Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

U	3.41 456	0.37 57	1.27 5	0.27 32	13.75 473	19.65 478	0.15 4	0.43 10	0.33 1	0.18 1	0.19 1	0.27 47	0.15 2	0.23 1	0.19 1	0.10 55	0.06 1	17.75 477	12.73 473	0.11 22	0.10 5

RAStereo	0.33 8	0.81 231	2.22 115	0.27 32	0.18 53	0.25 3	0.20 30	0.45 14	0.38 6	0.21 2	0.26 19	0.20 5	0.16 4	0.26 2	0.26 44	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.08 32	0.13 44	0.09 2

test_for_model	0.82 320	1.62 403	2.47 205	1.36 423	1.04 412	0.53 96	0.22 61	0.82 184	0.63 134	0.60 238	0.29 30	0.25 31	0.21 28	0.28 3	0.25 30	0.80 428	1.87 433	0.08 4	0.08 32	1.81 454	1.18 387

CroCo-Stereo	0.35 16	0.71 193	1.67 23	0.32 115	0.17 40	0.19 1	0.21 47	0.79 163	0.54 73	0.22 5	0.25 14	0.55 207	0.22 36	0.28 3	0.28 64	0.10 55	0.08 40	0.08 4	0.07 14	0.12 32	0.10 5
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
IGEV-BASED-STEREO-	0.45 56	1.36 363	1.30 7	0.24 5	0.12 3	0.33 15	0.20 30	0.41 5	0.37 4	0.32 41	0.21 2	0.16 1	0.14 1	0.29 5	0.62 233	0.55 415	1.42 420	0.11 119	0.13 174	0.25 245	0.56 279

testlalala2	0.48 76	0.34 34	2.53 224	0.65 358	0.56 326	0.57 143	0.20 30	0.84 203	0.63 134	0.42 64	0.54 180	0.45 149	0.21 28	0.30 6	0.26 44	0.10 55	0.13 166	0.09 22	0.29 342	0.12 32	0.31 154

CAS	0.39 28	0.31 8	1.79 27	0.81 386	0.34 241	0.51 71	0.23 89	0.49 25	0.42 13	0.23 9	0.31 42	0.20 5	0.17 6	0.30 6	0.25 30	0.77 427	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 14	0.41 210

CASnet	0.32 7	0.40 75	1.80 29	0.28 47	0.11 1	0.47 53	0.19 19	0.45 14	0.47 30	0.39 54	0.31 42	0.23 20	0.17 6	0.31 8	0.21 3	0.11 131	0.06 1	0.15 286	0.12 156	0.16 91	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.45 56	0.38 65	1.80 29	0.27 32	0.25 154	0.58 153	0.23 89	0.84 203	0.66 157	0.42 64	0.44 106	0.28 54	0.35 158	0.31 8	0.21 3	0.09 13	1.01 376	0.09 22	0.07 14	0.21 194	0.53 268

GMOStereo	0.58 153	0.89 251	2.46 200	0.29 65	0.99 403	0.51 71	0.32 235	0.58 73	0.46 24	0.58 210	0.48 122	0.54 199	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 426	0.13 227	0.11 125	0.34 328	0.42 215

error version	0.58 153	0.89 251	2.46 200	0.29 65	0.99 403	0.51 71	0.32 235	0.58 73	0.46 24	0.58 210	0.48 122	0.54 199	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 426	0.13 227	0.11 125	0.34 328	0.42 215

test-v	0.58 153	0.89 251	2.46 200	0.29 65	0.99 403	0.51 71	0.32 235	0.58 73	0.46 24	0.58 210	0.48 122	0.54 199	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 426	0.13 227	0.11 125	0.34 328	0.42 215

test-2	0.58 153	0.89 251	2.46 200	0.29 65	0.99 403	0.51 71	0.32 235	0.58 73	0.46 24	0.58 210	0.48 122	0.54 199	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 426	0.13 227	0.11 125	0.34 328	0.42 215

CREStereo++_RVC	0.38 25	0.37 57	2.47 205	0.25 10	0.16 23	0.54 105	0.15 4	0.42 8	0.57 91	0.37 47	0.52 159	0.24 26	0.19 16	0.31 8	0.27 52	0.09 13	0.06 1	0.08 4	0.30 349	0.09 6	0.22 89
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.40 30	1.04 285	2.49 216	0.35 178	0.13 7	0.51 71	0.17 11	0.44 13	0.52 60	0.38 50	0.51 150	0.23 20	0.19 16	0.31 8	0.25 30	0.10 55	0.07 7	0.08 4	0.06 7	0.09 6	0.18 66

sAnonymous2	0.45 56	0.88 246	2.97 348	0.31 95	0.25 154	0.34 17	0.28 175	0.56 66	0.49 37	0.25 18	0.30 35	0.23 20	0.29 122	0.31 8	0.22 6	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.13 174	0.38 358	0.43 220

CroCo_RVC	0.45 56	0.88 246	2.97 348	0.31 95	0.25 154	0.34 17	0.28 175	0.56 66	0.49 37	0.25 18	0.30 35	0.23 20	0.29 122	0.31 8	0.22 6	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.13 174	0.38 358	0.43 220

Pointernet	0.37 22	0.31 8	1.91 51	0.25 10	0.37 262	0.47 53	0.15 4	0.67 112	0.52 60	0.23 9	0.30 35	0.28 54	0.20 24	0.32 18	0.23 18	0.10 55	0.24 258	0.07 1	0.13 174	0.10 14	0.51 259

rvit_stereo_0080	0.33 8	0.77 218	1.43 9	0.24 5	0.18 53	0.34 17	0.27 163	0.58 73	0.51 50	0.25 18	0.27 23	0.27 47	0.22 36	0.32 18	0.27 52	0.14 244	0.10 110	0.10 68	0.10 80	0.15 74	0.17 57

whm_eth	0.33 8	0.77 218	1.43 9	0.24 5	0.18 53	0.34 17	0.27 163	0.58 73	0.51 50	0.25 18	0.27 23	0.27 47	0.22 36	0.32 18	0.27 52	0.14 244	0.10 110	0.10 68	0.10 80	0.15 74	0.17 57

MaDis-Stereo	0.35 16	0.89 251	2.15 98	0.25 10	0.29 195	0.29 6	0.17 11	0.47 21	0.41 9	0.21 2	0.22 4	0.28 54	0.21 28	0.32 18	0.31 94	0.10 55	0.09 86	0.10 68	0.08 32	0.11 22	0.12 15

rvit_stereo_0081_aga	0.34 12	0.67 175	1.79 27	0.27 32	0.20 91	0.34 17	0.21 47	0.43 10	0.48 33	0.26 25	0.28 25	0.27 47	0.21 28	0.33 22	0.25 30	0.14 244	0.11 136	0.11 119	0.10 80	0.14 64	0.18 66

MGS-Stereo	0.35 16	0.48 106	1.99 65	0.26 22	0.14 10	0.41 31	0.22 61	0.41 5	0.48 33	0.24 14	0.51 150	0.25 31	0.18 14	0.33 22	0.22 6	0.10 55	0.08 40	0.09 22	0.08 32	0.47 395	0.10 5

UniTT-Stereo	0.36 20	0.66 174	2.43 167	0.28 47	0.24 147	0.30 7	0.18 16	0.35 2	0.36 3	0.26 25	0.37 69	0.18 3	0.18 14	0.33 22	0.30 77	0.11 131	0.08 40	0.09 22	0.08 32	0.25 245	0.09 2

testlalala	0.53 118	0.36 46	2.40 153	0.29 65	0.35 249	0.60 184	0.22 61	1.02 343	0.63 134	0.56 188	0.40 89	0.32 74	0.21 28	0.33 22	0.27 52	0.10 55	1.73 430	0.09 22	0.24 313	0.08 1	0.43 220

testlalala_base	0.61 184	0.35 42	2.44 175	0.35 178	0.33 231	0.55 115	0.21 47	0.88 242	0.41 9	0.41 59	0.39 80	0.31 69	0.24 51	0.33 22	0.36 132	0.98 437	1.61 425	0.09 22	0.22 305	1.11 433	0.68 313

CAS++	0.34 12	0.39 70	1.90 48	0.25 10	0.18 53	0.32 10	0.20 30	0.78 155	0.44 21	0.31 39	0.31 42	0.21 12	0.16 4	0.34 27	0.20 2	0.15 273	0.13 166	0.13 227	0.10 80	0.15 74	0.14 30
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.31 4	0.31 8	1.65 20	0.20 2	0.12 3	0.55 115	0.15 4	0.50 35	0.51 50	0.28 31	0.34 54	0.24 26	0.21 28	0.34 27	0.24 21	0.11 131	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.09 6	0.12 15

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 106	0.51 123	1.12 2	0.26 22	0.22 113	0.46 43	0.20 30	1.10 388	1.33 422	3.13 460	0.33 52	0.22 13	0.20 24	0.34 27	0.26 44	0.11 131	0.09 86	0.11 119	0.09 46	0.17 113	0.21 83

LoS_RVC	0.34 12	0.38 65	1.96 61	0.27 32	0.35 249	0.43 36	0.22 61	0.43 10	0.34 2	0.24 14	0.34 54	0.23 20	0.28 105	0.34 27	0.22 6	0.08 1	0.07 7	0.07 1	0.05 1	0.10 14	0.35 175

CroCo-Stereo Lap2	0.38 25	0.91 259	2.02 71	0.33 136	0.38 269	0.23 2	0.21 47	0.63 100	0.51 50	0.23 9	0.28 25	0.29 61	0.23 49	0.34 27	0.28 64	0.10 55	0.09 86	0.10 68	0.08 32	0.22 209	0.15 38

TANstereo	0.39 28	0.70 190	2.48 211	0.23 4	0.12 3	0.54 105	0.16 9	0.41 5	0.47 30	0.45 82	0.51 150	0.26 39	0.22 36	0.34 27	0.21 3	0.10 55	0.10 110	0.08 4	0.07 14	0.09 6	0.18 66

CREStereo	0.31 4	0.35 42	1.66 21	0.19 1	0.13 7	0.55 115	0.17 11	0.50 35	0.50 45	0.28 31	0.34 54	0.24 26	0.21 28	0.34 27	0.23 18	0.11 131	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.10 14	0.12 15
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
R-Stereo Train	0.42 35	0.31 8	2.51 220	0.30 81	0.18 53	0.56 121	0.25 131	0.82 184	0.41 9	0.57 204	0.67 287	0.33 80	0.24 51	0.34 27	0.33 115	0.10 55	0.08 40	0.09 22	0.07 14	0.09 6	0.18 66

RAFT-Stereo	0.42 35	0.31 8	2.51 220	0.30 81	0.18 53	0.56 121	0.25 131	0.82 184	0.41 9	0.57 204	0.67 287	0.33 80	0.24 51	0.34 27	0.33 115	0.10 55	0.08 40	0.09 22	0.07 14	0.09 6	0.18 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_ft	0.38 25	1.01 277	1.86 43	0.33 136	0.21 103	0.28 4	0.27 163	0.59 83	0.55 80	0.24 14	0.28 25	0.28 54	0.27 91	0.35 36	0.28 64	0.14 244	0.09 86	0.11 119	0.11 125	0.14 64	0.31 154

CES	0.33 8	0.32 17	1.46 13	0.25 10	0.50 310	0.40 30	0.20 30	0.48 22	0.48 33	0.22 5	0.29 30	0.26 39	0.19 16	0.35 36	0.22 6	0.09 13	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.16 91	0.54 271

sCroCo_RVC	0.37 22	0.39 70	2.38 144	0.35 178	0.27 179	0.31 9	0.22 61	0.49 25	0.48 33	0.23 9	0.34 54	0.25 31	0.24 51	0.35 36	0.25 30	0.15 273	0.17 217	0.12 169	0.11 125	0.15 74	0.15 38

rvit_stereo_0081	0.29 2	0.46 101	1.13 3	0.28 47	0.17 40	0.32 10	0.22 61	0.45 14	0.58 98	0.25 18	0.26 19	0.26 39	0.22 36	0.36 39	0.25 30	0.14 244	0.10 110	0.11 119	0.10 80	0.13 44	0.11 12

rvit_stereo_0082	0.29 2	0.46 101	1.13 3	0.28 47	0.17 40	0.32 10	0.22 61	0.45 14	0.58 98	0.25 18	0.26 19	0.26 39	0.22 36	0.36 39	0.25 30	0.14 244	0.10 110	0.11 119	0.10 80	0.13 44	0.11 12

GLC_STEREO	0.31 4	0.30 6	1.80 29	0.29 65	0.12 3	0.41 31	0.20 30	0.39 3	0.42 13	0.26 25	0.31 42	0.25 31	0.19 16	0.36 39	0.26 44	0.09 13	0.11 136	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.15 38

cross-raft	0.47 68	0.34 34	2.17 101	0.70 372	0.84 387	0.50 69	0.35 266	0.74 136	0.43 17	0.44 78	0.45 108	0.63 243	0.25 67	0.37 42	0.27 52	0.08 1	0.14 180	0.10 68	0.23 310	0.11 22	0.27 125

Gwc-CoAtRS	0.41 32	0.37 57	2.06 79	0.28 47	0.41 282	0.48 58	0.19 19	0.64 103	0.49 37	0.45 82	0.39 80	0.57 218	0.26 77	0.37 42	0.28 64	0.09 13	0.19 229	0.09 22	0.31 355	0.11 22	0.25 111

rvit_stereo_0083	0.28 1	0.37 57	0.88 1	0.28 47	0.18 53	0.28 4	0.22 61	0.40 4	0.58 98	0.25 18	0.30 35	0.27 47	0.27 91	0.38 44	0.25 30	0.14 244	0.12 152	0.13 227	0.10 80	0.13 44	0.14 30

WCG-NET	0.42 35	0.60 155	1.68 24	0.26 22	0.19 79	0.51 71	0.18 16	0.58 73	0.49 37	0.42 64	0.58 220	0.32 74	0.26 77	0.38 44	0.30 77	0.10 55	0.59 334	0.08 4	0.07 14	0.31 310	0.49 252

test-1	0.61 184	0.54 133	2.09 85	0.31 95	1.37 435	0.51 71	0.28 175	0.83 195	0.50 45	0.42 64	0.55 190	0.54 199	0.24 51	0.38 44	1.25 349	0.10 55	1.08 384	0.10 68	0.17 250	0.11 22	0.77 335

iRaftStereo_RVC	0.47 68	0.84 233	1.91 51	0.29 65	0.15 16	0.53 96	0.20 30	0.58 73	0.50 45	0.37 47	0.43 95	0.42 121	0.23 49	0.38 44	0.28 64	0.09 13	0.70 353	0.12 169	0.11 125	0.43 381	0.77 335

AIO-Stereo	0.64 222	0.60 155	1.63 19	1.31 418	1.45 439	0.38 27	0.20 30	0.55 63	0.83 325	0.31 39	0.31 42	0.23 20	0.15 2	0.39 48	0.63 239	0.10 55	1.25 399	0.09 22	0.41 399	0.21 194	1.73 427

RSM++	0.48 76	0.52 127	1.27 5	1.62 438	1.27 432	0.39 29	0.20 30	0.49 25	0.56 86	0.22 5	0.25 14	0.24 26	0.17 6	0.39 48	0.23 18	0.09 13	0.11 136	0.09 22	0.35 379	0.29 294	0.80 343

RAFT-Stereo-weight	0.46 63	0.37 57	1.60 18	0.29 65	0.51 312	0.57 143	0.22 61	0.84 203	0.67 170	0.48 99	0.38 75	0.36 89	0.17 6	0.39 48	0.27 52	0.09 13	1.28 406	0.09 22	0.07 14	0.09 6	0.41 210

fff	0.50 95	0.90 256	2.63 261	0.25 10	0.15 16	0.51 71	0.22 61	0.85 215	0.82 319	0.55 176	0.48 122	0.31 69	0.65 332	0.39 48	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 220

DCANet	0.49 91	0.91 259	2.63 261	0.26 22	0.14 10	0.51 71	0.22 61	0.84 203	0.78 288	0.56 188	0.49 135	0.32 74	0.41 207	0.39 48	0.41 149	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.14 64	0.45 237

csc	0.50 95	0.90 256	2.63 261	0.25 10	0.15 16	0.51 71	0.22 61	0.85 215	0.82 319	0.55 176	0.48 122	0.31 69	0.65 332	0.39 48	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 220

cscssc	0.50 95	0.90 256	2.63 261	0.25 10	0.15 16	0.51 71	0.22 61	0.85 215	0.82 319	0.55 176	0.48 122	0.31 69	0.65 332	0.39 48	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 220

RSM	0.47 68	0.51 123	1.36 8	1.37 424	1.04 412	0.37 25	0.21 47	0.52 40	0.55 80	0.23 9	0.28 25	0.28 54	0.17 6	0.40 55	0.22 6	0.09 13	0.24 258	0.09 22	0.35 379	0.24 230	0.80 343

LoS	0.34 12	0.35 42	1.88 45	0.25 10	0.13 7	0.53 96	0.20 30	0.50 35	0.53 69	0.26 25	0.28 25	0.37 94	0.24 51	0.40 55	0.25 30	0.10 55	0.08 40	0.08 4	0.06 7	0.15 74	0.10 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	0.43 39	0.32 17	2.31 132	0.26 22	0.14 10	0.51 71	0.22 61	0.84 203	0.78 288	0.55 176	0.48 122	0.28 54	0.37 167	0.40 55	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 220

ADStereo(finetuned)	0.50 95	0.91 259	2.43 167	0.26 22	0.14 10	0.51 71	0.22 61	0.84 203	0.78 288	0.56 188	0.49 135	0.32 74	0.75 361	0.40 55	0.40 146	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.13 44	0.45 237

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 153	1.48 387	2.53 224	0.29 65	0.78 380	0.52 88	0.20 30	0.68 116	0.66 157	0.51 144	0.61 241	0.40 110	0.32 143	0.40 55	0.43 161	0.08 1	0.63 341	0.09 22	0.09 46	0.37 351	0.58 285

CFNet-RSSM	0.44 52	0.36 46	2.38 144	0.28 47	0.43 293	0.53 96	0.20 30	0.86 226	0.52 60	0.44 78	0.36 63	0.53 194	0.26 77	0.40 55	0.27 52	0.09 13	0.08 40	0.09 22	0.38 391	0.10 14	0.22 89

DIP-Stereo	0.43 39	0.50 116	2.21 113	0.27 32	0.18 53	0.63 239	0.17 11	0.94 279	0.58 98	0.49 115	0.48 122	0.30 62	0.30 132	0.40 55	0.31 94	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.08 32	0.15 74	0.33 161
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_0105_6	0.36 20	0.55 141	1.48 14	0.31 95	0.18 53	0.35 22	0.26 146	0.56 66	0.66 157	0.26 25	0.29 30	0.33 80	0.26 77	0.41 62	0.27 52	0.18 317	0.16 207	0.15 286	0.13 174	0.15 74	0.25 111

WCG-NET（raft）	0.44 52	0.97 272	1.78 26	0.24 5	0.17 40	0.43 36	0.24 111	0.42 8	0.52 60	0.38 50	0.35 61	0.46 158	0.25 67	0.41 62	0.26 44	0.08 1	1.08 384	0.08 4	0.08 32	0.27 274	0.40 202

DCRE	0.76 300	0.80 229	2.31 132	1.05 406	1.18 425	0.63 239	0.26 146	1.03 350	0.59 107	0.52 153	2.12 430	0.44 137	0.27 91	0.41 62	0.53 203	0.09 13	1.02 381	0.10 68	0.32 362	0.16 91	1.47 418

knoymous	0.37 22	0.34 34	1.83 33	0.25 10	0.18 53	0.45 40	0.24 111	0.60 87	0.40 8	0.42 64	0.39 80	0.54 199	0.25 67	0.41 62	0.29 73	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.07 14	0.13 44	0.20 79

GMStereo	0.44 52	1.32 349	2.65 271	0.28 47	0.16 23	0.42 35	0.22 61	0.48 22	0.63 134	0.41 59	0.36 63	0.26 39	0.25 67	0.41 62	0.30 77	0.14 244	0.08 40	0.10 68	0.12 156	0.17 113	0.13 18
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.35 16	0.38 65	1.75 25	0.21 3	0.14 10	0.57 143	0.24 111	0.48 22	0.44 21	0.28 31	0.32 50	0.26 39	0.24 51	0.41 62	0.24 21	0.42 403	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.18 137	0.15 38

rvit_0105_5	0.43 39	0.73 201	2.10 91	0.31 95	0.18 53	0.41 31	0.31 224	0.69 118	0.67 170	0.32 41	0.34 54	0.38 99	0.30 132	0.42 68	0.30 77	0.18 317	0.16 207	0.15 286	0.15 215	0.15 74	0.30 146

CASS	0.43 39	0.34 34	2.01 68	0.33 136	0.17 40	0.54 105	0.24 111	0.71 132	0.52 60	0.62 259	0.55 190	0.40 110	0.41 207	0.43 69	0.33 115	0.17 306	0.10 110	0.14 261	0.11 125	0.18 137	0.23 98
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HHNet	0.63 213	0.67 175	3.10 363	0.37 206	0.25 154	0.64 250	0.60 368	0.70 126	0.67 170	0.55 176	1.12 397	0.32 74	0.60 321	0.43 69	1.75 379	0.16 287	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.18 137	0.22 89

CRE-IMP	0.46 63	0.31 8	2.40 153	0.53 321	0.17 40	0.79 342	0.68 389	0.54 54	0.66 157	0.47 96	0.43 95	0.44 137	0.26 77	0.43 69	0.33 115	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.09 46	0.17 113	0.23 98

GANet-ADL	0.48 76	0.56 144	2.51 220	0.34 158	0.20 91	0.58 153	0.25 131	0.80 169	0.57 91	0.43 72	0.61 241	0.56 214	0.31 137	0.44 72	0.44 164	0.14 244	0.11 136	0.10 68	0.09 46	0.22 209	0.38 190

rvit_0105_4	0.40 30	0.64 170	1.98 63	0.31 95	0.18 53	0.37 25	0.29 200	0.64 103	0.67 170	0.28 31	0.32 50	0.36 89	0.28 105	0.45 73	0.27 52	0.18 317	0.16 207	0.15 286	0.14 195	0.15 74	0.25 111

rvit_0105_3	0.46 63	0.86 240	2.24 118	0.33 136	0.19 79	0.44 39	0.35 266	0.74 136	0.70 216	0.38 50	0.38 75	0.41 116	0.33 148	0.46 74	0.32 104	0.19 332	0.17 217	0.17 319	0.18 258	0.15 74	0.22 89

rvit_stereo_0075_2	0.45 56	0.45 99	2.60 251	0.34 158	0.32 225	0.41 31	0.21 47	0.60 87	0.54 73	0.39 54	0.51 150	0.40 110	0.29 122	0.46 74	0.31 94	0.21 350	0.15 194	0.22 361	0.15 215	0.18 137	0.33 161

MIF-Stereo (partial)	0.41 32	0.71 193	2.67 283	0.27 32	0.24 147	0.32 10	0.17 11	0.56 66	0.46 24	0.26 25	0.37 69	0.25 31	0.26 77	0.46 74	0.35 130	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.21 194	0.15 38

Anonymous3	0.47 68	0.49 109	2.61 256	0.33 136	0.25 154	0.72 307	0.32 235	0.80 169	0.60 111	0.36 45	0.41 91	0.33 80	0.29 122	0.46 74	0.30 77	0.19 332	0.18 224	0.13 227	0.13 174	0.18 137	0.22 89

H2IRNET	0.48 76	1.04 285	2.57 243	0.31 95	0.19 79	0.54 105	0.19 19	0.55 63	0.53 69	0.28 31	0.56 203	0.47 167	0.35 158	0.47 78	0.40 146	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.14 195	0.37 351	0.26 119

dd	0.48 76	1.32 349	2.41 158	0.31 95	0.17 40	0.58 153	0.26 146	0.50 35	0.71 230	0.42 64	0.41 91	0.34 85	0.28 105	0.47 78	0.41 149	0.18 317	0.10 110	0.13 227	0.12 156	0.22 209	0.16 51

IPLGR_C	0.64 222	1.66 410	3.36 382	0.80 384	0.31 215	0.60 184	0.60 368	0.82 184	0.69 206	0.58 210	0.62 248	0.44 137	0.31 137	0.47 78	0.43 161	0.12 168	0.22 251	0.13 227	0.15 215	0.35 339	0.21 83

ACRE	0.63 213	1.55 393	3.41 394	0.76 377	0.28 190	0.60 184	0.56 357	0.82 184	0.68 197	0.57 204	0.62 248	0.43 122	0.30 132	0.47 78	0.42 154	0.12 168	0.19 229	0.13 227	0.14 195	0.36 345	0.20 79

HUI-Stereo	0.43 39	0.36 46	2.45 193	0.48 296	0.18 53	0.61 203	0.27 163	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.44 137	0.28 105	0.47 78	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

DeepStereo_RVC	0.47 68	0.37 57	2.19 106	0.55 328	0.18 53	0.60 184	0.58 362	0.52 40	0.62 123	0.49 115	0.45 108	0.39 102	0.85 375	0.47 78	0.34 123	0.12 168	0.08 40	0.11 119	0.09 46	0.15 74	0.19 71

raftrobust	0.52 106	1.14 305	2.15 98	0.33 136	0.99 403	0.53 96	0.21 47	0.59 83	0.50 45	0.53 161	0.36 63	0.31 69	0.33 148	0.47 78	0.42 154	0.10 55	0.55 327	0.09 22	0.08 32	0.22 209	0.46 240

ACVNet	0.54 126	0.87 242	2.45 193	0.28 47	0.22 113	0.59 171	0.36 274	0.69 118	0.73 241	0.49 115	0.59 226	0.69 287	0.42 219	0.47 78	0.70 258	0.11 131	0.10 110	0.10 68	0.09 46	0.36 345	0.39 197

acv_ft	0.57 145	0.87 242	2.45 193	0.33 136	0.41 282	0.63 239	0.29 200	0.86 226	0.73 241	0.64 279	0.59 226	0.69 287	0.45 247	0.47 78	0.68 255	0.11 131	0.10 110	0.10 68	0.09 46	0.43 381	0.39 197

plain	0.43 39	0.73 201	2.80 321	0.28 47	0.19 79	0.33 15	0.21 47	0.63 100	0.50 45	0.24 14	0.38 75	0.24 26	0.25 67	0.48 87	0.32 104	0.12 168	0.08 40	0.13 227	0.09 46	0.43 381	0.13 18

PCWNet_CMD	0.48 76	0.50 116	2.23 116	0.27 32	0.20 91	0.56 121	0.22 61	0.78 155	0.67 170	0.49 115	0.55 190	0.68 276	0.56 300	0.48 87	0.32 104	0.11 131	0.10 110	0.14 261	0.10 80	0.19 166	0.43 220

Any-RAFT	0.42 35	0.33 27	1.89 47	0.28 47	0.21 103	0.69 293	0.21 47	0.83 195	0.60 111	0.45 82	0.43 95	0.62 239	0.30 132	0.48 87	0.24 21	0.11 131	0.40 301	0.08 4	0.06 7	0.10 14	0.16 51

BUS	0.45 56	0.32 17	1.58 15	0.31 95	0.22 113	0.91 375	0.23 89	1.05 364	0.67 170	0.64 279	0.53 164	0.65 253	0.32 143	0.48 87	0.34 123	0.13 213	0.10 110	0.14 261	0.12 156	0.13 44	0.15 38

BSDual-CNN	0.48 76	0.32 17	1.58 15	0.31 95	0.22 113	0.76 322	0.32 235	1.05 364	0.67 170	0.64 279	0.53 164	0.63 243	0.38 175	0.48 87	0.97 310	0.13 213	0.10 110	0.14 261	0.12 156	0.13 44	0.15 38

psmg	0.48 76	0.32 17	1.58 15	0.28 47	0.22 113	0.75 318	0.35 266	0.94 279	0.67 170	0.61 247	0.59 226	0.63 243	0.38 175	0.48 87	0.97 310	0.13 213	0.11 136	0.13 227	0.13 174	0.14 64	0.15 38

CIPLG	0.63 213	1.59 398	3.16 368	0.79 383	0.31 215	0.62 225	0.57 360	0.82 184	0.68 197	0.58 210	0.63 256	0.43 122	0.31 137	0.48 87	0.42 154	0.12 168	0.20 241	0.13 227	0.13 174	0.36 345	0.21 83

GwcNet-ADL	0.54 126	0.78 223	2.85 333	0.31 95	0.20 91	0.58 153	0.29 200	0.93 274	0.67 170	0.48 99	0.47 116	0.56 214	0.33 148	0.48 87	0.80 288	0.13 213	0.12 152	0.09 22	0.09 46	0.14 64	0.40 202

ROB_FTStereo_v2	0.43 39	0.36 46	2.44 175	0.49 307	0.17 40	0.61 203	0.28 175	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.44 137	0.28 105	0.48 87	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

MSMDNet	0.48 76	0.50 116	2.23 116	0.27 32	0.20 91	0.56 121	0.22 61	0.78 155	0.67 170	0.49 115	0.55 190	0.68 276	0.56 300	0.48 87	0.32 104	0.11 131	0.10 110	0.13 227	0.10 80	0.18 137	0.43 220

PSM-adaLoss	0.43 39	0.36 46	2.44 175	0.48 296	0.18 53	0.61 203	0.28 175	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.49 97	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

Pruner-Stereo	0.55 130	0.38 65	2.49 216	1.78 447	0.19 79	0.63 239	0.45 320	0.59 83	0.67 170	0.61 247	0.48 122	0.41 116	0.25 67	0.49 97	0.99 318	0.13 213	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.14 30

AnonymousM	0.45 56	0.49 109	1.83 33	0.29 65	0.15 16	0.53 96	0.22 61	0.64 103	0.66 157	0.47 96	0.33 52	0.30 62	0.25 67	0.49 97	0.29 73	0.12 168	0.27 277	0.71 428	0.37 387	0.12 32	0.41 210

RAFT	0.62 200	1.35 358	2.26 122	0.62 351	0.53 320	0.47 53	0.35 266	0.70 126	0.58 98	0.50 133	0.50 147	0.79 320	0.40 197	0.49 97	0.36 132	0.11 131	0.79 358	0.14 261	0.13 174	0.52 403	0.72 324

raft+_RVC	0.62 200	1.18 319	2.43 167	0.36 194	2.08 455	0.52 88	0.25 131	0.66 109	0.54 73	0.36 45	0.46 111	0.32 74	0.28 105	0.49 97	0.43 161	0.10 55	0.91 369	0.10 68	0.09 46	0.22 209	0.70 321

AFF-stereo	0.57 145	1.51 390	2.59 246	0.33 136	0.23 135	0.51 71	0.21 47	0.69 118	0.68 197	0.49 115	0.63 256	0.49 177	0.34 156	0.50 102	0.37 136	0.08 1	0.54 325	0.10 68	0.10 80	0.40 371	0.60 292

Selective-RAFT	0.46 63	0.48 106	1.88 45	0.32 115	0.16 23	0.61 203	0.19 19	0.66 109	0.62 123	0.28 31	0.30 35	0.41 116	0.33 148	0.51 103	0.32 104	0.11 131	1.09 386	0.09 22	0.35 379	0.19 166	0.37 182

ROB_FTStereo	0.43 39	0.36 46	2.44 175	0.48 296	0.18 53	0.61 203	0.26 146	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.51 103	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

RAFT-IKP	0.43 39	0.36 46	2.44 175	0.48 296	0.16 23	0.60 184	0.28 175	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.51 103	0.31 94	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

s12784h	0.41 32	0.34 34	2.17 101	0.24 5	0.11 1	0.64 250	0.24 111	0.85 215	0.70 216	0.45 82	0.54 180	0.28 54	0.27 91	0.51 103	0.27 52	0.11 131	0.06 1	0.09 22	0.06 7	0.16 91	0.14 30

StereoVision	0.52 106	1.12 302	2.70 301	0.34 158	0.32 225	0.47 53	0.26 146	0.73 134	0.61 114	0.33 43	0.89 365	0.45 149	0.26 77	0.52 107	0.39 144	0.14 244	0.15 194	0.16 304	0.15 215	0.22 209	0.14 30

RAFT-Test	0.56 138	0.41 80	2.01 68	0.90 392	1.07 416	0.65 264	0.37 277	0.83 195	0.65 150	0.49 115	0.49 135	0.93 365	0.24 51	0.52 107	0.30 77	0.10 55	0.38 295	0.09 22	0.38 391	0.11 22	0.19 71

Selective-IGEV	0.57 145	0.42 83	1.87 44	1.67 442	1.33 433	0.36 23	0.20 30	0.61 90	0.71 230	0.22 5	0.31 42	0.22 13	0.19 16	0.52 107	0.36 132	0.09 13	0.97 373	0.09 22	0.15 215	0.20 184	0.85 354

ProNet	0.46 63	0.60 155	1.85 40	0.35 178	0.67 360	0.49 63	0.25 131	0.53 44	0.57 91	0.21 2	0.24 8	0.22 13	0.20 24	0.52 107	0.22 6	0.09 13	0.47 312	0.10 68	0.09 46	0.23 223	1.33 406

FENet	0.48 76	0.58 147	2.46 200	0.33 136	0.18 53	0.58 153	0.22 61	0.83 195	0.64 143	0.49 115	0.42 93	0.55 207	0.38 175	0.52 107	0.51 196	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.11 125	0.17 113	0.31 154

HITNet	0.55 130	1.28 344	2.73 309	0.35 178	0.14 10	0.56 121	0.23 89	0.89 250	0.62 123	0.52 153	0.51 150	0.49 177	0.38 175	0.52 107	0.60 224	0.09 13	0.07 7	0.10 68	0.08 32	0.25 245	0.61 293
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	0.48 76	0.44 94	2.18 104	0.36 194	0.20 91	0.59 171	0.29 200	0.97 302	0.74 259	0.52 153	0.55 190	0.61 234	0.33 148	0.52 107	0.44 164	0.18 317	0.08 40	0.17 319	0.11 125	0.18 137	0.24 107
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.
gcap-zeroshot	0.52 106	0.86 240	2.38 144	0.32 115	0.60 340	0.70 296	0.20 30	0.78 155	0.58 98	0.44 78	0.36 63	0.81 329	0.24 51	0.53 114	0.30 77	0.10 55	0.35 288	0.09 22	0.31 355	0.09 6	0.40 202

4D-IteraStereo	0.62 200	1.29 346	3.04 358	0.27 32	0.30 207	0.46 43	0.26 146	0.54 54	0.51 50	0.41 59	0.31 42	0.39 102	0.19 16	0.53 114	0.65 246	0.09 13	0.47 312	0.12 169	0.11 125	0.21 194	2.14 441

CFNet_pseudo	0.47 68	0.50 116	2.19 106	0.26 22	0.20 91	0.56 121	0.22 61	0.80 169	0.62 123	0.50 133	0.56 203	0.68 276	0.47 263	0.53 114	0.33 115	0.11 131	0.10 110	0.15 286	0.10 80	0.18 137	0.33 161

RALAANet	0.52 106	1.37 368	2.63 261	0.33 136	0.23 135	0.48 58	0.19 19	0.69 118	0.55 80	0.49 115	0.46 111	0.39 102	0.31 137	0.53 114	0.53 203	0.10 55	0.33 286	0.11 119	0.17 250	0.29 294	0.13 18

SFCPSM	0.48 76	0.39 70	2.30 129	0.28 47	0.27 179	0.70 296	0.32 235	1.00 326	0.69 206	0.50 133	0.52 159	0.43 122	0.36 161	0.53 114	0.44 164	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.16 236	0.18 137	0.23 98

ccs_rob	0.47 68	0.50 116	2.19 106	0.26 22	0.20 91	0.56 121	0.22 61	0.80 169	0.62 123	0.50 133	0.56 203	0.68 276	0.47 263	0.53 114	0.33 115	0.11 131	0.10 110	0.16 304	0.10 80	0.18 137	0.33 161

111	0.57 145	1.41 373	2.63 261	0.25 10	0.15 16	0.59 171	0.26 146	0.90 258	0.83 325	0.50 133	0.54 180	0.57 218	0.38 175	0.54 120	0.41 149	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.24 230	0.81 347

CFNet_ucs	0.50 95	0.55 141	2.28 125	0.27 32	0.22 113	0.58 153	0.23 89	0.90 258	0.69 206	0.54 165	0.64 268	0.68 276	0.44 239	0.55 121	0.34 123	0.14 244	0.12 152	0.16 304	0.11 125	0.19 166	0.38 190

UDGNet	0.50 95	1.36 363	2.44 175	0.37 206	0.19 79	0.58 153	0.23 89	0.49 25	0.69 206	0.42 64	0.39 80	0.34 85	0.29 122	0.55 121	0.32 104	0.25 376	0.10 110	0.37 406	0.19 275	0.30 302	0.17 57

ICVP	0.48 76	0.33 27	2.37 141	0.34 158	0.22 113	0.60 184	0.55 353	0.79 163	0.53 69	0.45 82	0.60 233	0.49 177	0.36 161	0.55 121	0.46 172	0.16 287	0.16 207	0.14 261	0.11 125	0.16 91	0.32 158
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
anonymousa	0.74 285	0.60 155	2.58 244	0.96 398	1.33 433	0.61 203	0.26 146	0.69 118	0.56 86	0.55 176	0.84 352	0.82 334	0.46 255	0.56 124	0.61 230	0.10 55	1.11 388	0.12 169	0.98 451	0.14 64	0.97 374

Patchmatch Stereo++	0.43 39	0.36 46	2.44 175	0.48 296	0.17 40	0.61 203	0.26 146	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.56 124	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18
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	0.43 39	0.36 46	2.44 175	0.48 296	0.17 40	0.61 203	0.26 146	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.56 124	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

IGEV-Stereo+	0.48 76	0.32 17	1.43 9	0.26 22	0.46 304	0.30 7	0.13 1	0.32 1	0.57 91	0.80 350	0.24 8	0.19 4	0.19 16	0.57 127	0.46 172	0.10 55	1.36 414	0.08 4	0.22 305	0.46 391	1.04 379

IGEV_Zeroshot_test	0.91 359	0.39 70	3.80 419	0.42 264	1.95 453	0.56 121	0.64 377	0.84 203	0.55 80	1.45 426	0.53 164	0.79 320	0.42 219	0.57 127	1.13 333	0.10 55	0.49 316	0.10 68	0.34 377	0.19 166	2.97 460

MIM_Stereo	0.55 130	0.92 264	2.65 271	0.32 115	1.09 418	0.51 71	0.19 19	0.67 112	0.52 60	0.48 99	0.54 180	0.43 122	0.27 91	0.57 127	0.30 77	0.08 1	0.17 217	0.11 119	0.10 80	0.28 286	0.80 343

LL-Strereo2	0.62 200	1.36 363	2.47 205	1.37 424	0.96 399	0.54 105	0.28 175	0.61 90	0.49 37	0.42 64	0.34 54	0.44 137	0.21 28	0.57 127	0.53 203	0.11 131	0.26 270	0.16 304	0.14 195	0.18 137	0.98 376

iGMRVC	0.43 39	0.36 46	2.44 175	0.48 296	0.18 53	0.61 203	0.27 163	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.57 127	0.31 94	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

GMStereo_Zeroshot	0.44 52	0.44 94	1.84 36	0.44 279	0.20 91	0.52 88	0.19 19	0.60 87	0.54 73	0.58 210	0.59 226	0.63 243	0.29 122	0.59 132	0.34 123	0.16 287	0.09 86	0.16 304	0.09 46	0.26 263	0.26 119

test-3	0.58 153	0.43 90	2.44 175	0.52 317	0.59 335	0.46 43	0.23 89	0.77 148	0.49 37	0.52 153	0.29 30	0.44 137	0.22 36	0.59 132	0.97 310	0.08 1	1.27 404	0.10 68	0.35 379	0.29 294	0.62 295

test_1	0.58 153	0.43 90	2.44 175	0.52 317	0.59 335	0.46 43	0.23 89	0.77 148	0.49 37	0.51 144	0.29 30	0.44 137	0.22 36	0.59 132	0.97 310	0.08 1	1.27 404	0.10 68	0.35 379	0.29 294	0.63 299

test_3	0.59 169	0.44 94	2.44 175	0.53 321	0.59 335	0.48 58	0.30 214	0.79 163	0.52 60	0.51 144	0.30 35	0.45 149	0.22 36	0.59 132	0.97 310	0.08 1	1.25 399	0.11 119	0.35 379	0.30 302	0.62 295

GES	0.49 91	0.54 133	2.37 141	0.31 95	0.19 79	0.61 203	0.30 214	0.93 274	0.52 60	0.49 115	0.53 164	0.40 110	0.43 231	0.59 132	0.67 252	0.16 287	0.11 136	0.12 169	0.10 80	0.20 184	0.30 146

MyStereo06	0.70 268	0.72 198	3.51 402	0.31 95	0.25 154	0.60 184	0.30 214	0.90 258	0.67 170	1.48 429	0.53 164	0.84 340	0.57 305	0.60 137	1.11 331	0.09 13	0.55 327	0.12 169	0.20 285	0.16 91	0.56 279

KYRaft	0.52 106	0.35 42	2.40 153	0.34 158	0.21 103	0.75 318	0.43 309	0.62 94	0.63 134	0.64 279	0.92 370	0.53 194	0.72 350	0.60 137	0.26 44	0.10 55	0.07 7	0.12 169	0.14 195	0.13 44	0.54 271

GrayStereo	0.71 272	0.27 1	2.40 153	0.89 390	0.23 135	0.62 225	1.40 445	0.67 112	0.70 216	0.72 326	0.77 341	0.55 207	3.03 450	0.60 137	0.28 64	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.21 295	0.12 32	0.37 182

MyStereo04	0.57 145	0.68 182	2.66 275	0.30 81	0.41 282	0.61 203	0.31 224	0.88 242	0.80 306	0.48 99	0.37 69	0.54 199	0.42 219	0.61 140	0.71 264	0.09 13	0.59 334	0.12 169	0.21 295	0.16 91	0.48 246

11t1	0.60 177	0.49 109	2.19 106	0.35 178	0.58 334	0.48 58	0.21 47	0.72 133	0.73 241	0.49 115	0.47 116	0.35 88	0.34 156	0.61 140	0.71 264	0.12 168	1.26 403	0.10 68	0.29 342	0.16 91	1.22 396

Prome-Stereo	0.53 118	0.36 46	2.39 151	0.60 343	0.23 135	0.63 239	0.41 296	0.66 109	0.67 170	0.59 229	1.02 387	0.43 122	0.71 349	0.61 140	0.34 123	0.10 55	0.07 7	0.10 68	0.09 46	0.13 44	0.44 233

x	0.65 229	0.62 166	2.12 93	0.36 194	0.61 349	0.48 58	0.24 111	0.80 169	0.89 360	0.50 133	0.56 203	0.44 137	0.36 161	0.62 143	0.80 288	0.11 131	1.44 421	0.11 119	0.39 394	0.16 91	1.34 408

rvit_105_1	0.52 106	0.93 268	2.30 129	0.36 194	0.24 147	0.51 71	0.45 320	0.81 176	0.79 298	0.46 93	0.44 106	0.45 149	0.38 175	0.63 144	0.39 144	0.20 341	0.18 224	0.18 337	0.22 305	0.18 137	0.21 83

MyStereo05	0.57 145	0.72 198	2.72 304	0.31 95	0.25 154	0.60 184	0.30 214	0.87 234	0.82 319	0.54 165	0.37 69	0.53 194	0.42 219	0.63 144	0.73 270	0.09 13	0.55 327	0.12 169	0.20 285	0.16 91	0.56 279

AE-Stereo	0.71 272	0.32 17	2.44 175	0.44 279	0.50 310	0.58 153	0.23 89	1.08 383	0.67 170	0.67 302	0.51 150	0.47 167	0.24 51	0.63 144	0.32 104	0.09 13	2.15 452	0.11 119	0.45 404	0.22 209	2.01 434

CBFPSM	0.62 200	1.34 355	2.12 93	0.30 81	0.23 135	0.71 301	0.38 285	0.77 148	0.68 197	0.51 144	0.49 135	1.03 388	0.82 369	0.63 144	1.35 356	0.11 131	0.12 152	0.10 68	0.10 80	0.19 166	0.37 182

RAFT_CTSACE	0.58 153	1.16 313	2.76 316	0.36 194	0.29 195	0.54 105	0.29 200	0.69 118	0.51 50	0.51 144	0.75 334	0.67 262	0.37 167	0.63 144	0.47 176	0.08 1	0.49 316	0.11 119	0.10 80	0.41 377	0.32 158

ffm	0.78 308	0.67 175	3.39 387	0.32 115	0.22 113	0.58 153	0.28 175	0.85 215	0.96 381	0.54 165	0.74 327	0.67 262	0.40 197	0.64 149	0.22 6	0.10 55	2.16 453	0.15 286	0.33 372	0.25 245	2.19 444

tt1	0.74 285	0.73 201	2.34 137	0.67 365	0.63 352	0.75 318	0.24 111	0.85 215	0.96 381	0.81 354	0.38 75	0.26 39	0.35 158	0.64 149	0.22 6	0.10 55	2.16 453	0.11 119	0.09 46	0.25 245	2.19 444

IER	0.49 91	0.73 201	2.12 93	0.27 32	0.25 154	0.65 264	0.27 163	0.76 142	0.59 107	0.56 188	0.59 226	0.60 232	0.53 291	0.64 149	0.44 164	0.12 168	0.09 86	0.11 119	0.11 125	0.18 137	0.15 38

PSM-AAD	0.67 250	0.29 2	2.41 158	0.37 206	0.23 135	0.86 363	1.15 431	0.62 94	0.66 157	0.64 279	0.71 319	0.67 262	2.90 449	0.65 152	0.32 104	0.10 55	0.08 40	0.17 319	0.15 215	0.14 64	0.34 169

EAI-Stereo	1.16 398	0.29 2	1.94 57	0.55 328	0.97 402	1.96 438	7.94 468	1.34 420	1.03 394	1.01 385	1.48 415	0.51 185	0.66 338	0.65 152	1.42 363	0.09 13	0.23 256	0.09 22	0.53 420	0.13 44	0.49 252

DMCA	0.50 95	0.83 232	1.95 58	0.32 115	0.24 147	0.59 171	0.26 146	0.81 176	0.68 197	0.59 229	0.49 135	0.56 214	0.36 161	0.65 152	0.65 246	0.14 244	0.10 110	0.14 261	0.10 80	0.19 166	0.29 137

ToySt	0.67 250	0.88 246	2.61 256	0.39 238	0.73 369	0.61 203	0.38 285	0.78 155	0.73 241	0.43 72	0.70 306	0.72 296	0.45 247	0.66 155	0.62 233	0.14 244	0.63 341	0.13 227	0.33 372	0.24 230	1.18 387

TestStereo1	0.59 169	1.21 326	2.63 261	0.40 251	0.60 340	0.56 121	0.34 257	0.82 184	0.73 241	0.45 82	0.63 256	0.36 89	0.42 219	0.66 155	0.42 154	0.10 55	0.32 282	0.12 169	0.10 80	0.34 328	0.52 265

SA-5K	0.59 169	1.21 326	2.63 261	0.40 251	0.60 340	0.56 121	0.34 257	0.82 184	0.73 241	0.45 82	0.63 256	0.36 89	0.42 219	0.66 155	0.42 154	0.10 55	0.32 282	0.12 169	0.10 80	0.34 328	0.52 265

Wz-Net-LNSev	0.66 247	1.30 347	2.81 325	0.35 178	0.37 262	0.80 345	0.48 332	0.91 265	0.87 351	0.63 268	0.70 306	0.80 326	0.59 315	0.67 158	0.68 255	0.15 273	0.14 180	0.12 169	0.12 156	0.24 230	0.38 190

TRStereo	0.89 354	1.02 279	2.91 341	4.59 467	0.31 215	0.93 379	0.23 89	1.93 444	0.66 157	0.37 47	0.54 180	0.48 175	0.40 197	0.67 158	0.29 73	0.13 213	0.37 291	0.11 119	0.48 411	0.13 44	1.21 394

pcwnet_v2	0.65 229	0.54 133	4.29 439	0.33 136	0.27 179	0.60 184	0.25 131	1.02 343	0.92 367	0.61 247	0.69 293	0.62 239	0.54 293	0.67 158	0.38 142	0.18 317	0.15 194	0.15 286	0.14 195	0.21 194	0.49 252

BEATNet_4x	0.57 145	1.16 313	2.56 239	0.35 178	0.16 23	0.56 121	0.25 131	0.91 265	0.64 143	0.55 176	0.53 164	0.59 225	0.43 231	0.67 158	0.76 277	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.23 223	0.58 285

SPstereo	0.59 169	1.35 358	2.44 175	0.49 307	1.02 410	0.52 88	0.14 3	0.53 44	0.54 73	0.44 78	0.50 147	0.30 62	0.22 36	0.68 162	0.41 149	0.09 13	1.30 410	0.09 22	0.07 14	0.23 223	0.54 271

GMM-Stereo	0.53 118	0.33 27	2.89 338	0.53 321	0.24 147	0.77 332	0.46 326	0.62 94	0.65 150	0.58 210	0.73 324	0.47 167	0.43 231	0.68 162	0.29 73	0.10 55	0.06 1	0.13 227	0.13 174	0.14 64	0.44 233

rafts_anoy	0.60 177	1.33 353	2.59 246	0.53 321	1.09 418	0.49 63	0.25 131	0.67 112	0.53 69	0.41 59	0.38 75	0.33 80	0.30 132	0.68 162	0.41 149	0.10 55	1.13 389	0.13 227	0.15 215	0.20 184	0.29 137

Sa-1000	0.61 184	1.07 289	2.71 302	0.32 115	0.61 349	0.61 203	0.31 224	1.00 326	0.76 273	0.53 161	0.83 350	0.43 122	0.33 148	0.69 165	0.30 77	0.10 55	0.52 321	0.13 227	0.28 338	0.29 294	0.29 137

ACVNet-DCA	0.67 250	0.73 201	2.43 167	0.67 365	0.52 315	0.76 322	0.24 111	0.81 176	0.83 325	0.77 339	0.39 80	0.25 31	0.38 175	0.70 166	0.22 6	0.10 55	2.13 448	0.11 119	0.09 46	0.16 91	1.18 387

xx1	0.71 272	0.73 201	2.43 167	0.67 365	0.52 315	0.76 322	0.24 111	0.85 215	1.05 398	0.77 339	0.39 80	0.46 158	0.37 167	0.70 166	0.22 6	0.10 55	2.13 448	0.12 169	0.41 399	0.16 91	1.18 387

cc1	0.74 285	0.73 201	2.43 167	0.67 365	0.52 315	0.76 322	0.24 111	0.85 215	1.05 398	0.77 339	0.39 80	0.25 31	0.38 175	0.70 166	0.22 6	0.10 55	2.13 448	0.11 119	0.09 46	0.25 245	2.20 447

MSKI-zero shot	0.70 268	0.44 94	2.62 260	1.47 431	0.75 372	0.56 121	0.20 30	0.80 169	0.45 23	0.60 238	0.52 159	0.44 137	0.17 6	0.70 166	0.26 44	0.09 13	2.87 463	0.09 22	0.32 362	0.14 64	0.50 255

fast-acv-ft	0.67 250	1.24 336	3.26 374	0.39 238	0.30 207	0.80 345	0.48 332	0.74 136	0.76 273	0.60 238	0.78 345	0.76 312	0.60 321	0.70 166	0.78 283	0.16 287	0.15 194	0.18 337	0.17 250	0.38 358	0.24 107

SA	0.61 184	1.14 305	2.79 320	0.32 115	0.63 352	0.57 143	0.30 214	0.97 302	0.78 288	0.43 72	0.63 256	0.39 102	0.46 255	0.70 166	0.31 94	0.10 55	0.44 307	0.13 227	0.32 362	0.31 310	0.51 259

ff7	0.65 229	0.58 147	2.09 85	0.39 238	0.60 340	0.56 121	0.23 89	0.49 25	0.62 123	1.00 381	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 172	0.24 21	0.09 13	2.09 443	0.10 68	0.18 258	0.24 230	2.22 448

ffff	0.65 229	0.58 147	2.09 85	0.39 238	0.60 340	0.56 121	0.23 89	0.49 25	0.62 123	1.00 381	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 172	0.24 21	0.09 13	2.09 443	0.10 68	0.18 258	0.24 230	2.22 448

11t	0.65 229	0.58 147	2.09 85	0.39 238	0.60 340	0.56 121	0.23 89	0.49 25	0.62 123	1.00 381	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 172	0.24 21	0.09 13	2.09 443	0.10 68	0.18 258	0.24 230	2.22 448

MC-Stereo	0.58 153	0.37 57	2.00 66	0.88 389	0.64 356	0.54 105	0.19 19	0.46 19	0.39 7	0.58 210	0.39 80	0.27 47	0.27 91	0.71 172	0.32 104	0.09 13	1.20 392	0.09 22	0.16 236	0.22 209	1.92 431

ccc-4	0.65 229	0.58 147	2.09 85	0.39 238	0.60 340	0.56 121	0.23 89	0.49 25	0.62 123	1.00 381	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 172	0.24 21	0.09 13	2.09 443	0.10 68	0.18 258	0.24 230	2.22 448

RALCasStereoNet	0.65 229	1.34 355	2.56 239	0.43 274	0.96 399	0.50 69	0.26 146	0.62 94	0.56 86	0.43 72	0.49 135	0.36 89	0.28 105	0.72 177	0.53 203	0.10 55	1.18 390	0.09 22	0.08 32	0.27 274	1.27 401

test_4	0.47 68	0.80 229	2.15 98	0.36 194	0.29 195	0.59 171	0.28 175	0.50 35	0.42 13	0.43 72	0.76 337	0.39 102	0.22 36	0.73 178	0.49 189	0.08 1	0.18 224	0.11 119	0.15 215	0.29 294	0.27 125

iResNet	0.59 169	1.09 293	2.54 229	0.44 279	0.18 53	0.65 264	0.29 200	0.89 250	0.75 265	0.59 229	0.64 268	0.43 122	0.39 190	0.73 178	1.24 348	0.11 131	0.08 40	0.09 22	0.08 32	0.21 194	0.40 202

DN-CSS_ROB	0.56 138	1.64 407	2.75 313	0.42 264	0.22 113	0.57 143	0.19 19	0.79 163	0.66 157	0.46 93	0.62 248	0.41 116	0.32 143	0.73 178	0.49 189	0.12 168	0.08 40	0.14 261	0.13 174	0.38 358	0.17 57

EKT-Stereo	1.56 428	0.55 141	2.60 251	2.54 461	19.66 476	0.55 115	0.22 61	0.76 142	0.51 50	0.40 57	0.36 63	0.43 122	0.27 91	0.74 181	0.42 154	0.13 213	0.17 217	0.11 119	0.16 236	0.20 184	0.50 255

RAFT+CT+SA	0.60 177	1.25 339	2.49 216	0.38 225	0.75 372	0.55 115	0.34 257	0.83 195	0.68 197	0.39 54	0.55 190	0.44 137	0.29 122	0.75 182	0.28 64	0.09 13	0.24 258	0.11 119	0.51 417	0.30 302	0.74 331

FTStereo	0.79 312	0.32 17	2.83 329	0.70 372	0.21 103	0.73 311	1.75 450	0.61 90	0.60 111	1.07 391	1.62 420	1.28 415	2.11 441	0.75 182	0.30 77	0.19 332	0.08 40	0.12 169	0.11 125	0.12 32	0.39 197

DisPM	0.48 76	0.41 80	2.54 229	0.61 349	0.18 53	0.59 171	0.62 375	0.54 54	0.67 170	0.61 247	0.53 164	0.38 99	0.26 77	0.76 184	0.31 94	0.13 213	0.07 7	0.12 169	0.11 125	0.12 32	0.15 38

GCAP-BAT	0.78 308	0.38 65	2.37 141	0.98 400	0.60 340	0.77 332	0.22 61	1.13 398	0.51 50	0.80 350	0.90 369	0.81 329	0.25 67	0.77 185	0.88 303	0.10 55	1.94 438	0.09 22	0.50 415	0.17 113	1.35 409

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 320	0.78 223	3.67 412	0.35 178	0.81 384	1.25 409	0.88 410	1.13 398	0.58 98	0.84 362	0.52 159	1.24 413	0.64 330	0.77 185	0.70 258	0.10 55	0.53 323	0.11 119	0.45 404	0.29 294	0.81 347

gwcnet-sp	0.52 106	0.71 193	2.66 275	0.32 115	0.22 113	0.66 277	0.31 224	0.84 203	0.69 206	0.61 247	0.49 135	0.46 158	0.43 231	0.77 185	0.48 180	0.12 168	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.19 166	0.19 71

scenet	0.52 106	0.71 193	2.66 275	0.32 115	0.22 113	0.66 277	0.31 224	0.84 203	0.69 206	0.61 247	0.49 135	0.46 158	0.43 231	0.77 185	0.48 180	0.12 168	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.19 166	0.19 71

ssnet	0.52 106	0.71 193	2.66 275	0.32 115	0.22 113	0.66 277	0.31 224	0.84 203	0.69 206	0.61 247	0.49 135	0.46 158	0.43 231	0.77 185	0.48 180	0.12 168	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.19 166	0.19 71

UPFNet	0.51 105	0.67 175	2.04 75	0.34 158	0.33 231	0.65 264	0.37 277	0.88 242	0.65 150	0.60 238	0.53 164	0.61 234	0.41 207	0.77 185	0.55 210	0.13 213	0.13 166	0.13 227	0.13 174	0.20 184	0.16 51

model_zeroshot	0.75 296	0.94 269	2.48 211	1.88 452	0.68 363	0.72 307	0.22 61	1.01 335	0.51 50	1.10 392	0.35 61	0.63 243	0.20 24	0.78 191	0.32 104	0.12 168	1.97 440	0.10 68	0.23 310	0.12 32	0.56 279

NRIStereo	0.50 95	0.34 34	2.44 175	0.52 317	0.16 23	0.94 381	0.73 397	0.52 40	0.65 150	0.48 99	0.40 89	0.59 225	0.29 122	0.78 191	0.33 115	0.11 131	0.13 166	0.11 119	0.09 46	0.22 209	0.25 111

DLNR_Zeroshot_test	13.74 472	20.06 477	23.92 477	121.50 489	35.20 484	0.46 43	0.15 4	7.96 470	0.47 30	0.29 37	0.37 69	0.26 39	0.17 6	0.79 193	0.36 132	7.16 472	2.95 464	0.09 22	0.38 391	50.40 487	1.95 433

test_5	0.61 184	1.25 339	2.76 316	0.39 238	0.64 356	0.58 153	0.35 266	0.85 215	0.66 157	0.49 115	0.56 203	0.55 207	0.40 197	0.79 193	0.32 104	0.10 55	0.19 229	0.12 169	0.12 156	0.33 321	0.85 354

XX-Stereo	0.98 374	0.57 145	4.45 443	1.64 440	5.33 465	0.55 115	0.16 9	0.96 295	0.43 17	0.45 82	0.65 275	0.85 345	0.19 16	0.79 193	0.26 44	0.11 131	0.80 360	0.10 68	0.32 362	0.17 113	0.78 338

UNet	0.56 138	0.58 147	2.81 325	0.32 115	0.33 231	0.74 316	0.27 163	0.86 226	0.67 170	0.55 176	0.55 190	0.72 296	0.55 298	0.79 193	0.58 218	0.12 168	0.09 86	0.13 227	0.11 125	0.20 184	0.19 71

iinet-f	0.62 200	1.18 319	2.55 236	0.33 136	0.25 154	0.82 355	0.34 257	0.87 234	0.69 206	0.56 188	0.64 268	0.73 302	0.67 340	0.80 197	0.81 292	0.14 244	0.13 166	0.11 119	0.10 80	0.44 385	0.26 119

MMNet	0.55 130	0.92 264	2.03 72	0.34 158	0.27 179	0.79 342	0.28 175	0.86 226	0.79 298	0.62 259	0.58 220	0.59 225	0.56 300	0.80 197	0.61 230	0.11 131	0.11 136	0.12 169	0.11 125	0.21 194	0.22 89

iResNetv2_ROB	0.71 272	1.90 424	3.48 400	0.43 274	0.22 113	0.60 184	0.29 200	0.96 295	0.78 288	0.60 238	0.65 275	0.60 232	0.46 255	0.80 197	1.21 342	0.12 168	0.08 40	0.10 68	0.07 14	0.44 385	0.33 161

mmm	0.66 247	0.53 131	1.83 33	0.38 225	0.86 388	0.49 63	0.27 163	0.82 184	0.83 325	0.59 229	0.69 293	0.47 167	0.38 175	0.81 200	0.73 270	0.12 168	1.37 415	0.14 261	0.45 404	0.18 137	1.35 409

Consistency-Raft	0.92 360	1.21 326	3.50 401	0.98 400	0.63 352	0.77 332	0.54 349	1.02 343	1.01 392	0.62 259	1.03 389	0.65 253	1.04 397	0.81 200	1.36 358	0.45 408	0.47 312	0.51 419	0.59 430	0.65 416	0.47 242

hknet	0.53 118	0.39 70	2.04 75	0.31 95	0.24 147	0.76 322	0.32 235	1.05 364	0.71 230	0.64 279	0.53 164	0.79 320	0.40 197	0.84 202	0.78 283	0.12 168	0.10 110	0.14 261	0.12 156	0.13 44	0.15 38

LCNet	0.58 153	0.43 90	2.42 162	0.91 394	0.22 113	0.95 383	0.29 200	0.62 94	0.64 143	0.52 153	0.55 190	0.41 116	0.75 361	0.84 202	0.27 52	0.10 55	0.07 7	0.12 169	0.18 258	0.97 432	0.40 202

LMCR-Stereo	0.61 184	1.00 274	2.60 251	0.42 264	0.22 113	0.74 316	0.31 224	1.06 377	0.70 216	0.62 259	0.64 268	0.40 110	0.52 288	0.84 202	1.27 351	0.20 341	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.26 263	0.16 51

iRaft-Stereo_20w	1.50 422	0.42 83	4.81 446	2.24 458	2.09 456	1.36 411	1.27 438	1.38 422	0.94 374	2.07 438	0.42 93	0.85 345	0.69 346	0.87 205	1.37 360	0.10 55	4.04 465	0.09 22	0.40 395	0.17 113	4.53 467

dad	0.58 153	1.35 358	2.39 151	0.31 95	0.20 91	0.62 225	0.26 146	0.56 66	0.79 298	0.66 300	0.64 268	0.64 250	0.36 161	0.87 205	0.48 180	0.28 386	0.15 194	0.40 409	0.18 258	0.24 230	0.22 89

MIPNet	0.88 347	1.07 289	2.85 333	0.61 349	0.18 53	1.46 417	1.37 441	1.65 434	0.78 288	1.93 437	0.85 355	0.75 308	1.66 426	0.87 205	0.34 123	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.32 362	0.27 274	0.26 119

STTStereo	0.58 153	0.95 270	2.95 346	0.37 206	0.31 215	0.62 225	0.32 235	0.81 176	0.63 134	0.61 247	0.55 190	0.67 262	0.43 231	0.87 205	0.48 180	0.16 287	0.16 207	0.17 319	0.20 285	0.17 113	0.25 111

AASNet	0.66 247	1.49 389	2.97 348	0.37 206	0.33 231	0.65 264	0.30 214	1.00 326	0.78 288	0.56 188	0.60 233	0.55 207	0.39 190	0.88 209	0.96 309	0.15 273	0.12 152	0.13 227	0.11 125	0.45 387	0.35 175

Occ-G	0.68 255	0.54 133	2.08 82	0.99 404	0.74 370	0.38 27	0.25 131	0.46 19	0.78 288	0.40 57	0.36 63	0.46 158	0.22 36	0.90 210	0.70 258	0.09 13	1.53 424	0.09 22	0.16 236	0.31 310	2.06 437

ssnet_v2	0.64 222	0.99 273	2.67 283	0.33 136	0.22 113	0.72 307	0.45 320	1.00 326	0.80 306	0.66 300	0.54 180	0.81 329	0.48 270	0.91 211	1.08 328	0.16 287	0.14 180	0.14 261	0.14 195	0.33 321	0.31 154

UCFNet_RVC	0.55 130	1.16 313	2.48 211	0.31 95	0.27 179	0.65 264	0.28 175	0.76 142	0.58 98	0.51 144	0.53 164	0.67 262	0.42 219	0.91 211	0.45 168	0.16 287	0.11 136	0.17 319	0.17 250	0.20 184	0.23 98

MFMNet_re	1.01 378	1.73 413	3.04 358	0.85 388	0.76 375	0.93 379	0.81 405	1.02 343	1.10 404	1.05 388	1.06 394	0.84 340	0.96 391	0.93 213	0.97 310	0.68 424	0.61 337	0.63 424	0.60 432	0.77 425	0.80 343

HH	0.79 312	0.52 127	2.72 304	1.45 428	0.80 382	0.91 375	0.23 89	0.76 142	0.76 273	0.64 279	0.55 190	0.87 351	0.41 207	0.94 214	0.45 168	0.09 13	1.20 392	0.10 68	0.09 46	0.16 91	2.16 442

HanStereo	0.79 312	0.52 127	2.72 304	1.45 428	0.80 382	0.91 375	0.23 89	0.76 142	0.76 273	0.64 279	0.55 190	0.87 351	0.41 207	0.94 214	0.45 168	0.09 13	1.20 392	0.10 68	0.09 46	0.16 91	2.16 442

PFNet+	0.50 95	0.43 90	2.54 229	0.49 307	0.18 53	0.58 153	0.76 399	0.54 54	0.72 237	0.56 188	0.48 122	0.39 102	0.26 77	0.94 214	0.33 115	0.14 244	0.09 86	0.14 261	0.13 174	0.12 32	0.16 51

IGEV++	0.74 285	0.70 190	2.05 78	1.11 411	1.09 418	0.32 10	0.21 47	0.75 139	0.43 17	0.30 38	0.30 35	0.22 13	0.27 91	0.98 217	0.31 94	0.10 55	2.50 460	0.08 4	0.15 215	0.27 274	2.70 457

CRFU-Net	0.58 153	0.42 83	1.90 48	0.49 307	0.27 179	0.83 356	0.35 266	0.94 279	0.54 73	0.65 294	0.60 233	0.78 318	1.34 409	1.00 218	0.51 196	0.17 306	0.14 180	0.17 319	0.10 80	0.19 166	0.20 79

LALA_ROB	0.68 255	1.14 305	2.50 219	0.37 206	0.29 195	0.78 338	0.55 353	0.99 317	0.84 337	0.82 358	0.68 290	0.93 365	0.50 277	1.01 219	0.89 304	0.21 350	0.15 194	0.21 357	0.18 258	0.26 263	0.30 146

UDG	0.86 340	1.57 394	2.80 321	0.68 370	0.59 335	0.78 338	0.38 285	0.97 302	0.74 259	0.63 268	0.70 306	1.01 384	0.68 342	1.02 220	1.22 345	0.45 408	0.34 287	0.89 436	0.51 417	0.73 420	0.58 285

ADCP+	1.03 383	1.68 411	3.83 421	0.35 178	0.39 271	1.05 392	0.79 404	0.94 279	0.86 346	0.69 312	0.68 290	0.85 345	1.53 425	1.02 220	4.56 453	0.13 213	0.12 152	0.16 304	0.15 215	0.28 286	0.44 233

1test111	0.72 280	0.73 201	2.43 167	0.67 365	0.52 315	0.76 322	0.24 111	0.81 176	0.83 325	0.77 339	0.39 80	0.25 31	0.38 175	1.03 222	0.75 274	0.10 55	2.13 448	0.11 119	0.09 46	0.16 91	1.18 387

qqq	0.65 229	0.63 168	2.10 91	0.30 81	0.64 356	0.46 43	0.27 163	0.81 176	0.83 325	0.48 99	0.56 203	0.46 158	0.37 167	1.03 222	0.75 274	0.11 131	1.41 419	0.12 169	0.41 399	0.16 91	1.18 387

IGEV-Stereo++	0.58 153	0.29 2	1.66 21	0.37 206	0.53 320	0.47 53	0.13 1	0.54 54	0.37 4	1.02 386	0.25 14	0.17 2	0.22 36	1.04 224	0.27 52	0.08 1	1.98 441	0.08 4	0.06 7	0.17 113	1.92 431

aanetorigin	0.81 317	1.03 282	2.64 270	0.44 279	0.44 294	0.59 171	1.00 421	0.59 83	0.70 216	1.54 431	1.22 402	0.82 334	1.08 400	1.06 225	1.07 327	0.18 317	0.15 194	0.17 319	0.21 295	0.53 404	0.65 305

DeepPruner_ROB	0.58 153	1.06 288	2.68 288	0.30 81	0.26 168	0.63 239	0.31 224	0.83 195	0.51 50	0.62 259	0.56 203	0.65 253	0.39 190	1.06 225	0.56 212	0.19 332	0.14 180	0.14 261	0.14 195	0.24 230	0.33 161

HGLStereo	0.61 184	1.20 324	2.59 246	0.36 194	0.40 277	0.65 264	0.30 214	0.87 234	0.67 170	0.60 238	0.70 306	0.69 287	0.56 300	1.07 227	0.59 222	0.14 244	0.13 166	0.13 227	0.12 156	0.23 223	0.23 98

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 200	1.15 311	3.11 364	0.39 238	0.37 262	0.60 184	0.28 175	0.87 234	0.64 143	0.63 268	0.56 203	0.71 295	0.45 247	1.08 228	0.52 198	0.15 273	0.12 152	0.14 261	0.15 215	0.18 137	0.25 111
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	0.60 177	1.59 398	2.04 75	0.32 115	0.21 103	0.60 184	0.22 61	0.99 317	0.85 340	0.61 247	0.63 256	0.58 222	0.42 219	1.08 228	0.98 316	0.11 131	0.08 40	0.09 22	0.06 7	0.23 223	0.33 161

anonymity	0.86 340	0.68 182	1.44 12	0.64 356	0.83 385	0.67 284	0.52 344	0.98 309	0.73 241	0.96 378	0.70 306	0.81 329	0.86 377	1.10 230	1.34 354	0.64 418	0.72 356	0.58 421	1.44 460	0.60 410	0.91 362

GEStereo_RVC	0.61 184	1.19 322	2.61 256	0.48 296	0.25 154	0.63 239	0.37 277	1.05 364	0.79 298	0.55 176	0.55 190	0.59 225	0.44 239	1.10 230	0.48 180	0.16 287	0.11 136	0.12 169	0.11 125	0.27 274	0.43 220

StereoDRNet-Refined	0.55 130	0.61 162	2.07 80	0.34 158	0.21 103	0.68 290	0.26 146	0.87 234	0.73 241	0.70 315	0.69 293	0.74 304	0.45 247	1.10 230	0.62 233	0.12 168	0.09 86	0.14 261	0.14 195	0.27 274	0.24 107
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWCDC_ROB	0.83 326	1.57 394	2.63 261	0.48 296	0.37 262	0.78 338	0.29 200	1.04 356	1.36 424	0.63 268	2.05 429	0.64 250	0.70 348	1.10 230	1.20 341	0.33 396	0.14 180	0.15 286	0.12 156	0.63 414	0.46 240

ADCMid	1.06 386	1.82 419	3.53 405	0.39 238	0.36 256	0.99 386	0.58 362	1.01 335	0.94 374	1.23 412	1.02 387	1.01 384	1.01 395	1.11 234	4.04 448	0.22 356	0.19 229	0.42 413	0.32 362	0.42 379	0.53 268

DISCO	0.61 184	0.63 168	1.98 63	0.46 289	0.34 241	0.84 361	0.35 266	0.88 242	0.81 314	0.61 247	0.64 268	1.06 396	0.53 291	1.11 234	0.83 297	0.13 213	0.10 110	0.11 119	0.10 80	0.26 263	0.37 182

IPLGR	0.58 153	0.64 170	3.12 365	0.37 206	0.18 53	0.62 225	0.54 349	1.06 377	0.69 206	0.73 327	0.46 111	0.50 181	0.44 239	1.12 236	0.31 94	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.09 46	0.21 194	0.20 79

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 229	1.15 311	2.40 153	0.33 136	0.30 207	0.83 356	0.40 294	0.94 279	0.82 319	0.67 302	0.76 337	0.68 276	0.58 312	1.13 237	1.25 349	0.14 244	0.08 40	0.10 68	0.08 32	0.18 137	0.28 131

HCRNet	0.50 95	0.75 215	2.08 82	0.39 238	0.29 195	0.58 153	0.22 61	0.79 163	0.67 170	0.49 115	0.49 135	0.48 175	0.37 167	1.13 237	0.40 146	0.15 273	0.10 110	0.15 286	0.13 174	0.21 194	0.19 71

DDUNet	0.90 357	1.63 406	2.77 318	0.77 380	0.69 365	0.83 356	0.44 315	0.90 258	0.70 216	0.68 308	0.76 337	0.92 360	0.54 293	1.14 239	1.35 356	0.61 417	0.37 291	0.96 438	0.52 419	0.77 425	0.67 308

delet	0.60 177	0.84 233	2.45 193	0.33 136	0.35 249	0.73 311	0.46 326	0.89 250	0.80 306	0.58 210	0.62 248	0.67 262	0.51 281	1.14 239	0.64 241	0.12 168	0.12 152	0.13 227	0.14 195	0.22 209	0.29 137

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 366	0.84 233	3.40 392	1.46 430	0.78 380	1.37 413	0.70 393	1.11 392	0.68 197	0.80 350	1.29 405	1.09 402	0.59 315	1.16 241	1.01 322	0.14 244	0.53 323	0.11 119	0.46 408	0.31 310	0.86 357

riskmin	0.96 369	0.32 17	2.07 80	1.72 445	1.61 448	1.62 426	0.57 360	1.45 426	0.55 80	0.73 327	0.89 365	0.92 360	0.45 247	1.16 241	0.60 224	0.11 131	1.30 410	0.12 169	1.38 459	0.14 64	1.51 419

MLCV	0.59 169	1.41 373	2.41 158	0.31 95	0.15 16	0.60 184	0.23 89	0.77 148	0.63 134	0.67 302	0.66 282	0.55 207	0.37 167	1.16 241	1.09 329	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.21 194	0.29 137

test_xeample3	0.86 340	0.75 215	3.36 382	0.65 358	0.76 375	0.49 63	0.33 249	1.21 412	0.80 306	0.61 247	0.23 7	0.30 62	0.29 122	1.17 244	1.57 372	0.10 55	1.79 431	0.10 68	0.40 395	0.25 245	2.09 438

DSFCA	0.62 200	0.77 218	1.95 58	0.29 65	0.29 195	0.79 342	0.86 407	0.81 176	0.73 241	0.73 327	0.66 282	0.67 262	0.57 305	1.17 244	1.03 323	0.16 287	0.15 194	0.13 227	0.14 195	0.19 166	0.28 131

DualNet (step1)	0.76 300	0.69 187	2.69 294	0.28 47	0.23 135	0.81 350	0.33 249	0.99 317	0.86 346	0.64 279	0.63 256	0.67 262	0.49 274	1.18 246	0.52 198	0.65 419	1.21 395	0.86 432	0.56 424	0.25 245	0.72 324

test_sample7	0.65 229	0.41 80	2.08 82	0.36 194	0.20 91	0.52 88	0.32 235	0.99 317	0.86 346	0.64 279	0.63 256	0.67 262	0.49 274	1.18 246	0.52 198	0.18 317	1.21 395	0.16 304	0.15 215	0.19 166	1.22 396

anonymousdsp2	0.88 347	0.31 8	1.96 61	1.06 407	1.56 445	0.57 143	0.22 61	0.84 203	0.98 387	1.20 406	0.37 69	0.65 253	0.26 77	1.19 248	0.46 172	0.10 55	2.40 459	0.10 68	0.13 174	0.19 166	2.96 459

Anonymous_2	1.36 412	0.49 109	2.03 72	1.71 444	1.58 446	2.49 451	0.58 362	1.59 433	2.31 445	0.77 339	0.88 363	1.03 388	0.58 312	1.20 249	0.66 249	0.32 394	1.38 416	1.42 454	3.87 467	0.78 427	1.56 420

NINENet	0.54 126	0.40 75	2.19 106	0.55 328	0.26 168	0.91 375	0.23 89	1.05 364	0.77 283	0.54 165	0.57 214	0.65 253	0.32 143	1.22 250	0.34 123	0.16 287	0.13 166	0.16 304	0.11 125	0.16 91	0.14 30

AAGNet	0.92 360	0.40 75	2.53 224	0.60 343	1.01 408	0.62 225	0.45 320	0.52 40	0.68 197	0.58 210	0.53 164	0.50 181	0.72 350	1.22 250	7.32 464	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.16 91	0.10 5

ARAFT	0.65 229	1.69 412	3.34 381	0.29 65	0.16 23	0.65 264	0.36 274	0.96 295	0.73 241	0.63 268	0.49 135	0.56 214	0.31 137	1.23 252	0.35 130	0.11 131	0.08 40	0.14 261	0.13 174	0.38 358	0.50 255

AF-Net	0.76 300	1.14 305	2.74 311	0.42 264	0.41 282	0.70 296	0.41 296	1.07 380	0.94 374	0.73 327	1.05 393	1.04 392	0.86 377	1.23 252	1.00 320	0.23 364	0.15 194	0.25 379	0.18 258	0.32 317	0.35 175

GCST	0.84 328	1.48 387	3.02 356	1.12 414	1.09 418	0.62 225	0.19 19	0.79 163	0.56 86	0.60 238	0.65 275	0.50 181	0.31 137	1.24 254	0.74 273	0.76 426	0.46 309	0.84 431	0.64 433	0.71 419	0.57 283

anonymousdsp	0.86 340	0.59 153	2.65 271	1.33 420	1.25 429	0.56 121	0.23 89	0.54 54	0.71 230	1.13 396	0.25 14	0.22 13	0.24 51	1.24 254	0.24 21	0.09 13	2.34 457	0.10 68	0.18 258	0.25 245	3.12 462

IGEV-Stereo	0.86 340	0.60 155	2.65 271	1.35 422	1.25 429	0.56 121	0.23 89	0.54 54	0.71 230	1.14 397	0.25 14	0.22 13	0.24 51	1.24 254	0.24 21	0.09 13	2.34 457	0.10 68	0.18 258	0.25 245	3.13 463
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PDISCO_ROB	0.84 328	1.46 384	2.84 331	0.65 358	0.59 335	1.17 405	0.48 332	1.19 409	1.08 403	0.67 302	0.72 322	1.00 383	0.61 323	1.24 254	1.05 325	0.38 400	0.18 224	0.28 385	0.24 313	0.58 408	0.44 233

DMCA-RVC	0.70 268	1.30 347	3.59 409	0.37 206	0.89 392	0.57 143	0.31 224	0.73 134	0.59 107	0.69 312	0.54 180	0.59 225	0.57 305	1.25 258	0.66 249	0.16 287	0.38 295	0.20 353	0.15 215	0.22 209	0.23 98

SHD	0.84 328	1.14 305	2.54 229	0.80 384	0.52 315	0.76 322	0.34 257	1.16 403	1.29 419	1.11 394	0.85 355	0.98 377	0.74 357	1.25 258	1.48 366	0.22 356	0.37 291	0.20 353	0.27 336	0.36 345	0.41 210

ADCRef	0.88 347	1.45 382	2.68 288	0.38 225	0.35 249	0.95 383	0.51 340	0.92 272	0.81 314	0.89 368	0.84 352	0.61 234	1.35 410	1.26 260	3.38 436	0.14 244	0.12 152	0.17 319	0.19 275	0.28 286	0.34 169

MyStereo8	0.73 282	1.16 313	2.89 338	0.53 321	0.34 241	0.71 301	0.20 30	1.87 441	0.59 107	0.53 161	0.66 282	0.50 181	0.33 148	1.27 261	0.62 233	0.10 55	1.19 391	0.10 68	0.21 295	0.21 194	0.61 293

MyStereo07	0.56 138	0.68 182	2.42 162	0.30 81	0.41 282	0.61 203	0.31 224	0.58 73	0.72 237	1.17 400	0.26 19	0.20 5	0.27 91	1.28 262	0.28 64	0.09 13	0.59 334	0.12 169	0.21 295	0.16 91	0.48 246

IGEVStereo-DCA	0.74 285	0.74 211	2.09 85	0.76 377	0.77 377	0.45 40	0.23 89	0.49 25	0.62 123	0.71 324	0.22 4	0.30 62	0.28 105	1.29 263	1.53 370	0.10 55	1.50 422	0.10 68	0.18 258	0.24 230	2.22 448

rrr	0.84 328	0.74 211	3.40 392	0.76 377	0.77 377	0.45 40	0.28 175	1.23 413	0.84 337	0.71 324	0.22 4	0.30 62	0.28 105	1.29 263	1.53 370	0.10 55	1.50 422	0.10 68	0.29 342	0.24 230	1.75 428

ADCPNet	1.07 388	1.37 368	4.54 445	0.38 225	0.68 363	1.36 411	0.64 377	0.93 274	0.83 325	0.79 348	0.82 348	1.08 399	1.18 406	1.30 265	2.68 420	0.21 350	0.69 350	0.21 357	0.95 449	0.30 302	0.54 271

cf-r	0.62 200	1.27 342	2.99 353	0.34 158	0.28 190	0.60 184	0.28 175	0.82 184	0.70 216	0.55 176	0.61 241	0.77 314	0.41 207	1.32 266	0.52 198	0.13 213	0.09 86	0.11 119	0.12 156	0.22 209	0.27 125

ASMatch	0.61 184	0.47 103	2.72 304	0.91 394	0.36 256	0.56 121	0.24 111	0.54 54	0.67 170	0.48 99	1.20 400	0.47 167	0.65 332	1.33 267	0.93 307	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.11 125	0.10 14	0.17 57

RTSC	0.84 328	1.40 372	2.67 283	0.50 313	0.40 277	0.83 356	0.33 249	1.11 392	1.14 409	0.93 376	0.82 348	0.84 340	0.58 312	1.34 268	1.82 384	0.18 317	0.49 316	0.14 261	0.30 349	0.46 391	0.42 215

SQANet	0.92 360	1.96 425	3.23 370	0.77 380	0.83 385	0.76 322	0.38 285	0.87 234	0.68 197	0.64 279	0.69 293	0.73 302	0.52 288	1.35 269	1.36 358	0.80 428	0.30 280	0.60 423	0.29 342	0.93 430	0.70 321

ADCL	1.07 388	1.22 331	2.80 321	0.40 251	0.33 231	1.50 419	1.87 452	0.97 302	1.04 397	1.26 415	1.28 404	0.99 380	1.41 416	1.36 270	3.51 439	0.17 306	0.14 180	0.22 361	0.21 295	0.32 317	0.43 220

Wz-Net-MNSev	0.74 285	1.42 377	2.75 313	0.38 225	0.33 231	0.90 374	0.61 373	0.98 309	0.94 374	0.77 339	0.75 334	0.75 308	0.66 338	1.39 271	0.76 277	0.17 306	0.13 166	0.14 261	0.14 195	0.28 286	0.48 246

ETE_ROB	0.68 255	1.09 293	2.32 134	0.38 225	0.26 168	0.69 293	0.51 340	1.49 428	0.75 265	0.81 354	0.71 319	0.85 345	0.51 281	1.39 271	0.70 258	0.17 306	0.14 180	0.19 344	0.16 236	0.24 230	0.35 175

test_sample1	0.61 184	0.45 99	1.84 36	0.33 136	0.29 195	0.49 63	0.24 111	0.83 195	0.73 241	0.51 144	0.53 164	0.52 192	0.45 247	1.40 273	0.72 268	0.11 131	0.96 372	0.10 68	0.24 313	0.15 74	1.25 399

IPLG	0.74 285	1.09 293	2.87 336	0.36 194	0.21 103	1.63 427	0.60 368	1.39 423	0.63 134	1.39 421	0.51 150	0.40 110	0.86 377	1.40 273	0.37 136	0.09 13	0.07 7	0.14 261	0.12 156	0.34 328	0.23 98

XQC	0.84 328	1.32 349	2.61 256	0.78 382	0.44 294	0.89 371	0.53 346	1.16 403	1.07 401	0.85 364	0.69 293	0.92 360	0.73 353	1.40 273	1.44 364	0.24 370	0.35 288	0.23 369	0.26 328	0.45 387	0.39 197

ADCS	1.14 396	2.02 432	3.36 382	0.43 274	0.37 262	0.96 385	0.81 405	1.12 395	1.17 413	1.25 414	0.98 380	1.08 399	0.92 387	1.41 276	4.97 456	0.23 364	0.21 249	0.22 361	0.23 310	0.40 371	0.67 308

DRaft	0.65 229	0.47 103	2.38 144	0.25 10	0.17 40	0.64 250	0.65 380	0.56 66	0.57 91	0.67 302	0.98 380	0.38 99	0.99 393	1.42 277	2.06 393	0.11 131	0.14 180	0.10 68	0.14 195	0.18 137	0.21 83

OCTAStereo	0.53 118	0.33 27	2.54 229	0.56 337	0.16 23	0.61 203	0.42 302	0.70 126	0.70 216	0.50 133	0.47 116	0.37 94	0.26 77	1.43 278	0.79 286	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

RE-Stereo	0.53 118	0.33 27	2.54 229	0.56 337	0.16 23	0.61 203	0.43 309	0.70 126	0.70 216	0.50 133	0.47 116	0.37 94	0.26 77	1.43 278	0.77 279	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

TVStereo	0.53 118	0.33 27	2.54 229	0.56 337	0.16 23	0.61 203	0.43 309	0.70 126	0.70 216	0.50 133	0.47 116	0.37 94	0.26 77	1.43 278	0.77 279	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

Nwc_Net	0.75 296	1.10 298	2.96 347	0.42 264	0.39 271	0.77 332	0.39 291	1.06 377	0.73 241	0.65 294	1.00 384	0.99 380	0.74 357	1.43 278	0.99 318	0.24 370	0.15 194	0.23 369	0.26 328	0.27 274	0.30 146

NF-Stereo	0.53 118	0.33 27	2.55 236	0.55 328	0.16 23	0.61 203	0.43 309	0.70 126	0.70 216	0.50 133	0.47 116	0.37 94	0.26 77	1.44 282	0.78 283	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

PSM-softLoss	0.52 106	0.34 34	2.47 205	0.55 328	0.17 40	0.61 203	0.39 291	0.64 103	0.67 170	0.52 153	0.48 122	0.39 102	0.25 67	1.46 283	0.77 279	0.13 213	0.08 40	0.13 227	0.12 156	0.12 32	0.15 38

KMStereo	0.52 106	0.34 34	2.47 205	0.55 328	0.17 40	0.61 203	0.39 291	0.64 103	0.67 170	0.52 153	0.48 122	0.39 102	0.25 67	1.46 283	0.77 279	0.13 213	0.08 40	0.13 227	0.12 156	0.12 32	0.15 38

G-Net	1.02 379	0.70 190	3.23 370	0.60 343	0.66 359	2.00 442	0.71 394	0.78 155	0.70 216	1.14 397	2.53 441	1.29 417	1.01 395	1.47 285	1.74 378	0.25 376	0.24 258	0.24 374	0.26 328	0.37 351	0.40 202

CFNet-ft	0.60 177	1.16 313	2.45 193	0.29 65	0.30 207	0.64 250	0.28 175	0.69 118	0.57 91	0.49 115	0.57 214	0.79 320	0.44 239	1.48 286	0.62 233	0.15 273	0.10 110	0.28 385	0.14 195	0.21 194	0.29 137

CFNet_RVC	0.60 177	1.16 313	2.45 193	0.29 65	0.30 207	0.64 250	0.28 175	0.69 118	0.57 91	0.49 115	0.57 214	0.79 320	0.44 239	1.48 286	0.62 233	0.15 273	0.10 110	0.28 385	0.14 195	0.21 194	0.29 137

PVD	1.05 385	1.21 326	2.36 139	0.84 387	0.91 394	1.04 390	0.64 377	1.32 419	1.68 435	1.43 425	1.41 414	1.14 408	1.15 404	1.49 288	1.77 381	0.27 383	0.65 343	0.28 385	0.35 379	0.40 371	0.73 328

raft_robust	0.68 255	1.24 336	2.42 162	0.30 81	0.57 330	0.53 96	0.25 131	0.95 292	0.79 298	0.49 115	0.46 111	1.12 406	0.74 357	1.50 289	0.61 230	0.09 13	0.62 340	0.10 68	0.30 349	0.26 263	0.30 146

test_sample2	0.59 169	0.42 83	1.84 36	0.33 136	0.18 53	0.52 88	0.28 175	0.86 226	0.70 216	0.47 96	0.53 164	0.46 158	0.41 207	1.51 290	0.66 249	0.12 168	0.93 371	0.11 119	0.24 313	0.16 91	1.01 377

DispFullNet	1.69 434	2.25 446	5.23 450	1.53 435	8.78 466	0.89 371	0.37 277	1.03 350	0.98 387	1.37 419	1.00 384	1.13 407	1.97 438	1.51 290	0.98 316	0.55 415	0.32 282	1.19 445	0.64 433	1.16 436	0.88 359

DEmStereo	0.69 262	0.40 75	2.42 162	0.42 264	0.18 53	0.66 277	0.88 410	0.54 54	0.64 143	0.60 238	1.00 384	0.45 149	1.24 407	1.53 292	2.21 404	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.10 80	0.11 22	0.14 30

FADNet_RVC	0.87 346	1.51 390	2.90 340	0.31 95	0.24 147	0.71 301	0.25 131	1.00 326	0.65 150	0.45 82	0.57 214	0.61 234	0.44 239	1.53 292	0.75 274	0.94 433	0.97 373	0.28 385	1.00 452	0.89 429	1.36 412

SepStereo	0.57 145	0.42 83	1.85 40	0.34 158	0.34 241	0.52 88	0.42 302	0.89 250	0.80 306	0.85 364	0.69 293	0.57 218	0.51 281	1.55 294	0.57 215	0.13 213	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.18 137	0.37 182

RP	0.74 285	1.01 277	2.48 211	0.44 279	0.45 297	0.66 277	0.45 320	0.95 292	0.87 351	0.70 315	0.95 375	0.99 380	0.82 369	1.55 294	0.82 295	0.26 380	0.19 229	0.23 369	0.20 285	0.34 328	0.38 190

MoCha-V2	0.74 285	0.78 223	2.18 104	1.01 405	1.55 444	0.36 23	0.19 19	0.61 90	0.49 37	0.33 43	0.34 54	0.30 62	0.27 91	1.56 296	0.47 176	0.09 13	1.94 438	0.08 4	0.37 387	0.18 137	1.62 423

EGLCR-Stereo	0.90 357	0.31 8	1.90 48	1.60 437	0.95 398	1.14 402	0.42 302	0.85 215	0.43 17	1.74 435	0.21 2	0.27 47	0.17 6	1.56 296	0.30 77	0.10 55	2.60 461	0.10 68	0.09 46	0.10 14	3.10 461

RAFT_R40	0.55 130	0.31 8	2.44 175	0.57 341	0.42 292	0.62 225	0.52 344	0.58 73	0.66 157	0.56 188	0.54 180	0.54 199	0.50 277	1.56 296	0.53 203	0.11 131	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.16 91	0.10 5

RAFT-345	0.56 138	0.37 57	2.68 288	0.40 251	0.34 241	0.58 153	0.41 296	0.49 25	0.70 216	0.51 144	0.99 383	0.43 122	0.28 105	1.56 296	0.81 292	0.10 55	0.07 7	0.11 119	0.09 46	0.11 22	0.09 2

FADNet-RVC-Resample	0.74 285	1.54 392	3.81 420	0.38 225	0.29 195	0.62 225	0.38 285	0.91 265	0.67 170	0.52 153	0.51 150	0.63 243	0.44 239	1.56 296	0.59 222	0.24 370	0.32 282	0.22 361	0.19 275	0.30 302	0.71 323

SST-Stereo	0.56 138	0.30 6	2.44 175	0.71 374	0.55 324	0.62 225	0.65 380	0.57 72	0.67 170	0.59 229	0.53 164	0.51 185	0.59 315	1.57 301	0.31 94	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.11 12

IRAFT_RVC	0.59 169	0.74 211	2.42 162	0.47 295	0.21 103	0.59 171	0.42 302	0.68 116	0.73 241	0.54 165	0.50 147	0.49 177	0.51 281	1.57 301	1.00 320	0.11 131	0.25 267	0.13 227	0.10 80	0.15 74	0.14 30

xxxx	0.97 372	0.64 170	2.14 97	0.30 81	0.67 360	0.64 250	0.24 111	1.09 385	0.91 365	0.57 204	0.65 275	0.58 222	0.39 190	1.57 301	5.49 459	0.13 213	1.38 416	0.11 119	0.32 362	0.17 113	1.41 414

stereogan	0.74 285	0.68 182	2.82 327	0.40 251	0.40 277	1.05 392	0.42 302	0.99 317	0.96 381	0.78 347	0.86 360	1.15 410	0.73 353	1.57 301	0.56 212	0.20 341	0.19 229	0.20 353	0.16 236	0.37 351	0.34 169

AnyNet_C32	1.08 392	1.76 417	3.01 355	0.50 313	0.54 322	1.17 405	1.16 433	0.97 302	0.95 379	1.11 394	0.98 380	0.87 351	0.93 389	1.57 301	4.11 450	0.22 356	0.20 241	0.25 379	0.25 322	0.40 371	0.68 313

DLCB_ROB	0.61 184	0.96 271	2.00 66	0.37 206	0.25 154	0.65 264	0.37 277	0.86 226	0.76 273	0.73 327	0.70 306	0.84 340	0.47 263	1.57 301	0.72 268	0.13 213	0.13 166	0.14 261	0.14 195	0.18 137	0.33 161

NCCL2	0.71 272	1.32 349	2.30 129	0.44 279	0.31 215	0.71 301	0.67 387	0.89 250	0.69 206	0.70 315	0.61 241	0.85 345	0.54 293	1.58 307	0.70 258	0.20 341	0.17 217	0.66 425	0.25 322	0.26 263	0.38 190

CoDeX	0.54 126	0.52 127	2.25 121	0.30 81	0.26 168	0.61 203	0.32 235	1.03 350	0.73 241	0.49 115	0.56 203	0.52 192	0.40 197	1.59 308	0.38 142	0.12 168	0.09 86	0.11 119	0.10 80	0.15 74	0.22 89

RAFT-RH_RVC	0.65 229	0.73 201	2.78 319	0.39 238	0.29 195	0.60 184	0.18 16	0.45 14	0.63 134	0.75 335	1.89 425	0.47 167	0.29 122	1.59 308	1.21 342	0.15 273	0.07 7	0.13 227	0.13 174	0.11 22	0.10 5

EDNetEfficient	1.29 406	0.78 223	4.27 436	0.65 358	1.03 411	0.94 381	1.38 443	0.87 234	1.75 438	2.33 449	1.32 409	1.04 392	2.21 443	1.59 308	4.07 449	0.16 287	0.19 229	0.15 286	0.27 336	0.38 358	0.40 202

otaku	1.15 397	2.10 437	3.51 402	0.98 400	0.74 370	1.02 389	0.59 365	1.03 350	0.89 360	0.70 315	1.60 418	0.98 377	0.65 332	1.63 311	1.80 383	0.99 438	0.46 309	0.73 429	0.40 395	1.30 443	0.88 359

AEACV	0.89 354	0.29 2	1.84 36	2.50 460	1.68 449	0.53 96	0.21 47	1.01 335	0.42 13	0.68 308	0.31 42	0.22 13	0.39 190	1.63 311	0.25 30	0.09 13	2.60 461	0.09 22	0.54 421	0.23 223	2.27 453

DGSMNet	2.93 452	0.77 218	3.44 398	3.58 466	4.25 463	2.53 452	6.86 467	1.03 350	0.88 355	0.58 210	1.85 424	0.79 320	0.62 325	1.63 311	1.46 365	4.62 465	4.98 468	5.15 469	4.71 468	4.52 469	4.37 465

RainbowNet	1.27 404	2.22 444	3.58 408	1.14 415	0.92 395	1.08 397	0.76 399	1.19 409	1.15 411	0.77 339	0.97 377	1.08 399	0.83 371	1.64 314	1.72 376	1.20 446	1.30 410	1.01 441	0.58 429	1.23 438	0.97 374

FINET	1.92 438	1.96 425	4.49 444	1.62 438	1.39 436	3.51 457	4.39 462	2.89 455	2.58 448	1.39 421	1.98 427	1.35 420	2.12 442	1.64 314	2.12 397	0.84 431	1.03 382	0.18 337	0.29 342	0.54 405	2.12 440

GwcNet	0.76 300	1.09 293	3.68 413	0.38 225	0.45 297	0.81 350	0.45 320	0.91 265	0.89 360	0.63 268	0.77 341	0.82 334	0.51 281	1.64 314	0.85 299	0.17 306	0.16 207	0.15 286	0.15 215	0.33 321	0.34 169

PWC_ROB	0.81 317	1.41 373	2.60 251	0.41 261	0.40 277	0.63 239	0.31 224	1.04 356	0.99 390	0.92 373	1.29 405	0.78 318	0.68 342	1.65 317	1.50 367	0.19 332	0.12 152	0.18 337	0.13 174	0.51 400	0.54 271

THIR-Stereo	0.88 347	0.85 237	2.33 136	0.26 22	0.16 23	0.59 171	2.69 455	0.62 94	0.54 73	0.62 259	1.61 419	0.96 374	1.77 432	1.67 318	2.20 403	0.10 55	0.08 40	0.14 261	0.11 125	0.16 91	0.21 83

PSMNet-RSSM	0.61 184	1.19 322	2.43 167	0.33 136	0.25 154	0.59 171	0.28 175	0.88 242	0.65 150	0.54 165	0.62 248	0.69 287	0.46 255	1.67 318	0.50 193	0.15 273	0.10 110	0.14 261	0.16 236	0.20 184	0.28 131

CBMV	0.86 340	1.00 274	2.82 327	0.35 178	0.21 103	0.78 338	0.78 402	1.05 364	0.87 351	0.90 370	0.74 327	0.87 351	1.89 436	1.67 318	1.38 362	0.19 332	0.20 241	0.21 357	0.19 275	0.28 286	0.84 350
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	0.77 306	0.61 162	2.01 68	0.40 251	0.46 304	1.05 392	0.59 365	1.02 343	0.74 259	0.90 370	0.97 377	0.82 334	0.89 382	1.68 321	1.16 337	0.32 394	0.26 270	0.32 398	0.28 338	0.35 339	0.47 242

StereoDRNet	0.71 272	1.24 336	2.56 239	0.42 264	0.45 297	0.73 311	0.46 326	0.98 309	0.81 314	0.77 339	0.56 203	0.74 304	0.48 270	1.69 322	0.91 306	0.15 273	0.14 180	0.15 286	0.15 215	0.26 263	0.51 259

XPNet_ROB	0.68 255	1.11 300	2.28 125	0.38 225	0.27 179	0.67 284	0.47 330	0.94 279	0.75 265	0.80 350	0.71 319	0.81 329	0.54 293	1.72 323	0.84 298	0.22 356	0.16 207	0.16 304	0.15 215	0.25 245	0.45 237

SuperB	1.19 399	1.62 403	5.29 452	0.37 206	0.26 168	0.81 350	0.87 408	0.94 279	1.19 414	0.68 308	0.68 290	0.63 243	1.37 413	1.73 324	3.30 433	0.16 287	0.12 152	0.17 319	0.16 236	2.74 463	0.63 299

AnyNet_C01	1.20 400	1.89 423	4.25 435	0.55 328	0.54 322	1.57 422	1.39 444	1.10 388	1.13 408	1.19 401	1.34 411	1.15 410	1.11 402	1.73 324	2.89 428	0.26 380	0.24 258	0.28 385	0.24 313	0.50 398	0.68 313

RGC	0.78 308	1.10 298	2.55 236	0.45 286	0.45 297	0.73 311	0.40 294	1.00 326	0.75 265	0.75 335	1.04 391	1.02 387	0.73 353	1.74 326	1.15 335	0.24 370	0.19 229	0.28 385	0.26 328	0.31 310	0.38 190

Wz-Net-SNSev	0.85 337	1.83 420	3.36 382	0.42 264	0.31 215	0.71 301	0.66 382	1.04 356	0.94 374	0.68 308	0.85 355	0.96 374	0.62 325	1.75 327	1.14 334	0.16 287	0.15 194	0.16 304	0.17 250	0.39 365	0.63 299

FADNet-RVC	0.69 262	1.65 408	2.74 311	0.35 178	0.26 168	0.60 184	0.29 200	0.91 265	0.67 170	0.46 93	0.51 150	0.62 239	0.46 255	1.75 327	0.81 292	0.17 306	0.20 241	0.17 319	0.18 258	0.60 410	0.39 197

Ntro	1.11 394	2.10 437	3.52 404	0.97 399	0.87 391	1.06 395	0.54 349	1.02 343	0.93 373	0.63 268	0.76 337	0.93 365	0.67 340	1.76 329	1.71 374	1.03 439	0.46 309	0.76 430	0.41 399	1.29 441	0.86 357

CSP-Net	0.55 130	0.61 162	1.81 32	0.30 81	0.23 135	0.77 332	0.35 266	0.90 258	0.62 123	0.62 259	0.60 233	0.65 253	0.42 219	1.76 329	0.47 176	0.17 306	0.12 152	0.10 68	0.10 80	0.21 194	0.16 51

LSM	3.40 455	1.42 377	5.81 456	9.98 472	30.74 483	0.86 363	1.14 429	0.99 317	1.26 416	1.40 423	2.18 433	0.93 365	0.85 375	1.76 329	1.03 323	0.22 356	0.35 288	0.24 374	0.29 342	0.40 371	6.21 469

CrosDoStereo	0.96 369	0.49 109	2.66 275	0.27 32	0.33 231	0.54 105	3.69 459	0.77 148	0.66 157	0.70 315	1.39 412	0.53 194	1.47 419	1.77 332	3.02 431	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.11 125	0.22 209	0.30 146

DeepStereo_LL	0.96 369	0.49 109	2.66 275	0.27 32	0.33 231	0.54 105	3.69 459	0.77 148	0.66 157	0.70 315	1.39 412	0.53 194	1.47 419	1.77 332	3.02 431	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.11 125	0.22 209	0.30 146

ADLNet	0.68 255	1.02 279	2.68 288	0.35 178	0.34 241	0.67 284	0.34 257	0.95 292	0.79 298	0.70 315	0.62 248	0.80 326	0.46 255	1.77 332	0.69 257	0.15 273	0.12 152	0.14 261	0.14 195	0.31 310	0.54 271

test_sample4	0.62 200	0.49 109	2.24 118	0.34 158	0.19 79	0.57 143	0.25 131	0.98 309	0.76 273	0.56 188	0.55 190	0.45 149	0.38 175	1.78 335	0.56 212	0.13 213	0.80 360	0.13 227	0.21 295	0.17 113	0.76 332

test_sample3	0.61 184	0.48 106	2.24 118	0.34 158	0.19 79	0.58 153	0.25 131	0.97 302	0.76 273	0.54 165	0.52 159	0.46 158	0.37 167	1.78 335	0.57 215	0.13 213	0.79 358	0.12 169	0.21 295	0.17 113	0.73 328

GwcNet-RSSM	0.64 222	1.38 371	2.69 294	0.33 136	0.26 168	0.60 184	0.32 235	0.84 203	0.73 241	0.56 188	0.65 275	0.72 296	0.42 219	1.78 335	0.60 224	0.14 244	0.10 110	0.12 169	0.13 174	0.26 263	0.26 119

DRN-Test	0.71 272	0.79 227	2.83 329	0.40 251	0.44 294	0.80 345	0.41 296	1.07 380	0.83 325	0.82 358	0.64 268	0.68 276	0.57 305	1.78 335	0.79 286	0.16 287	0.13 166	0.17 319	0.16 236	0.24 230	0.51 259

iRaft-Stereo_5w	0.65 229	1.35 358	2.21 113	0.30 81	0.63 352	0.49 63	0.28 175	0.78 155	0.64 143	0.41 59	0.61 241	0.62 239	0.46 255	1.79 339	0.48 180	0.10 55	0.25 267	0.11 119	0.12 156	0.40 371	0.94 366

RAFT + AFF	0.79 312	1.73 413	2.99 353	0.34 158	0.35 249	0.67 284	0.51 340	1.05 364	0.79 298	0.54 165	0.58 220	0.59 225	0.81 367	1.80 340	1.21 342	0.13 213	0.27 277	0.15 286	0.14 195	0.45 387	0.69 318

MFN_U_SF_RVC	1.57 429	2.56 461	3.30 379	0.66 363	0.41 282	1.15 403	0.51 340	1.27 414	1.35 423	1.61 433	1.20 400	1.43 422	0.97 392	1.80 340	2.10 395	1.88 459	1.79 431	1.97 463	2.14 462	1.61 451	1.76 429

STrans-v2	0.69 262	0.62 166	2.66 275	0.28 47	0.23 135	0.57 143	0.32 235	1.01 335	0.77 283	0.92 373	0.84 352	0.88 355	0.92 387	1.81 342	1.19 340	0.10 55	0.07 7	0.10 68	0.09 46	0.12 32	0.30 146

NCC-stereo	0.88 347	1.22 331	2.97 348	0.60 343	0.45 297	1.88 436	0.48 332	1.04 356	0.75 265	0.70 315	0.85 355	0.93 365	0.84 372	1.81 342	1.51 368	0.28 386	0.19 229	0.23 369	0.31 355	0.27 274	0.35 175

Abc-Net	0.88 347	1.22 331	2.97 348	0.60 343	0.45 297	1.88 436	0.48 332	1.04 356	0.75 265	0.70 315	0.85 355	0.93 365	0.84 372	1.81 342	1.51 368	0.28 386	0.19 229	0.23 369	0.31 355	0.27 274	0.35 175
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
coex-ft	6.14 464	1.98 427	60.80 485	0.34 158	0.30 207	0.80 345	1.17 434	0.76 142	4.34 457	19.82 477	2.15 432	1.61 427	8.77 467	1.82 345	10.36 469	0.44 407	2.05 442	0.18 337	0.19 275	0.39 365	4.61 468

TransformOpticalFlow	0.65 229	0.61 162	2.67 283	0.45 286	0.26 168	0.62 225	0.28 175	0.88 242	0.76 273	0.76 337	0.74 327	0.90 359	0.84 372	1.82 345	0.80 288	0.10 55	0.07 7	0.11 119	0.09 46	0.12 32	0.19 71

FAT-Stereo	0.72 280	0.60 155	2.86 335	0.37 206	0.29 195	0.64 250	0.55 353	1.01 335	0.91 365	0.76 337	0.94 372	0.93 365	0.79 366	1.82 345	0.60 224	0.19 332	0.19 229	0.17 319	0.16 236	0.23 223	0.47 242

EDNetEfficientorigin	8.19 466	1.27 342	145.54 487	0.51 316	0.96 399	0.75 318	0.49 337	0.86 226	1.57 433	2.12 441	1.49 416	1.28 415	1.35 410	1.84 348	2.15 400	0.14 244	0.13 166	0.17 319	0.18 258	0.39 365	0.64 304

ac_64	0.63 213	0.77 218	2.71 302	0.37 206	0.34 241	0.64 250	0.30 214	0.86 226	0.67 170	0.58 210	0.53 164	0.88 355	0.48 270	1.84 348	0.71 264	0.15 273	0.12 152	0.12 169	0.12 156	0.21 194	0.25 111

FADNet	0.71 272	1.60 402	2.53 224	0.33 136	0.30 207	0.67 284	0.29 200	0.92 272	0.75 265	0.45 82	0.49 135	0.66 260	0.57 305	1.85 350	0.85 299	0.46 410	0.20 241	0.17 319	0.20 285	0.60 410	0.37 182

ELAS	1.52 426	0.92 264	2.91 341	0.62 351	0.57 330	3.13 454	2.21 454	1.67 435	1.58 434	2.42 450	2.43 439	1.87 431	2.49 446	1.85 350	2.70 421	0.42 403	0.43 306	0.41 411	0.40 395	0.51 400	0.85 354
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PFNet	0.62 200	0.42 83	2.69 294	0.43 274	0.55 324	0.62 225	0.27 163	0.64 103	0.72 237	0.61 247	0.56 203	0.45 149	0.33 148	1.86 352	1.12 332	0.28 386	0.09 86	0.12 169	0.16 236	0.26 263	0.27 125

222	1.02 379	0.60 155	1.95 58	0.29 65	0.51 312	0.62 225	0.24 111	1.09 385	0.86 346	0.64 279	0.67 287	0.47 167	0.42 219	1.86 352	6.73 462	0.13 213	1.21 395	0.11 119	0.32 362	0.17 113	1.44 416

DANet	0.85 337	0.68 182	2.41 158	1.18 417	0.48 307	0.77 332	1.23 437	0.93 274	1.53 431	0.90 370	0.72 322	0.97 376	0.57 305	1.86 352	1.05 325	0.18 317	0.16 207	0.19 344	0.16 236	0.26 263	0.67 308
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
WCMA_ROB	1.29 406	1.21 326	3.13 366	0.65 358	0.36 256	1.20 408	0.78 402	1.00 326	0.98 387	1.78 436	2.62 444	3.08 446	2.01 439	1.86 352	2.35 410	0.38 400	0.38 295	0.32 398	0.32 362	0.31 310	1.06 381

test_sample5	0.63 213	0.50 116	2.19 106	0.34 158	0.19 79	0.56 121	0.26 146	0.98 309	0.77 283	0.55 176	0.63 256	0.45 149	0.38 175	1.87 356	0.58 218	0.14 244	0.82 364	0.13 227	0.22 305	0.18 137	0.76 332

DualNet	0.63 213	0.50 116	2.19 106	0.34 158	0.19 79	0.56 121	0.26 146	0.98 309	0.77 283	0.56 188	0.66 282	0.45 149	0.38 175	1.87 356	0.58 218	0.14 244	0.82 364	0.13 227	0.22 305	0.18 137	0.76 332

SAMSARA	1.11 394	1.35 358	2.60 251	1.34 421	0.77 377	1.67 429	1.41 447	1.47 427	0.99 390	1.54 431	0.89 365	1.44 423	0.90 383	1.88 358	1.71 374	0.25 376	0.55 327	0.22 361	0.34 377	0.39 365	0.50 255

SMFormer	0.64 222	0.54 133	1.92 53	0.32 115	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 279	0.85 340	0.58 210	0.70 306	0.51 185	0.41 207	1.89 359	0.86 301	0.13 213	1.01 376	0.11 119	0.26 328	0.17 113	0.84 350

tta	0.63 213	0.54 133	1.92 53	0.32 115	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 279	0.85 340	0.58 210	0.70 306	0.51 185	0.41 207	1.89 359	0.86 301	0.13 213	1.01 376	0.11 119	0.26 328	0.19 166	0.59 288

qqq1	0.62 200	0.54 133	1.92 53	0.32 115	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 279	0.85 340	0.58 210	0.70 306	0.51 185	0.41 207	1.89 359	0.64 241	0.13 213	1.01 376	0.09 22	0.24 313	0.19 166	0.59 288

fff1	0.62 200	0.54 133	1.92 53	0.32 115	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 279	0.85 340	0.58 210	0.70 306	0.51 185	0.41 207	1.89 359	0.64 241	0.13 213	1.01 376	0.09 22	0.24 313	0.19 166	0.59 288

PSMNet-ADL	0.56 138	0.47 103	2.03 72	0.35 178	0.22 113	0.67 284	0.27 163	0.77 148	0.58 98	0.43 72	0.53 164	0.70 293	0.45 247	1.89 359	0.64 241	0.16 287	0.13 166	0.11 119	0.13 174	0.15 74	0.51 259

psm_up	0.65 229	1.02 279	2.53 224	0.36 194	0.31 215	0.64 250	0.38 285	0.96 295	0.73 241	0.63 268	0.57 214	0.68 276	0.57 305	1.90 364	0.52 198	0.17 306	0.15 194	0.16 304	0.15 215	0.27 274	0.22 89

Syn2CoEx	0.78 308	1.43 380	3.54 406	0.44 279	0.31 215	0.64 250	0.43 309	1.04 356	0.83 325	0.64 279	0.77 341	0.74 304	0.74 357	1.91 365	0.64 241	0.20 341	0.17 217	0.19 344	0.15 215	0.30 302	0.59 288

GANet-RSSM	0.63 213	1.14 305	2.67 283	0.38 225	0.26 168	0.59 171	0.29 200	0.81 176	0.56 86	0.50 133	0.57 214	0.67 262	0.50 277	1.91 365	0.50 193	0.14 244	0.10 110	0.24 374	0.12 156	0.36 345	0.28 131

test_sample6	0.64 222	0.51 123	2.17 101	0.35 178	0.18 53	0.56 121	0.27 163	1.00 326	0.80 306	0.56 188	0.66 282	0.47 167	0.39 190	1.95 367	0.60 224	0.14 244	0.80 360	0.13 227	0.21 295	0.18 137	0.78 338

test_xeample	0.98 374	0.65 173	2.12 93	0.29 65	0.67 360	0.60 184	0.28 175	1.08 383	0.85 340	0.62 259	0.70 306	0.44 137	0.41 207	1.95 367	5.45 458	0.12 168	1.33 413	0.11 119	0.31 355	0.18 137	1.42 415

TestStereo	0.49 91	0.88 246	2.38 144	0.30 81	0.16 23	0.43 36	0.25 131	0.55 63	0.46 24	0.38 50	0.46 111	0.34 85	0.28 105	1.96 369	0.28 64	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.09 46	0.15 74	0.13 18

NVstereo2D	0.63 213	0.57 145	2.29 127	0.37 206	0.35 249	0.69 293	0.49 337	0.96 295	0.88 355	0.49 115	0.54 180	0.72 296	0.46 255	1.98 370	0.50 193	0.19 332	0.20 241	0.18 337	0.16 236	0.28 286	0.34 169

PSMNet_ROB	0.75 296	1.42 377	2.93 343	0.39 238	0.32 225	0.73 311	0.56 357	0.90 258	0.74 259	0.56 188	0.60 233	0.75 308	0.47 263	2.00 371	1.31 352	0.18 317	0.13 166	0.19 344	0.20 285	0.26 263	0.40 202

test_sample9	1.07 388	0.69 187	2.69 294	0.28 47	0.23 135	0.81 350	0.33 249	0.99 317	0.86 346	0.64 279	0.63 256	0.67 262	0.49 274	2.02 372	2.70 421	0.65 419	4.33 466	0.86 432	0.56 424	0.25 245	0.72 324

test_sample8	1.23 402	0.69 187	2.69 294	0.28 47	0.23 135	0.81 350	0.33 249	1.01 335	0.75 265	1.23 412	0.63 256	2.53 440	1.31 408	2.02 372	2.70 421	0.65 419	4.33 466	0.86 432	0.56 424	0.25 245	0.72 324

HBP-ISP	0.82 320	1.57 394	3.28 376	0.50 313	0.27 179	0.86 363	0.54 349	1.09 385	0.78 288	0.81 354	0.70 306	0.68 276	1.00 394	2.02 372	0.47 176	0.24 370	0.24 258	0.29 393	0.25 322	0.28 286	0.52 265

ADLNet2	0.73 282	1.22 331	3.28 376	0.34 158	0.36 256	0.65 264	0.37 277	0.94 279	0.87 351	0.57 204	0.65 275	0.92 360	0.48 270	2.05 375	0.60 224	0.13 213	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.37 351	0.38 190

SPS-STEREO	1.22 401	1.65 408	3.41 394	0.66 363	0.69 365	1.01 388	0.68 389	1.10 388	0.96 381	1.40 423	1.25 403	1.46 424	1.08 400	2.05 375	2.24 406	0.66 422	0.61 337	0.58 421	0.57 428	0.66 417	1.65 425
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SACVNet	0.68 255	1.08 292	2.58 244	0.38 225	0.28 190	0.65 264	0.37 277	0.91 265	0.65 150	0.67 302	0.62 248	0.69 287	0.47 263	2.07 377	0.65 246	0.18 317	0.14 180	0.16 304	0.15 215	0.39 365	0.41 210

OMP-Stereo	0.64 222	0.87 242	2.38 144	0.56 337	0.37 262	0.60 184	0.26 146	0.75 139	0.71 230	0.65 294	0.60 233	0.68 276	0.32 143	2.07 377	1.18 338	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.09 46	0.17 113	0.28 131

IIG-Stereo	0.65 229	0.87 242	2.32 134	0.55 328	0.23 135	0.62 225	0.21 47	0.78 155	0.71 230	0.64 279	0.69 293	0.69 287	0.38 175	2.07 377	1.37 360	0.11 131	0.08 40	0.11 119	0.09 46	0.15 74	0.27 125

UGAM-zero	0.97 372	0.44 94	2.48 211	0.33 136	0.86 388	1.26 410	0.76 399	1.05 364	0.52 60	0.93 376	0.45 108	1.32 419	0.81 367	2.08 380	0.49 189	0.10 55	0.52 321	0.09 22	0.47 409	0.11 22	4.43 466

GASNet	0.84 328	1.98 427	4.07 428	0.48 296	0.33 231	0.58 153	0.34 257	0.97 302	0.81 314	0.60 238	0.59 226	0.74 304	0.55 298	2.08 380	1.18 338	0.22 356	0.15 194	0.19 344	0.17 250	0.55 406	0.29 137

ELAS_RVC	1.51 425	0.88 246	3.36 382	0.63 353	0.56 326	1.53 420	2.73 456	1.53 429	1.76 439	2.26 447	2.21 436	2.10 434	3.07 451	2.08 380	2.52 414	0.42 403	0.42 303	0.42 413	0.37 387	0.51 400	0.84 350
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DPSNet	1.02 379	0.72 198	2.84 331	0.60 343	0.39 271	1.08 397	0.75 398	1.41 424	1.14 409	0.74 333	0.69 293	1.05 395	1.67 427	2.09 383	2.22 405	0.27 383	0.61 337	0.20 353	0.50 415	0.48 396	1.03 378

AACVNet	0.61 184	1.13 304	2.47 205	0.37 206	0.21 103	0.57 143	0.25 131	0.75 139	0.55 80	0.56 188	0.60 233	0.66 260	0.44 239	2.11 384	0.49 189	0.14 244	0.11 136	0.14 261	0.11 125	0.35 339	0.23 98

IMH-64-1	1.50 422	1.98 427	2.69 294	1.39 426	1.12 422	1.39 415	1.19 435	1.80 438	1.47 428	1.19 401	2.20 434	1.53 425	1.51 423	2.12 385	1.98 387	1.34 449	0.68 347	1.28 448	0.70 435	1.37 445	1.12 384

IMH-64	1.50 422	1.98 427	2.69 294	1.39 426	1.12 422	1.39 415	1.19 435	1.80 438	1.47 428	1.19 401	2.20 434	1.53 425	1.51 423	2.12 385	1.98 387	1.34 449	0.68 347	1.28 448	0.70 435	1.37 445	1.12 384

edge stereo	0.84 328	0.74 211	3.42 397	0.38 225	1.21 427	0.63 239	0.41 296	0.98 309	0.83 325	0.81 354	0.88 363	1.14 408	0.73 353	2.16 387	0.89 304	0.22 356	0.20 241	0.26 381	0.18 258	0.38 358	0.43 220

CBMV_ROB	0.88 347	0.75 215	2.73 309	0.36 194	0.22 113	0.76 322	0.47 330	1.05 364	0.81 314	1.06 390	1.04 391	0.88 355	1.36 412	2.17 388	2.03 390	0.23 364	0.24 258	0.27 382	0.25 322	0.27 274	0.73 328

RASNet	0.69 262	1.05 287	2.59 246	0.37 206	0.47 306	0.66 277	0.33 249	0.82 184	0.76 273	0.51 144	0.65 275	0.93 365	0.62 325	2.20 389	0.80 288	0.14 244	0.09 86	0.09 22	0.11 125	0.18 137	0.37 182

DeepPrunerF	0.92 360	1.33 353	3.41 394	0.46 289	0.51 312	0.64 250	0.49 337	1.16 403	2.62 449	0.65 294	0.61 241	0.65 253	0.62 325	2.23 390	1.31 352	0.23 364	0.19 229	0.30 394	0.28 338	0.39 365	0.34 169

ttt	0.89 354	0.51 123	2.51 220	0.36 194	0.31 215	0.61 203	0.28 175	1.07 380	0.92 367	0.56 188	0.77 341	0.55 207	0.37 167	2.27 391	3.51 439	0.16 287	1.21 395	0.13 227	0.31 355	0.18 137	1.26 400

CFNet	0.65 229	1.45 382	2.27 123	0.34 158	0.25 154	0.64 250	0.23 89	0.93 274	0.79 298	0.48 99	0.59 226	0.58 222	0.40 197	2.28 392	0.63 239	0.13 213	0.09 86	0.15 286	0.14 195	0.34 328	0.26 119

APVNet	0.76 300	1.11 300	3.23 370	0.39 238	0.36 256	0.85 362	0.44 315	0.96 295	0.73 241	0.58 210	0.69 293	0.76 312	0.56 300	2.29 393	0.82 295	0.17 306	0.18 224	0.24 374	0.19 275	0.35 339	0.27 125

Dean	1.92 438	2.31 452	5.03 449	1.31 418	1.08 417	1.55 421	0.99 417	1.98 447	2.33 446	1.51 430	4.15 459	4.23 455	1.39 415	2.31 394	2.10 395	1.18 445	0.69 350	1.18 444	0.75 441	1.30 443	1.07 382

ACVNet-4b	2.00 440	2.19 441	4.85 447	1.09 408	0.86 388	1.15 403	0.53 346	1.11 392	1.15 411	0.65 294	1.09 395	1.97 432	0.69 346	2.31 394	9.78 468	5.73 467	0.42 303	1.03 442	0.55 422	1.89 455	0.92 365

hitnet-ft	0.73 282	1.09 293	2.59 246	0.28 47	0.22 113	0.71 301	0.36 274	0.89 250	0.67 170	0.58 210	0.83 350	1.03 388	0.94 390	2.31 394	0.70 258	0.23 364	0.14 180	0.41 411	0.13 174	0.24 230	0.28 131

S-Stereo	0.82 320	0.73 201	3.79 418	0.40 251	0.37 262	0.70 296	0.69 391	1.00 326	1.03 394	0.63 268	0.92 370	0.82 334	0.59 315	2.35 397	0.71 264	0.18 317	0.22 251	0.17 319	0.18 258	0.30 302	0.67 308

ACVNet_1	1.47 421	2.27 449	4.92 448	1.11 411	0.89 392	1.19 407	0.66 382	1.28 415	1.19 414	0.98 379	0.97 377	3.06 445	1.48 421	2.37 398	1.82 384	1.08 441	0.49 316	1.03 442	0.48 411	1.20 437	0.95 369

WZ-Net	1.04 384	1.83 420	4.20 433	0.42 264	0.36 256	0.88 369	0.71 394	1.05 364	1.11 406	0.84 362	0.94 372	1.06 396	1.17 405	2.37 398	2.24 406	0.20 341	0.14 180	0.15 286	0.16 236	0.36 345	0.53 268

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 328	1.41 373	2.80 321	0.94 396	0.35 249	0.89 371	0.41 296	0.89 250	0.66 157	0.57 204	0.63 256	0.75 308	0.38 175	2.37 398	0.55 210	1.16 444	0.31 281	0.36 404	0.21 295	0.59 409	0.63 299

DAS	0.61 184	0.42 83	1.85 40	0.34 158	0.34 241	0.52 88	0.42 302	0.89 250	0.80 306	0.85 364	0.69 293	0.57 218	0.51 281	2.38 401	0.57 215	0.13 213	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.18 137	0.37 182

PASM	0.82 320	1.00 274	2.68 288	0.52 317	0.48 307	0.65 264	0.59 365	0.83 195	0.89 360	0.82 358	0.73 324	0.89 358	0.68 342	2.39 402	0.73 270	0.35 399	0.37 291	0.36 404	0.41 399	0.45 387	0.51 259

PA-Net	0.93 365	1.36 363	4.14 430	0.64 356	0.41 282	0.70 296	0.53 346	0.91 265	0.88 355	0.53 161	0.60 233	0.70 293	0.54 293	2.40 403	2.57 418	0.17 306	0.28 279	0.19 344	0.28 338	0.25 245	0.48 246
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	0.81 317	1.44 381	3.04 358	0.49 307	0.27 179	0.83 356	0.63 376	1.03 350	0.92 367	0.63 268	0.61 241	0.72 296	0.59 315	2.40 403	0.58 218	0.33 396	0.25 267	0.37 406	0.25 322	0.41 377	0.36 181
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PS-NSSS	0.69 262	1.37 368	2.44 175	0.31 95	0.32 225	0.64 250	0.34 257	1.04 356	0.74 259	0.56 188	0.75 334	0.51 185	0.42 219	2.41 405	0.54 208	0.24 370	0.17 217	0.27 382	0.18 258	0.30 302	0.23 98

MSMD_ROB	1.41 415	1.03 282	2.75 313	0.41 261	0.32 225	2.00 442	0.61 373	0.96 295	1.43 425	2.97 458	2.63 445	4.76 458	2.04 440	2.44 406	1.78 382	0.30 391	0.26 270	0.32 398	0.32 362	0.32 317	0.63 299

DispNO	0.76 300	1.36 363	3.15 367	0.32 115	0.27 179	0.59 171	0.29 200	0.88 242	0.72 237	0.55 176	0.79 347	0.83 339	0.47 263	2.46 407	1.23 346	0.12 168	0.10 110	0.18 337	0.31 355	0.20 184	0.25 111

Wz-Net-TNSev	1.02 379	2.26 448	3.69 414	0.38 225	0.31 215	1.00 387	0.71 394	1.12 395	1.02 393	0.74 333	0.73 324	1.09 402	0.91 384	2.46 407	2.15 400	0.21 350	0.20 241	0.16 304	0.20 285	0.48 396	0.62 295

AANet_RVC	0.79 312	1.46 384	2.72 304	0.34 158	0.25 154	0.59 171	0.32 235	0.88 242	0.83 325	0.62 259	0.95 375	0.80 326	0.43 231	2.46 407	1.72 376	0.38 400	0.26 270	0.10 68	0.09 46	0.25 245	0.43 220

SGM+DAISY	2.67 446	2.14 439	4.28 438	1.92 454	2.11 457	4.36 462	5.22 465	3.17 456	3.00 454	3.24 461	3.81 457	3.03 444	3.61 456	2.53 410	3.79 443	1.15 443	1.29 408	0.66 425	0.71 438	0.95 431	2.44 455

pmcnn	1.44 417	1.25 339	3.57 407	0.74 375	1.42 437	0.72 307	0.56 357	1.04 356	1.06 400	1.03 387	2.89 451	6.01 462	0.75 361	2.54 411	3.60 441	0.14 244	0.11 136	0.08 4	0.06 7	0.34 328	0.81 347

HSM	0.67 250	0.92 264	2.29 127	0.30 81	0.29 195	0.65 264	0.29 200	0.98 309	0.67 170	0.59 229	0.58 220	1.39 421	0.65 332	2.56 412	0.45 168	0.11 131	0.09 86	0.10 68	0.08 32	0.18 137	0.24 107

UGAM	0.69 262	0.84 233	2.66 275	0.40 251	0.20 91	0.53 96	0.34 257	0.63 100	0.74 259	0.45 82	0.74 327	0.95 373	0.36 161	2.57 413	0.42 154	0.11 131	0.45 308	0.17 319	0.19 275	0.43 381	0.57 283

SANet	1.35 411	1.80 418	4.39 441	0.41 261	0.29 195	1.72 431	0.89 412	1.17 406	2.47 447	1.22 410	1.82 423	1.72 429	1.70 429	2.57 413	3.30 433	0.18 317	0.16 207	0.16 304	0.15 215	0.34 328	0.62 295

ACVNet_2	1.54 427	2.20 443	4.42 442	1.10 410	0.93 397	1.37 413	0.87 408	1.53 429	1.71 437	1.22 410	1.72 421	2.12 435	1.06 398	2.58 415	1.93 386	0.94 433	0.54 325	1.00 440	0.56 424	2.11 459	0.96 371

FCDSN-DC	1.45 419	1.12 302	3.30 379	0.48 296	0.41 282	1.13 401	0.60 368	1.17 406	1.28 418	2.25 446	2.85 449	3.65 449	3.34 455	2.58 415	2.44 412	0.31 393	0.26 270	0.31 395	0.30 349	0.37 351	0.78 338
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM-Forest	1.84 436	7.91 470	10.36 464	0.42 264	0.33 231	1.04 390	1.29 439	1.01 335	0.88 355	1.19 401	2.30 437	1.03 388	1.79 433	2.60 417	2.81 426	0.22 356	0.21 249	0.21 357	0.19 275	0.25 245	0.79 341
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WAO-6	1.69 434	1.87 422	3.21 369	1.15 416	1.01 408	2.29 447	1.06 425	1.85 440	2.84 453	1.30 418	2.59 443	2.19 436	1.67 427	2.62 418	2.52 414	0.96 435	0.68 347	1.19 445	0.84 443	1.13 434	0.95 369

CVANet_RVC	0.82 320	1.18 319	3.98 425	0.40 251	0.28 190	0.63 239	0.43 309	0.90 258	0.78 288	1.14 397	0.69 293	0.68 276	0.52 288	2.62 418	0.48 180	0.20 341	0.13 166	0.22 361	0.37 387	0.37 351	0.48 246

1111x	1.06 386	0.79 227	3.29 378	0.33 136	0.60 340	0.64 250	0.33 249	1.10 388	0.92 367	0.59 229	0.69 293	0.59 225	0.47 263	2.64 420	4.61 454	0.12 168	1.38 416	0.11 119	0.49 413	0.18 137	1.30 405

LL-Strereo	0.85 337	1.73 413	3.06 362	0.37 206	0.61 349	0.54 105	0.33 249	1.01 335	0.76 273	0.69 312	0.58 220	0.85 345	0.78 364	2.65 421	0.54 208	0.14 244	0.58 333	0.14 261	0.12 156	0.42 379	1.05 380

RTS	1.29 406	1.59 398	6.48 459	0.63 353	0.57 330	1.59 424	0.90 413	1.15 400	1.44 426	1.20 406	1.31 407	1.10 404	0.87 380	2.67 422	2.27 408	0.21 350	0.38 295	0.19 344	0.20 285	0.46 391	0.68 313

RTSA	1.29 406	1.59 398	6.48 459	0.63 353	0.57 330	1.59 424	0.90 413	1.15 400	1.44 426	1.20 406	1.31 407	1.10 404	0.87 380	2.67 422	2.27 408	0.21 350	0.38 295	0.19 344	0.20 285	0.46 391	0.68 313

STTRV1_RVC		0.59 153		0.43 274	0.49 309	0.80 345	0.44 315	1.18 408	0.84 337	0.63 268	0.89 365	0.72 296	0.63 329	2.67 422	0.67 252	0.51 412	0.65 343	0.27 382	0.24 313	0.35 339	0.29 137

TDLM	0.83 326	1.28 344	2.38 144	0.46 289	0.26 168	0.66 277	0.55 353	0.87 234	0.80 306	2.54 452	0.62 248	0.61 234	0.51 281	2.68 425	0.67 252	0.20 341	0.11 136	0.35 403	0.15 215	0.33 321	0.48 246

RYNet	0.77 306	0.91 259	2.36 139	0.37 206	0.41 282	0.88 369	0.44 315	0.99 317	0.88 355	0.65 294	0.54 180	0.92 360	0.61 323	2.70 426	1.23 346	0.15 273	0.14 180	0.17 319	0.14 195	0.27 274	0.55 278

GANet	0.92 360	1.20 324	2.68 288	0.45 286	0.27 179	0.76 322	0.66 382	0.94 279	0.77 283	0.79 348	1.17 398	0.84 340	0.91 384	2.72 427	1.76 380	0.18 317	0.42 303	0.44 416	0.20 285	0.33 321	0.94 366

FC-DCNN	1.60 431	0.85 237	3.44 398	0.46 289	0.39 271	1.96 438	0.66 382	1.72 437	1.70 436	2.75 456	2.91 452	4.20 452	3.15 452	2.72 427	2.66 419	0.30 391	0.26 270	0.31 395	0.30 349	0.33 321	0.91 362

CC-Net-ROB	0.95 368	1.57 394	2.93 343	0.90 392	0.39 271	0.87 367	0.44 315	1.12 395	0.83 325	0.59 229	0.69 293	0.64 250	0.50 277	2.73 429	0.93 307	0.97 436	0.40 301	0.87 435	0.29 342	0.61 413	0.66 306

UNDER WATER-64	2.59 445	2.28 450	5.63 454	1.85 451	1.45 439	3.28 455	1.60 449	2.62 451	5.57 459	2.09 439	2.12 430	4.10 451	4.21 459	2.74 430	3.64 442	1.49 453	0.86 367	1.58 458	1.09 455	1.91 456	1.62 423

ff1	1.07 388	0.67 175	3.39 387	0.32 115	0.22 113	0.58 153	0.28 175	0.85 215	0.96 381	0.54 165	0.74 327	0.67 262	0.40 197	2.75 431	3.86 445	0.10 55	2.16 453	0.15 286	0.33 372	0.25 245	2.19 444

mmx	0.99 376	0.67 175	3.39 387	0.32 115	0.22 113	0.58 153	0.28 175	1.05 364	0.92 367	0.54 165	0.74 327	0.67 262	0.40 197	2.75 431	3.86 445	0.13 213	1.25 399	0.15 286	0.33 372	0.19 166	1.28 403

xxx	0.99 376	0.67 175	3.39 387	0.32 115	0.22 113	0.58 153	0.28 175	1.05 364	0.92 367	0.54 165	0.74 327	0.67 262	0.40 197	2.75 431	3.86 445	0.13 213	1.25 399	0.15 286	0.33 372	0.19 166	1.28 403

NOSS_ROB	0.75 296	1.03 282	2.27 123	0.68 370	0.26 168	0.68 290	0.30 214	0.99 317	0.82 319	0.59 229	0.58 220	0.77 314	0.39 190	2.75 431	0.48 180	0.25 376	0.24 258	0.28 385	0.26 328	0.29 294	1.07 382

FC-DCNN v2	1.65 433	0.85 237	3.39 387	0.46 289	0.39 271	2.02 444	0.66 382	1.94 445	1.84 441	2.81 457	2.99 453	4.39 456	3.25 453	2.81 435	2.75 424	0.29 390	0.26 270	0.31 395	0.30 349	0.33 321	0.91 362

LVE	2.10 442	2.61 462	4.30 440	1.79 448	1.81 452	1.68 430	1.04 424	2.35 450	2.78 452	1.27 416	2.87 450	4.21 454	1.46 418	2.83 436	2.02 389	2.87 463	0.92 370	1.19 445	1.47 461	1.29 441	1.18 387

SGM_RVC	2.11 443	1.07 289	2.87 336	0.98 400	0.92 395	2.72 453	1.88 453	1.91 443	12.27 466	2.09 439	1.99 428	2.47 439	2.24 444	2.87 437	2.03 390	0.54 413	0.47 312	0.42 413	0.47 409	0.74 421	1.22 396
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 392	2.01 431	2.56 239	0.49 307	0.40 277	1.49 418	0.96 416	1.02 343	0.95 379	0.85 364	0.94 372	1.06 396	0.59 315	2.92 438	1.15 335	0.43 406	0.74 357	0.32 398	0.55 422	0.74 421	1.35 409

MeshStereo	1.29 406	1.34 355	3.04 358	0.35 178	0.28 190	1.10 399	0.69 391	1.42 425	1.07 401	2.71 455	2.43 439	2.95 442	1.50 422	2.92 438	2.03 390	0.23 364	0.22 251	0.22 361	0.19 275	0.50 398	0.69 318
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
NVStereoNet_ROB	1.45 419	1.62 403	3.59 409	1.09 408	0.70 367	0.86 363	0.67 387	1.19 409	1.51 430	1.20 406	4.05 458	1.61 427	1.94 437	2.97 440	2.07 394	0.67 423	0.69 350	0.55 420	0.70 435	0.57 407	0.67 308
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 414	2.04 434	3.02 356	0.58 342	0.41 282	2.15 446	1.00 421	1.31 418	1.29 419	1.05 388	1.10 396	1.29 417	0.91 384	3.07 441	1.34 354	1.65 456	0.84 366	0.68 427	0.88 446	1.55 450	1.91 430

WAO-7	1.58 430	2.04 434	3.25 373	0.94 396	0.75 372	1.75 432	1.13 428	1.87 441	1.97 443	1.46 428	2.53 441	1.98 433	1.75 430	3.13 442	2.48 413	0.69 425	0.67 346	0.94 437	0.74 440	0.80 428	0.77 335

UNDER WATER	2.84 449	2.25 446	5.25 451	1.84 450	1.45 439	2.36 449	1.44 448	3.23 458	6.51 462	2.61 453	2.73 448	5.69 460	5.64 463	3.14 443	4.18 451	1.48 452	0.81 363	1.60 459	1.07 453	1.91 456	1.67 426

notaker	2.77 448	2.35 454	4.02 427	2.61 463	1.44 438	1.77 433	1.14 429	2.77 454	1.81 440	2.30 448	11.41 468	3.95 450	4.70 460	3.24 444	3.01 430	1.58 455	0.88 368	1.71 461	1.08 454	2.10 458	1.44 416

MADNet+	1.44 417	2.19 441	6.00 457	0.89 390	0.70 367	1.58 423	1.11 426	1.56 432	1.30 421	0.89 368	1.03 389	1.25 414	1.12 403	3.29 445	2.80 425	0.48 411	0.57 331	0.39 408	0.36 386	0.63 414	0.69 318

PWCK	1.62 432	2.32 453	4.27 436	1.11 411	0.56 326	1.81 434	1.84 451	1.55 431	1.54 432	1.45 426	1.81 422	1.82 430	1.38 414	3.34 446	2.14 399	1.09 442	0.57 331	0.98 439	0.59 430	1.50 449	0.79 341

JetBlue	1.89 437	2.09 436	4.16 431	0.74 375	1.23 428	4.52 463	3.86 461	1.68 436	1.26 416	1.28 417	1.54 417	2.36 438	1.86 435	3.35 447	3.37 435	0.54 413	0.49 316	0.48 417	0.49 413	1.39 447	1.21 394

tt	4.94 462	0.32 17	4.22 434	2.29 459	1.58 446	10.19 469	16.94 473	9.44 471	5.03 458	1.69 434	1.33 410	4.68 457	5.02 461	3.38 448	5.91 460	6.15 468	9.47 475	2.80 465	3.16 466	3.54 466	1.58 421

TorneroNet-64	2.74 447	2.23 445	4.18 432	1.48 432	1.20 426	3.88 458	1.01 423	3.48 463	6.61 463	2.62 454	4.55 461	4.20 452	3.84 458	3.39 449	3.40 437	1.23 447	0.66 345	1.39 453	0.80 442	3.42 465	1.27 401

TorneroNet	5.60 463	2.30 451	3.98 425	1.49 434	1.26 431	14.47 471	1.11 426	4.85 465	20.66 481	10.12 466	16.30 473	11.78 471	7.35 465	3.41 450	4.38 452	1.36 451	0.70 353	1.46 455	0.87 445	2.73 462	1.33 406

JetRed	3.37 454	4.96 467	10.08 463	1.48 432	1.73 451	7.63 466	5.47 466	3.47 461	2.20 444	2.42 450	2.40 438	2.98 443	2.35 445	3.52 451	6.60 461	1.33 448	1.90 434	1.38 452	1.23 457	2.30 460	2.02 435

SDNR	2.06 441	2.93 464	2.94 345	1.55 436	5.13 464	1.98 441	0.24 111	1.95 446	2.62 449	0.92 373	2.71 447	5.76 461	0.68 342	3.61 452	3.84 444	0.33 396	0.38 295	0.22 361	0.17 250	1.13 434	2.04 436

FBW_ROB	0.94 366	1.23 335	2.35 138	0.46 289	0.32 225	0.87 367	0.46 326	1.15 400	0.97 386	0.83 361	0.78 345	1.01 384	0.64 330	3.65 453	1.65 373	0.27 383	0.24 258	0.40 409	0.26 328	0.32 317	0.88 359

HSM-Net_RVC	0.70 268	0.40 75	2.45 193	0.27 32	0.19 79	0.68 290	0.30 214	1.29 416	0.73 241	0.73 327	0.70 306	0.77 314	0.45 247	3.73 454	0.46 172	0.13 213	0.09 86	0.10 68	0.09 46	0.13 44	0.32 158
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
psmorigin	1.41 415	0.91 259	13.83 470	0.37 206	0.30 207	0.63 239	0.37 277	0.80 169	0.64 143	0.98 379	0.87 361	1.16 412	0.78 364	3.95 455	1.09 329	0.19 332	0.22 251	0.17 319	0.19 275	0.25 245	0.47 242

MADNet++	2.94 453	2.17 440	3.27 375	2.55 462	2.28 458	3.29 456	3.37 457	2.76 453	2.67 451	3.10 459	3.20 454	2.78 441	3.25 453	4.11 456	4.68 455	2.72 462	2.27 456	3.03 466	2.43 464	2.34 461	2.59 456

MDST_ROB	1.28 405	0.53 131	3.84 422	0.55 328	0.45 297	4.06 459	0.60 368	1.36 421	0.89 360	2.18 443	1.17 398	0.98 377	0.72 350	4.28 457	2.12 397	0.20 341	0.16 207	0.19 344	0.17 250	0.20 184	0.84 350

MANE	3.51 457	2.03 433	3.88 424	1.89 453	2.01 454	5.98 464	4.72 463	5.87 467	7.13 464	3.80 462	5.10 463	6.11 463	5.34 462	4.39 458	5.05 457	1.07 440	1.28 406	0.50 418	0.85 444	0.76 424	2.36 454

ktn	4.44 460	2.47 458	3.70 415	1.82 449	1.49 443	2.11 445	1.40 445	2.30 449	12.56 467	11.36 469	16.25 472	11.30 470	3.77 457	4.41 459	3.47 438	1.86 458	0.99 375	1.74 462	1.21 456	3.28 464	1.39 413

LE_ROB	4.55 461	2.43 456	9.94 462	2.79 464	4.03 462	2.40 450	3.54 458	2.72 452	11.04 465	11.64 470	4.69 462	5.25 459	10.74 468	4.52 460	9.73 467	0.82 430	0.70 353	1.34 451	0.97 450	0.74 421	0.94 366

IMH	2.14 444	2.46 457	3.60 411	1.70 443	1.13 424	1.65 428	0.93 415	2.13 448	1.93 442	1.37 419	2.64 446	2.19 436	1.82 434	5.77 461	2.18 402	5.70 466	1.05 383	1.31 450	0.72 439	1.39 447	1.13 386

NaN_ROB	1.25 403	1.46 384	3.84 422	0.54 327	0.56 326	1.12 400	0.99 417	1.05 364	1.03 394	1.10 392	0.87 361	0.77 314	1.07 399	5.85 462	2.98 429	0.16 287	0.23 256	0.16 304	0.24 313	0.28 286	0.66 306

CSAN	1.38 413	1.74 416	4.12 429	0.53 321	0.38 269	1.06 395	1.15 431	1.29 416	1.12 407	1.19 401	1.90 426	1.04 392	1.44 417	5.92 463	2.82 427	0.26 380	0.22 251	0.24 374	0.25 322	0.35 339	0.54 271

SGM-ForestM	3.67 458	2.70 463	5.34 453	1.65 441	1.72 450	6.02 465	5.08 464	4.10 464	3.47 455	4.59 463	4.21 460	9.81 467	5.79 464	6.44 464	6.97 463	0.88 432	1.09 386	0.33 402	0.45 404	0.68 418	2.10 439

DGTPSM_ROB	8.97 467	5.94 468	13.01 468	5.95 469	11.34 468	8.54 467	24.06 474	6.47 468	13.52 468	5.19 464	11.52 469	6.18 464	11.04 469	7.02 465	13.92 471	4.47 464	7.66 469	3.90 467	7.43 471	4.34 468	7.98 471

DPSMNet_ROB	9.58 468	5.96 469	13.98 471	8.88 471	11.87 469	8.54 467	24.08 475	6.48 469	13.67 471	5.35 465	11.53 470	6.31 465	11.04 469	7.69 466	14.09 472	7.61 473	8.23 471	5.03 468	7.75 472	5.24 470	8.36 472

KSHMR	4.19 459	2.37 455	6.24 458	1.73 446	1.48 442	1.97 440	1.29 439	3.18 457	17.06 476	2.15 442	15.74 471	9.09 466	1.75 430	8.33 467	2.37 411	1.55 454	1.29 408	1.70 460	1.23 457	1.75 452	1.60 422

HanzoNet	7.85 465	3.30 466	5.75 455	7.47 470	3.97 461	2.34 448	1.37 441	3.47 461	4.02 456	13.30 471	10.49 464	10.86 468	16.67 474	8.50 468	10.51 470	10.80 474	9.84 476	5.83 470	13.69 474	7.24 471	7.51 470

WAO-8	2.91 450	2.55 459	3.77 416	1.93 455	1.04 412	4.08 460	0.99 417	3.25 459	6.09 460	2.20 444	3.34 455	3.33 447	2.64 447	11.73 469	2.52 414	2.12 460	1.92 435	1.55 456	0.93 447	1.27 439	0.96 371

Venus	2.91 450	2.55 459	3.77 416	1.93 455	1.04 412	4.08 460	0.99 417	3.25 459	6.09 460	2.20 444	3.34 455	3.33 447	2.64 447	11.73 469	2.52 414	2.12 460	1.92 435	1.55 456	0.93 447	1.27 439	0.96 371

PML	22.99 476	17.34 475	8.24 461	5.48 468	9.84 467	50.35 487	102.65 487	5.84 466	13.52 468	37.08 487	104.84 487	30.61 486	23.20 482	12.09 471	7.96 465	6.27 469	2.12 447	6.31 471	2.42 463	10.67 474	2.95 458

LRCNet_RVC	13.78 473	19.34 476	13.01 468	19.47 477	12.67 470	1.85 435	0.42 302	12.28 472	1.10 404	15.76 473	18.69 477	12.52 474	8.65 466	12.22 472	9.64 466	22.29 478	8.38 474	25.92 480	24.06 481	19.72 479	17.59 478

Anonymous_1	22.76 475	11.11 471	11.93 465	12.73 473	26.05 482	19.39 476	27.77 479	14.18 473	13.64 470	14.92 472	10.66 465	11.26 469	11.24 471	12.48 473	14.45 473	37.82 487	7.87 470	34.92 484	63.61 484	87.51 488	11.75 475

DPSM_ROB	12.32 469	11.13 472	12.31 466	12.90 474	12.80 471	19.81 479	28.13 480	14.50 474	14.31 473	10.62 467	11.34 466	12.03 472	11.89 472	13.08 474	15.22 474	7.09 470	8.31 472	6.47 472	7.32 469	8.69 472	8.43 473

DPSM	12.32 469	11.13 472	12.31 466	12.90 474	12.80 471	19.81 479	28.13 480	14.50 474	14.31 473	10.62 467	11.34 466	12.03 472	11.89 472	13.08 474	15.22 474	7.09 470	8.31 472	6.47 472	7.32 469	8.69 472	8.43 473

DPSimNet_ROB	24.35 478	23.81 485	31.38 484	25.93 480	22.83 478	31.30 482	34.38 483	20.78 479	28.92 486	27.39 484	22.99 484	28.29 485	35.76 487	15.47 476	17.82 477	24.28 483	17.90 480	22.23 478	14.12 475	19.38 478	22.12 481

xxxxx1	29.05 484	20.74 478	14.05 472	50.10 485	40.25 485	19.01 473	26.60 476	21.83 480	20.22 478	16.52 474	17.56 474	18.33 475	21.41 478	16.11 477	20.77 479	23.48 479	26.77 483	66.36 486	78.56 485	30.19 483	32.23 485

tt_ll	29.05 484	20.74 478	14.05 472	50.10 485	40.25 485	19.01 473	26.60 476	21.83 480	20.22 478	16.52 474	17.56 474	18.33 475	21.41 478	16.11 477	20.77 479	23.48 479	26.77 483	66.36 486	78.56 485	30.19 483	32.23 485

ff	29.05 484	20.74 478	14.05 472	50.10 485	40.25 485	19.01 473	26.60 476	21.83 480	20.22 478	16.52 474	17.56 474	18.33 475	21.41 478	16.11 477	20.77 479	23.48 479	26.77 483	66.36 486	78.56 485	30.19 483	32.23 485

BEATNet-Init1	12.32 469	12.82 474	28.66 482	3.22 465	3.71 460	21.59 481	11.42 469	14.54 476	13.73 472	20.24 478	20.16 478	26.14 483	19.85 477	19.08 480	15.33 476	1.81 457	1.93 437	2.05 464	2.48 465	4.25 467	3.41 464

HaxPig	19.88 474	22.39 482	22.30 475	17.98 476	17.98 475	12.06 470	12.06 470	16.25 477	15.97 475	21.05 479	21.41 480	18.85 478	18.35 475	20.07 481	19.64 478	23.57 482	23.19 482	24.07 479	23.71 480	22.95 480	23.72 482

MEDIAN_ROB	23.95 477	26.96 487	26.29 481	22.14 478	22.09 477	16.18 472	14.23 471	20.47 478	20.09 477	25.43 483	25.22 485	22.96 479	22.54 481	24.33 482	23.18 483	28.15 484	27.16 486	28.60 482	27.73 482	27.59 481	27.58 483

CasAABBNet	24.76 479	22.38 481	24.44 478	26.05 481	25.75 480	39.79 483	56.76 486	29.10 484	28.88 485	21.22 480	22.69 482	24.21 480	23.99 484	26.23 483	30.62 486	14.22 475	16.71 478	13.03 474	14.75 477	17.49 475	16.97 476

Selective-RAFT-Error	24.83 480	22.44 483	24.80 479	26.10 482	25.82 481	39.85 484	56.72 485	29.21 486	29.03 487	21.29 482	22.80 483	24.25 481	24.07 485	26.28 484	30.60 485	14.24 476	16.85 479	13.04 475	14.75 477	17.53 476	17.02 477

LSM0	26.57 481	22.53 484	25.76 480	30.62 484	52.30 488	39.86 485	56.49 484	29.18 485	28.76 484	21.26 481	22.46 481	24.42 482	23.97 483	26.42 485	30.66 487	14.29 477	16.56 477	13.06 476	14.65 476	17.62 477	20.52 479

AVERAGE_ROB	26.91 482	30.28 488	29.18 483	25.78 479	25.30 479	19.49 477	15.38 472	23.70 483	23.02 483	28.38 485	27.78 486	26.23 484	25.76 486	26.95 486	25.55 484	31.27 486	30.02 487	31.76 483	30.80 483	30.88 486	30.77 484

ASD4	27.03 483	24.46 486	23.91 476	27.24 483	17.87 474	47.08 486	31.36 482	41.80 487	21.82 482	31.12 486	20.82 479	33.80 487	18.50 476	27.25 487	21.57 482	29.52 485	20.55 481	27.54 481	23.38 479	30.03 482	20.96 480

test_example2	115.17 487	122.38 489	93.45 486	115.38 488	123.53 489	101.24 488	113.11 488	54.67 488	99.94 488	135.50 488	136.43 488	85.67 488	85.40 488	110.44 488	104.91 488	152.17 488	205.21 488	99.17 489	114.27 488	138.55 489	112.04 488

FADE		3.24 465		2.10 457	2.93 459													65.47 485		1.78 453

Low-res two-view benchmark