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

trnet	0.28 9	0.26 48	1.32 41	0.19 1	0.12 3	0.54 112	0.15 4	0.48 35	0.46 69	0.27 48	0.33 58	0.24 27	0.21 30	0.30 23	0.21 34	0.10 96	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.09 10	0.07 3

CREStereo	0.28 9	0.30 88	1.33 43	0.19 1	0.13 9	0.55 124	0.17 11	0.48 35	0.46 69	0.27 48	0.33 58	0.24 27	0.21 30	0.31 30	0.21 34	0.11 151	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.10 16	0.07 3
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
PMTNet	0.31 28	0.35 125	1.30 38	0.20 3	0.14 17	0.57 156	0.25 134	0.46 24	0.42 40	0.27 48	0.32 53	0.27 50	0.24 56	0.39 77	0.23 51	0.43 412	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.18 179	0.07 3

Occ-G	0.30 21	0.30 88	1.33 43	0.23 4	0.15 31	0.36 25	0.25 134	0.43 16	0.31 2	0.26 43	0.35 68	0.46 170	0.22 39	0.30 23	0.25 81	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.16 274	0.31 326	0.08 13

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 68	1.34 428	1.24 31	0.23 4	0.12 3	0.33 15	0.20 34	0.40 6	0.33 6	0.25 35	0.21 4	0.16 1	0.14 1	0.27 5	0.63 296	0.55 424	0.06 1	0.11 120	0.13 205	0.25 273	0.49 414

WCG-NET（raft）	0.32 33	0.53 212	1.21 28	0.23 4	0.12 3	0.44 40	0.24 119	0.40 6	0.50 100	0.35 68	0.35 68	0.47 178	0.25 69	0.35 55	0.20 24	0.08 5	0.29 393	0.08 4	0.07 15	0.22 239	0.11 55

LoS	0.31 28	0.30 88	1.52 80	0.23 4	0.13 9	0.54 112	0.20 34	0.48 35	0.49 92	0.25 35	0.28 29	0.37 95	0.24 56	0.38 73	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.08 4	0.05 1	0.15 101	0.07 3
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 21	0.27 52	1.09 16	0.23 4	0.50 389	0.40 33	0.20 34	0.46 24	0.44 51	0.22 12	0.28 29	0.26 44	0.19 18	0.33 45	0.21 34	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.15 101	0.49 414

s12784h	0.36 62	0.28 73	1.58 87	0.23 4	0.11 1	0.62 239	0.24 119	0.79 232	0.64 236	0.44 113	0.52 183	0.28 58	0.26 83	0.50 141	0.24 70	0.11 151	0.06 1	0.09 30	0.06 8	0.16 134	0.06 1

TANstereo	0.33 40	0.49 198	1.75 127	0.23 4	0.12 3	0.54 112	0.16 9	0.40 6	0.45 64	0.45 123	0.51 171	0.26 44	0.22 39	0.29 18	0.20 24	0.10 96	0.10 159	0.08 4	0.06 8	0.08 1	0.11 55

IGEV-Stereo++	0.23 1	0.23 27	0.64 4	0.24 11	0.22 168	0.47 57	0.13 1	0.52 60	0.33 6	0.18 2	0.24 14	0.17 2	0.22 39	0.32 37	0.19 6	0.08 5	0.06 1	0.08 4	0.06 8	0.17 155	0.09 23

Pointernet	0.29 15	0.25 38	1.49 74	0.24 11	0.20 137	0.47 57	0.15 4	0.62 117	0.47 84	0.22 12	0.29 34	0.26 44	0.20 24	0.28 9	0.20 24	0.10 96	0.07 14	0.07 1	0.12 176	0.10 16	0.07 3

rvit_stereo_0080	0.27 5	0.38 138	0.76 5	0.24 11	0.18 96	0.34 18	0.27 178	0.54 78	0.44 51	0.24 22	0.26 24	0.27 50	0.22 39	0.29 18	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.10 70	0.10 86	0.15 101	0.11 55

whm_eth	0.27 5	0.38 138	0.76 5	0.24 11	0.18 96	0.34 18	0.27 178	0.54 78	0.44 51	0.24 22	0.26 24	0.27 50	0.22 39	0.29 18	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.10 70	0.10 86	0.15 101	0.11 55

MaDis-Stereo	0.29 15	0.54 216	1.44 62	0.24 11	0.29 255	0.29 6	0.16 9	0.45 22	0.37 17	0.19 4	0.21 4	0.28 58	0.22 39	0.30 23	0.29 119	0.10 96	0.09 127	0.10 70	0.08 36	0.11 29	0.11 55

knoymous	0.34 47	0.25 38	1.75 127	0.24 11	0.18 96	0.45 41	0.24 119	0.57 89	0.38 19	0.41 97	0.39 92	0.55 213	0.25 69	0.38 73	0.23 51	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.07 15	0.13 66	0.12 86

fff	0.43 119	0.77 302	1.95 233	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.75 337	0.54 212	0.47 130	0.31 69	0.65 342	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 271

DRaft	0.62 294	0.38 138	1.76 131	0.24 11	0.16 45	0.64 267	0.66 390	0.53 68	0.53 133	0.67 336	0.99 388	0.38 102	1.00 401	1.44 287	2.10 419	0.10 96	0.14 261	0.10 70	0.14 233	0.18 179	0.21 261

CREStereo++_RVC	0.33 40	0.29 78	1.74 121	0.24 11	0.16 45	0.54 112	0.15 4	0.40 6	0.55 150	0.37 76	0.51 171	0.24 27	0.19 18	0.27 5	0.26 88	0.09 23	0.06 1	0.08 4	0.30 377	0.08 1	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
csc	0.43 119	0.77 302	1.95 233	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.75 337	0.54 212	0.47 130	0.31 69	0.65 342	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 271

cscssc	0.43 119	0.77 302	1.95 233	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.75 337	0.54 212	0.47 130	0.31 69	0.65 342	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 271

111	0.48 175	1.09 394	1.95 233	0.24 11	0.13 9	0.59 188	0.26 153	0.83 251	0.78 355	0.48 151	0.52 183	0.56 225	0.38 186	0.49 135	0.38 192	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.23 248	0.35 373

WCG-NET	0.30 21	0.32 101	1.16 20	0.25 23	0.19 122	0.51 82	0.18 17	0.54 78	0.46 69	0.35 68	0.29 34	0.32 77	0.26 83	0.36 61	0.19 6	0.10 96	0.10 159	0.08 4	0.07 15	0.29 308	0.09 23

GCAP-BAT	0.43 119	0.31 97	1.82 177	0.25 23	0.26 227	0.65 279	0.23 92	0.48 35	0.37 17	0.67 336	0.82 358	0.44 148	0.24 56	0.48 125	0.87 343	0.09 23	0.13 245	0.09 30	0.22 342	0.08 1	0.09 23

IGEV-Stereo+	0.29 15	0.29 78	0.86 7	0.25 23	0.34 308	0.30 8	0.14 2	0.32 1	0.53 133	0.18 2	0.12 1	0.18 3	0.19 18	0.49 135	0.17 2	0.09 23	0.08 68	0.08 4	0.20 330	0.46 402	0.59 425

RSM	0.28 9	0.26 48	0.97 11	0.25 23	0.24 198	0.37 26	0.21 51	0.49 41	0.44 51	0.21 7	0.27 26	0.28 58	0.17 6	0.38 73	0.20 24	0.07 1	0.07 14	0.09 30	0.34 394	0.21 225	0.16 191

CAS++	0.31 28	0.33 107	1.43 60	0.25 23	0.17 69	0.31 10	0.20 34	0.78 216	0.41 34	0.30 56	0.30 42	0.21 12	0.16 4	0.33 45	0.18 3	0.15 283	0.12 228	0.13 228	0.10 86	0.15 101	0.11 55
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.32 33	0.34 118	1.70 109	0.25 23	0.14 17	0.40 33	0.22 69	0.38 4	0.43 48	0.24 22	0.51 171	0.25 35	0.18 14	0.31 30	0.20 24	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.08 36	0.47 403	0.08 13

ff7	0.32 33	0.52 207	1.38 50	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 301	0.23 248	0.22 271

ffff	0.32 33	0.52 207	1.38 50	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 301	0.23 248	0.22 271

11t	0.32 33	0.52 207	1.38 50	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 301	0.23 248	0.22 271

LoS_RVC	0.29 15	0.33 107	1.19 24	0.25 23	0.34 308	0.43 38	0.22 69	0.42 12	0.32 4	0.22 12	0.33 58	0.23 20	0.24 56	0.31 30	0.21 34	0.07 1	0.07 14	0.07 1	0.05 1	0.10 16	0.31 355

anonymousdsp	0.34 47	0.53 212	1.47 69	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.49 41	0.40 30	0.25 35	0.24 14	0.22 13	0.24 56	0.55 162	0.19 6	0.09 23	0.11 204	0.10 70	0.18 301	0.24 263	0.29 340

ProNet	0.30 21	0.54 216	1.29 36	0.25 23	0.15 31	0.47 57	0.25 134	0.48 35	0.39 25	0.21 7	0.23 8	0.22 13	0.20 24	0.44 98	0.19 6	0.08 5	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.23 248	0.12 86

DCANet-4	0.40 92	0.27 52	2.21 291	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.72 306	0.54 212	0.47 130	0.28 58	0.37 179	0.37 68	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 271

ccc-4	0.32 33	0.52 207	1.38 50	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 301	0.23 248	0.22 271

ADStereo(finetuned)	0.45 147	0.77 302	2.12 273	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.72 306	0.54 212	0.48 142	0.31 69	0.76 370	0.37 68	0.38 192	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.13 66	0.23 292

IGEV-Stereo	0.34 47	0.54 216	1.47 69	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.49 41	0.40 30	0.25 35	0.24 14	0.22 13	0.24 56	0.54 158	0.19 6	0.09 23	0.10 159	0.10 70	0.18 301	0.24 263	0.29 340
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CrosDoStereo	0.94 394	0.37 133	2.53 350	0.25 23	0.32 288	0.54 112	3.76 469	0.72 158	0.60 184	0.70 349	1.40 417	0.53 205	1.49 432	1.78 341	3.09 439	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.21 225	0.11 55

DeepStereo_LL	0.94 394	0.37 133	2.53 350	0.25 23	0.32 288	0.54 112	3.76 469	0.72 158	0.60 184	0.70 349	1.40 417	0.53 205	1.49 432	1.78 341	3.09 439	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.21 225	0.11 55

THIR-Stereo	0.86 384	0.62 243	2.13 275	0.25 23	0.16 45	0.58 172	2.74 465	0.59 101	0.51 108	0.62 305	1.62 424	0.97 386	1.80 443	1.69 329	2.25 424	0.10 96	0.08 68	0.14 262	0.11 143	0.15 101	0.11 55

AnonymousM	0.37 68	0.44 176	1.50 77	0.25 23	0.15 31	0.52 99	0.23 92	0.60 111	0.42 40	0.42 102	0.32 53	0.30 67	0.25 69	0.34 51	0.23 51	0.11 151	0.09 127	0.71 432	0.36 404	0.12 40	0.07 3

CFNet_pseudo	0.45 147	0.46 184	2.23 299	0.25 23	0.19 122	0.56 138	0.21 51	0.77 202	0.60 184	0.49 162	0.56 222	0.69 293	0.47 270	0.52 148	0.31 145	0.11 151	0.10 159	0.15 289	0.10 86	0.17 155	0.14 135

DCANet	0.42 113	0.77 302	1.95 233	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.72 306	0.54 212	0.48 142	0.31 69	0.41 217	0.36 61	0.39 203	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.13 66	0.23 292

rvit_stereo_0081_aga	0.27 5	0.29 78	1.08 14	0.26 45	0.20 137	0.33 15	0.21 51	0.41 10	0.42 40	0.26 43	0.28 29	0.27 50	0.21 30	0.31 30	0.21 34	0.14 266	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.10 41

RAStereo	0.28 9	0.48 195	1.52 80	0.26 45	0.18 96	0.25 3	0.19 21	0.42 12	0.35 10	0.20 5	0.25 19	0.20 5	0.16 4	0.24 2	0.24 70	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.12 40	0.08 13

U	3.37 463	0.17 1	0.91 9	0.26 45	13.79 477	19.19 480	0.15 4	0.41 10	0.31 2	0.17 1	0.18 2	0.27 50	0.15 3	0.21 1	0.16 1	0.09 23	0.06 1	17.88 481	12.81 478	0.10 16	0.08 13

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 203	0.33 107	0.93 10	0.26 45	0.22 168	0.46 54	0.20 34	1.10 415	1.34 430	3.16 466	0.32 53	0.22 13	0.20 24	0.30 23	0.22 44	0.10 96	0.09 127	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.19 239

MIF-Stereo (partial)	0.34 47	0.41 156	1.93 223	0.26 45	0.24 198	0.32 13	0.17 11	0.53 68	0.42 40	0.25 35	0.37 76	0.25 35	0.26 83	0.44 98	0.31 145	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.19 200	0.14 135

PCWNet_CMD	0.46 156	0.45 182	2.28 305	0.26 45	0.20 137	0.55 124	0.21 51	0.75 180	0.64 236	0.48 151	0.55 211	0.68 286	0.57 313	0.46 113	0.30 133	0.11 151	0.10 159	0.14 262	0.10 86	0.18 179	0.14 135

CFNet_ucs	0.48 175	0.50 204	2.32 309	0.26 45	0.22 168	0.57 156	0.22 69	0.85 265	0.65 249	0.53 199	0.64 291	0.68 286	0.44 250	0.54 158	0.31 145	0.13 228	0.12 228	0.16 307	0.11 143	0.19 200	0.17 208

SPstereo	0.34 47	0.89 342	1.76 131	0.26 45	0.12 3	0.52 99	0.14 2	0.49 41	0.38 19	0.29 55	0.30 42	0.29 65	0.22 39	0.30 23	0.20 24	0.09 23	0.17 318	0.09 30	0.07 15	0.21 225	0.11 55

RCA-Stereo	0.34 47	0.32 101	1.30 38	0.26 45	0.14 17	0.58 172	0.23 92	0.78 216	0.62 217	0.40 90	0.44 116	0.28 58	0.35 160	0.29 18	0.20 24	0.09 23	0.10 159	0.09 30	0.07 15	0.19 200	0.08 13

IER	0.43 119	0.38 138	1.69 105	0.26 45	0.25 213	0.66 285	0.26 153	0.71 153	0.55 150	0.54 212	0.59 239	0.60 246	0.53 296	0.52 148	0.39 203	0.11 151	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.14 85	0.11 55

MSMDNet	0.46 156	0.44 176	2.28 305	0.26 45	0.20 137	0.55 124	0.21 51	0.75 180	0.64 236	0.48 151	0.55 211	0.68 286	0.56 308	0.46 113	0.30 133	0.11 151	0.10 159	0.13 228	0.10 86	0.18 179	0.15 168

HSM-Net_RVC	0.67 318	0.34 118	2.23 299	0.26 45	0.19 122	0.67 291	0.29 214	1.26 430	0.69 281	0.72 356	0.70 330	0.78 332	0.42 233	3.77 458	0.41 215	0.13 228	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.12 40	0.11 55
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.45 147	0.46 184	2.22 295	0.26 45	0.19 122	0.56 138	0.21 51	0.77 202	0.60 184	0.49 162	0.56 222	0.69 293	0.47 270	0.52 148	0.31 145	0.11 151	0.09 127	0.16 307	0.10 86	0.17 155	0.14 135

AIO-Stereo	0.30 21	0.27 52	1.25 32	0.27 58	0.24 198	0.37 26	0.20 34	0.52 60	0.36 13	0.21 7	0.30 42	0.23 20	0.14 1	0.31 30	0.20 24	0.08 5	0.07 14	0.09 30	0.38 407	0.19 200	0.31 355

DualNet (step1)	0.59 276	0.62 243	1.93 223	0.27 58	0.22 168	0.68 303	0.31 234	0.93 327	0.66 263	0.57 250	0.51 171	0.55 213	0.45 254	1.11 256	0.38 192	0.61 426	0.14 261	0.87 436	0.56 431	0.25 273	0.23 292

test_sample9	0.94 394	0.62 243	1.93 223	0.27 58	0.22 168	0.68 303	0.31 234	0.93 327	0.66 263	0.57 250	0.51 171	0.55 213	0.45 254	1.91 370	2.55 431	0.61 426	4.16 470	0.87 436	0.56 431	0.25 273	0.23 292

test_sample8	1.12 409	0.62 243	1.93 223	0.27 58	0.22 168	0.68 303	0.31 234	0.95 348	0.61 199	1.18 421	0.56 222	2.53 445	1.31 420	1.91 370	2.55 431	0.61 426	4.16 470	0.87 436	0.56 431	0.25 273	0.23 292

IGEVStereo-DCA	0.33 40	0.34 118	1.38 50	0.27 58	0.16 45	0.45 41	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.21 4	0.26 44	0.25 69	0.64 185	0.52 262	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.18 301	0.16 134	0.22 271

rrr	0.46 156	0.34 118	3.08 416	0.27 58	0.16 45	0.45 41	0.28 193	1.09 414	0.51 108	0.24 22	0.21 4	0.26 44	0.25 69	0.64 185	0.52 262	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.29 371	0.16 134	0.25 312

plain	0.37 68	0.47 192	2.15 281	0.27 58	0.19 122	0.33 15	0.20 34	0.58 94	0.46 69	0.23 19	0.37 76	0.23 20	0.25 69	0.45 107	0.28 105	0.11 151	0.08 68	0.13 228	0.09 53	0.42 391	0.12 86

MSKI-zero shot	0.46 156	0.38 138	2.47 340	0.27 58	0.43 367	0.56 138	0.20 34	0.77 202	0.43 48	0.60 287	0.51 171	0.44 148	0.17 6	0.68 196	0.21 34	0.09 23	0.29 393	0.09 30	0.32 387	0.14 85	0.10 41

UniTT-Stereo	0.30 21	0.36 131	1.68 103	0.27 58	0.24 198	0.29 6	0.18 17	0.33 2	0.34 8	0.26 43	0.37 76	0.18 3	0.18 14	0.31 30	0.27 96	0.10 96	0.08 68	0.08 4	0.07 15	0.25 273	0.08 13

Any-RAFT	0.38 74	0.25 38	1.89 208	0.27 58	0.17 69	0.68 303	0.21 51	0.78 216	0.53 133	0.43 107	0.43 106	0.54 210	0.30 134	0.41 84	0.20 24	0.10 96	0.12 228	0.08 4	0.06 8	0.10 16	0.09 23

RAFT-Test	0.44 129	0.38 138	2.01 249	0.27 58	0.44 368	0.64 267	0.37 290	0.72 158	0.57 163	0.45 123	0.48 142	0.65 266	0.24 56	0.35 55	0.29 119	0.09 23	0.11 204	0.09 30	0.38 407	0.10 16	0.11 55

4D-IteraStereo	0.44 129	0.96 363	2.63 366	0.27 58	0.30 265	0.45 41	0.25 134	0.52 60	0.50 100	0.40 90	0.31 49	0.40 114	0.19 18	0.35 55	0.32 155	0.09 23	0.06 1	0.12 171	0.11 143	0.19 200	0.30 348

Selective-IGEV	0.29 15	0.23 27	1.28 35	0.27 58	0.30 265	0.35 22	0.20 34	0.56 86	0.38 19	0.21 7	0.30 42	0.22 13	0.18 14	0.37 68	0.18 3	0.07 1	0.06 1	0.08 4	0.15 255	0.16 134	0.29 340

iRaft-Stereo_5w	0.54 242	1.01 384	2.08 265	0.27 58	0.21 147	0.49 71	0.28 193	0.73 166	0.58 173	0.40 90	0.61 259	0.62 252	0.46 265	1.78 341	0.47 243	0.09 23	0.07 14	0.11 120	0.10 86	0.39 381	0.12 86

psmg	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.27 58	0.21 147	0.75 338	0.36 283	0.90 300	0.61 199	0.59 279	0.59 239	0.63 255	0.37 179	0.43 92	0.38 192	0.13 228	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.13 66	0.11 55

STrans-v2	0.67 318	0.56 227	2.64 368	0.27 58	0.23 185	0.57 156	0.33 265	0.96 353	0.69 281	0.92 395	0.85 366	0.89 367	0.93 393	1.83 353	1.21 377	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.09 53	0.11 29	0.12 86

test_xeample	0.72 343	0.21 13	1.36 47	0.27 58	0.17 69	0.59 188	0.28 193	1.01 393	0.70 289	0.55 229	0.67 305	0.44 148	0.39 200	1.88 367	5.17 462	0.12 199	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.13 66	0.15 168

GMStereo	0.38 74	0.99 378	1.91 217	0.27 58	0.16 45	0.39 31	0.23 92	0.47 32	0.62 217	0.38 82	0.34 64	0.25 35	0.25 69	0.39 77	0.29 119	0.14 266	0.08 68	0.10 70	0.12 176	0.15 101	0.11 55
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.41 98	0.32 101	2.20 290	0.27 58	0.44 368	0.52 99	0.19 21	0.76 192	0.48 86	0.43 107	0.36 73	0.54 210	0.26 83	0.33 45	0.25 81	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.38 407	0.10 16	0.09 23

SFCPSM	0.46 156	0.24 35	2.35 317	0.27 58	0.27 239	0.70 316	0.32 257	0.96 353	0.63 228	0.49 162	0.52 183	0.43 137	0.36 166	0.52 148	0.43 226	0.12 199	0.09 127	0.12 171	0.16 274	0.16 134	0.12 86

Gwc-CoAtRS	0.38 74	0.33 107	1.92 220	0.27 58	0.41 360	0.48 65	0.19 21	0.59 101	0.46 69	0.43 107	0.39 92	0.57 231	0.26 83	0.32 37	0.26 88	0.09 23	0.09 127	0.09 30	0.31 382	0.11 29	0.09 23

DIP-Stereo	0.37 68	0.34 118	1.50 77	0.27 58	0.18 96	0.63 256	0.17 11	0.92 319	0.53 133	0.49 162	0.48 142	0.30 67	0.30 134	0.39 77	0.30 133	0.10 96	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.15 101	0.12 86
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_stereo_0083	0.25 2	0.19 4	0.58 1	0.28 80	0.18 96	0.28 4	0.22 69	0.38 4	0.54 145	0.23 19	0.30 42	0.27 50	0.26 83	0.37 68	0.24 70	0.14 266	0.12 228	0.13 228	0.10 86	0.12 40	0.10 41

rvit_stereo_0081	0.25 2	0.21 13	0.61 2	0.28 80	0.17 69	0.31 10	0.22 69	0.42 12	0.53 133	0.24 22	0.25 19	0.25 35	0.21 30	0.34 51	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.09 23

model_zeroshot	0.44 129	0.68 271	1.97 245	0.28 80	0.18 96	0.69 309	0.21 51	0.63 122	0.40 30	1.00 402	0.34 64	0.42 133	0.20 24	0.69 202	0.24 70	0.10 96	0.22 360	0.10 70	0.22 342	0.12 40	0.10 41

rvit_stereo_0082	0.25 2	0.21 13	0.61 2	0.28 80	0.17 69	0.31 10	0.22 69	0.42 12	0.53 133	0.24 22	0.25 19	0.25 35	0.21 30	0.34 51	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.09 23

RSM++	0.27 5	0.26 48	0.87 8	0.28 80	0.13 9	0.39 31	0.20 34	0.45 22	0.45 64	0.20 5	0.24 14	0.24 27	0.17 6	0.36 61	0.20 24	0.08 5	0.07 14	0.09 30	0.35 397	0.26 291	0.18 227

RAFT-Stereo-weight	0.34 47	0.29 78	1.43 60	0.28 80	0.28 249	0.55 124	0.22 69	0.78 216	0.48 86	0.46 131	0.38 84	0.36 93	0.17 6	0.33 45	0.23 51	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.09 23

CASnet	0.28 9	0.31 97	1.20 26	0.28 80	0.11 1	0.47 57	0.19 21	0.44 19	0.44 51	0.38 82	0.31 49	0.23 20	0.17 6	0.29 18	0.19 6	0.10 96	0.06 1	0.15 289	0.12 176	0.16 134	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 62	0.30 88	1.77 140	0.28 80	0.33 301	0.60 198	0.22 69	0.55 83	0.51 108	0.55 229	0.35 68	0.31 69	0.20 24	0.26 3	0.22 44	0.10 96	0.13 245	0.09 30	0.24 347	0.08 1	0.07 3

AEACV	0.33 40	0.24 35	1.44 62	0.28 80	0.35 319	0.47 57	0.21 51	0.43 16	0.28 1	0.26 43	0.25 19	0.22 13	0.38 186	0.30 23	0.18 3	0.09 23	0.35 406	0.09 30	0.36 404	0.23 248	0.25 312

anonymousdsp2	0.34 47	0.24 35	1.16 20	0.28 80	0.15 31	0.57 156	0.23 92	0.79 232	0.47 84	0.38 82	0.37 76	0.40 114	0.25 69	0.47 120	0.21 34	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.13 205	0.19 200	0.27 328

CBFPSM	0.56 260	0.91 346	1.82 177	0.28 80	0.23 185	0.71 318	0.37 290	0.72 158	0.64 236	0.50 169	0.49 159	1.03 397	0.83 378	0.62 180	1.35 385	0.10 96	0.12 228	0.10 70	0.10 86	0.18 179	0.19 239

qqq	0.38 74	0.21 13	1.34 46	0.28 80	0.15 31	0.45 41	0.26 153	0.76 192	0.52 114	0.39 88	0.41 101	0.46 170	0.36 166	0.96 239	0.30 133	0.11 151	0.14 261	0.12 171	0.12 176	0.12 40	0.14 135

raft_robust	0.55 254	0.84 328	1.73 117	0.28 80	0.54 398	0.53 106	0.25 134	0.88 288	0.75 337	0.48 151	0.46 126	0.76 327	0.75 369	1.46 292	0.27 96	0.09 23	0.10 159	0.10 70	0.30 377	0.26 291	0.16 191

GLC_STEREO	0.28 9	0.27 52	1.36 47	0.28 80	0.12 3	0.41 35	0.20 34	0.37 3	0.38 19	0.26 43	0.30 42	0.25 35	0.19 18	0.33 45	0.24 70	0.09 23	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.09 23

GMOStereo	0.41 98	0.62 243	1.78 145	0.28 80	0.36 327	0.51 82	0.31 234	0.53 68	0.44 51	0.57 250	0.48 142	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 412	0.13 228	0.11 143	0.34 347	0.11 55

error version	0.41 98	0.62 243	1.78 145	0.28 80	0.36 327	0.51 82	0.31 234	0.53 68	0.44 51	0.57 250	0.48 142	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 412	0.13 228	0.11 143	0.34 347	0.11 55

test-v	0.41 98	0.62 243	1.78 145	0.28 80	0.36 327	0.51 82	0.31 234	0.53 68	0.44 51	0.57 250	0.48 142	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 412	0.13 228	0.11 143	0.34 347	0.11 55

test-2	0.41 98	0.62 243	1.78 145	0.28 80	0.36 327	0.51 82	0.31 234	0.53 68	0.44 51	0.57 250	0.48 142	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 412	0.13 228	0.11 143	0.34 347	0.11 55

iRaftStereo_RVC	0.37 68	0.53 212	1.41 56	0.28 80	0.15 31	0.52 99	0.20 34	0.54 78	0.46 69	0.37 76	0.43 106	0.41 120	0.23 49	0.36 61	0.26 88	0.09 23	0.15 286	0.12 171	0.11 143	0.41 387	0.37 387

222	0.78 368	0.23 27	1.23 29	0.28 80	0.18 96	0.62 239	0.24 119	1.02 396	0.70 289	0.58 266	0.66 302	0.46 170	0.42 233	1.80 349	6.53 467	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.17 208

xxxx	0.70 333	0.21 13	1.33 43	0.28 80	0.18 96	0.63 256	0.24 119	1.02 396	0.69 281	0.50 169	0.62 264	0.58 238	0.38 186	1.47 299	5.21 463	0.13 228	0.12 228	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.15 168

ARAFT	0.60 281	1.23 414	3.10 418	0.28 80	0.16 45	0.64 267	0.36 283	0.90 300	0.67 270	0.61 294	0.49 159	0.55 213	0.31 142	1.24 274	0.32 155	0.10 96	0.08 68	0.14 262	0.13 205	0.37 367	0.21 261

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 113	0.86 333	1.78 145	0.28 80	0.17 69	0.52 99	0.20 34	0.62 117	0.61 199	0.50 169	0.61 259	0.39 106	0.32 147	0.35 55	0.30 133	0.07 1	0.10 159	0.09 30	0.09 53	0.35 355	0.10 41

ACVNet	0.45 147	0.44 176	1.79 164	0.28 80	0.21 147	0.59 188	0.36 283	0.66 130	0.68 272	0.45 123	0.59 239	0.69 293	0.40 206	0.44 98	0.55 271	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.34 347	0.10 41

hitnet-ft	0.67 318	0.80 314	1.90 211	0.28 80	0.22 168	0.69 309	0.36 283	0.85 265	0.65 249	0.56 239	0.84 362	1.03 397	0.95 399	2.32 402	0.55 271	0.23 372	0.14 261	0.41 417	0.13 205	0.24 263	0.17 208

CFNet-ft	0.51 220	0.76 293	1.79 164	0.28 80	0.30 265	0.63 256	0.28 193	0.66 130	0.55 150	0.45 123	0.57 230	0.74 318	0.41 217	1.46 292	0.42 217	0.14 266	0.10 159	0.28 392	0.13 205	0.18 179	0.14 135

DSFCA	0.54 242	0.35 125	1.41 56	0.28 80	0.28 249	0.79 358	0.88 418	0.76 192	0.70 289	0.72 356	0.66 302	0.67 280	0.57 313	1.17 265	0.63 296	0.16 303	0.14 261	0.13 228	0.14 233	0.16 134	0.13 120

CFNet_RVC	0.51 220	0.76 293	1.79 164	0.28 80	0.30 265	0.63 256	0.28 193	0.66 130	0.55 150	0.45 123	0.57 230	0.74 318	0.41 217	1.46 292	0.42 217	0.14 266	0.10 159	0.28 392	0.13 205	0.18 179	0.14 135

DCVSM-stereo	0.49 193	0.29 78	2.49 343	0.29 108	0.22 168	0.53 106	0.52 353	0.58 94	0.49 92	0.69 345	0.46 126	0.79 337	0.48 278	0.53 154	0.42 217	0.13 228	0.14 261	0.15 289	0.12 176	0.20 215	0.20 254

H2IRNET	0.40 92	0.61 237	1.90 211	0.29 108	0.17 69	0.54 112	0.18 17	0.52 60	0.50 100	0.27 48	0.56 222	0.47 178	0.35 160	0.46 113	0.33 165	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.14 233	0.32 332	0.12 86

MyStereo07	0.34 47	0.40 151	1.46 65	0.29 108	0.23 185	0.60 198	0.31 234	0.53 68	0.42 40	0.25 35	0.25 19	0.20 5	0.26 83	0.57 165	0.19 6	0.09 23	0.18 328	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.19 239

MyStereo04	0.48 175	0.40 151	2.65 370	0.29 108	0.23 185	0.60 198	0.31 234	0.83 251	0.75 337	0.47 133	0.36 73	0.53 205	0.42 233	0.53 154	0.39 203	0.09 23	0.18 328	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.19 239

CoDeX	0.52 231	0.43 167	2.25 301	0.29 108	0.26 227	0.61 219	0.32 257	0.99 377	0.68 272	0.48 151	0.55 211	0.52 203	0.40 206	1.60 317	0.35 179	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.13 66	0.12 86

ToySt	0.44 129	0.61 237	1.89 208	0.29 108	0.18 96	0.55 124	0.35 276	0.67 139	0.53 133	0.39 88	0.50 167	0.59 240	0.43 243	0.51 144	0.49 252	0.10 96	0.12 228	0.13 228	0.16 274	0.24 263	0.19 239

anonymousa	0.48 175	0.46 184	2.44 335	0.29 108	0.34 308	0.61 219	0.25 134	0.66 130	0.54 145	0.53 199	0.77 351	0.73 312	0.46 265	0.33 45	0.31 145	0.10 96	0.09 127	0.12 171	0.29 371	0.10 16	0.19 239

test_4	0.40 92	0.37 133	2.01 249	0.29 108	0.21 147	0.50 76	0.28 193	0.47 32	0.39 25	0.42 102	0.76 348	0.38 102	0.22 39	0.52 148	0.33 165	0.08 5	0.07 14	0.11 120	0.15 255	0.28 305	0.07 3

CSP-Net	0.50 203	0.39 147	1.25 32	0.29 108	0.23 185	0.77 349	0.35 276	0.86 274	0.57 163	0.59 279	0.59 239	0.65 266	0.40 206	1.77 340	0.44 230	0.16 303	0.11 204	0.10 70	0.10 86	0.20 215	0.14 135

dad	0.51 220	1.01 384	1.74 121	0.29 108	0.19 122	0.60 198	0.26 153	0.52 60	0.75 337	0.63 314	0.63 276	0.63 255	0.33 150	0.85 232	0.47 243	0.27 392	0.15 286	0.40 416	0.18 301	0.22 239	0.14 135

TestStereo	0.45 147	0.54 216	2.11 270	0.29 108	0.16 45	0.43 38	0.24 119	0.54 78	0.45 64	0.37 76	0.46 126	0.34 86	0.27 99	1.98 377	0.27 96	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.14 85	0.08 13

R-Stereo Train	0.36 62	0.21 13	1.70 109	0.29 108	0.18 96	0.55 124	0.26 153	0.78 216	0.36 13	0.57 250	0.67 305	0.33 82	0.24 56	0.32 37	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.12 86

RAFT-Stereo	0.36 62	0.21 13	1.70 109	0.29 108	0.18 96	0.55 124	0.26 153	0.78 216	0.36 13	0.57 250	0.67 305	0.33 82	0.24 56	0.32 37	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.12 86
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.50 203	0.70 278	1.94 230	0.29 108	0.26 227	0.63 256	0.31 234	0.80 234	0.48 86	0.61 294	0.55 211	0.66 271	0.38 186	0.98 241	0.40 209	0.19 342	0.14 261	0.14 262	0.14 233	0.23 248	0.17 208

MLCV	0.48 175	0.89 342	1.85 187	0.29 108	0.14 17	0.59 188	0.23 92	0.72 158	0.59 180	0.66 332	0.66 302	0.55 213	0.36 166	1.03 247	0.49 252	0.09 23	0.06 1	0.09 30	0.07 15	0.19 200	0.11 55

rvit_0105_5	0.36 62	0.39 147	1.48 72	0.30 123	0.18 96	0.41 35	0.30 222	0.64 123	0.62 217	0.30 56	0.33 58	0.37 95	0.29 126	0.41 84	0.28 105	0.18 328	0.16 302	0.15 289	0.15 255	0.15 101	0.14 135

UGAM-zero	0.63 298	0.39 147	2.49 343	0.30 123	0.49 387	0.67 291	0.19 21	0.91 310	0.45 64	0.77 370	0.45 119	1.16 417	0.82 377	2.05 384	0.29 119	0.09 23	0.15 286	0.09 30	0.44 419	0.11 29	0.22 271

UGAM	0.58 271	0.47 192	2.21 291	0.30 123	0.19 122	0.53 106	0.34 269	0.59 101	0.63 228	0.44 113	0.73 340	0.78 332	0.37 179	2.58 426	0.39 203	0.10 96	0.08 68	0.17 324	0.14 233	0.42 391	0.17 208

SMFormer	0.50 203	0.46 184	1.60 90	0.30 123	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 300	0.72 306	0.56 239	0.64 291	0.51 197	0.41 217	1.87 360	0.49 252	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.15 101	0.16 191

tta	0.50 203	0.46 184	1.60 90	0.30 123	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 300	0.72 306	0.56 239	0.64 291	0.51 197	0.41 217	1.87 360	0.49 252	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.11 55

qqq1	0.48 175	0.46 184	1.60 90	0.30 123	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 300	0.72 306	0.56 239	0.64 291	0.51 197	0.41 217	1.87 360	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.09 30	0.08 36	0.14 85	0.11 55

fff1	0.48 175	0.46 184	1.60 90	0.30 123	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 300	0.72 306	0.56 239	0.64 291	0.51 197	0.41 217	1.87 360	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.09 30	0.08 36	0.14 85	0.11 55

MyStereo06	0.54 242	0.41 156	2.68 373	0.30 123	0.23 185	0.60 198	0.30 222	0.81 238	0.44 51	0.84 386	0.52 183	0.78 332	0.58 317	0.48 125	1.10 367	0.09 23	0.17 318	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.20 254

MyStereo05	0.49 193	0.41 156	2.72 379	0.30 123	0.23 185	0.60 198	0.30 222	0.82 245	0.77 350	0.52 189	0.37 76	0.51 197	0.42 233	0.52 148	0.38 192	0.09 23	0.17 318	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.20 254

ffm	0.47 170	0.23 27	2.01 249	0.30 123	0.21 147	0.57 156	0.26 153	0.74 170	0.88 384	0.53 199	0.63 276	0.66 271	0.39 200	0.63 183	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.15 289	0.13 205	0.25 273	0.36 381

ff1	0.73 352	0.23 27	2.01 249	0.30 123	0.21 147	0.57 156	0.26 153	0.74 170	0.88 384	0.53 199	0.63 276	0.66 271	0.39 200	2.52 422	3.43 449	0.10 96	0.24 369	0.15 289	0.13 205	0.25 273	0.36 381

mmx	0.72 343	0.23 27	2.01 249	0.30 123	0.21 147	0.57 156	0.26 153	0.99 377	0.76 346	0.53 199	0.63 276	0.66 271	0.39 200	2.52 422	3.43 449	0.13 228	0.10 159	0.15 289	0.13 205	0.15 101	0.15 168

xxx	0.72 343	0.23 27	2.01 249	0.30 123	0.21 147	0.57 156	0.26 153	0.99 377	0.76 346	0.53 199	0.63 276	0.66 271	0.39 200	2.52 422	3.43 449	0.13 228	0.10 159	0.15 289	0.13 205	0.15 101	0.15 168

EGLCR-Stereo	0.29 15	0.27 52	0.97 11	0.30 123	0.19 122	0.56 138	0.17 11	0.68 142	0.36 13	0.30 56	0.18 2	0.27 50	0.17 6	0.38 73	0.19 6	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.08 36	0.10 16	0.35 373

DCRE	0.50 203	0.63 254	2.13 275	0.30 123	0.23 185	0.45 41	0.24 119	0.59 101	0.53 133	0.50 169	2.10 435	0.42 133	0.26 83	0.35 55	0.23 51	0.09 23	0.14 261	0.10 70	0.32 387	0.16 134	0.15 168

BUS	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.30 123	0.21 147	0.91 389	0.23 92	1.00 385	0.61 199	0.63 314	0.53 192	0.66 271	0.30 134	0.43 92	0.32 155	0.13 228	0.10 159	0.14 262	0.12 176	0.12 40	0.11 55

BSDual-CNN	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.30 123	0.21 147	0.76 341	0.31 234	1.00 385	0.61 199	0.63 314	0.53 192	0.63 255	0.37 179	0.43 92	0.38 192	0.13 228	0.10 159	0.14 262	0.12 176	0.12 40	0.11 55

hknet	0.47 170	0.29 78	1.70 109	0.30 123	0.24 198	0.76 341	0.31 234	1.00 385	0.64 236	0.63 314	0.53 192	0.80 340	0.38 186	0.77 221	0.37 186	0.11 151	0.10 159	0.14 262	0.12 176	0.12 40	0.11 55

cross-raft	0.40 92	0.27 52	2.22 295	0.30 123	0.17 69	0.49 71	0.35 276	0.71 153	0.39 25	0.43 107	0.45 119	0.64 263	0.25 69	0.32 37	0.25 81	0.08 5	0.08 68	0.09 30	0.23 345	0.11 29	0.14 135

test-1	0.44 129	0.48 195	1.69 105	0.30 123	0.27 239	0.50 76	0.28 193	0.80 234	0.43 48	0.40 90	0.54 202	0.41 120	0.24 56	0.31 30	1.16 373	0.09 23	0.20 347	0.10 70	0.17 291	0.11 29	0.26 321

RALCasStereoNet	0.45 147	0.88 339	1.85 187	0.30 123	0.26 227	0.49 71	0.26 153	0.58 94	0.51 108	0.36 72	0.48 142	0.36 93	0.28 113	0.55 162	0.34 172	0.10 96	0.53 432	0.09 30	0.08 36	0.25 273	0.34 371

GES	0.44 129	0.28 73	1.88 201	0.30 123	0.18 96	0.61 219	0.30 222	0.88 288	0.46 69	0.47 133	0.52 183	0.39 106	0.42 233	0.58 168	0.67 307	0.15 283	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.15 101	0.17 208

FADNet_RVC	0.81 378	1.14 401	2.42 329	0.30 123	0.24 198	0.71 318	0.24 119	0.95 348	0.61 199	0.44 113	0.56 222	0.59 240	0.42 233	1.52 304	0.68 310	0.94 441	0.96 457	0.28 392	1.00 457	0.90 436	1.36 461

UCFNet_RVC	0.48 175	0.82 323	1.85 187	0.30 123	0.27 239	0.64 267	0.26 153	0.74 170	0.55 150	0.48 151	0.53 192	0.63 255	0.41 217	0.88 235	0.38 192	0.15 283	0.10 159	0.17 324	0.17 291	0.18 179	0.15 168

PS-NSSS	0.63 298	1.00 380	1.81 171	0.30 123	0.31 281	0.63 256	0.34 269	0.98 365	0.69 281	0.54 212	0.74 343	0.51 197	0.41 217	2.43 415	0.48 247	0.24 379	0.17 318	0.27 388	0.18 301	0.27 299	0.21 261

HSM	0.62 294	0.76 293	1.72 116	0.30 123	0.29 255	0.64 267	0.28 193	0.94 335	0.62 217	0.58 266	0.57 230	1.40 426	0.64 340	2.59 427	0.42 217	0.11 151	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.14 85	0.11 55

rvit_0105_6	0.31 28	0.29 78	1.00 13	0.31 149	0.18 96	0.35 22	0.25 134	0.51 49	0.61 199	0.25 35	0.28 29	0.32 77	0.25 69	0.39 77	0.25 81	0.18 328	0.16 302	0.15 289	0.13 205	0.14 85	0.13 120

rvit_0105_4	0.35 58	0.35 125	1.45 64	0.31 149	0.18 96	0.37 26	0.28 193	0.59 101	0.62 217	0.27 48	0.31 49	0.35 90	0.27 99	0.43 92	0.25 81	0.18 328	0.16 302	0.15 289	0.13 205	0.15 101	0.12 86

test_sample2	0.41 98	0.19 4	1.23 29	0.31 149	0.17 69	0.51 82	0.27 178	0.81 238	0.55 150	0.44 113	0.45 119	0.46 170	0.38 186	1.51 302	0.30 133	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.14 135

test_sample1	0.40 92	0.18 2	1.19 24	0.31 149	0.18 96	0.48 65	0.23 92	0.78 216	0.49 92	0.44 113	0.44 116	0.45 157	0.41 217	1.39 282	0.33 165	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.12 40	0.13 120

gcap-zeroshot	0.41 98	0.62 243	1.78 145	0.31 149	0.32 288	0.69 309	0.21 51	0.74 170	0.52 114	0.43 107	0.35 68	0.62 252	0.24 56	0.41 84	0.24 70	0.09 23	0.16 302	0.09 30	0.31 382	0.08 1	0.09 23

IGEV++	0.34 47	0.43 167	1.32 41	0.31 149	0.14 17	0.32 13	0.21 51	0.70 150	0.34 8	0.22 12	0.28 29	0.22 13	0.27 99	0.35 55	0.27 96	0.09 23	0.39 418	0.08 4	0.15 255	0.25 273	0.45 408

DispNO	0.67 318	0.98 374	2.58 360	0.31 149	0.27 239	0.59 188	0.29 214	0.83 251	0.68 272	0.53 199	0.79 355	0.83 349	0.47 270	2.46 417	0.68 310	0.12 199	0.10 159	0.19 350	0.31 382	0.16 134	0.17 208

1111x	0.74 355	0.21 13	1.93 223	0.31 149	0.17 69	0.63 256	0.32 257	1.03 403	0.74 324	0.52 189	0.62 264	0.57 231	0.47 270	2.38 407	4.25 457	0.12 199	0.14 261	0.11 120	0.12 176	0.12 40	0.14 135

MIM_Stereo	0.41 98	0.60 233	1.88 201	0.31 149	0.21 147	0.50 76	0.19 21	0.64 123	0.44 51	0.43 107	0.53 192	0.43 137	0.27 99	0.51 144	0.28 105	0.08 5	0.14 261	0.11 120	0.10 86	0.26 291	0.26 321

iinet-f	0.57 266	0.93 353	2.27 304	0.31 149	0.25 213	0.83 371	0.33 265	0.81 238	0.65 249	0.54 212	0.63 276	0.73 312	0.67 349	0.73 212	0.67 307	0.13 228	0.13 245	0.11 120	0.10 86	0.43 393	0.16 191

gwcnet-sp	0.49 193	0.43 167	2.54 356	0.31 149	0.22 168	0.67 291	0.31 234	0.78 216	0.65 249	0.58 266	0.47 130	0.46 170	0.43 243	0.76 217	0.46 234	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

scenet	0.49 193	0.43 167	2.54 356	0.31 149	0.22 168	0.67 291	0.31 234	0.78 216	0.65 249	0.58 266	0.47 130	0.46 170	0.43 243	0.76 217	0.46 234	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

Selective-RAFT	0.35 58	0.26 48	1.48 72	0.31 149	0.15 31	0.61 219	0.19 21	0.60 111	0.54 145	0.28 53	0.29 34	0.40 114	0.33 150	0.50 141	0.27 96	0.10 96	0.07 14	0.09 30	0.35 397	0.19 200	0.08 13

MC-Stereo	0.32 33	0.31 97	1.46 65	0.31 149	0.15 31	0.53 106	0.19 21	0.44 19	0.35 10	0.36 72	0.38 84	0.27 50	0.27 99	0.42 89	0.19 6	0.09 23	0.13 245	0.09 30	0.16 274	0.20 215	0.13 120

ssnet	0.49 193	0.43 167	2.54 356	0.31 149	0.22 168	0.67 291	0.31 234	0.78 216	0.65 249	0.58 266	0.47 130	0.46 170	0.43 243	0.76 217	0.46 234	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

Sa-1000	0.51 220	0.72 284	1.90 211	0.31 149	0.60 414	0.60 198	0.31 234	0.94 335	0.71 298	0.52 189	0.83 359	0.42 133	0.33 150	0.68 196	0.28 105	0.10 96	0.09 127	0.13 228	0.29 371	0.29 308	0.10 41

SA	0.50 203	0.75 292	1.95 233	0.31 149	0.61 416	0.57 156	0.31 234	0.91 310	0.73 320	0.42 102	0.62 264	0.38 102	0.47 270	0.68 196	0.29 119	0.09 23	0.09 127	0.13 228	0.32 387	0.30 319	0.10 41

dd	0.42 113	0.96 363	1.77 140	0.31 149	0.17 69	0.57 156	0.26 153	0.49 41	0.68 272	0.41 97	0.40 97	0.34 86	0.27 99	0.45 107	0.40 209	0.17 317	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.21 225	0.12 86

GwcNet-ADL	0.50 203	0.74 290	2.90 403	0.31 149	0.20 137	0.58 172	0.29 214	0.87 283	0.64 236	0.47 133	0.47 130	0.56 225	0.33 150	0.46 113	0.46 234	0.13 228	0.12 228	0.09 30	0.09 53	0.14 85	0.21 261

CroCo-Stereo	0.30 21	0.45 182	1.08 14	0.31 149	0.17 69	0.19 1	0.21 51	0.73 166	0.50 100	0.21 7	0.24 14	0.55 213	0.22 39	0.27 5	0.26 88	0.09 23	0.08 68	0.08 4	0.07 15	0.12 40	0.09 23
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
sAnonymous2	0.38 74	0.62 243	2.15 281	0.31 149	0.24 198	0.34 18	0.27 178	0.53 68	0.46 69	0.24 22	0.29 34	0.23 20	0.28 113	0.28 9	0.22 44	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.13 205	0.38 373	0.35 373

CroCo_RVC	0.38 74	0.62 243	2.15 281	0.31 149	0.24 198	0.34 18	0.27 178	0.53 68	0.46 69	0.24 22	0.29 34	0.23 20	0.28 113	0.28 9	0.22 44	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.13 205	0.38 373	0.35 373

AFF-stereo	0.44 129	0.96 363	1.78 145	0.31 149	0.15 31	0.50 76	0.21 51	0.64 123	0.63 228	0.47 133	0.64 291	0.49 191	0.34 158	0.46 113	0.31 145	0.08 5	0.09 127	0.10 70	0.10 86	0.37 367	0.10 41

delet	0.52 231	0.54 216	1.62 95	0.31 149	0.35 319	0.74 332	0.46 335	0.85 265	0.74 324	0.55 229	0.60 252	0.67 280	0.50 287	1.12 259	0.57 281	0.11 151	0.11 204	0.13 228	0.14 233	0.16 134	0.12 86

UNet	0.54 242	0.44 176	2.83 393	0.31 149	0.33 301	0.74 332	0.27 178	0.82 245	0.61 199	0.53 199	0.54 202	0.72 308	0.54 299	0.78 225	0.56 278	0.11 151	0.09 127	0.13 228	0.11 143	0.14 85	0.12 86

PSMNet-RSSM	0.53 237	0.82 323	1.78 145	0.31 149	0.25 213	0.58 172	0.28 193	0.84 261	0.60 184	0.50 169	0.61 259	0.67 280	0.43 243	1.68 327	0.42 217	0.15 283	0.10 159	0.14 262	0.16 274	0.15 101	0.13 120

DMCA	0.41 98	0.52 207	1.26 34	0.31 149	0.24 198	0.59 188	0.26 153	0.77 202	0.63 228	0.58 266	0.48 142	0.57 231	0.35 160	0.40 82	0.50 257	0.14 266	0.10 159	0.14 262	0.10 86	0.15 101	0.15 168

iResNet_ROB	0.50 203	1.15 405	1.73 117	0.31 149	0.21 147	0.58 172	0.22 69	0.95 348	0.82 369	0.58 266	0.62 264	0.57 231	0.39 200	0.84 230	0.40 209	0.11 151	0.08 68	0.09 30	0.06 8	0.21 225	0.13 120

ACV-stereo	0.66 314	0.76 293	2.86 394	0.32 177	0.25 213	1.01 401	0.60 378	0.59 101	0.52 114	0.41 97	0.45 119	1.55 432	0.94 396	1.40 284	0.69 312	0.14 266	0.13 245	0.12 171	0.11 143	0.20 215	0.19 239

rvit_stereo_ft	0.31 28	0.61 237	1.18 22	0.32 177	0.21 147	0.28 4	0.27 178	0.55 83	0.48 86	0.23 19	0.27 26	0.28 58	0.26 83	0.32 37	0.25 81	0.13 228	0.09 127	0.11 120	0.11 143	0.13 66	0.14 135

test_sample5	0.51 220	0.43 167	1.83 182	0.32 177	0.18 96	0.55 124	0.26 153	0.92 319	0.65 249	0.53 199	0.59 239	0.45 157	0.36 166	1.87 360	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.17 155	0.16 191

test_sample4	0.50 203	0.42 163	1.88 201	0.32 177	0.19 122	0.56 138	0.26 153	0.93 327	0.65 249	0.54 212	0.54 202	0.45 157	0.36 166	1.79 345	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.17 155	0.16 191

test_sample3	0.50 203	0.41 156	1.88 201	0.32 177	0.19 122	0.57 156	0.25 134	0.92 319	0.64 236	0.52 189	0.49 159	0.47 178	0.35 160	1.79 345	0.37 186	0.13 228	0.10 159	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.16 191

MyStereo8	0.54 242	0.80 314	2.76 385	0.32 177	0.33 301	0.71 318	0.20 34	0.87 283	0.57 163	0.51 182	0.59 239	0.50 194	0.33 150	0.68 196	0.55 271	0.10 96	0.29 393	0.10 70	0.13 205	0.21 225	0.34 371

DualNet	0.51 220	0.43 167	1.83 182	0.32 177	0.18 96	0.55 124	0.26 153	0.92 319	0.65 249	0.54 212	0.62 264	0.45 157	0.36 166	1.87 360	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.17 155	0.16 191

IGEV_Zeroshot_test	0.53 237	0.33 107	2.91 404	0.32 177	0.18 96	0.54 112	0.21 51	0.72 158	0.42 40	0.81 379	0.51 171	0.71 306	0.41 217	0.48 125	1.13 369	0.09 23	0.15 286	0.10 70	0.35 397	0.19 200	0.09 23

CASS	0.39 87	0.30 88	1.61 94	0.32 177	0.17 69	0.53 106	0.24 119	0.70 150	0.49 92	0.59 279	0.54 202	0.40 114	0.40 206	0.41 84	0.30 133	0.17 317	0.10 159	0.14 262	0.11 143	0.18 179	0.17 208
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.37 68	0.22 23	1.74 121	0.32 177	0.20 137	0.48 65	0.20 34	0.66 130	0.46 69	0.36 72	0.34 64	0.69 293	0.45 254	0.39 77	0.27 96	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.08 36	0.13 66	0.16 191

ssnet_v2	0.55 254	0.60 233	1.86 195	0.32 177	0.22 168	0.72 324	0.44 325	0.94 335	0.74 324	0.63 314	0.54 202	0.81 343	0.47 270	0.77 221	0.70 314	0.16 303	0.14 261	0.14 262	0.14 233	0.30 319	0.30 348

CroCo-Stereo Lap2	0.33 40	0.61 237	1.47 69	0.32 177	0.38 343	0.23 2	0.22 69	0.58 94	0.46 69	0.22 12	0.27 26	0.29 65	0.23 49	0.32 37	0.26 88	0.09 23	0.09 127	0.10 70	0.08 36	0.21 225	0.14 135

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 266	0.87 336	2.11 270	0.32 177	0.30 265	0.84 373	0.40 302	0.88 288	0.72 306	0.65 330	0.73 340	0.66 271	0.57 313	0.93 236	0.71 316	0.13 228	0.07 14	0.10 70	0.08 36	0.15 101	0.14 135

rafts_anoy	0.43 119	0.89 342	1.96 242	0.32 177	0.30 265	0.48 65	0.24 119	0.62 117	0.49 92	0.37 76	0.38 84	0.33 82	0.30 134	0.51 144	0.34 172	0.10 96	0.39 418	0.13 228	0.15 255	0.17 155	0.15 168

raftrobust	0.38 74	0.68 271	1.54 82	0.32 177	0.46 382	0.52 99	0.21 51	0.56 86	0.42 40	0.52 189	0.35 68	0.31 69	0.33 150	0.37 68	0.30 133	0.10 96	0.11 204	0.08 4	0.07 15	0.21 225	0.19 239

pcwnet_v2	0.64 302	0.49 198	4.41 456	0.32 177	0.27 239	0.60 198	0.25 134	0.97 361	0.88 384	0.59 279	0.70 330	0.63 255	0.55 304	0.66 194	0.37 186	0.17 317	0.15 286	0.15 289	0.14 233	0.21 225	0.23 292

RALAANet	0.43 119	0.98 374	1.90 211	0.32 177	0.23 185	0.48 65	0.19 21	0.67 139	0.53 133	0.48 151	0.45 119	0.39 106	0.30 134	0.48 125	0.37 186	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.14 233	0.27 299	0.10 41

FENet	0.44 129	0.30 88	2.42 329	0.32 177	0.17 69	0.58 172	0.22 69	0.77 202	0.59 180	0.47 133	0.42 104	0.55 213	0.38 186	0.49 135	0.47 243	0.12 199	0.09 127	0.12 171	0.11 143	0.13 66	0.16 191

acv_ft	0.48 175	0.44 176	1.76 131	0.32 177	0.41 360	0.63 256	0.28 193	0.81 238	0.68 272	0.61 294	0.59 239	0.69 293	0.45 254	0.44 98	0.63 296	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.41 387	0.10 41

GwcNet-RSSM	0.57 266	0.94 355	2.13 275	0.32 177	0.25 213	0.60 198	0.30 222	0.80 234	0.66 263	0.52 189	0.64 291	0.71 306	0.40 206	1.79 345	0.50 257	0.13 228	0.09 127	0.12 171	0.12 176	0.21 225	0.15 168

FADNet	0.64 302	1.22 413	2.06 258	0.32 177	0.30 265	0.66 285	0.29 214	0.88 288	0.72 306	0.44 113	0.48 142	0.66 271	0.57 313	1.84 358	0.45 233	0.46 417	0.20 347	0.17 324	0.19 320	0.59 418	0.24 303

rvit_0105_3	0.39 87	0.47 192	1.46 65	0.33 198	0.19 122	0.45 41	0.35 276	0.69 144	0.65 249	0.37 76	0.37 76	0.40 114	0.31 142	0.44 98	0.30 133	0.18 328	0.17 318	0.17 324	0.18 301	0.15 101	0.15 168

ITSA-stereo	0.48 175	0.33 107	1.20 26	0.33 198	0.18 96	0.60 198	0.29 214	0.94 335	0.80 363	0.50 169	0.49 159	0.53 205	0.59 320	1.25 275	0.64 300	0.15 283	0.12 228	0.17 324	0.16 274	0.18 179	0.23 292

rvit_stereo_0075_2	0.40 92	0.40 151	1.88 201	0.33 198	0.32 288	0.41 35	0.22 69	0.58 94	0.53 133	0.38 82	0.51 171	0.40 114	0.27 99	0.44 98	0.29 119	0.20 350	0.15 286	0.22 366	0.15 255	0.18 179	0.23 292

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 289	0.61 237	3.35 438	0.33 198	0.58 407	0.66 285	0.20 34	0.98 365	0.55 150	0.73 360	0.52 183	0.99 390	0.65 342	0.58 168	0.29 119	0.10 96	0.16 302	0.10 70	0.41 415	0.29 308	0.20 254

test_sample6	0.52 231	0.44 176	1.81 171	0.33 198	0.18 96	0.55 124	0.27 178	0.94 335	0.66 263	0.54 212	0.62 264	0.47 178	0.36 166	1.97 376	0.38 192	0.14 266	0.10 159	0.13 228	0.13 205	0.17 155	0.16 191

11t1	0.33 40	0.19 4	1.41 56	0.33 198	0.16 45	0.48 65	0.21 51	0.67 139	0.48 86	0.40 90	0.34 64	0.32 77	0.33 150	0.42 89	0.27 96	0.11 151	0.12 228	0.10 70	0.08 36	0.13 66	0.14 135

StereoVision	0.45 147	0.72 284	1.94 230	0.33 198	0.32 288	0.47 57	0.26 153	0.68 142	0.57 163	0.32 66	0.89 373	0.45 157	0.27 99	0.49 135	0.36 181	0.13 228	0.15 286	0.16 307	0.15 255	0.19 200	0.13 120

SDNR	1.22 421	0.80 314	2.71 377	0.33 198	1.48 459	1.98 449	0.23 92	1.93 452	2.44 453	0.89 392	2.52 445	1.36 424	0.51 289	3.65 456	1.93 409	0.30 400	0.31 399	0.22 366	0.16 274	0.33 340	0.36 381

Anonymous_2	0.74 355	0.32 101	1.65 97	0.33 198	0.30 265	0.67 291	0.32 257	0.69 144	0.46 69	0.48 151	0.41 101	0.84 352	0.58 317	0.51 144	0.40 209	0.32 403	0.38 412	1.43 458	3.69 471	0.80 433	0.27 328

x	0.35 58	0.20 8	1.36 47	0.33 198	0.17 69	0.47 57	0.24 119	0.75 180	0.54 145	0.40 90	0.40 97	0.42 133	0.34 158	0.45 107	0.32 155	0.11 151	0.14 261	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

DAS	0.56 260	0.35 125	1.55 84	0.33 198	0.34 308	0.50 76	0.42 311	0.83 251	0.74 324	0.83 384	0.68 313	0.56 225	0.48 278	2.40 411	0.46 234	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.18 179	0.15 168

SepStereo	0.52 231	0.35 125	1.55 84	0.33 198	0.34 308	0.50 76	0.42 311	0.83 251	0.74 324	0.83 384	0.68 313	0.56 225	0.48 278	1.56 308	0.46 234	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.18 179	0.15 168

GANet-ADL	0.44 129	0.41 156	2.31 308	0.33 198	0.20 137	0.57 156	0.25 134	0.75 180	0.54 145	0.42 102	0.59 239	0.56 225	0.30 134	0.40 82	0.38 192	0.14 266	0.11 204	0.09 30	0.08 36	0.22 239	0.17 208

ADLNet2	0.68 325	0.84 328	3.19 428	0.33 198	0.36 327	0.64 267	0.37 290	0.89 294	0.79 360	0.54 212	0.65 300	0.93 376	0.48 278	2.07 386	0.56 278	0.13 228	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.33 340	0.18 227

KYRaft	0.48 175	0.29 78	1.75 127	0.33 198	0.21 147	0.75 338	0.44 325	0.58 94	0.57 163	0.64 323	0.93 379	0.53 205	0.72 360	0.60 177	0.24 70	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.14 233	0.12 40	0.54 418

ICVP	0.46 156	0.29 78	2.41 327	0.33 198	0.22 168	0.59 188	0.55 363	0.75 180	0.50 100	0.44 113	0.60 252	0.49 191	0.35 160	0.53 154	0.37 186	0.16 303	0.16 302	0.14 262	0.11 143	0.15 101	0.15 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.42 113	0.35 125	2.09 266	0.33 198	0.24 198	0.72 324	0.31 234	0.74 170	0.55 150	0.35 68	0.40 97	0.33 82	0.29 126	0.44 98	0.28 105	0.18 328	0.18 328	0.13 228	0.13 205	0.17 155	0.17 208

MMNet	0.50 203	0.48 195	1.93 223	0.33 198	0.27 239	0.79 358	0.28 193	0.81 238	0.74 324	0.60 287	0.56 222	0.59 240	0.55 304	0.79 226	0.59 288	0.10 96	0.09 127	0.12 171	0.11 143	0.13 66	0.14 135

UPFNet	0.46 156	0.28 73	1.73 117	0.33 198	0.32 288	0.65 279	0.38 296	0.83 251	0.59 180	0.57 250	0.52 183	0.61 248	0.40 206	0.75 214	0.52 262	0.13 228	0.12 228	0.13 228	0.12 176	0.15 101	0.11 55

cf-r	0.53 237	0.81 319	2.15 281	0.33 198	0.28 249	0.60 198	0.28 193	0.78 216	0.64 236	0.51 182	0.60 252	0.75 323	0.40 206	1.32 277	0.43 226	0.13 228	0.09 127	0.11 120	0.12 176	0.15 101	0.14 135

FADNet-RVC	0.61 289	1.26 418	2.12 273	0.33 198	0.26 227	0.59 188	0.29 214	0.86 274	0.62 217	0.45 123	0.50 167	0.62 252	0.46 265	1.73 334	0.55 271	0.17 317	0.20 347	0.17 324	0.18 301	0.59 418	0.28 334

BEATNet_4x	0.47 170	0.73 287	1.91 217	0.33 198	0.15 31	0.56 138	0.25 134	0.85 265	0.58 173	0.54 212	0.51 171	0.57 231	0.42 233	0.57 165	0.61 292	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.20 215	0.16 191

CFNet	0.58 271	0.96 363	1.78 145	0.33 198	0.25 213	0.63 256	0.22 69	0.88 288	0.75 337	0.46 131	0.59 239	0.58 238	0.40 206	2.29 400	0.48 247	0.12 199	0.09 127	0.15 289	0.14 233	0.30 319	0.15 168

AANet_RVC	0.68 325	1.00 380	2.09 266	0.33 198	0.25 213	0.58 172	0.32 257	0.81 238	0.80 363	0.61 294	0.94 380	0.80 340	0.41 217	2.46 417	1.02 361	0.36 409	0.14 261	0.10 70	0.09 53	0.23 248	0.22 271

HITNet	0.46 156	0.92 347	2.09 266	0.33 198	0.14 17	0.55 124	0.22 69	0.83 251	0.56 160	0.51 182	0.49 159	0.48 189	0.37 179	0.48 125	0.54 270	0.09 23	0.06 1	0.10 70	0.08 36	0.23 248	0.09 23
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	0.50 203	0.41 156	1.50 77	0.33 198	0.21 147	0.68 303	0.26 153	0.81 238	0.68 272	0.67 336	0.68 313	0.73 312	0.42 233	1.10 253	0.59 288	0.11 151	0.08 68	0.14 262	0.14 233	0.25 273	0.21 261
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.76 360	0.42 163	2.68 373	0.33 198	0.22 168	0.74 332	0.47 343	0.96 353	0.76 346	1.04 406	0.96 383	0.88 365	0.93 393	2.06 385	1.19 374	0.22 369	0.24 369	0.27 388	0.25 355	0.25 273	0.28 334

CBMV	0.71 340	0.76 293	2.64 368	0.33 198	0.20 137	0.78 354	0.79 411	0.98 365	0.78 355	0.85 389	0.71 334	0.86 359	1.10 411	1.46 292	0.62 294	0.18 328	0.20 347	0.21 364	0.19 320	0.25 273	0.33 367
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_sample7	0.47 170	0.33 107	1.49 74	0.34 226	0.20 137	0.51 82	0.30 222	0.93 327	0.66 263	0.57 250	0.51 171	0.55 213	0.45 254	1.11 256	0.38 192	0.17 317	0.14 261	0.16 307	0.15 255	0.19 200	0.18 227

ttt	0.66 314	0.22 23	1.68 103	0.34 226	0.24 198	0.60 198	0.26 153	1.00 385	0.77 350	0.55 229	0.67 305	0.54 210	0.36 166	2.14 392	3.03 438	0.16 303	0.13 245	0.13 228	0.12 176	0.15 101	0.17 208

testlalala_base	0.46 156	0.30 88	1.82 177	0.34 226	0.27 239	0.55 124	0.21 51	0.85 265	0.32 4	0.32 66	0.39 92	0.31 69	0.23 49	0.30 23	0.28 105	0.95 442	0.30 397	0.09 30	0.21 335	1.03 438	0.18 227

coex-ft	5.95 469	1.67 442	60.57 490	0.34 226	0.30 265	0.77 349	0.69 398	0.74 170	4.41 462	19.22 482	2.15 437	1.62 433	7.97 470	1.81 352	8.96 470	0.44 413	2.08 467	0.18 344	0.19 320	0.38 373	4.62 473

Wz-Net-LNSev	0.59 276	0.96 363	2.47 340	0.34 226	0.37 338	0.79 358	0.44 325	0.86 274	0.77 350	0.61 294	0.67 305	0.79 337	0.56 308	0.64 185	0.62 294	0.15 283	0.14 261	0.12 171	0.12 176	0.18 179	0.19 239

test-3	0.43 119	0.20 8	1.70 109	0.34 226	0.32 288	0.45 41	0.23 92	0.71 153	0.46 69	0.51 182	0.29 34	0.45 157	0.21 30	0.59 172	0.98 350	0.08 5	0.07 14	0.10 70	0.35 397	0.29 308	0.28 334

test_1	0.43 119	0.20 8	1.70 109	0.34 226	0.32 288	0.45 41	0.23 92	0.71 153	0.46 69	0.50 169	0.29 34	0.45 157	0.21 30	0.59 172	0.98 350	0.08 5	0.07 14	0.10 70	0.35 397	0.29 308	0.29 340

RAFT	0.45 147	0.92 347	1.59 88	0.34 226	0.19 122	0.46 54	0.35 276	0.65 128	0.49 92	0.49 162	0.49 159	0.70 303	0.40 206	0.47 120	0.32 155	0.11 151	0.16 302	0.14 262	0.13 205	0.51 410	0.13 120

raft+_RVC	0.44 129	0.67 269	1.85 187	0.34 226	0.71 423	0.51 82	0.25 134	0.64 123	0.51 108	0.35 68	0.45 119	0.32 77	0.28 113	0.43 92	0.32 155	0.09 23	0.19 338	0.10 70	0.09 53	0.20 215	0.40 398

XX-TBD	0.34 47	0.77 302	1.75 127	0.34 226	0.13 9	0.51 82	0.17 11	0.43 16	0.50 100	0.37 76	0.49 159	0.23 20	0.18 14	0.28 9	0.24 70	0.10 96	0.07 14	0.08 4	0.06 8	0.09 10	0.07 3

sCroCo_RVC	0.33 40	0.32 101	1.89 208	0.34 226	0.27 239	0.30 8	0.22 69	0.48 35	0.44 51	0.22 12	0.33 58	0.25 35	0.25 69	0.32 37	0.24 70	0.14 266	0.16 302	0.12 171	0.12 176	0.15 101	0.13 120

RAFT + AFF	0.64 302	1.20 411	1.95 233	0.34 226	0.33 301	0.67 291	0.52 353	0.99 377	0.74 324	0.53 199	0.58 236	0.57 231	0.80 374	1.76 338	0.51 260	0.12 199	0.27 390	0.15 289	0.14 233	0.43 393	0.29 340

ADCP+	0.94 394	1.12 397	3.14 422	0.34 226	0.39 345	1.06 405	0.79 411	0.89 294	0.80 363	0.66 332	0.67 305	0.85 355	1.55 435	0.93 236	4.55 459	0.13 228	0.11 204	0.16 307	0.15 255	0.26 291	0.25 312

AdaStereo	0.44 129	0.38 138	1.79 164	0.34 226	0.20 137	0.57 156	0.28 193	0.92 319	0.69 281	0.52 189	0.55 211	0.61 248	0.33 150	0.48 125	0.39 203	0.17 317	0.08 68	0.17 324	0.11 143	0.18 179	0.12 86
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.
MeshStereo	1.21 418	1.15 405	3.01 412	0.34 226	0.28 249	1.10 411	0.69 398	1.35 433	1.01 405	2.71 460	2.41 444	2.96 448	1.45 431	2.80 441	1.40 390	0.22 369	0.22 360	0.22 366	0.19 320	0.50 408	0.26 321
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
ACVNet-DCA	0.42 113	0.64 256	2.07 260	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.76 192	0.52 114	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 186	0.69 202	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

xx1	0.46 156	0.64 256	2.07 260	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.74 170	1.01 405	0.31 60	0.38 84	0.46 170	0.36 166	0.69 202	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.12 171	0.12 176	0.12 40	0.14 135

1test111	0.44 129	0.64 256	2.07 260	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.76 192	0.52 114	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 186	0.96 239	0.30 133	0.10 96	0.24 369	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

cc1	0.47 170	0.64 256	2.07 260	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.74 170	1.01 405	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 186	0.69 202	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.11 120	0.09 53	0.25 273	0.40 398

mmm	0.38 74	0.21 13	1.18 22	0.35 241	0.17 69	0.49 71	0.26 153	0.78 216	0.52 114	0.50 169	0.57 230	0.41 120	0.37 179	0.71 209	0.31 145	0.11 151	0.13 245	0.14 262	0.13 205	0.15 101	0.14 135

tt1	0.44 129	0.64 256	1.83 182	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.74 170	0.88 384	0.31 60	0.37 76	0.25 35	0.35 160	0.63 183	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.11 120	0.09 53	0.25 273	0.36 381

HBP-ISP	0.76 360	1.30 421	3.19 428	0.35 241	0.26 227	0.85 377	0.54 360	1.03 403	0.72 306	0.80 374	0.69 320	0.68 286	0.83 378	2.04 383	0.44 230	0.23 372	0.24 369	0.29 399	0.25 355	0.28 305	0.24 303

RAFT_CTSACE	0.46 156	0.76 293	2.07 260	0.35 241	0.30 265	0.54 112	0.30 222	0.61 113	0.48 86	0.49 162	0.76 348	0.55 213	0.36 166	0.58 168	0.22 44	0.08 5	0.13 245	0.11 120	0.10 86	0.41 387	0.08 13

UDGNet	0.44 129	1.02 387	1.74 121	0.35 241	0.19 122	0.58 172	0.23 92	0.49 41	0.66 263	0.41 97	0.38 84	0.34 86	0.29 126	0.53 154	0.30 133	0.24 379	0.10 159	0.37 413	0.19 320	0.27 299	0.15 168

IPLG	0.69 329	0.84 328	2.43 333	0.35 241	0.21 147	1.65 436	0.61 382	1.36 434	0.58 173	1.39 435	0.51 171	0.37 95	0.87 386	1.41 285	0.36 181	0.09 23	0.07 14	0.14 262	0.12 176	0.32 332	0.11 55

PSMNet-ADL	0.51 220	0.38 138	1.65 97	0.35 241	0.21 147	0.67 291	0.26 153	0.74 170	0.55 150	0.42 102	0.52 183	0.70 303	0.45 254	1.91 370	0.57 281	0.15 283	0.13 245	0.11 120	0.13 205	0.15 101	0.20 254

ADLNet	0.60 281	0.71 280	1.95 233	0.35 241	0.34 308	0.67 291	0.34 269	0.90 300	0.74 324	0.68 343	0.62 264	0.80 340	0.45 254	1.78 341	0.64 300	0.14 266	0.11 204	0.14 262	0.14 233	0.29 308	0.21 261

FINET	0.65 310	0.95 361	3.06 415	0.35 241	0.40 353	0.58 172	0.48 346	0.92 319	1.10 416	0.57 250	0.68 313	0.47 178	0.44 250	1.15 264	0.60 290	0.23 372	0.21 355	0.17 324	0.15 255	0.26 291	0.25 312

psm_up	0.57 266	0.61 237	1.83 182	0.35 241	0.30 265	0.64 267	0.37 290	0.90 300	0.68 272	0.59 279	0.55 211	0.68 286	0.54 299	1.91 370	0.46 234	0.16 303	0.15 286	0.16 307	0.15 255	0.23 248	0.13 120

HGLStereo	0.54 242	0.69 275	2.00 248	0.35 241	0.40 353	0.66 285	0.30 222	0.83 251	0.62 217	0.57 250	0.69 320	0.69 293	0.54 299	1.07 250	0.55 271	0.13 228	0.13 245	0.13 228	0.11 143	0.19 200	0.17 208

RASNet	0.61 289	0.68 271	2.03 256	0.35 241	0.46 382	0.65 279	0.28 193	0.78 216	0.70 289	0.48 151	0.64 291	0.93 376	0.61 331	2.21 396	0.73 323	0.12 199	0.09 127	0.09 30	0.10 86	0.14 85	0.11 55

RYNet	0.70 333	0.56 227	2.25 301	0.35 241	0.41 360	0.86 379	0.43 317	0.94 335	0.82 369	0.62 305	0.53 192	0.91 371	0.60 323	2.70 435	1.00 356	0.14 266	0.11 204	0.16 307	0.14 233	0.25 273	0.27 328

NVstereo2D	0.58 271	0.40 151	2.03 256	0.35 241	0.35 319	0.69 309	0.39 300	0.91 310	0.80 363	0.47 133	0.53 192	0.67 280	0.46 265	1.99 380	0.48 247	0.19 342	0.11 204	0.17 324	0.13 205	0.25 273	0.25 312

rvit_105_1	0.44 129	0.54 216	1.46 65	0.36 259	0.24 198	0.51 82	0.45 332	0.75 180	0.74 324	0.45 123	0.44 116	0.44 148	0.36 166	0.62 180	0.38 192	0.20 350	0.18 328	0.18 344	0.22 342	0.18 179	0.18 227

MoCha-V2	0.36 62	0.32 101	1.41 56	0.36 259	0.31 281	0.35 22	0.19 21	0.57 89	0.39 25	0.30 56	0.32 53	0.28 58	0.27 99	0.47 120	0.24 70	0.08 5	0.56 434	0.08 4	0.38 407	0.18 179	0.12 86

LL-Strereo	0.72 343	1.29 420	2.49 343	0.36 259	0.45 376	0.55 124	0.32 257	0.93 327	0.71 298	0.67 336	0.58 236	0.85 355	0.79 373	2.67 433	0.46 234	0.10 96	0.18 328	0.14 262	0.12 176	0.40 385	0.42 404

Wz-Net-TNSev	0.91 390	1.73 448	3.08 416	0.36 259	0.31 281	1.00 400	0.71 402	1.06 409	0.97 399	0.71 353	0.72 338	1.09 408	0.87 386	2.42 413	1.59 398	0.20 350	0.20 347	0.16 307	0.20 330	0.44 400	0.35 373

Wz-Net-MNSev	0.65 310	0.97 371	2.19 289	0.36 259	0.33 301	0.90 387	0.60 378	0.92 319	0.81 368	0.75 363	0.72 338	0.73 312	0.65 342	1.39 282	0.71 316	0.16 303	0.13 245	0.14 262	0.14 233	0.24 263	0.18 227

IPLGR	0.54 242	0.56 227	2.68 373	0.36 259	0.18 96	0.62 239	0.54 360	1.02 396	0.64 236	0.73 360	0.46 126	0.47 178	0.45 254	1.12 259	0.29 119	0.09 23	0.08 68	0.11 120	0.09 53	0.19 200	0.12 86

AACVNet	0.54 242	0.78 310	1.73 117	0.36 259	0.21 147	0.57 156	0.25 134	0.71 153	0.51 108	0.55 229	0.59 239	0.64 263	0.41 217	2.13 391	0.41 215	0.14 266	0.11 204	0.14 262	0.11 143	0.33 340	0.15 168

test_3	0.44 129	0.20 8	1.70 109	0.36 259	0.32 288	0.47 57	0.30 222	0.73 166	0.49 92	0.50 169	0.30 42	0.45 157	0.22 39	0.59 172	0.98 350	0.08 5	0.10 159	0.11 120	0.35 397	0.29 308	0.28 334

HHNet	0.60 281	0.65 262	2.60 365	0.36 259	0.25 213	0.64 267	0.61 382	0.64 123	0.62 217	0.55 229	1.13 404	0.32 77	0.60 323	0.42 89	1.79 406	0.15 283	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.18 179	0.15 168

RAFT-RH_RVC	0.61 289	0.50 204	2.33 312	0.36 259	0.29 255	0.60 198	0.18 17	0.44 19	0.58 173	0.76 366	1.91 431	0.47 178	0.29 126	1.60 317	1.23 379	0.14 266	0.07 14	0.13 228	0.13 205	0.10 16	0.09 23

GwcNet	0.69 329	0.71 280	3.12 421	0.36 259	0.45 376	0.81 366	0.44 325	0.86 274	0.84 375	0.60 287	0.74 343	0.82 347	0.49 284	1.65 323	0.66 304	0.16 303	0.15 286	0.15 289	0.15 255	0.31 326	0.24 303

ac_64	0.55 254	0.46 184	1.92 220	0.36 259	0.34 308	0.63 256	0.31 234	0.82 245	0.61 199	0.55 229	0.51 171	0.89 367	0.48 278	1.83 353	0.55 271	0.14 266	0.11 204	0.12 171	0.12 176	0.18 179	0.12 86

GANet-RSSM	0.55 254	0.73 287	1.90 211	0.36 259	0.26 227	0.59 188	0.27 178	0.78 216	0.52 114	0.47 133	0.57 230	0.63 255	0.45 254	1.92 374	0.43 226	0.14 266	0.10 159	0.25 384	0.11 143	0.34 347	0.14 135

FAT-Stereo	0.70 333	0.54 216	2.88 396	0.36 259	0.29 255	0.62 239	0.54 360	0.97 361	0.87 381	0.76 366	0.92 376	0.94 380	0.80 374	1.84 358	0.57 281	0.18 328	0.19 338	0.17 324	0.16 274	0.22 239	0.25 312

DMCA-RVC	0.62 294	0.96 363	2.63 366	0.36 259	0.90 434	0.56 138	0.31 234	0.69 144	0.57 163	0.68 343	0.52 183	0.59 240	0.56 308	1.23 271	0.53 266	0.16 303	0.38 412	0.20 358	0.15 255	0.20 215	0.15 168

STTStereo	0.51 220	0.69 275	2.14 280	0.36 259	0.30 265	0.61 219	0.32 257	0.77 202	0.60 184	0.60 287	0.54 202	0.67 280	0.43 243	0.86 233	0.42 217	0.16 303	0.15 286	0.17 324	0.20 330	0.16 134	0.15 168

SuperB	1.15 413	1.14 401	5.43 463	0.36 259	0.26 227	0.81 366	0.89 419	0.88 288	1.17 421	0.67 336	0.68 313	0.63 255	1.39 428	1.74 336	3.37 447	0.15 283	0.12 228	0.17 324	0.16 274	2.80 467	0.25 312

CVANet_RVC	0.65 310	0.80 314	2.13 275	0.36 259	0.26 227	0.62 239	0.42 311	0.84 261	0.72 306	0.69 345	0.68 313	0.68 286	0.52 294	2.64 429	0.42 217	0.19 342	0.12 228	0.22 366	0.17 291	0.37 367	0.15 168

DLCB_ROB	0.54 242	0.55 225	1.49 74	0.36 259	0.25 213	0.65 279	0.36 283	0.80 234	0.70 289	0.72 356	0.69 320	0.83 349	0.46 265	1.53 305	0.60 290	0.13 228	0.12 228	0.14 262	0.14 233	0.14 85	0.13 120

LALA_ROB	0.60 281	0.76 293	1.69 105	0.36 259	0.29 255	0.79 358	0.55 363	0.94 335	0.77 350	0.81 379	0.67 305	0.94 380	0.49 284	0.99 242	0.73 323	0.21 356	0.15 286	0.20 358	0.18 301	0.23 248	0.21 261

RAFT+CT+SA	0.50 203	0.86 333	1.82 177	0.37 279	0.75 425	0.54 112	0.34 269	0.77 202	0.63 228	0.38 82	0.55 211	0.34 86	0.29 126	0.68 196	0.27 96	0.09 23	0.07 14	0.11 120	0.51 425	0.29 308	0.41 403

test_5	0.51 220	0.87 336	1.99 246	0.37 279	0.65 418	0.58 172	0.35 276	0.78 216	0.62 217	0.48 151	0.55 211	0.45 157	0.40 206	0.72 211	0.30 133	0.09 23	0.07 14	0.12 171	0.12 176	0.33 340	0.38 390

AASNet	0.56 260	1.03 388	2.34 314	0.37 279	0.33 301	0.65 279	0.29 214	0.96 353	0.73 320	0.54 212	0.60 252	0.55 213	0.38 186	0.59 172	0.58 286	0.14 266	0.12 228	0.13 228	0.10 86	0.43 393	0.24 303

SACVNet	0.60 281	0.74 290	1.90 211	0.37 279	0.28 249	0.64 267	0.37 290	0.86 274	0.61 199	0.65 330	0.62 264	0.69 293	0.44 250	2.08 387	0.42 217	0.18 328	0.14 261	0.16 307	0.15 255	0.38 373	0.24 303

PSM-AAD	0.63 298	0.22 23	1.77 140	0.37 279	0.23 185	0.86 379	1.17 440	0.59 101	0.60 184	0.64 323	0.71 334	0.68 286	2.93 455	0.65 192	0.31 145	0.09 23	0.07 14	0.17 324	0.15 255	0.13 66	0.33 367

test_xeample3	0.46 156	0.34 118	2.99 411	0.37 279	0.16 45	0.49 71	0.33 265	1.06 409	0.44 51	0.25 35	0.23 8	0.24 27	0.25 69	0.49 135	0.56 278	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.40 412	0.17 155	0.26 321

psmorigin	1.36 429	0.60 233	13.80 476	0.37 279	0.29 255	0.62 239	0.33 265	0.77 202	0.61 199	0.96 400	0.88 371	1.17 418	0.73 363	4.00 459	0.86 342	0.19 342	0.22 360	0.17 324	0.18 301	0.24 263	0.29 340

FADNet-RVC-Resample	0.67 318	1.16 409	3.16 424	0.37 279	0.29 255	0.62 239	0.38 296	0.86 274	0.63 228	0.51 182	0.50 167	0.57 231	0.45 254	1.57 310	0.49 252	0.24 379	0.32 404	0.23 373	0.19 320	0.27 299	0.62 427

edge stereo	0.81 378	0.73 287	3.30 434	0.37 279	1.21 451	0.62 239	0.39 300	0.93 327	0.79 360	0.80 374	0.88 371	1.14 414	0.71 357	2.18 394	0.71 316	0.21 356	0.20 347	0.26 387	0.18 301	0.38 373	0.26 321

ADCRef	0.80 372	0.96 363	2.29 307	0.37 279	0.35 319	0.96 394	0.51 350	0.87 283	0.75 337	0.88 390	0.83 359	0.61 248	1.36 425	1.02 245	3.27 444	0.13 228	0.11 204	0.17 324	0.19 320	0.25 273	0.21 261

ADCPNet	0.99 399	0.99 378	3.93 450	0.37 279	0.68 420	1.36 422	0.62 386	0.87 283	0.76 346	0.78 372	0.81 356	1.08 406	1.18 414	1.14 262	2.49 430	0.21 356	0.69 447	0.21 364	0.95 455	0.29 308	0.37 387

TDLM	0.67 318	0.92 347	1.76 131	0.37 279	0.24 198	0.66 285	0.56 368	0.82 245	0.74 324	1.16 414	0.62 264	0.61 248	0.48 278	2.70 435	0.50 257	0.20 350	0.11 204	0.35 407	0.14 233	0.32 332	0.16 191

XPNet_ROB	0.61 289	0.72 284	1.66 101	0.37 279	0.27 239	0.67 291	0.47 343	0.89 294	0.71 298	0.78 372	0.70 330	0.81 343	0.53 296	1.70 330	0.76 327	0.21 356	0.16 302	0.16 307	0.15 255	0.20 215	0.21 261

ETE_ROB	0.60 281	0.71 280	1.55 84	0.37 279	0.25 213	0.69 309	0.51 350	1.47 437	0.70 289	0.80 374	0.69 320	0.85 355	0.49 284	1.36 281	0.58 286	0.16 303	0.13 245	0.19 350	0.16 274	0.21 225	0.23 292

fast-acv-ft	0.63 298	0.88 339	3.10 418	0.38 293	0.30 265	0.79 358	0.48 346	0.69 144	0.72 306	0.58 266	0.78 352	0.76 327	0.60 323	0.67 195	0.73 323	0.15 283	0.15 286	0.18 344	0.17 291	0.37 367	0.16 191

RAFT-345	0.53 237	0.30 88	2.34 314	0.38 293	0.34 308	0.58 172	0.42 311	0.47 32	0.61 199	0.51 182	1.00 390	0.43 137	0.28 113	1.57 310	0.82 338	0.10 96	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.10 16	0.08 13

HCRNet	0.46 156	0.49 198	1.65 97	0.38 293	0.29 255	0.58 172	0.22 69	0.75 180	0.62 217	0.47 133	0.49 159	0.48 189	0.36 166	1.12 259	0.37 186	0.15 283	0.10 159	0.15 289	0.13 205	0.17 155	0.17 208

APVNet	0.70 333	0.67 269	2.71 377	0.38 293	0.36 327	0.85 377	0.43 317	0.91 310	0.68 272	0.55 229	0.69 320	0.75 323	0.55 304	2.31 401	0.78 331	0.17 317	0.17 318	0.24 379	0.19 320	0.33 340	0.23 292

ADCMid	0.96 398	1.32 425	2.74 383	0.38 293	0.35 319	0.99 397	0.58 374	0.94 335	0.86 378	1.23 423	1.01 391	1.01 393	1.00 401	1.05 249	3.97 452	0.21 356	0.19 338	0.42 418	0.32 387	0.40 385	0.29 340

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 254	0.92 347	2.36 320	0.38 293	0.37 338	0.60 198	0.28 193	0.82 245	0.62 217	0.62 305	0.55 211	0.72 308	0.45 254	1.00 243	0.43 226	0.15 283	0.11 204	0.14 262	0.14 233	0.15 101	0.16 191
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SANet	1.20 417	1.21 412	3.33 437	0.38 293	0.27 239	1.73 440	0.85 416	1.10 415	2.49 455	1.16 414	1.83 429	1.72 434	1.50 434	2.37 404	2.84 436	0.18 328	0.16 302	0.16 307	0.15 255	0.32 332	0.32 360

PSMNet_ROB	0.66 314	1.01 384	2.33 312	0.38 293	0.31 281	0.72 324	0.55 363	0.86 274	0.69 281	0.54 212	0.60 252	0.75 323	0.47 270	2.00 381	0.82 338	0.17 317	0.13 245	0.19 350	0.19 320	0.24 263	0.27 328

TestStereo1	0.49 193	0.81 319	1.85 187	0.39 301	0.57 405	0.56 138	0.34 269	0.75 180	0.69 281	0.44 113	0.63 276	0.35 90	0.42 233	0.64 185	0.29 119	0.10 96	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.33 340	0.26 321

SA-5K	0.49 193	0.81 319	1.85 187	0.39 301	0.57 405	0.56 138	0.34 269	0.75 180	0.69 281	0.44 113	0.63 276	0.35 90	0.42 233	0.64 185	0.29 119	0.10 96	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.33 340	0.26 321

S-Stereo	0.80 372	0.69 275	3.89 447	0.39 301	0.37 338	0.69 309	0.70 401	0.94 335	0.98 402	0.62 305	0.91 375	0.83 349	0.60 323	2.37 404	0.66 304	0.18 328	0.21 355	0.17 324	0.18 301	0.30 319	0.35 373

stereogan	0.69 329	0.51 206	2.44 335	0.39 301	0.39 345	1.01 401	0.41 308	0.94 335	0.92 394	0.73 360	0.85 366	1.15 415	0.69 353	1.57 310	0.53 266	0.19 342	0.18 328	0.20 358	0.16 274	0.36 360	0.24 303

ADCL	0.99 399	0.79 312	2.43 333	0.39 301	0.32 288	1.50 428	1.90 458	0.92 319	0.97 399	1.26 428	1.27 409	1.00 392	1.42 430	1.14 262	3.31 445	0.17 317	0.14 261	0.22 366	0.21 335	0.30 319	0.22 271

DRN-Test	0.64 302	0.43 167	2.44 335	0.39 301	0.44 368	0.80 365	0.41 308	1.02 396	0.78 355	0.80 374	0.63 276	0.69 293	0.56 308	1.79 345	0.69 312	0.15 283	0.12 228	0.17 324	0.16 274	0.18 179	0.17 208

DN-CSS_ROB	0.48 175	1.23 414	1.99 246	0.39 301	0.22 168	0.56 138	0.19 21	0.75 180	0.61 199	0.45 123	0.62 264	0.41 120	0.31 142	0.70 207	0.32 155	0.11 151	0.08 68	0.14 262	0.13 205	0.36 360	0.12 86

MSMD_ROB	1.34 427	0.96 363	2.38 322	0.39 301	0.32 288	1.96 446	0.62 386	0.91 310	1.43 434	2.94 464	2.60 448	4.77 464	1.95 445	2.43 415	1.33 384	0.29 397	0.26 384	0.32 404	0.32 387	0.30 319	0.30 348

PWC_ROB	0.70 333	0.94 355	1.88 201	0.39 301	0.39 345	0.62 239	0.30 222	0.98 365	0.94 395	0.91 394	1.29 411	0.77 329	0.62 336	1.62 321	1.03 363	0.18 328	0.11 204	0.18 344	0.13 205	0.51 410	0.22 271

Wz-Net-SNSev	0.76 360	1.32 425	3.11 420	0.40 310	0.31 281	0.71 318	0.60 378	0.98 365	0.87 381	0.67 336	0.83 359	0.96 383	0.60 323	1.67 326	0.97 349	0.16 303	0.15 286	0.16 307	0.17 291	0.36 360	0.24 303

LMCR-Stereo	0.52 231	0.71 280	2.39 324	0.40 310	0.21 147	0.74 332	0.31 234	1.02 396	0.64 236	0.61 294	0.63 276	0.39 106	0.51 289	0.62 180	0.42 217	0.19 342	0.09 127	0.12 171	0.09 53	0.23 248	0.12 86

ccnet	0.71 340	0.41 156	1.59 88	0.40 310	0.45 376	1.06 405	0.55 363	0.98 365	0.71 298	0.88 390	0.97 385	0.82 347	0.88 389	1.68 327	0.94 346	0.32 403	0.26 384	0.32 404	0.27 365	0.34 347	0.30 348

RTSC	0.72 343	1.00 380	2.22 295	0.40 310	0.29 255	0.82 369	0.31 234	0.96 353	1.10 416	0.92 395	0.81 356	0.78 332	0.58 317	1.23 271	1.55 397	0.18 328	0.17 318	0.14 262	0.17 291	0.43 393	0.30 348

GANet	0.75 357	0.84 328	2.01 249	0.40 310	0.25 213	0.74 332	0.66 390	0.87 283	0.73 320	0.71 353	1.07 400	0.84 352	0.59 320	2.71 437	1.15 372	0.17 317	0.16 302	0.44 420	0.16 274	0.31 326	0.20 254

iResNetv2_ROB	0.59 276	1.43 431	2.96 406	0.40 310	0.22 168	0.58 172	0.28 193	0.91 310	0.73 320	0.57 250	0.63 276	0.60 246	0.41 217	0.74 213	0.35 179	0.11 151	0.08 68	0.10 70	0.07 15	0.43 393	0.17 208

GMStereo_Zeroshot	0.41 98	0.36 131	1.54 82	0.41 316	0.19 122	0.52 99	0.19 21	0.59 101	0.52 114	0.57 250	0.59 239	0.63 255	0.29 126	0.58 168	0.33 165	0.15 283	0.09 127	0.16 307	0.09 53	0.24 263	0.12 86

WZ-Net	0.92 392	1.31 422	3.76 444	0.41 316	0.36 327	0.86 379	0.71 402	1.00 385	1.06 412	0.82 383	0.92 376	1.06 404	1.05 406	2.16 393	1.61 399	0.19 342	0.13 245	0.15 289	0.16 274	0.32 332	0.28 334

PFNet	0.60 281	0.33 107	2.47 340	0.41 316	0.55 401	0.62 239	0.27 178	0.61 113	0.63 228	0.61 294	0.56 222	0.45 157	0.32 147	1.88 367	1.14 370	0.28 396	0.09 127	0.12 171	0.16 274	0.26 291	0.20 254

AF-Net	0.69 329	0.92 347	2.21 291	0.41 316	0.40 353	0.68 303	0.40 302	1.02 396	0.86 378	0.69 345	1.03 395	1.04 400	0.84 381	1.19 266	0.78 331	0.22 369	0.14 261	0.25 384	0.17 291	0.30 319	0.18 227

Nwc_Net	0.68 325	0.83 326	2.53 350	0.41 316	0.39 345	0.77 349	0.38 296	1.01 393	0.70 289	0.60 287	0.99 388	0.98 387	0.68 352	1.41 285	0.63 296	0.23 372	0.15 286	0.23 373	0.25 355	0.23 248	0.18 227

StereoDRNet	0.64 302	0.88 339	2.35 317	0.41 316	0.45 376	0.73 329	0.47 343	0.94 335	0.74 324	0.75 363	0.54 202	0.74 318	0.47 270	1.70 330	0.72 320	0.15 283	0.14 261	0.15 289	0.14 233	0.20 215	0.19 239

iResNet	0.51 220	0.76 293	2.59 362	0.41 316	0.17 69	0.64 267	0.27 178	0.82 245	0.70 289	0.57 250	0.64 291	0.43 137	0.36 166	0.70 207	0.52 262	0.10 96	0.07 14	0.09 30	0.08 36	0.21 225	0.13 120

SGM-Forest	1.04 406	0.42 163	3.59 443	0.41 316	0.32 288	1.05 404	1.32 446	0.94 335	0.83 373	1.16 414	2.23 441	1.03 397	1.39 428	2.49 420	2.35 427	0.21 356	0.21 355	0.20 358	0.19 320	0.23 248	0.32 360
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TRStereo	0.53 237	0.76 293	2.38 322	0.42 324	0.29 255	0.69 309	0.23 92	1.81 448	0.55 150	0.36 72	0.32 53	0.47 178	0.40 206	0.46 113	0.25 81	0.12 199	0.11 204	0.11 120	0.41 415	0.13 66	0.32 360

DEmStereo	0.68 325	0.31 97	2.25 301	0.42 324	0.17 69	0.66 285	0.89 419	0.51 49	0.59 180	0.60 287	1.01 391	0.45 157	1.26 416	1.54 306	2.26 425	0.10 96	0.08 68	0.10 70	0.10 86	0.10 16	0.11 55

ADCS	1.05 407	1.36 430	2.98 410	0.42 324	0.36 327	0.96 394	0.81 415	1.06 409	1.12 418	1.25 424	0.97 385	1.08 406	0.90 391	1.25 275	4.86 461	0.21 356	0.21 355	0.22 366	0.23 345	0.36 360	0.38 390

STTRV1_RVC	0.80 372	0.55 225	2.89 399	0.42 324	0.49 387	0.79 358	0.44 325	1.15 423	0.82 369	0.62 305	0.89 373	0.72 308	0.63 339	2.69 434	0.64 300	0.48 418	0.64 439	0.27 388	0.24 347	0.35 355	0.27 328

AE-Stereo	0.42 113	0.29 78	1.65 97	0.43 328	0.47 384	0.56 138	0.23 92	0.86 274	0.46 69	0.31 60	0.41 101	0.43 137	0.24 56	0.34 51	0.24 70	0.09 23	0.48 430	0.11 120	0.45 420	0.22 239	0.19 239

Syn2CoEx	0.70 333	1.07 393	2.74 383	0.43 328	0.30 265	0.64 267	0.42 311	0.99 377	0.78 355	0.62 305	0.78 352	0.74 318	0.72 360	1.92 374	0.61 292	0.20 350	0.17 318	0.19 350	0.15 255	0.29 308	0.22 271

aanetorigin	0.77 364	0.80 314	2.59 362	0.43 328	0.44 368	0.58 172	1.01 430	0.57 89	0.68 272	1.53 440	1.23 407	0.81 343	1.08 409	1.07 250	1.07 365	0.18 328	0.15 286	0.17 324	0.21 335	0.54 415	0.30 348

RP	0.67 318	0.82 323	1.94 230	0.43 328	0.44 368	0.65 279	0.45 332	0.89 294	0.82 369	0.66 332	0.92 376	0.99 390	0.76 370	1.55 307	0.66 304	0.25 384	0.18 328	0.23 373	0.20 330	0.31 326	0.22 271

NCCL2	0.65 310	0.94 355	1.96 242	0.43 328	0.30 265	0.71 318	0.68 396	0.84 261	0.65 249	0.70 349	0.60 252	0.86 359	0.54 299	1.56 308	0.57 281	0.20 350	0.16 302	0.67 430	0.25 355	0.22 239	0.24 303

FC-DCNN v2	1.54 440	0.58 231	2.80 391	0.44 333	0.39 345	2.05 451	0.66 390	1.90 451	1.84 448	2.79 462	2.97 457	4.41 462	3.07 458	2.65 430	2.30 426	0.29 397	0.26 384	0.31 401	0.30 377	0.32 332	0.38 390

LL-Strereo2	0.41 98	0.90 345	1.83 182	0.44 333	0.24 198	0.54 112	0.27 178	0.58 94	0.45 64	0.41 97	0.33 58	0.44 148	0.21 30	0.44 98	0.34 172	0.09 23	0.08 68	0.16 307	0.14 233	0.17 155	0.17 208

Patchmatch Stereo++	0.39 87	0.27 52	1.78 145	0.44 333	0.16 45	0.61 219	0.27 178	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.54 158	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86
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
TransformOpticalFlow	0.64 302	0.56 227	2.66 371	0.44 333	0.26 227	0.62 239	0.28 193	0.83 251	0.71 298	0.76 366	0.74 343	0.91 371	0.85 382	1.83 353	0.81 337	0.10 96	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.11 29	0.12 86

PSM-adaLoss	0.38 74	0.27 52	1.78 145	0.44 333	0.17 69	0.60 198	0.29 214	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.47 120	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

ROB_FTStereo_v2	0.38 74	0.27 52	1.78 145	0.44 333	0.17 69	0.61 219	0.28 193	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.47 120	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

ROB_FTStereo	0.38 74	0.27 52	1.78 145	0.44 333	0.17 69	0.61 219	0.26 153	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.49 135	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

HUI-Stereo	0.38 74	0.27 52	1.79 164	0.44 333	0.17 69	0.61 219	0.28 193	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.45 107	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

iGMRVC	0.39 87	0.27 52	1.78 145	0.44 333	0.17 69	0.61 219	0.27 178	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.55 162	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

iRAFT	0.39 87	0.27 52	1.78 145	0.44 333	0.16 45	0.61 219	0.27 178	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.54 158	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

RAFT-IKP	0.38 74	0.27 52	1.79 164	0.44 333	0.16 45	0.60 198	0.28 193	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.50 141	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

RGC	0.71 340	0.97 371	2.18 288	0.44 333	0.44 368	0.73 329	0.40 302	0.94 335	0.71 298	0.71 353	1.04 398	1.01 393	0.71 357	1.74 336	0.70 314	0.23 372	0.18 328	0.28 392	0.26 361	0.29 308	0.27 328

FC-DCNN	1.49 438	0.59 232	2.88 396	0.44 333	0.39 345	1.97 448	0.66 390	1.67 445	1.70 443	2.72 461	2.89 454	4.22 458	2.97 457	2.55 425	2.19 421	0.29 397	0.26 384	0.31 401	0.30 377	0.32 332	0.39 394

FBW_ROB	0.83 380	0.77 302	1.77 140	0.44 333	0.30 265	0.87 383	0.46 335	1.10 415	0.91 391	0.81 379	0.75 346	1.01 393	0.61 331	3.66 457	1.23 379	0.26 387	0.23 366	0.36 409	0.25 355	0.27 299	0.62 427

iRaft-Stereo_20w	0.58 271	0.39 147	1.96 242	0.45 347	0.32 288	0.92 391	0.57 372	1.14 420	0.56 160	0.81 379	0.40 97	0.55 213	0.69 353	0.65 192	1.04 364	0.09 23	0.16 302	0.09 30	0.36 404	0.17 155	0.25 312

SHD	0.72 343	0.77 302	2.36 320	0.45 347	0.40 353	0.71 318	0.32 257	1.02 396	1.25 426	1.07 407	0.84 362	0.90 369	0.73 363	1.09 252	0.98 350	0.21 356	0.18 328	0.20 358	0.21 335	0.32 332	0.31 355

DeepPrunerF	0.86 384	0.86 333	2.91 404	0.45 347	0.50 389	0.64 267	0.48 346	1.14 420	2.64 457	0.63 314	0.61 259	0.65 266	0.62 336	2.21 396	1.31 382	0.23 372	0.19 338	0.30 400	0.28 368	0.36 360	0.25 312

DISCO	0.57 266	0.34 118	1.87 200	0.45 347	0.34 308	0.84 373	0.35 276	0.84 261	0.78 355	0.59 279	0.63 276	1.06 404	0.53 296	1.10 253	0.82 338	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.22 239	0.18 227

CRFU-Net	0.56 260	0.38 138	1.86 195	0.46 351	0.26 227	0.82 369	0.36 283	0.90 300	0.49 92	0.62 305	0.59 239	0.78 332	1.35 424	1.00 243	0.48 247	0.15 283	0.14 261	0.17 324	0.10 86	0.19 200	0.14 135

PFNet+	0.45 147	0.37 133	1.86 195	0.46 351	0.18 96	0.58 172	0.77 410	0.52 60	0.64 236	0.56 239	0.48 142	0.39 106	0.26 83	0.93 236	0.32 155	0.13 228	0.09 127	0.14 262	0.13 205	0.12 40	0.15 168

IRAFT_RVC	0.54 242	0.53 212	1.78 145	0.46 351	0.21 147	0.58 172	0.43 317	0.65 128	0.66 263	0.54 212	0.50 167	0.49 191	0.51 289	1.58 314	1.01 360	0.11 151	0.25 382	0.13 228	0.10 86	0.15 101	0.13 120

XQC	0.73 352	0.98 374	2.39 324	0.46 351	0.35 319	0.81 366	0.46 335	1.00 385	1.00 403	0.80 374	0.69 320	0.88 365	0.74 368	1.32 277	1.20 375	0.24 379	0.16 302	0.23 373	0.20 330	0.41 387	0.33 367

NOSS_ROB	0.64 302	0.65 262	1.62 95	0.46 351	0.25 213	0.67 291	0.30 222	0.93 327	0.77 350	0.59 279	0.57 230	0.77 329	0.38 186	2.78 439	0.44 230	0.23 372	0.24 369	0.28 392	0.26 361	0.27 299	0.39 394

GASNet	0.73 352	1.47 433	3.04 413	0.47 356	0.33 301	0.57 156	0.34 269	0.91 310	0.75 337	0.58 266	0.58 236	0.74 318	0.55 304	2.03 382	0.65 303	0.21 356	0.15 286	0.19 350	0.17 291	0.51 410	0.28 334

NRIStereo	0.46 156	0.25 38	1.77 140	0.47 356	0.16 45	0.95 393	0.74 406	0.51 49	0.56 160	0.48 151	0.39 92	0.59 240	0.29 126	0.77 221	0.32 155	0.11 151	0.13 245	0.11 120	0.09 53	0.21 225	0.24 303

GEStereo_RVC	0.54 242	0.87 336	1.95 233	0.47 356	0.25 213	0.62 239	0.37 290	1.00 385	0.74 324	0.53 199	0.54 202	0.59 240	0.44 250	1.10 253	0.46 234	0.15 283	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.26 291	0.19 239

FCDSN-DC	1.29 424	0.54 216	2.50 347	0.47 356	0.41 360	1.12 412	0.60 378	1.10 415	1.27 428	2.23 453	2.87 453	3.67 455	3.12 460	2.39 410	1.69 401	0.30 400	0.26 384	0.31 401	0.30 377	0.35 355	0.38 390
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 404	1.67 442	2.32 309	0.47 356	0.39 345	1.47 425	0.95 422	0.95 348	0.91 391	0.84 386	0.94 380	1.05 402	0.60 323	2.95 444	0.72 320	0.41 411	0.72 451	0.32 404	0.55 428	0.74 428	1.22 457

GANetREF_RVC	0.75 357	1.15 405	2.46 338	0.47 356	0.26 227	0.83 371	0.61 382	0.97 361	0.89 388	0.62 305	0.61 259	0.72 308	0.59 320	2.42 413	0.55 271	0.32 403	0.25 382	0.36 409	0.24 347	0.39 381	0.31 355
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
PASM	0.72 343	0.68 271	1.91 217	0.47 356	0.44 368	0.60 198	0.51 350	0.76 192	0.80 363	0.77 370	0.67 305	0.87 361	0.61 331	2.40 411	0.67 307	0.32 403	0.35 406	0.36 409	0.41 415	0.45 401	0.39 394

PWCDC_ROB	0.72 343	1.06 391	2.09 266	0.47 356	0.36 327	0.78 354	0.26 153	0.98 365	1.34 430	0.61 294	2.07 433	0.64 263	0.61 331	0.83 228	0.71 316	0.31 402	0.14 261	0.15 289	0.12 176	0.60 421	0.21 261

CRE-IMP	0.41 98	0.22 23	1.76 131	0.48 364	0.17 69	0.79 358	0.69 398	0.52 60	0.52 114	0.47 133	0.42 104	0.45 157	0.26 83	0.41 84	0.31 145	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.09 53	0.17 155	0.23 292

XX-Stereo	0.55 254	0.54 216	3.50 441	0.48 364	0.39 345	0.54 112	0.17 11	0.89 294	0.40 30	0.44 113	0.65 300	0.85 355	0.19 18	0.77 221	0.21 34	0.10 96	0.14 261	0.10 70	0.32 387	0.17 155	0.14 135

DeepStereo_RVC	0.44 129	0.28 73	1.92 220	0.49 366	0.17 69	0.60 198	0.59 376	0.50 47	0.52 114	0.49 162	0.45 119	0.39 106	0.86 385	0.45 107	0.33 165	0.11 151	0.08 68	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.19 239

AnyNet_C32	1.00 402	1.33 427	2.53 350	0.49 366	0.54 398	1.15 416	1.14 438	0.91 310	0.89 388	1.11 410	0.95 382	0.87 361	0.93 393	1.50 301	4.07 454	0.21 356	0.20 347	0.25 384	0.24 347	0.38 373	0.33 367

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 333	0.65 262	3.45 439	0.50 368	0.60 414	0.75 338	0.23 92	0.96 353	0.60 184	0.76 366	1.30 412	0.81 343	0.60 323	0.57 165	0.82 338	0.10 96	0.16 302	0.11 120	0.43 418	0.31 326	0.22 271

HH	0.49 193	0.49 198	2.78 389	0.50 368	0.41 360	0.38 29	0.23 92	0.72 158	0.38 19	0.63 314	0.48 142	0.87 361	0.41 217	0.64 185	0.21 34	0.09 23	0.17 318	0.10 70	0.09 53	0.16 134	0.12 86

HanStereo	0.49 193	0.49 198	2.78 389	0.50 368	0.41 360	0.38 29	0.23 92	0.72 158	0.38 19	0.63 314	0.48 142	0.87 361	0.41 217	0.64 185	0.21 34	0.09 23	0.17 318	0.10 70	0.09 53	0.16 134	0.12 86

RAFT_R40	0.50 203	0.21 13	1.76 131	0.50 368	0.40 353	0.61 219	0.53 357	0.56 86	0.60 184	0.56 239	0.54 202	0.55 213	0.51 289	1.57 310	0.53 266	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.09 23

PSM-softLoss	0.48 175	0.27 52	1.85 187	0.51 372	0.17 69	0.61 219	0.40 302	0.61 113	0.57 163	0.52 189	0.48 142	0.39 106	0.25 69	1.46 292	0.77 329	0.12 199	0.08 68	0.13 228	0.12 176	0.12 40	0.14 135

KMStereo	0.48 175	0.27 52	1.85 187	0.51 372	0.17 69	0.61 219	0.40 302	0.61 113	0.57 163	0.52 189	0.48 142	0.39 106	0.25 69	1.46 292	0.77 329	0.12 199	0.08 68	0.13 228	0.12 176	0.12 40	0.14 135

EDNetEfficientorigin	8.18 471	0.98 374	145.96 492	0.51 372	0.89 433	0.72 324	0.48 346	0.85 265	1.56 440	2.12 447	1.49 420	1.29 420	1.31 420	1.83 353	2.13 420	0.13 228	0.12 228	0.17 324	0.18 301	0.39 381	0.45 408

CSAN	1.25 422	1.12 397	3.04 413	0.51 372	0.37 338	1.06 405	1.15 439	1.22 426	1.08 414	1.17 419	1.91 431	1.04 400	1.31 420	5.96 467	2.43 429	0.26 387	0.22 360	0.24 379	0.24 347	0.31 326	0.30 348

NF-Stereo	0.48 175	0.25 38	1.81 171	0.52 376	0.16 45	0.61 219	0.44 325	0.66 130	0.61 199	0.50 169	0.47 130	0.37 95	0.26 83	1.45 291	0.79 335	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.16 191

OCTAStereo	0.48 175	0.25 38	1.81 171	0.52 376	0.16 45	0.61 219	0.43 317	0.66 130	0.61 199	0.50 169	0.47 130	0.37 95	0.26 83	1.44 287	0.80 336	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

RE-Stereo	0.48 175	0.25 38	1.81 171	0.52 376	0.16 45	0.61 219	0.43 317	0.66 130	0.60 184	0.50 169	0.47 130	0.37 95	0.26 83	1.44 287	0.78 331	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

TVStereo	0.48 175	0.25 38	1.81 171	0.52 376	0.16 45	0.61 219	0.43 317	0.66 130	0.60 184	0.50 169	0.47 130	0.37 95	0.26 83	1.44 287	0.78 331	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

RTS	1.21 418	1.31 422	6.39 465	0.52 376	0.51 394	1.61 432	0.79 411	1.03 403	1.37 432	1.13 411	1.30 412	1.10 410	0.85 382	2.65 430	2.08 416	0.21 356	0.24 369	0.18 344	0.18 301	0.43 393	0.32 360

RTSA	1.21 418	1.31 422	6.39 465	0.52 376	0.51 394	1.61 432	0.79 411	1.03 403	1.37 432	1.13 411	1.30 412	1.10 410	0.85 382	2.65 430	2.08 416	0.21 356	0.24 369	0.18 344	0.18 301	0.43 393	0.32 360

PVD	0.90 389	0.85 332	2.15 281	0.53 382	0.50 389	0.99 397	0.56 368	1.15 423	1.64 441	1.41 436	1.41 419	1.11 412	1.13 413	1.35 280	1.31 382	0.26 387	0.28 392	0.28 392	0.26 361	0.37 367	0.49 414

NaN_ROB	1.14 411	0.94 355	2.96 406	0.53 382	0.56 403	1.13 414	0.99 425	0.98 365	1.00 403	1.09 409	0.87 369	0.77 329	1.06 408	5.90 466	2.72 433	0.16 303	0.23 366	0.16 307	0.24 347	0.22 239	0.36 381

ELAS	1.39 432	0.79 312	2.86 394	0.53 382	0.50 389	2.81 460	2.20 460	1.61 444	1.50 437	2.28 455	2.35 442	1.82 435	2.13 447	1.73 334	2.22 422	0.35 407	0.37 410	0.35 407	0.35 397	0.49 406	0.47 411
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AAGNet	0.88 387	0.33 107	1.79 164	0.54 385	0.98 438	0.62 239	0.46 335	0.50 47	0.60 184	0.58 266	0.53 192	0.50 194	0.73 363	1.23 271	7.48 468	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.14 85	0.09 23

IIG-Stereo	0.59 276	0.65 262	1.74 121	0.54 385	0.23 185	0.61 219	0.21 51	0.73 166	0.65 249	0.64 323	0.69 320	0.69 293	0.38 186	2.09 389	1.39 388	0.11 151	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.09 23

GMM-Stereo	0.50 203	0.23 27	2.41 327	0.54 385	0.24 198	0.77 349	0.46 335	0.59 101	0.57 163	0.58 266	0.73 340	0.47 178	0.43 243	0.68 196	0.27 96	0.10 96	0.06 1	0.13 228	0.13 205	0.14 85	0.44 407

EAI-Stereo	0.78 368	0.25 38	1.67 102	0.54 385	0.59 409	1.95 445	2.05 459	1.11 419	0.64 236	0.95 399	1.49 420	0.50 194	0.67 349	0.59 172	1.44 392	0.09 23	0.19 338	0.09 30	0.49 423	0.13 66	0.22 271

AnyNet_C01	1.14 411	1.49 434	4.23 455	0.54 385	0.53 396	1.51 429	1.37 448	1.04 407	1.07 413	1.17 419	1.33 415	1.15 415	1.08 409	1.61 320	2.74 434	0.25 384	0.22 360	0.28 392	0.24 347	0.48 404	0.40 398

MDST_ROB	1.17 416	0.42 163	3.87 446	0.54 385	0.44 368	4.11 466	0.58 374	1.31 432	0.84 375	2.12 447	1.12 403	0.98 387	0.71 357	4.24 462	0.99 355	0.16 303	0.14 261	0.19 350	0.17 291	0.18 179	0.35 373

NINENet	0.50 203	0.33 107	1.69 105	0.55 391	0.25 213	0.91 389	0.23 92	0.98 365	0.71 298	0.53 199	0.55 211	0.66 271	0.30 134	1.22 269	0.32 155	0.15 283	0.13 245	0.16 307	0.11 143	0.16 134	0.13 120

ELAS_RVC	1.37 431	0.78 310	3.21 430	0.55 391	0.50 389	1.49 427	2.48 463	1.48 438	1.71 444	2.13 450	2.09 434	2.07 439	2.56 453	1.90 369	2.02 413	0.35 407	0.36 408	0.37 413	0.34 394	0.49 406	0.47 411
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
OMP-Stereo	0.59 276	0.65 262	1.74 121	0.56 393	0.37 338	0.60 198	0.26 153	0.70 150	0.65 249	0.66 332	0.60 252	0.69 293	0.32 147	2.09 389	1.20 375	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.09 53	0.17 155	0.10 41

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 427	1.70 446	2.50 347	0.56 393	0.40 353	2.15 453	0.99 425	1.24 428	1.26 427	1.02 403	1.10 402	1.29 420	0.88 389	3.10 448	1.08 366	1.66 460	0.83 453	0.68 431	0.88 452	1.57 454	1.80 468

DisPM	0.43 119	0.33 107	1.78 145	0.57 395	0.18 96	0.59 188	0.63 388	0.53 68	0.61 199	0.60 287	0.53 192	0.38 102	0.26 83	0.75 214	0.29 119	0.12 199	0.07 14	0.12 171	0.11 143	0.11 29	0.14 135

G-Net	0.99 399	0.64 256	2.76 385	0.57 395	0.67 419	2.03 450	0.72 405	0.76 192	0.67 270	1.14 413	2.56 447	1.30 423	1.02 403	1.48 300	1.74 404	0.25 384	0.24 369	0.24 379	0.26 361	0.37 367	0.31 355

DPSNet	0.86 384	0.60 233	2.34 314	0.58 397	0.36 327	1.07 410	0.75 407	1.30 431	1.05 409	0.70 349	0.68 313	0.94 380	1.29 417	2.08 387	1.82 407	0.26 387	0.23 366	0.16 307	0.17 291	0.48 404	0.40 398

NVStereoNet_ROB	1.16 415	0.95 361	2.54 356	0.58 397	0.55 401	0.78 354	0.63 388	1.00 385	1.08 414	1.03 404	4.07 463	1.48 429	1.22 415	2.88 443	1.27 381	0.50 419	0.46 424	0.54 424	0.62 439	0.50 408	0.63 429
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WCMA_ROB	1.12 409	0.83 326	2.66 371	0.58 397	0.34 308	1.17 418	0.71 402	0.93 327	0.94 395	1.74 443	2.63 450	3.09 451	1.71 441	1.70 330	1.84 408	0.26 387	0.21 355	0.20 358	0.21 335	0.28 305	0.43 405

anonymity	0.80 372	0.66 268	1.29 36	0.59 400	0.75 425	0.67 291	0.52 353	0.95 348	0.71 298	0.94 397	0.70 330	0.67 280	0.87 386	0.71 209	1.35 385	0.64 429	0.62 438	0.58 425	1.44 464	0.60 421	0.65 430

NCC-stereo	0.79 370	0.94 355	2.42 329	0.59 400	0.45 376	1.90 443	0.46 335	0.99 377	0.72 306	0.64 323	0.84 362	0.91 371	0.73 363	1.80 349	1.00 356	0.27 392	0.19 338	0.23 373	0.31 382	0.24 263	0.22 271

Abc-Net	0.79 370	0.94 355	2.42 329	0.59 400	0.45 376	1.90 443	0.46 335	0.99 377	0.72 306	0.64 323	0.84 362	0.91 371	0.73 363	1.80 349	1.00 356	0.27 392	0.19 338	0.23 373	0.31 382	0.24 263	0.22 271
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Prome-Stereo	0.49 193	0.30 88	1.76 131	0.60 403	0.23 185	0.63 256	0.42 311	0.62 117	0.60 184	0.59 279	1.03 395	0.43 137	0.72 360	0.60 177	0.33 165	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.09 53	0.11 29	0.43 405

MIPNet	0.83 380	0.81 319	2.40 326	0.61 404	0.18 96	1.48 426	1.39 450	1.60 443	0.74 324	1.94 445	0.85 366	0.73 312	1.68 439	0.87 234	0.31 145	0.09 23	0.08 68	0.11 120	0.32 387	0.25 273	0.12 86

SST-Stereo	0.52 231	0.20 8	1.76 131	0.62 405	0.53 396	0.62 239	0.66 390	0.55 83	0.61 199	0.58 266	0.53 192	0.52 203	0.60 323	1.59 316	0.29 119	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.10 41

PA-Net	0.84 382	1.00 380	3.49 440	0.63 406	0.40 353	0.70 316	0.52 353	0.86 274	0.84 375	0.52 189	0.59 239	0.70 303	0.54 299	2.35 403	2.23 423	0.17 317	0.27 390	0.19 350	0.28 368	0.22 239	0.36 381
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
testlalala2	0.44 129	0.28 73	2.59 362	0.64 407	0.56 403	0.57 156	0.20 34	0.78 216	0.52 114	0.40 90	0.39 92	0.45 157	0.21 30	0.27 5	0.22 44	0.09 23	0.10 159	0.08 4	0.29 371	0.12 40	0.10 41

EDNetEfficient	1.27 423	0.70 278	4.05 452	0.64 407	0.98 438	0.94 392	1.40 451	0.85 265	1.75 445	2.34 456	1.33 415	1.05 402	2.21 449	1.58 314	4.15 455	0.15 283	0.19 338	0.14 262	0.27 365	0.38 373	0.32 360

PDISCO_ROB	0.75 357	1.06 391	2.11 270	0.64 407	0.59 409	1.13 414	0.43 317	1.14 420	1.05 409	0.64 323	0.71 334	0.96 383	0.61 331	1.21 267	0.76 327	0.37 410	0.18 328	0.27 388	0.24 347	0.56 417	0.32 360

MFN_U_SF_RVC	1.55 441	2.39 469	3.16 424	0.65 410	0.41 360	1.12 412	0.46 335	1.23 427	1.33 429	1.61 441	1.20 405	1.43 427	0.98 400	1.76 338	1.97 410	1.90 463	1.80 462	1.98 467	2.15 466	1.63 455	1.77 467

SPS-STEREO	1.07 408	1.13 400	2.88 396	0.65 410	0.69 421	0.99 397	0.68 396	1.05 408	0.87 381	1.36 431	1.23 407	1.46 428	0.94 396	1.87 360	1.72 403	0.66 430	0.61 437	0.58 425	0.57 434	0.65 423	0.77 437
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	0.77 364	1.23 414	2.15 281	0.67 412	0.59 409	0.78 354	0.38 296	0.90 300	0.70 289	0.61 294	0.69 320	1.01 393	0.67 349	1.02 245	0.73 323	0.45 415	0.34 405	0.87 436	0.51 425	0.67 425	0.46 410

SGM-ForestM	2.98 460	1.70 446	3.52 442	0.67 412	0.47 384	5.18 469	3.36 467	3.30 466	2.86 460	4.44 468	3.79 462	9.80 472	5.50 468	6.29 468	6.52 466	0.27 392	0.36 408	0.24 379	0.27 365	0.38 373	0.58 424

FTStereo	0.76 360	0.18 2	2.35 317	0.71 414	0.21 147	0.73 329	1.79 457	0.57 89	0.53 133	1.07 407	1.63 425	1.29 420	2.13 447	0.75 214	0.29 119	0.19 342	0.08 68	0.12 171	0.11 143	0.11 29	0.40 398

JetBlue	1.78 444	1.63 438	3.92 448	0.73 415	1.21 451	4.38 467	3.35 466	1.59 442	1.20 423	1.26 428	1.52 422	2.37 443	1.88 444	3.23 450	3.00 437	0.53 420	0.47 427	0.48 422	0.49 423	1.29 449	0.97 447

pmcnn	1.32 425	1.05 390	2.77 387	0.74 416	1.43 454	0.72 324	0.56 368	0.96 353	0.91 391	0.99 401	2.92 456	6.01 468	0.70 355	2.38 407	3.32 446	0.13 228	0.10 159	0.08 4	0.06 8	0.34 347	0.22 271

SQANet	0.80 372	1.58 436	2.53 350	0.76 417	0.83 429	0.76 341	0.36 283	0.83 251	0.64 236	0.63 314	0.69 320	0.73 312	0.51 289	1.21 267	0.53 266	0.77 437	0.29 393	0.59 427	0.29 371	0.86 435	0.61 426

DDUNet	0.77 364	1.12 397	1.88 201	0.76 417	0.69 421	0.84 373	0.43 317	0.85 265	0.65 249	0.67 336	0.75 346	0.91 371	0.52 294	1.03 247	0.57 281	0.54 422	0.37 410	0.95 442	0.52 427	0.71 427	0.57 422

ACRE	0.56 260	1.14 401	2.77 387	0.76 417	0.28 249	0.60 198	0.56 368	0.76 192	0.58 173	0.55 229	0.62 264	0.41 120	0.29 126	0.44 98	0.39 203	0.11 151	0.19 338	0.13 228	0.14 233	0.36 360	0.18 227

CAS	0.35 58	0.25 38	1.30 38	0.79 420	0.34 308	0.51 82	0.23 92	0.46 24	0.39 25	0.22 12	0.31 49	0.20 5	0.17 6	0.28 9	0.23 51	0.73 434	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 10	0.37 387

CIPLG	0.56 260	1.19 410	2.46 338	0.80 421	0.31 281	0.61 219	0.57 372	0.76 192	0.57 163	0.56 239	0.63 276	0.41 120	0.30 134	0.45 107	0.40 209	0.11 151	0.20 347	0.13 228	0.13 205	0.35 355	0.19 239

IPLGR_C	0.58 271	1.25 417	2.72 379	0.80 421	0.31 281	0.60 198	0.61 382	0.76 192	0.58 173	0.56 239	0.62 264	0.41 120	0.31 142	0.43 92	0.40 209	0.11 151	0.22 360	0.13 228	0.15 255	0.35 355	0.19 239

SAMSARA	0.91 390	0.97 371	2.22 295	0.80 421	0.58 407	1.32 420	1.31 445	1.01 393	0.94 395	1.36 431	0.87 369	1.38 425	0.90 391	1.72 333	1.02 361	0.24 379	0.30 397	0.22 366	0.25 355	0.36 360	0.35 373

MADNet+	1.36 429	1.93 459	5.95 464	0.81 424	0.59 409	1.57 431	1.09 434	1.39 436	1.22 424	0.84 386	1.01 391	1.25 419	1.12 412	3.19 449	2.36 428	0.45 415	0.47 427	0.38 415	0.34 394	0.59 418	0.57 422

MFMNet_re	0.92 392	1.28 419	2.53 350	0.82 425	0.76 428	0.90 387	0.75 407	0.98 365	1.04 408	1.03 404	1.05 399	0.84 352	0.94 396	0.83 228	0.72 320	0.68 431	0.60 436	0.63 428	0.60 438	0.77 431	0.74 433

SGM+DAISY	1.83 446	1.43 431	3.81 445	0.87 426	1.01 441	2.38 457	2.53 464	1.36 434	1.75 445	2.92 463	3.22 459	2.65 446	2.93 455	2.22 399	3.10 441	0.72 433	0.69 447	0.63 428	0.62 439	0.77 431	0.98 448

CC-Net-ROB	0.85 383	1.15 405	2.13 275	0.88 427	0.38 343	0.88 385	0.44 325	1.06 409	0.79 360	0.58 266	0.69 320	0.65 266	0.50 287	2.74 438	0.51 260	0.93 440	0.39 418	0.87 436	0.29 371	0.54 415	0.54 418

GrayStereo	0.66 314	0.19 4	1.76 131	0.90 428	0.23 185	0.62 239	1.42 454	0.62 117	0.60 184	0.72 356	0.78 352	0.56 225	3.07 458	0.60 177	0.26 88	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.21 335	0.11 29	0.18 227

ASMatch	0.60 281	0.43 167	2.58 360	0.91 429	0.36 327	0.56 138	0.25 134	0.52 60	0.61 199	0.47 133	1.21 406	0.47 178	0.66 347	1.34 279	0.94 346	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.10 16	0.16 191

LCNet	0.54 242	0.37 133	1.78 145	0.92 430	0.22 168	0.96 394	0.30 222	0.59 101	0.58 173	0.51 182	0.55 211	0.41 120	0.76 370	0.84 230	0.26 88	0.09 23	0.06 1	0.12 171	0.18 301	0.98 437	0.39 394

WAO-7	1.48 437	1.63 438	2.49 343	0.93 431	0.75 425	1.72 439	1.10 435	1.84 450	1.96 450	1.43 437	2.54 446	1.97 437	1.61 438	3.06 446	2.08 416	0.69 432	0.66 441	0.94 441	0.74 446	0.80 433	0.69 432

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 364	1.04 389	2.06 258	0.94 432	0.35 319	0.89 386	0.40 302	0.85 265	0.63 228	0.55 229	0.63 276	0.75 323	0.38 186	2.38 407	0.48 247	1.10 448	0.31 399	0.36 409	0.21 335	0.53 414	0.55 421

otaku	1.03 405	1.68 444	2.72 379	0.95 433	0.73 424	1.03 403	0.59 376	0.99 377	0.86 378	0.69 345	1.61 423	0.98 387	0.64 340	1.46 292	1.14 370	0.95 442	0.46 424	0.72 433	0.40 412	1.24 447	0.78 438

Ntro	1.00 402	1.68 444	2.80 391	0.95 433	0.85 430	1.06 405	0.53 357	0.98 365	0.90 390	0.62 305	0.76 348	0.93 376	0.66 347	1.66 324	0.98 350	0.99 445	0.45 422	0.75 434	0.40 412	1.19 443	0.75 435

SGM_RVC	1.89 447	0.92 347	2.50 347	0.96 435	0.93 437	1.63 434	1.37 448	1.52 441	12.43 471	1.85 444	1.69 426	2.40 444	1.74 442	2.81 442	1.71 402	0.53 420	0.47 427	0.42 418	0.47 421	0.74 428	0.74 433
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Consistency-Raft	0.88 387	0.93 353	3.23 432	0.99 436	0.64 417	0.77 349	0.55 363	0.98 365	0.97 399	0.61 294	1.03 395	0.65 266	1.05 406	0.79 226	1.38 387	0.44 413	0.46 424	0.51 423	0.58 436	0.65 423	0.47 411

MANE	2.90 459	1.14 401	2.96 406	1.03 437	1.01 441	5.01 468	2.45 462	5.36 471	6.88 469	3.58 467	4.76 467	5.99 467	4.99 465	4.23 461	4.61 460	0.56 425	0.67 442	0.44 420	0.78 448	0.51 410	1.03 453

ACVNet-4b	1.93 448	1.85 453	4.10 453	1.07 438	0.86 431	1.15 416	0.53 357	1.06 409	1.12 418	0.64 323	1.09 401	1.99 438	0.70 355	2.20 395	9.86 473	5.62 471	0.41 421	1.03 446	0.55 428	1.86 461	0.85 441

ACVNet_2	1.42 435	1.81 450	3.23 432	1.08 439	0.92 436	1.32 420	0.85 416	1.49 439	1.69 442	1.19 422	1.73 427	2.13 440	1.03 404	2.50 421	1.40 390	0.91 439	0.53 432	1.00 444	0.55 428	2.11 463	0.85 441

ACVNet_1	1.33 426	1.91 457	4.03 451	1.09 440	0.88 432	1.19 419	0.66 390	1.24 428	1.17 421	0.94 397	0.96 383	3.09 451	1.04 405	2.37 404	1.11 368	1.04 446	0.48 430	1.03 446	0.48 422	1.12 440	0.83 440

PWCK	1.49 438	1.90 456	3.22 431	1.09 440	0.54 398	1.71 438	1.73 456	1.49 439	1.53 438	1.44 438	1.80 428	1.82 435	1.30 419	3.34 452	1.76 405	1.07 447	0.56 434	0.97 443	0.58 436	1.38 453	0.65 430

GCST	0.72 343	1.10 395	2.15 281	1.11 442	0.59 409	0.62 239	0.19 21	0.75 180	0.53 133	0.56 239	0.63 276	0.47 178	0.31 142	1.11 256	0.33 165	0.75 435	0.45 422	0.84 435	0.64 442	0.69 426	0.54 418

RainbowNet	1.15 413	1.78 449	2.72 379	1.12 443	0.91 435	1.06 405	0.76 409	1.16 425	1.13 420	0.75 363	0.97 385	1.09 408	0.80 374	1.60 317	1.21 377	1.17 450	1.26 460	1.01 445	0.57 434	1.13 441	0.88 445

WAO-6	1.58 442	1.54 435	2.32 309	1.14 444	1.00 440	2.30 455	1.03 431	1.82 449	2.85 459	1.25 424	2.61 449	2.20 441	1.56 436	2.47 419	1.99 412	0.95 442	0.67 442	1.19 451	0.83 450	1.08 439	0.88 445

DANet	0.80 372	0.65 262	2.21 291	1.19 445	0.48 386	0.74 332	1.25 443	0.89 294	1.53 438	0.89 392	0.71 334	0.96 383	0.56 308	1.83 353	0.96 348	0.18 328	0.16 302	0.19 350	0.16 274	0.26 291	0.29 340
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_for_model	0.64 302	1.60 437	1.82 177	1.23 446	1.02 443	0.53 106	0.23 92	0.75 180	0.50 100	0.57 250	0.29 34	0.25 35	0.20 24	0.26 3	0.22 44	0.76 436	0.31 399	0.08 4	0.07 15	1.68 458	0.50 417

Dean	1.79 445	1.83 451	3.92 448	1.29 447	1.07 446	1.55 430	1.00 428	1.95 453	2.33 452	1.47 439	4.19 464	4.26 461	1.33 423	2.21 396	1.48 394	1.14 449	0.68 446	1.18 448	0.74 446	1.24 447	0.98 448

IMH-64-1	1.39 432	1.64 440	1.86 195	1.36 448	1.11 447	1.39 423	1.19 441	1.76 446	1.45 435	1.16 414	2.21 439	1.53 430	1.38 426	1.98 377	1.52 395	1.29 452	0.67 442	1.27 452	0.69 443	1.29 449	0.98 448

IMH-64	1.39 432	1.64 440	1.86 195	1.36 448	1.11 447	1.39 423	1.19 441	1.76 446	1.45 435	1.16 414	2.21 439	1.53 430	1.38 426	1.98 377	1.52 395	1.29 452	0.67 442	1.27 452	0.69 443	1.29 449	0.98 448

JetRed	3.29 461	4.93 472	10.17 469	1.45 450	1.72 462	7.44 470	5.05 471	3.06 461	2.12 451	2.41 457	2.39 443	2.99 449	2.37 450	3.51 455	6.44 465	1.32 455	1.90 466	1.37 456	1.23 463	2.21 464	1.76 466

TorneroNet-64	2.65 452	1.83 451	3.30 434	1.46 451	1.20 450	3.89 463	0.99 425	3.51 468	6.71 468	2.56 458	4.60 465	4.22 458	3.85 463	3.33 451	3.14 442	1.19 451	0.65 440	1.39 457	0.79 449	3.31 469	1.15 455

TorneroNet	5.50 468	1.92 458	3.16 424	1.47 452	1.25 453	14.07 475	1.06 433	4.90 469	20.99 488	10.17 471	16.48 479	11.88 476	6.93 469	3.34 452	4.20 456	1.30 454	0.69 447	1.45 459	0.86 451	2.61 466	1.20 456

DispFullNet	1.67 443	2.10 462	5.22 460	1.53 453	8.90 470	0.86 379	0.31 234	0.96 353	0.96 398	1.37 434	1.01 391	1.13 413	1.98 446	1.51 302	0.91 345	0.54 422	0.31 399	1.18 448	0.63 441	1.13 441	0.80 439

IMH	2.02 450	2.15 467	2.69 376	1.68 454	1.12 449	1.66 437	0.92 421	2.10 454	1.92 449	1.32 430	2.66 451	2.21 442	1.69 440	5.78 465	1.68 400	5.54 470	0.96 457	1.31 454	0.71 445	1.32 452	0.99 452

LVE	1.96 449	2.17 468	3.14 422	1.68 454	1.80 463	1.63 434	1.03 431	2.34 456	2.81 458	1.25 424	2.89 454	4.24 460	1.29 417	2.79 440	1.44 392	2.85 467	0.91 456	1.18 448	1.46 465	1.23 446	1.10 454

KSHMR	4.10 464	1.97 460	5.27 461	1.71 456	1.47 458	1.96 446	1.28 444	3.19 462	17.33 482	2.12 447	15.91 477	9.18 471	1.57 437	8.42 472	1.98 411	1.52 458	1.26 460	1.67 464	1.19 461	1.67 457	1.40 462

Pruner-Stereo	0.51 220	0.27 52	1.78 145	1.79 457	0.19 122	0.62 239	0.45 332	0.57 89	0.60 184	0.61 294	0.48 142	0.41 120	0.24 56	0.46 113	1.00 356	0.12 199	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.12 40	0.13 120

ktn	4.35 465	2.10 462	2.89 399	1.80 458	1.49 460	2.13 452	1.41 453	2.26 455	12.72 472	11.41 474	16.43 478	11.15 474	3.75 461	4.36 463	3.18 443	1.82 462	0.98 459	1.73 466	1.21 462	2.97 468	1.27 458

UNDER WATER	2.74 454	1.85 453	4.54 457	1.81 459	1.44 456	2.34 456	1.40 451	3.24 463	6.60 467	2.60 459	2.76 452	5.75 466	5.24 467	3.02 445	4.01 453	1.45 456	0.81 452	1.59 463	1.06 458	1.80 459	1.51 464

UNDER WATER-64	2.47 451	1.89 455	4.86 458	1.82 460	1.44 456	3.18 462	1.57 455	2.62 457	5.64 464	2.05 446	2.13 436	4.13 457	3.76 462	2.62 428	3.42 448	1.47 457	0.85 454	1.57 462	1.07 459	1.82 460	1.49 463

WAO-8	2.80 456	2.14 465	2.89 399	1.91 461	1.04 444	3.98 464	0.96 423	3.26 464	6.17 465	2.15 451	3.37 460	3.31 453	2.41 451	11.84 474	2.03 414	2.05 464	1.86 464	1.54 460	0.92 453	1.22 444	0.87 443

Venus	2.80 456	2.14 465	2.89 399	1.91 461	1.04 444	3.98 464	0.96 423	3.26 464	6.17 465	2.15 451	3.37 460	3.31 453	2.41 451	11.84 474	2.03 414	2.05 464	1.86 464	1.54 460	0.92 453	1.22 444	0.87 443

FADE		3.00 471		2.11 463	2.94 465			5.00 470	2.49 455	1.25 424		3.05 450		8.02 471		94.83 492	35.90 492	65.83 489	66.18 489	1.66 456	1.30 459

DDVS	0.62 294	0.40 151	1.40 55	2.21 464	0.35 319	0.87 383	1.00 428	0.69 144	0.50 100	0.53 199	0.56 222	0.90 369	0.37 179	1.22 269	0.47 243	0.15 283	0.14 261	0.14 262	0.12 176	0.19 200	0.22 271

tt	4.93 467	0.27 52	4.20 454	2.29 465	1.58 461	10.20 473	16.97 477	9.42 476	5.02 463	1.67 442	1.28 410	4.68 463	5.03 466	3.37 454	5.92 464	6.16 472	9.47 479	2.82 469	3.18 470	3.60 470	1.53 465

MADNet++	2.79 455	2.11 464	2.97 409	2.49 466	2.28 464	2.95 461	2.31 461	2.67 458	2.47 454	3.03 465	3.13 458	2.70 447	2.92 454	4.10 460	4.48 458	2.68 466	2.24 469	3.04 470	2.44 468	2.37 465	2.34 469

EKT-Stereo	1.47 436	0.49 198	1.93 223	2.57 467	19.31 481	0.55 124	0.22 69	0.69 144	0.42 40	0.38 82	0.36 73	0.43 137	0.27 99	0.69 202	0.26 88	0.12 199	0.14 261	0.11 120	0.16 274	0.20 215	0.15 168

notaker	2.66 453	2.07 461	3.31 436	2.61 468	1.43 454	1.76 441	1.11 436	2.76 460	1.79 447	2.26 454	11.53 474	3.96 456	4.29 464	3.09 447	2.76 435	1.55 459	0.88 455	1.70 465	1.07 459	2.00 462	1.35 460

LE_ROB	4.43 466	1.35 429	9.38 468	2.79 469	3.93 467	2.43 458	3.46 468	2.68 459	11.19 470	11.66 475	4.73 466	5.26 465	10.46 472	4.50 464	9.49 471	0.82 438	0.69 447	1.34 455	0.98 456	0.75 430	0.76 436

BEATNet-Init1	12.10 474	11.19 475	27.29 488	2.99 470	3.51 466	21.84 486	11.10 473	14.34 480	13.83 477	20.34 483	20.33 484	26.35 491	20.03 481	19.06 485	14.80 479	1.74 461	1.81 463	2.05 468	2.49 469	3.69 471	3.12 471

DGSMNet	2.89 458	0.63 254	3.18 427	3.43 471	4.17 469	2.57 459	6.98 472	0.97 361	0.83 373	0.56 239	1.86 430	0.79 337	0.62 336	1.64 322	1.39 388	4.61 469	5.01 472	5.17 473	4.71 472	4.44 473	4.19 472

PML	23.15 483	16.83 479	7.78 467	5.49 472	9.93 471	51.13 491	104.50 491	5.76 472	13.62 475	37.30 492	105.93 491	30.86 492	23.50 486	12.07 476	7.87 469	6.30 473	2.12 468	6.32 475	2.43 467	10.44 478	2.90 470

DGTPSM_ROB	8.89 472	5.62 473	12.25 471	5.92 473	11.32 472	8.54 471	24.18 479	6.40 473	13.49 473	5.15 469	11.46 472	6.19 469	10.92 473	7.00 469	13.72 475	4.47 468	7.65 473	3.92 471	7.45 475	4.38 472	7.87 476

HanzoNet	7.64 470	2.86 470	5.05 459	7.01 474	3.97 468	2.18 454	1.34 447	3.37 467	4.05 461	13.17 476	10.58 468	10.73 473	16.52 479	8.45 473	10.51 474	10.48 478	9.72 480	5.59 474	13.46 479	6.84 475	6.83 475

DPSMNet_ROB	9.48 473	5.64 474	13.01 475	8.82 475	11.82 473	8.54 471	24.20 480	6.41 474	13.65 476	5.32 470	11.47 473	6.33 470	10.92 473	7.69 470	13.89 476	7.25 477	8.19 475	5.06 472	7.78 476	5.31 474	8.26 477

LSM	3.31 462	1.11 396	5.29 462	9.40 476	30.65 487	0.84 373	1.12 437	0.91 310	1.22 424	1.36 431	2.19 438	0.93 376	0.83 378	1.66 324	0.90 344	0.21 356	0.31 399	0.24 379	0.28 368	0.39 381	6.33 474

Anonymous_1	22.91 482	11.20 476	12.13 470	12.75 477	26.28 486	19.43 481	27.92 484	14.08 479	13.61 474	14.96 477	10.58 468	11.26 475	11.19 475	12.55 478	14.57 478	38.28 491	7.88 474	34.96 488	63.99 488	89.57 492	10.94 480

DPSM_ROB	12.34 475	11.21 477	12.51 472	12.91 478	12.80 475	19.84 483	28.28 485	14.38 481	14.28 478	10.58 472	11.26 470	12.03 477	11.85 476	13.15 480	15.34 480	7.11 475	8.31 476	6.50 476	7.35 473	8.84 476	8.31 478

DPSM	12.34 475	11.21 477	12.51 472	12.91 478	12.80 475	19.84 483	28.28 485	14.38 481	14.28 478	10.58 472	11.26 470	12.03 477	11.85 476	13.15 480	15.34 480	7.11 475	8.31 476	6.50 476	7.35 473	8.84 476	8.31 478

DPSimNet_ROB	17.97 479	20.20 486	24.98 484	17.62 480	15.92 478	21.53 485	21.00 478	13.70 478	15.61 480	23.89 488	14.69 476	22.87 485	24.58 490	12.70 479	14.56 477	18.48 482	12.91 481	20.21 482	12.05 477	17.76 479	14.17 481

HaxPig	19.86 480	22.40 487	22.34 481	17.95 481	17.95 480	11.77 474	11.89 474	16.02 483	15.89 481	21.10 484	21.41 485	18.74 483	18.39 480	20.08 486	19.69 483	23.63 488	23.22 486	24.06 483	23.69 484	23.00 484	23.95 487

LRCNet_RVC	13.74 478	19.30 480	12.75 474	19.46 482	12.69 474	1.86 442	0.41 308	12.33 477	1.05 409	15.77 478	18.83 483	12.62 479	8.70 471	12.21 477	9.62 472	22.22 484	8.37 478	25.85 484	24.01 485	19.32 483	17.44 484

MEDIAN_ROB	23.96 484	27.05 491	26.39 487	22.16 483	22.13 482	16.12 476	13.97 475	20.24 484	20.05 484	25.50 490	25.31 489	22.96 486	22.63 485	24.39 488	23.24 487	28.20 489	27.23 490	28.62 486	27.75 486	27.50 486	27.76 488

ASD4	21.52 481	19.65 481	22.13 480	22.45 484	16.42 479	23.29 487	30.71 487	33.06 492	17.47 483	24.18 489	14.11 475	21.71 484	15.88 478	21.06 487	18.11 482	19.78 483	17.78 485	26.52 485	20.33 483	27.03 485	18.73 485

AVERAGE_ROB	26.93 488	30.34 492	29.27 489	25.82 485	25.34 483	19.48 482	15.17 476	23.55 488	23.00 489	28.45 491	27.87 490	26.25 490	25.86 491	26.96 492	25.55 488	31.30 490	30.07 491	31.76 487	30.81 487	30.79 490	30.93 489

CasAABBNet	24.81 485	22.53 488	24.83 483	26.08 486	25.74 484	39.86 488	57.06 490	28.87 489	28.83 491	21.16 486	22.54 487	24.22 487	23.89 488	26.38 489	30.87 490	14.25 479	16.71 483	13.09 478	14.81 481	17.78 480	16.71 482

Selective-RAFT-Error	24.87 486	22.59 489	25.14 485	26.13 487	25.82 485	39.93 489	57.03 489	28.97 490	28.95 492	21.21 487	22.65 488	24.25 488	23.98 489	26.43 490	30.83 489	14.27 480	16.71 483	13.10 479	14.82 482	17.82 481	16.76 483

LSM0	26.58 487	22.63 490	25.88 486	30.13 488	52.21 492	39.94 490	56.74 488	28.97 490	28.72 490	21.14 485	22.26 486	24.43 489	23.88 487	26.54 491	30.87 490	14.32 481	16.55 482	13.12 480	14.71 480	17.92 482	20.60 486

xxxxx1	28.96 489	20.11 483	14.07 477	49.74 489	39.15 489	18.98 477	26.64 481	21.94 485	20.21 485	16.45 479	17.48 480	18.36 480	21.56 482	16.21 482	20.88 484	23.07 485	26.55 487	66.40 490	78.70 490	30.27 487	32.51 490

tt_ll	28.96 489	20.11 483	14.07 477	49.74 489	39.15 489	18.98 477	26.64 481	21.94 485	20.21 485	16.45 479	17.48 480	18.36 480	21.56 482	16.21 482	20.88 484	23.07 485	26.55 487	66.40 490	78.70 490	30.27 487	32.51 490

ff	28.96 489	20.11 483	14.07 477	49.74 489	39.15 489	18.98 477	26.64 481	21.94 485	20.21 485	16.45 479	17.48 480	18.36 480	21.56 482	16.21 482	20.88 484	23.07 485	26.55 487	66.40 490	78.70 490	30.27 487	32.51 490

test_example2	115.39 492	123.23 493	94.57 491	115.52 492	123.55 493	101.63 492	114.33 492	53.41 493	99.48 493	134.90 493	135.05 492	85.83 493	85.11 492	111.32 493	106.15 492	152.55 493	205.26 493	99.78 493	114.96 493	140.96 493	110.20 493

DLNR_Zeroshot_test	13.43 477	19.94 482	23.55 482	121.61 493	35.03 488	0.46 54	0.15 4	8.02 475	0.35 10	0.28 53	0.37 76	0.26 44	0.17 6	0.76 217	0.29 119	6.42 474	0.26 384	0.09 30	0.38 407	50.13 491	0.18 227

Low-res two-view benchmark