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

DLNR_Zeroshot_test	13.43 418	19.94 424	23.55 424	121.61 438	35.03 433	0.46 31	0.15 1	8.02 416	0.35 4	0.28 31	0.37 45	0.26 31	0.17 1	0.76 176	0.29 86	6.42 416	0.26 334	0.09 20	0.38 358	50.13 436	0.18 187

CREStereo++_RVC	0.33 19	0.29 66	1.74 85	0.24 7	0.16 37	0.54 78	0.15 1	0.40 3	0.55 110	0.37 47	0.51 128	0.24 20	0.19 9	0.27 1	0.26 56	0.09 17	0.06 1	0.08 3	0.30 333	0.08 1	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
StereoIM	0.29 4	0.54 172	1.44 34	0.24 7	0.29 207	0.29 3	0.16 3	0.45 11	0.37 9	0.19 1	0.21 2	0.28 40	0.22 19	0.30 14	0.29 86	0.10 78	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.11 22	0.11 37

TANstereo	0.33 19	0.49 155	1.75 91	0.23 3	0.12 3	0.54 78	0.16 3	0.40 3	0.45 47	0.45 86	0.51 128	0.26 31	0.22 19	0.29 11	0.20 19	0.10 78	0.10 140	0.08 3	0.06 7	0.08 1	0.11 37

MIF-Stereo (partial)	0.34 26	0.41 122	1.93 175	0.26 31	0.24 158	0.32 6	0.17 5	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.37 45	0.25 26	0.26 53	0.44 67	0.31 107	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.19 164	0.14 107

EGLCR-Stereo	0.29 4	0.27 42	0.97 1	0.30 91	0.19 96	0.56 97	0.17 5	0.68 109	0.36 6	0.30 33	0.18 1	0.27 37	0.17 1	0.38 47	0.19 3	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.10 11	0.35 319

XX-TBD	0.34 26	0.77 247	1.75 91	0.34 175	0.13 5	0.51 56	0.17 5	0.43 6	0.50 74	0.37 47	0.49 118	0.23 13	0.18 6	0.28 3	0.24 47	0.10 78	0.07 11	0.08 3	0.06 7	0.09 7	0.07 3

XX-Stereo	0.55 207	0.54 172	3.50 382	0.48 310	0.39 294	0.54 78	0.17 5	0.89 250	0.40 19	0.44 79	0.65 245	0.85 302	0.19 9	0.77 180	0.21 22	0.10 78	0.14 225	0.10 48	0.32 340	0.17 128	0.14 107

CREStereo	0.28 1	0.30 71	1.33 20	0.19 1	0.13 5	0.55 88	0.17 5	0.48 23	0.46 50	0.27 29	0.33 34	0.24 20	0.21 15	0.31 16	0.21 22	0.11 124	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 11	0.07 3
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 41	0.34 92	1.50 43	0.27 39	0.18 83	0.63 210	0.17 5	0.92 274	0.53 99	0.49 124	0.48 101	0.30 45	0.30 98	0.39 50	0.30 97	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.12 63
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MIF-Stereo	0.30 8	0.36 103	1.68 68	0.27 39	0.24 158	0.29 3	0.18 11	0.33 1	0.34 3	0.26 26	0.37 45	0.18 1	0.18 6	0.31 16	0.27 64	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.25 230	0.08 10

RAFT-RH_RVC	0.61 240	0.50 161	2.33 260	0.36 207	0.29 207	0.60 154	0.18 11	0.44 8	0.58 131	0.76 313	1.91 373	0.47 137	0.29 90	1.60 268	1.23 322	0.14 227	0.07 11	0.13 190	0.13 179	0.10 11	0.09 16

GMStereo_Zeroshot	0.41 66	0.36 103	1.54 47	0.41 262	0.19 96	0.52 69	0.19 13	0.59 74	0.52 83	0.57 203	0.59 186	0.63 205	0.29 90	0.58 129	0.33 127	0.15 241	0.09 112	0.16 260	0.09 44	0.24 219	0.12 63

MIM_Stereo	0.41 66	0.60 187	1.88 157	0.31 116	0.21 113	0.50 50	0.19 13	0.64 91	0.44 37	0.43 74	0.53 143	0.43 105	0.27 67	0.51 107	0.28 73	0.08 4	0.14 225	0.11 92	0.10 75	0.26 244	0.26 267

CASnet	0.28 1	0.31 77	1.20 10	0.28 57	0.11 1	0.47 33	0.19 13	0.44 8	0.44 37	0.38 52	0.31 28	0.23 13	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 78	0.06 1	0.15 245	0.12 154	0.16 109	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.35 34	0.26 41	1.48 41	0.31 116	0.15 24	0.61 174	0.19 13	0.60 81	0.54 106	0.28 31	0.29 20	0.40 85	0.33 112	0.50 104	0.27 64	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.35 349	0.19 164	0.08 10

MC-Stereo	0.32 14	0.31 77	1.46 36	0.31 116	0.15 24	0.53 75	0.19 13	0.44 8	0.35 4	0.36 43	0.38 52	0.27 37	0.27 67	0.42 59	0.19 3	0.09 17	0.13 211	0.09 20	0.16 239	0.20 176	0.13 94

RALAANet	0.43 85	0.98 318	1.90 164	0.32 137	0.23 145	0.48 39	0.19 13	0.67 106	0.53 99	0.48 113	0.45 82	0.39 77	0.30 98	0.48 90	0.37 142	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.14 204	0.27 251	0.10 27

CFNet-RSSM	0.41 66	0.32 80	2.20 238	0.27 39	0.44 316	0.52 69	0.19 13	0.76 154	0.48 64	0.43 74	0.36 42	0.54 163	0.26 53	0.33 26	0.25 53	0.09 17	0.08 58	0.09 20	0.38 358	0.10 11	0.09 16

Gwc-CoAtRS	0.38 46	0.33 85	1.92 172	0.27 39	0.41 308	0.48 39	0.19 13	0.59 74	0.46 50	0.43 74	0.39 59	0.57 181	0.26 53	0.32 20	0.26 56	0.09 17	0.09 112	0.09 20	0.31 337	0.11 22	0.09 16

DN-CSS_ROB	0.48 136	1.23 357	1.99 194	0.39 247	0.22 134	0.56 97	0.19 13	0.75 145	0.61 156	0.45 86	0.62 210	0.41 89	0.31 106	0.70 166	0.32 117	0.11 124	0.08 58	0.14 219	0.13 179	0.36 307	0.12 63

MyStereo8	0.54 195	0.80 259	2.76 330	0.32 137	0.33 252	0.71 264	0.20 22	0.87 239	0.57 121	0.51 143	0.59 186	0.50 148	0.33 112	0.68 156	0.55 219	0.10 78	0.29 342	0.10 48	0.13 179	0.21 184	0.34 317

test croco	0.37 41	0.47 152	2.15 230	0.27 39	0.19 96	0.33 7	0.20 22	0.58 69	0.46 50	0.23 10	0.37 45	0.23 13	0.25 41	0.45 74	0.28 73	0.11 124	0.08 58	0.13 190	0.09 44	0.42 338	0.12 63

MSKI-zero shot	0.46 119	0.38 110	2.47 288	0.27 39	0.43 315	0.56 97	0.20 22	0.77 164	0.43 35	0.60 236	0.51 128	0.44 116	0.17 1	0.68 156	0.21 22	0.09 17	0.29 342	0.09 20	0.32 340	0.14 69	0.10 27

LoS	0.31 12	0.30 71	1.52 46	0.23 3	0.13 5	0.54 78	0.20 22	0.48 23	0.49 68	0.25 19	0.28 17	0.37 67	0.24 30	0.38 47	0.23 33	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.07 3

CES	0.30 8	0.27 42	1.09 3	0.23 3	0.50 336	0.40 15	0.20 22	0.46 12	0.44 37	0.22 5	0.28 17	0.26 31	0.19 9	0.33 26	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.49 359

Selective-IGEV	0.29 4	0.23 21	1.28 14	0.27 39	0.30 217	0.35 10	0.20 22	0.56 62	0.38 10	0.21 2	0.30 25	0.22 8	0.18 6	0.37 43	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 224	0.16 109	0.29 287

riskmin	0.37 41	0.22 17	1.74 85	0.32 137	0.20 106	0.48 39	0.20 22	0.66 97	0.46 50	0.36 43	0.34 38	0.69 244	0.45 207	0.39 50	0.27 64	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.08 29	0.13 51	0.16 159

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 42	1.36 23	0.28 57	0.12 3	0.41 16	0.20 22	0.37 2	0.38 10	0.26 26	0.30 25	0.25 26	0.19 9	0.33 26	0.24 47	0.09 17	0.11 172	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.09 16

iRaftStereo_RVC	0.37 41	0.53 169	1.41 31	0.28 57	0.15 24	0.52 69	0.20 22	0.54 58	0.46 50	0.37 47	0.43 71	0.41 89	0.23 24	0.36 36	0.26 56	0.09 17	0.15 246	0.12 136	0.11 124	0.41 334	0.37 334

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 79	0.86 278	1.78 107	0.28 57	0.17 61	0.52 69	0.20 22	0.62 87	0.61 156	0.50 131	0.61 205	0.39 77	0.32 109	0.35 32	0.30 97	0.07 1	0.10 140	0.09 20	0.09 44	0.35 302	0.10 27

11t1	0.33 19	0.19 2	1.41 31	0.33 152	0.16 37	0.48 39	0.21 32	0.67 106	0.48 64	0.40 59	0.34 38	0.32 53	0.33 112	0.42 59	0.27 64	0.11 124	0.12 197	0.10 48	0.08 29	0.13 51	0.14 107

IGEV_Zeroshot_test	0.53 190	0.33 85	2.91 347	0.32 137	0.18 83	0.54 78	0.21 32	0.72 122	0.42 28	0.81 324	0.51 128	0.71 257	0.41 171	0.48 90	1.13 312	0.09 17	0.15 246	0.10 48	0.35 349	0.19 164	0.09 16

PCWNet_CMD	0.46 119	0.45 142	2.28 253	0.26 31	0.20 106	0.55 88	0.21 32	0.75 145	0.64 188	0.48 113	0.55 161	0.68 237	0.57 261	0.46 80	0.30 97	0.11 124	0.10 140	0.14 219	0.10 75	0.18 147	0.14 107

AEACV	0.33 19	0.24 29	1.44 34	0.28 57	0.35 268	0.47 33	0.21 32	0.43 6	0.28 1	0.26 26	0.25 14	0.22 8	0.38 139	0.30 14	0.18 1	0.09 17	0.35 352	0.09 20	0.36 355	0.23 204	0.25 258

Any-RAFT	0.38 46	0.25 32	1.89 161	0.27 39	0.17 61	0.68 254	0.21 32	0.78 178	0.53 99	0.43 74	0.43 71	0.54 163	0.30 98	0.41 56	0.20 19	0.10 78	0.12 197	0.08 3	0.06 7	0.10 11	0.09 16

IIG-Stereo	0.59 228	0.65 209	1.74 85	0.54 330	0.23 145	0.61 174	0.21 32	0.73 130	0.65 200	0.64 272	0.69 265	0.69 244	0.38 139	2.09 332	1.39 331	0.11 124	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.09 16

CroCo-Stereo	0.30 8	0.45 142	1.08 2	0.31 116	0.17 61	0.19 1	0.21 32	0.73 130	0.50 74	0.21 2	0.24 11	0.55 166	0.22 19	0.27 1	0.26 56	0.09 17	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.12 32	0.09 16
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 46	0.68 217	1.54 47	0.32 137	0.46 330	0.52 69	0.21 32	0.56 62	0.42 28	0.52 150	0.35 41	0.31 47	0.33 112	0.37 43	0.30 97	0.10 78	0.11 172	0.08 3	0.07 13	0.21 184	0.19 195

CFNet_pseudo	0.45 109	0.46 144	2.23 246	0.25 15	0.19 96	0.56 97	0.21 32	0.77 164	0.60 142	0.49 124	0.56 172	0.69 244	0.47 220	0.52 111	0.31 107	0.11 124	0.10 140	0.15 245	0.10 75	0.17 128	0.14 107

AFF-stereo	0.44 94	0.96 307	1.78 107	0.31 116	0.15 24	0.50 50	0.21 32	0.64 91	0.63 181	0.47 94	0.64 236	0.49 145	0.34 120	0.46 80	0.31 107	0.08 4	0.09 112	0.10 48	0.10 75	0.37 314	0.10 27

MSMDNet	0.46 119	0.44 137	2.28 253	0.26 31	0.20 106	0.55 88	0.21 32	0.75 145	0.64 188	0.48 113	0.55 161	0.68 237	0.56 256	0.46 80	0.30 97	0.11 124	0.10 140	0.13 190	0.10 75	0.18 147	0.15 137

ccs_rob	0.45 109	0.46 144	2.22 242	0.26 31	0.19 96	0.56 97	0.21 32	0.77 164	0.60 142	0.49 124	0.56 172	0.69 244	0.47 220	0.52 111	0.31 107	0.11 124	0.09 112	0.16 260	0.10 75	0.17 128	0.14 107

EKT-Stereo	1.47 379	0.49 155	1.93 175	2.57 408	19.31 423	0.55 88	0.22 44	0.69 111	0.42 28	0.38 52	0.36 42	0.43 105	0.27 67	0.69 162	0.26 56	0.12 171	0.14 225	0.11 92	0.16 239	0.20 176	0.15 137

CFNet_ucs	0.48 136	0.50 161	2.32 257	0.26 31	0.22 134	0.57 114	0.22 44	0.85 222	0.65 200	0.53 159	0.64 236	0.68 237	0.44 203	0.54 120	0.31 107	0.13 199	0.12 197	0.16 260	0.11 124	0.19 164	0.17 170

LoS_RVC	0.29 4	0.33 85	1.19 9	0.25 15	0.34 258	0.43 17	0.22 44	0.42 5	0.32 2	0.22 5	0.33 34	0.23 13	0.24 30	0.31 16	0.21 22	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 11	0.31 302

CroCo-Stereo Lap2	0.33 19	0.61 191	1.47 38	0.32 137	0.38 292	0.23 2	0.22 44	0.58 69	0.46 50	0.22 5	0.27 16	0.29 44	0.23 24	0.32 20	0.26 56	0.09 17	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.21 184	0.14 107

DCANet-4	0.40 63	0.27 42	2.21 239	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.47 89	0.28 40	0.37 134	0.37 43	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

fff	0.43 85	0.77 247	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 89	0.31 47	0.65 288	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

ADStereo(finetuned)	0.45 109	0.77 247	2.12 222	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.48 101	0.31 47	0.76 315	0.37 43	0.38 147	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 242

sCroCo_RVC	0.33 19	0.32 80	1.89 161	0.34 175	0.27 194	0.30 5	0.22 44	0.48 23	0.44 37	0.22 5	0.33 34	0.25 26	0.25 41	0.32 20	0.24 47	0.14 227	0.16 260	0.12 136	0.12 154	0.15 83	0.13 94

HCRNet	0.46 119	0.49 155	1.65 62	0.38 239	0.29 207	0.58 129	0.22 44	0.75 145	0.62 172	0.47 94	0.49 118	0.48 143	0.36 126	1.12 215	0.37 142	0.15 241	0.10 140	0.15 245	0.13 179	0.17 128	0.17 170

DCANet	0.42 79	0.77 247	1.95 182	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.48 101	0.31 47	0.41 171	0.36 36	0.39 154	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 242

csc	0.43 85	0.77 247	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 89	0.31 47	0.65 288	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

cscssc	0.43 85	0.77 247	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 89	0.31 47	0.65 288	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

FENet	0.44 94	0.30 71	2.42 277	0.32 137	0.17 61	0.58 129	0.22 44	0.77 164	0.59 138	0.47 94	0.42 69	0.55 166	0.38 139	0.49 99	0.47 192	0.12 171	0.09 112	0.12 136	0.11 124	0.13 51	0.16 159

CFNet	0.58 224	0.96 307	1.78 107	0.33 152	0.25 170	0.63 210	0.22 44	0.88 244	0.75 279	0.46 93	0.59 186	0.58 188	0.40 160	2.29 343	0.48 195	0.12 171	0.09 112	0.15 245	0.14 204	0.30 269	0.15 137

HITNet	0.46 119	0.92 291	2.09 215	0.33 152	0.14 12	0.55 88	0.22 44	0.83 208	0.56 118	0.51 143	0.49 118	0.48 143	0.37 134	0.48 90	0.54 218	0.09 17	0.06 1	0.10 48	0.08 29	0.23 204	0.09 16
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	0.50 162	1.15 348	1.73 81	0.31 116	0.21 113	0.58 129	0.22 44	0.95 294	0.82 311	0.58 215	0.62 210	0.57 181	0.39 153	0.84 189	0.40 159	0.11 124	0.08 58	0.09 20	0.06 7	0.21 184	0.13 94

AE-Stereo	0.42 79	0.29 66	1.65 62	0.43 275	0.47 332	0.56 97	0.23 60	0.86 230	0.46 50	0.31 34	0.41 66	0.43 105	0.24 30	0.34 30	0.24 47	0.09 17	0.48 374	0.11 92	0.45 366	0.22 196	0.19 195

ff7	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 264	0.23 204	0.22 224

IGEVStereo-DCA	0.33 19	0.34 92	1.38 26	0.27 39	0.16 37	0.45 19	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.21 2	0.26 31	0.25 41	0.64 145	0.52 210	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.18 264	0.16 109	0.22 224

ffff	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 264	0.23 204	0.22 224

11t	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 264	0.23 204	0.22 224

HH	0.49 153	0.49 155	2.78 334	0.50 314	0.41 308	0.38 12	0.23 60	0.72 122	0.38 10	0.63 263	0.48 101	0.87 308	0.41 171	0.64 145	0.21 22	0.09 17	0.17 270	0.10 48	0.09 44	0.16 109	0.12 63

HanStereo	0.49 153	0.49 155	2.78 334	0.50 314	0.41 308	0.38 12	0.23 60	0.72 122	0.38 10	0.63 263	0.48 101	0.87 308	0.41 171	0.64 145	0.21 22	0.09 17	0.17 270	0.10 48	0.09 44	0.16 109	0.12 63

SDNR	1.22 364	0.80 259	2.71 322	0.33 152	1.48 401	1.98 392	0.23 60	1.93 393	2.44 394	0.89 337	2.52 387	1.36 368	0.51 237	3.65 397	1.93 352	0.30 348	0.31 346	0.22 314	0.16 239	0.33 287	0.36 327

CAS	0.35 34	0.25 32	1.30 17	0.79 364	0.34 258	0.51 56	0.23 60	0.46 12	0.39 15	0.22 5	0.31 28	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 33	0.73 378	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 334

anonymousdsp2	0.34 26	0.24 29	1.16 7	0.28 57	0.15 24	0.57 114	0.23 60	0.79 190	0.47 63	0.38 52	0.37 45	0.40 85	0.25 41	0.47 86	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.13 179	0.19 164	0.27 275

anonymousdsp	0.34 26	0.53 169	1.47 38	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 30	0.55 124	0.19 3	0.09 17	0.11 172	0.10 48	0.18 264	0.24 219	0.29 287

RCA-Stereo	0.34 26	0.32 80	1.30 17	0.26 31	0.14 12	0.58 129	0.23 60	0.78 178	0.62 172	0.40 59	0.44 81	0.28 40	0.35 122	0.29 11	0.20 19	0.09 17	0.10 140	0.09 20	0.07 13	0.19 164	0.08 10

ccc-4	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 264	0.23 204	0.22 224

BUS	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.30 91	0.21 113	0.91 333	0.23 60	1.00 328	0.61 156	0.63 263	0.53 143	0.66 221	0.30 98	0.43 62	0.32 117	0.13 199	0.10 140	0.14 219	0.12 154	0.12 32	0.11 37

NINENet	0.50 162	0.33 85	1.69 70	0.55 336	0.25 170	0.91 333	0.23 60	0.98 309	0.71 241	0.53 159	0.55 161	0.66 221	0.30 98	1.22 225	0.32 117	0.15 241	0.13 211	0.16 260	0.11 124	0.16 109	0.13 94

IGEV-Stereo	0.34 26	0.54 172	1.47 38	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 30	0.54 120	0.19 3	0.09 17	0.10 140	0.10 48	0.18 264	0.24 219	0.29 287
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 94	1.02 330	1.74 85	0.35 189	0.19 96	0.58 129	0.23 60	0.49 27	0.66 210	0.41 65	0.38 52	0.34 60	0.29 90	0.53 117	0.30 97	0.24 328	0.10 140	0.37 359	0.19 282	0.27 251	0.15 137

test-3	0.43 85	0.20 4	1.70 74	0.34 175	0.32 241	0.45 19	0.23 60	0.71 117	0.46 50	0.51 143	0.29 20	0.45 123	0.21 15	0.59 132	0.98 293	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 349	0.29 260	0.28 281

test_1	0.43 85	0.20 4	1.70 74	0.34 175	0.32 241	0.45 19	0.23 60	0.71 117	0.46 50	0.50 131	0.29 20	0.45 123	0.21 15	0.59 132	0.98 293	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 349	0.29 260	0.29 287

TRStereo	0.53 190	0.76 239	2.38 270	0.42 270	0.29 207	0.69 257	0.23 60	1.81 390	0.55 110	0.36 43	0.32 31	0.47 137	0.40 160	0.46 80	0.25 53	0.12 171	0.11 172	0.11 92	0.41 364	0.13 51	0.32 306

AnonymousM	0.37 41	0.44 137	1.50 43	0.25 15	0.15 24	0.52 69	0.23 60	0.60 81	0.42 28	0.42 69	0.32 31	0.30 45	0.25 41	0.34 30	0.23 33	0.11 124	0.09 112	0.71 378	0.36 355	0.12 32	0.07 3

GMStereo	0.38 46	0.99 321	1.91 169	0.27 39	0.16 37	0.39 14	0.23 60	0.47 20	0.62 172	0.38 52	0.34 38	0.25 26	0.25 41	0.39 50	0.29 86	0.14 227	0.08 58	0.10 48	0.12 154	0.15 83	0.11 37
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLCV	0.48 136	0.89 287	1.85 142	0.29 78	0.14 12	0.59 145	0.23 60	0.72 122	0.59 138	0.66 282	0.66 247	0.55 166	0.36 126	1.03 206	0.49 200	0.09 17	0.06 1	0.09 20	0.07 13	0.19 164	0.11 37

SMFormer	0.50 162	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 83	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 236	0.51 151	0.41 171	1.87 309	0.49 200	0.13 199	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.15 83	0.16 159

tta	0.50 162	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 83	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 236	0.51 151	0.41 171	1.87 309	0.49 200	0.13 199	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.14 69	0.11 37

qqq1	0.48 136	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 83	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 236	0.51 151	0.41 171	1.87 309	0.23 33	0.13 199	0.10 140	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

fff1	0.48 136	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 83	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 236	0.51 151	0.41 171	1.87 309	0.23 33	0.13 199	0.10 140	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

whm_eth	0.45 109	0.73 232	2.23 246	0.30 91	0.31 233	0.49 44	0.24 83	0.73 130	0.69 223	0.47 94	0.87 311	0.26 31	0.26 53	0.36 36	0.28 73	0.12 171	0.11 172	0.13 190	0.12 154	0.14 69	0.26 267

CASS	0.39 59	0.30 71	1.61 59	0.32 137	0.17 61	0.53 75	0.24 83	0.70 115	0.49 68	0.59 228	0.54 153	0.40 85	0.40 160	0.41 56	0.30 97	0.17 272	0.10 140	0.14 219	0.11 124	0.18 147	0.17 170
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.50 162	0.63 201	2.13 224	0.30 91	0.23 145	0.45 19	0.24 83	0.59 74	0.53 99	0.50 131	2.10 377	0.42 102	0.26 53	0.35 32	0.23 33	0.09 17	0.14 225	0.10 48	0.32 340	0.16 109	0.15 137

knoymous	0.34 26	0.25 32	1.75 91	0.24 7	0.18 83	0.45 19	0.24 83	0.57 65	0.38 10	0.41 65	0.39 59	0.55 166	0.25 41	0.38 47	0.23 33	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.07 13	0.13 51	0.12 63

x	0.35 34	0.20 4	1.36 23	0.33 152	0.17 61	0.47 33	0.24 83	0.75 145	0.54 106	0.40 59	0.40 62	0.42 102	0.34 120	0.45 74	0.32 117	0.11 124	0.14 225	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

rafts_anoy	0.43 85	0.89 287	1.96 191	0.32 137	0.30 217	0.48 39	0.24 83	0.62 87	0.49 68	0.37 47	0.38 52	0.33 56	0.30 98	0.51 107	0.34 131	0.10 78	0.39 364	0.13 190	0.15 224	0.17 128	0.15 137

s12784h	0.36 38	0.28 62	1.58 52	0.23 3	0.11 1	0.62 194	0.24 83	0.79 190	0.64 188	0.44 79	0.52 135	0.28 40	0.26 53	0.50 104	0.24 47	0.11 124	0.06 1	0.09 20	0.06 7	0.16 109	0.06 1

TestStereo	0.45 109	0.54 172	2.11 219	0.29 78	0.16 37	0.43 17	0.24 83	0.54 58	0.45 47	0.37 47	0.46 86	0.34 60	0.27 67	1.98 321	0.27 64	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.09 44	0.14 69	0.08 10

222	0.78 313	0.23 21	1.23 11	0.28 57	0.18 83	0.62 194	0.24 83	1.02 339	0.70 232	0.58 215	0.66 247	0.46 131	0.42 186	1.80 298	6.53 408	0.13 199	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.12 32	0.17 170

xxxx	0.70 279	0.21 9	1.33 20	0.28 57	0.18 83	0.63 210	0.24 83	1.02 339	0.69 223	0.50 131	0.62 210	0.58 188	0.38 139	1.47 251	5.21 404	0.13 199	0.12 197	0.11 92	0.10 75	0.12 32	0.15 137

FADNet_RVC	0.81 323	1.14 344	2.42 277	0.30 91	0.24 158	0.71 264	0.24 83	0.95 294	0.61 156	0.44 79	0.56 172	0.59 190	0.42 186	1.52 255	0.68 256	0.94 383	0.96 400	0.28 339	1.00 399	0.90 379	1.36 402

ACVNet-DCA	0.42 79	0.64 203	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 139	0.69 162	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

xx1	0.46 119	0.64 203	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.74 135	1.01 348	0.31 34	0.38 52	0.46 131	0.36 126	0.69 162	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.12 136	0.12 154	0.12 32	0.14 107

1test111	0.44 94	0.64 203	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 139	0.96 198	0.30 97	0.10 78	0.24 318	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

cc1	0.47 132	0.64 203	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.74 135	1.01 348	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 139	0.69 162	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 92	0.09 44	0.25 230	0.40 344

tt1	0.44 94	0.64 203	1.83 139	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.74 135	0.88 326	0.31 34	0.37 45	0.25 26	0.35 122	0.63 142	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 92	0.09 44	0.25 230	0.36 327

4D-IteraStereo	0.44 94	0.96 307	2.63 311	0.27 39	0.30 217	0.45 19	0.25 98	0.52 43	0.50 74	0.40 59	0.31 28	0.40 85	0.19 9	0.35 32	0.32 117	0.09 17	0.06 1	0.12 136	0.11 124	0.19 164	0.30 295

anonymousa	0.48 136	0.46 144	2.44 283	0.29 78	0.34 258	0.61 174	0.25 98	0.66 97	0.54 106	0.53 159	0.77 295	0.73 263	0.46 215	0.33 26	0.31 107	0.10 78	0.09 112	0.12 136	0.29 328	0.10 11	0.19 195

ProNet	0.30 8	0.54 172	1.29 15	0.25 15	0.15 24	0.47 33	0.25 98	0.48 23	0.39 15	0.21 2	0.23 5	0.22 8	0.20 14	0.44 67	0.19 3	0.08 4	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.23 204	0.12 63

raft_robust	0.55 207	0.84 273	1.73 81	0.28 57	0.54 345	0.53 75	0.25 98	0.88 244	0.75 279	0.48 113	0.46 86	0.76 278	0.75 314	1.46 244	0.27 64	0.09 17	0.10 140	0.10 48	0.30 333	0.26 244	0.16 159

AACVNet	0.54 195	0.78 255	1.73 81	0.36 207	0.21 113	0.57 114	0.25 98	0.71 117	0.51 78	0.55 184	0.59 186	0.64 213	0.41 171	2.13 334	0.41 165	0.14 227	0.11 172	0.14 219	0.11 124	0.33 287	0.15 137

GANet-ADL	0.44 94	0.41 122	2.31 256	0.33 152	0.20 106	0.57 114	0.25 98	0.75 145	0.54 106	0.42 69	0.59 186	0.56 175	0.30 98	0.40 54	0.38 147	0.14 227	0.11 172	0.09 20	0.08 29	0.22 196	0.17 170

ASMatch	0.60 232	0.43 131	2.58 307	0.91 373	0.36 275	0.56 97	0.25 98	0.52 43	0.61 156	0.47 94	1.21 349	0.47 137	0.66 292	1.34 233	0.94 289	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.10 11	0.16 159

raft+_RVC	0.44 94	0.67 215	1.85 142	0.34 175	0.71 366	0.51 56	0.25 98	0.64 91	0.51 78	0.35 41	0.45 82	0.32 53	0.28 77	0.43 62	0.32 117	0.09 17	0.19 288	0.10 48	0.09 44	0.20 176	0.40 344

pcwnet_v2	0.64 250	0.49 155	4.41 397	0.32 137	0.27 194	0.60 154	0.25 98	0.97 305	0.88 326	0.59 228	0.70 275	0.63 205	0.55 252	0.66 154	0.37 142	0.17 272	0.15 246	0.15 245	0.14 204	0.21 184	0.23 242

PMTNet	0.31 12	0.35 98	1.30 17	0.20 2	0.14 12	0.57 114	0.25 98	0.46 12	0.42 28	0.27 29	0.32 31	0.27 37	0.24 30	0.39 50	0.23 33	0.43 360	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 147	0.07 3

BEATNet_4x	0.47 132	0.73 232	1.91 169	0.33 152	0.15 24	0.56 97	0.25 98	0.85 222	0.58 131	0.54 170	0.51 128	0.57 181	0.42 186	0.57 127	0.61 240	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.09 44	0.20 176	0.16 159

mmm	0.38 46	0.21 9	1.18 8	0.35 189	0.17 61	0.49 44	0.26 114	0.78 178	0.52 83	0.50 131	0.57 177	0.41 89	0.37 134	0.71 168	0.31 107	0.11 124	0.13 211	0.14 219	0.13 179	0.15 83	0.14 107

DualNet	0.64 250	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	0.63 142	3.43 389	0.10 78	0.24 318	0.15 245	0.13 179	0.25 230	0.36 327

ffm	0.47 132	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	0.63 142	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.15 245	0.13 179	0.25 230	0.36 327

ff1	0.73 297	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	2.52 365	3.43 389	0.10 78	0.24 318	0.15 245	0.13 179	0.25 230	0.36 327

mmx	0.72 289	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.99 320	0.76 289	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	2.52 365	3.43 389	0.13 199	0.10 140	0.15 245	0.13 179	0.15 83	0.15 137

ttt	0.66 262	0.22 17	1.68 68	0.34 175	0.24 158	0.60 154	0.26 114	1.00 328	0.77 293	0.55 184	0.67 250	0.54 163	0.36 126	2.14 335	3.03 378	0.16 258	0.13 211	0.13 190	0.12 154	0.15 83	0.17 170

xxx	0.72 289	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.99 320	0.76 289	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	2.52 365	3.43 389	0.13 199	0.10 140	0.15 245	0.13 179	0.15 83	0.15 137

StereoVision	0.45 109	0.72 229	1.94 179	0.33 152	0.32 241	0.47 33	0.26 114	0.68 109	0.57 121	0.32 40	0.89 316	0.45 123	0.27 67	0.49 99	0.36 140	0.13 199	0.15 246	0.16 260	0.15 224	0.19 164	0.13 94

qqq	0.38 46	0.21 9	1.34 22	0.28 57	0.15 24	0.45 19	0.26 114	0.76 154	0.52 83	0.39 57	0.41 66	0.46 131	0.36 126	0.96 198	0.30 97	0.11 124	0.14 225	0.12 136	0.12 154	0.12 32	0.14 107

IER	0.43 85	0.38 110	1.69 70	0.26 31	0.25 170	0.66 238	0.26 114	0.71 117	0.55 110	0.54 170	0.59 186	0.60 196	0.53 244	0.52 111	0.39 154	0.11 124	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.14 69	0.11 37

dd	0.42 79	0.96 307	1.77 103	0.31 116	0.17 61	0.57 114	0.26 114	0.49 27	0.68 215	0.41 65	0.40 62	0.34 60	0.27 67	0.45 74	0.40 159	0.17 272	0.10 140	0.13 190	0.12 154	0.21 184	0.12 63

dad	0.51 176	1.01 327	1.74 85	0.29 78	0.19 96	0.60 154	0.26 114	0.52 43	0.75 279	0.63 263	0.63 220	0.63 205	0.33 112	0.85 191	0.47 192	0.27 341	0.15 246	0.40 362	0.18 264	0.22 196	0.14 107

PSMNet-ADL	0.51 176	0.38 110	1.65 62	0.35 189	0.21 113	0.67 243	0.26 114	0.74 135	0.55 110	0.42 69	0.52 135	0.70 254	0.45 207	1.91 317	0.57 229	0.15 241	0.13 211	0.11 92	0.13 179	0.15 83	0.20 208

OMP-Stereo	0.59 228	0.65 209	1.74 85	0.56 338	0.37 287	0.60 154	0.26 114	0.70 115	0.65 200	0.66 282	0.60 198	0.69 244	0.32 109	2.09 332	1.20 318	0.10 78	0.07 11	0.12 136	0.09 44	0.17 128	0.10 27

ROB_FTStereo	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.17 61	0.61 174	0.26 114	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.49 99	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

RALCasStereoNet	0.45 109	0.88 284	1.85 142	0.30 91	0.26 183	0.49 44	0.26 114	0.58 69	0.51 78	0.36 43	0.48 101	0.36 66	0.28 77	0.55 124	0.34 131	0.10 78	0.53 376	0.09 20	0.08 29	0.25 230	0.34 317

111	0.48 136	1.09 338	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.59 145	0.26 114	0.83 208	0.78 298	0.48 113	0.52 135	0.56 175	0.38 139	0.49 99	0.38 147	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.23 204	0.35 319

DMCA	0.41 66	0.52 164	1.26 13	0.31 116	0.24 158	0.59 145	0.26 114	0.77 164	0.63 181	0.58 215	0.48 101	0.57 181	0.35 122	0.40 54	0.50 205	0.14 227	0.10 140	0.14 219	0.10 75	0.15 83	0.15 137

R-Stereo Train	0.36 38	0.21 9	1.70 74	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.26 114	0.78 178	0.36 6	0.57 203	0.67 250	0.33 56	0.24 30	0.32 20	0.23 33	0.10 78	0.08 58	0.09 20	0.07 13	0.09 7	0.12 63

RAFT-Stereo	0.36 38	0.21 9	1.70 74	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.26 114	0.78 178	0.36 6	0.57 203	0.67 250	0.33 56	0.24 30	0.32 20	0.23 33	0.10 78	0.08 58	0.09 20	0.07 13	0.09 7	0.12 63
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.48 136	0.82 268	1.85 142	0.30 91	0.27 194	0.64 221	0.26 114	0.74 135	0.55 110	0.48 113	0.53 143	0.63 205	0.41 171	0.88 194	0.38 147	0.15 241	0.10 140	0.17 276	0.17 254	0.18 147	0.15 137

StereoDRNet-Refined	0.50 162	0.41 122	1.50 43	0.33 152	0.21 113	0.68 254	0.26 114	0.81 196	0.68 215	0.67 286	0.68 258	0.73 263	0.42 186	1.10 212	0.59 236	0.11 124	0.08 58	0.14 219	0.14 204	0.25 230	0.21 214
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWCDC_ROB	0.72 289	1.06 334	2.09 215	0.47 302	0.36 275	0.78 299	0.26 114	0.98 309	1.34 373	0.61 243	2.07 375	0.64 213	0.61 277	0.83 187	0.71 260	0.31 350	0.14 225	0.15 245	0.12 154	0.60 365	0.21 214

LL-Strereo2	0.41 66	0.90 289	1.83 139	0.44 280	0.24 158	0.54 78	0.27 137	0.58 69	0.45 47	0.41 65	0.33 34	0.44 116	0.21 15	0.44 67	0.34 131	0.09 17	0.08 58	0.16 260	0.14 204	0.17 128	0.17 170

Patchmatch Stereo++	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.16 37	0.61 174	0.27 137	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.54 120	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63
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	0.60 232	0.33 85	2.47 288	0.41 262	0.55 348	0.62 194	0.27 137	0.61 83	0.63 181	0.61 243	0.56 172	0.45 123	0.32 109	1.88 314	1.14 313	0.28 345	0.09 112	0.12 136	0.16 239	0.26 244	0.20 208

iGMRVC	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.17 61	0.61 174	0.27 137	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.55 124	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

iRAFT	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.16 37	0.61 174	0.27 137	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.54 120	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

sAnonymous2	0.38 46	0.62 194	2.15 230	0.31 116	0.24 158	0.34 8	0.27 137	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 13	0.28 77	0.28 3	0.22 30	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.13 179	0.38 320	0.35 319

CroCo_RVC	0.38 46	0.62 194	2.15 230	0.31 116	0.24 158	0.34 8	0.27 137	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 13	0.28 77	0.28 3	0.22 30	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.13 179	0.38 320	0.35 319

UNet	0.54 195	0.44 137	2.83 337	0.31 116	0.33 252	0.74 278	0.27 137	0.82 202	0.61 156	0.53 159	0.54 153	0.72 259	0.54 247	0.78 184	0.56 226	0.11 124	0.09 112	0.13 190	0.11 124	0.14 69	0.12 63

GANet-RSSM	0.55 207	0.73 232	1.90 164	0.36 207	0.26 183	0.59 145	0.27 137	0.78 178	0.52 83	0.47 94	0.57 177	0.63 205	0.45 207	1.92 319	0.43 175	0.14 227	0.10 140	0.25 331	0.11 124	0.34 294	0.14 107

iResNet	0.51 176	0.76 239	2.59 308	0.41 262	0.17 61	0.64 221	0.27 137	0.82 202	0.70 232	0.57 203	0.64 236	0.43 105	0.36 126	0.70 166	0.52 210	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.08 29	0.21 184	0.13 94

rrr	0.46 119	0.34 92	3.08 359	0.27 39	0.16 37	0.45 19	0.28 147	1.09 357	0.51 78	0.24 11	0.21 2	0.26 31	0.25 41	0.64 145	0.52 210	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.29 328	0.16 109	0.25 258

test_4	0.40 63	0.37 105	2.01 197	0.29 78	0.21 113	0.50 50	0.28 147	0.47 20	0.39 15	0.42 69	0.76 292	0.38 73	0.22 19	0.52 111	0.33 127	0.08 4	0.07 11	0.11 92	0.15 224	0.28 257	0.07 3

iRaft-Stereo_5w	0.54 195	1.01 327	2.08 214	0.27 39	0.21 113	0.49 44	0.28 147	0.73 130	0.58 131	0.40 59	0.61 205	0.62 202	0.46 215	1.78 292	0.47 192	0.09 17	0.07 11	0.11 92	0.10 75	0.39 328	0.12 63

TransformOpticalFlow	0.64 250	0.56 182	2.66 316	0.44 280	0.26 183	0.62 194	0.28 147	0.83 208	0.71 241	0.76 313	0.74 287	0.91 317	0.85 326	1.83 302	0.81 282	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.11 22	0.12 63

ROB_FTStereo_v2	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.17 61	0.61 174	0.28 147	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.47 86	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

HUI-Stereo	0.38 46	0.27 42	1.79 125	0.44 280	0.17 61	0.61 174	0.28 147	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.45 74	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

test-1	0.44 94	0.48 153	1.69 70	0.30 91	0.27 194	0.50 50	0.28 147	0.80 192	0.43 35	0.40 59	0.54 153	0.41 89	0.24 30	0.31 16	1.16 316	0.09 17	0.20 297	0.10 48	0.17 254	0.11 22	0.26 267

RAFT-IKP	0.38 46	0.27 42	1.79 125	0.44 280	0.16 37	0.60 154	0.28 147	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.50 104	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

test_xeample	0.72 289	0.21 9	1.36 23	0.27 39	0.17 61	0.59 145	0.28 147	1.01 336	0.70 232	0.55 184	0.67 250	0.44 116	0.39 153	1.88 314	5.17 403	0.12 171	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.13 51	0.15 137

MMNet	0.50 162	0.48 153	1.93 175	0.33 152	0.27 194	0.79 303	0.28 147	0.81 196	0.74 267	0.60 236	0.56 172	0.59 190	0.55 252	0.79 185	0.59 236	0.10 78	0.09 112	0.12 136	0.11 124	0.13 51	0.14 107

acv_ft	0.48 136	0.44 137	1.76 95	0.32 137	0.41 308	0.63 210	0.28 147	0.81 196	0.68 215	0.61 243	0.59 186	0.69 244	0.45 207	0.44 67	0.63 244	0.11 124	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.41 334	0.10 27

cf-r	0.53 190	0.81 264	2.15 230	0.33 152	0.28 202	0.60 154	0.28 147	0.78 178	0.64 188	0.51 143	0.60 198	0.75 274	0.40 160	1.32 231	0.43 175	0.13 199	0.09 112	0.11 92	0.12 154	0.15 83	0.14 107

PSMNet-RSSM	0.53 190	0.82 268	1.78 107	0.31 116	0.25 170	0.58 129	0.28 147	0.84 218	0.60 142	0.50 131	0.61 205	0.67 231	0.43 196	1.68 278	0.42 167	0.15 241	0.10 140	0.14 219	0.16 239	0.15 83	0.13 94

CFNet-ft	0.51 176	0.76 239	1.79 125	0.28 57	0.30 217	0.63 210	0.28 147	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 177	0.74 269	0.41 171	1.46 244	0.42 167	0.14 227	0.10 140	0.28 339	0.13 179	0.18 147	0.14 107

RASNet	0.61 240	0.68 217	2.03 205	0.35 189	0.46 330	0.65 233	0.28 147	0.78 178	0.70 232	0.48 113	0.64 236	0.93 322	0.61 277	2.21 339	0.73 267	0.12 171	0.09 112	0.09 20	0.10 75	0.14 69	0.11 37

CFNet_RVC	0.51 176	0.76 239	1.79 125	0.28 57	0.30 217	0.63 210	0.28 147	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 177	0.74 269	0.41 171	1.46 244	0.42 167	0.14 227	0.10 140	0.28 339	0.13 179	0.18 147	0.14 107

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 207	0.92 291	2.36 268	0.38 239	0.37 287	0.60 154	0.28 147	0.82 202	0.62 172	0.62 254	0.55 161	0.72 259	0.45 207	1.00 202	0.43 175	0.15 241	0.11 172	0.14 219	0.14 204	0.15 83	0.16 159
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 94	0.38 110	1.79 125	0.34 175	0.20 106	0.57 114	0.28 147	0.92 274	0.69 223	0.52 150	0.55 161	0.61 198	0.33 112	0.48 90	0.39 154	0.17 272	0.08 58	0.17 276	0.11 124	0.18 147	0.12 63
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	0.59 228	1.43 373	2.96 349	0.40 256	0.22 134	0.58 129	0.28 147	0.91 266	0.73 263	0.57 203	0.63 220	0.60 196	0.41 171	0.74 172	0.35 138	0.11 124	0.08 58	0.10 48	0.07 13	0.43 339	0.17 170

HSM	0.62 244	0.76 239	1.72 80	0.30 91	0.29 207	0.64 221	0.28 147	0.94 283	0.62 172	0.58 215	0.57 177	1.40 370	0.64 286	2.59 369	0.42 167	0.11 124	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.14 69	0.11 37

AASNet	0.56 213	1.03 331	2.34 262	0.37 225	0.33 252	0.65 233	0.29 167	0.96 298	0.73 263	0.54 170	0.60 198	0.55 166	0.38 139	0.59 132	0.58 234	0.14 227	0.12 197	0.13 190	0.10 75	0.43 339	0.24 249

GwcNet-ADL	0.50 162	0.74 236	2.90 346	0.31 116	0.20 106	0.58 129	0.29 167	0.87 239	0.64 188	0.47 94	0.47 89	0.56 175	0.33 112	0.46 80	0.46 183	0.13 199	0.12 197	0.09 20	0.09 44	0.14 69	0.21 214

PSM-adaLoss	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.17 61	0.60 154	0.29 167	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.47 86	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

FADNet-RVC	0.61 240	1.26 361	2.12 222	0.33 152	0.26 183	0.59 145	0.29 167	0.86 230	0.62 172	0.45 86	0.50 124	0.62 202	0.46 215	1.73 285	0.55 219	0.17 272	0.20 297	0.17 276	0.18 264	0.59 362	0.28 281

FADNet	0.64 250	1.22 356	2.06 207	0.32 137	0.30 217	0.66 238	0.29 167	0.88 244	0.72 249	0.44 79	0.48 101	0.66 221	0.57 261	1.84 307	0.45 182	0.46 365	0.20 297	0.17 276	0.19 282	0.59 362	0.24 249

HSM-Net_RVC	0.67 265	0.34 92	2.23 246	0.26 31	0.19 96	0.67 243	0.29 167	1.26 372	0.69 223	0.72 304	0.70 275	0.78 283	0.42 186	3.77 399	0.41 165	0.13 199	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.12 32	0.11 37
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MyStereo06	0.54 195	0.41 122	2.68 318	0.30 91	0.23 145	0.60 154	0.30 173	0.81 196	0.44 37	0.84 331	0.52 135	0.78 283	0.58 265	0.48 90	1.10 310	0.09 17	0.17 270	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.20 208

MyStereo05	0.49 153	0.41 122	2.72 324	0.30 91	0.23 145	0.60 154	0.30 173	0.82 202	0.77 293	0.52 150	0.37 45	0.51 151	0.42 186	0.52 111	0.38 147	0.09 17	0.17 270	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.20 208

RAFT_CTSACE	0.46 119	0.76 239	2.07 209	0.35 189	0.30 217	0.54 78	0.30 173	0.61 83	0.48 64	0.49 124	0.76 292	0.55 166	0.36 126	0.58 129	0.22 30	0.08 4	0.13 211	0.11 92	0.10 75	0.41 334	0.08 10

test_3	0.44 94	0.20 4	1.70 74	0.36 207	0.32 241	0.47 33	0.30 173	0.73 130	0.49 68	0.50 131	0.30 25	0.45 123	0.22 19	0.59 132	0.98 293	0.08 4	0.10 140	0.11 92	0.35 349	0.29 260	0.28 281

LCNet	0.54 195	0.37 105	1.78 107	0.92 374	0.22 134	0.96 338	0.30 173	0.59 74	0.58 131	0.51 143	0.55 161	0.41 89	0.76 315	0.84 189	0.26 56	0.09 17	0.06 1	0.12 136	0.18 264	0.98 380	0.39 340

GES	0.44 94	0.28 62	1.88 157	0.30 91	0.18 83	0.61 174	0.30 173	0.88 244	0.46 50	0.47 94	0.52 135	0.39 77	0.42 186	0.58 129	0.67 253	0.15 241	0.11 172	0.12 136	0.10 75	0.15 83	0.17 170

HGLStereo	0.54 195	0.69 220	2.00 196	0.35 189	0.40 301	0.66 238	0.30 173	0.83 208	0.62 172	0.57 203	0.69 265	0.69 244	0.54 247	1.07 209	0.55 219	0.13 199	0.13 211	0.13 190	0.11 124	0.19 164	0.17 170

GwcNet-RSSM	0.57 219	0.94 299	2.13 224	0.32 137	0.25 170	0.60 154	0.30 173	0.80 192	0.66 210	0.52 150	0.64 236	0.71 257	0.40 160	1.79 296	0.50 205	0.13 199	0.09 112	0.12 136	0.12 154	0.21 184	0.15 137

NOSS_ROB	0.64 250	0.65 209	1.62 60	0.46 297	0.25 170	0.67 243	0.30 173	0.93 279	0.77 293	0.59 228	0.57 177	0.77 280	0.38 139	2.78 380	0.44 179	0.23 321	0.24 318	0.28 339	0.26 318	0.27 251	0.39 340

PWC_ROB	0.70 279	0.94 299	1.88 157	0.39 247	0.39 294	0.62 194	0.30 173	0.98 309	0.94 338	0.91 339	1.29 354	0.77 280	0.62 282	1.62 272	1.03 306	0.18 282	0.11 172	0.18 293	0.13 179	0.51 354	0.22 224

MyStereo07	0.34 26	0.40 119	1.46 36	0.29 78	0.23 145	0.60 154	0.31 183	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.25 14	0.20 2	0.26 53	0.57 127	0.19 3	0.09 17	0.18 278	0.12 136	0.11 124	0.16 109	0.19 195

MyStereo04	0.48 136	0.40 119	2.65 315	0.29 78	0.23 145	0.60 154	0.31 183	0.83 208	0.75 279	0.47 94	0.36 42	0.53 159	0.42 186	0.53 117	0.39 154	0.09 17	0.18 278	0.12 136	0.11 124	0.16 109	0.19 195

gwcnet-sp	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 183	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 89	0.46 131	0.43 196	0.76 176	0.46 183	0.11 124	0.11 172	0.11 92	0.11 124	0.15 83	0.14 107

scenet	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 183	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 89	0.46 131	0.43 196	0.76 176	0.46 183	0.11 124	0.11 172	0.11 92	0.11 124	0.15 83	0.14 107

ssnet	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 183	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 89	0.46 131	0.43 196	0.76 176	0.46 183	0.11 124	0.11 172	0.11 92	0.11 124	0.15 83	0.14 107

BSDual-CNN	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.30 91	0.21 113	0.76 286	0.31 183	1.00 328	0.61 156	0.63 263	0.53 143	0.63 205	0.37 134	0.43 62	0.38 147	0.13 199	0.10 140	0.14 219	0.12 154	0.12 32	0.11 37

hknet	0.47 132	0.29 66	1.70 74	0.30 91	0.24 158	0.76 286	0.31 183	1.00 328	0.64 188	0.63 263	0.53 143	0.80 289	0.38 139	0.77 180	0.37 142	0.11 124	0.10 140	0.14 219	0.12 154	0.12 32	0.11 37

Sa-1000	0.51 176	0.72 229	1.90 164	0.31 116	0.60 358	0.60 154	0.31 183	0.94 283	0.71 241	0.52 150	0.83 301	0.42 102	0.33 112	0.68 156	0.28 73	0.10 78	0.09 112	0.13 190	0.29 328	0.29 260	0.10 27

SA	0.50 162	0.75 238	1.95 182	0.31 116	0.61 359	0.57 114	0.31 183	0.91 266	0.73 263	0.42 69	0.62 210	0.38 73	0.47 220	0.68 156	0.29 86	0.09 17	0.09 112	0.13 190	0.32 340	0.30 269	0.10 27

GMOStereo	0.41 66	0.62 194	1.78 107	0.28 57	0.36 275	0.51 56	0.31 183	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 358	0.13 190	0.11 124	0.34 294	0.11 37

error version	0.41 66	0.62 194	1.78 107	0.28 57	0.36 275	0.51 56	0.31 183	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 358	0.13 190	0.11 124	0.34 294	0.11 37

test-v	0.41 66	0.62 194	1.78 107	0.28 57	0.36 275	0.51 56	0.31 183	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 358	0.13 190	0.11 124	0.34 294	0.11 37

test-2	0.41 66	0.62 194	1.78 107	0.28 57	0.36 275	0.51 56	0.31 183	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 358	0.13 190	0.11 124	0.34 294	0.11 37

LMCR-Stereo	0.52 185	0.71 225	2.39 272	0.40 256	0.21 113	0.74 278	0.31 183	1.02 339	0.64 188	0.61 243	0.63 220	0.39 77	0.51 237	0.62 140	0.42 167	0.19 292	0.09 112	0.12 136	0.09 44	0.23 204	0.12 63

Anonymous3	0.42 79	0.35 98	2.09 215	0.33 152	0.24 158	0.72 270	0.31 183	0.74 135	0.55 110	0.35 41	0.40 62	0.33 56	0.29 90	0.44 67	0.28 73	0.18 282	0.18 278	0.13 190	0.13 179	0.17 128	0.17 170

Anonymous	0.35 34	0.32 80	1.87 155	0.34 175	0.31 233	0.37 11	0.31 183	0.54 58	0.40 19	0.25 19	0.28 17	0.23 13	0.29 90	0.36 36	0.27 64	0.14 227	0.13 211	0.11 92	0.12 154	0.24 219	0.20 208

ac_64	0.55 207	0.46 144	1.92 172	0.36 207	0.34 258	0.63 210	0.31 183	0.82 202	0.61 156	0.55 184	0.51 128	0.89 314	0.48 227	1.83 302	0.55 219	0.14 227	0.11 172	0.12 136	0.12 154	0.18 147	0.12 63

DMCA-RVC	0.62 244	0.96 307	2.63 311	0.36 207	0.90 377	0.56 97	0.31 183	0.69 111	0.57 121	0.68 292	0.52 135	0.59 190	0.56 256	1.23 226	0.53 214	0.16 258	0.38 358	0.20 306	0.15 224	0.20 176	0.15 137

RTSC	0.72 289	1.00 323	2.22 242	0.40 256	0.29 207	0.82 314	0.31 183	0.96 298	1.10 359	0.92 340	0.81 299	0.78 283	0.58 265	1.23 226	1.55 340	0.18 282	0.17 270	0.14 219	0.17 254	0.43 339	0.30 295

DeepPruner_ROB	0.50 162	0.70 223	1.94 179	0.29 78	0.26 183	0.63 210	0.31 183	0.80 192	0.48 64	0.61 243	0.55 161	0.66 221	0.38 139	0.98 200	0.40 159	0.19 292	0.14 225	0.14 219	0.14 204	0.23 204	0.17 170

DispFullNet	1.67 385	2.10 403	5.22 402	1.53 395	8.90 413	0.86 324	0.31 183	0.96 298	0.96 341	1.37 377	1.01 334	1.13 358	1.98 388	1.51 254	0.91 288	0.54 370	0.31 346	1.18 390	0.63 384	1.13 383	0.80 380

CoDeX	0.52 185	0.43 131	2.25 249	0.29 78	0.26 183	0.61 174	0.32 204	0.99 320	0.68 215	0.48 113	0.55 161	0.52 157	0.40 160	1.60 268	0.35 138	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.10 75	0.13 51	0.12 63

1111x	0.74 300	0.21 9	1.93 175	0.31 116	0.17 61	0.63 210	0.32 204	1.03 346	0.74 267	0.52 150	0.62 210	0.57 181	0.47 220	2.38 350	4.25 398	0.12 171	0.14 225	0.11 92	0.12 154	0.12 32	0.14 107

LL-Strereo	0.72 289	1.29 363	2.49 292	0.36 207	0.45 324	0.55 88	0.32 204	0.93 279	0.71 241	0.67 286	0.58 183	0.85 302	0.79 318	2.67 374	0.46 183	0.10 78	0.18 278	0.14 219	0.12 154	0.40 332	0.42 350

Anonymous_2	0.74 300	0.32 80	1.65 62	0.33 152	0.30 217	0.67 243	0.32 204	0.69 111	0.46 50	0.48 113	0.41 66	0.84 299	0.58 265	0.51 107	0.40 159	0.32 351	0.38 358	1.43 400	3.69 414	0.80 376	0.27 275

SFCPSM	0.46 119	0.24 29	2.35 265	0.27 39	0.27 194	0.70 262	0.32 204	0.96 298	0.63 181	0.49 124	0.52 135	0.43 105	0.36 126	0.52 111	0.43 175	0.12 171	0.09 112	0.12 136	0.16 239	0.16 109	0.12 63

STTStereo	0.51 176	0.69 220	2.14 229	0.36 207	0.30 217	0.61 174	0.32 204	0.77 164	0.60 142	0.60 236	0.54 153	0.67 231	0.43 196	0.86 192	0.42 167	0.16 258	0.15 246	0.17 276	0.20 292	0.16 109	0.15 137

SHD	0.72 289	0.77 247	2.36 268	0.45 293	0.40 301	0.71 264	0.32 204	1.02 339	1.25 369	1.07 351	0.84 304	0.90 316	0.73 308	1.09 211	0.98 293	0.21 305	0.18 278	0.20 306	0.21 297	0.32 281	0.31 302

AANet_RVC	0.68 271	1.00 323	2.09 215	0.33 152	0.25 170	0.58 129	0.32 204	0.81 196	0.80 306	0.61 243	0.94 323	0.80 289	0.41 171	2.46 361	1.02 304	0.36 357	0.14 225	0.10 48	0.09 44	0.23 204	0.22 224

iinet-f	0.57 219	0.93 297	2.27 252	0.31 116	0.25 170	0.83 316	0.33 212	0.81 196	0.65 200	0.54 170	0.63 220	0.73 263	0.67 294	0.73 171	0.67 253	0.13 199	0.13 211	0.11 92	0.10 75	0.43 339	0.16 159

STrans-v2	0.67 265	0.56 182	2.64 313	0.27 39	0.23 145	0.57 114	0.33 212	0.96 298	0.69 223	0.92 340	0.85 308	0.89 314	0.93 337	1.83 302	1.21 320	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.12 63

test_xeample3	0.46 119	0.34 92	2.99 354	0.37 225	0.16 37	0.49 44	0.33 212	1.06 352	0.44 37	0.25 19	0.23 5	0.24 20	0.25 41	0.49 99	0.56 226	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.40 361	0.17 128	0.26 267

psmorigin	1.36 372	0.60 187	13.80 418	0.37 225	0.29 207	0.62 194	0.33 212	0.77 164	0.61 156	0.96 345	0.88 314	1.17 362	0.73 308	4.00 400	0.86 286	0.19 292	0.22 310	0.17 276	0.18 264	0.24 219	0.29 287

GASNet	0.73 297	1.47 375	3.04 356	0.47 302	0.33 252	0.57 114	0.34 216	0.91 266	0.75 279	0.58 215	0.58 183	0.74 269	0.55 252	2.03 326	0.65 249	0.21 305	0.15 246	0.19 298	0.17 254	0.51 354	0.28 281

TestStereo1	0.49 153	0.81 264	1.85 142	0.39 247	0.57 351	0.56 97	0.34 216	0.75 145	0.69 223	0.44 79	0.63 220	0.35 64	0.42 186	0.64 145	0.29 86	0.10 78	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.33 287	0.26 267

RAFT+CT+SA	0.50 162	0.86 278	1.82 137	0.37 225	0.75 368	0.54 78	0.34 216	0.77 164	0.63 181	0.38 52	0.55 161	0.34 60	0.29 90	0.68 156	0.27 64	0.09 17	0.07 11	0.11 92	0.51 371	0.29 260	0.41 349

SA-5K	0.49 153	0.81 264	1.85 142	0.39 247	0.57 351	0.56 97	0.34 216	0.75 145	0.69 223	0.44 79	0.63 220	0.35 64	0.42 186	0.64 145	0.29 86	0.10 78	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.33 287	0.26 267

ADLNet	0.60 232	0.71 225	1.95 182	0.35 189	0.34 258	0.67 243	0.34 216	0.90 256	0.74 267	0.68 292	0.62 210	0.80 289	0.45 207	1.78 292	0.64 247	0.14 227	0.11 172	0.14 219	0.14 204	0.29 260	0.21 214

PS-NSSS	0.63 247	1.00 323	1.81 132	0.30 91	0.31 233	0.63 210	0.34 216	0.98 309	0.69 223	0.54 170	0.74 287	0.51 151	0.41 171	2.43 358	0.48 195	0.24 328	0.17 270	0.27 335	0.18 264	0.27 251	0.21 214

ToySt	0.44 94	0.61 191	1.89 161	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.35 222	0.67 106	0.53 99	0.39 57	0.50 124	0.59 190	0.43 196	0.51 107	0.49 200	0.10 78	0.12 197	0.13 190	0.16 239	0.24 219	0.19 195

test_5	0.51 176	0.87 281	1.99 194	0.37 225	0.65 361	0.58 129	0.35 222	0.78 178	0.62 172	0.48 113	0.55 161	0.45 123	0.40 160	0.72 170	0.30 97	0.09 17	0.07 11	0.12 136	0.12 154	0.33 287	0.38 337

CSP-Net	0.50 162	0.39 117	1.25 12	0.29 78	0.23 145	0.77 294	0.35 222	0.86 230	0.57 121	0.59 228	0.59 186	0.65 216	0.40 160	1.77 291	0.44 179	0.16 258	0.11 172	0.10 48	0.10 75	0.20 176	0.14 107

cross-raft	0.40 63	0.27 42	2.22 242	0.30 91	0.17 61	0.49 44	0.35 222	0.71 117	0.39 15	0.43 74	0.45 82	0.64 213	0.25 41	0.32 20	0.25 53	0.08 4	0.08 58	0.09 20	0.23 303	0.11 22	0.14 107

RAFT	0.45 109	0.92 291	1.59 53	0.34 175	0.19 96	0.46 31	0.35 222	0.65 95	0.49 68	0.49 124	0.49 118	0.70 254	0.40 160	0.47 86	0.32 117	0.11 124	0.16 260	0.14 219	0.13 179	0.51 354	0.13 94

DISCO	0.57 219	0.34 92	1.87 155	0.45 293	0.34 258	0.84 318	0.35 222	0.84 218	0.78 298	0.59 228	0.63 220	1.06 349	0.53 244	1.10 212	0.82 283	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.10 75	0.22 196	0.18 187

SQANet	0.80 317	1.58 378	2.53 297	0.76 361	0.83 372	0.76 286	0.36 228	0.83 208	0.64 188	0.63 263	0.69 265	0.73 263	0.51 237	1.21 223	0.53 214	0.77 379	0.29 342	0.59 373	0.29 328	0.86 378	0.61 367

CRFU-Net	0.56 213	0.38 110	1.86 150	0.46 297	0.26 183	0.82 314	0.36 228	0.90 256	0.49 68	0.62 254	0.59 186	0.78 283	1.35 366	1.00 202	0.48 195	0.15 241	0.14 225	0.17 276	0.10 75	0.19 164	0.14 107

psmg	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.27 39	0.21 113	0.75 284	0.36 228	0.90 256	0.61 156	0.59 228	0.59 186	0.63 205	0.37 134	0.43 62	0.38 147	0.13 199	0.10 140	0.13 190	0.12 154	0.13 51	0.11 37

ARAFT	0.60 232	1.23 357	3.10 361	0.28 57	0.16 37	0.64 221	0.36 228	0.90 256	0.67 213	0.61 243	0.49 118	0.55 166	0.31 106	1.24 229	0.32 117	0.10 78	0.08 58	0.14 219	0.13 179	0.37 314	0.21 214

ACVNet	0.45 109	0.44 137	1.79 125	0.28 57	0.21 113	0.59 145	0.36 228	0.66 97	0.68 215	0.45 86	0.59 186	0.69 244	0.40 160	0.44 67	0.55 219	0.11 124	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.34 294	0.10 27

hitnet-ft	0.67 265	0.80 259	1.90 164	0.28 57	0.22 134	0.69 257	0.36 228	0.85 222	0.65 200	0.56 193	0.84 304	1.03 342	0.95 342	2.32 345	0.55 219	0.23 321	0.14 225	0.41 363	0.13 179	0.24 219	0.17 170

DLCB_ROB	0.54 195	0.55 180	1.49 42	0.36 207	0.25 170	0.65 233	0.36 228	0.80 192	0.70 232	0.72 304	0.69 265	0.83 297	0.46 215	1.53 256	0.60 238	0.13 199	0.12 197	0.14 219	0.14 204	0.14 69	0.13 94

RAFT-Test	0.44 94	0.38 110	2.01 197	0.27 39	0.44 316	0.64 221	0.37 235	0.72 122	0.57 121	0.45 86	0.48 101	0.65 216	0.24 30	0.35 32	0.29 86	0.09 17	0.11 172	0.09 20	0.38 358	0.10 11	0.11 37

CBFPSM	0.56 213	0.91 290	1.82 137	0.28 57	0.23 145	0.71 264	0.37 235	0.72 122	0.64 188	0.50 131	0.49 118	1.03 342	0.83 322	0.62 140	1.35 328	0.10 78	0.12 197	0.10 48	0.10 75	0.18 147	0.19 195

SACVNet	0.60 232	0.74 236	1.90 164	0.37 225	0.28 202	0.64 221	0.37 235	0.86 230	0.61 156	0.65 279	0.62 210	0.69 244	0.44 203	2.08 330	0.42 167	0.18 282	0.14 225	0.16 260	0.15 224	0.38 320	0.24 249

ADLNet2	0.68 271	0.84 273	3.19 371	0.33 152	0.36 275	0.64 221	0.37 235	0.89 250	0.79 303	0.54 170	0.65 245	0.93 322	0.48 227	2.07 329	0.56 226	0.13 199	0.11 172	0.11 92	0.11 124	0.33 287	0.18 187

GEStereo_RVC	0.54 195	0.87 281	1.95 182	0.47 302	0.25 170	0.62 194	0.37 235	1.00 328	0.74 267	0.53 159	0.54 153	0.59 190	0.44 203	1.10 212	0.46 183	0.15 241	0.11 172	0.12 136	0.10 75	0.26 244	0.19 195

psm_up	0.57 219	0.61 191	1.83 139	0.35 189	0.30 217	0.64 221	0.37 235	0.90 256	0.68 215	0.59 228	0.55 161	0.68 237	0.54 247	1.91 317	0.46 183	0.16 258	0.15 246	0.16 260	0.15 224	0.23 204	0.13 94

UDG	0.77 309	1.23 357	2.15 230	0.67 356	0.59 354	0.78 299	0.38 241	0.90 256	0.70 232	0.61 243	0.69 265	1.01 338	0.67 294	1.02 204	0.73 267	0.45 363	0.34 351	0.87 381	0.51 371	0.67 369	0.46 355

UPFNet	0.46 119	0.28 62	1.73 81	0.33 152	0.32 241	0.65 233	0.38 241	0.83 208	0.59 138	0.57 203	0.52 135	0.61 198	0.40 160	0.75 173	0.52 210	0.13 199	0.12 197	0.13 190	0.12 154	0.15 83	0.11 37

FADNet-RVC-Resample	0.67 265	1.16 352	3.16 367	0.37 225	0.29 207	0.62 194	0.38 241	0.86 230	0.63 181	0.51 143	0.50 124	0.57 181	0.45 207	1.57 261	0.49 200	0.24 328	0.32 350	0.23 320	0.19 282	0.27 251	0.62 368

Nwc_Net	0.68 271	0.83 271	2.53 297	0.41 262	0.39 294	0.77 294	0.38 241	1.01 336	0.70 232	0.60 236	0.99 331	0.98 333	0.68 297	1.41 237	0.63 244	0.23 321	0.15 246	0.23 320	0.25 312	0.23 204	0.18 187

edge stereo	0.81 323	0.73 232	3.30 377	0.37 225	1.21 393	0.62 194	0.39 245	0.93 279	0.79 303	0.80 319	0.88 314	1.14 359	0.71 302	2.18 337	0.71 260	0.21 305	0.20 297	0.26 334	0.18 264	0.38 320	0.26 267

NVstereo2D	0.58 224	0.40 119	2.03 205	0.35 189	0.35 268	0.69 257	0.39 245	0.91 266	0.80 306	0.47 94	0.53 143	0.67 231	0.46 215	1.99 324	0.48 195	0.19 292	0.11 172	0.17 276	0.13 179	0.25 230	0.25 258

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 219	0.87 281	2.11 219	0.32 137	0.30 217	0.84 318	0.40 247	0.88 244	0.72 249	0.65 279	0.73 285	0.66 221	0.57 261	0.93 195	0.71 260	0.13 199	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.14 107

PSM-softLoss	0.48 136	0.27 42	1.85 142	0.51 317	0.17 61	0.61 174	0.40 247	0.61 83	0.57 121	0.52 150	0.48 101	0.39 77	0.25 41	1.46 244	0.77 273	0.12 171	0.08 58	0.13 190	0.12 154	0.12 32	0.14 107

KMStereo	0.48 136	0.27 42	1.85 142	0.51 317	0.17 61	0.61 174	0.40 247	0.61 83	0.57 121	0.52 150	0.48 101	0.39 77	0.25 41	1.46 244	0.77 273	0.12 171	0.08 58	0.13 190	0.12 154	0.12 32	0.14 107

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 309	1.04 332	2.06 207	0.94 376	0.35 268	0.89 330	0.40 247	0.85 222	0.63 181	0.55 184	0.63 220	0.75 274	0.38 139	2.38 350	0.48 195	1.10 389	0.31 346	0.36 355	0.21 297	0.53 358	0.55 363

AF-Net	0.69 275	0.92 291	2.21 239	0.41 262	0.40 301	0.68 254	0.40 247	1.02 339	0.86 320	0.69 294	1.03 338	1.04 345	0.84 325	1.19 222	0.78 275	0.22 318	0.14 225	0.25 331	0.17 254	0.30 269	0.18 187

RGC	0.71 286	0.97 315	2.18 236	0.44 280	0.44 316	0.73 275	0.40 247	0.94 283	0.71 241	0.71 301	1.04 341	1.01 338	0.71 302	1.74 287	0.70 258	0.23 321	0.18 278	0.28 339	0.26 318	0.29 260	0.27 275

LRCNet_RVC	13.74 419	19.30 422	12.75 416	19.46 424	12.69 417	1.86 385	0.41 253	12.33 418	1.05 352	15.77 419	18.83 424	12.62 420	8.70 412	12.21 418	9.62 413	22.22 429	8.37 420	25.85 429	24.01 430	19.32 428	17.44 429

stereogan	0.69 275	0.51 163	2.44 283	0.39 247	0.39 294	1.01 345	0.41 253	0.94 283	0.92 337	0.73 308	0.85 308	1.15 360	0.69 298	1.57 261	0.53 214	0.19 292	0.18 278	0.20 306	0.16 239	0.36 307	0.24 249

DRN-Test	0.64 250	0.43 131	2.44 283	0.39 247	0.44 316	0.80 310	0.41 253	1.02 339	0.78 298	0.80 319	0.63 220	0.69 244	0.56 256	1.79 296	0.69 257	0.15 241	0.12 197	0.17 276	0.16 239	0.18 147	0.17 170

DAS	0.56 213	0.35 98	1.55 49	0.33 152	0.34 258	0.50 50	0.42 256	0.83 208	0.74 267	0.83 329	0.68 258	0.56 175	0.48 227	2.40 354	0.46 183	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.09 44	0.18 147	0.15 137

SepStereo	0.52 185	0.35 98	1.55 49	0.33 152	0.34 258	0.50 50	0.42 256	0.83 208	0.74 267	0.83 329	0.68 258	0.56 175	0.48 227	1.56 259	0.46 183	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.09 44	0.18 147	0.15 137

RAFT-345	0.53 190	0.30 71	2.34 262	0.38 239	0.34 258	0.58 129	0.42 256	0.47 20	0.61 156	0.51 143	1.00 333	0.43 105	0.28 77	1.57 261	0.82 283	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.10 11	0.08 10

Prome-Stereo	0.49 153	0.30 71	1.76 95	0.60 348	0.23 145	0.63 210	0.42 256	0.62 87	0.60 142	0.59 228	1.03 338	0.43 105	0.72 305	0.60 137	0.33 127	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.43 351

Syn2CoEx	0.70 279	1.07 336	2.74 328	0.43 275	0.30 217	0.64 221	0.42 256	0.99 320	0.78 298	0.62 254	0.78 296	0.74 269	0.72 305	1.92 319	0.61 240	0.20 301	0.17 270	0.19 298	0.15 224	0.29 260	0.22 224

CVANet_RVC	0.65 258	0.80 259	2.13 224	0.36 207	0.26 183	0.62 194	0.42 256	0.84 218	0.72 249	0.69 294	0.68 258	0.68 237	0.52 242	2.64 371	0.42 167	0.19 292	0.12 197	0.22 314	0.17 254	0.37 314	0.15 137

DDUNet	0.77 309	1.12 340	1.88 157	0.76 361	0.69 364	0.84 318	0.43 262	0.85 222	0.65 200	0.67 286	0.75 290	0.91 317	0.52 242	1.03 206	0.57 229	0.54 370	0.37 356	0.95 384	0.52 373	0.71 370	0.57 364

OCTAStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 321	0.16 37	0.61 174	0.43 262	0.66 97	0.61 156	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 239	0.80 281	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.17 170

RE-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 321	0.16 37	0.61 174	0.43 262	0.66 97	0.60 142	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 239	0.78 275	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.17 170

TVStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 321	0.16 37	0.61 174	0.43 262	0.66 97	0.60 142	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 239	0.78 275	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.17 170

IRAFT_RVC	0.54 195	0.53 169	1.78 107	0.46 297	0.21 113	0.58 129	0.43 262	0.65 95	0.66 210	0.54 170	0.50 124	0.49 145	0.51 237	1.58 265	1.01 303	0.11 124	0.25 332	0.13 190	0.10 75	0.15 83	0.13 94

APVNet	0.70 279	0.67 215	2.71 322	0.38 239	0.36 275	0.85 322	0.43 262	0.91 266	0.68 215	0.55 184	0.69 265	0.75 274	0.55 252	2.31 344	0.78 275	0.17 272	0.17 270	0.24 326	0.19 282	0.33 287	0.23 242

RYNet	0.70 279	0.56 182	2.25 249	0.35 189	0.41 308	0.86 324	0.43 262	0.94 283	0.82 311	0.62 254	0.53 143	0.91 317	0.60 270	2.70 376	1.00 299	0.14 227	0.11 172	0.16 260	0.14 204	0.25 230	0.27 275

PDISCO_ROB	0.75 302	1.06 334	2.11 219	0.64 352	0.59 354	1.13 357	0.43 262	1.14 362	1.05 352	0.64 272	0.71 279	0.96 329	0.61 277	1.21 223	0.76 271	0.37 358	0.18 278	0.27 335	0.24 305	0.56 361	0.32 306

ssnet_v2	0.55 207	0.60 187	1.86 150	0.32 137	0.22 134	0.72 270	0.44 270	0.94 283	0.74 267	0.63 263	0.54 153	0.81 292	0.47 220	0.77 180	0.70 258	0.16 258	0.14 225	0.14 219	0.14 204	0.30 269	0.30 295

Wz-Net-LNSev	0.59 228	0.96 307	2.47 288	0.34 175	0.37 287	0.79 303	0.44 270	0.86 230	0.77 293	0.61 243	0.67 250	0.79 287	0.56 256	0.64 145	0.62 242	0.15 241	0.14 225	0.12 136	0.12 154	0.18 147	0.19 195

NF-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 321	0.16 37	0.61 174	0.44 270	0.66 97	0.61 156	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.45 243	0.79 280	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.16 159

KYRaft	0.48 136	0.29 66	1.75 91	0.33 152	0.21 113	0.75 284	0.44 270	0.58 69	0.57 121	0.64 272	0.93 322	0.53 159	0.72 305	0.60 137	0.24 47	0.10 78	0.07 11	0.12 136	0.14 204	0.12 32	0.54 361

GwcNet	0.69 275	0.71 225	3.12 364	0.36 207	0.45 324	0.81 311	0.44 270	0.86 230	0.84 317	0.60 236	0.74 287	0.82 295	0.49 232	1.65 274	0.66 250	0.16 258	0.15 246	0.15 245	0.15 224	0.31 277	0.24 249

STTRV1_RVC	0.80 317	0.55 180	2.89 342	0.42 270	0.49 335	0.79 303	0.44 270	1.15 365	0.82 311	0.62 254	0.89 316	0.72 259	0.63 285	2.69 375	0.64 247	0.48 366	0.64 382	0.27 335	0.24 305	0.35 302	0.27 275

CC-Net-ROB	0.85 328	1.15 348	2.13 224	0.88 371	0.38 292	0.88 329	0.44 270	1.06 352	0.79 303	0.58 215	0.69 265	0.65 216	0.50 235	2.74 379	0.51 208	0.93 382	0.39 364	0.87 381	0.29 328	0.54 359	0.54 361

Pruner-Stereo	0.51 176	0.27 42	1.78 107	1.79 399	0.19 96	0.62 194	0.45 277	0.57 65	0.60 142	0.61 243	0.48 101	0.41 89	0.24 30	0.46 80	1.00 299	0.12 171	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.12 32	0.13 94

RP	0.67 265	0.82 268	1.94 179	0.43 275	0.44 316	0.65 233	0.45 277	0.89 250	0.82 311	0.66 282	0.92 319	0.99 336	0.76 315	1.55 258	0.66 250	0.25 333	0.18 278	0.23 320	0.20 292	0.31 277	0.22 224

AAGNet	0.88 332	0.33 85	1.79 125	0.54 330	0.98 381	0.62 194	0.46 279	0.50 31	0.60 142	0.58 215	0.53 143	0.50 148	0.73 308	1.23 226	7.48 409	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.14 69	0.09 16

GMM-Stereo	0.50 162	0.23 21	2.41 275	0.54 330	0.24 158	0.77 294	0.46 279	0.59 74	0.57 121	0.58 215	0.73 285	0.47 137	0.43 196	0.68 156	0.27 64	0.10 78	0.06 1	0.13 190	0.13 179	0.14 69	0.44 353

delet	0.52 185	0.54 172	1.62 60	0.31 116	0.35 268	0.74 278	0.46 279	0.85 222	0.74 267	0.55 184	0.60 198	0.67 231	0.50 235	1.12 215	0.57 229	0.11 124	0.11 172	0.13 190	0.14 204	0.16 109	0.12 63

MFN_U_SF_RVC	1.55 383	2.39 410	3.16 367	0.65 354	0.41 308	1.12 355	0.46 279	1.23 369	1.33 372	1.61 384	1.20 348	1.43 371	0.98 343	1.76 289	1.97 353	1.90 404	1.80 405	1.98 409	2.15 408	1.63 397	1.77 408

NCC-stereo	0.79 315	0.94 299	2.42 277	0.59 345	0.45 324	1.90 386	0.46 279	0.99 320	0.72 249	0.64 272	0.84 304	0.91 317	0.73 308	1.80 298	1.00 299	0.27 341	0.19 288	0.23 320	0.31 337	0.24 219	0.22 224

Abc-Net	0.79 315	0.94 299	2.42 277	0.59 345	0.45 324	1.90 386	0.46 279	0.99 320	0.72 249	0.64 272	0.84 304	0.91 317	0.73 308	1.80 298	1.00 299	0.27 341	0.19 288	0.23 320	0.31 337	0.24 219	0.22 224
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 297	0.98 318	2.39 272	0.46 297	0.35 268	0.81 311	0.46 279	1.00 328	1.00 346	0.80 319	0.69 265	0.88 312	0.74 313	1.32 231	1.20 318	0.24 328	0.16 260	0.23 320	0.20 292	0.41 334	0.33 313

FBW_ROB	0.83 325	0.77 247	1.77 103	0.44 280	0.30 217	0.87 328	0.46 279	1.10 358	0.91 334	0.81 324	0.75 290	1.01 338	0.61 277	3.66 398	1.23 322	0.26 336	0.23 315	0.36 355	0.25 312	0.27 251	0.62 368

StereoDRNet	0.64 250	0.88 284	2.35 265	0.41 262	0.45 324	0.73 275	0.47 287	0.94 283	0.74 267	0.75 310	0.54 153	0.74 269	0.47 220	1.70 281	0.72 264	0.15 241	0.14 225	0.15 245	0.14 204	0.20 176	0.19 195

CBMV_ROB	0.76 305	0.42 128	2.68 318	0.33 152	0.22 134	0.74 278	0.47 287	0.96 298	0.76 289	1.04 350	0.96 326	0.88 312	0.93 337	2.06 328	1.19 317	0.22 318	0.24 318	0.27 335	0.25 312	0.25 230	0.28 281

XPNet_ROB	0.61 240	0.72 229	1.66 66	0.37 225	0.27 194	0.67 243	0.47 287	0.89 250	0.71 241	0.78 317	0.70 275	0.81 292	0.53 244	1.70 281	0.76 271	0.21 305	0.16 260	0.16 260	0.15 224	0.20 176	0.21 214

fast-acv-ft	0.63 247	0.88 284	3.10 361	0.38 239	0.30 217	0.79 303	0.48 290	0.69 111	0.72 249	0.58 215	0.78 296	0.76 278	0.60 270	0.67 155	0.73 267	0.15 241	0.15 246	0.18 293	0.17 254	0.37 314	0.16 159

FINET	0.65 258	0.95 305	3.06 358	0.35 189	0.40 301	0.58 129	0.48 290	0.92 274	1.10 359	0.57 203	0.68 258	0.47 137	0.44 203	1.15 220	0.60 238	0.23 321	0.21 305	0.17 276	0.15 224	0.26 244	0.25 258

EDNetEfficientorigin	8.18 412	0.98 318	145.96 437	0.51 317	0.89 376	0.72 270	0.48 290	0.85 222	1.56 382	2.12 390	1.49 362	1.29 364	1.31 363	1.83 302	2.13 363	0.13 199	0.12 197	0.17 276	0.18 264	0.39 328	0.45 354

DeepPrunerF	0.86 329	0.86 278	2.91 347	0.45 293	0.50 336	0.64 221	0.48 290	1.14 362	2.64 398	0.63 263	0.61 205	0.65 216	0.62 282	2.21 339	1.31 325	0.23 321	0.19 288	0.30 347	0.28 325	0.36 307	0.25 258

ADCRef	0.80 317	0.96 307	2.29 255	0.37 225	0.35 268	0.96 338	0.51 294	0.87 239	0.75 279	0.88 335	0.83 301	0.61 198	1.36 367	1.02 204	3.27 384	0.13 199	0.11 172	0.17 276	0.19 282	0.25 230	0.21 214

PASM	0.72 289	0.68 217	1.91 169	0.47 302	0.44 316	0.60 154	0.51 294	0.76 154	0.80 306	0.77 316	0.67 250	0.87 308	0.61 277	2.40 354	0.67 253	0.32 351	0.35 352	0.36 355	0.41 364	0.45 347	0.39 340

ETE_ROB	0.60 232	0.71 225	1.55 49	0.37 225	0.25 170	0.69 257	0.51 294	1.47 379	0.70 232	0.80 319	0.69 265	0.85 302	0.49 232	1.36 235	0.58 234	0.16 258	0.13 211	0.19 298	0.16 239	0.21 184	0.23 242

anonymity	0.80 317	0.66 214	1.29 15	0.59 345	0.75 368	0.67 243	0.52 297	0.95 294	0.71 241	0.94 342	0.70 275	0.67 231	0.87 330	0.71 168	1.35 328	0.64 373	0.62 381	0.58 371	1.44 406	0.60 365	0.65 371

RAFT + AFF	0.64 250	1.20 354	1.95 182	0.34 175	0.33 252	0.67 243	0.52 297	0.99 320	0.74 267	0.53 159	0.58 183	0.57 181	0.80 319	1.76 289	0.51 208	0.12 171	0.27 339	0.15 245	0.14 204	0.43 339	0.29 287

PA-Net	0.84 327	1.00 323	3.49 381	0.63 351	0.40 301	0.70 262	0.52 297	0.86 230	0.84 317	0.52 150	0.59 186	0.70 254	0.54 247	2.35 346	2.23 366	0.17 272	0.27 339	0.19 298	0.28 325	0.22 196	0.36 327
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Ntro	1.00 346	1.68 385	2.80 336	0.95 377	0.85 373	1.06 348	0.53 300	0.98 309	0.90 333	0.62 254	0.76 292	0.93 322	0.66 292	1.66 275	0.98 293	0.99 386	0.45 367	0.75 380	0.40 361	1.19 385	0.75 376

ACVNet-4b	1.93 390	1.85 394	4.10 394	1.07 382	0.86 374	1.15 359	0.53 300	1.06 352	1.12 361	0.64 272	1.09 344	1.99 381	0.70 300	2.20 338	9.86 414	5.62 413	0.41 366	1.03 388	0.55 374	1.86 402	0.85 382

RAFT_R40	0.50 162	0.21 9	1.76 95	0.50 314	0.40 301	0.61 174	0.53 300	0.56 62	0.60 142	0.56 193	0.54 153	0.55 166	0.51 237	1.57 261	0.53 214	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.09 16

HBP-ISP	0.76 305	1.30 364	3.19 371	0.35 189	0.26 183	0.85 322	0.54 303	1.03 346	0.72 249	0.80 319	0.69 265	0.68 237	0.83 322	2.04 327	0.44 179	0.23 321	0.24 318	0.29 346	0.25 312	0.28 257	0.24 249

IPLGR	0.54 195	0.56 182	2.68 318	0.36 207	0.18 83	0.62 194	0.54 303	1.02 339	0.64 188	0.73 308	0.46 86	0.47 137	0.45 207	1.12 215	0.29 86	0.09 17	0.08 58	0.11 92	0.09 44	0.19 164	0.12 63

FAT-Stereo	0.70 279	0.54 172	2.88 339	0.36 207	0.29 207	0.62 194	0.54 303	0.97 305	0.87 323	0.76 313	0.92 319	0.94 326	0.80 319	1.84 307	0.57 229	0.18 282	0.19 288	0.17 276	0.16 239	0.22 196	0.25 258

Consistency-Raft	0.88 332	0.93 297	3.23 375	0.99 380	0.64 360	0.77 294	0.55 306	0.98 309	0.97 342	0.61 243	1.03 338	0.65 216	1.05 349	0.79 185	1.38 330	0.44 361	0.46 368	0.51 369	0.58 379	0.65 367	0.47 356

ICVP	0.46 119	0.29 66	2.41 275	0.33 152	0.22 134	0.59 145	0.55 306	0.75 145	0.50 74	0.44 79	0.60 198	0.49 145	0.35 122	0.53 117	0.37 142	0.16 258	0.16 260	0.14 219	0.11 124	0.15 83	0.15 137
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ccnet	0.71 286	0.41 122	1.59 53	0.40 256	0.45 324	1.06 348	0.55 306	0.98 309	0.71 241	0.88 335	0.97 328	0.82 295	0.88 333	1.68 278	0.94 289	0.32 351	0.26 334	0.32 350	0.27 322	0.34 294	0.30 295

LALA_ROB	0.60 232	0.76 239	1.69 70	0.36 207	0.29 207	0.79 303	0.55 306	0.94 283	0.77 293	0.81 324	0.67 250	0.94 326	0.49 232	0.99 201	0.73 267	0.21 305	0.15 246	0.20 306	0.18 264	0.23 204	0.21 214

PSMNet_ROB	0.66 262	1.01 327	2.33 260	0.38 239	0.31 233	0.72 270	0.55 306	0.86 230	0.69 223	0.54 170	0.60 198	0.75 274	0.47 220	2.00 325	0.82 283	0.17 272	0.13 211	0.19 298	0.19 282	0.24 219	0.27 275

ACRE	0.56 213	1.14 344	2.77 332	0.76 361	0.28 202	0.60 154	0.56 311	0.76 154	0.58 131	0.55 184	0.62 210	0.41 89	0.29 90	0.44 67	0.39 154	0.11 124	0.19 288	0.13 190	0.14 204	0.36 307	0.18 187

PVD	0.90 334	0.85 277	2.15 230	0.53 327	0.50 336	0.99 341	0.56 311	1.15 365	1.64 383	1.41 379	1.41 361	1.11 357	1.13 356	1.35 234	1.31 325	0.26 336	0.28 341	0.28 339	0.26 318	0.37 314	0.49 359

TDLM	0.67 265	0.92 291	1.76 95	0.37 225	0.24 158	0.66 238	0.56 311	0.82 202	0.74 267	1.16 358	0.62 210	0.61 198	0.48 227	2.70 376	0.50 205	0.20 301	0.11 172	0.35 353	0.14 204	0.32 281	0.16 159

pmcnn	1.32 368	1.05 333	2.77 332	0.74 360	1.43 396	0.72 270	0.56 311	0.96 298	0.91 334	0.99 346	2.92 398	6.01 409	0.70 300	2.38 350	3.32 386	0.13 199	0.10 140	0.08 3	0.06 7	0.34 294	0.22 224

CIPLG	0.56 213	1.19 353	2.46 286	0.80 365	0.31 233	0.61 174	0.57 315	0.76 154	0.57 121	0.56 193	0.63 220	0.41 89	0.30 98	0.45 74	0.40 159	0.11 124	0.20 297	0.13 190	0.13 179	0.35 302	0.19 195

iRaft-Stereo_20w	0.58 224	0.39 117	1.96 191	0.45 293	0.32 241	0.92 335	0.57 315	1.14 362	0.56 118	0.81 324	0.40 62	0.55 166	0.69 298	0.65 152	1.04 307	0.09 17	0.16 260	0.09 20	0.36 355	0.17 128	0.25 258

ADCMid	0.96 342	1.32 368	2.74 328	0.38 239	0.35 268	0.99 341	0.58 317	0.94 283	0.86 320	1.23 366	1.01 334	1.01 338	1.00 344	1.05 208	3.97 393	0.21 305	0.19 288	0.42 364	0.32 340	0.40 332	0.29 287

MDST_ROB	1.17 359	0.42 128	3.87 387	0.54 330	0.44 316	4.11 408	0.58 317	1.31 374	0.84 317	2.12 390	1.12 346	0.98 333	0.71 302	4.24 403	0.99 298	0.16 258	0.14 225	0.19 298	0.17 254	0.18 147	0.35 319

otaku	1.03 349	1.68 385	2.72 324	0.95 377	0.73 367	1.03 346	0.59 319	0.99 320	0.86 320	0.69 294	1.61 365	0.98 333	0.64 286	1.46 244	1.14 313	0.95 384	0.46 368	0.72 379	0.40 361	1.24 389	0.78 379

DeepStereo_RVC	0.44 94	0.28 62	1.92 172	0.49 312	0.17 61	0.60 154	0.59 319	0.50 31	0.52 83	0.49 124	0.45 82	0.39 77	0.86 329	0.45 74	0.33 127	0.11 124	0.08 58	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.19 195

Wz-Net-SNSev	0.76 305	1.32 368	3.11 363	0.40 256	0.31 233	0.71 264	0.60 321	0.98 309	0.87 323	0.67 286	0.83 301	0.96 329	0.60 270	1.67 277	0.97 292	0.16 258	0.15 246	0.16 260	0.17 254	0.36 307	0.24 249

Wz-Net-MNSev	0.65 258	0.97 315	2.19 237	0.36 207	0.33 252	0.90 331	0.60 321	0.92 274	0.81 310	0.75 310	0.72 283	0.73 263	0.65 288	1.39 236	0.71 260	0.16 258	0.13 211	0.14 219	0.14 204	0.24 219	0.18 187

FCDSN-DC	1.29 367	0.54 172	2.50 294	0.47 302	0.41 308	1.12 355	0.60 321	1.10 358	1.27 371	2.23 396	2.87 395	3.67 397	3.12 401	2.39 353	1.69 344	0.30 348	0.26 334	0.31 348	0.30 333	0.35 302	0.38 337
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
IPLG	0.69 275	0.84 273	2.43 281	0.35 189	0.21 113	1.65 379	0.61 324	1.36 376	0.58 131	1.39 378	0.51 128	0.37 67	0.87 330	1.41 237	0.36 140	0.09 17	0.07 11	0.14 219	0.12 154	0.32 281	0.11 37

IPLGR_C	0.58 224	1.25 360	2.72 324	0.80 365	0.31 233	0.60 154	0.61 324	0.76 154	0.58 131	0.56 193	0.62 210	0.41 89	0.31 106	0.43 62	0.40 159	0.11 124	0.22 310	0.13 190	0.15 224	0.35 302	0.19 195

HHNet	0.60 232	0.65 209	2.60 310	0.36 207	0.25 170	0.64 221	0.61 324	0.64 91	0.62 172	0.55 184	1.13 347	0.32 53	0.60 270	0.42 59	1.79 349	0.15 241	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.18 147	0.15 137

GANetREF_RVC	0.75 302	1.15 348	2.46 286	0.47 302	0.26 183	0.83 316	0.61 324	0.97 305	0.89 331	0.62 254	0.61 205	0.72 259	0.59 268	2.42 356	0.55 219	0.32 351	0.25 332	0.36 355	0.24 305	0.39 328	0.31 302
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	0.99 343	0.99 321	3.93 391	0.37 225	0.68 363	1.36 365	0.62 328	0.87 239	0.76 289	0.78 317	0.81 299	1.08 351	1.18 357	1.14 218	2.49 372	0.21 305	0.69 390	0.21 312	0.95 397	0.29 260	0.37 334

MSMD_ROB	1.34 370	0.96 307	2.38 270	0.39 247	0.32 241	1.96 389	0.62 328	0.91 266	1.43 376	2.94 406	2.60 390	4.77 405	1.95 387	2.43 358	1.33 327	0.29 346	0.26 334	0.32 350	0.32 340	0.30 269	0.30 295

DisPM	0.43 85	0.33 85	1.78 107	0.57 340	0.18 83	0.59 145	0.63 330	0.53 48	0.61 156	0.60 236	0.53 143	0.38 73	0.26 53	0.75 173	0.29 86	0.12 171	0.07 11	0.12 136	0.11 124	0.11 22	0.14 107

NVStereoNet_ROB	1.16 358	0.95 305	2.54 303	0.58 342	0.55 348	0.78 299	0.63 330	1.00 328	1.08 357	1.03 348	4.07 404	1.48 373	1.22 358	2.88 384	1.27 324	0.50 367	0.46 368	0.54 370	0.62 382	0.50 352	0.63 370
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.33 369	1.91 398	4.03 392	1.09 384	0.88 375	1.19 362	0.66 332	1.24 370	1.17 364	0.94 342	0.96 326	3.09 393	1.04 348	2.37 347	1.11 311	1.04 387	0.48 374	1.03 388	0.48 368	1.12 382	0.83 381

SST-Stereo	0.52 185	0.20 4	1.76 95	0.62 350	0.53 343	0.62 194	0.66 332	0.55 61	0.61 156	0.58 215	0.53 143	0.52 157	0.60 270	1.59 267	0.29 86	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.10 27

DRaft	0.62 244	0.38 110	1.76 95	0.24 7	0.16 37	0.64 221	0.66 332	0.53 48	0.53 99	0.67 286	0.99 331	0.38 73	1.00 344	1.44 239	2.10 362	0.10 78	0.14 225	0.10 48	0.14 204	0.18 147	0.21 214

GANet	0.75 302	0.84 273	2.01 197	0.40 256	0.25 170	0.74 278	0.66 332	0.87 239	0.73 263	0.71 301	1.07 343	0.84 299	0.59 268	2.71 378	1.15 315	0.17 272	0.16 260	0.44 366	0.16 239	0.31 277	0.20 208

FC-DCNN	1.49 381	0.59 186	2.88 339	0.44 280	0.39 294	1.97 391	0.66 332	1.67 387	1.70 385	2.72 404	2.89 396	4.22 400	2.97 399	2.55 368	2.19 364	0.29 346	0.26 334	0.31 348	0.30 333	0.32 281	0.39 340

NCCL2	0.65 258	0.94 299	1.96 191	0.43 275	0.30 217	0.71 264	0.68 337	0.84 218	0.65 200	0.70 297	0.60 198	0.86 306	0.54 247	1.56 259	0.57 229	0.20 301	0.16 260	0.67 376	0.25 312	0.22 196	0.24 249

SPS-STEREO	1.07 352	1.13 343	2.88 339	0.65 354	0.69 364	0.99 341	0.68 337	1.05 351	0.87 323	1.36 374	1.23 350	1.46 372	0.94 340	1.87 309	1.72 346	0.66 374	0.61 380	0.58 371	0.57 377	0.65 367	0.77 378
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	5.95 410	1.67 383	60.57 435	0.34 175	0.30 217	0.77 294	0.69 339	0.74 135	4.41 403	19.22 423	2.15 379	1.62 376	7.97 411	1.81 301	8.96 411	0.44 361	2.08 410	0.18 293	0.19 282	0.38 320	4.62 415

CRE-IMP	0.41 66	0.22 17	1.76 95	0.48 310	0.17 61	0.79 303	0.69 339	0.52 43	0.52 83	0.47 94	0.42 69	0.45 123	0.26 53	0.41 56	0.31 107	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.09 44	0.17 128	0.23 242

MeshStereo	1.21 361	1.15 348	3.01 355	0.34 175	0.28 202	1.10 354	0.69 339	1.35 375	1.01 348	2.71 403	2.41 386	2.96 390	1.45 373	2.80 382	1.40 333	0.22 318	0.22 310	0.22 314	0.19 282	0.50 352	0.26 267
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	0.80 317	0.69 220	3.89 388	0.39 247	0.37 287	0.69 257	0.70 342	0.94 283	0.98 345	0.62 254	0.91 318	0.83 297	0.60 270	2.37 347	0.66 250	0.18 282	0.21 305	0.17 276	0.18 264	0.30 269	0.35 319

Wz-Net-TNSev	0.91 335	1.73 389	3.08 359	0.36 207	0.31 233	1.00 344	0.71 343	1.06 352	0.97 342	0.71 301	0.72 283	1.09 353	0.87 330	2.42 356	1.59 341	0.20 301	0.20 297	0.16 260	0.20 292	0.44 346	0.35 319

WZ-Net	0.92 337	1.31 365	3.76 385	0.41 262	0.36 275	0.86 324	0.71 343	1.00 328	1.06 355	0.82 328	0.92 319	1.06 349	1.05 349	2.16 336	1.61 342	0.19 292	0.13 211	0.15 245	0.16 239	0.32 281	0.28 281

WCMA_ROB	1.12 353	0.83 271	2.66 316	0.58 342	0.34 258	1.17 361	0.71 343	0.93 279	0.94 338	1.74 386	2.63 392	3.09 393	1.71 383	1.70 281	1.84 351	0.26 336	0.21 305	0.20 306	0.21 297	0.28 257	0.43 351

G-Net	0.99 343	0.64 203	2.76 330	0.57 340	0.67 362	2.03 393	0.72 346	0.76 154	0.67 213	1.14 357	2.56 389	1.30 367	1.02 346	1.48 252	1.74 347	0.25 333	0.24 318	0.24 326	0.26 318	0.37 314	0.31 302

NRIStereo	0.46 119	0.25 32	1.77 103	0.47 302	0.16 37	0.95 337	0.74 347	0.51 33	0.56 118	0.48 113	0.39 59	0.59 190	0.29 90	0.77 180	0.32 117	0.11 124	0.13 211	0.11 92	0.09 44	0.21 184	0.24 249

DPSNet	0.86 329	0.60 187	2.34 262	0.58 342	0.36 275	1.07 353	0.75 348	1.30 373	1.05 352	0.70 297	0.68 258	0.94 326	1.29 360	2.08 330	1.82 350	0.26 336	0.23 315	0.16 260	0.17 254	0.48 348	0.40 344

MFMNet_re	0.92 337	1.28 362	2.53 297	0.82 369	0.76 371	0.90 331	0.75 348	0.98 309	1.04 351	1.03 348	1.05 342	0.84 299	0.94 340	0.83 187	0.72 264	0.68 375	0.60 379	0.63 374	0.60 381	0.77 374	0.74 374

RainbowNet	1.15 356	1.78 390	2.72 324	1.12 386	0.91 378	1.06 348	0.76 350	1.16 367	1.13 363	0.75 310	0.97 328	1.09 353	0.80 319	1.60 268	1.21 320	1.17 391	1.26 403	1.01 387	0.57 377	1.13 383	0.88 386

PFNet+	0.45 109	0.37 105	1.86 150	0.46 297	0.18 83	0.58 129	0.77 351	0.52 43	0.64 188	0.56 193	0.48 101	0.39 77	0.26 53	0.93 195	0.32 117	0.13 199	0.09 112	0.14 219	0.13 179	0.12 32	0.15 137

Anonymous Stereo	0.70 279	1.08 337	2.47 288	0.42 270	0.36 275	0.60 154	0.78 352	0.83 208	0.75 279	0.65 279	0.63 220	0.62 202	0.38 139	2.43 358	0.78 275	0.19 292	0.18 278	0.19 298	0.20 292	0.30 269	0.23 242

RTS	1.21 361	1.31 365	6.39 407	0.52 321	0.51 341	1.61 375	0.79 353	1.03 346	1.37 374	1.13 355	1.30 355	1.10 355	0.85 326	2.65 372	2.08 359	0.21 305	0.24 318	0.18 293	0.18 264	0.43 339	0.32 306

RTSA	1.21 361	1.31 365	6.39 407	0.52 321	0.51 341	1.61 375	0.79 353	1.03 346	1.37 374	1.13 355	1.30 355	1.10 355	0.85 326	2.65 372	2.08 359	0.21 305	0.24 318	0.18 293	0.18 264	0.43 339	0.32 306

ADCP+	0.94 339	1.12 340	3.14 365	0.34 175	0.39 294	1.06 348	0.79 353	0.89 250	0.80 306	0.66 282	0.67 250	0.85 302	1.55 377	0.93 195	4.55 400	0.13 199	0.11 172	0.16 260	0.15 224	0.26 244	0.25 258

CBMV	0.71 286	0.76 239	2.64 313	0.33 152	0.20 106	0.78 299	0.79 353	0.98 309	0.78 298	0.85 334	0.71 279	0.86 306	1.10 354	1.46 244	0.62 242	0.18 282	0.20 297	0.21 312	0.19 282	0.25 230	0.33 313
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCS	1.05 351	1.36 372	2.98 353	0.42 270	0.36 275	0.96 338	0.81 357	1.06 352	1.12 361	1.25 367	0.97 328	1.08 351	0.90 335	1.25 230	4.86 402	0.21 305	0.21 305	0.22 314	0.23 303	0.36 307	0.38 337

ACVNet_2	1.42 378	1.81 391	3.23 375	1.08 383	0.92 379	1.32 363	0.85 358	1.49 381	1.69 384	1.19 365	1.73 369	2.13 383	1.03 347	2.50 364	1.40 333	0.91 381	0.53 376	1.00 386	0.55 374	2.11 404	0.85 382

SANet	1.20 360	1.21 355	3.33 380	0.38 239	0.27 194	1.73 383	0.85 358	1.10 358	2.49 396	1.16 358	1.83 371	1.72 377	1.50 376	2.37 347	2.84 376	0.18 282	0.16 260	0.16 260	0.15 224	0.32 281	0.32 306

DSFCA	0.54 195	0.35 98	1.41 31	0.28 57	0.28 202	0.79 303	0.88 360	0.76 154	0.70 232	0.72 304	0.66 247	0.67 231	0.57 261	1.17 221	0.63 244	0.16 258	0.14 225	0.13 190	0.14 204	0.16 109	0.13 94

DEmStereo	0.68 271	0.31 77	2.25 249	0.42 270	0.17 61	0.66 238	0.89 361	0.51 33	0.59 138	0.60 236	1.01 334	0.45 123	1.26 359	1.54 257	2.26 368	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.10 75	0.10 11	0.11 37

SuperB	1.15 356	1.14 344	5.43 405	0.36 207	0.26 183	0.81 311	0.89 361	0.88 244	1.17 364	0.67 286	0.68 258	0.63 205	1.39 370	1.74 287	3.37 387	0.15 241	0.12 197	0.17 276	0.16 239	2.80 409	0.25 258

IMH	2.02 392	2.15 408	2.69 321	1.68 396	1.12 391	1.66 380	0.92 363	2.10 395	1.92 390	1.32 373	2.66 393	2.21 385	1.69 382	5.78 406	1.68 343	5.54 412	0.96 400	1.31 396	0.71 387	1.32 394	0.99 393

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 348	1.67 383	2.32 257	0.47 302	0.39 294	1.47 368	0.95 364	0.95 294	0.91 334	0.84 331	0.94 323	1.05 347	0.60 270	2.95 385	0.72 264	0.41 359	0.72 394	0.32 350	0.55 374	0.74 371	1.22 398

WAO-8	2.80 398	2.14 406	2.89 342	1.91 403	1.04 386	3.98 406	0.96 365	3.26 405	6.17 406	2.15 394	3.37 401	3.31 395	2.41 393	11.84 415	2.03 357	2.05 405	1.86 407	1.54 402	0.92 395	1.22 386	0.87 384

Venus	2.80 398	2.14 406	2.89 342	1.91 403	1.04 386	3.98 406	0.96 365	3.26 405	6.17 406	2.15 394	3.37 401	3.31 395	2.41 393	11.84 415	2.03 357	2.05 405	1.86 407	1.54 402	0.92 395	1.22 386	0.87 384

TorneroNet-64	2.65 394	1.83 392	3.30 377	1.46 393	1.20 392	3.89 405	0.99 367	3.51 409	6.71 409	2.56 401	4.60 406	4.22 400	3.85 404	3.33 392	3.14 382	1.19 392	0.65 383	1.39 399	0.79 391	3.31 411	1.15 396

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 370	1.70 387	2.50 294	0.56 338	0.40 301	2.15 395	0.99 367	1.24 370	1.26 370	1.02 347	1.10 345	1.29 364	0.88 333	3.10 389	1.08 309	1.66 401	0.83 396	0.68 377	0.88 394	1.57 396	1.80 409

NaN_ROB	1.14 354	0.94 299	2.96 349	0.53 327	0.56 350	1.13 357	0.99 367	0.98 309	1.00 346	1.09 353	0.87 311	0.77 280	1.06 351	5.90 407	2.72 373	0.16 258	0.23 315	0.16 260	0.24 305	0.22 196	0.36 327

Dean	1.79 387	1.83 392	3.92 389	1.29 389	1.07 388	1.55 373	1.00 370	1.95 394	2.33 393	1.47 382	4.19 405	4.26 403	1.33 365	2.21 339	1.48 337	1.14 390	0.68 389	1.18 390	0.74 388	1.24 389	0.98 389

aanetorigin	0.77 309	0.80 259	2.59 308	0.43 275	0.44 316	0.58 129	1.01 371	0.57 65	0.68 215	1.53 383	1.23 350	0.81 292	1.08 352	1.07 209	1.07 308	0.18 282	0.15 246	0.17 276	0.21 297	0.54 359	0.30 295

WAO-6	1.58 384	1.54 377	2.32 257	1.14 387	1.00 383	2.30 397	1.03 372	1.82 391	2.85 400	1.25 367	2.61 391	2.20 384	1.56 378	2.47 362	1.99 355	0.95 384	0.67 385	1.19 393	0.83 392	1.08 381	0.88 386

LVE	1.96 391	2.17 409	3.14 365	1.68 396	1.80 405	1.63 377	1.03 372	2.34 397	2.81 399	1.25 367	2.89 396	4.24 402	1.29 360	2.79 381	1.44 335	2.85 409	0.91 399	1.18 390	1.46 407	1.23 388	1.10 395

TorneroNet	5.50 409	1.92 399	3.16 367	1.47 394	1.25 395	14.07 417	1.06 374	4.90 410	20.99 429	10.17 412	16.48 420	11.88 417	6.93 410	3.34 393	4.20 397	1.30 395	0.69 390	1.45 401	0.86 393	2.61 408	1.20 397

MADNet+	1.36 372	1.93 400	5.95 406	0.81 368	0.59 354	1.57 374	1.09 375	1.39 378	1.22 367	0.84 331	1.01 334	1.25 363	1.12 355	3.19 390	2.36 370	0.45 363	0.47 371	0.38 361	0.34 347	0.59 362	0.57 364

WAO-7	1.48 380	1.63 379	2.49 292	0.93 375	0.75 368	1.72 382	1.10 376	1.84 392	1.96 391	1.43 380	2.54 388	1.97 380	1.61 380	3.06 387	2.08 359	0.69 376	0.66 384	0.94 383	0.74 388	0.80 376	0.69 373

notaker	2.66 395	2.07 402	3.31 379	2.61 409	1.43 396	1.76 384	1.11 377	2.76 401	1.79 389	2.26 397	11.53 415	3.96 398	4.29 405	3.09 388	2.76 375	1.55 400	0.88 398	1.70 407	1.07 401	2.00 403	1.35 401

LSM	3.31 404	1.11 339	5.29 404	9.40 418	30.65 432	0.84 318	1.12 378	0.91 266	1.22 367	1.36 374	2.19 380	0.93 322	0.83 322	1.66 275	0.90 287	0.21 305	0.31 346	0.24 326	0.28 325	0.39 328	6.33 416

AnyNet_C32	1.00 346	1.33 370	2.53 297	0.49 312	0.54 345	1.15 359	1.14 379	0.91 266	0.89 331	1.11 354	0.95 325	0.87 308	0.93 337	1.50 253	4.07 395	0.21 305	0.20 297	0.25 331	0.24 305	0.38 320	0.33 313

CSAN	1.25 365	1.12 340	3.04 356	0.51 317	0.37 287	1.06 348	1.15 380	1.22 368	1.08 357	1.17 363	1.91 373	1.04 345	1.31 363	5.96 408	2.43 371	0.26 336	0.22 310	0.24 326	0.24 305	0.31 277	0.30 295

PSM-AAD	0.63 247	0.22 17	1.77 103	0.37 225	0.23 145	0.86 324	1.17 381	0.59 74	0.60 142	0.64 272	0.71 279	0.68 237	2.93 397	0.65 152	0.31 107	0.09 17	0.07 11	0.17 276	0.15 224	0.13 51	0.33 313

IMH-64-1	1.39 375	1.64 381	1.86 150	1.36 390	1.11 389	1.39 366	1.19 382	1.76 388	1.45 377	1.16 358	2.21 381	1.53 374	1.38 368	1.98 321	1.52 338	1.29 393	0.67 385	1.27 394	0.69 385	1.29 391	0.98 389

IMH-64	1.39 375	1.64 381	1.86 150	1.36 390	1.11 389	1.39 366	1.19 382	1.76 388	1.45 377	1.16 358	2.21 381	1.53 374	1.38 368	1.98 321	1.52 338	1.29 393	0.67 385	1.27 394	0.69 385	1.29 391	0.98 389

DANet	0.80 317	0.65 209	2.21 239	1.19 388	0.48 334	0.74 278	1.25 384	0.89 250	1.53 380	0.89 337	0.71 279	0.96 329	0.56 256	1.83 302	0.96 291	0.18 282	0.16 260	0.19 298	0.16 239	0.26 244	0.29 287
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
KSHMR	4.10 405	1.97 401	5.27 403	1.71 398	1.47 400	1.96 389	1.28 385	3.19 403	17.33 423	2.12 390	15.91 418	9.18 412	1.57 379	8.42 413	1.98 354	1.52 399	1.26 403	1.67 406	1.19 403	1.67 399	1.40 403

SAMSARA	0.91 335	0.97 315	2.22 242	0.80 365	0.58 353	1.32 363	1.31 386	1.01 336	0.94 338	1.36 374	0.87 311	1.38 369	0.90 335	1.72 284	1.02 304	0.24 328	0.30 345	0.22 314	0.25 312	0.36 307	0.35 319

SGM-Forest	1.04 350	0.42 128	3.59 384	0.41 262	0.32 241	1.05 347	1.32 387	0.94 283	0.83 315	1.16 358	2.23 383	1.03 342	1.39 370	2.49 363	2.35 369	0.21 305	0.21 305	0.20 306	0.19 282	0.23 204	0.32 306
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HanzoNet	7.64 411	2.86 411	5.05 401	7.01 416	3.97 411	2.18 396	1.34 388	3.37 408	4.05 402	13.17 417	10.58 409	10.73 414	16.52 420	8.45 414	10.51 415	10.48 420	9.72 422	5.59 417	13.46 421	6.84 417	6.83 417

AnyNet_C01	1.14 354	1.49 376	4.23 396	0.54 330	0.53 343	1.51 372	1.37 389	1.04 350	1.07 356	1.17 363	1.33 357	1.15 360	1.08 352	1.61 271	2.74 374	0.25 333	0.22 310	0.28 339	0.24 305	0.48 348	0.40 344

SGM_RVC	1.89 389	0.92 291	2.50 294	0.96 379	0.93 380	1.63 377	1.37 389	1.52 383	12.43 412	1.85 387	1.69 368	2.40 387	1.74 384	2.81 383	1.71 345	0.53 368	0.47 371	0.42 364	0.47 367	0.74 371	0.74 374
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 325	0.81 264	2.40 274	0.61 349	0.18 83	1.48 369	1.39 391	1.60 385	0.74 267	1.94 388	0.85 308	0.73 263	1.68 381	0.87 193	0.31 107	0.09 17	0.08 58	0.11 92	0.32 340	0.25 230	0.12 63

UNDER WATER	2.74 396	1.85 394	4.54 398	1.81 401	1.44 398	2.34 398	1.40 392	3.24 404	6.60 408	2.60 402	2.76 394	5.75 407	5.24 408	3.02 386	4.01 394	1.45 397	0.81 395	1.59 405	1.06 400	1.80 400	1.51 405

EDNetEfficient	1.27 366	0.70 223	4.05 393	0.64 352	0.98 381	0.94 336	1.40 392	0.85 222	1.75 387	2.34 399	1.33 357	1.05 347	2.21 391	1.58 265	4.15 396	0.15 241	0.19 288	0.14 219	0.27 322	0.38 320	0.32 306

ktn	4.35 406	2.10 403	2.89 342	1.80 400	1.49 402	2.13 394	1.41 394	2.26 396	12.72 413	11.41 415	16.43 419	11.15 415	3.75 402	4.36 404	3.18 383	1.82 403	0.98 402	1.73 408	1.21 404	2.97 410	1.27 399

GrayStereo	0.66 262	0.19 2	1.76 95	0.90 372	0.23 145	0.62 194	1.42 395	0.62 87	0.60 142	0.72 304	0.78 296	0.56 175	3.07 400	0.60 137	0.26 56	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.21 297	0.11 22	0.18 187

UNDER WATER-64	2.47 393	1.89 396	4.86 400	1.82 402	1.44 398	3.18 404	1.57 396	2.62 398	5.64 405	2.05 389	2.13 378	4.13 399	3.76 403	2.62 370	3.42 388	1.47 398	0.85 397	1.57 404	1.07 401	1.82 401	1.49 404

PWCK	1.49 381	1.90 397	3.22 374	1.09 384	0.54 345	1.71 381	1.73 397	1.49 381	1.53 380	1.44 381	1.80 370	1.82 378	1.30 362	3.34 393	1.76 348	1.07 388	0.56 378	0.97 385	0.58 379	1.38 395	0.65 371

FTStereo	0.76 305	0.18 1	2.35 265	0.71 358	0.21 113	0.73 275	1.79 398	0.57 65	0.53 99	1.07 351	1.63 367	1.29 364	2.13 389	0.75 173	0.29 86	0.19 292	0.08 58	0.12 136	0.11 124	0.11 22	0.40 344

ADCL	0.99 343	0.79 257	2.43 281	0.39 247	0.32 241	1.50 371	1.90 399	0.92 274	0.97 342	1.26 371	1.27 352	1.00 337	1.42 372	1.14 218	3.31 385	0.17 272	0.14 225	0.22 314	0.21 297	0.30 269	0.22 224

EAI-Stereo	0.78 313	0.25 32	1.67 67	0.54 330	0.59 354	1.95 388	2.05 400	1.11 361	0.64 188	0.95 344	1.49 362	0.50 148	0.67 294	0.59 132	1.44 335	0.09 17	0.19 288	0.09 20	0.49 369	0.13 51	0.22 224

ELAS	1.39 375	0.79 257	2.86 338	0.53 327	0.50 336	2.81 402	2.20 401	1.61 386	1.50 379	2.28 398	2.35 384	1.82 378	2.13 389	1.73 285	2.22 365	0.35 355	0.37 356	0.35 353	0.35 349	0.49 350	0.47 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 397	2.11 405	2.97 352	2.49 407	2.28 406	2.95 403	2.31 402	2.67 399	2.47 395	3.03 407	3.13 399	2.70 389	2.92 396	4.10 401	4.48 399	2.68 408	2.24 412	3.04 412	2.44 410	2.37 407	2.34 411

MANE	2.90 401	1.14 344	2.96 349	1.03 381	1.01 384	5.01 410	2.45 403	5.36 412	6.88 410	3.58 408	4.76 408	5.99 408	4.99 406	4.23 402	4.61 401	0.56 372	0.67 385	0.44 366	0.78 390	0.51 354	1.03 394

ELAS_RVC	1.37 374	0.78 255	3.21 373	0.55 336	0.50 336	1.49 370	2.48 404	1.48 380	1.71 386	2.13 393	2.09 376	2.07 382	2.56 395	1.90 316	2.02 356	0.35 355	0.36 354	0.37 359	0.34 347	0.49 350	0.47 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.83 388	1.43 373	3.81 386	0.87 370	1.01 384	2.38 399	2.53 405	1.36 376	1.75 387	2.92 405	3.22 400	2.65 388	2.93 397	2.22 342	3.10 381	0.72 377	0.69 390	0.63 374	0.62 382	0.77 374	0.98 389

THIR-Stereo	0.86 329	0.62 194	2.13 224	0.25 15	0.16 37	0.58 129	2.74 406	0.59 74	0.51 78	0.62 254	1.62 366	0.97 332	1.80 385	1.69 280	2.25 367	0.10 78	0.08 58	0.14 219	0.11 124	0.15 83	0.11 37

JetBlue	1.78 386	1.63 379	3.92 389	0.73 359	1.21 393	4.38 409	3.35 407	1.59 384	1.20 366	1.26 371	1.52 364	2.37 386	1.88 386	3.23 391	3.00 377	0.53 368	0.47 371	0.48 368	0.49 369	1.29 391	0.97 388

SGM-ForestM	2.98 402	1.70 387	3.52 383	0.67 356	0.47 332	5.18 411	3.36 408	3.30 407	2.86 401	4.44 409	3.79 403	9.80 413	5.50 409	6.29 409	6.52 407	0.27 341	0.36 354	0.24 326	0.27 322	0.38 320	0.58 366

LE_ROB	4.43 407	1.35 371	9.38 410	2.79 411	3.93 410	2.43 400	3.46 409	2.68 400	11.19 411	11.66 416	4.73 407	5.26 406	10.46 413	4.50 405	9.49 412	0.82 380	0.69 390	1.34 397	0.98 398	0.75 373	0.76 377

CrosDoStereo	0.94 339	0.37 105	2.53 297	0.25 15	0.32 241	0.54 78	3.76 410	0.72 122	0.60 142	0.70 297	1.40 359	0.53 159	1.49 374	1.78 292	3.09 379	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.21 184	0.11 37

DeepStereo_LL	0.94 339	0.37 105	2.53 297	0.25 15	0.32 241	0.54 78	3.76 410	0.72 122	0.60 142	0.70 297	1.40 359	0.53 159	1.49 374	1.78 292	3.09 379	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.21 184	0.11 37

JetRed	3.29 403	4.93 414	10.17 411	1.45 392	1.72 404	7.44 412	5.05 412	3.06 402	2.12 392	2.41 400	2.39 385	2.99 391	2.37 392	3.51 396	6.44 406	1.32 396	1.90 409	1.37 398	1.23 405	2.21 406	1.76 407

DGSMNet	2.89 400	0.63 201	3.18 370	3.43 413	4.17 412	2.57 401	6.98 413	0.97 305	0.83 315	0.56 193	1.86 372	0.79 287	0.62 282	1.64 273	1.39 331	4.61 411	5.01 414	5.17 416	4.71 415	4.44 415	4.19 414

BEATNet-Init1	12.10 415	11.19 417	27.29 433	2.99 412	3.51 409	21.84 427	11.10 414	14.34 421	13.83 418	20.34 424	20.33 425	26.35 435	20.03 422	19.06 426	14.80 420	1.74 402	1.81 406	2.05 410	2.49 411	3.69 413	3.12 413

HaxPig	19.86 422	22.40 429	22.34 423	17.95 423	17.95 422	11.77 416	11.89 415	16.02 424	15.89 422	21.10 425	21.41 426	18.74 424	18.39 421	20.08 427	19.69 424	23.63 433	23.22 431	24.06 428	23.69 429	23.00 429	23.95 432

MEDIAN_ROB	23.96 426	27.05 436	26.39 432	22.16 425	22.13 424	16.12 418	13.97 416	20.24 425	20.05 425	25.50 435	25.31 434	22.96 427	22.63 426	24.39 429	23.24 428	28.20 434	27.23 435	28.62 431	27.75 431	27.50 431	27.76 433

AVERAGE_ROB	26.93 433	30.34 437	29.27 434	25.82 427	25.34 425	19.48 423	15.17 417	23.55 429	23.00 430	28.45 436	27.87 435	26.25 434	25.86 436	26.96 436	25.55 429	31.30 435	30.07 436	31.76 432	30.81 432	30.79 435	30.93 434

tt	4.93 408	0.27 42	4.20 395	2.29 406	1.58 403	10.20 415	16.97 418	9.42 417	5.02 404	1.67 385	1.28 353	4.68 404	5.03 407	3.37 395	5.92 405	6.16 414	9.47 421	2.82 411	3.18 413	3.60 412	1.53 406

DPSimNet_ROB	17.97 421	20.20 428	24.98 426	17.62 422	15.92 420	21.53 426	21.00 419	13.70 419	15.61 421	23.89 433	14.69 417	22.87 426	24.58 435	12.70 420	14.56 418	18.48 427	12.91 423	20.21 427	12.05 420	17.76 421	14.17 423

DGTPSM_ROB	8.89 413	5.62 415	12.25 413	5.92 415	11.32 415	8.54 413	24.18 420	6.40 414	13.49 414	5.15 410	11.46 413	6.19 410	10.92 414	7.00 410	13.72 416	4.47 410	7.65 415	3.92 413	7.45 418	4.38 414	7.87 418

DPSMNet_ROB	9.48 414	5.64 416	13.01 417	8.82 417	11.82 416	8.54 413	24.20 421	6.41 415	13.65 417	5.32 411	11.47 414	6.33 411	10.92 414	7.69 411	13.89 417	7.25 419	8.19 417	5.06 415	7.78 419	5.31 416	8.26 419

xxxxx1	28.96 434	20.11 425	14.07 419	49.74 434	39.15 434	18.98 419	26.64 422	21.94 426	20.21 426	16.45 420	17.48 421	18.36 421	21.56 423	16.21 423	20.88 425	23.07 430	26.55 432	66.40 435	78.70 435	30.27 432	32.51 435

tt_ll	28.96 434	20.11 425	14.07 419	49.74 434	39.15 434	18.98 419	26.64 422	21.94 426	20.21 426	16.45 420	17.48 421	18.36 421	21.56 423	16.21 423	20.88 425	23.07 430	26.55 432	66.40 435	78.70 435	30.27 432	32.51 435

ff	28.96 434	20.11 425	14.07 419	49.74 434	39.15 434	18.98 419	26.64 422	21.94 426	20.21 426	16.45 420	17.48 421	18.36 421	21.56 423	16.21 423	20.88 425	23.07 430	26.55 432	66.40 435	78.70 435	30.27 432	32.51 435

Anonymous_1	22.91 424	11.20 418	12.13 412	12.75 419	26.28 431	19.43 422	27.92 425	14.08 420	13.61 415	14.96 418	10.58 409	11.26 416	11.19 416	12.55 419	14.57 419	38.28 436	7.88 416	34.96 433	63.99 433	89.57 437	10.94 422

DPSM_ROB	12.34 416	11.21 419	12.51 414	12.91 420	12.80 418	19.84 424	28.28 426	14.38 422	14.28 419	10.58 413	11.26 411	12.03 418	11.85 417	13.15 421	15.34 421	7.11 417	8.31 418	6.50 419	7.35 416	8.84 418	8.31 420

DPSM	12.34 416	11.21 419	12.51 414	12.91 420	12.80 418	19.84 424	28.28 426	14.38 422	14.28 419	10.58 413	11.26 411	12.03 418	11.85 417	13.15 421	15.34 421	7.11 417	8.31 418	6.50 419	7.35 416	8.84 418	8.31 420

ASD4	21.52 423	19.65 423	22.13 422	22.45 426	16.42 421	23.29 428	30.71 428	33.06 436	17.47 424	24.18 434	14.11 416	21.71 425	15.88 419	21.06 428	18.11 423	19.78 428	17.78 430	26.52 430	20.33 428	27.03 430	18.73 430

SPstereo	16.50 420	2.87 412	4.74 399	2.64 410	2.53 407	29.48 429	52.22 429	39.30 437	29.70 437	21.90 432	21.75 427	27.53 436	23.84 431	28.05 437	26.36 430	2.38 407	2.58 413	4.92 414	3.03 412	2.19 405	2.05 410

LSM0	26.58 432	22.63 435	25.88 431	30.13 433	52.21 437	39.94 435	56.74 430	28.97 434	28.72 431	21.14 426	22.26 428	24.43 433	23.88 432	26.54 435	30.87 432	14.32 426	16.55 424	13.12 426	14.71 422	17.92 427	20.60 431

Selective-RAFT-Error	24.87 431	22.59 434	25.14 430	26.13 432	25.82 430	39.93 434	57.03 431	28.97 434	28.95 436	21.21 428	22.65 430	24.25 432	23.98 434	26.43 434	30.83 431	14.27 422	16.71 425	13.10 425	14.82 424	17.82 426	16.76 428

CasAABBNet	24.81 427	22.53 430	24.83 425	26.08 428	25.74 429	39.86 430	57.06 432	28.87 433	28.83 432	21.16 427	22.54 429	24.22 431	23.89 433	26.38 433	30.87 432	14.25 421	16.71 425	13.09 421	14.81 423	17.78 425	16.71 424

MyStereo03	24.83 428	22.55 431	25.13 427	26.08 428	25.72 426	39.87 431	57.07 433	28.77 430	28.85 433	21.33 429	22.66 431	24.16 428	23.82 428	26.32 430	30.89 434	14.27 422	16.73 427	13.09 421	14.82 424	17.77 422	16.71 424

MyStereo02	24.83 428	22.55 431	25.13 427	26.08 428	25.72 426	39.87 431	57.07 433	28.77 430	28.85 433	21.33 429	22.66 431	24.16 428	23.82 428	26.32 430	30.89 434	14.27 422	16.73 427	13.09 421	14.82 424	17.77 422	16.71 424

MyStereo	24.83 428	22.55 431	25.13 427	26.08 428	25.72 426	39.87 431	57.07 433	28.77 430	28.85 433	21.33 429	22.66 431	24.16 428	23.82 428	26.32 430	30.89 434	14.27 422	16.73 427	13.09 421	14.82 424	17.77 422	16.71 424

PML	23.15 425	16.83 421	7.78 409	5.49 414	9.93 414	51.13 436	104.50 436	5.76 413	13.62 416	37.30 437	105.93 436	30.86 437	23.50 427	12.07 417	7.87 410	6.30 415	2.12 411	6.32 418	2.43 409	10.44 420	2.90 412

test_example2	115.39 437	123.23 438	94.57 436	115.52 437	123.55 438	101.63 437	114.33 437	53.41 438	99.48 438	134.90 438	135.05 437	85.83 438	85.11 437	111.32 438	106.15 437	152.55 438	205.26 438	99.78 438	114.96 438	140.96 438	110.20 438

FADE		3.00 413		2.11 405	2.94 408			5.00 411	2.49 396	1.25 367		3.05 392		8.02 412		94.83 437	35.90 437	65.83 434	66.18 434	1.66 398	1.30 400

Low-res two-view benchmark