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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

3.5w_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

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

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

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

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

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

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

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

4.25w-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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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