Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

IGEV-Stereo++	0.22 1	0.16 8	0.29 11	0.38 64	0.20 24	0.22 5	0.18 2	0.44 9	0.36 22	0.23 2	0.29 12	0.24 4	0.17 1	0.28 2	0.23 4	0.12 4	0.10 9	0.12 2	0.10 15	0.12 4	0.11 3

AIO-Stereo	0.26 6	0.19 44	0.36 35	0.39 84	0.18 6	0.28 40	0.30 95	0.52 29	0.29 5	0.30 15	0.31 13	0.32 22	0.17 1	0.55 90	0.23 4	0.13 13	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.11 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 282	3.08 468	2.41 438	0.32 7	0.18 6	0.29 49	0.20 3	0.39 2	0.33 11	0.29 10	0.25 4	0.18 1	0.18 3	0.32 5	0.22 1	1.08 442	0.09 2	0.17 109	0.16 141	0.15 87	0.96 437

Selective-IGEV	0.25 2	0.18 25	0.37 41	0.37 47	0.20 24	0.27 30	0.25 43	0.59 57	0.25 2	0.27 8	0.26 6	0.34 31	0.18 3	0.62 151	0.23 4	0.12 4	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.11 3

EGLCR-Stereo	0.27 10	0.17 16	0.36 35	0.35 19	0.21 33	0.37 111	0.20 3	0.58 54	0.37 26	0.29 10	0.28 10	0.42 67	0.18 3	0.47 55	0.27 37	0.14 25	0.10 9	0.16 80	0.14 93	0.13 20	0.12 18

RAStereo	0.25 2	0.17 16	0.33 18	0.40 120	0.21 33	0.24 9	0.26 54	0.45 11	0.46 70	0.23 2	0.34 25	0.30 11	0.19 6	0.34 9	0.26 19	0.15 79	0.12 104	0.16 80	0.13 70	0.14 54	0.11 3

MSKI-zero shot	0.33 50	0.19 44	0.36 35	0.41 142	0.22 43	0.32 78	0.22 16	0.65 87	0.45 64	0.52 82	0.64 104	0.60 160	0.19 6	0.78 264	0.27 37	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.10 15	0.13 20	0.13 43

CAS	0.37 89	0.13 1	0.27 8	1.34 440	0.31 269	0.46 168	0.38 209	0.50 23	0.48 78	0.35 26	0.52 69	0.24 4	0.19 6	0.30 3	0.28 48	1.03 441	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 4	0.28 327

RSM	0.26 6	0.19 44	0.35 25	0.37 47	0.21 33	0.27 30	0.33 140	0.55 42	0.28 3	0.26 5	0.25 4	0.38 48	0.20 9	0.59 113	0.23 4	0.12 4	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.14 54	0.11 3

RAFT-Stereo-weight	0.33 50	0.19 44	0.36 35	0.39 84	0.23 69	0.28 40	0.29 80	0.69 117	0.83 220	0.55 92	0.51 63	0.58 146	0.20 9	0.48 62	0.30 73	0.13 13	0.10 9	0.14 20	0.12 42	0.13 20	0.12 18

RSM++	0.26 6	0.19 44	0.36 35	0.37 47	0.21 33	0.28 40	0.29 80	0.54 39	0.34 13	0.26 5	0.23 2	0.36 44	0.21 11	0.52 78	0.24 9	0.12 4	0.11 49	0.14 20	0.12 42	0.14 54	0.11 3

CAS++	0.33 50	0.25 197	0.39 50	0.38 64	0.26 158	0.32 78	0.24 33	0.87 205	0.53 93	0.48 75	0.46 42	0.26 6	0.21 11	0.50 73	0.26 19	0.23 293	0.20 314	0.22 268	0.17 191	0.21 240	0.17 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DLNR_Zeroshot_test	20.12 476	36.36 482	38.38 480	170.13 488	62.28 484	0.22 5	0.20 3	13.43 475	0.40 43	0.45 63	0.66 109	0.42 67	0.21 11	0.64 168	0.32 92	5.57 472	0.10 9	0.15 59	0.11 26	72.31 487	0.13 43

U	3.17 453	0.17 16	0.35 25	0.41 142	0.71 420	57.93 487	0.20 3	0.43 8	0.39 34	0.26 5	0.23 2	0.23 3	0.22 14	0.26 1	0.22 1	0.16 120	0.10 9	0.74 428	0.13 70	0.13 20	0.11 3

IGEV-Stereo+	0.25 2	0.15 2	0.28 9	0.32 7	0.19 12	0.13 1	0.17 1	0.29 1	0.30 6	0.22 1	0.15 1	0.22 2	0.22 14	0.42 32	0.22 1	0.14 25	0.10 9	0.12 2	0.09 5	0.15 87	1.09 444

IGEV++	0.25 2	0.17 16	0.35 25	0.40 120	0.23 69	0.24 9	0.23 28	0.56 48	0.24 1	0.29 10	0.36 27	0.30 11	0.22 14	0.33 6	0.29 60	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.10 15	0.13 20	0.14 66

4D-IteraStereo	0.33 50	0.19 44	0.43 93	0.40 120	0.24 102	0.32 78	0.27 61	0.59 57	0.72 153	0.66 138	0.53 73	0.42 67	0.22 14	0.46 49	0.30 73	0.14 25	0.09 2	0.20 212	0.16 141	0.16 128	0.12 18

CES	0.29 20	0.15 2	0.25 1	0.31 5	0.71 420	0.36 101	0.27 61	0.51 25	0.47 76	0.34 24	0.48 49	0.27 7	0.23 18	0.40 25	0.24 9	0.13 13	0.11 49	0.12 2	0.08 1	0.13 20	0.32 346

GLC_STEREO	0.30 26	0.20 70	0.28 9	0.44 231	0.19 12	0.31 67	0.25 43	0.49 21	0.43 57	0.37 31	0.47 47	0.40 56	0.23 18	0.51 77	0.37 142	0.15 79	0.18 289	0.19 178	0.16 141	0.16 128	0.14 66

iRaftStereo_RVC	0.33 50	0.20 70	0.40 62	0.40 120	0.23 69	0.31 67	0.29 80	0.70 129	0.55 95	0.49 76	0.66 109	0.37 45	0.23 18	0.47 55	0.33 102	0.14 25	0.11 49	0.19 178	0.17 191	0.16 128	0.13 43

testlalala2	0.37 89	0.19 44	0.45 104	0.94 427	0.56 400	0.45 166	0.25 43	0.64 85	0.51 88	0.69 159	0.57 86	0.44 77	0.24 21	0.35 11	0.33 102	0.15 79	0.13 166	0.14 20	0.10 15	0.13 20	0.14 66

MGS-Stereo	0.29 20	0.20 70	0.42 75	0.37 47	0.24 102	0.37 111	0.30 95	0.40 3	0.50 84	0.32 20	0.51 63	0.40 56	0.24 21	0.45 43	0.28 48	0.16 120	0.12 104	0.15 59	0.13 70	0.15 87	0.14 66

CASnet	0.30 26	0.20 70	0.34 19	0.42 170	0.17 3	0.25 20	0.24 33	0.53 34	0.56 96	0.54 90	0.54 76	0.39 52	0.24 21	0.41 28	0.26 19	0.15 79	0.10 9	0.22 268	0.18 219	0.18 177	0.12 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.36 71	0.25 197	0.52 190	0.43 207	0.27 190	0.36 101	0.27 61	0.70 129	0.46 70	0.55 92	0.53 73	0.65 187	0.24 21	0.69 209	0.32 92	0.14 25	0.13 166	0.23 286	0.20 265	0.19 212	0.14 66

model_zeroshot	0.35 62	0.20 70	0.56 225	0.41 142	0.30 257	0.51 182	0.26 54	0.69 117	0.48 78	0.65 133	0.51 63	0.52 112	0.25 25	0.46 49	0.27 37	0.17 150	0.13 166	0.15 59	0.14 93	0.13 20	0.14 66

GCAP-BAT	0.32 42	0.21 94	0.45 104	0.34 13	0.29 234	0.28 40	0.27 61	0.53 34	0.32 9	0.61 108	0.66 109	0.47 94	0.25 25	0.59 113	0.28 48	0.15 79	0.12 104	0.15 59	0.10 15	0.12 4	0.12 18

Occ-G	0.27 10	0.15 2	0.32 16	0.35 19	0.21 33	0.28 40	0.32 129	0.44 9	0.34 13	0.29 10	0.43 36	0.49 103	0.25 25	0.50 73	0.30 73	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.13 43

Pointernet	0.27 10	0.15 2	0.35 25	0.36 36	0.23 69	0.35 94	0.21 9	0.74 165	0.41 48	0.39 38	0.37 28	0.34 31	0.25 25	0.37 14	0.27 37	0.15 79	0.11 49	0.12 2	0.09 5	0.11 1	0.11 3

IGEV_Zeroshot_test	0.36 71	0.19 44	0.71 295	0.41 142	0.29 234	0.30 55	0.25 43	0.86 204	0.40 43	0.64 128	0.57 86	0.56 127	0.25 25	0.56 96	0.29 60	0.15 79	0.11 49	0.16 80	0.14 93	0.14 54	0.14 66

UniTT-Stereo	0.27 10	0.18 25	0.40 62	0.40 120	0.28 211	0.30 55	0.28 72	0.40 3	0.33 11	0.30 15	0.46 42	0.27 7	0.25 25	0.48 62	0.35 122	0.17 150	0.13 166	0.14 20	0.12 42	0.14 54	0.13 43

testlalala	0.29 20	0.20 70	0.45 104	0.34 13	0.24 102	0.44 161	0.29 80	0.50 23	0.30 6	0.70 165	0.50 56	0.35 37	0.25 25	0.33 6	0.25 12	0.15 79	0.11 49	0.14 20	0.09 5	0.12 4	0.13 43

test_3	0.37 89	0.19 44	0.50 161	0.45 243	0.24 102	0.47 170	0.36 180	0.69 117	0.84 221	0.66 138	0.46 42	0.68 209	0.25 25	0.45 43	0.32 92	0.12 4	0.10 9	0.18 146	0.16 141	0.15 87	0.12 18

CREStereo++_RVC	0.32 42	0.16 8	0.25 1	0.32 7	0.24 102	0.27 30	0.22 16	0.48 20	0.89 254	0.47 71	0.80 166	0.29 9	0.25 25	0.37 14	0.34 113	0.14 25	0.09 2	0.13 14	0.52 428	0.14 54	0.10 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
XX-Stereo	0.38 106	0.18 25	0.52 190	0.58 378	0.38 332	0.39 122	0.20 3	0.62 68	0.31 8	0.47 71	1.29 354	0.72 231	0.25 25	0.59 113	0.28 48	0.16 120	0.11 49	0.17 109	0.16 141	0.14 54	0.11 3

test_4	0.37 89	0.19 44	0.34 19	0.45 243	0.26 158	0.20 3	0.34 149	0.58 54	0.42 53	0.60 104	1.45 382	0.43 74	0.26 35	0.67 194	0.29 60	0.12 4	0.10 9	0.17 109	0.19 244	0.15 87	0.12 18

TRStereo	0.39 119	0.32 298	0.64 263	0.49 303	0.41 348	0.30 55	0.30 95	0.97 243	0.63 116	0.53 89	0.43 36	0.52 112	0.26 35	0.77 256	0.29 60	0.18 182	0.12 104	0.19 178	0.19 244	0.13 20	0.13 43

CroCo-Stereo	0.27 10	0.23 145	0.40 62	0.49 303	0.22 43	0.20 3	0.29 80	0.55 42	0.45 64	0.29 10	0.27 7	0.42 67	0.26 35	0.30 3	0.26 19	0.15 79	0.13 166	0.13 14	0.12 42	0.16 128	0.13 43
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
TANstereo	0.31 38	0.16 8	0.34 19	0.31 5	0.17 3	0.55 205	0.23 28	0.46 15	0.56 96	0.60 104	0.69 118	0.37 45	0.26 35	0.36 13	0.28 48	0.16 120	0.16 245	0.13 14	0.10 15	0.14 54	0.15 103

XX-TBD	0.32 42	0.53 376	0.26 5	0.53 350	0.21 33	0.38 116	0.24 33	0.41 5	0.77 178	0.55 92	0.70 121	0.31 15	0.26 35	0.33 6	0.28 48	0.16 120	0.10 9	0.12 2	0.09 5	0.13 20	0.11 3

WCG-NET	0.30 26	0.16 8	0.39 50	0.37 47	0.23 69	0.42 149	0.22 16	0.51 25	0.52 89	0.42 53	0.48 49	0.45 85	0.27 40	0.56 96	0.26 19	0.15 79	0.11 49	0.14 20	0.12 42	0.13 20	0.13 43

WCG-NET（raft）	0.31 38	0.16 8	0.39 50	0.33 11	0.19 12	0.35 94	0.27 61	0.54 39	0.79 188	0.45 63	0.55 81	0.47 94	0.27 40	0.56 96	0.28 48	0.13 13	0.10 9	0.12 2	0.11 26	0.12 4	0.12 18

MyStereo06	0.40 133	0.22 121	0.65 268	0.42 170	0.29 234	0.43 154	0.48 298	1.05 271	0.43 57	0.64 128	0.54 76	0.78 258	0.27 40	0.53 81	0.31 85	0.14 25	0.13 166	0.18 146	0.17 191	0.17 152	0.17 167

IGEVStereo-DCA	0.30 26	0.24 166	0.42 75	0.36 36	0.27 190	0.38 116	0.34 149	0.66 91	0.35 16	0.39 38	0.31 13	0.35 37	0.27 40	0.62 151	0.25 12	0.16 120	0.12 104	0.16 80	0.12 42	0.14 54	0.16 128

rrr	0.31 38	0.24 166	0.56 225	0.36 36	0.27 190	0.38 116	0.31 117	0.56 48	0.44 60	0.39 38	0.31 13	0.35 37	0.27 40	0.62 151	0.25 12	0.16 120	0.12 104	0.16 80	0.13 70	0.14 54	0.14 66

MaDis-Stereo	0.27 10	0.19 44	0.39 50	0.37 47	0.26 158	0.28 40	0.28 72	0.45 11	0.37 26	0.27 8	0.27 7	0.40 56	0.27 40	0.40 25	0.30 73	0.16 120	0.14 200	0.16 80	0.13 70	0.15 87	0.12 18

SPstereo	0.29 20	0.21 94	0.45 104	0.39 84	0.20 24	0.39 122	0.22 16	0.60 59	0.46 70	0.47 71	0.50 56	0.39 52	0.27 40	0.34 9	0.24 9	0.14 25	0.12 104	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.12 18

cross-raft	0.34 59	0.20 70	0.38 47	0.45 243	0.24 102	0.32 78	0.35 171	0.77 178	0.42 53	0.62 111	0.77 143	0.58 146	0.27 40	0.46 49	0.31 85	0.12 4	0.10 9	0.15 59	0.13 70	0.15 87	0.12 18

test_for_model	0.90 374	3.60 469	0.42 75	2.47 458	2.11 458	0.39 122	0.28 72	0.46 15	0.48 78	0.76 198	0.32 17	0.30 11	0.28 48	0.35 11	0.27 37	0.69 428	0.12 104	0.13 14	0.09 5	3.76 468	0.74 428

trnet	0.28 16	0.15 2	0.25 1	0.29 2	0.16 2	0.38 116	0.23 28	0.53 34	0.77 178	0.43 59	0.52 69	0.34 31	0.28 48	0.39 18	0.27 37	0.15 79	0.11 49	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.11 3

AE-Stereo	0.36 71	0.21 94	0.47 128	0.49 303	0.31 269	0.50 177	0.34 149	0.72 146	0.73 162	0.34 24	0.55 81	0.52 112	0.28 48	0.48 62	0.31 85	0.13 13	0.13 166	0.18 146	0.16 141	0.15 87	0.14 66

ff7	0.30 26	0.22 121	0.42 75	0.37 47	0.26 158	0.31 67	0.34 149	0.66 91	0.35 16	0.39 38	0.33 19	0.31 15	0.28 48	0.61 131	0.26 19	0.14 25	0.11 49	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128

ffff	0.30 26	0.22 121	0.42 75	0.37 47	0.26 158	0.31 67	0.34 149	0.66 91	0.35 16	0.39 38	0.33 19	0.31 15	0.28 48	0.61 131	0.26 19	0.14 25	0.11 49	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128

11t	0.30 26	0.22 121	0.42 75	0.37 47	0.26 158	0.31 67	0.34 149	0.66 91	0.35 16	0.39 38	0.33 19	0.31 15	0.28 48	0.61 131	0.26 19	0.14 25	0.11 49	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128

EKT-Stereo	0.36 71	0.24 166	0.44 98	0.44 231	0.30 257	0.37 111	0.30 95	0.72 146	0.68 136	0.47 71	0.63 101	0.49 103	0.28 48	0.59 113	0.34 113	0.19 219	0.14 200	0.18 146	0.15 115	0.16 128	0.18 191

RAFT-Test	0.35 62	0.19 44	0.42 75	0.39 84	0.24 102	0.50 177	0.23 28	0.74 165	0.44 60	0.62 111	0.85 191	0.64 181	0.28 48	0.48 62	0.30 73	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.13 43

anonymousdsp	0.30 26	0.22 121	0.41 67	0.38 64	0.26 158	0.31 67	0.35 171	0.68 107	0.36 22	0.40 48	0.33 19	0.32 22	0.28 48	0.62 151	0.26 19	0.14 25	0.10 9	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128

ProNet	0.30 26	0.22 121	0.41 67	0.36 36	0.25 128	0.33 85	0.42 261	0.62 68	0.41 48	0.33 22	0.31 13	0.32 22	0.28 48	0.60 125	0.28 48	0.13 13	0.11 49	0.16 80	0.13 70	0.13 20	0.14 66

ccc-4	0.30 26	0.22 121	0.42 75	0.37 47	0.26 158	0.31 67	0.34 149	0.66 91	0.35 16	0.39 38	0.33 19	0.31 15	0.28 48	0.61 131	0.26 19	0.14 25	0.11 49	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128

IGEV-Stereo	0.30 26	0.22 121	0.41 67	0.38 64	0.26 158	0.30 55	0.35 171	0.68 107	0.36 22	0.40 48	0.33 19	0.32 22	0.28 48	0.62 151	0.26 19	0.14 25	0.10 9	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.31 38	0.23 145	0.56 225	0.36 36	0.26 158	0.35 94	0.32 129	0.60 59	0.38 30	0.44 62	0.32 17	0.33 28	0.28 48	0.66 184	0.27 37	0.14 25	0.12 104	0.16 80	0.12 42	0.14 54	0.14 66

EAI-Stereo	0.36 71	0.21 94	0.46 117	0.40 120	0.22 43	0.33 85	0.36 180	1.22 336	0.32 9	0.52 82	0.75 139	0.35 37	0.28 48	0.65 175	0.30 73	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.14 93	0.14 54	0.13 43

CFNet-RSSM	0.35 62	0.18 25	0.47 128	0.39 84	0.22 43	0.35 94	0.23 28	0.78 181	0.86 231	0.67 147	0.54 76	0.56 127	0.28 48	0.49 69	0.28 48	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.12 42	0.13 20	0.12 18

CREStereo	0.28 16	0.16 8	0.25 1	0.28 1	0.17 3	0.38 116	0.25 43	0.52 29	0.76 175	0.43 59	0.51 63	0.32 22	0.28 48	0.39 18	0.27 37	0.16 120	0.11 49	0.12 2	0.09 5	0.12 4	0.12 18
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
rvit_stereo_0080	0.32 42	0.26 229	0.45 104	0.39 84	0.28 211	0.27 30	0.46 284	0.51 25	0.46 70	0.36 29	0.42 34	0.41 61	0.29 64	0.41 28	0.34 113	0.22 271	0.17 277	0.17 109	0.16 141	0.23 281	0.16 128

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 59	0.28 261	0.48 141	0.37 47	0.25 128	0.47 170	0.30 95	0.60 59	0.92 270	0.43 59	0.37 28	0.30 11	0.29 64	0.50 73	0.30 73	0.17 150	0.14 200	0.18 146	0.15 115	0.18 177	0.16 128

whm_eth	0.32 42	0.26 229	0.45 104	0.39 84	0.28 211	0.27 30	0.46 284	0.51 25	0.46 70	0.36 29	0.42 34	0.41 61	0.29 64	0.41 28	0.34 113	0.22 271	0.17 277	0.17 109	0.16 141	0.23 281	0.16 128

MIM_Stereo	0.39 119	0.18 25	0.59 243	0.38 64	0.25 128	0.27 30	0.24 33	0.72 146	0.56 96	0.72 176	1.00 263	0.62 169	0.29 64	0.67 194	0.39 166	0.13 13	0.14 200	0.17 109	0.16 141	0.14 54	0.12 18

Any-RAFT	0.36 71	0.17 16	0.31 14	0.35 19	0.21 33	0.51 182	0.21 9	0.93 229	0.75 171	0.56 95	0.73 125	0.66 199	0.29 64	0.48 62	0.25 12	0.15 79	0.10 9	0.13 14	0.10 15	0.13 20	0.13 43

LoS	0.30 26	0.16 8	0.32 16	0.30 4	0.19 12	0.32 78	0.29 80	0.54 39	0.73 162	0.35 26	0.52 69	0.42 67	0.29 64	0.48 62	0.29 60	0.15 79	0.11 49	0.13 14	0.09 5	0.12 4	0.12 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.35 62	0.17 16	0.48 141	0.40 120	0.22 43	0.42 149	0.22 16	0.66 91	0.80 196	0.72 176	0.45 39	0.63 174	0.29 64	0.45 43	0.32 92	0.13 13	0.09 2	0.17 109	0.13 70	0.13 20	0.11 3

test_1	0.35 62	0.17 16	0.48 141	0.40 120	0.22 43	0.42 149	0.22 16	0.66 91	0.80 196	0.70 165	0.45 39	0.63 174	0.29 64	0.45 43	0.32 92	0.13 13	0.09 2	0.17 109	0.13 70	0.13 20	0.11 3

AnonymousM	0.42 154	0.86 420	0.31 14	0.35 19	0.23 69	0.30 55	0.37 193	0.56 48	0.44 60	0.72 176	0.50 56	0.47 94	0.29 64	0.42 32	0.35 122	0.16 120	0.12 104	1.51 441	0.32 380	0.12 4	0.11 3

raft+_RVC	0.38 106	0.20 70	0.38 47	0.39 84	0.27 190	0.44 161	0.35 171	0.81 190	0.90 258	0.52 82	0.78 151	0.50 105	0.29 64	0.56 96	0.41 191	0.15 79	0.12 104	0.17 109	0.15 115	0.14 54	0.13 43

RALCasStereoNet	0.37 89	0.23 145	0.41 67	0.44 231	0.28 211	0.36 101	0.38 209	0.66 91	0.67 135	0.51 79	0.74 137	0.51 109	0.29 64	0.64 168	0.38 157	0.17 150	0.14 200	0.15 59	0.13 70	0.17 152	0.17 167

Gwc-CoAtRS	0.35 62	0.18 25	0.46 117	0.39 84	0.23 69	0.34 92	0.22 16	0.74 165	0.77 178	0.62 111	0.60 94	0.58 146	0.29 64	0.47 55	0.29 60	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.12 42	0.13 20	0.13 43

MyStereo07	0.33 50	0.23 145	0.37 41	0.43 207	0.29 234	0.40 130	0.48 298	0.78 181	0.38 30	0.38 35	0.34 25	0.32 22	0.30 76	0.63 161	0.28 48	0.14 25	0.13 166	0.19 178	0.17 191	0.18 177	0.17 167

Pruner-Stereo	0.39 119	0.21 94	0.51 170	0.41 142	0.25 128	0.22 5	0.24 33	0.71 136	0.59 106	0.90 288	0.75 139	0.67 206	0.30 76	0.64 168	0.39 166	0.19 219	0.12 104	0.20 212	0.17 191	0.17 152	0.19 201

RALAANet	0.40 133	0.24 166	0.56 225	0.43 207	0.30 257	0.36 101	0.25 43	0.89 212	0.69 143	0.69 159	0.65 106	0.61 162	0.30 76	0.63 161	0.35 122	0.16 120	0.13 166	0.18 146	0.15 115	0.21 240	0.14 66

testlalala_base	0.49 219	0.26 229	0.44 98	0.47 286	0.34 313	0.57 218	0.26 54	0.60 59	0.37 26	0.52 82	0.56 84	0.46 89	0.31 79	0.45 43	0.33 102	1.56 448	0.11 49	0.14 20	0.10 15	1.85 441	0.15 103

MC-Stereo	0.29 20	0.18 25	0.35 25	0.40 120	0.21 33	0.26 22	0.26 54	0.53 34	0.40 43	0.38 35	0.61 97	0.41 61	0.31 79	0.57 103	0.27 37	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.12 42	0.12 4	0.12 18

CroCo-Stereo Lap2	0.29 20	0.25 197	0.44 98	0.50 314	0.30 257	0.19 2	0.31 117	0.52 29	0.41 48	0.25 4	0.28 10	0.46 89	0.31 79	0.39 18	0.30 73	0.15 79	0.15 221	0.16 80	0.13 70	0.17 152	0.16 128

NF-Stereo	0.39 119	0.21 94	0.51 170	0.42 170	0.25 128	0.26 22	0.30 95	0.71 136	0.72 153	0.66 138	0.77 143	0.57 131	0.31 79	0.69 209	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 212	0.16 141	0.16 128	0.27 317

OCTAStereo	0.39 119	0.21 94	0.51 170	0.42 170	0.25 128	0.26 22	0.30 95	0.71 136	0.72 153	0.66 138	0.77 143	0.58 146	0.31 79	0.69 209	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 212	0.16 141	0.16 128	0.27 317

RE-Stereo	0.39 119	0.21 94	0.51 170	0.42 170	0.25 128	0.26 22	0.30 95	0.71 136	0.72 153	0.66 138	0.77 143	0.57 131	0.31 79	0.70 216	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 212	0.16 141	0.16 128	0.27 317

TVStereo	0.39 119	0.21 94	0.51 170	0.42 170	0.25 128	0.26 22	0.30 95	0.71 136	0.72 153	0.66 138	0.77 143	0.57 131	0.31 79	0.70 216	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 212	0.16 141	0.16 128	0.27 317

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 255	0.23 145	1.38 404	0.40 120	0.53 395	0.29 49	0.30 95	1.49 403	0.45 64	0.69 159	1.15 319	0.98 315	0.32 86	0.70 216	0.29 60	0.15 79	0.11 49	0.17 109	0.20 265	0.22 263	0.27 317

DisPM	0.40 133	0.20 70	0.50 161	0.42 170	0.27 190	0.24 9	0.30 95	0.68 107	0.61 115	0.88 274	0.87 202	0.59 156	0.32 86	0.80 269	0.34 113	0.19 219	0.12 104	0.19 178	0.17 191	0.16 128	0.21 247

raft_robust	0.41 147	0.24 166	0.39 50	0.43 207	0.22 43	0.40 130	0.33 140	0.80 188	0.98 303	0.80 224	0.88 205	0.41 61	0.32 86	0.89 298	0.30 73	0.14 25	0.12 104	0.16 80	0.18 219	0.15 87	0.13 43

IPLG	0.40 133	0.21 94	0.64 263	0.41 142	0.25 128	0.54 200	0.27 61	0.77 178	0.68 136	0.85 254	0.82 175	0.33 28	0.32 86	0.64 168	0.49 237	0.13 13	0.11 49	0.16 80	0.14 93	0.14 54	0.14 66

ACRE	0.42 154	0.23 145	0.73 305	0.45 243	0.33 303	0.50 177	0.33 140	0.68 107	0.70 145	0.82 230	0.92 226	0.46 89	0.32 86	0.53 81	0.52 249	0.17 150	0.12 104	0.15 59	0.14 93	0.13 20	0.16 128

sCroCo_RVC	0.36 71	0.29 273	0.73 305	0.52 342	0.39 340	0.42 149	0.31 117	0.52 29	0.46 70	0.31 17	0.48 49	0.38 48	0.32 86	0.46 49	0.33 102	0.22 271	0.23 339	0.19 178	0.19 244	0.21 240	0.22 266

plain	0.32 42	0.21 94	0.59 243	0.40 120	0.29 234	0.27 30	0.30 95	0.46 15	0.36 22	0.32 20	0.66 109	0.31 15	0.33 92	0.68 203	0.32 92	0.18 182	0.13 166	0.20 212	0.15 115	0.18 177	0.13 43

CIPLG	0.42 154	0.23 145	0.71 295	0.45 243	0.33 303	0.51 182	0.33 140	0.68 107	0.68 136	0.84 242	0.96 239	0.47 94	0.33 92	0.56 96	0.52 249	0.17 150	0.12 104	0.16 80	0.14 93	0.13 20	0.16 128

IPLGR_C	0.42 154	0.23 145	0.71 295	0.46 267	0.33 303	0.51 182	0.34 149	0.69 117	0.69 143	0.84 242	0.92 226	0.46 89	0.33 92	0.53 81	0.53 259	0.17 150	0.12 104	0.16 80	0.14 93	0.13 20	0.16 128

PSM-softLoss	0.40 133	0.21 94	0.53 198	0.42 170	0.26 158	0.29 49	0.34 149	0.70 129	0.49 81	0.63 118	0.82 175	0.59 156	0.33 92	0.75 239	0.43 198	0.20 239	0.12 104	0.20 212	0.18 219	0.17 152	0.22 266

KMStereo	0.40 133	0.21 94	0.53 198	0.42 170	0.26 158	0.29 49	0.34 149	0.70 129	0.49 81	0.63 118	0.82 175	0.59 156	0.33 92	0.75 239	0.43 198	0.20 239	0.12 104	0.20 212	0.18 219	0.17 152	0.22 266

rafts_anoy	0.38 106	0.22 121	0.38 47	0.43 207	0.28 211	0.32 78	0.32 129	0.70 129	0.91 264	0.59 102	0.66 109	0.45 85	0.33 92	0.49 69	0.41 191	0.16 120	0.12 104	0.21 255	0.23 316	0.18 177	0.16 128

rvit_stereo_0081_aga	0.32 42	0.29 273	0.50 161	0.43 207	0.29 234	0.36 101	0.32 129	0.46 15	0.42 53	0.40 48	0.44 38	0.41 61	0.34 98	0.43 35	0.31 85	0.23 293	0.17 277	0.19 178	0.16 141	0.20 229	0.15 103

rvit_stereo_ft	0.35 62	0.26 229	0.54 211	0.53 350	0.32 291	0.33 85	0.46 284	0.52 29	0.52 89	0.35 26	0.41 33	0.41 61	0.34 98	0.49 69	0.36 133	0.22 271	0.14 200	0.19 178	0.18 219	0.19 212	0.15 103

gcap-zeroshot	0.35 62	0.20 70	0.61 249	0.39 84	0.23 69	0.53 193	0.27 61	0.58 54	0.35 16	0.64 128	0.49 55	0.87 286	0.34 98	0.49 69	0.25 12	0.14 25	0.12 104	0.15 59	0.12 42	0.13 20	0.14 66

MoCha-V2	0.26 6	0.16 8	0.30 13	0.41 142	0.18 6	0.27 30	0.26 54	0.57 51	0.28 3	0.37 31	0.27 7	0.33 28	0.34 98	0.56 96	0.23 4	0.12 4	0.10 9	0.12 2	0.10 15	0.13 20	0.13 43

anonymousdsp2	0.37 89	0.21 94	0.49 149	0.38 64	0.24 102	0.48 175	0.31 117	0.91 218	0.68 136	0.57 98	0.51 63	0.51 109	0.34 98	0.59 113	0.33 102	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.10 15	0.16 128	0.16 128

PFNet+	0.41 147	0.20 70	0.53 198	0.40 120	0.25 128	0.28 40	0.22 16	0.66 91	0.76 175	0.85 254	0.79 156	0.63 174	0.34 98	0.75 239	0.37 142	0.20 239	0.14 200	0.23 286	0.20 265	0.17 152	0.21 247

PMTNet	0.33 50	0.17 16	0.26 5	0.29 2	0.18 6	0.44 161	0.22 16	0.57 51	0.66 129	0.46 69	0.54 76	0.38 48	0.34 98	0.50 73	0.25 12	0.75 429	0.10 9	0.12 2	0.09 5	0.13 20	0.12 18

GCST	0.85 368	1.25 437	0.80 321	1.58 443	1.03 436	1.04 368	0.24 33	0.81 190	0.81 205	0.99 335	0.67 115	0.78 258	0.35 105	0.98 330	0.38 157	0.97 437	0.65 437	1.20 438	0.81 441	0.93 431	0.72 427

RAFT-345	0.41 147	0.19 44	0.42 75	0.39 84	0.23 69	0.32 78	0.25 43	0.62 68	0.56 96	0.74 190	1.77 406	0.44 77	0.35 105	0.67 194	0.37 142	0.14 25	0.11 49	0.18 146	0.14 93	0.14 54	0.13 43

test-1	0.37 89	0.20 70	0.76 313	0.47 286	0.27 190	0.44 161	0.36 180	0.63 75	0.65 126	0.49 76	0.67 115	0.54 119	0.35 105	0.42 32	0.30 73	0.14 25	0.12 104	0.16 80	0.14 93	0.15 87	0.18 191

DIP-Stereo	0.40 133	0.22 121	0.58 235	0.42 170	0.29 234	0.62 239	0.27 61	0.87 205	0.42 53	0.65 133	0.86 195	0.52 112	0.35 105	0.67 194	0.43 198	0.15 79	0.13 166	0.17 109	0.14 93	0.15 87	0.17 167
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 133	0.19 44	0.47 128	0.43 207	0.27 190	0.41 140	0.31 117	0.74 165	0.38 30	0.90 288	1.28 350	0.58 146	0.35 105	0.43 35	0.35 122	0.15 79	0.13 166	0.14 20	0.12 42	0.14 54	0.14 66

RAFT-Stereo	0.40 133	0.19 44	0.47 128	0.43 207	0.27 190	0.41 140	0.31 117	0.74 165	0.38 30	0.90 288	1.28 350	0.58 146	0.35 105	0.43 35	0.35 122	0.15 79	0.13 166	0.14 20	0.12 42	0.14 54	0.14 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIF-Stereo (partial)	0.32 42	0.19 44	0.41 67	0.41 142	0.32 291	0.29 49	0.24 33	0.49 21	0.44 60	0.31 17	0.63 101	0.37 45	0.36 111	0.60 125	0.32 92	0.17 150	0.13 166	0.19 178	0.17 191	0.18 177	0.15 103

AEACV	0.28 16	0.18 25	0.34 19	0.36 36	0.45 371	0.27 30	0.27 61	0.41 5	0.39 34	0.31 17	0.46 42	0.31 15	0.36 111	0.38 17	0.25 12	0.14 25	0.11 49	0.15 59	0.13 70	0.13 20	0.13 43

HHNet	0.42 154	0.19 44	0.43 93	0.35 19	0.38 332	0.33 85	0.33 140	0.71 136	0.78 182	0.87 266	1.30 356	0.52 112	0.36 111	0.53 81	0.37 142	0.16 120	0.11 49	0.19 178	0.15 115	0.15 87	0.25 303

GMStereo	0.40 133	0.38 331	0.61 249	0.41 142	0.27 190	0.47 170	0.35 171	0.62 68	1.04 325	0.57 98	0.54 76	0.38 48	0.36 111	0.56 96	0.41 191	0.20 239	0.13 166	0.16 80	0.17 191	0.24 294	0.20 230
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0083	0.34 59	0.25 197	0.53 198	0.45 243	0.28 211	0.35 94	0.35 171	0.47 19	0.64 120	0.38 35	0.47 47	0.42 67	0.37 115	0.41 28	0.39 166	0.22 271	0.20 314	0.20 212	0.17 191	0.21 240	0.15 103

GMStereo_Zeroshot	0.51 243	0.46 363	0.80 321	0.50 314	0.28 211	0.57 218	0.30 95	0.75 171	0.79 188	0.88 274	0.94 231	0.90 297	0.37 115	0.77 256	0.46 215	0.27 328	0.14 200	0.26 327	0.15 115	0.39 378	0.19 201

GMOStereo	0.38 106	0.19 44	0.42 75	0.43 207	0.24 102	0.40 130	0.39 224	0.55 42	0.64 120	0.89 281	0.84 183	0.65 187	0.37 115	0.39 18	0.29 60	0.14 25	0.12 104	0.20 212	0.18 219	0.15 87	0.12 18

error version	0.38 106	0.19 44	0.42 75	0.43 207	0.24 102	0.40 130	0.39 224	0.55 42	0.64 120	0.89 281	0.84 183	0.65 187	0.37 115	0.39 18	0.29 60	0.14 25	0.12 104	0.20 212	0.18 219	0.15 87	0.12 18

test-v	0.38 106	0.19 44	0.42 75	0.43 207	0.24 102	0.40 130	0.39 224	0.55 42	0.64 120	0.89 281	0.84 183	0.65 187	0.37 115	0.39 18	0.29 60	0.14 25	0.12 104	0.20 212	0.18 219	0.15 87	0.12 18

NRIStereo	0.37 89	0.21 94	0.49 149	0.42 170	0.23 69	0.33 85	0.25 43	0.68 107	0.59 106	0.65 133	0.63 101	0.55 121	0.37 115	0.67 194	0.40 186	0.16 120	0.12 104	0.18 146	0.15 115	0.17 152	0.15 103

CRE-IMP	0.37 89	0.23 145	0.53 198	0.42 170	0.24 102	0.40 130	0.21 9	0.61 65	0.45 64	0.65 133	0.73 125	0.53 117	0.37 115	0.63 161	0.40 186	0.18 182	0.11 49	0.19 178	0.16 141	0.21 240	0.19 201

test-2	0.38 106	0.19 44	0.42 75	0.43 207	0.24 102	0.40 130	0.39 224	0.55 42	0.64 120	0.89 281	0.84 183	0.65 187	0.37 115	0.39 18	0.29 60	0.14 25	0.12 104	0.20 212	0.18 219	0.15 87	0.12 18

rvit_stereo_0081	0.33 50	0.25 197	0.49 149	0.43 207	0.26 158	0.31 67	0.37 193	0.45 11	0.56 96	0.37 31	0.40 31	0.39 52	0.38 123	0.44 38	0.35 122	0.22 271	0.16 245	0.19 178	0.16 141	0.20 229	0.14 66

rvit_stereo_0082	0.33 50	0.25 197	0.49 149	0.43 207	0.26 158	0.31 67	0.37 193	0.45 11	0.56 96	0.37 31	0.40 31	0.39 52	0.38 123	0.44 38	0.35 122	0.22 271	0.16 245	0.19 178	0.16 141	0.20 229	0.14 66

StereoVision	0.43 167	0.29 273	0.54 211	0.50 314	0.28 211	0.37 111	0.38 209	0.75 171	0.63 116	0.46 69	1.11 307	0.53 117	0.38 123	0.57 103	0.34 113	0.21 253	0.24 348	0.25 311	0.24 330	0.26 311	0.17 167

LoS_RVC	0.28 16	0.17 16	0.29 11	0.33 11	0.32 291	0.43 154	0.34 149	0.42 7	0.34 13	0.33 22	0.51 63	0.29 9	0.38 123	0.37 14	0.28 48	0.11 1	0.10 9	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.26 307

RAFT_CTSACE	0.46 188	0.20 70	0.48 141	0.46 267	0.27 190	0.34 92	0.39 224	0.62 68	0.74 168	0.78 217	1.44 379	0.86 280	0.38 123	1.09 354	0.27 37	0.13 13	0.13 166	0.18 146	0.16 141	0.16 128	0.12 18

Patchmatch Stereo++	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 170	0.22 43	0.24 9	0.21 9	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.61 131	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 212	0.16 141	0.21 240	0.16 128
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 170	0.22 43	0.24 9	0.31 117	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.59 113	0.38 157	0.18 182	0.12 104	0.20 212	0.16 141	0.21 240	0.16 128

ROB_FTStereo_v2	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 170	0.22 43	0.24 9	0.31 117	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.60 125	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 212	0.16 141	0.21 240	0.16 128

ROB_FTStereo	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 170	0.22 43	0.24 9	0.20 3	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.60 125	0.38 157	0.18 182	0.12 104	0.20 212	0.16 141	0.21 240	0.16 128

HUI-Stereo	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 170	0.22 43	0.24 9	0.22 16	0.63 75	0.40 43	0.64 128	0.73 125	0.58 146	0.38 123	0.53 81	0.38 157	0.18 182	0.12 104	0.20 212	0.16 141	0.21 240	0.16 128

iGMRVC	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 170	0.22 43	0.24 9	0.29 80	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.61 131	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 212	0.16 141	0.21 240	0.16 128

iRAFT	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 170	0.22 43	0.24 9	0.21 9	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.61 131	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 212	0.16 141	0.21 240	0.16 128

GMM-Stereo	0.44 173	0.20 70	0.39 50	0.42 170	0.25 128	0.50 177	0.44 276	0.72 146	0.57 102	0.77 206	1.37 367	0.76 251	0.38 123	0.62 151	0.34 113	0.15 79	0.10 9	0.20 212	0.19 244	0.17 152	0.28 327

RAFT-IKP	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 170	0.22 43	0.24 9	0.27 61	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.61 131	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 212	0.16 141	0.21 240	0.16 128

AFF-stereo	0.39 119	0.20 70	0.42 75	0.37 47	0.22 43	0.27 30	0.31 117	0.67 102	0.72 153	0.66 138	1.12 309	0.75 244	0.38 123	0.57 103	0.35 122	0.11 1	0.09 2	0.16 80	0.16 141	0.14 54	0.12 18

DCRE	0.38 106	0.19 44	0.47 128	0.45 243	0.33 303	0.45 166	0.40 236	0.66 91	0.53 93	0.49 76	0.95 235	0.57 131	0.39 138	0.53 81	0.32 92	0.14 25	0.13 166	0.15 59	0.14 93	0.14 54	0.15 103

Selective-RAFT	0.36 71	0.23 145	0.54 211	0.45 243	0.22 43	0.64 253	0.27 61	0.62 68	0.65 126	0.41 51	0.38 30	0.55 121	0.39 138	0.59 113	0.36 133	0.14 25	0.12 104	0.14 20	0.12 42	0.16 128	0.14 66

RAFT+CT+SA	0.40 133	0.24 166	0.40 62	0.53 350	0.27 190	0.28 40	0.45 281	0.79 186	0.81 205	0.51 79	0.90 214	0.42 67	0.39 138	0.81 274	0.33 102	0.15 79	0.11 49	0.18 146	0.18 219	0.15 87	0.15 103

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 89	0.18 25	0.45 104	0.36 36	0.19 12	0.33 85	0.28 72	0.67 102	0.77 178	0.72 176	0.99 259	0.56 127	0.39 138	0.44 38	0.31 85	0.11 1	0.09 2	0.15 59	0.14 93	0.13 20	0.11 3

knoymous	0.37 89	0.22 121	0.34 19	0.32 7	0.22 43	0.38 116	0.29 80	0.63 75	0.65 126	0.69 159	0.69 118	0.60 160	0.40 142	0.61 131	0.36 133	0.17 150	0.11 49	0.20 212	0.12 42	0.18 177	0.19 201

dd	0.44 173	0.40 344	0.62 255	0.44 231	0.26 158	0.51 182	0.38 209	0.72 146	1.07 338	0.60 104	0.66 109	0.43 74	0.40 142	0.68 203	0.53 259	0.24 302	0.15 221	0.21 255	0.16 141	0.24 294	0.19 201

KYRaft	0.48 206	0.21 94	0.41 67	0.45 243	0.23 69	0.43 154	0.36 180	0.68 107	0.45 64	0.94 306	1.72 404	0.78 258	0.40 142	0.65 175	0.32 92	0.16 120	0.11 49	0.18 146	0.22 304	0.17 152	0.76 430

RAFT-RH_RVC	0.57 288	0.18 25	0.44 98	0.38 64	0.23 69	0.56 210	0.24 33	0.61 65	0.73 162	1.18 381	3.90 452	0.55 121	0.40 142	0.67 194	0.38 157	0.14 25	0.11 49	0.20 212	0.15 115	0.12 4	0.14 66

IPLGR	0.40 133	0.22 121	0.70 293	0.40 120	0.22 43	0.51 182	0.29 80	0.78 181	0.78 182	0.80 224	0.77 143	0.44 77	0.41 146	0.48 62	0.40 186	0.14 25	0.12 104	0.16 80	0.14 93	0.16 128	0.14 66

GwcNet-ADL	0.45 182	0.24 166	0.51 170	0.46 267	0.30 257	0.41 140	0.40 236	0.95 237	0.98 303	0.73 183	0.78 151	0.61 162	0.41 146	0.67 194	0.55 266	0.20 239	0.14 200	0.15 59	0.14 93	0.19 212	0.22 266

OMP-Stereo	0.43 167	0.23 145	0.50 161	0.53 350	0.25 128	0.36 101	0.24 33	0.73 158	0.81 205	0.78 217	0.64 104	0.88 290	0.41 146	0.95 318	0.36 133	0.15 79	0.12 104	0.20 212	0.15 115	0.16 128	0.13 43

PFNet	0.43 167	0.19 44	0.61 249	0.44 231	0.24 102	0.42 149	0.31 117	0.76 173	0.81 205	1.01 338	0.74 137	0.67 206	0.41 146	0.75 239	0.39 166	0.16 120	0.10 9	0.20 212	0.15 115	0.16 128	0.14 66

s12784h	0.37 89	0.15 2	0.26 5	0.34 13	0.15 1	0.80 315	0.29 80	0.83 197	0.87 238	0.58 101	0.58 89	0.43 74	0.41 146	0.59 113	0.35 122	0.12 4	0.10 9	0.14 20	0.09 5	0.14 54	0.10 1

iRaft-Stereo_20w	0.42 154	0.20 70	0.63 259	0.39 84	0.27 190	0.33 85	0.25 43	1.76 430	0.37 26	0.73 183	0.53 73	0.63 174	0.42 151	0.86 289	0.29 60	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.13 70	0.15 87	0.15 103

SST-Stereo	0.41 147	0.20 70	0.48 141	0.43 207	0.25 128	0.25 20	0.21 9	0.68 107	0.50 84	1.08 365	0.79 156	0.71 216	0.42 151	0.81 274	0.38 157	0.17 150	0.11 49	0.20 212	0.16 141	0.19 212	0.15 103

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 173	0.22 121	0.83 332	0.39 84	0.45 371	0.41 140	0.26 54	1.04 264	0.50 84	0.54 90	0.76 142	1.03 329	0.43 153	0.67 194	0.28 48	0.16 120	0.11 49	0.17 109	0.19 244	0.21 240	0.21 247

HH	0.37 89	0.22 121	0.49 149	0.41 142	0.26 158	0.36 101	0.30 95	0.87 205	0.41 48	0.45 63	0.59 91	0.78 258	0.43 153	0.77 256	0.26 19	0.15 79	0.11 49	0.15 59	0.14 93	0.14 54	0.14 66

HanStereo	0.37 89	0.22 121	0.49 149	0.41 142	0.26 158	0.36 101	0.30 95	0.87 205	0.41 48	0.45 63	0.59 91	0.78 258	0.43 153	0.77 256	0.26 19	0.15 79	0.11 49	0.15 59	0.14 93	0.14 54	0.14 66

RCA-Stereo	0.36 71	0.18 25	0.37 41	0.38 64	0.23 69	0.31 67	0.33 140	0.70 129	1.25 380	0.45 63	0.65 106	0.46 89	0.43 153	0.40 25	0.29 60	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.12 42	0.12 4	0.12 18

RAFT_R40	0.41 147	0.20 70	0.47 128	0.44 231	0.25 128	0.23 8	0.25 43	0.69 117	0.70 145	0.98 329	0.78 151	0.72 231	0.43 153	0.80 269	0.39 166	0.17 150	0.11 49	0.20 212	0.16 141	0.18 177	0.15 103

TestStereo	0.39 119	0.32 298	0.42 75	0.45 243	0.20 24	0.41 140	0.38 209	0.69 117	0.66 129	0.56 95	0.78 151	0.48 99	0.43 153	0.59 113	0.37 142	0.18 182	0.13 166	0.20 212	0.15 115	0.23 281	0.14 66

MyStereo8	0.42 154	0.21 94	0.64 263	0.43 207	0.29 234	0.55 205	0.28 72	0.72 146	0.50 84	0.73 183	1.01 267	0.57 131	0.44 159	0.52 78	0.52 249	0.15 79	0.12 104	0.16 80	0.14 93	0.19 212	0.21 247

tt1	0.37 89	0.25 197	0.35 25	0.43 207	0.23 69	0.52 190	0.37 193	0.72 146	1.13 356	0.42 53	0.46 42	0.35 37	0.44 159	0.61 131	0.26 19	0.17 150	0.11 49	0.19 178	0.13 70	0.16 128	0.17 167

Sa-1000	0.49 219	0.25 197	0.45 104	0.46 267	0.25 128	0.64 253	0.34 149	0.85 201	0.95 286	0.85 254	1.51 389	0.55 121	0.44 159	0.94 313	0.31 85	0.16 120	0.12 104	0.21 255	0.20 265	0.15 87	0.14 66

UDGNet	0.50 232	0.82 415	0.56 225	0.51 326	0.32 291	0.41 140	0.34 149	0.71 136	0.93 275	0.65 133	0.60 94	0.58 146	0.44 159	0.65 175	0.43 198	0.33 370	0.15 221	0.67 427	0.20 265	0.49 402	0.23 287

GANet-ADL	0.44 173	0.27 245	0.48 141	0.44 231	0.30 257	0.54 200	0.36 180	0.94 234	0.88 249	0.64 128	0.72 123	0.68 209	0.44 159	0.55 90	0.44 205	0.22 271	0.15 221	0.15 59	0.13 70	0.18 177	0.21 247

sAnonymous2	0.42 154	0.41 348	0.96 365	0.48 294	0.37 326	0.41 140	0.48 298	0.60 59	0.52 89	0.39 38	0.48 49	0.35 37	0.44 159	0.44 38	0.30 73	0.19 219	0.14 200	0.19 178	0.17 191	0.55 414	0.43 393

CroCo_RVC	0.42 154	0.41 348	0.96 365	0.48 294	0.37 326	0.41 140	0.48 298	0.60 59	0.52 89	0.39 38	0.48 49	0.35 37	0.44 159	0.44 38	0.30 73	0.19 219	0.14 200	0.19 178	0.17 191	0.55 414	0.43 393

rvit_0105_6	0.40 133	0.28 261	0.68 282	0.51 326	0.30 257	0.39 122	0.41 255	0.53 34	0.68 136	0.41 51	0.45 39	0.50 105	0.45 166	0.55 90	0.37 142	0.28 337	0.26 366	0.24 299	0.22 304	0.22 263	0.17 167

TestStereo1	0.44 173	0.24 166	0.45 104	0.52 342	0.25 128	0.35 94	0.40 236	0.81 190	0.94 282	0.70 165	0.96 239	0.48 99	0.45 166	0.94 313	0.33 102	0.16 120	0.13 166	0.18 146	0.16 141	0.15 87	0.14 66

SA-5K	0.44 173	0.24 166	0.45 104	0.52 342	0.25 128	0.35 94	0.40 236	0.81 190	0.94 282	0.70 165	0.96 239	0.48 99	0.45 166	0.94 313	0.33 102	0.16 120	0.13 166	0.18 146	0.16 141	0.15 87	0.14 66

Anonymous3	0.47 197	0.35 313	0.91 358	0.50 314	0.38 332	0.81 320	0.55 337	0.76 173	0.66 129	0.52 82	0.65 106	0.44 77	0.45 166	0.66 184	0.39 166	0.25 314	0.25 356	0.22 268	0.21 284	0.23 281	0.24 297

raftrobust	0.35 62	0.20 70	0.39 50	0.43 207	0.29 234	0.31 67	0.25 43	0.73 158	0.66 129	0.59 102	0.56 84	0.44 77	0.45 166	0.55 90	0.31 85	0.16 120	0.12 104	0.14 20	0.12 42	0.12 4	0.14 66

MLCV	0.49 219	0.26 229	0.73 305	0.38 64	0.18 6	0.64 253	0.33 140	0.84 200	0.89 254	0.96 323	1.12 309	0.72 231	0.45 166	1.00 340	0.59 281	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.14 54	0.14 66

DN-CSS_ROB	0.45 182	0.27 245	0.74 309	0.41 142	0.29 234	0.43 154	0.29 80	0.80 188	0.78 182	0.73 183	1.08 301	0.48 99	0.45 166	0.81 274	0.40 186	0.15 79	0.12 104	0.21 255	0.19 244	0.18 177	0.17 167

PCWNet_CMD	0.49 219	0.25 197	0.56 225	0.40 120	0.27 190	0.64 253	0.32 129	0.98 245	0.99 306	0.87 266	1.07 295	0.78 258	0.46 173	0.61 131	0.44 205	0.17 150	0.13 166	0.21 255	0.16 141	0.26 311	0.20 230

DCANet-4	0.38 106	0.22 121	0.58 235	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 95	0.69 117	0.97 298	0.70 165	0.79 156	0.40 56	0.46 173	0.46 49	0.37 142	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.12 4	0.15 103

IIG-Stereo	0.45 182	0.22 121	0.48 141	0.51 326	0.26 158	0.43 154	0.21 9	0.73 158	0.80 196	0.84 242	0.95 235	0.82 273	0.46 173	0.95 318	0.37 142	0.16 120	0.12 104	0.19 178	0.15 115	0.15 87	0.12 18

MSMDNet	0.49 219	0.25 197	0.56 225	0.40 120	0.27 190	0.64 253	0.32 129	0.99 248	0.99 306	0.87 266	1.07 295	0.79 265	0.46 173	0.61 131	0.44 205	0.17 150	0.13 166	0.20 212	0.16 141	0.25 305	0.20 230

rvit_stereo_0075_2	0.48 206	0.38 331	0.74 309	0.54 360	0.46 380	0.43 154	0.35 171	0.85 201	0.68 136	0.56 95	0.73 125	0.59 156	0.47 177	0.64 168	0.47 224	0.33 370	0.23 339	0.35 378	0.26 350	0.32 346	0.26 307

ACVNet-DCA	0.36 71	0.25 197	0.35 25	0.42 170	0.23 69	0.53 193	0.37 193	0.91 218	0.59 106	0.42 53	0.50 56	0.34 31	0.47 177	0.61 131	0.26 19	0.17 150	0.11 49	0.19 178	0.13 70	0.18 177	0.19 201

1test111	0.37 89	0.25 197	0.35 25	0.42 170	0.23 69	0.53 193	0.37 193	0.91 218	0.59 106	0.42 53	0.50 56	0.34 31	0.47 177	0.59 113	0.48 228	0.17 150	0.11 49	0.19 178	0.13 70	0.18 177	0.19 201

cc1	0.38 106	0.25 197	0.35 25	0.42 170	0.23 69	0.53 193	0.37 193	0.71 136	1.17 367	0.42 53	0.50 56	0.34 31	0.47 177	0.61 131	0.26 19	0.17 150	0.11 49	0.19 178	0.13 70	0.16 128	0.17 167

MIPNet	0.39 119	0.22 121	0.66 270	0.40 120	0.25 128	0.53 193	0.29 80	0.78 181	0.74 168	0.68 156	0.60 94	0.40 56	0.48 181	0.45 43	0.39 166	0.14 25	0.11 49	0.16 80	0.13 70	0.14 54	0.14 66

CFNet_pseudo	0.47 197	0.25 197	0.55 215	0.38 64	0.28 211	0.58 223	0.32 129	0.89 212	0.90 258	0.83 236	1.03 279	0.75 244	0.48 181	0.61 131	0.46 215	0.17 150	0.13 166	0.24 299	0.16 141	0.26 311	0.21 247

ARAFT	0.48 206	0.25 197	0.82 328	0.42 170	0.25 128	0.56 210	0.54 334	0.82 195	0.82 215	0.92 296	0.75 139	0.75 244	0.48 181	0.89 298	0.37 142	0.15 79	0.12 104	0.23 286	0.22 304	0.14 54	0.14 66

ccs_rob	0.47 197	0.25 197	0.55 215	0.38 64	0.28 211	0.58 223	0.32 129	0.89 212	0.90 258	0.83 236	1.02 269	0.75 244	0.48 181	0.61 131	0.46 215	0.17 150	0.12 104	0.24 299	0.16 141	0.26 311	0.21 247

rvit_0105_4	0.42 154	0.30 287	0.77 316	0.52 342	0.29 234	0.41 140	0.44 276	0.57 51	0.75 171	0.45 63	0.48 49	0.56 127	0.49 185	0.58 106	0.37 142	0.28 337	0.26 366	0.25 311	0.22 304	0.24 294	0.19 201

11t1	0.38 106	0.23 145	0.49 149	0.36 36	0.23 69	0.61 235	0.31 117	0.74 165	0.47 76	0.62 111	0.55 81	0.55 121	0.49 185	0.58 106	0.45 211	0.18 182	0.15 221	0.16 80	0.13 70	0.17 152	0.19 201

CFNet_ucs	0.51 243	0.25 197	0.58 235	0.39 84	0.31 269	0.59 230	0.35 171	1.04 264	0.95 286	0.89 281	1.19 334	0.80 269	0.49 185	0.66 184	0.45 211	0.21 253	0.16 245	0.26 327	0.18 219	0.27 320	0.23 287

SA	0.45 182	0.26 229	0.50 161	0.47 286	0.24 102	0.46 168	0.36 180	0.79 186	1.00 310	0.61 108	1.04 282	0.50 105	0.50 188	0.98 330	0.33 102	0.16 120	0.13 166	0.21 255	0.19 244	0.15 87	0.14 66

DeepStereo_RVC	0.37 89	0.22 121	0.51 170	0.41 142	0.24 102	0.26 22	0.22 16	0.64 85	0.40 43	0.69 159	0.67 115	0.57 131	0.50 188	0.58 106	0.42 196	0.17 150	0.12 104	0.18 146	0.16 141	0.19 212	0.19 201

IRAFT_RVC	0.43 167	0.20 70	0.52 190	0.45 243	0.24 102	0.26 22	0.51 318	0.76 173	0.78 182	0.77 206	0.80 166	0.73 235	0.50 188	0.74 232	0.39 166	0.18 182	0.10 9	0.21 255	0.17 191	0.17 152	0.15 103

SFCPSM	0.48 206	0.22 121	0.59 243	0.41 142	0.27 190	0.85 332	0.36 180	1.39 385	0.79 188	0.81 228	0.85 191	0.54 119	0.50 188	0.60 125	0.39 166	0.18 182	0.14 200	0.18 146	0.20 265	0.17 152	0.16 128

AdaStereo	0.52 255	0.34 309	0.53 198	0.49 303	0.25 128	0.71 286	0.36 180	1.24 341	0.91 264	0.77 206	0.98 251	0.75 244	0.50 188	0.71 223	0.51 244	0.27 328	0.13 166	0.28 346	0.18 219	0.23 281	0.18 191
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.
ttt	0.56 282	0.27 245	0.49 149	0.39 84	0.25 128	0.65 260	0.42 261	1.24 341	1.08 342	0.76 198	1.10 303	0.63 174	0.51 193	0.95 318	1.03 369	0.25 314	0.22 330	0.22 268	0.21 284	0.25 305	0.25 303

ASMatch	0.48 206	0.20 70	0.47 128	0.39 84	0.28 211	0.37 111	0.26 54	0.76 173	0.72 153	0.77 206	2.29 421	0.61 162	0.51 193	0.64 168	0.39 166	0.15 79	0.12 104	0.17 109	0.15 115	0.14 54	0.22 266

111	0.42 154	0.18 25	0.46 117	0.35 19	0.19 12	0.52 190	0.28 72	0.76 173	1.16 364	0.52 82	0.92 226	0.65 187	0.51 193	0.65 175	0.37 142	0.15 79	0.10 9	0.14 20	0.12 42	0.13 20	0.16 128

GES	0.46 188	0.25 197	0.62 255	0.41 142	0.30 257	0.62 239	0.37 193	1.06 276	0.70 145	0.75 193	0.83 180	0.47 94	0.52 196	0.69 209	0.46 215	0.23 293	0.17 277	0.17 109	0.16 141	0.18 177	0.24 297

rvit_0105_5	0.44 173	0.32 298	0.79 320	0.51 326	0.29 234	0.44 161	0.43 268	0.62 68	0.76 175	0.51 79	0.52 69	0.61 162	0.53 197	0.58 106	0.38 157	0.28 337	0.25 356	0.25 311	0.24 330	0.22 263	0.20 230

test_sample3	0.49 219	0.27 245	0.55 215	0.36 36	0.23 69	0.70 281	0.37 193	1.21 329	0.87 238	0.79 222	0.84 183	0.66 199	0.53 197	0.70 216	0.50 240	0.21 253	0.16 245	0.20 212	0.19 244	0.21 240	0.21 247

H2IRNET	0.38 106	0.21 94	0.36 35	0.39 84	0.25 128	0.26 22	0.24 33	0.61 65	0.74 168	0.39 38	0.89 208	0.74 239	0.53 197	0.53 81	0.44 205	0.16 120	0.13 166	0.19 178	0.20 265	0.17 152	0.15 103

mmm	0.47 197	0.28 261	0.51 170	0.39 84	0.25 128	0.61 235	0.38 209	1.00 254	0.60 113	0.77 206	1.07 295	0.65 187	0.53 197	0.61 131	0.49 237	0.18 182	0.15 221	0.23 286	0.20 265	0.21 240	0.20 230

x	0.41 147	0.25 197	0.46 117	0.36 36	0.24 102	0.54 200	0.31 117	0.94 234	0.58 105	0.60 104	0.72 123	0.61 162	0.53 197	0.52 78	0.50 240	0.18 182	0.16 245	0.17 109	0.16 141	0.17 152	0.18 191

test_5	0.44 173	0.25 197	0.48 141	0.53 350	0.28 211	0.28 40	0.42 261	0.77 178	0.87 238	0.63 118	0.91 220	0.73 235	0.53 197	0.82 279	0.36 133	0.14 25	0.11 49	0.18 146	0.18 219	0.18 177	0.16 128

HCRNet	0.46 188	0.35 313	0.45 104	0.54 360	0.26 158	0.52 190	0.29 80	0.87 205	0.64 120	0.75 193	0.82 175	0.76 251	0.53 197	0.70 216	0.38 157	0.24 302	0.16 245	0.24 299	0.20 265	0.21 240	0.20 230

BUS	0.47 197	0.26 229	0.47 128	0.46 267	0.29 234	0.78 303	0.34 149	0.99 248	0.80 196	0.77 206	0.80 166	0.64 181	0.54 204	0.66 184	0.56 268	0.21 253	0.15 221	0.22 268	0.19 244	0.18 177	0.19 201

NINENet	0.52 255	0.30 287	0.55 215	0.46 267	0.33 303	0.78 303	0.34 149	1.18 316	0.91 264	0.84 242	0.97 247	0.64 181	0.54 204	0.74 232	0.56 268	0.23 293	0.20 314	0.25 311	0.18 219	0.22 263	0.22 266

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 335	0.84 419	0.80 321	0.55 366	0.38 332	1.38 401	0.57 342	1.07 278	0.81 205	0.90 288	0.94 231	0.95 309	0.54 204	1.01 341	0.61 286	0.41 401	0.30 383	0.57 423	0.31 377	0.86 428	0.39 375

ffm	0.47 197	0.28 261	0.68 282	0.39 84	0.26 158	0.56 210	0.40 236	0.72 146	1.13 356	0.76 198	0.98 251	0.71 216	0.55 207	0.61 131	0.26 19	0.17 150	0.11 49	0.25 311	0.21 284	0.16 128	0.17 167

ff1	0.56 282	0.28 261	0.68 282	0.39 84	0.26 158	0.56 210	0.40 236	0.72 146	1.13 356	0.76 198	0.98 251	0.71 216	0.55 207	1.25 373	1.46 403	0.17 150	0.11 49	0.25 311	0.21 284	0.16 128	0.17 167

mmx	0.59 303	0.28 261	0.68 282	0.39 84	0.26 158	0.56 210	0.40 236	1.24 341	1.06 331	0.76 198	0.98 251	0.71 216	0.55 207	1.25 373	1.46 403	0.21 253	0.16 245	0.25 311	0.21 284	0.24 294	0.22 266

xxx	0.59 303	0.28 261	0.68 282	0.39 84	0.26 158	0.56 210	0.40 236	1.24 341	1.06 331	0.76 198	0.98 251	0.71 216	0.55 207	1.25 373	1.46 403	0.21 253	0.16 245	0.25 311	0.21 284	0.24 294	0.22 266

DMCA	0.47 197	0.27 245	0.59 243	0.39 84	0.29 234	0.53 193	0.34 149	0.98 245	0.70 145	0.78 217	0.83 180	0.79 265	0.55 207	0.54 89	0.57 274	0.21 253	0.16 245	0.21 255	0.16 141	0.19 212	0.22 266

FADNet-RVC	0.62 320	0.56 391	1.29 395	0.47 286	0.39 340	0.63 244	0.40 236	1.16 308	0.91 264	0.71 175	0.86 195	1.04 334	0.55 207	0.99 335	0.78 317	0.27 328	0.26 366	0.28 346	0.29 367	0.32 346	0.31 343

iResNet	0.52 255	0.31 296	0.86 346	0.44 231	0.22 43	0.66 267	0.47 292	0.92 227	1.02 317	0.89 281	1.12 309	0.69 211	0.55 207	0.86 289	0.60 282	0.15 79	0.11 49	0.15 59	0.12 42	0.17 152	0.17 167

rvit_0105_3	0.48 206	0.35 313	0.85 345	0.56 369	0.31 269	0.48 175	0.48 298	0.65 87	0.81 205	0.66 138	0.59 91	0.66 199	0.56 214	0.66 184	0.41 191	0.30 354	0.27 370	0.29 354	0.28 362	0.21 240	0.21 247

UGAM	0.54 266	0.23 145	0.51 170	0.46 267	0.26 158	0.40 130	0.52 324	0.65 87	1.19 372	0.78 217	1.15 319	1.38 391	0.56 214	1.03 346	0.56 268	0.18 182	0.15 221	0.25 311	0.21 284	0.15 87	0.13 43

MyStereo04	0.45 182	0.23 145	0.52 190	0.43 207	0.29 234	0.40 130	0.48 298	1.02 258	1.12 350	0.62 111	0.58 89	0.55 121	0.56 214	0.77 256	0.45 211	0.14 25	0.13 166	0.19 178	0.17 191	0.18 177	0.17 167

xx1	0.40 133	0.25 197	0.35 25	0.42 170	0.23 69	0.53 193	0.37 193	0.71 136	1.17 367	0.42 53	0.50 56	0.65 187	0.56 214	0.61 131	0.26 19	0.17 150	0.11 49	0.20 212	0.19 244	0.18 177	0.19 201

qqq	0.42 154	0.28 261	0.50 161	0.37 47	0.22 43	0.47 170	0.39 224	0.91 218	0.59 106	0.57 98	0.71 122	0.65 187	0.56 214	0.59 113	0.48 228	0.17 150	0.17 277	0.20 212	0.19 244	0.18 177	0.19 201

TransformOpticalFlow	0.46 188	0.21 94	0.49 149	0.42 170	0.24 102	0.36 101	0.46 284	1.04 264	0.84 221	0.67 147	1.14 317	0.73 235	0.56 214	0.78 264	0.33 102	0.15 79	0.10 9	0.17 109	0.15 115	0.14 54	0.15 103

RAFT	0.46 188	0.23 145	0.52 190	0.48 294	0.27 190	0.55 205	0.47 292	0.68 107	0.60 113	0.83 236	0.82 175	1.00 321	0.56 214	0.76 249	0.37 142	0.18 182	0.16 245	0.22 268	0.20 265	0.16 128	0.14 66

ICVP	0.48 206	0.26 229	0.42 75	0.49 303	0.28 211	0.63 244	0.43 268	1.05 271	0.72 153	0.68 156	0.95 235	0.75 244	0.56 214	0.55 90	0.61 286	0.24 302	0.18 289	0.19 178	0.17 191	0.19 212	0.21 247
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DCANet	0.38 106	0.18 25	0.46 117	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 95	0.72 146	0.96 293	0.72 176	0.77 143	0.45 85	0.56 214	0.47 55	0.36 133	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.15 103

FENet	0.43 167	0.23 145	0.40 62	0.40 120	0.24 102	0.54 200	0.33 140	0.83 197	0.72 153	0.74 190	0.73 125	0.63 174	0.56 214	0.65 175	0.45 211	0.19 219	0.13 166	0.19 178	0.17 191	0.18 177	0.20 230

HITNet	0.43 167	0.27 245	0.50 161	0.34 13	0.18 6	0.65 260	0.32 129	0.99 248	0.70 145	0.73 183	0.86 195	0.66 199	0.56 214	0.61 131	0.47 224	0.14 25	0.10 9	0.15 59	0.13 70	0.18 177	0.13 43
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
MyStereo05	0.46 188	0.22 121	0.51 170	0.42 170	0.29 234	0.43 154	0.48 298	0.96 241	1.12 350	0.77 206	0.62 100	0.51 109	0.57 225	0.79 266	0.43 198	0.14 25	0.13 166	0.18 146	0.17 191	0.17 152	0.17 167

CoDeX	0.48 206	0.21 94	0.53 198	0.43 207	0.25 128	0.74 297	0.38 209	1.36 382	0.82 215	0.84 242	0.96 239	0.63 174	0.57 225	0.63 161	0.40 186	0.17 150	0.13 166	0.17 109	0.15 115	0.16 128	0.15 103

RAFT + AFF	0.54 266	0.30 287	0.84 339	0.51 326	0.32 291	0.63 244	0.57 342	1.05 271	0.95 286	0.80 224	0.87 202	0.85 276	0.57 225	0.87 291	0.51 244	0.18 182	0.21 321	0.23 286	0.22 304	0.19 212	0.19 201

test_sample4	0.49 219	0.27 245	0.55 215	0.36 36	0.23 69	0.70 281	0.37 193	1.22 336	0.86 231	0.82 230	0.86 195	0.62 169	0.58 228	0.71 223	0.49 237	0.21 253	0.16 245	0.21 255	0.20 265	0.22 263	0.21 247

CASS	0.46 188	0.28 261	0.45 104	0.48 294	0.22 43	0.63 244	0.34 149	0.99 248	0.66 129	0.76 198	0.86 195	0.61 162	0.58 228	0.58 106	0.44 205	0.29 347	0.16 245	0.22 268	0.18 219	0.23 281	0.28 327
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
LCNet	0.42 154	0.21 94	0.34 19	0.44 231	0.24 102	0.47 170	0.28 72	0.69 117	0.57 102	0.72 176	1.03 279	0.66 199	0.58 228	0.60 125	0.35 122	0.15 79	0.10 9	0.19 178	0.19 244	0.22 263	0.37 372

STTStereo	0.57 288	0.39 336	0.87 351	0.45 243	0.32 291	0.62 239	0.45 281	1.01 255	0.87 238	1.01 338	0.91 220	0.95 309	0.58 228	0.77 256	0.66 296	0.25 314	0.24 348	0.27 335	0.33 386	0.25 305	0.26 307

DeepPruner_ROB	0.55 273	0.37 324	0.67 275	0.42 170	0.31 269	0.50 177	0.43 268	1.22 336	0.73 162	0.86 264	1.05 285	0.85 276	0.58 228	0.90 303	0.56 268	0.29 347	0.23 339	0.22 268	0.22 304	0.26 311	0.26 307

DispNO	0.48 206	0.24 166	0.84 339	0.40 120	0.31 269	0.58 223	0.39 224	0.91 218	0.79 188	0.79 222	0.83 180	0.71 216	0.59 233	0.75 239	0.50 240	0.19 219	0.14 200	0.20 212	0.18 219	0.16 128	0.17 167

BSDual-CNN	0.48 206	0.26 229	0.47 128	0.46 267	0.29 234	0.75 300	0.46 284	0.99 248	0.80 196	0.77 206	0.80 166	0.76 251	0.59 233	0.66 184	0.48 228	0.21 253	0.15 221	0.22 268	0.19 244	0.18 177	0.19 201

psmg	0.50 232	0.26 229	0.47 128	0.42 170	0.29 234	0.82 323	0.42 261	1.07 278	0.80 196	0.95 311	0.94 231	0.76 251	0.59 233	0.66 184	0.48 228	0.21 253	0.16 245	0.20 212	0.20 265	0.19 212	0.19 201

pcwnet_v2	0.60 310	0.29 273	0.89 355	0.46 267	0.36 324	0.62 239	0.38 209	1.33 375	1.24 378	1.02 342	1.27 349	0.71 216	0.59 233	0.71 223	0.51 244	0.28 337	0.21 321	0.24 299	0.23 316	0.29 330	0.30 336

test_sample5	0.50 232	0.28 261	0.55 215	0.37 47	0.23 69	0.65 260	0.38 209	1.19 320	0.86 231	0.81 228	0.97 247	0.64 181	0.60 237	0.72 228	0.48 228	0.22 271	0.16 245	0.22 268	0.21 284	0.23 281	0.22 266

DualNet	0.51 243	0.28 261	0.55 215	0.37 47	0.23 69	0.65 260	0.38 209	1.19 320	0.86 231	0.84 242	1.06 291	0.64 181	0.60 237	0.72 228	0.48 228	0.22 271	0.16 245	0.22 268	0.21 284	0.23 281	0.22 266

riskmin	0.41 147	0.21 94	0.44 98	0.34 13	0.24 102	0.58 223	0.32 129	0.70 129	0.86 231	0.52 82	0.57 86	0.78 258	0.60 237	0.58 106	0.39 166	0.17 150	0.12 104	0.19 178	0.13 70	0.19 212	0.22 266

AAGNet	1.40 421	0.20 70	0.52 190	0.45 243	0.26 158	0.29 49	0.29 80	0.67 102	0.71 151	0.97 326	0.86 195	0.66 199	0.60 237	0.66 184	19.98 473	0.17 150	0.11 49	0.19 178	0.15 115	0.20 229	0.13 43

CFNet	0.53 262	0.30 287	0.53 198	0.42 170	0.28 211	0.73 293	0.35 171	1.21 329	1.01 312	0.74 190	1.07 295	0.85 276	0.60 237	0.83 281	0.58 279	0.19 219	0.15 221	0.23 286	0.23 316	0.21 240	0.17 167

UCFNet_RVC	0.50 232	0.27 245	0.37 41	0.40 120	0.27 190	0.66 267	0.42 261	1.18 316	0.86 231	0.70 165	0.89 208	0.91 303	0.60 237	0.62 151	0.48 228	0.24 302	0.18 289	0.28 346	0.27 356	0.25 305	0.24 297

test_sample6	0.51 243	0.27 245	0.55 215	0.38 64	0.23 69	0.64 253	0.39 224	1.18 316	0.88 249	0.84 242	1.06 291	0.66 199	0.61 243	0.75 239	0.52 249	0.23 293	0.17 277	0.22 268	0.22 304	0.24 294	0.23 287

dad	0.61 314	0.53 376	0.72 301	0.44 231	0.31 269	0.64 253	0.37 193	0.85 201	1.28 385	1.05 355	1.17 329	1.18 362	0.61 243	0.70 216	0.54 264	0.36 386	0.23 339	0.37 386	0.21 284	0.31 340	0.23 287

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 273	0.33 304	0.71 295	0.46 267	0.31 269	0.66 267	0.43 268	1.07 278	0.89 254	0.93 299	0.91 220	0.98 315	0.61 243	0.76 249	0.64 295	0.22 271	0.18 289	0.22 268	0.22 304	0.22 263	0.24 297
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
fff	0.39 119	0.18 25	0.46 117	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 95	0.73 158	1.08 342	0.70 165	0.79 156	0.44 77	0.62 246	0.47 55	0.37 142	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.12 4	0.15 103

PSMNet-ADL	0.50 232	0.28 261	0.43 93	0.49 303	0.31 269	0.70 281	0.38 209	0.94 234	0.81 205	0.62 111	0.80 166	0.91 303	0.62 246	0.76 249	0.68 302	0.24 302	0.18 289	0.19 178	0.20 265	0.22 263	0.22 266

csc	0.39 119	0.18 25	0.46 117	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 95	0.73 158	1.08 342	0.70 165	0.79 156	0.44 77	0.62 246	0.47 55	0.37 142	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.12 4	0.15 103

cscssc	0.39 119	0.18 25	0.46 117	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 95	0.73 158	1.08 342	0.70 165	0.79 156	0.44 77	0.62 246	0.47 55	0.37 142	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.12 4	0.15 103

acv_ft	0.52 255	0.24 166	0.64 263	0.45 243	0.28 211	0.85 332	0.40 236	0.95 237	0.81 205	1.00 336	0.96 239	0.79 265	0.62 246	0.65 175	0.88 335	0.18 182	0.15 221	0.16 80	0.15 115	0.18 177	0.15 103

rvit_105_1	0.56 282	0.42 352	0.84 339	0.59 380	0.37 326	0.59 230	0.68 369	0.73 158	0.97 298	0.82 230	0.69 118	0.75 244	0.63 251	0.80 269	0.56 268	0.34 378	0.29 378	0.31 365	0.34 387	0.23 281	0.23 287

gwcnet-sp	0.50 232	0.25 197	0.84 339	0.41 142	0.27 190	0.79 309	0.40 236	0.93 229	0.85 225	0.95 311	0.79 156	0.65 187	0.63 251	0.69 209	0.52 249	0.18 182	0.17 277	0.18 146	0.18 219	0.18 177	0.19 201

scenet	0.50 232	0.25 197	0.84 339	0.41 142	0.27 190	0.79 309	0.40 236	0.93 229	0.85 225	0.95 311	0.79 156	0.65 187	0.63 251	0.69 209	0.52 249	0.18 182	0.17 277	0.18 146	0.18 219	0.18 177	0.19 201

ssnet	0.50 232	0.25 197	0.84 339	0.41 142	0.27 190	0.79 309	0.40 236	0.93 229	0.85 225	0.95 311	0.79 156	0.65 187	0.63 251	0.69 209	0.52 249	0.18 182	0.17 277	0.18 146	0.18 219	0.18 177	0.19 201

AASNet	0.55 273	0.27 245	0.62 255	0.51 326	0.32 291	0.73 293	0.44 276	1.55 410	0.88 249	0.88 274	0.94 231	0.64 181	0.63 251	0.62 151	0.84 330	0.23 293	0.20 314	0.20 212	0.16 141	0.22 263	0.20 230

GEStereo_RVC	0.56 282	0.30 287	0.70 293	0.51 326	0.31 269	0.70 281	0.54 334	1.31 367	0.93 275	0.85 254	0.86 195	0.84 274	0.63 251	0.92 307	0.67 299	0.24 302	0.16 245	0.19 178	0.17 191	0.21 240	0.23 287

AANet_RVC	0.59 303	0.35 313	0.68 282	0.47 286	0.28 211	0.57 218	0.47 292	1.04 264	1.28 385	0.87 266	1.33 358	0.86 280	0.63 251	1.16 364	0.89 337	0.19 219	0.13 166	0.15 59	0.14 93	0.18 177	0.20 230

NOSS_ROB	0.59 303	0.40 344	0.42 75	0.45 243	0.31 269	0.79 309	0.53 328	1.09 286	1.12 350	0.69 159	0.92 226	0.77 256	0.63 251	0.81 274	0.52 249	0.39 396	0.38 410	0.44 403	0.42 412	0.38 374	0.36 366

test_sample2	0.45 182	0.24 166	0.49 149	0.34 13	0.21 33	0.60 234	0.43 268	1.01 255	0.73 162	0.67 147	0.80 166	0.70 213	0.64 259	0.65 175	0.41 191	0.19 219	0.15 221	0.18 146	0.16 141	0.19 212	0.19 201

Prome-Stereo	0.46 188	0.20 70	0.37 41	0.45 243	0.26 158	0.40 130	0.42 261	0.69 117	0.49 81	0.96 323	1.84 409	0.58 146	0.64 259	0.63 161	0.32 92	0.15 79	0.11 49	0.16 80	0.14 93	0.17 152	0.30 336

LMCR-Stereo	0.55 273	0.33 304	0.57 233	0.60 382	0.30 257	0.80 315	0.36 180	1.30 365	0.79 188	0.90 288	1.04 282	0.57 131	0.64 259	0.87 291	0.73 310	0.20 239	0.15 221	0.19 178	0.14 93	0.25 305	0.18 191

xxxx	1.07 394	0.23 145	0.53 198	0.38 64	0.22 43	0.83 326	0.36 180	1.41 391	0.95 286	0.75 193	0.99 259	0.97 313	0.64 259	0.70 216	11.37 465	0.20 239	0.17 277	0.18 146	0.17 191	0.19 212	0.20 230

test_xeample	1.06 392	0.23 145	0.51 170	0.37 47	0.22 43	0.71 286	0.39 224	1.31 367	0.92 270	0.87 266	1.08 301	0.70 213	0.64 259	0.75 239	11.43 466	0.19 219	0.16 245	0.18 146	0.17 191	0.18 177	0.19 201

BEATNet_4x	0.49 219	0.35 313	0.72 301	0.38 64	0.20 24	0.65 260	0.36 180	1.08 283	0.78 182	0.78 217	0.88 205	0.73 235	0.64 259	0.71 223	0.60 282	0.16 120	0.12 104	0.16 80	0.15 115	0.24 294	0.18 191

PSMNet_ROB	0.67 327	0.39 336	0.76 313	0.57 373	0.43 360	1.00 358	0.85 405	1.25 347	0.93 275	0.82 230	1.04 282	1.08 346	0.64 259	0.89 298	1.02 368	0.29 347	0.21 321	0.31 365	0.31 377	0.27 320	0.25 303

FADNet	0.63 323	0.53 376	1.20 386	0.46 267	0.44 365	0.66 267	0.41 255	1.24 341	1.07 338	0.70 165	0.84 183	0.98 315	0.65 266	0.87 291	0.54 264	0.29 347	0.30 383	0.27 335	0.30 368	0.48 398	0.36 366

SMFormer	0.53 262	0.24 166	0.67 275	0.35 19	0.20 24	0.63 244	0.34 149	1.26 349	1.06 331	0.85 254	1.02 269	0.71 216	0.66 267	0.96 321	0.60 282	0.19 219	0.16 245	0.18 146	0.17 191	0.19 212	0.20 230

tta	0.53 262	0.24 166	0.67 275	0.35 19	0.20 24	0.63 244	0.34 149	1.26 349	1.06 331	0.85 254	1.02 269	0.71 216	0.66 267	0.96 321	0.60 282	0.19 219	0.16 245	0.18 146	0.17 191	0.15 87	0.16 128

qqq1	0.51 243	0.24 166	0.67 275	0.35 19	0.20 24	0.63 244	0.34 149	1.26 349	1.06 331	0.85 254	1.02 269	0.71 216	0.66 267	0.96 321	0.36 133	0.19 219	0.16 245	0.14 20	0.12 42	0.15 87	0.16 128

fff1	0.51 243	0.24 166	0.67 275	0.35 19	0.20 24	0.63 244	0.34 149	1.26 349	1.06 331	0.85 254	1.02 269	0.71 216	0.66 267	0.96 321	0.36 133	0.19 219	0.16 245	0.14 20	0.12 42	0.15 87	0.16 128

ADLNet	0.57 288	0.29 273	0.58 235	0.46 267	0.35 319	0.80 315	0.46 284	1.14 303	0.88 249	1.03 345	0.98 251	0.92 306	0.66 267	0.71 223	0.83 329	0.22 271	0.16 245	0.22 268	0.22 304	0.22 263	0.23 287

ACVNet	0.47 197	0.24 166	0.39 50	0.40 120	0.28 211	0.58 223	0.40 236	0.91 218	0.81 205	0.67 147	0.96 239	0.79 265	0.66 267	0.65 175	0.71 306	0.18 182	0.15 221	0.16 80	0.15 115	0.18 177	0.15 103

GwcNet-RSSM	0.51 243	0.25 197	0.51 170	0.41 142	0.24 102	0.56 210	0.41 255	0.97 243	0.96 293	0.75 193	1.17 329	0.89 295	0.66 267	0.66 184	0.74 311	0.22 271	0.15 221	0.19 178	0.21 284	0.17 152	0.16 128

DSFCA	0.57 288	0.27 245	0.71 295	0.41 142	0.36 324	0.78 303	0.53 328	1.08 283	0.85 225	1.08 365	0.84 183	0.90 297	0.66 267	1.05 349	0.63 293	0.26 319	0.22 330	0.21 255	0.21 284	0.22 263	0.20 230

FADNet-RVC-Resample	0.58 299	0.35 313	1.34 401	0.50 314	0.34 313	0.73 293	0.43 268	1.09 286	0.96 293	0.83 236	0.87 202	0.76 251	0.66 267	0.77 256	0.52 249	0.19 219	0.18 289	0.26 327	0.27 356	0.28 328	0.29 332

anonymousa	0.51 243	0.21 94	0.47 128	0.39 84	0.25 128	0.89 340	0.36 180	0.78 181	0.63 116	0.88 274	1.54 390	1.09 352	0.67 276	0.53 81	0.46 215	0.17 150	0.14 200	0.19 178	0.21 284	0.16 128	0.16 128

ssnet_v2	0.61 314	0.29 273	0.69 291	0.45 243	0.30 257	0.93 344	0.62 358	1.20 326	1.03 321	0.97 326	0.81 173	0.98 315	0.67 276	0.84 285	0.97 360	0.26 319	0.23 339	0.23 286	0.24 330	0.20 229	0.21 247

hknet	0.51 243	0.26 229	0.58 235	0.46 267	0.29 234	0.75 300	0.46 284	0.99 248	0.89 254	0.77 206	0.80 166	0.96 312	0.67 276	0.75 239	0.50 240	0.19 219	0.15 221	0.22 268	0.19 244	0.18 177	0.19 201

iRaft-Stereo_5w	0.46 188	0.22 121	0.53 198	0.43 207	0.30 257	0.30 55	0.53 328	0.66 91	0.71 151	0.62 111	0.89 208	1.01 325	0.67 276	0.76 249	0.67 299	0.13 13	0.12 104	0.17 109	0.15 115	0.15 87	0.17 167

STrans-v2	0.47 197	0.21 94	0.49 149	0.41 142	0.25 128	0.54 200	0.49 309	1.16 308	0.82 215	0.67 147	1.05 285	0.71 216	0.67 276	0.74 232	0.34 113	0.15 79	0.11 49	0.17 109	0.15 115	0.14 54	0.14 66

UPFNet	0.55 273	0.26 229	0.59 243	0.46 267	0.38 332	0.83 326	0.48 298	1.03 263	0.80 196	0.92 296	0.91 220	0.85 276	0.67 276	0.87 291	0.78 317	0.20 239	0.21 321	0.20 212	0.20 265	0.20 229	0.15 103

cf-r	0.49 219	0.24 166	0.49 149	0.40 120	0.23 69	0.58 223	0.38 209	0.92 227	0.87 238	0.77 206	1.06 291	0.98 315	0.67 276	0.59 113	0.61 286	0.21 253	0.14 200	0.17 109	0.19 244	0.15 87	0.16 128

PS-NSSS	0.60 310	0.46 363	0.68 282	0.43 207	0.34 313	0.66 267	0.57 342	1.05 271	0.91 264	0.80 224	1.28 350	0.72 231	0.67 276	0.89 298	0.61 286	0.32 363	0.26 366	0.40 395	0.27 356	0.35 362	0.29 332

ADStereo(finetuned)	0.39 119	0.18 25	0.58 235	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 95	0.72 146	0.96 293	0.72 176	0.77 143	0.45 85	0.68 284	0.46 49	0.36 133	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.15 103

delet	0.57 288	0.25 197	0.63 259	0.46 267	0.34 313	1.05 371	0.51 318	1.04 264	0.94 282	0.90 288	0.99 259	0.90 297	0.68 284	0.87 291	0.78 317	0.18 182	0.18 289	0.20 212	0.21 284	0.17 152	0.17 167

CSP-Net	0.57 288	0.29 273	0.55 215	0.42 170	0.29 234	1.20 392	0.49 309	1.29 363	0.75 171	0.98 329	0.97 247	0.88 290	0.69 286	0.85 287	0.66 296	0.27 328	0.18 289	0.17 109	0.17 191	0.18 177	0.19 201

PSMNet-RSSM	0.50 232	0.24 166	0.41 67	0.43 207	0.26 158	0.51 182	0.40 236	1.16 308	0.79 188	0.75 193	1.07 295	0.87 286	0.69 286	0.66 184	0.52 249	0.24 302	0.16 245	0.23 286	0.26 350	0.20 229	0.20 230

DMCA-RVC	0.54 266	0.32 298	0.83 332	0.51 326	0.32 291	0.59 230	0.38 209	0.89 212	0.70 145	0.95 311	0.88 205	0.90 297	0.69 286	0.75 239	0.63 293	0.23 293	0.18 289	0.31 365	0.24 330	0.27 320	0.21 247

NVstereo2D	0.62 320	0.32 298	0.82 328	0.50 314	0.44 365	0.88 337	0.48 298	1.12 295	1.17 367	0.67 147	0.90 214	0.90 297	0.69 286	1.02 344	0.69 303	0.33 370	0.16 245	0.29 354	0.20 265	0.43 388	0.46 403

iResNet_ROB	0.55 273	0.24 166	0.61 249	0.38 64	0.22 43	0.66 267	0.30 95	1.59 418	1.33 394	0.94 306	1.05 285	0.81 271	0.69 286	0.84 285	0.46 215	0.17 150	0.12 104	0.14 20	0.09 5	0.15 87	0.20 230

ToySt	0.52 255	0.27 245	0.93 359	0.42 170	0.28 211	0.67 276	0.56 340	0.88 211	0.79 188	0.61 108	0.85 191	0.92 306	0.70 291	0.72 228	0.61 286	0.16 120	0.17 277	0.21 255	0.21 284	0.22 263	0.21 247

ADLNet2	0.57 288	0.26 229	0.71 295	0.48 294	0.31 269	0.83 326	0.51 318	1.10 290	0.99 306	0.85 254	0.99 259	0.99 320	0.70 291	0.79 266	0.78 317	0.21 253	0.17 277	0.18 146	0.18 219	0.22 263	0.22 266

ac_64	0.54 266	0.24 166	0.58 235	0.46 267	0.28 211	0.79 309	0.44 276	1.11 291	0.63 116	0.94 306	0.85 191	1.06 341	0.70 291	0.76 249	0.72 309	0.22 271	0.18 289	0.20 212	0.19 244	0.18 177	0.16 128

CFNet-ft	0.50 232	0.25 197	0.39 50	0.41 142	0.26 158	0.66 267	0.37 193	0.91 218	0.87 238	0.67 147	1.00 263	1.05 337	0.70 291	0.68 203	0.57 274	0.23 293	0.16 245	0.24 299	0.21 284	0.24 294	0.19 201

CFNet_RVC	0.50 232	0.25 197	0.39 50	0.41 142	0.26 158	0.66 267	0.37 193	0.91 218	0.87 238	0.67 147	1.00 263	1.05 337	0.70 291	0.68 203	0.57 274	0.23 293	0.16 245	0.24 299	0.21 284	0.24 294	0.19 201

DualNet (step1)	0.60 310	0.37 324	0.83 332	0.39 84	0.31 269	0.72 289	0.49 309	1.11 291	0.92 270	0.93 299	0.89 208	0.86 280	0.71 296	0.74 232	0.53 259	0.42 403	0.22 330	0.40 395	0.41 407	0.36 366	0.35 360

test_sample9	1.17 404	0.37 324	0.83 332	0.39 84	0.31 269	0.72 289	0.49 309	1.11 291	0.92 270	0.93 299	0.89 208	0.86 280	0.71 296	1.29 381	2.03 423	0.42 403	9.50 476	0.40 395	0.41 407	0.36 366	0.35 360

test_sample7	0.54 266	0.30 287	0.55 215	0.37 47	0.28 211	0.63 244	0.47 292	1.11 291	0.92 270	0.93 299	0.89 208	0.86 280	0.71 296	0.74 232	0.53 259	0.27 328	0.22 330	0.27 335	0.26 350	0.27 320	0.26 307

test_sample1	0.44 173	0.24 166	0.52 190	0.35 19	0.23 69	0.59 230	0.36 180	1.05 271	0.57 102	0.66 138	0.78 151	0.70 213	0.71 296	0.62 151	0.51 244	0.18 182	0.15 221	0.17 109	0.16 141	0.18 177	0.18 191

SDNR	0.89 373	0.39 336	1.66 426	0.42 170	0.39 340	3.35 453	0.32 129	0.95 237	1.05 327	1.05 355	2.12 419	0.62 169	0.71 296	1.40 393	0.78 317	0.53 418	0.56 434	0.36 382	0.27 356	0.46 395	0.50 411

HBP-ISP	0.61 314	0.47 369	0.45 104	0.46 267	0.33 303	0.79 309	0.29 80	1.15 306	1.05 327	0.85 254	1.18 333	0.67 206	0.71 296	0.92 307	0.57 274	0.37 390	0.38 410	0.47 409	0.41 407	0.39 378	0.32 346

FTStereo	0.56 282	0.21 94	0.39 50	0.42 170	0.25 128	0.39 122	0.73 385	0.69 117	0.45 64	1.09 369	3.23 441	0.69 211	0.71 296	0.55 90	0.34 113	0.15 79	0.13 166	0.19 178	0.17 191	0.15 87	0.32 346

222	1.25 410	0.23 145	0.53 198	0.38 64	0.23 69	0.78 303	0.37 193	1.41 391	0.93 275	0.97 326	1.13 315	0.74 239	0.71 296	0.74 232	14.86 469	0.20 239	0.16 245	0.17 109	0.16 141	0.18 177	0.20 230

FADNet_RVC	0.58 299	0.39 336	1.26 390	0.45 243	0.32 291	0.55 205	0.34 149	1.12 295	0.90 258	0.68 156	0.90 214	0.61 162	0.71 296	1.03 346	0.80 325	0.21 253	0.18 289	0.27 335	0.23 316	0.33 351	0.30 336

HSM-Net_RVC	0.55 273	0.23 145	0.37 41	0.38 64	0.22 43	0.86 334	0.40 236	1.31 367	0.93 275	0.92 296	1.15 319	1.26 368	0.71 296	0.75 239	0.53 259	0.17 150	0.14 200	0.16 80	0.15 115	0.17 152	0.17 167
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.59 303	0.35 313	0.57 233	0.53 350	0.32 291	0.67 276	0.72 380	1.09 286	1.03 321	0.84 242	1.11 307	0.84 274	0.71 296	0.96 321	0.61 286	0.28 337	0.18 289	0.26 327	0.22 304	0.27 320	0.21 247

1111x	0.64 324	0.23 145	0.61 249	0.39 84	0.21 33	0.68 280	0.46 284	1.32 372	1.03 321	0.76 198	1.02 269	0.95 309	0.72 307	1.13 358	2.15 427	0.18 182	0.18 289	0.18 146	0.19 244	0.20 229	0.19 201

hitnet-ft	0.57 288	0.29 273	0.43 93	0.42 170	0.29 234	0.81 320	0.40 236	0.98 245	0.91 264	0.84 242	1.01 267	1.13 358	0.72 307	0.83 281	0.71 306	0.28 337	0.21 321	0.28 346	0.22 304	0.29 330	0.27 317

CVANet_RVC	0.59 303	0.35 313	0.54 211	0.49 303	0.33 303	0.70 281	0.67 366	1.12 295	0.97 298	0.88 274	1.05 285	1.01 325	0.72 307	0.94 313	0.55 266	0.30 354	0.20 314	0.28 346	0.26 350	0.32 346	0.23 287

DRN-Test	0.68 330	0.34 309	0.77 316	0.52 342	0.40 343	1.14 382	0.61 356	1.56 414	1.04 325	1.18 381	1.10 303	1.05 337	0.72 307	0.82 279	1.01 364	0.24 302	0.18 289	0.26 327	0.25 342	0.26 311	0.23 287

GrayStereo	0.49 219	0.20 70	0.44 98	0.47 286	0.29 234	0.51 182	0.62 358	0.71 136	0.66 129	1.04 350	1.46 383	0.77 256	0.73 311	0.58 106	0.35 122	0.15 79	0.12 104	0.17 109	0.17 191	0.15 87	0.30 336

DLCB_ROB	0.60 310	0.29 273	0.53 198	0.50 314	0.33 303	0.76 302	0.51 318	1.02 258	0.94 282	1.07 364	1.16 324	1.21 364	0.73 311	0.98 330	0.75 313	0.21 253	0.20 314	0.22 268	0.23 316	0.22 263	0.20 230

FINET	0.75 346	0.45 358	1.38 404	0.48 294	0.46 380	0.98 355	1.00 417	1.22 336	1.69 423	0.91 295	1.25 342	0.74 239	0.74 313	1.09 354	0.82 328	0.37 390	0.31 391	0.27 335	0.24 330	0.35 362	0.34 357

StereoDRNet-Refined	0.61 314	0.33 304	0.63 259	0.47 286	0.31 269	0.94 346	0.41 255	1.04 264	0.97 298	1.15 379	1.13 315	1.00 321	0.74 313	0.93 310	0.93 350	0.18 182	0.13 166	0.22 268	0.21 284	0.20 229	0.21 247
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.67 327	0.35 313	0.82 328	0.53 350	0.44 365	1.03 366	0.53 328	1.51 407	1.06 331	1.13 377	0.91 220	1.07 345	0.74 313	0.87 291	0.95 355	0.24 302	0.19 306	0.25 311	0.23 316	0.27 320	0.22 266

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 327	0.30 287	1.20 386	0.42 170	0.31 269	1.00 358	0.58 349	1.16 308	1.07 338	1.01 338	1.25 342	1.08 346	0.75 316	1.18 367	1.03 369	0.20 239	0.12 104	0.16 80	0.13 70	0.22 263	0.22 266

CrosDoStereo	0.51 243	0.19 44	0.46 117	0.39 84	0.24 102	0.39 122	1.14 425	0.69 117	0.87 238	0.94 306	1.36 364	0.62 169	0.75 316	0.68 203	0.46 215	0.15 79	0.12 104	0.17 109	0.18 219	0.14 54	0.16 128

DeepStereo_LL	0.51 243	0.19 44	0.46 117	0.39 84	0.24 102	0.39 122	1.14 425	0.69 117	0.87 238	0.94 306	1.36 364	0.62 169	0.75 316	0.68 203	0.46 215	0.15 79	0.12 104	0.17 109	0.18 219	0.14 54	0.16 128

THIR-Stereo	0.51 243	0.19 44	0.47 128	0.39 84	0.23 69	0.74 297	0.64 364	0.68 107	0.88 249	1.03 345	1.40 370	0.71 216	0.75 316	0.64 168	0.43 198	0.16 120	0.11 49	0.17 109	0.18 219	0.15 87	0.17 167

DGSMNet	0.80 353	0.58 395	1.42 408	0.61 386	0.65 414	0.94 346	0.75 389	1.35 378	1.16 364	0.88 274	1.26 345	1.00 321	0.75 316	1.07 350	0.89 337	0.36 386	0.31 391	0.41 399	0.40 402	0.60 420	0.59 423

UNet	0.55 273	0.27 245	0.72 301	0.45 243	0.41 348	0.97 351	0.40 236	1.01 255	0.80 196	0.87 266	0.90 214	1.03 329	0.75 316	0.76 249	0.67 299	0.19 219	0.15 221	0.20 212	0.17 191	0.21 240	0.18 191

GANet-RSSM	0.49 219	0.22 121	0.42 75	0.39 84	0.26 158	0.58 223	0.41 255	1.12 295	0.82 215	0.73 183	1.02 269	0.88 290	0.75 316	0.67 194	0.48 228	0.22 271	0.16 245	0.18 146	0.19 244	0.18 177	0.18 191

HSM	0.53 262	0.25 197	0.46 117	0.40 120	0.25 128	0.74 297	0.44 276	1.29 363	0.78 182	0.82 230	0.92 226	1.21 364	0.75 316	0.90 303	0.48 228	0.18 182	0.14 200	0.17 109	0.14 93	0.17 152	0.18 191

MDST_ROB	0.97 384	0.29 273	1.02 373	0.64 396	0.43 360	2.64 440	0.82 399	1.68 426	1.18 371	2.89 446	1.82 408	0.97 313	0.75 316	1.83 423	0.89 337	0.26 319	0.22 330	0.32 370	0.28 362	0.26 311	0.26 307

SQANet	0.87 371	0.76 411	0.76 313	1.16 435	0.99 432	1.10 374	0.51 318	1.12 295	0.85 225	0.93 299	1.05 285	1.03 329	0.76 325	1.07 350	0.70 304	0.79 430	0.25 356	1.04 436	0.36 391	1.56 439	0.70 426

Anonymous_2	0.84 363	0.45 358	0.66 270	0.41 142	0.45 371	0.82 323	0.53 328	0.81 190	0.81 205	0.73 183	0.61 97	0.91 303	0.76 325	0.77 256	0.61 286	0.51 416	0.55 433	0.54 421	4.92 470	0.54 412	0.42 389

PA-Net	0.70 333	0.46 363	0.96 365	0.51 326	0.53 395	0.94 346	0.73 385	1.14 303	1.15 362	0.83 236	0.90 214	0.88 290	0.76 325	1.19 368	0.96 357	0.25 314	0.41 419	0.29 354	0.44 413	0.27 320	0.39 375
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	0.65 325	0.33 304	0.43 93	0.44 231	0.30 257	1.01 362	0.54 334	1.13 301	1.09 348	1.11 375	1.21 336	1.10 353	0.76 325	0.99 335	0.71 306	0.32 363	0.33 401	0.33 375	0.30 368	0.30 337	0.28 327
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AACVNet	0.52 255	0.25 197	0.56 225	0.48 294	0.29 234	0.55 205	0.38 209	0.96 241	0.59 106	0.83 236	1.03 279	1.03 329	0.77 329	0.91 305	0.58 279	0.22 271	0.18 289	0.24 299	0.18 219	0.24 294	0.22 266

CC-Net-ROB	0.84 363	1.01 429	0.93 359	0.60 382	0.45 371	1.25 394	0.71 375	1.20 326	1.05 327	0.84 242	1.24 341	0.90 297	0.78 330	1.14 360	0.70 304	0.48 412	0.34 404	1.71 443	0.38 396	0.78 426	0.40 380

IER	0.48 206	0.25 197	0.60 248	0.38 64	0.28 211	0.67 276	0.38 209	0.82 195	0.68 136	0.88 274	0.95 235	0.74 239	0.79 331	0.62 151	0.46 215	0.17 150	0.14 200	0.17 109	0.17 191	0.17 152	0.16 128

DRaft	0.49 219	0.18 25	0.50 161	0.38 64	0.25 128	0.57 218	0.39 224	0.67 102	0.86 231	1.02 342	1.75 405	0.50 105	0.79 331	0.65 175	0.42 196	0.14 25	0.11 49	0.16 80	0.16 141	0.14 54	0.17 167

iResNetv2_ROB	0.55 273	0.29 273	0.86 346	0.39 84	0.25 128	0.67 276	0.37 193	1.21 329	1.02 317	1.02 342	1.10 303	0.89 295	0.79 331	0.74 232	0.43 198	0.19 219	0.13 166	0.15 59	0.11 26	0.19 212	0.16 128

NaN_ROB	0.73 337	0.46 363	0.89 355	0.52 342	0.34 313	0.98 355	1.11 422	1.28 359	1.20 375	1.27 394	0.96 239	1.08 346	0.79 331	1.34 391	0.78 317	0.24 302	0.30 383	0.23 286	0.24 330	0.23 281	0.26 307

MMNet	0.57 288	0.26 229	0.67 275	0.45 243	0.35 319	1.04 368	0.39 224	0.93 229	0.98 303	0.96 323	0.97 247	0.86 280	0.80 335	0.83 281	0.80 325	0.16 120	0.15 221	0.19 178	0.19 244	0.20 229	0.17 167

PDISCO_ROB	0.96 382	0.51 372	1.13 380	1.03 431	1.00 433	1.81 426	0.77 391	1.72 428	1.60 417	1.09 369	1.19 334	1.34 383	0.80 335	1.62 410	1.01 364	0.58 424	0.22 330	0.45 405	0.40 402	0.50 404	0.41 385

LALA_ROB	0.76 349	0.46 363	0.86 346	0.55 366	0.41 348	1.00 358	0.93 412	1.25 347	1.13 356	1.23 388	1.15 319	1.55 408	0.80 335	1.11 357	0.96 357	0.33 370	0.23 339	0.35 378	0.30 368	0.35 362	0.32 346

SACVNet	0.61 314	0.36 322	0.67 275	0.57 373	0.37 326	0.65 260	0.47 292	1.16 308	0.80 196	1.04 350	1.06 291	1.02 327	0.81 338	0.99 335	0.57 274	0.28 337	0.21 321	0.25 311	0.24 330	0.30 337	0.39 375

GASNet	0.70 333	0.77 412	1.16 383	0.71 414	0.49 385	0.62 239	0.48 298	1.12 295	1.05 327	0.98 329	0.84 183	0.94 308	0.82 339	1.41 396	0.85 332	0.33 370	0.22 330	0.29 354	0.28 362	0.44 391	0.26 307

RTSC	0.93 376	0.54 383	1.59 417	0.56 369	0.40 343	1.17 390	0.55 337	1.44 398	1.82 427	1.53 407	1.26 345	1.15 360	0.82 339	1.70 416	2.44 431	0.26 319	0.20 314	0.23 286	0.24 330	0.31 340	0.32 346

iinet-f	0.69 332	0.29 273	2.34 437	0.41 142	0.31 269	1.16 386	0.58 349	0.87 205	0.85 225	0.86 264	1.17 329	1.04 334	0.83 341	0.76 249	1.26 392	0.21 253	0.18 289	0.17 109	0.16 141	0.21 240	0.21 247

Wz-Net-MNSev	0.81 355	0.42 352	1.64 423	0.51 326	0.41 348	1.46 405	0.95 413	1.24 341	1.26 383	1.31 396	1.25 342	1.17 361	0.83 341	1.21 372	1.06 377	0.22 271	0.19 306	0.24 299	0.23 316	0.29 330	0.26 307

SuperB	1.00 389	0.41 348	4.03 449	0.45 243	0.32 291	0.99 357	0.49 309	1.09 286	2.09 433	1.10 372	1.10 303	0.74 239	0.83 341	1.13 358	1.75 414	0.20 239	0.15 221	0.17 109	0.15 115	2.50 457	0.27 317

fast-acv-ft	0.66 326	0.32 298	0.80 321	0.46 267	0.34 313	1.26 395	0.50 315	0.91 218	1.00 310	1.05 355	1.36 364	1.28 369	0.84 344	0.81 274	0.90 343	0.22 271	0.24 348	0.23 286	0.23 316	0.21 240	0.22 266

DDUNet	1.10 396	2.58 464	0.83 332	1.21 437	1.27 442	1.02 364	0.69 372	1.17 314	0.95 286	0.98 329	1.26 345	1.28 369	0.84 344	0.97 328	0.79 324	0.85 433	0.40 417	2.00 448	0.60 432	1.34 438	0.94 434

APVNet	0.73 337	0.39 336	1.01 372	0.58 378	0.45 371	1.16 386	0.68 369	1.47 402	0.87 238	0.84 242	1.15 319	1.04 334	0.84 344	1.14 360	1.18 387	0.27 328	0.28 376	0.32 370	0.31 377	0.29 330	0.32 346

CBMV_ROB	0.62 320	0.39 336	0.41 67	0.41 142	0.28 211	0.86 334	0.28 72	1.06 276	1.02 317	0.95 311	1.33 358	0.81 271	0.84 344	0.94 313	0.56 268	0.37 390	0.37 409	0.43 401	0.40 402	0.33 351	0.32 346

CBFPSM	0.61 314	0.25 197	1.41 407	0.39 84	0.27 190	1.10 374	0.67 366	0.83 197	0.84 221	0.82 230	0.81 173	1.33 380	0.85 348	0.72 228	0.86 333	0.16 120	0.15 221	0.15 59	0.17 191	0.17 152	0.23 287

DAS	0.54 266	0.26 229	0.66 270	0.49 303	0.31 269	0.61 235	0.43 268	0.89 212	1.01 312	0.95 311	1.16 324	0.71 216	0.85 348	0.89 298	0.47 224	0.18 182	0.14 200	0.18 146	0.15 115	0.22 263	0.19 201

SepStereo	0.54 266	0.26 229	0.66 270	0.49 303	0.31 269	0.61 235	0.43 268	0.89 212	1.01 312	0.95 311	1.16 324	0.71 216	0.85 348	0.97 328	0.47 224	0.18 182	0.14 200	0.18 146	0.15 115	0.22 263	0.19 201

DeepPrunerF	0.93 376	0.55 389	3.88 446	0.70 412	0.81 423	0.72 289	0.74 387	1.28 359	1.97 430	0.95 311	1.02 269	0.87 286	0.85 348	1.16 364	1.07 379	0.35 384	0.29 378	0.43 401	0.40 402	0.31 340	0.33 355

GwcNet	0.73 337	0.39 336	1.37 403	0.53 350	0.43 360	1.10 374	0.52 324	1.27 354	1.19 372	1.05 355	1.41 372	1.06 341	0.86 352	0.98 330	1.01 364	0.26 319	0.24 348	0.24 299	0.23 316	0.23 281	0.28 327

ETE_ROB	0.73 337	0.52 374	0.93 359	0.57 373	0.37 326	0.80 315	0.86 406	1.19 320	0.95 286	1.20 383	1.22 338	1.39 393	0.86 352	1.07 350	0.88 335	0.27 328	0.21 321	0.31 365	0.27 356	0.34 357	0.35 360

CBMV	0.68 330	0.37 324	0.50 161	0.43 207	0.26 158	1.00 358	0.71 375	1.17 314	1.16 364	1.24 390	1.29 354	1.06 341	0.86 352	0.98 330	0.75 313	0.29 347	0.30 383	0.34 377	0.30 368	0.26 311	0.27 317
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CRFU-Net	0.59 303	0.29 273	0.62 255	0.47 286	0.31 269	1.20 392	0.51 318	1.19 320	0.59 106	1.05 355	1.00 263	1.06 341	0.87 355	0.83 281	0.77 316	0.22 271	0.19 306	0.18 146	0.16 141	0.19 212	0.20 230

PSM-AAD	0.48 206	0.21 94	0.39 50	0.44 231	0.23 69	0.56 210	0.47 292	0.67 102	0.73 162	1.08 365	1.12 309	0.58 146	0.87 355	0.63 161	0.33 102	0.15 79	0.11 49	0.25 311	0.26 350	0.18 177	0.42 389

DISCO	0.72 336	0.27 245	0.72 301	0.45 243	0.31 269	1.12 379	0.53 328	1.32 372	1.25 380	0.84 242	1.07 295	1.52 406	0.87 355	1.82 422	1.08 381	0.20 239	0.15 221	0.18 146	0.16 141	0.24 294	0.24 297

XPNet_ROB	0.73 337	0.38 331	0.80 321	0.53 350	0.40 343	0.80 315	0.83 401	1.21 329	0.96 293	1.37 399	1.17 329	1.37 387	0.87 355	1.14 360	0.99 362	0.33 370	0.25 356	0.27 335	0.24 330	0.31 340	0.29 332

DANet	0.74 342	0.47 369	0.98 370	0.60 382	0.41 348	0.92 343	0.41 255	1.02 258	0.87 238	1.22 386	1.22 338	1.33 380	0.88 359	1.26 376	1.37 398	0.27 328	0.24 348	0.31 365	0.25 342	0.37 372	0.36 366
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.74 342	0.45 358	0.77 316	0.65 398	0.45 371	0.97 351	1.16 427	1.16 308	1.02 317	1.00 336	0.98 251	1.48 400	0.88 359	0.99 335	0.89 337	0.31 358	0.27 370	0.39 392	0.39 398	0.33 351	0.34 357

UGAM-zero	0.48 206	0.21 94	0.66 270	0.38 64	0.23 69	0.36 101	0.22 16	1.30 365	0.43 57	0.67 147	0.61 97	1.74 415	0.89 361	0.79 266	0.27 37	0.15 79	0.12 104	0.15 59	0.12 42	0.13 20	0.14 66

GANetREF_RVC	0.82 356	0.77 412	0.95 364	0.68 406	0.43 360	1.15 384	1.06 420	1.19 320	1.20 375	1.03 345	1.02 269	1.10 353	0.89 361	1.20 371	0.78 317	0.49 413	0.39 414	0.58 424	0.39 398	0.69 423	0.49 409
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
pmcnn	1.27 412	0.31 296	1.14 382	0.41 142	0.23 69	0.97 351	0.71 375	1.23 340	1.32 392	1.83 423	2.34 423	11.25 470	0.89 361	1.04 348	0.96 357	0.15 79	0.12 104	0.12 2	0.10 15	0.15 87	0.16 128

Wz-Net-SNSev	0.99 388	0.80 414	3.00 440	0.57 373	0.46 380	0.94 346	1.22 432	1.40 389	1.28 385	1.04 350	1.33 358	1.46 396	0.90 364	2.06 430	1.65 412	0.26 319	0.24 348	0.25 311	0.26 350	0.33 351	0.30 336

HGLStereo	0.58 299	0.30 287	0.65 268	0.51 326	0.38 332	0.78 303	0.45 281	1.07 278	0.82 215	0.89 281	1.16 324	0.88 290	0.91 365	0.80 269	0.74 311	0.21 253	0.21 321	0.20 212	0.18 219	0.19 212	0.22 266

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 392	0.61 399	1.82 428	0.69 409	0.51 391	2.62 439	1.69 451	1.28 359	1.44 404	1.39 402	1.56 392	1.34 383	0.91 365	1.68 415	0.95 355	0.38 395	0.39 414	0.46 408	0.61 433	0.41 382	0.43 393

ACVNet-4b	1.43 423	1.34 439	1.28 394	1.95 450	1.60 445	1.93 429	0.77 391	1.59 418	1.64 421	1.05 355	1.60 396	2.10 425	0.92 367	1.79 421	0.84 330	1.76 452	0.35 406	2.03 451	0.67 434	2.16 449	1.18 445

GANet	0.74 342	0.38 331	0.63 259	0.54 360	0.35 319	1.01 362	0.95 413	1.15 306	0.95 286	1.09 369	2.00 416	1.14 359	0.92 367	1.29 381	0.75 313	0.25 314	0.27 370	0.27 335	0.23 316	0.32 346	0.24 297

Consistency-Raft	1.01 390	0.82 415	1.27 393	0.85 423	0.97 430	0.81 320	0.83 401	1.35 378	1.61 418	1.06 363	1.66 399	1.11 355	0.93 369	0.93 310	1.11 382	0.65 426	0.75 444	0.79 430	0.91 444	1.09 436	0.79 431

S-Stereo	0.76 349	0.36 322	1.10 377	0.57 373	0.46 380	0.83 326	0.59 352	1.31 367	1.62 419	0.98 329	1.41 372	1.11 355	0.93 369	0.85 287	1.07 379	0.27 328	0.31 391	0.28 346	0.25 342	0.33 351	0.50 411

ADCRef	0.84 363	0.46 363	1.60 420	0.52 342	0.45 371	1.08 373	0.52 324	1.13 301	1.03 321	1.22 386	1.43 378	0.87 286	0.93 369	0.91 305	3.35 442	0.19 219	0.16 245	0.23 286	0.23 316	0.23 281	0.22 266

Wz-Net-LNSev	0.75 346	0.54 383	1.59 417	0.51 326	0.41 348	1.16 386	0.79 395	1.27 354	1.13 356	1.04 350	1.14 317	1.11 355	0.94 372	0.93 310	1.00 363	0.24 302	0.22 330	0.21 255	0.19 244	0.26 311	0.27 317

RYNet	0.76 349	0.37 324	0.74 309	0.54 360	0.67 417	1.35 399	0.68 369	1.28 359	1.21 377	1.10 372	0.90 214	1.31 373	0.94 372	1.01 341	1.30 394	0.22 271	0.16 245	0.27 335	0.23 316	0.43 388	0.45 399

otaku	1.10 396	0.96 424	0.96 365	1.37 441	1.06 439	1.65 418	0.72 380	1.46 401	1.19 372	1.10 372	1.32 357	1.32 375	0.95 374	1.29 381	0.81 327	0.89 435	0.46 428	1.24 439	0.50 425	1.86 442	0.89 433

anonymity	0.98 386	0.89 421	1.06 376	0.93 426	1.04 438	0.97 351	0.82 399	1.33 375	0.93 275	1.08 365	0.98 251	1.02 327	0.95 374	1.02 344	0.93 350	0.96 436	0.96 457	0.90 433	0.91 444	0.92 430	0.95 436

ccnet	0.84 363	0.59 397	0.86 346	0.56 369	0.60 410	1.11 378	0.72 380	1.44 398	0.97 298	1.15 379	1.44 379	1.28 369	0.95 374	1.01 341	1.33 397	0.49 413	0.43 424	0.50 418	0.47 416	0.52 410	0.48 408

STTRV1_RVC	0.83 361	0.60 398	1.19 385	0.67 402	0.81 423	1.12 379	0.63 361	1.37 384	1.12 350	0.98 329	1.34 362	1.08 346	0.95 374	1.28 379	0.90 343	0.57 423	0.25 356	0.44 403	0.39 398	0.60 420	0.41 385

RASNet	0.57 288	0.24 166	0.61 249	0.39 84	0.23 69	0.71 286	0.40 236	1.02 258	0.93 275	0.77 206	1.05 285	1.05 337	0.98 378	0.99 335	1.03 369	0.16 120	0.14 200	0.14 20	0.17 191	0.15 87	0.14 66

Ntro	1.15 401	1.00 428	1.00 371	1.49 442	1.20 441	1.69 422	0.81 397	1.39 385	1.25 380	1.01 338	1.28 350	1.31 373	1.00 379	1.31 388	0.89 337	1.10 443	0.43 424	1.36 440	0.51 426	1.95 444	0.99 440

DEmStereo	0.49 219	0.18 25	0.53 198	0.39 84	0.26 158	0.57 218	0.33 140	0.65 87	0.75 171	0.90 288	1.65 398	0.57 131	1.02 380	0.63 161	0.44 205	0.14 25	0.12 104	0.16 80	0.16 141	0.14 54	0.17 167

UDG	0.93 376	1.03 430	0.75 312	1.00 428	0.97 430	1.02 364	0.57 342	1.18 316	1.01 312	0.93 299	1.02 269	1.32 375	1.03 381	0.88 297	0.92 348	0.55 422	0.33 401	1.82 445	0.41 407	1.20 437	0.74 428

Syn2CoEx	0.74 342	0.55 389	1.17 384	0.66 400	0.45 371	0.89 340	0.56 340	1.54 409	1.15 362	0.95 311	1.35 363	1.03 329	1.03 381	0.96 321	0.89 337	0.31 358	0.27 370	0.29 354	0.24 330	0.23 281	0.27 317

stereogan	0.83 361	0.33 304	0.89 355	0.61 386	0.51 391	1.80 425	0.50 315	1.41 391	1.39 399	1.05 355	1.47 385	1.56 410	1.04 383	1.32 390	0.87 334	0.29 347	0.29 378	0.29 354	0.25 342	0.39 378	0.40 380

XQC	0.97 384	0.70 406	1.54 415	0.70 412	0.55 399	1.48 407	0.81 397	1.41 391	1.57 414	1.21 384	1.12 309	1.33 380	1.04 383	1.55 407	2.00 422	0.39 396	0.25 356	0.37 386	0.32 380	0.55 414	0.49 409

psm_up	0.57 288	0.27 245	0.52 190	0.50 314	0.33 303	0.65 260	0.60 354	1.07 278	0.84 221	0.87 266	0.91 220	1.00 321	1.06 385	0.80 269	0.66 296	0.22 271	0.25 356	0.26 327	0.23 316	0.22 263	0.21 247

PASM	0.96 382	0.71 409	2.05 433	0.72 415	0.72 422	0.84 331	0.92 409	1.14 303	1.34 395	1.25 391	1.22 338	1.34 383	1.07 386	1.31 388	1.11 382	0.53 418	0.57 435	0.59 425	0.67 434	0.56 419	0.57 422

FBW_ROB	0.94 380	0.54 383	1.03 374	0.56 369	0.42 357	1.16 386	0.76 390	1.56 414	1.41 400	1.38 401	1.33 358	1.47 398	1.07 386	2.94 448	1.14 385	0.26 319	0.32 396	0.45 405	0.30 368	0.34 357	0.30 336

psmorigin	0.84 363	0.53 376	2.21 435	0.50 314	0.41 348	0.86 334	0.57 342	1.08 283	0.90 258	1.50 404	1.42 376	1.50 402	1.09 388	1.29 381	1.03 369	0.32 363	0.33 401	0.27 335	0.27 356	0.34 357	0.45 399

RGC	0.82 356	0.62 400	0.80 321	0.67 402	0.66 416	0.91 342	0.59 352	1.35 378	1.09 348	1.12 376	1.46 383	1.50 402	1.09 388	1.28 379	0.97 360	0.34 378	0.30 383	0.48 413	0.40 402	0.38 374	0.38 374

ADCP+	1.18 406	0.37 324	3.09 441	0.50 314	0.52 393	1.48 407	0.61 356	1.32 372	1.07 338	1.21 384	1.16 324	1.08 346	1.11 390	1.63 411	7.17 460	0.20 239	0.16 245	0.24 299	0.22 304	0.29 330	0.22 266

PWC_ROB	0.92 375	0.57 392	1.64 423	0.53 350	0.33 303	0.93 344	0.39 224	1.42 396	1.51 411	1.66 414	2.57 430	1.18 362	1.11 390	1.50 405	1.54 409	0.26 319	0.18 289	0.28 346	0.20 265	0.30 337	0.32 346

ADCPNet	1.11 399	0.53 376	3.26 444	0.55 366	0.44 365	1.47 406	0.83 401	1.21 329	1.17 367	1.26 393	1.42 376	1.67 414	1.12 392	1.48 404	3.86 448	0.30 354	0.29 378	0.30 364	0.32 380	0.37 372	0.37 372

PWCDC_ROB	0.93 376	0.54 383	0.97 369	0.78 421	0.41 348	1.03 366	0.42 261	1.39 385	2.34 439	1.04 350	3.73 449	0.80 269	1.12 392	1.29 381	1.04 374	0.37 390	0.22 330	0.24 299	0.20 265	0.36 366	0.31 343

edge stereo	0.79 352	0.40 344	0.82 328	0.52 342	0.44 365	0.83 326	0.58 349	1.34 377	1.08 342	1.30 395	1.38 368	1.79 417	1.13 394	1.15 363	0.92 348	0.34 378	0.32 396	0.42 400	0.28 362	0.33 351	0.39 375

FAT-Stereo	0.75 346	0.34 309	0.81 327	0.51 326	0.38 332	0.78 303	0.63 361	1.39 385	1.32 392	1.05 355	1.40 370	1.58 411	1.14 395	0.92 307	0.91 346	0.29 347	0.28 376	0.28 346	0.23 316	0.28 328	0.41 385

SAMSARA	1.15 401	0.69 405	1.44 410	1.09 434	0.93 426	2.10 433	1.87 458	1.64 423	1.47 408	1.64 412	1.21 336	2.06 424	1.14 395	1.61 409	1.50 407	0.39 396	0.45 426	0.36 382	0.38 396	0.50 404	0.51 415

LL-Strereo	0.58 299	0.29 273	0.83 332	0.48 294	0.35 319	0.39 122	0.48 298	1.04 264	0.99 306	0.87 266	0.79 156	1.08 346	1.15 397	1.35 392	0.51 244	0.18 182	0.15 221	0.22 268	0.19 244	0.17 152	0.21 247

LSM	4.83 461	0.83 418	11.23 462	0.76 420	56.73 483	1.10 374	1.18 428	1.35 378	1.70 424	2.13 431	2.34 423	1.34 383	1.19 398	1.52 406	1.23 391	0.34 378	0.50 431	0.39 392	0.47 416	0.51 407	9.82 473

RainbowNet	1.42 422	1.53 445	1.31 398	1.93 449	1.46 443	1.52 412	1.03 418	1.67 425	1.55 412	1.23 388	1.59 395	1.54 407	1.21 399	1.40 393	1.03 369	1.70 450	0.70 439	1.82 445	0.80 440	2.11 448	1.22 446

SHD	0.98 386	0.54 383	1.30 397	0.63 393	0.50 389	1.14 382	0.50 315	1.80 432	2.20 434	1.66 414	1.39 369	1.47 398	1.21 399	1.40 393	1.80 415	0.32 363	0.27 370	0.32 370	0.34 387	0.41 382	0.44 397

AnyNet_C32	1.27 412	0.72 410	3.33 445	0.59 380	0.56 400	1.51 411	1.53 444	1.27 354	1.28 385	1.52 406	1.48 386	1.38 391	1.23 401	1.64 412	5.26 454	0.30 354	0.29 378	0.29 354	0.34 387	0.38 374	0.44 397

Nwc_Net	0.82 356	0.40 344	0.86 346	0.62 390	0.56 400	1.04 368	0.57 342	1.72 428	1.08 342	0.93 299	1.88 411	1.44 394	1.24 402	1.19 368	0.94 352	0.31 358	0.25 356	0.36 382	0.39 398	0.31 340	0.31 343

aanetorigin	0.85 368	0.58 395	1.98 431	0.50 314	0.40 343	0.66 267	0.70 373	0.72 146	1.01 312	2.44 441	2.00 416	1.32 375	1.25 403	0.96 321	1.16 386	0.20 239	0.19 306	0.20 212	0.20 265	0.27 320	0.33 355

ADCL	1.10 396	0.42 352	1.57 416	0.51 326	0.41 348	1.71 423	0.92 409	1.36 382	1.45 405	1.33 397	1.56 392	1.22 367	1.26 404	1.45 401	5.27 455	0.22 271	0.19 306	0.25 311	0.25 342	0.29 330	0.29 332

CSAN	0.88 372	0.52 374	0.93 359	0.61 386	0.42 357	1.19 391	1.11 422	1.27 354	1.48 409	1.37 399	1.44 379	1.37 387	1.30 405	1.46 403	1.01 364	0.39 396	0.31 391	0.36 382	0.37 393	0.35 362	0.36 366

RTS	2.03 439	1.03 430	11.50 463	0.68 406	0.63 412	2.71 441	1.56 446	1.55 410	2.32 437	1.93 426	2.57 430	1.32 375	1.32 406	5.20 460	4.30 449	0.31 358	0.23 339	0.29 354	0.30 368	0.41 382	0.40 380

RTSA	2.03 439	1.03 430	11.50 463	0.68 406	0.63 412	2.71 441	1.56 446	1.55 410	2.32 437	1.93 426	2.57 430	1.32 375	1.32 406	5.20 460	4.30 449	0.31 358	0.23 339	0.29 354	0.30 368	0.41 382	0.40 380

MFN_U_SF_RVC	1.14 400	0.63 401	2.33 436	0.69 409	0.46 380	2.04 430	0.70 373	1.90 434	1.37 396	1.62 410	1.56 392	1.94 422	1.36 408	1.73 418	1.90 417	0.41 401	0.38 410	0.45 405	0.48 420	0.45 392	0.47 405

AF-Net	0.85 368	0.41 348	0.87 351	0.66 400	0.54 398	0.96 350	0.52 324	1.66 424	1.37 396	1.03 345	2.04 418	1.46 396	1.36 408	1.19 368	1.05 376	0.34 378	0.24 348	0.39 392	0.28 362	0.31 340	0.26 307

NCC-stereo	0.82 356	0.43 355	0.87 351	0.63 393	0.68 418	0.88 337	0.72 380	1.60 420	1.12 350	0.95 311	1.41 372	1.37 387	1.37 410	1.26 376	0.94 352	0.32 363	0.30 383	0.37 386	0.49 423	0.34 357	0.35 360

Abc-Net	0.82 356	0.43 355	0.87 351	0.63 393	0.68 418	0.88 337	0.72 380	1.60 420	1.12 350	0.95 311	1.41 372	1.37 387	1.37 410	1.26 376	0.94 352	0.32 363	0.30 383	0.37 386	0.49 423	0.34 357	0.35 360
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WZ-Net	1.29 414	0.64 402	5.42 455	0.64 396	0.52 393	1.37 400	1.29 435	1.41 391	1.77 426	1.56 408	1.69 402	1.74 415	1.41 412	2.50 443	2.16 428	0.28 337	0.21 321	0.23 286	0.25 342	0.39 378	0.41 385

AnyNet_C01	1.63 429	1.16 433	7.38 458	0.65 398	0.56 400	2.25 435	1.53 444	1.53 408	1.46 407	1.71 418	1.95 413	1.83 418	1.41 412	2.48 441	4.42 451	0.33 370	0.32 396	0.32 370	0.34 387	0.45 392	0.50 411

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 419	0.91 422	2.11 434	0.89 424	0.57 405	4.27 459	1.79 455	1.55 410	2.00 432	1.64 412	1.85 410	1.83 418	1.44 414	1.89 426	1.49 406	0.49 413	0.40 417	0.56 422	0.58 430	0.75 425	0.52 417

ADCS	1.60 428	0.70 406	4.02 448	0.61 386	0.53 395	1.31 396	1.11 422	1.71 427	1.86 429	1.97 429	1.68 400	1.51 404	1.46 415	2.07 431	9.20 463	0.34 378	0.32 396	0.33 375	0.36 391	0.45 392	0.46 403

SPS-STEREO	1.29 414	0.94 423	1.10 377	1.05 433	1.03 436	1.48 407	0.91 407	1.57 416	1.24 378	2.13 431	1.90 412	1.94 422	1.46 415	1.77 419	1.64 411	0.97 437	0.94 456	0.90 433	0.89 443	0.96 433	0.97 438
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCMid	1.22 407	0.57 392	3.17 443	0.54 360	0.44 365	1.07 372	0.77 391	1.31 367	1.13 356	2.14 434	1.48 386	1.49 401	1.47 417	1.65 413	5.30 456	0.26 319	0.24 348	0.29 354	0.32 380	0.38 374	0.36 366

RP	0.80 353	0.38 331	0.73 305	0.67 402	0.59 407	0.82 323	0.57 342	1.21 329	1.28 385	1.03 345	1.68 400	1.45 395	1.49 418	1.08 353	0.90 343	0.36 386	0.31 391	0.37 386	0.30 368	0.36 366	0.36 366

Wz-Net-TNSev	1.23 409	1.24 435	5.25 454	0.51 326	0.43 360	1.49 410	1.09 421	1.58 417	1.42 402	1.25 391	1.26 345	1.58 411	1.52 419	1.97 427	1.95 418	0.33 370	0.32 396	0.26 327	0.30 368	0.41 382	0.43 393

MFMNet_re	1.17 404	0.99 426	1.31 398	1.02 430	0.95 428	1.32 397	1.32 436	1.44 398	1.58 416	1.72 419	1.70 403	1.21 364	1.57 420	1.16 364	1.04 374	0.88 434	0.76 446	0.79 430	0.75 438	0.90 429	0.94 434

G-Net	0.95 381	0.48 371	1.13 380	0.67 402	0.49 385	2.07 431	0.63 361	1.02 258	0.90 258	1.77 420	2.62 433	1.28 369	1.60 421	1.09 354	1.06 377	0.37 390	0.30 383	0.35 378	0.25 342	0.46 395	0.45 399

NVStereoNet_ROB	1.31 416	0.96 424	1.33 400	0.90 425	0.92 425	1.15 384	1.05 419	1.49 403	1.62 419	1.63 411	2.51 428	2.31 428	1.62 422	2.16 435	1.42 400	0.81 432	0.73 440	0.79 430	1.02 448	0.73 424	0.97 438
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.36 418	0.37 324	0.83 332	0.39 84	0.31 269	0.72 289	0.49 309	1.19 320	0.79 188	1.51 405	0.96 239	3.29 444	1.64 423	1.29 381	2.03 423	0.42 403	9.50 476	0.40 395	0.41 407	0.36 366	0.35 360

IMH-64-1	1.96 436	1.64 450	1.26 390	2.26 455	1.91 454	2.30 437	1.35 439	2.99 447	2.29 435	1.70 416	2.79 437	2.47 431	1.66 424	2.33 438	1.95 418	2.07 455	0.74 442	2.44 457	1.04 450	2.40 454	1.59 456

IMH-64	1.96 436	1.64 450	1.26 390	2.26 455	1.91 454	2.30 437	1.35 439	2.99 447	2.29 435	1.70 416	2.79 437	2.47 431	1.66 424	2.33 438	1.95 418	2.07 455	0.74 442	2.44 457	1.04 450	2.40 454	1.59 456

ACVNet_1	1.55 427	1.36 440	1.35 402	1.96 451	1.63 446	1.83 427	0.96 415	2.09 437	1.85 428	1.43 403	1.54 390	2.31 428	1.68 426	1.42 397	1.18 387	1.76 452	0.51 432	2.05 453	0.59 431	2.24 452	1.30 450

ACVNet_2	1.74 432	1.30 438	1.62 422	1.81 446	1.63 446	2.28 436	1.34 438	2.35 442	2.64 442	1.82 422	2.55 429	2.99 438	1.71 427	1.67 414	1.20 390	1.48 447	0.59 436	1.81 444	0.71 436	2.09 447	1.29 449

MADNet+	2.28 446	2.56 462	10.82 461	1.25 438	0.96 429	2.77 445	1.44 443	2.34 441	1.76 425	1.36 398	1.78 407	1.84 420	1.74 428	6.33 464	4.57 453	0.67 427	0.66 438	0.59 425	0.54 429	0.84 427	0.81 432

SGM_RVC	1.04 391	0.30 287	0.47 128	0.41 142	0.23 69	1.73 424	0.77 391	1.63 422	1.30 390	2.39 439	1.99 415	2.64 433	1.78 429	2.22 436	1.40 399	0.28 337	0.27 370	0.27 335	0.25 342	0.25 305	0.25 303
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SANet	1.15 401	0.45 358	1.40 406	0.50 314	0.32 291	1.54 413	1.21 430	1.49 403	3.35 451	1.61 409	2.41 426	2.32 430	1.80 430	1.57 408	1.27 393	0.28 337	0.25 356	0.26 327	0.24 330	0.36 366	0.32 346

PWCK	2.06 441	1.75 453	4.11 450	1.69 444	0.93 426	3.13 452	2.86 465	2.18 440	2.41 440	2.38 438	2.33 422	2.22 426	1.85 431	3.52 452	2.20 429	1.65 449	0.73 440	1.52 442	0.83 442	1.81 440	1.02 443

SGM+DAISY	1.52 426	0.99 426	1.61 421	1.01 429	1.02 435	1.86 428	1.19 429	1.49 403	1.38 398	2.96 450	3.00 440	2.79 436	1.94 432	1.88 424	1.62 410	0.98 439	0.97 458	0.91 435	0.91 444	0.94 432	0.99 440

KSHMR	2.64 447	1.96 456	1.86 430	2.69 463	2.44 461	2.88 448	2.04 459	3.46 454	6.31 461	2.51 442	3.27 442	3.39 447	1.97 433	2.59 444	2.08 425	2.48 462	1.41 462	2.80 466	1.51 462	2.98 462	2.09 461

LVE	2.20 445	1.47 443	1.44 410	2.06 452	1.80 452	2.79 446	1.77 454	2.96 446	3.94 457	1.95 428	4.29 458	3.47 448	1.97 433	2.48 441	1.85 416	2.06 454	0.88 451	2.06 454	1.13 455	2.17 450	1.53 455

Dean	2.07 442	1.39 441	1.69 427	2.17 453	1.83 453	2.75 444	1.28 434	3.49 455	3.80 455	2.13 431	3.30 444	3.18 442	1.98 435	1.78 420	1.72 413	1.73 451	0.79 450	1.99 447	0.91 444	2.17 450	1.34 453

PVD	1.34 417	0.70 406	1.42 408	0.78 421	0.65 414	1.68 421	0.91 407	2.12 439	3.01 446	2.25 436	2.35 425	1.90 421	1.99 436	1.98 428	2.14 426	0.40 400	0.38 410	0.49 416	0.37 393	0.51 407	0.67 425

IMH	2.15 444	1.66 452	1.29 395	2.25 454	1.92 456	2.87 447	1.33 437	3.25 450	3.04 448	1.87 424	3.33 447	3.00 439	2.03 437	2.80 447	1.95 418	2.09 457	0.78 447	2.45 459	1.05 453	2.44 456	1.62 458

MeshStereo	1.38 419	0.45 358	0.58 235	0.45 243	0.35 319	1.63 417	0.60 354	2.07 436	1.43 403	4.49 461	3.32 445	4.67 452	2.08 438	2.08 432	1.32 396	0.36 386	0.36 408	0.37 386	0.32 380	0.32 346	0.34 357
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
EDNetEfficient	1.47 425	0.82 415	6.28 457	0.48 294	0.40 343	0.73 293	0.83 401	0.95 237	2.77 444	3.48 458	1.95 413	1.64 413	2.12 439	1.42 397	3.84 447	0.21 253	0.19 306	0.21 255	0.21 284	0.43 388	0.42 389

EDNetEfficientorigin	9.96 469	1.17 434	175.17 488	0.49 303	0.37 326	1.13 381	0.74 387	1.27 354	2.70 443	3.16 455	2.49 427	2.28 427	2.15 440	1.88 424	2.27 430	0.21 253	0.19 306	0.25 311	0.20 265	0.54 412	0.53 419

WCMA_ROB	1.22 407	0.39 336	0.93 359	0.51 326	0.45 371	1.44 404	0.79 395	1.20 326	1.30 390	2.99 452	3.94 453	3.30 445	2.17 441	1.42 397	1.31 395	0.46 407	0.35 406	0.35 378	0.37 393	0.41 382	0.42 389

DPSNet	1.08 395	0.44 357	2.64 439	0.54 360	0.42 357	1.59 414	1.25 433	2.39 443	1.50 410	1.13 377	1.12 309	1.51 404	2.19 442	1.44 400	1.51 408	0.35 384	0.25 356	0.25 311	0.21 284	0.49 402	0.39 375

WAO-6	2.11 443	1.52 444	1.25 389	1.73 445	1.69 450	2.72 443	1.62 448	3.15 449	3.64 452	2.01 430	3.28 443	3.52 449	2.20 443	2.59 444	2.48 434	1.31 446	0.92 452	2.04 452	1.22 459	1.89 443	1.35 454

DispFullNet	1.64 430	2.64 465	3.14 442	2.57 459	1.78 451	1.32 397	0.55 337	1.42 396	1.45 405	1.89 425	1.48 386	1.55 408	2.35 444	2.08 432	1.12 384	0.60 425	0.19 306	2.33 456	0.73 437	2.35 453	1.30 450

WAO-7	1.96 436	1.24 435	1.52 412	1.28 439	1.06 439	2.92 449	1.64 449	3.32 451	3.05 449	2.28 437	3.32 445	3.19 443	2.38 445	3.39 450	2.49 435	1.02 440	0.92 452	1.06 437	1.04 450	1.05 435	0.99 440

ktn	3.02 451	2.27 459	1.85 429	2.89 464	2.54 465	3.72 455	2.14 460	3.79 458	5.33 459	2.82 445	5.09 464	5.95 461	2.54 446	3.34 449	2.58 437	2.65 464	1.44 463	2.78 465	2.03 465	2.61 459	2.10 462

notaker	2.87 448	2.31 460	2.01 432	3.03 465	2.60 466	2.94 450	1.82 456	3.43 453	3.06 450	2.89 446	4.21 457	6.15 463	2.71 447	3.42 451	2.90 439	2.67 465	1.18 460	3.00 467	1.67 463	3.13 463	2.26 463

WAO-8	3.00 449	1.60 447	1.52 412	1.82 447	1.65 448	5.57 461	1.35 439	4.65 463	12.37 467	2.89 446	4.04 455	4.89 455	2.78 448	3.73 454	2.44 431	1.29 444	0.93 454	2.00 448	1.16 457	2.02 445	1.23 447

Venus	3.00 449	1.60 447	1.52 412	1.82 447	1.65 448	5.57 461	1.35 439	4.65 463	12.37 467	2.89 446	4.04 455	4.89 455	2.78 448	3.73 454	2.44 431	1.29 444	0.93 454	2.00 448	1.16 457	2.02 445	1.23 447

TorneroNet-64	3.54 454	1.89 454	1.59 417	2.62 462	2.29 459	6.88 464	1.72 452	4.72 465	11.88 465	2.43 440	5.46 466	8.16 466	2.80 450	4.13 458	3.03 440	2.25 460	0.75 444	2.57 461	1.09 454	2.65 460	1.84 460

TorneroNet	4.49 458	1.92 455	1.65 425	2.60 461	2.29 459	14.95 472	1.86 457	4.86 466	19.56 481	3.10 454	7.52 469	7.00 465	2.90 451	4.48 459	3.66 444	2.24 459	0.78 447	2.68 463	1.14 456	2.79 461	1.80 459

JetBlue	3.02 451	1.39 441	7.91 459	1.17 436	1.49 444	8.53 465	7.94 468	2.82 445	1.98 431	2.15 435	2.69 435	3.32 446	3.01 452	6.66 465	3.81 446	0.79 430	0.78 447	0.75 429	0.76 439	1.04 434	1.33 452

FCDSN-DC	1.43 423	0.57 392	0.69 291	0.74 417	0.59 407	1.42 403	0.65 365	1.40 389	1.41 400	3.31 456	4.42 459	4.57 451	3.01 452	1.70 416	1.19 389	0.46 407	0.42 421	0.48 413	0.47 416	0.51 407	0.51 415
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.25 410	0.51 372	0.64 263	0.60 382	0.50 389	1.66 419	0.67 366	1.26 349	1.26 383	2.64 443	3.82 450	3.06 440	3.20 454	1.45 401	0.91 346	0.46 407	0.41 419	0.49 416	0.51 426	0.47 397	0.45 399

ELAS	1.77 435	0.64 402	1.10 377	0.72 415	0.58 406	3.37 454	1.76 453	2.54 444	2.57 441	3.77 459	3.96 454	2.83 437	3.44 455	2.34 440	2.73 438	0.53 418	0.47 429	0.50 418	0.48 420	0.55 414	0.55 420
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	6.50 467	1.57 446	87.99 487	0.49 303	0.38 332	1.41 402	1.21 430	1.21 329	7.96 463	12.14 471	2.78 436	2.74 434	3.83 456	1.30 387	3.19 441	0.24 302	0.23 339	0.27 335	0.24 330	0.48 398	0.40 380

FC-DCNN v2	1.74 432	0.53 376	0.68 282	0.62 390	0.49 385	1.67 420	0.71 375	1.85 433	1.57 414	4.84 464	5.01 463	6.42 464	3.92 457	2.24 437	1.43 402	0.47 410	0.42 421	0.47 409	0.46 414	0.48 398	0.47 405

FC-DCNN	1.67 431	0.53 376	0.68 282	0.62 390	0.49 385	1.62 416	0.71 375	1.77 431	1.55 412	4.73 463	4.66 461	5.82 460	3.94 458	2.13 434	1.42 400	0.47 410	0.42 421	0.47 409	0.46 414	0.48 398	0.47 405

ELAS_RVC	1.76 434	0.64 402	1.20 386	0.74 417	0.59 407	2.18 434	2.53 463	2.10 438	2.85 445	3.46 457	3.41 448	3.12 441	4.11 459	2.69 446	2.53 436	0.54 421	0.47 429	0.51 420	0.48 420	0.55 414	0.55 420
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.38 465	6.17 470	12.68 466	2.38 457	2.85 467	12.60 471	11.17 470	4.60 462	3.74 453	3.87 460	3.85 451	4.83 453	4.13 460	6.81 466	12.18 467	2.18 458	2.95 468	2.19 455	1.98 464	3.49 466	3.01 468

UNDER WATER	3.63 455	2.12 458	4.11 450	3.17 466	2.51 463	3.77 457	2.45 462	3.53 456	13.66 470	2.98 451	2.92 439	5.75 459	4.13 460	3.85 456	3.75 445	2.84 466	1.11 459	2.71 464	1.41 460	3.26 465	2.50 465

UNDER WATER-64	3.72 456	2.07 457	4.57 452	3.30 468	2.52 464	5.61 463	2.63 464	3.67 457	12.27 466	3.09 453	2.66 434	5.99 462	4.74 462	3.93 457	3.57 443	2.54 463	1.24 461	2.65 462	1.48 461	3.21 464	2.62 466

MADNet++	4.18 457	2.72 467	4.00 447	3.80 470	3.44 469	4.72 460	4.05 467	4.01 459	3.74 453	4.52 462	5.14 465	4.20 450	4.89 463	7.04 467	6.39 457	3.79 467	3.70 469	3.27 469	2.70 468	3.68 467	3.74 470

tt	6.21 466	0.22 121	5.88 456	3.55 469	2.07 457	11.25 470	19.19 472	11.84 473	5.47 460	2.71 444	2.18 420	4.87 454	6.25 464	3.71 453	7.09 459	8.31 473	11.17 478	4.91 470	5.39 472	5.72 470	2.42 464

FADE	5.30 464	2.54 461	14.53 467	1.04 432	1.00 433	2.09 432	0.92 409	4.03 460	3.02 447	1.77 420	1.60 396	2.74 434	6.71 465	6.31 463	4.51 452	14.64 481	1.73 464	21.24 480	14.41 477	0.63 422	0.65 424

DPSimNet_ROB	5.19 463	2.71 466	18.56 469	2.59 460	2.49 462	4.25 458	10.93 469	3.33 452	3.93 456	5.02 465	4.52 460	5.74 458	10.18 466	5.44 462	8.79 462	2.40 461	2.47 466	2.48 460	2.54 466	2.56 458	2.87 467

ASD4	10.37 470	9.12 473	17.90 468	7.49 472	10.02 470	16.90 473	28.93 476	11.05 472	8.53 464	7.42 469	7.41 467	8.91 467	10.32 467	11.44 472	20.38 474	4.52 469	4.58 470	5.68 473	5.04 471	5.72 470	6.02 472

MANE	4.73 459	0.54 383	0.77 316	0.69 409	0.60 410	10.35 467	1.67 450	8.68 469	12.66 469	6.90 468	9.43 470	11.59 471	10.59 468	8.26 468	8.41 461	0.51 416	0.45 426	0.48 413	1.02 448	0.50 404	0.50 411

SGM-ForestM	4.73 459	0.34 309	1.05 375	0.46 267	0.28 211	10.26 466	3.48 466	4.52 461	5.16 458	8.68 470	7.48 468	18.87 477	10.80 469	11.26 471	10.01 464	0.32 363	0.34 404	0.32 370	0.32 380	0.29 330	0.30 336

LRCNet_RVC	21.27 477	31.14 481	21.46 472	28.97 479	23.77 477	3.11 451	0.62 358	20.94 479	1.64 421	25.57 480	28.13 480	21.96 480	14.74 470	21.99 481	16.44 471	29.16 485	14.92 479	33.57 481	31.28 481	29.67 483	26.33 481

DPSMNet_ROB	12.13 472	8.03 471	21.13 471	9.02 474	16.82 473	10.68 468	30.78 478	9.15 471	15.24 473	6.56 467	15.50 479	9.02 468	15.13 471	9.28 470	21.71 475	4.59 471	8.60 471	5.08 472	9.26 473	5.89 473	11.06 474

DGTPSM_ROB	12.12 471	8.03 471	21.12 470	8.97 473	16.81 472	10.68 468	30.77 477	9.14 470	15.23 472	6.55 466	15.49 478	9.02 468	15.13 471	9.26 469	21.71 475	4.58 470	8.60 471	5.07 471	9.26 473	5.88 472	11.06 474

Anonymous_1	33.12 479	18.23 474	23.86 473	20.53 475	21.18 476	25.45 475	35.84 479	22.44 483	15.68 474	13.41 472	13.70 475	18.00 476	15.15 473	20.31 474	24.47 477	14.56 480	8.84 473	66.24 485	117.79 485	155.41 488	11.40 476

DPSM_ROB	17.80 474	18.60 475	24.24 477	20.89 476	19.49 474	25.83 476	36.10 480	21.62 481	16.41 475	13.46 473	14.26 476	19.11 478	16.15 474	20.74 475	25.59 478	9.37 475	9.23 474	9.47 475	9.81 475	13.47 474	12.09 477

DPSM	17.80 474	18.60 475	24.24 477	20.89 476	19.49 474	25.83 476	36.10 480	21.62 481	16.41 475	13.46 473	14.26 476	19.11 478	16.15 474	20.74 475	25.59 478	9.37 475	9.23 474	9.47 475	9.81 475	13.47 474	12.09 477

xxxxx1	36.77 482	19.69 477	24.00 474	62.46 485	66.77 485	27.30 479	39.89 482	20.40 476	18.80 478	14.18 475	13.11 472	17.29 472	17.30 476	21.62 478	27.81 480	13.61 477	18.98 483	111.36 486	133.25 486	28.84 480	38.64 483

tt_ll	36.77 482	19.69 477	24.00 474	62.46 485	66.77 485	27.30 479	39.89 482	20.40 476	18.80 478	14.18 475	13.11 472	17.29 472	17.30 476	21.62 478	27.81 480	13.61 477	18.98 483	111.36 486	133.25 486	28.84 480	38.64 483

ff	36.77 482	19.69 477	24.00 474	62.46 485	66.77 485	27.30 479	39.89 482	20.40 476	18.80 478	14.18 475	13.11 472	17.29 472	17.30 476	21.62 478	27.81 480	13.61 477	18.98 483	111.36 486	133.25 486	28.84 480	38.64 483

LE_ROB	4.86 462	0.27 245	9.43 460	0.45 243	0.24 102	1.61 415	0.96 415	2.05 435	17.75 477	16.36 479	4.84 462	5.17 457	19.48 479	2.05 429	15.49 470	0.17 150	0.15 221	0.16 80	0.16 141	0.20 229	0.19 201

BEATNet-Init1	15.65 473	1.62 449	54.26 486	0.75 419	0.56 400	37.03 483	13.39 471	13.20 474	14.59 471	29.41 484	29.29 484	47.69 487	21.87 480	26.91 482	19.58 472	0.43 406	0.39 414	0.47 409	0.47 416	0.52 410	0.52 417

HanzoNet	6.97 468	2.57 463	4.66 453	3.29 467	2.96 468	3.75 456	2.35 461	5.08 467	7.11 462	14.46 478	13.06 471	17.69 475	22.95 481	13.72 473	6.61 458	4.36 468	1.96 465	3.14 468	2.59 467	3.88 469	3.19 469

PML	40.49 488	30.31 480	12.46 465	7.19 471	14.30 471	91.44 488	212.44 489	7.73 468	23.24 482	74.44 488	185.05 489	49.81 488	25.78 482	21.34 477	12.84 468	8.71 474	2.93 467	8.43 474	3.24 469	13.77 476	4.45 471

HaxPig	31.93 478	37.19 483	34.22 479	24.41 478	24.94 478	18.53 474	20.18 473	21.15 480	28.84 483	35.74 485	38.86 485	26.18 481	28.75 483	33.85 483	34.15 483	35.89 486	38.80 486	37.79 482	40.52 482	39.33 484	39.33 486

CasAABBNet	35.77 480	37.38 484	48.59 484	42.20 482	39.23 481	51.95 484	72.92 487	43.36 486	33.03 486	26.93 481	28.31 481	38.43 484	32.32 484	41.58 486	51.50 487	18.71 482	18.58 481	19.11 478	19.75 479	27.11 477	24.33 479

LSM0	38.96 487	37.52 486	48.37 483	43.79 484	91.31 488	52.31 486	72.38 485	43.71 488	32.75 484	27.16 483	28.73 483	38.51 485	32.63 485	41.75 488	51.59 488	18.85 484	18.43 480	19.09 477	19.60 478	27.21 479	33.44 482

Selective-RAFT-Error	35.87 481	37.42 485	48.73 485	42.24 483	39.28 482	52.00 485	72.87 486	43.41 487	32.95 485	26.97 482	28.72 482	38.71 486	33.15 486	41.59 487	51.42 486	18.77 483	18.60 482	19.14 479	19.78 480	27.19 478	24.42 480

MEDIAN_ROB	37.35 485	40.72 488	40.37 482	32.26 480	31.80 479	27.29 478	25.02 474	29.47 484	33.43 487	41.99 487	41.60 487	33.48 482	34.37 487	39.66 485	36.94 484	43.49 488	43.96 488	44.07 484	43.35 484	41.32 486	42.43 488

AVERAGE_ROB	37.53 486	40.05 487	40.01 481	34.74 481	33.76 480	28.46 482	25.14 475	32.31 485	34.08 488	41.20 486	40.52 486	34.51 483	34.78 488	39.11 484	37.48 485	42.68 487	43.32 487	43.80 483	42.99 483	40.42 485	41.31 487

test_example2	176.82 489	204.75 489	198.54 489	188.58 489	191.23 489	151.28 489	169.77 488	97.63 489	125.81 489	179.94 489	183.74 488	158.20 489	139.14 489	192.16 489	198.12 489	203.48 489	236.37 489	163.71 489	173.22 489	217.79 489	162.95 489

Low-res two-view benchmark