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

GrayStereo	0.71 272	0.27 1	2.40 153	0.89 389	0.23 135	0.62 225	1.40 444	0.67 112	0.70 216	0.72 325	0.77 341	0.55 207	3.03 449	0.60 137	0.28 64	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.21 295	0.12 32	0.37 181

IGEV-Stereo++	0.58 153	0.29 2	1.66 21	0.37 206	0.53 319	0.47 53	0.13 1	0.54 54	0.37 4	1.02 385	0.25 14	0.17 2	0.22 36	1.04 224	0.27 52	0.08 1	1.98 440	0.08 4	0.06 7	0.17 113	1.92 430

AEACV	0.89 354	0.29 2	1.84 36	2.50 458	1.68 448	0.53 96	0.21 47	1.01 335	0.42 13	0.68 307	0.31 42	0.22 13	0.39 190	1.63 311	0.25 30	0.09 13	2.60 460	0.09 22	0.54 420	0.23 223	2.27 452

PSM-AAD	0.67 250	0.29 2	2.41 158	0.37 206	0.23 135	0.86 362	1.15 430	0.62 94	0.66 157	0.64 278	0.71 319	0.67 262	2.90 448	0.65 152	0.32 104	0.10 55	0.08 40	0.17 319	0.15 215	0.14 64	0.34 168

EAI-Stereo	1.16 398	0.29 2	1.94 57	0.55 327	0.97 401	1.96 437	7.94 467	1.34 419	1.03 393	1.01 384	1.48 414	0.51 185	0.66 337	0.65 152	1.42 362	0.09 13	0.23 256	0.09 22	0.53 419	0.13 44	0.49 251

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

SST-Stereo	0.56 138	0.30 6	2.44 175	0.71 373	0.55 323	0.62 225	0.65 379	0.57 72	0.67 170	0.59 229	0.53 164	0.51 185	0.59 315	1.57 301	0.31 94	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.11 12

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

trnet	0.31 4	0.31 8	1.65 20	0.20 2	0.12 3	0.55 115	0.15 4	0.50 35	0.51 50	0.28 31	0.34 54	0.24 26	0.21 28	0.34 27	0.24 21	0.11 131	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.09 6	0.12 15

CAS	0.39 28	0.31 8	1.79 27	0.81 385	0.34 241	0.51 71	0.23 89	0.49 25	0.42 13	0.23 9	0.31 42	0.20 5	0.17 6	0.30 6	0.25 30	0.77 426	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 14	0.41 209

anonymousdsp2	0.88 347	0.31 8	1.96 61	1.06 406	1.56 444	0.57 143	0.22 61	0.84 203	0.98 386	1.20 405	0.37 69	0.65 253	0.26 77	1.19 248	0.46 172	0.10 55	2.40 458	0.10 68	0.13 174	0.19 166	2.96 458

EGLCR-Stereo	0.90 357	0.31 8	1.90 48	1.60 436	0.95 397	1.14 401	0.42 302	0.85 215	0.43 17	1.74 434	0.21 2	0.27 47	0.17 6	1.56 296	0.30 77	0.10 55	2.60 460	0.10 68	0.09 46	0.10 14	3.10 460

RAFT_R40	0.55 130	0.31 8	2.44 175	0.57 340	0.42 292	0.62 225	0.52 343	0.58 73	0.66 157	0.56 188	0.54 180	0.54 199	0.50 277	1.56 296	0.53 203	0.11 131	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.16 91	0.10 5

CRE-IMP	0.46 63	0.31 8	2.40 153	0.53 320	0.17 40	0.79 342	0.68 388	0.54 54	0.66 157	0.47 96	0.43 95	0.44 137	0.26 77	0.43 69	0.33 115	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.09 46	0.17 113	0.23 98

R-Stereo Train	0.42 35	0.31 8	2.51 220	0.30 81	0.18 53	0.56 121	0.25 131	0.82 184	0.41 9	0.57 204	0.67 287	0.33 80	0.24 51	0.34 27	0.33 115	0.10 55	0.08 40	0.09 22	0.07 14	0.09 6	0.18 66

RAFT-Stereo	0.42 35	0.31 8	2.51 220	0.30 81	0.18 53	0.56 121	0.25 131	0.82 184	0.41 9	0.57 204	0.67 287	0.33 80	0.24 51	0.34 27	0.33 115	0.10 55	0.08 40	0.09 22	0.07 14	0.09 6	0.18 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV-Stereo+	0.48 76	0.32 17	1.43 9	0.26 22	0.46 304	0.30 7	0.13 1	0.32 1	0.57 91	0.80 349	0.24 8	0.19 4	0.19 16	0.57 127	0.46 172	0.10 55	1.36 413	0.08 4	0.22 305	0.46 390	1.04 378

AE-Stereo	0.71 272	0.32 17	2.44 175	0.44 278	0.50 309	0.58 153	0.23 89	1.08 383	0.67 170	0.67 301	0.51 150	0.47 167	0.24 51	0.63 144	0.32 104	0.09 13	2.15 451	0.11 119	0.45 403	0.22 209	2.01 433

CES	0.33 8	0.32 17	1.46 13	0.25 10	0.50 309	0.40 30	0.20 30	0.48 22	0.48 33	0.22 5	0.29 30	0.26 39	0.19 16	0.35 36	0.22 6	0.09 13	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.16 91	0.54 270

riskmin	0.96 369	0.32 17	2.07 80	1.72 444	1.61 447	1.62 425	0.57 359	1.45 425	0.55 80	0.73 326	0.89 365	0.92 359	0.45 247	1.16 241	0.60 224	0.11 131	1.30 409	0.12 169	1.38 458	0.14 64	1.51 418

DCANet-4	0.43 39	0.32 17	2.31 132	0.26 22	0.14 10	0.51 71	0.22 61	0.84 203	0.78 288	0.55 176	0.48 122	0.28 54	0.37 167	0.40 55	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 219

tt	4.94 462	0.32 17	4.22 434	2.29 457	1.58 445	10.19 468	16.94 472	9.44 470	5.03 457	1.69 433	1.33 409	4.68 456	5.02 460	3.38 447	5.91 459	6.15 467	9.47 474	2.80 464	3.16 465	3.54 464	1.58 420

BUS	0.45 56	0.32 17	1.58 15	0.31 95	0.22 113	0.91 374	0.23 89	1.05 364	0.67 170	0.64 278	0.53 164	0.65 253	0.32 143	0.48 87	0.34 123	0.13 213	0.10 110	0.14 261	0.12 156	0.13 44	0.15 38

BSDual-CNN	0.48 76	0.32 17	1.58 15	0.31 95	0.22 113	0.76 322	0.32 235	1.05 364	0.67 170	0.64 278	0.53 164	0.63 243	0.38 175	0.48 87	0.97 309	0.13 213	0.10 110	0.14 261	0.12 156	0.13 44	0.15 38

psmg	0.48 76	0.32 17	1.58 15	0.28 47	0.22 113	0.75 318	0.35 266	0.94 279	0.67 170	0.61 247	0.59 226	0.63 243	0.38 175	0.48 87	0.97 309	0.13 213	0.11 136	0.13 227	0.13 174	0.14 64	0.15 38

FTStereo	0.79 312	0.32 17	2.83 329	0.70 371	0.21 103	0.73 311	1.75 449	0.61 90	0.60 111	1.07 390	1.62 419	1.28 414	2.11 440	0.75 182	0.30 77	0.19 332	0.08 40	0.12 169	0.11 125	0.12 32	0.39 196

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

NF-Stereo	0.53 118	0.33 27	2.55 236	0.55 327	0.16 23	0.61 203	0.43 309	0.70 126	0.70 216	0.50 133	0.47 116	0.37 94	0.26 77	1.44 282	0.78 282	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

OCTAStereo	0.53 118	0.33 27	2.54 229	0.56 336	0.16 23	0.61 203	0.42 302	0.70 126	0.70 216	0.50 133	0.47 116	0.37 94	0.26 77	1.43 278	0.79 285	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

RE-Stereo	0.53 118	0.33 27	2.54 229	0.56 336	0.16 23	0.61 203	0.43 309	0.70 126	0.70 216	0.50 133	0.47 116	0.37 94	0.26 77	1.43 278	0.77 278	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

TVStereo	0.53 118	0.33 27	2.54 229	0.56 336	0.16 23	0.61 203	0.43 309	0.70 126	0.70 216	0.50 133	0.47 116	0.37 94	0.26 77	1.43 278	0.77 278	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

GMM-Stereo	0.53 118	0.33 27	2.89 338	0.53 320	0.24 147	0.77 332	0.46 325	0.62 94	0.65 150	0.58 210	0.73 324	0.47 167	0.43 231	0.68 162	0.29 73	0.10 55	0.06 1	0.13 227	0.13 174	0.14 64	0.44 232

ICVP	0.48 76	0.33 27	2.37 141	0.34 158	0.22 113	0.60 184	0.55 352	0.79 163	0.53 69	0.45 82	0.60 233	0.49 177	0.36 161	0.55 121	0.46 172	0.16 287	0.16 207	0.14 261	0.11 125	0.16 91	0.32 157
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
testlalala2	0.48 76	0.34 34	2.53 224	0.65 357	0.56 325	0.57 143	0.20 30	0.84 203	0.63 134	0.42 64	0.54 180	0.45 149	0.21 28	0.30 6	0.26 44	0.10 55	0.13 166	0.09 22	0.29 341	0.12 32	0.31 153

CASS	0.43 39	0.34 34	2.01 68	0.33 136	0.17 40	0.54 105	0.24 111	0.71 132	0.52 60	0.62 259	0.55 190	0.40 110	0.41 207	0.43 69	0.33 115	0.17 306	0.10 110	0.14 261	0.11 125	0.18 137	0.23 98
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.37 22	0.34 34	1.83 33	0.25 10	0.18 53	0.45 40	0.24 111	0.60 87	0.40 8	0.42 64	0.39 80	0.54 199	0.25 67	0.41 62	0.29 73	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.07 14	0.13 44	0.20 79

PSM-softLoss	0.52 106	0.34 34	2.47 205	0.55 327	0.17 40	0.61 203	0.39 291	0.64 103	0.67 170	0.52 153	0.48 122	0.39 102	0.25 67	1.46 283	0.77 278	0.13 213	0.08 40	0.13 227	0.12 156	0.12 32	0.15 38

KMStereo	0.52 106	0.34 34	2.47 205	0.55 327	0.17 40	0.61 203	0.39 291	0.64 103	0.67 170	0.52 153	0.48 122	0.39 102	0.25 67	1.46 283	0.77 278	0.13 213	0.08 40	0.13 227	0.12 156	0.12 32	0.15 38

NRIStereo	0.50 95	0.34 34	2.44 175	0.52 316	0.16 23	0.94 380	0.73 396	0.52 40	0.65 150	0.48 99	0.40 89	0.59 225	0.29 122	0.78 191	0.33 115	0.11 131	0.13 166	0.11 119	0.09 46	0.22 209	0.25 111

cross-raft	0.47 68	0.34 34	2.17 101	0.70 371	0.84 386	0.50 69	0.35 266	0.74 136	0.43 17	0.44 78	0.45 108	0.63 243	0.25 67	0.37 42	0.27 52	0.08 1	0.14 180	0.10 68	0.23 310	0.11 22	0.27 125

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

testlalala_base	0.61 184	0.35 42	2.44 175	0.35 178	0.33 231	0.55 115	0.21 47	0.88 242	0.41 9	0.41 59	0.39 80	0.31 69	0.24 51	0.33 22	0.36 132	0.98 436	1.61 424	0.09 22	0.22 305	1.11 432	0.68 312

LoS	0.34 12	0.35 42	1.88 45	0.25 10	0.13 7	0.53 96	0.20 30	0.50 35	0.53 69	0.26 25	0.28 25	0.37 94	0.24 51	0.40 55	0.25 30	0.10 55	0.08 40	0.08 4	0.06 7	0.15 74	0.10 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
KYRaft	0.52 106	0.35 42	2.40 153	0.34 158	0.21 103	0.75 318	0.43 309	0.62 94	0.63 134	0.64 278	0.92 369	0.53 194	0.72 349	0.60 137	0.26 44	0.10 55	0.07 7	0.12 169	0.14 195	0.13 44	0.54 270

CREStereo	0.31 4	0.35 42	1.66 21	0.19 1	0.13 7	0.55 115	0.17 11	0.50 35	0.50 45	0.28 31	0.34 54	0.24 26	0.21 28	0.34 27	0.23 18	0.11 131	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.10 14	0.12 15
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
testlalala	0.53 118	0.36 46	2.40 153	0.29 65	0.35 249	0.60 184	0.22 61	1.02 343	0.63 134	0.56 188	0.40 89	0.32 74	0.21 28	0.33 22	0.27 52	0.10 55	1.73 429	0.09 22	0.24 313	0.08 1	0.43 219

Patchmatch Stereo++	0.43 39	0.36 46	2.44 175	0.48 295	0.17 40	0.61 203	0.26 146	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.56 124	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 39	0.36 46	2.44 175	0.48 295	0.18 53	0.61 203	0.28 175	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.49 97	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

ROB_FTStereo_v2	0.43 39	0.36 46	2.44 175	0.49 306	0.17 40	0.61 203	0.28 175	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.44 137	0.28 105	0.48 87	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

ROB_FTStereo	0.43 39	0.36 46	2.44 175	0.48 295	0.18 53	0.61 203	0.26 146	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.51 103	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

HUI-Stereo	0.43 39	0.36 46	2.45 193	0.48 295	0.18 53	0.61 203	0.27 163	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.44 137	0.28 105	0.47 78	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

iGMRVC	0.43 39	0.36 46	2.44 175	0.48 295	0.18 53	0.61 203	0.27 163	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.57 127	0.31 94	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

iRAFT	0.43 39	0.36 46	2.44 175	0.48 295	0.17 40	0.61 203	0.26 146	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.56 124	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

RAFT-IKP	0.43 39	0.36 46	2.44 175	0.48 295	0.16 23	0.60 184	0.28 175	0.53 44	0.61 114	0.48 99	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.51 103	0.31 94	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

Prome-Stereo	0.53 118	0.36 46	2.39 151	0.60 342	0.23 135	0.63 239	0.41 296	0.66 109	0.67 170	0.59 229	1.02 386	0.43 122	0.71 348	0.61 140	0.34 123	0.10 55	0.07 7	0.10 68	0.09 46	0.13 44	0.44 232

CFNet-RSSM	0.44 52	0.36 46	2.38 144	0.28 47	0.43 293	0.53 96	0.20 30	0.86 226	0.52 60	0.44 78	0.36 63	0.53 194	0.26 77	0.40 55	0.27 52	0.09 13	0.08 40	0.09 22	0.38 390	0.10 14	0.22 89

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

U	3.41 456	0.37 57	1.27 5	0.27 32	13.75 471	19.65 477	0.15 4	0.43 10	0.33 1	0.18 1	0.19 1	0.27 47	0.15 2	0.23 1	0.19 1	0.10 55	0.06 1	17.75 476	12.73 472	0.11 22	0.10 5

RAFT-Stereo-weight	0.46 63	0.37 57	1.60 18	0.29 65	0.51 311	0.57 143	0.22 61	0.84 203	0.67 170	0.48 99	0.38 75	0.36 89	0.17 6	0.39 48	0.27 52	0.09 13	1.28 405	0.09 22	0.07 14	0.09 6	0.41 209

MC-Stereo	0.58 153	0.37 57	2.00 66	0.88 388	0.64 355	0.54 105	0.19 19	0.46 19	0.39 7	0.58 210	0.39 80	0.27 47	0.27 91	0.71 172	0.32 104	0.09 13	1.20 391	0.09 22	0.16 236	0.22 209	1.92 430

DeepStereo_RVC	0.47 68	0.37 57	2.19 106	0.55 327	0.18 53	0.60 184	0.58 361	0.52 40	0.62 123	0.49 115	0.45 108	0.39 102	0.85 374	0.47 78	0.34 123	0.12 168	0.08 40	0.11 119	0.09 46	0.15 74	0.19 71

RAFT-345	0.56 138	0.37 57	2.68 288	0.40 251	0.34 241	0.58 153	0.41 296	0.49 25	0.70 216	0.51 144	0.99 382	0.43 122	0.28 105	1.56 296	0.81 291	0.10 55	0.07 7	0.11 119	0.09 46	0.11 22	0.09 2

CREStereo++_RVC	0.38 25	0.37 57	2.47 205	0.25 10	0.16 23	0.54 105	0.15 4	0.42 8	0.57 91	0.37 47	0.52 159	0.24 26	0.19 16	0.31 8	0.27 52	0.09 13	0.06 1	0.08 4	0.30 348	0.09 6	0.22 89
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Gwc-CoAtRS	0.41 32	0.37 57	2.06 79	0.28 47	0.41 282	0.48 58	0.19 19	0.64 103	0.49 37	0.45 82	0.39 80	0.57 218	0.26 77	0.37 42	0.28 64	0.09 13	0.19 229	0.09 22	0.31 354	0.11 22	0.25 111

GCAP-BAT	0.78 308	0.38 65	2.37 141	0.98 399	0.60 339	0.77 332	0.22 61	1.13 398	0.51 50	0.80 349	0.90 368	0.81 328	0.25 67	0.77 185	0.88 302	0.10 55	1.94 437	0.09 22	0.50 414	0.17 113	1.35 408

LoS_RVC	0.34 12	0.38 65	1.96 61	0.27 32	0.35 249	0.43 36	0.22 61	0.43 10	0.34 2	0.24 14	0.34 54	0.23 20	0.28 105	0.34 27	0.22 6	0.08 1	0.07 7	0.07 1	0.05 1	0.10 14	0.35 174

RCA-Stereo	0.45 56	0.38 65	1.80 29	0.27 32	0.25 154	0.58 153	0.23 89	0.84 203	0.66 157	0.42 64	0.44 106	0.28 54	0.35 158	0.31 8	0.21 3	0.09 13	1.01 375	0.09 22	0.07 14	0.21 194	0.53 267

Pruner-Stereo	0.55 130	0.38 65	2.49 216	1.78 446	0.19 79	0.63 239	0.45 319	0.59 83	0.67 170	0.61 247	0.48 122	0.41 116	0.25 67	0.49 97	0.99 317	0.13 213	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.14 30

PMTNet	0.35 16	0.38 65	1.75 25	0.21 3	0.14 10	0.57 143	0.24 111	0.48 22	0.44 21	0.28 31	0.32 50	0.26 39	0.24 51	0.41 62	0.24 21	0.42 403	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.18 137	0.15 38

CAS++	0.34 12	0.39 70	1.90 48	0.25 10	0.18 53	0.32 10	0.20 30	0.78 155	0.44 21	0.31 39	0.31 42	0.21 12	0.16 4	0.34 27	0.20 2	0.15 273	0.13 166	0.13 227	0.10 80	0.15 74	0.14 30
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV_Zeroshot_test	0.91 359	0.39 70	3.80 419	0.42 264	1.95 452	0.56 121	0.64 376	0.84 203	0.55 80	1.45 425	0.53 164	0.79 319	0.42 219	0.57 127	1.13 332	0.10 55	0.49 316	0.10 68	0.34 376	0.19 166	2.97 459

hknet	0.53 118	0.39 70	2.04 75	0.31 95	0.24 147	0.76 322	0.32 235	1.05 364	0.71 230	0.64 278	0.53 164	0.79 319	0.40 197	0.84 202	0.78 282	0.12 168	0.10 110	0.14 261	0.12 156	0.13 44	0.15 38

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

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

CASnet	0.32 7	0.40 75	1.80 29	0.28 47	0.11 1	0.47 53	0.19 19	0.45 14	0.47 30	0.39 54	0.31 42	0.23 20	0.17 6	0.31 8	0.21 3	0.11 131	0.06 1	0.15 286	0.12 156	0.16 91	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
NINENet	0.54 126	0.40 75	2.19 106	0.55 327	0.26 168	0.91 374	0.23 89	1.05 364	0.77 283	0.54 165	0.57 214	0.65 253	0.32 143	1.22 250	0.34 123	0.16 287	0.13 166	0.16 304	0.11 125	0.16 91	0.14 30

AAGNet	0.92 360	0.40 75	2.53 224	0.60 342	1.01 407	0.62 225	0.45 319	0.52 40	0.68 197	0.58 210	0.53 164	0.50 181	0.72 349	1.22 250	7.32 463	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.16 91	0.10 5

DEmStereo	0.69 262	0.40 75	2.42 162	0.42 264	0.18 53	0.66 277	0.88 409	0.54 54	0.64 143	0.60 238	1.00 383	0.45 149	1.24 406	1.53 292	2.21 403	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.10 80	0.11 22	0.14 30

HSM-Net_RVC	0.70 268	0.40 75	2.45 193	0.27 32	0.19 79	0.68 290	0.30 214	1.29 415	0.73 241	0.73 326	0.70 306	0.77 313	0.45 247	3.73 453	0.46 172	0.13 213	0.09 86	0.10 68	0.09 46	0.13 44	0.32 157
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_sample7	0.65 229	0.41 80	2.08 82	0.36 194	0.20 91	0.52 88	0.32 235	0.99 317	0.86 345	0.64 278	0.63 256	0.67 262	0.49 274	1.18 246	0.52 198	0.18 317	1.21 394	0.16 304	0.15 215	0.19 166	1.22 395

RAFT-Test	0.56 138	0.41 80	2.01 68	0.90 391	1.07 415	0.65 264	0.37 277	0.83 195	0.65 150	0.49 115	0.49 135	0.93 364	0.24 51	0.52 107	0.30 77	0.10 55	0.38 295	0.09 22	0.38 390	0.11 22	0.19 71

DisPM	0.48 76	0.41 80	2.54 229	0.61 348	0.18 53	0.59 171	0.62 374	0.54 54	0.67 170	0.61 247	0.53 164	0.38 99	0.26 77	0.76 184	0.31 94	0.13 213	0.07 7	0.12 169	0.11 125	0.12 32	0.15 38

test_sample2	0.59 169	0.42 83	1.84 36	0.33 136	0.18 53	0.52 88	0.28 175	0.86 226	0.70 216	0.47 96	0.53 164	0.46 158	0.41 207	1.51 290	0.66 249	0.12 168	0.93 370	0.11 119	0.24 313	0.16 91	1.01 376

Selective-IGEV	0.57 145	0.42 83	1.87 44	1.67 441	1.33 432	0.36 23	0.20 30	0.61 90	0.71 230	0.22 5	0.31 42	0.22 13	0.19 16	0.52 107	0.36 132	0.09 13	0.97 372	0.09 22	0.15 215	0.20 184	0.85 353

CRFU-Net	0.58 153	0.42 83	1.90 48	0.49 306	0.27 179	0.83 355	0.35 266	0.94 279	0.54 73	0.65 293	0.60 233	0.78 317	1.34 408	1.00 218	0.51 196	0.17 306	0.14 180	0.17 319	0.10 80	0.19 166	0.20 79

iRaft-Stereo_20w	1.50 422	0.42 83	4.81 446	2.24 456	2.09 455	1.36 410	1.27 437	1.38 421	0.94 373	2.07 437	0.42 93	0.85 344	0.69 345	0.87 205	1.37 359	0.10 55	4.04 464	0.09 22	0.40 394	0.17 113	4.53 466

DAS	0.61 184	0.42 83	1.85 40	0.34 158	0.34 241	0.52 88	0.42 302	0.89 250	0.80 306	0.85 363	0.69 293	0.57 218	0.51 281	2.38 401	0.57 215	0.13 213	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.18 137	0.37 181

SepStereo	0.57 145	0.42 83	1.85 40	0.34 158	0.34 241	0.52 88	0.42 302	0.89 250	0.80 306	0.85 363	0.69 293	0.57 218	0.51 281	1.55 294	0.57 215	0.13 213	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.18 137	0.37 181

PFNet	0.62 200	0.42 83	2.69 294	0.43 274	0.55 323	0.62 225	0.27 163	0.64 103	0.72 237	0.61 247	0.56 203	0.45 149	0.33 148	1.86 352	1.12 331	0.28 386	0.09 86	0.12 169	0.16 236	0.26 263	0.27 125

test-3	0.58 153	0.43 90	2.44 175	0.52 316	0.59 334	0.46 43	0.23 89	0.77 148	0.49 37	0.52 153	0.29 30	0.44 137	0.22 36	0.59 132	0.97 309	0.08 1	1.27 403	0.10 68	0.35 378	0.29 294	0.62 294

test_1	0.58 153	0.43 90	2.44 175	0.52 316	0.59 334	0.46 43	0.23 89	0.77 148	0.49 37	0.51 144	0.29 30	0.44 137	0.22 36	0.59 132	0.97 309	0.08 1	1.27 403	0.10 68	0.35 378	0.29 294	0.63 298

PFNet+	0.50 95	0.43 90	2.54 229	0.49 306	0.18 53	0.58 153	0.76 398	0.54 54	0.72 237	0.56 188	0.48 122	0.39 102	0.26 77	0.94 214	0.33 115	0.14 244	0.09 86	0.14 261	0.13 174	0.12 32	0.16 51

LCNet	0.58 153	0.43 90	2.42 162	0.91 393	0.22 113	0.95 382	0.29 200	0.62 94	0.64 143	0.52 153	0.55 190	0.41 116	0.75 360	0.84 202	0.27 52	0.10 55	0.07 7	0.12 169	0.18 258	0.97 431	0.40 201

UGAM-zero	0.97 372	0.44 94	2.48 211	0.33 136	0.86 387	1.26 409	0.76 398	1.05 364	0.52 60	0.93 375	0.45 108	1.32 418	0.81 366	2.08 380	0.49 189	0.10 55	0.52 321	0.09 22	0.47 408	0.11 22	4.43 465

GMStereo_Zeroshot	0.44 52	0.44 94	1.84 36	0.44 278	0.20 91	0.52 88	0.19 19	0.60 87	0.54 73	0.58 210	0.59 226	0.63 243	0.29 122	0.59 132	0.34 123	0.16 287	0.09 86	0.16 304	0.09 46	0.26 263	0.26 119

MSKI-zero shot	0.70 268	0.44 94	2.62 260	1.47 430	0.75 371	0.56 121	0.20 30	0.80 169	0.45 23	0.60 238	0.52 159	0.44 137	0.17 6	0.70 166	0.26 44	0.09 13	2.87 462	0.09 22	0.32 361	0.14 64	0.50 254

test_3	0.59 169	0.44 94	2.44 175	0.53 320	0.59 334	0.48 58	0.30 214	0.79 163	0.52 60	0.51 144	0.30 35	0.45 149	0.22 36	0.59 132	0.97 309	0.08 1	1.25 398	0.11 119	0.35 378	0.30 302	0.62 294

AdaStereo	0.48 76	0.44 94	2.18 104	0.36 194	0.20 91	0.59 171	0.29 200	0.97 302	0.74 259	0.52 153	0.55 190	0.61 234	0.33 148	0.52 107	0.44 164	0.18 317	0.08 40	0.17 319	0.11 125	0.18 137	0.24 107
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
rvit_stereo_0075_2	0.45 56	0.45 99	2.60 251	0.34 158	0.32 225	0.41 31	0.21 47	0.60 87	0.54 73	0.39 54	0.51 150	0.40 110	0.29 122	0.46 74	0.31 94	0.21 350	0.15 194	0.22 361	0.15 215	0.18 137	0.33 160

test_sample1	0.61 184	0.45 99	1.84 36	0.33 136	0.29 195	0.49 63	0.24 111	0.83 195	0.73 241	0.51 144	0.53 164	0.52 192	0.45 247	1.40 273	0.72 267	0.11 131	0.96 371	0.10 68	0.24 313	0.15 74	1.25 398

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

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

PSMNet-ADL	0.56 138	0.47 103	2.03 72	0.35 178	0.22 113	0.67 284	0.27 163	0.77 148	0.58 98	0.43 72	0.53 164	0.70 293	0.45 247	1.89 359	0.64 241	0.16 287	0.13 166	0.11 119	0.13 174	0.15 74	0.51 258

ASMatch	0.61 184	0.47 103	2.72 304	0.91 393	0.36 256	0.56 121	0.24 111	0.54 54	0.67 170	0.48 99	1.20 399	0.47 167	0.65 331	1.33 267	0.93 306	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.11 125	0.10 14	0.17 57

DRaft	0.65 229	0.47 103	2.38 144	0.25 10	0.17 40	0.64 250	0.65 379	0.56 66	0.57 91	0.67 301	0.98 379	0.38 99	0.99 392	1.42 277	2.06 392	0.11 131	0.14 180	0.10 68	0.14 195	0.18 137	0.21 83

test_sample3	0.61 184	0.48 106	2.24 118	0.34 158	0.19 79	0.58 153	0.25 131	0.97 302	0.76 273	0.54 165	0.52 159	0.46 158	0.37 167	1.78 335	0.57 215	0.13 213	0.79 357	0.12 169	0.21 295	0.17 113	0.73 327

MGS-Stereo	0.35 16	0.48 106	1.99 65	0.26 22	0.14 10	0.41 31	0.22 61	0.41 5	0.48 33	0.24 14	0.51 150	0.25 31	0.18 14	0.33 22	0.22 6	0.10 55	0.08 40	0.09 22	0.08 32	0.47 394	0.10 5

Selective-RAFT	0.46 63	0.48 106	1.88 45	0.32 115	0.16 23	0.61 203	0.19 19	0.66 109	0.62 123	0.28 31	0.30 35	0.41 116	0.33 148	0.51 103	0.32 104	0.11 131	1.09 385	0.09 22	0.35 378	0.19 166	0.37 181

test_sample4	0.62 200	0.49 109	2.24 118	0.34 158	0.19 79	0.57 143	0.25 131	0.98 309	0.76 273	0.56 188	0.55 190	0.45 149	0.38 175	1.78 335	0.56 212	0.13 213	0.80 359	0.13 227	0.21 295	0.17 113	0.76 331

11t1	0.60 177	0.49 109	2.19 106	0.35 178	0.58 333	0.48 58	0.21 47	0.72 133	0.73 241	0.49 115	0.47 116	0.35 88	0.34 156	0.61 140	0.71 263	0.12 168	1.26 402	0.10 68	0.29 341	0.16 91	1.22 395

Anonymous_2	1.36 412	0.49 109	2.03 72	1.71 443	1.58 445	2.49 450	0.58 361	1.59 432	2.31 444	0.77 338	0.88 363	1.03 387	0.58 312	1.20 249	0.66 249	0.32 394	1.38 415	1.42 453	3.87 466	0.78 426	1.56 419

CrosDoStereo	0.96 369	0.49 109	2.66 275	0.27 32	0.33 231	0.54 105	3.69 458	0.77 148	0.66 157	0.70 314	1.39 411	0.53 194	1.47 418	1.77 332	3.02 430	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.11 125	0.22 209	0.30 145

DeepStereo_LL	0.96 369	0.49 109	2.66 275	0.27 32	0.33 231	0.54 105	3.69 458	0.77 148	0.66 157	0.70 314	1.39 411	0.53 194	1.47 418	1.77 332	3.02 430	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.11 125	0.22 209	0.30 145

AnonymousM	0.45 56	0.49 109	1.83 33	0.29 65	0.15 16	0.53 96	0.22 61	0.64 103	0.66 157	0.47 96	0.33 52	0.30 62	0.25 67	0.49 97	0.29 73	0.12 168	0.27 277	0.71 427	0.37 386	0.12 32	0.41 209

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

test_sample5	0.63 213	0.50 116	2.19 106	0.34 158	0.19 79	0.56 121	0.26 146	0.98 309	0.77 283	0.55 176	0.63 256	0.45 149	0.38 175	1.87 356	0.58 218	0.14 244	0.82 363	0.13 227	0.22 305	0.18 137	0.76 331

DualNet	0.63 213	0.50 116	2.19 106	0.34 158	0.19 79	0.56 121	0.26 146	0.98 309	0.77 283	0.56 188	0.66 282	0.45 149	0.38 175	1.87 356	0.58 218	0.14 244	0.82 363	0.13 227	0.22 305	0.18 137	0.76 331

PCWNet_CMD	0.48 76	0.50 116	2.23 116	0.27 32	0.20 91	0.56 121	0.22 61	0.78 155	0.67 170	0.49 115	0.55 190	0.68 276	0.56 300	0.48 87	0.32 104	0.11 131	0.10 110	0.14 261	0.10 80	0.19 166	0.43 219

CFNet_pseudo	0.47 68	0.50 116	2.19 106	0.26 22	0.20 91	0.56 121	0.22 61	0.80 169	0.62 123	0.50 133	0.56 203	0.68 276	0.47 263	0.53 114	0.33 115	0.11 131	0.10 110	0.15 286	0.10 80	0.18 137	0.33 160

DIP-Stereo	0.43 39	0.50 116	2.21 113	0.27 32	0.18 53	0.63 239	0.17 11	0.94 279	0.58 98	0.49 115	0.48 122	0.30 62	0.30 132	0.40 55	0.31 94	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.08 32	0.15 74	0.33 160
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.48 76	0.50 116	2.23 116	0.27 32	0.20 91	0.56 121	0.22 61	0.78 155	0.67 170	0.49 115	0.55 190	0.68 276	0.56 300	0.48 87	0.32 104	0.11 131	0.10 110	0.13 227	0.10 80	0.18 137	0.43 219

ccs_rob	0.47 68	0.50 116	2.19 106	0.26 22	0.20 91	0.56 121	0.22 61	0.80 169	0.62 123	0.50 133	0.56 203	0.68 276	0.47 263	0.53 114	0.33 115	0.11 131	0.10 110	0.16 304	0.10 80	0.18 137	0.33 160

RSM	0.47 68	0.51 123	1.36 8	1.37 423	1.04 411	0.37 25	0.21 47	0.52 40	0.55 80	0.23 9	0.28 25	0.28 54	0.17 6	0.40 55	0.22 6	0.09 13	0.24 258	0.09 22	0.35 378	0.24 230	0.80 342

test_sample6	0.64 222	0.51 123	2.17 101	0.35 178	0.18 53	0.56 121	0.27 163	1.00 326	0.80 306	0.56 188	0.66 282	0.47 167	0.39 190	1.95 367	0.60 224	0.14 244	0.80 359	0.13 227	0.21 295	0.18 137	0.78 337

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 106	0.51 123	1.12 2	0.26 22	0.22 113	0.46 43	0.20 30	1.10 388	1.33 421	3.13 459	0.33 52	0.22 13	0.20 24	0.34 27	0.26 44	0.11 131	0.09 86	0.11 119	0.09 46	0.17 113	0.21 83

ttt	0.89 354	0.51 123	2.51 220	0.36 194	0.31 215	0.61 203	0.28 175	1.07 380	0.92 366	0.56 188	0.77 341	0.55 207	0.37 167	2.27 391	3.51 438	0.16 287	1.21 394	0.13 227	0.31 354	0.18 137	1.26 399

RSM++	0.48 76	0.52 127	1.27 5	1.62 437	1.27 431	0.39 29	0.20 30	0.49 25	0.56 86	0.22 5	0.25 14	0.24 26	0.17 6	0.39 48	0.23 18	0.09 13	0.11 136	0.09 22	0.35 378	0.29 294	0.80 342

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

HH	0.79 312	0.52 127	2.72 304	1.45 427	0.80 381	0.91 374	0.23 89	0.76 142	0.76 273	0.64 278	0.55 190	0.87 350	0.41 207	0.94 214	0.45 168	0.09 13	1.20 391	0.10 68	0.09 46	0.16 91	2.16 441

HanStereo	0.79 312	0.52 127	2.72 304	1.45 427	0.80 381	0.91 374	0.23 89	0.76 142	0.76 273	0.64 278	0.55 190	0.87 350	0.41 207	0.94 214	0.45 168	0.09 13	1.20 391	0.10 68	0.09 46	0.16 91	2.16 441

mmm	0.66 247	0.53 131	1.83 33	0.38 225	0.86 387	0.49 63	0.27 163	0.82 184	0.83 325	0.59 229	0.69 293	0.47 167	0.38 175	0.81 200	0.73 269	0.12 168	1.37 414	0.14 261	0.45 403	0.18 137	1.35 408

MDST_ROB	1.28 405	0.53 131	3.84 422	0.55 327	0.45 297	4.06 458	0.60 367	1.36 420	0.89 359	2.18 442	1.17 397	0.98 376	0.72 349	4.28 456	2.12 396	0.20 341	0.16 207	0.19 344	0.17 250	0.20 184	0.84 349

Occ-G	0.68 255	0.54 133	2.08 82	0.99 403	0.74 369	0.38 27	0.25 131	0.46 19	0.78 288	0.40 57	0.36 63	0.46 158	0.22 36	0.90 210	0.70 257	0.09 13	1.53 423	0.09 22	0.16 236	0.31 310	2.06 436

SMFormer	0.64 222	0.54 133	1.92 53	0.32 115	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 279	0.85 339	0.58 210	0.70 306	0.51 185	0.41 207	1.89 359	0.86 300	0.13 213	1.01 375	0.11 119	0.26 327	0.17 113	0.84 349

tta	0.63 213	0.54 133	1.92 53	0.32 115	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 279	0.85 339	0.58 210	0.70 306	0.51 185	0.41 207	1.89 359	0.86 300	0.13 213	1.01 375	0.11 119	0.26 327	0.19 166	0.59 287

qqq1	0.62 200	0.54 133	1.92 53	0.32 115	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 279	0.85 339	0.58 210	0.70 306	0.51 185	0.41 207	1.89 359	0.64 241	0.13 213	1.01 375	0.09 22	0.24 313	0.19 166	0.59 287

fff1	0.62 200	0.54 133	1.92 53	0.32 115	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 279	0.85 339	0.58 210	0.70 306	0.51 185	0.41 207	1.89 359	0.64 241	0.13 213	1.01 375	0.09 22	0.24 313	0.19 166	0.59 287

test-1	0.61 184	0.54 133	2.09 85	0.31 95	1.37 434	0.51 71	0.28 175	0.83 195	0.50 45	0.42 64	0.55 190	0.54 199	0.24 51	0.38 44	1.25 348	0.10 55	1.08 383	0.10 68	0.17 250	0.11 22	0.77 334

pcwnet_v2	0.65 229	0.54 133	4.29 439	0.33 136	0.27 179	0.60 184	0.25 131	1.02 343	0.92 366	0.61 247	0.69 293	0.62 239	0.54 293	0.67 158	0.38 142	0.18 317	0.15 194	0.15 286	0.14 195	0.21 194	0.49 251

GES	0.49 91	0.54 133	2.37 141	0.31 95	0.19 79	0.61 203	0.30 214	0.93 274	0.52 60	0.49 115	0.53 164	0.40 110	0.43 231	0.59 132	0.67 252	0.16 287	0.11 136	0.12 169	0.10 80	0.20 184	0.30 145

rvit_0105_6	0.36 20	0.55 141	1.48 14	0.31 95	0.18 53	0.35 22	0.26 146	0.56 66	0.66 157	0.26 25	0.29 30	0.33 80	0.26 77	0.41 62	0.27 52	0.18 317	0.16 207	0.15 286	0.13 174	0.15 74	0.25 111

EKT-Stereo	1.56 428	0.55 141	2.60 251	2.54 459	19.66 473	0.55 115	0.22 61	0.76 142	0.51 50	0.40 57	0.36 63	0.43 122	0.27 91	0.74 181	0.42 154	0.13 213	0.17 217	0.11 119	0.16 236	0.20 184	0.50 254

CFNet_ucs	0.50 95	0.55 141	2.28 125	0.27 32	0.22 113	0.58 153	0.23 89	0.90 258	0.69 206	0.54 165	0.64 268	0.68 276	0.44 239	0.55 121	0.34 123	0.14 244	0.12 152	0.16 304	0.11 125	0.19 166	0.38 189

GANet-ADL	0.48 76	0.56 144	2.51 220	0.34 158	0.20 91	0.58 153	0.25 131	0.80 169	0.57 91	0.43 72	0.61 241	0.56 214	0.31 137	0.44 72	0.44 164	0.14 244	0.11 136	0.10 68	0.09 46	0.22 209	0.38 189

XX-Stereo	0.98 374	0.57 145	4.45 443	1.64 439	5.33 463	0.55 115	0.16 9	0.96 295	0.43 17	0.45 82	0.65 275	0.85 344	0.19 16	0.79 193	0.26 44	0.11 131	0.80 359	0.10 68	0.32 361	0.17 113	0.78 337

NVstereo2D	0.63 213	0.57 145	2.29 127	0.37 206	0.35 249	0.69 293	0.49 336	0.96 295	0.88 354	0.49 115	0.54 180	0.72 296	0.46 255	1.98 370	0.50 193	0.19 332	0.20 241	0.18 337	0.16 236	0.28 286	0.34 168

ff7	0.65 229	0.58 147	2.09 85	0.39 238	0.60 339	0.56 121	0.23 89	0.49 25	0.62 123	1.00 380	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 172	0.24 21	0.09 13	2.09 442	0.10 68	0.18 258	0.24 230	2.22 447

ffff	0.65 229	0.58 147	2.09 85	0.39 238	0.60 339	0.56 121	0.23 89	0.49 25	0.62 123	1.00 380	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 172	0.24 21	0.09 13	2.09 442	0.10 68	0.18 258	0.24 230	2.22 447

11t	0.65 229	0.58 147	2.09 85	0.39 238	0.60 339	0.56 121	0.23 89	0.49 25	0.62 123	1.00 380	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 172	0.24 21	0.09 13	2.09 442	0.10 68	0.18 258	0.24 230	2.22 447

ccc-4	0.65 229	0.58 147	2.09 85	0.39 238	0.60 339	0.56 121	0.23 89	0.49 25	0.62 123	1.00 380	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 172	0.24 21	0.09 13	2.09 442	0.10 68	0.18 258	0.24 230	2.22 447

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

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

anonymousdsp	0.86 340	0.59 153	2.65 271	1.33 419	1.25 428	0.56 121	0.23 89	0.54 54	0.71 230	1.13 395	0.25 14	0.22 13	0.24 51	1.24 254	0.24 21	0.09 13	2.34 456	0.10 68	0.18 258	0.25 245	3.12 461

WCG-NET	0.42 35	0.60 154	1.68 24	0.26 22	0.19 79	0.51 71	0.18 16	0.58 73	0.49 37	0.42 64	0.58 220	0.32 74	0.26 77	0.38 44	0.30 77	0.10 55	0.59 334	0.08 4	0.07 14	0.31 310	0.49 251

AIO-Stereo	0.64 222	0.60 154	1.63 19	1.31 417	1.45 438	0.38 27	0.20 30	0.55 63	0.83 325	0.31 39	0.31 42	0.23 20	0.15 2	0.39 48	0.63 239	0.10 55	1.25 398	0.09 22	0.41 398	0.21 194	1.73 426

anonymousa	0.74 285	0.60 154	2.58 244	0.96 397	1.33 432	0.61 203	0.26 146	0.69 118	0.56 86	0.55 176	0.84 352	0.82 333	0.46 255	0.56 124	0.61 230	0.10 55	1.11 387	0.12 169	0.98 450	0.14 64	0.97 373

ProNet	0.46 63	0.60 154	1.85 40	0.35 178	0.67 359	0.49 63	0.25 131	0.53 44	0.57 91	0.21 2	0.24 8	0.22 13	0.20 24	0.52 107	0.22 6	0.09 13	0.47 312	0.10 68	0.09 46	0.23 223	1.33 405

IGEV-Stereo	0.86 340	0.60 154	2.65 271	1.35 421	1.25 428	0.56 121	0.23 89	0.54 54	0.71 230	1.14 396	0.25 14	0.22 13	0.24 51	1.24 254	0.24 21	0.09 13	2.34 456	0.10 68	0.18 258	0.25 245	3.13 462
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
222	1.02 379	0.60 154	1.95 58	0.29 65	0.51 311	0.62 225	0.24 111	1.09 385	0.86 345	0.64 278	0.67 287	0.47 167	0.42 219	1.86 352	6.73 461	0.13 213	1.21 394	0.11 119	0.32 361	0.17 113	1.44 415

FAT-Stereo	0.72 280	0.60 154	2.86 335	0.37 206	0.29 195	0.64 250	0.55 352	1.01 335	0.91 364	0.76 336	0.94 371	0.93 364	0.79 365	1.82 345	0.60 224	0.19 332	0.19 229	0.17 319	0.16 236	0.23 223	0.47 241

CSP-Net	0.55 130	0.61 161	1.81 32	0.30 81	0.23 135	0.77 332	0.35 266	0.90 258	0.62 123	0.62 259	0.60 233	0.65 253	0.42 219	1.76 329	0.47 176	0.17 306	0.12 152	0.10 68	0.10 80	0.21 194	0.16 51

TransformOpticalFlow	0.65 229	0.61 161	2.67 283	0.45 285	0.26 168	0.62 225	0.28 175	0.88 242	0.76 273	0.76 336	0.74 327	0.90 358	0.84 371	1.82 345	0.80 287	0.10 55	0.07 7	0.11 119	0.09 46	0.12 32	0.19 71

ccnet	0.77 306	0.61 161	2.01 68	0.40 251	0.46 304	1.05 391	0.59 364	1.02 343	0.74 259	0.90 369	0.97 376	0.82 333	0.89 381	1.68 321	1.16 336	0.32 394	0.26 270	0.32 397	0.28 337	0.35 339	0.47 241

StereoDRNet-Refined	0.55 130	0.61 161	2.07 80	0.34 158	0.21 103	0.68 290	0.26 146	0.87 234	0.73 241	0.70 314	0.69 293	0.74 303	0.45 247	1.10 230	0.62 233	0.12 168	0.09 86	0.14 261	0.14 195	0.27 274	0.24 107
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
x	0.65 229	0.62 165	2.12 93	0.36 194	0.61 348	0.48 58	0.24 111	0.80 169	0.89 359	0.50 133	0.56 203	0.44 137	0.36 161	0.62 143	0.80 287	0.11 131	1.44 420	0.11 119	0.39 393	0.16 91	1.34 407

STrans-v2	0.69 262	0.62 165	2.66 275	0.28 47	0.23 135	0.57 143	0.32 235	1.01 335	0.77 283	0.92 372	0.84 352	0.88 354	0.92 386	1.81 342	1.19 339	0.10 55	0.07 7	0.10 68	0.09 46	0.12 32	0.30 145

qqq	0.65 229	0.63 167	2.10 91	0.30 81	0.64 355	0.46 43	0.27 163	0.81 176	0.83 325	0.48 99	0.56 203	0.46 158	0.37 167	1.03 222	0.75 273	0.11 131	1.41 418	0.12 169	0.41 398	0.16 91	1.18 386

DISCO	0.61 184	0.63 167	1.98 63	0.46 288	0.34 241	0.84 360	0.35 266	0.88 242	0.81 314	0.61 247	0.64 268	1.06 395	0.53 291	1.11 234	0.83 296	0.13 213	0.10 110	0.11 119	0.10 80	0.26 263	0.37 181

rvit_0105_4	0.40 30	0.64 169	1.98 63	0.31 95	0.18 53	0.37 25	0.29 200	0.64 103	0.67 170	0.28 31	0.32 50	0.36 89	0.28 105	0.45 73	0.27 52	0.18 317	0.16 207	0.15 286	0.14 195	0.15 74	0.25 111

IPLGR	0.58 153	0.64 169	3.12 365	0.37 206	0.18 53	0.62 225	0.54 348	1.06 377	0.69 206	0.73 326	0.46 111	0.50 181	0.44 239	1.12 236	0.31 94	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.09 46	0.21 194	0.20 79

xxxx	0.97 372	0.64 169	2.14 97	0.30 81	0.67 359	0.64 250	0.24 111	1.09 385	0.91 364	0.57 204	0.65 275	0.58 222	0.39 190	1.57 301	5.49 458	0.13 213	1.38 415	0.11 119	0.32 361	0.17 113	1.41 413

test_xeample	0.98 374	0.65 172	2.12 93	0.29 65	0.67 359	0.60 184	0.28 175	1.08 383	0.85 339	0.62 259	0.70 306	0.44 137	0.41 207	1.95 367	5.45 457	0.12 168	1.33 412	0.11 119	0.31 354	0.18 137	1.42 414

UniTT-Stereo	0.36 20	0.66 173	2.43 167	0.28 47	0.24 147	0.30 7	0.18 16	0.35 2	0.36 3	0.26 25	0.37 69	0.18 3	0.18 14	0.33 22	0.30 77	0.11 131	0.08 40	0.09 22	0.08 32	0.25 245	0.09 2

rvit_stereo_0081_aga	0.34 12	0.67 174	1.79 27	0.27 32	0.20 91	0.34 17	0.21 47	0.43 10	0.48 33	0.26 25	0.28 25	0.27 47	0.21 28	0.33 22	0.25 30	0.14 244	0.11 136	0.11 119	0.10 80	0.14 64	0.18 66

ffm	0.78 308	0.67 174	3.39 387	0.32 115	0.22 113	0.58 153	0.28 175	0.85 215	0.96 380	0.54 165	0.74 327	0.67 262	0.40 197	0.64 149	0.22 6	0.10 55	2.16 452	0.15 286	0.33 371	0.25 245	2.19 443

ff1	1.07 388	0.67 174	3.39 387	0.32 115	0.22 113	0.58 153	0.28 175	0.85 215	0.96 380	0.54 165	0.74 327	0.67 262	0.40 197	2.75 430	3.86 444	0.10 55	2.16 452	0.15 286	0.33 371	0.25 245	2.19 443

mmx	0.99 376	0.67 174	3.39 387	0.32 115	0.22 113	0.58 153	0.28 175	1.05 364	0.92 366	0.54 165	0.74 327	0.67 262	0.40 197	2.75 430	3.86 444	0.13 213	1.25 398	0.15 286	0.33 371	0.19 166	1.28 402

xxx	0.99 376	0.67 174	3.39 387	0.32 115	0.22 113	0.58 153	0.28 175	1.05 364	0.92 366	0.54 165	0.74 327	0.67 262	0.40 197	2.75 430	3.86 444	0.13 213	1.25 398	0.15 286	0.33 371	0.19 166	1.28 402

HHNet	0.63 213	0.67 174	3.10 363	0.37 206	0.25 154	0.64 250	0.60 367	0.70 126	0.67 170	0.55 176	1.12 396	0.32 74	0.60 321	0.43 69	1.75 378	0.16 287	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.18 137	0.22 89

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

MyStereo07	0.56 138	0.68 181	2.42 162	0.30 81	0.41 282	0.61 203	0.31 224	0.58 73	0.72 237	1.17 399	0.26 19	0.20 5	0.27 91	1.28 262	0.28 64	0.09 13	0.59 334	0.12 169	0.21 295	0.16 91	0.48 245

MyStereo04	0.57 145	0.68 181	2.66 275	0.30 81	0.41 282	0.61 203	0.31 224	0.88 242	0.80 306	0.48 99	0.37 69	0.54 199	0.42 219	0.61 140	0.71 263	0.09 13	0.59 334	0.12 169	0.21 295	0.16 91	0.48 245

anonymity	0.86 340	0.68 181	1.44 12	0.64 355	0.83 384	0.67 284	0.52 343	0.98 309	0.73 241	0.96 377	0.70 306	0.81 328	0.86 376	1.10 230	1.34 353	0.64 417	0.72 355	0.58 420	1.44 459	0.60 409	0.91 361

stereogan	0.74 285	0.68 181	2.82 327	0.40 251	0.40 277	1.05 391	0.42 302	0.99 317	0.96 380	0.78 346	0.86 360	1.15 409	0.73 352	1.57 301	0.56 212	0.20 341	0.19 229	0.20 353	0.16 236	0.37 350	0.34 168

DANet	0.85 337	0.68 181	2.41 158	1.18 416	0.48 307	0.77 332	1.23 436	0.93 274	1.53 430	0.90 369	0.72 322	0.97 375	0.57 305	1.86 352	1.05 324	0.18 317	0.16 207	0.19 344	0.16 236	0.26 263	0.67 307
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DualNet (step1)	0.76 300	0.69 186	2.69 294	0.28 47	0.23 135	0.81 349	0.33 249	0.99 317	0.86 345	0.64 278	0.63 256	0.67 262	0.49 274	1.18 246	0.52 198	0.65 418	1.21 394	0.86 431	0.56 423	0.25 245	0.72 323

test_sample9	1.07 388	0.69 186	2.69 294	0.28 47	0.23 135	0.81 349	0.33 249	0.99 317	0.86 345	0.64 278	0.63 256	0.67 262	0.49 274	2.02 372	2.70 420	0.65 418	4.33 465	0.86 431	0.56 423	0.25 245	0.72 323

test_sample8	1.23 402	0.69 186	2.69 294	0.28 47	0.23 135	0.81 349	0.33 249	1.01 335	0.75 265	1.23 411	0.63 256	2.53 439	1.31 407	2.02 372	2.70 420	0.65 418	4.33 465	0.86 431	0.56 423	0.25 245	0.72 323

IGEV++	0.74 285	0.70 189	2.05 78	1.11 410	1.09 417	0.32 10	0.21 47	0.75 139	0.43 17	0.30 38	0.30 35	0.22 13	0.27 91	0.98 217	0.31 94	0.10 55	2.50 459	0.08 4	0.15 215	0.27 274	2.70 456

TANstereo	0.39 28	0.70 189	2.48 211	0.23 4	0.12 3	0.54 105	0.16 9	0.41 5	0.47 30	0.45 82	0.51 150	0.26 39	0.22 36	0.34 27	0.21 3	0.10 55	0.10 110	0.08 4	0.07 14	0.09 6	0.18 66

G-Net	1.02 379	0.70 189	3.23 370	0.60 342	0.66 358	2.00 441	0.71 393	0.78 155	0.70 216	1.14 396	2.53 440	1.29 416	1.01 394	1.47 285	1.74 377	0.25 376	0.24 258	0.24 374	0.26 327	0.37 350	0.40 201

MIF-Stereo (partial)	0.41 32	0.71 192	2.67 283	0.27 32	0.24 147	0.32 10	0.17 11	0.56 66	0.46 24	0.26 25	0.37 69	0.25 31	0.26 77	0.46 74	0.35 130	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.21 194	0.15 38

gwcnet-sp	0.52 106	0.71 192	2.66 275	0.32 115	0.22 113	0.66 277	0.31 224	0.84 203	0.69 206	0.61 247	0.49 135	0.46 158	0.43 231	0.77 185	0.48 180	0.12 168	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.19 166	0.19 71

scenet	0.52 106	0.71 192	2.66 275	0.32 115	0.22 113	0.66 277	0.31 224	0.84 203	0.69 206	0.61 247	0.49 135	0.46 158	0.43 231	0.77 185	0.48 180	0.12 168	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.19 166	0.19 71

ssnet	0.52 106	0.71 192	2.66 275	0.32 115	0.22 113	0.66 277	0.31 224	0.84 203	0.69 206	0.61 247	0.49 135	0.46 158	0.43 231	0.77 185	0.48 180	0.12 168	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.19 166	0.19 71

CroCo-Stereo	0.35 16	0.71 192	1.67 23	0.32 115	0.17 40	0.19 1	0.21 47	0.79 163	0.54 73	0.22 5	0.25 14	0.55 207	0.22 36	0.28 3	0.28 64	0.10 55	0.08 40	0.08 4	0.07 14	0.12 32	0.10 5
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MyStereo06	0.70 268	0.72 197	3.51 402	0.31 95	0.25 154	0.60 184	0.30 214	0.90 258	0.67 170	1.48 428	0.53 164	0.84 339	0.57 305	0.60 137	1.11 330	0.09 13	0.55 327	0.12 169	0.20 285	0.16 91	0.56 278

MyStereo05	0.57 145	0.72 197	2.72 304	0.31 95	0.25 154	0.60 184	0.30 214	0.87 234	0.82 319	0.54 165	0.37 69	0.53 194	0.42 219	0.63 144	0.73 269	0.09 13	0.55 327	0.12 169	0.20 285	0.16 91	0.56 278

DPSNet	1.02 379	0.72 197	2.84 331	0.60 342	0.39 271	1.08 396	0.75 397	1.41 423	1.14 408	0.74 332	0.69 293	1.05 394	1.67 426	2.09 383	2.22 404	0.27 383	0.61 337	0.20 353	0.50 414	0.48 395	1.03 377

rvit_0105_5	0.43 39	0.73 200	2.10 91	0.31 95	0.18 53	0.41 31	0.31 224	0.69 118	0.67 170	0.32 41	0.34 54	0.38 99	0.30 132	0.42 68	0.30 77	0.18 317	0.16 207	0.15 286	0.15 215	0.15 74	0.30 145

ACVNet-DCA	0.67 250	0.73 200	2.43 167	0.67 364	0.52 314	0.76 322	0.24 111	0.81 176	0.83 325	0.77 338	0.39 80	0.25 31	0.38 175	0.70 166	0.22 6	0.10 55	2.13 447	0.11 119	0.09 46	0.16 91	1.18 386

xx1	0.71 272	0.73 200	2.43 167	0.67 364	0.52 314	0.76 322	0.24 111	0.85 215	1.05 397	0.77 338	0.39 80	0.46 158	0.37 167	0.70 166	0.22 6	0.10 55	2.13 447	0.12 169	0.41 398	0.16 91	1.18 386

1test111	0.72 280	0.73 200	2.43 167	0.67 364	0.52 314	0.76 322	0.24 111	0.81 176	0.83 325	0.77 338	0.39 80	0.25 31	0.38 175	1.03 222	0.75 273	0.10 55	2.13 447	0.11 119	0.09 46	0.16 91	1.18 386

cc1	0.74 285	0.73 200	2.43 167	0.67 364	0.52 314	0.76 322	0.24 111	0.85 215	1.05 397	0.77 338	0.39 80	0.25 31	0.38 175	0.70 166	0.22 6	0.10 55	2.13 447	0.11 119	0.09 46	0.25 245	2.20 446

tt1	0.74 285	0.73 200	2.34 137	0.67 364	0.63 351	0.75 318	0.24 111	0.85 215	0.96 380	0.81 353	0.38 75	0.26 39	0.35 158	0.64 149	0.22 6	0.10 55	2.16 452	0.11 119	0.09 46	0.25 245	2.19 443

plain	0.43 39	0.73 200	2.80 321	0.28 47	0.19 79	0.33 15	0.21 47	0.63 100	0.50 45	0.24 14	0.38 75	0.24 26	0.25 67	0.48 87	0.32 104	0.12 168	0.08 40	0.13 227	0.09 46	0.43 380	0.13 18

IER	0.49 91	0.73 200	2.12 93	0.27 32	0.25 154	0.65 264	0.27 163	0.76 142	0.59 107	0.56 188	0.59 226	0.60 232	0.53 291	0.64 149	0.44 164	0.12 168	0.09 86	0.11 119	0.11 125	0.18 137	0.15 38

RAFT-RH_RVC	0.65 229	0.73 200	2.78 319	0.39 238	0.29 195	0.60 184	0.18 16	0.45 14	0.63 134	0.75 334	1.89 424	0.47 167	0.29 122	1.59 308	1.21 341	0.15 273	0.07 7	0.13 227	0.13 174	0.11 22	0.10 5

S-Stereo	0.82 320	0.73 200	3.79 418	0.40 251	0.37 262	0.70 296	0.69 390	1.00 326	1.03 393	0.63 268	0.92 369	0.82 333	0.59 315	2.35 397	0.71 263	0.18 317	0.22 251	0.17 319	0.18 258	0.30 302	0.67 307

IGEVStereo-DCA	0.74 285	0.74 210	2.09 85	0.76 376	0.77 376	0.45 40	0.23 89	0.49 25	0.62 123	0.71 323	0.22 4	0.30 62	0.28 105	1.29 263	1.53 369	0.10 55	1.50 421	0.10 68	0.18 258	0.24 230	2.22 447

rrr	0.84 328	0.74 210	3.40 392	0.76 376	0.77 376	0.45 40	0.28 175	1.23 412	0.84 337	0.71 323	0.22 4	0.30 62	0.28 105	1.29 263	1.53 369	0.10 55	1.50 421	0.10 68	0.29 341	0.24 230	1.75 427

IRAFT_RVC	0.59 169	0.74 210	2.42 162	0.47 294	0.21 103	0.59 171	0.42 302	0.68 116	0.73 241	0.54 165	0.50 147	0.49 177	0.51 281	1.57 301	1.00 319	0.11 131	0.25 267	0.13 227	0.10 80	0.15 74	0.14 30

edge stereo	0.84 328	0.74 210	3.42 397	0.38 225	1.21 426	0.63 239	0.41 296	0.98 309	0.83 325	0.81 353	0.88 363	1.14 407	0.73 352	2.16 387	0.89 303	0.22 356	0.20 241	0.26 381	0.18 258	0.38 357	0.43 219

HCRNet	0.50 95	0.75 214	2.08 82	0.39 238	0.29 195	0.58 153	0.22 61	0.79 163	0.67 170	0.49 115	0.49 135	0.48 175	0.37 167	1.13 237	0.40 146	0.15 273	0.10 110	0.15 286	0.13 174	0.21 194	0.19 71

test_xeample3	0.86 340	0.75 214	3.36 382	0.65 357	0.76 374	0.49 63	0.33 249	1.21 411	0.80 306	0.61 247	0.23 7	0.30 62	0.29 122	1.17 244	1.57 371	0.10 55	1.79 430	0.10 68	0.40 394	0.25 245	2.09 437

CBMV_ROB	0.88 347	0.75 214	2.73 309	0.36 194	0.22 113	0.76 322	0.47 329	1.05 364	0.81 314	1.06 389	1.04 390	0.88 354	1.36 411	2.17 388	2.03 389	0.23 364	0.24 258	0.27 382	0.25 321	0.27 274	0.73 327

rvit_stereo_0080	0.33 8	0.77 217	1.43 9	0.24 5	0.18 53	0.34 17	0.27 163	0.58 73	0.51 50	0.25 18	0.27 23	0.27 47	0.22 36	0.32 18	0.27 52	0.14 244	0.10 110	0.10 68	0.10 80	0.15 74	0.17 57

whm_eth	0.33 8	0.77 217	1.43 9	0.24 5	0.18 53	0.34 17	0.27 163	0.58 73	0.51 50	0.25 18	0.27 23	0.27 47	0.22 36	0.32 18	0.27 52	0.14 244	0.10 110	0.10 68	0.10 80	0.15 74	0.17 57

DGSMNet	2.93 452	0.77 217	3.44 398	3.58 464	4.25 461	2.53 451	6.86 466	1.03 350	0.88 354	0.58 210	1.85 423	0.79 319	0.62 325	1.63 311	1.46 364	4.62 464	4.98 467	5.15 468	4.71 467	4.52 467	4.37 464

ac_64	0.63 213	0.77 217	2.71 302	0.37 206	0.34 241	0.64 250	0.30 214	0.86 226	0.67 170	0.58 210	0.53 164	0.88 354	0.48 270	1.84 348	0.71 263	0.15 273	0.12 152	0.12 169	0.12 156	0.21 194	0.25 111

DSFCA	0.62 200	0.77 217	1.95 58	0.29 65	0.29 195	0.79 342	0.86 406	0.81 176	0.73 241	0.73 326	0.66 282	0.67 262	0.57 305	1.17 244	1.03 322	0.16 287	0.15 194	0.13 227	0.14 195	0.19 166	0.28 131

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 320	0.78 222	3.67 412	0.35 178	0.81 383	1.25 408	0.88 409	1.13 398	0.58 98	0.84 361	0.52 159	1.24 412	0.64 329	0.77 185	0.70 257	0.10 55	0.53 323	0.11 119	0.45 403	0.29 294	0.81 346

MoCha-V2	0.74 285	0.78 222	2.18 104	1.01 404	1.55 443	0.36 23	0.19 19	0.61 90	0.49 37	0.33 43	0.34 54	0.30 62	0.27 91	1.56 296	0.47 176	0.09 13	1.94 437	0.08 4	0.37 386	0.18 137	1.62 422

GwcNet-ADL	0.54 126	0.78 222	2.85 333	0.31 95	0.20 91	0.58 153	0.29 200	0.93 274	0.67 170	0.48 99	0.47 116	0.56 214	0.33 148	0.48 87	0.80 287	0.13 213	0.12 152	0.09 22	0.09 46	0.14 64	0.40 201

EDNetEfficient	1.29 406	0.78 222	4.27 436	0.65 357	1.03 410	0.94 380	1.38 442	0.87 234	1.75 437	2.33 448	1.32 408	1.04 391	2.21 442	1.59 308	4.07 448	0.16 287	0.19 229	0.15 286	0.27 335	0.38 357	0.40 201

1111x	1.06 386	0.79 226	3.29 378	0.33 136	0.60 339	0.64 250	0.33 249	1.10 388	0.92 366	0.59 229	0.69 293	0.59 225	0.47 263	2.64 420	4.61 453	0.12 168	1.38 415	0.11 119	0.49 412	0.18 137	1.30 404

DRN-Test	0.71 272	0.79 226	2.83 329	0.40 251	0.44 294	0.80 345	0.41 296	1.07 380	0.83 325	0.82 357	0.64 268	0.68 276	0.57 305	1.78 335	0.79 285	0.16 287	0.13 166	0.17 319	0.16 236	0.24 230	0.51 258

DCRE	0.76 300	0.80 228	2.31 132	1.05 405	1.18 424	0.63 239	0.26 146	1.03 350	0.59 107	0.52 153	2.12 429	0.44 137	0.27 91	0.41 62	0.53 203	0.09 13	1.02 380	0.10 68	0.32 361	0.16 91	1.47 417

test_4	0.47 68	0.80 228	2.15 98	0.36 194	0.29 195	0.59 171	0.28 175	0.50 35	0.42 13	0.43 72	0.76 337	0.39 102	0.22 36	0.73 178	0.49 189	0.08 1	0.18 224	0.11 119	0.15 215	0.29 294	0.27 125

RAStereo	0.33 8	0.81 230	2.22 115	0.27 32	0.18 53	0.25 3	0.20 30	0.45 14	0.38 6	0.21 2	0.26 19	0.20 5	0.16 4	0.26 2	0.26 44	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.08 32	0.13 44	0.09 2

DMCA	0.50 95	0.83 231	1.95 58	0.32 115	0.24 147	0.59 171	0.26 146	0.81 176	0.68 197	0.59 229	0.49 135	0.56 214	0.36 161	0.65 152	0.65 246	0.14 244	0.10 110	0.14 261	0.10 80	0.19 166	0.29 137

UGAM	0.69 262	0.84 232	2.66 275	0.40 251	0.20 91	0.53 96	0.34 257	0.63 100	0.74 259	0.45 82	0.74 327	0.95 372	0.36 161	2.57 413	0.42 154	0.11 131	0.45 308	0.17 319	0.19 275	0.43 380	0.57 282

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 366	0.84 232	3.40 392	1.46 429	0.78 379	1.37 412	0.70 392	1.11 392	0.68 197	0.80 349	1.29 404	1.09 401	0.59 315	1.16 241	1.01 321	0.14 244	0.53 323	0.11 119	0.46 407	0.31 310	0.86 356

iRaftStereo_RVC	0.47 68	0.84 232	1.91 51	0.29 65	0.15 16	0.53 96	0.20 30	0.58 73	0.50 45	0.37 47	0.43 95	0.42 121	0.23 49	0.38 44	0.28 64	0.09 13	0.70 352	0.12 169	0.11 125	0.43 380	0.77 334

delet	0.60 177	0.84 232	2.45 193	0.33 136	0.35 249	0.73 311	0.46 325	0.89 250	0.80 306	0.58 210	0.62 248	0.67 262	0.51 281	1.14 239	0.64 241	0.12 168	0.12 152	0.13 227	0.14 195	0.22 209	0.29 137

FC-DCNN v2	1.65 433	0.85 236	3.39 387	0.46 288	0.39 271	2.02 443	0.66 381	1.94 444	1.84 440	2.81 456	2.99 452	4.39 455	3.25 452	2.81 434	2.75 423	0.29 390	0.26 270	0.31 394	0.30 348	0.33 321	0.91 361

THIR-Stereo	0.88 347	0.85 236	2.33 136	0.26 22	0.16 23	0.59 171	2.69 454	0.62 94	0.54 73	0.62 259	1.61 418	0.96 373	1.77 431	1.67 318	2.20 402	0.10 55	0.08 40	0.14 261	0.11 125	0.16 91	0.21 83

FC-DCNN	1.60 431	0.85 236	3.44 398	0.46 288	0.39 271	1.96 437	0.66 381	1.72 436	1.70 435	2.75 455	2.91 451	4.20 451	3.15 451	2.72 426	2.66 418	0.30 391	0.26 270	0.31 394	0.30 348	0.33 321	0.91 361

rvit_0105_3	0.46 63	0.86 239	2.24 118	0.33 136	0.19 79	0.44 39	0.35 266	0.74 136	0.70 216	0.38 50	0.38 75	0.41 116	0.33 148	0.46 74	0.32 104	0.19 332	0.17 217	0.17 319	0.18 258	0.15 74	0.22 89

gcap-zeroshot	0.52 106	0.86 239	2.38 144	0.32 115	0.60 339	0.70 296	0.20 30	0.78 155	0.58 98	0.44 78	0.36 63	0.81 328	0.24 51	0.53 114	0.30 77	0.10 55	0.35 288	0.09 22	0.31 354	0.09 6	0.40 201

OMP-Stereo	0.64 222	0.87 241	2.38 144	0.56 336	0.37 262	0.60 184	0.26 146	0.75 139	0.71 230	0.65 293	0.60 233	0.68 276	0.32 143	2.07 377	1.18 337	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.09 46	0.17 113	0.28 131

IIG-Stereo	0.65 229	0.87 241	2.32 134	0.55 327	0.23 135	0.62 225	0.21 47	0.78 155	0.71 230	0.64 278	0.69 293	0.69 287	0.38 175	2.07 377	1.37 359	0.11 131	0.08 40	0.11 119	0.09 46	0.15 74	0.27 125

ACVNet	0.54 126	0.87 241	2.45 193	0.28 47	0.22 113	0.59 171	0.36 274	0.69 118	0.73 241	0.49 115	0.59 226	0.69 287	0.42 219	0.47 78	0.70 257	0.11 131	0.10 110	0.10 68	0.09 46	0.36 344	0.39 196

acv_ft	0.57 145	0.87 241	2.45 193	0.33 136	0.41 282	0.63 239	0.29 200	0.86 226	0.73 241	0.64 278	0.59 226	0.69 287	0.45 247	0.47 78	0.68 254	0.11 131	0.10 110	0.10 68	0.09 46	0.43 380	0.39 196

ToySt	0.67 250	0.88 245	2.61 256	0.39 238	0.73 368	0.61 203	0.38 285	0.78 155	0.73 241	0.43 72	0.70 306	0.72 296	0.45 247	0.66 155	0.62 233	0.14 244	0.63 341	0.13 227	0.33 371	0.24 230	1.18 386

TestStereo	0.49 91	0.88 245	2.38 144	0.30 81	0.16 23	0.43 36	0.25 131	0.55 63	0.46 24	0.38 50	0.46 111	0.34 85	0.28 105	1.96 369	0.28 64	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.09 46	0.15 74	0.13 18

sAnonymous2	0.45 56	0.88 245	2.97 348	0.31 95	0.25 154	0.34 17	0.28 175	0.56 66	0.49 37	0.25 18	0.30 35	0.23 20	0.29 122	0.31 8	0.22 6	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.13 174	0.38 357	0.43 219

CroCo_RVC	0.45 56	0.88 245	2.97 348	0.31 95	0.25 154	0.34 17	0.28 175	0.56 66	0.49 37	0.25 18	0.30 35	0.23 20	0.29 122	0.31 8	0.22 6	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.13 174	0.38 357	0.43 219

ELAS_RVC	1.51 425	0.88 245	3.36 382	0.63 352	0.56 325	1.53 419	2.73 455	1.53 428	1.76 438	2.26 446	2.21 435	2.10 433	3.07 450	2.08 380	2.52 413	0.42 403	0.42 303	0.42 412	0.37 386	0.51 399	0.84 349
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MaDis-Stereo	0.35 16	0.89 250	2.15 98	0.25 10	0.29 195	0.29 6	0.17 11	0.47 21	0.41 9	0.21 2	0.22 4	0.28 54	0.21 28	0.32 18	0.31 94	0.10 55	0.09 86	0.10 68	0.08 32	0.11 22	0.12 15

GMOStereo	0.58 153	0.89 250	2.46 200	0.29 65	0.99 402	0.51 71	0.32 235	0.58 73	0.46 24	0.58 210	0.48 122	0.54 199	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 425	0.13 227	0.11 125	0.34 328	0.42 214

error version	0.58 153	0.89 250	2.46 200	0.29 65	0.99 402	0.51 71	0.32 235	0.58 73	0.46 24	0.58 210	0.48 122	0.54 199	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 425	0.13 227	0.11 125	0.34 328	0.42 214

test-v	0.58 153	0.89 250	2.46 200	0.29 65	0.99 402	0.51 71	0.32 235	0.58 73	0.46 24	0.58 210	0.48 122	0.54 199	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 425	0.13 227	0.11 125	0.34 328	0.42 214

test-2	0.58 153	0.89 250	2.46 200	0.29 65	0.99 402	0.51 71	0.32 235	0.58 73	0.46 24	0.58 210	0.48 122	0.54 199	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 425	0.13 227	0.11 125	0.34 328	0.42 214

fff	0.50 95	0.90 255	2.63 261	0.25 10	0.15 16	0.51 71	0.22 61	0.85 215	0.82 319	0.55 176	0.48 122	0.31 69	0.65 331	0.39 48	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 219

csc	0.50 95	0.90 255	2.63 261	0.25 10	0.15 16	0.51 71	0.22 61	0.85 215	0.82 319	0.55 176	0.48 122	0.31 69	0.65 331	0.39 48	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 219

cscssc	0.50 95	0.90 255	2.63 261	0.25 10	0.15 16	0.51 71	0.22 61	0.85 215	0.82 319	0.55 176	0.48 122	0.31 69	0.65 331	0.39 48	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 219

CroCo-Stereo Lap2	0.38 25	0.91 258	2.02 71	0.33 136	0.38 269	0.23 2	0.21 47	0.63 100	0.51 50	0.23 9	0.28 25	0.29 61	0.23 49	0.34 27	0.28 64	0.10 55	0.09 86	0.10 68	0.08 32	0.22 209	0.15 38

ADStereo(finetuned)	0.50 95	0.91 258	2.43 167	0.26 22	0.14 10	0.51 71	0.22 61	0.84 203	0.78 288	0.56 188	0.49 135	0.32 74	0.75 360	0.40 55	0.40 146	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.13 44	0.45 236

DCANet	0.49 91	0.91 258	2.63 261	0.26 22	0.14 10	0.51 71	0.22 61	0.84 203	0.78 288	0.56 188	0.49 135	0.32 74	0.41 207	0.39 48	0.41 149	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.14 64	0.45 236

psmorigin	1.41 415	0.91 258	13.83 470	0.37 206	0.30 207	0.63 239	0.37 277	0.80 169	0.64 143	0.98 378	0.87 361	1.16 411	0.78 363	3.95 454	1.09 328	0.19 332	0.22 251	0.17 319	0.19 275	0.25 245	0.47 241

RYNet	0.77 306	0.91 258	2.36 139	0.37 206	0.41 282	0.88 368	0.44 315	0.99 317	0.88 354	0.65 293	0.54 180	0.92 359	0.61 323	2.70 425	1.23 345	0.15 273	0.14 180	0.17 319	0.14 195	0.27 274	0.55 277

MIM_Stereo	0.55 130	0.92 263	2.65 271	0.32 115	1.09 417	0.51 71	0.19 19	0.67 112	0.52 60	0.48 99	0.54 180	0.43 122	0.27 91	0.57 127	0.30 77	0.08 1	0.17 217	0.11 119	0.10 80	0.28 286	0.80 342

MMNet	0.55 130	0.92 263	2.03 72	0.34 158	0.27 179	0.79 342	0.28 175	0.86 226	0.79 298	0.62 259	0.58 220	0.59 225	0.56 300	0.80 197	0.61 230	0.11 131	0.11 136	0.12 169	0.11 125	0.21 194	0.22 89

HSM	0.67 250	0.92 263	2.29 127	0.30 81	0.29 195	0.65 264	0.29 200	0.98 309	0.67 170	0.59 229	0.58 220	1.39 420	0.65 331	2.56 412	0.45 168	0.11 131	0.09 86	0.10 68	0.08 32	0.18 137	0.24 107

ELAS	1.52 426	0.92 263	2.91 341	0.62 350	0.57 329	3.13 453	2.21 453	1.67 434	1.58 433	2.42 449	2.43 438	1.87 430	2.49 445	1.85 350	2.70 420	0.42 403	0.43 306	0.41 410	0.40 394	0.51 399	0.85 353
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
rvit_105_1	0.52 106	0.93 267	2.30 129	0.36 194	0.24 147	0.51 71	0.45 319	0.81 176	0.79 298	0.46 93	0.44 106	0.45 149	0.38 175	0.63 144	0.39 144	0.20 341	0.18 224	0.18 337	0.22 305	0.18 137	0.21 83

model_zeroshot	0.75 296	0.94 268	2.48 211	1.88 451	0.68 362	0.72 307	0.22 61	1.01 335	0.51 50	1.10 391	0.35 61	0.63 243	0.20 24	0.78 191	0.32 104	0.12 168	1.97 439	0.10 68	0.23 310	0.12 32	0.56 278

STTStereo	0.58 153	0.95 269	2.95 346	0.37 206	0.31 215	0.62 225	0.32 235	0.81 176	0.63 134	0.61 247	0.55 190	0.67 262	0.43 231	0.87 205	0.48 180	0.16 287	0.16 207	0.17 319	0.20 285	0.17 113	0.25 111

DLCB_ROB	0.61 184	0.96 270	2.00 66	0.37 206	0.25 154	0.65 264	0.37 277	0.86 226	0.76 273	0.73 326	0.70 306	0.84 339	0.47 263	1.57 301	0.72 267	0.13 213	0.13 166	0.14 261	0.14 195	0.18 137	0.33 160

WCG-NET（raft）	0.44 52	0.97 271	1.78 26	0.24 5	0.17 40	0.43 36	0.24 111	0.42 8	0.52 60	0.38 50	0.35 61	0.46 158	0.25 67	0.41 62	0.26 44	0.08 1	1.08 383	0.08 4	0.08 32	0.27 274	0.40 201

ssnet_v2	0.64 222	0.99 272	2.67 283	0.33 136	0.22 113	0.72 307	0.45 319	1.00 326	0.80 306	0.66 299	0.54 180	0.81 328	0.48 270	0.91 211	1.08 327	0.16 287	0.14 180	0.14 261	0.14 195	0.33 321	0.31 153

LMCR-Stereo	0.61 184	1.00 273	2.60 251	0.42 264	0.22 113	0.74 316	0.31 224	1.06 377	0.70 216	0.62 259	0.64 268	0.40 110	0.52 288	0.84 202	1.27 350	0.20 341	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.26 263	0.16 51

PASM	0.82 320	1.00 273	2.68 288	0.52 316	0.48 307	0.65 264	0.59 364	0.83 195	0.89 359	0.82 357	0.73 324	0.89 357	0.68 341	2.39 402	0.73 269	0.35 399	0.37 291	0.36 403	0.41 398	0.45 386	0.51 258

CBMV	0.86 340	1.00 273	2.82 327	0.35 178	0.21 103	0.78 338	0.78 401	1.05 364	0.87 350	0.90 369	0.74 327	0.87 350	1.89 435	1.67 318	1.38 361	0.19 332	0.20 241	0.21 357	0.19 275	0.28 286	0.84 349
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_ft	0.38 25	1.01 276	1.86 43	0.33 136	0.21 103	0.28 4	0.27 163	0.59 83	0.55 80	0.24 14	0.28 25	0.28 54	0.27 91	0.35 36	0.28 64	0.14 244	0.09 86	0.11 119	0.11 125	0.14 64	0.31 153

RP	0.74 285	1.01 276	2.48 211	0.44 278	0.45 297	0.66 277	0.45 319	0.95 292	0.87 350	0.70 314	0.95 374	0.99 379	0.82 368	1.55 294	0.82 294	0.26 380	0.19 229	0.23 369	0.20 285	0.34 328	0.38 189

TRStereo	0.89 354	1.02 278	2.91 341	4.59 465	0.31 215	0.93 378	0.23 89	1.93 443	0.66 157	0.37 47	0.54 180	0.48 175	0.40 197	0.67 158	0.29 73	0.13 213	0.37 291	0.11 119	0.48 410	0.13 44	1.21 393

ADLNet	0.68 255	1.02 278	2.68 288	0.35 178	0.34 241	0.67 284	0.34 257	0.95 292	0.79 298	0.70 314	0.62 248	0.80 325	0.46 255	1.77 332	0.69 256	0.15 273	0.12 152	0.14 261	0.14 195	0.31 310	0.54 270

psm_up	0.65 229	1.02 278	2.53 224	0.36 194	0.31 215	0.64 250	0.38 285	0.96 295	0.73 241	0.63 268	0.57 214	0.68 276	0.57 305	1.90 364	0.52 198	0.17 306	0.15 194	0.16 304	0.15 215	0.27 274	0.22 89

aanetorigin	0.81 317	1.03 281	2.64 270	0.44 278	0.44 294	0.59 171	1.00 420	0.59 83	0.70 216	1.54 430	1.22 401	0.82 333	1.08 399	1.06 225	1.07 326	0.18 317	0.15 194	0.17 319	0.21 295	0.53 403	0.65 304

NOSS_ROB	0.75 296	1.03 281	2.27 123	0.68 369	0.26 168	0.68 290	0.30 214	0.99 317	0.82 319	0.59 229	0.58 220	0.77 313	0.39 190	2.75 430	0.48 180	0.25 376	0.24 258	0.28 384	0.26 327	0.29 294	1.07 381

MSMD_ROB	1.41 415	1.03 281	2.75 313	0.41 261	0.32 225	2.00 441	0.61 372	0.96 295	1.43 424	2.97 457	2.63 444	4.76 457	2.04 439	2.44 406	1.78 381	0.30 391	0.26 270	0.32 397	0.32 361	0.32 317	0.63 298

H2IRNET	0.48 76	1.04 284	2.57 243	0.31 95	0.19 79	0.54 105	0.19 19	0.55 63	0.53 69	0.28 31	0.56 203	0.47 167	0.35 158	0.47 78	0.40 146	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.14 195	0.37 350	0.26 119

XX-TBD	0.40 30	1.04 284	2.49 216	0.35 178	0.13 7	0.51 71	0.17 11	0.44 13	0.52 60	0.38 50	0.51 150	0.23 20	0.19 16	0.31 8	0.25 30	0.10 55	0.07 7	0.08 4	0.06 7	0.09 6	0.18 66

RASNet	0.69 262	1.05 286	2.59 246	0.37 206	0.47 306	0.66 277	0.33 249	0.82 184	0.76 273	0.51 144	0.65 275	0.93 364	0.62 325	2.20 389	0.80 287	0.14 244	0.09 86	0.09 22	0.11 125	0.18 137	0.37 181

DeepPruner_ROB	0.58 153	1.06 287	2.68 288	0.30 81	0.26 168	0.63 239	0.31 224	0.83 195	0.51 50	0.62 259	0.56 203	0.65 253	0.39 190	1.06 225	0.56 212	0.19 332	0.14 180	0.14 261	0.14 195	0.24 230	0.33 160

Sa-1000	0.61 184	1.07 288	2.71 302	0.32 115	0.61 348	0.61 203	0.31 224	1.00 326	0.76 273	0.53 161	0.83 350	0.43 122	0.33 148	0.69 165	0.30 77	0.10 55	0.52 321	0.13 227	0.28 337	0.29 294	0.29 137

MIPNet	0.88 347	1.07 288	2.85 333	0.61 348	0.18 53	1.46 416	1.37 440	1.65 433	0.78 288	1.93 436	0.85 355	0.75 307	1.66 425	0.87 205	0.34 123	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.32 361	0.27 274	0.26 119

SGM_RVC	2.11 443	1.07 288	2.87 336	0.98 399	0.92 394	2.72 452	1.88 452	1.91 442	12.27 465	2.09 438	1.99 427	2.47 438	2.24 443	2.87 436	2.03 389	0.54 412	0.47 312	0.42 412	0.47 408	0.74 420	1.22 395
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SACVNet	0.68 255	1.08 291	2.58 244	0.38 225	0.28 190	0.65 264	0.37 277	0.91 265	0.65 150	0.67 301	0.62 248	0.69 287	0.47 263	2.07 377	0.65 246	0.18 317	0.14 180	0.16 304	0.15 215	0.39 364	0.41 209

IPLG	0.74 285	1.09 292	2.87 336	0.36 194	0.21 103	1.63 426	0.60 367	1.39 422	0.63 134	1.39 420	0.51 150	0.40 110	0.86 376	1.40 273	0.37 136	0.09 13	0.07 7	0.14 261	0.12 156	0.34 328	0.23 98

GwcNet	0.76 300	1.09 292	3.68 413	0.38 225	0.45 297	0.81 349	0.45 319	0.91 265	0.89 359	0.63 268	0.77 341	0.82 333	0.51 281	1.64 314	0.85 298	0.17 306	0.16 207	0.15 286	0.15 215	0.33 321	0.34 168

hitnet-ft	0.73 282	1.09 292	2.59 246	0.28 47	0.22 113	0.71 301	0.36 274	0.89 250	0.67 170	0.58 210	0.83 350	1.03 387	0.94 389	2.31 394	0.70 257	0.23 364	0.14 180	0.41 410	0.13 174	0.24 230	0.28 131

iResNet	0.59 169	1.09 292	2.54 229	0.44 278	0.18 53	0.65 264	0.29 200	0.89 250	0.75 265	0.59 229	0.64 268	0.43 122	0.39 190	0.73 178	1.24 347	0.11 131	0.08 40	0.09 22	0.08 32	0.21 194	0.40 201

ETE_ROB	0.68 255	1.09 292	2.32 134	0.38 225	0.26 168	0.69 293	0.51 339	1.49 427	0.75 265	0.81 353	0.71 319	0.85 344	0.51 281	1.39 271	0.70 257	0.17 306	0.14 180	0.19 344	0.16 236	0.24 230	0.35 174

RGC	0.78 308	1.10 297	2.55 236	0.45 285	0.45 297	0.73 311	0.40 294	1.00 326	0.75 265	0.75 334	1.04 390	1.02 386	0.73 352	1.74 326	1.15 334	0.24 370	0.19 229	0.28 384	0.26 327	0.31 310	0.38 189

Nwc_Net	0.75 296	1.10 297	2.96 347	0.42 264	0.39 271	0.77 332	0.39 291	1.06 377	0.73 241	0.65 293	1.00 383	0.99 379	0.74 356	1.43 278	0.99 317	0.24 370	0.15 194	0.23 369	0.26 327	0.27 274	0.30 145

APVNet	0.76 300	1.11 299	3.23 370	0.39 238	0.36 256	0.85 361	0.44 315	0.96 295	0.73 241	0.58 210	0.69 293	0.76 311	0.56 300	2.29 393	0.82 294	0.17 306	0.18 224	0.24 374	0.19 275	0.35 339	0.27 125

XPNet_ROB	0.68 255	1.11 299	2.28 125	0.38 225	0.27 179	0.67 284	0.47 329	0.94 279	0.75 265	0.80 349	0.71 319	0.81 328	0.54 293	1.72 323	0.84 297	0.22 356	0.16 207	0.16 304	0.15 215	0.25 245	0.45 236

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

FCDSN-DC	1.45 419	1.12 301	3.30 379	0.48 295	0.41 282	1.13 400	0.60 367	1.17 406	1.28 417	2.25 445	2.85 448	3.65 448	3.34 454	2.58 415	2.44 411	0.31 393	0.26 270	0.31 394	0.30 348	0.37 350	0.78 337
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AACVNet	0.61 184	1.13 303	2.47 205	0.37 206	0.21 103	0.57 143	0.25 131	0.75 139	0.55 80	0.56 188	0.60 233	0.66 260	0.44 239	2.11 384	0.49 189	0.14 244	0.11 136	0.14 261	0.11 125	0.35 339	0.23 98

SA	0.61 184	1.14 304	2.79 320	0.32 115	0.63 351	0.57 143	0.30 214	0.97 302	0.78 288	0.43 72	0.63 256	0.39 102	0.46 255	0.70 166	0.31 94	0.10 55	0.44 307	0.13 227	0.32 361	0.31 310	0.51 258

raftrobust	0.52 106	1.14 304	2.15 98	0.33 136	0.99 402	0.53 96	0.21 47	0.59 83	0.50 45	0.53 161	0.36 63	0.31 69	0.33 148	0.47 78	0.42 154	0.10 55	0.55 327	0.09 22	0.08 32	0.22 209	0.46 239

GANet-RSSM	0.63 213	1.14 304	2.67 283	0.38 225	0.26 168	0.59 171	0.29 200	0.81 176	0.56 86	0.50 133	0.57 214	0.67 262	0.50 277	1.91 365	0.50 193	0.14 244	0.10 110	0.24 374	0.12 156	0.36 344	0.28 131

AF-Net	0.76 300	1.14 304	2.74 311	0.42 264	0.41 282	0.70 296	0.41 296	1.07 380	0.94 373	0.73 326	1.05 392	1.04 391	0.86 376	1.23 252	1.00 319	0.23 364	0.15 194	0.25 379	0.18 258	0.32 317	0.35 174

SHD	0.84 328	1.14 304	2.54 229	0.80 383	0.52 314	0.76 322	0.34 257	1.16 403	1.29 418	1.11 393	0.85 355	0.98 376	0.74 356	1.25 258	1.48 365	0.22 356	0.37 291	0.20 353	0.27 335	0.36 344	0.41 209

LALA_ROB	0.68 255	1.14 304	2.50 219	0.37 206	0.29 195	0.78 338	0.55 352	0.99 317	0.84 337	0.82 357	0.68 290	0.93 364	0.50 277	1.01 219	0.89 303	0.21 350	0.15 194	0.21 357	0.18 258	0.26 263	0.30 145

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 229	1.15 310	2.40 153	0.33 136	0.30 207	0.83 355	0.40 294	0.94 279	0.82 319	0.67 301	0.76 337	0.68 276	0.58 312	1.13 237	1.25 348	0.14 244	0.08 40	0.10 68	0.08 32	0.18 137	0.28 131

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 200	1.15 310	3.11 364	0.39 238	0.37 262	0.60 184	0.28 175	0.87 234	0.64 143	0.63 268	0.56 203	0.71 295	0.45 247	1.08 228	0.52 198	0.15 273	0.12 152	0.14 261	0.15 215	0.18 137	0.25 111
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo8	0.73 282	1.16 312	2.89 338	0.53 320	0.34 241	0.71 301	0.20 30	1.87 440	0.59 107	0.53 161	0.66 282	0.50 181	0.33 148	1.27 261	0.62 233	0.10 55	1.19 390	0.10 68	0.21 295	0.21 194	0.61 292

RAFT_CTSACE	0.58 153	1.16 312	2.76 316	0.36 194	0.29 195	0.54 105	0.29 200	0.69 118	0.51 50	0.51 144	0.75 334	0.67 262	0.37 167	0.63 144	0.47 176	0.08 1	0.49 316	0.11 119	0.10 80	0.41 376	0.32 157

CFNet-ft	0.60 177	1.16 312	2.45 193	0.29 65	0.30 207	0.64 250	0.28 175	0.69 118	0.57 91	0.49 115	0.57 214	0.79 319	0.44 239	1.48 286	0.62 233	0.15 273	0.10 110	0.28 384	0.14 195	0.21 194	0.29 137

BEATNet_4x	0.57 145	1.16 312	2.56 239	0.35 178	0.16 23	0.56 121	0.25 131	0.91 265	0.64 143	0.55 176	0.53 164	0.59 225	0.43 231	0.67 158	0.76 276	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.23 223	0.58 284

CFNet_RVC	0.60 177	1.16 312	2.45 193	0.29 65	0.30 207	0.64 250	0.28 175	0.69 118	0.57 91	0.49 115	0.57 214	0.79 319	0.44 239	1.48 286	0.62 233	0.15 273	0.10 110	0.28 384	0.14 195	0.21 194	0.29 137

UCFNet_RVC	0.55 130	1.16 312	2.48 211	0.31 95	0.27 179	0.65 264	0.28 175	0.76 142	0.58 98	0.51 144	0.53 164	0.67 262	0.42 219	0.91 211	0.45 168	0.16 287	0.11 136	0.17 319	0.17 250	0.20 184	0.23 98

iinet-f	0.62 200	1.18 318	2.55 236	0.33 136	0.25 154	0.82 354	0.34 257	0.87 234	0.69 206	0.56 188	0.64 268	0.73 301	0.67 339	0.80 197	0.81 291	0.14 244	0.13 166	0.11 119	0.10 80	0.44 384	0.26 119

raft+_RVC	0.62 200	1.18 318	2.43 167	0.36 194	2.08 454	0.52 88	0.25 131	0.66 109	0.54 73	0.36 45	0.46 111	0.32 74	0.28 105	0.49 97	0.43 161	0.10 55	0.91 368	0.10 68	0.09 46	0.22 209	0.70 320

CVANet_RVC	0.82 320	1.18 318	3.98 425	0.40 251	0.28 190	0.63 239	0.43 309	0.90 258	0.78 288	1.14 396	0.69 293	0.68 276	0.52 288	2.62 418	0.48 180	0.20 341	0.13 166	0.22 361	0.37 386	0.37 350	0.48 245

GEStereo_RVC	0.61 184	1.19 321	2.61 256	0.48 295	0.25 154	0.63 239	0.37 277	1.05 364	0.79 298	0.55 176	0.55 190	0.59 225	0.44 239	1.10 230	0.48 180	0.16 287	0.11 136	0.12 169	0.11 125	0.27 274	0.43 219

PSMNet-RSSM	0.61 184	1.19 321	2.43 167	0.33 136	0.25 154	0.59 171	0.28 175	0.88 242	0.65 150	0.54 165	0.62 248	0.69 287	0.46 255	1.67 318	0.50 193	0.15 273	0.10 110	0.14 261	0.16 236	0.20 184	0.28 131

HGLStereo	0.61 184	1.20 323	2.59 246	0.36 194	0.40 277	0.65 264	0.30 214	0.87 234	0.67 170	0.60 238	0.70 306	0.69 287	0.56 300	1.07 227	0.59 222	0.14 244	0.13 166	0.13 227	0.12 156	0.23 223	0.23 98

GANet	0.92 360	1.20 323	2.68 288	0.45 285	0.27 179	0.76 322	0.66 381	0.94 279	0.77 283	0.79 347	1.17 397	0.84 339	0.91 383	2.72 426	1.76 379	0.18 317	0.42 303	0.44 415	0.20 285	0.33 321	0.94 365

TestStereo1	0.59 169	1.21 325	2.63 261	0.40 251	0.60 339	0.56 121	0.34 257	0.82 184	0.73 241	0.45 82	0.63 256	0.36 89	0.42 219	0.66 155	0.42 154	0.10 55	0.32 282	0.12 169	0.10 80	0.34 328	0.52 264

SA-5K	0.59 169	1.21 325	2.63 261	0.40 251	0.60 339	0.56 121	0.34 257	0.82 184	0.73 241	0.45 82	0.63 256	0.36 89	0.42 219	0.66 155	0.42 154	0.10 55	0.32 282	0.12 169	0.10 80	0.34 328	0.52 264

Consistency-Raft	0.92 360	1.21 325	3.50 401	0.98 399	0.63 351	0.77 332	0.54 348	1.02 343	1.01 391	0.62 259	1.03 388	0.65 253	1.04 396	0.81 200	1.36 357	0.45 408	0.47 312	0.51 418	0.59 429	0.65 415	0.47 241

PVD	1.05 385	1.21 325	2.36 139	0.84 386	0.91 393	1.04 389	0.64 376	1.32 418	1.68 434	1.43 424	1.41 413	1.14 407	1.15 403	1.49 288	1.77 380	0.27 383	0.65 343	0.28 384	0.35 378	0.40 370	0.73 327

WCMA_ROB	1.29 406	1.21 325	3.13 366	0.65 357	0.36 256	1.20 407	0.78 401	1.00 326	0.98 386	1.78 435	2.62 443	3.08 445	2.01 438	1.86 352	2.35 409	0.38 400	0.38 295	0.32 397	0.32 361	0.31 310	1.06 380

ADLNet2	0.73 282	1.22 330	3.28 376	0.34 158	0.36 256	0.65 264	0.37 277	0.94 279	0.87 350	0.57 204	0.65 275	0.92 359	0.48 270	2.05 375	0.60 224	0.13 213	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.37 350	0.38 189

NCC-stereo	0.88 347	1.22 330	2.97 348	0.60 342	0.45 297	1.88 435	0.48 331	1.04 356	0.75 265	0.70 314	0.85 355	0.93 364	0.84 371	1.81 342	1.51 367	0.28 386	0.19 229	0.23 369	0.31 354	0.27 274	0.35 174

Abc-Net	0.88 347	1.22 330	2.97 348	0.60 342	0.45 297	1.88 435	0.48 331	1.04 356	0.75 265	0.70 314	0.85 355	0.93 364	0.84 371	1.81 342	1.51 367	0.28 386	0.19 229	0.23 369	0.31 354	0.27 274	0.35 174
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	1.07 388	1.22 330	2.80 321	0.40 251	0.33 231	1.50 418	1.87 451	0.97 302	1.04 396	1.26 414	1.28 403	0.99 379	1.41 415	1.36 270	3.51 438	0.17 306	0.14 180	0.22 361	0.21 295	0.32 317	0.43 219

FBW_ROB	0.94 366	1.23 334	2.35 138	0.46 288	0.32 225	0.87 366	0.46 325	1.15 400	0.97 385	0.83 360	0.78 345	1.01 383	0.64 329	3.65 452	1.65 372	0.27 383	0.24 258	0.40 408	0.26 327	0.32 317	0.88 358

fast-acv-ft	0.67 250	1.24 335	3.26 374	0.39 238	0.30 207	0.80 345	0.48 331	0.74 136	0.76 273	0.60 238	0.78 345	0.76 311	0.60 321	0.70 166	0.78 282	0.16 287	0.15 194	0.18 337	0.17 250	0.38 357	0.24 107

raft_robust	0.68 255	1.24 335	2.42 162	0.30 81	0.57 329	0.53 96	0.25 131	0.95 292	0.79 298	0.49 115	0.46 111	1.12 405	0.74 356	1.50 289	0.61 230	0.09 13	0.62 340	0.10 68	0.30 348	0.26 263	0.30 145

StereoDRNet	0.71 272	1.24 335	2.56 239	0.42 264	0.45 297	0.73 311	0.46 325	0.98 309	0.81 314	0.77 338	0.56 203	0.74 303	0.48 270	1.69 322	0.91 305	0.15 273	0.14 180	0.15 286	0.15 215	0.26 263	0.51 258

RAFT+CT+SA	0.60 177	1.25 338	2.49 216	0.38 225	0.75 371	0.55 115	0.34 257	0.83 195	0.68 197	0.39 54	0.55 190	0.44 137	0.29 122	0.75 182	0.28 64	0.09 13	0.24 258	0.11 119	0.51 416	0.30 302	0.74 330

test_5	0.61 184	1.25 338	2.76 316	0.39 238	0.64 355	0.58 153	0.35 266	0.85 215	0.66 157	0.49 115	0.56 203	0.55 207	0.40 197	0.79 193	0.32 104	0.10 55	0.19 229	0.12 169	0.12 156	0.33 321	0.85 353

pmcnn	1.44 417	1.25 338	3.57 407	0.74 374	1.42 436	0.72 307	0.56 356	1.04 356	1.06 399	1.03 386	2.89 450	6.01 461	0.75 360	2.54 411	3.60 440	0.14 244	0.11 136	0.08 4	0.06 7	0.34 328	0.81 346

EDNetEfficientorigin	8.19 466	1.27 341	145.54 486	0.51 315	0.96 398	0.75 318	0.49 336	0.86 226	1.57 432	2.12 440	1.49 415	1.28 414	1.35 409	1.84 348	2.15 399	0.14 244	0.13 166	0.17 319	0.18 258	0.39 364	0.64 303

cf-r	0.62 200	1.27 341	2.99 353	0.34 158	0.28 190	0.60 184	0.28 175	0.82 184	0.70 216	0.55 176	0.61 241	0.77 313	0.41 207	1.32 266	0.52 198	0.13 213	0.09 86	0.11 119	0.12 156	0.22 209	0.27 125

TDLM	0.83 326	1.28 343	2.38 144	0.46 288	0.26 168	0.66 277	0.55 352	0.87 234	0.80 306	2.54 451	0.62 248	0.61 234	0.51 281	2.68 424	0.67 252	0.20 341	0.11 136	0.35 402	0.15 215	0.33 321	0.48 245

HITNet	0.55 130	1.28 343	2.73 309	0.35 178	0.14 10	0.56 121	0.23 89	0.89 250	0.62 123	0.52 153	0.51 150	0.49 177	0.38 175	0.52 107	0.60 224	0.09 13	0.07 7	0.10 68	0.08 32	0.25 245	0.61 292
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
4D-IteraStereo	0.62 200	1.29 345	3.04 358	0.27 32	0.30 207	0.46 43	0.26 146	0.54 54	0.51 50	0.41 59	0.31 42	0.39 102	0.19 16	0.53 114	0.65 246	0.09 13	0.47 312	0.12 169	0.11 125	0.21 194	2.14 440

Wz-Net-LNSev	0.66 247	1.30 346	2.81 325	0.35 178	0.37 262	0.80 345	0.48 331	0.91 265	0.87 350	0.63 268	0.70 306	0.80 325	0.59 315	0.67 158	0.68 254	0.15 273	0.14 180	0.12 169	0.12 156	0.24 230	0.38 189

DMCA-RVC	0.70 268	1.30 346	3.59 409	0.37 206	0.89 391	0.57 143	0.31 224	0.73 134	0.59 107	0.69 311	0.54 180	0.59 225	0.57 305	1.25 258	0.66 249	0.16 287	0.38 295	0.20 353	0.15 215	0.22 209	0.23 98

dd	0.48 76	1.32 348	2.41 158	0.31 95	0.17 40	0.58 153	0.26 146	0.50 35	0.71 230	0.42 64	0.41 91	0.34 85	0.28 105	0.47 78	0.41 149	0.18 317	0.10 110	0.13 227	0.12 156	0.22 209	0.16 51

GMStereo	0.44 52	1.32 348	2.65 271	0.28 47	0.16 23	0.42 35	0.22 61	0.48 22	0.63 134	0.41 59	0.36 63	0.26 39	0.25 67	0.41 62	0.30 77	0.14 244	0.08 40	0.10 68	0.12 156	0.17 113	0.13 18
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
XQC	0.84 328	1.32 348	2.61 256	0.78 381	0.44 294	0.89 370	0.53 345	1.16 403	1.07 400	0.85 363	0.69 293	0.92 359	0.73 352	1.40 273	1.44 363	0.24 370	0.35 288	0.23 369	0.26 327	0.45 386	0.39 196

NCCL2	0.71 272	1.32 348	2.30 129	0.44 278	0.31 215	0.71 301	0.67 386	0.89 250	0.69 206	0.70 314	0.61 241	0.85 344	0.54 293	1.58 307	0.70 257	0.20 341	0.17 217	0.66 424	0.25 321	0.26 263	0.38 189

rafts_anoy	0.60 177	1.33 352	2.59 246	0.53 320	1.09 417	0.49 63	0.25 131	0.67 112	0.53 69	0.41 59	0.38 75	0.33 80	0.30 132	0.68 162	0.41 149	0.10 55	1.13 388	0.13 227	0.15 215	0.20 184	0.29 137

DeepPrunerF	0.92 360	1.33 352	3.41 394	0.46 288	0.51 311	0.64 250	0.49 336	1.16 403	2.62 448	0.65 293	0.61 241	0.65 253	0.62 325	2.23 390	1.31 351	0.23 364	0.19 229	0.30 393	0.28 337	0.39 364	0.34 168

CBFPSM	0.62 200	1.34 354	2.12 93	0.30 81	0.23 135	0.71 301	0.38 285	0.77 148	0.68 197	0.51 144	0.49 135	1.03 387	0.82 368	0.63 144	1.35 355	0.11 131	0.12 152	0.10 68	0.10 80	0.19 166	0.37 181

RALCasStereoNet	0.65 229	1.34 354	2.56 239	0.43 274	0.96 398	0.50 69	0.26 146	0.62 94	0.56 86	0.43 72	0.49 135	0.36 89	0.28 105	0.72 177	0.53 203	0.10 55	1.18 389	0.09 22	0.08 32	0.27 274	1.27 400

MeshStereo	1.29 406	1.34 354	3.04 358	0.35 178	0.28 190	1.10 398	0.69 390	1.42 424	1.07 400	2.71 454	2.43 438	2.95 441	1.50 421	2.92 437	2.03 389	0.23 364	0.22 251	0.22 361	0.19 275	0.50 397	0.69 317
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
SPstereo	0.59 169	1.35 357	2.44 175	0.49 306	1.02 409	0.52 88	0.14 3	0.53 44	0.54 73	0.44 78	0.50 147	0.30 62	0.22 36	0.68 162	0.41 149	0.09 13	1.30 409	0.09 22	0.07 14	0.23 223	0.54 270

iRaft-Stereo_5w	0.65 229	1.35 357	2.21 113	0.30 81	0.63 351	0.49 63	0.28 175	0.78 155	0.64 143	0.41 59	0.61 241	0.62 239	0.46 255	1.79 339	0.48 180	0.10 55	0.25 267	0.11 119	0.12 156	0.40 370	0.94 365

dad	0.58 153	1.35 357	2.39 151	0.31 95	0.20 91	0.62 225	0.26 146	0.56 66	0.79 298	0.66 299	0.64 268	0.64 250	0.36 161	0.87 205	0.48 180	0.28 386	0.15 194	0.40 408	0.18 258	0.24 230	0.22 89

RAFT	0.62 200	1.35 357	2.26 122	0.62 350	0.53 319	0.47 53	0.35 266	0.70 126	0.58 98	0.50 133	0.50 147	0.79 319	0.40 197	0.49 97	0.36 132	0.11 131	0.79 357	0.14 261	0.13 174	0.52 402	0.72 323

SAMSARA	1.11 394	1.35 357	2.60 251	1.34 420	0.77 376	1.67 428	1.41 446	1.47 426	0.99 389	1.54 430	0.89 365	1.44 422	0.90 382	1.88 358	1.71 373	0.25 376	0.55 327	0.22 361	0.34 376	0.39 364	0.50 254

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 56	1.36 362	1.30 7	0.24 5	0.12 3	0.33 15	0.20 30	0.41 5	0.37 4	0.32 41	0.21 2	0.16 1	0.14 1	0.29 5	0.62 233	0.55 414	1.42 419	0.11 119	0.13 174	0.25 245	0.56 278

DispNO	0.76 300	1.36 362	3.15 367	0.32 115	0.27 179	0.59 171	0.29 200	0.88 242	0.72 237	0.55 176	0.79 347	0.83 338	0.47 263	2.46 407	1.23 345	0.12 168	0.10 110	0.18 337	0.31 354	0.20 184	0.25 111

LL-Strereo2	0.62 200	1.36 362	2.47 205	1.37 423	0.96 398	0.54 105	0.28 175	0.61 90	0.49 37	0.42 64	0.34 54	0.44 137	0.21 28	0.57 127	0.53 203	0.11 131	0.26 270	0.16 304	0.14 195	0.18 137	0.98 375

UDGNet	0.50 95	1.36 362	2.44 175	0.37 206	0.19 79	0.58 153	0.23 89	0.49 25	0.69 206	0.42 64	0.39 80	0.34 85	0.29 122	0.55 121	0.32 104	0.25 376	0.10 110	0.37 405	0.19 275	0.30 302	0.17 57

PA-Net	0.93 365	1.36 362	4.14 430	0.64 355	0.41 282	0.70 296	0.53 345	0.91 265	0.88 354	0.53 161	0.60 233	0.70 293	0.54 293	2.40 403	2.57 417	0.17 306	0.28 279	0.19 344	0.28 337	0.25 245	0.48 245
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RALAANet	0.52 106	1.37 367	2.63 261	0.33 136	0.23 135	0.48 58	0.19 19	0.69 118	0.55 80	0.49 115	0.46 111	0.39 102	0.31 137	0.53 114	0.53 203	0.10 55	0.33 286	0.11 119	0.17 250	0.29 294	0.13 18

ADCPNet	1.07 388	1.37 367	4.54 445	0.38 225	0.68 362	1.36 410	0.64 376	0.93 274	0.83 325	0.79 347	0.82 348	1.08 398	1.18 405	1.30 265	2.68 419	0.21 350	0.69 349	0.21 357	0.95 448	0.30 302	0.54 270

PS-NSSS	0.69 262	1.37 367	2.44 175	0.31 95	0.32 225	0.64 250	0.34 257	1.04 356	0.74 259	0.56 188	0.75 334	0.51 185	0.42 219	2.41 405	0.54 208	0.24 370	0.17 217	0.27 382	0.18 258	0.30 302	0.23 98

GwcNet-RSSM	0.64 222	1.38 370	2.69 294	0.33 136	0.26 168	0.60 184	0.32 235	0.84 203	0.73 241	0.56 188	0.65 275	0.72 296	0.42 219	1.78 335	0.60 224	0.14 244	0.10 110	0.12 169	0.13 174	0.26 263	0.26 119

RTSC	0.84 328	1.40 371	2.67 283	0.50 312	0.40 277	0.83 355	0.33 249	1.11 392	1.14 408	0.93 375	0.82 348	0.84 339	0.58 312	1.34 268	1.82 383	0.18 317	0.49 316	0.14 261	0.30 348	0.46 390	0.42 214

111	0.57 145	1.41 372	2.63 261	0.25 10	0.15 16	0.59 171	0.26 146	0.90 258	0.83 325	0.50 133	0.54 180	0.57 218	0.38 175	0.54 120	0.41 149	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.24 230	0.81 346

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 328	1.41 372	2.80 321	0.94 395	0.35 249	0.89 370	0.41 296	0.89 250	0.66 157	0.57 204	0.63 256	0.75 307	0.38 175	2.37 398	0.55 210	1.16 443	0.31 281	0.36 403	0.21 295	0.59 408	0.63 298

MLCV	0.59 169	1.41 372	2.41 158	0.31 95	0.15 16	0.60 184	0.23 89	0.77 148	0.63 134	0.67 301	0.66 282	0.55 207	0.37 167	1.16 241	1.09 328	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.21 194	0.29 137

PWC_ROB	0.81 317	1.41 372	2.60 251	0.41 261	0.40 277	0.63 239	0.31 224	1.04 356	0.99 389	0.92 372	1.29 404	0.78 317	0.68 341	1.65 317	1.50 366	0.19 332	0.12 152	0.18 337	0.13 174	0.51 399	0.54 270

Wz-Net-MNSev	0.74 285	1.42 376	2.75 313	0.38 225	0.33 231	0.90 373	0.61 372	0.98 309	0.94 373	0.77 338	0.75 334	0.75 307	0.66 337	1.39 271	0.76 276	0.17 306	0.13 166	0.14 261	0.14 195	0.28 286	0.48 245

LSM	3.40 455	1.42 376	5.81 456	9.98 470	30.74 480	0.86 362	1.14 428	0.99 317	1.26 415	1.40 422	2.18 432	0.93 364	0.85 374	1.76 329	1.03 322	0.22 356	0.35 288	0.24 374	0.29 341	0.40 370	6.21 468

PSMNet_ROB	0.75 296	1.42 376	2.93 343	0.39 238	0.32 225	0.73 311	0.56 356	0.90 258	0.74 259	0.56 188	0.60 233	0.75 307	0.47 263	2.00 371	1.31 351	0.18 317	0.13 166	0.19 344	0.20 285	0.26 263	0.40 201

Syn2CoEx	0.78 308	1.43 379	3.54 406	0.44 278	0.31 215	0.64 250	0.43 309	1.04 356	0.83 325	0.64 278	0.77 341	0.74 303	0.74 356	1.91 365	0.64 241	0.20 341	0.17 217	0.19 344	0.15 215	0.30 302	0.59 287

GANetREF_RVC	0.81 317	1.44 380	3.04 358	0.49 306	0.27 179	0.83 355	0.63 375	1.03 350	0.92 366	0.63 268	0.61 241	0.72 296	0.59 315	2.40 403	0.58 218	0.33 396	0.25 267	0.37 405	0.25 321	0.41 376	0.36 180
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
ADCRef	0.88 347	1.45 381	2.68 288	0.38 225	0.35 249	0.95 382	0.51 339	0.92 272	0.81 314	0.89 367	0.84 352	0.61 234	1.35 409	1.26 260	3.38 435	0.14 244	0.12 152	0.17 319	0.19 275	0.28 286	0.34 168

CFNet	0.65 229	1.45 381	2.27 123	0.34 158	0.25 154	0.64 250	0.23 89	0.93 274	0.79 298	0.48 99	0.59 226	0.58 222	0.40 197	2.28 392	0.63 239	0.13 213	0.09 86	0.15 286	0.14 195	0.34 328	0.26 119

AANet_RVC	0.79 312	1.46 383	2.72 304	0.34 158	0.25 154	0.59 171	0.32 235	0.88 242	0.83 325	0.62 259	0.95 374	0.80 325	0.43 231	2.46 407	1.72 375	0.38 400	0.26 270	0.10 68	0.09 46	0.25 245	0.43 219

NaN_ROB	1.25 403	1.46 383	3.84 422	0.54 326	0.56 325	1.12 399	0.99 416	1.05 364	1.03 393	1.10 391	0.87 361	0.77 313	1.07 398	5.85 461	2.98 428	0.16 287	0.23 256	0.16 304	0.24 313	0.28 286	0.66 305

PDISCO_ROB	0.84 328	1.46 383	2.84 331	0.65 357	0.59 334	1.17 404	0.48 331	1.19 408	1.08 402	0.67 301	0.72 322	1.00 382	0.61 323	1.24 254	1.05 324	0.38 400	0.18 224	0.28 384	0.24 313	0.58 407	0.44 232

GCST	0.84 328	1.48 386	3.02 356	1.12 413	1.09 417	0.62 225	0.19 19	0.79 163	0.56 86	0.60 238	0.65 275	0.50 181	0.31 137	1.24 254	0.74 272	0.76 425	0.46 309	0.84 430	0.64 432	0.71 418	0.57 282

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 153	1.48 386	2.53 224	0.29 65	0.78 379	0.52 88	0.20 30	0.68 116	0.66 157	0.51 144	0.61 241	0.40 110	0.32 143	0.40 55	0.43 161	0.08 1	0.63 341	0.09 22	0.09 46	0.37 350	0.58 284

AASNet	0.66 247	1.49 388	2.97 348	0.37 206	0.33 231	0.65 264	0.30 214	1.00 326	0.78 288	0.56 188	0.60 233	0.55 207	0.39 190	0.88 209	0.96 308	0.15 273	0.12 152	0.13 227	0.11 125	0.45 386	0.35 174

AFF-stereo	0.57 145	1.51 389	2.59 246	0.33 136	0.23 135	0.51 71	0.21 47	0.69 118	0.68 197	0.49 115	0.63 256	0.49 177	0.34 156	0.50 102	0.37 136	0.08 1	0.54 325	0.10 68	0.10 80	0.40 370	0.60 291

FADNet_RVC	0.87 346	1.51 389	2.90 340	0.31 95	0.24 147	0.71 301	0.25 131	1.00 326	0.65 150	0.45 82	0.57 214	0.61 234	0.44 239	1.53 292	0.75 273	0.94 432	0.97 372	0.28 384	1.00 451	0.89 428	1.36 411

FADNet-RVC-Resample	0.74 285	1.54 391	3.81 420	0.38 225	0.29 195	0.62 225	0.38 285	0.91 265	0.67 170	0.52 153	0.51 150	0.63 243	0.44 239	1.56 296	0.59 222	0.24 370	0.32 282	0.22 361	0.19 275	0.30 302	0.71 322

ACRE	0.63 213	1.55 392	3.41 394	0.76 376	0.28 190	0.60 184	0.56 356	0.82 184	0.68 197	0.57 204	0.62 248	0.43 122	0.30 132	0.47 78	0.42 154	0.12 168	0.19 229	0.13 227	0.14 195	0.36 344	0.20 79

HBP-ISP	0.82 320	1.57 393	3.28 376	0.50 312	0.27 179	0.86 362	0.54 348	1.09 385	0.78 288	0.81 353	0.70 306	0.68 276	1.00 393	2.02 372	0.47 176	0.24 370	0.24 258	0.29 392	0.25 321	0.28 286	0.52 264

UDG	0.86 340	1.57 393	2.80 321	0.68 369	0.59 334	0.78 338	0.38 285	0.97 302	0.74 259	0.63 268	0.70 306	1.01 383	0.68 341	1.02 220	1.22 344	0.45 408	0.34 287	0.89 435	0.51 416	0.73 419	0.58 284

CC-Net-ROB	0.95 368	1.57 393	2.93 343	0.90 391	0.39 271	0.87 366	0.44 315	1.12 395	0.83 325	0.59 229	0.69 293	0.64 250	0.50 277	2.73 428	0.93 306	0.97 435	0.40 301	0.87 434	0.29 341	0.61 412	0.66 305

PWCDC_ROB	0.83 326	1.57 393	2.63 261	0.48 295	0.37 262	0.78 338	0.29 200	1.04 356	1.36 423	0.63 268	2.05 428	0.64 250	0.70 347	1.10 230	1.20 340	0.33 396	0.14 180	0.15 286	0.12 156	0.63 413	0.46 239

CIPLG	0.63 213	1.59 397	3.16 368	0.79 382	0.31 215	0.62 225	0.57 359	0.82 184	0.68 197	0.58 210	0.63 256	0.43 122	0.31 137	0.48 87	0.42 154	0.12 168	0.20 241	0.13 227	0.13 174	0.36 344	0.21 83

RTS	1.29 406	1.59 397	6.48 459	0.63 352	0.57 329	1.59 423	0.90 412	1.15 400	1.44 425	1.20 405	1.31 406	1.10 403	0.87 379	2.67 422	2.27 407	0.21 350	0.38 295	0.19 344	0.20 285	0.46 390	0.68 312

RTSA	1.29 406	1.59 397	6.48 459	0.63 352	0.57 329	1.59 423	0.90 412	1.15 400	1.44 425	1.20 405	1.31 406	1.10 403	0.87 379	2.67 422	2.27 407	0.21 350	0.38 295	0.19 344	0.20 285	0.46 390	0.68 312

iResNet_ROB	0.60 177	1.59 397	2.04 75	0.32 115	0.21 103	0.60 184	0.22 61	0.99 317	0.85 339	0.61 247	0.63 256	0.58 222	0.42 219	1.08 228	0.98 315	0.11 131	0.08 40	0.09 22	0.06 7	0.23 223	0.33 160

FADNet	0.71 272	1.60 401	2.53 224	0.33 136	0.30 207	0.67 284	0.29 200	0.92 272	0.75 265	0.45 82	0.49 135	0.66 260	0.57 305	1.85 350	0.85 298	0.46 410	0.20 241	0.17 319	0.20 285	0.60 409	0.37 181

test_for_model	0.82 320	1.62 402	2.47 205	1.36 422	1.04 411	0.53 96	0.22 61	0.82 184	0.63 134	0.60 238	0.29 30	0.25 31	0.21 28	0.28 3	0.25 30	0.80 427	1.87 432	0.08 4	0.08 32	1.81 452	1.18 386

SuperB	1.19 399	1.62 402	5.29 452	0.37 206	0.26 168	0.81 349	0.87 407	0.94 279	1.19 413	0.68 307	0.68 290	0.63 243	1.37 412	1.73 324	3.30 432	0.16 287	0.12 152	0.17 319	0.16 236	2.74 461	0.63 298

NVStereoNet_ROB	1.45 419	1.62 402	3.59 409	1.09 407	0.70 366	0.86 362	0.67 386	1.19 408	1.51 429	1.20 405	4.05 457	1.61 426	1.94 436	2.97 439	2.07 393	0.67 422	0.69 349	0.55 419	0.70 434	0.57 406	0.67 307
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.90 357	1.63 405	2.77 318	0.77 379	0.69 364	0.83 355	0.44 315	0.90 258	0.70 216	0.68 307	0.76 337	0.92 359	0.54 293	1.14 239	1.35 355	0.61 416	0.37 291	0.96 437	0.52 418	0.77 424	0.67 307

DN-CSS_ROB	0.56 138	1.64 406	2.75 313	0.42 264	0.22 113	0.57 143	0.19 19	0.79 163	0.66 157	0.46 93	0.62 248	0.41 116	0.32 143	0.73 178	0.49 189	0.12 168	0.08 40	0.14 261	0.13 174	0.38 357	0.17 57

FADNet-RVC	0.69 262	1.65 407	2.74 311	0.35 178	0.26 168	0.60 184	0.29 200	0.91 265	0.67 170	0.46 93	0.51 150	0.62 239	0.46 255	1.75 327	0.81 291	0.17 306	0.20 241	0.17 319	0.18 258	0.60 409	0.39 196

SPS-STEREO	1.22 401	1.65 407	3.41 394	0.66 362	0.69 364	1.01 387	0.68 388	1.10 388	0.96 380	1.40 422	1.25 402	1.46 423	1.08 399	2.05 375	2.24 405	0.66 421	0.61 337	0.58 420	0.57 427	0.66 416	1.65 424
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IPLGR_C	0.64 222	1.66 409	3.36 382	0.80 383	0.31 215	0.60 184	0.60 367	0.82 184	0.69 206	0.58 210	0.62 248	0.44 137	0.31 137	0.47 78	0.43 161	0.12 168	0.22 251	0.13 227	0.15 215	0.35 339	0.21 83

ADCP+	1.03 383	1.68 410	3.83 421	0.35 178	0.39 271	1.05 391	0.79 403	0.94 279	0.86 345	0.69 311	0.68 290	0.85 344	1.53 424	1.02 220	4.56 452	0.13 213	0.12 152	0.16 304	0.15 215	0.28 286	0.44 232

ARAFT	0.65 229	1.69 411	3.34 381	0.29 65	0.16 23	0.65 264	0.36 274	0.96 295	0.73 241	0.63 268	0.49 135	0.56 214	0.31 137	1.23 252	0.35 130	0.11 131	0.08 40	0.14 261	0.13 174	0.38 357	0.50 254

LL-Strereo	0.85 337	1.73 412	3.06 362	0.37 206	0.61 348	0.54 105	0.33 249	1.01 335	0.76 273	0.69 311	0.58 220	0.85 344	0.78 363	2.65 421	0.54 208	0.14 244	0.58 333	0.14 261	0.12 156	0.42 378	1.05 379

RAFT + AFF	0.79 312	1.73 412	2.99 353	0.34 158	0.35 249	0.67 284	0.51 339	1.05 364	0.79 298	0.54 165	0.58 220	0.59 225	0.81 366	1.80 340	1.21 341	0.13 213	0.27 277	0.15 286	0.14 195	0.45 386	0.69 317

MFMNet_re	1.01 378	1.73 412	3.04 358	0.85 387	0.76 374	0.93 378	0.81 404	1.02 343	1.10 403	1.05 387	1.06 393	0.84 339	0.96 390	0.93 213	0.97 309	0.68 423	0.61 337	0.63 423	0.60 431	0.77 424	0.80 342

CSAN	1.38 413	1.74 415	4.12 429	0.53 320	0.38 269	1.06 394	1.15 430	1.29 415	1.12 406	1.19 400	1.90 425	1.04 391	1.44 416	5.92 462	2.82 426	0.26 380	0.22 251	0.24 374	0.25 321	0.35 339	0.54 270

AnyNet_C32	1.08 392	1.76 416	3.01 355	0.50 312	0.54 321	1.17 404	1.16 432	0.97 302	0.95 378	1.11 393	0.98 379	0.87 350	0.93 388	1.57 301	4.11 449	0.22 356	0.20 241	0.25 379	0.25 321	0.40 370	0.68 312

SANet	1.35 411	1.80 417	4.39 441	0.41 261	0.29 195	1.72 430	0.89 411	1.17 406	2.47 446	1.22 409	1.82 422	1.72 428	1.70 428	2.57 413	3.30 432	0.18 317	0.16 207	0.16 304	0.15 215	0.34 328	0.62 294

ADCMid	1.06 386	1.82 418	3.53 405	0.39 238	0.36 256	0.99 385	0.58 361	1.01 335	0.94 373	1.23 411	1.02 386	1.01 383	1.01 394	1.11 234	4.04 447	0.22 356	0.19 229	0.42 412	0.32 361	0.42 378	0.53 267

Wz-Net-SNSev	0.85 337	1.83 419	3.36 382	0.42 264	0.31 215	0.71 301	0.66 381	1.04 356	0.94 373	0.68 307	0.85 355	0.96 373	0.62 325	1.75 327	1.14 333	0.16 287	0.15 194	0.16 304	0.17 250	0.39 364	0.63 298

WZ-Net	1.04 384	1.83 419	4.20 433	0.42 264	0.36 256	0.88 368	0.71 393	1.05 364	1.11 405	0.84 361	0.94 371	1.06 395	1.17 404	2.37 398	2.24 405	0.20 341	0.14 180	0.15 286	0.16 236	0.36 344	0.53 267

WAO-6	1.69 434	1.87 421	3.21 369	1.15 415	1.01 407	2.29 446	1.06 424	1.85 439	2.84 452	1.30 417	2.59 442	2.19 435	1.67 426	2.62 418	2.52 413	0.96 434	0.68 346	1.19 444	0.84 442	1.13 433	0.95 368

AnyNet_C01	1.20 400	1.89 422	4.25 435	0.55 327	0.54 321	1.57 421	1.39 443	1.10 388	1.13 407	1.19 400	1.34 410	1.15 409	1.11 401	1.73 324	2.89 427	0.26 380	0.24 258	0.28 384	0.24 313	0.50 397	0.68 312

iResNetv2_ROB	0.71 272	1.90 423	3.48 400	0.43 274	0.22 113	0.60 184	0.29 200	0.96 295	0.78 288	0.60 238	0.65 275	0.60 232	0.46 255	0.80 197	1.21 341	0.12 168	0.08 40	0.10 68	0.07 14	0.44 384	0.33 160

SQANet	0.92 360	1.96 424	3.23 370	0.77 379	0.83 384	0.76 322	0.38 285	0.87 234	0.68 197	0.64 278	0.69 293	0.73 301	0.52 288	1.35 269	1.36 357	0.80 427	0.30 280	0.60 422	0.29 341	0.93 429	0.70 320

FINET	1.92 438	1.96 424	4.49 444	1.62 437	1.39 435	3.51 456	4.39 461	2.89 454	2.58 447	1.39 420	1.98 426	1.35 419	2.12 441	1.64 314	2.12 396	0.84 430	1.03 381	0.18 337	0.29 341	0.54 404	2.12 439

IMH-64-1	1.50 422	1.98 426	2.69 294	1.39 425	1.12 421	1.39 414	1.19 434	1.80 437	1.47 427	1.19 400	2.20 433	1.53 424	1.51 422	2.12 385	1.98 386	1.34 448	0.68 346	1.28 447	0.70 434	1.37 444	1.12 383

IMH-64	1.50 422	1.98 426	2.69 294	1.39 425	1.12 421	1.39 414	1.19 434	1.80 437	1.47 427	1.19 400	2.20 433	1.53 424	1.51 422	2.12 385	1.98 386	1.34 448	0.68 346	1.28 447	0.70 434	1.37 444	1.12 383

coex-ft	6.14 464	1.98 426	60.80 484	0.34 158	0.30 207	0.80 345	1.17 433	0.76 142	4.34 456	19.82 476	2.15 431	1.61 426	8.77 466	1.82 345	10.36 468	0.44 407	2.05 441	0.18 337	0.19 275	0.39 364	4.61 467

GASNet	0.84 328	1.98 426	4.07 428	0.48 295	0.33 231	0.58 153	0.34 257	0.97 302	0.81 314	0.60 238	0.59 226	0.74 303	0.55 298	2.08 380	1.18 337	0.22 356	0.15 194	0.19 344	0.17 250	0.55 405	0.29 137

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 392	2.01 430	2.56 239	0.49 306	0.40 277	1.49 417	0.96 415	1.02 343	0.95 378	0.85 363	0.94 371	1.06 395	0.59 315	2.92 437	1.15 334	0.43 406	0.74 356	0.32 397	0.55 421	0.74 420	1.35 408

ADCS	1.14 396	2.02 431	3.36 382	0.43 274	0.37 262	0.96 384	0.81 404	1.12 395	1.17 412	1.25 413	0.98 379	1.08 398	0.92 386	1.41 276	4.97 455	0.23 364	0.21 249	0.22 361	0.23 310	0.40 370	0.67 307

MANE	3.51 457	2.03 432	3.88 424	1.89 452	2.01 453	5.98 463	4.72 462	5.87 466	7.13 463	3.80 461	5.10 462	6.11 462	5.34 461	4.39 457	5.05 456	1.07 439	1.28 405	0.50 417	0.85 443	0.76 423	2.36 453

WAO-7	1.58 430	2.04 433	3.25 373	0.94 395	0.75 371	1.75 431	1.13 427	1.87 440	1.97 442	1.46 427	2.53 440	1.98 432	1.75 429	3.13 441	2.48 412	0.69 424	0.67 345	0.94 436	0.74 439	0.80 427	0.77 334

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 414	2.04 433	3.02 356	0.58 341	0.41 282	2.15 445	1.00 420	1.31 417	1.29 418	1.05 387	1.10 395	1.29 416	0.91 383	3.07 440	1.34 353	1.65 455	0.84 365	0.68 426	0.88 445	1.55 449	1.91 429

JetBlue	1.89 437	2.09 435	4.16 431	0.74 374	1.23 427	4.52 462	3.86 460	1.68 435	1.26 415	1.28 416	1.54 416	2.36 437	1.86 434	3.35 446	3.37 434	0.54 412	0.49 316	0.48 416	0.49 412	1.39 446	1.21 393

otaku	1.15 397	2.10 436	3.51 402	0.98 399	0.74 369	1.02 388	0.59 364	1.03 350	0.89 359	0.70 314	1.60 417	0.98 376	0.65 331	1.63 311	1.80 382	0.99 437	0.46 309	0.73 428	0.40 394	1.30 442	0.88 358

Ntro	1.11 394	2.10 436	3.52 404	0.97 398	0.87 390	1.06 394	0.54 348	1.02 343	0.93 372	0.63 268	0.76 337	0.93 364	0.67 339	1.76 329	1.71 373	1.03 438	0.46 309	0.76 429	0.41 398	1.29 440	0.86 356

SGM+DAISY	2.67 446	2.14 438	4.28 438	1.92 453	2.11 456	4.36 461	5.22 464	3.17 455	3.00 453	3.24 460	3.81 456	3.03 443	3.61 455	2.53 410	3.79 442	1.15 442	1.29 407	0.66 424	0.71 437	0.95 430	2.44 454

MADNet++	2.94 453	2.17 439	3.27 375	2.55 460	2.28 457	3.29 455	3.37 456	2.76 452	2.67 450	3.10 458	3.20 453	2.78 440	3.25 452	4.11 455	4.68 454	2.72 461	2.27 455	3.03 465	2.43 463	2.34 459	2.59 455

ACVNet-4b	2.00 440	2.19 440	4.85 447	1.09 407	0.86 387	1.15 402	0.53 345	1.11 392	1.15 410	0.65 293	1.09 394	1.97 431	0.69 345	2.31 394	9.78 467	5.73 466	0.42 303	1.03 441	0.55 421	1.89 453	0.92 364

MADNet+	1.44 417	2.19 440	6.00 457	0.89 389	0.70 366	1.58 422	1.11 425	1.56 431	1.30 420	0.89 367	1.03 388	1.25 413	1.12 402	3.29 444	2.80 424	0.48 411	0.57 331	0.39 407	0.36 385	0.63 413	0.69 317

ACVNet_2	1.54 427	2.20 442	4.42 442	1.10 409	0.93 396	1.37 412	0.87 407	1.53 428	1.71 436	1.22 409	1.72 420	2.12 434	1.06 397	2.58 415	1.93 385	0.94 432	0.54 325	1.00 439	0.56 423	2.11 457	0.96 370

RainbowNet	1.27 404	2.22 443	3.58 408	1.14 414	0.92 394	1.08 396	0.76 398	1.19 408	1.15 410	0.77 338	0.97 376	1.08 398	0.83 370	1.64 314	1.72 375	1.20 445	1.30 409	1.01 440	0.58 428	1.23 437	0.97 373

TorneroNet-64	2.74 447	2.23 444	4.18 432	1.48 431	1.20 425	3.88 457	1.01 422	3.48 462	6.61 462	2.62 453	4.55 460	4.20 451	3.84 457	3.39 448	3.40 436	1.23 446	0.66 344	1.39 452	0.80 441	3.42 463	1.27 400

UNDER WATER	2.84 449	2.25 445	5.25 451	1.84 449	1.45 438	2.36 448	1.44 447	3.23 457	6.51 461	2.61 452	2.73 447	5.69 459	5.64 462	3.14 442	4.18 450	1.48 451	0.81 362	1.60 458	1.07 452	1.91 454	1.67 425

DispFullNet	1.69 434	2.25 445	5.23 450	1.53 434	8.78 464	0.89 370	0.37 277	1.03 350	0.98 386	1.37 418	1.00 383	1.13 406	1.97 437	1.51 290	0.98 315	0.55 414	0.32 282	1.19 444	0.64 432	1.16 435	0.88 358

Wz-Net-TNSev	1.02 379	2.26 447	3.69 414	0.38 225	0.31 215	1.00 386	0.71 393	1.12 395	1.02 392	0.74 332	0.73 324	1.09 401	0.91 383	2.46 407	2.15 399	0.21 350	0.20 241	0.16 304	0.20 285	0.48 395	0.62 294

ACVNet_1	1.47 421	2.27 448	4.92 448	1.11 410	0.89 391	1.19 406	0.66 381	1.28 414	1.19 413	0.98 378	0.97 376	3.06 444	1.48 420	2.37 398	1.82 383	1.08 440	0.49 316	1.03 441	0.48 410	1.20 436	0.95 368

UNDER WATER-64	2.59 445	2.28 449	5.63 454	1.85 450	1.45 438	3.28 454	1.60 448	2.62 450	5.57 458	2.09 438	2.12 429	4.10 450	4.21 458	2.74 429	3.64 441	1.49 452	0.86 366	1.58 457	1.09 454	1.91 454	1.62 422

TorneroNet	5.60 463	2.30 450	3.98 425	1.49 433	1.26 430	14.47 470	1.11 425	4.85 464	20.66 480	10.12 465	16.30 472	11.78 470	7.35 464	3.41 449	4.38 451	1.36 450	0.70 352	1.46 454	0.87 444	2.73 460	1.33 405

Dean	1.92 438	2.31 451	5.03 449	1.31 417	1.08 416	1.55 420	0.99 416	1.98 446	2.33 445	1.51 429	4.15 458	4.23 454	1.39 414	2.31 394	2.10 394	1.18 444	0.69 349	1.18 443	0.75 440	1.30 442	1.07 381

PWCK	1.62 432	2.32 452	4.27 436	1.11 410	0.56 325	1.81 433	1.84 450	1.55 430	1.54 431	1.45 425	1.81 421	1.82 429	1.38 413	3.34 445	2.14 398	1.09 441	0.57 331	0.98 438	0.59 429	1.50 448	0.79 340

notaker	2.77 448	2.35 453	4.02 427	2.61 461	1.44 437	1.77 432	1.14 428	2.77 453	1.81 439	2.30 447	11.41 467	3.95 449	4.70 459	3.24 443	3.01 429	1.58 454	0.88 367	1.71 460	1.08 453	2.10 456	1.44 415

KSHMR	4.19 459	2.37 454	6.24 458	1.73 445	1.48 441	1.97 439	1.29 438	3.18 456	17.06 475	2.15 441	15.74 470	9.09 465	1.75 429	8.33 466	2.37 410	1.55 453	1.29 407	1.70 459	1.23 456	1.75 451	1.60 421

LE_ROB	4.55 461	2.43 455	9.94 462	2.79 462	4.03 460	2.40 449	3.54 457	2.72 451	11.04 464	11.64 469	4.69 461	5.25 458	10.74 467	4.52 459	9.73 466	0.82 429	0.70 352	1.34 450	0.97 449	0.74 420	0.94 365

IMH	2.14 444	2.46 456	3.60 411	1.70 442	1.13 423	1.65 427	0.93 414	2.13 447	1.93 441	1.37 418	2.64 445	2.19 435	1.82 433	5.77 460	2.18 401	5.70 465	1.05 382	1.31 449	0.72 438	1.39 446	1.13 385

ktn	4.44 460	2.47 457	3.70 415	1.82 448	1.49 442	2.11 444	1.40 444	2.30 448	12.56 466	11.36 468	16.25 471	11.30 469	3.77 456	4.41 458	3.47 437	1.86 457	0.99 374	1.74 461	1.21 455	3.28 462	1.39 412

WAO-8	2.91 450	2.55 458	3.77 416	1.93 454	1.04 411	4.08 459	0.99 416	3.25 458	6.09 459	2.20 443	3.34 454	3.33 446	2.64 446	11.73 468	2.52 413	2.12 459	1.92 434	1.55 455	0.93 446	1.27 438	0.96 370

Venus	2.91 450	2.55 458	3.77 416	1.93 454	1.04 411	4.08 459	0.99 416	3.25 458	6.09 459	2.20 443	3.34 454	3.33 446	2.64 446	11.73 468	2.52 413	2.12 459	1.92 434	1.55 455	0.93 446	1.27 438	0.96 370

MFN_U_SF_RVC	1.57 429	2.56 460	3.30 379	0.66 362	0.41 282	1.15 402	0.51 339	1.27 413	1.35 422	1.61 432	1.20 399	1.43 421	0.97 391	1.80 340	2.10 394	1.88 458	1.79 430	1.97 462	2.14 461	1.61 450	1.76 428

LVE	2.10 442	2.61 461	4.30 440	1.79 447	1.81 451	1.68 429	1.04 423	2.35 449	2.78 451	1.27 415	2.87 449	4.21 453	1.46 417	2.83 435	2.02 388	2.87 462	0.92 369	1.19 444	1.47 460	1.29 440	1.18 386

SGM-ForestM	3.67 458	2.70 462	5.34 453	1.65 440	1.72 449	6.02 464	5.08 463	4.10 463	3.47 454	4.59 462	4.21 459	9.81 466	5.79 463	6.44 463	6.97 462	0.88 431	1.09 385	0.33 401	0.45 403	0.68 417	2.10 438

SDNR	2.06 441	2.93 463	2.94 345	1.55 435	5.13 462	1.98 440	0.24 111	1.95 445	2.62 448	0.92 372	2.71 446	5.76 460	0.68 341	3.61 451	3.84 443	0.33 396	0.38 295	0.22 361	0.17 250	1.13 433	2.04 435

HanzoNet	7.85 465	3.30 464	5.75 455	7.47 468	3.97 459	2.34 447	1.37 440	3.47 460	4.02 455	13.30 470	10.49 463	10.86 467	16.67 473	8.50 467	10.51 469	10.80 473	9.84 475	5.83 469	13.69 473	7.24 469	7.51 469

JetRed	3.37 454	4.96 465	10.08 463	1.48 431	1.73 450	7.63 465	5.47 465	3.47 460	2.20 443	2.42 449	2.40 437	2.98 442	2.35 444	3.52 450	6.60 460	1.33 447	1.90 433	1.38 451	1.23 456	2.30 458	2.02 434

DGTPSM_ROB	8.97 467	5.94 466	13.01 468	5.95 467	11.34 466	8.54 466	24.06 473	6.47 467	13.52 467	5.19 463	11.52 468	6.18 463	11.04 468	7.02 464	13.92 470	4.47 463	7.66 468	3.90 466	7.43 470	4.34 466	7.98 470

DPSMNet_ROB	9.58 468	5.96 467	13.98 471	8.88 469	11.87 467	8.54 466	24.08 474	6.48 468	13.67 470	5.35 464	11.53 469	6.31 464	11.04 468	7.69 465	14.09 471	7.61 472	8.23 470	5.03 467	7.75 471	5.24 468	8.36 471

SGM-Forest	1.84 436	7.91 468	10.36 464	0.42 264	0.33 231	1.04 389	1.29 438	1.01 335	0.88 354	1.19 400	2.30 436	1.03 387	1.79 432	2.60 417	2.81 425	0.22 356	0.21 249	0.21 357	0.19 275	0.25 245	0.79 340
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Anonymous_1	22.76 475	11.11 469	11.93 465	12.73 471	26.05 479	19.39 475	27.77 478	14.18 472	13.64 469	14.92 471	10.66 464	11.26 468	11.24 470	12.48 472	14.45 472	37.82 485	7.87 469	34.92 482	63.61 482	87.51 485	11.75 474

DPSM_ROB	12.32 469	11.13 470	12.31 466	12.90 472	12.80 469	19.81 478	28.13 479	14.50 473	14.31 472	10.62 466	11.34 465	12.03 471	11.89 471	13.08 473	15.22 473	7.09 469	8.31 471	6.47 471	7.32 468	8.69 470	8.43 472

DPSM	12.32 469	11.13 470	12.31 466	12.90 472	12.80 469	19.81 478	28.13 479	14.50 473	14.31 472	10.62 466	11.34 465	12.03 471	11.89 471	13.08 473	15.22 473	7.09 469	8.31 471	6.47 471	7.32 468	8.69 470	8.43 472

BEATNet-Init1	12.32 469	12.82 472	28.66 481	3.22 463	3.71 458	21.59 480	11.42 468	14.54 475	13.73 471	20.24 477	20.16 477	26.14 482	19.85 475	19.08 479	15.33 475	1.81 456	1.93 436	2.05 463	2.48 464	4.25 465	3.41 463

PML	22.99 476	17.34 473	8.24 461	5.48 466	9.84 465	50.35 485	102.65 485	5.84 465	13.52 467	37.08 485	104.84 485	30.61 485	23.20 480	12.09 470	7.96 464	6.27 468	2.12 446	6.31 470	2.42 462	10.67 472	2.95 457

LRCNet_RVC	13.78 473	19.34 474	13.01 468	19.47 475	12.67 468	1.85 434	0.42 302	12.28 471	1.10 403	15.76 472	18.69 476	12.52 473	8.65 465	12.22 471	9.64 465	22.29 477	8.38 473	25.92 479	24.06 479	19.72 477	17.59 477

DLNR_Zeroshot_test	13.74 472	20.06 475	23.92 476	121.50 486	35.20 481	0.46 43	0.15 4	7.96 469	0.47 30	0.29 37	0.37 69	0.26 39	0.17 6	0.79 193	0.36 132	7.16 471	2.95 463	0.09 22	0.38 390	50.40 484	1.95 432

xxxxx1	29.05 483	20.74 476	14.05 472	50.10 482	40.25 482	19.01 472	26.60 475	21.83 479	20.22 477	16.52 473	17.56 473	18.33 474	21.41 476	16.11 476	20.77 478	23.48 478	26.77 481	66.36 483	78.56 483	30.19 480	32.23 483

tt_ll	29.05 483	20.74 476	14.05 472	50.10 482	40.25 482	19.01 472	26.60 475	21.83 479	20.22 477	16.52 473	17.56 473	18.33 474	21.41 476	16.11 476	20.77 478	23.48 478	26.77 481	66.36 483	78.56 483	30.19 480	32.23 483

ff	29.05 483	20.74 476	14.05 472	50.10 482	40.25 482	19.01 472	26.60 475	21.83 479	20.22 477	16.52 473	17.56 473	18.33 474	21.41 476	16.11 476	20.77 478	23.48 478	26.77 481	66.36 483	78.56 483	30.19 480	32.23 483

CasAABBNet	24.76 479	22.38 479	24.44 477	26.05 479	25.75 477	39.79 482	56.76 484	29.10 483	28.88 483	21.22 479	22.69 480	24.21 479	23.99 482	26.23 482	30.62 484	14.22 474	16.71 477	13.03 473	14.75 476	17.49 473	16.97 475

HaxPig	19.88 474	22.39 480	22.30 475	17.98 474	17.98 472	12.06 469	12.06 469	16.25 476	15.97 474	21.05 478	21.41 478	18.85 477	18.35 474	20.07 480	19.64 477	23.57 481	23.19 480	24.07 478	23.71 478	22.95 478	23.72 480

Selective-RAFT-Error	24.83 480	22.44 481	24.80 478	26.10 480	25.82 478	39.85 483	56.72 483	29.21 485	29.03 485	21.29 481	22.80 481	24.25 480	24.07 483	26.28 483	30.60 483	14.24 475	16.85 478	13.04 474	14.75 476	17.53 474	17.02 476

LSM0	26.57 481	22.53 482	25.76 479	30.62 481	52.30 485	39.86 484	56.49 482	29.18 484	28.76 482	21.26 480	22.46 479	24.42 481	23.97 481	26.42 484	30.66 485	14.29 476	16.56 476	13.06 475	14.65 475	17.62 475	20.52 478

DPSimNet_ROB	24.35 478	23.81 483	31.38 483	25.93 478	22.83 475	31.30 481	34.38 481	20.78 478	28.92 484	27.39 483	22.99 482	28.29 484	35.76 485	15.47 475	17.82 476	24.28 482	17.90 479	22.23 477	14.12 474	19.38 476	22.12 479

MEDIAN_ROB	23.95 477	26.96 484	26.29 480	22.14 476	22.09 474	16.18 471	14.23 470	20.47 477	20.09 476	25.43 482	25.22 483	22.96 478	22.54 479	24.33 481	23.18 481	28.15 483	27.16 484	28.60 480	27.73 480	27.59 479	27.58 481

AVERAGE_ROB	26.91 482	30.28 485	29.18 482	25.78 477	25.30 476	19.49 476	15.38 471	23.70 482	23.02 481	28.38 484	27.78 484	26.23 483	25.76 484	26.95 485	25.55 482	31.27 484	30.02 485	31.76 481	30.80 481	30.88 483	30.77 482

test_example2	115.17 486	122.38 486	93.45 485	115.38 485	123.53 486	101.24 486	113.11 486	54.67 486	99.94 486	135.50 486	136.43 486	85.67 486	85.40 486	110.44 486	104.91 486	152.17 486	205.21 486	99.17 486	114.27 486	138.55 486	112.04 486

Low-res two-view benchmark