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

monsterstereo	0.22 28	0.22 35	0.52 4	0.25 70	0.27 308	0.39 56	0.14 14	0.51 104	0.33 17	0.25 84	0.27 71	0.13 3	0.13 8	0.38 118	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

monsters	0.22 28	0.22 35	0.52 4	0.23 36	0.28 322	0.42 80	0.14 14	0.46 65	0.31 7	0.24 66	0.20 22	0.13 3	0.14 10	0.43 143	0.20 49	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 55	0.28 111	1.09 67	0.33 266	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 158	0.42 96	0.19 20	0.19 19	0.17 32	0.26 149	0.38 118	0.37 250	0.09 69	0.08 114	0.08 29	0.25 438	0.10 50	0.06 1

castereo++	0.28 55	0.43 230	0.93 55	0.28 141	0.17 110	0.53 176	0.21 99	0.55 142	0.45 125	0.17 11	0.26 67	0.32 143	0.17 30	0.33 76	0.16 4	0.09 69	0.08 114	0.09 79	0.29 456	0.13 110	0.06 1

CREStereo++_RVC	0.33 95	0.29 121	1.74 189	0.24 52	0.16 82	0.54 184	0.15 22	0.40 26	0.55 223	0.37 145	0.51 242	0.24 76	0.19 64	0.27 23	0.26 142	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.30 465	0.08 18	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.36 121	0.28 111	1.58 152	0.23 36	0.11 1	0.62 318	0.24 184	0.79 311	0.64 316	0.44 186	0.52 255	0.28 120	0.26 149	0.50 205	0.24 121	0.11 224	0.06 20	0.09 79	0.06 9	0.16 186	0.06 1

asda	0.22 28	0.25 69	0.70 33	0.21 7	0.16 82	0.43 84	0.16 31	0.44 55	0.35 28	0.22 43	0.20 22	0.14 13	0.20 73	0.25 11	0.22 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

qwe	0.21 8	0.22 35	0.61 15	0.21 7	0.20 190	0.41 68	0.15 22	0.46 65	0.35 28	0.26 98	0.22 38	0.14 13	0.14 10	0.31 57	0.22 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

2.25w	0.21 8	0.22 35	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.42 39	0.34 22	0.23 59	0.27 71	0.14 13	0.18 47	0.33 76	0.24 121	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 8	0.23 51	0.64 22	0.22 25	0.18 144	0.41 68	0.17 38	0.41 33	0.35 28	0.22 43	0.21 27	0.14 13	0.18 47	0.25 11	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 8	0.23 51	0.64 22	0.22 25	0.18 144	0.41 68	0.17 38	0.41 33	0.35 28	0.22 43	0.21 27	0.14 13	0.18 47	0.25 11	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 8	0.22 35	0.63 20	0.21 7	0.15 55	0.40 61	0.17 38	0.40 26	0.35 28	0.25 84	0.22 38	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 8	0.22 35	0.63 20	0.21 7	0.15 55	0.40 61	0.17 38	0.40 26	0.35 28	0.25 84	0.22 38	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 8	0.23 51	0.64 22	0.22 25	0.18 144	0.41 68	0.17 38	0.41 33	0.35 28	0.22 43	0.21 27	0.14 13	0.18 47	0.25 11	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 20	0.57 10	0.21 7	0.15 55	0.39 56	0.13 7	0.39 24	0.33 17	0.22 43	0.21 27	0.13 3	0.20 73	0.29 42	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 8	0.23 51	0.50 1	0.22 25	0.15 55	0.39 56	0.19 61	0.47 77	0.36 45	0.21 33	0.22 38	0.13 3	0.17 30	0.33 76	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 8	0.21 20	0.57 10	0.20 4	0.14 32	0.40 61	0.18 52	0.47 77	0.36 45	0.24 66	0.20 22	0.13 3	0.19 64	0.31 57	0.21 68	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

2w_stereo	0.21 8	0.19 7	0.51 2	0.22 25	0.13 20	0.41 68	0.20 80	0.50 96	0.34 22	0.25 84	0.23 44	0.13 3	0.23 108	0.24 7	0.22 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

1w_stereo	0.22 28	0.17 1	0.52 4	0.23 36	0.16 82	0.44 90	0.22 120	0.55 142	0.40 78	0.25 84	0.29 84	0.13 3	0.26 149	0.28 30	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

IGEV	0.22 28	0.28 111	0.88 49	0.21 7	0.24 261	0.42 80	0.17 38	0.35 9	0.37 52	0.20 27	0.22 38	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

SGD-Stereo	0.22 28	0.28 111	0.77 39	0.22 25	0.11 1	0.40 61	0.16 31	0.31 4	0.36 45	0.19 20	0.19 19	0.17 32	0.17 30	0.37 110	0.16 4	0.10 161	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

FoundationStereo	0.20 1	0.30 133	0.81 42	0.21 7	0.22 228	0.21 3	0.16 31	0.25 1	0.38 57	0.15 4	0.11 4	0.18 37	0.17 30	0.23 6	0.16 4	0.09 69	0.13 319	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

dual_stereo	0.23 35	0.25 69	0.66 31	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 182	0.40 78	0.15 4	0.13 10	0.18 37	0.14 10	0.37 110	0.19 27	0.09 69	0.31 489	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

Pointernet	0.29 64	0.25 69	1.49 138	0.24 52	0.20 190	0.47 118	0.15 22	0.62 182	0.47 151	0.22 43	0.29 84	0.26 100	0.20 73	0.28 30	0.20 49	0.10 161	0.07 40	0.07 1	0.12 244	0.10 50	0.07 7

trnet	0.28 55	0.26 84	1.32 101	0.19 1	0.12 6	0.54 184	0.15 22	0.48 84	0.46 134	0.27 105	0.33 120	0.24 76	0.21 84	0.30 50	0.21 68	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

CASnet	0.28 55	0.31 144	1.20 82	0.28 141	0.11 1	0.47 118	0.19 61	0.44 55	0.44 110	0.38 153	0.31 107	0.23 63	0.17 30	0.29 42	0.19 27	0.10 161	0.06 20	0.15 373	0.12 244	0.16 186	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 121	0.30 133	1.77 210	0.28 141	0.33 380	0.60 277	0.22 120	0.55 142	0.51 178	0.55 306	0.35 131	0.31 135	0.20 73	0.26 19	0.22 87	0.10 161	0.13 319	0.09 79	0.24 431	0.08 18	0.07 7

LoS	0.31 82	0.30 133	1.52 144	0.23 36	0.13 20	0.54 184	0.20 80	0.48 84	0.49 160	0.25 84	0.28 78	0.37 165	0.24 119	0.38 118	0.23 99	0.10 161	0.08 114	0.08 29	0.05 1	0.15 150	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.40 157	0.37 188	2.01 328	0.29 171	0.21 203	0.50 141	0.28 268	0.47 77	0.39 68	0.42 175	0.76 432	0.38 172	0.22 93	0.52 212	0.33 226	0.08 31	0.07 40	0.11 193	0.15 330	0.28 378	0.07 7

AnonymousM	0.37 127	0.44 241	1.50 141	0.25 70	0.15 55	0.52 169	0.23 151	0.60 176	0.42 96	0.42 175	0.32 112	0.30 132	0.25 135	0.34 86	0.23 99	0.11 224	0.09 184	0.71 525	0.36 495	0.12 80	0.07 7

XX-TBD	0.34 103	0.77 380	1.75 195	0.34 297	0.13 20	0.51 150	0.17 38	0.43 47	0.50 170	0.37 145	0.49 230	0.23 63	0.18 47	0.28 30	0.24 121	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

CREStereo	0.28 55	0.30 133	1.33 103	0.19 1	0.13 20	0.55 197	0.17 38	0.48 84	0.46 134	0.27 105	0.33 120	0.24 76	0.21 84	0.31 57	0.21 68	0.11 224	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 82	0.35 176	1.30 98	0.20 4	0.14 32	0.57 230	0.25 204	0.46 65	0.42 96	0.27 105	0.32 112	0.27 111	0.24 119	0.39 124	0.23 99	0.43 506	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 234	0.07 7

S2M2_XL	0.20 1	0.32 150	1.10 69	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 19	0.15 25	0.14 10	0.19 1	0.21 68	0.11 224	0.09 184	0.10 128	0.08 77	0.10 50	0.08 34

asd	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.22 25	0.17 110	0.41 68	0.14 14	0.35 9	0.32 11	0.24 66	0.20 22	0.15 25	0.18 47	0.26 19	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

depthmonostereo	0.26 45	0.23 51	0.65 27	0.41 398	0.13 20	0.41 68	0.19 61	0.51 104	0.40 78	0.25 84	0.29 84	0.26 100	0.28 182	0.44 152	0.23 99	0.09 69	0.10 226	0.09 79	0.07 51	0.10 50	0.08 34

3.25w_new	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 47	0.35 28	0.23 59	0.21 27	0.16 28	0.18 47	0.27 23	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 47	0.35 28	0.23 59	0.21 27	0.16 28	0.18 47	0.27 23	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.75w	0.21 8	0.21 20	0.61 15	0.21 7	0.20 190	0.44 90	0.16 31	0.44 55	0.30 6	0.22 43	0.20 22	0.13 3	0.18 47	0.29 42	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.5w_stereo	0.21 8	0.22 35	0.55 9	0.21 7	0.15 55	0.40 61	0.14 14	0.43 47	0.33 17	0.21 33	0.24 53	0.14 13	0.18 47	0.34 86	0.22 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 8	0.22 35	0.59 13	0.22 25	0.12 6	0.37 45	0.22 120	0.50 96	0.38 57	0.22 43	0.21 27	0.12 2	0.22 93	0.26 19	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

xyz-stereo-finetune	0.31 82	0.46 252	0.79 41	0.21 7	0.12 6	0.53 176	0.25 204	0.52 118	0.54 216	0.28 110	0.32 112	0.29 127	0.23 108	0.59 239	0.55 348	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.13 110	0.08 34

xyz-stereo	3.02 554	0.29 121	30.64 584	0.23 36	0.12 6	15.52 571	0.24 184	0.51 104	0.47 151	0.59 360	7.99 563	0.64 339	0.47 353	1.39 365	0.50 329	0.09 69	0.07 40	0.34 497	0.07 51	0.13 110	0.08 34

111111	0.24 39	0.21 20	0.82 44	0.24 52	0.21 203	0.43 84	0.13 7	0.45 62	0.35 28	0.22 43	0.27 71	0.18 37	0.16 23	0.35 92	0.18 15	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 342	0.08 34

GIP-stereo	0.26 45	0.22 35	0.78 40	0.29 171	0.20 190	0.42 80	0.17 38	0.64 191	0.39 68	0.18 16	0.24 53	0.23 63	0.18 47	0.25 11	0.47 313	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 208	0.08 34

RAStereo	0.28 55	0.48 264	1.52 144	0.26 100	0.18 144	0.25 6	0.19 61	0.42 39	0.35 28	0.20 27	0.25 60	0.20 45	0.16 23	0.24 7	0.24 121	0.09 69	0.08 114	0.10 128	0.08 77	0.12 80	0.08 34

Occ-G	0.30 74	0.30 133	1.33 103	0.23 36	0.15 55	0.36 42	0.25 204	0.43 47	0.31 7	0.26 98	0.35 131	0.46 242	0.22 93	0.30 50	0.25 134	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.16 350	0.31 402	0.08 34

U	3.37 557	0.17 1	0.91 52	0.26 100	13.79 572	19.19 576	0.15 22	0.41 33	0.31 7	0.17 11	0.18 16	0.27 111	0.15 20	0.21 2	0.16 4	0.09 69	0.06 20	17.88 577	12.81 574	0.10 50	0.08 34

MGS-Stereo	0.32 88	0.34 169	1.70 175	0.25 70	0.14 32	0.40 61	0.22 120	0.38 18	0.43 106	0.24 66	0.51 242	0.25 86	0.18 47	0.31 57	0.20 49	0.09 69	0.08 114	0.09 79	0.08 77	0.47 493	0.08 34

UniTT-Stereo	0.30 74	0.36 185	1.68 169	0.27 116	0.24 261	0.29 13	0.18 52	0.33 6	0.34 22	0.26 98	0.37 140	0.18 37	0.18 47	0.31 57	0.27 150	0.10 161	0.08 114	0.08 29	0.07 51	0.25 342	0.08 34

Selective-RAFT	0.35 114	0.26 84	1.48 135	0.31 215	0.15 55	0.61 298	0.19 61	0.60 176	0.54 216	0.28 110	0.29 84	0.40 186	0.33 222	0.50 205	0.27 150	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.35 487	0.19 255	0.08 34

RCA-Stereo	0.34 103	0.32 150	1.30 98	0.26 100	0.14 32	0.58 248	0.23 151	0.78 295	0.62 296	0.40 161	0.44 183	0.28 120	0.35 232	0.29 42	0.20 49	0.09 69	0.10 226	0.09 79	0.07 51	0.19 255	0.08 34

RAFT_CTSACE	0.46 227	0.76 371	2.07 339	0.35 313	0.30 341	0.54 184	0.30 300	0.61 178	0.48 154	0.49 236	0.76 432	0.55 287	0.36 238	0.58 233	0.22 87	0.08 31	0.13 319	0.11 193	0.10 144	0.41 474	0.08 34

RAFT-345	0.53 313	0.30 133	2.34 398	0.38 371	0.34 388	0.58 248	0.42 396	0.47 77	0.61 278	0.51 256	1.00 479	0.43 209	0.28 182	1.57 396	0.82 419	0.10 161	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.10 50	0.08 34

TestStereo	0.45 217	0.54 286	2.11 350	0.29 171	0.16 82	0.43 84	0.24 184	0.54 138	0.45 125	0.37 145	0.46 195	0.34 155	0.27 167	1.98 468	0.27 150	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.09 108	0.14 133	0.08 34

xyz-stereo-finetune2	0.35 114	0.45 249	1.04 62	0.21 7	0.12 6	0.58 248	0.23 151	0.50 96	0.45 125	0.31 121	0.46 195	0.30 132	0.41 292	0.81 304	0.51 334	0.08 31	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.09 56

MLG-Stereo_test2	0.21 8	0.36 185	0.68 32	0.21 7	0.17 110	0.45 95	0.12 4	0.35 9	0.42 96	0.15 4	0.11 4	0.22 55	0.10 1	0.28 30	0.16 4	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MLG-Stereo_test1	0.21 8	0.33 156	0.61 15	0.23 36	0.21 203	0.45 95	0.13 7	0.33 6	0.46 134	0.13 1	0.09 1	0.18 37	0.12 4	0.32 66	0.15 2	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MLG-Stereo	0.21 8	0.33 156	0.60 14	0.23 36	0.12 6	0.44 90	0.13 7	0.39 24	0.46 134	0.13 1	0.10 2	0.17 32	0.13 8	0.35 92	0.15 2	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

castereo	0.30 74	0.44 241	0.81 42	0.24 52	0.29 330	0.41 68	0.27 251	0.72 230	0.45 125	0.22 43	0.30 96	0.24 76	0.31 212	0.25 11	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.31 471	0.12 80	0.09 56

MonSter	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.21 7	0.17 110	0.33 27	0.15 22	0.46 65	0.32 11	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 23	0.23 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 56

DEFOM-Stereo	0.22 28	0.22 35	0.91 52	0.23 36	0.13 20	0.49 133	0.18 52	0.30 3	0.28 4	0.19 20	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 132	0.16 4	0.08 31	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 56

rvit_stereo_0081	0.25 42	0.21 20	0.61 15	0.28 141	0.17 110	0.31 19	0.22 120	0.42 39	0.53 204	0.24 66	0.25 60	0.25 86	0.21 84	0.34 86	0.23 99	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.12 80	0.09 56

GCAP-BAT	0.43 189	0.31 144	1.82 248	0.25 70	0.26 294	0.65 360	0.23 151	0.48 84	0.37 52	0.67 420	0.82 445	0.44 220	0.24 119	0.48 189	0.87 424	0.09 69	0.13 319	0.09 79	0.22 425	0.08 18	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 42	0.21 20	0.61 15	0.28 141	0.17 110	0.31 19	0.22 120	0.42 39	0.53 204	0.24 66	0.25 60	0.25 86	0.21 84	0.34 86	0.23 99	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.12 80	0.09 56

IGEV-Stereo++	0.23 35	0.23 51	0.64 22	0.24 52	0.22 228	0.47 118	0.13 7	0.52 118	0.33 17	0.18 16	0.24 53	0.17 32	0.22 93	0.32 66	0.19 27	0.08 31	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 208	0.09 56

RAFT-Stereo-weight	0.34 103	0.29 121	1.43 123	0.28 141	0.28 322	0.55 197	0.22 120	0.78 295	0.48 154	0.46 204	0.38 149	0.36 163	0.17 30	0.33 76	0.23 99	0.09 69	0.08 114	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.09 56

gcap-zeroshot	0.41 164	0.62 315	1.78 215	0.31 215	0.32 367	0.69 391	0.21 99	0.74 245	0.52 185	0.43 180	0.35 131	0.62 327	0.24 119	0.41 132	0.24 121	0.09 69	0.16 381	0.09 79	0.31 471	0.08 18	0.09 56

IGEV_Zeroshot_test	0.53 313	0.33 156	2.91 495	0.32 244	0.18 144	0.54 184	0.21 99	0.72 230	0.42 96	0.81 468	0.51 242	0.71 388	0.41 292	0.48 189	1.13 457	0.09 69	0.15 364	0.10 128	0.35 487	0.19 255	0.09 56

Any-RAFT	0.38 136	0.25 69	1.89 281	0.27 116	0.17 110	0.68 385	0.21 99	0.78 295	0.53 204	0.43 180	0.43 172	0.54 283	0.30 204	0.41 132	0.20 49	0.10 161	0.12 299	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

GLC_STEREO	0.28 55	0.27 90	1.36 108	0.28 141	0.12 6	0.41 68	0.20 80	0.37 15	0.38 57	0.26 98	0.30 96	0.25 86	0.19 64	0.33 76	0.24 121	0.09 69	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.09 56

AAGNet	0.88 478	0.33 156	1.79 235	0.54 474	0.98 530	0.62 318	0.46 424	0.50 96	0.60 261	0.58 346	0.53 266	0.50 266	0.73 454	1.23 351	7.48 563	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.14 133	0.09 56

IIG-Stereo	0.59 357	0.65 337	1.74 189	0.54 474	0.23 248	0.61 298	0.21 99	0.73 241	0.65 329	0.64 407	0.69 402	0.69 374	0.38 259	2.09 482	1.39 480	0.11 224	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.09 56

RAFT_R40	0.50 277	0.21 20	1.76 201	0.50 456	0.40 438	0.61 298	0.53 448	0.56 149	0.60 261	0.56 317	0.54 278	0.55 287	0.51 374	1.57 396	0.53 341	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.16 186	0.09 56

RAFT-RH_RVC	0.61 371	0.50 273	2.33 396	0.36 332	0.29 330	0.60 277	0.18 52	0.44 55	0.58 249	0.76 454	1.91 523	0.47 250	0.29 196	1.60 403	1.23 469	0.14 349	0.07 40	0.13 308	0.13 277	0.10 50	0.09 56

CroCo-Stereo	0.30 74	0.45 249	1.08 65	0.31 215	0.17 110	0.19 2	0.21 99	0.73 241	0.50 170	0.21 33	0.24 53	0.55 287	0.22 93	0.27 23	0.26 142	0.09 69	0.08 114	0.08 29	0.07 51	0.12 80	0.09 56
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
CFNet-RSSM	0.41 164	0.32 150	2.20 371	0.27 116	0.44 455	0.52 169	0.19 61	0.76 269	0.48 154	0.43 180	0.36 137	0.54 283	0.26 149	0.33 76	0.25 134	0.09 69	0.08 114	0.09 79	0.38 498	0.10 50	0.09 56

Gwc-CoAtRS	0.38 136	0.33 156	1.92 295	0.27 116	0.41 445	0.48 126	0.19 61	0.59 166	0.46 134	0.43 180	0.39 157	0.57 305	0.26 149	0.32 66	0.26 142	0.09 69	0.09 184	0.09 79	0.31 471	0.11 69	0.09 56

HITNet	0.46 227	0.92 430	2.09 345	0.33 266	0.14 32	0.55 197	0.22 120	0.83 332	0.56 234	0.51 256	0.49 230	0.48 261	0.37 252	0.48 189	0.54 347	0.09 69	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.23 314	0.09 56
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
water-stereo	0.24 39	0.17 1	0.88 49	0.24 52	0.14 32	0.37 45	0.17 38	0.43 47	0.32 11	0.26 98	0.35 131	0.26 100	0.24 119	0.22 3	0.25 134	0.09 69	0.09 184	0.09 79	0.08 77	0.10 50	0.10 80

LG-Stereo_L2	0.21 8	0.31 144	0.85 45	0.22 25	0.14 32	0.31 19	0.22 120	0.38 18	0.25 2	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 66	0.18 15	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

LG-Stereo_L1	0.21 8	0.31 144	0.85 45	0.22 25	0.14 32	0.28 9	0.21 99	0.38 18	0.26 3	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 110	0.18 15	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

MLG-Stereo_test3	0.21 8	0.35 176	0.65 27	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.37 15	0.40 78	0.21 33	0.12 8	0.17 32	0.12 4	0.25 11	0.16 4	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 80

LGtest1	0.21 8	0.37 188	0.70 33	0.22 25	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 12	0.39 68	0.17 11	0.13 10	0.16 28	0.14 10	0.25 11	0.27 150	0.10 161	0.09 184	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

LG-Stereo	0.27 48	0.25 69	0.95 57	0.25 70	0.15 55	0.43 84	0.21 99	0.50 96	0.40 78	0.18 16	0.29 84	0.25 86	0.16 23	0.28 30	0.35 241	0.07 20	0.07 40	0.11 193	0.10 144	0.24 329	0.10 80

HI	0.41 164	0.63 326	1.72 182	0.27 116	0.21 203	0.45 95	0.19 61	0.55 142	0.41 87	0.57 328	0.59 316	0.65 344	0.45 331	0.45 164	0.39 268	0.08 31	0.09 184	0.10 128	0.11 206	0.20 270	0.10 80

CoSv	0.41 164	0.63 326	1.72 182	0.27 116	0.21 203	0.45 95	0.19 61	0.55 142	0.41 87	0.57 328	0.59 316	0.65 344	0.45 331	0.45 164	0.39 268	0.08 31	0.09 184	0.10 128	0.11 206	0.20 270	0.10 80

999	0.29 64	0.25 69	1.05 63	0.26 100	0.18 144	0.49 133	0.23 151	0.38 18	0.37 52	0.20 27	0.32 112	0.23 63	0.18 47	0.73 286	0.36 244	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.24 329	0.10 80

rvit_stereo_0083	0.25 42	0.19 7	0.58 12	0.28 141	0.18 144	0.28 9	0.22 120	0.38 18	0.54 216	0.23 59	0.30 96	0.27 111	0.26 149	0.37 110	0.24 121	0.14 349	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.12 80	0.10 80

rvit_stereo_0081_aga	0.27 48	0.29 121	1.08 65	0.26 100	0.20 190	0.33 27	0.21 99	0.41 33	0.42 96	0.26 98	0.28 78	0.27 111	0.21 84	0.31 57	0.21 68	0.14 349	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.14 133	0.10 80

WCG-NET	0.30 74	0.42 225	1.26 92	0.24 52	0.12 6	0.43 84	0.24 184	0.40 26	0.56 234	0.35 136	0.37 140	0.26 100	0.24 119	0.29 42	0.19 27	0.08 31	0.12 299	0.08 29	0.07 51	0.22 301	0.10 80

model_zeroshot	0.44 199	0.68 347	1.97 324	0.28 141	0.18 144	0.69 391	0.21 99	0.63 188	0.40 78	1.00 494	0.34 126	0.42 205	0.20 73	0.69 276	0.24 121	0.10 161	0.22 448	0.10 128	0.22 425	0.12 80	0.10 80

testlalala2	0.44 199	0.28 111	2.59 451	0.64 500	0.56 490	0.57 230	0.20 80	0.78 295	0.52 185	0.40 161	0.39 157	0.45 229	0.21 84	0.27 23	0.22 87	0.09 69	0.10 226	0.08 29	0.29 456	0.12 80	0.10 80

MSKI-zero shot	0.46 227	0.38 198	2.47 427	0.27 116	0.43 454	0.56 212	0.20 80	0.77 280	0.43 106	0.60 369	0.51 242	0.44 220	0.17 30	0.68 270	0.21 68	0.09 69	0.29 483	0.09 79	0.32 477	0.14 133	0.10 80

Sa-1000	0.51 294	0.72 360	1.90 286	0.31 215	0.60 502	0.60 277	0.31 313	0.94 427	0.71 383	0.52 265	0.83 446	0.42 205	0.33 222	0.68 270	0.28 160	0.10 161	0.09 184	0.13 308	0.29 456	0.29 383	0.10 80

SA	0.50 277	0.75 370	1.95 310	0.31 215	0.61 504	0.57 230	0.31 313	0.91 401	0.73 408	0.42 175	0.62 343	0.38 172	0.47 353	0.68 270	0.29 175	0.09 69	0.09 184	0.13 308	0.32 477	0.30 394	0.10 80

OMP-Stereo	0.59 357	0.65 337	1.74 189	0.56 483	0.37 420	0.60 277	0.26 226	0.70 222	0.65 329	0.66 416	0.60 331	0.69 374	0.32 218	2.09 482	1.20 465	0.10 161	0.07 40	0.12 249	0.09 108	0.17 208	0.10 80

SST-Stereo	0.52 307	0.20 12	1.76 201	0.62 498	0.53 483	0.62 318	0.66 483	0.55 142	0.61 278	0.58 346	0.53 266	0.52 275	0.60 411	1.59 402	0.29 175	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.16 186	0.10 80

RALAANet	0.43 189	0.98 460	1.90 286	0.32 244	0.23 248	0.48 126	0.19 61	0.67 208	0.53 204	0.48 224	0.45 187	0.39 178	0.30 204	0.48 189	0.37 250	0.10 161	0.08 114	0.11 193	0.14 305	0.27 372	0.10 80

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 183	0.86 414	1.78 215	0.28 141	0.17 110	0.52 169	0.20 80	0.62 182	0.61 278	0.50 243	0.61 338	0.39 178	0.32 218	0.35 92	0.30 193	0.07 20	0.10 226	0.09 79	0.09 108	0.35 437	0.10 80

AFF-stereo	0.44 199	0.96 448	1.78 215	0.31 215	0.15 55	0.50 141	0.21 99	0.64 191	0.63 308	0.47 206	0.64 371	0.49 263	0.34 230	0.46 173	0.31 205	0.08 31	0.09 184	0.10 128	0.10 144	0.37 450	0.10 80

ACVNet	0.45 217	0.44 241	1.79 235	0.28 141	0.21 203	0.59 265	0.36 363	0.66 199	0.68 355	0.45 196	0.59 316	0.69 374	0.40 281	0.44 152	0.55 348	0.11 224	0.09 184	0.10 128	0.09 108	0.34 426	0.10 80

acv_ft	0.48 248	0.44 241	1.76 201	0.32 244	0.41 445	0.63 335	0.28 268	0.81 319	0.68 355	0.61 378	0.59 316	0.69 374	0.45 331	0.44 152	0.63 376	0.11 224	0.09 184	0.10 128	0.09 108	0.41 474	0.10 80

DilatedVolume-Stereo	0.26 45	0.20 12	0.64 22	0.25 70	0.15 55	0.41 68	0.18 52	0.42 39	0.35 28	0.34 134	0.34 126	0.25 86	0.23 108	0.43 143	0.53 341	0.09 69	0.09 184	0.08 29	0.10 144	0.12 80	0.11 104

LG-G_1	0.23 35	0.37 188	0.71 35	0.23 36	0.11 1	0.51 150	0.12 4	0.44 55	0.39 68	0.19 20	0.15 12	0.19 43	0.15 20	0.36 101	0.16 4	0.09 69	0.08 114	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 104

LG-G	0.23 35	0.37 188	0.71 35	0.23 36	0.11 1	0.51 150	0.12 4	0.44 55	0.39 68	0.19 20	0.15 12	0.19 43	0.15 20	0.36 101	0.16 4	0.09 69	0.08 114	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 104

S2M2	0.24 39	0.29 121	0.90 51	0.23 36	0.17 110	0.24 5	0.09 1	0.36 12	0.45 125	0.17 11	0.25 60	0.23 63	0.17 30	0.24 7	0.28 160	0.15 368	0.12 299	0.11 193	0.12 244	0.15 150	0.11 104

MM-Stereo_test3	0.40 157	0.58 301	1.75 195	0.36 332	0.30 341	0.45 95	0.30 300	0.72 230	0.59 256	0.31 121	0.43 172	0.32 143	0.23 108	0.35 92	0.29 175	0.10 161	0.20 433	0.10 128	0.08 77	0.40 471	0.11 104

tt45	0.29 64	0.24 64	1.06 64	0.25 70	0.17 110	0.55 197	0.22 120	0.41 33	0.35 28	0.24 66	0.25 60	0.25 86	0.18 47	0.64 253	0.34 233	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.21 284	0.11 104

rvit_stereo_0080	0.27 48	0.38 198	0.76 37	0.24 52	0.18 144	0.34 31	0.27 251	0.54 138	0.44 110	0.24 66	0.26 67	0.27 111	0.22 93	0.29 42	0.23 99	0.13 307	0.10 226	0.10 128	0.10 144	0.15 150	0.11 104

WCG-NET（raft）	0.32 88	0.53 281	1.21 84	0.23 36	0.12 6	0.44 90	0.24 184	0.40 26	0.50 170	0.35 136	0.35 131	0.47 250	0.25 135	0.35 92	0.20 49	0.08 31	0.29 483	0.08 29	0.07 51	0.22 301	0.11 104

CAS++	0.31 82	0.33 156	1.43 123	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 80	0.78 295	0.41 87	0.30 117	0.30 96	0.21 53	0.16 23	0.33 76	0.18 15	0.15 368	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.15 150	0.11 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tta	0.50 277	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 390	0.72 393	0.56 317	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 450	0.49 324	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.14 133	0.11 104

qqq1	0.48 248	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 390	0.72 393	0.56 317	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 450	0.23 99	0.13 307	0.10 226	0.09 79	0.08 77	0.14 133	0.11 104

fff1	0.48 248	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 390	0.72 393	0.56 317	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 450	0.23 99	0.13 307	0.10 226	0.09 79	0.08 77	0.14 133	0.11 104

whm_eth	0.27 48	0.38 198	0.76 37	0.24 52	0.18 144	0.34 31	0.27 251	0.54 138	0.44 110	0.24 66	0.26 67	0.27 111	0.22 93	0.29 42	0.23 99	0.13 307	0.10 226	0.10 128	0.10 144	0.15 150	0.11 104

MaDis-Stereo	0.29 64	0.54 286	1.44 125	0.24 52	0.29 330	0.29 13	0.16 31	0.45 62	0.37 52	0.19 20	0.21 27	0.28 120	0.22 93	0.30 50	0.29 175	0.10 161	0.09 184	0.10 128	0.08 77	0.11 69	0.11 104

GCAP-Stereo	0.34 103	0.89 424	1.76 201	0.26 100	0.12 6	0.52 169	0.14 14	0.49 90	0.38 57	0.29 114	0.30 96	0.29 127	0.22 93	0.30 50	0.20 49	0.09 69	0.17 399	0.09 79	0.07 51	0.21 284	0.11 104

RAFT-Test	0.44 199	0.38 198	2.01 328	0.27 116	0.44 455	0.64 346	0.37 371	0.72 230	0.57 238	0.45 196	0.48 213	0.65 344	0.24 119	0.35 92	0.29 175	0.09 69	0.11 273	0.09 79	0.38 498	0.10 50	0.11 104

BUS	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.30 188	0.21 203	0.91 477	0.23 151	1.00 478	0.61 278	0.63 397	0.53 266	0.66 351	0.30 204	0.43 143	0.32 216	0.13 307	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 80	0.11 104

IER	0.43 189	0.38 198	1.69 171	0.26 100	0.25 279	0.66 367	0.26 226	0.71 225	0.55 223	0.54 288	0.59 316	0.60 321	0.53 381	0.52 212	0.39 268	0.11 224	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.14 133	0.11 104

BSDual-CNN	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.30 188	0.21 203	0.76 427	0.31 313	1.00 478	0.61 278	0.63 397	0.53 266	0.63 330	0.37 252	0.43 143	0.38 257	0.13 307	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 80	0.11 104

hknet	0.47 242	0.29 121	1.70 175	0.30 188	0.24 261	0.76 427	0.31 313	1.00 478	0.64 316	0.63 397	0.53 266	0.80 425	0.38 259	0.77 297	0.37 250	0.11 224	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 80	0.11 104

psmg	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.27 116	0.21 203	0.75 423	0.36 363	0.90 390	0.61 278	0.59 360	0.59 316	0.63 330	0.37 252	0.43 143	0.38 257	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.13 110	0.11 104

IPLG	0.69 416	0.84 407	2.43 417	0.35 313	0.21 203	1.65 528	0.61 474	1.36 527	0.58 249	1.39 527	0.51 242	0.37 165	0.87 478	1.41 369	0.36 244	0.09 69	0.07 40	0.14 344	0.12 244	0.32 410	0.11 104

GMOStereo	0.41 164	0.62 315	1.78 215	0.28 141	0.36 409	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 328	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 503	0.13 308	0.11 206	0.34 426	0.11 104

error version	0.41 164	0.62 315	1.78 215	0.28 141	0.36 409	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 328	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 503	0.13 308	0.11 206	0.34 426	0.11 104

test-v	0.41 164	0.62 315	1.78 215	0.28 141	0.36 409	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 328	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 503	0.13 308	0.11 206	0.34 426	0.11 104

CrosDoStereo	0.94 486	0.37 188	2.53 437	0.25 70	0.32 367	0.54 184	3.76 563	0.72 230	0.60 261	0.70 435	1.40 509	0.53 277	1.49 525	1.78 429	3.09 533	0.10 161	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.21 284	0.11 104

DeepStereo_LL	0.94 486	0.37 188	2.53 437	0.25 70	0.32 367	0.54 184	3.76 563	0.72 230	0.60 261	0.70 435	1.40 509	0.53 277	1.49 525	1.78 429	3.09 533	0.10 161	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.21 284	0.11 104

DEmStereo	0.68 411	0.31 144	2.25 383	0.42 409	0.17 110	0.66 367	0.89 512	0.51 104	0.59 256	0.60 369	1.01 480	0.45 229	1.26 509	1.54 390	2.26 519	0.10 161	0.08 114	0.10 128	0.10 144	0.10 50	0.11 104

THIR-Stereo	0.86 475	0.62 315	2.13 355	0.25 70	0.16 82	0.58 248	2.74 559	0.59 166	0.51 178	0.62 389	1.62 516	0.97 477	1.80 536	1.69 415	2.25 518	0.10 161	0.08 114	0.14 344	0.11 206	0.15 150	0.11 104

test-2	0.41 164	0.62 315	1.78 215	0.28 141	0.36 409	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 328	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 503	0.13 308	0.11 206	0.34 426	0.11 104

TANstereo	0.33 95	0.49 267	1.75 195	0.23 36	0.12 6	0.54 184	0.16 31	0.40 26	0.45 125	0.45 196	0.51 242	0.26 100	0.22 93	0.29 42	0.20 49	0.10 161	0.10 226	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 104

GMStereo	0.38 136	0.99 464	1.91 292	0.27 116	0.16 82	0.39 56	0.23 151	0.47 77	0.62 296	0.38 153	0.34 126	0.25 86	0.25 135	0.39 124	0.29 175	0.14 349	0.08 114	0.10 128	0.12 244	0.15 150	0.11 104
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 227	0.28 111	1.73 185	0.33 266	0.32 367	0.65 360	0.38 378	0.83 332	0.59 256	0.57 328	0.52 255	0.61 323	0.40 281	0.75 290	0.52 337	0.13 307	0.12 299	0.13 308	0.12 244	0.15 150	0.11 104

RASNet	0.61 371	0.68 347	2.03 335	0.35 313	0.46 469	0.65 360	0.28 268	0.78 295	0.70 373	0.48 224	0.64 371	0.93 467	0.61 420	2.21 490	0.73 404	0.12 277	0.09 184	0.09 79	0.10 144	0.14 133	0.11 104

HSM-Net_RVC	0.67 404	0.34 169	2.23 380	0.26 100	0.19 176	0.67 373	0.29 292	1.26 523	0.69 364	0.72 442	0.70 412	0.78 417	0.42 309	3.77 552	0.41 282	0.13 307	0.09 184	0.10 128	0.09 108	0.12 80	0.11 104
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MLCV	0.48 248	0.89 424	1.85 259	0.29 171	0.14 32	0.59 265	0.23 151	0.72 230	0.59 256	0.66 416	0.66 382	0.55 287	0.36 238	1.03 327	0.49 324	0.09 69	0.06 20	0.09 79	0.07 51	0.19 255	0.11 104

HSM	0.62 376	0.76 371	1.72 182	0.30 188	0.29 330	0.64 346	0.28 268	0.94 427	0.62 296	0.58 346	0.57 307	1.40 519	0.64 430	2.59 522	0.42 284	0.11 224	0.08 114	0.10 128	0.08 77	0.14 133	0.11 104

rvit_0105_4	0.35 114	0.35 176	1.45 127	0.31 215	0.18 144	0.37 45	0.28 268	0.59 166	0.62 296	0.27 105	0.31 107	0.35 159	0.27 167	0.43 143	0.25 134	0.18 416	0.16 381	0.15 373	0.13 277	0.15 150	0.12 141

H2IRNET	0.40 157	0.61 309	1.90 286	0.29 171	0.17 110	0.54 184	0.18 52	0.52 118	0.50 170	0.27 105	0.56 299	0.47 250	0.35 232	0.46 173	0.33 226	0.10 161	0.07 40	0.12 249	0.14 305	0.32 410	0.12 141

MoCha-V2	0.36 121	0.32 150	1.41 118	0.36 332	0.31 359	0.35 36	0.19 61	0.57 152	0.39 68	0.30 117	0.32 112	0.28 120	0.27 167	0.47 184	0.24 121	0.08 31	0.56 525	0.08 29	0.38 498	0.18 234	0.12 141

CoDeX	0.52 307	0.43 230	2.25 383	0.29 171	0.26 294	0.61 298	0.32 336	0.99 470	0.68 355	0.48 224	0.55 288	0.52 275	0.40 281	1.60 403	0.35 241	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.10 144	0.13 110	0.12 141

GMStereo_Zeroshot	0.41 164	0.36 185	1.54 146	0.41 398	0.19 176	0.52 169	0.19 61	0.59 166	0.52 185	0.57 328	0.59 316	0.63 330	0.29 196	0.58 233	0.33 226	0.15 368	0.09 184	0.16 392	0.09 108	0.24 329	0.12 141

plain	0.37 127	0.47 261	2.15 361	0.27 116	0.19 176	0.33 27	0.20 80	0.58 158	0.46 134	0.23 59	0.37 140	0.23 63	0.25 135	0.45 164	0.28 160	0.11 224	0.08 114	0.13 308	0.09 108	0.42 480	0.12 141

HH	0.49 266	0.49 267	2.78 481	0.50 456	0.41 445	0.38 54	0.23 151	0.72 230	0.38 57	0.63 397	0.48 213	0.87 452	0.41 292	0.64 253	0.21 68	0.09 69	0.17 399	0.10 128	0.09 108	0.16 186	0.12 141

HanStereo	0.49 266	0.49 267	2.78 481	0.50 456	0.41 445	0.38 54	0.23 151	0.72 230	0.38 57	0.63 397	0.48 213	0.87 452	0.41 292	0.64 253	0.21 68	0.09 69	0.17 399	0.10 128	0.09 108	0.16 186	0.12 141

knoymous	0.34 103	0.25 69	1.75 195	0.24 52	0.18 144	0.45 95	0.24 184	0.57 152	0.38 57	0.41 170	0.39 157	0.55 287	0.25 135	0.38 118	0.23 99	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.07 51	0.13 110	0.12 141

ProNet	0.30 74	0.54 286	1.29 95	0.25 70	0.15 55	0.47 118	0.25 204	0.48 84	0.39 68	0.21 33	0.23 44	0.22 55	0.20 73	0.44 152	0.19 27	0.08 31	0.08 114	0.10 128	0.08 77	0.23 314	0.12 141

iRaft-Stereo_5w	0.54 318	1.01 470	2.08 344	0.27 116	0.21 203	0.49 133	0.28 268	0.73 241	0.58 249	0.40 161	0.61 338	0.62 327	0.46 345	1.78 429	0.47 313	0.09 69	0.07 40	0.11 193	0.10 144	0.39 466	0.12 141

dd	0.42 183	0.96 448	1.77 210	0.31 215	0.17 110	0.57 230	0.26 226	0.49 90	0.68 355	0.41 170	0.40 162	0.34 155	0.27 167	0.45 164	0.40 276	0.17 405	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.21 284	0.12 141

MIPNet	0.83 471	0.81 397	2.40 410	0.61 497	0.18 144	1.48 518	1.39 543	1.60 537	0.74 412	1.94 537	0.85 453	0.73 395	1.68 532	0.87 313	0.31 205	0.09 69	0.08 114	0.11 193	0.32 477	0.25 342	0.12 141

IPLGR	0.54 318	0.56 297	2.68 463	0.36 332	0.18 144	0.62 318	0.54 452	1.02 490	0.64 316	0.73 446	0.46 195	0.47 250	0.45 331	1.12 339	0.29 175	0.09 69	0.08 114	0.11 193	0.09 108	0.19 255	0.12 141

Patchmatch Stereo++	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 420	0.16 82	0.61 298	0.27 251	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.54 222	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141
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
STrans-v2	0.67 404	0.56 297	2.64 458	0.27 116	0.23 248	0.57 230	0.33 344	0.96 445	0.69 364	0.92 486	0.85 453	0.89 458	0.93 486	1.83 442	1.21 467	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 108	0.11 69	0.12 141

TransformOpticalFlow	0.64 386	0.56 297	2.66 461	0.44 420	0.26 294	0.62 318	0.28 268	0.83 332	0.71 383	0.76 454	0.74 426	0.91 462	0.85 474	1.83 442	0.81 418	0.10 161	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.11 69	0.12 141

PSM-adaLoss	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 420	0.17 110	0.60 277	0.29 292	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.47 184	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

ROB_FTStereo_v2	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 420	0.17 110	0.61 298	0.28 268	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.47 184	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

ROB_FTStereo	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 420	0.17 110	0.61 298	0.26 226	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.49 199	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

HUI-Stereo	0.38 136	0.27 90	1.79 235	0.44 420	0.17 110	0.61 298	0.28 268	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.45 164	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

iGMRVC	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 420	0.17 110	0.61 298	0.27 251	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.55 226	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

iRAFT	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 420	0.16 82	0.61 298	0.27 251	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.54 222	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

RAFT-IKP	0.38 136	0.27 90	1.79 235	0.44 420	0.16 82	0.60 277	0.28 268	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.50 205	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

LMCR-Stereo	0.52 307	0.71 356	2.39 408	0.40 391	0.21 203	0.74 417	0.31 313	1.02 490	0.64 316	0.61 378	0.63 355	0.39 178	0.51 374	0.62 248	0.42 284	0.19 431	0.09 184	0.12 249	0.09 108	0.23 314	0.12 141

SFCPSM	0.46 227	0.24 64	2.35 401	0.27 116	0.27 308	0.70 398	0.32 336	0.96 445	0.63 308	0.49 236	0.52 255	0.43 209	0.36 238	0.52 212	0.43 293	0.12 277	0.09 184	0.12 249	0.16 350	0.16 186	0.12 141

delet	0.52 307	0.54 286	1.62 160	0.31 215	0.35 401	0.74 417	0.46 424	0.85 350	0.74 412	0.55 306	0.60 331	0.67 360	0.50 372	1.12 339	0.57 360	0.11 224	0.11 273	0.13 308	0.14 305	0.16 186	0.12 141

UNet	0.54 318	0.44 241	2.83 485	0.31 215	0.33 380	0.74 417	0.27 251	0.82 326	0.61 278	0.53 275	0.54 278	0.72 391	0.54 384	0.78 301	0.56 356	0.11 224	0.09 184	0.13 308	0.11 206	0.14 133	0.12 141

ac_64	0.55 330	0.46 252	1.92 295	0.36 332	0.34 388	0.63 335	0.31 313	0.82 326	0.61 278	0.55 306	0.51 242	0.89 458	0.48 362	1.83 442	0.55 348	0.14 349	0.11 273	0.12 249	0.12 244	0.18 234	0.12 141

DIP-Stereo	0.37 127	0.34 169	1.50 141	0.27 116	0.18 144	0.63 335	0.17 38	0.92 410	0.53 204	0.49 236	0.48 213	0.30 132	0.30 204	0.39 124	0.30 193	0.10 161	0.08 114	0.10 128	0.08 77	0.15 150	0.12 141
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 121	0.21 20	1.70 175	0.29 171	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.78 295	0.36 45	0.57 328	0.67 385	0.33 149	0.24 119	0.32 66	0.23 99	0.10 161	0.08 114	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 141

RAFT-Stereo	0.36 121	0.21 20	1.70 175	0.29 171	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.78 295	0.36 45	0.57 328	0.67 385	0.33 149	0.24 119	0.32 66	0.23 99	0.10 161	0.08 114	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 141
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.44 199	0.38 198	1.79 235	0.34 297	0.20 190	0.57 230	0.28 268	0.92 410	0.69 364	0.52 265	0.55 288	0.61 323	0.33 222	0.48 189	0.39 268	0.17 405	0.08 114	0.17 411	0.11 206	0.18 234	0.12 141
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.
DN-CSS_ROB	0.48 248	1.23 504	1.99 325	0.39 381	0.22 228	0.56 212	0.19 61	0.75 256	0.61 278	0.45 196	0.62 343	0.41 192	0.31 212	0.70 281	0.32 216	0.11 224	0.08 114	0.14 344	0.13 277	0.36 442	0.12 141

z-ln-s-r	0.64 386	0.89 424	2.23 380	0.32 244	0.26 294	0.57 230	0.37 371	0.84 343	0.76 434	0.51 256	0.81 440	0.64 339	0.45 331	2.06 477	1.27 472	0.10 161	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.24 329	0.13 175

G2L-ROB	0.51 294	0.95 445	1.96 319	0.29 171	0.22 228	0.59 265	0.28 268	0.76 269	0.57 238	0.55 306	0.45 187	0.70 384	0.32 218	1.38 364	0.47 313	0.11 224	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.20 270	0.13 175

G2L-Stereo_test	0.55 330	0.97 456	1.89 281	0.33 266	0.24 261	0.75 423	0.38 378	0.79 311	0.60 261	0.60 369	0.54 278	0.74 401	0.39 273	1.56 392	0.43 293	0.10 161	0.08 114	0.08 29	0.08 77	0.28 378	0.13 175

rvit_0105_6	0.31 82	0.29 121	1.00 60	0.31 215	0.18 144	0.35 36	0.25 204	0.51 104	0.61 278	0.25 84	0.28 78	0.32 143	0.25 135	0.39 124	0.25 134	0.18 416	0.16 381	0.15 373	0.13 277	0.14 133	0.13 175

test_sample1	0.40 157	0.18 5	1.19 78	0.31 215	0.18 144	0.48 126	0.23 151	0.78 295	0.49 160	0.44 186	0.44 183	0.45 229	0.41 292	1.39 365	0.33 226	0.11 224	0.09 184	0.10 128	0.09 108	0.12 80	0.13 175

StereoVision	0.45 217	0.72 360	1.94 307	0.33 266	0.32 367	0.47 118	0.26 226	0.68 212	0.57 238	0.32 130	0.89 461	0.45 229	0.27 167	0.49 199	0.36 244	0.13 307	0.15 364	0.16 392	0.15 330	0.19 255	0.13 175

MC-Stereo	0.32 88	0.31 144	1.46 128	0.31 215	0.15 55	0.53 176	0.19 61	0.44 55	0.35 28	0.36 141	0.38 149	0.27 111	0.27 167	0.42 140	0.19 27	0.09 69	0.13 319	0.09 79	0.16 350	0.20 270	0.13 175

NINENet	0.50 277	0.33 156	1.69 171	0.55 481	0.25 279	0.91 477	0.23 151	0.98 458	0.71 383	0.53 275	0.55 288	0.66 351	0.30 204	1.22 349	0.32 216	0.15 368	0.13 319	0.16 392	0.11 206	0.16 186	0.13 175

Pruner-Stereo	0.51 294	0.27 90	1.78 215	1.79 551	0.19 176	0.62 318	0.45 421	0.57 152	0.60 261	0.61 378	0.48 213	0.41 192	0.24 119	0.46 173	1.00 440	0.12 277	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.12 80	0.13 175

IRAFT_RVC	0.54 318	0.53 281	1.78 215	0.46 439	0.21 203	0.58 248	0.43 403	0.65 197	0.66 344	0.54 288	0.50 238	0.49 263	0.51 374	1.58 400	1.01 444	0.11 224	0.25 472	0.13 308	0.10 144	0.15 150	0.13 175

RAFT	0.45 217	0.92 430	1.59 153	0.34 297	0.19 176	0.46 113	0.35 356	0.65 197	0.49 160	0.49 236	0.49 230	0.70 384	0.40 281	0.47 184	0.32 216	0.11 224	0.16 381	0.14 344	0.13 277	0.51 501	0.13 175

sCroCo_RVC	0.33 95	0.32 150	1.89 281	0.34 297	0.27 308	0.30 15	0.22 120	0.48 84	0.44 110	0.22 43	0.33 120	0.25 86	0.25 135	0.32 66	0.24 121	0.14 349	0.16 381	0.12 249	0.12 244	0.15 150	0.13 175

psm_up	0.57 344	0.61 309	1.83 254	0.35 313	0.30 341	0.64 346	0.37 371	0.90 390	0.68 355	0.59 360	0.55 288	0.68 367	0.54 384	1.91 461	0.46 304	0.16 389	0.15 364	0.16 392	0.15 330	0.23 314	0.13 175

PSMNet-RSSM	0.53 313	0.82 401	1.78 215	0.31 215	0.25 279	0.58 248	0.28 268	0.84 343	0.60 261	0.50 243	0.61 338	0.67 360	0.43 319	1.68 413	0.42 284	0.15 368	0.10 226	0.14 344	0.16 350	0.15 150	0.13 175

DSFCA	0.54 318	0.35 176	1.41 118	0.28 141	0.28 322	0.79 444	0.88 511	0.76 269	0.70 373	0.72 442	0.66 382	0.67 360	0.57 398	1.17 345	0.63 376	0.16 389	0.14 339	0.13 308	0.14 305	0.16 186	0.13 175

iResNet	0.51 294	0.76 371	2.59 451	0.41 398	0.17 110	0.64 346	0.27 251	0.82 326	0.70 373	0.57 328	0.64 371	0.43 209	0.36 238	0.70 281	0.52 337	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.21 284	0.13 175

DLCB_ROB	0.54 318	0.55 295	1.49 138	0.36 332	0.25 279	0.65 360	0.36 363	0.80 315	0.70 373	0.72 442	0.69 402	0.83 435	0.46 345	1.53 389	0.60 369	0.13 307	0.12 299	0.14 344	0.14 305	0.14 133	0.13 175

iResNet_ROB	0.50 277	1.15 494	1.73 185	0.31 215	0.21 203	0.58 248	0.22 120	0.95 440	0.82 458	0.58 346	0.62 343	0.57 305	0.39 273	0.84 307	0.40 276	0.11 224	0.08 114	0.09 79	0.06 9	0.21 284	0.13 175

rvit_0105_5	0.36 121	0.39 207	1.48 135	0.30 188	0.18 144	0.41 68	0.30 300	0.64 191	0.62 296	0.30 117	0.33 120	0.37 165	0.29 196	0.41 132	0.28 160	0.18 416	0.16 381	0.15 373	0.15 330	0.15 150	0.14 193

rvit_stereo_ft	0.31 82	0.61 309	1.18 76	0.32 244	0.21 203	0.28 9	0.27 251	0.55 142	0.48 154	0.23 59	0.27 71	0.28 120	0.26 149	0.32 66	0.25 134	0.13 307	0.09 184	0.11 193	0.11 206	0.13 110	0.14 193

test_sample2	0.41 164	0.19 7	1.23 87	0.31 215	0.17 110	0.51 150	0.27 251	0.81 319	0.55 223	0.44 186	0.45 187	0.46 242	0.38 259	1.51 386	0.30 193	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.10 144	0.14 133	0.14 193

ACVNet-DCA	0.42 183	0.64 330	2.07 339	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.76 269	0.52 185	0.31 121	0.38 149	0.24 76	0.38 259	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 193

xx1	0.46 227	0.64 330	2.07 339	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.74 245	1.01 495	0.31 121	0.38 149	0.46 242	0.36 238	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.12 249	0.12 244	0.12 80	0.14 193

1test111	0.44 199	0.64 330	2.07 339	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.76 269	0.52 185	0.31 121	0.38 149	0.24 76	0.38 259	0.96 318	0.30 193	0.10 161	0.24 459	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 193

mmm	0.38 136	0.21 20	1.18 76	0.35 313	0.17 110	0.49 133	0.26 226	0.78 295	0.52 185	0.50 243	0.57 307	0.41 192	0.37 252	0.71 283	0.31 205	0.11 224	0.13 319	0.14 344	0.13 277	0.15 150	0.14 193

11t1	0.33 95	0.19 7	1.41 118	0.33 266	0.16 82	0.48 126	0.21 99	0.67 208	0.48 154	0.40 161	0.34 126	0.32 143	0.33 222	0.42 140	0.27 150	0.11 224	0.12 299	0.10 128	0.08 77	0.13 110	0.14 193

1111x	0.74 444	0.21 20	1.93 298	0.31 215	0.17 110	0.63 335	0.32 336	1.03 497	0.74 412	0.52 265	0.62 343	0.57 305	0.47 353	2.38 501	4.25 551	0.12 277	0.14 339	0.11 193	0.12 244	0.12 80	0.14 193

MIF-Stereo (partial)	0.34 103	0.41 218	1.93 298	0.26 100	0.24 261	0.32 24	0.17 38	0.53 127	0.42 96	0.25 84	0.37 140	0.25 86	0.26 149	0.44 152	0.31 205	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.19 255	0.14 193

PCWNet_CMD	0.46 227	0.45 249	2.28 388	0.26 100	0.20 190	0.55 197	0.21 99	0.75 256	0.64 316	0.48 224	0.55 288	0.68 367	0.57 398	0.46 173	0.30 193	0.11 224	0.10 226	0.14 344	0.10 144	0.18 234	0.14 193

gwcnet-sp	0.49 266	0.43 230	2.54 443	0.31 215	0.22 228	0.67 373	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 346	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 224	0.11 273	0.11 193	0.11 206	0.15 150	0.14 193

scenet	0.49 266	0.43 230	2.54 443	0.31 215	0.22 228	0.67 373	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 346	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 224	0.11 273	0.11 193	0.11 206	0.15 150	0.14 193

ssnet	0.49 266	0.43 230	2.54 443	0.31 215	0.22 228	0.67 373	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 346	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 224	0.11 273	0.11 193	0.11 206	0.15 150	0.14 193

CroCo-Stereo Lap2	0.33 95	0.61 309	1.47 132	0.32 244	0.38 426	0.23 4	0.22 120	0.58 158	0.46 134	0.22 43	0.27 71	0.29 127	0.23 108	0.32 66	0.26 142	0.09 69	0.09 184	0.10 128	0.08 77	0.21 284	0.14 193

qqq	0.38 136	0.21 20	1.34 106	0.28 141	0.15 55	0.45 95	0.26 226	0.76 269	0.52 185	0.39 159	0.41 166	0.46 242	0.36 238	0.96 318	0.30 193	0.11 224	0.14 339	0.12 249	0.12 244	0.12 80	0.14 193

x	0.35 114	0.20 12	1.36 108	0.33 266	0.17 110	0.47 118	0.24 184	0.75 256	0.54 216	0.40 161	0.40 162	0.42 205	0.34 230	0.45 164	0.32 216	0.11 224	0.14 339	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 193

DisPM	0.43 189	0.33 156	1.78 215	0.57 486	0.18 144	0.59 265	0.63 480	0.53 127	0.61 278	0.60 369	0.53 266	0.38 172	0.26 149	0.75 290	0.29 175	0.12 277	0.07 40	0.12 249	0.11 206	0.11 69	0.14 193

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 344	0.87 417	2.11 350	0.32 244	0.30 341	0.84 459	0.40 386	0.88 378	0.72 393	0.65 414	0.73 423	0.66 351	0.57 398	0.93 315	0.71 397	0.13 307	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.15 150	0.14 193

CRFU-Net	0.56 338	0.38 198	1.86 267	0.46 439	0.26 294	0.82 454	0.36 363	0.90 390	0.49 160	0.62 389	0.59 316	0.78 417	1.35 517	1.00 323	0.48 319	0.15 368	0.14 339	0.17 411	0.10 144	0.19 255	0.14 193

CSP-Net	0.50 277	0.39 207	1.25 90	0.29 171	0.23 248	0.77 435	0.35 356	0.86 360	0.57 238	0.59 360	0.59 316	0.65 344	0.40 281	1.77 428	0.44 299	0.16 389	0.11 273	0.10 128	0.10 144	0.20 270	0.14 193

dad	0.51 294	1.01 470	1.74 189	0.29 171	0.19 176	0.60 277	0.26 226	0.52 118	0.75 425	0.63 397	0.63 355	0.63 330	0.33 222	0.85 309	0.47 313	0.27 485	0.15 364	0.40 507	0.18 381	0.22 301	0.14 193

PSM-softLoss	0.48 248	0.27 90	1.85 259	0.51 461	0.17 110	0.61 298	0.40 386	0.61 178	0.57 238	0.52 265	0.48 213	0.39 178	0.25 135	1.46 376	0.77 410	0.12 277	0.08 114	0.13 308	0.12 244	0.12 80	0.14 193

KMStereo	0.48 248	0.27 90	1.85 259	0.51 461	0.17 110	0.61 298	0.40 386	0.61 178	0.57 238	0.52 265	0.48 213	0.39 178	0.25 135	1.46 376	0.77 410	0.12 277	0.08 114	0.13 308	0.12 244	0.12 80	0.14 193

cross-raft	0.40 157	0.27 90	2.22 376	0.30 188	0.17 110	0.49 133	0.35 356	0.71 225	0.39 68	0.43 180	0.45 187	0.64 339	0.25 135	0.32 66	0.25 134	0.08 31	0.08 114	0.09 79	0.23 429	0.11 69	0.14 193

CFNet_pseudo	0.45 217	0.46 252	2.23 380	0.25 70	0.19 176	0.56 212	0.21 99	0.77 280	0.60 261	0.49 236	0.56 299	0.69 374	0.47 353	0.52 212	0.31 205	0.11 224	0.10 226	0.15 373	0.10 144	0.17 208	0.14 193

XX-Stereo	0.55 330	0.54 286	3.50 534	0.48 452	0.39 429	0.54 184	0.17 38	0.89 384	0.40 78	0.44 186	0.65 380	0.85 444	0.19 64	0.77 297	0.21 68	0.10 161	0.14 339	0.10 128	0.32 477	0.17 208	0.14 193

MMNet	0.50 277	0.48 264	1.93 298	0.33 266	0.27 308	0.79 444	0.28 268	0.81 319	0.74 412	0.60 369	0.56 299	0.59 315	0.55 389	0.79 302	0.59 367	0.10 161	0.09 184	0.12 249	0.11 206	0.13 110	0.14 193

cf-r	0.53 313	0.81 397	2.15 361	0.33 266	0.28 322	0.60 277	0.28 268	0.78 295	0.64 316	0.51 256	0.60 331	0.75 407	0.40 281	1.32 358	0.43 293	0.13 307	0.09 184	0.11 193	0.12 244	0.15 150	0.14 193

GANet-RSSM	0.55 330	0.73 365	1.90 286	0.36 332	0.26 294	0.59 265	0.27 251	0.78 295	0.52 185	0.47 206	0.57 307	0.63 330	0.45 331	1.92 465	0.43 293	0.14 349	0.10 226	0.25 475	0.11 206	0.34 426	0.14 193

CFNet-ft	0.51 294	0.76 371	1.79 235	0.28 141	0.30 341	0.63 335	0.28 268	0.66 199	0.55 223	0.45 196	0.57 307	0.74 401	0.41 292	1.46 376	0.42 284	0.14 349	0.10 226	0.28 482	0.13 277	0.18 234	0.14 193

CFNet_RVC	0.51 294	0.76 371	1.79 235	0.28 141	0.30 341	0.63 335	0.28 268	0.66 199	0.55 223	0.45 196	0.57 307	0.74 401	0.41 292	1.46 376	0.42 284	0.14 349	0.10 226	0.28 482	0.13 277	0.18 234	0.14 193

ccs_rob	0.45 217	0.46 252	2.22 376	0.26 100	0.19 176	0.56 212	0.21 99	0.77 280	0.60 261	0.49 236	0.56 299	0.69 374	0.47 353	0.52 212	0.31 205	0.11 224	0.09 184	0.16 392	0.10 144	0.17 208	0.14 193

DFGA-Net	0.51 294	1.06 478	1.75 195	0.30 188	0.24 261	0.54 184	0.22 120	0.63 188	0.60 261	0.48 224	0.51 242	0.35 159	0.27 167	1.82 441	0.53 341	0.10 161	0.08 114	0.12 249	0.12 244	0.37 450	0.15 226

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 127	0.37 188	1.21 84	0.26 100	0.18 144	0.73 413	0.18 52	0.53 127	0.41 87	0.35 136	0.30 96	0.58 312	0.22 93	0.33 76	0.95 431	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.35 487	0.13 110	0.15 226

G2L-Stereo	0.55 330	0.85 411	2.18 368	0.31 215	0.27 308	0.59 265	0.27 251	0.77 280	0.55 223	0.54 288	0.52 255	0.71 388	0.36 238	1.75 425	0.50 329	0.13 307	0.11 273	0.13 308	0.11 206	0.29 383	0.15 226

MM-Stereo_test1	0.41 164	0.39 207	2.29 390	0.38 371	0.26 294	0.44 90	0.28 268	0.63 188	0.51 178	0.40 161	0.32 112	0.26 100	0.26 149	0.46 173	0.22 87	0.09 69	0.21 442	0.10 128	0.09 108	0.39 466	0.15 226

rvit_0105_3	0.39 151	0.47 261	1.46 128	0.33 266	0.19 176	0.45 95	0.35 356	0.69 215	0.65 329	0.37 145	0.37 140	0.40 186	0.31 212	0.44 152	0.30 193	0.18 416	0.17 399	0.17 411	0.18 381	0.15 150	0.15 226

mmx	0.72 432	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.99 470	0.76 434	0.53 275	0.63 355	0.66 351	0.39 273	2.52 517	3.43 543	0.13 307	0.10 226	0.15 373	0.13 277	0.15 150	0.15 226

xxx	0.72 432	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.99 470	0.76 434	0.53 275	0.63 355	0.66 351	0.39 273	2.52 517	3.43 543	0.13 307	0.10 226	0.15 373	0.13 277	0.15 150	0.15 226

EKT-Stereo	1.47 528	0.49 267	1.93 298	2.57 560	19.31 575	0.55 197	0.22 120	0.69 215	0.42 96	0.38 153	0.36 137	0.43 209	0.27 167	0.69 276	0.26 142	0.12 277	0.14 339	0.11 193	0.16 350	0.20 270	0.15 226

DCRE	0.50 277	0.63 326	2.13 355	0.30 188	0.23 248	0.45 95	0.24 184	0.59 166	0.53 204	0.50 243	2.10 527	0.42 205	0.26 149	0.35 92	0.23 99	0.09 69	0.14 339	0.10 128	0.32 477	0.16 186	0.15 226

UDGNet	0.44 199	1.02 473	1.74 189	0.35 313	0.19 176	0.58 248	0.23 151	0.49 90	0.66 344	0.41 170	0.38 149	0.34 155	0.29 196	0.53 218	0.30 193	0.24 471	0.10 226	0.37 504	0.19 401	0.27 372	0.15 226

DAS	0.56 338	0.35 176	1.55 148	0.33 266	0.34 388	0.50 141	0.42 396	0.83 332	0.74 412	0.83 473	0.68 393	0.56 299	0.48 362	2.40 505	0.46 304	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.09 108	0.18 234	0.15 226

SepStereo	0.52 307	0.35 176	1.55 148	0.33 266	0.34 388	0.50 141	0.42 396	0.83 332	0.74 412	0.83 473	0.68 393	0.56 299	0.48 362	1.56 392	0.46 304	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.09 108	0.18 234	0.15 226

AACVNet	0.54 318	0.78 388	1.73 185	0.36 332	0.21 203	0.57 230	0.25 204	0.71 225	0.51 178	0.55 306	0.59 316	0.64 339	0.41 292	2.13 485	0.41 282	0.14 349	0.11 273	0.14 344	0.11 206	0.33 419	0.15 226

PFNet+	0.45 217	0.37 188	1.86 267	0.46 439	0.18 144	0.58 248	0.77 503	0.52 118	0.64 316	0.56 317	0.48 213	0.39 178	0.26 149	0.93 315	0.32 216	0.13 307	0.09 184	0.14 344	0.13 277	0.12 80	0.15 226

HHNet	0.60 363	0.65 337	2.60 454	0.36 332	0.25 279	0.64 346	0.61 474	0.64 191	0.62 296	0.55 306	1.13 494	0.32 143	0.60 411	0.42 140	1.79 500	0.15 368	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.18 234	0.15 226

ICVP	0.46 227	0.29 121	2.41 411	0.33 266	0.22 228	0.59 265	0.55 455	0.75 256	0.50 170	0.44 186	0.60 331	0.49 263	0.35 232	0.53 218	0.37 250	0.16 389	0.16 381	0.14 344	0.11 206	0.15 150	0.15 226
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.43 189	0.89 424	1.96 319	0.32 244	0.30 341	0.48 126	0.24 184	0.62 182	0.49 160	0.37 145	0.38 149	0.33 149	0.30 204	0.51 208	0.34 233	0.10 161	0.39 509	0.13 308	0.15 330	0.17 208	0.15 226

xxxx	0.70 420	0.21 20	1.33 103	0.28 141	0.18 144	0.63 335	0.24 184	1.02 490	0.69 364	0.50 243	0.62 343	0.58 312	0.38 259	1.47 383	5.21 557	0.13 307	0.12 299	0.11 193	0.10 144	0.12 80	0.15 226

test_xeample	0.72 432	0.21 20	1.36 108	0.27 116	0.17 110	0.59 265	0.28 268	1.01 487	0.70 373	0.55 306	0.67 385	0.44 220	0.39 273	1.88 458	5.17 556	0.12 277	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.13 110	0.15 226

GwcNet-RSSM	0.57 344	0.94 438	2.13 355	0.32 244	0.25 279	0.60 277	0.30 300	0.80 315	0.66 344	0.52 265	0.64 371	0.71 388	0.40 281	1.79 433	0.50 329	0.13 307	0.09 184	0.12 249	0.12 244	0.21 284	0.15 226

DMCA-RVC	0.62 376	0.96 448	2.63 456	0.36 332	0.90 526	0.56 212	0.31 313	0.69 215	0.57 238	0.68 427	0.52 255	0.59 315	0.56 393	1.23 351	0.53 341	0.16 389	0.38 503	0.20 445	0.15 330	0.20 270	0.15 226

DMCA	0.41 164	0.52 276	1.26 92	0.31 215	0.24 261	0.59 265	0.26 226	0.77 280	0.63 308	0.58 346	0.48 213	0.57 305	0.35 232	0.40 129	0.50 329	0.14 349	0.10 226	0.14 344	0.10 144	0.15 150	0.15 226

STTStereo	0.51 294	0.69 351	2.14 360	0.36 332	0.30 341	0.61 298	0.32 336	0.77 280	0.60 261	0.60 369	0.54 278	0.67 360	0.43 319	0.86 310	0.42 284	0.16 389	0.15 364	0.17 411	0.20 411	0.16 186	0.15 226

MSMDNet	0.46 227	0.44 241	2.28 388	0.26 100	0.20 190	0.55 197	0.21 99	0.75 256	0.64 316	0.48 224	0.55 288	0.68 367	0.56 393	0.46 173	0.30 193	0.11 224	0.10 226	0.13 308	0.10 144	0.18 234	0.15 226

CFNet	0.58 349	0.96 448	1.78 215	0.33 266	0.25 279	0.63 335	0.22 120	0.88 378	0.75 425	0.46 204	0.59 316	0.58 312	0.40 281	2.29 494	0.48 319	0.12 277	0.09 184	0.15 373	0.14 305	0.30 394	0.15 226

CVANet_RVC	0.65 395	0.80 392	2.13 355	0.36 332	0.26 294	0.62 318	0.42 396	0.84 343	0.72 393	0.69 429	0.68 393	0.68 367	0.52 379	2.64 524	0.42 284	0.19 431	0.12 299	0.22 456	0.17 368	0.37 450	0.15 226

UCFNet_RVC	0.48 248	0.82 401	1.85 259	0.30 188	0.27 308	0.64 346	0.26 226	0.74 245	0.55 223	0.48 224	0.53 266	0.63 330	0.41 292	0.88 314	0.38 257	0.15 368	0.10 226	0.17 411	0.17 368	0.18 234	0.15 226

coex_refinement	0.58 349	0.94 438	1.87 272	0.38 371	0.25 279	0.64 346	0.34 348	0.83 332	0.65 329	0.60 369	0.63 355	0.81 428	0.48 362	1.85 449	0.56 356	0.13 307	0.09 184	0.10 128	0.10 144	0.16 186	0.16 253

RSM	0.28 55	0.26 84	0.97 58	0.25 70	0.24 261	0.37 45	0.21 99	0.49 90	0.44 110	0.21 33	0.27 71	0.28 120	0.17 30	0.38 118	0.20 49	0.07 20	0.07 40	0.09 79	0.34 484	0.21 284	0.16 253

test_sample6	0.52 307	0.44 241	1.81 242	0.33 266	0.18 144	0.55 197	0.27 251	0.94 427	0.66 344	0.54 288	0.62 343	0.47 250	0.36 238	1.97 467	0.38 257	0.14 349	0.10 226	0.13 308	0.13 277	0.17 208	0.16 253

test_sample5	0.51 294	0.43 230	1.83 254	0.32 244	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.92 410	0.65 329	0.53 275	0.59 316	0.45 229	0.36 238	1.87 450	0.36 244	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 208	0.16 253

test_sample4	0.50 277	0.42 225	1.88 274	0.32 244	0.19 176	0.56 212	0.26 226	0.93 418	0.65 329	0.54 288	0.54 278	0.45 229	0.36 238	1.79 433	0.36 244	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 208	0.16 253

test_sample3	0.50 277	0.41 218	1.88 274	0.32 244	0.19 176	0.57 230	0.25 204	0.92 410	0.64 316	0.52 265	0.49 230	0.47 250	0.35 232	1.79 433	0.37 250	0.13 307	0.10 226	0.12 249	0.11 206	0.16 186	0.16 253

SMFormer	0.50 277	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 390	0.72 393	0.56 317	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 450	0.49 324	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.15 150	0.16 253

DualNet	0.51 294	0.43 230	1.83 254	0.32 244	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.92 410	0.65 329	0.54 288	0.62 343	0.45 229	0.36 238	1.87 450	0.36 244	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 208	0.16 253

fast-acv-ft	0.63 382	0.88 421	3.10 511	0.38 371	0.30 341	0.79 444	0.48 436	0.69 215	0.72 393	0.58 346	0.78 436	0.76 412	0.60 411	0.67 267	0.73 404	0.15 368	0.15 364	0.18 431	0.17 368	0.37 450	0.16 253

iinet-f	0.57 344	0.93 436	2.27 386	0.31 215	0.25 279	0.83 457	0.33 344	0.81 319	0.65 329	0.54 288	0.63 355	0.73 395	0.67 439	0.73 286	0.67 387	0.13 307	0.13 319	0.11 193	0.10 144	0.43 482	0.16 253

riskmin	0.37 127	0.22 35	1.74 189	0.32 244	0.20 190	0.48 126	0.20 80	0.66 199	0.46 134	0.36 141	0.34 126	0.69 374	0.45 331	0.39 124	0.27 150	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.08 77	0.13 110	0.16 253

raft_robust	0.55 330	0.84 407	1.73 185	0.28 141	0.54 485	0.53 176	0.25 204	0.88 378	0.75 425	0.48 224	0.46 195	0.76 412	0.75 460	1.46 376	0.27 150	0.09 69	0.10 226	0.10 128	0.30 465	0.26 362	0.16 253

NF-Stereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 465	0.16 82	0.61 298	0.44 414	0.66 199	0.61 278	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.45 375	0.79 416	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.16 253

ASMatch	0.60 363	0.43 230	2.58 449	0.91 523	0.36 409	0.56 212	0.25 204	0.52 118	0.61 278	0.47 206	1.21 496	0.47 250	0.66 437	1.34 360	0.94 429	0.10 161	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.10 50	0.16 253

FENet	0.44 199	0.30 133	2.42 413	0.32 244	0.17 110	0.58 248	0.22 120	0.77 280	0.59 256	0.47 206	0.42 170	0.55 287	0.38 259	0.49 199	0.47 313	0.12 277	0.09 184	0.12 249	0.11 206	0.13 110	0.16 253

BEATNet_4x	0.47 242	0.73 365	1.91 292	0.33 266	0.15 55	0.56 212	0.25 204	0.85 350	0.58 249	0.54 288	0.51 242	0.57 305	0.42 309	0.57 230	0.61 372	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.09 108	0.20 270	0.16 253

TDLM	0.67 404	0.92 430	1.76 201	0.37 355	0.24 261	0.66 367	0.56 460	0.82 326	0.74 412	1.16 507	0.62 343	0.61 323	0.48 362	2.70 529	0.50 329	0.20 441	0.11 273	0.35 498	0.14 305	0.32 410	0.16 253

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 330	0.92 430	2.36 404	0.38 371	0.37 420	0.60 277	0.28 268	0.82 326	0.62 296	0.62 389	0.55 288	0.72 391	0.45 331	1.00 323	0.43 293	0.15 368	0.11 273	0.14 344	0.14 305	0.15 150	0.16 253
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SCV_C0	0.33 95	0.43 230	1.42 122	0.25 70	0.16 82	0.35 36	0.20 80	0.68 212	0.44 110	0.24 66	0.27 71	0.29 127	0.20 73	0.58 233	0.18 15	0.09 69	0.08 114	0.08 29	0.30 465	0.26 362	0.17 271

UGAM	0.58 349	0.47 261	2.21 372	0.30 188	0.19 176	0.53 176	0.34 348	0.59 166	0.63 308	0.44 186	0.73 423	0.78 417	0.37 252	2.58 521	0.39 268	0.10 161	0.08 114	0.17 411	0.14 305	0.42 480	0.17 271

DispNO	0.67 404	0.98 460	2.58 449	0.31 215	0.27 308	0.59 265	0.29 292	0.83 332	0.68 355	0.53 275	0.79 439	0.83 435	0.47 353	2.46 512	0.68 390	0.12 277	0.10 226	0.19 437	0.31 471	0.16 186	0.17 271

ttt	0.66 399	0.22 35	1.68 169	0.34 297	0.24 261	0.60 277	0.26 226	1.00 478	0.77 439	0.55 306	0.67 385	0.54 283	0.36 238	2.14 486	3.03 532	0.16 389	0.13 319	0.13 308	0.12 244	0.15 150	0.17 271

CFNet_ucs	0.48 248	0.50 273	2.32 393	0.26 100	0.22 228	0.57 230	0.22 120	0.85 350	0.65 329	0.53 275	0.64 371	0.68 367	0.44 327	0.54 222	0.31 205	0.13 307	0.12 299	0.16 392	0.11 206	0.19 255	0.17 271

LL-Strereo2	0.41 164	0.90 428	1.83 254	0.44 420	0.24 261	0.54 184	0.27 251	0.58 158	0.45 125	0.41 170	0.33 120	0.44 220	0.21 84	0.44 152	0.34 233	0.09 69	0.08 114	0.16 392	0.14 305	0.17 208	0.17 271

CASS	0.39 151	0.30 133	1.61 159	0.32 244	0.17 110	0.53 176	0.24 184	0.70 222	0.49 160	0.59 360	0.54 278	0.40 186	0.40 281	0.41 132	0.30 193	0.17 405	0.10 226	0.14 344	0.11 206	0.18 234	0.17 271
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.44 199	0.41 218	2.31 392	0.33 266	0.20 190	0.57 230	0.25 204	0.75 256	0.54 216	0.42 175	0.59 316	0.56 299	0.30 204	0.40 129	0.38 257	0.14 349	0.11 273	0.09 79	0.08 77	0.22 301	0.17 271

OCTAStereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 465	0.16 82	0.61 298	0.43 403	0.66 199	0.61 278	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 371	0.80 417	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.17 271

RE-Stereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 465	0.16 82	0.61 298	0.43 403	0.66 199	0.60 261	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 371	0.78 412	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.17 271

TVStereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 465	0.16 82	0.61 298	0.43 403	0.66 199	0.60 261	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 371	0.78 412	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.17 271

Anonymous3	0.42 183	0.35 176	2.09 345	0.33 266	0.24 261	0.72 406	0.31 313	0.74 245	0.55 223	0.35 136	0.40 162	0.33 149	0.29 196	0.44 152	0.28 160	0.18 416	0.18 410	0.13 308	0.13 277	0.17 208	0.17 271

GES	0.44 199	0.28 111	1.88 274	0.30 188	0.18 144	0.61 298	0.30 300	0.88 378	0.46 134	0.47 206	0.52 255	0.39 178	0.42 309	0.58 233	0.67 387	0.15 368	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.15 150	0.17 271

HCRNet	0.46 227	0.49 267	1.65 162	0.38 371	0.29 330	0.58 248	0.22 120	0.75 256	0.62 296	0.47 206	0.49 230	0.48 261	0.36 238	1.12 339	0.37 250	0.15 368	0.10 226	0.15 373	0.13 277	0.17 208	0.17 271

222	0.78 458	0.23 51	1.23 87	0.28 141	0.18 144	0.62 318	0.24 184	1.02 490	0.70 373	0.58 346	0.66 382	0.46 242	0.42 309	1.80 437	6.53 562	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.12 80	0.17 271

HGLStereo	0.54 318	0.69 351	2.00 327	0.35 313	0.40 438	0.66 367	0.30 300	0.83 332	0.62 296	0.57 328	0.69 402	0.69 374	0.54 384	1.07 330	0.55 348	0.13 307	0.13 319	0.13 308	0.11 206	0.19 255	0.17 271

hitnet-ft	0.67 404	0.80 392	1.90 286	0.28 141	0.22 228	0.69 391	0.36 363	0.85 350	0.65 329	0.56 317	0.84 449	1.03 488	0.95 492	2.32 496	0.55 348	0.23 463	0.14 339	0.41 508	0.13 277	0.24 329	0.17 271

DeepPruner_ROB	0.50 277	0.70 354	1.94 307	0.29 171	0.26 294	0.63 335	0.31 313	0.80 315	0.48 154	0.61 378	0.55 288	0.66 351	0.38 259	0.98 320	0.40 276	0.19 431	0.14 339	0.14 344	0.14 305	0.23 314	0.17 271

iResNetv2_ROB	0.59 357	1.43 522	2.96 497	0.40 391	0.22 228	0.58 248	0.28 268	0.91 401	0.73 408	0.57 328	0.63 355	0.60 321	0.41 292	0.74 289	0.35 241	0.11 224	0.08 114	0.10 128	0.07 51	0.43 482	0.17 271

DRN-Test	0.64 386	0.43 230	2.44 419	0.39 381	0.44 455	0.80 450	0.41 392	1.02 490	0.78 444	0.80 463	0.63 355	0.69 374	0.56 393	1.79 433	0.69 392	0.15 368	0.12 299	0.17 411	0.16 350	0.18 234	0.17 271

StereoAnything_RVC	0.35 114	1.25 507	1.82 248	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 22	0.43 47	0.37 52	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 64	0.46 173	0.14 1	0.11 224	0.09 184	0.08 29	0.05 1	0.76 523	0.18 291

AIO-test2	0.49 266	1.15 494	1.96 319	0.42 409	0.37 420	0.50 141	0.23 151	0.79 311	0.70 373	0.33 132	0.53 266	0.27 111	0.22 93	0.67 267	0.29 175	0.73 527	0.08 114	0.13 308	0.17 368	0.17 208	0.18 291

ours_stereo	0.27 48	0.25 69	1.21 84	0.25 70	0.17 110	0.35 36	0.23 151	0.38 18	0.35 28	0.20 27	0.31 107	0.23 63	0.17 30	0.41 132	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.22 301	0.18 291

fffy	0.28 55	0.24 64	1.19 78	0.27 116	0.15 55	0.37 45	0.22 120	0.42 39	0.32 11	0.20 27	0.29 84	0.26 100	0.20 73	0.44 152	0.20 49	0.08 31	0.10 226	0.10 128	0.08 77	0.22 301	0.18 291

rvit_105_1	0.44 199	0.54 286	1.46 128	0.36 332	0.24 261	0.51 150	0.45 421	0.75 256	0.74 412	0.45 196	0.44 183	0.44 220	0.36 238	0.62 248	0.38 257	0.20 441	0.18 410	0.18 431	0.22 425	0.18 234	0.18 291

RSM++	0.27 48	0.26 84	0.87 48	0.28 141	0.13 20	0.39 56	0.20 80	0.45 62	0.45 125	0.20 27	0.24 53	0.24 76	0.17 30	0.36 101	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.35 487	0.26 362	0.18 291

test_sample7	0.47 242	0.33 156	1.49 138	0.34 297	0.20 190	0.51 150	0.30 300	0.93 418	0.66 344	0.57 328	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.11 336	0.38 257	0.17 405	0.14 339	0.16 392	0.15 330	0.19 255	0.18 291

DLNR_Zeroshot_test	13.43 573	19.94 577	23.55 576	121.61 587	35.03 582	0.46 113	0.15 22	8.02 569	0.35 28	0.28 110	0.37 140	0.26 100	0.17 30	0.76 293	0.29 175	6.42 570	0.26 474	0.09 79	0.38 498	50.13 585	0.18 291

testlalala_base	0.46 227	0.30 133	1.82 248	0.34 297	0.27 308	0.55 197	0.21 99	0.85 350	0.32 11	0.32 130	0.39 157	0.31 135	0.23 108	0.30 50	0.28 160	0.95 536	0.30 487	0.09 79	0.21 417	1.03 531	0.18 291

Wz-Net-MNSev	0.65 395	0.97 456	2.19 370	0.36 332	0.33 380	0.90 475	0.60 470	0.92 410	0.81 457	0.75 451	0.72 421	0.73 395	0.65 432	1.39 365	0.71 397	0.16 389	0.13 319	0.14 344	0.14 305	0.24 329	0.18 291

ACRE	0.56 338	1.14 490	2.77 479	0.76 511	0.28 322	0.60 277	0.56 460	0.76 269	0.58 249	0.55 306	0.62 343	0.41 192	0.29 196	0.44 152	0.39 268	0.11 224	0.19 422	0.13 308	0.14 305	0.36 442	0.18 291

ADLNet2	0.68 411	0.84 407	3.19 521	0.33 266	0.36 409	0.64 346	0.37 371	0.89 384	0.79 449	0.54 288	0.65 380	0.93 467	0.48 362	2.07 479	0.56 356	0.13 307	0.11 273	0.11 193	0.11 206	0.33 419	0.18 291

GrayStereo	0.66 399	0.19 7	1.76 201	0.90 522	0.23 248	0.62 318	1.42 547	0.62 182	0.60 261	0.72 442	0.78 436	0.56 299	3.07 551	0.60 245	0.26 142	0.09 69	0.08 114	0.10 128	0.21 417	0.11 69	0.18 291

AF-Net	0.69 416	0.92 430	2.21 372	0.41 398	0.40 438	0.68 385	0.40 386	1.02 490	0.86 467	0.69 429	1.03 484	1.04 491	0.84 473	1.19 346	0.78 412	0.22 460	0.14 339	0.25 475	0.17 368	0.30 394	0.18 291

Nwc_Net	0.68 411	0.83 405	2.53 437	0.41 398	0.39 429	0.77 435	0.38 378	1.01 487	0.70 373	0.60 369	0.99 477	0.98 478	0.68 442	1.41 369	0.63 376	0.23 463	0.15 364	0.23 463	0.25 438	0.23 314	0.18 291

DISCO	0.57 344	0.34 169	1.87 272	0.45 434	0.34 388	0.84 459	0.35 356	0.84 343	0.78 444	0.59 360	0.63 355	1.06 495	0.53 381	1.10 333	0.82 419	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.10 144	0.22 301	0.18 291

w-ln-seven-2	0.68 411	1.13 488	2.46 422	0.36 332	0.27 308	0.65 360	0.44 414	0.87 369	0.83 461	0.69 429	0.75 429	0.72 391	0.63 428	1.56 392	1.15 460	0.13 307	0.13 319	0.15 373	0.14 305	0.35 437	0.19 307

ACV-stereo	0.66 399	0.76 371	2.86 486	0.32 244	0.25 279	1.01 489	0.60 470	0.59 166	0.52 185	0.41 170	0.45 187	1.55 525	0.94 489	1.40 368	0.69 392	0.14 349	0.13 319	0.12 249	0.11 206	0.20 270	0.19 307

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 277	0.33 156	0.93 55	0.26 100	0.22 228	0.46 113	0.20 80	1.10 509	1.34 523	3.16 559	0.32 112	0.22 55	0.20 73	0.30 50	0.22 87	0.10 161	0.09 184	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.19 307

MyStereo07	0.34 103	0.40 212	1.46 128	0.29 171	0.23 248	0.60 277	0.31 313	0.53 127	0.42 96	0.25 84	0.25 60	0.20 45	0.26 149	0.57 230	0.19 27	0.09 69	0.18 410	0.12 249	0.11 206	0.16 186	0.19 307

MyStereo04	0.48 248	0.40 212	2.65 460	0.29 171	0.23 248	0.60 277	0.31 313	0.83 332	0.75 425	0.47 206	0.36 137	0.53 277	0.42 309	0.53 218	0.39 268	0.09 69	0.18 410	0.12 249	0.11 206	0.16 186	0.19 307

AE-Stereo	0.42 183	0.29 121	1.65 162	0.43 413	0.47 471	0.56 212	0.23 151	0.86 360	0.46 134	0.31 121	0.41 166	0.43 209	0.24 119	0.34 86	0.24 121	0.09 69	0.48 521	0.11 193	0.45 511	0.22 301	0.19 307

CBFPSM	0.56 338	0.91 429	1.82 248	0.28 141	0.23 248	0.71 400	0.37 371	0.72 230	0.64 316	0.50 243	0.49 230	1.03 488	0.83 470	0.62 248	1.35 477	0.10 161	0.12 299	0.10 128	0.10 144	0.18 234	0.19 307

ToySt	0.44 199	0.61 309	1.89 281	0.29 171	0.18 144	0.55 197	0.35 356	0.67 208	0.53 204	0.39 159	0.50 238	0.59 315	0.43 319	0.51 208	0.49 324	0.10 161	0.12 299	0.13 308	0.16 350	0.24 329	0.19 307

anonymousa	0.48 248	0.46 252	2.44 419	0.29 171	0.34 388	0.61 298	0.25 204	0.66 199	0.54 216	0.53 275	0.77 435	0.73 395	0.46 345	0.33 76	0.31 205	0.10 161	0.09 184	0.12 249	0.29 456	0.10 50	0.19 307

Wz-Net-LNSev	0.59 357	0.96 448	2.47 427	0.34 297	0.37 420	0.79 444	0.44 414	0.86 360	0.77 439	0.61 378	0.67 385	0.79 422	0.56 393	0.64 253	0.62 374	0.15 368	0.14 339	0.12 249	0.12 244	0.18 234	0.19 307

CIPLG	0.56 338	1.19 500	2.46 422	0.80 515	0.31 359	0.61 298	0.57 464	0.76 269	0.57 238	0.56 317	0.63 355	0.41 192	0.30 204	0.45 164	0.40 276	0.11 224	0.20 433	0.13 308	0.13 277	0.35 437	0.19 307

IPLGR_C	0.58 349	1.25 507	2.72 469	0.80 515	0.31 359	0.60 277	0.61 474	0.76 269	0.58 249	0.56 317	0.62 343	0.41 192	0.31 212	0.43 143	0.40 276	0.11 224	0.22 448	0.13 308	0.15 330	0.35 437	0.19 307

DeepStereo_RVC	0.44 199	0.28 111	1.92 295	0.49 454	0.17 110	0.60 277	0.59 468	0.50 96	0.52 185	0.49 236	0.45 187	0.39 178	0.86 477	0.45 164	0.33 226	0.11 224	0.08 114	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.19 307

GEStereo_RVC	0.54 318	0.87 417	1.95 310	0.47 444	0.25 279	0.62 318	0.37 371	1.00 478	0.74 412	0.53 275	0.54 278	0.59 315	0.44 327	1.10 333	0.46 304	0.15 368	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.26 362	0.19 307

raftrobust	0.38 136	0.68 347	1.54 146	0.32 244	0.46 469	0.52 169	0.21 99	0.56 149	0.42 96	0.52 265	0.35 131	0.31 135	0.33 222	0.37 110	0.30 193	0.10 161	0.11 273	0.08 29	0.07 51	0.21 284	0.19 307

StereoDRNet	0.64 386	0.88 421	2.35 401	0.41 398	0.45 463	0.73 413	0.47 432	0.94 427	0.74 412	0.75 451	0.54 278	0.74 401	0.47 353	1.70 416	0.72 401	0.15 368	0.14 339	0.15 373	0.14 305	0.20 270	0.19 307

z-mn7	0.80 462	1.52 526	2.62 455	0.36 332	0.28 322	1.01 489	0.48 436	0.90 390	1.29 521	0.69 429	1.35 508	0.85 444	0.59 407	2.03 473	1.09 452	0.14 349	0.12 299	0.14 344	0.12 244	0.32 410	0.20 323

w-ln-seven	0.74 444	1.05 476	2.54 443	0.37 355	0.34 388	1.03 492	0.47 432	1.00 478	1.08 504	0.90 483	0.85 453	0.85 444	0.57 398	1.37 363	1.26 471	0.14 349	0.13 319	0.16 392	0.15 330	0.31 402	0.20 323

fffft	0.29 64	0.21 20	1.10 69	0.24 52	0.15 55	0.42 80	0.24 184	0.42 39	0.38 57	0.21 33	0.18 16	0.20 45	0.16 23	0.44 152	0.70 394	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.28 378	0.20 323
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 64	0.26 84	1.03 61	0.25 70	0.14 32	0.46 113	0.22 120	0.36 12	0.38 57	0.23 59	0.23 44	0.21 53	0.18 47	0.45 164	0.60 369	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.20 270	0.20 323

DCVSM-stereo	0.49 266	0.29 121	2.49 430	0.29 171	0.22 228	0.53 176	0.52 444	0.58 158	0.49 160	0.69 429	0.46 195	0.79 422	0.48 362	0.53 218	0.42 284	0.13 307	0.14 339	0.15 373	0.12 244	0.20 270	0.20 323

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 371	0.61 309	3.35 531	0.33 266	0.58 495	0.66 367	0.20 80	0.98 458	0.55 223	0.73 446	0.52 255	0.99 481	0.65 432	0.58 233	0.29 175	0.10 161	0.16 381	0.10 128	0.41 506	0.29 383	0.20 323

MyStereo06	0.54 318	0.41 218	2.68 463	0.30 188	0.23 248	0.60 277	0.30 300	0.81 319	0.44 110	0.84 475	0.52 255	0.78 417	0.58 404	0.48 189	1.10 453	0.09 69	0.17 399	0.12 249	0.10 144	0.16 186	0.20 323

MyStereo05	0.49 266	0.41 218	2.72 469	0.30 188	0.23 248	0.60 277	0.30 300	0.82 326	0.77 439	0.52 265	0.37 140	0.51 269	0.42 309	0.52 212	0.38 257	0.09 69	0.17 399	0.12 249	0.10 144	0.16 186	0.20 323

PSMNet-ADL	0.51 294	0.38 198	1.65 162	0.35 313	0.21 203	0.67 373	0.26 226	0.74 245	0.55 223	0.42 175	0.52 255	0.70 384	0.45 331	1.91 461	0.57 360	0.15 368	0.13 319	0.11 193	0.13 277	0.15 150	0.20 323

PFNet	0.60 363	0.33 156	2.47 427	0.41 398	0.55 488	0.62 318	0.27 251	0.61 178	0.63 308	0.61 378	0.56 299	0.45 229	0.32 218	1.88 458	1.14 458	0.28 489	0.09 184	0.12 249	0.16 350	0.26 362	0.20 323

GANet	0.75 447	0.84 407	2.01 328	0.40 391	0.25 279	0.74 417	0.66 483	0.87 369	0.73 408	0.71 439	1.07 489	0.84 440	0.59 407	2.71 531	1.15 460	0.17 405	0.16 381	0.44 511	0.16 350	0.31 402	0.20 323

zh-mn7	0.80 462	1.54 527	3.00 503	0.35 313	0.27 308	0.72 406	0.41 392	0.93 418	1.11 509	1.00 494	1.28 500	0.75 407	0.57 398	1.87 450	1.18 463	0.16 389	0.13 319	0.14 344	0.14 305	0.26 362	0.21 334

YMNet	0.62 376	0.72 360	1.93 298	0.41 398	0.41 445	0.87 469	0.43 403	0.87 369	0.71 383	0.74 449	0.81 440	0.83 435	0.46 345	0.86 310	0.93 427	0.19 431	0.22 448	0.20 445	0.17 368	0.41 474	0.21 334

YMNet_1	0.62 376	0.72 360	1.93 298	0.41 398	0.41 445	0.87 469	0.43 403	0.87 369	0.71 383	0.74 449	0.81 440	0.83 435	0.46 345	0.86 310	0.93 427	0.19 431	0.22 448	0.20 445	0.17 368	0.41 474	0.21 334

HART	0.38 136	0.53 281	1.66 166	0.26 100	0.15 55	0.30 15	0.19 61	0.67 208	0.46 134	0.29 114	0.52 255	0.38 172	0.16 23	0.41 132	0.20 49	0.08 31	0.68 536	0.09 79	0.07 51	0.34 426	0.21 334

GwcNet-ADL	0.50 277	0.74 368	2.90 494	0.31 215	0.20 190	0.58 248	0.29 292	0.87 369	0.64 316	0.47 206	0.47 201	0.56 299	0.33 222	0.46 173	0.46 304	0.13 307	0.12 299	0.09 79	0.09 108	0.14 133	0.21 334

DRaft	0.62 376	0.38 198	1.76 201	0.24 52	0.16 82	0.64 346	0.66 483	0.53 127	0.53 204	0.67 420	0.99 477	0.38 172	1.00 494	1.44 371	2.10 513	0.10 161	0.14 339	0.10 128	0.14 305	0.18 234	0.21 334

ADLNet	0.60 363	0.71 356	1.95 310	0.35 313	0.34 388	0.67 373	0.34 348	0.90 390	0.74 412	0.68 427	0.62 343	0.80 425	0.45 331	1.78 429	0.64 381	0.14 349	0.11 273	0.14 344	0.14 305	0.29 383	0.21 334

ARAFT	0.60 363	1.23 504	3.10 511	0.28 141	0.16 82	0.64 346	0.36 363	0.90 390	0.67 353	0.61 378	0.49 230	0.55 287	0.31 212	1.24 354	0.32 216	0.10 161	0.08 114	0.14 344	0.13 277	0.37 450	0.21 334

ADCRef	0.80 462	0.96 448	2.29 390	0.37 355	0.35 401	0.96 482	0.51 441	0.87 369	0.75 425	0.88 479	0.83 446	0.61 323	1.36 518	1.02 325	3.27 538	0.13 307	0.11 273	0.17 411	0.19 401	0.25 342	0.21 334

PS-NSSS	0.63 382	1.00 466	1.81 242	0.30 188	0.31 359	0.63 335	0.34 348	0.98 458	0.69 364	0.54 288	0.74 426	0.51 269	0.41 292	2.43 510	0.48 319	0.24 471	0.17 399	0.27 479	0.18 381	0.27 372	0.21 334

StereoDRNet-Refined	0.50 277	0.41 218	1.50 141	0.33 266	0.21 203	0.68 385	0.26 226	0.81 319	0.68 355	0.67 420	0.68 393	0.73 395	0.42 309	1.10 333	0.59 367	0.11 224	0.08 114	0.14 344	0.14 305	0.25 342	0.21 334
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.61 371	0.72 360	1.66 166	0.37 355	0.27 308	0.67 373	0.47 432	0.89 384	0.71 383	0.78 460	0.70 412	0.81 428	0.53 381	1.70 416	0.76 408	0.21 447	0.16 381	0.16 392	0.15 330	0.20 270	0.21 334

LALA_ROB	0.60 363	0.76 371	1.69 171	0.36 332	0.29 330	0.79 444	0.55 455	0.94 427	0.77 439	0.81 468	0.67 385	0.94 471	0.49 369	0.99 321	0.73 404	0.21 447	0.15 364	0.20 445	0.18 381	0.23 314	0.21 334

PWCDC_ROB	0.72 432	1.06 478	2.09 345	0.47 444	0.36 409	0.78 440	0.26 226	0.98 458	1.34 523	0.61 378	2.07 525	0.64 339	0.61 420	0.83 305	0.71 397	0.31 495	0.14 339	0.15 373	0.12 244	0.60 512	0.21 334

MM-Stereo_test2	0.38 136	0.28 111	2.46 422	0.43 413	0.15 55	0.50 141	0.25 204	0.47 77	0.38 57	0.33 132	0.26 67	0.23 63	0.22 93	0.34 86	0.29 175	0.08 31	0.09 184	0.09 79	0.10 144	0.36 442	0.22 348

Reg-Stereo(zero)	0.46 227	0.17 1	2.10 349	0.24 52	0.34 388	0.51 150	0.42 396	0.50 96	0.54 216	0.37 145	0.46 195	0.54 283	0.60 411	0.43 143	1.10 453	0.08 31	0.09 184	0.08 29	0.22 425	0.12 80	0.22 348

AIO-test1	0.45 217	0.87 417	2.27 386	0.33 266	0.33 380	0.50 141	0.22 120	0.74 245	0.66 344	0.29 114	0.41 166	0.29 127	0.22 93	0.73 286	0.29 175	0.09 69	0.08 114	0.12 249	0.14 305	0.30 394	0.22 348

DDVS	0.62 376	0.40 212	1.40 117	2.21 557	0.35 401	0.87 469	1.00 521	0.69 215	0.50 170	0.53 275	0.56 299	0.90 460	0.37 252	1.22 349	0.47 313	0.15 368	0.14 339	0.14 344	0.12 244	0.19 255	0.22 348

UGAM-zero	0.63 382	0.39 207	2.49 430	0.30 188	0.49 474	0.67 373	0.19 61	0.91 401	0.45 125	0.77 458	0.45 187	1.16 508	0.82 469	2.05 476	0.29 175	0.09 69	0.15 364	0.09 79	0.44 510	0.11 69	0.22 348

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 420	0.65 337	3.45 532	0.50 456	0.60 502	0.75 423	0.23 151	0.96 445	0.60 261	0.76 454	1.30 503	0.81 428	0.60 411	0.57 230	0.82 419	0.10 161	0.16 381	0.11 193	0.43 509	0.31 402	0.22 348

ff7	0.32 88	0.52 276	1.38 112	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.23 44	0.20 45	0.23 108	0.48 189	0.19 27	0.09 69	0.08 114	0.10 128	0.18 381	0.23 314	0.22 348

IGEVStereo-DCA	0.33 95	0.34 169	1.38 112	0.27 116	0.16 82	0.45 95	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.21 27	0.26 100	0.25 135	0.64 253	0.52 337	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.18 381	0.16 186	0.22 348

ffff	0.32 88	0.52 276	1.38 112	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.23 44	0.20 45	0.23 108	0.48 189	0.19 27	0.09 69	0.08 114	0.10 128	0.18 381	0.23 314	0.22 348

11t	0.32 88	0.52 276	1.38 112	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.23 44	0.20 45	0.23 108	0.48 189	0.19 27	0.09 69	0.08 114	0.10 128	0.18 381	0.23 314	0.22 348

DCANet-4	0.40 157	0.27 90	2.21 372	0.25 70	0.14 32	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.72 393	0.54 288	0.47 201	0.28 120	0.37 252	0.37 110	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 348

ccc-4	0.32 88	0.52 276	1.38 112	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.23 44	0.20 45	0.23 108	0.48 189	0.19 27	0.09 69	0.08 114	0.10 128	0.18 381	0.23 314	0.22 348

fff	0.43 189	0.77 380	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.75 425	0.54 288	0.47 201	0.31 135	0.65 432	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 348

csc	0.43 189	0.77 380	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.75 425	0.54 288	0.47 201	0.31 135	0.65 432	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 348

cscssc	0.43 189	0.77 380	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.75 425	0.54 288	0.47 201	0.31 135	0.65 432	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 348

EAI-Stereo	0.78 458	0.25 69	1.67 168	0.54 474	0.59 497	1.95 537	2.05 553	1.11 513	0.64 316	0.95 491	1.49 512	0.50 266	0.67 439	0.59 239	1.44 484	0.09 69	0.19 422	0.09 79	0.49 515	0.13 110	0.22 348

Syn2CoEx	0.70 420	1.07 481	2.74 475	0.43 413	0.30 341	0.64 346	0.42 396	0.99 470	0.78 444	0.62 389	0.78 436	0.74 401	0.72 451	1.92 465	0.61 372	0.20 441	0.17 399	0.19 437	0.15 330	0.29 383	0.22 348

RP	0.67 404	0.82 401	1.94 307	0.43 413	0.44 455	0.65 360	0.45 421	0.89 384	0.82 458	0.66 416	0.92 464	0.99 481	0.76 461	1.55 391	0.66 384	0.25 476	0.18 410	0.23 463	0.20 411	0.31 402	0.22 348

NCC-stereo	0.79 460	0.94 438	2.42 413	0.59 492	0.45 463	1.90 535	0.46 424	0.99 470	0.72 393	0.64 407	0.84 449	0.91 462	0.73 454	1.80 437	1.00 440	0.27 485	0.19 422	0.23 463	0.31 471	0.24 329	0.22 348

Abc-Net	0.79 460	0.94 438	2.42 413	0.59 492	0.45 463	1.90 535	0.46 424	0.99 470	0.72 393	0.64 407	0.84 449	0.91 462	0.73 454	1.80 437	1.00 440	0.27 485	0.19 422	0.23 463	0.31 471	0.24 329	0.22 348
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.99 491	0.79 390	2.43 417	0.39 381	0.32 367	1.50 520	1.90 551	0.92 410	0.97 489	1.26 520	1.27 499	1.00 483	1.42 523	1.14 342	3.31 539	0.17 405	0.14 339	0.22 456	0.21 417	0.30 394	0.22 348

AANet_RVC	0.68 411	1.00 466	2.09 345	0.33 266	0.25 279	0.58 248	0.32 336	0.81 319	0.80 452	0.61 378	0.94 469	0.80 425	0.41 292	2.46 512	1.02 446	0.36 503	0.14 339	0.10 128	0.09 108	0.23 314	0.22 348

PWC_ROB	0.70 420	0.94 438	1.88 274	0.39 381	0.39 429	0.62 318	0.30 300	0.98 458	0.94 485	0.91 485	1.29 502	0.77 414	0.62 425	1.62 407	1.03 448	0.18 416	0.11 273	0.18 431	0.13 277	0.51 501	0.22 348

pmcnn	1.32 517	1.05 476	2.77 479	0.74 510	1.43 546	0.72 406	0.56 460	0.96 445	0.91 481	0.99 493	2.92 548	6.01 561	0.70 446	2.38 501	3.32 540	0.13 307	0.10 226	0.08 29	0.06 9	0.34 426	0.22 348

AIO_test	0.39 151	0.37 188	1.19 78	0.73 508	0.67 509	0.35 36	0.25 204	0.47 77	0.34 22	0.34 134	0.22 38	0.33 149	0.17 30	1.31 357	0.19 27	0.11 224	0.15 364	0.08 29	0.21 417	0.15 150	0.23 372

ITSA-stereo	0.48 248	0.33 156	1.20 82	0.33 266	0.18 144	0.60 277	0.29 292	0.94 427	0.80 452	0.50 243	0.49 230	0.53 277	0.59 407	1.25 355	0.64 381	0.15 368	0.12 299	0.17 411	0.16 350	0.18 234	0.23 372

rvit_stereo_0075_2	0.40 157	0.40 212	1.88 274	0.33 266	0.32 367	0.41 68	0.22 120	0.58 158	0.53 204	0.38 153	0.51 242	0.40 186	0.27 167	0.44 152	0.29 175	0.20 441	0.15 364	0.22 456	0.15 330	0.18 234	0.23 372

DualNet (step1)	0.59 357	0.62 315	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 385	0.31 313	0.93 418	0.66 344	0.57 328	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.11 336	0.38 257	0.61 519	0.14 339	0.87 529	0.56 524	0.25 342	0.23 372

test_sample9	0.94 486	0.62 315	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 385	0.31 313	0.93 418	0.66 344	0.57 328	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.91 461	2.55 525	0.61 519	4.16 566	0.87 529	0.56 524	0.25 342	0.23 372

test_sample8	1.12 501	0.62 315	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 385	0.31 313	0.95 440	0.61 278	1.18 514	0.56 299	2.53 538	1.31 513	1.91 461	2.55 525	0.61 519	4.16 566	0.87 529	0.56 524	0.25 342	0.23 372

ADStereo(finetuned)	0.45 217	0.77 380	2.12 353	0.25 70	0.14 32	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.72 393	0.54 288	0.48 213	0.31 135	0.76 461	0.37 110	0.38 257	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 110	0.23 372

CRE-IMP	0.41 164	0.22 35	1.76 201	0.48 452	0.17 110	0.79 444	0.69 491	0.52 118	0.52 185	0.47 206	0.42 170	0.45 229	0.26 149	0.41 132	0.31 205	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.09 108	0.17 208	0.23 372

pcwnet_v2	0.64 386	0.49 267	4.41 549	0.32 244	0.27 308	0.60 277	0.25 204	0.97 454	0.88 474	0.59 360	0.70 412	0.63 330	0.55 389	0.66 266	0.37 250	0.17 405	0.15 364	0.15 373	0.14 305	0.21 284	0.23 372

DCANet	0.42 183	0.77 380	1.95 310	0.25 70	0.14 32	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.72 393	0.54 288	0.48 213	0.31 135	0.41 292	0.36 101	0.39 268	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 110	0.23 372

APVNet	0.70 420	0.67 345	2.71 467	0.38 371	0.36 409	0.85 463	0.43 403	0.91 401	0.68 355	0.55 306	0.69 402	0.75 407	0.55 389	2.31 495	0.78 412	0.17 405	0.17 399	0.24 470	0.19 401	0.33 419	0.23 372

ETE_ROB	0.60 363	0.71 356	1.55 148	0.37 355	0.25 279	0.69 391	0.51 441	1.47 531	0.70 373	0.80 463	0.69 402	0.85 444	0.49 369	1.36 362	0.58 365	0.16 389	0.13 319	0.19 437	0.16 350	0.21 284	0.23 372

HBP-ISP	0.76 450	1.30 512	3.19 521	0.35 313	0.26 294	0.85 463	0.54 452	1.03 497	0.72 393	0.80 463	0.69 402	0.68 367	0.83 470	2.04 475	0.44 299	0.23 463	0.24 459	0.29 489	0.25 438	0.28 378	0.24 384

Wz-Net-SNSev	0.76 450	1.32 516	3.11 513	0.40 391	0.31 359	0.71 400	0.60 470	0.98 458	0.87 470	0.67 420	0.83 446	0.96 474	0.60 411	1.67 412	0.97 433	0.16 389	0.15 364	0.16 392	0.17 368	0.36 442	0.24 384

AASNet	0.56 338	1.03 474	2.34 398	0.37 355	0.33 380	0.65 360	0.29 292	0.96 445	0.73 408	0.54 288	0.60 331	0.55 287	0.38 259	0.59 239	0.58 365	0.14 349	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.43 482	0.24 384

SACVNet	0.60 363	0.74 368	1.90 286	0.37 355	0.28 322	0.64 346	0.37 371	0.86 360	0.61 278	0.65 414	0.62 343	0.69 374	0.44 327	2.08 480	0.42 284	0.18 416	0.14 339	0.16 392	0.15 330	0.38 457	0.24 384

NRIStereo	0.46 227	0.25 69	1.77 210	0.47 444	0.16 82	0.95 481	0.74 499	0.51 104	0.56 234	0.48 224	0.39 157	0.59 315	0.29 196	0.77 297	0.32 216	0.11 224	0.13 319	0.11 193	0.09 108	0.21 284	0.24 384

GwcNet	0.69 416	0.71 356	3.12 514	0.36 332	0.45 463	0.81 451	0.44 414	0.86 360	0.84 464	0.60 369	0.74 426	0.82 433	0.49 369	1.65 409	0.66 384	0.16 389	0.15 364	0.15 373	0.15 330	0.31 402	0.24 384

FADNet	0.64 386	1.22 503	2.06 337	0.32 244	0.30 341	0.66 367	0.29 292	0.88 378	0.72 393	0.44 186	0.48 213	0.66 351	0.57 398	1.84 447	0.45 303	0.46 511	0.20 433	0.17 411	0.19 401	0.59 509	0.24 384

stereogan	0.69 416	0.51 275	2.44 419	0.39 381	0.39 429	1.01 489	0.41 392	0.94 427	0.92 484	0.73 446	0.85 453	1.15 506	0.69 444	1.57 396	0.53 341	0.19 431	0.18 410	0.20 445	0.16 350	0.36 442	0.24 384

NCCL2	0.65 395	0.94 438	1.96 319	0.43 413	0.30 341	0.71 400	0.68 489	0.84 343	0.65 329	0.70 435	0.60 331	0.86 450	0.54 384	1.56 392	0.57 360	0.20 441	0.16 381	0.67 523	0.25 438	0.22 301	0.24 384

ISRNet	0.47 242	0.44 241	1.55 148	0.37 355	0.31 359	0.49 133	0.19 61	0.75 256	0.66 344	0.63 397	0.71 416	0.67 360	0.39 273	0.58 233	0.44 299	0.23 463	0.16 381	0.21 453	0.20 411	0.21 284	0.25 393

rrr	0.46 227	0.34 169	3.08 508	0.27 116	0.16 82	0.45 95	0.28 268	1.09 508	0.51 178	0.24 66	0.21 27	0.26 100	0.25 135	0.64 253	0.52 337	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.29 456	0.16 186	0.25 393

AEACV	0.33 95	0.24 64	1.44 125	0.28 141	0.35 401	0.47 118	0.21 99	0.43 47	0.28 4	0.26 98	0.25 60	0.22 55	0.38 259	0.30 50	0.18 15	0.09 69	0.35 497	0.09 79	0.36 495	0.23 314	0.25 393

iRaft-Stereo_20w	0.58 349	0.39 207	1.96 319	0.45 434	0.32 367	0.92 479	0.57 464	1.14 514	0.56 234	0.81 468	0.40 162	0.55 287	0.69 444	0.65 263	1.04 449	0.09 69	0.16 381	0.09 79	0.36 495	0.17 208	0.25 393

FINET	0.65 395	0.95 445	3.06 507	0.35 313	0.40 438	0.58 248	0.48 436	0.92 410	1.10 507	0.57 328	0.68 393	0.47 250	0.44 327	1.15 344	0.60 369	0.23 463	0.21 442	0.17 411	0.15 330	0.26 362	0.25 393

FAT-Stereo	0.70 420	0.54 286	2.88 488	0.36 332	0.29 330	0.62 318	0.54 452	0.97 454	0.87 470	0.76 454	0.92 464	0.94 471	0.80 466	1.84 447	0.57 360	0.18 416	0.19 422	0.17 411	0.16 350	0.22 301	0.25 393

SuperB	1.15 505	1.14 490	5.43 556	0.36 332	0.26 294	0.81 451	0.89 512	0.88 378	1.17 513	0.67 420	0.68 393	0.63 330	1.39 521	1.74 423	3.37 541	0.15 368	0.12 299	0.17 411	0.16 350	2.80 560	0.25 393

DeepPrunerF	0.86 475	0.86 414	2.91 495	0.45 434	0.50 475	0.64 346	0.48 436	1.14 514	2.64 551	0.63 397	0.61 338	0.65 344	0.62 425	2.21 490	1.31 474	0.23 463	0.19 422	0.30 490	0.28 453	0.36 442	0.25 393

ADCP+	0.94 486	1.12 485	3.14 515	0.34 297	0.39 429	1.06 495	0.79 504	0.89 384	0.80 452	0.66 416	0.67 385	0.85 444	1.55 528	0.93 315	4.55 553	0.13 307	0.11 273	0.16 392	0.15 330	0.26 362	0.25 393

NVstereo2D	0.58 349	0.40 212	2.03 335	0.35 313	0.35 401	0.69 391	0.39 383	0.91 401	0.80 452	0.47 206	0.53 266	0.67 360	0.46 345	1.99 471	0.48 319	0.19 431	0.11 273	0.17 411	0.13 277	0.25 342	0.25 393

MIM_Stereo	0.41 164	0.60 305	1.88 274	0.31 215	0.21 203	0.50 141	0.19 61	0.64 191	0.44 110	0.43 180	0.53 266	0.43 209	0.27 167	0.51 208	0.28 160	0.08 31	0.14 339	0.11 193	0.10 144	0.26 362	0.26 403

TestStereo1	0.49 266	0.81 397	1.85 259	0.39 381	0.57 493	0.56 212	0.34 348	0.75 256	0.69 364	0.44 186	0.63 355	0.35 159	0.42 309	0.64 253	0.29 175	0.10 161	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.33 419	0.26 403

SA-5K	0.49 266	0.81 397	1.85 259	0.39 381	0.57 493	0.56 212	0.34 348	0.75 256	0.69 364	0.44 186	0.63 355	0.35 159	0.42 309	0.64 253	0.29 175	0.10 161	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.33 419	0.26 403

test-1	0.44 199	0.48 264	1.69 171	0.30 188	0.27 308	0.50 141	0.28 268	0.80 315	0.43 106	0.40 161	0.54 278	0.41 192	0.24 119	0.31 57	1.16 462	0.09 69	0.20 433	0.10 128	0.17 368	0.11 69	0.26 403

test_xeample3	0.46 227	0.34 169	2.99 502	0.37 355	0.16 82	0.49 133	0.33 344	1.06 503	0.44 110	0.25 84	0.23 44	0.24 76	0.25 135	0.49 199	0.56 356	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.40 503	0.17 208	0.26 403

edge stereo	0.81 469	0.73 365	3.30 527	0.37 355	1.21 543	0.62 318	0.39 383	0.93 418	0.79 449	0.80 463	0.88 459	1.14 505	0.71 448	2.18 488	0.71 397	0.21 447	0.20 433	0.26 478	0.18 381	0.38 457	0.26 403

MeshStereo	1.21 510	1.15 494	3.01 504	0.34 297	0.28 322	1.10 503	0.69 491	1.35 526	1.01 495	2.71 553	2.41 536	2.96 541	1.45 524	2.80 535	1.40 482	0.22 460	0.22 448	0.22 456	0.19 401	0.50 499	0.26 403
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
TCMNet	0.66 399	0.85 411	2.55 448	0.50 456	0.52 482	0.72 406	0.39 383	0.87 369	0.72 393	0.58 346	0.68 393	0.63 330	0.46 345	1.70 416	0.63 376	0.18 416	0.18 410	0.23 463	0.18 381	0.38 457	0.27 410

anonymousdsp2	0.34 103	0.24 64	1.16 75	0.28 141	0.15 55	0.57 230	0.23 151	0.79 311	0.47 151	0.38 153	0.37 140	0.40 186	0.25 135	0.47 184	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.13 277	0.19 255	0.27 410

Anonymous_2	0.74 444	0.32 150	1.65 162	0.33 266	0.30 341	0.67 373	0.32 336	0.69 215	0.46 134	0.48 224	0.41 166	0.84 440	0.58 404	0.51 208	0.40 276	0.32 496	0.38 503	1.43 551	3.69 567	0.80 526	0.27 410

RGC	0.71 429	0.97 456	2.18 368	0.44 420	0.44 455	0.73 413	0.40 386	0.94 427	0.71 383	0.71 439	1.04 487	1.01 484	0.71 448	1.74 423	0.70 394	0.23 463	0.18 410	0.28 482	0.26 445	0.29 383	0.27 410

RYNet	0.70 420	0.56 297	2.25 383	0.35 313	0.41 445	0.86 465	0.43 403	0.94 427	0.82 458	0.62 389	0.53 266	0.91 462	0.60 411	2.70 529	1.00 440	0.14 349	0.11 273	0.16 392	0.14 305	0.25 342	0.27 410

PSMNet_ROB	0.66 399	1.01 470	2.33 396	0.38 371	0.31 359	0.72 406	0.55 455	0.86 360	0.69 364	0.54 288	0.60 331	0.75 407	0.47 353	2.00 472	0.82 419	0.17 405	0.13 319	0.19 437	0.19 401	0.24 329	0.27 410

GASNet	0.73 441	1.47 524	3.04 505	0.47 444	0.33 380	0.57 230	0.34 348	0.91 401	0.75 425	0.58 346	0.58 313	0.74 401	0.55 389	2.03 473	0.65 383	0.21 447	0.15 364	0.19 437	0.17 368	0.51 501	0.28 416

WZ-Net	0.92 484	1.31 513	3.76 537	0.41 398	0.36 409	0.86 465	0.71 495	1.00 478	1.06 502	0.82 472	0.92 464	1.06 495	1.05 499	2.16 487	1.61 491	0.19 431	0.13 319	0.15 373	0.16 350	0.32 410	0.28 416

test-3	0.43 189	0.20 12	1.70 175	0.34 297	0.32 367	0.45 95	0.23 151	0.71 225	0.46 134	0.51 256	0.29 84	0.45 229	0.21 84	0.59 239	0.98 434	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 487	0.29 383	0.28 416

test_3	0.44 199	0.20 12	1.70 175	0.36 332	0.32 367	0.47 118	0.30 300	0.73 241	0.49 160	0.50 243	0.30 96	0.45 229	0.22 93	0.59 239	0.98 434	0.08 31	0.10 226	0.11 193	0.35 487	0.29 383	0.28 416

FADNet-RVC	0.61 371	1.26 509	2.12 353	0.33 266	0.26 294	0.59 265	0.29 292	0.86 360	0.62 296	0.45 196	0.50 238	0.62 327	0.46 345	1.73 421	0.55 348	0.17 405	0.20 433	0.17 411	0.18 381	0.59 509	0.28 416

CBMV_ROB	0.76 450	0.42 225	2.68 463	0.33 266	0.22 228	0.74 417	0.47 432	0.96 445	0.76 434	1.04 499	0.96 472	0.88 456	0.93 486	2.06 477	1.19 464	0.22 460	0.24 459	0.27 479	0.25 438	0.25 342	0.28 416

zh-sn7	0.89 480	1.73 541	3.09 510	0.39 381	0.30 341	0.82 454	0.63 480	0.96 445	0.87 470	0.79 462	1.12 492	0.84 440	0.87 478	2.42 507	1.63 492	0.16 389	0.17 399	0.16 392	0.16 350	0.34 426	0.29 422

SCV	0.35 114	0.59 303	1.37 111	0.34 297	0.22 228	0.28 9	0.23 151	0.72 230	0.35 28	0.19 20	0.30 96	0.24 76	0.20 73	0.64 253	0.19 27	0.11 224	0.08 114	0.09 79	0.29 456	0.34 426	0.29 422

anonymousdsp	0.34 103	0.53 281	1.47 132	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.49 90	0.40 78	0.25 84	0.24 53	0.22 55	0.24 119	0.55 226	0.19 27	0.09 69	0.11 273	0.10 128	0.18 381	0.24 329	0.29 422

Selective-IGEV	0.29 64	0.23 51	1.28 94	0.27 116	0.30 341	0.35 36	0.20 80	0.56 149	0.38 57	0.21 33	0.30 96	0.22 55	0.18 47	0.37 110	0.18 15	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 330	0.16 186	0.29 422

IGEV-Stereo	0.34 103	0.54 286	1.47 132	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.49 90	0.40 78	0.25 84	0.24 53	0.22 55	0.24 119	0.54 222	0.19 27	0.09 69	0.10 226	0.10 128	0.18 381	0.24 329	0.29 422
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_1	0.43 189	0.20 12	1.70 175	0.34 297	0.32 367	0.45 95	0.23 151	0.71 225	0.46 134	0.50 243	0.29 84	0.45 229	0.21 84	0.59 239	0.98 434	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 487	0.29 383	0.29 422

RAFT + AFF	0.64 386	1.20 501	1.95 310	0.34 297	0.33 380	0.67 373	0.52 444	0.99 470	0.74 412	0.53 275	0.58 313	0.57 305	0.80 466	1.76 426	0.51 334	0.12 277	0.27 480	0.15 373	0.14 305	0.43 482	0.29 422

psmorigin	1.36 521	0.60 305	13.80 571	0.37 355	0.29 330	0.62 318	0.33 344	0.77 280	0.61 278	0.96 492	0.88 459	1.17 509	0.73 454	4.00 553	0.86 423	0.19 431	0.22 448	0.17 411	0.18 381	0.24 329	0.29 422

ADCMid	0.96 490	1.32 516	2.74 475	0.38 371	0.35 401	0.99 485	0.58 466	0.94 427	0.86 467	1.23 516	1.01 480	1.01 484	1.00 494	1.05 329	3.97 546	0.21 447	0.19 422	0.42 509	0.32 477	0.40 471	0.29 422

DANet	0.80 462	0.65 337	2.21 372	1.19 539	0.48 473	0.74 417	1.25 536	0.89 384	1.53 532	0.89 481	0.71 416	0.96 474	0.56 393	1.83 442	0.96 432	0.18 416	0.16 381	0.19 437	0.16 350	0.26 362	0.29 422
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PSMNet-RUCA	0.58 349	0.82 401	1.89 281	0.59 492	0.56 490	0.64 346	0.36 363	0.84 343	0.69 364	0.51 256	0.68 393	0.53 277	0.43 319	0.56 229	0.43 293	0.34 500	0.18 410	0.44 511	0.29 456	0.48 494	0.30 432

4D-IteraStereo	0.44 199	0.96 448	2.63 456	0.27 116	0.30 341	0.45 95	0.25 204	0.52 118	0.50 170	0.40 161	0.31 107	0.40 186	0.19 64	0.35 92	0.32 216	0.09 69	0.06 20	0.12 249	0.11 206	0.19 255	0.30 432

ssnet_v2	0.55 330	0.60 305	1.86 267	0.32 244	0.22 228	0.72 406	0.44 414	0.94 427	0.74 412	0.63 397	0.54 278	0.81 428	0.47 353	0.77 297	0.70 394	0.16 389	0.14 339	0.14 344	0.14 305	0.30 394	0.30 432

ccnet	0.71 429	0.41 218	1.59 153	0.40 391	0.45 463	1.06 495	0.55 455	0.98 458	0.71 383	0.88 479	0.97 474	0.82 433	0.88 482	1.68 413	0.94 429	0.32 496	0.26 474	0.32 494	0.27 450	0.34 426	0.30 432

aanetorigin	0.77 454	0.80 392	2.59 451	0.43 413	0.44 455	0.58 248	1.01 523	0.57 152	0.68 355	1.53 532	1.23 497	0.81 428	1.08 502	1.07 330	1.07 450	0.18 416	0.15 364	0.17 411	0.21 417	0.54 506	0.30 432

RTSC	0.72 432	1.00 466	2.22 376	0.40 391	0.29 330	0.82 454	0.31 313	0.96 445	1.10 507	0.92 486	0.81 440	0.78 417	0.58 404	1.23 351	1.55 489	0.18 416	0.17 399	0.14 344	0.17 368	0.43 482	0.30 432

CSAN	1.25 514	1.12 485	3.04 505	0.51 461	0.37 420	1.06 495	1.15 532	1.22 519	1.08 504	1.17 512	1.91 523	1.04 491	1.31 513	5.96 562	2.43 523	0.26 480	0.22 448	0.24 470	0.24 431	0.31 402	0.30 432

MSMD_ROB	1.34 519	0.96 448	2.38 406	0.39 381	0.32 367	1.96 538	0.62 478	0.91 401	1.43 527	2.94 557	2.60 540	4.77 556	1.95 538	2.43 510	1.33 476	0.29 490	0.26 474	0.32 494	0.32 477	0.30 394	0.30 432

AIO-Stereo	0.30 74	0.27 90	1.25 90	0.27 116	0.24 261	0.37 45	0.20 80	0.52 118	0.36 45	0.21 33	0.30 96	0.23 63	0.14 10	0.31 57	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.38 498	0.19 255	0.31 440

LoS_RVC	0.29 64	0.33 156	1.19 78	0.25 70	0.34 388	0.43 84	0.22 120	0.42 39	0.32 11	0.22 43	0.33 120	0.23 63	0.24 119	0.31 57	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 440

G-Net	0.99 491	0.64 330	2.76 477	0.57 486	0.67 509	2.03 542	0.72 498	0.76 269	0.67 353	1.14 506	2.56 539	1.30 516	1.02 496	1.48 384	1.74 498	0.25 476	0.24 459	0.24 470	0.26 445	0.37 450	0.31 440

SHD	0.72 432	0.77 380	2.36 404	0.45 434	0.40 438	0.71 400	0.32 336	1.02 490	1.25 518	1.07 500	0.84 449	0.90 460	0.73 454	1.09 332	0.98 434	0.21 447	0.18 410	0.20 445	0.21 417	0.32 410	0.31 440

GANetREF_RVC	0.75 447	1.15 494	2.46 422	0.47 444	0.26 294	0.83 457	0.61 474	0.97 454	0.89 478	0.62 389	0.61 338	0.72 391	0.59 407	2.42 507	0.55 348	0.32 496	0.25 472	0.36 500	0.24 431	0.39 466	0.31 440
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
TRStereo	0.53 313	0.76 371	2.38 406	0.42 409	0.29 330	0.69 391	0.23 151	1.81 542	0.55 223	0.36 141	0.32 112	0.47 250	0.40 281	0.46 173	0.25 134	0.12 277	0.11 273	0.11 193	0.41 506	0.13 110	0.32 445

EDNetEfficient	1.27 515	0.70 354	4.05 545	0.64 500	0.98 530	0.94 480	1.40 544	0.85 350	1.75 539	2.34 548	1.33 506	1.05 493	2.21 542	1.58 400	4.15 549	0.15 368	0.19 422	0.14 344	0.27 450	0.38 457	0.32 445

RTS	1.21 510	1.31 513	6.39 559	0.52 465	0.51 480	1.61 524	0.79 504	1.03 497	1.37 525	1.13 504	1.30 503	1.10 501	0.85 474	2.65 525	2.08 510	0.21 447	0.24 459	0.18 431	0.18 381	0.43 482	0.32 445

RTSA	1.21 510	1.31 513	6.39 559	0.52 465	0.51 480	1.61 524	0.79 504	1.03 497	1.37 525	1.13 504	1.30 503	1.10 501	0.85 474	2.65 525	2.08 510	0.21 447	0.24 459	0.18 431	0.18 381	0.43 482	0.32 445

SANet	1.20 509	1.21 502	3.33 530	0.38 371	0.27 308	1.73 532	0.85 509	1.10 509	2.49 550	1.16 507	1.83 521	1.72 527	1.50 527	2.37 498	2.84 530	0.18 416	0.16 381	0.16 392	0.15 330	0.32 410	0.32 445

PDISCO_ROB	0.75 447	1.06 478	2.11 350	0.64 500	0.59 497	1.13 506	0.43 403	1.14 514	1.05 499	0.64 407	0.71 416	0.96 474	0.61 420	1.21 347	0.76 408	0.37 504	0.18 410	0.27 479	0.24 431	0.56 508	0.32 445

SGM-Forest	1.04 498	0.42 225	3.59 536	0.41 398	0.32 367	1.05 494	1.32 539	0.94 427	0.83 461	1.16 507	2.23 533	1.03 488	1.39 521	2.49 515	2.35 521	0.21 447	0.21 442	0.20 445	0.19 401	0.23 314	0.32 445
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSM-AAD	0.63 382	0.22 35	1.77 210	0.37 355	0.23 248	0.86 465	1.17 533	0.59 166	0.60 261	0.64 407	0.71 416	0.68 367	2.93 548	0.65 263	0.31 205	0.09 69	0.07 40	0.17 411	0.15 330	0.13 110	0.33 452

XQC	0.73 441	0.98 460	2.39 408	0.46 439	0.35 401	0.81 451	0.46 424	1.00 478	1.00 493	0.80 463	0.69 402	0.88 456	0.74 459	1.32 358	1.20 465	0.24 471	0.16 381	0.23 463	0.20 411	0.41 474	0.33 452

AnyNet_C32	1.00 494	1.33 518	2.53 437	0.49 454	0.54 485	1.15 508	1.14 531	0.91 401	0.89 478	1.11 503	0.95 471	0.87 452	0.93 486	1.50 385	4.07 548	0.21 447	0.20 433	0.25 475	0.24 431	0.38 457	0.33 452

CBMV	0.71 429	0.76 371	2.64 458	0.33 266	0.20 190	0.78 440	0.79 504	0.98 458	0.78 444	0.85 478	0.71 416	0.86 450	1.10 504	1.46 376	0.62 374	0.18 416	0.20 433	0.21 453	0.19 401	0.25 342	0.33 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo8	0.54 318	0.80 392	2.76 477	0.32 244	0.33 380	0.71 400	0.20 80	0.87 369	0.57 238	0.51 256	0.59 316	0.50 266	0.33 222	0.68 270	0.55 348	0.10 161	0.29 483	0.10 128	0.13 277	0.21 284	0.34 456

RALCasStereoNet	0.45 217	0.88 421	1.85 259	0.30 188	0.26 294	0.49 133	0.26 226	0.58 158	0.51 178	0.36 141	0.48 213	0.36 163	0.28 182	0.55 226	0.34 233	0.10 161	0.53 523	0.09 79	0.08 77	0.25 342	0.34 456

EGLCR-Stereo	0.29 64	0.27 90	0.97 58	0.30 188	0.19 176	0.56 212	0.17 38	0.68 212	0.36 45	0.30 117	0.18 16	0.27 111	0.17 30	0.38 118	0.19 27	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.10 50	0.35 458

Wz-Net-TNSev	0.91 482	1.73 541	3.08 508	0.36 332	0.31 359	1.00 488	0.71 495	1.06 503	0.97 489	0.71 439	0.72 421	1.09 499	0.87 478	2.42 507	1.59 490	0.20 441	0.20 433	0.16 392	0.20 411	0.44 490	0.35 458

sAnonymous2	0.38 136	0.62 315	2.15 361	0.31 215	0.24 261	0.34 31	0.27 251	0.53 127	0.46 134	0.24 66	0.29 84	0.23 63	0.28 182	0.28 30	0.22 87	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.13 277	0.38 457	0.35 458

CroCo_RVC	0.38 136	0.62 315	2.15 361	0.31 215	0.24 261	0.34 31	0.27 251	0.53 127	0.46 134	0.24 66	0.29 84	0.23 63	0.28 182	0.28 30	0.22 87	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.13 277	0.38 457	0.35 458

111	0.48 248	1.09 482	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.59 265	0.26 226	0.83 332	0.78 444	0.48 224	0.52 255	0.56 299	0.38 259	0.49 199	0.38 257	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.23 314	0.35 458

S-Stereo	0.80 462	0.69 351	3.89 540	0.39 381	0.37 420	0.69 391	0.70 494	0.94 427	0.98 492	0.62 389	0.91 462	0.83 435	0.60 411	2.37 498	0.66 384	0.18 416	0.21 442	0.17 411	0.18 381	0.30 394	0.35 458

SAMSARA	0.91 482	0.97 456	2.22 376	0.80 515	0.58 495	1.32 512	1.31 538	1.01 487	0.94 485	1.36 523	0.87 457	1.38 518	0.90 484	1.72 420	1.02 446	0.24 471	0.30 487	0.22 456	0.25 438	0.36 442	0.35 458

MDST_ROB	1.17 508	0.42 225	3.87 539	0.54 474	0.44 455	4.11 559	0.58 466	1.31 525	0.84 464	2.12 539	1.12 492	0.98 478	0.71 448	4.24 556	0.99 439	0.16 389	0.14 339	0.19 437	0.17 368	0.18 234	0.35 458

tg	0.37 127	0.55 295	1.35 107	0.28 141	0.16 82	0.57 230	0.18 52	0.57 152	0.49 160	0.37 145	0.44 183	0.38 172	0.24 119	0.46 173	0.24 121	0.09 69	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.43 482	0.36 466

ffm	0.47 242	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.74 245	0.88 474	0.53 275	0.63 355	0.66 351	0.39 273	0.63 251	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.15 373	0.13 277	0.25 342	0.36 466

ff1	0.73 441	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.74 245	0.88 474	0.53 275	0.63 355	0.66 351	0.39 273	2.52 517	3.43 543	0.10 161	0.24 459	0.15 373	0.13 277	0.25 342	0.36 466

tt1	0.44 199	0.64 330	1.83 254	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.74 245	0.88 474	0.31 121	0.37 140	0.25 86	0.35 232	0.63 251	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.11 193	0.09 108	0.25 342	0.36 466

SDNR	1.22 513	0.80 392	2.71 467	0.33 266	1.48 551	1.98 541	0.23 151	1.93 546	2.44 548	0.89 481	2.52 537	1.36 517	0.51 374	3.65 550	1.93 503	0.30 493	0.31 489	0.22 456	0.16 350	0.33 419	0.36 466

PA-Net	0.84 473	1.00 466	3.49 533	0.63 499	0.40 438	0.70 398	0.52 444	0.86 360	0.84 464	0.52 265	0.59 316	0.70 384	0.54 384	2.35 497	2.23 517	0.17 405	0.27 480	0.19 437	0.28 453	0.22 301	0.36 466
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	1.14 503	0.94 438	2.96 497	0.53 471	0.56 490	1.13 506	0.99 518	0.98 458	1.00 493	1.09 502	0.87 457	0.77 414	1.06 501	5.90 561	2.72 527	0.16 389	0.23 456	0.16 392	0.24 431	0.22 301	0.36 466

CAS	0.35 114	0.25 69	1.30 98	0.79 514	0.34 388	0.51 150	0.23 151	0.46 65	0.39 68	0.22 43	0.31 107	0.20 45	0.17 30	0.28 30	0.23 99	0.73 527	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 473

iRaftStereo_RVC	0.37 127	0.53 281	1.41 118	0.28 141	0.15 55	0.52 169	0.20 80	0.54 138	0.46 134	0.37 145	0.43 172	0.41 192	0.23 108	0.36 101	0.26 142	0.09 69	0.15 364	0.12 249	0.11 206	0.41 474	0.37 473

ADCPNet	0.99 491	0.99 464	3.93 543	0.37 355	0.68 511	1.36 514	0.62 478	0.87 369	0.76 434	0.78 460	0.81 440	1.08 497	1.18 507	1.14 342	2.49 524	0.21 447	0.69 538	0.21 453	0.95 548	0.29 383	0.37 473

PAM_32	0.70 420	0.35 176	2.73 474	0.54 474	0.61 504	1.07 500	0.43 403	0.84 343	0.49 160	0.90 483	0.91 462	1.23 510	0.77 464	0.65 263	1.10 453	0.10 161	0.19 422	0.10 128	0.49 515	0.15 150	0.38 476

PAM	0.70 420	0.35 176	2.72 469	0.56 483	0.62 506	1.08 502	0.53 448	0.85 350	0.44 110	0.93 488	0.92 464	1.24 511	0.68 442	0.64 253	1.01 444	0.10 161	0.19 422	0.10 128	0.48 513	0.14 133	0.38 476

FC-DCNN v2	1.54 532	0.58 301	2.80 483	0.44 420	0.39 429	2.05 543	0.66 483	1.90 545	1.84 543	2.79 555	2.97 549	4.41 554	3.07 551	2.65 525	2.30 520	0.29 490	0.26 474	0.31 491	0.30 465	0.32 410	0.38 476

test_5	0.51 294	0.87 417	1.99 325	0.37 355	0.65 508	0.58 248	0.35 356	0.78 295	0.62 296	0.48 224	0.55 288	0.45 229	0.40 281	0.72 285	0.30 193	0.09 69	0.07 40	0.12 249	0.12 244	0.33 419	0.38 476

FCDSN-DC	1.29 516	0.54 286	2.50 434	0.47 444	0.41 445	1.12 504	0.60 470	1.10 509	1.27 520	2.23 545	2.87 545	3.67 547	3.12 553	2.39 504	1.69 495	0.30 493	0.26 474	0.31 491	0.30 465	0.35 437	0.38 476
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	1.05 499	1.36 521	2.98 501	0.42 409	0.36 409	0.96 482	0.81 508	1.06 503	1.12 510	1.25 517	0.97 474	1.08 497	0.90 484	1.25 355	4.86 555	0.21 447	0.21 442	0.22 456	0.23 429	0.36 442	0.38 476

LCNet	0.54 318	0.37 188	1.78 215	0.92 524	0.22 228	0.96 482	0.30 300	0.59 166	0.58 249	0.51 256	0.55 288	0.41 192	0.76 461	0.84 307	0.26 142	0.09 69	0.06 20	0.12 249	0.18 381	0.98 530	0.39 482

FC-DCNN	1.49 530	0.59 303	2.88 488	0.44 420	0.39 429	1.97 540	0.66 483	1.67 539	1.70 537	2.72 554	2.89 546	4.22 550	2.97 550	2.55 520	2.19 515	0.29 490	0.26 474	0.31 491	0.30 465	0.32 410	0.39 482

PASM	0.72 432	0.68 347	1.91 292	0.47 444	0.44 455	0.60 277	0.51 441	0.76 269	0.80 452	0.77 458	0.67 385	0.87 452	0.61 420	2.40 505	0.67 387	0.32 496	0.35 497	0.36 500	0.41 506	0.45 491	0.39 482

NOSS_ROB	0.64 386	0.65 337	1.62 160	0.46 439	0.25 279	0.67 373	0.30 300	0.93 418	0.77 439	0.59 360	0.57 307	0.77 414	0.38 259	2.78 533	0.44 299	0.23 463	0.24 459	0.28 482	0.26 445	0.27 372	0.39 482

cc1	0.47 242	0.64 330	2.07 339	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.74 245	1.01 495	0.31 121	0.38 149	0.24 76	0.38 259	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.11 193	0.09 108	0.25 342	0.40 486

FTStereo	0.76 450	0.18 5	2.35 401	0.71 507	0.21 203	0.73 413	1.79 550	0.57 152	0.53 204	1.07 500	1.63 517	1.29 513	2.13 540	0.75 290	0.29 175	0.19 431	0.08 114	0.12 249	0.11 206	0.11 69	0.40 486

raft+_RVC	0.44 199	0.67 345	1.85 259	0.34 297	0.71 514	0.51 150	0.25 204	0.64 191	0.51 178	0.35 136	0.45 187	0.32 143	0.28 182	0.43 143	0.32 216	0.09 69	0.19 422	0.10 128	0.09 108	0.20 270	0.40 486

AnyNet_C01	1.14 503	1.49 525	4.23 548	0.54 474	0.53 483	1.51 521	1.37 541	1.04 501	1.07 503	1.17 512	1.33 506	1.15 506	1.08 502	1.61 406	2.74 528	0.25 476	0.22 448	0.28 482	0.24 431	0.48 494	0.40 486

DPSNet	0.86 475	0.60 305	2.34 398	0.58 488	0.36 409	1.07 500	0.75 500	1.30 524	1.05 499	0.70 435	0.68 393	0.94 471	1.29 510	2.08 480	1.82 501	0.26 480	0.23 456	0.16 392	0.17 368	0.48 494	0.40 486

RAFT+CT+SA	0.50 277	0.86 414	1.82 248	0.37 355	0.75 516	0.54 184	0.34 348	0.77 280	0.63 308	0.38 153	0.55 288	0.34 155	0.29 196	0.68 270	0.27 150	0.09 69	0.07 40	0.11 193	0.51 518	0.29 383	0.41 491

LL-Strereo	0.72 432	1.29 511	2.49 430	0.36 332	0.45 463	0.55 197	0.32 336	0.93 418	0.71 383	0.67 420	0.58 313	0.85 444	0.79 465	2.67 528	0.46 304	0.10 161	0.18 410	0.14 344	0.12 244	0.40 471	0.42 492

Prome-Stereo	0.49 266	0.30 133	1.76 201	0.60 496	0.23 248	0.63 335	0.42 396	0.62 182	0.60 261	0.59 360	1.03 484	0.43 209	0.72 451	0.60 245	0.33 226	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 108	0.11 69	0.43 493

WCMA_ROB	1.12 501	0.83 405	2.66 461	0.58 488	0.34 388	1.17 510	0.71 495	0.93 418	0.94 485	1.74 535	2.63 542	3.09 543	1.71 534	1.70 416	1.84 502	0.26 480	0.21 442	0.20 445	0.21 417	0.28 378	0.43 493

GMM-Stereo	0.50 277	0.23 51	2.41 411	0.54 474	0.24 261	0.77 435	0.46 424	0.59 166	0.57 238	0.58 346	0.73 423	0.47 250	0.43 319	0.68 270	0.27 150	0.10 161	0.06 20	0.13 308	0.13 277	0.14 133	0.44 495

IGEV++	0.34 103	0.43 230	1.32 101	0.31 215	0.14 32	0.32 24	0.21 99	0.70 222	0.34 22	0.22 43	0.28 78	0.22 55	0.27 167	0.35 92	0.27 150	0.09 69	0.39 509	0.08 29	0.15 330	0.25 342	0.45 496

EDNetEfficientorigin	8.18 567	0.98 460	145.96 587	0.51 461	0.89 525	0.72 406	0.48 436	0.85 350	1.56 534	2.12 539	1.49 512	1.29 513	1.31 513	1.83 442	2.13 514	0.13 307	0.12 299	0.17 411	0.18 381	0.39 466	0.45 496

UDG	0.77 454	1.23 504	2.15 361	0.67 505	0.59 497	0.78 440	0.38 378	0.90 390	0.70 373	0.61 378	0.69 402	1.01 484	0.67 439	1.02 325	0.73 404	0.45 509	0.34 496	0.87 529	0.51 518	0.67 516	0.46 498

mms	0.27 48	0.26 84	0.91 52	0.25 70	0.18 144	0.32 24	0.23 151	0.37 15	0.31 7	0.21 33	0.30 96	0.23 63	0.17 30	0.46 173	0.21 68	0.08 31	0.10 226	0.10 128	0.08 77	0.22 301	0.47 499

Consistency-Raft	0.88 478	0.93 436	3.23 525	0.99 530	0.64 507	0.77 435	0.55 455	0.98 458	0.97 489	0.61 378	1.03 484	0.65 344	1.05 499	0.79 302	1.38 479	0.44 507	0.46 515	0.51 515	0.58 529	0.65 514	0.47 499

ELAS_RVC	1.37 523	0.78 388	3.21 523	0.55 481	0.50 475	1.49 519	2.48 557	1.48 532	1.71 538	2.13 542	2.09 526	2.07 532	2.56 546	1.90 460	2.02 507	0.35 501	0.36 499	0.37 504	0.34 484	0.49 497	0.47 499
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 524	0.79 390	2.86 486	0.53 471	0.50 475	2.81 553	2.20 554	1.61 538	1.50 531	2.28 547	2.35 534	1.82 528	2.13 540	1.73 421	2.22 516	0.35 501	0.37 501	0.35 498	0.35 487	0.49 497	0.47 499
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-BASED-STEREO-	0.37 127	1.34 519	1.24 89	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 80	0.40 26	0.33 17	0.25 84	0.21 27	0.16 28	0.14 10	0.27 23	0.63 376	0.55 517	0.06 20	0.11 193	0.13 277	0.25 342	0.49 503

CES	0.30 74	0.27 90	1.09 67	0.23 36	0.50 475	0.40 61	0.20 80	0.46 65	0.44 110	0.22 43	0.28 78	0.26 100	0.19 64	0.33 76	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 150	0.49 503

PVD	0.90 481	0.85 411	2.15 361	0.53 471	0.50 475	0.99 485	0.56 460	1.15 517	1.64 535	1.41 528	1.41 511	1.11 503	1.13 506	1.35 361	1.31 474	0.26 480	0.28 482	0.28 482	0.26 445	0.37 450	0.49 503

test_for_model	0.64 386	1.60 530	1.82 248	1.23 540	1.02 535	0.53 176	0.23 151	0.75 256	0.50 170	0.57 328	0.29 84	0.25 86	0.20 73	0.26 19	0.22 87	0.76 530	0.31 489	0.08 29	0.07 51	1.68 550	0.50 506

GCST	0.72 432	1.10 483	2.15 361	1.11 536	0.59 497	0.62 318	0.19 61	0.75 256	0.53 204	0.56 317	0.63 355	0.47 250	0.31 212	1.11 336	0.33 226	0.75 529	0.45 513	0.84 528	0.64 535	0.69 517	0.54 507

KYRaft	0.48 248	0.29 121	1.75 195	0.33 266	0.21 203	0.75 423	0.44 414	0.58 158	0.57 238	0.64 407	0.93 468	0.53 277	0.72 451	0.60 245	0.24 121	0.10 161	0.07 40	0.12 249	0.14 305	0.12 80	0.54 507

CC-Net-ROB	0.85 474	1.15 494	2.13 355	0.88 521	0.38 426	0.88 473	0.44 414	1.06 503	0.79 449	0.58 346	0.69 402	0.65 344	0.50 372	2.74 532	0.51 334	0.93 534	0.39 509	0.87 529	0.29 456	0.54 506	0.54 507

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 454	1.04 475	2.06 337	0.94 526	0.35 401	0.89 474	0.40 386	0.85 350	0.63 308	0.55 306	0.63 355	0.75 407	0.38 259	2.38 501	0.48 319	1.10 542	0.31 489	0.36 500	0.21 417	0.53 505	0.55 510

DDUNet	0.77 454	1.12 485	1.88 274	0.76 511	0.69 512	0.84 459	0.43 403	0.85 350	0.65 329	0.67 420	0.75 429	0.91 462	0.52 379	1.03 327	0.57 360	0.54 515	0.37 501	0.95 535	0.52 520	0.71 519	0.57 511

MADNet+	1.36 521	1.93 553	5.95 557	0.81 518	0.59 497	1.57 523	1.09 527	1.39 530	1.22 516	0.84 475	1.01 480	1.25 512	1.12 505	3.19 543	2.36 522	0.45 509	0.47 518	0.38 506	0.34 484	0.59 509	0.57 511

SGM-ForestM	2.98 553	1.70 539	3.52 535	0.67 505	0.47 471	5.18 562	3.36 561	3.30 560	2.86 554	4.44 562	3.79 556	9.80 567	5.50 561	6.29 563	6.52 561	0.27 485	0.36 499	0.24 470	0.27 450	0.38 457	0.58 513

IGEV-Stereo+	0.29 64	0.29 121	0.86 47	0.25 70	0.34 388	0.30 15	0.14 14	0.32 5	0.53 204	0.18 16	0.12 8	0.18 37	0.19 64	0.49 199	0.17 14	0.09 69	0.08 114	0.08 29	0.20 411	0.46 492	0.59 514

SQANet	0.80 462	1.58 529	2.53 437	0.76 511	0.83 521	0.76 427	0.36 363	0.83 332	0.64 316	0.63 397	0.69 402	0.73 395	0.51 374	1.21 347	0.53 341	0.77 531	0.29 483	0.59 519	0.29 456	0.86 528	0.61 515

FADNet-RVC-Resample	0.67 404	1.16 499	3.16 517	0.37 355	0.29 330	0.62 318	0.38 378	0.86 360	0.63 308	0.51 256	0.50 238	0.57 305	0.45 331	1.57 396	0.49 324	0.24 471	0.32 495	0.23 463	0.19 401	0.27 372	0.62 516

FBW_ROB	0.83 471	0.77 380	1.77 210	0.44 420	0.30 341	0.87 469	0.46 424	1.10 509	0.91 481	0.81 468	0.75 429	1.01 484	0.61 420	3.66 551	1.23 469	0.26 480	0.23 456	0.36 500	0.25 438	0.27 372	0.62 516

NVStereoNet_ROB	1.16 507	0.95 445	2.54 443	0.58 488	0.55 488	0.78 440	0.63 480	1.00 478	1.08 504	1.03 497	4.07 557	1.48 522	1.22 508	2.88 537	1.27 472	0.50 512	0.46 515	0.54 516	0.62 532	0.50 499	0.63 518
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.80 462	0.66 344	1.29 95	0.59 492	0.75 516	0.67 373	0.52 444	0.95 440	0.71 383	0.94 489	0.70 412	0.67 360	0.87 478	0.71 283	1.35 477	0.64 522	0.62 529	0.58 517	1.44 557	0.60 512	0.65 519

PWCK	1.49 530	1.90 550	3.22 524	1.09 534	0.54 485	1.71 530	1.73 549	1.49 533	1.53 532	1.44 530	1.80 520	1.82 528	1.30 512	3.34 546	1.76 499	1.07 541	0.56 525	0.97 536	0.58 529	1.38 546	0.65 519

WAO-7	1.48 529	1.63 531	2.49 430	0.93 525	0.75 516	1.72 531	1.10 528	1.84 544	1.96 545	1.43 529	2.54 538	1.97 530	1.61 531	3.06 540	2.08 510	0.69 525	0.66 531	0.94 534	0.74 539	0.80 526	0.69 521

MFMNet_re	0.92 484	1.28 510	2.53 437	0.82 519	0.76 519	0.90 475	0.75 500	0.98 458	1.04 498	1.03 497	1.05 488	0.84 440	0.94 489	0.83 305	0.72 401	0.68 524	0.60 527	0.63 521	0.60 531	0.77 524	0.74 522

SGM_RVC	1.89 539	0.92 430	2.50 434	0.96 529	0.93 529	1.63 526	1.37 541	1.52 535	12.43 566	1.85 536	1.69 518	2.40 537	1.74 535	2.81 536	1.71 496	0.53 513	0.47 518	0.42 509	0.47 512	0.74 520	0.74 522
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Ntro	1.00 494	1.68 537	2.80 483	0.95 527	0.85 522	1.06 495	0.53 448	0.98 458	0.90 480	0.62 389	0.76 432	0.93 467	0.66 437	1.66 410	0.98 434	0.99 539	0.45 513	0.75 527	0.40 503	1.19 536	0.75 524

LE_ROB	4.43 560	1.35 520	9.38 563	2.79 562	3.93 560	2.43 551	3.46 562	2.68 553	11.19 565	11.66 570	4.73 560	5.26 558	10.46 568	4.50 558	9.49 566	0.82 532	0.69 538	1.34 548	0.98 549	0.75 522	0.76 525

SPS-STEREO	1.07 500	1.13 488	2.88 488	0.65 503	0.69 512	0.99 485	0.68 489	1.05 502	0.87 470	1.36 523	1.23 497	1.46 521	0.94 489	1.87 450	1.72 497	0.66 523	0.61 528	0.58 517	0.57 527	0.65 514	0.77 526
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	1.03 497	1.68 537	2.72 469	0.95 527	0.73 515	1.03 492	0.59 468	0.99 470	0.86 467	0.69 429	1.61 515	0.98 478	0.64 430	1.46 376	1.14 458	0.95 536	0.46 515	0.72 526	0.40 503	1.24 540	0.78 527

DispFullNet	1.67 535	2.10 556	5.22 553	1.53 547	8.90 563	0.86 465	0.31 313	0.96 445	0.96 488	1.37 526	1.01 480	1.13 504	1.98 539	1.51 386	0.91 426	0.54 515	0.31 489	1.18 541	0.63 534	1.13 534	0.80 528

ACVNet_1	1.33 518	1.91 551	4.03 544	1.09 534	0.88 524	1.19 511	0.66 483	1.24 521	1.17 513	0.94 489	0.96 472	3.09 543	1.04 498	2.37 498	1.11 456	1.04 540	0.48 521	1.03 539	0.48 513	1.12 533	0.83 529

AIO_rvc	0.41 164	0.64 330	1.29 95	0.58 488	0.39 429	0.37 45	0.24 184	0.50 96	0.43 106	0.28 110	0.23 44	0.25 86	0.16 23	0.99 321	0.19 27	0.10 161	0.16 381	0.08 29	0.11 206	0.25 342	0.85 530

ACVNet_2	1.42 527	1.81 544	3.23 525	1.08 533	0.92 528	1.32 512	0.85 509	1.49 533	1.69 536	1.19 515	1.73 519	2.13 533	1.03 497	2.50 516	1.40 482	0.91 533	0.53 523	1.00 537	0.55 521	2.11 555	0.85 530

ACVNet-4b	1.93 540	1.85 547	4.10 546	1.07 532	0.86 523	1.15 508	0.53 448	1.06 503	1.12 510	0.64 407	1.09 490	1.99 531	0.70 446	2.20 489	9.86 568	5.62 567	0.41 512	1.03 539	0.55 521	1.86 553	0.85 530

WAO-8	2.80 549	2.14 559	2.89 491	1.91 555	1.04 536	3.98 557	0.96 516	3.26 558	6.17 559	2.15 543	3.37 553	3.31 545	2.41 544	11.84 569	2.03 508	2.05 558	1.86 558	1.54 553	0.92 546	1.22 537	0.87 533

Venus	2.80 549	2.14 559	2.89 491	1.91 555	1.04 536	3.98 557	0.96 516	3.26 558	6.17 559	2.15 543	3.37 553	3.31 545	2.41 544	11.84 569	2.03 508	2.05 558	1.86 558	1.54 553	0.92 546	1.22 537	0.87 533

WAO-6	1.58 534	1.54 527	2.32 393	1.14 538	1.00 532	2.30 548	1.03 524	1.82 543	2.85 553	1.25 517	2.61 541	2.20 534	1.56 529	2.47 514	1.99 506	0.95 536	0.67 532	1.19 544	0.83 543	1.08 532	0.88 535

RainbowNet	1.15 505	1.78 543	2.72 469	1.12 537	0.91 527	1.06 495	0.76 502	1.16 518	1.13 512	0.75 451	0.97 474	1.09 499	0.80 466	1.60 403	1.21 467	1.17 544	1.26 554	1.01 538	0.57 527	1.13 534	0.88 535

JetBlue	1.78 536	1.63 531	3.92 541	0.73 508	1.21 543	4.38 560	3.35 560	1.59 536	1.20 515	1.26 520	1.52 514	2.37 536	1.88 537	3.23 544	3.00 531	0.53 513	0.47 518	0.48 514	0.49 515	1.29 542	0.97 537

FACV-RUCA	0.58 349	0.40 212	1.78 215	0.43 413	1.67 554	0.48 126	0.28 268	0.69 215	0.62 296	0.40 161	0.53 266	0.33 149	0.63 428	0.40 129	0.31 205	0.13 307	0.11 273	0.62 520	0.12 244	0.70 518	0.98 538

IMH-64-1	1.39 524	1.64 533	1.86 267	1.36 542	1.11 539	1.39 515	1.19 534	1.76 540	1.45 529	1.16 507	2.21 531	1.53 523	1.38 519	1.98 468	1.52 487	1.29 546	0.67 532	1.27 545	0.69 536	1.29 542	0.98 538

IMH-64	1.39 524	1.64 533	1.86 267	1.36 542	1.11 539	1.39 515	1.19 534	1.76 540	1.45 529	1.16 507	2.21 531	1.53 523	1.38 519	1.98 468	1.52 487	1.29 546	0.67 532	1.27 545	0.69 536	1.29 542	0.98 538

Dean	1.79 537	1.83 545	3.92 541	1.29 541	1.07 538	1.55 522	1.00 521	1.95 547	2.33 547	1.47 531	4.19 558	4.26 553	1.33 516	2.21 490	1.48 486	1.14 543	0.68 536	1.18 541	0.74 539	1.24 540	0.98 538

SGM+DAISY	1.83 538	1.43 522	3.81 538	0.87 520	1.01 533	2.38 550	2.53 558	1.36 527	1.75 539	2.92 556	3.22 552	2.65 539	2.93 548	2.22 493	3.10 535	0.72 526	0.69 538	0.63 521	0.62 532	0.77 524	0.98 538

IMH	2.02 542	2.15 561	2.69 466	1.68 548	1.12 541	1.66 529	0.92 514	2.10 548	1.92 544	1.32 522	2.66 543	2.21 535	1.69 533	5.78 560	1.68 494	5.54 566	0.96 550	1.31 547	0.71 538	1.32 545	0.99 543

GREAT-IGEV	0.37 127	0.28 111	1.48 135	0.25 70	0.38 426	0.46 113	0.18 52	0.33 6	0.34 22	0.15 4	0.29 84	0.15 25	0.17 30	0.36 101	0.23 99	0.07 20	0.76 543	0.07 1	0.26 445	0.21 284	1.03 544

MANE	2.90 552	1.14 490	2.96 497	1.03 531	1.01 533	5.01 561	2.45 556	5.36 564	6.88 563	3.58 560	4.76 561	5.99 560	4.99 558	4.23 555	4.61 554	0.56 518	0.67 532	0.44 511	0.78 541	0.51 501	1.03 544

LVE	1.96 541	2.17 562	3.14 515	1.68 548	1.80 556	1.63 526	1.03 524	2.34 550	2.81 552	1.25 517	2.89 546	4.24 552	1.29 510	2.79 534	1.44 484	2.85 562	0.91 549	1.18 541	1.46 558	1.23 539	1.10 546

TorneroNet-64	2.65 545	1.83 545	3.30 527	1.46 545	1.20 542	3.89 556	0.99 518	3.51 562	6.71 562	2.56 550	4.60 559	4.22 550	3.85 556	3.33 545	3.14 536	1.19 545	0.65 530	1.39 550	0.79 542	3.31 562	1.15 547

TorneroNet	5.50 562	1.92 552	3.16 517	1.47 546	1.25 545	14.07 569	1.06 526	4.90 563	20.99 582	10.17 566	16.48 574	11.88 571	6.93 563	3.34 546	4.20 550	1.30 548	0.69 538	1.45 552	0.86 544	2.61 559	1.20 548

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 496	1.67 535	2.32 393	0.47 444	0.39 429	1.47 517	0.95 515	0.95 440	0.91 481	0.84 475	0.94 469	1.05 493	0.60 411	2.95 538	0.72 401	0.41 505	0.72 542	0.32 494	0.55 521	0.74 520	1.22 549

ktn	4.35 559	2.10 556	2.89 491	1.80 552	1.49 552	2.13 545	1.41 546	2.26 549	12.72 567	11.41 569	16.43 573	11.15 569	3.75 554	4.36 557	3.18 537	1.82 556	0.98 552	1.73 559	1.21 555	2.97 561	1.27 550

notaker	2.66 546	2.07 555	3.31 529	2.61 561	1.43 546	1.76 533	1.11 529	2.76 554	1.79 541	2.26 546	11.53 570	3.96 548	4.29 557	3.09 541	2.76 529	1.55 553	0.88 548	1.70 558	1.07 552	2.00 554	1.35 551

FADNet_RVC	0.81 469	1.14 490	2.42 413	0.30 188	0.24 261	0.71 400	0.24 184	0.95 440	0.61 278	0.44 186	0.56 299	0.59 315	0.42 309	1.52 388	0.68 390	0.94 535	0.96 550	0.28 482	1.00 550	0.90 529	1.36 552

KSHMR	4.10 558	1.97 554	5.27 554	1.71 550	1.47 550	1.96 538	1.28 537	3.19 556	17.33 577	2.12 539	15.91 572	9.18 566	1.57 530	8.42 566	1.98 505	1.52 552	1.26 554	1.67 557	1.19 554	1.67 549	1.40 553

UNDER WATER-64	2.47 544	1.89 549	4.86 551	1.82 554	1.44 548	3.18 555	1.57 548	2.62 551	5.64 558	2.05 538	2.13 528	4.13 549	3.76 555	2.62 523	3.42 542	1.47 551	0.85 547	1.57 555	1.07 552	1.82 552	1.49 554

UNDER WATER	2.74 547	1.85 547	4.54 550	1.81 553	1.44 548	2.34 549	1.40 544	3.24 557	6.60 561	2.60 551	2.76 544	5.75 559	5.24 560	3.02 539	4.01 547	1.45 550	0.81 545	1.59 556	1.06 551	1.80 551	1.51 555

tt	4.93 561	0.27 90	4.20 547	2.29 558	1.58 553	10.20 567	16.97 572	9.42 570	5.02 557	1.67 534	1.28 500	4.68 555	5.03 559	3.37 548	5.92 558	6.16 568	9.47 575	2.82 564	3.18 565	3.60 563	1.53 556

HUF	0.59 357	0.65 337	2.46 422	0.45 434	0.77 520	0.34 31	0.24 184	0.46 65	0.39 68	0.31 121	0.28 78	0.25 86	0.19 64	0.67 267	0.18 15	0.12 277	2.03 561	0.08 29	0.06 9	0.31 402	1.59 557

JetRed	3.29 555	4.93 565	10.17 564	1.45 544	1.72 555	7.44 564	5.05 565	3.06 555	2.12 546	2.41 549	2.39 535	2.99 542	2.37 543	3.51 549	6.44 560	1.32 549	1.90 560	1.37 549	1.23 556	2.21 556	1.76 558

MFN_U_SF_RVC	1.55 533	2.39 563	3.16 517	0.65 503	0.41 445	1.12 504	0.46 424	1.23 520	1.33 522	1.61 533	1.20 495	1.43 520	0.98 493	1.76 426	1.97 504	1.90 557	1.80 556	1.98 560	2.15 561	1.63 548	1.77 559

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 519	1.70 539	2.50 434	0.56 483	0.40 438	2.15 546	0.99 518	1.24 521	1.26 519	1.02 496	1.10 491	1.29 513	0.88 482	3.10 542	1.08 451	1.66 554	0.83 546	0.68 524	0.88 545	1.57 547	1.80 560

MADNet++	2.79 548	2.11 558	2.97 500	2.49 559	2.28 558	2.95 554	2.31 555	2.67 552	2.47 549	3.03 558	3.13 551	2.70 540	2.92 547	4.10 554	4.48 552	2.68 561	2.24 564	3.04 566	2.44 563	2.37 557	2.34 561

IGEV-RUCA	2.28 543	0.30 133	1.15 74	0.40 391	1.86 557	2.06 544	1.90 551	1.36 527	1.80 542	3.70 561	3.76 555	5.02 557	8.19 566	2.12 484	1.63 492	0.25 476	0.76 543	2.72 563	1.91 559	2.39 558	2.36 562

PML	23.15 578	16.83 574	7.78 561	5.49 565	9.93 565	51.13 586	104.50 586	5.76 565	13.62 570	37.30 586	105.93 586	30.86 586	23.50 581	12.07 571	7.87 564	6.30 569	2.12 563	6.32 571	2.43 562	10.44 573	2.90 563

BEATNet-Init1	12.10 570	11.19 570	27.29 582	2.99 563	3.51 559	21.84 582	11.10 568	14.34 575	13.83 572	20.34 578	20.33 579	26.35 585	20.03 576	19.06 580	14.80 575	1.74 555	1.81 557	2.05 561	2.49 564	3.69 564	3.12 564

USTest	8.10 566	7.17 569	8.96 562	9.25 569	9.05 564	15.27 570	23.78 574	9.96 571	9.47 564	5.94 565	6.75 562	7.80 564	7.48 564	8.83 568	11.21 570	2.21 560	3.56 565	2.86 565	3.20 566	5.02 567	4.16 565

DGSMNet	2.89 551	0.63 326	3.18 520	3.43 564	4.17 562	2.57 552	6.98 567	0.97 454	0.83 461	0.56 317	1.86 522	0.79 422	0.62 425	1.64 408	1.39 480	4.61 565	5.01 568	5.17 569	4.71 568	4.44 566	4.19 566

coex-ft	5.95 564	1.67 535	60.57 585	0.34 297	0.30 341	0.77 435	0.69 491	0.74 245	4.41 556	19.22 577	2.15 529	1.62 526	7.97 565	1.81 440	8.96 565	0.44 507	2.08 562	0.18 431	0.19 401	0.38 457	4.62 567

TCMNet-wrong-test	5.51 563	6.62 568	6.20 558	13.02 574	11.90 568	7.14 563	5.53 566	6.99 568	1.44 528	2.65 552	3.10 550	8.37 565	5.95 562	4.75 559	6.05 559	3.07 563	0.98 552	2.38 562	1.99 560	6.62 569	5.43 568

LSM	3.31 556	1.11 484	5.29 555	9.40 570	30.65 581	0.84 459	1.12 530	0.91 401	1.22 516	1.36 523	2.19 530	0.93 467	0.83 470	1.66 410	0.90 425	0.21 447	0.31 489	0.24 470	0.28 453	0.39 466	6.33 569

HanzoNet	7.64 565	2.86 564	5.05 552	7.01 567	3.97 561	2.18 547	1.34 540	3.37 561	4.05 555	13.17 571	10.58 564	10.73 568	16.52 574	8.45 567	10.51 569	10.48 574	9.72 576	5.59 570	13.46 575	6.84 570	6.83 570

DGTPSM_ROB	8.89 568	5.62 566	12.25 566	5.92 566	11.32 566	8.54 565	24.18 575	6.40 566	13.49 568	5.15 563	11.46 568	6.19 562	10.92 569	7.00 564	13.72 571	4.47 564	7.65 569	3.92 567	7.45 571	4.38 565	7.87 571

DPSMNet_ROB	9.48 569	5.64 567	13.01 570	8.82 568	11.82 567	8.54 565	24.20 576	6.41 567	13.65 571	5.32 564	11.47 569	6.33 563	10.92 569	7.69 565	13.89 572	7.25 573	8.19 571	5.06 568	7.78 572	5.31 568	8.26 572

DPSM_ROB	12.34 571	11.21 572	12.51 567	12.91 572	12.80 570	19.84 579	28.28 581	14.38 576	14.28 573	10.58 567	11.26 566	12.03 572	11.85 572	13.15 575	15.34 576	7.11 571	8.31 572	6.50 572	7.35 569	8.84 571	8.31 573

DPSM	12.34 571	11.21 572	12.51 567	12.91 572	12.80 570	19.84 579	28.28 581	14.38 576	14.28 573	10.58 567	11.26 566	12.03 572	11.85 572	13.15 575	15.34 576	7.11 571	8.31 572	6.50 572	7.35 569	8.84 571	8.31 573

Anonymous_1	22.91 577	11.20 571	12.13 565	12.75 571	26.28 580	19.43 577	27.92 580	14.08 574	13.61 569	14.96 572	10.58 564	11.26 570	11.19 571	12.55 573	14.57 574	38.28 586	7.88 570	34.96 583	63.99 583	89.57 586	10.94 575

DPSimNet_ROB	17.97 575	20.20 581	24.98 578	17.62 575	15.92 573	21.53 581	21.00 573	13.70 573	15.61 575	23.89 583	14.69 571	22.87 579	24.58 585	12.70 574	14.56 573	18.48 578	12.91 577	20.21 578	12.05 573	17.76 574	14.17 576

CasAABBNet	24.81 580	22.53 583	24.83 577	26.08 580	25.74 578	39.86 583	57.06 585	28.87 584	28.83 585	21.16 581	22.54 582	24.22 581	23.89 583	26.38 583	30.87 585	14.25 575	16.71 579	13.09 574	14.81 577	17.78 575	16.71 577

Selective-RAFT-Error	24.87 581	22.59 584	25.14 579	26.13 581	25.82 579	39.93 584	57.03 584	28.97 585	28.95 586	21.21 582	22.65 583	24.25 582	23.98 584	26.43 584	30.83 584	14.27 576	16.71 579	13.10 575	14.82 578	17.82 576	16.76 578

LRCNet_RVC	13.74 574	19.30 575	12.75 569	19.46 577	12.69 569	1.86 534	0.41 392	12.33 572	1.05 499	15.77 573	18.83 578	12.62 574	8.70 567	12.21 572	9.62 567	22.22 579	8.37 574	25.85 580	24.01 580	19.32 578	17.44 579

LSM0	26.58 582	22.63 585	25.88 580	30.13 582	52.21 586	39.94 585	56.74 583	28.97 585	28.72 584	21.14 580	22.26 581	24.43 583	23.88 582	26.54 585	30.87 585	14.32 577	16.55 578	13.12 576	14.71 576	17.92 577	20.60 580

HaxPig	19.86 576	22.40 582	22.34 575	17.95 576	17.95 574	11.77 568	11.89 569	16.02 578	15.89 576	21.10 579	21.41 580	18.74 578	18.39 575	20.08 581	19.69 578	23.63 583	23.22 581	24.06 579	23.69 579	23.00 579	23.95 581

MEDIAN_ROB	23.96 579	27.05 586	26.39 581	22.16 578	22.13 576	16.12 572	13.97 570	20.24 579	20.05 578	25.50 584	25.31 584	22.96 580	22.63 580	24.39 582	23.24 582	28.20 584	27.23 585	28.62 581	27.75 581	27.50 580	27.76 582

AVERAGE_ROB	26.93 583	30.34 587	29.27 583	25.82 579	25.34 577	19.48 578	15.17 571	23.55 583	23.00 583	28.45 585	27.87 585	26.25 584	25.86 586	26.96 586	25.55 583	31.30 585	30.07 586	31.76 582	30.81 582	30.79 584	30.93 583

xxxxx1	28.96 584	20.11 578	14.07 572	49.74 583	39.15 583	18.98 573	26.64 577	21.94 580	20.21 579	16.45 574	17.48 575	18.36 575	21.56 577	16.21 577	20.88 579	23.07 580	26.55 582	66.40 584	78.70 584	30.27 581	32.51 584

tt_ll	28.96 584	20.11 578	14.07 572	49.74 583	39.15 583	18.98 573	26.64 577	21.94 580	20.21 579	16.45 574	17.48 575	18.36 575	21.56 577	16.21 577	20.88 579	23.07 580	26.55 582	66.40 584	78.70 584	30.27 581	32.51 584

ff	28.96 584	20.11 578	14.07 572	49.74 583	39.15 583	18.98 573	26.64 577	21.94 580	20.21 579	16.45 574	17.48 575	18.36 575	21.56 577	16.21 577	20.88 579	23.07 580	26.55 582	66.40 584	78.70 584	30.27 581	32.51 584

test_example2	115.39 587	123.23 588	94.57 586	115.52 586	123.55 587	101.63 587	114.33 587	53.41 587	99.48 587	134.90 587	135.05 587	85.83 587	85.11 587	111.32 587	106.15 587	152.55 587	205.26 587	99.78 587	114.96 587	140.96 587	110.20 587

ccccc		297.21 589		374.70 588	380.44 588	203.92 588		216.32 588		203.37 588		215.01 588		312.78 588		412.57 588	356.13 588	256.09 588	227.69 588	428.88 588

ASD4		19.65 576

Low-res two-view benchmark