Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2	0.24 40	0.29 122	0.90 52	0.23 37	0.17 111	0.24 5	0.09 1	0.36 12	0.45 126	0.17 11	0.25 61	0.23 64	0.17 30	0.24 7	0.28 161	0.15 365	0.12 299	0.11 194	0.12 244	0.15 151	0.11 105

S2M2_XL	0.20 1	0.32 151	1.10 70	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 69	0.11 224	0.09 184	0.10 129	0.08 78	0.10 51	0.08 34

LGtest1	0.21 9	0.37 189	0.70 34	0.22 26	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 12	0.39 69	0.17 11	0.13 10	0.16 28	0.14 10	0.25 11	0.27 151	0.10 162	0.09 184	0.08 30	0.06 9	0.10 51	0.10 81

MLG-Stereo_test2	0.21 9	0.36 186	0.68 33	0.21 7	0.17 111	0.45 96	0.12 4	0.35 9	0.42 97	0.15 4	0.11 4	0.22 56	0.10 1	0.28 31	0.16 4	0.09 70	0.07 41	0.08 30	0.06 9	0.09 37	0.09 57

LG-G_1	0.23 36	0.37 189	0.71 36	0.23 37	0.11 1	0.51 151	0.12 4	0.44 56	0.39 69	0.19 20	0.15 12	0.19 44	0.15 20	0.36 102	0.16 4	0.09 70	0.08 114	0.08 30	0.06 9	0.09 37	0.11 105

LG-G	0.23 36	0.37 189	0.71 36	0.23 37	0.11 1	0.51 151	0.12 4	0.44 56	0.39 69	0.19 20	0.15 12	0.19 44	0.15 20	0.36 102	0.16 4	0.09 70	0.08 114	0.08 30	0.06 9	0.09 37	0.11 105

2.25w	0.21 9	0.22 36	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 72	0.14 13	0.18 47	0.33 77	0.24 122	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 7	0.15 56	0.39 57	0.13 7	0.39 24	0.33 17	0.22 43	0.21 27	0.13 3	0.20 74	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

111111	0.24 40	0.21 21	0.82 45	0.24 53	0.21 204	0.43 85	0.13 7	0.45 63	0.35 28	0.22 43	0.27 72	0.18 38	0.16 23	0.35 93	0.18 15	0.09 70	0.06 21	0.08 30	0.06 9	0.25 342	0.08 34

MLG-Stereo_test3	0.21 9	0.35 177	0.65 28	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.37 15	0.40 79	0.21 33	0.12 8	0.17 33	0.12 4	0.25 11	0.16 4	0.08 32	0.07 41	0.08 30	0.06 9	0.09 37	0.10 81

MLG-Stereo_test1	0.21 9	0.33 157	0.61 16	0.23 37	0.21 204	0.45 96	0.13 7	0.33 6	0.46 135	0.13 1	0.09 1	0.18 38	0.12 4	0.32 67	0.15 2	0.08 32	0.07 41	0.08 30	0.06 9	0.09 37	0.09 57

MLG-Stereo	0.21 9	0.33 157	0.60 15	0.23 37	0.12 6	0.44 91	0.13 7	0.39 24	0.46 135	0.13 1	0.10 2	0.17 33	0.13 8	0.35 93	0.15 2	0.08 32	0.07 41	0.08 30	0.06 9	0.09 37	0.09 57

IGEV-Stereo++	0.23 36	0.23 52	0.64 23	0.24 53	0.22 229	0.47 119	0.13 7	0.52 119	0.33 17	0.18 16	0.24 54	0.17 33	0.22 94	0.32 67	0.19 27	0.08 32	0.06 21	0.08 30	0.06 9	0.17 209	0.09 57

3.25ww	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

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 26	0.17 111	0.41 69	0.14 14	0.35 9	0.32 11	0.24 67	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 19	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

3.5w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.55 10	0.21 7	0.15 56	0.40 62	0.14 14	0.43 47	0.33 17	0.21 33	0.24 54	0.14 13	0.18 47	0.34 87	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

monsterstereo	0.22 29	0.22 36	0.52 4	0.25 71	0.27 308	0.39 57	0.14 14	0.51 105	0.33 17	0.25 85	0.27 72	0.13 3	0.13 8	0.38 119	0.21 69	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.06 9	0.08 19	0.06 1

monsters	0.22 29	0.22 36	0.52 4	0.23 37	0.28 320	0.42 81	0.14 14	0.46 66	0.31 7	0.24 67	0.20 22	0.13 3	0.14 10	0.43 144	0.20 49	0.07 21	0.06 21	0.07 1	0.08 78	0.06 1	0.06 1

IGEV-Stereo+	0.29 65	0.29 122	0.86 48	0.25 71	0.34 384	0.30 15	0.14 14	0.32 5	0.53 205	0.18 16	0.12 8	0.18 38	0.19 65	0.49 200	0.17 14	0.09 70	0.08 114	0.08 30	0.20 406	0.46 488	0.59 510

GCAP-Stereo	0.34 104	0.89 426	1.76 202	0.26 101	0.12 6	0.52 170	0.14 14	0.49 91	0.38 58	0.29 115	0.30 97	0.29 128	0.22 94	0.30 51	0.20 49	0.09 70	0.17 395	0.09 80	0.07 52	0.21 285	0.11 105

qwe	0.21 9	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.41 69	0.15 23	0.46 66	0.35 28	0.26 99	0.22 39	0.14 13	0.14 10	0.31 58	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 19	0.07 7

StereoAnything_RVC	0.35 115	1.25 506	1.82 249	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 23	0.43 47	0.37 53	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 65	0.46 174	0.14 1	0.11 224	0.09 184	0.08 30	0.05 1	0.76 519	0.18 291

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 111	0.33 27	0.15 23	0.46 66	0.32 11	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 23	0.23 100	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 52	0.07 3	0.09 57

dual_stereo	0.23 36	0.25 70	0.66 32	0.21 7	0.15 56	0.27 8	0.15 23	0.62 183	0.40 79	0.15 4	0.13 10	0.18 38	0.14 10	0.37 111	0.19 27	0.09 70	0.31 484	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

Pointernet	0.29 65	0.25 70	1.49 139	0.24 53	0.20 191	0.47 119	0.15 23	0.62 183	0.47 152	0.22 43	0.29 85	0.26 101	0.20 74	0.28 31	0.20 49	0.10 162	0.07 41	0.07 1	0.12 244	0.10 51	0.07 7

U	3.37 553	0.17 1	0.91 53	0.26 101	13.79 569	19.19 572	0.15 23	0.41 33	0.31 7	0.17 11	0.18 16	0.27 112	0.15 20	0.21 2	0.16 4	0.09 70	0.06 21	17.88 573	12.81 570	0.10 51	0.08 34

trnet	0.28 56	0.26 85	1.32 102	0.19 1	0.12 6	0.54 185	0.15 23	0.48 85	0.46 135	0.27 106	0.33 121	0.24 77	0.21 85	0.30 51	0.21 69	0.10 162	0.07 41	0.08 30	0.05 1	0.09 37	0.07 7

DLNR_Zeroshot_test	13.43 569	19.94 574	23.55 573	121.61 585	35.03 580	0.46 114	0.15 23	8.02 565	0.35 28	0.28 111	0.37 141	0.26 101	0.17 30	0.76 294	0.29 176	6.42 566	0.26 469	0.09 80	0.38 494	50.13 583	0.18 291

CREStereo++_RVC	0.33 96	0.29 122	1.74 190	0.24 53	0.16 83	0.54 185	0.15 23	0.40 26	0.55 224	0.37 146	0.51 243	0.24 77	0.19 65	0.27 23	0.26 143	0.09 70	0.06 21	0.08 30	0.30 461	0.08 19	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
asda	0.22 29	0.25 70	0.70 34	0.21 7	0.16 83	0.43 85	0.16 32	0.44 56	0.35 28	0.22 43	0.20 22	0.14 13	0.20 74	0.25 11	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

3.75w	0.21 9	0.21 21	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.44 91	0.16 32	0.44 56	0.30 6	0.22 43	0.20 22	0.13 3	0.18 47	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

SGD-Stereo	0.22 29	0.28 112	0.77 40	0.22 26	0.11 1	0.40 62	0.16 32	0.31 4	0.36 46	0.19 20	0.19 19	0.17 33	0.17 30	0.37 111	0.16 4	0.10 162	0.06 21	0.08 30	0.07 52	0.10 51	0.07 7

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 56	0.28 112	1.09 68	0.33 266	0.15 56	0.30 15	0.16 32	0.58 159	0.42 97	0.19 20	0.19 19	0.17 33	0.26 150	0.38 119	0.37 251	0.09 70	0.08 114	0.08 30	0.25 434	0.10 51	0.06 1

FoundationStereo	0.20 1	0.30 134	0.81 43	0.21 7	0.22 229	0.21 3	0.16 32	0.25 1	0.38 58	0.15 4	0.11 4	0.18 38	0.17 30	0.23 6	0.16 4	0.09 70	0.13 318	0.08 30	0.06 9	0.07 3	0.07 7

MaDis-Stereo	0.29 65	0.54 287	1.44 126	0.24 53	0.29 327	0.29 13	0.16 32	0.45 63	0.37 53	0.19 20	0.21 27	0.28 121	0.22 94	0.30 51	0.29 176	0.10 162	0.09 184	0.10 129	0.08 78	0.11 70	0.11 105

TANstereo	0.33 96	0.49 268	1.75 196	0.23 37	0.12 6	0.54 185	0.16 32	0.40 26	0.45 126	0.45 197	0.51 243	0.26 101	0.22 94	0.29 43	0.20 49	0.10 162	0.10 226	0.08 30	0.06 9	0.08 19	0.11 105

water-stereo	0.24 40	0.17 1	0.88 50	0.24 53	0.14 32	0.37 45	0.17 39	0.43 47	0.32 11	0.26 99	0.35 132	0.26 101	0.24 120	0.22 3	0.25 135	0.09 70	0.09 184	0.09 80	0.08 78	0.10 51	0.10 81

4.25_new	0.21 9	0.23 52	0.64 23	0.22 26	0.18 145	0.41 69	0.17 39	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 9	0.23 52	0.64 23	0.22 26	0.18 145	0.41 69	0.17 39	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 9	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 56	0.40 62	0.17 39	0.40 26	0.35 28	0.25 85	0.22 39	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 19	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 9	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 56	0.40 62	0.17 39	0.40 26	0.35 28	0.25 85	0.22 39	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 19	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 9	0.23 52	0.64 23	0.22 26	0.18 145	0.41 69	0.17 39	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

IGEV	0.22 29	0.28 112	0.88 50	0.21 7	0.24 262	0.42 81	0.17 39	0.35 9	0.37 53	0.20 27	0.22 39	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 49	0.08 32	0.07 41	0.08 30	0.06 9	0.09 37	0.07 7

GIP-stereo	0.26 46	0.22 36	0.78 41	0.29 172	0.20 191	0.42 81	0.17 39	0.64 192	0.39 69	0.18 16	0.24 54	0.23 64	0.18 47	0.25 11	0.47 314	0.09 70	0.07 41	0.08 30	0.06 9	0.17 209	0.08 34

MIF-Stereo (partial)	0.34 104	0.41 219	1.93 299	0.26 101	0.24 262	0.32 24	0.17 39	0.53 128	0.42 97	0.25 85	0.37 141	0.25 87	0.26 150	0.44 153	0.31 206	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.19 256	0.14 193

EGLCR-Stereo	0.29 65	0.27 91	0.97 59	0.30 189	0.19 177	0.56 213	0.17 39	0.68 213	0.36 46	0.30 118	0.18 16	0.27 112	0.17 30	0.38 119	0.19 27	0.09 70	0.07 41	0.10 129	0.08 78	0.10 51	0.35 454

XX-TBD	0.34 104	0.77 382	1.75 196	0.34 297	0.13 20	0.51 151	0.17 39	0.43 47	0.50 171	0.37 146	0.49 231	0.23 64	0.18 47	0.28 31	0.24 122	0.10 162	0.07 41	0.08 30	0.06 9	0.09 37	0.07 7

XX-Stereo	0.55 331	0.54 287	3.50 530	0.48 448	0.39 424	0.54 185	0.17 39	0.89 383	0.40 79	0.44 187	0.65 381	0.85 442	0.19 65	0.77 298	0.21 69	0.10 162	0.14 335	0.10 129	0.32 473	0.17 209	0.14 193

CREStereo	0.28 56	0.30 134	1.33 104	0.19 1	0.13 20	0.55 198	0.17 39	0.48 85	0.46 135	0.27 106	0.33 121	0.24 77	0.21 85	0.31 58	0.21 69	0.11 224	0.07 41	0.08 30	0.05 1	0.10 51	0.07 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DIP-Stereo	0.37 128	0.34 170	1.50 142	0.27 117	0.18 145	0.63 335	0.17 39	0.92 408	0.53 205	0.49 237	0.48 214	0.30 133	0.30 205	0.39 125	0.30 194	0.10 162	0.08 114	0.10 129	0.08 78	0.15 151	0.12 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DilatedVolume-Stereo	0.26 46	0.20 12	0.64 23	0.25 71	0.15 56	0.41 69	0.18 53	0.42 39	0.35 28	0.34 135	0.34 127	0.25 87	0.23 109	0.43 144	0.53 342	0.09 70	0.09 184	0.08 30	0.10 144	0.12 81	0.11 105

2.75w_new	0.21 9	0.21 21	0.57 11	0.20 4	0.14 32	0.40 62	0.18 53	0.47 78	0.36 46	0.24 67	0.20 22	0.13 3	0.19 65	0.31 58	0.21 69	0.07 21	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 128	0.37 189	1.21 85	0.26 101	0.18 145	0.73 411	0.18 53	0.53 128	0.41 88	0.35 137	0.30 97	0.58 313	0.22 94	0.33 77	0.95 433	0.09 70	0.07 41	0.09 80	0.35 483	0.13 111	0.15 226

GREAT-IGEV	0.37 128	0.28 112	1.48 136	0.25 71	0.38 421	0.46 114	0.18 53	0.33 6	0.34 22	0.15 4	0.29 85	0.15 25	0.17 30	0.36 102	0.23 100	0.07 21	0.76 539	0.07 1	0.26 441	0.21 285	1.03 540

DEFOM-Stereo	0.22 29	0.22 36	0.91 53	0.23 37	0.13 20	0.49 134	0.18 53	0.30 3	0.28 4	0.19 20	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 133	0.16 4	0.08 32	0.06 21	0.07 1	0.06 9	0.09 37	0.09 57

tg	0.37 128	0.55 296	1.35 108	0.28 142	0.16 83	0.57 231	0.18 53	0.57 153	0.49 161	0.37 146	0.44 184	0.38 173	0.24 120	0.46 174	0.24 122	0.09 70	0.08 114	0.11 194	0.11 206	0.43 478	0.36 462

H2IRNET	0.40 158	0.61 311	1.90 287	0.29 172	0.17 111	0.54 185	0.18 53	0.52 119	0.50 171	0.27 106	0.56 300	0.47 251	0.35 233	0.46 174	0.33 227	0.10 162	0.07 41	0.12 249	0.14 304	0.32 408	0.12 142

UniTT-Stereo	0.30 75	0.36 186	1.68 170	0.27 117	0.24 262	0.29 13	0.18 53	0.33 6	0.34 22	0.26 99	0.37 141	0.18 38	0.18 47	0.31 58	0.27 151	0.10 162	0.08 114	0.08 30	0.07 52	0.25 342	0.08 34

RAFT-RH_RVC	0.61 372	0.50 274	2.33 396	0.36 331	0.29 327	0.60 277	0.18 53	0.44 56	0.58 250	0.76 453	1.91 519	0.47 251	0.29 197	1.60 402	1.23 468	0.14 348	0.07 41	0.13 308	0.13 276	0.10 51	0.09 57

depthmonostereo	0.26 46	0.23 52	0.65 28	0.41 393	0.13 20	0.41 69	0.19 62	0.51 105	0.40 79	0.25 85	0.29 85	0.26 101	0.28 183	0.44 153	0.23 100	0.09 70	0.10 226	0.09 80	0.07 52	0.10 51	0.08 34

2.5w	0.21 9	0.23 52	0.50 1	0.22 26	0.15 56	0.39 57	0.19 62	0.47 78	0.36 46	0.21 33	0.22 39	0.13 3	0.17 30	0.33 77	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

HART	0.38 137	0.53 282	1.66 167	0.26 101	0.15 56	0.30 15	0.19 62	0.67 209	0.46 135	0.29 115	0.52 256	0.38 173	0.16 23	0.41 133	0.20 49	0.08 32	0.68 532	0.09 80	0.07 52	0.34 423	0.21 331

HI	0.41 165	0.63 328	1.72 183	0.27 117	0.21 204	0.45 96	0.19 62	0.55 143	0.41 88	0.57 328	0.59 317	0.65 344	0.45 332	0.45 165	0.39 269	0.08 32	0.09 184	0.10 129	0.11 206	0.20 271	0.10 81

CoSv	0.41 165	0.63 328	1.72 183	0.27 117	0.21 204	0.45 96	0.19 62	0.55 143	0.41 88	0.57 328	0.59 317	0.65 344	0.45 332	0.45 165	0.39 269	0.08 32	0.09 184	0.10 129	0.11 206	0.20 271	0.10 81

ISRNet	0.47 243	0.44 242	1.55 149	0.37 352	0.31 355	0.49 134	0.19 62	0.75 257	0.66 345	0.63 398	0.71 417	0.67 360	0.39 274	0.58 234	0.44 300	0.23 458	0.16 377	0.21 448	0.20 406	0.21 285	0.25 389

UGAM-zero	0.63 383	0.39 208	2.49 429	0.30 189	0.49 469	0.67 372	0.19 62	0.91 399	0.45 126	0.77 457	0.45 188	1.16 504	0.82 466	2.05 473	0.29 176	0.09 70	0.15 360	0.09 80	0.44 506	0.11 70	0.22 344

RAStereo	0.28 56	0.48 265	1.52 145	0.26 101	0.18 145	0.25 6	0.19 62	0.42 39	0.35 28	0.20 27	0.25 61	0.20 46	0.16 23	0.24 7	0.24 122	0.09 70	0.08 114	0.10 129	0.08 78	0.12 81	0.08 34

GCST	0.72 431	1.10 483	2.15 362	1.11 532	0.59 493	0.62 318	0.19 62	0.75 257	0.53 205	0.56 317	0.63 356	0.47 251	0.31 213	1.11 337	0.33 227	0.75 525	0.45 508	0.84 524	0.64 531	0.69 513	0.54 503

MoCha-V2	0.36 122	0.32 151	1.41 119	0.36 331	0.31 355	0.35 36	0.19 62	0.57 153	0.39 69	0.30 118	0.32 113	0.28 121	0.27 168	0.47 185	0.24 122	0.08 32	0.56 520	0.08 30	0.38 494	0.18 235	0.12 142

GMStereo_Zeroshot	0.41 165	0.36 186	1.54 147	0.41 393	0.19 177	0.52 170	0.19 62	0.59 167	0.52 186	0.57 328	0.59 317	0.63 331	0.29 197	0.58 234	0.33 227	0.15 365	0.09 184	0.16 389	0.09 109	0.24 330	0.12 142

MIM_Stereo	0.41 165	0.60 307	1.88 275	0.31 216	0.21 204	0.50 142	0.19 62	0.64 192	0.44 111	0.43 181	0.53 267	0.43 210	0.27 168	0.51 209	0.28 161	0.08 32	0.14 335	0.11 194	0.10 144	0.26 362	0.26 399

CASnet	0.28 56	0.31 145	1.20 83	0.28 142	0.11 1	0.47 119	0.19 62	0.44 56	0.44 111	0.38 154	0.31 108	0.23 64	0.17 30	0.29 43	0.19 27	0.10 162	0.06 21	0.15 371	0.12 244	0.16 187	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.35 115	0.26 85	1.48 136	0.31 216	0.15 56	0.61 298	0.19 62	0.60 177	0.54 217	0.28 111	0.29 85	0.40 187	0.33 223	0.50 206	0.27 151	0.10 162	0.07 41	0.09 80	0.35 483	0.19 256	0.08 34

MC-Stereo	0.32 89	0.31 145	1.46 129	0.31 216	0.15 56	0.53 177	0.19 62	0.44 56	0.35 28	0.36 142	0.38 150	0.27 112	0.27 168	0.42 141	0.19 27	0.09 70	0.13 318	0.09 80	0.16 346	0.20 271	0.13 176

RALAANet	0.43 190	0.98 461	1.90 287	0.32 245	0.23 249	0.48 127	0.19 62	0.67 209	0.53 205	0.48 225	0.45 188	0.39 179	0.30 205	0.48 190	0.37 251	0.10 162	0.08 114	0.11 194	0.14 304	0.27 371	0.10 81

CFNet-RSSM	0.41 165	0.32 151	2.20 372	0.27 117	0.44 450	0.52 170	0.19 62	0.76 270	0.48 155	0.43 181	0.36 138	0.54 284	0.26 150	0.33 77	0.25 135	0.09 70	0.08 114	0.09 80	0.38 494	0.10 51	0.09 57

Gwc-CoAtRS	0.38 137	0.33 157	1.92 296	0.27 117	0.41 440	0.48 127	0.19 62	0.59 167	0.46 135	0.43 181	0.39 158	0.57 306	0.26 150	0.32 67	0.26 143	0.09 70	0.09 184	0.09 80	0.31 467	0.11 70	0.09 57

DN-CSS_ROB	0.48 249	1.23 503	1.99 326	0.39 377	0.22 229	0.56 213	0.19 62	0.75 257	0.61 279	0.45 197	0.62 344	0.41 193	0.31 213	0.70 282	0.32 217	0.11 224	0.08 114	0.14 344	0.13 276	0.36 438	0.12 142

2w_stereo	0.21 9	0.19 7	0.51 2	0.22 26	0.13 20	0.41 69	0.20 81	0.50 97	0.34 22	0.25 85	0.23 45	0.13 3	0.23 109	0.24 7	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

SCV_C0	0.33 96	0.43 231	1.42 123	0.25 71	0.16 83	0.35 36	0.20 81	0.68 213	0.44 111	0.24 67	0.27 72	0.29 128	0.20 74	0.58 234	0.18 15	0.09 70	0.08 114	0.08 30	0.30 461	0.26 362	0.17 271

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 372	0.61 311	3.35 527	0.33 266	0.58 491	0.66 366	0.20 81	0.98 454	0.55 224	0.73 445	0.52 256	0.99 477	0.65 429	0.58 234	0.29 176	0.10 162	0.16 377	0.10 129	0.41 502	0.29 382	0.20 322

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 128	1.34 518	1.24 90	0.23 37	0.12 6	0.33 27	0.20 81	0.40 26	0.33 17	0.25 85	0.21 27	0.16 28	0.14 10	0.27 23	0.63 377	0.55 513	0.06 21	0.11 194	0.13 276	0.25 342	0.49 499

AIO-Stereo	0.30 75	0.27 91	1.25 91	0.27 117	0.24 262	0.37 45	0.20 81	0.52 119	0.36 46	0.21 33	0.30 97	0.23 64	0.14 10	0.31 58	0.20 49	0.08 32	0.07 41	0.09 80	0.38 494	0.19 256	0.31 436

RSM++	0.27 49	0.26 85	0.87 49	0.28 142	0.13 20	0.39 57	0.20 81	0.45 63	0.45 126	0.20 27	0.24 54	0.24 77	0.17 30	0.36 102	0.20 49	0.08 32	0.07 41	0.09 80	0.35 483	0.26 362	0.18 291

CAS++	0.31 83	0.33 157	1.43 124	0.25 71	0.17 111	0.31 19	0.20 81	0.78 296	0.41 88	0.30 118	0.30 97	0.21 54	0.16 23	0.33 77	0.18 15	0.15 365	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.15 151	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala2	0.44 200	0.28 112	2.59 449	0.64 496	0.56 486	0.57 231	0.20 81	0.78 296	0.52 186	0.40 162	0.39 158	0.45 230	0.21 85	0.27 23	0.22 88	0.09 70	0.10 226	0.08 30	0.29 452	0.12 81	0.10 81

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 278	0.33 157	0.93 56	0.26 101	0.22 229	0.46 114	0.20 81	1.10 504	1.34 519	3.16 555	0.32 113	0.22 56	0.20 74	0.30 51	0.22 88	0.10 162	0.09 184	0.11 194	0.09 109	0.15 151	0.19 307

MyStereo8	0.54 319	0.80 394	2.76 474	0.32 245	0.33 376	0.71 399	0.20 81	0.87 369	0.57 239	0.51 257	0.59 317	0.50 267	0.33 223	0.68 271	0.55 349	0.10 162	0.29 478	0.10 129	0.13 276	0.21 285	0.34 452

plain	0.37 128	0.47 262	2.15 362	0.27 117	0.19 177	0.33 27	0.20 81	0.58 159	0.46 135	0.23 59	0.37 141	0.23 64	0.25 136	0.45 165	0.28 161	0.11 224	0.08 114	0.13 308	0.09 109	0.42 476	0.12 142

MSKI-zero shot	0.46 228	0.38 199	2.47 426	0.27 117	0.43 449	0.56 213	0.20 81	0.77 281	0.43 107	0.60 369	0.51 243	0.44 221	0.17 30	0.68 271	0.21 69	0.09 70	0.29 478	0.09 80	0.32 473	0.14 134	0.10 81

LoS	0.31 83	0.30 134	1.52 145	0.23 37	0.13 20	0.54 185	0.20 81	0.48 85	0.49 161	0.25 85	0.28 79	0.37 166	0.24 120	0.38 119	0.23 100	0.10 162	0.08 114	0.08 30	0.05 1	0.15 151	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 75	0.27 91	1.09 68	0.23 37	0.50 471	0.40 62	0.20 81	0.46 66	0.44 111	0.22 43	0.28 79	0.26 101	0.19 65	0.33 77	0.21 69	0.09 70	0.07 41	0.08 30	0.05 1	0.15 151	0.49 499

Selective-IGEV	0.29 65	0.23 52	1.28 95	0.27 117	0.30 338	0.35 36	0.20 81	0.56 150	0.38 58	0.21 33	0.30 97	0.22 56	0.18 47	0.37 111	0.18 15	0.07 21	0.06 21	0.08 30	0.15 327	0.16 187	0.29 419

riskmin	0.37 128	0.22 36	1.74 190	0.32 245	0.20 191	0.48 127	0.20 81	0.66 200	0.46 135	0.36 142	0.34 127	0.69 374	0.45 332	0.39 125	0.27 151	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.08 78	0.13 111	0.16 253

GLC_STEREO	0.28 56	0.27 91	1.36 109	0.28 142	0.12 6	0.41 69	0.20 81	0.37 15	0.38 58	0.26 99	0.30 97	0.25 87	0.19 65	0.33 77	0.24 122	0.09 70	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.13 111	0.09 57

iRaftStereo_RVC	0.37 128	0.53 282	1.41 119	0.28 142	0.15 56	0.52 170	0.20 81	0.54 139	0.46 135	0.37 146	0.43 173	0.41 193	0.23 109	0.36 102	0.26 143	0.09 70	0.15 360	0.12 249	0.11 206	0.41 470	0.37 469

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 184	0.86 416	1.78 216	0.28 142	0.17 111	0.52 170	0.20 81	0.62 183	0.61 279	0.50 244	0.61 339	0.39 179	0.32 219	0.35 93	0.30 194	0.07 21	0.10 226	0.09 80	0.09 109	0.35 433	0.10 81

LG-Stereo_L1	0.21 9	0.31 145	0.85 46	0.22 26	0.14 32	0.28 9	0.21 100	0.38 18	0.26 3	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 111	0.18 15	0.08 32	0.07 41	0.08 30	0.06 9	0.08 19	0.10 81

LG-Stereo	0.27 49	0.25 70	0.95 58	0.25 71	0.15 56	0.43 85	0.21 100	0.50 97	0.40 79	0.18 16	0.29 85	0.25 87	0.16 23	0.28 31	0.35 242	0.07 21	0.07 41	0.11 194	0.10 144	0.24 330	0.10 81

castereo++	0.28 56	0.43 231	0.93 56	0.28 142	0.17 111	0.53 177	0.21 100	0.55 143	0.45 126	0.17 11	0.26 68	0.32 144	0.17 30	0.33 77	0.16 4	0.09 70	0.08 114	0.09 80	0.29 452	0.13 111	0.06 1

rvit_stereo_0081_aga	0.27 49	0.29 122	1.08 66	0.26 101	0.20 191	0.33 27	0.21 100	0.41 33	0.42 97	0.26 99	0.28 79	0.27 112	0.21 85	0.31 58	0.21 69	0.14 348	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.14 134	0.10 81

model_zeroshot	0.44 200	0.68 349	1.97 325	0.28 142	0.18 145	0.69 390	0.21 100	0.63 189	0.40 79	1.00 491	0.34 127	0.42 206	0.20 74	0.69 277	0.24 122	0.10 162	0.22 443	0.10 129	0.22 420	0.12 81	0.10 81

RSM	0.28 56	0.26 85	0.97 59	0.25 71	0.24 262	0.37 45	0.21 100	0.49 91	0.44 111	0.21 33	0.27 72	0.28 121	0.17 30	0.38 119	0.20 49	0.07 21	0.07 41	0.09 80	0.34 480	0.21 285	0.16 253

gcap-zeroshot	0.41 165	0.62 317	1.78 216	0.31 216	0.32 363	0.69 390	0.21 100	0.74 246	0.52 186	0.43 181	0.35 132	0.62 328	0.24 120	0.41 133	0.24 122	0.09 70	0.16 377	0.09 80	0.31 467	0.08 19	0.09 57

IGEV++	0.34 104	0.43 231	1.32 102	0.31 216	0.14 32	0.32 24	0.21 100	0.70 223	0.34 22	0.22 43	0.28 79	0.22 56	0.27 168	0.35 93	0.27 151	0.09 70	0.39 504	0.08 30	0.15 327	0.25 342	0.45 492

11t1	0.33 96	0.19 7	1.41 119	0.33 266	0.16 83	0.48 127	0.21 100	0.67 209	0.48 155	0.40 162	0.34 127	0.32 144	0.33 223	0.42 141	0.27 151	0.11 224	0.12 299	0.10 129	0.08 78	0.13 111	0.14 193

IGEV_Zeroshot_test	0.53 314	0.33 157	2.91 493	0.32 245	0.18 145	0.54 185	0.21 100	0.72 231	0.42 97	0.81 466	0.51 243	0.71 388	0.41 293	0.48 190	1.13 458	0.09 70	0.15 360	0.10 129	0.35 483	0.19 256	0.09 57

PCWNet_CMD	0.46 228	0.45 250	2.28 388	0.26 101	0.20 191	0.55 198	0.21 100	0.75 257	0.64 317	0.48 225	0.55 289	0.68 367	0.57 398	0.46 174	0.30 194	0.11 224	0.10 226	0.14 344	0.10 144	0.18 235	0.14 193

testlalala_base	0.46 228	0.30 134	1.82 249	0.34 297	0.27 308	0.55 198	0.21 100	0.85 350	0.32 11	0.32 131	0.39 158	0.31 136	0.23 109	0.30 51	0.28 161	0.95 532	0.30 482	0.09 80	0.21 412	1.03 527	0.18 291

AEACV	0.33 96	0.24 65	1.44 126	0.28 142	0.35 396	0.47 119	0.21 100	0.43 47	0.28 4	0.26 99	0.25 61	0.22 56	0.38 260	0.30 51	0.18 15	0.09 70	0.35 492	0.09 80	0.36 491	0.23 315	0.25 389

Any-RAFT	0.38 137	0.25 70	1.89 282	0.27 117	0.17 111	0.68 384	0.21 100	0.78 296	0.53 205	0.43 181	0.43 173	0.54 284	0.30 205	0.41 133	0.20 49	0.10 162	0.12 299	0.08 30	0.06 9	0.10 51	0.09 57

IIG-Stereo	0.59 358	0.65 339	1.74 190	0.54 470	0.23 249	0.61 298	0.21 100	0.73 242	0.65 330	0.64 408	0.69 403	0.69 374	0.38 260	2.09 478	1.39 477	0.11 224	0.07 41	0.11 194	0.09 109	0.15 151	0.09 57

CroCo-Stereo	0.30 75	0.45 250	1.08 66	0.31 216	0.17 111	0.19 2	0.21 100	0.73 242	0.50 171	0.21 33	0.24 54	0.55 288	0.22 94	0.27 23	0.26 143	0.09 70	0.08 114	0.08 30	0.07 52	0.12 81	0.09 57
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raftrobust	0.38 137	0.68 349	1.54 147	0.32 245	0.46 464	0.52 170	0.21 100	0.56 150	0.42 97	0.52 265	0.35 132	0.31 136	0.33 223	0.37 111	0.30 194	0.10 162	0.11 273	0.08 30	0.07 52	0.21 285	0.19 307

CFNet_pseudo	0.45 218	0.46 253	2.23 381	0.25 71	0.19 177	0.56 213	0.21 100	0.77 281	0.60 262	0.49 237	0.56 300	0.69 374	0.47 353	0.52 213	0.31 206	0.11 224	0.10 226	0.15 371	0.10 144	0.17 209	0.14 193

AFF-stereo	0.44 200	0.96 449	1.78 216	0.31 216	0.15 56	0.50 142	0.21 100	0.64 192	0.63 309	0.47 207	0.64 372	0.49 264	0.34 231	0.46 174	0.31 206	0.08 32	0.09 184	0.10 129	0.10 144	0.37 446	0.10 81

MSMDNet	0.46 228	0.44 242	2.28 388	0.26 101	0.20 191	0.55 198	0.21 100	0.75 257	0.64 317	0.48 225	0.55 289	0.68 367	0.56 393	0.46 174	0.30 194	0.11 224	0.10 226	0.13 308	0.10 144	0.18 235	0.15 226

ccs_rob	0.45 218	0.46 253	2.22 377	0.26 101	0.19 177	0.56 213	0.21 100	0.77 281	0.60 262	0.49 237	0.56 300	0.69 374	0.47 353	0.52 213	0.31 206	0.11 224	0.09 184	0.16 389	0.10 144	0.17 209	0.14 193

3w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.59 14	0.22 26	0.12 6	0.37 45	0.22 121	0.50 97	0.38 58	0.22 43	0.21 27	0.12 2	0.22 94	0.26 19	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 19	0.08 34

1w_stereo	0.22 29	0.17 1	0.52 4	0.23 37	0.16 83	0.44 91	0.22 121	0.55 143	0.40 79	0.25 85	0.29 85	0.13 3	0.26 150	0.28 31	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 19	0.07 7

LG-Stereo_L2	0.21 9	0.31 145	0.85 46	0.22 26	0.14 32	0.31 19	0.22 121	0.38 18	0.25 2	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 67	0.18 15	0.08 32	0.07 41	0.08 30	0.06 9	0.08 19	0.10 81

DFGA-Net	0.51 295	1.06 478	1.75 196	0.30 189	0.24 262	0.54 185	0.22 121	0.63 189	0.60 262	0.48 225	0.51 243	0.35 160	0.27 168	1.82 440	0.53 342	0.10 162	0.08 114	0.12 249	0.12 244	0.37 446	0.15 226

AIO-test1	0.45 218	0.87 419	2.27 386	0.33 266	0.33 376	0.50 142	0.22 121	0.74 246	0.66 345	0.29 115	0.41 167	0.29 128	0.22 94	0.73 287	0.29 176	0.09 70	0.08 114	0.12 249	0.14 304	0.30 393	0.22 344

SMoEStereo_RVC	0.29 65	0.26 85	1.03 62	0.25 71	0.14 32	0.46 114	0.22 121	0.36 12	0.38 58	0.23 59	0.23 45	0.21 54	0.18 47	0.45 165	0.60 370	0.07 21	0.06 21	0.10 129	0.08 78	0.20 271	0.20 322

tt45	0.29 65	0.24 65	1.06 65	0.25 71	0.17 111	0.55 198	0.22 121	0.41 33	0.35 28	0.24 67	0.25 61	0.25 87	0.18 47	0.64 254	0.34 234	0.08 32	0.07 41	0.10 129	0.08 78	0.21 285	0.11 105

fffy	0.28 56	0.24 65	1.19 79	0.27 117	0.15 56	0.37 45	0.22 121	0.42 39	0.32 11	0.20 27	0.29 85	0.26 101	0.20 74	0.44 153	0.20 49	0.08 32	0.10 226	0.10 129	0.08 78	0.22 302	0.18 291

rvit_stereo_0083	0.25 43	0.19 7	0.58 13	0.28 142	0.18 145	0.28 9	0.22 121	0.38 18	0.54 217	0.23 59	0.30 97	0.27 112	0.26 150	0.37 111	0.24 122	0.14 348	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.12 81	0.10 81

rvit_stereo_0081	0.25 43	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 111	0.31 19	0.22 121	0.42 39	0.53 205	0.24 67	0.25 61	0.25 87	0.21 85	0.34 87	0.23 100	0.13 307	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.12 81	0.09 57

rvit_stereo_0082	0.25 43	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 111	0.31 19	0.22 121	0.42 39	0.53 205	0.24 67	0.25 61	0.25 87	0.21 85	0.34 87	0.23 100	0.13 307	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.12 81	0.09 57

rvit_stereo_0075_2	0.40 158	0.40 213	1.88 275	0.33 266	0.32 363	0.41 69	0.22 121	0.58 159	0.53 205	0.38 154	0.51 243	0.40 187	0.27 168	0.44 153	0.29 176	0.20 436	0.15 360	0.22 451	0.15 327	0.18 235	0.23 368

RAFT-Stereo-weight	0.34 104	0.29 122	1.43 124	0.28 142	0.28 320	0.55 198	0.22 121	0.78 296	0.48 155	0.46 205	0.38 150	0.36 164	0.17 30	0.33 77	0.23 100	0.09 70	0.08 114	0.09 80	0.07 52	0.09 37	0.09 57

MGS-Stereo	0.32 89	0.34 170	1.70 176	0.25 71	0.14 32	0.40 62	0.22 121	0.38 18	0.43 107	0.24 67	0.51 243	0.25 87	0.18 47	0.31 58	0.20 49	0.09 70	0.08 114	0.09 80	0.08 78	0.47 489	0.08 34

EKT-Stereo	1.47 524	0.49 268	1.93 299	2.57 557	19.31 573	0.55 198	0.22 121	0.69 216	0.42 97	0.38 154	0.36 138	0.43 210	0.27 168	0.69 277	0.26 143	0.12 277	0.14 335	0.11 194	0.16 346	0.20 271	0.15 226

CFNet_ucs	0.48 249	0.50 274	2.32 393	0.26 101	0.22 229	0.57 231	0.22 121	0.85 350	0.65 330	0.53 275	0.64 372	0.68 367	0.44 328	0.54 223	0.31 206	0.13 307	0.12 299	0.16 389	0.11 206	0.19 256	0.17 271

testlalala	0.36 122	0.30 134	1.77 211	0.28 142	0.33 376	0.60 277	0.22 121	0.55 143	0.51 179	0.55 306	0.35 132	0.31 136	0.20 74	0.26 19	0.22 88	0.10 162	0.13 318	0.09 80	0.24 426	0.08 19	0.07 7

LoS_RVC	0.29 65	0.33 157	1.19 79	0.25 71	0.34 384	0.43 85	0.22 121	0.42 39	0.32 11	0.22 43	0.33 121	0.23 64	0.24 120	0.31 58	0.21 69	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.10 51	0.31 436

CroCo-Stereo Lap2	0.33 96	0.61 311	1.47 133	0.32 245	0.38 421	0.23 4	0.22 121	0.58 159	0.46 135	0.22 43	0.27 72	0.29 128	0.23 109	0.32 67	0.26 143	0.09 70	0.09 184	0.10 129	0.08 78	0.21 285	0.14 193

DCANet-4	0.40 158	0.27 91	2.21 373	0.25 71	0.14 32	0.51 151	0.22 121	0.77 281	0.72 394	0.54 288	0.47 202	0.28 121	0.37 253	0.37 111	0.34 234	0.09 70	0.07 41	0.08 30	0.07 52	0.08 19	0.22 344

fff	0.43 190	0.77 382	1.95 311	0.24 53	0.13 20	0.51 151	0.22 121	0.77 281	0.75 426	0.54 288	0.47 202	0.31 136	0.65 429	0.36 102	0.34 234	0.09 70	0.07 41	0.08 30	0.07 52	0.08 19	0.22 344

ADStereo(finetuned)	0.45 218	0.77 382	2.12 354	0.25 71	0.14 32	0.51 151	0.22 121	0.77 281	0.72 394	0.54 288	0.48 214	0.31 136	0.76 458	0.37 111	0.38 258	0.09 70	0.07 41	0.09 80	0.07 52	0.13 111	0.23 368

sCroCo_RVC	0.33 96	0.32 151	1.89 282	0.34 297	0.27 308	0.30 15	0.22 121	0.48 85	0.44 111	0.22 43	0.33 121	0.25 87	0.25 136	0.32 67	0.24 122	0.14 348	0.16 377	0.12 249	0.12 244	0.15 151	0.13 176

HCRNet	0.46 228	0.49 268	1.65 163	0.38 367	0.29 327	0.58 248	0.22 121	0.75 257	0.62 297	0.47 207	0.49 231	0.48 262	0.36 239	1.12 340	0.37 251	0.15 365	0.10 226	0.15 371	0.13 276	0.17 209	0.17 271

DCANet	0.42 184	0.77 382	1.95 311	0.25 71	0.14 32	0.51 151	0.22 121	0.77 281	0.72 394	0.54 288	0.48 214	0.31 136	0.41 293	0.36 102	0.39 269	0.09 70	0.07 41	0.09 80	0.07 52	0.13 111	0.23 368

csc	0.43 190	0.77 382	1.95 311	0.24 53	0.13 20	0.51 151	0.22 121	0.77 281	0.75 426	0.54 288	0.47 202	0.31 136	0.65 429	0.36 102	0.34 234	0.09 70	0.07 41	0.08 30	0.07 52	0.08 19	0.22 344

cscssc	0.43 190	0.77 382	1.95 311	0.24 53	0.13 20	0.51 151	0.22 121	0.77 281	0.75 426	0.54 288	0.47 202	0.31 136	0.65 429	0.36 102	0.34 234	0.09 70	0.07 41	0.08 30	0.07 52	0.08 19	0.22 344

FENet	0.44 200	0.30 134	2.42 413	0.32 245	0.17 111	0.58 248	0.22 121	0.77 281	0.59 257	0.47 207	0.42 171	0.55 288	0.38 260	0.49 200	0.47 314	0.12 277	0.09 184	0.12 249	0.11 206	0.13 111	0.16 253

CFNet	0.58 350	0.96 449	1.78 216	0.33 266	0.25 280	0.63 335	0.22 121	0.88 377	0.75 426	0.46 205	0.59 317	0.58 313	0.40 282	2.29 490	0.48 320	0.12 277	0.09 184	0.15 371	0.14 304	0.30 393	0.15 226

HITNet	0.46 228	0.92 431	2.09 346	0.33 266	0.14 32	0.55 198	0.22 121	0.83 333	0.56 235	0.51 257	0.49 231	0.48 262	0.37 253	0.48 190	0.54 348	0.09 70	0.06 21	0.10 129	0.08 78	0.23 315	0.09 57
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	0.50 278	1.15 493	1.73 186	0.31 216	0.21 204	0.58 248	0.22 121	0.95 437	0.82 458	0.58 346	0.62 344	0.57 306	0.39 274	0.84 308	0.40 277	0.11 224	0.08 114	0.09 80	0.06 9	0.21 285	0.13 176

xyz-stereo-finetune2	0.35 115	0.45 250	1.04 63	0.21 7	0.12 6	0.58 248	0.23 152	0.50 97	0.45 126	0.31 122	0.46 196	0.30 133	0.41 293	0.81 305	0.51 335	0.08 32	0.07 41	0.11 194	0.09 109	0.12 81	0.09 57

SCV	0.35 115	0.59 305	1.37 112	0.34 297	0.22 229	0.28 9	0.23 152	0.72 231	0.35 28	0.19 20	0.30 97	0.24 77	0.20 74	0.64 254	0.19 27	0.11 224	0.08 114	0.09 80	0.29 452	0.34 423	0.29 419

AIO-test2	0.49 267	1.15 493	1.96 320	0.42 404	0.37 415	0.50 142	0.23 152	0.79 312	0.70 374	0.33 133	0.53 267	0.27 112	0.22 94	0.67 268	0.29 176	0.73 523	0.08 114	0.13 308	0.17 363	0.17 209	0.18 291

999	0.29 65	0.25 70	1.05 64	0.26 101	0.18 145	0.49 134	0.23 152	0.38 18	0.37 53	0.20 27	0.32 113	0.23 64	0.18 47	0.73 287	0.36 245	0.08 32	0.07 41	0.09 80	0.08 78	0.24 330	0.10 81

mms	0.27 49	0.26 85	0.91 53	0.25 71	0.18 145	0.32 24	0.23 152	0.37 15	0.31 7	0.21 33	0.30 97	0.23 64	0.17 30	0.46 174	0.21 69	0.08 32	0.10 226	0.10 129	0.08 78	0.22 302	0.47 495

ours_stereo	0.27 49	0.25 70	1.21 85	0.25 71	0.17 111	0.35 36	0.23 152	0.38 18	0.35 28	0.20 27	0.31 108	0.23 64	0.17 30	0.41 133	0.20 49	0.08 32	0.07 41	0.10 129	0.08 78	0.22 302	0.18 291

GCAP-BAT	0.43 190	0.31 145	1.82 249	0.25 71	0.26 295	0.65 360	0.23 152	0.48 85	0.37 53	0.67 421	0.82 444	0.44 221	0.24 120	0.48 190	0.87 426	0.09 70	0.13 318	0.09 80	0.22 420	0.08 19	0.09 57

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 419	0.65 339	3.45 528	0.50 452	0.60 498	0.75 421	0.23 152	0.96 442	0.60 262	0.76 453	1.30 500	0.81 427	0.60 408	0.57 231	0.82 421	0.10 162	0.16 377	0.11 194	0.43 505	0.31 401	0.22 344

test_sample1	0.40 158	0.18 5	1.19 79	0.31 216	0.18 145	0.48 127	0.23 152	0.78 296	0.49 161	0.44 187	0.44 184	0.45 230	0.41 293	1.39 365	0.33 227	0.11 224	0.09 184	0.10 129	0.09 109	0.12 81	0.13 176

test_for_model	0.64 387	1.60 527	1.82 249	1.23 536	1.02 531	0.53 177	0.23 152	0.75 257	0.50 171	0.57 328	0.29 85	0.25 87	0.20 74	0.26 19	0.22 88	0.76 526	0.31 484	0.08 30	0.07 52	1.68 547	0.50 502

AE-Stereo	0.42 184	0.29 122	1.65 163	0.43 409	0.47 466	0.56 213	0.23 152	0.86 360	0.46 135	0.31 122	0.41 167	0.43 210	0.24 120	0.34 87	0.24 122	0.09 70	0.48 516	0.11 194	0.45 507	0.22 302	0.19 307

ff7	0.32 89	0.52 277	1.38 113	0.25 71	0.16 83	0.56 213	0.23 152	0.46 66	0.41 88	0.24 67	0.23 45	0.20 46	0.23 109	0.48 190	0.19 27	0.09 70	0.08 114	0.10 129	0.18 376	0.23 315	0.22 344

IGEVStereo-DCA	0.33 96	0.34 170	1.38 113	0.27 117	0.16 83	0.45 96	0.23 152	0.46 66	0.41 88	0.24 67	0.21 27	0.26 101	0.25 136	0.64 254	0.52 338	0.09 70	0.07 41	0.10 129	0.18 376	0.16 187	0.22 344

ffff	0.32 89	0.52 277	1.38 113	0.25 71	0.16 83	0.56 213	0.23 152	0.46 66	0.41 88	0.24 67	0.23 45	0.20 46	0.23 109	0.48 190	0.19 27	0.09 70	0.08 114	0.10 129	0.18 376	0.23 315	0.22 344

11t	0.32 89	0.52 277	1.38 113	0.25 71	0.16 83	0.56 213	0.23 152	0.46 66	0.41 88	0.24 67	0.23 45	0.20 46	0.23 109	0.48 190	0.19 27	0.09 70	0.08 114	0.10 129	0.18 376	0.23 315	0.22 344

HH	0.49 267	0.49 268	2.78 478	0.50 452	0.41 440	0.38 55	0.23 152	0.72 231	0.38 58	0.63 398	0.48 214	0.87 448	0.41 293	0.64 254	0.21 69	0.09 70	0.17 395	0.10 129	0.09 109	0.16 187	0.12 142

HanStereo	0.49 267	0.49 268	2.78 478	0.50 452	0.41 440	0.38 55	0.23 152	0.72 231	0.38 58	0.63 398	0.48 214	0.87 448	0.41 293	0.64 254	0.21 69	0.09 70	0.17 395	0.10 129	0.09 109	0.16 187	0.12 142

SDNR	1.22 509	0.80 394	2.71 464	0.33 266	1.48 547	1.98 537	0.23 152	1.93 542	2.44 544	0.89 479	2.52 533	1.36 513	0.51 374	3.65 546	1.93 499	0.30 488	0.31 484	0.22 451	0.16 346	0.33 416	0.36 462

CAS	0.35 115	0.25 70	1.30 99	0.79 510	0.34 384	0.51 151	0.23 152	0.46 66	0.39 69	0.22 43	0.31 108	0.20 46	0.17 30	0.28 31	0.23 100	0.73 523	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 37	0.37 469

anonymousdsp2	0.34 104	0.24 65	1.16 76	0.28 142	0.15 56	0.57 231	0.23 152	0.79 312	0.47 152	0.38 154	0.37 141	0.40 187	0.25 136	0.47 185	0.21 69	0.09 70	0.07 41	0.10 129	0.13 276	0.19 256	0.27 406

anonymousdsp	0.34 104	0.53 282	1.47 133	0.25 71	0.16 83	0.56 213	0.23 152	0.49 91	0.40 79	0.25 85	0.24 54	0.22 56	0.24 120	0.55 227	0.19 27	0.09 70	0.11 273	0.10 129	0.18 376	0.24 330	0.29 419

RCA-Stereo	0.34 104	0.32 151	1.30 99	0.26 101	0.14 32	0.58 248	0.23 152	0.78 296	0.62 297	0.40 162	0.44 184	0.28 121	0.35 233	0.29 43	0.20 49	0.09 70	0.10 226	0.09 80	0.07 52	0.19 256	0.08 34

ccc-4	0.32 89	0.52 277	1.38 113	0.25 71	0.16 83	0.56 213	0.23 152	0.46 66	0.41 88	0.24 67	0.23 45	0.20 46	0.23 109	0.48 190	0.19 27	0.09 70	0.08 114	0.10 129	0.18 376	0.23 315	0.22 344

BUS	0.41 165	0.27 91	1.13 72	0.30 189	0.21 204	0.91 475	0.23 152	1.00 474	0.61 279	0.63 398	0.53 267	0.66 351	0.30 205	0.43 144	0.32 217	0.13 307	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 81	0.11 105

NINENet	0.50 278	0.33 157	1.69 172	0.55 477	0.25 280	0.91 475	0.23 152	0.98 454	0.71 384	0.53 275	0.55 289	0.66 351	0.30 205	1.22 350	0.32 217	0.15 365	0.13 318	0.16 389	0.11 206	0.16 187	0.13 176

IGEV-Stereo	0.34 104	0.54 287	1.47 133	0.25 71	0.16 83	0.56 213	0.23 152	0.49 91	0.40 79	0.25 85	0.24 54	0.22 56	0.24 120	0.54 223	0.19 27	0.09 70	0.10 226	0.10 129	0.18 376	0.24 330	0.29 419
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 200	1.02 474	1.74 190	0.35 313	0.19 177	0.58 248	0.23 152	0.49 91	0.66 345	0.41 171	0.38 150	0.34 156	0.29 197	0.53 219	0.30 194	0.24 466	0.10 226	0.37 500	0.19 396	0.27 371	0.15 226

test-3	0.43 190	0.20 12	1.70 176	0.34 297	0.32 363	0.45 96	0.23 152	0.71 226	0.46 135	0.51 257	0.29 85	0.45 230	0.21 85	0.59 240	0.98 436	0.08 32	0.07 41	0.10 129	0.35 483	0.29 382	0.28 413

test_1	0.43 190	0.20 12	1.70 176	0.34 297	0.32 363	0.45 96	0.23 152	0.71 226	0.46 135	0.50 244	0.29 85	0.45 230	0.21 85	0.59 240	0.98 436	0.08 32	0.07 41	0.10 129	0.35 483	0.29 382	0.29 419

TRStereo	0.53 314	0.76 373	2.38 406	0.42 404	0.29 327	0.69 390	0.23 152	1.81 538	0.55 224	0.36 142	0.32 113	0.47 251	0.40 282	0.46 174	0.25 135	0.12 277	0.11 273	0.11 194	0.41 502	0.13 111	0.32 441

AnonymousM	0.37 128	0.44 242	1.50 142	0.25 71	0.15 56	0.52 170	0.23 152	0.60 177	0.42 97	0.42 176	0.32 113	0.30 133	0.25 136	0.34 87	0.23 100	0.11 224	0.09 184	0.71 521	0.36 491	0.12 81	0.07 7

GMStereo	0.38 137	0.99 465	1.91 293	0.27 117	0.16 83	0.39 57	0.23 152	0.47 78	0.62 297	0.38 154	0.34 127	0.25 87	0.25 136	0.39 125	0.29 176	0.14 348	0.08 114	0.10 129	0.12 244	0.15 151	0.11 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLCV	0.48 249	0.89 426	1.85 260	0.29 172	0.14 32	0.59 265	0.23 152	0.72 231	0.59 257	0.66 417	0.66 383	0.55 288	0.36 239	1.03 328	0.49 325	0.09 70	0.06 21	0.09 80	0.07 52	0.19 256	0.11 105

xyz-stereo	3.02 550	0.29 122	30.64 581	0.23 37	0.12 6	15.52 567	0.24 185	0.51 105	0.47 152	0.59 360	7.99 559	0.64 340	0.47 353	1.39 365	0.50 330	0.09 70	0.07 41	0.34 493	0.07 52	0.13 111	0.08 34

AIO_rvc	0.41 165	0.64 332	1.29 96	0.58 484	0.39 424	0.37 45	0.24 185	0.50 97	0.43 107	0.28 111	0.23 45	0.25 87	0.16 23	0.99 322	0.19 27	0.10 162	0.16 377	0.08 30	0.11 206	0.25 342	0.85 526

HUF	0.59 358	0.65 339	2.46 422	0.45 430	0.77 516	0.34 31	0.24 185	0.46 66	0.39 69	0.31 122	0.28 79	0.25 87	0.19 65	0.67 268	0.18 15	0.12 277	2.03 557	0.08 30	0.06 9	0.31 401	1.59 553

fffft	0.29 65	0.21 21	1.10 70	0.24 53	0.15 56	0.42 81	0.24 185	0.42 39	0.38 58	0.21 33	0.18 16	0.20 46	0.16 23	0.44 153	0.70 396	0.07 21	0.06 21	0.10 129	0.08 78	0.28 377	0.20 322
1: 1. 1
WCG-NET	0.30 75	0.42 226	1.26 93	0.24 53	0.12 6	0.43 85	0.24 185	0.40 26	0.56 235	0.35 137	0.37 141	0.26 101	0.24 120	0.29 43	0.19 27	0.08 32	0.12 299	0.08 30	0.07 52	0.22 302	0.10 81

WCG-NET（raft）	0.32 89	0.53 282	1.21 85	0.23 37	0.12 6	0.44 91	0.24 185	0.40 26	0.50 171	0.35 137	0.35 132	0.47 251	0.25 136	0.35 93	0.20 49	0.08 32	0.29 478	0.08 30	0.07 52	0.22 302	0.11 105

SMFormer	0.50 278	0.46 253	1.60 156	0.30 189	0.15 56	0.45 96	0.24 185	0.90 389	0.72 394	0.56 317	0.64 372	0.51 270	0.41 293	1.87 449	0.49 325	0.13 307	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.15 151	0.16 253

tta	0.50 278	0.46 253	1.60 156	0.30 189	0.15 56	0.45 96	0.24 185	0.90 389	0.72 394	0.56 317	0.64 372	0.51 270	0.41 293	1.87 449	0.49 325	0.13 307	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.14 134	0.11 105

qqq1	0.48 249	0.46 253	1.60 156	0.30 189	0.15 56	0.45 96	0.24 185	0.90 389	0.72 394	0.56 317	0.64 372	0.51 270	0.41 293	1.87 449	0.23 100	0.13 307	0.10 226	0.09 80	0.08 78	0.14 134	0.11 105

fff1	0.48 249	0.46 253	1.60 156	0.30 189	0.15 56	0.45 96	0.24 185	0.90 389	0.72 394	0.56 317	0.64 372	0.51 270	0.41 293	1.87 449	0.23 100	0.13 307	0.10 226	0.09 80	0.08 78	0.14 134	0.11 105

CASS	0.39 152	0.30 134	1.61 160	0.32 245	0.17 111	0.53 177	0.24 185	0.70 223	0.49 161	0.59 360	0.54 279	0.40 187	0.40 282	0.41 133	0.30 194	0.17 400	0.10 226	0.14 344	0.11 206	0.18 235	0.17 271
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.50 278	0.63 328	2.13 356	0.30 189	0.23 249	0.45 96	0.24 185	0.59 167	0.53 205	0.50 244	2.10 523	0.42 206	0.26 150	0.35 93	0.23 100	0.09 70	0.14 335	0.10 129	0.32 473	0.16 187	0.15 226

knoymous	0.34 104	0.25 70	1.75 196	0.24 53	0.18 145	0.45 96	0.24 185	0.57 153	0.38 58	0.41 171	0.39 158	0.55 288	0.25 136	0.38 119	0.23 100	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.07 52	0.13 111	0.12 142

x	0.35 115	0.20 12	1.36 109	0.33 266	0.17 111	0.47 119	0.24 185	0.75 257	0.54 217	0.40 162	0.40 163	0.42 206	0.34 231	0.45 165	0.32 217	0.11 224	0.14 335	0.11 194	0.09 109	0.12 81	0.14 193

rafts_anoy	0.43 190	0.89 426	1.96 320	0.32 245	0.30 338	0.48 127	0.24 185	0.62 183	0.49 161	0.37 146	0.38 150	0.33 150	0.30 205	0.51 209	0.34 234	0.10 162	0.39 504	0.13 308	0.15 327	0.17 209	0.15 226

s12784h	0.36 122	0.28 112	1.58 153	0.23 37	0.11 1	0.62 318	0.24 185	0.79 312	0.64 317	0.44 187	0.52 256	0.28 121	0.26 150	0.50 206	0.24 122	0.11 224	0.06 21	0.09 80	0.06 9	0.16 187	0.06 1

TestStereo	0.45 218	0.54 287	2.11 351	0.29 172	0.16 83	0.43 85	0.24 185	0.54 139	0.45 126	0.37 146	0.46 196	0.34 156	0.27 168	1.98 466	0.27 151	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.09 109	0.14 134	0.08 34

222	0.78 456	0.23 52	1.23 88	0.28 142	0.18 145	0.62 318	0.24 185	1.02 485	0.70 374	0.58 346	0.66 383	0.46 243	0.42 310	1.80 436	6.53 558	0.13 307	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.12 81	0.17 271

xxxx	0.70 419	0.21 21	1.33 104	0.28 142	0.18 145	0.63 335	0.24 185	1.02 485	0.69 365	0.50 244	0.62 344	0.58 313	0.38 260	1.47 383	5.21 553	0.13 307	0.12 299	0.11 194	0.10 144	0.12 81	0.15 226

FADNet_RVC	0.81 466	1.14 489	2.42 413	0.30 189	0.24 262	0.71 399	0.24 185	0.95 437	0.61 279	0.44 187	0.56 300	0.59 316	0.42 310	1.52 388	0.68 392	0.94 531	0.96 546	0.28 478	1.00 546	0.90 525	1.36 548

xyz-stereo-finetune	0.31 83	0.46 253	0.79 42	0.21 7	0.12 6	0.53 177	0.25 205	0.52 119	0.54 217	0.28 111	0.32 113	0.29 128	0.23 109	0.59 240	0.55 349	0.08 32	0.07 41	0.10 129	0.08 78	0.13 111	0.08 34

MM-Stereo_test2	0.38 137	0.28 112	2.46 422	0.43 409	0.15 56	0.50 142	0.25 205	0.47 78	0.38 58	0.33 133	0.26 68	0.23 64	0.22 94	0.34 87	0.29 176	0.08 32	0.09 184	0.09 80	0.10 144	0.36 438	0.22 344

AIO_test	0.39 152	0.37 189	1.19 79	0.73 504	0.67 505	0.35 36	0.25 205	0.47 78	0.34 22	0.34 135	0.22 39	0.33 150	0.17 30	1.31 358	0.19 27	0.11 224	0.15 360	0.08 30	0.21 412	0.15 151	0.23 368

rvit_0105_6	0.31 83	0.29 122	1.00 61	0.31 216	0.18 145	0.35 36	0.25 205	0.51 105	0.61 279	0.25 85	0.28 79	0.32 144	0.25 136	0.39 125	0.25 135	0.18 411	0.16 377	0.15 371	0.13 276	0.14 134	0.13 176

Occ-G	0.30 75	0.30 134	1.33 104	0.23 37	0.15 56	0.36 42	0.25 205	0.43 47	0.31 7	0.26 99	0.35 132	0.46 243	0.22 94	0.30 51	0.25 135	0.09 70	0.07 41	0.09 80	0.16 346	0.31 401	0.08 34

test_sample3	0.50 278	0.41 219	1.88 275	0.32 245	0.19 177	0.57 231	0.25 205	0.92 408	0.64 317	0.52 265	0.49 231	0.47 251	0.35 233	1.79 432	0.37 251	0.13 307	0.10 226	0.12 249	0.11 206	0.16 187	0.16 253

ACVNet-DCA	0.42 184	0.64 332	2.07 340	0.35 313	0.14 32	0.76 425	0.25 205	0.76 270	0.52 186	0.31 122	0.38 150	0.24 77	0.38 260	0.69 277	0.19 27	0.10 162	0.24 454	0.11 194	0.09 109	0.12 81	0.14 193

xx1	0.46 228	0.64 332	2.07 340	0.35 313	0.14 32	0.76 425	0.25 205	0.74 246	1.01 494	0.31 122	0.38 150	0.46 243	0.36 239	0.69 277	0.19 27	0.10 162	0.24 454	0.12 249	0.12 244	0.12 81	0.14 193

1test111	0.44 200	0.64 332	2.07 340	0.35 313	0.14 32	0.76 425	0.25 205	0.76 270	0.52 186	0.31 122	0.38 150	0.24 77	0.38 260	0.96 319	0.30 194	0.10 162	0.24 454	0.11 194	0.09 109	0.12 81	0.14 193

cc1	0.47 243	0.64 332	2.07 340	0.35 313	0.14 32	0.76 425	0.25 205	0.74 246	1.01 494	0.31 122	0.38 150	0.24 77	0.38 260	0.69 277	0.19 27	0.10 162	0.24 454	0.11 194	0.09 109	0.25 342	0.40 482

tt1	0.44 200	0.64 332	1.83 255	0.35 313	0.14 32	0.76 425	0.25 205	0.74 246	0.88 473	0.31 122	0.37 141	0.25 87	0.35 233	0.63 252	0.19 27	0.10 162	0.24 454	0.11 194	0.09 109	0.25 342	0.36 462

4D-IteraStereo	0.44 200	0.96 449	2.63 453	0.27 117	0.30 338	0.45 96	0.25 205	0.52 119	0.50 171	0.40 162	0.31 108	0.40 187	0.19 65	0.35 93	0.32 217	0.09 70	0.06 21	0.12 249	0.11 206	0.19 256	0.30 428

anonymousa	0.48 249	0.46 253	2.44 419	0.29 172	0.34 384	0.61 298	0.25 205	0.66 200	0.54 217	0.53 275	0.77 435	0.73 395	0.46 345	0.33 77	0.31 206	0.10 162	0.09 184	0.12 249	0.29 452	0.10 51	0.19 307

ProNet	0.30 75	0.54 287	1.29 96	0.25 71	0.15 56	0.47 119	0.25 205	0.48 85	0.39 69	0.21 33	0.23 45	0.22 56	0.20 74	0.44 153	0.19 27	0.08 32	0.08 114	0.10 129	0.08 78	0.23 315	0.12 142

raft_robust	0.55 331	0.84 409	1.73 186	0.28 142	0.54 481	0.53 177	0.25 205	0.88 377	0.75 426	0.48 225	0.46 196	0.76 411	0.75 457	1.46 376	0.27 151	0.09 70	0.10 226	0.10 129	0.30 461	0.26 362	0.16 253

AACVNet	0.54 319	0.78 390	1.73 186	0.36 331	0.21 204	0.57 231	0.25 205	0.71 226	0.51 179	0.55 306	0.59 317	0.64 340	0.41 293	2.13 481	0.41 283	0.14 348	0.11 273	0.14 344	0.11 206	0.33 416	0.15 226

GANet-ADL	0.44 200	0.41 219	2.31 392	0.33 266	0.20 191	0.57 231	0.25 205	0.75 257	0.54 217	0.42 176	0.59 317	0.56 300	0.30 205	0.40 130	0.38 258	0.14 348	0.11 273	0.09 80	0.08 78	0.22 302	0.17 271

ASMatch	0.60 364	0.43 231	2.58 447	0.91 519	0.36 404	0.56 213	0.25 205	0.52 119	0.61 279	0.47 207	1.21 494	0.47 251	0.66 434	1.34 361	0.94 431	0.10 162	0.08 114	0.11 194	0.11 206	0.10 51	0.16 253

raft+_RVC	0.44 200	0.67 347	1.85 260	0.34 297	0.71 510	0.51 151	0.25 205	0.64 192	0.51 179	0.35 137	0.45 188	0.32 144	0.28 183	0.43 144	0.32 217	0.09 70	0.19 417	0.10 129	0.09 109	0.20 271	0.40 482

pcwnet_v2	0.64 387	0.49 268	4.41 545	0.32 245	0.27 308	0.60 277	0.25 205	0.97 450	0.88 473	0.59 360	0.70 413	0.63 331	0.55 389	0.66 267	0.37 251	0.17 400	0.15 360	0.15 371	0.14 304	0.21 285	0.23 368

PMTNet	0.31 83	0.35 177	1.30 99	0.20 4	0.14 32	0.57 231	0.25 205	0.46 66	0.42 97	0.27 106	0.32 113	0.27 112	0.24 120	0.39 125	0.23 100	0.43 501	0.07 41	0.08 30	0.05 1	0.18 235	0.07 7

BEATNet_4x	0.47 243	0.73 367	1.91 293	0.33 266	0.15 56	0.56 213	0.25 205	0.85 350	0.58 250	0.54 288	0.51 243	0.57 306	0.42 310	0.57 231	0.61 373	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.09 109	0.20 271	0.16 253

test_sample5	0.51 295	0.43 231	1.83 255	0.32 245	0.18 145	0.55 198	0.26 227	0.92 408	0.65 330	0.53 275	0.59 317	0.45 230	0.36 239	1.87 449	0.36 245	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 209	0.16 253

test_sample4	0.50 278	0.42 226	1.88 275	0.32 245	0.19 177	0.56 213	0.26 227	0.93 416	0.65 330	0.54 288	0.54 279	0.45 230	0.36 239	1.79 432	0.36 245	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 209	0.16 253

mmm	0.38 137	0.21 21	1.18 77	0.35 313	0.17 111	0.49 134	0.26 227	0.78 296	0.52 186	0.50 244	0.57 308	0.41 193	0.37 253	0.71 284	0.31 206	0.11 224	0.13 318	0.14 344	0.13 276	0.15 151	0.14 193

DualNet	0.51 295	0.43 231	1.83 255	0.32 245	0.18 145	0.55 198	0.26 227	0.92 408	0.65 330	0.54 288	0.62 344	0.45 230	0.36 239	1.87 449	0.36 245	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 209	0.16 253

ffm	0.47 243	0.23 52	2.01 329	0.30 189	0.21 204	0.57 231	0.26 227	0.74 246	0.88 473	0.53 275	0.63 356	0.66 351	0.39 274	0.63 252	0.19 27	0.10 162	0.24 454	0.15 371	0.13 276	0.25 342	0.36 462

ff1	0.73 440	0.23 52	2.01 329	0.30 189	0.21 204	0.57 231	0.26 227	0.74 246	0.88 473	0.53 275	0.63 356	0.66 351	0.39 274	2.52 512	3.43 539	0.10 162	0.24 454	0.15 371	0.13 276	0.25 342	0.36 462

mmx	0.72 431	0.23 52	2.01 329	0.30 189	0.21 204	0.57 231	0.26 227	0.99 466	0.76 435	0.53 275	0.63 356	0.66 351	0.39 274	2.52 512	3.43 539	0.13 307	0.10 226	0.15 371	0.13 276	0.15 151	0.15 226

ttt	0.66 399	0.22 36	1.68 170	0.34 297	0.24 262	0.60 277	0.26 227	1.00 474	0.77 439	0.55 306	0.67 386	0.54 284	0.36 239	2.14 482	3.03 528	0.16 386	0.13 318	0.13 308	0.12 244	0.15 151	0.17 271

xxx	0.72 431	0.23 52	2.01 329	0.30 189	0.21 204	0.57 231	0.26 227	0.99 466	0.76 435	0.53 275	0.63 356	0.66 351	0.39 274	2.52 512	3.43 539	0.13 307	0.10 226	0.15 371	0.13 276	0.15 151	0.15 226

StereoVision	0.45 218	0.72 362	1.94 308	0.33 266	0.32 363	0.47 119	0.26 227	0.68 213	0.57 239	0.32 131	0.89 459	0.45 230	0.27 168	0.49 200	0.36 245	0.13 307	0.15 360	0.16 389	0.15 327	0.19 256	0.13 176

qqq	0.38 137	0.21 21	1.34 107	0.28 142	0.15 56	0.45 96	0.26 227	0.76 270	0.52 186	0.39 160	0.41 167	0.46 243	0.36 239	0.96 319	0.30 194	0.11 224	0.14 335	0.12 249	0.12 244	0.12 81	0.14 193

IER	0.43 190	0.38 199	1.69 172	0.26 101	0.25 280	0.66 366	0.26 227	0.71 226	0.55 224	0.54 288	0.59 317	0.60 322	0.53 381	0.52 213	0.39 269	0.11 224	0.08 114	0.11 194	0.11 206	0.14 134	0.11 105

dd	0.42 184	0.96 449	1.77 211	0.31 216	0.17 111	0.57 231	0.26 227	0.49 91	0.68 356	0.41 171	0.40 163	0.34 156	0.27 168	0.45 165	0.40 277	0.17 400	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.21 285	0.12 142

dad	0.51 295	1.01 471	1.74 190	0.29 172	0.19 177	0.60 277	0.26 227	0.52 119	0.75 426	0.63 398	0.63 356	0.63 331	0.33 223	0.85 310	0.47 314	0.27 480	0.15 360	0.40 503	0.18 376	0.22 302	0.14 193

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

OMP-Stereo	0.59 358	0.65 339	1.74 190	0.56 479	0.37 415	0.60 277	0.26 227	0.70 223	0.65 330	0.66 417	0.60 332	0.69 374	0.32 219	2.09 478	1.20 464	0.10 162	0.07 41	0.12 249	0.09 109	0.17 209	0.10 81

ROB_FTStereo	0.38 137	0.27 91	1.78 216	0.44 416	0.17 111	0.61 298	0.26 227	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.43 210	0.28 183	0.49 200	0.28 161	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

RALCasStereoNet	0.45 218	0.88 423	1.85 260	0.30 189	0.26 295	0.49 134	0.26 227	0.58 159	0.51 179	0.36 142	0.48 214	0.36 164	0.28 183	0.55 227	0.34 234	0.10 162	0.53 518	0.09 80	0.08 78	0.25 342	0.34 452

111	0.48 249	1.09 482	1.95 311	0.24 53	0.13 20	0.59 265	0.26 227	0.83 333	0.78 444	0.48 225	0.52 256	0.56 300	0.38 260	0.49 200	0.38 258	0.09 70	0.07 41	0.09 80	0.07 52	0.23 315	0.35 454

DMCA	0.41 165	0.52 277	1.26 93	0.31 216	0.24 262	0.59 265	0.26 227	0.77 281	0.63 309	0.58 346	0.48 214	0.57 306	0.35 233	0.40 130	0.50 330	0.14 348	0.10 226	0.14 344	0.10 144	0.15 151	0.15 226

R-Stereo Train	0.36 122	0.21 21	1.70 176	0.29 172	0.18 145	0.55 198	0.26 227	0.78 296	0.36 46	0.57 328	0.67 386	0.33 150	0.24 120	0.32 67	0.23 100	0.10 162	0.08 114	0.09 80	0.07 52	0.09 37	0.12 142

RAFT-Stereo	0.36 122	0.21 21	1.70 176	0.29 172	0.18 145	0.55 198	0.26 227	0.78 296	0.36 46	0.57 328	0.67 386	0.33 150	0.24 120	0.32 67	0.23 100	0.10 162	0.08 114	0.09 80	0.07 52	0.09 37	0.12 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.48 249	0.82 403	1.85 260	0.30 189	0.27 308	0.64 346	0.26 227	0.74 246	0.55 224	0.48 225	0.53 267	0.63 331	0.41 293	0.88 315	0.38 258	0.15 365	0.10 226	0.17 406	0.17 363	0.18 235	0.15 226

StereoDRNet-Refined	0.50 278	0.41 219	1.50 142	0.33 266	0.21 204	0.68 384	0.26 227	0.81 320	0.68 356	0.67 421	0.68 394	0.73 395	0.42 310	1.10 334	0.59 368	0.11 224	0.08 114	0.14 344	0.14 304	0.25 342	0.21 331
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWCDC_ROB	0.72 431	1.06 478	2.09 346	0.47 440	0.36 404	0.78 438	0.26 227	0.98 454	1.34 519	0.61 378	2.07 521	0.64 340	0.61 417	0.83 306	0.71 399	0.31 490	0.14 335	0.15 371	0.12 244	0.60 508	0.21 331

G2L-Stereo	0.55 331	0.85 413	2.18 369	0.31 216	0.27 308	0.59 265	0.27 252	0.77 281	0.55 224	0.54 288	0.52 256	0.71 388	0.36 239	1.75 424	0.50 330	0.13 307	0.11 273	0.13 308	0.11 206	0.29 382	0.15 226

castereo	0.30 75	0.44 242	0.81 43	0.24 53	0.29 327	0.41 69	0.27 252	0.72 231	0.45 126	0.22 43	0.30 97	0.24 77	0.31 213	0.25 11	0.21 69	0.09 70	0.07 41	0.08 30	0.31 467	0.12 81	0.09 57

rvit_stereo_0080	0.27 49	0.38 199	0.76 38	0.24 53	0.18 145	0.34 31	0.27 252	0.54 139	0.44 111	0.24 67	0.26 68	0.27 112	0.22 94	0.29 43	0.23 100	0.13 307	0.10 226	0.10 129	0.10 144	0.15 151	0.11 105

rvit_stereo_ft	0.31 83	0.61 311	1.18 77	0.32 245	0.21 204	0.28 9	0.27 252	0.55 143	0.48 155	0.23 59	0.27 72	0.28 121	0.26 150	0.32 67	0.25 135	0.13 307	0.09 184	0.11 194	0.11 206	0.13 111	0.14 193

test_sample6	0.52 308	0.44 242	1.81 243	0.33 266	0.18 145	0.55 198	0.27 252	0.94 424	0.66 345	0.54 288	0.62 344	0.47 251	0.36 239	1.97 465	0.38 258	0.14 348	0.10 226	0.13 308	0.13 276	0.17 209	0.16 253

test_sample2	0.41 165	0.19 7	1.23 88	0.31 216	0.17 111	0.51 151	0.27 252	0.81 320	0.55 224	0.44 187	0.45 188	0.46 243	0.38 260	1.51 386	0.30 194	0.12 277	0.09 184	0.11 194	0.10 144	0.14 134	0.14 193

whm_eth	0.27 49	0.38 199	0.76 38	0.24 53	0.18 145	0.34 31	0.27 252	0.54 139	0.44 111	0.24 67	0.26 68	0.27 112	0.22 94	0.29 43	0.23 100	0.13 307	0.10 226	0.10 129	0.10 144	0.15 151	0.11 105

LL-Strereo2	0.41 165	0.90 429	1.83 255	0.44 416	0.24 262	0.54 185	0.27 252	0.58 159	0.45 126	0.41 171	0.33 121	0.44 221	0.21 85	0.44 153	0.34 234	0.09 70	0.08 114	0.16 389	0.14 304	0.17 209	0.17 271

Patchmatch Stereo++	0.39 152	0.27 91	1.78 216	0.44 416	0.16 83	0.61 298	0.27 252	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.43 210	0.28 183	0.54 223	0.28 161	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PFNet	0.60 364	0.33 157	2.47 426	0.41 393	0.55 484	0.62 318	0.27 252	0.61 179	0.63 309	0.61 378	0.56 300	0.45 230	0.32 219	1.88 456	1.14 459	0.28 484	0.09 184	0.12 249	0.16 346	0.26 362	0.20 322

iGMRVC	0.39 152	0.27 91	1.78 216	0.44 416	0.17 111	0.61 298	0.27 252	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.44 221	0.28 183	0.55 227	0.28 161	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

iRAFT	0.39 152	0.27 91	1.78 216	0.44 416	0.16 83	0.61 298	0.27 252	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.43 210	0.28 183	0.54 223	0.28 161	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

sAnonymous2	0.38 137	0.62 317	2.15 362	0.31 216	0.24 262	0.34 31	0.27 252	0.53 128	0.46 135	0.24 67	0.29 85	0.23 64	0.28 183	0.28 31	0.22 88	0.12 277	0.09 184	0.11 194	0.13 276	0.38 453	0.35 454

CroCo_RVC	0.38 137	0.62 317	2.15 362	0.31 216	0.24 262	0.34 31	0.27 252	0.53 128	0.46 135	0.24 67	0.29 85	0.23 64	0.28 183	0.28 31	0.22 88	0.12 277	0.09 184	0.11 194	0.13 276	0.38 453	0.35 454

UNet	0.54 319	0.44 242	2.83 482	0.31 216	0.33 376	0.74 415	0.27 252	0.82 327	0.61 279	0.53 275	0.54 279	0.72 391	0.54 384	0.78 302	0.56 357	0.11 224	0.09 184	0.13 308	0.11 206	0.14 134	0.12 142

GANet-RSSM	0.55 331	0.73 367	1.90 287	0.36 331	0.26 295	0.59 265	0.27 252	0.78 296	0.52 186	0.47 207	0.57 308	0.63 331	0.45 332	1.92 463	0.43 294	0.14 348	0.10 226	0.25 470	0.11 206	0.34 423	0.14 193

iResNet	0.51 295	0.76 373	2.59 449	0.41 393	0.17 111	0.64 346	0.27 252	0.82 327	0.70 374	0.57 328	0.64 372	0.43 210	0.36 239	0.70 282	0.52 338	0.10 162	0.07 41	0.09 80	0.08 78	0.21 285	0.13 176

G2L-ROB	0.51 295	0.95 446	1.96 320	0.29 172	0.22 229	0.59 265	0.28 269	0.76 270	0.57 239	0.55 306	0.45 188	0.70 384	0.32 219	1.38 364	0.47 314	0.11 224	0.07 41	0.09 80	0.08 78	0.20 271	0.13 176

MM-Stereo_test1	0.41 165	0.39 208	2.29 390	0.38 367	0.26 295	0.44 91	0.28 269	0.63 189	0.51 179	0.40 162	0.32 113	0.26 101	0.26 150	0.46 174	0.22 88	0.09 70	0.21 437	0.10 129	0.09 109	0.39 462	0.15 226

FACV-RUCA	0.58 350	0.40 213	1.78 216	0.43 409	1.67 550	0.48 127	0.28 269	0.69 216	0.62 297	0.40 162	0.53 267	0.33 150	0.63 425	0.40 130	0.31 206	0.13 307	0.11 273	0.62 516	0.12 244	0.70 514	0.98 534

rvit_0105_4	0.35 115	0.35 177	1.45 128	0.31 216	0.18 145	0.37 45	0.28 269	0.59 167	0.62 297	0.27 106	0.31 108	0.35 160	0.27 168	0.43 144	0.25 135	0.18 411	0.16 377	0.15 371	0.13 276	0.15 151	0.12 142

rrr	0.46 228	0.34 170	3.08 505	0.27 117	0.16 83	0.45 96	0.28 269	1.09 503	0.51 179	0.24 67	0.21 27	0.26 101	0.25 136	0.64 254	0.52 338	0.09 70	0.07 41	0.10 129	0.29 452	0.16 187	0.25 389

test_4	0.40 158	0.37 189	2.01 329	0.29 172	0.21 204	0.50 142	0.28 269	0.47 78	0.39 69	0.42 176	0.76 432	0.38 173	0.22 94	0.52 213	0.33 227	0.08 32	0.07 41	0.11 194	0.15 327	0.28 377	0.07 7

iRaft-Stereo_5w	0.54 319	1.01 471	2.08 345	0.27 117	0.21 204	0.49 134	0.28 269	0.73 242	0.58 250	0.40 162	0.61 339	0.62 328	0.46 345	1.78 428	0.47 314	0.09 70	0.07 41	0.11 194	0.10 144	0.39 462	0.12 142

TransformOpticalFlow	0.64 387	0.56 299	2.66 458	0.44 416	0.26 295	0.62 318	0.28 269	0.83 333	0.71 384	0.76 453	0.74 427	0.91 458	0.85 471	1.83 441	0.81 420	0.10 162	0.07 41	0.11 194	0.09 109	0.11 70	0.12 142

ROB_FTStereo_v2	0.38 137	0.27 91	1.78 216	0.44 416	0.17 111	0.61 298	0.28 269	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.44 221	0.28 183	0.47 185	0.28 161	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

HUI-Stereo	0.38 137	0.27 91	1.79 236	0.44 416	0.17 111	0.61 298	0.28 269	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.44 221	0.28 183	0.45 165	0.28 161	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

test-1	0.44 200	0.48 265	1.69 172	0.30 189	0.27 308	0.50 142	0.28 269	0.80 316	0.43 107	0.40 162	0.54 279	0.41 193	0.24 120	0.31 58	1.16 462	0.09 70	0.20 428	0.10 129	0.17 363	0.11 70	0.26 399

RAFT-IKP	0.38 137	0.27 91	1.79 236	0.44 416	0.16 83	0.60 277	0.28 269	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.43 210	0.28 183	0.50 206	0.28 161	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

test_xeample	0.72 431	0.21 21	1.36 109	0.27 117	0.17 111	0.59 265	0.28 269	1.01 482	0.70 374	0.55 306	0.67 386	0.44 221	0.39 274	1.88 456	5.17 552	0.12 277	0.10 226	0.11 194	0.10 144	0.13 111	0.15 226

MMNet	0.50 278	0.48 265	1.93 299	0.33 266	0.27 308	0.79 442	0.28 269	0.81 320	0.74 413	0.60 369	0.56 300	0.59 316	0.55 389	0.79 303	0.59 368	0.10 162	0.09 184	0.12 249	0.11 206	0.13 111	0.14 193

acv_ft	0.48 249	0.44 242	1.76 202	0.32 245	0.41 440	0.63 335	0.28 269	0.81 320	0.68 356	0.61 378	0.59 317	0.69 374	0.45 332	0.44 153	0.63 377	0.11 224	0.09 184	0.10 129	0.09 109	0.41 470	0.10 81

cf-r	0.53 314	0.81 399	2.15 362	0.33 266	0.28 320	0.60 277	0.28 269	0.78 296	0.64 317	0.51 257	0.60 332	0.75 407	0.40 282	1.32 359	0.43 294	0.13 307	0.09 184	0.11 194	0.12 244	0.15 151	0.14 193

PSMNet-RSSM	0.53 314	0.82 403	1.78 216	0.31 216	0.25 280	0.58 248	0.28 269	0.84 344	0.60 262	0.50 244	0.61 339	0.67 360	0.43 320	1.68 412	0.42 285	0.15 365	0.10 226	0.14 344	0.16 346	0.15 151	0.13 176

CFNet-ft	0.51 295	0.76 373	1.79 236	0.28 142	0.30 338	0.63 335	0.28 269	0.66 200	0.55 224	0.45 197	0.57 308	0.74 401	0.41 293	1.46 376	0.42 285	0.14 348	0.10 226	0.28 478	0.13 276	0.18 235	0.14 193

RASNet	0.61 372	0.68 349	2.03 336	0.35 313	0.46 464	0.65 360	0.28 269	0.78 296	0.70 374	0.48 225	0.64 372	0.93 463	0.61 417	2.21 486	0.73 406	0.12 277	0.09 184	0.09 80	0.10 144	0.14 134	0.11 105

CFNet_RVC	0.51 295	0.76 373	1.79 236	0.28 142	0.30 338	0.63 335	0.28 269	0.66 200	0.55 224	0.45 197	0.57 308	0.74 401	0.41 293	1.46 376	0.42 285	0.14 348	0.10 226	0.28 478	0.13 276	0.18 235	0.14 193

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 331	0.92 431	2.36 404	0.38 367	0.37 415	0.60 277	0.28 269	0.82 327	0.62 297	0.62 389	0.55 289	0.72 391	0.45 332	1.00 324	0.43 294	0.15 365	0.11 273	0.14 344	0.14 304	0.15 151	0.16 253
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.44 200	0.38 199	1.79 236	0.34 297	0.20 191	0.57 231	0.28 269	0.92 408	0.69 365	0.52 265	0.55 289	0.61 324	0.33 223	0.48 190	0.39 269	0.17 400	0.08 114	0.17 406	0.11 206	0.18 235	0.12 142
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.59 358	1.43 521	2.96 495	0.40 386	0.22 229	0.58 248	0.28 269	0.91 399	0.73 409	0.57 328	0.63 356	0.60 322	0.41 293	0.74 290	0.35 242	0.11 224	0.08 114	0.10 129	0.07 52	0.43 478	0.17 271

HSM	0.62 377	0.76 373	1.72 183	0.30 189	0.29 327	0.64 346	0.28 269	0.94 424	0.62 297	0.58 346	0.57 308	1.40 515	0.64 427	2.59 517	0.42 285	0.11 224	0.08 114	0.10 129	0.08 78	0.14 134	0.11 105

ITSA-stereo	0.48 249	0.33 157	1.20 83	0.33 266	0.18 145	0.60 277	0.29 293	0.94 424	0.80 452	0.50 244	0.49 231	0.53 278	0.59 405	1.25 356	0.64 382	0.15 365	0.12 299	0.17 406	0.16 346	0.18 235	0.23 368

DispNO	0.67 404	0.98 461	2.58 447	0.31 216	0.27 308	0.59 265	0.29 293	0.83 333	0.68 356	0.53 275	0.79 439	0.83 434	0.47 353	2.46 507	0.68 392	0.12 277	0.10 226	0.19 432	0.31 467	0.16 187	0.17 271

AASNet	0.56 339	1.03 475	2.34 398	0.37 352	0.33 376	0.65 360	0.29 293	0.96 442	0.73 409	0.54 288	0.60 332	0.55 288	0.38 260	0.59 240	0.58 366	0.14 348	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.43 478	0.24 380

GwcNet-ADL	0.50 278	0.74 370	2.90 492	0.31 216	0.20 191	0.58 248	0.29 293	0.87 369	0.64 317	0.47 207	0.47 202	0.56 300	0.33 223	0.46 174	0.46 305	0.13 307	0.12 299	0.09 80	0.09 109	0.14 134	0.21 331

PSM-adaLoss	0.38 137	0.27 91	1.78 216	0.44 416	0.17 111	0.60 277	0.29 293	0.51 105	0.52 186	0.47 207	0.43 173	0.44 221	0.28 183	0.47 185	0.28 161	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 209	0.12 142

FADNet-RVC	0.61 372	1.26 508	2.12 354	0.33 266	0.26 295	0.59 265	0.29 293	0.86 360	0.62 297	0.45 197	0.50 239	0.62 328	0.46 345	1.73 420	0.55 349	0.17 400	0.20 428	0.17 406	0.18 376	0.59 505	0.28 413

FADNet	0.64 387	1.22 502	2.06 338	0.32 245	0.30 338	0.66 366	0.29 293	0.88 377	0.72 394	0.44 187	0.48 214	0.66 351	0.57 398	1.84 446	0.45 304	0.46 506	0.20 428	0.17 406	0.19 396	0.59 505	0.24 380

HSM-Net_RVC	0.67 404	0.34 170	2.23 381	0.26 101	0.19 177	0.67 372	0.29 293	1.26 519	0.69 365	0.72 441	0.70 413	0.78 416	0.42 310	3.77 548	0.41 283	0.13 307	0.09 184	0.10 129	0.09 109	0.12 81	0.11 105
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MM-Stereo_test3	0.40 158	0.58 303	1.75 196	0.36 331	0.30 338	0.45 96	0.30 301	0.72 231	0.59 257	0.31 122	0.43 173	0.32 144	0.23 109	0.35 93	0.29 176	0.10 162	0.20 428	0.10 129	0.08 78	0.40 467	0.11 105

rvit_0105_5	0.36 122	0.39 208	1.48 136	0.30 189	0.18 145	0.41 69	0.30 301	0.64 192	0.62 297	0.30 118	0.33 121	0.37 166	0.29 197	0.41 133	0.28 161	0.18 411	0.16 377	0.15 371	0.15 327	0.15 151	0.14 193

test_sample7	0.47 243	0.33 157	1.49 139	0.34 297	0.20 191	0.51 151	0.30 301	0.93 416	0.66 345	0.57 328	0.51 243	0.55 288	0.45 332	1.11 337	0.38 258	0.17 400	0.14 335	0.16 389	0.15 327	0.19 256	0.18 291

MyStereo06	0.54 319	0.41 219	2.68 460	0.30 189	0.23 249	0.60 277	0.30 301	0.81 320	0.44 111	0.84 473	0.52 256	0.78 416	0.58 402	0.48 190	1.10 454	0.09 70	0.17 395	0.12 249	0.10 144	0.16 187	0.20 322

MyStereo05	0.49 267	0.41 219	2.72 466	0.30 189	0.23 249	0.60 277	0.30 301	0.82 327	0.77 439	0.52 265	0.37 141	0.51 270	0.42 310	0.52 213	0.38 258	0.09 70	0.17 395	0.12 249	0.10 144	0.16 187	0.20 322

RAFT_CTSACE	0.46 228	0.76 373	2.07 340	0.35 313	0.30 338	0.54 185	0.30 301	0.61 179	0.48 155	0.49 237	0.76 432	0.55 288	0.36 239	0.58 234	0.22 88	0.08 32	0.13 318	0.11 194	0.10 144	0.41 470	0.08 34

test_3	0.44 200	0.20 12	1.70 176	0.36 331	0.32 363	0.47 119	0.30 301	0.73 242	0.49 161	0.50 244	0.30 97	0.45 230	0.22 94	0.59 240	0.98 436	0.08 32	0.10 226	0.11 194	0.35 483	0.29 382	0.28 413

LCNet	0.54 319	0.37 189	1.78 216	0.92 520	0.22 229	0.96 480	0.30 301	0.59 167	0.58 250	0.51 257	0.55 289	0.41 193	0.76 458	0.84 308	0.26 143	0.09 70	0.06 21	0.12 249	0.18 376	0.98 526	0.39 478

GES	0.44 200	0.28 112	1.88 275	0.30 189	0.18 145	0.61 298	0.30 301	0.88 377	0.46 135	0.47 207	0.52 256	0.39 179	0.42 310	0.58 234	0.67 389	0.15 365	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.15 151	0.17 271

HGLStereo	0.54 319	0.69 353	2.00 328	0.35 313	0.40 433	0.66 366	0.30 301	0.83 333	0.62 297	0.57 328	0.69 403	0.69 374	0.54 384	1.07 331	0.55 349	0.13 307	0.13 318	0.13 308	0.11 206	0.19 256	0.17 271

GwcNet-RSSM	0.57 345	0.94 439	2.13 356	0.32 245	0.25 280	0.60 277	0.30 301	0.80 316	0.66 345	0.52 265	0.64 372	0.71 388	0.40 282	1.79 432	0.50 330	0.13 307	0.09 184	0.12 249	0.12 244	0.21 285	0.15 226

NOSS_ROB	0.64 387	0.65 339	1.62 161	0.46 435	0.25 280	0.67 372	0.30 301	0.93 416	0.77 439	0.59 360	0.57 308	0.77 413	0.38 260	2.78 529	0.44 300	0.23 458	0.24 454	0.28 478	0.26 441	0.27 371	0.39 478

PWC_ROB	0.70 419	0.94 439	1.88 275	0.39 377	0.39 424	0.62 318	0.30 301	0.98 454	0.94 484	0.91 482	1.29 499	0.77 413	0.62 422	1.62 406	1.03 450	0.18 411	0.11 273	0.18 426	0.13 276	0.51 497	0.22 344

DualNet (step1)	0.59 358	0.62 317	1.93 299	0.27 117	0.22 229	0.68 384	0.31 314	0.93 416	0.66 345	0.57 328	0.51 243	0.55 288	0.45 332	1.11 337	0.38 258	0.61 515	0.14 335	0.87 525	0.56 520	0.25 342	0.23 368

test_sample9	0.94 482	0.62 317	1.93 299	0.27 117	0.22 229	0.68 384	0.31 314	0.93 416	0.66 345	0.57 328	0.51 243	0.55 288	0.45 332	1.91 459	2.55 521	0.61 515	4.16 562	0.87 525	0.56 520	0.25 342	0.23 368

test_sample8	1.12 497	0.62 317	1.93 299	0.27 117	0.22 229	0.68 384	0.31 314	0.95 437	0.61 279	1.18 510	0.56 300	2.53 534	1.31 509	1.91 459	2.55 521	0.61 515	4.16 562	0.87 525	0.56 520	0.25 342	0.23 368

MyStereo07	0.34 104	0.40 213	1.46 129	0.29 172	0.23 249	0.60 277	0.31 314	0.53 128	0.42 97	0.25 85	0.25 61	0.20 46	0.26 150	0.57 231	0.19 27	0.09 70	0.18 405	0.12 249	0.11 206	0.16 187	0.19 307

MyStereo04	0.48 249	0.40 213	2.65 457	0.29 172	0.23 249	0.60 277	0.31 314	0.83 333	0.75 426	0.47 207	0.36 138	0.53 278	0.42 310	0.53 219	0.39 269	0.09 70	0.18 405	0.12 249	0.11 206	0.16 187	0.19 307

gwcnet-sp	0.49 267	0.43 231	2.54 442	0.31 216	0.22 229	0.67 372	0.31 314	0.78 296	0.65 330	0.58 346	0.47 202	0.46 243	0.43 320	0.76 294	0.46 305	0.11 224	0.11 273	0.11 194	0.11 206	0.15 151	0.14 193

scenet	0.49 267	0.43 231	2.54 442	0.31 216	0.22 229	0.67 372	0.31 314	0.78 296	0.65 330	0.58 346	0.47 202	0.46 243	0.43 320	0.76 294	0.46 305	0.11 224	0.11 273	0.11 194	0.11 206	0.15 151	0.14 193

ssnet	0.49 267	0.43 231	2.54 442	0.31 216	0.22 229	0.67 372	0.31 314	0.78 296	0.65 330	0.58 346	0.47 202	0.46 243	0.43 320	0.76 294	0.46 305	0.11 224	0.11 273	0.11 194	0.11 206	0.15 151	0.14 193

BSDual-CNN	0.41 165	0.27 91	1.13 72	0.30 189	0.21 204	0.76 425	0.31 314	1.00 474	0.61 279	0.63 398	0.53 267	0.63 331	0.37 253	0.43 144	0.38 258	0.13 307	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 81	0.11 105

hknet	0.47 243	0.29 122	1.70 176	0.30 189	0.24 262	0.76 425	0.31 314	1.00 474	0.64 317	0.63 398	0.53 267	0.80 424	0.38 260	0.77 298	0.37 251	0.11 224	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 81	0.11 105

Sa-1000	0.51 295	0.72 362	1.90 287	0.31 216	0.60 498	0.60 277	0.31 314	0.94 424	0.71 384	0.52 265	0.83 445	0.42 206	0.33 223	0.68 271	0.28 161	0.10 162	0.09 184	0.13 308	0.29 452	0.29 382	0.10 81

SA	0.50 278	0.75 372	1.95 311	0.31 216	0.61 500	0.57 231	0.31 314	0.91 399	0.73 409	0.42 176	0.62 344	0.38 173	0.47 353	0.68 271	0.29 176	0.09 70	0.09 184	0.13 308	0.32 473	0.30 393	0.10 81

GMOStereo	0.41 165	0.62 317	1.78 216	0.28 142	0.36 404	0.51 151	0.31 314	0.53 128	0.44 111	0.57 328	0.48 214	0.41 193	0.27 168	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 498	0.13 308	0.11 206	0.34 423	0.11 105

error version	0.41 165	0.62 317	1.78 216	0.28 142	0.36 404	0.51 151	0.31 314	0.53 128	0.44 111	0.57 328	0.48 214	0.41 193	0.27 168	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 498	0.13 308	0.11 206	0.34 423	0.11 105

test-v	0.41 165	0.62 317	1.78 216	0.28 142	0.36 404	0.51 151	0.31 314	0.53 128	0.44 111	0.57 328	0.48 214	0.41 193	0.27 168	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 498	0.13 308	0.11 206	0.34 423	0.11 105

test-2	0.41 165	0.62 317	1.78 216	0.28 142	0.36 404	0.51 151	0.31 314	0.53 128	0.44 111	0.57 328	0.48 214	0.41 193	0.27 168	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 498	0.13 308	0.11 206	0.34 423	0.11 105

LMCR-Stereo	0.52 308	0.71 358	2.39 408	0.40 386	0.21 204	0.74 415	0.31 314	1.02 485	0.64 317	0.61 378	0.63 356	0.39 179	0.51 374	0.62 249	0.42 285	0.19 426	0.09 184	0.12 249	0.09 109	0.23 315	0.12 142

Anonymous3	0.42 184	0.35 177	2.09 346	0.33 266	0.24 262	0.72 405	0.31 314	0.74 246	0.55 224	0.35 137	0.40 163	0.33 150	0.29 197	0.44 153	0.28 161	0.18 411	0.18 405	0.13 308	0.13 276	0.17 209	0.17 271

ac_64	0.55 331	0.46 253	1.92 296	0.36 331	0.34 384	0.63 335	0.31 314	0.82 327	0.61 279	0.55 306	0.51 243	0.89 454	0.48 362	1.83 441	0.55 349	0.14 348	0.11 273	0.12 249	0.12 244	0.18 235	0.12 142

DMCA-RVC	0.62 377	0.96 449	2.63 453	0.36 331	0.90 522	0.56 213	0.31 314	0.69 216	0.57 239	0.68 428	0.52 256	0.59 316	0.56 393	1.23 352	0.53 342	0.16 386	0.38 498	0.20 440	0.15 327	0.20 271	0.15 226

RTSC	0.72 431	1.00 467	2.22 377	0.40 386	0.29 327	0.82 453	0.31 314	0.96 442	1.10 505	0.92 483	0.81 440	0.78 416	0.58 402	1.23 352	1.55 486	0.18 411	0.17 395	0.14 344	0.17 363	0.43 478	0.30 428

DeepPruner_ROB	0.50 278	0.70 356	1.94 308	0.29 172	0.26 295	0.63 335	0.31 314	0.80 316	0.48 155	0.61 378	0.55 289	0.66 351	0.38 260	0.98 321	0.40 277	0.19 426	0.14 335	0.14 344	0.14 304	0.23 315	0.17 271

DispFullNet	1.67 531	2.10 552	5.22 549	1.53 543	8.90 560	0.86 463	0.31 314	0.96 442	0.96 487	1.37 522	1.01 479	1.13 500	1.98 535	1.51 386	0.91 428	0.54 511	0.31 484	1.18 537	0.63 530	1.13 530	0.80 524

CoDeX	0.52 308	0.43 231	2.25 383	0.29 172	0.26 295	0.61 298	0.32 337	0.99 466	0.68 356	0.48 225	0.55 289	0.52 276	0.40 282	1.60 402	0.35 242	0.12 277	0.09 184	0.11 194	0.10 144	0.13 111	0.12 142

1111x	0.74 443	0.21 21	1.93 299	0.31 216	0.17 111	0.63 335	0.32 337	1.03 492	0.74 413	0.52 265	0.62 344	0.57 306	0.47 353	2.38 497	4.25 547	0.12 277	0.14 335	0.11 194	0.12 244	0.12 81	0.14 193

LL-Strereo	0.72 431	1.29 510	2.49 429	0.36 331	0.45 458	0.55 198	0.32 337	0.93 416	0.71 384	0.67 421	0.58 314	0.85 442	0.79 462	2.67 523	0.46 305	0.10 162	0.18 405	0.14 344	0.12 244	0.40 467	0.42 488

Anonymous_2	0.74 443	0.32 151	1.65 163	0.33 266	0.30 338	0.67 372	0.32 337	0.69 216	0.46 135	0.48 225	0.41 167	0.84 439	0.58 402	0.51 209	0.40 277	0.32 491	0.38 498	1.43 547	3.69 563	0.80 522	0.27 406

SFCPSM	0.46 228	0.24 65	2.35 401	0.27 117	0.27 308	0.70 397	0.32 337	0.96 442	0.63 309	0.49 237	0.52 256	0.43 210	0.36 239	0.52 213	0.43 294	0.12 277	0.09 184	0.12 249	0.16 346	0.16 187	0.12 142

STTStereo	0.51 295	0.69 353	2.14 361	0.36 331	0.30 338	0.61 298	0.32 337	0.77 281	0.60 262	0.60 369	0.54 279	0.67 360	0.43 320	0.86 311	0.42 285	0.16 386	0.15 360	0.17 406	0.20 406	0.16 187	0.15 226

SHD	0.72 431	0.77 382	2.36 404	0.45 430	0.40 433	0.71 399	0.32 337	1.02 485	1.25 515	1.07 496	0.84 448	0.90 456	0.73 451	1.09 333	0.98 436	0.21 442	0.18 405	0.20 440	0.21 412	0.32 408	0.31 436

AANet_RVC	0.68 411	1.00 467	2.09 346	0.33 266	0.25 280	0.58 248	0.32 337	0.81 320	0.80 452	0.61 378	0.94 468	0.80 424	0.41 293	2.46 507	1.02 448	0.36 498	0.14 335	0.10 129	0.09 109	0.23 315	0.22 344

iinet-f	0.57 345	0.93 437	2.27 386	0.31 216	0.25 280	0.83 455	0.33 345	0.81 320	0.65 330	0.54 288	0.63 356	0.73 395	0.67 436	0.73 287	0.67 389	0.13 307	0.13 318	0.11 194	0.10 144	0.43 478	0.16 253

STrans-v2	0.67 404	0.56 299	2.64 455	0.27 117	0.23 249	0.57 231	0.33 345	0.96 442	0.69 365	0.92 483	0.85 452	0.89 454	0.93 482	1.83 441	1.21 466	0.09 70	0.07 41	0.10 129	0.09 109	0.11 70	0.12 142

test_xeample3	0.46 228	0.34 170	2.99 500	0.37 352	0.16 83	0.49 134	0.33 345	1.06 498	0.44 111	0.25 85	0.23 45	0.24 77	0.25 136	0.49 200	0.56 357	0.09 70	0.07 41	0.10 129	0.40 499	0.17 209	0.26 399

psmorigin	1.36 517	0.60 307	13.80 567	0.37 352	0.29 327	0.62 318	0.33 345	0.77 281	0.61 279	0.96 489	0.88 457	1.17 505	0.73 451	4.00 549	0.86 425	0.19 426	0.22 443	0.17 406	0.18 376	0.24 330	0.29 419

coex_refinement	0.58 350	0.94 439	1.87 273	0.38 367	0.25 280	0.64 346	0.34 349	0.83 333	0.65 330	0.60 369	0.63 356	0.81 427	0.48 362	1.85 448	0.56 357	0.13 307	0.09 184	0.10 129	0.10 144	0.16 187	0.16 253

UGAM	0.58 350	0.47 262	2.21 373	0.30 189	0.19 177	0.53 177	0.34 349	0.59 167	0.63 309	0.44 187	0.73 424	0.78 416	0.37 253	2.58 516	0.39 269	0.10 162	0.08 114	0.17 406	0.14 304	0.42 476	0.17 271

GASNet	0.73 440	1.47 523	3.04 502	0.47 440	0.33 376	0.57 231	0.34 349	0.91 399	0.75 426	0.58 346	0.58 314	0.74 401	0.55 389	2.03 471	0.65 385	0.21 442	0.15 360	0.19 432	0.17 363	0.51 497	0.28 413

TestStereo1	0.49 267	0.81 399	1.85 260	0.39 377	0.57 489	0.56 213	0.34 349	0.75 257	0.69 365	0.44 187	0.63 356	0.35 160	0.42 310	0.64 254	0.29 176	0.10 162	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.33 416	0.26 399

RAFT+CT+SA	0.50 278	0.86 416	1.82 249	0.37 352	0.75 512	0.54 185	0.34 349	0.77 281	0.63 309	0.38 154	0.55 289	0.34 156	0.29 197	0.68 271	0.27 151	0.09 70	0.07 41	0.11 194	0.51 514	0.29 382	0.41 487

SA-5K	0.49 267	0.81 399	1.85 260	0.39 377	0.57 489	0.56 213	0.34 349	0.75 257	0.69 365	0.44 187	0.63 356	0.35 160	0.42 310	0.64 254	0.29 176	0.10 162	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.33 416	0.26 399

ADLNet	0.60 364	0.71 358	1.95 311	0.35 313	0.34 384	0.67 372	0.34 349	0.90 389	0.74 413	0.68 428	0.62 344	0.80 424	0.45 332	1.78 428	0.64 382	0.14 348	0.11 273	0.14 344	0.14 304	0.29 382	0.21 331

PS-NSSS	0.63 383	1.00 467	1.81 243	0.30 189	0.31 355	0.63 335	0.34 349	0.98 454	0.69 365	0.54 288	0.74 427	0.51 270	0.41 293	2.43 505	0.48 320	0.24 466	0.17 395	0.27 474	0.18 376	0.27 371	0.21 331

rvit_0105_3	0.39 152	0.47 262	1.46 129	0.33 266	0.19 177	0.45 96	0.35 357	0.69 216	0.65 330	0.37 146	0.37 141	0.40 187	0.31 213	0.44 153	0.30 194	0.18 411	0.17 395	0.17 406	0.18 376	0.15 151	0.15 226

ToySt	0.44 200	0.61 311	1.89 282	0.29 172	0.18 145	0.55 198	0.35 357	0.67 209	0.53 205	0.39 160	0.50 239	0.59 316	0.43 320	0.51 209	0.49 325	0.10 162	0.12 299	0.13 308	0.16 346	0.24 330	0.19 307

test_5	0.51 295	0.87 419	1.99 326	0.37 352	0.65 504	0.58 248	0.35 357	0.78 296	0.62 297	0.48 225	0.55 289	0.45 230	0.40 282	0.72 286	0.30 194	0.09 70	0.07 41	0.12 249	0.12 244	0.33 416	0.38 472

CSP-Net	0.50 278	0.39 208	1.25 91	0.29 172	0.23 249	0.77 433	0.35 357	0.86 360	0.57 239	0.59 360	0.59 317	0.65 344	0.40 282	1.77 427	0.44 300	0.16 386	0.11 273	0.10 129	0.10 144	0.20 271	0.14 193

cross-raft	0.40 158	0.27 91	2.22 377	0.30 189	0.17 111	0.49 134	0.35 357	0.71 226	0.39 69	0.43 181	0.45 188	0.64 340	0.25 136	0.32 67	0.25 135	0.08 32	0.08 114	0.09 80	0.23 424	0.11 70	0.14 193

RAFT	0.45 218	0.92 431	1.59 154	0.34 297	0.19 177	0.46 114	0.35 357	0.65 198	0.49 161	0.49 237	0.49 231	0.70 384	0.40 282	0.47 185	0.32 217	0.11 224	0.16 377	0.14 344	0.13 276	0.51 497	0.13 176

DISCO	0.57 345	0.34 170	1.87 273	0.45 430	0.34 384	0.84 457	0.35 357	0.84 344	0.78 444	0.59 360	0.63 356	1.06 491	0.53 381	1.10 334	0.82 421	0.12 277	0.09 184	0.11 194	0.10 144	0.22 302	0.18 291

PSMNet-RUCA	0.58 350	0.82 403	1.89 282	0.59 488	0.56 486	0.64 346	0.36 364	0.84 344	0.69 365	0.51 257	0.68 394	0.53 278	0.43 320	0.56 230	0.43 294	0.34 495	0.18 405	0.44 507	0.29 452	0.48 490	0.30 428

SQANet	0.80 460	1.58 526	2.53 436	0.76 507	0.83 517	0.76 425	0.36 364	0.83 333	0.64 317	0.63 398	0.69 403	0.73 395	0.51 374	1.21 348	0.53 342	0.77 527	0.29 478	0.59 515	0.29 452	0.86 524	0.61 511

CRFU-Net	0.56 339	0.38 199	1.86 268	0.46 435	0.26 295	0.82 453	0.36 364	0.90 389	0.49 161	0.62 389	0.59 317	0.78 416	1.35 513	1.00 324	0.48 320	0.15 365	0.14 335	0.17 406	0.10 144	0.19 256	0.14 193

psmg	0.41 165	0.27 91	1.13 72	0.27 117	0.21 204	0.75 421	0.36 364	0.90 389	0.61 279	0.59 360	0.59 317	0.63 331	0.37 253	0.43 144	0.38 258	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.13 111	0.11 105

ARAFT	0.60 364	1.23 503	3.10 507	0.28 142	0.16 83	0.64 346	0.36 364	0.90 389	0.67 354	0.61 378	0.49 231	0.55 288	0.31 213	1.24 355	0.32 217	0.10 162	0.08 114	0.14 344	0.13 276	0.37 446	0.21 331

ACVNet	0.45 218	0.44 242	1.79 236	0.28 142	0.21 204	0.59 265	0.36 364	0.66 200	0.68 356	0.45 197	0.59 317	0.69 374	0.40 282	0.44 153	0.55 349	0.11 224	0.09 184	0.10 129	0.09 109	0.34 423	0.10 81

hitnet-ft	0.67 404	0.80 394	1.90 287	0.28 142	0.22 229	0.69 390	0.36 364	0.85 350	0.65 330	0.56 317	0.84 448	1.03 484	0.95 488	2.32 492	0.55 349	0.23 458	0.14 335	0.41 504	0.13 276	0.24 330	0.17 271

DLCB_ROB	0.54 319	0.55 296	1.49 139	0.36 331	0.25 280	0.65 360	0.36 364	0.80 316	0.70 374	0.72 441	0.69 403	0.83 434	0.46 345	1.53 389	0.60 370	0.13 307	0.12 299	0.14 344	0.14 304	0.14 134	0.13 176

RAFT-Test	0.44 200	0.38 199	2.01 329	0.27 117	0.44 450	0.64 346	0.37 372	0.72 231	0.57 239	0.45 197	0.48 214	0.65 344	0.24 120	0.35 93	0.29 176	0.09 70	0.11 273	0.09 80	0.38 494	0.10 51	0.11 105

CBFPSM	0.56 339	0.91 430	1.82 249	0.28 142	0.23 249	0.71 399	0.37 372	0.72 231	0.64 317	0.50 244	0.49 231	1.03 484	0.83 467	0.62 249	1.35 474	0.10 162	0.12 299	0.10 129	0.10 144	0.18 235	0.19 307

SACVNet	0.60 364	0.74 370	1.90 287	0.37 352	0.28 320	0.64 346	0.37 372	0.86 360	0.61 279	0.65 415	0.62 344	0.69 374	0.44 328	2.08 476	0.42 285	0.18 411	0.14 335	0.16 389	0.15 327	0.38 453	0.24 380

ADLNet2	0.68 411	0.84 409	3.19 517	0.33 266	0.36 404	0.64 346	0.37 372	0.89 383	0.79 449	0.54 288	0.65 381	0.93 463	0.48 362	2.07 475	0.56 357	0.13 307	0.11 273	0.11 194	0.11 206	0.33 416	0.18 291

GEStereo_RVC	0.54 319	0.87 419	1.95 311	0.47 440	0.25 280	0.62 318	0.37 372	1.00 474	0.74 413	0.53 275	0.54 279	0.59 316	0.44 328	1.10 334	0.46 305	0.15 365	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.26 362	0.19 307

psm_up	0.57 345	0.61 311	1.83 255	0.35 313	0.30 338	0.64 346	0.37 372	0.90 389	0.68 356	0.59 360	0.55 289	0.68 367	0.54 384	1.91 459	0.46 305	0.16 386	0.15 360	0.16 389	0.15 327	0.23 315	0.13 176

G2L-Stereo_test	0.55 331	0.97 457	1.89 282	0.33 266	0.24 262	0.75 421	0.38 378	0.79 312	0.60 262	0.60 369	0.54 279	0.74 401	0.39 274	1.56 392	0.43 294	0.10 162	0.08 114	0.08 30	0.08 78	0.28 377	0.13 176

UDG	0.77 452	1.23 503	2.15 362	0.67 501	0.59 493	0.78 438	0.38 378	0.90 389	0.70 374	0.61 378	0.69 403	1.01 480	0.67 436	1.02 326	0.73 406	0.45 504	0.34 491	0.87 525	0.51 514	0.67 512	0.46 494

UPFNet	0.46 228	0.28 112	1.73 186	0.33 266	0.32 363	0.65 360	0.38 378	0.83 333	0.59 257	0.57 328	0.52 256	0.61 324	0.40 282	0.75 291	0.52 338	0.13 307	0.12 299	0.13 308	0.12 244	0.15 151	0.11 105

FADNet-RVC-Resample	0.67 404	1.16 498	3.16 513	0.37 352	0.29 327	0.62 318	0.38 378	0.86 360	0.63 309	0.51 257	0.50 239	0.57 306	0.45 332	1.57 395	0.49 325	0.24 466	0.32 490	0.23 458	0.19 396	0.27 371	0.62 512

Nwc_Net	0.68 411	0.83 407	2.53 436	0.41 393	0.39 424	0.77 433	0.38 378	1.01 482	0.70 374	0.60 369	0.99 476	0.98 474	0.68 439	1.41 369	0.63 377	0.23 458	0.15 360	0.23 458	0.25 434	0.23 315	0.18 291

TCMNet	0.66 399	0.85 413	2.55 446	0.50 452	0.52 478	0.72 405	0.39 383	0.87 369	0.72 394	0.58 346	0.68 394	0.63 331	0.46 345	1.70 415	0.63 377	0.18 411	0.18 405	0.23 458	0.18 376	0.38 453	0.27 406

edge stereo	0.81 466	0.73 367	3.30 523	0.37 352	1.21 539	0.62 318	0.39 383	0.93 416	0.79 449	0.80 461	0.88 457	1.14 501	0.71 445	2.18 484	0.71 399	0.21 442	0.20 428	0.26 473	0.18 376	0.38 453	0.26 399

NVstereo2D	0.58 350	0.40 213	2.03 336	0.35 313	0.35 396	0.69 390	0.39 383	0.91 399	0.80 452	0.47 207	0.53 267	0.67 360	0.46 345	1.99 469	0.48 320	0.19 426	0.11 273	0.17 406	0.13 276	0.25 342	0.25 389

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 345	0.87 419	2.11 351	0.32 245	0.30 338	0.84 457	0.40 386	0.88 377	0.72 394	0.65 415	0.73 424	0.66 351	0.57 398	0.93 316	0.71 399	0.13 307	0.07 41	0.10 129	0.08 78	0.15 151	0.14 193

PSM-softLoss	0.48 249	0.27 91	1.85 260	0.51 457	0.17 111	0.61 298	0.40 386	0.61 179	0.57 239	0.52 265	0.48 214	0.39 179	0.25 136	1.46 376	0.77 412	0.12 277	0.08 114	0.13 308	0.12 244	0.12 81	0.14 193

KMStereo	0.48 249	0.27 91	1.85 260	0.51 457	0.17 111	0.61 298	0.40 386	0.61 179	0.57 239	0.52 265	0.48 214	0.39 179	0.25 136	1.46 376	0.77 412	0.12 277	0.08 114	0.13 308	0.12 244	0.12 81	0.14 193

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 452	1.04 476	2.06 338	0.94 522	0.35 396	0.89 472	0.40 386	0.85 350	0.63 309	0.55 306	0.63 356	0.75 407	0.38 260	2.38 497	0.48 320	1.10 538	0.31 484	0.36 496	0.21 412	0.53 501	0.55 506

AF-Net	0.69 415	0.92 431	2.21 373	0.41 393	0.40 433	0.68 384	0.40 386	1.02 485	0.86 467	0.69 430	1.03 483	1.04 487	0.84 470	1.19 347	0.78 414	0.22 455	0.14 335	0.25 470	0.17 363	0.30 393	0.18 291

RGC	0.71 428	0.97 457	2.18 369	0.44 416	0.44 450	0.73 411	0.40 386	0.94 424	0.71 384	0.71 438	1.04 486	1.01 480	0.71 445	1.74 422	0.70 396	0.23 458	0.18 405	0.28 478	0.26 441	0.29 382	0.27 406

LRCNet_RVC	13.74 570	19.30 572	12.75 565	19.46 574	12.69 566	1.86 530	0.41 392	12.33 568	1.05 498	15.77 569	18.83 575	12.62 571	8.70 563	12.21 568	9.62 563	22.22 576	8.37 570	25.85 576	24.01 577	19.32 575	17.44 575

stereogan	0.69 415	0.51 276	2.44 419	0.39 377	0.39 424	1.01 487	0.41 392	0.94 424	0.92 483	0.73 445	0.85 452	1.15 502	0.69 441	1.57 395	0.53 342	0.19 426	0.18 405	0.20 440	0.16 346	0.36 438	0.24 380

DRN-Test	0.64 387	0.43 231	2.44 419	0.39 377	0.44 450	0.80 449	0.41 392	1.02 485	0.78 444	0.80 461	0.63 356	0.69 374	0.56 393	1.79 432	0.69 394	0.15 365	0.12 299	0.17 406	0.16 346	0.18 235	0.17 271

Reg-Stereo(zero)	0.46 228	0.17 1	2.10 350	0.24 53	0.34 384	0.51 151	0.42 395	0.50 97	0.54 217	0.37 146	0.46 196	0.54 284	0.60 408	0.43 144	1.10 454	0.08 32	0.09 184	0.08 30	0.22 420	0.12 81	0.22 344

DAS	0.56 339	0.35 177	1.55 149	0.33 266	0.34 384	0.50 142	0.42 395	0.83 333	0.74 413	0.83 471	0.68 394	0.56 300	0.48 362	2.40 501	0.46 305	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.09 109	0.18 235	0.15 226

SepStereo	0.52 308	0.35 177	1.55 149	0.33 266	0.34 384	0.50 142	0.42 395	0.83 333	0.74 413	0.83 471	0.68 394	0.56 300	0.48 362	1.56 392	0.46 305	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.09 109	0.18 235	0.15 226

RAFT-345	0.53 314	0.30 134	2.34 398	0.38 367	0.34 384	0.58 248	0.42 395	0.47 78	0.61 279	0.51 257	1.00 478	0.43 210	0.28 183	1.57 395	0.82 421	0.10 162	0.07 41	0.11 194	0.09 109	0.10 51	0.08 34

Prome-Stereo	0.49 267	0.30 134	1.76 202	0.60 492	0.23 249	0.63 335	0.42 395	0.62 183	0.60 262	0.59 360	1.03 483	0.43 210	0.72 448	0.60 246	0.33 227	0.09 70	0.07 41	0.10 129	0.09 109	0.11 70	0.43 489

Syn2CoEx	0.70 419	1.07 481	2.74 472	0.43 409	0.30 338	0.64 346	0.42 395	0.99 466	0.78 444	0.62 389	0.78 436	0.74 401	0.72 448	1.92 463	0.61 373	0.20 436	0.17 395	0.19 432	0.15 327	0.29 382	0.22 344

CVANet_RVC	0.65 395	0.80 394	2.13 356	0.36 331	0.26 295	0.62 318	0.42 395	0.84 344	0.72 394	0.69 430	0.68 394	0.68 367	0.52 379	2.64 519	0.42 285	0.19 426	0.12 299	0.22 451	0.17 363	0.37 446	0.15 226

YMNet	0.62 377	0.72 362	1.93 299	0.41 393	0.41 440	0.87 467	0.43 402	0.87 369	0.71 384	0.74 448	0.81 440	0.83 434	0.46 345	0.86 311	0.93 429	0.19 426	0.22 443	0.20 440	0.17 363	0.41 470	0.21 331

YMNet_1	0.62 377	0.72 362	1.93 299	0.41 393	0.41 440	0.87 467	0.43 402	0.87 369	0.71 384	0.74 448	0.81 440	0.83 434	0.46 345	0.86 311	0.93 429	0.19 426	0.22 443	0.20 440	0.17 363	0.41 470	0.21 331

PAM_32	0.70 419	0.35 177	2.73 471	0.54 470	0.61 500	1.07 496	0.43 402	0.84 344	0.49 161	0.90 481	0.91 461	1.23 506	0.77 461	0.65 264	1.10 454	0.10 162	0.19 417	0.10 129	0.49 511	0.15 151	0.38 472

DDUNet	0.77 452	1.12 485	1.88 275	0.76 507	0.69 508	0.84 457	0.43 402	0.85 350	0.65 330	0.67 421	0.75 430	0.91 458	0.52 379	1.03 328	0.57 361	0.54 511	0.37 496	0.95 531	0.52 516	0.71 515	0.57 507

OCTAStereo	0.48 249	0.25 70	1.81 243	0.52 461	0.16 83	0.61 298	0.43 402	0.66 200	0.61 279	0.50 244	0.47 202	0.37 166	0.26 150	1.44 371	0.80 419	0.11 224	0.07 41	0.12 249	0.10 144	0.13 111	0.17 271

RE-Stereo	0.48 249	0.25 70	1.81 243	0.52 461	0.16 83	0.61 298	0.43 402	0.66 200	0.60 262	0.50 244	0.47 202	0.37 166	0.26 150	1.44 371	0.78 414	0.11 224	0.07 41	0.12 249	0.10 144	0.13 111	0.17 271

TVStereo	0.48 249	0.25 70	1.81 243	0.52 461	0.16 83	0.61 298	0.43 402	0.66 200	0.60 262	0.50 244	0.47 202	0.37 166	0.26 150	1.44 371	0.78 414	0.11 224	0.07 41	0.12 249	0.10 144	0.13 111	0.17 271

IRAFT_RVC	0.54 319	0.53 282	1.78 216	0.46 435	0.21 204	0.58 248	0.43 402	0.65 198	0.66 345	0.54 288	0.50 239	0.49 264	0.51 374	1.58 399	1.01 446	0.11 224	0.25 467	0.13 308	0.10 144	0.15 151	0.13 176

APVNet	0.70 419	0.67 347	2.71 464	0.38 367	0.36 404	0.85 461	0.43 402	0.91 399	0.68 356	0.55 306	0.69 403	0.75 407	0.55 389	2.31 491	0.78 414	0.17 400	0.17 395	0.24 465	0.19 396	0.33 416	0.23 368

RYNet	0.70 419	0.56 299	2.25 383	0.35 313	0.41 440	0.86 463	0.43 402	0.94 424	0.82 458	0.62 389	0.53 267	0.91 458	0.60 408	2.70 525	1.00 442	0.14 348	0.11 273	0.16 389	0.14 304	0.25 342	0.27 406

PDISCO_ROB	0.75 445	1.06 478	2.11 351	0.64 496	0.59 493	1.13 502	0.43 402	1.14 509	1.05 498	0.64 408	0.71 417	0.96 470	0.61 417	1.21 348	0.76 410	0.37 499	0.18 405	0.27 474	0.24 426	0.56 504	0.32 441

ssnet_v2	0.55 331	0.60 307	1.86 268	0.32 245	0.22 229	0.72 405	0.44 413	0.94 424	0.74 413	0.63 398	0.54 279	0.81 427	0.47 353	0.77 298	0.70 396	0.16 386	0.14 335	0.14 344	0.14 304	0.30 393	0.30 428

Wz-Net-LNSev	0.59 358	0.96 449	2.47 426	0.34 297	0.37 415	0.79 442	0.44 413	0.86 360	0.77 439	0.61 378	0.67 386	0.79 421	0.56 393	0.64 254	0.62 375	0.15 365	0.14 335	0.12 249	0.12 244	0.18 235	0.19 307

NF-Stereo	0.48 249	0.25 70	1.81 243	0.52 461	0.16 83	0.61 298	0.44 413	0.66 200	0.61 279	0.50 244	0.47 202	0.37 166	0.26 150	1.45 375	0.79 418	0.11 224	0.07 41	0.12 249	0.10 144	0.13 111	0.16 253

KYRaft	0.48 249	0.29 122	1.75 196	0.33 266	0.21 204	0.75 421	0.44 413	0.58 159	0.57 239	0.64 408	0.93 467	0.53 278	0.72 448	0.60 246	0.24 122	0.10 162	0.07 41	0.12 249	0.14 304	0.12 81	0.54 503

GwcNet	0.69 415	0.71 358	3.12 510	0.36 331	0.45 458	0.81 450	0.44 413	0.86 360	0.84 464	0.60 369	0.74 427	0.82 432	0.49 369	1.65 408	0.66 386	0.16 386	0.15 360	0.15 371	0.15 327	0.31 401	0.24 380

STTRV1_RVC	0.80 460	0.55 296	2.89 488	0.42 404	0.49 469	0.79 442	0.44 413	1.15 512	0.82 458	0.62 389	0.89 459	0.72 391	0.63 425	2.69 524	0.64 382	0.48 507	0.64 525	0.27 474	0.24 426	0.35 433	0.27 406

CC-Net-ROB	0.85 471	1.15 493	2.13 356	0.88 517	0.38 421	0.88 471	0.44 413	1.06 498	0.79 449	0.58 346	0.69 403	0.65 344	0.50 372	2.74 528	0.51 335	0.93 530	0.39 504	0.87 525	0.29 452	0.54 502	0.54 503

rvit_105_1	0.44 200	0.54 287	1.46 129	0.36 331	0.24 262	0.51 151	0.45 420	0.75 257	0.74 413	0.45 197	0.44 184	0.44 221	0.36 239	0.62 249	0.38 258	0.20 436	0.18 405	0.18 426	0.22 420	0.18 235	0.18 291

Pruner-Stereo	0.51 295	0.27 91	1.78 216	1.79 547	0.19 177	0.62 318	0.45 420	0.57 153	0.60 262	0.61 378	0.48 214	0.41 193	0.24 120	0.46 174	1.00 442	0.12 277	0.07 41	0.12 249	0.10 144	0.12 81	0.13 176

RP	0.67 404	0.82 403	1.94 308	0.43 409	0.44 450	0.65 360	0.45 420	0.89 383	0.82 458	0.66 417	0.92 463	0.99 477	0.76 458	1.55 391	0.66 386	0.25 471	0.18 405	0.23 458	0.20 406	0.31 401	0.22 344

AAGNet	0.88 475	0.33 157	1.79 236	0.54 470	0.98 526	0.62 318	0.46 423	0.50 97	0.60 262	0.58 346	0.53 267	0.50 267	0.73 451	1.23 352	7.48 559	0.11 224	0.07 41	0.12 249	0.10 144	0.14 134	0.09 57

GMM-Stereo	0.50 278	0.23 52	2.41 411	0.54 470	0.24 262	0.77 433	0.46 423	0.59 167	0.57 239	0.58 346	0.73 424	0.47 251	0.43 320	0.68 271	0.27 151	0.10 162	0.06 21	0.13 308	0.13 276	0.14 134	0.44 491

delet	0.52 308	0.54 287	1.62 161	0.31 216	0.35 396	0.74 415	0.46 423	0.85 350	0.74 413	0.55 306	0.60 332	0.67 360	0.50 372	1.12 340	0.57 361	0.11 224	0.11 273	0.13 308	0.14 304	0.16 187	0.12 142

MFN_U_SF_RVC	1.55 529	2.39 559	3.16 513	0.65 499	0.41 440	1.12 500	0.46 423	1.23 516	1.33 518	1.61 529	1.20 493	1.43 516	0.98 489	1.76 425	1.97 500	1.90 553	1.80 552	1.98 556	2.15 557	1.63 544	1.77 555

NCC-stereo	0.79 458	0.94 439	2.42 413	0.59 488	0.45 458	1.90 531	0.46 423	0.99 466	0.72 394	0.64 408	0.84 448	0.91 458	0.73 451	1.80 436	1.00 442	0.27 480	0.19 417	0.23 458	0.31 467	0.24 330	0.22 344

Abc-Net	0.79 458	0.94 439	2.42 413	0.59 488	0.45 458	1.90 531	0.46 423	0.99 466	0.72 394	0.64 408	0.84 448	0.91 458	0.73 451	1.80 436	1.00 442	0.27 480	0.19 417	0.23 458	0.31 467	0.24 330	0.22 344
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 440	0.98 461	2.39 408	0.46 435	0.35 396	0.81 450	0.46 423	1.00 474	1.00 492	0.80 461	0.69 403	0.88 452	0.74 456	1.32 359	1.20 464	0.24 466	0.16 377	0.23 458	0.20 406	0.41 470	0.33 448

FBW_ROB	0.83 468	0.77 382	1.77 211	0.44 416	0.30 338	0.87 467	0.46 423	1.10 504	0.91 480	0.81 466	0.75 430	1.01 480	0.61 417	3.66 547	1.23 468	0.26 475	0.23 451	0.36 496	0.25 434	0.27 371	0.62 512

StereoDRNet	0.64 387	0.88 423	2.35 401	0.41 393	0.45 458	0.73 411	0.47 431	0.94 424	0.74 413	0.75 450	0.54 279	0.74 401	0.47 353	1.70 415	0.72 403	0.15 365	0.14 335	0.15 371	0.14 304	0.20 271	0.19 307

CBMV_ROB	0.76 448	0.42 226	2.68 460	0.33 266	0.22 229	0.74 415	0.47 431	0.96 442	0.76 435	1.04 495	0.96 471	0.88 452	0.93 482	2.06 474	1.19 463	0.22 455	0.24 454	0.27 474	0.25 434	0.25 342	0.28 413

XPNet_ROB	0.61 372	0.72 362	1.66 167	0.37 352	0.27 308	0.67 372	0.47 431	0.89 383	0.71 384	0.78 459	0.70 413	0.81 427	0.53 381	1.70 415	0.76 410	0.21 442	0.16 377	0.16 389	0.15 327	0.20 271	0.21 331

fast-acv-ft	0.63 383	0.88 423	3.10 507	0.38 367	0.30 338	0.79 442	0.48 434	0.69 216	0.72 394	0.58 346	0.78 436	0.76 411	0.60 408	0.67 268	0.73 406	0.15 365	0.15 360	0.18 426	0.17 363	0.37 446	0.16 253

FINET	0.65 395	0.95 446	3.06 504	0.35 313	0.40 433	0.58 248	0.48 434	0.92 408	1.10 505	0.57 328	0.68 394	0.47 251	0.44 328	1.15 345	0.60 370	0.23 458	0.21 437	0.17 406	0.15 327	0.26 362	0.25 389

EDNetEfficientorigin	8.18 563	0.98 461	145.96 584	0.51 457	0.89 521	0.72 405	0.48 434	0.85 350	1.56 530	2.12 535	1.49 508	1.29 509	1.31 509	1.83 441	2.13 510	0.13 307	0.12 299	0.17 406	0.18 376	0.39 462	0.45 492

DeepPrunerF	0.86 472	0.86 416	2.91 493	0.45 430	0.50 471	0.64 346	0.48 434	1.14 509	2.64 547	0.63 398	0.61 339	0.65 344	0.62 422	2.21 486	1.31 471	0.23 458	0.19 417	0.30 486	0.28 449	0.36 438	0.25 389

ADCRef	0.80 460	0.96 449	2.29 390	0.37 352	0.35 396	0.96 480	0.51 438	0.87 369	0.75 426	0.88 477	0.83 445	0.61 324	1.36 514	1.02 326	3.27 534	0.13 307	0.11 273	0.17 406	0.19 396	0.25 342	0.21 331

PASM	0.72 431	0.68 349	1.91 293	0.47 440	0.44 450	0.60 277	0.51 438	0.76 270	0.80 452	0.77 457	0.67 386	0.87 448	0.61 417	2.40 501	0.67 389	0.32 491	0.35 492	0.36 496	0.41 502	0.45 487	0.39 478

ETE_ROB	0.60 364	0.71 358	1.55 149	0.37 352	0.25 280	0.69 390	0.51 438	1.47 527	0.70 374	0.80 461	0.69 403	0.85 442	0.49 369	1.36 363	0.58 366	0.16 386	0.13 318	0.19 432	0.16 346	0.21 285	0.23 368

DCVSM-stereo	0.49 267	0.29 122	2.49 429	0.29 172	0.22 229	0.53 177	0.52 441	0.58 159	0.49 161	0.69 430	0.46 196	0.79 421	0.48 362	0.53 219	0.42 285	0.13 307	0.14 335	0.15 371	0.12 244	0.20 271	0.20 322

anonymity	0.80 460	0.66 346	1.29 96	0.59 488	0.75 512	0.67 372	0.52 441	0.95 437	0.71 384	0.94 486	0.70 413	0.67 360	0.87 475	0.71 284	1.35 474	0.64 518	0.62 524	0.58 513	1.44 553	0.60 508	0.65 515

RAFT + AFF	0.64 387	1.20 500	1.95 311	0.34 297	0.33 376	0.67 372	0.52 441	0.99 466	0.74 413	0.53 275	0.58 314	0.57 306	0.80 463	1.76 425	0.51 335	0.12 277	0.27 475	0.15 371	0.14 304	0.43 478	0.29 419

PA-Net	0.84 470	1.00 467	3.49 529	0.63 495	0.40 433	0.70 397	0.52 441	0.86 360	0.84 464	0.52 265	0.59 317	0.70 384	0.54 384	2.35 493	2.23 513	0.17 400	0.27 475	0.19 432	0.28 449	0.22 302	0.36 462
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PAM	0.70 419	0.35 177	2.72 466	0.56 479	0.62 502	1.08 498	0.53 445	0.85 350	0.44 111	0.93 485	0.92 463	1.24 507	0.68 439	0.64 254	1.01 446	0.10 162	0.19 417	0.10 129	0.48 509	0.14 134	0.38 472

Ntro	1.00 490	1.68 534	2.80 480	0.95 523	0.85 518	1.06 491	0.53 445	0.98 454	0.90 479	0.62 389	0.76 432	0.93 463	0.66 434	1.66 409	0.98 436	0.99 535	0.45 508	0.75 523	0.40 499	1.19 532	0.75 520

ACVNet-4b	1.93 536	1.85 543	4.10 542	1.07 528	0.86 519	1.15 504	0.53 445	1.06 498	1.12 507	0.64 408	1.09 489	1.99 527	0.70 443	2.20 485	9.86 564	5.62 563	0.41 507	1.03 535	0.55 517	1.86 550	0.85 526

RAFT_R40	0.50 278	0.21 21	1.76 202	0.50 452	0.40 433	0.61 298	0.53 445	0.56 150	0.60 262	0.56 317	0.54 279	0.55 288	0.51 374	1.57 395	0.53 342	0.11 224	0.07 41	0.12 249	0.10 144	0.16 187	0.09 57

HBP-ISP	0.76 448	1.30 511	3.19 517	0.35 313	0.26 295	0.85 461	0.54 449	1.03 492	0.72 394	0.80 461	0.69 403	0.68 367	0.83 467	2.04 472	0.44 300	0.23 458	0.24 454	0.29 485	0.25 434	0.28 377	0.24 380

IPLGR	0.54 319	0.56 299	2.68 460	0.36 331	0.18 145	0.62 318	0.54 449	1.02 485	0.64 317	0.73 445	0.46 196	0.47 251	0.45 332	1.12 340	0.29 176	0.09 70	0.08 114	0.11 194	0.09 109	0.19 256	0.12 142

FAT-Stereo	0.70 419	0.54 287	2.88 485	0.36 331	0.29 327	0.62 318	0.54 449	0.97 450	0.87 470	0.76 453	0.92 463	0.94 467	0.80 463	1.84 446	0.57 361	0.18 411	0.19 417	0.17 406	0.16 346	0.22 302	0.25 389

Consistency-Raft	0.88 475	0.93 437	3.23 521	0.99 526	0.64 503	0.77 433	0.55 452	0.98 454	0.97 488	0.61 378	1.03 483	0.65 344	1.05 495	0.79 303	1.38 476	0.44 502	0.46 510	0.51 511	0.58 525	0.65 510	0.47 495

ICVP	0.46 228	0.29 122	2.41 411	0.33 266	0.22 229	0.59 265	0.55 452	0.75 257	0.50 171	0.44 187	0.60 332	0.49 264	0.35 233	0.53 219	0.37 251	0.16 386	0.16 377	0.14 344	0.11 206	0.15 151	0.15 226
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ccnet	0.71 428	0.41 219	1.59 154	0.40 386	0.45 458	1.06 491	0.55 452	0.98 454	0.71 384	0.88 477	0.97 473	0.82 432	0.88 478	1.68 412	0.94 431	0.32 491	0.26 469	0.32 490	0.27 446	0.34 423	0.30 428

LALA_ROB	0.60 364	0.76 373	1.69 172	0.36 331	0.29 327	0.79 442	0.55 452	0.94 424	0.77 439	0.81 466	0.67 386	0.94 467	0.49 369	0.99 322	0.73 406	0.21 442	0.15 360	0.20 440	0.18 376	0.23 315	0.21 331

PSMNet_ROB	0.66 399	1.01 471	2.33 396	0.38 367	0.31 355	0.72 405	0.55 452	0.86 360	0.69 365	0.54 288	0.60 332	0.75 407	0.47 353	2.00 470	0.82 421	0.17 400	0.13 318	0.19 432	0.19 396	0.24 330	0.27 406

ACRE	0.56 339	1.14 489	2.77 476	0.76 507	0.28 320	0.60 277	0.56 457	0.76 270	0.58 250	0.55 306	0.62 344	0.41 193	0.29 197	0.44 153	0.39 269	0.11 224	0.19 417	0.13 308	0.14 304	0.36 438	0.18 291

PVD	0.90 477	0.85 413	2.15 362	0.53 467	0.50 471	0.99 483	0.56 457	1.15 512	1.64 531	1.41 524	1.41 507	1.11 499	1.13 502	1.35 362	1.31 471	0.26 475	0.28 477	0.28 478	0.26 441	0.37 446	0.49 499

TDLM	0.67 404	0.92 431	1.76 202	0.37 352	0.24 262	0.66 366	0.56 457	0.82 327	0.74 413	1.16 503	0.62 344	0.61 324	0.48 362	2.70 525	0.50 330	0.20 436	0.11 273	0.35 494	0.14 304	0.32 408	0.16 253

pmcnn	1.32 513	1.05 477	2.77 476	0.74 506	1.43 542	0.72 405	0.56 457	0.96 442	0.91 480	0.99 490	2.92 544	6.01 558	0.70 443	2.38 497	3.32 536	0.13 307	0.10 226	0.08 30	0.06 9	0.34 423	0.22 344

CIPLG	0.56 339	1.19 499	2.46 422	0.80 511	0.31 355	0.61 298	0.57 461	0.76 270	0.57 239	0.56 317	0.63 356	0.41 193	0.30 205	0.45 165	0.40 277	0.11 224	0.20 428	0.13 308	0.13 276	0.35 433	0.19 307

iRaft-Stereo_20w	0.58 350	0.39 208	1.96 320	0.45 430	0.32 363	0.92 477	0.57 461	1.14 509	0.56 235	0.81 466	0.40 163	0.55 288	0.69 441	0.65 264	1.04 451	0.09 70	0.16 377	0.09 80	0.36 491	0.17 209	0.25 389

ADCMid	0.96 486	1.32 515	2.74 472	0.38 367	0.35 396	0.99 483	0.58 463	0.94 424	0.86 467	1.23 512	1.01 479	1.01 480	1.00 490	1.05 330	3.97 542	0.21 442	0.19 417	0.42 505	0.32 473	0.40 467	0.29 419

MDST_ROB	1.17 504	0.42 226	3.87 535	0.54 470	0.44 450	4.11 555	0.58 463	1.31 521	0.84 464	2.12 535	1.12 491	0.98 474	0.71 445	4.24 552	0.99 441	0.16 386	0.14 335	0.19 432	0.17 363	0.18 235	0.35 454

otaku	1.03 493	1.68 534	2.72 466	0.95 523	0.73 511	1.03 489	0.59 465	0.99 466	0.86 467	0.69 430	1.61 511	0.98 474	0.64 427	1.46 376	1.14 459	0.95 532	0.46 510	0.72 522	0.40 499	1.24 536	0.78 523

DeepStereo_RVC	0.44 200	0.28 112	1.92 296	0.49 450	0.17 111	0.60 277	0.59 465	0.50 97	0.52 186	0.49 237	0.45 188	0.39 179	0.86 474	0.45 165	0.33 227	0.11 224	0.08 114	0.11 194	0.09 109	0.15 151	0.19 307

ACV-stereo	0.66 399	0.76 373	2.86 483	0.32 245	0.25 280	1.01 487	0.60 467	0.59 167	0.52 186	0.41 171	0.45 188	1.55 521	0.94 485	1.40 368	0.69 394	0.14 348	0.13 318	0.12 249	0.11 206	0.20 271	0.19 307

Wz-Net-SNSev	0.76 448	1.32 515	3.11 509	0.40 386	0.31 355	0.71 399	0.60 467	0.98 454	0.87 470	0.67 421	0.83 445	0.96 470	0.60 408	1.67 411	0.97 435	0.16 386	0.15 360	0.16 389	0.17 363	0.36 438	0.24 380

Wz-Net-MNSev	0.65 395	0.97 457	2.19 371	0.36 331	0.33 376	0.90 473	0.60 467	0.92 408	0.81 457	0.75 450	0.72 422	0.73 395	0.65 429	1.39 365	0.71 399	0.16 386	0.13 318	0.14 344	0.14 304	0.24 330	0.18 291

FCDSN-DC	1.29 512	0.54 287	2.50 433	0.47 440	0.41 440	1.12 500	0.60 467	1.10 504	1.27 517	2.23 541	2.87 541	3.67 544	3.12 549	2.39 500	1.69 491	0.30 488	0.26 469	0.31 487	0.30 461	0.35 433	0.38 472
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
IPLG	0.69 415	0.84 409	2.43 417	0.35 313	0.21 204	1.65 524	0.61 471	1.36 523	0.58 250	1.39 523	0.51 243	0.37 166	0.87 475	1.41 369	0.36 245	0.09 70	0.07 41	0.14 344	0.12 244	0.32 408	0.11 105

IPLGR_C	0.58 350	1.25 506	2.72 466	0.80 511	0.31 355	0.60 277	0.61 471	0.76 270	0.58 250	0.56 317	0.62 344	0.41 193	0.31 213	0.43 144	0.40 277	0.11 224	0.22 443	0.13 308	0.15 327	0.35 433	0.19 307

HHNet	0.60 364	0.65 339	2.60 452	0.36 331	0.25 280	0.64 346	0.61 471	0.64 192	0.62 297	0.55 306	1.13 492	0.32 144	0.60 408	0.42 141	1.79 496	0.15 365	0.07 41	0.12 249	0.10 144	0.18 235	0.15 226

GANetREF_RVC	0.75 445	1.15 493	2.46 422	0.47 440	0.26 295	0.83 455	0.61 471	0.97 450	0.89 477	0.62 389	0.61 339	0.72 391	0.59 405	2.42 503	0.55 349	0.32 491	0.25 467	0.36 496	0.24 426	0.39 462	0.31 436
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
ADCPNet	0.99 487	0.99 465	3.93 539	0.37 352	0.68 507	1.36 510	0.62 475	0.87 369	0.76 435	0.78 459	0.81 440	1.08 493	1.18 503	1.14 343	2.49 520	0.21 442	0.69 534	0.21 448	0.95 544	0.29 382	0.37 469

MSMD_ROB	1.34 515	0.96 449	2.38 406	0.39 377	0.32 363	1.96 534	0.62 475	0.91 399	1.43 523	2.94 553	2.60 536	4.77 553	1.95 534	2.43 505	1.33 473	0.29 485	0.26 469	0.32 490	0.32 473	0.30 393	0.30 428

DisPM	0.43 190	0.33 157	1.78 216	0.57 482	0.18 145	0.59 265	0.63 477	0.53 128	0.61 279	0.60 369	0.53 267	0.38 173	0.26 150	0.75 291	0.29 176	0.12 277	0.07 41	0.12 249	0.11 206	0.11 70	0.14 193

NVStereoNet_ROB	1.16 503	0.95 446	2.54 442	0.58 484	0.55 484	0.78 438	0.63 477	1.00 474	1.08 503	1.03 493	4.07 553	1.48 518	1.22 504	2.88 533	1.27 470	0.50 508	0.46 510	0.54 512	0.62 528	0.50 495	0.63 514
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FC-DCNN v2	1.54 528	0.58 303	2.80 480	0.44 416	0.39 424	2.05 539	0.66 479	1.90 541	1.84 539	2.79 551	2.97 545	4.41 551	3.07 547	2.65 520	2.30 516	0.29 485	0.26 469	0.31 487	0.30 461	0.32 408	0.38 472

ACVNet_1	1.33 514	1.91 547	4.03 540	1.09 530	0.88 520	1.19 507	0.66 479	1.24 517	1.17 510	0.94 486	0.96 471	3.09 540	1.04 494	2.37 494	1.11 457	1.04 536	0.48 516	1.03 535	0.48 509	1.12 529	0.83 525

SST-Stereo	0.52 308	0.20 12	1.76 202	0.62 494	0.53 479	0.62 318	0.66 479	0.55 143	0.61 279	0.58 346	0.53 267	0.52 276	0.60 408	1.59 401	0.29 176	0.11 224	0.07 41	0.12 249	0.10 144	0.16 187	0.10 81

DRaft	0.62 377	0.38 199	1.76 202	0.24 53	0.16 83	0.64 346	0.66 479	0.53 128	0.53 205	0.67 421	0.99 476	0.38 173	1.00 490	1.44 371	2.10 509	0.10 162	0.14 335	0.10 129	0.14 304	0.18 235	0.21 331

GANet	0.75 445	0.84 409	2.01 329	0.40 386	0.25 280	0.74 415	0.66 479	0.87 369	0.73 409	0.71 438	1.07 488	0.84 439	0.59 405	2.71 527	1.15 461	0.17 400	0.16 377	0.44 507	0.16 346	0.31 401	0.20 322

FC-DCNN	1.49 526	0.59 305	2.88 485	0.44 416	0.39 424	1.97 536	0.66 479	1.67 535	1.70 533	2.72 550	2.89 542	4.22 547	2.97 546	2.55 515	2.19 511	0.29 485	0.26 469	0.31 487	0.30 461	0.32 408	0.39 478

NCCL2	0.65 395	0.94 439	1.96 320	0.43 409	0.30 338	0.71 399	0.68 485	0.84 344	0.65 330	0.70 434	0.60 332	0.86 446	0.54 384	1.56 392	0.57 361	0.20 436	0.16 377	0.67 519	0.25 434	0.22 302	0.24 380

SPS-STEREO	1.07 496	1.13 488	2.88 485	0.65 499	0.69 508	0.99 483	0.68 485	1.05 497	0.87 470	1.36 519	1.23 495	1.46 517	0.94 485	1.87 449	1.72 493	0.66 519	0.61 523	0.58 513	0.57 523	0.65 510	0.77 522
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	5.95 560	1.67 532	60.57 582	0.34 297	0.30 338	0.77 433	0.69 487	0.74 246	4.41 552	19.22 573	2.15 525	1.62 522	7.97 561	1.81 439	8.96 561	0.44 502	2.08 558	0.18 426	0.19 396	0.38 453	4.62 563

CRE-IMP	0.41 165	0.22 36	1.76 202	0.48 448	0.17 111	0.79 442	0.69 487	0.52 119	0.52 186	0.47 207	0.42 171	0.45 230	0.26 150	0.41 133	0.31 206	0.11 224	0.07 41	0.12 249	0.09 109	0.17 209	0.23 368

MeshStereo	1.21 506	1.15 493	3.01 501	0.34 297	0.28 320	1.10 499	0.69 487	1.35 522	1.01 494	2.71 549	2.41 532	2.96 537	1.45 520	2.80 531	1.40 479	0.22 455	0.22 443	0.22 451	0.19 396	0.50 495	0.26 399
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
S-Stereo	0.80 460	0.69 353	3.89 536	0.39 377	0.37 415	0.69 390	0.70 490	0.94 424	0.98 491	0.62 389	0.91 461	0.83 434	0.60 408	2.37 494	0.66 386	0.18 411	0.21 437	0.17 406	0.18 376	0.30 393	0.35 454

Wz-Net-TNSev	0.91 478	1.73 538	3.08 505	0.36 331	0.31 355	1.00 486	0.71 491	1.06 498	0.97 488	0.71 438	0.72 422	1.09 495	0.87 475	2.42 503	1.59 487	0.20 436	0.20 428	0.16 389	0.20 406	0.44 486	0.35 454

WZ-Net	0.92 480	1.31 512	3.76 533	0.41 393	0.36 404	0.86 463	0.71 491	1.00 474	1.06 501	0.82 470	0.92 463	1.06 491	1.05 495	2.16 483	1.61 488	0.19 426	0.13 318	0.15 371	0.16 346	0.32 408	0.28 413

WCMA_ROB	1.12 497	0.83 407	2.66 458	0.58 484	0.34 384	1.17 506	0.71 491	0.93 416	0.94 484	1.74 531	2.63 538	3.09 540	1.71 530	1.70 415	1.84 498	0.26 475	0.21 437	0.20 440	0.21 412	0.28 377	0.43 489

G-Net	0.99 487	0.64 332	2.76 474	0.57 482	0.67 505	2.03 538	0.72 494	0.76 270	0.67 354	1.14 502	2.56 535	1.30 512	1.02 492	1.48 384	1.74 494	0.25 471	0.24 454	0.24 465	0.26 441	0.37 446	0.31 436

NRIStereo	0.46 228	0.25 70	1.77 211	0.47 440	0.16 83	0.95 479	0.74 495	0.51 105	0.56 235	0.48 225	0.39 158	0.59 316	0.29 197	0.77 298	0.32 217	0.11 224	0.13 318	0.11 194	0.09 109	0.21 285	0.24 380

DPSNet	0.86 472	0.60 307	2.34 398	0.58 484	0.36 404	1.07 496	0.75 496	1.30 520	1.05 498	0.70 434	0.68 394	0.94 467	1.29 506	2.08 476	1.82 497	0.26 475	0.23 451	0.16 389	0.17 363	0.48 490	0.40 482

MFMNet_re	0.92 480	1.28 509	2.53 436	0.82 515	0.76 515	0.90 473	0.75 496	0.98 454	1.04 497	1.03 493	1.05 487	0.84 439	0.94 485	0.83 306	0.72 403	0.68 520	0.60 522	0.63 517	0.60 527	0.77 520	0.74 518

RainbowNet	1.15 501	1.78 539	2.72 466	1.12 533	0.91 523	1.06 491	0.76 498	1.16 514	1.13 509	0.75 450	0.97 473	1.09 495	0.80 463	1.60 402	1.21 466	1.17 540	1.26 550	1.01 534	0.57 523	1.13 530	0.88 531

PFNet+	0.45 218	0.37 189	1.86 268	0.46 435	0.18 145	0.58 248	0.77 499	0.52 119	0.64 317	0.56 317	0.48 214	0.39 179	0.26 150	0.93 316	0.32 217	0.13 307	0.09 184	0.14 344	0.13 276	0.12 81	0.15 226

RTS	1.21 506	1.31 512	6.39 555	0.52 461	0.51 476	1.61 520	0.79 500	1.03 492	1.37 521	1.13 500	1.30 500	1.10 497	0.85 471	2.65 520	2.08 506	0.21 442	0.24 454	0.18 426	0.18 376	0.43 478	0.32 441

RTSA	1.21 506	1.31 512	6.39 555	0.52 461	0.51 476	1.61 520	0.79 500	1.03 492	1.37 521	1.13 500	1.30 500	1.10 497	0.85 471	2.65 520	2.08 506	0.21 442	0.24 454	0.18 426	0.18 376	0.43 478	0.32 441

ADCP+	0.94 482	1.12 485	3.14 511	0.34 297	0.39 424	1.06 491	0.79 500	0.89 383	0.80 452	0.66 417	0.67 386	0.85 442	1.55 524	0.93 316	4.55 549	0.13 307	0.11 273	0.16 389	0.15 327	0.26 362	0.25 389

CBMV	0.71 428	0.76 373	2.64 455	0.33 266	0.20 191	0.78 438	0.79 500	0.98 454	0.78 444	0.85 476	0.71 417	0.86 446	1.10 500	1.46 376	0.62 375	0.18 411	0.20 428	0.21 448	0.19 396	0.25 342	0.33 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCS	1.05 495	1.36 520	2.98 499	0.42 404	0.36 404	0.96 480	0.81 504	1.06 498	1.12 507	1.25 513	0.97 473	1.08 493	0.90 480	1.25 356	4.86 551	0.21 442	0.21 437	0.22 451	0.23 424	0.36 438	0.38 472

ACVNet_2	1.42 523	1.81 540	3.23 521	1.08 529	0.92 524	1.32 508	0.85 505	1.49 529	1.69 532	1.19 511	1.73 515	2.13 529	1.03 493	2.50 511	1.40 479	0.91 529	0.53 518	1.00 533	0.55 517	2.11 552	0.85 526

SANet	1.20 505	1.21 501	3.33 526	0.38 367	0.27 308	1.73 528	0.85 505	1.10 504	2.49 546	1.16 503	1.83 517	1.72 523	1.50 523	2.37 494	2.84 526	0.18 411	0.16 377	0.16 389	0.15 327	0.32 408	0.32 441

DSFCA	0.54 319	0.35 177	1.41 119	0.28 142	0.28 320	0.79 442	0.88 507	0.76 270	0.70 374	0.72 441	0.66 383	0.67 360	0.57 398	1.17 346	0.63 377	0.16 386	0.14 335	0.13 308	0.14 304	0.16 187	0.13 176

DEmStereo	0.68 411	0.31 145	2.25 383	0.42 404	0.17 111	0.66 366	0.89 508	0.51 105	0.59 257	0.60 369	1.01 479	0.45 230	1.26 505	1.54 390	2.26 515	0.10 162	0.08 114	0.10 129	0.10 144	0.10 51	0.11 105

SuperB	1.15 501	1.14 489	5.43 552	0.36 331	0.26 295	0.81 450	0.89 508	0.88 377	1.17 510	0.67 421	0.68 394	0.63 331	1.39 517	1.74 422	3.37 537	0.15 365	0.12 299	0.17 406	0.16 346	2.80 557	0.25 389

IMH	2.02 538	2.15 557	2.69 463	1.68 544	1.12 537	1.66 525	0.92 510	2.10 544	1.92 540	1.32 518	2.66 539	2.21 531	1.69 529	5.78 556	1.68 490	5.54 562	0.96 546	1.31 543	0.71 534	1.32 541	0.99 539

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 492	1.67 532	2.32 393	0.47 440	0.39 424	1.47 513	0.95 511	0.95 437	0.91 480	0.84 473	0.94 468	1.05 489	0.60 408	2.95 534	0.72 403	0.41 500	0.72 538	0.32 490	0.55 517	0.74 516	1.22 545

WAO-8	2.80 545	2.14 555	2.89 488	1.91 551	1.04 532	3.98 553	0.96 512	3.26 554	6.17 555	2.15 539	3.37 549	3.31 542	2.41 540	11.84 565	2.03 504	2.05 554	1.86 554	1.54 549	0.92 542	1.22 533	0.87 529

Venus	2.80 545	2.14 555	2.89 488	1.91 551	1.04 532	3.98 553	0.96 512	3.26 554	6.17 555	2.15 539	3.37 549	3.31 542	2.41 540	11.84 565	2.03 504	2.05 554	1.86 554	1.54 549	0.92 542	1.22 533	0.87 529

TorneroNet-64	2.65 541	1.83 541	3.30 523	1.46 541	1.20 538	3.89 552	0.99 514	3.51 558	6.71 558	2.56 546	4.60 555	4.22 547	3.85 552	3.33 541	3.14 532	1.19 541	0.65 526	1.39 546	0.79 538	3.31 559	1.15 543

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 515	1.70 536	2.50 433	0.56 479	0.40 433	2.15 542	0.99 514	1.24 517	1.26 516	1.02 492	1.10 490	1.29 509	0.88 478	3.10 538	1.08 453	1.66 550	0.83 542	0.68 520	0.88 541	1.57 543	1.80 556

NaN_ROB	1.14 499	0.94 439	2.96 495	0.53 467	0.56 486	1.13 502	0.99 514	0.98 454	1.00 492	1.09 498	0.87 455	0.77 413	1.06 497	5.90 557	2.72 523	0.16 386	0.23 451	0.16 389	0.24 426	0.22 302	0.36 462

DDVS	0.62 377	0.40 213	1.40 118	2.21 554	0.35 396	0.87 467	1.00 517	0.69 216	0.50 171	0.53 275	0.56 300	0.90 456	0.37 253	1.22 350	0.47 314	0.15 365	0.14 335	0.14 344	0.12 244	0.19 256	0.22 344

Dean	1.79 533	1.83 541	3.92 537	1.29 537	1.07 534	1.55 518	1.00 517	1.95 543	2.33 543	1.47 527	4.19 554	4.26 550	1.33 512	2.21 486	1.48 483	1.14 539	0.68 532	1.18 537	0.74 535	1.24 536	0.98 534

aanetorigin	0.77 452	0.80 394	2.59 449	0.43 409	0.44 450	0.58 248	1.01 519	0.57 153	0.68 356	1.53 528	1.23 495	0.81 427	1.08 498	1.07 331	1.07 452	0.18 411	0.15 360	0.17 406	0.21 412	0.54 502	0.30 428

WAO-6	1.58 530	1.54 525	2.32 393	1.14 534	1.00 528	2.30 544	1.03 520	1.82 539	2.85 549	1.25 513	2.61 537	2.20 530	1.56 525	2.47 509	1.99 502	0.95 532	0.67 528	1.19 540	0.83 539	1.08 528	0.88 531

LVE	1.96 537	2.17 558	3.14 511	1.68 544	1.80 552	1.63 522	1.03 520	2.34 546	2.81 548	1.25 513	2.89 542	4.24 549	1.29 506	2.79 530	1.44 481	2.85 558	0.91 545	1.18 537	1.46 554	1.23 535	1.10 542

TorneroNet	5.50 558	1.92 548	3.16 513	1.47 542	1.25 541	14.07 565	1.06 522	4.90 559	20.99 579	10.17 562	16.48 571	11.88 568	6.93 559	3.34 542	4.20 546	1.30 544	0.69 534	1.45 548	0.86 540	2.61 556	1.20 544

MADNet+	1.36 517	1.93 549	5.95 553	0.81 514	0.59 493	1.57 519	1.09 523	1.39 526	1.22 513	0.84 473	1.01 479	1.25 508	1.12 501	3.19 539	2.36 518	0.45 504	0.47 513	0.38 502	0.34 480	0.59 505	0.57 507

WAO-7	1.48 525	1.63 528	2.49 429	0.93 521	0.75 512	1.72 527	1.10 524	1.84 540	1.96 541	1.43 525	2.54 534	1.97 526	1.61 527	3.06 536	2.08 506	0.69 521	0.66 527	0.94 530	0.74 535	0.80 522	0.69 517

notaker	2.66 542	2.07 551	3.31 525	2.61 558	1.43 542	1.76 529	1.11 525	2.76 550	1.79 537	2.26 542	11.53 566	3.96 545	4.29 553	3.09 537	2.76 525	1.55 549	0.88 544	1.70 554	1.07 548	2.00 551	1.35 547

LSM	3.31 552	1.11 484	5.29 551	9.40 567	30.65 579	0.84 457	1.12 526	0.91 399	1.22 513	1.36 519	2.19 526	0.93 463	0.83 467	1.66 409	0.90 427	0.21 442	0.31 484	0.24 465	0.28 449	0.39 462	6.33 565

AnyNet_C32	1.00 490	1.33 517	2.53 436	0.49 450	0.54 481	1.15 504	1.14 527	0.91 399	0.89 477	1.11 499	0.95 470	0.87 448	0.93 482	1.50 385	4.07 544	0.21 442	0.20 428	0.25 470	0.24 426	0.38 453	0.33 448

CSAN	1.25 510	1.12 485	3.04 502	0.51 457	0.37 415	1.06 491	1.15 528	1.22 515	1.08 503	1.17 508	1.91 519	1.04 487	1.31 509	5.96 558	2.43 519	0.26 475	0.22 443	0.24 465	0.24 426	0.31 401	0.30 428

PSM-AAD	0.63 383	0.22 36	1.77 211	0.37 352	0.23 249	0.86 463	1.17 529	0.59 167	0.60 262	0.64 408	0.71 417	0.68 367	2.93 544	0.65 264	0.31 206	0.09 70	0.07 41	0.17 406	0.15 327	0.13 111	0.33 448

IMH-64-1	1.39 520	1.64 530	1.86 268	1.36 538	1.11 535	1.39 511	1.19 530	1.76 536	1.45 525	1.16 503	2.21 527	1.53 519	1.38 515	1.98 466	1.52 484	1.29 542	0.67 528	1.27 541	0.69 532	1.29 538	0.98 534

IMH-64	1.39 520	1.64 530	1.86 268	1.36 538	1.11 535	1.39 511	1.19 530	1.76 536	1.45 525	1.16 503	2.21 527	1.53 519	1.38 515	1.98 466	1.52 484	1.29 542	0.67 528	1.27 541	0.69 532	1.29 538	0.98 534

DANet	0.80 460	0.65 339	2.21 373	1.19 535	0.48 468	0.74 415	1.25 532	0.89 383	1.53 528	0.89 479	0.71 417	0.96 470	0.56 393	1.83 441	0.96 434	0.18 411	0.16 377	0.19 432	0.16 346	0.26 362	0.29 419
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
KSHMR	4.10 554	1.97 550	5.27 550	1.71 546	1.47 546	1.96 534	1.28 533	3.19 552	17.33 573	2.12 535	15.91 569	9.18 563	1.57 526	8.42 562	1.98 501	1.52 548	1.26 550	1.67 553	1.19 550	1.67 546	1.40 549

SAMSARA	0.91 478	0.97 457	2.22 377	0.80 511	0.58 491	1.32 508	1.31 534	1.01 482	0.94 484	1.36 519	0.87 455	1.38 514	0.90 480	1.72 419	1.02 448	0.24 466	0.30 482	0.22 451	0.25 434	0.36 438	0.35 454

SGM-Forest	1.04 494	0.42 226	3.59 532	0.41 393	0.32 363	1.05 490	1.32 535	0.94 424	0.83 462	1.16 503	2.23 529	1.03 484	1.39 517	2.49 510	2.35 517	0.21 442	0.21 437	0.20 440	0.19 396	0.23 315	0.32 441
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HanzoNet	7.64 561	2.86 560	5.05 548	7.01 564	3.97 558	2.18 543	1.34 536	3.37 557	4.05 551	13.17 567	10.58 560	10.73 565	16.52 571	8.45 563	10.51 565	10.48 570	9.72 572	5.59 566	13.46 571	6.84 567	6.83 566

AnyNet_C01	1.14 499	1.49 524	4.23 544	0.54 470	0.53 479	1.51 517	1.37 537	1.04 496	1.07 502	1.17 508	1.33 503	1.15 502	1.08 498	1.61 405	2.74 524	0.25 471	0.22 443	0.28 478	0.24 426	0.48 490	0.40 482

SGM_RVC	1.89 535	0.92 431	2.50 433	0.96 525	0.93 525	1.63 522	1.37 537	1.52 531	12.43 562	1.85 532	1.69 514	2.40 533	1.74 531	2.81 532	1.71 492	0.53 509	0.47 513	0.42 505	0.47 508	0.74 516	0.74 518
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 468	0.81 399	2.40 410	0.61 493	0.18 145	1.48 514	1.39 539	1.60 533	0.74 413	1.94 533	0.85 452	0.73 395	1.68 528	0.87 314	0.31 206	0.09 70	0.08 114	0.11 194	0.32 473	0.25 342	0.12 142

UNDER WATER	2.74 543	1.85 543	4.54 546	1.81 549	1.44 544	2.34 545	1.40 540	3.24 553	6.60 557	2.60 547	2.76 540	5.75 556	5.24 556	3.02 535	4.01 543	1.45 546	0.81 541	1.59 552	1.06 547	1.80 548	1.51 551

EDNetEfficient	1.27 511	0.70 356	4.05 541	0.64 496	0.98 526	0.94 478	1.40 540	0.85 350	1.75 535	2.34 544	1.33 503	1.05 489	2.21 538	1.58 399	4.15 545	0.15 365	0.19 417	0.14 344	0.27 446	0.38 453	0.32 441

ktn	4.35 555	2.10 552	2.89 488	1.80 548	1.49 548	2.13 541	1.41 542	2.26 545	12.72 563	11.41 565	16.43 570	11.15 566	3.75 550	4.36 553	3.18 533	1.82 552	0.98 548	1.73 555	1.21 551	2.97 558	1.27 546

GrayStereo	0.66 399	0.19 7	1.76 202	0.90 518	0.23 249	0.62 318	1.42 543	0.62 183	0.60 262	0.72 441	0.78 436	0.56 300	3.07 547	0.60 246	0.26 143	0.09 70	0.08 114	0.10 129	0.21 412	0.11 70	0.18 291

UNDER WATER-64	2.47 540	1.89 545	4.86 547	1.82 550	1.44 544	3.18 551	1.57 544	2.62 547	5.64 554	2.05 534	2.13 524	4.13 546	3.76 551	2.62 518	3.42 538	1.47 547	0.85 543	1.57 551	1.07 548	1.82 549	1.49 550

PWCK	1.49 526	1.90 546	3.22 520	1.09 530	0.54 481	1.71 526	1.73 545	1.49 529	1.53 528	1.44 526	1.80 516	1.82 524	1.30 508	3.34 542	1.76 495	1.07 537	0.56 520	0.97 532	0.58 525	1.38 542	0.65 515

FTStereo	0.76 448	0.18 5	2.35 401	0.71 503	0.21 204	0.73 411	1.79 546	0.57 153	0.53 205	1.07 496	1.63 513	1.29 509	2.13 536	0.75 291	0.29 176	0.19 426	0.08 114	0.12 249	0.11 206	0.11 70	0.40 482

IGEV-RUCA	2.28 539	0.30 134	1.15 75	0.40 386	1.86 553	2.06 540	1.90 547	1.36 523	1.80 538	3.70 557	3.76 551	5.02 554	8.19 562	2.12 480	1.63 489	0.25 471	0.76 539	2.72 559	1.91 555	2.39 555	2.36 558

ADCL	0.99 487	0.79 392	2.43 417	0.39 377	0.32 363	1.50 516	1.90 547	0.92 408	0.97 488	1.26 516	1.27 497	1.00 479	1.42 519	1.14 343	3.31 535	0.17 400	0.14 335	0.22 451	0.21 412	0.30 393	0.22 344

EAI-Stereo	0.78 456	0.25 70	1.67 169	0.54 470	0.59 493	1.95 533	2.05 549	1.11 508	0.64 317	0.95 488	1.49 508	0.50 267	0.67 436	0.59 240	1.44 481	0.09 70	0.19 417	0.09 80	0.49 511	0.13 111	0.22 344

ELAS	1.39 520	0.79 392	2.86 483	0.53 467	0.50 471	2.81 549	2.20 550	1.61 534	1.50 527	2.28 543	2.35 530	1.82 524	2.13 536	1.73 420	2.22 512	0.35 496	0.37 496	0.35 494	0.35 483	0.49 493	0.47 495
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 544	2.11 554	2.97 498	2.49 556	2.28 554	2.95 550	2.31 551	2.67 548	2.47 545	3.03 554	3.13 547	2.70 536	2.92 543	4.10 550	4.48 548	2.68 557	2.24 560	3.04 562	2.44 559	2.37 554	2.34 557

MANE	2.90 548	1.14 489	2.96 495	1.03 527	1.01 529	5.01 557	2.45 552	5.36 560	6.88 559	3.58 556	4.76 557	5.99 557	4.99 554	4.23 551	4.61 550	0.56 514	0.67 528	0.44 507	0.78 537	0.51 497	1.03 540

ELAS_RVC	1.37 519	0.78 390	3.21 519	0.55 477	0.50 471	1.49 515	2.48 553	1.48 528	1.71 534	2.13 538	2.09 522	2.07 528	2.56 542	1.90 458	2.02 503	0.35 496	0.36 494	0.37 500	0.34 480	0.49 493	0.47 495
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.83 534	1.43 521	3.81 534	0.87 516	1.01 529	2.38 546	2.53 554	1.36 523	1.75 535	2.92 552	3.22 548	2.65 535	2.93 544	2.22 489	3.10 531	0.72 522	0.69 534	0.63 517	0.62 528	0.77 520	0.98 534

THIR-Stereo	0.86 472	0.62 317	2.13 356	0.25 71	0.16 83	0.58 248	2.74 555	0.59 167	0.51 179	0.62 389	1.62 512	0.97 473	1.80 532	1.69 414	2.25 514	0.10 162	0.08 114	0.14 344	0.11 206	0.15 151	0.11 105

JetBlue	1.78 532	1.63 528	3.92 537	0.73 504	1.21 539	4.38 556	3.35 556	1.59 532	1.20 512	1.26 516	1.52 510	2.37 532	1.88 533	3.23 540	3.00 527	0.53 509	0.47 513	0.48 510	0.49 511	1.29 538	0.97 533

SGM-ForestM	2.98 549	1.70 536	3.52 531	0.67 501	0.47 466	5.18 558	3.36 557	3.30 556	2.86 550	4.44 558	3.79 552	9.80 564	5.50 557	6.29 559	6.52 557	0.27 480	0.36 494	0.24 465	0.27 446	0.38 453	0.58 509

LE_ROB	4.43 556	1.35 519	9.38 559	2.79 559	3.93 557	2.43 547	3.46 558	2.68 549	11.19 561	11.66 566	4.73 556	5.26 555	10.46 564	4.50 554	9.49 562	0.82 528	0.69 534	1.34 544	0.98 545	0.75 518	0.76 521

CrosDoStereo	0.94 482	0.37 189	2.53 436	0.25 71	0.32 363	0.54 185	3.76 559	0.72 231	0.60 262	0.70 434	1.40 505	0.53 278	1.49 521	1.78 428	3.09 529	0.10 162	0.08 114	0.11 194	0.11 206	0.21 285	0.11 105

DeepStereo_LL	0.94 482	0.37 189	2.53 436	0.25 71	0.32 363	0.54 185	3.76 559	0.72 231	0.60 262	0.70 434	1.40 505	0.53 278	1.49 521	1.78 428	3.09 529	0.10 162	0.08 114	0.11 194	0.11 206	0.21 285	0.11 105

JetRed	3.29 551	4.93 562	10.17 560	1.45 540	1.72 551	7.44 560	5.05 561	3.06 551	2.12 542	2.41 545	2.39 531	2.99 538	2.37 539	3.51 545	6.44 556	1.32 545	1.90 556	1.37 545	1.23 552	2.21 553	1.76 554

TCMNet-wrong-test	5.51 559	6.62 565	6.20 554	13.02 571	11.90 565	7.14 559	5.53 562	6.99 564	1.44 524	2.65 548	3.10 546	8.37 562	5.95 558	4.75 555	6.05 555	3.07 559	0.98 548	2.38 558	1.99 556	6.62 566	5.43 564

DGSMNet	2.89 547	0.63 328	3.18 516	3.43 561	4.17 559	2.57 548	6.98 563	0.97 450	0.83 462	0.56 317	1.86 518	0.79 421	0.62 422	1.64 407	1.39 477	4.61 561	5.01 564	5.17 565	4.71 564	4.44 563	4.19 562

BEATNet-Init1	12.10 566	11.19 567	27.29 579	2.99 560	3.51 556	21.84 578	11.10 564	14.34 571	13.83 568	20.34 574	20.33 576	26.35 583	20.03 573	19.06 576	14.80 571	1.74 551	1.81 553	2.05 557	2.49 560	3.69 561	3.12 560

HaxPig	19.86 572	22.40 579	22.34 572	17.95 573	17.95 572	11.77 564	11.89 565	16.02 574	15.89 572	21.10 575	21.41 577	18.74 575	18.39 572	20.08 577	19.69 575	23.63 580	23.22 578	24.06 575	23.69 576	23.00 576	23.95 578

MEDIAN_ROB	23.96 576	27.05 583	26.39 578	22.16 575	22.13 574	16.12 568	13.97 566	20.24 575	20.05 575	25.50 581	25.31 581	22.96 578	22.63 577	24.39 579	23.24 579	28.20 581	27.23 582	28.62 578	27.75 578	27.50 578	27.76 579

AVERAGE_ROB	26.93 580	30.34 584	29.27 580	25.82 577	25.34 575	19.48 574	15.17 567	23.55 579	23.00 580	28.45 582	27.87 582	26.25 582	25.86 583	26.96 583	25.55 580	31.30 582	30.07 583	31.76 579	30.81 579	30.79 582	30.93 580

tt	4.93 557	0.27 91	4.20 543	2.29 555	1.58 549	10.20 563	16.97 568	9.42 566	5.02 553	1.67 530	1.28 498	4.68 552	5.03 555	3.37 544	5.92 554	6.16 564	9.47 571	2.82 560	3.18 561	3.60 560	1.53 552

DPSimNet_ROB	17.97 571	20.20 578	24.98 575	17.62 572	15.92 570	21.53 577	21.00 569	13.70 569	15.61 571	23.89 579	14.69 568	22.87 577	24.58 582	12.70 570	14.56 569	18.48 574	12.91 573	20.21 574	12.05 569	17.76 571	14.17 572

USTest	8.10 562	7.17 566	8.96 558	9.25 566	9.05 561	15.27 566	23.78 570	9.96 567	9.47 560	5.94 561	6.75 558	7.80 561	7.48 560	8.83 564	11.21 566	2.21 556	3.56 561	2.86 561	3.20 562	5.02 564	4.16 561

DGTPSM_ROB	8.89 564	5.62 563	12.25 562	5.92 563	11.32 563	8.54 561	24.18 571	6.40 562	13.49 564	5.15 559	11.46 564	6.19 559	10.92 565	7.00 560	13.72 567	4.47 560	7.65 565	3.92 563	7.45 567	4.38 562	7.87 567

DPSMNet_ROB	9.48 565	5.64 564	13.01 566	8.82 565	11.82 564	8.54 561	24.20 572	6.41 563	13.65 567	5.32 560	11.47 565	6.33 560	10.92 565	7.69 561	13.89 568	7.25 569	8.19 567	5.06 564	7.78 568	5.31 565	8.26 568

xxxxx1	28.96 581	20.11 575	14.07 568	49.74 581	39.15 581	18.98 569	26.64 573	21.94 576	20.21 576	16.45 570	17.48 572	18.36 572	21.56 574	16.21 573	20.88 576	23.07 577	26.55 579	66.40 582	78.70 582	30.27 579	32.51 581

tt_ll	28.96 581	20.11 575	14.07 568	49.74 581	39.15 581	18.98 569	26.64 573	21.94 576	20.21 576	16.45 570	17.48 572	18.36 572	21.56 574	16.21 573	20.88 576	23.07 577	26.55 579	66.40 582	78.70 582	30.27 579	32.51 581

ff	28.96 581	20.11 575	14.07 568	49.74 581	39.15 581	18.98 569	26.64 573	21.94 576	20.21 576	16.45 570	17.48 572	18.36 572	21.56 574	16.21 573	20.88 576	23.07 577	26.55 579	66.40 582	78.70 582	30.27 579	32.51 581

Anonymous_1	22.91 574	11.20 568	12.13 561	12.75 568	26.28 578	19.43 573	27.92 576	14.08 570	13.61 565	14.96 568	10.58 560	11.26 567	11.19 567	12.55 569	14.57 570	38.28 583	7.88 566	34.96 580	63.99 580	89.57 584	10.94 571

DPSM_ROB	12.34 567	11.21 569	12.51 563	12.91 569	12.80 567	19.84 575	28.28 577	14.38 572	14.28 569	10.58 563	11.26 562	12.03 569	11.85 568	13.15 571	15.34 572	7.11 567	8.31 568	6.50 568	7.35 565	8.84 568	8.31 569

DPSM	12.34 567	11.21 569	12.51 563	12.91 569	12.80 567	19.84 575	28.28 577	14.38 572	14.28 569	10.58 563	11.26 562	12.03 569	11.85 568	13.15 571	15.34 572	7.11 567	8.31 568	6.50 568	7.35 565	8.84 568	8.31 569

ASD4	21.52 573	19.65 573	22.13 571	22.45 576	16.42 571	23.29 579	30.71 579	33.06 583	17.47 574	24.18 580	14.11 567	21.71 576	15.88 570	21.06 578	18.11 574	19.78 575	17.78 577	26.52 577	20.33 575	27.03 577	18.73 576

LSM0	26.58 579	22.63 582	25.88 577	30.13 580	52.21 584	39.94 582	56.74 580	28.97 581	28.72 581	21.14 576	22.26 578	24.43 581	23.88 579	26.54 582	30.87 582	14.32 573	16.55 574	13.12 572	14.71 572	17.92 574	20.60 577

Selective-RAFT-Error	24.87 578	22.59 581	25.14 576	26.13 579	25.82 577	39.93 581	57.03 581	28.97 581	28.95 583	21.21 578	22.65 580	24.25 580	23.98 581	26.43 581	30.83 581	14.27 572	16.71 575	13.10 571	14.82 574	17.82 573	16.76 574

CasAABBNet	24.81 577	22.53 580	24.83 574	26.08 578	25.74 576	39.86 580	57.06 582	28.87 580	28.83 582	21.16 577	22.54 579	24.22 579	23.89 580	26.38 580	30.87 582	14.25 571	16.71 575	13.09 570	14.81 573	17.78 572	16.71 573

PML	23.15 575	16.83 571	7.78 557	5.49 562	9.93 562	51.13 583	104.50 583	5.76 561	13.62 566	37.30 583	105.93 583	30.86 584	23.50 578	12.07 567	7.87 560	6.30 565	2.12 559	6.32 567	2.43 558	10.44 570	2.90 559

test_example2	115.39 584	123.23 585	94.57 583	115.52 584	123.55 585	101.63 584	114.33 584	53.41 584	99.48 584	134.90 584	135.05 584	85.83 585	85.11 584	111.32 584	106.15 584	152.55 585	205.26 585	99.78 585	114.96 585	140.96 585	110.20 584

ccccc	291.34 585	297.21 586	347.09 585	374.70 586	380.44 586	203.92 585	213.88 585	216.32 585	172.72 585	203.37 585	218.57 585	215.01 586	258.31 585	312.78 585	341.56 585	412.57 586	356.13 586	256.09 586	227.69 586	428.88 586	389.64 585

FADE		3.00 561		2.11 553	2.94 555							3.05 539				94.83 584	35.90 584	65.83 581	66.18 581	1.66 545

Low-res two-view benchmark