Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.22 1	0.36 72	1.33 40	0.20 2	0.13 11	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 1	0.20 15	0.15 15	0.14 10	0.21 1	0.22 15	0.11 196	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.10 48	0.08 1

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 26	0.87 3	0.23 20	0.11 1	0.40 54	0.16 31	0.33 5	0.40 39	0.20 8	0.19 11	0.18 35	0.17 27	0.38 54	0.17 1	0.11 196	0.06 1	0.08 28	0.07 30	0.10 48	0.09 3

LGtest1	0.26 3	0.43 127	0.82 1	0.23 20	0.21 137	0.31 16	0.11 2	0.36 8	0.43 54	0.24 33	0.18 7	0.16 27	0.14 10	0.30 10	0.28 96	0.10 107	0.16 235	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.42 239

DEFOM-Stereo	0.26 3	0.61 214	1.22 27	0.24 30	0.14 17	0.49 120	0.18 51	0.31 3	0.31 4	0.20 8	0.18 7	0.15 15	0.14 10	0.42 81	0.19 5	0.08 14	0.06 1	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.16 56

S2M2	0.27 5	0.32 39	1.41 51	0.24 30	0.17 59	0.24 5	0.09 1	0.36 8	0.50 96	0.17 3	0.25 51	0.22 54	0.17 27	0.27 5	0.29 107	0.16 371	0.12 174	0.11 192	0.12 204	0.15 122	0.12 17

rvit_stereo_0083	0.28 6	0.37 84	0.88 4	0.28 89	0.18 76	0.28 8	0.22 112	0.40 18	0.58 159	0.25 40	0.30 83	0.27 102	0.27 159	0.38 54	0.25 59	0.14 324	0.12 174	0.13 307	0.10 118	0.13 88	0.14 34

LG-Stereo_L2	0.29 7	0.42 117	0.97 7	0.36 252	0.25 200	0.31 16	0.22 112	0.40 18	0.28 2	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.44 87	0.23 32	0.08 14	0.49 357	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.58 330

rvit_stereo_0081	0.29 7	0.46 150	1.13 21	0.28 89	0.17 59	0.32 19	0.22 112	0.45 43	0.58 159	0.25 40	0.26 58	0.26 91	0.22 90	0.36 48	0.25 59	0.14 324	0.10 128	0.11 192	0.10 118	0.13 88	0.11 14

rvit_stereo_0082	0.29 7	0.46 150	1.13 21	0.28 89	0.17 59	0.32 19	0.22 112	0.45 43	0.58 159	0.25 40	0.26 58	0.26 91	0.22 90	0.36 48	0.25 59	0.14 324	0.10 128	0.11 192	0.10 118	0.13 88	0.11 14

LG-Stereo_L1	0.30 10	0.42 117	0.97 7	0.35 234	0.28 242	0.28 8	0.21 96	0.39 14	0.30 3	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.45 89	0.22 15	0.08 14	0.71 401	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.51 297

MLG-Stereo_test3	0.31 11	0.44 139	1.03 12	0.48 362	0.40 341	0.36 36	0.13 7	0.39 14	0.46 70	0.28 72	0.19 11	0.17 31	0.12 3	0.25 3	0.18 2	0.09 43	0.53 366	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.45 268

trnet	0.31 11	0.31 26	1.65 76	0.20 2	0.12 4	0.55 187	0.15 23	0.50 80	0.51 103	0.28 72	0.34 115	0.24 72	0.21 82	0.34 34	0.24 42	0.11 196	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.09 30	0.12 17

GLC_STEREO	0.31 11	0.30 20	1.80 87	0.29 107	0.12 4	0.41 60	0.20 73	0.39 14	0.42 48	0.26 55	0.31 94	0.25 81	0.19 57	0.36 48	0.26 74	0.09 43	0.11 156	0.12 246	0.10 118	0.13 88	0.15 43

CREStereo	0.31 11	0.35 68	1.66 77	0.19 1	0.13 11	0.55 187	0.17 39	0.50 80	0.50 96	0.28 72	0.34 115	0.24 72	0.21 82	0.34 34	0.23 32	0.11 196	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.10 48	0.12 17
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.32 15	0.40 108	1.21 24	0.35 234	0.16 37	0.29 11	0.16 31	0.59 140	0.56 145	0.20 8	0.20 15	0.17 31	0.26 144	0.40 65	0.38 192	0.09 43	0.08 45	0.08 28	0.25 386	0.12 71	0.43 247

CASnet	0.32 15	0.40 108	1.80 87	0.28 89	0.11 1	0.47 109	0.19 59	0.45 43	0.47 77	0.39 116	0.31 94	0.23 62	0.17 27	0.31 14	0.21 10	0.11 196	0.06 1	0.15 369	0.12 204	0.16 142	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
3.75w	0.33 17	0.27 3	1.02 11	0.22 10	0.21 137	0.44 85	0.16 31	0.47 57	0.33 5	0.25 40	0.21 20	0.13 1	0.18 45	0.54 147	0.24 42	0.08 14	1.14 447	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 322

RAStereo	0.33 17	0.81 300	2.22 184	0.27 73	0.18 76	0.25 6	0.20 73	0.45 43	0.38 23	0.21 13	0.26 58	0.20 44	0.16 23	0.26 4	0.26 74	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.13 88	0.09 3

rvit_stereo_0080	0.33 17	0.77 284	1.43 52	0.24 30	0.18 76	0.34 27	0.27 236	0.58 131	0.51 103	0.25 40	0.27 64	0.27 102	0.22 90	0.32 24	0.27 83	0.14 324	0.10 128	0.10 125	0.10 118	0.15 122	0.17 63

whm_eth	0.33 17	0.77 284	1.43 52	0.24 30	0.18 76	0.34 27	0.27 236	0.58 131	0.51 103	0.25 40	0.27 64	0.27 102	0.22 90	0.32 24	0.27 83	0.14 324	0.10 128	0.10 125	0.10 118	0.15 122	0.17 63

CES	0.33 17	0.32 39	1.46 56	0.25 42	0.50 379	0.40 54	0.20 73	0.48 62	0.48 81	0.22 19	0.29 75	0.26 91	0.19 57	0.35 44	0.22 15	0.09 43	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.16 142	0.54 314

3.5w_stereo	0.34 22	0.33 51	1.17 23	0.21 4	0.15 26	0.40 54	0.14 15	0.46 50	0.36 14	0.23 24	0.25 51	0.15 15	0.19 57	0.80 249	0.24 42	0.07 4	1.02 434	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.52 304

castereo	0.34 22	0.48 156	1.00 10	0.25 42	0.29 248	0.41 60	0.27 236	0.76 214	0.49 86	0.23 24	0.30 83	0.24 72	0.31 207	0.29 8	0.29 107	0.09 43	0.20 276	0.09 70	0.31 425	0.12 71	0.44 263

rvit_stereo_0081_aga	0.34 22	0.67 232	1.79 85	0.27 73	0.20 123	0.34 27	0.21 96	0.43 31	0.48 81	0.26 55	0.28 70	0.27 102	0.21 82	0.33 28	0.25 59	0.14 324	0.11 156	0.11 192	0.10 118	0.14 111	0.18 72

CAS++	0.34 22	0.39 101	1.90 109	0.25 42	0.18 76	0.32 19	0.20 73	0.78 228	0.44 63	0.31 86	0.31 94	0.21 52	0.16 23	0.34 34	0.20 7	0.15 354	0.13 190	0.13 307	0.10 118	0.15 122	0.14 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 22	0.38 94	1.96 123	0.27 73	0.35 307	0.43 78	0.22 112	0.43 31	0.34 7	0.24 33	0.34 115	0.23 62	0.28 173	0.34 34	0.22 15	0.08 14	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.35 193

LoS	0.34 22	0.35 68	1.88 106	0.25 42	0.13 11	0.53 163	0.20 73	0.50 80	0.53 126	0.26 55	0.28 70	0.37 160	0.24 112	0.40 65	0.25 59	0.10 107	0.08 45	0.08 28	0.06 8	0.15 122	0.10 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DilatedVolume-Stereo	0.35 28	0.38 94	1.21 24	0.26 59	0.20 123	0.41 60	0.18 51	0.43 31	0.38 23	0.37 105	0.35 122	0.29 117	0.24 112	0.64 188	0.55 277	0.09 43	0.19 261	0.08 28	0.11 166	0.12 71	0.50 290

2w_stereo	0.35 28	0.30 20	0.99 9	0.23 20	0.13 11	0.41 60	0.20 73	0.54 104	0.37 16	0.28 72	0.23 39	0.13 1	0.23 106	0.69 208	0.24 42	0.06 1	1.07 438	0.07 1	0.19 336	0.07 1	0.64 352

1w_stereo	0.35 28	0.28 5	0.86 2	0.24 30	0.17 59	0.44 85	0.22 112	0.60 147	0.43 54	0.27 65	0.30 83	0.14 8	0.26 144	0.61 174	0.25 59	0.07 4	0.79 406	0.07 1	0.06 8	0.08 17	0.79 400

tt45	0.35 28	0.80 296	1.46 56	0.26 59	0.17 59	0.55 187	0.22 112	0.44 37	0.39 33	0.24 33	0.26 58	0.25 81	0.18 45	0.64 188	0.36 178	0.09 43	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.24 292	0.29 150

999	0.35 28	0.74 275	1.38 44	0.27 73	0.18 76	0.50 130	0.23 149	0.40 18	0.41 41	0.21 13	0.33 108	0.23 62	0.18 45	0.74 229	0.37 184	0.09 43	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.26 334	0.26 131

MGS-Stereo	0.35 28	0.48 156	1.99 128	0.26 59	0.14 17	0.41 60	0.22 112	0.41 22	0.48 81	0.24 33	0.51 224	0.25 81	0.18 45	0.33 28	0.22 15	0.10 107	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.47 483	0.10 7

MaDis-Stereo	0.35 28	0.89 327	2.15 167	0.25 42	0.29 248	0.29 11	0.17 39	0.47 57	0.41 41	0.21 13	0.22 30	0.28 109	0.21 82	0.32 24	0.31 133	0.10 107	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.11 60	0.12 17

CroCo-Stereo	0.35 28	0.71 257	1.67 79	0.32 165	0.17 59	0.19 2	0.21 96	0.79 237	0.54 130	0.22 19	0.25 51	0.55 281	0.22 90	0.28 6	0.28 96	0.10 107	0.08 45	0.08 28	0.07 30	0.12 71	0.10 7
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
PMTNet	0.35 28	0.38 94	1.75 81	0.21 4	0.14 17	0.57 216	0.24 175	0.48 62	0.44 63	0.28 72	0.32 105	0.26 91	0.24 112	0.41 74	0.24 42	0.42 495	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.18 189	0.15 43

water-stereo	0.36 37	0.61 214	1.58 66	0.25 42	0.14 17	0.38 47	0.18 51	0.44 37	0.35 9	0.31 86	0.35 122	0.28 109	0.25 132	0.45 89	0.38 192	0.12 241	0.09 98	0.09 70	0.08 51	0.11 60	0.74 385

asd	0.36 37	0.28 5	1.21 24	0.23 20	0.19 107	0.41 60	0.14 15	0.37 11	0.34 7	0.26 55	0.21 20	0.15 15	0.19 57	0.91 272	0.20 7	0.10 107	1.14 447	0.07 1	0.08 51	0.08 17	0.71 376

IGEV	0.36 37	0.34 59	1.03 12	0.21 4	0.24 191	0.42 73	0.16 31	0.38 13	0.41 41	0.37 105	0.22 30	0.14 8	0.12 3	0.63 181	0.40 199	0.08 14	0.73 403	0.08 28	0.53 504	0.09 30	0.52 304

MLG-Stereo_test1	0.36 37	0.45 147	1.50 62	0.24 30	0.35 307	0.45 90	0.13 7	0.36 8	0.51 103	0.20 8	0.10 1	0.18 35	0.12 3	0.33 28	0.18 2	0.08 14	1.36 477	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 275

LG-Stereo	0.36 37	0.61 214	1.37 43	0.26 59	0.37 324	0.43 78	0.20 73	0.55 114	0.44 63	0.25 40	0.30 83	0.50 250	0.17 27	0.30 10	0.37 184	0.10 107	0.18 255	0.11 192	0.10 118	0.24 292	0.43 247

fffft	0.36 37	0.70 253	1.51 63	0.25 42	0.15 26	0.42 73	0.24 175	0.46 50	0.42 48	0.22 19	0.19 11	0.20 44	0.16 23	0.47 98	0.69 332	0.07 4	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.30 379	0.45 268
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 37	0.83 303	1.48 60	0.26 59	0.15 26	0.46 98	0.22 112	0.40 18	0.43 54	0.23 24	0.24 43	0.21 52	0.18 45	0.47 98	0.59 294	0.07 4	0.07 9	0.10 125	0.08 51	0.24 292	0.42 239

rvit_0105_6	0.36 37	0.55 193	1.48 60	0.31 144	0.18 76	0.35 32	0.26 218	0.56 120	0.66 227	0.26 55	0.29 75	0.33 144	0.26 144	0.41 74	0.27 83	0.18 403	0.16 235	0.15 369	0.13 226	0.15 122	0.25 123

UniTT-Stereo	0.36 37	0.66 231	2.43 238	0.28 89	0.24 191	0.30 13	0.18 51	0.35 6	0.36 14	0.26 55	0.37 132	0.18 35	0.18 45	0.33 28	0.30 114	0.11 196	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.25 314	0.09 3

xyz-stereo-finetune	0.37 46	0.90 333	1.23 28	0.22 10	0.12 4	0.53 163	0.26 218	0.57 127	0.58 159	0.30 83	0.33 108	0.29 117	0.24 112	0.60 169	0.62 308	0.09 43	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.13 88	0.14 34

ours_stereo	0.37 46	0.67 232	1.63 74	0.30 127	0.50 379	0.35 32	0.22 112	0.41 22	0.38 23	0.21 13	0.32 105	0.23 62	0.17 27	0.47 98	0.22 15	0.08 14	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.24 292	0.77 391

Pointernet	0.37 46	0.31 26	1.91 112	0.25 42	0.37 324	0.47 109	0.15 23	0.67 176	0.52 115	0.23 24	0.30 83	0.28 109	0.20 72	0.32 24	0.23 32	0.10 107	0.24 297	0.07 1	0.13 226	0.10 48	0.51 297

knoymous	0.37 46	0.34 59	1.83 92	0.25 42	0.18 76	0.45 90	0.24 175	0.60 147	0.40 39	0.42 128	0.39 144	0.54 272	0.25 132	0.41 74	0.29 107	0.12 241	0.08 45	0.12 246	0.07 30	0.13 88	0.20 87

sCroCo_RVC	0.37 46	0.39 101	2.38 215	0.35 234	0.27 229	0.31 16	0.22 112	0.49 66	0.48 81	0.23 24	0.34 115	0.25 81	0.24 112	0.35 44	0.25 59	0.15 354	0.17 248	0.12 246	0.11 166	0.15 122	0.15 43

depthmonostereo	0.38 51	0.68 241	1.59 70	0.48 362	0.14 17	0.41 60	0.19 59	0.52 87	0.42 48	0.26 55	0.29 75	0.31 129	0.29 191	0.64 188	0.33 156	0.09 43	0.10 128	0.09 70	0.08 51	0.10 48	0.50 290

MLG-Stereo	0.38 51	0.43 127	1.46 56	0.24 30	0.42 359	0.44 85	0.13 7	0.42 27	0.51 103	0.27 65	0.14 5	0.17 31	0.13 8	0.35 44	0.18 2	0.08 14	1.45 493	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 275

rvit_stereo_ft	0.38 51	1.01 358	1.86 103	0.33 187	0.21 137	0.28 8	0.27 236	0.59 140	0.55 139	0.24 33	0.28 70	0.28 109	0.27 159	0.35 44	0.28 96	0.14 324	0.09 98	0.11 192	0.11 166	0.14 111	0.31 168

CroCo-Stereo Lap2	0.38 51	0.91 337	2.02 134	0.33 187	0.38 333	0.23 4	0.21 96	0.63 164	0.51 103	0.23 24	0.28 70	0.29 117	0.23 106	0.34 34	0.28 96	0.10 107	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.22 269	0.15 43

CREStereo++_RVC	0.38 51	0.37 84	2.47 277	0.25 42	0.16 37	0.54 174	0.15 23	0.42 27	0.57 152	0.37 105	0.52 233	0.24 72	0.19 57	0.31 14	0.27 83	0.09 43	0.06 1	0.08 28	0.30 418	0.09 30	0.22 101
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
4.5_new	0.39 56	0.29 8	1.25 30	0.22 10	0.16 37	0.40 54	0.17 39	0.43 31	0.37 16	0.27 65	0.22 30	0.15 15	0.14 10	1.04 293	0.23 32	0.09 43	1.49 495	0.07 1	0.14 248	0.09 30	0.62 341

4.5w-stereo	0.39 56	0.29 8	1.25 30	0.22 10	0.16 37	0.40 54	0.17 39	0.43 31	0.37 16	0.27 65	0.22 30	0.15 15	0.14 10	1.04 293	0.23 32	0.09 43	1.49 495	0.07 1	0.14 248	0.09 30	0.62 341

3.25w_new	0.39 56	0.30 20	1.27 32	0.21 4	0.22 150	0.37 40	0.14 15	0.46 50	0.38 23	0.25 40	0.21 20	0.16 27	0.19 57	0.71 217	0.23 32	0.07 4	1.41 485	0.07 1	0.35 454	0.07 1	0.80 403

3.25w	0.39 56	0.30 20	1.27 32	0.21 4	0.22 150	0.37 40	0.14 15	0.46 50	0.38 23	0.25 40	0.21 20	0.16 27	0.19 57	0.71 217	0.23 32	0.07 4	1.41 485	0.07 1	0.35 454	0.07 1	0.80 403

monsters	0.39 56	0.39 101	1.04 14	0.24 30	0.32 282	0.42 73	0.13 7	0.49 66	0.35 9	0.27 65	0.21 20	0.14 8	0.15 17	0.60 169	0.43 217	0.09 43	1.09 441	0.07 1	0.70 522	0.07 1	0.65 354

111111	0.39 56	0.28 5	0.93 6	0.33 187	0.42 359	0.43 78	0.13 7	0.48 62	0.39 33	0.24 33	0.31 94	0.18 35	0.17 27	0.43 83	0.23 32	0.09 43	1.32 474	0.08 28	0.06 8	0.25 314	1.00 451

castereo++	0.39 56	0.83 303	1.38 44	0.29 107	0.18 76	0.53 163	0.20 73	0.57 127	0.58 159	0.20 8	0.27 64	0.32 136	0.17 27	0.34 34	0.22 15	0.09 43	0.54 369	0.09 70	0.29 409	0.15 122	0.52 304

mms	0.39 56	0.63 223	1.31 39	0.34 211	0.65 432	0.32 19	0.22 112	0.39 14	0.39 33	0.27 65	0.31 94	0.23 62	0.17 27	0.57 156	0.22 15	0.08 14	0.21 285	0.10 125	0.08 51	0.24 292	1.16 464

fffy	0.39 56	0.67 232	1.57 65	0.45 350	0.52 385	0.37 40	0.22 112	0.45 43	0.35 9	0.21 13	0.30 83	0.26 91	0.20 72	0.45 89	0.24 42	0.08 14	0.29 319	0.10 125	0.08 51	0.25 314	0.77 391

CAS	0.39 56	0.31 26	1.79 85	0.81 466	0.34 299	0.51 138	0.23 149	0.49 66	0.42 48	0.23 24	0.31 94	0.20 44	0.17 27	0.30 10	0.25 59	0.77 519	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.41 234

TANstereo	0.39 56	0.70 253	2.48 283	0.23 20	0.12 4	0.54 174	0.16 31	0.41 22	0.47 77	0.45 147	0.51 224	0.26 91	0.22 90	0.34 34	0.21 10	0.10 107	0.10 128	0.08 28	0.07 30	0.09 30	0.18 72

2.5w	0.40 67	0.31 26	1.07 16	0.23 20	0.16 37	0.39 51	0.19 59	0.50 80	0.39 33	0.23 24	0.23 39	0.13 1	0.17 27	0.73 225	0.24 42	0.07 4	1.53 501	0.07 1	0.46 488	0.07 1	0.92 434

monsterstereo	0.40 67	0.43 127	1.07 16	0.26 59	0.27 229	0.39 51	0.14 15	0.55 114	0.37 16	0.28 72	0.27 64	0.14 8	0.13 8	0.67 200	0.44 223	0.07 4	1.12 445	0.07 1	0.81 532	0.08 17	0.53 310

xyz-stereo-finetune2	0.40 67	0.89 327	1.40 47	0.22 10	0.12 4	0.58 227	0.23 149	0.55 114	0.50 96	0.33 92	0.47 187	0.30 121	0.41 283	0.81 253	0.60 298	0.09 43	0.07 9	0.11 192	0.09 82	0.12 71	0.12 17

rvit_0105_4	0.40 67	0.64 226	1.98 126	0.31 144	0.18 76	0.37 40	0.29 277	0.64 167	0.67 240	0.28 72	0.32 105	0.36 155	0.28 173	0.45 89	0.27 83	0.18 403	0.16 235	0.15 369	0.14 248	0.15 122	0.25 123

XX-TBD	0.40 67	1.04 367	2.49 289	0.35 234	0.13 11	0.51 138	0.17 39	0.44 37	0.52 115	0.38 111	0.51 224	0.23 62	0.19 57	0.31 14	0.25 59	0.10 107	0.07 9	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.18 72

asda	0.41 72	0.31 26	1.23 28	0.22 10	0.17 59	0.43 78	0.16 31	0.46 50	0.38 23	0.25 40	0.20 15	0.15 15	0.20 72	0.99 285	0.23 32	0.10 107	1.49 495	0.07 1	0.23 374	0.08 17	0.88 426

qwe	0.41 72	0.29 8	1.29 36	0.22 10	0.22 150	0.41 60	0.15 23	0.49 66	0.38 23	0.28 72	0.23 39	0.14 8	0.15 17	0.94 277	0.24 42	0.08 14	1.47 494	0.07 1	0.25 386	0.08 17	0.76 387

LG-G_1	0.41 72	0.43 127	1.62 72	0.50 381	0.35 307	0.50 130	0.12 4	0.47 57	0.44 63	0.33 92	0.20 15	0.19 40	0.15 17	0.94 277	0.21 10	0.09 43	0.61 381	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 424

LG-G	0.41 72	0.43 127	1.62 72	0.50 381	0.35 307	0.50 130	0.12 4	0.47 57	0.44 63	0.33 92	0.20 15	0.19 40	0.15 17	0.94 277	0.21 10	0.09 43	0.61 381	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 424

WCG-NET	0.41 72	0.80 296	1.77 82	0.25 42	0.13 11	0.43 78	0.24 175	0.42 27	0.59 170	0.38 111	0.41 155	0.26 91	0.24 112	0.37 51	0.24 42	0.08 14	0.81 412	0.08 28	0.07 30	0.26 334	0.31 168

MIF-Stereo (partial)	0.41 72	0.71 257	2.67 366	0.27 73	0.24 191	0.32 19	0.17 39	0.56 120	0.46 70	0.26 55	0.37 132	0.25 81	0.26 144	0.46 93	0.35 175	0.11 196	0.08 45	0.12 246	0.10 118	0.21 252	0.15 43

s12784h	0.41 72	0.34 59	2.17 170	0.24 30	0.11 1	0.64 329	0.24 175	0.85 294	0.70 290	0.45 147	0.54 259	0.28 109	0.27 159	0.51 130	0.27 83	0.11 196	0.06 1	0.09 70	0.06 8	0.16 142	0.14 34

Gwc-CoAtRS	0.41 72	0.37 84	2.06 143	0.28 89	0.41 347	0.48 115	0.19 59	0.64 167	0.49 86	0.45 147	0.39 144	0.57 292	0.26 144	0.37 51	0.28 96	0.09 43	0.19 261	0.09 70	0.31 425	0.11 60	0.25 123

2.25w	0.42 80	0.30 20	1.12 19	0.22 10	0.15 26	0.36 36	0.13 7	0.45 43	0.37 16	0.26 55	0.27 64	0.14 8	0.19 57	0.91 272	0.36 178	0.07 4	1.38 480	0.07 1	0.67 521	0.07 1	0.91 430

Any-RAFT	0.42 80	0.33 51	1.89 108	0.28 89	0.21 137	0.69 374	0.21 96	0.83 272	0.60 176	0.45 147	0.43 161	0.62 313	0.30 202	0.48 111	0.24 42	0.11 196	0.40 342	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.16 56

R-Stereo Train	0.42 80	0.31 26	2.51 295	0.30 127	0.18 76	0.56 194	0.25 201	0.82 261	0.41 41	0.57 278	0.67 370	0.33 144	0.24 112	0.34 34	0.33 156	0.10 107	0.08 45	0.09 70	0.07 30	0.09 30	0.18 72

RAFT-Stereo	0.42 80	0.31 26	2.51 295	0.30 127	0.18 76	0.56 194	0.25 201	0.82 261	0.41 41	0.57 278	0.67 370	0.33 144	0.24 112	0.34 34	0.33 156	0.10 107	0.08 45	0.09 70	0.07 30	0.09 30	0.18 72
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
4.25_new	0.43 84	0.29 8	1.40 47	0.23 20	0.19 107	0.41 60	0.17 39	0.44 37	0.38 23	0.34 98	0.22 30	0.15 15	0.18 45	1.06 296	0.30 114	0.10 107	1.44 489	0.07 1	0.32 433	0.07 1	0.93 436

4.5w_new	0.43 84	0.29 8	1.40 47	0.23 20	0.19 107	0.41 60	0.17 39	0.44 37	0.38 23	0.34 98	0.22 30	0.15 15	0.18 45	1.06 296	0.30 114	0.10 107	1.44 489	0.07 1	0.32 433	0.07 1	0.93 436

4.25w-stereo	0.43 84	0.29 8	1.40 47	0.23 20	0.19 107	0.41 60	0.17 39	0.44 37	0.38 23	0.34 98	0.22 30	0.15 15	0.18 45	1.06 296	0.30 114	0.10 107	1.44 489	0.07 1	0.32 433	0.07 1	0.93 436

rvit_0105_5	0.43 84	0.73 265	2.10 156	0.31 144	0.18 76	0.41 60	0.31 304	0.69 184	0.67 240	0.32 90	0.34 115	0.38 166	0.30 202	0.42 81	0.30 114	0.18 403	0.16 235	0.15 369	0.15 270	0.15 122	0.30 159

plain	0.43 84	0.73 265	2.80 410	0.28 89	0.19 107	0.33 25	0.21 96	0.63 164	0.50 96	0.24 33	0.38 138	0.24 72	0.25 132	0.48 111	0.32 143	0.12 241	0.08 45	0.13 307	0.09 82	0.43 468	0.13 22

CASS	0.43 84	0.34 59	2.01 131	0.33 187	0.17 59	0.54 174	0.24 175	0.71 200	0.52 115	0.62 337	0.55 270	0.40 179	0.41 283	0.43 83	0.33 156	0.17 392	0.10 128	0.14 343	0.11 166	0.18 189	0.23 110
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 84	0.32 39	2.31 203	0.26 59	0.14 17	0.51 138	0.22 112	0.84 281	0.78 371	0.55 248	0.48 195	0.28 109	0.37 239	0.40 65	0.37 184	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 247

Patchmatch Stereo++	0.43 84	0.36 72	2.44 246	0.48 362	0.17 59	0.61 281	0.26 218	0.53 93	0.61 181	0.48 164	0.43 161	0.43 191	0.28 173	0.56 152	0.30 114	0.12 241	0.08 45	0.12 246	0.10 118	0.17 165	0.13 22
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	0.43 84	0.36 72	2.44 246	0.48 362	0.18 76	0.61 281	0.28 249	0.53 93	0.61 181	0.48 164	0.43 161	0.43 191	0.28 173	0.49 124	0.30 114	0.12 241	0.08 45	0.12 246	0.10 118	0.17 165	0.13 22

ROB_FTStereo_v2	0.43 84	0.36 72	2.44 246	0.49 375	0.17 59	0.61 281	0.28 249	0.53 93	0.61 181	0.48 164	0.43 161	0.44 206	0.28 173	0.48 111	0.30 114	0.12 241	0.08 45	0.12 246	0.10 118	0.17 165	0.13 22

ROB_FTStereo	0.43 84	0.36 72	2.44 246	0.48 362	0.18 76	0.61 281	0.26 218	0.53 93	0.61 181	0.48 164	0.43 161	0.43 191	0.28 173	0.51 130	0.30 114	0.12 241	0.08 45	0.12 246	0.10 118	0.17 165	0.13 22

HUI-Stereo	0.43 84	0.36 72	2.45 264	0.48 362	0.18 76	0.61 281	0.27 236	0.53 93	0.61 181	0.48 164	0.43 161	0.44 206	0.28 173	0.47 98	0.30 114	0.12 241	0.08 45	0.12 246	0.10 118	0.17 165	0.13 22

iGMRVC	0.43 84	0.36 72	2.44 246	0.48 362	0.18 76	0.61 281	0.27 236	0.53 93	0.61 181	0.48 164	0.43 161	0.43 191	0.28 173	0.57 156	0.31 133	0.12 241	0.08 45	0.12 246	0.10 118	0.17 165	0.13 22

iRAFT	0.43 84	0.36 72	2.44 246	0.48 362	0.17 59	0.61 281	0.26 218	0.53 93	0.61 181	0.48 164	0.43 161	0.43 191	0.28 173	0.56 152	0.30 114	0.12 241	0.08 45	0.12 246	0.10 118	0.17 165	0.13 22

RAFT-IKP	0.43 84	0.36 72	2.44 246	0.48 362	0.16 37	0.60 261	0.28 249	0.53 93	0.61 181	0.48 164	0.43 161	0.43 191	0.28 173	0.51 130	0.31 133	0.12 241	0.08 45	0.12 246	0.10 118	0.17 165	0.13 22

DIP-Stereo	0.43 84	0.50 168	2.21 182	0.27 73	0.18 76	0.63 317	0.17 39	0.94 363	0.58 159	0.49 180	0.48 195	0.30 121	0.30 202	0.40 65	0.31 133	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.15 122	0.33 178
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
3w_stereo	0.44 100	0.29 8	1.53 64	0.23 20	0.20 123	0.37 40	0.22 112	0.53 93	0.41 41	0.25 40	0.21 20	0.13 1	0.22 90	0.90 270	0.24 42	0.06 1	1.52 500	0.07 1	0.44 483	0.08 17	0.83 414

WCG-NET（raft）	0.44 100	0.97 351	1.78 84	0.24 30	0.17 59	0.43 78	0.24 175	0.42 27	0.52 115	0.38 111	0.35 122	0.46 227	0.25 132	0.41 74	0.26 74	0.08 14	1.08 439	0.08 28	0.08 51	0.27 348	0.40 226

GMStereo_Zeroshot	0.44 100	0.44 139	1.84 95	0.44 343	0.20 123	0.52 155	0.19 59	0.60 147	0.54 130	0.58 284	0.59 306	0.63 317	0.29 191	0.59 163	0.34 167	0.16 371	0.09 98	0.16 388	0.09 82	0.26 334	0.26 131

GMStereo	0.44 100	1.32 434	2.65 354	0.28 89	0.16 37	0.42 73	0.22 112	0.48 62	0.63 202	0.41 122	0.36 126	0.26 91	0.25 132	0.41 74	0.30 114	0.14 324	0.08 45	0.10 125	0.12 204	0.17 165	0.13 22
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 100	0.36 72	2.38 215	0.28 89	0.43 363	0.53 163	0.20 73	0.86 305	0.52 115	0.44 143	0.36 126	0.53 265	0.26 144	0.40 65	0.27 83	0.09 43	0.08 45	0.09 70	0.38 469	0.10 48	0.22 101

tg	0.45 105	0.83 303	1.85 99	0.29 107	0.16 37	0.57 216	0.18 51	0.60 147	0.56 145	0.37 105	0.44 173	0.38 166	0.24 112	0.48 111	0.28 96	0.09 43	0.30 320	0.11 192	0.11 166	0.44 472	0.77 391

rvit_stereo_0075_2	0.45 105	0.45 147	2.60 333	0.34 211	0.32 282	0.41 60	0.21 96	0.60 147	0.54 130	0.39 116	0.51 224	0.40 179	0.29 191	0.46 93	0.31 133	0.21 439	0.15 221	0.22 449	0.15 270	0.18 189	0.33 178

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 105	1.36 451	1.30 37	0.24 30	0.12 4	0.33 25	0.20 73	0.41 22	0.37 16	0.32 90	0.21 20	0.16 27	0.14 10	0.29 8	0.62 308	0.55 506	1.42 488	0.11 192	0.13 226	0.25 314	0.56 322

RCA-Stereo	0.45 105	0.38 94	1.80 87	0.27 73	0.25 200	0.58 227	0.23 149	0.84 281	0.66 227	0.42 128	0.44 173	0.28 109	0.35 229	0.31 14	0.21 10	0.09 43	1.01 429	0.09 70	0.07 30	0.21 252	0.53 310

BUS	0.45 105	0.32 39	1.58 66	0.31 144	0.22 150	0.91 461	0.23 149	1.05 452	0.67 240	0.64 358	0.53 240	0.65 329	0.32 214	0.48 111	0.34 167	0.13 288	0.10 128	0.14 343	0.12 204	0.13 88	0.15 43

AnonymousM	0.45 105	0.49 160	1.83 92	0.29 107	0.15 26	0.53 163	0.22 112	0.64 167	0.66 227	0.47 161	0.33 108	0.30 121	0.25 132	0.49 124	0.29 107	0.12 241	0.27 316	0.71 519	0.37 465	0.12 71	0.41 234

sAnonymous2	0.45 105	0.88 322	2.97 437	0.31 144	0.25 200	0.34 27	0.28 249	0.56 120	0.49 86	0.25 40	0.30 83	0.23 62	0.29 191	0.31 14	0.22 15	0.12 241	0.09 98	0.12 246	0.13 226	0.38 438	0.43 247

CroCo_RVC	0.45 105	0.88 322	2.97 437	0.31 144	0.25 200	0.34 27	0.28 249	0.56 120	0.49 86	0.25 40	0.30 83	0.23 62	0.29 191	0.31 14	0.22 15	0.12 241	0.09 98	0.12 246	0.13 226	0.38 438	0.43 247

2.75w_new	0.46 113	0.32 39	1.39 46	0.21 4	0.19 107	0.40 54	0.18 51	0.51 86	0.39 33	0.27 65	0.21 20	0.13 1	0.20 72	1.10 304	0.44 223	0.07 4	1.58 504	0.07 1	0.61 518	0.07 1	0.82 413

MLG-Stereo_test2	0.46 113	0.49 160	1.77 82	0.79 462	0.70 441	0.63 317	0.12 4	0.37 11	0.48 81	0.39 116	0.15 6	0.24 72	0.10 1	0.46 93	0.20 7	0.16 371	1.21 454	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.66 356

rvit_0105_3	0.46 113	0.86 316	2.24 188	0.33 187	0.19 107	0.44 85	0.35 347	0.74 207	0.70 290	0.38 111	0.38 138	0.41 185	0.33 219	0.46 93	0.32 143	0.19 419	0.17 248	0.17 403	0.18 318	0.15 122	0.22 101

RAFT-Stereo-weight	0.46 113	0.37 84	1.60 71	0.29 107	0.51 382	0.57 216	0.22 112	0.84 281	0.67 240	0.48 164	0.38 138	0.36 155	0.17 27	0.39 58	0.27 83	0.09 43	1.28 466	0.09 70	0.07 30	0.09 30	0.41 234

Selective-RAFT	0.46 113	0.48 156	1.88 106	0.32 165	0.16 37	0.61 281	0.19 59	0.66 173	0.62 191	0.28 72	0.30 83	0.41 185	0.33 219	0.51 130	0.32 143	0.11 196	1.09 441	0.09 70	0.35 454	0.19 220	0.37 202

ProNet	0.46 113	0.60 208	1.85 99	0.35 234	0.67 434	0.49 120	0.25 201	0.53 93	0.57 152	0.21 13	0.24 43	0.22 54	0.20 72	0.52 134	0.22 15	0.09 43	0.47 353	0.10 125	0.09 82	0.23 285	1.33 485

CRE-IMP	0.46 113	0.31 26	2.40 224	0.53 392	0.17 59	0.79 426	0.68 476	0.54 104	0.66 227	0.47 161	0.43 161	0.44 206	0.26 144	0.43 83	0.33 156	0.12 241	0.07 9	0.12 246	0.09 82	0.17 165	0.23 110

HI	0.47 120	0.82 301	2.49 289	0.29 107	0.22 150	0.45 90	0.20 73	0.59 140	0.43 54	0.59 303	0.59 306	0.65 329	0.45 325	0.48 111	0.40 199	0.08 14	0.09 98	0.10 125	0.11 166	0.24 292	0.20 87

CoSv	0.47 120	0.82 301	2.49 289	0.29 107	0.22 150	0.45 90	0.20 73	0.59 140	0.43 54	0.59 303	0.59 306	0.65 329	0.45 325	0.48 111	0.40 199	0.08 14	0.09 98	0.10 125	0.11 166	0.24 292	0.20 87

MonSter	0.47 120	0.29 8	1.07 16	0.22 10	0.18 76	0.51 138	0.14 15	0.49 66	0.35 9	0.26 55	0.18 7	0.15 15	0.11 2	0.88 267	0.47 239	0.06 1	2.11 532	0.07 1	0.81 532	0.07 1	1.01 452

RSM	0.47 120	0.51 175	1.36 41	1.37 509	1.04 489	0.37 40	0.21 96	0.52 87	0.55 139	0.23 24	0.28 70	0.28 109	0.17 27	0.40 65	0.22 15	0.09 43	0.24 297	0.09 70	0.35 454	0.24 292	0.80 403

test_4	0.47 120	0.80 296	2.15 167	0.36 252	0.29 248	0.59 246	0.28 249	0.50 80	0.42 48	0.43 136	0.76 424	0.39 170	0.22 90	0.73 225	0.49 253	0.08 14	0.18 255	0.11 192	0.15 270	0.29 370	0.27 138

DeepStereo_RVC	0.47 120	0.37 84	2.19 175	0.55 401	0.18 76	0.60 261	0.58 448	0.52 87	0.62 191	0.49 180	0.45 176	0.39 170	0.85 465	0.47 98	0.34 167	0.12 241	0.08 45	0.11 192	0.09 82	0.15 122	0.19 78

cross-raft	0.47 120	0.34 59	2.17 170	0.70 450	0.84 462	0.50 130	0.35 347	0.74 207	0.43 54	0.44 143	0.45 176	0.63 317	0.25 132	0.37 51	0.27 83	0.08 14	0.14 205	0.10 125	0.23 374	0.11 60	0.27 138

iRaftStereo_RVC	0.47 120	0.84 307	1.91 112	0.29 107	0.15 26	0.53 163	0.20 73	0.58 131	0.50 96	0.37 105	0.43 161	0.42 190	0.23 106	0.38 54	0.28 96	0.09 43	0.70 398	0.12 246	0.11 166	0.43 468	0.77 391

Anonymous3	0.47 120	0.49 160	2.61 338	0.33 187	0.25 200	0.72 388	0.32 315	0.80 243	0.60 176	0.36 102	0.41 155	0.33 144	0.29 191	0.46 93	0.30 114	0.19 419	0.18 255	0.13 307	0.13 226	0.18 189	0.22 101

CFNet_pseudo	0.47 120	0.50 168	2.19 175	0.26 59	0.20 123	0.56 194	0.22 112	0.80 243	0.62 191	0.50 199	0.56 283	0.68 355	0.47 346	0.53 141	0.33 156	0.11 196	0.10 128	0.15 369	0.10 118	0.18 189	0.33 178

ccs_rob	0.47 120	0.50 168	2.19 175	0.26 59	0.20 123	0.56 194	0.22 112	0.80 243	0.62 191	0.50 199	0.56 283	0.68 355	0.47 346	0.53 141	0.33 156	0.11 196	0.10 128	0.16 388	0.10 118	0.18 189	0.33 178

IGEV-Stereo+	0.48 131	0.32 39	1.43 52	0.26 59	0.46 374	0.30 13	0.13 7	0.32 4	0.57 152	0.80 435	0.24 43	0.19 40	0.19 57	0.57 156	0.46 234	0.10 107	1.36 477	0.08 28	0.22 369	0.46 479	1.04 456

RSM++	0.48 131	0.52 179	1.27 32	1.62 524	1.27 513	0.39 51	0.20 73	0.49 66	0.56 145	0.22 19	0.25 51	0.24 72	0.17 27	0.39 58	0.23 32	0.09 43	0.11 156	0.09 70	0.35 454	0.29 370	0.80 403

testlalala2	0.48 131	0.34 59	2.53 301	0.65 435	0.56 398	0.57 216	0.20 73	0.84 281	0.63 202	0.42 128	0.54 259	0.45 218	0.21 82	0.30 10	0.26 74	0.10 107	0.13 190	0.09 70	0.29 409	0.12 71	0.31 168

H2IRNET	0.48 131	1.04 367	2.57 322	0.31 144	0.19 107	0.54 174	0.19 59	0.55 114	0.53 126	0.28 72	0.56 283	0.47 236	0.35 229	0.47 98	0.40 199	0.11 196	0.08 45	0.12 246	0.14 248	0.37 431	0.26 131

PCWNet_CMD	0.48 131	0.50 168	2.23 186	0.27 73	0.20 123	0.56 194	0.22 112	0.78 228	0.67 240	0.49 180	0.55 270	0.68 355	0.56 386	0.48 111	0.32 143	0.11 196	0.10 128	0.14 343	0.10 118	0.19 220	0.43 247

DisPM	0.48 131	0.41 114	2.54 306	0.61 423	0.18 76	0.59 246	0.62 462	0.54 104	0.67 240	0.61 324	0.53 240	0.38 166	0.26 144	0.76 233	0.31 133	0.13 288	0.07 9	0.12 246	0.11 166	0.12 71	0.15 43

BSDual-CNN	0.48 131	0.32 39	1.58 66	0.31 144	0.22 150	0.76 406	0.32 315	1.05 452	0.67 240	0.64 358	0.53 240	0.63 317	0.38 249	0.48 111	0.97 393	0.13 288	0.10 128	0.14 343	0.12 204	0.13 88	0.15 43

psmg	0.48 131	0.32 39	1.58 66	0.28 89	0.22 150	0.75 401	0.35 347	0.94 363	0.67 240	0.61 324	0.59 306	0.63 317	0.38 249	0.48 111	0.97 393	0.13 288	0.11 156	0.13 307	0.13 226	0.14 111	0.15 43

dd	0.48 131	1.32 434	2.41 229	0.31 144	0.17 59	0.58 227	0.26 218	0.50 80	0.71 304	0.42 128	0.41 155	0.34 149	0.28 173	0.47 98	0.41 205	0.18 403	0.10 128	0.13 307	0.12 204	0.22 269	0.16 56

GANet-ADL	0.48 131	0.56 196	2.51 295	0.34 211	0.20 123	0.58 227	0.25 201	0.80 243	0.57 152	0.43 136	0.61 323	0.56 288	0.31 207	0.44 87	0.44 223	0.14 324	0.11 156	0.10 125	0.09 82	0.22 269	0.38 211

ICVP	0.48 131	0.33 51	2.37 212	0.34 211	0.22 150	0.60 261	0.55 439	0.79 237	0.53 126	0.45 147	0.60 315	0.49 246	0.36 233	0.55 149	0.46 234	0.16 371	0.16 235	0.14 343	0.11 166	0.16 142	0.32 174
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 131	0.39 101	2.30 200	0.28 89	0.27 229	0.70 377	0.32 315	1.00 414	0.69 279	0.50 199	0.52 233	0.43 191	0.36 233	0.53 141	0.44 223	0.12 241	0.09 98	0.12 246	0.16 291	0.18 189	0.23 110

FENet	0.48 131	0.58 200	2.46 272	0.33 187	0.18 76	0.58 227	0.22 112	0.83 272	0.64 212	0.49 180	0.42 158	0.55 281	0.38 249	0.52 134	0.51 260	0.12 241	0.09 98	0.12 246	0.11 166	0.17 165	0.31 168

MSMDNet	0.48 131	0.50 168	2.23 186	0.27 73	0.20 123	0.56 194	0.22 112	0.78 228	0.67 240	0.49 180	0.55 270	0.68 355	0.56 386	0.48 111	0.32 143	0.11 196	0.10 128	0.13 307	0.10 118	0.18 189	0.43 247

AdaStereo	0.48 131	0.44 139	2.18 173	0.36 252	0.20 123	0.59 246	0.29 277	0.97 388	0.74 338	0.52 221	0.55 270	0.61 308	0.33 219	0.52 134	0.44 223	0.18 403	0.08 45	0.17 403	0.11 166	0.18 189	0.24 119
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.
IER	0.49 146	0.73 265	2.12 159	0.27 73	0.25 200	0.65 345	0.27 236	0.76 214	0.59 170	0.56 260	0.59 306	0.60 306	0.53 377	0.64 188	0.44 223	0.12 241	0.09 98	0.11 192	0.11 166	0.18 189	0.15 43

TestStereo	0.49 146	0.88 322	2.38 215	0.30 127	0.16 37	0.43 78	0.25 201	0.55 114	0.46 70	0.38 111	0.46 181	0.34 149	0.28 173	1.96 458	0.28 96	0.11 196	0.08 45	0.12 246	0.09 82	0.15 122	0.13 22

GES	0.49 146	0.54 185	2.37 212	0.31 144	0.19 107	0.61 281	0.30 293	0.93 358	0.52 115	0.49 180	0.53 240	0.40 179	0.43 308	0.59 163	0.67 328	0.16 371	0.11 156	0.12 246	0.10 118	0.20 240	0.30 159

DCANet	0.49 146	0.91 337	2.63 344	0.26 59	0.14 17	0.51 138	0.22 112	0.84 281	0.78 371	0.56 260	0.49 209	0.32 136	0.41 283	0.39 58	0.41 205	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.14 111	0.45 268

4w-stereo	0.50 150	0.26 1	1.86 103	0.22 10	0.30 261	0.38 47	0.14 15	0.41 22	0.35 9	0.25 40	0.21 20	0.14 8	0.20 72	1.18 321	0.33 156	0.09 43	1.56 503	0.07 1	0.72 527	0.07 1	1.23 477

CFNet_ucs	0.50 150	0.55 193	2.28 195	0.27 73	0.22 150	0.58 227	0.23 149	0.90 340	0.69 279	0.54 236	0.64 351	0.68 355	0.44 317	0.55 149	0.34 167	0.14 324	0.12 174	0.16 388	0.11 166	0.19 220	0.38 211

fff	0.50 150	0.90 333	2.63 344	0.25 42	0.15 26	0.51 138	0.22 112	0.85 294	0.82 406	0.55 248	0.48 195	0.31 129	0.65 420	0.39 58	0.37 184	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 247

ADStereo(finetuned)	0.50 150	0.91 337	2.43 238	0.26 59	0.14 17	0.51 138	0.22 112	0.84 281	0.78 371	0.56 260	0.49 209	0.32 136	0.75 450	0.40 65	0.40 199	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.13 88	0.45 268

UDGNet	0.50 150	1.36 451	2.44 246	0.37 265	0.19 107	0.58 227	0.23 149	0.49 66	0.69 279	0.42 128	0.39 144	0.34 149	0.29 191	0.55 149	0.32 143	0.25 466	0.10 128	0.37 495	0.19 336	0.30 379	0.17 63

PFNet+	0.50 150	0.43 127	2.54 306	0.49 375	0.18 76	0.58 227	0.76 486	0.54 104	0.72 313	0.56 260	0.48 195	0.39 170	0.26 144	0.94 277	0.33 156	0.14 324	0.09 98	0.14 343	0.13 226	0.12 71	0.16 56

NRIStereo	0.50 150	0.34 59	2.44 246	0.52 388	0.16 37	0.94 467	0.73 484	0.52 87	0.65 219	0.48 164	0.40 153	0.59 299	0.29 191	0.78 242	0.33 156	0.11 196	0.13 190	0.11 192	0.09 82	0.22 269	0.25 123

HCRNet	0.50 150	0.75 280	2.08 146	0.39 299	0.29 248	0.58 227	0.22 112	0.79 237	0.67 240	0.49 180	0.49 209	0.48 244	0.37 239	1.13 312	0.40 199	0.15 354	0.10 128	0.15 369	0.13 226	0.21 252	0.19 78

csc	0.50 150	0.90 333	2.63 344	0.25 42	0.15 26	0.51 138	0.22 112	0.85 294	0.82 406	0.55 248	0.48 195	0.31 129	0.65 420	0.39 58	0.37 184	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 247

cscssc	0.50 150	0.90 333	2.63 344	0.25 42	0.15 26	0.51 138	0.22 112	0.85 294	0.82 406	0.55 248	0.48 195	0.31 129	0.65 420	0.39 58	0.37 184	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.08 17	0.43 247

DMCA	0.50 150	0.83 303	1.95 119	0.32 165	0.24 191	0.59 246	0.26 218	0.81 252	0.68 267	0.59 303	0.49 209	0.56 288	0.36 233	0.65 194	0.65 322	0.14 324	0.10 128	0.14 343	0.10 118	0.19 220	0.29 150

ISRNet	0.51 161	0.58 200	1.96 123	0.38 284	0.31 270	0.49 120	0.21 96	0.80 243	0.71 304	0.64 358	0.71 404	0.66 338	0.40 271	0.59 163	0.45 229	0.23 453	0.16 235	0.21 444	0.20 347	0.21 252	0.37 202

UPFNet	0.51 161	0.67 232	2.04 138	0.34 211	0.33 289	0.65 345	0.37 358	0.88 322	0.65 219	0.60 314	0.53 240	0.61 308	0.41 283	0.77 235	0.55 277	0.13 288	0.13 190	0.13 307	0.13 226	0.20 240	0.16 56

rvit_105_1	0.52 163	0.93 346	2.30 200	0.36 252	0.24 191	0.51 138	0.45 405	0.81 252	0.79 384	0.46 158	0.44 173	0.45 218	0.38 249	0.63 181	0.39 197	0.20 430	0.18 255	0.18 422	0.22 369	0.18 189	0.21 94

DCVSM-stereo	0.52 163	0.37 84	2.45 264	0.30 127	0.22 150	0.54 174	0.52 429	0.60 147	0.52 115	0.69 393	0.47 187	0.79 401	0.49 358	0.56 152	0.90 387	0.13 288	0.14 205	0.15 369	0.13 226	0.20 240	0.21 94

ITSA-stereo	0.52 163	0.42 117	1.46 56	0.34 211	0.18 76	0.60 261	0.29 277	0.99 404	0.82 406	0.51 211	0.48 195	0.53 265	0.59 401	1.25 335	0.73 348	0.15 354	0.12 174	0.17 403	0.16 291	0.19 220	0.32 174

gcap-zeroshot	0.52 163	0.86 316	2.38 215	0.32 165	0.60 413	0.70 377	0.20 73	0.78 228	0.58 159	0.44 143	0.36 126	0.81 412	0.24 112	0.53 141	0.30 114	0.10 107	0.35 329	0.09 70	0.31 425	0.09 30	0.40 226

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 163	0.51 175	1.12 19	0.26 59	0.22 150	0.46 98	0.20 73	1.10 476	1.33 513	3.13 552	0.33 108	0.22 54	0.20 72	0.34 34	0.26 74	0.11 196	0.09 98	0.11 192	0.09 82	0.17 165	0.21 94

StereoVision	0.52 163	1.12 384	2.70 387	0.34 211	0.32 282	0.47 109	0.26 218	0.73 205	0.61 181	0.33 92	0.89 454	0.45 218	0.26 144	0.52 134	0.39 197	0.14 324	0.15 221	0.16 388	0.15 270	0.22 269	0.14 34

gwcnet-sp	0.52 163	0.71 257	2.66 358	0.32 165	0.22 150	0.66 358	0.31 304	0.84 281	0.69 279	0.61 324	0.49 209	0.46 227	0.43 308	0.77 235	0.48 244	0.12 241	0.11 156	0.11 192	0.11 166	0.19 220	0.19 78

scenet	0.52 163	0.71 257	2.66 358	0.32 165	0.22 150	0.66 358	0.31 304	0.84 281	0.69 279	0.61 324	0.49 209	0.46 227	0.43 308	0.77 235	0.48 244	0.12 241	0.11 156	0.11 192	0.11 166	0.19 220	0.19 78

ssnet	0.52 163	0.71 257	2.66 358	0.32 165	0.22 150	0.66 358	0.31 304	0.84 281	0.69 279	0.61 324	0.49 209	0.46 227	0.43 308	0.77 235	0.48 244	0.12 241	0.11 156	0.11 192	0.11 166	0.19 220	0.19 78

PSM-softLoss	0.52 163	0.34 59	2.47 277	0.55 401	0.17 59	0.61 281	0.39 373	0.64 167	0.67 240	0.52 221	0.48 195	0.39 170	0.25 132	1.46 366	0.77 360	0.13 288	0.08 45	0.13 307	0.12 204	0.12 71	0.15 43

KMStereo	0.52 163	0.34 59	2.47 277	0.55 401	0.17 59	0.61 281	0.39 373	0.64 167	0.67 240	0.52 221	0.48 195	0.39 170	0.25 132	1.46 366	0.77 360	0.13 288	0.08 45	0.13 307	0.12 204	0.12 71	0.15 43

KYRaft	0.52 163	0.35 68	2.40 224	0.34 211	0.21 137	0.75 401	0.43 393	0.62 157	0.63 202	0.64 358	0.92 460	0.53 265	0.72 439	0.60 169	0.26 74	0.10 107	0.07 9	0.12 246	0.14 248	0.13 88	0.54 314

raftrobust	0.52 163	1.14 388	2.15 167	0.33 187	0.99 480	0.53 163	0.21 96	0.59 140	0.50 96	0.53 230	0.36 126	0.31 129	0.33 219	0.47 98	0.42 210	0.10 107	0.55 372	0.09 70	0.08 51	0.22 269	0.46 273

RALAANet	0.52 163	1.37 456	2.63 344	0.33 187	0.23 179	0.48 115	0.19 59	0.69 184	0.55 139	0.49 180	0.46 181	0.39 170	0.31 207	0.53 141	0.53 269	0.10 107	0.33 327	0.11 192	0.17 307	0.29 370	0.13 22

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 177	0.39 101	1.30 37	0.45 350	0.21 137	0.74 398	0.17 39	0.71 200	0.44 63	1.17 488	0.38 138	0.89 443	0.23 106	0.86 260	0.94 391	0.11 196	0.49 357	0.09 70	0.40 473	0.13 88	0.50 290

testlalala	0.53 177	0.36 72	2.40 224	0.29 107	0.35 307	0.60 261	0.22 112	1.02 431	0.63 202	0.56 260	0.40 153	0.32 136	0.21 82	0.33 28	0.27 83	0.10 107	1.73 514	0.09 70	0.24 378	0.08 17	0.43 247

hknet	0.53 177	0.39 101	2.04 138	0.31 144	0.24 191	0.76 406	0.32 315	1.05 452	0.71 304	0.64 358	0.53 240	0.79 401	0.40 271	0.84 257	0.78 364	0.12 241	0.10 128	0.14 343	0.12 204	0.13 88	0.15 43

NF-Stereo	0.53 177	0.33 51	2.55 314	0.55 401	0.16 37	0.61 281	0.43 393	0.70 194	0.70 290	0.50 199	0.47 187	0.37 160	0.26 144	1.44 364	0.78 364	0.12 241	0.07 9	0.12 246	0.10 118	0.13 88	0.17 63

OCTAStereo	0.53 177	0.33 51	2.54 306	0.56 410	0.16 37	0.61 281	0.42 386	0.70 194	0.70 290	0.50 199	0.47 187	0.37 160	0.26 144	1.43 360	0.79 367	0.12 241	0.07 9	0.12 246	0.10 118	0.13 88	0.17 63

RE-Stereo	0.53 177	0.33 51	2.54 306	0.56 410	0.16 37	0.61 281	0.43 393	0.70 194	0.70 290	0.50 199	0.47 187	0.37 160	0.26 144	1.43 360	0.77 360	0.12 241	0.07 9	0.12 246	0.10 118	0.13 88	0.17 63

TVStereo	0.53 177	0.33 51	2.54 306	0.56 410	0.16 37	0.61 281	0.43 393	0.70 194	0.70 290	0.50 199	0.47 187	0.37 160	0.26 144	1.43 360	0.77 360	0.12 241	0.07 9	0.12 246	0.10 118	0.13 88	0.17 63

GMM-Stereo	0.53 177	0.33 51	2.89 427	0.53 392	0.24 191	0.77 416	0.46 411	0.62 157	0.65 219	0.58 284	0.73 411	0.47 236	0.43 308	0.68 205	0.29 107	0.10 107	0.06 1	0.13 307	0.13 226	0.14 111	0.44 263

Prome-Stereo	0.53 177	0.36 72	2.39 222	0.60 417	0.23 179	0.63 317	0.41 380	0.66 173	0.67 240	0.59 303	1.02 477	0.43 191	0.71 438	0.61 174	0.34 167	0.10 107	0.07 9	0.10 125	0.09 82	0.13 88	0.44 263

CoDeX	0.54 186	0.52 179	2.25 191	0.30 127	0.26 216	0.61 281	0.32 315	1.03 438	0.73 318	0.49 180	0.56 283	0.52 262	0.40 271	1.59 392	0.38 192	0.12 241	0.09 98	0.11 192	0.10 118	0.15 122	0.22 101

NINENet	0.54 186	0.40 108	2.19 175	0.55 401	0.26 216	0.91 461	0.23 149	1.05 452	0.77 366	0.54 236	0.57 294	0.65 329	0.32 214	1.22 326	0.34 167	0.16 371	0.13 190	0.16 388	0.11 166	0.16 142	0.14 34

GwcNet-ADL	0.54 186	0.78 290	2.85 422	0.31 144	0.20 123	0.58 227	0.29 277	0.93 358	0.67 240	0.48 164	0.47 187	0.56 288	0.33 219	0.48 111	0.80 369	0.13 288	0.12 174	0.09 70	0.09 82	0.14 111	0.40 226

ACVNet	0.54 186	0.87 318	2.45 264	0.28 89	0.22 150	0.59 246	0.36 355	0.69 184	0.73 318	0.49 180	0.59 306	0.69 366	0.42 296	0.47 98	0.70 334	0.11 196	0.10 128	0.10 125	0.09 82	0.36 424	0.39 219

MIM_Stereo	0.55 190	0.92 342	2.65 354	0.32 165	1.09 497	0.51 138	0.19 59	0.67 176	0.52 115	0.48 164	0.54 259	0.43 191	0.27 159	0.57 156	0.30 114	0.08 14	0.17 248	0.11 192	0.10 118	0.28 361	0.80 403

CSP-Net	0.55 190	0.61 214	1.81 91	0.30 127	0.23 179	0.77 416	0.35 347	0.90 340	0.62 191	0.62 337	0.60 315	0.65 329	0.42 296	1.76 416	0.47 239	0.17 392	0.12 174	0.10 125	0.10 118	0.21 252	0.16 56

RAFT_R40	0.55 190	0.31 26	2.44 246	0.57 414	0.42 359	0.62 303	0.52 429	0.58 131	0.66 227	0.56 260	0.54 259	0.54 272	0.50 363	1.56 379	0.53 269	0.11 196	0.07 9	0.12 246	0.10 118	0.16 142	0.10 7

Pruner-Stereo	0.55 190	0.38 94	2.49 289	1.78 533	0.19 107	0.63 317	0.45 405	0.59 140	0.67 240	0.61 324	0.48 195	0.41 185	0.25 132	0.49 124	0.99 401	0.13 288	0.07 9	0.12 246	0.10 118	0.13 88	0.14 34

MMNet	0.55 190	0.92 342	2.03 135	0.34 211	0.27 229	0.79 426	0.28 249	0.86 305	0.79 384	0.62 337	0.58 301	0.59 299	0.56 386	0.80 249	0.61 305	0.11 196	0.11 156	0.12 246	0.11 166	0.21 252	0.22 101

UCFNet_RVC	0.55 190	1.16 397	2.48 283	0.31 144	0.27 229	0.65 345	0.28 249	0.76 214	0.58 159	0.51 211	0.53 240	0.67 341	0.42 296	0.91 272	0.45 229	0.16 371	0.11 156	0.17 403	0.17 307	0.20 240	0.23 110

HITNet	0.55 190	1.28 429	2.73 395	0.35 234	0.14 17	0.56 194	0.23 149	0.89 331	0.62 191	0.52 221	0.51 224	0.49 246	0.38 249	0.52 134	0.60 298	0.09 43	0.07 9	0.10 125	0.08 51	0.25 314	0.61 339
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
StereoDRNet-Refined	0.55 190	0.61 214	2.07 144	0.34 211	0.21 137	0.68 371	0.26 218	0.87 314	0.73 318	0.70 397	0.69 378	0.74 384	0.45 325	1.10 304	0.62 308	0.12 241	0.09 98	0.14 343	0.14 248	0.27 348	0.24 119
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 198	0.68 241	2.42 233	0.30 127	0.41 347	0.61 281	0.31 304	0.58 131	0.72 313	1.17 488	0.26 58	0.20 44	0.27 159	1.28 341	0.28 96	0.09 43	0.59 379	0.12 246	0.21 358	0.16 142	0.48 282

RAFT-Test	0.56 198	0.41 114	2.01 131	0.90 472	1.07 494	0.65 345	0.37 358	0.83 272	0.65 219	0.49 180	0.49 209	0.93 452	0.24 112	0.52 134	0.30 114	0.10 107	0.38 336	0.09 70	0.38 469	0.11 60	0.19 78

PSMNet-ADL	0.56 198	0.47 153	2.03 135	0.35 234	0.22 150	0.67 365	0.27 236	0.77 221	0.58 159	0.43 136	0.53 240	0.70 372	0.45 325	1.89 448	0.64 317	0.16 371	0.13 190	0.11 192	0.13 226	0.15 122	0.51 297

SST-Stereo	0.56 198	0.30 20	2.44 246	0.71 452	0.55 396	0.62 303	0.65 467	0.57 127	0.67 240	0.59 303	0.53 240	0.51 255	0.59 401	1.57 384	0.31 133	0.12 241	0.07 9	0.12 246	0.10 118	0.17 165	0.11 14

RAFT-345	0.56 198	0.37 84	2.68 373	0.40 312	0.34 299	0.58 227	0.41 380	0.49 66	0.70 290	0.51 211	0.99 473	0.43 191	0.28 173	1.56 379	0.81 373	0.10 107	0.07 9	0.11 192	0.09 82	0.11 60	0.09 3

UNet	0.56 198	0.58 200	2.81 414	0.32 165	0.33 289	0.74 398	0.27 236	0.86 305	0.67 240	0.55 248	0.55 270	0.72 377	0.55 384	0.79 245	0.58 290	0.12 241	0.09 98	0.13 307	0.11 166	0.20 240	0.19 78

DN-CSS_ROB	0.56 198	1.64 498	2.75 400	0.42 326	0.22 150	0.57 216	0.19 59	0.79 237	0.66 227	0.46 158	0.62 330	0.41 185	0.32 214	0.73 225	0.49 253	0.12 241	0.08 45	0.14 343	0.13 226	0.38 438	0.17 63

MyStereo05	0.57 205	0.72 262	2.72 390	0.31 144	0.25 200	0.60 261	0.30 293	0.87 314	0.82 406	0.54 236	0.37 132	0.53 265	0.42 296	0.63 181	0.73 348	0.09 43	0.55 372	0.12 246	0.20 347	0.16 142	0.56 322

MyStereo04	0.57 205	0.68 241	2.66 358	0.30 127	0.41 347	0.61 281	0.31 304	0.88 322	0.80 392	0.48 164	0.37 132	0.54 272	0.42 296	0.61 174	0.71 340	0.09 43	0.59 379	0.12 246	0.21 358	0.16 142	0.48 282

Selective-IGEV	0.57 205	0.42 117	1.87 105	1.67 528	1.33 514	0.36 36	0.20 73	0.61 153	0.71 304	0.22 19	0.31 94	0.22 54	0.19 57	0.52 134	0.36 178	0.09 43	0.97 424	0.09 70	0.15 270	0.20 240	0.85 419

SepStereo	0.57 205	0.42 117	1.85 99	0.34 211	0.34 299	0.52 155	0.42 386	0.89 331	0.80 392	0.85 449	0.69 378	0.57 292	0.51 367	1.55 377	0.57 284	0.13 288	0.09 98	0.12 246	0.09 82	0.18 189	0.37 202

111	0.57 205	1.41 462	2.63 344	0.25 42	0.15 26	0.59 246	0.26 218	0.90 340	0.83 413	0.50 199	0.54 259	0.57 292	0.38 249	0.54 147	0.41 205	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.24 292	0.81 410

AFF-stereo	0.57 205	1.51 479	2.59 326	0.33 187	0.23 179	0.51 138	0.21 96	0.69 184	0.68 267	0.49 180	0.63 338	0.49 246	0.34 227	0.50 129	0.37 184	0.08 14	0.54 369	0.10 125	0.10 118	0.40 453	0.60 338

acv_ft	0.57 205	0.87 318	2.45 264	0.33 187	0.41 347	0.63 317	0.29 277	0.86 305	0.73 318	0.64 358	0.59 306	0.69 366	0.45 325	0.47 98	0.68 330	0.11 196	0.10 128	0.10 125	0.09 82	0.43 468	0.39 219

BEATNet_4x	0.57 205	1.16 397	2.56 318	0.35 234	0.16 37	0.56 194	0.25 201	0.91 347	0.64 212	0.55 248	0.53 240	0.59 299	0.43 308	0.67 200	0.76 358	0.12 241	0.09 98	0.12 246	0.09 82	0.23 285	0.58 330

AIO-test1	0.58 213	1.37 456	2.77 405	0.66 440	1.08 495	0.50 130	0.23 149	0.86 305	0.69 279	0.31 86	0.42 158	0.29 117	0.22 90	0.77 235	0.34 167	0.13 288	0.15 221	0.12 246	0.16 291	0.31 388	0.30 159

IGEV-Stereo++	0.58 213	0.29 8	1.66 77	0.37 265	0.53 392	0.47 109	0.13 7	0.54 104	0.37 16	1.02 472	0.25 51	0.17 31	0.22 90	1.04 293	0.27 83	0.08 14	1.98 526	0.08 28	0.06 8	0.17 165	1.92 514

MC-Stereo	0.58 213	0.37 84	2.00 129	0.88 469	0.64 429	0.54 174	0.19 59	0.46 50	0.39 33	0.58 284	0.39 144	0.27 102	0.27 159	0.71 217	0.32 143	0.09 43	1.20 451	0.09 70	0.16 291	0.22 269	1.92 514

RAFT_CTSACE	0.58 213	1.16 397	2.76 403	0.36 252	0.29 248	0.54 174	0.29 277	0.69 184	0.51 103	0.51 211	0.75 421	0.67 341	0.37 239	0.63 181	0.47 239	0.08 14	0.49 357	0.11 192	0.10 118	0.41 460	0.32 174

CRFU-Net	0.58 213	0.42 117	1.90 109	0.49 375	0.27 229	0.83 439	0.35 347	0.94 363	0.54 130	0.65 374	0.60 315	0.78 399	1.34 499	1.00 286	0.51 260	0.17 392	0.14 205	0.17 403	0.10 118	0.19 220	0.20 87

dad	0.58 213	1.35 446	2.39 222	0.31 144	0.20 123	0.62 303	0.26 218	0.56 120	0.79 384	0.66 381	0.64 351	0.64 325	0.36 233	0.87 261	0.48 244	0.28 477	0.15 221	0.40 498	0.18 318	0.24 292	0.22 101

IPLGR	0.58 213	0.64 226	3.12 455	0.37 265	0.18 76	0.62 303	0.54 435	1.06 465	0.69 279	0.73 409	0.46 181	0.50 250	0.44 317	1.12 311	0.31 133	0.10 107	0.08 45	0.11 192	0.09 82	0.21 252	0.20 87

GMOStereo	0.58 213	0.89 327	2.46 272	0.29 107	0.99 480	0.51 138	0.32 315	0.58 131	0.46 70	0.58 284	0.48 195	0.54 272	0.27 159	0.31 14	0.25 59	0.09 43	1.64 507	0.13 307	0.11 166	0.34 407	0.42 239

error version	0.58 213	0.89 327	2.46 272	0.29 107	0.99 480	0.51 138	0.32 315	0.58 131	0.46 70	0.58 284	0.48 195	0.54 272	0.27 159	0.31 14	0.25 59	0.09 43	1.64 507	0.13 307	0.11 166	0.34 407	0.42 239

test-v	0.58 213	0.89 327	2.46 272	0.29 107	0.99 480	0.51 138	0.32 315	0.58 131	0.46 70	0.58 284	0.48 195	0.54 272	0.27 159	0.31 14	0.25 59	0.09 43	1.64 507	0.13 307	0.11 166	0.34 407	0.42 239

test-3	0.58 213	0.43 127	2.44 246	0.52 388	0.59 408	0.46 98	0.23 149	0.77 221	0.49 86	0.52 221	0.29 75	0.44 206	0.22 90	0.59 163	0.97 393	0.08 14	1.27 464	0.10 125	0.35 454	0.29 370	0.62 341

test_1	0.58 213	0.43 127	2.44 246	0.52 388	0.59 408	0.46 98	0.23 149	0.77 221	0.49 86	0.51 211	0.29 75	0.44 206	0.22 90	0.59 163	0.97 393	0.08 14	1.27 464	0.10 125	0.35 454	0.29 370	0.63 347

LCNet	0.58 213	0.43 127	2.42 233	0.91 476	0.22 150	0.95 469	0.29 277	0.62 157	0.64 212	0.52 221	0.55 270	0.41 185	0.75 450	0.84 257	0.27 83	0.10 107	0.07 9	0.12 246	0.18 318	0.97 523	0.40 226

test-2	0.58 213	0.89 327	2.46 272	0.29 107	0.99 480	0.51 138	0.32 315	0.58 131	0.46 70	0.58 284	0.48 195	0.54 272	0.27 159	0.31 14	0.25 59	0.09 43	1.64 507	0.13 307	0.11 166	0.34 407	0.42 239

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 213	1.48 476	2.53 301	0.29 107	0.78 455	0.52 155	0.20 73	0.68 181	0.66 227	0.51 211	0.61 323	0.40 179	0.32 214	0.40 65	0.43 217	0.08 14	0.63 387	0.09 70	0.09 82	0.37 431	0.58 330

STTStereo	0.58 213	0.95 348	2.95 435	0.37 265	0.31 270	0.62 303	0.32 315	0.81 252	0.63 202	0.61 324	0.55 270	0.67 341	0.43 308	0.87 261	0.48 244	0.16 371	0.16 235	0.17 403	0.20 347	0.17 165	0.25 123

DeepPruner_ROB	0.58 213	1.06 370	2.68 373	0.30 127	0.26 216	0.63 317	0.31 304	0.83 272	0.51 103	0.62 337	0.56 283	0.65 329	0.39 264	1.06 296	0.56 281	0.19 419	0.14 205	0.14 343	0.14 248	0.24 292	0.33 178

G2L-ROB	0.59 230	1.32 434	2.59 326	0.30 127	0.22 150	0.59 246	0.28 249	0.80 243	0.61 181	0.56 260	0.45 176	0.70 372	0.35 229	1.38 351	0.72 344	0.11 196	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.22 269	0.31 168

MM-Stereo_test3	0.59 230	0.85 311	2.28 195	0.53 392	0.31 270	0.45 90	0.30 293	0.78 228	0.76 353	0.33 92	0.43 161	0.32 136	0.23 106	0.61 174	0.54 274	0.10 107	1.65 511	0.10 125	0.08 51	0.42 463	0.68 365

test_sample2	0.59 230	0.42 117	1.84 95	0.33 187	0.18 76	0.52 155	0.28 249	0.86 305	0.70 290	0.47 161	0.53 240	0.46 227	0.41 283	1.51 373	0.66 325	0.12 241	0.93 422	0.11 192	0.24 378	0.16 142	1.01 452

GCAP-Stereo	0.59 230	1.35 446	2.44 246	0.49 375	1.02 487	0.52 155	0.14 15	0.53 93	0.54 130	0.44 143	0.50 221	0.30 121	0.22 90	0.68 205	0.41 205	0.09 43	1.30 471	0.09 70	0.07 30	0.23 285	0.54 314

TestStereo1	0.59 230	1.21 410	2.63 344	0.40 312	0.60 413	0.56 194	0.34 337	0.82 261	0.73 318	0.45 147	0.63 338	0.36 155	0.42 296	0.66 197	0.42 210	0.10 107	0.32 323	0.12 246	0.10 118	0.34 407	0.52 304

SA-5K	0.59 230	1.21 410	2.63 344	0.40 312	0.60 413	0.56 194	0.34 337	0.82 261	0.73 318	0.45 147	0.63 338	0.36 155	0.42 296	0.66 197	0.42 210	0.10 107	0.32 323	0.12 246	0.10 118	0.34 407	0.52 304

test_3	0.59 230	0.44 139	2.44 246	0.53 392	0.59 408	0.48 115	0.30 293	0.79 237	0.52 115	0.51 211	0.30 83	0.45 218	0.22 90	0.59 163	0.97 393	0.08 14	1.25 459	0.11 192	0.35 454	0.30 379	0.62 341

IRAFT_RVC	0.59 230	0.74 275	2.42 233	0.47 361	0.21 137	0.59 246	0.42 386	0.68 181	0.73 318	0.54 236	0.50 221	0.49 246	0.51 367	1.57 384	1.00 404	0.11 196	0.25 306	0.13 307	0.10 118	0.15 122	0.14 34

MLCV	0.59 230	1.41 462	2.41 229	0.31 144	0.15 26	0.60 261	0.23 149	0.77 221	0.63 202	0.67 383	0.66 365	0.55 281	0.37 239	1.16 316	1.09 417	0.10 107	0.07 9	0.09 70	0.07 30	0.21 252	0.29 150

iResNet	0.59 230	1.09 375	2.54 306	0.44 343	0.18 76	0.65 345	0.29 277	0.89 331	0.75 344	0.59 303	0.64 351	0.43 191	0.39 264	0.73 225	1.24 439	0.11 196	0.08 45	0.09 70	0.08 51	0.21 252	0.40 226

AIO-test2	0.60 240	1.55 482	2.73 395	0.63 428	0.42 359	0.50 130	0.23 149	0.84 281	0.73 318	0.34 98	0.53 240	0.37 160	0.22 90	0.70 210	0.32 143	0.75 517	0.16 235	0.13 307	0.17 307	0.21 252	0.47 275

11t1	0.60 240	0.49 160	2.19 175	0.35 234	0.58 407	0.48 115	0.21 96	0.72 202	0.73 318	0.49 180	0.47 187	0.35 153	0.34 227	0.61 174	0.71 340	0.12 241	1.26 463	0.10 125	0.29 409	0.16 142	1.22 474

RAFT+CT+SA	0.60 240	1.25 423	2.49 289	0.38 284	0.75 447	0.55 187	0.34 337	0.83 272	0.68 267	0.39 116	0.55 270	0.44 206	0.29 191	0.75 231	0.28 96	0.09 43	0.24 297	0.11 192	0.51 501	0.30 379	0.74 385

rafts_anoy	0.60 240	1.33 439	2.59 326	0.53 392	1.09 497	0.49 120	0.25 201	0.67 176	0.53 126	0.41 122	0.38 138	0.33 144	0.30 202	0.68 205	0.41 205	0.10 107	1.13 446	0.13 307	0.15 270	0.20 240	0.29 150

delet	0.60 240	0.84 307	2.45 264	0.33 187	0.35 307	0.73 392	0.46 411	0.89 331	0.80 392	0.58 284	0.62 330	0.67 341	0.51 367	1.14 314	0.64 317	0.12 241	0.12 174	0.13 307	0.14 248	0.22 269	0.29 150

CFNet-ft	0.60 240	1.16 397	2.45 264	0.29 107	0.30 261	0.64 329	0.28 249	0.69 184	0.57 152	0.49 180	0.57 294	0.79 401	0.44 317	1.48 369	0.62 308	0.15 354	0.10 128	0.28 473	0.14 248	0.21 252	0.29 150

CFNet_RVC	0.60 240	1.16 397	2.45 264	0.29 107	0.30 261	0.64 329	0.28 249	0.69 184	0.57 152	0.49 180	0.57 294	0.79 401	0.44 317	1.48 369	0.62 308	0.15 354	0.10 128	0.28 473	0.14 248	0.21 252	0.29 150

iResNet_ROB	0.60 240	1.59 489	2.04 138	0.32 165	0.21 137	0.60 261	0.22 112	0.99 404	0.85 427	0.61 324	0.63 338	0.58 296	0.42 296	1.08 302	0.98 399	0.11 196	0.08 45	0.09 70	0.06 8	0.23 285	0.33 178

DFGA-Net	0.61 248	1.55 482	2.59 326	0.32 165	0.26 216	0.54 174	0.22 112	0.67 176	0.63 202	0.50 199	0.52 233	0.35 153	0.28 173	1.84 435	0.99 401	0.10 107	0.08 45	0.12 246	0.12 204	0.38 438	0.18 72

FoundationStereo	0.61 248	0.37 84	0.91 5	1.96 543	2.40 547	0.20 3	0.16 31	0.26 1	0.86 434	0.16 1	0.12 2	0.19 40	0.17 27	0.58 162	0.32 143	0.10 107	2.98 553	0.08 28	0.06 8	0.07 1	0.20 87

FACV-RUCA	0.61 248	0.44 139	2.11 158	0.43 338	1.73 534	0.49 120	0.28 249	0.74 207	0.68 267	0.41 122	0.53 240	0.34 149	0.64 417	0.41 74	0.33 156	0.13 288	0.11 156	0.62 514	0.12 204	0.72 509	1.02 454

GIP-stereo	0.61 248	0.68 241	1.05 15	0.95 481	1.46 523	0.42 73	0.17 39	0.69 184	0.49 86	0.19 5	0.24 43	0.23 62	0.18 45	0.95 283	0.59 294	0.10 107	1.33 475	0.08 28	0.06 8	0.18 189	2.21 531

test_sample3	0.61 248	0.48 156	2.24 188	0.34 211	0.19 107	0.58 227	0.25 201	0.97 388	0.76 353	0.54 236	0.52 233	0.46 227	0.37 239	1.78 422	0.57 284	0.13 288	0.79 406	0.12 246	0.21 358	0.17 165	0.73 382

test_sample1	0.61 248	0.45 147	1.84 95	0.33 187	0.29 248	0.49 120	0.24 175	0.83 272	0.73 318	0.51 211	0.53 240	0.52 262	0.45 325	1.40 354	0.72 344	0.11 196	0.96 423	0.10 125	0.24 378	0.15 122	1.25 478

testlalala_base	0.61 248	0.35 68	2.44 246	0.35 234	0.33 289	0.55 187	0.21 96	0.88 322	0.41 41	0.41 122	0.39 144	0.31 129	0.24 112	0.33 28	0.36 178	0.98 529	1.61 506	0.09 70	0.22 369	1.11 524	0.68 365

test_5	0.61 248	1.25 423	2.76 403	0.39 299	0.64 429	0.58 227	0.35 347	0.85 294	0.66 227	0.49 180	0.56 283	0.55 281	0.40 271	0.79 245	0.32 143	0.10 107	0.19 261	0.12 246	0.12 204	0.33 400	0.85 419

Sa-1000	0.61 248	1.07 371	2.71 388	0.32 165	0.61 422	0.61 281	0.31 304	1.00 414	0.76 353	0.53 230	0.83 439	0.43 191	0.33 219	0.69 208	0.30 114	0.10 107	0.52 364	0.13 307	0.28 405	0.29 370	0.29 150

SA	0.61 248	1.14 388	2.79 409	0.32 165	0.63 425	0.57 216	0.30 293	0.97 388	0.78 371	0.43 136	0.63 338	0.39 170	0.46 335	0.70 210	0.31 133	0.10 107	0.44 348	0.13 307	0.32 433	0.31 388	0.51 297

DAS	0.61 248	0.42 117	1.85 99	0.34 211	0.34 299	0.52 155	0.42 386	0.89 331	0.80 392	0.85 449	0.69 378	0.57 292	0.51 367	2.38 493	0.57 284	0.13 288	0.09 98	0.12 246	0.09 82	0.18 189	0.37 202

AACVNet	0.61 248	1.13 387	2.47 277	0.37 265	0.21 137	0.57 216	0.25 201	0.75 211	0.55 139	0.56 260	0.60 315	0.66 338	0.44 317	2.11 474	0.49 253	0.14 324	0.11 156	0.14 343	0.11 166	0.35 419	0.23 110

ASMatch	0.61 248	0.47 153	2.72 390	0.91 476	0.36 318	0.56 194	0.24 175	0.54 104	0.67 240	0.48 164	1.20 490	0.47 236	0.65 420	1.33 347	0.93 389	0.10 107	0.08 45	0.11 192	0.11 166	0.10 48	0.17 63

test-1	0.61 248	0.54 185	2.09 150	0.31 144	1.37 516	0.51 138	0.28 249	0.83 272	0.50 96	0.42 128	0.55 270	0.54 272	0.24 112	0.38 54	1.25 440	0.10 107	1.08 439	0.10 125	0.17 307	0.11 60	0.77 391

LMCR-Stereo	0.61 248	1.00 355	2.60 333	0.42 326	0.22 150	0.74 398	0.31 304	1.06 465	0.70 290	0.62 337	0.64 351	0.40 179	0.52 374	0.84 257	1.27 442	0.20 430	0.09 98	0.12 246	0.09 82	0.26 334	0.16 56

GEStereo_RVC	0.61 248	1.19 406	2.61 338	0.48 362	0.25 200	0.63 317	0.37 358	1.05 452	0.79 384	0.55 248	0.55 270	0.59 299	0.44 317	1.10 304	0.48 244	0.16 371	0.11 156	0.12 246	0.11 166	0.27 348	0.43 247

HGLStereo	0.61 248	1.20 408	2.59 326	0.36 252	0.40 341	0.65 345	0.30 293	0.87 314	0.67 240	0.60 314	0.70 391	0.69 366	0.56 386	1.07 301	0.59 294	0.14 324	0.13 190	0.13 307	0.12 204	0.23 285	0.23 110

PSMNet-RSSM	0.61 248	1.19 406	2.43 238	0.33 187	0.25 200	0.59 246	0.28 249	0.88 322	0.65 219	0.54 236	0.62 330	0.69 366	0.46 335	1.67 403	0.50 257	0.15 354	0.10 128	0.14 343	0.16 291	0.20 240	0.28 144

DISCO	0.61 248	0.63 223	1.98 126	0.46 355	0.34 299	0.84 444	0.35 347	0.88 322	0.81 400	0.61 324	0.64 351	1.06 483	0.53 377	1.11 309	0.83 378	0.13 288	0.10 128	0.11 192	0.10 118	0.26 334	0.37 202

DLCB_ROB	0.61 248	0.96 349	2.00 129	0.37 265	0.25 200	0.65 345	0.37 358	0.86 305	0.76 353	0.73 409	0.70 391	0.84 425	0.47 346	1.57 384	0.72 344	0.13 288	0.13 190	0.14 343	0.14 248	0.18 189	0.33 178

G2L-Stereo	0.62 268	1.27 426	2.67 366	0.31 144	0.27 229	0.59 246	0.29 277	0.81 252	0.60 176	0.56 260	0.53 240	0.71 375	0.37 239	1.74 412	0.57 284	0.13 288	0.11 156	0.13 307	0.11 166	0.29 370	0.34 186

test_sample4	0.62 268	0.49 160	2.24 188	0.34 211	0.19 107	0.57 216	0.25 201	0.98 395	0.76 353	0.56 260	0.55 270	0.45 218	0.38 249	1.78 422	0.56 281	0.13 288	0.80 409	0.13 307	0.21 358	0.17 165	0.76 387

qqq1	0.62 268	0.54 185	1.92 114	0.32 165	0.16 37	0.46 98	0.24 175	0.94 363	0.85 427	0.58 284	0.70 391	0.51 255	0.41 283	1.89 448	0.64 317	0.13 288	1.01 429	0.09 70	0.24 378	0.19 220	0.59 334

fff1	0.62 268	0.54 185	1.92 114	0.32 165	0.16 37	0.46 98	0.24 175	0.94 363	0.85 427	0.58 284	0.70 391	0.51 255	0.41 283	1.89 448	0.64 317	0.13 288	1.01 429	0.09 70	0.24 378	0.19 220	0.59 334

LL-Strereo2	0.62 268	1.36 451	2.47 277	1.37 509	0.96 476	0.54 174	0.28 249	0.61 153	0.49 86	0.42 128	0.34 115	0.44 206	0.21 82	0.57 156	0.53 269	0.11 196	0.26 309	0.16 388	0.14 248	0.18 189	0.98 449

4D-IteraStereo	0.62 268	1.29 431	3.04 448	0.27 73	0.30 261	0.46 98	0.26 218	0.54 104	0.51 103	0.41 122	0.31 94	0.39 170	0.19 57	0.53 141	0.65 322	0.09 43	0.47 353	0.12 246	0.11 166	0.21 252	2.14 524

CBFPSM	0.62 268	1.34 442	2.12 159	0.30 127	0.23 179	0.71 382	0.38 367	0.77 221	0.68 267	0.51 211	0.49 209	1.03 475	0.82 459	0.63 181	1.35 447	0.11 196	0.12 174	0.10 125	0.10 118	0.19 220	0.37 202

iinet-f	0.62 268	1.18 403	2.55 314	0.33 187	0.25 200	0.82 438	0.34 337	0.87 314	0.69 279	0.56 260	0.64 351	0.73 382	0.67 428	0.80 249	0.81 373	0.14 324	0.13 190	0.11 192	0.10 118	0.44 472	0.26 131

PFNet	0.62 268	0.42 117	2.69 380	0.43 338	0.55 396	0.62 303	0.27 236	0.64 167	0.72 313	0.61 324	0.56 283	0.45 218	0.33 219	1.86 441	1.12 422	0.28 477	0.09 98	0.12 246	0.16 291	0.26 334	0.27 138

RAFT	0.62 268	1.35 446	2.26 192	0.62 425	0.53 392	0.47 109	0.35 347	0.70 194	0.58 159	0.50 199	0.50 221	0.79 401	0.40 271	0.49 124	0.36 178	0.11 196	0.79 406	0.14 343	0.13 226	0.52 492	0.72 378

raft+_RVC	0.62 268	1.18 403	2.43 238	0.36 252	2.08 541	0.52 155	0.25 201	0.66 173	0.54 130	0.36 102	0.46 181	0.32 136	0.28 173	0.49 124	0.43 217	0.10 107	0.91 420	0.10 125	0.09 82	0.22 269	0.70 374

cf-r	0.62 268	1.27 426	2.99 442	0.34 211	0.28 242	0.60 261	0.28 249	0.82 261	0.70 290	0.55 248	0.61 323	0.77 395	0.41 283	1.32 345	0.52 262	0.13 288	0.09 98	0.11 192	0.12 204	0.22 269	0.27 138

DSFCA	0.62 268	0.77 284	1.95 119	0.29 107	0.29 248	0.79 426	0.86 494	0.81 252	0.73 318	0.73 409	0.66 365	0.67 341	0.57 391	1.17 319	1.03 407	0.16 371	0.15 221	0.13 307	0.14 248	0.19 220	0.28 144

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 268	1.15 394	3.11 454	0.39 299	0.37 324	0.60 261	0.28 249	0.87 314	0.64 212	0.63 348	0.56 283	0.71 375	0.45 325	1.08 302	0.52 262	0.15 354	0.12 174	0.14 343	0.15 270	0.18 189	0.25 123
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.63 282	0.64 226	2.51 295	0.54 399	0.37 324	0.44 85	0.28 249	0.68 181	0.59 170	0.43 136	0.33 108	0.26 91	0.25 132	0.89 269	0.52 262	0.10 107	1.84 517	0.10 125	0.09 82	0.41 460	1.40 493

test_sample5	0.63 282	0.50 168	2.19 175	0.34 211	0.19 107	0.56 194	0.26 218	0.98 395	0.77 366	0.55 248	0.63 338	0.45 218	0.38 249	1.87 445	0.58 290	0.14 324	0.82 414	0.13 307	0.22 369	0.18 189	0.76 387

tta	0.63 282	0.54 185	1.92 114	0.32 165	0.16 37	0.46 98	0.24 175	0.94 363	0.85 427	0.58 284	0.70 391	0.51 255	0.41 283	1.89 448	0.86 382	0.13 288	1.01 429	0.11 192	0.26 394	0.19 220	0.59 334

DualNet	0.63 282	0.50 168	2.19 175	0.34 211	0.19 107	0.56 194	0.26 218	0.98 395	0.77 366	0.56 260	0.66 365	0.45 218	0.38 249	1.87 445	0.58 290	0.14 324	0.82 414	0.13 307	0.22 369	0.18 189	0.76 387

CIPLG	0.63 282	1.59 489	3.16 458	0.79 462	0.31 270	0.62 303	0.57 446	0.82 261	0.68 267	0.58 284	0.63 338	0.43 191	0.31 207	0.48 111	0.42 210	0.12 241	0.20 276	0.13 307	0.13 226	0.36 424	0.21 94

ACRE	0.63 282	1.55 482	3.41 485	0.76 455	0.28 242	0.60 261	0.56 443	0.82 261	0.68 267	0.57 278	0.62 330	0.43 191	0.30 202	0.47 98	0.42 210	0.12 241	0.19 261	0.13 307	0.14 248	0.36 424	0.20 87

HHNet	0.63 282	0.67 232	3.10 453	0.37 265	0.25 200	0.64 329	0.60 455	0.70 194	0.67 240	0.55 248	1.12 487	0.32 136	0.60 409	0.43 83	1.75 471	0.16 371	0.08 45	0.12 246	0.10 118	0.18 189	0.22 101

ac_64	0.63 282	0.77 284	2.71 388	0.37 265	0.34 299	0.64 329	0.30 293	0.86 305	0.67 240	0.58 284	0.53 240	0.88 440	0.48 353	1.84 435	0.71 340	0.15 354	0.12 174	0.12 246	0.12 204	0.21 252	0.25 123

GANet-RSSM	0.63 282	1.14 388	2.67 366	0.38 284	0.26 216	0.59 246	0.29 277	0.81 252	0.56 145	0.50 199	0.57 294	0.67 341	0.50 363	1.91 454	0.50 257	0.14 324	0.10 128	0.24 463	0.12 204	0.36 424	0.28 144

NVstereo2D	0.63 282	0.57 198	2.29 198	0.37 265	0.35 307	0.69 374	0.49 422	0.96 380	0.88 444	0.49 180	0.54 259	0.72 377	0.46 335	1.98 460	0.50 257	0.19 419	0.20 276	0.18 422	0.16 291	0.28 361	0.34 186

G2L-Stereo_test	0.64 292	1.34 442	2.55 314	0.34 211	0.24 191	0.75 401	0.39 373	0.83 272	0.65 219	0.62 337	0.54 259	0.74 384	0.40 271	1.57 384	0.75 354	0.11 196	0.08 45	0.08 28	0.08 51	0.28 361	0.43 247

PSMNet-RUCA	0.64 292	1.12 384	2.61 338	0.59 416	0.56 398	0.64 329	0.37 358	0.89 331	0.72 313	0.53 230	0.68 373	0.53 265	0.43 308	0.61 174	0.46 234	0.35 490	0.19 261	0.44 505	0.29 409	0.49 486	0.35 193

AIO-Stereo	0.64 292	0.60 208	1.63 74	1.31 503	1.45 520	0.38 47	0.20 73	0.55 114	0.83 413	0.31 86	0.31 94	0.23 62	0.15 17	0.39 58	0.63 315	0.10 107	1.25 459	0.09 70	0.41 478	0.21 252	1.73 510

test_sample6	0.64 292	0.51 175	2.17 170	0.35 234	0.18 76	0.56 194	0.27 236	1.00 414	0.80 392	0.56 260	0.66 365	0.47 236	0.39 264	1.95 456	0.60 298	0.14 324	0.80 409	0.13 307	0.21 358	0.18 189	0.78 397

SMFormer	0.64 292	0.54 185	1.92 114	0.32 165	0.16 37	0.46 98	0.24 175	0.94 363	0.85 427	0.58 284	0.70 391	0.51 255	0.41 283	1.89 448	0.86 382	0.13 288	1.01 429	0.11 192	0.26 394	0.17 165	0.84 415

ssnet_v2	0.64 292	0.99 354	2.67 366	0.33 187	0.22 150	0.72 388	0.45 405	1.00 414	0.80 392	0.66 381	0.54 259	0.81 412	0.48 353	0.91 272	1.08 416	0.16 371	0.14 205	0.14 343	0.14 248	0.33 400	0.31 168

IPLGR_C	0.64 292	1.66 501	3.36 473	0.80 464	0.31 270	0.60 261	0.60 455	0.82 261	0.69 279	0.58 284	0.62 330	0.44 206	0.31 207	0.47 98	0.43 217	0.12 241	0.22 288	0.13 307	0.15 270	0.35 419	0.21 94

OMP-Stereo	0.64 292	0.87 318	2.38 215	0.56 410	0.37 324	0.60 261	0.26 218	0.75 211	0.71 304	0.65 374	0.60 315	0.68 355	0.32 214	2.07 467	1.18 429	0.11 196	0.08 45	0.12 246	0.09 82	0.17 165	0.28 144

GwcNet-RSSM	0.64 292	1.38 460	2.69 380	0.33 187	0.26 216	0.60 261	0.32 315	0.84 281	0.73 318	0.56 260	0.65 358	0.72 377	0.42 296	1.78 422	0.60 298	0.14 324	0.10 128	0.12 246	0.13 226	0.26 334	0.26 131

MM-Stereo_test2	0.65 301	0.43 127	2.54 306	0.62 425	0.18 76	0.50 130	0.25 201	0.49 66	0.47 77	0.36 102	0.26 58	0.24 72	0.23 106	0.40 65	0.38 192	0.08 14	2.33 543	0.09 70	0.10 118	0.38 438	2.66 542

test_sample7	0.65 301	0.41 114	2.08 146	0.36 252	0.20 123	0.52 155	0.32 315	0.99 404	0.86 434	0.64 358	0.63 338	0.67 341	0.49 358	1.18 321	0.52 262	0.18 403	1.21 454	0.16 388	0.15 270	0.19 220	1.22 474

ff7	0.65 301	0.58 200	2.09 150	0.39 299	0.60 413	0.56 194	0.23 149	0.49 66	0.62 191	1.00 467	0.24 43	0.20 44	0.24 112	0.71 217	0.24 42	0.09 43	2.09 528	0.10 125	0.18 318	0.24 292	2.22 532

ffff	0.65 301	0.58 200	2.09 150	0.39 299	0.60 413	0.56 194	0.23 149	0.49 66	0.62 191	1.00 467	0.24 43	0.20 44	0.24 112	0.71 217	0.24 42	0.09 43	2.09 528	0.10 125	0.18 318	0.24 292	2.22 532

11t	0.65 301	0.58 200	2.09 150	0.39 299	0.60 413	0.56 194	0.23 149	0.49 66	0.62 191	1.00 467	0.24 43	0.20 44	0.24 112	0.71 217	0.24 42	0.09 43	2.09 528	0.10 125	0.18 318	0.24 292	2.22 532

qqq	0.65 301	0.63 223	2.10 156	0.30 127	0.64 429	0.46 98	0.27 236	0.81 252	0.83 413	0.48 164	0.56 283	0.46 227	0.37 239	1.03 291	0.75 354	0.11 196	1.41 485	0.12 246	0.41 478	0.16 142	1.18 465

ccc-4	0.65 301	0.58 200	2.09 150	0.39 299	0.60 413	0.56 194	0.23 149	0.49 66	0.62 191	1.00 467	0.24 43	0.20 44	0.24 112	0.71 217	0.24 42	0.09 43	2.09 528	0.10 125	0.18 318	0.24 292	2.22 532

x	0.65 301	0.62 221	2.12 159	0.36 252	0.61 422	0.48 115	0.24 175	0.80 243	0.89 449	0.50 199	0.56 283	0.44 206	0.36 233	0.62 180	0.80 369	0.11 196	1.44 489	0.11 192	0.39 472	0.16 142	1.34 487

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 301	1.15 394	2.40 224	0.33 187	0.30 261	0.83 439	0.40 378	0.94 363	0.82 406	0.67 383	0.76 424	0.68 355	0.58 398	1.13 312	1.25 440	0.14 324	0.08 45	0.10 125	0.08 51	0.18 189	0.28 144

iRaft-Stereo_5w	0.65 301	1.35 446	2.21 182	0.30 127	0.63 425	0.49 120	0.28 249	0.78 228	0.64 212	0.41 122	0.61 323	0.62 313	0.46 335	1.79 426	0.48 244	0.10 107	0.25 306	0.11 192	0.12 204	0.40 453	0.94 439

TransformOpticalFlow	0.65 301	0.61 214	2.67 366	0.45 350	0.26 216	0.62 303	0.28 249	0.88 322	0.76 353	0.76 422	0.74 414	0.90 446	0.84 462	1.82 432	0.80 369	0.10 107	0.07 9	0.11 192	0.09 82	0.12 71	0.19 78

IIG-Stereo	0.65 301	0.87 318	2.32 205	0.55 401	0.23 179	0.62 303	0.21 96	0.78 228	0.71 304	0.64 358	0.69 378	0.69 366	0.38 249	2.07 467	1.37 451	0.11 196	0.08 45	0.11 192	0.09 82	0.15 122	0.27 138

DRaft	0.65 301	0.47 153	2.38 215	0.25 42	0.17 59	0.64 329	0.65 467	0.56 120	0.57 152	0.67 383	0.98 470	0.38 166	0.99 483	1.42 359	2.06 485	0.11 196	0.14 205	0.10 125	0.14 248	0.18 189	0.21 94

RAFT-RH_RVC	0.65 301	0.73 265	2.78 407	0.39 299	0.29 248	0.60 261	0.18 51	0.45 43	0.63 202	0.75 418	1.89 515	0.47 236	0.29 191	1.59 392	1.21 433	0.15 354	0.07 9	0.13 307	0.13 226	0.11 60	0.10 7

pcwnet_v2	0.65 301	0.54 185	4.29 531	0.33 187	0.27 229	0.60 261	0.25 201	1.02 431	0.92 456	0.61 324	0.69 378	0.62 313	0.54 379	0.67 200	0.38 192	0.18 403	0.15 221	0.15 369	0.14 248	0.21 252	0.49 288

RALCasStereoNet	0.65 301	1.34 442	2.56 318	0.43 338	0.96 476	0.50 130	0.26 218	0.62 157	0.56 145	0.43 136	0.49 209	0.36 155	0.28 173	0.72 224	0.53 269	0.10 107	1.18 449	0.09 70	0.08 51	0.27 348	1.27 480

ARAFT	0.65 301	1.69 503	3.34 472	0.29 107	0.16 37	0.65 345	0.36 355	0.96 380	0.73 318	0.63 348	0.49 209	0.56 288	0.31 207	1.23 329	0.35 175	0.11 196	0.08 45	0.14 343	0.13 226	0.38 438	0.50 290

psm_up	0.65 301	1.02 360	2.53 301	0.36 252	0.31 270	0.64 329	0.38 367	0.96 380	0.73 318	0.63 348	0.57 294	0.68 355	0.57 391	1.90 453	0.52 262	0.17 392	0.15 221	0.16 388	0.15 270	0.27 348	0.22 101

CFNet	0.65 301	1.45 471	2.27 193	0.34 211	0.25 200	0.64 329	0.23 149	0.93 358	0.79 384	0.48 164	0.59 306	0.58 296	0.40 271	2.28 484	0.63 315	0.13 288	0.09 98	0.15 369	0.14 248	0.34 407	0.26 131

YMNet	0.66 320	0.98 352	2.12 159	0.42 326	0.41 347	0.86 446	0.43 393	0.92 354	0.76 353	0.75 418	0.81 435	0.83 422	0.46 335	0.87 261	1.07 413	0.19 419	0.22 288	0.20 438	0.17 307	0.42 463	0.39 219

YMNet_1	0.66 320	0.98 352	2.12 159	0.42 326	0.41 347	0.86 446	0.43 393	0.92 354	0.76 353	0.75 418	0.81 435	0.83 422	0.46 335	0.87 261	1.07 413	0.19 419	0.22 288	0.20 438	0.17 307	0.42 463	0.39 219

Reg-Stereo(zero)	0.66 320	0.26 1	2.13 165	0.25 42	1.15 505	0.99 472	0.97 504	0.57 127	0.81 400	0.52 221	0.46 181	0.54 272	0.59 401	0.47 98	1.14 424	0.08 14	0.88 418	0.08 28	0.36 463	0.12 71	0.80 403

mmm	0.66 320	0.53 183	1.83 92	0.38 284	0.86 463	0.49 120	0.27 236	0.82 261	0.83 413	0.59 303	0.69 378	0.47 236	0.38 249	0.81 253	0.73 348	0.12 241	1.37 479	0.14 343	0.45 484	0.18 189	1.35 488

Wz-Net-LNSev	0.66 320	1.30 432	2.81 414	0.35 234	0.37 324	0.80 429	0.48 417	0.91 347	0.87 440	0.63 348	0.70 391	0.80 408	0.59 401	0.67 200	0.68 330	0.15 354	0.14 205	0.12 246	0.12 204	0.24 292	0.38 211

AASNet	0.66 320	1.49 478	2.97 437	0.37 265	0.33 289	0.65 345	0.30 293	1.00 414	0.78 371	0.56 260	0.60 315	0.55 281	0.39 264	0.88 267	0.96 392	0.15 354	0.12 174	0.13 307	0.11 166	0.45 475	0.35 193

coex_refinement	0.67 326	1.33 439	2.48 283	0.38 284	0.26 216	0.64 329	0.34 337	0.88 322	0.68 267	0.61 324	0.63 338	0.80 408	0.48 353	1.84 435	1.09 417	0.13 288	0.10 128	0.10 125	0.10 118	0.18 189	0.38 211

DDVS	0.67 326	0.46 150	1.74 80	2.40 546	0.35 307	0.86 446	0.98 505	0.72 202	0.52 115	0.53 230	0.57 294	0.89 443	0.37 239	1.22 326	0.57 284	0.15 354	0.14 205	0.14 343	0.12 204	0.19 220	0.42 239

ACVNet-DCA	0.67 326	0.73 265	2.43 238	0.67 443	0.52 385	0.76 406	0.24 175	0.81 252	0.83 413	0.77 424	0.39 144	0.25 81	0.38 249	0.70 210	0.22 15	0.10 107	2.13 534	0.11 192	0.09 82	0.16 142	1.18 465

fast-acv-ft	0.67 326	1.24 420	3.26 465	0.39 299	0.30 261	0.80 429	0.48 417	0.74 207	0.76 353	0.60 314	0.78 432	0.76 393	0.60 409	0.70 210	0.78 364	0.16 371	0.15 221	0.18 422	0.17 307	0.38 438	0.24 119

ToySt	0.67 326	0.88 322	2.61 338	0.39 299	0.73 444	0.61 281	0.38 367	0.78 228	0.73 318	0.43 136	0.70 391	0.72 377	0.45 325	0.66 197	0.62 308	0.14 324	0.63 387	0.13 307	0.33 447	0.24 292	1.18 465

PSM-AAD	0.67 326	0.29 8	2.41 229	0.37 265	0.23 179	0.86 446	1.15 520	0.62 157	0.66 227	0.64 358	0.71 404	0.67 341	2.90 540	0.65 194	0.32 143	0.10 107	0.08 45	0.17 403	0.15 270	0.14 111	0.34 186

HSM	0.67 326	0.92 342	2.29 198	0.30 127	0.29 248	0.65 345	0.29 277	0.98 395	0.67 240	0.59 303	0.58 301	1.39 510	0.65 420	2.56 504	0.45 229	0.11 196	0.09 98	0.10 125	0.08 51	0.18 189	0.24 119

Occ-G	0.68 333	0.54 185	2.08 146	0.99 489	0.74 445	0.38 47	0.25 201	0.46 50	0.78 371	0.40 120	0.36 126	0.46 227	0.22 90	0.90 270	0.70 334	0.09 43	1.53 501	0.09 70	0.16 291	0.31 388	2.06 520

raft_robust	0.68 333	1.24 420	2.42 233	0.30 127	0.57 403	0.53 163	0.25 201	0.95 377	0.79 384	0.49 180	0.46 181	1.12 493	0.74 446	1.50 372	0.61 305	0.09 43	0.62 386	0.10 125	0.30 418	0.26 334	0.30 159

SACVNet	0.68 333	1.08 374	2.58 324	0.38 284	0.28 242	0.65 345	0.37 358	0.91 347	0.65 219	0.67 383	0.62 330	0.69 366	0.47 346	2.07 467	0.65 322	0.18 403	0.14 205	0.16 388	0.15 270	0.39 447	0.41 234

ADLNet	0.68 333	1.02 360	2.68 373	0.35 234	0.34 299	0.67 365	0.34 337	0.95 377	0.79 384	0.70 397	0.62 330	0.80 408	0.46 335	1.77 419	0.69 332	0.15 354	0.12 174	0.14 343	0.14 248	0.31 388	0.54 314

XPNet_ROB	0.68 333	1.11 382	2.28 195	0.38 284	0.27 229	0.67 365	0.47 415	0.94 363	0.75 344	0.80 435	0.71 404	0.81 412	0.54 379	1.72 409	0.84 379	0.22 445	0.16 235	0.16 388	0.15 270	0.25 314	0.45 268

ETE_ROB	0.68 333	1.09 375	2.32 205	0.38 284	0.26 216	0.69 374	0.51 425	1.49 519	0.75 344	0.81 439	0.71 404	0.85 430	0.51 367	1.39 352	0.70 334	0.17 392	0.14 205	0.19 429	0.16 291	0.24 292	0.35 193

LALA_ROB	0.68 333	1.14 388	2.50 294	0.37 265	0.29 248	0.78 422	0.55 439	0.99 404	0.84 425	0.82 443	0.68 373	0.93 452	0.50 363	1.01 288	0.89 385	0.21 439	0.15 221	0.21 444	0.18 318	0.26 334	0.30 159

SCV	0.69 340	0.68 241	1.95 119	0.90 472	1.04 489	0.49 120	0.24 175	0.98 395	0.73 318	0.54 236	0.31 94	0.24 72	0.20 72	1.32 345	0.26 74	0.11 196	1.59 505	0.09 70	0.32 433	0.34 407	1.58 502

UGAM	0.69 340	0.84 307	2.66 358	0.40 312	0.20 123	0.53 163	0.34 337	0.63 164	0.74 338	0.45 147	0.74 414	0.95 460	0.36 233	2.57 505	0.42 210	0.11 196	0.45 349	0.17 403	0.19 336	0.43 468	0.57 328

STrans-v2	0.69 340	0.62 221	2.66 358	0.28 89	0.23 179	0.57 216	0.32 315	1.01 423	0.77 366	0.92 458	0.84 441	0.88 440	0.92 477	1.81 429	1.19 431	0.10 107	0.07 9	0.10 125	0.09 82	0.12 71	0.30 159

DEmStereo	0.69 340	0.40 108	2.42 233	0.42 326	0.18 76	0.66 358	0.88 497	0.54 104	0.64 212	0.60 314	1.00 474	0.45 218	1.24 497	1.53 375	2.21 496	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.10 118	0.11 60	0.14 34

FADNet-RVC	0.69 340	1.65 499	2.74 398	0.35 234	0.26 216	0.60 261	0.29 277	0.91 347	0.67 240	0.46 158	0.51 224	0.62 313	0.46 335	1.75 414	0.81 373	0.17 392	0.20 276	0.17 403	0.18 318	0.60 499	0.39 219

RASNet	0.69 340	1.05 369	2.59 326	0.37 265	0.47 376	0.66 358	0.33 329	0.82 261	0.76 353	0.51 211	0.65 358	0.93 452	0.62 413	2.20 481	0.80 369	0.14 324	0.09 98	0.09 70	0.11 166	0.18 189	0.37 202

PS-NSSS	0.69 340	1.37 456	2.44 246	0.31 144	0.32 282	0.64 329	0.34 337	1.04 444	0.74 338	0.56 260	0.75 421	0.51 255	0.42 296	2.41 497	0.54 274	0.24 460	0.17 248	0.27 471	0.18 318	0.30 379	0.23 110

MyStereo06	0.70 347	0.72 262	3.51 493	0.31 144	0.25 200	0.60 261	0.30 293	0.90 340	0.67 240	1.48 520	0.53 240	0.84 425	0.57 391	0.60 169	1.11 420	0.09 43	0.55 372	0.12 246	0.20 347	0.16 142	0.56 322

MSKI-zero shot	0.70 347	0.44 139	2.62 343	1.47 516	0.75 447	0.56 194	0.20 73	0.80 243	0.45 69	0.60 314	0.52 233	0.44 206	0.17 27	0.70 210	0.26 74	0.09 43	2.87 551	0.09 70	0.32 433	0.14 111	0.50 290

DMCA-RVC	0.70 347	1.30 432	3.59 500	0.37 265	0.89 467	0.57 216	0.31 304	0.73 205	0.59 170	0.69 393	0.54 259	0.59 299	0.57 391	1.25 335	0.66 325	0.16 371	0.38 336	0.20 438	0.15 270	0.22 269	0.23 110

HSM-Net_RVC	0.70 347	0.40 108	2.45 264	0.27 73	0.19 107	0.68 371	0.30 293	1.29 505	0.73 318	0.73 409	0.70 391	0.77 395	0.45 325	3.73 546	0.46 234	0.13 288	0.09 98	0.10 125	0.09 82	0.13 88	0.32 174
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ACV-stereo	0.71 351	0.85 311	3.01 444	0.33 187	0.25 200	1.01 475	0.59 451	0.62 157	0.54 130	0.42 128	0.45 176	1.54 517	1.44 507	1.40 354	0.73 348	0.14 324	0.13 190	0.12 246	0.11 166	0.20 240	0.35 193

AE-Stereo	0.71 351	0.32 39	2.44 246	0.44 343	0.50 379	0.58 227	0.23 149	1.08 471	0.67 240	0.67 383	0.51 224	0.47 236	0.24 112	0.63 181	0.32 143	0.09 43	2.15 538	0.11 192	0.45 484	0.22 269	2.01 517

xx1	0.71 351	0.73 265	2.43 238	0.67 443	0.52 385	0.76 406	0.24 175	0.85 294	1.05 489	0.77 424	0.39 144	0.46 227	0.37 239	0.70 210	0.22 15	0.10 107	2.13 534	0.12 246	0.41 478	0.16 142	1.18 465

GrayStereo	0.71 351	0.27 3	2.40 224	0.89 470	0.23 179	0.62 303	1.40 536	0.67 176	0.70 290	0.72 408	0.77 428	0.55 281	3.03 541	0.60 169	0.28 96	0.10 107	0.08 45	0.10 125	0.21 358	0.12 71	0.37 202

FADNet	0.71 351	1.60 493	2.53 301	0.33 187	0.30 261	0.67 365	0.29 277	0.92 354	0.75 344	0.45 147	0.49 209	0.66 338	0.57 391	1.85 439	0.85 380	0.46 502	0.20 276	0.17 403	0.20 347	0.60 499	0.37 202

iResNetv2_ROB	0.71 351	1.90 516	3.48 491	0.43 338	0.22 150	0.60 261	0.29 277	0.96 380	0.78 371	0.60 314	0.65 358	0.60 306	0.46 335	0.80 249	1.21 433	0.12 241	0.08 45	0.10 125	0.07 30	0.44 472	0.33 178

DRN-Test	0.71 351	0.79 294	2.83 418	0.40 312	0.44 364	0.80 429	0.41 380	1.07 468	0.83 413	0.82 443	0.64 351	0.68 355	0.57 391	1.78 422	0.79 367	0.16 371	0.13 190	0.17 403	0.16 291	0.24 292	0.51 297

StereoDRNet	0.71 351	1.24 420	2.56 318	0.42 326	0.45 367	0.73 392	0.46 411	0.98 395	0.81 400	0.77 424	0.56 283	0.74 384	0.48 353	1.69 407	0.91 388	0.15 354	0.14 205	0.15 369	0.15 270	0.26 334	0.51 297

NCCL2	0.71 351	1.32 434	2.30 200	0.44 343	0.31 270	0.71 382	0.67 474	0.89 331	0.69 279	0.70 397	0.61 323	0.85 430	0.54 379	1.58 391	0.70 334	0.20 430	0.17 248	0.66 516	0.25 386	0.26 334	0.38 211

TCMNet	0.72 360	1.15 394	2.78 407	0.51 386	0.52 385	0.73 392	0.39 373	0.94 363	0.78 371	0.60 314	0.68 373	0.63 317	0.46 335	1.71 408	0.72 344	0.18 403	0.19 261	0.23 457	0.18 318	0.40 453	0.56 322

1test111	0.72 360	0.73 265	2.43 238	0.67 443	0.52 385	0.76 406	0.24 175	0.81 252	0.83 413	0.77 424	0.39 144	0.25 81	0.38 249	1.03 291	0.75 354	0.10 107	2.13 534	0.11 192	0.09 82	0.16 142	1.18 465

FAT-Stereo	0.72 360	0.60 208	2.86 424	0.37 265	0.29 248	0.64 329	0.55 439	1.01 423	0.91 454	0.76 422	0.94 462	0.93 452	0.79 456	1.82 432	0.60 298	0.19 419	0.19 261	0.17 403	0.16 291	0.23 285	0.47 275

SCV_C0	0.73 363	0.68 241	2.05 141	1.50 520	0.92 471	0.45 90	0.20 73	0.96 380	0.71 304	0.65 374	0.33 108	0.31 129	0.20 72	1.25 335	0.52 262	0.09 43	1.68 512	0.08 28	0.30 418	0.27 348	1.52 500

MyStereo8	0.73 363	1.16 397	2.89 427	0.53 392	0.34 299	0.71 382	0.20 73	1.87 532	0.59 170	0.53 230	0.66 365	0.50 250	0.33 219	1.27 340	0.62 308	0.10 107	1.19 450	0.10 125	0.21 358	0.21 252	0.61 339

ADLNet2	0.73 363	1.22 415	3.28 467	0.34 211	0.36 318	0.65 345	0.37 358	0.94 363	0.87 440	0.57 278	0.65 358	0.92 447	0.48 353	2.05 465	0.60 298	0.13 288	0.11 156	0.11 192	0.11 166	0.37 431	0.38 211

hitnet-ft	0.73 363	1.09 375	2.59 326	0.28 89	0.22 150	0.71 382	0.36 355	0.89 331	0.67 240	0.58 284	0.83 439	1.03 475	0.94 480	2.31 486	0.70 334	0.23 453	0.14 205	0.41 500	0.13 226	0.24 292	0.28 144

MoCha-V2	0.74 367	0.78 290	2.18 173	1.01 490	1.55 526	0.36 36	0.19 59	0.61 153	0.49 86	0.33 92	0.34 115	0.30 121	0.27 159	1.56 379	0.47 239	0.09 43	1.94 523	0.08 28	0.37 465	0.18 189	1.62 506

IGEV++	0.74 367	0.70 253	2.05 141	1.11 496	1.09 497	0.32 19	0.21 96	0.75 211	0.43 54	0.30 83	0.30 83	0.22 54	0.27 159	0.98 284	0.31 133	0.10 107	2.50 547	0.08 28	0.15 270	0.27 348	2.70 543

cc1	0.74 367	0.73 265	2.43 238	0.67 443	0.52 385	0.76 406	0.24 175	0.85 294	1.05 489	0.77 424	0.39 144	0.25 81	0.38 249	0.70 210	0.22 15	0.10 107	2.13 534	0.11 192	0.09 82	0.25 314	2.20 530

IGEVStereo-DCA	0.74 367	0.74 275	2.09 150	0.76 455	0.77 452	0.45 90	0.23 149	0.49 66	0.62 191	0.71 406	0.22 30	0.30 121	0.28 173	1.29 342	1.53 461	0.10 107	1.50 498	0.10 125	0.18 318	0.24 292	2.22 532

tt1	0.74 367	0.73 265	2.34 208	0.67 443	0.63 425	0.75 401	0.24 175	0.85 294	0.96 470	0.81 439	0.38 138	0.26 91	0.35 229	0.64 188	0.22 15	0.10 107	2.16 539	0.11 192	0.09 82	0.25 314	2.19 527

anonymousa	0.74 367	0.60 208	2.58 324	0.96 482	1.33 514	0.61 281	0.26 218	0.69 184	0.56 145	0.55 248	0.84 441	0.82 417	0.46 335	0.56 152	0.61 305	0.10 107	1.11 444	0.12 246	0.98 542	0.14 111	0.97 447

Wz-Net-MNSev	0.74 367	1.42 466	2.75 400	0.38 284	0.33 289	0.90 460	0.61 460	0.98 395	0.94 463	0.77 424	0.75 421	0.75 389	0.66 426	1.39 352	0.76 358	0.17 392	0.13 190	0.14 343	0.14 248	0.28 361	0.48 282

IPLG	0.74 367	1.09 375	2.87 425	0.36 252	0.21 137	1.63 515	0.60 455	1.39 514	0.63 202	1.39 512	0.51 224	0.40 179	0.86 467	1.40 354	0.37 184	0.09 43	0.07 9	0.14 343	0.12 204	0.34 407	0.23 110

FADNet-RVC-Resample	0.74 367	1.54 481	3.81 511	0.38 284	0.29 248	0.62 303	0.38 367	0.91 347	0.67 240	0.52 221	0.51 224	0.63 317	0.44 317	1.56 379	0.59 294	0.24 460	0.32 323	0.22 449	0.19 336	0.30 379	0.71 376

RP	0.74 367	1.01 358	2.48 283	0.44 343	0.45 367	0.66 358	0.45 405	0.95 377	0.87 440	0.70 397	0.95 465	0.99 467	0.82 459	1.55 377	0.82 376	0.26 470	0.19 261	0.23 457	0.20 347	0.34 407	0.38 211

stereogan	0.74 367	0.68 241	2.82 416	0.40 312	0.40 341	1.05 480	0.42 386	0.99 404	0.96 470	0.78 432	0.86 449	1.15 497	0.73 442	1.57 384	0.56 281	0.20 430	0.19 261	0.20 438	0.16 291	0.37 431	0.34 186

HART	0.75 378	0.75 280	2.22 184	0.94 478	1.59 530	0.30 13	0.19 59	0.72 202	0.85 427	0.30 83	0.52 233	0.39 170	0.16 23	0.81 253	0.43 217	0.08 14	2.61 550	0.10 125	0.07 30	0.36 424	1.61 505

model_zeroshot	0.75 378	0.94 347	2.48 283	1.88 538	0.68 437	0.72 388	0.22 112	1.01 423	0.51 103	1.10 479	0.35 122	0.63 317	0.20 72	0.78 242	0.32 143	0.12 241	1.97 525	0.10 125	0.23 374	0.12 71	0.56 322

Nwc_Net	0.75 378	1.10 380	2.96 436	0.42 326	0.39 335	0.77 416	0.39 373	1.06 465	0.73 318	0.65 374	1.00 474	0.99 467	0.74 446	1.43 360	0.99 401	0.24 460	0.15 221	0.23 457	0.26 394	0.27 348	0.30 159

NOSS_ROB	0.75 378	1.03 364	2.27 193	0.68 448	0.26 216	0.68 371	0.30 293	0.99 404	0.82 406	0.59 303	0.58 301	0.77 395	0.39 264	2.75 522	0.48 244	0.25 466	0.24 297	0.28 473	0.26 394	0.29 370	1.07 459

PSMNet_ROB	0.75 378	1.42 466	2.93 432	0.39 299	0.32 282	0.73 392	0.56 443	0.90 340	0.74 338	0.56 260	0.60 315	0.75 389	0.47 346	2.00 461	1.31 443	0.18 403	0.13 190	0.19 429	0.20 347	0.26 334	0.40 226

DualNet (step1)	0.76 383	0.69 250	2.69 380	0.28 89	0.23 179	0.81 433	0.33 329	0.99 404	0.86 434	0.64 358	0.63 338	0.67 341	0.49 358	1.18 321	0.52 262	0.65 510	1.21 454	0.86 523	0.56 509	0.25 314	0.72 378

DispNO	0.76 383	1.36 451	3.15 457	0.32 165	0.27 229	0.59 246	0.29 277	0.88 322	0.72 313	0.55 248	0.79 434	0.83 422	0.47 346	2.46 499	1.23 437	0.12 241	0.10 128	0.18 422	0.31 425	0.20 240	0.25 123

DCRE	0.76 383	0.80 296	2.31 203	1.05 491	1.18 506	0.63 317	0.26 218	1.03 438	0.59 170	0.52 221	2.12 520	0.44 206	0.27 159	0.41 74	0.53 269	0.09 43	1.02 434	0.10 125	0.32 433	0.16 142	1.47 498

APVNet	0.76 383	1.11 382	3.23 461	0.39 299	0.36 318	0.85 445	0.44 401	0.96 380	0.73 318	0.58 284	0.69 378	0.76 393	0.56 386	2.29 485	0.82 376	0.17 392	0.18 255	0.24 463	0.19 336	0.35 419	0.27 138

GwcNet	0.76 383	1.09 375	3.68 504	0.38 284	0.45 367	0.81 433	0.45 405	0.91 347	0.89 449	0.63 348	0.77 428	0.82 417	0.51 367	1.64 399	0.85 380	0.17 392	0.16 235	0.15 369	0.15 270	0.33 400	0.34 186

AF-Net	0.76 383	1.14 388	2.74 398	0.42 326	0.41 347	0.70 377	0.41 380	1.07 468	0.94 463	0.73 409	1.05 483	1.04 479	0.86 467	1.23 329	1.00 404	0.23 453	0.15 221	0.25 468	0.18 318	0.32 396	0.35 193

ccnet	0.77 389	0.61 214	2.01 131	0.40 312	0.46 374	1.05 480	0.59 451	1.02 431	0.74 338	0.90 455	0.97 467	0.82 417	0.89 472	1.68 406	1.16 428	0.32 485	0.26 309	0.32 486	0.28 405	0.35 419	0.47 275

RYNet	0.77 389	0.91 337	2.36 210	0.37 265	0.41 347	0.88 455	0.44 401	0.99 404	0.88 444	0.65 374	0.54 259	0.92 447	0.61 411	2.70 517	1.23 437	0.15 354	0.14 205	0.17 403	0.14 248	0.27 348	0.55 321

GCAP-BAT	0.78 391	0.38 94	2.37 212	0.98 484	0.60 413	0.77 416	0.22 112	1.13 487	0.51 103	0.80 435	0.90 457	0.81 412	0.25 132	0.77 235	0.88 384	0.10 107	1.94 523	0.09 70	0.50 497	0.17 165	1.35 488

ffm	0.78 391	0.67 232	3.39 478	0.32 165	0.22 150	0.58 227	0.28 249	0.85 294	0.96 470	0.54 236	0.74 414	0.67 341	0.40 271	0.64 188	0.22 15	0.10 107	2.16 539	0.15 369	0.33 447	0.25 314	2.19 527

Syn2CoEx	0.78 391	1.43 469	3.54 497	0.44 343	0.31 270	0.64 329	0.43 393	1.04 444	0.83 413	0.64 358	0.77 428	0.74 384	0.74 446	1.91 454	0.64 317	0.20 430	0.17 248	0.19 429	0.15 270	0.30 379	0.59 334

RGC	0.78 391	1.10 380	2.55 314	0.45 350	0.45 367	0.73 392	0.40 378	1.00 414	0.75 344	0.75 418	1.04 481	1.02 474	0.73 442	1.74 412	1.15 426	0.24 460	0.19 261	0.28 473	0.26 394	0.31 388	0.38 211

HH	0.79 395	0.52 179	2.72 390	1.45 513	0.80 457	0.91 461	0.23 149	0.76 214	0.76 353	0.64 358	0.55 270	0.87 436	0.41 283	0.94 277	0.45 229	0.09 43	1.20 451	0.10 125	0.09 82	0.16 142	2.16 525

HanStereo	0.79 395	0.52 179	2.72 390	1.45 513	0.80 457	0.91 461	0.23 149	0.76 214	0.76 353	0.64 358	0.55 270	0.87 436	0.41 283	0.94 277	0.45 229	0.09 43	1.20 451	0.10 125	0.09 82	0.16 142	2.16 525

FTStereo	0.79 395	0.32 39	2.83 418	0.70 450	0.21 137	0.73 392	1.75 541	0.61 153	0.60 176	1.07 477	1.62 510	1.28 502	2.11 532	0.75 231	0.30 114	0.19 419	0.08 45	0.12 246	0.11 166	0.12 71	0.39 219

RAFT + AFF	0.79 395	1.73 505	2.99 442	0.34 211	0.35 307	0.67 365	0.51 425	1.05 452	0.79 384	0.54 236	0.58 301	0.59 299	0.81 457	1.80 427	1.21 433	0.13 288	0.27 316	0.15 369	0.14 248	0.45 475	0.69 371

AANet_RVC	0.79 395	1.46 473	2.72 390	0.34 211	0.25 200	0.59 246	0.32 315	0.88 322	0.83 413	0.62 337	0.95 465	0.80 408	0.43 308	2.46 499	1.72 468	0.38 492	0.26 309	0.10 125	0.09 82	0.25 314	0.43 247

aanetorigin	0.81 400	1.03 364	2.64 353	0.44 343	0.44 364	0.59 246	1.00 510	0.59 140	0.70 290	1.54 522	1.22 492	0.82 417	1.08 490	1.06 296	1.07 413	0.18 403	0.15 221	0.17 403	0.21 358	0.53 493	0.65 354

GANetREF_RVC	0.81 400	1.44 470	3.04 448	0.49 375	0.27 229	0.83 439	0.63 463	1.03 438	0.92 456	0.63 348	0.61 323	0.72 377	0.59 401	2.40 495	0.58 290	0.33 487	0.25 306	0.37 495	0.25 386	0.41 460	0.36 201
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
PWC_ROB	0.81 400	1.41 462	2.60 333	0.41 322	0.40 341	0.63 317	0.31 304	1.04 444	0.99 480	0.92 458	1.29 495	0.78 399	0.68 430	1.65 402	1.50 458	0.19 419	0.12 174	0.18 422	0.13 226	0.51 489	0.54 314

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 403	0.78 290	3.67 503	0.35 234	0.81 459	1.25 497	0.88 497	1.13 487	0.58 159	0.84 447	0.52 233	1.24 500	0.64 417	0.77 235	0.70 334	0.10 107	0.53 366	0.11 192	0.45 484	0.29 370	0.81 410

test_for_model	0.82 403	1.62 494	2.47 277	1.36 508	1.04 489	0.53 163	0.22 112	0.82 261	0.63 202	0.60 314	0.29 75	0.25 81	0.21 82	0.28 6	0.25 59	0.80 520	1.87 518	0.08 28	0.08 51	1.81 544	1.18 465

HBP-ISP	0.82 403	1.57 485	3.28 467	0.50 381	0.27 229	0.86 446	0.54 435	1.09 473	0.78 371	0.81 439	0.70 391	0.68 355	1.00 484	2.02 462	0.47 239	0.24 460	0.24 297	0.29 481	0.25 386	0.28 361	0.52 304

S-Stereo	0.82 403	0.73 265	3.79 509	0.40 312	0.37 324	0.70 377	0.69 478	1.00 414	1.03 485	0.63 348	0.92 460	0.82 417	0.59 401	2.35 489	0.71 340	0.18 403	0.22 288	0.17 403	0.18 318	0.30 379	0.67 360

CVANet_RVC	0.82 403	1.18 403	3.98 516	0.40 312	0.28 242	0.63 317	0.43 393	0.90 340	0.78 371	1.14 484	0.69 378	0.68 355	0.52 374	2.62 510	0.48 244	0.20 430	0.13 190	0.22 449	0.37 465	0.37 431	0.48 282

PASM	0.82 403	1.00 355	2.68 373	0.52 388	0.48 377	0.65 345	0.59 451	0.83 272	0.89 449	0.82 443	0.73 411	0.89 443	0.68 430	2.39 494	0.73 348	0.35 490	0.37 332	0.36 493	0.41 478	0.45 475	0.51 297

TDLM	0.83 409	1.28 429	2.38 215	0.46 355	0.26 216	0.66 358	0.55 439	0.87 314	0.80 392	2.54 543	0.62 330	0.61 308	0.51 367	2.68 516	0.67 328	0.20 430	0.11 156	0.35 492	0.15 270	0.33 400	0.48 282

PWCDC_ROB	0.83 409	1.57 485	2.63 344	0.48 362	0.37 324	0.78 422	0.29 277	1.04 444	1.36 515	0.63 348	2.05 519	0.64 325	0.70 437	1.10 304	1.20 432	0.33 487	0.14 205	0.15 369	0.12 204	0.63 503	0.46 273

GCST	0.84 411	1.48 476	3.02 446	1.12 499	1.09 497	0.62 303	0.19 59	0.79 237	0.56 145	0.60 314	0.65 358	0.50 250	0.31 207	1.24 331	0.74 353	0.76 518	0.46 350	0.84 522	0.64 519	0.71 508	0.57 328

rrr	0.84 411	0.74 275	3.40 483	0.76 455	0.77 452	0.45 90	0.28 249	1.23 502	0.84 425	0.71 406	0.22 30	0.30 121	0.28 173	1.29 342	1.53 461	0.10 107	1.50 498	0.10 125	0.29 409	0.24 292	1.75 511

GASNet	0.84 411	1.98 519	4.07 520	0.48 362	0.33 289	0.58 227	0.34 337	0.97 388	0.81 400	0.60 314	0.59 306	0.74 384	0.55 384	2.08 470	1.18 429	0.22 445	0.15 221	0.19 429	0.17 307	0.55 495	0.29 150

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 411	1.41 462	2.80 410	0.94 478	0.35 307	0.89 457	0.41 380	0.89 331	0.66 227	0.57 278	0.63 338	0.75 389	0.38 249	2.37 490	0.55 277	1.16 536	0.31 322	0.36 493	0.21 358	0.59 498	0.63 347

edge stereo	0.84 411	0.74 275	3.42 488	0.38 284	1.21 508	0.63 317	0.41 380	0.98 395	0.83 413	0.81 439	0.88 452	1.14 495	0.73 442	2.16 478	0.89 385	0.22 445	0.20 276	0.26 470	0.18 318	0.38 438	0.43 247

SHD	0.84 411	1.14 388	2.54 306	0.80 464	0.52 385	0.76 406	0.34 337	1.16 493	1.29 510	1.11 481	0.85 444	0.98 464	0.74 446	1.25 335	1.48 457	0.22 445	0.37 332	0.20 438	0.27 403	0.36 424	0.41 234

XQC	0.84 411	1.32 434	2.61 338	0.78 461	0.44 364	0.89 457	0.53 432	1.16 493	1.07 492	0.85 449	0.69 378	0.92 447	0.73 442	1.40 354	1.44 455	0.24 460	0.35 329	0.23 457	0.26 394	0.45 475	0.39 219

RTSC	0.84 411	1.40 461	2.67 366	0.50 381	0.40 341	0.83 439	0.33 329	1.11 480	1.14 500	0.93 461	0.82 437	0.84 425	0.58 398	1.34 348	1.82 476	0.18 403	0.49 357	0.14 343	0.30 418	0.46 479	0.42 239

PDISCO_ROB	0.84 411	1.46 473	2.84 420	0.65 435	0.59 408	1.17 493	0.48 417	1.19 498	1.08 494	0.67 383	0.72 409	1.00 470	0.61 411	1.24 331	1.05 409	0.38 492	0.18 255	0.28 473	0.24 378	0.58 497	0.44 263

LL-Strereo	0.85 420	1.73 505	3.06 452	0.37 265	0.61 422	0.54 174	0.33 329	1.01 423	0.76 353	0.69 393	0.58 301	0.85 430	0.78 454	2.65 513	0.54 274	0.14 324	0.58 378	0.14 343	0.12 204	0.42 463	1.05 457

Wz-Net-SNSev	0.85 420	1.83 512	3.36 473	0.42 326	0.31 270	0.71 382	0.66 469	1.04 444	0.94 463	0.68 389	0.85 444	0.96 461	0.62 413	1.75 414	1.14 424	0.16 371	0.15 221	0.16 388	0.17 307	0.39 447	0.63 347

DANet	0.85 420	0.68 241	2.41 229	1.18 502	0.48 377	0.77 416	1.23 528	0.93 358	1.53 522	0.90 455	0.72 409	0.97 463	0.57 391	1.86 441	1.05 409	0.18 403	0.16 235	0.19 429	0.16 291	0.26 334	0.67 360
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
anonymousdsp	0.86 423	0.59 207	2.65 354	1.33 505	1.25 510	0.56 194	0.23 149	0.54 104	0.71 304	1.13 483	0.25 51	0.22 54	0.24 112	1.24 331	0.24 42	0.09 43	2.34 544	0.10 125	0.18 318	0.25 314	3.12 550

anonymity	0.86 423	0.68 241	1.44 55	0.64 432	0.83 460	0.67 365	0.52 429	0.98 395	0.73 318	0.96 463	0.70 391	0.81 412	0.86 467	1.10 304	1.34 445	0.64 509	0.72 402	0.58 511	1.44 551	0.60 499	0.91 430

IGEV-Stereo	0.86 423	0.60 208	2.65 354	1.35 507	1.25 510	0.56 194	0.23 149	0.54 104	0.71 304	1.14 484	0.25 51	0.22 54	0.24 112	1.24 331	0.24 42	0.09 43	2.34 544	0.10 125	0.18 318	0.25 314	3.13 551
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 423	1.57 485	2.80 410	0.68 448	0.59 408	0.78 422	0.38 367	0.97 388	0.74 338	0.63 348	0.70 391	1.01 471	0.68 430	1.02 289	1.22 436	0.45 500	0.34 328	0.89 527	0.51 501	0.73 510	0.58 330

test_xeample3	0.86 423	0.75 280	3.36 473	0.65 435	0.76 450	0.49 120	0.33 329	1.21 501	0.80 392	0.61 324	0.23 39	0.30 121	0.29 191	1.17 319	1.57 463	0.10 107	1.79 515	0.10 125	0.40 473	0.25 314	2.09 521

CBMV	0.86 423	1.00 355	2.82 416	0.35 234	0.21 137	0.78 422	0.78 489	1.05 452	0.87 440	0.90 455	0.74 414	0.87 436	1.89 527	1.67 403	1.38 453	0.19 419	0.20 276	0.21 444	0.19 336	0.28 361	0.84 415
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 429	1.51 479	2.90 429	0.31 144	0.24 191	0.71 382	0.25 201	1.00 414	0.65 219	0.45 147	0.57 294	0.61 308	0.44 317	1.53 375	0.75 354	0.94 525	0.97 424	0.28 473	1.00 543	0.89 520	1.36 491

anonymousdsp2	0.88 430	0.31 26	1.96 123	1.06 492	1.56 527	0.57 216	0.22 112	0.84 281	0.98 477	1.20 495	0.37 132	0.65 329	0.26 144	1.19 324	0.46 234	0.10 107	2.40 546	0.10 125	0.13 226	0.19 220	2.96 547

MIPNet	0.88 430	1.07 371	2.85 422	0.61 423	0.18 76	1.46 505	1.37 532	1.65 525	0.78 371	1.93 528	0.85 444	0.75 389	1.66 517	0.87 261	0.34 167	0.10 107	0.08 45	0.11 192	0.32 433	0.27 348	0.26 131

THIR-Stereo	0.88 430	0.85 311	2.33 207	0.26 59	0.16 37	0.59 246	2.69 547	0.62 157	0.54 130	0.62 337	1.61 509	0.96 461	1.77 523	1.67 403	2.20 495	0.10 107	0.08 45	0.14 343	0.11 166	0.16 142	0.21 94

NCC-stereo	0.88 430	1.22 415	2.97 437	0.60 417	0.45 367	1.88 526	0.48 417	1.04 444	0.75 344	0.70 397	0.85 444	0.93 452	0.84 462	1.81 429	1.51 459	0.28 477	0.19 261	0.23 457	0.31 425	0.27 348	0.35 193

Abc-Net	0.88 430	1.22 415	2.97 437	0.60 417	0.45 367	1.88 526	0.48 417	1.04 444	0.75 344	0.70 397	0.85 444	0.93 452	0.84 462	1.81 429	1.51 459	0.28 477	0.19 261	0.23 457	0.31 425	0.27 348	0.35 193
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 430	1.45 471	2.68 373	0.38 284	0.35 307	0.95 469	0.51 425	0.92 354	0.81 400	0.89 453	0.84 441	0.61 308	1.35 500	1.26 339	3.38 528	0.14 324	0.12 174	0.17 403	0.19 336	0.28 361	0.34 186

CBMV_ROB	0.88 430	0.75 280	2.73 395	0.36 252	0.22 150	0.76 406	0.47 415	1.05 452	0.81 400	1.06 476	1.04 481	0.88 440	1.36 502	2.17 480	2.03 482	0.23 453	0.24 297	0.27 471	0.25 386	0.27 348	0.73 382

ttt	0.89 437	0.51 175	2.51 295	0.36 252	0.31 270	0.61 281	0.28 249	1.07 468	0.92 456	0.56 260	0.77 428	0.55 281	0.37 239	2.27 483	3.51 531	0.16 371	1.21 454	0.13 307	0.31 425	0.18 189	1.26 479

AEACV	0.89 437	0.29 8	1.84 95	2.50 547	1.68 532	0.53 163	0.21 96	1.01 423	0.42 48	0.68 389	0.31 94	0.22 54	0.39 264	1.63 396	0.25 59	0.09 43	2.60 548	0.09 70	0.54 506	0.23 285	2.27 537

TRStereo	0.89 437	1.02 360	2.91 430	4.59 558	0.31 270	0.93 465	0.23 149	1.93 536	0.66 227	0.37 105	0.54 259	0.48 244	0.40 271	0.67 200	0.29 107	0.13 288	0.37 332	0.11 192	0.48 493	0.13 88	1.21 472

EGLCR-Stereo	0.90 440	0.31 26	1.90 109	1.60 523	0.95 475	1.14 490	0.42 386	0.85 294	0.43 54	1.74 526	0.21 20	0.27 102	0.17 27	1.56 379	0.30 114	0.10 107	2.60 548	0.10 125	0.09 82	0.10 48	3.10 549

DDUNet	0.90 440	1.63 497	2.77 405	0.77 458	0.69 439	0.83 439	0.44 401	0.90 340	0.70 290	0.68 389	0.76 424	0.92 447	0.54 379	1.14 314	1.35 447	0.61 508	0.37 332	0.96 529	0.52 503	0.77 516	0.67 360

PAM	0.91 442	0.43 127	2.67 366	0.77 458	0.89 467	1.81 523	1.22 527	1.13 487	0.78 371	1.16 487	0.91 459	1.39 510	0.68 430	0.76 233	1.06 412	0.10 107	0.98 426	0.10 125	0.50 497	0.14 111	0.66 356

IGEV_Zeroshot_test	0.91 442	0.39 101	3.80 510	0.42 326	1.95 539	0.56 194	0.64 464	0.84 281	0.55 139	1.45 517	0.53 240	0.79 401	0.42 296	0.57 156	1.13 423	0.10 107	0.49 357	0.10 125	0.34 452	0.19 220	2.97 548

GREAT-IGEV	0.92 444	0.56 196	2.08 146	0.98 484	2.29 546	0.47 109	0.18 51	0.35 6	0.78 371	0.74 415	0.33 108	0.15 15	0.18 45	1.00 286	0.55 277	0.09 43	3.79 556	0.07 1	0.26 394	0.22 269	3.26 552

SQANet	0.92 444	1.96 517	3.23 461	0.77 458	0.83 460	0.76 406	0.38 367	0.87 314	0.68 267	0.64 358	0.69 378	0.73 382	0.52 374	1.35 349	1.36 449	0.80 520	0.30 320	0.60 513	0.29 409	0.93 521	0.70 374

AAGNet	0.92 444	0.40 108	2.53 301	0.60 417	1.01 485	0.62 303	0.45 405	0.52 87	0.68 267	0.58 284	0.53 240	0.50 250	0.72 439	1.22 326	7.32 557	0.12 241	0.07 9	0.12 246	0.10 118	0.16 142	0.10 7

Consistency-Raft	0.92 444	1.21 410	3.50 492	0.98 484	0.63 425	0.77 416	0.54 435	1.02 431	1.01 482	0.62 337	1.03 479	0.65 329	1.04 487	0.81 253	1.36 449	0.45 500	0.47 353	0.51 509	0.59 515	0.65 505	0.47 275

DeepPrunerF	0.92 444	1.33 439	3.41 485	0.46 355	0.51 382	0.64 329	0.49 422	1.16 493	2.62 542	0.65 374	0.61 323	0.65 329	0.62 413	2.23 482	1.31 443	0.23 453	0.19 261	0.30 482	0.28 405	0.39 447	0.34 186

GANet	0.92 444	1.20 408	2.68 373	0.45 350	0.27 229	0.76 406	0.66 469	0.94 363	0.77 366	0.79 433	1.17 488	0.84 425	0.91 474	2.72 518	1.76 472	0.18 403	0.42 344	0.44 505	0.20 347	0.33 400	0.94 439

PA-Net	0.93 450	1.36 451	4.14 522	0.64 432	0.41 347	0.70 377	0.53 432	0.91 347	0.88 444	0.53 230	0.60 315	0.70 372	0.54 379	2.40 495	2.57 510	0.17 392	0.28 318	0.19 429	0.28 405	0.25 314	0.48 282
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 451	0.31 26	1.80 87	0.90 472	2.52 548	0.54 174	0.15 23	0.69 184	1.02 483	0.25 40	0.18 7	0.18 35	0.14 10	0.63 181	0.35 175	0.09 43	3.76 555	0.07 1	0.47 490	0.07 1	4.59 560

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 451	0.84 307	3.40 483	1.46 515	0.78 455	1.37 501	0.70 480	1.11 480	0.68 267	0.80 435	1.29 495	1.09 489	0.59 401	1.16 316	1.01 406	0.14 324	0.53 366	0.11 192	0.46 488	0.31 388	0.86 422

FBW_ROB	0.94 451	1.23 419	2.35 209	0.46 355	0.32 282	0.87 453	0.46 411	1.15 490	0.97 476	0.83 446	0.78 432	1.01 471	0.64 417	3.65 545	1.65 465	0.27 474	0.24 297	0.40 498	0.26 394	0.32 396	0.88 426

AIO_rvc	0.95 454	1.02 360	2.57 322	2.80 554	1.91 538	0.37 40	0.24 175	0.52 87	0.60 176	0.98 464	0.29 75	0.25 81	0.18 45	2.16 478	0.29 107	0.11 196	1.39 484	0.08 28	0.11 166	0.26 334	2.87 545

PAM_32	0.95 454	0.43 127	2.68 373	0.64 432	1.10 501	1.78 522	1.16 522	1.12 483	0.96 470	1.07 477	0.90 457	1.38 509	0.76 453	0.78 242	1.11 420	0.10 107	1.29 468	0.10 125	0.50 497	0.16 142	0.98 449

CC-Net-ROB	0.95 454	1.57 485	2.93 432	0.90 472	0.39 335	0.87 453	0.44 401	1.12 483	0.83 413	0.59 303	0.69 378	0.64 325	0.50 363	2.73 520	0.93 389	0.97 528	0.40 342	0.87 526	0.29 409	0.61 502	0.66 356

riskmin	0.96 457	0.32 39	2.07 144	1.72 531	1.61 531	1.62 514	0.57 446	1.45 517	0.55 139	0.73 409	0.89 454	0.92 447	0.45 325	1.16 316	0.60 298	0.11 196	1.30 471	0.12 246	1.38 550	0.14 111	1.51 499

CrosDoStereo	0.96 457	0.49 160	2.66 358	0.27 73	0.33 289	0.54 174	3.69 551	0.77 221	0.66 227	0.70 397	1.39 502	0.53 265	1.47 510	1.77 419	3.02 523	0.10 107	0.08 45	0.11 192	0.11 166	0.22 269	0.30 159

DeepStereo_LL	0.96 457	0.49 160	2.66 358	0.27 73	0.33 289	0.54 174	3.69 551	0.77 221	0.66 227	0.70 397	1.39 502	0.53 265	1.47 510	1.77 419	3.02 523	0.10 107	0.08 45	0.11 192	0.11 166	0.22 269	0.30 159

UGAM-zero	0.97 460	0.44 139	2.48 283	0.33 187	0.86 463	1.26 498	0.76 486	1.05 452	0.52 115	0.93 461	0.45 176	1.32 506	0.81 457	2.08 470	0.49 253	0.10 107	0.52 364	0.09 70	0.47 490	0.11 60	4.43 558

xxxx	0.97 460	0.64 226	2.14 166	0.30 127	0.67 434	0.64 329	0.24 175	1.09 473	0.91 454	0.57 278	0.65 358	0.58 296	0.39 264	1.57 384	5.49 551	0.13 288	1.38 480	0.11 192	0.32 433	0.17 165	1.41 494

XX-Stereo	0.98 462	0.57 198	4.45 535	1.64 526	5.33 556	0.55 187	0.16 31	0.96 380	0.43 54	0.45 147	0.65 358	0.85 430	0.19 57	0.79 245	0.26 74	0.11 196	0.80 409	0.10 125	0.32 433	0.17 165	0.78 397

test_xeample	0.98 462	0.65 230	2.12 159	0.29 107	0.67 434	0.60 261	0.28 249	1.08 471	0.85 427	0.62 337	0.70 391	0.44 206	0.41 283	1.95 456	5.45 550	0.12 241	1.33 475	0.11 192	0.31 425	0.18 189	1.42 495

mmx	0.99 464	0.67 232	3.39 478	0.32 165	0.22 150	0.58 227	0.28 249	1.05 452	0.92 456	0.54 236	0.74 414	0.67 341	0.40 271	2.75 522	3.86 537	0.13 288	1.25 459	0.15 369	0.33 447	0.19 220	1.28 482

xxx	0.99 464	0.67 232	3.39 478	0.32 165	0.22 150	0.58 227	0.28 249	1.05 452	0.92 456	0.54 236	0.74 414	0.67 341	0.40 271	2.75 522	3.86 537	0.13 288	1.25 459	0.15 369	0.33 447	0.19 220	1.28 482

MFMNet_re	1.01 466	1.73 505	3.04 448	0.85 468	0.76 450	0.93 465	0.81 492	1.02 431	1.10 495	1.05 474	1.06 484	0.84 425	0.96 481	0.93 276	0.97 393	0.68 515	0.61 381	0.63 515	0.60 517	0.77 516	0.80 403

Wz-Net-TNSev	1.02 467	2.26 540	3.69 505	0.38 284	0.31 270	1.00 474	0.71 481	1.12 483	1.02 483	0.74 415	0.73 411	1.09 489	0.91 474	2.46 499	2.15 492	0.21 439	0.20 276	0.16 388	0.20 347	0.48 484	0.62 341

222	1.02 467	0.60 208	1.95 119	0.29 107	0.51 382	0.62 303	0.24 175	1.09 473	0.86 434	0.64 358	0.67 370	0.47 236	0.42 296	1.86 441	6.73 555	0.13 288	1.21 454	0.11 192	0.32 433	0.17 165	1.44 496

G-Net	1.02 467	0.70 253	3.23 461	0.60 417	0.66 433	2.00 532	0.71 481	0.78 228	0.70 290	1.14 484	2.53 531	1.29 504	1.01 485	1.47 368	1.74 470	0.25 466	0.24 297	0.24 463	0.26 394	0.37 431	0.40 226

DPSNet	1.02 467	0.72 262	2.84 420	0.60 417	0.39 335	1.08 485	0.75 485	1.41 515	1.14 500	0.74 415	0.69 378	1.05 482	1.67 518	2.09 473	2.22 497	0.27 474	0.61 381	0.20 438	0.50 497	0.48 484	1.03 455

ADCP+	1.03 471	1.68 502	3.83 512	0.35 234	0.39 335	1.05 480	0.79 491	0.94 363	0.86 434	0.69 393	0.68 373	0.85 430	1.53 516	1.02 289	4.56 545	0.13 288	0.12 174	0.16 388	0.15 270	0.28 361	0.44 263

WZ-Net	1.04 472	1.83 512	4.20 525	0.42 326	0.36 318	0.88 455	0.71 481	1.05 452	1.11 497	0.84 447	0.94 462	1.06 483	1.17 495	2.37 490	2.24 498	0.20 430	0.14 205	0.15 369	0.16 291	0.36 424	0.53 310

PVD	1.05 473	1.21 410	2.36 210	0.84 467	0.91 470	1.04 478	0.64 464	1.32 509	1.68 527	1.43 516	1.41 504	1.14 495	1.15 494	1.49 371	1.77 473	0.27 474	0.65 389	0.28 473	0.35 454	0.40 453	0.73 382

1111x	1.06 474	0.79 294	3.29 469	0.33 187	0.60 413	0.64 329	0.33 329	1.10 476	0.92 456	0.59 303	0.69 378	0.59 299	0.47 346	2.64 512	4.61 546	0.12 241	1.38 480	0.11 192	0.49 495	0.18 189	1.30 484

ADCMid	1.06 474	1.82 511	3.53 496	0.39 299	0.36 318	0.99 472	0.58 448	1.01 423	0.94 463	1.23 501	1.02 477	1.01 471	1.01 485	1.11 309	4.04 540	0.22 445	0.19 261	0.42 502	0.32 433	0.42 463	0.53 310

test_sample9	1.07 476	0.69 250	2.69 380	0.28 89	0.23 179	0.81 433	0.33 329	0.99 404	0.86 434	0.64 358	0.63 338	0.67 341	0.49 358	2.02 462	2.70 513	0.65 510	4.33 560	0.86 523	0.56 509	0.25 314	0.72 378

ff1	1.07 476	0.67 232	3.39 478	0.32 165	0.22 150	0.58 227	0.28 249	0.85 294	0.96 470	0.54 236	0.74 414	0.67 341	0.40 271	2.75 522	3.86 537	0.10 107	2.16 539	0.15 369	0.33 447	0.25 314	2.19 527

ADCL	1.07 476	1.22 415	2.80 410	0.40 312	0.33 289	1.50 507	1.87 544	0.97 388	1.04 488	1.26 504	1.28 494	0.99 467	1.41 506	1.36 350	3.51 531	0.17 392	0.14 205	0.22 449	0.21 358	0.32 396	0.43 247

ADCPNet	1.07 476	1.37 456	4.54 537	0.38 284	0.68 437	1.36 499	0.64 464	0.93 358	0.83 413	0.79 433	0.82 437	1.08 486	1.18 496	1.30 344	2.68 512	0.21 439	0.69 395	0.21 444	0.95 540	0.30 379	0.54 314

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 480	2.01 523	2.56 318	0.49 375	0.40 341	1.49 506	0.96 503	1.02 431	0.95 468	0.85 449	0.94 462	1.06 483	0.59 401	2.92 530	1.15 426	0.43 498	0.74 404	0.32 486	0.55 507	0.74 511	1.35 488

AnyNet_C32	1.08 480	1.76 509	3.01 444	0.50 381	0.54 394	1.17 493	1.16 522	0.97 388	0.95 468	1.11 481	0.98 470	0.87 436	0.93 479	1.57 384	4.11 542	0.22 445	0.20 276	0.25 468	0.25 386	0.40 453	0.68 365

AIO_test	1.11 482	0.77 284	2.51 295	3.32 556	2.81 550	0.35 32	0.25 201	1.29 505	0.68 267	1.28 506	0.27 64	0.32 136	0.17 27	2.86 528	0.27 83	0.12 241	1.72 513	0.08 28	0.21 358	0.15 122	2.81 544

Ntro	1.11 482	2.10 529	3.52 495	0.97 483	0.87 466	1.06 483	0.54 435	1.02 431	0.93 462	0.63 348	0.76 424	0.93 452	0.67 428	1.76 416	1.71 466	1.03 531	0.46 350	0.76 521	0.41 478	1.29 532	0.86 422

SAMSARA	1.11 482	1.35 446	2.60 333	1.34 506	0.77 452	1.67 517	1.41 538	1.47 518	0.99 480	1.54 522	0.89 454	1.44 513	0.90 473	1.88 447	1.71 466	0.25 466	0.55 372	0.22 449	0.34 452	0.39 447	0.50 290

ADCS	1.14 485	2.02 524	3.36 473	0.43 338	0.37 324	0.96 471	0.81 492	1.12 483	1.17 504	1.25 503	0.98 470	1.08 486	0.92 477	1.41 358	4.97 548	0.23 453	0.21 285	0.22 449	0.23 374	0.40 453	0.67 360

otaku	1.15 486	2.10 529	3.51 493	0.98 484	0.74 445	1.02 477	0.59 451	1.03 438	0.89 449	0.70 397	1.60 508	0.98 464	0.65 420	1.63 396	1.80 475	0.99 530	0.46 350	0.73 520	0.40 473	1.30 534	0.88 426

EAI-Stereo	1.16 487	0.29 8	1.94 118	0.55 401	0.97 479	1.96 528	7.94 561	1.34 510	1.03 485	1.01 471	1.48 505	0.51 255	0.66 426	0.65 194	1.42 454	0.09 43	0.23 295	0.09 70	0.53 504	0.13 88	0.49 288

SuperB	1.19 488	1.62 494	5.29 544	0.37 265	0.26 216	0.81 433	0.87 495	0.94 363	1.19 505	0.68 389	0.68 373	0.63 317	1.37 503	1.73 410	3.30 525	0.16 371	0.12 174	0.17 403	0.16 291	2.74 554	0.63 347

AnyNet_C01	1.20 489	1.89 515	4.25 527	0.55 401	0.54 394	1.57 510	1.39 535	1.10 476	1.13 499	1.19 490	1.34 501	1.15 497	1.11 492	1.73 410	2.89 520	0.26 470	0.24 297	0.28 473	0.24 378	0.50 487	0.68 365

StereoAnything_RVC	1.22 490	1.71 504	3.17 459	2.52 548	2.63 549	0.26 7	0.15 23	0.47 57	0.54 130	0.49 180	0.71 404	0.52 262	0.19 57	1.60 395	0.57 284	0.11 196	4.13 559	0.08 28	0.05 1	0.76 514	3.79 555

SPS-STEREO	1.22 490	1.65 499	3.41 485	0.66 440	0.69 439	1.01 475	0.68 476	1.10 476	0.96 470	1.40 514	1.25 493	1.46 514	1.08 490	2.05 465	2.24 498	0.66 513	0.61 381	0.58 511	0.57 513	0.66 506	1.65 508
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 492	0.69 250	2.69 380	0.28 89	0.23 179	0.81 433	0.33 329	1.01 423	0.75 344	1.23 501	0.63 338	2.53 531	1.31 498	2.02 462	2.70 513	0.65 510	4.33 560	0.86 523	0.56 509	0.25 314	0.72 378

NaN_ROB	1.25 493	1.46 473	3.84 513	0.54 399	0.56 398	1.12 488	0.99 506	1.05 452	1.03 485	1.10 479	0.87 450	0.77 395	1.07 489	5.85 555	2.98 521	0.16 371	0.23 295	0.16 388	0.24 378	0.28 361	0.66 356

RainbowNet	1.27 494	2.22 536	3.58 499	1.14 500	0.92 471	1.08 485	0.76 486	1.19 498	1.15 502	0.77 424	0.97 467	1.08 486	0.83 461	1.64 399	1.72 468	1.20 538	1.30 471	1.01 532	0.58 514	1.23 529	0.97 447

MDST_ROB	1.28 495	0.53 183	3.84 513	0.55 401	0.45 367	4.06 550	0.60 455	1.36 511	0.89 449	2.18 534	1.17 488	0.98 464	0.72 439	4.28 549	2.12 489	0.20 430	0.16 235	0.19 429	0.17 307	0.20 240	0.84 415

EDNetEfficient	1.29 496	0.78 290	4.27 528	0.65 435	1.03 488	0.94 467	1.38 534	0.87 314	1.75 530	2.33 540	1.32 499	1.04 479	2.21 534	1.59 392	4.07 541	0.16 371	0.19 261	0.15 369	0.27 403	0.38 438	0.40 226

RTS	1.29 496	1.59 489	6.48 552	0.63 428	0.57 403	1.59 512	0.90 500	1.15 490	1.44 517	1.20 495	1.31 497	1.10 491	0.87 470	2.67 514	2.27 500	0.21 439	0.38 336	0.19 429	0.20 347	0.46 479	0.68 365

RTSA	1.29 496	1.59 489	6.48 552	0.63 428	0.57 403	1.59 512	0.90 500	1.15 490	1.44 517	1.20 495	1.31 497	1.10 491	0.87 470	2.67 514	2.27 500	0.21 439	0.38 336	0.19 429	0.20 347	0.46 479	0.68 365

WCMA_ROB	1.29 496	1.21 410	3.13 456	0.65 435	0.36 318	1.20 496	0.78 489	1.00 414	0.98 477	1.78 527	2.62 534	3.08 537	2.01 530	1.86 441	2.35 502	0.38 492	0.38 336	0.32 486	0.32 433	0.31 388	1.06 458

MeshStereo	1.29 496	1.34 442	3.04 448	0.35 234	0.28 242	1.10 487	0.69 478	1.42 516	1.07 492	2.71 547	2.43 529	2.95 533	1.50 513	2.92 530	2.03 482	0.23 453	0.22 288	0.22 449	0.19 336	0.50 487	0.69 371
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
HUF	1.33 501	0.96 349	4.06 519	2.73 552	2.17 544	0.35 32	0.24 175	1.87 532	0.75 344	1.28 506	0.29 75	1.35 507	0.19 57	1.97 459	0.43 217	0.15 354	3.91 557	0.08 28	0.06 8	0.31 388	3.41 553

SANet	1.35 502	1.80 510	4.39 533	0.41 322	0.29 248	1.72 519	0.89 499	1.17 496	2.47 540	1.22 499	1.82 513	1.72 520	1.70 520	2.57 505	3.30 525	0.18 403	0.16 235	0.16 388	0.15 270	0.34 407	0.62 341

Anonymous_2	1.36 503	0.49 160	2.03 135	1.71 530	1.58 528	2.49 542	0.58 448	1.59 524	2.31 538	0.77 424	0.88 452	1.03 475	0.58 398	1.20 325	0.66 325	0.32 485	1.38 480	1.42 545	3.87 561	0.78 518	1.56 501

CSAN	1.38 504	1.74 508	4.12 521	0.53 392	0.38 333	1.06 483	1.15 520	1.29 505	1.12 498	1.19 490	1.90 516	1.04 479	1.44 507	5.92 556	2.82 519	0.26 470	0.22 288	0.24 463	0.25 386	0.35 419	0.54 314

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 505	2.04 526	3.02 446	0.58 415	0.41 347	2.15 537	1.00 510	1.31 508	1.29 510	1.05 474	1.10 486	1.29 504	0.91 474	3.07 533	1.34 445	1.65 548	0.84 416	0.68 518	0.88 537	1.55 541	1.91 513

psmorigin	1.41 506	0.91 337	13.83 564	0.37 265	0.30 261	0.63 317	0.37 358	0.80 243	0.64 212	0.98 464	0.87 450	1.16 499	0.78 454	3.95 547	1.09 417	0.19 419	0.22 288	0.17 403	0.19 336	0.25 314	0.47 275

MSMD_ROB	1.41 506	1.03 364	2.75 400	0.41 322	0.32 282	2.00 532	0.61 460	0.96 380	1.43 516	2.97 550	2.63 535	4.76 549	2.04 531	2.44 498	1.78 474	0.30 482	0.26 309	0.32 486	0.32 433	0.32 396	0.63 347

MADNet+	1.44 508	2.19 533	6.00 549	0.89 470	0.70 441	1.58 511	1.11 515	1.56 523	1.30 512	0.89 453	1.03 479	1.25 501	1.12 493	3.29 537	2.80 517	0.48 503	0.57 376	0.39 497	0.36 463	0.63 503	0.69 371

pmcnn	1.44 508	1.25 423	3.57 498	0.74 453	1.42 518	0.72 388	0.56 443	1.04 444	1.06 491	1.03 473	2.89 541	6.01 554	0.75 450	2.54 503	3.60 533	0.14 324	0.11 156	0.08 28	0.06 8	0.34 407	0.81 410

FCDSN-DC	1.45 510	1.12 384	3.30 470	0.48 362	0.41 347	1.13 489	0.60 455	1.17 496	1.28 509	2.25 537	2.85 539	3.65 540	3.34 546	2.58 507	2.44 504	0.31 484	0.26 309	0.31 483	0.30 418	0.37 431	0.78 397
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 510	1.62 494	3.59 500	1.09 493	0.70 441	0.86 446	0.67 474	1.19 498	1.51 521	1.20 495	4.05 550	1.61 518	1.94 528	2.97 532	2.07 486	0.67 514	0.69 395	0.55 510	0.70 522	0.57 496	0.67 360
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 512	2.27 541	4.92 540	1.11 496	0.89 467	1.19 495	0.66 469	1.28 504	1.19 505	0.98 464	0.97 467	3.06 536	1.48 512	2.37 490	1.82 476	1.08 533	0.49 357	1.03 533	0.48 493	1.20 528	0.95 442

IMH-64-1	1.50 513	1.98 519	2.69 380	1.39 511	1.12 502	1.39 503	1.19 525	1.80 529	1.47 519	1.19 490	2.20 524	1.53 515	1.51 514	2.12 475	1.98 479	1.34 541	0.68 392	1.28 539	0.70 522	1.37 536	1.12 461

IMH-64	1.50 513	1.98 519	2.69 380	1.39 511	1.12 502	1.39 503	1.19 525	1.80 529	1.47 519	1.19 490	2.20 524	1.53 515	1.51 514	2.12 475	1.98 479	1.34 541	0.68 392	1.28 539	0.70 522	1.37 536	1.12 461

iRaft-Stereo_20w	1.50 513	0.42 117	4.81 538	2.24 544	2.09 542	1.36 499	1.27 529	1.38 513	0.94 463	2.07 529	0.42 158	0.85 430	0.69 435	0.87 261	1.37 451	0.10 107	4.04 558	0.09 70	0.40 473	0.17 165	4.53 559

ELAS_RVC	1.51 516	0.88 322	3.36 473	0.63 428	0.56 398	1.53 508	2.73 548	1.53 520	1.76 531	2.26 538	2.21 526	2.10 525	3.07 542	2.08 470	2.52 506	0.42 495	0.42 344	0.42 502	0.37 465	0.51 489	0.84 415
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 517	0.92 342	2.91 430	0.62 425	0.57 403	3.13 545	2.21 546	1.67 526	1.58 525	2.42 541	2.43 529	1.87 522	2.49 537	1.85 439	2.70 513	0.42 495	0.43 347	0.41 500	0.40 473	0.51 489	0.85 419
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 518	2.20 535	4.42 534	1.10 495	0.93 474	1.37 501	0.87 495	1.53 520	1.71 529	1.22 499	1.72 511	2.12 526	1.06 488	2.58 507	1.93 478	0.94 525	0.54 369	1.00 531	0.56 509	2.11 549	0.96 444

EKT-Stereo	1.56 519	0.55 193	2.60 333	2.54 549	19.66 568	0.55 187	0.22 112	0.76 214	0.51 103	0.40 120	0.36 126	0.43 191	0.27 159	0.74 229	0.42 210	0.13 288	0.17 248	0.11 192	0.16 291	0.20 240	0.50 290

MFN_U_SF_RVC	1.57 520	2.56 553	3.30 470	0.66 440	0.41 347	1.15 491	0.51 425	1.27 503	1.35 514	1.61 524	1.20 490	1.43 512	0.97 482	1.80 427	2.10 487	1.88 551	1.79 515	1.97 554	2.14 555	1.61 542	1.76 512

WAO-7	1.58 521	2.04 526	3.25 464	0.94 478	0.75 447	1.75 520	1.13 517	1.87 532	1.97 536	1.46 519	2.53 531	1.98 524	1.75 521	3.13 534	2.48 505	0.69 516	0.67 391	0.94 528	0.74 529	0.80 519	0.77 391

FC-DCNN	1.60 522	0.85 311	3.44 489	0.46 355	0.39 335	1.96 528	0.66 469	1.72 528	1.70 528	2.75 548	2.91 542	4.20 543	3.15 543	2.72 518	2.66 511	0.30 482	0.26 309	0.31 483	0.30 418	0.33 400	0.91 430

PWCK	1.62 523	2.32 545	4.27 528	1.11 496	0.56 398	1.81 523	1.84 542	1.55 522	1.54 523	1.45 517	1.81 512	1.82 521	1.38 504	3.34 538	2.14 491	1.09 534	0.57 376	0.98 530	0.59 515	1.50 540	0.79 400

FC-DCNN v2	1.65 524	0.85 311	3.39 478	0.46 355	0.39 335	2.02 534	0.66 469	1.94 537	1.84 534	2.81 549	2.99 543	4.39 547	3.25 544	2.81 526	2.75 516	0.29 481	0.26 309	0.31 483	0.30 418	0.33 400	0.91 430

WAO-6	1.69 525	1.87 514	3.21 460	1.15 501	1.01 485	2.29 538	1.06 514	1.85 531	2.84 546	1.30 509	2.59 533	2.19 527	1.67 518	2.62 510	2.52 506	0.96 527	0.68 392	1.19 536	0.84 534	1.13 525	0.95 442

DispFullNet	1.69 525	2.25 538	5.23 542	1.53 521	8.78 557	0.89 457	0.37 358	1.03 438	0.98 477	1.37 510	1.00 474	1.13 494	1.97 529	1.51 373	0.98 399	0.55 506	0.32 323	1.19 536	0.64 519	1.16 527	0.88 426

SGM-Forest	1.84 527	7.91 563	10.36 558	0.42 326	0.33 289	1.04 478	1.29 530	1.01 423	0.88 444	1.19 490	2.30 527	1.03 475	1.79 524	2.60 509	2.81 518	0.22 445	0.21 285	0.21 444	0.19 336	0.25 314	0.79 400
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 528	2.09 528	4.16 523	0.74 453	1.23 509	4.52 554	3.86 553	1.68 527	1.26 507	1.28 506	1.54 507	2.36 529	1.86 526	3.35 539	3.37 527	0.54 504	0.49 357	0.48 507	0.49 495	1.39 538	1.21 472

Dean	1.92 529	2.31 544	5.03 541	1.31 503	1.08 495	1.55 509	0.99 506	1.98 539	2.33 539	1.51 521	4.15 551	4.23 546	1.39 505	2.31 486	2.10 487	1.18 537	0.69 395	1.18 535	0.75 530	1.30 534	1.07 459

FINET	1.92 529	1.96 517	4.49 536	1.62 524	1.39 517	3.51 548	4.39 554	2.89 547	2.58 541	1.39 512	1.98 517	1.35 507	2.12 533	1.64 399	2.12 489	0.84 523	1.03 436	0.18 422	0.29 409	0.54 494	2.12 523

ACVNet-4b	2.00 531	2.19 533	4.85 539	1.09 493	0.86 463	1.15 491	0.53 432	1.11 480	1.15 502	0.65 374	1.09 485	1.97 523	0.69 435	2.31 486	9.78 561	5.73 561	0.42 344	1.03 533	0.55 507	1.89 545	0.92 434

SDNR	2.06 532	2.93 556	2.94 434	1.55 522	5.13 555	1.98 531	0.24 175	1.95 538	2.62 542	0.92 458	2.71 537	5.76 553	0.68 430	3.61 544	3.84 536	0.33 487	0.38 336	0.22 449	0.17 307	1.13 525	2.04 519

LVE	2.10 533	2.61 554	4.30 532	1.79 534	1.81 536	1.68 518	1.04 513	2.35 542	2.78 545	1.27 505	2.87 540	4.21 545	1.46 509	2.83 527	2.02 481	2.87 556	0.92 421	1.19 536	1.47 552	1.29 532	1.18 465

SGM_RVC	2.11 534	1.07 371	2.87 425	0.98 484	0.92 471	2.72 544	1.88 545	1.91 535	12.27 560	2.09 530	1.99 518	2.47 530	2.24 535	2.87 529	2.03 482	0.54 504	0.47 353	0.42 502	0.47 490	0.74 511	1.22 474
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 535	2.46 549	3.60 502	1.70 529	1.13 504	1.65 516	0.93 502	2.13 540	1.93 535	1.37 510	2.64 536	2.19 527	1.82 525	5.77 554	2.18 494	5.70 560	1.05 437	1.31 541	0.72 527	1.39 538	1.13 463

IGEV-RUCA	2.30 536	0.38 94	1.36 41	0.41 322	1.90 537	2.03 535	1.86 543	1.37 512	1.78 532	3.73 554	3.72 548	5.06 550	8.09 559	2.15 477	1.63 464	0.26 470	0.77 405	2.71 557	1.91 553	2.43 552	2.42 539

UNDER WATER-64	2.59 537	2.28 542	5.63 546	1.85 537	1.45 520	3.28 546	1.60 540	2.62 543	5.57 552	2.09 530	2.12 520	4.10 542	4.21 550	2.74 521	3.64 534	1.49 545	0.86 417	1.58 549	1.09 546	1.91 546	1.62 506

SGM+DAISY	2.67 538	2.14 531	4.28 530	1.92 540	2.11 543	4.36 553	5.22 557	3.17 548	3.00 547	3.24 553	3.81 549	3.03 535	3.61 547	2.53 502	3.79 535	1.15 535	1.29 468	0.66 516	0.71 526	0.95 522	2.44 540

TorneroNet-64	2.74 539	2.23 537	4.18 524	1.48 517	1.20 507	3.88 549	1.01 512	3.48 555	6.61 556	2.62 545	4.55 553	4.20 543	3.84 549	3.39 541	3.40 529	1.23 539	0.66 390	1.39 544	0.80 531	3.42 556	1.27 480

notaker	2.77 540	2.35 546	4.02 518	2.61 551	1.44 519	1.77 521	1.14 518	2.77 546	1.81 533	2.30 539	11.41 562	3.95 541	4.70 551	3.24 536	3.01 522	1.58 547	0.88 418	1.71 552	1.08 545	2.10 548	1.44 496

UNDER WATER	2.84 541	2.25 538	5.25 543	1.84 536	1.45 520	2.36 540	1.44 539	3.23 550	6.51 555	2.61 544	2.73 538	5.69 552	5.64 554	3.14 535	4.18 543	1.48 544	0.81 412	1.60 550	1.07 544	1.91 546	1.67 509

WAO-8	2.91 542	2.55 551	3.77 507	1.93 541	1.04 489	4.08 551	0.99 506	3.25 551	6.09 553	2.20 535	3.34 546	3.33 538	2.64 538	11.73 563	2.52 506	2.12 552	1.92 520	1.55 547	0.93 538	1.27 530	0.96 444

Venus	2.91 542	2.55 551	3.77 507	1.93 541	1.04 489	4.08 551	0.99 506	3.25 551	6.09 553	2.20 535	3.34 546	3.33 538	2.64 538	11.73 563	2.52 506	2.12 552	1.92 520	1.55 547	0.93 538	1.27 530	0.96 444

DGSMNet	2.93 544	0.77 284	3.44 489	3.58 557	4.25 554	2.53 543	6.86 560	1.03 438	0.88 444	0.58 284	1.85 514	0.79 401	0.62 413	1.63 396	1.46 456	4.62 559	4.98 562	5.15 563	4.71 562	4.52 560	4.37 557

MADNet++	2.94 545	2.17 532	3.27 466	2.55 550	2.28 545	3.29 547	3.37 549	2.76 545	2.67 544	3.10 551	3.20 545	2.78 532	3.25 544	4.11 548	4.68 547	2.72 555	2.27 542	3.03 560	2.43 557	2.34 551	2.59 541

xyz-stereo	3.06 546	0.44 139	30.74 577	0.24 30	0.12 4	15.34 565	0.24 175	0.56 120	0.49 86	0.62 337	7.90 557	0.64 325	0.49 358	1.44 364	1.05 409	0.09 43	0.07 9	0.34 491	0.08 51	0.13 88	0.19 78

JetRed	3.37 547	4.96 558	10.08 557	1.48 517	1.73 534	7.63 558	5.47 558	3.47 553	2.20 537	2.42 541	2.40 528	2.98 534	2.35 536	3.52 543	6.60 554	1.33 540	1.90 519	1.38 543	1.23 548	2.30 550	2.02 518

LSM	3.40 548	1.42 466	5.81 548	9.98 564	30.74 575	0.86 446	1.14 518	0.99 404	1.26 507	1.40 514	2.18 523	0.93 452	0.85 465	1.76 416	1.03 407	0.22 445	0.35 329	0.24 463	0.29 409	0.40 453	6.21 563

U	3.41 549	0.37 84	1.27 32	0.27 73	13.75 566	19.65 572	0.15 23	0.43 31	0.33 5	0.18 4	0.19 11	0.27 102	0.15 17	0.23 2	0.19 5	0.10 107	0.06 1	17.75 571	12.73 567	0.11 60	0.10 7

MANE	3.51 550	2.03 525	3.88 515	1.89 539	2.01 540	5.98 555	4.72 555	5.87 559	7.13 557	3.80 555	5.10 555	6.11 555	5.34 553	4.39 550	5.05 549	1.07 532	1.28 466	0.50 508	0.85 535	0.76 514	2.36 538

SGM-ForestM	3.67 551	2.70 555	5.34 545	1.65 527	1.72 533	6.02 556	5.08 556	4.10 556	3.47 548	4.59 556	4.21 552	9.81 561	5.79 555	6.44 557	6.97 556	0.88 524	1.09 441	0.33 490	0.45 484	0.68 507	2.10 522

KSHMR	4.19 552	2.37 547	6.24 550	1.73 532	1.48 524	1.97 530	1.29 530	3.18 549	17.06 570	2.15 533	15.74 565	9.09 560	1.75 521	8.33 560	2.37 503	1.55 546	1.29 468	1.70 551	1.23 548	1.75 543	1.60 504

ktn	4.44 553	2.47 550	3.70 506	1.82 535	1.49 525	2.11 536	1.40 536	2.30 541	12.56 561	11.36 563	16.25 566	11.30 564	3.77 548	4.41 551	3.47 530	1.86 550	0.99 428	1.74 553	1.21 547	3.28 555	1.39 492

LE_ROB	4.55 554	2.43 548	9.94 556	2.79 553	4.03 553	2.40 541	3.54 550	2.72 544	11.04 559	11.64 564	4.69 554	5.25 551	10.74 562	4.52 552	9.73 560	0.82 522	0.70 398	1.34 542	0.97 541	0.74 511	0.94 439

tt	4.94 555	0.32 39	4.22 526	2.29 545	1.58 528	10.19 561	16.94 566	9.44 564	5.03 551	1.69 525	1.33 500	4.68 548	5.02 552	3.38 540	5.91 552	6.15 562	9.47 569	2.80 558	3.16 559	3.54 557	1.58 502

TCMNet-wrong-test	5.56 556	6.73 561	6.40 551	13.05 568	11.91 562	7.29 557	5.47 558	7.17 562	1.58 525	2.68 546	3.15 544	8.30 559	5.87 556	4.80 553	6.10 553	3.08 557	0.98 426	2.37 556	1.99 554	6.69 563	5.63 562

TorneroNet	5.60 557	2.30 543	3.98 516	1.49 519	1.26 512	14.47 563	1.11 515	4.85 557	20.66 575	10.12 560	16.30 567	11.78 565	7.35 557	3.41 542	4.38 544	1.36 543	0.70 398	1.46 546	0.87 536	2.73 553	1.33 485

coex-ft	6.14 558	1.98 519	60.80 579	0.34 211	0.30 261	0.80 429	1.17 524	0.76 214	4.34 550	19.82 571	2.15 522	1.61 518	8.77 561	1.82 432	10.36 562	0.44 499	2.05 527	0.18 422	0.19 336	0.39 447	4.61 561

HanzoNet	7.85 559	3.30 557	5.75 547	7.47 561	3.97 552	2.34 539	1.37 532	3.47 553	4.02 549	13.30 565	10.49 558	10.86 562	16.67 568	8.50 561	10.51 563	10.80 568	9.84 570	5.83 564	13.69 568	7.24 564	7.51 564

USTest	8.06 560	7.11 562	8.76 555	9.20 563	9.03 558	15.20 564	23.57 567	10.01 565	9.45 558	5.97 559	6.79 556	7.77 558	7.51 558	8.75 562	11.06 564	2.24 554	3.58 554	2.87 559	3.21 560	4.93 561	4.21 556

EDNetEfficientorigin	8.19 561	1.27 426	145.54 581	0.51 386	0.96 476	0.75 401	0.49 422	0.86 305	1.57 524	2.12 532	1.49 506	1.28 502	1.35 500	1.84 435	2.15 492	0.14 324	0.13 190	0.17 403	0.18 318	0.39 447	0.64 352

DGTPSM_ROB	8.97 562	5.94 559	13.01 562	5.95 560	11.34 560	8.54 559	24.06 568	6.47 560	13.52 562	5.19 557	11.52 563	6.18 556	11.04 563	7.02 558	13.92 565	4.47 558	7.66 563	3.90 561	7.43 565	4.34 559	7.98 565

DPSMNet_ROB	9.58 563	5.96 560	13.98 565	8.88 562	11.87 561	8.54 559	24.08 569	6.48 561	13.67 565	5.35 558	11.53 564	6.31 557	11.04 563	7.69 559	14.09 566	7.61 567	8.23 565	5.03 562	7.75 566	5.24 562	8.36 566

BEATNet-Init1	12.32 564	12.82 567	28.66 575	3.22 555	3.71 551	21.59 575	11.42 562	14.54 570	13.73 566	20.24 572	20.16 572	26.14 577	19.85 570	19.08 574	15.33 570	1.81 549	1.93 522	2.05 555	2.48 558	4.25 558	3.41 553

DPSM_ROB	12.32 564	11.13 565	12.31 560	12.90 566	12.80 564	19.81 573	28.13 574	14.50 568	14.31 567	10.62 561	11.34 560	12.03 566	11.89 566	13.08 568	15.22 568	7.09 564	8.31 566	6.47 566	7.32 563	8.69 565	8.43 567

DPSM	12.32 564	11.13 565	12.31 560	12.90 566	12.80 564	19.81 573	28.13 574	14.50 568	14.31 567	10.62 561	11.34 560	12.03 566	11.89 566	13.08 568	15.22 568	7.09 564	8.31 566	6.47 566	7.32 563	8.69 565	8.43 567

DLNR_Zeroshot_test	13.74 567	20.06 570	23.92 570	121.50 581	35.20 576	0.46 98	0.15 23	7.96 563	0.47 77	0.29 82	0.37 132	0.26 91	0.17 27	0.79 245	0.36 178	7.16 566	2.95 552	0.09 70	0.38 469	50.40 579	1.95 516

LRCNet_RVC	13.78 568	19.34 569	13.01 562	19.47 570	12.67 563	1.85 525	0.42 386	12.28 566	1.10 495	15.76 567	18.69 571	12.52 568	8.65 560	12.22 566	9.64 559	22.29 572	8.38 568	25.92 574	24.06 574	19.72 572	17.59 572

HaxPig	19.88 569	22.39 575	22.30 569	17.98 569	17.98 567	12.06 562	12.06 563	16.25 571	15.97 569	21.05 573	21.41 573	18.85 572	18.35 569	20.07 575	19.64 572	23.57 576	23.19 575	24.07 573	23.71 573	22.95 573	23.72 575

Anonymous_1	22.76 570	11.11 564	11.93 559	12.73 565	26.05 574	19.39 570	27.77 573	14.18 567	13.64 564	14.92 566	10.66 559	11.26 563	11.24 565	12.48 567	14.45 567	37.82 580	7.87 564	34.92 577	63.61 577	87.51 580	11.75 569

PML	22.99 571	17.34 568	8.24 554	5.48 559	9.84 559	50.35 580	102.65 580	5.84 558	13.52 562	37.08 580	104.84 580	30.61 580	23.20 575	12.09 565	7.96 558	6.27 563	2.12 533	6.31 565	2.42 556	10.67 567	2.95 546

MEDIAN_ROB	23.95 572	26.96 579	26.29 574	22.14 571	22.09 569	16.18 566	14.23 564	20.47 572	20.09 571	25.43 577	25.22 578	22.96 573	22.54 574	24.33 576	23.18 576	28.15 578	27.16 579	28.60 575	27.73 575	27.59 574	27.58 576

DPSimNet_ROB	24.35 573	23.81 578	31.38 578	25.93 573	22.83 570	31.30 576	34.38 576	20.78 573	28.92 579	27.39 578	22.99 577	28.29 579	35.76 580	15.47 570	17.82 571	24.28 577	17.90 574	22.23 572	14.12 569	19.38 571	22.12 574

CasAABBNet	24.76 574	22.38 574	24.44 571	26.05 574	25.75 572	39.79 577	56.76 579	29.10 578	28.88 578	21.22 574	22.69 575	24.21 574	23.99 577	26.23 577	30.62 579	14.22 569	16.71 572	13.03 568	14.75 571	17.49 568	16.97 570

Selective-RAFT-Error	24.83 575	22.44 576	24.80 572	26.10 575	25.82 573	39.85 578	56.72 578	29.21 580	29.03 580	21.29 576	22.80 576	24.25 575	24.07 578	26.28 578	30.60 578	14.24 570	16.85 573	13.04 569	14.75 571	17.53 569	17.02 571

LSM0	26.57 576	22.53 577	25.76 573	30.62 576	52.30 580	39.86 579	56.49 577	29.18 579	28.76 577	21.26 575	22.46 574	24.42 576	23.97 576	26.42 579	30.66 580	14.29 571	16.56 571	13.06 570	14.65 570	17.62 570	20.52 573

AVERAGE_ROB	26.91 577	30.28 580	29.18 576	25.78 572	25.30 571	19.49 571	15.38 565	23.70 577	23.02 576	28.38 579	27.78 579	26.23 578	25.76 579	26.95 580	25.55 577	31.27 579	30.02 580	31.76 576	30.80 576	30.88 578	30.77 577

xxxxx1	29.05 578	20.74 571	14.05 566	50.10 577	40.25 577	19.01 567	26.60 570	21.83 574	20.22 572	16.52 568	17.56 568	18.33 569	21.41 571	16.11 571	20.77 573	23.48 573	26.77 576	66.36 578	78.56 578	30.19 575	32.23 578

tt_ll	29.05 578	20.74 571	14.05 566	50.10 577	40.25 577	19.01 567	26.60 570	21.83 574	20.22 572	16.52 568	17.56 568	18.33 569	21.41 571	16.11 571	20.77 573	23.48 573	26.77 576	66.36 578	78.56 578	30.19 575	32.23 578

ff	29.05 578	20.74 571	14.05 566	50.10 577	40.25 577	19.01 567	26.60 570	21.83 574	20.22 572	16.52 568	17.56 568	18.33 569	21.41 571	16.11 571	20.77 573	23.48 573	26.77 576	66.36 578	78.56 578	30.19 575	32.23 578

test_example2	115.17 581	122.38 581	93.45 580	115.38 580	123.53 581	101.24 581	113.11 581	54.67 581	99.94 581	135.50 581	136.43 581	85.67 581	85.40 581	110.44 581	104.91 581	152.17 581	205.21 581	99.17 581	114.27 581	138.55 581	112.04 581

ccccc		297.53 582		372.50 582	377.87 582	200.30 582		217.33 582		202.36 582		213.34 582		312.79 582		409.97 582	354.33 582	255.69 582	227.31 582	431.13 582

Low-res two-view benchmark