Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

DEFOM-Stereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 128	0.37 189	1.21 85	0.26 101	0.18 145	0.73 411	0.18 53	0.53 128	0.41 88	0.35 137	0.30 97	0.58 313	0.22 94	0.33 77	0.95 432	0.09 71	0.07 42	0.09 81	0.35 482	0.13 111	0.15 226

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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++	0.27 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

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
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SMoEStereo_RVC	0.29 65	0.26 86	1.03 63	0.25 71	0.14 31	0.46 114	0.22 121	0.36 11	0.38 58	0.23 58	0.23 45	0.21 54	0.18 46	0.45 165	0.60 370	0.07 22	0.06 22	0.10 130	0.08 79	0.20 271	0.20 322

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

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_stereo_0083	0.25 43	0.19 7	0.58 14	0.28 142	0.18 145	0.28 8	0.22 121	0.38 17	0.54 217	0.23 58	0.30 97	0.27 112	0.26 150	0.37 111	0.24 122	0.14 348	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.12 81	0.10 81

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test-3	0.43 190	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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_0105_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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_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

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

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_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSM-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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