 278	0.83 452	0.33 343	0.81 318	0.65 328	0.54 286	0.63 354	0.73 392	0.67 433	0.73 285	0.67 386	0.13 305	0.13 316	0.11 192	0.10 142	0.43 475	0.16 251

iResNetv2_ROB	0.59 356	1.43 518	2.96 492	0.40 384	0.22 227	0.58 246	0.28 267	0.91 397	0.73 407	0.57 326	0.63 354	0.60 320	0.41 291	0.74 288	0.35 240	0.11 223	0.08 113	0.10 128	0.07 51	0.43 475	0.17 269

DisPM	0.43 188	0.33 155	1.78 214	0.57 479	0.18 143	0.59 263	0.63 474	0.53 126	0.61 277	0.60 367	0.53 265	0.38 171	0.26 148	0.75 289	0.29 174	0.12 275	0.07 40	0.12 247	0.11 204	0.11 68	0.14 191

FTStereo	0.76 446	0.18 5	2.35 399	0.71 500	0.21 202	0.73 409	1.79 543	0.57 151	0.53 203	1.07 493	1.63 510	1.29 506	2.13 533	0.75 289	0.29 174	0.19 424	0.08 113	0.12 247	0.11 204	0.11 68	0.40 479

UPFNet	0.46 226	0.28 111	1.73 184	0.33 264	0.32 361	0.65 358	0.38 376	0.83 331	0.59 255	0.57 326	0.52 254	0.61 322	0.40 280	0.75 289	0.52 336	0.13 305	0.12 297	0.13 306	0.12 242	0.15 149	0.11 103

DLNR_Zeroshot_test	13.43 566	19.94 570	23.55 569	121.61 580	35.03 575	0.46 112	0.15 21	8.02 562	0.35 27	0.28 109	0.37 139	0.26 99	0.17 29	0.76 292	0.29 174	6.42 563	0.26 467	0.09 79	0.38 491	50.13 578	0.18 289

gwcnet-sp	0.49 265	0.43 229	2.54 440	0.31 214	0.22 227	0.67 370	0.31 312	0.78 294	0.65 328	0.58 344	0.47 200	0.46 241	0.43 318	0.76 292	0.46 303	0.11 223	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.15 149	0.14 191

scenet	0.49 265	0.43 229	2.54 440	0.31 214	0.22 227	0.67 370	0.31 312	0.78 294	0.65 328	0.58 344	0.47 200	0.46 241	0.43 318	0.76 292	0.46 303	0.11 223	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.15 149	0.14 191

ssnet	0.49 265	0.43 229	2.54 440	0.31 214	0.22 227	0.67 370	0.31 312	0.78 294	0.65 328	0.58 344	0.47 200	0.46 241	0.43 318	0.76 292	0.46 303	0.11 223	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.15 149	0.14 191

ssnet_v2	0.55 329	0.60 304	1.86 266	0.32 243	0.22 227	0.72 403	0.44 411	0.94 422	0.74 411	0.63 395	0.54 277	0.81 424	0.47 351	0.77 296	0.70 393	0.16 384	0.14 333	0.14 342	0.14 302	0.30 391	0.30 425

hknet	0.47 241	0.29 121	1.70 174	0.30 187	0.24 260	0.76 423	0.31 312	1.00 472	0.64 315	0.63 395	0.53 265	0.80 421	0.38 258	0.77 296	0.37 249	0.11 223	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

NRIStereo	0.46 226	0.25 69	1.77 209	0.47 437	0.16 81	0.95 476	0.74 492	0.51 103	0.56 233	0.48 223	0.39 156	0.59 314	0.29 195	0.77 296	0.32 215	0.11 223	0.13 316	0.11 192	0.09 107	0.21 283	0.24 378

XX-Stereo	0.55 329	0.54 285	3.50 527	0.48 445	0.39 422	0.54 183	0.17 37	0.89 381	0.40 77	0.44 185	0.65 379	0.85 439	0.19 63	0.77 296	0.21 68	0.10 161	0.14 333	0.10 128	0.32 470	0.17 207	0.14 191

UNet	0.54 317	0.44 240	2.83 480	0.31 214	0.33 374	0.74 413	0.27 250	0.82 325	0.61 277	0.53 273	0.54 277	0.72 389	0.54 382	0.78 300	0.56 355	0.11 223	0.09 183	0.13 306	0.11 204	0.14 132	0.12 140

Consistency-Raft	0.88 472	0.93 434	3.23 518	0.99 523	0.64 500	0.77 431	0.55 449	0.98 452	0.97 485	0.61 376	1.03 480	0.65 342	1.05 492	0.79 301	1.38 473	0.44 500	0.46 508	0.51 508	0.58 522	0.65 507	0.47 492

MMNet	0.50 276	0.48 263	1.93 297	0.33 264	0.27 306	0.79 440	0.28 267	0.81 318	0.74 411	0.60 367	0.56 298	0.59 314	0.55 387	0.79 301	0.59 366	0.10 161	0.09 183	0.12 247	0.11 204	0.13 109	0.14 191

xyz-stereo-finetune2	0.35 113	0.45 248	1.04 62	0.21 6	0.12 6	0.58 246	0.23 150	0.50 95	0.45 124	0.31 120	0.46 194	0.30 131	0.41 291	0.81 303	0.51 333	0.08 31	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.09 55

MFMNet_re	0.92 477	1.28 506	2.53 434	0.82 512	0.76 512	0.90 470	0.75 493	0.98 452	1.04 494	1.03 490	1.05 484	0.84 436	0.94 482	0.83 304	0.72 400	0.68 517	0.60 520	0.63 514	0.60 524	0.77 517	0.74 515

PWCDC_ROB	0.72 429	1.06 475	2.09 344	0.47 437	0.36 402	0.78 436	0.26 225	0.98 452	1.34 516	0.61 376	2.07 518	0.64 338	0.61 415	0.83 304	0.71 396	0.31 488	0.14 333	0.15 369	0.12 242	0.60 505	0.21 329

LCNet	0.54 317	0.37 187	1.78 214	0.92 517	0.22 227	0.96 477	0.30 299	0.59 165	0.58 248	0.51 255	0.55 287	0.41 191	0.76 455	0.84 306	0.26 141	0.09 69	0.06 20	0.12 247	0.18 374	0.98 523	0.39 475

iResNet_ROB	0.50 276	1.15 490	1.73 184	0.31 214	0.21 202	0.58 246	0.22 119	0.95 435	0.82 456	0.58 344	0.62 342	0.57 304	0.39 272	0.84 306	0.40 275	0.11 223	0.08 113	0.09 79	0.06 9	0.21 283	0.13 174

dad	0.51 293	1.01 468	1.74 188	0.29 170	0.19 175	0.60 275	0.26 225	0.52 117	0.75 424	0.63 395	0.63 354	0.63 329	0.33 221	0.85 308	0.47 312	0.27 478	0.15 358	0.40 500	0.18 374	0.22 300	0.14 191

YMNet	0.62 375	0.72 359	1.93 297	0.41 391	0.41 438	0.87 464	0.43 400	0.87 367	0.71 382	0.74 445	0.81 438	0.83 431	0.46 343	0.86 309	0.93 426	0.19 424	0.22 441	0.20 438	0.17 361	0.41 467	0.21 329

YMNet_1	0.62 375	0.72 359	1.93 297	0.41 391	0.41 438	0.87 464	0.43 400	0.87 367	0.71 382	0.74 445	0.81 438	0.83 431	0.46 343	0.86 309	0.93 426	0.19 424	0.22 441	0.20 438	0.17 361	0.41 467	0.21 329

STTStereo	0.51 293	0.69 350	2.14 359	0.36 329	0.30 336	0.61 296	0.32 335	0.77 279	0.60 260	0.60 367	0.54 277	0.67 358	0.43 318	0.86 309	0.42 283	0.16 384	0.15 358	0.17 404	0.20 404	0.16 185	0.15 224

MIPNet	0.83 465	0.81 396	2.40 408	0.61 490	0.18 143	1.48 511	1.39 536	1.60 530	0.74 411	1.94 530	0.85 450	0.73 392	1.68 525	0.87 312	0.31 204	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.32 470	0.25 340	0.12 140

UCFNet_RVC	0.48 247	0.82 400	1.85 258	0.30 187	0.27 306	0.64 344	0.26 225	0.74 244	0.55 222	0.48 223	0.53 265	0.63 329	0.41 291	0.88 313	0.38 256	0.15 363	0.10 224	0.17 404	0.17 361	0.18 233	0.15 224

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 343	0.87 416	2.11 349	0.32 243	0.30 336	0.84 454	0.40 384	0.88 375	0.72 392	0.65 412	0.73 422	0.66 349	0.57 396	0.93 314	0.71 396	0.13 305	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.15 149	0.14 191

PFNet+	0.45 216	0.37 187	1.86 266	0.46 432	0.18 143	0.58 246	0.77 496	0.52 117	0.64 315	0.56 315	0.48 212	0.39 177	0.26 148	0.93 314	0.32 215	0.13 305	0.09 183	0.14 342	0.13 274	0.12 79	0.15 224

ADCP+	0.94 479	1.12 482	3.14 508	0.34 295	0.39 422	1.06 488	0.79 497	0.89 381	0.80 450	0.66 414	0.67 384	0.85 439	1.55 521	0.93 314	4.55 546	0.13 305	0.11 271	0.16 387	0.15 325	0.26 360	0.25 387

1test111	0.44 198	0.64 329	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.76 268	0.52 184	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.96 317	0.30 192	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.14 191

qqq	0.38 135	0.21 20	1.34 105	0.28 140	0.15 54	0.45 94	0.26 225	0.76 268	0.52 184	0.39 158	0.41 165	0.46 241	0.36 237	0.96 317	0.30 192	0.11 223	0.14 333	0.12 247	0.12 242	0.12 79	0.14 191

DeepPruner_ROB	0.50 276	0.70 353	1.94 306	0.29 170	0.26 293	0.63 333	0.31 312	0.80 314	0.48 153	0.61 376	0.55 287	0.66 349	0.38 258	0.98 319	0.40 275	0.19 424	0.14 333	0.14 342	0.14 302	0.23 313	0.17 269

AIO_rvc	0.41 163	0.64 329	1.29 94	0.58 481	0.39 422	0.37 44	0.24 183	0.50 95	0.43 105	0.28 109	0.23 43	0.25 85	0.16 22	0.99 320	0.19 27	0.10 161	0.16 375	0.08 29	0.11 204	0.25 340	0.85 523

LALA_ROB	0.60 362	0.76 370	1.69 170	0.36 329	0.29 325	0.79 440	0.55 449	0.94 422	0.77 437	0.81 463	0.67 384	0.94 464	0.49 367	0.99 320	0.73 403	0.21 440	0.15 358	0.20 438	0.18 374	0.23 313	0.21 329

CRFU-Net	0.56 337	0.38 197	1.86 266	0.46 432	0.26 293	0.82 450	0.36 362	0.90 387	0.49 159	0.62 387	0.59 315	0.78 413	1.35 510	1.00 322	0.48 318	0.15 363	0.14 333	0.17 404	0.10 142	0.19 254	0.14 191

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 329	0.92 428	2.36 402	0.38 365	0.37 413	0.60 275	0.28 267	0.82 325	0.62 295	0.62 387	0.55 287	0.72 389	0.45 330	1.00 322	0.43 292	0.15 363	0.11 271	0.14 342	0.14 302	0.15 149	0.16 251
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UDG	0.77 450	1.23 500	2.15 360	0.67 498	0.59 490	0.78 436	0.38 376	0.90 387	0.70 372	0.61 376	0.69 401	1.01 477	0.67 433	1.02 324	0.73 403	0.45 502	0.34 489	0.87 522	0.51 511	0.67 509	0.46 491

ADCRef	0.80 458	0.96 446	2.29 388	0.37 350	0.35 394	0.96 477	0.51 435	0.87 367	0.75 424	0.88 474	0.83 443	0.61 322	1.36 511	1.02 324	3.27 531	0.13 305	0.11 271	0.17 404	0.19 394	0.25 340	0.21 329

DDUNet	0.77 450	1.12 482	1.88 273	0.76 504	0.69 505	0.84 454	0.43 400	0.85 348	0.65 328	0.67 418	0.75 428	0.91 455	0.52 377	1.03 326	0.57 359	0.54 508	0.37 494	0.95 528	0.52 513	0.71 512	0.57 504

MLCV	0.48 247	0.89 423	1.85 258	0.29 170	0.14 31	0.59 263	0.23 150	0.72 229	0.59 255	0.66 414	0.66 381	0.55 286	0.36 237	1.03 326	0.49 323	0.09 69	0.06 20	0.09 79	0.07 51	0.19 254	0.11 103

ADCMid	0.96 483	1.32 512	2.74 470	0.38 365	0.35 394	0.99 480	0.58 460	0.94 422	0.86 464	1.23 509	1.01 476	1.01 477	1.00 487	1.05 328	3.97 539	0.21 440	0.19 415	0.42 502	0.32 470	0.40 464	0.29 416

aanetorigin	0.77 450	0.80 391	2.59 447	0.43 406	0.44 448	0.58 246	1.01 516	0.57 151	0.68 354	1.53 525	1.23 492	0.81 424	1.08 495	1.07 329	1.07 449	0.18 409	0.15 358	0.17 404	0.21 410	0.54 499	0.30 425

HGLStereo	0.54 317	0.69 350	2.00 326	0.35 311	0.40 431	0.66 364	0.30 299	0.83 331	0.62 295	0.57 326	0.69 401	0.69 372	0.54 382	1.07 329	0.55 347	0.13 305	0.13 316	0.13 306	0.11 204	0.19 254	0.17 269

SHD	0.72 429	0.77 379	2.36 402	0.45 427	0.40 431	0.71 397	0.32 335	1.02 483	1.25 512	1.07 493	0.84 446	0.90 453	0.73 448	1.09 331	0.98 433	0.21 440	0.18 403	0.20 438	0.21 410	0.32 406	0.31 433

GEStereo_RVC	0.54 317	0.87 416	1.95 309	0.47 437	0.25 278	0.62 316	0.37 370	1.00 472	0.74 411	0.53 273	0.54 277	0.59 314	0.44 326	1.10 332	0.46 303	0.15 363	0.11 271	0.12 247	0.10 142	0.26 360	0.19 305

StereoDRNet-Refined	0.50 276	0.41 217	1.50 140	0.33 264	0.21 202	0.68 382	0.26 225	0.81 318	0.68 354	0.67 418	0.68 392	0.73 392	0.42 308	1.10 332	0.59 366	0.11 223	0.08 113	0.14 342	0.14 302	0.25 340	0.21 329
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.57 343	0.34 168	1.87 271	0.45 427	0.34 382	0.84 454	0.35 355	0.84 342	0.78 442	0.59 358	0.63 354	1.06 488	0.53 379	1.10 332	0.82 418	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.10 142	0.22 300	0.18 289

GCST	0.72 429	1.10 480	2.15 360	1.11 529	0.59 490	0.62 316	0.19 60	0.75 255	0.53 203	0.56 315	0.63 354	0.47 249	0.31 211	1.11 335	0.33 225	0.75 522	0.45 506	0.84 521	0.64 528	0.69 510	0.54 500

DualNet (step1)	0.59 356	0.62 314	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.93 414	0.66 343	0.57 326	0.51 241	0.55 286	0.45 330	1.11 335	0.38 256	0.61 512	0.14 333	0.87 522	0.56 517	0.25 340	0.23 366

test_sample7	0.47 241	0.33 155	1.49 137	0.34 295	0.20 189	0.51 149	0.30 299	0.93 414	0.66 343	0.57 326	0.51 241	0.55 286	0.45 330	1.11 335	0.38 256	0.17 398	0.14 333	0.16 387	0.15 325	0.19 254	0.18 289

IPLGR	0.54 317	0.56 296	2.68 458	0.36 329	0.18 143	0.62 316	0.54 446	1.02 483	0.64 315	0.73 442	0.46 194	0.47 249	0.45 330	1.12 338	0.29 174	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.09 107	0.19 254	0.12 140

HCRNet	0.46 226	0.49 266	1.65 161	0.38 365	0.29 325	0.58 246	0.22 119	0.75 255	0.62 295	0.47 205	0.49 229	0.48 260	0.36 237	1.12 338	0.37 249	0.15 363	0.10 224	0.15 369	0.13 274	0.17 207	0.17 269

delet	0.52 306	0.54 285	1.62 159	0.31 214	0.35 394	0.74 413	0.46 420	0.85 348	0.74 411	0.55 304	0.60 330	0.67 358	0.50 370	1.12 338	0.57 359	0.11 223	0.11 271	0.13 306	0.14 302	0.16 185	0.12 140

ADCL	0.99 484	0.79 389	2.43 415	0.39 375	0.32 361	1.50 513	1.90 544	0.92 406	0.97 485	1.26 513	1.27 494	1.00 476	1.42 516	1.14 341	3.31 532	0.17 398	0.14 333	0.22 449	0.21 410	0.30 391	0.22 342

ADCPNet	0.99 484	0.99 462	3.93 536	0.37 350	0.68 504	1.36 507	0.62 472	0.87 367	0.76 433	0.78 456	0.81 438	1.08 490	1.18 500	1.14 341	2.49 517	0.21 440	0.69 531	0.21 446	0.95 541	0.29 380	0.37 466

FINET	0.65 393	0.95 443	3.06 501	0.35 311	0.40 431	0.58 246	0.48 431	0.92 406	1.10 502	0.57 326	0.68 392	0.47 249	0.44 326	1.15 343	0.60 368	0.23 456	0.21 435	0.17 404	0.15 325	0.26 360	0.25 387

DSFCA	0.54 317	0.35 175	1.41 117	0.28 140	0.28 318	0.79 440	0.88 504	0.76 268	0.70 372	0.72 438	0.66 381	0.67 358	0.57 396	1.17 344	0.63 375	0.16 384	0.14 333	0.13 306	0.14 302	0.16 185	0.13 174

AF-Net	0.69 413	0.92 428	2.21 371	0.41 391	0.40 431	0.68 382	0.40 384	1.02 483	0.86 464	0.69 427	1.03 480	1.04 484	0.84 467	1.19 345	0.78 411	0.22 453	0.14 333	0.25 468	0.17 361	0.30 391	0.18 289

SQANet	0.80 458	1.58 523	2.53 434	0.76 504	0.83 514	0.76 423	0.36 362	0.83 331	0.64 315	0.63 395	0.69 401	0.73 392	0.51 372	1.21 346	0.53 340	0.77 524	0.29 476	0.59 512	0.29 449	0.86 521	0.61 508

PDISCO_ROB	0.75 443	1.06 475	2.11 349	0.64 493	0.59 490	1.13 499	0.43 400	1.14 507	1.05 495	0.64 405	0.71 415	0.96 467	0.61 415	1.21 346	0.76 407	0.37 497	0.18 403	0.27 472	0.24 424	0.56 501	0.32 438

DDVS	0.62 375	0.40 211	1.40 116	2.21 550	0.35 394	0.87 464	1.00 514	0.69 214	0.50 169	0.53 273	0.56 298	0.90 453	0.37 251	1.22 348	0.47 312	0.15 363	0.14 333	0.14 342	0.12 242	0.19 254	0.22 342

NINENet	0.50 276	0.33 155	1.69 170	0.55 474	0.25 278	0.91 472	0.23 150	0.98 452	0.71 382	0.53 273	0.55 287	0.66 349	0.30 203	1.22 348	0.32 215	0.15 363	0.13 316	0.16 387	0.11 204	0.16 185	0.13 174

AAGNet	0.88 472	0.33 155	1.79 234	0.54 467	0.98 523	0.62 316	0.46 420	0.50 95	0.60 260	0.58 344	0.53 265	0.50 265	0.73 448	1.23 350	7.48 556	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.14 132	0.09 55

DMCA-RVC	0.62 375	0.96 446	2.63 451	0.36 329	0.90 519	0.56 211	0.31 312	0.69 214	0.57 237	0.68 425	0.52 254	0.59 314	0.56 391	1.23 350	0.53 340	0.16 384	0.38 496	0.20 438	0.15 325	0.20 269	0.15 224

RTSC	0.72 429	1.00 464	2.22 375	0.40 384	0.29 325	0.82 450	0.31 312	0.96 440	1.10 502	0.92 480	0.81 438	0.78 413	0.58 400	1.23 350	1.55 483	0.18 409	0.17 393	0.14 342	0.17 361	0.43 475	0.30 425

ARAFT	0.60 362	1.23 500	3.10 504	0.28 140	0.16 81	0.64 344	0.36 362	0.90 387	0.67 352	0.61 376	0.49 229	0.55 286	0.31 211	1.24 353	0.32 215	0.10 161	0.08 113	0.14 342	0.13 274	0.37 443	0.21 329

ITSA-stereo	0.48 247	0.33 155	1.20 81	0.33 264	0.18 143	0.60 275	0.29 291	0.94 422	0.80 450	0.50 242	0.49 229	0.53 276	0.59 403	1.25 354	0.64 380	0.15 363	0.12 297	0.17 404	0.16 344	0.18 233	0.23 366

ADCS	1.05 492	1.36 517	2.98 496	0.42 402	0.36 402	0.96 477	0.81 501	1.06 496	1.12 504	1.25 510	0.97 470	1.08 490	0.90 477	1.25 354	4.86 548	0.21 440	0.21 435	0.22 449	0.23 422	0.36 435	0.38 469

AIO_test	0.39 150	0.37 187	1.19 77	0.73 501	0.67 502	0.35 35	0.25 203	0.47 76	0.34 21	0.34 133	0.22 37	0.33 148	0.17 29	1.31 356	0.19 27	0.11 223	0.15 358	0.08 29	0.21 410	0.15 149	0.23 366

cf-r	0.53 312	0.81 396	2.15 360	0.33 264	0.28 318	0.60 275	0.28 267	0.78 294	0.64 315	0.51 255	0.60 330	0.75 404	0.40 280	1.32 357	0.43 292	0.13 305	0.09 183	0.11 192	0.12 242	0.15 149	0.14 191

XQC	0.73 438	0.98 458	2.39 406	0.46 432	0.35 394	0.81 447	0.46 420	1.00 472	1.00 489	0.80 458	0.69 401	0.88 449	0.74 453	1.32 357	1.20 461	0.24 464	0.16 375	0.23 456	0.20 404	0.41 467	0.33 445

ASMatch	0.60 362	0.43 229	2.58 445	0.91 516	0.36 402	0.56 211	0.25 203	0.52 117	0.61 277	0.47 205	1.21 491	0.47 249	0.66 431	1.34 359	0.94 428	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.10 50	0.16 251

PVD	0.90 474	0.85 410	2.15 360	0.53 464	0.50 468	0.99 480	0.56 454	1.15 510	1.64 528	1.41 521	1.41 504	1.11 496	1.13 499	1.35 360	1.31 468	0.26 473	0.28 475	0.28 475	0.26 438	0.37 443	0.49 496

ETE_ROB	0.60 362	0.71 355	1.55 147	0.37 350	0.25 278	0.69 388	0.51 435	1.47 524	0.70 372	0.80 458	0.69 401	0.85 439	0.49 367	1.36 361	0.58 364	0.16 384	0.13 316	0.19 430	0.16 344	0.21 283	0.23 366

G2L-ROB	0.51 293	0.95 443	1.96 318	0.29 170	0.22 227	0.59 263	0.28 267	0.76 268	0.57 237	0.55 304	0.45 186	0.70 382	0.32 217	1.38 362	0.47 312	0.11 223	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.20 269	0.13 174

xyz-stereo	3.02 547	0.29 121	30.64 577	0.23 35	0.12 6	15.52 564	0.24 183	0.51 103	0.47 150	0.59 358	7.99 556	0.64 338	0.47 351	1.39 363	0.50 328	0.09 69	0.07 40	0.34 490	0.07 51	0.13 109	0.08 34

test_sample1	0.40 156	0.18 5	1.19 77	0.31 214	0.18 143	0.48 125	0.23 150	0.78 294	0.49 159	0.44 185	0.44 182	0.45 228	0.41 291	1.39 363	0.33 225	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.12 79	0.13 174

Wz-Net-MNSev	0.65 393	0.97 454	2.19 369	0.36 329	0.33 374	0.90 470	0.60 464	0.92 406	0.81 455	0.75 447	0.72 420	0.73 392	0.65 426	1.39 363	0.71 396	0.16 384	0.13 316	0.14 342	0.14 302	0.24 328	0.18 289

ACV-stereo	0.66 397	0.76 370	2.86 481	0.32 243	0.25 278	1.01 484	0.60 464	0.59 165	0.52 184	0.41 169	0.45 186	1.55 518	0.94 482	1.40 366	0.69 391	0.14 346	0.13 316	0.12 247	0.11 204	0.20 269	0.19 305

IPLG	0.69 413	0.84 406	2.43 415	0.35 311	0.21 202	1.65 521	0.61 468	1.36 520	0.58 248	1.39 520	0.51 241	0.37 164	0.87 472	1.41 367	0.36 243	0.09 69	0.07 40	0.14 342	0.12 242	0.32 406	0.11 103

Nwc_Net	0.68 409	0.83 404	2.53 434	0.41 391	0.39 422	0.77 431	0.38 376	1.01 480	0.70 372	0.60 367	0.99 473	0.98 471	0.68 436	1.41 367	0.63 375	0.23 456	0.15 358	0.23 456	0.25 431	0.23 313	0.18 289

OCTAStereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 458	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.61 277	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.80 416	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

DRaft	0.62 375	0.38 197	1.76 200	0.24 51	0.16 81	0.64 344	0.66 476	0.53 126	0.53 203	0.67 418	0.99 473	0.38 171	1.00 487	1.44 369	2.10 506	0.10 161	0.14 333	0.10 128	0.14 302	0.18 233	0.21 329

RE-Stereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 458	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.60 260	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.78 411	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

TVStereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 458	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.60 260	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.78 411	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

NF-Stereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 458	0.16 81	0.61 296	0.44 411	0.66 198	0.61 277	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.45 373	0.79 415	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.16 251

otaku	1.03 490	1.68 531	2.72 464	0.95 520	0.73 508	1.03 486	0.59 462	0.99 464	0.86 464	0.69 427	1.61 508	0.98 471	0.64 424	1.46 374	1.14 456	0.95 529	0.46 508	0.72 519	0.40 496	1.24 533	0.78 520

raft_robust	0.55 329	0.84 406	1.73 184	0.28 140	0.54 478	0.53 175	0.25 203	0.88 375	0.75 424	0.48 223	0.46 194	0.76 408	0.75 454	1.46 374	0.27 149	0.09 69	0.10 224	0.10 128	0.30 458	0.26 360	0.16 251

PSM-softLoss	0.48 247	0.27 90	1.85 258	0.51 454	0.17 109	0.61 296	0.40 384	0.61 177	0.57 237	0.52 263	0.48 212	0.39 177	0.25 134	1.46 374	0.77 409	0.12 275	0.08 113	0.13 306	0.12 242	0.12 79	0.14 191

KMStereo	0.48 247	0.27 90	1.85 258	0.51 454	0.17 109	0.61 296	0.40 384	0.61 177	0.57 237	0.52 263	0.48 212	0.39 177	0.25 134	1.46 374	0.77 409	0.12 275	0.08 113	0.13 306	0.12 242	0.12 79	0.14 191

CFNet-ft	0.51 293	0.76 370	1.79 234	0.28 140	0.30 336	0.63 333	0.28 267	0.66 198	0.55 222	0.45 195	0.57 306	0.74 398	0.41 291	1.46 374	0.42 283	0.14 346	0.10 224	0.28 475	0.13 274	0.18 233	0.14 191

CFNet_RVC	0.51 293	0.76 370	1.79 234	0.28 140	0.30 336	0.63 333	0.28 267	0.66 198	0.55 222	0.45 195	0.57 306	0.74 398	0.41 291	1.46 374	0.42 283	0.14 346	0.10 224	0.28 475	0.13 274	0.18 233	0.14 191

CBMV	0.71 426	0.76 370	2.64 453	0.33 264	0.20 189	0.78 436	0.79 497	0.98 452	0.78 442	0.85 473	0.71 415	0.86 443	1.10 497	1.46 374	0.62 373	0.18 409	0.20 426	0.21 446	0.19 394	0.25 340	0.33 445
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
xxxx	0.70 417	0.21 20	1.33 102	0.28 140	0.18 143	0.63 333	0.24 183	1.02 483	0.69 363	0.50 242	0.62 342	0.58 311	0.38 258	1.47 381	5.21 550	0.13 305	0.12 297	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.15 224

G-Net	0.99 484	0.64 329	2.76 472	0.57 479	0.67 502	2.03 535	0.72 491	0.76 268	0.67 352	1.14 499	2.56 532	1.30 509	1.02 489	1.48 382	1.74 491	0.25 469	0.24 452	0.24 463	0.26 438	0.37 443	0.31 433

AnyNet_C32	1.00 487	1.33 514	2.53 434	0.49 447	0.54 478	1.15 501	1.14 524	0.91 397	0.89 474	1.11 496	0.95 467	0.87 445	0.93 479	1.50 383	4.07 541	0.21 440	0.20 426	0.25 468	0.24 424	0.38 450	0.33 445

test_sample2	0.41 163	0.19 7	1.23 86	0.31 214	0.17 109	0.51 149	0.27 250	0.81 318	0.55 222	0.44 185	0.45 186	0.46 241	0.38 258	1.51 384	0.30 192	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.10 142	0.14 132	0.14 191

DispFullNet	1.67 528	2.10 549	5.22 546	1.53 540	8.90 556	0.86 460	0.31 312	0.96 440	0.96 484	1.37 519	1.01 476	1.13 497	1.98 532	1.51 384	0.91 425	0.54 508	0.31 482	1.18 534	0.63 527	1.13 527	0.80 521

FADNet_RVC	0.81 463	1.14 486	2.42 411	0.30 187	0.24 260	0.71 397	0.24 183	0.95 435	0.61 277	0.44 185	0.56 298	0.59 314	0.42 308	1.52 386	0.68 389	0.94 528	0.96 543	0.28 475	1.00 543	0.90 522	1.36 545

DLCB_ROB	0.54 317	0.55 294	1.49 137	0.36 329	0.25 278	0.65 358	0.36 362	0.80 314	0.70 372	0.72 438	0.69 401	0.83 431	0.46 343	1.53 387	0.60 368	0.13 305	0.12 297	0.14 342	0.14 302	0.14 132	0.13 174

DEmStereo	0.68 409	0.31 144	2.25 381	0.42 402	0.17 109	0.66 364	0.89 505	0.51 103	0.59 255	0.60 367	1.01 476	0.45 228	1.26 502	1.54 388	2.26 512	0.10 161	0.08 113	0.10 128	0.10 142	0.10 50	0.11 103

RP	0.67 402	0.82 400	1.94 306	0.43 406	0.44 448	0.65 358	0.45 417	0.89 381	0.82 456	0.66 414	0.92 460	0.99 474	0.76 455	1.55 389	0.66 383	0.25 469	0.18 403	0.23 456	0.20 404	0.31 399	0.22 342

G2L-Stereo_test	0.55 329	0.97 454	1.89 280	0.33 264	0.24 260	0.75 419	0.38 376	0.79 310	0.60 260	0.60 367	0.54 277	0.74 398	0.39 272	1.56 390	0.43 292	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.08 77	0.28 375	0.13 174

SepStereo	0.52 306	0.35 175	1.55 147	0.33 264	0.34 382	0.50 140	0.42 393	0.83 331	0.74 411	0.83 468	0.68 392	0.56 298	0.48 360	1.56 390	0.46 303	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.18 233	0.15 224

NCCL2	0.65 393	0.94 436	1.96 318	0.43 406	0.30 336	0.71 397	0.68 482	0.84 342	0.65 328	0.70 431	0.60 330	0.86 443	0.54 382	1.56 390	0.57 359	0.20 434	0.16 375	0.67 516	0.25 431	0.22 300	0.24 378

RAFT_R40	0.50 276	0.21 20	1.76 200	0.50 449	0.40 431	0.61 296	0.53 442	0.56 148	0.60 260	0.56 315	0.54 277	0.55 286	0.51 372	1.57 393	0.53 340	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.09 55

RAFT-345	0.53 312	0.30 133	2.34 396	0.38 365	0.34 382	0.58 246	0.42 393	0.47 76	0.61 277	0.51 255	1.00 475	0.43 208	0.28 181	1.57 393	0.82 418	0.10 161	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.10 50	0.08 34

FADNet-RVC-Resample	0.67 402	1.16 495	3.16 510	0.37 350	0.29 325	0.62 316	0.38 376	0.86 358	0.63 307	0.51 255	0.50 237	0.57 304	0.45 330	1.57 393	0.49 323	0.24 464	0.32 488	0.23 456	0.19 394	0.27 369	0.62 509

stereogan	0.69 413	0.51 274	2.44 417	0.39 375	0.39 422	1.01 484	0.41 390	0.94 422	0.92 480	0.73 442	0.85 450	1.15 499	0.69 438	1.57 393	0.53 340	0.19 424	0.18 403	0.20 438	0.16 344	0.36 435	0.24 378

IRAFT_RVC	0.54 317	0.53 280	1.78 214	0.46 432	0.21 202	0.58 246	0.43 400	0.65 196	0.66 343	0.54 286	0.50 237	0.49 262	0.51 372	1.58 397	1.01 443	0.11 223	0.25 465	0.13 306	0.10 142	0.15 149	0.13 174

EDNetEfficient	1.27 508	0.70 353	4.05 538	0.64 493	0.98 523	0.94 475	1.40 537	0.85 348	1.75 532	2.34 541	1.33 500	1.05 486	2.21 535	1.58 397	4.15 542	0.15 363	0.19 415	0.14 342	0.27 443	0.38 450	0.32 438

SST-Stereo	0.52 306	0.20 12	1.76 200	0.62 491	0.53 476	0.62 316	0.66 476	0.55 141	0.61 277	0.58 344	0.53 265	0.52 274	0.60 406	1.59 399	0.29 174	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.10 79

CoDeX	0.52 306	0.43 229	2.25 381	0.29 170	0.26 293	0.61 296	0.32 335	0.99 464	0.68 354	0.48 223	0.55 287	0.52 274	0.40 280	1.60 400	0.35 240	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.10 142	0.13 109	0.12 140

RainbowNet	1.15 498	1.78 536	2.72 464	1.12 530	0.91 520	1.06 488	0.76 495	1.16 511	1.13 506	0.75 447	0.97 470	1.09 492	0.80 460	1.60 400	1.21 463	1.17 537	1.26 547	1.01 531	0.57 520	1.13 527	0.88 528

RAFT-RH_RVC	0.61 370	0.50 272	2.33 394	0.36 329	0.29 325	0.60 275	0.18 51	0.44 54	0.58 248	0.76 450	1.91 516	0.47 249	0.29 195	1.60 400	1.23 465	0.14 346	0.07 40	0.13 306	0.13 274	0.10 50	0.09 55

AnyNet_C01	1.14 496	1.49 521	4.23 541	0.54 467	0.53 476	1.51 514	1.37 534	1.04 494	1.07 499	1.17 505	1.33 500	1.15 499	1.08 495	1.61 403	2.74 521	0.25 469	0.22 441	0.28 475	0.24 424	0.48 487	0.40 479

PWC_ROB	0.70 417	0.94 436	1.88 273	0.39 375	0.39 422	0.62 316	0.30 299	0.98 452	0.94 481	0.91 479	1.29 496	0.77 410	0.62 420	1.62 404	1.03 447	0.18 409	0.11 271	0.18 424	0.13 274	0.51 494	0.22 342

DGSMNet	2.89 544	0.63 325	3.18 513	3.43 557	4.17 555	2.57 545	6.98 560	0.97 448	0.83 459	0.56 315	1.86 515	0.79 418	0.62 420	1.64 405	1.39 474	4.61 558	5.01 561	5.17 562	4.71 561	4.44 559	4.19 559

GwcNet	0.69 413	0.71 355	3.12 507	0.36 329	0.45 456	0.81 447	0.44 411	0.86 358	0.84 461	0.60 367	0.74 425	0.82 429	0.49 367	1.65 406	0.66 383	0.16 384	0.15 358	0.15 369	0.15 325	0.31 399	0.24 378

Ntro	1.00 487	1.68 531	2.80 478	0.95 520	0.85 515	1.06 488	0.53 442	0.98 452	0.90 476	0.62 387	0.76 430	0.93 460	0.66 431	1.66 407	0.98 433	0.99 532	0.45 506	0.75 520	0.40 496	1.19 529	0.75 517

LSM	3.31 549	1.11 481	5.29 548	9.40 563	30.65 574	0.84 454	1.12 523	0.91 397	1.22 510	1.36 516	2.19 523	0.93 460	0.83 464	1.66 407	0.90 424	0.21 440	0.31 482	0.24 463	0.28 446	0.39 459	6.33 562

Wz-Net-SNSev	0.76 446	1.32 512	3.11 506	0.40 384	0.31 353	0.71 397	0.60 464	0.98 452	0.87 467	0.67 418	0.83 443	0.96 467	0.60 406	1.67 409	0.97 432	0.16 384	0.15 358	0.16 387	0.17 361	0.36 435	0.24 378

ccnet	0.71 426	0.41 217	1.59 152	0.40 384	0.45 456	1.06 488	0.55 449	0.98 452	0.71 382	0.88 474	0.97 470	0.82 429	0.88 475	1.68 410	0.94 428	0.32 489	0.26 467	0.32 487	0.27 443	0.34 421	0.30 425

PSMNet-RSSM	0.53 312	0.82 400	1.78 214	0.31 214	0.25 278	0.58 246	0.28 267	0.84 342	0.60 260	0.50 242	0.61 337	0.67 358	0.43 318	1.68 410	0.42 283	0.15 363	0.10 224	0.14 342	0.16 344	0.15 149	0.13 174

THIR-Stereo	0.86 469	0.62 314	2.13 354	0.25 69	0.16 81	0.58 246	2.74 552	0.59 165	0.51 177	0.62 387	1.62 509	0.97 470	1.80 529	1.69 412	2.25 511	0.10 161	0.08 113	0.14 342	0.11 204	0.15 149	0.11 103

TCMNet	0.66 397	0.85 410	2.55 444	0.50 449	0.52 475	0.72 403	0.39 381	0.87 367	0.72 392	0.58 344	0.68 392	0.63 329	0.46 343	1.70 413	0.63 375	0.18 409	0.18 403	0.23 456	0.18 374	0.38 450	0.27 404

StereoDRNet	0.64 385	0.88 420	2.35 399	0.41 391	0.45 456	0.73 409	0.47 428	0.94 422	0.74 411	0.75 447	0.54 277	0.74 398	0.47 351	1.70 413	0.72 400	0.15 363	0.14 333	0.15 369	0.14 302	0.20 269	0.19 305

XPNet_ROB	0.61 370	0.72 359	1.66 165	0.37 350	0.27 306	0.67 370	0.47 428	0.89 381	0.71 382	0.78 456	0.70 411	0.81 424	0.53 379	1.70 413	0.76 407	0.21 440	0.16 375	0.16 387	0.15 325	0.20 269	0.21 329

WCMA_ROB	1.12 494	0.83 404	2.66 456	0.58 481	0.34 382	1.17 503	0.71 488	0.93 414	0.94 481	1.74 528	2.63 535	3.09 536	1.71 527	1.70 413	1.84 495	0.26 473	0.21 435	0.20 438	0.21 410	0.28 375	0.43 486

SAMSARA	0.91 475	0.97 454	2.22 375	0.80 508	0.58 488	1.32 505	1.31 531	1.01 480	0.94 481	1.36 516	0.87 453	1.38 511	0.90 477	1.72 417	1.02 445	0.24 464	0.30 480	0.22 449	0.25 431	0.36 435	0.35 451

FADNet-RVC	0.61 370	1.26 505	2.12 352	0.33 264	0.26 293	0.59 263	0.29 291	0.86 358	0.62 295	0.45 195	0.50 237	0.62 326	0.46 343	1.73 418	0.55 347	0.17 398	0.20 426	0.17 404	0.18 374	0.59 502	0.28 410

ELAS	1.39 517	0.79 389	2.86 481	0.53 464	0.50 468	2.81 546	2.20 547	1.61 531	1.50 524	2.28 540	2.35 527	1.82 521	2.13 533	1.73 418	2.22 509	0.35 494	0.37 494	0.35 491	0.35 480	0.49 490	0.47 492
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	1.15 498	1.14 486	5.43 549	0.36 329	0.26 293	0.81 447	0.89 505	0.88 375	1.17 507	0.67 418	0.68 392	0.63 329	1.39 514	1.74 420	3.37 534	0.15 363	0.12 297	0.17 404	0.16 344	2.80 553	0.25 387

RGC	0.71 426	0.97 454	2.18 367	0.44 413	0.44 448	0.73 409	0.40 384	0.94 422	0.71 382	0.71 435	1.04 483	1.01 477	0.71 442	1.74 420	0.70 393	0.23 456	0.18 403	0.28 475	0.26 438	0.29 380	0.27 404

G2L-Stereo	0.55 329	0.85 410	2.18 367	0.31 214	0.27 306	0.59 263	0.27 250	0.77 279	0.55 222	0.54 286	0.52 254	0.71 386	0.36 237	1.75 422	0.50 328	0.13 305	0.11 271	0.13 306	0.11 204	0.29 380	0.15 224

RAFT + AFF	0.64 385	1.20 497	1.95 309	0.34 295	0.33 374	0.67 370	0.52 438	0.99 464	0.74 411	0.53 273	0.58 312	0.57 304	0.80 460	1.76 423	0.51 333	0.12 275	0.27 473	0.15 369	0.14 302	0.43 475	0.29 416

MFN_U_SF_RVC	1.55 526	2.39 556	3.16 510	0.65 496	0.41 438	1.12 497	0.46 420	1.23 513	1.33 515	1.61 526	1.20 490	1.43 513	0.98 486	1.76 423	1.97 497	1.90 550	1.80 549	1.98 553	2.15 554	1.63 541	1.77 552

CSP-Net	0.50 276	0.39 206	1.25 89	0.29 170	0.23 247	0.77 431	0.35 355	0.86 358	0.57 237	0.59 358	0.59 315	0.65 342	0.40 280	1.77 425	0.44 298	0.16 384	0.11 271	0.10 128	0.10 142	0.20 269	0.14 191

iRaft-Stereo_5w	0.54 317	1.01 468	2.08 343	0.27 115	0.21 202	0.49 132	0.28 267	0.73 240	0.58 248	0.40 160	0.61 337	0.62 326	0.46 343	1.78 426	0.47 312	0.09 69	0.07 40	0.11 192	0.10 142	0.39 459	0.12 140

CrosDoStereo	0.94 479	0.37 187	2.53 434	0.25 69	0.32 361	0.54 183	3.76 556	0.72 229	0.60 260	0.70 431	1.40 502	0.53 276	1.49 518	1.78 426	3.09 526	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.21 283	0.11 103

DeepStereo_LL	0.94 479	0.37 187	2.53 434	0.25 69	0.32 361	0.54 183	3.76 556	0.72 229	0.60 260	0.70 431	1.40 502	0.53 276	1.49 518	1.78 426	3.09 526	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.21 283	0.11 103

ADLNet	0.60 362	0.71 355	1.95 309	0.35 311	0.34 382	0.67 370	0.34 347	0.90 387	0.74 411	0.68 425	0.62 342	0.80 421	0.45 330	1.78 426	0.64 380	0.14 346	0.11 271	0.14 342	0.14 302	0.29 380	0.21 329

test_sample4	0.50 276	0.42 224	1.88 273	0.32 243	0.19 175	0.56 211	0.26 225	0.93 414	0.65 328	0.54 286	0.54 277	0.45 228	0.36 237	1.79 430	0.36 243	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.17 207	0.16 251

test_sample3	0.50 276	0.41 217	1.88 273	0.32 243	0.19 175	0.57 229	0.25 203	0.92 406	0.64 315	0.52 263	0.49 229	0.47 249	0.35 231	1.79 430	0.37 249	0.13 305	0.10 224	0.12 247	0.11 204	0.16 185	0.16 251

GwcNet-RSSM	0.57 343	0.94 436	2.13 354	0.32 243	0.25 278	0.60 275	0.30 299	0.80 314	0.66 343	0.52 263	0.64 370	0.71 386	0.40 280	1.79 430	0.50 328	0.13 305	0.09 183	0.12 247	0.12 242	0.21 283	0.15 224

DRN-Test	0.64 385	0.43 229	2.44 417	0.39 375	0.44 448	0.80 446	0.41 390	1.02 483	0.78 442	0.80 458	0.63 354	0.69 372	0.56 391	1.79 430	0.69 391	0.15 363	0.12 297	0.17 404	0.16 344	0.18 233	0.17 269

222	0.78 454	0.23 51	1.23 86	0.28 140	0.18 143	0.62 316	0.24 183	1.02 483	0.70 372	0.58 344	0.66 381	0.46 241	0.42 308	1.80 434	6.53 555	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.17 269

NCC-stereo	0.79 456	0.94 436	2.42 411	0.59 485	0.45 456	1.90 528	0.46 420	0.99 464	0.72 392	0.64 405	0.84 446	0.91 455	0.73 448	1.80 434	1.00 439	0.27 478	0.19 415	0.23 456	0.31 464	0.24 328	0.22 342

Abc-Net	0.79 456	0.94 436	2.42 411	0.59 485	0.45 456	1.90 528	0.46 420	0.99 464	0.72 392	0.64 405	0.84 446	0.91 455	0.73 448	1.80 434	1.00 439	0.27 478	0.19 415	0.23 456	0.31 464	0.24 328	0.22 342
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
coex-ft	5.95 557	1.67 529	60.57 578	0.34 295	0.30 336	0.77 431	0.69 484	0.74 244	4.41 549	19.22 570	2.15 522	1.62 519	7.97 558	1.81 437	8.96 558	0.44 500	2.08 555	0.18 424	0.19 394	0.38 450	4.62 560

DFGA-Net	0.51 293	1.06 475	1.75 194	0.30 187	0.24 260	0.54 183	0.22 119	0.63 187	0.60 260	0.48 223	0.51 241	0.35 158	0.27 166	1.82 438	0.53 340	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.12 242	0.37 443	0.15 224

STrans-v2	0.67 402	0.56 296	2.64 453	0.27 115	0.23 247	0.57 229	0.33 343	0.96 440	0.69 363	0.92 480	0.85 450	0.89 451	0.93 479	1.83 439	1.21 463	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 107	0.11 68	0.12 140

TransformOpticalFlow	0.64 385	0.56 296	2.66 456	0.44 413	0.26 293	0.62 316	0.28 267	0.83 331	0.71 382	0.76 450	0.74 425	0.91 455	0.85 468	1.83 439	0.81 417	0.10 161	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.11 68	0.12 140

EDNetEfficientorigin	8.18 560	0.98 458	145.96 580	0.51 454	0.89 518	0.72 403	0.48 431	0.85 348	1.56 527	2.12 532	1.49 505	1.29 506	1.31 506	1.83 439	2.13 507	0.13 305	0.12 297	0.17 404	0.18 374	0.39 459	0.45 489

ac_64	0.55 329	0.46 251	1.92 294	0.36 329	0.34 382	0.63 333	0.31 312	0.82 325	0.61 277	0.55 304	0.51 241	0.89 451	0.48 360	1.83 439	0.55 347	0.14 346	0.11 271	0.12 247	0.12 242	0.18 233	0.12 140

DANet	0.80 458	0.65 336	2.21 371	1.19 532	0.48 466	0.74 413	1.25 529	0.89 381	1.53 525	0.89 476	0.71 415	0.96 467	0.56 391	1.83 439	0.96 431	0.18 409	0.16 375	0.19 430	0.16 344	0.26 360	0.29 416
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FAT-Stereo	0.70 417	0.54 285	2.88 483	0.36 329	0.29 325	0.62 316	0.54 446	0.97 448	0.87 467	0.76 450	0.92 460	0.94 464	0.80 460	1.84 444	0.57 359	0.18 409	0.19 415	0.17 404	0.16 344	0.22 300	0.25 387

FADNet	0.64 385	1.22 499	2.06 336	0.32 243	0.30 336	0.66 364	0.29 291	0.88 375	0.72 392	0.44 185	0.48 212	0.66 349	0.57 396	1.84 444	0.45 302	0.46 504	0.20 426	0.17 404	0.19 394	0.59 502	0.24 378

coex_refinement	0.58 348	0.94 436	1.87 271	0.38 365	0.25 278	0.64 344	0.34 347	0.83 331	0.65 328	0.60 367	0.63 354	0.81 424	0.48 360	1.85 446	0.56 355	0.13 305	0.09 183	0.10 128	0.10 142	0.16 185	0.16 251

test_sample5	0.51 293	0.43 229	1.83 253	0.32 243	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.92 406	0.65 328	0.53 273	0.59 315	0.45 228	0.36 237	1.87 447	0.36 243	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.17 207	0.16 251

SMFormer	0.50 276	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.49 323	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.15 149	0.16 251

tta	0.50 276	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.49 323	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.14 132	0.11 103

qqq1	0.48 247	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.09 79	0.08 77	0.14 132	0.11 103

fff1	0.48 247	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.09 79	0.08 77	0.14 132	0.11 103

DualNet	0.51 293	0.43 229	1.83 253	0.32 243	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.92 406	0.65 328	0.54 286	0.62 342	0.45 228	0.36 237	1.87 447	0.36 243	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.17 207	0.16 251

SPS-STEREO	1.07 493	1.13 485	2.88 483	0.65 496	0.69 505	0.99 480	0.68 482	1.05 495	0.87 467	1.36 516	1.23 492	1.46 514	0.94 482	1.87 447	1.72 490	0.66 516	0.61 521	0.58 510	0.57 520	0.65 507	0.77 519
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PFNet	0.60 362	0.33 155	2.47 424	0.41 391	0.55 481	0.62 316	0.27 250	0.61 177	0.63 307	0.61 376	0.56 298	0.45 228	0.32 217	1.88 454	1.14 456	0.28 482	0.09 183	0.12 247	0.16 344	0.26 360	0.20 320

test_xeample	0.72 429	0.21 20	1.36 107	0.27 115	0.17 109	0.59 263	0.28 267	1.01 480	0.70 372	0.55 304	0.67 384	0.44 219	0.39 272	1.88 454	5.17 549	0.12 275	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.13 109	0.15 224

ELAS_RVC	1.37 516	0.78 387	3.21 516	0.55 474	0.50 468	1.49 512	2.48 550	1.48 525	1.71 531	2.13 535	2.09 519	2.07 525	2.56 539	1.90 456	2.02 500	0.35 494	0.36 492	0.37 497	0.34 477	0.49 490	0.47 492
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
test_sample9	0.94 479	0.62 314	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.93 414	0.66 343	0.57 326	0.51 241	0.55 286	0.45 330	1.91 457	2.55 518	0.61 512	4.16 559	0.87 522	0.56 517	0.25 340	0.23 366

test_sample8	1.12 494	0.62 314	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.95 435	0.61 277	1.18 507	0.56 298	2.53 531	1.31 506	1.91 457	2.55 518	0.61 512	4.16 559	0.87 522	0.56 517	0.25 340	0.23 366

PSMNet-ADL	0.51 293	0.38 197	1.65 161	0.35 311	0.21 202	0.67 370	0.26 225	0.74 244	0.55 222	0.42 174	0.52 254	0.70 382	0.45 330	1.91 457	0.57 359	0.15 363	0.13 316	0.11 192	0.13 274	0.15 149	0.20 320

psm_up	0.57 343	0.61 308	1.83 253	0.35 311	0.30 336	0.64 344	0.37 370	0.90 387	0.68 354	0.59 358	0.55 287	0.68 365	0.54 382	1.91 457	0.46 303	0.16 384	0.15 358	0.16 387	0.15 325	0.23 313	0.13 174

Syn2CoEx	0.70 417	1.07 478	2.74 470	0.43 406	0.30 336	0.64 344	0.42 393	0.99 464	0.78 442	0.62 387	0.78 434	0.74 398	0.72 445	1.92 461	0.61 371	0.20 434	0.17 393	0.19 430	0.15 325	0.29 380	0.22 342

GANet-RSSM	0.55 329	0.73 364	1.90 285	0.36 329	0.26 293	0.59 263	0.27 250	0.78 294	0.52 184	0.47 205	0.57 306	0.63 329	0.45 330	1.92 461	0.43 292	0.14 346	0.10 224	0.25 468	0.11 204	0.34 421	0.14 191

test_sample6	0.52 306	0.44 240	1.81 241	0.33 264	0.18 143	0.55 196	0.27 250	0.94 422	0.66 343	0.54 286	0.62 342	0.47 249	0.36 237	1.97 463	0.38 256	0.14 346	0.10 224	0.13 306	0.13 274	0.17 207	0.16 251

IMH-64-1	1.39 517	1.64 527	1.86 266	1.36 535	1.11 532	1.39 508	1.19 527	1.76 533	1.45 522	1.16 500	2.21 524	1.53 516	1.38 512	1.98 464	1.52 481	1.29 539	0.67 525	1.27 538	0.69 529	1.29 535	0.98 531

IMH-64	1.39 517	1.64 527	1.86 266	1.36 535	1.11 532	1.39 508	1.19 527	1.76 533	1.45 522	1.16 500	2.21 524	1.53 516	1.38 512	1.98 464	1.52 481	1.29 539	0.67 525	1.27 538	0.69 529	1.29 535	0.98 531

TestStereo	0.45 216	0.54 285	2.11 349	0.29 170	0.16 81	0.43 83	0.24 183	0.54 137	0.45 124	0.37 144	0.46 194	0.34 154	0.27 166	1.98 464	0.27 149	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.14 132	0.08 34

NVstereo2D	0.58 348	0.40 211	2.03 334	0.35 311	0.35 394	0.69 388	0.39 381	0.91 397	0.80 450	0.47 205	0.53 265	0.67 358	0.46 343	1.99 467	0.48 318	0.19 424	0.11 271	0.17 404	0.13 274	0.25 340	0.25 387

PSMNet_ROB	0.66 397	1.01 468	2.33 394	0.38 365	0.31 353	0.72 403	0.55 449	0.86 358	0.69 363	0.54 286	0.60 330	0.75 404	0.47 351	2.00 468	0.82 418	0.17 398	0.13 316	0.19 430	0.19 394	0.24 328	0.27 404

GASNet	0.73 438	1.47 520	3.04 499	0.47 437	0.33 374	0.57 229	0.34 347	0.91 397	0.75 424	0.58 344	0.58 312	0.74 398	0.55 387	2.03 469	0.65 382	0.21 440	0.15 358	0.19 430	0.17 361	0.51 494	0.28 410

HBP-ISP	0.76 446	1.30 508	3.19 514	0.35 311	0.26 293	0.85 458	0.54 446	1.03 490	0.72 392	0.80 458	0.69 401	0.68 365	0.83 464	2.04 470	0.44 298	0.23 456	0.24 452	0.29 482	0.25 431	0.28 375	0.24 378

UGAM-zero	0.63 381	0.39 206	2.49 427	0.30 187	0.49 467	0.67 370	0.19 60	0.91 397	0.45 124	0.77 454	0.45 186	1.16 501	0.82 463	2.05 471	0.29 174	0.09 69	0.15 358	0.09 79	0.44 503	0.11 68	0.22 342

CBMV_ROB	0.76 446	0.42 224	2.68 458	0.33 264	0.22 227	0.74 413	0.47 428	0.96 440	0.76 433	1.04 492	0.96 468	0.88 449	0.93 479	2.06 472	1.19 460	0.22 453	0.24 452	0.27 472	0.25 431	0.25 340	0.28 410

ADLNet2	0.68 409	0.84 406	3.19 514	0.33 264	0.36 402	0.64 344	0.37 370	0.89 381	0.79 447	0.54 286	0.65 379	0.93 460	0.48 360	2.07 473	0.56 355	0.13 305	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.33 414	0.18 289

SACVNet	0.60 362	0.74 367	1.90 285	0.37 350	0.28 318	0.64 344	0.37 370	0.86 358	0.61 277	0.65 412	0.62 342	0.69 372	0.44 326	2.08 474	0.42 283	0.18 409	0.14 333	0.16 387	0.15 325	0.38 450	0.24 378

DPSNet	0.86 469	0.60 304	2.34 396	0.58 481	0.36 402	1.07 493	0.75 493	1.30 517	1.05 495	0.70 431	0.68 392	0.94 464	1.29 503	2.08 474	1.82 494	0.26 473	0.23 449	0.16 387	0.17 361	0.48 487	0.40 479

OMP-Stereo	0.59 356	0.65 336	1.74 188	0.56 476	0.37 413	0.60 275	0.26 225	0.70 221	0.65 328	0.66 414	0.60 330	0.69 372	0.32 217	2.09 476	1.20 461	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.09 107	0.17 207	0.10 79

IIG-Stereo	0.59 356	0.65 336	1.74 188	0.54 467	0.23 247	0.61 296	0.21 98	0.73 240	0.65 328	0.64 405	0.69 401	0.69 372	0.38 258	2.09 476	1.39 474	0.11 223	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.09 55

IGEV-RUCA	2.28 536	0.30 133	1.15 73	0.40 384	1.86 550	2.06 537	1.90 544	1.36 520	1.80 535	3.70 554	3.76 548	5.02 550	8.19 559	2.12 478	1.63 486	0.25 469	0.76 536	2.72 556	1.91 552	2.39 551	2.36 555

AACVNet	0.54 317	0.78 387	1.73 184	0.36 329	0.21 202	0.57 229	0.25 203	0.71 224	0.51 177	0.55 304	0.59 315	0.64 338	0.41 291	2.13 479	0.41 281	0.14 346	0.11 271	0.14 342	0.11 204	0.33 414	0.15 224

ttt	0.66 397	0.22 35	1.68 168	0.34 295	0.24 260	0.60 275	0.26 225	1.00 472	0.77 437	0.55 304	0.67 384	0.54 282	0.36 237	2.14 480	3.03 525	0.16 384	0.13 316	0.13 306	0.12 242	0.15 149	0.17 269

WZ-Net	0.92 477	1.31 509	3.76 530	0.41 391	0.36 402	0.86 460	0.71 488	1.00 472	1.06 498	0.82 467	0.92 460	1.06 488	1.05 492	2.16 481	1.61 485	0.19 424	0.13 316	0.15 369	0.16 344	0.32 406	0.28 410

edge stereo	0.81 463	0.73 364	3.30 520	0.37 350	1.21 536	0.62 316	0.39 381	0.93 414	0.79 447	0.80 458	0.88 455	1.14 498	0.71 442	2.18 482	0.71 396	0.21 440	0.20 426	0.26 471	0.18 374	0.38 450	0.26 397

ACVNet-4b	1.93 533	1.85 540	4.10 539	1.07 525	0.86 516	1.15 501	0.53 442	1.06 496	1.12 504	0.64 405	1.09 486	1.99 524	0.70 440	2.20 483	9.86 561	5.62 560	0.41 505	1.03 532	0.55 514	1.86 546	0.85 523

Dean	1.79 530	1.83 538	3.92 534	1.29 534	1.07 531	1.55 515	1.00 514	1.95 540	2.33 540	1.47 524	4.19 551	4.26 546	1.33 509	2.21 484	1.48 480	1.14 536	0.68 529	1.18 534	0.74 532	1.24 533	0.98 531

DeepPrunerF	0.86 469	0.86 413	2.91 490	0.45 427	0.50 468	0.64 344	0.48 431	1.14 507	2.64 544	0.63 395	0.61 337	0.65 342	0.62 420	2.21 484	1.31 468	0.23 456	0.19 415	0.30 483	0.28 446	0.36 435	0.25 387

RASNet	0.61 370	0.68 346	2.03 334	0.35 311	0.46 462	0.65 358	0.28 267	0.78 294	0.70 372	0.48 223	0.64 370	0.93 460	0.61 415	2.21 484	0.73 403	0.12 275	0.09 183	0.09 79	0.10 142	0.14 132	0.11 103

SGM+DAISY	1.83 531	1.43 518	3.81 531	0.87 513	1.01 526	2.38 543	2.53 551	1.36 520	1.75 532	2.92 549	3.22 545	2.65 532	2.93 541	2.22 487	3.10 528	0.72 519	0.69 531	0.63 514	0.62 525	0.77 517	0.98 531

CFNet	0.58 348	0.96 446	1.78 214	0.33 264	0.25 278	0.63 333	0.22 119	0.88 375	0.75 424	0.46 203	0.59 315	0.58 311	0.40 280	2.29 488	0.48 318	0.12 275	0.09 183	0.15 369	0.14 302	0.30 391	0.15 224

APVNet	0.70 417	0.67 344	2.71 462	0.38 365	0.36 402	0.85 458	0.43 400	0.91 397	0.68 354	0.55 304	0.69 401	0.75 404	0.55 387	2.31 489	0.78 411	0.17 398	0.17 393	0.24 463	0.19 394	0.33 414	0.23 366

hitnet-ft	0.67 402	0.80 391	1.90 285	0.28 140	0.22 227	0.69 388	0.36 362	0.85 348	0.65 328	0.56 315	0.84 446	1.03 481	0.95 485	2.32 490	0.55 347	0.23 456	0.14 333	0.41 501	0.13 274	0.24 328	0.17 269

PA-Net	0.84 467	1.00 464	3.49 526	0.63 492	0.40 431	0.70 395	0.52 438	0.86 358	0.84 461	0.52 263	0.59 315	0.70 382	0.54 382	2.35 491	2.23 510	0.17 398	0.27 473	0.19 430	0.28 446	0.22 300	0.36 459
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ACVNet_1	1.33 511	1.91 544	4.03 537	1.09 527	0.88 517	1.19 504	0.66 476	1.24 514	1.17 507	0.94 483	0.96 468	3.09 536	1.04 491	2.37 492	1.11 454	1.04 533	0.48 514	1.03 532	0.48 506	1.12 526	0.83 522

S-Stereo	0.80 458	0.69 350	3.89 533	0.39 375	0.37 413	0.69 388	0.70 487	0.94 422	0.98 488	0.62 387	0.91 458	0.83 431	0.60 406	2.37 492	0.66 383	0.18 409	0.21 435	0.17 404	0.18 374	0.30 391	0.35 451

SANet	1.20 502	1.21 498	3.33 523	0.38 365	0.27 306	1.73 525	0.85 502	1.10 502	2.49 543	1.16 500	1.83 514	1.72 520	1.50 520	2.37 492	2.84 523	0.18 409	0.16 375	0.16 387	0.15 325	0.32 406	0.32 438

1111x	0.74 441	0.21 20	1.93 297	0.31 214	0.17 109	0.63 333	0.32 335	1.03 490	0.74 411	0.52 263	0.62 342	0.57 304	0.47 351	2.38 495	4.25 544	0.12 275	0.14 333	0.11 192	0.12 242	0.12 79	0.14 191

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 450	1.04 473	2.06 336	0.94 519	0.35 394	0.89 469	0.40 384	0.85 348	0.63 307	0.55 304	0.63 354	0.75 404	0.38 258	2.38 495	0.48 318	1.10 535	0.31 482	0.36 493	0.21 410	0.53 498	0.55 503

pmcnn	1.32 510	1.05 474	2.77 474	0.74 503	1.43 539	0.72 403	0.56 454	0.96 440	0.91 477	0.99 487	2.92 541	6.01 554	0.70 440	2.38 495	3.32 533	0.13 305	0.10 224	0.08 29	0.06 9	0.34 421	0.22 342

FCDSN-DC	1.29 509	0.54 285	2.50 431	0.47 437	0.41 438	1.12 497	0.60 464	1.10 502	1.27 514	2.23 538	2.87 538	3.67 540	3.12 546	2.39 498	1.69 488	0.30 486	0.26 467	0.31 484	0.30 458	0.35 431	0.38 469
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DAS	0.56 337	0.35 175	1.55 147	0.33 264	0.34 382	0.50 140	0.42 393	0.83 331	0.74 411	0.83 468	0.68 392	0.56 298	0.48 360	2.40 499	0.46 303	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.18 233	0.15 224

PASM	0.72 429	0.68 346	1.91 291	0.47 437	0.44 448	0.60 275	0.51 435	0.76 268	0.80 450	0.77 454	0.67 384	0.87 445	0.61 415	2.40 499	0.67 386	0.32 489	0.35 490	0.36 493	0.41 499	0.45 484	0.39 475

Wz-Net-TNSev	0.91 475	1.73 535	3.08 502	0.36 329	0.31 353	1.00 483	0.71 488	1.06 496	0.97 485	0.71 435	0.72 420	1.09 492	0.87 472	2.42 501	1.59 484	0.20 434	0.20 426	0.16 387	0.20 404	0.44 483	0.35 451

GANetREF_RVC	0.75 443	1.15 490	2.46 420	0.47 437	0.26 293	0.83 452	0.61 468	0.97 448	0.89 474	0.62 387	0.61 337	0.72 389	0.59 403	2.42 501	0.55 347	0.32 489	0.25 465	0.36 493	0.24 424	0.39 459	0.31 433
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
PS-NSSS	0.63 381	1.00 464	1.81 241	0.30 187	0.31 353	0.63 333	0.34 347	0.98 452	0.69 363	0.54 286	0.74 425	0.51 268	0.41 291	2.43 503	0.48 318	0.24 464	0.17 393	0.27 472	0.18 374	0.27 369	0.21 329

MSMD_ROB	1.34 512	0.96 446	2.38 404	0.39 375	0.32 361	1.96 531	0.62 472	0.91 397	1.43 520	2.94 550	2.60 533	4.77 549	1.95 531	2.43 503	1.33 470	0.29 483	0.26 467	0.32 487	0.32 470	0.30 391	0.30 425

DispNO	0.67 402	0.98 458	2.58 445	0.31 214	0.27 306	0.59 263	0.29 291	0.83 331	0.68 354	0.53 273	0.79 437	0.83 431	0.47 351	2.46 505	0.68 389	0.12 275	0.10 224	0.19 430	0.31 464	0.16 185	0.17 269

AANet_RVC	0.68 409	1.00 464	2.09 344	0.33 264	0.25 278	0.58 246	0.32 335	0.81 318	0.80 450	0.61 376	0.94 465	0.80 421	0.41 291	2.46 505	1.02 445	0.36 496	0.14 333	0.10 128	0.09 107	0.23 313	0.22 342

WAO-6	1.58 527	1.54 522	2.32 391	1.14 531	1.00 525	2.30 541	1.03 517	1.82 536	2.85 546	1.25 510	2.61 534	2.20 527	1.56 522	2.47 507	1.99 499	0.95 529	0.67 525	1.19 537	0.83 536	1.08 525	0.88 528

SGM-Forest	1.04 491	0.42 224	3.59 529	0.41 391	0.32 361	1.05 487	1.32 532	0.94 422	0.83 459	1.16 500	2.23 526	1.03 481	1.39 514	2.49 508	2.35 514	0.21 440	0.21 435	0.20 438	0.19 394	0.23 313	0.32 438
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_2	1.42 520	1.81 537	3.23 518	1.08 526	0.92 521	1.32 505	0.85 502	1.49 526	1.69 529	1.19 508	1.73 512	2.13 526	1.03 490	2.50 509	1.40 476	0.91 526	0.53 516	1.00 530	0.55 514	2.11 548	0.85 523

ff1	0.73 438	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.74 244	0.88 470	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 536	0.10 161	0.24 452	0.15 369	0.13 274	0.25 340	0.36 459

mmx	0.72 429	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.99 464	0.76 433	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 536	0.13 305	0.10 224	0.15 369	0.13 274	0.15 149	0.15 224

xxx	0.72 429	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.99 464	0.76 433	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 536	0.13 305	0.10 224	0.15 369	0.13 274	0.15 149	0.15 224

FC-DCNN	1.49 523	0.59 302	2.88 483	0.44 413	0.39 422	1.97 533	0.66 476	1.67 532	1.70 530	2.72 547	2.89 539	4.22 543	2.97 543	2.55 513	2.19 508	0.29 483	0.26 467	0.31 484	0.30 458	0.32 406	0.39 475

UGAM	0.58 348	0.47 260	2.21 371	0.30 187	0.19 175	0.53 175	0.34 347	0.59 165	0.63 307	0.44 185	0.73 422	0.78 413	0.37 251	2.58 514	0.39 267	0.10 161	0.08 113	0.17 404	0.14 302	0.42 473	0.17 269

HSM	0.62 375	0.76 370	1.72 181	0.30 187	0.29 325	0.64 344	0.28 267	0.94 422	0.62 295	0.58 344	0.57 306	1.40 512	0.64 424	2.59 515	0.42 283	0.11 223	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.14 132	0.11 103

UNDER WATER-64	2.47 537	1.89 542	4.86 544	1.82 547	1.44 541	3.18 548	1.57 541	2.62 544	5.64 551	2.05 531	2.13 521	4.13 542	3.76 548	2.62 516	3.42 535	1.47 544	0.85 540	1.57 548	1.07 545	1.82 545	1.49 547

CVANet_RVC	0.65 393	0.80 391	2.13 354	0.36 329	0.26 293	0.62 316	0.42 393	0.84 342	0.72 392	0.69 427	0.68 392	0.68 365	0.52 377	2.64 517	0.42 283	0.19 424	0.12 297	0.22 449	0.17 361	0.37 443	0.15 224

FC-DCNN v2	1.54 525	0.58 300	2.80 478	0.44 413	0.39 422	2.05 536	0.66 476	1.90 538	1.84 536	2.79 548	2.97 542	4.41 547	3.07 544	2.65 518	2.30 513	0.29 483	0.26 467	0.31 484	0.30 458	0.32 406	0.38 469

RTS	1.21 503	1.31 509	6.39 552	0.52 458	0.51 473	1.61 517	0.79 497	1.03 490	1.37 518	1.13 497	1.30 497	1.10 494	0.85 468	2.65 518	2.08 503	0.21 440	0.24 452	0.18 424	0.18 374	0.43 475	0.32 438

RTSA	1.21 503	1.31 509	6.39 552	0.52 458	0.51 473	1.61 517	0.79 497	1.03 490	1.37 518	1.13 497	1.30 497	1.10 494	0.85 468	2.65 518	2.08 503	0.21 440	0.24 452	0.18 424	0.18 374	0.43 475	0.32 438

LL-Strereo	0.72 429	1.29 507	2.49 427	0.36 329	0.45 456	0.55 196	0.32 335	0.93 414	0.71 382	0.67 418	0.58 312	0.85 439	0.79 459	2.67 521	0.46 303	0.10 161	0.18 403	0.14 342	0.12 242	0.40 464	0.42 485

RYNet	0.70 417	0.56 296	2.25 381	0.35 311	0.41 438	0.86 460	0.43 400	0.94 422	0.82 456	0.62 387	0.53 265	0.91 455	0.60 406	2.70 522	1.00 439	0.14 346	0.11 271	0.16 387	0.14 302	0.25 340	0.27 404

TDLM	0.67 402	0.92 428	1.76 200	0.37 350	0.24 260	0.66 364	0.56 454	0.82 325	0.74 411	1.16 500	0.62 342	0.61 322	0.48 360	2.70 522	0.50 328	0.20 434	0.11 271	0.35 491	0.14 302	0.32 406	0.16 251

GANet	0.75 443	0.84 406	2.01 327	0.40 384	0.25 278	0.74 413	0.66 476	0.87 367	0.73 407	0.71 435	1.07 485	0.84 436	0.59 403	2.71 524	1.15 458	0.17 398	0.16 375	0.44 504	0.16 344	0.31 399	0.20 320

CC-Net-ROB	0.85 468	1.15 490	2.13 354	0.88 514	0.38 419	0.88 468	0.44 411	1.06 496	0.79 447	0.58 344	0.69 401	0.65 342	0.50 370	2.74 525	0.51 333	0.93 527	0.39 502	0.87 522	0.29 449	0.54 499	0.54 500

NOSS_ROB	0.64 385	0.65 336	1.62 159	0.46 432	0.25 278	0.67 370	0.30 299	0.93 414	0.77 437	0.59 358	0.57 306	0.77 410	0.38 258	2.78 526	0.44 298	0.23 456	0.24 452	0.28 475	0.26 438	0.27 369	0.39 475

LVE	1.96 534	2.17 555	3.14 508	1.68 541	1.80 549	1.63 519	1.03 517	2.34 543	2.81 545	1.25 510	2.89 539	4.24 545	1.29 503	2.79 527	1.44 478	2.85 555	0.91 542	1.18 534	1.46 551	1.23 532	1.10 539

MeshStereo	1.21 503	1.15 490	3.01 498	0.34 295	0.28 318	1.10 496	0.69 484	1.35 519	1.01 491	2.71 546	2.41 529	2.96 534	1.45 517	2.80 528	1.40 476	0.22 453	0.22 441	0.22 449	0.19 394	0.50 492	0.26 397
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
SGM_RVC	1.89 532	0.92 428	2.50 431	0.96 522	0.93 522	1.63 519	1.37 534	1.52 528	12.43 559	1.85 529	1.69 511	2.40 530	1.74 528	2.81 529	1.71 489	0.53 506	0.47 511	0.42 502	0.47 505	0.74 513	0.74 515
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
NVStereoNet_ROB	1.16 500	0.95 443	2.54 440	0.58 481	0.55 481	0.78 436	0.63 474	1.00 472	1.08 500	1.03 490	4.07 550	1.48 515	1.22 501	2.88 530	1.27 467	0.50 505	0.46 508	0.54 509	0.62 525	0.50 492	0.63 511
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 489	1.67 529	2.32 391	0.47 437	0.39 422	1.47 510	0.95 508	0.95 435	0.91 477	0.84 470	0.94 465	1.05 486	0.60 406	2.95 531	0.72 400	0.41 498	0.72 535	0.32 487	0.55 514	0.74 513	1.22 542

UNDER WATER	2.74 540	1.85 540	4.54 543	1.81 546	1.44 541	2.34 542	1.40 537	3.24 550	6.60 554	2.60 544	2.76 537	5.75 552	5.24 553	3.02 532	4.01 540	1.45 543	0.81 538	1.59 549	1.06 544	1.80 544	1.51 548

WAO-7	1.48 522	1.63 525	2.49 427	0.93 518	0.75 509	1.72 524	1.10 521	1.84 537	1.96 538	1.43 522	2.54 531	1.97 523	1.61 524	3.06 533	2.08 503	0.69 518	0.66 524	0.94 527	0.74 532	0.80 519	0.69 514

notaker	2.66 539	2.07 548	3.31 522	2.61 554	1.43 539	1.76 526	1.11 522	2.76 547	1.79 534	2.26 539	11.53 563	3.96 541	4.29 550	3.09 534	2.76 522	1.55 546	0.88 541	1.70 551	1.07 545	2.00 547	1.35 544

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 512	1.70 533	2.50 431	0.56 476	0.40 431	2.15 539	0.99 511	1.24 514	1.26 513	1.02 489	1.10 487	1.29 506	0.88 475	3.10 535	1.08 450	1.66 547	0.83 539	0.68 517	0.88 538	1.57 540	1.80 553

MADNet+	1.36 514	1.93 546	5.95 550	0.81 511	0.59 490	1.57 516	1.09 520	1.39 523	1.22 510	0.84 470	1.01 476	1.25 505	1.12 498	3.19 536	2.36 515	0.45 502	0.47 511	0.38 499	0.34 477	0.59 502	0.57 504

JetBlue	1.78 529	1.63 525	3.92 534	0.73 501	1.21 536	4.38 553	3.35 553	1.59 529	1.20 509	1.26 513	1.52 507	2.37 529	1.88 530	3.23 537	3.00 524	0.53 506	0.47 511	0.48 507	0.49 508	1.29 535	0.97 530

TorneroNet-64	2.65 538	1.83 538	3.30 520	1.46 538	1.20 535	3.89 549	0.99 511	3.51 555	6.71 555	2.56 543	4.60 552	4.22 543	3.85 549	3.33 538	3.14 529	1.19 538	0.65 523	1.39 543	0.79 535	3.31 555	1.15 540

TorneroNet	5.50 555	1.92 545	3.16 510	1.47 539	1.25 538	14.07 562	1.06 519	4.90 556	20.99 575	10.17 559	16.48 567	11.88 564	6.93 556	3.34 539	4.20 543	1.30 541	0.69 531	1.45 545	0.86 537	2.61 552	1.20 541

PWCK	1.49 523	1.90 543	3.22 517	1.09 527	0.54 478	1.71 523	1.73 542	1.49 526	1.53 525	1.44 523	1.80 513	1.82 521	1.30 505	3.34 539	1.76 492	1.07 534	0.56 518	0.97 529	0.58 522	1.38 539	0.65 512

tt	4.93 554	0.27 90	4.20 540	2.29 551	1.58 546	10.20 560	16.97 565	9.42 563	5.02 550	1.67 527	1.28 495	4.68 548	5.03 552	3.37 541	5.92 551	6.16 561	9.47 568	2.82 557	3.18 558	3.60 556	1.53 549

JetRed	3.29 548	4.93 558	10.17 557	1.45 537	1.72 548	7.44 557	5.05 558	3.06 548	2.12 539	2.41 542	2.39 528	2.99 535	2.37 536	3.51 542	6.44 553	1.32 542	1.90 553	1.37 542	1.23 549	2.21 549	1.76 551

SDNR	1.22 506	0.80 391	2.71 462	0.33 264	1.48 544	1.98 534	0.23 150	1.93 539	2.44 541	0.89 476	2.52 530	1.36 510	0.51 372	3.65 543	1.93 496	0.30 486	0.31 482	0.22 449	0.16 344	0.33 414	0.36 459

FBW_ROB	0.83 465	0.77 379	1.77 209	0.44 413	0.30 336	0.87 464	0.46 420	1.10 502	0.91 477	0.81 463	0.75 428	1.01 477	0.61 415	3.66 544	1.23 465	0.26 473	0.23 449	0.36 493	0.25 431	0.27 369	0.62 509

HSM-Net_RVC	0.67 402	0.34 168	2.23 379	0.26 99	0.19 175	0.67 370	0.29 291	1.26 516	0.69 363	0.72 438	0.70 411	0.78 413	0.42 308	3.77 545	0.41 281	0.13 305	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.12 79	0.11 103
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
psmorigin	1.36 514	0.60 304	13.80 564	0.37 350	0.29 325	0.62 316	0.33 343	0.77 279	0.61 277	0.96 486	0.88 455	1.17 502	0.73 448	4.00 546	0.86 422	0.19 424	0.22 441	0.17 404	0.18 374	0.24 328	0.29 416

MADNet++	2.79 541	2.11 551	2.97 495	2.49 552	2.28 551	2.95 547	2.31 548	2.67 545	2.47 542	3.03 551	3.13 544	2.70 533	2.92 540	4.10 547	4.48 545	2.68 554	2.24 557	3.04 559	2.44 556	2.37 550	2.34 554

MANE	2.90 545	1.14 486	2.96 492	1.03 524	1.01 526	5.01 554	2.45 549	5.36 557	6.88 556	3.58 553	4.76 554	5.99 553	4.99 551	4.23 548	4.61 547	0.56 511	0.67 525	0.44 504	0.78 534	0.51 494	1.03 537

MDST_ROB	1.17 501	0.42 224	3.87 532	0.54 467	0.44 448	4.11 552	0.58 460	1.31 518	0.84 461	2.12 532	1.12 488	0.98 471	0.71 442	4.24 549	0.99 438	0.16 384	0.14 333	0.19 430	0.17 361	0.18 233	0.35 451

ktn	4.35 552	2.10 549	2.89 486	1.80 545	1.49 545	2.13 538	1.41 539	2.26 542	12.72 560	11.41 562	16.43 566	11.15 562	3.75 547	4.36 550	3.18 530	1.82 549	0.98 545	1.73 552	1.21 548	2.97 554	1.27 543

LE_ROB	4.43 553	1.35 516	9.38 556	2.79 555	3.93 553	2.43 544	3.46 555	2.68 546	11.19 558	11.66 563	4.73 553	5.26 551	10.46 561	4.50 551	9.49 559	0.82 525	0.69 531	1.34 541	0.98 542	0.75 515	0.76 518

TCMNet-wrong-test	5.51 556	6.62 561	6.20 551	13.02 567	11.90 561	7.14 556	5.53 559	6.99 561	1.44 521	2.65 545	3.10 543	8.37 558	5.95 555	4.75 552	6.05 552	3.07 556	0.98 545	2.38 555	1.99 553	6.62 562	5.43 561

IMH	2.02 535	2.15 554	2.69 461	1.68 541	1.12 534	1.66 522	0.92 507	2.10 541	1.92 537	1.32 515	2.66 536	2.21 528	1.69 526	5.78 553	1.68 487	5.54 559	0.96 543	1.31 540	0.71 531	1.32 538	0.99 536

NaN_ROB	1.14 496	0.94 436	2.96 492	0.53 464	0.56 483	1.13 499	0.99 511	0.98 452	1.00 489	1.09 495	0.87 453	0.77 410	1.06 494	5.90 554	2.72 520	0.16 384	0.23 449	0.16 387	0.24 424	0.22 300	0.36 459

CSAN	1.25 507	1.12 482	3.04 499	0.51 454	0.37 413	1.06 488	1.15 525	1.22 512	1.08 500	1.17 505	1.91 516	1.04 484	1.31 506	5.96 555	2.43 516	0.26 473	0.22 441	0.24 463	0.24 424	0.31 399	0.30 425

SGM-ForestM	2.98 546	1.70 533	3.52 528	0.67 498	0.47 464	5.18 555	3.36 554	3.30 553	2.86 547	4.44 555	3.79 549	9.80 560	5.50 554	6.29 556	6.52 554	0.27 478	0.36 492	0.24 463	0.27 443	0.38 450	0.58 506

DGTPSM_ROB	8.89 561	5.62 559	12.25 559	5.92 559	11.32 559	8.54 558	24.18 568	6.40 559	13.49 561	5.15 556	11.46 561	6.19 555	10.92 562	7.00 557	13.72 564	4.47 557	7.65 562	3.92 560	7.45 564	4.38 558	7.87 564

DPSMNet_ROB	9.48 562	5.64 560	13.01 563	8.82 561	11.82 560	8.54 558	24.20 569	6.41 560	13.65 564	5.32 557	11.47 562	6.33 556	10.92 562	7.69 558	13.89 565	7.25 566	8.19 564	5.06 561	7.78 565	5.31 561	8.26 565

KSHMR	4.10 551	1.97 547	5.27 547	1.71 543	1.47 543	1.96 531	1.28 530	3.19 549	17.33 570	2.12 532	15.91 565	9.18 559	1.57 523	8.42 559	1.98 498	1.52 545	1.26 547	1.67 550	1.19 547	1.67 542	1.40 546

HanzoNet	7.64 558	2.86 557	5.05 545	7.01 560	3.97 554	2.18 540	1.34 533	3.37 554	4.05 548	13.17 564	10.58 557	10.73 561	16.52 567	8.45 560	10.51 562	10.48 567	9.72 569	5.59 563	13.46 568	6.84 563	6.83 563

USTest	8.10 559	7.17 562	8.96 555	9.25 562	9.05 557	15.27 563	23.78 567	9.96 564	9.47 557	5.94 558	6.75 555	7.80 557	7.48 557	8.83 561	11.21 563	2.21 553	3.56 558	2.86 558	3.20 559	5.02 560	4.16 558

WAO-8	2.80 542	2.14 552	2.89 486	1.91 548	1.04 529	3.98 550	0.96 509	3.26 551	6.17 552	2.15 536	3.37 546	3.31 538	2.41 537	11.84 562	2.03 501	2.05 551	1.86 551	1.54 546	0.92 539	1.22 530	0.87 526

Venus	2.80 542	2.14 552	2.89 486	1.91 548	1.04 529	3.98 550	0.96 509	3.26 551	6.17 552	2.15 536	3.37 546	3.31 538	2.41 537	11.84 562	2.03 501	2.05 551	1.86 551	1.54 546	0.92 539	1.22 530	0.87 526

PML	23.15 571	16.83 567	7.78 554	5.49 558	9.93 558	51.13 579	104.50 579	5.76 558	13.62 563	37.30 579	105.93 579	30.86 579	23.50 574	12.07 564	7.87 557	6.30 562	2.12 556	6.32 564	2.43 555	10.44 566	2.90 556

LRCNet_RVC	13.74 567	19.30 568	12.75 562	19.46 570	12.69 562	1.86 527	0.41 390	12.33 565	1.05 495	15.77 566	18.83 571	12.62 567	8.70 560	12.21 565	9.62 560	22.22 572	8.37 567	25.85 573	24.01 573	19.32 571	17.44 572

Anonymous_1	22.91 570	11.20 564	12.13 558	12.75 564	26.28 573	19.43 570	27.92 573	14.08 567	13.61 562	14.96 565	10.58 557	11.26 563	11.19 564	12.55 566	14.57 567	38.28 579	7.88 563	34.96 576	63.99 576	89.57 579	10.94 568

DPSimNet_ROB	17.97 568	20.20 574	24.98 571	17.62 568	15.92 566	21.53 574	21.00 566	13.70 566	15.61 568	23.89 576	14.69 564	22.87 572	24.58 578	12.70 567	14.56 566	18.48 571	12.91 570	20.21 571	12.05 566	17.76 567	14.17 569

DPSM_ROB	12.34 564	11.21 565	12.51 560	12.91 565	12.80 563	19.84 572	28.28 574	14.38 569	14.28 566	10.58 560	11.26 559	12.03 565	11.85 565	13.15 568	15.34 569	7.11 564	8.31 565	6.50 565	7.35 562	8.84 564	8.31 566

DPSM	12.34 564	11.21 565	12.51 560	12.91 565	12.80 563	19.84 572	28.28 574	14.38 569	14.28 566	10.58 560	11.26 559	12.03 565	11.85 565	13.15 568	15.34 569	7.11 564	8.31 565	6.50 565	7.35 562	8.84 564	8.31 566

xxxxx1	28.96 577	20.11 571	14.07 565	49.74 576	39.15 576	18.98 566	26.64 570	21.94 573	20.21 572	16.45 567	17.48 568	18.36 568	21.56 570	16.21 570	20.88 572	23.07 573	26.55 575	66.40 577	78.70 577	30.27 574	32.51 577

tt_ll	28.96 577	20.11 571	14.07 565	49.74 576	39.15 576	18.98 566	26.64 570	21.94 573	20.21 572	16.45 567	17.48 568	18.36 568	21.56 570	16.21 570	20.88 572	23.07 573	26.55 575	66.40 577	78.70 577	30.27 574	32.51 577

ff	28.96 577	20.11 571	14.07 565	49.74 576	39.15 576	18.98 566	26.64 570	21.94 573	20.21 572	16.45 567	17.48 568	18.36 568	21.56 570	16.21 570	20.88 572	23.07 573	26.55 575	66.40 577	78.70 577	30.27 574	32.51 577

BEATNet-Init1	12.10 563	11.19 563	27.29 575	2.99 556	3.51 552	21.84 575	11.10 561	14.34 568	13.83 565	20.34 571	20.33 572	26.35 578	20.03 569	19.06 573	14.80 568	1.74 548	1.81 550	2.05 554	2.49 557	3.69 557	3.12 557

HaxPig	19.86 569	22.40 575	22.34 568	17.95 569	17.95 567	11.77 561	11.89 562	16.02 571	15.89 569	21.10 572	21.41 573	18.74 571	18.39 568	20.08 574	19.69 571	23.63 576	23.22 574	24.06 572	23.69 572	23.00 572	23.95 574

MEDIAN_ROB	23.96 572	27.05 579	26.39 574	22.16 571	22.13 569	16.12 565	13.97 563	20.24 572	20.05 571	25.50 577	25.31 577	22.96 573	22.63 573	24.39 575	23.24 575	28.20 577	27.23 578	28.62 574	27.75 574	27.50 573	27.76 575

CasAABBNet	24.81 573	22.53 576	24.83 570	26.08 573	25.74 571	39.86 576	57.06 578	28.87 577	28.83 578	21.16 574	22.54 575	24.22 574	23.89 576	26.38 576	30.87 578	14.25 568	16.71 572	13.09 567	14.81 570	17.78 568	16.71 570

Selective-RAFT-Error	24.87 574	22.59 577	25.14 572	26.13 574	25.82 572	39.93 577	57.03 577	28.97 578	28.95 579	21.21 575	22.65 576	24.25 575	23.98 577	26.43 577	30.83 577	14.27 569	16.71 572	13.10 568	14.82 571	17.82 569	16.76 571

LSM0	26.58 575	22.63 578	25.88 573	30.13 575	52.21 579	39.94 578	56.74 576	28.97 578	28.72 577	21.14 573	22.26 574	24.43 576	23.88 575	26.54 578	30.87 578	14.32 570	16.55 571	13.12 569	14.71 569	17.92 570	20.60 573

AVERAGE_ROB	26.93 576	30.34 580	29.27 576	25.82 572	25.34 570	19.48 571	15.17 564	23.55 576	23.00 576	28.45 578	27.87 578	26.25 577	25.86 579	26.96 579	25.55 576	31.30 578	30.07 579	31.76 575	30.81 575	30.79 577	30.93 576

test_example2	115.39 580	123.23 581	94.57 579	115.52 579	123.55 580	101.63 580	114.33 580	53.41 580	99.48 580	134.90 580	135.05 580	85.83 580	85.11 580	111.32 580	106.15 580	152.55 580	205.26 580	99.78 580	114.96 580	140.96 580	110.20 580

ccccc		297.21 582		374.70 581	380.44 581	203.92 581		216.32 581		203.37 581		215.01 581		312.78 581		412.57 581	356.13 581	256.09 581	227.69 581	428.88 581

ASD4		19.65 569

Low-res two-view benchmark