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

MLG-Stereo_test2	0.21 3	0.36 160	0.68 10	0.21 5	0.17 93	0.45 69	0.12 3	0.35 8	0.42 70	0.15 4	0.11 4	0.22 32	0.10 1	0.28 16	0.16 4	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

LG-Stereo_L1	0.21 3	0.31 119	0.85 22	0.22 12	0.14 28	0.28 8	0.21 75	0.38 15	0.26 2	0.16 8	0.11 4	0.13 2	0.11 2	0.37 88	0.18 14	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.10 56

MonSter	0.20 1	0.22 26	0.65 7	0.21 5	0.17 93	0.33 26	0.15 13	0.46 48	0.32 8	0.16 8	0.17 14	0.14 4	0.11 2	0.27 11	0.23 77	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.09 32

LG-Stereo_L2	0.21 3	0.31 119	0.85 22	0.22 12	0.14 28	0.31 18	0.22 96	0.38 15	0.25 1	0.17 10	0.11 4	0.13 2	0.12 4	0.32 47	0.18 14	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.10 56

MLG-Stereo_test3	0.21 3	0.35 151	0.65 7	0.21 5	0.14 28	0.36 41	0.13 6	0.37 12	0.40 54	0.21 31	0.12 8	0.17 9	0.12 4	0.25 5	0.16 4	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.10 56

MLG-Stereo_test1	0.21 3	0.33 130	0.61 3	0.23 16	0.21 180	0.45 69	0.13 6	0.33 5	0.46 108	0.13 1	0.09 1	0.18 14	0.12 4	0.32 47	0.15 2	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

MLG-Stereo	0.21 3	0.33 130	0.60 2	0.23 16	0.12 6	0.44 66	0.13 6	0.39 21	0.46 108	0.13 1	0.10 2	0.17 9	0.13 7	0.35 70	0.15 2	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

LGtest1	0.21 3	0.37 163	0.70 11	0.22 12	0.12 6	0.31 18	0.11 2	0.36 9	0.39 44	0.17 10	0.13 10	0.16 7	0.14 8	0.25 5	0.27 125	0.10 136	0.09 160	0.08 8	0.06 9	0.10 28	0.10 56

DEFOM-Stereo	0.22 10	0.22 26	0.91 27	0.23 16	0.13 19	0.49 107	0.18 33	0.30 2	0.28 3	0.19 19	0.17 14	0.14 4	0.14 8	0.41 109	0.16 4	0.08 10	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.09 15	0.09 32

dual_stereo	0.23 12	0.25 46	0.66 9	0.21 5	0.15 46	0.27 7	0.15 13	0.62 156	0.40 54	0.15 4	0.13 10	0.18 14	0.14 8	0.37 88	0.19 22	0.09 47	0.31 456	0.07 1	0.10 117	0.07 1	0.07 5

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 101	1.34 490	1.24 63	0.23 16	0.12 6	0.33 26	0.20 57	0.40 22	0.33 12	0.25 67	0.21 21	0.16 7	0.14 8	0.27 11	0.63 349	0.55 485	0.06 2	0.11 166	0.13 248	0.25 315	0.49 471

AIO-Stereo	0.30 48	0.27 66	1.25 64	0.27 91	0.24 237	0.37 43	0.20 57	0.52 93	0.36 25	0.21 31	0.30 72	0.23 40	0.14 8	0.31 40	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.38 466	0.19 229	0.31 408

LG-G_1	0.23 12	0.37 163	0.71 12	0.23 16	0.11 1	0.51 124	0.12 3	0.44 40	0.39 44	0.19 19	0.15 12	0.19 20	0.15 13	0.36 79	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.11 79

LG-G	0.23 12	0.37 163	0.71 12	0.23 16	0.11 1	0.51 124	0.12 3	0.44 40	0.39 44	0.19 19	0.15 12	0.19 20	0.15 13	0.36 79	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.11 79

U	3.37 525	0.17 1	0.91 27	0.26 75	13.79 541	19.19 545	0.15 13	0.41 27	0.31 5	0.17 10	0.18 16	0.27 85	0.15 13	0.21 1	0.16 4	0.09 47	0.06 2	17.88 545	12.81 542	0.10 28	0.08 18

111111	0.24 16	0.21 14	0.82 21	0.24 30	0.21 180	0.43 61	0.13 6	0.45 45	0.35 18	0.22 39	0.27 51	0.18 14	0.16 16	0.35 70	0.18 14	0.09 47	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.25 315	0.08 18

LG-Stereo	0.27 22	0.25 46	0.95 32	0.25 47	0.15 46	0.43 61	0.21 75	0.50 75	0.40 54	0.18 15	0.29 62	0.25 63	0.16 16	0.28 16	0.35 216	0.07 2	0.07 20	0.11 166	0.10 117	0.24 303	0.10 56

HART	0.38 110	0.53 256	1.66 140	0.26 75	0.15 46	0.30 14	0.19 40	0.67 182	0.46 108	0.29 89	0.52 228	0.38 146	0.16 16	0.41 109	0.20 44	0.08 10	0.68 504	0.09 55	0.07 30	0.34 395	0.21 303

AIO_rvc	0.41 138	0.64 306	1.29 69	0.58 456	0.39 396	0.37 43	0.24 158	0.50 75	0.43 80	0.28 85	0.23 26	0.25 63	0.16 16	0.99 295	0.19 22	0.10 136	0.16 349	0.08 8	0.11 178	0.25 315	0.85 498

fffft	0.29 38	0.21 14	1.10 44	0.24 30	0.15 46	0.42 59	0.24 158	0.42 30	0.38 34	0.21 31	0.18 16	0.20 22	0.16 16	0.44 127	0.70 368	0.07 2	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.28 350	0.20 294
1: 1. 1
RAStereo	0.28 29	0.48 239	1.52 118	0.26 75	0.18 126	0.25 5	0.19 40	0.42 30	0.35 18	0.20 26	0.25 40	0.20 22	0.16 16	0.24 3	0.24 98	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.12 55	0.08 18

CAS++	0.31 56	0.33 130	1.43 97	0.25 47	0.17 93	0.31 18	0.20 57	0.78 269	0.41 61	0.30 92	0.30 72	0.21 30	0.16 16	0.33 57	0.18 14	0.15 337	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.15 124	0.11 79
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
S2M2	0.24 16	0.29 96	0.90 26	0.23 16	0.17 93	0.24 4	0.09 1	0.36 9	0.45 99	0.17 10	0.25 40	0.23 40	0.17 23	0.24 3	0.28 135	0.15 337	0.12 271	0.11 166	0.12 216	0.15 124	0.11 79

SGD-Stereo	0.22 10	0.28 87	0.77 16	0.22 12	0.11 1	0.40 52	0.16 21	0.31 3	0.36 25	0.19 19	0.19 19	0.17 9	0.17 23	0.37 88	0.16 4	0.10 136	0.06 2	0.08 8	0.07 30	0.10 28	0.07 5

GREAT-IGEV	0.37 101	0.28 87	1.48 109	0.25 47	0.38 393	0.46 87	0.18 33	0.33 5	0.34 14	0.15 4	0.29 62	0.15 6	0.17 23	0.36 79	0.23 77	0.07 2	0.76 511	0.07 1	0.26 413	0.21 257	1.03 512

FoundationStereo	0.20 1	0.30 108	0.81 19	0.21 5	0.22 205	0.21 2	0.16 21	0.25 1	0.38 34	0.15 4	0.11 4	0.18 14	0.17 23	0.23 2	0.16 4	0.09 47	0.13 290	0.08 8	0.06 9	0.07 1	0.07 5

AIO_test	0.39 125	0.37 163	1.19 52	0.73 476	0.67 477	0.35 35	0.25 178	0.47 58	0.34 14	0.34 109	0.22 25	0.33 123	0.17 23	1.31 331	0.19 22	0.11 198	0.15 332	0.08 8	0.21 384	0.15 124	0.23 340

castereo++	0.28 29	0.43 205	0.93 30	0.28 116	0.17 93	0.53 150	0.21 75	0.55 117	0.45 99	0.17 10	0.26 47	0.32 117	0.17 23	0.33 57	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.29 424	0.13 84	0.06 1

mms	0.27 22	0.26 60	0.91 27	0.25 47	0.18 126	0.32 23	0.23 125	0.37 12	0.31 5	0.21 31	0.30 72	0.23 40	0.17 23	0.46 147	0.21 57	0.08 10	0.10 199	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.47 467

ours_stereo	0.27 22	0.25 46	1.21 58	0.25 47	0.17 93	0.35 35	0.23 125	0.38 15	0.35 18	0.20 26	0.31 83	0.23 40	0.17 23	0.41 109	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.18 263

RSM++	0.27 22	0.26 60	0.87 25	0.28 116	0.13 19	0.39 50	0.20 57	0.45 45	0.45 99	0.20 26	0.24 34	0.24 53	0.17 23	0.36 79	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.35 455	0.26 335	0.18 263

RSM	0.28 29	0.26 60	0.97 33	0.25 47	0.24 237	0.37 43	0.21 75	0.49 69	0.44 84	0.21 31	0.27 51	0.28 94	0.17 23	0.38 96	0.20 44	0.07 2	0.07 20	0.09 55	0.34 452	0.21 257	0.16 225

RAFT-Stereo-weight	0.34 77	0.29 96	1.43 97	0.28 116	0.28 293	0.55 171	0.22 96	0.78 269	0.48 128	0.46 178	0.38 123	0.36 137	0.17 23	0.33 57	0.23 77	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.09 32

MSKI-zero shot	0.46 201	0.38 173	2.47 397	0.27 91	0.43 421	0.56 186	0.20 57	0.77 254	0.43 80	0.60 341	0.51 215	0.44 194	0.17 23	0.68 244	0.21 57	0.09 47	0.29 450	0.09 55	0.32 445	0.14 107	0.10 56

DLNR_Zeroshot_test	13.43 541	19.94 546	23.55 546	121.61 557	35.03 552	0.46 87	0.15 13	8.02 538	0.35 18	0.28 85	0.37 114	0.26 76	0.17 23	0.76 267	0.29 150	6.42 538	0.26 441	0.09 55	0.38 466	50.13 555	0.18 263

CASnet	0.28 29	0.31 119	1.20 56	0.28 116	0.11 1	0.47 92	0.19 40	0.44 40	0.44 84	0.38 127	0.31 83	0.23 40	0.17 23	0.29 27	0.19 22	0.10 136	0.06 2	0.15 343	0.12 216	0.16 160	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.35 88	0.25 46	1.30 72	0.79 482	0.34 356	0.51 124	0.23 125	0.46 48	0.39 44	0.22 39	0.31 83	0.20 22	0.17 23	0.28 16	0.23 77	0.73 495	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.09 15	0.37 441

EGLCR-Stereo	0.29 38	0.27 66	0.97 33	0.30 163	0.19 155	0.56 186	0.17 26	0.68 186	0.36 25	0.30 92	0.18 16	0.27 85	0.17 23	0.38 96	0.19 22	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.10 28	0.35 426

GIP-stereo	0.26 21	0.22 26	0.78 17	0.29 147	0.20 169	0.42 59	0.17 26	0.64 165	0.39 44	0.18 15	0.24 34	0.23 40	0.18 39	0.25 5	0.47 287	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.17 182	0.08 18

SMoEStereo_RVC	0.29 38	0.26 60	1.03 36	0.25 47	0.14 28	0.46 87	0.22 96	0.36 9	0.38 34	0.23 48	0.23 26	0.21 30	0.18 39	0.45 138	0.60 342	0.07 2	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.20 244	0.20 294

tt45	0.29 38	0.24 41	1.06 39	0.25 47	0.17 93	0.55 171	0.22 96	0.41 27	0.35 18	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.18 39	0.64 227	0.34 208	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.21 257	0.11 79

999	0.29 38	0.25 46	1.05 38	0.26 75	0.18 126	0.49 107	0.23 125	0.38 15	0.37 30	0.20 26	0.32 88	0.23 40	0.18 39	0.73 260	0.36 219	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.08 56	0.24 303	0.10 56

MGS-Stereo	0.32 62	0.34 144	1.70 149	0.25 47	0.14 28	0.40 52	0.22 96	0.38 15	0.43 80	0.24 52	0.51 215	0.25 63	0.18 39	0.31 40	0.20 44	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.08 56	0.47 461	0.08 18

UniTT-Stereo	0.30 48	0.36 160	1.68 143	0.27 91	0.24 237	0.29 12	0.18 33	0.33 5	0.34 14	0.26 75	0.37 114	0.18 14	0.18 39	0.31 40	0.27 125	0.10 136	0.08 90	0.08 8	0.07 30	0.25 315	0.08 18

Selective-IGEV	0.29 38	0.23 33	1.28 68	0.27 91	0.30 310	0.35 35	0.20 57	0.56 123	0.38 34	0.21 31	0.30 72	0.22 32	0.18 39	0.37 88	0.18 14	0.07 2	0.06 2	0.08 8	0.15 299	0.16 160	0.29 391

XX-TBD	0.34 77	0.77 356	1.75 169	0.34 270	0.13 19	0.51 124	0.17 26	0.43 36	0.50 144	0.37 119	0.49 203	0.23 40	0.18 39	0.28 16	0.24 98	0.10 136	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.07 5

StereoAnything_RVC	0.35 88	1.25 478	1.82 222	0.20 3	0.12 6	0.26 6	0.15 13	0.43 36	0.37 30	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 47	0.46 147	0.14 1	0.11 198	0.09 160	0.08 8	0.05 1	0.76 491	0.18 263

HUF	0.59 330	0.65 313	2.46 393	0.45 402	0.77 488	0.34 30	0.24 158	0.46 48	0.39 44	0.31 96	0.28 56	0.25 63	0.19 47	0.67 241	0.18 14	0.12 249	2.03 529	0.08 8	0.06 9	0.31 373	1.59 526

IGEV-Stereo+	0.29 38	0.29 96	0.86 24	0.25 47	0.34 356	0.30 14	0.14 11	0.32 4	0.53 178	0.18 15	0.12 8	0.18 14	0.19 47	0.49 173	0.17 13	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.20 378	0.46 460	0.59 482

4D-IteraStereo	0.44 173	0.96 422	2.63 425	0.27 91	0.30 310	0.45 69	0.25 178	0.52 93	0.50 144	0.40 135	0.31 83	0.40 160	0.19 47	0.35 70	0.32 191	0.09 47	0.06 2	0.12 221	0.11 178	0.19 229	0.30 400

CES	0.30 48	0.27 66	1.09 42	0.23 16	0.50 443	0.40 52	0.20 57	0.46 48	0.44 84	0.22 39	0.28 56	0.26 76	0.19 47	0.33 57	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.15 124	0.49 471

GLC_STEREO	0.28 29	0.27 66	1.36 82	0.28 116	0.12 6	0.41 55	0.20 57	0.37 12	0.38 34	0.26 75	0.30 72	0.25 63	0.19 47	0.33 57	0.24 98	0.09 47	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.09 32

CREStereo++_RVC	0.33 69	0.29 96	1.74 163	0.24 30	0.16 67	0.54 158	0.15 13	0.40 22	0.55 197	0.37 119	0.51 215	0.24 53	0.19 47	0.27 11	0.26 117	0.09 47	0.06 2	0.08 8	0.30 433	0.08 4	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
XX-Stereo	0.55 304	0.54 261	3.50 502	0.48 420	0.39 396	0.54 158	0.17 26	0.89 355	0.40 54	0.44 160	0.65 352	0.85 414	0.19 47	0.77 271	0.21 57	0.10 136	0.14 307	0.10 102	0.32 445	0.17 182	0.14 165

SCV_C0	0.33 69	0.43 205	1.42 96	0.25 47	0.16 67	0.35 35	0.20 57	0.68 186	0.44 84	0.24 52	0.27 51	0.29 101	0.20 55	0.58 207	0.18 14	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.30 433	0.26 335	0.17 243

SCV	0.35 88	0.59 279	1.37 85	0.34 270	0.22 205	0.28 8	0.23 125	0.72 204	0.35 18	0.19 19	0.30 72	0.24 53	0.20 55	0.64 227	0.19 22	0.11 198	0.08 90	0.09 55	0.29 424	0.34 395	0.29 391

fffy	0.28 29	0.24 41	1.19 52	0.27 91	0.15 46	0.37 43	0.22 96	0.42 30	0.32 8	0.20 26	0.29 62	0.26 76	0.20 55	0.44 127	0.20 44	0.08 10	0.10 199	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.18 263

model_zeroshot	0.44 173	0.68 323	1.97 296	0.28 116	0.18 126	0.69 363	0.21 75	0.63 162	0.40 54	1.00 463	0.34 102	0.42 179	0.20 55	0.69 250	0.24 98	0.10 136	0.22 415	0.10 102	0.22 392	0.12 55	0.10 56

Pointernet	0.29 38	0.25 46	1.49 112	0.24 30	0.20 169	0.47 92	0.15 13	0.62 156	0.47 125	0.22 39	0.29 62	0.26 76	0.20 55	0.28 16	0.20 44	0.10 136	0.07 20	0.07 1	0.12 216	0.10 28	0.07 5

test_for_model	0.64 359	1.60 499	1.82 222	1.23 508	1.02 503	0.53 150	0.23 125	0.75 231	0.50 144	0.57 300	0.29 62	0.25 63	0.20 55	0.26 9	0.22 69	0.76 498	0.31 456	0.08 8	0.07 30	1.68 519	0.50 474

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 251	0.33 130	0.93 30	0.26 75	0.22 205	0.46 87	0.20 57	1.10 476	1.34 491	3.16 528	0.32 88	0.22 32	0.20 55	0.30 33	0.22 69	0.10 136	0.09 160	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.19 279

testlalala	0.36 95	0.30 108	1.77 184	0.28 116	0.33 348	0.60 249	0.22 96	0.55 117	0.51 152	0.55 279	0.35 106	0.31 109	0.20 55	0.26 9	0.22 69	0.10 136	0.13 290	0.09 55	0.24 398	0.08 4	0.07 5

ProNet	0.30 48	0.54 261	1.29 69	0.25 47	0.15 46	0.47 92	0.25 178	0.48 63	0.39 44	0.21 31	0.23 26	0.22 32	0.20 55	0.44 127	0.19 22	0.08 10	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.23 288	0.12 116

rvit_stereo_0081_aga	0.27 22	0.29 96	1.08 40	0.26 75	0.20 169	0.33 26	0.21 75	0.41 27	0.42 70	0.26 75	0.28 56	0.27 85	0.21 64	0.31 40	0.21 57	0.14 320	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.10 56

rvit_stereo_0081	0.25 18	0.21 14	0.61 3	0.28 116	0.17 93	0.31 18	0.22 96	0.42 30	0.53 178	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.21 64	0.34 65	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.09 32

rvit_stereo_0082	0.25 18	0.21 14	0.61 3	0.28 116	0.17 93	0.31 18	0.22 96	0.42 30	0.53 178	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.21 64	0.34 65	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.09 32

trnet	0.28 29	0.26 60	1.32 75	0.19 1	0.12 6	0.54 158	0.15 13	0.48 63	0.46 108	0.27 80	0.33 96	0.24 53	0.21 64	0.30 33	0.21 57	0.10 136	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.09 15	0.07 5

testlalala2	0.44 173	0.28 87	2.59 420	0.64 468	0.56 458	0.57 204	0.20 57	0.78 269	0.52 159	0.40 135	0.39 131	0.45 203	0.21 64	0.27 11	0.22 69	0.09 47	0.10 199	0.08 8	0.29 424	0.12 55	0.10 56

LL-Strereo2	0.41 138	0.90 403	1.83 228	0.44 388	0.24 237	0.54 158	0.27 225	0.58 132	0.45 99	0.41 144	0.33 96	0.44 194	0.21 64	0.44 127	0.34 208	0.09 47	0.08 90	0.16 361	0.14 276	0.17 182	0.17 243

test-3	0.43 163	0.20 9	1.70 149	0.34 270	0.32 335	0.45 69	0.23 125	0.71 199	0.46 108	0.51 230	0.29 62	0.45 203	0.21 64	0.59 213	0.98 408	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.35 455	0.29 354	0.28 385

test_1	0.43 163	0.20 9	1.70 149	0.34 270	0.32 335	0.45 69	0.23 125	0.71 199	0.46 108	0.50 217	0.29 62	0.45 203	0.21 64	0.59 213	0.98 408	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.35 455	0.29 354	0.29 391

CREStereo	0.28 29	0.30 108	1.33 77	0.19 1	0.13 19	0.55 171	0.17 26	0.48 63	0.46 108	0.27 80	0.33 96	0.24 53	0.21 64	0.31 40	0.21 57	0.11 198	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.10 28	0.07 5
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
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 101	0.37 163	1.21 58	0.26 75	0.18 126	0.73 384	0.18 33	0.53 102	0.41 61	0.35 110	0.30 72	0.58 286	0.22 73	0.33 57	0.95 405	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.35 455	0.13 84	0.15 198

MM-Stereo_test2	0.38 110	0.28 87	2.46 393	0.43 381	0.15 46	0.50 115	0.25 178	0.47 58	0.38 34	0.33 107	0.26 47	0.23 40	0.22 73	0.34 65	0.29 150	0.08 10	0.09 160	0.09 55	0.10 117	0.36 410	0.22 316

AIO-test2	0.49 240	1.15 465	1.96 292	0.42 376	0.37 387	0.50 115	0.23 125	0.79 285	0.70 345	0.33 107	0.53 239	0.27 85	0.22 73	0.67 241	0.29 150	0.73 495	0.08 90	0.13 280	0.17 335	0.17 182	0.18 263

AIO-test1	0.45 191	0.87 393	2.27 357	0.33 240	0.33 348	0.50 115	0.22 96	0.74 219	0.66 316	0.29 89	0.41 140	0.29 101	0.22 73	0.73 260	0.29 150	0.09 47	0.08 90	0.12 221	0.14 276	0.30 365	0.22 316

IGEV-Stereo++	0.23 12	0.23 33	0.64 6	0.24 30	0.22 205	0.47 92	0.13 6	0.52 93	0.33 12	0.18 15	0.24 34	0.17 9	0.22 73	0.32 47	0.19 22	0.08 10	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.17 182	0.09 32

Occ-G	0.30 48	0.30 108	1.33 77	0.23 16	0.15 46	0.36 41	0.25 178	0.43 36	0.31 5	0.26 75	0.35 106	0.46 216	0.22 73	0.30 33	0.25 110	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.16 318	0.31 373	0.08 18

rvit_stereo_0080	0.27 22	0.38 173	0.76 14	0.24 30	0.18 126	0.34 30	0.27 225	0.54 113	0.44 84	0.24 52	0.26 47	0.27 85	0.22 73	0.29 27	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.10 102	0.10 117	0.15 124	0.11 79

whm_eth	0.27 22	0.38 173	0.76 14	0.24 30	0.18 126	0.34 30	0.27 225	0.54 113	0.44 84	0.24 52	0.26 47	0.27 85	0.22 73	0.29 27	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.10 102	0.10 117	0.15 124	0.11 79

MaDis-Stereo	0.29 38	0.54 261	1.44 99	0.24 30	0.29 299	0.29 12	0.16 21	0.45 45	0.37 30	0.19 19	0.21 21	0.28 94	0.22 73	0.30 33	0.29 150	0.10 136	0.09 160	0.10 102	0.08 56	0.11 44	0.11 79

GCAP-Stereo	0.34 77	0.89 400	1.76 175	0.26 75	0.12 6	0.52 143	0.14 11	0.49 69	0.38 34	0.29 89	0.30 72	0.29 101	0.22 73	0.30 33	0.20 44	0.09 47	0.17 367	0.09 55	0.07 30	0.21 257	0.11 79

test_4	0.40 131	0.37 163	2.01 300	0.29 147	0.21 180	0.50 115	0.28 242	0.47 58	0.39 44	0.42 149	0.76 404	0.38 146	0.22 73	0.52 186	0.33 201	0.08 10	0.07 20	0.11 166	0.15 299	0.28 350	0.07 5

test_3	0.44 173	0.20 9	1.70 149	0.36 304	0.32 335	0.47 92	0.30 274	0.73 215	0.49 134	0.50 217	0.30 72	0.45 203	0.22 73	0.59 213	0.98 408	0.08 10	0.10 199	0.11 166	0.35 455	0.29 354	0.28 385

CroCo-Stereo	0.30 48	0.45 224	1.08 40	0.31 190	0.17 93	0.19 1	0.21 75	0.73 215	0.50 144	0.21 31	0.24 34	0.55 261	0.22 73	0.27 11	0.26 117	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.07 30	0.12 55	0.09 32
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
TANstereo	0.33 69	0.49 242	1.75 169	0.23 16	0.12 6	0.54 158	0.16 21	0.40 22	0.45 99	0.45 170	0.51 215	0.26 76	0.22 73	0.29 27	0.20 44	0.10 136	0.10 199	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.11 79

xyz-stereo-finetune	0.31 56	0.46 227	0.79 18	0.21 5	0.12 6	0.53 150	0.25 178	0.52 93	0.54 190	0.28 85	0.32 88	0.29 101	0.23 87	0.59 213	0.55 320	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.13 84	0.08 18

MM-Stereo_test3	0.40 131	0.58 277	1.75 169	0.36 304	0.30 310	0.45 69	0.30 274	0.72 204	0.59 229	0.31 96	0.43 146	0.32 117	0.23 87	0.35 70	0.29 150	0.10 136	0.20 400	0.10 102	0.08 56	0.40 439	0.11 79

ff7	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

ffff	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

11t	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

testlalala_base	0.46 201	0.30 108	1.82 222	0.34 270	0.27 282	0.55 171	0.21 75	0.85 322	0.32 8	0.32 105	0.39 131	0.31 109	0.23 87	0.30 33	0.28 135	0.95 504	0.30 454	0.09 55	0.21 384	1.03 499	0.18 263

CroCo-Stereo Lap2	0.33 69	0.61 285	1.47 106	0.32 219	0.38 393	0.23 3	0.22 96	0.58 132	0.46 108	0.22 39	0.27 51	0.29 101	0.23 87	0.32 47	0.26 117	0.09 47	0.09 160	0.10 102	0.08 56	0.21 257	0.14 165

ccc-4	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

iRaftStereo_RVC	0.37 101	0.53 256	1.41 92	0.28 116	0.15 46	0.52 143	0.20 57	0.54 113	0.46 108	0.37 119	0.43 146	0.41 166	0.23 87	0.36 79	0.26 117	0.09 47	0.15 332	0.12 221	0.11 178	0.41 442	0.37 441

tg	0.37 101	0.55 270	1.35 81	0.28 116	0.16 67	0.57 204	0.18 33	0.57 126	0.49 134	0.37 119	0.44 157	0.38 146	0.24 96	0.46 147	0.24 98	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.43 450	0.36 434

WCG-NET	0.30 48	0.42 200	1.26 66	0.24 30	0.12 6	0.43 61	0.24 158	0.40 22	0.56 208	0.35 110	0.37 114	0.26 76	0.24 96	0.29 27	0.19 22	0.08 10	0.12 271	0.08 8	0.07 30	0.22 275	0.10 56

GCAP-BAT	0.43 163	0.31 119	1.82 222	0.25 47	0.26 269	0.65 333	0.23 125	0.48 63	0.37 30	0.67 393	0.82 416	0.44 194	0.24 96	0.48 163	0.87 398	0.09 47	0.13 290	0.09 55	0.22 392	0.08 4	0.09 32

gcap-zeroshot	0.41 138	0.62 291	1.78 189	0.31 190	0.32 335	0.69 363	0.21 75	0.74 219	0.52 159	0.43 154	0.35 106	0.62 301	0.24 96	0.41 109	0.24 98	0.09 47	0.16 349	0.09 55	0.31 439	0.08 4	0.09 32

AE-Stereo	0.42 157	0.29 96	1.65 136	0.43 381	0.47 438	0.56 186	0.23 125	0.86 332	0.46 108	0.31 96	0.41 140	0.43 183	0.24 96	0.34 65	0.24 98	0.09 47	0.48 488	0.11 166	0.45 479	0.22 275	0.19 279

RAFT-Test	0.44 173	0.38 173	2.01 300	0.27 91	0.44 422	0.64 319	0.37 345	0.72 204	0.57 212	0.45 170	0.48 186	0.65 317	0.24 96	0.35 70	0.29 150	0.09 47	0.11 245	0.09 55	0.38 466	0.10 28	0.11 79

LoS_RVC	0.29 38	0.33 130	1.19 52	0.25 47	0.34 356	0.43 61	0.22 96	0.42 30	0.32 8	0.22 39	0.33 96	0.23 40	0.24 96	0.31 40	0.21 57	0.07 2	0.07 20	0.07 1	0.05 1	0.10 28	0.31 408

anonymousdsp	0.34 77	0.53 256	1.47 106	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.49 69	0.40 54	0.25 67	0.24 34	0.22 32	0.24 96	0.55 200	0.19 22	0.09 47	0.11 245	0.10 102	0.18 348	0.24 303	0.29 391

LoS	0.31 56	0.30 108	1.52 118	0.23 16	0.13 19	0.54 158	0.20 57	0.48 63	0.49 134	0.25 67	0.28 56	0.37 139	0.24 96	0.38 96	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.08 8	0.05 1	0.15 124	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 77	0.54 261	1.47 106	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.49 69	0.40 54	0.25 67	0.24 34	0.22 32	0.24 96	0.54 196	0.19 22	0.09 47	0.10 199	0.10 102	0.18 348	0.24 303	0.29 391
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pruner-Stereo	0.51 268	0.27 66	1.78 189	1.79 519	0.19 155	0.62 290	0.45 392	0.57 126	0.60 234	0.61 349	0.48 186	0.41 166	0.24 96	0.46 147	1.00 414	0.12 249	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.12 55	0.13 150

test-1	0.44 173	0.48 239	1.69 145	0.30 163	0.27 282	0.50 115	0.28 242	0.80 288	0.43 80	0.40 135	0.54 251	0.41 166	0.24 96	0.31 40	1.16 434	0.09 47	0.20 400	0.10 102	0.17 335	0.11 44	0.26 371

PMTNet	0.31 56	0.35 151	1.30 72	0.20 3	0.14 28	0.57 204	0.25 178	0.46 48	0.42 70	0.27 80	0.32 88	0.27 85	0.24 96	0.39 101	0.23 77	0.43 473	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.18 208	0.07 5

R-Stereo Train	0.36 95	0.21 14	1.70 149	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.78 269	0.36 25	0.57 300	0.67 358	0.33 123	0.24 96	0.32 47	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.12 116

RAFT-Stereo	0.36 95	0.21 14	1.70 149	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.78 269	0.36 25	0.57 300	0.67 358	0.33 123	0.24 96	0.32 47	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.12 116
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_6	0.31 56	0.29 96	1.00 35	0.31 190	0.18 126	0.35 35	0.25 178	0.51 81	0.61 250	0.25 67	0.28 56	0.32 117	0.25 111	0.39 101	0.25 110	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.13 248	0.14 107	0.13 150

WCG-NET（raft）	0.32 62	0.53 256	1.21 58	0.23 16	0.12 6	0.44 66	0.24 158	0.40 22	0.50 144	0.35 110	0.35 106	0.47 224	0.25 111	0.35 70	0.20 44	0.08 10	0.29 450	0.08 8	0.07 30	0.22 275	0.11 79

IGEVStereo-DCA	0.33 69	0.34 144	1.38 86	0.27 91	0.16 67	0.45 69	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.21 21	0.26 76	0.25 111	0.64 227	0.52 310	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.18 348	0.16 160	0.22 316

rrr	0.46 201	0.34 144	3.08 477	0.27 91	0.16 67	0.45 69	0.28 242	1.09 475	0.51 152	0.24 52	0.21 21	0.26 76	0.25 111	0.64 227	0.52 310	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.29 424	0.16 160	0.25 361

plain	0.37 101	0.47 236	2.15 333	0.27 91	0.19 155	0.33 26	0.20 57	0.58 132	0.46 108	0.23 48	0.37 114	0.23 40	0.25 111	0.45 138	0.28 135	0.11 198	0.08 90	0.13 280	0.09 82	0.42 448	0.12 116

anonymousdsp2	0.34 77	0.24 41	1.16 49	0.28 116	0.15 46	0.57 204	0.23 125	0.79 285	0.47 125	0.38 127	0.37 114	0.40 160	0.25 111	0.47 158	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.13 248	0.19 229	0.27 378

knoymous	0.34 77	0.25 46	1.75 169	0.24 30	0.18 126	0.45 69	0.24 158	0.57 126	0.38 34	0.41 144	0.39 131	0.55 261	0.25 111	0.38 96	0.23 77	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.07 30	0.13 84	0.12 116

PSM-softLoss	0.48 222	0.27 66	1.85 233	0.51 429	0.17 93	0.61 270	0.40 358	0.61 152	0.57 212	0.52 238	0.48 186	0.39 152	0.25 111	1.46 349	0.77 384	0.12 249	0.08 90	0.13 280	0.12 216	0.12 55	0.14 165

KMStereo	0.48 222	0.27 66	1.85 233	0.51 429	0.17 93	0.61 270	0.40 358	0.61 152	0.57 212	0.52 238	0.48 186	0.39 152	0.25 111	1.46 349	0.77 384	0.12 249	0.08 90	0.13 280	0.12 216	0.12 55	0.14 165

AnonymousM	0.37 101	0.44 216	1.50 115	0.25 47	0.15 46	0.52 143	0.23 125	0.60 150	0.42 70	0.42 149	0.32 88	0.30 106	0.25 111	0.34 65	0.23 77	0.11 198	0.09 160	0.71 493	0.36 463	0.12 55	0.07 5

cross-raft	0.40 131	0.27 66	2.22 348	0.30 163	0.17 93	0.49 107	0.35 330	0.71 199	0.39 44	0.43 154	0.45 161	0.64 313	0.25 111	0.32 47	0.25 110	0.08 10	0.08 90	0.09 55	0.23 396	0.11 44	0.14 165

sCroCo_RVC	0.33 69	0.32 125	1.89 255	0.34 270	0.27 282	0.30 14	0.22 96	0.48 63	0.44 84	0.22 39	0.33 96	0.25 63	0.25 111	0.32 47	0.24 98	0.14 320	0.16 349	0.12 221	0.12 216	0.15 124	0.13 150

test_xeample3	0.46 201	0.34 144	2.99 472	0.37 325	0.16 67	0.49 107	0.33 318	1.06 470	0.44 84	0.25 67	0.23 26	0.24 53	0.25 111	0.49 173	0.56 328	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.40 471	0.17 182	0.26 371

GMStereo	0.38 110	0.99 437	1.91 265	0.27 91	0.16 67	0.39 50	0.23 125	0.47 58	0.62 268	0.38 127	0.34 102	0.25 63	0.25 111	0.39 101	0.29 150	0.14 320	0.08 90	0.10 102	0.12 216	0.15 124	0.11 79
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MM-Stereo_test1	0.41 138	0.39 182	2.29 361	0.38 340	0.26 269	0.44 66	0.28 242	0.63 162	0.51 152	0.40 135	0.32 88	0.26 76	0.26 125	0.46 147	0.22 69	0.09 47	0.21 409	0.10 102	0.09 82	0.39 434	0.15 198

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 29	0.28 87	1.09 42	0.33 240	0.15 46	0.30 14	0.16 21	0.58 132	0.42 70	0.19 19	0.19 19	0.17 9	0.26 125	0.38 96	0.37 225	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.25 406	0.10 28	0.06 1

rvit_stereo_0083	0.25 18	0.19 5	0.58 1	0.28 116	0.18 126	0.28 8	0.22 96	0.38 15	0.54 190	0.23 48	0.30 72	0.27 85	0.26 125	0.37 88	0.24 98	0.14 320	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.12 55	0.10 56

rvit_stereo_ft	0.31 56	0.61 285	1.18 50	0.32 219	0.21 180	0.28 8	0.27 225	0.55 117	0.48 128	0.23 48	0.27 51	0.28 94	0.26 125	0.32 47	0.25 110	0.13 279	0.09 160	0.11 166	0.11 178	0.13 84	0.14 165

MyStereo07	0.34 77	0.40 187	1.46 102	0.29 147	0.23 224	0.60 249	0.31 287	0.53 102	0.42 70	0.25 67	0.25 40	0.20 22	0.26 125	0.57 204	0.19 22	0.09 47	0.18 377	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.19 279

MIF-Stereo (partial)	0.34 77	0.41 193	1.93 271	0.26 75	0.24 237	0.32 23	0.17 26	0.53 102	0.42 70	0.25 67	0.37 114	0.25 63	0.26 125	0.44 127	0.31 180	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.19 229	0.14 165

DCRE	0.50 251	0.63 302	2.13 327	0.30 163	0.23 224	0.45 69	0.24 158	0.59 140	0.53 178	0.50 217	2.10 496	0.42 179	0.26 125	0.35 70	0.23 77	0.09 47	0.14 307	0.10 102	0.32 445	0.16 160	0.15 198

DisPM	0.43 163	0.33 130	1.78 189	0.57 454	0.18 126	0.59 238	0.63 449	0.53 102	0.61 250	0.60 341	0.53 239	0.38 146	0.26 125	0.75 264	0.29 150	0.12 249	0.07 20	0.12 221	0.11 178	0.11 44	0.14 165

PFNet+	0.45 191	0.37 163	1.86 241	0.46 407	0.18 126	0.58 221	0.77 471	0.52 93	0.64 288	0.56 289	0.48 186	0.39 152	0.26 125	0.93 289	0.32 191	0.13 279	0.09 160	0.14 316	0.13 248	0.12 55	0.15 198

NF-Stereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 433	0.16 67	0.61 270	0.44 385	0.66 173	0.61 250	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.45 348	0.79 390	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.16 225

OCTAStereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 433	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.61 250	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.80 391	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

RE-Stereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 433	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.60 234	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.78 386	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

TVStereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 433	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.60 234	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.78 386	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

CRE-IMP	0.41 138	0.22 26	1.76 175	0.48 420	0.17 93	0.79 414	0.69 459	0.52 93	0.52 159	0.47 180	0.42 144	0.45 203	0.26 125	0.41 109	0.31 180	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.09 82	0.17 182	0.23 340

s12784h	0.36 95	0.28 87	1.58 126	0.23 16	0.11 1	0.62 290	0.24 158	0.79 285	0.64 288	0.44 160	0.52 228	0.28 94	0.26 125	0.50 179	0.24 98	0.11 198	0.06 2	0.09 55	0.06 9	0.16 160	0.06 1

CFNet-RSSM	0.41 138	0.32 125	2.20 343	0.27 91	0.44 422	0.52 143	0.19 40	0.76 244	0.48 128	0.43 154	0.36 111	0.54 257	0.26 125	0.33 57	0.25 110	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.38 466	0.10 28	0.09 32

Gwc-CoAtRS	0.38 110	0.33 130	1.92 268	0.27 91	0.41 412	0.48 100	0.19 40	0.59 140	0.46 108	0.43 154	0.39 131	0.57 279	0.26 125	0.32 47	0.26 117	0.09 47	0.09 160	0.09 55	0.31 439	0.11 44	0.09 32

DFGA-Net	0.51 268	1.06 450	1.75 169	0.30 163	0.24 237	0.54 158	0.22 96	0.63 162	0.60 234	0.48 198	0.51 215	0.35 133	0.27 142	1.82 412	0.53 314	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.12 216	0.37 418	0.15 198

rvit_0105_4	0.35 88	0.35 151	1.45 101	0.31 190	0.18 126	0.37 43	0.28 242	0.59 140	0.62 268	0.27 80	0.31 83	0.35 133	0.27 142	0.43 120	0.25 110	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.12 116

rvit_stereo_0075_2	0.40 131	0.40 187	1.88 248	0.33 240	0.32 335	0.41 55	0.22 96	0.58 132	0.53 178	0.38 127	0.51 215	0.40 160	0.27 142	0.44 127	0.29 150	0.20 408	0.15 332	0.22 423	0.15 299	0.18 208	0.23 340

MoCha-V2	0.36 95	0.32 125	1.41 92	0.36 304	0.31 327	0.35 35	0.19 40	0.57 126	0.39 44	0.30 92	0.32 88	0.28 94	0.27 142	0.47 158	0.24 98	0.08 10	0.56 492	0.08 8	0.38 466	0.18 208	0.12 116

IGEV++	0.34 77	0.43 205	1.32 75	0.31 190	0.14 28	0.32 23	0.21 75	0.70 196	0.34 14	0.22 39	0.28 56	0.22 32	0.27 142	0.35 70	0.27 125	0.09 47	0.39 476	0.08 8	0.15 299	0.25 315	0.45 464

StereoVision	0.45 191	0.72 336	1.94 280	0.33 240	0.32 335	0.47 92	0.26 200	0.68 186	0.57 212	0.32 105	0.89 431	0.45 203	0.27 142	0.49 173	0.36 219	0.13 279	0.15 332	0.16 361	0.15 299	0.19 229	0.13 150

EKT-Stereo	1.47 496	0.49 242	1.93 271	2.57 529	19.31 545	0.55 171	0.22 96	0.69 189	0.42 70	0.38 127	0.36 111	0.43 183	0.27 142	0.69 250	0.26 117	0.12 249	0.14 307	0.11 166	0.16 318	0.20 244	0.15 198

MIM_Stereo	0.41 138	0.60 281	1.88 248	0.31 190	0.21 180	0.50 115	0.19 40	0.64 165	0.44 84	0.43 154	0.53 239	0.43 183	0.27 142	0.51 182	0.28 135	0.08 10	0.14 307	0.11 166	0.10 117	0.26 335	0.26 371

MC-Stereo	0.32 62	0.31 119	1.46 102	0.31 190	0.15 46	0.53 150	0.19 40	0.44 40	0.35 18	0.36 115	0.38 123	0.27 85	0.27 142	0.42 117	0.19 22	0.09 47	0.13 290	0.09 55	0.16 318	0.20 244	0.13 150

dd	0.42 157	0.96 422	1.77 184	0.31 190	0.17 93	0.57 204	0.26 200	0.49 69	0.68 327	0.41 144	0.40 136	0.34 129	0.27 142	0.45 138	0.40 251	0.17 372	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.21 257	0.12 116

GMOStereo	0.41 138	0.62 291	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

error version	0.41 138	0.62 291	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

test-v	0.41 138	0.62 291	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

test-2	0.41 138	0.62 291	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

TestStereo	0.45 191	0.54 261	2.11 322	0.29 147	0.16 67	0.43 61	0.24 158	0.54 113	0.45 99	0.37 119	0.46 168	0.34 129	0.27 142	1.98 438	0.27 125	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.14 107	0.08 18

Patchmatch Stereo++	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.16 67	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.54 196	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116
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	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.17 93	0.60 249	0.29 266	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.47 158	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

ROB_FTStereo_v2	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.17 93	0.61 270	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.47 158	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

ROB_FTStereo	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.17 93	0.61 270	0.26 200	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.49 173	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

HUI-Stereo	0.38 110	0.27 66	1.79 209	0.44 388	0.17 93	0.61 270	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.45 138	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

iGMRVC	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.17 93	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.55 200	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

RAFT-345	0.53 286	0.30 108	2.34 369	0.38 340	0.34 356	0.58 221	0.42 367	0.47 58	0.61 250	0.51 230	1.00 450	0.43 183	0.28 157	1.57 367	0.82 393	0.10 136	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.10 28	0.08 18

iRAFT	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.16 67	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.54 196	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

RAFT-IKP	0.38 110	0.27 66	1.79 209	0.44 388	0.16 67	0.60 249	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.50 179	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

raft+_RVC	0.44 173	0.67 321	1.85 233	0.34 270	0.71 482	0.51 124	0.25 178	0.64 165	0.51 152	0.35 110	0.45 161	0.32 117	0.28 157	0.43 120	0.32 191	0.09 47	0.19 389	0.10 102	0.09 82	0.20 244	0.40 454

sAnonymous2	0.38 110	0.62 291	2.15 333	0.31 190	0.24 237	0.34 30	0.27 225	0.53 102	0.46 108	0.24 52	0.29 62	0.23 40	0.28 157	0.28 16	0.22 69	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.13 248	0.38 425	0.35 426

CroCo_RVC	0.38 110	0.62 291	2.15 333	0.31 190	0.24 237	0.34 30	0.27 225	0.53 102	0.46 108	0.24 52	0.29 62	0.23 40	0.28 157	0.28 16	0.22 69	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.13 248	0.38 425	0.35 426

RALCasStereoNet	0.45 191	0.88 397	1.85 233	0.30 163	0.26 269	0.49 107	0.26 200	0.58 132	0.51 152	0.36 115	0.48 186	0.36 137	0.28 157	0.55 200	0.34 208	0.10 136	0.53 490	0.09 55	0.08 56	0.25 315	0.34 424

rvit_0105_5	0.36 95	0.39 182	1.48 109	0.30 163	0.18 126	0.41 55	0.30 274	0.64 165	0.62 268	0.30 92	0.33 96	0.37 139	0.29 170	0.41 109	0.28 135	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.15 299	0.15 124	0.14 165

GMStereo_Zeroshot	0.41 138	0.36 160	1.54 120	0.41 366	0.19 155	0.52 143	0.19 40	0.59 140	0.52 159	0.57 300	0.59 288	0.63 304	0.29 170	0.58 207	0.33 201	0.15 337	0.09 160	0.16 361	0.09 82	0.24 303	0.12 116

RAFT+CT+SA	0.50 251	0.86 390	1.82 222	0.37 325	0.75 484	0.54 158	0.34 322	0.77 254	0.63 280	0.38 127	0.55 260	0.34 129	0.29 170	0.68 244	0.27 125	0.09 47	0.07 20	0.11 166	0.51 486	0.29 354	0.41 459

UDGNet	0.44 173	1.02 446	1.74 163	0.35 286	0.19 155	0.58 221	0.23 125	0.49 69	0.66 316	0.41 144	0.38 123	0.34 129	0.29 170	0.53 192	0.30 168	0.24 438	0.10 199	0.37 472	0.19 368	0.27 344	0.15 198

ACRE	0.56 311	1.14 461	2.77 448	0.76 479	0.28 293	0.60 249	0.56 429	0.76 244	0.58 222	0.55 279	0.62 315	0.41 166	0.29 170	0.44 127	0.39 243	0.11 198	0.19 389	0.13 280	0.14 276	0.36 410	0.18 263

NRIStereo	0.46 201	0.25 46	1.77 184	0.47 412	0.16 67	0.95 451	0.74 467	0.51 81	0.56 208	0.48 198	0.39 131	0.59 289	0.29 170	0.77 271	0.32 191	0.11 198	0.13 290	0.11 166	0.09 82	0.21 257	0.24 352

RAFT-RH_RVC	0.61 344	0.50 248	2.33 367	0.36 304	0.29 299	0.60 249	0.18 33	0.44 40	0.58 222	0.76 425	1.91 492	0.47 224	0.29 170	1.60 374	1.23 440	0.14 320	0.07 20	0.13 280	0.13 248	0.10 28	0.09 32

Anonymous3	0.42 157	0.35 151	2.09 317	0.33 240	0.24 237	0.72 378	0.31 287	0.74 219	0.55 197	0.35 110	0.40 136	0.33 123	0.29 170	0.44 127	0.28 135	0.18 383	0.18 377	0.13 280	0.13 248	0.17 182	0.17 243

Any-RAFT	0.38 110	0.25 46	1.89 255	0.27 91	0.17 93	0.68 357	0.21 75	0.78 269	0.53 178	0.43 154	0.43 146	0.54 257	0.30 178	0.41 109	0.20 44	0.10 136	0.12 271	0.08 8	0.06 9	0.10 28	0.09 32

BUS	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.30 163	0.21 180	0.91 447	0.23 125	1.00 446	0.61 250	0.63 369	0.53 239	0.66 324	0.30 178	0.43 120	0.32 191	0.13 279	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

NINENet	0.50 251	0.33 130	1.69 145	0.55 449	0.25 254	0.91 447	0.23 125	0.98 426	0.71 355	0.53 248	0.55 260	0.66 324	0.30 178	1.22 323	0.32 191	0.15 337	0.13 290	0.16 361	0.11 178	0.16 160	0.13 150

CIPLG	0.56 311	1.19 471	2.46 393	0.80 483	0.31 327	0.61 270	0.57 433	0.76 244	0.57 212	0.56 289	0.63 327	0.41 166	0.30 178	0.45 138	0.40 251	0.11 198	0.20 400	0.13 280	0.13 248	0.35 405	0.19 279

GANet-ADL	0.44 173	0.41 193	2.31 363	0.33 240	0.20 169	0.57 204	0.25 178	0.75 231	0.54 190	0.42 149	0.59 288	0.56 273	0.30 178	0.40 106	0.38 232	0.14 320	0.11 245	0.09 55	0.08 56	0.22 275	0.17 243

rafts_anoy	0.43 163	0.89 400	1.96 292	0.32 219	0.30 310	0.48 100	0.24 158	0.62 156	0.49 134	0.37 119	0.38 123	0.33 123	0.30 178	0.51 182	0.34 208	0.10 136	0.39 476	0.13 280	0.15 299	0.17 182	0.15 198

RALAANet	0.43 163	0.98 433	1.90 259	0.32 219	0.23 224	0.48 100	0.19 40	0.67 182	0.53 178	0.48 198	0.45 161	0.39 152	0.30 178	0.48 163	0.37 225	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.14 276	0.27 344	0.10 56

DIP-Stereo	0.37 101	0.34 144	1.50 115	0.27 91	0.18 126	0.63 308	0.17 26	0.92 380	0.53 178	0.49 210	0.48 186	0.30 106	0.30 178	0.39 101	0.30 168	0.10 136	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.15 124	0.12 116
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
castereo	0.30 48	0.44 216	0.81 19	0.24 30	0.29 299	0.41 55	0.27 225	0.72 204	0.45 99	0.22 39	0.30 72	0.24 53	0.31 186	0.25 5	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.31 439	0.12 55	0.09 32

rvit_0105_3	0.39 125	0.47 236	1.46 102	0.33 240	0.19 155	0.45 69	0.35 330	0.69 189	0.65 301	0.37 119	0.37 114	0.40 160	0.31 186	0.44 127	0.30 168	0.18 383	0.17 367	0.17 378	0.18 348	0.15 124	0.15 198

GCST	0.72 403	1.10 455	2.15 333	1.11 504	0.59 465	0.62 290	0.19 40	0.75 231	0.53 178	0.56 289	0.63 327	0.47 224	0.31 186	1.11 310	0.33 201	0.75 497	0.45 480	0.84 496	0.64 503	0.69 485	0.54 475

IPLGR_C	0.58 322	1.25 478	2.72 438	0.80 483	0.31 327	0.60 249	0.61 443	0.76 244	0.58 222	0.56 289	0.62 315	0.41 166	0.31 186	0.43 120	0.40 251	0.11 198	0.22 415	0.13 280	0.15 299	0.35 405	0.19 279

ARAFT	0.60 336	1.23 475	3.10 479	0.28 116	0.16 67	0.64 319	0.36 337	0.90 361	0.67 325	0.61 349	0.49 203	0.55 261	0.31 186	1.24 328	0.32 191	0.10 136	0.08 90	0.14 316	0.13 248	0.37 418	0.21 303

DN-CSS_ROB	0.48 222	1.23 475	1.99 297	0.39 350	0.22 205	0.56 186	0.19 40	0.75 231	0.61 250	0.45 170	0.62 315	0.41 166	0.31 186	0.70 255	0.32 191	0.11 198	0.08 90	0.14 316	0.13 248	0.36 410	0.12 116

OMP-Stereo	0.59 330	0.65 313	1.74 163	0.56 451	0.37 387	0.60 249	0.26 200	0.70 196	0.65 301	0.66 389	0.60 303	0.69 347	0.32 192	2.09 450	1.20 436	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.09 82	0.17 182	0.10 56

PFNet	0.60 336	0.33 130	2.47 397	0.41 366	0.55 456	0.62 290	0.27 225	0.61 152	0.63 280	0.61 349	0.56 271	0.45 203	0.32 192	1.88 428	1.14 431	0.28 456	0.09 160	0.12 221	0.16 318	0.26 335	0.20 294

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 157	0.86 390	1.78 189	0.28 116	0.17 93	0.52 143	0.20 57	0.62 156	0.61 250	0.50 217	0.61 310	0.39 152	0.32 192	0.35 70	0.30 168	0.07 2	0.10 199	0.09 55	0.09 82	0.35 405	0.10 56

MyStereo8	0.54 291	0.80 368	2.76 446	0.32 219	0.33 348	0.71 372	0.20 57	0.87 341	0.57 212	0.51 230	0.59 288	0.50 240	0.33 195	0.68 244	0.55 320	0.10 136	0.29 450	0.10 102	0.13 248	0.21 257	0.34 424

11t1	0.33 69	0.19 5	1.41 92	0.33 240	0.16 67	0.48 100	0.21 75	0.67 182	0.48 128	0.40 135	0.34 102	0.32 117	0.33 195	0.42 117	0.27 125	0.11 198	0.12 271	0.10 102	0.08 56	0.13 84	0.14 165

Selective-RAFT	0.35 88	0.26 60	1.48 109	0.31 190	0.15 46	0.61 270	0.19 40	0.60 150	0.54 190	0.28 85	0.29 62	0.40 160	0.33 195	0.50 179	0.27 125	0.10 136	0.07 20	0.09 55	0.35 455	0.19 229	0.08 18

Sa-1000	0.51 268	0.72 336	1.90 259	0.31 190	0.60 470	0.60 249	0.31 287	0.94 396	0.71 355	0.52 238	0.83 417	0.42 179	0.33 195	0.68 244	0.28 135	0.10 136	0.09 160	0.13 280	0.29 424	0.29 354	0.10 56

dad	0.51 268	1.01 443	1.74 163	0.29 147	0.19 155	0.60 249	0.26 200	0.52 93	0.75 398	0.63 369	0.63 327	0.63 304	0.33 195	0.85 283	0.47 287	0.27 452	0.15 332	0.40 475	0.18 348	0.22 275	0.14 165

GwcNet-ADL	0.50 251	0.74 344	2.90 464	0.31 190	0.20 169	0.58 221	0.29 266	0.87 341	0.64 288	0.47 180	0.47 174	0.56 273	0.33 195	0.46 147	0.46 278	0.13 279	0.12 271	0.09 55	0.09 82	0.14 107	0.21 303

raftrobust	0.38 110	0.68 323	1.54 120	0.32 219	0.46 436	0.52 143	0.21 75	0.56 123	0.42 70	0.52 238	0.35 106	0.31 109	0.33 195	0.37 88	0.30 168	0.10 136	0.11 245	0.08 8	0.07 30	0.21 257	0.19 279

AdaStereo	0.44 173	0.38 173	1.79 209	0.34 270	0.20 169	0.57 204	0.28 242	0.92 380	0.69 336	0.52 238	0.55 260	0.61 297	0.33 195	0.48 163	0.39 243	0.17 372	0.08 90	0.17 378	0.11 178	0.18 208	0.12 116
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.
x	0.35 88	0.20 9	1.36 82	0.33 240	0.17 93	0.47 92	0.24 158	0.75 231	0.54 190	0.40 135	0.40 136	0.42 179	0.34 203	0.45 138	0.32 191	0.11 198	0.14 307	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

AFF-stereo	0.44 173	0.96 422	1.78 189	0.31 190	0.15 46	0.50 115	0.21 75	0.64 165	0.63 280	0.47 180	0.64 343	0.49 237	0.34 203	0.46 147	0.31 180	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.10 117	0.37 418	0.10 56

test_sample3	0.50 251	0.41 193	1.88 248	0.32 219	0.19 155	0.57 204	0.25 178	0.92 380	0.64 288	0.52 238	0.49 203	0.47 224	0.35 205	1.79 404	0.37 225	0.13 279	0.10 199	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.16 225

H2IRNET	0.40 131	0.61 285	1.90 259	0.29 147	0.17 93	0.54 158	0.18 33	0.52 93	0.50 144	0.27 80	0.56 271	0.47 224	0.35 205	0.46 147	0.33 201	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.14 276	0.32 380	0.12 116

tt1	0.44 173	0.64 306	1.83 228	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	0.88 445	0.31 96	0.37 114	0.25 63	0.35 205	0.63 225	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.25 315	0.36 434

RCA-Stereo	0.34 77	0.32 125	1.30 72	0.26 75	0.14 28	0.58 221	0.23 125	0.78 269	0.62 268	0.40 135	0.44 157	0.28 94	0.35 205	0.29 27	0.20 44	0.09 47	0.10 199	0.09 55	0.07 30	0.19 229	0.08 18

ICVP	0.46 201	0.29 96	2.41 382	0.33 240	0.22 205	0.59 238	0.55 424	0.75 231	0.50 144	0.44 160	0.60 303	0.49 237	0.35 205	0.53 192	0.37 225	0.16 358	0.16 349	0.14 316	0.11 178	0.15 124	0.15 198
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA	0.41 138	0.52 251	1.26 66	0.31 190	0.24 237	0.59 238	0.26 200	0.77 254	0.63 280	0.58 318	0.48 186	0.57 279	0.35 205	0.40 106	0.50 302	0.14 320	0.10 199	0.14 316	0.10 117	0.15 124	0.15 198

G2L-Stereo	0.55 304	0.85 387	2.18 340	0.31 190	0.27 282	0.59 238	0.27 225	0.77 254	0.55 197	0.54 261	0.52 228	0.71 360	0.36 211	1.75 396	0.50 302	0.13 279	0.11 245	0.13 280	0.11 178	0.29 354	0.15 198

rvit_105_1	0.44 173	0.54 261	1.46 102	0.36 304	0.24 237	0.51 124	0.45 392	0.75 231	0.74 385	0.45 170	0.44 157	0.44 194	0.36 211	0.62 222	0.38 232	0.20 408	0.18 377	0.18 398	0.22 392	0.18 208	0.18 263

test_sample6	0.52 280	0.44 216	1.81 216	0.33 240	0.18 126	0.55 171	0.27 225	0.94 396	0.66 316	0.54 261	0.62 315	0.47 224	0.36 211	1.97 437	0.38 232	0.14 320	0.10 199	0.13 280	0.13 248	0.17 182	0.16 225

test_sample5	0.51 268	0.43 205	1.83 228	0.32 219	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.92 380	0.65 301	0.53 248	0.59 288	0.45 203	0.36 211	1.87 421	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

test_sample4	0.50 251	0.42 200	1.88 248	0.32 219	0.19 155	0.56 186	0.26 200	0.93 388	0.65 301	0.54 261	0.54 251	0.45 203	0.36 211	1.79 404	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

xx1	0.46 201	0.64 306	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	1.01 466	0.31 96	0.38 123	0.46 216	0.36 211	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.12 221	0.12 216	0.12 55	0.14 165

DualNet	0.51 268	0.43 205	1.83 228	0.32 219	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.92 380	0.65 301	0.54 261	0.62 315	0.45 203	0.36 211	1.87 421	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

ttt	0.66 371	0.22 26	1.68 143	0.34 270	0.24 237	0.60 249	0.26 200	1.00 446	0.77 411	0.55 279	0.67 358	0.54 257	0.36 211	2.14 454	3.03 500	0.16 358	0.13 290	0.13 280	0.12 216	0.15 124	0.17 243

qqq	0.38 110	0.21 14	1.34 80	0.28 116	0.15 46	0.45 69	0.26 200	0.76 244	0.52 159	0.39 133	0.41 140	0.46 216	0.36 211	0.96 292	0.30 168	0.11 198	0.14 307	0.12 221	0.12 216	0.12 55	0.14 165

RAFT_CTSACE	0.46 201	0.76 347	2.07 311	0.35 286	0.30 310	0.54 158	0.30 274	0.61 152	0.48 128	0.49 210	0.76 404	0.55 261	0.36 211	0.58 207	0.22 69	0.08 10	0.13 290	0.11 166	0.10 117	0.41 442	0.08 18

HCRNet	0.46 201	0.49 242	1.65 136	0.38 340	0.29 299	0.58 221	0.22 96	0.75 231	0.62 268	0.47 180	0.49 203	0.48 235	0.36 211	1.12 313	0.37 225	0.15 337	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.17 182	0.17 243

SFCPSM	0.46 201	0.24 41	2.35 372	0.27 91	0.27 282	0.70 370	0.32 310	0.96 414	0.63 280	0.49 210	0.52 228	0.43 183	0.36 211	0.52 186	0.43 268	0.12 249	0.09 160	0.12 221	0.16 318	0.16 160	0.12 116

MLCV	0.48 222	0.89 400	1.85 233	0.29 147	0.14 28	0.59 238	0.23 125	0.72 204	0.59 229	0.66 389	0.66 355	0.55 261	0.36 211	1.03 301	0.49 297	0.09 47	0.06 2	0.09 55	0.07 30	0.19 229	0.11 79

iResNet	0.51 268	0.76 347	2.59 420	0.41 366	0.17 93	0.64 319	0.27 225	0.82 299	0.70 345	0.57 300	0.64 343	0.43 183	0.36 211	0.70 255	0.52 310	0.10 136	0.07 20	0.09 55	0.08 56	0.21 257	0.13 150

DDVS	0.62 349	0.40 187	1.40 91	2.21 526	0.35 368	0.87 439	1.00 490	0.69 189	0.50 144	0.53 248	0.56 271	0.90 428	0.37 225	1.22 323	0.47 287	0.15 337	0.14 307	0.14 316	0.12 216	0.19 229	0.22 316

UGAM	0.58 322	0.47 236	2.21 344	0.30 163	0.19 155	0.53 150	0.34 322	0.59 140	0.63 280	0.44 160	0.73 396	0.78 388	0.37 225	2.58 488	0.39 243	0.10 136	0.08 90	0.17 378	0.14 276	0.42 448	0.17 243

mmm	0.38 110	0.21 14	1.18 50	0.35 286	0.17 93	0.49 107	0.26 200	0.78 269	0.52 159	0.50 217	0.57 279	0.41 166	0.37 225	0.71 257	0.31 180	0.11 198	0.13 290	0.14 316	0.13 248	0.15 124	0.14 165

DCANet-4	0.40 131	0.27 66	2.21 344	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.47 174	0.28 94	0.37 225	0.37 88	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

BSDual-CNN	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.30 163	0.21 180	0.76 397	0.31 287	1.00 446	0.61 250	0.63 369	0.53 239	0.63 304	0.37 225	0.43 120	0.38 232	0.13 279	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

psmg	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.27 91	0.21 180	0.75 394	0.36 337	0.90 361	0.61 250	0.59 332	0.59 288	0.63 304	0.37 225	0.43 120	0.38 232	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.13 84	0.11 79

HITNet	0.46 201	0.92 405	2.09 317	0.33 240	0.14 28	0.55 171	0.22 96	0.83 305	0.56 208	0.51 230	0.49 203	0.48 235	0.37 225	0.48 163	0.54 319	0.09 47	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.23 288	0.09 32
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
test_sample2	0.41 138	0.19 5	1.23 61	0.31 190	0.17 93	0.51 124	0.27 225	0.81 292	0.55 197	0.44 160	0.45 161	0.46 216	0.38 232	1.51 359	0.30 168	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.14 165

ACVNet-DCA	0.42 157	0.64 306	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.76 244	0.52 159	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

1test111	0.44 173	0.64 306	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.76 244	0.52 159	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.96 292	0.30 168	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

cc1	0.47 216	0.64 306	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	1.01 466	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.25 315	0.40 454

AEACV	0.33 69	0.24 41	1.44 99	0.28 116	0.35 368	0.47 92	0.21 75	0.43 36	0.28 3	0.26 75	0.25 40	0.22 32	0.38 232	0.30 33	0.18 14	0.09 47	0.35 464	0.09 55	0.36 463	0.23 288	0.25 361

hknet	0.47 216	0.29 96	1.70 149	0.30 163	0.24 237	0.76 397	0.31 287	1.00 446	0.64 288	0.63 369	0.53 239	0.80 396	0.38 232	0.77 271	0.37 225	0.11 198	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

AASNet	0.56 311	1.03 447	2.34 369	0.37 325	0.33 348	0.65 333	0.29 266	0.96 414	0.73 381	0.54 261	0.60 303	0.55 261	0.38 232	0.59 213	0.58 338	0.14 320	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.43 450	0.24 352

IIG-Stereo	0.59 330	0.65 313	1.74 163	0.54 442	0.23 224	0.61 270	0.21 75	0.73 215	0.65 301	0.64 380	0.69 375	0.69 347	0.38 232	2.09 450	1.39 449	0.11 198	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.09 32

111	0.48 222	1.09 454	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.59 238	0.26 200	0.83 305	0.78 416	0.48 198	0.52 228	0.56 273	0.38 232	0.49 173	0.38 232	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.23 288	0.35 426

xxxx	0.70 391	0.21 14	1.33 77	0.28 116	0.18 126	0.63 308	0.24 158	1.02 457	0.69 336	0.50 217	0.62 315	0.58 286	0.38 232	1.47 356	5.21 525	0.13 279	0.12 271	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.15 198

FENet	0.44 173	0.30 108	2.42 384	0.32 219	0.17 93	0.58 221	0.22 96	0.77 254	0.59 229	0.47 180	0.42 144	0.55 261	0.38 232	0.49 173	0.47 287	0.12 249	0.09 160	0.12 221	0.11 178	0.13 84	0.16 225

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 424	1.04 448	2.06 309	0.94 494	0.35 368	0.89 444	0.40 358	0.85 322	0.63 280	0.55 279	0.63 327	0.75 379	0.38 232	2.38 469	0.48 292	1.10 510	0.31 456	0.36 468	0.21 384	0.53 473	0.55 478

DeepPruner_ROB	0.50 251	0.70 330	1.94 280	0.29 147	0.26 269	0.63 308	0.31 287	0.80 288	0.48 128	0.61 349	0.55 260	0.66 324	0.38 232	0.98 294	0.40 251	0.19 398	0.14 307	0.14 316	0.14 276	0.23 288	0.17 243

NOSS_ROB	0.64 359	0.65 313	1.62 134	0.46 407	0.25 254	0.67 345	0.30 274	0.93 388	0.77 411	0.59 332	0.57 279	0.77 385	0.38 232	2.78 501	0.44 273	0.23 430	0.24 426	0.28 450	0.26 413	0.27 344	0.39 450

ISRNet	0.47 216	0.44 216	1.55 122	0.37 325	0.31 327	0.49 107	0.19 40	0.75 231	0.66 316	0.63 369	0.71 389	0.67 333	0.39 246	0.58 207	0.44 273	0.23 430	0.16 349	0.21 420	0.20 378	0.21 257	0.25 361

ffm	0.47 216	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.74 219	0.88 445	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	0.63 225	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.15 343	0.13 248	0.25 315	0.36 434

ff1	0.73 412	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.74 219	0.88 445	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 511	0.10 136	0.24 426	0.15 343	0.13 248	0.25 315	0.36 434

mmx	0.72 403	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.99 438	0.76 407	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 511	0.13 279	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.15 198

xxx	0.72 403	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.99 438	0.76 407	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 511	0.13 279	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.15 198

test_xeample	0.72 403	0.21 14	1.36 82	0.27 91	0.17 93	0.59 238	0.28 242	1.01 454	0.70 345	0.55 279	0.67 358	0.44 194	0.39 246	1.88 428	5.17 524	0.12 249	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.13 84	0.15 198

iResNet_ROB	0.50 251	1.15 465	1.73 159	0.31 190	0.21 180	0.58 221	0.22 96	0.95 409	0.82 430	0.58 318	0.62 315	0.57 279	0.39 246	0.84 281	0.40 251	0.11 198	0.08 90	0.09 55	0.06 9	0.21 257	0.13 150

CoDeX	0.52 280	0.43 205	2.25 354	0.29 147	0.26 269	0.61 270	0.32 310	0.99 438	0.68 327	0.48 198	0.55 260	0.52 249	0.40 253	1.60 374	0.35 216	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.13 84	0.12 116

CASS	0.39 125	0.30 108	1.61 133	0.32 219	0.17 93	0.53 150	0.24 158	0.70 196	0.49 134	0.59 332	0.54 251	0.40 160	0.40 253	0.41 109	0.30 168	0.17 372	0.10 199	0.14 316	0.11 178	0.18 208	0.17 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.51 268	0.87 393	1.99 297	0.37 325	0.65 476	0.58 221	0.35 330	0.78 269	0.62 268	0.48 198	0.55 260	0.45 203	0.40 253	0.72 259	0.30 168	0.09 47	0.07 20	0.12 221	0.12 216	0.33 388	0.38 444

CSP-Net	0.50 251	0.39 182	1.25 64	0.29 147	0.23 224	0.77 405	0.35 330	0.86 332	0.57 212	0.59 332	0.59 288	0.65 317	0.40 253	1.77 399	0.44 273	0.16 358	0.11 245	0.10 102	0.10 117	0.20 244	0.14 165

TRStereo	0.53 286	0.76 347	2.38 377	0.42 376	0.29 299	0.69 363	0.23 125	1.81 510	0.55 197	0.36 115	0.32 88	0.47 224	0.40 253	0.46 147	0.25 110	0.12 249	0.11 245	0.11 166	0.41 474	0.13 84	0.32 413

RAFT	0.45 191	0.92 405	1.59 127	0.34 270	0.19 155	0.46 87	0.35 330	0.65 171	0.49 134	0.49 210	0.49 203	0.70 357	0.40 253	0.47 158	0.32 191	0.11 198	0.16 349	0.14 316	0.13 248	0.51 469	0.13 150

UPFNet	0.46 201	0.28 87	1.73 159	0.33 240	0.32 335	0.65 333	0.38 351	0.83 305	0.59 229	0.57 300	0.52 228	0.61 297	0.40 253	0.75 264	0.52 310	0.13 279	0.12 271	0.13 280	0.12 216	0.15 124	0.11 79

ACVNet	0.45 191	0.44 216	1.79 209	0.28 116	0.21 180	0.59 238	0.36 337	0.66 173	0.68 327	0.45 170	0.59 288	0.69 347	0.40 253	0.44 127	0.55 320	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.34 395	0.10 56

cf-r	0.53 286	0.81 373	2.15 333	0.33 240	0.28 293	0.60 249	0.28 242	0.78 269	0.64 288	0.51 230	0.60 303	0.75 379	0.40 253	1.32 332	0.43 268	0.13 279	0.09 160	0.11 166	0.12 216	0.15 124	0.14 165

GwcNet-RSSM	0.57 317	0.94 413	2.13 327	0.32 219	0.25 254	0.60 249	0.30 274	0.80 288	0.66 316	0.52 238	0.64 343	0.71 360	0.40 253	1.79 404	0.50 302	0.13 279	0.09 160	0.12 221	0.12 216	0.21 257	0.15 198

CFNet	0.58 322	0.96 422	1.78 189	0.33 240	0.25 254	0.63 308	0.22 96	0.88 349	0.75 398	0.46 178	0.59 288	0.58 286	0.40 253	2.29 462	0.48 292	0.12 249	0.09 160	0.15 343	0.14 276	0.30 365	0.15 198

xyz-stereo-finetune2	0.35 88	0.45 224	1.04 37	0.21 5	0.12 6	0.58 221	0.23 125	0.50 75	0.45 99	0.31 96	0.46 168	0.30 106	0.41 264	0.81 278	0.51 307	0.08 10	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.09 32

test_sample1	0.40 131	0.18 3	1.19 52	0.31 190	0.18 126	0.48 100	0.23 125	0.78 269	0.49 134	0.44 160	0.44 157	0.45 203	0.41 264	1.39 338	0.33 201	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.12 55	0.13 150

SMFormer	0.50 251	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.49 297	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.15 124	0.16 225

tta	0.50 251	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.49 297	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.11 79

qqq1	0.48 222	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.09 55	0.08 56	0.14 107	0.11 79

fff1	0.48 222	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.09 55	0.08 56	0.14 107	0.11 79

IGEV_Zeroshot_test	0.53 286	0.33 130	2.91 465	0.32 219	0.18 126	0.54 158	0.21 75	0.72 204	0.42 70	0.81 438	0.51 215	0.71 360	0.41 264	0.48 163	1.13 430	0.09 47	0.15 332	0.10 102	0.35 455	0.19 229	0.09 32

HH	0.49 240	0.49 242	2.78 450	0.50 424	0.41 412	0.38 48	0.23 125	0.72 204	0.38 34	0.63 369	0.48 186	0.87 420	0.41 264	0.64 227	0.21 57	0.09 47	0.17 367	0.10 102	0.09 82	0.16 160	0.12 116

HanStereo	0.49 240	0.49 242	2.78 450	0.50 424	0.41 412	0.38 48	0.23 125	0.72 204	0.38 34	0.63 369	0.48 186	0.87 420	0.41 264	0.64 227	0.21 57	0.09 47	0.17 367	0.10 102	0.09 82	0.16 160	0.12 116

AACVNet	0.54 291	0.78 364	1.73 159	0.36 304	0.21 180	0.57 204	0.25 178	0.71 199	0.51 152	0.55 279	0.59 288	0.64 313	0.41 264	2.13 453	0.41 257	0.14 320	0.11 245	0.14 316	0.11 178	0.33 388	0.15 198

DCANet	0.42 157	0.77 356	1.95 283	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.48 186	0.31 109	0.41 264	0.36 79	0.39 243	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.13 84	0.23 340

CFNet-ft	0.51 268	0.76 347	1.79 209	0.28 116	0.30 310	0.63 308	0.28 242	0.66 173	0.55 197	0.45 170	0.57 279	0.74 374	0.41 264	1.46 349	0.42 259	0.14 320	0.10 199	0.28 450	0.13 248	0.18 208	0.14 165

CFNet_RVC	0.51 268	0.76 347	1.79 209	0.28 116	0.30 310	0.63 308	0.28 242	0.66 173	0.55 197	0.45 170	0.57 279	0.74 374	0.41 264	1.46 349	0.42 259	0.14 320	0.10 199	0.28 450	0.13 248	0.18 208	0.14 165

UCFNet_RVC	0.48 222	0.82 377	1.85 233	0.30 163	0.27 282	0.64 319	0.26 200	0.74 219	0.55 197	0.48 198	0.53 239	0.63 304	0.41 264	0.88 288	0.38 232	0.15 337	0.10 199	0.17 378	0.17 335	0.18 208	0.15 198

AANet_RVC	0.68 383	1.00 439	2.09 317	0.33 240	0.25 254	0.58 221	0.32 310	0.81 292	0.80 424	0.61 349	0.94 440	0.80 396	0.41 264	2.46 479	1.02 420	0.36 470	0.14 307	0.10 102	0.09 82	0.23 288	0.22 316

PS-NSSS	0.63 355	1.00 439	1.81 216	0.30 163	0.31 327	0.63 308	0.34 322	0.98 426	0.69 336	0.54 261	0.74 399	0.51 243	0.41 264	2.43 477	0.48 292	0.24 438	0.17 367	0.27 446	0.18 348	0.27 344	0.21 303

iResNetv2_ROB	0.59 330	1.43 493	2.96 467	0.40 359	0.22 205	0.58 221	0.28 242	0.91 371	0.73 381	0.57 300	0.63 327	0.60 295	0.41 264	0.74 263	0.35 216	0.11 198	0.08 90	0.10 102	0.07 30	0.43 450	0.17 243

MyStereo05	0.49 240	0.41 193	2.72 438	0.30 163	0.23 224	0.60 249	0.30 274	0.82 299	0.77 411	0.52 238	0.37 114	0.51 243	0.42 281	0.52 186	0.38 232	0.09 47	0.17 367	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.20 294

MyStereo04	0.48 222	0.40 187	2.65 429	0.29 147	0.23 224	0.60 249	0.31 287	0.83 305	0.75 398	0.47 180	0.36 111	0.53 251	0.42 281	0.53 192	0.39 243	0.09 47	0.18 377	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.19 279

TestStereo1	0.49 240	0.81 373	1.85 233	0.39 350	0.57 461	0.56 186	0.34 322	0.75 231	0.69 336	0.44 160	0.63 327	0.35 133	0.42 281	0.64 227	0.29 150	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.33 388	0.26 371

SA-5K	0.49 240	0.81 373	1.85 233	0.39 350	0.57 461	0.56 186	0.34 322	0.75 231	0.69 336	0.44 160	0.63 327	0.35 133	0.42 281	0.64 227	0.29 150	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.33 388	0.26 371

GES	0.44 173	0.28 87	1.88 248	0.30 163	0.18 126	0.61 270	0.30 274	0.88 349	0.46 108	0.47 180	0.52 228	0.39 152	0.42 281	0.58 207	0.67 361	0.15 337	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.15 124	0.17 243

222	0.78 428	0.23 33	1.23 61	0.28 116	0.18 126	0.62 290	0.24 158	1.02 457	0.70 345	0.58 318	0.66 355	0.46 216	0.42 281	1.80 408	6.53 531	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.17 243

FADNet_RVC	0.81 438	1.14 461	2.42 384	0.30 163	0.24 237	0.71 372	0.24 158	0.95 409	0.61 250	0.44 160	0.56 271	0.59 289	0.42 281	1.52 361	0.68 364	0.94 503	0.96 518	0.28 450	1.00 518	0.90 497	1.36 521

BEATNet_4x	0.47 216	0.73 341	1.91 265	0.33 240	0.15 46	0.56 186	0.25 178	0.85 322	0.58 222	0.54 261	0.51 215	0.57 279	0.42 281	0.57 204	0.61 345	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.20 244	0.16 225

HSM-Net_RVC	0.67 376	0.34 144	2.23 352	0.26 75	0.19 155	0.67 345	0.29 266	1.26 491	0.69 336	0.72 413	0.70 385	0.78 388	0.42 281	3.77 520	0.41 257	0.13 279	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.12 55	0.11 79
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.50 251	0.41 193	1.50 115	0.33 240	0.21 180	0.68 357	0.26 200	0.81 292	0.68 327	0.67 393	0.68 366	0.73 367	0.42 281	1.10 307	0.59 340	0.11 198	0.08 90	0.14 316	0.14 276	0.25 315	0.21 303
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	0.58 322	0.82 377	1.89 255	0.59 460	0.56 458	0.64 319	0.36 337	0.84 316	0.69 336	0.51 230	0.68 366	0.53 251	0.43 291	0.56 203	0.43 268	0.34 467	0.18 377	0.44 479	0.29 424	0.48 462	0.30 400

gwcnet-sp	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

scenet	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

ToySt	0.44 173	0.61 285	1.89 255	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.35 330	0.67 182	0.53 178	0.39 133	0.50 211	0.59 289	0.43 291	0.51 182	0.49 297	0.10 136	0.12 271	0.13 280	0.16 318	0.24 303	0.19 279

ssnet	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

GMM-Stereo	0.50 251	0.23 33	2.41 382	0.54 442	0.24 237	0.77 405	0.46 395	0.59 140	0.57 212	0.58 318	0.73 396	0.47 224	0.43 291	0.68 244	0.27 125	0.10 136	0.06 2	0.13 280	0.13 248	0.14 107	0.44 463

PSMNet-RSSM	0.53 286	0.82 377	1.78 189	0.31 190	0.25 254	0.58 221	0.28 242	0.84 316	0.60 234	0.50 217	0.61 310	0.67 333	0.43 291	1.68 384	0.42 259	0.15 337	0.10 199	0.14 316	0.16 318	0.15 124	0.13 150

STTStereo	0.51 268	0.69 327	2.14 332	0.36 304	0.30 310	0.61 270	0.32 310	0.77 254	0.60 234	0.60 341	0.54 251	0.67 333	0.43 291	0.86 284	0.42 259	0.16 358	0.15 332	0.17 378	0.20 378	0.16 160	0.15 198

CFNet_ucs	0.48 222	0.50 248	2.32 364	0.26 75	0.22 205	0.57 204	0.22 96	0.85 322	0.65 301	0.53 248	0.64 343	0.68 340	0.44 299	0.54 196	0.31 180	0.13 279	0.12 271	0.16 361	0.11 178	0.19 229	0.17 243

SACVNet	0.60 336	0.74 344	1.90 259	0.37 325	0.28 293	0.64 319	0.37 345	0.86 332	0.61 250	0.65 387	0.62 315	0.69 347	0.44 299	2.08 448	0.42 259	0.18 383	0.14 307	0.16 361	0.15 299	0.38 425	0.24 352

GEStereo_RVC	0.54 291	0.87 393	1.95 283	0.47 412	0.25 254	0.62 290	0.37 345	1.00 446	0.74 385	0.53 248	0.54 251	0.59 289	0.44 299	1.10 307	0.46 278	0.15 337	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.26 335	0.19 279

FINET	0.65 367	0.95 420	3.06 476	0.35 286	0.40 405	0.58 221	0.48 406	0.92 380	1.10 477	0.57 300	0.68 366	0.47 224	0.44 299	1.15 318	0.60 342	0.23 430	0.21 409	0.17 378	0.15 299	0.26 335	0.25 361

HI	0.41 138	0.63 302	1.72 156	0.27 91	0.21 180	0.45 69	0.19 40	0.55 117	0.41 61	0.57 300	0.59 288	0.65 317	0.45 303	0.45 138	0.39 243	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.11 178	0.20 244	0.10 56

CoSv	0.41 138	0.63 302	1.72 156	0.27 91	0.21 180	0.45 69	0.19 40	0.55 117	0.41 61	0.57 300	0.59 288	0.65 317	0.45 303	0.45 138	0.39 243	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.11 178	0.20 244	0.10 56

DualNet (step1)	0.59 330	0.62 291	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.11 310	0.38 232	0.61 487	0.14 307	0.87 497	0.56 492	0.25 315	0.23 340

test_sample9	0.94 454	0.62 291	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.91 431	2.55 493	0.61 487	4.16 534	0.87 497	0.56 492	0.25 315	0.23 340

test_sample7	0.47 216	0.33 130	1.49 112	0.34 270	0.20 169	0.51 124	0.30 274	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.11 310	0.38 232	0.17 372	0.14 307	0.16 361	0.15 299	0.19 229	0.18 263

riskmin	0.37 101	0.22 26	1.74 163	0.32 219	0.20 169	0.48 100	0.20 57	0.66 173	0.46 108	0.36 115	0.34 102	0.69 347	0.45 303	0.39 101	0.27 125	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.08 56	0.13 84	0.16 225

IPLGR	0.54 291	0.56 273	2.68 432	0.36 304	0.18 126	0.62 290	0.54 421	1.02 457	0.64 288	0.73 417	0.46 168	0.47 224	0.45 303	1.12 313	0.29 150	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.09 82	0.19 229	0.12 116

PSMNet-ADL	0.51 268	0.38 173	1.65 136	0.35 286	0.21 180	0.67 345	0.26 200	0.74 219	0.55 197	0.42 149	0.52 228	0.70 357	0.45 303	1.91 431	0.57 332	0.15 337	0.13 290	0.11 166	0.13 248	0.15 124	0.20 294

ADLNet	0.60 336	0.71 332	1.95 283	0.35 286	0.34 356	0.67 345	0.34 322	0.90 361	0.74 385	0.68 400	0.62 315	0.80 396	0.45 303	1.78 400	0.64 354	0.14 320	0.11 245	0.14 316	0.14 276	0.29 354	0.21 303

acv_ft	0.48 222	0.44 216	1.76 175	0.32 219	0.41 412	0.63 308	0.28 242	0.81 292	0.68 327	0.61 349	0.59 288	0.69 347	0.45 303	0.44 127	0.63 349	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.41 442	0.10 56

GANet-RSSM	0.55 304	0.73 341	1.90 259	0.36 304	0.26 269	0.59 238	0.27 225	0.78 269	0.52 159	0.47 180	0.57 279	0.63 304	0.45 303	1.92 435	0.43 268	0.14 320	0.10 199	0.25 442	0.11 178	0.34 395	0.14 165

FADNet-RVC-Resample	0.67 376	1.16 470	3.16 485	0.37 325	0.29 299	0.62 290	0.38 351	0.86 332	0.63 280	0.51 230	0.50 211	0.57 279	0.45 303	1.57 367	0.49 297	0.24 438	0.32 462	0.23 430	0.19 368	0.27 344	0.62 484

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 304	0.92 405	2.36 375	0.38 340	0.37 387	0.60 249	0.28 242	0.82 299	0.62 268	0.62 360	0.55 260	0.72 363	0.45 303	1.00 297	0.43 268	0.15 337	0.11 245	0.14 316	0.14 276	0.15 124	0.16 225
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TCMNet	0.66 371	0.85 387	2.55 417	0.50 424	0.52 450	0.72 378	0.39 355	0.87 341	0.72 365	0.58 318	0.68 366	0.63 304	0.46 316	1.70 387	0.63 349	0.18 383	0.18 377	0.23 430	0.18 348	0.38 425	0.27 378

YMNet	0.62 349	0.72 336	1.93 271	0.41 366	0.41 412	0.87 439	0.43 374	0.87 341	0.71 355	0.74 420	0.81 412	0.83 406	0.46 316	0.86 284	0.93 401	0.19 398	0.22 415	0.20 412	0.17 335	0.41 442	0.21 303

YMNet_1	0.62 349	0.72 336	1.93 271	0.41 366	0.41 412	0.87 439	0.43 374	0.87 341	0.71 355	0.74 420	0.81 412	0.83 406	0.46 316	0.86 284	0.93 401	0.19 398	0.22 415	0.20 412	0.17 335	0.41 442	0.21 303

anonymousa	0.48 222	0.46 227	2.44 390	0.29 147	0.34 356	0.61 270	0.25 178	0.66 173	0.54 190	0.53 248	0.77 407	0.73 367	0.46 316	0.33 57	0.31 180	0.10 136	0.09 160	0.12 221	0.29 424	0.10 28	0.19 279

iRaft-Stereo_5w	0.54 291	1.01 443	2.08 316	0.27 91	0.21 180	0.49 107	0.28 242	0.73 215	0.58 222	0.40 135	0.61 310	0.62 301	0.46 316	1.78 400	0.47 287	0.09 47	0.07 20	0.11 166	0.10 117	0.39 434	0.12 116

FADNet-RVC	0.61 344	1.26 480	2.12 325	0.33 240	0.26 269	0.59 238	0.29 266	0.86 332	0.62 268	0.45 170	0.50 211	0.62 301	0.46 316	1.73 392	0.55 320	0.17 372	0.20 400	0.17 378	0.18 348	0.59 477	0.28 385

NVstereo2D	0.58 322	0.40 187	2.03 307	0.35 286	0.35 368	0.69 363	0.39 355	0.91 371	0.80 424	0.47 180	0.53 239	0.67 333	0.46 316	1.99 441	0.48 292	0.19 398	0.11 245	0.17 378	0.13 248	0.25 315	0.25 361

DLCB_ROB	0.54 291	0.55 270	1.49 112	0.36 304	0.25 254	0.65 333	0.36 337	0.80 288	0.70 345	0.72 413	0.69 375	0.83 406	0.46 316	1.53 362	0.60 342	0.13 279	0.12 271	0.14 316	0.14 276	0.14 107	0.13 150

xyz-stereo	3.02 522	0.29 96	30.64 554	0.23 16	0.12 6	15.52 540	0.24 158	0.51 81	0.47 125	0.59 332	7.99 532	0.64 313	0.47 324	1.39 338	0.50 302	0.09 47	0.07 20	0.34 465	0.07 30	0.13 84	0.08 18

DispNO	0.67 376	0.98 433	2.58 418	0.31 190	0.27 282	0.59 238	0.29 266	0.83 305	0.68 327	0.53 248	0.79 411	0.83 406	0.47 324	2.46 479	0.68 364	0.12 249	0.10 199	0.19 404	0.31 439	0.16 160	0.17 243

1111x	0.74 415	0.21 14	1.93 271	0.31 190	0.17 93	0.63 308	0.32 310	1.03 464	0.74 385	0.52 238	0.62 315	0.57 279	0.47 324	2.38 469	4.25 519	0.12 249	0.14 307	0.11 166	0.12 216	0.12 55	0.14 165

ssnet_v2	0.55 304	0.60 281	1.86 241	0.32 219	0.22 205	0.72 378	0.44 385	0.94 396	0.74 385	0.63 369	0.54 251	0.81 399	0.47 324	0.77 271	0.70 368	0.16 358	0.14 307	0.14 316	0.14 276	0.30 365	0.30 400

SA	0.50 251	0.75 346	1.95 283	0.31 190	0.61 472	0.57 204	0.31 287	0.91 371	0.73 381	0.42 149	0.62 315	0.38 146	0.47 324	0.68 244	0.29 150	0.09 47	0.09 160	0.13 280	0.32 445	0.30 365	0.10 56

CFNet_pseudo	0.45 191	0.46 227	2.23 352	0.25 47	0.19 155	0.56 186	0.21 75	0.77 254	0.60 234	0.49 210	0.56 271	0.69 347	0.47 324	0.52 186	0.31 180	0.11 198	0.10 199	0.15 343	0.10 117	0.17 182	0.14 165

ccs_rob	0.45 191	0.46 227	2.22 348	0.26 75	0.19 155	0.56 186	0.21 75	0.77 254	0.60 234	0.49 210	0.56 271	0.69 347	0.47 324	0.52 186	0.31 180	0.11 198	0.09 160	0.16 361	0.10 117	0.17 182	0.14 165

StereoDRNet	0.64 359	0.88 397	2.35 372	0.41 366	0.45 430	0.73 384	0.47 403	0.94 396	0.74 385	0.75 422	0.54 251	0.74 374	0.47 324	1.70 387	0.72 375	0.15 337	0.14 307	0.15 343	0.14 276	0.20 244	0.19 279

PSMNet_ROB	0.66 371	1.01 443	2.33 367	0.38 340	0.31 327	0.72 378	0.55 424	0.86 332	0.69 336	0.54 261	0.60 303	0.75 379	0.47 324	2.00 442	0.82 393	0.17 372	0.13 290	0.19 404	0.19 368	0.24 303	0.27 378

G2L-Stereo_aug	0.54 291	0.33 130	2.61 424	0.28 116	0.24 237	0.62 290	0.28 242	0.74 219	0.72 365	0.63 369	0.65 352	0.73 367	0.48 333	1.37 337	0.57 332	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.21 257	0.11 79

coex_refinement	0.58 322	0.94 413	1.87 246	0.38 340	0.25 254	0.64 319	0.34 322	0.83 305	0.65 301	0.60 341	0.63 327	0.81 399	0.48 333	1.85 420	0.56 328	0.13 279	0.09 160	0.10 102	0.10 117	0.16 160	0.16 225

DCVSM-stereo	0.49 240	0.29 96	2.49 400	0.29 147	0.22 205	0.53 150	0.52 413	0.58 132	0.49 134	0.69 402	0.46 168	0.79 393	0.48 333	0.53 192	0.42 259	0.13 279	0.14 307	0.15 343	0.12 216	0.20 244	0.20 294

DAS	0.56 311	0.35 151	1.55 122	0.33 240	0.34 356	0.50 115	0.42 367	0.83 305	0.74 385	0.83 443	0.68 366	0.56 273	0.48 333	2.40 473	0.46 278	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.18 208	0.15 198

SepStereo	0.52 280	0.35 151	1.55 122	0.33 240	0.34 356	0.50 115	0.42 367	0.83 305	0.74 385	0.83 443	0.68 366	0.56 273	0.48 333	1.56 365	0.46 278	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.18 208	0.15 198

ADLNet2	0.68 383	0.84 383	3.19 489	0.33 240	0.36 376	0.64 319	0.37 345	0.89 355	0.79 421	0.54 261	0.65 352	0.93 435	0.48 333	2.07 447	0.56 328	0.13 279	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.33 388	0.18 263

ac_64	0.55 304	0.46 227	1.92 268	0.36 304	0.34 356	0.63 308	0.31 287	0.82 299	0.61 250	0.55 279	0.51 215	0.89 426	0.48 333	1.83 413	0.55 320	0.14 320	0.11 245	0.12 221	0.12 216	0.18 208	0.12 116

TDLM	0.67 376	0.92 405	1.76 175	0.37 325	0.24 237	0.66 339	0.56 429	0.82 299	0.74 385	1.16 475	0.62 315	0.61 297	0.48 333	2.70 497	0.50 302	0.20 408	0.11 245	0.35 466	0.14 276	0.32 380	0.16 225

GwcNet	0.69 387	0.71 332	3.12 482	0.36 304	0.45 430	0.81 422	0.44 385	0.86 332	0.84 436	0.60 341	0.74 399	0.82 404	0.49 341	1.65 380	0.66 358	0.16 358	0.15 332	0.15 343	0.15 299	0.31 373	0.24 352

ETE_ROB	0.60 336	0.71 332	1.55 122	0.37 325	0.25 254	0.69 363	0.51 410	1.47 499	0.70 345	0.80 433	0.69 375	0.85 414	0.49 341	1.36 336	0.58 338	0.16 358	0.13 290	0.19 404	0.16 318	0.21 257	0.23 340

LALA_ROB	0.60 336	0.76 347	1.69 145	0.36 304	0.29 299	0.79 414	0.55 424	0.94 396	0.77 411	0.81 438	0.67 358	0.94 439	0.49 341	0.99 295	0.73 378	0.21 414	0.15 332	0.20 412	0.18 348	0.23 288	0.21 303

delet	0.52 280	0.54 261	1.62 134	0.31 190	0.35 368	0.74 388	0.46 395	0.85 322	0.74 385	0.55 279	0.60 303	0.67 333	0.50 344	1.12 313	0.57 332	0.11 198	0.11 245	0.13 280	0.14 276	0.16 160	0.12 116

CC-Net-ROB	0.85 443	1.15 465	2.13 327	0.88 489	0.38 393	0.88 443	0.44 385	1.06 470	0.79 421	0.58 318	0.69 375	0.65 317	0.50 344	2.74 500	0.51 307	0.93 502	0.39 476	0.87 497	0.29 424	0.54 474	0.54 475

SQANet	0.80 432	1.58 498	2.53 407	0.76 479	0.83 489	0.76 397	0.36 337	0.83 305	0.64 288	0.63 369	0.69 375	0.73 367	0.51 346	1.21 321	0.53 314	0.77 499	0.29 450	0.59 487	0.29 424	0.86 496	0.61 483

SDNR	1.22 481	0.80 368	2.71 436	0.33 240	1.48 519	1.98 510	0.23 125	1.93 514	2.44 516	0.89 451	2.52 506	1.36 485	0.51 346	3.65 518	1.93 471	0.30 460	0.31 456	0.22 423	0.16 318	0.33 388	0.36 434

RAFT_R40	0.50 251	0.21 14	1.76 175	0.50 424	0.40 405	0.61 270	0.53 417	0.56 123	0.60 234	0.56 289	0.54 251	0.55 261	0.51 346	1.57 367	0.53 314	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.09 32

IRAFT_RVC	0.54 291	0.53 256	1.78 189	0.46 407	0.21 180	0.58 221	0.43 374	0.65 171	0.66 316	0.54 261	0.50 211	0.49 237	0.51 346	1.58 371	1.01 418	0.11 198	0.25 439	0.13 280	0.10 117	0.15 124	0.13 150

LMCR-Stereo	0.52 280	0.71 332	2.39 379	0.40 359	0.21 180	0.74 388	0.31 287	1.02 457	0.64 288	0.61 349	0.63 327	0.39 152	0.51 346	0.62 222	0.42 259	0.19 398	0.09 160	0.12 221	0.09 82	0.23 288	0.12 116

DDUNet	0.77 424	1.12 457	1.88 248	0.76 479	0.69 480	0.84 429	0.43 374	0.85 322	0.65 301	0.67 393	0.75 402	0.91 430	0.52 351	1.03 301	0.57 332	0.54 483	0.37 468	0.95 503	0.52 488	0.71 487	0.57 479

CVANet_RVC	0.65 367	0.80 368	2.13 327	0.36 304	0.26 269	0.62 290	0.42 367	0.84 316	0.72 365	0.69 402	0.68 366	0.68 340	0.52 351	2.64 491	0.42 259	0.19 398	0.12 271	0.22 423	0.17 335	0.37 418	0.15 198

IER	0.43 163	0.38 173	1.69 145	0.26 75	0.25 254	0.66 339	0.26 200	0.71 199	0.55 197	0.54 261	0.59 288	0.60 295	0.53 353	0.52 186	0.39 243	0.11 198	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.14 107	0.11 79

DISCO	0.57 317	0.34 144	1.87 246	0.45 402	0.34 356	0.84 429	0.35 330	0.84 316	0.78 416	0.59 332	0.63 327	1.06 463	0.53 353	1.10 307	0.82 393	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.22 275	0.18 263

XPNet_ROB	0.61 344	0.72 336	1.66 140	0.37 325	0.27 282	0.67 345	0.47 403	0.89 355	0.71 355	0.78 431	0.70 385	0.81 399	0.53 353	1.70 387	0.76 382	0.21 414	0.16 349	0.16 361	0.15 299	0.20 244	0.21 303

psm_up	0.57 317	0.61 285	1.83 228	0.35 286	0.30 310	0.64 319	0.37 345	0.90 361	0.68 327	0.59 332	0.55 260	0.68 340	0.54 356	1.91 431	0.46 278	0.16 358	0.15 332	0.16 361	0.15 299	0.23 288	0.13 150

UNet	0.54 291	0.44 216	2.83 454	0.31 190	0.33 348	0.74 388	0.27 225	0.82 299	0.61 250	0.53 248	0.54 251	0.72 363	0.54 356	0.78 275	0.56 328	0.11 198	0.09 160	0.13 280	0.11 178	0.14 107	0.12 116

HGLStereo	0.54 291	0.69 327	2.00 299	0.35 286	0.40 405	0.66 339	0.30 274	0.83 305	0.62 268	0.57 300	0.69 375	0.69 347	0.54 356	1.07 304	0.55 320	0.13 279	0.13 290	0.13 280	0.11 178	0.19 229	0.17 243

PA-Net	0.84 442	1.00 439	3.49 501	0.63 467	0.40 405	0.70 370	0.52 413	0.86 332	0.84 436	0.52 238	0.59 288	0.70 357	0.54 356	2.35 465	2.23 485	0.17 372	0.27 447	0.19 404	0.28 421	0.22 275	0.36 434
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.65 367	0.94 413	1.96 292	0.43 381	0.30 310	0.71 372	0.68 457	0.84 316	0.65 301	0.70 406	0.60 303	0.86 418	0.54 356	1.56 365	0.57 332	0.20 408	0.16 349	0.67 491	0.25 406	0.22 275	0.24 352

GASNet	0.73 412	1.47 495	3.04 474	0.47 412	0.33 348	0.57 204	0.34 322	0.91 371	0.75 398	0.58 318	0.58 285	0.74 374	0.55 361	2.03 443	0.65 357	0.21 414	0.15 332	0.19 404	0.17 335	0.51 469	0.28 385

pcwnet_v2	0.64 359	0.49 242	4.41 517	0.32 219	0.27 282	0.60 249	0.25 178	0.97 422	0.88 445	0.59 332	0.70 385	0.63 304	0.55 361	0.66 240	0.37 225	0.17 372	0.15 332	0.15 343	0.14 276	0.21 257	0.23 340

APVNet	0.70 391	0.67 321	2.71 436	0.38 340	0.36 376	0.85 433	0.43 374	0.91 371	0.68 327	0.55 279	0.69 375	0.75 379	0.55 361	2.31 463	0.78 386	0.17 372	0.17 367	0.24 437	0.19 368	0.33 388	0.23 340

MMNet	0.50 251	0.48 239	1.93 271	0.33 240	0.27 282	0.79 414	0.28 242	0.81 292	0.74 385	0.60 341	0.56 271	0.59 289	0.55 361	0.79 276	0.59 340	0.10 136	0.09 160	0.12 221	0.11 178	0.13 84	0.14 165

Wz-Net-LNSev	0.59 330	0.96 422	2.47 397	0.34 270	0.37 387	0.79 414	0.44 385	0.86 332	0.77 411	0.61 349	0.67 358	0.79 393	0.56 365	0.64 227	0.62 347	0.15 337	0.14 307	0.12 221	0.12 216	0.18 208	0.19 279

DMCA-RVC	0.62 349	0.96 422	2.63 425	0.36 304	0.90 494	0.56 186	0.31 287	0.69 189	0.57 212	0.68 400	0.52 228	0.59 289	0.56 365	1.23 325	0.53 314	0.16 358	0.38 470	0.20 412	0.15 299	0.20 244	0.15 198

MSMDNet	0.46 201	0.44 216	2.28 359	0.26 75	0.20 169	0.55 171	0.21 75	0.75 231	0.64 288	0.48 198	0.55 260	0.68 340	0.56 365	0.46 147	0.30 168	0.11 198	0.10 199	0.13 280	0.10 117	0.18 208	0.15 198

DANet	0.80 432	0.65 313	2.21 344	1.19 507	0.48 440	0.74 388	1.25 505	0.89 355	1.53 500	0.89 451	0.71 389	0.96 442	0.56 365	1.83 413	0.96 406	0.18 383	0.16 349	0.19 404	0.16 318	0.26 335	0.29 391
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.64 359	0.43 205	2.44 390	0.39 350	0.44 422	0.80 421	0.41 364	1.02 457	0.78 416	0.80 433	0.63 327	0.69 347	0.56 365	1.79 404	0.69 366	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	0.18 208	0.17 243

PCWNet_CMD	0.46 201	0.45 224	2.28 359	0.26 75	0.20 169	0.55 171	0.21 75	0.75 231	0.64 288	0.48 198	0.55 260	0.68 340	0.57 370	0.46 147	0.30 168	0.11 198	0.10 199	0.14 316	0.10 117	0.18 208	0.14 165

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 317	0.87 393	2.11 322	0.32 219	0.30 310	0.84 429	0.40 358	0.88 349	0.72 365	0.65 387	0.73 396	0.66 324	0.57 370	0.93 289	0.71 371	0.13 279	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.15 124	0.14 165

DSFCA	0.54 291	0.35 151	1.41 92	0.28 116	0.28 293	0.79 414	0.88 479	0.76 244	0.70 345	0.72 413	0.66 355	0.67 333	0.57 370	1.17 319	0.63 349	0.16 358	0.14 307	0.13 280	0.14 276	0.16 160	0.13 150

FADNet	0.64 359	1.22 474	2.06 309	0.32 219	0.30 310	0.66 339	0.29 266	0.88 349	0.72 365	0.44 160	0.48 186	0.66 324	0.57 370	1.84 418	0.45 277	0.46 478	0.20 400	0.17 378	0.19 368	0.59 477	0.24 352

MyStereo06	0.54 291	0.41 193	2.68 432	0.30 163	0.23 224	0.60 249	0.30 274	0.81 292	0.44 84	0.84 445	0.52 228	0.78 388	0.58 374	0.48 163	1.10 426	0.09 47	0.17 367	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.20 294

Anonymous_2	0.74 415	0.32 125	1.65 136	0.33 240	0.30 310	0.67 345	0.32 310	0.69 189	0.46 108	0.48 198	0.41 140	0.84 411	0.58 374	0.51 182	0.40 251	0.32 463	0.38 470	1.43 519	3.69 535	0.80 494	0.27 378

RTSC	0.72 403	1.00 439	2.22 348	0.40 359	0.29 299	0.82 425	0.31 287	0.96 414	1.10 477	0.92 455	0.81 412	0.78 388	0.58 374	1.23 325	1.55 458	0.18 383	0.17 367	0.14 316	0.17 335	0.43 450	0.30 400

ITSA-stereo	0.48 222	0.33 130	1.20 56	0.33 240	0.18 126	0.60 249	0.29 266	0.94 396	0.80 424	0.50 217	0.49 203	0.53 251	0.59 377	1.25 329	0.64 354	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	0.18 208	0.23 340

GANetREF_RVC	0.75 417	1.15 465	2.46 393	0.47 412	0.26 269	0.83 427	0.61 443	0.97 422	0.89 449	0.62 360	0.61 310	0.72 363	0.59 377	2.42 475	0.55 320	0.32 463	0.25 439	0.36 468	0.24 398	0.39 434	0.31 408
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
GANet	0.75 417	0.84 383	2.01 300	0.40 359	0.25 254	0.74 388	0.66 451	0.87 341	0.73 381	0.71 410	1.07 460	0.84 411	0.59 377	2.71 499	1.15 433	0.17 372	0.16 349	0.44 479	0.16 318	0.31 373	0.20 294

Reg-Stereo(zero)	0.46 201	0.17 1	2.10 321	0.24 30	0.34 356	0.51 124	0.42 367	0.50 75	0.54 190	0.37 119	0.46 168	0.54 257	0.60 380	0.43 120	1.10 426	0.08 10	0.09 160	0.08 8	0.22 392	0.12 55	0.22 316

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 391	0.65 313	3.45 500	0.50 424	0.60 470	0.75 394	0.23 125	0.96 414	0.60 234	0.76 425	1.30 473	0.81 399	0.60 380	0.57 204	0.82 393	0.10 136	0.16 349	0.11 166	0.43 477	0.31 373	0.22 316

fast-acv-ft	0.63 355	0.88 397	3.10 479	0.38 340	0.30 310	0.79 414	0.48 406	0.69 189	0.72 365	0.58 318	0.78 408	0.76 383	0.60 380	0.67 241	0.73 378	0.15 337	0.15 332	0.18 398	0.17 335	0.37 418	0.16 225

Wz-Net-SNSev	0.76 420	1.32 487	3.11 481	0.40 359	0.31 327	0.71 372	0.60 439	0.98 426	0.87 442	0.67 393	0.83 417	0.96 442	0.60 380	1.67 383	0.97 407	0.16 358	0.15 332	0.16 361	0.17 335	0.36 410	0.24 352

HHNet	0.60 336	0.65 313	2.60 423	0.36 304	0.25 254	0.64 319	0.61 443	0.64 165	0.62 268	0.55 279	1.13 464	0.32 117	0.60 380	0.42 117	1.79 468	0.15 337	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.18 208	0.15 198

SST-Stereo	0.52 280	0.20 9	1.76 175	0.62 466	0.53 451	0.62 290	0.66 451	0.55 117	0.61 250	0.58 318	0.53 239	0.52 249	0.60 380	1.59 373	0.29 150	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.10 56

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 464	1.67 504	2.32 364	0.47 412	0.39 396	1.47 486	0.95 484	0.95 409	0.91 452	0.84 445	0.94 440	1.05 461	0.60 380	2.95 506	0.72 375	0.41 472	0.72 510	0.32 462	0.55 489	0.74 488	1.22 517

S-Stereo	0.80 432	0.69 327	3.89 508	0.39 350	0.37 387	0.69 363	0.70 462	0.94 396	0.98 463	0.62 360	0.91 433	0.83 406	0.60 380	2.37 466	0.66 358	0.18 383	0.21 409	0.17 378	0.18 348	0.30 365	0.35 426

RYNet	0.70 391	0.56 273	2.25 354	0.35 286	0.41 412	0.86 435	0.43 374	0.94 396	0.82 430	0.62 360	0.53 239	0.91 430	0.60 380	2.70 497	1.00 414	0.14 320	0.11 245	0.16 361	0.14 276	0.25 315	0.27 378

RASNet	0.61 344	0.68 323	2.03 307	0.35 286	0.46 436	0.65 333	0.28 242	0.78 269	0.70 345	0.48 198	0.64 343	0.93 435	0.61 389	2.21 458	0.73 378	0.12 249	0.09 160	0.09 55	0.10 117	0.14 107	0.11 79

PASM	0.72 403	0.68 323	1.91 265	0.47 412	0.44 422	0.60 249	0.51 410	0.76 244	0.80 424	0.77 429	0.67 358	0.87 420	0.61 389	2.40 473	0.67 361	0.32 463	0.35 464	0.36 468	0.41 474	0.45 459	0.39 450

FBW_ROB	0.83 440	0.77 356	1.77 184	0.44 388	0.30 310	0.87 439	0.46 395	1.10 476	0.91 452	0.81 438	0.75 402	1.01 452	0.61 389	3.66 519	1.23 440	0.26 447	0.23 423	0.36 468	0.25 406	0.27 344	0.62 484

PDISCO_ROB	0.75 417	1.06 450	2.11 322	0.64 468	0.59 465	1.13 474	0.43 374	1.14 481	1.05 470	0.64 380	0.71 389	0.96 442	0.61 389	1.21 321	0.76 382	0.37 471	0.18 377	0.27 446	0.24 398	0.56 476	0.32 413

PWCDC_ROB	0.72 403	1.06 450	2.09 317	0.47 412	0.36 376	0.78 410	0.26 200	0.98 426	1.34 491	0.61 349	2.07 494	0.64 313	0.61 389	0.83 279	0.71 371	0.31 462	0.14 307	0.15 343	0.12 216	0.60 480	0.21 303

DGSMNet	2.89 519	0.63 302	3.18 488	3.43 533	4.17 531	2.57 521	6.98 536	0.97 422	0.83 434	0.56 289	1.86 491	0.79 393	0.62 394	1.64 379	1.39 449	4.61 533	5.01 536	5.17 537	4.71 536	4.44 535	4.19 535

DeepPrunerF	0.86 444	0.86 390	2.91 465	0.45 402	0.50 443	0.64 319	0.48 406	1.14 481	2.64 520	0.63 369	0.61 310	0.65 317	0.62 394	2.21 458	1.31 443	0.23 430	0.19 389	0.30 458	0.28 421	0.36 410	0.25 361

PWC_ROB	0.70 391	0.94 413	1.88 248	0.39 350	0.39 396	0.62 290	0.30 274	0.98 426	0.94 456	0.91 454	1.29 472	0.77 385	0.62 394	1.62 378	1.03 422	0.18 383	0.11 245	0.18 398	0.13 248	0.51 469	0.22 316

FACV-RUCA	0.58 322	0.40 187	1.78 189	0.43 381	1.67 522	0.48 100	0.28 242	0.69 189	0.62 268	0.40 135	0.53 239	0.33 123	0.63 397	0.40 106	0.31 180	0.13 279	0.11 245	0.62 488	0.12 216	0.70 486	0.98 506

STTRV1_RVC	0.80 432	0.55 270	2.89 460	0.42 376	0.49 441	0.79 414	0.44 385	1.15 484	0.82 430	0.62 360	0.89 431	0.72 363	0.63 397	2.69 496	0.64 354	0.48 479	0.64 497	0.27 446	0.24 398	0.35 405	0.27 378

otaku	1.03 465	1.68 506	2.72 438	0.95 495	0.73 483	1.03 461	0.59 437	0.99 438	0.86 439	0.69 402	1.61 484	0.98 446	0.64 399	1.46 349	1.14 431	0.95 504	0.46 482	0.72 494	0.40 471	1.24 508	0.78 495

HSM	0.62 349	0.76 347	1.72 156	0.30 163	0.29 299	0.64 319	0.28 242	0.94 396	0.62 268	0.58 318	0.57 279	1.40 487	0.64 399	2.59 489	0.42 259	0.11 198	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.14 107	0.11 79

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 344	0.61 285	3.35 499	0.33 240	0.58 463	0.66 339	0.20 57	0.98 426	0.55 197	0.73 417	0.52 228	0.99 449	0.65 401	0.58 207	0.29 150	0.10 136	0.16 349	0.10 102	0.41 474	0.29 354	0.20 294

fff	0.43 163	0.77 356	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 401	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

Wz-Net-MNSev	0.65 367	0.97 430	2.19 342	0.36 304	0.33 348	0.90 445	0.60 439	0.92 380	0.81 429	0.75 422	0.72 394	0.73 367	0.65 401	1.39 338	0.71 371	0.16 358	0.13 290	0.14 316	0.14 276	0.24 303	0.18 263

csc	0.43 163	0.77 356	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 401	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

cscssc	0.43 163	0.77 356	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 401	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

Ntro	1.00 462	1.68 506	2.80 452	0.95 495	0.85 490	1.06 463	0.53 417	0.98 426	0.90 451	0.62 360	0.76 404	0.93 435	0.66 406	1.66 381	0.98 408	0.99 507	0.45 480	0.75 495	0.40 471	1.19 504	0.75 492

ASMatch	0.60 336	0.43 205	2.58 418	0.91 491	0.36 376	0.56 186	0.25 178	0.52 93	0.61 250	0.47 180	1.21 467	0.47 224	0.66 406	1.34 334	0.94 403	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.10 28	0.16 225

iinet-f	0.57 317	0.93 411	2.27 357	0.31 190	0.25 254	0.83 427	0.33 318	0.81 292	0.65 301	0.54 261	0.63 327	0.73 367	0.67 408	0.73 260	0.67 361	0.13 279	0.13 290	0.11 166	0.10 117	0.43 450	0.16 225

UDG	0.77 424	1.23 475	2.15 333	0.67 473	0.59 465	0.78 410	0.38 351	0.90 361	0.70 345	0.61 349	0.69 375	1.01 452	0.67 408	1.02 299	0.73 378	0.45 476	0.34 463	0.87 497	0.51 486	0.67 484	0.46 466

EAI-Stereo	0.78 428	0.25 46	1.67 142	0.54 442	0.59 465	1.95 506	2.05 522	1.11 480	0.64 288	0.95 460	1.49 481	0.50 240	0.67 408	0.59 213	1.44 453	0.09 47	0.19 389	0.09 55	0.49 483	0.13 84	0.22 316

PAM	0.70 391	0.35 151	2.72 438	0.56 451	0.62 474	1.08 470	0.53 417	0.85 322	0.44 84	0.93 457	0.92 435	1.24 479	0.68 411	0.64 227	1.01 418	0.10 136	0.19 389	0.10 102	0.48 481	0.14 107	0.38 444

Nwc_Net	0.68 383	0.83 381	2.53 407	0.41 366	0.39 396	0.77 405	0.38 351	1.01 454	0.70 345	0.60 341	0.99 448	0.98 446	0.68 411	1.41 342	0.63 349	0.23 430	0.15 332	0.23 430	0.25 406	0.23 288	0.18 263

iRaft-Stereo_20w	0.58 322	0.39 182	1.96 292	0.45 402	0.32 335	0.92 449	0.57 433	1.14 481	0.56 208	0.81 438	0.40 136	0.55 261	0.69 413	0.65 237	1.04 423	0.09 47	0.16 349	0.09 55	0.36 463	0.17 182	0.25 361

stereogan	0.69 387	0.51 250	2.44 390	0.39 350	0.39 396	1.01 459	0.41 364	0.94 396	0.92 455	0.73 417	0.85 424	1.15 474	0.69 413	1.57 367	0.53 314	0.19 398	0.18 377	0.20 412	0.16 318	0.36 410	0.24 352

ACVNet-4b	1.93 508	1.85 515	4.10 514	1.07 500	0.86 491	1.15 476	0.53 417	1.06 470	1.12 479	0.64 380	1.09 461	1.99 499	0.70 415	2.20 457	9.86 537	5.62 535	0.41 479	1.03 507	0.55 489	1.86 522	0.85 498

pmcnn	1.32 485	1.05 449	2.77 448	0.74 478	1.43 514	0.72 378	0.56 429	0.96 414	0.91 452	0.99 462	2.92 517	6.01 530	0.70 415	2.38 469	3.32 508	0.13 279	0.10 199	0.08 8	0.06 9	0.34 395	0.22 316

RGC	0.71 400	0.97 430	2.18 340	0.44 388	0.44 422	0.73 384	0.40 358	0.94 396	0.71 355	0.71 410	1.04 458	1.01 452	0.71 417	1.74 394	0.70 368	0.23 430	0.18 377	0.28 450	0.26 413	0.29 354	0.27 378

edge stereo	0.81 438	0.73 341	3.30 495	0.37 325	1.21 511	0.62 290	0.39 355	0.93 388	0.79 421	0.80 433	0.88 429	1.14 473	0.71 417	2.18 456	0.71 371	0.21 414	0.20 400	0.26 445	0.18 348	0.38 425	0.26 371

MDST_ROB	1.17 476	0.42 200	3.87 507	0.54 442	0.44 422	4.11 528	0.58 435	1.31 493	0.84 436	2.12 508	1.12 463	0.98 446	0.71 417	4.24 524	0.99 413	0.16 358	0.14 307	0.19 404	0.17 335	0.18 208	0.35 426

KYRaft	0.48 222	0.29 96	1.75 169	0.33 240	0.21 180	0.75 394	0.44 385	0.58 132	0.57 212	0.64 380	0.93 439	0.53 251	0.72 420	0.60 219	0.24 98	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.14 276	0.12 55	0.54 475

Prome-Stereo	0.49 240	0.30 108	1.76 175	0.60 464	0.23 224	0.63 308	0.42 367	0.62 156	0.60 234	0.59 332	1.03 455	0.43 183	0.72 420	0.60 219	0.33 201	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.09 82	0.11 44	0.43 461

Syn2CoEx	0.70 391	1.07 453	2.74 444	0.43 381	0.30 310	0.64 319	0.42 367	0.99 438	0.78 416	0.62 360	0.78 408	0.74 374	0.72 420	1.92 435	0.61 345	0.20 408	0.17 367	0.19 404	0.15 299	0.29 354	0.22 316

AAGNet	0.88 447	0.33 130	1.79 209	0.54 442	0.98 498	0.62 290	0.46 395	0.50 75	0.60 234	0.58 318	0.53 239	0.50 240	0.73 423	1.23 325	7.48 532	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.14 107	0.09 32

psmorigin	1.36 489	0.60 281	13.80 540	0.37 325	0.29 299	0.62 290	0.33 318	0.77 254	0.61 250	0.96 461	0.88 429	1.17 477	0.73 423	4.00 521	0.86 397	0.19 398	0.22 415	0.17 378	0.18 348	0.24 303	0.29 391

NCC-stereo	0.79 430	0.94 413	2.42 384	0.59 460	0.45 430	1.90 504	0.46 395	0.99 438	0.72 365	0.64 380	0.84 420	0.91 430	0.73 423	1.80 408	1.00 414	0.27 452	0.19 389	0.23 430	0.31 439	0.24 303	0.22 316

Abc-Net	0.79 430	0.94 413	2.42 384	0.59 460	0.45 430	1.90 504	0.46 395	0.99 438	0.72 365	0.64 380	0.84 420	0.91 430	0.73 423	1.80 408	1.00 414	0.27 452	0.19 389	0.23 430	0.31 439	0.24 303	0.22 316
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 403	0.77 356	2.36 375	0.45 402	0.40 405	0.71 372	0.32 310	1.02 457	1.25 487	1.07 468	0.84 420	0.90 428	0.73 423	1.09 306	0.98 408	0.21 414	0.18 377	0.20 412	0.21 384	0.32 380	0.31 408

XQC	0.73 412	0.98 433	2.39 379	0.46 407	0.35 368	0.81 422	0.46 395	1.00 446	1.00 464	0.80 433	0.69 375	0.88 424	0.74 428	1.32 332	1.20 436	0.24 438	0.16 349	0.23 430	0.20 378	0.41 442	0.33 420

raft_robust	0.55 304	0.84 383	1.73 159	0.28 116	0.54 453	0.53 150	0.25 178	0.88 349	0.75 398	0.48 198	0.46 168	0.76 383	0.75 429	1.46 349	0.27 125	0.09 47	0.10 199	0.10 102	0.30 433	0.26 335	0.16 225

ADStereo(finetuned)	0.45 191	0.77 356	2.12 325	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.48 186	0.31 109	0.76 430	0.37 88	0.38 232	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.13 84	0.23 340

LCNet	0.54 291	0.37 163	1.78 189	0.92 492	0.22 205	0.96 452	0.30 274	0.59 140	0.58 222	0.51 230	0.55 260	0.41 166	0.76 430	0.84 281	0.26 117	0.09 47	0.06 2	0.12 221	0.18 348	0.98 498	0.39 450

RP	0.67 376	0.82 377	1.94 280	0.43 381	0.44 422	0.65 333	0.45 392	0.89 355	0.82 430	0.66 389	0.92 435	0.99 449	0.76 430	1.55 364	0.66 358	0.25 443	0.18 377	0.23 430	0.20 378	0.31 373	0.22 316

PAM_32	0.70 391	0.35 151	2.73 443	0.54 442	0.61 472	1.07 468	0.43 374	0.84 316	0.49 134	0.90 453	0.91 433	1.23 478	0.77 433	0.65 237	1.10 426	0.10 136	0.19 389	0.10 102	0.49 483	0.15 124	0.38 444

LL-Strereo	0.72 403	1.29 482	2.49 400	0.36 304	0.45 430	0.55 171	0.32 310	0.93 388	0.71 355	0.67 393	0.58 285	0.85 414	0.79 434	2.67 495	0.46 278	0.10 136	0.18 377	0.14 316	0.12 216	0.40 439	0.42 460

RainbowNet	1.15 473	1.78 511	2.72 438	1.12 505	0.91 495	1.06 463	0.76 470	1.16 486	1.13 481	0.75 422	0.97 445	1.09 467	0.80 435	1.60 374	1.21 438	1.17 512	1.26 522	1.01 506	0.57 495	1.13 502	0.88 503

RAFT + AFF	0.64 359	1.20 472	1.95 283	0.34 270	0.33 348	0.67 345	0.52 413	0.99 438	0.74 385	0.53 248	0.58 285	0.57 279	0.80 435	1.76 397	0.51 307	0.12 249	0.27 447	0.15 343	0.14 276	0.43 450	0.29 391

FAT-Stereo	0.70 391	0.54 261	2.88 457	0.36 304	0.29 299	0.62 290	0.54 421	0.97 422	0.87 442	0.76 425	0.92 435	0.94 439	0.80 435	1.84 418	0.57 332	0.18 383	0.19 389	0.17 378	0.16 318	0.22 275	0.25 361

UGAM-zero	0.63 355	0.39 182	2.49 400	0.30 163	0.49 441	0.67 345	0.19 40	0.91 371	0.45 99	0.77 429	0.45 161	1.16 476	0.82 438	2.05 445	0.29 150	0.09 47	0.15 332	0.09 55	0.44 478	0.11 44	0.22 316

CBFPSM	0.56 311	0.91 404	1.82 222	0.28 116	0.23 224	0.71 372	0.37 345	0.72 204	0.64 288	0.50 217	0.49 203	1.03 456	0.83 439	0.62 222	1.35 446	0.10 136	0.12 271	0.10 102	0.10 117	0.18 208	0.19 279

HBP-ISP	0.76 420	1.30 483	3.19 489	0.35 286	0.26 269	0.85 433	0.54 421	1.03 464	0.72 365	0.80 433	0.69 375	0.68 340	0.83 439	2.04 444	0.44 273	0.23 430	0.24 426	0.29 457	0.25 406	0.28 350	0.24 352

LSM	3.31 524	1.11 456	5.29 523	9.40 539	30.65 551	0.84 429	1.12 499	0.91 371	1.22 485	1.36 492	2.19 499	0.93 435	0.83 439	1.66 381	0.90 399	0.21 414	0.31 456	0.24 437	0.28 421	0.39 434	6.33 538

AF-Net	0.69 387	0.92 405	2.21 344	0.41 366	0.40 405	0.68 357	0.40 358	1.02 457	0.86 439	0.69 402	1.03 455	1.04 459	0.84 442	1.19 320	0.78 386	0.22 427	0.14 307	0.25 442	0.17 335	0.30 365	0.18 263

TransformOpticalFlow	0.64 359	0.56 273	2.66 430	0.44 388	0.26 269	0.62 290	0.28 242	0.83 305	0.71 355	0.76 425	0.74 399	0.91 430	0.85 443	1.83 413	0.81 392	0.10 136	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.11 44	0.12 116

RTS	1.21 478	1.31 484	6.39 527	0.52 433	0.51 448	1.61 493	0.79 472	1.03 464	1.37 493	1.13 472	1.30 473	1.10 469	0.85 443	2.65 492	2.08 478	0.21 414	0.24 426	0.18 398	0.18 348	0.43 450	0.32 413

RTSA	1.21 478	1.31 484	6.39 527	0.52 433	0.51 448	1.61 493	0.79 472	1.03 464	1.37 493	1.13 472	1.30 473	1.10 469	0.85 443	2.65 492	2.08 478	0.21 414	0.24 426	0.18 398	0.18 348	0.43 450	0.32 413

DeepStereo_RVC	0.44 173	0.28 87	1.92 268	0.49 422	0.17 93	0.60 249	0.59 437	0.50 75	0.52 159	0.49 210	0.45 161	0.39 152	0.86 446	0.45 138	0.33 201	0.11 198	0.08 90	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.19 279

Wz-Net-TNSev	0.91 450	1.73 510	3.08 477	0.36 304	0.31 327	1.00 458	0.71 463	1.06 470	0.97 460	0.71 410	0.72 394	1.09 467	0.87 447	2.42 475	1.59 459	0.20 408	0.20 400	0.16 361	0.20 378	0.44 458	0.35 426

anonymity	0.80 432	0.66 320	1.29 69	0.59 460	0.75 484	0.67 345	0.52 413	0.95 409	0.71 355	0.94 458	0.70 385	0.67 333	0.87 447	0.71 257	1.35 446	0.64 490	0.62 496	0.58 485	1.44 525	0.60 480	0.65 487

IPLG	0.69 387	0.84 383	2.43 388	0.35 286	0.21 180	1.65 497	0.61 443	1.36 495	0.58 222	1.39 496	0.51 215	0.37 139	0.87 447	1.41 342	0.36 219	0.09 47	0.07 20	0.14 316	0.12 216	0.32 380	0.11 79

ccnet	0.71 400	0.41 193	1.59 127	0.40 359	0.45 430	1.06 463	0.55 424	0.98 426	0.71 355	0.88 449	0.97 445	0.82 404	0.88 450	1.68 384	0.94 403	0.32 463	0.26 441	0.32 462	0.27 418	0.34 395	0.30 400

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 487	1.70 508	2.50 404	0.56 451	0.40 405	2.15 515	0.99 487	1.24 489	1.26 488	1.02 464	1.10 462	1.29 481	0.88 450	3.10 510	1.08 425	1.66 522	0.83 514	0.68 492	0.88 513	1.57 515	1.80 529

SAMSARA	0.91 450	0.97 430	2.22 348	0.80 483	0.58 463	1.32 481	1.31 507	1.01 454	0.94 456	1.36 492	0.87 427	1.38 486	0.90 452	1.72 391	1.02 420	0.24 438	0.30 454	0.22 423	0.25 406	0.36 410	0.35 426

ADCS	1.05 467	1.36 492	2.98 471	0.42 376	0.36 376	0.96 452	0.81 476	1.06 470	1.12 479	1.25 485	0.97 445	1.08 465	0.90 452	1.25 329	4.86 523	0.21 414	0.21 409	0.22 423	0.23 396	0.36 410	0.38 444

STrans-v2	0.67 376	0.56 273	2.64 427	0.27 91	0.23 224	0.57 204	0.33 318	0.96 414	0.69 336	0.92 455	0.85 424	0.89 426	0.93 454	1.83 413	1.21 438	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.09 82	0.11 44	0.12 116

AnyNet_C32	1.00 462	1.33 489	2.53 407	0.49 422	0.54 453	1.15 476	1.14 500	0.91 371	0.89 449	1.11 471	0.95 442	0.87 420	0.93 454	1.50 358	4.07 516	0.21 414	0.20 400	0.25 442	0.24 398	0.38 425	0.33 420

CBMV_ROB	0.76 420	0.42 200	2.68 432	0.33 240	0.22 205	0.74 388	0.47 403	0.96 414	0.76 407	1.04 467	0.96 443	0.88 424	0.93 454	2.06 446	1.19 435	0.22 427	0.24 426	0.27 446	0.25 406	0.25 315	0.28 385

ACV-stereo	0.66 371	0.76 347	2.86 455	0.32 219	0.25 254	1.01 459	0.60 439	0.59 140	0.52 159	0.41 144	0.45 161	1.55 493	0.94 457	1.40 341	0.69 366	0.14 320	0.13 290	0.12 221	0.11 178	0.20 244	0.19 279

MFMNet_re	0.92 452	1.28 481	2.53 407	0.82 487	0.76 487	0.90 445	0.75 468	0.98 426	1.04 469	1.03 465	1.05 459	0.84 411	0.94 457	0.83 279	0.72 375	0.68 492	0.60 494	0.63 489	0.60 499	0.77 492	0.74 490

SPS-STEREO	1.07 468	1.13 460	2.88 457	0.65 471	0.69 480	0.99 455	0.68 457	1.05 469	0.87 442	1.36 492	1.23 468	1.46 489	0.94 457	1.87 421	1.72 465	0.66 491	0.61 495	0.58 485	0.57 495	0.65 482	0.77 494
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
hitnet-ft	0.67 376	0.80 368	1.90 259	0.28 116	0.22 205	0.69 363	0.36 337	0.85 322	0.65 301	0.56 289	0.84 420	1.03 456	0.95 460	2.32 464	0.55 320	0.23 430	0.14 307	0.41 476	0.13 248	0.24 303	0.17 243

MFN_U_SF_RVC	1.55 501	2.39 531	3.16 485	0.65 471	0.41 412	1.12 472	0.46 395	1.23 488	1.33 490	1.61 502	1.20 466	1.43 488	0.98 461	1.76 397	1.97 472	1.90 525	1.80 524	1.98 528	2.15 529	1.63 516	1.77 528

DRaft	0.62 349	0.38 173	1.76 175	0.24 30	0.16 67	0.64 319	0.66 451	0.53 102	0.53 178	0.67 393	0.99 448	0.38 146	1.00 462	1.44 344	2.10 481	0.10 136	0.14 307	0.10 102	0.14 276	0.18 208	0.21 303

ADCMid	0.96 458	1.32 487	2.74 444	0.38 340	0.35 368	0.99 455	0.58 435	0.94 396	0.86 439	1.23 484	1.01 451	1.01 452	1.00 462	1.05 303	3.97 514	0.21 414	0.19 389	0.42 477	0.32 445	0.40 439	0.29 391

G-Net	0.99 459	0.64 306	2.76 446	0.57 454	0.67 477	2.03 511	0.72 466	0.76 244	0.67 325	1.14 474	2.56 508	1.30 484	1.02 464	1.48 357	1.74 466	0.25 443	0.24 426	0.24 437	0.26 413	0.37 418	0.31 408

ACVNet_2	1.42 495	1.81 512	3.23 493	1.08 501	0.92 496	1.32 481	0.85 477	1.49 501	1.69 504	1.19 483	1.73 488	2.13 501	1.03 465	2.50 483	1.40 451	0.91 501	0.53 490	1.00 505	0.55 489	2.11 524	0.85 498

ACVNet_1	1.33 486	1.91 519	4.03 512	1.09 502	0.88 492	1.19 479	0.66 451	1.24 489	1.17 482	0.94 458	0.96 443	3.09 512	1.04 466	2.37 466	1.11 429	1.04 508	0.48 488	1.03 507	0.48 481	1.12 501	0.83 497

WZ-Net	0.92 452	1.31 484	3.76 505	0.41 366	0.36 376	0.86 435	0.71 463	1.00 446	1.06 473	0.82 442	0.92 435	1.06 463	1.05 467	2.16 455	1.61 460	0.19 398	0.13 290	0.15 343	0.16 318	0.32 380	0.28 385

Consistency-Raft	0.88 447	0.93 411	3.23 493	0.99 498	0.64 475	0.77 405	0.55 424	0.98 426	0.97 460	0.61 349	1.03 455	0.65 317	1.05 467	0.79 276	1.38 448	0.44 474	0.46 482	0.51 483	0.58 497	0.65 482	0.47 467

NaN_ROB	1.14 471	0.94 413	2.96 467	0.53 439	0.56 458	1.13 474	0.99 487	0.98 426	1.00 464	1.09 470	0.87 427	0.77 385	1.06 469	5.90 529	2.72 495	0.16 358	0.23 423	0.16 361	0.24 398	0.22 275	0.36 434

aanetorigin	0.77 424	0.80 368	2.59 420	0.43 381	0.44 422	0.58 221	1.01 492	0.57 126	0.68 327	1.53 501	1.23 468	0.81 399	1.08 470	1.07 304	1.07 424	0.18 383	0.15 332	0.17 378	0.21 384	0.54 474	0.30 400

AnyNet_C01	1.14 471	1.49 496	4.23 516	0.54 442	0.53 451	1.51 490	1.37 510	1.04 468	1.07 474	1.17 480	1.33 476	1.15 474	1.08 470	1.61 377	2.74 496	0.25 443	0.22 415	0.28 450	0.24 398	0.48 462	0.40 454

CBMV	0.71 400	0.76 347	2.64 427	0.33 240	0.20 169	0.78 410	0.79 472	0.98 426	0.78 416	0.85 448	0.71 389	0.86 418	1.10 472	1.46 349	0.62 347	0.18 383	0.20 400	0.21 420	0.19 368	0.25 315	0.33 420
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.36 489	1.93 521	5.95 525	0.81 486	0.59 465	1.57 492	1.09 496	1.39 498	1.22 485	0.84 445	1.01 451	1.25 480	1.12 473	3.19 511	2.36 490	0.45 476	0.47 485	0.38 474	0.34 452	0.59 477	0.57 479

PVD	0.90 449	0.85 387	2.15 333	0.53 439	0.50 443	0.99 455	0.56 429	1.15 484	1.64 503	1.41 497	1.41 480	1.11 471	1.13 474	1.35 335	1.31 443	0.26 447	0.28 449	0.28 450	0.26 413	0.37 418	0.49 471

ADCPNet	0.99 459	0.99 437	3.93 511	0.37 325	0.68 479	1.36 483	0.62 447	0.87 341	0.76 407	0.78 431	0.81 412	1.08 465	1.18 475	1.14 316	2.49 492	0.21 414	0.69 506	0.21 420	0.95 516	0.29 354	0.37 441

NVStereoNet_ROB	1.16 475	0.95 420	2.54 413	0.58 456	0.55 456	0.78 410	0.63 449	1.00 446	1.08 475	1.03 465	4.07 526	1.48 490	1.22 476	2.88 505	1.27 442	0.50 480	0.46 482	0.54 484	0.62 500	0.50 467	0.63 486
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	0.68 383	0.31 119	2.25 354	0.42 376	0.17 93	0.66 339	0.89 480	0.51 81	0.59 229	0.60 341	1.01 451	0.45 203	1.26 477	1.54 363	2.26 487	0.10 136	0.08 90	0.10 102	0.10 117	0.10 28	0.11 79

LVE	1.96 509	2.17 530	3.14 483	1.68 516	1.80 524	1.63 495	1.03 493	2.34 518	2.81 521	1.25 485	2.89 515	4.24 521	1.29 478	2.79 502	1.44 453	2.85 530	0.91 517	1.18 509	1.46 526	1.23 507	1.10 514

DPSNet	0.86 444	0.60 281	2.34 369	0.58 456	0.36 376	1.07 468	0.75 468	1.30 492	1.05 470	0.70 406	0.68 366	0.94 439	1.29 478	2.08 448	1.82 469	0.26 447	0.23 423	0.16 361	0.17 335	0.48 462	0.40 454

PWCK	1.49 498	1.90 518	3.22 492	1.09 502	0.54 453	1.71 499	1.73 518	1.49 501	1.53 500	1.44 499	1.80 489	1.82 496	1.30 480	3.34 514	1.76 467	1.07 509	0.56 492	0.97 504	0.58 497	1.38 514	0.65 487

test_sample8	1.12 469	0.62 291	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.95 409	0.61 250	1.18 482	0.56 271	2.53 506	1.31 481	1.91 431	2.55 493	0.61 487	4.16 534	0.87 497	0.56 492	0.25 315	0.23 340

EDNetEfficientorigin	8.18 535	0.98 433	145.96 557	0.51 429	0.89 493	0.72 378	0.48 406	0.85 322	1.56 502	2.12 508	1.49 481	1.29 481	1.31 481	1.83 413	2.13 482	0.13 279	0.12 271	0.17 378	0.18 348	0.39 434	0.45 464

CSAN	1.25 482	1.12 457	3.04 474	0.51 429	0.37 387	1.06 463	1.15 501	1.22 487	1.08 475	1.17 480	1.91 492	1.04 459	1.31 481	5.96 530	2.43 491	0.26 447	0.22 415	0.24 437	0.24 398	0.31 373	0.30 400

Dean	1.79 505	1.83 513	3.92 509	1.29 509	1.07 506	1.55 491	1.00 490	1.95 515	2.33 515	1.47 500	4.19 527	4.26 522	1.33 484	2.21 458	1.48 455	1.14 511	0.68 504	1.18 509	0.74 507	1.24 508	0.98 506

CRFU-Net	0.56 311	0.38 173	1.86 241	0.46 407	0.26 269	0.82 425	0.36 337	0.90 361	0.49 134	0.62 360	0.59 288	0.78 388	1.35 485	1.00 297	0.48 292	0.15 337	0.14 307	0.17 378	0.10 117	0.19 229	0.14 165

ADCRef	0.80 432	0.96 422	2.29 361	0.37 325	0.35 368	0.96 452	0.51 410	0.87 341	0.75 398	0.88 449	0.83 417	0.61 297	1.36 486	1.02 299	3.27 506	0.13 279	0.11 245	0.17 378	0.19 368	0.25 315	0.21 303

IMH-64-1	1.39 492	1.64 502	1.86 241	1.36 510	1.11 507	1.39 484	1.19 503	1.76 508	1.45 497	1.16 475	2.21 500	1.53 491	1.38 487	1.98 438	1.52 456	1.29 514	0.67 500	1.27 513	0.69 504	1.29 510	0.98 506

IMH-64	1.39 492	1.64 502	1.86 241	1.36 510	1.11 507	1.39 484	1.19 503	1.76 508	1.45 497	1.16 475	2.21 500	1.53 491	1.38 487	1.98 438	1.52 456	1.29 514	0.67 500	1.27 513	0.69 504	1.29 510	0.98 506

SuperB	1.15 473	1.14 461	5.43 524	0.36 304	0.26 269	0.81 422	0.89 480	0.88 349	1.17 482	0.67 393	0.68 366	0.63 304	1.39 489	1.74 394	3.37 509	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	2.80 529	0.25 361

SGM-Forest	1.04 466	0.42 200	3.59 504	0.41 366	0.32 335	1.05 462	1.32 508	0.94 396	0.83 434	1.16 475	2.23 502	1.03 456	1.39 489	2.49 482	2.35 489	0.21 414	0.21 409	0.20 412	0.19 368	0.23 288	0.32 413
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.99 459	0.79 366	2.43 388	0.39 350	0.32 335	1.50 489	1.90 520	0.92 380	0.97 460	1.26 489	1.27 470	1.00 451	1.42 491	1.14 316	3.31 507	0.17 372	0.14 307	0.22 423	0.21 384	0.30 365	0.22 316

MeshStereo	1.21 478	1.15 465	3.01 473	0.34 270	0.28 293	1.10 471	0.69 459	1.35 494	1.01 466	2.71 522	2.41 505	2.96 509	1.45 492	2.80 503	1.40 451	0.22 427	0.22 415	0.22 423	0.19 368	0.50 467	0.26 371
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
CrosDoStereo	0.94 454	0.37 163	2.53 407	0.25 47	0.32 335	0.54 158	3.76 532	0.72 204	0.60 234	0.70 406	1.40 478	0.53 251	1.49 493	1.78 400	3.09 501	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.21 257	0.11 79

DeepStereo_LL	0.94 454	0.37 163	2.53 407	0.25 47	0.32 335	0.54 158	3.76 532	0.72 204	0.60 234	0.70 406	1.40 478	0.53 251	1.49 493	1.78 400	3.09 501	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.21 257	0.11 79

SANet	1.20 477	1.21 473	3.33 498	0.38 340	0.27 282	1.73 501	0.85 477	1.10 476	2.49 518	1.16 475	1.83 490	1.72 495	1.50 495	2.37 466	2.84 498	0.18 383	0.16 349	0.16 361	0.15 299	0.32 380	0.32 413

ADCP+	0.94 454	1.12 457	3.14 483	0.34 270	0.39 396	1.06 463	0.79 472	0.89 355	0.80 424	0.66 389	0.67 358	0.85 414	1.55 496	0.93 289	4.55 521	0.13 279	0.11 245	0.16 361	0.15 299	0.26 335	0.25 361

WAO-6	1.58 502	1.54 497	2.32 364	1.14 506	1.00 500	2.30 517	1.03 493	1.82 511	2.85 522	1.25 485	2.61 510	2.20 502	1.56 497	2.47 481	1.99 474	0.95 504	0.67 500	1.19 512	0.83 511	1.08 500	0.88 503

KSHMR	4.10 526	1.97 522	5.27 522	1.71 518	1.47 518	1.96 507	1.28 506	3.19 524	17.33 546	2.12 508	15.91 542	9.18 535	1.57 498	8.42 535	1.98 473	1.52 520	1.26 522	1.67 525	1.19 522	1.67 518	1.40 522

WAO-7	1.48 497	1.63 500	2.49 400	0.93 493	0.75 484	1.72 500	1.10 497	1.84 512	1.96 513	1.43 498	2.54 507	1.97 498	1.61 499	3.06 508	2.08 478	0.69 493	0.66 499	0.94 502	0.74 507	0.80 494	0.69 489

MIPNet	0.83 440	0.81 373	2.40 381	0.61 465	0.18 126	1.48 487	1.39 512	1.60 505	0.74 385	1.94 506	0.85 424	0.73 367	1.68 500	0.87 287	0.31 180	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.32 445	0.25 315	0.12 116

IMH	2.02 510	2.15 529	2.69 435	1.68 516	1.12 509	1.66 498	0.92 483	2.10 516	1.92 512	1.32 491	2.66 512	2.21 503	1.69 501	5.78 528	1.68 462	5.54 534	0.96 518	1.31 515	0.71 506	1.32 513	0.99 511

WCMA_ROB	1.12 469	0.83 381	2.66 430	0.58 456	0.34 356	1.17 478	0.71 463	0.93 388	0.94 456	1.74 504	2.63 511	3.09 512	1.71 502	1.70 387	1.84 470	0.26 447	0.21 409	0.20 412	0.21 384	0.28 350	0.43 461

SGM_RVC	1.89 507	0.92 405	2.50 404	0.96 497	0.93 497	1.63 495	1.37 510	1.52 503	12.43 535	1.85 505	1.69 487	2.40 505	1.74 503	2.81 504	1.71 464	0.53 481	0.47 485	0.42 477	0.47 480	0.74 488	0.74 490
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
THIR-Stereo	0.86 444	0.62 291	2.13 327	0.25 47	0.16 67	0.58 221	2.74 528	0.59 140	0.51 152	0.62 360	1.62 485	0.97 445	1.80 504	1.69 386	2.25 486	0.10 136	0.08 90	0.14 316	0.11 178	0.15 124	0.11 79

JetBlue	1.78 504	1.63 500	3.92 509	0.73 476	1.21 511	4.38 529	3.35 529	1.59 504	1.20 484	1.26 489	1.52 483	2.37 504	1.88 505	3.23 512	3.00 499	0.53 481	0.47 485	0.48 482	0.49 483	1.29 510	0.97 505

MSMD_ROB	1.34 487	0.96 422	2.38 377	0.39 350	0.32 335	1.96 507	0.62 447	0.91 371	1.43 495	2.94 526	2.60 509	4.77 525	1.95 506	2.43 477	1.33 445	0.29 457	0.26 441	0.32 462	0.32 445	0.30 365	0.30 400

DispFullNet	1.67 503	2.10 524	5.22 521	1.53 515	8.90 532	0.86 435	0.31 287	0.96 414	0.96 459	1.37 495	1.01 451	1.13 472	1.98 507	1.51 359	0.91 400	0.54 483	0.31 456	1.18 509	0.63 502	1.13 502	0.80 496

FTStereo	0.76 420	0.18 3	2.35 372	0.71 475	0.21 180	0.73 384	1.79 519	0.57 126	0.53 178	1.07 468	1.63 486	1.29 481	2.13 508	0.75 264	0.29 150	0.19 398	0.08 90	0.12 221	0.11 178	0.11 44	0.40 454

ELAS	1.39 492	0.79 366	2.86 455	0.53 439	0.50 443	2.81 522	2.20 523	1.61 506	1.50 499	2.28 516	2.35 503	1.82 496	2.13 508	1.73 392	2.22 484	0.35 468	0.37 468	0.35 466	0.35 455	0.49 465	0.47 467
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 483	0.70 330	4.05 513	0.64 468	0.98 498	0.94 450	1.40 513	0.85 322	1.75 507	2.34 517	1.33 476	1.05 461	2.21 510	1.58 371	4.15 517	0.15 337	0.19 389	0.14 316	0.27 418	0.38 425	0.32 413

JetRed	3.29 523	4.93 534	10.17 533	1.45 512	1.72 523	7.44 533	5.05 534	3.06 523	2.12 514	2.41 518	2.39 504	2.99 510	2.37 511	3.51 517	6.44 529	1.32 517	1.90 528	1.37 517	1.23 524	2.21 525	1.76 527

WAO-8	2.80 517	2.14 527	2.89 460	1.91 523	1.04 504	3.98 526	0.96 485	3.26 526	6.17 528	2.15 512	3.37 522	3.31 514	2.41 512	11.84 538	2.03 476	2.05 526	1.86 526	1.54 521	0.92 514	1.22 505	0.87 501

Venus	2.80 517	2.14 527	2.89 460	1.91 523	1.04 504	3.98 526	0.96 485	3.26 526	6.17 528	2.15 512	3.37 522	3.31 514	2.41 512	11.84 538	2.03 476	2.05 526	1.86 526	1.54 521	0.92 514	1.22 505	0.87 501

ELAS_RVC	1.37 491	0.78 364	3.21 491	0.55 449	0.50 443	1.49 488	2.48 526	1.48 500	1.71 506	2.13 511	2.09 495	2.07 500	2.56 514	1.90 430	2.02 475	0.35 468	0.36 466	0.37 472	0.34 452	0.49 465	0.47 467
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 516	2.11 526	2.97 470	2.49 528	2.28 526	2.95 523	2.31 524	2.67 520	2.47 517	3.03 527	3.13 520	2.70 508	2.92 515	4.10 522	4.48 520	2.68 529	2.24 532	3.04 534	2.44 531	2.37 526	2.34 530

PSM-AAD	0.63 355	0.22 26	1.77 184	0.37 325	0.23 224	0.86 435	1.17 502	0.59 140	0.60 234	0.64 380	0.71 389	0.68 340	2.93 516	0.65 237	0.31 180	0.09 47	0.07 20	0.17 378	0.15 299	0.13 84	0.33 420

SGM+DAISY	1.83 506	1.43 493	3.81 506	0.87 488	1.01 501	2.38 519	2.53 527	1.36 495	1.75 507	2.92 525	3.22 521	2.65 507	2.93 516	2.22 461	3.10 503	0.72 494	0.69 506	0.63 489	0.62 500	0.77 492	0.98 506

FC-DCNN	1.49 498	0.59 279	2.88 457	0.44 388	0.39 396	1.97 509	0.66 451	1.67 507	1.70 505	2.72 523	2.89 515	4.22 519	2.97 518	2.55 487	2.19 483	0.29 457	0.26 441	0.31 459	0.30 433	0.32 380	0.39 450

FC-DCNN v2	1.54 500	0.58 277	2.80 452	0.44 388	0.39 396	2.05 512	0.66 451	1.90 513	1.84 511	2.79 524	2.97 518	4.41 523	3.07 519	2.65 492	2.30 488	0.29 457	0.26 441	0.31 459	0.30 433	0.32 380	0.38 444

GrayStereo	0.66 371	0.19 5	1.76 175	0.90 490	0.23 224	0.62 290	1.42 516	0.62 156	0.60 234	0.72 413	0.78 408	0.56 273	3.07 519	0.60 219	0.26 117	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.21 384	0.11 44	0.18 263

FCDSN-DC	1.29 484	0.54 261	2.50 404	0.47 412	0.41 412	1.12 472	0.60 439	1.10 476	1.27 489	2.23 514	2.87 514	3.67 516	3.12 521	2.39 472	1.69 463	0.30 460	0.26 441	0.31 459	0.30 433	0.35 405	0.38 444
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ktn	4.35 527	2.10 524	2.89 460	1.80 520	1.49 520	2.13 514	1.41 515	2.26 517	12.72 536	11.41 538	16.43 543	11.15 538	3.75 522	4.36 525	3.18 505	1.82 524	0.98 520	1.73 527	1.21 523	2.97 530	1.27 518

UNDER WATER-64	2.47 512	1.89 517	4.86 519	1.82 522	1.44 516	3.18 524	1.57 517	2.62 519	5.64 527	2.05 507	2.13 497	4.13 518	3.76 523	2.62 490	3.42 510	1.47 519	0.85 515	1.57 523	1.07 520	1.82 521	1.49 523

TorneroNet-64	2.65 513	1.83 513	3.30 495	1.46 513	1.20 510	3.89 525	0.99 487	3.51 530	6.71 531	2.56 519	4.60 528	4.22 519	3.85 524	3.33 513	3.14 504	1.19 513	0.65 498	1.39 518	0.79 510	3.31 531	1.15 515

notaker	2.66 514	2.07 523	3.31 497	2.61 530	1.43 514	1.76 502	1.11 498	2.76 522	1.79 509	2.26 515	11.53 539	3.96 517	4.29 525	3.09 509	2.76 497	1.55 521	0.88 516	1.70 526	1.07 520	2.00 523	1.35 520

MANE	2.90 520	1.14 461	2.96 467	1.03 499	1.01 501	5.01 530	2.45 525	5.36 533	6.88 532	3.58 529	4.76 530	5.99 529	4.99 526	4.23 523	4.61 522	0.56 486	0.67 500	0.44 479	0.78 509	0.51 469	1.03 512

tt	4.93 529	0.27 66	4.20 515	2.29 527	1.58 521	10.20 536	16.97 541	9.42 539	5.02 526	1.67 503	1.28 471	4.68 524	5.03 527	3.37 516	5.92 527	6.16 536	9.47 543	2.82 532	3.18 533	3.60 532	1.53 525

UNDER WATER	2.74 515	1.85 515	4.54 518	1.81 521	1.44 516	2.34 518	1.40 513	3.24 525	6.60 530	2.60 520	2.76 513	5.75 528	5.24 528	3.02 507	4.01 515	1.45 518	0.81 513	1.59 524	1.06 519	1.80 520	1.51 524

SGM-ForestM	2.98 521	1.70 508	3.52 503	0.67 473	0.47 438	5.18 531	3.36 530	3.30 528	2.86 523	4.44 531	3.79 525	9.80 536	5.50 529	6.29 531	6.52 530	0.27 452	0.36 466	0.24 437	0.27 418	0.38 425	0.58 481

TCMNet-wrong-test	5.51 531	6.62 537	6.20 526	13.02 543	11.90 537	7.14 532	5.53 535	6.99 537	1.44 496	2.65 521	3.10 519	8.37 534	5.95 530	4.75 527	6.05 528	3.07 531	0.98 520	2.38 530	1.99 528	6.62 538	5.43 537

TorneroNet	5.50 530	1.92 520	3.16 485	1.47 514	1.25 513	14.07 538	1.06 495	4.90 531	20.99 552	10.17 535	16.48 544	11.88 540	6.93 531	3.34 514	4.20 518	1.30 516	0.69 506	1.45 520	0.86 512	2.61 528	1.20 516

FADE	15.89 543	3.00 533	8.70 530	2.11 525	2.94 527	1.19 479	0.91 482	5.00 532	2.49 518	1.25 485	1.19 465	3.05 511	7.02 532	8.02 534	5.31 526	94.83 556	35.90 556	65.83 553	66.18 553	1.66 517	1.30 519

USTest	8.10 534	7.17 538	8.96 531	9.25 538	9.05 533	15.27 539	23.78 543	9.96 540	9.47 533	5.94 534	6.75 531	7.80 533	7.48 533	8.83 537	11.21 539	2.21 528	3.56 533	2.86 533	3.20 534	5.02 536	4.16 534

coex-ft	5.95 532	1.67 504	60.57 555	0.34 270	0.30 310	0.77 405	0.69 459	0.74 219	4.41 525	19.22 546	2.15 498	1.62 494	7.97 534	1.81 411	8.96 534	0.44 474	2.08 530	0.18 398	0.19 368	0.38 425	4.62 536

IGEV-RUCA	2.28 511	0.30 108	1.15 48	0.40 359	1.86 525	2.06 513	1.90 520	1.36 495	1.80 510	3.70 530	3.76 524	5.02 526	8.19 535	2.12 452	1.63 461	0.25 443	0.76 511	2.72 531	1.91 527	2.39 527	2.36 531

LRCNet_RVC	13.74 542	19.30 544	12.75 538	19.46 546	12.69 538	1.86 503	0.41 364	12.33 541	1.05 470	15.77 542	18.83 548	12.62 543	8.70 536	12.21 541	9.62 536	22.22 548	8.37 542	25.85 548	24.01 549	19.32 547	17.44 548

LE_ROB	4.43 528	1.35 491	9.38 532	2.79 531	3.93 529	2.43 520	3.46 531	2.68 521	11.19 534	11.66 539	4.73 529	5.26 527	10.46 537	4.50 526	9.49 535	0.82 500	0.69 506	1.34 516	0.98 517	0.75 490	0.76 493

DPSMNet_ROB	9.48 537	5.64 536	13.01 539	8.82 537	11.82 536	8.54 534	24.20 545	6.41 536	13.65 540	5.32 533	11.47 538	6.33 532	10.92 538	7.69 533	13.89 541	7.25 541	8.19 539	5.06 536	7.78 540	5.31 537	8.26 541

DGTPSM_ROB	8.89 536	5.62 535	12.25 535	5.92 535	11.32 535	8.54 534	24.18 544	6.40 535	13.49 537	5.15 532	11.46 537	6.19 531	10.92 538	7.00 532	13.72 540	4.47 532	7.65 537	3.92 535	7.45 539	4.38 534	7.87 540

Anonymous_1	22.91 547	11.20 540	12.13 534	12.75 540	26.28 550	19.43 546	27.92 549	14.08 543	13.61 538	14.96 541	10.58 533	11.26 539	11.19 540	12.55 542	14.57 543	38.28 555	7.88 538	34.96 552	63.99 552	89.57 556	10.94 544

DPSM_ROB	12.34 539	11.21 541	12.51 536	12.91 541	12.80 539	19.84 548	28.28 550	14.38 545	14.28 542	10.58 536	11.26 535	12.03 541	11.85 541	13.15 544	15.34 545	7.11 539	8.31 540	6.50 540	7.35 537	8.84 540	8.31 542

DPSM	12.34 539	11.21 541	12.51 536	12.91 541	12.80 539	19.84 548	28.28 550	14.38 545	14.28 542	10.58 536	11.26 535	12.03 541	11.85 541	13.15 544	15.34 545	7.11 539	8.31 540	6.50 540	7.35 537	8.84 540	8.31 542

ASD4	21.52 546	19.65 545	22.13 544	22.45 548	16.42 543	23.29 552	30.71 552	33.06 556	17.47 547	24.18 553	14.11 540	21.71 548	15.88 543	21.06 551	18.11 547	19.78 547	17.78 549	26.52 549	20.33 547	27.03 549	18.73 549

HanzoNet	7.64 533	2.86 532	5.05 520	7.01 536	3.97 530	2.18 516	1.34 509	3.37 529	4.05 524	13.17 540	10.58 533	10.73 537	16.52 544	8.45 536	10.51 538	10.48 542	9.72 544	5.59 538	13.46 543	6.84 539	6.83 539

HaxPig	19.86 545	22.40 551	22.34 545	17.95 545	17.95 544	11.77 537	11.89 538	16.02 547	15.89 545	21.10 548	21.41 550	18.74 547	18.39 545	20.08 550	19.69 548	23.63 552	23.22 550	24.06 547	23.69 548	23.00 548	23.95 551

BEATNet-Init1	12.10 538	11.19 539	27.29 552	2.99 532	3.51 528	21.84 551	11.10 537	14.34 544	13.83 541	20.34 547	20.33 549	26.35 555	20.03 546	19.06 549	14.80 544	1.74 523	1.81 525	2.05 529	2.49 532	3.69 533	3.12 533

xxxxx1	28.96 554	20.11 547	14.07 541	49.74 553	39.15 553	18.98 542	26.64 546	21.94 549	20.21 549	16.45 543	17.48 545	18.36 544	21.56 547	16.21 546	20.88 549	23.07 549	26.55 551	66.40 554	78.70 554	30.27 551	32.51 554

tt_ll	28.96 554	20.11 547	14.07 541	49.74 553	39.15 553	18.98 542	26.64 546	21.94 549	20.21 549	16.45 543	17.48 545	18.36 544	21.56 547	16.21 546	20.88 549	23.07 549	26.55 551	66.40 554	78.70 554	30.27 551	32.51 554

ff	28.96 554	20.11 547	14.07 541	49.74 553	39.15 553	18.98 542	26.64 546	21.94 549	20.21 549	16.45 543	17.48 545	18.36 544	21.56 547	16.21 546	20.88 549	23.07 549	26.55 551	66.40 554	78.70 554	30.27 551	32.51 554

MEDIAN_ROB	23.96 549	27.05 555	26.39 551	22.16 547	22.13 546	16.12 541	13.97 539	20.24 548	20.05 548	25.50 554	25.31 554	22.96 550	22.63 550	24.39 552	23.24 552	28.20 553	27.23 554	28.62 550	27.75 550	27.50 550	27.76 552

PML	23.15 548	16.83 543	7.78 529	5.49 534	9.93 534	51.13 556	104.50 556	5.76 534	13.62 539	37.30 556	105.93 556	30.86 556	23.50 551	12.07 540	7.87 533	6.30 537	2.12 531	6.32 539	2.43 530	10.44 542	2.90 532

LSM0	26.58 552	22.63 554	25.88 550	30.13 552	52.21 556	39.94 555	56.74 553	28.97 554	28.72 554	21.14 549	22.26 551	24.43 553	23.88 552	26.54 555	30.87 555	14.32 545	16.55 546	13.12 544	14.71 544	17.92 546	20.60 550

CasAABBNet	24.81 550	22.53 552	24.83 547	26.08 550	25.74 548	39.86 553	57.06 555	28.87 553	28.83 555	21.16 550	22.54 552	24.22 551	23.89 553	26.38 553	30.87 555	14.25 543	16.71 547	13.09 542	14.81 545	17.78 544	16.71 546

Selective-RAFT-Error	24.87 551	22.59 553	25.14 549	26.13 551	25.82 549	39.93 554	57.03 554	28.97 554	28.95 556	21.21 551	22.65 553	24.25 552	23.98 554	26.43 554	30.83 554	14.27 544	16.71 547	13.10 543	14.82 546	17.82 545	16.76 547

DPSimNet_ROB	17.97 544	20.20 550	24.98 548	17.62 544	15.92 542	21.53 550	21.00 542	13.70 542	15.61 544	23.89 552	14.69 541	22.87 549	24.58 555	12.70 543	14.56 542	18.48 546	12.91 545	20.21 546	12.05 541	17.76 543	14.17 545

AVERAGE_ROB	26.93 553	30.34 556	29.27 553	25.82 549	25.34 547	19.48 547	15.17 540	23.55 552	23.00 553	28.45 555	27.87 555	26.25 554	25.86 556	26.96 556	25.55 553	31.30 554	30.07 555	31.76 551	30.81 551	30.79 554	30.93 553

test_example2	115.39 557	123.23 557	94.57 556	115.52 556	123.55 557	101.63 557	114.33 557	53.41 557	99.48 557	134.90 557	135.05 557	85.83 557	85.11 557	111.32 557	106.15 557	152.55 557	205.26 557	99.78 557	114.96 557	140.96 557	110.20 557

ccccc	291.34 558	297.21 558	347.09 558	374.70 558	380.44 558	203.92 558	213.88 558	216.32 558	172.72 558	203.37 558	218.57 558	215.01 558	258.31 558	312.78 558	341.56 558	412.57 558	356.13 558	256.09 558	227.69 558	428.88 558	389.64 558

Low-res two-view benchmark