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

DEFOM-Stereo	0.22 4	0.22 25	0.91 17	0.23 10	0.13 13	0.49 100	0.18 26	0.30 2	0.28 1	0.19 14	0.17 6	0.14 2	0.14 2	0.41 100	0.16 2	0.08 10	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.09 13	0.09 29

AEACV	0.33 59	0.24 40	1.44 88	0.28 104	0.35 356	0.47 85	0.21 68	0.43 30	0.28 1	0.26 66	0.25 32	0.22 24	0.38 222	0.30 31	0.18 8	0.09 40	0.35 452	0.09 46	0.36 450	0.23 277	0.25 349

mms	0.27 13	0.26 59	0.91 17	0.25 35	0.18 116	0.32 21	0.23 116	0.37 10	0.31 3	0.21 24	0.30 63	0.23 31	0.17 14	0.46 138	0.21 48	0.08 10	0.10 187	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.47 454

Occ-G	0.30 39	0.30 106	1.33 66	0.23 10	0.15 37	0.36 39	0.25 167	0.43 30	0.31 3	0.26 66	0.35 96	0.46 205	0.22 64	0.30 31	0.25 101	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.16 306	0.31 361	0.08 18

U	3.37 512	0.17 1	0.91 17	0.26 63	13.79 526	19.19 530	0.15 6	0.41 21	0.31 3	0.17 6	0.18 8	0.27 76	0.15 7	0.21 1	0.16 2	0.09 40	0.06 2	17.88 531	12.81 528	0.10 20	0.08 18

MonSter	0.20 1	0.22 25	0.65 5	0.21 5	0.17 84	0.33 24	0.15 6	0.46 39	0.32 6	0.16 5	0.17 6	0.14 2	0.11 1	0.27 10	0.23 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 21	0.07 1	0.09 29

fffy	0.28 20	0.24 40	1.19 41	0.27 79	0.15 37	0.37 40	0.22 88	0.42 24	0.32 6	0.20 19	0.29 53	0.26 67	0.20 46	0.44 118	0.20 35	0.08 10	0.10 187	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.18 251

testlalala_base	0.46 190	0.30 106	1.82 211	0.34 258	0.27 270	0.55 161	0.21 68	0.85 310	0.32 6	0.32 94	0.39 121	0.31 98	0.23 78	0.30 31	0.28 126	0.95 491	0.30 442	0.09 46	0.21 372	1.03 486	0.18 251

LoS_RVC	0.29 29	0.33 126	1.19 41	0.25 35	0.34 344	0.43 58	0.22 88	0.42 24	0.32 6	0.22 31	0.33 86	0.23 31	0.24 86	0.31 38	0.21 48	0.07 2	0.07 19	0.07 1	0.05 1	0.10 20	0.31 395

IGEV-Stereo++	0.23 6	0.23 32	0.64 4	0.24 19	0.22 193	0.47 85	0.13 3	0.52 82	0.33 10	0.18 10	0.24 26	0.17 7	0.22 64	0.32 45	0.19 13	0.08 10	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.17 171	0.09 29

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 90	1.34 477	1.24 52	0.23 10	0.12 4	0.33 24	0.20 50	0.40 16	0.33 10	0.25 58	0.21 13	0.16 5	0.14 2	0.27 10	0.63 337	0.55 472	0.06 2	0.11 156	0.13 236	0.25 304	0.49 458

GREAT-IGEV	0.37 90	0.28 86	1.48 98	0.25 35	0.38 381	0.46 80	0.18 26	0.33 5	0.34 12	0.15 2	0.29 53	0.15 4	0.17 14	0.36 73	0.23 68	0.07 2	0.76 498	0.07 1	0.26 400	0.21 246	1.03 499

AIO_test	0.39 114	0.37 155	1.19 41	0.73 463	0.67 464	0.35 33	0.25 167	0.47 49	0.34 12	0.34 98	0.22 17	0.33 112	0.17 14	1.31 320	0.19 13	0.11 186	0.15 320	0.08 8	0.21 372	0.15 113	0.23 328

IGEV++	0.34 67	0.43 195	1.32 64	0.31 178	0.14 22	0.32 21	0.21 68	0.70 184	0.34 12	0.22 31	0.28 47	0.22 24	0.27 132	0.35 66	0.27 116	0.09 40	0.39 464	0.08 8	0.15 287	0.25 304	0.45 451

UniTT-Stereo	0.30 39	0.36 153	1.68 132	0.27 79	0.24 225	0.29 11	0.18 26	0.33 5	0.34 12	0.26 66	0.37 104	0.18 10	0.18 30	0.31 38	0.27 116	0.10 124	0.08 80	0.08 8	0.07 21	0.25 304	0.08 18

SCV	0.35 78	0.59 266	1.37 74	0.34 258	0.22 193	0.28 8	0.23 116	0.72 192	0.35 16	0.19 14	0.30 63	0.24 44	0.20 46	0.64 217	0.19 13	0.11 186	0.08 80	0.09 46	0.29 411	0.34 383	0.29 378

tt45	0.29 29	0.24 40	1.06 28	0.25 35	0.17 84	0.55 161	0.22 88	0.41 21	0.35 16	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.18 30	0.64 217	0.34 199	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.21 246	0.11 69

ours_stereo	0.27 13	0.25 45	1.21 47	0.25 35	0.17 84	0.35 33	0.23 116	0.38 12	0.35 16	0.20 19	0.31 74	0.23 31	0.17 14	0.41 100	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.18 251

RAStereo	0.28 20	0.48 227	1.52 107	0.26 63	0.18 116	0.25 5	0.19 33	0.42 24	0.35 16	0.20 19	0.25 32	0.20 14	0.16 8	0.24 3	0.24 89	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.12 47	0.08 18

DLNR_Zeroshot_test	13.43 527	19.94 531	23.55 531	121.61 541	35.03 536	0.46 80	0.15 6	8.02 524	0.35 16	0.28 76	0.37 104	0.26 67	0.17 14	0.76 257	0.29 141	6.42 524	0.26 429	0.09 46	0.38 453	50.13 539	0.18 251

MC-Stereo	0.32 52	0.31 117	1.46 91	0.31 178	0.15 37	0.53 141	0.19 33	0.44 34	0.35 16	0.36 104	0.38 113	0.27 76	0.27 132	0.42 108	0.19 13	0.09 40	0.13 278	0.09 46	0.16 306	0.20 233	0.13 138

SGD-Stereo	0.22 4	0.28 86	0.77 10	0.22 8	0.11 1	0.40 49	0.16 14	0.31 3	0.36 22	0.19 14	0.19 11	0.17 7	0.17 14	0.37 80	0.16 2	0.10 124	0.06 2	0.08 8	0.07 21	0.10 20	0.07 5

AIO-Stereo	0.30 39	0.27 65	1.25 53	0.27 79	0.24 225	0.37 40	0.20 50	0.52 82	0.36 22	0.21 24	0.30 63	0.23 31	0.14 2	0.31 38	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.38 453	0.19 218	0.31 395

EGLCR-Stereo	0.29 29	0.27 65	0.97 23	0.30 151	0.19 145	0.56 176	0.17 19	0.68 174	0.36 22	0.30 82	0.18 8	0.27 76	0.17 14	0.38 87	0.19 13	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.10 20	0.35 413

R-Stereo Train	0.36 84	0.21 14	1.70 138	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.78 257	0.36 22	0.57 289	0.67 347	0.33 112	0.24 86	0.32 45	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.12 104

RAFT-Stereo	0.36 84	0.21 14	1.70 138	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.78 257	0.36 22	0.57 289	0.67 347	0.33 112	0.24 86	0.32 45	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.12 104
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoAnything_RVC	0.35 78	1.25 465	1.82 211	0.20 3	0.12 4	0.26 6	0.15 6	0.43 30	0.37 27	0.14 1	0.10 1	0.11 1	0.19 38	0.46 138	0.14 1	0.11 186	0.09 148	0.08 8	0.05 1	0.76 478	0.18 251

999	0.29 29	0.25 45	1.05 27	0.26 63	0.18 116	0.49 100	0.23 116	0.38 12	0.37 27	0.20 19	0.32 79	0.23 31	0.18 30	0.73 250	0.36 210	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.08 46	0.24 292	0.10 49

GCAP-BAT	0.43 152	0.31 117	1.82 211	0.25 35	0.26 257	0.65 322	0.23 116	0.48 54	0.37 27	0.67 380	0.82 405	0.44 183	0.24 86	0.48 154	0.87 385	0.09 40	0.13 278	0.09 46	0.22 380	0.08 4	0.09 29

MaDis-Stereo	0.29 29	0.54 249	1.44 88	0.24 19	0.29 287	0.29 11	0.16 14	0.45 37	0.37 27	0.19 14	0.21 13	0.28 85	0.22 64	0.30 31	0.29 141	0.10 124	0.09 148	0.10 93	0.08 46	0.11 36	0.11 69

MM-Stereo_test2	0.38 99	0.28 86	2.46 382	0.43 368	0.15 37	0.50 108	0.25 167	0.47 49	0.38 31	0.33 96	0.26 39	0.23 31	0.22 64	0.34 61	0.29 141	0.08 10	0.09 148	0.09 46	0.10 105	0.36 397	0.22 304

FoundationStereo	0.20 1	0.30 106	0.81 12	0.21 5	0.22 193	0.21 2	0.16 14	0.25 1	0.38 31	0.15 2	0.11 2	0.18 10	0.17 14	0.23 2	0.16 2	0.09 40	0.13 278	0.08 8	0.06 9	0.07 1	0.07 5

fffft	0.29 29	0.21 14	1.10 33	0.24 19	0.15 37	0.42 56	0.24 148	0.42 24	0.38 31	0.21 24	0.18 8	0.20 14	0.16 8	0.44 118	0.70 355	0.07 2	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.28 338	0.20 282
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 29	0.26 59	1.03 26	0.25 35	0.14 22	0.46 80	0.22 88	0.36 7	0.38 31	0.23 39	0.23 18	0.21 22	0.18 30	0.45 129	0.60 330	0.07 2	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.20 233	0.20 282

GCAP-Stereo	0.34 67	0.89 387	1.76 164	0.26 63	0.12 4	0.52 134	0.14 4	0.49 60	0.38 31	0.29 79	0.30 63	0.29 92	0.22 64	0.30 31	0.20 35	0.09 40	0.17 355	0.09 46	0.07 21	0.21 246	0.11 69

HH	0.49 229	0.49 230	2.78 439	0.50 411	0.41 400	0.38 45	0.23 116	0.72 192	0.38 31	0.63 356	0.48 175	0.87 407	0.41 254	0.64 217	0.21 48	0.09 40	0.17 355	0.10 93	0.09 71	0.16 149	0.12 104

HanStereo	0.49 229	0.49 230	2.78 439	0.50 411	0.41 400	0.38 45	0.23 116	0.72 192	0.38 31	0.63 356	0.48 175	0.87 407	0.41 254	0.64 217	0.21 48	0.09 40	0.17 355	0.10 93	0.09 71	0.16 149	0.12 104

Selective-IGEV	0.29 29	0.23 32	1.28 57	0.27 79	0.30 298	0.35 33	0.20 50	0.56 111	0.38 31	0.21 24	0.30 63	0.22 24	0.18 30	0.37 80	0.18 8	0.07 2	0.06 2	0.08 8	0.15 287	0.16 149	0.29 378

knoymous	0.34 67	0.25 45	1.75 158	0.24 19	0.18 116	0.45 64	0.24 148	0.57 114	0.38 31	0.41 133	0.39 121	0.55 250	0.25 101	0.38 87	0.23 68	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.07 21	0.13 75	0.12 104

GLC_STEREO	0.28 20	0.27 65	1.36 71	0.28 104	0.12 4	0.41 52	0.20 50	0.37 10	0.38 31	0.26 66	0.30 63	0.25 54	0.19 38	0.33 53	0.24 89	0.09 40	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.09 29

LGtest1	0.21 3	0.37 155	0.70 7	0.22 8	0.12 4	0.31 17	0.11 2	0.36 7	0.39 41	0.17 6	0.13 4	0.16 5	0.14 2	0.25 5	0.27 116	0.10 124	0.09 148	0.08 8	0.06 9	0.10 20	0.10 49

HUF	0.59 319	0.65 300	2.46 382	0.45 389	0.77 475	0.34 28	0.24 148	0.46 39	0.39 41	0.31 86	0.28 47	0.25 54	0.19 38	0.67 231	0.18 8	0.12 237	2.03 516	0.08 8	0.06 9	0.31 361	1.59 512

GIP-stereo	0.26 12	0.22 25	0.78 11	0.29 135	0.20 159	0.42 56	0.17 19	0.64 153	0.39 41	0.18 10	0.24 26	0.23 31	0.18 30	0.25 5	0.47 278	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.06 9	0.17 171	0.08 18

MoCha-V2	0.36 84	0.32 121	1.41 81	0.36 292	0.31 315	0.35 33	0.19 33	0.57 114	0.39 41	0.30 82	0.32 79	0.28 85	0.27 132	0.47 149	0.24 89	0.08 10	0.56 480	0.08 8	0.38 453	0.18 197	0.12 104

CAS	0.35 78	0.25 45	1.30 61	0.79 469	0.34 344	0.51 117	0.23 116	0.46 39	0.39 41	0.22 31	0.31 74	0.20 14	0.17 14	0.28 15	0.23 68	0.73 482	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.09 13	0.37 428

ProNet	0.30 39	0.54 249	1.29 58	0.25 35	0.15 37	0.47 85	0.25 167	0.48 54	0.39 41	0.21 24	0.23 18	0.22 24	0.20 46	0.44 118	0.19 13	0.08 10	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.23 277	0.12 104

test_4	0.40 120	0.37 155	2.01 289	0.29 135	0.21 170	0.50 108	0.28 230	0.47 49	0.39 41	0.42 138	0.76 393	0.38 135	0.22 64	0.52 177	0.33 192	0.08 10	0.07 19	0.11 156	0.15 287	0.28 338	0.07 5

cross-raft	0.40 120	0.27 65	2.22 337	0.30 151	0.17 84	0.49 100	0.35 318	0.71 187	0.39 41	0.43 143	0.45 151	0.64 302	0.25 101	0.32 45	0.25 101	0.08 10	0.08 80	0.09 46	0.23 384	0.11 36	0.14 153

LG-Stereo	0.27 13	0.25 45	0.95 22	0.25 35	0.15 37	0.43 58	0.21 68	0.50 66	0.40 49	0.18 10	0.29 53	0.25 54	0.16 8	0.28 15	0.35 207	0.07 2	0.07 19	0.11 156	0.10 105	0.24 292	0.10 49

dual_stereo	0.23 6	0.25 45	0.66 6	0.21 5	0.15 37	0.27 7	0.15 6	0.62 144	0.40 49	0.15 2	0.13 4	0.18 10	0.14 2	0.37 80	0.19 13	0.09 40	0.31 444	0.07 1	0.10 105	0.07 1	0.07 5

model_zeroshot	0.44 162	0.68 310	1.97 285	0.28 104	0.18 116	0.69 352	0.21 68	0.63 150	0.40 49	1.00 450	0.34 92	0.42 168	0.20 46	0.69 240	0.24 89	0.10 124	0.22 403	0.10 93	0.22 380	0.12 47	0.10 49

anonymousdsp	0.34 67	0.53 244	1.47 95	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.49 60	0.40 49	0.25 58	0.24 26	0.22 24	0.24 86	0.55 191	0.19 13	0.09 40	0.11 233	0.10 93	0.18 336	0.24 292	0.29 378

IGEV-Stereo	0.34 67	0.54 249	1.47 95	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.49 60	0.40 49	0.25 58	0.24 26	0.22 24	0.24 86	0.54 187	0.19 13	0.09 40	0.10 187	0.10 93	0.18 336	0.24 292	0.29 378
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-Stereo	0.55 293	0.54 249	3.50 490	0.48 407	0.39 384	0.54 148	0.17 19	0.89 343	0.40 49	0.44 149	0.65 341	0.85 401	0.19 38	0.77 261	0.21 48	0.10 124	0.14 295	0.10 93	0.32 432	0.17 171	0.14 153

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 90	0.37 155	1.21 47	0.26 63	0.18 116	0.73 373	0.18 26	0.53 90	0.41 55	0.35 99	0.30 63	0.58 275	0.22 64	0.33 53	0.95 392	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.35 442	0.13 75	0.15 186

HI	0.41 127	0.63 289	1.72 145	0.27 79	0.21 170	0.45 64	0.19 33	0.55 105	0.41 55	0.57 289	0.59 277	0.65 305	0.45 292	0.45 129	0.39 234	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.11 166	0.20 233	0.10 49

CoSv	0.41 127	0.63 289	1.72 145	0.27 79	0.21 170	0.45 64	0.19 33	0.55 105	0.41 55	0.57 289	0.59 277	0.65 305	0.45 292	0.45 129	0.39 234	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.11 166	0.20 233	0.10 49

CAS++	0.31 47	0.33 126	1.43 86	0.25 35	0.17 84	0.31 17	0.20 50	0.78 257	0.41 55	0.30 82	0.30 63	0.21 22	0.16 8	0.33 53	0.18 8	0.15 325	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.15 113	0.11 69
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

IGEVStereo-DCA	0.33 59	0.34 138	1.38 75	0.27 79	0.16 58	0.45 64	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.21 13	0.26 67	0.25 101	0.64 217	0.52 299	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.18 336	0.16 149	0.22 304

ffff	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

11t	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

ccc-4	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 20	0.28 86	1.09 31	0.33 228	0.15 37	0.30 13	0.16 14	0.58 120	0.42 64	0.19 14	0.19 11	0.17 7	0.26 115	0.38 87	0.37 216	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.25 393	0.10 20	0.06 1

rvit_stereo_0081_aga	0.27 13	0.29 95	1.08 29	0.26 63	0.20 159	0.33 24	0.21 68	0.41 21	0.42 64	0.26 66	0.28 47	0.27 76	0.21 55	0.31 38	0.21 48	0.14 308	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.10 49

MyStereo07	0.34 67	0.40 177	1.46 91	0.29 135	0.23 212	0.60 238	0.31 275	0.53 90	0.42 64	0.25 58	0.25 32	0.20 14	0.26 115	0.57 195	0.19 13	0.09 40	0.18 365	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.19 267

IGEV_Zeroshot_test	0.53 275	0.33 126	2.91 453	0.32 207	0.18 116	0.54 148	0.21 68	0.72 192	0.42 64	0.81 425	0.51 204	0.71 348	0.41 254	0.48 154	1.13 417	0.09 40	0.15 320	0.10 93	0.35 442	0.19 218	0.09 29

MIF-Stereo (partial)	0.34 67	0.41 183	1.93 260	0.26 63	0.24 225	0.32 21	0.17 19	0.53 90	0.42 64	0.25 58	0.37 104	0.25 54	0.26 115	0.44 118	0.31 171	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.19 218	0.14 153

EKT-Stereo	1.47 484	0.49 230	1.93 260	2.57 515	19.31 529	0.55 161	0.22 88	0.69 177	0.42 64	0.38 116	0.36 101	0.43 172	0.27 132	0.69 240	0.26 108	0.12 237	0.14 295	0.11 156	0.16 306	0.20 233	0.15 186

AnonymousM	0.37 90	0.44 206	1.50 104	0.25 35	0.15 37	0.52 134	0.23 116	0.60 138	0.42 64	0.42 138	0.32 79	0.30 96	0.25 101	0.34 61	0.23 68	0.11 186	0.09 148	0.71 480	0.36 450	0.12 47	0.07 5

raftrobust	0.38 99	0.68 310	1.54 109	0.32 207	0.46 424	0.52 134	0.21 68	0.56 111	0.42 64	0.52 227	0.35 96	0.31 98	0.33 185	0.37 80	0.30 159	0.10 124	0.11 233	0.08 8	0.07 21	0.21 246	0.19 267

PMTNet	0.31 47	0.35 145	1.30 61	0.20 3	0.14 22	0.57 194	0.25 167	0.46 39	0.42 64	0.27 71	0.32 79	0.27 76	0.24 86	0.39 92	0.23 68	0.43 461	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.18 197	0.07 5

AIO_rvc	0.41 127	0.64 293	1.29 58	0.58 443	0.39 384	0.37 40	0.24 148	0.50 66	0.43 73	0.28 76	0.23 18	0.25 54	0.16 8	0.99 284	0.19 13	0.10 124	0.16 337	0.08 8	0.11 166	0.25 304	0.85 485

MGS-Stereo	0.32 52	0.34 138	1.70 138	0.25 35	0.14 22	0.40 49	0.22 88	0.38 12	0.43 73	0.24 43	0.51 204	0.25 54	0.18 30	0.31 38	0.20 35	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.08 46	0.47 448	0.08 18

MSKI-zero shot	0.46 190	0.38 163	2.47 386	0.27 79	0.43 409	0.56 176	0.20 50	0.77 242	0.43 73	0.60 329	0.51 204	0.44 183	0.17 14	0.68 234	0.21 48	0.09 40	0.29 438	0.09 46	0.32 432	0.14 96	0.10 49

test-1	0.44 162	0.48 227	1.69 134	0.30 151	0.27 270	0.50 108	0.28 230	0.80 276	0.43 73	0.40 124	0.54 240	0.41 155	0.24 86	0.31 38	1.16 421	0.09 40	0.20 388	0.10 93	0.17 323	0.11 36	0.26 359

SCV_C0	0.33 59	0.43 195	1.42 85	0.25 35	0.16 58	0.35 33	0.20 50	0.68 174	0.44 77	0.24 43	0.27 43	0.29 92	0.20 46	0.58 198	0.18 8	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.30 420	0.26 323	0.17 231

PAM	0.70 380	0.35 145	2.72 427	0.56 438	0.62 461	1.08 458	0.53 404	0.85 310	0.44 77	0.93 444	0.92 423	1.24 466	0.68 398	0.64 217	1.01 405	0.10 124	0.19 377	0.10 93	0.48 468	0.14 96	0.38 431

rvit_stereo_0080	0.27 13	0.38 163	0.76 8	0.24 19	0.18 116	0.34 28	0.27 213	0.54 101	0.44 77	0.24 43	0.26 39	0.27 76	0.22 64	0.29 25	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.10 93	0.10 105	0.15 113	0.11 69

RSM	0.28 20	0.26 59	0.97 23	0.25 35	0.24 225	0.37 40	0.21 68	0.49 60	0.44 77	0.21 24	0.27 43	0.28 85	0.17 14	0.38 87	0.20 35	0.07 2	0.07 19	0.09 46	0.34 439	0.21 246	0.16 213

MyStereo06	0.54 280	0.41 183	2.68 421	0.30 151	0.23 212	0.60 238	0.30 262	0.81 280	0.44 77	0.84 432	0.52 217	0.78 375	0.58 362	0.48 154	1.10 413	0.09 40	0.17 355	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.20 282

whm_eth	0.27 13	0.38 163	0.76 8	0.24 19	0.18 116	0.34 28	0.27 213	0.54 101	0.44 77	0.24 43	0.26 39	0.27 76	0.22 64	0.29 25	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.10 93	0.10 105	0.15 113	0.11 69

MIM_Stereo	0.41 127	0.60 268	1.88 237	0.31 178	0.21 170	0.50 108	0.19 33	0.64 153	0.44 77	0.43 143	0.53 228	0.43 172	0.27 132	0.51 173	0.28 126	0.08 10	0.14 295	0.11 156	0.10 105	0.26 323	0.26 359

CASnet	0.28 20	0.31 117	1.20 45	0.28 104	0.11 1	0.47 85	0.19 33	0.44 34	0.44 77	0.38 116	0.31 74	0.23 31	0.17 14	0.29 25	0.19 13	0.10 124	0.06 2	0.15 332	0.12 204	0.16 149	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.30 39	0.27 65	1.09 31	0.23 10	0.50 430	0.40 49	0.20 50	0.46 39	0.44 77	0.22 31	0.28 47	0.26 67	0.19 38	0.33 53	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.15 113	0.49 458

GMOStereo	0.41 127	0.62 278	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

error version	0.41 127	0.62 278	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

test-v	0.41 127	0.62 278	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

test-2	0.41 127	0.62 278	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

sCroCo_RVC	0.33 59	0.32 121	1.89 244	0.34 258	0.27 270	0.30 13	0.22 88	0.48 54	0.44 77	0.22 31	0.33 86	0.25 54	0.25 101	0.32 45	0.24 89	0.14 308	0.16 337	0.12 210	0.12 204	0.15 113	0.13 138

test_xeample3	0.46 190	0.34 138	2.99 460	0.37 313	0.16 58	0.49 100	0.33 306	1.06 458	0.44 77	0.25 58	0.23 18	0.24 44	0.25 101	0.49 164	0.56 316	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.40 458	0.17 171	0.26 359

S2M2	0.24 8	0.29 95	0.90 16	0.23 10	0.17 84	0.24 4	0.09 1	0.36 7	0.45 92	0.17 6	0.25 32	0.23 31	0.17 14	0.24 3	0.28 126	0.15 325	0.12 259	0.11 156	0.12 204	0.15 113	0.11 69

castereo++	0.28 20	0.43 195	0.93 20	0.28 104	0.17 84	0.53 141	0.21 68	0.55 105	0.45 92	0.17 6	0.26 39	0.32 106	0.17 14	0.33 53	0.16 2	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.29 411	0.13 75	0.06 1

castereo	0.30 39	0.44 206	0.81 12	0.24 19	0.29 287	0.41 52	0.27 213	0.72 192	0.45 92	0.22 31	0.30 63	0.24 44	0.31 176	0.25 5	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.31 426	0.12 47	0.09 29

UGAM-zero	0.63 344	0.39 172	2.49 389	0.30 151	0.49 429	0.67 334	0.19 33	0.91 359	0.45 92	0.77 416	0.45 151	1.16 463	0.82 425	2.05 433	0.29 141	0.09 40	0.15 320	0.09 46	0.44 465	0.11 36	0.22 304

RSM++	0.27 13	0.26 59	0.87 15	0.28 104	0.13 13	0.39 47	0.20 50	0.45 37	0.45 92	0.20 19	0.24 26	0.24 44	0.17 14	0.36 73	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.35 442	0.26 323	0.18 251

LL-Strereo2	0.41 127	0.90 390	1.83 217	0.44 375	0.24 225	0.54 148	0.27 213	0.58 120	0.45 92	0.41 133	0.33 86	0.44 183	0.21 55	0.44 118	0.34 199	0.09 40	0.08 80	0.16 350	0.14 264	0.17 171	0.17 231

TestStereo	0.45 180	0.54 249	2.11 311	0.29 135	0.16 58	0.43 58	0.24 148	0.54 101	0.45 92	0.37 108	0.46 158	0.34 118	0.27 132	1.98 426	0.27 116	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.14 96	0.08 18

TANstereo	0.33 59	0.49 230	1.75 158	0.23 10	0.12 4	0.54 148	0.16 14	0.40 16	0.45 92	0.45 159	0.51 204	0.26 67	0.22 64	0.29 25	0.20 35	0.10 124	0.10 187	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.11 69

HART	0.38 99	0.53 244	1.66 129	0.26 63	0.15 37	0.30 13	0.19 33	0.67 170	0.46 100	0.29 79	0.52 217	0.38 135	0.16 8	0.41 100	0.20 35	0.08 10	0.68 491	0.09 46	0.07 21	0.34 383	0.21 291

trnet	0.28 20	0.26 59	1.32 64	0.19 1	0.12 4	0.54 148	0.15 6	0.48 54	0.46 100	0.27 71	0.33 86	0.24 44	0.21 55	0.30 31	0.21 48	0.10 124	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.09 13	0.07 5

AE-Stereo	0.42 146	0.29 95	1.65 125	0.43 368	0.47 426	0.56 176	0.23 116	0.86 320	0.46 100	0.31 86	0.41 130	0.43 172	0.24 86	0.34 61	0.24 89	0.09 40	0.48 476	0.11 156	0.45 466	0.22 264	0.19 267

plain	0.37 90	0.47 224	2.15 322	0.27 79	0.19 145	0.33 24	0.20 50	0.58 120	0.46 100	0.23 39	0.37 104	0.23 31	0.25 101	0.45 129	0.28 126	0.11 186	0.08 80	0.13 269	0.09 71	0.42 435	0.12 104

riskmin	0.37 90	0.22 25	1.74 152	0.32 207	0.20 159	0.48 93	0.20 50	0.66 161	0.46 100	0.36 104	0.34 92	0.69 335	0.45 292	0.39 92	0.27 116	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.08 46	0.13 75	0.16 213

Anonymous_2	0.74 404	0.32 121	1.65 125	0.33 228	0.30 298	0.67 334	0.32 298	0.69 177	0.46 100	0.48 187	0.41 130	0.84 398	0.58 362	0.51 173	0.40 242	0.32 451	0.38 458	1.43 506	3.69 521	0.80 481	0.27 366

CroCo-Stereo Lap2	0.33 59	0.61 272	1.47 95	0.32 207	0.38 381	0.23 3	0.22 88	0.58 120	0.46 100	0.22 31	0.27 43	0.29 92	0.23 78	0.32 45	0.26 108	0.09 40	0.09 148	0.10 93	0.08 46	0.21 246	0.14 153

test-3	0.43 152	0.20 9	1.70 138	0.34 258	0.32 323	0.45 64	0.23 116	0.71 187	0.46 100	0.51 219	0.29 53	0.45 192	0.21 55	0.59 204	0.98 395	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.35 442	0.29 342	0.28 372

test_1	0.43 152	0.20 9	1.70 138	0.34 258	0.32 323	0.45 64	0.23 116	0.71 187	0.46 100	0.50 206	0.29 53	0.45 192	0.21 55	0.59 204	0.98 395	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.35 442	0.29 342	0.29 378

iRaftStereo_RVC	0.37 90	0.53 244	1.41 81	0.28 104	0.15 37	0.52 134	0.20 50	0.54 101	0.46 100	0.37 108	0.43 136	0.41 155	0.23 78	0.36 73	0.26 108	0.09 40	0.15 320	0.12 210	0.11 166	0.41 429	0.37 428

sAnonymous2	0.38 99	0.62 278	2.15 322	0.31 178	0.24 225	0.34 28	0.27 213	0.53 90	0.46 100	0.24 43	0.29 53	0.23 31	0.28 147	0.28 15	0.22 60	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.13 236	0.38 412	0.35 413

CroCo_RVC	0.38 99	0.62 278	2.15 322	0.31 178	0.24 225	0.34 28	0.27 213	0.53 90	0.46 100	0.24 43	0.29 53	0.23 31	0.28 147	0.28 15	0.22 60	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.13 236	0.38 412	0.35 413

GES	0.44 162	0.28 86	1.88 237	0.30 151	0.18 116	0.61 259	0.30 262	0.88 337	0.46 100	0.47 169	0.52 217	0.39 141	0.42 270	0.58 198	0.67 348	0.15 325	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.15 113	0.17 231

Gwc-CoAtRS	0.38 99	0.33 126	1.92 257	0.27 79	0.41 400	0.48 93	0.19 33	0.59 128	0.46 100	0.43 143	0.39 121	0.57 268	0.26 115	0.32 45	0.26 108	0.09 40	0.09 148	0.09 46	0.31 426	0.11 36	0.09 29

CREStereo	0.28 20	0.30 106	1.33 66	0.19 1	0.13 13	0.55 161	0.17 19	0.48 54	0.46 100	0.27 71	0.33 86	0.24 44	0.21 55	0.31 38	0.21 48	0.11 186	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.10 20	0.07 5
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Pointernet	0.29 29	0.25 45	1.49 101	0.24 19	0.20 159	0.47 85	0.15 6	0.62 144	0.47 115	0.22 31	0.29 53	0.26 67	0.20 46	0.28 15	0.20 35	0.10 124	0.07 19	0.07 1	0.12 204	0.10 20	0.07 5

anonymousdsp2	0.34 67	0.24 40	1.16 38	0.28 104	0.15 37	0.57 194	0.23 116	0.79 273	0.47 115	0.38 116	0.37 104	0.40 149	0.25 101	0.47 149	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.13 236	0.19 218	0.27 366

rvit_stereo_ft	0.31 47	0.61 272	1.18 39	0.32 207	0.21 170	0.28 8	0.27 213	0.55 105	0.48 117	0.23 39	0.27 43	0.28 85	0.26 115	0.32 45	0.25 101	0.13 267	0.09 148	0.11 156	0.11 166	0.13 75	0.14 153

RAFT-Stereo-weight	0.34 67	0.29 95	1.43 86	0.28 104	0.28 281	0.55 161	0.22 88	0.78 257	0.48 117	0.46 167	0.38 113	0.36 126	0.17 14	0.33 53	0.23 68	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.09 29

11t1	0.33 59	0.19 5	1.41 81	0.33 228	0.16 58	0.48 93	0.21 68	0.67 170	0.48 117	0.40 124	0.34 92	0.32 106	0.33 185	0.42 108	0.27 116	0.11 186	0.12 259	0.10 93	0.08 46	0.13 75	0.14 153

RAFT_CTSACE	0.46 190	0.76 334	2.07 300	0.35 274	0.30 298	0.54 148	0.30 262	0.61 140	0.48 117	0.49 199	0.76 393	0.55 250	0.36 201	0.58 198	0.22 60	0.08 10	0.13 278	0.11 156	0.10 105	0.41 429	0.08 18

CFNet-RSSM	0.41 127	0.32 121	2.20 332	0.27 79	0.44 410	0.52 134	0.19 33	0.76 232	0.48 117	0.43 143	0.36 101	0.54 246	0.26 115	0.33 53	0.25 101	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.38 453	0.10 20	0.09 29

DeepPruner_ROB	0.50 240	0.70 317	1.94 269	0.29 135	0.26 257	0.63 297	0.31 275	0.80 276	0.48 117	0.61 337	0.55 249	0.66 312	0.38 222	0.98 283	0.40 242	0.19 386	0.14 295	0.14 305	0.14 264	0.23 277	0.17 231

tg	0.37 90	0.55 258	1.35 70	0.28 104	0.16 58	0.57 194	0.18 26	0.57 114	0.49 123	0.37 108	0.44 147	0.38 135	0.24 86	0.46 138	0.24 89	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.43 437	0.36 421

PAM_32	0.70 380	0.35 145	2.73 432	0.54 429	0.61 459	1.07 456	0.43 362	0.84 304	0.49 123	0.90 440	0.91 421	1.23 465	0.77 420	0.65 227	1.10 413	0.10 124	0.19 377	0.10 93	0.49 470	0.15 113	0.38 431

DCVSM-stereo	0.49 229	0.29 95	2.49 389	0.29 135	0.22 193	0.53 141	0.52 400	0.58 120	0.49 123	0.69 389	0.46 158	0.79 380	0.48 321	0.53 183	0.42 250	0.13 267	0.14 295	0.15 332	0.12 204	0.20 233	0.20 282

test_sample1	0.40 120	0.18 3	1.19 41	0.31 178	0.18 116	0.48 93	0.23 116	0.78 257	0.49 123	0.44 149	0.44 147	0.45 192	0.41 254	1.39 327	0.33 192	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.12 47	0.13 138

LoS	0.31 47	0.30 106	1.52 107	0.23 10	0.13 13	0.54 148	0.20 50	0.48 54	0.49 123	0.25 58	0.28 47	0.37 128	0.24 86	0.38 87	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.08 8	0.05 1	0.15 113	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.39 114	0.30 106	1.61 122	0.32 207	0.17 84	0.53 141	0.24 148	0.70 184	0.49 123	0.59 321	0.54 240	0.40 149	0.40 243	0.41 100	0.30 159	0.17 360	0.10 187	0.14 305	0.11 166	0.18 197	0.17 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CRFU-Net	0.56 300	0.38 163	1.86 230	0.46 394	0.26 257	0.82 413	0.36 325	0.90 349	0.49 123	0.62 348	0.59 277	0.78 375	1.35 472	1.00 286	0.48 283	0.15 325	0.14 295	0.17 367	0.10 105	0.19 218	0.14 153

test_3	0.44 162	0.20 9	1.70 138	0.36 292	0.32 323	0.47 85	0.30 262	0.73 203	0.49 123	0.50 206	0.30 63	0.45 192	0.22 64	0.59 204	0.98 395	0.08 10	0.10 187	0.11 156	0.35 442	0.29 342	0.28 372

RAFT	0.45 180	0.92 392	1.59 116	0.34 258	0.19 145	0.46 80	0.35 318	0.65 159	0.49 123	0.49 199	0.49 192	0.70 345	0.40 243	0.47 149	0.32 182	0.11 186	0.16 337	0.14 305	0.13 236	0.51 456	0.13 138

rafts_anoy	0.43 152	0.89 387	1.96 281	0.32 207	0.30 298	0.48 93	0.24 148	0.62 144	0.49 123	0.37 108	0.38 113	0.33 112	0.30 168	0.51 173	0.34 199	0.10 124	0.39 464	0.13 269	0.15 287	0.17 171	0.15 186

DDVS	0.62 338	0.40 177	1.40 80	2.21 512	0.35 356	0.87 427	1.00 476	0.69 177	0.50 133	0.53 237	0.56 260	0.90 415	0.37 215	1.22 312	0.47 278	0.15 325	0.14 295	0.14 305	0.12 204	0.19 218	0.22 304

WCG-NET（raft）	0.32 52	0.53 244	1.21 47	0.23 10	0.12 4	0.44 62	0.24 148	0.40 16	0.50 133	0.35 99	0.35 96	0.47 213	0.25 101	0.35 66	0.20 35	0.08 10	0.29 438	0.08 8	0.07 21	0.22 264	0.11 69

test_for_model	0.64 348	1.60 486	1.82 211	1.23 495	1.02 490	0.53 141	0.23 116	0.75 219	0.50 133	0.57 289	0.29 53	0.25 54	0.20 46	0.26 8	0.22 60	0.76 485	0.31 444	0.08 8	0.07 21	1.68 505	0.50 461

H2IRNET	0.40 120	0.61 272	1.90 248	0.29 135	0.17 84	0.54 148	0.18 26	0.52 82	0.50 133	0.27 71	0.56 260	0.47 213	0.35 195	0.46 138	0.33 192	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.14 264	0.32 368	0.12 104

4D-IteraStereo	0.44 162	0.96 409	2.63 414	0.27 79	0.30 298	0.45 64	0.25 167	0.52 82	0.50 133	0.40 124	0.31 74	0.40 149	0.19 38	0.35 66	0.32 182	0.09 40	0.06 2	0.12 210	0.11 166	0.19 218	0.30 387

CroCo-Stereo	0.30 39	0.45 214	1.08 29	0.31 178	0.17 84	0.19 1	0.21 68	0.73 203	0.50 133	0.21 24	0.24 26	0.55 250	0.22 64	0.27 10	0.26 108	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.07 21	0.12 47	0.09 29
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
ICVP	0.46 190	0.29 95	2.41 371	0.33 228	0.22 193	0.59 227	0.55 411	0.75 219	0.50 133	0.44 149	0.60 292	0.49 226	0.35 195	0.53 183	0.37 216	0.16 346	0.16 337	0.14 305	0.11 166	0.15 113	0.15 186
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-TBD	0.34 67	0.77 343	1.75 158	0.34 258	0.13 13	0.51 117	0.17 19	0.43 30	0.50 133	0.37 108	0.49 192	0.23 31	0.18 30	0.28 15	0.24 89	0.10 124	0.07 19	0.08 8	0.06 9	0.09 13	0.07 5

MM-Stereo_test1	0.41 127	0.39 172	2.29 350	0.38 328	0.26 257	0.44 62	0.28 230	0.63 150	0.51 141	0.40 124	0.32 79	0.26 67	0.26 115	0.46 138	0.22 60	0.09 40	0.21 397	0.10 93	0.09 71	0.39 421	0.15 186

rrr	0.46 190	0.34 138	3.08 465	0.27 79	0.16 58	0.45 64	0.28 230	1.09 463	0.51 141	0.24 43	0.21 13	0.26 67	0.25 101	0.64 217	0.52 299	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.29 411	0.16 149	0.25 349

testlalala	0.36 84	0.30 106	1.77 173	0.28 104	0.33 336	0.60 238	0.22 88	0.55 105	0.51 141	0.55 268	0.35 96	0.31 98	0.20 46	0.26 8	0.22 60	0.10 124	0.13 278	0.09 46	0.24 386	0.08 4	0.07 5

AACVNet	0.54 280	0.78 351	1.73 148	0.36 292	0.21 170	0.57 194	0.25 167	0.71 187	0.51 141	0.55 268	0.59 277	0.64 302	0.41 254	2.13 441	0.41 248	0.14 308	0.11 233	0.14 305	0.11 166	0.33 376	0.15 186

THIR-Stereo	0.86 432	0.62 278	2.13 316	0.25 35	0.16 58	0.58 211	2.74 514	0.59 128	0.51 141	0.62 348	1.62 472	0.97 432	1.80 491	1.69 374	2.25 473	0.10 124	0.08 80	0.14 305	0.11 166	0.15 113	0.11 69

raft+_RVC	0.44 162	0.67 308	1.85 222	0.34 258	0.71 469	0.51 117	0.25 167	0.64 153	0.51 141	0.35 99	0.45 151	0.32 106	0.28 147	0.43 111	0.32 182	0.09 40	0.19 377	0.10 93	0.09 71	0.20 233	0.40 441

RALCasStereoNet	0.45 180	0.88 384	1.85 222	0.30 151	0.26 257	0.49 100	0.26 188	0.58 120	0.51 141	0.36 104	0.48 175	0.36 126	0.28 147	0.55 191	0.34 199	0.10 124	0.53 478	0.09 46	0.08 46	0.25 304	0.34 411

ACV-stereo	0.66 360	0.76 334	2.86 444	0.32 207	0.25 242	1.01 447	0.60 426	0.59 128	0.52 148	0.41 133	0.45 151	1.55 480	0.94 444	1.40 329	0.69 353	0.14 308	0.13 278	0.12 210	0.11 166	0.20 233	0.19 267

gcap-zeroshot	0.41 127	0.62 278	1.78 178	0.31 178	0.32 323	0.69 352	0.21 68	0.74 207	0.52 148	0.43 143	0.35 96	0.62 290	0.24 86	0.41 100	0.24 89	0.09 40	0.16 337	0.09 46	0.31 426	0.08 4	0.09 29

testlalala2	0.44 162	0.28 86	2.59 409	0.64 455	0.56 445	0.57 194	0.20 50	0.78 257	0.52 148	0.40 124	0.39 121	0.45 192	0.21 55	0.27 10	0.22 60	0.09 40	0.10 187	0.08 8	0.29 411	0.12 47	0.10 49

ACVNet-DCA	0.42 146	0.64 293	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.76 232	0.52 148	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

1test111	0.44 162	0.64 293	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.76 232	0.52 148	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.96 281	0.30 159	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

mmm	0.38 99	0.21 14	1.18 39	0.35 274	0.17 84	0.49 100	0.26 188	0.78 257	0.52 148	0.50 206	0.57 268	0.41 155	0.37 215	0.71 247	0.31 171	0.11 186	0.13 278	0.14 305	0.13 236	0.15 113	0.14 153

GMStereo_Zeroshot	0.41 127	0.36 153	1.54 109	0.41 354	0.19 145	0.52 134	0.19 33	0.59 128	0.52 148	0.57 289	0.59 277	0.63 293	0.29 160	0.58 198	0.33 192	0.15 325	0.09 148	0.16 350	0.09 71	0.24 292	0.12 104

qqq	0.38 99	0.21 14	1.34 69	0.28 104	0.15 37	0.45 64	0.26 188	0.76 232	0.52 148	0.39 122	0.41 130	0.46 205	0.36 201	0.96 281	0.30 159	0.11 186	0.14 295	0.12 210	0.12 204	0.12 47	0.14 153

Patchmatch Stereo++	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.16 58	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.54 187	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.17 84	0.60 238	0.29 254	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.47 149	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

ROB_FTStereo_v2	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.17 84	0.61 259	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.47 149	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

ROB_FTStereo	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.17 84	0.61 259	0.26 188	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.49 164	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

HUI-Stereo	0.38 99	0.27 65	1.79 198	0.44 375	0.17 84	0.61 259	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.45 129	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

DeepStereo_RVC	0.44 162	0.28 86	1.92 257	0.49 409	0.17 84	0.60 238	0.59 424	0.50 66	0.52 148	0.49 199	0.45 151	0.39 141	0.86 433	0.45 129	0.33 192	0.11 186	0.08 80	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.19 267

iGMRVC	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.17 84	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.55 191	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

iRAFT	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.16 58	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.54 187	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

CRE-IMP	0.41 127	0.22 25	1.76 164	0.48 407	0.17 84	0.79 403	0.69 446	0.52 82	0.52 148	0.47 169	0.42 134	0.45 192	0.26 115	0.41 100	0.31 171	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.09 71	0.17 171	0.23 328

RAFT-IKP	0.38 99	0.27 65	1.79 198	0.44 375	0.16 58	0.60 238	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.50 170	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

GANet-RSSM	0.55 293	0.73 328	1.90 248	0.36 292	0.26 257	0.59 227	0.27 213	0.78 257	0.52 148	0.47 169	0.57 268	0.63 293	0.45 292	1.92 423	0.43 259	0.14 308	0.10 187	0.25 431	0.11 166	0.34 383	0.14 153

rvit_stereo_0081	0.25 9	0.21 14	0.61 2	0.28 104	0.17 84	0.31 17	0.22 88	0.42 24	0.53 167	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.21 55	0.34 61	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.09 29

rvit_stereo_0082	0.25 9	0.21 14	0.61 2	0.28 104	0.17 84	0.31 17	0.22 88	0.42 24	0.53 167	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.21 55	0.34 61	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.09 29

rvit_stereo_0075_2	0.40 120	0.40 177	1.88 237	0.33 228	0.32 323	0.41 52	0.22 88	0.58 120	0.53 167	0.38 116	0.51 204	0.40 149	0.27 132	0.44 118	0.29 141	0.20 396	0.15 320	0.22 412	0.15 287	0.18 197	0.23 328

IGEV-Stereo+	0.29 29	0.29 95	0.86 14	0.25 35	0.34 344	0.30 13	0.14 4	0.32 4	0.53 167	0.18 10	0.12 3	0.18 10	0.19 38	0.49 164	0.17 7	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.20 366	0.46 447	0.59 469

GCST	0.72 392	1.10 442	2.15 322	1.11 491	0.59 452	0.62 279	0.19 33	0.75 219	0.53 167	0.56 278	0.63 316	0.47 213	0.31 176	1.11 299	0.33 192	0.75 484	0.45 468	0.84 483	0.64 490	0.69 472	0.54 462

Any-RAFT	0.38 99	0.25 45	1.89 244	0.27 79	0.17 84	0.68 346	0.21 68	0.78 257	0.53 167	0.43 143	0.43 136	0.54 246	0.30 168	0.41 100	0.20 35	0.10 124	0.12 259	0.08 8	0.06 9	0.10 20	0.09 29

ToySt	0.44 162	0.61 272	1.89 244	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.35 318	0.67 170	0.53 167	0.39 122	0.50 200	0.59 278	0.43 280	0.51 173	0.49 288	0.10 124	0.12 259	0.13 269	0.16 306	0.24 292	0.19 267

DCRE	0.50 240	0.63 289	2.13 316	0.30 151	0.23 212	0.45 64	0.24 148	0.59 128	0.53 167	0.50 206	2.10 483	0.42 168	0.26 115	0.35 66	0.23 68	0.09 40	0.14 295	0.10 93	0.32 432	0.16 149	0.15 186

FTStereo	0.76 409	0.18 3	2.35 361	0.71 462	0.21 170	0.73 373	1.79 505	0.57 114	0.53 167	1.07 455	1.63 473	1.29 468	2.13 495	0.75 254	0.29 141	0.19 386	0.08 80	0.12 210	0.11 166	0.11 36	0.40 441

DRaft	0.62 338	0.38 163	1.76 164	0.24 19	0.16 58	0.64 308	0.66 438	0.53 90	0.53 167	0.67 380	0.99 436	0.38 135	1.00 449	1.44 332	2.10 468	0.10 124	0.14 295	0.10 93	0.14 264	0.18 197	0.21 291

RALAANet	0.43 152	0.98 420	1.90 248	0.32 207	0.23 212	0.48 93	0.19 33	0.67 170	0.53 167	0.48 187	0.45 151	0.39 141	0.30 168	0.48 154	0.37 216	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.14 264	0.27 332	0.10 49

DIP-Stereo	0.37 90	0.34 138	1.50 104	0.27 79	0.18 116	0.63 297	0.17 19	0.92 368	0.53 167	0.49 199	0.48 175	0.30 96	0.30 168	0.39 92	0.30 159	0.10 124	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.15 113	0.12 104
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Reg-Stereo(zero)	0.46 190	0.17 1	2.10 310	0.24 19	0.34 344	0.51 117	0.42 355	0.50 66	0.54 179	0.37 108	0.46 158	0.54 246	0.60 368	0.43 111	1.10 413	0.08 10	0.09 148	0.08 8	0.22 380	0.12 47	0.22 304

rvit_stereo_0083	0.25 9	0.19 5	0.58 1	0.28 104	0.18 116	0.28 8	0.22 88	0.38 12	0.54 179	0.23 39	0.30 63	0.27 76	0.26 115	0.37 80	0.24 89	0.14 308	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.12 47	0.10 49

anonymousa	0.48 211	0.46 216	2.44 379	0.29 135	0.34 344	0.61 259	0.25 167	0.66 161	0.54 179	0.53 237	0.77 396	0.73 354	0.46 305	0.33 53	0.31 171	0.10 124	0.09 148	0.12 210	0.29 411	0.10 20	0.19 267

Selective-RAFT	0.35 78	0.26 59	1.48 98	0.31 178	0.15 37	0.61 259	0.19 33	0.60 138	0.54 179	0.28 76	0.29 53	0.40 149	0.33 185	0.50 170	0.27 116	0.10 124	0.07 19	0.09 46	0.35 442	0.19 218	0.08 18

x	0.35 78	0.20 9	1.36 71	0.33 228	0.17 84	0.47 85	0.24 148	0.75 219	0.54 179	0.40 124	0.40 126	0.42 168	0.34 193	0.45 129	0.32 182	0.11 186	0.14 295	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

GANet-ADL	0.44 162	0.41 183	2.31 352	0.33 228	0.20 159	0.57 194	0.25 167	0.75 219	0.54 179	0.42 138	0.59 277	0.56 262	0.30 168	0.40 97	0.38 223	0.14 308	0.11 233	0.09 46	0.08 46	0.22 264	0.17 231

G2L-Stereo	0.55 293	0.85 374	2.18 329	0.31 178	0.27 270	0.59 227	0.27 213	0.77 242	0.55 185	0.54 250	0.52 217	0.71 348	0.36 201	1.75 384	0.50 293	0.13 267	0.11 233	0.13 269	0.11 166	0.29 342	0.15 186

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 333	0.61 272	3.35 487	0.33 228	0.58 450	0.66 328	0.20 50	0.98 414	0.55 185	0.73 404	0.52 217	0.99 436	0.65 388	0.58 198	0.29 141	0.10 124	0.16 337	0.10 93	0.41 461	0.29 342	0.20 282

test_sample2	0.41 127	0.19 5	1.23 50	0.31 178	0.17 84	0.51 117	0.27 213	0.81 280	0.55 185	0.44 149	0.45 151	0.46 205	0.38 222	1.51 347	0.30 159	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.14 153

IER	0.43 152	0.38 163	1.69 134	0.26 63	0.25 242	0.66 328	0.26 188	0.71 187	0.55 185	0.54 250	0.59 277	0.60 284	0.53 341	0.52 177	0.39 234	0.11 186	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.14 96	0.11 69

PSMNet-ADL	0.51 257	0.38 163	1.65 125	0.35 274	0.21 170	0.67 334	0.26 188	0.74 207	0.55 185	0.42 138	0.52 217	0.70 345	0.45 292	1.91 419	0.57 320	0.15 325	0.13 278	0.11 156	0.13 236	0.15 113	0.20 282

TRStereo	0.53 275	0.76 334	2.38 366	0.42 364	0.29 287	0.69 352	0.23 116	1.81 497	0.55 185	0.36 104	0.32 79	0.47 213	0.40 243	0.46 138	0.25 101	0.12 237	0.11 233	0.11 156	0.41 461	0.13 75	0.32 400

Anonymous3	0.42 146	0.35 145	2.09 306	0.33 228	0.24 225	0.72 367	0.31 275	0.74 207	0.55 185	0.35 99	0.40 126	0.33 112	0.29 160	0.44 118	0.28 126	0.18 371	0.18 365	0.13 269	0.13 236	0.17 171	0.17 231

CREStereo++_RVC	0.33 59	0.29 95	1.74 152	0.24 19	0.16 58	0.54 148	0.15 6	0.40 16	0.55 185	0.37 108	0.51 204	0.24 44	0.19 38	0.27 10	0.26 108	0.09 40	0.06 2	0.08 8	0.30 420	0.08 4	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CFNet-ft	0.51 257	0.76 334	1.79 198	0.28 104	0.30 298	0.63 297	0.28 230	0.66 161	0.55 185	0.45 159	0.57 268	0.74 361	0.41 254	1.46 337	0.42 250	0.14 308	0.10 187	0.28 438	0.13 236	0.18 197	0.14 153

CFNet_RVC	0.51 257	0.76 334	1.79 198	0.28 104	0.30 298	0.63 297	0.28 230	0.66 161	0.55 185	0.45 159	0.57 268	0.74 361	0.41 254	1.46 337	0.42 250	0.14 308	0.10 187	0.28 438	0.13 236	0.18 197	0.14 153

UCFNet_RVC	0.48 211	0.82 364	1.85 222	0.30 151	0.27 270	0.64 308	0.26 188	0.74 207	0.55 185	0.48 187	0.53 228	0.63 293	0.41 254	0.88 277	0.38 223	0.15 325	0.10 187	0.17 367	0.17 323	0.18 197	0.15 186

WCG-NET	0.30 39	0.42 190	1.26 55	0.24 19	0.12 4	0.43 58	0.24 148	0.40 16	0.56 196	0.35 99	0.37 104	0.26 67	0.24 86	0.29 25	0.19 13	0.08 10	0.12 259	0.08 8	0.07 21	0.22 264	0.10 49

iRaft-Stereo_20w	0.58 311	0.39 172	1.96 281	0.45 389	0.32 323	0.92 437	0.57 420	1.14 469	0.56 196	0.81 425	0.40 126	0.55 250	0.69 400	0.65 227	1.04 410	0.09 40	0.16 337	0.09 46	0.36 450	0.17 171	0.25 349

NRIStereo	0.46 190	0.25 45	1.77 173	0.47 399	0.16 58	0.95 439	0.74 454	0.51 71	0.56 196	0.48 187	0.39 121	0.59 278	0.29 160	0.77 261	0.32 182	0.11 186	0.13 278	0.11 156	0.09 71	0.21 246	0.24 340

HITNet	0.46 190	0.92 392	2.09 306	0.33 228	0.14 22	0.55 161	0.22 88	0.83 293	0.56 196	0.51 219	0.49 192	0.48 224	0.37 215	0.48 154	0.54 308	0.09 40	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.23 277	0.09 29
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
MyStereo8	0.54 280	0.80 355	2.76 435	0.32 207	0.33 336	0.71 361	0.20 50	0.87 329	0.57 200	0.51 219	0.59 277	0.50 229	0.33 185	0.68 234	0.55 309	0.10 124	0.29 438	0.10 93	0.13 236	0.21 246	0.34 411

StereoVision	0.45 180	0.72 323	1.94 269	0.33 228	0.32 323	0.47 85	0.26 188	0.68 174	0.57 200	0.32 94	0.89 420	0.45 192	0.27 132	0.49 164	0.36 210	0.13 267	0.15 320	0.16 350	0.15 287	0.19 218	0.13 138

RAFT-Test	0.44 162	0.38 163	2.01 289	0.27 79	0.44 410	0.64 308	0.37 333	0.72 192	0.57 200	0.45 159	0.48 175	0.65 305	0.24 86	0.35 66	0.29 141	0.09 40	0.11 233	0.09 46	0.38 453	0.10 20	0.11 69

CSP-Net	0.50 240	0.39 172	1.25 53	0.29 135	0.23 212	0.77 394	0.35 318	0.86 320	0.57 200	0.59 321	0.59 277	0.65 305	0.40 243	1.77 387	0.44 264	0.16 346	0.11 233	0.10 93	0.10 105	0.20 233	0.14 153

CIPLG	0.56 300	1.19 458	2.46 382	0.80 470	0.31 315	0.61 259	0.57 420	0.76 232	0.57 200	0.56 278	0.63 316	0.41 155	0.30 168	0.45 129	0.40 242	0.11 186	0.20 388	0.13 269	0.13 236	0.35 393	0.19 267

PSM-softLoss	0.48 211	0.27 65	1.85 222	0.51 416	0.17 84	0.61 259	0.40 346	0.61 140	0.57 200	0.52 227	0.48 175	0.39 141	0.25 101	1.46 337	0.77 371	0.12 237	0.08 80	0.13 269	0.12 204	0.12 47	0.14 153

KMStereo	0.48 211	0.27 65	1.85 222	0.51 416	0.17 84	0.61 259	0.40 346	0.61 140	0.57 200	0.52 227	0.48 175	0.39 141	0.25 101	1.46 337	0.77 371	0.12 237	0.08 80	0.13 269	0.12 204	0.12 47	0.14 153

KYRaft	0.48 211	0.29 95	1.75 158	0.33 228	0.21 170	0.75 383	0.44 373	0.58 120	0.57 200	0.64 367	0.93 427	0.53 240	0.72 407	0.60 209	0.24 89	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.14 264	0.12 47	0.54 462

GMM-Stereo	0.50 240	0.23 32	2.41 371	0.54 429	0.24 225	0.77 394	0.46 382	0.59 128	0.57 200	0.58 307	0.73 385	0.47 213	0.43 280	0.68 234	0.27 116	0.10 124	0.06 2	0.13 269	0.13 236	0.14 96	0.44 450

DMCA-RVC	0.62 338	0.96 409	2.63 414	0.36 292	0.90 481	0.56 176	0.31 275	0.69 177	0.57 200	0.68 387	0.52 217	0.59 278	0.56 353	1.23 314	0.53 303	0.16 346	0.38 458	0.20 401	0.15 287	0.20 233	0.15 186

iRaft-Stereo_5w	0.54 280	1.01 430	2.08 305	0.27 79	0.21 170	0.49 100	0.28 230	0.73 203	0.58 210	0.40 124	0.61 299	0.62 290	0.46 305	1.78 388	0.47 278	0.09 40	0.07 19	0.11 156	0.10 105	0.39 421	0.12 104

IPLG	0.69 376	0.84 370	2.43 377	0.35 274	0.21 170	1.65 484	0.61 430	1.36 482	0.58 210	1.39 482	0.51 204	0.37 128	0.87 434	1.41 330	0.36 210	0.09 40	0.07 19	0.14 305	0.12 204	0.32 368	0.11 69

IPLGR_C	0.58 311	1.25 465	2.72 427	0.80 470	0.31 315	0.60 238	0.61 430	0.76 232	0.58 210	0.56 278	0.62 304	0.41 155	0.31 176	0.43 111	0.40 242	0.11 186	0.22 403	0.13 269	0.15 287	0.35 393	0.19 267

ACRE	0.56 300	1.14 448	2.77 437	0.76 466	0.28 281	0.60 238	0.56 416	0.76 232	0.58 210	0.55 268	0.62 304	0.41 155	0.29 160	0.44 118	0.39 234	0.11 186	0.19 377	0.13 269	0.14 264	0.36 397	0.18 251

LCNet	0.54 280	0.37 155	1.78 178	0.92 479	0.22 193	0.96 440	0.30 262	0.59 128	0.58 210	0.51 219	0.55 249	0.41 155	0.76 417	0.84 270	0.26 108	0.09 40	0.06 2	0.12 210	0.18 336	0.98 485	0.39 437

RAFT-RH_RVC	0.61 333	0.50 236	2.33 356	0.36 292	0.29 287	0.60 238	0.18 26	0.44 34	0.58 210	0.76 412	1.91 479	0.47 213	0.29 160	1.60 362	1.23 427	0.14 308	0.07 19	0.13 269	0.13 236	0.10 20	0.09 29

BEATNet_4x	0.47 205	0.73 328	1.91 254	0.33 228	0.15 37	0.56 176	0.25 167	0.85 310	0.58 210	0.54 250	0.51 204	0.57 268	0.42 270	0.57 195	0.61 333	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.20 233	0.16 213

MM-Stereo_test3	0.40 120	0.58 264	1.75 158	0.36 292	0.30 298	0.45 64	0.30 262	0.72 192	0.59 217	0.31 86	0.43 136	0.32 106	0.23 78	0.35 66	0.29 141	0.10 124	0.20 388	0.10 93	0.08 46	0.40 426	0.11 69

DEmStereo	0.68 372	0.31 117	2.25 343	0.42 364	0.17 84	0.66 328	0.89 467	0.51 71	0.59 217	0.60 329	1.01 439	0.45 192	1.26 464	1.54 351	2.26 474	0.10 124	0.08 80	0.10 93	0.10 105	0.10 20	0.11 69

UPFNet	0.46 190	0.28 86	1.73 148	0.33 228	0.32 323	0.65 322	0.38 339	0.83 293	0.59 217	0.57 289	0.52 217	0.61 286	0.40 243	0.75 254	0.52 299	0.13 267	0.12 259	0.13 269	0.12 204	0.15 113	0.11 69

FENet	0.44 162	0.30 106	2.42 373	0.32 207	0.17 84	0.58 211	0.22 88	0.77 242	0.59 217	0.47 169	0.42 134	0.55 250	0.38 222	0.49 164	0.47 278	0.12 237	0.09 148	0.12 210	0.11 166	0.13 75	0.16 213

MLCV	0.48 211	0.89 387	1.85 222	0.29 135	0.14 22	0.59 227	0.23 116	0.72 192	0.59 217	0.66 376	0.66 344	0.55 250	0.36 201	1.03 290	0.49 288	0.09 40	0.06 2	0.09 46	0.07 21	0.19 218	0.11 69

DFGA-Net	0.51 257	1.06 437	1.75 158	0.30 151	0.24 225	0.54 148	0.22 88	0.63 150	0.60 222	0.48 187	0.51 204	0.35 122	0.27 132	1.82 400	0.53 303	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.12 204	0.37 405	0.15 186

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 380	0.65 300	3.45 488	0.50 411	0.60 457	0.75 383	0.23 116	0.96 402	0.60 222	0.76 412	1.30 460	0.81 386	0.60 368	0.57 195	0.82 380	0.10 124	0.16 337	0.11 156	0.43 464	0.31 361	0.22 304

CrosDoStereo	0.94 442	0.37 155	2.53 396	0.25 35	0.32 323	0.54 148	3.76 518	0.72 192	0.60 222	0.70 393	1.40 465	0.53 240	1.49 480	1.78 388	3.09 488	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.21 246	0.11 69

AAGNet	0.88 435	0.33 126	1.79 198	0.54 429	0.98 485	0.62 279	0.46 382	0.50 66	0.60 222	0.58 307	0.53 228	0.50 229	0.73 410	1.23 314	7.48 518	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.14 96	0.09 29

PSM-AAD	0.63 344	0.22 25	1.77 173	0.37 313	0.23 212	0.86 423	1.17 488	0.59 128	0.60 222	0.64 367	0.71 378	0.68 328	2.93 503	0.65 227	0.31 171	0.09 40	0.07 19	0.17 367	0.15 287	0.13 75	0.33 407

DeepStereo_LL	0.94 442	0.37 155	2.53 396	0.25 35	0.32 323	0.54 148	3.76 518	0.72 192	0.60 222	0.70 393	1.40 465	0.53 240	1.49 480	1.78 388	3.09 488	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.21 246	0.11 69

RAFT_R40	0.50 240	0.21 14	1.76 164	0.50 411	0.40 393	0.61 259	0.53 404	0.56 111	0.60 222	0.56 278	0.54 240	0.55 250	0.51 334	1.57 355	0.53 303	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.09 29

GrayStereo	0.66 360	0.19 5	1.76 164	0.90 477	0.23 212	0.62 279	1.42 502	0.62 144	0.60 222	0.72 400	0.78 397	0.56 262	3.07 506	0.60 209	0.26 108	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.21 372	0.11 36	0.18 251

RE-Stereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 420	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.60 222	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.78 373	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

Pruner-Stereo	0.51 257	0.27 65	1.78 178	1.79 506	0.19 145	0.62 279	0.45 379	0.57 114	0.60 222	0.61 337	0.48 175	0.41 155	0.24 86	0.46 138	1.00 401	0.12 237	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.12 47	0.13 138

TVStereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 420	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.60 222	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.78 373	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

Prome-Stereo	0.49 229	0.30 106	1.76 164	0.60 451	0.23 212	0.63 297	0.42 355	0.62 144	0.60 222	0.59 321	1.03 443	0.43 172	0.72 407	0.60 209	0.33 192	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.09 71	0.11 36	0.43 448

CFNet_pseudo	0.45 180	0.46 216	2.23 341	0.25 35	0.19 145	0.56 176	0.21 68	0.77 242	0.60 222	0.49 199	0.56 260	0.69 335	0.47 313	0.52 177	0.31 171	0.11 186	0.10 187	0.15 332	0.10 105	0.17 171	0.14 153

PSMNet-RSSM	0.53 275	0.82 364	1.78 178	0.31 178	0.25 242	0.58 211	0.28 230	0.84 304	0.60 222	0.50 206	0.61 299	0.67 321	0.43 280	1.68 372	0.42 250	0.15 325	0.10 187	0.14 305	0.16 306	0.15 113	0.13 138

STTStereo	0.51 257	0.69 314	2.14 321	0.36 292	0.30 298	0.61 259	0.32 298	0.77 242	0.60 222	0.60 329	0.54 240	0.67 321	0.43 280	0.86 273	0.42 250	0.16 346	0.15 320	0.17 367	0.20 366	0.16 149	0.15 186

ccs_rob	0.45 180	0.46 216	2.22 337	0.26 63	0.19 145	0.56 176	0.21 68	0.77 242	0.60 222	0.49 199	0.56 260	0.69 335	0.47 313	0.52 177	0.31 171	0.11 186	0.09 148	0.16 350	0.10 105	0.17 171	0.14 153

rvit_0105_6	0.31 47	0.29 95	1.00 25	0.31 178	0.18 116	0.35 33	0.25 167	0.51 71	0.61 238	0.25 58	0.28 47	0.32 106	0.25 101	0.39 92	0.25 101	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.13 236	0.14 96	0.13 138

test_sample8	1.12 457	0.62 278	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.95 397	0.61 238	1.18 469	0.56 260	2.53 493	1.31 468	1.91 419	2.55 480	0.61 474	4.16 520	0.87 484	0.56 479	0.25 304	0.23 328

DisPM	0.43 152	0.33 126	1.78 178	0.57 441	0.18 116	0.59 227	0.63 436	0.53 90	0.61 238	0.60 329	0.53 228	0.38 135	0.26 115	0.75 254	0.29 141	0.12 237	0.07 19	0.12 210	0.11 166	0.11 36	0.14 153

BUS	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.30 151	0.21 170	0.91 435	0.23 116	1.00 434	0.61 238	0.63 356	0.53 228	0.66 312	0.30 168	0.43 111	0.32 182	0.13 267	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

BSDual-CNN	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.30 151	0.21 170	0.76 386	0.31 275	1.00 434	0.61 238	0.63 356	0.53 228	0.63 293	0.37 215	0.43 111	0.38 223	0.13 267	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

psmg	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.27 79	0.21 170	0.75 383	0.36 325	0.90 349	0.61 238	0.59 321	0.59 277	0.63 293	0.37 215	0.43 111	0.38 223	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.13 75	0.11 69

SACVNet	0.60 325	0.74 331	1.90 248	0.37 313	0.28 281	0.64 308	0.37 333	0.86 320	0.61 238	0.65 374	0.62 304	0.69 335	0.44 288	2.08 436	0.42 250	0.18 371	0.14 295	0.16 350	0.15 287	0.38 412	0.24 340

NF-Stereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 420	0.16 58	0.61 259	0.44 373	0.66 161	0.61 238	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.45 336	0.79 377	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.16 213

OCTAStereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 420	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.61 238	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.80 378	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

ASMatch	0.60 325	0.43 195	2.58 407	0.91 478	0.36 364	0.56 176	0.25 167	0.52 82	0.61 238	0.47 169	1.21 454	0.47 213	0.66 393	1.34 323	0.94 390	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.10 20	0.16 213

SST-Stereo	0.52 269	0.20 9	1.76 164	0.62 453	0.53 438	0.62 279	0.66 438	0.55 105	0.61 238	0.58 307	0.53 228	0.52 238	0.60 368	1.59 361	0.29 141	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.10 49

RAFT-345	0.53 275	0.30 106	2.34 358	0.38 328	0.34 344	0.58 211	0.42 355	0.47 49	0.61 238	0.51 219	1.00 438	0.43 172	0.28 147	1.57 355	0.82 380	0.10 124	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.10 20	0.08 18

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 146	0.86 377	1.78 178	0.28 104	0.17 84	0.52 134	0.20 50	0.62 144	0.61 238	0.50 206	0.61 299	0.39 141	0.32 182	0.35 66	0.30 159	0.07 2	0.10 187	0.09 46	0.09 71	0.35 393	0.10 49

UNet	0.54 280	0.44 206	2.83 443	0.31 178	0.33 336	0.74 377	0.27 213	0.82 287	0.61 238	0.53 237	0.54 240	0.72 351	0.54 344	0.78 265	0.56 316	0.11 186	0.09 148	0.13 269	0.11 166	0.14 96	0.12 104

psmorigin	1.36 477	0.60 268	13.80 526	0.37 313	0.29 287	0.62 279	0.33 306	0.77 242	0.61 238	0.96 448	0.88 418	1.17 464	0.73 410	4.00 508	0.86 384	0.19 386	0.22 403	0.17 367	0.18 336	0.24 292	0.29 378

ac_64	0.55 293	0.46 216	1.92 257	0.36 292	0.34 344	0.63 297	0.31 275	0.82 287	0.61 238	0.55 268	0.51 204	0.89 413	0.48 321	1.83 401	0.55 309	0.14 308	0.11 233	0.12 210	0.12 204	0.18 197	0.12 104

FADNet_RVC	0.81 426	1.14 448	2.42 373	0.30 151	0.24 225	0.71 361	0.24 148	0.95 397	0.61 238	0.44 149	0.56 260	0.59 278	0.42 270	1.52 349	0.68 351	0.94 490	0.96 505	0.28 438	1.00 505	0.90 484	1.36 507

DN-CSS_ROB	0.48 211	1.23 462	1.99 286	0.39 338	0.22 193	0.56 176	0.19 33	0.75 219	0.61 238	0.45 159	0.62 304	0.41 155	0.31 176	0.70 245	0.32 182	0.11 186	0.08 80	0.14 305	0.13 236	0.36 397	0.12 104

FACV-RUCA	0.58 311	0.40 177	1.78 178	0.43 368	1.67 509	0.48 93	0.28 230	0.69 177	0.62 256	0.40 124	0.53 228	0.33 112	0.63 385	0.40 97	0.31 171	0.13 267	0.11 233	0.62 475	0.12 204	0.70 473	0.98 493

rvit_0105_5	0.36 84	0.39 172	1.48 98	0.30 151	0.18 116	0.41 52	0.30 262	0.64 153	0.62 256	0.30 82	0.33 86	0.37 128	0.29 160	0.41 100	0.28 126	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.15 287	0.15 113	0.14 153

rvit_0105_4	0.35 78	0.35 145	1.45 90	0.31 178	0.18 116	0.37 40	0.28 230	0.59 128	0.62 256	0.27 71	0.31 74	0.35 122	0.27 132	0.43 111	0.25 101	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.12 104

RCA-Stereo	0.34 67	0.32 121	1.30 61	0.26 63	0.14 22	0.58 211	0.23 116	0.78 257	0.62 256	0.40 124	0.44 147	0.28 85	0.35 195	0.29 25	0.20 35	0.09 40	0.10 187	0.09 46	0.07 21	0.19 218	0.08 18

test_5	0.51 257	0.87 380	1.99 286	0.37 313	0.65 463	0.58 211	0.35 318	0.78 257	0.62 256	0.48 187	0.55 249	0.45 192	0.40 243	0.72 249	0.30 159	0.09 40	0.07 19	0.12 210	0.12 204	0.33 376	0.38 431

HHNet	0.60 325	0.65 300	2.60 412	0.36 292	0.25 242	0.64 308	0.61 430	0.64 153	0.62 256	0.55 268	1.13 452	0.32 106	0.60 368	0.42 108	1.79 455	0.15 325	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.18 197	0.15 186

HCRNet	0.46 190	0.49 230	1.65 125	0.38 328	0.29 287	0.58 211	0.22 88	0.75 219	0.62 256	0.47 169	0.49 192	0.48 224	0.36 201	1.12 302	0.37 216	0.15 325	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.17 171	0.17 231

GMStereo	0.38 99	0.99 424	1.91 254	0.27 79	0.16 58	0.39 47	0.23 116	0.47 49	0.62 256	0.38 116	0.34 92	0.25 54	0.25 101	0.39 92	0.29 141	0.14 308	0.08 80	0.10 93	0.12 204	0.15 113	0.11 69
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.54 280	0.69 314	2.00 288	0.35 274	0.40 393	0.66 328	0.30 262	0.83 293	0.62 256	0.57 289	0.69 364	0.69 335	0.54 344	1.07 293	0.55 309	0.13 267	0.13 278	0.13 269	0.11 166	0.19 218	0.17 231

FADNet-RVC	0.61 333	1.26 467	2.12 314	0.33 228	0.26 257	0.59 227	0.29 254	0.86 320	0.62 256	0.45 159	0.50 200	0.62 290	0.46 305	1.73 380	0.55 309	0.17 360	0.20 388	0.17 367	0.18 336	0.59 464	0.28 372

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 293	0.92 392	2.36 364	0.38 328	0.37 375	0.60 238	0.28 230	0.82 287	0.62 256	0.62 348	0.55 249	0.72 351	0.45 292	1.00 286	0.43 259	0.15 325	0.11 233	0.14 305	0.14 264	0.15 113	0.16 213
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.62 338	0.76 334	1.72 145	0.30 151	0.29 287	0.64 308	0.28 230	0.94 384	0.62 256	0.58 307	0.57 268	1.40 474	0.64 386	2.59 477	0.42 250	0.11 186	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.14 96	0.11 69

UGAM	0.58 311	0.47 224	2.21 333	0.30 151	0.19 145	0.53 141	0.34 310	0.59 128	0.63 268	0.44 149	0.73 385	0.78 375	0.37 215	2.58 476	0.39 234	0.10 124	0.08 80	0.17 367	0.14 264	0.42 435	0.17 231

RAFT+CT+SA	0.50 240	0.86 377	1.82 211	0.37 313	0.75 471	0.54 148	0.34 310	0.77 242	0.63 268	0.38 116	0.55 249	0.34 118	0.29 160	0.68 234	0.27 116	0.09 40	0.07 19	0.11 156	0.51 473	0.29 342	0.41 446

PFNet	0.60 325	0.33 126	2.47 386	0.41 354	0.55 443	0.62 279	0.27 213	0.61 140	0.63 268	0.61 337	0.56 260	0.45 192	0.32 182	1.88 416	1.14 418	0.28 444	0.09 148	0.12 210	0.16 306	0.26 323	0.20 282

AFF-stereo	0.44 162	0.96 409	1.78 178	0.31 178	0.15 37	0.50 108	0.21 68	0.64 153	0.63 268	0.47 169	0.64 332	0.49 226	0.34 193	0.46 138	0.31 171	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.10 105	0.37 405	0.10 49

SFCPSM	0.46 190	0.24 40	2.35 361	0.27 79	0.27 270	0.70 359	0.32 298	0.96 402	0.63 268	0.49 199	0.52 217	0.43 172	0.36 201	0.52 177	0.43 259	0.12 237	0.09 148	0.12 210	0.16 306	0.16 149	0.12 104

DMCA	0.41 127	0.52 239	1.26 55	0.31 178	0.24 225	0.59 227	0.26 188	0.77 242	0.63 268	0.58 307	0.48 175	0.57 268	0.35 195	0.40 97	0.50 293	0.14 308	0.10 187	0.14 305	0.10 105	0.15 113	0.15 186

FADNet-RVC-Resample	0.67 365	1.16 457	3.16 473	0.37 313	0.29 287	0.62 279	0.38 339	0.86 320	0.63 268	0.51 219	0.50 200	0.57 268	0.45 292	1.57 355	0.49 288	0.24 426	0.32 450	0.23 419	0.19 356	0.27 332	0.62 471

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 413	1.04 435	2.06 298	0.94 481	0.35 356	0.89 432	0.40 346	0.85 310	0.63 268	0.55 268	0.63 316	0.75 366	0.38 222	2.38 457	0.48 283	1.10 497	0.31 444	0.36 455	0.21 372	0.53 460	0.55 465

test_sample3	0.50 240	0.41 183	1.88 237	0.32 207	0.19 145	0.57 194	0.25 167	0.92 368	0.64 276	0.52 227	0.49 192	0.47 213	0.35 195	1.79 392	0.37 216	0.13 267	0.10 187	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.16 213

SQANet	0.80 421	1.58 485	2.53 396	0.76 466	0.83 476	0.76 386	0.36 325	0.83 293	0.64 276	0.63 356	0.69 364	0.73 354	0.51 334	1.21 310	0.53 303	0.77 486	0.29 438	0.59 474	0.29 411	0.86 483	0.61 470

PCWNet_CMD	0.46 190	0.45 214	2.28 348	0.26 63	0.20 159	0.55 161	0.21 68	0.75 219	0.64 276	0.48 187	0.55 249	0.68 328	0.57 358	0.46 138	0.30 159	0.11 186	0.10 187	0.14 305	0.10 105	0.18 197	0.14 153

CBFPSM	0.56 300	0.91 391	1.82 211	0.28 104	0.23 212	0.71 361	0.37 333	0.72 192	0.64 276	0.50 206	0.49 192	1.03 443	0.83 426	0.62 212	1.35 433	0.10 124	0.12 259	0.10 93	0.10 105	0.18 197	0.19 267

hknet	0.47 205	0.29 95	1.70 138	0.30 151	0.24 225	0.76 386	0.31 275	1.00 434	0.64 276	0.63 356	0.53 228	0.80 383	0.38 222	0.77 261	0.37 216	0.11 186	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

IPLGR	0.54 280	0.56 260	2.68 421	0.36 292	0.18 116	0.62 279	0.54 408	1.02 445	0.64 276	0.73 404	0.46 158	0.47 213	0.45 292	1.12 302	0.29 141	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.09 71	0.19 218	0.12 104

GwcNet-ADL	0.50 240	0.74 331	2.90 452	0.31 178	0.20 159	0.58 211	0.29 254	0.87 329	0.64 276	0.47 169	0.47 163	0.56 262	0.33 185	0.46 138	0.46 269	0.13 267	0.12 259	0.09 46	0.09 71	0.14 96	0.21 291

PFNet+	0.45 180	0.37 155	1.86 230	0.46 394	0.18 116	0.58 211	0.77 458	0.52 82	0.64 276	0.56 278	0.48 175	0.39 141	0.26 115	0.93 278	0.32 182	0.13 267	0.09 148	0.14 305	0.13 236	0.12 47	0.15 186

LMCR-Stereo	0.52 269	0.71 319	2.39 368	0.40 347	0.21 170	0.74 377	0.31 275	1.02 445	0.64 276	0.61 337	0.63 316	0.39 141	0.51 334	0.62 212	0.42 250	0.19 386	0.09 148	0.12 210	0.09 71	0.23 277	0.12 104

s12784h	0.36 84	0.28 86	1.58 115	0.23 10	0.11 1	0.62 279	0.24 148	0.79 273	0.64 276	0.44 149	0.52 217	0.28 85	0.26 115	0.50 170	0.24 89	0.11 186	0.06 2	0.09 46	0.06 9	0.16 149	0.06 1

EAI-Stereo	0.78 417	0.25 45	1.67 131	0.54 429	0.59 452	1.95 493	2.05 508	1.11 468	0.64 276	0.95 447	1.49 468	0.50 229	0.67 395	0.59 204	1.44 440	0.09 40	0.19 377	0.09 46	0.49 470	0.13 75	0.22 304

cf-r	0.53 275	0.81 360	2.15 322	0.33 228	0.28 281	0.60 238	0.28 230	0.78 257	0.64 276	0.51 219	0.60 292	0.75 366	0.40 243	1.32 321	0.43 259	0.13 267	0.09 148	0.11 156	0.12 204	0.15 113	0.14 153

MSMDNet	0.46 190	0.44 206	2.28 348	0.26 63	0.20 159	0.55 161	0.21 68	0.75 219	0.64 276	0.48 187	0.55 249	0.68 328	0.56 353	0.46 138	0.30 159	0.11 186	0.10 187	0.13 269	0.10 105	0.18 197	0.15 186

coex_refinement	0.58 311	0.94 400	1.87 235	0.38 328	0.25 242	0.64 308	0.34 310	0.83 293	0.65 289	0.60 329	0.63 316	0.81 386	0.48 321	1.85 408	0.56 316	0.13 267	0.09 148	0.10 93	0.10 105	0.16 149	0.16 213

rvit_0105_3	0.39 114	0.47 224	1.46 91	0.33 228	0.19 145	0.45 64	0.35 318	0.69 177	0.65 289	0.37 108	0.37 104	0.40 149	0.31 176	0.44 118	0.30 159	0.18 371	0.17 355	0.17 367	0.18 336	0.15 113	0.15 186

test_sample5	0.51 257	0.43 195	1.83 217	0.32 207	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.92 368	0.65 289	0.53 237	0.59 277	0.45 192	0.36 201	1.87 409	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

test_sample4	0.50 240	0.42 190	1.88 237	0.32 207	0.19 145	0.56 176	0.26 188	0.93 376	0.65 289	0.54 250	0.54 240	0.45 192	0.36 201	1.79 392	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

DualNet	0.51 257	0.43 195	1.83 217	0.32 207	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.92 368	0.65 289	0.54 250	0.62 304	0.45 192	0.36 201	1.87 409	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

CFNet_ucs	0.48 211	0.50 236	2.32 353	0.26 63	0.22 193	0.57 194	0.22 88	0.85 310	0.65 289	0.53 237	0.64 332	0.68 328	0.44 288	0.54 187	0.31 171	0.13 267	0.12 259	0.16 350	0.11 166	0.19 218	0.17 231

iinet-f	0.57 306	0.93 398	2.27 346	0.31 178	0.25 242	0.83 415	0.33 306	0.81 280	0.65 289	0.54 250	0.63 316	0.73 354	0.67 395	0.73 250	0.67 348	0.13 267	0.13 278	0.11 156	0.10 105	0.43 437	0.16 213

gwcnet-sp	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

scenet	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

ssnet	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

DDUNet	0.77 413	1.12 444	1.88 237	0.76 466	0.69 467	0.84 417	0.43 362	0.85 310	0.65 289	0.67 380	0.75 391	0.91 417	0.52 339	1.03 290	0.57 320	0.54 470	0.37 456	0.95 490	0.52 475	0.71 474	0.57 466

OMP-Stereo	0.59 319	0.65 300	1.74 152	0.56 438	0.37 375	0.60 238	0.26 188	0.70 184	0.65 289	0.66 376	0.60 292	0.69 335	0.32 182	2.09 438	1.20 423	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.09 71	0.17 171	0.10 49

IIG-Stereo	0.59 319	0.65 300	1.74 152	0.54 429	0.23 212	0.61 259	0.21 68	0.73 203	0.65 289	0.64 367	0.69 364	0.69 335	0.38 222	2.09 438	1.39 436	0.11 186	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.09 29

hitnet-ft	0.67 365	0.80 355	1.90 248	0.28 104	0.22 193	0.69 352	0.36 325	0.85 310	0.65 289	0.56 278	0.84 409	1.03 443	0.95 447	2.32 452	0.55 309	0.23 418	0.14 295	0.41 463	0.13 236	0.24 292	0.17 231

NCCL2	0.65 356	0.94 400	1.96 281	0.43 368	0.30 298	0.71 361	0.68 444	0.84 304	0.65 289	0.70 393	0.60 292	0.86 405	0.54 344	1.56 353	0.57 320	0.20 396	0.16 337	0.67 478	0.25 393	0.22 264	0.24 340

ISRNet	0.47 205	0.44 206	1.55 111	0.37 313	0.31 315	0.49 100	0.19 33	0.75 219	0.66 304	0.63 356	0.71 378	0.67 321	0.39 236	0.58 198	0.44 264	0.23 418	0.16 337	0.21 409	0.20 366	0.21 246	0.25 349

AIO-test1	0.45 180	0.87 380	2.27 346	0.33 228	0.33 336	0.50 108	0.22 88	0.74 207	0.66 304	0.29 79	0.41 130	0.29 92	0.22 64	0.73 250	0.29 141	0.09 40	0.08 80	0.12 210	0.14 264	0.30 353	0.22 304

DualNet (step1)	0.59 319	0.62 278	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.11 299	0.38 223	0.61 474	0.14 295	0.87 484	0.56 479	0.25 304	0.23 328

test_sample9	0.94 442	0.62 278	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.91 419	2.55 480	0.61 474	4.16 520	0.87 484	0.56 479	0.25 304	0.23 328

test_sample7	0.47 205	0.33 126	1.49 101	0.34 258	0.20 159	0.51 117	0.30 262	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.11 299	0.38 223	0.17 360	0.14 295	0.16 350	0.15 287	0.19 218	0.18 251

test_sample6	0.52 269	0.44 206	1.81 205	0.33 228	0.18 116	0.55 161	0.27 213	0.94 384	0.66 304	0.54 250	0.62 304	0.47 213	0.36 201	1.97 425	0.38 223	0.14 308	0.10 187	0.13 269	0.13 236	0.17 171	0.16 213

UDGNet	0.44 162	1.02 433	1.74 152	0.35 274	0.19 145	0.58 211	0.23 116	0.49 60	0.66 304	0.41 133	0.38 113	0.34 118	0.29 160	0.53 183	0.30 159	0.24 426	0.10 187	0.37 459	0.19 356	0.27 332	0.15 186

IRAFT_RVC	0.54 280	0.53 244	1.78 178	0.46 394	0.21 170	0.58 211	0.43 362	0.65 159	0.66 304	0.54 250	0.50 200	0.49 226	0.51 334	1.58 359	1.01 405	0.11 186	0.25 427	0.13 269	0.10 105	0.15 113	0.13 138

GwcNet-RSSM	0.57 306	0.94 400	2.13 316	0.32 207	0.25 242	0.60 238	0.30 262	0.80 276	0.66 304	0.52 227	0.64 332	0.71 348	0.40 243	1.79 392	0.50 293	0.13 267	0.09 148	0.12 210	0.12 204	0.21 246	0.15 186

ARAFT	0.60 325	1.23 462	3.10 467	0.28 104	0.16 58	0.64 308	0.36 325	0.90 349	0.67 313	0.61 337	0.49 192	0.55 250	0.31 176	1.24 317	0.32 182	0.10 124	0.08 80	0.14 305	0.13 236	0.37 405	0.21 291

G-Net	0.99 447	0.64 293	2.76 435	0.57 441	0.67 464	2.03 498	0.72 453	0.76 232	0.67 313	1.14 461	2.56 495	1.30 471	1.02 451	1.48 345	1.74 453	0.25 431	0.24 414	0.24 426	0.26 400	0.37 405	0.31 395

DispNO	0.67 365	0.98 420	2.58 407	0.31 178	0.27 270	0.59 227	0.29 254	0.83 293	0.68 315	0.53 237	0.79 400	0.83 393	0.47 313	2.46 467	0.68 351	0.12 237	0.10 187	0.19 393	0.31 426	0.16 149	0.17 231

CoDeX	0.52 269	0.43 195	2.25 343	0.29 135	0.26 257	0.61 259	0.32 298	0.99 426	0.68 315	0.48 187	0.55 249	0.52 238	0.40 243	1.60 362	0.35 207	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.13 75	0.12 104

dd	0.42 146	0.96 409	1.77 173	0.31 178	0.17 84	0.57 194	0.26 188	0.49 60	0.68 315	0.41 133	0.40 126	0.34 118	0.27 132	0.45 129	0.40 242	0.17 360	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.21 246	0.12 104

APVNet	0.70 380	0.67 308	2.71 425	0.38 328	0.36 364	0.85 421	0.43 362	0.91 359	0.68 315	0.55 268	0.69 364	0.75 366	0.55 349	2.31 451	0.78 373	0.17 360	0.17 355	0.24 426	0.19 356	0.33 376	0.23 328

psm_up	0.57 306	0.61 272	1.83 217	0.35 274	0.30 298	0.64 308	0.37 333	0.90 349	0.68 315	0.59 321	0.55 249	0.68 328	0.54 344	1.91 419	0.46 269	0.16 346	0.15 320	0.16 350	0.15 287	0.23 277	0.13 138

aanetorigin	0.77 413	0.80 355	2.59 409	0.43 368	0.44 410	0.58 211	1.01 478	0.57 114	0.68 315	1.53 487	1.23 455	0.81 386	1.08 457	1.07 293	1.07 411	0.18 371	0.15 320	0.17 367	0.21 372	0.54 461	0.30 387

ACVNet	0.45 180	0.44 206	1.79 198	0.28 104	0.21 170	0.59 227	0.36 325	0.66 161	0.68 315	0.45 159	0.59 277	0.69 335	0.40 243	0.44 118	0.55 309	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.34 383	0.10 49

acv_ft	0.48 211	0.44 206	1.76 164	0.32 207	0.41 400	0.63 297	0.28 230	0.81 280	0.68 315	0.61 337	0.59 277	0.69 335	0.45 292	0.44 118	0.63 337	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.41 429	0.10 49

StereoDRNet-Refined	0.50 240	0.41 183	1.50 104	0.33 228	0.21 170	0.68 346	0.26 188	0.81 280	0.68 315	0.67 380	0.68 355	0.73 354	0.42 270	1.10 296	0.59 328	0.11 186	0.08 80	0.14 305	0.14 264	0.25 304	0.21 291
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	0.58 311	0.82 364	1.89 244	0.59 447	0.56 445	0.64 308	0.36 325	0.84 304	0.69 324	0.51 219	0.68 355	0.53 240	0.43 280	0.56 194	0.43 259	0.34 455	0.18 365	0.44 466	0.29 411	0.48 449	0.30 387

TestStereo1	0.49 229	0.81 360	1.85 222	0.39 338	0.57 448	0.56 176	0.34 310	0.75 219	0.69 324	0.44 149	0.63 316	0.35 122	0.42 270	0.64 217	0.29 141	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.33 376	0.26 359

SA-5K	0.49 229	0.81 360	1.85 222	0.39 338	0.57 448	0.56 176	0.34 310	0.75 219	0.69 324	0.44 149	0.63 316	0.35 122	0.42 270	0.64 217	0.29 141	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.33 376	0.26 359

STrans-v2	0.67 365	0.56 260	2.64 416	0.27 79	0.23 212	0.57 194	0.33 306	0.96 402	0.69 324	0.92 442	0.85 413	0.89 413	0.93 441	1.83 401	1.21 425	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.09 71	0.11 36	0.12 104

xxxx	0.70 380	0.21 14	1.33 66	0.28 104	0.18 116	0.63 297	0.24 148	1.02 445	0.69 324	0.50 206	0.62 304	0.58 275	0.38 222	1.47 344	5.21 512	0.13 267	0.12 259	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.15 186

HSM-Net_RVC	0.67 365	0.34 138	2.23 341	0.26 63	0.19 145	0.67 334	0.29 254	1.26 478	0.69 324	0.72 400	0.70 374	0.78 375	0.42 270	3.77 507	0.41 248	0.13 267	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.12 47	0.11 69
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AdaStereo	0.44 162	0.38 163	1.79 198	0.34 258	0.20 159	0.57 194	0.28 230	0.92 368	0.69 324	0.52 227	0.55 249	0.61 286	0.33 185	0.48 154	0.39 234	0.17 360	0.08 80	0.17 367	0.11 166	0.18 197	0.12 104
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PS-NSSS	0.63 344	1.00 426	1.81 205	0.30 151	0.31 315	0.63 297	0.34 310	0.98 414	0.69 324	0.54 250	0.74 388	0.51 232	0.41 254	2.43 465	0.48 283	0.24 426	0.17 355	0.27 435	0.18 336	0.27 332	0.21 291

PSMNet_ROB	0.66 360	1.01 430	2.33 356	0.38 328	0.31 315	0.72 367	0.55 411	0.86 320	0.69 324	0.54 250	0.60 292	0.75 366	0.47 313	2.00 430	0.82 380	0.17 360	0.13 278	0.19 393	0.19 356	0.24 292	0.27 366

AIO-test2	0.49 229	1.15 452	1.96 281	0.42 364	0.37 375	0.50 108	0.23 116	0.79 273	0.70 333	0.33 96	0.53 228	0.27 76	0.22 64	0.67 231	0.29 141	0.73 482	0.08 80	0.13 269	0.17 323	0.17 171	0.18 251

UDG	0.77 413	1.23 462	2.15 322	0.67 460	0.59 452	0.78 399	0.38 339	0.90 349	0.70 333	0.61 337	0.69 364	1.01 439	0.67 395	1.02 288	0.73 365	0.45 464	0.34 451	0.87 484	0.51 473	0.67 471	0.46 453

222	0.78 417	0.23 32	1.23 50	0.28 104	0.18 116	0.62 279	0.24 148	1.02 445	0.70 333	0.58 307	0.66 344	0.46 205	0.42 270	1.80 396	6.53 517	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.17 231

test_xeample	0.72 392	0.21 14	1.36 71	0.27 79	0.17 84	0.59 227	0.28 230	1.01 442	0.70 333	0.55 268	0.67 347	0.44 183	0.39 236	1.88 416	5.17 511	0.12 237	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.13 75	0.15 186

DSFCA	0.54 280	0.35 145	1.41 81	0.28 104	0.28 281	0.79 403	0.88 466	0.76 232	0.70 333	0.72 400	0.66 344	0.67 321	0.57 358	1.17 308	0.63 337	0.16 346	0.14 295	0.13 269	0.14 264	0.16 149	0.13 138

Nwc_Net	0.68 372	0.83 368	2.53 396	0.41 354	0.39 384	0.77 394	0.38 339	1.01 442	0.70 333	0.60 329	0.99 436	0.98 433	0.68 398	1.41 330	0.63 337	0.23 418	0.15 320	0.23 419	0.25 393	0.23 277	0.18 251

RASNet	0.61 333	0.68 310	2.03 296	0.35 274	0.46 424	0.65 322	0.28 230	0.78 257	0.70 333	0.48 187	0.64 332	0.93 422	0.61 377	2.21 446	0.73 365	0.12 237	0.09 148	0.09 46	0.10 105	0.14 96	0.11 69

iResNet	0.51 257	0.76 334	2.59 409	0.41 354	0.17 84	0.64 308	0.27 213	0.82 287	0.70 333	0.57 289	0.64 332	0.43 172	0.36 201	0.70 245	0.52 299	0.10 124	0.07 19	0.09 46	0.08 46	0.21 246	0.13 138

DLCB_ROB	0.54 280	0.55 258	1.49 101	0.36 292	0.25 242	0.65 322	0.36 325	0.80 276	0.70 333	0.72 400	0.69 364	0.83 393	0.46 305	1.53 350	0.60 330	0.13 267	0.12 259	0.14 305	0.14 264	0.14 96	0.13 138

ETE_ROB	0.60 325	0.71 319	1.55 111	0.37 313	0.25 242	0.69 352	0.51 397	1.47 486	0.70 333	0.80 420	0.69 364	0.85 401	0.49 329	1.36 325	0.58 326	0.16 346	0.13 278	0.19 393	0.16 306	0.21 246	0.23 328

YMNet	0.62 338	0.72 323	1.93 260	0.41 354	0.41 400	0.87 427	0.43 362	0.87 329	0.71 343	0.74 407	0.81 401	0.83 393	0.46 305	0.86 273	0.93 388	0.19 386	0.22 403	0.20 401	0.17 323	0.41 429	0.21 291

YMNet_1	0.62 338	0.72 323	1.93 260	0.41 354	0.41 400	0.87 427	0.43 362	0.87 329	0.71 343	0.74 407	0.81 401	0.83 393	0.46 305	0.86 273	0.93 388	0.19 386	0.22 403	0.20 401	0.17 323	0.41 429	0.21 291

LL-Strereo	0.72 392	1.29 469	2.49 389	0.36 292	0.45 418	0.55 161	0.32 298	0.93 376	0.71 343	0.67 380	0.58 274	0.85 401	0.79 421	2.67 483	0.46 269	0.10 124	0.18 365	0.14 305	0.12 204	0.40 426	0.42 447

anonymity	0.80 421	0.66 307	1.29 58	0.59 447	0.75 471	0.67 334	0.52 400	0.95 397	0.71 343	0.94 445	0.70 374	0.67 321	0.87 434	0.71 247	1.35 433	0.64 477	0.62 484	0.58 472	1.44 512	0.60 467	0.65 474

NINENet	0.50 240	0.33 126	1.69 134	0.55 436	0.25 242	0.91 435	0.23 116	0.98 414	0.71 343	0.53 237	0.55 249	0.66 312	0.30 168	1.22 312	0.32 182	0.15 325	0.13 278	0.16 350	0.11 166	0.16 149	0.13 138

Sa-1000	0.51 257	0.72 323	1.90 248	0.31 178	0.60 457	0.60 238	0.31 275	0.94 384	0.71 343	0.52 227	0.83 406	0.42 168	0.33 185	0.68 234	0.28 126	0.10 124	0.09 148	0.13 269	0.29 411	0.29 342	0.10 49

TransformOpticalFlow	0.64 348	0.56 260	2.66 419	0.44 375	0.26 257	0.62 279	0.28 230	0.83 293	0.71 343	0.76 412	0.74 388	0.91 417	0.85 430	1.83 401	0.81 379	0.10 124	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.11 36	0.12 104

ccnet	0.71 389	0.41 183	1.59 116	0.40 347	0.45 418	1.06 451	0.55 411	0.98 414	0.71 343	0.88 436	0.97 433	0.82 391	0.88 437	1.68 372	0.94 390	0.32 451	0.26 429	0.32 450	0.27 405	0.34 383	0.30 387

RGC	0.71 389	0.97 417	2.18 329	0.44 375	0.44 410	0.73 373	0.40 346	0.94 384	0.71 343	0.71 397	1.04 446	1.01 439	0.71 404	1.74 382	0.70 355	0.23 418	0.18 365	0.28 438	0.26 400	0.29 342	0.27 366

XPNet_ROB	0.61 333	0.72 323	1.66 129	0.37 313	0.27 270	0.67 334	0.47 390	0.89 343	0.71 343	0.78 418	0.70 374	0.81 386	0.53 341	1.70 375	0.76 369	0.21 402	0.16 337	0.16 350	0.15 287	0.20 233	0.21 291

G2L-Stereo_aug	0.54 280	0.33 126	2.61 413	0.28 104	0.24 225	0.62 279	0.28 230	0.74 207	0.72 353	0.63 356	0.65 341	0.73 354	0.48 321	1.37 326	0.57 320	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.21 246	0.11 69

TCMNet	0.66 360	0.85 374	2.55 406	0.50 411	0.52 437	0.72 367	0.39 343	0.87 329	0.72 353	0.58 307	0.68 355	0.63 293	0.46 305	1.70 375	0.63 337	0.18 371	0.18 365	0.23 419	0.18 336	0.38 412	0.27 366

SMFormer	0.50 240	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.49 288	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.15 113	0.16 213

tta	0.50 240	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.49 288	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.11 69

qqq1	0.48 211	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.09 46	0.08 46	0.14 96	0.11 69

fff1	0.48 211	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.09 46	0.08 46	0.14 96	0.11 69

fast-acv-ft	0.63 344	0.88 384	3.10 467	0.38 328	0.30 298	0.79 403	0.48 393	0.69 177	0.72 353	0.58 307	0.78 397	0.76 370	0.60 368	0.67 231	0.73 365	0.15 325	0.15 320	0.18 387	0.17 323	0.37 405	0.16 213

HBP-ISP	0.76 409	1.30 470	3.19 477	0.35 274	0.26 257	0.85 421	0.54 408	1.03 452	0.72 353	0.80 420	0.69 364	0.68 328	0.83 426	2.04 432	0.44 264	0.23 418	0.24 414	0.29 445	0.25 393	0.28 338	0.24 340

DCANet-4	0.40 120	0.27 65	2.21 333	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.47 163	0.28 85	0.37 215	0.37 80	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

ADStereo(finetuned)	0.45 180	0.77 343	2.12 314	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.48 175	0.31 98	0.76 417	0.37 80	0.38 223	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.13 75	0.23 328

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 306	0.87 380	2.11 311	0.32 207	0.30 298	0.84 417	0.40 346	0.88 337	0.72 353	0.65 374	0.73 385	0.66 312	0.57 358	0.93 278	0.71 358	0.13 267	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.15 113	0.14 153

DCANet	0.42 146	0.77 343	1.95 272	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.48 175	0.31 98	0.41 254	0.36 73	0.39 234	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.13 75	0.23 328

FADNet	0.64 348	1.22 461	2.06 298	0.32 207	0.30 298	0.66 328	0.29 254	0.88 337	0.72 353	0.44 149	0.48 175	0.66 312	0.57 358	1.84 406	0.45 268	0.46 466	0.20 388	0.17 367	0.19 356	0.59 464	0.24 340

NCC-stereo	0.79 419	0.94 400	2.42 373	0.59 447	0.45 418	1.90 491	0.46 382	0.99 426	0.72 353	0.64 367	0.84 409	0.91 417	0.73 410	1.80 396	1.00 401	0.27 440	0.19 377	0.23 419	0.31 426	0.24 292	0.22 304

Abc-Net	0.79 419	0.94 400	2.42 373	0.59 447	0.45 418	1.90 491	0.46 382	0.99 426	0.72 353	0.64 367	0.84 409	0.91 417	0.73 410	1.80 396	1.00 401	0.27 440	0.19 377	0.23 419	0.31 426	0.24 292	0.22 304
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CVANet_RVC	0.65 356	0.80 355	2.13 316	0.36 292	0.26 257	0.62 279	0.42 355	0.84 304	0.72 353	0.69 389	0.68 355	0.68 328	0.52 339	2.64 479	0.42 250	0.19 386	0.12 259	0.22 412	0.17 323	0.37 405	0.15 186

SA	0.50 240	0.75 333	1.95 272	0.31 178	0.61 459	0.57 194	0.31 275	0.91 359	0.73 369	0.42 138	0.62 304	0.38 135	0.47 313	0.68 234	0.29 141	0.09 40	0.09 148	0.13 269	0.32 432	0.30 353	0.10 49

AASNet	0.56 300	1.03 434	2.34 358	0.37 313	0.33 336	0.65 322	0.29 254	0.96 402	0.73 369	0.54 250	0.60 292	0.55 250	0.38 222	0.59 204	0.58 326	0.14 308	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.43 437	0.24 340

GANet	0.75 406	0.84 370	2.01 289	0.40 347	0.25 242	0.74 377	0.66 438	0.87 329	0.73 369	0.71 397	1.07 448	0.84 398	0.59 365	2.71 486	1.15 420	0.17 360	0.16 337	0.44 466	0.16 306	0.31 361	0.20 282

iResNetv2_ROB	0.59 319	1.43 480	2.96 455	0.40 347	0.22 193	0.58 211	0.28 230	0.91 359	0.73 369	0.57 289	0.63 316	0.60 284	0.41 254	0.74 253	0.35 207	0.11 186	0.08 80	0.10 93	0.07 21	0.43 437	0.17 231

rvit_105_1	0.44 162	0.54 249	1.46 91	0.36 292	0.24 225	0.51 117	0.45 379	0.75 219	0.74 373	0.45 159	0.44 147	0.44 183	0.36 201	0.62 212	0.38 223	0.20 396	0.18 365	0.18 387	0.22 380	0.18 197	0.18 251

1111x	0.74 404	0.21 14	1.93 260	0.31 178	0.17 84	0.63 297	0.32 298	1.03 452	0.74 373	0.52 227	0.62 304	0.57 268	0.47 313	2.38 457	4.25 506	0.12 237	0.14 295	0.11 156	0.12 204	0.12 47	0.14 153

ssnet_v2	0.55 293	0.60 268	1.86 230	0.32 207	0.22 193	0.72 367	0.44 373	0.94 384	0.74 373	0.63 356	0.54 240	0.81 386	0.47 313	0.77 261	0.70 355	0.16 346	0.14 295	0.14 305	0.14 264	0.30 353	0.30 387

DAS	0.56 300	0.35 145	1.55 111	0.33 228	0.34 344	0.50 108	0.42 355	0.83 293	0.74 373	0.83 430	0.68 355	0.56 262	0.48 321	2.40 461	0.46 269	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.18 197	0.15 186

SepStereo	0.52 269	0.35 145	1.55 111	0.33 228	0.34 344	0.50 108	0.42 355	0.83 293	0.74 373	0.83 430	0.68 355	0.56 262	0.48 321	1.56 353	0.46 269	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.18 197	0.15 186

MIPNet	0.83 428	0.81 360	2.40 370	0.61 452	0.18 116	1.48 474	1.39 498	1.60 492	0.74 373	1.94 492	0.85 413	0.73 354	1.68 487	0.87 276	0.31 171	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.32 432	0.25 304	0.12 104

GEStereo_RVC	0.54 280	0.87 380	1.95 272	0.47 399	0.25 242	0.62 279	0.37 333	1.00 434	0.74 373	0.53 237	0.54 240	0.59 278	0.44 288	1.10 296	0.46 269	0.15 325	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.26 323	0.19 267

ADLNet	0.60 325	0.71 319	1.95 272	0.35 274	0.34 344	0.67 334	0.34 310	0.90 349	0.74 373	0.68 387	0.62 304	0.80 383	0.45 292	1.78 388	0.64 342	0.14 308	0.11 233	0.14 305	0.14 264	0.29 342	0.21 291

RAFT + AFF	0.64 348	1.20 459	1.95 272	0.34 258	0.33 336	0.67 334	0.52 400	0.99 426	0.74 373	0.53 237	0.58 274	0.57 268	0.80 422	1.76 385	0.51 297	0.12 237	0.27 435	0.15 332	0.14 264	0.43 437	0.29 378

MMNet	0.50 240	0.48 227	1.93 260	0.33 228	0.27 270	0.79 403	0.28 230	0.81 280	0.74 373	0.60 329	0.56 260	0.59 278	0.55 349	0.79 266	0.59 328	0.10 124	0.09 148	0.12 210	0.11 166	0.13 75	0.14 153

delet	0.52 269	0.54 249	1.62 123	0.31 178	0.35 356	0.74 377	0.46 382	0.85 310	0.74 373	0.55 268	0.60 292	0.67 321	0.50 332	1.12 302	0.57 320	0.11 186	0.11 233	0.13 269	0.14 264	0.16 149	0.12 104

TDLM	0.67 365	0.92 392	1.76 164	0.37 313	0.24 225	0.66 328	0.56 416	0.82 287	0.74 373	1.16 462	0.62 304	0.61 286	0.48 321	2.70 484	0.50 293	0.20 396	0.11 233	0.35 453	0.14 264	0.32 368	0.16 213

StereoDRNet	0.64 348	0.88 384	2.35 361	0.41 354	0.45 418	0.73 373	0.47 390	0.94 384	0.74 373	0.75 409	0.54 240	0.74 361	0.47 313	1.70 375	0.72 362	0.15 325	0.14 295	0.15 332	0.14 264	0.20 233	0.19 267

MyStereo04	0.48 211	0.40 177	2.65 418	0.29 135	0.23 212	0.60 238	0.31 275	0.83 293	0.75 386	0.47 169	0.36 101	0.53 240	0.42 270	0.53 183	0.39 234	0.09 40	0.18 365	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.19 267

GASNet	0.73 401	1.47 482	3.04 462	0.47 399	0.33 336	0.57 194	0.34 310	0.91 359	0.75 386	0.58 307	0.58 274	0.74 361	0.55 349	2.03 431	0.65 344	0.21 402	0.15 320	0.19 393	0.17 323	0.51 456	0.28 372

fff	0.43 152	0.77 343	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 388	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

raft_robust	0.55 293	0.84 370	1.73 148	0.28 104	0.54 440	0.53 141	0.25 167	0.88 337	0.75 386	0.48 187	0.46 158	0.76 370	0.75 416	1.46 337	0.27 116	0.09 40	0.10 187	0.10 93	0.30 420	0.26 323	0.16 213

dad	0.51 257	1.01 430	1.74 152	0.29 135	0.19 145	0.60 238	0.26 188	0.52 82	0.75 386	0.63 356	0.63 316	0.63 293	0.33 185	0.85 272	0.47 278	0.27 440	0.15 320	0.40 462	0.18 336	0.22 264	0.14 153

csc	0.43 152	0.77 343	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 388	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

cscssc	0.43 152	0.77 343	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 388	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

ADCRef	0.80 421	0.96 409	2.29 350	0.37 313	0.35 356	0.96 440	0.51 397	0.87 329	0.75 386	0.88 436	0.83 406	0.61 286	1.36 473	1.02 288	3.27 493	0.13 267	0.11 233	0.17 367	0.19 356	0.25 304	0.21 291

CFNet	0.58 311	0.96 409	1.78 178	0.33 228	0.25 242	0.63 297	0.22 88	0.88 337	0.75 386	0.46 167	0.59 277	0.58 275	0.40 243	2.29 450	0.48 283	0.12 237	0.09 148	0.15 332	0.14 264	0.30 353	0.15 186

mmx	0.72 392	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.99 426	0.76 395	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 498	0.13 267	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.15 186

xxx	0.72 392	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.99 426	0.76 395	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 498	0.13 267	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.15 186

ADCPNet	0.99 447	0.99 424	3.93 499	0.37 313	0.68 466	1.36 470	0.62 434	0.87 329	0.76 395	0.78 418	0.81 401	1.08 452	1.18 462	1.14 305	2.49 479	0.21 402	0.69 493	0.21 409	0.95 503	0.29 342	0.37 428

CBMV_ROB	0.76 409	0.42 190	2.68 421	0.33 228	0.22 193	0.74 377	0.47 390	0.96 402	0.76 395	1.04 454	0.96 431	0.88 411	0.93 441	2.06 434	1.19 422	0.22 415	0.24 414	0.27 435	0.25 393	0.25 304	0.28 372

MyStereo05	0.49 229	0.41 183	2.72 427	0.30 151	0.23 212	0.60 238	0.30 262	0.82 287	0.77 399	0.52 227	0.37 104	0.51 232	0.42 270	0.52 177	0.38 223	0.09 40	0.17 355	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.20 282

ttt	0.66 360	0.22 25	1.68 132	0.34 258	0.24 225	0.60 238	0.26 188	1.00 434	0.77 399	0.55 268	0.67 347	0.54 246	0.36 201	2.14 442	3.03 487	0.16 346	0.13 278	0.13 269	0.12 204	0.15 113	0.17 231

Wz-Net-LNSev	0.59 319	0.96 409	2.47 386	0.34 258	0.37 375	0.79 403	0.44 373	0.86 320	0.77 399	0.61 337	0.67 347	0.79 380	0.56 353	0.64 217	0.62 335	0.15 325	0.14 295	0.12 210	0.12 204	0.18 197	0.19 267

NOSS_ROB	0.64 348	0.65 300	1.62 123	0.46 394	0.25 242	0.67 334	0.30 262	0.93 376	0.77 399	0.59 321	0.57 268	0.77 372	0.38 222	2.78 488	0.44 264	0.23 418	0.24 414	0.28 438	0.26 400	0.27 332	0.39 437

LALA_ROB	0.60 325	0.76 334	1.69 134	0.36 292	0.29 287	0.79 403	0.55 411	0.94 384	0.77 399	0.81 425	0.67 347	0.94 426	0.49 329	0.99 284	0.73 365	0.21 402	0.15 320	0.20 401	0.18 336	0.23 277	0.21 291

111	0.48 211	1.09 441	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.59 227	0.26 188	0.83 293	0.78 404	0.48 187	0.52 217	0.56 262	0.38 222	0.49 164	0.38 223	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.23 277	0.35 413

Syn2CoEx	0.70 380	1.07 440	2.74 433	0.43 368	0.30 298	0.64 308	0.42 355	0.99 426	0.78 404	0.62 348	0.78 397	0.74 361	0.72 407	1.92 423	0.61 333	0.20 396	0.17 355	0.19 393	0.15 287	0.29 342	0.22 304

DRN-Test	0.64 348	0.43 195	2.44 379	0.39 338	0.44 410	0.80 409	0.41 352	1.02 445	0.78 404	0.80 420	0.63 316	0.69 335	0.56 353	1.79 392	0.69 353	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	0.18 197	0.17 231

DISCO	0.57 306	0.34 138	1.87 235	0.45 389	0.34 344	0.84 417	0.35 318	0.84 304	0.78 404	0.59 321	0.63 316	1.06 450	0.53 341	1.10 296	0.82 380	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.22 264	0.18 251

CBMV	0.71 389	0.76 334	2.64 416	0.33 228	0.20 159	0.78 399	0.79 459	0.98 414	0.78 404	0.85 435	0.71 378	0.86 405	1.10 459	1.46 337	0.62 335	0.18 371	0.20 388	0.21 409	0.19 356	0.25 304	0.33 407
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADLNet2	0.68 372	0.84 370	3.19 477	0.33 228	0.36 364	0.64 308	0.37 333	0.89 343	0.79 409	0.54 250	0.65 341	0.93 422	0.48 321	2.07 435	0.56 316	0.13 267	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.33 376	0.18 251

edge stereo	0.81 426	0.73 328	3.30 483	0.37 313	1.21 498	0.62 279	0.39 343	0.93 376	0.79 409	0.80 420	0.88 418	1.14 460	0.71 404	2.18 444	0.71 358	0.21 402	0.20 388	0.26 434	0.18 336	0.38 412	0.26 359

CC-Net-ROB	0.85 431	1.15 452	2.13 316	0.88 476	0.38 381	0.88 431	0.44 373	1.06 458	0.79 409	0.58 307	0.69 364	0.65 305	0.50 332	2.74 487	0.51 297	0.93 489	0.39 464	0.87 484	0.29 411	0.54 461	0.54 462

ITSA-stereo	0.48 211	0.33 126	1.20 45	0.33 228	0.18 116	0.60 238	0.29 254	0.94 384	0.80 412	0.50 206	0.49 192	0.53 240	0.59 365	1.25 318	0.64 342	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	0.18 197	0.23 328

ADCP+	0.94 442	1.12 444	3.14 471	0.34 258	0.39 384	1.06 451	0.79 459	0.89 343	0.80 412	0.66 376	0.67 347	0.85 401	1.55 483	0.93 278	4.55 508	0.13 267	0.11 233	0.16 350	0.15 287	0.26 323	0.25 349

AANet_RVC	0.68 372	1.00 426	2.09 306	0.33 228	0.25 242	0.58 211	0.32 298	0.81 280	0.80 412	0.61 337	0.94 428	0.80 383	0.41 254	2.46 467	1.02 407	0.36 458	0.14 295	0.10 93	0.09 71	0.23 277	0.22 304

PASM	0.72 392	0.68 310	1.91 254	0.47 399	0.44 410	0.60 238	0.51 397	0.76 232	0.80 412	0.77 416	0.67 347	0.87 407	0.61 377	2.40 461	0.67 348	0.32 451	0.35 452	0.36 455	0.41 461	0.45 446	0.39 437

NVstereo2D	0.58 311	0.40 177	2.03 296	0.35 274	0.35 356	0.69 352	0.39 343	0.91 359	0.80 412	0.47 169	0.53 228	0.67 321	0.46 305	1.99 429	0.48 283	0.19 386	0.11 233	0.17 367	0.13 236	0.25 304	0.25 349

Wz-Net-MNSev	0.65 356	0.97 417	2.19 331	0.36 292	0.33 336	0.90 433	0.60 426	0.92 368	0.81 417	0.75 409	0.72 383	0.73 354	0.65 388	1.39 327	0.71 358	0.16 346	0.13 278	0.14 305	0.14 264	0.24 292	0.18 251

RP	0.67 365	0.82 364	1.94 269	0.43 368	0.44 410	0.65 322	0.45 379	0.89 343	0.82 418	0.66 376	0.92 423	0.99 436	0.76 417	1.55 352	0.66 345	0.25 431	0.18 365	0.23 419	0.20 366	0.31 361	0.22 304

RYNet	0.70 380	0.56 260	2.25 343	0.35 274	0.41 400	0.86 423	0.43 362	0.94 384	0.82 418	0.62 348	0.53 228	0.91 417	0.60 368	2.70 484	1.00 401	0.14 308	0.11 233	0.16 350	0.14 264	0.25 304	0.27 366

iResNet_ROB	0.50 240	1.15 452	1.73 148	0.31 178	0.21 170	0.58 211	0.22 88	0.95 397	0.82 418	0.58 307	0.62 304	0.57 268	0.39 236	0.84 270	0.40 242	0.11 186	0.08 80	0.09 46	0.06 9	0.21 246	0.13 138

DGSMNet	2.89 507	0.63 289	3.18 476	3.43 519	4.17 517	2.57 508	6.98 522	0.97 410	0.83 421	0.56 278	1.86 478	0.79 380	0.62 382	1.64 367	1.39 436	4.61 519	5.01 522	5.17 523	4.71 522	4.44 521	4.19 520

SGM-Forest	1.04 454	0.42 190	3.59 492	0.41 354	0.32 323	1.05 450	1.32 494	0.94 384	0.83 421	1.16 462	2.23 489	1.03 443	1.39 476	2.49 470	2.35 476	0.21 402	0.21 397	0.20 401	0.19 356	0.23 277	0.32 400
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GwcNet	0.69 376	0.71 319	3.12 470	0.36 292	0.45 418	0.81 410	0.44 373	0.86 320	0.84 423	0.60 329	0.74 388	0.82 391	0.49 329	1.65 368	0.66 345	0.16 346	0.15 320	0.15 332	0.15 287	0.31 361	0.24 340

PA-Net	0.84 430	1.00 426	3.49 489	0.63 454	0.40 393	0.70 359	0.52 400	0.86 320	0.84 423	0.52 227	0.59 277	0.70 345	0.54 344	2.35 453	2.23 472	0.17 360	0.27 435	0.19 393	0.28 408	0.22 264	0.36 421
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	1.17 464	0.42 190	3.87 495	0.54 429	0.44 410	4.11 515	0.58 422	1.31 480	0.84 423	2.12 494	1.12 451	0.98 433	0.71 404	4.24 511	0.99 400	0.16 346	0.14 295	0.19 393	0.17 323	0.18 197	0.35 413

otaku	1.03 453	1.68 493	2.72 427	0.95 482	0.73 470	1.03 449	0.59 424	0.99 426	0.86 426	0.69 389	1.61 471	0.98 433	0.64 386	1.46 337	1.14 418	0.95 491	0.46 470	0.72 481	0.40 458	1.24 495	0.78 482

AF-Net	0.69 376	0.92 392	2.21 333	0.41 354	0.40 393	0.68 346	0.40 346	1.02 445	0.86 426	0.69 389	1.03 443	1.04 446	0.84 429	1.19 309	0.78 373	0.22 415	0.14 295	0.25 431	0.17 323	0.30 353	0.18 251

ADCMid	0.96 446	1.32 474	2.74 433	0.38 328	0.35 356	0.99 443	0.58 422	0.94 384	0.86 426	1.23 471	1.01 439	1.01 439	1.00 449	1.05 292	3.97 501	0.21 402	0.19 377	0.42 464	0.32 432	0.40 426	0.29 378

Wz-Net-SNSev	0.76 409	1.32 474	3.11 469	0.40 347	0.31 315	0.71 361	0.60 426	0.98 414	0.87 429	0.67 380	0.83 406	0.96 429	0.60 368	1.67 371	0.97 394	0.16 346	0.15 320	0.16 350	0.17 323	0.36 397	0.24 340

FAT-Stereo	0.70 380	0.54 249	2.88 446	0.36 292	0.29 287	0.62 279	0.54 408	0.97 410	0.87 429	0.76 412	0.92 423	0.94 426	0.80 422	1.84 406	0.57 320	0.18 371	0.19 377	0.17 367	0.16 306	0.22 264	0.25 349

SPS-STEREO	1.07 456	1.13 447	2.88 446	0.65 458	0.69 467	0.99 443	0.68 444	1.05 457	0.87 429	1.36 478	1.23 455	1.46 476	0.94 444	1.87 409	1.72 452	0.66 478	0.61 483	0.58 472	0.57 482	0.65 469	0.77 481
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ffm	0.47 205	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.74 207	0.88 432	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	0.63 215	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.15 332	0.13 236	0.25 304	0.36 421

ff1	0.73 401	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.74 207	0.88 432	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 498	0.10 124	0.24 414	0.15 332	0.13 236	0.25 304	0.36 421

tt1	0.44 162	0.64 293	1.83 217	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	0.88 432	0.31 86	0.37 104	0.25 54	0.35 195	0.63 215	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.25 304	0.36 421

pcwnet_v2	0.64 348	0.49 230	4.41 505	0.32 207	0.27 270	0.60 238	0.25 167	0.97 410	0.88 432	0.59 321	0.70 374	0.63 293	0.55 349	0.66 230	0.37 216	0.17 360	0.15 320	0.15 332	0.14 264	0.21 246	0.23 328

AnyNet_C32	1.00 450	1.33 476	2.53 396	0.49 409	0.54 440	1.15 464	1.14 486	0.91 359	0.89 436	1.11 458	0.95 430	0.87 407	0.93 441	1.50 346	4.07 503	0.21 402	0.20 388	0.25 431	0.24 386	0.38 412	0.33 407

GANetREF_RVC	0.75 406	1.15 452	2.46 382	0.47 399	0.26 257	0.83 415	0.61 430	0.97 410	0.89 436	0.62 348	0.61 299	0.72 351	0.59 365	2.42 463	0.55 309	0.32 451	0.25 427	0.36 455	0.24 386	0.39 421	0.31 395
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
Ntro	1.00 450	1.68 493	2.80 441	0.95 482	0.85 477	1.06 451	0.53 404	0.98 414	0.90 438	0.62 348	0.76 393	0.93 422	0.66 393	1.66 369	0.98 395	0.99 494	0.45 468	0.75 482	0.40 458	1.19 491	0.75 479

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 452	1.67 491	2.32 353	0.47 399	0.39 384	1.47 473	0.95 470	0.95 397	0.91 439	0.84 432	0.94 428	1.05 448	0.60 368	2.95 493	0.72 362	0.41 460	0.72 497	0.32 450	0.55 476	0.74 475	1.22 504

FBW_ROB	0.83 428	0.77 343	1.77 173	0.44 375	0.30 298	0.87 427	0.46 382	1.10 464	0.91 439	0.81 425	0.75 391	1.01 439	0.61 377	3.66 506	1.23 427	0.26 435	0.23 411	0.36 455	0.25 393	0.27 332	0.62 471

pmcnn	1.32 473	1.05 436	2.77 437	0.74 465	1.43 501	0.72 367	0.56 416	0.96 402	0.91 439	0.99 449	2.92 504	6.01 516	0.70 402	2.38 457	3.32 495	0.13 267	0.10 187	0.08 8	0.06 9	0.34 383	0.22 304

stereogan	0.69 376	0.51 238	2.44 379	0.39 338	0.39 384	1.01 447	0.41 352	0.94 384	0.92 442	0.73 404	0.85 413	1.15 461	0.69 400	1.57 355	0.53 303	0.19 386	0.18 365	0.20 401	0.16 306	0.36 397	0.24 340

SAMSARA	0.91 438	0.97 417	2.22 337	0.80 470	0.58 450	1.32 468	1.31 493	1.01 442	0.94 443	1.36 478	0.87 416	1.38 473	0.90 439	1.72 379	1.02 407	0.24 426	0.30 442	0.22 412	0.25 393	0.36 397	0.35 413

PWC_ROB	0.70 380	0.94 400	1.88 237	0.39 338	0.39 384	0.62 279	0.30 262	0.98 414	0.94 443	0.91 441	1.29 459	0.77 372	0.62 382	1.62 366	1.03 409	0.18 371	0.11 233	0.18 387	0.13 236	0.51 456	0.22 304

WCMA_ROB	1.12 457	0.83 368	2.66 419	0.58 443	0.34 344	1.17 466	0.71 450	0.93 376	0.94 443	1.74 490	2.63 498	3.09 498	1.71 489	1.70 375	1.84 457	0.26 435	0.21 397	0.20 401	0.21 372	0.28 338	0.43 448

DispFullNet	1.67 491	2.10 511	5.22 509	1.53 502	8.90 518	0.86 423	0.31 275	0.96 402	0.96 446	1.37 481	1.01 439	1.13 459	1.98 494	1.51 347	0.91 387	0.54 470	0.31 444	1.18 496	0.63 489	1.13 489	0.80 483

Wz-Net-TNSev	0.91 438	1.73 497	3.08 465	0.36 292	0.31 315	1.00 446	0.71 450	1.06 458	0.97 447	0.71 397	0.72 383	1.09 454	0.87 434	2.42 463	1.59 446	0.20 396	0.20 388	0.16 350	0.20 366	0.44 445	0.35 413

Consistency-Raft	0.88 435	0.93 398	3.23 481	0.99 485	0.64 462	0.77 394	0.55 411	0.98 414	0.97 447	0.61 337	1.03 443	0.65 305	1.05 454	0.79 266	1.38 435	0.44 462	0.46 470	0.51 470	0.58 484	0.65 469	0.47 454

ADCL	0.99 447	0.79 353	2.43 377	0.39 338	0.32 323	1.50 476	1.90 506	0.92 368	0.97 447	1.26 475	1.27 457	1.00 438	1.42 478	1.14 305	3.31 494	0.17 360	0.14 295	0.22 412	0.21 372	0.30 353	0.22 304

S-Stereo	0.80 421	0.69 314	3.89 496	0.39 338	0.37 375	0.69 352	0.70 449	0.94 384	0.98 450	0.62 348	0.91 421	0.83 393	0.60 368	2.37 454	0.66 345	0.18 371	0.21 397	0.17 367	0.18 336	0.30 353	0.35 413

XQC	0.73 401	0.98 420	2.39 368	0.46 394	0.35 356	0.81 410	0.46 382	1.00 434	1.00 451	0.80 420	0.69 364	0.88 411	0.74 415	1.32 321	1.20 423	0.24 426	0.16 337	0.23 419	0.20 366	0.41 429	0.33 407

NaN_ROB	1.14 459	0.94 400	2.96 455	0.53 426	0.56 445	1.13 462	0.99 473	0.98 414	1.00 451	1.09 457	0.87 416	0.77 372	1.06 456	5.90 516	2.72 482	0.16 346	0.23 411	0.16 350	0.24 386	0.22 264	0.36 421

xx1	0.46 190	0.64 293	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	1.01 453	0.31 86	0.38 113	0.46 205	0.36 201	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.12 210	0.12 204	0.12 47	0.14 153

cc1	0.47 205	0.64 293	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	1.01 453	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.25 304	0.40 441

MeshStereo	1.21 466	1.15 452	3.01 461	0.34 258	0.28 281	1.10 459	0.69 446	1.35 481	1.01 453	2.71 508	2.41 492	2.96 496	1.45 479	2.80 490	1.40 438	0.22 415	0.22 403	0.22 412	0.19 356	0.50 454	0.26 359
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
MFMNet_re	0.92 440	1.28 468	2.53 396	0.82 474	0.76 474	0.90 433	0.75 455	0.98 414	1.04 456	1.03 452	1.05 447	0.84 398	0.94 444	0.83 268	0.72 362	0.68 479	0.60 482	0.63 476	0.60 486	0.77 479	0.74 477

LRCNet_RVC	13.74 528	19.30 529	12.75 524	19.46 531	12.69 523	1.86 490	0.41 352	12.33 526	1.05 457	15.77 527	18.83 532	12.62 528	8.70 521	12.21 526	9.62 522	22.22 533	8.37 528	25.85 534	24.01 534	19.32 532	17.44 533

DPSNet	0.86 432	0.60 268	2.34 358	0.58 443	0.36 364	1.07 456	0.75 455	1.30 479	1.05 457	0.70 393	0.68 355	0.94 426	1.29 465	2.08 436	1.82 456	0.26 435	0.23 411	0.16 350	0.17 323	0.48 449	0.40 441

PDISCO_ROB	0.75 406	1.06 437	2.11 311	0.64 455	0.59 452	1.13 462	0.43 362	1.14 469	1.05 457	0.64 367	0.71 378	0.96 429	0.61 377	1.21 310	0.76 369	0.37 459	0.18 365	0.27 435	0.24 386	0.56 463	0.32 400

WZ-Net	0.92 440	1.31 471	3.76 493	0.41 354	0.36 364	0.86 423	0.71 450	1.00 434	1.06 460	0.82 429	0.92 423	1.06 450	1.05 454	2.16 443	1.61 447	0.19 386	0.13 278	0.15 332	0.16 306	0.32 368	0.28 372

AnyNet_C01	1.14 459	1.49 483	4.23 504	0.54 429	0.53 438	1.51 477	1.37 496	1.04 456	1.07 461	1.17 467	1.33 463	1.15 461	1.08 457	1.61 365	2.74 483	0.25 431	0.22 403	0.28 438	0.24 386	0.48 449	0.40 441

NVStereoNet_ROB	1.16 463	0.95 407	2.54 402	0.58 443	0.55 443	0.78 399	0.63 436	1.00 434	1.08 462	1.03 452	4.07 513	1.48 477	1.22 463	2.88 492	1.27 429	0.50 467	0.46 470	0.54 471	0.62 487	0.50 454	0.63 473
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CSAN	1.25 470	1.12 444	3.04 462	0.51 416	0.37 375	1.06 451	1.15 487	1.22 474	1.08 462	1.17 467	1.91 479	1.04 446	1.31 468	5.96 517	2.43 478	0.26 435	0.22 403	0.24 426	0.24 386	0.31 361	0.30 387

FINET	0.65 356	0.95 407	3.06 464	0.35 274	0.40 393	0.58 211	0.48 393	0.92 368	1.10 464	0.57 289	0.68 355	0.47 213	0.44 288	1.15 307	0.60 330	0.23 418	0.21 397	0.17 367	0.15 287	0.26 323	0.25 349

RTSC	0.72 392	1.00 426	2.22 337	0.40 347	0.29 287	0.82 413	0.31 275	0.96 402	1.10 464	0.92 442	0.81 401	0.78 375	0.58 362	1.23 314	1.55 445	0.18 371	0.17 355	0.14 305	0.17 323	0.43 437	0.30 387

ACVNet-4b	1.93 496	1.85 502	4.10 502	1.07 487	0.86 478	1.15 464	0.53 404	1.06 458	1.12 466	0.64 367	1.09 449	1.99 486	0.70 402	2.20 445	9.86 523	5.62 521	0.41 467	1.03 494	0.55 476	1.86 508	0.85 485

ADCS	1.05 455	1.36 479	2.98 459	0.42 364	0.36 364	0.96 440	0.81 463	1.06 458	1.12 466	1.25 472	0.97 433	1.08 452	0.90 439	1.25 318	4.86 510	0.21 402	0.21 397	0.22 412	0.23 384	0.36 397	0.38 431

RainbowNet	1.15 461	1.78 498	2.72 427	1.12 492	0.91 482	1.06 451	0.76 457	1.16 473	1.13 468	0.75 409	0.97 433	1.09 454	0.80 422	1.60 362	1.21 425	1.17 499	1.26 509	1.01 493	0.57 482	1.13 489	0.88 490

ACVNet_1	1.33 474	1.91 506	4.03 500	1.09 489	0.88 479	1.19 467	0.66 438	1.24 476	1.17 469	0.94 445	0.96 431	3.09 498	1.04 453	2.37 454	1.11 416	1.04 495	0.48 476	1.03 494	0.48 468	1.12 488	0.83 484

SuperB	1.15 461	1.14 448	5.43 512	0.36 292	0.26 257	0.81 410	0.89 467	0.88 337	1.17 469	0.67 380	0.68 355	0.63 293	1.39 476	1.74 382	3.37 496	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	2.80 515	0.25 349

JetBlue	1.78 492	1.63 487	3.92 497	0.73 463	1.21 498	4.38 516	3.35 515	1.59 491	1.20 471	1.26 475	1.52 470	2.37 491	1.88 492	3.23 499	3.00 486	0.53 468	0.47 473	0.48 469	0.49 470	1.29 497	0.97 492

MADNet+	1.36 477	1.93 508	5.95 513	0.81 473	0.59 452	1.57 479	1.09 482	1.39 485	1.22 472	0.84 432	1.01 439	1.25 467	1.12 460	3.19 498	2.36 477	0.45 464	0.47 473	0.38 461	0.34 439	0.59 464	0.57 466

LSM	3.31 511	1.11 443	5.29 511	9.40 524	30.65 535	0.84 417	1.12 485	0.91 359	1.22 472	1.36 478	2.19 486	0.93 422	0.83 426	1.66 369	0.90 386	0.21 402	0.31 444	0.24 426	0.28 408	0.39 421	6.33 523

SHD	0.72 392	0.77 343	2.36 364	0.45 389	0.40 393	0.71 361	0.32 298	1.02 445	1.25 474	1.07 455	0.84 409	0.90 415	0.73 410	1.09 295	0.98 395	0.21 402	0.18 365	0.20 401	0.21 372	0.32 368	0.31 395

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 475	1.70 495	2.50 393	0.56 438	0.40 393	2.15 502	0.99 473	1.24 476	1.26 475	1.02 451	1.10 450	1.29 468	0.88 437	3.10 497	1.08 412	1.66 509	0.83 501	0.68 479	0.88 500	1.57 502	1.80 515

FCDSN-DC	1.29 472	0.54 249	2.50 393	0.47 399	0.41 400	1.12 460	0.60 426	1.10 464	1.27 476	2.23 500	2.87 501	3.67 502	3.12 508	2.39 460	1.69 450	0.30 448	0.26 429	0.31 447	0.30 420	0.35 393	0.38 431
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.55 489	2.39 518	3.16 473	0.65 458	0.41 400	1.12 460	0.46 382	1.23 475	1.33 477	1.61 488	1.20 453	1.43 475	0.98 448	1.76 385	1.97 459	1.90 512	1.80 511	1.98 515	2.15 516	1.63 503	1.77 514

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 240	0.33 126	0.93 20	0.26 63	0.22 193	0.46 80	0.20 50	1.10 464	1.34 478	3.16 514	0.32 79	0.22 24	0.20 46	0.30 31	0.22 60	0.10 124	0.09 148	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.19 267

PWCDC_ROB	0.72 392	1.06 437	2.09 306	0.47 399	0.36 364	0.78 399	0.26 188	0.98 414	1.34 478	0.61 337	2.07 481	0.64 302	0.61 377	0.83 268	0.71 358	0.31 450	0.14 295	0.15 332	0.12 204	0.60 467	0.21 291

RTS	1.21 466	1.31 471	6.39 515	0.52 420	0.51 435	1.61 480	0.79 459	1.03 452	1.37 480	1.13 459	1.30 460	1.10 456	0.85 430	2.65 480	2.08 465	0.21 402	0.24 414	0.18 387	0.18 336	0.43 437	0.32 400

RTSA	1.21 466	1.31 471	6.39 515	0.52 420	0.51 435	1.61 480	0.79 459	1.03 452	1.37 480	1.13 459	1.30 460	1.10 456	0.85 430	2.65 480	2.08 465	0.21 402	0.24 414	0.18 387	0.18 336	0.43 437	0.32 400

MSMD_ROB	1.34 475	0.96 409	2.38 366	0.39 338	0.32 323	1.96 494	0.62 434	0.91 359	1.43 482	2.94 512	2.60 496	4.77 511	1.95 493	2.43 465	1.33 432	0.29 445	0.26 429	0.32 450	0.32 432	0.30 353	0.30 387

TCMNet-wrong-test	5.51 518	6.62 523	6.20 514	13.02 528	11.90 522	7.14 519	5.53 521	6.99 523	1.44 483	2.65 507	3.10 506	8.37 519	5.95 517	4.75 514	6.05 514	3.07 517	0.98 507	2.38 517	1.99 515	6.62 523	5.43 522

IMH-64-1	1.39 480	1.64 489	1.86 230	1.36 497	1.11 494	1.39 471	1.19 489	1.76 495	1.45 484	1.16 462	2.21 487	1.53 478	1.38 474	1.98 426	1.52 443	1.29 501	0.67 487	1.27 500	0.69 491	1.29 497	0.98 493

IMH-64	1.39 480	1.64 489	1.86 230	1.36 497	1.11 494	1.39 471	1.19 489	1.76 495	1.45 484	1.16 462	2.21 487	1.53 478	1.38 474	1.98 426	1.52 443	1.29 501	0.67 487	1.27 500	0.69 491	1.29 497	0.98 493

ELAS	1.39 480	0.79 353	2.86 444	0.53 426	0.50 430	2.81 509	2.20 509	1.61 493	1.50 486	2.28 502	2.35 490	1.82 483	2.13 495	1.73 380	2.22 471	0.35 456	0.37 456	0.35 453	0.35 442	0.49 452	0.47 454
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DANet	0.80 421	0.65 300	2.21 333	1.19 494	0.48 428	0.74 377	1.25 491	0.89 343	1.53 487	0.89 438	0.71 378	0.96 429	0.56 353	1.83 401	0.96 393	0.18 371	0.16 337	0.19 393	0.16 306	0.26 323	0.29 378
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCK	1.49 486	1.90 505	3.22 480	1.09 489	0.54 440	1.71 486	1.73 504	1.49 488	1.53 487	1.44 485	1.80 476	1.82 483	1.30 467	3.34 501	1.76 454	1.07 496	0.56 480	0.97 491	0.58 484	1.38 501	0.65 474

EDNetEfficientorigin	8.18 521	0.98 420	145.96 541	0.51 416	0.89 480	0.72 367	0.48 393	0.85 310	1.56 489	2.12 494	1.49 468	1.29 468	1.31 468	1.83 401	2.13 469	0.13 267	0.12 259	0.17 367	0.18 336	0.39 421	0.45 451

PVD	0.90 437	0.85 374	2.15 322	0.53 426	0.50 430	0.99 443	0.56 416	1.15 472	1.64 490	1.41 483	1.41 467	1.11 458	1.13 461	1.35 324	1.31 430	0.26 435	0.28 437	0.28 438	0.26 400	0.37 405	0.49 458

ACVNet_2	1.42 483	1.81 499	3.23 481	1.08 488	0.92 483	1.32 468	0.85 464	1.49 488	1.69 491	1.19 470	1.73 475	2.13 488	1.03 452	2.50 471	1.40 438	0.91 488	0.53 478	1.00 492	0.55 476	2.11 510	0.85 485

FC-DCNN	1.49 486	0.59 266	2.88 446	0.44 375	0.39 384	1.97 496	0.66 438	1.67 494	1.70 492	2.72 509	2.89 502	4.22 505	2.97 505	2.55 475	2.19 470	0.29 445	0.26 429	0.31 447	0.30 420	0.32 368	0.39 437

ELAS_RVC	1.37 479	0.78 351	3.21 479	0.55 436	0.50 430	1.49 475	2.48 512	1.48 487	1.71 493	2.13 497	2.09 482	2.07 487	2.56 501	1.90 418	2.02 462	0.35 456	0.36 454	0.37 459	0.34 439	0.49 452	0.47 454
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 471	0.70 317	4.05 501	0.64 455	0.98 485	0.94 438	1.40 499	0.85 310	1.75 494	2.34 503	1.33 463	1.05 448	2.21 497	1.58 359	4.15 504	0.15 325	0.19 377	0.14 305	0.27 405	0.38 412	0.32 400

SGM+DAISY	1.83 494	1.43 480	3.81 494	0.87 475	1.01 488	2.38 506	2.53 513	1.36 482	1.75 494	2.92 511	3.22 508	2.65 494	2.93 503	2.22 449	3.10 490	0.72 481	0.69 493	0.63 476	0.62 487	0.77 479	0.98 493

notaker	2.66 502	2.07 510	3.31 485	2.61 516	1.43 501	1.76 489	1.11 484	2.76 509	1.79 496	2.26 501	11.53 524	3.96 503	4.29 512	3.09 496	2.76 484	1.55 508	0.88 503	1.70 513	1.07 507	2.00 509	1.35 506

IGEV-RUCA	2.28 499	0.30 106	1.15 37	0.40 347	1.86 512	2.06 500	1.90 506	1.36 482	1.80 497	3.70 516	3.76 511	5.02 512	8.19 520	2.12 440	1.63 448	0.25 431	0.76 498	2.72 518	1.91 514	2.39 513	2.36 517

FC-DCNN v2	1.54 488	0.58 264	2.80 441	0.44 375	0.39 384	2.05 499	0.66 438	1.90 500	1.84 498	2.79 510	2.97 505	4.41 509	3.07 506	2.65 480	2.30 475	0.29 445	0.26 429	0.31 447	0.30 420	0.32 368	0.38 431

IMH	2.02 498	2.15 516	2.69 424	1.68 503	1.12 496	1.66 485	0.92 469	2.10 503	1.92 499	1.32 477	2.66 499	2.21 490	1.69 488	5.78 515	1.68 449	5.54 520	0.96 505	1.31 502	0.71 493	1.32 500	0.99 498

WAO-7	1.48 485	1.63 487	2.49 389	0.93 480	0.75 471	1.72 487	1.10 483	1.84 499	1.96 500	1.43 484	2.54 494	1.97 485	1.61 486	3.06 495	2.08 465	0.69 480	0.66 486	0.94 489	0.74 494	0.80 481	0.69 476

JetRed	3.29 510	4.93 520	10.17 519	1.45 499	1.72 510	7.44 520	5.05 520	3.06 510	2.12 501	2.41 504	2.39 491	2.99 497	2.37 498	3.51 504	6.44 515	1.32 504	1.90 515	1.37 504	1.23 511	2.21 511	1.76 513

Dean	1.79 493	1.83 500	3.92 497	1.29 496	1.07 493	1.55 478	1.00 476	1.95 502	2.33 502	1.47 486	4.19 514	4.26 508	1.33 471	2.21 446	1.48 442	1.14 498	0.68 491	1.18 496	0.74 494	1.24 495	0.98 493

SDNR	1.22 469	0.80 355	2.71 425	0.33 228	1.48 506	1.98 497	0.23 116	1.93 501	2.44 503	0.89 438	2.52 493	1.36 472	0.51 334	3.65 505	1.93 458	0.30 448	0.31 444	0.22 412	0.16 306	0.33 376	0.36 421

MADNet++	2.79 504	2.11 513	2.97 458	2.49 514	2.28 513	2.95 510	2.31 510	2.67 507	2.47 504	3.03 513	3.13 507	2.70 495	2.92 502	4.10 509	4.48 507	2.68 515	2.24 519	3.04 520	2.44 518	2.37 512	2.34 516

SANet	1.20 465	1.21 460	3.33 486	0.38 328	0.27 270	1.73 488	0.85 464	1.10 464	2.49 505	1.16 462	1.83 477	1.72 482	1.50 482	2.37 454	2.84 485	0.18 371	0.16 337	0.16 350	0.15 287	0.32 368	0.32 400

DeepPrunerF	0.86 432	0.86 377	2.91 453	0.45 389	0.50 430	0.64 308	0.48 393	1.14 469	2.64 506	0.63 356	0.61 299	0.65 305	0.62 382	2.21 446	1.31 430	0.23 418	0.19 377	0.30 446	0.28 408	0.36 397	0.25 349

LVE	1.96 497	2.17 517	3.14 471	1.68 503	1.80 511	1.63 482	1.03 479	2.34 505	2.81 507	1.25 472	2.89 502	4.24 507	1.29 465	2.79 489	1.44 440	2.85 516	0.91 504	1.18 496	1.46 513	1.23 494	1.10 501

WAO-6	1.58 490	1.54 484	2.32 353	1.14 493	1.00 487	2.30 504	1.03 479	1.82 498	2.85 508	1.25 472	2.61 497	2.20 489	1.56 484	2.47 469	1.99 461	0.95 491	0.67 487	1.19 499	0.83 498	1.08 487	0.88 490

SGM-ForestM	2.98 509	1.70 495	3.52 491	0.67 460	0.47 426	5.18 518	3.36 516	3.30 515	2.86 509	4.44 517	3.79 512	9.80 521	5.50 516	6.29 518	6.52 516	0.27 440	0.36 454	0.24 426	0.27 405	0.38 412	0.58 468

HanzoNet	7.64 520	2.86 519	5.05 508	7.01 522	3.97 516	2.18 503	1.34 495	3.37 516	4.05 510	13.17 525	10.58 518	10.73 522	16.52 528	8.45 522	10.51 524	10.48 528	9.72 530	5.59 524	13.46 529	6.84 524	6.83 524

coex-ft	5.95 519	1.67 491	60.57 539	0.34 258	0.30 298	0.77 394	0.69 446	0.74 207	4.41 511	19.22 531	2.15 485	1.62 481	7.97 519	1.81 399	8.96 520	0.44 462	2.08 517	0.18 387	0.19 356	0.38 412	4.62 521

tt	4.93 516	0.27 65	4.20 503	2.29 513	1.58 508	10.20 523	16.97 527	9.42 525	5.02 512	1.67 489	1.28 458	4.68 510	5.03 514	3.37 503	5.92 513	6.16 522	9.47 529	2.82 519	3.18 520	3.60 518	1.53 511

UNDER WATER-64	2.47 500	1.89 504	4.86 507	1.82 509	1.44 503	3.18 511	1.57 503	2.62 506	5.64 513	2.05 493	2.13 484	4.13 504	3.76 510	2.62 478	3.42 497	1.47 506	0.85 502	1.57 510	1.07 507	1.82 507	1.49 509

WAO-8	2.80 505	2.14 514	2.89 449	1.91 510	1.04 491	3.98 513	0.96 471	3.26 513	6.17 514	2.15 498	3.37 509	3.31 500	2.41 499	11.84 523	2.03 463	2.05 513	1.86 513	1.54 508	0.92 501	1.22 492	0.87 488

Venus	2.80 505	2.14 514	2.89 449	1.91 510	1.04 491	3.98 513	0.96 471	3.26 513	6.17 514	2.15 498	3.37 509	3.31 500	2.41 499	11.84 523	2.03 463	2.05 513	1.86 513	1.54 508	0.92 501	1.22 492	0.87 488

UNDER WATER	2.74 503	1.85 502	4.54 506	1.81 508	1.44 503	2.34 505	1.40 499	3.24 512	6.60 516	2.60 506	2.76 500	5.75 514	5.24 515	3.02 494	4.01 502	1.45 505	0.81 500	1.59 511	1.06 506	1.80 506	1.51 510

TorneroNet-64	2.65 501	1.83 500	3.30 483	1.46 500	1.20 497	3.89 512	0.99 473	3.51 517	6.71 517	2.56 505	4.60 515	4.22 505	3.85 511	3.33 500	3.14 491	1.19 500	0.65 485	1.39 505	0.79 497	3.31 517	1.15 502

MANE	2.90 508	1.14 448	2.96 455	1.03 486	1.01 488	5.01 517	2.45 511	5.36 519	6.88 518	3.58 515	4.76 517	5.99 515	4.99 513	4.23 510	4.61 509	0.56 473	0.67 487	0.44 466	0.78 496	0.51 456	1.03 499

LE_ROB	4.43 515	1.35 478	9.38 518	2.79 517	3.93 515	2.43 507	3.46 517	2.68 508	11.19 519	11.66 524	4.73 516	5.26 513	10.46 522	4.50 513	9.49 521	0.82 487	0.69 493	1.34 503	0.98 504	0.75 477	0.76 480

SGM_RVC	1.89 495	0.92 392	2.50 393	0.96 484	0.93 484	1.63 482	1.37 496	1.52 490	12.43 520	1.85 491	1.69 474	2.40 492	1.74 490	2.81 491	1.71 451	0.53 468	0.47 473	0.42 464	0.47 467	0.74 475	0.74 477
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ktn	4.35 514	2.10 511	2.89 449	1.80 507	1.49 507	2.13 501	1.41 501	2.26 504	12.72 521	11.41 523	16.43 527	11.15 523	3.75 509	4.36 512	3.18 492	1.82 511	0.98 507	1.73 514	1.21 510	2.97 516	1.27 505

DGTPSM_ROB	8.89 522	5.62 521	12.25 521	5.92 521	11.32 520	8.54 521	24.18 529	6.40 521	13.49 522	5.15 518	11.46 522	6.19 517	10.92 523	7.00 519	13.72 525	4.47 518	7.65 523	3.92 521	7.45 525	4.38 520	7.87 525

Anonymous_1	22.91 531	11.20 525	12.13 520	12.75 525	26.28 534	19.43 531	27.92 534	14.08 528	13.61 523	14.96 526	10.58 518	11.26 524	11.19 525	12.55 527	14.57 528	38.28 540	7.88 524	34.96 537	63.99 537	89.57 540	10.94 529

PML	23.15 532	16.83 528	7.78 517	5.49 520	9.93 519	51.13 540	104.50 540	5.76 520	13.62 524	37.30 540	105.93 540	30.86 540	23.50 535	12.07 525	7.87 519	6.30 523	2.12 518	6.32 525	2.43 517	10.44 527	2.90 518

DPSMNet_ROB	9.48 523	5.64 522	13.01 525	8.82 523	11.82 521	8.54 521	24.20 530	6.41 522	13.65 525	5.32 519	11.47 523	6.33 518	10.92 523	7.69 520	13.89 526	7.25 527	8.19 525	5.06 522	7.78 526	5.31 522	8.26 526

BEATNet-Init1	12.10 524	11.19 524	27.29 537	2.99 518	3.51 514	21.84 536	11.10 523	14.34 529	13.83 526	20.34 532	20.33 533	26.35 539	20.03 530	19.06 534	14.80 529	1.74 510	1.81 512	2.05 516	2.49 519	3.69 519	3.12 519

DPSM_ROB	12.34 525	11.21 526	12.51 522	12.91 526	12.80 524	19.84 533	28.28 535	14.38 530	14.28 527	10.58 521	11.26 520	12.03 526	11.85 526	13.15 529	15.34 530	7.11 525	8.31 526	6.50 526	7.35 523	8.84 525	8.31 527

DPSM	12.34 525	11.21 526	12.51 522	12.91 526	12.80 524	19.84 533	28.28 535	14.38 530	14.28 527	10.58 521	11.26 520	12.03 526	11.85 526	13.15 529	15.34 530	7.11 525	8.31 526	6.50 526	7.35 523	8.84 525	8.31 527

DPSimNet_ROB	17.97 529	20.20 535	24.98 533	17.62 529	15.92 527	21.53 535	21.00 528	13.70 527	15.61 529	23.89 537	14.69 525	22.87 533	24.58 539	12.70 528	14.56 527	18.48 532	12.91 531	20.21 532	12.05 527	17.76 528	14.17 530

HaxPig	19.86 530	22.40 536	22.34 530	17.95 530	17.95 528	11.77 524	11.89 524	16.02 532	15.89 530	21.10 533	21.41 534	18.74 532	18.39 529	20.08 535	19.69 532	23.63 537	23.22 535	24.06 533	23.69 533	23.00 533	23.95 535

KSHMR	4.10 513	1.97 509	5.27 510	1.71 505	1.47 505	1.96 494	1.28 492	3.19 511	17.33 531	2.12 494	15.91 526	9.18 520	1.57 485	8.42 521	1.98 460	1.52 507	1.26 509	1.67 512	1.19 509	1.67 504	1.40 508

MEDIAN_ROB	23.96 533	27.05 540	26.39 536	22.16 532	22.13 530	16.12 526	13.97 525	20.24 533	20.05 532	25.50 538	25.31 538	22.96 534	22.63 534	24.39 536	23.24 536	28.20 538	27.23 539	28.62 535	27.75 535	27.50 534	27.76 536

xxxxx1	28.96 538	20.11 532	14.07 527	49.74 537	39.15 537	18.98 527	26.64 531	21.94 534	20.21 533	16.45 528	17.48 529	18.36 529	21.56 531	16.21 531	20.88 533	23.07 534	26.55 536	66.40 538	78.70 538	30.27 535	32.51 538

tt_ll	28.96 538	20.11 532	14.07 527	49.74 537	39.15 537	18.98 527	26.64 531	21.94 534	20.21 533	16.45 528	17.48 529	18.36 529	21.56 531	16.21 531	20.88 533	23.07 534	26.55 536	66.40 538	78.70 538	30.27 535	32.51 538

ff	28.96 538	20.11 532	14.07 527	49.74 537	39.15 537	18.98 527	26.64 531	21.94 534	20.21 533	16.45 528	17.48 529	18.36 529	21.56 531	16.21 531	20.88 533	23.07 534	26.55 536	66.40 538	78.70 538	30.27 535	32.51 538

TorneroNet	5.50 517	1.92 507	3.16 473	1.47 501	1.25 500	14.07 525	1.06 481	4.90 518	20.99 536	10.17 520	16.48 528	11.88 525	6.93 518	3.34 501	4.20 505	1.30 503	0.69 493	1.45 507	0.86 499	2.61 514	1.20 503

AVERAGE_ROB	26.93 537	30.34 541	29.27 538	25.82 533	25.34 531	19.48 532	15.17 526	23.55 537	23.00 537	28.45 539	27.87 539	26.25 538	25.86 540	26.96 540	25.55 537	31.30 539	30.07 540	31.76 536	30.81 536	30.79 538	30.93 537

LSM0	26.58 536	22.63 539	25.88 535	30.13 536	52.21 540	39.94 539	56.74 537	28.97 539	28.72 538	21.14 534	22.26 535	24.43 537	23.88 536	26.54 539	30.87 539	14.32 531	16.55 532	13.12 530	14.71 530	17.92 531	20.60 534

CasAABBNet	24.81 534	22.53 537	24.83 532	26.08 534	25.74 532	39.86 537	57.06 539	28.87 538	28.83 539	21.16 535	22.54 536	24.22 535	23.89 537	26.38 537	30.87 539	14.25 529	16.71 533	13.09 528	14.81 531	17.78 529	16.71 531

Selective-RAFT-Error	24.87 535	22.59 538	25.14 534	26.13 535	25.82 533	39.93 538	57.03 538	28.97 539	28.95 540	21.21 536	22.65 537	24.25 536	23.98 538	26.43 538	30.83 538	14.27 530	16.71 533	13.10 529	14.82 532	17.82 530	16.76 532

test_example2	115.39 541	123.23 542	94.57 540	115.52 540	123.55 541	101.63 541	114.33 541	53.41 541	99.48 541	134.90 541	135.05 541	85.83 541	85.11 541	111.32 541	106.15 541	152.55 541	205.26 541	99.78 541	114.96 541	140.96 541	110.20 541

ccccc		297.21 543		374.70 542	380.44 542	203.92 542		216.32 542		203.37 542		215.01 542		312.78 542		412.57 542	356.13 542	256.09 542	227.69 542	428.88 542

ASD4		19.65 530

Low-res two-view benchmark