Low-res two-view results

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

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

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

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

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

U	9.45 506	0.21 11	0.58 89	0.47 72	53.11 524	61.27 529	0.24 14	0.70 19	0.52 40	0.36 17	0.28 5	0.29 4	0.35 32	0.33 1	0.26 4	0.19 138	0.11 5	60.50 525	8.88 512	0.17 49	0.13 11

FoundationStereo	0.24 1	0.21 11	0.36 3	0.38 8	0.22 9	0.32 8	0.22 4	0.39 1	0.23 2	0.30 5	0.25 2	0.30 6	0.33 25	0.34 2	0.26 4	0.16 26	0.12 22	0.15 8	0.11 8	0.13 1	0.12 6

IGEV-Stereo++	0.30 4	0.20 4	0.40 12	0.46 61	0.30 111	0.33 9	0.22 4	0.75 28	0.45 16	0.32 6	0.41 11	0.32 9	0.48 100	0.38 3	0.27 6	0.15 10	0.11 5	0.15 8	0.12 20	0.15 13	0.13 11

CroCo-Stereo	0.40 29	0.31 215	0.73 191	0.58 261	0.27 51	0.26 3	0.33 64	0.95 102	0.81 124	0.42 32	0.47 24	0.65 116	0.47 89	0.39 4	0.34 61	0.18 100	0.15 177	0.16 22	0.14 54	0.19 115	0.16 81
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAStereo	0.34 7	0.21 11	0.66 133	0.47 72	0.27 51	0.26 3	0.29 39	0.69 17	0.63 63	0.32 6	0.42 12	0.45 31	0.31 18	0.45 5	0.34 61	0.17 62	0.15 177	0.19 90	0.15 67	0.18 78	0.13 11

CAS	0.63 181	0.18 1	0.37 4	2.27 485	0.84 438	0.57 122	0.54 267	0.79 42	0.62 60	0.48 51	0.70 80	0.36 12	0.26 6	0.45 5	0.35 70	2.24 485	0.10 1	0.14 1	0.09 1	0.15 13	1.06 474

GCAP-Stereo	0.40 29	0.28 129	0.68 142	0.47 72	0.25 29	0.53 98	0.32 58	0.82 55	0.58 50	0.65 93	0.69 76	0.58 91	0.42 58	0.47 7	0.29 11	0.17 62	0.14 123	0.17 38	0.13 32	0.17 49	0.14 28

XX-TBD	0.46 69	0.70 430	0.35 1	0.79 413	0.25 29	0.58 125	0.26 24	0.69 17	1.27 338	0.76 109	1.00 155	0.45 31	0.33 25	0.47 7	0.37 90	0.19 138	0.15 177	0.15 8	0.11 8	0.17 49	0.14 28

Pointernet	0.37 14	0.20 4	0.57 84	0.43 23	0.28 74	0.51 89	0.27 30	0.93 90	0.61 58	0.47 47	0.63 63	0.49 51	0.38 46	0.49 9	0.33 46	0.17 62	0.13 73	0.14 1	0.11 8	0.13 1	0.12 6

IGEV++	0.40 29	0.22 24	0.51 47	0.52 172	0.29 90	0.45 43	0.25 15	1.65 309	0.46 22	0.37 19	0.57 54	0.46 34	0.45 75	0.50 10	0.38 100	0.19 138	0.12 22	0.16 22	0.13 32	0.16 28	0.15 56

castereo	0.41 36	0.22 24	0.46 26	0.44 44	0.30 111	0.61 144	0.56 291	0.97 109	0.80 122	0.38 24	0.69 76	0.45 31	0.69 197	0.51 11	0.30 18	0.16 26	0.11 5	0.16 22	0.13 32	0.16 28	0.12 6

GIP-stereo	0.34 7	0.23 34	0.45 24	0.50 122	0.36 204	0.38 16	0.23 9	0.78 38	0.52 40	0.34 12	0.51 36	0.46 34	0.38 46	0.51 11	0.27 6	0.20 169	0.12 22	0.16 22	0.12 20	0.16 28	0.14 28

test_for_model	1.30 405	3.71 508	0.58 89	3.22 499	2.84 499	0.59 130	0.33 64	1.40 246	0.83 130	1.42 374	0.61 60	0.52 68	0.37 40	0.51 11	0.33 46	2.46 486	0.15 177	0.16 22	0.11 8	4.39 509	1.50 482

testlalala2	0.58 156	0.27 109	0.68 142	1.72 478	1.27 475	0.68 189	0.42 154	0.93 90	0.70 93	0.90 146	0.93 132	0.76 145	0.34 31	0.52 14	0.40 113	0.18 100	0.15 177	0.17 38	0.13 32	0.17 49	0.17 106

MaDis-Stereo	0.36 10	0.25 70	0.58 89	0.44 44	0.34 191	0.30 7	0.30 46	0.72 21	0.50 28	0.37 19	0.36 9	0.58 91	0.49 108	0.52 14	0.36 79	0.19 138	0.16 212	0.19 90	0.15 67	0.18 78	0.14 28

AEACV	0.37 14	0.24 47	0.52 54	0.47 72	0.51 326	0.37 15	0.38 115	0.65 13	0.53 43	0.42 32	0.56 51	0.46 34	0.60 162	0.53 16	0.30 18	0.16 26	0.13 73	0.18 69	0.15 67	0.17 49	0.14 28

CREStereo++_RVC	0.47 76	0.21 11	0.38 7	0.45 56	0.38 235	0.45 43	0.25 15	0.75 28	1.29 347	0.80 121	1.21 253	0.47 41	0.37 40	0.53 16	0.44 147	0.16 26	0.11 5	0.15 8	0.80 472	0.18 78	0.11 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
trnet	0.39 22	0.21 11	0.37 4	0.36 3	0.20 2	0.53 98	0.29 39	0.78 38	1.12 249	0.59 84	0.71 83	0.53 73	0.42 58	0.54 18	0.34 61	0.18 100	0.13 73	0.15 8	0.10 2	0.14 4	0.13 11

CASnet	0.41 36	0.25 70	0.48 30	0.50 122	0.20 2	0.50 73	0.36 95	0.81 52	0.80 122	0.83 131	0.68 72	0.48 44	0.31 18	0.54 18	0.32 34	0.18 100	0.12 22	0.27 312	0.22 265	0.23 236	0.14 28
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.45 62	0.28 129	0.59 96	0.42 20	0.39 245	0.71 206	0.39 130	1.08 164	0.45 16	1.24 295	0.80 109	0.61 102	0.36 36	0.54 18	0.33 46	0.20 169	0.13 73	0.18 69	0.12 20	0.15 13	0.15 56

TANstereo	0.44 54	0.21 11	0.44 21	0.41 15	0.21 5	0.65 170	0.26 24	0.79 42	0.83 130	0.93 154	0.98 149	0.51 61	0.46 80	0.54 18	0.35 70	0.18 100	0.24 353	0.16 22	0.13 32	0.16 28	0.26 300

CREStereo	0.39 22	0.21 11	0.38 7	0.34 1	0.22 9	0.53 98	0.29 39	0.77 34	1.11 245	0.58 76	0.71 83	0.51 61	0.41 54	0.54 18	0.34 61	0.18 100	0.13 73	0.15 8	0.10 2	0.14 4	0.14 28
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
MonSter	0.28 3	0.18 1	0.39 11	0.36 3	0.21 5	0.55 112	0.31 51	0.55 7	0.43 12	0.28 3	0.29 6	0.23 2	0.21 1	0.56 23	0.25 3	0.11 1	0.10 1	0.14 1	0.11 8	0.14 4	0.11 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 227	3.18 505	2.55 465	0.39 9	0.23 13	0.44 40	0.23 9	0.63 10	0.42 11	0.44 37	0.44 17	0.34 10	0.28 8	0.56 23	0.29 11	1.35 479	0.10 1	0.22 182	0.19 162	0.46 410	1.31 479

LoS_RVC	0.42 38	0.26 84	0.40 12	0.44 44	0.82 436	0.51 89	0.44 184	0.64 11	0.41 8	0.44 37	0.78 99	0.44 23	0.47 89	0.56 23	0.36 79	0.13 2	0.12 22	0.14 1	0.10 2	0.13 1	0.84 462

CES	0.48 82	0.20 4	0.37 4	0.39 9	1.39 476	0.55 112	0.35 81	0.98 113	0.66 83	0.44 37	0.66 66	0.35 11	0.27 7	0.56 23	0.33 46	0.15 10	0.13 73	0.15 8	0.10 2	0.19 115	1.46 481

CroCo-Stereo Lap2	0.44 54	0.34 275	0.77 225	0.61 298	0.79 427	0.28 6	0.35 81	0.75 28	0.71 98	0.38 24	0.50 34	0.72 137	0.55 136	0.57 27	0.47 181	0.17 62	0.18 260	0.19 90	0.16 105	0.21 188	0.20 200

UniTT-Stereo	0.36 10	0.23 34	0.59 96	0.48 96	0.36 204	0.40 20	0.32 58	0.53 6	0.49 25	0.54 71	0.55 48	0.36 12	0.31 18	0.58 28	0.51 204	0.20 169	0.15 177	0.17 38	0.15 67	0.19 115	0.15 56

rvit_stereo_0080	0.44 54	0.32 231	0.71 173	0.47 72	0.36 204	0.42 31	0.55 283	0.82 55	0.68 88	0.50 63	0.60 58	0.55 77	0.47 89	0.59 29	0.44 147	0.26 312	0.21 315	0.20 123	0.20 194	0.31 335	0.19 169

AE-Stereo	0.49 87	0.27 109	0.67 138	0.60 285	0.39 245	0.67 182	0.46 207	1.18 192	1.09 238	0.47 47	0.75 93	0.69 130	0.47 89	0.59 29	0.40 113	0.16 26	0.15 177	0.21 155	0.20 194	0.19 115	0.15 56

whm_eth	0.44 54	0.32 231	0.71 173	0.47 72	0.36 204	0.42 31	0.55 283	0.82 55	0.68 88	0.50 63	0.60 58	0.55 77	0.47 89	0.59 29	0.44 147	0.26 312	0.21 315	0.20 123	0.20 194	0.31 335	0.19 169

RCA-Stereo	0.50 91	0.23 34	0.58 89	0.48 96	0.33 174	0.55 112	0.45 200	0.97 109	1.38 388	0.68 96	1.05 183	0.63 110	0.80 241	0.59 29	0.32 34	0.17 62	0.12 22	0.17 38	0.14 54	0.16 28	0.14 28

GMOStereo	0.53 104	0.26 84	0.65 126	0.50 122	0.29 90	0.52 93	0.43 171	0.89 74	0.96 173	1.41 368	1.14 224	0.85 183	0.56 140	0.59 29	0.38 100	0.16 26	0.14 123	0.24 240	0.21 237	0.20 149	0.15 56

error version	0.53 104	0.26 84	0.65 126	0.50 122	0.29 90	0.52 93	0.43 171	0.89 74	0.96 173	1.41 368	1.14 224	0.85 183	0.56 140	0.59 29	0.38 100	0.16 26	0.14 123	0.24 240	0.21 237	0.20 149	0.15 56

test-v	0.53 104	0.26 84	0.65 126	0.50 122	0.29 90	0.52 93	0.43 171	0.89 74	0.96 173	1.41 368	1.14 224	0.85 183	0.56 140	0.59 29	0.38 100	0.16 26	0.14 123	0.24 240	0.21 237	0.20 149	0.15 56

AnonymousM	0.59 161	1.11 463	0.41 15	0.44 44	0.32 154	0.43 36	0.47 214	1.05 143	0.64 67	0.98 170	0.63 63	0.67 123	0.43 65	0.59 29	0.41 124	0.20 169	0.15 177	1.84 483	0.84 474	0.14 4	0.13 11

test-2	0.53 104	0.26 84	0.65 126	0.50 122	0.29 90	0.52 93	0.43 171	0.89 74	0.96 173	1.41 368	1.14 224	0.85 183	0.56 140	0.59 29	0.38 100	0.16 26	0.14 123	0.24 240	0.21 237	0.20 149	0.15 56

sAnonymous2	0.55 134	0.56 394	1.46 411	0.60 285	0.51 326	0.48 51	0.52 253	0.79 42	0.68 88	0.50 63	0.67 69	0.46 34	0.62 176	0.59 29	0.40 113	0.22 226	0.17 240	0.22 182	0.21 237	0.86 458	0.56 432

CroCo_RVC	0.55 134	0.56 394	1.46 411	0.60 285	0.51 326	0.48 51	0.52 253	0.79 42	0.68 88	0.50 63	0.67 69	0.46 34	0.62 176	0.59 29	0.40 113	0.22 226	0.17 240	0.22 182	0.21 237	0.86 458	0.56 432

WCG-NET	0.42 38	0.21 11	0.54 63	0.40 12	0.25 29	0.47 48	0.32 58	0.73 23	1.15 275	0.76 109	0.73 88	0.58 91	0.45 75	0.60 40	0.34 61	0.15 10	0.11 5	0.16 22	0.14 54	0.15 13	0.13 11

LoS	0.40 29	0.21 11	0.44 21	0.37 5	0.22 9	0.50 73	0.40 137	1.00 119	0.94 166	0.48 51	0.66 66	0.48 44	0.40 52	0.60 40	0.37 90	0.18 100	0.14 123	0.16 22	0.11 8	0.14 4	0.14 28
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-1	0.52 94	0.26 84	1.04 336	0.56 239	0.32 154	0.61 144	0.38 115	1.10 169	0.91 156	0.78 116	1.01 161	0.77 148	0.52 119	0.60 40	0.42 135	0.17 62	0.14 123	0.20 123	0.17 125	0.20 149	0.23 252

sCroCo_RVC	0.49 87	0.40 331	1.02 328	0.65 342	0.60 373	0.52 93	0.40 137	0.83 59	0.61 58	0.44 37	0.74 91	0.49 51	0.50 112	0.63 43	0.48 186	0.26 312	0.27 373	0.23 220	0.22 265	0.29 315	0.25 278

HUF	0.36 10	0.23 34	0.52 54	0.40 12	0.22 9	0.54 105	0.47 214	0.82 55	0.43 12	0.36 17	0.43 15	0.50 57	0.42 58	0.64 44	0.29 11	0.17 62	0.12 22	0.16 22	0.12 20	0.15 13	0.14 28

4D-IteraStereo	0.48 82	0.24 47	0.76 219	0.50 122	0.44 282	0.66 178	0.31 51	0.87 66	1.02 203	1.03 188	0.72 86	0.78 152	0.32 24	0.64 44	0.37 90	0.17 62	0.11 5	0.23 220	0.19 162	0.19 115	0.13 11

GLC_STEREO	0.39 22	0.25 70	0.41 15	0.54 203	0.23 13	0.48 51	0.30 46	0.73 23	0.58 50	0.52 68	0.73 88	0.51 61	0.31 18	0.64 44	0.42 135	0.17 62	0.20 294	0.23 220	0.19 162	0.21 188	0.17 106

R-Stereo Train	0.57 150	0.26 84	0.63 112	0.54 203	0.36 204	0.69 194	0.54 267	1.22 211	0.72 99	1.61 410	1.50 355	0.75 141	0.53 124	0.64 44	0.44 147	0.18 100	0.15 177	0.17 38	0.15 67	0.17 49	0.17 106

RAFT-Stereo	0.57 150	0.26 84	0.63 112	0.54 203	0.36 204	0.69 194	0.54 267	1.22 211	0.72 99	1.61 410	1.50 355	0.75 141	0.53 124	0.64 44	0.44 147	0.18 100	0.15 177	0.17 38	0.15 67	0.17 49	0.17 106
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_ft	0.47 76	0.35 296	0.87 267	0.67 361	0.42 267	0.40 20	0.59 314	0.81 52	0.74 105	0.46 44	0.55 48	0.57 86	0.49 108	0.65 49	0.50 199	0.25 292	0.17 240	0.22 182	0.22 265	0.24 251	0.17 106

MGS-Stereo	0.42 38	0.26 84	0.58 89	0.44 44	0.28 74	0.50 73	0.34 76	0.57 9	0.83 130	0.46 44	1.31 290	0.52 68	0.33 25	0.65 49	0.36 79	0.19 138	0.16 212	0.18 69	0.15 67	0.17 49	0.16 81

rvit_stereo_0081_aga	0.44 54	0.34 275	0.73 191	0.51 151	0.41 262	0.50 73	0.40 137	0.81 52	0.57 49	0.58 76	0.56 51	0.53 73	0.43 65	0.66 51	0.40 113	0.26 312	0.21 315	0.22 182	0.20 194	0.26 273	0.18 130

testlalala_base	0.77 272	0.40 331	0.70 161	0.65 342	0.50 315	0.79 244	0.28 34	1.50 270	0.51 36	0.73 107	0.90 125	0.69 130	0.54 129	0.66 51	0.40 113	2.82 490	0.14 123	0.17 38	0.12 20	2.68 486	0.19 169

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 119	0.25 70	0.68 142	0.43 23	0.24 19	0.40 20	0.34 76	1.04 135	1.09 238	1.32 337	1.60 377	0.80 158	0.68 194	0.67 53	0.39 108	0.13 2	0.10 1	0.18 69	0.17 125	0.17 49	0.13 11

AIO_test	0.35 9	0.22 24	0.44 21	0.43 23	0.27 51	0.57 122	0.44 184	0.79 42	0.41 8	0.32 6	0.47 24	0.46 34	0.30 14	0.69 54	0.30 18	0.16 26	0.11 5	0.16 22	0.13 32	0.15 13	0.12 6

CAS++	0.47 76	0.31 215	0.56 74	0.47 72	0.32 154	0.42 31	0.28 34	1.76 337	0.72 99	0.71 101	0.72 86	0.37 14	0.28 8	0.69 54	0.33 46	0.27 327	0.22 333	0.26 297	0.21 237	0.29 315	0.19 169
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
anonymousa	0.72 236	0.27 109	0.75 209	0.47 72	0.63 382	1.43 393	0.45 200	1.24 217	0.89 147	1.28 309	1.75 403	1.62 386	1.13 371	0.69 54	0.59 238	0.19 138	0.16 212	0.23 220	0.25 313	0.20 149	0.18 130

Gwc-CoAtRS	0.52 94	0.24 47	0.68 142	0.48 96	0.29 90	0.64 156	0.25 15	1.16 185	1.08 231	1.01 180	1.00 155	1.12 287	0.56 140	0.69 54	0.37 90	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.15 67	0.15 13	0.15 56

Reg-Stereo(zero)	0.44 54	0.22 24	0.45 24	0.43 23	0.23 13	0.38 16	0.25 15	0.76 31	1.08 231	0.90 146	0.78 99	0.90 204	0.47 89	0.70 58	0.36 79	0.15 10	0.12 22	0.15 8	0.12 20	0.15 13	0.15 56

Any-RAFT	0.53 104	0.24 47	0.47 28	0.47 72	0.27 51	1.00 319	0.25 15	1.58 293	1.05 216	0.85 139	0.99 151	1.06 264	0.47 89	0.70 58	0.32 34	0.18 100	0.13 73	0.16 22	0.13 32	0.16 28	0.16 81

x	0.54 119	0.31 215	0.61 104	0.47 72	0.30 111	0.67 182	0.47 214	1.53 284	0.79 121	0.81 125	0.83 111	0.78 152	0.70 202	0.70 58	0.62 251	0.21 200	0.19 276	0.22 182	0.19 162	0.21 188	0.20 200

CFNet-RSSM	0.54 119	0.24 47	0.70 161	0.48 96	0.28 74	0.60 138	0.27 30	1.49 266	1.14 264	1.06 192	0.93 132	1.08 270	0.54 129	0.70 58	0.35 70	0.16 26	0.12 22	0.17 38	0.15 67	0.16 28	0.14 28

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 69	0.36 306	0.71 173	0.47 72	0.36 204	0.67 182	0.35 81	0.78 38	1.12 249	0.61 87	0.62 62	0.39 17	0.39 48	0.71 62	0.39 108	0.20 169	0.17 240	0.22 182	0.18 141	0.23 236	0.19 169

RAFT-Test	0.54 119	0.25 70	0.64 119	0.47 72	0.30 111	0.97 311	0.27 30	1.24 217	0.81 124	0.96 163	1.12 215	1.28 327	0.48 100	0.71 62	0.36 79	0.17 62	0.13 73	0.17 38	0.14 54	0.16 28	0.16 81

cross-raft	0.54 119	0.25 70	0.61 104	0.52 172	0.29 90	0.68 189	0.37 109	1.46 261	0.76 112	1.01 180	1.06 185	1.28 327	0.46 80	0.71 62	0.35 70	0.15 10	0.12 22	0.18 69	0.16 105	0.19 115	0.14 28

AIO-Stereo	0.37 14	0.25 70	0.51 47	0.47 72	0.23 13	0.45 43	0.39 130	1.07 158	0.52 40	0.41 30	0.48 26	0.52 68	0.25 5	0.72 65	0.30 18	0.16 26	0.12 22	0.17 38	0.13 32	0.16 28	0.13 11

MyStereo8	0.65 201	0.29 162	1.00 317	0.58 261	0.49 308	0.91 287	0.35 81	1.18 192	1.31 357	1.16 250	1.27 275	0.90 204	0.64 185	0.72 65	0.95 343	0.18 100	0.14 123	0.20 123	0.18 141	0.22 211	0.26 300

ICVP	0.63 181	0.33 252	0.57 84	0.61 298	0.40 255	0.80 252	0.58 306	1.61 301	0.89 147	0.90 146	1.24 261	0.88 195	0.73 208	0.72 65	0.88 330	0.29 350	0.21 315	0.22 182	0.21 237	0.24 251	0.27 309
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.52 94	0.29 162	0.59 96	0.59 274	0.50 315	0.53 98	0.40 137	1.11 175	1.03 207	0.84 134	0.83 111	0.68 125	0.54 129	0.72 65	0.51 204	0.19 138	0.14 123	0.24 240	0.26 330	0.21 188	0.18 130

model_zeroshot	0.48 82	0.29 162	0.86 256	0.51 151	0.36 204	0.69 194	0.37 109	1.12 177	0.62 60	0.85 139	0.84 113	0.66 120	0.37 40	0.73 69	0.34 61	0.20 169	0.16 212	0.19 90	0.16 105	0.17 49	0.16 81

DCANet-4	0.54 119	0.26 84	1.07 346	0.42 20	0.24 19	0.48 51	0.36 95	0.99 115	1.30 353	1.10 210	1.02 169	0.56 84	0.75 212	0.73 69	0.52 211	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.13 32	0.15 13	0.19 169

fff	0.53 104	0.24 47	0.70 161	0.43 23	0.24 19	0.48 51	0.36 95	1.07 158	1.25 327	1.10 210	1.02 169	0.57 86	1.06 355	0.73 69	0.52 211	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.13 32	0.15 13	0.19 169

MIPNet	0.56 143	0.28 129	0.94 297	0.49 111	0.33 174	0.66 178	0.38 115	1.35 235	1.08 231	1.06 192	0.92 129	0.60 98	0.79 235	0.73 69	0.52 211	0.17 62	0.14 123	0.19 90	0.16 105	0.18 78	0.17 106

csc	0.53 104	0.24 47	0.70 161	0.43 23	0.24 19	0.48 51	0.36 95	1.07 158	1.25 327	1.10 210	1.02 169	0.57 86	1.06 355	0.73 69	0.52 211	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.13 32	0.15 13	0.19 169

cscssc	0.53 104	0.24 47	0.70 161	0.43 23	0.24 19	0.48 51	0.36 95	1.07 158	1.25 327	1.10 210	1.02 169	0.57 86	1.06 355	0.73 69	0.52 211	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.13 32	0.15 13	0.19 169

RAFT-Stereo-weight	0.47 76	0.24 47	0.53 58	0.48 96	0.27 51	0.60 138	0.35 81	1.02 125	1.07 225	0.99 173	0.78 99	0.76 145	0.28 8	0.76 75	0.36 79	0.16 26	0.12 22	0.17 38	0.15 67	0.16 28	0.15 56

DCRE	0.82 296	0.26 84	0.70 161	0.58 261	0.44 282	0.54 105	0.48 224	0.95 102	0.78 117	0.78 116	7.33 496	0.86 187	0.52 119	0.76 75	0.41 124	0.16 26	0.16 212	0.19 90	0.17 125	0.18 78	0.17 106

GANet-ADL	0.60 164	0.35 296	0.72 179	0.64 328	0.40 255	0.68 189	0.51 242	1.49 266	1.12 249	0.95 161	1.08 193	0.91 207	0.57 149	0.76 75	0.55 228	0.26 312	0.18 260	0.18 69	0.16 105	0.23 236	0.25 278

MM-Stereo_test3	0.50 91	0.24 47	0.54 63	0.54 203	0.74 411	0.49 63	0.53 261	1.09 166	1.05 216	0.62 89	0.95 136	0.61 102	0.42 58	0.77 78	0.38 100	0.20 169	0.17 240	0.20 123	0.16 105	0.18 78	0.18 130

AASNet	0.76 270	0.35 296	0.91 287	0.79 413	0.81 434	1.14 342	0.56 291	2.02 412	1.08 231	1.22 281	1.24 261	0.93 218	0.76 220	0.77 78	1.16 373	0.27 327	0.23 344	0.24 240	0.20 194	0.28 304	0.24 266

Occ-G	0.42 38	0.21 11	0.48 30	0.41 15	0.26 34	0.42 31	0.62 322	0.77 34	0.49 25	0.43 35	0.66 66	1.02 255	0.46 80	0.78 80	0.41 124	0.16 26	0.13 73	0.18 69	0.13 32	0.16 28	0.16 81

MyStereo06	0.61 170	0.28 129	0.95 301	0.56 239	0.46 299	0.61 144	0.73 352	1.78 345	0.67 84	1.03 188	1.12 215	1.13 292	0.56 140	0.78 80	0.41 124	0.17 62	0.16 212	0.23 220	0.20 194	0.22 211	0.20 200

raftrobust	0.52 94	0.25 70	0.56 74	0.65 342	0.52 336	0.49 63	0.34 76	0.98 113	0.91 156	1.30 323	0.87 119	0.63 110	0.81 244	0.78 80	0.41 124	0.19 138	0.15 177	0.16 22	0.14 54	0.15 13	0.16 81

DMCA	0.67 217	0.34 275	0.90 284	0.51 151	0.44 282	0.86 278	0.47 214	1.42 250	1.02 203	1.17 259	1.12 215	1.23 310	0.75 212	0.78 80	0.95 343	0.25 292	0.19 276	0.27 312	0.19 162	0.24 251	0.27 309

gcap-zeroshot	0.53 104	0.28 129	0.89 280	0.49 111	0.28 74	0.76 227	0.37 109	1.34 232	0.73 103	0.89 144	0.67 69	1.35 341	0.51 115	0.79 84	0.33 46	0.18 100	0.15 177	0.18 69	0.15 67	0.17 49	0.16 81

HUI-Stereo	0.52 94	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.65 170	0.30 46	1.04 135	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.83 174	0.60 162	0.79 84	0.45 160	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

MM-Stereo_test2	0.43 44	0.24 47	0.67 138	0.51 151	0.32 154	0.55 112	0.45 200	0.97 109	0.77 114	0.59 84	0.51 36	0.49 51	0.42 58	0.80 86	0.30 18	0.15 10	0.13 73	0.18 69	0.14 54	0.19 115	0.14 28

FACV-RUCA	0.63 181	0.34 275	0.82 244	0.62 310	0.65 387	0.81 260	0.41 150	1.44 257	1.07 225	0.86 141	1.14 224	0.61 102	0.69 197	0.80 86	0.53 218	0.28 340	0.19 276	0.47 431	0.21 237	0.35 355	0.25 278

IPLGR_C	0.62 174	0.33 252	0.99 312	0.58 261	0.49 308	0.76 227	0.48 224	1.10 169	0.96 173	1.40 366	1.56 369	0.62 107	0.48 100	0.80 86	0.71 279	0.23 251	0.15 177	0.19 90	0.16 105	0.19 115	0.21 217

ACVNet	0.63 181	0.31 215	0.54 63	0.54 203	0.36 204	0.80 252	0.46 207	1.37 238	1.07 225	0.93 154	1.30 284	1.08 270	0.85 263	0.80 86	0.94 340	0.21 200	0.19 276	0.21 155	0.18 141	0.22 211	0.18 130

acv_ft	0.75 264	0.31 215	0.95 301	0.70 380	0.86 441	1.24 362	0.53 261	1.44 257	1.07 225	1.24 295	1.30 284	1.08 270	0.92 294	0.80 86	1.34 395	0.21 200	0.19 276	0.21 155	0.18 141	0.21 188	0.18 130

riskmin	0.56 143	0.27 109	0.60 101	0.43 23	0.31 136	0.83 267	0.42 154	1.14 181	1.04 212	0.73 107	0.75 93	1.11 286	1.01 339	0.81 91	0.51 204	0.20 169	0.14 123	0.24 240	0.15 67	0.24 251	0.25 278

iRaftStereo_RVC	0.47 76	0.26 84	0.64 119	0.50 122	0.29 90	0.53 98	0.33 64	1.05 143	0.77 114	0.84 134	1.00 155	0.55 77	0.37 40	0.81 91	0.40 113	0.17 62	0.12 22	0.22 182	0.20 194	0.19 115	0.15 56

DCANet	0.54 119	0.24 47	0.70 161	0.43 23	0.24 19	0.49 63	0.36 95	1.05 143	1.30 353	1.12 217	1.03 178	0.58 91	0.92 294	0.81 91	0.52 211	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.13 32	0.18 78	0.19 169

rvit_stereo_0081	0.44 54	0.33 252	0.64 119	0.54 203	0.35 195	0.41 24	0.44 184	0.66 14	0.95 168	0.48 51	0.52 38	0.50 57	0.46 80	0.82 94	0.44 147	0.25 292	0.20 294	0.22 182	0.19 162	0.25 262	0.17 106

rvit_stereo_0082	0.44 54	0.33 252	0.64 119	0.54 203	0.35 195	0.41 24	0.44 184	0.66 14	0.95 168	0.48 51	0.52 38	0.50 57	0.46 80	0.82 94	0.44 147	0.25 292	0.20 294	0.22 182	0.19 162	0.25 262	0.17 106

dual_stereo	0.27 2	0.19 3	0.35 1	0.39 9	0.21 5	0.25 2	0.22 4	0.48 4	0.31 3	0.32 6	0.26 4	0.37 14	0.24 3	0.83 96	0.29 11	0.16 26	0.12 22	0.14 1	0.11 8	0.14 4	0.11 1

IGEV_Zeroshot_test	0.53 104	0.30 182	0.99 312	0.56 239	0.35 195	0.41 24	0.32 58	1.37 238	0.63 63	1.00 177	1.09 198	0.95 229	0.41 54	0.83 96	0.39 108	0.18 100	0.12 22	0.19 90	0.18 141	0.19 115	0.17 106

ACRE	0.61 170	0.33 252	1.01 321	0.58 261	0.49 308	0.75 221	0.47 214	1.06 156	0.95 168	1.37 355	1.55 365	0.62 107	0.46 80	0.83 96	0.70 274	0.23 251	0.15 177	0.19 90	0.16 105	0.18 78	0.21 217

GREAT-IGEV	0.32 5	0.20 4	0.42 18	0.37 5	0.29 90	0.36 14	0.28 34	0.56 8	0.58 50	0.28 3	0.50 34	0.29 4	0.29 11	0.84 99	0.27 6	0.14 5	0.11 5	0.15 8	0.11 8	0.17 49	0.14 28

AIO_rvc	0.36 10	0.23 34	0.49 35	0.43 23	0.27 51	0.59 130	0.38 115	0.94 97	0.45 16	0.33 11	0.46 22	0.49 51	0.22 2	0.84 99	0.30 18	0.16 26	0.11 5	0.16 22	0.12 20	0.15 13	0.13 11

WCG-NET（raft）	0.45 62	0.21 11	0.55 71	0.40 12	0.24 19	0.50 73	0.36 95	0.73 23	1.09 238	0.71 101	0.76 95	0.92 216	0.51 115	0.84 99	0.34 61	0.16 26	0.12 22	0.15 8	0.14 54	0.14 4	0.14 28

CASS	0.65 201	0.34 275	0.72 179	0.56 239	0.27 51	0.78 240	0.42 154	1.59 294	0.86 136	1.30 323	1.25 265	0.87 191	0.84 260	0.84 99	0.54 224	0.35 390	0.19 276	0.26 297	0.21 237	0.28 304	0.42 394
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADStereo(finetuned)	0.57 150	0.24 47	1.06 341	0.43 23	0.24 19	0.49 63	0.35 81	1.05 143	1.30 353	1.12 217	1.03 178	0.58 91	1.20 383	0.84 99	0.51 204	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.13 32	0.18 78	0.19 169

IGEV-RUCA	0.37 14	0.23 34	0.48 30	0.49 111	0.36 204	0.60 138	0.23 9	0.64 11	0.49 25	0.39 28	0.49 31	0.44 23	0.31 18	0.85 104	0.30 18	0.24 266	0.13 73	0.16 22	0.12 20	0.20 149	0.19 169

knoymous	0.51 93	0.29 162	0.47 28	0.43 23	0.30 111	0.55 112	0.55 283	1.02 125	0.77 114	0.98 170	0.85 115	0.94 221	0.56 140	0.85 104	0.45 160	0.20 169	0.14 123	0.26 297	0.14 54	0.23 236	0.23 252

GMStereo	0.55 134	0.45 355	0.94 297	0.50 122	0.32 154	0.64 156	0.43 171	1.00 119	1.40 398	0.82 129	0.73 88	0.51 61	0.45 75	0.85 104	0.55 228	0.24 266	0.15 177	0.20 123	0.21 237	0.31 335	0.24 266
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HITNet	0.65 201	0.40 331	0.77 225	0.48 96	0.24 19	1.05 328	0.49 234	1.76 337	1.02 203	1.18 264	1.18 241	0.89 203	0.80 241	0.85 104	0.79 308	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.17 125	0.29 315	0.15 56
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
PAM	0.76 270	0.29 162	1.08 350	0.52 172	0.33 174	1.38 384	0.39 130	2.01 408	0.67 84	1.06 192	0.96 139	2.89 465	1.43 410	0.86 108	0.35 70	0.19 138	0.12 22	0.19 90	0.17 125	0.19 115	0.20 200

EGLCR-Stereo	0.37 14	0.22 24	0.51 47	0.43 23	0.26 34	0.44 40	0.22 4	0.99 115	0.48 24	0.42 32	0.42 12	0.67 123	0.29 11	0.86 108	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.19 90	0.17 125	0.17 49	0.15 56

PMTNet	0.46 69	0.21 11	0.38 7	0.37 5	0.23 13	0.71 206	0.27 30	0.74 27	1.04 212	0.64 91	0.70 80	0.55 77	0.47 89	0.86 108	0.35 70	1.00 468	0.13 73	0.15 8	0.10 2	0.15 13	0.13 11

rvit_0105_5	0.58 156	0.39 325	1.05 337	0.66 349	0.37 218	0.58 125	0.56 291	0.94 97	1.18 294	0.64 91	0.68 72	0.75 141	0.63 181	0.88 111	0.50 199	0.32 367	0.32 408	0.30 346	0.27 340	0.28 304	0.25 278

rvit_stereo_0083	0.47 76	0.33 252	0.81 241	0.56 239	0.36 204	0.50 73	0.44 184	0.68 16	0.95 168	0.49 56	0.57 54	0.55 77	0.49 108	0.88 111	0.46 174	0.25 292	0.25 360	0.24 240	0.20 194	0.24 251	0.17 106

1test111	0.54 119	0.31 215	0.50 40	0.54 203	0.26 34	1.18 352	0.51 242	1.42 250	0.78 117	0.58 76	0.79 104	0.48 44	0.88 281	0.88 111	0.59 238	0.20 169	0.12 22	0.25 278	0.15 67	0.22 211	0.21 217

qqq	0.57 150	0.34 275	0.71 173	0.47 72	0.27 51	0.64 156	0.62 322	1.42 250	0.78 117	0.80 121	0.92 129	0.95 229	0.77 224	0.88 111	0.59 238	0.21 200	0.20 294	0.24 240	0.23 287	0.22 211	0.21 217

MSMDNet	0.66 208	0.32 231	0.87 267	0.49 111	0.37 218	0.79 244	0.40 137	1.43 256	1.31 357	1.15 240	1.31 290	1.24 312	0.63 181	0.88 111	0.57 233	0.21 200	0.16 212	0.26 297	0.19 162	0.39 379	0.24 266

PCWNet_CMD	0.66 208	0.32 231	0.88 274	0.49 111	0.37 218	0.78 240	0.40 137	1.42 250	1.31 357	1.16 250	1.31 290	1.25 316	0.62 176	0.89 116	0.57 233	0.20 169	0.16 212	0.27 312	0.19 162	0.40 383	0.25 278

CIPLG	0.62 174	0.33 252	0.96 306	0.58 261	0.50 315	0.75 221	0.48 224	1.05 143	0.96 173	1.40 366	1.57 373	0.64 113	0.48 100	0.89 116	0.70 274	0.23 251	0.15 177	0.19 90	0.16 105	0.19 115	0.21 217

rvit_0105_3	0.63 181	0.44 348	1.08 350	0.72 390	0.40 255	0.64 156	0.71 348	1.03 129	1.17 287	0.82 129	0.70 80	0.80 158	0.70 202	0.91 118	0.56 230	0.35 390	0.34 414	0.34 382	0.32 393	0.27 287	0.28 321

mmm	0.63 181	0.35 296	0.72 179	0.51 151	0.30 111	0.86 278	0.54 267	1.59 294	0.86 136	1.07 195	1.38 318	0.79 156	0.75 212	0.91 118	0.58 236	0.22 226	0.18 260	0.29 335	0.25 313	0.25 262	0.23 252

11t1	0.52 94	0.28 129	0.68 142	0.51 151	0.28 74	0.83 267	0.39 130	1.22 211	0.63 63	0.84 134	0.74 91	0.68 125	0.68 194	0.91 118	0.57 233	0.21 200	0.18 260	0.19 90	0.16 105	0.20 149	0.21 217

BUS	0.74 256	0.32 231	0.68 142	0.54 203	0.44 282	2.34 457	0.42 154	2.16 434	0.98 185	1.20 272	1.11 208	1.03 259	0.62 176	0.91 118	0.70 274	0.24 266	0.17 240	0.25 278	0.22 265	0.22 211	0.22 234

BSDual-CNN	0.71 234	0.32 231	0.68 142	0.54 203	0.44 282	1.27 366	0.65 329	2.16 434	0.98 185	1.20 272	1.11 208	1.12 287	0.74 210	0.91 118	0.66 263	0.24 266	0.17 240	0.25 278	0.22 265	0.22 211	0.22 234

psmg	0.72 236	0.32 231	0.68 142	0.50 122	0.44 282	1.48 396	0.75 357	1.94 392	0.98 185	1.21 276	1.33 298	1.12 287	0.74 210	0.91 118	0.66 263	0.24 266	0.19 276	0.25 278	0.25 313	0.23 236	0.22 234

DIP-Stereo	0.62 174	0.30 182	0.83 248	0.48 96	0.36 204	0.95 303	0.33 64	2.37 462	0.67 84	1.25 300	1.00 155	0.68 125	0.51 115	0.91 118	0.61 248	0.18 100	0.15 177	0.21 155	0.17 125	0.19 115	0.19 169
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
castereo++	0.38 19	0.23 34	0.41 15	0.43 23	0.31 136	0.97 311	0.22 4	0.86 65	0.58 50	0.32 6	0.44 17	0.51 61	0.39 48	0.93 125	0.24 2	0.17 62	0.11 5	0.17 38	0.12 20	0.14 4	0.14 28

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 236	0.35 296	1.70 429	0.49 111	0.56 350	0.63 153	0.38 115	2.41 465	0.65 81	0.77 114	1.07 189	1.82 413	0.95 313	0.93 125	0.43 144	0.20 169	0.13 73	0.21 155	0.25 313	0.28 304	0.26 300

raft+_RVC	0.53 104	0.26 84	0.54 63	0.60 285	0.47 304	0.54 105	0.54 267	1.27 221	0.99 192	0.76 109	1.03 178	0.70 134	0.56 140	0.93 125	0.47 181	0.18 100	0.14 123	0.19 90	0.18 141	0.18 78	0.15 56

HI	0.64 193	0.32 231	0.68 142	0.47 72	0.51 326	0.41 24	0.36 95	1.04 135	0.75 106	1.31 333	1.43 331	1.62 386	1.12 367	0.94 128	0.88 330	0.15 10	0.12 22	0.20 123	0.20 194	0.20 149	0.18 130

CoSv	0.64 193	0.32 231	0.68 142	0.47 72	0.51 326	0.41 24	0.36 95	1.04 135	0.75 106	1.31 333	1.43 331	1.62 386	1.12 367	0.94 128	0.88 330	0.15 10	0.12 22	0.20 123	0.20 194	0.20 149	0.18 130

rvit_0105_6	0.53 104	0.37 313	0.98 311	0.65 342	0.38 235	0.51 89	0.51 242	0.77 34	1.20 305	0.54 71	0.55 48	0.65 116	0.53 124	0.94 128	0.44 147	0.32 367	0.32 408	0.28 325	0.24 299	0.28 304	0.21 217

PAM_32	0.77 272	0.28 129	1.03 332	0.52 172	0.30 111	1.32 374	0.35 81	1.97 399	0.65 81	1.02 184	1.06 185	3.05 466	1.49 420	0.96 131	0.36 79	0.19 138	0.13 73	0.20 123	0.18 141	0.19 115	0.19 169

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 350	0.39 325	3.21 474	0.50 122	0.63 382	0.64 156	0.39 130	2.36 460	0.75 106	0.95 161	4.63 481	1.81 411	0.56 140	0.96 131	0.41 124	0.18 100	0.13 73	0.21 155	0.26 330	0.32 343	0.35 367

IPLGR	0.58 156	0.27 109	1.14 366	0.48 96	0.28 74	0.65 170	0.33 64	1.22 211	1.13 261	1.18 264	1.05 183	0.69 130	0.66 193	0.96 131	0.52 211	0.17 62	0.15 177	0.20 123	0.17 125	0.20 149	0.18 130

DeepStereo_RVC	0.55 134	0.29 162	0.72 179	0.51 151	0.30 111	0.59 130	0.33 64	1.03 129	0.70 93	1.16 250	0.93 132	0.83 174	0.94 308	0.96 131	0.54 224	0.21 200	0.14 123	0.21 155	0.19 162	0.24 251	0.24 266

111	0.60 164	0.23 34	0.70 161	0.43 23	0.24 19	0.72 209	0.42 154	1.18 192	1.41 402	0.80 121	1.38 318	1.10 282	0.79 235	0.96 131	0.58 236	0.18 100	0.13 73	0.17 38	0.15 67	0.17 49	0.19 169

FENet	0.60 164	0.28 129	0.63 112	0.54 203	0.33 174	0.83 267	0.38 115	1.27 221	1.07 225	1.00 177	0.86 116	0.99 245	0.85 263	0.96 131	0.68 270	0.22 226	0.15 177	0.23 220	0.20 194	0.22 211	0.23 252

AdaStereo	0.70 227	0.43 345	0.75 209	0.73 398	0.37 218	0.92 294	0.53 261	1.85 366	1.18 294	1.12 217	1.23 259	1.07 269	0.65 191	0.96 131	0.63 255	0.31 361	0.15 177	0.32 364	0.21 237	0.29 315	0.22 234
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
AFF-stereo	0.58 156	0.25 70	0.64 119	0.46 61	0.29 90	0.34 10	0.38 115	1.15 183	1.14 264	1.17 259	1.60 377	1.10 282	0.71 206	0.97 138	0.43 144	0.13 2	0.11 5	0.19 90	0.19 162	0.17 49	0.14 28

rvit_0105_4	0.56 143	0.38 320	1.06 341	0.66 349	0.38 235	0.53 98	0.53 261	0.84 62	1.17 287	0.56 73	0.61 60	0.72 137	0.59 159	0.98 139	0.45 160	0.32 367	0.33 412	0.29 335	0.25 313	0.29 315	0.23 252

CFNet_pseudo	0.66 208	0.32 231	0.86 256	0.48 96	0.39 245	0.70 201	0.40 137	1.33 227	1.22 317	1.16 250	1.34 305	1.24 312	0.64 185	0.98 139	0.59 238	0.21 200	0.16 212	0.33 372	0.19 162	0.36 362	0.25 278

ccs_rob	0.66 208	0.33 252	0.86 256	0.48 96	0.39 245	0.70 201	0.40 137	1.33 227	1.22 317	1.16 250	1.34 305	1.23 310	0.64 185	0.98 139	0.59 238	0.21 200	0.16 212	0.35 390	0.20 194	0.37 366	0.25 278

H2IRNET	0.56 143	0.26 84	0.66 133	0.47 72	0.35 195	0.41 24	0.26 24	0.92 84	1.17 287	0.61 87	1.28 280	1.08 270	0.86 271	0.99 142	0.63 255	0.19 138	0.16 212	0.22 182	0.25 313	0.21 188	0.18 130

CFNet_ucs	0.70 227	0.33 252	0.88 274	0.50 122	0.43 275	0.74 216	0.44 184	1.60 298	1.29 347	1.22 281	1.54 363	1.09 280	0.63 181	0.99 142	0.59 238	0.25 292	0.20 294	0.37 401	0.21 237	0.40 383	0.28 321

IER	0.70 227	0.31 215	1.02 328	0.48 96	0.52 336	1.34 378	0.51 242	1.17 187	0.99 192	1.23 287	1.34 305	1.12 287	1.11 364	0.99 142	0.71 279	0.20 169	0.16 212	0.21 155	0.21 237	0.20 149	0.19 169

GES	0.66 208	0.34 275	0.90 284	0.59 274	0.38 235	0.94 299	0.57 302	2.11 424	0.86 136	1.02 184	1.11 208	0.66 120	0.79 235	0.99 142	0.61 248	0.27 327	0.19 276	0.20 123	0.20 194	0.21 188	0.30 337

UCFNet_RVC	0.69 223	0.35 296	0.49 35	0.64 328	0.39 245	0.85 277	0.58 306	1.75 331	1.14 264	0.97 166	1.19 248	1.17 297	0.93 303	0.99 142	0.62 251	0.28 340	0.20 294	0.34 382	0.31 385	0.32 343	0.27 309

ToySt	0.66 208	0.33 252	1.23 376	0.51 151	0.33 174	0.86 278	0.68 340	1.10 169	0.97 180	0.84 134	1.08 193	1.25 316	0.94 308	1.01 147	0.74 286	0.19 138	0.19 276	0.24 240	0.24 299	0.27 287	0.23 252

dd	0.59 161	0.48 366	0.97 308	0.55 226	0.32 154	0.64 156	0.47 214	1.02 125	1.34 368	0.78 116	0.86 116	0.58 91	0.54 129	1.01 147	0.86 328	0.28 340	0.18 260	0.26 297	0.19 162	0.32 343	0.24 266

BEATNet_4x	0.73 253	0.49 369	1.17 370	0.53 188	0.26 34	1.03 325	0.55 283	1.82 357	1.06 220	1.21 276	1.22 255	0.96 235	0.91 291	1.01 147	1.06 357	0.21 200	0.14 123	0.24 240	0.19 162	0.37 366	0.21 217

RSM++	0.38 19	0.24 47	0.51 47	0.47 72	0.26 34	0.50 73	0.41 150	0.79 42	0.45 16	0.37 19	0.45 20	0.60 98	0.35 32	1.02 150	0.30 18	0.15 10	0.13 73	0.17 38	0.14 54	0.18 78	0.13 11

rvit_stereo_0075_2	0.64 193	0.46 357	1.05 337	0.66 349	0.66 390	0.53 98	0.48 224	1.20 202	1.12 249	0.76 109	0.92 129	0.78 152	0.53 124	1.03 151	0.59 238	0.37 398	0.28 380	0.40 414	0.31 385	0.37 366	0.32 352

StereoVision	0.65 201	0.34 275	0.86 256	0.59 274	0.40 255	0.50 73	0.41 150	1.09 166	0.93 163	0.71 101	2.50 454	0.82 167	0.57 149	1.03 151	0.49 193	0.25 292	0.28 380	0.29 335	0.28 360	0.36 362	0.20 200

anonymousdsp2	0.53 104	0.27 109	0.74 206	0.48 96	0.29 90	0.76 227	0.47 214	1.61 301	0.82 129	0.77 114	0.77 97	0.75 141	0.47 89	1.03 151	0.40 113	0.18 100	0.13 73	0.18 69	0.13 32	0.19 115	0.18 130

Anonymous_2	1.30 405	0.55 391	0.82 244	0.52 172	0.58 362	1.01 320	0.64 327	1.25 219	0.97 180	0.96 163	0.78 99	1.33 336	1.29 397	1.03 151	0.74 286	0.62 456	0.64 475	1.06 475	9.63 513	1.16 471	0.49 418

MC-Stereo	0.43 44	0.23 34	0.48 30	0.51 151	0.28 74	0.39 18	0.32 58	0.88 73	0.68 88	0.60 86	0.84 113	0.56 84	0.61 171	1.03 151	0.31 32	0.17 62	0.11 5	0.17 38	0.15 67	0.16 28	0.13 11

SFCPSM	0.70 227	0.28 129	1.02 328	0.51 151	0.38 235	1.37 381	0.66 334	2.00 404	1.03 207	1.17 259	1.21 253	0.82 167	0.78 231	1.03 151	0.53 218	0.21 200	0.17 240	0.22 182	0.24 299	0.21 188	0.19 169

DCVSM-stereo	0.72 236	0.35 296	0.76 219	0.55 226	0.42 267	0.73 212	0.38 115	1.21 203	1.02 203	1.79 428	1.04 181	1.62 386	1.03 346	1.04 157	0.79 308	0.24 266	0.27 373	0.29 335	0.24 299	0.30 326	0.36 372

GwcNet-ADL	0.64 193	0.31 215	0.79 235	0.56 239	0.41 262	0.60 138	0.58 306	1.41 248	1.26 332	1.08 196	1.13 220	0.91 207	0.60 162	1.04 157	0.78 302	0.27 327	0.18 260	0.18 69	0.18 141	0.25 262	0.29 325

LL-Strereo2	0.52 94	0.33 252	0.69 155	0.52 172	0.37 218	0.70 201	0.30 46	1.13 180	0.67 84	0.94 159	0.78 99	0.91 207	0.42 58	1.05 159	0.42 135	0.17 62	0.16 212	0.29 335	0.25 313	0.21 188	0.16 81

PSM-adaLoss	0.54 119	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.65 170	0.41 150	1.04 135	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.82 167	0.61 171	1.06 160	0.45 160	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

RAFT	0.64 193	0.30 182	0.73 191	0.59 274	0.33 174	0.68 189	0.58 306	1.04 135	0.76 112	1.08 196	1.19 248	1.65 396	0.93 303	1.06 160	0.56 230	0.21 200	0.18 260	0.27 312	0.24 299	0.22 211	0.17 106

Anonymous3	0.61 170	0.44 348	1.11 358	0.59 274	0.49 308	0.93 298	0.65 329	0.93 90	0.81 124	0.72 106	0.88 121	0.65 116	0.69 197	1.06 160	0.53 218	0.35 390	0.30 395	0.26 297	0.26 330	0.31 335	0.27 309

EAI-Stereo	0.65 201	0.28 129	0.69 155	0.53 188	0.27 51	0.60 138	0.40 137	2.28 454	0.64 67	0.71 101	3.18 465	0.57 86	0.43 65	1.06 160	0.41 124	0.18 100	0.13 73	0.17 38	0.17 125	0.17 49	0.17 106

RSM	0.39 22	0.24 47	0.49 35	0.46 61	0.26 34	0.47 48	0.40 137	0.92 84	0.44 14	0.41 30	0.42 12	0.65 116	0.33 25	1.07 164	0.29 11	0.15 10	0.12 22	0.17 38	0.13 32	0.17 49	0.13 11

EKT-Stereo	0.53 104	0.30 182	0.73 191	0.58 261	0.60 373	0.51 89	0.48 224	0.94 97	0.90 151	0.71 101	0.88 121	0.77 148	0.43 65	1.07 164	0.40 113	0.22 226	0.16 212	0.21 155	0.18 141	0.20 149	0.22 234

Selective-IGEV	0.39 22	0.24 47	0.50 40	0.44 44	0.25 29	0.46 46	0.33 64	1.25 219	0.40 7	0.35 13	0.45 20	0.52 68	0.30 14	1.07 164	0.30 18	0.14 5	0.12 22	0.17 38	0.13 32	0.16 28	0.13 11

HHNet	0.62 174	0.26 84	0.63 112	0.43 23	0.45 289	0.50 73	0.58 306	1.07 158	1.01 200	1.25 300	2.23 442	0.70 134	0.61 171	1.07 164	0.47 181	0.20 169	0.13 73	0.23 220	0.19 162	0.19 115	0.30 337

HART	0.45 62	0.22 24	0.54 63	0.50 122	0.26 34	0.41 24	0.29 39	1.03 129	0.50 28	0.58 76	1.45 338	0.61 102	0.35 32	1.08 168	0.30 18	0.15 10	0.13 73	0.19 90	0.14 54	0.19 115	0.14 28

AIO-test2	0.57 150	0.28 129	0.63 112	0.61 298	0.58 362	0.79 244	0.51 242	1.18 192	1.40 398	0.63 90	1.15 231	0.51 61	0.43 65	1.09 169	0.35 70	0.21 200	0.17 240	0.26 297	0.30 380	0.20 149	0.19 169

MoCha-V2	0.40 29	0.20 4	0.49 35	0.50 122	0.21 5	0.44 40	0.33 64	0.93 90	0.53 43	0.53 69	0.53 40	0.42 18	0.58 158	1.09 169	0.27 6	0.14 5	0.12 22	0.15 8	0.12 20	0.17 49	0.15 56

ssnet_v2	0.88 321	0.36 306	1.02 328	0.62 310	0.38 235	1.32 374	0.97 410	2.07 420	1.34 368	1.37 355	1.18 241	1.54 374	0.92 294	1.10 171	1.65 426	0.30 354	0.27 373	0.30 346	0.28 360	0.27 287	0.26 300

TRStereo	0.60 164	0.60 412	0.97 308	0.74 401	0.67 394	0.46 46	0.38 115	1.85 366	0.89 147	0.79 119	0.80 109	0.88 195	0.39 48	1.10 171	0.41 124	0.23 251	0.15 177	0.23 220	0.24 299	0.17 49	0.15 56

CRE-IMP	0.55 134	0.30 182	0.74 206	0.52 172	0.29 90	0.79 244	0.25 15	1.04 135	0.72 99	1.09 202	0.95 136	0.81 162	0.57 149	1.10 171	0.50 199	0.21 200	0.14 123	0.23 220	0.19 162	0.28 304	0.22 234

ours_stereo	0.39 22	0.28 129	0.51 47	0.46 61	0.30 111	0.40 20	0.44 184	0.73 23	0.56 47	0.35 13	0.56 51	0.46 34	0.33 25	1.11 174	0.32 34	0.16 26	0.13 73	0.19 90	0.15 67	0.19 115	0.14 28

MIF-Stereo (partial)	0.45 62	0.25 70	0.70 161	0.50 122	0.52 336	0.35 11	0.26 24	0.91 81	0.59 56	0.45 43	0.71 83	0.51 61	0.51 115	1.11 174	0.45 160	0.20 169	0.16 212	0.23 220	0.20 194	0.24 251	0.18 130

iRaft-Stereo_20w	0.65 201	0.31 215	1.00 317	0.47 72	0.34 191	0.73 212	0.30 46	2.96 477	0.70 93	1.15 240	1.14 224	0.76 145	0.65 191	1.11 174	0.38 100	0.17 62	0.13 73	0.18 69	0.16 105	0.19 115	0.18 130

AIO-test1	0.56 143	0.25 70	0.55 71	0.64 328	0.78 424	0.80 252	0.36 95	1.18 192	1.34 368	0.57 74	0.88 121	0.61 102	0.50 112	1.12 177	0.35 70	0.17 62	0.17 240	0.22 182	0.24 299	0.18 78	0.23 252

ROB_FTStereo_v2	0.54 119	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.64 156	0.42 154	1.05 143	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.83 174	0.60 162	1.12 177	0.46 174	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

plain	0.46 69	0.27 109	1.01 321	0.50 122	0.40 255	0.35 11	0.37 109	0.87 66	0.56 47	0.43 35	0.76 95	0.42 18	0.40 52	1.13 179	0.45 160	0.21 200	0.15 177	0.24 240	0.19 162	0.24 251	0.16 81

Consistency-Raft	1.25 401	0.99 454	1.93 445	1.02 460	1.21 471	0.96 307	1.01 418	1.75 331	1.92 450	1.36 353	2.12 436	1.44 357	1.01 339	1.14 180	1.40 404	0.72 462	0.82 481	0.89 468	0.98 484	1.31 476	0.95 466

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 29	0.67 422	0.42 18	0.64 328	0.29 90	0.48 51	0.25 15	0.85 63	0.44 14	0.38 24	0.36 9	0.30 6	0.70 202	1.15 181	0.29 11	0.16 26	0.11 5	0.16 22	0.11 8	0.18 78	0.12 6

anonymity	1.12 384	0.97 451	1.21 373	1.07 464	1.12 462	1.08 334	0.89 392	1.95 394	1.16 284	1.29 314	1.26 272	1.22 305	1.09 362	1.15 181	1.01 353	1.02 471	1.00 494	0.97 470	0.97 482	0.98 463	0.99 468

ROB_FTStereo	0.54 119	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.64 156	0.25 15	1.05 143	0.64 67	1.12 217	0.95 136	0.82 167	0.61 171	1.15 181	0.45 160	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

MM-Stereo_test1	0.49 87	0.24 47	0.56 74	0.51 151	0.30 111	0.50 73	0.54 267	0.91 81	1.03 207	0.84 134	0.69 76	0.54 75	0.60 162	1.16 184	0.33 46	0.18 100	0.16 212	0.20 123	0.17 125	0.19 115	0.15 56

test_sample2	0.62 174	0.29 162	0.74 206	0.50 122	0.28 74	0.80 252	0.61 319	1.61 301	1.00 197	0.88 143	0.99 151	0.94 221	0.83 256	1.16 184	0.51 204	0.23 251	0.18 260	0.22 182	0.21 237	0.23 236	0.22 234

test_sample1	0.61 170	0.29 162	0.75 209	0.50 122	0.31 136	0.76 227	0.48 224	1.59 294	0.84 134	0.90 146	0.94 135	0.88 195	0.95 313	1.16 184	0.67 266	0.22 226	0.18 260	0.20 123	0.19 162	0.21 188	0.21 217

test_4	0.53 104	0.22 24	0.56 74	0.54 203	0.32 154	0.64 156	0.39 130	0.80 49	0.62 60	0.92 153	1.87 418	0.68 125	0.42 58	1.16 184	0.37 90	0.15 10	0.13 73	0.20 123	0.22 265	0.20 149	0.15 56

PSMNet-RUCA	1.02 363	0.97 451	1.44 404	1.23 470	1.10 458	1.40 387	0.62 322	1.69 318	1.38 388	0.94 159	1.53 359	0.97 237	0.83 256	1.17 188	0.93 338	0.69 461	0.34 414	0.99 472	0.60 461	0.97 462	0.64 449

test_sample3	0.68 221	0.32 231	0.88 274	0.52 172	0.30 111	0.97 311	0.52 253	1.86 369	1.15 275	1.08 196	1.11 208	0.88 195	0.71 206	1.17 188	0.68 270	0.25 292	0.20 294	0.25 278	0.25 313	0.25 262	0.25 278

GCAP-BAT	0.49 87	0.31 215	0.64 119	0.41 15	0.46 299	0.70 201	0.35 81	0.77 34	0.64 67	0.86 141	1.00 155	0.77 148	0.37 40	1.18 190	0.36 79	0.18 100	0.14 123	0.18 69	0.13 32	0.17 49	0.15 56

test_sample4	0.69 223	0.33 252	0.91 287	0.51 151	0.30 111	0.92 294	0.52 253	1.87 371	1.15 275	1.14 234	1.18 241	0.87 191	0.75 212	1.18 190	0.68 270	0.25 292	0.20 294	0.26 297	0.26 330	0.26 273	0.25 278

GMStereo_Zeroshot	0.67 217	0.61 413	1.01 321	0.64 328	0.37 218	0.84 274	0.35 81	1.05 143	1.12 249	1.12 217	1.06 185	1.27 324	0.54 129	1.19 192	0.59 238	0.32 367	0.17 240	0.31 352	0.18 141	0.52 424	0.22 234

DEFOM-Stereo	0.33 6	0.20 4	0.40 12	0.42 20	0.28 74	0.80 252	0.23 9	0.48 4	0.37 6	0.37 19	0.31 7	0.23 2	0.24 3	1.20 193	0.27 6	0.16 26	0.12 22	0.14 1	0.11 8	0.14 4	0.14 28

psm_up	0.77 272	0.34 275	0.70 161	0.66 349	0.58 362	1.05 328	0.92 400	1.52 278	1.12 249	1.26 304	1.16 236	1.31 334	1.23 389	1.20 193	0.81 313	0.25 292	0.29 391	0.31 352	0.27 340	0.27 287	0.25 278

UDGNet	0.72 236	1.17 468	0.80 240	0.77 409	0.41 262	0.77 235	0.38 115	0.97 109	1.34 368	0.81 125	0.88 121	0.71 136	0.60 162	1.21 195	0.54 224	0.52 440	0.19 276	1.02 474	0.26 330	0.71 453	0.31 347

RAFT-IKP	0.54 119	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.59 130	0.36 95	1.04 135	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.83 174	0.61 171	1.22 196	0.45 160	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

RALAANet	0.60 164	0.33 252	0.87 267	0.62 310	0.50 315	0.69 194	0.31 51	1.21 203	1.06 220	1.09 202	1.16 236	0.88 195	0.46 80	1.22 196	0.42 135	0.19 138	0.15 177	0.21 155	0.17 125	0.27 287	0.17 106

DualNet (step1)	0.83 302	0.49 369	1.13 362	0.56 239	0.39 245	1.02 322	0.73 352	1.78 345	1.21 311	1.22 281	1.18 241	1.08 270	0.92 294	1.23 198	0.67 266	0.57 449	0.28 380	0.62 458	0.67 465	0.45 404	0.42 394

test_sample7	0.74 256	0.37 313	0.76 219	0.52 172	0.35 195	0.91 287	0.67 337	1.78 345	1.21 311	1.22 281	1.18 241	1.08 270	0.92 294	1.23 198	0.67 266	0.31 361	0.28 380	0.32 364	0.31 385	0.33 350	0.29 325

test_sample5	0.69 223	0.34 275	0.87 267	0.52 172	0.30 111	0.84 274	0.54 267	1.83 362	1.14 264	1.11 216	1.25 265	0.88 195	0.78 231	1.23 198	0.65 260	0.26 312	0.20 294	0.27 312	0.27 340	0.27 287	0.26 300

DualNet	0.70 227	0.34 275	0.87 267	0.52 172	0.30 111	0.84 274	0.54 267	1.83 362	1.14 264	1.14 234	1.33 298	0.88 195	0.78 231	1.23 198	0.65 260	0.26 312	0.20 294	0.27 312	0.27 340	0.27 287	0.26 300

ADLNet	0.85 311	0.36 306	0.89 280	0.85 434	0.72 407	1.24 362	0.76 360	1.82 357	1.36 380	1.52 393	1.35 311	1.27 324	0.99 335	1.23 198	1.15 372	0.27 327	0.20 294	0.26 297	0.25 313	0.28 304	0.30 337

SCV_C0	0.43 44	0.26 84	0.65 126	0.43 23	0.29 90	0.47 48	0.31 51	1.34 232	0.73 103	0.38 24	0.49 31	0.54 75	0.29 11	1.24 203	0.30 18	0.17 62	0.13 73	0.16 22	0.13 32	0.20 149	0.15 56

NINENet	0.77 272	0.37 313	0.78 233	0.62 310	0.51 326	2.34 457	0.42 154	1.83 362	1.04 212	1.14 234	1.23 259	1.03 259	0.62 176	1.24 203	0.70 274	0.28 340	0.23 344	0.31 352	0.21 237	0.26 273	0.25 278

pcwnet_v2	0.97 346	0.37 313	4.33 480	0.62 310	0.54 342	0.79 244	0.45 200	2.02 412	1.58 424	1.42 374	1.64 388	1.09 280	0.79 235	1.24 203	0.67 266	0.32 367	0.25 360	0.29 335	0.27 340	0.37 366	0.35 367

fffy	0.42 38	0.27 109	0.57 84	0.46 61	0.29 90	0.48 51	0.35 81	0.91 81	0.55 45	0.40 29	0.58 56	0.55 77	0.41 54	1.26 206	0.36 79	0.15 10	0.13 73	0.19 90	0.16 105	0.18 78	0.14 28

rvit_105_1	0.72 236	0.52 383	1.01 321	0.78 411	0.49 308	0.75 221	0.87 388	1.12 177	1.18 294	0.99 173	0.79 104	0.90 204	0.77 224	1.26 206	0.75 291	0.41 412	0.36 430	0.36 398	0.41 425	0.30 326	0.33 358

StereoDRNet-Refined	0.80 287	0.41 338	0.88 274	0.62 310	0.42 267	1.33 376	0.48 224	1.52 278	1.17 287	1.45 378	1.44 336	1.44 357	0.90 288	1.26 206	1.24 381	0.20 169	0.16 212	0.27 312	0.24 299	0.25 262	0.28 321
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.80 287	0.33 252	1.07 346	0.81 419	0.66 390	0.60 138	0.34 76	1.19 200	1.13 261	1.59 409	1.53 359	1.35 341	0.77 224	1.27 209	0.94 340	0.39 405	0.34 414	0.43 421	0.38 418	0.34 353	0.49 418

StereoAnything_RVC	0.45 62	1.43 476	0.48 30	0.35 2	0.20 2	0.26 3	0.21 2	0.43 2	0.22 1	0.22 1	0.21 1	0.19 1	0.36 36	1.27 209	0.22 1	0.21 200	0.11 5	0.14 1	0.10 2	2.37 482	0.11 1

SCV	0.46 69	0.26 84	0.55 71	0.47 72	0.25 29	0.39 18	0.38 115	1.98 401	0.60 57	0.35 13	0.48 26	0.55 77	0.36 36	1.28 211	0.32 34	0.24 266	0.12 22	0.17 38	0.13 32	0.18 78	0.14 28

ProNet	0.43 44	0.28 129	0.58 89	0.43 23	0.30 111	0.56 117	0.52 253	1.00 119	0.58 50	0.44 37	0.49 31	0.43 21	0.43 65	1.28 211	0.36 79	0.15 10	0.13 73	0.19 90	0.16 105	0.17 49	0.16 81

XX-Stereo	0.63 181	0.26 84	1.90 443	0.81 419	0.67 394	0.43 36	0.23 9	1.03 129	0.58 50	0.65 93	1.56 369	1.41 350	0.39 48	1.28 211	0.35 70	0.20 169	0.14 123	0.20 123	0.19 162	0.18 78	0.14 28

PSMNet-RSSM	0.72 236	0.30 182	0.61 104	0.63 319	0.42 267	0.73 212	0.56 291	1.92 386	1.10 243	1.09 202	1.37 314	1.22 305	0.98 327	1.28 211	0.72 282	0.27 327	0.19 276	0.27 312	0.29 371	0.24 251	0.24 266

Selective-RAFT	0.52 94	0.28 129	0.79 235	0.55 226	0.27 51	0.91 287	0.33 64	0.80 49	0.88 144	0.58 76	0.63 63	0.81 162	0.77 224	1.29 215	0.48 186	0.19 138	0.14 123	0.17 38	0.15 67	0.19 115	0.17 106

MyStereo07	0.48 82	0.29 162	0.50 40	0.55 226	0.45 289	0.59 130	0.79 368	1.05 143	0.51 36	0.48 51	0.53 40	0.43 21	0.55 136	1.30 216	0.34 61	0.17 62	0.16 212	0.24 240	0.20 194	0.23 236	0.20 200

fffft	0.38 19	0.23 34	0.51 47	0.44 44	0.32 154	0.43 36	0.48 224	0.76 31	0.36 4	0.44 37	0.34 8	0.38 16	0.31 18	1.31 217	0.32 34	0.14 5	0.11 5	0.19 90	0.15 67	0.16 28	0.16 81
1: 1. 1
test_sample6	0.71 234	0.34 275	0.87 267	0.52 172	0.30 111	0.82 262	0.58 306	1.79 350	1.15 275	1.14 234	1.33 298	0.91 207	0.79 235	1.31 217	0.74 286	0.27 327	0.21 315	0.27 312	0.29 371	0.28 304	0.27 309

PFNet+	0.59 161	0.28 129	0.77 225	0.53 188	0.30 111	0.59 130	0.31 51	0.92 84	1.14 264	1.33 345	1.10 202	0.79 156	0.57 149	1.31 217	0.49 193	0.25 292	0.17 240	0.28 325	0.26 330	0.21 188	0.25 278

DMCA-RVC	0.74 256	0.40 331	1.27 385	0.66 349	0.49 308	0.77 235	0.47 214	1.35 235	1.01 200	1.53 394	1.01 161	1.29 330	0.82 248	1.31 217	0.78 302	0.27 327	0.21 315	0.35 390	0.27 340	0.32 343	0.24 266

CBFPSM	0.92 331	0.33 252	1.86 442	0.49 111	0.38 235	1.75 420	0.84 380	1.39 244	1.12 249	1.09 202	0.99 151	2.37 448	1.66 437	1.32 221	1.42 412	0.19 138	0.18 260	0.20 123	0.20 194	0.21 188	0.33 358

IGEV-Stereo	0.43 44	0.27 109	0.54 63	0.45 56	0.32 154	0.50 73	0.42 154	0.90 80	0.51 36	0.49 56	0.53 40	0.47 41	0.47 89	1.32 221	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.15 67	0.18 78	0.18 130
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CoDeX	0.73 253	0.29 162	0.93 293	0.54 203	0.36 204	1.14 342	0.61 319	2.34 459	1.17 287	1.16 250	1.25 265	0.91 207	0.87 276	1.33 223	0.64 259	0.20 169	0.16 212	0.21 155	0.18 141	0.20 149	0.18 130

anonymousdsp	0.43 44	0.27 109	0.53 58	0.44 44	0.32 154	0.50 73	0.42 154	0.89 74	0.51 36	0.49 56	0.53 40	0.47 41	0.47 89	1.33 223	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.15 67	0.18 78	0.18 130

RALCasStereoNet	0.54 119	0.30 182	0.66 133	0.59 274	0.51 326	0.61 144	0.52 253	0.94 97	0.93 163	0.70 99	1.01 161	0.78 152	0.44 72	1.33 223	0.47 181	0.20 169	0.16 212	0.18 69	0.16 105	0.20 149	0.19 169

iinet-f	0.99 352	0.45 355	3.71 479	0.55 226	0.43 275	1.81 428	0.68 340	1.14 181	1.14 264	1.18 264	1.42 327	1.58 381	1.44 412	1.34 226	1.59 425	0.24 266	0.23 344	0.20 123	0.19 162	0.26 273	0.25 278

tg	0.52 94	0.24 47	0.61 104	0.49 111	0.30 111	0.90 284	0.29 39	1.07 158	0.83 130	0.83 131	1.02 169	0.62 107	0.43 65	1.35 227	0.41 124	0.17 62	0.12 22	0.22 182	0.20 194	0.17 49	0.15 56

CRFU-Net	0.86 316	0.39 325	1.00 317	0.65 342	0.57 353	1.78 427	0.86 386	2.15 431	0.81 124	1.38 360	1.18 241	1.64 394	1.19 380	1.35 227	0.90 336	0.26 312	0.22 333	0.21 155	0.19 162	0.23 236	0.24 266

Pruner-Stereo	0.62 174	0.29 162	0.70 161	0.61 298	0.31 136	0.63 153	0.43 171	1.17 187	0.99 192	1.53 394	1.08 193	0.95 229	0.55 136	1.35 227	0.51 204	0.23 251	0.14 123	0.24 240	0.21 237	0.21 188	0.23 252

CFNet-ft	0.72 236	0.32 231	0.54 63	0.66 349	0.54 342	0.83 267	0.55 283	1.37 238	1.15 275	0.93 154	1.28 280	1.57 378	0.97 323	1.35 227	0.81 313	0.26 312	0.20 294	0.33 372	0.25 313	0.30 326	0.23 252

CFNet_RVC	0.72 236	0.32 231	0.54 63	0.66 349	0.54 342	0.83 267	0.55 283	1.37 238	1.15 275	0.93 154	1.28 280	1.57 378	0.97 323	1.35 227	0.81 313	0.26 312	0.20 294	0.33 372	0.25 313	0.30 326	0.23 252

mms	0.40 29	0.27 109	0.52 54	0.46 61	0.32 154	0.43 36	0.46 207	0.70 19	0.46 22	0.35 13	0.58 56	0.44 23	0.30 14	1.36 232	0.33 46	0.16 26	0.13 73	0.18 69	0.15 67	0.19 115	0.15 56

hknet	0.77 272	0.32 231	0.95 301	0.54 203	0.38 235	1.27 366	0.65 329	2.16 434	1.07 225	1.20 272	1.11 208	1.59 382	0.81 244	1.37 233	0.66 263	0.22 226	0.17 240	0.25 278	0.22 265	0.22 211	0.22 234

DDUNet	1.50 424	2.69 502	1.12 360	1.77 480	1.88 482	1.84 432	0.92 400	1.70 322	1.16 284	1.38 360	1.79 407	1.60 384	1.12 367	1.37 233	1.08 361	1.10 476	0.76 479	2.37 488	0.94 480	2.00 479	1.37 480

Patchmatch Stereo++	0.55 134	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.65 170	0.29 39	1.05 143	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.83 174	0.60 162	1.37 233	0.45 160	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.55 134	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.65 170	0.29 39	1.05 143	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.83 174	0.60 162	1.37 233	0.45 160	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

ff7	0.43 44	0.27 109	0.56 74	0.44 44	0.33 174	0.50 73	0.42 154	0.87 66	0.50 28	0.49 56	0.53 40	0.44 23	0.48 100	1.38 237	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.15 67	0.18 78	0.18 130

ffff	0.43 44	0.27 109	0.56 74	0.44 44	0.33 174	0.50 73	0.42 154	0.87 66	0.50 28	0.49 56	0.53 40	0.44 23	0.48 100	1.38 237	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.15 67	0.18 78	0.18 130

11t	0.43 44	0.27 109	0.56 74	0.44 44	0.33 174	0.50 73	0.42 154	0.87 66	0.50 28	0.49 56	0.53 40	0.44 23	0.48 100	1.38 237	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.15 67	0.18 78	0.18 130

ccc-4	0.43 44	0.27 109	0.56 74	0.44 44	0.33 174	0.50 73	0.42 154	0.87 66	0.50 28	0.49 56	0.53 40	0.44 23	0.48 100	1.38 237	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.15 67	0.18 78	0.18 130

test_xeample3	0.42 38	0.28 129	0.69 155	0.43 23	0.33 174	0.56 117	0.38 115	0.79 42	0.45 16	0.53 69	0.46 22	0.44 23	0.44 72	1.38 237	0.31 32	0.18 100	0.14 123	0.19 90	0.15 67	0.17 49	0.16 81

SMoEStereo_RVC	0.39 22	0.25 70	0.50 40	0.45 56	0.30 111	0.61 144	0.36 95	0.72 21	0.45 16	0.46 44	0.43 15	0.42 18	0.35 32	1.39 242	0.29 11	0.15 10	0.12 22	0.20 123	0.15 67	0.16 28	0.15 56

gwcnet-sp	0.74 256	0.33 252	1.44 404	0.57 255	0.45 289	1.40 387	0.54 267	1.50 270	1.14 264	1.30 323	1.02 169	0.94 221	0.82 248	1.39 242	0.76 294	0.21 200	0.21 315	0.22 182	0.21 237	0.22 211	0.22 234

scenet	0.74 256	0.33 252	1.44 404	0.57 255	0.45 289	1.40 387	0.54 267	1.50 270	1.14 264	1.30 323	1.02 169	0.94 221	0.82 248	1.39 242	0.76 294	0.21 200	0.21 315	0.22 182	0.21 237	0.22 211	0.22 234

ssnet	0.74 256	0.33 252	1.44 404	0.57 255	0.45 289	1.40 387	0.54 267	1.50 270	1.14 264	1.30 323	1.02 169	0.94 221	0.82 248	1.39 242	0.76 294	0.21 200	0.21 315	0.22 182	0.21 237	0.22 211	0.22 234

Wz-Net-LNSev	1.03 365	0.67 422	2.71 470	0.64 328	0.84 438	1.75 420	1.00 416	1.80 353	1.32 361	1.28 309	1.25 265	1.65 396	1.22 387	1.39 242	1.40 404	0.28 340	0.26 365	0.24 240	0.23 287	0.33 350	0.32 352

GrayStereo	0.82 296	0.26 84	0.58 89	0.63 319	0.37 218	0.76 227	1.86 473	1.11 175	0.87 140	1.99 443	1.89 420	1.08 270	1.82 448	1.39 242	0.48 186	0.19 138	0.14 123	0.19 90	0.21 237	0.18 78	0.39 385

cf-r	0.73 253	0.30 182	0.77 225	0.55 226	0.63 382	0.78 240	0.48 224	1.79 350	1.15 275	1.13 231	1.26 272	1.43 352	0.87 276	1.40 248	0.85 326	0.25 292	0.18 260	0.22 182	0.23 287	0.19 115	0.19 169

MyStereo05	0.66 208	0.28 129	1.07 346	0.56 239	0.46 299	0.61 144	0.73 352	1.34 232	1.41 402	1.15 240	0.91 127	0.77 148	0.80 241	1.41 249	0.63 255	0.17 62	0.16 212	0.23 220	0.20 194	0.22 211	0.20 200

IGEV-Stereo+	0.45 62	0.21 11	0.43 20	0.41 15	0.39 245	0.15 1	0.19 1	0.44 3	0.36 4	0.26 2	0.25 2	0.31 8	0.41 54	1.43 250	0.30 18	0.17 62	0.12 22	0.15 8	0.11 8	1.16 471	1.70 486

PSMNet-ADL	0.72 236	0.35 296	0.62 109	0.69 375	0.46 299	1.14 342	0.44 184	1.37 238	1.01 200	0.83 131	1.17 239	1.33 336	0.96 320	1.43 250	0.95 343	0.33 375	0.22 333	0.21 155	0.23 287	0.27 287	0.29 325

STTStereo	0.78 280	0.50 376	1.22 375	0.64 328	0.54 342	0.89 281	0.54 267	1.44 257	1.11 245	1.38 360	1.09 198	1.27 324	0.85 263	1.43 250	0.83 320	0.29 350	0.27 373	0.33 372	0.39 420	0.32 343	0.30 337

DeepPruner_ROB	0.74 256	0.48 366	0.87 267	0.57 255	0.44 282	0.79 244	0.54 267	1.73 325	0.96 173	1.38 360	1.27 275	1.24 312	0.73 208	1.43 250	0.73 285	0.34 383	0.28 380	0.27 312	0.26 330	0.31 335	0.31 347

MIM_Stereo	0.57 150	0.24 47	0.92 291	0.46 61	0.30 111	0.54 105	0.28 34	1.27 221	0.75 106	1.00 177	1.16 236	0.93 218	0.53 124	1.45 254	0.61 248	0.16 26	0.16 212	0.20 123	0.19 162	0.17 49	0.14 28

s12784h	0.52 94	0.20 4	0.38 7	0.41 15	0.19 1	0.96 307	0.34 76	1.17 187	1.25 327	0.81 125	0.90 125	0.63 110	0.50 112	1.45 254	0.42 135	0.14 5	0.12 22	0.17 38	0.11 8	0.18 78	0.11 1

ACVNet-DCA	0.56 143	0.31 215	0.50 40	0.54 203	0.26 34	1.18 352	0.51 242	1.42 250	0.78 117	0.58 76	0.79 104	0.48 44	0.88 281	1.46 256	0.32 34	0.20 169	0.12 22	0.25 278	0.15 67	0.22 211	0.21 217

xx1	0.67 217	0.31 215	0.50 40	0.54 203	0.26 34	1.18 352	0.51 242	0.93 90	3.05 479	0.58 76	0.79 104	0.95 229	0.77 224	1.46 256	0.32 34	0.20 169	0.12 22	0.24 240	0.23 287	0.22 211	0.21 217

cc1	0.64 193	0.31 215	0.50 40	0.54 203	0.26 34	1.18 352	0.51 242	0.93 90	3.05 479	0.58 76	0.79 104	0.48 44	0.88 281	1.46 256	0.32 34	0.20 169	0.12 22	0.25 278	0.15 67	0.19 115	0.19 169

test_xeample	1.45 421	0.28 129	0.65 126	0.51 151	0.28 74	0.94 299	0.59 314	2.14 429	1.29 347	1.24 295	1.51 357	0.88 195	0.86 271	1.46 256	15.10 506	0.22 226	0.20 294	0.22 182	0.20 194	0.22 211	0.22 234

RAFT_CTSACE	0.63 181	0.26 84	0.88 274	0.55 226	0.51 326	0.71 206	0.44 184	0.80 49	0.97 180	0.97 166	1.84 413	1.18 300	0.68 194	1.47 260	0.36 79	0.16 26	0.15 177	0.21 155	0.20 194	0.20 149	0.14 28

UDG	1.41 419	2.65 501	0.99 312	1.44 476	1.64 480	1.34 378	0.80 374	1.60 298	1.23 320	1.23 287	1.71 397	2.01 431	1.34 405	1.47 260	1.41 408	0.90 466	0.54 469	2.29 486	0.75 469	1.84 478	1.04 471

GANet-RSSM	0.72 236	0.28 129	0.63 112	0.64 328	0.58 362	0.80 252	0.58 306	1.89 376	1.08 231	1.04 191	1.25 265	1.15 295	1.04 348	1.49 262	0.62 251	0.25 292	0.19 276	0.22 182	0.22 265	0.22 211	0.21 217

HSM-Net_RVC	0.87 320	0.29 162	0.53 58	0.53 188	0.30 111	1.15 347	0.55 283	3.57 485	1.28 343	1.53 394	1.74 400	1.68 399	0.93 303	1.49 262	0.77 300	0.22 226	0.17 240	0.19 90	0.18 141	0.20 149	0.19 169
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SQANet	1.31 407	0.88 448	1.08 350	1.83 481	1.44 477	1.44 394	0.75 357	1.74 329	1.09 238	1.32 337	1.26 272	1.28 327	1.01 339	1.50 264	0.83 320	2.50 487	0.34 414	1.47 479	0.55 454	2.32 481	1.57 483

MyStereo04	0.67 217	0.29 162	1.07 346	0.55 226	0.45 289	0.59 130	0.79 368	1.50 270	1.40 398	0.91 151	0.91 127	0.74 139	0.86 271	1.52 265	0.62 251	0.17 62	0.16 212	0.24 240	0.20 194	0.23 236	0.20 200

fast-acv-ft	0.94 336	0.44 348	1.40 400	0.58 261	0.51 326	1.77 425	0.69 344	1.36 237	1.42 405	1.29 314	1.86 416	1.74 406	1.25 392	1.52 265	1.38 400	0.26 312	0.28 380	0.28 325	0.28 360	0.27 287	0.26 300

iGMRVC	0.56 143	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.65 170	0.38 115	1.05 143	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.83 174	0.60 162	1.52 265	0.46 174	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

MFMNet_re	1.40 418	1.14 465	1.68 428	1.39 473	1.07 456	1.48 396	1.43 452	1.87 371	1.82 444	2.26 452	2.19 440	1.51 371	1.86 450	1.52 265	1.25 382	0.93 467	0.83 482	0.84 467	0.80 472	0.99 465	1.05 473

test_5	0.65 201	0.30 182	0.75 209	0.67 361	0.50 315	0.92 294	0.52 253	1.39 244	1.12 249	0.76 109	1.11 208	1.00 246	0.90 288	1.53 269	0.45 160	0.18 100	0.13 73	0.23 220	0.22 265	0.21 188	0.19 169

GwcNet-RSSM	0.77 272	0.32 231	1.01 321	0.62 310	0.54 342	0.78 240	0.51 242	1.73 325	1.20 305	1.09 202	1.37 314	1.46 361	0.85 263	1.53 269	1.09 363	0.25 292	0.18 260	0.23 220	0.24 299	0.20 149	0.19 169

ADCRef	1.35 412	0.55 391	2.37 461	0.72 390	0.77 422	1.94 438	0.78 365	1.91 383	1.27 338	1.57 406	1.59 376	1.36 343	1.41 408	1.54 271	7.53 485	0.23 251	0.20 294	0.32 364	0.30 380	0.29 315	0.29 325

NCCL2	1.00 357	0.56 394	1.06 341	0.75 404	0.57 353	1.31 373	1.72 465	1.77 341	1.36 380	1.50 390	1.17 239	1.91 419	1.17 374	1.54 271	1.29 389	0.35 390	0.31 401	0.45 426	0.44 432	0.40 383	0.40 386

ffm	0.72 236	0.33 252	0.85 250	0.53 188	0.37 218	0.74 216	0.56 291	0.95 102	2.47 467	1.15 240	1.45 338	1.06 264	0.82 248	1.55 273	0.32 34	0.20 169	0.12 22	0.31 352	0.27 340	0.19 115	0.20 200

tt1	0.62 174	0.32 231	0.51 47	0.54 203	0.26 34	1.16 349	0.48 224	0.95 102	2.47 467	0.57 74	0.77 97	0.49 51	0.81 244	1.55 273	0.32 34	0.20 169	0.12 22	0.24 240	0.15 67	0.19 115	0.20 200

DLNR_Zeroshot_test	23.17 517	48.52 530	43.29 523	176.68 530	78.69 526	0.35 11	0.21 2	23.41 517	0.75 106	0.66 95	0.86 116	0.59 97	0.30 14	1.56 275	0.44 147	9.57 514	0.12 22	0.18 69	0.14 54	76.92 529	0.16 81

FTStereo	0.91 329	0.26 84	0.56 74	0.54 203	0.33 174	0.66 178	1.87 474	1.00 119	0.75 106	1.75 422	4.15 476	1.04 262	1.65 433	1.57 276	0.46 174	0.19 138	0.16 212	0.23 220	0.21 237	0.18 78	0.63 445

KYRaft	0.75 264	0.28 129	0.62 109	0.56 239	0.29 90	0.67 182	0.86 386	0.94 97	0.84 134	1.62 413	2.21 441	1.16 296	1.02 344	1.57 276	0.40 113	0.20 169	0.13 73	0.22 182	0.28 360	0.20 149	1.02 469

Prome-Stereo	0.75 264	0.27 109	0.53 58	0.55 226	0.32 154	0.59 130	0.97 410	0.89 74	0.88 144	1.45 378	2.46 453	0.91 207	1.41 408	1.58 278	0.44 147	0.18 100	0.13 73	0.19 90	0.17 125	0.20 149	0.92 465

LALA_ROB	1.01 361	0.59 404	1.16 368	0.67 361	0.51 326	1.63 410	1.26 445	1.69 318	1.38 388	1.81 432	1.37 314	1.94 424	1.02 344	1.58 278	1.38 400	0.37 398	0.27 373	0.43 421	0.37 416	0.43 395	0.37 376

CBMV	0.95 339	0.44 348	0.66 133	0.53 188	0.35 195	1.53 401	1.63 464	1.69 318	1.42 405	2.00 445	1.60 377	1.43 352	1.17 374	1.59 280	0.99 351	0.34 383	0.34 414	0.39 409	0.33 400	0.33 350	0.32 352
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	0.99 352	0.51 379	1.41 402	0.56 239	0.41 262	2.43 461	0.57 302	1.15 183	1.18 294	0.81 125	1.01 161	3.39 472	2.14 464	1.60 281	1.07 360	0.27 327	0.22 333	0.22 182	0.22 265	0.28 304	0.32 352

ETE_ROB	0.96 340	0.64 419	1.16 368	0.69 375	0.48 305	1.14 342	1.13 431	1.77 341	1.19 300	1.91 440	1.45 338	1.73 404	1.05 352	1.60 281	1.14 371	0.32 367	0.26 365	0.38 404	0.34 405	0.39 379	0.41 390

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 284	0.43 345	1.05 337	0.64 328	0.58 362	0.95 303	0.53 261	1.53 284	1.18 294	1.37 355	1.15 231	1.43 352	0.88 281	1.61 283	0.84 323	0.25 292	0.22 333	0.27 312	0.27 340	0.29 315	0.29 325
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	0.75 264	0.40 331	1.36 398	0.67 361	0.29 90	0.92 294	0.59 314	1.52 278	1.25 327	1.28 309	1.48 350	0.94 221	0.76 220	1.62 284	0.78 302	0.18 100	0.14 123	0.18 69	0.15 67	0.22 211	0.23 252

LMCR-Stereo	0.82 296	0.46 357	0.88 274	0.75 404	0.43 275	1.33 376	0.56 291	2.43 467	0.98 185	1.53 394	1.49 352	0.74 139	1.00 337	1.63 285	0.89 333	0.28 340	0.17 240	0.22 182	0.17 125	0.29 315	0.20 200

RAFT+CT+SA	0.58 156	0.29 162	0.60 101	0.66 349	0.37 218	0.42 31	0.55 283	1.27 221	1.03 207	0.70 99	1.22 255	0.60 98	0.70 202	1.64 286	0.41 124	0.18 100	0.13 73	0.22 182	0.22 265	0.21 188	0.18 130

PSM-AAD	0.79 284	0.27 109	0.53 58	0.55 226	0.28 74	0.77 235	1.24 441	0.99 115	0.91 156	1.66 416	1.57 373	0.81 162	2.19 466	1.65 287	0.44 147	0.19 138	0.14 123	0.38 404	0.32 393	0.21 188	0.70 454

UNet	0.83 302	0.34 275	1.31 389	0.58 261	0.74 411	1.58 406	0.49 234	1.41 248	1.04 212	1.21 276	1.08 193	1.54 374	1.12 367	1.65 287	1.09 363	0.23 251	0.17 240	0.25 278	0.20 194	0.25 262	0.22 234

iResNet_ROB	0.77 272	0.30 182	0.99 312	0.57 255	0.36 204	0.83 267	0.36 95	2.33 457	1.58 424	1.27 307	1.30 284	1.25 316	0.84 260	1.65 287	0.79 308	0.20 169	0.14 123	0.17 38	0.12 20	0.18 78	0.27 309

PSMNet_ROB	0.90 326	0.52 383	1.17 370	0.72 390	0.61 376	1.27 366	1.12 430	1.76 337	1.12 249	1.09 202	1.28 280	1.45 359	0.89 287	1.65 287	1.42 412	0.33 375	0.25 360	0.37 401	0.39 420	0.35 355	0.29 325

hitnet-ft	0.79 284	0.35 296	0.57 84	0.58 261	0.42 267	0.96 307	0.46 207	1.47 263	1.33 365	1.19 268	1.22 255	1.81 411	0.98 327	1.66 291	0.94 340	0.33 375	0.28 380	0.34 382	0.27 340	0.35 355	0.31 347

test_1	0.54 119	0.22 24	0.68 142	0.47 72	0.27 51	0.58 125	0.35 81	0.92 84	1.00 197	1.28 309	0.68 72	0.87 191	0.45 75	1.67 292	0.37 90	0.16 26	0.11 5	0.20 123	0.16 105	0.17 49	0.13 11

test_3	0.55 134	0.23 34	0.71 173	0.53 188	0.28 74	0.61 144	0.40 137	0.92 84	1.05 216	1.19 268	0.68 72	0.93 218	0.44 72	1.67 292	0.39 108	0.15 10	0.12 22	0.22 182	0.19 162	0.21 188	0.14 28

ADLNet2	0.88 321	0.34 275	1.17 370	0.77 409	0.64 385	1.12 340	0.76 360	1.74 329	1.24 324	1.21 276	1.65 390	1.71 402	1.05 352	1.67 292	1.17 375	0.24 266	0.21 315	0.21 155	0.22 265	0.26 273	0.29 325

MMNet	0.84 307	0.32 231	1.09 353	0.60 285	0.59 370	1.85 433	0.49 234	1.51 276	1.27 338	1.37 355	1.15 231	1.26 320	1.18 377	1.67 292	1.22 379	0.19 138	0.18 260	0.23 220	0.22 265	0.25 262	0.21 217

UPFNet	0.80 287	0.32 231	0.90 284	0.59 274	0.74 411	1.26 365	0.80 374	1.52 278	1.10 243	1.30 323	1.12 215	1.30 331	0.84 260	1.67 292	1.09 363	0.24 266	0.24 353	0.24 240	0.23 287	0.25 262	0.18 130

test-3	0.54 119	0.22 24	0.68 142	0.47 72	0.27 51	0.58 125	0.35 81	0.92 84	1.00 197	1.32 337	0.69 76	0.87 191	0.45 75	1.68 297	0.37 90	0.16 26	0.11 5	0.20 123	0.16 105	0.17 49	0.13 11

delet	0.85 311	0.32 231	0.95 301	0.65 342	0.66 390	1.64 412	0.84 380	1.75 331	1.35 377	1.32 337	1.30 284	1.30 331	0.88 281	1.68 297	1.10 366	0.21 200	0.21 315	0.24 240	0.24 299	0.21 188	0.21 217

DLCB_ROB	0.86 316	0.40 331	0.78 233	0.68 372	0.54 342	1.11 337	0.84 380	1.49 266	1.23 320	1.64 415	1.65 390	1.70 401	0.91 291	1.70 299	1.05 355	0.25 292	0.24 353	0.26 297	0.27 340	0.27 287	0.24 266

SMFormer	0.75 264	0.30 182	0.86 256	0.46 61	0.26 34	0.82 262	0.43 171	2.05 414	1.39 393	1.23 287	1.47 345	0.98 239	0.95 313	1.71 300	0.82 318	0.24 266	0.20 294	0.22 182	0.21 237	0.23 236	0.24 266

tta	0.75 264	0.30 182	0.86 256	0.46 61	0.26 34	0.82 262	0.43 171	2.05 414	1.39 393	1.23 287	1.47 345	0.98 239	0.95 313	1.71 300	0.82 318	0.24 266	0.20 294	0.22 182	0.21 237	0.18 78	0.18 130

qqq1	0.72 236	0.30 182	0.86 256	0.46 61	0.26 34	0.82 262	0.43 171	2.05 414	1.39 393	1.23 287	1.47 345	0.98 239	0.95 313	1.71 300	0.44 147	0.24 266	0.20 294	0.18 69	0.15 67	0.18 78	0.18 130

fff1	0.72 236	0.30 182	0.86 256	0.46 61	0.26 34	0.82 262	0.43 171	2.05 414	1.39 393	1.23 287	1.47 345	0.98 239	0.95 313	1.71 300	0.44 147	0.24 266	0.20 294	0.18 69	0.15 67	0.18 78	0.18 130

otaku	1.60 432	1.11 463	1.21 373	2.20 484	1.56 479	1.97 440	1.24 441	2.07 420	1.36 380	1.44 376	1.62 384	1.73 404	1.19 380	1.73 304	0.98 350	2.89 492	0.57 471	1.74 480	0.60 461	2.78 488	1.94 489

TestStereo1	0.63 181	0.28 129	0.75 209	0.76 406	0.31 136	0.48 51	0.43 171	1.30 225	1.21 311	0.97 166	1.31 290	0.64 113	0.77 224	1.75 305	0.42 135	0.20 169	0.15 177	0.22 182	0.18 141	0.21 188	0.17 106

SA-5K	0.63 181	0.28 129	0.75 209	0.76 406	0.31 136	0.48 51	0.43 171	1.30 225	1.21 311	0.97 166	1.31 290	0.64 113	0.77 224	1.75 305	0.42 135	0.20 169	0.15 177	0.22 182	0.18 141	0.21 188	0.17 106

DGSMNet	1.14 389	0.76 438	2.49 464	0.81 419	0.86 441	1.39 386	1.39 450	2.13 425	1.35 377	1.26 304	1.63 387	1.48 367	0.98 327	1.75 305	1.10 366	0.45 427	0.43 446	0.55 450	0.49 444	0.75 456	0.70 454

ccnet	1.12 384	0.67 422	1.01 321	0.78 411	0.73 410	1.72 418	0.99 414	1.84 365	1.26 332	1.47 381	1.85 415	1.75 409	1.29 397	1.75 305	1.88 435	0.57 449	0.53 466	0.57 455	0.55 454	0.59 437	0.54 428

StereoDRNet	0.98 350	0.47 362	1.70 429	0.76 406	0.94 449	1.51 399	0.91 398	1.92 386	1.32 361	1.61 410	1.13 220	1.47 366	0.97 323	1.75 305	1.46 417	0.28 340	0.23 344	0.29 335	0.27 340	0.35 355	0.27 309

222	1.61 434	0.29 162	0.67 138	0.56 239	0.29 90	1.06 331	0.42 154	2.17 440	1.31 357	1.31 333	1.52 358	0.92 216	0.94 308	1.76 310	17.65 510	0.24 266	0.20 294	0.21 155	0.19 162	0.22 211	0.23 252

DN-CSS_ROB	0.64 193	0.32 231	1.05 337	0.55 226	0.40 255	0.54 105	0.45 200	1.21 203	0.93 163	1.03 188	1.47 345	0.69 130	0.63 181	1.76 310	0.49 193	0.18 100	0.14 123	0.25 278	0.22 265	0.22 211	0.20 200

PWCDC_ROB	1.29 403	0.75 437	1.33 394	1.05 461	0.88 444	1.73 419	0.52 253	1.89 376	3.28 481	1.29 314	4.88 486	1.22 305	1.46 415	1.77 312	1.45 416	0.60 454	0.26 365	0.29 335	0.25 313	0.52 424	0.37 376

xxxx	1.51 425	0.28 129	0.68 142	0.54 203	0.28 74	1.16 349	0.44 184	2.19 443	1.29 347	1.09 202	1.36 312	1.22 305	0.85 263	1.79 313	15.70 509	0.24 266	0.21 315	0.21 155	0.20 194	0.22 211	0.23 252

HGLStereo	0.85 311	0.38 320	0.94 297	0.80 416	1.03 454	1.17 351	0.58 306	1.52 278	1.20 305	1.19 268	1.62 384	1.13 292	1.20 383	1.80 314	1.06 357	0.24 266	0.24 353	0.24 240	0.21 237	0.23 236	0.27 309

XPNet_ROB	0.96 340	0.49 369	1.09 353	0.72 390	0.57 353	1.11 337	1.14 432	1.66 314	1.23 320	1.85 435	1.39 322	1.64 394	1.11 364	1.80 314	1.42 412	0.38 402	0.30 395	0.33 372	0.29 371	0.37 366	0.34 362

AF-Net	1.13 387	0.52 383	1.33 394	0.86 436	0.91 445	1.38 384	0.71 348	2.16 434	1.62 426	1.56 402	2.40 450	1.99 429	1.65 433	1.81 316	1.48 419	0.48 435	0.28 380	0.49 435	0.33 400	0.39 379	0.32 352

Sa-1000	0.72 236	0.29 162	0.76 219	0.59 274	0.30 111	0.73 212	0.37 109	1.62 305	1.33 365	1.28 309	2.04 432	0.86 187	0.75 212	1.84 317	0.38 100	0.19 138	0.14 123	0.25 278	0.23 287	0.20 149	0.16 81

ARAFT	0.77 272	0.36 306	1.49 418	0.51 151	0.31 136	0.90 284	0.82 378	1.90 379	1.06 220	1.62 413	1.24 261	1.02 255	0.64 185	1.84 317	0.50 199	0.18 100	0.14 123	0.28 325	0.27 340	0.17 49	0.16 81

RP	1.09 377	0.50 376	1.12 360	0.90 447	1.04 455	1.11 337	0.84 380	1.80 353	1.62 426	1.55 401	2.00 427	1.90 418	1.78 443	1.84 317	1.25 382	0.52 440	0.36 430	0.48 433	0.36 413	0.45 404	0.43 401

ttt	0.94 336	0.34 275	0.59 96	0.61 298	0.37 218	0.94 299	0.50 241	2.17 440	1.34 368	1.23 287	1.61 381	0.91 207	0.76 220	1.85 320	3.97 471	0.30 354	0.26 365	0.26 297	0.24 299	0.29 315	0.29 325

SA	0.66 208	0.30 182	0.82 244	0.61 298	0.30 111	0.58 125	0.38 115	1.44 257	1.30 353	0.96 163	1.36 312	0.66 120	0.95 313	1.85 320	0.42 135	0.19 138	0.15 177	0.25 278	0.23 287	0.21 188	0.17 106

iResNetv2_ROB	0.80 287	0.37 313	1.71 431	0.56 239	0.37 218	0.94 299	0.64 327	1.73 325	1.34 368	1.23 287	1.42 327	1.26 320	0.92 294	1.85 320	0.56 230	0.23 251	0.15 177	0.19 90	0.14 54	0.24 251	0.19 169

Ntro	1.64 436	1.15 466	1.23 376	2.48 489	1.83 481	2.09 447	1.16 435	1.96 395	1.38 388	1.21 276	1.62 384	1.62 386	1.29 397	1.87 323	1.11 368	3.04 493	0.56 470	1.82 482	0.64 463	2.80 489	2.05 490

HH	0.63 181	0.30 182	0.77 225	0.50 122	0.32 154	0.49 63	0.46 207	1.65 309	0.64 67	0.69 97	1.09 198	1.63 391	0.85 263	1.90 324	0.37 90	0.18 100	0.13 73	0.19 90	0.17 125	0.19 115	0.16 81

HanStereo	0.63 181	0.30 182	0.77 225	0.50 122	0.32 154	0.49 63	0.46 207	1.65 309	0.64 67	0.69 97	1.09 198	1.63 391	0.85 263	1.90 324	0.37 90	0.18 100	0.13 73	0.19 90	0.17 125	0.19 115	0.16 81

MSKI-zero shot	0.55 134	0.26 84	0.57 84	0.51 151	0.26 34	0.69 194	0.28 34	1.18 192	0.64 67	0.91 151	1.32 296	0.82 167	0.33 25	1.92 326	0.32 34	0.17 62	0.12 22	0.17 38	0.13 32	0.16 28	0.16 81

G-Net	1.66 437	0.63 417	1.56 421	1.11 466	0.74 411	2.98 477	0.91 398	1.55 290	1.22 317	2.76 471	8.18 503	2.32 446	2.53 476	1.92 326	1.87 433	0.48 435	0.44 449	0.45 426	0.31 385	0.60 441	0.57 436

Nwc_Net	1.09 377	0.49 369	1.33 394	0.89 446	0.80 432	1.49 398	0.66 334	2.19 443	1.27 338	1.32 337	2.26 443	1.96 426	1.54 423	1.92 326	1.34 395	0.40 408	0.30 395	0.43 421	0.45 434	0.38 375	0.37 376

SHD	1.31 407	0.71 431	2.34 460	0.86 436	0.75 418	1.77 425	0.65 329	2.22 447	2.50 470	2.40 461	1.71 397	1.91 419	1.60 429	1.93 329	2.37 449	0.38 402	0.31 401	0.38 404	0.40 424	0.48 414	0.50 420

ac_64	0.82 296	0.29 162	0.81 241	0.71 387	0.60 373	1.05 328	0.54 267	1.99 403	0.92 161	1.18 264	1.06 185	1.99 429	1.08 359	1.94 330	0.97 348	0.27 327	0.22 333	0.24 240	0.23 287	0.22 211	0.19 169

MLCV	0.72 236	0.34 275	1.10 356	0.51 151	0.23 13	0.91 287	0.39 130	1.33 227	1.23 320	1.46 380	1.55 365	1.01 253	0.64 185	1.95 331	0.80 312	0.18 100	0.12 22	0.18 69	0.14 54	0.19 115	0.17 106

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 379	1.02 456	1.00 317	0.82 425	0.67 394	1.93 437	0.93 404	1.62 305	1.11 245	1.15 240	1.25 265	1.50 369	0.79 235	1.96 332	0.76 294	1.89 481	0.34 414	0.79 465	0.36 413	1.25 475	0.83 461

Wz-Net-MNSev	1.11 382	0.58 401	2.23 457	0.66 349	0.71 405	1.95 439	1.46 454	1.98 401	1.45 409	1.79 428	1.43 331	1.49 368	1.33 404	1.97 333	1.42 412	0.27 327	0.23 344	0.28 325	0.28 360	0.34 353	0.31 347

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 352	0.40 331	1.82 439	0.66 349	0.62 381	2.05 445	0.78 365	1.91 383	1.29 347	1.54 398	1.42 327	1.51 371	1.23 389	1.99 334	1.33 393	0.23 251	0.14 123	0.20 123	0.15 67	0.27 287	0.26 300

aanetorigin	1.23 398	0.79 440	2.78 472	0.70 380	0.79 427	0.99 317	1.06 424	1.06 156	1.37 384	3.52 483	2.61 456	1.72 403	1.63 431	1.99 334	1.78 430	0.25 292	0.24 353	0.26 297	0.25 313	0.38 375	0.45 405

FAT-Stereo	1.07 371	0.41 338	1.32 392	0.72 390	0.58 362	1.08 334	0.89 392	1.96 395	1.65 428	1.75 422	1.98 426	2.03 434	1.48 418	2.02 336	1.18 378	0.42 416	0.35 425	0.34 382	0.29 371	0.35 355	0.53 427

IGEVStereo-DCA	0.46 69	0.28 129	0.56 74	0.43 23	0.33 174	0.49 63	0.42 154	0.87 66	0.50 28	0.47 47	0.48 26	0.48 44	0.46 80	2.03 337	0.30 18	0.19 138	0.14 123	0.19 90	0.15 67	0.16 28	0.18 130

rrr	0.46 69	0.28 129	0.73 191	0.43 23	0.33 174	0.49 63	0.38 115	0.76 31	0.50 28	0.47 47	0.48 26	0.48 44	0.46 80	2.03 337	0.30 18	0.19 138	0.14 123	0.19 90	0.15 67	0.16 28	0.16 81

GANetREF_RVC	1.07 371	0.86 445	1.31 389	0.82 425	0.53 339	1.41 392	1.31 447	1.76 337	1.52 418	1.27 307	1.31 290	1.46 361	1.24 391	2.03 337	0.96 347	0.56 448	0.45 453	0.67 461	0.50 447	0.88 460	0.59 439
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
S-Stereo	1.15 393	0.46 357	2.17 454	0.81 419	0.80 432	1.21 359	1.19 438	1.93 390	2.02 455	1.47 381	2.11 435	1.57 378	1.17 374	2.05 340	1.41 408	0.40 408	0.40 441	0.35 390	0.31 385	0.44 401	0.70 454

stereogan	1.15 393	0.42 342	1.40 400	0.86 436	0.84 438	2.38 459	0.71 348	1.88 374	1.73 436	1.72 420	1.94 425	2.31 445	1.29 397	2.07 341	1.08 361	0.36 394	0.35 425	0.39 409	0.31 385	0.51 422	0.46 408

GCST	1.08 374	1.47 478	0.93 293	1.73 479	1.14 466	1.30 371	0.31 51	1.33 227	1.16 284	1.29 314	0.97 148	0.98 239	0.49 108	2.08 342	0.46 174	1.19 478	0.70 478	1.30 478	0.85 476	1.02 466	0.89 464

GMM-Stereo	0.74 256	0.25 70	0.59 96	0.54 203	0.34 191	0.72 209	0.99 414	1.01 124	0.87 140	1.36 353	1.78 406	1.12 287	0.81 244	2.09 343	0.46 174	0.18 100	0.12 22	0.25 278	0.25 313	0.20 149	0.85 463

psmorigin	1.52 426	0.69 427	10.52 500	0.68 372	0.59 370	1.13 341	0.70 346	1.57 292	1.19 300	1.99 443	1.79 407	2.26 442	1.47 417	2.09 343	1.36 399	0.39 405	0.40 441	0.34 382	0.33 400	0.43 395	0.56 432

FADNet_RVC	0.83 302	0.51 379	1.83 441	0.54 203	0.42 267	1.19 356	0.46 207	1.51 276	1.09 238	0.89 144	1.24 261	0.91 207	0.87 276	2.11 345	1.11 368	0.27 327	0.22 333	0.31 352	0.28 360	0.43 395	0.38 382

ADCL	1.72 445	0.57 398	3.66 477	0.67 361	0.61 376	2.61 467	1.85 472	1.96 395	1.67 430	1.90 439	1.83 411	2.06 437	1.90 453	2.13 346	9.15 495	0.26 312	0.24 353	0.34 382	0.32 393	0.38 375	0.35 367

tt45	0.45 62	0.23 34	0.46 26	0.45 56	0.33 174	0.79 244	0.32 58	0.78 38	0.41 8	0.51 67	0.44 17	0.49 51	0.37 40	2.14 347	0.34 61	0.16 26	0.13 73	0.19 90	0.16 105	0.17 49	0.18 130

RainbowNet	1.97 457	1.76 483	1.57 422	2.81 492	2.21 487	1.98 442	1.81 469	2.54 471	1.89 447	1.50 390	1.84 413	1.96 426	1.65 433	2.14 347	1.25 382	3.33 499	0.85 486	2.39 491	0.98 484	2.82 491	2.22 491

FADNet-RVC-Resample	0.84 307	0.47 362	2.10 450	0.61 298	0.45 289	1.07 333	0.61 319	1.59 294	1.20 305	1.08 196	0.98 149	1.03 259	0.98 327	2.17 349	0.72 282	0.23 251	0.22 333	0.30 346	0.32 393	0.35 355	0.34 362

ADCP+	1.99 458	0.48 366	7.73 492	0.66 349	0.91 445	2.30 455	1.05 422	1.82 357	1.34 368	1.54 398	1.32 296	1.74 406	1.61 430	2.17 349	13.37 502	0.24 266	0.21 315	0.32 364	0.28 360	0.37 366	0.29 325

CBMV_ROB	0.90 326	0.44 348	0.63 112	0.51 151	0.37 218	1.25 364	0.49 234	1.77 341	1.27 338	1.41 368	2.00 427	1.33 336	1.08 359	2.17 349	0.76 294	0.43 421	0.42 445	0.47 431	0.44 432	0.41 386	0.36 372

DDVS	0.78 280	0.41 338	0.94 297	0.60 285	0.43 275	1.30 371	0.43 171	1.40 246	0.91 156	1.20 272	1.15 231	1.43 352	0.64 185	2.18 352	0.89 333	0.28 340	0.22 333	0.26 297	0.23 287	0.31 335	0.33 358

DRN-Test	1.00 357	0.44 348	1.13 362	0.70 380	0.81 434	1.62 409	0.79 368	2.14 429	1.44 408	1.78 425	1.33 298	1.43 352	1.05 352	2.18 352	1.53 422	0.27 327	0.21 315	0.31 352	0.30 380	0.32 343	0.28 321

HCRNet	0.70 227	0.39 325	0.73 191	0.60 285	0.59 370	0.76 227	0.35 81	1.22 211	1.13 261	1.02 184	0.99 151	1.02 255	0.76 220	2.19 354	0.70 274	0.28 340	0.19 276	0.28 325	0.23 287	0.25 262	0.23 252

GwcNet	1.08 374	0.51 379	2.33 459	0.79 413	1.18 469	1.76 422	0.70 346	1.68 316	1.47 411	1.41 368	1.64 388	1.74 406	1.04 348	2.20 355	1.41 408	0.30 354	0.29 391	0.29 335	0.27 340	0.30 326	0.35 367

NVstereo2D	0.92 331	0.41 338	1.48 416	0.72 390	0.72 407	1.20 358	0.87 388	1.75 331	1.38 388	0.99 173	1.13 220	1.26 320	0.98 327	2.21 356	0.89 333	0.43 421	0.20 294	0.38 404	0.24 299	0.57 433	0.63 445

NRIStereo	0.60 164	0.29 162	0.69 155	0.53 188	0.28 74	0.63 153	0.33 64	1.08 164	0.87 140	1.14 234	0.87 119	0.91 207	0.59 159	2.24 357	0.49 193	0.20 169	0.14 123	0.21 155	0.19 162	0.21 188	0.17 106

ADCMid	1.89 454	0.73 432	5.06 483	0.72 390	0.67 394	2.00 443	1.14 432	1.97 399	1.48 412	2.86 474	1.81 410	2.37 448	2.05 461	2.24 357	10.39 499	0.33 375	0.31 401	0.39 409	0.43 430	0.50 418	0.44 403

FADNet-RVC	0.88 321	0.67 422	1.93 445	0.60 285	0.48 305	0.91 287	0.60 318	1.71 323	1.18 294	0.90 146	0.96 139	1.36 343	0.92 294	2.25 359	1.17 375	0.30 354	0.29 391	0.32 364	0.32 393	0.41 386	0.35 367

RGC	1.14 389	0.79 440	1.26 382	0.91 450	0.96 452	1.52 400	0.77 363	1.92 386	1.26 332	1.54 398	1.93 423	2.02 433	1.54 423	2.25 359	1.31 391	0.44 426	0.35 425	0.58 456	0.48 441	0.47 411	0.46 408

test_sample9	1.86 450	0.49 369	1.13 362	0.56 239	0.39 245	1.02 322	0.73 352	1.78 345	1.21 311	1.22 281	1.18 241	1.08 270	0.92 294	2.27 361	7.92 490	0.57 449	12.61 519	0.62 458	0.67 465	0.45 404	0.42 394

test_sample8	2.19 463	0.49 369	1.13 362	0.56 239	0.39 245	1.02 322	0.73 352	1.82 357	1.15 275	2.26 452	1.30 284	4.94 486	2.52 475	2.27 361	7.92 490	0.57 449	12.61 519	0.62 458	0.67 465	0.45 404	0.42 394

SepStereo	0.82 296	0.34 275	1.03 332	0.64 328	0.69 402	0.77 235	0.63 325	1.54 286	1.20 305	1.79 428	1.55 365	0.95 229	1.04 348	2.30 363	0.60 246	0.21 200	0.16 212	0.25 278	0.18 141	0.27 287	0.22 234

FINET	0.97 346	0.54 388	1.60 424	0.63 319	0.79 427	1.08 334	1.07 425	1.56 291	2.20 461	1.15 240	1.49 352	0.94 221	0.88 281	2.32 364	1.05 355	0.42 416	0.35 425	0.32 364	0.28 360	0.43 395	0.38 382

RTSC	1.29 403	0.73 432	2.44 462	0.83 428	0.57 353	1.85 433	0.65 329	1.88 374	2.00 454	2.20 451	1.66 392	1.60 384	1.26 394	2.33 365	3.92 469	0.32 367	0.23 344	0.27 312	0.29 371	0.37 366	0.37 376

NCC-stereo	1.10 379	0.54 388	1.24 379	0.84 429	0.94 449	1.29 369	0.89 392	2.01 408	1.34 368	1.32 337	1.74 400	1.88 414	1.74 440	2.35 366	1.25 382	0.45 427	0.37 432	0.45 426	0.58 457	0.42 390	0.42 394

Abc-Net	1.10 379	0.54 388	1.24 379	0.84 429	0.94 449	1.29 369	0.89 392	2.01 408	1.34 368	1.32 337	1.74 400	1.88 414	1.74 440	2.35 366	1.25 382	0.45 427	0.37 432	0.45 426	0.58 457	0.42 390	0.42 394
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DisPM	0.66 208	0.28 129	0.72 179	0.61 298	0.35 195	0.62 152	0.45 200	1.02 125	0.99 192	1.56 402	1.10 202	0.80 158	0.59 159	2.37 368	0.41 124	0.23 251	0.14 123	0.23 220	0.21 237	0.20 149	0.25 278

ADCPNet	1.85 449	0.69 427	8.07 493	0.71 387	0.58 362	2.79 471	1.22 440	1.94 392	1.54 421	1.88 436	1.69 395	2.46 453	2.04 459	2.37 368	6.48 480	0.38 402	0.37 432	0.38 404	0.43 430	0.47 411	0.45 405

SACVNet	0.85 311	0.46 357	0.85 250	0.81 419	0.56 350	0.80 252	0.79 368	1.68 316	1.12 249	1.34 348	1.33 298	1.25 316	0.94 308	2.39 370	0.76 294	0.34 383	0.26 365	0.31 352	0.29 371	0.35 355	0.44 403

GASNet	0.99 352	0.97 451	1.72 432	0.98 456	0.68 400	0.83 267	0.67 337	1.60 298	1.28 343	1.31 333	1.22 255	1.22 305	1.21 386	2.41 371	1.41 408	0.43 421	0.26 365	0.36 398	0.34 405	0.55 430	0.31 347

edge stereo	1.11 382	0.50 376	1.30 388	0.71 387	0.65 387	1.14 342	0.75 357	1.93 390	1.37 384	1.71 419	1.83 411	2.54 454	1.44 412	2.43 372	1.23 380	0.42 416	0.41 443	0.54 445	0.35 409	0.42 390	0.46 408

999	0.48 82	0.22 24	0.49 35	0.48 96	0.34 191	0.75 221	0.31 51	0.85 63	0.55 45	0.37 19	0.48 26	0.50 57	0.36 36	2.45 373	0.39 108	0.16 26	0.13 73	0.18 69	0.15 67	0.16 28	0.19 169

ITSA-stereo	0.82 296	0.36 306	0.82 244	0.54 203	0.31 136	0.80 252	0.47 214	2.17 440	1.67 430	1.13 231	1.13 220	0.94 221	0.86 271	2.46 374	1.00 352	0.26 312	0.23 344	0.28 325	0.27 340	0.28 304	0.36 372

PWC_ROB	1.24 399	0.76 438	2.46 463	0.72 390	0.78 424	1.15 347	0.49 234	1.75 331	1.92 450	2.31 454	3.07 463	1.59 382	1.40 407	2.46 374	2.10 445	0.33 375	0.22 333	0.35 390	0.24 299	0.38 375	0.41 390

AnyNet_C32	1.96 456	1.10 460	5.17 484	0.90 447	1.11 460	2.12 449	2.37 494	1.85 366	1.48 412	2.45 462	1.70 396	2.05 436	1.64 432	2.50 376	10.28 498	0.37 398	0.34 414	0.35 390	0.41 425	0.49 417	0.54 428

dad	0.86 316	0.66 421	1.06 341	0.56 239	0.37 218	0.76 227	0.44 184	1.17 187	1.50 415	1.44 376	1.27 275	1.34 340	0.75 212	2.52 377	0.84 323	0.42 416	0.27 373	0.83 466	0.26 330	0.41 386	0.29 325

LCNet	0.72 236	0.28 129	0.52 54	0.55 226	0.31 136	0.69 194	0.54 267	1.00 119	0.88 144	1.19 268	1.34 305	0.97 237	1.34 405	2.56 378	0.45 160	0.18 100	0.13 73	0.21 155	0.25 313	0.27 287	0.73 457

WCMA_ROB	1.84 448	0.47 362	1.31 389	0.69 375	0.57 353	2.11 448	1.14 432	1.87 371	1.73 436	4.04 488	6.43 491	5.62 491	3.61 487	2.59 379	1.94 438	0.52 440	0.44 449	0.39 409	0.42 428	0.48 414	0.47 411

DISCO	1.03 365	0.34 275	1.11 358	0.69 375	0.45 289	2.07 446	0.84 380	2.13 425	1.50 415	1.15 240	1.33 298	2.40 450	1.07 358	2.60 380	1.51 421	0.23 251	0.18 260	0.22 182	0.20 194	0.31 335	0.27 309

LSM	6.33 499	1.10 460	13.19 502	1.41 475	68.17 525	1.64 412	1.90 476	1.92 386	2.46 466	2.99 478	3.11 464	1.88 414	1.80 445	2.61 381	2.06 444	0.41 412	0.58 472	0.50 436	0.57 456	0.64 444	17.66 520

ADCS	2.25 464	0.99 454	5.55 485	0.81 419	0.74 411	2.19 451	1.80 468	2.27 453	2.14 459	2.80 473	2.13 437	2.40 450	2.03 458	2.64 382	13.69 503	0.41 412	0.39 439	0.40 414	0.45 434	0.58 435	0.56 432

PVD	1.70 442	0.84 442	2.26 458	0.94 455	0.83 437	2.48 462	0.97 410	2.59 472	3.35 482	3.01 480	2.77 459	2.34 447	2.47 474	2.67 383	3.14 460	0.47 434	0.45 453	0.59 457	0.48 441	0.59 437	0.75 459

FADNet	0.92 331	0.61 413	1.81 438	0.62 310	0.55 348	0.96 307	0.57 302	1.78 345	1.33 365	0.93 154	1.01 161	1.36 343	1.01 339	2.71 384	0.75 291	0.33 375	0.34 414	0.31 352	0.34 405	0.59 437	0.40 386

DRaft	0.80 287	0.24 47	0.70 161	0.45 56	0.30 111	0.97 311	0.53 261	1.05 143	0.97 180	1.78 425	2.02 430	0.80 158	1.74 440	2.73 385	0.72 282	0.17 62	0.14 123	0.20 123	0.20 194	0.18 78	0.21 217

PDISCO_ROB	1.32 409	0.65 420	1.44 404	1.36 471	1.46 478	2.55 464	0.92 400	2.45 468	2.07 458	1.37 355	1.49 352	1.65 396	1.00 337	2.82 386	1.35 398	1.01 469	0.27 373	0.54 445	0.47 439	0.71 453	0.73 457

DAS	0.84 307	0.34 275	1.03 332	0.64 328	0.69 402	0.77 235	0.63 325	1.54 286	1.20 305	1.79 428	1.55 365	0.95 229	1.04 348	2.83 387	0.60 246	0.21 200	0.16 212	0.25 278	0.18 141	0.27 287	0.22 234

AAGNet	1.83 447	0.28 129	0.72 179	0.61 298	0.32 154	0.67 182	0.51 242	0.96 108	0.98 185	1.47 381	1.20 251	1.00 246	1.18 377	2.83 387	22.77 516	0.22 226	0.13 73	0.22 182	0.19 162	0.23 236	0.15 56

XQC	1.37 414	0.87 446	2.56 466	0.84 429	0.69 402	1.83 431	0.89 392	2.07 420	1.88 446	1.88 436	1.53 359	1.91 419	1.55 425	2.85 389	3.05 457	0.48 435	0.29 391	0.44 425	0.39 420	0.69 451	0.60 442

DANet	1.08 374	0.61 413	1.32 392	0.85 434	0.72 407	1.37 381	0.51 242	1.54 286	1.15 275	1.78 425	1.54 363	2.01 431	1.11 364	2.90 390	2.00 441	0.33 375	0.30 395	0.40 414	0.30 380	0.44 401	0.45 405
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
EDNetEfficient	2.37 469	1.10 460	8.08 494	0.74 401	0.71 405	0.98 316	1.56 459	1.46 261	4.06 489	4.90 497	2.82 460	2.25 441	3.48 486	2.95 391	9.97 496	0.26 312	0.24 353	0.26 297	0.30 380	0.68 450	0.61 443

MFN_U_SF_RVC	1.52 426	0.84 442	3.42 475	0.87 441	0.66 390	2.56 465	0.95 408	2.36 460	1.70 433	1.98 442	1.86 416	2.45 452	1.79 444	2.95 391	2.58 451	0.52 440	0.48 458	0.55 450	0.59 460	0.59 437	0.61 443

Dean	2.91 486	1.53 480	2.07 449	2.96 497	2.51 494	3.15 478	2.14 487	4.75 495	4.41 493	2.76 471	6.10 490	5.53 490	2.37 470	2.97 393	1.92 437	3.18 495	0.85 486	2.51 495	1.04 487	2.88 494	2.47 497

coex-ft	8.13 504	2.13 496	98.04 529	0.67 361	0.53 339	1.71 416	1.56 459	1.65 309	11.11 505	18.17 519	3.75 472	3.88 477	7.61 506	2.98 394	6.49 481	0.30 354	0.30 395	0.32 364	0.31 385	0.66 448	0.50 420

APVNet	1.06 369	0.53 387	1.42 403	0.84 429	0.79 427	1.92 436	0.82 378	1.90 379	1.08 231	1.08 196	1.43 331	1.56 377	1.13 371	3.07 395	1.58 423	0.31 361	0.34 414	0.42 419	0.36 413	0.36 362	0.37 376

DSFCA	0.93 334	0.34 275	1.06 341	0.52 172	0.65 387	1.55 403	0.93 404	1.49 266	1.19 300	1.56 402	1.15 231	1.50 369	0.96 320	3.07 395	1.02 354	0.30 354	0.26 365	0.25 278	0.25 313	0.28 304	0.24 266

SAMSARA	1.55 428	0.84 442	2.61 467	1.22 469	1.07 456	2.50 463	1.93 477	2.05 414	1.89 447	2.75 470	1.66 392	2.81 462	1.69 438	3.08 397	1.97 440	0.46 433	0.51 464	0.42 419	0.46 437	0.58 435	0.59 439

ACVNet_1	2.18 462	1.45 477	1.72 432	2.85 493	2.33 492	2.28 454	1.46 454	3.08 479	2.22 462	1.82 433	2.05 433	3.56 473	1.98 457	3.09 398	1.40 404	3.17 494	0.60 473	2.40 492	0.92 479	2.91 495	2.37 494

EDNetEfficientorigin	10.57 507	1.47 478	177.42 530	0.67 361	0.53 339	1.58 406	1.16 435	1.90 379	3.37 483	4.71 496	3.38 467	3.10 470	2.69 478	3.13 399	3.58 466	0.25 292	0.23 344	0.33 372	0.27 340	0.83 457	0.81 460

IPLG	0.69 223	0.27 109	0.97 308	0.51 151	0.43 275	0.79 244	0.33 64	1.21 203	1.06 220	1.30 323	1.10 202	0.52 68	0.55 136	3.16 400	0.63 255	0.16 26	0.14 123	0.19 90	0.16 105	0.18 78	0.17 106

GEStereo_RVC	0.90 326	0.37 313	0.99 312	0.64 328	0.50 315	0.95 303	0.79 368	2.42 466	1.17 287	1.16 250	1.11 208	1.26 320	0.92 294	3.24 401	0.90 336	0.29 350	0.19 276	0.23 220	0.20 194	0.27 287	0.29 325

TestStereo	0.64 193	0.39 325	0.71 173	0.51 151	0.27 51	0.56 117	0.42 154	1.03 129	0.91 156	0.80 121	1.00 155	0.68 125	0.52 119	3.25 402	0.45 160	0.22 226	0.15 177	0.24 240	0.18 141	0.27 287	0.16 81

HBP-ISP	0.96 340	0.58 401	0.72 179	0.61 298	0.46 299	1.64 412	0.76 360	1.86 369	1.28 343	1.30 323	1.53 359	0.86 187	0.94 308	3.27 403	0.69 273	0.45 427	0.44 449	0.54 445	0.48 441	0.47 411	0.40 386

FCDSN-DC	2.32 467	0.63 417	0.81 241	0.84 429	0.75 418	2.23 452	0.94 406	2.09 423	1.80 442	5.45 501	7.72 500	7.77 499	6.93 505	3.39 404	1.80 431	0.52 440	0.48 458	0.52 439	0.51 450	0.57 433	0.58 437
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.99 458	0.59 404	0.89 280	0.70 380	0.61 376	3.95 490	0.94 406	1.80 353	1.79 441	4.41 492	4.43 477	8.17 500	3.66 488	3.40 405	1.33 393	0.52 440	0.48 458	0.54 445	0.58 457	0.53 426	0.50 420

AnyNet_C01	2.26 465	1.78 484	10.22 499	0.93 453	0.74 411	2.92 475	2.20 489	2.29 455	1.80 442	2.53 464	2.41 451	2.71 460	1.73 439	3.41 406	6.72 482	0.41 412	0.39 439	0.40 414	0.42 428	0.67 449	0.63 445

PA-Net	1.01 361	0.57 398	1.29 387	0.64 328	0.74 411	1.19 356	0.84 380	1.69 318	1.43 407	1.16 250	1.19 248	1.32 335	1.19 380	3.42 407	1.25 382	0.29 350	0.45 453	0.33 372	0.49 444	0.32 343	0.47 411
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ELAS	2.37 469	0.74 435	1.54 420	0.99 457	0.92 447	4.78 496	2.33 493	3.33 482	3.37 483	5.05 500	4.77 485	3.67 474	4.53 495	3.42 407	4.50 473	0.62 456	0.53 466	0.55 450	0.53 452	0.63 442	0.64 449
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT + AFF	1.00 357	0.42 342	1.09 353	0.67 361	0.50 315	1.22 360	1.24 441	2.24 449	1.19 300	1.30 323	1.56 369	1.17 297	1.49 420	3.44 409	0.83 320	0.21 200	0.25 360	0.30 346	0.26 330	0.27 287	0.27 309

DispFullNet	2.34 468	2.85 503	3.66 477	3.08 498	2.27 489	1.97 440	0.67 337	2.00 404	1.70 433	2.52 463	2.00 427	2.23 440	5.86 498	3.44 409	1.58 423	1.01 469	0.32 408	2.64 497	1.94 502	2.85 493	2.24 492

pmcnn	2.37 469	0.42 342	2.71 470	0.63 319	0.43 275	1.54 402	1.19 438	2.01 408	1.53 420	2.64 467	7.60 497	18.07 513	1.45 414	3.44 409	2.78 455	0.18 100	0.15 177	0.15 8	0.12 20	0.20 149	0.18 130

raft_robust	0.68 221	0.30 182	0.64 119	0.52 172	0.26 34	0.54 105	0.35 81	1.33 227	1.24 324	1.16 250	1.07 189	0.60 98	0.54 129	3.58 412	0.37 90	0.18 100	0.14 123	0.20 123	0.22 265	0.20 149	0.16 81

tt	6.58 501	0.26 84	6.10 489	3.77 507	2.16 484	11.55 508	19.63 513	13.33 514	5.74 498	2.96 477	2.65 457	4.97 488	6.33 503	3.81 413	7.24 484	9.15 513	11.32 518	5.89 513	6.24 511	6.03 510	2.55 498

Wz-Net-SNSev	1.49 422	1.23 469	6.27 490	0.68 372	0.67 394	1.37 381	1.41 451	2.00 404	1.39 393	1.48 387	1.61 381	2.29 443	1.32 403	3.93 414	2.14 446	0.31 361	0.28 380	0.31 352	0.33 400	0.42 390	0.36 372

NaN_ROB	1.13 387	0.55 391	1.15 367	0.64 328	0.48 305	1.61 408	2.03 483	1.72 324	1.48 412	2.09 448	1.27 275	1.40 347	1.08 359	3.94 415	1.30 390	0.28 340	0.34 414	0.28 325	0.28 360	0.30 326	0.33 358

ELAS_RVC	2.48 474	0.74 435	1.90 443	1.05 461	0.92 447	2.76 469	4.01 505	2.76 473	4.11 490	4.69 495	4.63 481	4.62 481	5.96 500	3.97 416	3.96 470	0.63 458	0.53 466	0.56 453	0.52 451	0.64 444	0.63 445
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Syn2CoEx	1.14 389	0.69 427	1.66 427	0.80 416	0.67 394	1.40 387	0.88 390	2.06 419	1.54 421	1.25 300	1.58 375	1.42 351	1.50 422	4.09 417	1.40 404	0.36 394	0.32 408	0.34 382	0.29 371	0.29 315	0.34 362

SPS-STEREO	1.67 438	1.04 457	1.23 376	1.21 468	1.13 465	1.82 430	1.11 428	2.16 434	1.52 418	3.07 482	2.32 445	2.82 463	1.80 445	4.11 418	2.04 442	1.03 472	0.99 493	0.97 470	0.94 480	1.03 468	1.02 469
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RYNet	1.17 396	0.49 369	1.24 379	0.70 380	0.97 453	1.71 416	0.92 400	1.91 383	1.46 410	1.38 360	1.14 224	1.88 414	1.30 401	4.24 419	1.87 433	0.26 312	0.21 315	0.35 390	0.27 340	0.55 430	0.54 428

IMH-64-1	2.70 480	1.79 485	1.46 411	3.26 501	2.66 495	3.23 481	2.10 484	4.08 488	2.75 476	2.34 455	3.81 473	3.06 467	2.22 467	4.25 420	2.59 452	3.75 503	0.84 483	2.75 498	1.35 490	3.15 497	2.60 500

IMH-64	2.70 480	1.79 485	1.46 411	3.26 501	2.66 495	3.23 481	2.10 484	4.08 488	2.75 476	2.34 455	3.81 473	3.06 467	2.22 467	4.25 420	2.59 452	3.75 503	0.84 483	2.75 498	1.35 490	3.15 497	2.60 500

SuperB	2.53 475	0.59 404	18.45 506	0.69 375	0.50 315	1.87 435	0.88 390	1.67 315	2.39 464	1.50 390	1.42 327	1.14 294	1.15 373	4.28 422	5.07 475	0.24 266	0.19 276	0.22 182	0.19 162	7.86 514	0.34 362

AACVNet	0.86 316	0.35 296	0.79 235	0.82 425	0.39 245	0.76 227	0.49 234	1.61 301	0.81 124	1.08 196	1.33 298	1.30 331	0.93 303	4.34 423	0.74 286	0.25 292	0.21 315	0.28 325	0.22 265	0.29 315	0.25 278

KSHMR	8.75 505	2.06 494	2.11 451	3.53 505	3.11 502	4.13 493	2.69 497	5.60 500	61.37 529	3.00 479	55.83 529	4.98 489	2.45 473	4.49 424	2.61 454	3.46 500	1.55 504	3.14 504	1.94 502	3.72 502	3.18 505

ACVNet_2	2.43 473	1.41 474	2.04 448	2.62 490	2.24 488	2.63 468	1.88 475	3.31 481	3.01 478	2.19 450	3.45 469	4.62 481	2.04 459	4.50 425	1.47 418	2.55 488	0.64 475	2.22 485	0.84 474	2.69 487	2.29 493

WAO-6	2.81 483	1.60 481	1.46 411	2.36 488	2.28 490	3.55 483	2.29 492	4.21 491	4.56 494	2.36 459	4.51 478	4.88 485	2.66 477	4.60 426	4.07 472	1.72 480	1.15 500	2.31 487	1.46 495	2.31 480	1.85 487

PS-NSSS	0.99 352	0.58 401	0.93 293	0.58 261	0.57 353	0.91 287	0.80 374	1.81 356	1.14 264	1.14 234	1.67 394	1.00 246	0.83 256	4.62 427	0.78 302	0.37 398	0.31 401	0.52 439	0.32 393	0.45 404	0.38 382

SANet	1.88 451	0.57 398	2.18 456	0.63 319	0.40 255	2.80 472	1.57 461	2.39 464	5.88 499	2.36 459	3.57 470	3.72 476	2.97 481	4.74 428	1.76 429	0.34 383	0.30 395	0.32 364	0.29 371	0.48 414	0.37 376

DPSNet	1.69 441	0.59 404	4.33 480	0.70 380	0.57 353	2.02 444	1.62 463	3.35 483	1.78 440	1.48 387	1.38 318	2.17 439	2.84 479	4.77 429	3.66 467	0.48 435	0.31 401	0.29 335	0.25 313	0.64 444	0.48 414

Wz-Net-TNSev	1.88 451	2.08 495	7.66 491	0.67 361	0.64 385	2.42 460	1.83 471	2.33 457	1.74 438	1.57 406	1.56 369	2.58 455	1.90 453	4.86 430	3.12 459	0.39 405	0.37 432	0.33 372	0.37 416	0.53 426	0.58 437

PASM	1.34 411	0.92 449	2.62 468	0.86 436	0.87 443	1.03 325	1.08 426	1.50 270	1.51 417	1.82 433	1.41 326	1.68 399	1.26 394	4.87 431	1.34 395	0.61 455	0.65 477	0.68 462	0.78 471	0.69 451	0.68 453

ASMatch	0.88 321	0.26 84	0.69 155	0.51 151	0.35 195	0.48 51	0.37 109	1.12 177	0.92 161	1.10 210	3.28 466	0.96 235	0.98 327	4.90 432	0.49 193	0.19 138	0.16 212	0.22 182	0.19 162	0.19 115	0.27 309

DeepPrunerF	1.60 432	0.73 432	5.81 488	0.88 442	1.19 470	0.91 287	0.95 408	2.19 443	5.24 497	1.17 259	1.30 284	1.19 301	1.30 401	4.90 432	1.66 428	0.42 416	0.34 414	0.52 439	0.47 439	0.41 386	0.40 386

CSP-Net	0.97 346	0.38 320	0.83 248	0.53 188	0.41 262	1.63 410	0.77 363	2.00 404	1.05 216	1.25 300	1.20 251	1.33 336	0.83 256	4.93 434	0.85 326	0.32 367	0.22 333	0.20 123	0.20 194	0.23 236	0.25 278

iRaft-Stereo_5w	0.85 311	0.29 162	0.91 287	0.53 188	0.43 275	0.49 63	0.68 340	0.99 115	0.87 140	0.79 119	1.34 305	1.46 361	0.91 291	5.11 435	1.11 368	0.17 62	0.14 123	0.22 182	0.18 141	0.20 149	0.20 200

FC-DCNN	2.72 482	0.59 404	0.86 256	0.73 398	0.57 353	2.91 473	1.04 421	3.01 478	2.60 471	6.83 503	7.64 498	9.92 504	6.33 503	5.21 436	3.14 460	0.53 446	0.48 458	0.51 437	0.50 447	0.53 426	0.51 424

DispNO	0.93 334	0.30 182	1.34 397	0.55 226	0.55 348	0.89 281	0.49 234	1.48 264	1.21 311	1.17 259	1.27 275	1.19 301	0.90 288	5.23 437	0.74 286	0.22 226	0.17 240	0.24 240	0.21 237	0.19 115	0.20 200

WZ-Net	1.95 455	0.95 450	10.10 497	0.86 436	0.78 424	1.69 415	1.60 462	2.20 446	1.98 453	2.08 447	1.93 423	2.30 444	1.97 456	5.30 438	3.17 462	0.34 383	0.26 365	0.29 335	0.31 385	0.51 422	0.47 411

OCTAStereo	0.80 287	0.30 182	0.75 209	0.60 285	0.31 136	0.64 156	0.44 184	1.21 203	0.90 151	1.29 314	1.01 161	0.82 167	0.57 149	5.35 439	0.48 186	0.24 266	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.20 149	0.30 337

PSM-softLoss	0.78 280	0.31 215	0.77 225	0.58 261	0.32 154	0.56 117	0.40 137	1.18 192	0.70 93	1.24 295	1.07 189	0.83 174	0.52 119	5.36 440	0.53 218	0.24 266	0.15 177	0.25 278	0.22 265	0.20 149	0.25 278

KMStereo	0.78 280	0.31 215	0.77 225	0.58 261	0.32 154	0.56 117	0.40 137	1.18 192	0.70 93	1.24 295	1.07 189	0.83 174	0.52 119	5.36 440	0.53 218	0.24 266	0.15 177	0.25 278	0.22 265	0.20 149	0.25 278

RE-Stereo	0.80 287	0.30 182	0.75 209	0.60 285	0.31 136	0.64 156	0.44 184	1.21 203	0.90 151	1.29 314	1.01 161	0.81 162	0.57 149	5.37 442	0.48 186	0.24 266	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.20 149	0.30 337

TVStereo	0.80 287	0.30 182	0.75 209	0.60 285	0.31 136	0.64 156	0.44 184	1.21 203	0.90 151	1.29 314	1.01 161	0.81 162	0.57 149	5.37 442	0.48 186	0.24 266	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.20 149	0.30 337

NF-Stereo	0.80 287	0.30 182	0.75 209	0.60 285	0.31 136	0.64 156	0.44 184	1.21 203	0.90 151	1.29 314	1.02 169	0.82 167	0.57 149	5.40 444	0.48 186	0.23 251	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.20 149	0.30 337

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IMH	3.21 487	1.85 489	1.48 416	3.25 500	2.69 497	4.07 492	2.02 482	4.41 493	3.80 487	2.72 468	7.11 495	4.75 484	2.92 480	5.92 456	2.55 450	3.85 506	0.88 489	2.78 500	1.36 492	3.19 499	2.59 499

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RTS	2.67 477	1.38 471	15.28 504	0.99 457	1.26 473	3.78 486	1.96 479	2.15 431	2.62 473	2.61 465	2.85 461	2.60 456	1.59 427	6.27 461	5.71 478	0.40 408	0.28 380	0.35 390	0.35 409	0.50 418	0.48 414

RTSA	2.67 477	1.38 471	15.28 504	0.99 457	1.26 473	3.78 486	1.96 479	2.15 431	2.62 473	2.61 465	2.85 461	2.60 456	1.59 427	6.27 461	5.71 478	0.40 408	0.28 380	0.35 390	0.35 409	0.50 418	0.48 414

MeshStereo	2.26 465	0.56 394	0.92 291	0.61 298	0.49 308	2.60 466	1.02 419	3.18 480	2.05 457	7.40 508	4.98 487	7.58 497	2.98 482	6.37 463	1.96 439	0.43 421	0.43 446	0.45 426	0.39 420	0.43 395	0.42 394
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
THIR-Stereo	1.02 363	0.27 109	0.69 155	0.49 111	0.28 74	0.95 303	1.34 448	1.03 129	0.97 180	1.34 348	1.90 421	1.17 297	1.58 426	6.44 464	0.78 302	0.19 138	0.14 123	0.21 155	0.22 265	0.19 115	0.20 200

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Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PFNet	0.91 329	0.26 84	1.10 356	0.63 319	0.32 154	0.64 156	0.56 291	1.17 187	0.99 192	1.47 381	1.08 193	0.98 239	0.69 197	6.62 466	0.54 224	0.20 169	0.12 22	0.24 240	0.19 162	0.20 149	0.17 106

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DeepStereo_LL	1.58 429	0.24 47	0.72 179	0.48 96	0.29 90	0.67 182	12.49 510	1.10 169	0.98 185	1.34 348	1.75 403	1.00 246	1.89 451	6.65 467	0.81 313	0.19 138	0.15 177	0.20 123	0.22 265	0.18 78	0.19 169

TDLM	1.06 369	0.44 348	0.79 235	0.63 319	0.50 315	0.89 281	1.44 453	1.48 264	1.26 332	1.12 217	1.40 324	1.08 270	0.98 327	6.65 467	0.78 302	0.33 375	0.21 315	0.33 372	0.26 330	0.37 366	0.24 266

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STrans-v2	1.04 368	0.28 129	0.96 306	0.49 111	0.32 154	0.68 189	0.79 368	2.47 469	1.12 249	1.12 217	1.46 344	1.40 347	1.46 415	6.70 471	0.43 144	0.18 100	0.13 73	0.20 123	0.18 141	0.18 78	0.18 130

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ff1	1.37 414	0.33 252	0.85 250	0.53 188	0.37 218	0.74 216	0.56 291	0.95 102	2.47 467	1.15 240	1.45 338	1.06 264	0.82 248	7.22 477	7.61 486	0.20 169	0.12 22	0.31 352	0.27 340	0.19 115	0.20 200

mmx	1.39 416	0.33 252	0.85 250	0.53 188	0.37 218	0.74 216	0.56 291	2.13 425	1.37 384	1.15 240	1.45 338	1.06 264	0.82 248	7.22 477	7.61 486	0.24 266	0.19 276	0.31 352	0.27 340	0.30 326	0.25 278

xxx	1.39 416	0.33 252	0.85 250	0.53 188	0.37 218	0.74 216	0.56 291	2.13 425	1.37 384	1.15 240	1.45 338	1.06 264	0.82 248	7.22 477	7.61 486	0.24 266	0.19 276	0.31 352	0.27 340	0.30 326	0.25 278

ktn	4.70 493	2.38 499	2.12 452	3.76 506	3.24 503	4.85 497	2.95 502	5.52 498	7.37 502	4.07 490	19.32 516	7.46 496	3.47 485	7.39 480	2.95 456	4.04 507	1.85 505	3.26 506	2.22 505	3.08 496	2.65 502

MADNet+	2.69 479	3.22 506	11.53 501	1.44 476	1.12 462	3.19 479	1.81 469	2.85 475	2.37 463	1.68 417	2.07 434	2.85 464	2.18 465	7.41 481	5.23 476	0.79 463	0.76 479	0.69 464	0.65 464	0.98 463	0.95 466

AANet_RVC	1.16 395	0.52 383	1.49 418	0.65 342	0.45 289	0.75 221	0.69 344	1.42 250	1.55 423	1.34 348	1.87 418	1.53 373	0.78 231	7.43 482	1.38 400	0.25 292	0.17 240	0.19 90	0.16 105	0.22 211	0.26 300

JetRed	6.91 502	8.80 513	25.96 516	2.85 493	3.25 504	13.98 513	11.87 509	6.25 505	4.28 492	4.45 493	4.56 479	6.69 493	5.46 497	7.46 483	14.05 504	2.59 489	3.31 507	2.59 496	2.29 506	4.20 506	3.36 507

SGM-Forest	1.24 399	0.38 320	0.60 101	0.52 172	0.37 218	1.56 404	1.30 446	1.65 309	1.36 380	2.11 449	1.79 407	1.63 391	0.93 303	7.48 484	0.95 343	0.36 394	0.37 432	0.39 409	0.34 405	0.37 366	0.32 352
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WAO-7	2.66 476	1.40 473	1.73 434	1.39 473	1.17 467	3.93 489	1.94 478	4.11 490	3.88 488	2.92 475	5.50 488	4.18 479	3.00 483	7.63 485	3.71 468	1.13 477	1.00 494	1.17 477	1.13 488	1.18 473	1.09 475

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 446	0.87 446	3.56 476	0.80 416	0.75 418	3.72 485	2.44 496	1.82 357	1.82 444	1.74 421	1.91 422	1.92 422	1.26 394	7.69 486	1.28 388	0.45 427	0.47 457	0.52 439	0.77 470	0.50 418	0.50 420

MDST_ROB	1.67 438	0.34 275	1.58 423	0.92 452	0.58 362	4.26 494	1.11 428	2.83 474	1.41 402	4.49 494	2.55 455	1.45 359	0.97 323	7.79 487	1.17 375	0.31 361	0.25 360	0.37 401	0.33 400	0.31 335	0.30 337

notaker	3.98 490	2.40 500	2.68 469	3.82 508	3.27 505	3.97 491	2.14 487	4.78 496	3.45 485	4.12 491	6.94 493	7.65 498	3.26 484	7.82 488	5.30 477	4.04 507	1.41 502	3.36 507	2.10 504	3.88 503	3.31 506

JetBlue	3.97 489	2.01 490	10.19 498	1.38 472	2.84 499	10.53 507	9.54 508	3.60 486	2.41 465	2.73 469	3.39 468	4.54 480	4.31 493	7.85 489	6.84 483	0.88 465	0.93 492	0.89 468	0.91 478	1.74 477	1.91 488

CC-Net-ROB	1.49 422	1.26 470	1.27 385	0.88 442	0.79 427	1.76 422	1.00 416	1.79 350	1.26 332	1.10 210	1.61 381	1.21 303	0.99 335	8.13 490	0.84 323	1.09 475	0.41 443	2.20 484	0.46 437	1.20 474	0.48 414

SGM_RVC	1.68 440	0.36 306	0.61 104	0.59 274	0.29 90	2.25 453	1.18 437	2.38 463	1.68 432	3.60 484	2.67 458	3.69 475	2.42 472	8.13 490	1.90 436	0.31 361	0.31 401	0.30 346	0.28 360	0.30 326	0.29 325
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PWCK	2.88 485	2.05 493	5.72 487	2.08 483	1.11 460	3.55 483	3.90 504	2.86 476	3.54 486	3.03 481	3.63 471	3.10 470	2.31 469	8.15 492	3.09 458	2.12 484	0.91 491	1.75 481	0.98 484	2.57 485	1.18 477

TorneroNet	10.70 508	2.03 491	1.82 439	3.43 503	3.01 501	43.83 524	2.22 490	8.87 509	67.47 530	7.17 507	27.36 519	10.68 508	3.85 492	8.67 493	7.65 489	3.59 501	0.88 489	3.04 502	1.57 498	3.71 501	3.17 504

LVE	3.31 488	1.67 482	1.64 425	2.85 493	2.42 493	3.20 480	2.26 491	4.78 496	5.05 496	2.35 457	6.91 492	6.02 492	2.37 470	9.15 494	2.17 447	3.19 496	1.08 499	2.38 490	1.47 496	2.81 490	2.40 496

TorneroNet-64	5.30 497	2.03 491	1.74 435	3.43 503	2.81 498	10.09 506	2.12 486	9.10 510	17.12 515	4.96 499	9.27 506	10.72 509	3.70 489	9.20 495	4.55 474	3.31 498	0.84 483	2.88 501	1.55 497	3.49 500	3.04 503

GANet	1.36 413	0.47 362	0.86 256	0.67 361	0.45 289	1.34 378	1.73 466	1.64 308	1.24 324	1.49 389	2.38 448	1.55 376	1.20 383	9.30 496	0.93 338	0.30 354	0.31 401	0.33 372	0.28 360	0.39 379	0.30 337

HSM	1.19 397	0.32 231	0.65 126	0.57 255	0.38 235	1.23 361	0.59 314	2.25 450	1.19 300	1.30 323	1.25 265	1.94 424	1.03 346	9.32 497	0.71 279	0.22 226	0.16 212	0.20 123	0.16 105	0.21 188	0.21 217

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 460	1.15 466	3.10 473	1.05 461	0.76 421	5.03 499	2.40 495	2.16 434	2.62 473	1.89 438	2.28 444	2.69 459	1.65 433	9.35 498	2.04 442	0.64 459	0.51 464	0.68 462	0.71 468	1.09 470	0.67 451

MADNet++	5.01 494	3.14 504	4.91 482	4.55 512	3.94 509	5.20 500	4.41 506	4.40 492	4.13 491	4.95 498	6.08 489	4.74 483	5.37 496	9.40 499	10.67 500	4.65 509	4.15 510	3.97 509	3.34 508	4.09 505	4.08 511

WAO-8	4.40 491	1.82 487	1.79 436	2.34 486	2.20 485	9.19 504	1.53 457	6.09 503	16.46 510	3.94 486	7.84 501	7.32 494	3.72 490	9.41 500	3.31 463	2.00 482	1.07 497	2.44 493	1.37 493	2.50 483	1.68 484

Venus	4.40 491	1.82 487	1.79 436	2.34 486	2.20 485	9.19 504	1.53 457	6.09 503	16.46 510	3.94 486	7.84 501	7.32 494	3.72 490	9.41 500	3.31 463	2.00 482	1.07 497	2.44 493	1.37 493	2.50 483	1.68 484

UGAM	1.14 389	0.27 109	0.95 301	0.53 188	0.42 267	0.70 201	0.72 351	0.95 102	1.32 361	0.98 170	1.48 350	1.78 410	0.87 276	9.65 502	0.87 329	0.21 200	0.18 260	0.30 346	0.24 299	0.19 115	0.16 81

LL-Strereo	1.33 410	0.39 325	1.38 399	0.61 298	0.61 376	0.75 221	0.66 334	1.63 307	1.17 287	1.56 402	1.60 377	2.03 434	2.12 463	9.72 503	0.97 348	0.21 200	0.18 260	0.27 312	0.23 287	0.22 211	0.25 278

STTRV1_RVC	1.58 429	0.68 426	1.96 447	0.88 442	1.12 462	1.57 405	0.90 397	2.25 450	1.75 439	1.29 314	2.02 430	1.40 347	1.22 387	9.77 504	1.31 391	0.81 464	0.33 412	0.54 445	0.49 444	0.73 455	0.52 426

DGTPSM_ROB	13.01 511	8.23 511	21.87 509	9.51 514	18.10 512	11.56 509	32.01 519	10.63 511	16.20 508	7.03 505	19.48 517	10.15 505	16.66 512	9.83 505	22.42 514	4.75 510	8.68 512	5.37 510	10.25 514	6.16 511	11.36 514

DPSMNet_ROB	13.02 512	8.23 511	21.91 510	9.53 515	18.11 513	11.56 509	32.02 520	10.64 512	16.23 509	7.05 506	19.49 518	10.16 506	16.66 512	9.85 506	22.43 515	4.77 511	8.68 512	5.38 511	10.26 515	6.17 512	11.36 514

FADE	26.59 518	4.78 509	20.96 508	1.89 482	1.92 483	2.91 473	2.00 481	5.58 499	5.04 495	2.92 475	2.16 439	4.13 478	14.18 510	10.23 507	8.46 492	188.09 530	2.77 506	123.78 527	127.92 527	1.06 469	1.10 476

NOSS_ROB	1.26 402	0.46 357	0.62 109	0.56 239	0.38 235	1.06 331	0.78 365	1.73 325	1.40 398	1.01 180	1.43 331	1.10 282	0.75 212	10.62 508	0.65 260	0.45 427	0.43 446	0.48 433	0.45 434	0.44 401	0.41 390

SDNR	1.62 435	0.51 379	2.17 454	0.53 188	0.56 350	3.80 488	0.45 200	1.54 286	1.29 347	1.33 345	2.41 451	1.08 270	0.96 320	11.18 509	1.16 373	0.66 460	0.63 474	0.43 421	0.32 393	0.64 444	0.67 451

MANE	6.19 498	0.59 404	1.03 332	0.93 453	1.22 472	13.38 511	2.69 497	12.81 513	17.94 516	8.21 509	10.82 508	14.72 511	11.68 507	11.39 510	11.90 501	0.59 453	0.50 463	0.52 439	1.76 499	0.55 430	0.54 428

FBW_ROB	1.71 444	0.62 416	1.45 409	0.67 361	0.61 376	1.81 428	1.08 426	2.52 470	1.70 433	1.77 424	1.73 399	1.98 428	1.25 392	12.57 511	1.84 432	0.34 383	0.37 432	0.56 453	0.38 418	0.45 404	0.43 401

DPSimNet_ROB	11.20 510	4.98 510	35.43 520	2.90 496	4.52 510	7.89 503	17.09 512	4.66 494	6.06 500	14.89 515	10.93 509	17.29 512	36.81 524	13.18 512	15.68 508	2.86 491	6.29 511	5.75 512	5.09 510	3.91 504	7.70 513

ASD4	15.85 513	10.99 514	19.63 507	10.21 516	11.70 511	19.24 514	31.10 518	19.35 515	10.68 504	11.14 510	10.18 507	12.59 510	12.64 508	14.74 513	24.83 517	12.93 518	9.94 517	26.83 520	19.40 518	16.23 517	12.70 519

SGM-ForestM	6.52 500	0.38 320	1.26 382	0.63 319	0.35 195	13.59 512	5.32 507	6.32 506	6.70 501	11.14 510	9.18 505	22.51 521	13.93 509	16.89 514	20.07 512	0.36 394	0.37 432	0.36 398	0.35 409	0.36 362	0.34 362

HanzoNet	11.04 509	3.62 507	8.10 495	4.08 511	3.55 508	4.90 498	2.73 500	7.19 507	10.10 503	31.86 525	28.92 520	21.96 520	36.36 522	18.08 515	10.17 497	7.94 512	3.32 508	3.47 508	3.31 507	7.06 513	4.04 510

Anonymous_1	43.04 526	18.73 516	24.79 513	21.81 517	46.26 523	27.80 515	37.60 521	28.08 520	16.14 507	14.66 514	14.30 510	20.65 514	17.88 514	21.56 516	25.94 518	117.93 529	8.92 514	100.65 526	126.50 526	158.64 530	12.08 516

DPSM_ROB	19.08 514	19.14 517	25.17 514	22.15 518	20.85 515	28.17 516	37.82 522	26.56 518	16.85 513	14.14 512	14.84 511	21.70 515	18.75 515	21.87 517	26.55 519	10.16 516	9.30 515	10.47 515	10.42 516	14.03 515	12.61 517

DPSM	19.08 514	19.14 517	25.17 514	22.15 518	20.85 515	28.17 516	37.82 522	26.56 518	16.85 513	14.14 512	14.84 511	21.70 515	18.75 515	21.87 517	26.55 519	10.16 516	9.30 515	10.47 515	10.42 516	14.03 515	12.61 517

LRCNet_RVC	22.74 516	32.10 522	21.97 511	29.84 520	26.23 517	4.42 495	0.81 377	22.66 516	2.02 455	26.93 521	29.26 521	23.06 522	15.59 511	23.84 519	18.88 511	31.75 522	19.90 524	34.65 521	32.13 522	30.54 522	28.32 523

xxxxx1	54.10 528	25.67 519	27.13 517	113.43 527	96.96 527	30.69 520	47.44 524	32.38 522	25.60 517	17.75 516	17.27 513	21.81 517	21.02 517	24.43 520	33.82 521	33.37 523	40.54 525	157.71 528	175.86 528	66.16 526	72.93 528

tt_ll	54.10 528	25.67 519	27.13 517	113.43 527	96.96 527	30.69 520	47.44 524	32.38 522	25.60 517	17.75 516	17.27 513	21.81 517	21.02 517	24.43 520	33.82 521	33.37 523	40.54 525	157.71 528	175.86 528	66.16 526	72.93 528

ff	54.10 528	25.67 519	27.13 517	113.43 527	96.96 527	30.69 520	47.44 524	32.38 522	25.60 517	17.75 516	17.27 513	21.81 517	21.02 517	24.43 520	33.82 521	33.37 523	40.54 525	157.71 528	175.86 528	66.16 526	72.93 528

PML	51.67 527	36.25 523	13.28 503	7.46 513	20.81 514	108.69 530	232.22 531	8.72 508	27.82 521	87.01 530	269.67 531	69.67 530	61.95 530	24.76 523	14.20 505	9.74 515	3.40 509	9.62 514	4.70 509	18.74 518	4.72 512

HaxPig	38.92 522	41.40 527	41.64 521	29.95 521	32.27 518	28.90 518	27.60 515	29.73 521	37.71 526	43.82 526	43.87 525	33.17 523	35.56 521	41.53 524	40.37 526	43.94 526	47.51 529	45.82 522	47.08 524	42.38 523	44.15 526

AVERAGE_ROB	40.43 523	42.37 528	42.73 522	36.96 523	35.58 520	30.50 519	27.61 516	36.71 527	38.39 527	44.91 527	44.36 526	37.45 525	36.70 523	41.88 525	40.35 525	45.43 527	46.81 528	47.11 523	46.35 523	42.51 524	43.87 525

Selective-RAFT-Error	38.39 521	38.47 525	50.44 526	44.73 524	41.97 522	56.68 525	76.38 529	53.24 529	33.92 525	28.34 523	29.85 523	43.60 526	38.20 527	43.75 526	53.34 528	20.38 520	18.70 522	21.09 518	21.05 519	28.30 520	25.43 522

CasAABBNet	38.33 520	38.46 524	50.35 525	44.75 525	41.84 521	56.68 525	76.37 528	53.22 528	33.83 524	28.31 522	29.54 522	43.62 527	37.71 526	43.84 527	53.41 529	20.30 519	18.70 522	21.07 517	21.07 520	28.24 519	25.34 521

LSM0	42.82 525	38.75 526	50.81 527	47.07 526	109.38 530	57.00 527	76.02 527	53.74 530	33.71 523	29.02 524	30.41 524	43.87 528	37.22 525	43.91 528	53.54 530	20.52 521	18.62 521	21.10 519	21.11 521	28.41 521	42.22 524

MEDIAN_ROB	42.00 524	44.40 529	44.29 524	35.15 522	34.95 519	31.28 523	29.60 517	35.88 526	40.02 528	47.20 528	46.64 527	37.37 524	38.48 528	44.35 529	42.45 527	48.03 528	49.39 530	49.71 524	49.03 525	45.14 525	46.65 527

BEATNet-Init1	26.87 519	13.43 515	70.68 528	0.91 450	0.68 400	57.02 528	21.06 514	32.82 525	32.67 522	52.12 529	53.61 528	66.05 529	49.56 529	48.79 530	34.71 524	0.49 439	0.44 449	0.53 444	0.53 452	0.63 442	0.59 439

test_example2	192.40 531	210.76 531	206.48 531	199.83 531	204.73 531	172.94 531	183.52 530	133.93 531	133.41 531	191.38 531	196.19 530	187.13 531	178.77 531	205.33 531	208.00 531	222.09 531	238.72 531	186.54 531	190.54 531	227.34 531	170.31 531

ccccc	497.63 532	492.34 532	595.97 532	530.87 532	530.37 532	478.08 532	442.62 532	491.76 532	343.70 532	448.18 532	520.80 532	476.12 532	550.57 532	541.64 532	605.32 532	663.49 532	459.54 532	353.94 532	309.79 532	586.66 532	530.90 532

Low-res two-view benchmark