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

StereoAnything_RVC	0.35 114	1.25 508	1.82 248	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 22	0.43 47	0.37 52	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 64	0.46 173	0.14 1	0.11 224	0.09 184	0.08 29	0.05 1	0.76 524	0.18 291

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

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

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_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

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

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

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

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

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

castereo++	0.28 55	0.43 230	0.93 55	0.28 141	0.17 110	0.53 176	0.21 99	0.55 142	0.45 125	0.17 11	0.26 67	0.32 143	0.17 30	0.33 76	0.16 4	0.09 69	0.08 114	0.09 79	0.29 457	0.13 110	0.06 1

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

U	3.37 558	0.17 1	0.91 52	0.26 100	13.79 574	19.19 578	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	17.88 578	12.81 575	0.10 50	0.08 34

IGEV-Stereo+	0.29 64	0.29 121	0.86 47	0.25 70	0.34 388	0.30 15	0.14 14	0.32 5	0.53 204	0.18 16	0.12 8	0.18 37	0.19 64	0.49 199	0.17 14	0.09 69	0.08 114	0.08 29	0.20 411	0.46 493	0.59 515

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

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

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

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

SCV_C0	0.33 95	0.43 230	1.42 122	0.25 70	0.16 82	0.35 36	0.20 80	0.68 212	0.44 110	0.24 66	0.27 71	0.29 127	0.20 73	0.58 233	0.18 15	0.09 69	0.08 114	0.08 29	0.30 466	0.26 362	0.17 271

HUF	0.59 357	0.65 338	2.46 422	0.45 435	0.77 521	0.34 31	0.24 184	0.46 65	0.39 68	0.31 121	0.28 78	0.25 86	0.19 64	0.67 267	0.18 15	0.12 277	2.03 562	0.08 29	0.06 9	0.31 402	1.59 559

CAS++	0.31 82	0.33 156	1.43 123	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 80	0.78 295	0.41 87	0.30 117	0.30 96	0.21 53	0.16 23	0.33 76	0.18 15	0.15 368	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.15 150	0.11 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	0.33 95	0.24 64	1.44 125	0.28 141	0.35 401	0.47 118	0.21 99	0.43 47	0.28 4	0.26 98	0.25 60	0.22 55	0.38 259	0.30 50	0.18 15	0.09 69	0.35 497	0.09 79	0.36 496	0.23 314	0.25 393

Selective-IGEV	0.29 64	0.23 51	1.28 94	0.27 116	0.30 341	0.35 36	0.20 80	0.56 149	0.38 57	0.21 33	0.30 96	0.22 55	0.18 47	0.37 110	0.18 15	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 330	0.16 186	0.29 423

SCV	0.35 114	0.59 304	1.37 111	0.34 297	0.22 228	0.28 9	0.23 151	0.72 230	0.35 28	0.19 20	0.30 96	0.24 76	0.20 73	0.64 253	0.19 27	0.11 224	0.08 114	0.09 79	0.29 457	0.34 426	0.29 423

AIO_rvc	0.41 164	0.64 331	1.29 95	0.58 489	0.39 429	0.37 45	0.24 184	0.50 96	0.43 106	0.28 110	0.23 44	0.25 86	0.16 23	0.99 321	0.19 27	0.10 161	0.16 381	0.08 29	0.11 206	0.25 342	0.85 531

AIO_test	0.39 151	0.37 188	1.19 78	0.73 509	0.67 510	0.35 36	0.25 204	0.47 77	0.34 22	0.34 134	0.22 38	0.33 149	0.17 30	1.31 357	0.19 27	0.11 224	0.15 364	0.08 29	0.21 417	0.15 150	0.23 372

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

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

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

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

ACVNet-DCA	0.42 183	0.64 331	2.07 339	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.76 269	0.52 185	0.31 121	0.38 149	0.24 76	0.38 259	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 193

xx1	0.46 227	0.64 331	2.07 339	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.74 245	1.01 496	0.31 121	0.38 149	0.46 242	0.36 238	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.12 249	0.12 244	0.12 80	0.14 193

cc1	0.47 242	0.64 331	2.07 339	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.74 245	1.01 496	0.31 121	0.38 149	0.24 76	0.38 259	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.11 193	0.09 108	0.25 342	0.40 487

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

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

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	0.88 475	0.53 275	0.63 355	0.66 351	0.39 273	0.63 251	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.15 373	0.13 277	0.25 342	0.36 467

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

tt1	0.44 199	0.64 331	1.83 254	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.74 245	0.88 475	0.31 121	0.37 140	0.25 86	0.35 232	0.63 251	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.11 193	0.09 108	0.25 342	0.36 467

CASnet	0.28 55	0.31 144	1.20 82	0.28 141	0.11 1	0.47 118	0.19 61	0.44 55	0.44 110	0.38 153	0.31 107	0.23 63	0.17 30	0.29 42	0.19 27	0.10 161	0.06 20	0.15 373	0.12 244	0.16 186	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.34 103	0.53 281	1.47 132	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.49 90	0.40 78	0.25 84	0.24 53	0.22 55	0.24 119	0.55 226	0.19 27	0.09 69	0.11 273	0.10 128	0.18 381	0.24 329	0.29 423

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	0.35 459

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

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

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

IGEV-Stereo	0.34 103	0.54 286	1.47 132	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.49 90	0.40 78	0.25 84	0.24 53	0.22 55	0.24 119	0.54 222	0.19 27	0.09 69	0.10 226	0.10 128	0.18 381	0.24 329	0.29 423
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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

3.25w_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

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

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

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

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	0.68 537	0.09 79	0.07 51	0.34 426	0.21 334

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

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

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

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	0.38 499	0.19 255	0.31 441

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

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	0.35 488	0.26 362	0.18 291

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	0.34 485	0.21 284	0.16 253

MGS-Stereo	0.32 88	0.34 169	1.70 175	0.25 70	0.14 32	0.40 61	0.22 120	0.38 18	0.43 106	0.24 66	0.51 242	0.25 86	0.18 47	0.31 57	0.20 49	0.09 69	0.08 114	0.09 79	0.08 77	0.47 494	0.08 34

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	0.17 399	0.09 79	0.07 51	0.21 284	0.11 104

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

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

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

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

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

2.75w_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

3.75w	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

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

castereo	0.30 74	0.44 241	0.81 42	0.24 52	0.29 330	0.41 68	0.27 251	0.72 230	0.45 125	0.22 43	0.30 96	0.24 76	0.31 212	0.25 11	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.31 472	0.12 80	0.09 56

mms	0.27 48	0.26 84	0.91 52	0.25 70	0.18 144	0.32 24	0.23 151	0.37 15	0.31 7	0.21 33	0.30 96	0.23 63	0.17 30	0.46 173	0.21 68	0.08 31	0.10 226	0.10 128	0.08 77	0.22 301	0.47 500

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

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

MSKI-zero shot	0.46 227	0.38 198	2.47 427	0.27 116	0.43 454	0.56 212	0.20 80	0.77 280	0.43 106	0.60 369	0.51 242	0.44 220	0.17 30	0.68 270	0.21 68	0.09 69	0.29 483	0.09 79	0.32 478	0.14 133	0.10 80

HH	0.49 266	0.49 267	2.78 481	0.50 457	0.41 445	0.38 54	0.23 151	0.72 230	0.38 57	0.63 398	0.48 213	0.87 453	0.41 292	0.64 253	0.21 68	0.09 69	0.17 399	0.10 128	0.09 108	0.16 186	0.12 141

HanStereo	0.49 266	0.49 267	2.78 481	0.50 457	0.41 445	0.38 54	0.23 151	0.72 230	0.38 57	0.63 398	0.48 213	0.87 453	0.41 292	0.64 253	0.21 68	0.09 69	0.17 399	0.10 128	0.09 108	0.16 186	0.12 141

LoS_RVC	0.29 64	0.33 156	1.19 78	0.25 70	0.34 388	0.43 84	0.22 120	0.42 39	0.32 11	0.22 43	0.33 120	0.23 63	0.24 119	0.31 57	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 441

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

CES	0.30 74	0.27 90	1.09 67	0.23 36	0.50 476	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	0.49 504

XX-Stereo	0.55 330	0.54 286	3.50 535	0.48 453	0.39 429	0.54 184	0.17 38	0.89 384	0.40 78	0.44 186	0.65 380	0.85 445	0.19 64	0.77 297	0.21 68	0.10 161	0.14 339	0.10 128	0.32 478	0.17 208	0.14 193

CREStereo	0.28 55	0.30 133	1.33 103	0.19 1	0.13 20	0.55 197	0.17 38	0.48 84	0.46 134	0.27 105	0.33 120	0.24 76	0.21 84	0.31 57	0.21 68	0.11 224	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
asda	0.22 28	0.25 69	0.70 33	0.21 7	0.16 82	0.43 84	0.16 31	0.44 55	0.35 28	0.22 43	0.20 22	0.14 13	0.20 73	0.25 11	0.22 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

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

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

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

MM-Stereo_test1	0.41 164	0.39 207	2.29 390	0.38 371	0.26 294	0.44 90	0.28 268	0.63 188	0.51 178	0.40 161	0.32 112	0.26 100	0.26 149	0.46 173	0.22 87	0.09 69	0.21 442	0.10 128	0.09 108	0.39 467	0.15 226

test_for_model	0.64 386	1.60 531	1.82 248	1.23 541	1.02 536	0.53 176	0.23 151	0.75 256	0.50 170	0.57 328	0.29 84	0.25 86	0.20 73	0.26 19	0.22 87	0.76 531	0.31 489	0.08 29	0.07 51	1.68 552	0.50 507

testlalala2	0.44 199	0.28 111	2.59 451	0.64 501	0.56 491	0.57 230	0.20 80	0.78 295	0.52 185	0.40 161	0.39 157	0.45 229	0.21 84	0.27 23	0.22 87	0.09 69	0.10 226	0.08 29	0.29 457	0.12 80	0.10 80

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 277	0.33 156	0.93 55	0.26 100	0.22 228	0.46 113	0.20 80	1.10 509	1.34 524	3.16 561	0.32 112	0.22 55	0.20 73	0.30 50	0.22 87	0.10 161	0.09 184	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.19 307

testlalala	0.36 121	0.30 133	1.77 210	0.28 141	0.33 380	0.60 277	0.22 120	0.55 142	0.51 178	0.55 306	0.35 131	0.31 135	0.20 73	0.26 19	0.22 87	0.10 161	0.13 319	0.09 79	0.24 431	0.08 18	0.07 7

RAFT_CTSACE	0.46 227	0.76 372	2.07 339	0.35 313	0.30 341	0.54 184	0.30 300	0.61 178	0.48 154	0.49 236	0.76 432	0.55 287	0.36 238	0.58 233	0.22 87	0.08 31	0.13 319	0.11 193	0.10 144	0.41 475	0.08 34

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	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.13 277	0.38 458	0.35 459

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	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.13 277	0.38 458	0.35 459

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

GREAT-IGEV	0.37 127	0.28 111	1.48 135	0.25 70	0.38 426	0.46 113	0.18 52	0.33 6	0.34 22	0.15 4	0.29 84	0.15 25	0.17 30	0.36 101	0.23 99	0.07 20	0.76 544	0.07 1	0.26 446	0.21 284	1.03 545

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS	0.35 114	0.25 69	1.30 98	0.79 515	0.34 388	0.51 150	0.23 151	0.46 65	0.39 68	0.22 43	0.31 107	0.20 45	0.17 30	0.28 30	0.23 99	0.73 528	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 474

LoS	0.31 82	0.30 133	1.52 144	0.23 36	0.13 20	0.54 184	0.20 80	0.48 84	0.49 160	0.25 84	0.28 78	0.37 165	0.24 119	0.38 118	0.23 99	0.10 161	0.08 114	0.08 29	0.05 1	0.15 150	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
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	2.10 529	0.42 205	0.26 149	0.35 92	0.23 99	0.09 69	0.14 339	0.10 128	0.32 478	0.16 186	0.15 226

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

GMOStereo	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.28 141	0.36 409	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 328	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 503	0.13 308	0.11 206	0.34 426	0.11 104

error version	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.28 141	0.36 409	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 328	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 503	0.13 308	0.11 206	0.34 426	0.11 104

test-v	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.28 141	0.36 409	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 328	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 503	0.13 308	0.11 206	0.34 426	0.11 104

AnonymousM	0.37 127	0.44 241	1.50 141	0.25 70	0.15 55	0.52 169	0.23 151	0.60 176	0.42 96	0.42 175	0.32 112	0.30 132	0.25 135	0.34 86	0.23 99	0.11 224	0.09 184	0.71 526	0.36 496	0.12 80	0.07 7

test-2	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.28 141	0.36 409	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 328	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 503	0.13 308	0.11 206	0.34 426	0.11 104

PMTNet	0.31 82	0.35 176	1.30 98	0.20 4	0.14 32	0.57 230	0.25 204	0.46 65	0.42 96	0.27 105	0.32 112	0.27 111	0.24 119	0.39 124	0.23 99	0.43 506	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 234	0.07 7

R-Stereo Train	0.36 121	0.21 20	1.70 175	0.29 171	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.78 295	0.36 45	0.57 328	0.67 385	0.33 149	0.24 119	0.32 66	0.23 99	0.10 161	0.08 114	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 141

RAFT-Stereo	0.36 121	0.21 20	1.70 175	0.29 171	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.78 295	0.36 45	0.57 328	0.67 385	0.33 149	0.24 119	0.32 66	0.23 99	0.10 161	0.08 114	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 141
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
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

tg	0.37 127	0.55 295	1.35 107	0.28 141	0.16 82	0.57 230	0.18 52	0.57 152	0.49 160	0.37 145	0.44 183	0.38 172	0.24 119	0.46 173	0.24 121	0.09 69	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.43 483	0.36 467

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

model_zeroshot	0.44 199	0.68 348	1.97 324	0.28 141	0.18 144	0.69 391	0.21 99	0.63 188	0.40 78	1.00 495	0.34 126	0.42 205	0.20 73	0.69 276	0.24 121	0.10 161	0.22 448	0.10 128	0.22 425	0.12 80	0.10 80

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

gcap-zeroshot	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.31 215	0.32 367	0.69 391	0.21 99	0.74 245	0.52 185	0.43 180	0.35 131	0.62 327	0.24 119	0.41 132	0.24 121	0.09 69	0.16 381	0.09 79	0.31 472	0.08 18	0.09 56

MoCha-V2	0.36 121	0.32 150	1.41 118	0.36 332	0.31 359	0.35 36	0.19 61	0.57 152	0.39 68	0.30 117	0.32 112	0.28 120	0.27 167	0.47 184	0.24 121	0.08 31	0.56 525	0.08 29	0.38 499	0.18 234	0.12 141

AE-Stereo	0.42 183	0.29 121	1.65 162	0.43 414	0.47 471	0.56 212	0.23 151	0.86 360	0.46 134	0.31 121	0.41 166	0.43 209	0.24 119	0.34 86	0.24 121	0.09 69	0.48 521	0.11 193	0.45 512	0.22 301	0.19 307

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

KYRaft	0.48 248	0.29 121	1.75 195	0.33 266	0.21 203	0.75 423	0.44 414	0.58 158	0.57 238	0.64 408	0.93 469	0.53 277	0.72 452	0.60 245	0.24 121	0.10 161	0.07 40	0.12 249	0.14 305	0.12 80	0.54 508

s12784h	0.36 121	0.28 111	1.58 152	0.23 36	0.11 1	0.62 318	0.24 184	0.79 311	0.64 316	0.44 186	0.52 255	0.28 120	0.26 149	0.50 205	0.24 121	0.11 224	0.06 20	0.09 79	0.06 9	0.16 186	0.06 1

XX-TBD	0.34 103	0.77 381	1.75 195	0.34 297	0.13 20	0.51 150	0.17 38	0.43 47	0.50 170	0.37 145	0.49 230	0.23 63	0.18 47	0.28 30	0.24 121	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

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

water-stereo	0.24 39	0.17 1	0.88 49	0.24 52	0.14 32	0.37 45	0.17 38	0.43 47	0.32 11	0.26 98	0.35 131	0.26 100	0.24 119	0.22 3	0.25 134	0.09 69	0.09 184	0.09 79	0.08 77	0.10 50	0.10 80

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

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

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

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	0.13 307	0.09 184	0.11 193	0.11 206	0.13 110	0.14 193

TRStereo	0.53 313	0.76 372	2.38 406	0.42 409	0.29 330	0.69 391	0.23 151	1.81 543	0.55 223	0.36 141	0.32 112	0.47 250	0.40 281	0.46 173	0.25 134	0.12 277	0.11 273	0.11 193	0.41 507	0.13 110	0.32 446

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

CFNet-RSSM	0.41 164	0.32 150	2.20 371	0.27 116	0.44 455	0.52 169	0.19 61	0.76 269	0.48 154	0.43 180	0.36 137	0.54 283	0.26 149	0.33 76	0.25 134	0.09 69	0.08 114	0.09 79	0.38 499	0.10 50	0.09 56

EKT-Stereo	1.47 529	0.49 267	1.93 298	2.57 562	19.31 578	0.55 197	0.22 120	0.69 215	0.42 96	0.38 153	0.36 137	0.43 209	0.27 167	0.69 276	0.26 142	0.12 277	0.14 339	0.11 193	0.16 350	0.20 270	0.15 226

CroCo-Stereo Lap2	0.33 95	0.61 310	1.47 132	0.32 244	0.38 426	0.23 4	0.22 120	0.58 158	0.46 134	0.22 43	0.27 71	0.29 127	0.23 108	0.32 66	0.26 142	0.09 69	0.09 184	0.10 128	0.08 77	0.21 284	0.14 193

LCNet	0.54 318	0.37 188	1.78 215	0.92 525	0.22 228	0.96 483	0.30 300	0.59 166	0.58 249	0.51 256	0.55 288	0.41 192	0.76 462	0.84 307	0.26 142	0.09 69	0.06 20	0.12 249	0.18 381	0.98 531	0.39 483

GrayStereo	0.66 399	0.19 7	1.76 201	0.90 523	0.23 248	0.62 318	1.42 549	0.62 182	0.60 261	0.72 443	0.78 436	0.56 299	3.07 552	0.60 245	0.26 142	0.09 69	0.08 114	0.10 128	0.21 417	0.11 69	0.18 291

CroCo-Stereo	0.30 74	0.45 249	1.08 65	0.31 215	0.17 110	0.19 2	0.21 99	0.73 241	0.50 170	0.21 33	0.24 53	0.55 287	0.22 93	0.27 23	0.26 142	0.09 69	0.08 114	0.08 29	0.07 51	0.12 80	0.09 56
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.37 127	0.53 281	1.41 118	0.28 141	0.15 55	0.52 169	0.20 80	0.54 138	0.46 134	0.37 145	0.43 172	0.41 192	0.23 108	0.36 101	0.26 142	0.09 69	0.15 364	0.12 249	0.11 206	0.41 475	0.37 474

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	0.30 466	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
Gwc-CoAtRS	0.38 136	0.33 156	1.92 295	0.27 116	0.41 445	0.48 126	0.19 61	0.59 166	0.46 134	0.43 180	0.39 157	0.57 305	0.26 149	0.32 66	0.26 142	0.09 69	0.09 184	0.09 79	0.31 472	0.11 69	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	0.09 184	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

IGEV++	0.34 103	0.43 230	1.32 101	0.31 215	0.14 32	0.32 24	0.21 99	0.70 222	0.34 22	0.22 43	0.28 78	0.22 55	0.27 167	0.35 92	0.27 150	0.09 69	0.39 509	0.08 29	0.15 330	0.25 342	0.45 497

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

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

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

Selective-RAFT	0.35 114	0.26 84	1.48 135	0.31 215	0.15 55	0.61 298	0.19 61	0.60 176	0.54 216	0.28 110	0.29 84	0.40 186	0.33 222	0.50 205	0.27 150	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.35 488	0.19 255	0.08 34

raft_robust	0.55 330	0.84 408	1.73 185	0.28 141	0.54 486	0.53 176	0.25 204	0.88 378	0.75 425	0.48 224	0.46 195	0.76 413	0.75 461	1.46 376	0.27 150	0.09 69	0.10 226	0.10 128	0.30 466	0.26 362	0.16 253

RAFT+CT+SA	0.50 277	0.86 415	1.82 248	0.37 355	0.75 517	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	0.51 519	0.29 383	0.41 492

GMM-Stereo	0.50 277	0.23 51	2.41 411	0.54 475	0.24 261	0.77 435	0.46 425	0.59 166	0.57 238	0.58 346	0.73 423	0.47 250	0.43 319	0.68 270	0.27 150	0.10 161	0.06 20	0.13 308	0.13 277	0.14 133	0.44 496

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

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

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

plain	0.37 127	0.47 261	2.15 361	0.27 116	0.19 176	0.33 27	0.20 80	0.58 158	0.46 134	0.23 59	0.37 140	0.23 63	0.25 135	0.45 164	0.28 160	0.11 224	0.08 114	0.13 308	0.09 108	0.42 481	0.12 141

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	0.14 339	0.11 193	0.10 144	0.26 362	0.26 403

testlalala_base	0.46 227	0.30 133	1.82 248	0.34 297	0.27 308	0.55 197	0.21 99	0.85 350	0.32 11	0.32 130	0.39 157	0.31 135	0.23 108	0.30 50	0.28 160	0.95 537	0.30 487	0.09 79	0.21 417	1.03 532	0.18 291

Sa-1000	0.51 294	0.72 361	1.90 286	0.31 215	0.60 503	0.60 277	0.31 313	0.94 427	0.71 383	0.52 265	0.83 446	0.42 205	0.33 222	0.68 270	0.28 160	0.10 161	0.09 184	0.13 308	0.29 457	0.29 383	0.10 80

Patchmatch Stereo++	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 421	0.16 82	0.61 298	0.27 251	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.54 222	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 421	0.17 110	0.60 277	0.29 292	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.47 184	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

ROB_FTStereo_v2	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 421	0.17 110	0.61 298	0.28 268	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.47 184	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

ROB_FTStereo	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 421	0.17 110	0.61 298	0.26 226	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.49 199	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

HUI-Stereo	0.38 136	0.27 90	1.79 235	0.44 421	0.17 110	0.61 298	0.28 268	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.45 164	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

iGMRVC	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 421	0.17 110	0.61 298	0.27 251	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.55 226	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

iRAFT	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 421	0.16 82	0.61 298	0.27 251	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.54 222	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

RAFT-IKP	0.38 136	0.27 90	1.79 235	0.44 421	0.16 82	0.60 277	0.28 268	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.50 205	0.28 160	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

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

MM-Stereo_test3	0.40 157	0.58 302	1.75 195	0.36 332	0.30 341	0.45 95	0.30 300	0.72 230	0.59 256	0.31 121	0.43 172	0.32 143	0.23 108	0.35 92	0.29 175	0.10 161	0.20 433	0.10 128	0.08 77	0.40 472	0.11 104

MM-Stereo_test2	0.38 136	0.28 111	2.46 422	0.43 414	0.15 55	0.50 141	0.25 204	0.47 77	0.38 57	0.33 132	0.26 67	0.23 63	0.22 93	0.34 86	0.29 175	0.08 31	0.09 184	0.09 79	0.10 144	0.36 443	0.22 348

AIO-test2	0.49 266	1.15 495	1.96 319	0.42 409	0.37 420	0.50 141	0.23 151	0.79 311	0.70 373	0.33 132	0.53 266	0.27 111	0.22 93	0.67 267	0.29 175	0.73 528	0.08 114	0.13 308	0.17 368	0.17 208	0.18 291

AIO-test1	0.45 217	0.87 418	2.27 386	0.33 266	0.33 380	0.50 141	0.22 120	0.74 245	0.66 344	0.29 114	0.41 166	0.29 127	0.22 93	0.73 286	0.29 175	0.09 69	0.08 114	0.12 249	0.14 305	0.30 394	0.22 348

UGAM-zero	0.63 382	0.39 207	2.49 430	0.30 188	0.49 474	0.67 373	0.19 61	0.91 401	0.45 125	0.77 459	0.45 187	1.16 509	0.82 470	2.05 476	0.29 175	0.09 69	0.15 364	0.09 79	0.44 511	0.11 69	0.22 348

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

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 371	0.61 310	3.35 532	0.33 266	0.58 496	0.66 367	0.20 80	0.98 458	0.55 223	0.73 447	0.52 255	0.99 482	0.65 433	0.58 233	0.29 175	0.10 161	0.16 381	0.10 128	0.41 507	0.29 383	0.20 323

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

DLNR_Zeroshot_test	13.43 574	19.94 579	23.55 579	121.61 590	35.03 585	0.46 113	0.15 22	8.02 571	0.35 28	0.28 110	0.37 140	0.26 100	0.17 30	0.76 293	0.29 175	6.42 571	0.26 474	0.09 79	0.38 499	50.13 588	0.18 291

RAFT-Test	0.44 199	0.38 198	2.01 328	0.27 116	0.44 455	0.64 346	0.37 371	0.72 230	0.57 238	0.45 196	0.48 213	0.65 344	0.24 119	0.35 92	0.29 175	0.09 69	0.11 273	0.09 79	0.38 499	0.10 50	0.11 104

TestStereo1	0.49 266	0.81 398	1.85 259	0.39 381	0.57 494	0.56 212	0.34 348	0.75 256	0.69 364	0.44 186	0.63 355	0.35 159	0.42 309	0.64 253	0.29 175	0.10 161	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.33 419	0.26 403

DisPM	0.43 189	0.33 156	1.78 215	0.57 487	0.18 144	0.59 265	0.63 481	0.53 127	0.61 278	0.60 369	0.53 266	0.38 172	0.26 149	0.75 290	0.29 175	0.12 277	0.07 40	0.12 249	0.11 206	0.11 69	0.14 193

SA-5K	0.49 266	0.81 398	1.85 259	0.39 381	0.57 494	0.56 212	0.34 348	0.75 256	0.69 364	0.44 186	0.63 355	0.35 159	0.42 309	0.64 253	0.29 175	0.10 161	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.33 419	0.26 403

SA	0.50 277	0.75 371	1.95 310	0.31 215	0.61 505	0.57 230	0.31 313	0.91 401	0.73 408	0.42 175	0.62 343	0.38 172	0.47 353	0.68 270	0.29 175	0.09 69	0.09 184	0.13 308	0.32 478	0.30 394	0.10 80

IPLGR	0.54 318	0.56 298	2.68 463	0.36 332	0.18 144	0.62 318	0.54 453	1.02 490	0.64 316	0.73 447	0.46 195	0.47 250	0.45 331	1.12 339	0.29 175	0.09 69	0.08 114	0.11 193	0.09 108	0.19 255	0.12 141

FTStereo	0.76 450	0.18 5	2.35 401	0.71 508	0.21 203	0.73 413	1.79 552	0.57 152	0.53 204	1.07 501	1.63 519	1.29 514	2.13 541	0.75 290	0.29 175	0.19 431	0.08 114	0.12 249	0.11 206	0.11 69	0.40 487

SST-Stereo	0.52 307	0.20 12	1.76 201	0.62 499	0.53 484	0.62 318	0.66 484	0.55 142	0.61 278	0.58 346	0.53 266	0.52 275	0.60 411	1.59 402	0.29 175	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.16 186	0.10 80

GMStereo	0.38 136	0.99 465	1.91 292	0.27 116	0.16 82	0.39 56	0.23 151	0.47 77	0.62 296	0.38 153	0.34 126	0.25 86	0.25 135	0.39 124	0.29 175	0.14 349	0.08 114	0.10 128	0.12 244	0.15 150	0.11 104
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_0105_3	0.39 151	0.47 261	1.46 128	0.33 266	0.19 176	0.45 95	0.35 356	0.69 215	0.65 329	0.37 145	0.37 140	0.40 186	0.31 212	0.44 152	0.30 193	0.18 416	0.17 399	0.17 411	0.18 381	0.15 150	0.15 226

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

1test111	0.44 199	0.64 331	2.07 339	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.76 269	0.52 185	0.31 121	0.38 149	0.24 76	0.38 259	0.96 318	0.30 193	0.10 161	0.24 459	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 193

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

CASS	0.39 151	0.30 133	1.61 159	0.32 244	0.17 110	0.53 176	0.24 184	0.70 222	0.49 160	0.59 360	0.54 278	0.40 186	0.40 281	0.41 132	0.30 193	0.17 405	0.10 226	0.14 344	0.11 206	0.18 234	0.17 271
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.38 136	0.21 20	1.34 106	0.28 141	0.15 55	0.45 95	0.26 226	0.76 269	0.52 185	0.39 159	0.41 166	0.46 242	0.36 238	0.96 318	0.30 193	0.11 224	0.14 339	0.12 249	0.12 244	0.12 80	0.14 193

test_5	0.51 294	0.87 418	1.99 325	0.37 355	0.65 509	0.58 248	0.35 356	0.78 295	0.62 296	0.48 224	0.55 288	0.45 229	0.40 281	0.72 285	0.30 193	0.09 69	0.07 40	0.12 249	0.12 244	0.33 419	0.38 477

UDGNet	0.44 199	1.02 474	1.74 189	0.35 313	0.19 176	0.58 248	0.23 151	0.49 90	0.66 344	0.41 170	0.38 149	0.34 155	0.29 196	0.53 218	0.30 193	0.24 471	0.10 226	0.37 505	0.19 401	0.27 372	0.15 226

raftrobust	0.38 136	0.68 348	1.54 146	0.32 244	0.46 469	0.52 169	0.21 99	0.56 149	0.42 96	0.52 265	0.35 131	0.31 135	0.33 222	0.37 110	0.30 193	0.10 161	0.11 273	0.08 29	0.07 51	0.21 284	0.19 307

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	0.10 226	0.09 79	0.09 108	0.35 437	0.10 80

DIP-Stereo	0.37 127	0.34 169	1.50 141	0.27 116	0.18 144	0.63 335	0.17 38	0.92 410	0.53 204	0.49 236	0.48 213	0.30 132	0.30 204	0.39 124	0.30 193	0.10 161	0.08 114	0.10 128	0.08 77	0.15 150	0.12 141
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.46 227	0.44 241	2.28 388	0.26 100	0.20 190	0.55 197	0.21 99	0.75 256	0.64 316	0.48 224	0.55 288	0.68 367	0.56 393	0.46 173	0.30 193	0.11 224	0.10 226	0.13 308	0.10 144	0.18 234	0.15 226

FACV-RUCA	0.58 349	0.40 212	1.78 215	0.43 414	1.67 555	0.48 126	0.28 268	0.69 215	0.62 296	0.40 161	0.53 266	0.33 149	0.63 428	0.40 129	0.31 205	0.13 307	0.11 273	0.62 521	0.12 244	0.70 519	0.98 539

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

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

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

anonymousa	0.48 248	0.46 252	2.44 419	0.29 171	0.34 388	0.61 298	0.25 204	0.66 199	0.54 216	0.53 275	0.77 435	0.73 396	0.46 345	0.33 76	0.31 205	0.10 161	0.09 184	0.12 249	0.29 457	0.10 50	0.19 307

MIPNet	0.83 472	0.81 398	2.40 410	0.61 498	0.18 144	1.48 520	1.39 545	1.60 538	0.74 412	1.94 539	0.85 453	0.73 396	1.68 533	0.87 313	0.31 205	0.09 69	0.08 114	0.11 193	0.32 478	0.25 342	0.12 141

PSM-AAD	0.63 382	0.22 35	1.77 210	0.37 355	0.23 248	0.86 466	1.17 535	0.59 166	0.60 261	0.64 408	0.71 416	0.68 367	2.93 549	0.65 263	0.31 205	0.09 69	0.07 40	0.17 411	0.15 330	0.13 110	0.33 453

CRE-IMP	0.41 164	0.22 35	1.76 201	0.48 453	0.17 110	0.79 444	0.69 492	0.52 118	0.52 185	0.47 206	0.42 170	0.45 229	0.26 149	0.41 132	0.31 205	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.09 108	0.17 208	0.23 372

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

AFF-stereo	0.44 199	0.96 449	1.78 215	0.31 215	0.15 55	0.50 141	0.21 99	0.64 191	0.63 308	0.47 206	0.64 371	0.49 263	0.34 230	0.46 173	0.31 205	0.08 31	0.09 184	0.10 128	0.10 144	0.37 451	0.10 80

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

4D-IteraStereo	0.44 199	0.96 449	2.63 456	0.27 116	0.30 341	0.45 95	0.25 204	0.52 118	0.50 170	0.40 161	0.31 107	0.40 186	0.19 64	0.35 92	0.32 216	0.09 69	0.06 20	0.12 249	0.11 206	0.19 255	0.30 433

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

BUS	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.30 188	0.21 203	0.91 478	0.23 151	1.00 478	0.61 278	0.63 398	0.53 266	0.66 351	0.30 204	0.43 143	0.32 216	0.13 307	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 80	0.11 104

NINENet	0.50 277	0.33 156	1.69 171	0.55 482	0.25 279	0.91 478	0.23 151	0.98 458	0.71 383	0.53 275	0.55 288	0.66 351	0.30 204	1.22 349	0.32 216	0.15 368	0.13 319	0.16 392	0.11 206	0.16 186	0.13 175

PFNet+	0.45 217	0.37 188	1.86 267	0.46 440	0.18 144	0.58 248	0.77 504	0.52 118	0.64 316	0.56 317	0.48 213	0.39 178	0.26 149	0.93 315	0.32 216	0.13 307	0.09 184	0.14 344	0.13 277	0.12 80	0.15 226

NRIStereo	0.46 227	0.25 69	1.77 210	0.47 445	0.16 82	0.95 482	0.74 500	0.51 104	0.56 234	0.48 224	0.39 157	0.59 315	0.29 196	0.77 297	0.32 216	0.11 224	0.13 319	0.11 193	0.09 108	0.21 284	0.24 384

RAFT	0.45 217	0.92 431	1.59 153	0.34 297	0.19 176	0.46 113	0.35 356	0.65 197	0.49 160	0.49 236	0.49 230	0.70 384	0.40 281	0.47 184	0.32 216	0.11 224	0.16 381	0.14 344	0.13 277	0.51 502	0.13 175

raft+_RVC	0.44 199	0.67 346	1.85 259	0.34 297	0.71 515	0.51 150	0.25 204	0.64 191	0.51 178	0.35 136	0.45 187	0.32 143	0.28 182	0.43 143	0.32 216	0.09 69	0.19 422	0.10 128	0.09 108	0.20 270	0.40 487

ARAFT	0.60 363	1.23 505	3.10 512	0.28 141	0.16 82	0.64 346	0.36 363	0.90 390	0.67 353	0.61 378	0.49 230	0.55 287	0.31 212	1.24 354	0.32 216	0.10 161	0.08 114	0.14 344	0.13 277	0.37 451	0.21 334

DN-CSS_ROB	0.48 248	1.23 505	1.99 325	0.39 381	0.22 228	0.56 212	0.19 61	0.75 256	0.61 278	0.45 196	0.62 343	0.41 192	0.31 212	0.70 281	0.32 216	0.11 224	0.08 114	0.14 344	0.13 277	0.36 443	0.12 141

GCST	0.72 432	1.10 484	2.15 361	1.11 537	0.59 498	0.62 318	0.19 61	0.75 256	0.53 204	0.56 317	0.63 355	0.47 250	0.31 212	1.11 336	0.33 226	0.75 530	0.45 513	0.84 529	0.64 536	0.69 518	0.54 508

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

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	0.12 249	0.14 305	0.32 410	0.12 141

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

test_4	0.40 157	0.37 188	2.01 328	0.29 171	0.21 203	0.50 141	0.28 268	0.47 77	0.39 68	0.42 175	0.76 432	0.38 172	0.22 93	0.52 212	0.33 226	0.08 31	0.07 40	0.11 193	0.15 330	0.28 378	0.07 7

DeepStereo_RVC	0.44 199	0.28 111	1.92 295	0.49 455	0.17 110	0.60 277	0.59 469	0.50 96	0.52 185	0.49 236	0.45 187	0.39 178	0.86 478	0.45 164	0.33 226	0.11 224	0.08 114	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.19 307

Prome-Stereo	0.49 266	0.30 133	1.76 201	0.60 497	0.23 248	0.63 335	0.42 396	0.62 182	0.60 261	0.59 360	1.03 485	0.43 209	0.72 452	0.60 245	0.33 226	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 108	0.11 69	0.43 494

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

LL-Strereo2	0.41 164	0.90 429	1.83 254	0.44 421	0.24 261	0.54 184	0.27 251	0.58 158	0.45 125	0.41 170	0.33 120	0.44 220	0.21 84	0.44 152	0.34 233	0.09 69	0.08 114	0.16 392	0.14 305	0.17 208	0.17 271

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

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	0.54 288	0.47 201	0.31 135	0.65 433	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 348

rafts_anoy	0.43 189	0.89 425	1.96 319	0.32 244	0.30 341	0.48 126	0.24 184	0.62 182	0.49 160	0.37 145	0.38 149	0.33 149	0.30 204	0.51 208	0.34 233	0.10 161	0.39 509	0.13 308	0.15 330	0.17 208	0.15 226

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	0.53 523	0.09 79	0.08 77	0.25 342	0.34 457

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	0.54 288	0.47 201	0.31 135	0.65 433	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 348

cscssc	0.43 189	0.77 381	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.75 425	0.54 288	0.47 201	0.31 135	0.65 433	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 348

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

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

iResNetv2_ROB	0.59 357	1.43 523	2.96 498	0.40 391	0.22 228	0.58 248	0.28 268	0.91 401	0.73 408	0.57 328	0.63 355	0.60 321	0.41 292	0.74 289	0.35 241	0.11 224	0.08 114	0.10 128	0.07 51	0.43 483	0.17 271

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

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

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

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

StereoVision	0.45 217	0.72 361	1.94 307	0.33 266	0.32 367	0.47 118	0.26 226	0.68 212	0.57 238	0.32 130	0.89 461	0.45 229	0.27 167	0.49 199	0.36 244	0.13 307	0.15 364	0.16 392	0.15 330	0.19 255	0.13 175

IPLG	0.69 416	0.84 408	2.43 417	0.35 313	0.21 203	1.65 530	0.61 475	1.36 528	0.58 249	1.39 529	0.51 242	0.37 165	0.87 479	1.41 369	0.36 244	0.09 69	0.07 40	0.14 344	0.12 244	0.32 410	0.11 104

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 55	0.28 111	1.09 67	0.33 266	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 158	0.42 96	0.19 20	0.19 19	0.17 32	0.26 149	0.38 118	0.37 250	0.09 69	0.08 114	0.08 29	0.25 439	0.10 50	0.06 1

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

hknet	0.47 242	0.29 121	1.70 175	0.30 188	0.24 261	0.76 427	0.31 313	1.00 478	0.64 316	0.63 398	0.53 266	0.80 426	0.38 259	0.77 297	0.37 250	0.11 224	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 80	0.11 104

ICVP	0.46 227	0.29 121	2.41 411	0.33 266	0.22 228	0.59 265	0.55 456	0.75 256	0.50 170	0.44 186	0.60 331	0.49 263	0.35 232	0.53 218	0.37 250	0.16 389	0.16 381	0.14 344	0.11 206	0.15 150	0.15 226
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.64 386	0.49 267	4.41 550	0.32 244	0.27 308	0.60 277	0.25 204	0.97 454	0.88 475	0.59 360	0.70 412	0.63 330	0.55 389	0.66 266	0.37 250	0.17 405	0.15 364	0.15 373	0.14 305	0.21 284	0.23 372

RALAANet	0.43 189	0.98 461	1.90 286	0.32 244	0.23 248	0.48 126	0.19 61	0.67 208	0.53 204	0.48 224	0.45 187	0.39 178	0.30 204	0.48 189	0.37 250	0.10 161	0.08 114	0.11 193	0.14 305	0.27 372	0.10 80

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

rvit_105_1	0.44 199	0.54 286	1.46 128	0.36 332	0.24 261	0.51 150	0.45 422	0.75 256	0.74 412	0.45 196	0.44 183	0.44 220	0.36 238	0.62 248	0.38 257	0.20 441	0.18 410	0.18 431	0.22 425	0.18 234	0.18 291

DualNet (step1)	0.59 357	0.62 316	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 385	0.31 313	0.93 418	0.66 344	0.57 328	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.11 336	0.38 257	0.61 520	0.14 339	0.87 530	0.56 525	0.25 342	0.23 372

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

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

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

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	0.54 288	0.48 213	0.31 135	0.76 462	0.37 110	0.38 257	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 110	0.23 372

BSDual-CNN	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.30 188	0.21 203	0.76 427	0.31 313	1.00 478	0.61 278	0.63 398	0.53 266	0.63 330	0.37 252	0.43 143	0.38 257	0.13 307	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 80	0.11 104

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

GANet-ADL	0.44 199	0.41 218	2.31 392	0.33 266	0.20 190	0.57 230	0.25 204	0.75 256	0.54 216	0.42 175	0.59 316	0.56 299	0.30 204	0.40 129	0.38 257	0.14 349	0.11 273	0.09 79	0.08 77	0.22 301	0.17 271

111	0.48 248	1.09 483	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.59 265	0.26 226	0.83 332	0.78 444	0.48 224	0.52 255	0.56 299	0.38 259	0.49 199	0.38 257	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.23 314	0.35 459

UCFNet_RVC	0.48 248	0.82 402	1.85 259	0.30 188	0.27 308	0.64 346	0.26 226	0.74 245	0.55 223	0.48 224	0.53 266	0.63 330	0.41 292	0.88 314	0.38 257	0.15 368	0.10 226	0.17 411	0.17 368	0.18 234	0.15 226

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	0.57 328	0.59 316	0.65 344	0.45 331	0.45 164	0.39 268	0.08 31	0.09 184	0.10 128	0.11 206	0.20 270	0.10 80

CoSv	0.41 164	0.63 327	1.72 182	0.27 116	0.21 203	0.45 95	0.19 61	0.55 142	0.41 87	0.57 328	0.59 316	0.65 344	0.45 331	0.45 164	0.39 268	0.08 31	0.09 184	0.10 128	0.11 206	0.20 270	0.10 80

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	0.78 418	0.37 252	2.58 521	0.39 268	0.10 161	0.08 114	0.17 411	0.14 305	0.42 481	0.17 271

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

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

ACRE	0.56 338	1.14 491	2.77 479	0.76 512	0.28 322	0.60 277	0.56 461	0.76 269	0.58 249	0.55 306	0.62 343	0.41 192	0.29 196	0.44 152	0.39 268	0.11 224	0.19 422	0.13 308	0.14 305	0.36 443	0.18 291

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	0.54 288	0.48 213	0.31 135	0.41 292	0.36 101	0.39 268	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 110	0.23 372

AdaStereo	0.44 199	0.38 198	1.79 235	0.34 297	0.20 190	0.57 230	0.28 268	0.92 410	0.69 364	0.52 265	0.55 288	0.61 323	0.33 222	0.48 189	0.39 268	0.17 405	0.08 114	0.17 411	0.11 206	0.18 234	0.12 141
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
Anonymous_2	0.74 444	0.32 150	1.65 162	0.33 266	0.30 341	0.67 373	0.32 336	0.69 215	0.46 134	0.48 224	0.41 166	0.84 441	0.58 404	0.51 208	0.40 276	0.32 496	0.38 503	1.43 552	3.69 568	0.80 527	0.27 410

CIPLG	0.56 338	1.19 501	2.46 422	0.80 516	0.31 359	0.61 298	0.57 465	0.76 269	0.57 238	0.56 317	0.63 355	0.41 192	0.30 204	0.45 164	0.40 276	0.11 224	0.20 433	0.13 308	0.13 277	0.35 437	0.19 307

dd	0.42 183	0.96 449	1.77 210	0.31 215	0.17 110	0.57 230	0.26 226	0.49 90	0.68 355	0.41 170	0.40 162	0.34 155	0.27 167	0.45 164	0.40 276	0.17 405	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.21 284	0.12 141

IPLGR_C	0.58 349	1.25 508	2.72 469	0.80 516	0.31 359	0.60 277	0.61 475	0.76 269	0.58 249	0.56 317	0.62 343	0.41 192	0.31 212	0.43 143	0.40 276	0.11 224	0.22 448	0.13 308	0.15 330	0.35 437	0.19 307

DeepPruner_ROB	0.50 277	0.70 355	1.94 307	0.29 171	0.26 294	0.63 335	0.31 313	0.80 315	0.48 154	0.61 378	0.55 288	0.66 351	0.38 259	0.98 320	0.40 276	0.19 431	0.14 339	0.14 344	0.14 305	0.23 314	0.17 271

iResNet_ROB	0.50 277	1.15 495	1.73 185	0.31 215	0.21 203	0.58 248	0.22 120	0.95 440	0.82 458	0.58 346	0.62 343	0.57 305	0.39 273	0.84 307	0.40 276	0.11 224	0.08 114	0.09 79	0.06 9	0.21 284	0.13 175

AACVNet	0.54 318	0.78 389	1.73 185	0.36 332	0.21 203	0.57 230	0.25 204	0.71 225	0.51 178	0.55 306	0.59 316	0.64 339	0.41 292	2.13 485	0.41 282	0.14 349	0.11 273	0.14 344	0.11 206	0.33 419	0.15 226

HSM-Net_RVC	0.67 404	0.34 169	2.23 380	0.26 100	0.19 176	0.67 373	0.29 292	1.26 524	0.69 364	0.72 443	0.70 412	0.78 418	0.42 309	3.77 553	0.41 282	0.13 307	0.09 184	0.10 128	0.09 108	0.12 80	0.11 104
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DCVSM-stereo	0.49 266	0.29 121	2.49 430	0.29 171	0.22 228	0.53 176	0.52 445	0.58 158	0.49 160	0.69 430	0.46 195	0.79 423	0.48 362	0.53 218	0.42 284	0.13 307	0.14 339	0.15 373	0.12 244	0.20 270	0.20 323

SACVNet	0.60 363	0.74 369	1.90 286	0.37 355	0.28 322	0.64 346	0.37 371	0.86 360	0.61 278	0.65 415	0.62 343	0.69 374	0.44 327	2.08 480	0.42 284	0.18 416	0.14 339	0.16 392	0.15 330	0.38 458	0.24 384

LMCR-Stereo	0.52 307	0.71 357	2.39 408	0.40 391	0.21 203	0.74 417	0.31 313	1.02 490	0.64 316	0.61 378	0.63 355	0.39 178	0.51 374	0.62 248	0.42 284	0.19 431	0.09 184	0.12 249	0.09 108	0.23 314	0.12 141

PSMNet-RSSM	0.53 313	0.82 402	1.78 215	0.31 215	0.25 279	0.58 248	0.28 268	0.84 343	0.60 261	0.50 243	0.61 338	0.67 360	0.43 319	1.68 413	0.42 284	0.15 368	0.10 226	0.14 344	0.16 350	0.15 150	0.13 175

CFNet-ft	0.51 294	0.76 372	1.79 235	0.28 141	0.30 341	0.63 335	0.28 268	0.66 199	0.55 223	0.45 196	0.57 307	0.74 402	0.41 292	1.46 376	0.42 284	0.14 349	0.10 226	0.28 483	0.13 277	0.18 234	0.14 193

STTStereo	0.51 294	0.69 352	2.14 360	0.36 332	0.30 341	0.61 298	0.32 336	0.77 280	0.60 261	0.60 369	0.54 278	0.67 360	0.43 319	0.86 310	0.42 284	0.16 389	0.15 364	0.17 411	0.20 411	0.16 186	0.15 226

CFNet_RVC	0.51 294	0.76 372	1.79 235	0.28 141	0.30 341	0.63 335	0.28 268	0.66 199	0.55 223	0.45 196	0.57 307	0.74 402	0.41 292	1.46 376	0.42 284	0.14 349	0.10 226	0.28 483	0.13 277	0.18 234	0.14 193

CVANet_RVC	0.65 395	0.80 393	2.13 355	0.36 332	0.26 294	0.62 318	0.42 396	0.84 343	0.72 393	0.69 430	0.68 393	0.68 367	0.52 379	2.64 524	0.42 284	0.19 431	0.12 299	0.22 456	0.17 368	0.37 451	0.15 226

HSM	0.62 376	0.76 372	1.72 182	0.30 188	0.29 330	0.64 346	0.28 268	0.94 427	0.62 296	0.58 346	0.57 307	1.40 520	0.64 431	2.59 522	0.42 284	0.11 224	0.08 114	0.10 128	0.08 77	0.14 133	0.11 104

G2L-Stereo_test	0.55 330	0.97 457	1.89 281	0.33 266	0.24 261	0.75 423	0.38 378	0.79 311	0.60 261	0.60 369	0.54 278	0.74 402	0.39 273	1.56 392	0.43 293	0.10 161	0.08 114	0.08 29	0.08 77	0.28 378	0.13 175

PSMNet-RUCA	0.58 349	0.82 402	1.89 281	0.59 493	0.56 491	0.64 346	0.36 363	0.84 343	0.69 364	0.51 256	0.68 393	0.53 277	0.43 319	0.56 229	0.43 293	0.34 500	0.18 410	0.44 512	0.29 457	0.48 495	0.30 433

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

cf-r	0.53 313	0.81 398	2.15 361	0.33 266	0.28 322	0.60 277	0.28 268	0.78 295	0.64 316	0.51 256	0.60 331	0.75 408	0.40 281	1.32 358	0.43 293	0.13 307	0.09 184	0.11 193	0.12 244	0.15 150	0.14 193

GANet-RSSM	0.55 330	0.73 366	1.90 286	0.36 332	0.26 294	0.59 265	0.27 251	0.78 295	0.52 185	0.47 206	0.57 307	0.63 330	0.45 331	1.92 465	0.43 293	0.14 349	0.10 226	0.25 475	0.11 206	0.34 426	0.14 193

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 330	0.92 431	2.36 404	0.38 371	0.37 420	0.60 277	0.28 268	0.82 326	0.62 296	0.62 389	0.55 288	0.72 391	0.45 331	1.00 323	0.43 293	0.15 368	0.11 273	0.14 344	0.14 305	0.15 150	0.16 253
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ISRNet	0.47 242	0.44 241	1.55 148	0.37 355	0.31 359	0.49 133	0.19 61	0.75 256	0.66 344	0.63 398	0.71 416	0.67 360	0.39 273	0.58 233	0.44 299	0.23 463	0.16 381	0.21 453	0.20 411	0.21 284	0.25 393

HBP-ISP	0.76 450	1.30 513	3.19 522	0.35 313	0.26 294	0.85 464	0.54 453	1.03 497	0.72 393	0.80 464	0.69 402	0.68 367	0.83 471	2.04 475	0.44 299	0.23 463	0.24 459	0.29 490	0.25 439	0.28 378	0.24 384

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

NOSS_ROB	0.64 386	0.65 338	1.62 160	0.46 440	0.25 279	0.67 373	0.30 300	0.93 418	0.77 439	0.59 360	0.57 307	0.77 415	0.38 259	2.78 534	0.44 299	0.23 463	0.24 459	0.28 483	0.26 446	0.27 372	0.39 483

FADNet	0.64 386	1.22 504	2.06 337	0.32 244	0.30 341	0.66 367	0.29 292	0.88 378	0.72 393	0.44 186	0.48 213	0.66 351	0.57 398	1.84 447	0.45 303	0.46 511	0.20 433	0.17 411	0.19 401	0.59 510	0.24 384

LL-Strereo	0.72 432	1.29 512	2.49 430	0.36 332	0.45 463	0.55 197	0.32 336	0.93 418	0.71 383	0.67 421	0.58 313	0.85 445	0.79 466	2.67 528	0.46 304	0.10 161	0.18 410	0.14 344	0.12 244	0.40 472	0.42 493

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

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

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

DAS	0.56 338	0.35 176	1.55 148	0.33 266	0.34 388	0.50 141	0.42 396	0.83 332	0.74 412	0.83 474	0.68 393	0.56 299	0.48 362	2.40 505	0.46 304	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.09 108	0.18 234	0.15 226

SepStereo	0.52 307	0.35 176	1.55 148	0.33 266	0.34 388	0.50 141	0.42 396	0.83 332	0.74 412	0.83 474	0.68 393	0.56 299	0.48 362	1.56 392	0.46 304	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.09 108	0.18 234	0.15 226

GwcNet-ADL	0.50 277	0.74 369	2.90 495	0.31 215	0.20 190	0.58 248	0.29 292	0.87 369	0.64 316	0.47 206	0.47 201	0.56 299	0.33 222	0.46 173	0.46 304	0.13 307	0.12 299	0.09 79	0.09 108	0.14 133	0.21 334

GEStereo_RVC	0.54 318	0.87 418	1.95 310	0.47 445	0.25 279	0.62 318	0.37 371	1.00 478	0.74 412	0.53 275	0.54 278	0.59 315	0.44 327	1.10 333	0.46 304	0.15 368	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.26 362	0.19 307

psm_up	0.57 344	0.61 310	1.83 254	0.35 313	0.30 341	0.64 346	0.37 371	0.90 390	0.68 355	0.59 360	0.55 288	0.68 367	0.54 384	1.91 461	0.46 304	0.16 389	0.15 364	0.16 392	0.15 330	0.23 314	0.13 175

G2L-ROB	0.51 294	0.95 446	1.96 319	0.29 171	0.22 228	0.59 265	0.28 268	0.76 269	0.57 238	0.55 306	0.45 187	0.70 384	0.32 218	1.38 364	0.47 313	0.11 224	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.20 270	0.13 175

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

DDVS	0.62 376	0.40 212	1.40 117	2.21 559	0.35 401	0.87 470	1.00 523	0.69 215	0.50 170	0.53 275	0.56 299	0.90 461	0.37 252	1.22 349	0.47 313	0.15 368	0.14 339	0.14 344	0.12 244	0.19 255	0.22 348

iRaft-Stereo_5w	0.54 318	1.01 471	2.08 344	0.27 116	0.21 203	0.49 133	0.28 268	0.73 241	0.58 249	0.40 161	0.61 338	0.62 327	0.46 345	1.78 429	0.47 313	0.09 69	0.07 40	0.11 193	0.10 144	0.39 467	0.12 141

dad	0.51 294	1.01 471	1.74 189	0.29 171	0.19 176	0.60 277	0.26 226	0.52 118	0.75 425	0.63 398	0.63 355	0.63 330	0.33 222	0.85 309	0.47 313	0.27 485	0.15 364	0.40 508	0.18 381	0.22 301	0.14 193

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

CRFU-Net	0.56 338	0.38 198	1.86 267	0.46 440	0.26 294	0.82 455	0.36 363	0.90 390	0.49 160	0.62 389	0.59 316	0.78 418	1.35 518	1.00 323	0.48 319	0.15 368	0.14 339	0.17 411	0.10 144	0.19 255	0.14 193

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 454	1.04 476	2.06 337	0.94 527	0.35 401	0.89 475	0.40 386	0.85 350	0.63 308	0.55 306	0.63 355	0.75 408	0.38 259	2.38 501	0.48 319	1.10 543	0.31 489	0.36 501	0.21 417	0.53 506	0.55 511

CFNet	0.58 349	0.96 449	1.78 215	0.33 266	0.25 279	0.63 335	0.22 120	0.88 378	0.75 425	0.46 204	0.59 316	0.58 312	0.40 281	2.29 494	0.48 319	0.12 277	0.09 184	0.15 373	0.14 305	0.30 394	0.15 226

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

PS-NSSS	0.63 382	1.00 467	1.81 242	0.30 188	0.31 359	0.63 335	0.34 348	0.98 458	0.69 364	0.54 288	0.74 426	0.51 269	0.41 292	2.43 510	0.48 319	0.24 471	0.17 399	0.27 479	0.18 381	0.27 372	0.21 334

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

tta	0.50 277	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 390	0.72 393	0.56 317	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 450	0.49 324	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.14 133	0.11 104

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	0.12 299	0.13 308	0.16 350	0.24 329	0.19 307

FADNet-RVC-Resample	0.67 404	1.16 500	3.16 518	0.37 355	0.29 330	0.62 318	0.38 378	0.86 360	0.63 308	0.51 256	0.50 238	0.57 305	0.45 331	1.57 396	0.49 324	0.24 471	0.32 495	0.23 463	0.19 401	0.27 372	0.62 517

MLCV	0.48 248	0.89 425	1.85 259	0.29 171	0.14 32	0.59 265	0.23 151	0.72 230	0.59 256	0.66 417	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

xyz-stereo	3.02 555	0.29 121	30.64 587	0.23 36	0.12 6	15.52 573	0.24 184	0.51 104	0.47 151	0.59 360	7.99 565	0.64 339	0.47 353	1.39 365	0.50 329	0.09 69	0.07 40	0.34 498	0.07 51	0.13 110	0.08 34

G2L-Stereo	0.55 330	0.85 412	2.18 368	0.31 215	0.27 308	0.59 265	0.27 251	0.77 280	0.55 223	0.54 288	0.52 255	0.71 388	0.36 238	1.75 425	0.50 329	0.13 307	0.11 273	0.13 308	0.11 206	0.29 383	0.15 226

GwcNet-RSSM	0.57 344	0.94 439	2.13 355	0.32 244	0.25 279	0.60 277	0.30 300	0.80 315	0.66 344	0.52 265	0.64 371	0.71 388	0.40 281	1.79 433	0.50 329	0.13 307	0.09 184	0.12 249	0.12 244	0.21 284	0.15 226

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

TDLM	0.67 404	0.92 431	1.76 201	0.37 355	0.24 261	0.66 367	0.56 461	0.82 326	0.74 412	1.16 508	0.62 343	0.61 323	0.48 362	2.70 530	0.50 329	0.20 441	0.11 273	0.35 499	0.14 305	0.32 410	0.16 253

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

RAFT + AFF	0.64 386	1.20 502	1.95 310	0.34 297	0.33 380	0.67 373	0.52 445	0.99 470	0.74 412	0.53 275	0.58 313	0.57 305	0.80 467	1.76 426	0.51 334	0.12 277	0.27 480	0.15 373	0.14 305	0.43 483	0.29 423

CC-Net-ROB	0.85 475	1.15 495	2.13 355	0.88 522	0.38 426	0.88 474	0.44 414	1.06 503	0.79 449	0.58 346	0.69 402	0.65 344	0.50 372	2.74 533	0.51 334	0.93 535	0.39 509	0.87 530	0.29 457	0.54 507	0.54 508

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

rrr	0.46 227	0.34 169	3.08 509	0.27 116	0.16 82	0.45 95	0.28 268	1.09 508	0.51 178	0.24 66	0.21 27	0.26 100	0.25 135	0.64 253	0.52 337	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.29 457	0.16 186	0.25 393

UPFNet	0.46 227	0.28 111	1.73 185	0.33 266	0.32 367	0.65 360	0.38 378	0.83 332	0.59 256	0.57 328	0.52 255	0.61 323	0.40 281	0.75 290	0.52 337	0.13 307	0.12 299	0.13 308	0.12 244	0.15 150	0.11 104

iResNet	0.51 294	0.76 372	2.59 451	0.41 398	0.17 110	0.64 346	0.27 251	0.82 326	0.70 373	0.57 328	0.64 371	0.43 209	0.36 238	0.70 281	0.52 337	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.21 284	0.13 175

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

DFGA-Net	0.51 294	1.06 479	1.75 195	0.30 188	0.24 261	0.54 184	0.22 120	0.63 188	0.60 261	0.48 224	0.51 242	0.35 159	0.27 167	1.82 441	0.53 341	0.10 161	0.08 114	0.12 249	0.12 244	0.37 451	0.15 226

SQANet	0.80 462	1.58 530	2.53 437	0.76 512	0.83 522	0.76 427	0.36 363	0.83 332	0.64 316	0.63 398	0.69 402	0.73 396	0.51 374	1.21 347	0.53 341	0.77 532	0.29 483	0.59 520	0.29 457	0.86 529	0.61 516

RAFT_R40	0.50 277	0.21 20	1.76 201	0.50 457	0.40 438	0.61 298	0.53 449	0.56 149	0.60 261	0.56 317	0.54 278	0.55 287	0.51 374	1.57 396	0.53 341	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.16 186	0.09 56

DMCA-RVC	0.62 376	0.96 449	2.63 456	0.36 332	0.90 527	0.56 212	0.31 313	0.69 215	0.57 238	0.68 428	0.52 255	0.59 315	0.56 393	1.23 351	0.53 341	0.16 389	0.38 503	0.20 445	0.15 330	0.20 270	0.15 226

stereogan	0.69 416	0.51 275	2.44 419	0.39 381	0.39 429	1.01 490	0.41 392	0.94 427	0.92 485	0.73 447	0.85 453	1.15 507	0.69 445	1.57 396	0.53 341	0.19 431	0.18 410	0.20 445	0.16 350	0.36 443	0.24 384

HITNet	0.46 227	0.92 431	2.09 345	0.33 266	0.14 32	0.55 197	0.22 120	0.83 332	0.56 234	0.51 256	0.49 230	0.48 261	0.37 252	0.48 189	0.54 347	0.09 69	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.23 314	0.09 56
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
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

MyStereo8	0.54 318	0.80 393	2.76 477	0.32 244	0.33 380	0.71 400	0.20 80	0.87 369	0.57 238	0.51 256	0.59 316	0.50 266	0.33 222	0.68 270	0.55 348	0.10 161	0.29 483	0.10 128	0.13 277	0.21 284	0.34 457

ac_64	0.55 330	0.46 252	1.92 295	0.36 332	0.34 388	0.63 335	0.31 313	0.82 326	0.61 278	0.55 306	0.51 242	0.89 459	0.48 362	1.83 442	0.55 348	0.14 349	0.11 273	0.12 249	0.12 244	0.18 234	0.12 141

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

HGLStereo	0.54 318	0.69 352	2.00 327	0.35 313	0.40 438	0.66 367	0.30 300	0.83 332	0.62 296	0.57 328	0.69 402	0.69 374	0.54 384	1.07 330	0.55 348	0.13 307	0.13 319	0.13 308	0.11 206	0.19 255	0.17 271

hitnet-ft	0.67 404	0.80 393	1.90 286	0.28 141	0.22 228	0.69 391	0.36 363	0.85 350	0.65 329	0.56 317	0.84 449	1.03 489	0.95 493	2.32 496	0.55 348	0.23 463	0.14 339	0.41 509	0.13 277	0.24 329	0.17 271

FADNet-RVC	0.61 371	1.26 510	2.12 353	0.33 266	0.26 294	0.59 265	0.29 292	0.86 360	0.62 296	0.45 196	0.50 238	0.62 327	0.46 345	1.73 421	0.55 348	0.17 405	0.20 433	0.17 411	0.18 381	0.59 510	0.28 417

GANetREF_RVC	0.75 447	1.15 495	2.46 422	0.47 445	0.26 294	0.83 458	0.61 475	0.97 454	0.89 479	0.62 389	0.61 338	0.72 391	0.59 407	2.42 507	0.55 348	0.32 496	0.25 472	0.36 501	0.24 431	0.39 467	0.31 441
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
coex_refinement	0.58 349	0.94 439	1.87 272	0.38 371	0.25 279	0.64 346	0.34 348	0.83 332	0.65 329	0.60 369	0.63 355	0.81 429	0.48 362	1.85 449	0.56 356	0.13 307	0.09 184	0.10 128	0.10 144	0.16 186	0.16 253

ADLNet2	0.68 411	0.84 408	3.19 522	0.33 266	0.36 409	0.64 346	0.37 371	0.89 384	0.79 449	0.54 288	0.65 380	0.93 468	0.48 362	2.07 479	0.56 356	0.13 307	0.11 273	0.11 193	0.11 206	0.33 419	0.18 291

test_xeample3	0.46 227	0.34 169	2.99 503	0.37 355	0.16 82	0.49 133	0.33 344	1.06 503	0.44 110	0.25 84	0.23 44	0.24 76	0.25 135	0.49 199	0.56 356	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.40 504	0.17 208	0.26 403

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

DDUNet	0.77 454	1.12 486	1.88 274	0.76 512	0.69 513	0.84 460	0.43 403	0.85 350	0.65 329	0.67 421	0.75 429	0.91 463	0.52 379	1.03 327	0.57 360	0.54 516	0.37 501	0.95 536	0.52 521	0.71 520	0.57 512

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

delet	0.52 307	0.54 286	1.62 160	0.31 215	0.35 401	0.74 417	0.46 425	0.85 350	0.74 412	0.55 306	0.60 331	0.67 360	0.50 372	1.12 339	0.57 360	0.11 224	0.11 273	0.13 308	0.14 305	0.16 186	0.12 141

FAT-Stereo	0.70 420	0.54 286	2.88 488	0.36 332	0.29 330	0.62 318	0.54 453	0.97 454	0.87 471	0.76 455	0.92 465	0.94 472	0.80 467	1.84 447	0.57 360	0.18 416	0.19 422	0.17 411	0.16 350	0.22 301	0.25 393

NCCL2	0.65 395	0.94 439	1.96 319	0.43 414	0.30 341	0.71 400	0.68 490	0.84 343	0.65 329	0.70 436	0.60 331	0.86 451	0.54 384	1.56 392	0.57 360	0.20 441	0.16 381	0.67 524	0.25 439	0.22 301	0.24 384

AASNet	0.56 338	1.03 475	2.34 398	0.37 355	0.33 380	0.65 360	0.29 292	0.96 445	0.73 408	0.54 288	0.60 331	0.55 287	0.38 259	0.59 239	0.58 365	0.14 349	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.43 483	0.24 384

ETE_ROB	0.60 363	0.71 357	1.55 148	0.37 355	0.25 279	0.69 391	0.51 442	1.47 532	0.70 373	0.80 464	0.69 402	0.85 445	0.49 369	1.36 362	0.58 365	0.16 389	0.13 319	0.19 437	0.16 350	0.21 284	0.23 372

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

StereoDRNet-Refined	0.50 277	0.41 218	1.50 141	0.33 266	0.21 203	0.68 385	0.26 226	0.81 319	0.68 355	0.67 421	0.68 393	0.73 396	0.42 309	1.10 333	0.59 367	0.11 224	0.08 114	0.14 344	0.14 305	0.25 342	0.21 334
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SMoEStereo_RVC	0.29 64	0.26 84	1.03 61	0.25 70	0.14 32	0.46 113	0.22 120	0.36 12	0.38 57	0.23 59	0.23 44	0.21 53	0.18 47	0.45 164	0.60 369	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.20 270	0.20 323

FINET	0.65 395	0.95 446	3.06 508	0.35 313	0.40 438	0.58 248	0.48 437	0.92 410	1.10 508	0.57 328	0.68 393	0.47 250	0.44 327	1.15 344	0.60 369	0.23 463	0.21 442	0.17 411	0.15 330	0.26 362	0.25 393

DLCB_ROB	0.54 318	0.55 295	1.49 138	0.36 332	0.25 279	0.65 360	0.36 363	0.80 315	0.70 373	0.72 443	0.69 402	0.83 436	0.46 345	1.53 389	0.60 369	0.13 307	0.12 299	0.14 344	0.14 305	0.14 133	0.13 175

Syn2CoEx	0.70 420	1.07 482	2.74 475	0.43 414	0.30 341	0.64 346	0.42 396	0.99 470	0.78 444	0.62 389	0.78 436	0.74 402	0.72 452	1.92 465	0.61 372	0.20 441	0.17 399	0.19 437	0.15 330	0.29 383	0.22 348

BEATNet_4x	0.47 242	0.73 366	1.91 292	0.33 266	0.15 55	0.56 212	0.25 204	0.85 350	0.58 249	0.54 288	0.51 242	0.57 305	0.42 309	0.57 230	0.61 372	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.09 108	0.20 270	0.16 253

Wz-Net-LNSev	0.59 357	0.96 449	2.47 427	0.34 297	0.37 420	0.79 444	0.44 414	0.86 360	0.77 439	0.61 378	0.67 385	0.79 423	0.56 393	0.64 253	0.62 374	0.15 368	0.14 339	0.12 249	0.12 244	0.18 234	0.19 307

CBMV	0.71 429	0.76 372	2.64 458	0.33 266	0.20 190	0.78 440	0.79 505	0.98 458	0.78 444	0.85 479	0.71 416	0.86 451	1.10 505	1.46 376	0.62 374	0.18 416	0.20 433	0.21 453	0.19 401	0.25 342	0.33 453
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TCMNet	0.66 399	0.85 412	2.55 448	0.50 457	0.52 483	0.72 406	0.39 383	0.87 369	0.72 393	0.58 346	0.68 393	0.63 330	0.46 345	1.70 416	0.63 376	0.18 416	0.18 410	0.23 463	0.18 381	0.38 458	0.27 410

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 127	1.34 520	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	0.55 518	0.06 20	0.11 193	0.13 277	0.25 342	0.49 504

acv_ft	0.48 248	0.44 241	1.76 201	0.32 244	0.41 445	0.63 335	0.28 268	0.81 319	0.68 355	0.61 378	0.59 316	0.69 374	0.45 331	0.44 152	0.63 376	0.11 224	0.09 184	0.10 128	0.09 108	0.41 475	0.10 80

DSFCA	0.54 318	0.35 176	1.41 118	0.28 141	0.28 322	0.79 444	0.88 512	0.76 269	0.70 373	0.72 443	0.66 382	0.67 360	0.57 398	1.17 345	0.63 376	0.16 389	0.14 339	0.13 308	0.14 305	0.16 186	0.13 175

Nwc_Net	0.68 411	0.83 406	2.53 437	0.41 398	0.39 429	0.77 435	0.38 378	1.01 487	0.70 373	0.60 369	0.99 478	0.98 479	0.68 443	1.41 369	0.63 376	0.23 463	0.15 364	0.23 463	0.25 439	0.23 314	0.18 291

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

ADLNet	0.60 363	0.71 357	1.95 310	0.35 313	0.34 388	0.67 373	0.34 348	0.90 390	0.74 412	0.68 428	0.62 343	0.80 426	0.45 331	1.78 429	0.64 381	0.14 349	0.11 273	0.14 344	0.14 305	0.29 383	0.21 334

STTRV1_RVC	0.80 462	0.55 295	2.89 491	0.42 409	0.49 474	0.79 444	0.44 414	1.15 517	0.82 458	0.62 389	0.89 461	0.72 391	0.63 428	2.69 529	0.64 381	0.48 512	0.64 530	0.27 479	0.24 431	0.35 437	0.27 410

GASNet	0.73 441	1.47 525	3.04 506	0.47 445	0.33 380	0.57 230	0.34 348	0.91 401	0.75 425	0.58 346	0.58 313	0.74 402	0.55 389	2.03 473	0.65 384	0.21 447	0.15 364	0.19 437	0.17 368	0.51 502	0.28 417

GwcNet	0.69 416	0.71 357	3.12 515	0.36 332	0.45 463	0.81 452	0.44 414	0.86 360	0.84 465	0.60 369	0.74 426	0.82 434	0.49 369	1.65 409	0.66 385	0.16 389	0.15 364	0.15 373	0.15 330	0.31 402	0.24 384

S-Stereo	0.80 462	0.69 352	3.89 541	0.39 381	0.37 420	0.69 391	0.70 495	0.94 427	0.98 493	0.62 389	0.91 463	0.83 436	0.60 411	2.37 498	0.66 385	0.18 416	0.21 442	0.17 411	0.18 381	0.30 394	0.35 459

RP	0.67 404	0.82 402	1.94 307	0.43 414	0.44 455	0.65 360	0.45 422	0.89 384	0.82 458	0.66 417	0.92 465	0.99 482	0.76 462	1.55 391	0.66 385	0.25 476	0.18 410	0.23 463	0.20 411	0.31 402	0.22 348

iinet-f	0.57 344	0.93 437	2.27 386	0.31 215	0.25 279	0.83 458	0.33 344	0.81 319	0.65 329	0.54 288	0.63 355	0.73 396	0.67 440	0.73 286	0.67 388	0.13 307	0.13 319	0.11 193	0.10 144	0.43 483	0.16 253

GES	0.44 199	0.28 111	1.88 274	0.30 188	0.18 144	0.61 298	0.30 300	0.88 378	0.46 134	0.47 206	0.52 255	0.39 178	0.42 309	0.58 233	0.67 388	0.15 368	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.15 150	0.17 271

PASM	0.72 432	0.68 348	1.91 292	0.47 445	0.44 455	0.60 277	0.51 442	0.76 269	0.80 452	0.77 459	0.67 385	0.87 453	0.61 420	2.40 505	0.67 388	0.32 496	0.35 497	0.36 501	0.41 507	0.45 492	0.39 483

DispNO	0.67 404	0.98 461	2.58 449	0.31 215	0.27 308	0.59 265	0.29 292	0.83 332	0.68 355	0.53 275	0.79 439	0.83 436	0.47 353	2.46 512	0.68 391	0.12 277	0.10 226	0.19 437	0.31 472	0.16 186	0.17 271

FADNet_RVC	0.81 470	1.14 491	2.42 413	0.30 188	0.24 261	0.71 400	0.24 184	0.95 440	0.61 278	0.44 186	0.56 299	0.59 315	0.42 309	1.52 388	0.68 391	0.94 536	0.96 551	0.28 483	1.00 551	0.90 530	1.36 554

ACV-stereo	0.66 399	0.76 372	2.86 486	0.32 244	0.25 279	1.01 490	0.60 471	0.59 166	0.52 185	0.41 170	0.45 187	1.55 526	0.94 490	1.40 368	0.69 393	0.14 349	0.13 319	0.12 249	0.11 206	0.20 270	0.19 307

DRN-Test	0.64 386	0.43 230	2.44 419	0.39 381	0.44 455	0.80 451	0.41 392	1.02 490	0.78 444	0.80 464	0.63 355	0.69 374	0.56 393	1.79 433	0.69 393	0.15 368	0.12 299	0.17 411	0.16 350	0.18 234	0.17 271

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	0.28 378	0.20 323
1: 1. 1
ssnet_v2	0.55 330	0.60 306	1.86 267	0.32 244	0.22 228	0.72 406	0.44 414	0.94 427	0.74 412	0.63 398	0.54 278	0.81 429	0.47 353	0.77 297	0.70 395	0.16 389	0.14 339	0.14 344	0.14 305	0.30 394	0.30 433

RGC	0.71 429	0.97 457	2.18 368	0.44 421	0.44 455	0.73 413	0.40 386	0.94 427	0.71 383	0.71 440	1.04 488	1.01 485	0.71 449	1.74 423	0.70 395	0.23 463	0.18 410	0.28 483	0.26 446	0.29 383	0.27 410

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 344	0.87 418	2.11 350	0.32 244	0.30 341	0.84 460	0.40 386	0.88 378	0.72 393	0.65 415	0.73 423	0.66 351	0.57 398	0.93 315	0.71 398	0.13 307	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.15 150	0.14 193

Wz-Net-MNSev	0.65 395	0.97 457	2.19 370	0.36 332	0.33 380	0.90 476	0.60 471	0.92 410	0.81 457	0.75 452	0.72 421	0.73 396	0.65 433	1.39 365	0.71 398	0.16 389	0.13 319	0.14 344	0.14 305	0.24 329	0.18 291

edge stereo	0.81 470	0.73 366	3.30 528	0.37 355	1.21 544	0.62 318	0.39 383	0.93 418	0.79 449	0.80 464	0.88 459	1.14 506	0.71 449	2.18 488	0.71 398	0.21 447	0.20 433	0.26 478	0.18 381	0.38 458	0.26 403

PWCDC_ROB	0.72 432	1.06 479	2.09 345	0.47 445	0.36 409	0.78 440	0.26 226	0.98 458	1.34 524	0.61 378	2.07 527	0.64 339	0.61 420	0.83 305	0.71 398	0.31 495	0.14 339	0.15 373	0.12 244	0.60 513	0.21 334

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 497	1.67 536	2.32 393	0.47 445	0.39 429	1.47 519	0.95 517	0.95 440	0.91 482	0.84 476	0.94 470	1.05 494	0.60 411	2.95 539	0.72 402	0.41 505	0.72 543	0.32 495	0.55 522	0.74 521	1.22 550

StereoDRNet	0.64 386	0.88 422	2.35 401	0.41 398	0.45 463	0.73 413	0.47 433	0.94 427	0.74 412	0.75 452	0.54 278	0.74 402	0.47 353	1.70 416	0.72 402	0.15 368	0.14 339	0.15 373	0.14 305	0.20 270	0.19 307

MFMNet_re	0.92 485	1.28 511	2.53 437	0.82 520	0.76 520	0.90 476	0.75 501	0.98 458	1.04 499	1.03 498	1.05 489	0.84 441	0.94 490	0.83 305	0.72 402	0.68 525	0.60 527	0.63 522	0.60 532	0.77 525	0.74 523

fast-acv-ft	0.63 382	0.88 422	3.10 512	0.38 371	0.30 341	0.79 444	0.48 437	0.69 215	0.72 393	0.58 346	0.78 436	0.76 413	0.60 411	0.67 267	0.73 405	0.15 368	0.15 364	0.18 431	0.17 368	0.37 451	0.16 253

UDG	0.77 454	1.23 505	2.15 361	0.67 506	0.59 498	0.78 440	0.38 378	0.90 390	0.70 373	0.61 378	0.69 402	1.01 485	0.67 440	1.02 325	0.73 405	0.45 509	0.34 496	0.87 530	0.51 519	0.67 517	0.46 499

RASNet	0.61 371	0.68 348	2.03 335	0.35 313	0.46 469	0.65 360	0.28 268	0.78 295	0.70 373	0.48 224	0.64 371	0.93 468	0.61 420	2.21 490	0.73 405	0.12 277	0.09 184	0.09 79	0.10 144	0.14 133	0.11 104

LALA_ROB	0.60 363	0.76 372	1.69 171	0.36 332	0.29 330	0.79 444	0.55 456	0.94 427	0.77 439	0.81 469	0.67 385	0.94 472	0.49 369	0.99 321	0.73 405	0.21 447	0.15 364	0.20 445	0.18 381	0.23 314	0.21 334

XPNet_ROB	0.61 371	0.72 361	1.66 166	0.37 355	0.27 308	0.67 373	0.47 433	0.89 384	0.71 383	0.78 461	0.70 412	0.81 429	0.53 381	1.70 416	0.76 409	0.21 447	0.16 381	0.16 392	0.15 330	0.20 270	0.21 334

PDISCO_ROB	0.75 447	1.06 479	2.11 350	0.64 501	0.59 498	1.13 507	0.43 403	1.14 514	1.05 500	0.64 408	0.71 416	0.96 475	0.61 420	1.21 347	0.76 409	0.37 504	0.18 410	0.27 479	0.24 431	0.56 509	0.32 446

PSM-softLoss	0.48 248	0.27 90	1.85 259	0.51 462	0.17 110	0.61 298	0.40 386	0.61 178	0.57 238	0.52 265	0.48 213	0.39 178	0.25 135	1.46 376	0.77 411	0.12 277	0.08 114	0.13 308	0.12 244	0.12 80	0.14 193

KMStereo	0.48 248	0.27 90	1.85 259	0.51 462	0.17 110	0.61 298	0.40 386	0.61 178	0.57 238	0.52 265	0.48 213	0.39 178	0.25 135	1.46 376	0.77 411	0.12 277	0.08 114	0.13 308	0.12 244	0.12 80	0.14 193

RE-Stereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 466	0.16 82	0.61 298	0.43 403	0.66 199	0.60 261	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 371	0.78 413	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.17 271

TVStereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 466	0.16 82	0.61 298	0.43 403	0.66 199	0.60 261	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 371	0.78 413	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.17 271

APVNet	0.70 420	0.67 346	2.71 467	0.38 371	0.36 409	0.85 464	0.43 403	0.91 401	0.68 355	0.55 306	0.69 402	0.75 408	0.55 389	2.31 495	0.78 413	0.17 405	0.17 399	0.24 470	0.19 401	0.33 419	0.23 372

AF-Net	0.69 416	0.92 431	2.21 372	0.41 398	0.40 438	0.68 385	0.40 386	1.02 490	0.86 468	0.69 430	1.03 485	1.04 492	0.84 474	1.19 346	0.78 413	0.22 460	0.14 339	0.25 475	0.17 368	0.30 394	0.18 291

NF-Stereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 466	0.16 82	0.61 298	0.44 414	0.66 199	0.61 278	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.45 375	0.79 417	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.16 253

OCTAStereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 466	0.16 82	0.61 298	0.43 403	0.66 199	0.61 278	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 371	0.80 418	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.17 271

TransformOpticalFlow	0.64 386	0.56 298	2.66 461	0.44 421	0.26 294	0.62 318	0.28 268	0.83 332	0.71 383	0.76 455	0.74 426	0.91 463	0.85 475	1.83 442	0.81 419	0.10 161	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.11 69	0.12 141

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 420	0.65 338	3.45 533	0.50 457	0.60 503	0.75 423	0.23 151	0.96 445	0.60 261	0.76 455	1.30 505	0.81 429	0.60 411	0.57 230	0.82 420	0.10 161	0.16 381	0.11 193	0.43 510	0.31 402	0.22 348

RAFT-345	0.53 313	0.30 133	2.34 398	0.38 371	0.34 388	0.58 248	0.42 396	0.47 77	0.61 278	0.51 256	1.00 480	0.43 209	0.28 182	1.57 396	0.82 420	0.10 161	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.10 50	0.08 34

DISCO	0.57 344	0.34 169	1.87 272	0.45 435	0.34 388	0.84 460	0.35 356	0.84 343	0.78 444	0.59 360	0.63 355	1.06 496	0.53 381	1.10 333	0.82 420	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.10 144	0.22 301	0.18 291

PSMNet_ROB	0.66 399	1.01 471	2.33 396	0.38 371	0.31 359	0.72 406	0.55 456	0.86 360	0.69 364	0.54 288	0.60 331	0.75 408	0.47 353	2.00 472	0.82 420	0.17 405	0.13 319	0.19 437	0.19 401	0.24 329	0.27 410

psmorigin	1.36 522	0.60 306	13.80 573	0.37 355	0.29 330	0.62 318	0.33 344	0.77 280	0.61 278	0.96 493	0.88 459	1.17 510	0.73 455	4.00 554	0.86 424	0.19 431	0.22 448	0.17 411	0.18 381	0.24 329	0.29 423

GCAP-BAT	0.43 189	0.31 144	1.82 248	0.25 70	0.26 294	0.65 360	0.23 151	0.48 84	0.37 52	0.67 421	0.82 445	0.44 220	0.24 119	0.48 189	0.87 425	0.09 69	0.13 319	0.09 79	0.22 425	0.08 18	0.09 56

LSM	3.31 557	1.11 485	5.29 556	9.40 572	30.65 584	0.84 460	1.12 532	0.91 401	1.22 517	1.36 525	2.19 532	0.93 468	0.83 471	1.66 410	0.90 426	0.21 447	0.31 489	0.24 470	0.28 454	0.39 467	6.33 571

DispFullNet	1.67 536	2.10 557	5.22 554	1.53 548	8.90 565	0.86 466	0.31 313	0.96 445	0.96 489	1.37 528	1.01 481	1.13 505	1.98 540	1.51 386	0.91 427	0.54 516	0.31 489	1.18 542	0.63 535	1.13 535	0.80 529

YMNet	0.62 376	0.72 361	1.93 298	0.41 398	0.41 445	0.87 470	0.43 403	0.87 369	0.71 383	0.74 450	0.81 440	0.83 436	0.46 345	0.86 310	0.93 428	0.19 431	0.22 448	0.20 445	0.17 368	0.41 475	0.21 334

YMNet_1	0.62 376	0.72 361	1.93 298	0.41 398	0.41 445	0.87 470	0.43 403	0.87 369	0.71 383	0.74 450	0.81 440	0.83 436	0.46 345	0.86 310	0.93 428	0.19 431	0.22 448	0.20 445	0.17 368	0.41 475	0.21 334

ASMatch	0.60 363	0.43 230	2.58 449	0.91 524	0.36 409	0.56 212	0.25 204	0.52 118	0.61 278	0.47 206	1.21 498	0.47 250	0.66 438	1.34 360	0.94 430	0.10 161	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.10 50	0.16 253

ccnet	0.71 429	0.41 218	1.59 153	0.40 391	0.45 463	1.06 496	0.55 456	0.98 458	0.71 383	0.88 480	0.97 475	0.82 434	0.88 483	1.68 413	0.94 430	0.32 496	0.26 474	0.32 495	0.27 451	0.34 426	0.30 433

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 127	0.37 188	1.21 84	0.26 100	0.18 144	0.73 413	0.18 52	0.53 127	0.41 87	0.35 136	0.30 96	0.58 312	0.22 93	0.33 76	0.95 432	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.35 488	0.13 110	0.15 226

DANet	0.80 462	0.65 338	2.21 372	1.19 540	0.48 473	0.74 417	1.25 538	0.89 384	1.53 533	0.89 482	0.71 416	0.96 475	0.56 393	1.83 442	0.96 433	0.18 416	0.16 381	0.19 437	0.16 350	0.26 362	0.29 423
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Wz-Net-SNSev	0.76 450	1.32 517	3.11 514	0.40 391	0.31 359	0.71 400	0.60 471	0.98 458	0.87 471	0.67 421	0.83 446	0.96 475	0.60 411	1.67 412	0.97 434	0.16 389	0.15 364	0.16 392	0.17 368	0.36 443	0.24 384

Ntro	1.00 495	1.68 538	2.80 483	0.95 528	0.85 523	1.06 496	0.53 449	0.98 458	0.90 481	0.62 389	0.76 432	0.93 468	0.66 438	1.66 410	0.98 435	0.99 540	0.45 513	0.75 528	0.40 504	1.19 537	0.75 525

test-3	0.43 189	0.20 12	1.70 175	0.34 297	0.32 367	0.45 95	0.23 151	0.71 225	0.46 134	0.51 256	0.29 84	0.45 229	0.21 84	0.59 239	0.98 435	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 488	0.29 383	0.28 417

test_1	0.43 189	0.20 12	1.70 175	0.34 297	0.32 367	0.45 95	0.23 151	0.71 225	0.46 134	0.50 243	0.29 84	0.45 229	0.21 84	0.59 239	0.98 435	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 488	0.29 383	0.29 423

test_3	0.44 199	0.20 12	1.70 175	0.36 332	0.32 367	0.47 118	0.30 300	0.73 241	0.49 160	0.50 243	0.30 96	0.45 229	0.22 93	0.59 239	0.98 435	0.08 31	0.10 226	0.11 193	0.35 488	0.29 383	0.28 417

SHD	0.72 432	0.77 381	2.36 404	0.45 435	0.40 438	0.71 400	0.32 336	1.02 490	1.25 519	1.07 501	0.84 449	0.90 461	0.73 455	1.09 332	0.98 435	0.21 447	0.18 410	0.20 445	0.21 417	0.32 410	0.31 441

MDST_ROB	1.17 509	0.42 225	3.87 540	0.54 475	0.44 455	4.11 561	0.58 467	1.31 526	0.84 465	2.12 541	1.12 493	0.98 479	0.71 449	4.24 557	0.99 440	0.16 389	0.14 339	0.19 437	0.17 368	0.18 234	0.35 459

Pruner-Stereo	0.51 294	0.27 90	1.78 215	1.79 552	0.19 176	0.62 318	0.45 422	0.57 152	0.60 261	0.61 378	0.48 213	0.41 192	0.24 119	0.46 173	1.00 441	0.12 277	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.12 80	0.13 175

NCC-stereo	0.79 460	0.94 439	2.42 413	0.59 493	0.45 463	1.90 537	0.46 425	0.99 470	0.72 393	0.64 408	0.84 449	0.91 463	0.73 455	1.80 437	1.00 441	0.27 485	0.19 422	0.23 463	0.31 472	0.24 329	0.22 348

Abc-Net	0.79 460	0.94 439	2.42 413	0.59 493	0.45 463	1.90 537	0.46 425	0.99 470	0.72 393	0.64 408	0.84 449	0.91 463	0.73 455	1.80 437	1.00 441	0.27 485	0.19 422	0.23 463	0.31 472	0.24 329	0.22 348
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.70 420	0.56 298	2.25 383	0.35 313	0.41 445	0.86 466	0.43 403	0.94 427	0.82 458	0.62 389	0.53 266	0.91 463	0.60 411	2.70 530	1.00 441	0.14 349	0.11 273	0.16 392	0.14 305	0.25 342	0.27 410

PAM	0.70 420	0.35 176	2.72 469	0.56 484	0.62 507	1.08 503	0.53 449	0.85 350	0.44 110	0.93 489	0.92 465	1.24 512	0.68 443	0.64 253	1.01 445	0.10 161	0.19 422	0.10 128	0.48 514	0.14 133	0.38 477

IRAFT_RVC	0.54 318	0.53 281	1.78 215	0.46 440	0.21 203	0.58 248	0.43 403	0.65 197	0.66 344	0.54 288	0.50 238	0.49 263	0.51 374	1.58 400	1.01 445	0.11 224	0.25 472	0.13 308	0.10 144	0.15 150	0.13 175

SAMSARA	0.91 483	0.97 457	2.22 376	0.80 516	0.58 496	1.32 514	1.31 540	1.01 487	0.94 486	1.36 525	0.87 457	1.38 519	0.90 485	1.72 420	1.02 447	0.24 471	0.30 487	0.22 456	0.25 439	0.36 443	0.35 459

AANet_RVC	0.68 411	1.00 467	2.09 345	0.33 266	0.25 279	0.58 248	0.32 336	0.81 319	0.80 452	0.61 378	0.94 470	0.80 426	0.41 292	2.46 512	1.02 447	0.36 503	0.14 339	0.10 128	0.09 108	0.23 314	0.22 348

PWC_ROB	0.70 420	0.94 439	1.88 274	0.39 381	0.39 429	0.62 318	0.30 300	0.98 458	0.94 486	0.91 486	1.29 504	0.77 415	0.62 425	1.62 407	1.03 449	0.18 416	0.11 273	0.18 431	0.13 277	0.51 502	0.22 348

iRaft-Stereo_20w	0.58 349	0.39 207	1.96 319	0.45 435	0.32 367	0.92 480	0.57 465	1.14 514	0.56 234	0.81 469	0.40 162	0.55 287	0.69 445	0.65 263	1.04 450	0.09 69	0.16 381	0.09 79	0.36 496	0.17 208	0.25 393

aanetorigin	0.77 454	0.80 393	2.59 451	0.43 414	0.44 455	0.58 248	1.01 525	0.57 152	0.68 355	1.53 534	1.23 499	0.81 429	1.08 503	1.07 330	1.07 451	0.18 416	0.15 364	0.17 411	0.21 417	0.54 507	0.30 433

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 520	1.70 540	2.50 434	0.56 484	0.40 438	2.15 548	0.99 520	1.24 522	1.26 520	1.02 497	1.10 492	1.29 514	0.88 483	3.10 543	1.08 452	1.66 555	0.83 547	0.68 525	0.88 546	1.57 548	1.80 562

z-mn7	0.80 462	1.52 527	2.62 455	0.36 332	0.28 322	1.01 490	0.48 437	0.90 390	1.29 522	0.69 430	1.35 510	0.85 445	0.59 407	2.03 473	1.09 453	0.14 349	0.12 299	0.14 344	0.12 244	0.32 410	0.20 323

Reg-Stereo(zero)	0.46 227	0.17 1	2.10 349	0.24 52	0.34 388	0.51 150	0.42 396	0.50 96	0.54 216	0.37 145	0.46 195	0.54 283	0.60 411	0.43 143	1.10 454	0.08 31	0.09 184	0.08 29	0.22 425	0.12 80	0.22 348

PAM_32	0.70 420	0.35 176	2.73 474	0.54 475	0.61 505	1.07 501	0.43 403	0.84 343	0.49 160	0.90 484	0.91 463	1.23 511	0.77 465	0.65 263	1.10 454	0.10 161	0.19 422	0.10 128	0.49 516	0.15 150	0.38 477

MyStereo06	0.54 318	0.41 218	2.68 463	0.30 188	0.23 248	0.60 277	0.30 300	0.81 319	0.44 110	0.84 476	0.52 255	0.78 418	0.58 404	0.48 189	1.10 454	0.09 69	0.17 399	0.12 249	0.10 144	0.16 186	0.20 323

ACVNet_1	1.33 519	1.91 552	4.03 545	1.09 535	0.88 525	1.19 512	0.66 484	1.24 522	1.17 514	0.94 490	0.96 473	3.09 545	1.04 499	2.37 498	1.11 457	1.04 541	0.48 521	1.03 540	0.48 514	1.12 534	0.83 530

IGEV_Zeroshot_test	0.53 313	0.33 156	2.91 496	0.32 244	0.18 144	0.54 184	0.21 99	0.72 230	0.42 96	0.81 469	0.51 242	0.71 388	0.41 292	0.48 189	1.13 458	0.09 69	0.15 364	0.10 128	0.35 488	0.19 255	0.09 56

otaku	1.03 498	1.68 538	2.72 469	0.95 528	0.73 516	1.03 493	0.59 469	0.99 470	0.86 468	0.69 430	1.61 517	0.98 479	0.64 431	1.46 376	1.14 459	0.95 537	0.46 515	0.72 527	0.40 504	1.24 541	0.78 528

PFNet	0.60 363	0.33 156	2.47 427	0.41 398	0.55 489	0.62 318	0.27 251	0.61 178	0.63 308	0.61 378	0.56 299	0.45 229	0.32 218	1.88 458	1.14 459	0.28 489	0.09 184	0.12 249	0.16 350	0.26 362	0.20 323

w-ln-seven-2	0.68 411	1.13 489	2.46 422	0.36 332	0.27 308	0.65 360	0.44 414	0.87 369	0.83 462	0.69 430	0.75 429	0.72 391	0.63 428	1.56 392	1.15 461	0.13 307	0.13 319	0.15 373	0.14 305	0.35 437	0.19 307

GANet	0.75 447	0.84 408	2.01 328	0.40 391	0.25 279	0.74 417	0.66 484	0.87 369	0.73 408	0.71 440	1.07 490	0.84 441	0.59 407	2.71 532	1.15 461	0.17 405	0.16 381	0.44 512	0.16 350	0.31 402	0.20 323

test-1	0.44 199	0.48 264	1.69 171	0.30 188	0.27 308	0.50 141	0.28 268	0.80 315	0.43 106	0.40 161	0.54 278	0.41 192	0.24 119	0.31 57	1.16 463	0.09 69	0.20 433	0.10 128	0.17 368	0.11 69	0.26 403

zh-mn7	0.80 462	1.54 528	3.00 504	0.35 313	0.27 308	0.72 406	0.41 392	0.93 418	1.11 510	1.00 495	1.28 502	0.75 408	0.57 398	1.87 450	1.18 464	0.16 389	0.13 319	0.14 344	0.14 305	0.26 362	0.21 334

CBMV_ROB	0.76 450	0.42 225	2.68 463	0.33 266	0.22 228	0.74 417	0.47 433	0.96 445	0.76 434	1.04 500	0.96 473	0.88 457	0.93 487	2.06 477	1.19 465	0.22 460	0.24 459	0.27 479	0.25 439	0.25 342	0.28 417

OMP-Stereo	0.59 357	0.65 338	1.74 189	0.56 484	0.37 420	0.60 277	0.26 226	0.70 222	0.65 329	0.66 417	0.60 331	0.69 374	0.32 218	2.09 482	1.20 466	0.10 161	0.07 40	0.12 249	0.09 108	0.17 208	0.10 80

XQC	0.73 441	0.98 461	2.39 408	0.46 440	0.35 401	0.81 452	0.46 425	1.00 478	1.00 494	0.80 464	0.69 402	0.88 457	0.74 460	1.32 358	1.20 466	0.24 471	0.16 381	0.23 463	0.20 411	0.41 475	0.33 453

RainbowNet	1.15 506	1.78 544	2.72 469	1.12 538	0.91 528	1.06 496	0.76 503	1.16 519	1.13 513	0.75 452	0.97 475	1.09 500	0.80 467	1.60 403	1.21 468	1.17 545	1.26 555	1.01 539	0.57 528	1.13 535	0.88 536

STrans-v2	0.67 404	0.56 298	2.64 458	0.27 116	0.23 248	0.57 230	0.33 344	0.96 445	0.69 364	0.92 487	0.85 453	0.89 459	0.93 487	1.83 442	1.21 468	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 108	0.11 69	0.12 141

RAFT-RH_RVC	0.61 371	0.50 273	2.33 396	0.36 332	0.29 330	0.60 277	0.18 52	0.44 55	0.58 249	0.76 455	1.91 525	0.47 250	0.29 196	1.60 403	1.23 470	0.14 349	0.07 40	0.13 308	0.13 277	0.10 50	0.09 56

FBW_ROB	0.83 472	0.77 381	1.77 210	0.44 421	0.30 341	0.87 470	0.46 425	1.10 509	0.91 482	0.81 469	0.75 429	1.01 485	0.61 420	3.66 552	1.23 470	0.26 480	0.23 456	0.36 501	0.25 439	0.27 372	0.62 517

w-ln-seven	0.74 444	1.05 477	2.54 443	0.37 355	0.34 388	1.03 493	0.47 433	1.00 478	1.08 505	0.90 484	0.85 453	0.85 445	0.57 398	1.37 363	1.26 472	0.14 349	0.13 319	0.16 392	0.15 330	0.31 402	0.20 323

z-ln-s-r	0.64 386	0.89 425	2.23 380	0.32 244	0.26 294	0.57 230	0.37 371	0.84 343	0.76 434	0.51 256	0.81 440	0.64 339	0.45 331	2.06 477	1.27 473	0.10 161	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.24 329	0.13 175

NVStereoNet_ROB	1.16 508	0.95 446	2.54 443	0.58 489	0.55 489	0.78 440	0.63 481	1.00 478	1.08 505	1.03 498	4.07 559	1.48 523	1.22 509	2.88 538	1.27 473	0.50 513	0.46 515	0.54 517	0.62 533	0.50 500	0.63 519
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	0.90 482	0.85 412	2.15 361	0.53 472	0.50 476	0.99 486	0.56 461	1.15 517	1.64 536	1.41 530	1.41 513	1.11 504	1.13 507	1.35 361	1.31 475	0.26 480	0.28 482	0.28 483	0.26 446	0.37 451	0.49 504

DeepPrunerF	0.86 476	0.86 415	2.91 496	0.45 435	0.50 476	0.64 346	0.48 437	1.14 514	2.64 553	0.63 398	0.61 338	0.65 344	0.62 425	2.21 490	1.31 475	0.23 463	0.19 422	0.30 491	0.28 454	0.36 443	0.25 393

MSMD_ROB	1.34 520	0.96 449	2.38 406	0.39 381	0.32 367	1.96 540	0.62 479	0.91 401	1.43 528	2.94 559	2.60 542	4.77 558	1.95 539	2.43 510	1.33 477	0.29 490	0.26 474	0.32 495	0.32 478	0.30 394	0.30 433

CBFPSM	0.56 338	0.91 430	1.82 248	0.28 141	0.23 248	0.71 400	0.37 371	0.72 230	0.64 316	0.50 243	0.49 230	1.03 489	0.83 471	0.62 248	1.35 478	0.10 161	0.12 299	0.10 128	0.10 144	0.18 234	0.19 307

anonymity	0.80 462	0.66 345	1.29 95	0.59 493	0.75 517	0.67 373	0.52 445	0.95 440	0.71 383	0.94 490	0.70 412	0.67 360	0.87 479	0.71 283	1.35 478	0.64 523	0.62 529	0.58 518	1.44 558	0.60 513	0.65 520

Consistency-Raft	0.88 479	0.93 437	3.23 526	0.99 531	0.64 508	0.77 435	0.55 456	0.98 458	0.97 490	0.61 378	1.03 485	0.65 344	1.05 500	0.79 302	1.38 480	0.44 507	0.46 515	0.51 516	0.58 530	0.65 515	0.47 500

IIG-Stereo	0.59 357	0.65 338	1.74 189	0.54 475	0.23 248	0.61 298	0.21 99	0.73 241	0.65 329	0.64 408	0.69 402	0.69 374	0.38 259	2.09 482	1.39 481	0.11 224	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.09 56

DGSMNet	2.89 552	0.63 327	3.18 521	3.43 566	4.17 564	2.57 554	6.98 569	0.97 454	0.83 462	0.56 317	1.86 524	0.79 423	0.62 425	1.64 408	1.39 481	4.61 566	5.01 569	5.17 570	4.71 569	4.44 568	4.19 568

ACVNet_2	1.42 528	1.81 545	3.23 526	1.08 534	0.92 529	1.32 514	0.85 510	1.49 534	1.69 537	1.19 516	1.73 521	2.13 534	1.03 498	2.50 516	1.40 483	0.91 534	0.53 523	1.00 538	0.55 522	2.11 557	0.85 531

MeshStereo	1.21 511	1.15 495	3.01 505	0.34 297	0.28 322	1.10 504	0.69 492	1.35 527	1.01 496	2.71 555	2.41 538	2.96 542	1.45 525	2.80 536	1.40 483	0.22 460	0.22 448	0.22 456	0.19 401	0.50 500	0.26 403
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
LVE	1.96 542	2.17 563	3.14 516	1.68 549	1.80 557	1.63 528	1.03 526	2.34 551	2.81 554	1.25 518	2.89 548	4.24 554	1.29 511	2.79 535	1.44 485	2.85 563	0.91 550	1.18 542	1.46 559	1.23 540	1.10 547

EAI-Stereo	0.78 458	0.25 69	1.67 168	0.54 475	0.59 498	1.95 539	2.05 555	1.11 513	0.64 316	0.95 492	1.49 514	0.50 266	0.67 440	0.59 239	1.44 485	0.09 69	0.19 422	0.09 79	0.49 516	0.13 110	0.22 348

Dean	1.79 538	1.83 546	3.92 542	1.29 542	1.07 539	1.55 524	1.00 523	1.95 548	2.33 548	1.47 533	4.19 560	4.26 555	1.33 517	2.21 490	1.48 487	1.14 544	0.68 537	1.18 542	0.74 540	1.24 541	0.98 539

IMH-64-1	1.39 525	1.64 534	1.86 267	1.36 543	1.11 540	1.39 517	1.19 536	1.76 541	1.45 530	1.16 508	2.21 533	1.53 524	1.38 520	1.98 468	1.52 488	1.29 547	0.67 533	1.27 546	0.69 537	1.29 543	0.98 539

IMH-64	1.39 525	1.64 534	1.86 267	1.36 543	1.11 540	1.39 517	1.19 536	1.76 541	1.45 530	1.16 508	2.21 533	1.53 524	1.38 520	1.98 468	1.52 488	1.29 547	0.67 533	1.27 546	0.69 537	1.29 543	0.98 539

RTSC	0.72 432	1.00 467	2.22 376	0.40 391	0.29 330	0.82 455	0.31 313	0.96 445	1.10 508	0.92 487	0.81 440	0.78 418	0.58 404	1.23 351	1.55 490	0.18 416	0.17 399	0.14 344	0.17 368	0.43 483	0.30 433

Wz-Net-TNSev	0.91 483	1.73 542	3.08 509	0.36 332	0.31 359	1.00 489	0.71 496	1.06 503	0.97 490	0.71 440	0.72 421	1.09 500	0.87 479	2.42 507	1.59 491	0.20 441	0.20 433	0.16 392	0.20 411	0.44 491	0.35 459

WZ-Net	0.92 485	1.31 514	3.76 538	0.41 398	0.36 409	0.86 466	0.71 496	1.00 478	1.06 503	0.82 473	0.92 465	1.06 496	1.05 500	2.16 487	1.61 492	0.19 431	0.13 319	0.15 373	0.16 350	0.32 410	0.28 417

zh-sn7	0.89 481	1.73 542	3.09 511	0.39 381	0.30 341	0.82 455	0.63 481	0.96 445	0.87 471	0.79 463	1.12 493	0.84 441	0.87 479	2.42 507	1.63 493	0.16 389	0.17 399	0.16 392	0.16 350	0.34 426	0.29 423

IGEV-RUCA	2.28 544	0.30 133	1.15 74	0.40 391	1.86 558	2.06 546	1.90 553	1.36 528	1.80 543	3.70 563	3.76 557	5.02 559	8.19 568	2.12 484	1.63 493	0.25 476	0.76 544	2.72 564	1.91 560	2.39 560	2.36 564

IMH	2.02 543	2.15 562	2.69 466	1.68 549	1.12 542	1.66 531	0.92 516	2.10 549	1.92 545	1.32 524	2.66 545	2.21 536	1.69 534	5.78 561	1.68 495	5.54 567	0.96 551	1.31 548	0.71 539	1.32 546	0.99 544

FCDSN-DC	1.29 517	0.54 286	2.50 434	0.47 445	0.41 445	1.12 505	0.60 471	1.10 509	1.27 521	2.23 547	2.87 547	3.67 549	3.12 554	2.39 504	1.69 496	0.30 493	0.26 474	0.31 492	0.30 466	0.35 437	0.38 477
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	1.89 540	0.92 431	2.50 434	0.96 530	0.93 530	1.63 528	1.37 543	1.52 536	12.43 568	1.85 538	1.69 520	2.40 538	1.74 536	2.81 537	1.71 497	0.53 514	0.47 518	0.42 510	0.47 513	0.74 521	0.74 523
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	1.07 501	1.13 489	2.88 488	0.65 504	0.69 513	0.99 486	0.68 490	1.05 502	0.87 471	1.36 525	1.23 499	1.46 522	0.94 490	1.87 450	1.72 498	0.66 524	0.61 528	0.58 518	0.57 528	0.65 515	0.77 527
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
G-Net	0.99 492	0.64 331	2.76 477	0.57 487	0.67 510	2.03 544	0.72 499	0.76 269	0.67 353	1.14 507	2.56 541	1.30 517	1.02 497	1.48 384	1.74 499	0.25 476	0.24 459	0.24 470	0.26 446	0.37 451	0.31 441

PWCK	1.49 531	1.90 551	3.22 525	1.09 535	0.54 486	1.71 532	1.73 551	1.49 534	1.53 533	1.44 532	1.80 522	1.82 529	1.30 513	3.34 547	1.76 500	1.07 542	0.56 525	0.97 537	0.58 530	1.38 547	0.65 520

HHNet	0.60 363	0.65 338	2.60 454	0.36 332	0.25 279	0.64 346	0.61 475	0.64 191	0.62 296	0.55 306	1.13 495	0.32 143	0.60 411	0.42 140	1.79 501	0.15 368	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.18 234	0.15 226

DPSNet	0.86 476	0.60 306	2.34 398	0.58 489	0.36 409	1.07 501	0.75 501	1.30 525	1.05 500	0.70 436	0.68 393	0.94 472	1.29 511	2.08 480	1.82 502	0.26 480	0.23 456	0.16 392	0.17 368	0.48 495	0.40 487

WCMA_ROB	1.12 502	0.83 406	2.66 461	0.58 489	0.34 388	1.17 511	0.71 496	0.93 418	0.94 486	1.74 537	2.63 544	3.09 545	1.71 535	1.70 416	1.84 503	0.26 480	0.21 442	0.20 445	0.21 417	0.28 378	0.43 494

SDNR	1.22 514	0.80 393	2.71 467	0.33 266	1.48 552	1.98 543	0.23 151	1.93 547	2.44 549	0.89 482	2.52 539	1.36 518	0.51 374	3.65 551	1.93 504	0.30 493	0.31 489	0.22 456	0.16 350	0.33 419	0.36 467

MFN_U_SF_RVC	1.55 534	2.39 564	3.16 518	0.65 504	0.41 445	1.12 505	0.46 425	1.23 521	1.33 523	1.61 535	1.20 497	1.43 521	0.98 494	1.76 426	1.97 505	1.90 558	1.80 557	1.98 561	2.15 562	1.63 549	1.77 561

KSHMR	4.10 559	1.97 555	5.27 555	1.71 551	1.47 551	1.96 540	1.28 539	3.19 557	17.33 579	2.12 541	15.91 575	9.18 568	1.57 531	8.42 568	1.98 506	1.52 553	1.26 555	1.67 558	1.19 555	1.67 551	1.40 555

WAO-6	1.58 535	1.54 528	2.32 393	1.14 539	1.00 533	2.30 550	1.03 526	1.82 544	2.85 555	1.25 518	2.61 543	2.20 535	1.56 530	2.47 514	1.99 507	0.95 537	0.67 533	1.19 545	0.83 544	1.08 533	0.88 536

ELAS_RVC	1.37 524	0.78 389	3.21 524	0.55 482	0.50 476	1.49 521	2.48 559	1.48 533	1.71 539	2.13 544	2.09 528	2.07 533	2.56 547	1.90 460	2.02 508	0.35 501	0.36 499	0.37 505	0.34 485	0.49 498	0.47 500
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	2.80 550	2.14 560	2.89 491	1.91 556	1.04 537	3.98 559	0.96 518	3.26 559	6.17 561	2.15 545	3.37 555	3.31 547	2.41 545	11.84 571	2.03 509	2.05 559	1.86 559	1.54 554	0.92 547	1.22 538	0.87 534

Venus	2.80 550	2.14 560	2.89 491	1.91 556	1.04 537	3.98 559	0.96 518	3.26 559	6.17 561	2.15 545	3.37 555	3.31 547	2.41 545	11.84 571	2.03 509	2.05 559	1.86 559	1.54 554	0.92 547	1.22 538	0.87 534

WAO-7	1.48 530	1.63 532	2.49 430	0.93 526	0.75 517	1.72 533	1.10 530	1.84 545	1.96 546	1.43 531	2.54 540	1.97 531	1.61 532	3.06 541	2.08 511	0.69 526	0.66 532	0.94 535	0.74 540	0.80 527	0.69 522

RTS	1.21 511	1.31 514	6.39 560	0.52 466	0.51 481	1.61 526	0.79 505	1.03 497	1.37 526	1.13 505	1.30 505	1.10 502	0.85 475	2.65 525	2.08 511	0.21 447	0.24 459	0.18 431	0.18 381	0.43 483	0.32 446

RTSA	1.21 511	1.31 514	6.39 560	0.52 466	0.51 481	1.61 526	0.79 505	1.03 497	1.37 526	1.13 505	1.30 505	1.10 502	0.85 475	2.65 525	2.08 511	0.21 447	0.24 459	0.18 431	0.18 381	0.43 483	0.32 446

DRaft	0.62 376	0.38 198	1.76 201	0.24 52	0.16 82	0.64 346	0.66 484	0.53 127	0.53 204	0.67 421	0.99 478	0.38 172	1.00 495	1.44 371	2.10 514	0.10 161	0.14 339	0.10 128	0.14 305	0.18 234	0.21 334

EDNetEfficientorigin	8.18 568	0.98 461	145.96 590	0.51 462	0.89 526	0.72 406	0.48 437	0.85 350	1.56 535	2.12 541	1.49 514	1.29 514	1.31 514	1.83 442	2.13 515	0.13 307	0.12 299	0.17 411	0.18 381	0.39 467	0.45 497

FC-DCNN	1.49 531	0.59 304	2.88 488	0.44 421	0.39 429	1.97 542	0.66 484	1.67 540	1.70 538	2.72 556	2.89 548	4.22 552	2.97 551	2.55 520	2.19 516	0.29 490	0.26 474	0.31 492	0.30 466	0.32 410	0.39 483

ELAS	1.39 525	0.79 391	2.86 486	0.53 472	0.50 476	2.81 555	2.20 556	1.61 539	1.50 532	2.28 549	2.35 536	1.82 529	2.13 541	1.73 421	2.22 517	0.35 501	0.37 501	0.35 499	0.35 488	0.49 498	0.47 500
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PA-Net	0.84 474	1.00 467	3.49 534	0.63 500	0.40 438	0.70 398	0.52 445	0.86 360	0.84 465	0.52 265	0.59 316	0.70 384	0.54 384	2.35 497	2.23 518	0.17 405	0.27 480	0.19 437	0.28 454	0.22 301	0.36 467
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
THIR-Stereo	0.86 476	0.62 316	2.13 355	0.25 70	0.16 82	0.58 248	2.74 561	0.59 166	0.51 178	0.62 389	1.62 518	0.97 478	1.80 537	1.69 415	2.25 519	0.10 161	0.08 114	0.14 344	0.11 206	0.15 150	0.11 104

DEmStereo	0.68 411	0.31 144	2.25 383	0.42 409	0.17 110	0.66 367	0.89 513	0.51 104	0.59 256	0.60 369	1.01 481	0.45 229	1.26 510	1.54 390	2.26 520	0.10 161	0.08 114	0.10 128	0.10 144	0.10 50	0.11 104

FC-DCNN v2	1.54 533	0.58 302	2.80 483	0.44 421	0.39 429	2.05 545	0.66 484	1.90 546	1.84 544	2.79 557	2.97 551	4.41 556	3.07 552	2.65 525	2.30 521	0.29 490	0.26 474	0.31 492	0.30 466	0.32 410	0.38 477

SGM-Forest	1.04 499	0.42 225	3.59 537	0.41 398	0.32 367	1.05 495	1.32 541	0.94 427	0.83 462	1.16 508	2.23 535	1.03 489	1.39 522	2.49 515	2.35 522	0.21 447	0.21 442	0.20 445	0.19 401	0.23 314	0.32 446
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MADNet+	1.36 522	1.93 554	5.95 558	0.81 519	0.59 498	1.57 525	1.09 529	1.39 531	1.22 517	0.84 476	1.01 481	1.25 513	1.12 506	3.19 544	2.36 523	0.45 509	0.47 518	0.38 507	0.34 485	0.59 510	0.57 512

CSAN	1.25 515	1.12 486	3.04 506	0.51 462	0.37 420	1.06 496	1.15 534	1.22 520	1.08 505	1.17 513	1.91 525	1.04 492	1.31 514	5.96 563	2.43 524	0.26 480	0.22 448	0.24 470	0.24 431	0.31 402	0.30 433

ADCPNet	0.99 492	0.99 465	3.93 544	0.37 355	0.68 512	1.36 516	0.62 479	0.87 369	0.76 434	0.78 461	0.81 440	1.08 498	1.18 508	1.14 342	2.49 525	0.21 447	0.69 539	0.21 453	0.95 549	0.29 383	0.37 474

test_sample9	0.94 487	0.62 316	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 385	0.31 313	0.93 418	0.66 344	0.57 328	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.91 461	2.55 526	0.61 520	4.16 567	0.87 530	0.56 525	0.25 342	0.23 372

test_sample8	1.12 502	0.62 316	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 385	0.31 313	0.95 440	0.61 278	1.18 515	0.56 299	2.53 539	1.31 514	1.91 461	2.55 526	0.61 520	4.16 567	0.87 530	0.56 525	0.25 342	0.23 372

NaN_ROB	1.14 504	0.94 439	2.96 498	0.53 472	0.56 491	1.13 507	0.99 520	0.98 458	1.00 494	1.09 503	0.87 457	0.77 415	1.06 502	5.90 562	2.72 528	0.16 389	0.23 456	0.16 392	0.24 431	0.22 301	0.36 467

AnyNet_C01	1.14 504	1.49 526	4.23 549	0.54 475	0.53 484	1.51 523	1.37 543	1.04 501	1.07 504	1.17 513	1.33 508	1.15 507	1.08 503	1.61 406	2.74 529	0.25 476	0.22 448	0.28 483	0.24 431	0.48 495	0.40 487

notaker	2.66 547	2.07 556	3.31 530	2.61 563	1.43 547	1.76 535	1.11 531	2.76 555	1.79 542	2.26 548	11.53 572	3.96 550	4.29 558	3.09 542	2.76 530	1.55 554	0.88 549	1.70 559	1.07 553	2.00 556	1.35 553

SANet	1.20 510	1.21 503	3.33 531	0.38 371	0.27 308	1.73 534	0.85 510	1.10 509	2.49 551	1.16 508	1.83 523	1.72 528	1.50 528	2.37 498	2.84 531	0.18 416	0.16 381	0.16 392	0.15 330	0.32 410	0.32 446

JetBlue	1.78 537	1.63 532	3.92 542	0.73 509	1.21 544	4.38 562	3.35 562	1.59 537	1.20 516	1.26 522	1.52 516	2.37 537	1.88 538	3.23 545	3.00 532	0.53 514	0.47 518	0.48 515	0.49 516	1.29 543	0.97 538

ttt	0.66 399	0.22 35	1.68 169	0.34 297	0.24 261	0.60 277	0.26 226	1.00 478	0.77 439	0.55 306	0.67 385	0.54 283	0.36 238	2.14 486	3.03 533	0.16 389	0.13 319	0.13 308	0.12 244	0.15 150	0.17 271

CrosDoStereo	0.94 487	0.37 188	2.53 437	0.25 70	0.32 367	0.54 184	3.76 565	0.72 230	0.60 261	0.70 436	1.40 511	0.53 277	1.49 526	1.78 429	3.09 534	0.10 161	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.21 284	0.11 104

DeepStereo_LL	0.94 487	0.37 188	2.53 437	0.25 70	0.32 367	0.54 184	3.76 565	0.72 230	0.60 261	0.70 436	1.40 511	0.53 277	1.49 526	1.78 429	3.09 534	0.10 161	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.21 284	0.11 104

SGM+DAISY	1.83 539	1.43 523	3.81 539	0.87 521	1.01 534	2.38 552	2.53 560	1.36 528	1.75 540	2.92 558	3.22 554	2.65 540	2.93 549	2.22 493	3.10 536	0.72 527	0.69 539	0.63 522	0.62 533	0.77 525	0.98 539

TorneroNet-64	2.65 546	1.83 546	3.30 528	1.46 546	1.20 543	3.89 558	0.99 520	3.51 563	6.71 564	2.56 552	4.60 561	4.22 552	3.85 557	3.33 546	3.14 537	1.19 546	0.65 531	1.39 551	0.79 543	3.31 564	1.15 548

ktn	4.35 560	2.10 557	2.89 491	1.80 553	1.49 553	2.13 547	1.41 548	2.26 550	12.72 569	11.41 571	16.43 576	11.15 571	3.75 555	4.36 558	3.18 538	1.82 557	0.98 553	1.73 560	1.21 556	2.97 563	1.27 551

ADCRef	0.80 462	0.96 449	2.29 390	0.37 355	0.35 401	0.96 483	0.51 442	0.87 369	0.75 425	0.88 480	0.83 446	0.61 323	1.36 519	1.02 325	3.27 539	0.13 307	0.11 273	0.17 411	0.19 401	0.25 342	0.21 334

ADCL	0.99 492	0.79 391	2.43 417	0.39 381	0.32 367	1.50 522	1.90 553	0.92 410	0.97 490	1.26 522	1.27 501	1.00 484	1.42 524	1.14 342	3.31 540	0.17 405	0.14 339	0.22 456	0.21 417	0.30 394	0.22 348

pmcnn	1.32 518	1.05 477	2.77 479	0.74 511	1.43 547	0.72 406	0.56 461	0.96 445	0.91 482	0.99 494	2.92 550	6.01 563	0.70 447	2.38 501	3.32 541	0.13 307	0.10 226	0.08 29	0.06 9	0.34 426	0.22 348

SuperB	1.15 506	1.14 491	5.43 557	0.36 332	0.26 294	0.81 452	0.89 513	0.88 378	1.17 514	0.67 421	0.68 393	0.63 330	1.39 522	1.74 423	3.37 542	0.15 368	0.12 299	0.17 411	0.16 350	2.80 562	0.25 393

UNDER WATER-64	2.47 545	1.89 550	4.86 552	1.82 555	1.44 549	3.18 557	1.57 550	2.62 552	5.64 560	2.05 540	2.13 530	4.13 551	3.76 556	2.62 523	3.42 543	1.47 552	0.85 548	1.57 556	1.07 553	1.82 554	1.49 556

ff1	0.73 441	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.74 245	0.88 475	0.53 275	0.63 355	0.66 351	0.39 273	2.52 517	3.43 544	0.10 161	0.24 459	0.15 373	0.13 277	0.25 342	0.36 467

mmx	0.72 432	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.99 470	0.76 434	0.53 275	0.63 355	0.66 351	0.39 273	2.52 517	3.43 544	0.13 307	0.10 226	0.15 373	0.13 277	0.15 150	0.15 226

xxx	0.72 432	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.99 470	0.76 434	0.53 275	0.63 355	0.66 351	0.39 273	2.52 517	3.43 544	0.13 307	0.10 226	0.15 373	0.13 277	0.15 150	0.15 226

ADCMid	0.96 491	1.32 517	2.74 475	0.38 371	0.35 401	0.99 486	0.58 467	0.94 427	0.86 468	1.23 517	1.01 481	1.01 485	1.00 495	1.05 329	3.97 547	0.21 447	0.19 422	0.42 510	0.32 478	0.40 472	0.29 423

UNDER WATER	2.74 548	1.85 548	4.54 551	1.81 554	1.44 549	2.34 551	1.40 546	3.24 558	6.60 563	2.60 553	2.76 546	5.75 561	5.24 561	3.02 540	4.01 548	1.45 551	0.81 546	1.59 557	1.06 552	1.80 553	1.51 557

AnyNet_C32	1.00 495	1.33 519	2.53 437	0.49 455	0.54 486	1.15 509	1.14 533	0.91 401	0.89 479	1.11 504	0.95 472	0.87 453	0.93 487	1.50 385	4.07 549	0.21 447	0.20 433	0.25 475	0.24 431	0.38 458	0.33 453

EDNetEfficient	1.27 516	0.70 355	4.05 546	0.64 501	0.98 531	0.94 481	1.40 546	0.85 350	1.75 540	2.34 550	1.33 508	1.05 494	2.21 543	1.58 400	4.15 550	0.15 368	0.19 422	0.14 344	0.27 451	0.38 458	0.32 446

TorneroNet	5.50 563	1.92 553	3.16 518	1.47 547	1.25 546	14.07 571	1.06 528	4.90 564	20.99 585	10.17 568	16.48 577	11.88 573	6.93 564	3.34 547	4.20 551	1.30 549	0.69 539	1.45 553	0.86 545	2.61 561	1.20 549

1111x	0.74 444	0.21 20	1.93 298	0.31 215	0.17 110	0.63 335	0.32 336	1.03 497	0.74 412	0.52 265	0.62 343	0.57 305	0.47 353	2.38 501	4.25 552	0.12 277	0.14 339	0.11 193	0.12 244	0.12 80	0.14 193

MADNet++	2.79 549	2.11 559	2.97 501	2.49 561	2.28 559	2.95 556	2.31 557	2.67 553	2.47 550	3.03 560	3.13 553	2.70 541	2.92 548	4.10 555	4.48 553	2.68 562	2.24 565	3.04 567	2.44 564	2.37 559	2.34 563

ADCP+	0.94 487	1.12 486	3.14 516	0.34 297	0.39 429	1.06 496	0.79 505	0.89 384	0.80 452	0.66 417	0.67 385	0.85 445	1.55 529	0.93 315	4.55 554	0.13 307	0.11 273	0.16 392	0.15 330	0.26 362	0.25 393

MANE	2.90 553	1.14 491	2.96 498	1.03 532	1.01 534	5.01 563	2.45 558	5.36 566	6.88 565	3.58 562	4.76 563	5.99 562	4.99 559	4.23 556	4.61 555	0.56 519	0.67 533	0.44 512	0.78 542	0.51 502	1.03 545

ADCS	1.05 500	1.36 522	2.98 502	0.42 409	0.36 409	0.96 483	0.81 509	1.06 503	1.12 511	1.25 518	0.97 475	1.08 498	0.90 485	1.25 355	4.86 556	0.21 447	0.21 442	0.22 456	0.23 429	0.36 443	0.38 477

test_xeample	0.72 432	0.21 20	1.36 108	0.27 116	0.17 110	0.59 265	0.28 268	1.01 487	0.70 373	0.55 306	0.67 385	0.44 220	0.39 273	1.88 458	5.17 557	0.12 277	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.13 110	0.15 226

xxxx	0.70 420	0.21 20	1.33 103	0.28 141	0.18 144	0.63 335	0.24 184	1.02 490	0.69 364	0.50 243	0.62 343	0.58 312	0.38 259	1.47 383	5.21 558	0.13 307	0.12 299	0.11 193	0.10 144	0.12 80	0.15 226

FADE	15.89 576	3.00 566	8.70 563	2.11 558	2.94 560	1.19 512	0.91 515	5.00 565	2.49 551	1.25 518	1.19 496	3.05 544	7.02 565	8.02 567	5.31 559	94.83 589	35.90 589	65.83 586	66.18 586	1.66 550	1.30 552

tt	4.93 562	0.27 90	4.20 548	2.29 560	1.58 554	10.20 569	16.97 574	9.42 572	5.02 559	1.67 536	1.28 502	4.68 557	5.03 560	3.37 549	5.92 560	6.16 569	9.47 576	2.82 565	3.18 566	3.60 565	1.53 558

TCMNet-wrong-test	5.51 564	6.62 570	6.20 559	13.02 576	11.90 570	7.14 565	5.53 568	6.99 570	1.44 529	2.65 554	3.10 552	8.37 567	5.95 563	4.75 560	6.05 561	3.07 564	0.98 553	2.38 563	1.99 561	6.62 571	5.43 570

JetRed	3.29 556	4.93 567	10.17 566	1.45 545	1.72 556	7.44 566	5.05 567	3.06 556	2.12 547	2.41 551	2.39 537	2.99 543	2.37 544	3.51 550	6.44 562	1.32 550	1.90 561	1.37 550	1.23 557	2.21 558	1.76 560

SGM-ForestM	2.98 554	1.70 540	3.52 536	0.67 506	0.47 471	5.18 564	3.36 563	3.30 561	2.86 556	4.44 564	3.79 558	9.80 569	5.50 562	6.29 564	6.52 563	0.27 485	0.36 499	0.24 470	0.27 451	0.38 458	0.58 514

222	0.78 458	0.23 51	1.23 87	0.28 141	0.18 144	0.62 318	0.24 184	1.02 490	0.70 373	0.58 346	0.66 382	0.46 242	0.42 309	1.80 437	6.53 564	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.12 80	0.17 271

AAGNet	0.88 479	0.33 156	1.79 235	0.54 475	0.98 531	0.62 318	0.46 425	0.50 96	0.60 261	0.58 346	0.53 266	0.50 266	0.73 455	1.23 351	7.48 565	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.14 133	0.09 56

PML	23.15 581	16.83 576	7.78 562	5.49 567	9.93 567	51.13 589	104.50 589	5.76 567	13.62 572	37.30 589	105.93 589	30.86 589	23.50 584	12.07 573	7.87 566	6.30 570	2.12 564	6.32 572	2.43 563	10.44 575	2.90 565

coex-ft	5.95 565	1.67 536	60.57 588	0.34 297	0.30 341	0.77 435	0.69 492	0.74 245	4.41 558	19.22 579	2.15 531	1.62 527	7.97 567	1.81 440	8.96 567	0.44 507	2.08 563	0.18 431	0.19 401	0.38 458	4.62 569

LE_ROB	4.43 561	1.35 521	9.38 565	2.79 564	3.93 562	2.43 553	3.46 564	2.68 554	11.19 567	11.66 572	4.73 562	5.26 560	10.46 570	4.50 559	9.49 568	0.82 533	0.69 539	1.34 549	0.98 550	0.75 523	0.76 526

LRCNet_RVC	13.74 575	19.30 577	12.75 571	19.46 579	12.69 571	1.86 536	0.41 392	12.33 574	1.05 500	15.77 575	18.83 581	12.62 576	8.70 569	12.21 574	9.62 569	22.22 581	8.37 575	25.85 581	24.01 582	19.32 580	17.44 581

ACVNet-4b	1.93 541	1.85 548	4.10 547	1.07 533	0.86 524	1.15 509	0.53 449	1.06 503	1.12 511	0.64 408	1.09 491	1.99 532	0.70 447	2.20 489	9.86 570	5.62 568	0.41 512	1.03 540	0.55 522	1.86 555	0.85 531

HanzoNet	7.64 566	2.86 565	5.05 553	7.01 569	3.97 563	2.18 549	1.34 542	3.37 562	4.05 557	13.17 573	10.58 566	10.73 570	16.52 577	8.45 569	10.51 571	10.48 575	9.72 577	5.59 571	13.46 576	6.84 572	6.83 572

USTest	8.10 567	7.17 571	8.96 564	9.25 571	9.05 566	15.27 572	23.78 576	9.96 573	9.47 566	5.94 567	6.75 564	7.80 566	7.48 566	8.83 570	11.21 572	2.21 561	3.56 566	2.86 566	3.20 567	5.02 569	4.16 567

DGTPSM_ROB	8.89 569	5.62 568	12.25 568	5.92 568	11.32 568	8.54 567	24.18 577	6.40 568	13.49 570	5.15 565	11.46 570	6.19 564	10.92 571	7.00 565	13.72 573	4.47 565	7.65 570	3.92 568	7.45 572	4.38 567	7.87 573

DPSMNet_ROB	9.48 570	5.64 569	13.01 572	8.82 570	11.82 569	8.54 567	24.20 578	6.41 569	13.65 573	5.32 566	11.47 571	6.33 565	10.92 571	7.69 566	13.89 574	7.25 574	8.19 572	5.06 569	7.78 573	5.31 570	8.26 574

DPSimNet_ROB	17.97 577	20.20 583	24.98 581	17.62 577	15.92 575	21.53 583	21.00 575	13.70 575	15.61 577	23.89 585	14.69 574	22.87 582	24.58 588	12.70 576	14.56 575	18.48 579	12.91 578	20.21 579	12.05 574	17.76 576	14.17 578

Anonymous_1	22.91 580	11.20 573	12.13 567	12.75 573	26.28 583	19.43 579	27.92 582	14.08 576	13.61 571	14.96 574	10.58 566	11.26 572	11.19 573	12.55 575	14.57 576	38.28 588	7.88 571	34.96 585	63.99 585	89.57 589	10.94 577

BEATNet-Init1	12.10 571	11.19 572	27.29 585	2.99 565	3.51 561	21.84 584	11.10 570	14.34 577	13.83 574	20.34 580	20.33 582	26.35 588	20.03 579	19.06 582	14.80 577	1.74 556	1.81 558	2.05 562	2.49 565	3.69 566	3.12 566

DPSM_ROB	12.34 572	11.21 574	12.51 569	12.91 574	12.80 572	19.84 581	28.28 583	14.38 578	14.28 575	10.58 569	11.26 568	12.03 574	11.85 574	13.15 577	15.34 578	7.11 572	8.31 573	6.50 573	7.35 570	8.84 573	8.31 575

DPSM	12.34 572	11.21 574	12.51 569	12.91 574	12.80 572	19.84 581	28.28 583	14.38 578	14.28 575	10.58 569	11.26 568	12.03 574	11.85 574	13.15 577	15.34 578	7.11 572	8.31 573	6.50 573	7.35 570	8.84 573	8.31 575

ASD4	21.52 579	19.65 578	22.13 577	22.45 581	16.42 576	23.29 585	30.71 585	33.06 589	17.47 580	24.18 586	14.11 573	21.71 581	15.88 576	21.06 584	18.11 580	19.78 580	17.78 582	26.52 582	20.33 580	27.03 582	18.73 582

HaxPig	19.86 578	22.40 584	22.34 578	17.95 578	17.95 577	11.77 570	11.89 571	16.02 580	15.89 578	21.10 581	21.41 583	18.74 580	18.39 578	20.08 583	19.69 581	23.63 585	23.22 583	24.06 580	23.69 581	23.00 581	23.95 584

xxxxx1	28.96 587	20.11 580	14.07 574	49.74 586	39.15 586	18.98 575	26.64 579	21.94 582	20.21 582	16.45 576	17.48 578	18.36 577	21.56 580	16.21 579	20.88 582	23.07 582	26.55 584	66.40 587	78.70 587	30.27 584	32.51 587

tt_ll	28.96 587	20.11 580	14.07 574	49.74 586	39.15 586	18.98 575	26.64 579	21.94 582	20.21 582	16.45 576	17.48 578	18.36 577	21.56 580	16.21 579	20.88 582	23.07 582	26.55 584	66.40 587	78.70 587	30.27 584	32.51 587

ff	28.96 587	20.11 580	14.07 574	49.74 586	39.15 586	18.98 575	26.64 579	21.94 582	20.21 582	16.45 576	17.48 578	18.36 577	21.56 580	16.21 579	20.88 582	23.07 582	26.55 584	66.40 587	78.70 587	30.27 584	32.51 587

MEDIAN_ROB	23.96 582	27.05 588	26.39 584	22.16 580	22.13 579	16.12 574	13.97 572	20.24 581	20.05 581	25.50 587	25.31 587	22.96 583	22.63 583	24.39 585	23.24 585	28.20 586	27.23 587	28.62 583	27.75 583	27.50 583	27.76 585

AVERAGE_ROB	26.93 586	30.34 589	29.27 586	25.82 582	25.34 580	19.48 580	15.17 573	23.55 585	23.00 586	28.45 588	27.87 588	26.25 587	25.86 589	26.96 589	25.55 586	31.30 587	30.07 588	31.76 584	30.81 584	30.79 587	30.93 586

Selective-RAFT-Error	24.87 584	22.59 586	25.14 582	26.13 584	25.82 582	39.93 587	57.03 587	28.97 587	28.95 589	21.21 584	22.65 586	24.25 585	23.98 587	26.43 587	30.83 587	14.27 577	16.71 580	13.10 576	14.82 579	17.82 578	16.76 580

CasAABBNet	24.81 583	22.53 585	24.83 580	26.08 583	25.74 581	39.86 586	57.06 588	28.87 586	28.83 588	21.16 583	22.54 585	24.22 584	23.89 586	26.38 586	30.87 588	14.25 576	16.71 580	13.09 575	14.81 578	17.78 577	16.71 579

LSM0	26.58 585	22.63 587	25.88 583	30.13 585	52.21 589	39.94 588	56.74 586	28.97 587	28.72 587	21.14 582	22.26 584	24.43 586	23.88 585	26.54 588	30.87 588	14.32 578	16.55 579	13.12 577	14.71 577	17.92 579	20.60 583

test_example2	115.39 590	123.23 590	94.57 589	115.52 589	123.55 590	101.63 590	114.33 590	53.41 590	99.48 590	134.90 590	135.05 590	85.83 590	85.11 590	111.32 590	106.15 590	152.55 590	205.26 590	99.78 590	114.96 590	140.96 590	110.20 590

ccccc	291.34 591	297.21 591	347.09 591	374.70 591	380.44 591	203.92 591	213.88 591	216.32 591	172.72 591	203.37 591	218.57 591	215.01 591	258.31 591	312.78 591	341.56 591	412.57 591	356.13 591	256.09 591	227.69 591	428.88 591	389.64 591

Low-res two-view benchmark