Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

LG-Stereo_L2	0.29 6	0.42 94	0.97 6	0.36 226	0.25 176	0.31 15	0.22 88	0.40 15	0.28 1	0.19 4	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.44 86	0.23 30	0.08 4	0.49 352	0.08 7	0.06 8	0.08 4	0.58 322

LG-Stereo_L1	0.30 9	0.42 94	0.97 6	0.35 208	0.28 217	0.28 7	0.21 72	0.39 11	0.30 2	0.19 4	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.45 88	0.22 14	0.08 4	0.71 396	0.08 7	0.06 8	0.08 4	0.51 293

DEFOM-Stereo	0.26 2	0.61 190	1.22 16	0.24 10	0.14 15	0.49 94	0.18 33	0.31 2	0.31 3	0.20 7	0.18 7	0.15 3	0.14 8	0.42 80	0.19 5	0.08 4	0.06 1	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.16 55

U	3.41 522	0.37 63	1.27 18	0.27 48	13.75 539	19.65 545	0.15 14	0.43 27	0.33 4	0.18 3	0.19 11	0.27 79	0.15 12	0.23 1	0.19 5	0.10 88	0.06 1	17.75 544	12.73 540	0.11 36	0.10 6

LoS_RVC	0.34 20	0.38 73	1.96 97	0.27 48	0.35 280	0.43 55	0.22 88	0.43 27	0.34 5	0.24 30	0.34 91	0.23 39	0.28 148	0.34 33	0.22 14	0.08 4	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 26	0.35 192

MonSter	0.47 95	0.29 4	1.07 11	0.22 4	0.18 65	0.51 112	0.14 12	0.49 49	0.35 6	0.26 46	0.18 7	0.15 3	0.11 2	0.88 253	0.47 214	0.06 1	2.11 505	0.07 1	0.81 506	0.07 1	1.01 426

fffy	0.39 46	0.67 208	1.57 42	0.45 324	0.52 358	0.37 38	0.22 88	0.45 32	0.35 6	0.21 12	0.30 60	0.26 68	0.20 55	0.45 88	0.24 35	0.08 4	0.29 314	0.10 99	0.08 50	0.25 288	0.77 376

UniTT-Stereo	0.36 31	0.66 207	2.43 212	0.28 64	0.24 168	0.30 12	0.18 33	0.35 5	0.36 8	0.26 46	0.37 106	0.18 12	0.18 37	0.33 27	0.30 100	0.11 172	0.08 45	0.09 46	0.08 50	0.25 288	0.09 2

IGEV-Stereo++	0.58 187	0.29 4	1.66 52	0.37 239	0.53 365	0.47 83	0.13 6	0.54 81	0.37 9	1.02 445	0.25 32	0.17 8	0.22 70	1.04 274	0.27 69	0.08 4	1.98 499	0.08 7	0.06 8	0.17 139	1.92 487

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 81	1.36 424	1.30 20	0.24 10	0.12 4	0.33 24	0.20 50	0.41 19	0.37 9	0.32 69	0.21 18	0.16 6	0.14 8	0.29 7	0.62 283	0.55 479	1.42 472	0.11 165	0.13 217	0.25 288	0.56 315

ours_stereo	0.37 37	0.67 208	1.63 49	0.30 103	0.50 352	0.35 31	0.22 88	0.41 19	0.38 11	0.21 12	0.32 81	0.23 39	0.17 20	0.47 96	0.22 14	0.08 4	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.24 266	0.77 376

RAStereo	0.33 16	0.81 275	2.22 158	0.27 48	0.18 65	0.25 5	0.20 50	0.45 32	0.38 11	0.21 12	0.26 38	0.20 21	0.16 16	0.26 3	0.26 60	0.10 88	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.13 62	0.09 2

111111	0.39 46	0.28 3	0.93 5	0.33 162	0.42 332	0.43 55	0.13 6	0.48 45	0.39 13	0.24 30	0.31 70	0.18 12	0.17 20	0.43 82	0.23 30	0.09 30	1.32 461	0.08 7	0.06 8	0.25 288	1.00 425

tt45	0.35 25	0.80 271	1.46 34	0.26 36	0.17 50	0.55 161	0.22 88	0.44 30	0.39 13	0.24 30	0.26 38	0.25 58	0.18 37	0.64 182	0.36 159	0.09 30	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.24 266	0.29 150

mms	0.39 46	0.63 199	1.31 22	0.34 186	0.65 405	0.32 18	0.22 88	0.39 11	0.39 13	0.27 53	0.31 70	0.23 39	0.17 20	0.57 153	0.22 14	0.08 4	0.21 280	0.10 99	0.08 50	0.24 266	1.16 438

MC-Stereo	0.58 187	0.37 63	2.00 103	0.88 442	0.64 402	0.54 148	0.19 38	0.46 38	0.39 13	0.58 257	0.39 118	0.27 79	0.27 134	0.71 207	0.32 126	0.09 30	1.20 438	0.09 46	0.16 280	0.22 243	1.92 487

SGD-Stereo	0.23 1	0.31 11	0.87 2	0.23 7	0.11 1	0.40 45	0.16 21	0.33 4	0.40 17	0.20 7	0.19 11	0.18 12	0.17 20	0.38 53	0.17 1	0.11 172	0.06 1	0.08 7	0.07 29	0.10 26	0.09 2

knoymous	0.37 37	0.34 40	1.83 67	0.25 20	0.18 65	0.45 64	0.24 149	0.60 122	0.40 17	0.42 102	0.39 118	0.54 246	0.25 109	0.41 73	0.29 93	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.07 29	0.13 62	0.20 87

999	0.35 25	0.74 250	1.38 26	0.27 48	0.18 65	0.50 104	0.23 123	0.40 15	0.41 19	0.21 12	0.33 84	0.23 39	0.18 37	0.74 216	0.37 164	0.09 30	0.08 45	0.09 46	0.08 50	0.26 308	0.26 131

MaDis-Stereo	0.35 25	0.89 302	2.15 141	0.25 20	0.29 223	0.29 10	0.17 26	0.47 41	0.41 19	0.21 12	0.22 20	0.28 86	0.21 62	0.32 23	0.31 116	0.10 88	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.11 36	0.12 16

testlalala_base	0.61 222	0.35 48	2.44 220	0.35 208	0.33 262	0.55 161	0.21 72	0.88 295	0.41 19	0.41 96	0.39 118	0.31 104	0.24 90	0.33 27	0.36 159	0.98 502	1.61 479	0.09 46	0.22 357	1.11 497	0.68 353

R-Stereo Train	0.42 61	0.31 11	2.51 269	0.30 103	0.18 65	0.56 168	0.25 175	0.82 235	0.41 19	0.57 251	0.67 343	0.33 118	0.24 90	0.34 33	0.33 139	0.10 88	0.08 45	0.09 46	0.07 29	0.09 11	0.18 71

RAFT-Stereo	0.42 61	0.31 11	2.51 269	0.30 103	0.18 65	0.56 168	0.25 175	0.82 235	0.41 19	0.57 251	0.67 343	0.33 118	0.24 90	0.34 33	0.33 139	0.10 88	0.08 45	0.09 46	0.07 29	0.09 11	0.18 71
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
fffft	0.36 31	0.70 228	1.51 41	0.25 20	0.15 22	0.42 52	0.24 149	0.46 38	0.42 24	0.22 18	0.19 11	0.20 21	0.16 16	0.47 96	0.69 307	0.07 2	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.30 352	0.45 266
1: 1. 1
AEACV	0.89 410	0.29 4	1.84 70	2.50 520	1.68 505	0.53 137	0.21 72	1.01 396	0.42 24	0.68 362	0.31 70	0.22 31	0.39 237	1.63 369	0.25 46	0.09 30	2.60 521	0.09 46	0.54 484	0.23 259	2.27 510

CAS	0.39 46	0.31 11	1.79 60	0.81 439	0.34 272	0.51 112	0.23 123	0.49 49	0.42 24	0.23 23	0.31 70	0.20 21	0.17 20	0.30 9	0.25 46	0.77 492	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 26	0.41 233

test_4	0.47 95	0.80 271	2.15 141	0.36 226	0.29 223	0.59 220	0.28 223	0.50 61	0.42 24	0.43 110	0.76 397	0.39 144	0.22 70	0.73 213	0.49 228	0.08 4	0.18 251	0.11 165	0.15 259	0.29 343	0.27 138

GLC_STEREO	0.31 10	0.30 9	1.80 62	0.29 82	0.12 4	0.41 47	0.20 50	0.39 11	0.42 24	0.26 46	0.31 70	0.25 58	0.19 45	0.36 47	0.26 60	0.09 30	0.11 152	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.15 42

LGtest1	0.26 2	0.43 104	0.82 1	0.23 7	0.21 119	0.31 15	0.11 2	0.36 7	0.43 29	0.24 30	0.18 7	0.16 6	0.14 8	0.30 9	0.28 82	0.10 88	0.16 231	0.08 7	0.06 8	0.10 26	0.42 238

HI	0.47 95	0.82 276	2.49 263	0.29 82	0.22 131	0.45 64	0.20 50	0.59 115	0.43 29	0.59 276	0.59 278	0.65 303	0.45 297	0.48 109	0.40 178	0.08 4	0.09 97	0.10 99	0.11 158	0.24 266	0.20 87

CoSv	0.47 95	0.82 276	2.49 263	0.29 82	0.22 131	0.45 64	0.20 50	0.59 115	0.43 29	0.59 276	0.59 278	0.65 303	0.45 297	0.48 109	0.40 178	0.08 4	0.09 97	0.10 99	0.11 158	0.24 266	0.20 87

SMoEStereo_RVC	0.36 31	0.83 278	1.48 38	0.26 36	0.15 22	0.46 72	0.22 88	0.40 15	0.43 29	0.23 23	0.24 24	0.21 29	0.18 37	0.47 96	0.59 269	0.07 2	0.07 9	0.10 99	0.08 50	0.24 266	0.42 238

IGEV++	0.74 340	0.70 228	2.05 115	1.11 469	1.09 470	0.32 18	0.21 72	0.75 185	0.43 29	0.30 63	0.30 60	0.22 31	0.27 134	0.98 266	0.31 116	0.10 88	2.50 520	0.08 7	0.15 259	0.27 322	2.70 516

EGLCR-Stereo	0.90 413	0.31 11	1.90 83	1.60 496	0.95 448	1.14 463	0.42 359	0.85 267	0.43 29	1.74 499	0.21 18	0.27 79	0.17 20	1.56 353	0.30 100	0.10 88	2.60 521	0.10 99	0.09 74	0.10 26	3.10 522

cross-raft	0.47 95	0.34 40	2.17 144	0.70 423	0.84 435	0.50 104	0.35 321	0.74 181	0.43 29	0.44 117	0.45 150	0.63 291	0.25 109	0.37 50	0.27 69	0.08 4	0.14 201	0.10 99	0.23 362	0.11 36	0.27 138

XX-Stereo	0.98 435	0.57 174	4.45 508	1.64 499	5.33 529	0.55 161	0.16 21	0.96 353	0.43 29	0.45 121	0.65 330	0.85 403	0.19 45	0.79 232	0.26 60	0.11 172	0.80 402	0.10 99	0.32 419	0.17 139	0.78 382

LG-G_1	0.41 55	0.43 104	1.62 47	0.50 354	0.35 280	0.50 104	0.12 3	0.47 41	0.44 37	0.33 71	0.20 15	0.19 17	0.15 12	0.94 260	0.21 9	0.09 30	0.61 376	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.87 404

LG-G	0.41 55	0.43 104	1.62 47	0.50 354	0.35 280	0.50 104	0.12 3	0.47 41	0.44 37	0.33 71	0.20 15	0.19 17	0.15 12	0.94 260	0.21 9	0.09 30	0.61 376	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.87 404

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 151	0.39 79	1.30 20	0.45 324	0.21 119	0.74 372	0.17 26	0.71 174	0.44 37	1.17 461	0.38 112	0.89 416	0.23 85	0.86 246	0.94 364	0.11 172	0.49 352	0.09 46	0.40 454	0.13 62	0.50 288

LG-Stereo	0.36 31	0.61 190	1.37 25	0.26 36	0.37 297	0.43 55	0.20 50	0.55 90	0.44 37	0.25 37	0.30 60	0.50 224	0.17 20	0.30 9	0.37 164	0.10 88	0.18 251	0.11 165	0.10 110	0.24 266	0.43 246

CAS++	0.34 20	0.39 79	1.90 83	0.25 20	0.18 65	0.32 18	0.20 50	0.78 202	0.44 37	0.31 66	0.31 70	0.21 29	0.16 16	0.34 33	0.20 7	0.15 327	0.13 186	0.13 280	0.10 110	0.15 96	0.14 33
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
PMTNet	0.35 25	0.38 73	1.75 56	0.21 3	0.14 15	0.57 190	0.24 149	0.48 45	0.44 37	0.28 55	0.32 81	0.26 68	0.24 90	0.41 73	0.24 35	0.42 468	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.18 163	0.15 42

MSKI-zero shot	0.70 320	0.44 115	2.62 315	1.47 489	0.75 420	0.56 168	0.20 50	0.80 218	0.45 43	0.60 287	0.52 206	0.44 180	0.17 20	0.70 200	0.26 60	0.09 30	2.87 524	0.09 46	0.32 419	0.14 85	0.50 288

MLG-Stereo_test3	0.31 10	0.44 115	1.03 9	0.48 336	0.40 314	0.36 35	0.13 6	0.39 11	0.46 44	0.28 55	0.19 11	0.17 8	0.12 3	0.25 2	0.18 2	0.09 30	0.53 361	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.45 266

MIF-Stereo (partial)	0.41 55	0.71 232	2.67 338	0.27 48	0.24 168	0.32 18	0.17 26	0.56 95	0.46 44	0.26 46	0.37 106	0.25 58	0.26 120	0.46 91	0.35 156	0.11 172	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.21 226	0.15 42

GMOStereo	0.58 187	0.89 302	2.46 246	0.29 82	0.99 453	0.51 112	0.32 289	0.58 106	0.46 44	0.58 257	0.48 168	0.54 246	0.27 134	0.31 13	0.25 46	0.09 30	1.64 480	0.13 280	0.11 158	0.34 380	0.42 238

error version	0.58 187	0.89 302	2.46 246	0.29 82	0.99 453	0.51 112	0.32 289	0.58 106	0.46 44	0.58 257	0.48 168	0.54 246	0.27 134	0.31 13	0.25 46	0.09 30	1.64 480	0.13 280	0.11 158	0.34 380	0.42 238

test-v	0.58 187	0.89 302	2.46 246	0.29 82	0.99 453	0.51 112	0.32 289	0.58 106	0.46 44	0.58 257	0.48 168	0.54 246	0.27 134	0.31 13	0.25 46	0.09 30	1.64 480	0.13 280	0.11 158	0.34 380	0.42 238

test-2	0.58 187	0.89 302	2.46 246	0.29 82	0.99 453	0.51 112	0.32 289	0.58 106	0.46 44	0.58 257	0.48 168	0.54 246	0.27 134	0.31 13	0.25 46	0.09 30	1.64 480	0.13 280	0.11 158	0.34 380	0.42 238

TestStereo	0.49 121	0.88 297	2.38 189	0.30 103	0.16 31	0.43 55	0.25 175	0.55 90	0.46 44	0.38 85	0.46 154	0.34 123	0.28 148	1.96 431	0.28 82	0.11 172	0.08 45	0.12 219	0.09 74	0.15 96	0.13 21

MM-Stereo_test2	0.65 274	0.43 104	2.54 280	0.62 398	0.18 65	0.50 104	0.25 175	0.49 49	0.47 51	0.36 78	0.26 38	0.24 49	0.23 85	0.40 64	0.38 172	0.08 4	2.33 516	0.09 46	0.10 110	0.38 411	2.66 515

DLNR_Zeroshot_test	13.74 540	20.06 543	23.92 543	121.50 554	35.20 549	0.46 72	0.15 14	7.96 536	0.47 51	0.29 62	0.37 106	0.26 68	0.17 20	0.79 232	0.36 159	7.16 539	2.95 525	0.09 46	0.38 450	50.40 552	1.95 489

CASnet	0.32 14	0.40 85	1.80 62	0.28 64	0.11 1	0.47 83	0.19 38	0.45 32	0.47 51	0.39 90	0.31 70	0.23 39	0.17 20	0.31 13	0.21 9	0.11 172	0.06 1	0.15 342	0.12 195	0.16 116	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.39 46	0.70 228	2.48 257	0.23 7	0.12 4	0.54 148	0.16 21	0.41 19	0.47 51	0.45 121	0.51 197	0.26 68	0.22 70	0.34 33	0.21 9	0.10 88	0.10 125	0.08 7	0.07 29	0.09 11	0.18 71

MLG-Stereo_test2	0.46 89	0.49 136	1.77 57	0.79 435	0.70 414	0.63 291	0.12 3	0.37 10	0.48 55	0.39 90	0.15 6	0.24 49	0.10 1	0.46 91	0.20 7	0.16 344	1.21 441	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.66 344

rvit_stereo_0081_aga	0.34 20	0.67 208	1.79 60	0.27 48	0.20 107	0.34 26	0.21 72	0.43 27	0.48 55	0.26 46	0.28 48	0.27 79	0.21 62	0.33 27	0.25 46	0.14 297	0.11 152	0.11 165	0.10 110	0.14 85	0.18 71

MGS-Stereo	0.35 25	0.48 132	1.99 102	0.26 36	0.14 15	0.41 47	0.22 88	0.41 19	0.48 55	0.24 30	0.51 197	0.25 58	0.18 37	0.33 27	0.22 14	0.10 88	0.08 45	0.09 46	0.08 50	0.47 456	0.10 6

CES	0.33 16	0.32 22	1.46 34	0.25 20	0.50 352	0.40 45	0.20 50	0.48 45	0.48 55	0.22 18	0.29 53	0.26 68	0.19 45	0.35 43	0.22 14	0.09 30	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.16 116	0.54 307

sCroCo_RVC	0.37 37	0.39 79	2.38 189	0.35 208	0.27 205	0.31 15	0.22 88	0.49 49	0.48 55	0.23 23	0.34 91	0.25 58	0.24 90	0.35 43	0.25 46	0.15 327	0.17 244	0.12 219	0.11 158	0.15 96	0.15 42

xyz-stereo	3.06 519	0.44 115	30.74 550	0.24 10	0.12 4	15.34 538	0.24 149	0.56 95	0.49 60	0.62 310	7.90 530	0.64 299	0.49 330	1.44 338	1.05 382	0.09 30	0.07 9	0.34 464	0.08 50	0.13 62	0.19 78

castereo	0.34 20	0.48 132	1.00 8	0.25 20	0.29 223	0.41 47	0.27 210	0.76 188	0.49 60	0.23 23	0.30 60	0.24 49	0.31 181	0.29 7	0.29 93	0.09 30	0.20 271	0.09 46	0.31 411	0.12 46	0.44 261

GIP-stereo	0.61 222	0.68 217	1.05 10	0.95 454	1.46 496	0.42 52	0.17 26	0.69 158	0.49 60	0.19 4	0.24 24	0.23 39	0.18 37	0.95 265	0.59 269	0.10 88	1.33 462	0.08 7	0.06 8	0.18 163	2.21 504

MoCha-V2	0.74 340	0.78 265	2.18 147	1.01 463	1.55 499	0.36 35	0.19 38	0.61 127	0.49 60	0.33 71	0.34 91	0.30 96	0.27 134	1.56 353	0.47 214	0.09 30	1.94 496	0.08 7	0.37 446	0.18 163	1.62 479

LL-Strereo2	0.62 242	1.36 424	2.47 251	1.37 482	0.96 449	0.54 148	0.28 223	0.61 127	0.49 60	0.42 102	0.34 91	0.44 180	0.21 62	0.57 153	0.53 244	0.11 172	0.26 304	0.16 361	0.14 239	0.18 163	0.98 423

test-3	0.58 187	0.43 104	2.44 220	0.52 361	0.59 381	0.46 72	0.23 123	0.77 195	0.49 60	0.52 195	0.29 53	0.44 180	0.22 70	0.59 160	0.97 366	0.08 4	1.27 451	0.10 99	0.35 437	0.29 343	0.62 333

test_1	0.58 187	0.43 104	2.44 220	0.52 361	0.59 381	0.46 72	0.23 123	0.77 195	0.49 60	0.51 185	0.29 53	0.44 180	0.22 70	0.59 160	0.97 366	0.08 4	1.27 451	0.10 99	0.35 437	0.29 343	0.63 337

sAnonymous2	0.45 81	0.88 297	2.97 410	0.31 119	0.25 176	0.34 26	0.28 223	0.56 95	0.49 60	0.25 37	0.30 60	0.23 39	0.29 166	0.31 13	0.22 14	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.13 217	0.38 411	0.43 246

CroCo_RVC	0.45 81	0.88 297	2.97 410	0.31 119	0.25 176	0.34 26	0.28 223	0.56 95	0.49 60	0.25 37	0.30 60	0.23 39	0.29 166	0.31 13	0.22 14	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.13 217	0.38 411	0.43 246

Gwc-CoAtRS	0.41 55	0.37 63	2.06 117	0.28 64	0.41 320	0.48 89	0.19 38	0.64 141	0.49 60	0.45 121	0.39 118	0.57 266	0.26 120	0.37 50	0.28 82	0.09 30	0.19 257	0.09 46	0.31 411	0.11 36	0.25 123

xyz-stereo-finetune2	0.40 52	0.89 302	1.40 28	0.22 4	0.12 4	0.58 201	0.23 123	0.55 90	0.50 70	0.33 71	0.47 160	0.30 96	0.41 255	0.81 239	0.60 273	0.09 30	0.07 9	0.11 165	0.09 74	0.12 46	0.12 16

S2M2	0.27 4	0.32 22	1.41 29	0.24 10	0.17 50	0.24 4	0.09 1	0.36 7	0.50 70	0.17 2	0.25 32	0.22 31	0.17 20	0.27 4	0.29 93	0.16 344	0.12 170	0.11 165	0.12 195	0.15 96	0.12 16

plain	0.43 64	0.73 240	2.80 382	0.28 64	0.19 96	0.33 24	0.21 72	0.63 138	0.50 70	0.24 30	0.38 112	0.24 49	0.25 109	0.48 109	0.32 126	0.12 215	0.08 45	0.13 280	0.09 74	0.43 441	0.13 21

test-1	0.61 222	0.54 161	2.09 124	0.31 119	1.37 489	0.51 112	0.28 223	0.83 246	0.50 70	0.42 102	0.55 242	0.54 246	0.24 90	0.38 53	1.25 413	0.10 88	1.08 430	0.10 99	0.17 296	0.11 36	0.77 376

iRaftStereo_RVC	0.47 95	0.84 282	1.91 86	0.29 82	0.15 22	0.53 137	0.20 50	0.58 106	0.50 70	0.37 81	0.43 135	0.42 164	0.23 85	0.38 53	0.28 82	0.09 30	0.70 393	0.12 219	0.11 158	0.43 441	0.77 376

raftrobust	0.52 137	1.14 363	2.15 141	0.33 162	0.99 453	0.53 137	0.21 72	0.59 115	0.50 70	0.53 204	0.36 100	0.31 104	0.33 193	0.47 96	0.42 188	0.10 88	0.55 367	0.09 46	0.08 50	0.22 243	0.46 271

CREStereo	0.31 10	0.35 48	1.66 52	0.19 1	0.13 11	0.55 161	0.17 26	0.50 61	0.50 70	0.28 55	0.34 91	0.24 49	0.21 62	0.34 33	0.23 30	0.11 172	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.10 26	0.12 16
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
MLG-Stereo_test1	0.36 31	0.45 123	1.50 40	0.24 10	0.35 280	0.45 64	0.13 6	0.36 7	0.51 77	0.20 7	0.10 1	0.18 12	0.12 3	0.33 27	0.18 2	0.08 4	1.36 464	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.47 273

MLG-Stereo	0.38 42	0.43 104	1.46 34	0.24 10	0.42 332	0.44 61	0.13 6	0.42 23	0.51 77	0.27 53	0.14 5	0.17 8	0.13 7	0.35 43	0.18 2	0.08 4	1.45 474	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.47 273

model_zeroshot	0.75 351	0.94 322	2.48 257	1.88 511	0.68 410	0.72 362	0.22 88	1.01 396	0.51 77	1.10 452	0.35 98	0.63 291	0.20 55	0.78 229	0.32 126	0.12 215	1.97 498	0.10 99	0.23 362	0.12 46	0.56 315

GCAP-BAT	0.78 364	0.38 73	2.37 186	0.98 457	0.60 386	0.77 389	0.22 88	1.13 460	0.51 77	0.80 408	0.90 430	0.81 385	0.25 109	0.77 222	0.88 357	0.10 88	1.94 496	0.09 46	0.50 476	0.17 139	1.35 461

rvit_stereo_0080	0.33 16	0.77 259	1.43 30	0.24 10	0.18 65	0.34 26	0.27 210	0.58 106	0.51 77	0.25 37	0.27 44	0.27 79	0.22 70	0.32 23	0.27 69	0.14 297	0.10 125	0.10 99	0.10 110	0.15 96	0.17 62

trnet	0.31 10	0.31 11	1.65 51	0.20 2	0.12 4	0.55 161	0.15 14	0.50 61	0.51 77	0.28 55	0.34 91	0.24 49	0.21 62	0.34 33	0.24 35	0.11 172	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.09 11	0.12 16

whm_eth	0.33 16	0.77 259	1.43 30	0.24 10	0.18 65	0.34 26	0.27 210	0.58 106	0.51 77	0.25 37	0.27 44	0.27 79	0.22 70	0.32 23	0.27 69	0.14 297	0.10 125	0.10 99	0.10 110	0.15 96	0.17 62

EKT-Stereo	1.56 492	0.55 169	2.60 305	2.54 522	19.66 541	0.55 161	0.22 88	0.76 188	0.51 77	0.40 94	0.36 100	0.43 165	0.27 134	0.74 216	0.42 188	0.13 261	0.17 244	0.11 165	0.16 280	0.20 214	0.50 288

4D-IteraStereo	0.62 242	1.29 406	3.04 421	0.27 48	0.30 236	0.46 72	0.26 192	0.54 81	0.51 77	0.41 96	0.31 70	0.39 144	0.19 45	0.53 139	0.65 297	0.09 30	0.47 348	0.12 219	0.11 158	0.21 226	2.14 497

CroCo-Stereo Lap2	0.38 42	0.91 312	2.02 108	0.33 162	0.38 306	0.23 3	0.21 72	0.63 138	0.51 77	0.23 23	0.28 48	0.29 93	0.23 85	0.34 33	0.28 82	0.10 88	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.22 243	0.15 42

RAFT_CTSACE	0.58 187	1.16 372	2.76 375	0.36 226	0.29 223	0.54 148	0.29 251	0.69 158	0.51 77	0.51 185	0.75 394	0.67 315	0.37 212	0.63 176	0.47 214	0.08 4	0.49 352	0.11 165	0.10 110	0.41 433	0.32 173

DeepPruner_ROB	0.58 187	1.06 345	2.68 345	0.30 103	0.26 192	0.63 291	0.31 278	0.83 246	0.51 77	0.62 310	0.56 255	0.65 303	0.39 237	1.06 275	0.56 255	0.19 392	0.14 201	0.14 316	0.14 239	0.24 266	0.33 177

DDVS	0.67 299	0.46 126	1.74 55	2.40 519	0.35 280	0.86 419	0.98 478	0.72 176	0.52 89	0.53 204	0.57 266	0.89 416	0.37 212	1.22 300	0.57 258	0.15 327	0.14 201	0.14 316	0.12 195	0.19 194	0.42 238

UGAM-zero	0.97 433	0.44 115	2.48 257	0.33 162	0.86 436	1.26 471	0.76 459	1.05 425	0.52 89	0.93 434	0.45 150	1.32 479	0.81 430	2.08 443	0.49 228	0.10 88	0.52 359	0.09 46	0.47 469	0.11 36	4.43 531

DCVSM-stereo	0.52 137	0.37 63	2.45 238	0.30 103	0.22 131	0.54 148	0.52 402	0.60 122	0.52 89	0.69 366	0.47 160	0.79 374	0.49 330	0.56 149	0.90 360	0.13 261	0.14 201	0.15 342	0.13 217	0.20 214	0.21 94

Pointernet	0.37 37	0.31 11	1.91 86	0.25 20	0.37 297	0.47 83	0.15 14	0.67 150	0.52 89	0.23 23	0.30 60	0.28 86	0.20 55	0.32 23	0.23 30	0.10 88	0.24 292	0.07 1	0.13 217	0.10 26	0.51 293

WCG-NET（raft）	0.44 77	0.97 326	1.78 59	0.24 10	0.17 50	0.43 55	0.24 149	0.42 23	0.52 89	0.38 85	0.35 98	0.46 201	0.25 109	0.41 73	0.26 60	0.08 4	1.08 430	0.08 7	0.08 50	0.27 322	0.40 225

MIM_Stereo	0.55 164	0.92 317	2.65 326	0.32 140	1.09 470	0.51 112	0.19 38	0.67 150	0.52 89	0.48 138	0.54 232	0.43 165	0.27 134	0.57 153	0.30 100	0.08 4	0.17 244	0.11 165	0.10 110	0.28 335	0.80 387

CASS	0.43 64	0.34 40	2.01 105	0.33 162	0.17 50	0.54 148	0.24 149	0.71 174	0.52 89	0.62 310	0.55 242	0.40 153	0.41 255	0.43 82	0.33 139	0.17 365	0.10 125	0.14 316	0.11 158	0.18 163	0.23 110
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_3	0.59 205	0.44 115	2.44 220	0.53 365	0.59 381	0.48 89	0.30 267	0.79 211	0.52 89	0.51 185	0.30 60	0.45 192	0.22 70	0.59 160	0.97 366	0.08 4	1.25 446	0.11 165	0.35 437	0.30 352	0.62 333

XX-TBD	0.40 52	1.04 342	2.49 263	0.35 208	0.13 11	0.51 112	0.17 26	0.44 30	0.52 89	0.38 85	0.51 197	0.23 39	0.19 45	0.31 13	0.25 46	0.10 88	0.07 9	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.18 71

GES	0.49 121	0.54 161	2.37 186	0.31 119	0.19 96	0.61 254	0.30 267	0.93 331	0.52 89	0.49 154	0.53 213	0.40 153	0.43 280	0.59 160	0.67 303	0.16 344	0.11 152	0.12 219	0.10 110	0.20 214	0.30 159

CFNet-RSSM	0.44 77	0.36 52	2.38 189	0.28 64	0.43 336	0.53 137	0.20 50	0.86 278	0.52 89	0.44 117	0.36 100	0.53 239	0.26 120	0.40 64	0.27 69	0.09 30	0.08 45	0.09 46	0.38 450	0.10 26	0.22 101

H2IRNET	0.48 106	1.04 342	2.57 295	0.31 119	0.19 96	0.54 148	0.19 38	0.55 90	0.53 100	0.28 55	0.56 255	0.47 210	0.35 203	0.47 96	0.40 178	0.11 172	0.08 45	0.12 219	0.14 239	0.37 404	0.26 131

LoS	0.34 20	0.35 48	1.88 80	0.25 20	0.13 11	0.53 137	0.20 50	0.50 61	0.53 100	0.26 46	0.28 48	0.37 134	0.24 90	0.40 64	0.25 46	0.10 88	0.08 45	0.08 7	0.06 8	0.15 96	0.10 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	0.48 106	0.33 33	2.37 186	0.34 186	0.22 131	0.60 234	0.55 412	0.79 211	0.53 100	0.45 121	0.60 287	0.49 220	0.36 206	0.55 146	0.46 209	0.16 344	0.16 231	0.14 316	0.11 158	0.16 116	0.32 173
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.60 214	1.33 413	2.59 299	0.53 365	1.09 470	0.49 94	0.25 175	0.67 150	0.53 100	0.41 96	0.38 112	0.33 118	0.30 176	0.68 196	0.41 183	0.10 88	1.13 435	0.13 280	0.15 259	0.20 214	0.29 150

StereoAnything_RVC	1.22 463	1.71 477	3.17 432	2.52 521	2.63 522	0.26 6	0.15 14	0.47 41	0.54 104	0.49 154	0.71 377	0.52 236	0.19 45	1.60 368	0.57 258	0.11 172	4.13 532	0.08 7	0.05 1	0.76 487	3.79 528

ACV-stereo	0.71 324	0.85 286	3.01 417	0.33 162	0.25 176	1.01 448	0.59 424	0.62 131	0.54 104	0.42 102	0.45 150	1.54 490	1.44 480	1.40 328	0.73 322	0.14 297	0.13 186	0.12 219	0.11 158	0.20 214	0.35 192

rvit_stereo_0075_2	0.45 81	0.45 123	2.60 305	0.34 186	0.32 256	0.41 47	0.21 72	0.60 122	0.54 104	0.39 90	0.51 197	0.40 153	0.29 166	0.46 91	0.31 116	0.21 412	0.15 217	0.22 422	0.15 259	0.18 163	0.33 177

GMStereo_Zeroshot	0.44 77	0.44 115	1.84 70	0.44 317	0.20 107	0.52 129	0.19 38	0.60 122	0.54 104	0.58 257	0.59 278	0.63 291	0.29 166	0.59 160	0.34 148	0.16 344	0.09 97	0.16 361	0.09 74	0.26 308	0.26 131

GCAP-Stereo	0.59 205	1.35 419	2.44 220	0.49 348	1.02 460	0.52 129	0.14 12	0.53 71	0.54 104	0.44 117	0.50 194	0.30 96	0.22 70	0.68 196	0.41 183	0.09 30	1.30 458	0.09 46	0.07 29	0.23 259	0.54 307

CRFU-Net	0.58 187	0.42 94	1.90 83	0.49 348	0.27 205	0.83 412	0.35 321	0.94 336	0.54 104	0.65 346	0.60 287	0.78 372	1.34 472	1.00 267	0.51 235	0.17 365	0.14 201	0.17 376	0.10 110	0.19 194	0.20 87

THIR-Stereo	0.88 403	0.85 286	2.33 181	0.26 36	0.16 31	0.59 220	2.69 520	0.62 131	0.54 104	0.62 310	1.61 482	0.96 434	1.77 496	1.67 376	2.20 468	0.10 88	0.08 45	0.14 316	0.11 158	0.16 116	0.21 94

CroCo-Stereo	0.35 25	0.71 232	1.67 54	0.32 140	0.17 50	0.19 1	0.21 72	0.79 211	0.54 104	0.22 18	0.25 32	0.55 255	0.22 70	0.28 5	0.28 82	0.10 88	0.08 45	0.08 7	0.07 29	0.12 46	0.10 6
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
raft+_RVC	0.62 242	1.18 378	2.43 212	0.36 226	2.08 514	0.52 129	0.25 175	0.66 147	0.54 104	0.36 78	0.46 154	0.32 110	0.28 148	0.49 122	0.43 195	0.10 88	0.91 413	0.10 99	0.09 74	0.22 243	0.70 362

rvit_stereo_ft	0.38 42	1.01 333	1.86 78	0.33 162	0.21 119	0.28 7	0.27 210	0.59 115	0.55 113	0.24 30	0.28 48	0.28 86	0.27 134	0.35 43	0.28 82	0.14 297	0.09 97	0.11 165	0.11 158	0.14 85	0.31 168

RSM	0.47 95	0.51 151	1.36 23	1.37 482	1.04 462	0.37 38	0.21 72	0.52 66	0.55 113	0.23 23	0.28 48	0.28 86	0.17 20	0.40 64	0.22 14	0.09 30	0.24 292	0.09 46	0.35 437	0.24 266	0.80 387

IGEV_Zeroshot_test	0.91 415	0.39 79	3.80 483	0.42 300	1.95 512	0.56 168	0.64 437	0.84 254	0.55 113	1.45 490	0.53 213	0.79 374	0.42 268	0.57 153	1.13 396	0.10 88	0.49 352	0.10 99	0.34 435	0.19 194	2.97 521

riskmin	0.96 430	0.32 22	2.07 118	1.72 504	1.61 504	1.62 487	0.57 419	1.45 490	0.55 113	0.73 382	0.89 427	0.92 420	0.45 297	1.16 291	0.60 273	0.11 172	1.30 458	0.12 219	1.38 523	0.14 85	1.51 472

AACVNet	0.61 222	1.13 362	2.47 251	0.37 239	0.21 119	0.57 190	0.25 175	0.75 185	0.55 113	0.56 234	0.60 287	0.66 312	0.44 289	2.11 447	0.49 228	0.14 297	0.11 152	0.14 316	0.11 158	0.35 392	0.23 110

RALAANet	0.52 137	1.37 429	2.63 316	0.33 162	0.23 156	0.48 89	0.19 38	0.69 158	0.55 113	0.49 154	0.46 154	0.39 144	0.31 181	0.53 139	0.53 244	0.10 88	0.33 322	0.11 165	0.17 296	0.29 343	0.13 21

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 14	0.40 85	1.21 15	0.35 208	0.16 31	0.29 10	0.16 21	0.59 115	0.56 119	0.20 7	0.20 15	0.17 8	0.26 120	0.40 64	0.38 172	0.09 30	0.08 45	0.08 7	0.25 373	0.12 46	0.43 246

tg	0.45 81	0.83 278	1.85 74	0.29 82	0.16 31	0.57 190	0.18 33	0.60 122	0.56 119	0.37 81	0.44 147	0.38 140	0.24 90	0.48 109	0.28 82	0.09 30	0.30 315	0.11 165	0.11 158	0.44 445	0.77 376

RSM++	0.48 106	0.52 155	1.27 18	1.62 497	1.27 486	0.39 44	0.20 50	0.49 49	0.56 119	0.22 18	0.25 32	0.24 49	0.17 20	0.39 57	0.23 30	0.09 30	0.11 152	0.09 46	0.35 437	0.29 343	0.80 387

GCST	0.84 384	1.48 449	3.02 419	1.12 472	1.09 470	0.62 276	0.19 38	0.79 211	0.56 119	0.60 287	0.65 330	0.50 224	0.31 181	1.24 305	0.74 327	0.76 491	0.46 345	0.84 495	0.64 496	0.71 481	0.57 320

anonymousa	0.74 340	0.60 184	2.58 297	0.96 455	1.33 487	0.61 254	0.26 192	0.69 158	0.56 119	0.55 222	0.84 414	0.82 390	0.46 307	0.56 149	0.61 280	0.10 88	1.11 434	0.12 219	0.98 515	0.14 85	0.97 421

RALCasStereoNet	0.65 274	1.34 416	2.56 291	0.43 312	0.96 449	0.50 104	0.26 192	0.62 131	0.56 119	0.43 110	0.49 182	0.36 129	0.28 148	0.72 212	0.53 244	0.10 88	1.18 436	0.09 46	0.08 50	0.27 322	1.27 453

GANet-RSSM	0.63 256	1.14 363	2.67 338	0.38 258	0.26 192	0.59 220	0.29 251	0.81 226	0.56 119	0.50 173	0.57 266	0.67 315	0.50 335	1.91 427	0.50 232	0.14 297	0.10 125	0.24 436	0.12 195	0.36 397	0.28 144

IGEV-Stereo+	0.48 106	0.32 22	1.43 30	0.26 36	0.46 347	0.30 12	0.13 6	0.32 3	0.57 126	0.80 408	0.24 24	0.19 17	0.19 45	0.57 153	0.46 209	0.10 88	1.36 464	0.08 7	0.22 357	0.46 452	1.04 430

ProNet	0.46 89	0.60 184	1.85 74	0.35 208	0.67 407	0.49 94	0.25 175	0.53 71	0.57 126	0.21 12	0.24 24	0.22 31	0.20 55	0.52 132	0.22 14	0.09 30	0.47 348	0.10 99	0.09 74	0.23 259	1.33 458

GANet-ADL	0.48 106	0.56 172	2.51 269	0.34 186	0.20 107	0.58 201	0.25 175	0.80 218	0.57 126	0.43 110	0.61 295	0.56 262	0.31 181	0.44 86	0.44 200	0.14 297	0.11 152	0.10 99	0.09 74	0.22 243	0.38 210

DRaft	0.65 274	0.47 129	2.38 189	0.25 20	0.17 50	0.64 303	0.65 440	0.56 95	0.57 126	0.67 356	0.98 443	0.38 140	0.99 456	1.42 333	2.06 458	0.11 172	0.14 201	0.10 99	0.14 239	0.18 163	0.21 94

CREStereo++_RVC	0.38 42	0.37 63	2.47 251	0.25 20	0.16 31	0.54 148	0.15 14	0.42 23	0.57 126	0.37 81	0.52 206	0.24 49	0.19 45	0.31 13	0.27 69	0.09 30	0.06 1	0.08 7	0.30 404	0.09 11	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
CFNet-ft	0.60 214	1.16 372	2.45 238	0.29 82	0.30 236	0.64 303	0.28 223	0.69 158	0.57 126	0.49 154	0.57 266	0.79 374	0.44 289	1.48 343	0.62 283	0.15 327	0.10 125	0.28 446	0.14 239	0.21 226	0.29 150

CFNet_RVC	0.60 214	1.16 372	2.45 238	0.29 82	0.30 236	0.64 303	0.28 223	0.69 158	0.57 126	0.49 154	0.57 266	0.79 374	0.44 289	1.48 343	0.62 283	0.15 327	0.10 125	0.28 446	0.14 239	0.21 226	0.29 150

xyz-stereo-finetune	0.37 37	0.90 308	1.23 17	0.22 4	0.12 4	0.53 137	0.26 192	0.57 102	0.58 133	0.30 63	0.33 84	0.29 93	0.24 90	0.60 166	0.62 283	0.09 30	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.13 62	0.14 33

castereo++	0.39 46	0.83 278	1.38 26	0.29 82	0.18 65	0.53 137	0.20 50	0.57 102	0.58 133	0.20 7	0.27 44	0.32 110	0.17 20	0.34 33	0.22 14	0.09 30	0.54 364	0.09 46	0.29 395	0.15 96	0.52 300

rvit_stereo_0083	0.28 5	0.37 63	0.88 3	0.28 64	0.18 65	0.28 7	0.22 88	0.40 15	0.58 133	0.25 37	0.30 60	0.27 79	0.27 134	0.38 53	0.25 46	0.14 297	0.12 170	0.13 280	0.10 110	0.13 62	0.14 33

rvit_stereo_0081	0.29 6	0.46 126	1.13 13	0.28 64	0.17 50	0.32 18	0.22 88	0.45 32	0.58 133	0.25 37	0.26 38	0.26 68	0.22 70	0.36 47	0.25 46	0.14 297	0.10 125	0.11 165	0.10 110	0.13 62	0.11 13

rvit_stereo_0082	0.29 6	0.46 126	1.13 13	0.28 64	0.17 50	0.32 18	0.22 88	0.45 32	0.58 133	0.25 37	0.26 38	0.26 68	0.22 70	0.36 47	0.25 46	0.14 297	0.10 125	0.11 165	0.10 110	0.13 62	0.11 13

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 376	0.78 265	3.67 476	0.35 208	0.81 432	1.25 470	0.88 470	1.13 460	0.58 133	0.84 420	0.52 206	1.24 473	0.64 390	0.77 222	0.70 309	0.10 88	0.53 361	0.11 165	0.45 464	0.29 343	0.81 392

gcap-zeroshot	0.52 137	0.86 291	2.38 189	0.32 140	0.60 386	0.70 351	0.20 50	0.78 202	0.58 133	0.44 117	0.36 100	0.81 385	0.24 90	0.53 139	0.30 100	0.10 88	0.35 324	0.09 46	0.31 411	0.09 11	0.40 225

PSMNet-ADL	0.56 172	0.47 129	2.03 109	0.35 208	0.22 131	0.67 339	0.27 210	0.77 195	0.58 133	0.43 110	0.53 213	0.70 346	0.45 297	1.89 421	0.64 292	0.16 344	0.13 186	0.11 165	0.13 217	0.15 96	0.51 293

RAFT	0.62 242	1.35 419	2.26 166	0.62 398	0.53 365	0.47 83	0.35 321	0.70 168	0.58 133	0.50 173	0.50 194	0.79 374	0.40 244	0.49 122	0.36 159	0.11 172	0.79 400	0.14 316	0.13 217	0.52 465	0.72 365

DIP-Stereo	0.43 64	0.50 144	2.21 156	0.27 48	0.18 65	0.63 291	0.17 26	0.94 336	0.58 133	0.49 154	0.48 168	0.30 96	0.30 176	0.40 64	0.31 116	0.10 88	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.15 96	0.33 177
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
UCFNet_RVC	0.55 164	1.16 372	2.48 257	0.31 119	0.27 205	0.65 319	0.28 223	0.76 188	0.58 133	0.51 185	0.53 213	0.67 315	0.42 268	0.91 257	0.45 204	0.16 344	0.11 152	0.17 376	0.17 296	0.20 214	0.23 110

MM-Stereo_test1	0.63 256	0.64 202	2.51 269	0.54 372	0.37 297	0.44 61	0.28 223	0.68 155	0.59 144	0.43 110	0.33 84	0.26 68	0.25 109	0.89 255	0.52 237	0.10 88	1.84 490	0.10 99	0.09 74	0.41 433	1.40 466

WCG-NET	0.41 55	0.80 271	1.77 57	0.25 20	0.13 11	0.43 55	0.24 149	0.42 23	0.59 144	0.38 85	0.41 129	0.26 68	0.24 90	0.37 50	0.24 35	0.08 4	0.81 405	0.08 7	0.07 29	0.26 308	0.31 168

MyStereo8	0.73 336	1.16 372	2.89 400	0.53 365	0.34 272	0.71 356	0.20 50	1.87 505	0.59 144	0.53 204	0.66 338	0.50 224	0.33 193	1.27 314	0.62 283	0.10 88	1.19 437	0.10 99	0.21 346	0.21 226	0.61 331

DCRE	0.76 356	0.80 271	2.31 177	1.05 464	1.18 479	0.63 291	0.26 192	1.03 411	0.59 144	0.52 195	2.12 493	0.44 180	0.27 134	0.41 73	0.53 244	0.09 30	1.02 427	0.10 99	0.32 419	0.16 116	1.47 471

IER	0.49 121	0.73 240	2.12 133	0.27 48	0.25 176	0.65 319	0.27 210	0.76 188	0.59 144	0.56 234	0.59 278	0.60 280	0.53 350	0.64 182	0.44 200	0.12 215	0.09 97	0.11 165	0.11 158	0.18 163	0.15 42

DMCA-RVC	0.70 320	1.30 407	3.59 473	0.37 239	0.89 440	0.57 190	0.31 278	0.73 179	0.59 144	0.69 366	0.54 232	0.59 273	0.57 364	1.25 309	0.66 300	0.16 344	0.38 331	0.20 411	0.15 259	0.22 243	0.23 110

G2L-Stereo	0.62 242	1.27 401	2.67 338	0.31 119	0.27 205	0.59 220	0.29 251	0.81 226	0.60 150	0.56 234	0.53 213	0.71 348	0.37 212	1.74 385	0.57 258	0.13 261	0.11 152	0.13 280	0.11 158	0.29 343	0.34 185

AIO_rvc	0.95 427	1.02 335	2.57 295	2.80 527	1.91 511	0.37 38	0.24 149	0.52 66	0.60 150	0.98 437	0.29 53	0.25 58	0.18 37	2.16 451	0.29 93	0.11 172	1.39 470	0.08 7	0.11 158	0.26 308	2.87 518

Any-RAFT	0.42 61	0.33 33	1.89 82	0.28 64	0.21 119	0.69 348	0.21 72	0.83 246	0.60 150	0.45 121	0.43 135	0.62 287	0.30 176	0.48 109	0.24 35	0.11 172	0.40 337	0.08 7	0.06 8	0.10 26	0.16 55

FTStereo	0.79 368	0.32 22	2.83 391	0.70 423	0.21 119	0.73 366	1.75 514	0.61 127	0.60 150	1.07 450	1.62 483	1.28 475	2.11 505	0.75 218	0.30 100	0.19 392	0.08 45	0.12 219	0.11 158	0.12 46	0.39 218

Anonymous3	0.47 95	0.49 136	2.61 310	0.33 162	0.25 176	0.72 362	0.32 289	0.80 218	0.60 150	0.36 78	0.41 129	0.33 118	0.29 166	0.46 91	0.30 100	0.19 392	0.18 251	0.13 280	0.13 217	0.18 163	0.22 101

StereoVision	0.52 137	1.12 359	2.70 359	0.34 186	0.32 256	0.47 83	0.26 192	0.73 179	0.61 155	0.33 71	0.89 427	0.45 192	0.26 120	0.52 132	0.39 176	0.14 297	0.15 217	0.16 361	0.15 259	0.22 243	0.14 33

Patchmatch Stereo++	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.17 50	0.61 254	0.26 192	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.56 149	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21
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 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.18 65	0.61 254	0.28 223	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.49 122	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

ROB_FTStereo_v2	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.49 348	0.17 50	0.61 254	0.28 223	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.44 180	0.28 148	0.48 109	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

ROB_FTStereo	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.18 65	0.61 254	0.26 192	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.51 128	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

HUI-Stereo	0.43 64	0.36 52	2.45 238	0.48 336	0.18 65	0.61 254	0.27 210	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.44 180	0.28 148	0.47 96	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

iGMRVC	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.18 65	0.61 254	0.27 210	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.57 153	0.31 116	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

iRAFT	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.17 50	0.61 254	0.26 192	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.56 149	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

RAFT-IKP	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.16 31	0.60 234	0.28 223	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.51 128	0.31 116	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

ff7	0.65 274	0.58 176	2.09 124	0.39 273	0.60 386	0.56 168	0.23 123	0.49 49	0.62 164	1.00 440	0.24 24	0.20 21	0.24 90	0.71 207	0.24 35	0.09 30	2.09 501	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 505

IGEVStereo-DCA	0.74 340	0.74 250	2.09 124	0.76 428	0.77 425	0.45 64	0.23 123	0.49 49	0.62 164	0.71 379	0.22 20	0.30 96	0.28 148	1.29 316	1.53 434	0.10 88	1.50 475	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 505

ffff	0.65 274	0.58 176	2.09 124	0.39 273	0.60 386	0.56 168	0.23 123	0.49 49	0.62 164	1.00 440	0.24 24	0.20 21	0.24 90	0.71 207	0.24 35	0.09 30	2.09 501	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 505

11t	0.65 274	0.58 176	2.09 124	0.39 273	0.60 386	0.56 168	0.23 123	0.49 49	0.62 164	1.00 440	0.24 24	0.20 21	0.24 90	0.71 207	0.24 35	0.09 30	2.09 501	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 505

Selective-RAFT	0.46 89	0.48 132	1.88 80	0.32 140	0.16 31	0.61 254	0.19 38	0.66 147	0.62 164	0.28 55	0.30 60	0.41 159	0.33 193	0.51 128	0.32 126	0.11 172	1.09 432	0.09 46	0.35 437	0.19 194	0.37 201

ccc-4	0.65 274	0.58 176	2.09 124	0.39 273	0.60 386	0.56 168	0.23 123	0.49 49	0.62 164	1.00 440	0.24 24	0.20 21	0.24 90	0.71 207	0.24 35	0.09 30	2.09 501	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 505

CSP-Net	0.55 164	0.61 190	1.81 66	0.30 103	0.23 156	0.77 389	0.35 321	0.90 313	0.62 164	0.62 310	0.60 287	0.65 303	0.42 268	1.76 389	0.47 214	0.17 365	0.12 170	0.10 99	0.10 110	0.21 226	0.16 55

DeepStereo_RVC	0.47 95	0.37 63	2.19 149	0.55 374	0.18 65	0.60 234	0.58 421	0.52 66	0.62 164	0.49 154	0.45 150	0.39 144	0.85 438	0.47 96	0.34 148	0.12 215	0.08 45	0.11 165	0.09 74	0.15 96	0.19 78

CFNet_pseudo	0.47 95	0.50 144	2.19 149	0.26 36	0.20 107	0.56 168	0.22 88	0.80 218	0.62 164	0.50 173	0.56 255	0.68 329	0.47 318	0.53 139	0.33 139	0.11 172	0.10 125	0.15 342	0.10 110	0.18 163	0.33 177

ccs_rob	0.47 95	0.50 144	2.19 149	0.26 36	0.20 107	0.56 168	0.22 88	0.80 218	0.62 164	0.50 173	0.56 255	0.68 329	0.47 318	0.53 139	0.33 139	0.11 172	0.10 125	0.16 361	0.10 110	0.18 163	0.33 177

HITNet	0.55 164	1.28 404	2.73 367	0.35 208	0.14 15	0.56 168	0.23 123	0.89 304	0.62 164	0.52 195	0.51 197	0.49 220	0.38 222	0.52 132	0.60 273	0.09 30	0.07 9	0.10 99	0.08 50	0.25 288	0.61 331
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
DFGA-Net	0.61 222	1.55 455	2.59 299	0.32 140	0.26 192	0.54 148	0.22 88	0.67 150	0.63 175	0.50 173	0.52 206	0.35 127	0.28 148	1.84 408	0.99 374	0.10 88	0.08 45	0.12 219	0.12 195	0.38 411	0.18 71

test_for_model	0.82 376	1.62 467	2.47 251	1.36 481	1.04 462	0.53 137	0.22 88	0.82 235	0.63 175	0.60 287	0.29 53	0.25 58	0.21 62	0.28 5	0.25 46	0.80 493	1.87 491	0.08 7	0.08 50	1.81 517	1.18 439

testlalala2	0.48 106	0.34 40	2.53 275	0.65 408	0.56 371	0.57 190	0.20 50	0.84 254	0.63 175	0.42 102	0.54 232	0.45 192	0.21 62	0.30 9	0.26 60	0.10 88	0.13 186	0.09 46	0.29 395	0.12 46	0.31 168

testlalala	0.53 151	0.36 52	2.40 198	0.29 82	0.35 280	0.60 234	0.22 88	1.02 404	0.63 175	0.56 234	0.40 127	0.32 110	0.21 62	0.33 27	0.27 69	0.10 88	1.73 487	0.09 46	0.24 365	0.08 4	0.43 246

IPLG	0.74 340	1.09 350	2.87 398	0.36 226	0.21 119	1.63 488	0.60 428	1.39 487	0.63 175	1.39 485	0.51 197	0.40 153	0.86 440	1.40 328	0.37 164	0.09 30	0.07 9	0.14 316	0.12 195	0.34 380	0.23 110

KYRaft	0.52 137	0.35 48	2.40 198	0.34 186	0.21 119	0.75 375	0.43 366	0.62 131	0.63 175	0.64 330	0.92 433	0.53 239	0.72 412	0.60 166	0.26 60	0.10 88	0.07 9	0.12 219	0.14 239	0.13 62	0.54 307

RAFT-RH_RVC	0.65 274	0.73 240	2.78 379	0.39 273	0.29 223	0.60 234	0.18 33	0.45 32	0.63 175	0.75 391	1.89 488	0.47 210	0.29 166	1.59 365	1.21 406	0.15 327	0.07 9	0.13 280	0.13 217	0.11 36	0.10 6

GMStereo	0.44 77	1.32 409	2.65 326	0.28 64	0.16 31	0.42 52	0.22 88	0.48 45	0.63 175	0.41 96	0.36 100	0.26 68	0.25 109	0.41 73	0.30 100	0.14 297	0.08 45	0.10 99	0.12 195	0.17 139	0.13 21
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.58 187	0.95 323	2.95 408	0.37 239	0.31 244	0.62 276	0.32 289	0.81 226	0.63 175	0.61 297	0.55 242	0.67 315	0.43 280	0.87 247	0.48 219	0.16 344	0.16 231	0.17 376	0.20 335	0.17 139	0.25 123

MLCV	0.59 205	1.41 435	2.41 203	0.31 119	0.15 22	0.60 234	0.23 123	0.77 195	0.63 175	0.67 356	0.66 338	0.55 255	0.37 212	1.16 291	1.09 390	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.21 226	0.29 150

iRaft-Stereo_5w	0.65 274	1.35 419	2.21 156	0.30 103	0.63 398	0.49 94	0.28 223	0.78 202	0.64 185	0.41 96	0.61 295	0.62 287	0.46 307	1.79 399	0.48 219	0.10 88	0.25 301	0.11 165	0.12 195	0.40 426	0.94 413

LCNet	0.58 187	0.43 104	2.42 207	0.91 449	0.22 131	0.95 442	0.29 251	0.62 131	0.64 185	0.52 195	0.55 242	0.41 159	0.75 423	0.84 243	0.27 69	0.10 88	0.07 9	0.12 219	0.18 307	0.97 496	0.40 225

DEmStereo	0.69 313	0.40 85	2.42 207	0.42 300	0.18 65	0.66 332	0.88 470	0.54 81	0.64 185	0.60 287	1.00 447	0.45 192	1.24 470	1.53 349	2.21 469	0.10 88	0.08 45	0.10 99	0.10 110	0.11 36	0.14 33

psmorigin	1.41 479	0.91 312	13.83 537	0.37 239	0.30 236	0.63 291	0.37 332	0.80 218	0.64 185	0.98 437	0.87 423	1.16 472	0.78 427	3.95 520	1.09 390	0.19 392	0.22 283	0.17 376	0.19 325	0.25 288	0.47 273

FENet	0.48 106	0.58 176	2.46 246	0.33 162	0.18 65	0.58 201	0.22 88	0.83 246	0.64 185	0.49 154	0.42 132	0.55 255	0.38 222	0.52 132	0.51 235	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.11 158	0.17 139	0.31 168

BEATNet_4x	0.57 179	1.16 372	2.56 291	0.35 208	0.16 31	0.56 168	0.25 175	0.91 320	0.64 185	0.55 222	0.53 213	0.59 273	0.43 280	0.67 192	0.76 331	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.09 74	0.23 259	0.58 322

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 242	1.15 369	3.11 427	0.39 273	0.37 297	0.60 234	0.28 223	0.87 287	0.64 185	0.63 320	0.56 255	0.71 348	0.45 297	1.08 278	0.52 237	0.15 327	0.12 170	0.14 316	0.15 259	0.18 163	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.
RAFT-Test	0.56 172	0.41 91	2.01 105	0.90 445	1.07 467	0.65 319	0.37 332	0.83 246	0.65 192	0.49 154	0.49 182	0.93 425	0.24 90	0.52 132	0.30 100	0.10 88	0.38 331	0.09 46	0.38 450	0.11 36	0.19 78

SACVNet	0.68 306	1.08 349	2.58 297	0.38 258	0.28 217	0.65 319	0.37 332	0.91 320	0.65 192	0.67 356	0.62 302	0.69 340	0.47 318	2.07 440	0.65 297	0.18 376	0.14 201	0.16 361	0.15 259	0.39 420	0.41 233

NRIStereo	0.50 125	0.34 40	2.44 220	0.52 361	0.16 31	0.94 440	0.73 457	0.52 66	0.65 192	0.48 138	0.40 127	0.59 273	0.29 166	0.78 229	0.33 139	0.11 172	0.13 186	0.11 165	0.09 74	0.22 243	0.25 123

GMM-Stereo	0.53 151	0.33 33	2.89 400	0.53 365	0.24 168	0.77 389	0.46 384	0.62 131	0.65 192	0.58 257	0.73 384	0.47 210	0.43 280	0.68 196	0.29 93	0.10 88	0.06 1	0.13 280	0.13 217	0.14 85	0.44 261

UPFNet	0.51 135	0.67 208	2.04 112	0.34 186	0.33 262	0.65 319	0.37 332	0.88 295	0.65 192	0.60 287	0.53 213	0.61 282	0.41 255	0.77 222	0.55 252	0.13 261	0.13 186	0.13 280	0.13 217	0.20 214	0.16 55

PSMNet-RSSM	0.61 222	1.19 381	2.43 212	0.33 162	0.25 176	0.59 220	0.28 223	0.88 295	0.65 192	0.54 210	0.62 302	0.69 340	0.46 307	1.67 376	0.50 232	0.15 327	0.10 125	0.14 316	0.16 280	0.20 214	0.28 144

FADNet_RVC	0.87 402	1.51 452	2.90 402	0.31 119	0.24 168	0.71 356	0.25 175	1.00 387	0.65 192	0.45 121	0.57 266	0.61 282	0.44 289	1.53 349	0.75 328	0.94 498	0.97 417	0.28 446	1.00 516	0.89 493	1.36 464

rvit_0105_6	0.36 31	0.55 169	1.48 38	0.31 119	0.18 65	0.35 31	0.26 192	0.56 95	0.66 199	0.26 46	0.29 53	0.33 118	0.26 120	0.41 73	0.27 69	0.18 376	0.16 231	0.15 342	0.13 217	0.15 96	0.25 123

RCA-Stereo	0.45 81	0.38 73	1.80 62	0.27 48	0.25 176	0.58 201	0.23 123	0.84 254	0.66 199	0.42 102	0.44 147	0.28 86	0.35 203	0.31 13	0.21 9	0.09 30	1.01 422	0.09 46	0.07 29	0.21 226	0.53 304

test_5	0.61 222	1.25 398	2.76 375	0.39 273	0.64 402	0.58 201	0.35 321	0.85 267	0.66 199	0.49 154	0.56 255	0.55 255	0.40 244	0.79 232	0.32 126	0.10 88	0.19 257	0.12 219	0.12 195	0.33 373	0.85 399

CrosDoStereo	0.96 430	0.49 136	2.66 330	0.27 48	0.33 262	0.54 148	3.69 524	0.77 195	0.66 199	0.70 370	1.39 475	0.53 239	1.47 483	1.77 392	3.02 496	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.11 158	0.22 243	0.30 159

TRStereo	0.89 410	1.02 335	2.91 403	4.59 531	0.31 244	0.93 438	0.23 123	1.93 509	0.66 199	0.37 81	0.54 232	0.48 218	0.40 244	0.67 192	0.29 93	0.13 261	0.37 327	0.11 165	0.48 472	0.13 62	1.21 446

PSM-AAD	0.67 299	0.29 4	2.41 203	0.37 239	0.23 156	0.86 419	1.15 493	0.62 131	0.66 199	0.64 330	0.71 377	0.67 315	2.90 513	0.65 186	0.32 126	0.10 88	0.08 45	0.17 376	0.15 259	0.14 85	0.34 185

DeepStereo_LL	0.96 430	0.49 136	2.66 330	0.27 48	0.33 262	0.54 148	3.69 524	0.77 195	0.66 199	0.70 370	1.39 475	0.53 239	1.47 483	1.77 392	3.02 496	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.11 158	0.22 243	0.30 159

RAFT_R40	0.55 164	0.31 11	2.44 220	0.57 387	0.42 332	0.62 276	0.52 402	0.58 106	0.66 199	0.56 234	0.54 232	0.54 246	0.50 335	1.56 353	0.53 244	0.11 172	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.16 116	0.10 6

AnonymousM	0.45 81	0.49 136	1.83 67	0.29 82	0.15 22	0.53 137	0.22 88	0.64 141	0.66 199	0.47 135	0.33 84	0.30 96	0.25 109	0.49 122	0.29 93	0.12 215	0.27 311	0.71 492	0.37 446	0.12 46	0.41 233

CRE-IMP	0.46 89	0.31 11	2.40 198	0.53 365	0.17 50	0.79 399	0.68 449	0.54 81	0.66 199	0.47 135	0.43 135	0.44 180	0.26 120	0.43 82	0.33 139	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.09 74	0.17 139	0.23 110

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 187	1.48 449	2.53 275	0.29 82	0.78 428	0.52 129	0.20 50	0.68 155	0.66 199	0.51 185	0.61 295	0.40 153	0.32 188	0.40 64	0.43 195	0.08 4	0.63 382	0.09 46	0.09 74	0.37 404	0.58 322

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 384	1.41 435	2.80 382	0.94 451	0.35 280	0.89 430	0.41 353	0.89 304	0.66 199	0.57 251	0.63 310	0.75 362	0.38 222	2.37 463	0.55 252	1.16 509	0.31 317	0.36 466	0.21 346	0.59 471	0.63 337

DN-CSS_ROB	0.56 172	1.64 471	2.75 372	0.42 300	0.22 131	0.57 190	0.19 38	0.79 211	0.66 199	0.46 132	0.62 302	0.41 159	0.32 188	0.73 213	0.49 228	0.12 215	0.08 45	0.14 316	0.13 217	0.38 411	0.17 62

rvit_0105_5	0.43 64	0.73 240	2.10 130	0.31 119	0.18 65	0.41 47	0.31 278	0.69 158	0.67 212	0.32 69	0.34 91	0.38 140	0.30 176	0.42 80	0.30 100	0.18 376	0.16 231	0.15 342	0.15 259	0.15 96	0.30 159

rvit_0105_4	0.40 52	0.64 202	1.98 100	0.31 119	0.18 65	0.37 38	0.29 251	0.64 141	0.67 212	0.28 55	0.32 81	0.36 129	0.28 148	0.45 88	0.27 69	0.18 376	0.16 231	0.15 342	0.14 239	0.15 96	0.25 123

RAFT-Stereo-weight	0.46 89	0.37 63	1.60 46	0.29 82	0.51 355	0.57 190	0.22 88	0.84 254	0.67 212	0.48 138	0.38 112	0.36 129	0.17 20	0.39 57	0.27 69	0.09 30	1.28 453	0.09 46	0.07 29	0.09 11	0.41 233

MyStereo06	0.70 320	0.72 237	3.51 466	0.31 119	0.25 176	0.60 234	0.30 267	0.90 313	0.67 212	1.48 493	0.53 213	0.84 398	0.57 364	0.60 166	1.11 393	0.09 30	0.55 367	0.12 219	0.20 335	0.16 116	0.56 315

AE-Stereo	0.71 324	0.32 22	2.44 220	0.44 317	0.50 352	0.58 201	0.23 123	1.08 444	0.67 212	0.67 356	0.51 197	0.47 210	0.24 90	0.63 176	0.32 126	0.09 30	2.15 511	0.11 165	0.45 464	0.22 243	2.01 490

PCWNet_CMD	0.48 106	0.50 144	2.23 160	0.27 48	0.20 107	0.56 168	0.22 88	0.78 202	0.67 212	0.49 154	0.55 242	0.68 329	0.56 359	0.48 109	0.32 126	0.11 172	0.10 125	0.14 316	0.10 110	0.19 194	0.43 246

DisPM	0.48 106	0.41 91	2.54 280	0.61 396	0.18 65	0.59 220	0.62 435	0.54 81	0.67 212	0.61 297	0.53 213	0.38 140	0.26 120	0.76 220	0.31 116	0.13 261	0.07 9	0.12 219	0.11 158	0.12 46	0.15 42

BUS	0.45 81	0.32 22	1.58 43	0.31 119	0.22 131	0.91 434	0.23 123	1.05 425	0.67 212	0.64 330	0.53 213	0.65 303	0.32 188	0.48 109	0.34 148	0.13 261	0.10 125	0.14 316	0.12 195	0.13 62	0.15 42

BSDual-CNN	0.48 106	0.32 22	1.58 43	0.31 119	0.22 131	0.76 379	0.32 289	1.05 425	0.67 212	0.64 330	0.53 213	0.63 291	0.38 222	0.48 109	0.97 366	0.13 261	0.10 125	0.14 316	0.12 195	0.13 62	0.15 42

psmg	0.48 106	0.32 22	1.58 43	0.28 64	0.22 131	0.75 375	0.35 321	0.94 336	0.67 212	0.61 297	0.59 278	0.63 291	0.38 222	0.48 109	0.97 366	0.13 261	0.11 152	0.13 280	0.13 217	0.14 85	0.15 42

GwcNet-ADL	0.54 160	0.78 265	2.85 395	0.31 119	0.20 107	0.58 201	0.29 251	0.93 331	0.67 212	0.48 138	0.47 160	0.56 262	0.33 193	0.48 109	0.80 342	0.13 261	0.12 170	0.09 46	0.09 74	0.14 85	0.40 225

HHNet	0.63 256	0.67 208	3.10 426	0.37 239	0.25 176	0.64 303	0.60 428	0.70 168	0.67 212	0.55 222	1.12 460	0.32 110	0.60 382	0.43 82	1.75 444	0.16 344	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.18 163	0.22 101

PSM-softLoss	0.52 137	0.34 40	2.47 251	0.55 374	0.17 50	0.61 254	0.39 347	0.64 141	0.67 212	0.52 195	0.48 168	0.39 144	0.25 109	1.46 340	0.77 333	0.13 261	0.08 45	0.13 280	0.12 195	0.12 46	0.15 42

KMStereo	0.52 137	0.34 40	2.47 251	0.55 374	0.17 50	0.61 254	0.39 347	0.64 141	0.67 212	0.52 195	0.48 168	0.39 144	0.25 109	1.46 340	0.77 333	0.13 261	0.08 45	0.13 280	0.12 195	0.12 46	0.15 42

ASMatch	0.61 222	0.47 129	2.72 362	0.91 449	0.36 291	0.56 168	0.24 149	0.54 81	0.67 212	0.48 138	1.20 463	0.47 210	0.65 393	1.33 321	0.93 362	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.11 158	0.10 26	0.17 62

SST-Stereo	0.56 172	0.30 9	2.44 220	0.71 425	0.55 369	0.62 276	0.65 440	0.57 102	0.67 212	0.59 276	0.53 213	0.51 229	0.59 374	1.57 358	0.31 116	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.11 13

Pruner-Stereo	0.55 164	0.38 73	2.49 263	1.78 506	0.19 96	0.63 291	0.45 378	0.59 115	0.67 212	0.61 297	0.48 168	0.41 159	0.25 109	0.49 122	0.99 374	0.13 261	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.14 33

Prome-Stereo	0.53 151	0.36 52	2.39 196	0.60 390	0.23 156	0.63 291	0.41 353	0.66 147	0.67 212	0.59 276	1.02 450	0.43 165	0.71 411	0.61 170	0.34 148	0.10 88	0.07 9	0.10 99	0.09 74	0.13 62	0.44 261

HCRNet	0.50 125	0.75 255	2.08 120	0.39 273	0.29 223	0.58 201	0.22 88	0.79 211	0.67 212	0.49 154	0.49 182	0.48 218	0.37 212	1.13 287	0.40 178	0.15 327	0.10 125	0.15 342	0.13 217	0.21 226	0.19 78

UNet	0.56 172	0.58 176	2.81 387	0.32 140	0.33 262	0.74 372	0.27 210	0.86 278	0.67 212	0.55 222	0.55 242	0.72 350	0.55 357	0.79 232	0.58 264	0.12 215	0.09 97	0.13 280	0.11 158	0.20 214	0.19 78

ac_64	0.63 256	0.77 259	2.71 360	0.37 239	0.34 272	0.64 303	0.30 267	0.86 278	0.67 212	0.58 257	0.53 213	0.88 413	0.48 325	1.84 408	0.71 315	0.15 327	0.12 170	0.12 219	0.12 195	0.21 226	0.25 123

HGLStereo	0.61 222	1.20 383	2.59 299	0.36 226	0.40 314	0.65 319	0.30 267	0.87 287	0.67 212	0.60 287	0.70 364	0.69 340	0.56 359	1.07 277	0.59 269	0.14 297	0.13 186	0.13 280	0.12 195	0.23 259	0.23 110

hitnet-ft	0.73 336	1.09 350	2.59 299	0.28 64	0.22 131	0.71 356	0.36 329	0.89 304	0.67 212	0.58 257	0.83 412	1.03 448	0.94 453	2.31 459	0.70 309	0.23 426	0.14 201	0.41 473	0.13 217	0.24 266	0.28 144

FADNet-RVC-Resample	0.74 340	1.54 454	3.81 484	0.38 258	0.29 223	0.62 276	0.38 341	0.91 320	0.67 212	0.52 195	0.51 197	0.63 291	0.44 289	1.56 353	0.59 269	0.24 433	0.32 318	0.22 422	0.19 325	0.30 352	0.71 364

FADNet-RVC	0.69 313	1.65 472	2.74 370	0.35 208	0.26 192	0.60 234	0.29 251	0.91 320	0.67 212	0.46 132	0.51 197	0.62 287	0.46 307	1.75 387	0.81 346	0.17 365	0.20 271	0.17 376	0.18 307	0.60 472	0.39 218

MSMDNet	0.48 106	0.50 144	2.23 160	0.27 48	0.20 107	0.56 168	0.22 88	0.78 202	0.67 212	0.49 154	0.55 242	0.68 329	0.56 359	0.48 109	0.32 126	0.11 172	0.10 125	0.13 280	0.10 110	0.18 163	0.43 246

HSM	0.67 299	0.92 317	2.29 172	0.30 103	0.29 223	0.65 319	0.29 251	0.98 368	0.67 212	0.59 276	0.58 273	1.39 483	0.65 393	2.56 477	0.45 204	0.11 172	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.18 163	0.24 119

coex_refinement	0.67 299	1.33 413	2.48 257	0.38 258	0.26 192	0.64 303	0.34 311	0.88 295	0.68 239	0.61 297	0.63 310	0.80 381	0.48 325	1.84 408	1.09 390	0.13 261	0.10 125	0.10 99	0.10 110	0.18 163	0.38 210

AIO_test	1.11 455	0.77 259	2.51 269	3.32 529	2.81 523	0.35 31	0.25 175	1.29 478	0.68 239	1.28 479	0.27 44	0.32 110	0.17 20	2.86 501	0.27 69	0.12 215	1.72 486	0.08 7	0.21 346	0.15 96	2.81 517

FACV-RUCA	0.61 222	0.44 115	2.11 132	0.43 312	1.73 507	0.49 94	0.28 223	0.74 181	0.68 239	0.41 96	0.53 213	0.34 123	0.64 390	0.41 73	0.33 139	0.13 261	0.11 152	0.62 487	0.12 195	0.72 482	1.02 428

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 424	0.84 282	3.40 456	1.46 488	0.78 428	1.37 474	0.70 453	1.11 453	0.68 239	0.80 408	1.29 468	1.09 462	0.59 374	1.16 291	1.01 379	0.14 297	0.53 361	0.11 165	0.46 468	0.31 361	0.86 402

SQANet	0.92 417	1.96 490	3.23 434	0.77 431	0.83 433	0.76 379	0.38 341	0.87 287	0.68 239	0.64 330	0.69 351	0.73 355	0.52 347	1.35 323	1.36 422	0.80 493	0.30 315	0.60 486	0.29 395	0.93 494	0.70 362

CBFPSM	0.62 242	1.34 416	2.12 133	0.30 103	0.23 156	0.71 356	0.38 341	0.77 195	0.68 239	0.51 185	0.49 182	1.03 448	0.82 432	0.63 176	1.35 420	0.11 172	0.12 170	0.10 99	0.10 110	0.19 194	0.37 201

RAFT+CT+SA	0.60 214	1.25 398	2.49 263	0.38 258	0.75 420	0.55 161	0.34 311	0.83 246	0.68 239	0.39 90	0.55 242	0.44 180	0.29 166	0.75 218	0.28 82	0.09 30	0.24 292	0.11 165	0.51 480	0.30 352	0.74 372

CIPLG	0.63 256	1.59 462	3.16 431	0.79 435	0.31 244	0.62 276	0.57 419	0.82 235	0.68 239	0.58 257	0.63 310	0.43 165	0.31 181	0.48 109	0.42 188	0.12 215	0.20 271	0.13 280	0.13 217	0.36 397	0.21 94

ACRE	0.63 256	1.55 455	3.41 458	0.76 428	0.28 217	0.60 234	0.56 416	0.82 235	0.68 239	0.57 251	0.62 302	0.43 165	0.30 176	0.47 96	0.42 188	0.12 215	0.19 257	0.13 280	0.14 239	0.36 397	0.20 87

AAGNet	0.92 417	0.40 85	2.53 275	0.60 390	1.01 458	0.62 276	0.45 378	0.52 66	0.68 239	0.58 257	0.53 213	0.50 224	0.72 412	1.22 300	7.32 530	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.16 116	0.10 6

AFF-stereo	0.57 179	1.51 452	2.59 299	0.33 162	0.23 156	0.51 112	0.21 72	0.69 158	0.68 239	0.49 154	0.63 310	0.49 220	0.34 201	0.50 127	0.37 164	0.08 4	0.54 364	0.10 99	0.10 110	0.40 426	0.60 330

DMCA	0.50 125	0.83 278	1.95 93	0.32 140	0.24 168	0.59 220	0.26 192	0.81 226	0.68 239	0.59 276	0.49 182	0.56 262	0.36 206	0.65 186	0.65 297	0.14 297	0.10 125	0.14 316	0.10 110	0.19 194	0.29 150

AIO-test1	0.58 187	1.37 429	2.77 377	0.66 413	1.08 468	0.50 104	0.23 123	0.86 278	0.69 251	0.31 66	0.42 132	0.29 93	0.22 70	0.77 222	0.34 148	0.13 261	0.15 217	0.12 219	0.16 280	0.31 361	0.30 159

CFNet_ucs	0.50 125	0.55 169	2.28 169	0.27 48	0.22 131	0.58 201	0.23 123	0.90 313	0.69 251	0.54 210	0.64 323	0.68 329	0.44 289	0.55 146	0.34 148	0.14 297	0.12 170	0.16 361	0.11 158	0.19 194	0.38 210

iinet-f	0.62 242	1.18 378	2.55 288	0.33 162	0.25 176	0.82 411	0.34 311	0.87 287	0.69 251	0.56 234	0.64 323	0.73 355	0.67 401	0.80 236	0.81 346	0.14 297	0.13 186	0.11 165	0.10 110	0.44 445	0.26 131

gwcnet-sp	0.52 137	0.71 232	2.66 330	0.32 140	0.22 131	0.66 332	0.31 278	0.84 254	0.69 251	0.61 297	0.49 182	0.46 201	0.43 280	0.77 222	0.48 219	0.12 215	0.11 152	0.11 165	0.11 158	0.19 194	0.19 78

scenet	0.52 137	0.71 232	2.66 330	0.32 140	0.22 131	0.66 332	0.31 278	0.84 254	0.69 251	0.61 297	0.49 182	0.46 201	0.43 280	0.77 222	0.48 219	0.12 215	0.11 152	0.11 165	0.11 158	0.19 194	0.19 78

ssnet	0.52 137	0.71 232	2.66 330	0.32 140	0.22 131	0.66 332	0.31 278	0.84 254	0.69 251	0.61 297	0.49 182	0.46 201	0.43 280	0.77 222	0.48 219	0.12 215	0.11 152	0.11 165	0.11 158	0.19 194	0.19 78

UDGNet	0.50 125	1.36 424	2.44 220	0.37 239	0.19 96	0.58 201	0.23 123	0.49 49	0.69 251	0.42 102	0.39 118	0.34 123	0.29 166	0.55 146	0.32 126	0.25 439	0.10 125	0.37 468	0.19 325	0.30 352	0.17 62

IPLGR_C	0.64 266	1.66 474	3.36 446	0.80 437	0.31 244	0.60 234	0.60 428	0.82 235	0.69 251	0.58 257	0.62 302	0.44 180	0.31 181	0.47 96	0.43 195	0.12 215	0.22 283	0.13 280	0.15 259	0.35 392	0.21 94

IPLGR	0.58 187	0.64 202	3.12 428	0.37 239	0.18 65	0.62 276	0.54 408	1.06 438	0.69 251	0.73 382	0.46 154	0.50 224	0.44 289	1.12 286	0.31 116	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.09 74	0.21 226	0.20 87

SFCPSM	0.48 106	0.39 79	2.30 174	0.28 64	0.27 205	0.70 351	0.32 289	1.00 387	0.69 251	0.50 173	0.52 206	0.43 165	0.36 206	0.53 139	0.44 200	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.16 280	0.18 163	0.23 110

NCCL2	0.71 324	1.32 409	2.30 174	0.44 317	0.31 244	0.71 356	0.67 447	0.89 304	0.69 251	0.70 370	0.61 295	0.85 403	0.54 352	1.58 364	0.70 309	0.20 403	0.17 244	0.66 489	0.25 373	0.26 308	0.38 210

rvit_0105_3	0.46 89	0.86 291	2.24 162	0.33 162	0.19 96	0.44 61	0.35 321	0.74 181	0.70 262	0.38 85	0.38 112	0.41 159	0.33 193	0.46 91	0.32 126	0.19 392	0.17 244	0.17 376	0.18 307	0.15 96	0.22 101

test_sample2	0.59 205	0.42 94	1.84 70	0.33 162	0.18 65	0.52 129	0.28 223	0.86 278	0.70 262	0.47 135	0.53 213	0.46 201	0.41 255	1.51 347	0.66 300	0.12 215	0.93 415	0.11 165	0.24 365	0.16 116	1.01 426

DDUNet	0.90 413	1.63 470	2.77 377	0.77 431	0.69 412	0.83 412	0.44 374	0.90 313	0.70 262	0.68 362	0.76 397	0.92 420	0.54 352	1.14 289	1.35 420	0.61 481	0.37 327	0.96 502	0.52 482	0.77 489	0.67 348

NF-Stereo	0.53 151	0.33 33	2.55 288	0.55 374	0.16 31	0.61 254	0.43 366	0.70 168	0.70 262	0.50 173	0.47 160	0.37 134	0.26 120	1.44 338	0.78 337	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.17 62

OCTAStereo	0.53 151	0.33 33	2.54 280	0.56 383	0.16 31	0.61 254	0.42 359	0.70 168	0.70 262	0.50 173	0.47 160	0.37 134	0.26 120	1.43 334	0.79 340	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.17 62

GrayStereo	0.71 324	0.27 2	2.40 198	0.89 443	0.23 156	0.62 276	1.40 509	0.67 150	0.70 262	0.72 381	0.77 401	0.55 255	3.03 514	0.60 166	0.28 82	0.10 88	0.08 45	0.10 99	0.21 346	0.12 46	0.37 201

RE-Stereo	0.53 151	0.33 33	2.54 280	0.56 383	0.16 31	0.61 254	0.43 366	0.70 168	0.70 262	0.50 173	0.47 160	0.37 134	0.26 120	1.43 334	0.77 333	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.17 62

TVStereo	0.53 151	0.33 33	2.54 280	0.56 383	0.16 31	0.61 254	0.43 366	0.70 168	0.70 262	0.50 173	0.47 160	0.37 134	0.26 120	1.43 334	0.77 333	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.17 62

RAFT-345	0.56 172	0.37 63	2.68 345	0.40 286	0.34 272	0.58 201	0.41 353	0.49 49	0.70 262	0.51 185	0.99 446	0.43 165	0.28 148	1.56 353	0.81 346	0.10 88	0.07 9	0.11 165	0.09 74	0.11 36	0.09 2

LMCR-Stereo	0.61 222	1.00 330	2.60 305	0.42 300	0.22 131	0.74 372	0.31 278	1.06 438	0.70 262	0.62 310	0.64 323	0.40 153	0.52 347	0.84 243	1.27 415	0.20 403	0.09 97	0.12 219	0.09 74	0.26 308	0.16 55

s12784h	0.41 55	0.34 40	2.17 144	0.24 10	0.11 1	0.64 303	0.24 149	0.85 267	0.70 262	0.45 121	0.54 232	0.28 86	0.27 134	0.51 128	0.27 69	0.11 172	0.06 1	0.09 46	0.06 8	0.16 116	0.14 33

aanetorigin	0.81 373	1.03 339	2.64 325	0.44 317	0.44 337	0.59 220	1.00 483	0.59 115	0.70 262	1.54 495	1.22 465	0.82 390	1.08 463	1.06 275	1.07 386	0.18 376	0.15 217	0.17 376	0.21 346	0.53 466	0.65 343

cf-r	0.62 242	1.27 401	2.99 415	0.34 186	0.28 217	0.60 234	0.28 223	0.82 235	0.70 262	0.55 222	0.61 295	0.77 368	0.41 255	1.32 319	0.52 237	0.13 261	0.09 97	0.11 165	0.12 195	0.22 243	0.27 138

G-Net	1.02 440	0.70 228	3.23 434	0.60 390	0.66 406	2.00 505	0.71 454	0.78 202	0.70 262	1.14 457	2.53 504	1.29 477	1.01 458	1.47 342	1.74 443	0.25 439	0.24 292	0.24 436	0.26 380	0.37 404	0.40 225

ISRNet	0.51 135	0.58 176	1.96 97	0.38 258	0.31 244	0.49 94	0.21 72	0.80 218	0.71 276	0.64 330	0.71 377	0.66 312	0.40 244	0.59 160	0.45 204	0.23 426	0.16 231	0.21 417	0.20 335	0.21 226	0.37 201

SCV_C0	0.73 336	0.68 217	2.05 115	1.50 493	0.92 444	0.45 64	0.20 50	0.96 353	0.71 276	0.65 346	0.33 84	0.31 104	0.20 55	1.25 309	0.52 237	0.09 30	1.68 485	0.08 7	0.30 404	0.27 322	1.52 473

anonymousdsp	0.86 396	0.59 183	2.65 326	1.33 478	1.25 483	0.56 168	0.23 123	0.54 81	0.71 276	1.13 456	0.25 32	0.22 31	0.24 90	1.24 305	0.24 35	0.09 30	2.34 517	0.10 99	0.18 307	0.25 288	3.12 523

Selective-IGEV	0.57 179	0.42 94	1.87 79	1.67 501	1.33 487	0.36 35	0.20 50	0.61 127	0.71 276	0.22 18	0.31 70	0.22 31	0.19 45	0.52 132	0.36 159	0.09 30	0.97 417	0.09 46	0.15 259	0.20 214	0.85 399

hknet	0.53 151	0.39 79	2.04 112	0.31 119	0.24 168	0.76 379	0.32 289	1.05 425	0.71 276	0.64 330	0.53 213	0.79 374	0.40 244	0.84 243	0.78 337	0.12 215	0.10 125	0.14 316	0.12 195	0.13 62	0.15 42

IGEV-Stereo	0.86 396	0.60 184	2.65 326	1.35 480	1.25 483	0.56 168	0.23 123	0.54 81	0.71 276	1.14 457	0.25 32	0.22 31	0.24 90	1.24 305	0.24 35	0.09 30	2.34 517	0.10 99	0.18 307	0.25 288	3.13 524
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.48 106	1.32 409	2.41 203	0.31 119	0.17 50	0.58 201	0.26 192	0.50 61	0.71 276	0.42 102	0.41 129	0.34 123	0.28 148	0.47 96	0.41 183	0.18 376	0.10 125	0.13 280	0.12 195	0.22 243	0.16 55

OMP-Stereo	0.64 266	0.87 293	2.38 189	0.56 383	0.37 297	0.60 234	0.26 192	0.75 185	0.71 276	0.65 346	0.60 287	0.68 329	0.32 188	2.07 440	1.18 402	0.11 172	0.08 45	0.12 219	0.09 74	0.17 139	0.28 144

IIG-Stereo	0.65 274	0.87 293	2.32 179	0.55 374	0.23 156	0.62 276	0.21 72	0.78 202	0.71 276	0.64 330	0.69 351	0.69 340	0.38 222	2.07 440	1.37 424	0.11 172	0.08 45	0.11 165	0.09 74	0.15 96	0.27 138

PSMNet-RUCA	0.64 266	1.12 359	2.61 310	0.59 389	0.56 371	0.64 303	0.37 332	0.89 304	0.72 285	0.53 204	0.68 346	0.53 239	0.43 280	0.61 170	0.46 209	0.35 463	0.19 257	0.44 478	0.29 395	0.49 459	0.35 192

DispNO	0.76 356	1.36 424	3.15 430	0.32 140	0.27 205	0.59 220	0.29 251	0.88 295	0.72 285	0.55 222	0.79 407	0.83 395	0.47 318	2.46 472	1.23 410	0.12 215	0.10 125	0.18 395	0.31 411	0.20 214	0.25 123

MyStereo07	0.56 172	0.68 217	2.42 207	0.30 103	0.41 320	0.61 254	0.31 278	0.58 106	0.72 285	1.17 461	0.26 38	0.20 21	0.27 134	1.28 315	0.28 82	0.09 30	0.59 374	0.12 219	0.21 346	0.16 116	0.48 280

PFNet+	0.50 125	0.43 104	2.54 280	0.49 348	0.18 65	0.58 201	0.76 459	0.54 81	0.72 285	0.56 234	0.48 168	0.39 144	0.26 120	0.94 260	0.33 139	0.14 297	0.09 97	0.14 316	0.13 217	0.12 46	0.16 55

PFNet	0.62 242	0.42 94	2.69 352	0.43 312	0.55 369	0.62 276	0.27 210	0.64 141	0.72 285	0.61 297	0.56 255	0.45 192	0.33 193	1.86 414	1.12 395	0.28 450	0.09 97	0.12 219	0.16 280	0.26 308	0.27 138

SCV	0.69 313	0.68 217	1.95 93	0.90 445	1.04 462	0.49 94	0.24 149	0.98 368	0.73 290	0.54 210	0.31 70	0.24 49	0.20 55	1.32 319	0.26 60	0.11 172	1.59 478	0.09 46	0.32 419	0.34 380	1.58 475

AIO-test2	0.60 214	1.55 455	2.73 367	0.63 401	0.42 332	0.50 104	0.23 123	0.84 254	0.73 290	0.34 77	0.53 213	0.37 134	0.22 70	0.70 200	0.32 126	0.75 490	0.16 231	0.13 280	0.17 296	0.21 226	0.47 273

test_sample1	0.61 222	0.45 123	1.84 70	0.33 162	0.29 223	0.49 94	0.24 149	0.83 246	0.73 290	0.51 185	0.53 213	0.52 236	0.45 297	1.40 328	0.72 319	0.11 172	0.96 416	0.10 99	0.24 365	0.15 96	1.25 451

CoDeX	0.54 160	0.52 155	2.25 165	0.30 103	0.26 192	0.61 254	0.32 289	1.03 411	0.73 290	0.49 154	0.56 255	0.52 236	0.40 244	1.59 365	0.38 172	0.12 215	0.09 97	0.11 165	0.10 110	0.15 96	0.22 101

11t1	0.60 214	0.49 136	2.19 149	0.35 208	0.58 380	0.48 89	0.21 72	0.72 176	0.73 290	0.49 154	0.47 160	0.35 127	0.34 201	0.61 170	0.71 315	0.12 215	1.26 450	0.10 99	0.29 395	0.16 116	1.22 448

ToySt	0.67 299	0.88 297	2.61 310	0.39 273	0.73 417	0.61 254	0.38 341	0.78 202	0.73 290	0.43 110	0.70 364	0.72 350	0.45 297	0.66 189	0.62 283	0.14 297	0.63 382	0.13 280	0.33 430	0.24 266	1.18 439

TestStereo1	0.59 205	1.21 385	2.63 316	0.40 286	0.60 386	0.56 168	0.34 311	0.82 235	0.73 290	0.45 121	0.63 310	0.36 129	0.42 268	0.66 189	0.42 188	0.10 88	0.32 318	0.12 219	0.10 110	0.34 380	0.52 300

anonymity	0.86 396	0.68 217	1.44 33	0.64 405	0.83 433	0.67 339	0.52 402	0.98 368	0.73 290	0.96 436	0.70 364	0.81 385	0.86 440	1.10 280	1.34 418	0.64 482	0.72 397	0.58 484	1.44 524	0.60 472	0.91 409

SA-5K	0.59 205	1.21 385	2.63 316	0.40 286	0.60 386	0.56 168	0.34 311	0.82 235	0.73 290	0.45 121	0.63 310	0.36 129	0.42 268	0.66 189	0.42 188	0.10 88	0.32 318	0.12 219	0.10 110	0.34 380	0.52 300

IRAFT_RVC	0.59 205	0.74 250	2.42 207	0.47 335	0.21 119	0.59 220	0.42 359	0.68 155	0.73 290	0.54 210	0.50 194	0.49 220	0.51 339	1.57 358	1.00 377	0.11 172	0.25 301	0.13 280	0.10 110	0.15 96	0.14 33

ARAFT	0.65 274	1.69 476	3.34 445	0.29 82	0.16 31	0.65 319	0.36 329	0.96 353	0.73 290	0.63 320	0.49 182	0.56 262	0.31 181	1.23 303	0.35 156	0.11 172	0.08 45	0.14 316	0.13 217	0.38 411	0.50 288

APVNet	0.76 356	1.11 357	3.23 434	0.39 273	0.36 291	0.85 418	0.44 374	0.96 353	0.73 290	0.58 257	0.69 351	0.76 366	0.56 359	2.29 458	0.82 349	0.17 365	0.18 251	0.24 436	0.19 325	0.35 392	0.27 138

psm_up	0.65 274	1.02 335	2.53 275	0.36 226	0.31 244	0.64 303	0.38 341	0.96 353	0.73 290	0.63 320	0.57 266	0.68 329	0.57 364	1.90 426	0.52 237	0.17 365	0.15 217	0.16 361	0.15 259	0.27 322	0.22 101

ACVNet	0.54 160	0.87 293	2.45 238	0.28 64	0.22 131	0.59 220	0.36 329	0.69 158	0.73 290	0.49 154	0.59 278	0.69 340	0.42 268	0.47 96	0.70 309	0.11 172	0.10 125	0.10 99	0.09 74	0.36 397	0.39 218

acv_ft	0.57 179	0.87 293	2.45 238	0.33 162	0.41 320	0.63 291	0.29 251	0.86 278	0.73 290	0.64 330	0.59 278	0.69 340	0.45 297	0.47 96	0.68 305	0.11 172	0.10 125	0.10 99	0.09 74	0.43 441	0.39 218

GwcNet-RSSM	0.64 266	1.38 433	2.69 352	0.33 162	0.26 192	0.60 234	0.32 289	0.84 254	0.73 290	0.56 234	0.65 330	0.72 350	0.42 268	1.78 395	0.60 273	0.14 297	0.10 125	0.12 219	0.13 217	0.26 308	0.26 131

DSFCA	0.62 242	0.77 259	1.95 93	0.29 82	0.29 223	0.79 399	0.86 467	0.81 226	0.73 290	0.73 382	0.66 338	0.67 315	0.57 364	1.17 294	1.03 380	0.16 344	0.15 217	0.13 280	0.14 239	0.19 194	0.28 144

Nwc_Net	0.75 351	1.10 355	2.96 409	0.42 300	0.39 308	0.77 389	0.39 347	1.06 438	0.73 290	0.65 346	1.00 447	0.99 440	0.74 419	1.43 334	0.99 374	0.24 433	0.15 217	0.23 430	0.26 380	0.27 322	0.30 159

HSM-Net_RVC	0.70 320	0.40 85	2.45 238	0.27 48	0.19 96	0.68 345	0.30 267	1.29 478	0.73 290	0.73 382	0.70 364	0.77 368	0.45 297	3.73 519	0.46 209	0.13 261	0.09 97	0.10 99	0.09 74	0.13 62	0.32 173
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.55 164	0.61 190	2.07 118	0.34 186	0.21 119	0.68 345	0.26 192	0.87 287	0.73 290	0.70 370	0.69 351	0.74 358	0.45 297	1.10 280	0.62 283	0.12 215	0.09 97	0.14 316	0.14 239	0.27 322	0.24 119
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
UGAM	0.69 313	0.84 282	2.66 330	0.40 286	0.20 107	0.53 137	0.34 311	0.63 138	0.74 310	0.45 121	0.74 387	0.95 433	0.36 206	2.57 478	0.42 188	0.11 172	0.45 344	0.17 376	0.19 325	0.43 441	0.57 320

UDG	0.86 396	1.57 458	2.80 382	0.68 421	0.59 381	0.78 395	0.38 341	0.97 361	0.74 310	0.63 320	0.70 364	1.01 444	0.68 403	1.02 270	1.22 409	0.45 473	0.34 323	0.89 500	0.51 480	0.73 483	0.58 322

ccnet	0.77 362	0.61 190	2.01 105	0.40 286	0.46 347	1.05 453	0.59 424	1.02 404	0.74 310	0.90 428	0.97 440	0.82 390	0.89 445	1.68 379	1.16 401	0.32 458	0.26 304	0.32 459	0.28 391	0.35 392	0.47 273

AdaStereo	0.48 106	0.44 115	2.18 147	0.36 226	0.20 107	0.59 220	0.29 251	0.97 361	0.74 310	0.52 195	0.55 242	0.61 282	0.33 193	0.52 132	0.44 200	0.18 376	0.08 45	0.17 376	0.11 158	0.18 163	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.
PS-NSSS	0.69 313	1.37 429	2.44 220	0.31 119	0.32 256	0.64 303	0.34 311	1.04 417	0.74 310	0.56 234	0.75 394	0.51 229	0.42 268	2.41 470	0.54 249	0.24 433	0.17 244	0.27 444	0.18 307	0.30 352	0.23 110

PSMNet_ROB	0.75 351	1.42 439	2.93 405	0.39 273	0.32 256	0.73 366	0.56 416	0.90 313	0.74 310	0.56 234	0.60 287	0.75 362	0.47 318	2.00 434	1.31 416	0.18 376	0.13 186	0.19 402	0.20 335	0.26 308	0.40 225

HUF	1.33 474	0.96 324	4.06 492	2.73 525	2.17 517	0.35 31	0.24 149	1.87 505	0.75 316	1.28 479	0.29 53	1.35 480	0.19 45	1.97 432	0.43 195	0.15 327	3.91 530	0.08 7	0.06 8	0.31 361	3.41 526

test_sample8	1.23 465	0.69 225	2.69 352	0.28 64	0.23 156	0.81 406	0.33 303	1.01 396	0.75 316	1.23 474	0.63 310	2.53 504	1.31 471	2.02 435	2.70 486	0.65 483	4.33 533	0.86 496	0.56 487	0.25 288	0.72 365

FADNet	0.71 324	1.60 466	2.53 275	0.33 162	0.30 236	0.67 339	0.29 251	0.92 327	0.75 316	0.45 121	0.49 182	0.66 312	0.57 364	1.85 412	0.85 353	0.46 475	0.20 271	0.17 376	0.20 335	0.60 472	0.37 201

RGC	0.78 364	1.10 355	2.55 288	0.45 324	0.45 340	0.73 366	0.40 351	1.00 387	0.75 316	0.75 391	1.04 454	1.02 447	0.73 415	1.74 385	1.15 399	0.24 433	0.19 257	0.28 446	0.26 380	0.31 361	0.38 210

NCC-stereo	0.88 403	1.22 390	2.97 410	0.60 390	0.45 340	1.88 499	0.48 390	1.04 417	0.75 316	0.70 370	0.85 417	0.93 425	0.84 435	1.81 402	1.51 432	0.28 450	0.19 257	0.23 430	0.31 411	0.27 322	0.35 192

Abc-Net	0.88 403	1.22 390	2.97 410	0.60 390	0.45 340	1.88 499	0.48 390	1.04 417	0.75 316	0.70 370	0.85 417	0.93 425	0.84 435	1.81 402	1.51 432	0.28 450	0.19 257	0.23 430	0.31 411	0.27 322	0.35 192
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iResNet	0.59 205	1.09 350	2.54 280	0.44 317	0.18 65	0.65 319	0.29 251	0.89 304	0.75 316	0.59 276	0.64 323	0.43 165	0.39 237	0.73 213	1.24 412	0.11 172	0.08 45	0.09 46	0.08 50	0.21 226	0.40 225

XPNet_ROB	0.68 306	1.11 357	2.28 169	0.38 258	0.27 205	0.67 339	0.47 388	0.94 336	0.75 316	0.80 408	0.71 377	0.81 385	0.54 352	1.72 382	0.84 352	0.22 418	0.16 231	0.16 361	0.15 259	0.25 288	0.45 266

ETE_ROB	0.68 306	1.09 350	2.32 179	0.38 258	0.26 192	0.69 348	0.51 398	1.49 492	0.75 316	0.81 412	0.71 377	0.85 403	0.51 339	1.39 326	0.70 309	0.17 365	0.14 201	0.19 402	0.16 280	0.24 266	0.35 192

G2L-Stereo_aug	0.58 187	0.62 196	2.80 382	0.29 82	0.24 168	0.62 276	0.28 223	0.79 211	0.76 325	0.65 346	0.65 330	0.73 355	0.51 339	1.36 324	0.58 264	0.11 172	0.08 45	0.09 46	0.07 29	0.22 243	0.18 71

YMNet	0.66 293	0.98 327	2.12 133	0.42 300	0.41 320	0.86 419	0.43 366	0.92 327	0.76 325	0.75 391	0.81 408	0.83 395	0.46 307	0.87 247	1.07 386	0.19 392	0.22 283	0.20 411	0.17 296	0.42 436	0.39 218

YMNet_1	0.66 293	0.98 327	2.12 133	0.42 300	0.41 320	0.86 419	0.43 366	0.92 327	0.76 325	0.75 391	0.81 408	0.83 395	0.46 307	0.87 247	1.07 386	0.19 392	0.22 283	0.20 411	0.17 296	0.42 436	0.39 218

MM-Stereo_test3	0.59 205	0.85 286	2.28 169	0.53 365	0.31 244	0.45 64	0.30 267	0.78 202	0.76 325	0.33 71	0.43 135	0.32 110	0.23 85	0.61 170	0.54 249	0.10 88	1.65 484	0.10 99	0.08 50	0.42 436	0.68 353

test_sample4	0.62 242	0.49 136	2.24 162	0.34 186	0.19 96	0.57 190	0.25 175	0.98 368	0.76 325	0.56 234	0.55 242	0.45 192	0.38 222	1.78 395	0.56 255	0.13 261	0.80 402	0.13 280	0.21 346	0.17 139	0.76 373

test_sample3	0.61 222	0.48 132	2.24 162	0.34 186	0.19 96	0.58 201	0.25 175	0.97 361	0.76 325	0.54 210	0.52 206	0.46 201	0.37 212	1.78 395	0.57 258	0.13 261	0.79 400	0.12 219	0.21 346	0.17 139	0.73 369

HH	0.79 368	0.52 155	2.72 362	1.45 486	0.80 430	0.91 434	0.23 123	0.76 188	0.76 325	0.64 330	0.55 242	0.87 409	0.41 255	0.94 260	0.45 204	0.09 30	1.20 438	0.10 99	0.09 74	0.16 116	2.16 498

HanStereo	0.79 368	0.52 155	2.72 362	1.45 486	0.80 430	0.91 434	0.23 123	0.76 188	0.76 325	0.64 330	0.55 242	0.87 409	0.41 255	0.94 260	0.45 204	0.09 30	1.20 438	0.10 99	0.09 74	0.16 116	2.16 498

LL-Strereo	0.85 393	1.73 478	3.06 425	0.37 239	0.61 395	0.54 148	0.33 303	1.01 396	0.76 325	0.69 366	0.58 273	0.85 403	0.78 427	2.65 486	0.54 249	0.14 297	0.58 373	0.14 316	0.12 195	0.42 436	1.05 431

fast-acv-ft	0.67 299	1.24 395	3.26 438	0.39 273	0.30 236	0.80 402	0.48 390	0.74 181	0.76 325	0.60 287	0.78 405	0.76 366	0.60 382	0.70 200	0.78 337	0.16 344	0.15 217	0.18 395	0.17 296	0.38 411	0.24 119

Sa-1000	0.61 222	1.07 346	2.71 360	0.32 140	0.61 395	0.61 254	0.31 278	1.00 387	0.76 325	0.53 204	0.83 412	0.43 165	0.33 193	0.69 199	0.30 100	0.10 88	0.52 359	0.13 280	0.28 391	0.29 343	0.29 150

TransformOpticalFlow	0.65 274	0.61 190	2.67 338	0.45 324	0.26 192	0.62 276	0.28 223	0.88 295	0.76 325	0.76 395	0.74 387	0.90 419	0.84 435	1.82 405	0.80 342	0.10 88	0.07 9	0.11 165	0.09 74	0.12 46	0.19 78

RASNet	0.69 313	1.05 344	2.59 299	0.37 239	0.47 349	0.66 332	0.33 303	0.82 235	0.76 325	0.51 185	0.65 330	0.93 425	0.62 386	2.20 454	0.80 342	0.14 297	0.09 97	0.09 46	0.11 158	0.18 163	0.37 201

DLCB_ROB	0.61 222	0.96 324	2.00 103	0.37 239	0.25 176	0.65 319	0.37 332	0.86 278	0.76 325	0.73 382	0.70 364	0.84 398	0.47 318	1.57 358	0.72 319	0.13 261	0.13 186	0.14 316	0.14 239	0.18 163	0.33 177

test_sample5	0.63 256	0.50 144	2.19 149	0.34 186	0.19 96	0.56 168	0.26 192	0.98 368	0.77 339	0.55 222	0.63 310	0.45 192	0.38 222	1.87 418	0.58 264	0.14 297	0.82 407	0.13 280	0.22 357	0.18 163	0.76 373

DualNet	0.63 256	0.50 144	2.19 149	0.34 186	0.19 96	0.56 168	0.26 192	0.98 368	0.77 339	0.56 234	0.66 338	0.45 192	0.38 222	1.87 418	0.58 264	0.14 297	0.82 407	0.13 280	0.22 357	0.18 163	0.76 373

NINENet	0.54 160	0.40 85	2.19 149	0.55 374	0.26 192	0.91 434	0.23 123	1.05 425	0.77 339	0.54 210	0.57 266	0.65 303	0.32 188	1.22 300	0.34 148	0.16 344	0.13 186	0.16 361	0.11 158	0.16 116	0.14 33

STrans-v2	0.69 313	0.62 196	2.66 330	0.28 64	0.23 156	0.57 190	0.32 289	1.01 396	0.77 339	0.92 431	0.84 414	0.88 413	0.92 450	1.81 402	1.19 404	0.10 88	0.07 9	0.10 99	0.09 74	0.12 46	0.30 159

GANet	0.92 417	1.20 383	2.68 345	0.45 324	0.27 205	0.76 379	0.66 442	0.94 336	0.77 339	0.79 406	1.17 461	0.84 398	0.91 447	2.72 491	1.76 445	0.18 376	0.42 339	0.44 478	0.20 335	0.33 373	0.94 413

TCMNet	0.72 333	1.15 369	2.78 379	0.51 359	0.52 358	0.73 366	0.39 347	0.94 336	0.78 344	0.60 287	0.68 346	0.63 291	0.46 307	1.71 381	0.72 319	0.18 376	0.19 257	0.23 430	0.18 307	0.40 426	0.56 315

GREAT-IGEV	0.92 417	0.56 172	2.08 120	0.98 457	2.29 519	0.47 83	0.18 33	0.35 5	0.78 344	0.74 388	0.33 84	0.15 3	0.18 37	1.00 267	0.55 252	0.09 30	3.79 529	0.07 1	0.26 380	0.22 243	3.26 525

PAM	0.91 415	0.43 104	2.67 338	0.77 431	0.89 440	1.81 496	1.22 500	1.13 460	0.78 344	1.16 460	0.91 432	1.39 483	0.68 403	0.76 220	1.06 385	0.10 88	0.98 419	0.10 99	0.50 476	0.14 85	0.66 344

Occ-G	0.68 306	0.54 161	2.08 120	0.99 462	0.74 418	0.38 42	0.25 175	0.46 38	0.78 344	0.40 94	0.36 100	0.46 201	0.22 70	0.90 256	0.70 309	0.09 30	1.53 477	0.09 46	0.16 280	0.31 361	2.06 493

HBP-ISP	0.82 376	1.57 458	3.28 440	0.50 354	0.27 205	0.86 419	0.54 408	1.09 446	0.78 344	0.81 412	0.70 364	0.68 329	1.00 457	2.02 435	0.47 214	0.24 433	0.24 292	0.29 454	0.25 373	0.28 335	0.52 300

DCANet-4	0.43 64	0.32 22	2.31 177	0.26 36	0.14 15	0.51 112	0.22 88	0.84 254	0.78 344	0.55 222	0.48 168	0.28 86	0.37 212	0.40 64	0.37 164	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.08 4	0.43 246

ADStereo(finetuned)	0.50 125	0.91 312	2.43 212	0.26 36	0.14 15	0.51 112	0.22 88	0.84 254	0.78 344	0.56 234	0.49 182	0.32 110	0.75 423	0.40 64	0.40 178	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.13 62	0.45 266

SA	0.61 222	1.14 363	2.79 381	0.32 140	0.63 398	0.57 190	0.30 267	0.97 361	0.78 344	0.43 110	0.63 310	0.39 144	0.46 307	0.70 200	0.31 116	0.10 88	0.44 343	0.13 280	0.32 419	0.31 361	0.51 293

MIPNet	0.88 403	1.07 346	2.85 395	0.61 396	0.18 65	1.46 478	1.37 505	1.65 498	0.78 344	1.93 501	0.85 417	0.75 362	1.66 490	0.87 247	0.34 148	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.32 419	0.27 322	0.26 131

AASNet	0.66 293	1.49 451	2.97 410	0.37 239	0.33 262	0.65 319	0.30 267	1.00 387	0.78 344	0.56 234	0.60 287	0.55 255	0.39 237	0.88 253	0.96 365	0.15 327	0.12 170	0.13 280	0.11 158	0.45 448	0.35 192

DCANet	0.49 121	0.91 312	2.63 316	0.26 36	0.14 15	0.51 112	0.22 88	0.84 254	0.78 344	0.56 234	0.49 182	0.32 110	0.41 255	0.39 57	0.41 183	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.14 85	0.45 266

CVANet_RVC	0.82 376	1.18 378	3.98 489	0.40 286	0.28 217	0.63 291	0.43 366	0.90 313	0.78 344	1.14 457	0.69 351	0.68 329	0.52 347	2.62 483	0.48 219	0.20 403	0.13 186	0.22 422	0.37 446	0.37 404	0.48 280

iResNetv2_ROB	0.71 324	1.90 489	3.48 464	0.43 312	0.22 131	0.60 234	0.29 251	0.96 353	0.78 344	0.60 287	0.65 330	0.60 280	0.46 307	0.80 236	1.21 406	0.12 215	0.08 45	0.10 99	0.07 29	0.44 445	0.33 177

rvit_105_1	0.52 137	0.93 321	2.30 174	0.36 226	0.24 168	0.51 112	0.45 378	0.81 226	0.79 357	0.46 132	0.44 147	0.45 192	0.38 222	0.63 176	0.39 176	0.20 403	0.18 251	0.18 395	0.22 357	0.18 163	0.21 94

raft_robust	0.68 306	1.24 395	2.42 207	0.30 103	0.57 376	0.53 137	0.25 175	0.95 350	0.79 357	0.49 154	0.46 154	1.12 466	0.74 419	1.50 346	0.61 280	0.09 30	0.62 381	0.10 99	0.30 404	0.26 308	0.30 159

dad	0.58 187	1.35 419	2.39 196	0.31 119	0.20 107	0.62 276	0.26 192	0.56 95	0.79 357	0.66 354	0.64 323	0.64 299	0.36 206	0.87 247	0.48 219	0.28 450	0.15 217	0.40 471	0.18 307	0.24 266	0.22 101

GEStereo_RVC	0.61 222	1.19 381	2.61 310	0.48 336	0.25 176	0.63 291	0.37 332	1.05 425	0.79 357	0.55 222	0.55 242	0.59 273	0.44 289	1.10 280	0.48 219	0.16 344	0.11 152	0.12 219	0.11 158	0.27 322	0.43 246

ADLNet	0.68 306	1.02 335	2.68 345	0.35 208	0.34 272	0.67 339	0.34 311	0.95 350	0.79 357	0.70 370	0.62 302	0.80 381	0.46 307	1.77 392	0.69 307	0.15 327	0.12 170	0.14 316	0.14 239	0.31 361	0.54 307

RAFT + AFF	0.79 368	1.73 478	2.99 415	0.34 186	0.35 280	0.67 339	0.51 398	1.05 425	0.79 357	0.54 210	0.58 273	0.59 273	0.81 430	1.80 400	1.21 406	0.13 261	0.27 311	0.15 342	0.14 239	0.45 448	0.69 359

MMNet	0.55 164	0.92 317	2.03 109	0.34 186	0.27 205	0.79 399	0.28 223	0.86 278	0.79 357	0.62 310	0.58 273	0.59 273	0.56 359	0.80 236	0.61 280	0.11 172	0.11 152	0.12 219	0.11 158	0.21 226	0.22 101

CFNet	0.65 274	1.45 444	2.27 167	0.34 186	0.25 176	0.64 303	0.23 123	0.93 331	0.79 357	0.48 138	0.59 278	0.58 270	0.40 244	2.28 457	0.63 290	0.13 261	0.09 97	0.15 342	0.14 239	0.34 380	0.26 131

test_sample6	0.64 266	0.51 151	2.17 144	0.35 208	0.18 65	0.56 168	0.27 210	1.00 387	0.80 365	0.56 234	0.66 338	0.47 210	0.39 237	1.95 429	0.60 273	0.14 297	0.80 402	0.13 280	0.21 346	0.18 163	0.78 382

MyStereo04	0.57 179	0.68 217	2.66 330	0.30 103	0.41 320	0.61 254	0.31 278	0.88 295	0.80 365	0.48 138	0.37 106	0.54 246	0.42 268	0.61 170	0.71 315	0.09 30	0.59 374	0.12 219	0.21 346	0.16 116	0.48 280

ssnet_v2	0.64 266	0.99 329	2.67 338	0.33 162	0.22 131	0.72 362	0.45 378	1.00 387	0.80 365	0.66 354	0.54 232	0.81 385	0.48 325	0.91 257	1.08 389	0.16 344	0.14 201	0.14 316	0.14 239	0.33 373	0.31 168

DAS	0.61 222	0.42 94	1.85 74	0.34 186	0.34 272	0.52 129	0.42 359	0.89 304	0.80 365	0.85 422	0.69 351	0.57 266	0.51 339	2.38 466	0.57 258	0.13 261	0.09 97	0.12 219	0.09 74	0.18 163	0.37 201

SepStereo	0.57 179	0.42 94	1.85 74	0.34 186	0.34 272	0.52 129	0.42 359	0.89 304	0.80 365	0.85 422	0.69 351	0.57 266	0.51 339	1.55 351	0.57 258	0.13 261	0.09 97	0.12 219	0.09 74	0.18 163	0.37 201

test_xeample3	0.86 396	0.75 255	3.36 446	0.65 408	0.76 423	0.49 94	0.33 303	1.21 474	0.80 365	0.61 297	0.23 23	0.30 96	0.29 166	1.17 294	1.57 436	0.10 88	1.79 488	0.10 99	0.40 454	0.25 288	2.09 494

delet	0.60 214	0.84 282	2.45 238	0.33 162	0.35 280	0.73 366	0.46 384	0.89 304	0.80 365	0.58 257	0.62 302	0.67 315	0.51 339	1.14 289	0.64 292	0.12 215	0.12 170	0.13 280	0.14 239	0.22 243	0.29 150

TDLM	0.83 382	1.28 404	2.38 189	0.46 329	0.26 192	0.66 332	0.55 412	0.87 287	0.80 365	2.54 516	0.62 302	0.61 282	0.51 339	2.68 489	0.67 303	0.20 403	0.11 152	0.35 465	0.15 259	0.33 373	0.48 280

Reg-Stereo(zero)	0.66 293	0.26 1	2.13 139	0.25 20	1.15 478	0.99 445	0.97 477	0.57 102	0.81 373	0.52 195	0.46 154	0.54 246	0.59 374	0.47 96	1.14 397	0.08 4	0.88 411	0.08 7	0.36 444	0.12 46	0.80 387

GASNet	0.84 384	1.98 492	4.07 493	0.48 336	0.33 262	0.58 201	0.34 311	0.97 361	0.81 373	0.60 287	0.59 278	0.74 358	0.55 357	2.08 443	1.18 402	0.22 418	0.15 217	0.19 402	0.17 296	0.55 468	0.29 150

ADCRef	0.88 403	1.45 444	2.68 345	0.38 258	0.35 280	0.95 442	0.51 398	0.92 327	0.81 373	0.89 426	0.84 414	0.61 282	1.35 473	1.26 313	3.38 501	0.14 297	0.12 170	0.17 376	0.19 325	0.28 335	0.34 185

StereoDRNet	0.71 324	1.24 395	2.56 291	0.42 300	0.45 340	0.73 366	0.46 384	0.98 368	0.81 373	0.77 397	0.56 255	0.74 358	0.48 325	1.69 380	0.91 361	0.15 327	0.14 201	0.15 342	0.15 259	0.26 308	0.51 293

DISCO	0.61 222	0.63 199	1.98 100	0.46 329	0.34 272	0.84 417	0.35 321	0.88 295	0.81 373	0.61 297	0.64 323	1.06 456	0.53 350	1.11 284	0.83 351	0.13 261	0.10 125	0.11 165	0.10 110	0.26 308	0.37 201

CBMV_ROB	0.88 403	0.75 255	2.73 367	0.36 226	0.22 131	0.76 379	0.47 388	1.05 425	0.81 373	1.06 449	1.04 454	0.88 413	1.36 475	2.17 453	2.03 455	0.23 426	0.24 292	0.27 444	0.25 373	0.27 322	0.73 369

ITSA-stereo	0.52 137	0.42 94	1.46 34	0.34 186	0.18 65	0.60 234	0.29 251	0.99 377	0.82 379	0.51 185	0.48 168	0.53 239	0.59 374	1.25 309	0.73 322	0.15 327	0.12 170	0.17 376	0.16 280	0.19 194	0.32 173

MyStereo05	0.57 179	0.72 237	2.72 362	0.31 119	0.25 176	0.60 234	0.30 267	0.87 287	0.82 379	0.54 210	0.37 106	0.53 239	0.42 268	0.63 176	0.73 322	0.09 30	0.55 367	0.12 219	0.20 335	0.16 116	0.56 315

fff	0.50 125	0.90 308	2.63 316	0.25 20	0.15 22	0.51 112	0.22 88	0.85 267	0.82 379	0.55 222	0.48 168	0.31 104	0.65 393	0.39 57	0.37 164	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.08 4	0.43 246

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 274	1.15 369	2.40 198	0.33 162	0.30 236	0.83 412	0.40 351	0.94 336	0.82 379	0.67 356	0.76 397	0.68 329	0.58 371	1.13 287	1.25 413	0.14 297	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.18 163	0.28 144

csc	0.50 125	0.90 308	2.63 316	0.25 20	0.15 22	0.51 112	0.22 88	0.85 267	0.82 379	0.55 222	0.48 168	0.31 104	0.65 393	0.39 57	0.37 164	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.08 4	0.43 246

cscssc	0.50 125	0.90 308	2.63 316	0.25 20	0.15 22	0.51 112	0.22 88	0.85 267	0.82 379	0.55 222	0.48 168	0.31 104	0.65 393	0.39 57	0.37 164	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.08 4	0.43 246

NOSS_ROB	0.75 351	1.03 339	2.27 167	0.68 421	0.26 192	0.68 345	0.30 267	0.99 377	0.82 379	0.59 276	0.58 273	0.77 368	0.39 237	2.75 495	0.48 219	0.25 439	0.24 292	0.28 446	0.26 380	0.29 343	1.07 433

AIO-Stereo	0.64 266	0.60 184	1.63 49	1.31 476	1.45 493	0.38 42	0.20 50	0.55 90	0.83 386	0.31 66	0.31 70	0.23 39	0.15 12	0.39 57	0.63 290	0.10 88	1.25 446	0.09 46	0.41 459	0.21 226	1.73 483

ACVNet-DCA	0.67 299	0.73 240	2.43 212	0.67 416	0.52 358	0.76 379	0.24 149	0.81 226	0.83 386	0.77 397	0.39 118	0.25 58	0.38 222	0.70 200	0.22 14	0.10 88	2.13 507	0.11 165	0.09 74	0.16 116	1.18 439

1test111	0.72 333	0.73 240	2.43 212	0.67 416	0.52 358	0.76 379	0.24 149	0.81 226	0.83 386	0.77 397	0.39 118	0.25 58	0.38 222	1.03 272	0.75 328	0.10 88	2.13 507	0.11 165	0.09 74	0.16 116	1.18 439

mmm	0.66 293	0.53 159	1.83 67	0.38 258	0.86 436	0.49 94	0.27 210	0.82 235	0.83 386	0.59 276	0.69 351	0.47 210	0.38 222	0.81 239	0.73 322	0.12 215	1.37 466	0.14 316	0.45 464	0.18 163	1.35 461

qqq	0.65 274	0.63 199	2.10 130	0.30 103	0.64 402	0.46 72	0.27 210	0.81 226	0.83 386	0.48 138	0.56 255	0.46 201	0.37 212	1.03 272	0.75 328	0.11 172	1.41 471	0.12 219	0.41 459	0.16 116	1.18 439

111	0.57 179	1.41 435	2.63 316	0.25 20	0.15 22	0.59 220	0.26 192	0.90 313	0.83 386	0.50 173	0.54 232	0.57 266	0.38 222	0.54 145	0.41 183	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.24 266	0.81 392

Syn2CoEx	0.78 364	1.43 442	3.54 470	0.44 317	0.31 244	0.64 303	0.43 366	1.04 417	0.83 386	0.64 330	0.77 401	0.74 358	0.74 419	1.91 427	0.64 292	0.20 403	0.17 244	0.19 402	0.15 259	0.30 352	0.59 326

edge stereo	0.84 384	0.74 250	3.42 461	0.38 258	1.21 481	0.63 291	0.41 353	0.98 368	0.83 386	0.81 412	0.88 425	1.14 468	0.73 415	2.16 451	0.89 358	0.22 418	0.20 271	0.26 443	0.18 307	0.38 411	0.43 246

ADCPNet	1.07 449	1.37 429	4.54 510	0.38 258	0.68 410	1.36 472	0.64 437	0.93 331	0.83 386	0.79 406	0.82 410	1.08 459	1.18 469	1.30 318	2.68 485	0.21 412	0.69 390	0.21 417	0.95 513	0.30 352	0.54 307

CC-Net-ROB	0.95 427	1.57 458	2.93 405	0.90 445	0.39 308	0.87 426	0.44 374	1.12 456	0.83 386	0.59 276	0.69 351	0.64 299	0.50 335	2.73 493	0.93 362	0.97 501	0.40 337	0.87 499	0.29 395	0.61 475	0.66 344

AANet_RVC	0.79 368	1.46 446	2.72 362	0.34 186	0.25 176	0.59 220	0.32 289	0.88 295	0.83 386	0.62 310	0.95 438	0.80 381	0.43 280	2.46 472	1.72 441	0.38 465	0.26 304	0.10 99	0.09 74	0.25 288	0.43 246

DRN-Test	0.71 324	0.79 269	2.83 391	0.40 286	0.44 337	0.80 402	0.41 353	1.07 441	0.83 386	0.82 416	0.64 323	0.68 329	0.57 364	1.78 395	0.79 340	0.16 344	0.13 186	0.17 376	0.16 280	0.24 266	0.51 293

rrr	0.84 384	0.74 250	3.40 456	0.76 428	0.77 425	0.45 64	0.28 223	1.23 475	0.84 398	0.71 379	0.22 20	0.30 96	0.28 148	1.29 316	1.53 434	0.10 88	1.50 475	0.10 99	0.29 395	0.24 266	1.75 484

LALA_ROB	0.68 306	1.14 363	2.50 268	0.37 239	0.29 223	0.78 395	0.55 412	0.99 377	0.84 398	0.82 416	0.68 346	0.93 425	0.50 335	1.01 269	0.89 358	0.21 412	0.15 217	0.21 417	0.18 307	0.26 308	0.30 159

HART	0.75 351	0.75 255	2.22 158	0.94 451	1.59 503	0.30 12	0.19 38	0.72 176	0.85 400	0.30 63	0.52 206	0.39 144	0.16 16	0.81 239	0.43 195	0.08 4	2.61 523	0.10 99	0.07 29	0.36 397	1.61 478

SMFormer	0.64 266	0.54 161	1.92 88	0.32 140	0.16 31	0.46 72	0.24 149	0.94 336	0.85 400	0.58 257	0.70 364	0.51 229	0.41 255	1.89 421	0.86 355	0.13 261	1.01 422	0.11 165	0.26 380	0.17 139	0.84 395

tta	0.63 256	0.54 161	1.92 88	0.32 140	0.16 31	0.46 72	0.24 149	0.94 336	0.85 400	0.58 257	0.70 364	0.51 229	0.41 255	1.89 421	0.86 355	0.13 261	1.01 422	0.11 165	0.26 380	0.19 194	0.59 326

qqq1	0.62 242	0.54 161	1.92 88	0.32 140	0.16 31	0.46 72	0.24 149	0.94 336	0.85 400	0.58 257	0.70 364	0.51 229	0.41 255	1.89 421	0.64 292	0.13 261	1.01 422	0.09 46	0.24 365	0.19 194	0.59 326

fff1	0.62 242	0.54 161	1.92 88	0.32 140	0.16 31	0.46 72	0.24 149	0.94 336	0.85 400	0.58 257	0.70 364	0.51 229	0.41 255	1.89 421	0.64 292	0.13 261	1.01 422	0.09 46	0.24 365	0.19 194	0.59 326

test_xeample	0.98 435	0.65 206	2.12 133	0.29 82	0.67 407	0.60 234	0.28 223	1.08 444	0.85 400	0.62 310	0.70 364	0.44 180	0.41 255	1.95 429	5.45 523	0.12 215	1.33 462	0.11 165	0.31 411	0.18 163	1.42 468

iResNet_ROB	0.60 214	1.59 462	2.04 112	0.32 140	0.21 119	0.60 234	0.22 88	0.99 377	0.85 400	0.61 297	0.63 310	0.58 270	0.42 268	1.08 278	0.98 372	0.11 172	0.08 45	0.09 46	0.06 8	0.23 259	0.33 177

FoundationStereo	0.61 222	0.37 63	0.91 4	1.96 516	2.40 520	0.20 2	0.16 21	0.26 1	0.86 407	0.16 1	0.12 2	0.19 17	0.17 20	0.58 159	0.32 126	0.10 88	2.98 526	0.08 7	0.06 8	0.07 1	0.20 87

DualNet (step1)	0.76 356	0.69 225	2.69 352	0.28 64	0.23 156	0.81 406	0.33 303	0.99 377	0.86 407	0.64 330	0.63 310	0.67 315	0.49 330	1.18 296	0.52 237	0.65 483	1.21 441	0.86 496	0.56 487	0.25 288	0.72 365

test_sample9	1.07 449	0.69 225	2.69 352	0.28 64	0.23 156	0.81 406	0.33 303	0.99 377	0.86 407	0.64 330	0.63 310	0.67 315	0.49 330	2.02 435	2.70 486	0.65 483	4.33 533	0.86 496	0.56 487	0.25 288	0.72 365

test_sample7	0.65 274	0.41 91	2.08 120	0.36 226	0.20 107	0.52 129	0.32 289	0.99 377	0.86 407	0.64 330	0.63 310	0.67 315	0.49 330	1.18 296	0.52 237	0.18 376	1.21 441	0.16 361	0.15 259	0.19 194	1.22 448

222	1.02 440	0.60 184	1.95 93	0.29 82	0.51 355	0.62 276	0.24 149	1.09 446	0.86 407	0.64 330	0.67 343	0.47 210	0.42 268	1.86 414	6.73 528	0.13 261	1.21 441	0.11 165	0.32 419	0.17 139	1.44 469

ADCP+	1.03 444	1.68 475	3.83 485	0.35 208	0.39 308	1.05 453	0.79 464	0.94 336	0.86 407	0.69 366	0.68 346	0.85 403	1.53 489	1.02 270	4.56 518	0.13 261	0.12 170	0.16 361	0.15 259	0.28 335	0.44 261

Wz-Net-LNSev	0.66 293	1.30 407	2.81 387	0.35 208	0.37 297	0.80 402	0.48 390	0.91 320	0.87 413	0.63 320	0.70 364	0.80 381	0.59 374	0.67 192	0.68 305	0.15 327	0.14 201	0.12 219	0.12 195	0.24 266	0.38 210

ADLNet2	0.73 336	1.22 390	3.28 440	0.34 186	0.36 291	0.65 319	0.37 332	0.94 336	0.87 413	0.57 251	0.65 330	0.92 420	0.48 325	2.05 438	0.60 273	0.13 261	0.11 152	0.11 165	0.11 158	0.37 404	0.38 210

RP	0.74 340	1.01 333	2.48 257	0.44 317	0.45 340	0.66 332	0.45 378	0.95 350	0.87 413	0.70 370	0.95 438	0.99 440	0.82 432	1.55 351	0.82 349	0.26 443	0.19 257	0.23 430	0.20 335	0.34 380	0.38 210

CBMV	0.86 396	1.00 330	2.82 389	0.35 208	0.21 119	0.78 395	0.78 462	1.05 425	0.87 413	0.90 428	0.74 387	0.87 409	1.89 500	1.67 376	1.38 426	0.19 392	0.20 271	0.21 417	0.19 325	0.28 335	0.84 395
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DGSMNet	2.93 517	0.77 259	3.44 462	3.58 530	4.25 527	2.53 516	6.86 533	1.03 411	0.88 417	0.58 257	1.85 487	0.79 374	0.62 386	1.63 369	1.46 429	4.62 532	4.98 535	5.15 536	4.71 535	4.52 533	4.37 530

RYNet	0.77 362	0.91 312	2.36 184	0.37 239	0.41 320	0.88 428	0.44 374	0.99 377	0.88 417	0.65 346	0.54 232	0.92 420	0.61 384	2.70 490	1.23 410	0.15 327	0.14 201	0.17 376	0.14 239	0.27 322	0.55 314

PA-Net	0.93 423	1.36 424	4.14 495	0.64 405	0.41 320	0.70 351	0.53 405	0.91 320	0.88 417	0.53 204	0.60 287	0.70 346	0.54 352	2.40 468	2.57 483	0.17 365	0.28 313	0.19 402	0.28 391	0.25 288	0.48 280
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.63 256	0.57 174	2.29 172	0.37 239	0.35 280	0.69 348	0.49 395	0.96 353	0.88 417	0.49 154	0.54 232	0.72 350	0.46 307	1.98 433	0.50 232	0.19 392	0.20 271	0.18 395	0.16 280	0.28 335	0.34 185

SGM-Forest	1.84 500	7.91 536	10.36 531	0.42 300	0.33 262	1.04 451	1.29 503	1.01 396	0.88 417	1.19 463	2.30 500	1.03 448	1.79 497	2.60 482	2.81 491	0.22 418	0.21 280	0.21 417	0.19 325	0.25 288	0.79 385
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
otaku	1.15 459	2.10 502	3.51 466	0.98 457	0.74 418	1.02 450	0.59 424	1.03 411	0.89 422	0.70 370	1.60 481	0.98 437	0.65 393	1.63 369	1.80 448	0.99 503	0.46 345	0.73 493	0.40 454	1.30 507	0.88 406

x	0.65 274	0.62 196	2.12 133	0.36 226	0.61 395	0.48 89	0.24 149	0.80 218	0.89 422	0.50 173	0.56 255	0.44 180	0.36 206	0.62 175	0.80 342	0.11 172	1.44 473	0.11 165	0.39 453	0.16 116	1.34 460

GwcNet	0.76 356	1.09 350	3.68 477	0.38 258	0.45 340	0.81 406	0.45 378	0.91 320	0.89 422	0.63 320	0.77 401	0.82 390	0.51 339	1.64 372	0.85 353	0.17 365	0.16 231	0.15 342	0.15 259	0.33 373	0.34 185

PASM	0.82 376	1.00 330	2.68 345	0.52 361	0.48 350	0.65 319	0.59 424	0.83 246	0.89 422	0.82 416	0.73 384	0.89 416	0.68 403	2.39 467	0.73 322	0.35 463	0.37 327	0.36 466	0.41 459	0.45 448	0.51 293

MDST_ROB	1.28 468	0.53 159	3.84 486	0.55 374	0.45 340	4.06 523	0.60 428	1.36 484	0.89 422	2.18 507	1.17 461	0.98 437	0.72 412	4.28 522	2.12 462	0.20 403	0.16 231	0.19 402	0.17 296	0.20 214	0.84 395

xxxx	0.97 433	0.64 202	2.14 140	0.30 103	0.67 407	0.64 303	0.24 149	1.09 446	0.91 427	0.57 251	0.65 330	0.58 270	0.39 237	1.57 358	5.49 524	0.13 261	1.38 467	0.11 165	0.32 419	0.17 139	1.41 467

FAT-Stereo	0.72 333	0.60 184	2.86 397	0.37 239	0.29 223	0.64 303	0.55 412	1.01 396	0.91 427	0.76 395	0.94 435	0.93 425	0.79 429	1.82 405	0.60 273	0.19 392	0.19 257	0.17 376	0.16 280	0.23 259	0.47 273

mmx	0.99 437	0.67 208	3.39 451	0.32 140	0.22 131	0.58 201	0.28 223	1.05 425	0.92 429	0.54 210	0.74 387	0.67 315	0.40 244	2.75 495	3.86 510	0.13 261	1.25 446	0.15 342	0.33 430	0.19 194	1.28 455

ttt	0.89 410	0.51 151	2.51 269	0.36 226	0.31 244	0.61 254	0.28 223	1.07 441	0.92 429	0.56 234	0.77 401	0.55 255	0.37 212	2.27 456	3.51 504	0.16 344	1.21 441	0.13 280	0.31 411	0.18 163	1.26 452

1111x	1.06 447	0.79 269	3.29 442	0.33 162	0.60 386	0.64 303	0.33 303	1.10 449	0.92 429	0.59 276	0.69 351	0.59 273	0.47 318	2.64 485	4.61 519	0.12 215	1.38 467	0.11 165	0.49 474	0.18 163	1.30 457

xxx	0.99 437	0.67 208	3.39 451	0.32 140	0.22 131	0.58 201	0.28 223	1.05 425	0.92 429	0.54 210	0.74 387	0.67 315	0.40 244	2.75 495	3.86 510	0.13 261	1.25 446	0.15 342	0.33 430	0.19 194	1.28 455

pcwnet_v2	0.65 274	0.54 161	4.29 504	0.33 162	0.27 205	0.60 234	0.25 175	1.02 404	0.92 429	0.61 297	0.69 351	0.62 287	0.54 352	0.67 192	0.38 172	0.18 376	0.15 217	0.15 342	0.14 239	0.21 226	0.49 286

GANetREF_RVC	0.81 373	1.44 443	3.04 421	0.49 348	0.27 205	0.83 412	0.63 436	1.03 411	0.92 429	0.63 320	0.61 295	0.72 350	0.59 374	2.40 468	0.58 264	0.33 460	0.25 301	0.37 468	0.25 373	0.41 433	0.36 200
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
Ntro	1.11 455	2.10 502	3.52 468	0.97 456	0.87 439	1.06 456	0.54 408	1.02 404	0.93 435	0.63 320	0.76 397	0.93 425	0.67 401	1.76 389	1.71 439	1.03 504	0.46 345	0.76 494	0.41 459	1.29 505	0.86 402

Wz-Net-SNSev	0.85 393	1.83 485	3.36 446	0.42 300	0.31 244	0.71 356	0.66 442	1.04 417	0.94 436	0.68 362	0.85 417	0.96 434	0.62 386	1.75 387	1.14 397	0.16 344	0.15 217	0.16 361	0.17 296	0.39 420	0.63 337

Wz-Net-MNSev	0.74 340	1.42 439	2.75 372	0.38 258	0.33 262	0.90 433	0.61 433	0.98 368	0.94 436	0.77 397	0.75 394	0.75 362	0.66 399	1.39 326	0.76 331	0.17 365	0.13 186	0.14 316	0.14 239	0.28 335	0.48 280

iRaft-Stereo_20w	1.50 486	0.42 94	4.81 511	2.24 517	2.09 515	1.36 472	1.27 502	1.38 486	0.94 436	2.07 502	0.42 132	0.85 403	0.69 408	0.87 247	1.37 424	0.10 88	4.04 531	0.09 46	0.40 454	0.17 139	4.53 532

AF-Net	0.76 356	1.14 363	2.74 370	0.42 300	0.41 320	0.70 351	0.41 353	1.07 441	0.94 436	0.73 382	1.05 456	1.04 452	0.86 440	1.23 303	1.00 377	0.23 426	0.15 217	0.25 441	0.18 307	0.32 369	0.35 192

ADCMid	1.06 447	1.82 484	3.53 469	0.39 273	0.36 291	0.99 445	0.58 421	1.01 396	0.94 436	1.23 474	1.02 450	1.01 444	1.01 458	1.11 284	4.04 513	0.22 418	0.19 257	0.42 475	0.32 419	0.42 436	0.53 304

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 453	2.01 496	2.56 291	0.49 348	0.40 314	1.49 479	0.96 476	1.02 404	0.95 441	0.85 422	0.94 435	1.06 456	0.59 374	2.92 503	1.15 399	0.43 471	0.74 398	0.32 459	0.55 485	0.74 484	1.35 461

AnyNet_C32	1.08 453	1.76 482	3.01 417	0.50 354	0.54 367	1.17 466	1.16 495	0.97 361	0.95 441	1.11 454	0.98 443	0.87 409	0.93 452	1.57 358	4.11 515	0.22 418	0.20 271	0.25 441	0.25 373	0.40 426	0.68 353

PAM_32	0.95 427	0.43 104	2.68 345	0.64 405	1.10 474	1.78 495	1.16 495	1.12 456	0.96 443	1.07 450	0.90 430	1.38 482	0.76 426	0.78 229	1.11 393	0.10 88	1.29 455	0.10 99	0.50 476	0.16 116	0.98 423

ffm	0.78 364	0.67 208	3.39 451	0.32 140	0.22 131	0.58 201	0.28 223	0.85 267	0.96 443	0.54 210	0.74 387	0.67 315	0.40 244	0.64 182	0.22 14	0.10 88	2.16 512	0.15 342	0.33 430	0.25 288	2.19 500

ff1	1.07 449	0.67 208	3.39 451	0.32 140	0.22 131	0.58 201	0.28 223	0.85 267	0.96 443	0.54 210	0.74 387	0.67 315	0.40 244	2.75 495	3.86 510	0.10 88	2.16 512	0.15 342	0.33 430	0.25 288	2.19 500

tt1	0.74 340	0.73 240	2.34 182	0.67 416	0.63 398	0.75 375	0.24 149	0.85 267	0.96 443	0.81 412	0.38 112	0.26 68	0.35 203	0.64 182	0.22 14	0.10 88	2.16 512	0.11 165	0.09 74	0.25 288	2.19 500

stereogan	0.74 340	0.68 217	2.82 389	0.40 286	0.40 314	1.05 453	0.42 359	0.99 377	0.96 443	0.78 405	0.86 422	1.15 470	0.73 415	1.57 358	0.56 255	0.20 403	0.19 257	0.20 411	0.16 280	0.37 404	0.34 185

SPS-STEREO	1.22 463	1.65 472	3.41 458	0.66 413	0.69 412	1.01 448	0.68 449	1.10 449	0.96 443	1.40 487	1.25 466	1.46 487	1.08 463	2.05 438	2.24 471	0.66 486	0.61 376	0.58 484	0.57 491	0.66 479	1.65 481
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FBW_ROB	0.94 424	1.23 394	2.35 183	0.46 329	0.32 256	0.87 426	0.46 384	1.15 463	0.97 449	0.83 419	0.78 405	1.01 444	0.64 390	3.65 518	1.65 438	0.27 447	0.24 292	0.40 471	0.26 380	0.32 369	0.88 406

anonymousdsp2	0.88 403	0.31 11	1.96 97	1.06 465	1.56 500	0.57 190	0.22 88	0.84 254	0.98 450	1.20 468	0.37 106	0.65 303	0.26 120	1.19 298	0.46 209	0.10 88	2.40 519	0.10 99	0.13 217	0.19 194	2.96 520

DispFullNet	1.69 498	2.25 511	5.23 515	1.53 494	8.78 530	0.89 430	0.37 332	1.03 411	0.98 450	1.37 483	1.00 447	1.13 467	1.97 502	1.51 347	0.98 372	0.55 479	0.32 318	1.19 509	0.64 496	1.16 500	0.88 406

WCMA_ROB	1.29 469	1.21 385	3.13 429	0.65 408	0.36 291	1.20 469	0.78 462	1.00 387	0.98 450	1.78 500	2.62 507	3.08 510	2.01 503	1.86 414	2.35 475	0.38 465	0.38 331	0.32 459	0.32 419	0.31 361	1.06 432

SAMSARA	1.11 455	1.35 419	2.60 305	1.34 479	0.77 425	1.67 490	1.41 511	1.47 491	0.99 453	1.54 495	0.89 427	1.44 486	0.90 446	1.88 420	1.71 439	0.25 439	0.55 367	0.22 422	0.34 435	0.39 420	0.50 288

PWC_ROB	0.81 373	1.41 435	2.60 305	0.41 296	0.40 314	0.63 291	0.31 278	1.04 417	0.99 453	0.92 431	1.29 468	0.78 372	0.68 403	1.65 375	1.50 431	0.19 392	0.12 170	0.18 395	0.13 217	0.51 462	0.54 307

Consistency-Raft	0.92 417	1.21 385	3.50 465	0.98 457	0.63 398	0.77 389	0.54 408	1.02 404	1.01 455	0.62 310	1.03 452	0.65 303	1.04 460	0.81 239	1.36 422	0.45 473	0.47 348	0.51 482	0.59 493	0.65 478	0.47 273

dual_stereo	0.94 424	0.31 11	1.80 62	0.90 445	2.52 521	0.54 148	0.15 14	0.69 158	1.02 456	0.25 37	0.18 7	0.18 12	0.14 8	0.63 176	0.35 156	0.09 30	3.76 528	0.07 1	0.47 469	0.07 1	4.59 533

Wz-Net-TNSev	1.02 440	2.26 513	3.69 478	0.38 258	0.31 244	1.00 447	0.71 454	1.12 456	1.02 456	0.74 388	0.73 384	1.09 462	0.91 447	2.46 472	2.15 465	0.21 412	0.20 271	0.16 361	0.20 335	0.48 457	0.62 333

EAI-Stereo	1.16 460	0.29 4	1.94 92	0.55 374	0.97 452	1.96 501	7.94 534	1.34 483	1.03 458	1.01 444	1.48 478	0.51 229	0.66 399	0.65 186	1.42 427	0.09 30	0.23 290	0.09 46	0.53 483	0.13 62	0.49 286

S-Stereo	0.82 376	0.73 240	3.79 482	0.40 286	0.37 297	0.70 351	0.69 451	1.00 387	1.03 458	0.63 320	0.92 433	0.82 390	0.59 374	2.35 462	0.71 315	0.18 376	0.22 283	0.17 376	0.18 307	0.30 352	0.67 348

NaN_ROB	1.25 466	1.46 446	3.84 486	0.54 372	0.56 371	1.12 461	0.99 479	1.05 425	1.03 458	1.10 452	0.87 423	0.77 368	1.07 462	5.85 528	2.98 494	0.16 344	0.23 290	0.16 361	0.24 365	0.28 335	0.66 344

ADCL	1.07 449	1.22 390	2.80 382	0.40 286	0.33 262	1.50 480	1.87 517	0.97 361	1.04 461	1.26 477	1.28 467	0.99 440	1.41 479	1.36 324	3.51 504	0.17 365	0.14 201	0.22 422	0.21 346	0.32 369	0.43 246

xx1	0.71 324	0.73 240	2.43 212	0.67 416	0.52 358	0.76 379	0.24 149	0.85 267	1.05 462	0.77 397	0.39 118	0.46 201	0.37 212	0.70 200	0.22 14	0.10 88	2.13 507	0.12 219	0.41 459	0.16 116	1.18 439

cc1	0.74 340	0.73 240	2.43 212	0.67 416	0.52 358	0.76 379	0.24 149	0.85 267	1.05 462	0.77 397	0.39 118	0.25 58	0.38 222	0.70 200	0.22 14	0.10 88	2.13 507	0.11 165	0.09 74	0.25 288	2.20 503

pmcnn	1.44 481	1.25 398	3.57 471	0.74 426	1.42 491	0.72 362	0.56 416	1.04 417	1.06 464	1.03 446	2.89 514	6.01 527	0.75 423	2.54 476	3.60 506	0.14 297	0.11 152	0.08 7	0.06 8	0.34 380	0.81 392

XQC	0.84 384	1.32 409	2.61 310	0.78 434	0.44 337	0.89 430	0.53 405	1.16 466	1.07 465	0.85 422	0.69 351	0.92 420	0.73 415	1.40 328	1.44 428	0.24 433	0.35 324	0.23 430	0.26 380	0.45 448	0.39 218

MeshStereo	1.29 469	1.34 416	3.04 421	0.35 208	0.28 217	1.10 460	0.69 451	1.42 489	1.07 465	2.71 520	2.43 502	2.95 506	1.50 486	2.92 503	2.03 455	0.23 426	0.22 283	0.22 422	0.19 325	0.50 460	0.69 359
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
PDISCO_ROB	0.84 384	1.46 446	2.84 393	0.65 408	0.59 381	1.17 466	0.48 390	1.19 471	1.08 467	0.67 356	0.72 382	1.00 443	0.61 384	1.24 305	1.05 382	0.38 465	0.18 251	0.28 446	0.24 365	0.58 470	0.44 261

LRCNet_RVC	13.78 541	19.34 542	13.01 535	19.47 543	12.67 536	1.85 498	0.42 359	12.28 539	1.10 468	15.76 540	18.69 544	12.52 541	8.65 533	12.22 539	9.64 532	22.29 545	8.38 541	25.92 547	24.06 547	19.72 545	17.59 545

MFMNet_re	1.01 439	1.73 478	3.04 421	0.85 441	0.76 423	0.93 438	0.81 465	1.02 404	1.10 468	1.05 447	1.06 457	0.84 398	0.96 454	0.93 259	0.97 366	0.68 488	0.61 376	0.63 488	0.60 495	0.77 489	0.80 387

WZ-Net	1.04 445	1.83 485	4.20 498	0.42 300	0.36 291	0.88 428	0.71 454	1.05 425	1.11 470	0.84 420	0.94 435	1.06 456	1.17 468	2.37 463	2.24 471	0.20 403	0.14 201	0.15 342	0.16 280	0.36 397	0.53 304

CSAN	1.38 477	1.74 481	4.12 494	0.53 365	0.38 306	1.06 456	1.15 493	1.29 478	1.12 471	1.19 463	1.90 489	1.04 452	1.44 480	5.92 529	2.82 492	0.26 443	0.22 283	0.24 436	0.25 373	0.35 392	0.54 307

AnyNet_C01	1.20 462	1.89 488	4.25 500	0.55 374	0.54 367	1.57 483	1.39 508	1.10 449	1.13 472	1.19 463	1.34 474	1.15 470	1.11 465	1.73 383	2.89 493	0.26 443	0.24 292	0.28 446	0.24 365	0.50 460	0.68 353

RTSC	0.84 384	1.40 434	2.67 338	0.50 354	0.40 314	0.83 412	0.33 303	1.11 453	1.14 473	0.93 434	0.82 410	0.84 398	0.58 371	1.34 322	1.82 449	0.18 376	0.49 352	0.14 316	0.30 404	0.46 452	0.42 238

DPSNet	1.02 440	0.72 237	2.84 393	0.60 390	0.39 308	1.08 458	0.75 458	1.41 488	1.14 473	0.74 388	0.69 351	1.05 455	1.67 491	2.09 446	2.22 470	0.27 447	0.61 376	0.20 411	0.50 476	0.48 457	1.03 429

RainbowNet	1.27 467	2.22 509	3.58 472	1.14 473	0.92 444	1.08 458	0.76 459	1.19 471	1.15 475	0.77 397	0.97 440	1.08 459	0.83 434	1.64 372	1.72 441	1.20 511	1.30 458	1.01 505	0.58 492	1.23 502	0.97 421

ACVNet-4b	2.00 504	2.19 506	4.85 512	1.09 466	0.86 436	1.15 464	0.53 405	1.11 453	1.15 475	0.65 346	1.09 458	1.97 496	0.69 408	2.31 459	9.78 534	5.73 534	0.42 339	1.03 506	0.55 485	1.89 518	0.92 412

ADCS	1.14 458	2.02 497	3.36 446	0.43 312	0.37 297	0.96 444	0.81 465	1.12 456	1.17 477	1.25 476	0.98 443	1.08 459	0.92 450	1.41 332	4.97 521	0.23 426	0.21 280	0.22 422	0.23 362	0.40 426	0.67 348

ACVNet_1	1.47 485	2.27 514	4.92 513	1.11 469	0.89 440	1.19 468	0.66 442	1.28 477	1.19 478	0.98 437	0.97 440	3.06 509	1.48 485	2.37 463	1.82 449	1.08 506	0.49 352	1.03 506	0.48 472	1.20 501	0.95 416

SuperB	1.19 461	1.62 467	5.29 517	0.37 239	0.26 192	0.81 406	0.87 468	0.94 336	1.19 478	0.68 362	0.68 346	0.63 291	1.37 476	1.73 383	3.30 498	0.16 344	0.12 170	0.17 376	0.16 280	2.74 527	0.63 337

JetBlue	1.89 501	2.09 501	4.16 496	0.74 426	1.23 482	4.52 527	3.86 526	1.68 500	1.26 480	1.28 479	1.54 480	2.36 502	1.86 499	3.35 512	3.37 500	0.54 477	0.49 352	0.48 480	0.49 474	1.39 511	1.21 446

LSM	3.40 521	1.42 439	5.81 521	9.98 537	30.74 548	0.86 419	1.14 491	0.99 377	1.26 480	1.40 487	2.18 496	0.93 425	0.85 438	1.76 389	1.03 380	0.22 418	0.35 324	0.24 436	0.29 395	0.40 426	6.21 536

FCDSN-DC	1.45 483	1.12 359	3.30 443	0.48 336	0.41 320	1.13 462	0.60 428	1.17 469	1.28 482	2.25 510	2.85 512	3.65 513	3.34 519	2.58 480	2.44 477	0.31 457	0.26 304	0.31 456	0.30 404	0.37 404	0.78 382
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 478	2.04 499	3.02 419	0.58 388	0.41 320	2.15 510	1.00 483	1.31 481	1.29 483	1.05 447	1.10 459	1.29 477	0.91 447	3.07 506	1.34 418	1.65 521	0.84 409	0.68 491	0.88 510	1.55 514	1.91 486

SHD	0.84 384	1.14 363	2.54 280	0.80 437	0.52 358	0.76 379	0.34 311	1.16 466	1.29 483	1.11 454	0.85 417	0.98 437	0.74 419	1.25 309	1.48 430	0.22 418	0.37 327	0.20 411	0.27 389	0.36 397	0.41 233

MADNet+	1.44 481	2.19 506	6.00 522	0.89 443	0.70 414	1.58 484	1.11 488	1.56 496	1.30 485	0.89 426	1.03 452	1.25 474	1.12 466	3.29 510	2.80 490	0.48 476	0.57 371	0.39 470	0.36 444	0.63 476	0.69 359

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 137	0.51 151	1.12 12	0.26 36	0.22 131	0.46 72	0.20 50	1.10 449	1.33 486	3.13 525	0.33 84	0.22 31	0.20 55	0.34 33	0.26 60	0.11 172	0.09 97	0.11 165	0.09 74	0.17 139	0.21 94

MFN_U_SF_RVC	1.57 493	2.56 526	3.30 443	0.66 413	0.41 320	1.15 464	0.51 398	1.27 476	1.35 487	1.61 497	1.20 463	1.43 485	0.97 455	1.80 400	2.10 460	1.88 524	1.79 488	1.97 527	2.14 528	1.61 515	1.76 485

PWCDC_ROB	0.83 382	1.57 458	2.63 316	0.48 336	0.37 297	0.78 395	0.29 251	1.04 417	1.36 488	0.63 320	2.05 492	0.64 299	0.70 410	1.10 280	1.20 405	0.33 460	0.14 201	0.15 342	0.12 195	0.63 476	0.46 271

MSMD_ROB	1.41 479	1.03 339	2.75 372	0.41 296	0.32 256	2.00 505	0.61 433	0.96 353	1.43 489	2.97 523	2.63 508	4.76 522	2.04 504	2.44 471	1.78 447	0.30 455	0.26 304	0.32 459	0.32 419	0.32 369	0.63 337

RTS	1.29 469	1.59 462	6.48 525	0.63 401	0.57 376	1.59 485	0.90 473	1.15 463	1.44 490	1.20 468	1.31 470	1.10 464	0.87 443	2.67 487	2.27 473	0.21 412	0.38 331	0.19 402	0.20 335	0.46 452	0.68 353

RTSA	1.29 469	1.59 462	6.48 525	0.63 401	0.57 376	1.59 485	0.90 473	1.15 463	1.44 490	1.20 468	1.31 470	1.10 464	0.87 443	2.67 487	2.27 473	0.21 412	0.38 331	0.19 402	0.20 335	0.46 452	0.68 353

IMH-64-1	1.50 486	1.98 492	2.69 352	1.39 484	1.12 475	1.39 476	1.19 498	1.80 502	1.47 492	1.19 463	2.20 497	1.53 488	1.51 487	2.12 448	1.98 452	1.34 514	0.68 387	1.28 512	0.70 498	1.37 509	1.12 435

IMH-64	1.50 486	1.98 492	2.69 352	1.39 484	1.12 475	1.39 476	1.19 498	1.80 502	1.47 492	1.19 463	2.20 497	1.53 488	1.51 487	2.12 448	1.98 452	1.34 514	0.68 387	1.28 512	0.70 498	1.37 509	1.12 435

NVStereoNet_ROB	1.45 483	1.62 467	3.59 473	1.09 466	0.70 414	0.86 419	0.67 447	1.19 471	1.51 494	1.20 468	4.05 523	1.61 491	1.94 501	2.97 505	2.07 459	0.67 487	0.69 390	0.55 483	0.70 498	0.57 469	0.67 348
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DANet	0.85 393	0.68 217	2.41 203	1.18 475	0.48 350	0.77 389	1.23 501	0.93 331	1.53 495	0.90 428	0.72 382	0.97 436	0.57 364	1.86 414	1.05 382	0.18 376	0.16 231	0.19 402	0.16 280	0.26 308	0.67 348
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCK	1.62 496	2.32 518	4.27 501	1.11 469	0.56 371	1.81 496	1.84 515	1.55 495	1.54 496	1.45 490	1.81 485	1.82 494	1.38 477	3.34 511	2.14 464	1.09 507	0.57 371	0.98 503	0.59 493	1.50 513	0.79 385

EDNetEfficientorigin	8.19 534	1.27 401	145.54 554	0.51 359	0.96 449	0.75 375	0.49 395	0.86 278	1.57 497	2.12 505	1.49 479	1.28 475	1.35 473	1.84 408	2.15 465	0.14 297	0.13 186	0.17 376	0.18 307	0.39 420	0.64 342

TCMNet-wrong-test	5.56 529	6.73 534	6.40 524	13.05 541	11.91 535	7.29 530	5.47 531	7.17 535	1.58 498	2.68 519	3.15 517	8.30 532	5.87 529	4.80 526	6.10 526	3.08 530	0.98 419	2.37 529	1.99 527	6.69 536	5.63 535

ELAS	1.52 490	0.92 317	2.91 403	0.62 398	0.57 376	3.13 518	2.21 519	1.67 499	1.58 498	2.42 514	2.43 502	1.87 495	2.49 510	1.85 412	2.70 486	0.42 468	0.43 342	0.41 473	0.40 454	0.51 462	0.85 399
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	1.05 446	1.21 385	2.36 184	0.84 440	0.91 443	1.04 451	0.64 437	1.32 482	1.68 500	1.43 489	1.41 477	1.14 468	1.15 467	1.49 345	1.77 446	0.27 447	0.65 384	0.28 446	0.35 437	0.40 426	0.73 369

FC-DCNN	1.60 495	0.85 286	3.44 462	0.46 329	0.39 308	1.96 501	0.66 442	1.72 501	1.70 501	2.75 521	2.91 515	4.20 516	3.15 516	2.72 491	2.66 484	0.30 455	0.26 304	0.31 456	0.30 404	0.33 373	0.91 409

ACVNet_2	1.54 491	2.20 508	4.42 507	1.10 468	0.93 447	1.37 474	0.87 468	1.53 493	1.71 502	1.22 472	1.72 484	2.12 499	1.06 461	2.58 480	1.93 451	0.94 498	0.54 364	1.00 504	0.56 487	2.11 522	0.96 418

EDNetEfficient	1.29 469	0.78 265	4.27 501	0.65 408	1.03 461	0.94 440	1.38 507	0.87 287	1.75 503	2.33 513	1.32 472	1.04 452	2.21 507	1.59 365	4.07 514	0.16 344	0.19 257	0.15 342	0.27 389	0.38 411	0.40 225

ELAS_RVC	1.51 489	0.88 297	3.36 446	0.63 401	0.56 371	1.53 481	2.73 521	1.53 493	1.76 504	2.26 511	2.21 499	2.10 498	3.07 515	2.08 443	2.52 479	0.42 468	0.42 339	0.42 475	0.37 446	0.51 462	0.84 395
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-RUCA	2.30 509	0.38 73	1.36 23	0.41 296	1.90 510	2.03 508	1.86 516	1.37 485	1.78 505	3.73 527	3.72 521	5.06 523	8.09 532	2.15 450	1.63 437	0.26 443	0.77 399	2.71 530	1.91 526	2.43 525	2.42 512

notaker	2.77 513	2.35 519	4.02 491	2.61 524	1.44 492	1.77 494	1.14 491	2.77 519	1.81 506	2.30 512	11.41 535	3.95 514	4.70 524	3.24 509	3.01 495	1.58 520	0.88 411	1.71 525	1.08 518	2.10 521	1.44 469

FC-DCNN v2	1.65 497	0.85 286	3.39 451	0.46 329	0.39 308	2.02 507	0.66 442	1.94 510	1.84 507	2.81 522	2.99 516	4.39 520	3.25 517	2.81 499	2.75 489	0.29 454	0.26 304	0.31 456	0.30 404	0.33 373	0.91 409

IMH	2.14 508	2.46 522	3.60 475	1.70 502	1.13 477	1.65 489	0.93 475	2.13 513	1.93 508	1.37 483	2.64 509	2.19 500	1.82 498	5.77 527	2.18 467	5.70 533	1.05 429	1.31 514	0.72 502	1.39 511	1.13 437

WAO-7	1.58 494	2.04 499	3.25 437	0.94 451	0.75 420	1.75 493	1.13 490	1.87 505	1.97 509	1.46 492	2.53 504	1.98 497	1.75 494	3.13 507	2.48 478	0.69 489	0.67 386	0.94 501	0.74 503	0.80 492	0.77 376

JetRed	3.37 520	4.96 531	10.08 530	1.48 490	1.73 507	7.63 531	5.47 531	3.47 526	2.20 510	2.42 514	2.40 501	2.98 507	2.35 509	3.52 516	6.60 527	1.33 513	1.90 492	1.38 516	1.23 521	2.30 523	2.02 491

Anonymous_2	1.36 476	0.49 136	2.03 109	1.71 503	1.58 501	2.49 515	0.58 421	1.59 497	2.31 511	0.77 397	0.88 425	1.03 448	0.58 371	1.20 299	0.66 300	0.32 458	1.38 467	1.42 518	3.87 534	0.78 491	1.56 474

Dean	1.92 502	2.31 517	5.03 514	1.31 476	1.08 468	1.55 482	0.99 479	1.98 512	2.33 512	1.51 494	4.15 524	4.23 519	1.39 478	2.31 459	2.10 460	1.18 510	0.69 390	1.18 508	0.75 504	1.30 507	1.07 433

SANet	1.35 475	1.80 483	4.39 506	0.41 296	0.29 223	1.72 492	0.89 472	1.17 469	2.47 513	1.22 472	1.82 486	1.72 493	1.70 493	2.57 478	3.30 498	0.18 376	0.16 231	0.16 361	0.15 259	0.34 380	0.62 333

FINET	1.92 502	1.96 490	4.49 509	1.62 497	1.39 490	3.51 521	4.39 527	2.89 520	2.58 514	1.39 485	1.98 490	1.35 480	2.12 506	1.64 372	2.12 462	0.84 496	1.03 428	0.18 395	0.29 395	0.54 467	2.12 496

SDNR	2.06 505	2.93 529	2.94 407	1.55 495	5.13 528	1.98 504	0.24 149	1.95 511	2.62 515	0.92 431	2.71 510	5.76 526	0.68 403	3.61 517	3.84 509	0.33 460	0.38 331	0.22 422	0.17 296	1.13 498	2.04 492

DeepPrunerF	0.92 417	1.33 413	3.41 458	0.46 329	0.51 355	0.64 303	0.49 395	1.16 466	2.62 515	0.65 346	0.61 295	0.65 303	0.62 386	2.23 455	1.31 416	0.23 426	0.19 257	0.30 455	0.28 391	0.39 420	0.34 185

MADNet++	2.94 518	2.17 505	3.27 439	2.55 523	2.28 518	3.29 520	3.37 522	2.76 518	2.67 517	3.10 524	3.20 518	2.78 505	3.25 517	4.11 521	4.68 520	2.72 528	2.27 515	3.03 533	2.43 530	2.34 524	2.59 514

LVE	2.10 506	2.61 527	4.30 505	1.79 507	1.81 509	1.68 491	1.04 486	2.35 515	2.78 518	1.27 478	2.87 513	4.21 518	1.46 482	2.83 500	2.02 454	2.87 529	0.92 414	1.19 509	1.47 525	1.29 505	1.18 439

WAO-6	1.69 498	1.87 487	3.21 433	1.15 474	1.01 458	2.29 511	1.06 487	1.85 504	2.84 519	1.30 482	2.59 506	2.19 500	1.67 491	2.62 483	2.52 479	0.96 500	0.68 387	1.19 509	0.84 507	1.13 498	0.95 416

SGM+DAISY	2.67 511	2.14 504	4.28 503	1.92 513	2.11 516	4.36 526	5.22 530	3.17 521	3.00 520	3.24 526	3.81 522	3.03 508	3.61 520	2.53 475	3.79 508	1.15 508	1.29 455	0.66 489	0.71 501	0.95 495	2.44 513

SGM-ForestM	3.67 524	2.70 528	5.34 518	1.65 500	1.72 506	6.02 529	5.08 529	4.10 529	3.47 521	4.59 529	4.21 525	9.81 534	5.79 528	6.44 530	6.97 529	0.88 497	1.09 432	0.33 463	0.45 464	0.68 480	2.10 495

HanzoNet	7.85 532	3.30 530	5.75 520	7.47 534	3.97 525	2.34 512	1.37 505	3.47 526	4.02 522	13.30 538	10.49 531	10.86 535	16.67 541	8.50 534	10.51 536	10.80 541	9.84 543	5.83 537	13.69 541	7.24 537	7.51 537

coex-ft	6.14 531	1.98 492	60.80 552	0.34 186	0.30 236	0.80 402	1.17 497	0.76 188	4.34 523	19.82 544	2.15 495	1.61 491	8.77 534	1.82 405	10.36 535	0.44 472	2.05 500	0.18 395	0.19 325	0.39 420	4.61 534

tt	4.94 528	0.32 22	4.22 499	2.29 518	1.58 501	10.19 534	16.94 539	9.44 537	5.03 524	1.69 498	1.33 473	4.68 521	5.02 525	3.38 513	5.91 525	6.15 535	9.47 542	2.80 531	3.16 532	3.54 530	1.58 475

UNDER WATER-64	2.59 510	2.28 515	5.63 519	1.85 510	1.45 493	3.28 519	1.60 513	2.62 516	5.57 525	2.09 503	2.12 493	4.10 515	4.21 523	2.74 494	3.64 507	1.49 518	0.86 410	1.58 522	1.09 519	1.91 519	1.62 479

WAO-8	2.91 515	2.55 524	3.77 480	1.93 514	1.04 462	4.08 524	0.99 479	3.25 524	6.09 526	2.20 508	3.34 519	3.33 511	2.64 511	11.73 536	2.52 479	2.12 525	1.92 493	1.55 520	0.93 511	1.27 503	0.96 418

Venus	2.91 515	2.55 524	3.77 480	1.93 514	1.04 462	4.08 524	0.99 479	3.25 524	6.09 526	2.20 508	3.34 519	3.33 511	2.64 511	11.73 536	2.52 479	2.12 525	1.92 493	1.55 520	0.93 511	1.27 503	0.96 418

UNDER WATER	2.84 514	2.25 511	5.25 516	1.84 509	1.45 493	2.36 513	1.44 512	3.23 523	6.51 528	2.61 517	2.73 511	5.69 525	5.64 527	3.14 508	4.18 516	1.48 517	0.81 405	1.60 523	1.07 517	1.91 519	1.67 482

TorneroNet-64	2.74 512	2.23 510	4.18 497	1.48 490	1.20 480	3.88 522	1.01 485	3.48 528	6.61 529	2.62 518	4.55 526	4.20 516	3.84 522	3.39 514	3.40 502	1.23 512	0.66 385	1.39 517	0.80 505	3.42 529	1.27 453

MANE	3.51 523	2.03 498	3.88 488	1.89 512	2.01 513	5.98 528	4.72 528	5.87 532	7.13 530	3.80 528	5.10 528	6.11 528	5.34 526	4.39 523	5.05 522	1.07 505	1.28 453	0.50 481	0.85 508	0.76 487	2.36 511

USTest	8.06 533	7.11 535	8.76 528	9.20 536	9.03 531	15.20 537	23.57 540	10.01 538	9.45 531	5.97 532	6.79 529	7.77 531	7.51 531	8.75 535	11.06 537	2.24 527	3.58 527	2.87 532	3.21 533	4.93 534	4.21 529

LE_ROB	4.55 527	2.43 521	9.94 529	2.79 526	4.03 526	2.40 514	3.54 523	2.72 517	11.04 532	11.64 537	4.69 527	5.25 524	10.74 535	4.52 525	9.73 533	0.82 495	0.70 393	1.34 515	0.97 514	0.74 484	0.94 413

SGM_RVC	2.11 507	1.07 346	2.87 398	0.98 457	0.92 444	2.72 517	1.88 518	1.91 508	12.27 533	2.09 503	1.99 491	2.47 503	2.24 508	2.87 502	2.03 455	0.54 477	0.47 348	0.42 475	0.47 469	0.74 484	1.22 448
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ktn	4.44 526	2.47 523	3.70 479	1.82 508	1.49 498	2.11 509	1.40 509	2.30 514	12.56 534	11.36 536	16.25 539	11.30 537	3.77 521	4.41 524	3.47 503	1.86 523	0.99 421	1.74 526	1.21 520	3.28 528	1.39 465

PML	22.99 544	17.34 541	8.24 527	5.48 532	9.84 532	50.35 553	102.65 553	5.84 531	13.52 535	37.08 553	104.84 553	30.61 553	23.20 548	12.09 538	7.96 531	6.27 536	2.12 506	6.31 538	2.42 529	10.67 540	2.95 519

DGTPSM_ROB	8.97 535	5.94 532	13.01 535	5.95 533	11.34 533	8.54 532	24.06 541	6.47 533	13.52 535	5.19 530	11.52 536	6.18 529	11.04 536	7.02 531	13.92 538	4.47 531	7.66 536	3.90 534	7.43 538	4.34 532	7.98 538

Anonymous_1	22.76 543	11.11 537	11.93 532	12.73 538	26.05 547	19.39 543	27.77 546	14.18 540	13.64 537	14.92 539	10.66 532	11.26 536	11.24 538	12.48 540	14.45 540	37.82 553	7.87 537	34.92 550	63.61 550	87.51 553	11.75 542

DPSMNet_ROB	9.58 536	5.96 533	13.98 538	8.88 535	11.87 534	8.54 532	24.08 542	6.48 534	13.67 538	5.35 531	11.53 537	6.31 530	11.04 536	7.69 532	14.09 539	7.61 540	8.23 538	5.03 535	7.75 539	5.24 535	8.36 539

BEATNet-Init1	12.32 537	12.82 540	28.66 548	3.22 528	3.71 524	21.59 548	11.42 535	14.54 543	13.73 539	20.24 545	20.16 545	26.14 550	19.85 543	19.08 547	15.33 543	1.81 522	1.93 495	2.05 528	2.48 531	4.25 531	3.41 526

DPSM_ROB	12.32 537	11.13 538	12.31 533	12.90 539	12.80 537	19.81 546	28.13 547	14.50 541	14.31 540	10.62 534	11.34 533	12.03 539	11.89 539	13.08 541	15.22 541	7.09 537	8.31 539	6.47 539	7.32 536	8.69 538	8.43 540

DPSM	12.32 537	11.13 538	12.31 533	12.90 539	12.80 537	19.81 546	28.13 547	14.50 541	14.31 540	10.62 534	11.34 533	12.03 539	11.89 539	13.08 541	15.22 541	7.09 537	8.31 539	6.47 539	7.32 536	8.69 538	8.43 540

HaxPig	19.88 542	22.39 548	22.30 542	17.98 542	17.98 540	12.06 535	12.06 536	16.25 544	15.97 542	21.05 546	21.41 546	18.85 545	18.35 542	20.07 548	19.64 545	23.57 549	23.19 548	24.07 546	23.71 546	22.95 546	23.72 548

KSHMR	4.19 525	2.37 520	6.24 523	1.73 505	1.48 497	1.97 503	1.29 503	3.18 522	17.06 543	2.15 506	15.74 538	9.09 533	1.75 494	8.33 533	2.37 476	1.55 519	1.29 455	1.70 524	1.23 521	1.75 516	1.60 477

MEDIAN_ROB	23.95 545	26.96 552	26.29 547	22.14 544	22.09 542	16.18 539	14.23 537	20.47 545	20.09 544	25.43 550	25.22 551	22.96 546	22.54 547	24.33 549	23.18 549	28.15 551	27.16 552	28.60 548	27.73 548	27.59 547	27.58 549

xxxxx1	29.05 551	20.74 544	14.05 539	50.10 550	40.25 550	19.01 540	26.60 543	21.83 547	20.22 545	16.52 541	17.56 541	18.33 542	21.41 544	16.11 544	20.77 546	23.48 546	26.77 549	66.36 551	78.56 551	30.19 548	32.23 551

tt_ll	29.05 551	20.74 544	14.05 539	50.10 550	40.25 550	19.01 540	26.60 543	21.83 547	20.22 545	16.52 541	17.56 541	18.33 542	21.41 544	16.11 544	20.77 546	23.48 546	26.77 549	66.36 551	78.56 551	30.19 548	32.23 551

ff	29.05 551	20.74 544	14.05 539	50.10 550	40.25 550	19.01 540	26.60 543	21.83 547	20.22 545	16.52 541	17.56 541	18.33 542	21.41 544	16.11 544	20.77 546	23.48 546	26.77 549	66.36 551	78.56 551	30.19 548	32.23 551

TorneroNet	5.60 530	2.30 516	3.98 489	1.49 492	1.26 485	14.47 536	1.11 488	4.85 530	20.66 548	10.12 533	16.30 540	11.78 538	7.35 530	3.41 515	4.38 517	1.36 516	0.70 393	1.46 519	0.87 509	2.73 526	1.33 458

AVERAGE_ROB	26.91 550	30.28 553	29.18 549	25.78 545	25.30 544	19.49 544	15.38 538	23.70 550	23.02 549	28.38 552	27.78 552	26.23 551	25.76 552	26.95 553	25.55 550	31.27 552	30.02 553	31.76 549	30.80 549	30.88 551	30.77 550

LSM0	26.57 549	22.53 550	25.76 546	30.62 549	52.30 553	39.86 552	56.49 550	29.18 552	28.76 550	21.26 548	22.46 547	24.42 549	23.97 549	26.42 552	30.66 553	14.29 544	16.56 544	13.06 543	14.65 543	17.62 543	20.52 546

CasAABBNet	24.76 547	22.38 547	24.44 544	26.05 547	25.75 545	39.79 550	56.76 552	29.10 551	28.88 551	21.22 547	22.69 548	24.21 547	23.99 550	26.23 550	30.62 552	14.22 542	16.71 545	13.03 541	14.75 544	17.49 541	16.97 543

DPSimNet_ROB	24.35 546	23.81 551	31.38 551	25.93 546	22.83 543	31.30 549	34.38 549	20.78 546	28.92 552	27.39 551	22.99 550	28.29 552	35.76 553	15.47 543	17.82 544	24.28 550	17.90 547	22.23 545	14.12 542	19.38 544	22.12 547

Selective-RAFT-Error	24.83 548	22.44 549	24.80 545	26.10 548	25.82 546	39.85 551	56.72 551	29.21 553	29.03 553	21.29 549	22.80 549	24.25 548	24.07 551	26.28 551	30.60 551	14.24 543	16.85 546	13.04 542	14.75 544	17.53 542	17.02 544

test_example2	115.17 554	122.38 554	93.45 553	115.38 553	123.53 554	101.24 554	113.11 554	54.67 554	99.94 554	135.50 554	136.43 554	85.67 554	85.40 554	110.44 554	104.91 554	152.17 554	205.21 554	99.17 554	114.27 554	138.55 554	112.04 554

ccccc		297.53 555		372.50 555	377.87 555	200.30 555		217.33 555		202.36 555		213.34 555		312.79 555		409.97 555	354.33 555	255.69 555	227.31 555	431.13 555

Low-res two-view benchmark