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

rvit_stereo_0083	0.28 1	0.37 57	0.88 1	0.28 47	0.18 53	0.28 4	0.22 61	0.40 4	0.58 101	0.25 18	0.30 35	0.27 47	0.27 91	0.38 44	0.25 30	0.14 245	0.12 152	0.13 228	0.10 80	0.13 44	0.14 30

rvit_stereo_0081	0.29 2	0.46 103	1.13 3	0.28 47	0.17 40	0.32 10	0.22 61	0.45 14	0.58 101	0.25 18	0.26 19	0.26 39	0.22 36	0.36 39	0.25 30	0.14 245	0.10 110	0.11 119	0.10 80	0.13 44	0.11 12

rvit_stereo_0082	0.29 2	0.46 103	1.13 3	0.28 47	0.17 40	0.32 10	0.22 61	0.45 14	0.58 101	0.25 18	0.26 19	0.26 39	0.22 36	0.36 39	0.25 30	0.14 245	0.10 110	0.11 119	0.10 80	0.13 44	0.11 12

trnet	0.31 4	0.31 8	1.65 21	0.20 2	0.12 3	0.55 116	0.15 4	0.50 35	0.51 50	0.28 31	0.34 54	0.24 26	0.21 28	0.34 27	0.24 21	0.11 131	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.09 6	0.12 15

GLC_STEREO	0.31 4	0.30 6	1.80 31	0.29 65	0.12 3	0.41 31	0.20 30	0.39 3	0.42 13	0.26 25	0.31 42	0.25 31	0.19 16	0.36 39	0.26 44	0.09 13	0.11 136	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.15 38

CREStereo	0.31 4	0.35 42	1.66 22	0.19 1	0.13 7	0.55 116	0.17 11	0.50 35	0.50 45	0.28 31	0.34 54	0.24 26	0.21 28	0.34 27	0.23 18	0.11 131	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.10 14	0.12 15
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
CASnet	0.32 7	0.40 76	1.80 31	0.28 47	0.11 1	0.47 53	0.19 19	0.45 14	0.47 30	0.39 54	0.31 42	0.23 20	0.17 6	0.31 8	0.21 3	0.11 131	0.06 1	0.15 288	0.12 157	0.16 91	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAStereo	0.33 8	0.81 234	2.22 117	0.27 32	0.18 53	0.25 3	0.20 30	0.45 14	0.38 6	0.21 2	0.26 19	0.20 5	0.16 4	0.26 2	0.26 44	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.08 32	0.13 44	0.09 2

rvit_stereo_0080	0.33 8	0.77 221	1.43 9	0.24 5	0.18 53	0.34 17	0.27 163	0.58 73	0.51 50	0.25 18	0.27 23	0.27 47	0.22 36	0.32 18	0.27 52	0.14 245	0.10 110	0.10 68	0.10 80	0.15 74	0.17 57

whm_eth	0.33 8	0.77 221	1.43 9	0.24 5	0.18 53	0.34 17	0.27 163	0.58 73	0.51 50	0.25 18	0.27 23	0.27 47	0.22 36	0.32 18	0.27 52	0.14 245	0.10 110	0.10 68	0.10 80	0.15 74	0.17 57

CES	0.33 8	0.32 17	1.46 13	0.25 10	0.50 314	0.40 30	0.20 30	0.48 22	0.48 33	0.22 5	0.29 30	0.26 39	0.19 16	0.35 36	0.22 6	0.09 13	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.16 91	0.54 275

rvit_stereo_0081_aga	0.34 12	0.67 178	1.79 29	0.27 32	0.20 92	0.34 17	0.21 47	0.43 10	0.48 33	0.26 25	0.28 25	0.27 47	0.21 28	0.33 22	0.25 30	0.14 245	0.11 136	0.11 119	0.10 80	0.14 64	0.18 66

CAS++	0.34 12	0.39 71	1.90 50	0.25 10	0.18 53	0.32 10	0.20 30	0.78 158	0.44 21	0.31 39	0.31 42	0.21 12	0.16 4	0.34 27	0.20 2	0.15 275	0.13 167	0.13 228	0.10 80	0.15 74	0.14 30
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 12	0.38 66	1.96 63	0.27 32	0.35 252	0.43 36	0.22 61	0.43 10	0.34 2	0.24 14	0.34 54	0.23 20	0.28 105	0.34 27	0.22 6	0.08 1	0.07 7	0.07 1	0.05 1	0.10 14	0.35 177

LoS	0.34 12	0.35 42	1.88 47	0.25 10	0.13 7	0.53 96	0.20 30	0.50 35	0.53 71	0.26 25	0.28 25	0.37 94	0.24 51	0.40 55	0.25 30	0.10 55	0.08 40	0.08 4	0.06 7	0.15 74	0.10 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MGS-Stereo	0.35 16	0.48 109	1.99 67	0.26 22	0.14 10	0.41 31	0.22 61	0.41 5	0.48 33	0.24 14	0.51 153	0.25 31	0.18 14	0.33 22	0.22 6	0.10 55	0.08 40	0.09 22	0.08 32	0.47 399	0.10 5

MaDis-Stereo	0.35 16	0.89 255	2.15 100	0.25 10	0.29 198	0.29 6	0.17 11	0.47 21	0.41 9	0.21 2	0.22 4	0.28 54	0.21 28	0.32 18	0.31 94	0.10 55	0.09 86	0.10 68	0.08 32	0.11 22	0.12 15

CroCo-Stereo	0.35 16	0.71 196	1.67 24	0.32 116	0.17 40	0.19 1	0.21 47	0.79 166	0.54 75	0.22 5	0.25 14	0.55 208	0.22 36	0.28 3	0.28 64	0.10 55	0.08 40	0.08 4	0.07 14	0.12 32	0.10 5
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
PMTNet	0.35 16	0.38 66	1.75 27	0.21 3	0.14 10	0.57 144	0.24 111	0.48 22	0.44 21	0.28 31	0.32 50	0.26 39	0.24 51	0.41 62	0.24 21	0.42 407	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.18 137	0.15 38

rvit_0105_6	0.36 20	0.55 144	1.48 15	0.31 96	0.18 53	0.35 22	0.26 146	0.56 66	0.66 160	0.26 25	0.29 30	0.33 80	0.26 77	0.41 62	0.27 52	0.18 321	0.16 211	0.15 288	0.13 176	0.15 74	0.25 112

UniTT-Stereo	0.36 20	0.66 177	2.43 169	0.28 47	0.24 149	0.30 7	0.18 16	0.35 2	0.36 3	0.26 25	0.37 69	0.18 3	0.18 14	0.33 22	0.30 77	0.11 131	0.08 40	0.09 22	0.08 32	0.25 249	0.09 2

Pointernet	0.37 22	0.31 8	1.91 53	0.25 10	0.37 266	0.47 53	0.15 4	0.67 114	0.52 60	0.23 9	0.30 35	0.28 54	0.20 24	0.32 18	0.23 18	0.10 55	0.24 262	0.07 1	0.13 176	0.10 14	0.51 263

knoymous	0.37 22	0.34 34	1.83 35	0.25 10	0.18 53	0.45 40	0.24 111	0.60 87	0.40 8	0.42 64	0.39 80	0.54 200	0.25 67	0.41 62	0.29 73	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.07 14	0.13 44	0.20 79

sCroCo_RVC	0.37 22	0.39 71	2.38 146	0.35 181	0.27 182	0.31 9	0.22 61	0.49 25	0.48 33	0.23 9	0.34 54	0.25 31	0.24 51	0.35 36	0.25 30	0.15 275	0.17 221	0.12 169	0.11 125	0.15 74	0.15 38

rvit_stereo_ft	0.38 25	1.01 281	1.86 45	0.33 137	0.21 104	0.28 4	0.27 163	0.59 83	0.55 83	0.24 14	0.28 25	0.28 54	0.27 91	0.35 36	0.28 64	0.14 245	0.09 86	0.11 119	0.11 125	0.14 64	0.31 155

CroCo-Stereo Lap2	0.38 25	0.91 263	2.02 73	0.33 137	0.38 273	0.23 2	0.21 47	0.63 102	0.51 50	0.23 9	0.28 25	0.29 61	0.23 49	0.34 27	0.28 64	0.10 55	0.09 86	0.10 68	0.08 32	0.22 213	0.15 38

CREStereo++_RVC	0.38 25	0.37 57	2.47 208	0.25 10	0.16 23	0.54 105	0.15 4	0.42 8	0.57 94	0.37 47	0.52 162	0.24 26	0.19 16	0.31 8	0.27 52	0.09 13	0.06 1	0.08 4	0.30 353	0.09 6	0.22 90
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
CAS	0.39 28	0.31 8	1.79 29	0.81 389	0.34 244	0.51 71	0.23 89	0.49 25	0.42 13	0.23 9	0.31 42	0.20 5	0.17 6	0.30 6	0.25 30	0.77 431	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 14	0.41 213

TANstereo	0.39 28	0.70 193	2.48 214	0.23 4	0.12 3	0.54 105	0.16 9	0.41 5	0.47 30	0.45 83	0.51 153	0.26 39	0.22 36	0.34 27	0.21 3	0.10 55	0.10 110	0.08 4	0.07 14	0.09 6	0.18 66

rvit_0105_4	0.40 30	0.64 173	1.98 65	0.31 96	0.18 53	0.37 25	0.29 200	0.64 105	0.67 173	0.28 31	0.32 50	0.36 89	0.28 105	0.45 73	0.27 52	0.18 321	0.16 211	0.15 288	0.14 198	0.15 74	0.25 112

XX-TBD	0.40 30	1.04 289	2.49 219	0.35 181	0.13 7	0.51 71	0.17 11	0.44 13	0.52 60	0.38 50	0.51 153	0.23 20	0.19 16	0.31 8	0.25 30	0.10 55	0.07 7	0.08 4	0.06 7	0.09 6	0.18 66

MIF-Stereo (partial)	0.41 32	0.71 196	2.67 286	0.27 32	0.24 149	0.32 10	0.17 11	0.56 66	0.46 24	0.26 25	0.37 69	0.25 31	0.26 77	0.46 74	0.35 130	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.21 198	0.15 38

s12784h	0.41 32	0.34 34	2.17 103	0.24 5	0.11 1	0.64 252	0.24 111	0.85 218	0.70 219	0.45 83	0.54 183	0.28 54	0.27 91	0.51 103	0.27 52	0.11 131	0.06 1	0.09 22	0.06 7	0.16 91	0.14 30

Gwc-CoAtRS	0.41 32	0.37 57	2.06 81	0.28 47	0.41 286	0.48 58	0.19 19	0.64 105	0.49 37	0.45 83	0.39 80	0.57 219	0.26 77	0.37 42	0.28 64	0.09 13	0.19 233	0.09 22	0.31 359	0.11 22	0.25 112

WCG-NET	0.42 35	0.60 158	1.68 25	0.26 22	0.19 80	0.51 71	0.18 16	0.58 73	0.49 37	0.42 64	0.58 224	0.32 74	0.26 77	0.38 44	0.30 77	0.10 55	0.59 338	0.08 4	0.07 14	0.31 314	0.49 256

Any-RAFT	0.42 35	0.33 27	1.89 49	0.28 47	0.21 104	0.69 295	0.21 47	0.83 198	0.60 114	0.45 83	0.43 95	0.62 240	0.30 132	0.48 87	0.24 21	0.11 131	0.40 305	0.08 4	0.06 7	0.10 14	0.16 51

R-Stereo Train	0.42 35	0.31 8	2.51 223	0.30 81	0.18 53	0.56 122	0.25 131	0.82 187	0.41 9	0.57 207	0.67 291	0.33 80	0.24 51	0.34 27	0.33 115	0.10 55	0.08 40	0.09 22	0.07 14	0.09 6	0.18 66

RAFT-Stereo	0.42 35	0.31 8	2.51 223	0.30 81	0.18 53	0.56 122	0.25 131	0.82 187	0.41 9	0.57 207	0.67 291	0.33 80	0.24 51	0.34 27	0.33 115	0.10 55	0.08 40	0.09 22	0.07 14	0.09 6	0.18 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_5	0.43 39	0.73 204	2.10 93	0.31 96	0.18 53	0.41 31	0.31 225	0.69 120	0.67 173	0.32 41	0.34 54	0.38 99	0.30 132	0.42 68	0.30 77	0.18 321	0.16 211	0.15 288	0.15 218	0.15 74	0.30 147

plain	0.43 39	0.73 204	2.80 324	0.28 47	0.19 80	0.33 15	0.21 47	0.63 102	0.50 45	0.24 14	0.38 75	0.24 26	0.25 67	0.48 87	0.32 104	0.12 168	0.08 40	0.13 228	0.09 46	0.43 385	0.13 18

CASS	0.43 39	0.34 34	2.01 70	0.33 137	0.17 40	0.54 105	0.24 111	0.71 134	0.52 60	0.62 262	0.55 193	0.40 110	0.41 208	0.43 69	0.33 115	0.17 310	0.10 110	0.14 262	0.11 125	0.18 137	0.23 99
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 39	0.32 17	2.31 134	0.26 22	0.14 10	0.51 71	0.22 61	0.84 206	0.78 291	0.55 179	0.48 124	0.28 54	0.37 167	0.40 55	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 224

Patchmatch Stereo++	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.48 299	0.17 40	0.61 205	0.26 146	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.56 124	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.48 299	0.18 53	0.61 205	0.28 175	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.49 97	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

ROB_FTStereo_v2	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.49 310	0.17 40	0.61 205	0.28 175	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.44 137	0.28 105	0.48 87	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

ROB_FTStereo	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.48 299	0.18 53	0.61 205	0.26 146	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.51 103	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

HUI-Stereo	0.43 39	0.36 46	2.45 195	0.48 299	0.18 53	0.61 205	0.27 163	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.44 137	0.28 105	0.47 78	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

iGMRVC	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.48 299	0.18 53	0.61 205	0.27 163	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.57 128	0.31 94	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

iRAFT	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.48 299	0.17 40	0.61 205	0.26 146	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.56 124	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

RAFT-IKP	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.48 299	0.16 23	0.60 185	0.28 175	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.51 103	0.31 94	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

DIP-Stereo	0.43 39	0.50 119	2.21 115	0.27 32	0.18 53	0.63 241	0.17 11	0.94 282	0.58 101	0.49 116	0.48 124	0.30 62	0.30 132	0.40 55	0.31 94	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.08 32	0.15 74	0.33 163
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WCG-NET（raft）	0.44 52	0.97 276	1.78 28	0.24 5	0.17 40	0.43 36	0.24 111	0.42 8	0.52 60	0.38 50	0.35 61	0.46 158	0.25 67	0.41 62	0.26 44	0.08 1	1.08 388	0.08 4	0.08 32	0.27 278	0.40 205

GMStereo_Zeroshot	0.44 52	0.44 96	1.84 38	0.44 282	0.20 92	0.52 88	0.19 19	0.60 87	0.54 75	0.58 213	0.59 230	0.63 244	0.29 122	0.59 133	0.34 123	0.16 291	0.09 86	0.16 307	0.09 46	0.26 267	0.26 120

GMStereo	0.44 52	1.32 353	2.65 274	0.28 47	0.16 23	0.42 35	0.22 61	0.48 22	0.63 137	0.41 59	0.36 63	0.26 39	0.25 67	0.41 62	0.30 77	0.14 245	0.08 40	0.10 68	0.12 157	0.17 113	0.13 18
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 52	0.36 46	2.38 146	0.28 47	0.43 297	0.53 96	0.20 30	0.86 229	0.52 60	0.44 79	0.36 63	0.53 194	0.26 77	0.40 55	0.27 52	0.09 13	0.08 40	0.09 22	0.38 395	0.10 14	0.22 90

rvit_stereo_0075_2	0.45 56	0.45 101	2.60 254	0.34 160	0.32 228	0.41 31	0.21 47	0.60 87	0.54 75	0.39 54	0.51 153	0.40 110	0.29 122	0.46 74	0.31 94	0.21 354	0.15 198	0.22 365	0.15 218	0.18 137	0.33 163

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 56	1.36 367	1.30 7	0.24 5	0.12 3	0.33 15	0.20 30	0.41 5	0.37 4	0.32 41	0.21 2	0.16 1	0.14 1	0.29 5	0.62 234	0.55 419	1.42 424	0.11 119	0.13 176	0.25 249	0.56 283

RCA-Stereo	0.45 56	0.38 66	1.80 31	0.27 32	0.25 156	0.58 154	0.23 89	0.84 206	0.66 160	0.42 64	0.44 106	0.28 54	0.35 158	0.31 8	0.21 3	0.09 13	1.01 380	0.09 22	0.07 14	0.21 198	0.53 272

BUS	0.45 56	0.32 17	1.58 16	0.31 96	0.22 114	0.91 378	0.23 89	1.05 368	0.67 173	0.64 282	0.53 167	0.65 254	0.32 143	0.48 87	0.34 123	0.13 213	0.10 110	0.14 262	0.12 157	0.13 44	0.15 38

AnonymousM	0.45 56	0.49 112	1.83 35	0.29 65	0.15 16	0.53 96	0.22 61	0.64 105	0.66 160	0.47 97	0.33 52	0.30 62	0.25 67	0.49 97	0.29 73	0.12 168	0.27 281	0.71 432	0.37 391	0.12 32	0.41 213

sAnonymous2	0.45 56	0.88 250	2.97 352	0.31 96	0.25 156	0.34 17	0.28 175	0.56 66	0.49 37	0.25 18	0.30 35	0.23 20	0.29 122	0.31 8	0.22 6	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.13 176	0.38 362	0.43 224

CroCo_RVC	0.45 56	0.88 250	2.97 352	0.31 96	0.25 156	0.34 17	0.28 175	0.56 66	0.49 37	0.25 18	0.30 35	0.23 20	0.29 122	0.31 8	0.22 6	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.13 176	0.38 362	0.43 224

rvit_0105_3	0.46 63	0.86 244	2.24 120	0.33 137	0.19 80	0.44 39	0.35 267	0.74 139	0.70 219	0.38 50	0.38 75	0.41 116	0.33 148	0.46 74	0.32 104	0.19 336	0.17 221	0.17 322	0.18 262	0.15 74	0.22 90

RAFT-Stereo-weight	0.46 63	0.37 57	1.60 19	0.29 65	0.51 316	0.57 144	0.22 61	0.84 206	0.67 173	0.48 100	0.38 75	0.36 89	0.17 6	0.39 48	0.27 52	0.09 13	1.28 410	0.09 22	0.07 14	0.09 6	0.41 213

Selective-RAFT	0.46 63	0.48 109	1.88 47	0.32 116	0.16 23	0.61 205	0.19 19	0.66 111	0.62 126	0.28 31	0.30 35	0.41 116	0.33 148	0.51 103	0.32 104	0.11 131	1.09 390	0.09 22	0.35 383	0.19 166	0.37 185

ProNet	0.46 63	0.60 158	1.85 42	0.35 181	0.67 364	0.49 63	0.25 131	0.53 44	0.57 94	0.21 2	0.24 8	0.22 13	0.20 24	0.52 107	0.22 6	0.09 13	0.47 316	0.10 68	0.09 46	0.23 227	1.33 410

CRE-IMP	0.46 63	0.31 8	2.40 155	0.53 324	0.17 40	0.79 344	0.68 392	0.54 54	0.66 160	0.47 97	0.43 95	0.44 137	0.26 77	0.43 69	0.33 115	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.09 46	0.17 113	0.23 99

RSM	0.47 68	0.51 126	1.36 8	1.37 427	1.04 416	0.37 25	0.21 47	0.52 40	0.55 83	0.23 9	0.28 25	0.28 54	0.17 6	0.40 55	0.22 6	0.09 13	0.24 262	0.09 22	0.35 383	0.24 234	0.80 347

test_4	0.47 68	0.80 232	2.15 100	0.36 197	0.29 198	0.59 172	0.28 175	0.50 35	0.42 13	0.43 73	0.76 341	0.39 102	0.22 36	0.73 179	0.49 189	0.08 1	0.18 228	0.11 119	0.15 218	0.29 298	0.27 126

DeepStereo_RVC	0.47 68	0.37 57	2.19 108	0.55 331	0.18 53	0.60 185	0.58 364	0.52 40	0.62 126	0.49 116	0.45 108	0.39 102	0.85 378	0.47 78	0.34 123	0.12 168	0.08 40	0.11 119	0.09 46	0.15 74	0.19 71

cross-raft	0.47 68	0.34 34	2.17 103	0.70 375	0.84 391	0.50 69	0.35 267	0.74 139	0.43 17	0.44 79	0.45 108	0.63 244	0.25 67	0.37 42	0.27 52	0.08 1	0.14 182	0.10 68	0.23 314	0.11 22	0.27 126

iRaftStereo_RVC	0.47 68	0.84 236	1.91 53	0.29 65	0.15 16	0.53 96	0.20 30	0.58 73	0.50 45	0.37 47	0.43 95	0.42 121	0.23 49	0.38 44	0.28 64	0.09 13	0.70 357	0.12 169	0.11 125	0.43 385	0.77 339

Anonymous3	0.47 68	0.49 112	2.61 259	0.33 137	0.25 156	0.72 309	0.32 236	0.80 172	0.60 114	0.36 45	0.41 91	0.33 80	0.29 122	0.46 74	0.30 77	0.19 336	0.18 228	0.13 228	0.13 176	0.18 137	0.22 90

CFNet_pseudo	0.47 68	0.50 119	2.19 108	0.26 22	0.20 92	0.56 122	0.22 61	0.80 172	0.62 126	0.50 134	0.56 206	0.68 277	0.47 264	0.53 114	0.33 115	0.11 131	0.10 110	0.15 288	0.10 80	0.18 137	0.33 163

ccs_rob	0.47 68	0.50 119	2.19 108	0.26 22	0.20 92	0.56 122	0.22 61	0.80 172	0.62 126	0.50 134	0.56 206	0.68 277	0.47 264	0.53 114	0.33 115	0.11 131	0.10 110	0.16 307	0.10 80	0.18 137	0.33 163

IGEV-Stereo+	0.48 76	0.32 17	1.43 9	0.26 22	0.46 308	0.30 7	0.13 1	0.32 1	0.57 94	0.80 354	0.24 8	0.19 4	0.19 16	0.57 128	0.46 172	0.10 55	1.36 418	0.08 4	0.22 309	0.46 395	1.04 383

RSM++	0.48 76	0.52 130	1.27 5	1.62 441	1.27 436	0.39 29	0.20 30	0.49 25	0.56 89	0.22 5	0.25 14	0.24 26	0.17 6	0.39 48	0.23 18	0.09 13	0.11 136	0.09 22	0.35 383	0.29 298	0.80 347

testlalala2	0.48 76	0.34 34	2.53 227	0.65 361	0.56 330	0.57 144	0.20 30	0.84 206	0.63 137	0.42 64	0.54 183	0.45 149	0.21 28	0.30 6	0.26 44	0.10 55	0.13 167	0.09 22	0.29 346	0.12 32	0.31 155

H2IRNET	0.48 76	1.04 289	2.57 246	0.31 96	0.19 80	0.54 105	0.19 19	0.55 63	0.53 71	0.28 31	0.56 206	0.47 167	0.35 158	0.47 78	0.40 146	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.14 198	0.37 355	0.26 120

PCWNet_CMD	0.48 76	0.50 119	2.23 118	0.27 32	0.20 92	0.56 122	0.22 61	0.78 158	0.67 173	0.49 116	0.55 193	0.68 277	0.56 302	0.48 87	0.32 104	0.11 131	0.10 110	0.14 262	0.10 80	0.19 166	0.43 224

DisPM	0.48 76	0.41 81	2.54 232	0.61 352	0.18 53	0.59 172	0.62 378	0.54 54	0.67 173	0.61 250	0.53 167	0.38 99	0.26 77	0.76 185	0.31 94	0.13 213	0.07 7	0.12 169	0.11 125	0.12 32	0.15 38

BSDual-CNN	0.48 76	0.32 17	1.58 16	0.31 96	0.22 114	0.76 324	0.32 236	1.05 368	0.67 173	0.64 282	0.53 167	0.63 244	0.38 176	0.48 87	0.97 314	0.13 213	0.10 110	0.14 262	0.12 157	0.13 44	0.15 38

psmg	0.48 76	0.32 17	1.58 16	0.28 47	0.22 114	0.75 320	0.35 267	0.94 282	0.67 173	0.61 250	0.59 230	0.63 244	0.38 176	0.48 87	0.97 314	0.13 213	0.11 136	0.13 228	0.13 176	0.14 64	0.15 38

dd	0.48 76	1.32 353	2.41 160	0.31 96	0.17 40	0.58 154	0.26 146	0.50 35	0.71 233	0.42 64	0.41 91	0.34 85	0.28 105	0.47 78	0.41 149	0.18 321	0.10 110	0.13 228	0.12 157	0.22 213	0.16 51

GANet-ADL	0.48 76	0.56 147	2.51 223	0.34 160	0.20 92	0.58 154	0.25 131	0.80 172	0.57 94	0.43 73	0.61 245	0.56 215	0.31 137	0.44 72	0.44 164	0.14 245	0.11 136	0.10 68	0.09 46	0.22 213	0.38 193

ICVP	0.48 76	0.33 27	2.37 143	0.34 160	0.22 114	0.60 185	0.55 355	0.79 166	0.53 71	0.45 83	0.60 237	0.49 177	0.36 161	0.55 121	0.46 172	0.16 291	0.16 211	0.14 262	0.11 125	0.16 91	0.32 159
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 76	0.39 71	2.30 131	0.28 47	0.27 182	0.70 298	0.32 236	1.00 330	0.69 209	0.50 134	0.52 162	0.43 122	0.36 161	0.53 114	0.44 164	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.16 239	0.18 137	0.23 99

FENet	0.48 76	0.58 150	2.46 203	0.33 137	0.18 53	0.58 154	0.22 61	0.83 198	0.64 146	0.49 116	0.42 93	0.55 208	0.38 176	0.52 107	0.51 196	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.11 125	0.17 113	0.31 155

MSMDNet	0.48 76	0.50 119	2.23 118	0.27 32	0.20 92	0.56 122	0.22 61	0.78 158	0.67 173	0.49 116	0.55 193	0.68 277	0.56 302	0.48 87	0.32 104	0.11 131	0.10 110	0.13 228	0.10 80	0.18 137	0.43 224

AdaStereo	0.48 76	0.44 96	2.18 106	0.36 197	0.20 92	0.59 172	0.29 200	0.97 305	0.74 262	0.52 155	0.55 193	0.61 235	0.33 148	0.52 107	0.44 164	0.18 321	0.08 40	0.17 322	0.11 125	0.18 137	0.24 108
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
IER	0.49 91	0.73 204	2.12 95	0.27 32	0.25 156	0.65 266	0.27 163	0.76 145	0.59 110	0.56 191	0.59 230	0.60 233	0.53 293	0.64 150	0.44 164	0.12 168	0.09 86	0.11 119	0.11 125	0.18 137	0.15 38

TestStereo	0.49 91	0.88 250	2.38 146	0.30 81	0.16 23	0.43 36	0.25 131	0.55 63	0.46 24	0.38 50	0.46 112	0.34 85	0.28 105	1.96 373	0.28 64	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.09 46	0.15 74	0.13 18

GES	0.49 91	0.54 136	2.37 143	0.31 96	0.19 80	0.61 205	0.30 215	0.93 277	0.52 60	0.49 116	0.53 167	0.40 110	0.43 232	0.59 133	0.67 253	0.16 291	0.11 136	0.12 169	0.10 80	0.20 186	0.30 147

DCANet	0.49 91	0.91 263	2.63 264	0.26 22	0.14 10	0.51 71	0.22 61	0.84 206	0.78 291	0.56 191	0.49 138	0.32 74	0.41 208	0.39 48	0.41 149	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.14 64	0.45 241

CFNet_ucs	0.50 95	0.55 144	2.28 127	0.27 32	0.22 114	0.58 154	0.23 89	0.90 261	0.69 209	0.54 168	0.64 272	0.68 277	0.44 240	0.55 121	0.34 123	0.14 245	0.12 152	0.16 307	0.11 125	0.19 166	0.38 193

fff	0.50 95	0.90 260	2.63 264	0.25 10	0.15 16	0.51 71	0.22 61	0.85 218	0.82 322	0.55 179	0.48 124	0.31 69	0.65 335	0.39 48	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 224

ADStereo(finetuned)	0.50 95	0.91 263	2.43 169	0.26 22	0.14 10	0.51 71	0.22 61	0.84 206	0.78 291	0.56 191	0.49 138	0.32 74	0.75 364	0.40 55	0.40 146	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.13 44	0.45 241

UDGNet	0.50 95	1.36 367	2.44 177	0.37 209	0.19 80	0.58 154	0.23 89	0.49 25	0.69 209	0.42 64	0.39 80	0.34 85	0.29 122	0.55 121	0.32 104	0.25 380	0.10 110	0.37 410	0.19 279	0.30 306	0.17 57

PFNet+	0.50 95	0.43 92	2.54 232	0.49 310	0.18 53	0.58 154	0.76 402	0.54 54	0.72 240	0.56 191	0.48 124	0.39 102	0.26 77	0.94 215	0.33 115	0.14 245	0.09 86	0.14 262	0.13 176	0.12 32	0.16 51

NRIStereo	0.50 95	0.34 34	2.44 177	0.52 320	0.16 23	0.94 384	0.73 400	0.52 40	0.65 153	0.48 100	0.40 89	0.59 226	0.29 122	0.78 192	0.33 115	0.11 131	0.13 167	0.11 119	0.09 46	0.22 213	0.25 112

HCRNet	0.50 95	0.75 218	2.08 84	0.39 241	0.29 198	0.58 154	0.22 61	0.79 166	0.67 173	0.49 116	0.49 138	0.48 175	0.37 167	1.13 238	0.40 146	0.15 275	0.10 110	0.15 288	0.13 176	0.21 198	0.19 71

csc	0.50 95	0.90 260	2.63 264	0.25 10	0.15 16	0.51 71	0.22 61	0.85 218	0.82 322	0.55 179	0.48 124	0.31 69	0.65 335	0.39 48	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 224

cscssc	0.50 95	0.90 260	2.63 264	0.25 10	0.15 16	0.51 71	0.22 61	0.85 218	0.82 322	0.55 179	0.48 124	0.31 69	0.65 335	0.39 48	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 224

DMCA	0.50 95	0.83 235	1.95 60	0.32 116	0.24 149	0.59 172	0.26 146	0.81 179	0.68 200	0.59 232	0.49 138	0.56 215	0.36 161	0.65 153	0.65 247	0.14 245	0.10 110	0.14 262	0.10 80	0.19 166	0.29 138

UPFNet	0.51 105	0.67 178	2.04 77	0.34 160	0.33 234	0.65 266	0.37 278	0.88 245	0.65 153	0.60 241	0.53 167	0.61 235	0.41 208	0.77 186	0.55 210	0.13 213	0.13 167	0.13 228	0.13 176	0.20 186	0.16 51

rvit_105_1	0.52 106	0.93 272	2.30 131	0.36 197	0.24 149	0.51 71	0.45 321	0.81 179	0.79 301	0.46 94	0.44 106	0.45 149	0.38 176	0.63 145	0.39 144	0.20 345	0.18 228	0.18 341	0.22 309	0.18 137	0.21 83

DCVSM-stereo	0.52 106	0.37 57	2.45 195	0.30 81	0.22 114	0.54 105	0.52 345	0.60 87	0.52 60	0.69 315	0.47 117	0.79 321	0.49 275	0.56 124	0.90 309	0.13 213	0.14 182	0.15 288	0.13 176	0.20 186	0.21 83

ITSA-stereo	0.52 106	0.42 84	1.46 13	0.34 160	0.18 53	0.60 185	0.29 200	0.99 320	0.82 322	0.51 145	0.48 124	0.53 194	0.59 317	1.25 260	0.73 271	0.15 275	0.12 152	0.17 322	0.16 239	0.19 166	0.32 159

gcap-zeroshot	0.52 106	0.86 244	2.38 146	0.32 116	0.60 344	0.70 298	0.20 30	0.78 158	0.58 101	0.44 79	0.36 63	0.81 331	0.24 51	0.53 114	0.30 77	0.10 55	0.35 292	0.09 22	0.31 359	0.09 6	0.40 205

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 106	0.51 126	1.12 2	0.26 22	0.22 114	0.46 43	0.20 30	1.10 392	1.33 426	3.13 465	0.33 52	0.22 13	0.20 24	0.34 27	0.26 44	0.11 131	0.09 86	0.11 119	0.09 46	0.17 113	0.21 83

StereoVision	0.52 106	1.12 306	2.70 304	0.34 160	0.32 228	0.47 53	0.26 146	0.73 137	0.61 117	0.33 43	0.89 369	0.45 149	0.26 77	0.52 107	0.39 144	0.14 245	0.15 198	0.16 307	0.15 218	0.22 213	0.14 30

gwcnet-sp	0.52 106	0.71 196	2.66 278	0.32 116	0.22 114	0.66 279	0.31 225	0.84 206	0.69 209	0.61 250	0.49 138	0.46 158	0.43 232	0.77 186	0.48 180	0.12 168	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.19 166	0.19 71

scenet	0.52 106	0.71 196	2.66 278	0.32 116	0.22 114	0.66 279	0.31 225	0.84 206	0.69 209	0.61 250	0.49 138	0.46 158	0.43 232	0.77 186	0.48 180	0.12 168	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.19 166	0.19 71

ssnet	0.52 106	0.71 196	2.66 278	0.32 116	0.22 114	0.66 279	0.31 225	0.84 206	0.69 209	0.61 250	0.49 138	0.46 158	0.43 232	0.77 186	0.48 180	0.12 168	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.19 166	0.19 71

PSM-softLoss	0.52 106	0.34 34	2.47 208	0.55 331	0.17 40	0.61 205	0.39 292	0.64 105	0.67 173	0.52 155	0.48 124	0.39 102	0.25 67	1.46 287	0.77 282	0.13 213	0.08 40	0.13 228	0.12 157	0.12 32	0.15 38

KMStereo	0.52 106	0.34 34	2.47 208	0.55 331	0.17 40	0.61 205	0.39 292	0.64 105	0.67 173	0.52 155	0.48 124	0.39 102	0.25 67	1.46 287	0.77 282	0.13 213	0.08 40	0.13 228	0.12 157	0.12 32	0.15 38

KYRaft	0.52 106	0.35 42	2.40 155	0.34 160	0.21 104	0.75 320	0.43 310	0.62 95	0.63 137	0.64 282	0.92 374	0.53 194	0.72 353	0.60 138	0.26 44	0.10 55	0.07 7	0.12 169	0.14 198	0.13 44	0.54 275

raftrobust	0.52 106	1.14 309	2.15 100	0.33 137	0.99 407	0.53 96	0.21 47	0.59 83	0.50 45	0.53 163	0.36 63	0.31 69	0.33 148	0.47 78	0.42 154	0.10 55	0.55 331	0.09 22	0.08 32	0.22 213	0.46 244

RALAANet	0.52 106	1.37 372	2.63 264	0.33 137	0.23 137	0.48 58	0.19 19	0.69 120	0.55 83	0.49 116	0.46 112	0.39 102	0.31 137	0.53 114	0.53 203	0.10 55	0.33 290	0.11 119	0.17 254	0.29 298	0.13 18

testlalala	0.53 120	0.36 46	2.40 155	0.29 65	0.35 252	0.60 185	0.22 61	1.02 347	0.63 137	0.56 191	0.40 89	0.32 74	0.21 28	0.33 22	0.27 52	0.10 55	1.73 434	0.09 22	0.24 317	0.08 1	0.43 224

hknet	0.53 120	0.39 71	2.04 77	0.31 96	0.24 149	0.76 324	0.32 236	1.05 368	0.71 233	0.64 282	0.53 167	0.79 321	0.40 198	0.84 203	0.78 286	0.12 168	0.10 110	0.14 262	0.12 157	0.13 44	0.15 38

NF-Stereo	0.53 120	0.33 27	2.55 239	0.55 331	0.16 23	0.61 205	0.43 310	0.70 128	0.70 219	0.50 134	0.47 117	0.37 94	0.26 77	1.44 286	0.78 286	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

OCTAStereo	0.53 120	0.33 27	2.54 232	0.56 340	0.16 23	0.61 205	0.42 303	0.70 128	0.70 219	0.50 134	0.47 117	0.37 94	0.26 77	1.43 282	0.79 289	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

RE-Stereo	0.53 120	0.33 27	2.54 232	0.56 340	0.16 23	0.61 205	0.43 310	0.70 128	0.70 219	0.50 134	0.47 117	0.37 94	0.26 77	1.43 282	0.77 282	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

TVStereo	0.53 120	0.33 27	2.54 232	0.56 340	0.16 23	0.61 205	0.43 310	0.70 128	0.70 219	0.50 134	0.47 117	0.37 94	0.26 77	1.43 282	0.77 282	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

GMM-Stereo	0.53 120	0.33 27	2.89 342	0.53 324	0.24 149	0.77 334	0.46 327	0.62 95	0.65 153	0.58 213	0.73 328	0.47 167	0.43 232	0.68 163	0.29 73	0.10 55	0.06 1	0.13 228	0.13 176	0.14 64	0.44 237

Prome-Stereo	0.53 120	0.36 46	2.39 153	0.60 346	0.23 137	0.63 241	0.41 297	0.66 111	0.67 173	0.59 232	1.02 391	0.43 122	0.71 352	0.61 141	0.34 123	0.10 55	0.07 7	0.10 68	0.09 46	0.13 44	0.44 237

CoDeX	0.54 128	0.52 130	2.25 123	0.30 81	0.26 171	0.61 205	0.32 236	1.03 354	0.73 244	0.49 116	0.56 206	0.52 192	0.40 198	1.59 312	0.38 142	0.12 168	0.09 86	0.11 119	0.10 80	0.15 74	0.22 90

NINENet	0.54 128	0.40 76	2.19 108	0.55 331	0.26 171	0.91 378	0.23 89	1.05 368	0.77 286	0.54 168	0.57 217	0.65 254	0.32 143	1.22 251	0.34 123	0.16 291	0.13 167	0.16 307	0.11 125	0.16 91	0.14 30

GwcNet-ADL	0.54 128	0.78 226	2.85 336	0.31 96	0.20 92	0.58 154	0.29 200	0.93 277	0.67 173	0.48 100	0.47 117	0.56 215	0.33 148	0.48 87	0.80 291	0.13 213	0.12 152	0.09 22	0.09 46	0.14 64	0.40 205

ACVNet	0.54 128	0.87 246	2.45 195	0.28 47	0.22 114	0.59 172	0.36 275	0.69 120	0.73 244	0.49 116	0.59 230	0.69 288	0.42 220	0.47 78	0.70 259	0.11 131	0.10 110	0.10 68	0.09 46	0.36 349	0.39 200

MIM_Stereo	0.55 132	0.92 268	2.65 274	0.32 116	1.09 422	0.51 71	0.19 19	0.67 114	0.52 60	0.48 100	0.54 183	0.43 122	0.27 91	0.57 128	0.30 77	0.08 1	0.17 221	0.11 119	0.10 80	0.28 290	0.80 347

CSP-Net	0.55 132	0.61 165	1.81 34	0.30 81	0.23 137	0.77 334	0.35 267	0.90 261	0.62 126	0.62 262	0.60 237	0.65 254	0.42 220	1.76 333	0.47 176	0.17 310	0.12 152	0.10 68	0.10 80	0.21 198	0.16 51

RAFT_R40	0.55 132	0.31 8	2.44 177	0.57 344	0.42 296	0.62 227	0.52 345	0.58 73	0.66 160	0.56 191	0.54 183	0.54 200	0.50 279	1.56 300	0.53 203	0.11 131	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.16 91	0.10 5

Pruner-Stereo	0.55 132	0.38 66	2.49 219	1.78 450	0.19 80	0.63 241	0.45 321	0.59 83	0.67 173	0.61 250	0.48 124	0.41 116	0.25 67	0.49 97	0.99 322	0.13 213	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.14 30

MMNet	0.55 132	0.92 268	2.03 74	0.34 160	0.27 182	0.79 344	0.28 175	0.86 229	0.79 301	0.62 262	0.58 224	0.59 226	0.56 302	0.80 198	0.61 231	0.11 131	0.11 136	0.12 169	0.11 125	0.21 198	0.22 90

UCFNet_RVC	0.55 132	1.16 317	2.48 214	0.31 96	0.27 182	0.65 266	0.28 175	0.76 145	0.58 101	0.51 145	0.53 167	0.67 263	0.42 220	0.91 212	0.45 168	0.16 291	0.11 136	0.17 322	0.17 254	0.20 186	0.23 99

HITNet	0.55 132	1.28 348	2.73 312	0.35 181	0.14 10	0.56 122	0.23 89	0.89 253	0.62 126	0.52 155	0.51 153	0.49 177	0.38 176	0.52 107	0.60 225	0.09 13	0.07 7	0.10 68	0.08 32	0.25 249	0.61 297
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.55 132	0.61 165	2.07 82	0.34 160	0.21 104	0.68 292	0.26 146	0.87 237	0.73 244	0.70 319	0.69 297	0.74 305	0.45 248	1.10 231	0.62 234	0.12 168	0.09 86	0.14 262	0.14 198	0.27 278	0.24 108
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 140	0.68 185	2.42 164	0.30 81	0.41 286	0.61 205	0.31 225	0.58 73	0.72 240	1.17 404	0.26 19	0.20 5	0.27 91	1.28 265	0.28 64	0.09 13	0.59 338	0.12 169	0.21 299	0.16 91	0.48 250

RAFT-Test	0.56 140	0.41 81	2.01 70	0.90 395	1.07 420	0.65 266	0.37 278	0.83 198	0.65 153	0.49 116	0.49 138	0.93 368	0.24 51	0.52 107	0.30 77	0.10 55	0.38 299	0.09 22	0.38 395	0.11 22	0.19 71

PSMNet-ADL	0.56 140	0.47 106	2.03 74	0.35 181	0.22 114	0.67 286	0.27 163	0.77 151	0.58 101	0.43 73	0.53 167	0.70 294	0.45 248	1.89 363	0.64 242	0.16 291	0.13 167	0.11 119	0.13 176	0.15 74	0.51 263

SST-Stereo	0.56 140	0.30 6	2.44 177	0.71 377	0.55 328	0.62 227	0.65 383	0.57 72	0.67 173	0.59 232	0.53 167	0.51 185	0.59 317	1.57 305	0.31 94	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.11 12

RAFT-345	0.56 140	0.37 57	2.68 291	0.40 254	0.34 244	0.58 154	0.41 297	0.49 25	0.70 219	0.51 145	0.99 387	0.43 122	0.28 105	1.56 300	0.81 295	0.10 55	0.07 7	0.11 119	0.09 46	0.11 22	0.09 2

UNet	0.56 140	0.58 150	2.81 328	0.32 116	0.33 234	0.74 318	0.27 163	0.86 229	0.67 173	0.55 179	0.55 193	0.72 297	0.55 300	0.79 194	0.58 219	0.12 168	0.09 86	0.13 228	0.11 125	0.20 186	0.19 71

DN-CSS_ROB	0.56 140	1.64 411	2.75 316	0.42 267	0.22 114	0.57 144	0.19 19	0.79 166	0.66 160	0.46 94	0.62 252	0.41 116	0.32 143	0.73 179	0.49 189	0.12 168	0.08 40	0.14 262	0.13 176	0.38 362	0.17 57

MyStereo05	0.57 147	0.72 201	2.72 307	0.31 96	0.25 156	0.60 185	0.30 215	0.87 237	0.82 322	0.54 168	0.37 69	0.53 194	0.42 220	0.63 145	0.73 271	0.09 13	0.55 331	0.12 169	0.20 289	0.16 91	0.56 283

MyStereo04	0.57 147	0.68 185	2.66 278	0.30 81	0.41 286	0.61 205	0.31 225	0.88 245	0.80 309	0.48 100	0.37 69	0.54 200	0.42 220	0.61 141	0.71 265	0.09 13	0.59 338	0.12 169	0.21 299	0.16 91	0.48 250

Selective-IGEV	0.57 147	0.42 84	1.87 46	1.67 445	1.33 437	0.36 23	0.20 30	0.61 91	0.71 233	0.22 5	0.31 42	0.22 13	0.19 16	0.52 107	0.36 132	0.09 13	0.97 377	0.09 22	0.15 218	0.20 186	0.85 358

SepStereo	0.57 147	0.42 84	1.85 42	0.34 160	0.34 244	0.52 88	0.42 303	0.89 253	0.80 309	0.85 368	0.69 297	0.57 219	0.51 283	1.55 298	0.57 215	0.13 213	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.18 137	0.37 185

111	0.57 147	1.41 377	2.63 264	0.25 10	0.15 16	0.59 172	0.26 146	0.90 261	0.83 329	0.50 134	0.54 183	0.57 219	0.38 176	0.54 120	0.41 149	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.24 234	0.81 351

AFF-stereo	0.57 147	1.51 394	2.59 249	0.33 137	0.23 137	0.51 71	0.21 47	0.69 120	0.68 200	0.49 116	0.63 260	0.49 177	0.34 156	0.50 102	0.37 136	0.08 1	0.54 329	0.10 68	0.10 80	0.40 375	0.60 296

acv_ft	0.57 147	0.87 246	2.45 195	0.33 137	0.41 286	0.63 241	0.29 200	0.86 229	0.73 244	0.64 282	0.59 230	0.69 288	0.45 248	0.47 78	0.68 256	0.11 131	0.10 110	0.10 68	0.09 46	0.43 385	0.39 200

BEATNet_4x	0.57 147	1.16 317	2.56 242	0.35 181	0.16 23	0.56 122	0.25 131	0.91 268	0.64 146	0.55 179	0.53 167	0.59 226	0.43 232	0.67 159	0.76 280	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.23 227	0.58 289

IGEV-Stereo++	0.58 155	0.29 2	1.66 22	0.37 209	0.53 324	0.47 53	0.13 1	0.54 54	0.37 4	1.02 390	0.25 14	0.17 2	0.22 36	1.04 225	0.27 52	0.08 1	1.98 445	0.08 4	0.06 7	0.17 113	1.92 436

MC-Stereo	0.58 155	0.37 57	2.00 68	0.88 392	0.64 360	0.54 105	0.19 19	0.46 19	0.39 7	0.58 213	0.39 80	0.27 47	0.27 91	0.71 173	0.32 104	0.09 13	1.20 396	0.09 22	0.16 239	0.22 213	1.92 436

RAFT_CTSACE	0.58 155	1.16 317	2.76 319	0.36 197	0.29 198	0.54 105	0.29 200	0.69 120	0.51 50	0.51 145	0.75 338	0.67 263	0.37 167	0.63 145	0.47 176	0.08 1	0.49 320	0.11 119	0.10 80	0.41 381	0.32 159

CRFU-Net	0.58 155	0.42 84	1.90 50	0.49 310	0.27 182	0.83 358	0.35 267	0.94 282	0.54 75	0.65 297	0.60 237	0.78 319	1.34 412	1.00 219	0.51 196	0.17 310	0.14 182	0.17 322	0.10 80	0.19 166	0.20 79

dad	0.58 155	1.35 362	2.39 153	0.31 96	0.20 92	0.62 227	0.26 146	0.56 66	0.79 301	0.66 303	0.64 272	0.64 251	0.36 161	0.87 206	0.48 180	0.28 390	0.15 198	0.40 413	0.18 262	0.24 234	0.22 90

IPLGR	0.58 155	0.64 173	3.12 370	0.37 209	0.18 53	0.62 227	0.54 351	1.06 381	0.69 209	0.73 331	0.46 112	0.50 181	0.44 240	1.12 237	0.31 94	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.09 46	0.21 198	0.20 79

GMOStereo	0.58 155	0.89 255	2.46 203	0.29 65	0.99 407	0.51 71	0.32 236	0.58 73	0.46 24	0.58 213	0.48 124	0.54 200	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 430	0.13 228	0.11 125	0.34 332	0.42 218

error version	0.58 155	0.89 255	2.46 203	0.29 65	0.99 407	0.51 71	0.32 236	0.58 73	0.46 24	0.58 213	0.48 124	0.54 200	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 430	0.13 228	0.11 125	0.34 332	0.42 218

test-v	0.58 155	0.89 255	2.46 203	0.29 65	0.99 407	0.51 71	0.32 236	0.58 73	0.46 24	0.58 213	0.48 124	0.54 200	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 430	0.13 228	0.11 125	0.34 332	0.42 218

test-3	0.58 155	0.43 92	2.44 177	0.52 320	0.59 339	0.46 43	0.23 89	0.77 151	0.49 37	0.52 155	0.29 30	0.44 137	0.22 36	0.59 133	0.97 314	0.08 1	1.27 408	0.10 68	0.35 383	0.29 298	0.62 299

test_1	0.58 155	0.43 92	2.44 177	0.52 320	0.59 339	0.46 43	0.23 89	0.77 151	0.49 37	0.51 145	0.29 30	0.44 137	0.22 36	0.59 133	0.97 314	0.08 1	1.27 408	0.10 68	0.35 383	0.29 298	0.63 303

LCNet	0.58 155	0.43 92	2.42 164	0.91 397	0.22 114	0.95 386	0.29 200	0.62 95	0.64 146	0.52 155	0.55 193	0.41 116	0.75 364	0.84 203	0.27 52	0.10 55	0.07 7	0.12 169	0.18 262	0.97 436	0.40 205

test-2	0.58 155	0.89 255	2.46 203	0.29 65	0.99 407	0.51 71	0.32 236	0.58 73	0.46 24	0.58 213	0.48 124	0.54 200	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 430	0.13 228	0.11 125	0.34 332	0.42 218

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 155	1.48 391	2.53 227	0.29 65	0.78 384	0.52 88	0.20 30	0.68 118	0.66 160	0.51 145	0.61 245	0.40 110	0.32 143	0.40 55	0.43 161	0.08 1	0.63 345	0.09 22	0.09 46	0.37 355	0.58 289

STTStereo	0.58 155	0.95 274	2.95 350	0.37 209	0.31 218	0.62 227	0.32 236	0.81 179	0.63 137	0.61 250	0.55 193	0.67 263	0.43 232	0.87 206	0.48 180	0.16 291	0.16 211	0.17 322	0.20 289	0.17 113	0.25 112

DeepPruner_ROB	0.58 155	1.06 292	2.68 291	0.30 81	0.26 171	0.63 241	0.31 225	0.83 198	0.51 50	0.62 262	0.56 206	0.65 254	0.39 191	1.06 226	0.56 212	0.19 336	0.14 182	0.14 262	0.14 198	0.24 234	0.33 163

test_sample2	0.59 171	0.42 84	1.84 38	0.33 137	0.18 53	0.52 88	0.28 175	0.86 229	0.70 219	0.47 97	0.53 167	0.46 158	0.41 208	1.51 294	0.66 250	0.12 168	0.93 375	0.11 119	0.24 317	0.16 91	1.01 381

SPstereo	0.59 171	1.35 362	2.44 177	0.49 310	1.02 414	0.52 88	0.14 3	0.53 44	0.54 75	0.44 79	0.50 150	0.30 62	0.22 36	0.68 163	0.41 149	0.09 13	1.30 414	0.09 22	0.07 14	0.23 227	0.54 275

TestStereo1	0.59 171	1.21 330	2.63 264	0.40 254	0.60 344	0.56 122	0.34 258	0.82 187	0.73 244	0.45 83	0.63 260	0.36 89	0.42 220	0.66 156	0.42 154	0.10 55	0.32 286	0.12 169	0.10 80	0.34 332	0.52 269

SA-5K	0.59 171	1.21 330	2.63 264	0.40 254	0.60 344	0.56 122	0.34 258	0.82 187	0.73 244	0.45 83	0.63 260	0.36 89	0.42 220	0.66 156	0.42 154	0.10 55	0.32 286	0.12 169	0.10 80	0.34 332	0.52 269

test_3	0.59 171	0.44 96	2.44 177	0.53 324	0.59 339	0.48 58	0.30 215	0.79 166	0.52 60	0.51 145	0.30 35	0.45 149	0.22 36	0.59 133	0.97 314	0.08 1	1.25 403	0.11 119	0.35 383	0.30 306	0.62 299

IRAFT_RVC	0.59 171	0.74 214	2.42 164	0.47 298	0.21 104	0.59 172	0.42 303	0.68 118	0.73 244	0.54 168	0.50 150	0.49 177	0.51 283	1.57 305	1.00 324	0.11 131	0.25 271	0.13 228	0.10 80	0.15 74	0.14 30

MLCV	0.59 171	1.41 377	2.41 160	0.31 96	0.15 16	0.60 185	0.23 89	0.77 151	0.63 137	0.67 305	0.66 286	0.55 208	0.37 167	1.16 242	1.09 333	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.21 198	0.29 138

iResNet	0.59 171	1.09 297	2.54 232	0.44 282	0.18 53	0.65 266	0.29 200	0.89 253	0.75 268	0.59 232	0.64 272	0.43 122	0.39 191	0.73 179	1.24 352	0.11 131	0.08 40	0.09 22	0.08 32	0.21 198	0.40 205

11t1	0.60 179	0.49 112	2.19 108	0.35 181	0.58 338	0.48 58	0.21 47	0.72 135	0.73 244	0.49 116	0.47 117	0.35 88	0.34 156	0.61 141	0.71 265	0.12 168	1.26 407	0.10 68	0.29 346	0.16 91	1.22 400

RAFT+CT+SA	0.60 179	1.25 343	2.49 219	0.38 228	0.75 376	0.55 116	0.34 258	0.83 198	0.68 200	0.39 54	0.55 193	0.44 137	0.29 122	0.75 183	0.28 64	0.09 13	0.24 262	0.11 119	0.51 421	0.30 306	0.74 335

rafts_anoy	0.60 179	1.33 357	2.59 249	0.53 324	1.09 422	0.49 63	0.25 131	0.67 114	0.53 71	0.41 59	0.38 75	0.33 80	0.30 132	0.68 163	0.41 149	0.10 55	1.13 393	0.13 228	0.15 218	0.20 186	0.29 138

delet	0.60 179	0.84 236	2.45 195	0.33 137	0.35 252	0.73 313	0.46 327	0.89 253	0.80 309	0.58 213	0.62 252	0.67 263	0.51 283	1.14 240	0.64 242	0.12 168	0.12 152	0.13 228	0.14 198	0.22 213	0.29 138

CFNet-ft	0.60 179	1.16 317	2.45 195	0.29 65	0.30 210	0.64 252	0.28 175	0.69 120	0.57 94	0.49 116	0.57 217	0.79 321	0.44 240	1.48 290	0.62 234	0.15 275	0.10 110	0.28 389	0.14 198	0.21 198	0.29 138

CFNet_RVC	0.60 179	1.16 317	2.45 195	0.29 65	0.30 210	0.64 252	0.28 175	0.69 120	0.57 94	0.49 116	0.57 217	0.79 321	0.44 240	1.48 290	0.62 234	0.15 275	0.10 110	0.28 389	0.14 198	0.21 198	0.29 138

iResNet_ROB	0.60 179	1.59 402	2.04 77	0.32 116	0.21 104	0.60 185	0.22 61	0.99 320	0.85 344	0.61 250	0.63 260	0.58 223	0.42 220	1.08 229	0.98 320	0.11 131	0.08 40	0.09 22	0.06 7	0.23 227	0.33 163

test_sample3	0.61 186	0.48 109	2.24 120	0.34 160	0.19 80	0.58 154	0.25 131	0.97 305	0.76 276	0.54 168	0.52 162	0.46 158	0.37 167	1.78 339	0.57 215	0.13 213	0.79 362	0.12 169	0.21 299	0.17 113	0.73 332

test_sample1	0.61 186	0.45 101	1.84 38	0.33 137	0.29 198	0.49 63	0.24 111	0.83 198	0.73 244	0.51 145	0.53 167	0.52 192	0.45 248	1.40 276	0.72 269	0.11 131	0.96 376	0.10 68	0.24 317	0.15 74	1.25 403

testlalala_base	0.61 186	0.35 42	2.44 177	0.35 181	0.33 234	0.55 116	0.21 47	0.88 245	0.41 9	0.41 59	0.39 80	0.31 69	0.24 51	0.33 22	0.36 132	0.98 441	1.61 429	0.09 22	0.22 309	1.11 437	0.68 317

test_5	0.61 186	1.25 343	2.76 319	0.39 241	0.64 360	0.58 154	0.35 267	0.85 218	0.66 160	0.49 116	0.56 206	0.55 208	0.40 198	0.79 194	0.32 104	0.10 55	0.19 233	0.12 169	0.12 157	0.33 325	0.85 358

Sa-1000	0.61 186	1.07 293	2.71 305	0.32 116	0.61 353	0.61 205	0.31 225	1.00 330	0.76 276	0.53 163	0.83 354	0.43 122	0.33 148	0.69 166	0.30 77	0.10 55	0.52 325	0.13 228	0.28 342	0.29 298	0.29 138

SA	0.61 186	1.14 309	2.79 323	0.32 116	0.63 356	0.57 144	0.30 215	0.97 305	0.78 291	0.43 73	0.63 260	0.39 102	0.46 256	0.70 167	0.31 94	0.10 55	0.44 311	0.13 228	0.32 366	0.31 314	0.51 263

DAS	0.61 186	0.42 84	1.85 42	0.34 160	0.34 244	0.52 88	0.42 303	0.89 253	0.80 309	0.85 368	0.69 297	0.57 219	0.51 283	2.38 405	0.57 215	0.13 213	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.18 137	0.37 185

AACVNet	0.61 186	1.13 308	2.47 208	0.37 209	0.21 104	0.57 144	0.25 131	0.75 142	0.55 83	0.56 191	0.60 237	0.66 261	0.44 240	2.11 388	0.49 189	0.14 245	0.11 136	0.14 262	0.11 125	0.35 343	0.23 99

ASMatch	0.61 186	0.47 106	2.72 307	0.91 397	0.36 260	0.56 122	0.24 111	0.54 54	0.67 173	0.48 100	1.20 404	0.47 167	0.65 335	1.33 270	0.93 311	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.11 125	0.10 14	0.17 57

test-1	0.61 186	0.54 136	2.09 87	0.31 96	1.37 439	0.51 71	0.28 175	0.83 198	0.50 45	0.42 64	0.55 193	0.54 200	0.24 51	0.38 44	1.25 353	0.10 55	1.08 388	0.10 68	0.17 254	0.11 22	0.77 339

LMCR-Stereo	0.61 186	1.00 278	2.60 254	0.42 267	0.22 114	0.74 318	0.31 225	1.06 381	0.70 219	0.62 262	0.64 272	0.40 110	0.52 290	0.84 203	1.27 355	0.20 345	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.26 267	0.16 51

GEStereo_RVC	0.61 186	1.19 326	2.61 259	0.48 299	0.25 156	0.63 241	0.37 278	1.05 368	0.79 301	0.55 179	0.55 193	0.59 226	0.44 240	1.10 231	0.48 180	0.16 291	0.11 136	0.12 169	0.11 125	0.27 278	0.43 224

HGLStereo	0.61 186	1.20 328	2.59 249	0.36 197	0.40 281	0.65 266	0.30 215	0.87 237	0.67 173	0.60 241	0.70 310	0.69 288	0.56 302	1.07 228	0.59 223	0.14 245	0.13 167	0.13 228	0.12 157	0.23 227	0.23 99

PSMNet-RSSM	0.61 186	1.19 326	2.43 169	0.33 137	0.25 156	0.59 172	0.28 175	0.88 245	0.65 153	0.54 168	0.62 252	0.69 288	0.46 256	1.67 322	0.50 193	0.15 275	0.10 110	0.14 262	0.16 239	0.20 186	0.28 132

DISCO	0.61 186	0.63 171	1.98 65	0.46 292	0.34 244	0.84 363	0.35 267	0.88 245	0.81 317	0.61 250	0.64 272	1.06 399	0.53 293	1.11 235	0.83 300	0.13 213	0.10 110	0.11 119	0.10 80	0.26 267	0.37 185

DLCB_ROB	0.61 186	0.96 275	2.00 68	0.37 209	0.25 156	0.65 266	0.37 278	0.86 229	0.76 276	0.73 331	0.70 310	0.84 342	0.47 264	1.57 305	0.72 269	0.13 213	0.13 167	0.14 262	0.14 198	0.18 137	0.33 163

test_sample4	0.62 202	0.49 112	2.24 120	0.34 160	0.19 80	0.57 144	0.25 131	0.98 312	0.76 276	0.56 191	0.55 193	0.45 149	0.38 176	1.78 339	0.56 212	0.13 213	0.80 364	0.13 228	0.21 299	0.17 113	0.76 336

qqq1	0.62 202	0.54 136	1.92 55	0.32 116	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 282	0.85 344	0.58 213	0.70 310	0.51 185	0.41 208	1.89 363	0.64 242	0.13 213	1.01 380	0.09 22	0.24 317	0.19 166	0.59 292

fff1	0.62 202	0.54 136	1.92 55	0.32 116	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 282	0.85 344	0.58 213	0.70 310	0.51 185	0.41 208	1.89 363	0.64 242	0.13 213	1.01 380	0.09 22	0.24 317	0.19 166	0.59 292

LL-Strereo2	0.62 202	1.36 367	2.47 208	1.37 427	0.96 403	0.54 105	0.28 175	0.61 91	0.49 37	0.42 64	0.34 54	0.44 137	0.21 28	0.57 128	0.53 203	0.11 131	0.26 274	0.16 307	0.14 198	0.18 137	0.98 380

4D-IteraStereo	0.62 202	1.29 350	3.04 363	0.27 32	0.30 210	0.46 43	0.26 146	0.54 54	0.51 50	0.41 59	0.31 42	0.39 102	0.19 16	0.53 114	0.65 247	0.09 13	0.47 316	0.12 169	0.11 125	0.21 198	2.14 446

CBFPSM	0.62 202	1.34 359	2.12 95	0.30 81	0.23 137	0.71 303	0.38 286	0.77 151	0.68 200	0.51 145	0.49 138	1.03 391	0.82 372	0.63 145	1.35 360	0.11 131	0.12 152	0.10 68	0.10 80	0.19 166	0.37 185

iinet-f	0.62 202	1.18 323	2.55 239	0.33 137	0.25 156	0.82 357	0.34 258	0.87 237	0.69 209	0.56 191	0.64 272	0.73 303	0.67 343	0.80 198	0.81 295	0.14 245	0.13 167	0.11 119	0.10 80	0.44 389	0.26 120

PFNet	0.62 202	0.42 84	2.69 297	0.43 277	0.55 328	0.62 227	0.27 163	0.64 105	0.72 240	0.61 250	0.56 206	0.45 149	0.33 148	1.86 356	1.12 336	0.28 390	0.09 86	0.12 169	0.16 239	0.26 267	0.27 126

RAFT	0.62 202	1.35 362	2.26 124	0.62 354	0.53 324	0.47 53	0.35 267	0.70 128	0.58 101	0.50 134	0.50 150	0.79 321	0.40 198	0.49 97	0.36 132	0.11 131	0.79 362	0.14 262	0.13 176	0.52 407	0.72 328

raft+_RVC	0.62 202	1.18 323	2.43 169	0.36 197	2.08 459	0.52 88	0.25 131	0.66 111	0.54 75	0.36 45	0.46 112	0.32 74	0.28 105	0.49 97	0.43 161	0.10 55	0.91 373	0.10 68	0.09 46	0.22 213	0.70 325

cf-r	0.62 202	1.27 346	2.99 357	0.34 160	0.28 193	0.60 185	0.28 175	0.82 187	0.70 219	0.55 179	0.61 245	0.77 315	0.41 208	1.32 269	0.52 198	0.13 213	0.09 86	0.11 119	0.12 157	0.22 213	0.27 126

DSFCA	0.62 202	0.77 221	1.95 60	0.29 65	0.29 198	0.79 344	0.86 410	0.81 179	0.73 244	0.73 331	0.66 286	0.67 263	0.57 307	1.17 245	1.03 327	0.16 291	0.15 198	0.13 228	0.14 198	0.19 166	0.28 132

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 202	1.15 315	3.11 369	0.39 241	0.37 266	0.60 185	0.28 175	0.87 237	0.64 146	0.63 271	0.56 206	0.71 296	0.45 248	1.08 229	0.52 198	0.15 275	0.12 152	0.14 262	0.15 218	0.18 137	0.25 112
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample5	0.63 215	0.50 119	2.19 108	0.34 160	0.19 80	0.56 122	0.26 146	0.98 312	0.77 286	0.55 179	0.63 260	0.45 149	0.38 176	1.87 360	0.58 219	0.14 245	0.82 368	0.13 228	0.22 309	0.18 137	0.76 336

tta	0.63 215	0.54 136	1.92 55	0.32 116	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 282	0.85 344	0.58 213	0.70 310	0.51 185	0.41 208	1.89 363	0.86 304	0.13 213	1.01 380	0.11 119	0.26 332	0.19 166	0.59 292

DualNet	0.63 215	0.50 119	2.19 108	0.34 160	0.19 80	0.56 122	0.26 146	0.98 312	0.77 286	0.56 191	0.66 286	0.45 149	0.38 176	1.87 360	0.58 219	0.14 245	0.82 368	0.13 228	0.22 309	0.18 137	0.76 336

CIPLG	0.63 215	1.59 402	3.16 373	0.79 386	0.31 218	0.62 227	0.57 362	0.82 187	0.68 200	0.58 213	0.63 260	0.43 122	0.31 137	0.48 87	0.42 154	0.12 168	0.20 245	0.13 228	0.13 176	0.36 349	0.21 83

ACRE	0.63 215	1.55 397	3.41 399	0.76 380	0.28 193	0.60 185	0.56 359	0.82 187	0.68 200	0.57 207	0.62 252	0.43 122	0.30 132	0.47 78	0.42 154	0.12 168	0.19 233	0.13 228	0.14 198	0.36 349	0.20 79

HHNet	0.63 215	0.67 178	3.10 368	0.37 209	0.25 156	0.64 252	0.60 371	0.70 128	0.67 173	0.55 179	1.12 401	0.32 74	0.60 324	0.43 69	1.75 383	0.16 291	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.18 137	0.22 90

ac_64	0.63 215	0.77 221	2.71 305	0.37 209	0.34 244	0.64 252	0.30 215	0.86 229	0.67 173	0.58 213	0.53 167	0.88 357	0.48 271	1.84 352	0.71 265	0.15 275	0.12 152	0.12 169	0.12 157	0.21 198	0.25 112

GANet-RSSM	0.63 215	1.14 309	2.67 286	0.38 228	0.26 171	0.59 172	0.29 200	0.81 179	0.56 89	0.50 134	0.57 217	0.67 263	0.50 279	1.91 369	0.50 193	0.14 245	0.10 110	0.24 378	0.12 157	0.36 349	0.28 132

NVstereo2D	0.63 215	0.57 148	2.29 129	0.37 209	0.35 252	0.69 295	0.49 338	0.96 298	0.88 359	0.49 116	0.54 183	0.72 297	0.46 256	1.98 374	0.50 193	0.19 336	0.20 245	0.18 341	0.16 239	0.28 290	0.34 171

AIO-Stereo	0.64 224	0.60 158	1.63 20	1.31 421	1.45 443	0.38 27	0.20 30	0.55 63	0.83 329	0.31 39	0.31 42	0.23 20	0.15 2	0.39 48	0.63 240	0.10 55	1.25 403	0.09 22	0.41 403	0.21 198	1.73 432

test_sample6	0.64 224	0.51 126	2.17 103	0.35 181	0.18 53	0.56 122	0.27 163	1.00 330	0.80 309	0.56 191	0.66 286	0.47 167	0.39 191	1.95 371	0.60 225	0.14 245	0.80 364	0.13 228	0.21 299	0.18 137	0.78 342

SMFormer	0.64 224	0.54 136	1.92 55	0.32 116	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 282	0.85 344	0.58 213	0.70 310	0.51 185	0.41 208	1.89 363	0.86 304	0.13 213	1.01 380	0.11 119	0.26 332	0.17 113	0.84 354

ssnet_v2	0.64 224	0.99 277	2.67 286	0.33 137	0.22 114	0.72 309	0.45 321	1.00 330	0.80 309	0.66 303	0.54 183	0.81 331	0.48 271	0.91 212	1.08 332	0.16 291	0.14 182	0.14 262	0.14 198	0.33 325	0.31 155

IPLGR_C	0.64 224	1.66 414	3.36 387	0.80 387	0.31 218	0.60 185	0.60 371	0.82 187	0.69 209	0.58 213	0.62 252	0.44 137	0.31 137	0.47 78	0.43 161	0.12 168	0.22 255	0.13 228	0.15 218	0.35 343	0.21 83

OMP-Stereo	0.64 224	0.87 246	2.38 146	0.56 340	0.37 266	0.60 185	0.26 146	0.75 142	0.71 233	0.65 297	0.60 237	0.68 277	0.32 143	2.07 381	1.18 342	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.09 46	0.17 113	0.28 132

GwcNet-RSSM	0.64 224	1.38 375	2.69 297	0.33 137	0.26 171	0.60 185	0.32 236	0.84 206	0.73 244	0.56 191	0.65 279	0.72 297	0.42 220	1.78 339	0.60 225	0.14 245	0.10 110	0.12 169	0.13 176	0.26 267	0.26 120

test_sample7	0.65 231	0.41 81	2.08 84	0.36 197	0.20 92	0.52 88	0.32 236	0.99 320	0.86 350	0.64 282	0.63 260	0.67 263	0.49 275	1.18 247	0.52 198	0.18 321	1.21 399	0.16 307	0.15 218	0.19 166	1.22 400

ff7	0.65 231	0.58 150	2.09 87	0.39 241	0.60 344	0.56 122	0.23 89	0.49 25	0.62 126	1.00 385	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 173	0.24 21	0.09 13	2.09 447	0.10 68	0.18 262	0.24 234	2.22 453

ffff	0.65 231	0.58 150	2.09 87	0.39 241	0.60 344	0.56 122	0.23 89	0.49 25	0.62 126	1.00 385	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 173	0.24 21	0.09 13	2.09 447	0.10 68	0.18 262	0.24 234	2.22 453

11t	0.65 231	0.58 150	2.09 87	0.39 241	0.60 344	0.56 122	0.23 89	0.49 25	0.62 126	1.00 385	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 173	0.24 21	0.09 13	2.09 447	0.10 68	0.18 262	0.24 234	2.22 453

qqq	0.65 231	0.63 171	2.10 93	0.30 81	0.64 360	0.46 43	0.27 163	0.81 179	0.83 329	0.48 100	0.56 206	0.46 158	0.37 167	1.03 223	0.75 277	0.11 131	1.41 423	0.12 169	0.41 403	0.16 91	1.18 391

ccc-4	0.65 231	0.58 150	2.09 87	0.39 241	0.60 344	0.56 122	0.23 89	0.49 25	0.62 126	1.00 385	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 173	0.24 21	0.09 13	2.09 447	0.10 68	0.18 262	0.24 234	2.22 453

x	0.65 231	0.62 169	2.12 95	0.36 197	0.61 353	0.48 58	0.24 111	0.80 172	0.89 364	0.50 134	0.56 206	0.44 137	0.36 161	0.62 144	0.80 291	0.11 131	1.44 425	0.11 119	0.39 398	0.16 91	1.34 412

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 231	1.15 315	2.40 155	0.33 137	0.30 210	0.83 358	0.40 295	0.94 282	0.82 322	0.67 305	0.76 341	0.68 277	0.58 314	1.13 238	1.25 353	0.14 245	0.08 40	0.10 68	0.08 32	0.18 137	0.28 132

iRaft-Stereo_5w	0.65 231	1.35 362	2.21 115	0.30 81	0.63 356	0.49 63	0.28 175	0.78 158	0.64 146	0.41 59	0.61 245	0.62 240	0.46 256	1.79 343	0.48 180	0.10 55	0.25 271	0.11 119	0.12 157	0.40 375	0.94 370

TransformOpticalFlow	0.65 231	0.61 165	2.67 286	0.45 289	0.26 171	0.62 227	0.28 175	0.88 245	0.76 276	0.76 341	0.74 331	0.90 362	0.84 375	1.82 349	0.80 291	0.10 55	0.07 7	0.11 119	0.09 46	0.12 32	0.19 71

IIG-Stereo	0.65 231	0.87 246	2.32 136	0.55 331	0.23 137	0.62 227	0.21 47	0.78 158	0.71 233	0.64 282	0.69 297	0.69 288	0.38 176	2.07 381	1.37 364	0.11 131	0.08 40	0.11 119	0.09 46	0.15 74	0.27 126

DRaft	0.65 231	0.47 106	2.38 146	0.25 10	0.17 40	0.64 252	0.65 383	0.56 66	0.57 94	0.67 305	0.98 384	0.38 99	0.99 396	1.42 281	2.06 397	0.11 131	0.14 182	0.10 68	0.14 198	0.18 137	0.21 83

RAFT-RH_RVC	0.65 231	0.73 204	2.78 322	0.39 241	0.29 198	0.60 185	0.18 16	0.45 14	0.63 137	0.75 339	1.89 429	0.47 167	0.29 122	1.59 312	1.21 346	0.15 275	0.07 7	0.13 228	0.13 176	0.11 22	0.10 5

pcwnet_v2	0.65 231	0.54 136	4.29 444	0.33 137	0.27 182	0.60 185	0.25 131	1.02 347	0.92 371	0.61 250	0.69 297	0.62 240	0.54 295	0.67 159	0.38 142	0.18 321	0.15 198	0.15 288	0.14 198	0.21 198	0.49 256

RALCasStereoNet	0.65 231	1.34 359	2.56 242	0.43 277	0.96 403	0.50 69	0.26 146	0.62 95	0.56 89	0.43 73	0.49 138	0.36 89	0.28 105	0.72 178	0.53 203	0.10 55	1.18 394	0.09 22	0.08 32	0.27 278	1.27 405

ARAFT	0.65 231	1.69 416	3.34 386	0.29 65	0.16 23	0.65 266	0.36 275	0.96 298	0.73 244	0.63 271	0.49 138	0.56 215	0.31 137	1.23 254	0.35 130	0.11 131	0.08 40	0.14 262	0.13 176	0.38 362	0.50 259

psm_up	0.65 231	1.02 283	2.53 227	0.36 197	0.31 218	0.64 252	0.38 286	0.96 298	0.73 244	0.63 271	0.57 217	0.68 277	0.57 307	1.90 368	0.52 198	0.17 310	0.15 198	0.16 307	0.15 218	0.27 278	0.22 90

CFNet	0.65 231	1.45 386	2.27 125	0.34 160	0.25 156	0.64 252	0.23 89	0.93 277	0.79 301	0.48 100	0.59 230	0.58 223	0.40 198	2.28 396	0.63 240	0.13 213	0.09 86	0.15 288	0.14 198	0.34 332	0.26 120

mmm	0.66 249	0.53 134	1.83 35	0.38 228	0.86 392	0.49 63	0.27 163	0.82 187	0.83 329	0.59 232	0.69 297	0.47 167	0.38 176	0.81 201	0.73 271	0.12 168	1.37 419	0.14 262	0.45 408	0.18 137	1.35 414

Wz-Net-LNSev	0.66 249	1.30 351	2.81 328	0.35 181	0.37 266	0.80 347	0.48 333	0.91 268	0.87 355	0.63 271	0.70 310	0.80 328	0.59 317	0.67 159	0.68 256	0.15 275	0.14 182	0.12 169	0.12 157	0.24 234	0.38 193

AASNet	0.66 249	1.49 393	2.97 352	0.37 209	0.33 234	0.65 266	0.30 215	1.00 330	0.78 291	0.56 191	0.60 237	0.55 208	0.39 191	0.88 210	0.96 313	0.15 275	0.12 152	0.13 228	0.11 125	0.45 391	0.35 177

DDVS	0.67 252	0.46 103	1.74 26	2.40 463	0.35 252	0.86 365	0.98 420	0.72 135	0.52 60	0.53 163	0.57 217	0.89 360	0.37 167	1.22 251	0.57 215	0.15 275	0.14 182	0.14 262	0.12 157	0.19 166	0.42 218

ACVNet-DCA	0.67 252	0.73 204	2.43 169	0.67 368	0.52 319	0.76 324	0.24 111	0.81 179	0.83 329	0.77 343	0.39 80	0.25 31	0.38 176	0.70 167	0.22 6	0.10 55	2.13 452	0.11 119	0.09 46	0.16 91	1.18 391

fast-acv-ft	0.67 252	1.24 340	3.26 379	0.39 241	0.30 210	0.80 347	0.48 333	0.74 139	0.76 276	0.60 241	0.78 349	0.76 313	0.60 324	0.70 167	0.78 286	0.16 291	0.15 198	0.18 341	0.17 254	0.38 362	0.24 108

ToySt	0.67 252	0.88 250	2.61 259	0.39 241	0.73 373	0.61 205	0.38 286	0.78 158	0.73 244	0.43 73	0.70 310	0.72 297	0.45 248	0.66 156	0.62 234	0.14 245	0.63 345	0.13 228	0.33 376	0.24 234	1.18 391

PSM-AAD	0.67 252	0.29 2	2.41 160	0.37 209	0.23 137	0.86 365	1.15 435	0.62 95	0.66 160	0.64 282	0.71 323	0.67 263	2.90 453	0.65 153	0.32 104	0.10 55	0.08 40	0.17 322	0.15 218	0.14 64	0.34 171

HSM	0.67 252	0.92 268	2.29 129	0.30 81	0.29 198	0.65 266	0.29 200	0.98 312	0.67 173	0.59 232	0.58 224	1.39 424	0.65 335	2.56 416	0.45 168	0.11 131	0.09 86	0.10 68	0.08 32	0.18 137	0.24 108

Occ-G	0.68 258	0.54 136	2.08 84	0.99 407	0.74 374	0.38 27	0.25 131	0.46 19	0.78 291	0.40 57	0.36 63	0.46 158	0.22 36	0.90 211	0.70 259	0.09 13	1.53 428	0.09 22	0.16 239	0.31 314	2.06 442

raft_robust	0.68 258	1.24 340	2.42 164	0.30 81	0.57 334	0.53 96	0.25 131	0.95 295	0.79 301	0.49 116	0.46 112	1.12 409	0.74 360	1.50 293	0.61 231	0.09 13	0.62 344	0.10 68	0.30 353	0.26 267	0.30 147

SACVNet	0.68 258	1.08 296	2.58 247	0.38 228	0.28 193	0.65 266	0.37 278	0.91 268	0.65 153	0.67 305	0.62 252	0.69 288	0.47 264	2.07 381	0.65 247	0.18 321	0.14 182	0.16 307	0.15 218	0.39 369	0.41 213

ADLNet	0.68 258	1.02 283	2.68 291	0.35 181	0.34 244	0.67 286	0.34 258	0.95 295	0.79 301	0.70 319	0.62 252	0.80 328	0.46 256	1.77 336	0.69 258	0.15 275	0.12 152	0.14 262	0.14 198	0.31 314	0.54 275

XPNet_ROB	0.68 258	1.11 304	2.28 127	0.38 228	0.27 182	0.67 286	0.47 331	0.94 282	0.75 268	0.80 354	0.71 323	0.81 331	0.54 295	1.72 327	0.84 301	0.22 360	0.16 211	0.16 307	0.15 218	0.25 249	0.45 241

ETE_ROB	0.68 258	1.09 297	2.32 136	0.38 228	0.26 171	0.69 295	0.51 341	1.49 432	0.75 268	0.81 358	0.71 323	0.85 347	0.51 283	1.39 274	0.70 259	0.17 310	0.14 182	0.19 348	0.16 239	0.24 234	0.35 177

LALA_ROB	0.68 258	1.14 309	2.50 222	0.37 209	0.29 198	0.78 340	0.55 355	0.99 320	0.84 341	0.82 362	0.68 294	0.93 368	0.50 279	1.01 220	0.89 307	0.21 354	0.15 198	0.21 361	0.18 262	0.26 267	0.30 147

UGAM	0.69 265	0.84 236	2.66 278	0.40 254	0.20 92	0.53 96	0.34 258	0.63 102	0.74 262	0.45 83	0.74 331	0.95 376	0.36 161	2.57 417	0.42 154	0.11 131	0.45 312	0.17 322	0.19 279	0.43 385	0.57 287

STrans-v2	0.69 265	0.62 169	2.66 278	0.28 47	0.23 137	0.57 144	0.32 236	1.01 339	0.77 286	0.92 377	0.84 356	0.88 357	0.92 390	1.81 346	1.19 344	0.10 55	0.07 7	0.10 68	0.09 46	0.12 32	0.30 147

DEmStereo	0.69 265	0.40 76	2.42 164	0.42 267	0.18 53	0.66 279	0.88 413	0.54 54	0.64 146	0.60 241	1.00 388	0.45 149	1.24 410	1.53 296	2.21 408	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.10 80	0.11 22	0.14 30

FADNet-RVC	0.69 265	1.65 412	2.74 314	0.35 181	0.26 171	0.60 185	0.29 200	0.91 268	0.67 173	0.46 94	0.51 153	0.62 240	0.46 256	1.75 331	0.81 295	0.17 310	0.20 245	0.17 322	0.18 262	0.60 414	0.39 200

RASNet	0.69 265	1.05 291	2.59 249	0.37 209	0.47 310	0.66 279	0.33 250	0.82 187	0.76 276	0.51 145	0.65 279	0.93 368	0.62 328	2.20 393	0.80 291	0.14 245	0.09 86	0.09 22	0.11 125	0.18 137	0.37 185

PS-NSSS	0.69 265	1.37 372	2.44 177	0.31 96	0.32 228	0.64 252	0.34 258	1.04 360	0.74 262	0.56 191	0.75 338	0.51 185	0.42 220	2.41 409	0.54 208	0.24 374	0.17 221	0.27 386	0.18 262	0.30 306	0.23 99

MyStereo06	0.70 271	0.72 201	3.51 407	0.31 96	0.25 156	0.60 185	0.30 215	0.90 261	0.67 173	1.48 434	0.53 167	0.84 342	0.57 307	0.60 138	1.11 335	0.09 13	0.55 331	0.12 169	0.20 289	0.16 91	0.56 283

MSKI-zero shot	0.70 271	0.44 96	2.62 263	1.47 434	0.75 376	0.56 122	0.20 30	0.80 172	0.45 23	0.60 241	0.52 162	0.44 137	0.17 6	0.70 167	0.26 44	0.09 13	2.87 467	0.09 22	0.32 366	0.14 64	0.50 259

DMCA-RVC	0.70 271	1.30 351	3.59 414	0.37 209	0.89 396	0.57 144	0.31 225	0.73 137	0.59 110	0.69 315	0.54 183	0.59 226	0.57 307	1.25 260	0.66 250	0.16 291	0.38 299	0.20 357	0.15 218	0.22 213	0.23 99

HSM-Net_RVC	0.70 271	0.40 76	2.45 195	0.27 32	0.19 80	0.68 292	0.30 215	1.29 420	0.73 244	0.73 331	0.70 310	0.77 315	0.45 248	3.73 458	0.46 172	0.13 213	0.09 86	0.10 68	0.09 46	0.13 44	0.32 159
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ACV-stereo	0.71 275	0.85 240	3.01 359	0.33 137	0.25 156	1.01 391	0.59 367	0.62 95	0.54 75	0.42 64	0.45 108	1.54 430	1.44 420	1.40 276	0.73 271	0.14 245	0.13 167	0.12 169	0.11 125	0.20 186	0.35 177

AE-Stereo	0.71 275	0.32 17	2.44 177	0.44 282	0.50 314	0.58 154	0.23 89	1.08 387	0.67 173	0.67 305	0.51 153	0.47 167	0.24 51	0.63 145	0.32 104	0.09 13	2.15 456	0.11 119	0.45 408	0.22 213	2.01 439

xx1	0.71 275	0.73 204	2.43 169	0.67 368	0.52 319	0.76 324	0.24 111	0.85 218	1.05 402	0.77 343	0.39 80	0.46 158	0.37 167	0.70 167	0.22 6	0.10 55	2.13 452	0.12 169	0.41 403	0.16 91	1.18 391

GrayStereo	0.71 275	0.27 1	2.40 155	0.89 393	0.23 137	0.62 227	1.40 449	0.67 114	0.70 219	0.72 330	0.77 345	0.55 208	3.03 454	0.60 138	0.28 64	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.21 299	0.12 32	0.37 185

FADNet	0.71 275	1.60 406	2.53 227	0.33 137	0.30 210	0.67 286	0.29 200	0.92 275	0.75 268	0.45 83	0.49 138	0.66 261	0.57 307	1.85 354	0.85 302	0.46 414	0.20 245	0.17 322	0.20 289	0.60 414	0.37 185

iResNetv2_ROB	0.71 275	1.90 428	3.48 405	0.43 277	0.22 114	0.60 185	0.29 200	0.96 298	0.78 291	0.60 241	0.65 279	0.60 233	0.46 256	0.80 198	1.21 346	0.12 168	0.08 40	0.10 68	0.07 14	0.44 389	0.33 163

DRN-Test	0.71 275	0.79 230	2.83 332	0.40 254	0.44 298	0.80 347	0.41 297	1.07 384	0.83 329	0.82 362	0.64 272	0.68 277	0.57 307	1.78 339	0.79 289	0.16 291	0.13 167	0.17 322	0.16 239	0.24 234	0.51 263

StereoDRNet	0.71 275	1.24 340	2.56 242	0.42 267	0.45 301	0.73 313	0.46 327	0.98 312	0.81 317	0.77 343	0.56 206	0.74 305	0.48 271	1.69 326	0.91 310	0.15 275	0.14 182	0.15 288	0.15 218	0.26 267	0.51 263

NCCL2	0.71 275	1.32 353	2.30 131	0.44 282	0.31 218	0.71 303	0.67 390	0.89 253	0.69 209	0.70 319	0.61 245	0.85 347	0.54 295	1.58 311	0.70 259	0.20 345	0.17 221	0.66 429	0.25 326	0.26 267	0.38 193

1test111	0.72 284	0.73 204	2.43 169	0.67 368	0.52 319	0.76 324	0.24 111	0.81 179	0.83 329	0.77 343	0.39 80	0.25 31	0.38 176	1.03 223	0.75 277	0.10 55	2.13 452	0.11 119	0.09 46	0.16 91	1.18 391

FAT-Stereo	0.72 284	0.60 158	2.86 338	0.37 209	0.29 198	0.64 252	0.55 355	1.01 339	0.91 369	0.76 341	0.94 376	0.93 368	0.79 369	1.82 349	0.60 225	0.19 336	0.19 233	0.17 322	0.16 239	0.23 227	0.47 246

MyStereo8	0.73 286	1.16 317	2.89 342	0.53 324	0.34 244	0.71 303	0.20 30	1.87 445	0.59 110	0.53 163	0.66 286	0.50 181	0.33 148	1.27 264	0.62 234	0.10 55	1.19 395	0.10 68	0.21 299	0.21 198	0.61 297

ADLNet2	0.73 286	1.22 335	3.28 381	0.34 160	0.36 260	0.65 266	0.37 278	0.94 282	0.87 355	0.57 207	0.65 279	0.92 363	0.48 271	2.05 379	0.60 225	0.13 213	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.37 355	0.38 193

hitnet-ft	0.73 286	1.09 297	2.59 249	0.28 47	0.22 114	0.71 303	0.36 275	0.89 253	0.67 173	0.58 213	0.83 354	1.03 391	0.94 393	2.31 398	0.70 259	0.23 368	0.14 182	0.41 415	0.13 176	0.24 234	0.28 132

MoCha-V2	0.74 289	0.78 226	2.18 106	1.01 408	1.55 448	0.36 23	0.19 19	0.61 91	0.49 37	0.33 43	0.34 54	0.30 62	0.27 91	1.56 300	0.47 176	0.09 13	1.94 442	0.08 4	0.37 391	0.18 137	1.62 428

IGEV++	0.74 289	0.70 193	2.05 80	1.11 414	1.09 422	0.32 10	0.21 47	0.75 142	0.43 17	0.30 38	0.30 35	0.22 13	0.27 91	0.98 218	0.31 94	0.10 55	2.50 464	0.08 4	0.15 218	0.27 278	2.70 462

cc1	0.74 289	0.73 204	2.43 169	0.67 368	0.52 319	0.76 324	0.24 111	0.85 218	1.05 402	0.77 343	0.39 80	0.25 31	0.38 176	0.70 167	0.22 6	0.10 55	2.13 452	0.11 119	0.09 46	0.25 249	2.20 452

IGEVStereo-DCA	0.74 289	0.74 214	2.09 87	0.76 380	0.77 381	0.45 40	0.23 89	0.49 25	0.62 126	0.71 328	0.22 4	0.30 62	0.28 105	1.29 266	1.53 374	0.10 55	1.50 426	0.10 68	0.18 262	0.24 234	2.22 453

tt1	0.74 289	0.73 204	2.34 139	0.67 368	0.63 356	0.75 320	0.24 111	0.85 218	0.96 385	0.81 358	0.38 75	0.26 39	0.35 158	0.64 150	0.22 6	0.10 55	2.16 457	0.11 119	0.09 46	0.25 249	2.19 449

anonymousa	0.74 289	0.60 158	2.58 247	0.96 401	1.33 437	0.61 205	0.26 146	0.69 120	0.56 89	0.55 179	0.84 356	0.82 336	0.46 256	0.56 124	0.61 231	0.10 55	1.11 392	0.12 169	0.98 455	0.14 64	0.97 378

Wz-Net-MNSev	0.74 289	1.42 381	2.75 316	0.38 228	0.33 234	0.90 377	0.61 376	0.98 312	0.94 378	0.77 343	0.75 338	0.75 309	0.66 341	1.39 274	0.76 280	0.17 310	0.13 167	0.14 262	0.14 198	0.28 290	0.48 250

IPLG	0.74 289	1.09 297	2.87 339	0.36 197	0.21 104	1.63 431	0.60 371	1.39 427	0.63 137	1.39 426	0.51 153	0.40 110	0.86 380	1.40 276	0.37 136	0.09 13	0.07 7	0.14 262	0.12 157	0.34 332	0.23 99

FADNet-RVC-Resample	0.74 289	1.54 396	3.81 425	0.38 228	0.29 198	0.62 227	0.38 286	0.91 268	0.67 173	0.52 155	0.51 153	0.63 244	0.44 240	1.56 300	0.59 223	0.24 374	0.32 286	0.22 365	0.19 279	0.30 306	0.71 327

RP	0.74 289	1.01 281	2.48 214	0.44 282	0.45 301	0.66 279	0.45 321	0.95 295	0.87 355	0.70 319	0.95 379	0.99 383	0.82 372	1.55 298	0.82 298	0.26 384	0.19 233	0.23 373	0.20 289	0.34 332	0.38 193

stereogan	0.74 289	0.68 185	2.82 330	0.40 254	0.40 281	1.05 396	0.42 303	0.99 320	0.96 385	0.78 351	0.86 364	1.15 413	0.73 356	1.57 305	0.56 212	0.20 345	0.19 233	0.20 357	0.16 239	0.37 355	0.34 171

model_zeroshot	0.75 300	0.94 273	2.48 214	1.88 455	0.68 367	0.72 309	0.22 61	1.01 339	0.51 50	1.10 396	0.35 61	0.63 244	0.20 24	0.78 192	0.32 104	0.12 168	1.97 444	0.10 68	0.23 314	0.12 32	0.56 283

Nwc_Net	0.75 300	1.10 302	2.96 351	0.42 267	0.39 275	0.77 334	0.39 292	1.06 381	0.73 244	0.65 297	1.00 388	0.99 383	0.74 360	1.43 282	0.99 322	0.24 374	0.15 198	0.23 373	0.26 332	0.27 278	0.30 147

NOSS_ROB	0.75 300	1.03 286	2.27 125	0.68 373	0.26 171	0.68 292	0.30 215	0.99 320	0.82 322	0.59 232	0.58 224	0.77 315	0.39 191	2.75 435	0.48 180	0.25 380	0.24 262	0.28 389	0.26 332	0.29 298	1.07 386

PSMNet_ROB	0.75 300	1.42 381	2.93 347	0.39 241	0.32 228	0.73 313	0.56 359	0.90 261	0.74 262	0.56 191	0.60 237	0.75 309	0.47 264	2.00 375	1.31 356	0.18 321	0.13 167	0.19 348	0.20 289	0.26 267	0.40 205

DualNet (step1)	0.76 304	0.69 190	2.69 297	0.28 47	0.23 137	0.81 352	0.33 250	0.99 320	0.86 350	0.64 282	0.63 260	0.67 263	0.49 275	1.18 247	0.52 198	0.65 423	1.21 399	0.86 436	0.56 428	0.25 249	0.72 328

DispNO	0.76 304	1.36 367	3.15 372	0.32 116	0.27 182	0.59 172	0.29 200	0.88 245	0.72 240	0.55 179	0.79 351	0.83 341	0.47 264	2.46 411	1.23 350	0.12 168	0.10 110	0.18 341	0.31 359	0.20 186	0.25 112

DCRE	0.76 304	0.80 232	2.31 134	1.05 409	1.18 429	0.63 241	0.26 146	1.03 354	0.59 110	0.52 155	2.12 434	0.44 137	0.27 91	0.41 62	0.53 203	0.09 13	1.02 385	0.10 68	0.32 366	0.16 91	1.47 423

APVNet	0.76 304	1.11 304	3.23 375	0.39 241	0.36 260	0.85 364	0.44 316	0.96 298	0.73 244	0.58 213	0.69 297	0.76 313	0.56 302	2.29 397	0.82 298	0.17 310	0.18 228	0.24 378	0.19 279	0.35 343	0.27 126

GwcNet	0.76 304	1.09 297	3.68 418	0.38 228	0.45 301	0.81 352	0.45 321	0.91 268	0.89 364	0.63 271	0.77 345	0.82 336	0.51 283	1.64 318	0.85 302	0.17 310	0.16 211	0.15 288	0.15 218	0.33 325	0.34 171

AF-Net	0.76 304	1.14 309	2.74 314	0.42 267	0.41 286	0.70 298	0.41 297	1.07 384	0.94 378	0.73 331	1.05 397	1.04 395	0.86 380	1.23 254	1.00 324	0.23 368	0.15 198	0.25 383	0.18 262	0.32 321	0.35 177

ccnet	0.77 310	0.61 165	2.01 70	0.40 254	0.46 308	1.05 396	0.59 367	1.02 347	0.74 262	0.90 374	0.97 381	0.82 336	0.89 385	1.68 325	1.16 341	0.32 398	0.26 274	0.32 402	0.28 342	0.35 343	0.47 246

RYNet	0.77 310	0.91 263	2.36 141	0.37 209	0.41 286	0.88 372	0.44 316	0.99 320	0.88 359	0.65 297	0.54 183	0.92 363	0.61 326	2.70 430	1.23 350	0.15 275	0.14 182	0.17 322	0.14 198	0.27 278	0.55 282

GCAP-BAT	0.78 312	0.38 66	2.37 143	0.98 403	0.60 344	0.77 334	0.22 61	1.13 402	0.51 50	0.80 354	0.90 373	0.81 331	0.25 67	0.77 186	0.88 306	0.10 55	1.94 442	0.09 22	0.50 419	0.17 113	1.35 414

ffm	0.78 312	0.67 178	3.39 392	0.32 116	0.22 114	0.58 154	0.28 175	0.85 218	0.96 385	0.54 168	0.74 331	0.67 263	0.40 198	0.64 150	0.22 6	0.10 55	2.16 457	0.15 288	0.33 376	0.25 249	2.19 449

Syn2CoEx	0.78 312	1.43 384	3.54 411	0.44 282	0.31 218	0.64 252	0.43 310	1.04 360	0.83 329	0.64 282	0.77 345	0.74 305	0.74 360	1.91 369	0.64 242	0.20 345	0.17 221	0.19 348	0.15 218	0.30 306	0.59 292

RGC	0.78 312	1.10 302	2.55 239	0.45 289	0.45 301	0.73 313	0.40 295	1.00 330	0.75 268	0.75 339	1.04 395	1.02 390	0.73 356	1.74 330	1.15 339	0.24 374	0.19 233	0.28 389	0.26 332	0.31 314	0.38 193

HH	0.79 316	0.52 130	2.72 307	1.45 431	0.80 386	0.91 378	0.23 89	0.76 145	0.76 276	0.64 282	0.55 193	0.87 353	0.41 208	0.94 215	0.45 168	0.09 13	1.20 396	0.10 68	0.09 46	0.16 91	2.16 447

HanStereo	0.79 316	0.52 130	2.72 307	1.45 431	0.80 386	0.91 378	0.23 89	0.76 145	0.76 276	0.64 282	0.55 193	0.87 353	0.41 208	0.94 215	0.45 168	0.09 13	1.20 396	0.10 68	0.09 46	0.16 91	2.16 447

FTStereo	0.79 316	0.32 17	2.83 332	0.70 375	0.21 104	0.73 313	1.75 454	0.61 91	0.60 114	1.07 395	1.62 424	1.28 418	2.11 445	0.75 183	0.30 77	0.19 336	0.08 40	0.12 169	0.11 125	0.12 32	0.39 200

RAFT + AFF	0.79 316	1.73 417	2.99 357	0.34 160	0.35 252	0.67 286	0.51 341	1.05 368	0.79 301	0.54 168	0.58 224	0.59 226	0.81 370	1.80 344	1.21 346	0.13 213	0.27 281	0.15 288	0.14 198	0.45 391	0.69 322

AANet_RVC	0.79 316	1.46 388	2.72 307	0.34 160	0.25 156	0.59 172	0.32 236	0.88 245	0.83 329	0.62 262	0.95 379	0.80 328	0.43 232	2.46 411	1.72 380	0.38 404	0.26 274	0.10 68	0.09 46	0.25 249	0.43 224

aanetorigin	0.81 321	1.03 286	2.64 273	0.44 282	0.44 298	0.59 172	1.00 425	0.59 83	0.70 219	1.54 436	1.22 406	0.82 336	1.08 403	1.06 226	1.07 331	0.18 321	0.15 198	0.17 322	0.21 299	0.53 408	0.65 309

STTRV1_RVC	0.81 321	0.59 156	2.88 341	0.43 277	0.49 313	0.80 347	0.44 316	1.18 412	0.84 341	0.63 271	0.89 369	0.72 297	0.63 332	2.67 426	0.67 253	0.51 416	0.65 347	0.27 386	0.24 317	0.35 343	0.29 138

GANetREF_RVC	0.81 321	1.44 385	3.04 363	0.49 310	0.27 182	0.83 358	0.63 379	1.03 354	0.92 371	0.63 271	0.61 245	0.72 297	0.59 317	2.40 407	0.58 219	0.33 400	0.25 271	0.37 410	0.25 326	0.41 381	0.36 184
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PWC_ROB	0.81 321	1.41 377	2.60 254	0.41 264	0.40 281	0.63 241	0.31 225	1.04 360	0.99 394	0.92 377	1.29 409	0.78 319	0.68 345	1.65 321	1.50 371	0.19 336	0.12 152	0.18 341	0.13 176	0.51 404	0.54 275

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 325	0.78 226	3.67 417	0.35 181	0.81 388	1.25 413	0.88 413	1.13 402	0.58 101	0.84 366	0.52 162	1.24 416	0.64 333	0.77 186	0.70 259	0.10 55	0.53 327	0.11 119	0.45 408	0.29 298	0.81 351

test_for_model	0.82 325	1.62 407	2.47 208	1.36 426	1.04 416	0.53 96	0.22 61	0.82 187	0.63 137	0.60 241	0.29 30	0.25 31	0.21 28	0.28 3	0.25 30	0.80 432	1.87 437	0.08 4	0.08 32	1.81 458	1.18 391

HBP-ISP	0.82 325	1.57 398	3.28 381	0.50 316	0.27 182	0.86 365	0.54 351	1.09 389	0.78 291	0.81 358	0.70 310	0.68 277	1.00 397	2.02 376	0.47 176	0.24 374	0.24 262	0.29 397	0.25 326	0.28 290	0.52 269

S-Stereo	0.82 325	0.73 204	3.79 423	0.40 254	0.37 266	0.70 298	0.69 394	1.00 330	1.03 398	0.63 271	0.92 374	0.82 336	0.59 317	2.35 401	0.71 265	0.18 321	0.22 255	0.17 322	0.18 262	0.30 306	0.67 312

CVANet_RVC	0.82 325	1.18 323	3.98 430	0.40 254	0.28 193	0.63 241	0.43 310	0.90 261	0.78 291	1.14 401	0.69 297	0.68 277	0.52 290	2.62 422	0.48 180	0.20 345	0.13 167	0.22 365	0.37 391	0.37 355	0.48 250

PASM	0.82 325	1.00 278	2.68 291	0.52 320	0.48 311	0.65 266	0.59 367	0.83 198	0.89 364	0.82 362	0.73 328	0.89 360	0.68 345	2.39 406	0.73 271	0.35 403	0.37 295	0.36 408	0.41 403	0.45 391	0.51 263

TDLM	0.83 331	1.28 348	2.38 146	0.46 292	0.26 171	0.66 279	0.55 355	0.87 237	0.80 309	2.54 457	0.62 252	0.61 235	0.51 283	2.68 429	0.67 253	0.20 345	0.11 136	0.35 407	0.15 218	0.33 325	0.48 250

PWCDC_ROB	0.83 331	1.57 398	2.63 264	0.48 299	0.37 266	0.78 340	0.29 200	1.04 360	1.36 428	0.63 271	2.05 433	0.64 251	0.70 351	1.10 231	1.20 345	0.33 400	0.14 182	0.15 288	0.12 157	0.63 418	0.46 244

GCST	0.84 333	1.48 391	3.02 361	1.12 417	1.09 422	0.62 227	0.19 19	0.79 166	0.56 89	0.60 241	0.65 279	0.50 181	0.31 137	1.24 256	0.74 276	0.76 430	0.46 313	0.84 435	0.64 437	0.71 423	0.57 287

rrr	0.84 333	0.74 214	3.40 397	0.76 380	0.77 381	0.45 40	0.28 175	1.23 417	0.84 341	0.71 328	0.22 4	0.30 62	0.28 105	1.29 266	1.53 374	0.10 55	1.50 426	0.10 68	0.29 346	0.24 234	1.75 433

GASNet	0.84 333	1.98 431	4.07 433	0.48 299	0.33 234	0.58 154	0.34 258	0.97 305	0.81 317	0.60 241	0.59 230	0.74 305	0.55 300	2.08 384	1.18 342	0.22 360	0.15 198	0.19 348	0.17 254	0.55 410	0.29 138

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 333	1.41 377	2.80 324	0.94 399	0.35 252	0.89 374	0.41 297	0.89 253	0.66 160	0.57 207	0.63 260	0.75 309	0.38 176	2.37 402	0.55 210	1.16 448	0.31 285	0.36 408	0.21 299	0.59 413	0.63 303

edge stereo	0.84 333	0.74 214	3.42 402	0.38 228	1.21 431	0.63 241	0.41 297	0.98 312	0.83 329	0.81 358	0.88 367	1.14 411	0.73 356	2.16 391	0.89 307	0.22 360	0.20 245	0.26 385	0.18 262	0.38 362	0.43 224

SHD	0.84 333	1.14 309	2.54 232	0.80 387	0.52 319	0.76 324	0.34 258	1.16 407	1.29 423	1.11 398	0.85 359	0.98 380	0.74 360	1.25 260	1.48 370	0.22 360	0.37 295	0.20 357	0.27 340	0.36 349	0.41 213

XQC	0.84 333	1.32 353	2.61 259	0.78 385	0.44 298	0.89 374	0.53 348	1.16 407	1.07 405	0.85 368	0.69 297	0.92 363	0.73 356	1.40 276	1.44 368	0.24 374	0.35 292	0.23 373	0.26 332	0.45 391	0.39 200

RTSC	0.84 333	1.40 376	2.67 286	0.50 316	0.40 281	0.83 358	0.33 250	1.11 396	1.14 413	0.93 380	0.82 352	0.84 342	0.58 314	1.34 271	1.82 388	0.18 321	0.49 320	0.14 262	0.30 353	0.46 395	0.42 218

PDISCO_ROB	0.84 333	1.46 388	2.84 334	0.65 361	0.59 339	1.17 409	0.48 333	1.19 413	1.08 407	0.67 305	0.72 326	1.00 386	0.61 326	1.24 256	1.05 329	0.38 404	0.18 228	0.28 389	0.24 317	0.58 412	0.44 237

LL-Strereo	0.85 342	1.73 417	3.06 367	0.37 209	0.61 353	0.54 105	0.33 250	1.01 339	0.76 276	0.69 315	0.58 224	0.85 347	0.78 367	2.65 425	0.54 208	0.14 245	0.58 337	0.14 262	0.12 157	0.42 383	1.05 384

Wz-Net-SNSev	0.85 342	1.83 424	3.36 387	0.42 267	0.31 218	0.71 303	0.66 385	1.04 360	0.94 378	0.68 311	0.85 359	0.96 377	0.62 328	1.75 331	1.14 338	0.16 291	0.15 198	0.16 307	0.17 254	0.39 369	0.63 303

DANet	0.85 342	0.68 185	2.41 160	1.18 420	0.48 311	0.77 334	1.23 441	0.93 277	1.53 435	0.90 374	0.72 326	0.97 379	0.57 307	1.86 356	1.05 329	0.18 321	0.16 211	0.19 348	0.16 239	0.26 267	0.67 312
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
anonymousdsp	0.86 345	0.59 156	2.65 274	1.33 423	1.25 433	0.56 122	0.23 89	0.54 54	0.71 233	1.13 400	0.25 14	0.22 13	0.24 51	1.24 256	0.24 21	0.09 13	2.34 461	0.10 68	0.18 262	0.25 249	3.12 467

anonymity	0.86 345	0.68 185	1.44 12	0.64 359	0.83 389	0.67 286	0.52 345	0.98 312	0.73 244	0.96 382	0.70 310	0.81 331	0.86 380	1.10 231	1.34 358	0.64 422	0.72 360	0.58 425	1.44 464	0.60 414	0.91 366

IGEV-Stereo	0.86 345	0.60 158	2.65 274	1.35 425	1.25 433	0.56 122	0.23 89	0.54 54	0.71 233	1.14 401	0.25 14	0.22 13	0.24 51	1.24 256	0.24 21	0.09 13	2.34 461	0.10 68	0.18 262	0.25 249	3.13 468
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 345	1.57 398	2.80 324	0.68 373	0.59 339	0.78 340	0.38 286	0.97 305	0.74 262	0.63 271	0.70 310	1.01 387	0.68 345	1.02 221	1.22 349	0.45 412	0.34 291	0.89 440	0.51 421	0.73 424	0.58 289

test_xeample3	0.86 345	0.75 218	3.36 387	0.65 361	0.76 379	0.49 63	0.33 250	1.21 416	0.80 309	0.61 250	0.23 7	0.30 62	0.29 122	1.17 245	1.57 376	0.10 55	1.79 435	0.10 68	0.40 399	0.25 249	2.09 443

CBMV	0.86 345	1.00 278	2.82 330	0.35 181	0.21 104	0.78 340	0.78 405	1.05 368	0.87 355	0.90 374	0.74 331	0.87 353	1.89 440	1.67 322	1.38 366	0.19 336	0.20 245	0.21 361	0.19 279	0.28 290	0.84 354
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 351	1.51 394	2.90 344	0.31 96	0.24 149	0.71 303	0.25 131	1.00 330	0.65 153	0.45 83	0.57 217	0.61 235	0.44 240	1.53 296	0.75 277	0.94 437	0.97 377	0.28 389	1.00 456	0.89 433	1.36 417

anonymousdsp2	0.88 352	0.31 8	1.96 63	1.06 410	1.56 449	0.57 144	0.22 61	0.84 206	0.98 391	1.20 410	0.37 69	0.65 254	0.26 77	1.19 249	0.46 172	0.10 55	2.40 463	0.10 68	0.13 176	0.19 166	2.96 464

MIPNet	0.88 352	1.07 293	2.85 336	0.61 352	0.18 53	1.46 421	1.37 445	1.65 438	0.78 291	1.93 442	0.85 359	0.75 309	1.66 430	0.87 206	0.34 123	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.32 366	0.27 278	0.26 120

THIR-Stereo	0.88 352	0.85 240	2.33 138	0.26 22	0.16 23	0.59 172	2.69 459	0.62 95	0.54 75	0.62 262	1.61 423	0.96 377	1.77 436	1.67 322	2.20 407	0.10 55	0.08 40	0.14 262	0.11 125	0.16 91	0.21 83

NCC-stereo	0.88 352	1.22 335	2.97 352	0.60 346	0.45 301	1.88 440	0.48 333	1.04 360	0.75 268	0.70 319	0.85 359	0.93 368	0.84 375	1.81 346	1.51 372	0.28 390	0.19 233	0.23 373	0.31 359	0.27 278	0.35 177

Abc-Net	0.88 352	1.22 335	2.97 352	0.60 346	0.45 301	1.88 440	0.48 333	1.04 360	0.75 268	0.70 319	0.85 359	0.93 368	0.84 375	1.81 346	1.51 372	0.28 390	0.19 233	0.23 373	0.31 359	0.27 278	0.35 177
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 352	1.45 386	2.68 291	0.38 228	0.35 252	0.95 386	0.51 341	0.92 275	0.81 317	0.89 372	0.84 356	0.61 235	1.35 413	1.26 263	3.38 440	0.14 245	0.12 152	0.17 322	0.19 279	0.28 290	0.34 171

CBMV_ROB	0.88 352	0.75 218	2.73 312	0.36 197	0.22 114	0.76 324	0.47 331	1.05 368	0.81 317	1.06 394	1.04 395	0.88 357	1.36 415	2.17 392	2.03 394	0.23 368	0.24 262	0.27 386	0.25 326	0.27 278	0.73 332

ttt	0.89 359	0.51 126	2.51 223	0.36 197	0.31 218	0.61 205	0.28 175	1.07 384	0.92 371	0.56 191	0.77 345	0.55 208	0.37 167	2.27 395	3.51 443	0.16 291	1.21 399	0.13 228	0.31 359	0.18 137	1.26 404

AEACV	0.89 359	0.29 2	1.84 38	2.50 464	1.68 453	0.53 96	0.21 47	1.01 339	0.42 13	0.68 311	0.31 42	0.22 13	0.39 191	1.63 315	0.25 30	0.09 13	2.60 465	0.09 22	0.54 425	0.23 227	2.27 458

TRStereo	0.89 359	1.02 283	2.91 345	4.59 471	0.31 218	0.93 382	0.23 89	1.93 448	0.66 160	0.37 47	0.54 183	0.48 175	0.40 198	0.67 159	0.29 73	0.13 213	0.37 295	0.11 119	0.48 415	0.13 44	1.21 398

EGLCR-Stereo	0.90 362	0.31 8	1.90 50	1.60 440	0.95 402	1.14 406	0.42 303	0.85 218	0.43 17	1.74 440	0.21 2	0.27 47	0.17 6	1.56 300	0.30 77	0.10 55	2.60 465	0.10 68	0.09 46	0.10 14	3.10 466

DDUNet	0.90 362	1.63 410	2.77 321	0.77 383	0.69 369	0.83 358	0.44 316	0.90 261	0.70 219	0.68 311	0.76 341	0.92 363	0.54 295	1.14 240	1.35 360	0.61 421	0.37 295	0.96 442	0.52 423	0.77 429	0.67 312

IGEV_Zeroshot_test	0.91 364	0.39 71	3.80 424	0.42 267	1.95 457	0.56 122	0.64 380	0.84 206	0.55 83	1.45 431	0.53 167	0.79 321	0.42 220	0.57 128	1.13 337	0.10 55	0.49 320	0.10 68	0.34 381	0.19 166	2.97 465

SQANet	0.92 365	1.96 429	3.23 375	0.77 383	0.83 389	0.76 324	0.38 286	0.87 237	0.68 200	0.64 282	0.69 297	0.73 303	0.52 290	1.35 272	1.36 362	0.80 432	0.30 284	0.60 427	0.29 346	0.93 434	0.70 325

AAGNet	0.92 365	0.40 76	2.53 227	0.60 346	1.01 412	0.62 227	0.45 321	0.52 40	0.68 200	0.58 213	0.53 167	0.50 181	0.72 353	1.22 251	7.32 468	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.16 91	0.10 5

Consistency-Raft	0.92 365	1.21 330	3.50 406	0.98 403	0.63 356	0.77 334	0.54 351	1.02 347	1.01 396	0.62 262	1.03 393	0.65 254	1.04 400	0.81 201	1.36 362	0.45 412	0.47 316	0.51 423	0.59 434	0.65 420	0.47 246

DeepPrunerF	0.92 365	1.33 357	3.41 399	0.46 292	0.51 316	0.64 252	0.49 338	1.16 407	2.62 454	0.65 297	0.61 245	0.65 254	0.62 328	2.23 394	1.31 356	0.23 368	0.19 233	0.30 398	0.28 342	0.39 369	0.34 171

GANet	0.92 365	1.20 328	2.68 291	0.45 289	0.27 182	0.76 324	0.66 385	0.94 282	0.77 286	0.79 352	1.17 402	0.84 342	0.91 387	2.72 431	1.76 384	0.18 321	0.42 307	0.44 420	0.20 289	0.33 325	0.94 370

PA-Net	0.93 370	1.36 367	4.14 435	0.64 359	0.41 286	0.70 298	0.53 348	0.91 268	0.88 359	0.53 163	0.60 237	0.70 294	0.54 295	2.40 407	2.57 422	0.17 310	0.28 283	0.19 348	0.28 342	0.25 249	0.48 250
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 371	0.84 236	3.40 397	1.46 433	0.78 384	1.37 417	0.70 396	1.11 396	0.68 200	0.80 354	1.29 409	1.09 405	0.59 317	1.16 242	1.01 326	0.14 245	0.53 327	0.11 119	0.46 412	0.31 314	0.86 361

FBW_ROB	0.94 371	1.23 339	2.35 140	0.46 292	0.32 228	0.87 370	0.46 327	1.15 404	0.97 390	0.83 365	0.78 349	1.01 387	0.64 333	3.65 457	1.65 377	0.27 387	0.24 262	0.40 413	0.26 332	0.32 321	0.88 363

CC-Net-ROB	0.95 373	1.57 398	2.93 347	0.90 395	0.39 275	0.87 370	0.44 316	1.12 399	0.83 329	0.59 232	0.69 297	0.64 251	0.50 279	2.73 433	0.93 311	0.97 440	0.40 305	0.87 439	0.29 346	0.61 417	0.66 310

riskmin	0.96 374	0.32 17	2.07 82	1.72 448	1.61 452	1.62 430	0.57 362	1.45 430	0.55 83	0.73 331	0.89 369	0.92 363	0.45 248	1.16 242	0.60 225	0.11 131	1.30 414	0.12 169	1.38 463	0.14 64	1.51 424

CrosDoStereo	0.96 374	0.49 112	2.66 278	0.27 32	0.33 234	0.54 105	3.69 463	0.77 151	0.66 160	0.70 319	1.39 416	0.53 194	1.47 423	1.77 336	3.02 435	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.11 125	0.22 213	0.30 147

DeepStereo_LL	0.96 374	0.49 112	2.66 278	0.27 32	0.33 234	0.54 105	3.69 463	0.77 151	0.66 160	0.70 319	1.39 416	0.53 194	1.47 423	1.77 336	3.02 435	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.11 125	0.22 213	0.30 147

UGAM-zero	0.97 377	0.44 96	2.48 214	0.33 137	0.86 392	1.26 414	0.76 402	1.05 368	0.52 60	0.93 380	0.45 108	1.32 422	0.81 370	2.08 384	0.49 189	0.10 55	0.52 325	0.09 22	0.47 413	0.11 22	4.43 471

xxxx	0.97 377	0.64 173	2.14 99	0.30 81	0.67 364	0.64 252	0.24 111	1.09 389	0.91 369	0.57 207	0.65 279	0.58 223	0.39 191	1.57 305	5.49 463	0.13 213	1.38 420	0.11 119	0.32 366	0.17 113	1.41 419

XX-Stereo	0.98 379	0.57 148	4.45 448	1.64 443	5.33 469	0.55 116	0.16 9	0.96 298	0.43 17	0.45 83	0.65 279	0.85 347	0.19 16	0.79 194	0.26 44	0.11 131	0.80 364	0.10 68	0.32 366	0.17 113	0.78 342

test_xeample	0.98 379	0.65 176	2.12 95	0.29 65	0.67 364	0.60 185	0.28 175	1.08 387	0.85 344	0.62 262	0.70 310	0.44 137	0.41 208	1.95 371	5.45 462	0.12 168	1.33 417	0.11 119	0.31 359	0.18 137	1.42 420

mmx	0.99 381	0.67 178	3.39 392	0.32 116	0.22 114	0.58 154	0.28 175	1.05 368	0.92 371	0.54 168	0.74 331	0.67 263	0.40 198	2.75 435	3.86 449	0.13 213	1.25 403	0.15 288	0.33 376	0.19 166	1.28 407

xxx	0.99 381	0.67 178	3.39 392	0.32 116	0.22 114	0.58 154	0.28 175	1.05 368	0.92 371	0.54 168	0.74 331	0.67 263	0.40 198	2.75 435	3.86 449	0.13 213	1.25 403	0.15 288	0.33 376	0.19 166	1.28 407

MFMNet_re	1.01 383	1.73 417	3.04 363	0.85 391	0.76 379	0.93 382	0.81 408	1.02 347	1.10 408	1.05 392	1.06 398	0.84 342	0.96 394	0.93 214	0.97 314	0.68 428	0.61 341	0.63 428	0.60 436	0.77 429	0.80 347

Wz-Net-TNSev	1.02 384	2.26 452	3.69 419	0.38 228	0.31 218	1.00 390	0.71 397	1.12 399	1.02 397	0.74 337	0.73 328	1.09 405	0.91 387	2.46 411	2.15 404	0.21 354	0.20 245	0.16 307	0.20 289	0.48 400	0.62 299

222	1.02 384	0.60 158	1.95 60	0.29 65	0.51 316	0.62 227	0.24 111	1.09 389	0.86 350	0.64 282	0.67 291	0.47 167	0.42 220	1.86 356	6.73 466	0.13 213	1.21 399	0.11 119	0.32 366	0.17 113	1.44 421

G-Net	1.02 384	0.70 193	3.23 375	0.60 346	0.66 363	2.00 446	0.71 397	0.78 158	0.70 219	1.14 401	2.53 445	1.29 420	1.01 398	1.47 289	1.74 382	0.25 380	0.24 262	0.24 378	0.26 332	0.37 355	0.40 205

DPSNet	1.02 384	0.72 201	2.84 334	0.60 346	0.39 275	1.08 401	0.75 401	1.41 428	1.14 413	0.74 337	0.69 297	1.05 398	1.67 431	2.09 387	2.22 409	0.27 387	0.61 341	0.20 357	0.50 419	0.48 400	1.03 382

ADCP+	1.03 388	1.68 415	3.83 426	0.35 181	0.39 275	1.05 396	0.79 407	0.94 282	0.86 350	0.69 315	0.68 294	0.85 347	1.53 429	1.02 221	4.56 457	0.13 213	0.12 152	0.16 307	0.15 218	0.28 290	0.44 237

WZ-Net	1.04 389	1.83 424	4.20 438	0.42 267	0.36 260	0.88 372	0.71 397	1.05 368	1.11 410	0.84 366	0.94 376	1.06 399	1.17 408	2.37 402	2.24 410	0.20 345	0.14 182	0.15 288	0.16 239	0.36 349	0.53 272

PVD	1.05 390	1.21 330	2.36 141	0.84 390	0.91 398	1.04 394	0.64 380	1.32 423	1.68 439	1.43 430	1.41 418	1.14 411	1.15 407	1.49 292	1.77 385	0.27 387	0.65 347	0.28 389	0.35 383	0.40 375	0.73 332

1111x	1.06 391	0.79 230	3.29 383	0.33 137	0.60 344	0.64 252	0.33 250	1.10 392	0.92 371	0.59 232	0.69 297	0.59 226	0.47 264	2.64 424	4.61 458	0.12 168	1.38 420	0.11 119	0.49 417	0.18 137	1.30 409

ADCMid	1.06 391	1.82 423	3.53 410	0.39 241	0.36 260	0.99 389	0.58 364	1.01 339	0.94 378	1.23 416	1.02 391	1.01 387	1.01 398	1.11 235	4.04 452	0.22 360	0.19 233	0.42 417	0.32 366	0.42 383	0.53 272

test_sample9	1.07 393	0.69 190	2.69 297	0.28 47	0.23 137	0.81 352	0.33 250	0.99 320	0.86 350	0.64 282	0.63 260	0.67 263	0.49 275	2.02 376	2.70 425	0.65 423	4.33 470	0.86 436	0.56 428	0.25 249	0.72 328

ff1	1.07 393	0.67 178	3.39 392	0.32 116	0.22 114	0.58 154	0.28 175	0.85 218	0.96 385	0.54 168	0.74 331	0.67 263	0.40 198	2.75 435	3.86 449	0.10 55	2.16 457	0.15 288	0.33 376	0.25 249	2.19 449

ADCL	1.07 393	1.22 335	2.80 324	0.40 254	0.33 234	1.50 423	1.87 456	0.97 305	1.04 401	1.26 419	1.28 408	0.99 383	1.41 419	1.36 273	3.51 443	0.17 310	0.14 182	0.22 365	0.21 299	0.32 321	0.43 224

ADCPNet	1.07 393	1.37 372	4.54 450	0.38 228	0.68 367	1.36 415	0.64 380	0.93 277	0.83 329	0.79 352	0.82 352	1.08 402	1.18 409	1.30 268	2.68 424	0.21 354	0.69 354	0.21 361	0.95 453	0.30 306	0.54 275

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 397	2.01 435	2.56 242	0.49 310	0.40 281	1.49 422	0.96 419	1.02 347	0.95 383	0.85 368	0.94 376	1.06 399	0.59 317	2.92 442	1.15 339	0.43 410	0.74 361	0.32 402	0.55 426	0.74 425	1.35 414

AnyNet_C32	1.08 397	1.76 421	3.01 359	0.50 316	0.54 326	1.17 409	1.16 437	0.97 305	0.95 383	1.11 398	0.98 384	0.87 353	0.93 392	1.57 305	4.11 454	0.22 360	0.20 245	0.25 383	0.25 326	0.40 375	0.68 317

Ntro	1.11 399	2.10 441	3.52 409	0.97 402	0.87 395	1.06 399	0.54 351	1.02 347	0.93 377	0.63 271	0.76 341	0.93 368	0.67 343	1.76 333	1.71 378	1.03 443	0.46 313	0.76 434	0.41 403	1.29 445	0.86 361

SAMSARA	1.11 399	1.35 362	2.60 254	1.34 424	0.77 381	1.67 433	1.41 451	1.47 431	0.99 394	1.54 436	0.89 369	1.44 426	0.90 386	1.88 362	1.71 378	0.25 380	0.55 331	0.22 365	0.34 381	0.39 369	0.50 259

ADCS	1.14 401	2.02 436	3.36 387	0.43 277	0.37 266	0.96 388	0.81 408	1.12 399	1.17 417	1.25 418	0.98 384	1.08 402	0.92 390	1.41 280	4.97 460	0.23 368	0.21 253	0.22 365	0.23 314	0.40 375	0.67 312

otaku	1.15 402	2.10 441	3.51 407	0.98 403	0.74 374	1.02 393	0.59 367	1.03 354	0.89 364	0.70 319	1.60 422	0.98 380	0.65 335	1.63 315	1.80 387	0.99 442	0.46 313	0.73 433	0.40 399	1.30 447	0.88 363

EAI-Stereo	1.16 403	0.29 2	1.94 59	0.55 331	0.97 406	1.96 442	7.94 472	1.34 424	1.03 398	1.01 389	1.48 419	0.51 185	0.66 341	0.65 153	1.42 367	0.09 13	0.23 260	0.09 22	0.53 424	0.13 44	0.49 256

SuperB	1.19 404	1.62 407	5.29 457	0.37 209	0.26 171	0.81 352	0.87 411	0.94 282	1.19 418	0.68 311	0.68 294	0.63 244	1.37 416	1.73 328	3.30 437	0.16 291	0.12 152	0.17 322	0.16 239	2.74 467	0.63 303

AnyNet_C01	1.20 405	1.89 427	4.25 440	0.55 331	0.54 326	1.57 426	1.39 448	1.10 392	1.13 412	1.19 405	1.34 415	1.15 413	1.11 405	1.73 328	2.89 432	0.26 384	0.24 262	0.28 389	0.24 317	0.50 402	0.68 317

SPS-STEREO	1.22 406	1.65 412	3.41 399	0.66 366	0.69 369	1.01 391	0.68 392	1.10 392	0.96 385	1.40 428	1.25 407	1.46 427	1.08 403	2.05 379	2.24 410	0.66 426	0.61 341	0.58 425	0.57 432	0.66 421	1.65 430
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 407	0.69 190	2.69 297	0.28 47	0.23 137	0.81 352	0.33 250	1.01 339	0.75 268	1.23 416	0.63 260	2.53 444	1.31 411	2.02 376	2.70 425	0.65 423	4.33 470	0.86 436	0.56 428	0.25 249	0.72 328

NaN_ROB	1.25 408	1.46 388	3.84 427	0.54 330	0.56 330	1.12 404	0.99 421	1.05 368	1.03 398	1.10 396	0.87 365	0.77 315	1.07 402	5.85 466	2.98 433	0.16 291	0.23 260	0.16 307	0.24 317	0.28 290	0.66 310

RainbowNet	1.27 409	2.22 448	3.58 413	1.14 418	0.92 399	1.08 401	0.76 402	1.19 413	1.15 415	0.77 343	0.97 381	1.08 402	0.83 374	1.64 318	1.72 380	1.20 450	1.30 414	1.01 445	0.58 433	1.23 442	0.97 378

MDST_ROB	1.28 410	0.53 134	3.84 427	0.55 331	0.45 301	4.06 463	0.60 371	1.36 425	0.89 364	2.18 448	1.17 402	0.98 380	0.72 353	4.28 461	2.12 401	0.20 345	0.16 211	0.19 348	0.17 254	0.20 186	0.84 354

EDNetEfficient	1.29 411	0.78 226	4.27 441	0.65 361	1.03 415	0.94 384	1.38 447	0.87 237	1.75 442	2.33 454	1.32 413	1.04 395	2.21 447	1.59 312	4.07 453	0.16 291	0.19 233	0.15 288	0.27 340	0.38 362	0.40 205

RTS	1.29 411	1.59 402	6.48 464	0.63 356	0.57 334	1.59 428	0.90 416	1.15 404	1.44 430	1.20 410	1.31 411	1.10 407	0.87 383	2.67 426	2.27 412	0.21 354	0.38 299	0.19 348	0.20 289	0.46 395	0.68 317

RTSA	1.29 411	1.59 402	6.48 464	0.63 356	0.57 334	1.59 428	0.90 416	1.15 404	1.44 430	1.20 410	1.31 411	1.10 407	0.87 383	2.67 426	2.27 412	0.21 354	0.38 299	0.19 348	0.20 289	0.46 395	0.68 317

WCMA_ROB	1.29 411	1.21 330	3.13 371	0.65 361	0.36 260	1.20 412	0.78 405	1.00 330	0.98 391	1.78 441	2.62 448	3.08 451	2.01 443	1.86 356	2.35 414	0.38 404	0.38 299	0.32 402	0.32 366	0.31 314	1.06 385

MeshStereo	1.29 411	1.34 359	3.04 363	0.35 181	0.28 193	1.10 403	0.69 394	1.42 429	1.07 405	2.71 460	2.43 443	2.95 446	1.50 426	2.92 442	2.03 394	0.23 368	0.22 255	0.22 365	0.19 279	0.50 402	0.69 322
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
SANet	1.35 416	1.80 422	4.39 446	0.41 264	0.29 198	1.72 435	0.89 415	1.17 410	2.47 451	1.22 414	1.82 427	1.72 433	1.70 433	2.57 417	3.30 437	0.18 321	0.16 211	0.16 307	0.15 218	0.34 332	0.62 299

Anonymous_2	1.36 417	0.49 112	2.03 74	1.71 447	1.58 450	2.49 455	0.58 364	1.59 437	2.31 449	0.77 343	0.88 367	1.03 391	0.58 314	1.20 250	0.66 250	0.32 398	1.38 420	1.42 458	3.87 471	0.78 431	1.56 425

CSAN	1.38 418	1.74 420	4.12 434	0.53 324	0.38 273	1.06 399	1.15 435	1.29 420	1.12 411	1.19 405	1.90 430	1.04 395	1.44 420	5.92 467	2.82 431	0.26 384	0.22 255	0.24 378	0.25 326	0.35 343	0.54 275

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 419	2.04 438	3.02 361	0.58 345	0.41 286	2.15 450	1.00 425	1.31 422	1.29 423	1.05 392	1.10 400	1.29 420	0.91 387	3.07 445	1.34 358	1.65 460	0.84 370	0.68 431	0.88 450	1.55 454	1.91 435

psmorigin	1.41 420	0.91 263	13.83 475	0.37 209	0.30 210	0.63 241	0.37 278	0.80 172	0.64 146	0.98 383	0.87 365	1.16 415	0.78 367	3.95 459	1.09 333	0.19 336	0.22 255	0.17 322	0.19 279	0.25 249	0.47 246

MSMD_ROB	1.41 420	1.03 286	2.75 316	0.41 264	0.32 228	2.00 446	0.61 376	0.96 298	1.43 429	2.97 463	2.63 449	4.76 463	2.04 444	2.44 410	1.78 386	0.30 395	0.26 274	0.32 402	0.32 366	0.32 321	0.63 303

MADNet+	1.44 422	2.19 445	6.00 462	0.89 393	0.70 371	1.58 427	1.11 430	1.56 436	1.30 425	0.89 372	1.03 393	1.25 417	1.12 406	3.29 449	2.80 429	0.48 415	0.57 335	0.39 412	0.36 390	0.63 418	0.69 322

pmcnn	1.44 422	1.25 343	3.57 412	0.74 378	1.42 441	0.72 309	0.56 359	1.04 360	1.06 404	1.03 391	2.89 455	6.01 467	0.75 364	2.54 415	3.60 445	0.14 245	0.11 136	0.08 4	0.06 7	0.34 332	0.81 351

FCDSN-DC	1.45 424	1.12 306	3.30 384	0.48 299	0.41 286	1.13 405	0.60 371	1.17 410	1.28 422	2.25 451	2.85 453	3.65 454	3.34 459	2.58 419	2.44 416	0.31 397	0.26 274	0.31 399	0.30 353	0.37 355	0.78 342
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 424	1.62 407	3.59 414	1.09 411	0.70 371	0.86 365	0.67 390	1.19 413	1.51 434	1.20 410	4.05 462	1.61 431	1.94 441	2.97 444	2.07 398	0.67 427	0.69 354	0.55 424	0.70 439	0.57 411	0.67 312
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 426	2.27 453	4.92 453	1.11 414	0.89 396	1.19 411	0.66 385	1.28 419	1.19 418	0.98 383	0.97 381	3.06 450	1.48 425	2.37 402	1.82 388	1.08 445	0.49 320	1.03 446	0.48 415	1.20 441	0.95 373

IMH-64-1	1.50 427	1.98 431	2.69 297	1.39 429	1.12 426	1.39 419	1.19 439	1.80 442	1.47 432	1.19 405	2.20 438	1.53 428	1.51 427	2.12 389	1.98 391	1.34 453	0.68 351	1.28 452	0.70 439	1.37 449	1.12 388

IMH-64	1.50 427	1.98 431	2.69 297	1.39 429	1.12 426	1.39 419	1.19 439	1.80 442	1.47 432	1.19 405	2.20 438	1.53 428	1.51 427	2.12 389	1.98 391	1.34 453	0.68 351	1.28 452	0.70 439	1.37 449	1.12 388

iRaft-Stereo_20w	1.50 427	0.42 84	4.81 451	2.24 461	2.09 460	1.36 415	1.27 442	1.38 426	0.94 378	2.07 443	0.42 93	0.85 347	0.69 349	0.87 206	1.37 364	0.10 55	4.04 469	0.09 22	0.40 399	0.17 113	4.53 472

ELAS_RVC	1.51 430	0.88 250	3.36 387	0.63 356	0.56 330	1.53 424	2.73 460	1.53 433	1.76 443	2.26 452	2.21 440	2.10 438	3.07 455	2.08 384	2.52 418	0.42 407	0.42 307	0.42 417	0.37 391	0.51 404	0.84 354
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 431	0.92 268	2.91 345	0.62 354	0.57 334	3.13 458	2.21 458	1.67 439	1.58 438	2.42 455	2.43 443	1.87 435	2.49 450	1.85 354	2.70 425	0.42 407	0.43 310	0.41 415	0.40 399	0.51 404	0.85 358
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 432	2.20 447	4.42 447	1.10 413	0.93 401	1.37 417	0.87 411	1.53 433	1.71 441	1.22 414	1.72 425	2.12 439	1.06 401	2.58 419	1.93 390	0.94 437	0.54 329	1.00 444	0.56 428	2.11 463	0.96 375

EKT-Stereo	1.56 433	0.55 144	2.60 254	2.54 465	19.66 480	0.55 116	0.22 61	0.76 145	0.51 50	0.40 57	0.36 63	0.43 122	0.27 91	0.74 182	0.42 154	0.13 213	0.17 221	0.11 119	0.16 239	0.20 186	0.50 259

MFN_U_SF_RVC	1.57 434	2.56 465	3.30 384	0.66 366	0.41 286	1.15 407	0.51 341	1.27 418	1.35 427	1.61 438	1.20 404	1.43 425	0.97 395	1.80 344	2.10 399	1.88 463	1.79 435	1.97 467	2.14 466	1.61 455	1.76 434

WAO-7	1.58 435	2.04 438	3.25 378	0.94 399	0.75 376	1.75 436	1.13 432	1.87 445	1.97 447	1.46 433	2.53 445	1.98 437	1.75 434	3.13 446	2.48 417	0.69 429	0.67 350	0.94 441	0.74 444	0.80 432	0.77 339

FC-DCNN	1.60 436	0.85 240	3.44 403	0.46 292	0.39 275	1.96 442	0.66 385	1.72 441	1.70 440	2.75 461	2.91 456	4.20 457	3.15 456	2.72 431	2.66 423	0.30 395	0.26 274	0.31 399	0.30 353	0.33 325	0.91 366

PWCK	1.62 437	2.32 457	4.27 441	1.11 414	0.56 330	1.81 438	1.84 455	1.55 435	1.54 436	1.45 431	1.81 426	1.82 434	1.38 417	3.34 450	2.14 403	1.09 446	0.57 335	0.98 443	0.59 434	1.50 453	0.79 345

FC-DCNN v2	1.65 438	0.85 240	3.39 392	0.46 292	0.39 275	2.02 448	0.66 385	1.94 449	1.84 445	2.81 462	2.99 457	4.39 461	3.25 457	2.81 439	2.75 428	0.29 394	0.26 274	0.31 399	0.30 353	0.33 325	0.91 366

WAO-6	1.69 439	1.87 426	3.21 374	1.15 419	1.01 412	2.29 451	1.06 429	1.85 444	2.84 458	1.30 423	2.59 447	2.19 440	1.67 431	2.62 422	2.52 418	0.96 439	0.68 351	1.19 449	0.84 447	1.13 438	0.95 373

DispFullNet	1.69 439	2.25 450	5.23 455	1.53 438	8.78 470	0.89 374	0.37 278	1.03 354	0.98 391	1.37 424	1.00 388	1.13 410	1.97 442	1.51 294	0.98 320	0.55 419	0.32 286	1.19 449	0.64 437	1.16 440	0.88 363

SGM-Forest	1.84 441	7.91 474	10.36 469	0.42 267	0.33 234	1.04 394	1.29 443	1.01 339	0.88 359	1.19 405	2.30 441	1.03 391	1.79 437	2.60 421	2.81 430	0.22 360	0.21 253	0.21 361	0.19 279	0.25 249	0.79 345
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 442	2.09 440	4.16 436	0.74 378	1.23 432	4.52 467	3.86 465	1.68 440	1.26 420	1.28 421	1.54 421	2.36 442	1.86 439	3.35 451	3.37 439	0.54 417	0.49 320	0.48 421	0.49 417	1.39 451	1.21 398

Dean	1.92 443	2.31 456	5.03 454	1.31 421	1.08 421	1.55 425	0.99 421	1.98 451	2.33 450	1.51 435	4.15 463	4.23 460	1.39 418	2.31 398	2.10 399	1.18 449	0.69 354	1.18 448	0.75 445	1.30 447	1.07 386

FINET	1.92 443	1.96 429	4.49 449	1.62 441	1.39 440	3.51 461	4.39 466	2.89 459	2.58 453	1.39 426	1.98 431	1.35 423	2.12 446	1.64 318	2.12 401	0.84 435	1.03 386	0.18 341	0.29 346	0.54 409	2.12 445

ACVNet-4b	2.00 445	2.19 445	4.85 452	1.09 411	0.86 392	1.15 407	0.53 348	1.11 396	1.15 415	0.65 297	1.09 399	1.97 436	0.69 349	2.31 398	9.78 472	5.73 471	0.42 307	1.03 446	0.55 426	1.89 459	0.92 369

SDNR	2.06 446	2.93 468	2.94 349	1.55 439	5.13 468	1.98 445	0.24 111	1.95 450	2.62 454	0.92 377	2.71 451	5.76 466	0.68 345	3.61 456	3.84 448	0.33 400	0.38 299	0.22 365	0.17 254	1.13 438	2.04 441

LVE	2.10 447	2.61 466	4.30 445	1.79 451	1.81 456	1.68 434	1.04 428	2.35 454	2.78 457	1.27 420	2.87 454	4.21 459	1.46 422	2.83 440	2.02 393	2.87 467	0.92 374	1.19 449	1.47 465	1.29 445	1.18 391

SGM_RVC	2.11 448	1.07 293	2.87 339	0.98 403	0.92 399	2.72 457	1.88 457	1.91 447	12.27 471	2.09 444	1.99 432	2.47 443	2.24 448	2.87 441	2.03 394	0.54 417	0.47 316	0.42 417	0.47 413	0.74 425	1.22 400
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 449	2.46 461	3.60 416	1.70 446	1.13 428	1.65 432	0.93 418	2.13 452	1.93 446	1.37 424	2.64 450	2.19 440	1.82 438	5.77 465	2.18 406	5.70 470	1.05 387	1.31 454	0.72 443	1.39 451	1.13 390

UNDER WATER-64	2.59 450	2.28 454	5.63 459	1.85 454	1.45 443	3.28 459	1.60 453	2.62 455	5.57 464	2.09 444	2.12 434	4.10 456	4.21 463	2.74 434	3.64 446	1.49 457	0.86 371	1.58 462	1.09 459	1.91 460	1.62 428

SGM+DAISY	2.67 451	2.14 443	4.28 443	1.92 457	2.11 461	4.36 466	5.22 469	3.17 460	3.00 459	3.24 466	3.81 461	3.03 448	3.61 460	2.53 414	3.79 447	1.15 447	1.29 412	0.66 429	0.71 442	0.95 435	2.44 460

TorneroNet-64	2.74 452	2.23 449	4.18 437	1.48 435	1.20 430	3.88 462	1.01 427	3.48 467	6.61 468	2.62 459	4.55 465	4.20 457	3.84 462	3.39 453	3.40 441	1.23 451	0.66 349	1.39 457	0.80 446	3.42 469	1.27 405

notaker	2.77 453	2.35 458	4.02 432	2.61 467	1.44 442	1.77 437	1.14 433	2.77 458	1.81 444	2.30 453	11.41 472	3.95 455	4.70 464	3.24 448	3.01 434	1.58 459	0.88 372	1.71 465	1.08 458	2.10 462	1.44 421

UNDER WATER	2.84 454	2.25 450	5.25 456	1.84 453	1.45 443	2.36 453	1.44 452	3.23 462	6.51 467	2.61 458	2.73 452	5.69 465	5.64 467	3.14 447	4.18 455	1.48 456	0.81 367	1.60 463	1.07 457	1.91 460	1.67 431

WAO-8	2.91 455	2.55 463	3.77 421	1.93 458	1.04 416	4.08 464	0.99 421	3.25 463	6.09 465	2.20 449	3.34 459	3.33 452	2.64 451	11.73 474	2.52 418	2.12 464	1.92 439	1.55 460	0.93 451	1.27 443	0.96 375

Venus	2.91 455	2.55 463	3.77 421	1.93 458	1.04 416	4.08 464	0.99 421	3.25 463	6.09 465	2.20 449	3.34 459	3.33 452	2.64 451	11.73 474	2.52 418	2.12 464	1.92 439	1.55 460	0.93 451	1.27 443	0.96 375

DGSMNet	2.93 457	0.77 221	3.44 403	3.58 470	4.25 467	2.53 456	6.86 471	1.03 354	0.88 359	0.58 213	1.85 428	0.79 321	0.62 328	1.63 315	1.46 369	4.62 469	4.98 472	5.15 473	4.71 472	4.52 473	4.37 470

MADNet++	2.94 458	2.17 444	3.27 380	2.55 466	2.28 462	3.29 460	3.37 461	2.76 457	2.67 456	3.10 464	3.20 458	2.78 445	3.25 457	4.11 460	4.68 459	2.72 466	2.27 460	3.03 470	2.43 468	2.34 465	2.59 461

JetRed	3.37 459	4.96 471	10.08 468	1.48 435	1.73 455	7.63 470	5.47 470	3.47 465	2.20 448	2.42 455	2.40 442	2.98 447	2.35 449	3.52 455	6.60 465	1.33 452	1.90 438	1.38 456	1.23 461	2.30 464	2.02 440

LSM	3.40 460	1.42 381	5.81 461	9.98 476	30.74 487	0.86 365	1.14 433	0.99 320	1.26 420	1.40 428	2.18 437	0.93 368	0.85 378	1.76 333	1.03 327	0.22 360	0.35 292	0.24 378	0.29 346	0.40 375	6.21 474

U	3.41 461	0.37 57	1.27 5	0.27 32	13.75 477	19.65 482	0.15 4	0.43 10	0.33 1	0.18 1	0.19 1	0.27 47	0.15 2	0.23 1	0.19 1	0.10 55	0.06 1	17.75 481	12.73 477	0.11 22	0.10 5

MANE	3.51 462	2.03 437	3.88 429	1.89 456	2.01 458	5.98 468	4.72 467	5.87 472	7.13 469	3.80 467	5.10 467	6.11 468	5.34 466	4.39 462	5.05 461	1.07 444	1.28 410	0.50 422	0.85 448	0.76 428	2.36 459

SGM-ForestM	3.67 463	2.70 467	5.34 458	1.65 444	1.72 454	6.02 469	5.08 468	4.10 468	3.47 460	4.59 468	4.21 464	9.81 472	5.79 468	6.44 468	6.97 467	0.88 436	1.09 390	0.33 406	0.45 408	0.68 422	2.10 444

KSHMR	4.19 464	2.37 459	6.24 463	1.73 449	1.48 446	1.97 444	1.29 443	3.18 461	17.06 481	2.15 447	15.74 475	9.09 471	1.75 434	8.33 472	2.37 415	1.55 458	1.29 412	1.70 464	1.23 461	1.75 456	1.60 427

ktn	4.44 465	2.47 462	3.70 420	1.82 452	1.49 447	2.11 449	1.40 449	2.30 453	12.56 472	11.36 474	16.25 476	11.30 475	3.77 461	4.41 463	3.47 442	1.86 462	0.99 379	1.74 466	1.21 460	3.28 468	1.39 418

LE_ROB	4.55 466	2.43 460	9.94 467	2.79 468	4.03 466	2.40 454	3.54 462	2.72 456	11.04 470	11.64 475	4.69 466	5.25 464	10.74 472	4.52 464	9.73 471	0.82 434	0.70 357	1.34 455	0.97 454	0.74 425	0.94 370

tt	4.94 467	0.32 17	4.22 439	2.29 462	1.58 450	10.19 473	16.94 477	9.44 476	5.03 463	1.69 439	1.33 414	4.68 462	5.02 465	3.38 452	5.91 464	6.15 472	9.47 479	2.80 469	3.16 470	3.54 470	1.58 426

TorneroNet	5.60 468	2.30 455	3.98 430	1.49 437	1.26 435	14.47 475	1.11 430	4.85 469	20.66 486	10.12 471	16.30 477	11.78 476	7.35 469	3.41 454	4.38 456	1.36 455	0.70 357	1.46 459	0.87 449	2.73 466	1.33 410

coex-ft	6.14 469	1.98 431	60.80 490	0.34 160	0.30 210	0.80 347	1.17 438	0.76 145	4.34 462	19.82 482	2.15 436	1.61 431	8.77 471	1.82 349	10.36 473	0.44 411	2.05 446	0.18 341	0.19 279	0.39 369	4.61 473

HanzoNet	7.85 470	3.30 470	5.75 460	7.47 474	3.97 465	2.34 452	1.37 445	3.47 465	4.02 461	13.30 476	10.49 468	10.86 473	16.67 478	8.50 473	10.51 474	10.80 478	9.84 480	5.83 474	13.69 478	7.24 475	7.51 475

EDNetEfficientorigin	8.19 471	1.27 346	145.54 492	0.51 319	0.96 403	0.75 320	0.49 338	0.86 229	1.57 437	2.12 446	1.49 420	1.28 418	1.35 413	1.84 352	2.15 404	0.14 245	0.13 167	0.17 322	0.18 262	0.39 369	0.64 308

DGTPSM_ROB	8.97 472	5.94 472	13.01 473	5.95 473	11.34 472	8.54 471	24.06 478	6.47 473	13.52 473	5.19 469	11.52 473	6.18 469	11.04 473	7.02 469	13.92 475	4.47 468	7.66 473	3.90 471	7.43 475	4.34 472	7.98 476

DPSMNet_ROB	9.58 473	5.96 473	13.98 476	8.88 475	11.87 473	8.54 471	24.08 479	6.48 474	13.67 476	5.35 470	11.53 474	6.31 470	11.04 473	7.69 470	14.09 476	7.61 477	8.23 475	5.03 472	7.75 476	5.24 474	8.36 477

BEATNet-Init1	12.32 474	12.82 478	28.66 487	3.22 469	3.71 464	21.59 485	11.42 473	14.54 481	13.73 477	20.24 483	20.16 482	26.14 488	19.85 481	19.08 485	15.33 480	1.81 461	1.93 441	2.05 468	2.48 469	4.25 471	3.41 469

DPSM_ROB	12.32 474	11.13 476	12.31 471	12.90 478	12.80 475	19.81 483	28.13 484	14.50 479	14.31 478	10.62 472	11.34 470	12.03 477	11.89 476	13.08 479	15.22 478	7.09 474	8.31 476	6.47 476	7.32 473	8.69 476	8.43 478

DPSM	12.32 474	11.13 476	12.31 471	12.90 478	12.80 475	19.81 483	28.13 484	14.50 479	14.31 478	10.62 472	11.34 470	12.03 477	11.89 476	13.08 479	15.22 478	7.09 474	8.31 476	6.47 476	7.32 473	8.69 476	8.43 478

DLNR_Zeroshot_test	13.74 477	20.06 481	23.92 482	121.50 493	35.20 488	0.46 43	0.15 4	7.96 475	0.47 30	0.29 37	0.37 69	0.26 39	0.17 6	0.79 194	0.36 132	7.16 476	2.95 468	0.09 22	0.38 395	50.40 491	1.95 438

LRCNet_RVC	13.78 478	19.34 480	13.01 473	19.47 481	12.67 474	1.85 439	0.42 303	12.28 477	1.10 408	15.76 478	18.69 481	12.52 479	8.65 470	12.22 477	9.64 470	22.29 482	8.38 478	25.92 484	24.06 485	19.72 483	17.59 483

HaxPig	19.88 479	22.39 486	22.30 480	17.98 480	17.98 479	12.06 474	12.06 474	16.25 482	15.97 480	21.05 484	21.41 484	18.85 483	18.35 479	20.07 486	19.64 482	23.57 486	23.19 486	24.07 483	23.71 484	22.95 484	23.72 487

Anonymous_1	22.76 480	11.11 475	11.93 470	12.73 477	26.05 486	19.39 480	27.77 483	14.18 478	13.64 475	14.92 477	10.66 469	11.26 474	11.24 475	12.48 478	14.45 477	37.82 491	7.87 474	34.92 488	63.61 488	87.51 492	11.75 480

PML	22.99 481	17.34 479	8.24 466	5.48 472	9.84 471	50.35 491	102.65 491	5.84 471	13.52 473	37.08 492	104.84 491	30.61 491	23.20 486	12.09 476	7.96 469	6.27 473	2.12 451	6.31 475	2.42 467	10.67 478	2.95 463

MEDIAN_ROB	23.95 482	26.96 491	26.29 486	22.14 482	22.09 481	16.18 476	14.23 475	20.47 483	20.09 482	25.43 488	25.22 489	22.96 484	22.54 485	24.33 487	23.18 487	28.15 488	27.16 490	28.60 486	27.73 486	27.59 485	27.58 488

DPSimNet_ROB	24.35 483	23.81 489	31.38 489	25.93 484	22.83 482	31.30 486	34.38 487	20.78 484	28.92 491	27.39 489	22.99 488	28.29 490	35.76 491	15.47 481	17.82 481	24.28 487	17.90 484	22.23 482	14.12 479	19.38 482	22.12 486

CasAABBNet	24.76 484	22.38 485	24.44 483	26.05 485	25.75 484	39.79 487	56.76 490	29.10 489	28.88 490	21.22 485	22.69 486	24.21 485	23.99 488	26.23 488	30.62 490	14.22 479	16.71 482	13.03 478	14.75 481	17.49 479	16.97 481

Selective-RAFT-Error	24.83 485	22.44 487	24.80 484	26.10 486	25.82 485	39.85 488	56.72 489	29.21 491	29.03 492	21.29 487	22.80 487	24.25 486	24.07 489	26.28 489	30.60 489	14.24 480	16.85 483	13.04 479	14.75 481	17.53 480	17.02 482

LSM0	26.57 486	22.53 488	25.76 485	30.62 488	52.30 492	39.86 489	56.49 488	29.18 490	28.76 489	21.26 486	22.46 485	24.42 487	23.97 487	26.42 490	30.66 491	14.29 481	16.56 481	13.06 480	14.65 480	17.62 481	20.52 484

AVERAGE_ROB	26.91 487	30.28 492	29.18 488	25.78 483	25.30 483	19.49 481	15.38 476	23.70 488	23.02 488	28.38 490	27.78 490	26.23 489	25.76 490	26.95 491	25.55 488	31.27 490	30.02 491	31.76 487	30.80 487	30.88 490	30.77 489

ASD4	27.03 488	24.46 490	23.91 481	27.24 487	17.87 478	47.08 490	31.36 486	41.80 492	21.82 487	31.12 491	20.82 483	33.80 492	18.50 480	27.25 492	21.57 486	29.52 489	20.55 485	27.54 485	23.38 483	30.03 486	20.96 485

xxxxx1	29.05 489	20.74 482	14.05 477	50.10 489	40.25 489	19.01 477	26.60 480	21.83 485	20.22 483	16.52 479	17.56 478	18.33 480	21.41 482	16.11 482	20.77 483	23.48 483	26.77 487	66.36 490	78.56 490	30.19 487	32.23 490

tt_ll	29.05 489	20.74 482	14.05 477	50.10 489	40.25 489	19.01 477	26.60 480	21.83 485	20.22 483	16.52 479	17.56 478	18.33 480	21.41 482	16.11 482	20.77 483	23.48 483	26.77 487	66.36 490	78.56 490	30.19 487	32.23 490

ff	29.05 489	20.74 482	14.05 477	50.10 489	40.25 489	19.01 477	26.60 480	21.83 485	20.22 483	16.52 479	17.56 478	18.33 480	21.41 482	16.11 482	20.77 483	23.48 483	26.77 487	66.36 490	78.56 490	30.19 487	32.23 490

test_example2	115.17 492	122.38 493	93.45 491	115.38 492	123.53 493	101.24 492	113.11 492	54.67 493	99.94 493	135.50 493	136.43 492	85.67 493	85.40 492	110.44 493	104.91 492	152.17 493	205.21 493	99.17 493	114.27 493	138.55 493	112.04 493

FADE		3.24 469		2.10 460	2.93 463			4.99 470	2.50 452	1.28 421		3.05 449		8.01 471		96.22 492	36.26 492	65.47 489	65.78 489	1.78 457	1.34 412

Low-res two-view benchmark