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.

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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

U	9.45 468	0.21 7	0.58 62	0.47 53	53.11 486	61.27 491	0.24 7	0.70 12	0.52 25	0.36 5	0.28 2	0.29 1	0.35 20	0.33 1	0.26 1	0.19 111	0.11 4	60.50 487	8.88 474	0.17 35	0.13 4

IGEV-Stereo++	0.30 1	0.20 2	0.40 9	0.46 45	0.30 95	0.33 6	0.22 3	0.75 17	0.45 6	0.32 2	0.41 4	0.32 3	0.48 72	0.38 2	0.27 2	0.15 7	0.11 4	0.15 4	0.12 13	0.15 8	0.13 4

CroCo-Stereo	0.40 15	0.31 184	0.73 158	0.58 229	0.27 42	0.26 2	0.33 48	0.95 79	0.81 95	0.42 12	0.47 12	0.65 84	0.47 62	0.39 3	0.34 39	0.18 73	0.15 146	0.16 15	0.14 37	0.19 93	0.16 56
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
RAStereo	0.34 2	0.21 7	0.66 103	0.47 53	0.27 42	0.26 2	0.29 30	0.69 10	0.63 41	0.32 2	0.42 5	0.45 20	0.31 10	0.45 4	0.34 39	0.17 40	0.15 146	0.19 70	0.15 47	0.18 61	0.13 4

CAS	0.63 150	0.18 1	0.37 2	2.27 447	0.84 401	0.57 100	0.54 232	0.79 27	0.62 38	0.48 29	0.70 56	0.36 6	0.26 2	0.45 4	0.35 46	2.24 447	0.10 1	0.14 1	0.09 1	0.15 8	1.06 436

SPstereo	0.40 15	0.28 102	0.68 111	0.47 53	0.25 23	0.53 79	0.32 44	0.82 39	0.58 31	0.65 65	0.69 53	0.58 65	0.42 37	0.47 6	0.29 4	0.17 40	0.14 92	0.17 23	0.13 19	0.17 35	0.14 19

XX-TBD	0.46 44	0.70 394	0.35 1	0.79 377	0.25 23	0.58 102	0.26 15	0.69 10	1.27 303	0.76 82	1.00 126	0.45 20	0.33 15	0.47 6	0.37 60	0.19 111	0.15 146	0.15 4	0.11 7	0.17 35	0.14 19

Pointernet	0.37 5	0.20 2	0.57 58	0.43 15	0.28 63	0.51 70	0.27 22	0.93 68	0.61 36	0.47 25	0.63 40	0.49 36	0.38 28	0.49 8	0.33 25	0.17 40	0.13 51	0.14 1	0.11 7	0.13 1	0.12 3

IGEV++	0.40 15	0.22 18	0.51 30	0.52 143	0.29 78	0.45 30	0.25 8	1.65 275	0.46 10	0.37 6	0.57 33	0.46 22	0.45 49	0.50 9	0.38 70	0.19 111	0.12 12	0.16 15	0.13 19	0.16 18	0.15 37

test_for_model	1.30 367	3.71 470	0.58 62	3.22 461	2.84 461	0.59 107	0.33 48	1.40 213	0.83 101	1.42 337	0.61 37	0.52 46	0.37 23	0.51 10	0.33 25	2.46 448	0.15 146	0.16 15	0.11 7	4.39 471	1.50 444

testlalala2	0.58 125	0.27 84	0.68 111	1.72 440	1.27 437	0.68 161	0.42 127	0.93 68	0.70 69	0.90 115	0.93 105	0.76 114	0.34 19	0.52 11	0.40 81	0.18 73	0.15 146	0.17 23	0.13 19	0.17 35	0.17 80

MaDis-Stereo	0.36 3	0.25 49	0.58 62	0.44 31	0.34 163	0.30 5	0.30 35	0.72 13	0.50 14	0.37 6	0.36 3	0.58 65	0.49 80	0.52 11	0.36 52	0.19 111	0.16 181	0.19 70	0.15 47	0.18 61	0.14 19

AEACV	0.37 5	0.24 30	0.52 35	0.47 53	0.51 296	0.37 11	0.38 92	0.65 6	0.53 27	0.42 12	0.56 31	0.46 22	0.60 134	0.53 13	0.30 7	0.16 15	0.13 51	0.18 52	0.15 47	0.17 35	0.14 19

CREStereo++_RVC	0.47 51	0.21 7	0.38 5	0.45 41	0.38 205	0.45 30	0.25 8	0.75 17	1.29 312	0.80 93	1.21 220	0.47 26	0.37 23	0.53 13	0.44 114	0.16 15	0.11 4	0.15 4	0.80 434	0.18 61	0.11 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
trnet	0.39 10	0.21 7	0.37 2	0.36 2	0.20 2	0.53 79	0.29 30	0.78 25	1.12 216	0.59 59	0.71 59	0.53 51	0.42 37	0.54 15	0.34 39	0.18 73	0.13 51	0.15 4	0.10 2	0.14 3	0.13 4

CASnet	0.41 20	0.25 49	0.48 18	0.50 97	0.20 2	0.50 55	0.36 76	0.81 36	0.80 94	0.83 103	0.68 49	0.48 29	0.31 10	0.54 15	0.32 16	0.18 73	0.12 12	0.27 277	0.22 231	0.23 202	0.14 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.45 40	0.28 102	0.59 69	0.42 13	0.39 215	0.71 179	0.39 105	1.08 136	0.45 6	1.24 260	0.80 83	0.61 75	0.36 22	0.54 15	0.33 25	0.20 140	0.13 51	0.18 52	0.12 13	0.15 8	0.15 37

TANstereo	0.44 33	0.21 7	0.44 14	0.41 8	0.21 4	0.65 142	0.26 15	0.79 27	0.83 101	0.93 122	0.98 120	0.51 41	0.46 53	0.54 15	0.35 46	0.18 73	0.24 317	0.16 15	0.13 19	0.16 18	0.26 264

CREStereo	0.39 10	0.21 7	0.38 5	0.34 1	0.22 6	0.53 79	0.29 30	0.77 21	1.11 212	0.58 52	0.71 59	0.51 41	0.41 34	0.54 15	0.34 39	0.18 73	0.13 51	0.15 4	0.10 2	0.14 3	0.14 19
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
IGEV-BASED-STEREO-	0.70 193	3.18 467	2.55 427	0.39 5	0.23 8	0.44 27	0.23 5	0.63 4	0.42 4	0.44 17	0.44 8	0.34 4	0.28 4	0.56 20	0.29 4	1.35 441	0.10 1	0.22 150	0.19 132	0.46 374	1.31 441

LoS_RVC	0.42 21	0.26 61	0.40 9	0.44 31	0.82 399	0.51 70	0.44 157	0.64 5	0.41 3	0.44 17	0.78 74	0.44 14	0.47 62	0.56 20	0.36 52	0.13 1	0.12 12	0.14 1	0.10 2	0.13 1	0.84 424

CES	0.48 57	0.20 2	0.37 2	0.39 5	1.39 438	0.55 92	0.35 64	0.98 89	0.66 60	0.44 17	0.66 43	0.35 5	0.27 3	0.56 20	0.33 25	0.15 7	0.13 51	0.15 4	0.10 2	0.19 93	1.46 443

CroCo-Stereo Lap2	0.44 33	0.34 241	0.77 192	0.61 266	0.79 390	0.28 4	0.35 64	0.75 17	0.71 74	0.38 9	0.50 17	0.72 106	0.55 108	0.57 23	0.47 148	0.17 40	0.18 225	0.19 70	0.16 81	0.21 154	0.20 167

UniTT-Stereo	0.36 3	0.23 23	0.59 69	0.48 74	0.36 176	0.40 13	0.32 44	0.53 2	0.49 12	0.54 48	0.55 28	0.36 6	0.31 10	0.58 24	0.51 171	0.20 140	0.15 146	0.17 23	0.15 47	0.19 93	0.15 37

rvit_stereo_0080	0.44 33	0.32 200	0.71 140	0.47 53	0.36 176	0.42 20	0.55 247	0.82 39	0.68 64	0.50 41	0.60 35	0.55 53	0.47 62	0.59 25	0.44 114	0.26 277	0.21 279	0.20 97	0.20 164	0.31 301	0.19 140

AE-Stereo	0.49 61	0.27 84	0.67 108	0.60 253	0.39 215	0.67 154	0.46 177	1.18 163	1.09 205	0.47 25	0.75 68	0.69 99	0.47 62	0.59 25	0.40 81	0.16 15	0.15 146	0.21 123	0.20 164	0.19 93	0.15 37

whm_eth	0.44 33	0.32 200	0.71 140	0.47 53	0.36 176	0.42 20	0.55 247	0.82 39	0.68 64	0.50 41	0.60 35	0.55 53	0.47 62	0.59 25	0.44 114	0.26 277	0.21 279	0.20 97	0.20 164	0.31 301	0.19 140

RCA-Stereo	0.50 64	0.23 23	0.58 62	0.48 74	0.33 148	0.55 92	0.45 171	0.97 87	1.38 352	0.68 68	1.05 153	0.63 78	0.80 208	0.59 25	0.32 16	0.17 40	0.12 12	0.17 23	0.14 37	0.16 18	0.14 19

GMOStereo	0.53 75	0.26 61	0.65 97	0.50 97	0.29 78	0.52 74	0.43 144	0.89 54	0.96 143	1.41 331	1.14 193	0.85 152	0.56 112	0.59 25	0.38 70	0.16 15	0.14 92	0.24 206	0.21 204	0.20 120	0.15 37

error version	0.53 75	0.26 61	0.65 97	0.50 97	0.29 78	0.52 74	0.43 144	0.89 54	0.96 143	1.41 331	1.14 193	0.85 152	0.56 112	0.59 25	0.38 70	0.16 15	0.14 92	0.24 206	0.21 204	0.20 120	0.15 37

test-v	0.53 75	0.26 61	0.65 97	0.50 97	0.29 78	0.52 74	0.43 144	0.89 54	0.96 143	1.41 331	1.14 193	0.85 152	0.56 112	0.59 25	0.38 70	0.16 15	0.14 92	0.24 206	0.21 204	0.20 120	0.15 37

AnonymousM	0.59 130	1.11 426	0.41 11	0.44 31	0.32 131	0.43 25	0.47 183	1.05 116	0.64 45	0.98 137	0.63 40	0.67 92	0.43 41	0.59 25	0.41 92	0.20 140	0.15 146	1.84 445	0.84 436	0.14 3	0.13 4

test-2	0.53 75	0.26 61	0.65 97	0.50 97	0.29 78	0.52 74	0.43 144	0.89 54	0.96 143	1.41 331	1.14 193	0.85 152	0.56 112	0.59 25	0.38 70	0.16 15	0.14 92	0.24 206	0.21 204	0.20 120	0.15 37

sAnonymous2	0.55 105	0.56 359	1.46 373	0.60 253	0.51 296	0.48 36	0.52 219	0.79 27	0.68 64	0.50 41	0.67 46	0.46 22	0.62 147	0.59 25	0.40 81	0.22 193	0.17 208	0.22 150	0.21 204	0.86 422	0.56 395

CroCo_RVC	0.55 105	0.56 359	1.46 373	0.60 253	0.51 296	0.48 36	0.52 219	0.79 27	0.68 64	0.50 41	0.67 46	0.46 22	0.62 147	0.59 25	0.40 81	0.22 193	0.17 208	0.22 150	0.21 204	0.86 422	0.56 395

LoS	0.40 15	0.21 7	0.44 14	0.37 3	0.22 6	0.50 55	0.40 111	1.00 95	0.94 136	0.48 29	0.66 43	0.48 29	0.40 32	0.60 36	0.37 60	0.18 73	0.14 92	0.16 15	0.11 7	0.14 3	0.14 19
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-1	0.52 66	0.26 61	1.04 301	0.56 207	0.32 131	0.61 118	0.38 92	1.10 140	0.91 126	0.78 88	1.01 132	0.77 117	0.52 90	0.60 36	0.42 102	0.17 40	0.14 92	0.20 97	0.17 98	0.20 120	0.23 218

sCroCo_RVC	0.49 61	0.40 296	1.02 294	0.65 306	0.60 340	0.52 74	0.40 111	0.83 42	0.61 36	0.44 17	0.74 66	0.49 36	0.50 84	0.63 38	0.48 153	0.26 277	0.27 337	0.23 186	0.22 231	0.29 281	0.25 243

4D-IteraStereo	0.48 57	0.24 30	0.76 186	0.50 97	0.44 252	0.66 150	0.31 40	0.87 46	1.02 174	1.03 154	0.72 62	0.78 121	0.32 14	0.64 39	0.37 60	0.17 40	0.11 4	0.23 186	0.19 132	0.19 93	0.13 4

GLC_STEREO	0.39 10	0.25 49	0.41 11	0.54 172	0.23 8	0.48 36	0.30 35	0.73 14	0.58 31	0.52 45	0.73 64	0.51 41	0.31 10	0.64 39	0.42 102	0.17 40	0.20 258	0.23 186	0.19 132	0.21 154	0.17 80

R-Stereo Train	0.57 120	0.26 61	0.63 84	0.54 172	0.36 176	0.69 166	0.54 232	1.22 179	0.72 75	1.61 372	1.50 319	0.75 110	0.53 96	0.64 39	0.44 114	0.18 73	0.15 146	0.17 23	0.15 47	0.17 35	0.17 80

RAFT-Stereo	0.57 120	0.26 61	0.63 84	0.54 172	0.36 176	0.69 166	0.54 232	1.22 179	0.72 75	1.61 372	1.50 319	0.75 110	0.53 96	0.64 39	0.44 114	0.18 73	0.15 146	0.17 23	0.15 47	0.17 35	0.17 80
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_ft	0.47 51	0.35 261	0.87 233	0.67 325	0.42 237	0.40 13	0.59 277	0.81 36	0.74 80	0.46 23	0.55 28	0.57 60	0.49 80	0.65 43	0.50 166	0.25 257	0.17 208	0.22 150	0.22 231	0.24 217	0.17 80

MGS-Stereo	0.42 21	0.26 61	0.58 62	0.44 31	0.28 63	0.50 55	0.34 60	0.57 3	0.83 101	0.46 23	1.31 257	0.52 46	0.33 15	0.65 43	0.36 52	0.19 111	0.16 181	0.18 52	0.15 47	0.17 35	0.16 56

rvit_stereo_0081_aga	0.44 33	0.34 241	0.73 158	0.51 124	0.41 232	0.50 55	0.40 111	0.81 36	0.57 30	0.58 52	0.56 31	0.53 51	0.43 41	0.66 45	0.40 81	0.26 277	0.21 279	0.22 150	0.20 164	0.26 239	0.18 105

testlalala_base	0.77 237	0.40 296	0.70 128	0.65 306	0.50 285	0.79 216	0.28 26	1.50 236	0.51 21	0.73 79	0.90 98	0.69 99	0.54 101	0.66 45	0.40 81	2.82 452	0.14 92	0.17 23	0.12 13	2.68 448	0.19 140

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 90	0.25 49	0.68 111	0.43 15	0.24 13	0.40 13	0.34 60	1.04 110	1.09 205	1.32 300	1.60 339	0.80 127	0.68 165	0.67 47	0.39 77	0.13 1	0.10 1	0.18 52	0.17 98	0.17 35	0.13 4

CAS++	0.47 51	0.31 184	0.56 49	0.47 53	0.32 131	0.42 20	0.28 26	1.76 302	0.72 75	0.71 73	0.72 62	0.37 8	0.28 4	0.69 48	0.33 25	0.27 292	0.22 297	0.26 263	0.21 204	0.29 281	0.19 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
anonymousa	0.72 202	0.27 84	0.75 176	0.47 53	0.63 349	1.43 355	0.45 171	1.24 185	0.89 117	1.28 274	1.75 365	1.62 352	1.13 335	0.69 48	0.59 204	0.19 111	0.16 181	0.23 186	0.25 278	0.20 120	0.18 105

Gwc-CoAtRS	0.52 66	0.24 30	0.68 111	0.48 74	0.29 78	0.64 128	0.25 8	1.16 156	1.08 199	1.01 147	1.00 126	1.12 254	0.56 112	0.69 48	0.37 60	0.16 15	0.13 51	0.17 23	0.15 47	0.15 8	0.15 37

Any-RAFT	0.53 75	0.24 30	0.47 16	0.47 53	0.27 42	1.00 284	0.25 8	1.58 259	1.05 186	0.85 109	0.99 122	1.06 231	0.47 62	0.70 51	0.32 16	0.18 73	0.13 51	0.16 15	0.13 19	0.16 18	0.16 56

x	0.54 90	0.31 184	0.61 77	0.47 53	0.30 95	0.67 154	0.47 183	1.53 250	0.79 93	0.81 97	0.83 85	0.78 121	0.70 171	0.70 51	0.62 217	0.21 169	0.19 241	0.22 150	0.19 132	0.21 154	0.20 167

CFNet-RSSM	0.54 90	0.24 30	0.70 128	0.48 74	0.28 63	0.60 114	0.27 22	1.49 232	1.14 230	1.06 158	0.93 105	1.08 237	0.54 101	0.70 51	0.35 46	0.16 15	0.12 12	0.17 23	0.15 47	0.16 18	0.14 19

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 44	0.36 271	0.71 140	0.47 53	0.36 176	0.67 154	0.35 64	0.78 25	1.12 216	0.61 61	0.62 39	0.39 9	0.39 29	0.71 54	0.39 77	0.20 140	0.17 208	0.22 150	0.18 112	0.23 202	0.19 140

RAFT-Test	0.54 90	0.25 49	0.64 90	0.47 53	0.30 95	0.97 277	0.27 22	1.24 185	0.81 95	0.96 130	1.12 184	1.28 294	0.48 72	0.71 54	0.36 52	0.17 40	0.13 51	0.17 23	0.14 37	0.16 18	0.16 56

cross-raft	0.54 90	0.25 49	0.61 77	0.52 143	0.29 78	0.68 161	0.37 86	1.46 227	0.76 85	1.01 147	1.06 155	1.28 294	0.46 53	0.71 54	0.35 46	0.15 7	0.12 12	0.18 52	0.16 81	0.19 93	0.14 19

AIO-Stereo	0.37 5	0.25 49	0.51 30	0.47 53	0.23 8	0.45 30	0.39 105	1.07 131	0.52 25	0.41 10	0.48 13	0.52 46	0.25 1	0.72 57	0.30 7	0.16 15	0.12 12	0.17 23	0.13 19	0.16 18	0.13 4

MyStereo8	0.65 167	0.29 132	1.00 283	0.58 229	0.49 278	0.91 253	0.35 64	1.18 163	1.31 322	1.16 215	1.27 242	0.90 173	0.64 156	0.72 57	0.95 305	0.18 73	0.14 92	0.20 97	0.18 112	0.22 177	0.26 264

ICVP	0.63 150	0.33 219	0.57 58	0.61 266	0.40 225	0.80 222	0.58 269	1.61 267	0.89 117	0.90 115	1.24 228	0.88 164	0.73 176	0.72 57	0.88 296	0.29 314	0.21 279	0.22 150	0.21 204	0.24 217	0.27 273
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.52 66	0.29 132	0.59 69	0.59 242	0.50 285	0.53 79	0.40 111	1.11 146	1.03 178	0.84 105	0.83 85	0.68 94	0.54 101	0.72 57	0.51 171	0.19 111	0.14 92	0.24 206	0.26 295	0.21 154	0.18 105

model_zeroshot	0.48 57	0.29 132	0.86 222	0.51 124	0.36 176	0.69 166	0.37 86	1.12 148	0.62 38	0.85 109	0.84 87	0.66 89	0.37 23	0.73 61	0.34 39	0.20 140	0.16 181	0.19 70	0.16 81	0.17 35	0.16 56

DCANet-4	0.54 90	0.26 61	1.07 311	0.42 13	0.24 13	0.48 36	0.36 76	0.99 91	1.30 318	1.10 175	1.02 140	0.56 58	0.75 180	0.73 61	0.52 178	0.16 15	0.13 51	0.17 23	0.13 19	0.15 8	0.19 140

fff	0.53 75	0.24 30	0.70 128	0.43 15	0.24 13	0.48 36	0.36 76	1.07 131	1.25 292	1.10 175	1.02 140	0.57 60	1.06 321	0.73 61	0.52 178	0.16 15	0.13 51	0.17 23	0.13 19	0.15 8	0.19 140

MIPNet	0.56 114	0.28 102	0.94 263	0.49 88	0.33 148	0.66 150	0.38 92	1.35 202	1.08 199	1.06 158	0.92 102	0.60 71	0.79 202	0.73 61	0.52 178	0.17 40	0.14 92	0.19 70	0.16 81	0.18 61	0.17 80

csc	0.53 75	0.24 30	0.70 128	0.43 15	0.24 13	0.48 36	0.36 76	1.07 131	1.25 292	1.10 175	1.02 140	0.57 60	1.06 321	0.73 61	0.52 178	0.16 15	0.13 51	0.17 23	0.13 19	0.15 8	0.19 140

cscssc	0.53 75	0.24 30	0.70 128	0.43 15	0.24 13	0.48 36	0.36 76	1.07 131	1.25 292	1.10 175	1.02 140	0.57 60	1.06 321	0.73 61	0.52 178	0.16 15	0.13 51	0.17 23	0.13 19	0.15 8	0.19 140

RAFT-Stereo-weight	0.47 51	0.24 30	0.53 38	0.48 74	0.27 42	0.60 114	0.35 64	1.02 101	1.07 194	0.99 140	0.78 74	0.76 114	0.28 4	0.76 67	0.36 52	0.16 15	0.12 12	0.17 23	0.15 47	0.16 18	0.15 37

DCRE	0.82 259	0.26 61	0.70 128	0.58 229	0.44 252	0.54 86	0.48 192	0.95 79	0.78 89	0.78 88	7.33 458	0.86 156	0.52 90	0.76 67	0.41 92	0.16 15	0.16 181	0.19 70	0.17 98	0.18 61	0.17 80

GANet-ADL	0.60 133	0.35 261	0.72 146	0.64 294	0.40 225	0.68 161	0.51 209	1.49 232	1.12 216	0.95 128	1.08 162	0.91 175	0.57 121	0.76 67	0.55 194	0.26 277	0.18 225	0.18 52	0.16 81	0.23 202	0.25 243

AASNet	0.76 236	0.35 261	0.91 253	0.79 377	0.81 397	1.14 307	0.56 255	2.02 374	1.08 199	1.22 246	1.24 228	0.93 186	0.76 188	0.77 70	1.16 335	0.27 292	0.23 308	0.24 206	0.20 164	0.28 270	0.24 231

Occ-G	0.42 21	0.21 7	0.48 18	0.41 8	0.26 26	0.42 20	0.62 285	0.77 21	0.49 12	0.43 15	0.66 43	1.02 222	0.46 53	0.78 71	0.41 92	0.16 15	0.13 51	0.18 52	0.13 19	0.16 18	0.16 56

MyStereo06	0.61 139	0.28 102	0.95 267	0.56 207	0.46 269	0.61 118	0.73 314	1.78 310	0.67 61	1.03 154	1.12 184	1.13 259	0.56 112	0.78 71	0.41 92	0.17 40	0.16 181	0.23 186	0.20 164	0.22 177	0.20 167

raftrobust	0.52 66	0.25 49	0.56 49	0.65 306	0.52 304	0.49 46	0.34 60	0.98 89	0.91 126	1.30 288	0.87 93	0.63 78	0.81 211	0.78 71	0.41 92	0.19 111	0.15 146	0.16 15	0.14 37	0.15 8	0.16 56

DMCA	0.67 183	0.34 241	0.90 250	0.51 124	0.44 252	0.86 245	0.47 183	1.42 217	1.02 174	1.17 224	1.12 184	1.23 277	0.75 180	0.78 71	0.95 305	0.25 257	0.19 241	0.27 277	0.19 132	0.24 217	0.27 273

gcap-zeroshot	0.53 75	0.28 102	0.89 246	0.49 88	0.28 63	0.76 199	0.37 86	1.34 200	0.73 79	0.89 113	0.67 46	1.35 308	0.51 86	0.79 75	0.33 25	0.18 73	0.15 146	0.18 52	0.15 47	0.17 35	0.16 56

HUI-Stereo	0.52 66	0.30 151	0.73 158	0.50 97	0.27 42	0.65 142	0.30 35	1.04 110	0.64 45	1.12 182	0.96 111	0.83 143	0.60 134	0.79 75	0.45 127	0.22 193	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.26 239	0.18 105

IPLGR_C	0.62 143	0.33 219	0.99 278	0.58 229	0.49 278	0.76 199	0.48 192	1.10 140	0.96 143	1.40 329	1.56 331	0.62 76	0.48 72	0.80 77	0.71 245	0.23 218	0.15 146	0.19 70	0.16 81	0.19 93	0.21 183

ACVNet	0.63 150	0.31 184	0.54 43	0.54 172	0.36 176	0.80 222	0.46 177	1.37 205	1.07 194	0.93 122	1.30 251	1.08 237	0.85 229	0.80 77	0.94 303	0.21 169	0.19 241	0.21 123	0.18 112	0.22 177	0.18 105

acv_ft	0.75 230	0.31 184	0.95 267	0.70 344	0.86 404	1.24 327	0.53 227	1.44 224	1.07 194	1.24 260	1.30 251	1.08 237	0.92 260	0.80 77	1.34 357	0.21 169	0.19 241	0.21 123	0.18 112	0.21 154	0.18 105

riskmin	0.56 114	0.27 84	0.60 74	0.43 15	0.31 114	0.83 234	0.42 127	1.14 152	1.04 182	0.73 79	0.75 68	1.11 253	1.01 305	0.81 80	0.51 171	0.20 140	0.14 92	0.24 206	0.15 47	0.24 217	0.25 243

iRaftStereo_RVC	0.47 51	0.26 61	0.64 90	0.50 97	0.29 78	0.53 79	0.33 48	1.05 116	0.77 87	0.84 105	1.00 126	0.55 53	0.37 23	0.81 80	0.40 81	0.17 40	0.12 12	0.22 150	0.20 164	0.19 93	0.15 37

DCANet	0.54 90	0.24 30	0.70 128	0.43 15	0.24 13	0.49 46	0.36 76	1.05 116	1.30 318	1.12 182	1.03 148	0.58 65	0.92 260	0.81 80	0.52 178	0.16 15	0.13 51	0.17 23	0.13 19	0.18 61	0.19 140

rvit_stereo_0081	0.44 33	0.33 219	0.64 90	0.54 172	0.35 166	0.41 16	0.44 157	0.66 7	0.95 138	0.48 29	0.52 18	0.50 39	0.46 53	0.82 83	0.44 114	0.25 257	0.20 258	0.22 150	0.19 132	0.25 228	0.17 80

rvit_stereo_0082	0.44 33	0.33 219	0.64 90	0.54 172	0.35 166	0.41 16	0.44 157	0.66 7	0.95 138	0.48 29	0.52 18	0.50 39	0.46 53	0.82 83	0.44 114	0.25 257	0.20 258	0.22 150	0.19 132	0.25 228	0.17 80

IGEV_Zeroshot_test	0.53 75	0.30 151	0.99 278	0.56 207	0.35 166	0.41 16	0.32 44	1.37 205	0.63 41	1.00 144	1.09 167	0.95 197	0.41 34	0.83 85	0.39 77	0.18 73	0.12 12	0.19 70	0.18 112	0.19 93	0.17 80

ACRE	0.61 139	0.33 219	1.01 287	0.58 229	0.49 278	0.75 194	0.47 183	1.06 129	0.95 138	1.37 318	1.55 327	0.62 76	0.46 53	0.83 85	0.70 240	0.23 218	0.15 146	0.19 70	0.16 81	0.18 61	0.21 183

WCG-NET（raft）	0.45 40	0.21 7	0.55 48	0.40 7	0.24 13	0.50 55	0.36 76	0.73 14	1.09 205	0.71 73	0.76 70	0.92 184	0.51 86	0.84 87	0.34 39	0.16 15	0.12 12	0.15 4	0.14 37	0.14 3	0.14 19

CASS	0.65 167	0.34 241	0.72 146	0.56 207	0.27 42	0.78 212	0.42 127	1.59 260	0.86 106	1.30 288	1.25 232	0.87 160	0.84 226	0.84 87	0.54 190	0.35 354	0.19 241	0.26 263	0.21 204	0.28 270	0.42 358
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADStereo(finetuned)	0.57 120	0.24 30	1.06 306	0.43 15	0.24 13	0.49 46	0.35 64	1.05 116	1.30 318	1.12 182	1.03 148	0.58 65	1.20 347	0.84 87	0.51 171	0.16 15	0.13 51	0.17 23	0.13 19	0.18 61	0.19 140

knoymous	0.51 65	0.29 132	0.47 16	0.43 15	0.30 95	0.55 92	0.55 247	1.02 101	0.77 87	0.98 137	0.85 89	0.94 189	0.56 112	0.85 90	0.45 127	0.20 140	0.14 92	0.26 263	0.14 37	0.23 202	0.23 218

GMStereo	0.55 105	0.45 320	0.94 263	0.50 97	0.32 131	0.64 128	0.43 144	1.00 95	1.40 361	0.82 101	0.73 64	0.51 41	0.45 49	0.85 90	0.55 194	0.24 233	0.15 146	0.20 97	0.21 204	0.31 301	0.24 231
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HITNet	0.65 167	0.40 296	0.77 192	0.48 74	0.24 13	1.05 293	0.49 201	1.76 302	1.02 174	1.18 229	1.18 208	0.89 172	0.80 208	0.85 90	0.79 274	0.17 40	0.12 12	0.21 123	0.17 98	0.29 281	0.15 37
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
EGLCR-Stereo	0.37 5	0.22 18	0.51 30	0.43 15	0.26 26	0.44 27	0.22 3	0.99 91	0.48 11	0.42 12	0.42 5	0.67 92	0.29 7	0.86 93	0.33 25	0.17 40	0.12 12	0.19 70	0.17 98	0.17 35	0.15 37

PMTNet	0.46 44	0.21 7	0.38 5	0.37 3	0.23 8	0.71 179	0.27 22	0.74 16	1.04 182	0.64 63	0.70 56	0.55 53	0.47 62	0.86 93	0.35 46	1.00 430	0.13 51	0.15 4	0.10 2	0.15 8	0.13 4

rvit_0105_5	0.58 125	0.39 290	1.05 302	0.66 313	0.37 188	0.58 102	0.56 255	0.94 75	1.18 259	0.64 63	0.68 49	0.75 110	0.63 152	0.88 95	0.50 166	0.32 331	0.32 372	0.30 311	0.27 305	0.28 270	0.25 243

rvit_stereo_0083	0.47 51	0.33 219	0.81 208	0.56 207	0.36 176	0.50 55	0.44 157	0.68 9	0.95 138	0.49 34	0.57 33	0.55 53	0.49 80	0.88 95	0.46 141	0.25 257	0.25 324	0.24 206	0.20 164	0.24 217	0.17 80

WCG-NET	0.46 44	0.23 23	0.52 35	0.45 41	0.35 166	0.70 173	0.26 15	0.95 79	0.96 143	0.74 81	0.69 53	0.65 84	0.52 90	0.88 95	0.33 25	0.18 73	0.13 51	0.16 15	0.15 47	0.16 18	0.17 80

1test111	0.54 90	0.31 184	0.50 24	0.54 172	0.26 26	1.18 317	0.51 209	1.42 217	0.78 89	0.58 52	0.79 78	0.48 29	0.88 247	0.88 95	0.59 204	0.20 140	0.12 12	0.25 244	0.15 47	0.22 177	0.21 183

qqq	0.57 120	0.34 241	0.71 140	0.47 53	0.27 42	0.64 128	0.62 285	1.42 217	0.78 89	0.80 93	0.92 102	0.95 197	0.77 192	0.88 95	0.59 204	0.21 169	0.20 258	0.24 206	0.23 253	0.22 177	0.21 183

MSMDNet	0.66 174	0.32 200	0.87 233	0.49 88	0.37 188	0.79 216	0.40 111	1.43 223	1.31 322	1.15 205	1.31 257	1.24 279	0.63 152	0.88 95	0.57 199	0.21 169	0.16 181	0.26 263	0.19 132	0.39 343	0.24 231

PCWNet_CMD	0.66 174	0.32 200	0.88 240	0.49 88	0.37 188	0.78 212	0.40 111	1.42 217	1.31 322	1.16 215	1.31 257	1.25 283	0.62 147	0.89 101	0.57 199	0.20 140	0.16 181	0.27 277	0.19 132	0.40 347	0.25 243

CIPLG	0.62 143	0.33 219	0.96 272	0.58 229	0.50 285	0.75 194	0.48 192	1.05 116	0.96 143	1.40 329	1.57 335	0.64 81	0.48 72	0.89 101	0.70 240	0.23 218	0.15 146	0.19 70	0.16 81	0.19 93	0.21 183

rvit_0105_3	0.63 150	0.44 313	1.08 314	0.72 354	0.40 225	0.64 128	0.71 310	1.03 105	1.17 252	0.82 101	0.70 56	0.80 127	0.70 171	0.91 103	0.56 196	0.35 354	0.34 378	0.34 347	0.32 357	0.27 253	0.28 285

mmm	0.63 150	0.35 261	0.72 146	0.51 124	0.30 95	0.86 245	0.54 232	1.59 260	0.86 106	1.07 160	1.38 285	0.79 125	0.75 180	0.91 103	0.58 202	0.22 193	0.18 225	0.29 300	0.25 278	0.25 228	0.23 218

11t1	0.52 66	0.28 102	0.68 111	0.51 124	0.28 63	0.83 234	0.39 105	1.22 179	0.63 41	0.84 105	0.74 66	0.68 94	0.68 165	0.91 103	0.57 199	0.21 169	0.18 225	0.19 70	0.16 81	0.20 120	0.21 183

BUS	0.74 222	0.32 200	0.68 111	0.54 172	0.44 252	2.34 419	0.42 127	2.16 396	0.98 156	1.20 237	1.11 177	1.03 226	0.62 147	0.91 103	0.70 240	0.24 233	0.17 208	0.25 244	0.22 231	0.22 177	0.22 200

BSDual-CNN	0.71 200	0.32 200	0.68 111	0.54 172	0.44 252	1.27 331	0.65 291	2.16 396	0.98 156	1.20 237	1.11 177	1.12 254	0.74 178	0.91 103	0.66 229	0.24 233	0.17 208	0.25 244	0.22 231	0.22 177	0.22 200

psmg	0.72 202	0.32 200	0.68 111	0.50 97	0.44 252	1.48 358	0.75 319	1.94 357	0.98 156	1.21 241	1.33 265	1.12 254	0.74 178	0.91 103	0.66 229	0.24 233	0.19 241	0.25 244	0.25 278	0.23 202	0.22 200

DIP-Stereo	0.62 143	0.30 151	0.83 214	0.48 74	0.36 176	0.95 269	0.33 48	2.37 424	0.67 61	1.25 265	1.00 126	0.68 94	0.51 86	0.91 103	0.61 214	0.18 73	0.15 146	0.21 123	0.17 98	0.19 93	0.19 140
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AIO-Stereo-zeroshot	0.72 202	0.35 261	1.70 391	0.49 88	0.56 318	0.63 125	0.38 92	2.41 427	0.65 59	0.77 86	1.07 158	1.82 377	0.95 279	0.93 110	0.43 111	0.20 140	0.13 51	0.21 123	0.25 278	0.28 270	0.26 264

raft+_RVC	0.53 75	0.26 61	0.54 43	0.60 253	0.47 274	0.54 86	0.54 232	1.27 189	0.99 163	0.76 82	1.03 148	0.70 103	0.56 112	0.93 110	0.47 148	0.18 73	0.14 92	0.19 70	0.18 112	0.18 61	0.15 37

rvit_0105_6	0.53 75	0.37 278	0.98 277	0.65 306	0.38 205	0.51 70	0.51 209	0.77 21	1.20 270	0.54 48	0.55 28	0.65 84	0.53 96	0.94 112	0.44 114	0.32 331	0.32 372	0.28 290	0.24 265	0.28 270	0.21 183

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 313	0.39 290	3.21 436	0.50 97	0.63 349	0.64 128	0.39 105	2.36 422	0.75 81	0.95 128	4.63 443	1.81 375	0.56 112	0.96 113	0.41 92	0.18 73	0.13 51	0.21 123	0.26 295	0.32 309	0.35 331

IPLGR	0.58 125	0.27 84	1.14 329	0.48 74	0.28 63	0.65 142	0.33 48	1.22 179	1.13 228	1.18 229	1.05 153	0.69 99	0.66 164	0.96 113	0.52 178	0.17 40	0.15 146	0.20 97	0.17 98	0.20 120	0.18 105

DeepStereo_RVC	0.55 105	0.29 132	0.72 146	0.51 124	0.30 95	0.59 107	0.33 48	1.03 105	0.70 69	1.16 215	0.93 105	0.83 143	0.94 274	0.96 113	0.54 190	0.21 169	0.14 92	0.21 123	0.19 132	0.24 217	0.24 231

111	0.60 133	0.23 23	0.70 128	0.43 15	0.24 13	0.72 182	0.42 127	1.18 163	1.41 364	0.80 93	1.38 285	1.10 249	0.79 202	0.96 113	0.58 202	0.18 73	0.13 51	0.17 23	0.15 47	0.17 35	0.19 140

FENet	0.60 133	0.28 102	0.63 84	0.54 172	0.33 148	0.83 234	0.38 92	1.27 189	1.07 194	1.00 144	0.86 90	0.99 212	0.85 229	0.96 113	0.68 236	0.22 193	0.15 146	0.23 186	0.20 164	0.22 177	0.23 218

AdaStereo	0.70 193	0.43 310	0.75 176	0.73 362	0.37 188	0.92 260	0.53 227	1.85 331	1.18 259	1.12 182	1.23 226	1.07 236	0.65 162	0.96 113	0.63 221	0.31 325	0.15 146	0.32 329	0.21 204	0.29 281	0.22 200
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.
AFF-stereo	0.58 125	0.25 49	0.64 90	0.46 45	0.29 78	0.34 7	0.38 92	1.15 154	1.14 230	1.17 224	1.60 339	1.10 249	0.71 174	0.97 119	0.43 111	0.13 1	0.11 4	0.19 70	0.19 132	0.17 35	0.14 19

rvit_0105_4	0.56 114	0.38 285	1.06 306	0.66 313	0.38 205	0.53 79	0.53 227	0.84 45	1.17 252	0.56 50	0.61 37	0.72 106	0.59 131	0.98 120	0.45 127	0.32 331	0.33 376	0.29 300	0.25 278	0.29 281	0.23 218

CFNet_pseudo	0.66 174	0.32 200	0.86 222	0.48 74	0.39 215	0.70 173	0.40 111	1.33 195	1.22 282	1.16 215	1.34 272	1.24 279	0.64 156	0.98 120	0.59 204	0.21 169	0.16 181	0.33 337	0.19 132	0.36 326	0.25 243

ccs_rob	0.66 174	0.33 219	0.86 222	0.48 74	0.39 215	0.70 173	0.40 111	1.33 195	1.22 282	1.16 215	1.34 272	1.23 277	0.64 156	0.98 120	0.59 204	0.21 169	0.16 181	0.35 355	0.20 164	0.37 330	0.25 243

H2IRNET	0.56 114	0.26 61	0.66 103	0.47 53	0.35 166	0.41 16	0.26 15	0.92 62	1.17 252	0.61 61	1.28 247	1.08 237	0.86 237	0.99 123	0.63 221	0.19 111	0.16 181	0.22 150	0.25 278	0.21 154	0.18 105

CFNet_ucs	0.70 193	0.33 219	0.88 240	0.50 97	0.43 245	0.74 189	0.44 157	1.60 264	1.29 312	1.22 246	1.54 325	1.09 247	0.63 152	0.99 123	0.59 204	0.25 257	0.20 258	0.37 366	0.21 204	0.40 347	0.28 285

IER	0.70 193	0.31 184	1.02 294	0.48 74	0.52 304	1.34 342	0.51 209	1.17 158	0.99 163	1.23 252	1.34 272	1.12 254	1.11 330	0.99 123	0.71 245	0.20 140	0.16 181	0.21 123	0.21 204	0.20 120	0.19 140

GES	0.66 174	0.34 241	0.90 250	0.59 242	0.38 205	0.94 265	0.57 265	2.11 386	0.86 106	1.02 151	1.11 177	0.66 89	0.79 202	0.99 123	0.61 214	0.27 292	0.19 241	0.20 97	0.20 164	0.21 154	0.30 301

UCFNet_RVC	0.69 189	0.35 261	0.49 21	0.64 294	0.39 215	0.85 244	0.58 269	1.75 296	1.14 230	0.97 133	1.19 215	1.17 264	0.93 269	0.99 123	0.62 217	0.28 305	0.20 258	0.34 347	0.31 349	0.32 309	0.27 273

ToySt	0.66 174	0.33 219	1.23 339	0.51 124	0.33 148	0.86 245	0.68 302	1.10 140	0.97 151	0.84 105	1.08 162	1.25 283	0.94 274	1.01 128	0.74 252	0.19 111	0.19 241	0.24 206	0.24 265	0.27 253	0.23 218

dd	0.59 130	0.48 331	0.97 274	0.55 194	0.32 131	0.64 128	0.47 183	1.02 101	1.34 333	0.78 88	0.86 90	0.58 65	0.54 101	1.01 128	0.86 294	0.28 305	0.18 225	0.26 263	0.19 132	0.32 309	0.24 231

BEATNet_4x	0.73 219	0.49 334	1.17 333	0.53 157	0.26 26	1.03 290	0.55 247	1.82 322	1.06 189	1.21 241	1.22 222	0.96 203	0.91 257	1.01 128	1.06 319	0.21 169	0.14 92	0.24 206	0.19 132	0.37 330	0.21 183

RSM++	0.38 9	0.24 30	0.51 30	0.47 53	0.26 26	0.50 55	0.41 124	0.79 27	0.45 6	0.37 6	0.45 9	0.60 71	0.35 20	1.02 131	0.30 7	0.15 7	0.13 51	0.17 23	0.14 37	0.18 61	0.13 4

rvit_stereo_0075_2	0.64 161	0.46 322	1.05 302	0.66 313	0.66 356	0.53 79	0.48 192	1.20 170	1.12 216	0.76 82	0.92 102	0.78 121	0.53 96	1.03 132	0.59 204	0.37 362	0.28 344	0.40 379	0.31 349	0.37 330	0.32 316

StereoVision	0.65 167	0.34 241	0.86 222	0.59 242	0.40 225	0.50 55	0.41 124	1.09 138	0.93 133	0.71 73	2.50 416	0.82 136	0.57 121	1.03 132	0.49 160	0.25 257	0.28 344	0.29 300	0.28 325	0.36 326	0.20 167

anonymousdsp2	0.53 75	0.27 84	0.74 173	0.48 74	0.29 78	0.76 199	0.47 183	1.61 267	0.82 100	0.77 86	0.77 72	0.75 110	0.47 62	1.03 132	0.40 81	0.18 73	0.13 51	0.18 52	0.13 19	0.19 93	0.18 105

Anonymous_2	1.30 367	0.55 356	0.82 211	0.52 143	0.58 330	1.01 285	0.64 289	1.25 187	0.97 151	0.96 130	0.78 74	1.33 303	1.29 361	1.03 132	0.74 252	0.62 419	0.64 437	1.06 437	9.63 475	1.16 434	0.49 382

MC-Stereo	0.43 25	0.23 23	0.48 18	0.51 124	0.28 63	0.39 12	0.32 44	0.88 53	0.68 64	0.60 60	0.84 87	0.56 58	0.61 142	1.03 132	0.31 14	0.17 40	0.11 4	0.17 23	0.15 47	0.16 18	0.13 4

SFCPSM	0.70 193	0.28 102	1.02 294	0.51 124	0.38 205	1.37 345	0.66 296	2.00 367	1.03 178	1.17 224	1.21 220	0.82 136	0.78 198	1.03 132	0.53 185	0.21 169	0.17 208	0.22 150	0.24 265	0.21 154	0.19 140

DCVSM-stereo	0.72 202	0.35 261	0.76 186	0.55 194	0.42 237	0.73 185	0.38 92	1.21 171	1.02 174	1.79 390	1.04 151	1.62 352	1.03 312	1.04 138	0.79 274	0.24 233	0.27 337	0.29 300	0.24 265	0.30 292	0.36 336

GwcNet-ADL	0.64 161	0.31 184	0.79 202	0.56 207	0.41 232	0.60 114	0.58 269	1.41 215	1.26 297	1.08 161	1.13 189	0.91 175	0.60 134	1.04 138	0.78 268	0.27 292	0.18 225	0.18 52	0.18 112	0.25 228	0.29 289

LL-Strereo2	0.52 66	0.33 219	0.69 122	0.52 143	0.37 188	0.70 173	0.30 35	1.13 151	0.67 61	0.94 127	0.78 74	0.91 175	0.42 37	1.05 140	0.42 102	0.17 40	0.16 181	0.29 300	0.25 278	0.21 154	0.16 56

PSM-adaLoss	0.54 90	0.30 151	0.73 158	0.50 97	0.27 42	0.65 142	0.41 124	1.04 110	0.64 45	1.12 182	0.96 111	0.82 136	0.61 142	1.06 141	0.45 127	0.22 193	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.26 239	0.18 105

RAFT	0.64 161	0.30 151	0.73 158	0.59 242	0.33 148	0.68 161	0.58 269	1.04 110	0.76 85	1.08 161	1.19 215	1.65 360	0.93 269	1.06 141	0.56 196	0.21 169	0.18 225	0.27 277	0.24 265	0.22 177	0.17 80

Anonymous3	0.61 139	0.44 313	1.11 321	0.59 242	0.49 278	0.93 264	0.65 291	0.93 68	0.81 95	0.72 78	0.88 95	0.65 84	0.69 168	1.06 141	0.53 185	0.35 354	0.30 359	0.26 263	0.26 295	0.31 301	0.27 273

EAI-Stereo	0.65 167	0.28 102	0.69 122	0.53 157	0.27 42	0.60 114	0.40 111	2.28 416	0.64 45	0.71 73	3.18 427	0.57 60	0.43 41	1.06 141	0.41 92	0.18 73	0.13 51	0.17 23	0.17 98	0.17 35	0.17 80

RSM	0.39 10	0.24 30	0.49 21	0.46 45	0.26 26	0.47 35	0.40 111	0.92 62	0.44 5	0.41 10	0.42 5	0.65 84	0.33 15	1.07 145	0.29 4	0.15 7	0.12 12	0.17 23	0.13 19	0.17 35	0.13 4

EKT-Stereo	0.53 75	0.30 151	0.73 158	0.58 229	0.60 340	0.51 70	0.48 192	0.94 75	0.90 121	0.71 73	0.88 95	0.77 117	0.43 41	1.07 145	0.40 81	0.22 193	0.16 181	0.21 123	0.18 112	0.20 120	0.22 200

Selective-IGEV	0.39 10	0.24 30	0.50 24	0.44 31	0.25 23	0.46 33	0.33 48	1.25 187	0.40 2	0.35 4	0.45 9	0.52 46	0.30 8	1.07 145	0.30 7	0.14 4	0.12 12	0.17 23	0.13 19	0.16 18	0.13 4

HHNet	0.62 143	0.26 61	0.63 84	0.43 15	0.45 259	0.50 55	0.58 269	1.07 131	1.01 171	1.25 265	2.23 404	0.70 103	0.61 142	1.07 145	0.47 148	0.20 140	0.13 51	0.23 186	0.19 132	0.19 93	0.30 301

MoCha-V2	0.40 15	0.20 2	0.49 21	0.50 97	0.21 4	0.44 27	0.33 48	0.93 68	0.53 27	0.53 46	0.53 20	0.42 10	0.58 130	1.09 149	0.27 2	0.14 4	0.12 12	0.15 4	0.12 13	0.17 35	0.15 37

ssnet_v2	0.88 284	0.36 271	1.02 294	0.62 277	0.38 205	1.32 339	0.97 372	2.07 382	1.34 333	1.37 318	1.18 208	1.54 340	0.92 260	1.10 150	1.65 388	0.30 318	0.27 337	0.30 311	0.28 325	0.27 253	0.26 264

TRStereo	0.60 133	0.60 377	0.97 274	0.74 365	0.67 359	0.46 33	0.38 92	1.85 331	0.89 117	0.79 91	0.80 83	0.88 164	0.39 29	1.10 150	0.41 92	0.23 218	0.15 146	0.23 186	0.24 265	0.17 35	0.15 37

CRE-IMP	0.55 105	0.30 151	0.74 173	0.52 143	0.29 78	0.79 216	0.25 8	1.04 110	0.72 75	1.09 167	0.95 109	0.81 131	0.57 121	1.10 150	0.50 166	0.21 169	0.14 92	0.23 186	0.19 132	0.28 270	0.22 200

MIF-Stereo (partial)	0.45 40	0.25 49	0.70 128	0.50 97	0.52 304	0.35 8	0.26 15	0.91 61	0.59 35	0.45 22	0.71 59	0.51 41	0.51 86	1.11 153	0.45 127	0.20 140	0.16 181	0.23 186	0.20 164	0.24 217	0.18 105

iRaft-Stereo_20w	0.65 167	0.31 184	1.00 283	0.47 53	0.34 163	0.73 185	0.30 35	2.96 439	0.70 69	1.15 205	1.14 193	0.76 114	0.65 162	1.11 153	0.38 70	0.17 40	0.13 51	0.18 52	0.16 81	0.19 93	0.18 105

ROB_FTStereo_v2	0.54 90	0.30 151	0.73 158	0.50 97	0.27 42	0.64 128	0.42 127	1.05 116	0.64 45	1.12 182	0.96 111	0.83 143	0.60 134	1.12 155	0.46 141	0.22 193	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.26 239	0.18 105

plain	0.46 44	0.27 84	1.01 287	0.50 97	0.40 225	0.35 8	0.37 86	0.87 46	0.56 29	0.43 15	0.76 70	0.42 10	0.40 32	1.13 156	0.45 127	0.21 169	0.15 146	0.24 206	0.19 132	0.24 217	0.16 56

Consistency-Raft	1.25 363	0.99 417	1.93 407	1.02 423	1.21 433	0.96 273	1.01 380	1.75 296	1.92 412	1.36 316	2.12 398	1.44 323	1.01 305	1.14 157	1.40 366	0.72 424	0.82 443	0.89 431	0.98 446	1.31 439	0.95 428

anonymity	1.12 346	0.97 415	1.21 336	1.07 427	1.12 424	1.08 299	0.89 354	1.95 359	1.16 249	1.29 279	1.26 239	1.22 272	1.09 328	1.15 158	1.01 315	1.02 433	1.00 456	0.97 433	0.97 444	0.98 426	0.99 430

ROB_FTStereo	0.54 90	0.30 151	0.73 158	0.50 97	0.27 42	0.64 128	0.25 8	1.05 116	0.64 45	1.12 182	0.95 109	0.82 136	0.61 142	1.15 158	0.45 127	0.22 193	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.26 239	0.18 105

test_sample2	0.62 143	0.29 132	0.74 173	0.50 97	0.28 63	0.80 222	0.61 282	1.61 267	1.00 168	0.88 112	0.99 122	0.94 189	0.83 223	1.16 160	0.51 171	0.23 218	0.18 225	0.22 150	0.21 204	0.23 202	0.22 200

test_sample1	0.61 139	0.29 132	0.75 176	0.50 97	0.31 114	0.76 199	0.48 192	1.59 260	0.84 104	0.90 115	0.94 108	0.88 164	0.95 279	1.16 160	0.67 232	0.22 193	0.18 225	0.20 97	0.19 132	0.21 154	0.21 183

test_4	0.53 75	0.22 18	0.56 49	0.54 172	0.32 131	0.64 128	0.39 105	0.80 33	0.62 38	0.92 121	1.87 380	0.68 94	0.42 37	1.16 160	0.37 60	0.15 7	0.13 51	0.20 97	0.22 231	0.20 120	0.15 37

test_sample3	0.68 187	0.32 200	0.88 240	0.52 143	0.30 95	0.97 277	0.52 219	1.86 334	1.15 241	1.08 161	1.11 177	0.88 164	0.71 174	1.17 163	0.68 236	0.25 257	0.20 258	0.25 244	0.25 278	0.25 228	0.25 243

GCAP-BAT	0.49 61	0.31 184	0.64 90	0.41 8	0.46 269	0.70 173	0.35 64	0.77 21	0.64 45	0.86 111	1.00 126	0.77 117	0.37 23	1.18 164	0.36 52	0.18 73	0.14 92	0.18 52	0.13 19	0.17 35	0.15 37

test_sample4	0.69 189	0.33 219	0.91 253	0.51 124	0.30 95	0.92 260	0.52 219	1.87 336	1.15 241	1.14 199	1.18 208	0.87 160	0.75 180	1.18 164	0.68 236	0.25 257	0.20 258	0.26 263	0.26 295	0.26 239	0.25 243

GMStereo_Zeroshot	0.67 183	0.61 378	1.01 287	0.64 294	0.37 188	0.84 241	0.35 64	1.05 116	1.12 216	1.12 182	1.06 155	1.27 291	0.54 101	1.19 166	0.59 204	0.32 331	0.17 208	0.31 317	0.18 112	0.52 388	0.22 200

psm_up	0.77 237	0.34 241	0.70 128	0.66 313	0.58 330	1.05 293	0.92 362	1.52 244	1.12 216	1.26 269	1.16 203	1.31 301	1.23 353	1.20 167	0.81 279	0.25 257	0.29 355	0.31 317	0.27 305	0.27 253	0.25 243

UDGNet	0.72 202	1.17 431	0.80 207	0.77 373	0.41 232	0.77 207	0.38 92	0.97 87	1.34 333	0.81 97	0.88 95	0.71 105	0.60 134	1.21 168	0.54 190	0.52 403	0.19 241	1.02 436	0.26 295	0.71 417	0.31 311

RAFT-IKP	0.54 90	0.30 151	0.73 158	0.50 97	0.27 42	0.59 107	0.36 76	1.04 110	0.64 45	1.12 182	0.96 111	0.83 143	0.61 142	1.22 169	0.45 127	0.22 193	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.26 239	0.18 105

RALAANet	0.60 133	0.33 219	0.87 233	0.62 277	0.50 285	0.69 166	0.31 40	1.21 171	1.06 189	1.09 167	1.16 203	0.88 164	0.46 53	1.22 169	0.42 102	0.19 111	0.15 146	0.21 123	0.17 98	0.27 253	0.17 80

DualNet (step1)	0.83 265	0.49 334	1.13 325	0.56 207	0.39 215	1.02 287	0.73 314	1.78 310	1.21 276	1.22 246	1.18 208	1.08 237	0.92 260	1.23 171	0.67 232	0.57 412	0.28 344	0.62 421	0.67 427	0.45 368	0.42 358

test_sample7	0.74 222	0.37 278	0.76 186	0.52 143	0.35 166	0.91 253	0.67 299	1.78 310	1.21 276	1.22 246	1.18 208	1.08 237	0.92 260	1.23 171	0.67 232	0.31 325	0.28 344	0.32 329	0.31 349	0.33 316	0.29 289

test_sample5	0.69 189	0.34 241	0.87 233	0.52 143	0.30 95	0.84 241	0.54 232	1.83 327	1.14 230	1.11 181	1.25 232	0.88 164	0.78 198	1.23 171	0.65 226	0.26 277	0.20 258	0.27 277	0.27 305	0.27 253	0.26 264

DualNet	0.70 193	0.34 241	0.87 233	0.52 143	0.30 95	0.84 241	0.54 232	1.83 327	1.14 230	1.14 199	1.33 265	0.88 164	0.78 198	1.23 171	0.65 226	0.26 277	0.20 258	0.27 277	0.27 305	0.27 253	0.26 264

ADLNet	0.85 274	0.36 271	0.89 246	0.85 397	0.72 372	1.24 327	0.76 322	1.82 322	1.36 344	1.52 356	1.35 278	1.27 291	0.99 301	1.23 171	1.15 334	0.27 292	0.20 258	0.26 263	0.25 278	0.28 270	0.30 301

NINENet	0.77 237	0.37 278	0.78 200	0.62 277	0.51 296	2.34 419	0.42 127	1.83 327	1.04 182	1.14 199	1.23 226	1.03 226	0.62 147	1.24 176	0.70 240	0.28 305	0.23 308	0.31 317	0.21 204	0.26 239	0.25 243

pcwnet_v2	0.97 309	0.37 278	4.33 442	0.62 277	0.54 310	0.79 216	0.45 171	2.02 374	1.58 386	1.42 337	1.64 350	1.09 247	0.79 202	1.24 176	0.67 232	0.32 331	0.25 324	0.29 300	0.27 305	0.37 330	0.35 331

rvit_105_1	0.72 202	0.52 348	1.01 287	0.78 375	0.49 278	0.75 194	0.87 350	1.12 148	1.18 259	0.99 140	0.79 78	0.90 173	0.77 192	1.26 178	0.75 257	0.41 375	0.36 392	0.36 363	0.41 388	0.30 292	0.33 322

StereoDRNet-Refined	0.80 251	0.41 303	0.88 240	0.62 277	0.42 237	1.33 340	0.48 192	1.52 244	1.17 252	1.45 341	1.44 301	1.44 323	0.90 254	1.26 178	1.24 343	0.20 140	0.16 181	0.27 277	0.24 265	0.25 228	0.28 285
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ProNet	0.43 25	0.28 102	0.58 62	0.43 15	0.30 95	0.56 95	0.52 219	1.00 95	0.58 31	0.44 17	0.49 16	0.43 12	0.43 41	1.28 180	0.36 52	0.15 7	0.13 51	0.19 70	0.16 81	0.17 35	0.16 56

XX-Stereo	0.63 150	0.26 61	1.90 405	0.81 383	0.67 359	0.43 25	0.23 5	1.03 105	0.58 31	0.65 65	1.56 331	1.41 316	0.39 29	1.28 180	0.35 46	0.20 140	0.14 92	0.20 97	0.19 132	0.18 61	0.14 19

PSMNet-RSSM	0.72 202	0.30 151	0.61 77	0.63 285	0.42 237	0.73 185	0.56 255	1.92 351	1.10 210	1.09 167	1.37 281	1.22 272	0.98 293	1.28 180	0.72 248	0.27 292	0.19 241	0.27 277	0.29 336	0.24 217	0.24 231

Selective-RAFT	0.52 66	0.28 102	0.79 202	0.55 194	0.27 42	0.91 253	0.33 48	0.80 33	0.88 114	0.58 52	0.63 40	0.81 131	0.77 192	1.29 183	0.48 153	0.19 111	0.14 92	0.17 23	0.15 47	0.19 93	0.17 80

MyStereo07	0.48 57	0.29 132	0.50 24	0.55 194	0.45 259	0.59 107	0.79 330	1.05 116	0.51 21	0.48 29	0.53 20	0.43 12	0.55 108	1.30 184	0.34 39	0.17 40	0.16 181	0.24 206	0.20 164	0.23 202	0.20 167

test_sample6	0.71 200	0.34 241	0.87 233	0.52 143	0.30 95	0.82 229	0.58 269	1.79 315	1.15 241	1.14 199	1.33 265	0.91 175	0.79 202	1.31 185	0.74 252	0.27 292	0.21 279	0.27 277	0.29 336	0.28 270	0.27 273

PFNet+	0.59 130	0.28 102	0.77 192	0.53 157	0.30 95	0.59 107	0.31 40	0.92 62	1.14 230	1.33 308	1.10 171	0.79 125	0.57 121	1.31 185	0.49 160	0.25 257	0.17 208	0.28 290	0.26 295	0.21 154	0.25 243

DMCA-RVC	0.74 222	0.40 296	1.27 348	0.66 313	0.49 278	0.77 207	0.47 183	1.35 202	1.01 171	1.53 357	1.01 132	1.29 297	0.82 215	1.31 185	0.78 268	0.27 292	0.21 279	0.35 355	0.27 305	0.32 309	0.24 231

CBFPSM	0.92 294	0.33 219	1.86 404	0.49 88	0.38 205	1.75 382	0.84 342	1.39 211	1.12 216	1.09 167	0.99 122	2.37 412	1.66 399	1.32 188	1.42 374	0.19 111	0.18 225	0.20 97	0.20 164	0.21 154	0.33 322

IGEV-Stereo	0.43 25	0.27 84	0.54 43	0.45 41	0.32 131	0.50 55	0.42 127	0.90 60	0.51 21	0.49 34	0.53 20	0.47 26	0.47 62	1.32 188	0.33 25	0.17 40	0.12 12	0.21 123	0.15 47	0.18 61	0.18 105
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CoDeX	0.73 219	0.29 132	0.93 259	0.54 172	0.36 176	1.14 307	0.61 282	2.34 421	1.17 252	1.16 215	1.25 232	0.91 175	0.87 242	1.33 190	0.64 225	0.20 140	0.16 181	0.21 123	0.18 112	0.20 120	0.18 105

anonymousdsp	0.43 25	0.27 84	0.53 38	0.44 31	0.32 131	0.50 55	0.42 127	0.89 54	0.51 21	0.49 34	0.53 20	0.47 26	0.47 62	1.33 190	0.33 25	0.17 40	0.12 12	0.21 123	0.15 47	0.18 61	0.18 105

RALCasStereoNet	0.54 90	0.30 151	0.66 103	0.59 242	0.51 296	0.61 118	0.52 219	0.94 75	0.93 133	0.70 71	1.01 132	0.78 121	0.44 46	1.33 190	0.47 148	0.20 140	0.16 181	0.18 52	0.16 81	0.20 120	0.19 140

iinet-f	0.99 315	0.45 320	3.71 441	0.55 194	0.43 245	1.81 390	0.68 302	1.14 152	1.14 230	1.18 229	1.42 294	1.58 347	1.44 375	1.34 193	1.59 387	0.24 233	0.23 308	0.20 97	0.19 132	0.26 239	0.25 243

CRFU-Net	0.86 279	0.39 290	1.00 283	0.65 306	0.57 321	1.78 389	0.86 348	2.15 393	0.81 95	1.38 323	1.18 208	1.64 358	1.19 344	1.35 194	0.90 300	0.26 277	0.22 297	0.21 123	0.19 132	0.23 202	0.24 231

Pruner-Stereo	0.62 143	0.29 132	0.70 128	0.61 266	0.31 114	0.63 125	0.43 144	1.17 158	0.99 163	1.53 357	1.08 162	0.95 197	0.55 108	1.35 194	0.51 171	0.23 218	0.14 92	0.24 206	0.21 204	0.21 154	0.23 218

CFNet-ft	0.72 202	0.32 200	0.54 43	0.66 313	0.54 310	0.83 234	0.55 247	1.37 205	1.15 241	0.93 122	1.28 247	1.57 344	0.97 289	1.35 194	0.81 279	0.26 277	0.20 258	0.33 337	0.25 278	0.30 292	0.23 218

CFNet_RVC	0.72 202	0.32 200	0.54 43	0.66 313	0.54 310	0.83 234	0.55 247	1.37 205	1.15 241	0.93 122	1.28 247	1.57 344	0.97 289	1.35 194	0.81 279	0.26 277	0.20 258	0.33 337	0.25 278	0.30 292	0.23 218

hknet	0.77 237	0.32 200	0.95 267	0.54 172	0.38 205	1.27 331	0.65 291	2.16 396	1.07 194	1.20 237	1.11 177	1.59 348	0.81 211	1.37 198	0.66 229	0.22 193	0.17 208	0.25 244	0.22 231	0.22 177	0.22 200

DDUNet	1.50 386	2.69 464	1.12 323	1.77 442	1.88 444	1.84 394	0.92 362	1.70 287	1.16 249	1.38 323	1.79 369	1.60 350	1.12 333	1.37 198	1.08 323	1.10 438	0.76 441	2.37 450	0.94 442	2.00 442	1.37 442

Patchmatch Stereo++	0.55 105	0.30 151	0.73 158	0.50 97	0.27 42	0.65 142	0.29 30	1.05 116	0.64 45	1.12 182	0.96 111	0.83 143	0.60 134	1.37 198	0.45 127	0.22 193	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.26 239	0.18 105
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
iRAFT	0.55 105	0.30 151	0.73 158	0.50 97	0.27 42	0.65 142	0.29 30	1.05 116	0.64 45	1.12 182	0.96 111	0.83 143	0.60 134	1.37 198	0.45 127	0.22 193	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.26 239	0.18 105

ff7	0.43 25	0.27 84	0.56 49	0.44 31	0.33 148	0.50 55	0.42 127	0.87 46	0.50 14	0.49 34	0.53 20	0.44 14	0.48 72	1.38 202	0.33 25	0.17 40	0.12 12	0.21 123	0.15 47	0.18 61	0.18 105

ffff	0.43 25	0.27 84	0.56 49	0.44 31	0.33 148	0.50 55	0.42 127	0.87 46	0.50 14	0.49 34	0.53 20	0.44 14	0.48 72	1.38 202	0.33 25	0.17 40	0.12 12	0.21 123	0.15 47	0.18 61	0.18 105

11t	0.43 25	0.27 84	0.56 49	0.44 31	0.33 148	0.50 55	0.42 127	0.87 46	0.50 14	0.49 34	0.53 20	0.44 14	0.48 72	1.38 202	0.33 25	0.17 40	0.12 12	0.21 123	0.15 47	0.18 61	0.18 105

ccc-4	0.43 25	0.27 84	0.56 49	0.44 31	0.33 148	0.50 55	0.42 127	0.87 46	0.50 14	0.49 34	0.53 20	0.44 14	0.48 72	1.38 202	0.33 25	0.17 40	0.12 12	0.21 123	0.15 47	0.18 61	0.18 105

test_xeample3	0.42 21	0.28 102	0.69 122	0.43 15	0.33 148	0.56 95	0.38 92	0.79 27	0.45 6	0.53 46	0.46 11	0.44 14	0.44 46	1.38 202	0.31 14	0.18 73	0.14 92	0.19 70	0.15 47	0.17 35	0.16 56

gwcnet-sp	0.74 222	0.33 219	1.44 367	0.57 223	0.45 259	1.40 350	0.54 232	1.50 236	1.14 230	1.30 288	1.02 140	0.94 189	0.82 215	1.39 207	0.76 260	0.21 169	0.21 279	0.22 150	0.21 204	0.22 177	0.22 200

scenet	0.74 222	0.33 219	1.44 367	0.57 223	0.45 259	1.40 350	0.54 232	1.50 236	1.14 230	1.30 288	1.02 140	0.94 189	0.82 215	1.39 207	0.76 260	0.21 169	0.21 279	0.22 150	0.21 204	0.22 177	0.22 200

ssnet	0.74 222	0.33 219	1.44 367	0.57 223	0.45 259	1.40 350	0.54 232	1.50 236	1.14 230	1.30 288	1.02 140	0.94 189	0.82 215	1.39 207	0.76 260	0.21 169	0.21 279	0.22 150	0.21 204	0.22 177	0.22 200

Wz-Net-LNSev	1.03 327	0.67 387	2.71 432	0.64 294	0.84 401	1.75 382	1.00 378	1.80 318	1.32 326	1.28 274	1.25 232	1.65 360	1.22 351	1.39 207	1.40 366	0.28 305	0.26 329	0.24 206	0.23 253	0.33 316	0.32 316

GrayStereo	0.82 259	0.26 61	0.58 62	0.63 285	0.37 188	0.76 199	1.86 435	1.11 146	0.87 110	1.99 405	1.89 382	1.08 237	1.82 410	1.39 207	0.48 153	0.19 111	0.14 92	0.19 70	0.21 204	0.18 61	0.39 349

cf-r	0.73 219	0.30 151	0.77 192	0.55 194	0.63 349	0.78 212	0.48 192	1.79 315	1.15 241	1.13 196	1.26 239	1.43 318	0.87 242	1.40 212	0.85 292	0.25 257	0.18 225	0.22 150	0.23 253	0.19 93	0.19 140

MyStereo05	0.66 174	0.28 102	1.07 311	0.56 207	0.46 269	0.61 118	0.73 314	1.34 200	1.41 364	1.15 205	0.91 100	0.77 117	0.80 208	1.41 213	0.63 221	0.17 40	0.16 181	0.23 186	0.20 164	0.22 177	0.20 167

IGEV-Stereo+	0.45 40	0.21 7	0.43 13	0.41 8	0.39 215	0.15 1	0.19 1	0.44 1	0.36 1	0.26 1	0.25 1	0.31 2	0.41 34	1.43 214	0.30 7	0.17 40	0.12 12	0.15 4	0.11 7	1.16 434	1.70 448

PSMNet-ADL	0.72 202	0.35 261	0.62 81	0.69 339	0.46 269	1.14 307	0.44 157	1.37 205	1.01 171	0.83 103	1.17 206	1.33 303	0.96 286	1.43 214	0.95 305	0.33 339	0.22 297	0.21 123	0.23 253	0.27 253	0.29 289

STTStereo	0.78 244	0.50 341	1.22 338	0.64 294	0.54 310	0.89 248	0.54 232	1.44 224	1.11 212	1.38 323	1.09 167	1.27 291	0.85 229	1.43 214	0.83 286	0.29 314	0.27 337	0.33 337	0.39 383	0.32 309	0.30 301

DeepPruner_ROB	0.74 222	0.48 331	0.87 233	0.57 223	0.44 252	0.79 216	0.54 232	1.73 290	0.96 143	1.38 323	1.27 242	1.24 279	0.73 176	1.43 214	0.73 251	0.34 347	0.28 344	0.27 277	0.26 295	0.31 301	0.31 311

MIM_Stereo	0.57 120	0.24 30	0.92 257	0.46 45	0.30 95	0.54 86	0.28 26	1.27 189	0.75 81	1.00 144	1.16 203	0.93 186	0.53 96	1.45 218	0.61 214	0.16 15	0.16 181	0.20 97	0.19 132	0.17 35	0.14 19

s12784h	0.52 66	0.20 2	0.38 5	0.41 8	0.19 1	0.96 273	0.34 60	1.17 158	1.25 292	0.81 97	0.90 98	0.63 78	0.50 84	1.45 218	0.42 102	0.14 4	0.12 12	0.17 23	0.11 7	0.18 61	0.11 1

ACVNet-DCA	0.56 114	0.31 184	0.50 24	0.54 172	0.26 26	1.18 317	0.51 209	1.42 217	0.78 89	0.58 52	0.79 78	0.48 29	0.88 247	1.46 220	0.32 16	0.20 140	0.12 12	0.25 244	0.15 47	0.22 177	0.21 183

xx1	0.67 183	0.31 184	0.50 24	0.54 172	0.26 26	1.18 317	0.51 209	0.93 68	3.05 441	0.58 52	0.79 78	0.95 197	0.77 192	1.46 220	0.32 16	0.20 140	0.12 12	0.24 206	0.23 253	0.22 177	0.21 183

cc1	0.64 161	0.31 184	0.50 24	0.54 172	0.26 26	1.18 317	0.51 209	0.93 68	3.05 441	0.58 52	0.79 78	0.48 29	0.88 247	1.46 220	0.32 16	0.20 140	0.12 12	0.25 244	0.15 47	0.19 93	0.19 140

test_xeample	1.45 383	0.28 102	0.65 97	0.51 124	0.28 63	0.94 265	0.59 277	2.14 391	1.29 312	1.24 260	1.51 321	0.88 164	0.86 237	1.46 220	15.10 468	0.22 193	0.20 258	0.22 150	0.20 164	0.22 177	0.22 200

RAFT_CTSACE	0.63 150	0.26 61	0.88 240	0.55 194	0.51 296	0.71 179	0.44 157	0.80 33	0.97 151	0.97 133	1.84 375	1.18 267	0.68 165	1.47 224	0.36 52	0.16 15	0.15 146	0.21 123	0.20 164	0.20 120	0.14 19

UDG	1.41 381	2.65 463	0.99 278	1.44 438	1.64 442	1.34 342	0.80 336	1.60 264	1.23 285	1.23 252	1.71 359	2.01 395	1.34 369	1.47 224	1.41 370	0.90 428	0.54 431	2.29 448	0.75 431	1.84 441	1.04 433

GANet-RSSM	0.72 202	0.28 102	0.63 84	0.64 294	0.58 330	0.80 222	0.58 269	1.89 341	1.08 199	1.04 157	1.25 232	1.15 262	1.04 314	1.49 226	0.62 217	0.25 257	0.19 241	0.22 150	0.22 231	0.22 177	0.21 183

HSM-Net_RVC	0.87 283	0.29 132	0.53 38	0.53 157	0.30 95	1.15 312	0.55 247	3.57 447	1.28 308	1.53 357	1.74 362	1.68 363	0.93 269	1.49 226	0.77 266	0.22 193	0.17 208	0.19 70	0.18 112	0.20 120	0.19 140
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SQANet	1.31 369	0.88 412	1.08 314	1.83 443	1.44 439	1.44 356	0.75 319	1.74 294	1.09 205	1.32 300	1.26 239	1.28 294	1.01 305	1.50 228	0.83 286	2.50 449	0.34 378	1.47 441	0.55 417	2.32 444	1.57 445

MyStereo04	0.67 183	0.29 132	1.07 311	0.55 194	0.45 259	0.59 107	0.79 330	1.50 236	1.40 361	0.91 119	0.91 100	0.74 108	0.86 237	1.52 229	0.62 217	0.17 40	0.16 181	0.24 206	0.20 164	0.23 202	0.20 167

fast-acv-ft	0.94 299	0.44 313	1.40 363	0.58 229	0.51 296	1.77 387	0.69 306	1.36 204	1.42 367	1.29 279	1.86 378	1.74 370	1.25 356	1.52 229	1.38 362	0.26 277	0.28 344	0.28 290	0.28 325	0.27 253	0.26 264

iGMRVC	0.56 114	0.30 151	0.73 158	0.50 97	0.27 42	0.65 142	0.38 92	1.05 116	0.64 45	1.12 182	0.96 111	0.83 143	0.60 134	1.52 229	0.46 141	0.22 193	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.26 239	0.18 105

MFMNet_re	1.40 380	1.14 428	1.68 390	1.39 435	1.07 419	1.48 358	1.43 414	1.87 336	1.82 406	2.26 414	2.19 402	1.51 337	1.86 412	1.52 229	1.25 344	0.93 429	0.83 444	0.84 430	0.80 434	0.99 428	1.05 435

test_5	0.65 167	0.30 151	0.75 176	0.67 325	0.50 285	0.92 260	0.52 219	1.39 211	1.12 216	0.76 82	1.11 177	1.00 213	0.90 254	1.53 233	0.45 127	0.18 73	0.13 51	0.23 186	0.22 231	0.21 154	0.19 140

GwcNet-RSSM	0.77 237	0.32 200	1.01 287	0.62 277	0.54 310	0.78 212	0.51 209	1.73 290	1.20 270	1.09 167	1.37 281	1.46 327	0.85 229	1.53 233	1.09 325	0.25 257	0.18 225	0.23 186	0.24 265	0.20 120	0.19 140

ADCRef	1.35 374	0.55 356	2.37 423	0.72 354	0.77 386	1.94 400	0.78 327	1.91 348	1.27 303	1.57 369	1.59 338	1.36 309	1.41 372	1.54 235	7.53 447	0.23 218	0.20 258	0.32 329	0.30 345	0.29 281	0.29 289

NCCL2	1.00 320	0.56 359	1.06 306	0.75 368	0.57 321	1.31 338	1.72 427	1.77 306	1.36 344	1.50 353	1.17 206	1.91 383	1.17 338	1.54 235	1.29 351	0.35 354	0.31 365	0.45 390	0.44 395	0.40 347	0.40 350

ffm	0.72 202	0.33 219	0.85 216	0.53 157	0.37 188	0.74 189	0.56 255	0.95 79	2.47 429	1.15 205	1.45 303	1.06 231	0.82 215	1.55 237	0.32 16	0.20 140	0.12 12	0.31 317	0.27 305	0.19 93	0.20 167

tt1	0.62 143	0.32 200	0.51 30	0.54 172	0.26 26	1.16 314	0.48 192	0.95 79	2.47 429	0.57 51	0.77 72	0.49 36	0.81 211	1.55 237	0.32 16	0.20 140	0.12 12	0.24 206	0.15 47	0.19 93	0.20 167

DLNR_Zeroshot_test	23.17 479	48.52 492	43.29 485	176.68 492	78.69 488	0.35 8	0.21 2	23.41 479	0.75 81	0.66 67	0.86 90	0.59 70	0.30 8	1.56 239	0.44 114	9.57 476	0.12 12	0.18 52	0.14 37	76.92 491	0.16 56

FTStereo	0.91 292	0.26 61	0.56 49	0.54 172	0.33 148	0.66 150	1.87 436	1.00 95	0.75 81	1.75 384	4.15 438	1.04 229	1.65 395	1.57 240	0.46 141	0.19 111	0.16 181	0.23 186	0.21 204	0.18 61	0.63 408

KYRaft	0.75 230	0.28 102	0.62 81	0.56 207	0.29 78	0.67 154	0.86 348	0.94 75	0.84 104	1.62 375	2.21 403	1.16 263	1.02 310	1.57 240	0.40 81	0.20 140	0.13 51	0.22 150	0.28 325	0.20 120	1.02 431

Prome-Stereo	0.75 230	0.27 84	0.53 38	0.55 194	0.32 131	0.59 107	0.97 372	0.89 54	0.88 114	1.45 341	2.46 415	0.91 175	1.41 372	1.58 242	0.44 114	0.18 73	0.13 51	0.19 70	0.17 98	0.20 120	0.92 427

LALA_ROB	1.01 324	0.59 369	1.16 331	0.67 325	0.51 296	1.63 372	1.26 407	1.69 284	1.38 352	1.81 394	1.37 281	1.94 388	1.02 310	1.58 242	1.38 362	0.37 362	0.27 337	0.43 386	0.37 380	0.43 359	0.37 340

CBMV	0.95 302	0.44 313	0.66 103	0.53 157	0.35 166	1.53 363	1.63 426	1.69 284	1.42 367	2.00 407	1.60 339	1.43 318	1.17 338	1.59 244	0.99 313	0.34 347	0.34 378	0.39 374	0.33 364	0.33 316	0.32 316
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	0.99 315	0.51 344	1.41 365	0.56 207	0.41 232	2.43 423	0.57 265	1.15 154	1.18 259	0.81 97	1.01 132	3.39 434	2.14 426	1.60 245	1.07 322	0.27 292	0.22 297	0.22 150	0.22 231	0.28 270	0.32 316

ETE_ROB	0.96 303	0.64 384	1.16 331	0.69 339	0.48 275	1.14 307	1.13 393	1.77 306	1.19 265	1.91 402	1.45 303	1.73 368	1.05 318	1.60 245	1.14 333	0.32 331	0.26 329	0.38 369	0.34 369	0.39 343	0.41 354

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 248	0.43 310	1.05 302	0.64 294	0.58 330	0.95 269	0.53 227	1.53 250	1.18 259	1.37 318	1.15 199	1.43 318	0.88 247	1.61 247	0.84 289	0.25 257	0.22 297	0.27 277	0.27 305	0.29 281	0.29 289
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	0.75 230	0.40 296	1.36 361	0.67 325	0.29 78	0.92 260	0.59 277	1.52 244	1.25 292	1.28 274	1.48 314	0.94 189	0.76 188	1.62 248	0.78 268	0.18 73	0.14 92	0.18 52	0.15 47	0.22 177	0.23 218

LMCR-Stereo	0.82 259	0.46 322	0.88 240	0.75 368	0.43 245	1.33 340	0.56 255	2.43 429	0.98 156	1.53 357	1.49 316	0.74 108	1.00 303	1.63 249	0.89 297	0.28 305	0.17 208	0.22 150	0.17 98	0.29 281	0.20 167

RAFT+CT+SA	0.58 125	0.29 132	0.60 74	0.66 313	0.37 188	0.42 20	0.55 247	1.27 189	1.03 178	0.70 71	1.22 222	0.60 71	0.70 171	1.64 250	0.41 92	0.18 73	0.13 51	0.22 150	0.22 231	0.21 154	0.18 105

PSM-AAD	0.79 248	0.27 84	0.53 38	0.55 194	0.28 63	0.77 207	1.24 403	0.99 91	0.91 126	1.66 378	1.57 335	0.81 131	2.19 428	1.65 251	0.44 114	0.19 111	0.14 92	0.38 369	0.32 357	0.21 154	0.70 416

UNet	0.83 265	0.34 241	1.31 352	0.58 229	0.74 376	1.58 368	0.49 201	1.41 215	1.04 182	1.21 241	1.08 162	1.54 340	1.12 333	1.65 251	1.09 325	0.23 218	0.17 208	0.25 244	0.20 164	0.25 228	0.22 200

iResNet_ROB	0.77 237	0.30 151	0.99 278	0.57 223	0.36 176	0.83 234	0.36 76	2.33 419	1.58 386	1.27 272	1.30 251	1.25 283	0.84 226	1.65 251	0.79 274	0.20 140	0.14 92	0.17 23	0.12 13	0.18 61	0.27 273

PSMNet_ROB	0.90 289	0.52 348	1.17 333	0.72 354	0.61 343	1.27 331	1.12 392	1.76 302	1.12 216	1.09 167	1.28 247	1.45 325	0.89 253	1.65 251	1.42 374	0.33 339	0.25 324	0.37 366	0.39 383	0.35 320	0.29 289

hitnet-ft	0.79 248	0.35 261	0.57 58	0.58 229	0.42 237	0.96 273	0.46 177	1.47 229	1.33 330	1.19 233	1.22 222	1.81 375	0.98 293	1.66 255	0.94 303	0.33 339	0.28 344	0.34 347	0.27 305	0.35 320	0.31 311

test_1	0.54 90	0.22 18	0.68 111	0.47 53	0.27 42	0.58 102	0.35 64	0.92 62	1.00 168	1.28 274	0.68 49	0.87 160	0.45 49	1.67 256	0.37 60	0.16 15	0.11 4	0.20 97	0.16 81	0.17 35	0.13 4

test_3	0.55 105	0.23 23	0.71 140	0.53 157	0.28 63	0.61 118	0.40 111	0.92 62	1.05 186	1.19 233	0.68 49	0.93 186	0.44 46	1.67 256	0.39 77	0.15 7	0.12 12	0.22 150	0.19 132	0.21 154	0.14 19

ADLNet2	0.88 284	0.34 241	1.17 333	0.77 373	0.64 352	1.12 305	0.76 322	1.74 294	1.24 289	1.21 241	1.65 352	1.71 366	1.05 318	1.67 256	1.17 337	0.24 233	0.21 279	0.21 123	0.22 231	0.26 239	0.29 289

MMNet	0.84 270	0.32 200	1.09 316	0.60 253	0.59 337	1.85 395	0.49 201	1.51 242	1.27 303	1.37 318	1.15 199	1.26 287	1.18 341	1.67 256	1.22 341	0.19 111	0.18 225	0.23 186	0.22 231	0.25 228	0.21 183

UPFNet	0.80 251	0.32 200	0.90 250	0.59 242	0.74 376	1.26 330	0.80 336	1.52 244	1.10 210	1.30 288	1.12 184	1.30 298	0.84 226	1.67 256	1.09 325	0.24 233	0.24 317	0.24 206	0.23 253	0.25 228	0.18 105

test-3	0.54 90	0.22 18	0.68 111	0.47 53	0.27 42	0.58 102	0.35 64	0.92 62	1.00 168	1.32 300	0.69 53	0.87 160	0.45 49	1.68 261	0.37 60	0.16 15	0.11 4	0.20 97	0.16 81	0.17 35	0.13 4

delet	0.85 274	0.32 200	0.95 267	0.65 306	0.66 356	1.64 374	0.84 342	1.75 296	1.35 341	1.32 300	1.30 251	1.30 298	0.88 247	1.68 261	1.10 328	0.21 169	0.21 279	0.24 206	0.24 265	0.21 154	0.21 183

DLCB_ROB	0.86 279	0.40 296	0.78 200	0.68 336	0.54 310	1.11 302	0.84 342	1.49 232	1.23 285	1.64 377	1.65 352	1.70 365	0.91 257	1.70 263	1.05 317	0.25 257	0.24 317	0.26 263	0.27 305	0.27 253	0.24 231

SMFormer	0.75 230	0.30 151	0.86 222	0.46 45	0.26 26	0.82 229	0.43 144	2.05 376	1.39 356	1.23 252	1.47 309	0.98 206	0.95 279	1.71 264	0.82 284	0.24 233	0.20 258	0.22 150	0.21 204	0.23 202	0.24 231

tta	0.75 230	0.30 151	0.86 222	0.46 45	0.26 26	0.82 229	0.43 144	2.05 376	1.39 356	1.23 252	1.47 309	0.98 206	0.95 279	1.71 264	0.82 284	0.24 233	0.20 258	0.22 150	0.21 204	0.18 61	0.18 105

qqq1	0.72 202	0.30 151	0.86 222	0.46 45	0.26 26	0.82 229	0.43 144	2.05 376	1.39 356	1.23 252	1.47 309	0.98 206	0.95 279	1.71 264	0.44 114	0.24 233	0.20 258	0.18 52	0.15 47	0.18 61	0.18 105

fff1	0.72 202	0.30 151	0.86 222	0.46 45	0.26 26	0.82 229	0.43 144	2.05 376	1.39 356	1.23 252	1.47 309	0.98 206	0.95 279	1.71 264	0.44 114	0.24 233	0.20 258	0.18 52	0.15 47	0.18 61	0.18 105

otaku	1.60 394	1.11 426	1.21 336	2.20 446	1.56 441	1.97 402	1.24 403	2.07 382	1.36 344	1.44 339	1.62 346	1.73 368	1.19 344	1.73 268	0.98 312	2.89 454	0.57 433	1.74 442	0.60 424	2.78 450	1.94 451

TestStereo1	0.63 150	0.28 102	0.75 176	0.76 370	0.31 114	0.48 36	0.43 144	1.30 193	1.21 276	0.97 133	1.31 257	0.64 81	0.77 192	1.75 269	0.42 102	0.20 140	0.15 146	0.22 150	0.18 112	0.21 154	0.17 80

SA-5K	0.63 150	0.28 102	0.75 176	0.76 370	0.31 114	0.48 36	0.43 144	1.30 193	1.21 276	0.97 133	1.31 257	0.64 81	0.77 192	1.75 269	0.42 102	0.20 140	0.15 146	0.22 150	0.18 112	0.21 154	0.17 80

DGSMNet	1.14 351	0.76 402	2.49 426	0.81 383	0.86 404	1.39 349	1.39 412	2.13 387	1.35 341	1.26 269	1.63 349	1.48 333	0.98 293	1.75 269	1.10 328	0.45 390	0.43 408	0.55 413	0.49 407	0.75 420	0.70 416

ccnet	1.12 346	0.67 387	1.01 287	0.78 375	0.73 375	1.72 380	0.99 376	1.84 330	1.26 297	1.47 344	1.85 377	1.75 373	1.29 361	1.75 269	1.88 397	0.57 412	0.53 428	0.57 418	0.55 417	0.59 401	0.54 391

StereoDRNet	0.98 313	0.47 327	1.70 391	0.76 370	0.94 412	1.51 361	0.91 360	1.92 351	1.32 326	1.61 372	1.13 189	1.47 332	0.97 289	1.75 269	1.46 379	0.28 305	0.23 308	0.29 300	0.27 305	0.35 320	0.27 273

222	1.61 396	0.29 132	0.67 108	0.56 207	0.29 78	1.06 296	0.42 127	2.17 402	1.31 322	1.31 298	1.52 322	0.92 184	0.94 274	1.76 274	17.65 472	0.24 233	0.20 258	0.21 123	0.19 132	0.22 177	0.23 218

DN-CSS_ROB	0.64 161	0.32 200	1.05 302	0.55 194	0.40 225	0.54 86	0.45 171	1.21 171	0.93 133	1.03 154	1.47 309	0.69 99	0.63 152	1.76 274	0.49 160	0.18 73	0.14 92	0.25 244	0.22 231	0.22 177	0.20 167

PWCDC_ROB	1.29 365	0.75 401	1.33 357	1.05 424	0.88 407	1.73 381	0.52 219	1.89 341	3.28 443	1.29 279	4.88 448	1.22 272	1.46 378	1.77 276	1.45 378	0.60 417	0.26 329	0.29 300	0.25 278	0.52 388	0.37 340

xxxx	1.51 387	0.28 102	0.68 111	0.54 172	0.28 63	1.16 314	0.44 157	2.19 405	1.29 312	1.09 167	1.36 279	1.22 272	0.85 229	1.79 277	15.70 471	0.24 233	0.21 279	0.21 123	0.20 164	0.22 177	0.23 218

HGLStereo	0.85 274	0.38 285	0.94 263	0.80 380	1.03 417	1.17 316	0.58 269	1.52 244	1.20 270	1.19 233	1.62 346	1.13 259	1.20 347	1.80 278	1.06 319	0.24 233	0.24 317	0.24 206	0.21 204	0.23 202	0.27 273

XPNet_ROB	0.96 303	0.49 334	1.09 316	0.72 354	0.57 321	1.11 302	1.14 394	1.66 280	1.23 285	1.85 397	1.39 289	1.64 358	1.11 330	1.80 278	1.42 374	0.38 366	0.30 359	0.33 337	0.29 336	0.37 330	0.34 326

AF-Net	1.13 349	0.52 348	1.33 357	0.86 399	0.91 408	1.38 348	0.71 310	2.16 396	1.62 388	1.56 365	2.40 412	1.99 393	1.65 395	1.81 280	1.48 381	0.48 398	0.28 344	0.49 398	0.33 364	0.39 343	0.32 316

Sa-1000	0.72 202	0.29 132	0.76 186	0.59 242	0.30 95	0.73 185	0.37 86	1.62 271	1.33 330	1.28 274	2.04 394	0.86 156	0.75 180	1.84 281	0.38 70	0.19 111	0.14 92	0.25 244	0.23 253	0.20 120	0.16 56

ARAFT	0.77 237	0.36 271	1.49 380	0.51 124	0.31 114	0.90 251	0.82 340	1.90 344	1.06 189	1.62 375	1.24 228	1.02 222	0.64 156	1.84 281	0.50 166	0.18 73	0.14 92	0.28 290	0.27 305	0.17 35	0.16 56

RP	1.09 339	0.50 341	1.12 323	0.90 410	1.04 418	1.11 302	0.84 342	1.80 318	1.62 388	1.55 364	2.00 389	1.90 382	1.78 405	1.84 281	1.25 344	0.52 403	0.36 392	0.48 396	0.36 377	0.45 368	0.43 365

ttt	0.94 299	0.34 241	0.59 69	0.61 266	0.37 188	0.94 265	0.50 208	2.17 402	1.34 333	1.23 252	1.61 343	0.91 175	0.76 188	1.85 284	3.97 433	0.30 318	0.26 329	0.26 263	0.24 265	0.29 281	0.29 289

SA	0.66 174	0.30 151	0.82 211	0.61 266	0.30 95	0.58 102	0.38 92	1.44 224	1.30 318	0.96 130	1.36 279	0.66 89	0.95 279	1.85 284	0.42 102	0.19 111	0.15 146	0.25 244	0.23 253	0.21 154	0.17 80

iResNetv2_ROB	0.80 251	0.37 278	1.71 393	0.56 207	0.37 188	0.94 265	0.64 289	1.73 290	1.34 333	1.23 252	1.42 294	1.26 287	0.92 260	1.85 284	0.56 196	0.23 218	0.15 146	0.19 70	0.14 37	0.24 217	0.19 140

Ntro	1.64 398	1.15 429	1.23 339	2.48 451	1.83 443	2.09 409	1.16 397	1.96 360	1.38 352	1.21 241	1.62 346	1.62 352	1.29 361	1.87 287	1.11 330	3.04 455	0.56 432	1.82 444	0.64 425	2.80 451	2.05 452

HH	0.63 150	0.30 151	0.77 192	0.50 97	0.32 131	0.49 46	0.46 177	1.65 275	0.64 45	0.69 69	1.09 167	1.63 355	0.85 229	1.90 288	0.37 60	0.18 73	0.13 51	0.19 70	0.17 98	0.19 93	0.16 56

HanStereo	0.63 150	0.30 151	0.77 192	0.50 97	0.32 131	0.49 46	0.46 177	1.65 275	0.64 45	0.69 69	1.09 167	1.63 355	0.85 229	1.90 288	0.37 60	0.18 73	0.13 51	0.19 70	0.17 98	0.19 93	0.16 56

MSKI-zero shot	0.55 105	0.26 61	0.57 58	0.51 124	0.26 26	0.69 166	0.28 26	1.18 163	0.64 45	0.91 119	1.32 263	0.82 136	0.33 15	1.92 290	0.32 16	0.17 40	0.12 12	0.17 23	0.13 19	0.16 18	0.16 56

G-Net	1.66 399	0.63 382	1.56 383	1.11 429	0.74 376	2.98 439	0.91 360	1.55 256	1.22 282	2.76 433	8.18 465	2.32 410	2.53 438	1.92 290	1.87 395	0.48 398	0.44 411	0.45 390	0.31 349	0.60 405	0.57 399

Nwc_Net	1.09 339	0.49 334	1.33 357	0.89 409	0.80 395	1.49 360	0.66 296	2.19 405	1.27 303	1.32 300	2.26 405	1.96 390	1.54 385	1.92 290	1.34 357	0.40 371	0.30 359	0.43 386	0.45 397	0.38 339	0.37 340

SHD	1.31 369	0.71 395	2.34 422	0.86 399	0.75 382	1.77 387	0.65 291	2.22 409	2.50 432	2.40 423	1.71 359	1.91 383	1.60 391	1.93 293	2.37 411	0.38 366	0.31 365	0.38 369	0.40 387	0.48 378	0.50 383

ac_64	0.82 259	0.29 132	0.81 208	0.71 351	0.60 340	1.05 293	0.54 232	1.99 366	0.92 131	1.18 229	1.06 155	1.99 393	1.08 325	1.94 294	0.97 310	0.27 292	0.22 297	0.24 206	0.23 253	0.22 177	0.19 140

MLCV	0.72 202	0.34 241	1.10 319	0.51 124	0.23 8	0.91 253	0.39 105	1.33 195	1.23 285	1.46 343	1.55 327	1.01 220	0.64 156	1.95 295	0.80 278	0.18 73	0.12 12	0.18 52	0.14 37	0.19 93	0.17 80

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 341	1.02 419	1.00 283	0.82 388	0.67 359	1.93 399	0.93 366	1.62 271	1.11 212	1.15 205	1.25 232	1.50 335	0.79 202	1.96 296	0.76 260	1.89 443	0.34 378	0.79 428	0.36 377	1.25 438	0.83 423

Wz-Net-MNSev	1.11 344	0.58 366	2.23 419	0.66 313	0.71 370	1.95 401	1.46 416	1.98 365	1.45 371	1.79 390	1.43 298	1.49 334	1.33 368	1.97 297	1.42 374	0.27 292	0.23 308	0.28 290	0.28 325	0.34 319	0.31 311

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 315	0.40 296	1.82 401	0.66 313	0.62 348	2.05 407	0.78 327	1.91 348	1.29 312	1.54 361	1.42 294	1.51 337	1.23 353	1.99 298	1.33 355	0.23 218	0.14 92	0.20 97	0.15 47	0.27 253	0.26 264

aanetorigin	1.23 360	0.79 404	2.78 434	0.70 344	0.79 390	0.99 282	1.06 386	1.06 129	1.37 348	3.52 445	2.61 418	1.72 367	1.63 393	1.99 298	1.78 392	0.25 257	0.24 317	0.26 263	0.25 278	0.38 339	0.45 369

FAT-Stereo	1.07 333	0.41 303	1.32 355	0.72 354	0.58 330	1.08 299	0.89 354	1.96 360	1.65 390	1.75 384	1.98 388	2.03 398	1.48 381	2.02 300	1.18 340	0.42 379	0.35 387	0.34 347	0.29 336	0.35 320	0.53 390

IGEVStereo-DCA	0.46 44	0.28 102	0.56 49	0.43 15	0.33 148	0.49 46	0.42 127	0.87 46	0.50 14	0.47 25	0.48 13	0.48 29	0.46 53	2.03 301	0.30 7	0.19 111	0.14 92	0.19 70	0.15 47	0.16 18	0.18 105

rrr	0.46 44	0.28 102	0.73 158	0.43 15	0.33 148	0.49 46	0.38 92	0.76 20	0.50 14	0.47 25	0.48 13	0.48 29	0.46 53	2.03 301	0.30 7	0.19 111	0.14 92	0.19 70	0.15 47	0.16 18	0.16 56

GANetREF_RVC	1.07 333	0.86 409	1.31 352	0.82 388	0.53 307	1.41 354	1.31 409	1.76 302	1.52 380	1.27 272	1.31 257	1.46 327	1.24 355	2.03 301	0.96 309	0.56 411	0.45 415	0.67 424	0.50 410	0.88 424	0.59 402
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
S-Stereo	1.15 355	0.46 322	2.17 416	0.81 383	0.80 395	1.21 324	1.19 400	1.93 355	2.02 417	1.47 344	2.11 397	1.57 344	1.17 338	2.05 304	1.41 370	0.40 371	0.40 403	0.35 355	0.31 349	0.44 365	0.70 416

stereogan	1.15 355	0.42 307	1.40 363	0.86 399	0.84 401	2.38 421	0.71 310	1.88 339	1.73 398	1.72 382	1.94 387	2.31 409	1.29 361	2.07 305	1.08 323	0.36 358	0.35 387	0.39 374	0.31 349	0.51 386	0.46 372

GCST	1.08 336	1.47 440	0.93 259	1.73 441	1.14 428	1.30 336	0.31 40	1.33 195	1.16 249	1.29 279	0.97 119	0.98 206	0.49 80	2.08 306	0.46 141	1.19 440	0.70 440	1.30 440	0.85 438	1.02 429	0.89 426

GMM-Stereo	0.74 222	0.25 49	0.59 69	0.54 172	0.34 163	0.72 182	0.99 376	1.01 100	0.87 110	1.36 316	1.78 368	1.12 254	0.81 211	2.09 307	0.46 141	0.18 73	0.12 12	0.25 244	0.25 278	0.20 120	0.85 425

psmorigin	1.52 388	0.69 391	10.52 462	0.68 336	0.59 337	1.13 306	0.70 308	1.57 258	1.19 265	1.99 405	1.79 369	2.26 406	1.47 380	2.09 307	1.36 361	0.39 369	0.40 403	0.34 347	0.33 364	0.43 359	0.56 395

FADNet_RVC	0.83 265	0.51 344	1.83 403	0.54 172	0.42 237	1.19 321	0.46 177	1.51 242	1.09 205	0.89 113	1.24 228	0.91 175	0.87 242	2.11 309	1.11 330	0.27 292	0.22 297	0.31 317	0.28 325	0.43 359	0.38 346

ADCL	1.72 407	0.57 363	3.66 439	0.67 325	0.61 343	2.61 429	1.85 434	1.96 360	1.67 392	1.90 401	1.83 373	2.06 401	1.90 415	2.13 310	9.15 457	0.26 277	0.24 317	0.34 347	0.32 357	0.38 339	0.35 331

RainbowNet	1.97 419	1.76 445	1.57 384	2.81 454	2.21 449	1.98 404	1.81 431	2.54 433	1.89 409	1.50 353	1.84 375	1.96 390	1.65 395	2.14 311	1.25 344	3.33 461	0.85 448	2.39 453	0.98 446	2.82 453	2.22 453

FADNet-RVC-Resample	0.84 270	0.47 327	2.10 412	0.61 266	0.45 259	1.07 298	0.61 282	1.59 260	1.20 270	1.08 161	0.98 120	1.03 226	0.98 293	2.17 312	0.72 248	0.23 218	0.22 297	0.30 311	0.32 357	0.35 320	0.34 326

ADCP+	1.99 420	0.48 331	7.73 454	0.66 313	0.91 408	2.30 417	1.05 384	1.82 322	1.34 333	1.54 361	1.32 263	1.74 370	1.61 392	2.17 312	13.37 464	0.24 233	0.21 279	0.32 329	0.28 325	0.37 330	0.29 289

CBMV_ROB	0.90 289	0.44 313	0.63 84	0.51 124	0.37 188	1.25 329	0.49 201	1.77 306	1.27 303	1.41 331	2.00 389	1.33 303	1.08 325	2.17 312	0.76 260	0.43 384	0.42 407	0.47 395	0.44 395	0.41 350	0.36 336

DDVS	0.78 244	0.41 303	0.94 263	0.60 253	0.43 245	1.30 336	0.43 144	1.40 213	0.91 126	1.20 237	1.15 199	1.43 318	0.64 156	2.18 315	0.89 297	0.28 305	0.22 297	0.26 263	0.23 253	0.31 301	0.33 322

DRN-Test	1.00 320	0.44 313	1.13 325	0.70 344	0.81 397	1.62 371	0.79 330	2.14 391	1.44 370	1.78 387	1.33 265	1.43 318	1.05 318	2.18 315	1.53 384	0.27 292	0.21 279	0.31 317	0.30 345	0.32 309	0.28 285

HCRNet	0.70 193	0.39 290	0.73 158	0.60 253	0.59 337	0.76 199	0.35 64	1.22 179	1.13 228	1.02 151	0.99 122	1.02 222	0.76 188	2.19 317	0.70 240	0.28 305	0.19 241	0.28 290	0.23 253	0.25 228	0.23 218

GwcNet	1.08 336	0.51 344	2.33 421	0.79 377	1.18 431	1.76 384	0.70 308	1.68 282	1.47 373	1.41 331	1.64 350	1.74 370	1.04 314	2.20 318	1.41 370	0.30 318	0.29 355	0.29 300	0.27 305	0.30 292	0.35 331

NVstereo2D	0.92 294	0.41 303	1.48 378	0.72 354	0.72 372	1.20 323	0.87 350	1.75 296	1.38 352	0.99 140	1.13 189	1.26 287	0.98 293	2.21 319	0.89 297	0.43 384	0.20 258	0.38 369	0.24 265	0.57 397	0.63 408

NRIStereo	0.60 133	0.29 132	0.69 122	0.53 157	0.28 63	0.63 125	0.33 48	1.08 136	0.87 110	1.14 199	0.87 93	0.91 175	0.59 131	2.24 320	0.49 160	0.20 140	0.14 92	0.21 123	0.19 132	0.21 154	0.17 80

ADCMid	1.89 416	0.73 396	5.06 445	0.72 354	0.67 359	2.00 405	1.14 394	1.97 364	1.48 374	2.86 436	1.81 372	2.37 412	2.05 423	2.24 320	10.39 461	0.33 339	0.31 365	0.39 374	0.43 393	0.50 382	0.44 367

FADNet-RVC	0.88 284	0.67 387	1.93 407	0.60 253	0.48 275	0.91 253	0.60 281	1.71 288	1.18 259	0.90 115	0.96 111	1.36 309	0.92 260	2.25 322	1.17 337	0.30 318	0.29 355	0.32 329	0.32 357	0.41 350	0.35 331

RGC	1.14 351	0.79 404	1.26 345	0.91 413	0.96 415	1.52 362	0.77 325	1.92 351	1.26 297	1.54 361	1.93 385	2.02 397	1.54 385	2.25 322	1.31 353	0.44 389	0.35 387	0.58 419	0.48 404	0.47 375	0.46 372

test_sample9	1.86 412	0.49 334	1.13 325	0.56 207	0.39 215	1.02 287	0.73 314	1.78 310	1.21 276	1.22 246	1.18 208	1.08 237	0.92 260	2.27 324	7.92 452	0.57 412	12.61 481	0.62 421	0.67 427	0.45 368	0.42 358

test_sample8	2.19 425	0.49 334	1.13 325	0.56 207	0.39 215	1.02 287	0.73 314	1.82 322	1.15 241	2.26 414	1.30 251	4.94 448	2.52 437	2.27 324	7.92 452	0.57 412	12.61 481	0.62 421	0.67 427	0.45 368	0.42 358

SepStereo	0.82 259	0.34 241	1.03 298	0.64 294	0.69 367	0.77 207	0.63 287	1.54 252	1.20 270	1.79 390	1.55 327	0.95 197	1.04 314	2.30 326	0.60 212	0.21 169	0.16 181	0.25 244	0.18 112	0.27 253	0.22 200

FINET	0.97 309	0.54 353	1.60 386	0.63 285	0.79 390	1.08 299	1.07 387	1.56 257	2.20 423	1.15 205	1.49 316	0.94 189	0.88 247	2.32 327	1.05 317	0.42 379	0.35 387	0.32 329	0.28 325	0.43 359	0.38 346

RTSC	1.29 365	0.73 396	2.44 424	0.83 391	0.57 321	1.85 395	0.65 291	1.88 339	2.00 416	2.20 413	1.66 354	1.60 350	1.26 358	2.33 328	3.92 431	0.32 331	0.23 308	0.27 277	0.29 336	0.37 330	0.37 340

NCC-stereo	1.10 341	0.54 353	1.24 342	0.84 392	0.94 412	1.29 334	0.89 354	2.01 371	1.34 333	1.32 300	1.74 362	1.88 378	1.74 402	2.35 329	1.25 344	0.45 390	0.37 394	0.45 390	0.58 420	0.42 354	0.42 358

Abc-Net	1.10 341	0.54 353	1.24 342	0.84 392	0.94 412	1.29 334	0.89 354	2.01 371	1.34 333	1.32 300	1.74 362	1.88 378	1.74 402	2.35 329	1.25 344	0.45 390	0.37 394	0.45 390	0.58 420	0.42 354	0.42 358
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DisPM	0.66 174	0.28 102	0.72 146	0.61 266	0.35 166	0.62 124	0.45 171	1.02 101	0.99 163	1.56 365	1.10 171	0.80 127	0.59 131	2.37 331	0.41 92	0.23 218	0.14 92	0.23 186	0.21 204	0.20 120	0.25 243

ADCPNet	1.85 411	0.69 391	8.07 455	0.71 351	0.58 330	2.79 433	1.22 402	1.94 357	1.54 383	1.88 398	1.69 357	2.46 417	2.04 421	2.37 331	6.48 442	0.38 366	0.37 394	0.38 369	0.43 393	0.47 375	0.45 369

SACVNet	0.85 274	0.46 322	0.85 216	0.81 383	0.56 318	0.80 222	0.79 330	1.68 282	1.12 216	1.34 311	1.33 265	1.25 283	0.94 274	2.39 333	0.76 260	0.34 347	0.26 329	0.31 317	0.29 336	0.35 320	0.44 367

GASNet	0.99 315	0.97 415	1.72 394	0.98 419	0.68 365	0.83 234	0.67 299	1.60 264	1.28 308	1.31 298	1.22 222	1.22 272	1.21 350	2.41 334	1.41 370	0.43 384	0.26 329	0.36 363	0.34 369	0.55 394	0.31 311

edge stereo	1.11 344	0.50 341	1.30 351	0.71 351	0.65 354	1.14 307	0.75 319	1.93 355	1.37 348	1.71 381	1.83 373	2.54 418	1.44 375	2.43 335	1.23 342	0.42 379	0.41 405	0.54 408	0.35 373	0.42 354	0.46 372

ITSA-stereo	0.82 259	0.36 271	0.82 211	0.54 172	0.31 114	0.80 222	0.47 183	2.17 402	1.67 392	1.13 196	1.13 189	0.94 189	0.86 237	2.46 336	1.00 314	0.26 277	0.23 308	0.28 290	0.27 305	0.28 270	0.36 336

PWC_ROB	1.24 361	0.76 402	2.46 425	0.72 354	0.78 388	1.15 312	0.49 201	1.75 296	1.92 412	2.31 416	3.07 425	1.59 348	1.40 371	2.46 336	2.10 407	0.33 339	0.22 297	0.35 355	0.24 265	0.38 339	0.41 354

AnyNet_C32	1.96 418	1.10 423	5.17 446	0.90 410	1.11 422	2.12 411	2.37 456	1.85 331	1.48 374	2.45 424	1.70 358	2.05 400	1.64 394	2.50 338	10.28 460	0.37 362	0.34 378	0.35 355	0.41 388	0.49 381	0.54 391

dad	0.86 279	0.66 386	1.06 306	0.56 207	0.37 188	0.76 199	0.44 157	1.17 158	1.50 377	1.44 339	1.27 242	1.34 307	0.75 180	2.52 339	0.84 289	0.42 379	0.27 337	0.83 429	0.26 295	0.41 350	0.29 289

LCNet	0.72 202	0.28 102	0.52 35	0.55 194	0.31 114	0.69 166	0.54 232	1.00 95	0.88 114	1.19 233	1.34 272	0.97 205	1.34 369	2.56 340	0.45 127	0.18 73	0.13 51	0.21 123	0.25 278	0.27 253	0.73 419

WCMA_ROB	1.84 410	0.47 327	1.31 352	0.69 339	0.57 321	2.11 410	1.14 394	1.87 336	1.73 398	4.04 450	6.43 453	5.62 453	3.61 449	2.59 341	1.94 400	0.52 403	0.44 411	0.39 374	0.42 391	0.48 378	0.47 375

DISCO	1.03 327	0.34 241	1.11 321	0.69 339	0.45 259	2.07 408	0.84 342	2.13 387	1.50 377	1.15 205	1.33 265	2.40 414	1.07 324	2.60 342	1.51 383	0.23 218	0.18 225	0.22 150	0.20 164	0.31 301	0.27 273

LSM	6.33 461	1.10 423	13.19 464	1.41 437	68.17 487	1.64 374	1.90 438	1.92 351	2.46 428	2.99 440	3.11 426	1.88 378	1.80 407	2.61 343	2.06 406	0.41 375	0.58 434	0.50 399	0.57 419	0.64 408	17.66 482

ADCS	2.25 426	0.99 417	5.55 447	0.81 383	0.74 376	2.19 413	1.80 430	2.27 415	2.14 421	2.80 435	2.13 399	2.40 414	2.03 420	2.64 344	13.69 465	0.41 375	0.39 401	0.40 379	0.45 397	0.58 399	0.56 395

PVD	1.70 404	0.84 406	2.26 420	0.94 418	0.83 400	2.48 424	0.97 372	2.59 434	3.35 444	3.01 442	2.77 421	2.34 411	2.47 436	2.67 345	3.14 422	0.47 397	0.45 415	0.59 420	0.48 404	0.59 401	0.75 421

FADNet	0.92 294	0.61 378	1.81 400	0.62 277	0.55 316	0.96 273	0.57 265	1.78 310	1.33 330	0.93 122	1.01 132	1.36 309	1.01 305	2.71 346	0.75 257	0.33 339	0.34 378	0.31 317	0.34 369	0.59 401	0.40 350

DRaft	0.80 251	0.24 30	0.70 128	0.45 41	0.30 95	0.97 277	0.53 227	1.05 116	0.97 151	1.78 387	2.02 392	0.80 127	1.74 402	2.73 347	0.72 248	0.17 40	0.14 92	0.20 97	0.20 164	0.18 61	0.21 183

PDISCO_ROB	1.32 371	0.65 385	1.44 367	1.36 433	1.46 440	2.55 426	0.92 362	2.45 430	2.07 420	1.37 318	1.49 316	1.65 360	1.00 303	2.82 348	1.35 360	1.01 431	0.27 337	0.54 408	0.47 402	0.71 417	0.73 419

DAS	0.84 270	0.34 241	1.03 298	0.64 294	0.69 367	0.77 207	0.63 287	1.54 252	1.20 270	1.79 390	1.55 327	0.95 197	1.04 314	2.83 349	0.60 212	0.21 169	0.16 181	0.25 244	0.18 112	0.27 253	0.22 200

AAGNet	1.83 409	0.28 102	0.72 146	0.61 266	0.32 131	0.67 154	0.51 209	0.96 86	0.98 156	1.47 344	1.20 218	1.00 213	1.18 341	2.83 349	22.77 478	0.22 193	0.13 51	0.22 150	0.19 132	0.23 202	0.15 37

XQC	1.37 376	0.87 410	2.56 428	0.84 392	0.69 367	1.83 393	0.89 354	2.07 382	1.88 408	1.88 398	1.53 323	1.91 383	1.55 387	2.85 351	3.05 419	0.48 398	0.29 355	0.44 389	0.39 383	0.69 415	0.60 405

DANet	1.08 336	0.61 378	1.32 355	0.85 397	0.72 372	1.37 345	0.51 209	1.54 252	1.15 241	1.78 387	1.54 325	2.01 395	1.11 330	2.90 352	2.00 403	0.33 339	0.30 359	0.40 379	0.30 345	0.44 365	0.45 369
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
EDNetEfficient	2.37 431	1.10 423	8.08 456	0.74 365	0.71 370	0.98 281	1.56 421	1.46 227	4.06 451	4.90 459	2.82 422	2.25 405	3.48 448	2.95 353	9.97 458	0.26 277	0.24 317	0.26 263	0.30 345	0.68 414	0.61 406

MFN_U_SF_RVC	1.52 388	0.84 406	3.42 437	0.87 404	0.66 356	2.56 427	0.95 370	2.36 422	1.70 395	1.98 404	1.86 378	2.45 416	1.79 406	2.95 353	2.58 413	0.52 403	0.48 420	0.55 413	0.59 423	0.59 401	0.61 406

Dean	2.91 448	1.53 442	2.07 411	2.96 459	2.51 456	3.15 440	2.14 449	4.75 457	4.41 455	2.76 433	6.10 452	5.53 452	2.37 432	2.97 355	1.92 399	3.18 457	0.85 448	2.51 457	1.04 449	2.88 456	2.47 459

coex-ft	8.13 466	2.13 458	98.04 491	0.67 325	0.53 307	1.71 378	1.56 421	1.65 275	11.11 467	18.17 481	3.75 434	3.88 439	7.61 468	2.98 356	6.49 443	0.30 318	0.30 359	0.32 329	0.31 349	0.66 412	0.50 383

APVNet	1.06 331	0.53 352	1.42 366	0.84 392	0.79 390	1.92 398	0.82 340	1.90 344	1.08 199	1.08 161	1.43 298	1.56 343	1.13 335	3.07 357	1.58 385	0.31 325	0.34 378	0.42 384	0.36 377	0.36 326	0.37 340

DSFCA	0.93 297	0.34 241	1.06 306	0.52 143	0.65 354	1.55 365	0.93 366	1.49 232	1.19 265	1.56 365	1.15 199	1.50 335	0.96 286	3.07 357	1.02 316	0.30 318	0.26 329	0.25 244	0.25 278	0.28 270	0.24 231

SAMSARA	1.55 390	0.84 406	2.61 429	1.22 432	1.07 419	2.50 425	1.93 439	2.05 376	1.89 409	2.75 432	1.66 354	2.81 426	1.69 400	3.08 359	1.97 402	0.46 396	0.51 426	0.42 384	0.46 400	0.58 399	0.59 402

ACVNet_1	2.18 424	1.45 439	1.72 394	2.85 455	2.33 454	2.28 416	1.46 416	3.08 441	2.22 424	1.82 395	2.05 395	3.56 435	1.98 419	3.09 360	1.40 366	3.17 456	0.60 435	2.40 454	0.92 441	2.91 457	2.37 456

EDNetEfficientorigin	10.57 469	1.47 440	177.42 492	0.67 325	0.53 307	1.58 368	1.16 397	1.90 344	3.37 445	4.71 458	3.38 429	3.10 432	2.69 440	3.13 361	3.58 428	0.25 257	0.23 308	0.33 337	0.27 305	0.83 421	0.81 422

IPLG	0.69 189	0.27 84	0.97 274	0.51 124	0.43 245	0.79 216	0.33 48	1.21 171	1.06 189	1.30 288	1.10 171	0.52 46	0.55 108	3.16 362	0.63 221	0.16 15	0.14 92	0.19 70	0.16 81	0.18 61	0.17 80

GEStereo_RVC	0.90 289	0.37 278	0.99 278	0.64 294	0.50 285	0.95 269	0.79 330	2.42 428	1.17 252	1.16 215	1.11 177	1.26 287	0.92 260	3.24 363	0.90 300	0.29 314	0.19 241	0.23 186	0.20 164	0.27 253	0.29 289

TestStereo	0.64 161	0.39 290	0.71 140	0.51 124	0.27 42	0.56 95	0.42 127	1.03 105	0.91 126	0.80 93	1.00 126	0.68 94	0.52 90	3.25 364	0.45 127	0.22 193	0.15 146	0.24 206	0.18 112	0.27 253	0.16 56

HBP-ISP	0.96 303	0.58 366	0.72 146	0.61 266	0.46 269	1.64 374	0.76 322	1.86 334	1.28 308	1.30 288	1.53 323	0.86 156	0.94 274	3.27 365	0.69 239	0.45 390	0.44 411	0.54 408	0.48 404	0.47 375	0.40 350

FCDSN-DC	2.32 429	0.63 382	0.81 208	0.84 392	0.75 382	2.23 414	0.94 368	2.09 385	1.80 404	5.45 463	7.72 462	7.77 461	6.93 467	3.39 366	1.80 393	0.52 403	0.48 420	0.52 402	0.51 413	0.57 397	0.58 400
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.99 420	0.59 369	0.89 246	0.70 344	0.61 343	3.95 452	0.94 368	1.80 318	1.79 403	4.41 454	4.43 439	8.17 462	3.66 450	3.40 367	1.33 355	0.52 403	0.48 420	0.54 408	0.58 420	0.53 390	0.50 383

AnyNet_C01	2.26 427	1.78 446	10.22 461	0.93 416	0.74 376	2.92 437	2.20 451	2.29 417	1.80 404	2.53 426	2.41 413	2.71 424	1.73 401	3.41 368	6.72 444	0.41 375	0.39 401	0.40 379	0.42 391	0.67 413	0.63 408

PA-Net	1.01 324	0.57 363	1.29 350	0.64 294	0.74 376	1.19 321	0.84 342	1.69 284	1.43 369	1.16 215	1.19 215	1.32 302	1.19 344	3.42 369	1.25 344	0.29 314	0.45 415	0.33 337	0.49 407	0.32 309	0.47 375
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ELAS	2.37 431	0.74 399	1.54 382	0.99 420	0.92 410	4.78 458	2.33 455	3.33 444	3.37 445	5.05 462	4.77 447	3.67 436	4.53 457	3.42 369	4.50 435	0.62 419	0.53 428	0.55 413	0.53 415	0.63 406	0.64 412
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT + AFF	1.00 320	0.42 307	1.09 316	0.67 325	0.50 285	1.22 325	1.24 403	2.24 411	1.19 265	1.30 288	1.56 331	1.17 264	1.49 383	3.44 371	0.83 286	0.21 169	0.25 324	0.30 311	0.26 295	0.27 253	0.27 273

DispFullNet	2.34 430	2.85 465	3.66 439	3.08 460	2.27 451	1.97 402	0.67 299	2.00 367	1.70 395	2.52 425	2.00 389	2.23 404	5.86 460	3.44 371	1.58 385	1.01 431	0.32 372	2.64 459	1.94 464	2.85 455	2.24 454

pmcnn	2.37 431	0.42 307	2.71 432	0.63 285	0.43 245	1.54 364	1.19 400	2.01 371	1.53 382	2.64 429	7.60 459	18.07 475	1.45 377	3.44 371	2.78 417	0.18 73	0.15 146	0.15 4	0.12 13	0.20 120	0.18 105

raft_robust	0.68 187	0.30 151	0.64 90	0.52 143	0.26 26	0.54 86	0.35 64	1.33 195	1.24 289	1.16 215	1.07 158	0.60 71	0.54 101	3.58 374	0.37 60	0.18 73	0.14 92	0.20 97	0.22 231	0.20 120	0.16 56

tt	6.58 463	0.26 61	6.10 451	3.77 469	2.16 446	11.55 470	19.63 475	13.33 476	5.74 460	2.96 439	2.65 419	4.97 450	6.33 465	3.81 375	7.24 446	9.15 475	11.32 480	5.89 475	6.24 473	6.03 472	2.55 460

Wz-Net-SNSev	1.49 384	1.23 432	6.27 452	0.68 336	0.67 359	1.37 345	1.41 413	2.00 367	1.39 356	1.48 350	1.61 343	2.29 407	1.32 367	3.93 376	2.14 408	0.31 325	0.28 344	0.31 317	0.33 364	0.42 354	0.36 336

NaN_ROB	1.13 349	0.55 356	1.15 330	0.64 294	0.48 275	1.61 370	2.03 445	1.72 289	1.48 374	2.09 410	1.27 242	1.40 313	1.08 325	3.94 377	1.30 352	0.28 305	0.34 378	0.28 290	0.28 325	0.30 292	0.33 322

ELAS_RVC	2.48 436	0.74 399	1.90 405	1.05 424	0.92 410	2.76 431	4.01 467	2.76 435	4.11 452	4.69 457	4.63 443	4.62 443	5.96 462	3.97 378	3.96 432	0.63 421	0.53 428	0.56 416	0.52 414	0.64 408	0.63 408
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Syn2CoEx	1.14 351	0.69 391	1.66 389	0.80 380	0.67 359	1.40 350	0.88 352	2.06 381	1.54 383	1.25 265	1.58 337	1.42 317	1.50 384	4.09 379	1.40 366	0.36 358	0.32 372	0.34 347	0.29 336	0.29 281	0.34 326

SPS-STEREO	1.67 400	1.04 420	1.23 339	1.21 431	1.13 427	1.82 392	1.11 390	2.16 396	1.52 380	3.07 444	2.32 407	2.82 427	1.80 407	4.11 380	2.04 404	1.03 434	0.99 455	0.97 433	0.94 442	1.03 431	1.02 431
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RYNet	1.17 358	0.49 334	1.24 342	0.70 344	0.97 416	1.71 378	0.92 362	1.91 348	1.46 372	1.38 323	1.14 193	1.88 378	1.30 365	4.24 381	1.87 395	0.26 277	0.21 279	0.35 355	0.27 305	0.55 394	0.54 391

IMH-64-1	2.70 442	1.79 447	1.46 373	3.26 463	2.66 457	3.23 443	2.10 446	4.08 450	2.75 438	2.34 417	3.81 435	3.06 429	2.22 429	4.25 382	2.59 414	3.75 465	0.84 445	2.75 460	1.35 452	3.15 459	2.60 462

IMH-64	2.70 442	1.79 447	1.46 373	3.26 463	2.66 457	3.23 443	2.10 446	4.08 450	2.75 438	2.34 417	3.81 435	3.06 429	2.22 429	4.25 382	2.59 414	3.75 465	0.84 445	2.75 460	1.35 452	3.15 459	2.60 462

SuperB	2.53 437	0.59 369	18.45 468	0.69 339	0.50 285	1.87 397	0.88 352	1.67 281	2.39 426	1.50 353	1.42 294	1.14 261	1.15 337	4.28 384	5.07 437	0.24 233	0.19 241	0.22 150	0.19 132	7.86 476	0.34 326

AACVNet	0.86 279	0.35 261	0.79 202	0.82 388	0.39 215	0.76 199	0.49 201	1.61 267	0.81 95	1.08 161	1.33 265	1.30 298	0.93 269	4.34 385	0.74 252	0.25 257	0.21 279	0.28 290	0.22 231	0.29 281	0.25 243

KSHMR	8.75 467	2.06 456	2.11 413	3.53 467	3.11 464	4.13 455	2.69 459	5.60 462	61.37 491	3.00 441	55.83 491	4.98 451	2.45 435	4.49 386	2.61 416	3.46 462	1.55 466	3.14 466	1.94 464	3.72 464	3.18 467

ACVNet_2	2.43 435	1.41 437	2.04 410	2.62 452	2.24 450	2.63 430	1.88 437	3.31 443	3.01 440	2.19 412	3.45 431	4.62 443	2.04 421	4.50 387	1.47 380	2.55 450	0.64 437	2.22 447	0.84 436	2.69 449	2.29 455

WAO-6	2.81 445	1.60 443	1.46 373	2.36 450	2.28 452	3.55 445	2.29 454	4.21 453	4.56 456	2.36 421	4.51 440	4.88 447	2.66 439	4.60 388	4.07 434	1.72 442	1.15 462	2.31 449	1.46 457	2.31 443	1.85 449

PS-NSSS	0.99 315	0.58 366	0.93 259	0.58 229	0.57 321	0.91 253	0.80 336	1.81 321	1.14 230	1.14 199	1.67 356	1.00 213	0.83 223	4.62 389	0.78 268	0.37 362	0.31 365	0.52 402	0.32 357	0.45 368	0.38 346

SANet	1.88 413	0.57 363	2.18 418	0.63 285	0.40 225	2.80 434	1.57 423	2.39 426	5.88 461	2.36 421	3.57 432	3.72 438	2.97 443	4.74 390	1.76 391	0.34 347	0.30 359	0.32 329	0.29 336	0.48 378	0.37 340

DPSNet	1.69 403	0.59 369	4.33 442	0.70 344	0.57 321	2.02 406	1.62 425	3.35 445	1.78 402	1.48 350	1.38 285	2.17 403	2.84 441	4.77 391	3.66 429	0.48 398	0.31 365	0.29 300	0.25 278	0.64 408	0.48 378

Wz-Net-TNSev	1.88 413	2.08 457	7.66 453	0.67 325	0.64 352	2.42 422	1.83 433	2.33 419	1.74 400	1.57 369	1.56 331	2.58 419	1.90 415	4.86 392	3.12 421	0.39 369	0.37 394	0.33 337	0.37 380	0.53 390	0.58 400

PASM	1.34 373	0.92 413	2.62 430	0.86 399	0.87 406	1.03 290	1.08 388	1.50 236	1.51 379	1.82 395	1.41 293	1.68 363	1.26 358	4.87 393	1.34 357	0.61 418	0.65 439	0.68 425	0.78 433	0.69 415	0.68 415

ASMatch	0.88 284	0.26 61	0.69 122	0.51 124	0.35 166	0.48 36	0.37 86	1.12 148	0.92 131	1.10 175	3.28 428	0.96 203	0.98 293	4.90 394	0.49 160	0.19 111	0.16 181	0.22 150	0.19 132	0.19 93	0.27 273

DeepPrunerF	1.60 394	0.73 396	5.81 450	0.88 405	1.19 432	0.91 253	0.95 370	2.19 405	5.24 459	1.17 224	1.30 251	1.19 268	1.30 365	4.90 394	1.66 390	0.42 379	0.34 378	0.52 402	0.47 402	0.41 350	0.40 350

CSP-Net	0.97 309	0.38 285	0.83 214	0.53 157	0.41 232	1.63 372	0.77 325	2.00 367	1.05 186	1.25 265	1.20 218	1.33 303	0.83 223	4.93 396	0.85 292	0.32 331	0.22 297	0.20 97	0.20 164	0.23 202	0.25 243

iRaft-Stereo_5w	0.85 274	0.29 132	0.91 253	0.53 157	0.43 245	0.49 46	0.68 302	0.99 91	0.87 110	0.79 91	1.34 272	1.46 327	0.91 257	5.11 397	1.11 330	0.17 40	0.14 92	0.22 150	0.18 112	0.20 120	0.20 167

FC-DCNN	2.72 444	0.59 369	0.86 222	0.73 362	0.57 321	2.91 435	1.04 383	3.01 440	2.60 433	6.83 465	7.64 460	9.92 466	6.33 465	5.21 398	3.14 422	0.53 409	0.48 420	0.51 400	0.50 410	0.53 390	0.51 387

DispNO	0.93 297	0.30 151	1.34 360	0.55 194	0.55 316	0.89 248	0.49 201	1.48 230	1.21 276	1.17 224	1.27 242	1.19 268	0.90 254	5.23 399	0.74 252	0.22 193	0.17 208	0.24 206	0.21 204	0.19 93	0.20 167

WZ-Net	1.95 417	0.95 414	10.10 459	0.86 399	0.78 388	1.69 377	1.60 424	2.20 408	1.98 415	2.08 409	1.93 385	2.30 408	1.97 418	5.30 400	3.17 424	0.34 347	0.26 329	0.29 300	0.31 349	0.51 386	0.47 375

OCTAStereo	0.80 251	0.30 151	0.75 176	0.60 253	0.31 114	0.64 128	0.44 157	1.21 171	0.90 121	1.29 279	1.01 132	0.82 136	0.57 121	5.35 401	0.48 153	0.24 233	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.20 120	0.30 301

PSM-softLoss	0.78 244	0.31 184	0.77 192	0.58 229	0.32 131	0.56 95	0.40 111	1.18 163	0.70 69	1.24 260	1.07 158	0.83 143	0.52 90	5.36 402	0.53 185	0.24 233	0.15 146	0.25 244	0.22 231	0.20 120	0.25 243

KMStereo	0.78 244	0.31 184	0.77 192	0.58 229	0.32 131	0.56 95	0.40 111	1.18 163	0.70 69	1.24 260	1.07 158	0.83 143	0.52 90	5.36 402	0.53 185	0.24 233	0.15 146	0.25 244	0.22 231	0.20 120	0.25 243

RE-Stereo	0.80 251	0.30 151	0.75 176	0.60 253	0.31 114	0.64 128	0.44 157	1.21 171	0.90 121	1.29 279	1.01 132	0.81 131	0.57 121	5.37 404	0.48 153	0.24 233	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.20 120	0.30 301

TVStereo	0.80 251	0.30 151	0.75 176	0.60 253	0.31 114	0.64 128	0.44 157	1.21 171	0.90 121	1.29 279	1.01 132	0.81 131	0.57 121	5.37 404	0.48 153	0.24 233	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.20 120	0.30 301

NF-Stereo	0.80 251	0.30 151	0.75 176	0.60 253	0.31 114	0.64 128	0.44 157	1.21 171	0.90 121	1.29 279	1.02 140	0.82 136	0.57 121	5.40 406	0.48 153	0.23 218	0.14 92	0.24 206	0.20 164	0.20 120	0.30 301

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1111x	1.70 404	0.29 132	0.86 222	0.51 124	0.27 42	1.01 285	0.68 302	2.22 409	1.28 308	1.13 196	1.40 291	1.21 270	1.10 329	5.53 408	15.20 469	0.22 193	0.21 279	0.22 150	0.22 231	0.24 217	0.22 200

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CSAN	1.41 381	0.59 369	1.26 345	0.70 344	0.50 285	1.76 384	1.78 429	1.77 306	1.90 411	2.35 419	2.32 407	1.92 386	1.94 417	5.56 410	1.49 382	0.43 384	0.35 387	0.40 379	0.41 388	0.43 359	0.41 354

CFNet	0.96 303	0.36 271	1.01 287	0.62 277	0.42 237	0.99 282	0.47 183	1.90 344	1.32 326	0.99 140	1.39 289	1.10 249	0.86 237	5.58 411	0.79 274	0.23 218	0.17 208	0.28 290	0.27 305	0.26 239	0.21 183

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RAFT-345	0.84 270	0.25 49	0.66 103	0.50 97	0.27 42	0.54 86	0.42 127	0.83 42	1.11 212	1.32 300	2.34 409	0.86 156	0.54 101	5.72 413	0.47 148	0.18 73	0.13 51	0.22 150	0.17 98	0.17 35	0.16 56

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FC-DCNN v2	2.81 445	0.59 369	0.85 216	0.73 362	0.57 321	2.97 438	1.05 384	3.39 446	2.61 434	6.98 466	7.67 461	10.38 469	6.31 464	5.75 415	3.37 427	0.53 409	0.48 420	0.51 400	0.50 410	0.53 390	0.51 387

IRAFT_RVC	0.88 284	0.28 102	0.76 186	0.63 285	0.31 114	0.65 142	1.02 381	1.22 179	0.94 136	1.22 246	1.04 151	1.01 220	0.98 293	5.82 416	0.53 185	0.22 193	0.12 12	0.25 244	0.20 164	0.20 120	0.19 140

UNDER WATER	5.08 457	2.33 460	5.55 447	3.94 472	3.51 468	5.20 462	2.72 461	5.61 463	16.52 474	3.84 447	4.60 442	9.21 464	5.89 461	5.90 417	8.66 456	3.75 465	1.34 463	3.18 467	1.88 462	4.33 470	3.61 470

IMH	3.21 449	1.85 451	1.48 378	3.25 462	2.69 459	4.07 454	2.02 444	4.41 455	3.80 449	2.72 430	7.11 457	4.75 446	2.92 442	5.92 418	2.55 412	3.85 468	0.88 451	2.78 462	1.36 454	3.19 461	2.59 461

UNDER WATER-64	5.27 458	2.32 459	8.78 458	3.93 471	3.54 469	7.61 464	3.03 465	5.84 464	14.19 468	4.04 450	4.04 437	9.39 465	6.26 463	5.93 419	8.48 455	3.60 464	1.51 465	3.13 465	1.88 462	4.29 469	3.61 470

ACVNet-4b	2.15 423	1.41 437	1.64 387	2.80 453	2.31 453	2.31 418	1.24 403	2.32 418	2.14 421	1.26 269	2.39 411	2.66 422	1.48 381	5.95 420	1.06 319	3.20 459	0.45 415	2.37 450	0.89 439	2.83 454	2.37 456

RAFT-RH_RVC	1.03 327	0.24 30	0.67 108	0.49 88	0.28 63	0.81 228	0.33 48	0.83 42	1.08 199	2.05 408	4.65 445	1.04 229	0.57 121	5.98 421	0.50 166	0.18 73	0.13 51	0.26 263	0.20 164	0.16 18	0.17 80

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RTS	2.67 439	1.38 434	15.28 466	0.99 420	1.26 435	3.78 448	1.96 441	2.15 393	2.62 435	2.61 427	2.85 423	2.60 420	1.59 389	6.27 423	5.71 440	0.40 371	0.28 344	0.35 355	0.35 373	0.50 382	0.48 378

RTSA	2.67 439	1.38 434	15.28 466	0.99 420	1.26 435	3.78 448	1.96 441	2.15 393	2.62 435	2.61 427	2.85 423	2.60 420	1.59 389	6.27 423	5.71 440	0.40 371	0.28 344	0.35 355	0.35 373	0.50 382	0.48 378

MeshStereo	2.26 427	0.56 359	0.92 257	0.61 266	0.49 278	2.60 428	1.02 381	3.18 442	2.05 419	7.40 470	4.98 449	7.58 459	2.98 444	6.37 425	1.96 401	0.43 384	0.43 408	0.45 390	0.39 383	0.43 359	0.42 358
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
THIR-Stereo	1.02 326	0.27 84	0.69 122	0.49 88	0.28 63	0.95 269	1.34 410	1.03 105	0.97 151	1.34 311	1.90 383	1.17 264	1.58 388	6.44 426	0.78 268	0.19 111	0.14 92	0.21 123	0.22 231	0.19 93	0.20 167

NVStereoNet_ROB	1.88 413	1.07 421	1.45 371	1.07 427	1.17 429	1.47 357	1.48 418	1.89 341	1.93 414	1.94 403	4.67 446	3.08 431	1.80 407	6.51 427	1.65 388	1.06 436	0.86 450	1.08 438	1.32 451	0.93 425	1.26 440
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PFNet	0.91 292	0.26 61	1.10 319	0.63 285	0.32 131	0.64 128	0.56 255	1.17 158	0.99 163	1.47 344	1.08 162	0.98 206	0.69 168	6.62 428	0.54 190	0.20 140	0.12 12	0.24 206	0.19 132	0.20 120	0.17 80

CrosDoStereo	1.58 391	0.24 30	0.72 146	0.48 74	0.29 78	0.67 154	12.49 472	1.10 140	0.98 156	1.34 311	1.75 365	1.00 213	1.89 413	6.65 429	0.81 279	0.19 111	0.15 146	0.20 97	0.22 231	0.18 61	0.19 140

DeepStereo_LL	1.58 391	0.24 30	0.72 146	0.48 74	0.29 78	0.67 154	12.49 472	1.10 140	0.98 156	1.34 311	1.75 365	1.00 213	1.89 413	6.65 429	0.81 279	0.19 111	0.15 146	0.20 97	0.22 231	0.18 61	0.19 140

TDLM	1.06 331	0.44 313	0.79 202	0.63 285	0.50 285	0.89 248	1.44 415	1.48 230	1.26 297	1.12 182	1.40 291	1.08 237	0.98 293	6.65 429	0.78 268	0.33 339	0.21 279	0.33 337	0.26 295	0.37 330	0.24 231

LE_ROB	8.05 465	0.37 278	23.53 474	0.74 365	0.33 148	2.77 432	2.87 463	3.71 449	27.24 482	25.39 482	8.87 466	8.46 463	26.71 482	6.65 429	21.99 475	0.21 169	0.19 241	0.20 97	0.21 204	0.25 228	0.22 200

STrans-v2	1.04 330	0.28 102	0.96 272	0.49 88	0.32 131	0.68 161	0.79 330	2.47 431	1.12 216	1.12 182	1.46 308	1.40 313	1.46 378	6.70 433	0.43 111	0.18 73	0.13 51	0.20 97	0.18 112	0.18 61	0.18 105

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CVANet_RVC	1.07 333	0.43 310	0.76 186	0.60 253	0.50 285	0.90 251	0.97 372	1.52 244	1.26 297	1.33 308	1.38 285	1.24 279	1.18 341	6.75 435	0.75 257	0.34 347	0.23 308	0.34 347	0.29 336	0.42 354	0.27 273

OMP-Stereo	0.94 299	0.33 219	0.72 146	0.90 410	0.31 114	0.49 46	0.36 76	1.16 156	1.06 189	1.58 371	1.12 184	1.46 327	0.69 168	6.94 436	0.49 160	0.19 111	0.14 92	0.24 206	0.18 112	0.20 120	0.14 19

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RASNet	1.12 346	0.30 151	0.91 253	0.66 313	0.77 386	0.97 277	0.57 265	1.37 205	1.35 341	1.02 151	1.34 272	2.11 402	1.43 374	7.09 438	1.39 365	0.19 111	0.17 208	0.17 23	0.19 132	0.18 61	0.16 56

ff1	1.37 376	0.33 219	0.85 216	0.53 157	0.37 188	0.74 189	0.56 255	0.95 79	2.47 429	1.15 205	1.45 303	1.06 231	0.82 215	7.22 439	7.61 448	0.20 140	0.12 12	0.31 317	0.27 305	0.19 93	0.20 167

mmx	1.39 378	0.33 219	0.85 216	0.53 157	0.37 188	0.74 189	0.56 255	2.13 387	1.37 348	1.15 205	1.45 303	1.06 231	0.82 215	7.22 439	7.61 448	0.24 233	0.19 241	0.31 317	0.27 305	0.30 292	0.25 243

xxx	1.39 378	0.33 219	0.85 216	0.53 157	0.37 188	0.74 189	0.56 255	2.13 387	1.37 348	1.15 205	1.45 303	1.06 231	0.82 215	7.22 439	7.61 448	0.24 233	0.19 241	0.31 317	0.27 305	0.30 292	0.25 243

ktn	4.70 455	2.38 461	2.12 414	3.76 468	3.24 465	4.85 459	2.95 464	5.52 460	7.37 464	4.07 452	19.32 478	7.46 458	3.47 447	7.39 442	2.95 418	4.04 469	1.85 467	3.26 468	2.22 467	3.08 458	2.65 464

MADNet+	2.69 441	3.22 468	11.53 463	1.44 438	1.12 424	3.19 441	1.81 431	2.85 437	2.37 425	1.68 379	2.07 396	2.85 428	2.18 427	7.41 443	5.23 438	0.79 425	0.76 441	0.69 427	0.65 426	0.98 426	0.95 428

AANet_RVC	1.16 357	0.52 348	1.49 380	0.65 306	0.45 259	0.75 194	0.69 306	1.42 217	1.55 385	1.34 311	1.87 380	1.53 339	0.78 198	7.43 444	1.38 362	0.25 257	0.17 208	0.19 70	0.16 81	0.22 177	0.26 264

JetRed	6.91 464	8.80 475	25.96 478	2.85 455	3.25 466	13.98 475	11.87 471	6.25 467	4.28 454	4.45 455	4.56 441	6.69 455	5.46 459	7.46 445	14.05 466	2.59 451	3.31 469	2.59 458	2.29 468	4.20 468	3.36 469

SGM-Forest	1.24 361	0.38 285	0.60 74	0.52 143	0.37 188	1.56 366	1.30 408	1.65 275	1.36 344	2.11 411	1.79 369	1.63 355	0.93 269	7.48 446	0.95 305	0.36 358	0.37 394	0.39 374	0.34 369	0.37 330	0.32 316
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WAO-7	2.66 438	1.40 436	1.73 396	1.39 435	1.17 429	3.93 451	1.94 440	4.11 452	3.88 450	2.92 437	5.50 450	4.18 441	3.00 445	7.63 447	3.71 430	1.13 439	1.00 456	1.17 439	1.13 450	1.18 436	1.09 437

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 408	0.87 410	3.56 438	0.80 380	0.75 382	3.72 447	2.44 458	1.82 322	1.82 406	1.74 383	1.91 384	1.92 386	1.26 358	7.69 448	1.28 350	0.45 390	0.47 419	0.52 402	0.77 432	0.50 382	0.50 383

MDST_ROB	1.67 400	0.34 241	1.58 385	0.92 415	0.58 330	4.26 456	1.11 390	2.83 436	1.41 364	4.49 456	2.55 417	1.45 325	0.97 289	7.79 449	1.17 337	0.31 325	0.25 324	0.37 366	0.33 364	0.31 301	0.30 301

notaker	3.98 452	2.40 462	2.68 431	3.82 470	3.27 467	3.97 453	2.14 449	4.78 458	3.45 447	4.12 453	6.94 455	7.65 460	3.26 446	7.82 450	5.30 439	4.04 469	1.41 464	3.36 469	2.10 466	3.88 465	3.31 468

JetBlue	3.97 451	2.01 452	10.19 460	1.38 434	2.84 461	10.53 469	9.54 470	3.60 448	2.41 427	2.73 431	3.39 430	4.54 442	4.31 455	7.85 451	6.84 445	0.88 427	0.93 454	0.89 431	0.91 440	1.74 440	1.91 450

CC-Net-ROB	1.49 384	1.26 433	1.27 348	0.88 405	0.79 390	1.76 384	1.00 378	1.79 315	1.26 297	1.10 175	1.61 343	1.21 270	0.99 301	8.13 452	0.84 289	1.09 437	0.41 405	2.20 446	0.46 400	1.20 437	0.48 378

SGM_RVC	1.68 402	0.36 271	0.61 77	0.59 242	0.29 78	2.25 415	1.18 399	2.38 425	1.68 394	3.60 446	2.67 420	3.69 437	2.42 434	8.13 452	1.90 398	0.31 325	0.31 365	0.30 311	0.28 325	0.30 292	0.29 289
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PWCK	2.88 447	2.05 455	5.72 449	2.08 445	1.11 422	3.55 445	3.90 466	2.86 438	3.54 448	3.03 443	3.63 433	3.10 432	2.31 431	8.15 454	3.09 420	2.12 446	0.91 453	1.75 443	0.98 446	2.57 447	1.18 439

TorneroNet	10.70 470	2.03 453	1.82 401	3.43 465	3.01 463	43.83 486	2.22 452	8.87 471	67.47 492	7.17 469	27.36 481	10.68 470	3.85 454	8.67 455	7.65 451	3.59 463	0.88 451	3.04 464	1.57 460	3.71 463	3.17 466

LVE	3.31 450	1.67 444	1.64 387	2.85 455	2.42 455	3.20 442	2.26 453	4.78 458	5.05 458	2.35 419	6.91 454	6.02 454	2.37 432	9.15 456	2.17 409	3.19 458	1.08 461	2.38 452	1.47 458	2.81 452	2.40 458

TorneroNet-64	5.30 459	2.03 453	1.74 397	3.43 465	2.81 460	10.09 468	2.12 448	9.10 472	17.12 477	4.96 461	9.27 468	10.72 471	3.70 451	9.20 457	4.55 436	3.31 460	0.84 445	2.88 463	1.55 459	3.49 462	3.04 465

GANet	1.36 375	0.47 327	0.86 222	0.67 325	0.45 259	1.34 342	1.73 428	1.64 274	1.24 289	1.49 352	2.38 410	1.55 342	1.20 347	9.30 458	0.93 302	0.30 318	0.31 365	0.33 337	0.28 325	0.39 343	0.30 301

HSM	1.19 359	0.32 200	0.65 97	0.57 223	0.38 205	1.23 326	0.59 277	2.25 412	1.19 265	1.30 288	1.25 232	1.94 388	1.03 312	9.32 459	0.71 245	0.22 193	0.16 181	0.20 97	0.16 81	0.21 154	0.21 183

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 422	1.15 429	3.10 435	1.05 424	0.76 385	5.03 461	2.40 457	2.16 396	2.62 435	1.89 400	2.28 406	2.69 423	1.65 395	9.35 460	2.04 404	0.64 422	0.51 426	0.68 425	0.71 430	1.09 433	0.67 413

MADNet++	5.01 456	3.14 466	4.91 444	4.55 474	3.94 471	5.20 462	4.41 468	4.40 454	4.13 453	4.95 460	6.08 451	4.74 445	5.37 458	9.40 461	10.67 462	4.65 471	4.15 472	3.97 471	3.34 470	4.09 467	4.08 473

WAO-8	4.40 453	1.82 449	1.79 398	2.34 448	2.20 447	9.19 466	1.53 419	6.09 465	16.46 472	3.94 448	7.84 463	7.32 456	3.72 452	9.41 462	3.31 425	2.00 444	1.07 459	2.44 455	1.37 455	2.50 445	1.68 446

Venus	4.40 453	1.82 449	1.79 398	2.34 448	2.20 447	9.19 466	1.53 419	6.09 465	16.46 472	3.94 448	7.84 463	7.32 456	3.72 452	9.41 462	3.31 425	2.00 444	1.07 459	2.44 455	1.37 455	2.50 445	1.68 446

UGAM	1.14 351	0.27 84	0.95 267	0.53 157	0.42 237	0.70 173	0.72 313	0.95 79	1.32 326	0.98 137	1.48 314	1.78 374	0.87 242	9.65 464	0.87 295	0.21 169	0.18 225	0.30 311	0.24 265	0.19 93	0.16 56

LL-Strereo	1.33 372	0.39 290	1.38 362	0.61 266	0.61 343	0.75 194	0.66 296	1.63 273	1.17 252	1.56 365	1.60 339	2.03 398	2.12 425	9.72 465	0.97 310	0.21 169	0.18 225	0.27 277	0.23 253	0.22 177	0.25 243

STTRV1_RVC	1.58 391	0.68 390	1.96 409	0.88 405	1.12 424	1.57 367	0.90 359	2.25 412	1.75 401	1.29 279	2.02 392	1.40 313	1.22 351	9.77 466	1.31 353	0.81 426	0.33 376	0.54 408	0.49 407	0.73 419	0.52 389

DGTPSM_ROB	13.01 473	8.23 473	21.87 471	9.51 476	18.10 474	11.56 471	32.01 481	10.63 473	16.20 470	7.03 467	19.48 479	10.15 467	16.66 474	9.83 467	22.42 476	4.75 472	8.68 474	5.37 472	10.25 476	6.16 473	11.36 476

DPSMNet_ROB	13.02 474	8.23 473	21.91 472	9.53 477	18.11 475	11.56 471	32.02 482	10.64 474	16.23 471	7.05 468	19.49 480	10.16 468	16.66 474	9.85 468	22.43 477	4.77 473	8.68 474	5.38 473	10.26 477	6.17 474	11.36 476

FADE	26.59 480	4.78 471	20.96 470	1.89 444	1.92 445	2.91 435	2.00 443	5.58 461	5.04 457	2.92 437	2.16 401	4.13 440	14.18 472	10.23 469	8.46 454	188.09 492	2.77 468	123.78 489	127.92 489	1.06 432	1.10 438

NOSS_ROB	1.26 364	0.46 322	0.62 81	0.56 207	0.38 205	1.06 296	0.78 327	1.73 290	1.40 361	1.01 147	1.43 298	1.10 249	0.75 180	10.62 470	0.65 226	0.45 390	0.43 408	0.48 396	0.45 397	0.44 365	0.41 354

SDNR	1.62 397	0.51 344	2.17 416	0.53 157	0.56 318	3.80 450	0.45 171	1.54 252	1.29 312	1.33 308	2.41 413	1.08 237	0.96 286	11.18 471	1.16 335	0.66 423	0.63 436	0.43 386	0.32 357	0.64 408	0.67 413

MANE	6.19 460	0.59 369	1.03 298	0.93 416	1.22 434	13.38 473	2.69 459	12.81 475	17.94 478	8.21 471	10.82 470	14.72 473	11.68 469	11.39 472	11.90 463	0.59 416	0.50 425	0.52 402	1.76 461	0.55 394	0.54 391

FBW_ROB	1.71 406	0.62 381	1.45 371	0.67 325	0.61 343	1.81 390	1.08 388	2.52 432	1.70 395	1.77 386	1.73 361	1.98 392	1.25 356	12.57 473	1.84 394	0.34 347	0.37 394	0.56 416	0.38 382	0.45 368	0.43 365

DPSimNet_ROB	11.20 472	4.98 472	35.43 482	2.90 458	4.52 472	7.89 465	17.09 474	4.66 456	6.06 462	14.89 477	10.93 471	17.29 474	36.81 486	13.18 474	15.68 470	2.86 453	6.29 473	5.75 474	5.09 472	3.91 466	7.70 475

ASD4	15.85 475	10.99 476	19.63 469	10.21 478	11.70 473	19.24 476	31.10 480	19.35 477	10.68 466	11.14 472	10.18 469	12.59 472	12.64 470	14.74 475	24.83 479	12.93 480	9.94 479	26.83 482	19.40 480	16.23 479	12.70 481

SGM-ForestM	6.52 462	0.38 285	1.26 345	0.63 285	0.35 166	13.59 474	5.32 469	6.32 468	6.70 463	11.14 472	9.18 467	22.51 483	13.93 471	16.89 476	20.07 474	0.36 358	0.37 394	0.36 363	0.35 373	0.36 326	0.34 326

HanzoNet	11.04 471	3.62 469	8.10 457	4.08 473	3.55 470	4.90 460	2.73 462	7.19 469	10.10 465	31.86 487	28.92 482	21.96 482	36.36 484	18.08 477	10.17 459	7.94 474	3.32 470	3.47 470	3.31 469	7.06 475	4.04 472

Anonymous_1	43.04 488	18.73 478	24.79 475	21.81 479	46.26 485	27.80 477	37.60 483	28.08 482	16.14 469	14.66 476	14.30 472	20.65 476	17.88 476	21.56 478	25.94 480	117.93 491	8.92 476	100.65 488	126.50 488	158.64 492	12.08 478

DPSM_ROB	19.08 476	19.14 479	25.17 476	22.15 480	20.85 477	28.17 478	37.82 484	26.56 480	16.85 475	14.14 474	14.84 473	21.70 477	18.75 477	21.87 479	26.55 481	10.16 478	9.30 477	10.47 477	10.42 478	14.03 477	12.61 479

DPSM	19.08 476	19.14 479	25.17 476	22.15 480	20.85 477	28.17 478	37.82 484	26.56 480	16.85 475	14.14 474	14.84 473	21.70 477	18.75 477	21.87 479	26.55 481	10.16 478	9.30 477	10.47 477	10.42 478	14.03 477	12.61 479

LRCNet_RVC	22.74 478	32.10 484	21.97 473	29.84 482	26.23 479	4.42 457	0.81 339	22.66 478	2.02 417	26.93 483	29.26 483	23.06 484	15.59 473	23.84 481	18.88 473	31.75 484	19.90 486	34.65 483	32.13 484	30.54 484	28.32 485

xxxxx1	54.10 490	25.67 481	27.13 479	113.43 489	96.96 489	30.69 482	47.44 486	32.38 484	25.60 479	17.75 478	17.27 475	21.81 479	21.02 479	24.43 482	33.82 483	33.37 485	40.54 487	157.71 490	175.86 490	66.16 488	72.93 490

tt_ll	54.10 490	25.67 481	27.13 479	113.43 489	96.96 489	30.69 482	47.44 486	32.38 484	25.60 479	17.75 478	17.27 475	21.81 479	21.02 479	24.43 482	33.82 483	33.37 485	40.54 487	157.71 490	175.86 490	66.16 488	72.93 490

ff	54.10 490	25.67 481	27.13 479	113.43 489	96.96 489	30.69 482	47.44 486	32.38 484	25.60 479	17.75 478	17.27 475	21.81 479	21.02 479	24.43 482	33.82 483	33.37 485	40.54 487	157.71 490	175.86 490	66.16 488	72.93 490

PML	51.67 489	36.25 485	13.28 465	7.46 475	20.81 476	108.69 492	232.22 493	8.72 470	27.82 483	87.01 492	269.67 493	69.67 492	61.95 492	24.76 485	14.20 467	9.74 477	3.40 471	9.62 476	4.70 471	18.74 480	4.72 474

HaxPig	38.92 484	41.40 489	41.64 483	29.95 483	32.27 480	28.90 480	27.60 477	29.73 483	37.71 488	43.82 488	43.87 487	33.17 485	35.56 483	41.53 486	40.37 488	43.94 488	47.51 491	45.82 484	47.08 486	42.38 485	44.15 488

AVERAGE_ROB	40.43 485	42.37 490	42.73 484	36.96 485	35.58 482	30.50 481	27.61 478	36.71 489	38.39 489	44.91 489	44.36 488	37.45 487	36.70 485	41.88 487	40.35 487	45.43 489	46.81 490	47.11 485	46.35 485	42.51 486	43.87 487

Selective-RAFT-Error	38.39 483	38.47 487	50.44 488	44.73 486	41.97 484	56.68 487	76.38 491	53.24 491	33.92 487	28.34 485	29.85 485	43.60 488	38.20 489	43.75 488	53.34 490	20.38 482	18.70 484	21.09 480	21.05 481	28.30 482	25.43 484

CasAABBNet	38.33 482	38.46 486	50.35 487	44.75 487	41.84 483	56.68 487	76.37 490	53.22 490	33.83 486	28.31 484	29.54 484	43.62 489	37.71 488	43.84 489	53.41 491	20.30 481	18.70 484	21.07 479	21.07 482	28.24 481	25.34 483

LSM0	42.82 487	38.75 488	50.81 489	47.07 488	109.38 492	57.00 489	76.02 489	53.74 492	33.71 485	29.02 486	30.41 486	43.87 490	37.22 487	43.91 490	53.54 492	20.52 483	18.62 483	21.10 481	21.11 483	28.41 483	42.22 486

MEDIAN_ROB	42.00 486	44.40 491	44.29 486	35.15 484	34.95 481	31.28 485	29.60 479	35.88 488	40.02 490	47.20 490	46.64 489	37.37 486	38.48 490	44.35 491	42.45 489	48.03 490	49.39 492	49.71 486	49.03 487	45.14 487	46.65 489

BEATNet-Init1	26.87 481	13.43 477	70.68 490	0.91 413	0.68 365	57.02 490	21.06 476	32.82 487	32.67 484	52.12 491	53.61 490	66.05 491	49.56 491	48.79 492	34.71 486	0.49 402	0.44 411	0.53 407	0.53 415	0.63 406	0.59 402

test_example2	192.40 493	210.76 493	206.48 493	199.83 493	204.73 493	172.94 493	183.52 492	133.93 493	133.41 493	191.38 493	196.19 492	187.13 493	178.77 493	205.33 493	208.00 493	222.09 493	238.72 493	186.54 493	190.54 493	227.34 493	170.31 493

Low-res two-view benchmark