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

S2M2_XL	0.06 1	0.19 234	0.39 40	0.04 211	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 10	0.07 1	0.01 5	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 8	0.07 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.08 2	0.12 158	0.24 17	0.02 117	0.01 184	0.12 2	0.04 264	0.24 3	0.59 86	0.00 1	0.01 1	0.04 58	0.01 14	0.11 40	0.07 84	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mms	0.11 3	0.07 70	0.45 45	0.01 30	0.00 1	0.35 18	0.01 113	0.38 15	0.15 12	0.05 52	0.02 89	0.06 101	0.05 130	0.20 88	0.04 12	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.14 458

SGD-Stereo	0.12 4	0.10 126	0.25 25	0.03 177	0.00 1	1.03 86	0.00 1	0.24 3	0.59 86	0.01 5	0.01 1	0.04 58	0.01 14	0.06 16	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

LGtest1	0.13 5	0.14 181	0.30 31	0.01 30	0.00 1	0.40 27	0.00 1	0.54 33	0.73 209	0.06 60	0.01 1	0.03 40	0.00 1	0.04 4	0.21 208	0.00 1	0.05 446	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

S2M2	0.13 5	0.15 195	0.45 45	0.02 117	0.01 184	0.32 11	0.00 1	0.52 25	0.60 95	0.00 1	0.14 173	0.03 40	0.01 14	0.20 88	0.16 172	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0083	0.13 5	0.02 1	0.30 31	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 113	0.56 34	1.11 315	0.05 52	0.01 1	0.04 58	0.02 45	0.25 112	0.08 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

GLC_STEREO	0.13 5	0.08 90	0.61 69	0.01 30	0.00 1	0.94 72	0.03 236	0.29 6	0.21 38	0.05 52	0.02 89	0.06 101	0.04 112	0.26 120	0.07 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

asd	0.14 9	0.07 70	0.23 14	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.22 2	0.75 219	0.16 135	0.13 171	0.03 40	0.05 130	0.08 24	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 9	0.05 24	0.34 37	0.01 30	0.00 1	1.09 140	0.01 113	0.31 8	0.68 172	0.09 80	0.01 1	0.02 10	0.02 45	0.04 4	0.06 71	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 9	0.13 168	0.45 45	0.04 211	0.00 1	0.35 18	0.14 362	0.80 56	0.61 105	0.06 60	0.01 1	0.02 10	0.00 1	0.07 18	0.20 200	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

MLG-Stereo_test3	0.14 9	0.10 126	0.20 4	0.00 1	0.00 1	1.04 95	0.00 1	0.47 22	0.69 187	0.09 80	0.01 1	0.02 10	0.01 14	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

DEFOM-Stereo	0.14 9	0.04 10	0.38 39	0.05 236	0.00 1	1.04 95	0.00 1	0.32 9	0.63 126	0.00 1	0.01 1	0.04 58	0.03 82	0.20 88	0.06 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

fffy	0.14 9	0.06 45	0.88 107	0.02 117	0.00 1	0.33 13	0.01 113	0.79 54	0.13 5	0.02 15	0.01 1	0.06 101	0.01 14	0.16 61	0.03 6	0.00 1	0.04 433	0.00 1	0.00 1	0.09 351	0.06 381

MLG-Stereo_test1	0.15 15	0.06 45	0.31 33	0.02 117	0.01 184	1.05 107	0.00 1	0.19 1	1.26 344	0.02 15	0.01 1	0.04 58	0.01 14	0.05 8	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

DilatedVolume-Stereo	0.16 16	0.04 10	0.55 64	0.02 117	0.00 1	0.87 58	0.05 286	0.53 26	0.26 54	0.02 15	0.20 210	0.06 101	0.16 248	0.17 65	0.26 239	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.03 405	0.03 216	0.02 232

LG-Stereo_L2	0.16 16	0.13 168	0.42 42	0.04 211	0.00 1	1.05 107	0.15 365	0.57 37	0.38 70	0.06 60	0.01 1	0.02 10	0.00 1	0.07 18	0.19 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

MLG-Stereo_test2	0.16 16	0.11 147	0.23 14	0.02 117	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.27 5	1.26 344	0.02 15	0.01 1	0.08 124	0.00 1	0.07 18	0.15 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

ours_stereo	0.16 16	0.06 45	0.73 86	0.00 1	0.00 1	0.80 47	0.04 264	0.44 20	0.54 81	0.05 52	0.02 89	0.06 101	0.03 82	0.19 76	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 377	0.06 381

UniTT-Stereo	0.16 16	0.11 147	1.13 182	0.03 177	0.17 418	0.32 11	0.02 188	0.38 15	0.32 63	0.03 38	0.16 184	0.05 86	0.07 174	0.16 61	0.16 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 377	0.00 1

CASnet	0.16 16	0.14 181	0.52 60	0.01 30	0.00 1	0.86 56	0.00 1	0.51 24	0.75 219	0.10 98	0.01 1	0.04 58	0.02 45	0.22 100	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AdaDepth	0.17 22	0.04 10	0.65 76	0.02 117	0.00 1	1.26 235	0.01 113	0.33 10	0.27 58	0.06 60	0.02 89	0.01 2	0.08 189	0.50 181	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 482	0.01 63	0.01 115

water-stereo	0.17 22	0.03 2	0.91 116	0.04 211	0.02 274	1.04 95	0.00 1	0.43 19	0.26 54	0.10 98	0.06 139	0.06 101	0.06 157	0.13 54	0.23 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 372	0.01 63	0.01 115

MLG-Stereo	0.17 22	0.06 45	0.25 25	0.02 117	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.50 23	1.29 355	0.01 5	0.01 1	0.04 58	0.01 14	0.05 8	0.03 6	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

AIO_test	0.17 22	0.11 147	0.55 64	0.08 295	0.06 341	0.42 33	0.06 310	0.35 13	0.38 70	0.03 38	0.01 1	0.86 274	0.03 82	0.21 97	0.10 125	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.08 441	0.03 216	0.02 232

rvit_stereo_0081_aga	0.17 22	0.11 147	0.81 94	0.00 1	0.00 1	0.80 47	0.01 113	0.79 54	0.59 86	0.02 15	0.01 1	0.05 86	0.03 82	0.19 76	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 22	0.04 10	0.25 25	0.00 1	0.00 1	0.75 44	0.01 113	1.22 75	0.79 244	0.07 64	0.01 1	0.03 40	0.02 45	0.17 65	0.06 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 22	0.04 10	0.25 25	0.00 1	0.00 1	0.75 44	0.01 113	1.22 75	0.79 244	0.07 64	0.01 1	0.03 40	0.02 45	0.17 65	0.06 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 22	0.21 255	1.18 199	0.04 211	0.01 184	0.18 5	0.00 1	0.81 58	0.34 65	0.07 64	0.04 129	0.05 86	0.05 130	0.19 76	0.10 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

RSM++	0.17 22	0.07 70	0.42 42	0.03 177	0.00 1	0.40 27	0.00 1	1.18 74	0.59 86	0.02 15	0.01 1	0.01 2	0.05 130	0.20 88	0.14 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 479	0.09 351	0.07 400

SMoEStereo_RVC	0.18 31	0.06 45	0.53 61	0.02 117	0.00 1	1.03 86	0.04 264	0.38 15	0.64 137	0.07 64	0.01 1	0.04 58	0.02 45	0.26 120	0.27 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 315	0.10 427

RSM	0.18 31	0.05 24	0.39 40	0.03 177	0.02 274	0.38 26	0.00 1	1.33 82	0.59 86	0.09 80	0.01 1	0.03 40	0.04 112	0.19 76	0.14 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 471	0.06 300	0.04 328

4w-stereo	0.19 33	0.06 45	0.22 7	0.00 1	0.00 1	0.82 52	0.00 1	1.54 102	0.78 240	0.14 128	0.01 1	0.02 10	0.05 130	0.04 4	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 33	0.03 2	0.46 48	0.03 177	0.00 1	0.36 24	0.02 188	1.68 119	0.67 164	0.01 5	0.01 1	0.05 86	0.00 1	0.12 46	0.22 211	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.15 462	0.01 63	0.00 1

MonSter	0.19 33	0.07 70	0.24 17	0.00 1	0.00 1	0.41 29	0.00 1	2.16 157	0.64 137	0.03 38	0.01 1	0.04 58	0.01 14	0.09 25	0.08 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 372	0.00 1	0.01 115

LoS_RVC	0.19 33	0.48 395	0.51 57	0.12 329	0.10 379	1.01 84	0.01 113	0.81 58	0.19 28	0.07 64	0.02 89	0.06 101	0.05 130	0.31 139	0.05 32	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.04 328

3.25w_new	0.20 37	0.06 45	0.19 1	0.01 30	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.64 111	0.78 240	0.10 98	0.06 139	0.02 10	0.02 45	0.03 1	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 37	0.06 45	0.19 1	0.01 30	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.64 111	0.78 240	0.10 98	0.06 139	0.02 10	0.02 45	0.03 1	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 37	0.05 24	0.19 1	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	1.54 102	0.81 256	0.01 5	0.08 150	0.02 10	0.03 82	0.09 25	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 37	0.05 24	0.22 7	0.01 30	0.00 1	1.11 150	0.00 1	1.84 133	0.34 65	0.08 72	0.01 1	0.02 10	0.03 82	0.19 76	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115

ProNet	0.20 37	0.25 281	0.78 91	0.01 30	0.01 184	0.95 75	0.00 1	0.70 46	0.68 172	0.02 15	0.01 1	0.05 86	0.03 82	0.31 139	0.03 6	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.12 385	0.04 328

qwe	0.21 42	0.07 70	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.65 113	0.76 230	0.16 135	0.19 205	0.02 10	0.01 14	0.05 8	0.06 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 42	0.08 90	0.22 7	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	1.80 129	0.74 216	0.13 123	0.01 1	0.02 10	0.02 45	0.10 34	0.06 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 42	0.07 70	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.08 135	0.00 1	1.56 105	0.76 230	0.16 135	0.10 160	0.03 40	0.05 130	0.05 8	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 42	0.07 70	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.08 135	0.00 1	1.56 105	0.76 230	0.16 135	0.10 160	0.03 40	0.05 130	0.05 8	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 42	0.06 45	0.22 7	0.01 30	0.00 1	0.95 75	0.00 1	1.52 99	0.79 244	0.18 147	0.17 191	0.02 10	0.01 14	0.10 34	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 42	0.06 45	0.22 7	0.01 30	0.00 1	0.95 75	0.00 1	1.52 99	0.79 244	0.18 147	0.17 191	0.02 10	0.01 14	0.10 34	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 42	0.07 70	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.08 135	0.00 1	1.56 105	0.76 230	0.16 135	0.10 160	0.03 40	0.05 130	0.05 8	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 42	0.06 45	0.22 7	0.00 1	0.00 1	1.15 172	0.00 1	1.70 122	0.75 219	0.14 128	0.02 89	0.02 10	0.02 45	0.15 57	0.06 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 42	0.07 70	0.23 14	0.01 30	0.00 1	0.81 50	0.00 1	2.00 147	0.75 219	0.09 80	0.01 1	0.02 10	0.03 82	0.06 16	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 42	0.06 45	0.29 30	0.02 117	0.00 1	1.11 150	0.02 188	1.46 95	0.70 199	0.16 135	0.01 1	0.01 2	0.04 112	0.12 46	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 351	0.00 1

AIO_rvc	0.21 42	0.32 319	0.50 56	0.09 306	0.03 298	0.43 34	0.06 310	1.25 78	0.63 126	0.03 38	0.01 1	0.09 131	0.04 112	0.28 130	0.16 172	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.03 405	0.10 367	0.10 427

AIO-Stereo	0.21 42	0.07 70	0.44 44	0.03 177	0.03 298	0.41 29	0.01 113	1.65 113	0.65 144	0.09 80	0.01 1	0.02 10	0.04 112	0.22 100	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 530	0.05 280	0.08 413

anonymousdsp	0.21 42	0.21 255	0.63 71	0.02 117	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.74 52	0.77 236	0.09 80	0.01 1	0.04 58	0.07 174	0.25 112	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 471	0.08 329	0.03 298

IGEV-Stereo	0.21 42	0.21 255	0.63 71	0.02 117	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.73 50	0.77 236	0.09 80	0.01 1	0.04 58	0.07 174	0.24 106	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 471	0.08 329	0.03 298
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 42	0.14 181	1.54 264	0.01 30	0.00 1	0.13 3	0.04 264	1.10 69	0.65 144	0.10 98	0.05 134	0.03 40	0.04 112	0.23 103	0.05 32	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

PMTNet	0.21 42	0.19 234	0.85 101	0.02 117	0.02 274	1.14 165	0.30 428	0.88 62	0.11 2	0.03 38	0.02 89	0.07 117	0.02 45	0.37 158	0.12 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1

asda	0.22 58	0.09 105	0.28 29	0.01 30	0.00 1	1.11 150	0.00 1	1.57 108	0.76 230	0.15 131	0.07 144	0.03 40	0.08 189	0.11 40	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 58	0.06 45	0.21 5	0.01 30	0.03 298	1.06 121	0.00 1	1.73 125	0.72 208	0.19 152	0.01 1	0.02 10	0.04 112	0.24 106	0.06 71	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

fffft	0.22 58	0.03 2	0.46 48	0.01 30	0.00 1	0.93 70	0.01 113	1.42 85	0.61 105	0.02 15	0.01 1	0.04 58	0.01 14	0.21 97	0.34 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 398	0.07 400
1: 1. 1
WCG-NET	0.22 58	0.17 218	0.54 63	0.01 30	0.00 1	0.91 63	0.05 286	0.61 39	1.09 312	0.17 144	0.33 237	0.03 40	0.13 237	0.20 88	0.07 84	0.00 1	0.03 418	0.00 1	0.00 1	0.09 351	0.02 232

trnet	0.22 58	0.14 181	0.67 79	0.00 1	0.00 1	1.24 222	0.01 113	1.16 73	0.56 83	0.09 80	0.08 150	0.05 86	0.00 1	0.29 133	0.08 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 58	0.29 310	0.87 105	0.05 236	0.18 422	0.41 29	0.01 113	1.24 77	0.56 83	0.02 15	0.03 116	0.13 152	0.05 130	0.32 145	0.24 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

AEACV	0.22 58	0.05 24	0.66 78	0.02 117	0.03 298	0.87 58	0.00 1	1.07 68	0.15 12	0.18 147	0.01 1	0.02 10	0.72 379	0.15 57	0.09 113	0.00 1	0.03 418	0.00 1	0.27 515	0.08 329	0.07 400

Selective-IGEV	0.22 58	0.06 45	0.46 48	0.05 236	0.04 318	0.34 16	0.04 264	2.16 157	0.59 86	0.09 80	0.01 1	0.02 10	0.05 130	0.18 69	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 446	0.03 216	0.09 419

CREStereo	0.22 58	0.17 218	0.64 74	0.00 1	0.01 184	1.22 206	0.01 113	1.15 72	0.56 83	0.10 98	0.07 144	0.04 58	0.00 1	0.32 145	0.10 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1
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
2.5w	0.23 67	0.08 90	0.24 17	0.00 1	0.00 1	1.06 121	0.00 1	2.14 154	0.79 244	0.13 123	0.01 1	0.01 2	0.02 45	0.09 25	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 67	0.07 70	0.22 7	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	2.15 155	0.74 216	0.15 131	0.03 116	0.01 2	0.03 82	0.18 69	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 67	0.05 24	0.21 5	0.01 30	0.00 1	1.00 83	0.00 1	2.24 160	0.71 202	0.15 131	0.03 116	0.02 10	0.08 189	0.11 40	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 67	0.11 147	0.32 35	0.02 117	0.00 1	1.29 246	0.00 1	1.82 131	0.71 202	0.10 98	0.01 1	0.05 86	0.01 14	0.07 18	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

LG-G	0.23 67	0.11 147	0.32 35	0.02 117	0.00 1	1.29 246	0.00 1	1.82 131	0.71 202	0.10 98	0.01 1	0.05 86	0.01 14	0.07 18	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 67	0.13 168	0.62 70	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.63 41	0.80 251	0.76 237	0.18 197	0.09 131	0.06 157	0.05 8	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 350

ff7	0.23 67	0.21 255	1.02 145	0.02 117	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.53 26	0.75 219	0.09 80	0.01 1	0.04 58	0.07 174	0.44 169	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 462	0.07 315	0.01 115

ffff	0.23 67	0.21 255	1.02 145	0.02 117	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.53 26	0.75 219	0.09 80	0.01 1	0.04 58	0.07 174	0.44 169	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 462	0.07 315	0.01 115

11t	0.23 67	0.21 255	1.02 145	0.02 117	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.53 26	0.75 219	0.09 80	0.01 1	0.04 58	0.07 174	0.44 169	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 462	0.07 315	0.01 115

ccc-4	0.23 67	0.21 255	1.02 145	0.02 117	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.53 26	0.75 219	0.09 80	0.01 1	0.04 58	0.07 174	0.44 169	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 462	0.07 315	0.01 115

GREAT-IGEV	0.24 77	0.10 126	0.92 118	0.06 254	0.33 487	1.11 150	0.06 310	0.36 14	0.19 28	0.02 15	0.47 273	0.02 10	0.06 157	0.13 54	0.16 172	0.00 1	0.09 480	0.00 1	0.20 491	0.09 351	0.36 508

Occ-G	0.24 77	0.10 126	0.59 68	0.01 30	0.01 184	0.80 47	0.04 264	0.62 40	0.15 12	0.01 5	0.51 277	1.34 317	0.04 112	0.09 25	0.21 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 462	0.15 411	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 77	0.29 310	0.82 96	0.01 30	0.00 1	1.24 222	0.00 1	1.70 122	0.23 45	0.02 15	0.01 1	0.09 131	0.10 208	0.18 69	0.05 32	0.00 1	0.03 418	0.00 1	0.00 1	0.08 329	0.01 115

MC-Stereo	0.24 77	0.12 158	0.71 85	0.04 211	0.02 274	1.07 126	0.00 1	1.30 80	0.17 23	0.59 212	0.02 89	0.08 124	0.11 218	0.18 69	0.05 32	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.17 479	0.06 300	0.02 232

HUF	0.25 81	0.32 319	1.18 199	0.06 254	0.11 386	0.31 9	0.08 326	0.73 50	0.62 118	0.10 98	0.01 1	0.02 10	0.03 82	0.16 61	0.14 154	0.00 1	0.58 537	0.00 1	0.00 1	0.14 398	0.37 509

castereo++	0.25 81	0.15 195	0.48 54	0.09 306	0.00 1	1.08 135	0.03 236	1.53 101	0.67 164	0.00 1	0.01 1	0.59 230	0.00 1	0.09 25	0.06 71	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.28 519	0.02 159	0.00 1

GMStereo	0.25 81	0.60 433	1.28 220	0.01 30	0.00 1	0.48 37	0.00 1	0.74 52	1.24 342	0.16 135	0.03 116	0.07 117	0.09 200	0.22 100	0.10 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MM-Stereo_test2	0.26 84	0.08 90	1.52 263	0.46 451	0.00 1	1.14 165	0.01 113	0.63 41	0.21 38	0.38 189	0.02 89	0.04 58	0.06 157	0.18 69	0.20 200	0.00 1	0.04 433	0.00 1	0.05 422	0.22 455	0.04 328

MyStereo07	0.27 85	0.27 289	0.64 74	0.02 117	0.01 184	1.64 379	0.01 113	1.41 84	0.73 209	0.10 98	0.01 1	0.03 40	0.10 208	0.24 106	0.04 12	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.06 381

MIF-Stereo (partial)	0.27 85	0.18 226	1.14 184	0.01 30	0.00 1	0.43 34	0.02 188	1.97 145	0.39 72	0.11 113	0.08 150	0.07 117	0.06 157	0.44 169	0.33 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.02 232

monsterstereo	0.28 87	0.06 45	0.35 38	0.03 177	0.00 1	1.07 126	0.00 1	2.95 226	0.67 164	0.26 158	0.01 1	0.02 10	0.02 45	0.04 4	0.07 84	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 87	0.05 24	0.53 61	0.12 329	0.11 386	1.25 231	0.32 433	0.80 56	0.20 33	0.10 98	0.14 173	0.16 166	0.25 284	0.29 133	0.25 231	0.05 489	0.19 520	0.20 517	0.23 503	0.18 431	0.19 480

LoS	0.28 87	0.16 207	0.95 127	0.07 280	0.01 184	1.32 258	0.07 319	1.30 80	0.60 95	0.04 47	0.03 116	0.28 187	0.11 218	0.48 179	0.11 134	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 87	0.09 105	0.73 86	0.18 374	0.05 328	1.17 180	0.04 264	2.37 167	0.17 23	0.35 179	0.01 1	0.01 2	0.02 45	0.38 161	0.04 12	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 298

XX-TBD	0.28 87	0.39 350	0.97 134	0.05 236	0.00 1	1.09 140	0.00 1	0.71 48	0.54 81	0.44 196	1.04 351	0.06 101	0.06 157	0.19 76	0.09 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depthmonostereo	0.29 92	0.04 10	1.15 188	0.05 236	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.67 44	0.21 38	0.04 47	0.02 89	0.17 168	0.28 291	2.00 260	0.08 99	0.00 1	0.03 418	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

1w_stereo	0.29 92	0.04 10	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	3.00 231	0.71 202	0.19 152	0.01 1	0.02 10	0.28 291	0.12 46	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 92	0.05 24	0.31 33	0.03 177	0.00 1	0.31 9	0.02 188	3.31 291	0.61 105	0.01 5	0.01 1	0.02 10	0.03 82	0.79 208	0.13 143	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.08 441	0.00 1	0.01 115

WCG-NET（raft）	0.29 92	0.24 277	0.51 57	0.01 30	0.00 1	0.91 63	0.05 286	0.56 34	1.12 320	0.21 154	0.12 170	1.54 326	0.14 241	0.14 56	0.07 84	0.00 1	0.11 492	0.00 1	0.00 1	0.08 329	0.03 298

CREStereo++_RVC	0.29 92	0.19 234	0.83 99	0.05 236	0.00 1	1.19 190	0.00 1	0.66 43	0.99 289	0.25 157	1.26 375	0.05 86	0.07 174	0.20 88	0.09 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 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
rvit_stereo_0080	0.30 97	0.23 273	1.20 207	0.00 1	0.00 1	0.90 61	0.01 113	2.79 209	0.60 95	0.02 15	0.02 89	0.06 101	0.01 14	0.12 46	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 232

whm_eth	0.30 97	0.23 273	1.20 207	0.00 1	0.00 1	0.90 61	0.01 113	2.79 209	0.60 95	0.02 15	0.02 89	0.06 101	0.01 14	0.12 46	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 232

TANstereo	0.30 97	0.28 300	0.86 103	0.03 177	0.01 184	1.14 165	0.00 1	0.53 26	0.44 76	1.06 295	1.24 372	0.06 101	0.05 130	0.25 112	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.31 100	0.03 2	0.78 91	0.00 1	0.00 1	1.06 121	0.03 236	2.98 229	0.66 153	0.05 52	0.01 1	0.04 58	0.01 14	0.18 69	0.24 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 100	0.32 319	1.63 284	0.01 30	0.00 1	0.19 6	0.00 1	2.84 215	0.79 244	0.02 15	0.03 116	0.08 124	0.02 45	0.19 76	0.08 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 298

MGS-Stereo	0.31 100	0.10 126	0.89 111	0.02 117	0.00 1	0.50 38	0.00 1	0.39 18	0.61 105	0.02 15	2.91 449	0.04 58	0.03 82	0.21 97	0.06 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 509	0.00 1

castereo	0.32 103	0.28 300	0.46 48	0.01 30	0.05 328	0.81 50	0.04 264	3.37 297	0.61 105	0.08 72	0.01 1	0.08 124	0.14 241	0.10 34	0.11 134	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.22 499	0.02 159	0.01 115

CAS++	0.32 103	0.22 265	0.69 83	0.04 211	0.00 1	0.35 18	0.01 113	4.32 412	0.48 78	0.02 15	0.01 1	0.07 117	0.00 1	0.19 76	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.33 105	0.11 147	0.92 118	0.09 306	0.06 341	0.34 16	0.00 1	2.56 192	0.64 137	0.32 165	0.43 262	0.17 168	0.09 200	0.26 120	0.10 125	0.00 1	0.14 509	0.00 1	0.22 499	0.05 280	0.01 115

11t1	0.33 105	0.05 24	0.86 103	0.44 445	0.00 1	1.04 95	0.00 1	2.45 180	0.60 95	0.44 196	0.01 1	0.05 86	0.05 130	0.43 167	0.06 71	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

CroCo-Stereo Lap2	0.33 105	0.49 400	1.18 199	0.02 117	0.00 1	0.33 13	0.00 1	3.08 246	0.61 105	0.02 15	0.01 1	0.04 58	0.08 189	0.45 174	0.15 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 315	0.02 232

LG-Stereo	0.34 108	0.07 70	1.33 234	0.03 177	0.01 184	1.06 121	0.00 1	2.93 224	0.66 153	0.01 5	0.09 155	0.14 158	0.07 174	0.10 34	0.16 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 351	0.01 115

SCV_C0	0.34 108	0.20 247	0.96 128	0.02 117	0.00 1	0.41 29	0.02 188	3.62 337	0.65 144	0.12 115	0.01 1	0.07 117	0.09 200	0.18 69	0.13 143	0.00 1	0.03 418	0.00 1	0.19 486	0.12 385	0.04 328

tg	0.34 108	0.26 285	0.68 81	0.01 30	0.00 1	1.25 231	0.01 113	1.75 126	0.65 144	0.11 113	0.40 254	0.74 259	0.11 218	0.29 133	0.08 99	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.00 1	0.29 487	0.21 487

rvit_0105_6	0.34 108	0.10 126	1.37 240	0.01 30	0.00 1	0.86 56	0.00 1	2.78 208	1.32 362	0.04 47	0.03 116	0.07 117	0.02 45	0.19 76	0.08 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 298

Pointernet	0.34 108	0.10 126	1.09 172	0.01 30	0.08 362	1.18 187	0.05 286	2.99 230	0.62 118	0.03 38	0.01 1	0.15 161	0.05 130	0.24 106	0.09 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 454	0.01 63	0.00 1

dd	0.34 108	0.67 450	1.55 266	0.04 211	0.01 184	1.22 206	0.03 236	0.84 60	1.16 328	0.18 147	0.05 134	0.12 147	0.05 130	0.29 133	0.44 316	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.00 1

AnonymousM	0.34 108	0.07 70	0.63 71	0.02 117	0.01 184	1.09 140	0.03 236	1.54 102	0.68 172	0.17 144	0.04 129	0.02 10	0.24 279	0.25 112	0.04 12	0.00 1	0.01 318	1.93 539	0.00 1	0.01 63	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 115	0.60 433	1.93 319	0.02 117	0.09 370	1.03 86	0.07 319	1.25 78	0.34 65	0.02 15	0.03 116	0.84 273	0.10 208	0.31 139	0.35 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.07 400

knoymous	0.35 115	0.05 24	1.11 176	0.05 236	0.01 184	1.15 172	0.01 113	2.06 150	0.14 8	0.40 191	0.02 89	1.67 342	0.00 1	0.31 139	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

UDGNet	0.35 115	0.50 403	1.14 184	0.02 117	0.00 1	1.12 156	0.02 188	0.70 46	1.57 410	0.31 163	0.05 134	0.06 101	0.02 45	1.45 245	0.09 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 115	0.10 126	1.95 324	0.02 117	0.00 1	0.93 70	0.07 319	1.70 122	0.86 269	0.09 80	0.04 129	0.05 86	0.05 130	0.23 103	0.51 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 506	0.06 300	0.08 413

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 119	0.14 181	1.14 184	0.04 211	0.05 328	1.39 287	0.05 286	1.87 137	0.77 236	0.13 123	0.07 144	0.48 216	0.02 45	0.41 166	0.45 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 482	0.01 63	0.10 427

IGEV++	0.36 119	0.19 234	0.57 67	0.09 306	0.00 1	0.35 18	0.03 236	4.62 435	0.24 50	0.12 115	0.02 89	0.03 40	0.17 252	0.24 106	0.23 217	0.00 1	0.05 446	0.00 1	0.04 417	0.09 351	0.08 413

LL-Strereo2	0.36 119	0.47 393	1.08 169	0.09 306	0.03 298	1.12 156	0.07 319	1.66 117	0.93 278	0.43 195	0.02 89	0.51 223	0.08 189	0.23 103	0.29 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 405	0.04 255	0.04 328

iRaftStereo_RVC	0.36 119	0.27 289	0.76 89	0.01 30	0.00 1	1.20 199	0.01 113	2.15 155	0.62 118	0.15 131	0.22 216	0.69 248	0.12 230	0.28 130	0.18 189	0.00 1	0.06 455	0.00 1	0.00 1	0.27 476	0.22 490

GCAP-BAT	0.37 123	0.13 168	1.16 193	0.10 317	0.12 389	1.59 360	0.04 264	0.67 44	0.43 75	0.84 249	0.89 339	0.39 204	0.07 174	0.27 128	0.49 333	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.19 486	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 123	0.13 168	2.43 385	0.02 117	0.00 1	1.12 156	0.02 188	1.66 117	1.15 326	0.16 135	0.08 150	0.02 10	0.05 130	0.40 163	0.09 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.10 427

Selective-RAFT	0.37 123	0.06 45	0.65 76	0.03 177	0.01 184	1.17 180	0.02 188	2.63 195	0.66 153	0.01 5	0.01 1	0.22 175	0.18 256	1.31 234	0.24 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 491	0.04 255	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 123	0.14 181	0.76 89	0.01 30	0.00 1	1.17 180	0.00 1	3.14 255	0.61 105	0.71 229	0.47 273	0.05 86	0.13 237	0.19 76	0.03 6	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.06 300	0.01 115

sAnonymous2	0.37 123	0.32 319	3.21 436	0.01 30	0.00 1	0.35 18	0.08 326	1.96 143	0.90 271	0.03 38	0.05 134	0.04 58	0.11 218	0.11 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 398	0.18 475

CroCo_RVC	0.37 123	0.32 319	3.21 436	0.01 30	0.00 1	0.35 18	0.08 326	1.96 143	0.90 271	0.03 38	0.05 134	0.04 58	0.11 218	0.11 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 398	0.18 475

MSCF	0.38 129	0.45 379	0.49 55	0.12 329	0.24 449	1.05 107	0.03 236	3.14 255	0.68 172	0.02 15	0.01 1	0.02 10	0.23 276	0.65 200	0.18 189	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.32 527	0.03 216	0.02 232

GASTEREO	0.39 130	0.45 379	0.47 53	0.11 327	0.24 449	1.06 121	0.03 236	3.16 263	0.66 153	0.10 98	0.01 1	0.01 2	0.28 291	0.66 201	0.18 189	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.32 527	0.03 216	0.02 232

rvit_0105_4	0.39 130	0.16 207	1.66 290	0.01 30	0.00 1	0.85 55	0.00 1	3.15 258	1.33 364	0.07 64	0.06 139	0.10 141	0.03 82	0.29 133	0.08 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 232

RAFT-Stereo-weight	0.39 130	0.07 70	0.81 94	0.07 280	0.02 274	1.34 266	0.05 286	3.15 258	0.31 60	0.94 264	0.52 278	0.26 183	0.01 14	0.19 76	0.07 84	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

CroCo-Stereo	0.39 130	0.40 355	1.67 294	0.07 280	0.00 1	0.19 6	0.01 113	3.55 330	0.75 219	0.08 72	0.02 89	0.46 212	0.08 189	0.28 130	0.18 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115
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
rafts_anoy	0.39 130	0.44 375	1.15 188	0.06 254	0.03 298	1.12 156	0.04 264	2.75 206	0.33 64	0.10 98	0.16 184	0.11 143	0.19 262	0.74 206	0.31 268	0.00 1	0.14 509	0.00 1	0.01 372	0.02 159	0.05 350

MM-Stereo_test1	0.40 135	0.13 168	1.31 230	0.64 483	0.07 352	0.92 68	0.03 236	3.08 246	0.80 251	0.35 179	0.04 129	0.05 86	0.02 45	0.20 88	0.13 143	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.00 1	0.26 471	0.02 232

CRE-IMP	0.40 135	0.06 45	1.04 160	0.07 280	0.05 328	1.45 314	0.46 450	1.48 97	0.63 126	0.90 257	0.30 228	0.88 276	0.01 14	0.26 120	0.22 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.17 469

rvit_0105_5	0.41 137	0.20 247	1.94 323	0.01 30	0.00 1	0.91 63	0.00 1	3.18 268	1.27 350	0.08 72	0.09 155	0.10 141	0.02 45	0.35 154	0.09 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 298

plain	0.41 137	0.28 300	2.26 372	0.07 280	0.00 1	0.50 38	0.01 113	2.84 215	0.92 274	0.05 52	0.07 144	0.13 152	0.17 252	0.43 167	0.20 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 496	0.01 115

x	0.41 137	0.04 10	0.74 88	0.54 468	0.00 1	0.98 80	0.00 1	3.07 244	0.67 164	0.48 204	0.01 1	0.48 216	0.07 174	0.93 214	0.07 84	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

SCV	0.42 140	0.28 300	0.68 81	0.26 407	0.16 414	0.26 8	0.05 286	4.98 462	0.63 126	0.10 98	0.01 1	0.02 10	0.05 130	0.26 120	0.13 143	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.18 482	0.25 468	0.18 475

GMOStereo	0.42 140	0.28 300	1.02 145	0.05 236	0.18 422	1.04 95	0.02 188	2.40 170	0.16 18	2.25 418	0.01 1	0.32 191	0.03 82	0.09 25	0.15 163	0.00 1	0.11 492	0.00 1	0.00 1	0.19 440	0.02 232

error version	0.42 140	0.28 300	1.02 145	0.05 236	0.18 422	1.04 95	0.02 188	2.40 170	0.16 18	2.25 418	0.01 1	0.32 191	0.03 82	0.09 25	0.15 163	0.00 1	0.11 492	0.00 1	0.00 1	0.19 440	0.02 232

test-v	0.42 140	0.28 300	1.02 145	0.05 236	0.18 422	1.04 95	0.02 188	2.40 170	0.16 18	2.25 418	0.01 1	0.32 191	0.03 82	0.09 25	0.15 163	0.00 1	0.11 492	0.00 1	0.00 1	0.19 440	0.02 232

test-2	0.42 140	0.28 300	1.02 145	0.05 236	0.18 422	1.04 95	0.02 188	2.40 170	0.16 18	2.25 418	0.01 1	0.32 191	0.03 82	0.09 25	0.15 163	0.00 1	0.11 492	0.00 1	0.00 1	0.19 440	0.02 232

raft+_RVC	0.42 140	0.48 395	1.11 176	0.51 465	0.17 418	1.16 176	0.04 264	2.25 161	0.59 86	0.12 115	0.42 258	0.08 124	0.15 244	0.60 193	0.28 253	0.00 1	0.09 480	0.00 1	0.00 1	0.06 300	0.19 480

Gwc-CoAtRS	0.42 140	0.12 158	1.28 220	0.03 177	0.13 395	1.03 86	0.02 188	2.33 165	0.15 12	0.35 179	0.01 1	2.27 385	0.03 82	0.20 88	0.25 231	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.22 499	0.01 63	0.01 115

MM-Stereo_test3	0.43 147	0.33 326	0.92 118	0.75 492	0.04 318	0.96 78	0.05 286	3.11 251	0.79 244	0.12 115	0.53 279	0.26 183	0.06 157	0.26 120	0.13 143	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.28 485	0.01 115

IGEV-Stereo+	0.43 147	0.17 218	0.46 48	0.14 352	1.06 518	0.63 42	0.02 188	0.30 7	0.24 50	0.09 80	0.01 1	0.04 58	0.03 82	1.86 257	0.05 32	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.15 462	1.83 533	1.61 535

CES	0.43 147	0.14 181	0.85 101	0.05 236	1.52 526	1.22 206	0.05 286	1.01 66	0.59 86	0.03 38	0.02 89	0.14 158	0.10 208	0.40 163	0.10 125	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.01 63	2.45 540

ROB_FTStereo_v2	0.43 147	0.09 105	1.00 137	0.06 254	0.08 362	1.57 349	0.33 436	1.44 90	0.67 164	0.97 269	0.19 205	0.77 265	0.02 45	1.23 230	0.17 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 350

HART	0.44 151	0.24 277	1.41 244	0.01 30	0.00 1	0.33 13	0.00 1	2.91 222	0.61 105	0.26 158	1.98 411	0.35 197	0.03 82	0.20 88	0.14 154	0.00 1	0.11 492	0.00 1	0.00 1	0.19 440	0.05 350

RALCasStereoNet	0.44 151	0.44 375	1.03 156	0.03 177	0.00 1	1.10 145	0.03 236	2.46 182	0.90 271	0.07 64	0.32 230	0.12 147	0.20 268	1.28 233	0.25 231	0.00 1	0.31 528	0.00 1	0.00 1	0.08 329	0.12 443

R-Stereo Train	0.44 151	0.09 105	0.94 123	0.02 117	0.00 1	1.24 222	0.09 338	3.65 341	0.11 2	1.87 387	0.42 258	0.06 101	0.01 14	0.25 112	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 232

RAFT-Stereo	0.44 151	0.09 105	0.94 123	0.02 117	0.00 1	1.24 222	0.09 338	3.65 341	0.11 2	1.87 387	0.42 258	0.06 101	0.01 14	0.25 112	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 232
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 155	0.43 370	1.18 199	0.51 465	0.04 318	1.26 235	0.02 188	2.38 168	0.65 144	0.07 64	0.02 89	0.70 251	0.20 268	1.01 221	0.13 143	0.00 1	0.09 480	0.00 1	0.00 1	0.14 398	0.10 427

HUI-Stereo	0.45 155	0.09 105	1.08 169	0.06 254	0.08 362	1.61 368	0.32 433	1.43 86	0.70 199	0.97 269	0.18 197	0.77 265	0.02 45	1.44 244	0.17 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 350

RAFT-IKP	0.45 155	0.09 105	1.06 166	0.06 254	0.06 341	1.44 308	0.31 432	1.44 90	0.69 187	0.97 269	0.18 197	0.76 261	0.02 45	1.65 250	0.17 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.04 328

Reg-Stereo(zero)	0.46 158	0.04 10	1.77 306	0.01 30	0.14 401	1.20 199	0.13 358	1.13 71	0.26 54	0.05 52	0.16 184	1.75 346	1.10 401	0.67 202	0.45 320	0.00 1	0.03 418	0.00 1	0.12 459	0.01 63	0.09 419

IGEVStereo-DCA	0.46 158	0.09 105	1.02 145	0.02 117	0.00 1	0.82 52	0.00 1	0.53 26	0.75 219	0.09 80	0.03 116	0.03 40	0.06 157	5.04 387	0.51 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 462	0.05 280	0.01 115

testlalala	0.46 158	0.13 168	0.82 96	0.17 368	0.10 379	1.13 163	0.03 236	2.63 195	1.13 322	2.04 404	0.10 160	0.29 189	0.04 112	0.15 57	0.27 245	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.26 512	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 158	0.09 105	1.01 140	0.06 254	0.09 370	1.61 368	0.30 428	1.43 86	0.69 187	0.97 269	0.18 197	0.77 265	0.02 45	1.67 251	0.17 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 350

ICVP	0.46 158	0.08 90	1.58 276	0.01 30	0.01 184	1.10 145	0.21 388	3.80 357	0.52 80	0.42 194	0.27 224	0.33 195	0.06 157	0.57 189	0.13 143	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.01 115
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 158	0.42 364	1.05 165	0.01 30	0.21 438	1.17 180	0.05 286	2.07 152	0.19 28	2.98 460	0.02 89	0.12 147	0.15 244	0.25 112	0.31 268	0.00 1	0.03 418	0.00 1	0.00 1	0.08 329	0.06 381

tt45	0.47 164	0.06 45	0.70 84	0.02 117	0.00 1	1.30 252	0.05 286	0.85 61	0.60 95	0.05 52	0.01 1	0.09 131	0.03 82	5.40 406	0.18 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 351	0.01 115

rvit_0105_3	0.47 164	0.28 300	2.20 357	0.01 30	0.00 1	1.13 163	0.00 1	3.20 276	1.26 344	0.08 72	0.26 220	0.09 131	0.03 82	0.62 197	0.11 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 232

H2IRNET	0.47 164	0.22 265	1.27 218	0.15 357	0.01 184	1.18 187	0.01 113	1.65 113	0.48 78	0.02 15	1.80 402	0.46 212	0.04 112	1.62 249	0.35 290	0.00 1	0.00 1	0.01 460	0.01 372	0.16 417	0.02 232

AE-Stereo	0.47 164	0.11 147	1.03 156	0.04 211	0.09 370	1.11 150	0.03 236	4.16 390	0.34 65	0.35 179	0.82 332	0.15 161	0.16 248	0.45 174	0.05 32	0.00 1	0.09 480	0.00 1	0.26 512	0.09 351	0.05 350

ToySt	0.47 164	0.25 281	2.47 392	0.04 211	0.01 184	1.17 180	0.00 1	2.01 148	0.63 126	0.08 72	0.14 173	1.16 307	0.05 130	0.80 210	0.46 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 405	0.10 367	0.04 328

riskmin	0.47 164	0.03 2	1.01 140	0.08 295	0.01 184	1.12 156	0.01 113	3.00 231	0.21 38	0.46 202	0.02 89	2.08 368	1.06 397	0.26 120	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

ROB_FTStereo	0.47 164	0.09 105	1.04 160	0.06 254	0.08 362	1.59 360	0.33 436	1.43 86	0.68 172	0.97 269	0.19 205	0.76 261	0.03 82	1.86 257	0.17 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 350

999	0.48 171	0.07 70	0.55 64	0.01 30	0.00 1	1.27 239	0.09 338	0.33 10	0.61 105	0.01 5	0.17 191	0.03 40	0.02 45	5.79 426	0.51 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 377	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 172	0.22 265	0.51 57	0.03 177	0.00 1	1.30 252	0.01 113	1.97 145	0.71 202	0.04 47	0.04 129	0.08 124	0.04 112	4.32 343	0.54 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 172	0.10 126	1.30 228	0.06 254	0.12 389	1.14 165	0.07 319	3.57 332	0.92 274	0.18 147	0.99 348	0.19 171	0.31 299	0.25 112	0.16 172	0.00 1	0.00 1	0.08 502	0.02 396	0.24 461	0.12 443

model_zeroshot	0.49 172	0.26 285	2.10 352	0.03 177	0.01 184	1.69 388	0.08 326	2.63 195	0.18 25	1.02 284	0.01 1	0.61 232	0.06 157	0.86 211	0.14 154	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.16 471	0.02 159	0.01 115

Anonymous3	0.49 172	0.12 158	2.21 358	0.01 30	0.00 1	2.53 434	0.09 338	3.16 263	0.65 144	0.12 115	0.22 216	0.12 147	0.05 130	0.37 158	0.08 99	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.03 298

qqq	0.50 176	0.04 10	0.78 91	0.02 117	0.00 1	1.05 107	0.00 1	3.15 258	0.68 172	0.46 202	0.01 1	0.73 257	0.12 230	2.95 285	0.07 84	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

Patchmatch Stereo++	0.50 176	0.09 105	1.01 140	0.06 254	0.07 352	1.60 364	0.27 409	1.45 93	0.68 172	0.98 278	0.18 197	0.77 265	0.03 82	2.58 270	0.17 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 350
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	0.50 176	0.09 105	1.01 140	0.06 254	0.07 352	1.60 364	0.27 409	1.45 93	0.68 172	0.98 278	0.18 197	0.77 265	0.03 82	2.58 270	0.17 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 350

test_4	0.51 179	0.10 126	1.27 218	0.01 30	0.06 341	0.97 79	0.03 236	1.12 70	0.16 18	0.27 160	3.42 463	0.65 241	0.09 200	1.59 246	0.26 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 441	0.14 398	0.00 1

iGMRVC	0.51 179	0.09 105	1.04 160	0.06 254	0.08 362	1.61 368	0.27 409	1.44 90	0.69 187	0.97 269	0.19 205	0.76 261	0.03 82	2.69 278	0.17 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.04 328

CFNet-RSSM	0.51 179	0.12 158	1.26 216	0.03 177	0.14 401	1.24 222	0.02 188	4.12 388	0.15 12	0.31 163	0.01 1	1.96 362	0.04 112	0.19 76	0.25 231	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.27 515	0.01 63	0.01 115

mmm	0.52 182	0.04 10	1.14 184	0.61 479	0.00 1	1.14 165	0.00 1	3.45 314	0.75 219	1.24 321	0.58 284	0.20 174	0.18 256	0.93 214	0.08 99	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

anonymousdsp2	0.52 182	0.06 45	1.51 261	0.10 317	0.00 1	1.19 190	0.01 113	4.32 412	0.63 126	0.33 167	0.15 182	0.78 270	0.09 200	1.01 221	0.06 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 454	0.04 255	0.05 350

GANet-ADL	0.52 182	0.09 105	1.43 248	0.13 337	0.02 274	1.43 304	0.02 188	3.22 279	0.59 86	0.34 178	0.98 347	1.09 303	0.19 262	0.40 163	0.34 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.01 115

DeepStereo_RVC	0.52 182	0.08 90	1.37 240	0.06 254	0.06 341	1.34 266	0.41 445	1.43 86	0.68 172	1.03 289	0.85 335	0.49 219	1.56 433	0.79 208	0.17 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.13 451

test-1	0.52 182	0.25 281	0.94 123	0.03 177	0.22 440	1.20 199	0.08 326	4.03 380	0.25 53	0.70 227	0.66 305	0.71 255	0.03 82	0.30 138	0.43 313	0.00 1	0.18 518	0.00 1	0.07 436	0.01 63	0.25 495

FENet	0.52 182	0.07 70	1.62 282	0.04 211	0.00 1	1.19 190	0.05 286	3.10 249	0.98 285	0.89 255	0.01 1	1.63 339	0.09 200	0.47 178	0.28 253	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

AIO-test1	0.53 188	0.38 343	1.50 255	0.02 117	0.03 298	1.12 156	0.01 113	3.13 254	0.69 187	0.44 196	0.30 228	0.06 101	0.06 157	2.52 268	0.13 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 396	0.13 391	0.09 419

Pruner-Stereo	0.53 188	0.10 126	1.02 145	0.89 507	0.10 379	1.57 349	0.36 441	2.06 150	0.63 126	2.23 416	0.46 270	0.25 180	0.01 14	0.45 174	0.37 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 232

cross-raft	0.53 188	0.12 158	1.78 309	0.03 177	0.01 184	1.04 95	0.10 346	3.21 278	0.23 45	0.37 187	0.01 1	2.86 416	0.04 112	0.24 106	0.24 223	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.16 471	0.01 63	0.02 232

HI	0.54 191	0.37 338	1.50 255	0.13 337	0.00 1	1.15 172	0.00 1	1.68 119	0.62 118	1.34 328	0.01 1	2.67 402	0.66 370	0.36 156	0.20 200	0.00 1	0.04 433	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.00 1

CoSv	0.54 191	0.37 338	1.50 255	0.13 337	0.00 1	1.15 172	0.00 1	1.68 119	0.62 118	1.34 328	0.01 1	2.67 402	0.66 370	0.36 156	0.20 200	0.00 1	0.04 433	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.00 1

PFNet+	0.54 191	0.10 126	1.31 230	0.16 365	0.05 328	1.44 308	0.56 460	1.60 110	0.98 285	1.35 334	0.46 270	0.37 199	0.01 14	2.18 265	0.22 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

RALAANet	0.54 191	0.62 439	1.41 244	0.01 30	0.01 184	0.92 68	0.02 188	2.39 169	1.87 437	1.13 302	0.38 250	0.15 161	0.30 295	1.00 220	0.38 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 417	0.14 398	0.01 115

CASS	0.56 195	0.13 168	1.40 243	0.03 177	0.01 184	1.65 383	0.04 264	3.03 237	0.63 126	1.96 395	0.93 343	0.28 187	0.36 313	0.52 182	0.18 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 195	0.14 181	1.22 211	0.02 117	0.00 1	1.14 165	0.03 236	3.43 311	1.47 389	1.02 284	1.41 382	0.05 86	0.02 45	1.08 223	0.09 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

ACVNet	0.57 197	0.21 255	1.34 235	0.09 306	0.00 1	1.36 272	0.22 394	2.40 170	1.05 303	0.63 218	0.66 305	1.94 359	0.26 287	0.31 139	0.79 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 329	0.00 1

test_3	0.58 198	0.06 45	1.04 160	0.07 280	0.12 389	1.01 84	0.01 113	2.45 180	0.20 33	0.95 265	0.01 1	1.05 297	0.05 130	3.74 314	0.23 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 509	0.15 411	0.13 451

DIP-Stereo	0.58 198	0.23 273	0.90 112	0.08 295	0.00 1	1.43 304	0.01 113	6.01 512	1.38 369	0.92 262	0.11 167	0.04 58	0.19 262	0.12 46	0.07 84	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.59 200	0.79 471	1.59 280	0.56 472	0.01 184	1.19 190	0.03 236	4.74 445	0.60 95	0.17 144	0.01 1	0.62 235	0.44 327	0.57 189	0.07 84	0.00 1	0.04 433	0.00 1	0.24 506	0.01 63	0.14 458

rvit_105_1	0.60 201	0.33 326	2.37 382	0.01 30	0.00 1	1.16 176	0.00 1	3.38 300	1.20 334	0.16 135	0.26 220	0.13 152	0.04 112	2.66 276	0.24 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.03 298

RAFT	0.60 201	0.50 403	1.01 140	0.50 461	0.04 318	0.94 72	0.08 326	3.01 234	0.65 144	0.22 155	0.09 155	3.41 447	0.27 290	0.53 184	0.37 297	0.00 1	0.03 418	0.00 1	0.01 372	0.40 506	0.03 298

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 201	0.36 334	0.96 128	0.03 177	0.02 274	1.21 203	0.02 188	2.80 212	1.55 403	1.08 297	2.63 442	0.43 209	0.16 248	0.37 158	0.25 231	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.00 1	0.19 440	0.01 115

xyz-stereo-finetune2	0.61 204	0.19 234	0.84 100	0.06 254	0.00 1	1.28 241	0.04 264	1.89 138	0.69 187	0.10 98	0.59 294	0.07 117	0.67 375	5.30 400	0.47 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

test_sample1	0.61 204	0.04 10	0.90 112	0.34 432	0.00 1	1.09 140	0.00 1	3.54 329	0.88 270	0.86 252	0.01 1	0.53 224	0.34 306	3.51 305	0.20 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

ACVNet-DCA	0.61 204	0.27 289	1.28 220	0.13 337	0.00 1	3.44 465	0.01 113	3.15 258	0.68 172	0.33 167	0.69 316	0.04 58	0.61 354	1.43 240	0.05 32	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.03 405	0.01 63	0.01 115

RAFT-Test	0.61 204	0.16 207	2.27 375	0.04 211	0.15 408	1.80 399	0.17 373	2.52 188	0.65 144	0.56 210	0.11 167	2.76 410	0.02 45	0.27 128	0.34 283	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.29 522	0.01 63	0.01 115

test_1	0.61 204	0.06 45	1.00 137	0.07 280	0.12 389	0.99 81	0.01 113	2.46 182	0.20 33	1.71 373	0.01 1	1.10 305	0.04 112	3.71 313	0.23 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 509	0.15 411	0.13 451

TestStereo	0.61 204	0.55 418	1.84 316	0.00 1	0.00 1	0.94 72	0.00 1	1.65 113	0.23 45	0.12 115	0.03 116	0.08 124	0.06 157	6.59 461	0.08 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 204	0.08 90	1.78 309	0.00 1	0.00 1	1.59 360	0.07 319	5.32 483	0.13 5	0.62 214	0.32 230	0.37 199	0.67 375	0.68 204	0.49 333	0.03 480	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.02 159	0.01 115

rrr	0.62 211	0.09 105	2.07 347	0.02 117	0.00 1	0.82 52	0.06 310	2.29 163	0.85 267	0.09 80	0.03 116	0.03 40	0.06 157	5.04 387	0.51 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 486	0.05 280	0.07 400

GwcNet-ADL	0.62 211	0.20 247	2.03 340	0.05 236	0.01 184	1.29 246	0.02 188	3.16 263	1.39 371	0.97 269	0.44 265	1.48 322	0.23 276	0.78 207	0.27 245	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 298

test_sample2	0.63 213	0.05 24	1.13 182	0.31 422	0.01 184	1.22 206	0.00 1	3.87 370	1.03 295	0.91 260	0.02 89	0.50 221	0.13 237	3.16 291	0.26 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 232

GMStereo_Zeroshot	0.63 213	0.14 181	1.54 264	0.75 492	0.00 1	1.26 235	0.01 113	1.85 134	0.31 60	1.44 351	0.58 284	1.76 347	0.19 262	2.55 269	0.10 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1

test-3	0.63 213	0.06 45	1.00 137	0.07 280	0.13 395	0.99 81	0.01 113	2.46 182	0.20 33	1.96 395	0.01 1	1.10 305	0.05 130	3.75 315	0.23 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 512	0.15 411	0.13 451

Any-RAFT	0.64 216	0.08 90	1.07 167	0.03 177	0.00 1	2.77 447	0.08 326	3.57 332	1.23 337	0.96 267	0.26 220	1.61 334	0.31 299	0.72 205	0.06 71	0.00 1	0.10 489	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

MIPNet	0.64 216	0.42 364	2.01 336	0.08 295	0.07 352	1.29 246	0.11 349	3.47 319	1.29 355	0.67 223	0.10 160	0.63 238	0.97 395	1.25 231	0.25 231	0.00 1	0.01 318	0.01 460	0.01 372	0.11 377	0.04 328

PCWNet_CMD	0.65 218	0.14 181	2.02 338	0.01 30	0.01 184	1.10 145	0.00 1	2.80 212	0.97 283	0.48 204	0.28 226	2.31 390	1.50 428	1.19 227	0.08 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

AFF-stereo	0.65 218	0.46 385	0.82 96	0.37 439	0.00 1	1.19 190	0.00 1	3.04 241	1.42 379	0.72 231	1.95 409	1.16 307	0.26 287	0.97 218	0.31 268	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.00 1	0.21 452	0.02 232

MSMDNet	0.65 218	0.14 181	2.02 338	0.01 30	0.01 184	1.11 150	0.00 1	2.88 219	0.98 285	0.49 207	0.28 226	2.32 391	1.49 425	1.19 227	0.08 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

ccs_rob	0.65 218	0.17 218	2.09 350	0.00 1	0.01 184	1.22 206	0.00 1	2.77 207	0.73 209	0.75 234	0.44 265	2.32 391	0.64 363	1.76 253	0.15 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

AdaStereo	0.65 218	0.09 105	1.12 178	0.02 117	0.00 1	1.45 314	0.23 398	4.38 414	1.44 384	1.17 308	0.37 248	1.56 328	0.18 256	0.56 188	0.37 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1
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.
StereoAnything_RVC	0.66 223	1.49 518	1.08 169	0.01 30	0.01 184	0.37 25	0.05 286	2.93 224	0.63 126	0.08 72	0.01 1	0.00 1	0.02 45	0.17 65	0.04 12	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.00 1	6.28 538	0.01 115

PSMNet-RUCA	0.66 223	0.48 395	1.68 295	0.01 30	0.02 274	2.02 409	0.25 401	3.93 373	1.50 397	0.37 187	1.38 381	0.11 143	0.12 230	0.64 199	0.31 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 476	0.00 1

fff	0.66 223	0.42 364	2.21 358	0.01 30	0.01 184	1.22 206	0.02 188	3.26 282	1.04 297	2.34 428	0.14 173	0.09 131	1.83 450	0.34 149	0.29 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 350

RAFT+CT+SA	0.66 223	0.45 379	1.22 211	0.10 317	0.30 476	1.24 222	0.02 188	4.21 395	0.67 164	0.62 214	0.39 253	0.33 195	0.05 130	2.69 278	0.14 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 533	0.13 391	0.30 499

CFNet_pseudo	0.66 223	0.17 218	2.08 349	0.00 1	0.01 184	1.22 206	0.00 1	2.79 209	0.73 209	0.78 242	0.46 270	2.32 391	0.63 360	1.77 254	0.15 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

DCANet	0.66 223	0.43 370	2.21 358	0.03 177	0.00 1	1.22 206	0.01 113	3.26 282	1.85 434	2.61 445	0.21 212	0.09 131	0.49 338	0.33 148	0.39 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.06 381

csc	0.66 223	0.42 364	2.21 358	0.01 30	0.01 184	1.22 206	0.02 188	3.26 282	1.04 297	2.34 428	0.14 173	0.09 131	1.83 450	0.34 149	0.29 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 350

cscssc	0.66 223	0.42 364	2.21 358	0.01 30	0.01 184	1.22 206	0.02 188	3.26 282	1.04 297	2.34 428	0.14 173	0.09 131	1.83 450	0.34 149	0.29 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 350

UCFNet_RVC	0.66 223	0.35 330	1.20 207	0.02 117	0.30 476	1.53 342	0.01 113	3.42 309	0.67 164	1.12 301	0.73 325	1.26 313	0.20 268	1.84 256	0.46 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 232	0.52 408	1.74 303	0.50 461	0.05 328	1.16 176	0.00 1	2.68 204	0.66 153	0.68 225	1.60 387	1.76 347	0.80 384	0.94 216	0.13 143	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.00 1	0.27 476	0.00 1

DMCA	0.68 232	0.22 265	1.96 328	0.01 30	0.01 184	1.28 241	0.02 188	3.02 235	1.54 402	2.14 408	0.15 182	1.74 344	0.10 208	0.45 174	0.95 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

1test111	0.69 234	0.27 289	1.28 220	0.13 337	0.00 1	3.44 465	0.01 113	3.15 258	0.68 172	0.33 167	0.69 316	0.04 58	0.61 354	2.95 285	0.07 84	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.03 405	0.01 63	0.01 115

DCRE	0.69 234	0.35 330	1.16 193	0.06 254	0.02 274	0.91 63	0.00 1	1.05 67	0.30 59	0.98 278	7.63 502	0.72 256	0.02 45	0.16 61	0.07 84	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.21 497	0.02 159	0.03 298

DCANet-4	0.69 234	0.15 195	3.76 462	0.03 177	0.01 184	1.22 206	0.01 113	3.14 255	1.90 439	2.34 428	0.14 173	0.11 143	0.25 284	0.34 149	0.29 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 350

DCVSM-stereo	0.70 237	0.04 10	1.69 297	0.07 280	0.01 184	1.27 239	0.04 264	1.85 134	0.14 8	3.56 477	0.08 150	3.07 429	0.60 351	1.35 238	0.11 134	0.00 1	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.02 159	0.00 1

gcap-zeroshot	0.70 237	0.26 285	1.98 332	0.19 382	0.27 462	1.43 304	0.02 188	4.23 399	0.82 257	0.75 234	0.54 281	2.19 383	0.03 82	0.63 198	0.25 231	0.00 1	0.11 492	0.00 1	0.20 491	0.00 1	0.01 115

test_sample7	0.72 239	0.18 226	1.23 213	0.55 470	0.01 184	1.21 203	0.00 1	4.31 408	1.07 308	1.35 334	0.36 244	0.70 251	0.44 327	2.58 270	0.34 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 232

MSKI-zero shot	0.73 240	0.13 168	1.56 273	0.02 117	0.14 401	1.34 266	0.04 264	3.00 231	0.23 45	0.67 223	1.64 388	0.89 277	0.00 1	4.55 366	0.10 125	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.21 497	0.03 216	0.01 115

HCRNet	0.73 240	0.19 234	1.10 174	0.01 30	0.00 1	1.17 180	0.01 113	3.07 244	1.97 443	0.60 213	0.21 212	0.56 227	0.11 218	5.34 404	0.20 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 232

IGEV_Zeroshot_test	0.74 242	0.20 247	3.00 422	0.26 407	0.02 274	1.10 145	0.05 286	3.72 346	0.19 28	0.88 253	0.71 323	2.84 413	0.63 360	0.53 184	0.33 276	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.16 471	0.04 255	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 242	0.18 226	1.23 213	0.81 497	4.25 540	1.19 190	0.03 236	2.17 159	0.13 5	0.35 179	0.40 254	0.97 290	0.08 189	2.61 275	0.09 113	0.00 1	0.09 480	0.00 1	0.07 436	0.04 255	0.03 298

anonymity	0.74 242	0.15 195	1.17 196	0.16 365	0.27 462	0.71 43	0.01 113	4.70 442	1.78 428	1.15 304	1.23 370	0.31 190	1.65 441	0.54 186	0.53 342	0.02 472	0.02 388	0.00 1	0.27 515	0.02 159	0.06 381

test_5	0.74 242	0.50 403	1.55 266	0.44 445	0.25 454	1.45 314	0.01 113	4.16 390	0.78 240	0.79 244	0.17 191	0.42 208	0.64 363	3.06 289	0.18 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 417	0.21 487

NRIStereo	0.74 242	0.08 90	0.88 107	0.47 455	0.05 328	1.58 353	0.49 455	1.38 83	0.61 105	0.88 253	0.17 191	0.66 244	0.03 82	6.96 493	0.22 211	0.00 1	0.06 455	0.00 1	0.00 1	0.06 300	0.17 469

IER	0.75 247	0.12 158	1.93 319	0.01 30	0.00 1	2.31 425	0.02 188	2.96 227	0.98 285	1.30 324	0.96 345	1.40 320	1.19 408	1.31 234	0.45 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

CIPLG	0.75 247	0.81 476	2.38 383	0.13 337	0.03 298	1.41 293	0.27 409	3.19 273	0.84 263	1.98 397	2.56 441	0.19 171	0.10 208	0.54 186	0.26 239	0.00 1	0.05 446	0.01 460	0.05 422	0.19 440	0.05 350

IPLGR_C	0.75 247	0.88 484	2.58 400	0.13 337	0.02 274	1.40 288	0.27 409	3.19 273	0.84 263	1.92 391	2.46 436	0.18 170	0.11 218	0.49 180	0.26 239	0.00 1	0.05 446	0.01 460	0.05 422	0.19 440	0.06 381

ACRE	0.75 247	0.78 469	2.72 412	0.13 337	0.02 274	1.40 288	0.26 405	3.20 276	0.82 257	1.84 386	2.46 436	0.19 171	0.10 208	0.52 182	0.26 239	0.00 1	0.04 433	0.01 460	0.05 422	0.19 440	0.05 350

AIO-test2	0.76 251	0.80 472	1.47 253	0.12 329	0.15 408	1.22 206	0.01 113	3.17 266	0.73 209	0.36 186	1.50 384	0.16 166	0.05 130	2.37 266	0.16 172	2.85 538	0.00 1	0.00 1	0.01 372	0.04 255	0.07 400

IPLGR	0.76 251	0.21 255	2.98 420	0.06 254	0.07 352	1.24 222	0.05 286	3.09 248	1.38 369	0.62 214	0.34 238	0.75 260	0.78 382	3.35 294	0.22 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.06 381

testlalala2	0.77 253	0.13 168	1.72 301	3.72 538	2.44 534	1.10 145	0.01 113	3.27 288	0.73 209	0.09 80	0.03 116	1.38 319	0.08 189	0.12 46	0.09 113	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.37 534	0.01 63	0.01 115

CFNet_ucs	0.77 253	0.20 247	2.22 365	0.01 30	0.01 184	1.32 258	0.00 1	3.30 290	1.31 360	1.15 304	1.14 360	2.19 383	0.42 325	2.04 261	0.12 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

TestStereo1	0.77 253	0.46 385	1.12 178	0.15 357	0.19 429	1.29 246	0.01 113	3.33 293	1.55 403	0.45 199	1.67 391	0.13 152	1.23 410	3.39 297	0.27 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 422	0.07 400

SA-5K	0.77 253	0.46 385	1.12 178	0.15 357	0.19 429	1.29 246	0.01 113	3.33 293	1.55 403	0.45 199	1.67 391	0.13 152	1.23 410	3.39 297	0.27 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 422	0.07 400

PSMNet-ADL	0.77 253	0.08 90	0.90 112	0.07 280	0.01 184	2.01 408	0.02 188	2.55 191	1.11 315	0.33 167	0.59 294	2.15 375	0.69 377	4.07 332	0.85 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 232

CFNet-ft	0.77 253	0.46 385	1.34 235	0.01 30	0.27 462	1.32 258	0.02 188	2.40 170	0.68 172	0.63 218	0.18 197	3.23 443	0.21 273	3.97 329	0.54 345	0.00 1	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.03 216	0.02 232

CFNet_RVC	0.77 253	0.46 385	1.34 235	0.01 30	0.27 462	1.32 258	0.02 188	2.40 170	0.68 172	0.63 218	0.18 197	3.23 443	0.21 273	3.97 329	0.54 345	0.00 1	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.03 216	0.02 232

DN-CSS_ROB	0.77 253	0.90 487	2.01 336	0.85 501	0.00 1	1.47 323	0.01 113	2.92 223	0.93 278	0.12 115	0.53 279	0.44 210	0.16 248	4.33 344	0.35 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 492	0.01 115

MyStereo04	0.78 261	0.27 289	3.19 433	0.02 117	0.01 184	1.64 379	0.01 113	3.64 340	2.20 464	0.98 278	0.02 89	1.29 314	0.57 348	1.10 224	0.53 342	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.06 381

MyStereo05	0.79 262	0.19 234	3.17 432	0.02 117	0.00 1	1.51 334	0.01 113	3.56 331	2.48 476	1.34 328	0.02 89	1.25 312	0.38 317	1.19 227	0.50 335	0.00 1	0.06 455	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.07 400

anonymousa	0.79 262	0.26 285	1.91 317	0.03 177	0.29 474	1.46 322	0.02 188	3.76 350	0.97 283	0.72 231	2.25 431	3.21 440	0.56 346	0.15 57	0.12 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 417	0.00 1	0.02 232

111	0.79 262	0.70 460	2.21 358	0.01 30	0.01 184	1.19 190	0.16 370	3.78 353	1.98 445	1.22 319	0.91 341	2.01 363	0.32 304	0.32 145	0.64 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 329	0.17 469

acv_ft	0.79 262	0.21 255	1.28 220	0.01 30	1.08 519	1.68 386	0.01 113	3.75 348	1.05 303	1.31 327	0.66 305	1.94 359	0.46 334	0.31 139	1.68 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 476	0.00 1

MyStereo06	0.80 266	0.19 234	2.53 396	0.02 117	0.00 1	1.51 334	0.01 113	4.61 434	0.24 50	0.89 255	0.69 316	3.14 435	1.18 407	0.58 192	0.33 276	0.00 1	0.06 455	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.07 400

HITNet	0.80 266	0.58 428	2.14 353	0.69 488	0.00 1	1.35 270	0.02 188	4.50 426	1.15 326	1.76 380	0.16 184	0.60 231	0.30 295	1.13 226	1.64 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 300	0.00 1
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
GCST	0.81 268	0.64 443	1.41 244	0.44 445	0.01 184	0.91 63	0.08 326	3.75 348	1.04 297	0.12 115	0.44 265	0.27 185	0.35 311	5.12 391	0.38 300	1.19 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 329	0.05 350

SFCPSM	0.81 268	0.11 147	2.53 396	0.01 30	0.07 352	2.45 430	0.18 378	4.99 463	1.18 330	0.77 239	0.78 327	0.69 248	0.31 299	1.72 252	0.20 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 422	0.06 300	0.01 115

NF-Stereo	0.82 270	0.10 126	1.12 178	1.19 521	0.01 184	1.52 339	0.29 420	2.67 203	0.66 153	1.20 313	0.58 284	0.24 176	0.01 14	6.38 451	0.32 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

OCTAStereo	0.82 270	0.10 126	1.15 188	1.19 521	0.01 184	1.53 342	0.29 420	2.66 199	0.66 153	1.20 313	0.58 284	0.25 180	0.01 14	6.38 451	0.33 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

RE-Stereo	0.82 270	0.10 126	1.15 188	1.19 521	0.01 184	1.52 339	0.29 420	2.66 199	0.66 153	1.20 313	0.58 284	0.24 176	0.01 14	6.38 451	0.32 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

TVStereo	0.82 270	0.10 126	1.15 188	1.19 521	0.01 184	1.52 339	0.29 420	2.66 199	0.66 153	1.20 313	0.58 284	0.24 176	0.01 14	6.38 451	0.32 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.83 274	0.43 370	3.68 459	0.03 177	0.00 1	1.22 206	0.01 113	3.26 282	1.86 435	2.61 445	0.20 210	0.09 131	2.39 469	0.34 149	0.38 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.06 381

BSDual-CNN	0.83 274	0.10 126	0.96 128	0.01 30	0.00 1	3.32 460	0.21 388	5.40 486	0.93 278	2.26 422	0.66 305	1.81 352	0.10 208	0.61 194	0.18 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

SA	0.83 274	0.41 358	1.17 196	0.00 1	0.20 433	1.28 241	0.01 113	3.98 375	1.86 435	0.41 193	0.96 345	0.27 185	1.33 419	4.07 332	0.35 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 479	0.14 398	0.01 115

psmg	0.83 274	0.10 126	0.96 128	0.01 30	0.00 1	3.28 458	0.27 409	4.83 455	0.93 278	1.92 391	1.46 383	1.81 352	0.10 208	0.61 194	0.18 189	0.00 1	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.01 63	0.00 1

STTStereo	0.83 274	0.34 328	2.44 387	0.24 397	0.15 408	1.41 293	0.10 346	3.02 235	1.55 403	1.34 328	0.17 191	1.77 349	0.45 331	3.42 299	0.30 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

StereoDRNet-Refined	0.83 274	0.12 158	1.18 199	0.02 117	0.01 184	1.31 257	0.00 1	3.33 293	1.07 308	1.92 391	1.24 372	2.48 397	0.18 256	1.86 257	1.67 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 398	0.05 350
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 280	0.15 195	2.22 365	0.48 456	0.01 184	1.37 277	0.01 113	4.63 438	1.17 329	1.43 348	0.43 262	0.80 272	0.10 208	3.48 303	0.38 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 232

psm_up	0.84 280	0.32 319	1.44 250	0.02 117	0.00 1	1.98 407	0.05 286	3.40 305	1.04 297	2.06 405	0.40 254	1.74 344	0.45 331	3.47 302	0.24 223	0.06 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 329	0.00 1

MyStereo8	0.85 282	0.52 408	3.20 435	0.20 384	0.00 1	1.47 323	0.01 113	3.53 328	1.91 440	1.34 328	0.65 303	1.22 310	0.31 299	0.57 189	1.38 415	0.00 1	0.14 509	0.00 1	0.06 432	0.09 351	0.30 499

CAS	0.85 282	0.09 105	0.67 79	6.43 543	0.05 328	1.12 156	0.00 1	0.88 62	0.69 187	0.02 15	0.02 89	0.06 101	0.06 157	0.26 120	0.12 139	6.37 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 485

PSM-softLoss	0.85 282	0.10 126	1.50 255	1.14 517	0.03 298	1.47 323	0.27 409	2.48 185	0.69 187	1.30 324	0.38 250	0.39 204	0.01 14	6.88 484	0.33 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

KMStereo	0.85 282	0.10 126	1.50 255	1.14 517	0.03 298	1.47 323	0.27 409	2.48 185	0.69 187	1.30 324	0.38 250	0.39 204	0.01 14	6.88 484	0.33 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

test_sample5	0.86 286	0.16 207	2.25 368	0.49 458	0.01 184	1.41 293	0.01 113	4.55 429	1.27 350	1.35 334	0.89 339	0.58 228	0.11 218	3.75 315	0.38 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 232

test_sample4	0.86 286	0.16 207	2.28 376	0.50 461	0.01 184	1.42 301	0.01 113	4.65 440	1.27 350	1.52 355	0.66 305	0.69 248	0.08 189	3.50 304	0.38 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 232

StereoVision	0.86 286	0.38 343	1.75 305	0.03 177	0.01 184	1.14 165	0.02 188	3.38 300	0.92 274	0.13 123	6.89 499	0.50 221	0.12 230	1.10 224	0.78 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.02 232

DisPM	0.86 286	0.09 105	1.10 174	0.76 495	0.02 274	1.51 334	0.57 462	1.75 126	0.70 199	2.43 439	0.83 334	0.38 203	0.01 14	6.89 487	0.17 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

IPLG	0.86 286	0.41 358	2.31 378	0.06 254	0.06 341	1.36 272	0.11 349	3.17 266	0.83 260	0.62 214	1.00 349	0.46 212	0.61 354	5.57 419	0.35 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 431	0.01 115

AASNet	0.86 286	0.53 413	1.96 328	0.04 211	0.00 1	1.70 390	0.05 286	5.13 472	1.84 431	0.93 263	1.88 405	0.96 287	0.19 262	0.67 202	0.91 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 476	0.09 419

DeepPruner_ROB	0.86 286	0.50 403	1.80 312	0.01 30	0.00 1	1.57 349	0.17 373	3.48 320	0.42 73	3.31 469	0.02 89	2.09 370	0.17 252	3.01 287	0.61 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 385	0.01 115

AACVNet	0.87 293	0.44 375	1.19 204	0.17 368	0.00 1	1.76 394	0.00 1	3.60 336	0.60 95	1.03 289	0.26 220	1.31 315	0.17 252	6.33 448	0.28 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 422	0.01 115

LCNet	0.87 293	0.18 226	0.97 134	0.14 352	0.26 457	1.19 190	0.22 394	2.36 166	0.71 202	1.82 384	0.21 212	0.11 143	2.56 471	5.56 416	0.14 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 411	0.81 522

HHNet	0.87 293	0.25 281	1.78 309	0.16 365	0.08 362	1.30 252	0.44 448	1.93 140	0.64 137	1.41 347	5.92 491	0.14 158	1.79 448	0.35 154	0.95 388	0.05 489	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.14 398	0.01 115

UPFNet	0.87 293	0.09 105	2.05 345	0.00 1	0.00 1	1.90 405	0.11 349	3.41 307	0.83 260	2.15 409	0.10 160	1.92 357	0.09 200	3.94 328	0.70 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

ISRNet	0.88 297	0.19 234	2.71 410	0.05 236	0.00 1	1.17 180	0.03 236	2.96 227	0.80 251	2.17 411	1.70 396	2.59 399	0.20 268	2.58 270	0.46 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.00 1

DualNet	0.88 297	0.16 207	2.25 368	0.49 458	0.01 184	1.41 293	0.01 113	4.55 429	1.27 350	1.43 348	1.12 358	0.58 228	0.11 218	3.75 315	0.38 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 232

tt1	0.88 297	0.27 289	1.25 215	0.08 295	0.00 1	3.36 463	0.02 188	3.03 237	6.40 519	0.33 167	0.66 305	0.05 86	0.40 323	1.59 246	0.05 32	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.00 1	0.09 351	0.03 298

HH	0.88 297	0.37 338	1.93 319	0.25 400	0.10 379	0.62 40	0.00 1	3.79 354	0.18 25	0.33 167	0.59 294	3.94 461	0.81 385	4.44 355	0.09 113	0.00 1	0.06 455	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 232

HanStereo	0.88 297	0.37 338	1.93 319	0.25 400	0.10 379	0.62 40	0.00 1	3.79 354	0.18 25	0.33 167	0.59 294	3.94 461	0.81 385	4.44 355	0.09 113	0.00 1	0.06 455	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 232

dad	0.88 297	0.62 439	2.26 372	0.06 254	0.01 184	1.24 222	0.00 1	0.98 65	2.17 460	1.29 323	0.35 241	0.37 199	0.04 112	5.80 427	1.06 393	0.01 450	0.00 1	1.13 533	0.11 454	0.05 280	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 297	0.38 343	1.45 251	0.60 476	0.00 1	1.36 272	0.02 188	4.55 429	0.69 187	0.71 229	0.32 230	1.56 328	0.61 354	4.55 366	0.64 363	0.00 1	0.00 1	0.05 497	0.00 1	0.08 329	0.02 232

test_sample6	0.89 304	0.17 218	2.23 367	0.48 456	0.01 184	1.43 304	0.01 113	4.49 425	1.40 375	1.43 348	1.12 358	0.64 240	0.14 241	3.86 324	0.42 311	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 232

PSMNet-RSSM	0.90 305	0.44 375	1.35 238	0.13 337	0.00 1	1.37 277	0.03 236	4.79 453	0.85 267	1.11 300	0.49 275	2.15 375	0.35 311	4.09 336	0.73 371	0.00 1	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.03 216	0.01 115

DMCA-RVC	0.90 305	0.64 443	3.30 441	0.03 177	0.04 318	1.30 252	0.06 310	2.65 198	0.73 209	3.21 466	0.09 155	0.99 292	0.66 370	3.14 290	0.99 390	0.01 450	0.04 433	0.02 485	0.01 372	0.07 315	0.01 115

G2L-ROB	0.91 307	0.54 415	1.97 330	0.01 30	0.00 1	1.45 314	0.00 1	3.38 300	1.31 360	1.36 339	0.07 144	3.25 445	0.01 14	4.39 351	0.38 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 351	0.01 115

DFGA-Net	0.91 307	1.43 517	2.72 412	0.06 254	0.16 414	1.16 176	0.00 1	2.26 162	0.77 236	1.02 284	1.17 365	0.25 180	0.04 112	5.17 392	1.71 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 476	0.02 232

DDVS	0.92 309	0.16 207	1.39 242	0.21 385	0.27 462	3.17 454	0.26 405	2.56 192	0.62 118	0.70 227	0.81 330	2.17 381	0.45 331	5.26 397	0.29 257	0.00 1	0.01 318	0.01 460	0.00 1	0.04 255	0.02 232

iRaft-Stereo_20w	0.92 309	0.15 195	2.68 406	0.24 397	0.06 341	1.36 272	0.28 417	7.46 532	0.34 65	1.56 365	0.37 248	0.62 235	1.24 413	1.25 231	0.34 283	0.00 1	0.09 480	0.00 1	0.16 471	0.02 159	0.13 451

CoDeX	0.94 311	0.34 328	2.09 350	0.05 236	0.20 433	1.49 330	0.20 386	5.89 507	1.57 410	0.66 222	0.67 314	1.05 297	0.32 304	3.82 322	0.33 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1

cc1	0.94 311	0.27 289	1.28 220	0.13 337	0.00 1	3.44 465	0.01 113	3.18 268	7.23 528	0.33 167	0.69 316	0.04 58	0.61 354	1.43 240	0.05 32	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.03 405	0.09 351	0.04 328

xx1	0.95 313	0.27 289	1.28 220	0.13 337	0.00 1	3.44 465	0.01 113	3.18 268	7.23 528	0.33 167	0.69 316	0.73 257	0.12 230	1.43 240	0.05 32	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

DualNet (step1)	0.96 314	0.41 358	2.03 340	0.02 117	0.01 184	2.14 414	0.01 113	4.31 408	1.07 308	1.35 334	0.36 244	0.70 251	0.44 327	2.58 270	0.34 283	0.53 527	0.00 1	1.82 535	1.10 547	0.02 159	0.02 232

SACVNet	0.96 314	0.36 334	1.49 254	0.05 236	0.00 1	1.62 374	0.28 417	3.86 368	1.28 354	1.79 383	0.80 329	1.59 330	0.07 174	5.29 399	0.48 331	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 458	0.01 115

G2L-Stereo_test	0.97 316	0.60 433	1.95 324	0.21 385	0.01 184	1.63 378	0.10 346	3.19 273	1.01 292	1.98 397	0.11 167	3.22 442	0.51 340	4.38 350	0.27 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 431	0.02 232

BUS	0.97 316	0.10 126	0.96 128	0.01 30	0.00 1	5.85 507	0.03 236	5.40 486	0.93 278	2.26 422	0.66 305	2.39 395	0.06 157	0.61 194	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 316	0.77 468	3.36 444	0.46 451	0.01 184	1.32 258	0.09 338	4.57 433	1.26 344	1.88 389	0.22 216	1.09 303	0.42 325	1.79 255	2.09 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 329	0.06 381

qqq1	0.98 319	0.16 207	1.55 266	0.33 426	0.01 184	1.03 86	0.00 1	5.24 475	2.12 453	1.53 357	2.16 425	0.92 278	0.02 45	4.46 357	0.07 84	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115

fff1	0.98 319	0.16 207	1.55 266	0.33 426	0.01 184	1.03 86	0.00 1	5.24 475	2.12 453	1.53 357	2.16 425	0.92 278	0.02 45	4.46 357	0.07 84	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115

gwcnet-sp	0.98 319	0.38 343	4.06 472	0.04 211	0.00 1	2.60 437	0.15 365	3.51 322	1.13 322	1.75 376	0.16 184	0.68 245	0.39 320	3.69 310	0.90 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 300	0.03 298

scenet	0.98 319	0.38 343	4.06 472	0.04 211	0.00 1	2.60 437	0.15 365	3.51 322	1.13 322	1.75 376	0.16 184	0.68 245	0.39 320	3.69 310	0.90 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 300	0.03 298

ssnet	0.98 319	0.38 343	4.06 472	0.04 211	0.00 1	2.60 437	0.15 365	3.51 322	1.13 322	1.75 376	0.16 184	0.68 245	0.39 320	3.69 310	0.90 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 300	0.03 298

raft_robust	0.98 319	0.57 426	1.21 210	0.06 254	0.17 418	1.36 272	0.02 188	3.46 317	2.18 462	0.33 167	0.01 1	1.54 326	1.42 423	6.77 476	0.15 163	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.18 482	0.11 377	0.09 419

cf-r	0.98 319	0.51 407	2.04 344	0.25 400	0.01 184	1.40 288	0.03 236	4.47 424	1.65 419	0.95 265	0.58 284	2.63 400	0.24 279	4.19 338	0.58 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 300	0.04 328

RAFT_R40	0.99 326	0.05 24	1.26 216	0.71 489	0.20 433	1.65 383	0.67 467	1.94 142	0.61 105	1.05 292	1.15 361	1.80 351	1.47 424	6.91 489	0.31 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

iResNet	1.00 327	0.45 379	3.08 427	0.86 505	0.01 184	1.97 406	0.01 113	3.67 344	1.49 395	1.77 381	1.09 354	0.35 197	0.13 237	3.83 323	1.27 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 315	0.01 115

CSP-Net	1.01 328	0.52 408	0.92 118	0.01 30	0.00 1	2.83 449	0.05 286	4.99 463	0.69 187	0.91 260	0.85 335	1.82 354	0.23 276	6.04 433	0.29 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.01 115

MLCV	1.01 328	0.53 413	2.17 355	0.03 177	0.00 1	1.60 364	0.03 236	2.90 221	1.30 358	2.60 444	1.85 404	1.00 293	0.40 323	4.88 380	0.74 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 315	0.01 115

IRAFT_RVC	1.02 330	0.20 247	1.58 276	1.39 525	0.26 457	1.33 264	0.32 433	2.52 188	0.66 153	1.58 366	0.81 330	1.16 307	1.58 437	6.51 459	0.43 313	0.00 1	0.12 500	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.03 298

GwcNet-RSSM	1.02 330	0.69 456	2.70 408	0.22 389	0.02 274	1.42 301	0.05 286	4.02 378	1.01 292	0.90 257	0.42 258	2.89 418	0.26 287	4.43 354	1.17 399	0.00 1	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.13 391	0.05 350

NINENet	1.03 332	0.22 265	1.30 228	0.10 317	0.01 184	5.85 507	0.03 236	4.41 419	1.25 343	1.55 364	0.60 300	2.39 395	0.06 157	2.72 280	0.05 32	0.00 1	0.01 318	0.01 460	0.00 1	0.04 255	0.00 1

HGLStereo	1.03 332	0.18 226	1.50 255	0.01 30	0.01 184	1.41 293	0.01 113	3.41 307	0.82 257	1.05 292	3.09 453	2.11 371	1.24 413	4.51 362	1.18 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.03 298

G2L-Stereo	1.04 334	0.55 418	2.62 403	0.02 117	0.11 386	1.41 293	0.02 188	3.45 314	0.99 289	1.37 341	0.14 173	3.10 432	0.24 279	5.96 430	0.66 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 440	0.04 328

SMFormer	1.04 334	0.16 207	1.55 266	0.33 426	0.01 184	1.03 86	0.00 1	5.24 475	2.12 453	1.53 357	2.16 425	0.92 278	0.02 45	4.46 357	1.24 403	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 232

tta	1.04 334	0.16 207	1.55 266	0.33 426	0.01 184	1.03 86	0.00 1	5.24 475	2.12 453	1.53 357	2.16 425	0.92 278	0.02 45	4.46 357	1.24 403	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115

ffm	1.04 334	0.05 24	1.65 286	0.34 432	0.01 184	1.58 353	0.02 188	3.03 237	6.40 519	1.39 343	2.07 416	2.15 375	0.34 306	1.59 246	0.05 32	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.00 1	0.09 351	0.03 298

Sa-1000	1.04 334	0.39 350	1.17 196	0.00 1	0.20 433	1.33 264	0.03 236	4.19 393	1.81 429	0.99 282	5.33 487	0.61 232	0.15 244	4.07 332	0.30 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 471	0.13 391	0.00 1

SST-Stereo	1.04 334	0.05 24	1.16 193	0.72 490	0.23 445	1.70 390	0.58 463	1.92 139	1.46 387	1.19 311	1.09 354	1.60 332	1.93 455	6.92 491	0.21 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

XX-Stereo	1.04 334	0.20 247	4.94 498	0.85 501	0.04 318	1.25 231	0.00 1	3.37 297	0.45 77	1.22 319	0.50 276	3.70 457	0.02 45	3.91 327	0.05 32	0.00 1	0.09 480	0.00 1	0.20 491	0.03 216	0.02 232

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 334	0.55 418	2.52 395	0.56 472	1.00 515	1.37 277	0.00 1	3.43 311	1.35 366	2.24 417	0.35 241	2.18 382	0.58 350	4.28 341	0.34 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 372	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.05 342	0.76 466	2.06 346	0.07 280	0.00 1	1.35 270	0.03 236	6.80 527	2.57 481	0.79 244	1.20 368	0.94 286	0.12 230	3.81 320	0.41 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 329	0.01 115

PFNet	1.06 343	0.19 234	2.95 419	1.16 519	0.56 504	1.58 353	0.25 401	1.50 98	0.60 95	2.38 435	1.23 370	0.63 238	0.30 295	6.85 480	0.43 313	0.16 510	0.01 318	0.00 1	0.07 436	0.18 431	0.18 475

UGAM	1.08 344	0.19 234	2.83 414	0.05 236	0.01 184	1.09 140	0.11 349	2.89 220	0.64 137	0.08 72	2.46 436	3.64 454	0.08 189	6.99 495	0.25 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 396	0.27 476	0.04 328

hknet	1.08 344	0.13 168	2.07 347	0.01 30	0.00 1	3.32 460	0.21 388	5.40 486	0.92 274	2.26 422	0.66 305	3.43 448	0.05 130	2.81 281	0.27 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 344	0.56 423	2.70 408	0.02 117	0.02 274	1.20 199	0.01 113	3.18 268	0.63 126	0.14 128	2.00 413	1.62 336	1.54 431	6.69 470	1.01 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 458	0.01 115

FADNet-RVC-Resample	1.08 344	1.00 495	5.32 503	0.10 317	0.14 401	1.53 342	0.25 401	3.62 337	1.18 330	0.51 208	0.19 205	1.04 296	0.28 291	5.20 394	0.44 316	0.10 503	0.16 515	0.09 505	0.06 432	0.24 461	0.21 487

TDLM	1.08 344	0.49 400	1.43 248	0.27 412	0.00 1	1.56 348	2.12 503	3.10 249	1.75 426	1.36 339	0.93 343	1.06 299	0.49 338	6.21 440	0.70 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 417	0.02 232

CFNet	1.08 344	0.62 439	2.26 372	0.26 407	0.03 298	1.40 288	0.04 264	4.45 423	2.09 451	0.48 204	0.69 316	1.31 315	0.24 279	6.63 465	0.83 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 422	0.04 328

PS-NSSS	1.08 344	0.45 379	1.70 299	0.02 117	0.01 184	1.37 277	0.01 113	4.38 414	2.09 451	1.15 304	2.65 443	0.65 241	0.07 174	6.35 449	0.56 349	0.16 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 344	1.12 503	4.68 494	1.09 516	0.00 1	1.38 283	0.05 286	3.83 362	1.11 315	0.80 246	1.15 361	1.02 295	0.12 230	4.52 363	0.45 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 493	0.03 298

GMM-Stereo	1.09 352	0.05 24	1.62 282	0.13 337	0.22 440	1.41 293	0.87 475	2.31 164	0.62 118	2.75 450	3.14 454	0.54 226	0.90 391	5.33 403	0.13 143	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.02 396	0.01 63	1.80 537

hitnet-ft	1.09 352	0.39 350	1.45 251	0.04 211	0.00 1	1.34 266	0.22 394	3.34 296	2.25 467	1.48 353	1.11 356	4.17 466	0.37 315	4.73 374	0.79 376	0.01 450	0.00 1	0.03 490	0.00 1	0.09 351	0.01 115

NVstereo2D	1.09 352	0.17 218	4.40 486	0.00 1	0.00 1	1.59 360	0.18 378	4.29 406	1.40 375	0.85 251	0.36 244	2.30 388	0.62 359	5.26 397	0.35 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

PSMNet_ROB	1.09 352	0.69 456	2.92 417	0.03 177	0.07 352	1.68 386	0.16 370	3.44 313	1.30 358	0.96 267	0.32 230	2.81 411	0.63 360	4.23 339	2.48 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 329	0.04 328

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 356	0.35 330	4.53 490	0.18 374	0.37 488	0.79 46	0.00 1	5.71 504	0.74 216	0.40 191	0.64 302	4.47 476	1.41 422	1.42 239	0.30 265	0.00 1	0.11 492	0.00 1	0.28 519	0.17 422	0.14 458

LMCR-Stereo	1.10 356	0.69 456	1.95 324	0.50 461	0.01 184	2.73 442	0.09 338	6.20 515	0.64 137	2.37 433	1.76 399	0.13 152	1.59 439	2.94 284	0.23 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 385	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 356	0.42 364	1.72 301	0.28 414	0.01 184	1.37 277	0.11 349	6.25 516	0.84 263	1.05 292	0.67 314	1.61 334	0.79 383	6.11 436	0.63 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.04 328

FADNet-RVC	1.10 356	1.07 501	4.79 495	0.03 177	0.00 1	1.60 364	0.08 326	3.77 351	1.70 423	0.35 179	0.07 144	0.61 232	0.66 370	5.32 402	1.11 394	0.01 450	0.08 476	0.00 1	0.00 1	0.48 516	0.18 475

GANetREF_RVC	1.10 356	0.95 490	2.98 420	0.06 254	0.00 1	2.23 420	0.18 378	3.95 374	2.53 479	0.56 210	0.32 230	1.89 356	0.66 370	5.03 386	0.51 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.04 328
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
CVANet_RVC	1.10 356	0.39 350	1.69 297	0.28 414	0.00 1	1.45 314	0.48 451	3.26 282	1.64 418	2.93 454	1.22 369	1.51 323	0.37 315	6.09 435	0.50 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 431	0.01 115

ARAFT	1.12 362	0.82 479	4.11 475	0.04 211	0.00 1	1.64 379	0.03 236	4.85 456	1.69 422	2.78 451	0.57 282	0.47 215	0.11 218	4.81 377	0.24 223	0.00 1	0.03 418	0.00 1	0.00 1	0.24 461	0.05 350

ac_64	1.12 362	0.18 226	1.64 285	0.18 374	0.25 454	1.48 329	0.02 188	4.97 461	1.47 389	0.69 226	0.45 269	4.94 488	0.46 334	4.87 379	0.74 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 300	0.00 1

coex_refinement	1.13 364	0.54 415	1.58 276	0.12 329	0.02 274	1.51 334	0.06 310	4.01 377	1.51 399	2.61 445	0.66 305	4.40 473	0.48 337	3.67 308	1.30 410	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.03 298

ITSA-stereo	1.13 364	0.14 181	1.59 280	0.17 368	0.04 318	1.40 288	0.14 362	5.66 501	3.10 489	0.74 233	0.35 241	0.62 235	1.06 397	5.53 412	1.63 421	0.03 480	0.00 1	0.09 505	0.06 432	0.07 315	0.07 400

UNet	1.13 364	0.24 277	4.21 477	0.01 30	0.02 274	2.31 425	0.02 188	3.06 242	0.76 230	1.17 308	0.14 173	2.73 408	1.58 437	4.48 361	1.92 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

ssnet_v2	1.14 367	0.28 300	1.77 306	0.03 177	0.00 1	2.07 411	0.37 442	5.20 473	1.87 437	2.00 399	0.87 337	3.09 431	0.55 345	1.31 234	3.02 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 431	0.12 443

EAI-Stereo	1.14 367	0.12 158	1.19 204	0.21 385	0.32 485	1.84 402	2.32 509	5.42 489	1.19 332	1.02 284	5.66 489	0.48 216	0.60 351	0.86 211	0.62 360	0.00 1	0.13 505	0.00 1	0.65 541	0.02 159	0.17 469

delet	1.14 367	0.32 319	1.56 273	0.03 177	0.17 418	2.86 451	1.03 482	4.25 400	2.14 458	1.03 289	1.17 365	1.64 340	0.92 392	4.35 346	1.27 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.00 1

PSM-AAD	1.15 370	0.04 10	0.88 107	0.10 317	0.27 462	1.32 258	3.25 518	2.41 177	0.64 137	2.93 454	1.92 407	0.15 161	5.39 521	3.42 299	0.19 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.05 350

FADNet_RVC	1.15 370	1.06 500	4.34 485	0.02 117	0.06 341	2.77 447	0.04 264	3.50 321	0.80 251	0.35 179	0.32 230	0.65 241	0.09 200	5.20 394	1.56 417	0.24 519	0.34 530	0.11 510	0.33 530	0.65 525	0.60 515

ETE_ROB	1.16 372	0.52 408	1.71 300	0.01 30	0.02 274	1.79 398	0.22 394	4.10 386	1.32 362	4.68 498	1.18 367	2.81 411	0.08 189	3.56 306	1.12 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.06 381

DLCB_ROB	1.17 373	0.22 265	1.28 220	0.08 295	0.00 1	1.51 334	0.23 398	3.39 303	1.52 400	3.43 475	2.00 413	3.40 446	0.31 299	4.29 342	1.82 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 373	0.41 358	1.68 295	0.04 211	0.01 184	1.65 383	0.17 373	3.46 317	1.39 371	3.89 485	1.01 350	1.60 332	0.53 342	4.35 346	3.07 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 232

testlalala_base	1.19 375	0.11 147	0.90 112	0.07 280	0.05 328	1.19 190	0.01 113	4.28 405	0.15 12	0.04 47	0.01 1	0.24 176	0.04 112	0.12 46	0.29 257	7.21 545	1.13 542	0.00 1	0.25 509	7.61 542	0.00 1

KYRaft	1.19 375	0.05 24	0.94 123	0.06 254	0.24 449	1.25 231	0.78 473	2.48 185	0.61 105	3.23 467	7.13 501	1.00 293	2.77 477	1.43 240	0.14 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	1.71 536

RAFT-345	1.19 375	0.06 45	1.55 266	0.54 468	0.13 395	1.53 342	0.25 401	0.56 34	1.76 427	1.20 313	7.85 503	0.93 283	0.05 130	6.87 483	0.46 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 378	0.54 415	0.96 128	2.39 532	0.29 474	1.58 353	0.33 436	2.01 148	0.68 172	2.68 448	1.16 363	3.10 432	0.18 256	7.40 507	0.56 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 315	0.01 115

ADLNet	1.20 378	0.29 310	1.98 332	0.00 1	0.02 274	2.20 418	0.11 349	4.39 417	2.52 478	2.19 414	2.20 430	2.66 401	0.70 378	3.42 299	1.25 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.04 328

MMNet	1.20 378	0.27 289	3.59 455	0.09 306	0.00 1	4.15 481	0.01 113	3.63 339	1.19 332	1.93 394	0.32 230	1.35 318	1.23 410	4.42 353	1.84 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 232

FADNet	1.20 378	0.93 489	4.51 489	0.03 177	0.06 341	2.56 435	0.16 370	4.02 378	1.42 379	0.32 165	0.06 139	1.66 341	1.07 399	5.56 416	0.87 380	0.19 513	0.02 388	0.01 460	0.01 372	0.50 518	0.03 298

Prome-Stereo	1.23 382	0.06 45	0.93 122	0.12 329	0.24 449	1.26 235	0.67 467	2.53 190	0.69 187	2.08 406	8.70 509	0.76 261	2.91 481	2.12 262	0.11 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 534

DispNO	1.25 383	0.52 408	3.40 446	0.11 327	0.05 328	1.45 314	0.01 113	3.73 347	1.68 421	1.34 328	1.59 386	3.15 436	1.12 405	5.56 416	1.14 398	0.00 1	0.02 388	0.03 490	0.12 459	0.05 280	0.03 298

DAS	1.26 384	0.08 90	2.25 368	0.04 211	0.01 184	1.28 241	1.18 486	3.80 357	1.58 414	4.60 495	2.37 434	1.53 324	0.53 342	5.36 405	0.59 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

SepStereo	1.28 385	0.08 90	2.25 368	0.04 211	0.01 184	1.28 241	1.18 486	3.80 357	1.58 414	4.60 495	2.37 434	1.53 324	0.53 342	5.63 422	0.59 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

pcwnet_v2	1.29 386	0.17 218	5.98 514	0.10 317	0.01 184	1.76 394	0.02 188	5.08 471	2.90 486	1.54 363	1.98 411	2.03 366	0.81 385	3.01 287	0.28 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 372	0.03 216	0.03 298

NOSS_ROB	1.29 386	0.22 265	1.35 238	0.64 483	0.16 414	2.56 435	0.00 1	4.14 389	2.37 471	2.29 427	1.76 399	2.84 413	0.02 45	6.80 479	0.45 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.11 435

Wz-Net-LNSev	1.30 388	0.85 481	6.26 519	0.02 117	0.03 298	4.02 478	0.13 358	4.21 395	1.12 320	0.77 239	0.10 160	3.60 452	1.11 402	2.68 277	1.12 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 232

IIG-Stereo	1.30 388	0.48 395	1.04 160	2.41 533	0.05 328	1.61 368	0.14 362	2.59 194	0.68 172	2.97 459	2.28 432	3.08 430	0.57 348	7.41 508	0.65 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

DSFCA	1.30 388	0.14 181	1.82 313	0.01 30	0.03 298	3.74 474	0.86 474	2.71 205	1.23 337	3.09 463	0.41 257	2.93 420	1.49 425	6.12 437	1.35 412	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

NCCL2	1.30 388	0.63 442	2.31 378	0.02 117	0.03 298	1.57 349	3.41 520	3.91 372	1.39 371	3.14 465	0.34 238	3.90 460	0.30 295	3.75 315	1.19 401	0.00 1	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.03 216	0.05 350

PA-Net	1.31 392	0.59 431	3.65 456	0.06 254	0.15 408	1.44 308	0.54 459	4.08 383	2.71 483	0.78 242	1.16 363	2.32 391	0.64 363	5.96 430	1.92 440	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.06 381
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 393	0.27 289	2.46 391	1.17 520	0.03 298	4.08 479	0.05 286	5.61 496	0.67 164	1.53 357	0.70 322	3.47 450	2.62 474	3.24 292	0.24 223	0.01 450	0.01 318	0.11 510	0.00 1	0.13 391	0.00 1

LALA_ROB	1.33 394	0.59 431	1.74 303	0.02 117	0.06 341	3.25 457	0.50 458	3.45 314	1.39 371	3.70 479	0.59 294	4.59 480	0.25 284	3.58 307	2.79 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.02 232

PAM	1.34 395	0.13 168	2.83 414	0.30 418	0.31 482	2.21 419	0.30 428	5.05 468	0.23 45	0.82 248	1.11 356	9.08 520	2.34 466	0.90 213	0.44 316	0.00 1	0.13 505	0.00 1	0.31 524	0.03 216	0.28 497

DRaft	1.34 395	0.12 158	1.19 204	0.06 254	0.01 184	1.64 379	0.43 447	1.86 136	0.14 8	3.76 480	5.27 486	0.41 207	4.38 507	5.49 410	1.68 424	0.01 450	0.06 455	0.00 1	0.07 436	0.07 315	0.11 435

ttt	1.35 397	0.05 24	1.09 172	0.46 451	0.01 184	1.61 368	0.00 1	5.61 496	1.97 443	1.75 376	2.10 420	1.40 320	0.11 218	4.81 377	6.07 503	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 232

Consistency-Raft	1.36 398	0.65 447	4.81 496	0.33 426	0.32 485	1.62 374	0.11 349	3.65 341	3.80 499	0.33 167	6.12 494	0.86 274	2.14 461	0.94 216	1.25 405	0.02 472	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.24 461	0.01 115

FINET	1.36 398	0.46 385	4.05 471	0.22 389	0.73 510	1.03 86	0.00 1	3.57 332	5.71 515	1.59 367	1.64 388	0.49 219	0.19 262	5.53 412	1.90 437	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.08 329	0.03 298

HSM	1.36 398	0.40 355	1.07 167	0.01 30	0.30 476	1.73 393	0.03 236	5.89 507	1.22 336	1.83 385	1.36 379	4.78 485	1.30 418	6.61 464	0.57 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

ADLNet2	1.38 401	0.39 350	3.13 430	0.00 1	0.70 509	1.23 221	0.26 405	4.19 393	2.36 470	1.45 352	3.16 457	4.23 469	0.82 388	4.56 368	0.88 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 391	0.02 232

CBFPSM	1.39 402	0.61 437	4.29 481	0.01 30	0.01 184	3.64 471	0.03 236	3.39 303	0.80 251	0.64 221	0.21 212	6.18 502	3.70 500	2.38 267	1.82 431	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.08 329	0.01 115

HSM-Net_RVC	1.40 403	0.07 70	1.58 276	0.00 1	0.01 184	1.88 403	0.05 286	7.24 529	1.71 425	3.63 478	3.63 467	3.21 440	0.36 313	4.25 340	0.44 316	0.01 450	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
fast-acv-ft	1.41 404	0.46 385	4.29 481	0.10 317	0.13 395	3.97 476	0.29 420	2.42 178	1.91 440	0.81 247	3.55 465	3.02 426	1.26 415	3.35 294	2.05 449	0.04 483	0.01 318	0.04 493	0.04 417	0.39 505	0.05 350

GASNet	1.43 405	1.53 519	4.54 491	0.31 422	0.02 274	1.49 330	0.20 386	3.86 368	1.95 442	0.75 234	1.37 380	2.11 371	1.57 436	5.82 428	2.60 466	0.00 1	0.05 446	0.00 1	0.00 1	0.43 508	0.10 427

ASMatch	1.44 406	0.14 181	2.15 354	0.60 476	0.21 438	1.21 203	0.26 405	0.96 64	0.66 153	0.29 162	11.75 519	0.93 283	2.37 467	6.73 473	0.54 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 372	0.00 1	0.04 328

PAM_32	1.45 407	0.13 168	2.69 407	0.26 407	0.30 476	2.15 417	0.29 420	4.92 459	0.22 42	0.84 249	2.02 415	9.57 523	3.27 492	0.97 218	0.56 349	0.00 1	0.12 500	0.00 1	0.31 524	0.04 255	0.27 496

HBP-ISP	1.45 407	0.75 462	3.02 423	0.30 418	0.10 379	4.28 485	1.49 494	4.68 441	1.29 355	3.43 475	0.78 327	0.93 283	1.01 396	6.48 458	0.36 296	0.04 483	0.02 388	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.03 298

GrayStereo	1.46 409	0.03 2	0.87 105	0.63 482	0.20 433	1.24 222	4.61 534	2.85 217	0.62 118	4.98 502	4.00 475	0.45 211	4.67 510	3.37 296	0.08 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 537	0.01 63	0.01 115

TransformOpticalFlow	1.47 410	0.31 315	3.22 439	0.66 485	0.08 362	1.54 346	0.09 338	3.84 363	1.58 414	1.66 371	2.32 433	3.60 452	3.12 486	6.99 495	0.42 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

THIR-Stereo	1.48 411	0.29 310	1.51 261	0.01 30	0.02 274	1.05 107	4.32 530	2.11 153	0.22 42	1.08 297	4.24 476	1.93 358	4.19 505	6.76 475	1.87 435	0.00 1	0.00 1	0.04 493	0.00 1	0.05 280	0.00 1

StereoDRNet	1.48 411	0.75 462	4.58 492	0.05 236	0.10 379	2.49 432	1.10 485	4.62 435	1.47 389	3.38 474	0.62 301	2.29 386	0.65 368	4.52 363	2.89 471	0.00 1	0.03 418	0.00 1	0.01 372	0.05 280	0.07 400

TCMNet	1.49 413	0.57 426	5.20 501	0.13 337	1.39 523	1.81 400	0.17 373	4.03 380	1.26 344	1.72 374	2.98 451	1.95 361	0.46 334	5.01 385	2.55 465	0.00 1	0.06 455	0.06 498	0.00 1	0.37 503	0.16 464

DEmStereo	1.51 414	0.08 90	2.17 355	0.09 306	0.02 274	1.76 394	0.90 477	1.47 96	0.60 95	2.46 440	6.42 497	1.08 301	5.16 516	6.21 440	1.86 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

APVNet	1.52 415	0.31 315	4.00 468	0.09 306	0.00 1	4.64 494	0.08 326	4.41 419	1.21 335	1.25 322	1.05 352	2.90 419	0.93 393	6.70 471	2.48 461	0.01 450	0.00 1	0.07 499	0.00 1	0.27 476	0.05 350

RYNet	1.52 415	0.35 330	3.38 445	0.25 400	0.04 318	2.31 425	0.03 236	4.62 435	1.47 389	1.14 303	0.34 238	4.52 478	1.38 421	6.36 450	4.23 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 232

1111x	1.53 417	0.06 45	1.77 306	0.27 412	0.00 1	2.12 413	0.01 113	5.63 500	1.65 419	1.53 357	1.67 391	0.92 278	0.64 363	6.18 438	8.17 517	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

RASNet	1.53 417	0.31 315	1.97 330	0.09 306	3.20 536	1.69 388	0.06 310	3.27 288	2.12 453	0.77 239	1.29 376	5.32 497	1.69 444	6.60 462	2.17 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 232

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 419	0.68 452	4.62 493	0.01 30	0.00 1	5.13 501	0.30 428	4.64 439	1.23 337	2.39 436	0.59 294	2.12 373	2.00 458	4.94 382	2.19 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

AAGNet	1.54 419	0.07 70	0.88 107	1.04 513	0.27 462	1.47 323	0.66 466	1.57 108	0.61 105	1.68 372	0.82 332	1.62 336	2.29 463	6.18 438	11.63 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

mmx	1.56 421	0.05 24	1.65 286	0.34 432	0.01 184	1.58 353	0.02 188	5.51 493	2.25 467	1.39 343	2.07 416	2.15 375	0.34 306	6.68 467	7.08 508	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

xxx	1.56 421	0.05 24	1.65 286	0.34 432	0.01 184	1.58 353	0.02 188	5.51 493	2.25 467	1.39 343	2.07 416	2.15 375	0.34 306	6.68 467	7.08 508	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

CBMV	1.56 421	0.24 277	1.92 318	0.31 422	0.03 298	2.90 452	4.33 531	3.79 354	1.81 429	4.98 502	1.73 397	2.70 406	1.68 443	3.81 320	0.92 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.08 413
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	1.57 424	0.58 428	5.36 505	0.19 382	0.01 184	1.62 374	0.06 310	3.52 325	1.56 408	1.06 295	0.71 323	1.69 343	0.24 279	5.49 410	9.29 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 377	0.01 115

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 424	0.69 456	7.27 524	0.30 418	0.44 493	0.87 58	0.02 188	6.19 514	0.84 263	0.45 199	6.17 495	4.35 472	1.17 406	1.32 237	0.48 331	0.00 1	0.09 480	0.00 1	0.34 532	0.26 471	0.12 443

PASM	1.58 426	1.05 499	7.51 525	0.56 472	0.09 370	1.37 277	0.28 417	2.85 217	1.44 384	3.91 486	0.44 265	3.02 426	0.64 363	6.38 451	1.59 420	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.03 405	0.26 471	0.15 461

UGAM-zero	1.60 427	0.15 195	2.43 385	0.12 329	0.28 472	1.07 126	0.04 264	5.96 511	0.26 54	1.18 310	0.22 216	8.02 514	4.54 508	6.89 487	0.27 245	0.00 1	0.09 480	0.00 1	0.29 522	0.01 63	0.15 461

YMNet	1.62 428	0.68 452	3.67 457	0.14 352	0.30 476	4.52 491	0.21 388	3.52 325	1.23 337	2.94 456	4.94 481	4.18 467	0.38 317	2.85 282	2.12 452	0.05 489	0.13 505	0.08 502	0.01 372	0.44 509	0.09 419

YMNet_1	1.62 428	0.68 452	3.67 457	0.14 352	0.30 476	4.52 491	0.21 388	3.52 325	1.23 337	2.94 456	4.94 481	4.18 467	0.38 317	2.85 282	2.12 452	0.05 489	0.13 505	0.08 502	0.01 372	0.44 509	0.09 419

DRN-Test	1.62 428	0.23 273	3.72 460	0.18 374	0.13 395	3.34 462	0.19 384	5.93 510	2.01 449	4.14 489	0.76 326	2.12 373	1.78 447	5.22 396	2.62 468	0.00 1	0.00 1	0.01 460	0.01 372	0.03 216	0.01 115

RAFT + AFF	1.63 431	1.13 504	2.62 403	0.04 211	0.80 511	2.29 424	1.03 482	5.54 495	2.06 450	1.77 381	1.81 403	1.22 310	3.65 499	6.23 442	1.57 419	0.01 450	0.35 531	0.00 1	0.01 372	0.33 493	0.12 443

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 431	0.45 379	2.21 358	1.53 527	0.18 422	4.33 486	0.41 445	3.37 297	1.40 375	0.54 209	0.65 303	3.10 432	0.11 218	4.93 381	0.60 358	4.57 540	0.51 533	0.00 1	0.00 1	1.37 530	2.39 539

ACV-stereo	1.64 433	0.27 289	2.94 418	0.04 211	0.04 318	6.31 513	0.18 378	1.81 130	0.22 42	0.23 156	0.01 1	10.52 525	5.41 522	4.07 332	0.77 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 232

ff1	1.65 434	0.05 24	1.65 286	0.34 432	0.01 184	1.58 353	0.02 188	3.03 237	6.40 519	1.39 343	2.07 416	2.15 375	0.34 306	6.68 467	7.08 508	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.00 1	0.09 351	0.03 298

CrosDoStereo	1.66 435	0.15 195	1.66 290	0.02 117	0.07 352	1.38 283	6.16 548	3.12 252	1.06 306	0.97 269	3.74 469	0.96 287	4.79 512	7.00 497	1.92 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 377	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 435	0.15 195	1.66 290	0.02 117	0.07 352	1.38 283	6.16 548	3.12 252	1.06 306	0.97 269	3.74 469	0.96 287	4.79 512	7.00 497	1.92 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 377	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 435	1.17 505	4.29 481	0.04 211	0.00 1	1.44 308	0.56 460	5.33 484	1.98 445	2.01 402	2.12 422	2.08 368	2.81 478	6.55 460	2.42 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 493	0.06 381

AANet_RVC	1.66 435	0.88 484	3.52 451	0.06 254	0.00 1	1.22 206	0.00 1	3.25 280	2.51 477	2.21 415	4.49 477	3.65 455	0.20 268	7.10 500	3.42 477	0.50 526	0.04 433	0.00 1	0.00 1	0.08 329	0.05 350

STrans-v2	1.67 439	0.36 334	3.28 440	0.02 117	0.19 429	1.45 314	0.08 326	6.69 523	1.49 395	2.00 399	2.86 448	3.67 456	3.88 503	7.04 499	0.45 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

GwcNet	1.67 439	0.81 476	5.52 507	0.23 395	1.21 520	4.21 483	0.62 465	3.71 345	1.57 410	1.01 283	1.65 390	3.99 463	0.52 341	5.46 408	2.30 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 372	0.35 499	0.13 451

NCC-stereo	1.67 439	0.56 423	3.10 428	0.08 295	0.22 440	2.24 421	0.13 358	5.05 468	1.42 379	2.27 425	2.72 444	4.29 470	3.53 495	5.76 424	2.01 446	0.04 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 232

Abc-Net	1.67 439	0.56 423	3.10 428	0.08 295	0.22 440	2.24 421	0.13 358	5.05 468	1.42 379	2.27 425	2.72 444	4.29 470	3.53 495	5.76 424	2.01 446	0.04 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 232
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iinet-f	1.68 443	0.61 437	11.37 538	0.29 416	0.03 298	4.39 488	0.04 264	3.18 268	1.10 313	1.16 307	0.58 284	2.96 423	2.76 476	2.13 263	2.46 460	0.00 1	0.02 388	0.02 485	0.00 1	0.46 512	0.01 115

Anonymous_2	1.69 444	0.05 24	1.31 230	0.08 295	0.03 298	1.22 206	0.01 113	3.25 280	0.19 28	0.76 237	0.13 171	2.68 405	1.99 457	0.39 162	0.13 143	0.05 489	0.25 523	3.27 542	14.54 567	3.40 534	0.01 115

ccnet	1.70 445	0.20 247	1.95 324	0.26 407	0.18 422	3.72 473	1.22 488	4.22 398	1.43 383	2.37 433	3.96 473	3.45 449	1.51 429	4.69 371	4.47 487	0.06 497	0.00 1	0.09 505	0.01 372	0.10 367	0.01 115

CBMV_ROB	1.70 445	0.11 147	1.98 332	0.46 451	0.00 1	2.85 450	0.91 478	4.27 403	2.21 465	4.02 488	5.00 484	2.97 424	2.32 465	5.40 406	1.35 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.06 381

U	1.74 447	0.03 2	0.99 136	0.03 177	7.39 550	10.20 534	0.00 1	0.71 48	0.20 33	0.02 15	0.02 89	0.12 147	0.02 45	0.11 40	0.04 12	0.00 1	0.00 1	9.67 547	5.13 563	0.01 63	0.00 1

DANet	1.74 447	0.22 265	3.06 425	0.75 492	0.44 493	2.46 431	0.35 440	3.40 305	1.41 378	4.22 490	1.56 385	5.03 490	0.56 346	6.29 445	5.00 495	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.01 372	0.04 255	0.08 413
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IGEV-BASED-STEREO-	1.75 449	19.48 563	12.37 541	0.06 254	0.00 1	0.47 36	0.05 286	0.46 21	0.31 60	0.13 123	0.03 116	0.03 40	0.00 1	0.07 18	0.41 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 432	0.07 315	0.92 526

RP	1.76 450	0.55 418	2.59 402	0.22 389	0.60 507	1.70 390	0.98 481	4.31 408	1.99 447	3.12 464	5.04 485	4.41 475	2.96 482	4.72 373	1.90 437	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.01 372	0.14 398	0.01 115

xxxx	1.78 451	0.07 70	1.02 145	0.00 1	0.01 184	1.44 308	0.00 1	5.81 506	1.53 401	1.37 341	1.91 406	1.08 301	0.05 130	4.37 349	16.98 548	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 232

test_xeample	1.79 452	0.08 90	1.03 156	0.02 117	0.00 1	1.44 308	0.00 1	5.48 491	1.84 431	1.65 370	2.17 429	0.37 199	0.06 157	4.00 331	17.67 550	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 232

SGM-Forest	1.84 453	0.08 90	1.31 230	0.15 357	0.22 440	3.52 469	2.46 514	3.85 365	2.16 459	5.29 504	3.90 471	3.71 458	1.56 433	6.28 444	1.90 437	0.01 450	0.02 388	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.30 499
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	1.85 454	1.19 507	5.61 510	0.01 30	0.00 1	4.74 495	2.16 505	4.93 460	1.48 393	3.77 481	1.24 372	1.77 349	2.56 471	4.94 382	2.61 467	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.07 315	0.01 115

FAT-Stereo	1.86 455	0.19 234	3.31 442	0.17 368	0.03 298	1.78 397	0.97 479	4.76 449	2.79 484	4.22 490	4.87 480	5.31 496	2.83 480	5.06 389	0.90 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.01 115

RGC	1.86 455	0.67 450	3.45 450	0.07 280	0.26 457	3.29 459	0.11 349	4.78 452	1.46 387	3.26 468	4.51 478	5.14 492	2.68 475	5.46 408	1.94 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 329	0.09 419

CC-Net-ROB	1.86 455	0.64 443	2.55 398	1.42 526	0.19 429	3.38 464	0.04 264	4.41 419	2.45 475	0.90 257	1.31 377	0.98 291	0.18 256	6.60 462	0.53 342	1.14 533	1.60 546	7.16 543	0.00 1	1.33 529	0.32 504

GANet	1.90 458	0.43 370	1.83 314	0.39 441	0.00 1	2.24 421	3.37 519	3.90 371	1.44 384	2.17 411	9.66 511	2.57 398	1.09 400	6.88 484	1.81 430	0.00 1	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.10 367	0.03 298

LL-Strereo	1.93 459	0.97 491	3.83 466	0.55 470	2.19 533	1.49 330	0.05 286	4.09 385	1.00 291	2.59 443	2.77 446	5.17 493	5.63 524	7.19 502	0.63 361	0.00 1	0.10 489	0.00 1	0.00 1	0.25 468	0.20 485

DISCO	1.93 459	0.18 226	2.44 387	0.67 487	0.53 501	5.25 502	0.00 1	5.43 490	1.56 408	2.09 407	0.91 341	6.48 504	0.89 390	8.55 522	3.60 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 300	0.01 115

edge stereo	1.94 461	0.40 355	3.82 465	0.15 357	0.09 370	1.81 400	0.45 449	4.77 450	2.21 465	3.36 470	3.94 472	8.39 516	1.72 446	5.75 423	1.69 426	0.00 1	0.00 1	0.01 460	0.00 1	0.17 422	0.01 115

Nwc_Net	1.94 461	0.55 418	3.79 463	0.07 280	0.08 362	2.73 442	0.04 264	6.75 526	1.11 315	2.03 403	7.92 504	4.82 486	2.11 460	4.78 375	2.01 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.01 115

w-ln-seven-2	1.97 463	1.04 498	11.90 539	0.15 357	0.06 341	1.38 283	0.48 451	3.80 357	2.17 460	2.73 449	1.06 353	2.29 386	1.69 444	6.32 447	4.15 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 372	0.17 422	0.04 328

S-Stereo	2.00 464	0.30 314	5.74 512	0.24 397	0.23 445	2.51 433	1.90 499	4.74 445	5.15 512	2.42 437	5.80 490	2.85 415	0.72 379	5.08 390	2.17 454	0.00 1	0.02 388	0.00 1	0.00 1	0.08 329	0.04 328

psmorigin	2.01 465	0.37 338	10.25 534	0.22 389	0.03 298	1.62 374	0.19 384	3.31 291	1.05 303	4.92 500	3.14 454	5.85 498	2.21 462	5.31 401	1.71 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.02 232

MFMNet_re	2.02 466	0.98 492	4.27 480	2.74 536	0.88 512	1.47 323	0.15 365	4.21 395	3.18 490	6.63 513	6.93 500	1.87 355	3.63 498	2.13 263	0.99 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 458	0.05 350

NaN_ROB	2.02 466	0.58 428	2.65 405	0.29 416	0.28 472	3.19 455	5.19 541	3.84 363	2.55 480	5.31 505	1.73 397	2.30 388	1.96 456	6.78 477	3.09 475	0.01 450	0.06 455	0.03 490	0.10 450	0.10 367	0.37 509

RAFT-RH_RVC	2.05 468	0.15 195	1.66 290	0.60 476	0.27 462	1.49 330	0.02 188	0.58 38	0.65 144	5.35 506	21.66 546	1.06 299	0.07 174	6.85 480	0.57 352	0.04 483	0.00 1	0.00 1	0.03 405	0.01 63	0.00 1

stereogan	2.13 469	0.31 315	3.75 461	0.01 30	0.09 370	7.44 522	0.60 464	4.27 403	3.29 491	3.91 486	4.62 479	6.41 503	1.84 453	5.17 392	0.58 354	0.00 1	0.01 318	0.01 460	0.00 1	0.24 461	0.05 350

FTStereo	2.16 470	0.03 2	1.42 247	0.17 368	0.13 395	1.42 301	4.67 536	2.44 179	0.63 126	3.36 470	17.95 534	0.78 270	4.17 504	4.41 352	0.14 154	0.15 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	1.25 531

AF-Net	2.17 471	0.65 447	3.53 452	0.00 1	0.09 370	2.02 409	0.48 451	6.44 517	1.70 423	3.36 470	10.22 514	4.95 489	2.81 478	4.34 345	2.66 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 391	0.01 115

PDISCO_ROB	2.21 472	0.78 469	3.43 448	0.96 509	2.04 532	7.04 517	0.09 338	7.36 531	5.72 516	1.21 318	1.67 391	3.16 437	1.28 416	7.52 510	1.37 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 496	0.13 451

DGSMNet	2.23 473	0.80 472	6.10 516	0.96 509	1.73 527	3.22 456	4.12 527	5.30 482	1.11 315	1.19 311	2.48 439	3.18 438	0.65 368	4.57 369	1.33 411	1.11 532	1.37 544	1.55 534	1.26 550	1.37 530	1.28 532

SQANet	2.28 474	1.25 510	2.39 384	4.17 540	2.91 535	2.60 437	0.24 400	4.17 392	0.83 260	2.42 437	0.57 282	1.59 330	0.88 389	3.30 293	0.68 367	7.35 546	0.12 500	0.47 526	0.02 396	6.56 539	3.00 542

ADCRef	2.29 475	0.65 447	5.67 511	0.10 317	0.09 370	4.81 496	0.76 472	4.75 448	1.37 368	2.88 453	1.67 391	1.62 336	2.30 464	3.77 319	14.93 543	0.02 472	0.00 1	0.01 460	0.10 450	0.20 451	0.11 435

test_sample9	2.36 476	0.41 358	2.03 340	0.02 117	0.01 184	2.14 414	0.01 113	4.31 408	1.07 308	1.35 334	0.36 244	0.70 251	0.44 327	5.58 420	8.70 520	0.53 527	16.52 568	1.82 535	1.10 547	0.02 159	0.02 232

FBW_ROB	2.36 476	0.36 334	3.16 431	0.37 439	0.14 401	4.42 490	0.18 378	6.64 521	3.05 488	2.98 460	2.85 447	4.86 487	1.11 402	11.00 544	4.53 488	0.16 510	0.05 446	0.37 525	0.09 446	0.19 440	0.78 521

DeepPrunerF	2.50 478	0.87 483	14.90 545	0.17 368	0.31 482	1.41 293	0.29 420	5.62 499	9.97 532	1.02 284	0.43 262	2.01 363	1.65 441	6.85 480	3.99 481	0.00 1	0.01 318	0.07 499	0.10 450	0.24 461	0.12 443

Wz-Net-SNSev	2.53 479	2.49 535	10.66 536	0.39 441	0.01 184	2.73 442	0.40 443	5.02 466	1.50 397	2.15 409	2.12 422	6.48 504	1.11 402	9.47 529	5.84 502	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.21 452	0.06 381

XQC	2.57 480	1.20 508	6.33 521	0.18 374	0.01 184	3.84 475	0.33 436	5.24 475	3.83 500	4.43 493	1.94 408	4.58 479	3.19 488	7.19 502	8.67 519	0.00 1	0.03 418	0.00 1	0.03 405	0.27 476	0.19 480

RTSC	2.66 481	1.24 509	6.04 515	0.18 374	0.02 274	4.40 489	0.08 326	4.29 406	4.98 511	6.00 508	3.15 456	2.97 424	1.56 433	6.71 472	10.89 531	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.05 422	0.40 506	0.24 494

222	2.69 482	0.09 105	1.03 156	0.00 1	0.00 1	1.54 346	0.00 1	5.61 496	1.55 403	1.51 354	2.10 420	0.53 224	0.07 174	4.54 365	35.09 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 232

CSAN	2.70 483	0.75 462	3.41 447	0.18 374	0.12 389	4.18 482	4.05 526	4.11 387	4.36 504	6.03 509	6.24 496	4.60 481	4.74 511	7.29 505	3.43 478	0.02 472	0.03 418	0.01 460	0.02 396	0.18 431	0.22 490

UDG	2.86 484	8.81 557	1.57 275	2.60 534	0.89 514	2.39 429	0.11 349	3.42 309	1.02 294	2.18 413	3.64 468	5.04 491	1.60 440	4.17 337	2.09 450	1.21 535	0.04 433	7.69 544	3.67 557	4.10 535	0.93 528

aanetorigin	2.87 485	0.73 461	8.74 530	0.23 395	0.23 445	1.61 368	2.07 501	1.76 128	1.10 313	14.21 545	10.25 515	2.93 420	3.38 493	4.98 384	4.06 482	0.10 503	0.05 446	0.09 505	0.11 454	0.57 521	0.15 461

ADCP+	2.87 485	0.98 492	8.75 531	0.07 280	0.16 414	5.93 510	2.90 517	4.00 376	1.84 431	1.52 355	0.27 224	3.81 459	3.22 490	6.05 434	17.38 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 398	0.30 499

PWC_ROB	2.90 487	1.01 496	6.12 517	0.53 467	0.57 506	1.30 252	0.40 443	3.85 365	4.42 507	7.37 518	15.40 528	3.03 428	1.55 432	6.31 446	5.74 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 512	0.05 350

w-ln-seven	2.97 488	1.40 516	12.49 542	0.25 400	0.14 401	7.22 519	0.48 451	5.24 475	4.82 510	4.96 501	2.13 424	4.00 464	1.33 419	5.95 429	8.81 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 411	0.02 232

SHD	3.01 489	1.02 497	5.52 507	0.45 450	0.39 490	4.12 480	0.17 373	6.68 522	12.04 535	7.20 517	3.36 461	4.40 473	2.58 473	4.69 371	7.17 511	0.01 450	0.04 433	0.00 1	0.03 405	0.22 455	0.17 469

PWCDC_ROB	3.06 490	1.38 515	3.81 464	0.14 352	0.00 1	3.14 453	0.02 188	4.40 418	12.35 536	1.08 297	23.69 553	2.01 363	2.01 459	3.87 325	2.43 459	0.24 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 523	0.08 413

SPS-STEREO	3.08 491	0.49 400	2.49 393	0.21 385	0.24 449	3.67 472	1.24 489	5.80 505	2.43 474	10.68 532	8.00 505	9.48 522	3.59 497	8.11 518	5.08 496	0.01 450	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.11 435
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 492	1.32 511	2.49 393	6.07 542	3.26 537	4.62 493	2.15 504	5.35 485	1.34 365	2.00 399	2.54 440	3.50 451	1.49 425	3.68 309	1.11 394	7.89 548	0.23 522	1.88 538	0.03 405	7.74 543	4.78 547

Ntro	3.24 493	1.34 512	2.83 414	7.27 544	4.43 541	6.22 512	0.74 471	4.73 444	1.48 393	0.39 190	1.77 401	2.70 406	1.28 416	4.59 370	1.25 405	8.06 549	0.28 527	2.12 541	0.05 422	8.11 544	5.16 548

NVStereoNet_ROB	3.25 494	0.46 385	2.71 410	0.34 432	0.56 504	2.36 428	0.87 475	4.56 432	4.47 508	4.55 494	14.09 525	11.93 527	3.23 491	9.79 532	3.14 476	0.43 524	0.03 418	0.53 529	0.31 524	0.36 501	0.38 511
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	3.28 495	10.54 559	2.29 377	3.50 537	3.31 538	4.21 483	0.21 388	3.77 351	1.03 295	2.54 441	3.17 458	3.20 439	0.21 273	3.89 326	0.69 368	1.94 536	0.05 446	9.87 548	3.53 556	5.03 537	2.55 541

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 496	2.61 537	7.84 526	0.09 306	0.26 457	12.92 538	7.62 556	4.25 400	3.64 497	2.95 458	3.99 474	4.61 483	1.22 409	8.36 519	1.77 429	0.59 530	1.15 543	0.04 493	0.85 545	0.48 516	0.67 519

ADCL	3.30 496	0.81 476	6.76 523	0.25 400	0.25 454	6.93 515	4.65 535	4.79 453	2.62 482	4.61 497	3.36 461	5.22 494	4.55 509	5.54 415	14.91 542	0.05 489	0.01 318	0.11 510	0.13 461	0.28 485	0.10 427

SDNR	3.31 498	0.91 488	6.28 520	0.44 445	0.02 274	26.11 563	0.01 113	3.81 361	1.62 417	2.82 452	11.06 517	2.93 420	0.60 351	7.95 516	1.52 416	0.01 450	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.06 300	0.12 443

SAMSARA	3.32 499	1.07 501	6.25 518	0.86 505	0.31 482	7.55 523	3.87 525	5.26 481	4.20 503	7.43 519	3.35 460	10.04 524	3.83 502	6.98 494	4.83 492	0.00 1	0.14 509	0.00 1	0.05 422	0.17 422	0.22 490

DPSNet	3.38 500	0.60 433	9.55 532	0.61 479	0.46 496	5.10 500	1.44 493	11.17 542	3.92 501	2.57 442	0.88 338	5.90 499	9.68 541	7.63 512	7.25 512	0.08 499	0.16 515	0.01 460	0.07 436	0.34 496	0.17 469

G-Net	3.49 501	0.47 393	4.03 470	1.61 528	1.91 528	10.78 535	1.92 500	3.06 242	1.26 344	8.59 526	12.06 520	6.13 501	7.82 533	4.78 375	4.77 491	0.08 499	0.12 500	0.07 499	0.15 462	0.16 417	0.11 435

MDST_ROB	3.50 502	0.07 70	3.94 467	2.66 535	1.46 524	12.94 539	0.97 479	7.32 530	2.42 473	14.82 547	8.08 506	2.74 409	1.51 429	8.44 521	2.48 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.11 435

pmcnn	3.61 503	0.68 452	5.38 506	0.61 479	1.46 524	2.75 446	1.26 490	5.04 467	1.57 410	8.77 527	11.67 518	18.69 542	2.38 468	6.03 432	5.61 500	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.00 1	0.21 452	0.07 400

test_sample8	3.62 504	0.41 358	2.03 340	0.02 117	0.01 184	2.14 414	0.01 113	4.38 414	1.04 297	6.51 510	0.58 284	14.04 534	6.94 529	5.58 420	8.70 520	0.53 527	16.52 568	1.82 535	1.10 547	0.02 159	0.02 232

ADCPNet	3.63 505	0.82 479	13.20 543	0.08 295	0.43 492	7.02 516	2.23 507	4.77 450	2.41 472	4.31 492	1.96 410	7.57 513	5.16 516	6.45 457	13.80 540	0.02 472	0.75 538	0.04 493	0.90 546	0.16 417	0.53 514

SuperB	3.70 506	1.77 524	15.73 547	0.31 422	0.05 328	4.37 487	1.67 497	3.58 335	11.57 533	2.36 432	1.32 378	2.03 366	1.91 454	6.95 492	9.01 524	0.05 489	0.03 418	0.10 509	0.08 441	11.00 555	0.10 427

MFN_U_SF_RVC	3.76 507	1.77 524	9.85 533	0.84 498	0.27 462	9.50 531	0.49 455	8.07 533	3.41 492	4.81 499	3.28 459	9.40 521	3.49 494	7.76 515	8.31 518	0.41 523	0.54 534	0.52 528	0.80 544	0.89 526	0.84 523

zh-mn7	3.86 508	3.10 542	15.43 546	0.10 317	0.05 328	1.45 314	0.29 420	4.05 382	6.06 518	7.81 521	15.68 529	2.86 416	0.76 381	10.58 537	8.76 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 385	0.02 232

Wz-Net-TNSev	3.91 509	5.20 550	20.57 551	0.15 357	0.01 184	7.14 518	3.57 521	6.70 524	3.57 494	1.74 375	0.58 284	7.39 512	4.33 506	8.86 523	7.99 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 396	0.24 461	0.16 464

AnyNet_C32	3.93 510	2.58 536	12.07 540	0.39 441	0.49 499	5.50 504	6.45 552	4.44 422	2.19 463	6.86 515	2.94 450	5.28 495	3.20 489	6.63 465	18.37 552	0.08 499	0.04 433	0.20 517	0.09 446	0.57 521	0.19 480

zh-sn7	3.94 511	3.36 544	15.78 548	0.13 337	0.00 1	4.01 477	2.24 508	4.54 428	2.00 448	3.86 484	9.77 513	4.11 465	5.45 523	9.93 534	13.33 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 455	0.12 443

ADCMid	3.95 512	1.34 512	10.91 537	0.18 374	0.38 489	5.02 499	1.27 491	4.87 457	2.94 487	11.15 534	3.60 466	6.76 508	5.21 519	6.40 456	16.96 547	0.12 506	0.08 476	0.55 530	0.46 535	0.53 520	0.19 480

SGM_RVC	4.07 513	0.38 343	1.98 332	0.84 498	0.26 457	6.20 511	2.37 510	6.45 518	3.57 494	11.56 537	9.27 510	15.55 536	6.78 528	10.07 535	4.60 490	0.22 514	0.25 523	0.20 517	0.23 503	0.26 471	0.34 505
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 514	2.40 534	8.71 529	0.13 337	0.00 1	8.56 529	0.49 455	3.85 365	13.78 539	3.36 470	17.56 533	4.60 481	0.95 394	10.97 542	6.77 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 398	0.06 381

WZ-Net	4.16 515	1.75 523	23.59 554	0.08 295	0.04 318	2.62 441	2.16 505	5.89 507	4.74 509	5.73 507	3.51 464	6.99 511	4.89 514	10.82 540	10.11 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 385	0.11 435

xyz-stereo	4.23 516	0.09 105	35.65 560	0.02 117	0.00 1	17.93 548	0.01 113	1.93 140	0.42 73	1.61 368	14.74 526	2.67 402	0.15 244	7.15 501	1.87 435	0.00 1	0.01 318	0.24 521	0.00 1	0.04 255	0.01 115

test_for_model	4.23 516	22.88 566	0.91 116	12.40 557	10.47 557	1.08 135	0.06 310	4.08 383	1.36 367	1.91 390	0.09 155	0.15 161	0.03 82	0.10 34	0.22 211	7.44 547	1.43 545	0.00 1	0.01 372	18.08 565	1.99 538

SGM+DAISY	4.39 518	1.34 512	5.18 500	1.01 512	0.88 512	5.61 506	2.86 516	4.88 458	3.53 493	13.29 541	13.95 524	12.66 529	7.55 530	7.98 517	5.39 499	0.23 518	0.18 518	0.15 514	0.24 506	0.29 487	0.64 517

WCMA_ROB	4.54 519	0.48 395	3.19 433	0.49 458	0.63 508	5.38 503	2.57 515	4.70 442	3.77 498	14.17 544	19.02 539	15.47 535	9.03 537	6.73 473	4.85 493	0.01 450	0.05 446	0.01 460	0.01 372	0.08 329	0.16 464

SANet	4.63 520	0.89 486	5.34 504	0.30 418	0.09 370	7.43 521	3.75 524	6.53 519	16.16 544	6.79 514	13.29 522	12.44 528	7.74 531	7.38 506	4.11 483	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.31 503

RainbowNet	4.74 521	3.21 543	3.07 426	9.34 549	6.01 542	4.89 498	3.60 522	7.09 528	4.39 506	1.63 369	3.01 452	4.72 484	2.96 482	5.53 412	1.19 401	8.95 551	2.12 549	8.48 546	0.19 486	8.75 545	5.73 549

MSMD_ROB	4.94 522	0.43 370	2.58 400	0.12 329	0.01 184	8.43 528	1.09 484	4.25 400	4.11 502	13.11 540	26.36 556	13.95 533	13.88 550	7.45 509	2.92 472	0.10 503	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 232

FCDSN-DC	5.04 523	0.15 195	1.83 314	0.22 389	0.44 493	5.60 505	1.66 496	5.22 474	4.37 505	14.49 546	21.86 547	20.65 545	11.88 546	7.66 513	4.55 489	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.05 350
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 524	2.15 531	16.58 549	0.34 432	0.07 352	5.91 509	4.26 529	6.73 525	6.99 525	9.44 529	6.09 493	6.57 506	5.17 518	9.54 530	21.38 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 501	0.23 493

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 525	2.33 532	8.42 528	0.33 426	0.27 462	24.60 562	8.84 559	5.50 492	9.75 531	3.82 482	8.16 507	8.53 517	1.82 449	9.44 528	5.18 497	1.02 531	1.65 547	0.33 524	0.47 536	1.06 528	0.90 525

ACVNet-4b	5.67 526	1.65 520	4.43 487	9.46 550	7.11 548	8.72 530	1.68 498	6.61 520	5.76 517	0.27 160	6.49 498	11.67 526	2.43 470	8.40 520	1.56 417	9.06 553	2.34 551	10.49 552	0.02 396	9.22 550	5.98 551

MeshStereo	5.78 527	0.75 462	3.04 424	0.25 400	0.14 401	7.88 526	2.09 502	9.64 537	5.18 513	20.48 556	19.06 540	22.80 547	9.54 540	9.64 531	4.88 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 487	0.03 298
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
PVD	5.81 528	0.99 494	5.56 509	0.72 490	0.51 500	6.72 514	0.18 378	9.90 539	23.69 549	11.45 536	19.26 542	8.18 515	9.46 539	9.24 526	9.49 527	0.02 472	0.16 515	0.00 1	0.08 441	0.18 431	0.40 512

FC-DCNN	6.09 529	0.18 226	2.35 381	0.42 444	0.53 501	7.80 525	1.42 492	8.14 534	7.07 526	19.05 553	22.10 548	22.85 548	13.84 549	9.42 527	6.44 504	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.06 381

ACVNet_1	6.16 530	1.86 528	4.43 487	9.52 551	7.22 549	7.59 524	2.37 510	9.99 540	6.71 523	3.84 483	5.35 488	13.23 532	4.90 515	6.25 443	1.94 444	9.06 553	2.40 553	10.88 554	0.11 454	9.58 552	6.03 552

FC-DCNN v2	6.25 531	0.19 234	2.31 378	0.44 445	0.55 503	8.05 527	1.51 495	8.71 535	7.22 527	19.24 554	22.98 551	24.00 551	13.47 548	9.80 533	6.51 505	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.05 350

EDNetEfficient	6.54 532	1.17 505	33.15 558	0.66 485	1.96 529	2.07 411	3.72 523	2.80 212	14.85 541	20.02 555	9.69 512	6.59 507	10.19 542	7.19 502	15.49 545	0.03 480	0.10 489	0.01 460	0.20 491	0.62 524	0.29 498

AnyNet_C01	6.59 533	4.31 548	36.24 561	0.96 509	0.46 496	9.96 532	5.74 545	6.02 513	3.63 496	7.59 520	8.56 508	8.83 518	3.14 487	13.74 549	20.83 559	0.12 506	0.08 476	0.25 522	0.09 446	1.01 527	0.34 505

LSM	7.38 534	1.68 521	22.24 553	3.99 539	40.72 569	3.54 470	4.79 539	4.74 445	6.65 522	10.25 531	13.51 523	4.49 477	3.81 501	6.91 489	5.31 498	0.00 1	0.04 433	0.00 1	0.00 1	0.26 471	14.60 566

ELAS_RVC	7.69 535	0.80 472	4.90 497	1.06 514	1.02 516	10.00 533	9.43 560	9.75 538	14.69 540	21.83 559	20.27 545	17.88 540	16.41 554	13.01 547	10.44 530	0.22 514	0.55 535	0.28 523	0.19 486	0.35 499	0.65 518
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 536	23.96 567	13.67 544	14.71 560	7.88 551	4.83 497	0.04 264	5.01 465	2.89 485	8.86 528	4.96 483	6.11 500	10.72 543	10.18 536	3.51 479	2.44 537	0.33 529	15.15 557	4.65 560	12.33 557	5.95 550

ELAS	8.05 537	0.76 466	4.02 469	0.95 508	1.02 516	14.85 544	6.99 555	12.80 544	11.73 534	22.43 561	27.75 559	17.88 540	15.19 552	10.96 541	11.31 532	0.22 514	0.56 536	0.23 520	0.22 499	0.50 518	0.71 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 538	1.80 527	5.09 499	8.55 548	6.72 545	13.47 540	4.34 532	13.70 545	23.86 550	6.89 516	19.74 544	20.52 543	5.36 520	7.70 514	2.48 461	8.53 550	1.67 548	7.99 545	0.32 527	8.79 548	6.29 555

PWCK	8.72 539	5.37 551	16.61 550	5.74 541	0.12 389	19.88 552	11.41 562	11.31 543	13.42 538	14.07 542	12.84 521	13.20 531	8.05 535	15.44 550	10.25 529	5.95 543	0.22 521	2.09 540	0.05 422	7.50 540	0.92 526

WAO-7	9.09 540	1.79 526	3.55 454	0.80 496	0.15 408	18.67 550	4.36 533	23.07 565	26.68 554	12.59 539	27.90 560	22.52 546	13.03 547	13.53 548	11.47 533	0.09 502	0.03 418	0.58 531	0.10 450	0.47 515	0.34 505

IMH-64-1	9.55 541	2.76 540	2.44 387	11.17 554	9.13 554	12.03 536	5.45 542	18.33 551	15.78 542	6.59 511	18.69 535	16.95 538	6.20 525	10.63 538	8.06 515	9.46 556	2.46 554	15.42 559	1.61 551	10.89 553	6.88 556

IMH-64	9.55 541	2.76 540	2.44 387	11.17 554	9.13 554	12.03 536	5.45 542	18.33 551	15.78 542	6.59 511	18.69 535	16.95 538	6.20 525	10.63 538	8.06 515	9.46 556	2.46 554	15.42 559	1.61 551	10.89 553	6.88 556

RTS	9.75 543	2.69 538	65.25 567	0.85 501	1.99 530	14.36 541	4.75 537	5.69 502	17.29 546	7.97 522	19.00 537	6.83 509	3.02 484	26.15 563	18.62 555	0.00 1	0.15 513	0.00 1	0.00 1	0.29 487	0.16 464

RTSA	9.75 543	2.69 538	65.25 567	0.85 501	1.99 530	14.36 541	4.75 537	5.69 502	17.29 546	7.97 522	19.00 537	6.83 509	3.02 484	26.15 563	18.62 555	0.00 1	0.15 513	0.00 1	0.00 1	0.29 487	0.16 464

EDNetEfficientorigin	10.31 545	1.90 529	98.96 580	0.22 389	0.23 445	2.73 442	0.71 469	4.50 426	16.94 545	18.72 548	15.36 527	12.74 530	10.73 544	8.96 524	11.94 536	0.01 450	0.01 318	0.00 1	0.00 1	0.25 468	1.31 533

MADNet+	10.71 546	14.57 561	70.07 569	0.58 475	0.47 498	19.89 553	4.20 528	11.05 541	6.87 524	3.03 462	5.99 492	9.01 519	6.35 527	31.95 566	28.31 565	0.22 514	0.26 526	0.01 460	0.04 417	0.46 512	0.87 524

WAO-6	11.09 547	1.69 522	3.21 436	7.54 545	7.10 547	16.34 545	6.63 553	20.12 555	38.64 565	9.67 530	19.28 543	27.53 553	10.97 545	12.43 546	11.57 534	4.26 539	2.35 552	10.54 553	0.02 396	7.59 541	4.29 545

LVE	11.10 548	2.36 533	3.34 443	9.94 552	8.13 552	21.22 555	7.75 557	16.47 549	32.55 560	8.55 525	23.64 552	23.22 549	7.93 534	10.98 543	6.65 506	9.45 555	2.55 559	11.08 555	0.58 539	9.35 551	6.28 554

IMH	11.11 549	3.50 545	2.56 399	11.25 556	9.13 554	14.49 543	5.10 540	20.68 558	26.30 553	8.28 524	23.85 554	20.63 544	9.19 538	12.39 545	7.96 513	9.50 558	2.50 556	15.28 558	1.66 553	11.07 556	6.96 558

Dean	11.46 550	2.03 530	5.20 501	10.73 553	8.20 553	18.71 551	5.73 544	21.10 559	41.49 568	11.12 533	22.16 549	25.92 552	7.74 531	7.52 510	4.31 486	9.01 552	2.27 550	9.95 551	0.61 540	9.18 549	6.22 553

coex-ft	12.01 551	5.60 552	80.23 571	0.15 357	0.15 408	1.88 403	0.73 470	2.66 199	30.12 557	49.31 570	16.59 530	15.97 537	14.42 551	6.79 478	14.50 541	0.05 489	0.08 476	0.01 460	0.05 422	0.37 503	0.61 516

SGM-ForestM	12.56 552	0.80 472	4.31 484	1.07 515	0.41 491	21.56 556	8.57 558	17.42 550	19.67 548	29.93 563	28.49 563	45.83 567	27.22 563	26.05 562	18.40 553	0.14 508	0.25 523	0.18 516	0.28 519	0.18 431	0.42 513

LE_ROB	12.79 553	0.64 443	10.26 535	2.13 530	1.29 521	7.25 520	5.81 546	9.09 536	49.27 571	57.55 571	24.58 555	23.68 550	31.13 566	9.00 525	23.57 564	0.04 483	0.06 455	0.13 513	0.20 491	0.08 329	0.11 435

JetBlue	13.83 554	5.03 549	33.82 559	0.84 498	6.92 546	50.14 569	20.02 567	15.09 546	8.92 530	11.33 535	17.05 531	28.25 554	18.01 559	32.60 567	18.53 554	0.32 521	0.12 500	0.15 514	0.23 503	4.59 536	4.64 546

WAO-8	13.93 555	3.75 546	4.23 478	7.74 546	6.54 543	22.81 558	2.39 512	22.66 562	45.98 569	18.88 551	35.42 565	33.21 558	16.91 555	16.55 553	12.78 537	5.01 541	0.81 540	9.89 549	0.77 542	8.77 547	3.61 543

Venus	13.93 555	3.75 546	4.23 478	7.74 546	6.54 543	22.81 558	2.39 512	22.66 562	45.98 569	18.88 551	35.42 565	33.21 558	16.91 555	16.55 553	12.78 537	5.01 541	0.81 540	9.89 549	0.77 542	8.76 546	3.61 543

MANE	14.02 557	0.85 481	3.53 452	2.13 530	3.75 539	18.44 549	6.14 547	22.67 564	27.90 555	33.01 565	41.08 568	41.26 566	30.90 565	23.39 558	17.99 551	0.47 525	0.76 539	0.91 532	4.04 558	0.17 422	1.00 529

KSHMR	14.27 558	6.95 555	5.79 513	15.08 561	12.84 560	17.44 546	10.61 561	18.88 553	30.94 558	18.81 550	22.21 550	28.54 555	8.85 536	15.56 551	9.24 525	10.34 563	3.60 563	21.61 565	4.68 561	14.48 560	8.94 561

TorneroNet-64	15.45 559	5.66 553	3.44 449	13.86 558	12.03 559	28.15 565	6.27 550	19.89 554	38.68 566	12.16 538	28.06 561	35.76 561	15.44 553	19.56 556	15.40 544	9.71 559	2.52 557	19.13 562	2.70 554	12.55 558	7.94 560

TorneroNet	16.10 560	5.74 554	4.12 476	13.88 559	11.97 558	26.89 564	6.85 554	21.13 560	38.32 564	14.15 543	33.36 564	33.52 560	17.49 557	18.89 555	19.64 557	9.77 560	2.53 558	19.43 563	3.35 555	13.21 559	7.86 559

notaker	17.52 561	21.54 565	7.84 526	18.05 563	14.44 563	17.58 547	6.43 551	20.13 556	24.44 552	21.34 558	27.71 558	39.12 563	18.78 560	19.63 557	20.40 558	11.95 564	2.71 562	25.51 567	5.85 564	17.10 563	9.78 562

BEATNet-Init1	17.91 562	7.45 556	36.82 562	1.88 529	1.38 522	37.29 568	14.71 565	21.90 561	24.20 551	38.07 566	36.59 567	50.41 568	32.00 567	29.42 565	21.83 562	0.33 522	0.39 532	0.47 526	0.54 538	1.50 532	1.07 530

ktn	19.15 563	18.52 562	6.39 522	22.64 567	17.26 565	24.47 560	12.11 563	24.52 566	34.74 563	18.75 549	27.70 557	32.54 556	17.85 558	15.71 552	16.67 546	22.09 567	3.64 564	28.95 568	10.91 566	17.40 564	10.22 564

UNDER WATER	19.61 564	12.37 560	31.14 556	20.44 565	14.31 562	28.63 566	18.15 566	16.43 548	34.24 562	20.82 557	19.14 541	38.83 562	30.09 564	24.31 559	20.97 560	10.09 562	2.68 560	19.51 564	4.70 562	15.52 562	9.93 563

UNDER WATER-64	20.03 565	10.28 558	31.50 557	20.05 564	13.64 561	32.81 567	23.45 568	16.01 547	33.44 561	22.01 560	17.25 532	40.58 565	32.20 568	24.50 560	22.36 563	10.06 561	2.70 561	18.37 561	4.24 559	14.84 561	10.24 565

DLNR_Zeroshot_test	23.05 566	49.79 571	87.94 572	97.52 584	94.73 579	1.18 187	0.00 1	20.60 557	0.14 8	0.02 15	0.02 89	0.02 10	0.02 45	4.35 346	0.10 125	32.22 569	0.04 433	0.00 1	0.27 515	72.00 576	0.06 381

DPSimNet_ROB	25.03 567	19.56 564	24.93 555	24.36 568	17.85 566	22.25 557	25.93 569	28.52 567	29.10 556	32.61 564	28.25 562	32.87 557	26.42 561	24.51 561	40.42 567	16.75 566	13.93 567	25.19 566	22.38 569	19.96 566	24.75 570

HanzoNet	29.69 568	29.33 568	21.66 552	21.75 566	19.07 567	24.58 561	12.99 564	28.87 568	40.49 567	43.09 568	44.02 569	55.65 569	44.93 570	43.17 569	44.44 568	27.88 568	9.47 566	29.77 569	15.86 568	20.94 567	15.84 567

JetRed	34.54 569	39.28 570	62.16 565	15.62 562	26.51 568	69.20 571	40.79 571	31.43 569	32.41 559	46.06 569	44.55 570	40.19 564	26.50 562	38.43 568	56.06 571	12.76 565	37.49 572	13.23 556	9.38 565	29.52 568	19.34 568

MADNet++	47.78 570	34.15 569	37.11 563	42.94 569	41.23 570	64.94 570	30.63 570	60.79 572	53.26 572	72.08 572	61.65 572	57.68 570	54.96 571	58.03 570	59.24 572	43.01 571	36.17 571	36.07 570	22.50 570	47.50 569	41.67 571

TCMNet-wrong-test	55.95 571	78.75 575	71.85 570	90.95 576	89.50 576	78.08 572	71.33 572	38.19 570	12.35 536	40.71 567	51.28 571	59.53 571	35.38 569	64.04 572	52.16 570	38.10 570	6.00 565	47.22 573	41.12 571	82.64 577	69.84 576

LRCNet_RVC	60.63 572	63.16 573	62.94 566	69.09 574	50.21 571	19.92 554	0.07 319	58.32 571	5.21 514	75.67 573	86.75 573	74.68 572	62.48 572	59.01 571	49.80 569	93.38 578	56.36 576	93.48 578	92.95 578	67.44 575	71.73 578

tt	68.65 573	0.15 195	99.57 581	50.64 570	14.90 564	100.00 583	100.00 581	100.00 585	99.76 579	27.80 562	10.52 516	99.97 585	98.63 580	99.61 580	100.00 585	90.62 577	98.21 578	46.66 572	52.02 573	62.86 574	21.04 569

USTest	75.36 574	57.99 572	56.43 564	72.82 575	69.93 575	99.96 582	100.00 581	98.57 580	99.18 578	94.19 577	97.90 579	78.26 573	95.05 578	75.90 573	76.21 573	48.70 572	80.65 577	39.01 571	52.97 574	57.66 570	55.76 572

xxxxx1	76.92 575	82.43 576	93.26 575	61.67 571	66.92 572	95.84 576	95.11 576	75.84 573	80.96 573	82.71 574	86.75 573	89.18 574	87.35 573	85.27 574	87.18 574	55.08 573	54.60 573	60.31 574	72.71 575	62.51 571	62.73 573

tt_ll	76.92 575	82.43 576	93.26 575	61.67 571	66.92 572	95.84 576	95.11 576	75.84 573	80.96 573	82.71 574	86.75 573	89.18 574	87.35 573	85.27 574	87.18 574	55.08 573	54.60 573	60.31 574	72.71 575	62.51 571	62.73 573

ff	76.92 575	82.43 576	93.26 575	61.67 571	66.92 572	95.84 576	95.11 576	75.84 573	80.96 573	82.71 574	86.75 573	89.18 574	87.35 573	85.27 574	87.18 574	55.08 573	54.60 573	60.31 574	72.71 575	62.51 571	62.73 573

PML	89.08 578	99.72 582	92.85 574	94.72 578	94.92 580	99.54 581	97.42 579	93.50 576	95.96 577	99.77 583	92.33 577	95.35 578	93.51 577	99.96 585	91.15 577	99.98 586	31.71 570	100.00 584	45.94 572	93.46 579	69.88 577

MEDIAN_ROB	96.83 579	99.41 580	98.66 579	94.75 579	94.23 578	93.08 575	90.54 574	95.61 578	94.75 576	97.65 580	97.73 578	98.30 579	96.57 579	94.51 577	93.74 579	99.78 585	98.24 579	99.99 583	99.89 582	99.48 582	99.67 582

Anonymous_1	97.10 580	99.72 582	99.64 582	92.33 577	93.91 577	100.00 583	100.00 581	99.20 582	99.90 580	98.57 581	99.75 580	99.14 581	99.94 581	98.50 579	99.54 580	87.90 576	98.87 580	90.88 577	96.91 579	92.22 578	95.12 579

HaxPig	97.68 581	99.63 581	91.34 573	99.82 586	99.97 583	88.15 573	88.00 573	98.28 579	99.93 581	99.98 584	99.99 581	99.95 584	99.99 582	96.29 578	92.24 578	99.99 587	99.98 582	100.00 584	99.99 583	100.00 588	99.98 586

test_example2	98.83 582	99.97 587	99.97 583	99.96 588	99.97 583	99.46 580	99.97 580	95.54 577	100.00 582	100.00 585	100.00 582	93.37 577	93.47 576	99.93 584	99.91 581	100.00 588	99.79 581	96.64 579	98.71 580	100.00 588	100.00 588

DPSM_ROB	99.17 583	100.00 588	100.00 586	96.28 580	98.84 581	100.00 583	100.00 581	100.00 585	100.00 582	100.00 585	100.00 582	100.00 586	100.00 583	100.00 587	100.00 585	93.66 579	100.00 583	100.00 584	100.00 584	96.31 580	98.27 580

DPSM	99.17 583	100.00 588	100.00 586	96.28 580	98.84 581	100.00 583	100.00 581	100.00 585	100.00 582	100.00 585	100.00 582	100.00 586	100.00 583	100.00 587	100.00 585	93.66 579	100.00 583	100.00 584	100.00 584	96.31 580	98.27 580

AVERAGE_ROB	99.23 585	99.81 584	97.56 578	100.00 589	100.00 585	96.24 579	91.02 575	100.00 585	100.00 582	100.00 585	100.00 582	100.00 586	100.00 583	99.98 586	99.97 582	100.00 588	100.00 583	100.00 584	100.00 584	100.00 588	100.00 588

DGTPSM_ROB	99.45 586	99.94 585	99.98 584	96.58 582	100.00 585	100.00 583	100.00 581	99.81 583	100.00 582	95.86 578	100.00 582	99.32 582	100.00 583	99.79 581	99.99 583	98.34 581	100.00 583	99.86 580	100.00 584	99.52 583	99.99 587

DPSMNet_ROB	99.46 587	99.94 585	99.98 584	96.59 583	100.00 585	100.00 583	100.00 581	99.81 583	100.00 582	95.87 579	100.00 582	99.32 582	100.00 583	99.79 581	99.99 583	98.46 582	100.00 583	99.86 580	100.00 584	99.52 583	100.00 588

CasAABBNet	99.94 588	100.00 588	100.00 586	99.72 585	100.00 585	100.00 583	100.00 581	100.00 585	100.00 582	100.00 585	100.00 582	100.00 586	100.00 583	100.00 587	100.00 585	99.21 583	100.00 583	100.00 584	100.00 584	99.96 585	99.95 584

LSM0	99.94 588	100.00 588	100.00 586	99.84 587	100.00 585	100.00 583	100.00 581	100.00 585	100.00 582	100.00 585	100.00 582	100.00 586	100.00 583	100.00 587	100.00 585	99.22 584	100.00 583	100.00 584	100.00 584	99.99 586	99.83 583

Selective-RAFT-Error	100.00 590	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 585	100.00 583	100.00 581	100.00 585	100.00 582	100.00 585	100.00 582	100.00 586	100.00 583	100.00 587	100.00 585	100.00 588	100.00 583	100.00 584	100.00 584	99.99 586	99.95 584

ccccc		94.69 579		100.00 589	100.00 585	92.59 574		98.75 581		98.59 582		98.60 580		99.86 583		100.00 588	100.00 583	99.91 582	99.54 581	100.00 588

ASD4		67.10 574

Low-res two-view benchmark