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

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

ml1-stereo	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 6	0.14 31	0.37 44	0.14 13	0.43 46	0.35 27	0.23 58	0.21 26	0.16 27	0.18 46	0.27 22	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

asd	0.20 1	0.22 37	0.65 29	0.22 26	0.17 111	0.41 69	0.14 13	0.35 8	0.32 10	0.24 67	0.20 21	0.15 25	0.18 46	0.26 18	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 20	0.08 34

4w-stereo	0.20 1	0.21 22	0.57 12	0.21 6	0.15 56	0.39 57	0.13 6	0.39 23	0.33 16	0.22 42	0.21 26	0.13 3	0.20 74	0.29 43	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

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

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

FoundationStereo	0.20 1	0.30 135	0.81 44	0.21 6	0.22 229	0.21 2	0.16 32	0.25 1	0.38 58	0.15 4	0.11 4	0.18 38	0.17 29	0.23 5	0.16 4	0.09 71	0.13 318	0.08 31	0.06 9	0.07 3	0.07 7

MonSter	0.20 1	0.22 37	0.65 29	0.21 6	0.17 111	0.33 26	0.15 23	0.46 66	0.32 10	0.16 8	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 22	0.23 100	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 57

qwe	0.21 9	0.22 37	0.61 17	0.21 6	0.20 191	0.41 69	0.15 23	0.46 66	0.35 27	0.26 99	0.22 39	0.14 13	0.14 10	0.31 58	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 20	0.07 7

2.25w	0.21 9	0.22 37	0.51 2	0.21 6	0.14 31	0.36 41	0.13 6	0.42 38	0.34 21	0.23 58	0.27 72	0.14 13	0.18 46	0.33 77	0.24 122	0.06 1	0.06 22	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 9	0.23 53	0.64 24	0.22 26	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 9	0.23 53	0.64 24	0.22 26	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 9	0.22 37	0.63 22	0.21 6	0.15 56	0.40 62	0.17 39	0.40 25	0.35 27	0.25 85	0.22 39	0.14 13	0.14 10	0.22 2	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 20	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 9	0.22 37	0.63 22	0.21 6	0.15 56	0.40 62	0.17 39	0.40 25	0.35 27	0.25 85	0.22 39	0.14 13	0.14 10	0.22 2	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 20	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 9	0.23 53	0.64 24	0.22 26	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 9	0.23 53	0.50 1	0.22 26	0.15 56	0.39 57	0.19 62	0.47 78	0.36 46	0.21 32	0.22 39	0.13 3	0.17 29	0.33 77	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 9	0.21 22	0.57 12	0.20 3	0.14 31	0.40 62	0.18 53	0.47 78	0.36 46	0.24 67	0.20 21	0.13 3	0.19 65	0.31 58	0.21 70	0.07 22	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

3.75w	0.21 9	0.21 22	0.61 17	0.21 6	0.20 191	0.44 91	0.16 32	0.44 56	0.30 5	0.22 42	0.20 21	0.13 3	0.18 46	0.29 43	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.5w_stereo	0.21 9	0.22 37	0.55 11	0.21 6	0.15 56	0.40 62	0.14 13	0.43 46	0.33 16	0.21 32	0.24 54	0.14 13	0.18 46	0.34 87	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 9	0.22 37	0.59 15	0.22 26	0.12 6	0.37 44	0.22 121	0.50 97	0.38 58	0.22 42	0.21 26	0.12 2	0.22 94	0.26 18	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 20	0.08 34

2w_stereo	0.21 9	0.19 7	0.51 2	0.22 26	0.13 20	0.41 69	0.20 81	0.50 97	0.34 21	0.25 85	0.23 45	0.13 3	0.23 109	0.24 6	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

LG-Stereo_L2	0.21 9	0.31 146	0.85 47	0.22 26	0.14 31	0.31 18	0.22 121	0.38 17	0.25 1	0.17 10	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 67	0.18 15	0.08 33	0.07 42	0.08 31	0.06 9	0.08 20	0.10 81

LG-Stereo_L1	0.21 9	0.31 146	0.85 47	0.22 26	0.14 31	0.28 8	0.21 100	0.38 17	0.26 2	0.16 8	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 111	0.18 15	0.08 33	0.07 42	0.08 31	0.06 9	0.08 20	0.10 81

MLG-Stereo_test3	0.21 9	0.35 177	0.65 29	0.21 6	0.14 31	0.36 41	0.13 6	0.37 14	0.40 79	0.21 32	0.12 8	0.17 33	0.12 4	0.25 10	0.16 4	0.08 33	0.07 42	0.08 31	0.06 9	0.09 38	0.10 81

MLG-Stereo_test2	0.21 9	0.36 186	0.68 34	0.21 6	0.17 111	0.45 96	0.12 3	0.35 8	0.42 97	0.15 4	0.11 4	0.22 56	0.10 1	0.28 31	0.16 4	0.09 71	0.07 42	0.08 31	0.06 9	0.09 38	0.09 57

MLG-Stereo_test1	0.21 9	0.33 157	0.61 17	0.23 37	0.21 204	0.45 96	0.13 6	0.33 5	0.46 135	0.13 1	0.09 1	0.18 38	0.12 4	0.32 67	0.15 2	0.08 33	0.07 42	0.08 31	0.06 9	0.09 38	0.09 57

MLG-Stereo	0.21 9	0.33 157	0.60 16	0.23 37	0.12 6	0.44 91	0.13 6	0.39 23	0.46 135	0.13 1	0.10 2	0.17 33	0.13 8	0.35 93	0.15 2	0.08 33	0.07 42	0.08 31	0.06 9	0.09 38	0.09 57

LGtest1	0.21 9	0.37 189	0.70 35	0.22 26	0.12 6	0.31 18	0.11 2	0.36 11	0.39 69	0.17 10	0.13 10	0.16 27	0.14 10	0.25 10	0.27 151	0.10 163	0.09 185	0.08 31	0.06 9	0.10 52	0.10 81

asda	0.22 29	0.25 71	0.70 35	0.21 6	0.16 83	0.43 85	0.16 32	0.44 56	0.35 27	0.22 42	0.20 21	0.14 13	0.20 74	0.25 10	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

1w_stereo	0.22 29	0.17 1	0.52 4	0.23 37	0.16 83	0.44 91	0.22 121	0.55 143	0.40 79	0.25 85	0.29 85	0.13 3	0.26 150	0.28 31	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 20	0.07 7

monsterstereo	0.22 29	0.22 37	0.52 4	0.25 71	0.27 308	0.39 57	0.14 13	0.51 105	0.33 16	0.25 85	0.27 72	0.13 3	0.13 8	0.38 119	0.21 70	0.07 22	0.07 42	0.07 1	0.06 9	0.08 20	0.06 1

monsters	0.22 29	0.22 37	0.52 4	0.23 37	0.28 320	0.42 81	0.14 13	0.46 66	0.31 6	0.24 67	0.20 21	0.13 3	0.14 10	0.43 144	0.20 49	0.07 22	0.06 22	0.07 1	0.08 79	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 29	0.28 113	0.88 51	0.21 6	0.24 262	0.42 81	0.17 39	0.35 8	0.37 53	0.20 26	0.22 39	0.14 13	0.12 4	0.24 6	0.20 49	0.08 33	0.07 42	0.08 31	0.06 9	0.09 38	0.07 7

SGD-Stereo	0.22 29	0.28 113	0.77 41	0.22 26	0.11 1	0.40 62	0.16 32	0.31 3	0.36 46	0.19 19	0.19 19	0.17 33	0.17 29	0.37 111	0.16 4	0.10 163	0.06 22	0.08 31	0.07 53	0.10 52	0.07 7

DEFOM-Stereo	0.22 29	0.22 37	0.91 54	0.23 37	0.13 20	0.49 134	0.18 53	0.30 2	0.28 3	0.19 19	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 133	0.16 4	0.08 33	0.06 22	0.07 1	0.06 9	0.09 38	0.09 57

LG-G_1	0.23 36	0.37 189	0.71 37	0.23 37	0.11 1	0.51 151	0.12 3	0.44 56	0.39 69	0.19 19	0.15 12	0.19 44	0.15 19	0.36 102	0.16 4	0.09 71	0.08 115	0.08 31	0.06 9	0.09 38	0.11 105

LG-G	0.23 36	0.37 189	0.71 37	0.23 37	0.11 1	0.51 151	0.12 3	0.44 56	0.39 69	0.19 19	0.15 12	0.19 44	0.15 19	0.36 102	0.16 4	0.09 71	0.08 115	0.08 31	0.06 9	0.09 38	0.11 105

dual_stereo	0.23 36	0.25 71	0.66 33	0.21 6	0.15 56	0.27 7	0.15 23	0.62 183	0.40 79	0.15 4	0.13 10	0.18 38	0.14 10	0.37 111	0.19 27	0.09 71	0.31 484	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

IGEV-Stereo++	0.23 36	0.23 53	0.64 24	0.24 53	0.22 229	0.47 119	0.13 6	0.52 119	0.33 16	0.18 15	0.24 54	0.17 33	0.22 94	0.32 67	0.19 27	0.08 33	0.06 22	0.08 31	0.06 9	0.17 209	0.09 57

water-stereo	0.24 40	0.17 1	0.88 51	0.24 53	0.14 31	0.37 44	0.17 39	0.43 46	0.32 10	0.26 99	0.35 132	0.26 101	0.24 120	0.22 2	0.25 135	0.09 71	0.09 185	0.09 81	0.08 79	0.10 52	0.10 81

111111	0.24 40	0.21 22	0.82 46	0.24 53	0.21 204	0.43 85	0.13 6	0.45 63	0.35 27	0.22 42	0.27 72	0.18 38	0.16 22	0.35 93	0.18 15	0.09 71	0.06 22	0.08 31	0.06 9	0.25 342	0.08 34

S2M2	0.24 40	0.29 123	0.90 53	0.23 37	0.17 111	0.24 4	0.09 1	0.36 11	0.45 126	0.17 10	0.25 61	0.23 64	0.17 29	0.24 6	0.28 161	0.15 365	0.12 299	0.11 194	0.12 244	0.15 151	0.11 105

rvit_stereo_0083	0.25 43	0.19 7	0.58 14	0.28 142	0.18 145	0.28 8	0.22 121	0.38 17	0.54 217	0.23 58	0.30 97	0.27 112	0.26 150	0.37 111	0.24 122	0.14 348	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.12 81	0.10 81

rvit_stereo_0081	0.25 43	0.21 22	0.61 17	0.28 142	0.17 111	0.31 18	0.22 121	0.42 38	0.53 205	0.24 67	0.25 61	0.25 87	0.21 85	0.34 87	0.23 100	0.13 307	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.12 81	0.09 57

rvit_stereo_0082	0.25 43	0.21 22	0.61 17	0.28 142	0.17 111	0.31 18	0.22 121	0.42 38	0.53 205	0.24 67	0.25 61	0.25 87	0.21 85	0.34 87	0.23 100	0.13 307	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.12 81	0.09 57

depthmonostereo	0.26 46	0.23 53	0.65 29	0.41 393	0.13 20	0.41 69	0.19 62	0.51 105	0.40 79	0.25 85	0.29 85	0.26 101	0.28 183	0.44 153	0.23 100	0.09 71	0.10 226	0.09 81	0.07 53	0.10 52	0.08 34

DilatedVolume-Stereo	0.26 46	0.20 12	0.64 24	0.25 71	0.15 56	0.41 69	0.18 53	0.42 38	0.35 27	0.34 135	0.34 127	0.25 87	0.23 109	0.43 144	0.53 342	0.09 71	0.09 185	0.08 31	0.10 144	0.12 81	0.11 105

GIP-stereo	0.26 46	0.22 37	0.78 42	0.29 172	0.20 191	0.42 81	0.17 39	0.64 192	0.39 69	0.18 15	0.24 54	0.23 64	0.18 46	0.25 10	0.47 314	0.09 71	0.07 42	0.08 31	0.06 9	0.17 209	0.08 34

LG-Stereo	0.27 49	0.25 71	0.95 59	0.25 71	0.15 56	0.43 85	0.21 100	0.50 97	0.40 79	0.18 15	0.29 85	0.25 87	0.16 22	0.28 31	0.35 242	0.07 22	0.07 42	0.11 194	0.10 144	0.24 330	0.10 81

mms	0.27 49	0.26 86	0.91 54	0.25 71	0.18 145	0.32 23	0.23 152	0.37 14	0.31 6	0.21 32	0.30 97	0.23 64	0.17 29	0.46 174	0.21 70	0.08 33	0.10 226	0.10 130	0.08 79	0.22 302	0.47 494

ours_stereo	0.27 49	0.25 71	1.21 85	0.25 71	0.17 111	0.35 35	0.23 152	0.38 17	0.35 27	0.20 26	0.31 108	0.23 64	0.17 29	0.41 133	0.20 49	0.08 33	0.07 42	0.10 130	0.08 79	0.22 302	0.18 291

rvit_stereo_0081_aga	0.27 49	0.29 123	1.08 67	0.26 101	0.20 191	0.33 26	0.21 100	0.41 32	0.42 97	0.26 99	0.28 79	0.27 112	0.21 85	0.31 58	0.21 70	0.14 348	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.14 134	0.10 81

rvit_stereo_0080	0.27 49	0.38 199	0.76 39	0.24 53	0.18 145	0.34 30	0.27 252	0.54 139	0.44 111	0.24 67	0.26 68	0.27 112	0.22 94	0.29 43	0.23 100	0.13 307	0.10 226	0.10 130	0.10 144	0.15 151	0.11 105

RSM++	0.27 49	0.26 86	0.87 50	0.28 142	0.13 20	0.39 57	0.20 81	0.45 63	0.45 126	0.20 26	0.24 54	0.24 77	0.17 29	0.36 102	0.20 49	0.08 33	0.07 42	0.09 81	0.35 482	0.26 362	0.18 291

whm_eth	0.27 49	0.38 199	0.76 39	0.24 53	0.18 145	0.34 30	0.27 252	0.54 139	0.44 111	0.24 67	0.26 68	0.27 112	0.22 94	0.29 43	0.23 100	0.13 307	0.10 226	0.10 130	0.10 144	0.15 151	0.11 105

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 56	0.28 113	1.09 69	0.33 266	0.15 56	0.30 14	0.16 32	0.58 159	0.42 97	0.19 19	0.19 19	0.17 33	0.26 150	0.38 119	0.37 251	0.09 71	0.08 115	0.08 31	0.25 433	0.10 52	0.06 1

castereo++	0.28 56	0.43 231	0.93 57	0.28 142	0.17 111	0.53 177	0.21 100	0.55 143	0.45 126	0.17 10	0.26 68	0.32 144	0.17 29	0.33 77	0.16 4	0.09 71	0.08 115	0.09 81	0.29 451	0.13 111	0.06 1

fffy	0.28 56	0.24 66	1.19 79	0.27 117	0.15 56	0.37 44	0.22 121	0.42 38	0.32 10	0.20 26	0.29 85	0.26 101	0.20 74	0.44 153	0.20 49	0.08 33	0.10 226	0.10 130	0.08 79	0.22 302	0.18 291

RAStereo	0.28 56	0.48 265	1.52 145	0.26 101	0.18 145	0.25 5	0.19 62	0.42 38	0.35 27	0.20 26	0.25 61	0.20 46	0.16 22	0.24 6	0.24 122	0.09 71	0.08 115	0.10 130	0.08 79	0.12 81	0.08 34

RSM	0.28 56	0.26 86	0.97 60	0.25 71	0.24 262	0.37 44	0.21 100	0.49 91	0.44 111	0.21 32	0.27 72	0.28 121	0.17 29	0.38 119	0.20 49	0.07 22	0.07 42	0.09 81	0.34 479	0.21 285	0.16 253

trnet	0.28 56	0.26 86	1.32 102	0.19 1	0.12 6	0.54 185	0.15 23	0.48 85	0.46 135	0.27 106	0.33 121	0.24 77	0.21 85	0.30 51	0.21 70	0.10 163	0.07 42	0.08 31	0.05 1	0.09 38	0.07 7

CASnet	0.28 56	0.31 146	1.20 83	0.28 142	0.11 1	0.47 119	0.19 62	0.44 56	0.44 111	0.38 154	0.31 108	0.23 64	0.17 29	0.29 43	0.19 27	0.10 163	0.06 22	0.15 371	0.12 244	0.16 187	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 56	0.27 92	1.36 109	0.28 142	0.12 6	0.41 69	0.20 81	0.37 14	0.38 58	0.26 99	0.30 97	0.25 87	0.19 65	0.33 77	0.24 122	0.09 71	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.13 111	0.09 57

CREStereo	0.28 56	0.30 135	1.33 104	0.19 1	0.13 20	0.55 198	0.17 39	0.48 85	0.46 135	0.27 106	0.33 121	0.24 77	0.21 85	0.31 58	0.21 70	0.11 225	0.07 42	0.08 31	0.05 1	0.10 52	0.07 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
fffft	0.29 65	0.21 22	1.10 71	0.24 53	0.15 56	0.42 81	0.24 185	0.42 38	0.38 58	0.21 32	0.18 16	0.20 46	0.16 22	0.44 153	0.70 395	0.07 22	0.06 22	0.10 130	0.08 79	0.28 377	0.20 322
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 65	0.26 86	1.03 63	0.25 71	0.14 31	0.46 114	0.22 121	0.36 11	0.38 58	0.23 58	0.23 45	0.21 54	0.18 46	0.45 165	0.60 370	0.07 22	0.06 22	0.10 130	0.08 79	0.20 271	0.20 322

tt45	0.29 65	0.24 66	1.06 66	0.25 71	0.17 111	0.55 198	0.22 121	0.41 32	0.35 27	0.24 67	0.25 61	0.25 87	0.18 46	0.64 254	0.34 234	0.08 33	0.07 42	0.10 130	0.08 79	0.21 285	0.11 105

999	0.29 65	0.25 71	1.05 65	0.26 101	0.18 145	0.49 134	0.23 152	0.38 17	0.37 53	0.20 26	0.32 113	0.23 64	0.18 46	0.73 287	0.36 245	0.08 33	0.07 42	0.09 81	0.08 79	0.24 330	0.10 81

Pointernet	0.29 65	0.25 71	1.49 139	0.24 53	0.20 191	0.47 119	0.15 23	0.62 183	0.47 152	0.22 42	0.29 85	0.26 101	0.20 74	0.28 31	0.20 49	0.10 163	0.07 42	0.07 1	0.12 244	0.10 52	0.07 7

IGEV-Stereo+	0.29 65	0.29 123	0.86 49	0.25 71	0.34 384	0.30 14	0.14 13	0.32 4	0.53 205	0.18 15	0.12 8	0.18 38	0.19 65	0.49 200	0.17 14	0.09 71	0.08 115	0.08 31	0.20 406	0.46 487	0.59 509

MaDis-Stereo	0.29 65	0.54 287	1.44 126	0.24 53	0.29 327	0.29 12	0.16 32	0.45 63	0.37 53	0.19 19	0.21 26	0.28 121	0.22 94	0.30 51	0.29 176	0.10 163	0.09 185	0.10 130	0.08 79	0.11 70	0.11 105

LoS_RVC	0.29 65	0.33 157	1.19 79	0.25 71	0.34 384	0.43 85	0.22 121	0.42 38	0.32 10	0.22 42	0.33 121	0.23 64	0.24 120	0.31 58	0.21 70	0.07 22	0.07 42	0.07 1	0.05 1	0.10 52	0.31 435

Selective-IGEV	0.29 65	0.23 53	1.28 95	0.27 117	0.30 338	0.35 35	0.20 81	0.56 150	0.38 58	0.21 32	0.30 97	0.22 56	0.18 46	0.37 111	0.18 15	0.07 22	0.06 22	0.08 31	0.15 327	0.16 187	0.29 418

EGLCR-Stereo	0.29 65	0.27 92	0.97 60	0.30 189	0.19 177	0.56 213	0.17 39	0.68 213	0.36 46	0.30 118	0.18 16	0.27 112	0.17 29	0.38 119	0.19 27	0.09 71	0.07 42	0.10 130	0.08 79	0.10 52	0.35 453

castereo	0.30 75	0.44 242	0.81 44	0.24 53	0.29 327	0.41 69	0.27 252	0.72 231	0.45 126	0.22 42	0.30 97	0.24 77	0.31 213	0.25 10	0.21 70	0.09 71	0.07 42	0.08 31	0.31 466	0.12 81	0.09 57

WCG-NET	0.30 75	0.42 226	1.26 93	0.24 53	0.12 6	0.43 85	0.24 185	0.40 25	0.56 235	0.35 137	0.37 141	0.26 101	0.24 120	0.29 43	0.19 27	0.08 33	0.12 299	0.08 31	0.07 53	0.22 302	0.10 81

Occ-G	0.30 75	0.30 135	1.33 104	0.23 37	0.15 56	0.36 41	0.25 205	0.43 46	0.31 6	0.26 99	0.35 132	0.46 243	0.22 94	0.30 51	0.25 135	0.09 71	0.07 42	0.09 81	0.16 346	0.31 401	0.08 34

AIO-Stereo	0.30 75	0.27 92	1.25 91	0.27 117	0.24 262	0.37 44	0.20 81	0.52 119	0.36 46	0.21 32	0.30 97	0.23 64	0.14 10	0.31 58	0.20 49	0.08 33	0.07 42	0.09 81	0.38 493	0.19 256	0.31 435

UniTT-Stereo	0.30 75	0.36 186	1.68 170	0.27 117	0.24 262	0.29 12	0.18 53	0.33 5	0.34 21	0.26 99	0.37 141	0.18 38	0.18 46	0.31 58	0.27 151	0.10 163	0.08 115	0.08 31	0.07 53	0.25 342	0.08 34

CES	0.30 75	0.27 92	1.09 69	0.23 37	0.50 470	0.40 62	0.20 81	0.46 66	0.44 111	0.22 42	0.28 79	0.26 101	0.19 65	0.33 77	0.21 70	0.09 71	0.07 42	0.08 31	0.05 1	0.15 151	0.49 498

ProNet	0.30 75	0.54 287	1.29 96	0.25 71	0.15 56	0.47 119	0.25 205	0.48 85	0.39 69	0.21 32	0.23 45	0.22 56	0.20 74	0.44 153	0.19 27	0.08 33	0.08 115	0.10 130	0.08 79	0.23 315	0.12 142

CroCo-Stereo	0.30 75	0.45 250	1.08 67	0.31 216	0.17 111	0.19 1	0.21 100	0.73 242	0.50 171	0.21 32	0.24 54	0.55 288	0.22 94	0.27 22	0.26 143	0.09 71	0.08 115	0.08 31	0.07 53	0.12 81	0.09 57
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
xyz-stereo-finetune	0.31 83	0.46 253	0.79 43	0.21 6	0.12 6	0.53 177	0.25 205	0.52 119	0.54 217	0.28 111	0.32 113	0.29 128	0.23 109	0.59 240	0.55 349	0.08 33	0.07 42	0.10 130	0.08 79	0.13 111	0.08 34

rvit_0105_6	0.31 83	0.29 123	1.00 62	0.31 216	0.18 145	0.35 35	0.25 205	0.51 105	0.61 279	0.25 85	0.28 79	0.32 144	0.25 136	0.39 125	0.25 135	0.18 411	0.16 377	0.15 371	0.13 276	0.14 134	0.13 176

rvit_stereo_ft	0.31 83	0.61 310	1.18 77	0.32 245	0.21 204	0.28 8	0.27 252	0.55 143	0.48 155	0.23 58	0.27 72	0.28 121	0.26 150	0.32 67	0.25 135	0.13 307	0.09 185	0.11 194	0.11 206	0.13 111	0.14 193

CAS++	0.31 83	0.33 157	1.43 124	0.25 71	0.17 111	0.31 18	0.20 81	0.78 296	0.41 88	0.30 118	0.30 97	0.21 54	0.16 22	0.33 77	0.18 15	0.15 365	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.15 151	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 83	0.30 135	1.52 145	0.23 37	0.13 20	0.54 185	0.20 81	0.48 85	0.49 161	0.25 85	0.28 79	0.37 166	0.24 120	0.38 119	0.23 100	0.10 163	0.08 115	0.08 31	0.05 1	0.15 151	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 83	0.35 177	1.30 99	0.20 3	0.14 31	0.57 231	0.25 205	0.46 66	0.42 97	0.27 106	0.32 113	0.27 112	0.24 120	0.39 125	0.23 100	0.43 501	0.07 42	0.08 31	0.05 1	0.18 235	0.07 7

WCG-NET（raft）	0.32 89	0.53 282	1.21 85	0.23 37	0.12 6	0.44 91	0.24 185	0.40 25	0.50 171	0.35 137	0.35 132	0.47 251	0.25 136	0.35 93	0.20 49	0.08 33	0.29 478	0.08 31	0.07 53	0.22 302	0.11 105

MGS-Stereo	0.32 89	0.34 170	1.70 176	0.25 71	0.14 31	0.40 62	0.22 121	0.38 17	0.43 107	0.24 67	0.51 243	0.25 87	0.18 46	0.31 58	0.20 49	0.09 71	0.08 115	0.09 81	0.08 79	0.47 488	0.08 34

ff7	0.32 89	0.52 277	1.38 113	0.25 71	0.16 83	0.56 213	0.23 152	0.46 66	0.41 88	0.24 67	0.23 45	0.20 46	0.23 109	0.48 190	0.19 27	0.09 71	0.08 115	0.10 130	0.18 376	0.23 315	0.22 344

ffff	0.32 89	0.52 277	1.38 113	0.25 71	0.16 83	0.56 213	0.23 152	0.46 66	0.41 88	0.24 67	0.23 45	0.20 46	0.23 109	0.48 190	0.19 27	0.09 71	0.08 115	0.10 130	0.18 376	0.23 315	0.22 344

11t	0.32 89	0.52 277	1.38 113	0.25 71	0.16 83	0.56 213	0.23 152	0.46 66	0.41 88	0.24 67	0.23 45	0.20 46	0.23 109	0.48 190	0.19 27	0.09 71	0.08 115	0.10 130	0.18 376	0.23 315	0.22 344

MC-Stereo	0.32 89	0.31 146	1.46 129	0.31 216	0.15 56	0.53 177	0.19 62	0.44 56	0.35 27	0.36 142	0.38 150	0.27 112	0.27 168	0.42 141	0.19 27	0.09 71	0.13 318	0.09 81	0.16 346	0.20 271	0.13 176

ccc-4	0.32 89	0.52 277	1.38 113	0.25 71	0.16 83	0.56 213	0.23 152	0.46 66	0.41 88	0.24 67	0.23 45	0.20 46	0.23 109	0.48 190	0.19 27	0.09 71	0.08 115	0.10 130	0.18 376	0.23 315	0.22 344

SCV_C0	0.33 96	0.43 231	1.42 123	0.25 71	0.16 83	0.35 35	0.20 81	0.68 213	0.44 111	0.24 67	0.27 72	0.29 128	0.20 74	0.58 234	0.18 15	0.09 71	0.08 115	0.08 31	0.30 460	0.26 362	0.17 271

11t1	0.33 96	0.19 7	1.41 119	0.33 266	0.16 83	0.48 127	0.21 100	0.67 209	0.48 155	0.40 162	0.34 127	0.32 144	0.33 223	0.42 141	0.27 151	0.11 225	0.12 299	0.10 130	0.08 79	0.13 111	0.14 193

IGEVStereo-DCA	0.33 96	0.34 170	1.38 113	0.27 117	0.16 83	0.45 96	0.23 152	0.46 66	0.41 88	0.24 67	0.21 26	0.26 101	0.25 136	0.64 254	0.52 338	0.09 71	0.07 42	0.10 130	0.18 376	0.16 187	0.22 344

AEACV	0.33 96	0.24 66	1.44 126	0.28 142	0.35 396	0.47 119	0.21 100	0.43 46	0.28 3	0.26 99	0.25 61	0.22 56	0.38 260	0.30 51	0.18 15	0.09 71	0.35 492	0.09 81	0.36 490	0.23 315	0.25 389

CroCo-Stereo Lap2	0.33 96	0.61 310	1.47 133	0.32 245	0.38 421	0.23 3	0.22 121	0.58 159	0.46 135	0.22 42	0.27 72	0.29 128	0.23 109	0.32 67	0.26 143	0.09 71	0.09 185	0.10 130	0.08 79	0.21 285	0.14 193

CREStereo++_RVC	0.33 96	0.29 123	1.74 190	0.24 53	0.16 83	0.54 185	0.15 23	0.40 25	0.55 224	0.37 146	0.51 243	0.24 77	0.19 65	0.27 22	0.26 143	0.09 71	0.06 22	0.08 31	0.30 460	0.08 20	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 96	0.49 268	1.75 196	0.23 37	0.12 6	0.54 185	0.16 32	0.40 25	0.45 126	0.45 197	0.51 243	0.26 101	0.22 94	0.29 43	0.20 49	0.10 163	0.10 226	0.08 31	0.06 9	0.08 20	0.11 105

sCroCo_RVC	0.33 96	0.32 152	1.89 282	0.34 297	0.27 308	0.30 14	0.22 121	0.48 85	0.44 111	0.22 42	0.33 121	0.25 87	0.25 136	0.32 67	0.24 122	0.14 348	0.16 377	0.12 249	0.12 244	0.15 151	0.13 176

RAFT-Stereo-weight	0.34 104	0.29 123	1.43 124	0.28 142	0.28 320	0.55 198	0.22 121	0.78 296	0.48 155	0.46 205	0.38 150	0.36 164	0.17 29	0.33 77	0.23 100	0.09 71	0.08 115	0.09 81	0.07 53	0.09 38	0.09 57

IGEV++	0.34 104	0.43 231	1.32 102	0.31 216	0.14 31	0.32 23	0.21 100	0.70 223	0.34 21	0.22 42	0.28 79	0.22 56	0.27 168	0.35 93	0.27 151	0.09 71	0.39 504	0.08 31	0.15 327	0.25 342	0.45 491

MyStereo07	0.34 104	0.40 213	1.46 129	0.29 172	0.23 249	0.60 277	0.31 314	0.53 128	0.42 97	0.25 85	0.25 61	0.20 46	0.26 150	0.57 231	0.19 27	0.09 71	0.18 405	0.12 249	0.11 206	0.16 187	0.19 307

MIF-Stereo (partial)	0.34 104	0.41 219	1.93 299	0.26 101	0.24 262	0.32 23	0.17 39	0.53 128	0.42 97	0.25 85	0.37 141	0.25 87	0.26 150	0.44 153	0.31 206	0.11 225	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.19 256	0.14 193

GCAP-Stereo	0.34 104	0.89 425	1.76 202	0.26 101	0.12 6	0.52 170	0.14 13	0.49 91	0.38 58	0.29 115	0.30 97	0.29 128	0.22 94	0.30 51	0.20 49	0.09 71	0.17 395	0.09 81	0.07 53	0.21 285	0.11 105

anonymousdsp2	0.34 104	0.24 66	1.16 76	0.28 142	0.15 56	0.57 231	0.23 152	0.79 312	0.47 152	0.38 154	0.37 141	0.40 187	0.25 136	0.47 185	0.21 70	0.09 71	0.07 42	0.10 130	0.13 276	0.19 256	0.27 406

anonymousdsp	0.34 104	0.53 282	1.47 133	0.25 71	0.16 83	0.56 213	0.23 152	0.49 91	0.40 79	0.25 85	0.24 54	0.22 56	0.24 120	0.55 227	0.19 27	0.09 71	0.11 273	0.10 130	0.18 376	0.24 330	0.29 418

knoymous	0.34 104	0.25 71	1.75 196	0.24 53	0.18 145	0.45 96	0.24 185	0.57 153	0.38 58	0.41 171	0.39 158	0.55 288	0.25 136	0.38 119	0.23 100	0.11 225	0.08 115	0.12 249	0.07 53	0.13 111	0.12 142

RCA-Stereo	0.34 104	0.32 152	1.30 99	0.26 101	0.14 31	0.58 248	0.23 152	0.78 296	0.62 297	0.40 162	0.44 184	0.28 121	0.35 233	0.29 43	0.20 49	0.09 71	0.10 226	0.09 81	0.07 53	0.19 256	0.08 34

IGEV-Stereo	0.34 104	0.54 287	1.47 133	0.25 71	0.16 83	0.56 213	0.23 152	0.49 91	0.40 79	0.25 85	0.24 54	0.22 56	0.24 120	0.54 223	0.19 27	0.09 71	0.10 226	0.10 130	0.18 376	0.24 330	0.29 418
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 104	0.77 381	1.75 196	0.34 297	0.13 20	0.51 151	0.17 39	0.43 46	0.50 171	0.37 146	0.49 231	0.23 64	0.18 46	0.28 31	0.24 122	0.10 163	0.07 42	0.08 31	0.06 9	0.09 38	0.07 7

xyz-stereo-finetune2	0.35 115	0.45 250	1.04 64	0.21 6	0.12 6	0.58 248	0.23 152	0.50 97	0.45 126	0.31 122	0.46 196	0.30 133	0.41 293	0.81 305	0.51 335	0.08 33	0.07 42	0.11 194	0.09 109	0.12 81	0.09 57

SCV	0.35 115	0.59 304	1.37 112	0.34 297	0.22 229	0.28 8	0.23 152	0.72 231	0.35 27	0.19 19	0.30 97	0.24 77	0.20 74	0.64 254	0.19 27	0.11 225	0.08 115	0.09 81	0.29 451	0.34 423	0.29 418

StereoAnything_RVC	0.35 115	1.25 505	1.82 249	0.20 3	0.12 6	0.26 6	0.15 23	0.43 46	0.37 53	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 65	0.46 174	0.14 1	0.11 225	0.09 185	0.08 31	0.05 1	0.76 518	0.18 291

rvit_0105_4	0.35 115	0.35 177	1.45 128	0.31 216	0.18 145	0.37 44	0.28 269	0.59 167	0.62 297	0.27 106	0.31 108	0.35 160	0.27 168	0.43 144	0.25 135	0.18 411	0.16 377	0.15 371	0.13 276	0.15 151	0.12 142

CAS	0.35 115	0.25 71	1.30 99	0.79 509	0.34 384	0.51 151	0.23 152	0.46 66	0.39 69	0.22 42	0.31 108	0.20 46	0.17 29	0.28 31	0.23 100	0.73 522	0.06 22	0.07 1	0.05 1	0.09 38	0.37 468

Selective-RAFT	0.35 115	0.26 86	1.48 136	0.31 216	0.15 56	0.61 298	0.19 62	0.60 177	0.54 217	0.28 111	0.29 85	0.40 187	0.33 223	0.50 206	0.27 151	0.10 163	0.07 42	0.09 81	0.35 482	0.19 256	0.08 34

x	0.35 115	0.20 12	1.36 109	0.33 266	0.17 111	0.47 119	0.24 185	0.75 257	0.54 217	0.40 162	0.40 163	0.42 206	0.34 231	0.45 165	0.32 217	0.11 225	0.14 335	0.11 194	0.09 109	0.12 81	0.14 193

rvit_0105_5	0.36 122	0.39 208	1.48 136	0.30 189	0.18 145	0.41 69	0.30 301	0.64 192	0.62 297	0.30 118	0.33 121	0.37 166	0.29 197	0.41 133	0.28 161	0.18 411	0.16 377	0.15 371	0.15 327	0.15 151	0.14 193

MoCha-V2	0.36 122	0.32 152	1.41 119	0.36 331	0.31 355	0.35 35	0.19 62	0.57 153	0.39 69	0.30 118	0.32 113	0.28 121	0.27 168	0.47 185	0.24 122	0.08 33	0.56 520	0.08 31	0.38 493	0.18 235	0.12 142

testlalala	0.36 122	0.30 135	1.77 211	0.28 142	0.33 376	0.60 277	0.22 121	0.55 143	0.51 179	0.55 306	0.35 132	0.31 136	0.20 74	0.26 18	0.22 88	0.10 163	0.13 318	0.09 81	0.24 426	0.08 20	0.07 7

s12784h	0.36 122	0.28 113	1.58 153	0.23 37	0.11 1	0.62 318	0.24 185	0.79 312	0.64 317	0.44 187	0.52 256	0.28 121	0.26 150	0.50 206	0.24 122	0.11 225	0.06 22	0.09 81	0.06 9	0.16 187	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 122	0.21 22	1.70 176	0.29 172	0.18 145	0.55 198	0.26 227	0.78 296	0.36 46	0.57 328	0.67 386	0.33 150	0.24 120	0.32 67	0.23 100	0.10 163	0.08 115	0.09 81	0.07 53	0.09 38	0.12 142

RAFT-Stereo	0.36 122	0.21 22	1.70 176	0.29 172	0.18 145	0.55 198	0.26 227	0.78 296	0.36 46	0.57 328	0.67 386	0.33 150	0.24 120	0.32 67	0.23 100	0.10 163	0.08 115	0.09 81	0.07 53	0.09 38	0.12 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 128	0.37 189	1.21 85	0.26 101	0.18 145	0.73 411	0.18 53	0.53 128	0.41 88	0.35 137	0.30 97	0.58 313	0.22 94	0.33 77	0.95 432	0.09 71	0.07 42	0.09 81	0.35 482	0.13 111	0.15 226

GREAT-IGEV	0.37 128	0.28 113	1.48 136	0.25 71	0.38 421	0.46 114	0.18 53	0.33 5	0.34 21	0.15 4	0.29 85	0.15 25	0.17 29	0.36 102	0.23 100	0.07 22	0.76 538	0.07 1	0.26 440	0.21 285	1.03 539

tg	0.37 128	0.55 296	1.35 108	0.28 142	0.16 83	0.57 231	0.18 53	0.57 153	0.49 161	0.37 146	0.44 184	0.38 173	0.24 120	0.46 174	0.24 122	0.09 71	0.08 115	0.11 194	0.11 206	0.43 477	0.36 461

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 128	1.34 517	1.24 90	0.23 37	0.12 6	0.33 26	0.20 81	0.40 25	0.33 16	0.25 85	0.21 26	0.16 27	0.14 10	0.27 22	0.63 377	0.55 512	0.06 22	0.11 194	0.13 276	0.25 342	0.49 498

plain	0.37 128	0.47 262	2.15 362	0.27 117	0.19 177	0.33 26	0.20 81	0.58 159	0.46 135	0.23 58	0.37 141	0.23 64	0.25 136	0.45 165	0.28 161	0.11 225	0.08 115	0.13 308	0.09 109	0.42 475	0.12 142

riskmin	0.37 128	0.22 37	1.74 190	0.32 245	0.20 191	0.48 127	0.20 81	0.66 200	0.46 135	0.36 142	0.34 127	0.69 374	0.45 332	0.39 125	0.27 151	0.11 225	0.08 115	0.12 249	0.08 79	0.13 111	0.16 253

AnonymousM	0.37 128	0.44 242	1.50 142	0.25 71	0.15 56	0.52 170	0.23 152	0.60 177	0.42 97	0.42 176	0.32 113	0.30 133	0.25 136	0.34 87	0.23 100	0.11 225	0.09 185	0.71 520	0.36 490	0.12 81	0.07 7

iRaftStereo_RVC	0.37 128	0.53 282	1.41 119	0.28 142	0.15 56	0.52 170	0.20 81	0.54 139	0.46 135	0.37 146	0.43 173	0.41 193	0.23 109	0.36 102	0.26 143	0.09 71	0.15 360	0.12 249	0.11 206	0.41 469	0.37 468

DIP-Stereo	0.37 128	0.34 170	1.50 142	0.27 117	0.18 145	0.63 335	0.17 39	0.92 408	0.53 205	0.49 237	0.48 214	0.30 133	0.30 205	0.39 125	0.30 194	0.10 163	0.08 115	0.10 130	0.08 79	0.15 151	0.12 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 137	0.28 113	2.46 422	0.43 408	0.15 56	0.50 142	0.25 205	0.47 78	0.38 58	0.33 133	0.26 68	0.23 64	0.22 94	0.34 87	0.29 176	0.08 33	0.09 185	0.09 81	0.10 144	0.36 437	0.22 344

HART	0.38 137	0.53 282	1.66 167	0.26 101	0.15 56	0.30 14	0.19 62	0.67 209	0.46 135	0.29 115	0.52 256	0.38 173	0.16 22	0.41 133	0.20 49	0.08 33	0.68 531	0.09 81	0.07 53	0.34 423	0.21 331

mmm	0.38 137	0.21 22	1.18 77	0.35 313	0.17 111	0.49 134	0.26 227	0.78 296	0.52 186	0.50 244	0.57 308	0.41 193	0.37 253	0.71 284	0.31 206	0.11 225	0.13 318	0.14 344	0.13 276	0.15 151	0.14 193

Any-RAFT	0.38 137	0.25 71	1.89 282	0.27 117	0.17 111	0.68 384	0.21 100	0.78 296	0.53 205	0.43 181	0.43 173	0.54 284	0.30 205	0.41 133	0.20 49	0.10 163	0.12 299	0.08 31	0.06 9	0.10 52	0.09 57

qqq	0.38 137	0.21 22	1.34 107	0.28 142	0.15 56	0.45 96	0.26 227	0.76 270	0.52 186	0.39 160	0.41 167	0.46 243	0.36 239	0.96 319	0.30 194	0.11 225	0.14 335	0.12 249	0.12 244	0.12 81	0.14 193

PSM-adaLoss	0.38 137	0.27 92	1.78 216	0.44 415	0.17 111	0.60 277	0.29 293	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.44 221	0.28 183	0.47 185	0.28 161	0.12 277	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

ROB_FTStereo_v2	0.38 137	0.27 92	1.78 216	0.44 415	0.17 111	0.61 298	0.28 269	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.44 221	0.28 183	0.47 185	0.28 161	0.12 277	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

ROB_FTStereo	0.38 137	0.27 92	1.78 216	0.44 415	0.17 111	0.61 298	0.26 227	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.43 210	0.28 183	0.49 200	0.28 161	0.12 277	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

HUI-Stereo	0.38 137	0.27 92	1.79 236	0.44 415	0.17 111	0.61 298	0.28 269	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.44 221	0.28 183	0.45 165	0.28 161	0.12 277	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

RAFT-IKP	0.38 137	0.27 92	1.79 236	0.44 415	0.16 83	0.60 277	0.28 269	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.43 210	0.28 183	0.50 206	0.28 161	0.12 277	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

raftrobust	0.38 137	0.68 348	1.54 147	0.32 245	0.46 464	0.52 170	0.21 100	0.56 150	0.42 97	0.52 265	0.35 132	0.31 136	0.33 223	0.37 111	0.30 194	0.10 163	0.11 273	0.08 31	0.07 53	0.21 285	0.19 307

sAnonymous2	0.38 137	0.62 316	2.15 362	0.31 216	0.24 262	0.34 30	0.27 252	0.53 128	0.46 135	0.24 67	0.29 85	0.23 64	0.28 183	0.28 31	0.22 88	0.12 277	0.09 185	0.11 194	0.13 276	0.38 452	0.35 453

CroCo_RVC	0.38 137	0.62 316	2.15 362	0.31 216	0.24 262	0.34 30	0.27 252	0.53 128	0.46 135	0.24 67	0.29 85	0.23 64	0.28 183	0.28 31	0.22 88	0.12 277	0.09 185	0.11 194	0.13 276	0.38 452	0.35 453

GMStereo	0.38 137	0.99 464	1.91 293	0.27 117	0.16 83	0.39 57	0.23 152	0.47 78	0.62 297	0.38 154	0.34 127	0.25 87	0.25 136	0.39 125	0.29 176	0.14 348	0.08 115	0.10 130	0.12 244	0.15 151	0.11 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 137	0.33 157	1.92 296	0.27 117	0.41 440	0.48 127	0.19 62	0.59 167	0.46 135	0.43 181	0.39 158	0.57 306	0.26 150	0.32 67	0.26 143	0.09 71	0.09 185	0.09 81	0.31 466	0.11 70	0.09 57

AIO_test	0.39 152	0.37 189	1.19 79	0.73 503	0.67 504	0.35 35	0.25 205	0.47 78	0.34 21	0.34 135	0.22 39	0.33 150	0.17 29	1.31 358	0.19 27	0.11 225	0.15 360	0.08 31	0.21 412	0.15 151	0.23 368

rvit_0105_3	0.39 152	0.47 262	1.46 129	0.33 266	0.19 177	0.45 96	0.35 357	0.69 216	0.65 330	0.37 146	0.37 141	0.40 187	0.31 213	0.44 153	0.30 194	0.18 411	0.17 395	0.17 406	0.18 376	0.15 151	0.15 226

CASS	0.39 152	0.30 135	1.61 160	0.32 245	0.17 111	0.53 177	0.24 185	0.70 223	0.49 161	0.59 360	0.54 279	0.40 187	0.40 282	0.41 133	0.30 194	0.17 400	0.10 226	0.14 344	0.11 206	0.18 235	0.17 271
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 152	0.27 92	1.78 216	0.44 415	0.16 83	0.61 298	0.27 252	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.43 210	0.28 183	0.54 223	0.28 161	0.12 277	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142
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
iGMRVC	0.39 152	0.27 92	1.78 216	0.44 415	0.17 111	0.61 298	0.27 252	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.44 221	0.28 183	0.55 227	0.28 161	0.12 277	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

iRAFT	0.39 152	0.27 92	1.78 216	0.44 415	0.16 83	0.61 298	0.27 252	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.43 210	0.28 183	0.54 223	0.28 161	0.12 277	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

MM-Stereo_test3	0.40 158	0.58 302	1.75 196	0.36 331	0.30 338	0.45 96	0.30 301	0.72 231	0.59 257	0.31 122	0.43 173	0.32 144	0.23 109	0.35 93	0.29 176	0.10 163	0.20 428	0.10 130	0.08 79	0.40 466	0.11 105

rvit_stereo_0075_2	0.40 158	0.40 213	1.88 275	0.33 266	0.32 363	0.41 69	0.22 121	0.58 159	0.53 205	0.38 154	0.51 243	0.40 187	0.27 168	0.44 153	0.29 176	0.20 436	0.15 360	0.22 451	0.15 327	0.18 235	0.23 368

test_sample1	0.40 158	0.18 5	1.19 79	0.31 216	0.18 145	0.48 127	0.23 152	0.78 296	0.49 161	0.44 187	0.44 184	0.45 230	0.41 293	1.39 365	0.33 227	0.11 225	0.09 185	0.10 130	0.09 109	0.12 81	0.13 176

H2IRNET	0.40 158	0.61 310	1.90 287	0.29 172	0.17 111	0.54 185	0.18 53	0.52 119	0.50 171	0.27 106	0.56 300	0.47 251	0.35 233	0.46 174	0.33 227	0.10 163	0.07 42	0.12 249	0.14 304	0.32 408	0.12 142

DCANet-4	0.40 158	0.27 92	2.21 373	0.25 71	0.14 31	0.51 151	0.22 121	0.77 281	0.72 394	0.54 288	0.47 202	0.28 121	0.37 253	0.37 111	0.34 234	0.09 71	0.07 42	0.08 31	0.07 53	0.08 20	0.22 344

test_4	0.40 158	0.37 189	2.01 329	0.29 172	0.21 204	0.50 142	0.28 269	0.47 78	0.39 69	0.42 176	0.76 432	0.38 173	0.22 94	0.52 213	0.33 227	0.08 33	0.07 42	0.11 194	0.15 327	0.28 377	0.07 7

cross-raft	0.40 158	0.27 92	2.22 377	0.30 189	0.17 111	0.49 134	0.35 357	0.71 226	0.39 69	0.43 181	0.45 188	0.64 340	0.25 136	0.32 67	0.25 135	0.08 33	0.08 115	0.09 81	0.23 424	0.11 70	0.14 193

MM-Stereo_test1	0.41 165	0.39 208	2.29 390	0.38 367	0.26 295	0.44 91	0.28 269	0.63 189	0.51 179	0.40 162	0.32 113	0.26 101	0.26 150	0.46 174	0.22 88	0.09 71	0.21 437	0.10 130	0.09 109	0.39 461	0.15 226

HI	0.41 165	0.63 327	1.72 183	0.27 117	0.21 204	0.45 96	0.19 62	0.55 143	0.41 88	0.57 328	0.59 317	0.65 344	0.45 332	0.45 165	0.39 269	0.08 33	0.09 185	0.10 130	0.11 206	0.20 271	0.10 81

CoSv	0.41 165	0.63 327	1.72 183	0.27 117	0.21 204	0.45 96	0.19 62	0.55 143	0.41 88	0.57 328	0.59 317	0.65 344	0.45 332	0.45 165	0.39 269	0.08 33	0.09 185	0.10 130	0.11 206	0.20 271	0.10 81

AIO_rvc	0.41 165	0.64 331	1.29 96	0.58 483	0.39 424	0.37 44	0.24 185	0.50 97	0.43 107	0.28 111	0.23 45	0.25 87	0.16 22	0.99 322	0.19 27	0.10 163	0.16 377	0.08 31	0.11 206	0.25 342	0.85 525

test_sample2	0.41 165	0.19 7	1.23 88	0.31 216	0.17 111	0.51 151	0.27 252	0.81 320	0.55 224	0.44 187	0.45 188	0.46 243	0.38 260	1.51 386	0.30 194	0.12 277	0.09 185	0.11 194	0.10 144	0.14 134	0.14 193

gcap-zeroshot	0.41 165	0.62 316	1.78 216	0.31 216	0.32 363	0.69 390	0.21 100	0.74 246	0.52 186	0.43 181	0.35 132	0.62 328	0.24 120	0.41 133	0.24 122	0.09 71	0.16 377	0.09 81	0.31 466	0.08 20	0.09 57

GMStereo_Zeroshot	0.41 165	0.36 186	1.54 147	0.41 393	0.19 177	0.52 170	0.19 62	0.59 167	0.52 186	0.57 328	0.59 317	0.63 331	0.29 197	0.58 234	0.33 227	0.15 365	0.09 185	0.16 389	0.09 109	0.24 330	0.12 142

MIM_Stereo	0.41 165	0.60 306	1.88 275	0.31 216	0.21 204	0.50 142	0.19 62	0.64 192	0.44 111	0.43 181	0.53 267	0.43 210	0.27 168	0.51 209	0.28 161	0.08 33	0.14 335	0.11 194	0.10 144	0.26 362	0.26 399

LL-Strereo2	0.41 165	0.90 428	1.83 255	0.44 415	0.24 262	0.54 185	0.27 252	0.58 159	0.45 126	0.41 171	0.33 121	0.44 221	0.21 85	0.44 153	0.34 234	0.09 71	0.08 115	0.16 389	0.14 304	0.17 209	0.17 271

BUS	0.41 165	0.27 92	1.13 72	0.30 189	0.21 204	0.91 474	0.23 152	1.00 474	0.61 279	0.63 397	0.53 267	0.66 351	0.30 205	0.43 144	0.32 217	0.13 307	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 81	0.11 105

BSDual-CNN	0.41 165	0.27 92	1.13 72	0.30 189	0.21 204	0.76 425	0.31 314	1.00 474	0.61 279	0.63 397	0.53 267	0.63 331	0.37 253	0.43 144	0.38 258	0.13 307	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 81	0.11 105

psmg	0.41 165	0.27 92	1.13 72	0.27 117	0.21 204	0.75 421	0.36 364	0.90 389	0.61 279	0.59 360	0.59 317	0.63 331	0.37 253	0.43 144	0.38 258	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.13 111	0.11 105

GMOStereo	0.41 165	0.62 316	1.78 216	0.28 142	0.36 404	0.51 151	0.31 314	0.53 128	0.44 111	0.57 328	0.48 214	0.41 193	0.27 168	0.28 31	0.23 100	0.08 33	0.38 498	0.13 308	0.11 206	0.34 423	0.11 105

error version	0.41 165	0.62 316	1.78 216	0.28 142	0.36 404	0.51 151	0.31 314	0.53 128	0.44 111	0.57 328	0.48 214	0.41 193	0.27 168	0.28 31	0.23 100	0.08 33	0.38 498	0.13 308	0.11 206	0.34 423	0.11 105

test-v	0.41 165	0.62 316	1.78 216	0.28 142	0.36 404	0.51 151	0.31 314	0.53 128	0.44 111	0.57 328	0.48 214	0.41 193	0.27 168	0.28 31	0.23 100	0.08 33	0.38 498	0.13 308	0.11 206	0.34 423	0.11 105

CRE-IMP	0.41 165	0.22 37	1.76 202	0.48 447	0.17 111	0.79 442	0.69 486	0.52 119	0.52 186	0.47 207	0.42 171	0.45 230	0.26 150	0.41 133	0.31 206	0.11 225	0.07 42	0.12 249	0.09 109	0.17 209	0.23 368

test-2	0.41 165	0.62 316	1.78 216	0.28 142	0.36 404	0.51 151	0.31 314	0.53 128	0.44 111	0.57 328	0.48 214	0.41 193	0.27 168	0.28 31	0.23 100	0.08 33	0.38 498	0.13 308	0.11 206	0.34 423	0.11 105

CFNet-RSSM	0.41 165	0.32 152	2.20 372	0.27 117	0.44 450	0.52 170	0.19 62	0.76 270	0.48 155	0.43 181	0.36 138	0.54 284	0.26 150	0.33 77	0.25 135	0.09 71	0.08 115	0.09 81	0.38 493	0.10 52	0.09 57

DMCA	0.41 165	0.52 277	1.26 93	0.31 216	0.24 262	0.59 265	0.26 227	0.77 281	0.63 309	0.58 346	0.48 214	0.57 306	0.35 233	0.40 130	0.50 330	0.14 348	0.10 226	0.14 344	0.10 144	0.15 151	0.15 226

AE-Stereo	0.42 184	0.29 123	1.65 163	0.43 408	0.47 466	0.56 213	0.23 152	0.86 360	0.46 135	0.31 122	0.41 167	0.43 210	0.24 120	0.34 87	0.24 122	0.09 71	0.48 516	0.11 194	0.45 506	0.22 302	0.19 307

ACVNet-DCA	0.42 184	0.64 331	2.07 340	0.35 313	0.14 31	0.76 425	0.25 205	0.76 270	0.52 186	0.31 122	0.38 150	0.24 77	0.38 260	0.69 277	0.19 27	0.10 163	0.24 454	0.11 194	0.09 109	0.12 81	0.14 193

dd	0.42 184	0.96 448	1.77 211	0.31 216	0.17 111	0.57 231	0.26 227	0.49 91	0.68 356	0.41 171	0.40 163	0.34 156	0.27 168	0.45 165	0.40 277	0.17 400	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.21 285	0.12 142

Anonymous3	0.42 184	0.35 177	2.09 346	0.33 266	0.24 262	0.72 405	0.31 314	0.74 246	0.55 224	0.35 137	0.40 163	0.33 150	0.29 197	0.44 153	0.28 161	0.18 411	0.18 405	0.13 308	0.13 276	0.17 209	0.17 271

DCANet	0.42 184	0.77 381	1.95 311	0.25 71	0.14 31	0.51 151	0.22 121	0.77 281	0.72 394	0.54 288	0.48 214	0.31 136	0.41 293	0.36 102	0.39 269	0.09 71	0.07 42	0.09 81	0.07 53	0.13 111	0.23 368

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 184	0.86 415	1.78 216	0.28 142	0.17 111	0.52 170	0.20 81	0.62 183	0.61 279	0.50 244	0.61 339	0.39 179	0.32 219	0.35 93	0.30 194	0.07 22	0.10 226	0.09 81	0.09 109	0.35 433	0.10 81

GCAP-BAT	0.43 190	0.31 146	1.82 249	0.25 71	0.26 295	0.65 360	0.23 152	0.48 85	0.37 53	0.67 420	0.82 444	0.44 221	0.24 120	0.48 190	0.87 425	0.09 71	0.13 318	0.09 81	0.22 420	0.08 20	0.09 57

fff	0.43 190	0.77 381	1.95 311	0.24 53	0.13 20	0.51 151	0.22 121	0.77 281	0.75 426	0.54 288	0.47 202	0.31 136	0.65 428	0.36 102	0.34 234	0.09 71	0.07 42	0.08 31	0.07 53	0.08 20	0.22 344

DisPM	0.43 190	0.33 157	1.78 216	0.57 481	0.18 145	0.59 265	0.63 476	0.53 128	0.61 279	0.60 369	0.53 267	0.38 173	0.26 150	0.75 291	0.29 176	0.12 277	0.07 42	0.12 249	0.11 206	0.11 70	0.14 193

IER	0.43 190	0.38 199	1.69 172	0.26 101	0.25 280	0.66 366	0.26 227	0.71 226	0.55 224	0.54 288	0.59 317	0.60 322	0.53 381	0.52 213	0.39 269	0.11 225	0.08 115	0.11 194	0.11 206	0.14 134	0.11 105

test-3	0.43 190	0.20 12	1.70 176	0.34 297	0.32 363	0.45 96	0.23 152	0.71 226	0.46 135	0.51 257	0.29 85	0.45 230	0.21 85	0.59 240	0.98 435	0.08 33	0.07 42	0.10 130	0.35 482	0.29 382	0.28 412

test_1	0.43 190	0.20 12	1.70 176	0.34 297	0.32 363	0.45 96	0.23 152	0.71 226	0.46 135	0.50 244	0.29 85	0.45 230	0.21 85	0.59 240	0.98 435	0.08 33	0.07 42	0.10 130	0.35 482	0.29 382	0.29 418

rafts_anoy	0.43 190	0.89 425	1.96 320	0.32 245	0.30 338	0.48 127	0.24 185	0.62 183	0.49 161	0.37 146	0.38 150	0.33 150	0.30 205	0.51 209	0.34 234	0.10 163	0.39 504	0.13 308	0.15 327	0.17 209	0.15 226

RALAANet	0.43 190	0.98 460	1.90 287	0.32 245	0.23 249	0.48 127	0.19 62	0.67 209	0.53 205	0.48 225	0.45 188	0.39 179	0.30 205	0.48 190	0.37 251	0.10 163	0.08 115	0.11 194	0.14 304	0.27 371	0.10 81

csc	0.43 190	0.77 381	1.95 311	0.24 53	0.13 20	0.51 151	0.22 121	0.77 281	0.75 426	0.54 288	0.47 202	0.31 136	0.65 428	0.36 102	0.34 234	0.09 71	0.07 42	0.08 31	0.07 53	0.08 20	0.22 344

cscssc	0.43 190	0.77 381	1.95 311	0.24 53	0.13 20	0.51 151	0.22 121	0.77 281	0.75 426	0.54 288	0.47 202	0.31 136	0.65 428	0.36 102	0.34 234	0.09 71	0.07 42	0.08 31	0.07 53	0.08 20	0.22 344

rvit_105_1	0.44 200	0.54 287	1.46 129	0.36 331	0.24 262	0.51 151	0.45 419	0.75 257	0.74 413	0.45 197	0.44 184	0.44 221	0.36 239	0.62 249	0.38 258	0.20 436	0.18 405	0.18 426	0.22 420	0.18 235	0.18 291

model_zeroshot	0.44 200	0.68 348	1.97 325	0.28 142	0.18 145	0.69 390	0.21 100	0.63 189	0.40 79	1.00 490	0.34 127	0.42 206	0.20 74	0.69 277	0.24 122	0.10 163	0.22 443	0.10 130	0.22 420	0.12 81	0.10 81

testlalala2	0.44 200	0.28 113	2.59 449	0.64 495	0.56 485	0.57 231	0.20 81	0.78 296	0.52 186	0.40 162	0.39 158	0.45 230	0.21 85	0.27 22	0.22 88	0.09 71	0.10 226	0.08 31	0.29 451	0.12 81	0.10 81

1test111	0.44 200	0.64 331	2.07 340	0.35 313	0.14 31	0.76 425	0.25 205	0.76 270	0.52 186	0.31 122	0.38 150	0.24 77	0.38 260	0.96 319	0.30 194	0.10 163	0.24 454	0.11 194	0.09 109	0.12 81	0.14 193

tt1	0.44 200	0.64 331	1.83 255	0.35 313	0.14 31	0.76 425	0.25 205	0.74 246	0.88 472	0.31 122	0.37 141	0.25 87	0.35 233	0.63 252	0.19 27	0.10 163	0.24 454	0.11 194	0.09 109	0.25 342	0.36 461

RAFT-Test	0.44 200	0.38 199	2.01 329	0.27 117	0.44 450	0.64 346	0.37 372	0.72 231	0.57 239	0.45 197	0.48 214	0.65 344	0.24 120	0.35 93	0.29 176	0.09 71	0.11 273	0.09 81	0.38 493	0.10 52	0.11 105

4D-IteraStereo	0.44 200	0.96 448	2.63 453	0.27 117	0.30 338	0.45 96	0.25 205	0.52 119	0.50 171	0.40 162	0.31 108	0.40 187	0.19 65	0.35 93	0.32 217	0.09 71	0.06 22	0.12 249	0.11 206	0.19 256	0.30 427

ToySt	0.44 200	0.61 310	1.89 282	0.29 172	0.18 145	0.55 198	0.35 357	0.67 209	0.53 205	0.39 160	0.50 239	0.59 316	0.43 320	0.51 209	0.49 325	0.10 163	0.12 299	0.13 308	0.16 346	0.24 330	0.19 307

UDGNet	0.44 200	1.02 473	1.74 190	0.35 313	0.19 177	0.58 248	0.23 152	0.49 91	0.66 345	0.41 171	0.38 150	0.34 156	0.29 197	0.53 219	0.30 194	0.24 466	0.10 226	0.37 499	0.19 396	0.27 371	0.15 226

test_3	0.44 200	0.20 12	1.70 176	0.36 331	0.32 363	0.47 119	0.30 301	0.73 242	0.49 161	0.50 244	0.30 97	0.45 230	0.22 94	0.59 240	0.98 435	0.08 33	0.10 226	0.11 194	0.35 482	0.29 382	0.28 412

GANet-ADL	0.44 200	0.41 219	2.31 392	0.33 266	0.20 191	0.57 231	0.25 205	0.75 257	0.54 217	0.42 176	0.59 317	0.56 300	0.30 205	0.40 130	0.38 258	0.14 348	0.11 273	0.09 81	0.08 79	0.22 302	0.17 271

DeepStereo_RVC	0.44 200	0.28 113	1.92 296	0.49 449	0.17 111	0.60 277	0.59 464	0.50 97	0.52 186	0.49 237	0.45 188	0.39 179	0.86 473	0.45 165	0.33 227	0.11 225	0.08 115	0.11 194	0.09 109	0.15 151	0.19 307

test-1	0.44 200	0.48 265	1.69 172	0.30 189	0.27 308	0.50 142	0.28 269	0.80 316	0.43 107	0.40 162	0.54 279	0.41 193	0.24 120	0.31 58	1.16 461	0.09 71	0.20 428	0.10 130	0.17 363	0.11 70	0.26 399

raft+_RVC	0.44 200	0.67 346	1.85 260	0.34 297	0.71 509	0.51 151	0.25 205	0.64 192	0.51 179	0.35 137	0.45 188	0.32 144	0.28 183	0.43 144	0.32 217	0.09 71	0.19 417	0.10 130	0.09 109	0.20 271	0.40 481

GES	0.44 200	0.28 113	1.88 275	0.30 189	0.18 145	0.61 298	0.30 301	0.88 377	0.46 135	0.47 207	0.52 256	0.39 179	0.42 310	0.58 234	0.67 388	0.15 365	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.15 151	0.17 271

AFF-stereo	0.44 200	0.96 448	1.78 216	0.31 216	0.15 56	0.50 142	0.21 100	0.64 192	0.63 309	0.47 207	0.64 372	0.49 264	0.34 231	0.46 174	0.31 206	0.08 33	0.09 185	0.10 130	0.10 144	0.37 445	0.10 81

FENet	0.44 200	0.30 135	2.42 413	0.32 245	0.17 111	0.58 248	0.22 121	0.77 281	0.59 257	0.47 207	0.42 171	0.55 288	0.38 260	0.49 200	0.47 314	0.12 277	0.09 185	0.12 249	0.11 206	0.13 111	0.16 253

AdaStereo	0.44 200	0.38 199	1.79 236	0.34 297	0.20 191	0.57 231	0.28 269	0.92 408	0.69 365	0.52 265	0.55 289	0.61 324	0.33 223	0.48 190	0.39 269	0.17 400	0.08 115	0.17 406	0.11 206	0.18 235	0.12 142
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.
AIO-test1	0.45 218	0.87 418	2.27 386	0.33 266	0.33 376	0.50 142	0.22 121	0.74 246	0.66 345	0.29 115	0.41 167	0.29 128	0.22 94	0.73 287	0.29 176	0.09 71	0.08 115	0.12 249	0.14 304	0.30 393	0.22 344

StereoVision	0.45 218	0.72 361	1.94 308	0.33 266	0.32 363	0.47 119	0.26 227	0.68 213	0.57 239	0.32 131	0.89 459	0.45 230	0.27 168	0.49 200	0.36 245	0.13 307	0.15 360	0.16 389	0.15 327	0.19 256	0.13 176

ADStereo(finetuned)	0.45 218	0.77 381	2.12 354	0.25 71	0.14 31	0.51 151	0.22 121	0.77 281	0.72 394	0.54 288	0.48 214	0.31 136	0.76 457	0.37 111	0.38 258	0.09 71	0.07 42	0.09 81	0.07 53	0.13 111	0.23 368

PFNet+	0.45 218	0.37 189	1.86 268	0.46 434	0.18 145	0.58 248	0.77 498	0.52 119	0.64 317	0.56 317	0.48 214	0.39 179	0.26 150	0.93 316	0.32 217	0.13 307	0.09 185	0.14 344	0.13 276	0.12 81	0.15 226

RAFT	0.45 218	0.92 430	1.59 154	0.34 297	0.19 177	0.46 114	0.35 357	0.65 198	0.49 161	0.49 237	0.49 231	0.70 384	0.40 282	0.47 185	0.32 217	0.11 225	0.16 377	0.14 344	0.13 276	0.51 496	0.13 176

TestStereo	0.45 218	0.54 287	2.11 351	0.29 172	0.16 83	0.43 85	0.24 185	0.54 139	0.45 126	0.37 146	0.46 196	0.34 156	0.27 168	1.98 466	0.27 151	0.11 225	0.08 115	0.12 249	0.09 109	0.14 134	0.08 34

CFNet_pseudo	0.45 218	0.46 253	2.23 381	0.25 71	0.19 177	0.56 213	0.21 100	0.77 281	0.60 262	0.49 237	0.56 300	0.69 374	0.47 353	0.52 213	0.31 206	0.11 225	0.10 226	0.15 371	0.10 144	0.17 209	0.14 193

RALCasStereoNet	0.45 218	0.88 422	1.85 260	0.30 189	0.26 295	0.49 134	0.26 227	0.58 159	0.51 179	0.36 142	0.48 214	0.36 164	0.28 183	0.55 227	0.34 234	0.10 163	0.53 518	0.09 81	0.08 79	0.25 342	0.34 451

ACVNet	0.45 218	0.44 242	1.79 236	0.28 142	0.21 204	0.59 265	0.36 364	0.66 200	0.68 356	0.45 197	0.59 317	0.69 374	0.40 282	0.44 153	0.55 349	0.11 225	0.09 185	0.10 130	0.09 109	0.34 423	0.10 81

ccs_rob	0.45 218	0.46 253	2.22 377	0.26 101	0.19 177	0.56 213	0.21 100	0.77 281	0.60 262	0.49 237	0.56 300	0.69 374	0.47 353	0.52 213	0.31 206	0.11 225	0.09 185	0.16 389	0.10 144	0.17 209	0.14 193

Reg-Stereo(zero)	0.46 228	0.17 1	2.10 350	0.24 53	0.34 384	0.51 151	0.42 395	0.50 97	0.54 217	0.37 146	0.46 196	0.54 284	0.60 408	0.43 144	1.10 453	0.08 33	0.09 185	0.08 31	0.22 420	0.12 81	0.22 344

xx1	0.46 228	0.64 331	2.07 340	0.35 313	0.14 31	0.76 425	0.25 205	0.74 246	1.01 493	0.31 122	0.38 150	0.46 243	0.36 239	0.69 277	0.19 27	0.10 163	0.24 454	0.12 249	0.12 244	0.12 81	0.14 193

rrr	0.46 228	0.34 170	3.08 504	0.27 117	0.16 83	0.45 96	0.28 269	1.09 503	0.51 179	0.24 67	0.21 26	0.26 101	0.25 136	0.64 254	0.52 338	0.09 71	0.07 42	0.10 130	0.29 451	0.16 187	0.25 389

MSKI-zero shot	0.46 228	0.38 199	2.47 426	0.27 117	0.43 449	0.56 213	0.20 81	0.77 281	0.43 107	0.60 369	0.51 243	0.44 221	0.17 29	0.68 271	0.21 70	0.09 71	0.29 478	0.09 81	0.32 472	0.14 134	0.10 81

PCWNet_CMD	0.46 228	0.45 250	2.28 388	0.26 101	0.20 191	0.55 198	0.21 100	0.75 257	0.64 317	0.48 225	0.55 289	0.68 367	0.57 398	0.46 174	0.30 194	0.11 225	0.10 226	0.14 344	0.10 144	0.18 235	0.14 193

testlalala_base	0.46 228	0.30 135	1.82 249	0.34 297	0.27 308	0.55 198	0.21 100	0.85 350	0.32 10	0.32 131	0.39 158	0.31 136	0.23 109	0.30 51	0.28 161	0.95 531	0.30 482	0.09 81	0.21 412	1.03 526	0.18 291

RAFT_CTSACE	0.46 228	0.76 372	2.07 340	0.35 313	0.30 338	0.54 185	0.30 301	0.61 179	0.48 155	0.49 237	0.76 432	0.55 288	0.36 239	0.58 234	0.22 88	0.08 33	0.13 318	0.11 194	0.10 144	0.41 469	0.08 34

NRIStereo	0.46 228	0.25 71	1.77 211	0.47 439	0.16 83	0.95 478	0.74 494	0.51 105	0.56 235	0.48 225	0.39 158	0.59 316	0.29 197	0.77 298	0.32 217	0.11 225	0.13 318	0.11 194	0.09 109	0.21 285	0.24 380

ICVP	0.46 228	0.29 123	2.41 411	0.33 266	0.22 229	0.59 265	0.55 451	0.75 257	0.50 171	0.44 187	0.60 332	0.49 264	0.35 233	0.53 219	0.37 251	0.16 386	0.16 377	0.14 344	0.11 206	0.15 151	0.15 226
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 228	0.49 268	1.65 163	0.38 367	0.29 327	0.58 248	0.22 121	0.75 257	0.62 297	0.47 207	0.49 231	0.48 262	0.36 239	1.12 340	0.37 251	0.15 365	0.10 226	0.15 371	0.13 276	0.17 209	0.17 271

test_xeample3	0.46 228	0.34 170	2.99 499	0.37 352	0.16 83	0.49 134	0.33 345	1.06 498	0.44 111	0.25 85	0.23 45	0.24 77	0.25 136	0.49 200	0.56 357	0.09 71	0.07 42	0.10 130	0.40 498	0.17 209	0.26 399

SFCPSM	0.46 228	0.24 66	2.35 401	0.27 117	0.27 308	0.70 397	0.32 337	0.96 442	0.63 309	0.49 237	0.52 256	0.43 210	0.36 239	0.52 213	0.43 294	0.12 277	0.09 185	0.12 249	0.16 346	0.16 187	0.12 142

UPFNet	0.46 228	0.28 113	1.73 186	0.33 266	0.32 363	0.65 360	0.38 378	0.83 333	0.59 257	0.57 328	0.52 256	0.61 324	0.40 282	0.75 291	0.52 338	0.13 307	0.12 299	0.13 308	0.12 244	0.15 151	0.11 105

MSMDNet	0.46 228	0.44 242	2.28 388	0.26 101	0.20 191	0.55 198	0.21 100	0.75 257	0.64 317	0.48 225	0.55 289	0.68 367	0.56 393	0.46 174	0.30 194	0.11 225	0.10 226	0.13 308	0.10 144	0.18 235	0.15 226

HITNet	0.46 228	0.92 430	2.09 346	0.33 266	0.14 31	0.55 198	0.22 121	0.83 333	0.56 235	0.51 257	0.49 231	0.48 262	0.37 253	0.48 190	0.54 348	0.09 71	0.06 22	0.10 130	0.08 79	0.23 315	0.09 57
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
ISRNet	0.47 243	0.44 242	1.55 149	0.37 352	0.31 355	0.49 134	0.19 62	0.75 257	0.66 345	0.63 397	0.71 417	0.67 360	0.39 274	0.58 234	0.44 300	0.23 458	0.16 377	0.21 448	0.20 406	0.21 285	0.25 389

test_sample7	0.47 243	0.33 157	1.49 139	0.34 297	0.20 191	0.51 151	0.30 301	0.93 416	0.66 345	0.57 328	0.51 243	0.55 288	0.45 332	1.11 337	0.38 258	0.17 400	0.14 335	0.16 389	0.15 327	0.19 256	0.18 291

cc1	0.47 243	0.64 331	2.07 340	0.35 313	0.14 31	0.76 425	0.25 205	0.74 246	1.01 493	0.31 122	0.38 150	0.24 77	0.38 260	0.69 277	0.19 27	0.10 163	0.24 454	0.11 194	0.09 109	0.25 342	0.40 481

ffm	0.47 243	0.23 53	2.01 329	0.30 189	0.21 204	0.57 231	0.26 227	0.74 246	0.88 472	0.53 275	0.63 356	0.66 351	0.39 274	0.63 252	0.19 27	0.10 163	0.24 454	0.15 371	0.13 276	0.25 342	0.36 461

hknet	0.47 243	0.29 123	1.70 176	0.30 189	0.24 262	0.76 425	0.31 314	1.00 474	0.64 317	0.63 397	0.53 267	0.80 423	0.38 260	0.77 298	0.37 251	0.11 225	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 81	0.11 105

BEATNet_4x	0.47 243	0.73 366	1.91 293	0.33 266	0.15 56	0.56 213	0.25 205	0.85 350	0.58 250	0.54 288	0.51 243	0.57 306	0.42 310	0.57 231	0.61 373	0.11 225	0.08 115	0.12 249	0.09 109	0.20 271	0.16 253

ITSA-stereo	0.48 249	0.33 157	1.20 83	0.33 266	0.18 145	0.60 277	0.29 293	0.94 424	0.80 452	0.50 244	0.49 231	0.53 278	0.59 405	1.25 356	0.64 382	0.15 365	0.12 299	0.17 406	0.16 346	0.18 235	0.23 368

qqq1	0.48 249	0.46 253	1.60 156	0.30 189	0.15 56	0.45 96	0.24 185	0.90 389	0.72 394	0.56 317	0.64 372	0.51 270	0.41 293	1.87 449	0.23 100	0.13 307	0.10 226	0.09 81	0.08 79	0.14 134	0.11 105

fff1	0.48 249	0.46 253	1.60 156	0.30 189	0.15 56	0.45 96	0.24 185	0.90 389	0.72 394	0.56 317	0.64 372	0.51 270	0.41 293	1.87 449	0.23 100	0.13 307	0.10 226	0.09 81	0.08 79	0.14 134	0.11 105

MyStereo04	0.48 249	0.40 213	2.65 457	0.29 172	0.23 249	0.60 277	0.31 314	0.83 333	0.75 426	0.47 207	0.36 138	0.53 278	0.42 310	0.53 219	0.39 269	0.09 71	0.18 405	0.12 249	0.11 206	0.16 187	0.19 307

CFNet_ucs	0.48 249	0.50 274	2.32 393	0.26 101	0.22 229	0.57 231	0.22 121	0.85 350	0.65 330	0.53 275	0.64 372	0.68 367	0.44 328	0.54 223	0.31 206	0.13 307	0.12 299	0.16 389	0.11 206	0.19 256	0.17 271

anonymousa	0.48 249	0.46 253	2.44 419	0.29 172	0.34 384	0.61 298	0.25 205	0.66 200	0.54 217	0.53 275	0.77 435	0.73 394	0.46 345	0.33 77	0.31 206	0.10 163	0.09 185	0.12 249	0.29 451	0.10 52	0.19 307

NF-Stereo	0.48 249	0.25 71	1.81 243	0.52 460	0.16 83	0.61 298	0.44 413	0.66 200	0.61 279	0.50 244	0.47 202	0.37 166	0.26 150	1.45 375	0.79 417	0.11 225	0.07 42	0.12 249	0.10 144	0.13 111	0.16 253

OCTAStereo	0.48 249	0.25 71	1.81 243	0.52 460	0.16 83	0.61 298	0.43 402	0.66 200	0.61 279	0.50 244	0.47 202	0.37 166	0.26 150	1.44 371	0.80 418	0.11 225	0.07 42	0.12 249	0.10 144	0.13 111	0.17 271

PSM-softLoss	0.48 249	0.27 92	1.85 260	0.51 456	0.17 111	0.61 298	0.40 386	0.61 179	0.57 239	0.52 265	0.48 214	0.39 179	0.25 136	1.46 376	0.77 411	0.12 277	0.08 115	0.13 308	0.12 244	0.12 81	0.14 193

KMStereo	0.48 249	0.27 92	1.85 260	0.51 456	0.17 111	0.61 298	0.40 386	0.61 179	0.57 239	0.52 265	0.48 214	0.39 179	0.25 136	1.46 376	0.77 411	0.12 277	0.08 115	0.13 308	0.12 244	0.12 81	0.14 193

KYRaft	0.48 249	0.29 123	1.75 196	0.33 266	0.21 204	0.75 421	0.44 413	0.58 159	0.57 239	0.64 407	0.93 466	0.53 278	0.72 447	0.60 246	0.24 122	0.10 163	0.07 42	0.12 249	0.14 304	0.12 81	0.54 502

RE-Stereo	0.48 249	0.25 71	1.81 243	0.52 460	0.16 83	0.61 298	0.43 402	0.66 200	0.60 262	0.50 244	0.47 202	0.37 166	0.26 150	1.44 371	0.78 413	0.11 225	0.07 42	0.12 249	0.10 144	0.13 111	0.17 271

TVStereo	0.48 249	0.25 71	1.81 243	0.52 460	0.16 83	0.61 298	0.43 402	0.66 200	0.60 262	0.50 244	0.47 202	0.37 166	0.26 150	1.44 371	0.78 413	0.11 225	0.07 42	0.12 249	0.10 144	0.13 111	0.17 271

111	0.48 249	1.09 481	1.95 311	0.24 53	0.13 20	0.59 265	0.26 227	0.83 333	0.78 444	0.48 225	0.52 256	0.56 300	0.38 260	0.49 200	0.38 258	0.09 71	0.07 42	0.09 81	0.07 53	0.23 315	0.35 453

acv_ft	0.48 249	0.44 242	1.76 202	0.32 245	0.41 440	0.63 335	0.28 269	0.81 320	0.68 356	0.61 378	0.59 317	0.69 374	0.45 332	0.44 153	0.63 377	0.11 225	0.09 185	0.10 130	0.09 109	0.41 469	0.10 81

UCFNet_RVC	0.48 249	0.82 402	1.85 260	0.30 189	0.27 308	0.64 346	0.26 227	0.74 246	0.55 224	0.48 225	0.53 267	0.63 331	0.41 293	0.88 315	0.38 258	0.15 365	0.10 226	0.17 406	0.17 363	0.18 235	0.15 226

MLCV	0.48 249	0.89 425	1.85 260	0.29 172	0.14 31	0.59 265	0.23 152	0.72 231	0.59 257	0.66 416	0.66 383	0.55 288	0.36 239	1.03 328	0.49 325	0.09 71	0.06 22	0.09 81	0.07 53	0.19 256	0.11 105

DN-CSS_ROB	0.48 249	1.23 502	1.99 326	0.39 377	0.22 229	0.56 213	0.19 62	0.75 257	0.61 279	0.45 197	0.62 344	0.41 193	0.31 213	0.70 282	0.32 217	0.11 225	0.08 115	0.14 344	0.13 276	0.36 437	0.12 142

AIO-test2	0.49 267	1.15 492	1.96 320	0.42 404	0.37 415	0.50 142	0.23 152	0.79 312	0.70 374	0.33 133	0.53 267	0.27 112	0.22 94	0.67 268	0.29 176	0.73 522	0.08 115	0.13 308	0.17 363	0.17 209	0.18 291

DCVSM-stereo	0.49 267	0.29 123	2.49 429	0.29 172	0.22 229	0.53 177	0.52 440	0.58 159	0.49 161	0.69 429	0.46 196	0.79 420	0.48 362	0.53 219	0.42 285	0.13 307	0.14 335	0.15 371	0.12 244	0.20 271	0.20 322

MyStereo05	0.49 267	0.41 219	2.72 466	0.30 189	0.23 249	0.60 277	0.30 301	0.82 327	0.77 439	0.52 265	0.37 141	0.51 270	0.42 310	0.52 213	0.38 258	0.09 71	0.17 395	0.12 249	0.10 144	0.16 187	0.20 322

HH	0.49 267	0.49 268	2.78 478	0.50 451	0.41 440	0.38 55	0.23 152	0.72 231	0.38 58	0.63 397	0.48 214	0.87 447	0.41 293	0.64 254	0.21 70	0.09 71	0.17 395	0.10 130	0.09 109	0.16 187	0.12 142

HanStereo	0.49 267	0.49 268	2.78 478	0.50 451	0.41 440	0.38 55	0.23 152	0.72 231	0.38 58	0.63 397	0.48 214	0.87 447	0.41 293	0.64 254	0.21 70	0.09 71	0.17 395	0.10 130	0.09 109	0.16 187	0.12 142

gwcnet-sp	0.49 267	0.43 231	2.54 442	0.31 216	0.22 229	0.67 372	0.31 314	0.78 296	0.65 330	0.58 346	0.47 202	0.46 243	0.43 320	0.76 294	0.46 305	0.11 225	0.11 273	0.11 194	0.11 206	0.15 151	0.14 193

scenet	0.49 267	0.43 231	2.54 442	0.31 216	0.22 229	0.67 372	0.31 314	0.78 296	0.65 330	0.58 346	0.47 202	0.46 243	0.43 320	0.76 294	0.46 305	0.11 225	0.11 273	0.11 194	0.11 206	0.15 151	0.14 193

ssnet	0.49 267	0.43 231	2.54 442	0.31 216	0.22 229	0.67 372	0.31 314	0.78 296	0.65 330	0.58 346	0.47 202	0.46 243	0.43 320	0.76 294	0.46 305	0.11 225	0.11 273	0.11 194	0.11 206	0.15 151	0.14 193

TestStereo1	0.49 267	0.81 398	1.85 260	0.39 377	0.57 488	0.56 213	0.34 349	0.75 257	0.69 365	0.44 187	0.63 356	0.35 160	0.42 310	0.64 254	0.29 176	0.10 163	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.33 416	0.26 399

SA-5K	0.49 267	0.81 398	1.85 260	0.39 377	0.57 488	0.56 213	0.34 349	0.75 257	0.69 365	0.44 187	0.63 356	0.35 160	0.42 310	0.64 254	0.29 176	0.10 163	0.08 115	0.12 249	0.10 144	0.33 416	0.26 399

Prome-Stereo	0.49 267	0.30 135	1.76 202	0.60 491	0.23 249	0.63 335	0.42 395	0.62 183	0.60 262	0.59 360	1.03 482	0.43 210	0.72 447	0.60 246	0.33 227	0.09 71	0.07 42	0.10 130	0.09 109	0.11 70	0.43 488

test_sample4	0.50 278	0.42 226	1.88 275	0.32 245	0.19 177	0.56 213	0.26 227	0.93 416	0.65 330	0.54 288	0.54 279	0.45 230	0.36 239	1.79 432	0.36 245	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 209	0.16 253

test_sample3	0.50 278	0.41 219	1.88 275	0.32 245	0.19 177	0.57 231	0.25 205	0.92 408	0.64 317	0.52 265	0.49 231	0.47 251	0.35 233	1.79 432	0.37 251	0.13 307	0.10 226	0.12 249	0.11 206	0.16 187	0.16 253

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 278	0.33 157	0.93 57	0.26 101	0.22 229	0.46 114	0.20 81	1.10 504	1.34 518	3.16 554	0.32 113	0.22 56	0.20 74	0.30 51	0.22 88	0.10 163	0.09 185	0.11 194	0.09 109	0.15 151	0.19 307

SMFormer	0.50 278	0.46 253	1.60 156	0.30 189	0.15 56	0.45 96	0.24 185	0.90 389	0.72 394	0.56 317	0.64 372	0.51 270	0.41 293	1.87 449	0.49 325	0.13 307	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.15 151	0.16 253

tta	0.50 278	0.46 253	1.60 156	0.30 189	0.15 56	0.45 96	0.24 185	0.90 389	0.72 394	0.56 317	0.64 372	0.51 270	0.41 293	1.87 449	0.49 325	0.13 307	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.14 134	0.11 105

DCRE	0.50 278	0.63 327	2.13 356	0.30 189	0.23 249	0.45 96	0.24 185	0.59 167	0.53 205	0.50 244	2.10 522	0.42 206	0.26 150	0.35 93	0.23 100	0.09 71	0.14 335	0.10 130	0.32 472	0.16 187	0.15 226

RAFT+CT+SA	0.50 278	0.86 415	1.82 249	0.37 352	0.75 511	0.54 185	0.34 349	0.77 281	0.63 309	0.38 154	0.55 289	0.34 156	0.29 197	0.68 271	0.27 151	0.09 71	0.07 42	0.11 194	0.51 513	0.29 382	0.41 486

NINENet	0.50 278	0.33 157	1.69 172	0.55 476	0.25 280	0.91 474	0.23 152	0.98 454	0.71 384	0.53 275	0.55 289	0.66 351	0.30 205	1.22 350	0.32 217	0.15 365	0.13 318	0.16 389	0.11 206	0.16 187	0.13 176

SA	0.50 278	0.75 371	1.95 311	0.31 216	0.61 499	0.57 231	0.31 314	0.91 399	0.73 409	0.42 176	0.62 344	0.38 173	0.47 353	0.68 271	0.29 176	0.09 71	0.09 185	0.13 308	0.32 472	0.30 393	0.10 81

CSP-Net	0.50 278	0.39 208	1.25 91	0.29 172	0.23 249	0.77 433	0.35 357	0.86 360	0.57 239	0.59 360	0.59 317	0.65 344	0.40 282	1.77 427	0.44 300	0.16 386	0.11 273	0.10 130	0.10 144	0.20 271	0.14 193

GwcNet-ADL	0.50 278	0.74 369	2.90 491	0.31 216	0.20 191	0.58 248	0.29 293	0.87 369	0.64 317	0.47 207	0.47 202	0.56 300	0.33 223	0.46 174	0.46 305	0.13 307	0.12 299	0.09 81	0.09 109	0.14 134	0.21 331

RAFT_R40	0.50 278	0.21 22	1.76 202	0.50 451	0.40 433	0.61 298	0.53 444	0.56 150	0.60 262	0.56 317	0.54 279	0.55 288	0.51 374	1.57 395	0.53 342	0.11 225	0.07 42	0.12 249	0.10 144	0.16 187	0.09 57

GMM-Stereo	0.50 278	0.23 53	2.41 411	0.54 469	0.24 262	0.77 433	0.46 422	0.59 167	0.57 239	0.58 346	0.73 424	0.47 251	0.43 320	0.68 271	0.27 151	0.10 163	0.06 22	0.13 308	0.13 276	0.14 134	0.44 490

MMNet	0.50 278	0.48 265	1.93 299	0.33 266	0.27 308	0.79 442	0.28 269	0.81 320	0.74 413	0.60 369	0.56 300	0.59 316	0.55 389	0.79 303	0.59 368	0.10 163	0.09 185	0.12 249	0.11 206	0.13 111	0.14 193

DeepPruner_ROB	0.50 278	0.70 355	1.94 308	0.29 172	0.26 295	0.63 335	0.31 314	0.80 316	0.48 155	0.61 378	0.55 289	0.66 351	0.38 260	0.98 321	0.40 277	0.19 426	0.14 335	0.14 344	0.14 304	0.23 315	0.17 271

StereoDRNet-Refined	0.50 278	0.41 219	1.50 142	0.33 266	0.21 204	0.68 384	0.26 227	0.81 320	0.68 356	0.67 420	0.68 394	0.73 394	0.42 310	1.10 334	0.59 368	0.11 225	0.08 115	0.14 344	0.14 304	0.25 342	0.21 331
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 278	1.15 492	1.73 186	0.31 216	0.21 204	0.58 248	0.22 121	0.95 437	0.82 458	0.58 346	0.62 344	0.57 306	0.39 274	0.84 308	0.40 277	0.11 225	0.08 115	0.09 81	0.06 9	0.21 285	0.13 176

G2L-ROB	0.51 295	0.95 445	1.96 320	0.29 172	0.22 229	0.59 265	0.28 269	0.76 270	0.57 239	0.55 306	0.45 188	0.70 384	0.32 219	1.38 364	0.47 314	0.11 225	0.07 42	0.09 81	0.08 79	0.20 271	0.13 176

DFGA-Net	0.51 295	1.06 477	1.75 196	0.30 189	0.24 262	0.54 185	0.22 121	0.63 189	0.60 262	0.48 225	0.51 243	0.35 160	0.27 168	1.82 440	0.53 342	0.10 163	0.08 115	0.12 249	0.12 244	0.37 445	0.15 226

test_sample5	0.51 295	0.43 231	1.83 255	0.32 245	0.18 145	0.55 198	0.26 227	0.92 408	0.65 330	0.53 275	0.59 317	0.45 230	0.36 239	1.87 449	0.36 245	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 209	0.16 253

DualNet	0.51 295	0.43 231	1.83 255	0.32 245	0.18 145	0.55 198	0.26 227	0.92 408	0.65 330	0.54 288	0.62 344	0.45 230	0.36 239	1.87 449	0.36 245	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 209	0.16 253

test_5	0.51 295	0.87 418	1.99 326	0.37 352	0.65 503	0.58 248	0.35 357	0.78 296	0.62 297	0.48 225	0.55 289	0.45 230	0.40 282	0.72 286	0.30 194	0.09 71	0.07 42	0.12 249	0.12 244	0.33 416	0.38 471

Sa-1000	0.51 295	0.72 361	1.90 287	0.31 216	0.60 497	0.60 277	0.31 314	0.94 424	0.71 384	0.52 265	0.83 445	0.42 206	0.33 223	0.68 271	0.28 161	0.10 163	0.09 185	0.13 308	0.29 451	0.29 382	0.10 81

dad	0.51 295	1.01 470	1.74 190	0.29 172	0.19 177	0.60 277	0.26 227	0.52 119	0.75 426	0.63 397	0.63 356	0.63 331	0.33 223	0.85 310	0.47 314	0.27 480	0.15 360	0.40 502	0.18 376	0.22 302	0.14 193

PSMNet-ADL	0.51 295	0.38 199	1.65 163	0.35 313	0.21 204	0.67 372	0.26 227	0.74 246	0.55 224	0.42 176	0.52 256	0.70 384	0.45 332	1.91 459	0.57 361	0.15 365	0.13 318	0.11 194	0.13 276	0.15 151	0.20 322

Pruner-Stereo	0.51 295	0.27 92	1.78 216	1.79 546	0.19 177	0.62 318	0.45 419	0.57 153	0.60 262	0.61 378	0.48 214	0.41 193	0.24 120	0.46 174	1.00 441	0.12 277	0.07 42	0.12 249	0.10 144	0.12 81	0.13 176

CFNet-ft	0.51 295	0.76 372	1.79 236	0.28 142	0.30 338	0.63 335	0.28 269	0.66 200	0.55 224	0.45 197	0.57 308	0.74 400	0.41 293	1.46 376	0.42 285	0.14 348	0.10 226	0.28 477	0.13 276	0.18 235	0.14 193

STTStereo	0.51 295	0.69 352	2.14 361	0.36 331	0.30 338	0.61 298	0.32 337	0.77 281	0.60 262	0.60 369	0.54 279	0.67 360	0.43 320	0.86 311	0.42 285	0.16 386	0.15 360	0.17 406	0.20 406	0.16 187	0.15 226

CFNet_RVC	0.51 295	0.76 372	1.79 236	0.28 142	0.30 338	0.63 335	0.28 269	0.66 200	0.55 224	0.45 197	0.57 308	0.74 400	0.41 293	1.46 376	0.42 285	0.14 348	0.10 226	0.28 477	0.13 276	0.18 235	0.14 193

iResNet	0.51 295	0.76 372	2.59 449	0.41 393	0.17 111	0.64 346	0.27 252	0.82 327	0.70 374	0.57 328	0.64 372	0.43 210	0.36 239	0.70 282	0.52 338	0.10 163	0.07 42	0.09 81	0.08 79	0.21 285	0.13 176

test_sample6	0.52 308	0.44 242	1.81 243	0.33 266	0.18 145	0.55 198	0.27 252	0.94 424	0.66 345	0.54 288	0.62 344	0.47 251	0.36 239	1.97 465	0.38 258	0.14 348	0.10 226	0.13 308	0.13 276	0.17 209	0.16 253

CoDeX	0.52 308	0.43 231	2.25 383	0.29 172	0.26 295	0.61 298	0.32 337	0.99 466	0.68 356	0.48 225	0.55 289	0.52 276	0.40 282	1.60 402	0.35 242	0.12 277	0.09 185	0.11 194	0.10 144	0.13 111	0.12 142

SepStereo	0.52 308	0.35 177	1.55 149	0.33 266	0.34 384	0.50 142	0.42 395	0.83 333	0.74 413	0.83 470	0.68 394	0.56 300	0.48 362	1.56 392	0.46 305	0.12 277	0.08 115	0.12 249	0.09 109	0.18 235	0.15 226

SST-Stereo	0.52 308	0.20 12	1.76 202	0.62 493	0.53 478	0.62 318	0.66 478	0.55 143	0.61 279	0.58 346	0.53 267	0.52 276	0.60 408	1.59 401	0.29 176	0.11 225	0.07 42	0.12 249	0.10 144	0.16 187	0.10 81

LMCR-Stereo	0.52 308	0.71 357	2.39 408	0.40 386	0.21 204	0.74 415	0.31 314	1.02 485	0.64 317	0.61 378	0.63 356	0.39 179	0.51 374	0.62 249	0.42 285	0.19 426	0.09 185	0.12 249	0.09 109	0.23 315	0.12 142

delet	0.52 308	0.54 287	1.62 161	0.31 216	0.35 396	0.74 415	0.46 422	0.85 350	0.74 413	0.55 306	0.60 332	0.67 360	0.50 372	1.12 340	0.57 361	0.11 225	0.11 273	0.13 308	0.14 304	0.16 187	0.12 142

IGEV_Zeroshot_test	0.53 314	0.33 157	2.91 492	0.32 245	0.18 145	0.54 185	0.21 100	0.72 231	0.42 97	0.81 465	0.51 243	0.71 388	0.41 293	0.48 190	1.13 457	0.09 71	0.15 360	0.10 130	0.35 482	0.19 256	0.09 57

TRStereo	0.53 314	0.76 372	2.38 406	0.42 404	0.29 327	0.69 390	0.23 152	1.81 537	0.55 224	0.36 142	0.32 113	0.47 251	0.40 282	0.46 174	0.25 135	0.12 277	0.11 273	0.11 194	0.41 501	0.13 111	0.32 440

RAFT-345	0.53 314	0.30 135	2.34 398	0.38 367	0.34 384	0.58 248	0.42 395	0.47 78	0.61 279	0.51 257	1.00 477	0.43 210	0.28 183	1.57 395	0.82 420	0.10 163	0.07 42	0.11 194	0.09 109	0.10 52	0.08 34

cf-r	0.53 314	0.81 398	2.15 362	0.33 266	0.28 320	0.60 277	0.28 269	0.78 296	0.64 317	0.51 257	0.60 332	0.75 406	0.40 282	1.32 359	0.43 294	0.13 307	0.09 185	0.11 194	0.12 244	0.15 151	0.14 193

PSMNet-RSSM	0.53 314	0.82 402	1.78 216	0.31 216	0.25 280	0.58 248	0.28 269	0.84 344	0.60 262	0.50 244	0.61 339	0.67 360	0.43 320	1.68 412	0.42 285	0.15 365	0.10 226	0.14 344	0.16 346	0.15 151	0.13 176

MyStereo8	0.54 319	0.80 393	2.76 474	0.32 245	0.33 376	0.71 399	0.20 81	0.87 369	0.57 239	0.51 257	0.59 317	0.50 267	0.33 223	0.68 271	0.55 349	0.10 163	0.29 478	0.10 130	0.13 276	0.21 285	0.34 451

MyStereo06	0.54 319	0.41 219	2.68 460	0.30 189	0.23 249	0.60 277	0.30 301	0.81 320	0.44 111	0.84 472	0.52 256	0.78 415	0.58 402	0.48 190	1.10 453	0.09 71	0.17 395	0.12 249	0.10 144	0.16 187	0.20 322

iRaft-Stereo_5w	0.54 319	1.01 470	2.08 345	0.27 117	0.21 204	0.49 134	0.28 269	0.73 242	0.58 250	0.40 162	0.61 339	0.62 328	0.46 345	1.78 428	0.47 314	0.09 71	0.07 42	0.11 194	0.10 144	0.39 461	0.12 142

IPLGR	0.54 319	0.56 298	2.68 460	0.36 331	0.18 145	0.62 318	0.54 448	1.02 485	0.64 317	0.73 444	0.46 196	0.47 251	0.45 332	1.12 340	0.29 176	0.09 71	0.08 115	0.11 194	0.09 109	0.19 256	0.12 142

AACVNet	0.54 319	0.78 389	1.73 186	0.36 331	0.21 204	0.57 231	0.25 205	0.71 226	0.51 179	0.55 306	0.59 317	0.64 340	0.41 293	2.13 481	0.41 283	0.14 348	0.11 273	0.14 344	0.11 206	0.33 416	0.15 226

LCNet	0.54 319	0.37 189	1.78 216	0.92 519	0.22 229	0.96 479	0.30 301	0.59 167	0.58 250	0.51 257	0.55 289	0.41 193	0.76 457	0.84 308	0.26 143	0.09 71	0.06 22	0.12 249	0.18 376	0.98 525	0.39 477

IRAFT_RVC	0.54 319	0.53 282	1.78 216	0.46 434	0.21 204	0.58 248	0.43 402	0.65 198	0.66 345	0.54 288	0.50 239	0.49 264	0.51 374	1.58 399	1.01 445	0.11 225	0.25 467	0.13 308	0.10 144	0.15 151	0.13 176

GEStereo_RVC	0.54 319	0.87 418	1.95 311	0.47 439	0.25 280	0.62 318	0.37 372	1.00 474	0.74 413	0.53 275	0.54 279	0.59 316	0.44 328	1.10 334	0.46 305	0.15 365	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.26 362	0.19 307

UNet	0.54 319	0.44 242	2.83 482	0.31 216	0.33 376	0.74 415	0.27 252	0.82 327	0.61 279	0.53 275	0.54 279	0.72 391	0.54 384	0.78 302	0.56 357	0.11 225	0.09 185	0.13 308	0.11 206	0.14 134	0.12 142

HGLStereo	0.54 319	0.69 352	2.00 328	0.35 313	0.40 433	0.66 366	0.30 301	0.83 333	0.62 297	0.57 328	0.69 403	0.69 374	0.54 384	1.07 331	0.55 349	0.13 307	0.13 318	0.13 308	0.11 206	0.19 256	0.17 271

DSFCA	0.54 319	0.35 177	1.41 119	0.28 142	0.28 320	0.79 442	0.88 506	0.76 270	0.70 374	0.72 440	0.66 383	0.67 360	0.57 398	1.17 346	0.63 377	0.16 386	0.14 335	0.13 308	0.14 304	0.16 187	0.13 176

DLCB_ROB	0.54 319	0.55 296	1.49 139	0.36 331	0.25 280	0.65 360	0.36 364	0.80 316	0.70 374	0.72 440	0.69 403	0.83 433	0.46 345	1.53 389	0.60 370	0.13 307	0.12 299	0.14 344	0.14 304	0.14 134	0.13 176

G2L-Stereo_test	0.55 331	0.97 456	1.89 282	0.33 266	0.24 262	0.75 421	0.38 378	0.79 312	0.60 262	0.60 369	0.54 279	0.74 400	0.39 274	1.56 392	0.43 294	0.10 163	0.08 115	0.08 31	0.08 79	0.28 377	0.13 176

G2L-Stereo	0.55 331	0.85 412	2.18 369	0.31 216	0.27 308	0.59 265	0.27 252	0.77 281	0.55 224	0.54 288	0.52 256	0.71 388	0.36 239	1.75 424	0.50 330	0.13 307	0.11 273	0.13 308	0.11 206	0.29 382	0.15 226

ssnet_v2	0.55 331	0.60 306	1.86 268	0.32 245	0.22 229	0.72 405	0.44 413	0.94 424	0.74 413	0.63 397	0.54 279	0.81 426	0.47 353	0.77 298	0.70 395	0.16 386	0.14 335	0.14 344	0.14 304	0.30 393	0.30 427

raft_robust	0.55 331	0.84 408	1.73 186	0.28 142	0.54 480	0.53 177	0.25 205	0.88 377	0.75 426	0.48 225	0.46 196	0.76 410	0.75 456	1.46 376	0.27 151	0.09 71	0.10 226	0.10 130	0.30 460	0.26 362	0.16 253

XX-Stereo	0.55 331	0.54 287	3.50 529	0.48 447	0.39 424	0.54 185	0.17 39	0.89 383	0.40 79	0.44 187	0.65 381	0.85 441	0.19 65	0.77 298	0.21 70	0.10 163	0.14 335	0.10 130	0.32 472	0.17 209	0.14 193

ac_64	0.55 331	0.46 253	1.92 296	0.36 331	0.34 384	0.63 335	0.31 314	0.82 327	0.61 279	0.55 306	0.51 243	0.89 453	0.48 362	1.83 441	0.55 349	0.14 348	0.11 273	0.12 249	0.12 244	0.18 235	0.12 142

GANet-RSSM	0.55 331	0.73 366	1.90 287	0.36 331	0.26 295	0.59 265	0.27 252	0.78 296	0.52 186	0.47 207	0.57 308	0.63 331	0.45 332	1.92 463	0.43 294	0.14 348	0.10 226	0.25 470	0.11 206	0.34 423	0.14 193

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 331	0.92 430	2.36 404	0.38 367	0.37 415	0.60 277	0.28 269	0.82 327	0.62 297	0.62 389	0.55 289	0.72 391	0.45 332	1.00 324	0.43 294	0.15 365	0.11 273	0.14 344	0.14 304	0.15 151	0.16 253
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBFPSM	0.56 339	0.91 429	1.82 249	0.28 142	0.23 249	0.71 399	0.37 372	0.72 231	0.64 317	0.50 244	0.49 231	1.03 483	0.83 466	0.62 249	1.35 473	0.10 163	0.12 299	0.10 130	0.10 144	0.18 235	0.19 307

CRFU-Net	0.56 339	0.38 199	1.86 268	0.46 434	0.26 295	0.82 452	0.36 364	0.90 389	0.49 161	0.62 389	0.59 317	0.78 415	1.35 512	1.00 324	0.48 320	0.15 365	0.14 335	0.17 406	0.10 144	0.19 256	0.14 193

CIPLG	0.56 339	1.19 498	2.46 422	0.80 510	0.31 355	0.61 298	0.57 460	0.76 270	0.57 239	0.56 317	0.63 356	0.41 193	0.30 205	0.45 165	0.40 277	0.11 225	0.20 428	0.13 308	0.13 276	0.35 433	0.19 307

DAS	0.56 339	0.35 177	1.55 149	0.33 266	0.34 384	0.50 142	0.42 395	0.83 333	0.74 413	0.83 470	0.68 394	0.56 300	0.48 362	2.40 501	0.46 305	0.12 277	0.08 115	0.12 249	0.09 109	0.18 235	0.15 226

AASNet	0.56 339	1.03 474	2.34 398	0.37 352	0.33 376	0.65 360	0.29 293	0.96 442	0.73 409	0.54 288	0.60 332	0.55 288	0.38 260	0.59 240	0.58 366	0.14 348	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.43 477	0.24 380

ACRE	0.56 339	1.14 488	2.77 476	0.76 506	0.28 320	0.60 277	0.56 456	0.76 270	0.58 250	0.55 306	0.62 344	0.41 193	0.29 197	0.44 153	0.39 269	0.11 225	0.19 417	0.13 308	0.14 304	0.36 437	0.18 291

iinet-f	0.57 345	0.93 436	2.27 386	0.31 216	0.25 280	0.83 454	0.33 345	0.81 320	0.65 330	0.54 288	0.63 356	0.73 394	0.67 435	0.73 287	0.67 388	0.13 307	0.13 318	0.11 194	0.10 144	0.43 477	0.16 253

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 345	0.87 418	2.11 351	0.32 245	0.30 338	0.84 456	0.40 386	0.88 377	0.72 394	0.65 414	0.73 424	0.66 351	0.57 398	0.93 316	0.71 398	0.13 307	0.07 42	0.10 130	0.08 79	0.15 151	0.14 193

psm_up	0.57 345	0.61 310	1.83 255	0.35 313	0.30 338	0.64 346	0.37 372	0.90 389	0.68 356	0.59 360	0.55 289	0.68 367	0.54 384	1.91 459	0.46 305	0.16 386	0.15 360	0.16 389	0.15 327	0.23 315	0.13 176

GwcNet-RSSM	0.57 345	0.94 438	2.13 356	0.32 245	0.25 280	0.60 277	0.30 301	0.80 316	0.66 345	0.52 265	0.64 372	0.71 388	0.40 282	1.79 432	0.50 330	0.13 307	0.09 185	0.12 249	0.12 244	0.21 285	0.15 226

DISCO	0.57 345	0.34 170	1.87 273	0.45 429	0.34 384	0.84 456	0.35 357	0.84 344	0.78 444	0.59 360	0.63 356	1.06 490	0.53 381	1.10 334	0.82 420	0.12 277	0.09 185	0.11 194	0.10 144	0.22 302	0.18 291

coex_refinement	0.58 350	0.94 438	1.87 273	0.38 367	0.25 280	0.64 346	0.34 349	0.83 333	0.65 330	0.60 369	0.63 356	0.81 426	0.48 362	1.85 448	0.56 357	0.13 307	0.09 185	0.10 130	0.10 144	0.16 187	0.16 253

PSMNet-RUCA	0.58 350	0.82 402	1.89 282	0.59 487	0.56 485	0.64 346	0.36 364	0.84 344	0.69 365	0.51 257	0.68 394	0.53 278	0.43 320	0.56 230	0.43 294	0.34 495	0.18 405	0.44 506	0.29 451	0.48 489	0.30 427

FACV-RUCA	0.58 350	0.40 213	1.78 216	0.43 408	1.67 549	0.48 127	0.28 269	0.69 216	0.62 297	0.40 162	0.53 267	0.33 150	0.63 425	0.40 130	0.31 206	0.13 307	0.11 273	0.62 515	0.12 244	0.70 513	0.98 533

UGAM	0.58 350	0.47 262	2.21 373	0.30 189	0.19 177	0.53 177	0.34 349	0.59 167	0.63 309	0.44 187	0.73 424	0.78 415	0.37 253	2.58 516	0.39 269	0.10 163	0.08 115	0.17 406	0.14 304	0.42 475	0.17 271

iRaft-Stereo_20w	0.58 350	0.39 208	1.96 320	0.45 429	0.32 363	0.92 476	0.57 460	1.14 509	0.56 235	0.81 465	0.40 163	0.55 288	0.69 440	0.65 264	1.04 450	0.09 71	0.16 377	0.09 81	0.36 490	0.17 209	0.25 389

IPLGR_C	0.58 350	1.25 505	2.72 466	0.80 510	0.31 355	0.60 277	0.61 470	0.76 270	0.58 250	0.56 317	0.62 344	0.41 193	0.31 213	0.43 144	0.40 277	0.11 225	0.22 443	0.13 308	0.15 327	0.35 433	0.19 307

CFNet	0.58 350	0.96 448	1.78 216	0.33 266	0.25 280	0.63 335	0.22 121	0.88 377	0.75 426	0.46 205	0.59 317	0.58 313	0.40 282	2.29 490	0.48 320	0.12 277	0.09 185	0.15 371	0.14 304	0.30 393	0.15 226

NVstereo2D	0.58 350	0.40 213	2.03 336	0.35 313	0.35 396	0.69 390	0.39 383	0.91 399	0.80 452	0.47 207	0.53 267	0.67 360	0.46 345	1.99 469	0.48 320	0.19 426	0.11 273	0.17 406	0.13 276	0.25 342	0.25 389

HUF	0.59 358	0.65 338	2.46 422	0.45 429	0.77 515	0.34 30	0.24 185	0.46 66	0.39 69	0.31 122	0.28 79	0.25 87	0.19 65	0.67 268	0.18 15	0.12 277	2.03 556	0.08 31	0.06 9	0.31 401	1.59 552

DualNet (step1)	0.59 358	0.62 316	1.93 299	0.27 117	0.22 229	0.68 384	0.31 314	0.93 416	0.66 345	0.57 328	0.51 243	0.55 288	0.45 332	1.11 337	0.38 258	0.61 514	0.14 335	0.87 524	0.56 519	0.25 342	0.23 368

Wz-Net-LNSev	0.59 358	0.96 448	2.47 426	0.34 297	0.37 415	0.79 442	0.44 413	0.86 360	0.77 439	0.61 378	0.67 386	0.79 420	0.56 393	0.64 254	0.62 375	0.15 365	0.14 335	0.12 249	0.12 244	0.18 235	0.19 307

OMP-Stereo	0.59 358	0.65 338	1.74 190	0.56 478	0.37 415	0.60 277	0.26 227	0.70 223	0.65 330	0.66 416	0.60 332	0.69 374	0.32 219	2.09 478	1.20 463	0.10 163	0.07 42	0.12 249	0.09 109	0.17 209	0.10 81

IIG-Stereo	0.59 358	0.65 338	1.74 190	0.54 469	0.23 249	0.61 298	0.21 100	0.73 242	0.65 330	0.64 407	0.69 403	0.69 374	0.38 260	2.09 478	1.39 476	0.11 225	0.07 42	0.11 194	0.09 109	0.15 151	0.09 57

iResNetv2_ROB	0.59 358	1.43 520	2.96 494	0.40 386	0.22 229	0.58 248	0.28 269	0.91 399	0.73 409	0.57 328	0.63 356	0.60 322	0.41 293	0.74 290	0.35 242	0.11 225	0.08 115	0.10 130	0.07 53	0.43 477	0.17 271

SACVNet	0.60 364	0.74 369	1.90 287	0.37 352	0.28 320	0.64 346	0.37 372	0.86 360	0.61 279	0.65 414	0.62 344	0.69 374	0.44 328	2.08 476	0.42 285	0.18 411	0.14 335	0.16 389	0.15 327	0.38 452	0.24 380

HHNet	0.60 364	0.65 338	2.60 452	0.36 331	0.25 280	0.64 346	0.61 470	0.64 192	0.62 297	0.55 306	1.13 491	0.32 144	0.60 408	0.42 141	1.79 495	0.15 365	0.07 42	0.12 249	0.10 144	0.18 235	0.15 226

ASMatch	0.60 364	0.43 231	2.58 447	0.91 518	0.36 404	0.56 213	0.25 205	0.52 119	0.61 279	0.47 207	1.21 493	0.47 251	0.66 433	1.34 361	0.94 430	0.10 163	0.08 115	0.11 194	0.11 206	0.10 52	0.16 253

PFNet	0.60 364	0.33 157	2.47 426	0.41 393	0.55 483	0.62 318	0.27 252	0.61 179	0.63 309	0.61 378	0.56 300	0.45 230	0.32 219	1.88 456	1.14 458	0.28 484	0.09 185	0.12 249	0.16 346	0.26 362	0.20 322

ADLNet	0.60 364	0.71 357	1.95 311	0.35 313	0.34 384	0.67 372	0.34 349	0.90 389	0.74 413	0.68 427	0.62 344	0.80 423	0.45 332	1.78 428	0.64 382	0.14 348	0.11 273	0.14 344	0.14 304	0.29 382	0.21 331

ARAFT	0.60 364	1.23 502	3.10 506	0.28 142	0.16 83	0.64 346	0.36 364	0.90 389	0.67 354	0.61 378	0.49 231	0.55 288	0.31 213	1.24 355	0.32 217	0.10 163	0.08 115	0.14 344	0.13 276	0.37 445	0.21 331

ETE_ROB	0.60 364	0.71 357	1.55 149	0.37 352	0.25 280	0.69 390	0.51 437	1.47 526	0.70 374	0.80 460	0.69 403	0.85 441	0.49 369	1.36 363	0.58 366	0.16 386	0.13 318	0.19 432	0.16 346	0.21 285	0.23 368

LALA_ROB	0.60 364	0.76 372	1.69 172	0.36 331	0.29 327	0.79 442	0.55 451	0.94 424	0.77 439	0.81 465	0.67 386	0.94 466	0.49 369	0.99 322	0.73 405	0.21 442	0.15 360	0.20 440	0.18 376	0.23 315	0.21 331

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 372	0.61 310	3.35 526	0.33 266	0.58 490	0.66 366	0.20 81	0.98 454	0.55 224	0.73 444	0.52 256	0.99 476	0.65 428	0.58 234	0.29 176	0.10 163	0.16 377	0.10 130	0.41 501	0.29 382	0.20 322

RAFT-RH_RVC	0.61 372	0.50 274	2.33 396	0.36 331	0.29 327	0.60 277	0.18 53	0.44 56	0.58 250	0.76 452	1.91 518	0.47 251	0.29 197	1.60 402	1.23 467	0.14 348	0.07 42	0.13 308	0.13 276	0.10 52	0.09 57

FADNet-RVC	0.61 372	1.26 507	2.12 354	0.33 266	0.26 295	0.59 265	0.29 293	0.86 360	0.62 297	0.45 197	0.50 239	0.62 328	0.46 345	1.73 420	0.55 349	0.17 400	0.20 428	0.17 406	0.18 376	0.59 504	0.28 412

RASNet	0.61 372	0.68 348	2.03 336	0.35 313	0.46 464	0.65 360	0.28 269	0.78 296	0.70 374	0.48 225	0.64 372	0.93 462	0.61 417	2.21 486	0.73 405	0.12 277	0.09 185	0.09 81	0.10 144	0.14 134	0.11 105

XPNet_ROB	0.61 372	0.72 361	1.66 167	0.37 352	0.27 308	0.67 372	0.47 430	0.89 383	0.71 384	0.78 458	0.70 413	0.81 426	0.53 381	1.70 415	0.76 409	0.21 442	0.16 377	0.16 389	0.15 327	0.20 271	0.21 331

YMNet	0.62 377	0.72 361	1.93 299	0.41 393	0.41 440	0.87 466	0.43 402	0.87 369	0.71 384	0.74 447	0.81 440	0.83 433	0.46 345	0.86 311	0.93 428	0.19 426	0.22 443	0.20 440	0.17 363	0.41 469	0.21 331

YMNet_1	0.62 377	0.72 361	1.93 299	0.41 393	0.41 440	0.87 466	0.43 402	0.87 369	0.71 384	0.74 447	0.81 440	0.83 433	0.46 345	0.86 311	0.93 428	0.19 426	0.22 443	0.20 440	0.17 363	0.41 469	0.21 331

DDVS	0.62 377	0.40 213	1.40 118	2.21 552	0.35 396	0.87 466	1.00 516	0.69 216	0.50 171	0.53 275	0.56 300	0.90 455	0.37 253	1.22 350	0.47 314	0.15 365	0.14 335	0.14 344	0.12 244	0.19 256	0.22 344

DRaft	0.62 377	0.38 199	1.76 202	0.24 53	0.16 83	0.64 346	0.66 478	0.53 128	0.53 205	0.67 420	0.99 475	0.38 173	1.00 489	1.44 371	2.10 508	0.10 163	0.14 335	0.10 130	0.14 304	0.18 235	0.21 331

DMCA-RVC	0.62 377	0.96 448	2.63 453	0.36 331	0.90 521	0.56 213	0.31 314	0.69 216	0.57 239	0.68 427	0.52 256	0.59 316	0.56 393	1.23 352	0.53 342	0.16 386	0.38 498	0.20 440	0.15 327	0.20 271	0.15 226

HSM	0.62 377	0.76 372	1.72 183	0.30 189	0.29 327	0.64 346	0.28 269	0.94 424	0.62 297	0.58 346	0.57 308	1.40 514	0.64 426	2.59 517	0.42 285	0.11 225	0.08 115	0.10 130	0.08 79	0.14 134	0.11 105

UGAM-zero	0.63 383	0.39 208	2.49 429	0.30 189	0.49 469	0.67 372	0.19 62	0.91 399	0.45 126	0.77 456	0.45 188	1.16 503	0.82 465	2.05 473	0.29 176	0.09 71	0.15 360	0.09 81	0.44 505	0.11 70	0.22 344

fast-acv-ft	0.63 383	0.88 422	3.10 506	0.38 367	0.30 338	0.79 442	0.48 433	0.69 216	0.72 394	0.58 346	0.78 436	0.76 410	0.60 408	0.67 268	0.73 405	0.15 365	0.15 360	0.18 426	0.17 363	0.37 445	0.16 253

PSM-AAD	0.63 383	0.22 37	1.77 211	0.37 352	0.23 249	0.86 462	1.17 528	0.59 167	0.60 262	0.64 407	0.71 417	0.68 367	2.93 543	0.65 264	0.31 206	0.09 71	0.07 42	0.17 406	0.15 327	0.13 111	0.33 447

PS-NSSS	0.63 383	1.00 466	1.81 243	0.30 189	0.31 355	0.63 335	0.34 349	0.98 454	0.69 365	0.54 288	0.74 427	0.51 270	0.41 293	2.43 505	0.48 320	0.24 466	0.17 395	0.27 474	0.18 376	0.27 371	0.21 331

test_for_model	0.64 387	1.60 526	1.82 249	1.23 535	1.02 530	0.53 177	0.23 152	0.75 257	0.50 171	0.57 328	0.29 85	0.25 87	0.20 74	0.26 18	0.22 88	0.76 525	0.31 484	0.08 31	0.07 53	1.68 545	0.50 501

TransformOpticalFlow	0.64 387	0.56 298	2.66 458	0.44 415	0.26 295	0.62 318	0.28 269	0.83 333	0.71 384	0.76 452	0.74 427	0.91 457	0.85 470	1.83 441	0.81 419	0.10 163	0.07 42	0.11 194	0.09 109	0.11 70	0.12 142

pcwnet_v2	0.64 387	0.49 268	4.41 544	0.32 245	0.27 308	0.60 277	0.25 205	0.97 450	0.88 472	0.59 360	0.70 413	0.63 331	0.55 389	0.66 267	0.37 251	0.17 400	0.15 360	0.15 371	0.14 304	0.21 285	0.23 368

RAFT + AFF	0.64 387	1.20 499	1.95 311	0.34 297	0.33 376	0.67 372	0.52 440	0.99 466	0.74 413	0.53 275	0.58 314	0.57 306	0.80 462	1.76 425	0.51 335	0.12 277	0.27 475	0.15 371	0.14 304	0.43 477	0.29 418

FADNet	0.64 387	1.22 501	2.06 338	0.32 245	0.30 338	0.66 366	0.29 293	0.88 377	0.72 394	0.44 187	0.48 214	0.66 351	0.57 398	1.84 446	0.45 304	0.46 506	0.20 428	0.17 406	0.19 396	0.59 504	0.24 380

DRN-Test	0.64 387	0.43 231	2.44 419	0.39 377	0.44 450	0.80 448	0.41 392	1.02 485	0.78 444	0.80 460	0.63 356	0.69 374	0.56 393	1.79 432	0.69 393	0.15 365	0.12 299	0.17 406	0.16 346	0.18 235	0.17 271

StereoDRNet	0.64 387	0.88 422	2.35 401	0.41 393	0.45 458	0.73 411	0.47 430	0.94 424	0.74 413	0.75 449	0.54 279	0.74 400	0.47 353	1.70 415	0.72 402	0.15 365	0.14 335	0.15 371	0.14 304	0.20 271	0.19 307

NOSS_ROB	0.64 387	0.65 338	1.62 161	0.46 434	0.25 280	0.67 372	0.30 301	0.93 416	0.77 439	0.59 360	0.57 308	0.77 412	0.38 260	2.78 528	0.44 300	0.23 458	0.24 454	0.28 477	0.26 440	0.27 371	0.39 477

Wz-Net-MNSev	0.65 395	0.97 456	2.19 371	0.36 331	0.33 376	0.90 472	0.60 466	0.92 408	0.81 457	0.75 449	0.72 422	0.73 394	0.65 428	1.39 365	0.71 398	0.16 386	0.13 318	0.14 344	0.14 304	0.24 330	0.18 291

FINET	0.65 395	0.95 445	3.06 503	0.35 313	0.40 433	0.58 248	0.48 433	0.92 408	1.10 504	0.57 328	0.68 394	0.47 251	0.44 328	1.15 345	0.60 370	0.23 458	0.21 437	0.17 406	0.15 327	0.26 362	0.25 389

CVANet_RVC	0.65 395	0.80 393	2.13 356	0.36 331	0.26 295	0.62 318	0.42 395	0.84 344	0.72 394	0.69 429	0.68 394	0.68 367	0.52 379	2.64 519	0.42 285	0.19 426	0.12 299	0.22 451	0.17 363	0.37 445	0.15 226

NCCL2	0.65 395	0.94 438	1.96 320	0.43 408	0.30 338	0.71 399	0.68 484	0.84 344	0.65 330	0.70 433	0.60 332	0.86 445	0.54 384	1.56 392	0.57 361	0.20 436	0.16 377	0.67 518	0.25 433	0.22 302	0.24 380

TCMNet	0.66 399	0.85 412	2.55 446	0.50 451	0.52 477	0.72 405	0.39 383	0.87 369	0.72 394	0.58 346	0.68 394	0.63 331	0.46 345	1.70 415	0.63 377	0.18 411	0.18 405	0.23 458	0.18 376	0.38 452	0.27 406

ACV-stereo	0.66 399	0.76 372	2.86 483	0.32 245	0.25 280	1.01 486	0.60 466	0.59 167	0.52 186	0.41 171	0.45 188	1.55 520	0.94 484	1.40 368	0.69 393	0.14 348	0.13 318	0.12 249	0.11 206	0.20 271	0.19 307

ttt	0.66 399	0.22 37	1.68 170	0.34 297	0.24 262	0.60 277	0.26 227	1.00 474	0.77 439	0.55 306	0.67 386	0.54 284	0.36 239	2.14 482	3.03 527	0.16 386	0.13 318	0.13 308	0.12 244	0.15 151	0.17 271

GrayStereo	0.66 399	0.19 7	1.76 202	0.90 517	0.23 249	0.62 318	1.42 542	0.62 183	0.60 262	0.72 440	0.78 436	0.56 300	3.07 546	0.60 246	0.26 143	0.09 71	0.08 115	0.10 130	0.21 412	0.11 70	0.18 291

PSMNet_ROB	0.66 399	1.01 470	2.33 396	0.38 367	0.31 355	0.72 405	0.55 451	0.86 360	0.69 365	0.54 288	0.60 332	0.75 406	0.47 353	2.00 470	0.82 420	0.17 400	0.13 318	0.19 432	0.19 396	0.24 330	0.27 406

DispNO	0.67 404	0.98 460	2.58 447	0.31 216	0.27 308	0.59 265	0.29 293	0.83 333	0.68 356	0.53 275	0.79 439	0.83 433	0.47 353	2.46 507	0.68 391	0.12 277	0.10 226	0.19 432	0.31 466	0.16 187	0.17 271

STrans-v2	0.67 404	0.56 298	2.64 455	0.27 117	0.23 249	0.57 231	0.33 345	0.96 442	0.69 365	0.92 482	0.85 452	0.89 453	0.93 481	1.83 441	1.21 465	0.09 71	0.07 42	0.10 130	0.09 109	0.11 70	0.12 142

hitnet-ft	0.67 404	0.80 393	1.90 287	0.28 142	0.22 229	0.69 390	0.36 364	0.85 350	0.65 330	0.56 317	0.84 448	1.03 483	0.95 487	2.32 492	0.55 349	0.23 458	0.14 335	0.41 503	0.13 276	0.24 330	0.17 271

FADNet-RVC-Resample	0.67 404	1.16 497	3.16 512	0.37 352	0.29 327	0.62 318	0.38 378	0.86 360	0.63 309	0.51 257	0.50 239	0.57 306	0.45 332	1.57 395	0.49 325	0.24 466	0.32 490	0.23 458	0.19 396	0.27 371	0.62 511

RP	0.67 404	0.82 402	1.94 308	0.43 408	0.44 450	0.65 360	0.45 419	0.89 383	0.82 458	0.66 416	0.92 462	0.99 476	0.76 457	1.55 391	0.66 385	0.25 471	0.18 405	0.23 458	0.20 406	0.31 401	0.22 344

HSM-Net_RVC	0.67 404	0.34 170	2.23 381	0.26 101	0.19 177	0.67 372	0.29 293	1.26 518	0.69 365	0.72 440	0.70 413	0.78 415	0.42 310	3.77 547	0.41 283	0.13 307	0.09 185	0.10 130	0.09 109	0.12 81	0.11 105
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 404	0.92 430	1.76 202	0.37 352	0.24 262	0.66 366	0.56 456	0.82 327	0.74 413	1.16 502	0.62 344	0.61 324	0.48 362	2.70 524	0.50 330	0.20 436	0.11 273	0.35 493	0.14 304	0.32 408	0.16 253

ADLNet2	0.68 411	0.84 408	3.19 516	0.33 266	0.36 404	0.64 346	0.37 372	0.89 383	0.79 449	0.54 288	0.65 381	0.93 462	0.48 362	2.07 475	0.56 357	0.13 307	0.11 273	0.11 194	0.11 206	0.33 416	0.18 291

DEmStereo	0.68 411	0.31 146	2.25 383	0.42 404	0.17 111	0.66 366	0.89 507	0.51 105	0.59 257	0.60 369	1.01 478	0.45 230	1.26 504	1.54 390	2.26 514	0.10 163	0.08 115	0.10 130	0.10 144	0.10 52	0.11 105

Nwc_Net	0.68 411	0.83 406	2.53 436	0.41 393	0.39 424	0.77 433	0.38 378	1.01 482	0.70 374	0.60 369	0.99 475	0.98 473	0.68 438	1.41 369	0.63 377	0.23 458	0.15 360	0.23 458	0.25 433	0.23 315	0.18 291

AANet_RVC	0.68 411	1.00 466	2.09 346	0.33 266	0.25 280	0.58 248	0.32 337	0.81 320	0.80 452	0.61 378	0.94 467	0.80 423	0.41 293	2.46 507	1.02 447	0.36 498	0.14 335	0.10 130	0.09 109	0.23 315	0.22 344

IPLG	0.69 415	0.84 408	2.43 417	0.35 313	0.21 204	1.65 523	0.61 470	1.36 522	0.58 250	1.39 522	0.51 243	0.37 166	0.87 474	1.41 369	0.36 245	0.09 71	0.07 42	0.14 344	0.12 244	0.32 408	0.11 105

GwcNet	0.69 415	0.71 357	3.12 509	0.36 331	0.45 458	0.81 449	0.44 413	0.86 360	0.84 463	0.60 369	0.74 427	0.82 431	0.49 369	1.65 408	0.66 385	0.16 386	0.15 360	0.15 371	0.15 327	0.31 401	0.24 380

AF-Net	0.69 415	0.92 430	2.21 373	0.41 393	0.40 433	0.68 384	0.40 386	1.02 485	0.86 466	0.69 429	1.03 482	1.04 486	0.84 469	1.19 347	0.78 413	0.22 455	0.14 335	0.25 470	0.17 363	0.30 393	0.18 291

stereogan	0.69 415	0.51 276	2.44 419	0.39 377	0.39 424	1.01 486	0.41 392	0.94 424	0.92 482	0.73 444	0.85 452	1.15 501	0.69 440	1.57 395	0.53 342	0.19 426	0.18 405	0.20 440	0.16 346	0.36 437	0.24 380

PAM_32	0.70 419	0.35 177	2.73 471	0.54 469	0.61 499	1.07 495	0.43 402	0.84 344	0.49 161	0.90 480	0.91 460	1.23 505	0.77 460	0.65 264	1.10 453	0.10 163	0.19 417	0.10 130	0.49 510	0.15 151	0.38 471

PAM	0.70 419	0.35 177	2.72 466	0.56 478	0.62 501	1.08 497	0.53 444	0.85 350	0.44 111	0.93 484	0.92 462	1.24 506	0.68 438	0.64 254	1.01 445	0.10 163	0.19 417	0.10 130	0.48 508	0.14 134	0.38 471

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 419	0.65 338	3.45 527	0.50 451	0.60 497	0.75 421	0.23 152	0.96 442	0.60 262	0.76 452	1.30 499	0.81 426	0.60 408	0.57 231	0.82 420	0.10 163	0.16 377	0.11 194	0.43 504	0.31 401	0.22 344

xxxx	0.70 419	0.21 22	1.33 104	0.28 142	0.18 145	0.63 335	0.24 185	1.02 485	0.69 365	0.50 244	0.62 344	0.58 313	0.38 260	1.47 383	5.21 552	0.13 307	0.12 299	0.11 194	0.10 144	0.12 81	0.15 226

APVNet	0.70 419	0.67 346	2.71 464	0.38 367	0.36 404	0.85 460	0.43 402	0.91 399	0.68 356	0.55 306	0.69 403	0.75 406	0.55 389	2.31 491	0.78 413	0.17 400	0.17 395	0.24 465	0.19 396	0.33 416	0.23 368

Syn2CoEx	0.70 419	1.07 480	2.74 472	0.43 408	0.30 338	0.64 346	0.42 395	0.99 466	0.78 444	0.62 389	0.78 436	0.74 400	0.72 447	1.92 463	0.61 373	0.20 436	0.17 395	0.19 432	0.15 327	0.29 382	0.22 344

FAT-Stereo	0.70 419	0.54 287	2.88 485	0.36 331	0.29 327	0.62 318	0.54 448	0.97 450	0.87 469	0.76 452	0.92 462	0.94 466	0.80 462	1.84 446	0.57 361	0.18 411	0.19 417	0.17 406	0.16 346	0.22 302	0.25 389

RYNet	0.70 419	0.56 298	2.25 383	0.35 313	0.41 440	0.86 462	0.43 402	0.94 424	0.82 458	0.62 389	0.53 267	0.91 457	0.60 408	2.70 524	1.00 441	0.14 348	0.11 273	0.16 389	0.14 304	0.25 342	0.27 406

PWC_ROB	0.70 419	0.94 438	1.88 275	0.39 377	0.39 424	0.62 318	0.30 301	0.98 454	0.94 483	0.91 481	1.29 498	0.77 412	0.62 422	1.62 406	1.03 449	0.18 411	0.11 273	0.18 426	0.13 276	0.51 496	0.22 344

ccnet	0.71 428	0.41 219	1.59 154	0.40 386	0.45 458	1.06 490	0.55 451	0.98 454	0.71 384	0.88 476	0.97 472	0.82 431	0.88 477	1.68 412	0.94 430	0.32 491	0.26 469	0.32 489	0.27 445	0.34 423	0.30 427

RGC	0.71 428	0.97 456	2.18 369	0.44 415	0.44 450	0.73 411	0.40 386	0.94 424	0.71 384	0.71 437	1.04 485	1.01 479	0.71 444	1.74 422	0.70 395	0.23 458	0.18 405	0.28 477	0.26 440	0.29 382	0.27 406

CBMV	0.71 428	0.76 372	2.64 455	0.33 266	0.20 191	0.78 438	0.79 499	0.98 454	0.78 444	0.85 475	0.71 417	0.86 445	1.10 499	1.46 376	0.62 375	0.18 411	0.20 428	0.21 448	0.19 396	0.25 342	0.33 447
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 431	1.10 482	2.15 362	1.11 531	0.59 492	0.62 318	0.19 62	0.75 257	0.53 205	0.56 317	0.63 356	0.47 251	0.31 213	1.11 337	0.33 227	0.75 524	0.45 508	0.84 523	0.64 530	0.69 512	0.54 502

mmx	0.72 431	0.23 53	2.01 329	0.30 189	0.21 204	0.57 231	0.26 227	0.99 466	0.76 435	0.53 275	0.63 356	0.66 351	0.39 274	2.52 512	3.43 538	0.13 307	0.10 226	0.15 371	0.13 276	0.15 151	0.15 226

xxx	0.72 431	0.23 53	2.01 329	0.30 189	0.21 204	0.57 231	0.26 227	0.99 466	0.76 435	0.53 275	0.63 356	0.66 351	0.39 274	2.52 512	3.43 538	0.13 307	0.10 226	0.15 371	0.13 276	0.15 151	0.15 226

LL-Strereo	0.72 431	1.29 509	2.49 429	0.36 331	0.45 458	0.55 198	0.32 337	0.93 416	0.71 384	0.67 420	0.58 314	0.85 441	0.79 461	2.67 523	0.46 305	0.10 163	0.18 405	0.14 344	0.12 244	0.40 466	0.42 487

test_xeample	0.72 431	0.21 22	1.36 109	0.27 117	0.17 111	0.59 265	0.28 269	1.01 482	0.70 374	0.55 306	0.67 386	0.44 221	0.39 274	1.88 456	5.17 551	0.12 277	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.13 111	0.15 226

SHD	0.72 431	0.77 381	2.36 404	0.45 429	0.40 433	0.71 399	0.32 337	1.02 485	1.25 514	1.07 495	0.84 448	0.90 455	0.73 450	1.09 333	0.98 435	0.21 442	0.18 405	0.20 440	0.21 412	0.32 408	0.31 435

RTSC	0.72 431	1.00 466	2.22 377	0.40 386	0.29 327	0.82 452	0.31 314	0.96 442	1.10 504	0.92 482	0.81 440	0.78 415	0.58 402	1.23 352	1.55 485	0.18 411	0.17 395	0.14 344	0.17 363	0.43 477	0.30 427

PASM	0.72 431	0.68 348	1.91 293	0.47 439	0.44 450	0.60 277	0.51 437	0.76 270	0.80 452	0.77 456	0.67 386	0.87 447	0.61 417	2.40 501	0.67 388	0.32 491	0.35 492	0.36 495	0.41 501	0.45 486	0.39 477

PWCDC_ROB	0.72 431	1.06 477	2.09 346	0.47 439	0.36 404	0.78 438	0.26 227	0.98 454	1.34 518	0.61 378	2.07 520	0.64 340	0.61 417	0.83 306	0.71 398	0.31 490	0.14 335	0.15 371	0.12 244	0.60 507	0.21 331

ff1	0.73 440	0.23 53	2.01 329	0.30 189	0.21 204	0.57 231	0.26 227	0.74 246	0.88 472	0.53 275	0.63 356	0.66 351	0.39 274	2.52 512	3.43 538	0.10 163	0.24 454	0.15 371	0.13 276	0.25 342	0.36 461

GASNet	0.73 440	1.47 522	3.04 501	0.47 439	0.33 376	0.57 231	0.34 349	0.91 399	0.75 426	0.58 346	0.58 314	0.74 400	0.55 389	2.03 471	0.65 384	0.21 442	0.15 360	0.19 432	0.17 363	0.51 496	0.28 412

XQC	0.73 440	0.98 460	2.39 408	0.46 434	0.35 396	0.81 449	0.46 422	1.00 474	1.00 491	0.80 460	0.69 403	0.88 451	0.74 455	1.32 359	1.20 463	0.24 466	0.16 377	0.23 458	0.20 406	0.41 469	0.33 447

1111x	0.74 443	0.21 22	1.93 299	0.31 216	0.17 111	0.63 335	0.32 337	1.03 492	0.74 413	0.52 265	0.62 344	0.57 306	0.47 353	2.38 497	4.25 546	0.12 277	0.14 335	0.11 194	0.12 244	0.12 81	0.14 193

Anonymous_2	0.74 443	0.32 152	1.65 163	0.33 266	0.30 338	0.67 372	0.32 337	0.69 216	0.46 135	0.48 225	0.41 167	0.84 438	0.58 402	0.51 209	0.40 277	0.32 491	0.38 498	1.43 546	3.69 562	0.80 521	0.27 406

GANetREF_RVC	0.75 445	1.15 492	2.46 422	0.47 439	0.26 295	0.83 454	0.61 470	0.97 450	0.89 476	0.62 389	0.61 339	0.72 391	0.59 405	2.42 503	0.55 349	0.32 491	0.25 467	0.36 495	0.24 426	0.39 461	0.31 435
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
GANet	0.75 445	0.84 408	2.01 329	0.40 386	0.25 280	0.74 415	0.66 478	0.87 369	0.73 409	0.71 437	1.07 487	0.84 438	0.59 405	2.71 526	1.15 460	0.17 400	0.16 377	0.44 506	0.16 346	0.31 401	0.20 322

PDISCO_ROB	0.75 445	1.06 477	2.11 351	0.64 495	0.59 492	1.13 501	0.43 402	1.14 509	1.05 497	0.64 407	0.71 417	0.96 469	0.61 417	1.21 348	0.76 409	0.37 499	0.18 405	0.27 474	0.24 426	0.56 503	0.32 440

HBP-ISP	0.76 448	1.30 510	3.19 516	0.35 313	0.26 295	0.85 460	0.54 448	1.03 492	0.72 394	0.80 460	0.69 403	0.68 367	0.83 466	2.04 472	0.44 300	0.23 458	0.24 454	0.29 484	0.25 433	0.28 377	0.24 380

Wz-Net-SNSev	0.76 448	1.32 514	3.11 508	0.40 386	0.31 355	0.71 399	0.60 466	0.98 454	0.87 469	0.67 420	0.83 445	0.96 469	0.60 408	1.67 411	0.97 434	0.16 386	0.15 360	0.16 389	0.17 363	0.36 437	0.24 380

FTStereo	0.76 448	0.18 5	2.35 401	0.71 502	0.21 204	0.73 411	1.79 545	0.57 153	0.53 205	1.07 495	1.63 512	1.29 508	2.13 535	0.75 291	0.29 176	0.19 426	0.08 115	0.12 249	0.11 206	0.11 70	0.40 481

CBMV_ROB	0.76 448	0.42 226	2.68 460	0.33 266	0.22 229	0.74 415	0.47 430	0.96 442	0.76 435	1.04 494	0.96 470	0.88 451	0.93 481	2.06 474	1.19 462	0.22 455	0.24 454	0.27 474	0.25 433	0.25 342	0.28 412

DDUNet	0.77 452	1.12 484	1.88 275	0.76 506	0.69 507	0.84 456	0.43 402	0.85 350	0.65 330	0.67 420	0.75 430	0.91 457	0.52 379	1.03 328	0.57 361	0.54 510	0.37 496	0.95 530	0.52 515	0.71 514	0.57 506

UDG	0.77 452	1.23 502	2.15 362	0.67 500	0.59 492	0.78 438	0.38 378	0.90 389	0.70 374	0.61 378	0.69 403	1.01 479	0.67 435	1.02 326	0.73 405	0.45 504	0.34 491	0.87 524	0.51 513	0.67 511	0.46 493

aanetorigin	0.77 452	0.80 393	2.59 449	0.43 408	0.44 450	0.58 248	1.01 518	0.57 153	0.68 356	1.53 527	1.23 494	0.81 426	1.08 497	1.07 331	1.07 451	0.18 411	0.15 360	0.17 406	0.21 412	0.54 501	0.30 427

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 452	1.04 475	2.06 338	0.94 521	0.35 396	0.89 471	0.40 386	0.85 350	0.63 309	0.55 306	0.63 356	0.75 406	0.38 260	2.38 497	0.48 320	1.10 537	0.31 484	0.36 495	0.21 412	0.53 500	0.55 505

222	0.78 456	0.23 53	1.23 88	0.28 142	0.18 145	0.62 318	0.24 185	1.02 485	0.70 374	0.58 346	0.66 383	0.46 243	0.42 310	1.80 436	6.53 557	0.13 307	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.12 81	0.17 271

EAI-Stereo	0.78 456	0.25 71	1.67 169	0.54 469	0.59 492	1.95 532	2.05 548	1.11 508	0.64 317	0.95 487	1.49 507	0.50 267	0.67 435	0.59 240	1.44 480	0.09 71	0.19 417	0.09 81	0.49 510	0.13 111	0.22 344

NCC-stereo	0.79 458	0.94 438	2.42 413	0.59 487	0.45 458	1.90 530	0.46 422	0.99 466	0.72 394	0.64 407	0.84 448	0.91 457	0.73 450	1.80 436	1.00 441	0.27 480	0.19 417	0.23 458	0.31 466	0.24 330	0.22 344

Abc-Net	0.79 458	0.94 438	2.42 413	0.59 487	0.45 458	1.90 530	0.46 422	0.99 466	0.72 394	0.64 407	0.84 448	0.91 457	0.73 450	1.80 436	1.00 441	0.27 480	0.19 417	0.23 458	0.31 466	0.24 330	0.22 344
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SQANet	0.80 460	1.58 525	2.53 436	0.76 506	0.83 516	0.76 425	0.36 364	0.83 333	0.64 317	0.63 397	0.69 403	0.73 394	0.51 374	1.21 348	0.53 342	0.77 526	0.29 478	0.59 514	0.29 451	0.86 523	0.61 510

anonymity	0.80 460	0.66 345	1.29 96	0.59 487	0.75 511	0.67 372	0.52 440	0.95 437	0.71 384	0.94 485	0.70 413	0.67 360	0.87 474	0.71 284	1.35 473	0.64 517	0.62 524	0.58 512	1.44 552	0.60 507	0.65 514

S-Stereo	0.80 460	0.69 352	3.89 535	0.39 377	0.37 415	0.69 390	0.70 489	0.94 424	0.98 490	0.62 389	0.91 460	0.83 433	0.60 408	2.37 494	0.66 385	0.18 411	0.21 437	0.17 406	0.18 376	0.30 393	0.35 453

ADCRef	0.80 460	0.96 448	2.29 390	0.37 352	0.35 396	0.96 479	0.51 437	0.87 369	0.75 426	0.88 476	0.83 445	0.61 324	1.36 513	1.02 326	3.27 533	0.13 307	0.11 273	0.17 406	0.19 396	0.25 342	0.21 331

DANet	0.80 460	0.65 338	2.21 373	1.19 534	0.48 468	0.74 415	1.25 531	0.89 383	1.53 527	0.89 478	0.71 417	0.96 469	0.56 393	1.83 441	0.96 433	0.18 411	0.16 377	0.19 432	0.16 346	0.26 362	0.29 418
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	0.81 465	1.14 488	2.42 413	0.30 189	0.24 262	0.71 399	0.24 185	0.95 437	0.61 279	0.44 187	0.56 300	0.59 316	0.42 310	1.52 388	0.68 391	0.94 530	0.96 545	0.28 477	1.00 545	0.90 524	1.36 547

edge stereo	0.81 465	0.73 366	3.30 522	0.37 352	1.21 538	0.62 318	0.39 383	0.93 416	0.79 449	0.80 460	0.88 457	1.14 500	0.71 444	2.18 484	0.71 398	0.21 442	0.20 428	0.26 473	0.18 376	0.38 452	0.26 399

MIPNet	0.83 467	0.81 398	2.40 410	0.61 492	0.18 145	1.48 513	1.39 538	1.60 532	0.74 413	1.94 532	0.85 452	0.73 394	1.68 527	0.87 314	0.31 206	0.09 71	0.08 115	0.11 194	0.32 472	0.25 342	0.12 142

FBW_ROB	0.83 467	0.77 381	1.77 211	0.44 415	0.30 338	0.87 466	0.46 422	1.10 504	0.91 479	0.81 465	0.75 430	1.01 479	0.61 417	3.66 546	1.23 467	0.26 475	0.23 451	0.36 495	0.25 433	0.27 371	0.62 511

PA-Net	0.84 469	1.00 466	3.49 528	0.63 494	0.40 433	0.70 397	0.52 440	0.86 360	0.84 463	0.52 265	0.59 317	0.70 384	0.54 384	2.35 493	2.23 512	0.17 400	0.27 475	0.19 432	0.28 448	0.22 302	0.36 461
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 470	1.15 492	2.13 356	0.88 516	0.38 421	0.88 470	0.44 413	1.06 498	0.79 449	0.58 346	0.69 403	0.65 344	0.50 372	2.74 527	0.51 335	0.93 529	0.39 504	0.87 524	0.29 451	0.54 501	0.54 502

THIR-Stereo	0.86 471	0.62 316	2.13 356	0.25 71	0.16 83	0.58 248	2.74 554	0.59 167	0.51 179	0.62 389	1.62 511	0.97 472	1.80 531	1.69 414	2.25 513	0.10 163	0.08 115	0.14 344	0.11 206	0.15 151	0.11 105

DeepPrunerF	0.86 471	0.86 415	2.91 492	0.45 429	0.50 470	0.64 346	0.48 433	1.14 509	2.64 546	0.63 397	0.61 339	0.65 344	0.62 422	2.21 486	1.31 470	0.23 458	0.19 417	0.30 485	0.28 448	0.36 437	0.25 389

DPSNet	0.86 471	0.60 306	2.34 398	0.58 483	0.36 404	1.07 495	0.75 495	1.30 519	1.05 497	0.70 433	0.68 394	0.94 466	1.29 505	2.08 476	1.82 496	0.26 475	0.23 451	0.16 389	0.17 363	0.48 489	0.40 481

AAGNet	0.88 474	0.33 157	1.79 236	0.54 469	0.98 525	0.62 318	0.46 422	0.50 97	0.60 262	0.58 346	0.53 267	0.50 267	0.73 450	1.23 352	7.48 558	0.11 225	0.07 42	0.12 249	0.10 144	0.14 134	0.09 57

Consistency-Raft	0.88 474	0.93 436	3.23 520	0.99 525	0.64 502	0.77 433	0.55 451	0.98 454	0.97 487	0.61 378	1.03 482	0.65 344	1.05 494	0.79 303	1.38 475	0.44 502	0.46 510	0.51 510	0.58 524	0.65 509	0.47 494

PVD	0.90 476	0.85 412	2.15 362	0.53 466	0.50 470	0.99 482	0.56 456	1.15 512	1.64 530	1.41 523	1.41 506	1.11 498	1.13 501	1.35 362	1.31 470	0.26 475	0.28 477	0.28 477	0.26 440	0.37 445	0.49 498

Wz-Net-TNSev	0.91 477	1.73 537	3.08 504	0.36 331	0.31 355	1.00 485	0.71 490	1.06 498	0.97 487	0.71 437	0.72 422	1.09 494	0.87 474	2.42 503	1.59 486	0.20 436	0.20 428	0.16 389	0.20 406	0.44 485	0.35 453

SAMSARA	0.91 477	0.97 456	2.22 377	0.80 510	0.58 490	1.32 507	1.31 533	1.01 482	0.94 483	1.36 518	0.87 455	1.38 513	0.90 479	1.72 419	1.02 447	0.24 466	0.30 482	0.22 451	0.25 433	0.36 437	0.35 453

WZ-Net	0.92 479	1.31 511	3.76 532	0.41 393	0.36 404	0.86 462	0.71 490	1.00 474	1.06 500	0.82 469	0.92 462	1.06 490	1.05 494	2.16 483	1.61 487	0.19 426	0.13 318	0.15 371	0.16 346	0.32 408	0.28 412

MFMNet_re	0.92 479	1.28 508	2.53 436	0.82 514	0.76 514	0.90 472	0.75 495	0.98 454	1.04 496	1.03 492	1.05 486	0.84 438	0.94 484	0.83 306	0.72 402	0.68 519	0.60 522	0.63 516	0.60 526	0.77 519	0.74 517

test_sample9	0.94 481	0.62 316	1.93 299	0.27 117	0.22 229	0.68 384	0.31 314	0.93 416	0.66 345	0.57 328	0.51 243	0.55 288	0.45 332	1.91 459	2.55 520	0.61 514	4.16 561	0.87 524	0.56 519	0.25 342	0.23 368

CrosDoStereo	0.94 481	0.37 189	2.53 436	0.25 71	0.32 363	0.54 185	3.76 558	0.72 231	0.60 262	0.70 433	1.40 504	0.53 278	1.49 520	1.78 428	3.09 528	0.10 163	0.08 115	0.11 194	0.11 206	0.21 285	0.11 105

DeepStereo_LL	0.94 481	0.37 189	2.53 436	0.25 71	0.32 363	0.54 185	3.76 558	0.72 231	0.60 262	0.70 433	1.40 504	0.53 278	1.49 520	1.78 428	3.09 528	0.10 163	0.08 115	0.11 194	0.11 206	0.21 285	0.11 105

ADCP+	0.94 481	1.12 484	3.14 510	0.34 297	0.39 424	1.06 490	0.79 499	0.89 383	0.80 452	0.66 416	0.67 386	0.85 441	1.55 523	0.93 316	4.55 548	0.13 307	0.11 273	0.16 389	0.15 327	0.26 362	0.25 389

ADCMid	0.96 485	1.32 514	2.74 472	0.38 367	0.35 396	0.99 482	0.58 462	0.94 424	0.86 466	1.23 511	1.01 478	1.01 479	1.00 489	1.05 330	3.97 541	0.21 442	0.19 417	0.42 504	0.32 472	0.40 466	0.29 418

G-Net	0.99 486	0.64 331	2.76 474	0.57 481	0.67 504	2.03 537	0.72 493	0.76 270	0.67 354	1.14 501	2.56 534	1.30 511	1.02 491	1.48 384	1.74 493	0.25 471	0.24 454	0.24 465	0.26 440	0.37 445	0.31 435

ADCL	0.99 486	0.79 391	2.43 417	0.39 377	0.32 363	1.50 515	1.90 546	0.92 408	0.97 487	1.26 515	1.27 496	1.00 478	1.42 518	1.14 343	3.31 534	0.17 400	0.14 335	0.22 451	0.21 412	0.30 393	0.22 344

ADCPNet	0.99 486	0.99 464	3.93 538	0.37 352	0.68 506	1.36 509	0.62 474	0.87 369	0.76 435	0.78 458	0.81 440	1.08 492	1.18 502	1.14 343	2.49 519	0.21 442	0.69 533	0.21 448	0.95 543	0.29 382	0.37 468

Ntro	1.00 489	1.68 533	2.80 480	0.95 522	0.85 517	1.06 490	0.53 444	0.98 454	0.90 478	0.62 389	0.76 432	0.93 462	0.66 433	1.66 409	0.98 435	0.99 534	0.45 508	0.75 522	0.40 498	1.19 531	0.75 519

AnyNet_C32	1.00 489	1.33 516	2.53 436	0.49 449	0.54 480	1.15 503	1.14 526	0.91 399	0.89 476	1.11 498	0.95 469	0.87 447	0.93 481	1.50 385	4.07 543	0.21 442	0.20 428	0.25 470	0.24 426	0.38 452	0.33 447

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 491	1.67 531	2.32 393	0.47 439	0.39 424	1.47 512	0.95 510	0.95 437	0.91 479	0.84 472	0.94 467	1.05 488	0.60 408	2.95 533	0.72 402	0.41 500	0.72 537	0.32 489	0.55 516	0.74 515	1.22 544

otaku	1.03 492	1.68 533	2.72 466	0.95 522	0.73 510	1.03 488	0.59 464	0.99 466	0.86 466	0.69 429	1.61 510	0.98 473	0.64 426	1.46 376	1.14 458	0.95 531	0.46 510	0.72 521	0.40 498	1.24 535	0.78 522

SGM-Forest	1.04 493	0.42 226	3.59 531	0.41 393	0.32 363	1.05 489	1.32 534	0.94 424	0.83 461	1.16 502	2.23 528	1.03 483	1.39 516	2.49 510	2.35 516	0.21 442	0.21 437	0.20 440	0.19 396	0.23 315	0.32 440
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 494	1.36 519	2.98 498	0.42 404	0.36 404	0.96 479	0.81 503	1.06 498	1.12 506	1.25 512	0.97 472	1.08 492	0.90 479	1.25 356	4.86 550	0.21 442	0.21 437	0.22 451	0.23 424	0.36 437	0.38 471

SPS-STEREO	1.07 495	1.13 487	2.88 485	0.65 498	0.69 507	0.99 482	0.68 484	1.05 497	0.87 469	1.36 518	1.23 494	1.46 516	0.94 484	1.87 449	1.72 492	0.66 518	0.61 523	0.58 512	0.57 522	0.65 509	0.77 521
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.12 496	0.62 316	1.93 299	0.27 117	0.22 229	0.68 384	0.31 314	0.95 437	0.61 279	1.18 509	0.56 300	2.53 533	1.31 508	1.91 459	2.55 520	0.61 514	4.16 561	0.87 524	0.56 519	0.25 342	0.23 368

WCMA_ROB	1.12 496	0.83 406	2.66 458	0.58 483	0.34 384	1.17 505	0.71 490	0.93 416	0.94 483	1.74 530	2.63 537	3.09 538	1.71 529	1.70 415	1.84 497	0.26 475	0.21 437	0.20 440	0.21 412	0.28 377	0.43 488

AnyNet_C01	1.14 498	1.49 523	4.23 543	0.54 469	0.53 478	1.51 516	1.37 536	1.04 496	1.07 501	1.17 507	1.33 502	1.15 501	1.08 497	1.61 405	2.74 523	0.25 471	0.22 443	0.28 477	0.24 426	0.48 489	0.40 481

NaN_ROB	1.14 498	0.94 438	2.96 494	0.53 466	0.56 485	1.13 501	0.99 513	0.98 454	1.00 491	1.09 497	0.87 455	0.77 412	1.06 496	5.90 556	2.72 522	0.16 386	0.23 451	0.16 389	0.24 426	0.22 302	0.36 461

RainbowNet	1.15 500	1.78 538	2.72 466	1.12 532	0.91 522	1.06 490	0.76 497	1.16 513	1.13 508	0.75 449	0.97 472	1.09 494	0.80 462	1.60 402	1.21 465	1.17 539	1.26 549	1.01 533	0.57 522	1.13 529	0.88 530

SuperB	1.15 500	1.14 488	5.43 551	0.36 331	0.26 295	0.81 449	0.89 507	0.88 377	1.17 509	0.67 420	0.68 394	0.63 331	1.39 516	1.74 422	3.37 536	0.15 365	0.12 299	0.17 406	0.16 346	2.80 555	0.25 389

NVStereoNet_ROB	1.16 502	0.95 445	2.54 442	0.58 483	0.55 483	0.78 438	0.63 476	1.00 474	1.08 502	1.03 492	4.07 552	1.48 517	1.22 503	2.88 532	1.27 469	0.50 507	0.46 510	0.54 511	0.62 527	0.50 494	0.63 513
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 503	0.42 226	3.87 534	0.54 469	0.44 450	4.11 554	0.58 462	1.31 520	0.84 463	2.12 534	1.12 490	0.98 473	0.71 444	4.24 551	0.99 440	0.16 386	0.14 335	0.19 432	0.17 363	0.18 235	0.35 453

SANet	1.20 504	1.21 500	3.33 525	0.38 367	0.27 308	1.73 527	0.85 504	1.10 504	2.49 545	1.16 502	1.83 516	1.72 522	1.50 522	2.37 494	2.84 525	0.18 411	0.16 377	0.16 389	0.15 327	0.32 408	0.32 440

RTS	1.21 505	1.31 511	6.39 554	0.52 460	0.51 475	1.61 519	0.79 499	1.03 492	1.37 520	1.13 499	1.30 499	1.10 496	0.85 470	2.65 520	2.08 505	0.21 442	0.24 454	0.18 426	0.18 376	0.43 477	0.32 440

RTSA	1.21 505	1.31 511	6.39 554	0.52 460	0.51 475	1.61 519	0.79 499	1.03 492	1.37 520	1.13 499	1.30 499	1.10 496	0.85 470	2.65 520	2.08 505	0.21 442	0.24 454	0.18 426	0.18 376	0.43 477	0.32 440

MeshStereo	1.21 505	1.15 492	3.01 500	0.34 297	0.28 320	1.10 498	0.69 486	1.35 521	1.01 493	2.71 548	2.41 531	2.96 536	1.45 519	2.80 530	1.40 478	0.22 455	0.22 443	0.22 451	0.19 396	0.50 494	0.26 399
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
SDNR	1.22 508	0.80 393	2.71 464	0.33 266	1.48 546	1.98 536	0.23 152	1.93 541	2.44 543	0.89 478	2.52 532	1.36 512	0.51 374	3.65 545	1.93 498	0.30 488	0.31 484	0.22 451	0.16 346	0.33 416	0.36 461

CSAN	1.25 509	1.12 484	3.04 501	0.51 456	0.37 415	1.06 490	1.15 527	1.22 514	1.08 502	1.17 507	1.91 518	1.04 486	1.31 508	5.96 557	2.43 518	0.26 475	0.22 443	0.24 465	0.24 426	0.31 401	0.30 427

EDNetEfficient	1.27 510	0.70 355	4.05 540	0.64 495	0.98 525	0.94 477	1.40 539	0.85 350	1.75 534	2.34 543	1.33 502	1.05 488	2.21 537	1.58 399	4.15 544	0.15 365	0.19 417	0.14 344	0.27 445	0.38 452	0.32 440

FCDSN-DC	1.29 511	0.54 287	2.50 433	0.47 439	0.41 440	1.12 499	0.60 466	1.10 504	1.27 516	2.23 540	2.87 540	3.67 542	3.12 548	2.39 500	1.69 490	0.30 488	0.26 469	0.31 486	0.30 460	0.35 433	0.38 471
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 512	1.05 476	2.77 476	0.74 505	1.43 541	0.72 405	0.56 456	0.96 442	0.91 479	0.99 489	2.92 543	6.01 556	0.70 442	2.38 497	3.32 535	0.13 307	0.10 226	0.08 31	0.06 9	0.34 423	0.22 344

ACVNet_1	1.33 513	1.91 546	4.03 539	1.09 529	0.88 519	1.19 506	0.66 478	1.24 516	1.17 509	0.94 485	0.96 470	3.09 538	1.04 493	2.37 494	1.11 456	1.04 535	0.48 516	1.03 534	0.48 508	1.12 528	0.83 524

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 514	1.70 535	2.50 433	0.56 478	0.40 433	2.15 541	0.99 513	1.24 516	1.26 515	1.02 491	1.10 489	1.29 508	0.88 477	3.10 537	1.08 452	1.66 549	0.83 541	0.68 519	0.88 540	1.57 542	1.80 555

MSMD_ROB	1.34 514	0.96 448	2.38 406	0.39 377	0.32 363	1.96 533	0.62 474	0.91 399	1.43 522	2.94 552	2.60 535	4.77 551	1.95 533	2.43 505	1.33 472	0.29 485	0.26 469	0.32 489	0.32 472	0.30 393	0.30 427

psmorigin	1.36 516	0.60 306	13.80 566	0.37 352	0.29 327	0.62 318	0.33 345	0.77 281	0.61 279	0.96 488	0.88 457	1.17 504	0.73 450	4.00 548	0.86 424	0.19 426	0.22 443	0.17 406	0.18 376	0.24 330	0.29 418

MADNet+	1.36 516	1.93 548	5.95 552	0.81 513	0.59 492	1.57 518	1.09 522	1.39 525	1.22 512	0.84 472	1.01 478	1.25 507	1.12 500	3.19 538	2.36 517	0.45 504	0.47 513	0.38 501	0.34 479	0.59 504	0.57 506

ELAS_RVC	1.37 518	0.78 389	3.21 518	0.55 476	0.50 470	1.49 514	2.48 552	1.48 527	1.71 533	2.13 537	2.09 521	2.07 527	2.56 541	1.90 458	2.02 502	0.35 496	0.36 494	0.37 499	0.34 479	0.49 492	0.47 494
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 519	1.64 529	1.86 268	1.36 537	1.11 534	1.39 510	1.19 529	1.76 535	1.45 524	1.16 502	2.21 526	1.53 518	1.38 514	1.98 466	1.52 483	1.29 541	0.67 527	1.27 540	0.69 531	1.29 537	0.98 533

IMH-64	1.39 519	1.64 529	1.86 268	1.36 537	1.11 534	1.39 510	1.19 529	1.76 535	1.45 524	1.16 502	2.21 526	1.53 518	1.38 514	1.98 466	1.52 483	1.29 541	0.67 527	1.27 540	0.69 531	1.29 537	0.98 533

ELAS	1.39 519	0.79 391	2.86 483	0.53 466	0.50 470	2.81 548	2.20 549	1.61 533	1.50 526	2.28 542	2.35 529	1.82 523	2.13 535	1.73 420	2.22 511	0.35 496	0.37 496	0.35 493	0.35 482	0.49 492	0.47 494
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 522	1.81 539	3.23 520	1.08 528	0.92 523	1.32 507	0.85 504	1.49 528	1.69 531	1.19 510	1.73 514	2.13 528	1.03 492	2.50 511	1.40 478	0.91 528	0.53 518	1.00 532	0.55 516	2.11 550	0.85 525

EKT-Stereo	1.47 523	0.49 268	1.93 299	2.57 555	19.31 570	0.55 198	0.22 121	0.69 216	0.42 97	0.38 154	0.36 138	0.43 210	0.27 168	0.69 277	0.26 143	0.12 277	0.14 335	0.11 194	0.16 346	0.20 271	0.15 226

WAO-7	1.48 524	1.63 527	2.49 429	0.93 520	0.75 511	1.72 526	1.10 523	1.84 539	1.96 540	1.43 524	2.54 533	1.97 525	1.61 526	3.06 535	2.08 505	0.69 520	0.66 526	0.94 529	0.74 534	0.80 521	0.69 516

FC-DCNN	1.49 525	0.59 304	2.88 485	0.44 415	0.39 424	1.97 535	0.66 478	1.67 534	1.70 532	2.72 549	2.89 541	4.22 545	2.97 545	2.55 515	2.19 510	0.29 485	0.26 469	0.31 486	0.30 460	0.32 408	0.39 477

PWCK	1.49 525	1.90 545	3.22 519	1.09 529	0.54 480	1.71 525	1.73 544	1.49 528	1.53 527	1.44 525	1.80 515	1.82 523	1.30 507	3.34 541	1.76 494	1.07 536	0.56 520	0.97 531	0.58 524	1.38 541	0.65 514

FC-DCNN v2	1.54 527	0.58 302	2.80 480	0.44 415	0.39 424	2.05 538	0.66 478	1.90 540	1.84 538	2.79 550	2.97 544	4.41 549	3.07 546	2.65 520	2.30 515	0.29 485	0.26 469	0.31 486	0.30 460	0.32 408	0.38 471

MFN_U_SF_RVC	1.55 528	2.39 558	3.16 512	0.65 498	0.41 440	1.12 499	0.46 422	1.23 515	1.33 517	1.61 528	1.20 492	1.43 515	0.98 488	1.76 425	1.97 499	1.90 552	1.80 551	1.98 555	2.15 556	1.63 543	1.77 554

WAO-6	1.58 529	1.54 524	2.32 393	1.14 533	1.00 527	2.30 543	1.03 519	1.82 538	2.85 548	1.25 512	2.61 536	2.20 529	1.56 524	2.47 509	1.99 501	0.95 531	0.67 527	1.19 539	0.83 538	1.08 527	0.88 530

DispFullNet	1.67 530	2.10 551	5.22 548	1.53 542	8.90 558	0.86 462	0.31 314	0.96 442	0.96 486	1.37 521	1.01 478	1.13 499	1.98 534	1.51 386	0.91 427	0.54 510	0.31 484	1.18 536	0.63 529	1.13 529	0.80 523

JetBlue	1.78 531	1.63 527	3.92 536	0.73 503	1.21 538	4.38 555	3.35 555	1.59 531	1.20 511	1.26 515	1.52 509	2.37 531	1.88 532	3.23 539	3.00 526	0.53 508	0.47 513	0.48 509	0.49 510	1.29 537	0.97 532

Dean	1.79 532	1.83 540	3.92 536	1.29 536	1.07 533	1.55 517	1.00 516	1.95 542	2.33 542	1.47 526	4.19 553	4.26 548	1.33 511	2.21 486	1.48 482	1.14 538	0.68 531	1.18 536	0.74 534	1.24 535	0.98 533

SGM+DAISY	1.83 533	1.43 520	3.81 533	0.87 515	1.01 528	2.38 545	2.53 553	1.36 522	1.75 534	2.92 551	3.22 547	2.65 534	2.93 543	2.22 489	3.10 530	0.72 521	0.69 533	0.63 516	0.62 527	0.77 519	0.98 533

SGM_RVC	1.89 534	0.92 430	2.50 433	0.96 524	0.93 524	1.63 521	1.37 536	1.52 530	12.43 561	1.85 531	1.69 513	2.40 532	1.74 530	2.81 531	1.71 491	0.53 508	0.47 513	0.42 504	0.47 507	0.74 515	0.74 517
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 535	1.85 542	4.10 541	1.07 527	0.86 518	1.15 503	0.53 444	1.06 498	1.12 506	0.64 407	1.09 488	1.99 526	0.70 442	2.20 485	9.86 563	5.62 562	0.41 507	1.03 534	0.55 516	1.86 548	0.85 525

LVE	1.96 536	2.17 557	3.14 510	1.68 543	1.80 551	1.63 521	1.03 519	2.34 545	2.81 547	1.25 512	2.89 541	4.24 547	1.29 505	2.79 529	1.44 480	2.85 557	0.91 544	1.18 536	1.46 553	1.23 534	1.10 541

IMH	2.02 537	2.15 556	2.69 463	1.68 543	1.12 536	1.66 524	0.92 509	2.10 543	1.92 539	1.32 517	2.66 538	2.21 530	1.69 528	5.78 555	1.68 489	5.54 561	0.96 545	1.31 542	0.71 533	1.32 540	0.99 538

IGEV-RUCA	2.28 538	0.30 135	1.15 75	0.40 386	1.86 552	2.06 539	1.90 546	1.36 522	1.80 537	3.70 556	3.76 550	5.02 552	8.19 561	2.12 480	1.63 488	0.25 471	0.76 538	2.72 558	1.91 554	2.39 553	2.36 557

UNDER WATER-64	2.47 539	1.89 544	4.86 546	1.82 549	1.44 543	3.18 550	1.57 543	2.62 546	5.64 553	2.05 533	2.13 523	4.13 544	3.76 550	2.62 518	3.42 537	1.47 546	0.85 542	1.57 550	1.07 547	1.82 547	1.49 549

TorneroNet-64	2.65 540	1.83 540	3.30 522	1.46 540	1.20 537	3.89 551	0.99 513	3.51 557	6.71 557	2.56 545	4.60 554	4.22 545	3.85 551	3.33 540	3.14 531	1.19 540	0.65 525	1.39 545	0.79 537	3.31 557	1.15 542

notaker	2.66 541	2.07 550	3.31 524	2.61 556	1.43 541	1.76 528	1.11 524	2.76 549	1.79 536	2.26 541	11.53 565	3.96 543	4.29 552	3.09 536	2.76 524	1.55 548	0.88 543	1.70 553	1.07 547	2.00 549	1.35 546

UNDER WATER	2.74 542	1.85 542	4.54 545	1.81 548	1.44 543	2.34 544	1.40 539	3.24 552	6.60 556	2.60 546	2.76 539	5.75 554	5.24 555	3.02 534	4.01 542	1.45 545	0.81 540	1.59 551	1.06 546	1.80 546	1.51 550

MADNet++	2.79 543	2.11 553	2.97 497	2.49 554	2.28 553	2.95 549	2.31 550	2.67 547	2.47 544	3.03 553	3.13 546	2.70 535	2.92 542	4.10 549	4.48 547	2.68 556	2.24 559	3.04 561	2.44 558	2.37 552	2.34 556

WAO-8	2.80 544	2.14 554	2.89 488	1.91 550	1.04 531	3.98 552	0.96 511	3.26 553	6.17 554	2.15 538	3.37 548	3.31 540	2.41 539	11.84 564	2.03 503	2.05 553	1.86 553	1.54 548	0.92 541	1.22 532	0.87 528

Venus	2.80 544	2.14 554	2.89 488	1.91 550	1.04 531	3.98 552	0.96 511	3.26 553	6.17 554	2.15 538	3.37 548	3.31 540	2.41 539	11.84 564	2.03 503	2.05 553	1.86 553	1.54 548	0.92 541	1.22 532	0.87 528

DGSMNet	2.89 546	0.63 327	3.18 515	3.43 559	4.17 557	2.57 547	6.98 562	0.97 450	0.83 461	0.56 317	1.86 517	0.79 420	0.62 422	1.64 407	1.39 476	4.61 560	5.01 563	5.17 564	4.71 563	4.44 561	4.19 561

MANE	2.90 547	1.14 488	2.96 494	1.03 526	1.01 528	5.01 556	2.45 551	5.36 559	6.88 558	3.58 555	4.76 556	5.99 555	4.99 553	4.23 550	4.61 549	0.56 513	0.67 527	0.44 506	0.78 536	0.51 496	1.03 539

SGM-ForestM	2.98 548	1.70 535	3.52 530	0.67 500	0.47 466	5.18 557	3.36 556	3.30 555	2.86 549	4.44 557	3.79 551	9.80 562	5.50 556	6.29 558	6.52 556	0.27 480	0.36 494	0.24 465	0.27 445	0.38 452	0.58 508

xyz-stereo	3.02 549	0.29 123	30.64 579	0.23 37	0.12 6	15.52 566	0.24 185	0.51 105	0.47 152	0.59 360	7.99 558	0.64 340	0.47 353	1.39 365	0.50 330	0.09 71	0.07 42	0.34 492	0.07 53	0.13 111	0.08 34

JetRed	3.29 550	4.93 560	10.17 559	1.45 539	1.72 550	7.44 559	5.05 560	3.06 550	2.12 541	2.41 544	2.39 530	2.99 537	2.37 538	3.51 544	6.44 555	1.32 544	1.90 555	1.37 544	1.23 551	2.21 551	1.76 553

LSM	3.31 551	1.11 483	5.29 550	9.40 565	30.65 576	0.84 456	1.12 525	0.91 399	1.22 512	1.36 518	2.19 525	0.93 462	0.83 466	1.66 409	0.90 426	0.21 442	0.31 484	0.24 465	0.28 448	0.39 461	6.33 564

U	3.37 552	0.17 1	0.91 54	0.26 101	13.79 567	19.19 571	0.15 23	0.41 32	0.31 6	0.17 10	0.18 16	0.27 112	0.15 19	0.21 1	0.16 4	0.09 71	0.06 22	17.88 572	12.81 569	0.10 52	0.08 34

KSHMR	4.10 553	1.97 549	5.27 549	1.71 545	1.47 545	1.96 533	1.28 532	3.19 551	17.33 572	2.12 534	15.91 567	9.18 561	1.57 525	8.42 561	1.98 500	1.52 547	1.26 549	1.67 552	1.19 549	1.67 544	1.40 548

ktn	4.35 554	2.10 551	2.89 488	1.80 547	1.49 547	2.13 540	1.41 541	2.26 544	12.72 562	11.41 564	16.43 568	11.15 564	3.75 549	4.36 552	3.18 532	1.82 551	0.98 547	1.73 554	1.21 550	2.97 556	1.27 545

LE_ROB	4.43 555	1.35 518	9.38 558	2.79 557	3.93 555	2.43 546	3.46 557	2.68 548	11.19 560	11.66 565	4.73 555	5.26 553	10.46 563	4.50 553	9.49 561	0.82 527	0.69 533	1.34 543	0.98 544	0.75 517	0.76 520

tt	4.93 556	0.27 92	4.20 542	2.29 553	1.58 548	10.20 562	16.97 567	9.42 565	5.02 552	1.67 529	1.28 497	4.68 550	5.03 554	3.37 543	5.92 553	6.16 563	9.47 570	2.82 559	3.18 560	3.60 558	1.53 551

TorneroNet	5.50 557	1.92 547	3.16 512	1.47 541	1.25 540	14.07 564	1.06 521	4.90 558	20.99 577	10.17 561	16.48 569	11.88 566	6.93 558	3.34 541	4.20 545	1.30 543	0.69 533	1.45 547	0.86 539	2.61 554	1.20 543

TCMNet-wrong-test	5.51 558	6.62 563	6.20 553	13.02 569	11.90 563	7.14 558	5.53 561	6.99 563	1.44 523	2.65 547	3.10 545	8.37 560	5.95 557	4.75 554	6.05 554	3.07 558	0.98 547	2.38 557	1.99 555	6.62 564	5.43 563

coex-ft	5.95 559	1.67 531	60.57 580	0.34 297	0.30 338	0.77 433	0.69 486	0.74 246	4.41 551	19.22 572	2.15 524	1.62 521	7.97 560	1.81 439	8.96 560	0.44 502	2.08 557	0.18 426	0.19 396	0.38 452	4.62 562

HanzoNet	7.64 560	2.86 559	5.05 547	7.01 562	3.97 556	2.18 542	1.34 535	3.37 556	4.05 550	13.17 566	10.58 559	10.73 563	16.52 569	8.45 562	10.51 564	10.48 569	9.72 571	5.59 565	13.46 570	6.84 565	6.83 565

USTest	8.10 561	7.17 564	8.96 557	9.25 564	9.05 559	15.27 565	23.78 569	9.96 566	9.47 559	5.94 560	6.75 557	7.80 559	7.48 559	8.83 563	11.21 565	2.21 555	3.56 560	2.86 560	3.20 561	5.02 562	4.16 560

EDNetEfficientorigin	8.18 562	0.98 460	145.96 582	0.51 456	0.89 520	0.72 405	0.48 433	0.85 350	1.56 529	2.12 534	1.49 507	1.29 508	1.31 508	1.83 441	2.13 509	0.13 307	0.12 299	0.17 406	0.18 376	0.39 461	0.45 491

DGTPSM_ROB	8.89 563	5.62 561	12.25 561	5.92 561	11.32 561	8.54 560	24.18 570	6.40 561	13.49 563	5.15 558	11.46 563	6.19 557	10.92 564	7.00 559	13.72 566	4.47 559	7.65 564	3.92 562	7.45 566	4.38 560	7.87 566

DPSMNet_ROB	9.48 564	5.64 562	13.01 565	8.82 563	11.82 562	8.54 560	24.20 571	6.41 562	13.65 566	5.32 559	11.47 564	6.33 558	10.92 564	7.69 560	13.89 567	7.25 568	8.19 566	5.06 563	7.78 567	5.31 563	8.26 567

BEATNet-Init1	12.10 565	11.19 565	27.29 577	2.99 558	3.51 554	21.84 577	11.10 563	14.34 570	13.83 567	20.34 573	20.33 574	26.35 580	20.03 571	19.06 575	14.80 570	1.74 550	1.81 552	2.05 556	2.49 559	3.69 559	3.12 559

DPSM_ROB	12.34 566	11.21 567	12.51 562	12.91 567	12.80 565	19.84 574	28.28 576	14.38 571	14.28 568	10.58 562	11.26 561	12.03 567	11.85 567	13.15 570	15.34 571	7.11 566	8.31 567	6.50 567	7.35 564	8.84 566	8.31 568

DPSM	12.34 566	11.21 567	12.51 562	12.91 567	12.80 565	19.84 574	28.28 576	14.38 571	14.28 568	10.58 562	11.26 561	12.03 567	11.85 567	13.15 570	15.34 571	7.11 566	8.31 567	6.50 567	7.35 564	8.84 566	8.31 568

DLNR_Zeroshot_test	13.43 568	19.94 572	23.55 571	121.61 582	35.03 577	0.46 114	0.15 23	8.02 564	0.35 27	0.28 111	0.37 141	0.26 101	0.17 29	0.76 294	0.29 176	6.42 565	0.26 469	0.09 81	0.38 493	50.13 580	0.18 291

LRCNet_RVC	13.74 569	19.30 570	12.75 564	19.46 572	12.69 564	1.86 529	0.41 392	12.33 567	1.05 497	15.77 568	18.83 573	12.62 569	8.70 562	12.21 567	9.62 562	22.22 574	8.37 569	25.85 575	24.01 575	19.32 573	17.44 574

DPSimNet_ROB	17.97 570	20.20 576	24.98 573	17.62 570	15.92 568	21.53 576	21.00 568	13.70 568	15.61 570	23.89 578	14.69 566	22.87 574	24.58 580	12.70 569	14.56 568	18.48 573	12.91 572	20.21 573	12.05 568	17.76 569	14.17 571

HaxPig	19.86 571	22.40 577	22.34 570	17.95 571	17.95 569	11.77 563	11.89 564	16.02 573	15.89 571	21.10 574	21.41 575	18.74 573	18.39 570	20.08 576	19.69 573	23.63 578	23.22 576	24.06 574	23.69 574	23.00 574	23.95 576

Anonymous_1	22.91 572	11.20 566	12.13 560	12.75 566	26.28 575	19.43 572	27.92 575	14.08 569	13.61 564	14.96 567	10.58 559	11.26 565	11.19 566	12.55 568	14.57 569	38.28 581	7.88 565	34.96 578	63.99 578	89.57 581	10.94 570

PML	23.15 573	16.83 569	7.78 556	5.49 560	9.93 560	51.13 581	104.50 581	5.76 560	13.62 565	37.30 581	105.93 581	30.86 581	23.50 576	12.07 566	7.87 559	6.30 564	2.12 558	6.32 566	2.43 557	10.44 568	2.90 558

MEDIAN_ROB	23.96 574	27.05 581	26.39 576	22.16 573	22.13 571	16.12 567	13.97 565	20.24 574	20.05 573	25.50 579	25.31 579	22.96 575	22.63 575	24.39 577	23.24 577	28.20 579	27.23 580	28.62 576	27.75 576	27.50 575	27.76 577

CasAABBNet	24.81 575	22.53 578	24.83 572	26.08 575	25.74 573	39.86 578	57.06 580	28.87 579	28.83 580	21.16 576	22.54 577	24.22 576	23.89 578	26.38 578	30.87 580	14.25 570	16.71 574	13.09 569	14.81 572	17.78 570	16.71 572

Selective-RAFT-Error	24.87 576	22.59 579	25.14 574	26.13 576	25.82 574	39.93 579	57.03 579	28.97 580	28.95 581	21.21 577	22.65 578	24.25 577	23.98 579	26.43 579	30.83 579	14.27 571	16.71 574	13.10 570	14.82 573	17.82 571	16.76 573

LSM0	26.58 577	22.63 580	25.88 575	30.13 577	52.21 581	39.94 580	56.74 578	28.97 580	28.72 579	21.14 575	22.26 576	24.43 578	23.88 577	26.54 580	30.87 580	14.32 572	16.55 573	13.12 571	14.71 571	17.92 572	20.60 575

AVERAGE_ROB	26.93 578	30.34 582	29.27 578	25.82 574	25.34 572	19.48 573	15.17 566	23.55 578	23.00 578	28.45 580	27.87 580	26.25 579	25.86 581	26.96 581	25.55 578	31.30 580	30.07 581	31.76 577	30.81 577	30.79 579	30.93 578

xxxxx1	28.96 579	20.11 573	14.07 567	49.74 578	39.15 578	18.98 568	26.64 572	21.94 575	20.21 574	16.45 569	17.48 570	18.36 570	21.56 572	16.21 572	20.88 574	23.07 575	26.55 577	66.40 579	78.70 579	30.27 576	32.51 579

tt_ll	28.96 579	20.11 573	14.07 567	49.74 578	39.15 578	18.98 568	26.64 572	21.94 575	20.21 574	16.45 569	17.48 570	18.36 570	21.56 572	16.21 572	20.88 574	23.07 575	26.55 577	66.40 579	78.70 579	30.27 576	32.51 579

ff	28.96 579	20.11 573	14.07 567	49.74 578	39.15 578	18.98 568	26.64 572	21.94 575	20.21 574	16.45 569	17.48 570	18.36 570	21.56 572	16.21 572	20.88 574	23.07 575	26.55 577	66.40 579	78.70 579	30.27 576	32.51 579

test_example2	115.39 582	123.23 583	94.57 581	115.52 581	123.55 582	101.63 582	114.33 582	53.41 582	99.48 582	134.90 582	135.05 582	85.83 582	85.11 582	111.32 582	106.15 582	152.55 582	205.26 582	99.78 582	114.96 582	140.96 582	110.20 582

ccccc		297.21 584		374.70 583	380.44 583	203.92 583		216.32 583		203.37 583		215.01 583		312.78 583		412.57 583	356.13 583	256.09 583	227.69 583	428.88 583

ASD4		19.65 571

Low-res two-view benchmark