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

111111	0.22 11	0.15 11	0.29 20	0.37 81	0.23 99	0.21 10	0.19 13	0.46 42	0.29 21	0.20 8	0.20 12	0.29 30	0.14 1	0.44 61	0.22 13	0.14 54	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.12 17	0.12 40

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 2	0.26 6	0.31 7	0.17 10	0.24 20	0.17 2	0.27 3	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 9	0.14 1	0.32 8	0.19 1	0.13 27	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.11 5	0.10 2

dual_stereo	0.20 7	0.15 11	0.27 11	0.32 14	0.17 10	0.16 2	0.20 15	0.30 6	0.21 9	0.24 18	0.20 12	0.25 20	0.14 1	0.55 124	0.25 36	0.14 54	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.10 1	0.10 2

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 2	0.28 14	0.34 26	0.17 10	0.24 20	0.17 2	0.27 3	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 13	0.15 4	0.32 8	0.20 4	0.12 7	0.09 2	0.13 26	0.09 5	0.10 1	0.10 2

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 2	0.28 14	0.34 26	0.16 2	0.26 37	0.17 2	0.31 8	0.15 2	0.19 5	0.15 2	0.23 13	0.15 4	0.32 8	0.20 4	0.11 2	0.09 2	0.13 26	0.09 5	0.10 1	0.10 2

AIO_rvc	0.24 19	0.17 33	0.37 72	0.35 40	0.20 42	0.26 37	0.33 182	0.45 36	0.23 13	0.26 26	0.25 21	0.33 54	0.15 4	0.55 124	0.24 29	0.12 7	0.09 2	0.13 26	0.10 32	0.12 17	0.11 14

MonSter	0.20 7	0.14 2	0.27 11	0.31 7	0.16 2	0.22 11	0.21 28	0.39 19	0.34 37	0.20 8	0.25 21	0.18 2	0.15 4	0.39 36	0.19 1	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 5	0.11 5	0.10 2

LG-Stereo	0.25 22	0.18 52	0.43 140	0.40 161	0.20 42	0.22 11	0.26 76	0.33 11	0.39 64	0.27 33	0.45 76	0.22 9	0.16 8	0.38 33	0.28 88	0.11 2	0.12 147	0.17 152	0.15 160	0.13 45	0.10 2

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 2	0.29 20	0.31 7	0.21 57	0.19 4	0.19 13	0.30 6	0.20 6	0.16 1	0.15 2	0.19 5	0.17 9	0.35 23	0.20 4	0.13 27	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.11 5	0.10 2

MLG-Stereo_test3	0.20 7	0.14 2	0.28 14	0.33 22	0.17 10	0.38 154	0.18 9	0.32 9	0.22 11	0.25 20	0.16 6	0.25 20	0.17 9	0.32 8	0.21 12	0.13 27	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.11 5	0.11 14

IGEV-Stereo++	0.22 11	0.16 23	0.29 20	0.38 100	0.20 42	0.22 11	0.18 9	0.44 33	0.36 48	0.23 15	0.29 34	0.24 17	0.17 9	0.28 4	0.23 21	0.12 7	0.10 22	0.12 3	0.10 32	0.12 17	0.11 14

AIO-Stereo	0.26 30	0.19 76	0.36 63	0.39 124	0.18 19	0.28 62	0.30 130	0.52 60	0.29 21	0.30 46	0.31 38	0.32 46	0.17 9	0.55 124	0.23 21	0.13 27	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.11 14

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 2	0.30 26	0.31 7	0.20 42	0.20 6	0.18 9	0.33 11	0.22 11	0.19 5	0.15 2	0.20 6	0.18 13	0.34 19	0.20 4	0.13 27	0.09 2	0.13 26	0.09 5	0.11 5	0.09 1

DEFOM-Stereo	0.23 17	0.16 23	0.29 20	0.34 26	0.20 42	0.59 280	0.20 15	0.32 9	0.31 26	0.23 15	0.19 10	0.18 2	0.18 13	0.42 53	0.22 13	0.12 7	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.11 5	0.12 40

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 341	3.08 532	2.41 502	0.32 14	0.18 19	0.29 72	0.20 15	0.39 19	0.33 33	0.29 40	0.25 21	0.18 2	0.18 13	0.32 8	0.22 13	1.08 507	0.09 2	0.17 152	0.16 188	0.15 128	0.96 501

Selective-IGEV	0.25 22	0.18 52	0.37 72	0.37 81	0.20 42	0.27 49	0.25 65	0.59 93	0.25 15	0.27 33	0.26 26	0.34 59	0.18 13	0.62 196	0.23 21	0.12 7	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.11 14

EGLCR-Stereo	0.27 38	0.17 33	0.36 63	0.35 40	0.21 57	0.37 148	0.20 15	0.58 90	0.37 55	0.29 40	0.28 31	0.42 110	0.18 13	0.47 81	0.27 70	0.14 54	0.10 22	0.16 113	0.14 136	0.13 45	0.12 40

LG-G_1	0.22 11	0.14 2	0.31 30	0.34 26	0.16 2	0.52 235	0.17 2	0.36 15	0.20 6	0.21 10	0.22 14	0.26 23	0.19 18	0.37 28	0.20 4	0.14 54	0.10 22	0.13 26	0.09 5	0.11 5	0.11 14

LG-G	0.22 11	0.14 2	0.31 30	0.34 26	0.16 2	0.52 235	0.17 2	0.36 15	0.20 6	0.21 10	0.22 14	0.26 23	0.19 18	0.37 28	0.20 4	0.14 54	0.10 22	0.13 26	0.09 5	0.11 5	0.11 14

FoundationStereo	0.18 1	0.15 11	0.26 6	0.31 7	0.17 10	0.23 16	0.20 15	0.24 2	0.16 4	0.19 5	0.16 6	0.21 7	0.19 18	0.27 2	0.22 13	0.14 54	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.10 1	0.10 2

RAStereo	0.25 22	0.17 33	0.33 37	0.40 161	0.21 57	0.24 20	0.26 76	0.45 36	0.46 110	0.23 15	0.34 53	0.30 34	0.19 18	0.34 19	0.26 48	0.15 119	0.12 147	0.16 113	0.13 106	0.14 86	0.11 14

MSKI-zero shot	0.33 90	0.19 76	0.36 63	0.41 188	0.22 72	0.32 107	0.22 38	0.65 128	0.45 104	0.52 126	0.64 148	0.60 209	0.19 18	0.78 319	0.27 70	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.10 32	0.13 45	0.13 77

CAS	0.37 133	0.13 1	0.27 11	1.34 504	0.31 323	0.46 212	0.38 259	0.50 53	0.48 118	0.35 61	0.52 109	0.24 17	0.19 18	0.30 5	0.28 88	1.03 506	0.08 1	0.12 3	0.08 1	0.12 17	0.28 387

SCV_C0	0.28 48	0.20 107	0.40 101	0.36 64	0.25 169	0.23 16	0.28 100	0.60 95	0.41 82	0.31 49	0.36 57	0.37 77	0.20 24	0.61 174	0.23 21	0.13 27	0.11 81	0.13 26	0.11 51	0.16 175	0.13 77

GIP-stereo	0.25 22	0.19 76	0.32 34	0.38 100	0.25 169	0.26 37	0.20 15	0.50 53	0.41 82	0.25 20	0.39 65	0.35 66	0.20 24	0.33 14	0.22 13	0.16 162	0.11 81	0.13 26	0.10 32	0.12 17	0.12 40

mms	0.27 38	0.21 137	0.36 63	0.38 100	0.25 169	0.31 94	0.32 166	0.43 30	0.33 33	0.29 40	0.34 53	0.34 59	0.20 24	0.48 88	0.26 48	0.13 27	0.11 81	0.16 113	0.13 106	0.15 128	0.13 77

RSM	0.26 30	0.19 76	0.35 51	0.37 81	0.21 57	0.27 49	0.33 182	0.55 75	0.28 19	0.26 26	0.25 21	0.38 83	0.20 24	0.59 156	0.23 21	0.12 7	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.14 86	0.11 14

RAFT-Stereo-weight	0.33 90	0.19 76	0.36 63	0.39 124	0.23 99	0.28 62	0.29 112	0.69 161	0.83 275	0.55 138	0.51 102	0.58 195	0.20 24	0.48 88	0.30 119	0.13 27	0.10 22	0.14 49	0.12 74	0.13 45	0.12 40

LGtest1	0.20 7	0.15 11	0.30 26	0.35 40	0.17 10	0.26 37	0.17 2	0.33 11	0.21 9	0.21 10	0.16 6	0.23 13	0.21 29	0.33 14	0.20 4	0.15 119	0.10 22	0.13 26	0.10 32	0.12 17	0.11 14

GREAT-IGEV	0.23 17	0.15 11	0.33 37	0.30 5	0.23 99	0.20 6	0.26 76	0.35 14	0.34 37	0.21 10	0.31 38	0.22 9	0.21 29	0.50 102	0.22 13	0.12 7	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.13 45	0.12 40

StereoAnything_RVC	0.22 11	0.85 484	0.41 109	0.28 1	0.16 2	0.23 16	0.18 9	0.23 1	0.19 5	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 29	0.32 8	0.19 1	0.16 162	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.16 175	0.10 2

AIO_test	0.24 19	0.17 33	0.33 37	0.35 40	0.21 57	0.31 94	0.38 259	0.45 36	0.26 16	0.26 26	0.28 31	0.32 46	0.21 29	0.40 44	0.26 48	0.13 27	0.10 22	0.13 26	0.11 51	0.13 45	0.11 14

IGEV-RUCA	0.26 30	0.16 23	0.36 63	0.40 161	0.27 241	0.32 107	0.20 15	0.39 19	0.36 48	0.27 33	0.31 38	0.25 20	0.21 29	0.50 102	0.24 29	0.20 291	0.11 81	0.13 26	0.10 32	0.17 201	0.16 175

RSM++	0.26 30	0.19 76	0.36 63	0.37 81	0.21 57	0.28 62	0.29 112	0.54 72	0.34 37	0.26 26	0.23 16	0.36 76	0.21 29	0.52 110	0.24 29	0.12 7	0.11 81	0.14 49	0.12 74	0.14 86	0.11 14

CAS++	0.33 90	0.25 249	0.39 89	0.38 100	0.26 206	0.32 107	0.24 55	0.87 259	0.53 135	0.48 118	0.46 80	0.26 23	0.21 29	0.50 102	0.26 48	0.23 353	0.20 374	0.22 324	0.17 240	0.21 294	0.17 218
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DLNR_Zeroshot_test	20.12 541	36.36 547	38.38 544	170.13 553	62.28 549	0.22 11	0.20 15	13.43 538	0.40 76	0.45 103	0.66 154	0.42 110	0.21 29	0.64 214	0.32 138	5.57 537	0.10 22	0.15 89	0.11 51	72.31 552	0.13 77

HART	0.30 64	0.17 33	0.33 37	0.41 188	0.21 57	0.32 107	0.26 76	0.67 145	0.32 30	0.33 55	0.66 154	0.41 103	0.22 37	0.58 148	0.25 36	0.12 7	0.11 81	0.15 89	0.11 51	0.15 128	0.12 40

fffft	0.26 30	0.18 52	0.39 89	0.37 81	0.23 99	0.29 72	0.35 216	0.46 42	0.26 16	0.37 66	0.23 16	0.27 26	0.22 37	0.55 124	0.28 88	0.12 7	0.09 2	0.16 113	0.13 106	0.13 45	0.13 77
1: 1. 1
U	3.17 517	0.17 33	0.35 51	0.41 188	0.71 485	57.93 552	0.20 15	0.43 30	0.39 64	0.26 26	0.23 16	0.23 13	0.22 37	0.26 1	0.22 13	0.16 162	0.10 22	0.74 492	0.13 106	0.13 45	0.11 14

IGEV-Stereo+	0.25 22	0.15 11	0.28 14	0.32 14	0.19 26	0.13 1	0.17 2	0.29 5	0.30 24	0.22 14	0.15 2	0.22 9	0.22 37	0.42 53	0.22 13	0.14 54	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.15 128	1.09 508

IGEV++	0.25 22	0.17 33	0.35 51	0.40 161	0.23 99	0.24 20	0.23 50	0.56 83	0.24 14	0.29 40	0.36 57	0.30 34	0.22 37	0.33 14	0.29 105	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.10 32	0.13 45	0.14 105

4D-IteraStereo	0.33 90	0.19 76	0.43 140	0.40 161	0.24 140	0.32 107	0.27 87	0.59 93	0.72 201	0.66 187	0.53 116	0.42 110	0.22 37	0.46 73	0.30 119	0.14 54	0.09 2	0.20 267	0.16 188	0.16 175	0.12 40

SCV	0.27 38	0.20 107	0.37 72	0.36 64	0.22 72	0.27 49	0.33 182	0.65 128	0.31 26	0.25 20	0.29 34	0.37 77	0.23 43	0.52 110	0.23 21	0.19 270	0.11 81	0.14 49	0.11 51	0.15 128	0.12 40

ours_stereo	0.27 38	0.22 167	0.35 51	0.38 100	0.24 140	0.30 80	0.32 166	0.46 42	0.39 64	0.27 33	0.34 53	0.35 66	0.23 43	0.49 97	0.27 70	0.13 27	0.11 81	0.16 113	0.12 74	0.14 86	0.12 40

CES	0.29 55	0.15 11	0.25 1	0.31 7	0.71 485	0.36 137	0.27 87	0.51 57	0.47 116	0.34 59	0.48 88	0.27 26	0.23 43	0.40 44	0.24 29	0.13 27	0.11 81	0.12 3	0.08 1	0.13 45	0.32 410

GLC_STEREO	0.30 64	0.20 107	0.28 14	0.44 285	0.19 26	0.31 94	0.25 65	0.49 51	0.43 96	0.37 66	0.47 86	0.40 98	0.23 43	0.51 109	0.37 189	0.15 119	0.18 347	0.19 230	0.16 188	0.16 175	0.14 105

iRaftStereo_RVC	0.33 90	0.20 107	0.40 101	0.40 161	0.23 99	0.31 94	0.29 112	0.70 173	0.55 137	0.49 120	0.66 154	0.37 77	0.23 43	0.47 81	0.33 148	0.14 54	0.11 81	0.19 230	0.17 240	0.16 175	0.13 77

SMoEStereo_RVC	0.27 38	0.20 107	0.37 72	0.36 64	0.23 99	0.36 137	0.31 153	0.43 30	0.36 48	0.38 72	0.30 37	0.32 46	0.24 48	0.56 134	0.24 29	0.12 7	0.10 22	0.16 113	0.12 74	0.12 17	0.12 40

999	0.28 48	0.17 33	0.38 82	0.37 81	0.25 169	0.30 80	0.27 87	0.55 75	0.42 89	0.26 26	0.31 38	0.39 91	0.24 48	0.65 222	0.26 48	0.14 54	0.11 81	0.15 89	0.12 74	0.12 17	0.15 144

tg	0.34 99	0.19 76	0.40 101	0.40 161	0.23 99	0.38 154	0.26 76	0.74 209	0.60 156	0.48 118	0.65 150	0.42 110	0.24 48	0.57 143	0.33 148	0.14 54	0.10 22	0.18 197	0.17 240	0.14 86	0.12 40

testlalala2	0.37 133	0.19 76	0.45 154	0.94 491	0.56 464	0.45 210	0.25 65	0.64 125	0.51 131	0.69 208	0.57 130	0.44 123	0.24 48	0.35 23	0.33 148	0.15 119	0.13 214	0.14 49	0.10 32	0.13 45	0.14 105

MGS-Stereo	0.29 55	0.20 107	0.42 121	0.37 81	0.24 140	0.37 148	0.30 130	0.40 23	0.50 125	0.32 53	0.51 102	0.40 98	0.24 48	0.45 67	0.28 88	0.16 162	0.12 147	0.15 89	0.13 106	0.15 128	0.14 105

CASnet	0.30 64	0.20 107	0.34 42	0.42 220	0.17 10	0.25 34	0.24 55	0.53 66	0.56 138	0.54 136	0.54 119	0.39 91	0.24 48	0.41 48	0.26 48	0.15 119	0.10 22	0.22 324	0.18 271	0.18 230	0.12 40
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.36 115	0.25 249	0.52 241	0.43 260	0.27 241	0.36 137	0.27 87	0.70 173	0.46 110	0.55 138	0.53 116	0.65 236	0.24 48	0.69 260	0.32 138	0.14 54	0.13 214	0.23 344	0.20 322	0.19 265	0.14 105

S2M2	0.26 30	0.23 196	0.34 42	0.32 14	0.25 169	0.24 20	0.13 1	0.36 15	0.42 89	0.25 20	0.37 60	0.29 30	0.25 55	0.31 7	0.26 48	0.22 327	0.19 365	0.17 152	0.19 299	0.21 294	0.19 253

tt45	0.28 48	0.18 52	0.36 63	0.36 64	0.24 140	0.37 148	0.28 100	0.50 53	0.31 26	0.41 90	0.27 27	0.38 83	0.25 55	0.61 174	0.26 48	0.13 27	0.11 81	0.16 113	0.13 106	0.12 17	0.15 144

WCG-NET	0.29 55	0.15 11	0.35 51	0.34 26	0.19 26	0.32 107	0.27 87	0.42 28	0.82 269	0.46 109	0.49 93	0.39 91	0.25 55	0.42 53	0.27 70	0.12 7	0.09 2	0.13 26	0.11 51	0.12 17	0.11 14

model_zeroshot	0.35 105	0.20 107	0.56 278	0.41 188	0.30 311	0.51 227	0.26 76	0.69 161	0.48 118	0.65 181	0.51 102	0.52 161	0.25 55	0.46 73	0.27 70	0.17 200	0.13 214	0.15 89	0.14 136	0.13 45	0.14 105

GCAP-BAT	0.32 82	0.21 137	0.45 154	0.34 26	0.29 287	0.28 62	0.27 87	0.53 66	0.32 30	0.61 155	0.66 154	0.47 140	0.25 55	0.59 156	0.28 88	0.15 119	0.12 147	0.15 89	0.10 32	0.12 17	0.12 40

Occ-G	0.27 38	0.15 11	0.32 34	0.35 40	0.21 57	0.28 62	0.32 166	0.44 33	0.34 37	0.29 40	0.43 72	0.49 151	0.25 55	0.50 102	0.30 119	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.13 77

Pointernet	0.27 38	0.15 11	0.35 51	0.36 64	0.23 99	0.35 129	0.21 28	0.74 209	0.41 82	0.39 77	0.37 60	0.34 59	0.25 55	0.37 28	0.27 70	0.15 119	0.11 81	0.12 3	0.09 5	0.11 5	0.11 14

IGEV_Zeroshot_test	0.36 115	0.19 76	0.71 352	0.41 188	0.29 287	0.30 80	0.25 65	0.86 258	0.40 76	0.64 176	0.57 130	0.56 176	0.25 55	0.56 134	0.29 105	0.15 119	0.11 81	0.16 113	0.14 136	0.14 86	0.14 105

UniTT-Stereo	0.27 38	0.18 52	0.40 101	0.40 161	0.28 264	0.30 80	0.28 100	0.40 23	0.33 33	0.30 46	0.46 80	0.27 26	0.25 55	0.48 88	0.35 169	0.17 200	0.13 214	0.14 49	0.12 74	0.14 86	0.13 77

testlalala	0.29 55	0.20 107	0.45 154	0.34 26	0.24 140	0.44 203	0.29 112	0.50 53	0.30 24	0.70 214	0.50 95	0.35 66	0.25 55	0.33 14	0.25 36	0.15 119	0.11 81	0.14 49	0.09 5	0.12 17	0.13 77

test_3	0.37 133	0.19 76	0.50 211	0.45 299	0.24 140	0.47 215	0.36 229	0.69 161	0.84 276	0.66 187	0.46 80	0.68 258	0.25 55	0.45 67	0.32 138	0.12 7	0.10 22	0.18 197	0.16 188	0.15 128	0.12 40

CREStereo++_RVC	0.32 82	0.16 23	0.25 1	0.32 14	0.24 140	0.27 49	0.22 38	0.48 50	0.89 311	0.47 112	0.80 217	0.29 30	0.25 55	0.37 28	0.34 160	0.14 54	0.09 2	0.13 26	0.52 493	0.14 86	0.10 2
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	0.38 151	0.18 52	0.52 241	0.58 442	0.38 394	0.39 162	0.20 15	0.62 107	0.31 26	0.47 112	1.29 417	0.72 280	0.25 55	0.59 156	0.28 88	0.16 162	0.11 81	0.17 152	0.16 188	0.14 86	0.11 14

MM-Stereo_test2	0.30 64	0.18 52	0.41 109	0.41 188	0.25 169	0.41 181	0.41 311	0.65 128	0.43 96	0.38 72	0.36 57	0.31 38	0.26 68	0.55 124	0.25 36	0.12 7	0.11 81	0.15 89	0.12 74	0.15 128	0.12 40

test_4	0.37 133	0.19 76	0.34 42	0.45 299	0.26 206	0.20 6	0.34 193	0.58 90	0.42 89	0.60 150	1.45 446	0.43 119	0.26 68	0.67 244	0.29 105	0.12 7	0.10 22	0.17 152	0.19 299	0.15 128	0.12 40

TRStereo	0.39 164	0.32 356	0.64 319	0.49 362	0.41 410	0.30 80	0.30 130	0.97 300	0.63 160	0.53 134	0.43 72	0.52 161	0.26 68	0.77 311	0.29 105	0.18 233	0.12 147	0.19 230	0.19 299	0.13 45	0.13 77

CroCo-Stereo	0.27 38	0.23 196	0.40 101	0.49 362	0.22 72	0.20 6	0.29 112	0.55 75	0.45 104	0.29 40	0.27 27	0.42 110	0.26 68	0.30 5	0.26 48	0.15 119	0.13 214	0.13 26	0.12 74	0.16 175	0.13 77
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	0.31 77	0.16 23	0.34 42	0.31 7	0.17 10	0.55 252	0.23 50	0.46 42	0.56 138	0.60 150	0.69 164	0.37 77	0.26 68	0.36 26	0.28 88	0.16 162	0.16 300	0.13 26	0.10 32	0.14 86	0.15 144

XX-TBD	0.32 82	0.53 440	0.26 6	0.53 411	0.21 57	0.38 154	0.24 55	0.41 25	0.77 228	0.55 138	0.70 167	0.31 38	0.26 68	0.33 14	0.28 88	0.16 162	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.13 45	0.11 14

SGD-Stereo	0.22 11	0.16 23	0.28 14	0.32 14	0.16 2	0.28 62	0.20 15	0.39 19	0.29 21	0.25 20	0.29 34	0.21 7	0.27 74	0.38 33	0.27 70	0.16 162	0.09 2	0.13 26	0.11 51	0.13 45	0.11 14

HUF	0.25 22	0.17 33	0.38 82	0.33 22	0.19 26	0.25 34	0.39 277	0.53 66	0.36 48	0.26 26	0.23 16	0.33 54	0.27 74	0.36 26	0.25 36	0.14 54	0.11 81	0.13 26	0.10 32	0.12 17	0.12 40

castereo++	0.26 30	0.17 33	0.29 20	0.34 26	0.20 42	0.74 353	0.20 15	0.41 25	0.49 121	0.24 18	0.24 20	0.35 66	0.27 74	0.41 48	0.20 4	0.14 54	0.09 2	0.14 49	0.09 5	0.11 5	0.11 14

fffy	0.29 55	0.22 167	0.38 82	0.38 100	0.23 99	0.33 117	0.29 112	0.55 75	0.42 89	0.33 55	0.37 60	0.39 91	0.27 74	0.52 110	0.28 88	0.13 27	0.12 147	0.16 113	0.13 106	0.14 86	0.12 40

WCG-NET（raft）	0.31 77	0.16 23	0.39 89	0.33 22	0.19 26	0.35 129	0.27 87	0.54 72	0.79 239	0.45 103	0.55 125	0.47 140	0.27 74	0.56 134	0.28 88	0.13 27	0.10 22	0.12 3	0.11 51	0.12 17	0.12 40

MyStereo06	0.40 179	0.22 167	0.65 324	0.42 220	0.29 287	0.43 195	0.48 360	1.05 329	0.43 96	0.64 176	0.54 119	0.78 309	0.27 74	0.53 115	0.31 131	0.14 54	0.13 214	0.18 197	0.17 240	0.17 201	0.17 218

IGEVStereo-DCA	0.30 64	0.24 218	0.42 121	0.36 64	0.27 241	0.38 154	0.34 193	0.66 134	0.35 42	0.39 77	0.31 38	0.35 66	0.27 74	0.62 196	0.25 36	0.16 162	0.12 147	0.16 113	0.12 74	0.14 86	0.16 175

rrr	0.31 77	0.24 218	0.56 278	0.36 64	0.27 241	0.38 154	0.31 153	0.56 83	0.44 100	0.39 77	0.31 38	0.35 66	0.27 74	0.62 196	0.25 36	0.16 162	0.12 147	0.16 113	0.13 106	0.14 86	0.14 105

MaDis-Stereo	0.27 38	0.19 76	0.39 89	0.37 81	0.26 206	0.28 62	0.28 100	0.45 36	0.37 55	0.27 33	0.27 27	0.40 98	0.27 74	0.40 44	0.30 119	0.16 162	0.14 251	0.16 113	0.13 106	0.15 128	0.12 40

GCAP-Stereo	0.29 55	0.21 137	0.45 154	0.39 124	0.20 42	0.39 162	0.22 38	0.60 95	0.46 110	0.47 112	0.50 95	0.39 91	0.27 74	0.34 19	0.24 29	0.14 54	0.12 147	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.12 40

cross-raft	0.34 99	0.20 107	0.38 82	0.45 299	0.24 140	0.32 107	0.35 216	0.77 227	0.42 89	0.62 159	0.77 192	0.58 195	0.27 74	0.46 73	0.31 131	0.12 7	0.10 22	0.15 89	0.13 106	0.15 128	0.12 40

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 19	0.17 33	0.34 42	0.40 161	0.21 57	0.18 3	0.21 28	0.36 15	0.27 18	0.30 46	0.52 109	0.28 29	0.28 85	0.27 2	0.24 29	0.14 54	0.10 22	0.13 26	0.10 32	0.14 86	0.14 105

test_for_model	0.90 438	3.60 533	0.42 121	2.47 522	2.11 522	0.39 162	0.28 100	0.46 42	0.48 118	0.76 250	0.32 45	0.30 34	0.28 85	0.35 23	0.27 70	0.69 493	0.12 147	0.13 26	0.09 5	3.76 532	0.74 492

trnet	0.28 48	0.15 11	0.25 1	0.29 3	0.16 2	0.38 154	0.23 50	0.53 66	0.77 228	0.43 99	0.52 109	0.34 59	0.28 85	0.39 36	0.27 70	0.15 119	0.11 81	0.12 3	0.08 1	0.11 5	0.11 14

AE-Stereo	0.36 115	0.21 137	0.47 178	0.49 362	0.31 323	0.50 222	0.34 193	0.72 190	0.73 211	0.34 59	0.55 125	0.52 161	0.28 85	0.48 88	0.31 131	0.13 27	0.13 214	0.18 197	0.16 188	0.15 128	0.14 105

ff7	0.30 64	0.22 167	0.42 121	0.37 81	0.26 206	0.31 94	0.34 193	0.66 134	0.35 42	0.39 77	0.33 47	0.31 38	0.28 85	0.61 174	0.26 48	0.14 54	0.11 81	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175

ffff	0.30 64	0.22 167	0.42 121	0.37 81	0.26 206	0.31 94	0.34 193	0.66 134	0.35 42	0.39 77	0.33 47	0.31 38	0.28 85	0.61 174	0.26 48	0.14 54	0.11 81	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175

11t	0.30 64	0.22 167	0.42 121	0.37 81	0.26 206	0.31 94	0.34 193	0.66 134	0.35 42	0.39 77	0.33 47	0.31 38	0.28 85	0.61 174	0.26 48	0.14 54	0.11 81	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175

EKT-Stereo	0.36 115	0.24 218	0.44 146	0.44 285	0.30 311	0.37 148	0.30 130	0.72 190	0.68 181	0.47 112	0.63 145	0.49 151	0.28 85	0.59 156	0.34 160	0.19 270	0.14 251	0.18 197	0.15 160	0.16 175	0.18 242

RAFT-Test	0.35 105	0.19 76	0.42 121	0.39 124	0.24 140	0.50 222	0.23 50	0.74 209	0.44 100	0.62 159	0.85 244	0.64 230	0.28 85	0.48 88	0.30 119	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.13 77

anonymousdsp	0.30 64	0.22 167	0.41 109	0.38 100	0.26 206	0.31 94	0.35 216	0.68 151	0.36 48	0.40 87	0.33 47	0.32 46	0.28 85	0.62 196	0.26 48	0.14 54	0.10 22	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175

ProNet	0.30 64	0.22 167	0.41 109	0.36 64	0.25 169	0.33 117	0.42 320	0.62 107	0.41 82	0.33 55	0.31 38	0.32 46	0.28 85	0.60 168	0.28 88	0.13 27	0.11 81	0.16 113	0.13 106	0.13 45	0.14 105

ccc-4	0.30 64	0.22 167	0.42 121	0.37 81	0.26 206	0.31 94	0.34 193	0.66 134	0.35 42	0.39 77	0.33 47	0.31 38	0.28 85	0.61 174	0.26 48	0.14 54	0.11 81	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175

IGEV-Stereo	0.30 64	0.22 167	0.41 109	0.38 100	0.26 206	0.30 80	0.35 216	0.68 151	0.36 48	0.40 87	0.33 47	0.32 46	0.28 85	0.62 196	0.26 48	0.14 54	0.10 22	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.31 77	0.23 196	0.56 278	0.36 64	0.26 206	0.35 129	0.32 166	0.60 95	0.38 59	0.44 102	0.32 45	0.33 54	0.28 85	0.66 234	0.27 70	0.14 54	0.12 147	0.16 113	0.12 74	0.14 86	0.14 105

EAI-Stereo	0.36 115	0.21 137	0.46 167	0.40 161	0.22 72	0.33 117	0.36 229	1.22 401	0.32 30	0.52 126	0.75 186	0.35 66	0.28 85	0.65 222	0.30 119	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.14 136	0.14 86	0.13 77

CFNet-RSSM	0.35 105	0.18 52	0.47 178	0.39 124	0.22 72	0.35 129	0.23 50	0.78 230	0.86 288	0.67 196	0.54 119	0.56 176	0.28 85	0.49 97	0.28 88	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.12 74	0.13 45	0.12 40

CREStereo	0.28 48	0.16 23	0.25 1	0.28 1	0.17 10	0.38 154	0.25 65	0.52 60	0.76 225	0.43 99	0.51 102	0.32 46	0.28 85	0.39 36	0.27 70	0.16 162	0.11 81	0.12 3	0.09 5	0.12 17	0.12 40
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
MM-Stereo_test3	0.35 105	0.19 76	0.33 37	0.42 220	0.26 206	0.34 126	0.44 335	0.74 209	0.93 334	0.47 112	0.52 109	0.42 110	0.29 102	0.46 73	0.29 105	0.17 200	0.15 274	0.17 152	0.13 106	0.14 86	0.15 144

Reg-Stereo(zero)	0.31 77	0.17 33	0.30 26	0.35 40	0.19 26	0.33 117	0.21 28	0.64 125	0.72 201	0.52 126	0.52 109	0.51 157	0.29 102	0.48 88	0.27 70	0.13 27	0.10 22	0.12 3	0.10 32	0.12 17	0.13 77

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 22	0.32 356	0.25 1	0.52 402	0.20 42	0.29 72	0.22 38	0.44 33	0.38 59	0.27 33	0.25 21	0.24 17	0.29 102	0.46 73	0.23 21	0.14 54	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.14 86	0.11 14

AIO-test1	0.39 164	0.18 52	0.42 121	0.51 385	0.25 169	0.44 203	0.30 130	0.74 209	1.20 437	0.41 90	0.71 168	0.45 131	0.29 102	0.56 134	0.27 70	0.15 119	0.13 214	0.19 230	0.21 341	0.13 45	0.18 242

rvit_stereo_0080	0.32 82	0.26 283	0.45 154	0.39 124	0.28 264	0.27 49	0.46 345	0.51 57	0.46 110	0.36 64	0.42 70	0.41 103	0.29 102	0.41 48	0.34 160	0.22 327	0.17 332	0.17 152	0.16 188	0.23 339	0.16 175

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 99	0.28 315	0.48 191	0.37 81	0.25 169	0.47 215	0.30 130	0.60 95	0.92 328	0.43 99	0.37 60	0.30 34	0.29 102	0.50 102	0.30 119	0.17 200	0.14 251	0.18 197	0.15 160	0.18 230	0.16 175

whm_eth	0.32 82	0.26 283	0.45 154	0.39 124	0.28 264	0.27 49	0.46 345	0.51 57	0.46 110	0.36 64	0.42 70	0.41 103	0.29 102	0.41 48	0.34 160	0.22 327	0.17 332	0.17 152	0.16 188	0.23 339	0.16 175

MIM_Stereo	0.39 164	0.18 52	0.59 298	0.38 100	0.25 169	0.27 49	0.24 55	0.72 190	0.56 138	0.72 226	1.00 319	0.62 218	0.29 102	0.67 244	0.39 214	0.13 27	0.14 251	0.17 152	0.16 188	0.14 86	0.12 40

Any-RAFT	0.36 115	0.17 33	0.31 30	0.35 40	0.21 57	0.51 227	0.21 28	0.93 285	0.75 220	0.56 141	0.73 172	0.66 248	0.29 102	0.48 88	0.25 36	0.15 119	0.10 22	0.13 26	0.10 32	0.13 45	0.13 77

LoS	0.30 64	0.16 23	0.32 34	0.30 5	0.19 26	0.32 107	0.29 112	0.54 72	0.73 211	0.35 61	0.52 109	0.42 110	0.29 102	0.48 88	0.29 105	0.15 119	0.11 81	0.13 26	0.09 5	0.12 17	0.12 40
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.35 105	0.17 33	0.48 191	0.40 161	0.22 72	0.42 191	0.22 38	0.66 134	0.80 247	0.72 226	0.45 76	0.63 223	0.29 102	0.45 67	0.32 138	0.13 27	0.09 2	0.17 152	0.13 106	0.13 45	0.11 14

test_1	0.35 105	0.17 33	0.48 191	0.40 161	0.22 72	0.42 191	0.22 38	0.66 134	0.80 247	0.70 214	0.45 76	0.63 223	0.29 102	0.45 67	0.32 138	0.13 27	0.09 2	0.17 152	0.13 106	0.13 45	0.11 14

AnonymousM	0.42 201	0.86 485	0.31 30	0.35 40	0.23 99	0.30 80	0.37 242	0.56 83	0.44 100	0.72 226	0.50 95	0.47 140	0.29 102	0.42 53	0.35 169	0.16 162	0.12 147	1.51 506	0.32 444	0.12 17	0.11 14

raft+_RVC	0.38 151	0.20 107	0.38 82	0.39 124	0.27 241	0.44 203	0.35 216	0.81 242	0.90 316	0.52 126	0.78 201	0.50 153	0.29 102	0.56 134	0.41 240	0.15 119	0.12 147	0.17 152	0.15 160	0.14 86	0.13 77

RALCasStereoNet	0.37 133	0.23 196	0.41 109	0.44 285	0.28 264	0.36 137	0.38 259	0.66 134	0.67 179	0.51 123	0.74 184	0.51 157	0.29 102	0.64 214	0.38 204	0.17 200	0.14 251	0.15 89	0.13 106	0.17 201	0.17 218

Gwc-CoAtRS	0.35 105	0.18 52	0.46 167	0.39 124	0.23 99	0.34 126	0.22 38	0.74 209	0.77 228	0.62 159	0.60 138	0.58 195	0.29 102	0.47 81	0.29 105	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.12 74	0.13 45	0.13 77

AIO-test2	0.40 179	0.21 137	0.44 146	0.48 352	0.26 206	0.44 203	0.38 259	0.79 237	1.28 449	0.37 66	0.87 255	0.38 83	0.30 118	0.50 102	0.28 88	0.16 162	0.13 214	0.21 310	0.24 390	0.15 128	0.15 144

MyStereo07	0.33 90	0.23 196	0.37 72	0.43 260	0.29 287	0.40 170	0.48 360	0.78 230	0.38 59	0.38 72	0.34 53	0.32 46	0.30 118	0.63 207	0.28 88	0.14 54	0.13 214	0.19 230	0.17 240	0.18 230	0.17 218

Pruner-Stereo	0.39 164	0.21 137	0.51 220	0.41 188	0.25 169	0.22 11	0.24 55	0.71 180	0.59 149	0.90 346	0.75 186	0.67 255	0.30 118	0.64 214	0.39 214	0.19 270	0.12 147	0.20 267	0.17 240	0.17 201	0.19 253

RALAANet	0.40 179	0.24 218	0.56 278	0.43 260	0.30 311	0.36 137	0.25 65	0.89 268	0.69 188	0.69 208	0.65 150	0.61 211	0.30 118	0.63 207	0.35 169	0.16 162	0.13 214	0.18 197	0.15 160	0.21 294	0.14 105

testlalala_base	0.49 270	0.26 283	0.44 146	0.47 344	0.34 372	0.57 267	0.26 76	0.60 95	0.37 55	0.52 126	0.56 128	0.46 135	0.31 122	0.45 67	0.33 148	1.56 513	0.11 81	0.14 49	0.10 32	1.85 505	0.15 144

MC-Stereo	0.29 55	0.18 52	0.35 51	0.40 161	0.21 57	0.26 37	0.26 76	0.53 66	0.40 76	0.38 72	0.61 141	0.41 103	0.31 122	0.57 143	0.27 70	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.12 74	0.12 17	0.12 40

CroCo-Stereo Lap2	0.29 55	0.25 249	0.44 146	0.50 373	0.30 311	0.19 4	0.31 153	0.52 60	0.41 82	0.25 20	0.28 31	0.46 135	0.31 122	0.39 36	0.30 119	0.15 119	0.15 274	0.16 113	0.13 106	0.17 201	0.16 175

NF-Stereo	0.39 164	0.21 137	0.51 220	0.42 220	0.25 169	0.26 37	0.30 130	0.71 180	0.72 201	0.66 187	0.77 192	0.57 180	0.31 122	0.69 260	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.16 175	0.27 377

OCTAStereo	0.39 164	0.21 137	0.51 220	0.42 220	0.25 169	0.26 37	0.30 130	0.71 180	0.72 201	0.66 187	0.77 192	0.58 195	0.31 122	0.69 260	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.16 175	0.27 377

RE-Stereo	0.39 164	0.21 137	0.51 220	0.42 220	0.25 169	0.26 37	0.30 130	0.71 180	0.72 201	0.66 187	0.77 192	0.57 180	0.31 122	0.70 268	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.16 175	0.27 377

TVStereo	0.39 164	0.21 137	0.51 220	0.42 220	0.25 169	0.26 37	0.30 130	0.71 180	0.72 201	0.66 187	0.77 192	0.57 180	0.31 122	0.70 268	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.16 175	0.27 377

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 310	0.23 196	1.38 468	0.40 161	0.53 459	0.29 72	0.30 130	1.49 468	0.45 104	0.69 208	1.15 381	0.98 370	0.32 129	0.70 268	0.29 105	0.15 119	0.11 81	0.17 152	0.20 322	0.22 319	0.27 377

DisPM	0.40 179	0.20 107	0.50 211	0.42 220	0.27 241	0.24 20	0.30 130	0.68 151	0.61 159	0.88 332	0.87 255	0.59 205	0.32 129	0.80 325	0.34 160	0.19 270	0.12 147	0.19 230	0.17 240	0.16 175	0.21 301

raft_robust	0.41 194	0.24 218	0.39 89	0.43 260	0.22 72	0.40 170	0.33 182	0.80 240	0.98 364	0.80 277	0.88 259	0.41 103	0.32 129	0.89 357	0.30 119	0.14 54	0.12 147	0.16 113	0.18 271	0.15 128	0.13 77

IPLG	0.40 179	0.21 137	0.64 319	0.41 188	0.25 169	0.54 247	0.27 87	0.77 227	0.68 181	0.85 308	0.82 227	0.33 54	0.32 129	0.64 214	0.49 288	0.13 27	0.11 81	0.16 113	0.14 136	0.14 86	0.14 105

ACRE	0.42 201	0.23 196	0.73 363	0.45 299	0.33 360	0.50 222	0.33 182	0.68 151	0.70 192	0.82 283	0.92 282	0.46 135	0.32 129	0.53 115	0.52 300	0.17 200	0.12 147	0.15 89	0.14 136	0.13 45	0.16 175

sCroCo_RVC	0.36 115	0.29 329	0.73 363	0.52 402	0.39 402	0.42 191	0.31 153	0.52 60	0.46 110	0.31 49	0.48 88	0.38 83	0.32 129	0.46 73	0.33 148	0.22 327	0.23 400	0.19 230	0.19 299	0.21 294	0.22 320

plain	0.32 82	0.21 137	0.59 298	0.40 161	0.29 287	0.27 49	0.30 130	0.46 42	0.36 48	0.32 53	0.66 154	0.31 38	0.33 135	0.68 253	0.32 138	0.18 233	0.13 214	0.20 267	0.15 160	0.18 230	0.13 77

CIPLG	0.42 201	0.23 196	0.71 352	0.45 299	0.33 360	0.51 227	0.33 182	0.68 151	0.68 181	0.84 296	0.96 295	0.47 140	0.33 135	0.56 134	0.52 300	0.17 200	0.12 147	0.16 113	0.14 136	0.13 45	0.16 175

IPLGR_C	0.42 201	0.23 196	0.71 352	0.46 324	0.33 360	0.51 227	0.34 193	0.69 161	0.69 188	0.84 296	0.92 282	0.46 135	0.33 135	0.53 115	0.53 311	0.17 200	0.12 147	0.16 113	0.14 136	0.13 45	0.16 175

PSM-softLoss	0.40 179	0.21 137	0.53 249	0.42 220	0.26 206	0.29 72	0.34 193	0.70 173	0.49 121	0.63 166	0.82 227	0.59 205	0.33 135	0.75 294	0.43 247	0.20 291	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.17 201	0.22 320

KMStereo	0.40 179	0.21 137	0.53 249	0.42 220	0.26 206	0.29 72	0.34 193	0.70 173	0.49 121	0.63 166	0.82 227	0.59 205	0.33 135	0.75 294	0.43 247	0.20 291	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.17 201	0.22 320

rafts_anoy	0.38 151	0.22 167	0.38 82	0.43 260	0.28 264	0.32 107	0.32 166	0.70 173	0.91 322	0.59 148	0.66 154	0.45 131	0.33 135	0.49 97	0.41 240	0.16 162	0.12 147	0.21 310	0.23 376	0.18 230	0.16 175

rvit_stereo_0081_aga	0.32 82	0.29 329	0.50 211	0.43 260	0.29 287	0.36 137	0.32 166	0.46 42	0.42 89	0.40 87	0.44 74	0.41 103	0.34 141	0.43 58	0.31 131	0.23 353	0.17 332	0.19 230	0.16 188	0.20 282	0.15 144

rvit_stereo_ft	0.35 105	0.26 283	0.54 262	0.53 411	0.32 348	0.33 117	0.46 345	0.52 60	0.52 132	0.35 61	0.41 68	0.41 103	0.34 141	0.49 97	0.36 180	0.22 327	0.14 251	0.19 230	0.18 271	0.19 265	0.15 144

gcap-zeroshot	0.35 105	0.20 107	0.61 304	0.39 124	0.23 99	0.53 240	0.27 87	0.58 90	0.35 42	0.64 176	0.49 93	0.87 338	0.34 141	0.49 97	0.25 36	0.14 54	0.12 147	0.15 89	0.12 74	0.13 45	0.14 105

MoCha-V2	0.26 30	0.16 23	0.30 26	0.41 188	0.18 19	0.27 49	0.26 76	0.57 87	0.28 19	0.37 66	0.27 27	0.33 54	0.34 141	0.56 134	0.23 21	0.12 7	0.10 22	0.12 3	0.10 32	0.13 45	0.13 77

anonymousdsp2	0.37 133	0.21 137	0.49 199	0.38 100	0.24 140	0.48 220	0.31 153	0.91 274	0.68 181	0.57 144	0.51 102	0.51 157	0.34 141	0.59 156	0.33 148	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.10 32	0.16 175	0.16 175

PFNet+	0.41 194	0.20 107	0.53 249	0.40 161	0.25 169	0.28 62	0.22 38	0.66 134	0.76 225	0.85 308	0.79 206	0.63 223	0.34 141	0.75 294	0.37 189	0.20 291	0.14 251	0.23 344	0.20 322	0.17 201	0.21 301

PMTNet	0.33 90	0.17 33	0.26 6	0.29 3	0.18 19	0.44 203	0.22 38	0.57 87	0.66 173	0.46 109	0.54 119	0.38 83	0.34 141	0.50 102	0.25 36	0.75 494	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.13 45	0.12 40

xyz-stereo-finetune	0.34 99	0.19 76	0.38 82	0.34 26	0.18 19	0.57 267	0.32 166	0.60 95	0.70 192	0.47 112	0.54 119	0.38 83	0.35 148	0.57 143	0.38 204	0.13 27	0.12 147	0.16 113	0.13 106	0.13 45	0.13 77

GCST	0.85 432	1.25 502	0.80 380	1.58 507	1.03 500	1.04 428	0.24 55	0.81 242	0.81 256	0.99 394	0.67 161	0.78 309	0.35 148	0.98 395	0.38 204	0.97 502	0.65 502	1.20 503	0.81 506	0.93 495	0.72 491

RAFT-345	0.41 194	0.19 76	0.42 121	0.39 124	0.23 99	0.32 107	0.25 65	0.62 107	0.56 138	0.74 240	1.77 469	0.44 123	0.35 148	0.67 244	0.37 189	0.14 54	0.11 81	0.18 197	0.14 136	0.14 86	0.13 77

test-1	0.37 133	0.20 107	0.76 372	0.47 344	0.27 241	0.44 203	0.36 229	0.63 115	0.65 170	0.49 120	0.67 161	0.54 168	0.35 148	0.42 53	0.30 119	0.14 54	0.12 147	0.16 113	0.14 136	0.15 128	0.18 242

DIP-Stereo	0.40 179	0.22 167	0.58 290	0.42 220	0.29 287	0.62 291	0.27 87	0.87 259	0.42 89	0.65 181	0.86 248	0.52 161	0.35 148	0.67 244	0.43 247	0.15 119	0.13 214	0.17 152	0.14 136	0.15 128	0.17 218
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 179	0.19 76	0.47 178	0.43 260	0.27 241	0.41 181	0.31 153	0.74 209	0.38 59	0.90 346	1.28 413	0.58 195	0.35 148	0.43 58	0.35 169	0.15 119	0.13 214	0.14 49	0.12 74	0.14 86	0.14 105

RAFT-Stereo	0.40 179	0.19 76	0.47 178	0.43 260	0.27 241	0.41 181	0.31 153	0.74 209	0.38 59	0.90 346	1.28 413	0.58 195	0.35 148	0.43 58	0.35 169	0.15 119	0.13 214	0.14 49	0.12 74	0.14 86	0.14 105
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MM-Stereo_test1	0.34 99	0.19 76	0.37 72	0.42 220	0.23 99	0.35 129	0.44 335	0.62 107	0.56 138	0.61 155	0.51 102	0.38 83	0.36 155	0.65 222	0.27 70	0.15 119	0.13 214	0.17 152	0.14 136	0.15 128	0.13 77

castereo	0.29 55	0.17 33	0.34 42	0.36 64	0.21 57	0.40 170	0.41 311	0.52 60	0.67 179	0.27 33	0.41 68	0.37 77	0.36 155	0.34 19	0.25 36	0.13 27	0.09 2	0.13 26	0.10 32	0.12 17	0.10 2

MIF-Stereo (partial)	0.32 82	0.19 76	0.41 109	0.41 188	0.32 348	0.29 72	0.24 55	0.49 51	0.44 100	0.31 49	0.63 145	0.37 77	0.36 155	0.60 168	0.32 138	0.17 200	0.13 214	0.19 230	0.17 240	0.18 230	0.15 144

AEACV	0.28 48	0.18 52	0.34 42	0.36 64	0.45 433	0.27 49	0.27 87	0.41 25	0.39 64	0.31 49	0.46 80	0.31 38	0.36 155	0.38 33	0.25 36	0.14 54	0.11 81	0.15 89	0.13 106	0.13 45	0.13 77

HHNet	0.42 201	0.19 76	0.43 140	0.35 40	0.38 394	0.33 117	0.33 182	0.71 180	0.78 232	0.87 322	1.30 419	0.52 161	0.36 155	0.53 115	0.37 189	0.16 162	0.11 81	0.19 230	0.15 160	0.15 128	0.25 363

GMStereo	0.40 179	0.38 392	0.61 304	0.41 188	0.27 241	0.47 215	0.35 216	0.62 107	1.04 386	0.57 144	0.54 119	0.38 83	0.36 155	0.56 134	0.41 240	0.20 291	0.13 214	0.16 113	0.17 240	0.24 352	0.20 284
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0083	0.34 99	0.25 249	0.53 249	0.45 299	0.28 264	0.35 129	0.35 216	0.47 49	0.64 164	0.38 72	0.47 86	0.42 110	0.37 161	0.41 48	0.39 214	0.22 327	0.20 374	0.20 267	0.17 240	0.21 294	0.15 144

GMStereo_Zeroshot	0.51 296	0.46 427	0.80 380	0.50 373	0.28 264	0.57 267	0.30 130	0.75 218	0.79 239	0.88 332	0.94 287	0.90 350	0.37 161	0.77 311	0.46 264	0.27 390	0.14 251	0.26 389	0.15 160	0.39 443	0.19 253

GMOStereo	0.38 151	0.19 76	0.42 121	0.43 260	0.24 140	0.40 170	0.39 277	0.55 75	0.64 164	0.89 339	0.84 235	0.65 236	0.37 161	0.39 36	0.29 105	0.14 54	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.15 128	0.12 40

error version	0.38 151	0.19 76	0.42 121	0.43 260	0.24 140	0.40 170	0.39 277	0.55 75	0.64 164	0.89 339	0.84 235	0.65 236	0.37 161	0.39 36	0.29 105	0.14 54	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.15 128	0.12 40

test-v	0.38 151	0.19 76	0.42 121	0.43 260	0.24 140	0.40 170	0.39 277	0.55 75	0.64 164	0.89 339	0.84 235	0.65 236	0.37 161	0.39 36	0.29 105	0.14 54	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.15 128	0.12 40

NRIStereo	0.37 133	0.21 137	0.49 199	0.42 220	0.23 99	0.33 117	0.25 65	0.68 151	0.59 149	0.65 181	0.63 145	0.55 170	0.37 161	0.67 244	0.40 235	0.16 162	0.12 147	0.18 197	0.15 160	0.17 201	0.15 144

CRE-IMP	0.37 133	0.23 196	0.53 249	0.42 220	0.24 140	0.40 170	0.21 28	0.61 103	0.45 104	0.65 181	0.73 172	0.53 166	0.37 161	0.63 207	0.40 235	0.18 233	0.11 81	0.19 230	0.16 188	0.21 294	0.19 253

test-2	0.38 151	0.19 76	0.42 121	0.43 260	0.24 140	0.40 170	0.39 277	0.55 75	0.64 164	0.89 339	0.84 235	0.65 236	0.37 161	0.39 36	0.29 105	0.14 54	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.15 128	0.12 40

rvit_stereo_0081	0.33 90	0.25 249	0.49 199	0.43 260	0.26 206	0.31 94	0.37 242	0.45 36	0.56 138	0.37 66	0.40 66	0.39 91	0.38 169	0.44 61	0.35 169	0.22 327	0.16 300	0.19 230	0.16 188	0.20 282	0.14 105

rvit_stereo_0082	0.33 90	0.25 249	0.49 199	0.43 260	0.26 206	0.31 94	0.37 242	0.45 36	0.56 138	0.37 66	0.40 66	0.39 91	0.38 169	0.44 61	0.35 169	0.22 327	0.16 300	0.19 230	0.16 188	0.20 282	0.14 105

StereoVision	0.43 214	0.29 329	0.54 262	0.50 373	0.28 264	0.37 148	0.38 259	0.75 218	0.63 160	0.46 109	1.11 365	0.53 166	0.38 169	0.57 143	0.34 160	0.21 307	0.24 409	0.25 371	0.24 390	0.26 373	0.17 218

LoS_RVC	0.28 48	0.17 33	0.29 20	0.33 22	0.32 348	0.43 195	0.34 193	0.42 28	0.34 37	0.33 55	0.51 102	0.29 30	0.38 169	0.37 28	0.28 88	0.11 2	0.10 22	0.11 1	0.08 1	0.11 5	0.26 367

RAFT_CTSACE	0.46 236	0.20 107	0.48 191	0.46 324	0.27 241	0.34 126	0.39 277	0.62 107	0.74 217	0.78 269	1.44 443	0.86 332	0.38 169	1.09 419	0.27 70	0.13 27	0.13 214	0.18 197	0.16 188	0.16 175	0.12 40

Patchmatch Stereo++	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.21 28	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.61 174	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175
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	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.31 153	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.59 156	0.38 204	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

ROB_FTStereo_v2	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.31 153	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.60 168	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

ROB_FTStereo	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.20 15	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.60 168	0.38 204	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

HUI-Stereo	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.22 38	0.63 115	0.40 76	0.64 176	0.73 172	0.58 195	0.38 169	0.53 115	0.38 204	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

iGMRVC	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.29 112	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.61 174	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

iRAFT	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.21 28	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.61 174	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

GMM-Stereo	0.44 220	0.20 107	0.39 89	0.42 220	0.25 169	0.50 222	0.44 335	0.72 190	0.57 145	0.77 258	1.37 431	0.76 301	0.38 169	0.62 196	0.34 160	0.15 119	0.10 22	0.20 267	0.19 299	0.17 201	0.28 387

RAFT-IKP	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.27 87	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.61 174	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

AFF-stereo	0.39 164	0.20 107	0.42 121	0.37 81	0.22 72	0.27 49	0.31 153	0.67 145	0.72 201	0.66 187	1.12 367	0.75 294	0.38 169	0.57 143	0.35 169	0.11 2	0.09 2	0.16 113	0.16 188	0.14 86	0.12 40

DCRE	0.38 151	0.19 76	0.47 178	0.45 299	0.33 360	0.45 210	0.40 291	0.66 134	0.53 135	0.49 120	0.95 291	0.57 180	0.39 184	0.53 115	0.32 138	0.14 54	0.13 214	0.15 89	0.14 136	0.14 86	0.15 144

Selective-RAFT	0.36 115	0.23 196	0.54 262	0.45 299	0.22 72	0.64 306	0.27 87	0.62 107	0.65 170	0.41 90	0.38 64	0.55 170	0.39 184	0.59 156	0.36 180	0.14 54	0.12 147	0.14 49	0.12 74	0.16 175	0.14 105

RAFT+CT+SA	0.40 179	0.24 218	0.40 101	0.53 411	0.27 241	0.28 62	0.45 342	0.79 237	0.81 256	0.51 123	0.90 268	0.42 110	0.39 184	0.81 330	0.33 148	0.15 119	0.11 81	0.18 197	0.18 271	0.15 128	0.15 144

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 133	0.18 52	0.45 154	0.36 64	0.19 26	0.33 117	0.28 100	0.67 145	0.77 228	0.72 226	0.99 315	0.56 176	0.39 184	0.44 61	0.31 131	0.11 2	0.09 2	0.15 89	0.14 136	0.13 45	0.11 14

knoymous	0.37 133	0.22 167	0.34 42	0.32 14	0.22 72	0.38 154	0.29 112	0.63 115	0.65 170	0.69 208	0.69 164	0.60 209	0.40 188	0.61 174	0.36 180	0.17 200	0.11 81	0.20 267	0.12 74	0.18 230	0.19 253

dd	0.44 220	0.40 405	0.62 310	0.44 285	0.26 206	0.51 227	0.38 259	0.72 190	1.07 400	0.60 150	0.66 154	0.43 119	0.40 188	0.68 253	0.53 311	0.24 363	0.15 274	0.21 310	0.16 188	0.24 352	0.19 253

KYRaft	0.48 257	0.21 137	0.41 109	0.45 299	0.23 99	0.43 195	0.36 229	0.68 151	0.45 104	0.94 366	1.72 467	0.78 309	0.40 188	0.65 222	0.32 138	0.16 162	0.11 81	0.18 197	0.22 363	0.17 201	0.76 494

RAFT-RH_RVC	0.57 347	0.18 52	0.44 146	0.38 100	0.23 99	0.56 258	0.24 55	0.61 103	0.73 211	1.18 444	3.90 516	0.55 170	0.40 188	0.67 244	0.38 204	0.14 54	0.11 81	0.20 267	0.15 160	0.12 17	0.14 105

IPLGR	0.40 179	0.22 167	0.70 350	0.40 161	0.22 72	0.51 227	0.29 112	0.78 230	0.78 232	0.80 277	0.77 192	0.44 123	0.41 192	0.48 88	0.40 235	0.14 54	0.12 147	0.16 113	0.14 136	0.16 175	0.14 105

GwcNet-ADL	0.45 229	0.24 218	0.51 220	0.46 324	0.30 311	0.41 181	0.40 291	0.95 293	0.98 364	0.73 233	0.78 201	0.61 211	0.41 192	0.67 244	0.55 318	0.20 291	0.14 251	0.15 89	0.14 136	0.19 265	0.22 320

OMP-Stereo	0.43 214	0.23 196	0.50 211	0.53 411	0.25 169	0.36 137	0.24 55	0.73 202	0.81 256	0.78 269	0.64 148	0.88 342	0.41 192	0.95 383	0.36 180	0.15 119	0.12 147	0.20 267	0.15 160	0.16 175	0.13 77

PFNet	0.43 214	0.19 76	0.61 304	0.44 285	0.24 140	0.42 191	0.31 153	0.76 222	0.81 256	1.01 397	0.74 184	0.67 255	0.41 192	0.75 294	0.39 214	0.16 162	0.10 22	0.20 267	0.15 160	0.16 175	0.14 105

s12784h	0.37 133	0.15 11	0.26 6	0.34 26	0.15 1	0.80 373	0.29 112	0.83 250	0.87 295	0.58 147	0.58 133	0.43 119	0.41 192	0.59 156	0.35 169	0.12 7	0.10 22	0.14 49	0.09 5	0.14 86	0.10 2

iRaft-Stereo_20w	0.42 201	0.20 107	0.63 314	0.39 124	0.27 241	0.33 117	0.25 65	1.76 495	0.37 55	0.73 233	0.53 116	0.63 223	0.42 197	0.86 346	0.29 105	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.13 106	0.15 128	0.15 144

SST-Stereo	0.41 194	0.20 107	0.48 191	0.43 260	0.25 169	0.25 34	0.21 28	0.68 151	0.50 125	1.08 426	0.79 206	0.71 265	0.42 197	0.81 330	0.38 204	0.17 200	0.11 81	0.20 267	0.16 188	0.19 265	0.15 144

DFGA-Net	0.47 247	0.31 353	0.93 418	0.43 260	0.33 360	0.56 258	0.35 216	0.81 242	0.89 311	0.70 214	0.76 189	0.48 145	0.43 199	0.78 319	0.64 350	0.16 162	0.14 251	0.19 230	0.19 299	0.20 282	0.19 253

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 220	0.22 167	0.83 391	0.39 124	0.45 433	0.41 181	0.26 76	1.04 322	0.50 125	0.54 136	0.76 189	1.03 385	0.43 199	0.67 244	0.28 88	0.16 162	0.11 81	0.17 152	0.19 299	0.21 294	0.21 301

HH	0.37 133	0.22 167	0.49 199	0.41 188	0.26 206	0.36 137	0.30 130	0.87 259	0.41 82	0.45 103	0.59 135	0.78 309	0.43 199	0.77 311	0.26 48	0.15 119	0.11 81	0.15 89	0.14 136	0.14 86	0.14 105

HanStereo	0.37 133	0.22 167	0.49 199	0.41 188	0.26 206	0.36 137	0.30 130	0.87 259	0.41 82	0.45 103	0.59 135	0.78 309	0.43 199	0.77 311	0.26 48	0.15 119	0.11 81	0.15 89	0.14 136	0.14 86	0.14 105

RCA-Stereo	0.36 115	0.18 52	0.37 72	0.38 100	0.23 99	0.31 94	0.33 182	0.70 173	1.25 443	0.45 103	0.65 150	0.46 135	0.43 199	0.40 44	0.29 105	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.12 74	0.12 17	0.12 40

RAFT_R40	0.41 194	0.20 107	0.47 178	0.44 285	0.25 169	0.23 16	0.25 65	0.69 161	0.70 192	0.98 389	0.78 201	0.72 280	0.43 199	0.80 325	0.39 214	0.17 200	0.11 81	0.20 267	0.16 188	0.18 230	0.15 144

TestStereo	0.39 164	0.32 356	0.42 121	0.45 299	0.20 42	0.41 181	0.38 259	0.69 161	0.66 173	0.56 141	0.78 201	0.48 145	0.43 199	0.59 156	0.37 189	0.18 233	0.13 214	0.20 267	0.15 160	0.23 339	0.14 105

MyStereo8	0.42 201	0.21 137	0.64 319	0.43 260	0.29 287	0.55 252	0.28 100	0.72 190	0.50 125	0.73 233	1.01 323	0.57 180	0.44 206	0.52 110	0.52 300	0.15 119	0.12 147	0.16 113	0.14 136	0.19 265	0.21 301

tt1	0.37 133	0.25 249	0.35 51	0.43 260	0.23 99	0.52 235	0.37 242	0.72 190	1.13 418	0.42 94	0.46 80	0.35 66	0.44 206	0.61 174	0.26 48	0.17 200	0.11 81	0.19 230	0.13 106	0.16 175	0.17 218

Sa-1000	0.49 270	0.25 249	0.45 154	0.46 324	0.25 169	0.64 306	0.34 193	0.85 254	0.95 347	0.85 308	1.51 453	0.55 170	0.44 206	0.94 377	0.31 131	0.16 162	0.12 147	0.21 310	0.20 322	0.15 128	0.14 105

UDGNet	0.50 283	0.82 479	0.56 278	0.51 385	0.32 348	0.41 181	0.34 193	0.71 180	0.93 334	0.65 181	0.60 138	0.58 195	0.44 206	0.65 222	0.43 247	0.33 434	0.15 274	0.67 491	0.20 322	0.49 467	0.23 344

GANet-ADL	0.44 220	0.27 299	0.48 191	0.44 285	0.30 311	0.54 247	0.36 229	0.94 290	0.88 306	0.64 176	0.72 170	0.68 258	0.44 206	0.55 124	0.44 254	0.22 327	0.15 274	0.15 89	0.13 106	0.18 230	0.21 301

sAnonymous2	0.42 201	0.41 411	0.96 425	0.48 352	0.37 388	0.41 181	0.48 360	0.60 95	0.52 132	0.39 77	0.48 88	0.35 66	0.44 206	0.44 61	0.30 119	0.19 270	0.14 251	0.19 230	0.17 240	0.55 479	0.43 457

CroCo_RVC	0.42 201	0.41 411	0.96 425	0.48 352	0.37 388	0.41 181	0.48 360	0.60 95	0.52 132	0.39 77	0.48 88	0.35 66	0.44 206	0.44 61	0.30 119	0.19 270	0.14 251	0.19 230	0.17 240	0.55 479	0.43 457

rvit_0105_6	0.40 179	0.28 315	0.68 338	0.51 385	0.30 311	0.39 162	0.41 311	0.53 66	0.68 181	0.41 90	0.45 76	0.50 153	0.45 213	0.55 124	0.37 189	0.28 401	0.26 426	0.24 358	0.22 363	0.22 319	0.17 218

TestStereo1	0.44 220	0.24 218	0.45 154	0.52 402	0.25 169	0.35 129	0.40 291	0.81 242	0.94 343	0.70 214	0.96 295	0.48 145	0.45 213	0.94 377	0.33 148	0.16 162	0.13 214	0.18 197	0.16 188	0.15 128	0.14 105

SA-5K	0.44 220	0.24 218	0.45 154	0.52 402	0.25 169	0.35 129	0.40 291	0.81 242	0.94 343	0.70 214	0.96 295	0.48 145	0.45 213	0.94 377	0.33 148	0.16 162	0.13 214	0.18 197	0.16 188	0.15 128	0.14 105

Anonymous3	0.47 247	0.35 373	0.91 417	0.50 373	0.38 394	0.81 379	0.55 402	0.76 222	0.66 173	0.52 126	0.65 150	0.44 123	0.45 213	0.66 234	0.39 214	0.25 375	0.25 417	0.22 324	0.21 341	0.23 339	0.24 355

raftrobust	0.35 105	0.20 107	0.39 89	0.43 260	0.29 287	0.31 94	0.25 65	0.73 202	0.66 173	0.59 148	0.56 128	0.44 123	0.45 213	0.55 124	0.31 131	0.16 162	0.12 147	0.14 49	0.12 74	0.12 17	0.14 105

MLCV	0.49 270	0.26 283	0.73 363	0.38 100	0.18 19	0.64 306	0.33 182	0.84 253	0.89 311	0.96 383	1.12 367	0.72 280	0.45 213	1.00 405	0.59 335	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.14 86	0.14 105

DN-CSS_ROB	0.45 229	0.27 299	0.74 367	0.41 188	0.29 287	0.43 195	0.29 112	0.80 240	0.78 232	0.73 233	1.08 358	0.48 145	0.45 213	0.81 330	0.40 235	0.15 119	0.12 147	0.21 310	0.19 299	0.18 230	0.17 218

DDVS	0.53 317	0.32 356	0.63 314	0.42 220	0.31 323	0.71 341	0.35 216	0.95 293	0.69 188	0.86 318	0.90 268	1.11 412	0.46 220	0.90 365	0.67 355	0.23 353	0.17 332	0.22 324	0.18 271	0.25 363	0.28 387

PCWNet_CMD	0.49 270	0.25 249	0.56 278	0.40 161	0.27 241	0.64 306	0.32 166	0.98 302	0.99 367	0.87 322	1.07 352	0.78 309	0.46 220	0.61 174	0.44 254	0.17 200	0.13 214	0.21 310	0.16 188	0.26 373	0.20 284

DCANet-4	0.38 151	0.22 167	0.58 290	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.69 161	0.97 359	0.70 214	0.79 206	0.40 98	0.46 220	0.46 73	0.37 189	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.12 17	0.15 144

IIG-Stereo	0.45 229	0.22 167	0.48 191	0.51 385	0.26 206	0.43 195	0.21 28	0.73 202	0.80 247	0.84 296	0.95 291	0.82 324	0.46 220	0.95 383	0.37 189	0.16 162	0.12 147	0.19 230	0.15 160	0.15 128	0.12 40

MSMDNet	0.49 270	0.25 249	0.56 278	0.40 161	0.27 241	0.64 306	0.32 166	0.99 306	0.99 367	0.87 322	1.07 352	0.79 316	0.46 220	0.61 174	0.44 254	0.17 200	0.13 214	0.20 267	0.16 188	0.25 363	0.20 284

rvit_stereo_0075_2	0.48 257	0.38 392	0.74 367	0.54 423	0.46 442	0.43 195	0.35 216	0.85 254	0.68 181	0.56 141	0.73 172	0.59 205	0.47 225	0.64 214	0.47 275	0.33 434	0.23 400	0.35 441	0.26 413	0.32 410	0.26 367

ACVNet-DCA	0.36 115	0.25 249	0.35 51	0.42 220	0.23 99	0.53 240	0.37 242	0.91 274	0.59 149	0.42 94	0.50 95	0.34 59	0.47 225	0.61 174	0.26 48	0.17 200	0.11 81	0.19 230	0.13 106	0.18 230	0.19 253

1test111	0.37 133	0.25 249	0.35 51	0.42 220	0.23 99	0.53 240	0.37 242	0.91 274	0.59 149	0.42 94	0.50 95	0.34 59	0.47 225	0.59 156	0.48 279	0.17 200	0.11 81	0.19 230	0.13 106	0.18 230	0.19 253

cc1	0.38 151	0.25 249	0.35 51	0.42 220	0.23 99	0.53 240	0.37 242	0.71 180	1.17 429	0.42 94	0.50 95	0.34 59	0.47 225	0.61 174	0.26 48	0.17 200	0.11 81	0.19 230	0.13 106	0.16 175	0.17 218

xyz-stereo-finetune2	0.37 133	0.20 107	0.40 101	0.32 14	0.19 26	0.80 373	0.29 112	0.56 83	0.33 33	0.53 134	0.79 206	0.43 119	0.48 229	0.70 268	0.46 264	0.13 27	0.12 147	0.17 152	0.13 106	0.12 17	0.14 105

MIPNet	0.39 164	0.22 167	0.66 326	0.40 161	0.25 169	0.53 240	0.29 112	0.78 230	0.74 217	0.68 205	0.60 138	0.40 98	0.48 229	0.45 67	0.39 214	0.14 54	0.11 81	0.16 113	0.13 106	0.14 86	0.14 105

CFNet_pseudo	0.47 247	0.25 249	0.55 266	0.38 100	0.28 264	0.58 273	0.32 166	0.89 268	0.90 316	0.83 290	1.03 335	0.75 294	0.48 229	0.61 174	0.46 264	0.17 200	0.13 214	0.24 358	0.16 188	0.26 373	0.21 301

ARAFT	0.48 257	0.25 249	0.82 387	0.42 220	0.25 169	0.56 258	0.54 399	0.82 248	0.82 269	0.92 356	0.75 186	0.75 294	0.48 229	0.89 357	0.37 189	0.15 119	0.12 147	0.23 344	0.22 363	0.14 86	0.14 105

ccs_rob	0.47 247	0.25 249	0.55 266	0.38 100	0.28 264	0.58 273	0.32 166	0.89 268	0.90 316	0.83 290	1.02 325	0.75 294	0.48 229	0.61 174	0.46 264	0.17 200	0.12 147	0.24 358	0.16 188	0.26 373	0.21 301

rvit_0105_4	0.42 201	0.30 344	0.77 375	0.52 402	0.29 287	0.41 181	0.44 335	0.57 87	0.75 220	0.45 103	0.48 88	0.56 176	0.49 234	0.58 148	0.37 189	0.28 401	0.26 426	0.25 371	0.22 363	0.24 352	0.19 253

11t1	0.38 151	0.23 196	0.49 199	0.36 64	0.23 99	0.61 287	0.31 153	0.74 209	0.47 116	0.62 159	0.55 125	0.55 170	0.49 234	0.58 148	0.45 260	0.18 233	0.15 274	0.16 113	0.13 106	0.17 201	0.19 253

CFNet_ucs	0.51 296	0.25 249	0.58 290	0.39 124	0.31 323	0.59 280	0.35 216	1.04 322	0.95 347	0.89 339	1.19 396	0.80 320	0.49 234	0.66 234	0.45 260	0.21 307	0.16 300	0.26 389	0.18 271	0.27 382	0.23 344

SA	0.45 229	0.26 283	0.50 211	0.47 344	0.24 140	0.46 212	0.36 229	0.79 237	1.00 371	0.61 155	1.04 338	0.50 153	0.50 237	0.98 395	0.33 148	0.16 162	0.13 214	0.21 310	0.19 299	0.15 128	0.14 105

DeepStereo_RVC	0.37 133	0.22 167	0.51 220	0.41 188	0.24 140	0.26 37	0.22 38	0.64 125	0.40 76	0.69 208	0.67 161	0.57 180	0.50 237	0.58 148	0.42 245	0.17 200	0.12 147	0.18 197	0.16 188	0.19 265	0.19 253

IRAFT_RVC	0.43 214	0.20 107	0.52 241	0.45 299	0.24 140	0.26 37	0.51 382	0.76 222	0.78 232	0.77 258	0.80 217	0.73 285	0.50 237	0.74 287	0.39 214	0.18 233	0.10 22	0.21 310	0.17 240	0.17 201	0.15 144

SFCPSM	0.48 257	0.22 167	0.59 298	0.41 188	0.27 241	0.85 391	0.36 229	1.39 450	0.79 239	0.81 281	0.85 244	0.54 168	0.50 237	0.60 168	0.39 214	0.18 233	0.14 251	0.18 197	0.20 322	0.17 201	0.16 175

AdaStereo	0.52 310	0.34 369	0.53 249	0.49 362	0.25 169	0.71 341	0.36 229	1.24 406	0.91 322	0.77 258	0.98 307	0.75 294	0.50 237	0.71 278	0.51 295	0.27 390	0.13 214	0.28 408	0.18 271	0.23 339	0.18 242
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.
ttt	0.56 341	0.27 299	0.49 199	0.39 124	0.25 169	0.65 313	0.42 320	1.24 406	1.08 404	0.76 250	1.10 360	0.63 223	0.51 242	0.95 383	1.03 433	0.25 375	0.22 391	0.22 324	0.21 341	0.25 363	0.25 363

ASMatch	0.48 257	0.20 107	0.47 178	0.39 124	0.28 264	0.37 148	0.26 76	0.76 222	0.72 201	0.77 258	2.29 484	0.61 211	0.51 242	0.64 214	0.39 214	0.15 119	0.12 147	0.17 152	0.15 160	0.14 86	0.22 320

111	0.42 201	0.18 52	0.46 167	0.35 40	0.19 26	0.52 235	0.28 100	0.76 222	1.16 426	0.52 126	0.92 282	0.65 236	0.51 242	0.65 222	0.37 189	0.15 119	0.10 22	0.14 49	0.12 74	0.13 45	0.16 175

GES	0.46 236	0.25 249	0.62 310	0.41 188	0.30 311	0.62 291	0.37 242	1.06 334	0.70 192	0.75 244	0.83 232	0.47 140	0.52 245	0.69 260	0.46 264	0.23 353	0.17 332	0.17 152	0.16 188	0.18 230	0.24 355

rvit_0105_5	0.44 220	0.32 356	0.79 379	0.51 385	0.29 287	0.44 203	0.43 327	0.62 107	0.76 225	0.51 123	0.52 109	0.61 211	0.53 246	0.58 148	0.38 204	0.28 401	0.25 417	0.25 371	0.24 390	0.22 319	0.20 284

test_sample3	0.49 270	0.27 299	0.55 266	0.36 64	0.23 99	0.70 335	0.37 242	1.21 394	0.87 295	0.79 274	0.84 235	0.66 248	0.53 246	0.70 268	0.50 291	0.21 307	0.16 300	0.20 267	0.19 299	0.21 294	0.21 301

H2IRNET	0.38 151	0.21 137	0.36 63	0.39 124	0.25 169	0.26 37	0.24 55	0.61 103	0.74 217	0.39 77	0.89 262	0.74 289	0.53 246	0.53 115	0.44 254	0.16 162	0.13 214	0.19 230	0.20 322	0.17 201	0.15 144

mmm	0.47 247	0.28 315	0.51 220	0.39 124	0.25 169	0.61 287	0.38 259	1.00 312	0.60 156	0.77 258	1.07 352	0.65 236	0.53 246	0.61 174	0.49 288	0.18 233	0.15 274	0.23 344	0.20 322	0.21 294	0.20 284

x	0.41 194	0.25 249	0.46 167	0.36 64	0.24 140	0.54 247	0.31 153	0.94 290	0.58 148	0.60 150	0.72 170	0.61 211	0.53 246	0.52 110	0.50 291	0.18 233	0.16 300	0.17 152	0.16 188	0.17 201	0.18 242

test_5	0.44 220	0.25 249	0.48 191	0.53 411	0.28 264	0.28 62	0.42 320	0.77 227	0.87 295	0.63 166	0.91 276	0.73 285	0.53 246	0.82 335	0.36 180	0.14 54	0.11 81	0.18 197	0.18 271	0.18 230	0.16 175

HCRNet	0.46 236	0.35 373	0.45 154	0.54 423	0.26 206	0.52 235	0.29 112	0.87 259	0.64 164	0.75 244	0.82 227	0.76 301	0.53 246	0.70 268	0.38 204	0.24 363	0.16 300	0.24 358	0.20 322	0.21 294	0.20 284

FACV-RUCA	0.45 229	0.28 315	0.51 220	0.46 324	0.33 360	0.62 291	0.34 193	0.87 259	0.75 220	0.60 150	0.84 235	0.48 145	0.54 253	0.56 134	0.39 214	0.22 327	0.15 274	0.35 441	0.16 188	0.29 392	0.22 320

BUS	0.47 247	0.26 283	0.47 178	0.46 324	0.29 287	0.78 361	0.34 193	0.99 306	0.80 247	0.77 258	0.80 217	0.64 230	0.54 253	0.66 234	0.56 320	0.21 307	0.15 274	0.22 324	0.19 299	0.18 230	0.19 253

NINENet	0.52 310	0.30 344	0.55 266	0.46 324	0.33 360	0.78 361	0.34 193	1.18 381	0.91 322	0.84 296	0.97 303	0.64 230	0.54 253	0.74 287	0.56 320	0.23 353	0.20 374	0.25 371	0.18 271	0.22 319	0.22 320

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 399	0.84 483	0.80 380	0.55 429	0.38 394	1.38 465	0.57 408	1.07 338	0.81 256	0.90 346	0.94 287	0.95 364	0.54 253	1.01 406	0.61 341	0.41 466	0.30 446	0.57 487	0.31 441	0.86 492	0.39 439

ffm	0.47 247	0.28 315	0.68 338	0.39 124	0.26 206	0.56 258	0.40 291	0.72 190	1.13 418	0.76 250	0.98 307	0.71 265	0.55 257	0.61 174	0.26 48	0.17 200	0.11 81	0.25 371	0.21 341	0.16 175	0.17 218

ff1	0.56 341	0.28 315	0.68 338	0.39 124	0.26 206	0.56 258	0.40 291	0.72 190	1.13 418	0.76 250	0.98 307	0.71 265	0.55 257	1.25 439	1.46 468	0.17 200	0.11 81	0.25 371	0.21 341	0.16 175	0.17 218

mmx	0.59 363	0.28 315	0.68 338	0.39 124	0.26 206	0.56 258	0.40 291	1.24 406	1.06 392	0.76 250	0.98 307	0.71 265	0.55 257	1.25 439	1.46 468	0.21 307	0.16 300	0.25 371	0.21 341	0.24 352	0.22 320

xxx	0.59 363	0.28 315	0.68 338	0.39 124	0.26 206	0.56 258	0.40 291	1.24 406	1.06 392	0.76 250	0.98 307	0.71 265	0.55 257	1.25 439	1.46 468	0.21 307	0.16 300	0.25 371	0.21 341	0.24 352	0.22 320

DMCA	0.47 247	0.27 299	0.59 298	0.39 124	0.29 287	0.53 240	0.34 193	0.98 302	0.70 192	0.78 269	0.83 232	0.79 316	0.55 257	0.54 123	0.57 326	0.21 307	0.16 300	0.21 310	0.16 188	0.19 265	0.22 320

FADNet-RVC	0.62 380	0.56 455	1.29 459	0.47 344	0.39 402	0.63 297	0.40 291	1.16 371	0.91 322	0.71 225	0.86 248	1.04 390	0.55 257	0.99 400	0.78 378	0.27 390	0.26 426	0.28 408	0.29 431	0.32 410	0.31 406

iResNet	0.52 310	0.31 353	0.86 405	0.44 285	0.22 72	0.66 320	0.47 353	0.92 283	1.02 378	0.89 339	1.12 367	0.69 260	0.55 257	0.86 346	0.60 336	0.15 119	0.11 81	0.15 89	0.12 74	0.17 201	0.17 218

G2L-Stereo	0.51 296	0.25 249	0.55 266	0.44 285	0.27 241	0.46 212	0.47 353	0.98 302	0.81 256	0.86 318	0.90 268	0.91 356	0.56 264	0.88 354	0.80 386	0.21 307	0.17 332	0.22 324	0.18 271	0.17 201	0.22 320

rvit_0105_3	0.48 257	0.35 373	0.85 404	0.56 432	0.31 323	0.48 220	0.48 360	0.65 128	0.81 256	0.66 187	0.59 135	0.66 248	0.56 264	0.66 234	0.41 240	0.30 418	0.27 432	0.29 416	0.28 425	0.21 294	0.21 301

UGAM	0.54 322	0.23 196	0.51 220	0.46 324	0.26 206	0.40 170	0.52 388	0.65 128	1.19 434	0.78 269	1.15 381	1.38 453	0.56 264	1.03 411	0.56 320	0.18 233	0.15 274	0.25 371	0.21 341	0.15 128	0.13 77

MyStereo04	0.45 229	0.23 196	0.52 241	0.43 260	0.29 287	0.40 170	0.48 360	1.02 316	1.12 413	0.62 159	0.58 133	0.55 170	0.56 264	0.77 311	0.45 260	0.14 54	0.13 214	0.19 230	0.17 240	0.18 230	0.17 218

xx1	0.40 179	0.25 249	0.35 51	0.42 220	0.23 99	0.53 240	0.37 242	0.71 180	1.17 429	0.42 94	0.50 95	0.65 236	0.56 264	0.61 174	0.26 48	0.17 200	0.11 81	0.20 267	0.19 299	0.18 230	0.19 253

qqq	0.42 201	0.28 315	0.50 211	0.37 81	0.22 72	0.47 215	0.39 277	0.91 274	0.59 149	0.57 144	0.71 168	0.65 236	0.56 264	0.59 156	0.48 279	0.17 200	0.17 332	0.20 267	0.19 299	0.18 230	0.19 253

TransformOpticalFlow	0.46 236	0.21 137	0.49 199	0.42 220	0.24 140	0.36 137	0.46 345	1.04 322	0.84 276	0.67 196	1.14 378	0.73 285	0.56 264	0.78 319	0.33 148	0.15 119	0.10 22	0.17 152	0.15 160	0.14 86	0.15 144

RAFT	0.46 236	0.23 196	0.52 241	0.48 352	0.27 241	0.55 252	0.47 353	0.68 151	0.60 156	0.83 290	0.82 227	1.00 377	0.56 264	0.76 304	0.37 189	0.18 233	0.16 300	0.22 324	0.20 322	0.16 175	0.14 105

ICVP	0.48 257	0.26 283	0.42 121	0.49 362	0.28 264	0.63 297	0.43 327	1.05 329	0.72 201	0.68 205	0.95 291	0.75 294	0.56 264	0.55 124	0.61 341	0.24 363	0.18 347	0.19 230	0.17 240	0.19 265	0.21 301
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DCANet	0.38 151	0.18 52	0.46 167	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.72 190	0.96 354	0.72 226	0.77 192	0.45 131	0.56 264	0.47 81	0.36 180	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.15 144

FENet	0.43 214	0.23 196	0.40 101	0.40 161	0.24 140	0.54 247	0.33 182	0.83 250	0.72 201	0.74 240	0.73 172	0.63 223	0.56 264	0.65 222	0.45 260	0.19 270	0.13 214	0.19 230	0.17 240	0.18 230	0.20 284

HITNet	0.43 214	0.27 299	0.50 211	0.34 26	0.18 19	0.65 313	0.32 166	0.99 306	0.70 192	0.73 233	0.86 248	0.66 248	0.56 264	0.61 174	0.47 275	0.14 54	0.10 22	0.15 89	0.13 106	0.18 230	0.13 77
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
coex_refinement	0.54 322	0.22 167	0.44 146	0.45 299	0.31 323	0.75 357	0.40 291	1.16 371	0.92 328	0.87 322	1.12 367	0.99 375	0.57 276	0.69 260	0.90 405	0.21 307	0.14 251	0.16 113	0.16 188	0.21 294	0.22 320

MyStereo05	0.46 236	0.22 167	0.51 220	0.42 220	0.29 287	0.43 195	0.48 360	0.96 298	1.12 413	0.77 258	0.62 144	0.51 157	0.57 276	0.79 322	0.43 247	0.14 54	0.13 214	0.18 197	0.17 240	0.17 201	0.17 218

CoDeX	0.48 257	0.21 137	0.53 249	0.43 260	0.25 169	0.74 353	0.38 259	1.36 448	0.82 269	0.84 296	0.96 295	0.63 223	0.57 276	0.63 207	0.40 235	0.17 200	0.13 214	0.17 152	0.15 160	0.16 175	0.15 144

RAFT + AFF	0.54 322	0.30 344	0.84 398	0.51 385	0.32 348	0.63 297	0.57 408	1.05 329	0.95 347	0.80 277	0.87 255	0.85 328	0.57 276	0.87 348	0.51 295	0.18 233	0.21 382	0.23 344	0.22 363	0.19 265	0.19 253

ITSA-stereo	0.54 322	0.29 329	0.55 266	0.41 188	0.23 99	0.59 280	0.35 216	1.31 432	1.25 443	0.82 283	0.80 217	0.72 280	0.58 280	0.89 357	0.72 369	0.22 327	0.18 347	0.23 344	0.22 363	0.22 319	0.29 393

test_sample4	0.49 270	0.27 299	0.55 266	0.36 64	0.23 99	0.70 335	0.37 242	1.22 401	0.86 288	0.82 283	0.86 248	0.62 218	0.58 280	0.71 278	0.49 288	0.21 307	0.16 300	0.21 310	0.20 322	0.22 319	0.21 301

CASS	0.46 236	0.28 315	0.45 154	0.48 352	0.22 72	0.63 297	0.34 193	0.99 306	0.66 173	0.76 250	0.86 248	0.61 211	0.58 280	0.58 148	0.44 254	0.29 411	0.16 300	0.22 324	0.18 271	0.23 339	0.28 387
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
LCNet	0.42 201	0.21 137	0.34 42	0.44 285	0.24 140	0.47 215	0.28 100	0.69 161	0.57 145	0.72 226	1.03 335	0.66 248	0.58 280	0.60 168	0.35 169	0.15 119	0.10 22	0.19 230	0.19 299	0.22 319	0.37 436

STTStereo	0.57 347	0.39 397	0.87 410	0.45 299	0.32 348	0.62 291	0.45 342	1.01 313	0.87 295	1.01 397	0.91 276	0.95 364	0.58 280	0.77 311	0.66 352	0.25 375	0.24 409	0.27 397	0.33 450	0.25 363	0.26 367

DeepPruner_ROB	0.55 332	0.37 384	0.67 331	0.42 220	0.31 323	0.50 222	0.43 327	1.22 401	0.73 211	0.86 318	1.05 341	0.85 328	0.58 280	0.90 365	0.56 320	0.29 411	0.23 400	0.22 324	0.22 363	0.26 373	0.26 367

DispNO	0.48 257	0.24 218	0.84 398	0.40 161	0.31 323	0.58 273	0.39 277	0.91 274	0.79 239	0.79 274	0.83 232	0.71 265	0.59 286	0.75 294	0.50 291	0.19 270	0.14 251	0.20 267	0.18 271	0.16 175	0.17 218

BSDual-CNN	0.48 257	0.26 283	0.47 178	0.46 324	0.29 287	0.75 357	0.46 345	0.99 306	0.80 247	0.77 258	0.80 217	0.76 301	0.59 286	0.66 234	0.48 279	0.21 307	0.15 274	0.22 324	0.19 299	0.18 230	0.19 253

psmg	0.50 283	0.26 283	0.47 178	0.42 220	0.29 287	0.82 382	0.42 320	1.07 338	0.80 247	0.95 371	0.94 287	0.76 301	0.59 286	0.66 234	0.48 279	0.21 307	0.16 300	0.20 267	0.20 322	0.19 265	0.19 253

pcwnet_v2	0.60 370	0.29 329	0.89 414	0.46 324	0.36 385	0.62 291	0.38 259	1.33 441	1.24 441	1.02 401	1.27 412	0.71 265	0.59 286	0.71 278	0.51 295	0.28 401	0.21 382	0.24 358	0.23 376	0.29 392	0.30 398

test_sample5	0.50 283	0.28 315	0.55 266	0.37 81	0.23 99	0.65 313	0.38 259	1.19 385	0.86 288	0.81 281	0.97 303	0.64 230	0.60 290	0.72 283	0.48 279	0.22 327	0.16 300	0.22 324	0.21 341	0.23 339	0.22 320

DualNet	0.51 296	0.28 315	0.55 266	0.37 81	0.23 99	0.65 313	0.38 259	1.19 385	0.86 288	0.84 296	1.06 347	0.64 230	0.60 290	0.72 283	0.48 279	0.22 327	0.16 300	0.22 324	0.21 341	0.23 339	0.22 320

riskmin	0.41 194	0.21 137	0.44 146	0.34 26	0.24 140	0.58 273	0.32 166	0.70 173	0.86 288	0.52 126	0.57 130	0.78 309	0.60 290	0.58 148	0.39 214	0.17 200	0.12 147	0.19 230	0.13 106	0.19 265	0.22 320

AAGNet	1.40 485	0.20 107	0.52 241	0.45 299	0.26 206	0.29 72	0.29 112	0.67 145	0.71 199	0.97 386	0.86 248	0.66 248	0.60 290	0.66 234	19.98 538	0.17 200	0.11 81	0.19 230	0.15 160	0.20 282	0.13 77

CFNet	0.53 317	0.30 344	0.53 249	0.42 220	0.28 264	0.73 349	0.35 216	1.21 394	1.01 373	0.74 240	1.07 352	0.85 328	0.60 290	0.83 337	0.58 333	0.19 270	0.15 274	0.23 344	0.23 376	0.21 294	0.17 218

UCFNet_RVC	0.50 283	0.27 299	0.37 72	0.40 161	0.27 241	0.66 320	0.42 320	1.18 381	0.86 288	0.70 214	0.89 262	0.91 356	0.60 290	0.62 196	0.48 279	0.24 363	0.18 347	0.28 408	0.27 419	0.25 363	0.24 355

ISRNet	0.57 347	0.25 249	0.72 358	0.57 436	0.36 385	0.43 195	0.28 100	0.85 254	0.84 276	1.09 430	1.25 404	0.91 356	0.61 296	0.68 253	0.60 336	0.35 448	0.26 426	0.36 446	0.33 450	0.30 400	0.42 452

PAM	0.50 283	0.21 137	0.75 370	0.41 188	0.26 206	1.11 441	0.37 242	1.10 350	0.39 64	0.75 244	0.46 80	1.92 484	0.61 296	0.62 196	0.28 88	0.16 162	0.10 22	0.16 113	0.14 136	0.14 86	0.15 144

test_sample6	0.51 296	0.27 299	0.55 266	0.38 100	0.23 99	0.64 306	0.39 277	1.18 381	0.88 306	0.84 296	1.06 347	0.66 248	0.61 296	0.75 294	0.52 300	0.23 353	0.17 332	0.22 324	0.22 363	0.24 352	0.23 344

dad	0.61 374	0.53 440	0.72 358	0.44 285	0.31 323	0.64 306	0.37 242	0.85 254	1.28 449	1.05 415	1.17 391	1.18 424	0.61 296	0.70 268	0.54 316	0.36 451	0.23 400	0.37 451	0.21 341	0.31 404	0.23 344

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 332	0.33 364	0.71 352	0.46 324	0.31 323	0.66 320	0.43 327	1.07 338	0.89 311	0.93 359	0.91 276	0.98 370	0.61 296	0.76 304	0.64 350	0.22 327	0.18 347	0.22 324	0.22 363	0.22 319	0.24 355
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
fff	0.39 164	0.18 52	0.46 167	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.73 202	1.08 404	0.70 214	0.79 206	0.44 123	0.62 301	0.47 81	0.37 189	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.12 17	0.15 144

PSMNet-ADL	0.50 283	0.28 315	0.43 140	0.49 362	0.31 323	0.70 335	0.38 259	0.94 290	0.81 256	0.62 159	0.80 217	0.91 356	0.62 301	0.76 304	0.68 360	0.24 363	0.18 347	0.19 230	0.20 322	0.22 319	0.22 320

csc	0.39 164	0.18 52	0.46 167	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.73 202	1.08 404	0.70 214	0.79 206	0.44 123	0.62 301	0.47 81	0.37 189	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.12 17	0.15 144

cscssc	0.39 164	0.18 52	0.46 167	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.73 202	1.08 404	0.70 214	0.79 206	0.44 123	0.62 301	0.47 81	0.37 189	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.12 17	0.15 144

acv_ft	0.52 310	0.24 218	0.64 319	0.45 299	0.28 264	0.85 391	0.40 291	0.95 293	0.81 256	1.00 395	0.96 295	0.79 316	0.62 301	0.65 222	0.88 397	0.18 233	0.15 274	0.16 113	0.15 160	0.18 230	0.15 144

rvit_105_1	0.56 341	0.42 416	0.84 398	0.59 444	0.37 388	0.59 280	0.68 434	0.73 202	0.97 359	0.82 283	0.69 164	0.75 294	0.63 306	0.80 325	0.56 320	0.34 442	0.29 441	0.31 427	0.34 452	0.23 339	0.23 344

gwcnet-sp	0.50 283	0.25 249	0.84 398	0.41 188	0.27 241	0.79 367	0.40 291	0.93 285	0.85 282	0.95 371	0.79 206	0.65 236	0.63 306	0.69 260	0.52 300	0.18 233	0.17 332	0.18 197	0.18 271	0.18 230	0.19 253

scenet	0.50 283	0.25 249	0.84 398	0.41 188	0.27 241	0.79 367	0.40 291	0.93 285	0.85 282	0.95 371	0.79 206	0.65 236	0.63 306	0.69 260	0.52 300	0.18 233	0.17 332	0.18 197	0.18 271	0.18 230	0.19 253

ssnet	0.50 283	0.25 249	0.84 398	0.41 188	0.27 241	0.79 367	0.40 291	0.93 285	0.85 282	0.95 371	0.79 206	0.65 236	0.63 306	0.69 260	0.52 300	0.18 233	0.17 332	0.18 197	0.18 271	0.18 230	0.19 253

AASNet	0.55 332	0.27 299	0.62 310	0.51 385	0.32 348	0.73 349	0.44 335	1.55 475	0.88 306	0.88 332	0.94 287	0.64 230	0.63 306	0.62 196	0.84 392	0.23 353	0.20 374	0.20 267	0.16 188	0.22 319	0.20 284

GEStereo_RVC	0.56 341	0.30 344	0.70 350	0.51 385	0.31 323	0.70 335	0.54 399	1.31 432	0.93 334	0.85 308	0.86 248	0.84 326	0.63 306	0.92 370	0.67 355	0.24 363	0.16 300	0.19 230	0.17 240	0.21 294	0.23 344

AANet_RVC	0.59 363	0.35 373	0.68 338	0.47 344	0.28 264	0.57 267	0.47 353	1.04 322	1.28 449	0.87 322	1.33 423	0.86 332	0.63 306	1.16 429	0.89 399	0.19 270	0.13 214	0.15 89	0.14 136	0.18 230	0.20 284

NOSS_ROB	0.59 363	0.40 405	0.42 121	0.45 299	0.31 323	0.79 367	0.53 392	1.09 346	1.12 413	0.69 208	0.92 282	0.77 306	0.63 306	0.81 330	0.52 300	0.39 461	0.38 475	0.44 468	0.42 476	0.38 439	0.36 430

PAM_32	0.50 283	0.20 107	0.69 347	0.40 161	0.24 140	1.09 436	0.29 112	1.12 357	0.40 76	0.74 240	0.44 74	1.98 487	0.64 314	0.64 214	0.27 70	0.16 162	0.11 81	0.17 152	0.15 160	0.14 86	0.15 144

test_sample2	0.45 229	0.24 218	0.49 199	0.34 26	0.21 57	0.60 286	0.43 327	1.01 313	0.73 211	0.67 196	0.80 217	0.70 262	0.64 314	0.65 222	0.41 240	0.19 270	0.15 274	0.18 197	0.16 188	0.19 265	0.19 253

Prome-Stereo	0.46 236	0.20 107	0.37 72	0.45 299	0.26 206	0.40 170	0.42 320	0.69 161	0.49 121	0.96 383	1.84 472	0.58 195	0.64 314	0.63 207	0.32 138	0.15 119	0.11 81	0.16 113	0.14 136	0.17 201	0.30 398

LMCR-Stereo	0.55 332	0.33 364	0.57 287	0.60 446	0.30 311	0.80 373	0.36 229	1.30 430	0.79 239	0.90 346	1.04 338	0.57 180	0.64 314	0.87 348	0.73 371	0.20 291	0.15 274	0.19 230	0.14 136	0.25 363	0.18 242

xxxx	1.07 458	0.23 196	0.53 249	0.38 100	0.22 72	0.83 385	0.36 229	1.41 456	0.95 347	0.75 244	0.99 315	0.97 368	0.64 314	0.70 268	11.37 530	0.20 291	0.17 332	0.18 197	0.17 240	0.19 265	0.20 284

test_xeample	1.06 456	0.23 196	0.51 220	0.37 81	0.22 72	0.71 341	0.39 277	1.31 432	0.92 328	0.87 322	1.08 358	0.70 262	0.64 314	0.75 294	11.43 531	0.19 270	0.16 300	0.18 197	0.17 240	0.18 230	0.19 253

BEATNet_4x	0.49 270	0.35 373	0.72 358	0.38 100	0.20 42	0.65 313	0.36 229	1.08 343	0.78 232	0.78 269	0.88 259	0.73 285	0.64 314	0.71 278	0.60 336	0.16 162	0.12 147	0.16 113	0.15 160	0.24 352	0.18 242

PSMNet_ROB	0.67 388	0.39 397	0.76 372	0.57 436	0.43 422	1.00 418	0.85 470	1.25 412	0.93 334	0.82 283	1.04 338	1.08 404	0.64 314	0.89 357	1.02 432	0.29 411	0.21 382	0.31 427	0.31 441	0.27 382	0.25 363

TCMNet	0.68 391	0.41 411	1.08 440	0.60 446	0.61 476	0.97 410	0.55 402	1.11 352	0.93 334	0.87 322	1.14 378	0.89 347	0.65 322	0.92 370	1.06 441	0.26 380	0.26 426	0.31 427	0.28 425	0.33 415	0.30 398

FADNet	0.63 383	0.53 440	1.20 449	0.46 324	0.44 427	0.66 320	0.41 311	1.24 406	1.07 400	0.70 214	0.84 235	0.98 370	0.65 322	0.87 348	0.54 316	0.29 411	0.30 446	0.27 397	0.30 432	0.48 463	0.36 430

SMFormer	0.53 317	0.24 218	0.67 331	0.35 40	0.20 42	0.63 297	0.34 193	1.26 414	1.06 392	0.85 308	1.02 325	0.71 265	0.66 324	0.96 386	0.60 336	0.19 270	0.16 300	0.18 197	0.17 240	0.19 265	0.20 284

tta	0.53 317	0.24 218	0.67 331	0.35 40	0.20 42	0.63 297	0.34 193	1.26 414	1.06 392	0.85 308	1.02 325	0.71 265	0.66 324	0.96 386	0.60 336	0.19 270	0.16 300	0.18 197	0.17 240	0.15 128	0.16 175

qqq1	0.51 296	0.24 218	0.67 331	0.35 40	0.20 42	0.63 297	0.34 193	1.26 414	1.06 392	0.85 308	1.02 325	0.71 265	0.66 324	0.96 386	0.36 180	0.19 270	0.16 300	0.14 49	0.12 74	0.15 128	0.16 175

fff1	0.51 296	0.24 218	0.67 331	0.35 40	0.20 42	0.63 297	0.34 193	1.26 414	1.06 392	0.85 308	1.02 325	0.71 265	0.66 324	0.96 386	0.36 180	0.19 270	0.16 300	0.14 49	0.12 74	0.15 128	0.16 175

ADLNet	0.57 347	0.29 329	0.58 290	0.46 324	0.35 378	0.80 373	0.46 345	1.14 366	0.88 306	1.03 405	0.98 307	0.92 361	0.66 324	0.71 278	0.83 391	0.22 327	0.16 300	0.22 324	0.22 363	0.22 319	0.23 344

ACVNet	0.47 247	0.24 218	0.39 89	0.40 161	0.28 264	0.58 273	0.40 291	0.91 274	0.81 256	0.67 196	0.96 295	0.79 316	0.66 324	0.65 222	0.71 366	0.18 233	0.15 274	0.16 113	0.15 160	0.18 230	0.15 144

GwcNet-RSSM	0.51 296	0.25 249	0.51 220	0.41 188	0.24 140	0.56 258	0.41 311	0.97 300	0.96 354	0.75 244	1.17 391	0.89 347	0.66 324	0.66 234	0.74 372	0.22 327	0.15 274	0.19 230	0.21 341	0.17 201	0.16 175

DSFCA	0.57 347	0.27 299	0.71 352	0.41 188	0.36 385	0.78 361	0.53 392	1.08 343	0.85 282	1.08 426	0.84 235	0.90 350	0.66 324	1.05 414	0.63 348	0.26 380	0.22 391	0.21 310	0.21 341	0.22 319	0.20 284

FADNet-RVC-Resample	0.58 359	0.35 373	1.34 465	0.50 373	0.34 372	0.73 349	0.43 327	1.09 346	0.96 354	0.83 290	0.87 255	0.76 301	0.66 324	0.77 311	0.52 300	0.19 270	0.18 347	0.26 389	0.27 419	0.28 390	0.29 393

anonymousa	0.51 296	0.21 137	0.47 178	0.39 124	0.25 169	0.89 399	0.36 229	0.78 230	0.63 160	0.88 332	1.54 454	1.09 409	0.67 333	0.53 115	0.46 264	0.17 200	0.14 251	0.19 230	0.21 341	0.16 175	0.16 175

ssnet_v2	0.61 374	0.29 329	0.69 347	0.45 299	0.30 311	0.93 403	0.62 424	1.20 391	1.03 382	0.97 386	0.81 225	0.98 370	0.67 333	0.84 341	0.97 424	0.26 380	0.23 400	0.23 344	0.24 390	0.20 282	0.21 301

hknet	0.51 296	0.26 283	0.58 290	0.46 324	0.29 287	0.75 357	0.46 345	0.99 306	0.89 311	0.77 258	0.80 217	0.96 367	0.67 333	0.75 294	0.50 291	0.19 270	0.15 274	0.22 324	0.19 299	0.18 230	0.19 253

iRaft-Stereo_5w	0.46 236	0.22 167	0.53 249	0.43 260	0.30 311	0.30 80	0.53 392	0.66 134	0.71 199	0.62 159	0.89 262	1.01 381	0.67 333	0.76 304	0.67 355	0.13 27	0.12 147	0.17 152	0.15 160	0.15 128	0.17 218

STrans-v2	0.47 247	0.21 137	0.49 199	0.41 188	0.25 169	0.54 247	0.49 373	1.16 371	0.82 269	0.67 196	1.05 341	0.71 265	0.67 333	0.74 287	0.34 160	0.15 119	0.11 81	0.17 152	0.15 160	0.14 86	0.14 105

UPFNet	0.55 332	0.26 283	0.59 298	0.46 324	0.38 394	0.83 385	0.48 360	1.03 321	0.80 247	0.92 356	0.91 276	0.85 328	0.67 333	0.87 348	0.78 378	0.20 291	0.21 382	0.20 267	0.20 322	0.20 282	0.15 144

cf-r	0.49 270	0.24 218	0.49 199	0.40 161	0.23 99	0.58 273	0.38 259	0.92 283	0.87 295	0.77 258	1.06 347	0.98 370	0.67 333	0.59 156	0.61 341	0.21 307	0.14 251	0.17 152	0.19 299	0.15 128	0.16 175

PS-NSSS	0.60 370	0.46 427	0.68 338	0.43 260	0.34 372	0.66 320	0.57 408	1.05 329	0.91 322	0.80 277	1.28 413	0.72 280	0.67 333	0.89 357	0.61 341	0.32 427	0.26 426	0.40 460	0.27 419	0.35 427	0.29 393

ADStereo(finetuned)	0.39 164	0.18 52	0.58 290	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.72 190	0.96 354	0.72 226	0.77 192	0.45 131	0.68 341	0.46 73	0.36 180	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.15 144

delet	0.57 347	0.25 249	0.63 314	0.46 324	0.34 372	1.05 433	0.51 382	1.04 322	0.94 343	0.90 346	0.99 315	0.90 350	0.68 341	0.87 348	0.78 378	0.18 233	0.18 347	0.20 267	0.21 341	0.17 201	0.17 218

CSP-Net	0.57 347	0.29 329	0.55 266	0.42 220	0.29 287	1.20 455	0.49 373	1.29 428	0.75 220	0.98 389	0.97 303	0.88 342	0.69 343	0.85 344	0.66 352	0.27 390	0.18 347	0.17 152	0.17 240	0.18 230	0.19 253

PSMNet-RSSM	0.50 283	0.24 218	0.41 109	0.43 260	0.26 206	0.51 227	0.40 291	1.16 371	0.79 239	0.75 244	1.07 352	0.87 338	0.69 343	0.66 234	0.52 300	0.24 363	0.16 300	0.23 344	0.26 413	0.20 282	0.20 284

DMCA-RVC	0.54 322	0.32 356	0.83 391	0.51 385	0.32 348	0.59 280	0.38 259	0.89 268	0.70 192	0.95 371	0.88 259	0.90 350	0.69 343	0.75 294	0.63 348	0.23 353	0.18 347	0.31 427	0.24 390	0.27 382	0.21 301

NVstereo2D	0.62 380	0.32 356	0.82 387	0.50 373	0.44 427	0.88 396	0.48 360	1.12 357	1.17 429	0.67 196	0.90 268	0.90 350	0.69 343	1.02 409	0.69 362	0.33 434	0.16 300	0.29 416	0.20 322	0.43 453	0.46 467

iResNet_ROB	0.55 332	0.24 218	0.61 304	0.38 100	0.22 72	0.66 320	0.30 130	1.59 483	1.33 459	0.94 366	1.05 341	0.81 322	0.69 343	0.84 341	0.46 264	0.17 200	0.12 147	0.14 49	0.09 5	0.15 128	0.20 284

ToySt	0.52 310	0.27 299	0.93 418	0.42 220	0.28 264	0.67 329	0.56 406	0.88 267	0.79 239	0.61 155	0.85 244	0.92 361	0.70 348	0.72 283	0.61 341	0.16 162	0.17 332	0.21 310	0.21 341	0.22 319	0.21 301

ADLNet2	0.57 347	0.26 283	0.71 352	0.48 352	0.31 323	0.83 385	0.51 382	1.10 350	0.99 367	0.85 308	0.99 315	0.99 375	0.70 348	0.79 322	0.78 378	0.21 307	0.17 332	0.18 197	0.18 271	0.22 319	0.22 320

ac_64	0.54 322	0.24 218	0.58 290	0.46 324	0.28 264	0.79 367	0.44 335	1.11 352	0.63 160	0.94 366	0.85 244	1.06 399	0.70 348	0.76 304	0.72 369	0.22 327	0.18 347	0.20 267	0.19 299	0.18 230	0.16 175

CFNet-ft	0.50 283	0.25 249	0.39 89	0.41 188	0.26 206	0.66 320	0.37 242	0.91 274	0.87 295	0.67 196	1.00 319	1.05 394	0.70 348	0.68 253	0.57 326	0.23 353	0.16 300	0.24 358	0.21 341	0.24 352	0.19 253

CFNet_RVC	0.50 283	0.25 249	0.39 89	0.41 188	0.26 206	0.66 320	0.37 242	0.91 274	0.87 295	0.67 196	1.00 319	1.05 394	0.70 348	0.68 253	0.57 326	0.23 353	0.16 300	0.24 358	0.21 341	0.24 352	0.19 253

DualNet (step1)	0.60 370	0.37 384	0.83 391	0.39 124	0.31 323	0.72 345	0.49 373	1.11 352	0.92 328	0.93 359	0.89 262	0.86 332	0.71 353	0.74 287	0.53 311	0.42 468	0.22 391	0.40 460	0.41 471	0.36 431	0.35 424

test_sample9	1.17 468	0.37 384	0.83 391	0.39 124	0.31 323	0.72 345	0.49 373	1.11 352	0.92 328	0.93 359	0.89 262	0.86 332	0.71 353	1.29 446	2.03 488	0.42 468	9.50 541	0.40 460	0.41 471	0.36 431	0.35 424

test_sample7	0.54 322	0.30 344	0.55 266	0.37 81	0.28 264	0.63 297	0.47 353	1.11 352	0.92 328	0.93 359	0.89 262	0.86 332	0.71 353	0.74 287	0.53 311	0.27 390	0.22 391	0.27 397	0.26 413	0.27 382	0.26 367

test_sample1	0.44 220	0.24 218	0.52 241	0.35 40	0.23 99	0.59 280	0.36 229	1.05 329	0.57 145	0.66 187	0.78 201	0.70 262	0.71 353	0.62 196	0.51 295	0.18 233	0.15 274	0.17 152	0.16 188	0.18 230	0.18 242

SDNR	0.89 437	0.39 397	1.66 490	0.42 220	0.39 402	3.35 516	0.32 166	0.95 293	1.05 388	1.05 415	2.12 482	0.62 218	0.71 353	1.40 458	0.78 378	0.53 483	0.56 499	0.36 446	0.27 419	0.46 460	0.50 476

HBP-ISP	0.61 374	0.47 433	0.45 154	0.46 324	0.33 360	0.79 367	0.29 112	1.15 369	1.05 388	0.85 308	1.18 395	0.67 255	0.71 353	0.92 370	0.57 326	0.37 455	0.38 475	0.47 473	0.41 471	0.39 443	0.32 410

FTStereo	0.56 341	0.21 137	0.39 89	0.42 220	0.25 169	0.39 162	0.73 450	0.69 161	0.45 104	1.09 430	3.23 505	0.69 260	0.71 353	0.55 124	0.34 160	0.15 119	0.13 214	0.19 230	0.17 240	0.15 128	0.32 410

222	1.25 474	0.23 196	0.53 249	0.38 100	0.23 99	0.78 361	0.37 242	1.41 456	0.93 334	0.97 386	1.13 374	0.74 289	0.71 353	0.74 287	14.86 534	0.20 291	0.16 300	0.17 152	0.16 188	0.18 230	0.20 284

FADNet_RVC	0.58 359	0.39 397	1.26 454	0.45 299	0.32 348	0.55 252	0.34 193	1.12 357	0.90 316	0.68 205	0.90 268	0.61 211	0.71 353	1.03 411	0.80 386	0.21 307	0.18 347	0.27 397	0.23 376	0.33 415	0.30 398

HSM-Net_RVC	0.55 332	0.23 196	0.37 72	0.38 100	0.22 72	0.86 393	0.40 291	1.31 432	0.93 334	0.92 356	1.15 381	1.26 430	0.71 353	0.75 294	0.53 311	0.17 200	0.14 251	0.16 113	0.15 160	0.17 201	0.17 218
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.59 363	0.35 373	0.57 287	0.53 411	0.32 348	0.67 329	0.72 445	1.09 346	1.03 382	0.84 296	1.11 365	0.84 326	0.71 353	0.96 386	0.61 341	0.28 401	0.18 347	0.26 389	0.22 363	0.27 382	0.21 301

PSMNet-RUCA	0.78 416	0.78 477	1.23 452	1.01 493	0.91 489	0.68 333	0.53 392	1.16 371	1.06 392	0.79 274	1.10 360	0.82 324	0.72 364	0.94 377	0.70 363	0.55 487	0.27 432	0.76 494	0.46 478	0.70 487	0.49 473

1111x	0.64 385	0.23 196	0.61 304	0.39 124	0.21 57	0.68 333	0.46 345	1.32 438	1.03 382	0.76 250	1.02 325	0.95 364	0.72 364	1.13 423	2.15 492	0.18 233	0.18 347	0.18 197	0.19 299	0.20 282	0.19 253

hitnet-ft	0.57 347	0.29 329	0.43 140	0.42 220	0.29 287	0.81 379	0.40 291	0.98 302	0.91 322	0.84 296	1.01 323	1.13 420	0.72 364	0.83 337	0.71 366	0.28 401	0.21 382	0.28 408	0.22 363	0.29 392	0.27 377

CVANet_RVC	0.59 363	0.35 373	0.54 262	0.49 362	0.33 360	0.70 335	0.67 431	1.12 357	0.97 359	0.88 332	1.05 341	1.01 381	0.72 364	0.94 377	0.55 318	0.30 418	0.20 374	0.28 408	0.26 413	0.32 410	0.23 344

DRN-Test	0.68 391	0.34 369	0.77 375	0.52 402	0.40 405	1.14 445	0.61 422	1.56 479	1.04 386	1.18 444	1.10 360	1.05 394	0.72 364	0.82 335	1.01 428	0.24 363	0.18 347	0.26 389	0.25 403	0.26 373	0.23 344

YMNet	0.68 391	0.40 405	1.01 432	0.53 411	0.46 442	1.04 428	0.48 360	1.06 334	0.81 256	1.21 447	1.31 420	1.11 412	0.73 369	0.89 357	0.96 419	0.27 390	0.31 454	0.25 371	0.25 403	0.25 363	0.24 355

YMNet_1	0.68 391	0.40 405	1.01 432	0.53 411	0.46 442	1.04 428	0.48 360	1.06 334	0.81 256	1.21 447	1.31 420	1.11 412	0.73 369	0.89 357	0.96 419	0.27 390	0.31 454	0.25 371	0.25 403	0.25 363	0.24 355

HI	0.46 236	0.22 167	0.41 109	0.35 40	0.35 378	0.27 49	0.32 166	0.75 218	0.50 125	0.90 346	1.13 374	1.12 418	0.73 369	0.70 268	0.57 326	0.12 7	0.10 22	0.17 152	0.17 240	0.17 201	0.16 175

CoSv	0.46 236	0.22 167	0.41 109	0.35 40	0.35 378	0.27 49	0.32 166	0.75 218	0.50 125	0.90 346	1.13 374	1.12 418	0.73 369	0.70 268	0.57 326	0.12 7	0.10 22	0.17 152	0.17 240	0.17 201	0.16 175

GrayStereo	0.49 270	0.20 107	0.44 146	0.47 344	0.29 287	0.51 227	0.62 424	0.71 180	0.66 173	1.04 410	1.46 447	0.77 306	0.73 369	0.58 148	0.35 169	0.15 119	0.12 147	0.17 152	0.17 240	0.15 128	0.30 398

DLCB_ROB	0.60 370	0.29 329	0.53 249	0.50 373	0.33 360	0.76 360	0.51 382	1.02 316	0.94 343	1.07 425	1.16 386	1.21 426	0.73 369	0.98 395	0.75 374	0.21 307	0.20 374	0.22 324	0.23 376	0.22 319	0.20 284

FINET	0.75 410	0.45 422	1.38 468	0.48 352	0.46 442	0.98 415	1.00 481	1.22 401	1.69 488	0.91 355	1.25 404	0.74 289	0.74 375	1.09 419	0.82 390	0.37 455	0.31 454	0.27 397	0.24 390	0.35 427	0.34 421

StereoDRNet-Refined	0.61 374	0.33 364	0.63 314	0.47 344	0.31 323	0.94 405	0.41 311	1.04 322	0.97 359	1.15 442	1.13 374	1.00 377	0.74 375	0.93 374	0.93 412	0.18 233	0.13 214	0.22 324	0.21 341	0.20 282	0.21 301
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.67 388	0.35 373	0.82 387	0.53 411	0.44 427	1.03 426	0.53 392	1.51 472	1.06 392	1.13 440	0.91 276	1.07 403	0.74 375	0.87 348	0.95 417	0.24 363	0.19 365	0.25 371	0.23 376	0.27 382	0.22 320

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 388	0.30 344	1.20 449	0.42 220	0.31 323	1.00 418	0.58 415	1.16 371	1.07 400	1.01 397	1.25 404	1.08 404	0.75 378	1.18 432	1.03 433	0.20 291	0.12 147	0.16 113	0.13 106	0.22 319	0.22 320

CrosDoStereo	0.51 296	0.19 76	0.46 167	0.39 124	0.24 140	0.39 162	1.14 489	0.69 161	0.87 295	0.94 366	1.36 428	0.62 218	0.75 378	0.68 253	0.46 264	0.15 119	0.12 147	0.17 152	0.18 271	0.14 86	0.16 175

DeepStereo_LL	0.51 296	0.19 76	0.46 167	0.39 124	0.24 140	0.39 162	1.14 489	0.69 161	0.87 295	0.94 366	1.36 428	0.62 218	0.75 378	0.68 253	0.46 264	0.15 119	0.12 147	0.17 152	0.18 271	0.14 86	0.16 175

THIR-Stereo	0.51 296	0.19 76	0.47 178	0.39 124	0.23 99	0.74 353	0.64 429	0.68 151	0.88 306	1.03 405	1.40 434	0.71 265	0.75 378	0.64 214	0.43 247	0.16 162	0.11 81	0.17 152	0.18 271	0.15 128	0.17 218

DGSMNet	0.80 418	0.58 459	1.42 472	0.61 451	0.65 479	0.94 405	0.75 454	1.35 444	1.16 426	0.88 332	1.26 408	1.00 377	0.75 378	1.07 415	0.89 399	0.36 451	0.31 454	0.41 464	0.40 466	0.60 485	0.59 488

UNet	0.55 332	0.27 299	0.72 358	0.45 299	0.41 410	0.97 410	0.40 291	1.01 313	0.80 247	0.87 322	0.90 268	1.03 385	0.75 378	0.76 304	0.67 355	0.19 270	0.15 274	0.20 267	0.17 240	0.21 294	0.18 242

GANet-RSSM	0.49 270	0.22 167	0.42 121	0.39 124	0.26 206	0.58 273	0.41 311	1.12 357	0.82 269	0.73 233	1.02 325	0.88 342	0.75 378	0.67 244	0.48 279	0.22 327	0.16 300	0.18 197	0.19 299	0.18 230	0.18 242

HSM	0.53 317	0.25 249	0.46 167	0.40 161	0.25 169	0.74 353	0.44 335	1.29 428	0.78 232	0.82 283	0.92 282	1.21 426	0.75 378	0.90 365	0.48 279	0.18 233	0.14 251	0.17 152	0.14 136	0.17 201	0.18 242

MDST_ROB	0.97 448	0.29 329	1.02 435	0.64 461	0.43 422	2.64 503	0.82 464	1.68 491	1.18 433	2.89 510	1.82 471	0.97 368	0.75 378	1.83 488	0.89 399	0.26 380	0.22 391	0.32 433	0.28 425	0.26 373	0.26 367

DCVSM-stereo	0.51 296	0.28 315	0.56 278	0.39 124	0.29 287	0.55 252	0.28 100	0.78 230	0.78 232	1.11 437	0.77 192	1.04 390	0.76 387	0.65 222	0.52 300	0.20 291	0.20 374	0.24 358	0.21 341	0.25 363	0.31 406

SQANet	0.87 435	0.76 474	0.76 372	1.16 499	0.99 497	1.10 437	0.51 382	1.12 357	0.85 282	0.93 359	1.05 341	1.03 385	0.76 387	1.07 415	0.70 363	0.79 495	0.25 417	1.04 501	0.36 456	1.56 503	0.70 490

Anonymous_2	0.84 427	0.45 422	0.66 326	0.41 188	0.45 433	0.82 382	0.53 392	0.81 242	0.81 256	0.73 233	0.61 141	0.91 356	0.76 387	0.77 311	0.61 341	0.51 481	0.55 498	0.54 485	4.92 536	0.54 477	0.42 452

PA-Net	0.70 397	0.46 427	0.96 425	0.51 385	0.53 459	0.94 405	0.73 450	1.14 366	1.15 424	0.83 290	0.90 268	0.88 342	0.76 387	1.19 433	0.96 419	0.25 375	0.41 484	0.29 416	0.44 477	0.27 382	0.39 439
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	0.65 386	0.33 364	0.43 140	0.44 285	0.30 311	1.01 422	0.54 399	1.13 364	1.09 410	1.11 437	1.21 398	1.10 410	0.76 387	0.99 400	0.71 366	0.32 427	0.33 466	0.33 438	0.30 432	0.30 400	0.28 387
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AACVNet	0.52 310	0.25 249	0.56 278	0.48 352	0.29 287	0.55 252	0.38 259	0.96 298	0.59 149	0.83 290	1.03 335	1.03 385	0.77 392	0.91 368	0.58 333	0.22 327	0.18 347	0.24 358	0.18 271	0.24 352	0.22 320

G2L-Stereo_aug	0.54 322	0.20 107	0.57 287	0.36 64	0.23 99	0.70 335	0.39 277	0.87 259	1.11 412	1.02 401	1.06 347	1.05 394	0.78 393	0.88 354	0.67 355	0.16 162	0.12 147	0.13 26	0.11 51	0.14 86	0.16 175

CC-Net-ROB	0.84 427	1.01 494	0.93 418	0.60 446	0.45 433	1.25 457	0.71 440	1.20 391	1.05 388	0.84 296	1.24 403	0.90 350	0.78 393	1.14 425	0.70 363	0.48 477	0.34 469	1.71 508	0.38 461	0.78 490	0.40 444

IER	0.48 257	0.25 249	0.60 303	0.38 100	0.28 264	0.67 329	0.38 259	0.82 248	0.68 181	0.88 332	0.95 291	0.74 289	0.79 395	0.62 196	0.46 264	0.17 200	0.14 251	0.17 152	0.17 240	0.17 201	0.16 175

DRaft	0.49 270	0.18 52	0.50 211	0.38 100	0.25 169	0.57 267	0.39 277	0.67 145	0.86 288	1.02 401	1.75 468	0.50 153	0.79 395	0.65 222	0.42 245	0.14 54	0.11 81	0.16 113	0.16 188	0.14 86	0.17 218

iResNetv2_ROB	0.55 332	0.29 329	0.86 405	0.39 124	0.25 169	0.67 329	0.37 242	1.21 394	1.02 378	1.02 401	1.10 360	0.89 347	0.79 395	0.74 287	0.43 247	0.19 270	0.13 214	0.15 89	0.11 51	0.19 265	0.16 175

NaN_ROB	0.73 401	0.46 427	0.89 414	0.52 402	0.34 372	0.98 415	1.11 486	1.28 424	1.20 437	1.27 459	0.96 295	1.08 404	0.79 395	1.34 456	0.78 378	0.24 363	0.30 446	0.23 344	0.24 390	0.23 339	0.26 367

MMNet	0.57 347	0.26 283	0.67 331	0.45 299	0.35 378	1.04 428	0.39 277	0.93 285	0.98 364	0.96 383	0.97 303	0.86 332	0.80 399	0.83 337	0.80 386	0.16 162	0.15 274	0.19 230	0.19 299	0.20 282	0.17 218

PDISCO_ROB	0.96 446	0.51 436	1.13 444	1.03 496	1.00 498	1.81 490	0.77 456	1.72 493	1.60 482	1.09 430	1.19 396	1.34 445	0.80 399	1.62 475	1.01 428	0.58 489	0.22 391	0.45 469	0.40 466	0.50 469	0.41 449

LALA_ROB	0.76 413	0.46 427	0.86 405	0.55 429	0.41 410	1.00 418	0.93 476	1.25 412	1.13 418	1.23 453	1.15 381	1.55 470	0.80 399	1.11 422	0.96 419	0.33 434	0.23 400	0.35 441	0.30 432	0.35 427	0.32 410

SACVNet	0.61 374	0.36 382	0.67 331	0.57 436	0.37 388	0.65 313	0.47 353	1.16 371	0.80 247	1.04 410	1.06 347	1.02 383	0.81 402	0.99 400	0.57 326	0.28 401	0.21 382	0.25 371	0.24 390	0.30 400	0.39 439

GASNet	0.70 397	0.77 475	1.16 447	0.71 478	0.49 449	0.62 291	0.48 360	1.12 357	1.05 388	0.98 389	0.84 235	0.94 363	0.82 403	1.41 461	0.85 394	0.33 434	0.22 391	0.29 416	0.28 425	0.44 456	0.26 367

RTSC	0.93 440	0.54 447	1.59 481	0.56 432	0.40 405	1.17 453	0.55 402	1.44 463	1.82 492	1.53 472	1.26 408	1.15 422	0.82 403	1.70 481	2.44 496	0.26 380	0.20 374	0.23 344	0.24 390	0.31 404	0.32 410

iinet-f	0.69 396	0.29 329	2.34 501	0.41 188	0.31 323	1.16 449	0.58 415	0.87 259	0.85 282	0.86 318	1.17 391	1.04 390	0.83 405	0.76 304	1.26 457	0.21 307	0.18 347	0.17 152	0.16 188	0.21 294	0.21 301

Wz-Net-MNSev	0.81 420	0.42 416	1.64 487	0.51 385	0.41 410	1.46 469	0.95 477	1.24 406	1.26 447	1.31 461	1.25 404	1.17 423	0.83 405	1.21 437	1.06 441	0.22 327	0.19 365	0.24 358	0.23 376	0.29 392	0.26 367

SuperB	1.00 453	0.41 411	4.03 513	0.45 299	0.32 348	0.99 417	0.49 373	1.09 346	2.09 498	1.10 434	1.10 360	0.74 289	0.83 405	1.13 423	1.75 479	0.20 291	0.15 274	0.17 152	0.15 160	2.50 521	0.27 377

fast-acv-ft	0.66 387	0.32 356	0.80 380	0.46 324	0.34 372	1.26 458	0.50 379	0.91 274	1.00 371	1.05 415	1.36 428	1.28 431	0.84 408	0.81 330	0.90 405	0.22 327	0.24 409	0.23 344	0.23 376	0.21 294	0.22 320

DDUNet	1.10 460	2.58 528	0.83 391	1.21 501	1.27 506	1.02 424	0.69 437	1.17 379	0.95 347	0.98 389	1.26 408	1.28 431	0.84 408	0.97 393	0.79 385	0.85 498	0.40 482	2.00 513	0.60 497	1.34 502	0.94 498

APVNet	0.73 401	0.39 397	1.01 432	0.58 442	0.45 433	1.16 449	0.68 434	1.47 467	0.87 295	0.84 296	1.15 381	1.04 390	0.84 408	1.14 425	1.18 452	0.27 390	0.28 439	0.32 433	0.31 441	0.29 392	0.32 410

CBMV_ROB	0.62 380	0.39 397	0.41 109	0.41 188	0.28 264	0.86 393	0.28 100	1.06 334	1.02 378	0.95 371	1.33 423	0.81 322	0.84 408	0.94 377	0.56 320	0.37 455	0.37 474	0.43 466	0.40 466	0.33 415	0.32 410

CBFPSM	0.61 374	0.25 249	1.41 471	0.39 124	0.27 241	1.10 437	0.67 431	0.83 250	0.84 276	0.82 283	0.81 225	1.33 442	0.85 412	0.72 283	0.86 395	0.16 162	0.15 274	0.15 89	0.17 240	0.17 201	0.23 344

DAS	0.54 322	0.26 283	0.66 326	0.49 362	0.31 323	0.61 287	0.43 327	0.89 268	1.01 373	0.95 371	1.16 386	0.71 265	0.85 412	0.89 357	0.47 275	0.18 233	0.14 251	0.18 197	0.15 160	0.22 319	0.19 253

SepStereo	0.54 322	0.26 283	0.66 326	0.49 362	0.31 323	0.61 287	0.43 327	0.89 268	1.01 373	0.95 371	1.16 386	0.71 265	0.85 412	0.97 393	0.47 275	0.18 233	0.14 251	0.18 197	0.15 160	0.22 319	0.19 253

DeepPrunerF	0.93 440	0.55 453	3.88 510	0.70 476	0.81 488	0.72 345	0.74 452	1.28 424	1.97 495	0.95 371	1.02 325	0.87 338	0.85 412	1.16 429	1.07 444	0.35 448	0.29 441	0.43 466	0.40 466	0.31 404	0.33 419

GwcNet	0.73 401	0.39 397	1.37 467	0.53 411	0.43 422	1.10 437	0.52 388	1.27 419	1.19 434	1.05 415	1.41 436	1.06 399	0.86 416	0.98 395	1.01 428	0.26 380	0.24 409	0.24 358	0.23 376	0.23 339	0.28 387

ETE_ROB	0.73 401	0.52 438	0.93 418	0.57 436	0.37 388	0.80 373	0.86 471	1.19 385	0.95 347	1.20 446	1.22 400	1.39 455	0.86 416	1.07 415	0.88 397	0.27 390	0.21 382	0.31 427	0.27 419	0.34 422	0.35 424

CBMV	0.68 391	0.37 384	0.50 211	0.43 260	0.26 206	1.00 418	0.71 440	1.17 379	1.16 426	1.24 455	1.29 417	1.06 399	0.86 416	0.98 395	0.75 374	0.29 411	0.30 446	0.34 440	0.30 432	0.26 373	0.27 377
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CRFU-Net	0.59 363	0.29 329	0.62 310	0.47 344	0.31 323	1.20 455	0.51 382	1.19 385	0.59 149	1.05 415	1.00 319	1.06 399	0.87 419	0.83 337	0.77 377	0.22 327	0.19 365	0.18 197	0.16 188	0.19 265	0.20 284

PSM-AAD	0.48 257	0.21 137	0.39 89	0.44 285	0.23 99	0.56 258	0.47 353	0.67 145	0.73 211	1.08 426	1.12 367	0.58 195	0.87 419	0.63 207	0.33 148	0.15 119	0.11 81	0.25 371	0.26 413	0.18 230	0.42 452

DISCO	0.72 400	0.27 299	0.72 358	0.45 299	0.31 323	1.12 443	0.53 392	1.32 438	1.25 443	0.84 296	1.07 352	1.52 468	0.87 419	1.82 487	1.08 446	0.20 291	0.15 274	0.18 197	0.16 188	0.24 352	0.24 355

XPNet_ROB	0.73 401	0.38 392	0.80 380	0.53 411	0.40 405	0.80 373	0.83 466	1.21 394	0.96 354	1.37 464	1.17 391	1.37 449	0.87 419	1.14 425	0.99 426	0.33 434	0.25 417	0.27 397	0.24 390	0.31 404	0.29 393

xyz-stereo	4.31 522	0.17 33	61.72 551	0.35 40	0.16 2	13.86 536	0.38 259	0.61 103	0.69 188	1.05 415	3.09 504	0.77 306	0.88 423	1.24 438	0.46 264	0.13 27	0.10 22	0.16 113	0.12 74	0.13 45	0.11 14

DANet	0.74 406	0.47 433	0.98 430	0.60 446	0.41 410	0.92 402	0.41 311	1.02 316	0.87 295	1.22 451	1.22 400	1.33 442	0.88 423	1.26 442	1.37 463	0.27 390	0.24 409	0.31 427	0.25 403	0.37 437	0.36 430
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.74 406	0.45 422	0.77 375	0.65 463	0.45 433	0.97 410	1.16 491	1.16 371	1.02 378	1.00 395	0.98 307	1.48 462	0.88 423	0.99 400	0.89 399	0.31 422	0.27 432	0.39 457	0.39 463	0.33 415	0.34 421

UGAM-zero	0.48 257	0.21 137	0.66 326	0.38 100	0.23 99	0.36 137	0.22 38	1.30 430	0.43 96	0.67 196	0.61 141	1.74 477	0.89 426	0.79 322	0.27 70	0.15 119	0.12 147	0.15 89	0.12 74	0.13 45	0.14 105

GANetREF_RVC	0.82 421	0.77 475	0.95 424	0.68 470	0.43 422	1.15 447	1.06 484	1.19 385	1.20 437	1.03 405	1.02 325	1.10 410	0.89 426	1.20 436	0.78 378	0.49 478	0.39 479	0.58 488	0.39 463	0.69 486	0.49 473
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
pmcnn	1.27 476	0.31 353	1.14 446	0.41 188	0.23 99	0.97 410	0.71 440	1.23 405	1.32 457	1.83 487	2.34 486	11.25 533	0.89 426	1.04 413	0.96 419	0.15 119	0.12 147	0.12 3	0.10 32	0.15 128	0.16 175

Wz-Net-SNSev	0.99 452	0.80 478	3.00 504	0.57 436	0.46 442	0.94 405	1.22 496	1.40 454	1.28 449	1.04 410	1.33 423	1.46 458	0.90 429	2.06 495	1.65 477	0.26 380	0.24 409	0.25 371	0.26 413	0.33 415	0.30 398

HGLStereo	0.58 359	0.30 344	0.65 324	0.51 385	0.38 394	0.78 361	0.45 342	1.07 338	0.82 269	0.89 339	1.16 386	0.88 342	0.91 430	0.80 325	0.74 372	0.21 307	0.21 382	0.20 267	0.18 271	0.19 265	0.22 320

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 456	0.61 462	1.82 492	0.69 473	0.51 455	2.62 502	1.69 515	1.28 424	1.44 469	1.39 467	1.56 456	1.34 445	0.91 430	1.68 480	0.95 417	0.38 460	0.39 479	0.46 472	0.61 498	0.41 447	0.43 457

ACVNet-4b	1.43 487	1.34 504	1.28 458	1.95 514	1.60 509	1.93 493	0.77 456	1.59 483	1.64 486	1.05 415	1.60 460	2.10 490	0.92 432	1.79 486	0.84 392	1.76 517	0.35 471	2.03 516	0.67 499	2.16 513	1.18 509

GANet	0.74 406	0.38 392	0.63 314	0.54 423	0.35 378	1.01 422	0.95 477	1.15 369	0.95 347	1.09 430	2.00 479	1.14 421	0.92 432	1.29 446	0.75 374	0.25 375	0.27 432	0.27 397	0.23 376	0.32 410	0.24 355

Consistency-Raft	1.01 454	0.82 479	1.27 457	0.85 487	0.97 495	0.81 379	0.83 466	1.35 444	1.61 483	1.06 424	1.66 462	1.11 412	0.93 434	0.93 374	1.11 447	0.65 491	0.75 509	0.79 495	0.91 509	1.09 500	0.79 495

S-Stereo	0.76 413	0.36 382	1.10 441	0.57 436	0.46 442	0.83 385	0.59 418	1.31 432	1.62 484	0.98 389	1.41 436	1.11 412	0.93 434	0.85 344	1.07 444	0.27 390	0.31 454	0.28 408	0.25 403	0.33 415	0.50 476

ADCRef	0.84 427	0.46 427	1.60 484	0.52 402	0.45 433	1.08 435	0.52 388	1.13 364	1.03 382	1.22 451	1.43 442	0.87 338	0.93 434	0.91 368	3.35 507	0.19 270	0.16 300	0.23 344	0.23 376	0.23 339	0.22 320

Wz-Net-LNSev	0.75 410	0.54 447	1.59 481	0.51 385	0.41 410	1.16 449	0.79 460	1.27 419	1.13 418	1.04 410	1.14 378	1.11 412	0.94 437	0.93 374	1.00 427	0.24 363	0.22 391	0.21 310	0.19 299	0.26 373	0.27 377

RYNet	0.76 413	0.37 384	0.74 367	0.54 423	0.67 482	1.35 463	0.68 434	1.28 424	1.21 440	1.10 434	0.90 268	1.31 435	0.94 437	1.01 406	1.30 459	0.22 327	0.16 300	0.27 397	0.23 376	0.43 453	0.45 463

otaku	1.10 460	0.96 489	0.96 425	1.37 505	1.06 503	1.65 482	0.72 445	1.46 466	1.19 434	1.10 434	1.32 422	1.32 437	0.95 439	1.29 446	0.81 389	0.89 500	0.46 493	1.24 504	0.50 490	1.86 506	0.89 497

anonymity	0.98 450	0.89 486	1.06 439	0.93 490	1.04 502	0.97 410	0.82 464	1.33 441	0.93 334	1.08 426	0.98 307	1.02 383	0.95 439	1.02 409	0.93 412	0.96 501	0.96 523	0.90 498	0.91 509	0.92 494	0.95 500

ccnet	0.84 427	0.59 461	0.86 405	0.56 432	0.60 474	1.11 441	0.72 445	1.44 463	0.97 359	1.15 442	1.44 443	1.28 431	0.95 439	1.01 406	1.33 462	0.49 478	0.43 489	0.50 482	0.47 481	0.52 475	0.48 472

RASNet	0.57 347	0.24 218	0.61 304	0.39 124	0.23 99	0.71 341	0.40 291	1.02 316	0.93 334	0.77 258	1.05 341	1.05 394	0.98 442	0.99 400	1.03 433	0.16 162	0.14 251	0.14 49	0.17 240	0.15 128	0.14 105

ACV-stereo	0.63 383	0.37 384	1.03 436	0.44 285	0.31 323	1.27 459	0.41 311	0.78 230	0.84 276	0.65 181	0.76 189	2.07 489	1.00 443	0.84 341	0.68 360	0.22 327	0.17 332	0.19 230	0.18 271	0.22 319	0.23 344

Ntro	1.15 465	1.00 493	1.00 431	1.49 506	1.20 505	1.69 486	0.81 462	1.39 450	1.25 443	1.01 397	1.28 413	1.31 435	1.00 443	1.31 453	0.89 399	1.10 508	0.43 489	1.36 505	0.51 491	1.95 508	0.99 504

DEmStereo	0.49 270	0.18 52	0.53 249	0.39 124	0.26 206	0.57 267	0.33 182	0.65 128	0.75 220	0.90 346	1.65 461	0.57 180	1.02 445	0.63 207	0.44 254	0.14 54	0.12 147	0.16 113	0.16 188	0.14 86	0.17 218

UDG	0.93 440	1.03 495	0.75 370	1.00 492	0.97 495	1.02 424	0.57 408	1.18 381	1.01 373	0.93 359	1.02 325	1.32 437	1.03 446	0.88 354	0.92 410	0.55 487	0.33 466	1.82 510	0.41 471	1.20 501	0.74 492

Syn2CoEx	0.74 406	0.55 453	1.17 448	0.66 465	0.45 433	0.89 399	0.56 406	1.54 474	1.15 424	0.95 371	1.35 427	1.03 385	1.03 446	0.96 386	0.89 399	0.31 422	0.27 432	0.29 416	0.24 390	0.23 339	0.27 377

stereogan	0.83 426	0.33 364	0.89 414	0.61 451	0.51 455	1.80 489	0.50 379	1.41 456	1.39 464	1.05 415	1.47 449	1.56 472	1.04 448	1.32 455	0.87 396	0.29 411	0.29 441	0.29 416	0.25 403	0.39 443	0.40 444

XQC	0.97 448	0.70 469	1.54 479	0.70 476	0.55 463	1.48 471	0.81 462	1.41 456	1.57 479	1.21 447	1.12 367	1.33 442	1.04 448	1.55 472	2.00 487	0.39 461	0.25 417	0.37 451	0.32 444	0.55 479	0.49 473

psm_up	0.57 347	0.27 299	0.52 241	0.50 373	0.33 360	0.65 313	0.60 420	1.07 338	0.84 276	0.87 322	0.91 276	1.00 377	1.06 450	0.80 325	0.66 352	0.22 327	0.25 417	0.26 389	0.23 376	0.22 319	0.21 301

PASM	0.96 446	0.71 472	2.05 497	0.72 479	0.72 487	0.84 390	0.92 474	1.14 366	1.34 460	1.25 456	1.22 400	1.34 445	1.07 451	1.31 453	1.11 447	0.53 483	0.57 500	0.59 489	0.67 499	0.56 484	0.57 487

FBW_ROB	0.94 444	0.54 447	1.03 436	0.56 432	0.42 419	1.16 449	0.76 455	1.56 479	1.41 465	1.38 466	1.33 423	1.47 460	1.07 451	2.94 513	1.14 450	0.26 380	0.32 461	0.45 469	0.30 432	0.34 422	0.30 398

psmorigin	0.84 427	0.53 440	2.21 499	0.50 373	0.41 410	0.86 393	0.57 408	1.08 343	0.90 316	1.50 469	1.42 440	1.50 464	1.09 453	1.29 446	1.03 433	0.32 427	0.33 466	0.27 397	0.27 419	0.34 422	0.45 463

RGC	0.82 421	0.62 463	0.80 380	0.67 467	0.66 481	0.91 401	0.59 418	1.35 444	1.09 410	1.12 439	1.46 447	1.50 464	1.09 453	1.28 445	0.97 424	0.34 442	0.30 446	0.48 477	0.40 466	0.38 439	0.38 438

ADCP+	1.18 470	0.37 384	3.09 505	0.50 373	0.52 457	1.48 471	0.61 422	1.32 438	1.07 400	1.21 447	1.16 386	1.08 404	1.11 455	1.63 476	7.17 524	0.20 291	0.16 300	0.24 358	0.22 363	0.29 392	0.22 320

PWC_ROB	0.92 439	0.57 456	1.64 487	0.53 411	0.33 360	0.93 403	0.39 277	1.42 461	1.51 476	1.66 479	2.57 493	1.18 424	1.11 455	1.50 470	1.54 474	0.26 380	0.18 347	0.28 408	0.20 322	0.30 400	0.32 410

ADCPNet	1.11 463	0.53 440	3.26 508	0.55 429	0.44 427	1.47 470	0.83 466	1.21 394	1.17 429	1.26 458	1.42 440	1.67 476	1.12 457	1.48 469	3.86 513	0.30 418	0.29 441	0.30 426	0.32 444	0.37 437	0.37 436

PWCDC_ROB	0.93 440	0.54 447	0.97 429	0.78 485	0.41 410	1.03 426	0.42 320	1.39 450	2.34 504	1.04 410	3.73 513	0.80 320	1.12 457	1.29 446	1.04 438	0.37 455	0.22 391	0.24 358	0.20 322	0.36 431	0.31 406

edge stereo	0.79 417	0.40 405	0.82 387	0.52 402	0.44 427	0.83 385	0.58 415	1.34 443	1.08 404	1.30 460	1.38 432	1.79 479	1.13 459	1.15 428	0.92 410	0.34 442	0.32 461	0.42 465	0.28 425	0.33 415	0.39 439

FAT-Stereo	0.75 410	0.34 369	0.81 386	0.51 385	0.38 394	0.78 361	0.63 427	1.39 450	1.32 457	1.05 415	1.40 434	1.58 473	1.14 460	0.92 370	0.91 408	0.29 411	0.28 439	0.28 408	0.23 376	0.28 390	0.41 449

SAMSARA	1.15 465	0.69 468	1.44 474	1.09 498	0.93 491	2.10 496	1.87 522	1.64 488	1.47 473	1.64 477	1.21 398	2.06 488	1.14 460	1.61 474	1.50 472	0.39 461	0.45 491	0.36 446	0.38 461	0.50 469	0.51 480

LL-Strereo	0.58 359	0.29 329	0.83 391	0.48 352	0.35 378	0.39 162	0.48 360	1.04 322	0.99 367	0.87 322	0.79 206	1.08 404	1.15 462	1.35 457	0.51 295	0.18 233	0.15 274	0.22 324	0.19 299	0.17 201	0.21 301

LSM	4.83 526	0.83 482	11.23 527	0.76 484	56.73 548	1.10 437	1.18 492	1.35 444	1.70 489	2.13 495	2.34 486	1.34 445	1.19 463	1.52 471	1.23 456	0.34 442	0.50 496	0.39 457	0.47 481	0.51 472	9.82 537

RainbowNet	1.42 486	1.53 510	1.31 462	1.93 513	1.46 507	1.52 476	1.03 482	1.67 490	1.55 477	1.23 453	1.59 459	1.54 469	1.21 464	1.40 458	1.03 433	1.70 515	0.70 504	1.82 510	0.80 505	2.11 512	1.22 510

SHD	0.98 450	0.54 447	1.30 461	0.63 458	0.50 453	1.14 445	0.50 379	1.80 497	2.20 499	1.66 479	1.39 433	1.47 460	1.21 464	1.40 458	1.80 480	0.32 427	0.27 432	0.32 433	0.34 452	0.41 447	0.44 461

AnyNet_C32	1.27 476	0.72 473	3.33 509	0.59 444	0.56 464	1.51 475	1.53 508	1.27 419	1.28 449	1.52 471	1.48 450	1.38 453	1.23 466	1.64 477	5.26 518	0.30 418	0.29 441	0.29 416	0.34 452	0.38 439	0.44 461

Nwc_Net	0.82 421	0.40 405	0.86 405	0.62 455	0.56 464	1.04 428	0.57 408	1.72 493	1.08 404	0.93 359	1.88 474	1.44 456	1.24 467	1.19 433	0.94 414	0.31 422	0.25 417	0.36 446	0.39 463	0.31 404	0.31 406

aanetorigin	0.85 432	0.58 459	1.98 495	0.50 373	0.40 405	0.66 320	0.70 438	0.72 190	1.01 373	2.44 505	2.00 479	1.32 437	1.25 468	0.96 386	1.16 451	0.20 291	0.19 365	0.20 267	0.20 322	0.27 382	0.33 419

ADCL	1.10 460	0.42 416	1.57 480	0.51 385	0.41 410	1.71 487	0.92 474	1.36 448	1.45 470	1.33 462	1.56 456	1.22 429	1.26 469	1.45 466	5.27 519	0.22 327	0.19 365	0.25 371	0.25 403	0.29 392	0.29 393

CSAN	0.88 436	0.52 438	0.93 418	0.61 451	0.42 419	1.19 454	1.11 486	1.27 419	1.48 474	1.37 464	1.44 443	1.37 449	1.30 470	1.46 468	1.01 428	0.39 461	0.31 454	0.36 446	0.37 458	0.35 427	0.36 430

RTS	2.03 503	1.03 495	11.50 528	0.68 470	0.63 477	2.71 504	1.56 510	1.55 475	2.32 502	1.93 490	2.57 493	1.32 437	1.32 471	5.20 525	4.30 514	0.31 422	0.23 400	0.29 416	0.30 432	0.41 447	0.40 444

RTSA	2.03 503	1.03 495	11.50 528	0.68 470	0.63 477	2.71 504	1.56 510	1.55 475	2.32 502	1.93 490	2.57 493	1.32 437	1.32 471	5.20 525	4.30 514	0.31 422	0.23 400	0.29 416	0.30 432	0.41 447	0.40 444

MFN_U_SF_RVC	1.14 464	0.63 464	2.33 500	0.69 473	0.46 442	2.04 494	0.70 438	1.90 499	1.37 461	1.62 475	1.56 456	1.94 485	1.36 473	1.73 483	1.90 482	0.41 466	0.38 475	0.45 469	0.48 485	0.45 457	0.47 469

AF-Net	0.85 432	0.41 411	0.87 410	0.66 465	0.54 462	0.96 409	0.52 388	1.66 489	1.37 461	1.03 405	2.04 481	1.46 458	1.36 473	1.19 433	1.05 440	0.34 442	0.24 409	0.39 457	0.28 425	0.31 404	0.26 367

NCC-stereo	0.82 421	0.43 419	0.87 410	0.63 458	0.68 483	0.88 396	0.72 445	1.60 485	1.12 413	0.95 371	1.41 436	1.37 449	1.37 475	1.26 442	0.94 414	0.32 427	0.30 446	0.37 451	0.49 488	0.34 422	0.35 424

Abc-Net	0.82 421	0.43 419	0.87 410	0.63 458	0.68 483	0.88 396	0.72 445	1.60 485	1.12 413	0.95 371	1.41 436	1.37 449	1.37 475	1.26 442	0.94 414	0.32 427	0.30 446	0.37 451	0.49 488	0.34 422	0.35 424
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WZ-Net	1.29 478	0.64 465	5.42 519	0.64 461	0.52 457	1.37 464	1.29 499	1.41 456	1.77 491	1.56 473	1.69 465	1.74 477	1.41 477	2.50 508	2.16 493	0.28 401	0.21 382	0.23 344	0.25 403	0.39 443	0.41 449

AnyNet_C01	1.63 493	1.16 498	7.38 522	0.65 463	0.56 464	2.25 498	1.53 508	1.53 473	1.46 472	1.71 483	1.95 476	1.83 480	1.41 477	2.48 506	4.42 516	0.33 434	0.32 461	0.32 433	0.34 452	0.45 457	0.50 476

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 483	0.91 487	2.11 498	0.89 488	0.57 469	4.27 522	1.79 519	1.55 475	2.00 497	1.64 477	1.85 473	1.83 480	1.44 479	1.89 491	1.49 471	0.49 478	0.40 482	0.56 486	0.58 495	0.75 489	0.52 482

ADCS	1.60 492	0.70 469	4.02 512	0.61 451	0.53 459	1.31 460	1.11 486	1.71 492	1.86 494	1.97 493	1.68 463	1.51 466	1.46 480	2.07 496	9.20 527	0.34 442	0.32 461	0.33 438	0.36 456	0.45 457	0.46 467

SPS-STEREO	1.29 478	0.94 488	1.10 441	1.05 497	1.03 500	1.48 471	0.91 472	1.57 481	1.24 441	2.13 495	1.90 475	1.94 485	1.46 480	1.77 484	1.64 476	0.97 502	0.94 522	0.90 498	0.89 508	0.96 497	0.97 502
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCMid	1.22 471	0.57 456	3.17 507	0.54 423	0.44 427	1.07 434	0.77 456	1.31 432	1.13 418	2.14 498	1.48 450	1.49 463	1.47 482	1.65 478	5.30 520	0.26 380	0.24 409	0.29 416	0.32 444	0.38 439	0.36 430

RP	0.80 418	0.38 392	0.73 363	0.67 467	0.59 471	0.82 382	0.57 408	1.21 394	1.28 449	1.03 405	1.68 463	1.45 457	1.49 483	1.08 418	0.90 405	0.36 451	0.31 454	0.37 451	0.30 432	0.36 431	0.36 430

Wz-Net-TNSev	1.23 473	1.24 500	5.25 518	0.51 385	0.43 422	1.49 474	1.09 485	1.58 482	1.42 467	1.25 456	1.26 408	1.58 473	1.52 484	1.97 492	1.95 483	0.33 434	0.32 461	0.26 389	0.30 432	0.41 447	0.43 457

MFMNet_re	1.17 468	0.99 491	1.31 462	1.02 495	0.95 493	1.32 461	1.32 500	1.44 463	1.58 481	1.72 484	1.70 466	1.21 426	1.57 485	1.16 429	1.04 438	0.88 499	0.76 511	0.79 495	0.75 503	0.90 493	0.94 498

G-Net	0.95 445	0.48 435	1.13 444	0.67 467	0.49 449	2.07 495	0.63 427	1.02 316	0.90 316	1.77 485	2.62 496	1.28 431	1.60 486	1.09 419	1.06 441	0.37 455	0.30 446	0.35 441	0.25 403	0.46 460	0.45 463

NVStereoNet_ROB	1.31 480	0.96 489	1.33 464	0.90 489	0.92 490	1.15 447	1.05 483	1.49 468	1.62 484	1.63 476	2.51 491	2.31 493	1.62 487	2.16 500	1.42 465	0.81 497	0.73 505	0.79 495	1.02 513	0.73 488	0.97 502
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.36 482	0.37 384	0.83 391	0.39 124	0.31 323	0.72 345	0.49 373	1.19 385	0.79 239	1.51 470	0.96 295	3.29 508	1.64 488	1.29 446	2.03 488	0.42 468	9.50 541	0.40 460	0.41 471	0.36 431	0.35 424

IMH-64-1	1.96 500	1.64 515	1.26 454	2.26 519	1.91 518	2.30 500	1.35 503	2.99 512	2.29 500	1.70 481	2.79 500	2.47 496	1.66 489	2.33 503	1.95 483	2.07 520	0.74 507	2.44 522	1.04 515	2.40 518	1.59 520

IMH-64	1.96 500	1.64 515	1.26 454	2.26 519	1.91 518	2.30 500	1.35 503	2.99 512	2.29 500	1.70 481	2.79 500	2.47 496	1.66 489	2.33 503	1.95 483	2.07 520	0.74 507	2.44 522	1.04 515	2.40 518	1.59 520

ACVNet_1	1.55 491	1.36 505	1.35 466	1.96 515	1.63 510	1.83 491	0.96 479	2.09 502	1.85 493	1.43 468	1.54 454	2.31 493	1.68 491	1.42 462	1.18 452	1.76 517	0.51 497	2.05 518	0.59 496	2.24 516	1.30 514

ACVNet_2	1.74 496	1.30 503	1.62 486	1.81 510	1.63 510	2.28 499	1.34 502	2.35 507	2.64 508	1.82 486	2.55 492	2.99 502	1.71 492	1.67 479	1.20 455	1.48 512	0.59 501	1.81 509	0.71 501	2.09 511	1.29 513

MADNet+	2.28 510	2.56 526	10.82 526	1.25 502	0.96 494	2.77 508	1.44 507	2.34 506	1.76 490	1.36 463	1.78 470	1.84 482	1.74 493	6.33 528	4.57 517	0.67 492	0.66 503	0.59 489	0.54 494	0.84 491	0.81 496

SGM_RVC	1.04 455	0.30 344	0.47 178	0.41 188	0.23 99	1.73 488	0.77 456	1.63 487	1.30 455	2.39 503	1.99 478	2.64 498	1.78 494	2.22 501	1.40 464	0.28 401	0.27 432	0.27 397	0.25 403	0.25 363	0.25 363
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SANet	1.15 465	0.45 422	1.40 470	0.50 373	0.32 348	1.54 477	1.21 494	1.49 468	3.35 516	1.61 474	2.41 489	2.32 495	1.80 495	1.57 473	1.27 458	0.28 401	0.25 417	0.26 389	0.24 390	0.36 431	0.32 410

PWCK	2.06 505	1.75 518	4.11 514	1.69 508	0.93 491	3.13 515	2.86 529	2.18 505	2.41 505	2.38 502	2.33 485	2.22 491	1.85 496	3.52 517	2.20 494	1.65 514	0.73 505	1.52 507	0.83 507	1.81 504	1.02 507

SGM+DAISY	1.52 490	0.99 491	1.61 485	1.01 493	1.02 499	1.86 492	1.19 493	1.49 468	1.38 463	2.96 514	3.00 503	2.79 500	1.94 497	1.88 489	1.62 475	0.98 504	0.97 524	0.91 500	0.91 509	0.94 496	0.99 504

KSHMR	2.64 511	1.96 521	1.86 494	2.69 527	2.44 525	2.88 511	2.04 523	3.46 519	6.31 526	2.51 506	3.27 506	3.39 511	1.97 498	2.59 509	2.08 490	2.48 527	1.41 528	2.80 531	1.51 527	2.98 526	2.09 525

LVE	2.20 509	1.47 508	1.44 474	2.06 516	1.80 516	2.79 509	1.77 518	2.96 511	3.94 522	1.95 492	4.29 522	3.47 512	1.97 498	2.48 506	1.85 481	2.06 519	0.88 516	2.06 519	1.13 520	2.17 514	1.53 519

Dean	2.07 506	1.39 506	1.69 491	2.17 517	1.83 517	2.75 507	1.28 498	3.49 520	3.80 520	2.13 495	3.30 508	3.18 506	1.98 500	1.78 485	1.72 478	1.73 516	0.79 515	1.99 512	0.91 509	2.17 514	1.34 517

PVD	1.34 481	0.70 469	1.42 472	0.78 485	0.65 479	1.68 485	0.91 472	2.12 504	3.01 512	2.25 500	2.35 488	1.90 483	1.99 501	1.98 493	2.14 491	0.40 465	0.38 475	0.49 480	0.37 458	0.51 472	0.67 489

IMH	2.15 508	1.66 517	1.29 459	2.25 518	1.92 520	2.87 510	1.33 501	3.25 515	3.04 513	1.87 488	3.33 511	3.00 503	2.03 502	2.80 512	1.95 483	2.09 522	0.78 512	2.45 524	1.05 518	2.44 520	1.62 522

MeshStereo	1.38 483	0.45 422	0.58 290	0.45 299	0.35 378	1.63 481	0.60 420	2.07 501	1.43 468	4.49 525	3.32 509	4.67 516	2.08 503	2.08 497	1.32 461	0.36 451	0.36 473	0.37 451	0.32 444	0.32 410	0.34 421
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
EDNetEfficient	1.47 489	0.82 479	6.28 521	0.48 352	0.40 405	0.73 349	0.83 466	0.95 293	2.77 510	3.48 522	1.95 476	1.64 475	2.12 504	1.42 462	3.84 512	0.21 307	0.19 365	0.21 310	0.21 341	0.43 453	0.42 452

EDNetEfficientorigin	9.96 534	1.17 499	175.17 553	0.49 362	0.37 388	1.13 444	0.74 452	1.27 419	2.70 509	3.16 519	2.49 490	2.28 492	2.15 505	1.88 489	2.27 495	0.21 307	0.19 365	0.25 371	0.20 322	0.54 477	0.53 484

WCMA_ROB	1.22 471	0.39 397	0.93 418	0.51 385	0.45 433	1.44 468	0.79 460	1.20 391	1.30 455	2.99 516	3.94 517	3.30 509	2.17 506	1.42 462	1.31 460	0.46 472	0.35 471	0.35 441	0.37 458	0.41 447	0.42 452

DPSNet	1.08 459	0.44 421	2.64 503	0.54 423	0.42 419	1.59 478	1.25 497	2.39 508	1.50 475	1.13 440	1.12 367	1.51 466	2.19 507	1.44 465	1.51 473	0.35 448	0.25 417	0.25 371	0.21 341	0.49 467	0.39 439

WAO-6	2.11 507	1.52 509	1.25 453	1.73 509	1.69 514	2.72 506	1.62 512	3.15 514	3.64 517	2.01 494	3.28 507	3.52 513	2.20 508	2.59 509	2.48 499	1.31 511	0.92 518	2.04 517	1.22 524	1.89 507	1.35 518

DispFullNet	1.64 494	2.64 529	3.14 506	2.57 523	1.78 515	1.32 461	0.55 402	1.42 461	1.45 470	1.89 489	1.48 450	1.55 470	2.35 509	2.08 497	1.12 449	0.60 490	0.19 365	2.33 521	0.73 502	2.35 517	1.30 514

WAO-7	1.96 500	1.24 500	1.52 476	1.28 503	1.06 503	2.92 512	1.64 513	3.32 516	3.05 514	2.28 501	3.32 509	3.19 507	2.38 510	3.39 515	2.49 500	1.02 505	0.92 518	1.06 502	1.04 515	1.05 499	0.99 504

ktn	3.02 515	2.27 524	1.85 493	2.89 528	2.54 529	3.72 518	2.14 524	3.79 523	5.33 524	2.82 509	5.09 528	5.95 525	2.54 511	3.34 514	2.58 502	2.65 529	1.44 529	2.78 530	2.03 530	2.61 523	2.10 526

notaker	2.87 512	2.31 525	2.01 496	3.03 529	2.60 530	2.94 513	1.82 520	3.43 518	3.06 515	2.89 510	4.21 521	6.15 527	2.71 512	3.42 516	2.90 504	2.67 530	1.18 526	3.00 532	1.67 528	3.13 527	2.26 527

WAO-8	3.00 513	1.60 512	1.52 476	1.82 511	1.65 512	5.57 524	1.35 503	4.65 527	12.37 532	2.89 510	4.04 519	4.89 519	2.78 513	3.73 519	2.44 496	1.29 509	0.93 520	2.00 513	1.16 522	2.02 509	1.23 511

Venus	3.00 513	1.60 512	1.52 476	1.82 511	1.65 512	5.57 524	1.35 503	4.65 527	12.37 532	2.89 510	4.04 519	4.89 519	2.78 513	3.73 519	2.44 496	1.29 509	0.93 520	2.00 513	1.16 522	2.02 509	1.23 511

TorneroNet-64	3.54 518	1.89 519	1.59 481	2.62 526	2.29 523	6.88 527	1.72 516	4.72 529	11.88 530	2.43 504	5.46 531	8.16 530	2.80 515	4.13 523	3.03 505	2.25 525	0.75 509	2.57 526	1.09 519	2.65 524	1.84 524

TorneroNet	4.49 523	1.92 520	1.65 489	2.60 525	2.29 523	14.95 537	1.86 521	4.86 530	19.56 546	3.10 518	7.52 533	7.00 529	2.90 516	4.48 524	3.66 509	2.24 524	0.78 512	2.68 528	1.14 521	2.79 525	1.80 523

JetBlue	3.02 515	1.39 506	7.91 523	1.17 500	1.49 508	8.53 528	7.94 532	2.82 510	1.98 496	2.15 499	2.69 498	3.32 510	3.01 517	6.66 529	3.81 511	0.79 495	0.78 512	0.75 493	0.76 504	1.04 498	1.33 516

FCDSN-DC	1.43 487	0.57 456	0.69 347	0.74 481	0.59 471	1.42 467	0.65 430	1.40 454	1.41 465	3.31 520	4.42 523	4.57 515	3.01 517	1.70 481	1.19 454	0.46 472	0.42 486	0.48 477	0.47 481	0.51 472	0.51 480
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.25 474	0.51 436	0.64 319	0.60 446	0.50 453	1.66 483	0.67 431	1.26 414	1.26 447	2.64 507	3.82 514	3.06 504	3.20 519	1.45 466	0.91 408	0.46 472	0.41 484	0.49 480	0.51 491	0.47 462	0.45 463

ELAS	1.77 499	0.64 465	1.10 441	0.72 479	0.58 470	3.37 517	1.76 517	2.54 509	2.57 506	3.77 523	3.96 518	2.83 501	3.44 520	2.34 505	2.73 503	0.53 483	0.47 494	0.50 482	0.48 485	0.55 479	0.55 485
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	6.50 531	1.57 511	87.99 552	0.49 362	0.38 394	1.41 466	1.21 494	1.21 394	7.96 528	12.14 536	2.78 499	2.74 499	3.83 521	1.30 452	3.19 506	0.24 363	0.23 400	0.27 397	0.24 390	0.48 463	0.40 444

FC-DCNN v2	1.74 496	0.53 440	0.68 338	0.62 455	0.49 449	1.67 484	0.71 440	1.85 498	1.57 479	4.84 529	5.01 527	6.42 528	3.92 522	2.24 502	1.43 467	0.47 475	0.42 486	0.47 473	0.46 478	0.48 463	0.47 469

FC-DCNN	1.67 495	0.53 440	0.68 338	0.62 455	0.49 449	1.62 480	0.71 440	1.77 496	1.55 477	4.73 528	4.66 525	5.82 524	3.94 523	2.13 499	1.42 465	0.47 475	0.42 486	0.47 473	0.46 478	0.48 463	0.47 469

ELAS_RVC	1.76 498	0.64 465	1.20 449	0.74 481	0.59 471	2.18 497	2.53 527	2.10 503	2.85 511	3.46 521	3.41 512	3.12 505	4.11 524	2.69 511	2.53 501	0.54 486	0.47 494	0.51 484	0.48 485	0.55 479	0.55 485
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.38 529	6.17 534	12.68 531	2.38 521	2.85 531	12.60 534	11.17 535	4.60 526	3.74 518	3.87 524	3.85 515	4.83 517	4.13 525	6.81 530	12.18 532	2.18 523	2.95 533	2.19 520	1.98 529	3.49 530	3.01 532

UNDER WATER	3.63 519	2.12 523	4.11 514	3.17 530	2.51 527	3.77 520	2.45 526	3.53 521	13.66 535	2.98 515	2.92 502	5.75 523	4.13 525	3.85 521	3.75 510	2.84 531	1.11 525	2.71 529	1.41 525	3.26 529	2.50 529

UNDER WATER-64	3.72 520	2.07 522	4.57 516	3.30 532	2.52 528	5.61 526	2.63 528	3.67 522	12.27 531	3.09 517	2.66 497	5.99 526	4.74 527	3.93 522	3.57 508	2.54 528	1.24 527	2.65 527	1.48 526	3.21 528	2.62 530

MADNet++	4.18 521	2.72 531	4.00 511	3.80 534	3.44 533	4.72 523	4.05 531	4.01 524	3.74 518	4.52 526	5.14 529	4.20 514	4.89 528	7.04 531	6.39 521	3.79 533	3.70 534	3.27 534	2.70 533	3.68 531	3.74 534

tt	6.21 530	0.22 167	5.88 520	3.55 533	2.07 521	11.25 533	19.19 537	11.84 536	5.47 525	2.71 508	2.18 483	4.87 518	6.25 529	3.71 518	7.09 523	8.31 539	11.17 543	4.91 536	5.39 538	5.72 534	2.42 528

DPSimNet_ROB	5.19 528	2.71 530	18.56 532	2.59 524	2.49 526	4.25 521	10.93 534	3.33 517	3.93 521	5.02 530	4.52 524	5.74 522	10.18 530	5.44 527	8.79 526	2.40 526	2.47 531	2.48 525	2.54 531	2.56 522	2.87 531

USTest	12.98 537	14.10 538	19.89 533	16.19 538	14.95 535	20.69 539	31.85 543	16.52 540	10.99 529	8.83 535	9.55 535	13.88 535	10.36 531	16.06 538	21.35 539	3.19 532	4.82 535	5.08 538	5.36 537	8.77 537	7.20 536

MANE	4.73 524	0.54 447	0.77 375	0.69 473	0.60 474	10.35 530	1.67 514	8.68 533	12.66 534	6.90 533	9.43 534	11.59 534	10.59 532	8.26 533	8.41 525	0.51 481	0.45 491	0.48 477	1.02 513	0.50 469	0.50 476

SGM-ForestM	4.73 524	0.34 369	1.05 438	0.46 324	0.28 264	10.26 529	3.48 530	4.52 525	5.16 523	8.68 534	7.48 532	18.87 542	10.80 533	11.26 536	10.01 529	0.32 427	0.34 469	0.32 433	0.32 444	0.29 392	0.30 398

TCMNet-wrong-test	9.08 533	10.58 537	9.58 525	19.64 539	17.64 538	12.69 535	8.93 533	13.77 539	2.58 507	4.67 527	5.19 530	14.57 536	11.02 534	7.21 532	9.81 528	5.58 538	0.89 517	3.76 535	3.10 534	10.41 538	10.02 538

LRCNet_RVC	21.27 542	31.14 546	21.46 536	28.97 544	23.77 542	3.11 514	0.62 424	20.94 544	1.64 486	25.57 545	28.13 545	21.96 545	14.74 535	21.99 546	16.44 536	29.16 550	14.92 544	33.57 546	31.28 546	29.67 548	26.33 546

DPSMNet_ROB	12.13 536	8.03 535	21.13 535	9.02 537	16.82 537	10.68 531	30.78 542	9.15 535	15.24 538	6.56 532	15.50 544	9.02 531	15.13 536	9.28 535	21.71 540	4.59 536	8.60 536	5.08 538	9.26 539	5.89 536	11.06 539

DGTPSM_ROB	12.12 535	8.03 535	21.12 534	8.97 536	16.81 536	10.68 531	30.77 541	9.14 534	15.23 537	6.55 531	15.49 543	9.02 531	15.13 536	9.26 534	21.71 540	4.58 535	8.60 536	5.07 537	9.26 539	5.88 535	11.06 539

Anonymous_1	33.12 544	18.23 539	23.86 537	20.53 540	21.18 541	25.45 540	35.84 544	22.44 548	15.68 539	13.41 537	13.70 540	18.00 541	15.15 538	20.31 539	24.47 542	14.56 546	8.84 538	66.24 550	117.79 550	155.41 553	11.40 541

DPSM_ROB	17.80 539	18.60 540	24.24 541	20.89 541	19.49 539	25.83 541	36.10 545	21.62 546	16.41 540	13.46 538	14.26 541	19.11 543	16.15 539	20.74 540	25.59 543	9.37 541	9.23 539	9.47 541	9.81 541	13.47 539	12.09 542

DPSM	17.80 539	18.60 540	24.24 541	20.89 541	19.49 539	25.83 541	36.10 545	21.62 546	16.41 540	13.46 538	14.26 541	19.11 543	16.15 539	20.74 540	25.59 543	9.37 541	9.23 539	9.47 541	9.81 541	13.47 539	12.09 542

xxxxx1	36.77 547	19.69 542	24.00 538	62.46 550	66.77 550	27.30 544	39.89 547	20.40 541	18.80 543	14.18 540	13.11 537	17.29 537	17.30 541	21.62 543	27.81 545	13.61 543	18.98 548	111.36 551	133.25 551	28.84 545	38.64 548

tt_ll	36.77 547	19.69 542	24.00 538	62.46 550	66.77 550	27.30 544	39.89 547	20.40 541	18.80 543	14.18 540	13.11 537	17.29 537	17.30 541	21.62 543	27.81 545	13.61 543	18.98 548	111.36 551	133.25 551	28.84 545	38.64 548

ff	36.77 547	19.69 542	24.00 538	62.46 550	66.77 550	27.30 544	39.89 547	20.40 541	18.80 543	14.18 540	13.11 537	17.29 537	17.30 541	21.62 543	27.81 545	13.61 543	18.98 548	111.36 551	133.25 551	28.84 545	38.64 548

LE_ROB	4.86 527	0.27 299	9.43 524	0.45 299	0.24 140	1.61 479	0.96 479	2.05 500	17.75 542	16.36 544	4.84 526	5.17 521	19.48 544	2.05 494	15.49 535	0.17 200	0.15 274	0.16 113	0.16 188	0.20 282	0.19 253

BEATNet-Init1	15.65 538	1.62 514	54.26 550	0.75 483	0.56 464	37.03 548	13.39 536	13.20 537	14.59 536	29.41 549	29.29 549	47.69 552	21.87 545	26.91 547	19.58 537	0.43 471	0.39 479	0.47 473	0.47 481	0.52 475	0.52 482

HanzoNet	6.97 532	2.57 527	4.66 517	3.29 531	2.96 532	3.75 519	2.35 525	5.08 531	7.11 527	14.46 543	13.06 536	17.69 540	22.95 546	13.72 537	6.61 522	4.36 534	1.96 530	3.14 533	2.59 532	3.88 533	3.19 533

PML	40.49 553	30.31 545	12.46 530	7.19 535	14.30 534	91.44 553	212.44 554	7.73 532	23.24 547	74.44 553	185.05 554	49.81 553	25.78 547	21.34 542	12.84 533	8.71 540	2.93 532	8.43 540	3.24 535	13.77 541	4.45 535

HaxPig	31.93 543	37.19 548	34.22 543	24.41 543	24.94 543	18.53 538	20.18 538	21.15 545	28.84 548	35.74 550	38.86 550	26.18 546	28.75 548	33.85 548	34.15 548	35.89 551	38.80 551	37.79 547	40.52 547	39.33 549	39.33 551

CasAABBNet	35.77 545	37.38 549	48.59 548	42.20 547	39.23 546	51.95 549	72.92 552	43.36 551	33.03 551	26.93 546	28.31 546	38.43 549	32.32 549	41.58 551	51.50 552	18.71 547	18.58 546	19.11 544	19.75 544	27.11 542	24.33 544

LSM0	38.96 552	37.52 551	48.37 547	43.79 549	91.31 553	52.31 551	72.38 550	43.71 553	32.75 549	27.16 548	28.73 548	38.51 550	32.63 550	41.75 553	51.59 553	18.85 549	18.43 545	19.09 543	19.60 543	27.21 544	33.44 547

Selective-RAFT-Error	35.87 546	37.42 550	48.73 549	42.24 548	39.28 547	52.00 550	72.87 551	43.41 552	32.95 550	26.97 547	28.72 547	38.71 551	33.15 551	41.59 552	51.42 551	18.77 548	18.60 547	19.14 545	19.78 545	27.19 543	24.42 545

MEDIAN_ROB	37.35 550	40.72 553	40.37 546	32.26 545	31.80 544	27.29 543	25.02 539	29.47 549	33.43 552	41.99 552	41.60 552	33.48 547	34.37 552	39.66 550	36.94 549	43.49 553	43.96 553	44.07 549	43.35 549	41.32 551	42.43 553

AVERAGE_ROB	37.53 551	40.05 552	40.01 545	34.74 546	33.76 545	28.46 547	25.14 540	32.31 550	34.08 553	41.20 551	40.52 551	34.51 548	34.78 553	39.11 549	37.48 550	42.68 552	43.32 552	43.80 548	42.99 548	40.42 550	41.31 552

test_example2	176.82 554	204.75 554	198.54 554	188.58 554	191.23 554	151.28 554	169.77 553	97.63 554	125.81 554	179.94 554	183.74 553	158.20 554	139.14 554	192.16 554	198.12 554	203.48 554	236.37 554	163.71 554	173.22 554	217.79 554	162.95 554

ccccc		430.66 555		506.24 555	500.20 555	349.93 555		384.19 555		330.97 555		370.48 555		498.75 555		557.84 555	430.47 555	334.14 555	290.91 555	547.74 555

Low-res two-view benchmark