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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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_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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	2.10 436	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	1.21 407	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

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

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

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

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

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

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

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	1.91 432	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

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

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

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

DDVS	0.62 294	0.40 151	1.40 55	2.21 464	0.35 319	0.87 383	1.00 429	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

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

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

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

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

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

PSM-AAD	0.63 298	0.22 23	1.77 140	0.37 279	0.23 185	0.86 379	1.17 441	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GrayStereo	0.66 314	0.19 4	1.76 131	0.90 428	0.23 185	0.62 239	1.42 455	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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

IPLG	0.69 329	0.84 328	2.43 333	0.35 241	0.21 147	1.65 437	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

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

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

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

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	1.30 413	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

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

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

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

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

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

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	1.29 412	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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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	2.07 434	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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

FTStereo	0.76 360	0.18 2	2.35 317	0.71 414	0.21 147	0.73 329	1.79 458	0.57 89	0.53 133	1.07 407	1.63 426	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

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

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

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

aanetorigin	0.77 364	0.80 314	2.59 362	0.43 328	0.44 368	0.58 172	1.01 431	0.57 89	0.68 272	1.53 440	1.23 408	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

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

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	6.53 468	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.17 208

EAI-Stereo	0.78 368	0.25 38	1.67 102	0.54 385	0.59 409	1.95 446	2.05 460	1.11 419	0.64 236	0.95 399	1.49 421	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

NCC-stereo	0.79 370	0.94 355	2.42 329	0.59 400	0.45 376	1.90 444	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	1.90 444	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
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

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

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

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

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

DANet	0.80 372	0.65 262	2.21 291	1.19 445	0.48 386	0.74 332	1.25 444	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
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

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

MIPNet	0.83 380	0.81 319	2.40 326	0.61 404	0.18 96	1.48 427	1.39 451	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

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

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.
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

THIR-Stereo	0.86 384	0.62 243	2.13 275	0.25 23	0.16 45	0.58 172	2.74 466	0.59 101	0.51 108	0.62 305	1.62 425	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

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

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

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	7.48 469	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.14 85	0.09 23

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

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	1.41 420	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

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

SAMSARA	0.91 390	0.97 371	2.22 295	0.80 421	0.58 407	1.32 421	1.31 446	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

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

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

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

CrosDoStereo	0.94 394	0.37 133	2.53 350	0.25 23	0.32 288	0.54 112	3.76 470	0.72 158	0.60 184	0.70 349	1.40 418	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	3.76 470	0.72 158	0.60 184	0.70 349	1.40 418	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

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

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

G-Net	0.99 399	0.64 256	2.76 385	0.57 395	0.67 419	2.03 451	0.72 405	0.76 192	0.67 270	1.14 413	2.56 448	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

ADCL	0.99 399	0.79 312	2.43 333	0.39 301	0.32 288	1.50 429	1.90 459	0.92 319	0.97 399	1.26 428	1.27 410	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

ADCPNet	0.99 399	0.99 378	3.93 450	0.37 279	0.68 420	1.36 423	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

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

AnyNet_C32	1.00 402	1.33 427	2.53 350	0.49 366	0.54 398	1.15 416	1.14 439	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

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 404	1.67 442	2.32 309	0.47 356	0.39 345	1.47 426	0.95 423	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

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	1.61 424	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

SGM-Forest	1.04 406	0.42 163	3.59 443	0.41 316	0.32 288	1.05 404	1.32 447	0.94 335	0.83 373	1.16 414	2.23 442	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
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

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	1.23 408	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
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

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	2.63 451	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

AnyNet_C01	1.14 411	1.49 434	4.23 455	0.54 385	0.53 396	1.51 430	1.37 449	1.04 407	1.07 413	1.17 419	1.33 416	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

NaN_ROB	1.14 411	0.94 355	2.96 406	0.53 382	0.56 403	1.13 414	0.99 426	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

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

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

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	4.07 464	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
MDST_ROB	1.17 416	0.42 163	3.87 446	0.54 385	0.44 368	4.11 467	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

SANet	1.20 417	1.21 412	3.33 437	0.38 293	0.27 239	1.73 441	0.85 416	1.10 415	2.49 455	1.16 414	1.83 430	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

RTS	1.21 418	1.31 422	6.39 465	0.52 376	0.51 394	1.61 433	0.79 411	1.03 403	1.37 432	1.13 411	1.30 413	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	1.61 433	0.79 411	1.03 403	1.37 432	1.13 411	1.30 413	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

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	2.41 445	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
SDNR	1.22 421	0.80 314	2.71 377	0.33 198	1.48 459	1.98 450	0.23 92	1.93 452	2.44 453	0.89 392	2.52 446	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

CSAN	1.25 422	1.12 397	3.04 413	0.51 372	0.37 338	1.06 405	1.15 440	1.22 426	1.08 414	1.17 419	1.91 432	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

EDNetEfficient	1.27 423	0.70 278	4.05 452	0.64 407	0.98 438	0.94 392	1.40 452	0.85 265	1.75 445	2.34 456	1.33 416	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

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	2.87 454	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.
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	2.92 457	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

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

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 427	1.70 446	2.50 347	0.56 393	0.40 353	2.15 454	0.99 426	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

MSMD_ROB	1.34 427	0.96 363	2.38 322	0.39 301	0.32 288	1.96 447	0.62 386	0.91 310	1.43 434	2.94 464	2.60 449	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

psmorigin	1.36 429	0.60 233	13.80 477	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

MADNet+	1.36 429	1.93 459	5.95 464	0.81 424	0.59 409	1.57 432	1.09 435	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

ELAS_RVC	1.37 431	0.78 310	3.21 430	0.55 391	0.50 389	1.49 428	2.48 464	1.48 438	1.71 444	2.13 450	2.09 435	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
IMH-64-1	1.39 432	1.64 440	1.86 195	1.36 448	1.11 447	1.39 424	1.19 442	1.76 446	1.45 435	1.16 414	2.21 440	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	1.39 424	1.19 442	1.76 446	1.45 435	1.16 414	2.21 440	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

ELAS	1.39 432	0.79 312	2.86 394	0.53 382	0.50 389	2.81 461	2.20 461	1.61 444	1.50 437	2.28 455	2.35 443	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
ACVNet_2	1.42 435	1.81 450	3.23 432	1.08 439	0.92 436	1.32 421	0.85 416	1.49 439	1.69 442	1.19 422	1.73 428	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

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

WAO-7	1.48 437	1.63 438	2.49 343	0.93 431	0.75 425	1.72 440	1.10 436	1.84 450	1.96 450	1.43 437	2.54 447	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

FC-DCNN	1.49 438	0.59 232	2.88 396	0.44 333	0.39 345	1.97 449	0.66 390	1.67 445	1.70 443	2.72 461	2.89 455	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

PWCK	1.49 438	1.90 456	3.22 431	1.09 440	0.54 398	1.71 439	1.73 457	1.49 439	1.53 438	1.44 438	1.80 429	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

FC-DCNN v2	1.54 440	0.58 231	2.80 391	0.44 333	0.39 345	2.05 452	0.66 390	1.90 451	1.84 448	2.79 462	2.97 458	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

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	1.20 406	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

WAO-6	1.58 442	1.54 435	2.32 309	1.14 444	1.00 440	2.30 456	1.03 432	1.82 449	2.85 459	1.25 424	2.61 450	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

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

JetBlue	1.78 444	1.63 438	3.92 448	0.73 415	1.21 451	4.38 468	3.35 467	1.59 442	1.20 423	1.26 428	1.52 423	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

Dean	1.79 445	1.83 451	3.92 448	1.29 447	1.07 446	1.55 431	1.00 429	1.95 453	2.33 452	1.47 439	4.19 465	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

SGM+DAISY	1.83 446	1.43 431	3.81 445	0.87 426	1.01 441	2.38 458	2.53 465	1.36 434	1.75 445	2.92 463	3.22 460	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

SGM_RVC	1.89 447	0.92 347	2.50 347	0.96 435	0.93 437	1.63 435	1.37 449	1.52 441	12.43 471	1.85 444	1.69 427	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
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	9.86 474	5.62 471	0.41 421	1.03 446	0.55 428	1.86 461	0.85 441

LVE	1.96 449	2.17 468	3.14 422	1.68 454	1.80 463	1.63 435	1.03 432	2.34 456	2.81 458	1.25 424	2.89 455	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

IMH	2.02 450	2.15 467	2.69 376	1.68 454	1.12 449	1.66 438	0.92 422	2.10 454	1.92 449	1.32 430	2.66 452	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

UNDER WATER-64	2.47 451	1.89 455	4.86 458	1.82 460	1.44 456	3.18 463	1.57 456	2.62 457	5.64 464	2.05 446	2.13 437	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

TorneroNet-64	2.65 452	1.83 451	3.30 434	1.46 451	1.20 450	3.89 464	0.99 426	3.51 468	6.71 468	2.56 458	4.60 466	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

notaker	2.66 453	2.07 461	3.31 436	2.61 468	1.43 454	1.76 442	1.11 437	2.76 460	1.79 447	2.26 454	11.53 475	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

UNDER WATER	2.74 454	1.85 453	4.54 457	1.81 459	1.44 456	2.34 457	1.40 452	3.24 463	6.60 467	2.60 459	2.76 453	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

MADNet++	2.79 455	2.11 464	2.97 409	2.49 466	2.28 464	2.95 462	2.31 462	2.67 458	2.47 454	3.03 465	3.13 459	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

WAO-8	2.80 456	2.14 465	2.89 399	1.91 461	1.04 444	3.98 465	0.96 424	3.26 464	6.17 465	2.15 451	3.37 461	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	3.98 465	0.96 424	3.26 464	6.17 465	2.15 451	3.37 461	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

DGSMNet	2.89 458	0.63 254	3.18 427	3.43 471	4.17 469	2.57 460	6.98 473	0.97 361	0.83 373	0.56 239	1.86 431	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

MANE	2.90 459	1.14 401	2.96 406	1.03 437	1.01 441	5.01 469	2.45 463	5.36 471	6.88 469	3.58 467	4.76 468	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

SGM-ForestM	2.98 460	1.70 446	3.52 442	0.67 412	0.47 384	5.18 470	3.36 468	3.30 466	2.86 460	4.44 468	3.79 463	9.80 472	5.50 468	6.29 468	6.52 467	0.27 392	0.36 408	0.24 379	0.27 365	0.38 373	0.58 424

JetRed	3.29 461	4.93 472	10.17 470	1.45 450	1.72 462	7.44 471	5.05 472	3.06 461	2.12 451	2.41 457	2.39 444	2.99 449	2.37 450	3.51 455	6.44 466	1.32 455	1.90 466	1.37 456	1.23 463	2.21 464	1.76 466

LSM	3.31 462	1.11 396	5.29 462	9.40 476	30.65 487	0.84 373	1.12 438	0.91 310	1.22 424	1.36 431	2.19 439	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

U	3.37 463	0.17 1	0.91 9	0.26 45	13.79 477	19.19 481	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

KSHMR	4.10 464	1.97 460	5.27 461	1.71 456	1.47 458	1.96 447	1.28 445	3.19 462	17.33 482	2.12 447	15.91 478	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

ktn	4.35 465	2.10 462	2.89 399	1.80 458	1.49 460	2.13 453	1.41 454	2.26 455	12.72 472	11.41 474	16.43 479	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

LE_ROB	4.43 466	1.35 429	9.38 469	2.79 469	3.93 467	2.43 459	3.46 469	2.68 459	11.19 470	11.66 475	4.73 467	5.26 465	10.46 473	4.50 464	9.49 472	0.82 438	0.69 447	1.34 455	0.98 456	0.75 430	0.76 436

tt	4.93 467	0.27 52	4.20 454	2.29 465	1.58 461	10.20 474	16.97 478	9.42 476	5.02 463	1.67 442	1.28 411	4.68 463	5.03 466	3.37 454	5.92 465	6.16 472	9.47 479	2.82 469	3.18 470	3.60 470	1.53 465

TorneroNet	5.50 468	1.92 458	3.16 424	1.47 452	1.25 453	14.07 476	1.06 434	4.90 469	20.99 488	10.17 471	16.48 480	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

coex-ft	5.95 469	1.67 442	60.57 491	0.34 226	0.30 265	0.77 349	0.69 398	0.74 170	4.41 462	19.22 482	2.15 438	1.62 433	7.97 471	1.81 352	8.96 471	0.44 413	2.08 467	0.18 344	0.19 320	0.38 373	4.62 473

HanzoNet	7.64 470	2.86 470	5.05 459	7.01 474	3.97 468	2.18 455	1.34 448	3.37 467	4.05 461	13.17 476	10.58 469	10.73 473	16.52 480	8.45 473	10.51 475	10.48 478	9.72 480	5.59 474	13.46 479	6.84 475	6.83 475

EDNetEfficientorigin	8.18 471	0.98 374	145.96 493	0.51 372	0.89 433	0.72 324	0.48 346	0.85 265	1.56 440	2.12 447	1.49 421	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

DGTPSM_ROB	8.89 472	5.62 473	12.25 472	5.92 473	11.32 472	8.54 472	24.18 480	6.40 473	13.49 473	5.15 469	11.46 473	6.19 469	10.92 474	7.00 469	13.72 476	4.47 468	7.65 473	3.92 471	7.45 475	4.38 472	7.87 476

DPSMNet_ROB	9.48 473	5.64 474	13.01 476	8.82 475	11.82 473	8.54 472	24.20 481	6.41 474	13.65 476	5.32 470	11.47 474	6.33 470	10.92 474	7.69 470	13.89 477	7.25 477	8.19 475	5.06 472	7.78 476	5.31 474	8.26 477

BEATNet-Init1	12.10 474	11.19 475	27.29 489	2.99 470	3.51 466	21.84 487	11.10 474	14.34 480	13.83 477	20.34 483	20.33 485	26.35 491	20.03 482	19.06 485	14.80 480	1.74 461	1.81 463	2.05 468	2.49 469	3.69 471	3.12 471

DPSM_ROB	12.34 475	11.21 477	12.51 473	12.91 478	12.80 475	19.84 484	28.28 486	14.38 481	14.28 478	10.58 472	11.26 471	12.03 477	11.85 477	13.15 480	15.34 481	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	12.51 473	12.91 478	12.80 475	19.84 484	28.28 486	14.38 481	14.28 478	10.58 472	11.26 471	12.03 477	11.85 477	13.15 480	15.34 481	7.11 475	8.31 476	6.50 476	7.35 473	8.84 476	8.31 478

DLNR_Zeroshot_test	13.43 477	19.94 482	23.55 483	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

LRCNet_RVC	13.74 478	19.30 480	12.75 475	19.46 482	12.69 474	1.86 443	0.41 308	12.33 477	1.05 409	15.77 478	18.83 484	12.62 479	8.70 472	12.21 477	9.62 473	22.22 484	8.37 478	25.85 484	24.01 485	19.32 483	17.44 484

FADE	15.89 479	3.00 471	8.70 468	2.11 463	2.94 465	1.19 419	0.91 421	5.00 470	2.49 455	1.25 424	1.19 405	3.05 450	7.02 470	8.02 471	5.31 464	94.83 492	35.90 492	65.83 489	66.18 489	1.66 456	1.30 459

DPSimNet_ROB	17.97 480	20.20 486	24.98 485	17.62 480	15.92 478	21.53 486	21.00 479	13.70 478	15.61 480	23.89 488	14.69 477	22.87 485	24.58 491	12.70 479	14.56 478	18.48 482	12.91 481	20.21 482	12.05 477	17.76 479	14.17 481

HaxPig	19.86 481	22.40 487	22.34 482	17.95 481	17.95 480	11.77 475	11.89 475	16.02 483	15.89 481	21.10 484	21.41 486	18.74 483	18.39 481	20.08 486	19.69 484	23.63 488	23.22 486	24.06 483	23.69 484	23.00 484	23.95 487

ASD4	21.52 482	19.65 481	22.13 481	22.45 484	16.42 479	23.29 488	30.71 488	33.06 492	17.47 483	24.18 489	14.11 476	21.71 484	15.88 479	21.06 487	18.11 483	19.78 483	17.78 485	26.52 485	20.33 483	27.03 485	18.73 485

Anonymous_1	22.91 483	11.20 476	12.13 471	12.75 477	26.28 486	19.43 482	27.92 485	14.08 479	13.61 474	14.96 477	10.58 469	11.26 475	11.19 476	12.55 478	14.57 479	38.28 491	7.88 474	34.96 488	63.99 488	89.57 492	10.94 480

PML	23.15 484	16.83 479	7.78 467	5.49 472	9.93 471	51.13 492	104.50 492	5.76 472	13.62 475	37.30 492	105.93 492	30.86 492	23.50 487	12.07 476	7.87 470	6.30 473	2.12 468	6.32 475	2.43 467	10.44 478	2.90 470

MEDIAN_ROB	23.96 485	27.05 491	26.39 488	22.16 483	22.13 482	16.12 477	13.97 476	20.24 484	20.05 484	25.50 490	25.31 490	22.96 486	22.63 486	24.39 488	23.24 488	28.20 489	27.23 490	28.62 486	27.75 486	27.50 486	27.76 488

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

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

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

AVERAGE_ROB	26.93 489	30.34 492	29.27 490	25.82 485	25.34 483	19.48 483	15.17 477	23.55 488	23.00 489	28.45 491	27.87 491	26.25 490	25.86 492	26.96 492	25.55 489	31.30 490	30.07 491	31.76 487	30.81 487	30.79 490	30.93 489

xxxxx1	28.96 490	20.11 483	14.07 478	49.74 489	39.15 489	18.98 478	26.64 482	21.94 485	20.21 485	16.45 479	17.48 481	18.36 480	21.56 483	16.21 482	20.88 485	23.07 485	26.55 487	66.40 490	78.70 490	30.27 487	32.51 490

tt_ll	28.96 490	20.11 483	14.07 478	49.74 489	39.15 489	18.98 478	26.64 482	21.94 485	20.21 485	16.45 479	17.48 481	18.36 480	21.56 483	16.21 482	20.88 485	23.07 485	26.55 487	66.40 490	78.70 490	30.27 487	32.51 490

ff	28.96 490	20.11 483	14.07 478	49.74 489	39.15 489	18.98 478	26.64 482	21.94 485	20.21 485	16.45 479	17.48 481	18.36 480	21.56 483	16.21 482	20.88 485	23.07 485	26.55 487	66.40 490	78.70 490	30.27 487	32.51 490

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

Low-res two-view benchmark