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

LG-G_1	0.23 35	0.37 188	0.71 35	0.23 36	0.11 1	0.51 150	0.12 4	0.44 55	0.39 68	0.19 20	0.15 12	0.19 43	0.15 20	0.36 101	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 104

LG-G	0.23 35	0.37 188	0.71 35	0.23 36	0.11 1	0.51 150	0.12 4	0.44 55	0.39 68	0.19 20	0.15 12	0.19 43	0.15 20	0.36 101	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 104

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

CASnet	0.28 55	0.31 144	1.20 82	0.28 141	0.11 1	0.47 118	0.19 61	0.44 55	0.44 110	0.38 153	0.31 107	0.23 63	0.17 30	0.29 42	0.19 27	0.10 161	0.06 20	0.15 370	0.12 243	0.16 186	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
s12784h	0.36 121	0.28 111	1.58 152	0.23 36	0.11 1	0.62 317	0.24 184	0.79 311	0.64 316	0.44 186	0.52 255	0.28 120	0.26 149	0.50 205	0.24 121	0.11 223	0.06 20	0.09 79	0.06 9	0.16 186	0.06 1

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

xyz-stereo-finetune2	0.35 114	0.45 249	1.04 62	0.21 7	0.12 6	0.58 247	0.23 151	0.50 96	0.45 125	0.31 121	0.46 195	0.30 132	0.41 292	0.81 304	0.51 334	0.08 31	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.09 56

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

xyz-stereo	3.02 549	0.29 121	30.64 581	0.23 36	0.12 6	15.52 567	0.24 184	0.51 104	0.47 151	0.59 359	7.99 559	0.64 339	0.47 352	1.39 364	0.50 329	0.09 69	0.07 40	0.34 492	0.07 51	0.13 110	0.08 34

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

LGtest1	0.21 8	0.37 188	0.70 33	0.22 25	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 12	0.39 68	0.17 11	0.13 10	0.16 28	0.14 10	0.25 11	0.27 150	0.10 161	0.09 183	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

StereoAnything_RVC	0.35 114	1.25 505	1.82 248	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 22	0.43 47	0.37 52	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 64	0.46 173	0.14 1	0.11 223	0.09 183	0.08 29	0.05 1	0.76 518	0.18 290

WCG-NET	0.30 74	0.42 225	1.26 92	0.24 52	0.12 6	0.43 84	0.24 184	0.40 26	0.56 234	0.35 136	0.37 140	0.26 100	0.24 119	0.29 42	0.19 27	0.08 31	0.12 298	0.08 29	0.07 51	0.22 301	0.10 80

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 127	1.34 517	1.24 89	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 80	0.40 26	0.33 17	0.25 84	0.21 27	0.16 28	0.14 10	0.27 23	0.63 376	0.55 512	0.06 20	0.11 193	0.13 275	0.25 341	0.49 498

WCG-NET（raft）	0.32 88	0.53 281	1.21 84	0.23 36	0.12 6	0.44 90	0.24 184	0.40 26	0.50 170	0.35 136	0.35 131	0.47 250	0.25 135	0.35 92	0.20 49	0.08 31	0.29 477	0.08 29	0.07 51	0.22 301	0.11 104

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

GCAP-Stereo	0.34 103	0.89 425	1.76 201	0.26 100	0.12 6	0.52 169	0.14 14	0.49 90	0.38 57	0.29 114	0.30 96	0.29 127	0.22 93	0.30 50	0.20 49	0.09 69	0.17 394	0.09 79	0.07 51	0.21 284	0.11 104

GLC_STEREO	0.28 55	0.27 90	1.36 108	0.28 141	0.12 6	0.41 68	0.20 80	0.37 15	0.38 57	0.26 98	0.30 96	0.25 86	0.19 64	0.33 76	0.24 121	0.09 69	0.11 272	0.12 248	0.10 143	0.13 110	0.09 56

TANstereo	0.33 95	0.49 267	1.75 195	0.23 36	0.12 6	0.54 184	0.16 31	0.40 26	0.45 125	0.45 196	0.51 242	0.26 100	0.22 93	0.29 42	0.20 49	0.10 161	0.10 225	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 104

S2M2_XL	0.20 1	0.32 150	1.10 69	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 19	0.15 25	0.14 10	0.19 1	0.21 68	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.10 50	0.08 34

depthmonostereo	0.26 45	0.23 51	0.65 27	0.41 392	0.13 20	0.41 68	0.19 61	0.51 104	0.40 78	0.25 84	0.29 84	0.26 100	0.28 182	0.44 152	0.23 99	0.09 69	0.10 225	0.09 79	0.07 51	0.10 50	0.08 34

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

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

RSM++	0.27 48	0.26 84	0.87 48	0.28 141	0.13 20	0.39 56	0.20 80	0.45 62	0.45 125	0.20 27	0.24 53	0.24 76	0.17 30	0.36 101	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.35 482	0.26 361	0.18 290

LoS	0.31 82	0.30 133	1.52 144	0.23 36	0.13 20	0.54 184	0.20 80	0.48 84	0.49 160	0.25 84	0.28 78	0.37 165	0.24 119	0.38 118	0.23 99	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.05 1	0.15 150	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	0.43 189	0.77 381	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.75 425	0.54 287	0.47 201	0.31 135	0.65 428	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 343

XX-TBD	0.34 103	0.77 381	1.75 195	0.34 296	0.13 20	0.51 150	0.17 38	0.43 47	0.50 170	0.37 145	0.49 230	0.23 63	0.18 47	0.28 30	0.24 121	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

csc	0.43 189	0.77 381	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.75 425	0.54 287	0.47 201	0.31 135	0.65 428	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 343

cscssc	0.43 189	0.77 381	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.75 425	0.54 287	0.47 201	0.31 135	0.65 428	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 343

111	0.48 248	1.09 481	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.59 264	0.26 226	0.83 332	0.78 443	0.48 224	0.52 255	0.56 299	0.38 259	0.49 199	0.38 257	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.23 314	0.35 453

CREStereo	0.28 55	0.30 133	1.33 103	0.19 1	0.13 20	0.55 197	0.17 38	0.48 84	0.46 134	0.27 105	0.33 120	0.24 76	0.21 84	0.31 57	0.21 68	0.11 223	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
water-stereo	0.24 39	0.17 1	0.88 49	0.24 52	0.14 32	0.37 45	0.17 38	0.43 47	0.32 11	0.26 98	0.35 131	0.26 100	0.24 119	0.22 3	0.25 134	0.09 69	0.09 183	0.09 79	0.08 77	0.10 50	0.10 80

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

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

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

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

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

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

SMoEStereo_RVC	0.29 64	0.26 84	1.03 61	0.25 70	0.14 32	0.46 113	0.22 120	0.36 12	0.38 57	0.23 59	0.23 44	0.21 53	0.18 47	0.45 164	0.60 369	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.20 270	0.20 321

MGS-Stereo	0.32 88	0.34 169	1.70 175	0.25 70	0.14 32	0.40 61	0.22 120	0.38 18	0.43 106	0.24 66	0.51 242	0.25 86	0.18 47	0.31 57	0.20 49	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.08 77	0.47 488	0.08 34

IGEV++	0.34 103	0.43 230	1.32 101	0.31 215	0.14 32	0.32 24	0.21 99	0.70 222	0.34 22	0.22 43	0.28 78	0.22 55	0.27 167	0.35 92	0.27 150	0.09 69	0.39 503	0.08 29	0.15 326	0.25 341	0.45 491

ACVNet-DCA	0.42 183	0.64 331	2.07 339	0.35 312	0.14 32	0.76 424	0.25 204	0.76 269	0.52 185	0.31 121	0.38 149	0.24 76	0.38 259	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 453	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 192

xx1	0.46 227	0.64 331	2.07 339	0.35 312	0.14 32	0.76 424	0.25 204	0.74 245	1.01 493	0.31 121	0.38 149	0.46 242	0.36 238	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 453	0.12 248	0.12 243	0.12 80	0.14 192

1test111	0.44 199	0.64 331	2.07 339	0.35 312	0.14 32	0.76 424	0.25 204	0.76 269	0.52 185	0.31 121	0.38 149	0.24 76	0.38 259	0.96 318	0.30 193	0.10 161	0.24 453	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 192

cc1	0.47 242	0.64 331	2.07 339	0.35 312	0.14 32	0.76 424	0.25 204	0.74 245	1.01 493	0.31 121	0.38 149	0.24 76	0.38 259	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 453	0.11 193	0.09 108	0.25 341	0.40 481

tt1	0.44 199	0.64 331	1.83 254	0.35 312	0.14 32	0.76 424	0.25 204	0.74 245	0.88 472	0.31 121	0.37 140	0.25 86	0.35 232	0.63 251	0.19 27	0.10 161	0.24 453	0.11 193	0.09 108	0.25 341	0.36 461

RCA-Stereo	0.34 103	0.32 150	1.30 98	0.26 100	0.14 32	0.58 247	0.23 151	0.78 295	0.62 296	0.40 161	0.44 183	0.28 120	0.35 232	0.29 42	0.20 49	0.09 69	0.10 225	0.09 79	0.07 51	0.19 255	0.08 34

DCANet-4	0.40 157	0.27 90	2.21 372	0.25 70	0.14 32	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.72 393	0.54 287	0.47 201	0.28 120	0.37 252	0.37 110	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 343

ADStereo(finetuned)	0.45 217	0.77 381	2.12 353	0.25 70	0.14 32	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.72 393	0.54 287	0.48 213	0.31 135	0.76 457	0.37 110	0.38 257	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 110	0.23 367

DCANet	0.42 183	0.77 381	1.95 310	0.25 70	0.14 32	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.72 393	0.54 287	0.48 213	0.31 135	0.41 292	0.36 101	0.39 268	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 110	0.23 367

PMTNet	0.31 82	0.35 176	1.30 98	0.20 4	0.14 32	0.57 230	0.25 204	0.46 65	0.42 96	0.27 105	0.32 112	0.27 111	0.24 119	0.39 124	0.23 99	0.43 500	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 234	0.07 7

HITNet	0.46 227	0.92 430	2.09 345	0.33 265	0.14 32	0.55 197	0.22 120	0.83 332	0.56 234	0.51 256	0.49 230	0.48 261	0.37 252	0.48 189	0.54 347	0.09 69	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.23 314	0.09 56
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.48 248	0.89 425	1.85 259	0.29 171	0.14 32	0.59 264	0.23 151	0.72 230	0.59 256	0.66 416	0.66 382	0.55 287	0.36 238	1.03 327	0.49 324	0.09 69	0.06 20	0.09 79	0.07 51	0.19 255	0.11 104

DilatedVolume-Stereo	0.26 45	0.20 12	0.64 22	0.25 70	0.15 55	0.41 68	0.18 52	0.42 39	0.35 28	0.34 134	0.34 126	0.25 86	0.23 108	0.43 143	0.53 341	0.09 69	0.09 183	0.08 29	0.10 143	0.12 80	0.11 104

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

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

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

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

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

LG-Stereo	0.27 48	0.25 69	0.95 57	0.25 70	0.15 55	0.43 84	0.21 99	0.50 96	0.40 78	0.18 16	0.29 84	0.25 86	0.16 23	0.28 30	0.35 241	0.07 20	0.07 40	0.11 193	0.10 143	0.24 329	0.10 80

MM-Stereo_test2	0.38 136	0.28 111	2.46 421	0.43 408	0.15 55	0.50 141	0.25 204	0.47 77	0.38 57	0.33 132	0.26 67	0.23 63	0.22 93	0.34 86	0.29 175	0.08 31	0.09 183	0.09 79	0.10 143	0.36 437	0.22 343

HART	0.38 136	0.53 281	1.66 166	0.26 100	0.15 55	0.30 15	0.19 61	0.67 208	0.46 134	0.29 114	0.52 255	0.38 172	0.16 23	0.41 132	0.20 49	0.08 31	0.68 531	0.09 79	0.07 51	0.34 422	0.21 330

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 55	0.28 111	1.09 67	0.33 265	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 158	0.42 96	0.19 20	0.19 19	0.17 32	0.26 149	0.38 118	0.37 250	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.25 433	0.10 50	0.06 1

fffft	0.29 64	0.21 20	1.10 69	0.24 52	0.15 55	0.42 80	0.24 184	0.42 39	0.38 57	0.21 33	0.18 16	0.20 45	0.16 23	0.44 152	0.70 395	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.28 376	0.20 321
1: 1. 1
fffy	0.28 55	0.24 64	1.19 78	0.27 116	0.15 55	0.37 45	0.22 120	0.42 39	0.32 11	0.20 27	0.29 84	0.26 100	0.20 73	0.44 152	0.20 49	0.08 31	0.10 225	0.10 128	0.08 77	0.22 301	0.18 290

dual_stereo	0.23 35	0.25 69	0.66 31	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 182	0.40 78	0.15 4	0.13 10	0.18 37	0.14 10	0.37 110	0.19 27	0.09 69	0.31 483	0.07 1	0.10 143	0.07 3	0.07 7

Occ-G	0.30 74	0.30 133	1.33 103	0.23 36	0.15 55	0.36 42	0.25 204	0.43 47	0.31 7	0.26 98	0.35 131	0.46 242	0.22 93	0.30 50	0.25 134	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.16 345	0.31 400	0.08 34

SMFormer	0.50 277	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 388	0.72 393	0.56 316	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 448	0.49 324	0.13 306	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.15 150	0.16 252

tta	0.50 277	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 388	0.72 393	0.56 316	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 448	0.49 324	0.13 306	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.14 133	0.11 104

qqq1	0.48 248	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 388	0.72 393	0.56 316	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 448	0.23 99	0.13 306	0.10 225	0.09 79	0.08 77	0.14 133	0.11 104

fff1	0.48 248	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 388	0.72 393	0.56 316	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 448	0.23 99	0.13 306	0.10 225	0.09 79	0.08 77	0.14 133	0.11 104

anonymousdsp2	0.34 103	0.24 64	1.16 75	0.28 141	0.15 55	0.57 230	0.23 151	0.79 311	0.47 151	0.38 153	0.37 140	0.40 186	0.25 135	0.47 184	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.13 275	0.19 255	0.27 405

Selective-RAFT	0.35 114	0.26 84	1.48 135	0.31 215	0.15 55	0.61 297	0.19 61	0.60 176	0.54 216	0.28 110	0.29 84	0.40 186	0.33 222	0.50 205	0.27 150	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.35 482	0.19 255	0.08 34

ProNet	0.30 74	0.54 286	1.29 95	0.25 70	0.15 55	0.47 118	0.25 204	0.48 84	0.39 68	0.21 33	0.23 44	0.22 55	0.20 73	0.44 152	0.19 27	0.08 31	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.23 314	0.12 141

MC-Stereo	0.32 88	0.31 144	1.46 128	0.31 215	0.15 55	0.53 176	0.19 61	0.44 55	0.35 28	0.36 141	0.38 149	0.27 111	0.27 167	0.42 140	0.19 27	0.09 69	0.13 317	0.09 79	0.16 345	0.20 270	0.13 175

qqq	0.38 136	0.21 20	1.34 106	0.28 141	0.15 55	0.45 95	0.26 226	0.76 269	0.52 185	0.39 159	0.41 166	0.46 242	0.36 238	0.96 318	0.30 193	0.11 223	0.14 334	0.12 248	0.12 243	0.12 80	0.14 192

AnonymousM	0.37 127	0.44 241	1.50 141	0.25 70	0.15 55	0.52 169	0.23 151	0.60 176	0.42 96	0.42 175	0.32 112	0.30 132	0.25 135	0.34 86	0.23 99	0.11 223	0.09 183	0.71 520	0.36 490	0.12 80	0.07 7

iRaftStereo_RVC	0.37 127	0.53 281	1.41 118	0.28 141	0.15 55	0.52 169	0.20 80	0.54 138	0.46 134	0.37 145	0.43 172	0.41 192	0.23 108	0.36 101	0.26 142	0.09 69	0.15 359	0.12 248	0.11 205	0.41 469	0.37 468

AFF-stereo	0.44 199	0.96 448	1.78 215	0.31 215	0.15 55	0.50 141	0.21 99	0.64 191	0.63 308	0.47 206	0.64 371	0.49 263	0.34 230	0.46 173	0.31 205	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.10 143	0.37 445	0.10 80

BEATNet_4x	0.47 242	0.73 366	1.91 292	0.33 265	0.15 55	0.56 212	0.25 204	0.85 349	0.58 249	0.54 287	0.51 242	0.57 305	0.42 309	0.57 230	0.61 372	0.11 223	0.08 113	0.12 248	0.09 108	0.20 270	0.16 252

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

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

SCV_C0	0.33 95	0.43 230	1.42 122	0.25 70	0.16 82	0.35 36	0.20 80	0.68 212	0.44 110	0.24 66	0.27 71	0.29 127	0.20 73	0.58 233	0.18 15	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.30 460	0.26 361	0.17 270

tg	0.37 127	0.55 295	1.35 107	0.28 141	0.16 82	0.57 230	0.18 52	0.57 152	0.49 160	0.37 145	0.44 183	0.38 172	0.24 119	0.46 173	0.24 121	0.09 69	0.08 113	0.11 193	0.11 205	0.43 477	0.36 461

11t1	0.33 95	0.19 7	1.41 118	0.33 265	0.16 82	0.48 126	0.21 99	0.67 208	0.48 154	0.40 161	0.34 126	0.32 143	0.33 222	0.42 140	0.27 150	0.11 223	0.12 298	0.10 128	0.08 77	0.13 110	0.14 192

ff7	0.32 88	0.52 276	1.38 112	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.23 44	0.20 45	0.23 108	0.48 189	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 375	0.23 314	0.22 343

IGEVStereo-DCA	0.33 95	0.34 169	1.38 112	0.27 116	0.16 82	0.45 95	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.21 27	0.26 100	0.25 135	0.64 253	0.52 337	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.18 375	0.16 186	0.22 343

ffff	0.32 88	0.52 276	1.38 112	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.23 44	0.20 45	0.23 108	0.48 189	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 375	0.23 314	0.22 343

rrr	0.46 227	0.34 169	3.08 504	0.27 116	0.16 82	0.45 95	0.28 268	1.09 502	0.51 178	0.24 66	0.21 27	0.26 100	0.25 135	0.64 253	0.52 337	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.29 451	0.16 186	0.25 388

11t	0.32 88	0.52 276	1.38 112	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.23 44	0.20 45	0.23 108	0.48 189	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 375	0.23 314	0.22 343

anonymousdsp	0.34 103	0.53 281	1.47 132	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.49 90	0.40 78	0.25 84	0.24 53	0.22 55	0.24 119	0.55 226	0.19 27	0.09 69	0.11 272	0.10 128	0.18 375	0.24 329	0.29 418

ccc-4	0.32 88	0.52 276	1.38 112	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.23 44	0.20 45	0.23 108	0.48 189	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 375	0.23 314	0.22 343

IGEV-Stereo	0.34 103	0.54 286	1.47 132	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.49 90	0.40 78	0.25 84	0.24 53	0.22 55	0.24 119	0.54 222	0.19 27	0.09 69	0.10 225	0.10 128	0.18 375	0.24 329	0.29 418
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 415	0.16 82	0.61 297	0.27 251	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.54 222	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 460	0.16 82	0.61 297	0.44 412	0.66 199	0.61 278	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.45 374	0.79 417	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.13 110	0.16 252

OCTAStereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 460	0.16 82	0.61 297	0.43 401	0.66 199	0.61 278	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 370	0.80 418	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.13 110	0.17 270

NRIStereo	0.46 227	0.25 69	1.77 210	0.47 439	0.16 82	0.95 478	0.74 494	0.51 104	0.56 234	0.48 224	0.39 157	0.59 315	0.29 196	0.77 297	0.32 216	0.11 223	0.13 317	0.11 193	0.09 108	0.21 284	0.24 379

THIR-Stereo	0.86 471	0.62 316	2.13 355	0.25 70	0.16 82	0.58 247	2.74 555	0.59 166	0.51 178	0.62 388	1.62 512	0.97 472	1.80 531	1.69 413	2.25 513	0.10 161	0.08 113	0.14 343	0.11 205	0.15 150	0.11 104

DRaft	0.62 376	0.38 198	1.76 201	0.24 52	0.16 82	0.64 345	0.66 478	0.53 127	0.53 204	0.67 420	0.99 475	0.38 172	1.00 489	1.44 370	2.10 508	0.10 161	0.14 334	0.10 128	0.14 303	0.18 234	0.21 330

RE-Stereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 460	0.16 82	0.61 297	0.43 401	0.66 199	0.60 261	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 370	0.78 413	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.13 110	0.17 270

TVStereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 460	0.16 82	0.61 297	0.43 401	0.66 199	0.60 261	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 370	0.78 413	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.13 110	0.17 270

iRAFT	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 415	0.16 82	0.61 297	0.27 251	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.54 222	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

RAFT-IKP	0.38 136	0.27 90	1.79 235	0.44 415	0.16 82	0.60 276	0.28 268	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.50 205	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

CREStereo++_RVC	0.33 95	0.29 121	1.74 189	0.24 52	0.16 82	0.54 184	0.15 22	0.40 26	0.55 223	0.37 145	0.51 242	0.24 76	0.19 64	0.27 23	0.26 142	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.30 460	0.08 18	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.45 217	0.54 286	2.11 350	0.29 171	0.16 82	0.43 84	0.24 184	0.54 138	0.45 125	0.37 145	0.46 195	0.34 155	0.27 167	1.98 465	0.27 150	0.11 223	0.08 113	0.12 248	0.09 108	0.14 133	0.08 34

test_xeample3	0.46 227	0.34 169	2.99 499	0.37 351	0.16 82	0.49 133	0.33 344	1.06 497	0.44 110	0.25 84	0.23 44	0.24 76	0.25 135	0.49 199	0.56 356	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.40 498	0.17 208	0.26 398

ARAFT	0.60 363	1.23 502	3.10 506	0.28 141	0.16 82	0.64 345	0.36 363	0.90 388	0.67 353	0.61 377	0.49 230	0.55 287	0.31 212	1.24 354	0.32 216	0.10 161	0.08 113	0.14 343	0.13 275	0.37 445	0.21 330

GMStereo	0.38 136	0.99 464	1.91 292	0.27 116	0.16 82	0.39 56	0.23 151	0.47 77	0.62 296	0.38 153	0.34 126	0.25 86	0.25 135	0.39 124	0.29 175	0.14 347	0.08 113	0.10 128	0.12 243	0.15 150	0.11 104
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
asd	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.22 25	0.17 110	0.41 68	0.14 14	0.35 9	0.32 11	0.24 66	0.20 22	0.15 25	0.18 47	0.26 19	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

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

S2M2	0.24 39	0.29 121	0.90 51	0.23 36	0.17 110	0.24 5	0.09 1	0.36 12	0.45 125	0.17 11	0.25 60	0.23 63	0.17 30	0.24 7	0.28 160	0.15 364	0.12 298	0.11 193	0.12 243	0.15 150	0.11 104

castereo++	0.28 55	0.43 230	0.93 55	0.28 141	0.17 110	0.53 176	0.21 99	0.55 142	0.45 125	0.17 11	0.26 67	0.32 143	0.17 30	0.33 76	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.29 451	0.13 110	0.06 1

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

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

ours_stereo	0.27 48	0.25 69	1.21 84	0.25 70	0.17 110	0.35 36	0.23 151	0.38 18	0.35 28	0.20 27	0.31 107	0.23 63	0.17 30	0.41 132	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.22 301	0.18 290

rvit_stereo_0081	0.25 42	0.21 20	0.61 15	0.28 141	0.17 110	0.31 19	0.22 120	0.42 39	0.53 204	0.24 66	0.25 60	0.25 86	0.21 84	0.34 86	0.23 99	0.13 306	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.12 80	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 42	0.21 20	0.61 15	0.28 141	0.17 110	0.31 19	0.22 120	0.42 39	0.53 204	0.24 66	0.25 60	0.25 86	0.21 84	0.34 86	0.23 99	0.13 306	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.12 80	0.09 56

test_sample2	0.41 164	0.19 7	1.23 87	0.31 215	0.17 110	0.51 150	0.27 251	0.81 319	0.55 223	0.44 186	0.45 187	0.46 242	0.38 259	1.51 385	0.30 193	0.12 276	0.09 183	0.11 193	0.10 143	0.14 133	0.14 192

CAS++	0.31 82	0.33 156	1.43 123	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 80	0.78 295	0.41 87	0.30 117	0.30 96	0.21 53	0.16 23	0.33 76	0.18 15	0.15 364	0.12 298	0.13 307	0.10 143	0.15 150	0.11 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.40 157	0.61 310	1.90 286	0.29 171	0.17 110	0.54 184	0.18 52	0.52 118	0.50 170	0.27 105	0.56 299	0.47 250	0.35 232	0.46 173	0.33 226	0.10 161	0.07 40	0.12 248	0.14 303	0.32 407	0.12 141

mmm	0.38 136	0.21 20	1.18 76	0.35 312	0.17 110	0.49 133	0.26 226	0.78 295	0.52 185	0.50 243	0.57 307	0.41 192	0.37 252	0.71 283	0.31 205	0.11 223	0.13 317	0.14 343	0.13 275	0.15 150	0.14 192

1111x	0.74 442	0.21 20	1.93 298	0.31 215	0.17 110	0.63 334	0.32 336	1.03 491	0.74 412	0.52 264	0.62 343	0.57 305	0.47 352	2.38 496	4.25 546	0.12 276	0.14 334	0.11 193	0.12 243	0.12 80	0.14 192

Any-RAFT	0.38 136	0.25 69	1.89 281	0.27 116	0.17 110	0.68 383	0.21 99	0.78 295	0.53 204	0.43 180	0.43 172	0.54 283	0.30 204	0.41 132	0.20 49	0.10 161	0.12 298	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

CASS	0.39 151	0.30 133	1.61 159	0.32 244	0.17 110	0.53 176	0.24 184	0.70 222	0.49 160	0.59 359	0.54 278	0.40 186	0.40 281	0.41 132	0.30 193	0.17 399	0.10 225	0.14 343	0.11 205	0.18 234	0.17 270
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
x	0.35 114	0.20 12	1.36 108	0.33 265	0.17 110	0.47 118	0.24 184	0.75 256	0.54 216	0.40 161	0.40 162	0.42 205	0.34 230	0.45 164	0.32 216	0.11 223	0.14 334	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 192

dd	0.42 183	0.96 448	1.77 210	0.31 215	0.17 110	0.57 230	0.26 226	0.49 90	0.68 355	0.41 170	0.40 162	0.34 155	0.27 167	0.45 164	0.40 276	0.17 399	0.10 225	0.13 307	0.12 243	0.21 284	0.12 141

PSM-softLoss	0.48 248	0.27 90	1.85 259	0.51 456	0.17 110	0.61 297	0.40 385	0.61 178	0.57 238	0.52 264	0.48 213	0.39 178	0.25 135	1.46 375	0.77 411	0.12 276	0.08 113	0.13 307	0.12 243	0.12 80	0.14 192

KMStereo	0.48 248	0.27 90	1.85 259	0.51 456	0.17 110	0.61 297	0.40 385	0.61 178	0.57 238	0.52 264	0.48 213	0.39 178	0.25 135	1.46 375	0.77 411	0.12 276	0.08 113	0.13 307	0.12 243	0.12 80	0.14 192

PSM-adaLoss	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 415	0.17 110	0.60 276	0.29 292	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.47 184	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

ROB_FTStereo_v2	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 415	0.17 110	0.61 297	0.28 268	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.47 184	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

ROB_FTStereo	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 415	0.17 110	0.61 297	0.26 226	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.49 199	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

HUI-Stereo	0.38 136	0.27 90	1.79 235	0.44 415	0.17 110	0.61 297	0.28 268	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.45 164	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

DEmStereo	0.68 410	0.31 144	2.25 382	0.42 403	0.17 110	0.66 365	0.89 507	0.51 104	0.59 256	0.60 368	1.01 478	0.45 229	1.26 504	1.54 389	2.26 514	0.10 161	0.08 113	0.10 128	0.10 143	0.10 50	0.11 104

DeepStereo_RVC	0.44 199	0.28 111	1.92 295	0.49 449	0.17 110	0.60 276	0.59 464	0.50 96	0.52 185	0.49 236	0.45 187	0.39 178	0.86 473	0.45 164	0.33 226	0.11 223	0.08 113	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.19 306

iGMRVC	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 415	0.17 110	0.61 297	0.27 251	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.55 226	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

CRE-IMP	0.41 164	0.22 35	1.76 201	0.48 447	0.17 110	0.79 441	0.69 486	0.52 118	0.52 185	0.47 206	0.42 170	0.45 229	0.26 149	0.41 132	0.31 205	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.09 108	0.17 208	0.23 367

CroCo-Stereo	0.30 74	0.45 249	1.08 65	0.31 215	0.17 110	0.19 2	0.21 99	0.73 241	0.50 170	0.21 33	0.24 53	0.55 287	0.22 93	0.27 23	0.26 142	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.07 51	0.12 80	0.09 56
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	0.40 157	0.27 90	2.22 376	0.30 188	0.17 110	0.49 133	0.35 356	0.71 225	0.39 68	0.43 180	0.45 187	0.64 339	0.25 135	0.32 66	0.25 134	0.08 31	0.08 113	0.09 79	0.23 423	0.11 69	0.14 192

test_xeample	0.72 430	0.21 20	1.36 108	0.27 116	0.17 110	0.59 264	0.28 268	1.01 481	0.70 373	0.55 305	0.67 385	0.44 220	0.39 273	1.88 455	5.17 551	0.12 276	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.13 110	0.15 225

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 183	0.86 415	1.78 215	0.28 141	0.17 110	0.52 169	0.20 80	0.62 182	0.61 278	0.50 243	0.61 338	0.39 178	0.32 218	0.35 92	0.30 193	0.07 20	0.10 225	0.09 79	0.09 108	0.35 432	0.10 80

FENet	0.44 199	0.30 133	2.42 412	0.32 244	0.17 110	0.58 247	0.22 120	0.77 280	0.59 256	0.47 206	0.42 170	0.55 287	0.38 259	0.49 199	0.47 313	0.12 276	0.09 183	0.12 248	0.11 205	0.13 110	0.16 252

iResNet	0.51 294	0.76 372	2.59 448	0.41 392	0.17 110	0.64 345	0.27 251	0.82 326	0.70 373	0.57 327	0.64 371	0.43 209	0.36 238	0.70 281	0.52 337	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.21 284	0.13 175

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

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

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

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 127	0.37 188	1.21 84	0.26 100	0.18 144	0.73 410	0.18 52	0.53 127	0.41 87	0.35 136	0.30 96	0.58 312	0.22 93	0.33 76	0.95 432	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.35 482	0.13 110	0.15 225

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

mms	0.27 48	0.26 84	0.91 52	0.25 70	0.18 144	0.32 24	0.23 151	0.37 15	0.31 7	0.21 33	0.30 96	0.23 63	0.17 30	0.46 173	0.21 68	0.08 31	0.10 225	0.10 128	0.08 77	0.22 301	0.47 494

rvit_0105_6	0.31 82	0.29 121	1.00 60	0.31 215	0.18 144	0.35 36	0.25 204	0.51 104	0.61 278	0.25 84	0.28 78	0.32 143	0.25 135	0.39 124	0.25 134	0.18 410	0.16 376	0.15 370	0.13 275	0.14 133	0.13 175

rvit_0105_5	0.36 121	0.39 207	1.48 135	0.30 188	0.18 144	0.41 68	0.30 300	0.64 191	0.62 296	0.30 117	0.33 120	0.37 165	0.29 196	0.41 132	0.28 160	0.18 410	0.16 376	0.15 370	0.15 326	0.15 150	0.14 192

rvit_0105_4	0.35 114	0.35 176	1.45 127	0.31 215	0.18 144	0.37 45	0.28 268	0.59 166	0.62 296	0.27 105	0.31 107	0.35 159	0.27 167	0.43 143	0.25 134	0.18 410	0.16 376	0.15 370	0.13 275	0.15 150	0.12 141

rvit_stereo_0083	0.25 42	0.19 7	0.58 12	0.28 141	0.18 144	0.28 9	0.22 120	0.38 18	0.54 216	0.23 59	0.30 96	0.27 111	0.26 149	0.37 110	0.24 121	0.14 347	0.12 298	0.13 307	0.10 143	0.12 80	0.10 80

model_zeroshot	0.44 199	0.68 348	1.97 324	0.28 141	0.18 144	0.69 389	0.21 99	0.63 188	0.40 78	1.00 490	0.34 126	0.42 205	0.20 73	0.69 276	0.24 121	0.10 161	0.22 442	0.10 128	0.22 419	0.12 80	0.10 80

ITSA-stereo	0.48 248	0.33 156	1.20 82	0.33 265	0.18 144	0.60 276	0.29 292	0.94 423	0.80 451	0.50 243	0.49 230	0.53 277	0.59 404	1.25 355	0.64 381	0.15 364	0.12 298	0.17 405	0.16 345	0.18 234	0.23 367

RAStereo	0.28 55	0.48 264	1.52 144	0.26 100	0.18 144	0.25 6	0.19 61	0.42 39	0.35 28	0.20 27	0.25 60	0.20 45	0.16 23	0.24 7	0.24 121	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.12 80	0.08 34

rvit_stereo_0080	0.27 48	0.38 198	0.76 37	0.24 52	0.18 144	0.34 31	0.27 251	0.54 138	0.44 110	0.24 66	0.26 67	0.27 111	0.22 93	0.29 42	0.23 99	0.13 306	0.10 225	0.10 128	0.10 143	0.15 150	0.11 104

test_sample6	0.52 307	0.44 241	1.81 242	0.33 265	0.18 144	0.55 197	0.27 251	0.94 423	0.66 344	0.54 287	0.62 343	0.47 250	0.36 238	1.97 464	0.38 257	0.14 347	0.10 225	0.13 307	0.13 275	0.17 208	0.16 252

test_sample5	0.51 294	0.43 230	1.83 254	0.32 244	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.92 407	0.65 329	0.53 274	0.59 316	0.45 229	0.36 238	1.87 448	0.36 244	0.13 306	0.10 225	0.13 307	0.12 243	0.17 208	0.16 252

test_sample1	0.40 157	0.18 5	1.19 78	0.31 215	0.18 144	0.48 126	0.23 151	0.78 295	0.49 160	0.44 186	0.44 183	0.45 229	0.41 292	1.39 364	0.33 226	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 108	0.12 80	0.13 175

DualNet	0.51 294	0.43 230	1.83 254	0.32 244	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.92 407	0.65 329	0.54 287	0.62 343	0.45 229	0.36 238	1.87 448	0.36 244	0.13 306	0.10 225	0.13 307	0.12 243	0.17 208	0.16 252

whm_eth	0.27 48	0.38 198	0.76 37	0.24 52	0.18 144	0.34 31	0.27 251	0.54 138	0.44 110	0.24 66	0.26 67	0.27 111	0.22 93	0.29 42	0.23 99	0.13 306	0.10 225	0.10 128	0.10 143	0.15 150	0.11 104

IGEV_Zeroshot_test	0.53 313	0.33 156	2.91 492	0.32 244	0.18 144	0.54 184	0.21 99	0.72 230	0.42 96	0.81 465	0.51 242	0.71 387	0.41 292	0.48 189	1.13 457	0.09 69	0.15 359	0.10 128	0.35 482	0.19 255	0.09 56

ToySt	0.44 199	0.61 310	1.89 281	0.29 171	0.18 144	0.55 197	0.35 356	0.67 208	0.53 204	0.39 159	0.50 238	0.59 315	0.43 319	0.51 208	0.49 324	0.10 161	0.12 298	0.13 307	0.16 345	0.24 329	0.19 306

knoymous	0.34 103	0.25 69	1.75 195	0.24 52	0.18 144	0.45 95	0.24 184	0.57 152	0.38 57	0.41 170	0.39 157	0.55 287	0.25 135	0.38 118	0.23 99	0.11 223	0.08 113	0.12 248	0.07 51	0.13 110	0.12 141

DisPM	0.43 189	0.33 156	1.78 215	0.57 481	0.18 144	0.59 264	0.63 476	0.53 127	0.61 278	0.60 368	0.53 266	0.38 172	0.26 149	0.75 290	0.29 175	0.12 276	0.07 40	0.12 248	0.11 205	0.11 69	0.14 192

MIPNet	0.83 467	0.81 398	2.40 409	0.61 492	0.18 144	1.48 514	1.39 539	1.60 532	0.74 412	1.94 533	0.85 451	0.73 394	1.68 527	0.87 313	0.31 205	0.09 69	0.08 113	0.11 193	0.32 472	0.25 341	0.12 141

IPLGR	0.54 318	0.56 298	2.68 459	0.36 330	0.18 144	0.62 317	0.54 448	1.02 484	0.64 316	0.73 444	0.46 195	0.47 250	0.45 331	1.12 339	0.29 175	0.09 69	0.08 113	0.11 193	0.09 108	0.19 255	0.12 141

PFNet+	0.45 217	0.37 188	1.86 267	0.46 434	0.18 144	0.58 247	0.77 498	0.52 118	0.64 316	0.56 316	0.48 213	0.39 178	0.26 149	0.93 315	0.32 216	0.13 306	0.09 183	0.14 343	0.13 275	0.12 80	0.15 225

GES	0.44 199	0.28 111	1.88 274	0.30 188	0.18 144	0.61 297	0.30 300	0.88 376	0.46 134	0.47 206	0.52 255	0.39 178	0.42 309	0.58 233	0.67 388	0.15 364	0.11 272	0.12 248	0.10 143	0.15 150	0.17 270

222	0.78 455	0.23 51	1.23 87	0.28 141	0.18 144	0.62 317	0.24 184	1.02 484	0.70 373	0.58 345	0.66 382	0.46 242	0.42 309	1.80 435	6.53 558	0.13 306	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.12 80	0.17 270

xxxx	0.70 418	0.21 20	1.33 103	0.28 141	0.18 144	0.63 334	0.24 184	1.02 484	0.69 364	0.50 243	0.62 343	0.58 312	0.38 259	1.47 382	5.21 552	0.13 306	0.12 298	0.11 193	0.10 143	0.12 80	0.15 225

DIP-Stereo	0.37 127	0.34 169	1.50 141	0.27 116	0.18 144	0.63 334	0.17 38	0.92 407	0.53 204	0.49 236	0.48 213	0.30 132	0.30 204	0.39 124	0.30 193	0.10 161	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.15 150	0.12 141
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 121	0.21 20	1.70 175	0.29 171	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.78 295	0.36 45	0.57 327	0.67 385	0.33 149	0.24 119	0.32 66	0.23 99	0.10 161	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 141

RAFT-Stereo	0.36 121	0.21 20	1.70 175	0.29 171	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.78 295	0.36 45	0.57 327	0.67 385	0.33 149	0.24 119	0.32 66	0.23 99	0.10 161	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 141
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_3	0.39 151	0.47 261	1.46 128	0.33 265	0.19 176	0.45 95	0.35 356	0.69 215	0.65 329	0.37 145	0.37 140	0.40 186	0.31 212	0.44 152	0.30 193	0.18 410	0.17 394	0.17 405	0.18 375	0.15 150	0.15 225

UGAM	0.58 349	0.47 261	2.21 372	0.30 188	0.19 176	0.53 176	0.34 348	0.59 166	0.63 308	0.44 186	0.73 423	0.78 415	0.37 252	2.58 515	0.39 268	0.10 161	0.08 113	0.17 405	0.14 303	0.42 475	0.17 270

test_sample4	0.50 277	0.42 225	1.88 274	0.32 244	0.19 176	0.56 212	0.26 226	0.93 415	0.65 329	0.54 287	0.54 278	0.45 229	0.36 238	1.79 431	0.36 244	0.13 306	0.10 225	0.13 307	0.12 243	0.17 208	0.16 252

test_sample3	0.50 277	0.41 218	1.88 274	0.32 244	0.19 176	0.57 230	0.25 204	0.92 407	0.64 316	0.52 264	0.49 230	0.47 250	0.35 232	1.79 431	0.37 250	0.13 306	0.10 225	0.12 248	0.11 205	0.16 186	0.16 252

GMStereo_Zeroshot	0.41 164	0.36 185	1.54 146	0.41 392	0.19 176	0.52 169	0.19 61	0.59 166	0.52 185	0.57 327	0.59 316	0.63 330	0.29 196	0.58 233	0.33 226	0.15 364	0.09 183	0.16 388	0.09 108	0.24 329	0.12 141

plain	0.37 127	0.47 261	2.15 361	0.27 116	0.19 176	0.33 27	0.20 80	0.58 158	0.46 134	0.23 59	0.37 140	0.23 63	0.25 135	0.45 164	0.28 160	0.11 223	0.08 113	0.13 307	0.09 108	0.42 475	0.12 141

EGLCR-Stereo	0.29 64	0.27 90	0.97 58	0.30 188	0.19 176	0.56 212	0.17 38	0.68 212	0.36 45	0.30 117	0.18 16	0.27 111	0.17 30	0.38 118	0.19 27	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.10 50	0.35 453

UDGNet	0.44 199	1.02 473	1.74 189	0.35 312	0.19 176	0.58 247	0.23 151	0.49 90	0.66 344	0.41 170	0.38 149	0.34 155	0.29 196	0.53 218	0.30 193	0.24 465	0.10 225	0.37 499	0.19 395	0.27 370	0.15 225

dad	0.51 294	1.01 470	1.74 189	0.29 171	0.19 176	0.60 276	0.26 226	0.52 118	0.75 425	0.63 397	0.63 355	0.63 330	0.33 222	0.85 309	0.47 313	0.27 479	0.15 359	0.40 502	0.18 375	0.22 301	0.14 192

Pruner-Stereo	0.51 294	0.27 90	1.78 215	1.79 546	0.19 176	0.62 317	0.45 419	0.57 152	0.60 261	0.61 377	0.48 213	0.41 192	0.24 119	0.46 173	1.00 441	0.12 276	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.12 80	0.13 175

RAFT	0.45 217	0.92 430	1.59 153	0.34 296	0.19 176	0.46 113	0.35 356	0.65 197	0.49 160	0.49 236	0.49 230	0.70 383	0.40 281	0.47 184	0.32 216	0.11 223	0.16 376	0.14 343	0.13 275	0.51 496	0.13 175

CFNet_pseudo	0.45 217	0.46 252	2.23 380	0.25 70	0.19 176	0.56 212	0.21 99	0.77 280	0.60 261	0.49 236	0.56 299	0.69 373	0.47 352	0.52 212	0.31 205	0.11 223	0.10 225	0.15 370	0.10 143	0.17 208	0.14 192

HSM-Net_RVC	0.67 403	0.34 169	2.23 380	0.26 100	0.19 176	0.67 371	0.29 292	1.26 518	0.69 364	0.72 440	0.70 412	0.78 415	0.42 309	3.77 547	0.41 282	0.13 306	0.09 183	0.10 128	0.09 108	0.12 80	0.11 104
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.45 217	0.46 252	2.22 376	0.26 100	0.19 176	0.56 212	0.21 99	0.77 280	0.60 261	0.49 236	0.56 299	0.69 373	0.47 352	0.52 212	0.31 205	0.11 223	0.09 183	0.16 388	0.10 143	0.17 208	0.14 192

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

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

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

rvit_stereo_0081_aga	0.27 48	0.29 121	1.08 65	0.26 100	0.20 190	0.33 27	0.21 99	0.41 33	0.42 96	0.26 98	0.28 78	0.27 111	0.21 84	0.31 57	0.21 68	0.14 347	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.14 133	0.10 80

Pointernet	0.29 64	0.25 69	1.49 138	0.24 52	0.20 190	0.47 118	0.15 22	0.62 182	0.47 151	0.22 43	0.29 84	0.26 100	0.20 73	0.28 30	0.20 49	0.10 161	0.07 40	0.07 1	0.12 243	0.10 50	0.07 7

test_sample7	0.47 242	0.33 156	1.49 138	0.34 296	0.20 190	0.51 150	0.30 300	0.93 415	0.66 344	0.57 327	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.11 336	0.38 257	0.17 399	0.14 334	0.16 388	0.15 326	0.19 255	0.18 290

PCWNet_CMD	0.46 227	0.45 249	2.28 387	0.26 100	0.20 190	0.55 197	0.21 99	0.75 256	0.64 316	0.48 224	0.55 288	0.68 366	0.57 397	0.46 173	0.30 193	0.11 223	0.10 225	0.14 343	0.10 143	0.18 234	0.14 192

riskmin	0.37 127	0.22 35	1.74 189	0.32 244	0.20 190	0.48 126	0.20 80	0.66 199	0.46 134	0.36 141	0.34 126	0.69 373	0.45 331	0.39 124	0.27 150	0.11 223	0.08 113	0.12 248	0.08 77	0.13 110	0.16 252

GwcNet-ADL	0.50 277	0.74 369	2.90 491	0.31 215	0.20 190	0.58 247	0.29 292	0.87 368	0.64 316	0.47 206	0.47 201	0.56 299	0.33 222	0.46 173	0.46 304	0.13 306	0.12 298	0.09 79	0.09 108	0.14 133	0.21 330

GANet-ADL	0.44 199	0.41 218	2.31 391	0.33 265	0.20 190	0.57 230	0.25 204	0.75 256	0.54 216	0.42 175	0.59 316	0.56 299	0.30 204	0.40 129	0.38 257	0.14 347	0.11 272	0.09 79	0.08 77	0.22 301	0.17 270

MSMDNet	0.46 227	0.44 241	2.28 387	0.26 100	0.20 190	0.55 197	0.21 99	0.75 256	0.64 316	0.48 224	0.55 288	0.68 366	0.56 392	0.46 173	0.30 193	0.11 223	0.10 225	0.13 307	0.10 143	0.18 234	0.15 225

AdaStereo	0.44 199	0.38 198	1.79 235	0.34 296	0.20 190	0.57 230	0.28 268	0.92 407	0.69 364	0.52 264	0.55 288	0.61 323	0.33 222	0.48 189	0.39 268	0.17 399	0.08 113	0.17 405	0.11 205	0.18 234	0.12 141
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
CBMV	0.71 427	0.76 372	2.64 454	0.33 265	0.20 190	0.78 437	0.79 499	0.98 453	0.78 443	0.85 475	0.71 416	0.86 445	1.10 499	1.46 375	0.62 374	0.18 410	0.20 427	0.21 447	0.19 395	0.25 341	0.33 447
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
111111	0.24 39	0.21 20	0.82 44	0.24 52	0.21 203	0.43 84	0.13 7	0.45 62	0.35 28	0.22 43	0.27 71	0.18 37	0.16 23	0.35 92	0.18 15	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 341	0.08 34

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

HI	0.41 164	0.63 327	1.72 182	0.27 116	0.21 203	0.45 95	0.19 61	0.55 142	0.41 87	0.57 327	0.59 316	0.65 343	0.45 331	0.45 164	0.39 268	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.11 205	0.20 270	0.10 80

CoSv	0.41 164	0.63 327	1.72 182	0.27 116	0.21 203	0.45 95	0.19 61	0.55 142	0.41 87	0.57 327	0.59 316	0.65 343	0.45 331	0.45 164	0.39 268	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.11 205	0.20 270	0.10 80

rvit_stereo_ft	0.31 82	0.61 310	1.18 76	0.32 244	0.21 203	0.28 9	0.27 251	0.55 142	0.48 154	0.23 59	0.27 71	0.28 120	0.26 149	0.32 66	0.25 134	0.13 306	0.09 183	0.11 193	0.11 205	0.13 110	0.14 192

ffm	0.47 242	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.74 245	0.88 472	0.53 274	0.63 355	0.66 350	0.39 273	0.63 251	0.19 27	0.10 161	0.24 453	0.15 370	0.13 275	0.25 341	0.36 461

ff1	0.73 439	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.74 245	0.88 472	0.53 274	0.63 355	0.66 350	0.39 273	2.52 511	3.43 538	0.10 161	0.24 453	0.15 370	0.13 275	0.25 341	0.36 461

mmx	0.72 430	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.99 465	0.76 434	0.53 274	0.63 355	0.66 350	0.39 273	2.52 511	3.43 538	0.13 306	0.10 225	0.15 370	0.13 275	0.15 150	0.15 225

xxx	0.72 430	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.99 465	0.76 434	0.53 274	0.63 355	0.66 350	0.39 273	2.52 511	3.43 538	0.13 306	0.10 225	0.15 370	0.13 275	0.15 150	0.15 225

MIM_Stereo	0.41 164	0.60 306	1.88 274	0.31 215	0.21 203	0.50 141	0.19 61	0.64 191	0.44 110	0.43 180	0.53 266	0.43 209	0.27 167	0.51 208	0.28 160	0.08 31	0.14 334	0.11 193	0.10 143	0.26 361	0.26 398

BUS	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.30 188	0.21 203	0.91 474	0.23 151	1.00 473	0.61 278	0.63 397	0.53 266	0.66 350	0.30 204	0.43 143	0.32 216	0.13 306	0.10 225	0.14 343	0.12 243	0.12 80	0.11 104

BSDual-CNN	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.30 188	0.21 203	0.76 424	0.31 313	1.00 473	0.61 278	0.63 397	0.53 266	0.63 330	0.37 252	0.43 143	0.38 257	0.13 306	0.10 225	0.14 343	0.12 243	0.12 80	0.11 104

test_4	0.40 157	0.37 188	2.01 328	0.29 171	0.21 203	0.50 141	0.28 268	0.47 77	0.39 68	0.42 175	0.76 431	0.38 172	0.22 93	0.52 212	0.33 226	0.08 31	0.07 40	0.11 193	0.15 326	0.28 376	0.07 7

iRaft-Stereo_5w	0.54 318	1.01 470	2.08 344	0.27 116	0.21 203	0.49 133	0.28 268	0.73 241	0.58 249	0.40 161	0.61 338	0.62 327	0.46 344	1.78 427	0.47 313	0.09 69	0.07 40	0.11 193	0.10 143	0.39 461	0.12 141

psmg	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.27 116	0.21 203	0.75 420	0.36 363	0.90 388	0.61 278	0.59 359	0.59 316	0.63 330	0.37 252	0.43 143	0.38 257	0.13 306	0.10 225	0.13 307	0.12 243	0.13 110	0.11 104

IPLG	0.69 414	0.84 408	2.43 416	0.35 312	0.21 203	1.65 524	0.61 470	1.36 522	0.58 249	1.39 523	0.51 242	0.37 165	0.87 474	1.41 368	0.36 244	0.09 69	0.07 40	0.14 343	0.12 243	0.32 407	0.11 104

AACVNet	0.54 318	0.78 389	1.73 185	0.36 330	0.21 203	0.57 230	0.25 204	0.71 225	0.51 178	0.55 305	0.59 316	0.64 339	0.41 292	2.13 480	0.41 282	0.14 347	0.11 272	0.14 343	0.11 205	0.33 415	0.15 225

PSMNet-ADL	0.51 294	0.38 198	1.65 162	0.35 312	0.21 203	0.67 371	0.26 226	0.74 245	0.55 223	0.42 175	0.52 255	0.70 383	0.45 331	1.91 458	0.57 360	0.15 364	0.13 317	0.11 193	0.13 275	0.15 150	0.20 321

FTStereo	0.76 447	0.18 5	2.35 400	0.71 502	0.21 203	0.73 410	1.79 546	0.57 152	0.53 204	1.07 495	1.63 513	1.29 508	2.13 535	0.75 290	0.29 175	0.19 425	0.08 113	0.12 248	0.11 205	0.11 69	0.40 481

KYRaft	0.48 248	0.29 121	1.75 195	0.33 265	0.21 203	0.75 420	0.44 412	0.58 158	0.57 238	0.64 407	0.93 466	0.53 277	0.72 447	0.60 245	0.24 121	0.10 161	0.07 40	0.12 248	0.14 303	0.12 80	0.54 502

IRAFT_RVC	0.54 318	0.53 281	1.78 215	0.46 434	0.21 203	0.58 247	0.43 401	0.65 197	0.66 344	0.54 287	0.50 238	0.49 263	0.51 373	1.58 398	1.01 445	0.11 223	0.25 466	0.13 307	0.10 143	0.15 150	0.13 175

LMCR-Stereo	0.52 307	0.71 357	2.39 407	0.40 385	0.21 203	0.74 414	0.31 313	1.02 484	0.64 316	0.61 377	0.63 355	0.39 178	0.51 373	0.62 248	0.42 284	0.19 425	0.09 183	0.12 248	0.09 108	0.23 314	0.12 141

ACVNet	0.45 217	0.44 241	1.79 235	0.28 141	0.21 203	0.59 264	0.36 363	0.66 199	0.68 355	0.45 196	0.59 316	0.69 373	0.40 281	0.44 152	0.55 348	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 108	0.34 422	0.10 80

StereoDRNet-Refined	0.50 277	0.41 218	1.50 141	0.33 265	0.21 203	0.68 383	0.26 226	0.81 319	0.68 355	0.67 420	0.68 393	0.73 394	0.42 309	1.10 333	0.59 367	0.11 223	0.08 113	0.14 343	0.14 303	0.25 341	0.21 330
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 277	1.15 492	1.73 185	0.31 215	0.21 203	0.58 247	0.22 120	0.95 436	0.82 457	0.58 345	0.62 343	0.57 305	0.39 273	0.84 307	0.40 276	0.11 223	0.08 113	0.09 79	0.06 9	0.21 284	0.13 175

G2L-ROB	0.51 294	0.95 445	1.96 319	0.29 171	0.22 228	0.59 264	0.28 268	0.76 269	0.57 238	0.55 305	0.45 187	0.70 383	0.32 218	1.38 363	0.47 313	0.11 223	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.20 270	0.13 175

SCV	0.35 114	0.59 304	1.37 111	0.34 296	0.22 228	0.28 9	0.23 151	0.72 230	0.35 28	0.19 20	0.30 96	0.24 76	0.20 73	0.64 253	0.19 27	0.11 223	0.08 113	0.09 79	0.29 451	0.34 422	0.29 418

FoundationStereo	0.20 1	0.30 133	0.81 42	0.21 7	0.22 228	0.21 3	0.16 31	0.25 1	0.38 57	0.15 4	0.11 4	0.18 37	0.17 30	0.23 6	0.16 4	0.09 69	0.13 317	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

DCVSM-stereo	0.49 266	0.29 121	2.49 428	0.29 171	0.22 228	0.53 176	0.52 440	0.58 158	0.49 160	0.69 429	0.46 195	0.79 420	0.48 361	0.53 218	0.42 284	0.13 306	0.14 334	0.15 370	0.12 243	0.20 270	0.20 321

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

DualNet (step1)	0.59 357	0.62 316	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 383	0.31 313	0.93 415	0.66 344	0.57 327	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.11 336	0.38 257	0.61 514	0.14 334	0.87 524	0.56 519	0.25 341	0.23 367

test_sample9	0.94 481	0.62 316	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 383	0.31 313	0.93 415	0.66 344	0.57 327	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.91 458	2.55 520	0.61 514	4.16 561	0.87 524	0.56 519	0.25 341	0.23 367

test_sample8	1.12 496	0.62 316	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 383	0.31 313	0.95 436	0.61 278	1.18 509	0.56 299	2.53 533	1.31 508	1.91 458	2.55 520	0.61 514	4.16 561	0.87 524	0.56 519	0.25 341	0.23 367

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 277	0.33 156	0.93 55	0.26 100	0.22 228	0.46 113	0.20 80	1.10 503	1.34 518	3.16 555	0.32 112	0.22 55	0.20 73	0.30 50	0.22 87	0.10 161	0.09 183	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.19 306

CFNet_ucs	0.48 248	0.50 273	2.32 392	0.26 100	0.22 228	0.57 230	0.22 120	0.85 349	0.65 329	0.53 274	0.64 371	0.68 366	0.44 327	0.54 222	0.31 205	0.13 306	0.12 298	0.16 388	0.11 205	0.19 255	0.17 270

gwcnet-sp	0.49 266	0.43 230	2.54 441	0.31 215	0.22 228	0.67 371	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 345	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 223	0.11 272	0.11 193	0.11 205	0.15 150	0.14 192

scenet	0.49 266	0.43 230	2.54 441	0.31 215	0.22 228	0.67 371	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 345	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 223	0.11 272	0.11 193	0.11 205	0.15 150	0.14 192

ssnet_v2	0.55 330	0.60 306	1.86 267	0.32 244	0.22 228	0.72 404	0.44 412	0.94 423	0.74 412	0.63 397	0.54 278	0.81 426	0.47 352	0.77 297	0.70 395	0.16 385	0.14 334	0.14 343	0.14 303	0.30 392	0.30 427

ssnet	0.49 266	0.43 230	2.54 441	0.31 215	0.22 228	0.67 371	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 345	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 223	0.11 272	0.11 193	0.11 205	0.15 150	0.14 192

LCNet	0.54 318	0.37 188	1.78 215	0.92 519	0.22 228	0.96 479	0.30 300	0.59 166	0.58 249	0.51 256	0.55 288	0.41 192	0.76 457	0.84 307	0.26 142	0.09 69	0.06 20	0.12 248	0.18 375	0.98 525	0.39 477

ICVP	0.46 227	0.29 121	2.41 410	0.33 265	0.22 228	0.59 264	0.55 451	0.75 256	0.50 170	0.44 186	0.60 331	0.49 263	0.35 232	0.53 218	0.37 250	0.16 385	0.16 376	0.14 343	0.11 205	0.15 150	0.15 225
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.67 403	0.80 393	1.90 286	0.28 141	0.22 228	0.69 389	0.36 363	0.85 349	0.65 329	0.56 316	0.84 447	1.03 483	0.95 487	2.32 491	0.55 348	0.23 457	0.14 334	0.41 503	0.13 275	0.24 329	0.17 270

iResNetv2_ROB	0.59 357	1.43 520	2.96 494	0.40 385	0.22 228	0.58 247	0.28 268	0.91 398	0.73 408	0.57 327	0.63 355	0.60 321	0.41 292	0.74 289	0.35 241	0.11 223	0.08 113	0.10 128	0.07 51	0.43 477	0.17 270

CBMV_ROB	0.76 447	0.42 225	2.68 459	0.33 265	0.22 228	0.74 414	0.47 430	0.96 441	0.76 434	1.04 494	0.96 470	0.88 451	0.93 481	2.06 473	1.19 462	0.22 454	0.24 453	0.27 473	0.25 433	0.25 341	0.28 412

DN-CSS_ROB	0.48 248	1.23 502	1.99 325	0.39 376	0.22 228	0.56 212	0.19 61	0.75 256	0.61 278	0.45 196	0.62 343	0.41 192	0.31 212	0.70 281	0.32 216	0.11 223	0.08 113	0.14 343	0.13 275	0.36 437	0.12 141

MyStereo07	0.34 103	0.40 212	1.46 128	0.29 171	0.23 248	0.60 276	0.31 313	0.53 127	0.42 96	0.25 84	0.25 60	0.20 45	0.26 149	0.57 230	0.19 27	0.09 69	0.18 404	0.12 248	0.11 205	0.16 186	0.19 306

MyStereo06	0.54 318	0.41 218	2.68 459	0.30 188	0.23 248	0.60 276	0.30 300	0.81 319	0.44 110	0.84 472	0.52 255	0.78 415	0.58 401	0.48 189	1.10 453	0.09 69	0.17 394	0.12 248	0.10 143	0.16 186	0.20 321

MyStereo05	0.49 266	0.41 218	2.72 465	0.30 188	0.23 248	0.60 276	0.30 300	0.82 326	0.77 438	0.52 264	0.37 140	0.51 269	0.42 309	0.52 212	0.38 257	0.09 69	0.17 394	0.12 248	0.10 143	0.16 186	0.20 321

MyStereo04	0.48 248	0.40 212	2.65 456	0.29 171	0.23 248	0.60 276	0.31 313	0.83 332	0.75 425	0.47 206	0.36 137	0.53 277	0.42 309	0.53 218	0.39 268	0.09 69	0.18 404	0.12 248	0.11 205	0.16 186	0.19 306

CBFPSM	0.56 338	0.91 429	1.82 248	0.28 141	0.23 248	0.71 398	0.37 371	0.72 230	0.64 316	0.50 243	0.49 230	1.03 483	0.83 466	0.62 248	1.35 473	0.10 161	0.12 298	0.10 128	0.10 143	0.18 234	0.19 306

DCRE	0.50 277	0.63 327	2.13 355	0.30 188	0.23 248	0.45 95	0.24 184	0.59 166	0.53 204	0.50 243	2.10 523	0.42 205	0.26 149	0.35 92	0.23 99	0.09 69	0.14 334	0.10 128	0.32 472	0.16 186	0.15 225

CSP-Net	0.50 277	0.39 207	1.25 90	0.29 171	0.23 248	0.77 432	0.35 356	0.86 359	0.57 238	0.59 359	0.59 316	0.65 343	0.40 281	1.77 426	0.44 299	0.16 385	0.11 272	0.10 128	0.10 143	0.20 270	0.14 192

STrans-v2	0.67 403	0.56 298	2.64 454	0.27 116	0.23 248	0.57 230	0.33 344	0.96 441	0.69 364	0.92 482	0.85 451	0.89 453	0.93 481	1.83 440	1.21 465	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 108	0.11 69	0.12 141

IIG-Stereo	0.59 357	0.65 338	1.74 189	0.54 469	0.23 248	0.61 297	0.21 99	0.73 241	0.65 329	0.64 407	0.69 402	0.69 373	0.38 259	2.09 477	1.39 476	0.11 223	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.09 56

PSM-AAD	0.63 382	0.22 35	1.77 210	0.37 351	0.23 248	0.86 462	1.17 529	0.59 166	0.60 261	0.64 407	0.71 416	0.68 366	2.93 543	0.65 263	0.31 205	0.09 69	0.07 40	0.17 405	0.15 326	0.13 110	0.33 447

GrayStereo	0.66 398	0.19 7	1.76 201	0.90 517	0.23 248	0.62 317	1.42 543	0.62 182	0.60 261	0.72 440	0.78 435	0.56 299	3.07 546	0.60 245	0.26 142	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.21 411	0.11 69	0.18 290

Prome-Stereo	0.49 266	0.30 133	1.76 201	0.60 491	0.23 248	0.63 334	0.42 394	0.62 182	0.60 261	0.59 359	1.03 482	0.43 209	0.72 447	0.60 245	0.33 226	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 108	0.11 69	0.43 488

RALAANet	0.43 189	0.98 460	1.90 286	0.32 244	0.23 248	0.48 126	0.19 61	0.67 208	0.53 204	0.48 224	0.45 187	0.39 178	0.30 204	0.48 189	0.37 250	0.10 161	0.08 113	0.11 193	0.14 303	0.27 370	0.10 80

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

DFGA-Net	0.51 294	1.06 477	1.75 195	0.30 188	0.24 261	0.54 184	0.22 120	0.63 188	0.60 261	0.48 224	0.51 242	0.35 159	0.27 167	1.82 439	0.53 341	0.10 161	0.08 113	0.12 248	0.12 243	0.37 445	0.15 225

G2L-Stereo_test	0.55 330	0.97 456	1.89 281	0.33 265	0.24 261	0.75 420	0.38 377	0.79 311	0.60 261	0.60 368	0.54 278	0.74 400	0.39 273	1.56 391	0.43 293	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.08 77	0.28 376	0.13 175

rvit_105_1	0.44 199	0.54 286	1.46 128	0.36 330	0.24 261	0.51 150	0.45 419	0.75 256	0.74 412	0.45 196	0.44 183	0.44 220	0.36 238	0.62 248	0.38 257	0.20 435	0.18 404	0.18 425	0.22 419	0.18 234	0.18 290

AIO-Stereo	0.30 74	0.27 90	1.25 90	0.27 116	0.24 261	0.37 45	0.20 80	0.52 118	0.36 45	0.21 33	0.30 96	0.23 63	0.14 10	0.31 57	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.38 493	0.19 255	0.31 435

RSM	0.28 55	0.26 84	0.97 58	0.25 70	0.24 261	0.37 45	0.21 99	0.49 90	0.44 110	0.21 33	0.27 71	0.28 120	0.17 30	0.38 118	0.20 49	0.07 20	0.07 40	0.09 79	0.34 479	0.21 284	0.16 252

ttt	0.66 398	0.22 35	1.68 169	0.34 296	0.24 261	0.60 276	0.26 226	1.00 473	0.77 438	0.55 305	0.67 385	0.54 283	0.36 238	2.14 481	3.03 527	0.16 385	0.13 317	0.13 307	0.12 243	0.15 150	0.17 270

MIF-Stereo (partial)	0.34 103	0.41 218	1.93 298	0.26 100	0.24 261	0.32 24	0.17 38	0.53 127	0.42 96	0.25 84	0.37 140	0.25 86	0.26 149	0.44 152	0.31 205	0.11 223	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.19 255	0.14 192

UniTT-Stereo	0.30 74	0.36 185	1.68 169	0.27 116	0.24 261	0.29 13	0.18 52	0.33 6	0.34 22	0.26 98	0.37 140	0.18 37	0.18 47	0.31 57	0.27 150	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.07 51	0.25 341	0.08 34

LL-Strereo2	0.41 164	0.90 428	1.83 254	0.44 415	0.24 261	0.54 184	0.27 251	0.58 158	0.45 125	0.41 170	0.33 120	0.44 220	0.21 84	0.44 152	0.34 233	0.09 69	0.08 113	0.16 388	0.14 303	0.17 208	0.17 270

hknet	0.47 242	0.29 121	1.70 175	0.30 188	0.24 261	0.76 424	0.31 313	1.00 473	0.64 316	0.63 397	0.53 266	0.80 423	0.38 259	0.77 297	0.37 250	0.11 223	0.10 225	0.14 343	0.12 243	0.12 80	0.11 104

GMM-Stereo	0.50 277	0.23 51	2.41 410	0.54 469	0.24 261	0.77 432	0.46 422	0.59 166	0.57 238	0.58 345	0.73 423	0.47 250	0.43 319	0.68 270	0.27 150	0.10 161	0.06 20	0.13 307	0.13 275	0.14 133	0.44 490

Anonymous3	0.42 183	0.35 176	2.09 345	0.33 265	0.24 261	0.72 404	0.31 313	0.74 245	0.55 223	0.35 136	0.40 162	0.33 149	0.29 196	0.44 152	0.28 160	0.18 410	0.18 404	0.13 307	0.13 275	0.17 208	0.17 270

sAnonymous2	0.38 136	0.62 316	2.15 361	0.31 215	0.24 261	0.34 31	0.27 251	0.53 127	0.46 134	0.24 66	0.29 84	0.23 63	0.28 182	0.28 30	0.22 87	0.12 276	0.09 183	0.11 193	0.13 275	0.38 452	0.35 453

CroCo_RVC	0.38 136	0.62 316	2.15 361	0.31 215	0.24 261	0.34 31	0.27 251	0.53 127	0.46 134	0.24 66	0.29 84	0.23 63	0.28 182	0.28 30	0.22 87	0.12 276	0.09 183	0.11 193	0.13 275	0.38 452	0.35 453

DMCA	0.41 164	0.52 276	1.26 92	0.31 215	0.24 261	0.59 264	0.26 226	0.77 280	0.63 308	0.58 345	0.48 213	0.57 305	0.35 232	0.40 129	0.50 329	0.14 347	0.10 225	0.14 343	0.10 143	0.15 150	0.15 225

FADNet_RVC	0.81 465	1.14 488	2.42 412	0.30 188	0.24 261	0.71 398	0.24 184	0.95 436	0.61 278	0.44 186	0.56 299	0.59 315	0.42 309	1.52 387	0.68 391	0.94 530	0.96 545	0.28 477	1.00 545	0.90 524	1.36 548

TDLM	0.67 403	0.92 430	1.76 201	0.37 351	0.24 261	0.66 365	0.56 456	0.82 326	0.74 412	1.16 502	0.62 343	0.61 323	0.48 361	2.70 524	0.50 329	0.20 435	0.11 272	0.35 493	0.14 303	0.32 407	0.16 252

coex_refinement	0.58 349	0.94 438	1.87 272	0.38 366	0.25 279	0.64 345	0.34 348	0.83 332	0.65 329	0.60 368	0.63 355	0.81 426	0.48 361	1.85 447	0.56 356	0.13 306	0.09 183	0.10 128	0.10 143	0.16 186	0.16 252

ACV-stereo	0.66 398	0.76 372	2.86 482	0.32 244	0.25 279	1.01 486	0.60 466	0.59 166	0.52 185	0.41 170	0.45 187	1.55 520	0.94 484	1.40 367	0.69 393	0.14 347	0.13 317	0.12 248	0.11 205	0.20 270	0.19 306

iinet-f	0.57 344	0.93 436	2.27 385	0.31 215	0.25 279	0.83 454	0.33 344	0.81 319	0.65 329	0.54 287	0.63 355	0.73 394	0.67 435	0.73 286	0.67 388	0.13 306	0.13 317	0.11 193	0.10 143	0.43 477	0.16 252

IER	0.43 189	0.38 198	1.69 171	0.26 100	0.25 279	0.66 365	0.26 226	0.71 225	0.55 223	0.54 287	0.59 316	0.60 321	0.53 380	0.52 212	0.39 268	0.11 223	0.08 113	0.11 193	0.11 205	0.14 133	0.11 104

NINENet	0.50 277	0.33 156	1.69 171	0.55 476	0.25 279	0.91 474	0.23 151	0.98 453	0.71 383	0.53 274	0.55 288	0.66 350	0.30 204	1.22 349	0.32 216	0.15 364	0.13 317	0.16 388	0.11 205	0.16 186	0.13 175

HHNet	0.60 363	0.65 338	2.60 451	0.36 330	0.25 279	0.64 345	0.61 470	0.64 191	0.62 296	0.55 305	1.13 491	0.32 143	0.60 407	0.42 140	1.79 495	0.15 364	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.18 234	0.15 225

GEStereo_RVC	0.54 318	0.87 418	1.95 310	0.47 439	0.25 279	0.62 317	0.37 371	1.00 473	0.74 412	0.53 274	0.54 278	0.59 315	0.44 327	1.10 333	0.46 304	0.15 364	0.11 272	0.12 248	0.10 143	0.26 361	0.19 306

PSMNet-RSSM	0.53 313	0.82 402	1.78 215	0.31 215	0.25 279	0.58 247	0.28 268	0.84 343	0.60 261	0.50 243	0.61 338	0.67 359	0.43 319	1.68 411	0.42 284	0.15 364	0.10 225	0.14 343	0.16 345	0.15 150	0.13 175

GwcNet-RSSM	0.57 344	0.94 438	2.13 355	0.32 244	0.25 279	0.60 276	0.30 300	0.80 315	0.66 344	0.52 264	0.64 371	0.71 387	0.40 281	1.79 431	0.50 329	0.13 306	0.09 183	0.12 248	0.12 243	0.21 284	0.15 225

GANet	0.75 444	0.84 408	2.01 328	0.40 385	0.25 279	0.74 414	0.66 478	0.87 368	0.73 408	0.71 437	1.07 487	0.84 438	0.59 404	2.71 526	1.15 460	0.17 399	0.16 376	0.44 506	0.16 345	0.31 400	0.20 321

CFNet	0.58 349	0.96 448	1.78 215	0.33 265	0.25 279	0.63 334	0.22 120	0.88 376	0.75 425	0.46 204	0.59 316	0.58 312	0.40 281	2.29 489	0.48 319	0.12 276	0.09 183	0.15 370	0.14 303	0.30 392	0.15 225

AANet_RVC	0.68 410	1.00 466	2.09 345	0.33 265	0.25 279	0.58 247	0.32 336	0.81 319	0.80 451	0.61 377	0.94 467	0.80 423	0.41 292	2.46 506	1.02 447	0.36 497	0.14 334	0.10 128	0.09 108	0.23 314	0.22 343

DLCB_ROB	0.54 318	0.55 295	1.49 138	0.36 330	0.25 279	0.65 359	0.36 363	0.80 315	0.70 373	0.72 440	0.69 402	0.83 433	0.46 344	1.53 388	0.60 369	0.13 306	0.12 298	0.14 343	0.14 303	0.14 133	0.13 175

NOSS_ROB	0.64 386	0.65 338	1.62 160	0.46 434	0.25 279	0.67 371	0.30 300	0.93 415	0.77 438	0.59 359	0.57 307	0.77 412	0.38 259	2.78 528	0.44 299	0.23 457	0.24 453	0.28 477	0.26 440	0.27 370	0.39 477

ETE_ROB	0.60 363	0.71 357	1.55 148	0.37 351	0.25 279	0.69 389	0.51 437	1.47 526	0.70 373	0.80 460	0.69 402	0.85 441	0.49 368	1.36 362	0.58 365	0.16 385	0.13 317	0.19 431	0.16 345	0.21 284	0.23 367

MM-Stereo_test1	0.41 164	0.39 207	2.29 389	0.38 366	0.26 294	0.44 90	0.28 268	0.63 188	0.51 178	0.40 161	0.32 112	0.26 100	0.26 149	0.46 173	0.22 87	0.09 69	0.21 436	0.10 128	0.09 108	0.39 461	0.15 225

GCAP-BAT	0.43 189	0.31 144	1.82 248	0.25 70	0.26 294	0.65 359	0.23 151	0.48 84	0.37 52	0.67 420	0.82 443	0.44 220	0.24 119	0.48 189	0.87 425	0.09 69	0.13 317	0.09 79	0.22 419	0.08 18	0.09 56

CoDeX	0.52 307	0.43 230	2.25 382	0.29 171	0.26 294	0.61 297	0.32 336	0.99 465	0.68 355	0.48 224	0.55 288	0.52 275	0.40 281	1.60 401	0.35 241	0.12 276	0.09 183	0.11 193	0.10 143	0.13 110	0.12 141

HBP-ISP	0.76 447	1.30 510	3.19 516	0.35 312	0.26 294	0.85 460	0.54 448	1.03 491	0.72 393	0.80 460	0.69 402	0.68 366	0.83 466	2.04 471	0.44 299	0.23 457	0.24 453	0.29 484	0.25 433	0.28 376	0.24 379

CRFU-Net	0.56 338	0.38 198	1.86 267	0.46 434	0.26 294	0.82 452	0.36 363	0.90 388	0.49 160	0.62 388	0.59 316	0.78 415	1.35 512	1.00 323	0.48 319	0.15 364	0.14 334	0.17 405	0.10 143	0.19 255	0.14 192

TransformOpticalFlow	0.64 386	0.56 298	2.66 457	0.44 415	0.26 294	0.62 317	0.28 268	0.83 332	0.71 383	0.76 452	0.74 426	0.91 457	0.85 470	1.83 440	0.81 419	0.10 161	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.11 69	0.12 141

RALCasStereoNet	0.45 217	0.88 422	1.85 259	0.30 188	0.26 294	0.49 133	0.26 226	0.58 158	0.51 178	0.36 141	0.48 213	0.36 163	0.28 182	0.55 226	0.34 233	0.10 161	0.53 517	0.09 79	0.08 77	0.25 341	0.34 451

GANet-RSSM	0.55 330	0.73 366	1.90 286	0.36 330	0.26 294	0.59 264	0.27 251	0.78 295	0.52 185	0.47 206	0.57 307	0.63 330	0.45 331	1.92 462	0.43 293	0.14 347	0.10 225	0.25 469	0.11 205	0.34 422	0.14 192

FADNet-RVC	0.61 371	1.26 507	2.12 353	0.33 265	0.26 294	0.59 264	0.29 292	0.86 359	0.62 296	0.45 196	0.50 238	0.62 327	0.46 344	1.73 419	0.55 348	0.17 399	0.20 427	0.17 405	0.18 375	0.59 504	0.28 412

SuperB	1.15 500	1.14 488	5.43 551	0.36 330	0.26 294	0.81 449	0.89 507	0.88 376	1.17 509	0.67 420	0.68 393	0.63 330	1.39 516	1.74 421	3.37 536	0.15 364	0.12 298	0.17 405	0.16 345	2.80 556	0.25 388

GANetREF_RVC	0.75 444	1.15 492	2.46 421	0.47 439	0.26 294	0.83 454	0.61 470	0.97 449	0.89 476	0.62 388	0.61 338	0.72 390	0.59 404	2.42 502	0.55 348	0.32 490	0.25 466	0.36 495	0.24 425	0.39 461	0.31 435
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CVANet_RVC	0.65 394	0.80 393	2.13 355	0.36 330	0.26 294	0.62 317	0.42 394	0.84 343	0.72 393	0.69 429	0.68 393	0.68 366	0.52 378	2.64 518	0.42 284	0.19 425	0.12 298	0.22 450	0.17 362	0.37 445	0.15 225

DeepPruner_ROB	0.50 277	0.70 355	1.94 307	0.29 171	0.26 294	0.63 334	0.31 313	0.80 315	0.48 154	0.61 377	0.55 288	0.66 350	0.38 259	0.98 320	0.40 276	0.19 425	0.14 334	0.14 343	0.14 303	0.23 314	0.17 270

monsterstereo	0.22 28	0.22 35	0.52 4	0.25 70	0.27 307	0.39 56	0.14 14	0.51 104	0.33 17	0.25 84	0.27 71	0.13 3	0.13 8	0.38 118	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

G2L-Stereo	0.55 330	0.85 412	2.18 368	0.31 215	0.27 307	0.59 264	0.27 251	0.77 280	0.55 223	0.54 287	0.52 255	0.71 387	0.36 238	1.75 423	0.50 329	0.13 306	0.11 272	0.13 307	0.11 205	0.29 381	0.15 225

DispNO	0.67 403	0.98 460	2.58 446	0.31 215	0.27 307	0.59 264	0.29 292	0.83 332	0.68 355	0.53 274	0.79 438	0.83 433	0.47 352	2.46 506	0.68 391	0.12 276	0.10 225	0.19 431	0.31 466	0.16 186	0.17 270

testlalala_base	0.46 227	0.30 133	1.82 248	0.34 296	0.27 307	0.55 197	0.21 99	0.85 349	0.32 11	0.32 130	0.39 157	0.31 135	0.23 108	0.30 50	0.28 160	0.95 531	0.30 481	0.09 79	0.21 411	1.03 526	0.18 290

test-1	0.44 199	0.48 264	1.69 171	0.30 188	0.27 307	0.50 141	0.28 268	0.80 315	0.43 106	0.40 161	0.54 278	0.41 192	0.24 119	0.31 57	1.16 461	0.09 69	0.20 427	0.10 128	0.17 362	0.11 69	0.26 398

pcwnet_v2	0.64 386	0.49 267	4.41 544	0.32 244	0.27 307	0.60 276	0.25 204	0.97 449	0.88 472	0.59 359	0.70 412	0.63 330	0.55 388	0.66 266	0.37 250	0.17 399	0.15 359	0.15 370	0.14 303	0.21 284	0.23 367

sCroCo_RVC	0.33 95	0.32 150	1.89 281	0.34 296	0.27 307	0.30 15	0.22 120	0.48 84	0.44 110	0.22 43	0.33 120	0.25 86	0.25 135	0.32 66	0.24 121	0.14 347	0.16 376	0.12 248	0.12 243	0.15 150	0.13 175

SFCPSM	0.46 227	0.24 64	2.35 400	0.27 116	0.27 307	0.70 396	0.32 336	0.96 441	0.63 308	0.49 236	0.52 255	0.43 209	0.36 238	0.52 212	0.43 293	0.12 276	0.09 183	0.12 248	0.16 345	0.16 186	0.12 141

MMNet	0.50 277	0.48 264	1.93 298	0.33 265	0.27 307	0.79 441	0.28 268	0.81 319	0.74 412	0.60 368	0.56 299	0.59 315	0.55 388	0.79 302	0.59 367	0.10 161	0.09 183	0.12 248	0.11 205	0.13 110	0.14 192

UCFNet_RVC	0.48 248	0.82 402	1.85 259	0.30 188	0.27 307	0.64 345	0.26 226	0.74 245	0.55 223	0.48 224	0.53 266	0.63 330	0.41 292	0.88 314	0.38 257	0.15 364	0.10 225	0.17 405	0.17 362	0.18 234	0.15 225

SANet	1.20 504	1.21 500	3.33 525	0.38 366	0.27 307	1.73 528	0.85 504	1.10 503	2.49 545	1.16 502	1.83 517	1.72 522	1.50 522	2.37 493	2.84 525	0.18 410	0.16 376	0.16 388	0.15 326	0.32 407	0.32 440

XPNet_ROB	0.61 371	0.72 361	1.66 166	0.37 351	0.27 307	0.67 371	0.47 430	0.89 382	0.71 383	0.78 458	0.70 412	0.81 426	0.53 380	1.70 414	0.76 409	0.21 441	0.16 376	0.16 388	0.15 326	0.20 270	0.21 330

monsters	0.22 28	0.22 35	0.52 4	0.23 36	0.28 319	0.42 80	0.14 14	0.46 65	0.31 7	0.24 66	0.20 22	0.13 3	0.14 10	0.43 143	0.20 49	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

RAFT-Stereo-weight	0.34 103	0.29 121	1.43 123	0.28 141	0.28 319	0.55 197	0.22 120	0.78 295	0.48 154	0.46 204	0.38 149	0.36 163	0.17 30	0.33 76	0.23 99	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.09 56

ACRE	0.56 338	1.14 488	2.77 475	0.76 506	0.28 319	0.60 276	0.56 456	0.76 269	0.58 249	0.55 305	0.62 343	0.41 192	0.29 196	0.44 152	0.39 268	0.11 223	0.19 416	0.13 307	0.14 303	0.36 437	0.18 290

SACVNet	0.60 363	0.74 369	1.90 286	0.37 351	0.28 319	0.64 345	0.37 371	0.86 359	0.61 278	0.65 414	0.62 343	0.69 373	0.44 327	2.08 475	0.42 284	0.18 410	0.14 334	0.16 388	0.15 326	0.38 452	0.24 379

cf-r	0.53 313	0.81 398	2.15 361	0.33 265	0.28 319	0.60 276	0.28 268	0.78 295	0.64 316	0.51 256	0.60 331	0.75 406	0.40 281	1.32 358	0.43 293	0.13 306	0.09 183	0.11 193	0.12 243	0.15 150	0.14 192

DSFCA	0.54 318	0.35 176	1.41 118	0.28 141	0.28 319	0.79 441	0.88 506	0.76 269	0.70 373	0.72 440	0.66 382	0.67 359	0.57 397	1.17 345	0.63 376	0.16 385	0.14 334	0.13 307	0.14 303	0.16 186	0.13 175

MeshStereo	1.21 505	1.15 492	3.01 500	0.34 296	0.28 319	1.10 498	0.69 486	1.35 521	1.01 493	2.71 549	2.41 532	2.96 536	1.45 519	2.80 530	1.40 478	0.22 454	0.22 442	0.22 450	0.19 395	0.50 494	0.26 398
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
castereo	0.30 74	0.44 241	0.81 42	0.24 52	0.29 326	0.41 68	0.27 251	0.72 230	0.45 125	0.22 43	0.30 96	0.24 76	0.31 212	0.25 11	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.31 466	0.12 80	0.09 56

MaDis-Stereo	0.29 64	0.54 286	1.44 125	0.24 52	0.29 326	0.29 13	0.16 31	0.45 62	0.37 52	0.19 20	0.21 27	0.28 120	0.22 93	0.30 50	0.29 175	0.10 161	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.11 69	0.11 104

TRStereo	0.53 313	0.76 372	2.38 405	0.42 403	0.29 326	0.69 389	0.23 151	1.81 537	0.55 223	0.36 141	0.32 112	0.47 250	0.40 281	0.46 173	0.25 134	0.12 276	0.11 272	0.11 193	0.41 501	0.13 110	0.32 440

RAFT-RH_RVC	0.61 371	0.50 273	2.33 395	0.36 330	0.29 326	0.60 276	0.18 52	0.44 55	0.58 249	0.76 452	1.91 519	0.47 250	0.29 196	1.60 401	1.23 467	0.14 347	0.07 40	0.13 307	0.13 275	0.10 50	0.09 56

HCRNet	0.46 227	0.49 267	1.65 162	0.38 366	0.29 326	0.58 247	0.22 120	0.75 256	0.62 296	0.47 206	0.49 230	0.48 261	0.36 238	1.12 339	0.37 250	0.15 364	0.10 225	0.15 370	0.13 275	0.17 208	0.17 270

psmorigin	1.36 516	0.60 306	13.80 567	0.37 351	0.29 326	0.62 317	0.33 344	0.77 280	0.61 278	0.96 488	0.88 456	1.17 504	0.73 450	4.00 548	0.86 424	0.19 425	0.22 442	0.17 405	0.18 375	0.24 329	0.29 418

FAT-Stereo	0.70 418	0.54 286	2.88 484	0.36 330	0.29 326	0.62 317	0.54 448	0.97 449	0.87 469	0.76 452	0.92 462	0.94 466	0.80 462	1.84 445	0.57 360	0.18 410	0.19 416	0.17 405	0.16 345	0.22 301	0.25 388

FADNet-RVC-Resample	0.67 403	1.16 497	3.16 512	0.37 351	0.29 326	0.62 317	0.38 377	0.86 359	0.63 308	0.51 256	0.50 238	0.57 305	0.45 331	1.57 394	0.49 324	0.24 465	0.32 489	0.23 457	0.19 395	0.27 370	0.62 511

RTSC	0.72 430	1.00 466	2.22 376	0.40 385	0.29 326	0.82 452	0.31 313	0.96 441	1.10 504	0.92 482	0.81 439	0.78 415	0.58 401	1.23 351	1.55 485	0.18 410	0.17 394	0.14 343	0.17 362	0.43 477	0.30 427

HSM	0.62 376	0.76 372	1.72 182	0.30 188	0.29 326	0.64 345	0.28 268	0.94 423	0.62 296	0.58 345	0.57 307	1.40 514	0.64 426	2.59 516	0.42 284	0.11 223	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.14 133	0.11 104

LALA_ROB	0.60 363	0.76 372	1.69 171	0.36 330	0.29 326	0.79 441	0.55 451	0.94 423	0.77 438	0.81 465	0.67 385	0.94 466	0.49 368	0.99 321	0.73 405	0.21 441	0.15 359	0.20 439	0.18 375	0.23 314	0.21 330

MM-Stereo_test3	0.40 157	0.58 302	1.75 195	0.36 330	0.30 337	0.45 95	0.30 300	0.72 230	0.59 256	0.31 121	0.43 172	0.32 143	0.23 108	0.35 92	0.29 175	0.10 161	0.20 427	0.10 128	0.08 77	0.40 466	0.11 104

4D-IteraStereo	0.44 199	0.96 448	2.63 452	0.27 116	0.30 337	0.45 95	0.25 204	0.52 118	0.50 170	0.40 161	0.31 107	0.40 186	0.19 64	0.35 92	0.32 216	0.09 69	0.06 20	0.12 248	0.11 205	0.19 255	0.30 427

coex-ft	5.95 559	1.67 531	60.57 582	0.34 296	0.30 337	0.77 432	0.69 486	0.74 245	4.41 552	19.22 573	2.15 525	1.62 521	7.97 561	1.81 438	8.96 561	0.44 501	2.08 557	0.18 425	0.19 395	0.38 452	4.62 563

fast-acv-ft	0.63 382	0.88 422	3.10 506	0.38 366	0.30 337	0.79 441	0.48 433	0.69 215	0.72 393	0.58 345	0.78 435	0.76 410	0.60 407	0.67 267	0.73 405	0.15 364	0.15 359	0.18 425	0.17 362	0.37 445	0.16 252

Selective-IGEV	0.29 64	0.23 51	1.28 94	0.27 116	0.30 337	0.35 36	0.20 80	0.56 149	0.38 57	0.21 33	0.30 96	0.22 55	0.18 47	0.37 110	0.18 15	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 326	0.16 186	0.29 418

Anonymous_2	0.74 442	0.32 150	1.65 162	0.33 265	0.30 337	0.67 371	0.32 336	0.69 215	0.46 134	0.48 224	0.41 166	0.84 438	0.58 401	0.51 208	0.40 276	0.32 490	0.38 497	1.43 546	3.69 562	0.80 521	0.27 405

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 344	0.87 418	2.11 350	0.32 244	0.30 337	0.84 456	0.40 385	0.88 376	0.72 393	0.65 414	0.73 423	0.66 350	0.57 397	0.93 315	0.71 398	0.13 306	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.15 150	0.14 192

RAFT_CTSACE	0.46 227	0.76 372	2.07 339	0.35 312	0.30 337	0.54 184	0.30 300	0.61 178	0.48 154	0.49 236	0.76 431	0.55 287	0.36 238	0.58 233	0.22 87	0.08 31	0.13 317	0.11 193	0.10 143	0.41 469	0.08 34

rafts_anoy	0.43 189	0.89 425	1.96 319	0.32 244	0.30 337	0.48 126	0.24 184	0.62 182	0.49 160	0.37 145	0.38 149	0.33 149	0.30 204	0.51 208	0.34 233	0.10 161	0.39 503	0.13 307	0.15 326	0.17 208	0.15 225

Syn2CoEx	0.70 418	1.07 480	2.74 471	0.43 408	0.30 337	0.64 345	0.42 394	0.99 465	0.78 443	0.62 388	0.78 435	0.74 400	0.72 447	1.92 462	0.61 372	0.20 435	0.17 394	0.19 431	0.15 326	0.29 381	0.22 343

psm_up	0.57 344	0.61 310	1.83 254	0.35 312	0.30 337	0.64 345	0.37 371	0.90 388	0.68 355	0.59 359	0.55 288	0.68 366	0.54 383	1.91 458	0.46 304	0.16 385	0.15 359	0.16 388	0.15 326	0.23 314	0.13 175

CFNet-ft	0.51 294	0.76 372	1.79 235	0.28 141	0.30 337	0.63 334	0.28 268	0.66 199	0.55 223	0.45 196	0.57 307	0.74 400	0.41 292	1.46 375	0.42 284	0.14 347	0.10 225	0.28 477	0.13 275	0.18 234	0.14 192

FADNet	0.64 386	1.22 501	2.06 337	0.32 244	0.30 337	0.66 365	0.29 292	0.88 376	0.72 393	0.44 186	0.48 213	0.66 350	0.57 397	1.84 445	0.45 303	0.46 505	0.20 427	0.17 405	0.19 395	0.59 504	0.24 379

STTStereo	0.51 294	0.69 352	2.14 360	0.36 330	0.30 337	0.61 297	0.32 336	0.77 280	0.60 261	0.60 368	0.54 278	0.67 359	0.43 319	0.86 310	0.42 284	0.16 385	0.15 359	0.17 405	0.20 405	0.16 186	0.15 225

CFNet_RVC	0.51 294	0.76 372	1.79 235	0.28 141	0.30 337	0.63 334	0.28 268	0.66 199	0.55 223	0.45 196	0.57 307	0.74 400	0.41 292	1.46 375	0.42 284	0.14 347	0.10 225	0.28 477	0.13 275	0.18 234	0.14 192

NCCL2	0.65 394	0.94 438	1.96 319	0.43 408	0.30 337	0.71 398	0.68 484	0.84 343	0.65 329	0.70 433	0.60 331	0.86 445	0.54 383	1.56 391	0.57 360	0.20 435	0.16 376	0.67 518	0.25 433	0.22 301	0.24 379

FBW_ROB	0.83 467	0.77 381	1.77 210	0.44 415	0.30 337	0.87 466	0.46 422	1.10 503	0.91 479	0.81 465	0.75 429	1.01 479	0.61 416	3.66 546	1.23 467	0.26 474	0.23 450	0.36 495	0.25 433	0.27 370	0.62 511

ISRNet	0.47 242	0.44 241	1.55 148	0.37 351	0.31 354	0.49 133	0.19 61	0.75 256	0.66 344	0.63 397	0.71 416	0.67 359	0.39 273	0.58 233	0.44 299	0.23 457	0.16 376	0.21 447	0.20 405	0.21 284	0.25 388

MoCha-V2	0.36 121	0.32 150	1.41 118	0.36 330	0.31 354	0.35 36	0.19 61	0.57 152	0.39 68	0.30 117	0.32 112	0.28 120	0.27 167	0.47 184	0.24 121	0.08 31	0.56 519	0.08 29	0.38 493	0.18 234	0.12 141

Wz-Net-TNSev	0.91 477	1.73 537	3.08 504	0.36 330	0.31 354	1.00 485	0.71 490	1.06 497	0.97 487	0.71 437	0.72 421	1.09 494	0.87 474	2.42 502	1.59 486	0.20 435	0.20 427	0.16 388	0.20 405	0.44 485	0.35 453

Wz-Net-SNSev	0.76 447	1.32 514	3.11 508	0.40 385	0.31 354	0.71 398	0.60 466	0.98 453	0.87 469	0.67 420	0.83 444	0.96 469	0.60 407	1.67 410	0.97 434	0.16 385	0.15 359	0.16 388	0.17 362	0.36 437	0.24 379

CIPLG	0.56 338	1.19 498	2.46 421	0.80 510	0.31 354	0.61 297	0.57 460	0.76 269	0.57 238	0.56 316	0.63 355	0.41 192	0.30 204	0.45 164	0.40 276	0.11 223	0.20 427	0.13 307	0.13 275	0.35 432	0.19 306

IPLGR_C	0.58 349	1.25 505	2.72 465	0.80 510	0.31 354	0.60 276	0.61 470	0.76 269	0.58 249	0.56 316	0.62 343	0.41 192	0.31 212	0.43 143	0.40 276	0.11 223	0.22 442	0.13 307	0.15 326	0.35 432	0.19 306

PS-NSSS	0.63 382	1.00 466	1.81 242	0.30 188	0.31 354	0.63 334	0.34 348	0.98 453	0.69 364	0.54 287	0.74 426	0.51 269	0.41 292	2.43 504	0.48 319	0.24 465	0.17 394	0.27 473	0.18 375	0.27 370	0.21 330

PSMNet_ROB	0.66 398	1.01 470	2.33 395	0.38 366	0.31 354	0.72 404	0.55 451	0.86 359	0.69 364	0.54 287	0.60 331	0.75 406	0.47 352	2.00 469	0.82 420	0.17 399	0.13 317	0.19 431	0.19 395	0.24 329	0.27 405

rvit_stereo_0075_2	0.40 157	0.40 212	1.88 274	0.33 265	0.32 362	0.41 68	0.22 120	0.58 158	0.53 204	0.38 153	0.51 242	0.40 186	0.27 167	0.44 152	0.29 175	0.20 435	0.15 359	0.22 450	0.15 326	0.18 234	0.23 367

gcap-zeroshot	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.31 215	0.32 362	0.69 389	0.21 99	0.74 245	0.52 185	0.43 180	0.35 131	0.62 327	0.24 119	0.41 132	0.24 121	0.09 69	0.16 376	0.09 79	0.31 466	0.08 18	0.09 56

StereoVision	0.45 217	0.72 361	1.94 307	0.33 265	0.32 362	0.47 118	0.26 226	0.68 212	0.57 238	0.32 130	0.89 458	0.45 229	0.27 167	0.49 199	0.36 244	0.13 306	0.15 359	0.16 388	0.15 326	0.19 255	0.13 175

iRaft-Stereo_20w	0.58 349	0.39 207	1.96 319	0.45 429	0.32 362	0.92 476	0.57 460	1.14 508	0.56 234	0.81 465	0.40 162	0.55 287	0.69 440	0.65 263	1.04 450	0.09 69	0.16 376	0.09 79	0.36 490	0.17 208	0.25 388

test-3	0.43 189	0.20 12	1.70 175	0.34 296	0.32 362	0.45 95	0.23 151	0.71 225	0.46 134	0.51 256	0.29 84	0.45 229	0.21 84	0.59 239	0.98 435	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 482	0.29 381	0.28 412

test_1	0.43 189	0.20 12	1.70 175	0.34 296	0.32 362	0.45 95	0.23 151	0.71 225	0.46 134	0.50 243	0.29 84	0.45 229	0.21 84	0.59 239	0.98 435	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 482	0.29 381	0.29 418

test_3	0.44 199	0.20 12	1.70 175	0.36 330	0.32 362	0.47 118	0.30 300	0.73 241	0.49 160	0.50 243	0.30 96	0.45 229	0.22 93	0.59 239	0.98 435	0.08 31	0.10 225	0.11 193	0.35 482	0.29 381	0.28 412

CrosDoStereo	0.94 481	0.37 188	2.53 435	0.25 70	0.32 362	0.54 184	3.76 559	0.72 230	0.60 261	0.70 433	1.40 505	0.53 277	1.49 520	1.78 427	3.09 528	0.10 161	0.08 113	0.11 193	0.11 205	0.21 284	0.11 104

DeepStereo_LL	0.94 481	0.37 188	2.53 435	0.25 70	0.32 362	0.54 184	3.76 559	0.72 230	0.60 261	0.70 433	1.40 505	0.53 277	1.49 520	1.78 427	3.09 528	0.10 161	0.08 113	0.11 193	0.11 205	0.21 284	0.11 104

UPFNet	0.46 227	0.28 111	1.73 185	0.33 265	0.32 362	0.65 359	0.38 377	0.83 332	0.59 256	0.57 327	0.52 255	0.61 323	0.40 281	0.75 290	0.52 337	0.13 306	0.12 298	0.13 307	0.12 243	0.15 150	0.11 104

ADCL	0.99 486	0.79 391	2.43 416	0.39 376	0.32 362	1.50 516	1.90 547	0.92 407	0.97 487	1.26 516	1.27 497	1.00 478	1.42 518	1.14 342	3.31 534	0.17 399	0.14 334	0.22 450	0.21 411	0.30 392	0.22 343

MSMD_ROB	1.34 514	0.96 448	2.38 405	0.39 376	0.32 362	1.96 534	0.62 474	0.91 398	1.43 522	2.94 553	2.60 536	4.77 552	1.95 533	2.43 504	1.33 472	0.29 484	0.26 468	0.32 489	0.32 472	0.30 392	0.30 427

SGM-Forest	1.04 493	0.42 225	3.59 531	0.41 392	0.32 362	1.05 489	1.32 535	0.94 423	0.83 461	1.16 502	2.23 529	1.03 483	1.39 516	2.49 509	2.35 516	0.21 441	0.21 436	0.20 439	0.19 395	0.23 314	0.32 440
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AIO-test1	0.45 217	0.87 418	2.27 385	0.33 265	0.33 375	0.50 141	0.22 120	0.74 245	0.66 344	0.29 114	0.41 166	0.29 127	0.22 93	0.73 286	0.29 175	0.09 69	0.08 113	0.12 248	0.14 303	0.30 392	0.22 343

MyStereo8	0.54 318	0.80 393	2.76 473	0.32 244	0.33 375	0.71 398	0.20 80	0.87 368	0.57 238	0.51 256	0.59 316	0.50 266	0.33 222	0.68 270	0.55 348	0.10 161	0.29 477	0.10 128	0.13 275	0.21 284	0.34 451

testlalala	0.36 121	0.30 133	1.77 210	0.28 141	0.33 375	0.60 276	0.22 120	0.55 142	0.51 178	0.55 305	0.35 131	0.31 135	0.20 73	0.26 19	0.22 87	0.10 161	0.13 317	0.09 79	0.24 425	0.08 18	0.07 7

GASNet	0.73 439	1.47 522	3.04 501	0.47 439	0.33 375	0.57 230	0.34 348	0.91 398	0.75 425	0.58 345	0.58 313	0.74 400	0.55 388	2.03 470	0.65 384	0.21 441	0.15 359	0.19 431	0.17 362	0.51 496	0.28 412

Wz-Net-MNSev	0.65 394	0.97 456	2.19 370	0.36 330	0.33 375	0.90 472	0.60 466	0.92 407	0.81 456	0.75 449	0.72 421	0.73 394	0.65 428	1.39 364	0.71 398	0.16 385	0.13 317	0.14 343	0.14 303	0.24 329	0.18 290

AASNet	0.56 338	1.03 474	2.34 397	0.37 351	0.33 375	0.65 359	0.29 292	0.96 441	0.73 408	0.54 287	0.60 331	0.55 287	0.38 259	0.59 239	0.58 365	0.14 347	0.12 298	0.13 307	0.10 143	0.43 477	0.24 379

RAFT + AFF	0.64 386	1.20 499	1.95 310	0.34 296	0.33 375	0.67 371	0.52 440	0.99 465	0.74 412	0.53 274	0.58 313	0.57 305	0.80 462	1.76 424	0.51 334	0.12 276	0.27 474	0.15 370	0.14 303	0.43 477	0.29 418

UNet	0.54 318	0.44 241	2.83 481	0.31 215	0.33 375	0.74 414	0.27 251	0.82 326	0.61 278	0.53 274	0.54 278	0.72 390	0.54 383	0.78 301	0.56 356	0.11 223	0.09 183	0.13 307	0.11 205	0.14 133	0.12 141

Reg-Stereo(zero)	0.46 227	0.17 1	2.10 349	0.24 52	0.34 383	0.51 150	0.42 394	0.50 96	0.54 216	0.37 145	0.46 195	0.54 283	0.60 407	0.43 143	1.10 453	0.08 31	0.09 183	0.08 29	0.22 419	0.12 80	0.22 343

IGEV-Stereo+	0.29 64	0.29 121	0.86 47	0.25 70	0.34 383	0.30 15	0.14 14	0.32 5	0.53 204	0.18 16	0.12 8	0.18 37	0.19 64	0.49 199	0.17 14	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.20 405	0.46 487	0.59 509

LoS_RVC	0.29 64	0.33 156	1.19 78	0.25 70	0.34 383	0.43 84	0.22 120	0.42 39	0.32 11	0.22 43	0.33 120	0.23 63	0.24 119	0.31 57	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 435

CAS	0.35 114	0.25 69	1.30 98	0.79 509	0.34 383	0.51 150	0.23 151	0.46 65	0.39 68	0.22 43	0.31 107	0.20 45	0.17 30	0.28 30	0.23 99	0.73 522	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 468

anonymousa	0.48 248	0.46 252	2.44 418	0.29 171	0.34 383	0.61 297	0.25 204	0.66 199	0.54 216	0.53 274	0.77 434	0.73 394	0.46 344	0.33 76	0.31 205	0.10 161	0.09 183	0.12 248	0.29 451	0.10 50	0.19 306

DAS	0.56 338	0.35 176	1.55 148	0.33 265	0.34 383	0.50 141	0.42 394	0.83 332	0.74 412	0.83 470	0.68 393	0.56 299	0.48 361	2.40 500	0.46 304	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.09 108	0.18 234	0.15 225

SepStereo	0.52 307	0.35 176	1.55 148	0.33 265	0.34 383	0.50 141	0.42 394	0.83 332	0.74 412	0.83 470	0.68 393	0.56 299	0.48 361	1.56 391	0.46 304	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.09 108	0.18 234	0.15 225

RAFT-345	0.53 313	0.30 133	2.34 397	0.38 366	0.34 383	0.58 247	0.42 394	0.47 77	0.61 278	0.51 256	1.00 477	0.43 209	0.28 182	1.57 394	0.82 420	0.10 161	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.10 50	0.08 34

ADLNet	0.60 363	0.71 357	1.95 310	0.35 312	0.34 383	0.67 371	0.34 348	0.90 388	0.74 412	0.68 427	0.62 343	0.80 423	0.45 331	1.78 427	0.64 381	0.14 347	0.11 272	0.14 343	0.14 303	0.29 381	0.21 330

ac_64	0.55 330	0.46 252	1.92 295	0.36 330	0.34 383	0.63 334	0.31 313	0.82 326	0.61 278	0.55 305	0.51 242	0.89 453	0.48 361	1.83 440	0.55 348	0.14 347	0.11 272	0.12 248	0.12 243	0.18 234	0.12 141

DISCO	0.57 344	0.34 169	1.87 272	0.45 429	0.34 383	0.84 456	0.35 356	0.84 343	0.78 443	0.59 359	0.63 355	1.06 490	0.53 380	1.10 333	0.82 420	0.12 276	0.09 183	0.11 193	0.10 143	0.22 301	0.18 290

WCMA_ROB	1.12 496	0.83 406	2.66 457	0.58 483	0.34 383	1.17 505	0.71 490	0.93 415	0.94 483	1.74 531	2.63 538	3.09 539	1.71 529	1.70 414	1.84 497	0.26 474	0.21 436	0.20 439	0.21 411	0.28 376	0.43 488

DDVS	0.62 376	0.40 212	1.40 117	2.21 553	0.35 395	0.87 466	1.00 517	0.69 215	0.50 170	0.53 274	0.56 299	0.90 455	0.37 252	1.22 349	0.47 313	0.15 364	0.14 334	0.14 343	0.12 243	0.19 255	0.22 343

AEACV	0.33 95	0.24 64	1.44 125	0.28 141	0.35 395	0.47 118	0.21 99	0.43 47	0.28 4	0.26 98	0.25 60	0.22 55	0.38 259	0.30 50	0.18 15	0.09 69	0.35 491	0.09 79	0.36 490	0.23 314	0.25 388

delet	0.52 307	0.54 286	1.62 160	0.31 215	0.35 395	0.74 414	0.46 422	0.85 349	0.74 412	0.55 305	0.60 331	0.67 359	0.50 371	1.12 339	0.57 360	0.11 223	0.11 272	0.13 307	0.14 303	0.16 186	0.12 141

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 451	1.04 475	2.06 337	0.94 521	0.35 395	0.89 471	0.40 385	0.85 349	0.63 308	0.55 305	0.63 355	0.75 406	0.38 259	2.38 496	0.48 319	1.10 537	0.31 483	0.36 495	0.21 411	0.53 500	0.55 505

XQC	0.73 439	0.98 460	2.39 407	0.46 434	0.35 395	0.81 449	0.46 422	1.00 473	1.00 491	0.80 460	0.69 402	0.88 451	0.74 455	1.32 358	1.20 463	0.24 465	0.16 376	0.23 457	0.20 405	0.41 469	0.33 447

ADCMid	0.96 485	1.32 514	2.74 471	0.38 366	0.35 395	0.99 482	0.58 462	0.94 423	0.86 466	1.23 511	1.01 478	1.01 479	1.00 489	1.05 329	3.97 541	0.21 441	0.19 416	0.42 504	0.32 472	0.40 466	0.29 418

ADCRef	0.80 459	0.96 448	2.29 389	0.37 351	0.35 395	0.96 479	0.51 437	0.87 368	0.75 425	0.88 476	0.83 444	0.61 323	1.36 513	1.02 325	3.27 533	0.13 306	0.11 272	0.17 405	0.19 395	0.25 341	0.21 330

NVstereo2D	0.58 349	0.40 212	2.03 335	0.35 312	0.35 395	0.69 389	0.39 382	0.91 398	0.80 451	0.47 206	0.53 266	0.67 359	0.46 344	1.99 468	0.48 319	0.19 425	0.11 272	0.17 405	0.13 275	0.25 341	0.25 388

WZ-Net	0.92 479	1.31 511	3.76 532	0.41 392	0.36 403	0.86 462	0.71 490	1.00 473	1.06 500	0.82 469	0.92 462	1.06 490	1.05 494	2.16 482	1.61 487	0.19 425	0.13 317	0.15 370	0.16 345	0.32 407	0.28 412

GMOStereo	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.28 141	0.36 403	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 327	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 497	0.13 307	0.11 205	0.34 422	0.11 104

error version	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.28 141	0.36 403	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 327	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 497	0.13 307	0.11 205	0.34 422	0.11 104

test-v	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.28 141	0.36 403	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 327	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 497	0.13 307	0.11 205	0.34 422	0.11 104

ADLNet2	0.68 410	0.84 408	3.19 516	0.33 265	0.36 403	0.64 345	0.37 371	0.89 382	0.79 448	0.54 287	0.65 380	0.93 462	0.48 361	2.07 474	0.56 356	0.13 306	0.11 272	0.11 193	0.11 205	0.33 415	0.18 290

ASMatch	0.60 363	0.43 230	2.58 446	0.91 518	0.36 403	0.56 212	0.25 204	0.52 118	0.61 278	0.47 206	1.21 494	0.47 250	0.66 433	1.34 360	0.94 430	0.10 161	0.08 113	0.11 193	0.11 205	0.10 50	0.16 252

test-2	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.28 141	0.36 403	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 327	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 497	0.13 307	0.11 205	0.34 422	0.11 104

APVNet	0.70 418	0.67 346	2.71 463	0.38 366	0.36 403	0.85 460	0.43 401	0.91 398	0.68 355	0.55 305	0.69 402	0.75 406	0.55 388	2.31 490	0.78 413	0.17 399	0.17 394	0.24 464	0.19 395	0.33 415	0.23 367

ADCS	1.05 494	1.36 519	2.98 498	0.42 403	0.36 403	0.96 479	0.81 503	1.06 497	1.12 506	1.25 512	0.97 472	1.08 492	0.90 479	1.25 355	4.86 550	0.21 441	0.21 436	0.22 450	0.23 423	0.36 437	0.38 471

DPSNet	0.86 471	0.60 306	2.34 397	0.58 483	0.36 403	1.07 495	0.75 495	1.30 519	1.05 497	0.70 433	0.68 393	0.94 466	1.29 505	2.08 475	1.82 496	0.26 474	0.23 450	0.16 388	0.17 362	0.48 489	0.40 481

PWCDC_ROB	0.72 430	1.06 477	2.09 345	0.47 439	0.36 403	0.78 437	0.26 226	0.98 453	1.34 518	0.61 377	2.07 521	0.64 339	0.61 416	0.83 305	0.71 398	0.31 489	0.14 334	0.15 370	0.12 243	0.60 507	0.21 330

AIO-test2	0.49 266	1.15 492	1.96 319	0.42 403	0.37 414	0.50 141	0.23 151	0.79 311	0.70 373	0.33 132	0.53 266	0.27 111	0.22 93	0.67 267	0.29 175	0.73 522	0.08 113	0.13 307	0.17 362	0.17 208	0.18 290

Wz-Net-LNSev	0.59 357	0.96 448	2.47 425	0.34 296	0.37 414	0.79 441	0.44 412	0.86 359	0.77 438	0.61 377	0.67 385	0.79 420	0.56 392	0.64 253	0.62 374	0.15 364	0.14 334	0.12 248	0.12 243	0.18 234	0.19 306

OMP-Stereo	0.59 357	0.65 338	1.74 189	0.56 478	0.37 414	0.60 276	0.26 226	0.70 222	0.65 329	0.66 416	0.60 331	0.69 373	0.32 218	2.09 477	1.20 463	0.10 161	0.07 40	0.12 248	0.09 108	0.17 208	0.10 80

S-Stereo	0.80 459	0.69 352	3.89 535	0.39 376	0.37 414	0.69 389	0.70 489	0.94 423	0.98 490	0.62 388	0.91 460	0.83 433	0.60 407	2.37 493	0.66 385	0.18 410	0.21 436	0.17 405	0.18 375	0.30 392	0.35 453

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 330	0.92 430	2.36 403	0.38 366	0.37 414	0.60 276	0.28 268	0.82 326	0.62 296	0.62 388	0.55 288	0.72 390	0.45 331	1.00 323	0.43 293	0.15 364	0.11 272	0.14 343	0.14 303	0.15 150	0.16 252
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSAN	1.25 509	1.12 484	3.04 501	0.51 456	0.37 414	1.06 490	1.15 528	1.22 514	1.08 502	1.17 507	1.91 519	1.04 486	1.31 508	5.96 557	2.43 518	0.26 474	0.22 442	0.24 464	0.24 425	0.31 400	0.30 427

GREAT-IGEV	0.37 127	0.28 111	1.48 135	0.25 70	0.38 420	0.46 113	0.18 52	0.33 6	0.34 22	0.15 4	0.29 84	0.15 25	0.17 30	0.36 101	0.23 99	0.07 20	0.76 538	0.07 1	0.26 440	0.21 284	1.03 539

CroCo-Stereo Lap2	0.33 95	0.61 310	1.47 132	0.32 244	0.38 420	0.23 4	0.22 120	0.58 158	0.46 134	0.22 43	0.27 71	0.29 127	0.23 108	0.32 66	0.26 142	0.09 69	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.21 284	0.14 192

CC-Net-ROB	0.85 470	1.15 492	2.13 355	0.88 516	0.38 420	0.88 470	0.44 412	1.06 497	0.79 448	0.58 345	0.69 402	0.65 343	0.50 371	2.74 527	0.51 334	0.93 529	0.39 503	0.87 524	0.29 451	0.54 501	0.54 502

AIO_rvc	0.41 164	0.64 331	1.29 95	0.58 483	0.39 423	0.37 45	0.24 184	0.50 96	0.43 106	0.28 110	0.23 44	0.25 86	0.16 23	0.99 321	0.19 27	0.10 161	0.16 376	0.08 29	0.11 205	0.25 341	0.85 525

FC-DCNN v2	1.54 527	0.58 302	2.80 479	0.44 415	0.39 423	2.05 539	0.66 478	1.90 540	1.84 538	2.79 551	2.97 545	4.41 550	3.07 546	2.65 519	2.30 515	0.29 484	0.26 468	0.31 486	0.30 460	0.32 407	0.38 471

XX-Stereo	0.55 330	0.54 286	3.50 529	0.48 447	0.39 423	0.54 184	0.17 38	0.89 382	0.40 78	0.44 186	0.65 380	0.85 441	0.19 64	0.77 297	0.21 68	0.10 161	0.14 334	0.10 128	0.32 472	0.17 208	0.14 192

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 491	1.67 531	2.32 392	0.47 439	0.39 423	1.47 513	0.95 511	0.95 436	0.91 479	0.84 472	0.94 467	1.05 488	0.60 407	2.95 533	0.72 402	0.41 499	0.72 537	0.32 489	0.55 516	0.74 515	1.22 544

stereogan	0.69 414	0.51 275	2.44 418	0.39 376	0.39 423	1.01 486	0.41 391	0.94 423	0.92 482	0.73 444	0.85 451	1.15 501	0.69 440	1.57 394	0.53 341	0.19 425	0.18 404	0.20 439	0.16 345	0.36 437	0.24 379

Nwc_Net	0.68 410	0.83 406	2.53 435	0.41 392	0.39 423	0.77 432	0.38 377	1.01 481	0.70 373	0.60 368	0.99 475	0.98 473	0.68 438	1.41 368	0.63 376	0.23 457	0.15 359	0.23 457	0.25 433	0.23 314	0.18 290

ADCP+	0.94 481	1.12 484	3.14 510	0.34 296	0.39 423	1.06 490	0.79 499	0.89 382	0.80 451	0.66 416	0.67 385	0.85 441	1.55 523	0.93 315	4.55 548	0.13 306	0.11 272	0.16 388	0.15 326	0.26 361	0.25 388

FC-DCNN	1.49 525	0.59 304	2.88 484	0.44 415	0.39 423	1.97 536	0.66 478	1.67 534	1.70 532	2.72 550	2.89 542	4.22 546	2.97 545	2.55 514	2.19 510	0.29 484	0.26 468	0.31 486	0.30 460	0.32 407	0.39 477

PWC_ROB	0.70 418	0.94 438	1.88 274	0.39 376	0.39 423	0.62 317	0.30 300	0.98 453	0.94 483	0.91 481	1.29 499	0.77 412	0.62 421	1.62 405	1.03 449	0.18 410	0.11 272	0.18 425	0.13 275	0.51 496	0.22 343

RAFT_R40	0.50 277	0.21 20	1.76 201	0.50 451	0.40 432	0.61 297	0.53 444	0.56 149	0.60 261	0.56 316	0.54 278	0.55 287	0.51 373	1.57 394	0.53 341	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.16 186	0.09 56

FINET	0.65 394	0.95 445	3.06 503	0.35 312	0.40 432	0.58 247	0.48 433	0.92 407	1.10 504	0.57 327	0.68 393	0.47 250	0.44 327	1.15 344	0.60 369	0.23 457	0.21 436	0.17 405	0.15 326	0.26 361	0.25 388

HGLStereo	0.54 318	0.69 352	2.00 327	0.35 312	0.40 432	0.66 365	0.30 300	0.83 332	0.62 296	0.57 327	0.69 402	0.69 373	0.54 383	1.07 330	0.55 348	0.13 306	0.13 317	0.13 307	0.11 205	0.19 255	0.17 270

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 514	1.70 535	2.50 432	0.56 478	0.40 432	2.15 542	0.99 514	1.24 516	1.26 515	1.02 491	1.10 489	1.29 508	0.88 477	3.10 537	1.08 452	1.66 549	0.83 541	0.68 519	0.88 540	1.57 542	1.80 556

AF-Net	0.69 414	0.92 430	2.21 372	0.41 392	0.40 432	0.68 383	0.40 385	1.02 484	0.86 466	0.69 429	1.03 482	1.04 486	0.84 469	1.19 346	0.78 413	0.22 454	0.14 334	0.25 469	0.17 362	0.30 392	0.18 290

SHD	0.72 430	0.77 381	2.36 403	0.45 429	0.40 432	0.71 398	0.32 336	1.02 484	1.25 514	1.07 495	0.84 447	0.90 455	0.73 450	1.09 332	0.98 435	0.21 441	0.18 404	0.20 439	0.21 411	0.32 407	0.31 435

PA-Net	0.84 469	1.00 466	3.49 528	0.63 494	0.40 432	0.70 396	0.52 440	0.86 359	0.84 463	0.52 264	0.59 316	0.70 383	0.54 383	2.35 492	2.23 512	0.17 399	0.27 474	0.19 431	0.28 448	0.22 301	0.36 461
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	0.62 376	0.72 361	1.93 298	0.41 392	0.41 439	0.87 466	0.43 401	0.87 368	0.71 383	0.74 447	0.81 439	0.83 433	0.46 344	0.86 310	0.93 428	0.19 425	0.22 442	0.20 439	0.17 362	0.41 469	0.21 330

YMNet_1	0.62 376	0.72 361	1.93 298	0.41 392	0.41 439	0.87 466	0.43 401	0.87 368	0.71 383	0.74 447	0.81 439	0.83 433	0.46 344	0.86 310	0.93 428	0.19 425	0.22 442	0.20 439	0.17 362	0.41 469	0.21 330

HH	0.49 266	0.49 267	2.78 477	0.50 451	0.41 439	0.38 54	0.23 151	0.72 230	0.38 57	0.63 397	0.48 213	0.87 447	0.41 292	0.64 253	0.21 68	0.09 69	0.17 394	0.10 128	0.09 108	0.16 186	0.12 141

HanStereo	0.49 266	0.49 267	2.78 477	0.50 451	0.41 439	0.38 54	0.23 151	0.72 230	0.38 57	0.63 397	0.48 213	0.87 447	0.41 292	0.64 253	0.21 68	0.09 69	0.17 394	0.10 128	0.09 108	0.16 186	0.12 141

FCDSN-DC	1.29 511	0.54 286	2.50 432	0.47 439	0.41 439	1.12 499	0.60 466	1.10 503	1.27 516	2.23 541	2.87 541	3.67 543	3.12 548	2.39 499	1.69 490	0.30 487	0.26 468	0.31 486	0.30 460	0.35 432	0.38 471
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRS	0.38 136	0.33 156	1.92 295	0.27 116	0.41 439	0.48 126	0.19 61	0.59 166	0.46 134	0.43 180	0.39 157	0.57 305	0.26 149	0.32 66	0.26 142	0.09 69	0.09 183	0.09 79	0.31 466	0.11 69	0.09 56

acv_ft	0.48 248	0.44 241	1.76 201	0.32 244	0.41 439	0.63 334	0.28 268	0.81 319	0.68 355	0.61 377	0.59 316	0.69 373	0.45 331	0.44 152	0.63 376	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 108	0.41 469	0.10 80

MFN_U_SF_RVC	1.55 528	2.39 558	3.16 512	0.65 498	0.41 439	1.12 499	0.46 422	1.23 515	1.33 517	1.61 529	1.20 493	1.43 515	0.98 488	1.76 424	1.97 499	1.90 552	1.80 551	1.98 555	2.15 556	1.63 543	1.77 555

RYNet	0.70 418	0.56 298	2.25 382	0.35 312	0.41 439	0.86 462	0.43 401	0.94 423	0.82 457	0.62 388	0.53 266	0.91 457	0.60 407	2.70 524	1.00 441	0.14 347	0.11 272	0.16 388	0.14 303	0.25 341	0.27 405

MSKI-zero shot	0.46 227	0.38 198	2.47 425	0.27 116	0.43 448	0.56 212	0.20 80	0.77 280	0.43 106	0.60 368	0.51 242	0.44 220	0.17 30	0.68 270	0.21 68	0.09 69	0.29 477	0.09 79	0.32 472	0.14 133	0.10 80

RAFT-Test	0.44 199	0.38 198	2.01 328	0.27 116	0.44 449	0.64 345	0.37 371	0.72 230	0.57 238	0.45 196	0.48 213	0.65 343	0.24 119	0.35 92	0.29 175	0.09 69	0.11 272	0.09 79	0.38 493	0.10 50	0.11 104

CFNet-RSSM	0.41 164	0.32 150	2.20 371	0.27 116	0.44 449	0.52 169	0.19 61	0.76 269	0.48 154	0.43 180	0.36 137	0.54 283	0.26 149	0.33 76	0.25 134	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.38 493	0.10 50	0.09 56

aanetorigin	0.77 451	0.80 393	2.59 448	0.43 408	0.44 449	0.58 247	1.01 519	0.57 152	0.68 355	1.53 528	1.23 495	0.81 426	1.08 497	1.07 330	1.07 451	0.18 410	0.15 359	0.17 405	0.21 411	0.54 501	0.30 427

RP	0.67 403	0.82 402	1.94 307	0.43 408	0.44 449	0.65 359	0.45 419	0.89 382	0.82 457	0.66 416	0.92 462	0.99 476	0.76 457	1.55 390	0.66 385	0.25 470	0.18 404	0.23 457	0.20 405	0.31 400	0.22 343

RGC	0.71 427	0.97 456	2.18 368	0.44 415	0.44 449	0.73 410	0.40 385	0.94 423	0.71 383	0.71 437	1.04 485	1.01 479	0.71 444	1.74 421	0.70 395	0.23 457	0.18 404	0.28 477	0.26 440	0.29 381	0.27 405

PASM	0.72 430	0.68 348	1.91 292	0.47 439	0.44 449	0.60 276	0.51 437	0.76 269	0.80 451	0.77 456	0.67 385	0.87 447	0.61 416	2.40 500	0.67 388	0.32 490	0.35 491	0.36 495	0.41 501	0.45 486	0.39 477

DRN-Test	0.64 386	0.43 230	2.44 418	0.39 376	0.44 449	0.80 448	0.41 391	1.02 484	0.78 443	0.80 460	0.63 355	0.69 373	0.56 392	1.79 431	0.69 393	0.15 364	0.12 298	0.17 405	0.16 345	0.18 234	0.17 270

MDST_ROB	1.17 503	0.42 225	3.87 534	0.54 469	0.44 449	4.11 555	0.58 462	1.31 520	0.84 463	2.12 535	1.12 490	0.98 473	0.71 444	4.24 551	0.99 440	0.16 385	0.14 334	0.19 431	0.17 362	0.18 234	0.35 453

LL-Strereo	0.72 430	1.29 509	2.49 428	0.36 330	0.45 457	0.55 197	0.32 336	0.93 415	0.71 383	0.67 420	0.58 313	0.85 441	0.79 461	2.67 522	0.46 304	0.10 161	0.18 404	0.14 343	0.12 243	0.40 466	0.42 487

ccnet	0.71 427	0.41 218	1.59 153	0.40 385	0.45 457	1.06 490	0.55 451	0.98 453	0.71 383	0.88 476	0.97 472	0.82 431	0.88 477	1.68 411	0.94 430	0.32 490	0.26 468	0.32 489	0.27 445	0.34 422	0.30 427

GwcNet	0.69 414	0.71 357	3.12 509	0.36 330	0.45 457	0.81 449	0.44 412	0.86 359	0.84 463	0.60 368	0.74 426	0.82 431	0.49 368	1.65 407	0.66 385	0.16 385	0.15 359	0.15 370	0.15 326	0.31 400	0.24 379

NCC-stereo	0.79 457	0.94 438	2.42 412	0.59 487	0.45 457	1.90 531	0.46 422	0.99 465	0.72 393	0.64 407	0.84 447	0.91 457	0.73 450	1.80 435	1.00 441	0.27 479	0.19 416	0.23 457	0.31 466	0.24 329	0.22 343

Abc-Net	0.79 457	0.94 438	2.42 412	0.59 487	0.45 457	1.90 531	0.46 422	0.99 465	0.72 393	0.64 407	0.84 447	0.91 457	0.73 450	1.80 435	1.00 441	0.27 479	0.19 416	0.23 457	0.31 466	0.24 329	0.22 343
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.64 386	0.88 422	2.35 400	0.41 392	0.45 457	0.73 410	0.47 430	0.94 423	0.74 412	0.75 449	0.54 278	0.74 400	0.47 352	1.70 414	0.72 402	0.15 364	0.14 334	0.15 370	0.14 303	0.20 270	0.19 306

raftrobust	0.38 136	0.68 348	1.54 146	0.32 244	0.46 463	0.52 169	0.21 99	0.56 149	0.42 96	0.52 264	0.35 131	0.31 135	0.33 222	0.37 110	0.30 193	0.10 161	0.11 272	0.08 29	0.07 51	0.21 284	0.19 306

RASNet	0.61 371	0.68 348	2.03 335	0.35 312	0.46 463	0.65 359	0.28 268	0.78 295	0.70 373	0.48 224	0.64 371	0.93 462	0.61 416	2.21 485	0.73 405	0.12 276	0.09 183	0.09 79	0.10 143	0.14 133	0.11 104

AE-Stereo	0.42 183	0.29 121	1.65 162	0.43 408	0.47 465	0.56 212	0.23 151	0.86 359	0.46 134	0.31 121	0.41 166	0.43 209	0.24 119	0.34 86	0.24 121	0.09 69	0.48 515	0.11 193	0.45 506	0.22 301	0.19 306

SGM-ForestM	2.98 548	1.70 535	3.52 530	0.67 500	0.47 465	5.18 558	3.36 557	3.30 555	2.86 550	4.44 558	3.79 552	9.80 563	5.50 556	6.29 558	6.52 557	0.27 479	0.36 493	0.24 464	0.27 445	0.38 452	0.58 508

DANet	0.80 459	0.65 338	2.21 372	1.19 534	0.48 467	0.74 414	1.25 532	0.89 382	1.53 527	0.89 478	0.71 416	0.96 469	0.56 392	1.83 440	0.96 433	0.18 410	0.16 376	0.19 431	0.16 345	0.26 361	0.29 418
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM-zero	0.63 382	0.39 207	2.49 428	0.30 188	0.49 468	0.67 371	0.19 61	0.91 398	0.45 125	0.77 456	0.45 187	1.16 503	0.82 465	2.05 472	0.29 175	0.09 69	0.15 359	0.09 79	0.44 505	0.11 69	0.22 343

STTRV1_RVC	0.80 459	0.55 295	2.89 487	0.42 403	0.49 468	0.79 441	0.44 412	1.15 511	0.82 457	0.62 388	0.89 458	0.72 390	0.63 424	2.69 523	0.64 381	0.48 506	0.64 524	0.27 473	0.24 425	0.35 432	0.27 405

CES	0.30 74	0.27 90	1.09 67	0.23 36	0.50 470	0.40 61	0.20 80	0.46 65	0.44 110	0.22 43	0.28 78	0.26 100	0.19 64	0.33 76	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 150	0.49 498

PVD	0.90 476	0.85 412	2.15 361	0.53 466	0.50 470	0.99 482	0.56 456	1.15 511	1.64 530	1.41 524	1.41 507	1.11 498	1.13 501	1.35 361	1.31 470	0.26 474	0.28 476	0.28 477	0.26 440	0.37 445	0.49 498

DeepPrunerF	0.86 471	0.86 415	2.91 492	0.45 429	0.50 470	0.64 345	0.48 433	1.14 508	2.64 547	0.63 397	0.61 338	0.65 343	0.62 421	2.21 485	1.31 470	0.23 457	0.19 416	0.30 485	0.28 448	0.36 437	0.25 388

ELAS_RVC	1.37 518	0.78 389	3.21 518	0.55 476	0.50 470	1.49 515	2.48 553	1.48 527	1.71 533	2.13 538	2.09 522	2.07 527	2.56 541	1.90 457	2.02 502	0.35 495	0.36 493	0.37 499	0.34 479	0.49 492	0.47 494
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 519	0.79 391	2.86 482	0.53 466	0.50 470	2.81 549	2.20 550	1.61 533	1.50 526	2.28 543	2.35 530	1.82 523	2.13 535	1.73 419	2.22 511	0.35 495	0.37 495	0.35 493	0.35 482	0.49 492	0.47 494
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	1.21 505	1.31 511	6.39 554	0.52 460	0.51 475	1.61 520	0.79 499	1.03 491	1.37 520	1.13 499	1.30 500	1.10 496	0.85 470	2.65 519	2.08 505	0.21 441	0.24 453	0.18 425	0.18 375	0.43 477	0.32 440

RTSA	1.21 505	1.31 511	6.39 554	0.52 460	0.51 475	1.61 520	0.79 499	1.03 491	1.37 520	1.13 499	1.30 500	1.10 496	0.85 470	2.65 519	2.08 505	0.21 441	0.24 453	0.18 425	0.18 375	0.43 477	0.32 440

TCMNet	0.66 398	0.85 412	2.55 445	0.50 451	0.52 477	0.72 404	0.39 382	0.87 368	0.72 393	0.58 345	0.68 393	0.63 330	0.46 344	1.70 414	0.63 376	0.18 410	0.18 404	0.23 457	0.18 375	0.38 452	0.27 405

SST-Stereo	0.52 307	0.20 12	1.76 201	0.62 493	0.53 478	0.62 317	0.66 478	0.55 142	0.61 278	0.58 345	0.53 266	0.52 275	0.60 407	1.59 400	0.29 175	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.16 186	0.10 80

AnyNet_C01	1.14 498	1.49 523	4.23 543	0.54 469	0.53 478	1.51 517	1.37 537	1.04 495	1.07 501	1.17 507	1.33 503	1.15 501	1.08 497	1.61 404	2.74 523	0.25 470	0.22 442	0.28 477	0.24 425	0.48 489	0.40 481

raft_robust	0.55 330	0.84 408	1.73 185	0.28 141	0.54 480	0.53 176	0.25 204	0.88 376	0.75 425	0.48 224	0.46 195	0.76 410	0.75 456	1.46 375	0.27 150	0.09 69	0.10 225	0.10 128	0.30 460	0.26 361	0.16 252

AnyNet_C32	1.00 489	1.33 516	2.53 435	0.49 449	0.54 480	1.15 503	1.14 527	0.91 398	0.89 476	1.11 498	0.95 469	0.87 447	0.93 481	1.50 384	4.07 543	0.21 441	0.20 427	0.25 469	0.24 425	0.38 452	0.33 447

PWCK	1.49 525	1.90 545	3.22 519	1.09 529	0.54 480	1.71 526	1.73 545	1.49 528	1.53 527	1.44 526	1.80 516	1.82 523	1.30 507	3.34 541	1.76 494	1.07 536	0.56 519	0.97 531	0.58 524	1.38 541	0.65 514

PFNet	0.60 363	0.33 156	2.47 425	0.41 392	0.55 483	0.62 317	0.27 251	0.61 178	0.63 308	0.61 377	0.56 299	0.45 229	0.32 218	1.88 455	1.14 458	0.28 483	0.09 183	0.12 248	0.16 345	0.26 361	0.20 321

NVStereoNet_ROB	1.16 502	0.95 445	2.54 441	0.58 483	0.55 483	0.78 437	0.63 476	1.00 473	1.08 502	1.03 492	4.07 553	1.48 517	1.22 503	2.88 532	1.27 469	0.50 507	0.46 509	0.54 511	0.62 527	0.50 494	0.63 513
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.58 349	0.82 402	1.89 281	0.59 487	0.56 485	0.64 345	0.36 363	0.84 343	0.69 364	0.51 256	0.68 393	0.53 277	0.43 319	0.56 229	0.43 293	0.34 494	0.18 404	0.44 506	0.29 451	0.48 489	0.30 427

testlalala2	0.44 199	0.28 111	2.59 448	0.64 495	0.56 485	0.57 230	0.20 80	0.78 295	0.52 185	0.40 161	0.39 157	0.45 229	0.21 84	0.27 23	0.22 87	0.09 69	0.10 225	0.08 29	0.29 451	0.12 80	0.10 80

NaN_ROB	1.14 498	0.94 438	2.96 494	0.53 466	0.56 485	1.13 501	0.99 514	0.98 453	1.00 491	1.09 497	0.87 454	0.77 412	1.06 496	5.90 556	2.72 522	0.16 385	0.23 450	0.16 388	0.24 425	0.22 301	0.36 461

TestStereo1	0.49 266	0.81 398	1.85 259	0.39 376	0.57 488	0.56 212	0.34 348	0.75 256	0.69 364	0.44 186	0.63 355	0.35 159	0.42 309	0.64 253	0.29 175	0.10 161	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.33 415	0.26 398

SA-5K	0.49 266	0.81 398	1.85 259	0.39 376	0.57 488	0.56 212	0.34 348	0.75 256	0.69 364	0.44 186	0.63 355	0.35 159	0.42 309	0.64 253	0.29 175	0.10 161	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.33 415	0.26 398

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 371	0.61 310	3.35 526	0.33 265	0.58 490	0.66 365	0.20 80	0.98 453	0.55 223	0.73 444	0.52 255	0.99 476	0.65 428	0.58 233	0.29 175	0.10 161	0.16 376	0.10 128	0.41 501	0.29 381	0.20 321

SAMSARA	0.91 477	0.97 456	2.22 376	0.80 510	0.58 490	1.32 508	1.31 534	1.01 481	0.94 483	1.36 519	0.87 454	1.38 513	0.90 479	1.72 418	1.02 447	0.24 465	0.30 481	0.22 450	0.25 433	0.36 437	0.35 453

GCST	0.72 430	1.10 482	2.15 361	1.11 531	0.59 492	0.62 317	0.19 61	0.75 256	0.53 204	0.56 316	0.63 355	0.47 250	0.31 212	1.11 336	0.33 226	0.75 524	0.45 507	0.84 523	0.64 530	0.69 512	0.54 502

UDG	0.77 451	1.23 502	2.15 361	0.67 500	0.59 492	0.78 437	0.38 377	0.90 388	0.70 373	0.61 377	0.69 402	1.01 479	0.67 435	1.02 325	0.73 405	0.45 503	0.34 490	0.87 524	0.51 513	0.67 511	0.46 493

EAI-Stereo	0.78 455	0.25 69	1.67 168	0.54 469	0.59 492	1.95 533	2.05 549	1.11 507	0.64 316	0.95 487	1.49 508	0.50 266	0.67 435	0.59 239	1.44 480	0.09 69	0.19 416	0.09 79	0.49 510	0.13 110	0.22 343

MADNet+	1.36 516	1.93 548	5.95 552	0.81 513	0.59 492	1.57 519	1.09 523	1.39 525	1.22 512	0.84 472	1.01 478	1.25 507	1.12 500	3.19 538	2.36 517	0.45 503	0.47 512	0.38 501	0.34 479	0.59 504	0.57 506

PDISCO_ROB	0.75 444	1.06 477	2.11 350	0.64 495	0.59 492	1.13 501	0.43 401	1.14 508	1.05 497	0.64 407	0.71 416	0.96 469	0.61 416	1.21 347	0.76 409	0.37 498	0.18 404	0.27 473	0.24 425	0.56 503	0.32 440

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 418	0.65 338	3.45 527	0.50 451	0.60 497	0.75 420	0.23 151	0.96 441	0.60 261	0.76 452	1.30 500	0.81 426	0.60 407	0.57 230	0.82 420	0.10 161	0.16 376	0.11 193	0.43 504	0.31 400	0.22 343

Sa-1000	0.51 294	0.72 361	1.90 286	0.31 215	0.60 497	0.60 276	0.31 313	0.94 423	0.71 383	0.52 264	0.83 444	0.42 205	0.33 222	0.68 270	0.28 160	0.10 161	0.09 183	0.13 307	0.29 451	0.29 381	0.10 80

PAM_32	0.70 418	0.35 176	2.73 470	0.54 469	0.61 499	1.07 495	0.43 401	0.84 343	0.49 160	0.90 480	0.91 460	1.23 505	0.77 460	0.65 263	1.10 453	0.10 161	0.19 416	0.10 128	0.49 510	0.15 150	0.38 471

SA	0.50 277	0.75 371	1.95 310	0.31 215	0.61 499	0.57 230	0.31 313	0.91 398	0.73 408	0.42 175	0.62 343	0.38 172	0.47 352	0.68 270	0.29 175	0.09 69	0.09 183	0.13 307	0.32 472	0.30 392	0.10 80

PAM	0.70 418	0.35 176	2.72 465	0.56 478	0.62 501	1.08 497	0.53 444	0.85 349	0.44 110	0.93 484	0.92 462	1.24 506	0.68 438	0.64 253	1.01 445	0.10 161	0.19 416	0.10 128	0.48 508	0.14 133	0.38 471

Consistency-Raft	0.88 474	0.93 436	3.23 520	0.99 525	0.64 502	0.77 432	0.55 451	0.98 453	0.97 487	0.61 377	1.03 482	0.65 343	1.05 494	0.79 302	1.38 475	0.44 501	0.46 509	0.51 510	0.58 524	0.65 509	0.47 494

test_5	0.51 294	0.87 418	1.99 325	0.37 351	0.65 503	0.58 247	0.35 356	0.78 295	0.62 296	0.48 224	0.55 288	0.45 229	0.40 281	0.72 285	0.30 193	0.09 69	0.07 40	0.12 248	0.12 243	0.33 415	0.38 471

AIO_test	0.39 151	0.37 188	1.19 78	0.73 503	0.67 504	0.35 36	0.25 204	0.47 77	0.34 22	0.34 134	0.22 38	0.33 149	0.17 30	1.31 357	0.19 27	0.11 223	0.15 359	0.08 29	0.21 411	0.15 150	0.23 367

G-Net	0.99 486	0.64 331	2.76 473	0.57 481	0.67 504	2.03 538	0.72 493	0.76 269	0.67 353	1.14 501	2.56 535	1.30 511	1.02 491	1.48 383	1.74 493	0.25 470	0.24 453	0.24 464	0.26 440	0.37 445	0.31 435

ADCPNet	0.99 486	0.99 464	3.93 538	0.37 351	0.68 506	1.36 510	0.62 474	0.87 368	0.76 434	0.78 458	0.81 439	1.08 492	1.18 502	1.14 342	2.49 519	0.21 441	0.69 533	0.21 447	0.95 543	0.29 381	0.37 468

DDUNet	0.77 451	1.12 484	1.88 274	0.76 506	0.69 507	0.84 456	0.43 401	0.85 349	0.65 329	0.67 420	0.75 429	0.91 457	0.52 378	1.03 327	0.57 360	0.54 510	0.37 495	0.95 530	0.52 515	0.71 514	0.57 506

SPS-STEREO	1.07 495	1.13 487	2.88 484	0.65 498	0.69 507	0.99 482	0.68 484	1.05 496	0.87 469	1.36 519	1.23 495	1.46 516	0.94 484	1.87 448	1.72 492	0.66 518	0.61 522	0.58 512	0.57 522	0.65 509	0.77 521
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
raft+_RVC	0.44 199	0.67 346	1.85 259	0.34 296	0.71 509	0.51 150	0.25 204	0.64 191	0.51 178	0.35 136	0.45 187	0.32 143	0.28 182	0.43 143	0.32 216	0.09 69	0.19 416	0.10 128	0.09 108	0.20 270	0.40 481

otaku	1.03 492	1.68 533	2.72 465	0.95 522	0.73 510	1.03 488	0.59 464	0.99 465	0.86 466	0.69 429	1.61 511	0.98 473	0.64 426	1.46 375	1.14 458	0.95 531	0.46 509	0.72 521	0.40 498	1.24 535	0.78 522

WAO-7	1.48 524	1.63 527	2.49 428	0.93 520	0.75 511	1.72 527	1.10 524	1.84 539	1.96 540	1.43 525	2.54 534	1.97 525	1.61 526	3.06 535	2.08 505	0.69 520	0.66 526	0.94 529	0.74 534	0.80 521	0.69 516

anonymity	0.80 459	0.66 345	1.29 95	0.59 487	0.75 511	0.67 371	0.52 440	0.95 436	0.71 383	0.94 485	0.70 412	0.67 359	0.87 474	0.71 283	1.35 473	0.64 517	0.62 523	0.58 512	1.44 552	0.60 507	0.65 514

RAFT+CT+SA	0.50 277	0.86 415	1.82 248	0.37 351	0.75 511	0.54 184	0.34 348	0.77 280	0.63 308	0.38 153	0.55 288	0.34 155	0.29 196	0.68 270	0.27 150	0.09 69	0.07 40	0.11 193	0.51 513	0.29 381	0.41 486

MFMNet_re	0.92 479	1.28 508	2.53 435	0.82 514	0.76 514	0.90 472	0.75 495	0.98 453	1.04 496	1.03 492	1.05 486	0.84 438	0.94 484	0.83 305	0.72 402	0.68 519	0.60 521	0.63 516	0.60 526	0.77 519	0.74 517

HUF	0.59 357	0.65 338	2.46 421	0.45 429	0.77 515	0.34 31	0.24 184	0.46 65	0.39 68	0.31 121	0.28 78	0.25 86	0.19 64	0.67 267	0.18 15	0.12 276	2.03 556	0.08 29	0.06 9	0.31 400	1.59 553

SQANet	0.80 459	1.58 525	2.53 435	0.76 506	0.83 516	0.76 424	0.36 363	0.83 332	0.64 316	0.63 397	0.69 402	0.73 394	0.51 373	1.21 347	0.53 341	0.77 526	0.29 477	0.59 514	0.29 451	0.86 523	0.61 510

Ntro	1.00 489	1.68 533	2.80 479	0.95 522	0.85 517	1.06 490	0.53 444	0.98 453	0.90 478	0.62 388	0.76 431	0.93 462	0.66 433	1.66 408	0.98 435	0.99 534	0.45 507	0.75 522	0.40 498	1.19 531	0.75 519

ACVNet-4b	1.93 535	1.85 542	4.10 541	1.07 527	0.86 518	1.15 503	0.53 444	1.06 497	1.12 506	0.64 407	1.09 488	1.99 526	0.70 442	2.20 484	9.86 564	5.62 562	0.41 506	1.03 534	0.55 516	1.86 549	0.85 525

ACVNet_1	1.33 513	1.91 546	4.03 539	1.09 529	0.88 519	1.19 506	0.66 478	1.24 516	1.17 509	0.94 485	0.96 470	3.09 539	1.04 493	2.37 493	1.11 456	1.04 535	0.48 515	1.03 534	0.48 508	1.12 528	0.83 524

EDNetEfficientorigin	8.18 562	0.98 460	145.96 584	0.51 456	0.89 520	0.72 404	0.48 433	0.85 349	1.56 529	2.12 535	1.49 508	1.29 508	1.31 508	1.83 440	2.13 509	0.13 306	0.12 298	0.17 405	0.18 375	0.39 461	0.45 491

DMCA-RVC	0.62 376	0.96 448	2.63 452	0.36 330	0.90 521	0.56 212	0.31 313	0.69 215	0.57 238	0.68 427	0.52 255	0.59 315	0.56 392	1.23 351	0.53 341	0.16 385	0.38 497	0.20 439	0.15 326	0.20 270	0.15 225

RainbowNet	1.15 500	1.78 538	2.72 465	1.12 532	0.91 522	1.06 490	0.76 497	1.16 513	1.13 508	0.75 449	0.97 472	1.09 494	0.80 462	1.60 401	1.21 465	1.17 539	1.26 549	1.01 533	0.57 522	1.13 529	0.88 530

ACVNet_2	1.42 522	1.81 539	3.23 520	1.08 528	0.92 523	1.32 508	0.85 504	1.49 528	1.69 531	1.19 510	1.73 515	2.13 528	1.03 492	2.50 510	1.40 478	0.91 528	0.53 517	1.00 532	0.55 516	2.11 551	0.85 525

SGM_RVC	1.89 534	0.92 430	2.50 432	0.96 524	0.93 524	1.63 522	1.37 537	1.52 530	12.43 562	1.85 532	1.69 514	2.40 532	1.74 530	2.81 531	1.71 491	0.53 508	0.47 512	0.42 504	0.47 507	0.74 515	0.74 517
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AAGNet	0.88 474	0.33 156	1.79 235	0.54 469	0.98 525	0.62 317	0.46 422	0.50 96	0.60 261	0.58 345	0.53 266	0.50 266	0.73 450	1.23 351	7.48 559	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.14 133	0.09 56

EDNetEfficient	1.27 510	0.70 355	4.05 540	0.64 495	0.98 525	0.94 477	1.40 540	0.85 349	1.75 534	2.34 544	1.33 503	1.05 488	2.21 537	1.58 398	4.15 544	0.15 364	0.19 416	0.14 343	0.27 445	0.38 452	0.32 440

WAO-6	1.58 529	1.54 524	2.32 392	1.14 533	1.00 527	2.30 544	1.03 520	1.82 538	2.85 549	1.25 512	2.61 537	2.20 529	1.56 524	2.47 508	1.99 501	0.95 531	0.67 527	1.19 539	0.83 538	1.08 527	0.88 530

MANE	2.90 547	1.14 488	2.96 494	1.03 526	1.01 528	5.01 557	2.45 552	5.36 560	6.88 559	3.58 556	4.76 557	5.99 556	4.99 553	4.23 550	4.61 549	0.56 513	0.67 527	0.44 506	0.78 536	0.51 496	1.03 539

SGM+DAISY	1.83 533	1.43 520	3.81 533	0.87 515	1.01 528	2.38 546	2.53 554	1.36 522	1.75 534	2.92 552	3.22 548	2.65 534	2.93 543	2.22 488	3.10 530	0.72 521	0.69 533	0.63 516	0.62 527	0.77 519	0.98 533

test_for_model	0.64 386	1.60 526	1.82 248	1.23 535	1.02 530	0.53 176	0.23 151	0.75 256	0.50 170	0.57 327	0.29 84	0.25 86	0.20 73	0.26 19	0.22 87	0.76 525	0.31 483	0.08 29	0.07 51	1.68 546	0.50 501

WAO-8	2.80 544	2.14 554	2.89 487	1.91 550	1.04 531	3.98 553	0.96 512	3.26 553	6.17 555	2.15 539	3.37 549	3.31 541	2.41 539	11.84 565	2.03 503	2.05 553	1.86 553	1.54 548	0.92 541	1.22 532	0.87 528

Venus	2.80 544	2.14 554	2.89 487	1.91 550	1.04 531	3.98 553	0.96 512	3.26 553	6.17 555	2.15 539	3.37 549	3.31 541	2.41 539	11.84 565	2.03 503	2.05 553	1.86 553	1.54 548	0.92 541	1.22 532	0.87 528

Dean	1.79 532	1.83 540	3.92 536	1.29 536	1.07 533	1.55 518	1.00 517	1.95 542	2.33 542	1.47 527	4.19 554	4.26 549	1.33 511	2.21 485	1.48 482	1.14 538	0.68 531	1.18 536	0.74 534	1.24 535	0.98 533

IMH-64-1	1.39 519	1.64 529	1.86 267	1.36 537	1.11 534	1.39 511	1.19 530	1.76 535	1.45 524	1.16 502	2.21 527	1.53 518	1.38 514	1.98 465	1.52 483	1.29 541	0.67 527	1.27 540	0.69 531	1.29 537	0.98 533

IMH-64	1.39 519	1.64 529	1.86 267	1.36 537	1.11 534	1.39 511	1.19 530	1.76 535	1.45 524	1.16 502	2.21 527	1.53 518	1.38 514	1.98 465	1.52 483	1.29 541	0.67 527	1.27 540	0.69 531	1.29 537	0.98 533

IMH	2.02 537	2.15 556	2.69 462	1.68 543	1.12 536	1.66 525	0.92 510	2.10 543	1.92 539	1.32 518	2.66 539	2.21 530	1.69 528	5.78 555	1.68 489	5.54 561	0.96 545	1.31 542	0.71 533	1.32 540	0.99 538

TorneroNet-64	2.65 540	1.83 540	3.30 522	1.46 540	1.20 537	3.89 552	0.99 514	3.51 557	6.71 558	2.56 546	4.60 555	4.22 546	3.85 551	3.33 540	3.14 531	1.19 540	0.65 525	1.39 545	0.79 537	3.31 558	1.15 542

JetBlue	1.78 531	1.63 527	3.92 536	0.73 503	1.21 538	4.38 556	3.35 556	1.59 531	1.20 511	1.26 516	1.52 510	2.37 531	1.88 532	3.23 539	3.00 526	0.53 508	0.47 512	0.48 509	0.49 510	1.29 537	0.97 532

edge stereo	0.81 465	0.73 366	3.30 522	0.37 351	1.21 538	0.62 317	0.39 382	0.93 415	0.79 448	0.80 460	0.88 456	1.14 500	0.71 444	2.18 483	0.71 398	0.21 441	0.20 427	0.26 472	0.18 375	0.38 452	0.26 398

TorneroNet	5.50 557	1.92 547	3.16 512	1.47 541	1.25 540	14.07 565	1.06 522	4.90 558	20.99 579	10.17 562	16.48 571	11.88 567	6.93 558	3.34 541	4.20 545	1.30 543	0.69 533	1.45 547	0.86 539	2.61 555	1.20 543

notaker	2.66 541	2.07 550	3.31 524	2.61 557	1.43 541	1.76 529	1.11 525	2.76 549	1.79 536	2.26 542	11.53 566	3.96 544	4.29 552	3.09 536	2.76 524	1.55 548	0.88 543	1.70 553	1.07 547	2.00 550	1.35 547

pmcnn	1.32 512	1.05 476	2.77 475	0.74 505	1.43 541	0.72 404	0.56 456	0.96 441	0.91 479	0.99 489	2.92 544	6.01 557	0.70 442	2.38 496	3.32 535	0.13 306	0.10 225	0.08 29	0.06 9	0.34 422	0.22 343

UNDER WATER-64	2.47 539	1.89 544	4.86 546	1.82 549	1.44 543	3.18 551	1.57 544	2.62 546	5.64 554	2.05 534	2.13 524	4.13 545	3.76 550	2.62 517	3.42 537	1.47 546	0.85 542	1.57 550	1.07 547	1.82 548	1.49 550

UNDER WATER	2.74 542	1.85 542	4.54 545	1.81 548	1.44 543	2.34 545	1.40 540	3.24 552	6.60 557	2.60 547	2.76 540	5.75 555	5.24 555	3.02 534	4.01 542	1.45 545	0.81 540	1.59 551	1.06 546	1.80 547	1.51 551

KSHMR	4.10 553	1.97 549	5.27 549	1.71 545	1.47 545	1.96 534	1.28 533	3.19 551	17.33 573	2.12 535	15.91 569	9.18 562	1.57 525	8.42 562	1.98 500	1.52 547	1.26 549	1.67 552	1.19 549	1.67 545	1.40 549

SDNR	1.22 508	0.80 393	2.71 463	0.33 265	1.48 546	1.98 537	0.23 151	1.93 541	2.44 543	0.89 478	2.52 533	1.36 512	0.51 373	3.65 545	1.93 498	0.30 487	0.31 483	0.22 450	0.16 345	0.33 415	0.36 461

ktn	4.35 554	2.10 551	2.89 487	1.80 547	1.49 547	2.13 541	1.41 542	2.26 544	12.72 563	11.41 565	16.43 570	11.15 565	3.75 549	4.36 552	3.18 532	1.82 551	0.98 547	1.73 554	1.21 550	2.97 557	1.27 545

tt	4.93 556	0.27 90	4.20 542	2.29 554	1.58 548	10.20 563	16.97 568	9.42 566	5.02 553	1.67 530	1.28 498	4.68 551	5.03 554	3.37 543	5.92 554	6.16 563	9.47 570	2.82 559	3.18 560	3.60 559	1.53 552

FACV-RUCA	0.58 349	0.40 212	1.78 215	0.43 408	1.67 549	0.48 126	0.28 268	0.69 215	0.62 296	0.40 161	0.53 266	0.33 149	0.63 424	0.40 129	0.31 205	0.13 306	0.11 272	0.62 515	0.12 243	0.70 513	0.98 533

JetRed	3.29 550	4.93 561	10.17 560	1.45 539	1.72 550	7.44 560	5.05 561	3.06 550	2.12 541	2.41 545	2.39 531	2.99 537	2.37 538	3.51 544	6.44 556	1.32 544	1.90 555	1.37 544	1.23 551	2.21 552	1.76 554

LVE	1.96 536	2.17 557	3.14 510	1.68 543	1.80 551	1.63 522	1.03 520	2.34 545	2.81 548	1.25 512	2.89 542	4.24 548	1.29 505	2.79 529	1.44 480	2.85 557	0.91 544	1.18 536	1.46 553	1.23 534	1.10 541

IGEV-RUCA	2.28 538	0.30 133	1.15 74	0.40 385	1.86 552	2.06 540	1.90 547	1.36 522	1.80 537	3.70 557	3.76 551	5.02 553	8.19 562	2.12 479	1.63 488	0.25 470	0.76 538	2.72 558	1.91 554	2.39 554	2.36 558

MADNet++	2.79 543	2.11 553	2.97 497	2.49 555	2.28 553	2.95 550	2.31 551	2.67 547	2.47 544	3.03 554	3.13 547	2.70 535	2.92 542	4.10 549	4.48 547	2.68 556	2.24 559	3.04 561	2.44 558	2.37 553	2.34 557

FADE	15.89 570	3.00 560	8.70 557	2.11 552	2.94 554	1.19 506	0.91 509	5.00 559	2.49 545	1.25 512	1.19 492	3.05 538	7.02 559	8.02 561	5.31 553	94.83 583	35.90 583	65.83 580	66.18 580	1.66 544	1.30 546

BEATNet-Init1	12.10 565	11.19 566	27.29 579	2.99 559	3.51 555	21.84 578	11.10 564	14.34 571	13.83 568	20.34 574	20.33 576	26.35 582	20.03 573	19.06 576	14.80 571	1.74 550	1.81 552	2.05 556	2.49 559	3.69 560	3.12 560

LE_ROB	4.43 555	1.35 518	9.38 559	2.79 558	3.93 556	2.43 547	3.46 558	2.68 548	11.19 561	11.66 566	4.73 556	5.26 554	10.46 564	4.50 553	9.49 562	0.82 527	0.69 533	1.34 543	0.98 544	0.75 517	0.76 520

HanzoNet	7.64 560	2.86 559	5.05 547	7.01 563	3.97 557	2.18 543	1.34 536	3.37 556	4.05 551	13.17 567	10.58 560	10.73 564	16.52 571	8.45 563	10.51 565	10.48 569	9.72 571	5.59 565	13.46 570	6.84 566	6.83 566

DGSMNet	2.89 546	0.63 327	3.18 515	3.43 560	4.17 558	2.57 548	6.98 563	0.97 449	0.83 461	0.56 316	1.86 518	0.79 420	0.62 421	1.64 406	1.39 476	4.61 560	5.01 563	5.17 564	4.71 563	4.44 562	4.19 562

DispFullNet	1.67 530	2.10 551	5.22 548	1.53 542	8.90 559	0.86 462	0.31 313	0.96 441	0.96 486	1.37 522	1.01 478	1.13 499	1.98 534	1.51 385	0.91 427	0.54 510	0.31 483	1.18 536	0.63 529	1.13 529	0.80 523

USTest	8.10 561	7.17 565	8.96 558	9.25 565	9.05 560	15.27 566	23.78 570	9.96 567	9.47 560	5.94 561	6.75 558	7.80 560	7.48 560	8.83 564	11.21 566	2.21 555	3.56 560	2.86 560	3.20 561	5.02 563	4.16 561

PML	23.15 575	16.83 570	7.78 556	5.49 561	9.93 561	51.13 583	104.50 583	5.76 561	13.62 566	37.30 583	105.93 583	30.86 583	23.50 578	12.07 567	7.87 560	6.30 564	2.12 558	6.32 566	2.43 557	10.44 569	2.90 559

DGTPSM_ROB	8.89 563	5.62 562	12.25 562	5.92 562	11.32 562	8.54 561	24.18 571	6.40 562	13.49 564	5.15 559	11.46 564	6.19 558	10.92 565	7.00 559	13.72 567	4.47 559	7.65 564	3.92 562	7.45 566	4.38 561	7.87 567

DPSMNet_ROB	9.48 564	5.64 563	13.01 566	8.82 564	11.82 563	8.54 561	24.20 572	6.41 563	13.65 567	5.32 560	11.47 565	6.33 559	10.92 565	7.69 560	13.89 568	7.25 568	8.19 566	5.06 563	7.78 567	5.31 564	8.26 568

TCMNet-wrong-test	5.51 558	6.62 564	6.20 553	13.02 570	11.90 564	7.14 559	5.53 562	6.99 564	1.44 523	2.65 548	3.10 546	8.37 561	5.95 557	4.75 554	6.05 555	3.07 558	0.98 547	2.38 557	1.99 555	6.62 565	5.43 564

LRCNet_RVC	13.74 569	19.30 571	12.75 565	19.46 573	12.69 565	1.86 530	0.41 391	12.33 568	1.05 497	15.77 569	18.83 575	12.62 570	8.70 563	12.21 568	9.62 563	22.22 575	8.37 569	25.85 575	24.01 576	19.32 574	17.44 575

DPSM_ROB	12.34 566	11.21 568	12.51 563	12.91 568	12.80 566	19.84 575	28.28 577	14.38 572	14.28 569	10.58 563	11.26 562	12.03 568	11.85 568	13.15 571	15.34 572	7.11 566	8.31 567	6.50 567	7.35 564	8.84 567	8.31 569

DPSM	12.34 566	11.21 568	12.51 563	12.91 568	12.80 566	19.84 575	28.28 577	14.38 572	14.28 569	10.58 563	11.26 562	12.03 568	11.85 568	13.15 571	15.34 572	7.11 566	8.31 567	6.50 567	7.35 564	8.84 567	8.31 569

U	3.37 552	0.17 1	0.91 52	0.26 100	13.79 568	19.19 572	0.15 22	0.41 33	0.31 7	0.17 11	0.18 16	0.27 111	0.15 20	0.21 2	0.16 4	0.09 69	0.06 20	17.88 572	12.81 569	0.10 50	0.08 34

DPSimNet_ROB	17.97 571	20.20 577	24.98 575	17.62 571	15.92 569	21.53 577	21.00 569	13.70 569	15.61 571	23.89 579	14.69 568	22.87 576	24.58 582	12.70 570	14.56 569	18.48 573	12.91 572	20.21 573	12.05 568	17.76 570	14.17 572

ASD4	21.52 573	19.65 572	22.13 571	22.45 575	16.42 570	23.29 579	30.71 579	33.06 583	17.47 574	24.18 580	14.11 567	21.71 575	15.88 570	21.06 578	18.11 574	19.78 574	17.78 576	26.52 576	20.33 574	27.03 576	18.73 576

HaxPig	19.86 572	22.40 578	22.34 572	17.95 572	17.95 571	11.77 564	11.89 565	16.02 574	15.89 572	21.10 575	21.41 577	18.74 574	18.39 572	20.08 577	19.69 575	23.63 579	23.22 577	24.06 574	23.69 575	23.00 575	23.95 578

EKT-Stereo	1.47 523	0.49 267	1.93 298	2.57 556	19.31 572	0.55 197	0.22 120	0.69 215	0.42 96	0.38 153	0.36 137	0.43 209	0.27 167	0.69 276	0.26 142	0.12 276	0.14 334	0.11 193	0.16 345	0.20 270	0.15 225

MEDIAN_ROB	23.96 576	27.05 582	26.39 578	22.16 574	22.13 573	16.12 568	13.97 566	20.24 575	20.05 575	25.50 581	25.31 581	22.96 577	22.63 577	24.39 579	23.24 579	28.20 580	27.23 581	28.62 577	27.75 577	27.50 577	27.76 579

AVERAGE_ROB	26.93 580	30.34 583	29.27 580	25.82 576	25.34 574	19.48 574	15.17 567	23.55 579	23.00 580	28.45 582	27.87 582	26.25 581	25.86 583	26.96 583	25.55 580	31.30 581	30.07 582	31.76 578	30.81 578	30.79 581	30.93 580

CasAABBNet	24.81 577	22.53 579	24.83 574	26.08 577	25.74 575	39.86 580	57.06 582	28.87 580	28.83 582	21.16 577	22.54 579	24.22 578	23.89 580	26.38 580	30.87 582	14.25 570	16.71 574	13.09 569	14.81 572	17.78 571	16.71 573

Selective-RAFT-Error	24.87 578	22.59 580	25.14 576	26.13 578	25.82 576	39.93 581	57.03 581	28.97 581	28.95 583	21.21 578	22.65 580	24.25 579	23.98 581	26.43 581	30.83 581	14.27 571	16.71 574	13.10 570	14.82 573	17.82 572	16.76 574

Anonymous_1	22.91 574	11.20 567	12.13 561	12.75 567	26.28 577	19.43 573	27.92 576	14.08 570	13.61 565	14.96 568	10.58 560	11.26 566	11.19 567	12.55 569	14.57 570	38.28 582	7.88 565	34.96 579	63.99 579	89.57 583	10.94 571

LSM	3.31 551	1.11 483	5.29 550	9.40 566	30.65 578	0.84 456	1.12 526	0.91 398	1.22 512	1.36 519	2.19 526	0.93 462	0.83 466	1.66 408	0.90 426	0.21 441	0.31 483	0.24 464	0.28 448	0.39 461	6.33 565

DLNR_Zeroshot_test	13.43 568	19.94 573	23.55 573	121.61 584	35.03 579	0.46 113	0.15 22	8.02 565	0.35 28	0.28 110	0.37 140	0.26 100	0.17 30	0.76 293	0.29 175	6.42 565	0.26 468	0.09 79	0.38 493	50.13 582	0.18 290

xxxxx1	28.96 581	20.11 574	14.07 568	49.74 580	39.15 580	18.98 569	26.64 573	21.94 576	20.21 576	16.45 570	17.48 572	18.36 571	21.56 574	16.21 573	20.88 576	23.07 576	26.55 578	66.40 581	78.70 581	30.27 578	32.51 581

tt_ll	28.96 581	20.11 574	14.07 568	49.74 580	39.15 580	18.98 569	26.64 573	21.94 576	20.21 576	16.45 570	17.48 572	18.36 571	21.56 574	16.21 573	20.88 576	23.07 576	26.55 578	66.40 581	78.70 581	30.27 578	32.51 581

ff	28.96 581	20.11 574	14.07 568	49.74 580	39.15 580	18.98 569	26.64 573	21.94 576	20.21 576	16.45 570	17.48 572	18.36 571	21.56 574	16.21 573	20.88 576	23.07 576	26.55 578	66.40 581	78.70 581	30.27 578	32.51 581

LSM0	26.58 579	22.63 581	25.88 577	30.13 579	52.21 583	39.94 582	56.74 580	28.97 581	28.72 581	21.14 576	22.26 578	24.43 580	23.88 579	26.54 582	30.87 582	14.32 572	16.55 573	13.12 571	14.71 571	17.92 573	20.60 577

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

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

Low-res two-view benchmark