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

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)
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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