Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

LG-Stereo_L2	0.21 3	0.31 119	0.85 22	0.22 12	0.14 28	0.31 18	0.22 96	0.38 15	0.25 1	0.17 10	0.11 4	0.13 2	0.12 4	0.32 47	0.18 14	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.10 56

LG-Stereo_L1	0.21 3	0.31 119	0.85 22	0.22 12	0.14 28	0.28 8	0.21 75	0.38 15	0.26 2	0.16 8	0.11 4	0.13 2	0.11 2	0.37 88	0.18 14	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.10 56

DEFOM-Stereo	0.22 10	0.22 26	0.91 27	0.23 16	0.13 19	0.49 107	0.18 33	0.30 2	0.28 3	0.19 19	0.17 14	0.14 4	0.14 8	0.41 109	0.16 4	0.08 10	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.09 15	0.09 32

AEACV	0.33 69	0.24 41	1.44 99	0.28 116	0.35 368	0.47 92	0.21 75	0.43 36	0.28 3	0.26 75	0.25 40	0.22 32	0.38 232	0.30 33	0.18 14	0.09 47	0.35 464	0.09 55	0.36 463	0.23 288	0.25 361

mms	0.27 22	0.26 60	0.91 27	0.25 47	0.18 126	0.32 23	0.23 125	0.37 12	0.31 5	0.21 31	0.30 72	0.23 40	0.17 23	0.46 147	0.21 57	0.08 10	0.10 199	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.47 467

Occ-G	0.30 48	0.30 108	1.33 77	0.23 16	0.15 46	0.36 41	0.25 178	0.43 36	0.31 5	0.26 75	0.35 106	0.46 216	0.22 73	0.30 33	0.25 110	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.16 318	0.31 373	0.08 18

U	3.37 525	0.17 1	0.91 27	0.26 75	13.79 541	19.19 545	0.15 13	0.41 27	0.31 5	0.17 10	0.18 16	0.27 85	0.15 13	0.21 1	0.16 4	0.09 47	0.06 2	17.88 545	12.81 542	0.10 28	0.08 18

MonSter	0.20 1	0.22 26	0.65 7	0.21 5	0.17 93	0.33 26	0.15 13	0.46 48	0.32 8	0.16 8	0.17 14	0.14 4	0.11 2	0.27 11	0.23 77	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.09 32

fffy	0.28 29	0.24 41	1.19 52	0.27 91	0.15 46	0.37 43	0.22 96	0.42 30	0.32 8	0.20 26	0.29 62	0.26 76	0.20 55	0.44 127	0.20 44	0.08 10	0.10 199	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.18 263

testlalala_base	0.46 201	0.30 108	1.82 222	0.34 270	0.27 282	0.55 171	0.21 75	0.85 322	0.32 8	0.32 105	0.39 131	0.31 109	0.23 87	0.30 33	0.28 135	0.95 504	0.30 454	0.09 55	0.21 384	1.03 499	0.18 263

LoS_RVC	0.29 38	0.33 130	1.19 52	0.25 47	0.34 356	0.43 61	0.22 96	0.42 30	0.32 8	0.22 39	0.33 96	0.23 40	0.24 96	0.31 40	0.21 57	0.07 2	0.07 20	0.07 1	0.05 1	0.10 28	0.31 408

IGEV-Stereo++	0.23 12	0.23 33	0.64 6	0.24 30	0.22 205	0.47 92	0.13 6	0.52 93	0.33 12	0.18 15	0.24 34	0.17 9	0.22 73	0.32 47	0.19 22	0.08 10	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.17 182	0.09 32

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 101	1.34 490	1.24 63	0.23 16	0.12 6	0.33 26	0.20 57	0.40 22	0.33 12	0.25 67	0.21 21	0.16 7	0.14 8	0.27 11	0.63 349	0.55 485	0.06 2	0.11 166	0.13 248	0.25 315	0.49 471

GREAT-IGEV	0.37 101	0.28 87	1.48 109	0.25 47	0.38 393	0.46 87	0.18 33	0.33 5	0.34 14	0.15 4	0.29 62	0.15 6	0.17 23	0.36 79	0.23 77	0.07 2	0.76 511	0.07 1	0.26 413	0.21 257	1.03 512

AIO_test	0.39 125	0.37 163	1.19 52	0.73 476	0.67 477	0.35 35	0.25 178	0.47 58	0.34 14	0.34 109	0.22 25	0.33 123	0.17 23	1.31 331	0.19 22	0.11 198	0.15 332	0.08 8	0.21 384	0.15 124	0.23 340

IGEV++	0.34 77	0.43 205	1.32 75	0.31 190	0.14 28	0.32 23	0.21 75	0.70 196	0.34 14	0.22 39	0.28 56	0.22 32	0.27 142	0.35 70	0.27 125	0.09 47	0.39 476	0.08 8	0.15 299	0.25 315	0.45 464

UniTT-Stereo	0.30 48	0.36 160	1.68 143	0.27 91	0.24 237	0.29 12	0.18 33	0.33 5	0.34 14	0.26 75	0.37 114	0.18 14	0.18 39	0.31 40	0.27 125	0.10 136	0.08 90	0.08 8	0.07 30	0.25 315	0.08 18

111111	0.24 16	0.21 14	0.82 21	0.24 30	0.21 180	0.43 61	0.13 6	0.45 45	0.35 18	0.22 39	0.27 51	0.18 14	0.16 16	0.35 70	0.18 14	0.09 47	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.25 315	0.08 18

SCV	0.35 88	0.59 279	1.37 85	0.34 270	0.22 205	0.28 8	0.23 125	0.72 204	0.35 18	0.19 19	0.30 72	0.24 53	0.20 55	0.64 227	0.19 22	0.11 198	0.08 90	0.09 55	0.29 424	0.34 395	0.29 391

tt45	0.29 38	0.24 41	1.06 39	0.25 47	0.17 93	0.55 171	0.22 96	0.41 27	0.35 18	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.18 39	0.64 227	0.34 208	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.21 257	0.11 79

ours_stereo	0.27 22	0.25 46	1.21 58	0.25 47	0.17 93	0.35 35	0.23 125	0.38 15	0.35 18	0.20 26	0.31 83	0.23 40	0.17 23	0.41 109	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.18 263

RAStereo	0.28 29	0.48 239	1.52 118	0.26 75	0.18 126	0.25 5	0.19 40	0.42 30	0.35 18	0.20 26	0.25 40	0.20 22	0.16 16	0.24 3	0.24 98	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.12 55	0.08 18

DLNR_Zeroshot_test	13.43 541	19.94 546	23.55 546	121.61 557	35.03 552	0.46 87	0.15 13	8.02 538	0.35 18	0.28 85	0.37 114	0.26 76	0.17 23	0.76 267	0.29 150	6.42 538	0.26 441	0.09 55	0.38 466	50.13 555	0.18 263

MC-Stereo	0.32 62	0.31 119	1.46 102	0.31 190	0.15 46	0.53 150	0.19 40	0.44 40	0.35 18	0.36 115	0.38 123	0.27 85	0.27 142	0.42 117	0.19 22	0.09 47	0.13 290	0.09 55	0.16 318	0.20 244	0.13 150

SGD-Stereo	0.22 10	0.28 87	0.77 16	0.22 12	0.11 1	0.40 52	0.16 21	0.31 3	0.36 25	0.19 19	0.19 19	0.17 9	0.17 23	0.37 88	0.16 4	0.10 136	0.06 2	0.08 8	0.07 30	0.10 28	0.07 5

AIO-Stereo	0.30 48	0.27 66	1.25 64	0.27 91	0.24 237	0.37 43	0.20 57	0.52 93	0.36 25	0.21 31	0.30 72	0.23 40	0.14 8	0.31 40	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.38 466	0.19 229	0.31 408

EGLCR-Stereo	0.29 38	0.27 66	0.97 33	0.30 163	0.19 155	0.56 186	0.17 26	0.68 186	0.36 25	0.30 92	0.18 16	0.27 85	0.17 23	0.38 96	0.19 22	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.10 28	0.35 426

R-Stereo Train	0.36 95	0.21 14	1.70 149	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.78 269	0.36 25	0.57 300	0.67 358	0.33 123	0.24 96	0.32 47	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.12 116

RAFT-Stereo	0.36 95	0.21 14	1.70 149	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.78 269	0.36 25	0.57 300	0.67 358	0.33 123	0.24 96	0.32 47	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.12 116
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoAnything_RVC	0.35 88	1.25 478	1.82 222	0.20 3	0.12 6	0.26 6	0.15 13	0.43 36	0.37 30	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 47	0.46 147	0.14 1	0.11 198	0.09 160	0.08 8	0.05 1	0.76 491	0.18 263

999	0.29 38	0.25 46	1.05 38	0.26 75	0.18 126	0.49 107	0.23 125	0.38 15	0.37 30	0.20 26	0.32 88	0.23 40	0.18 39	0.73 260	0.36 219	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.08 56	0.24 303	0.10 56

GCAP-BAT	0.43 163	0.31 119	1.82 222	0.25 47	0.26 269	0.65 333	0.23 125	0.48 63	0.37 30	0.67 393	0.82 416	0.44 194	0.24 96	0.48 163	0.87 398	0.09 47	0.13 290	0.09 55	0.22 392	0.08 4	0.09 32

MaDis-Stereo	0.29 38	0.54 261	1.44 99	0.24 30	0.29 299	0.29 12	0.16 21	0.45 45	0.37 30	0.19 19	0.21 21	0.28 94	0.22 73	0.30 33	0.29 150	0.10 136	0.09 160	0.10 102	0.08 56	0.11 44	0.11 79

MM-Stereo_test2	0.38 110	0.28 87	2.46 393	0.43 381	0.15 46	0.50 115	0.25 178	0.47 58	0.38 34	0.33 107	0.26 47	0.23 40	0.22 73	0.34 65	0.29 150	0.08 10	0.09 160	0.09 55	0.10 117	0.36 410	0.22 316

FoundationStereo	0.20 1	0.30 108	0.81 19	0.21 5	0.22 205	0.21 2	0.16 21	0.25 1	0.38 34	0.15 4	0.11 4	0.18 14	0.17 23	0.23 2	0.16 4	0.09 47	0.13 290	0.08 8	0.06 9	0.07 1	0.07 5

fffft	0.29 38	0.21 14	1.10 44	0.24 30	0.15 46	0.42 59	0.24 158	0.42 30	0.38 34	0.21 31	0.18 16	0.20 22	0.16 16	0.44 127	0.70 368	0.07 2	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.28 350	0.20 294
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 38	0.26 60	1.03 36	0.25 47	0.14 28	0.46 87	0.22 96	0.36 9	0.38 34	0.23 48	0.23 26	0.21 30	0.18 39	0.45 138	0.60 342	0.07 2	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.20 244	0.20 294

GCAP-Stereo	0.34 77	0.89 400	1.76 175	0.26 75	0.12 6	0.52 143	0.14 11	0.49 69	0.38 34	0.29 89	0.30 72	0.29 101	0.22 73	0.30 33	0.20 44	0.09 47	0.17 367	0.09 55	0.07 30	0.21 257	0.11 79

HH	0.49 240	0.49 242	2.78 450	0.50 424	0.41 412	0.38 48	0.23 125	0.72 204	0.38 34	0.63 369	0.48 186	0.87 420	0.41 264	0.64 227	0.21 57	0.09 47	0.17 367	0.10 102	0.09 82	0.16 160	0.12 116

HanStereo	0.49 240	0.49 242	2.78 450	0.50 424	0.41 412	0.38 48	0.23 125	0.72 204	0.38 34	0.63 369	0.48 186	0.87 420	0.41 264	0.64 227	0.21 57	0.09 47	0.17 367	0.10 102	0.09 82	0.16 160	0.12 116

Selective-IGEV	0.29 38	0.23 33	1.28 68	0.27 91	0.30 310	0.35 35	0.20 57	0.56 123	0.38 34	0.21 31	0.30 72	0.22 32	0.18 39	0.37 88	0.18 14	0.07 2	0.06 2	0.08 8	0.15 299	0.16 160	0.29 391

knoymous	0.34 77	0.25 46	1.75 169	0.24 30	0.18 126	0.45 69	0.24 158	0.57 126	0.38 34	0.41 144	0.39 131	0.55 261	0.25 111	0.38 96	0.23 77	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.07 30	0.13 84	0.12 116

GLC_STEREO	0.28 29	0.27 66	1.36 82	0.28 116	0.12 6	0.41 55	0.20 57	0.37 12	0.38 34	0.26 75	0.30 72	0.25 63	0.19 47	0.33 57	0.24 98	0.09 47	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.09 32

LG-G_1	0.23 12	0.37 163	0.71 12	0.23 16	0.11 1	0.51 124	0.12 3	0.44 40	0.39 44	0.19 19	0.15 12	0.19 20	0.15 13	0.36 79	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.11 79

LG-G	0.23 12	0.37 163	0.71 12	0.23 16	0.11 1	0.51 124	0.12 3	0.44 40	0.39 44	0.19 19	0.15 12	0.19 20	0.15 13	0.36 79	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.11 79

LGtest1	0.21 3	0.37 163	0.70 11	0.22 12	0.12 6	0.31 18	0.11 2	0.36 9	0.39 44	0.17 10	0.13 10	0.16 7	0.14 8	0.25 5	0.27 125	0.10 136	0.09 160	0.08 8	0.06 9	0.10 28	0.10 56

HUF	0.59 330	0.65 313	2.46 393	0.45 402	0.77 488	0.34 30	0.24 158	0.46 48	0.39 44	0.31 96	0.28 56	0.25 63	0.19 47	0.67 241	0.18 14	0.12 249	2.03 529	0.08 8	0.06 9	0.31 373	1.59 526

GIP-stereo	0.26 21	0.22 26	0.78 17	0.29 147	0.20 169	0.42 59	0.17 26	0.64 165	0.39 44	0.18 15	0.24 34	0.23 40	0.18 39	0.25 5	0.47 287	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.17 182	0.08 18

MoCha-V2	0.36 95	0.32 125	1.41 92	0.36 304	0.31 327	0.35 35	0.19 40	0.57 126	0.39 44	0.30 92	0.32 88	0.28 94	0.27 142	0.47 158	0.24 98	0.08 10	0.56 492	0.08 8	0.38 466	0.18 208	0.12 116

CAS	0.35 88	0.25 46	1.30 72	0.79 482	0.34 356	0.51 124	0.23 125	0.46 48	0.39 44	0.22 39	0.31 83	0.20 22	0.17 23	0.28 16	0.23 77	0.73 495	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.09 15	0.37 441

ProNet	0.30 48	0.54 261	1.29 69	0.25 47	0.15 46	0.47 92	0.25 178	0.48 63	0.39 44	0.21 31	0.23 26	0.22 32	0.20 55	0.44 127	0.19 22	0.08 10	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.23 288	0.12 116

test_4	0.40 131	0.37 163	2.01 300	0.29 147	0.21 180	0.50 115	0.28 242	0.47 58	0.39 44	0.42 149	0.76 404	0.38 146	0.22 73	0.52 186	0.33 201	0.08 10	0.07 20	0.11 166	0.15 299	0.28 350	0.07 5

cross-raft	0.40 131	0.27 66	2.22 348	0.30 163	0.17 93	0.49 107	0.35 330	0.71 199	0.39 44	0.43 154	0.45 161	0.64 313	0.25 111	0.32 47	0.25 110	0.08 10	0.08 90	0.09 55	0.23 396	0.11 44	0.14 165

MLG-Stereo_test3	0.21 3	0.35 151	0.65 7	0.21 5	0.14 28	0.36 41	0.13 6	0.37 12	0.40 54	0.21 31	0.12 8	0.17 9	0.12 4	0.25 5	0.16 4	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.10 56

LG-Stereo	0.27 22	0.25 46	0.95 32	0.25 47	0.15 46	0.43 61	0.21 75	0.50 75	0.40 54	0.18 15	0.29 62	0.25 63	0.16 16	0.28 16	0.35 216	0.07 2	0.07 20	0.11 166	0.10 117	0.24 303	0.10 56

dual_stereo	0.23 12	0.25 46	0.66 9	0.21 5	0.15 46	0.27 7	0.15 13	0.62 156	0.40 54	0.15 4	0.13 10	0.18 14	0.14 8	0.37 88	0.19 22	0.09 47	0.31 456	0.07 1	0.10 117	0.07 1	0.07 5

model_zeroshot	0.44 173	0.68 323	1.97 296	0.28 116	0.18 126	0.69 363	0.21 75	0.63 162	0.40 54	1.00 463	0.34 102	0.42 179	0.20 55	0.69 250	0.24 98	0.10 136	0.22 415	0.10 102	0.22 392	0.12 55	0.10 56

anonymousdsp	0.34 77	0.53 256	1.47 106	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.49 69	0.40 54	0.25 67	0.24 34	0.22 32	0.24 96	0.55 200	0.19 22	0.09 47	0.11 245	0.10 102	0.18 348	0.24 303	0.29 391

IGEV-Stereo	0.34 77	0.54 261	1.47 106	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.49 69	0.40 54	0.25 67	0.24 34	0.22 32	0.24 96	0.54 196	0.19 22	0.09 47	0.10 199	0.10 102	0.18 348	0.24 303	0.29 391
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-Stereo	0.55 304	0.54 261	3.50 502	0.48 420	0.39 396	0.54 158	0.17 26	0.89 355	0.40 54	0.44 160	0.65 352	0.85 414	0.19 47	0.77 271	0.21 57	0.10 136	0.14 307	0.10 102	0.32 445	0.17 182	0.14 165

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 101	0.37 163	1.21 58	0.26 75	0.18 126	0.73 384	0.18 33	0.53 102	0.41 61	0.35 110	0.30 72	0.58 286	0.22 73	0.33 57	0.95 405	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.35 455	0.13 84	0.15 198

HI	0.41 138	0.63 302	1.72 156	0.27 91	0.21 180	0.45 69	0.19 40	0.55 117	0.41 61	0.57 300	0.59 288	0.65 317	0.45 303	0.45 138	0.39 243	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.11 178	0.20 244	0.10 56

CoSv	0.41 138	0.63 302	1.72 156	0.27 91	0.21 180	0.45 69	0.19 40	0.55 117	0.41 61	0.57 300	0.59 288	0.65 317	0.45 303	0.45 138	0.39 243	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.11 178	0.20 244	0.10 56

CAS++	0.31 56	0.33 130	1.43 97	0.25 47	0.17 93	0.31 18	0.20 57	0.78 269	0.41 61	0.30 92	0.30 72	0.21 30	0.16 16	0.33 57	0.18 14	0.15 337	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.15 124	0.11 79
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

IGEVStereo-DCA	0.33 69	0.34 144	1.38 86	0.27 91	0.16 67	0.45 69	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.21 21	0.26 76	0.25 111	0.64 227	0.52 310	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.18 348	0.16 160	0.22 316

ffff	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

11t	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

ccc-4	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

MLG-Stereo_test2	0.21 3	0.36 160	0.68 10	0.21 5	0.17 93	0.45 69	0.12 3	0.35 8	0.42 70	0.15 4	0.11 4	0.22 32	0.10 1	0.28 16	0.16 4	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 29	0.28 87	1.09 42	0.33 240	0.15 46	0.30 14	0.16 21	0.58 132	0.42 70	0.19 19	0.19 19	0.17 9	0.26 125	0.38 96	0.37 225	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.25 406	0.10 28	0.06 1

rvit_stereo_0081_aga	0.27 22	0.29 96	1.08 40	0.26 75	0.20 169	0.33 26	0.21 75	0.41 27	0.42 70	0.26 75	0.28 56	0.27 85	0.21 64	0.31 40	0.21 57	0.14 320	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.10 56

MyStereo07	0.34 77	0.40 187	1.46 102	0.29 147	0.23 224	0.60 249	0.31 287	0.53 102	0.42 70	0.25 67	0.25 40	0.20 22	0.26 125	0.57 204	0.19 22	0.09 47	0.18 377	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.19 279

IGEV_Zeroshot_test	0.53 286	0.33 130	2.91 465	0.32 219	0.18 126	0.54 158	0.21 75	0.72 204	0.42 70	0.81 438	0.51 215	0.71 360	0.41 264	0.48 163	1.13 430	0.09 47	0.15 332	0.10 102	0.35 455	0.19 229	0.09 32

MIF-Stereo (partial)	0.34 77	0.41 193	1.93 271	0.26 75	0.24 237	0.32 23	0.17 26	0.53 102	0.42 70	0.25 67	0.37 114	0.25 63	0.26 125	0.44 127	0.31 180	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.19 229	0.14 165

EKT-Stereo	1.47 496	0.49 242	1.93 271	2.57 529	19.31 545	0.55 171	0.22 96	0.69 189	0.42 70	0.38 127	0.36 111	0.43 183	0.27 142	0.69 250	0.26 117	0.12 249	0.14 307	0.11 166	0.16 318	0.20 244	0.15 198

AnonymousM	0.37 101	0.44 216	1.50 115	0.25 47	0.15 46	0.52 143	0.23 125	0.60 150	0.42 70	0.42 149	0.32 88	0.30 106	0.25 111	0.34 65	0.23 77	0.11 198	0.09 160	0.71 493	0.36 463	0.12 55	0.07 5

raftrobust	0.38 110	0.68 323	1.54 120	0.32 219	0.46 436	0.52 143	0.21 75	0.56 123	0.42 70	0.52 238	0.35 106	0.31 109	0.33 195	0.37 88	0.30 168	0.10 136	0.11 245	0.08 8	0.07 30	0.21 257	0.19 279

PMTNet	0.31 56	0.35 151	1.30 72	0.20 3	0.14 28	0.57 204	0.25 178	0.46 48	0.42 70	0.27 80	0.32 88	0.27 85	0.24 96	0.39 101	0.23 77	0.43 473	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.18 208	0.07 5

AIO_rvc	0.41 138	0.64 306	1.29 69	0.58 456	0.39 396	0.37 43	0.24 158	0.50 75	0.43 80	0.28 85	0.23 26	0.25 63	0.16 16	0.99 295	0.19 22	0.10 136	0.16 349	0.08 8	0.11 178	0.25 315	0.85 498

MGS-Stereo	0.32 62	0.34 144	1.70 149	0.25 47	0.14 28	0.40 52	0.22 96	0.38 15	0.43 80	0.24 52	0.51 215	0.25 63	0.18 39	0.31 40	0.20 44	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.08 56	0.47 461	0.08 18

MSKI-zero shot	0.46 201	0.38 173	2.47 397	0.27 91	0.43 421	0.56 186	0.20 57	0.77 254	0.43 80	0.60 341	0.51 215	0.44 194	0.17 23	0.68 244	0.21 57	0.09 47	0.29 450	0.09 55	0.32 445	0.14 107	0.10 56

test-1	0.44 173	0.48 239	1.69 145	0.30 163	0.27 282	0.50 115	0.28 242	0.80 288	0.43 80	0.40 135	0.54 251	0.41 166	0.24 96	0.31 40	1.16 434	0.09 47	0.20 400	0.10 102	0.17 335	0.11 44	0.26 371

SCV_C0	0.33 69	0.43 205	1.42 96	0.25 47	0.16 67	0.35 35	0.20 57	0.68 186	0.44 84	0.24 52	0.27 51	0.29 101	0.20 55	0.58 207	0.18 14	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.30 433	0.26 335	0.17 243

PAM	0.70 391	0.35 151	2.72 438	0.56 451	0.62 474	1.08 470	0.53 417	0.85 322	0.44 84	0.93 457	0.92 435	1.24 479	0.68 411	0.64 227	1.01 418	0.10 136	0.19 389	0.10 102	0.48 481	0.14 107	0.38 444

rvit_stereo_0080	0.27 22	0.38 173	0.76 14	0.24 30	0.18 126	0.34 30	0.27 225	0.54 113	0.44 84	0.24 52	0.26 47	0.27 85	0.22 73	0.29 27	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.10 102	0.10 117	0.15 124	0.11 79

RSM	0.28 29	0.26 60	0.97 33	0.25 47	0.24 237	0.37 43	0.21 75	0.49 69	0.44 84	0.21 31	0.27 51	0.28 94	0.17 23	0.38 96	0.20 44	0.07 2	0.07 20	0.09 55	0.34 452	0.21 257	0.16 225

MyStereo06	0.54 291	0.41 193	2.68 432	0.30 163	0.23 224	0.60 249	0.30 274	0.81 292	0.44 84	0.84 445	0.52 228	0.78 388	0.58 374	0.48 163	1.10 426	0.09 47	0.17 367	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.20 294

whm_eth	0.27 22	0.38 173	0.76 14	0.24 30	0.18 126	0.34 30	0.27 225	0.54 113	0.44 84	0.24 52	0.26 47	0.27 85	0.22 73	0.29 27	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.10 102	0.10 117	0.15 124	0.11 79

MIM_Stereo	0.41 138	0.60 281	1.88 248	0.31 190	0.21 180	0.50 115	0.19 40	0.64 165	0.44 84	0.43 154	0.53 239	0.43 183	0.27 142	0.51 182	0.28 135	0.08 10	0.14 307	0.11 166	0.10 117	0.26 335	0.26 371

CASnet	0.28 29	0.31 119	1.20 56	0.28 116	0.11 1	0.47 92	0.19 40	0.44 40	0.44 84	0.38 127	0.31 83	0.23 40	0.17 23	0.29 27	0.19 22	0.10 136	0.06 2	0.15 343	0.12 216	0.16 160	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.30 48	0.27 66	1.09 42	0.23 16	0.50 443	0.40 52	0.20 57	0.46 48	0.44 84	0.22 39	0.28 56	0.26 76	0.19 47	0.33 57	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.15 124	0.49 471

GMOStereo	0.41 138	0.62 291	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

error version	0.41 138	0.62 291	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

test-v	0.41 138	0.62 291	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

test-2	0.41 138	0.62 291	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

sCroCo_RVC	0.33 69	0.32 125	1.89 255	0.34 270	0.27 282	0.30 14	0.22 96	0.48 63	0.44 84	0.22 39	0.33 96	0.25 63	0.25 111	0.32 47	0.24 98	0.14 320	0.16 349	0.12 221	0.12 216	0.15 124	0.13 150

test_xeample3	0.46 201	0.34 144	2.99 472	0.37 325	0.16 67	0.49 107	0.33 318	1.06 470	0.44 84	0.25 67	0.23 26	0.24 53	0.25 111	0.49 173	0.56 328	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.40 471	0.17 182	0.26 371

xyz-stereo-finetune2	0.35 88	0.45 224	1.04 37	0.21 5	0.12 6	0.58 221	0.23 125	0.50 75	0.45 99	0.31 96	0.46 168	0.30 106	0.41 264	0.81 278	0.51 307	0.08 10	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.09 32

S2M2	0.24 16	0.29 96	0.90 26	0.23 16	0.17 93	0.24 4	0.09 1	0.36 9	0.45 99	0.17 10	0.25 40	0.23 40	0.17 23	0.24 3	0.28 135	0.15 337	0.12 271	0.11 166	0.12 216	0.15 124	0.11 79

castereo++	0.28 29	0.43 205	0.93 30	0.28 116	0.17 93	0.53 150	0.21 75	0.55 117	0.45 99	0.17 10	0.26 47	0.32 117	0.17 23	0.33 57	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.29 424	0.13 84	0.06 1

castereo	0.30 48	0.44 216	0.81 19	0.24 30	0.29 299	0.41 55	0.27 225	0.72 204	0.45 99	0.22 39	0.30 72	0.24 53	0.31 186	0.25 5	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.31 439	0.12 55	0.09 32

UGAM-zero	0.63 355	0.39 182	2.49 400	0.30 163	0.49 441	0.67 345	0.19 40	0.91 371	0.45 99	0.77 429	0.45 161	1.16 476	0.82 438	2.05 445	0.29 150	0.09 47	0.15 332	0.09 55	0.44 478	0.11 44	0.22 316

RSM++	0.27 22	0.26 60	0.87 25	0.28 116	0.13 19	0.39 50	0.20 57	0.45 45	0.45 99	0.20 26	0.24 34	0.24 53	0.17 23	0.36 79	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.35 455	0.26 335	0.18 263

LL-Strereo2	0.41 138	0.90 403	1.83 228	0.44 388	0.24 237	0.54 158	0.27 225	0.58 132	0.45 99	0.41 144	0.33 96	0.44 194	0.21 64	0.44 127	0.34 208	0.09 47	0.08 90	0.16 361	0.14 276	0.17 182	0.17 243

TestStereo	0.45 191	0.54 261	2.11 322	0.29 147	0.16 67	0.43 61	0.24 158	0.54 113	0.45 99	0.37 119	0.46 168	0.34 129	0.27 142	1.98 438	0.27 125	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.14 107	0.08 18

TANstereo	0.33 69	0.49 242	1.75 169	0.23 16	0.12 6	0.54 158	0.16 21	0.40 22	0.45 99	0.45 170	0.51 215	0.26 76	0.22 73	0.29 27	0.20 44	0.10 136	0.10 199	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.11 79

MLG-Stereo_test1	0.21 3	0.33 130	0.61 3	0.23 16	0.21 180	0.45 69	0.13 6	0.33 5	0.46 108	0.13 1	0.09 1	0.18 14	0.12 4	0.32 47	0.15 2	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

MLG-Stereo	0.21 3	0.33 130	0.60 2	0.23 16	0.12 6	0.44 66	0.13 6	0.39 21	0.46 108	0.13 1	0.10 2	0.17 9	0.13 7	0.35 70	0.15 2	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

HART	0.38 110	0.53 256	1.66 140	0.26 75	0.15 46	0.30 14	0.19 40	0.67 182	0.46 108	0.29 89	0.52 228	0.38 146	0.16 16	0.41 109	0.20 44	0.08 10	0.68 504	0.09 55	0.07 30	0.34 395	0.21 303

trnet	0.28 29	0.26 60	1.32 75	0.19 1	0.12 6	0.54 158	0.15 13	0.48 63	0.46 108	0.27 80	0.33 96	0.24 53	0.21 64	0.30 33	0.21 57	0.10 136	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.09 15	0.07 5

AE-Stereo	0.42 157	0.29 96	1.65 136	0.43 381	0.47 438	0.56 186	0.23 125	0.86 332	0.46 108	0.31 96	0.41 140	0.43 183	0.24 96	0.34 65	0.24 98	0.09 47	0.48 488	0.11 166	0.45 479	0.22 275	0.19 279

plain	0.37 101	0.47 236	2.15 333	0.27 91	0.19 155	0.33 26	0.20 57	0.58 132	0.46 108	0.23 48	0.37 114	0.23 40	0.25 111	0.45 138	0.28 135	0.11 198	0.08 90	0.13 280	0.09 82	0.42 448	0.12 116

riskmin	0.37 101	0.22 26	1.74 163	0.32 219	0.20 169	0.48 100	0.20 57	0.66 173	0.46 108	0.36 115	0.34 102	0.69 347	0.45 303	0.39 101	0.27 125	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.08 56	0.13 84	0.16 225

Anonymous_2	0.74 415	0.32 125	1.65 136	0.33 240	0.30 310	0.67 345	0.32 310	0.69 189	0.46 108	0.48 198	0.41 140	0.84 411	0.58 374	0.51 182	0.40 251	0.32 463	0.38 470	1.43 519	3.69 535	0.80 494	0.27 378

CroCo-Stereo Lap2	0.33 69	0.61 285	1.47 106	0.32 219	0.38 393	0.23 3	0.22 96	0.58 132	0.46 108	0.22 39	0.27 51	0.29 101	0.23 87	0.32 47	0.26 117	0.09 47	0.09 160	0.10 102	0.08 56	0.21 257	0.14 165

test-3	0.43 163	0.20 9	1.70 149	0.34 270	0.32 335	0.45 69	0.23 125	0.71 199	0.46 108	0.51 230	0.29 62	0.45 203	0.21 64	0.59 213	0.98 408	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.35 455	0.29 354	0.28 385

test_1	0.43 163	0.20 9	1.70 149	0.34 270	0.32 335	0.45 69	0.23 125	0.71 199	0.46 108	0.50 217	0.29 62	0.45 203	0.21 64	0.59 213	0.98 408	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.35 455	0.29 354	0.29 391

iRaftStereo_RVC	0.37 101	0.53 256	1.41 92	0.28 116	0.15 46	0.52 143	0.20 57	0.54 113	0.46 108	0.37 119	0.43 146	0.41 166	0.23 87	0.36 79	0.26 117	0.09 47	0.15 332	0.12 221	0.11 178	0.41 442	0.37 441

sAnonymous2	0.38 110	0.62 291	2.15 333	0.31 190	0.24 237	0.34 30	0.27 225	0.53 102	0.46 108	0.24 52	0.29 62	0.23 40	0.28 157	0.28 16	0.22 69	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.13 248	0.38 425	0.35 426

CroCo_RVC	0.38 110	0.62 291	2.15 333	0.31 190	0.24 237	0.34 30	0.27 225	0.53 102	0.46 108	0.24 52	0.29 62	0.23 40	0.28 157	0.28 16	0.22 69	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.13 248	0.38 425	0.35 426

GES	0.44 173	0.28 87	1.88 248	0.30 163	0.18 126	0.61 270	0.30 274	0.88 349	0.46 108	0.47 180	0.52 228	0.39 152	0.42 281	0.58 207	0.67 361	0.15 337	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.15 124	0.17 243

Gwc-CoAtRS	0.38 110	0.33 130	1.92 268	0.27 91	0.41 412	0.48 100	0.19 40	0.59 140	0.46 108	0.43 154	0.39 131	0.57 279	0.26 125	0.32 47	0.26 117	0.09 47	0.09 160	0.09 55	0.31 439	0.11 44	0.09 32

CREStereo	0.28 29	0.30 108	1.33 77	0.19 1	0.13 19	0.55 171	0.17 26	0.48 63	0.46 108	0.27 80	0.33 96	0.24 53	0.21 64	0.31 40	0.21 57	0.11 198	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.10 28	0.07 5
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
xyz-stereo	3.02 522	0.29 96	30.64 554	0.23 16	0.12 6	15.52 540	0.24 158	0.51 81	0.47 125	0.59 332	7.99 532	0.64 313	0.47 324	1.39 338	0.50 302	0.09 47	0.07 20	0.34 465	0.07 30	0.13 84	0.08 18

Pointernet	0.29 38	0.25 46	1.49 112	0.24 30	0.20 169	0.47 92	0.15 13	0.62 156	0.47 125	0.22 39	0.29 62	0.26 76	0.20 55	0.28 16	0.20 44	0.10 136	0.07 20	0.07 1	0.12 216	0.10 28	0.07 5

anonymousdsp2	0.34 77	0.24 41	1.16 49	0.28 116	0.15 46	0.57 204	0.23 125	0.79 285	0.47 125	0.38 127	0.37 114	0.40 160	0.25 111	0.47 158	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.13 248	0.19 229	0.27 378

rvit_stereo_ft	0.31 56	0.61 285	1.18 50	0.32 219	0.21 180	0.28 8	0.27 225	0.55 117	0.48 128	0.23 48	0.27 51	0.28 94	0.26 125	0.32 47	0.25 110	0.13 279	0.09 160	0.11 166	0.11 178	0.13 84	0.14 165

RAFT-Stereo-weight	0.34 77	0.29 96	1.43 97	0.28 116	0.28 293	0.55 171	0.22 96	0.78 269	0.48 128	0.46 178	0.38 123	0.36 137	0.17 23	0.33 57	0.23 77	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.09 32

11t1	0.33 69	0.19 5	1.41 92	0.33 240	0.16 67	0.48 100	0.21 75	0.67 182	0.48 128	0.40 135	0.34 102	0.32 117	0.33 195	0.42 117	0.27 125	0.11 198	0.12 271	0.10 102	0.08 56	0.13 84	0.14 165

RAFT_CTSACE	0.46 201	0.76 347	2.07 311	0.35 286	0.30 310	0.54 158	0.30 274	0.61 152	0.48 128	0.49 210	0.76 404	0.55 261	0.36 211	0.58 207	0.22 69	0.08 10	0.13 290	0.11 166	0.10 117	0.41 442	0.08 18

CFNet-RSSM	0.41 138	0.32 125	2.20 343	0.27 91	0.44 422	0.52 143	0.19 40	0.76 244	0.48 128	0.43 154	0.36 111	0.54 257	0.26 125	0.33 57	0.25 110	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.38 466	0.10 28	0.09 32

DeepPruner_ROB	0.50 251	0.70 330	1.94 280	0.29 147	0.26 269	0.63 308	0.31 287	0.80 288	0.48 128	0.61 349	0.55 260	0.66 324	0.38 232	0.98 294	0.40 251	0.19 398	0.14 307	0.14 316	0.14 276	0.23 288	0.17 243

tg	0.37 101	0.55 270	1.35 81	0.28 116	0.16 67	0.57 204	0.18 33	0.57 126	0.49 134	0.37 119	0.44 157	0.38 146	0.24 96	0.46 147	0.24 98	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.43 450	0.36 434

PAM_32	0.70 391	0.35 151	2.73 443	0.54 442	0.61 472	1.07 468	0.43 374	0.84 316	0.49 134	0.90 453	0.91 433	1.23 478	0.77 433	0.65 237	1.10 426	0.10 136	0.19 389	0.10 102	0.49 483	0.15 124	0.38 444

DCVSM-stereo	0.49 240	0.29 96	2.49 400	0.29 147	0.22 205	0.53 150	0.52 413	0.58 132	0.49 134	0.69 402	0.46 168	0.79 393	0.48 333	0.53 192	0.42 259	0.13 279	0.14 307	0.15 343	0.12 216	0.20 244	0.20 294

test_sample1	0.40 131	0.18 3	1.19 52	0.31 190	0.18 126	0.48 100	0.23 125	0.78 269	0.49 134	0.44 160	0.44 157	0.45 203	0.41 264	1.39 338	0.33 201	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.12 55	0.13 150

LoS	0.31 56	0.30 108	1.52 118	0.23 16	0.13 19	0.54 158	0.20 57	0.48 63	0.49 134	0.25 67	0.28 56	0.37 139	0.24 96	0.38 96	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.08 8	0.05 1	0.15 124	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.39 125	0.30 108	1.61 133	0.32 219	0.17 93	0.53 150	0.24 158	0.70 196	0.49 134	0.59 332	0.54 251	0.40 160	0.40 253	0.41 109	0.30 168	0.17 372	0.10 199	0.14 316	0.11 178	0.18 208	0.17 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CRFU-Net	0.56 311	0.38 173	1.86 241	0.46 407	0.26 269	0.82 425	0.36 337	0.90 361	0.49 134	0.62 360	0.59 288	0.78 388	1.35 485	1.00 297	0.48 292	0.15 337	0.14 307	0.17 378	0.10 117	0.19 229	0.14 165

test_3	0.44 173	0.20 9	1.70 149	0.36 304	0.32 335	0.47 92	0.30 274	0.73 215	0.49 134	0.50 217	0.30 72	0.45 203	0.22 73	0.59 213	0.98 408	0.08 10	0.10 199	0.11 166	0.35 455	0.29 354	0.28 385

RAFT	0.45 191	0.92 405	1.59 127	0.34 270	0.19 155	0.46 87	0.35 330	0.65 171	0.49 134	0.49 210	0.49 203	0.70 357	0.40 253	0.47 158	0.32 191	0.11 198	0.16 349	0.14 316	0.13 248	0.51 469	0.13 150

rafts_anoy	0.43 163	0.89 400	1.96 292	0.32 219	0.30 310	0.48 100	0.24 158	0.62 156	0.49 134	0.37 119	0.38 123	0.33 123	0.30 178	0.51 182	0.34 208	0.10 136	0.39 476	0.13 280	0.15 299	0.17 182	0.15 198

DDVS	0.62 349	0.40 187	1.40 91	2.21 526	0.35 368	0.87 439	1.00 490	0.69 189	0.50 144	0.53 248	0.56 271	0.90 428	0.37 225	1.22 323	0.47 287	0.15 337	0.14 307	0.14 316	0.12 216	0.19 229	0.22 316

WCG-NET（raft）	0.32 62	0.53 256	1.21 58	0.23 16	0.12 6	0.44 66	0.24 158	0.40 22	0.50 144	0.35 110	0.35 106	0.47 224	0.25 111	0.35 70	0.20 44	0.08 10	0.29 450	0.08 8	0.07 30	0.22 275	0.11 79

test_for_model	0.64 359	1.60 499	1.82 222	1.23 508	1.02 503	0.53 150	0.23 125	0.75 231	0.50 144	0.57 300	0.29 62	0.25 63	0.20 55	0.26 9	0.22 69	0.76 498	0.31 456	0.08 8	0.07 30	1.68 519	0.50 474

H2IRNET	0.40 131	0.61 285	1.90 259	0.29 147	0.17 93	0.54 158	0.18 33	0.52 93	0.50 144	0.27 80	0.56 271	0.47 224	0.35 205	0.46 147	0.33 201	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.14 276	0.32 380	0.12 116

4D-IteraStereo	0.44 173	0.96 422	2.63 425	0.27 91	0.30 310	0.45 69	0.25 178	0.52 93	0.50 144	0.40 135	0.31 83	0.40 160	0.19 47	0.35 70	0.32 191	0.09 47	0.06 2	0.12 221	0.11 178	0.19 229	0.30 400

CroCo-Stereo	0.30 48	0.45 224	1.08 40	0.31 190	0.17 93	0.19 1	0.21 75	0.73 215	0.50 144	0.21 31	0.24 34	0.55 261	0.22 73	0.27 11	0.26 117	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.07 30	0.12 55	0.09 32
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
ICVP	0.46 201	0.29 96	2.41 382	0.33 240	0.22 205	0.59 238	0.55 424	0.75 231	0.50 144	0.44 160	0.60 303	0.49 237	0.35 205	0.53 192	0.37 225	0.16 358	0.16 349	0.14 316	0.11 178	0.15 124	0.15 198
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-TBD	0.34 77	0.77 356	1.75 169	0.34 270	0.13 19	0.51 124	0.17 26	0.43 36	0.50 144	0.37 119	0.49 203	0.23 40	0.18 39	0.28 16	0.24 98	0.10 136	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.07 5

MM-Stereo_test1	0.41 138	0.39 182	2.29 361	0.38 340	0.26 269	0.44 66	0.28 242	0.63 162	0.51 152	0.40 135	0.32 88	0.26 76	0.26 125	0.46 147	0.22 69	0.09 47	0.21 409	0.10 102	0.09 82	0.39 434	0.15 198

rrr	0.46 201	0.34 144	3.08 477	0.27 91	0.16 67	0.45 69	0.28 242	1.09 475	0.51 152	0.24 52	0.21 21	0.26 76	0.25 111	0.64 227	0.52 310	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.29 424	0.16 160	0.25 361

testlalala	0.36 95	0.30 108	1.77 184	0.28 116	0.33 348	0.60 249	0.22 96	0.55 117	0.51 152	0.55 279	0.35 106	0.31 109	0.20 55	0.26 9	0.22 69	0.10 136	0.13 290	0.09 55	0.24 398	0.08 4	0.07 5

AACVNet	0.54 291	0.78 364	1.73 159	0.36 304	0.21 180	0.57 204	0.25 178	0.71 199	0.51 152	0.55 279	0.59 288	0.64 313	0.41 264	2.13 453	0.41 257	0.14 320	0.11 245	0.14 316	0.11 178	0.33 388	0.15 198

THIR-Stereo	0.86 444	0.62 291	2.13 327	0.25 47	0.16 67	0.58 221	2.74 528	0.59 140	0.51 152	0.62 360	1.62 485	0.97 445	1.80 504	1.69 386	2.25 486	0.10 136	0.08 90	0.14 316	0.11 178	0.15 124	0.11 79

raft+_RVC	0.44 173	0.67 321	1.85 233	0.34 270	0.71 482	0.51 124	0.25 178	0.64 165	0.51 152	0.35 110	0.45 161	0.32 117	0.28 157	0.43 120	0.32 191	0.09 47	0.19 389	0.10 102	0.09 82	0.20 244	0.40 454

RALCasStereoNet	0.45 191	0.88 397	1.85 233	0.30 163	0.26 269	0.49 107	0.26 200	0.58 132	0.51 152	0.36 115	0.48 186	0.36 137	0.28 157	0.55 200	0.34 208	0.10 136	0.53 490	0.09 55	0.08 56	0.25 315	0.34 424

ACV-stereo	0.66 371	0.76 347	2.86 455	0.32 219	0.25 254	1.01 459	0.60 439	0.59 140	0.52 159	0.41 144	0.45 161	1.55 493	0.94 457	1.40 341	0.69 366	0.14 320	0.13 290	0.12 221	0.11 178	0.20 244	0.19 279

gcap-zeroshot	0.41 138	0.62 291	1.78 189	0.31 190	0.32 335	0.69 363	0.21 75	0.74 219	0.52 159	0.43 154	0.35 106	0.62 301	0.24 96	0.41 109	0.24 98	0.09 47	0.16 349	0.09 55	0.31 439	0.08 4	0.09 32

testlalala2	0.44 173	0.28 87	2.59 420	0.64 468	0.56 458	0.57 204	0.20 57	0.78 269	0.52 159	0.40 135	0.39 131	0.45 203	0.21 64	0.27 11	0.22 69	0.09 47	0.10 199	0.08 8	0.29 424	0.12 55	0.10 56

ACVNet-DCA	0.42 157	0.64 306	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.76 244	0.52 159	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

1test111	0.44 173	0.64 306	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.76 244	0.52 159	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.96 292	0.30 168	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

mmm	0.38 110	0.21 14	1.18 50	0.35 286	0.17 93	0.49 107	0.26 200	0.78 269	0.52 159	0.50 217	0.57 279	0.41 166	0.37 225	0.71 257	0.31 180	0.11 198	0.13 290	0.14 316	0.13 248	0.15 124	0.14 165

GMStereo_Zeroshot	0.41 138	0.36 160	1.54 120	0.41 366	0.19 155	0.52 143	0.19 40	0.59 140	0.52 159	0.57 300	0.59 288	0.63 304	0.29 170	0.58 207	0.33 201	0.15 337	0.09 160	0.16 361	0.09 82	0.24 303	0.12 116

qqq	0.38 110	0.21 14	1.34 80	0.28 116	0.15 46	0.45 69	0.26 200	0.76 244	0.52 159	0.39 133	0.41 140	0.46 216	0.36 211	0.96 292	0.30 168	0.11 198	0.14 307	0.12 221	0.12 216	0.12 55	0.14 165

Patchmatch Stereo++	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.16 67	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.54 196	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.17 93	0.60 249	0.29 266	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.47 158	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

ROB_FTStereo_v2	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.17 93	0.61 270	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.47 158	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

ROB_FTStereo	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.17 93	0.61 270	0.26 200	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.49 173	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

HUI-Stereo	0.38 110	0.27 66	1.79 209	0.44 388	0.17 93	0.61 270	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.45 138	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

DeepStereo_RVC	0.44 173	0.28 87	1.92 268	0.49 422	0.17 93	0.60 249	0.59 437	0.50 75	0.52 159	0.49 210	0.45 161	0.39 152	0.86 446	0.45 138	0.33 201	0.11 198	0.08 90	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.19 279

iGMRVC	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.17 93	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.55 200	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

iRAFT	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.16 67	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.54 196	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

CRE-IMP	0.41 138	0.22 26	1.76 175	0.48 420	0.17 93	0.79 414	0.69 459	0.52 93	0.52 159	0.47 180	0.42 144	0.45 203	0.26 125	0.41 109	0.31 180	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.09 82	0.17 182	0.23 340

RAFT-IKP	0.38 110	0.27 66	1.79 209	0.44 388	0.16 67	0.60 249	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.50 179	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

GANet-RSSM	0.55 304	0.73 341	1.90 259	0.36 304	0.26 269	0.59 238	0.27 225	0.78 269	0.52 159	0.47 180	0.57 279	0.63 304	0.45 303	1.92 435	0.43 268	0.14 320	0.10 199	0.25 442	0.11 178	0.34 395	0.14 165

rvit_stereo_0081	0.25 18	0.21 14	0.61 3	0.28 116	0.17 93	0.31 18	0.22 96	0.42 30	0.53 178	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.21 64	0.34 65	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.09 32

rvit_stereo_0082	0.25 18	0.21 14	0.61 3	0.28 116	0.17 93	0.31 18	0.22 96	0.42 30	0.53 178	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.21 64	0.34 65	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.09 32

rvit_stereo_0075_2	0.40 131	0.40 187	1.88 248	0.33 240	0.32 335	0.41 55	0.22 96	0.58 132	0.53 178	0.38 127	0.51 215	0.40 160	0.27 142	0.44 127	0.29 150	0.20 408	0.15 332	0.22 423	0.15 299	0.18 208	0.23 340

IGEV-Stereo+	0.29 38	0.29 96	0.86 24	0.25 47	0.34 356	0.30 14	0.14 11	0.32 4	0.53 178	0.18 15	0.12 8	0.18 14	0.19 47	0.49 173	0.17 13	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.20 378	0.46 460	0.59 482

GCST	0.72 403	1.10 455	2.15 333	1.11 504	0.59 465	0.62 290	0.19 40	0.75 231	0.53 178	0.56 289	0.63 327	0.47 224	0.31 186	1.11 310	0.33 201	0.75 497	0.45 480	0.84 496	0.64 503	0.69 485	0.54 475

Any-RAFT	0.38 110	0.25 46	1.89 255	0.27 91	0.17 93	0.68 357	0.21 75	0.78 269	0.53 178	0.43 154	0.43 146	0.54 257	0.30 178	0.41 109	0.20 44	0.10 136	0.12 271	0.08 8	0.06 9	0.10 28	0.09 32

ToySt	0.44 173	0.61 285	1.89 255	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.35 330	0.67 182	0.53 178	0.39 133	0.50 211	0.59 289	0.43 291	0.51 182	0.49 297	0.10 136	0.12 271	0.13 280	0.16 318	0.24 303	0.19 279

DCRE	0.50 251	0.63 302	2.13 327	0.30 163	0.23 224	0.45 69	0.24 158	0.59 140	0.53 178	0.50 217	2.10 496	0.42 179	0.26 125	0.35 70	0.23 77	0.09 47	0.14 307	0.10 102	0.32 445	0.16 160	0.15 198

FTStereo	0.76 420	0.18 3	2.35 372	0.71 475	0.21 180	0.73 384	1.79 519	0.57 126	0.53 178	1.07 468	1.63 486	1.29 481	2.13 508	0.75 264	0.29 150	0.19 398	0.08 90	0.12 221	0.11 178	0.11 44	0.40 454

DRaft	0.62 349	0.38 173	1.76 175	0.24 30	0.16 67	0.64 319	0.66 451	0.53 102	0.53 178	0.67 393	0.99 448	0.38 146	1.00 462	1.44 344	2.10 481	0.10 136	0.14 307	0.10 102	0.14 276	0.18 208	0.21 303

RALAANet	0.43 163	0.98 433	1.90 259	0.32 219	0.23 224	0.48 100	0.19 40	0.67 182	0.53 178	0.48 198	0.45 161	0.39 152	0.30 178	0.48 163	0.37 225	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.14 276	0.27 344	0.10 56

DIP-Stereo	0.37 101	0.34 144	1.50 115	0.27 91	0.18 126	0.63 308	0.17 26	0.92 380	0.53 178	0.49 210	0.48 186	0.30 106	0.30 178	0.39 101	0.30 168	0.10 136	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.15 124	0.12 116
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
xyz-stereo-finetune	0.31 56	0.46 227	0.79 18	0.21 5	0.12 6	0.53 150	0.25 178	0.52 93	0.54 190	0.28 85	0.32 88	0.29 101	0.23 87	0.59 213	0.55 320	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.13 84	0.08 18

Reg-Stereo(zero)	0.46 201	0.17 1	2.10 321	0.24 30	0.34 356	0.51 124	0.42 367	0.50 75	0.54 190	0.37 119	0.46 168	0.54 257	0.60 380	0.43 120	1.10 426	0.08 10	0.09 160	0.08 8	0.22 392	0.12 55	0.22 316

rvit_stereo_0083	0.25 18	0.19 5	0.58 1	0.28 116	0.18 126	0.28 8	0.22 96	0.38 15	0.54 190	0.23 48	0.30 72	0.27 85	0.26 125	0.37 88	0.24 98	0.14 320	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.12 55	0.10 56

anonymousa	0.48 222	0.46 227	2.44 390	0.29 147	0.34 356	0.61 270	0.25 178	0.66 173	0.54 190	0.53 248	0.77 407	0.73 367	0.46 316	0.33 57	0.31 180	0.10 136	0.09 160	0.12 221	0.29 424	0.10 28	0.19 279

Selective-RAFT	0.35 88	0.26 60	1.48 109	0.31 190	0.15 46	0.61 270	0.19 40	0.60 150	0.54 190	0.28 85	0.29 62	0.40 160	0.33 195	0.50 179	0.27 125	0.10 136	0.07 20	0.09 55	0.35 455	0.19 229	0.08 18

x	0.35 88	0.20 9	1.36 82	0.33 240	0.17 93	0.47 92	0.24 158	0.75 231	0.54 190	0.40 135	0.40 136	0.42 179	0.34 203	0.45 138	0.32 191	0.11 198	0.14 307	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

GANet-ADL	0.44 173	0.41 193	2.31 363	0.33 240	0.20 169	0.57 204	0.25 178	0.75 231	0.54 190	0.42 149	0.59 288	0.56 273	0.30 178	0.40 106	0.38 232	0.14 320	0.11 245	0.09 55	0.08 56	0.22 275	0.17 243

G2L-Stereo	0.55 304	0.85 387	2.18 340	0.31 190	0.27 282	0.59 238	0.27 225	0.77 254	0.55 197	0.54 261	0.52 228	0.71 360	0.36 211	1.75 396	0.50 302	0.13 279	0.11 245	0.13 280	0.11 178	0.29 354	0.15 198

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 344	0.61 285	3.35 499	0.33 240	0.58 463	0.66 339	0.20 57	0.98 426	0.55 197	0.73 417	0.52 228	0.99 449	0.65 401	0.58 207	0.29 150	0.10 136	0.16 349	0.10 102	0.41 474	0.29 354	0.20 294

test_sample2	0.41 138	0.19 5	1.23 61	0.31 190	0.17 93	0.51 124	0.27 225	0.81 292	0.55 197	0.44 160	0.45 161	0.46 216	0.38 232	1.51 359	0.30 168	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.14 165

IER	0.43 163	0.38 173	1.69 145	0.26 75	0.25 254	0.66 339	0.26 200	0.71 199	0.55 197	0.54 261	0.59 288	0.60 295	0.53 353	0.52 186	0.39 243	0.11 198	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.14 107	0.11 79

PSMNet-ADL	0.51 268	0.38 173	1.65 136	0.35 286	0.21 180	0.67 345	0.26 200	0.74 219	0.55 197	0.42 149	0.52 228	0.70 357	0.45 303	1.91 431	0.57 332	0.15 337	0.13 290	0.11 166	0.13 248	0.15 124	0.20 294

TRStereo	0.53 286	0.76 347	2.38 377	0.42 376	0.29 299	0.69 363	0.23 125	1.81 510	0.55 197	0.36 115	0.32 88	0.47 224	0.40 253	0.46 147	0.25 110	0.12 249	0.11 245	0.11 166	0.41 474	0.13 84	0.32 413

Anonymous3	0.42 157	0.35 151	2.09 317	0.33 240	0.24 237	0.72 378	0.31 287	0.74 219	0.55 197	0.35 110	0.40 136	0.33 123	0.29 170	0.44 127	0.28 135	0.18 383	0.18 377	0.13 280	0.13 248	0.17 182	0.17 243

CREStereo++_RVC	0.33 69	0.29 96	1.74 163	0.24 30	0.16 67	0.54 158	0.15 13	0.40 22	0.55 197	0.37 119	0.51 215	0.24 53	0.19 47	0.27 11	0.26 117	0.09 47	0.06 2	0.08 8	0.30 433	0.08 4	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CFNet-ft	0.51 268	0.76 347	1.79 209	0.28 116	0.30 310	0.63 308	0.28 242	0.66 173	0.55 197	0.45 170	0.57 279	0.74 374	0.41 264	1.46 349	0.42 259	0.14 320	0.10 199	0.28 450	0.13 248	0.18 208	0.14 165

CFNet_RVC	0.51 268	0.76 347	1.79 209	0.28 116	0.30 310	0.63 308	0.28 242	0.66 173	0.55 197	0.45 170	0.57 279	0.74 374	0.41 264	1.46 349	0.42 259	0.14 320	0.10 199	0.28 450	0.13 248	0.18 208	0.14 165

UCFNet_RVC	0.48 222	0.82 377	1.85 233	0.30 163	0.27 282	0.64 319	0.26 200	0.74 219	0.55 197	0.48 198	0.53 239	0.63 304	0.41 264	0.88 288	0.38 232	0.15 337	0.10 199	0.17 378	0.17 335	0.18 208	0.15 198

WCG-NET	0.30 48	0.42 200	1.26 66	0.24 30	0.12 6	0.43 61	0.24 158	0.40 22	0.56 208	0.35 110	0.37 114	0.26 76	0.24 96	0.29 27	0.19 22	0.08 10	0.12 271	0.08 8	0.07 30	0.22 275	0.10 56

iRaft-Stereo_20w	0.58 322	0.39 182	1.96 292	0.45 402	0.32 335	0.92 449	0.57 433	1.14 481	0.56 208	0.81 438	0.40 136	0.55 261	0.69 413	0.65 237	1.04 423	0.09 47	0.16 349	0.09 55	0.36 463	0.17 182	0.25 361

NRIStereo	0.46 201	0.25 46	1.77 184	0.47 412	0.16 67	0.95 451	0.74 467	0.51 81	0.56 208	0.48 198	0.39 131	0.59 289	0.29 170	0.77 271	0.32 191	0.11 198	0.13 290	0.11 166	0.09 82	0.21 257	0.24 352

HITNet	0.46 201	0.92 405	2.09 317	0.33 240	0.14 28	0.55 171	0.22 96	0.83 305	0.56 208	0.51 230	0.49 203	0.48 235	0.37 225	0.48 163	0.54 319	0.09 47	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.23 288	0.09 32
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
MyStereo8	0.54 291	0.80 368	2.76 446	0.32 219	0.33 348	0.71 372	0.20 57	0.87 341	0.57 212	0.51 230	0.59 288	0.50 240	0.33 195	0.68 244	0.55 320	0.10 136	0.29 450	0.10 102	0.13 248	0.21 257	0.34 424

StereoVision	0.45 191	0.72 336	1.94 280	0.33 240	0.32 335	0.47 92	0.26 200	0.68 186	0.57 212	0.32 105	0.89 431	0.45 203	0.27 142	0.49 173	0.36 219	0.13 279	0.15 332	0.16 361	0.15 299	0.19 229	0.13 150

RAFT-Test	0.44 173	0.38 173	2.01 300	0.27 91	0.44 422	0.64 319	0.37 345	0.72 204	0.57 212	0.45 170	0.48 186	0.65 317	0.24 96	0.35 70	0.29 150	0.09 47	0.11 245	0.09 55	0.38 466	0.10 28	0.11 79

CSP-Net	0.50 251	0.39 182	1.25 64	0.29 147	0.23 224	0.77 405	0.35 330	0.86 332	0.57 212	0.59 332	0.59 288	0.65 317	0.40 253	1.77 399	0.44 273	0.16 358	0.11 245	0.10 102	0.10 117	0.20 244	0.14 165

CIPLG	0.56 311	1.19 471	2.46 393	0.80 483	0.31 327	0.61 270	0.57 433	0.76 244	0.57 212	0.56 289	0.63 327	0.41 166	0.30 178	0.45 138	0.40 251	0.11 198	0.20 400	0.13 280	0.13 248	0.35 405	0.19 279

PSM-softLoss	0.48 222	0.27 66	1.85 233	0.51 429	0.17 93	0.61 270	0.40 358	0.61 152	0.57 212	0.52 238	0.48 186	0.39 152	0.25 111	1.46 349	0.77 384	0.12 249	0.08 90	0.13 280	0.12 216	0.12 55	0.14 165

KMStereo	0.48 222	0.27 66	1.85 233	0.51 429	0.17 93	0.61 270	0.40 358	0.61 152	0.57 212	0.52 238	0.48 186	0.39 152	0.25 111	1.46 349	0.77 384	0.12 249	0.08 90	0.13 280	0.12 216	0.12 55	0.14 165

KYRaft	0.48 222	0.29 96	1.75 169	0.33 240	0.21 180	0.75 394	0.44 385	0.58 132	0.57 212	0.64 380	0.93 439	0.53 251	0.72 420	0.60 219	0.24 98	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.14 276	0.12 55	0.54 475

GMM-Stereo	0.50 251	0.23 33	2.41 382	0.54 442	0.24 237	0.77 405	0.46 395	0.59 140	0.57 212	0.58 318	0.73 396	0.47 224	0.43 291	0.68 244	0.27 125	0.10 136	0.06 2	0.13 280	0.13 248	0.14 107	0.44 463

DMCA-RVC	0.62 349	0.96 422	2.63 425	0.36 304	0.90 494	0.56 186	0.31 287	0.69 189	0.57 212	0.68 400	0.52 228	0.59 289	0.56 365	1.23 325	0.53 314	0.16 358	0.38 470	0.20 412	0.15 299	0.20 244	0.15 198

iRaft-Stereo_5w	0.54 291	1.01 443	2.08 316	0.27 91	0.21 180	0.49 107	0.28 242	0.73 215	0.58 222	0.40 135	0.61 310	0.62 301	0.46 316	1.78 400	0.47 287	0.09 47	0.07 20	0.11 166	0.10 117	0.39 434	0.12 116

IPLG	0.69 387	0.84 383	2.43 388	0.35 286	0.21 180	1.65 497	0.61 443	1.36 495	0.58 222	1.39 496	0.51 215	0.37 139	0.87 447	1.41 342	0.36 219	0.09 47	0.07 20	0.14 316	0.12 216	0.32 380	0.11 79

IPLGR_C	0.58 322	1.25 478	2.72 438	0.80 483	0.31 327	0.60 249	0.61 443	0.76 244	0.58 222	0.56 289	0.62 315	0.41 166	0.31 186	0.43 120	0.40 251	0.11 198	0.22 415	0.13 280	0.15 299	0.35 405	0.19 279

ACRE	0.56 311	1.14 461	2.77 448	0.76 479	0.28 293	0.60 249	0.56 429	0.76 244	0.58 222	0.55 279	0.62 315	0.41 166	0.29 170	0.44 127	0.39 243	0.11 198	0.19 389	0.13 280	0.14 276	0.36 410	0.18 263

LCNet	0.54 291	0.37 163	1.78 189	0.92 492	0.22 205	0.96 452	0.30 274	0.59 140	0.58 222	0.51 230	0.55 260	0.41 166	0.76 430	0.84 281	0.26 117	0.09 47	0.06 2	0.12 221	0.18 348	0.98 498	0.39 450

RAFT-RH_RVC	0.61 344	0.50 248	2.33 367	0.36 304	0.29 299	0.60 249	0.18 33	0.44 40	0.58 222	0.76 425	1.91 492	0.47 224	0.29 170	1.60 374	1.23 440	0.14 320	0.07 20	0.13 280	0.13 248	0.10 28	0.09 32

BEATNet_4x	0.47 216	0.73 341	1.91 265	0.33 240	0.15 46	0.56 186	0.25 178	0.85 322	0.58 222	0.54 261	0.51 215	0.57 279	0.42 281	0.57 204	0.61 345	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.20 244	0.16 225

MM-Stereo_test3	0.40 131	0.58 277	1.75 169	0.36 304	0.30 310	0.45 69	0.30 274	0.72 204	0.59 229	0.31 96	0.43 146	0.32 117	0.23 87	0.35 70	0.29 150	0.10 136	0.20 400	0.10 102	0.08 56	0.40 439	0.11 79

DEmStereo	0.68 383	0.31 119	2.25 354	0.42 376	0.17 93	0.66 339	0.89 480	0.51 81	0.59 229	0.60 341	1.01 451	0.45 203	1.26 477	1.54 363	2.26 487	0.10 136	0.08 90	0.10 102	0.10 117	0.10 28	0.11 79

UPFNet	0.46 201	0.28 87	1.73 159	0.33 240	0.32 335	0.65 333	0.38 351	0.83 305	0.59 229	0.57 300	0.52 228	0.61 297	0.40 253	0.75 264	0.52 310	0.13 279	0.12 271	0.13 280	0.12 216	0.15 124	0.11 79

FENet	0.44 173	0.30 108	2.42 384	0.32 219	0.17 93	0.58 221	0.22 96	0.77 254	0.59 229	0.47 180	0.42 144	0.55 261	0.38 232	0.49 173	0.47 287	0.12 249	0.09 160	0.12 221	0.11 178	0.13 84	0.16 225

MLCV	0.48 222	0.89 400	1.85 233	0.29 147	0.14 28	0.59 238	0.23 125	0.72 204	0.59 229	0.66 389	0.66 355	0.55 261	0.36 211	1.03 301	0.49 297	0.09 47	0.06 2	0.09 55	0.07 30	0.19 229	0.11 79

DFGA-Net	0.51 268	1.06 450	1.75 169	0.30 163	0.24 237	0.54 158	0.22 96	0.63 162	0.60 234	0.48 198	0.51 215	0.35 133	0.27 142	1.82 412	0.53 314	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.12 216	0.37 418	0.15 198

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 391	0.65 313	3.45 500	0.50 424	0.60 470	0.75 394	0.23 125	0.96 414	0.60 234	0.76 425	1.30 473	0.81 399	0.60 380	0.57 204	0.82 393	0.10 136	0.16 349	0.11 166	0.43 477	0.31 373	0.22 316

CrosDoStereo	0.94 454	0.37 163	2.53 407	0.25 47	0.32 335	0.54 158	3.76 532	0.72 204	0.60 234	0.70 406	1.40 478	0.53 251	1.49 493	1.78 400	3.09 501	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.21 257	0.11 79

AAGNet	0.88 447	0.33 130	1.79 209	0.54 442	0.98 498	0.62 290	0.46 395	0.50 75	0.60 234	0.58 318	0.53 239	0.50 240	0.73 423	1.23 325	7.48 532	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.14 107	0.09 32

PSM-AAD	0.63 355	0.22 26	1.77 184	0.37 325	0.23 224	0.86 435	1.17 502	0.59 140	0.60 234	0.64 380	0.71 389	0.68 340	2.93 516	0.65 237	0.31 180	0.09 47	0.07 20	0.17 378	0.15 299	0.13 84	0.33 420

DeepStereo_LL	0.94 454	0.37 163	2.53 407	0.25 47	0.32 335	0.54 158	3.76 532	0.72 204	0.60 234	0.70 406	1.40 478	0.53 251	1.49 493	1.78 400	3.09 501	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.21 257	0.11 79

RAFT_R40	0.50 251	0.21 14	1.76 175	0.50 424	0.40 405	0.61 270	0.53 417	0.56 123	0.60 234	0.56 289	0.54 251	0.55 261	0.51 346	1.57 367	0.53 314	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.09 32

GrayStereo	0.66 371	0.19 5	1.76 175	0.90 490	0.23 224	0.62 290	1.42 516	0.62 156	0.60 234	0.72 413	0.78 408	0.56 273	3.07 519	0.60 219	0.26 117	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.21 384	0.11 44	0.18 263

RE-Stereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 433	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.60 234	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.78 386	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

Pruner-Stereo	0.51 268	0.27 66	1.78 189	1.79 519	0.19 155	0.62 290	0.45 392	0.57 126	0.60 234	0.61 349	0.48 186	0.41 166	0.24 96	0.46 147	1.00 414	0.12 249	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.12 55	0.13 150

TVStereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 433	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.60 234	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.78 386	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

Prome-Stereo	0.49 240	0.30 108	1.76 175	0.60 464	0.23 224	0.63 308	0.42 367	0.62 156	0.60 234	0.59 332	1.03 455	0.43 183	0.72 420	0.60 219	0.33 201	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.09 82	0.11 44	0.43 461

CFNet_pseudo	0.45 191	0.46 227	2.23 352	0.25 47	0.19 155	0.56 186	0.21 75	0.77 254	0.60 234	0.49 210	0.56 271	0.69 347	0.47 324	0.52 186	0.31 180	0.11 198	0.10 199	0.15 343	0.10 117	0.17 182	0.14 165

PSMNet-RSSM	0.53 286	0.82 377	1.78 189	0.31 190	0.25 254	0.58 221	0.28 242	0.84 316	0.60 234	0.50 217	0.61 310	0.67 333	0.43 291	1.68 384	0.42 259	0.15 337	0.10 199	0.14 316	0.16 318	0.15 124	0.13 150

STTStereo	0.51 268	0.69 327	2.14 332	0.36 304	0.30 310	0.61 270	0.32 310	0.77 254	0.60 234	0.60 341	0.54 251	0.67 333	0.43 291	0.86 284	0.42 259	0.16 358	0.15 332	0.17 378	0.20 378	0.16 160	0.15 198

ccs_rob	0.45 191	0.46 227	2.22 348	0.26 75	0.19 155	0.56 186	0.21 75	0.77 254	0.60 234	0.49 210	0.56 271	0.69 347	0.47 324	0.52 186	0.31 180	0.11 198	0.09 160	0.16 361	0.10 117	0.17 182	0.14 165

rvit_0105_6	0.31 56	0.29 96	1.00 35	0.31 190	0.18 126	0.35 35	0.25 178	0.51 81	0.61 250	0.25 67	0.28 56	0.32 117	0.25 111	0.39 101	0.25 110	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.13 248	0.14 107	0.13 150

test_sample8	1.12 469	0.62 291	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.95 409	0.61 250	1.18 482	0.56 271	2.53 506	1.31 481	1.91 431	2.55 493	0.61 487	4.16 534	0.87 497	0.56 492	0.25 315	0.23 340

DisPM	0.43 163	0.33 130	1.78 189	0.57 454	0.18 126	0.59 238	0.63 449	0.53 102	0.61 250	0.60 341	0.53 239	0.38 146	0.26 125	0.75 264	0.29 150	0.12 249	0.07 20	0.12 221	0.11 178	0.11 44	0.14 165

BUS	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.30 163	0.21 180	0.91 447	0.23 125	1.00 446	0.61 250	0.63 369	0.53 239	0.66 324	0.30 178	0.43 120	0.32 191	0.13 279	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

BSDual-CNN	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.30 163	0.21 180	0.76 397	0.31 287	1.00 446	0.61 250	0.63 369	0.53 239	0.63 304	0.37 225	0.43 120	0.38 232	0.13 279	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

psmg	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.27 91	0.21 180	0.75 394	0.36 337	0.90 361	0.61 250	0.59 332	0.59 288	0.63 304	0.37 225	0.43 120	0.38 232	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.13 84	0.11 79

SACVNet	0.60 336	0.74 344	1.90 259	0.37 325	0.28 293	0.64 319	0.37 345	0.86 332	0.61 250	0.65 387	0.62 315	0.69 347	0.44 299	2.08 448	0.42 259	0.18 383	0.14 307	0.16 361	0.15 299	0.38 425	0.24 352

NF-Stereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 433	0.16 67	0.61 270	0.44 385	0.66 173	0.61 250	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.45 348	0.79 390	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.16 225

OCTAStereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 433	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.61 250	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.80 391	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

ASMatch	0.60 336	0.43 205	2.58 418	0.91 491	0.36 376	0.56 186	0.25 178	0.52 93	0.61 250	0.47 180	1.21 467	0.47 224	0.66 406	1.34 334	0.94 403	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.10 28	0.16 225

SST-Stereo	0.52 280	0.20 9	1.76 175	0.62 466	0.53 451	0.62 290	0.66 451	0.55 117	0.61 250	0.58 318	0.53 239	0.52 249	0.60 380	1.59 373	0.29 150	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.10 56

RAFT-345	0.53 286	0.30 108	2.34 369	0.38 340	0.34 356	0.58 221	0.42 367	0.47 58	0.61 250	0.51 230	1.00 450	0.43 183	0.28 157	1.57 367	0.82 393	0.10 136	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.10 28	0.08 18

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 157	0.86 390	1.78 189	0.28 116	0.17 93	0.52 143	0.20 57	0.62 156	0.61 250	0.50 217	0.61 310	0.39 152	0.32 192	0.35 70	0.30 168	0.07 2	0.10 199	0.09 55	0.09 82	0.35 405	0.10 56

UNet	0.54 291	0.44 216	2.83 454	0.31 190	0.33 348	0.74 388	0.27 225	0.82 299	0.61 250	0.53 248	0.54 251	0.72 363	0.54 356	0.78 275	0.56 328	0.11 198	0.09 160	0.13 280	0.11 178	0.14 107	0.12 116

psmorigin	1.36 489	0.60 281	13.80 540	0.37 325	0.29 299	0.62 290	0.33 318	0.77 254	0.61 250	0.96 461	0.88 429	1.17 477	0.73 423	4.00 521	0.86 397	0.19 398	0.22 415	0.17 378	0.18 348	0.24 303	0.29 391

ac_64	0.55 304	0.46 227	1.92 268	0.36 304	0.34 356	0.63 308	0.31 287	0.82 299	0.61 250	0.55 279	0.51 215	0.89 426	0.48 333	1.83 413	0.55 320	0.14 320	0.11 245	0.12 221	0.12 216	0.18 208	0.12 116

FADNet_RVC	0.81 438	1.14 461	2.42 384	0.30 163	0.24 237	0.71 372	0.24 158	0.95 409	0.61 250	0.44 160	0.56 271	0.59 289	0.42 281	1.52 361	0.68 364	0.94 503	0.96 518	0.28 450	1.00 518	0.90 497	1.36 521

DN-CSS_ROB	0.48 222	1.23 475	1.99 297	0.39 350	0.22 205	0.56 186	0.19 40	0.75 231	0.61 250	0.45 170	0.62 315	0.41 166	0.31 186	0.70 255	0.32 191	0.11 198	0.08 90	0.14 316	0.13 248	0.36 410	0.12 116

FACV-RUCA	0.58 322	0.40 187	1.78 189	0.43 381	1.67 522	0.48 100	0.28 242	0.69 189	0.62 268	0.40 135	0.53 239	0.33 123	0.63 397	0.40 106	0.31 180	0.13 279	0.11 245	0.62 488	0.12 216	0.70 486	0.98 506

rvit_0105_5	0.36 95	0.39 182	1.48 109	0.30 163	0.18 126	0.41 55	0.30 274	0.64 165	0.62 268	0.30 92	0.33 96	0.37 139	0.29 170	0.41 109	0.28 135	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.15 299	0.15 124	0.14 165

rvit_0105_4	0.35 88	0.35 151	1.45 101	0.31 190	0.18 126	0.37 43	0.28 242	0.59 140	0.62 268	0.27 80	0.31 83	0.35 133	0.27 142	0.43 120	0.25 110	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.12 116

RCA-Stereo	0.34 77	0.32 125	1.30 72	0.26 75	0.14 28	0.58 221	0.23 125	0.78 269	0.62 268	0.40 135	0.44 157	0.28 94	0.35 205	0.29 27	0.20 44	0.09 47	0.10 199	0.09 55	0.07 30	0.19 229	0.08 18

test_5	0.51 268	0.87 393	1.99 297	0.37 325	0.65 476	0.58 221	0.35 330	0.78 269	0.62 268	0.48 198	0.55 260	0.45 203	0.40 253	0.72 259	0.30 168	0.09 47	0.07 20	0.12 221	0.12 216	0.33 388	0.38 444

HHNet	0.60 336	0.65 313	2.60 423	0.36 304	0.25 254	0.64 319	0.61 443	0.64 165	0.62 268	0.55 279	1.13 464	0.32 117	0.60 380	0.42 117	1.79 468	0.15 337	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.18 208	0.15 198

HCRNet	0.46 201	0.49 242	1.65 136	0.38 340	0.29 299	0.58 221	0.22 96	0.75 231	0.62 268	0.47 180	0.49 203	0.48 235	0.36 211	1.12 313	0.37 225	0.15 337	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.17 182	0.17 243

GMStereo	0.38 110	0.99 437	1.91 265	0.27 91	0.16 67	0.39 50	0.23 125	0.47 58	0.62 268	0.38 127	0.34 102	0.25 63	0.25 111	0.39 101	0.29 150	0.14 320	0.08 90	0.10 102	0.12 216	0.15 124	0.11 79
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.54 291	0.69 327	2.00 299	0.35 286	0.40 405	0.66 339	0.30 274	0.83 305	0.62 268	0.57 300	0.69 375	0.69 347	0.54 356	1.07 304	0.55 320	0.13 279	0.13 290	0.13 280	0.11 178	0.19 229	0.17 243

FADNet-RVC	0.61 344	1.26 480	2.12 325	0.33 240	0.26 269	0.59 238	0.29 266	0.86 332	0.62 268	0.45 170	0.50 211	0.62 301	0.46 316	1.73 392	0.55 320	0.17 372	0.20 400	0.17 378	0.18 348	0.59 477	0.28 385

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 304	0.92 405	2.36 375	0.38 340	0.37 387	0.60 249	0.28 242	0.82 299	0.62 268	0.62 360	0.55 260	0.72 363	0.45 303	1.00 297	0.43 268	0.15 337	0.11 245	0.14 316	0.14 276	0.15 124	0.16 225
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.62 349	0.76 347	1.72 156	0.30 163	0.29 299	0.64 319	0.28 242	0.94 396	0.62 268	0.58 318	0.57 279	1.40 487	0.64 399	2.59 489	0.42 259	0.11 198	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.14 107	0.11 79

UGAM	0.58 322	0.47 236	2.21 344	0.30 163	0.19 155	0.53 150	0.34 322	0.59 140	0.63 280	0.44 160	0.73 396	0.78 388	0.37 225	2.58 488	0.39 243	0.10 136	0.08 90	0.17 378	0.14 276	0.42 448	0.17 243

RAFT+CT+SA	0.50 251	0.86 390	1.82 222	0.37 325	0.75 484	0.54 158	0.34 322	0.77 254	0.63 280	0.38 127	0.55 260	0.34 129	0.29 170	0.68 244	0.27 125	0.09 47	0.07 20	0.11 166	0.51 486	0.29 354	0.41 459

PFNet	0.60 336	0.33 130	2.47 397	0.41 366	0.55 456	0.62 290	0.27 225	0.61 152	0.63 280	0.61 349	0.56 271	0.45 203	0.32 192	1.88 428	1.14 431	0.28 456	0.09 160	0.12 221	0.16 318	0.26 335	0.20 294

AFF-stereo	0.44 173	0.96 422	1.78 189	0.31 190	0.15 46	0.50 115	0.21 75	0.64 165	0.63 280	0.47 180	0.64 343	0.49 237	0.34 203	0.46 147	0.31 180	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.10 117	0.37 418	0.10 56

SFCPSM	0.46 201	0.24 41	2.35 372	0.27 91	0.27 282	0.70 370	0.32 310	0.96 414	0.63 280	0.49 210	0.52 228	0.43 183	0.36 211	0.52 186	0.43 268	0.12 249	0.09 160	0.12 221	0.16 318	0.16 160	0.12 116

DMCA	0.41 138	0.52 251	1.26 66	0.31 190	0.24 237	0.59 238	0.26 200	0.77 254	0.63 280	0.58 318	0.48 186	0.57 279	0.35 205	0.40 106	0.50 302	0.14 320	0.10 199	0.14 316	0.10 117	0.15 124	0.15 198

FADNet-RVC-Resample	0.67 376	1.16 470	3.16 485	0.37 325	0.29 299	0.62 290	0.38 351	0.86 332	0.63 280	0.51 230	0.50 211	0.57 279	0.45 303	1.57 367	0.49 297	0.24 438	0.32 462	0.23 430	0.19 368	0.27 344	0.62 484

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 424	1.04 448	2.06 309	0.94 494	0.35 368	0.89 444	0.40 358	0.85 322	0.63 280	0.55 279	0.63 327	0.75 379	0.38 232	2.38 469	0.48 292	1.10 510	0.31 456	0.36 468	0.21 384	0.53 473	0.55 478

test_sample3	0.50 251	0.41 193	1.88 248	0.32 219	0.19 155	0.57 204	0.25 178	0.92 380	0.64 288	0.52 238	0.49 203	0.47 224	0.35 205	1.79 404	0.37 225	0.13 279	0.10 199	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.16 225

SQANet	0.80 432	1.58 498	2.53 407	0.76 479	0.83 489	0.76 397	0.36 337	0.83 305	0.64 288	0.63 369	0.69 375	0.73 367	0.51 346	1.21 321	0.53 314	0.77 499	0.29 450	0.59 487	0.29 424	0.86 496	0.61 483

PCWNet_CMD	0.46 201	0.45 224	2.28 359	0.26 75	0.20 169	0.55 171	0.21 75	0.75 231	0.64 288	0.48 198	0.55 260	0.68 340	0.57 370	0.46 147	0.30 168	0.11 198	0.10 199	0.14 316	0.10 117	0.18 208	0.14 165

CBFPSM	0.56 311	0.91 404	1.82 222	0.28 116	0.23 224	0.71 372	0.37 345	0.72 204	0.64 288	0.50 217	0.49 203	1.03 456	0.83 439	0.62 222	1.35 446	0.10 136	0.12 271	0.10 102	0.10 117	0.18 208	0.19 279

hknet	0.47 216	0.29 96	1.70 149	0.30 163	0.24 237	0.76 397	0.31 287	1.00 446	0.64 288	0.63 369	0.53 239	0.80 396	0.38 232	0.77 271	0.37 225	0.11 198	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

IPLGR	0.54 291	0.56 273	2.68 432	0.36 304	0.18 126	0.62 290	0.54 421	1.02 457	0.64 288	0.73 417	0.46 168	0.47 224	0.45 303	1.12 313	0.29 150	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.09 82	0.19 229	0.12 116

GwcNet-ADL	0.50 251	0.74 344	2.90 464	0.31 190	0.20 169	0.58 221	0.29 266	0.87 341	0.64 288	0.47 180	0.47 174	0.56 273	0.33 195	0.46 147	0.46 278	0.13 279	0.12 271	0.09 55	0.09 82	0.14 107	0.21 303

PFNet+	0.45 191	0.37 163	1.86 241	0.46 407	0.18 126	0.58 221	0.77 471	0.52 93	0.64 288	0.56 289	0.48 186	0.39 152	0.26 125	0.93 289	0.32 191	0.13 279	0.09 160	0.14 316	0.13 248	0.12 55	0.15 198

LMCR-Stereo	0.52 280	0.71 332	2.39 379	0.40 359	0.21 180	0.74 388	0.31 287	1.02 457	0.64 288	0.61 349	0.63 327	0.39 152	0.51 346	0.62 222	0.42 259	0.19 398	0.09 160	0.12 221	0.09 82	0.23 288	0.12 116

s12784h	0.36 95	0.28 87	1.58 126	0.23 16	0.11 1	0.62 290	0.24 158	0.79 285	0.64 288	0.44 160	0.52 228	0.28 94	0.26 125	0.50 179	0.24 98	0.11 198	0.06 2	0.09 55	0.06 9	0.16 160	0.06 1

EAI-Stereo	0.78 428	0.25 46	1.67 142	0.54 442	0.59 465	1.95 506	2.05 522	1.11 480	0.64 288	0.95 460	1.49 481	0.50 240	0.67 408	0.59 213	1.44 453	0.09 47	0.19 389	0.09 55	0.49 483	0.13 84	0.22 316

cf-r	0.53 286	0.81 373	2.15 333	0.33 240	0.28 293	0.60 249	0.28 242	0.78 269	0.64 288	0.51 230	0.60 303	0.75 379	0.40 253	1.32 332	0.43 268	0.13 279	0.09 160	0.11 166	0.12 216	0.15 124	0.14 165

MSMDNet	0.46 201	0.44 216	2.28 359	0.26 75	0.20 169	0.55 171	0.21 75	0.75 231	0.64 288	0.48 198	0.55 260	0.68 340	0.56 365	0.46 147	0.30 168	0.11 198	0.10 199	0.13 280	0.10 117	0.18 208	0.15 198

coex_refinement	0.58 322	0.94 413	1.87 246	0.38 340	0.25 254	0.64 319	0.34 322	0.83 305	0.65 301	0.60 341	0.63 327	0.81 399	0.48 333	1.85 420	0.56 328	0.13 279	0.09 160	0.10 102	0.10 117	0.16 160	0.16 225

rvit_0105_3	0.39 125	0.47 236	1.46 102	0.33 240	0.19 155	0.45 69	0.35 330	0.69 189	0.65 301	0.37 119	0.37 114	0.40 160	0.31 186	0.44 127	0.30 168	0.18 383	0.17 367	0.17 378	0.18 348	0.15 124	0.15 198

test_sample5	0.51 268	0.43 205	1.83 228	0.32 219	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.92 380	0.65 301	0.53 248	0.59 288	0.45 203	0.36 211	1.87 421	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

test_sample4	0.50 251	0.42 200	1.88 248	0.32 219	0.19 155	0.56 186	0.26 200	0.93 388	0.65 301	0.54 261	0.54 251	0.45 203	0.36 211	1.79 404	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

DualNet	0.51 268	0.43 205	1.83 228	0.32 219	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.92 380	0.65 301	0.54 261	0.62 315	0.45 203	0.36 211	1.87 421	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

CFNet_ucs	0.48 222	0.50 248	2.32 364	0.26 75	0.22 205	0.57 204	0.22 96	0.85 322	0.65 301	0.53 248	0.64 343	0.68 340	0.44 299	0.54 196	0.31 180	0.13 279	0.12 271	0.16 361	0.11 178	0.19 229	0.17 243

iinet-f	0.57 317	0.93 411	2.27 357	0.31 190	0.25 254	0.83 427	0.33 318	0.81 292	0.65 301	0.54 261	0.63 327	0.73 367	0.67 408	0.73 260	0.67 361	0.13 279	0.13 290	0.11 166	0.10 117	0.43 450	0.16 225

gwcnet-sp	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

scenet	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

ssnet	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

DDUNet	0.77 424	1.12 457	1.88 248	0.76 479	0.69 480	0.84 429	0.43 374	0.85 322	0.65 301	0.67 393	0.75 402	0.91 430	0.52 351	1.03 301	0.57 332	0.54 483	0.37 468	0.95 503	0.52 488	0.71 487	0.57 479

OMP-Stereo	0.59 330	0.65 313	1.74 163	0.56 451	0.37 387	0.60 249	0.26 200	0.70 196	0.65 301	0.66 389	0.60 303	0.69 347	0.32 192	2.09 450	1.20 436	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.09 82	0.17 182	0.10 56

IIG-Stereo	0.59 330	0.65 313	1.74 163	0.54 442	0.23 224	0.61 270	0.21 75	0.73 215	0.65 301	0.64 380	0.69 375	0.69 347	0.38 232	2.09 450	1.39 449	0.11 198	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.09 32

hitnet-ft	0.67 376	0.80 368	1.90 259	0.28 116	0.22 205	0.69 363	0.36 337	0.85 322	0.65 301	0.56 289	0.84 420	1.03 456	0.95 460	2.32 464	0.55 320	0.23 430	0.14 307	0.41 476	0.13 248	0.24 303	0.17 243

NCCL2	0.65 367	0.94 413	1.96 292	0.43 381	0.30 310	0.71 372	0.68 457	0.84 316	0.65 301	0.70 406	0.60 303	0.86 418	0.54 356	1.56 365	0.57 332	0.20 408	0.16 349	0.67 491	0.25 406	0.22 275	0.24 352

ISRNet	0.47 216	0.44 216	1.55 122	0.37 325	0.31 327	0.49 107	0.19 40	0.75 231	0.66 316	0.63 369	0.71 389	0.67 333	0.39 246	0.58 207	0.44 273	0.23 430	0.16 349	0.21 420	0.20 378	0.21 257	0.25 361

AIO-test1	0.45 191	0.87 393	2.27 357	0.33 240	0.33 348	0.50 115	0.22 96	0.74 219	0.66 316	0.29 89	0.41 140	0.29 101	0.22 73	0.73 260	0.29 150	0.09 47	0.08 90	0.12 221	0.14 276	0.30 365	0.22 316

DualNet (step1)	0.59 330	0.62 291	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.11 310	0.38 232	0.61 487	0.14 307	0.87 497	0.56 492	0.25 315	0.23 340

test_sample9	0.94 454	0.62 291	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.91 431	2.55 493	0.61 487	4.16 534	0.87 497	0.56 492	0.25 315	0.23 340

test_sample7	0.47 216	0.33 130	1.49 112	0.34 270	0.20 169	0.51 124	0.30 274	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.11 310	0.38 232	0.17 372	0.14 307	0.16 361	0.15 299	0.19 229	0.18 263

test_sample6	0.52 280	0.44 216	1.81 216	0.33 240	0.18 126	0.55 171	0.27 225	0.94 396	0.66 316	0.54 261	0.62 315	0.47 224	0.36 211	1.97 437	0.38 232	0.14 320	0.10 199	0.13 280	0.13 248	0.17 182	0.16 225

UDGNet	0.44 173	1.02 446	1.74 163	0.35 286	0.19 155	0.58 221	0.23 125	0.49 69	0.66 316	0.41 144	0.38 123	0.34 129	0.29 170	0.53 192	0.30 168	0.24 438	0.10 199	0.37 472	0.19 368	0.27 344	0.15 198

IRAFT_RVC	0.54 291	0.53 256	1.78 189	0.46 407	0.21 180	0.58 221	0.43 374	0.65 171	0.66 316	0.54 261	0.50 211	0.49 237	0.51 346	1.58 371	1.01 418	0.11 198	0.25 439	0.13 280	0.10 117	0.15 124	0.13 150

GwcNet-RSSM	0.57 317	0.94 413	2.13 327	0.32 219	0.25 254	0.60 249	0.30 274	0.80 288	0.66 316	0.52 238	0.64 343	0.71 360	0.40 253	1.79 404	0.50 302	0.13 279	0.09 160	0.12 221	0.12 216	0.21 257	0.15 198

ARAFT	0.60 336	1.23 475	3.10 479	0.28 116	0.16 67	0.64 319	0.36 337	0.90 361	0.67 325	0.61 349	0.49 203	0.55 261	0.31 186	1.24 328	0.32 191	0.10 136	0.08 90	0.14 316	0.13 248	0.37 418	0.21 303

G-Net	0.99 459	0.64 306	2.76 446	0.57 454	0.67 477	2.03 511	0.72 466	0.76 244	0.67 325	1.14 474	2.56 508	1.30 484	1.02 464	1.48 357	1.74 466	0.25 443	0.24 426	0.24 437	0.26 413	0.37 418	0.31 408

DispNO	0.67 376	0.98 433	2.58 418	0.31 190	0.27 282	0.59 238	0.29 266	0.83 305	0.68 327	0.53 248	0.79 411	0.83 406	0.47 324	2.46 479	0.68 364	0.12 249	0.10 199	0.19 404	0.31 439	0.16 160	0.17 243

CoDeX	0.52 280	0.43 205	2.25 354	0.29 147	0.26 269	0.61 270	0.32 310	0.99 438	0.68 327	0.48 198	0.55 260	0.52 249	0.40 253	1.60 374	0.35 216	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.13 84	0.12 116

dd	0.42 157	0.96 422	1.77 184	0.31 190	0.17 93	0.57 204	0.26 200	0.49 69	0.68 327	0.41 144	0.40 136	0.34 129	0.27 142	0.45 138	0.40 251	0.17 372	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.21 257	0.12 116

APVNet	0.70 391	0.67 321	2.71 436	0.38 340	0.36 376	0.85 433	0.43 374	0.91 371	0.68 327	0.55 279	0.69 375	0.75 379	0.55 361	2.31 463	0.78 386	0.17 372	0.17 367	0.24 437	0.19 368	0.33 388	0.23 340

psm_up	0.57 317	0.61 285	1.83 228	0.35 286	0.30 310	0.64 319	0.37 345	0.90 361	0.68 327	0.59 332	0.55 260	0.68 340	0.54 356	1.91 431	0.46 278	0.16 358	0.15 332	0.16 361	0.15 299	0.23 288	0.13 150

aanetorigin	0.77 424	0.80 368	2.59 420	0.43 381	0.44 422	0.58 221	1.01 492	0.57 126	0.68 327	1.53 501	1.23 468	0.81 399	1.08 470	1.07 304	1.07 424	0.18 383	0.15 332	0.17 378	0.21 384	0.54 474	0.30 400

ACVNet	0.45 191	0.44 216	1.79 209	0.28 116	0.21 180	0.59 238	0.36 337	0.66 173	0.68 327	0.45 170	0.59 288	0.69 347	0.40 253	0.44 127	0.55 320	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.34 395	0.10 56

acv_ft	0.48 222	0.44 216	1.76 175	0.32 219	0.41 412	0.63 308	0.28 242	0.81 292	0.68 327	0.61 349	0.59 288	0.69 347	0.45 303	0.44 127	0.63 349	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.41 442	0.10 56

StereoDRNet-Refined	0.50 251	0.41 193	1.50 115	0.33 240	0.21 180	0.68 357	0.26 200	0.81 292	0.68 327	0.67 393	0.68 366	0.73 367	0.42 281	1.10 307	0.59 340	0.11 198	0.08 90	0.14 316	0.14 276	0.25 315	0.21 303
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	0.58 322	0.82 377	1.89 255	0.59 460	0.56 458	0.64 319	0.36 337	0.84 316	0.69 336	0.51 230	0.68 366	0.53 251	0.43 291	0.56 203	0.43 268	0.34 467	0.18 377	0.44 479	0.29 424	0.48 462	0.30 400

TestStereo1	0.49 240	0.81 373	1.85 233	0.39 350	0.57 461	0.56 186	0.34 322	0.75 231	0.69 336	0.44 160	0.63 327	0.35 133	0.42 281	0.64 227	0.29 150	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.33 388	0.26 371

SA-5K	0.49 240	0.81 373	1.85 233	0.39 350	0.57 461	0.56 186	0.34 322	0.75 231	0.69 336	0.44 160	0.63 327	0.35 133	0.42 281	0.64 227	0.29 150	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.33 388	0.26 371

STrans-v2	0.67 376	0.56 273	2.64 427	0.27 91	0.23 224	0.57 204	0.33 318	0.96 414	0.69 336	0.92 455	0.85 424	0.89 426	0.93 454	1.83 413	1.21 438	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.09 82	0.11 44	0.12 116

xxxx	0.70 391	0.21 14	1.33 77	0.28 116	0.18 126	0.63 308	0.24 158	1.02 457	0.69 336	0.50 217	0.62 315	0.58 286	0.38 232	1.47 356	5.21 525	0.13 279	0.12 271	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.15 198

HSM-Net_RVC	0.67 376	0.34 144	2.23 352	0.26 75	0.19 155	0.67 345	0.29 266	1.26 491	0.69 336	0.72 413	0.70 385	0.78 388	0.42 281	3.77 520	0.41 257	0.13 279	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.12 55	0.11 79
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AdaStereo	0.44 173	0.38 173	1.79 209	0.34 270	0.20 169	0.57 204	0.28 242	0.92 380	0.69 336	0.52 238	0.55 260	0.61 297	0.33 195	0.48 163	0.39 243	0.17 372	0.08 90	0.17 378	0.11 178	0.18 208	0.12 116
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.
PS-NSSS	0.63 355	1.00 439	1.81 216	0.30 163	0.31 327	0.63 308	0.34 322	0.98 426	0.69 336	0.54 261	0.74 399	0.51 243	0.41 264	2.43 477	0.48 292	0.24 438	0.17 367	0.27 446	0.18 348	0.27 344	0.21 303

PSMNet_ROB	0.66 371	1.01 443	2.33 367	0.38 340	0.31 327	0.72 378	0.55 424	0.86 332	0.69 336	0.54 261	0.60 303	0.75 379	0.47 324	2.00 442	0.82 393	0.17 372	0.13 290	0.19 404	0.19 368	0.24 303	0.27 378

AIO-test2	0.49 240	1.15 465	1.96 292	0.42 376	0.37 387	0.50 115	0.23 125	0.79 285	0.70 345	0.33 107	0.53 239	0.27 85	0.22 73	0.67 241	0.29 150	0.73 495	0.08 90	0.13 280	0.17 335	0.17 182	0.18 263

UDG	0.77 424	1.23 475	2.15 333	0.67 473	0.59 465	0.78 410	0.38 351	0.90 361	0.70 345	0.61 349	0.69 375	1.01 452	0.67 408	1.02 299	0.73 378	0.45 476	0.34 463	0.87 497	0.51 486	0.67 484	0.46 466

222	0.78 428	0.23 33	1.23 61	0.28 116	0.18 126	0.62 290	0.24 158	1.02 457	0.70 345	0.58 318	0.66 355	0.46 216	0.42 281	1.80 408	6.53 531	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.17 243

test_xeample	0.72 403	0.21 14	1.36 82	0.27 91	0.17 93	0.59 238	0.28 242	1.01 454	0.70 345	0.55 279	0.67 358	0.44 194	0.39 246	1.88 428	5.17 524	0.12 249	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.13 84	0.15 198

DSFCA	0.54 291	0.35 151	1.41 92	0.28 116	0.28 293	0.79 414	0.88 479	0.76 244	0.70 345	0.72 413	0.66 355	0.67 333	0.57 370	1.17 319	0.63 349	0.16 358	0.14 307	0.13 280	0.14 276	0.16 160	0.13 150

Nwc_Net	0.68 383	0.83 381	2.53 407	0.41 366	0.39 396	0.77 405	0.38 351	1.01 454	0.70 345	0.60 341	0.99 448	0.98 446	0.68 411	1.41 342	0.63 349	0.23 430	0.15 332	0.23 430	0.25 406	0.23 288	0.18 263

RASNet	0.61 344	0.68 323	2.03 307	0.35 286	0.46 436	0.65 333	0.28 242	0.78 269	0.70 345	0.48 198	0.64 343	0.93 435	0.61 389	2.21 458	0.73 378	0.12 249	0.09 160	0.09 55	0.10 117	0.14 107	0.11 79

iResNet	0.51 268	0.76 347	2.59 420	0.41 366	0.17 93	0.64 319	0.27 225	0.82 299	0.70 345	0.57 300	0.64 343	0.43 183	0.36 211	0.70 255	0.52 310	0.10 136	0.07 20	0.09 55	0.08 56	0.21 257	0.13 150

DLCB_ROB	0.54 291	0.55 270	1.49 112	0.36 304	0.25 254	0.65 333	0.36 337	0.80 288	0.70 345	0.72 413	0.69 375	0.83 406	0.46 316	1.53 362	0.60 342	0.13 279	0.12 271	0.14 316	0.14 276	0.14 107	0.13 150

ETE_ROB	0.60 336	0.71 332	1.55 122	0.37 325	0.25 254	0.69 363	0.51 410	1.47 499	0.70 345	0.80 433	0.69 375	0.85 414	0.49 341	1.36 336	0.58 338	0.16 358	0.13 290	0.19 404	0.16 318	0.21 257	0.23 340

YMNet	0.62 349	0.72 336	1.93 271	0.41 366	0.41 412	0.87 439	0.43 374	0.87 341	0.71 355	0.74 420	0.81 412	0.83 406	0.46 316	0.86 284	0.93 401	0.19 398	0.22 415	0.20 412	0.17 335	0.41 442	0.21 303

YMNet_1	0.62 349	0.72 336	1.93 271	0.41 366	0.41 412	0.87 439	0.43 374	0.87 341	0.71 355	0.74 420	0.81 412	0.83 406	0.46 316	0.86 284	0.93 401	0.19 398	0.22 415	0.20 412	0.17 335	0.41 442	0.21 303

LL-Strereo	0.72 403	1.29 482	2.49 400	0.36 304	0.45 430	0.55 171	0.32 310	0.93 388	0.71 355	0.67 393	0.58 285	0.85 414	0.79 434	2.67 495	0.46 278	0.10 136	0.18 377	0.14 316	0.12 216	0.40 439	0.42 460

anonymity	0.80 432	0.66 320	1.29 69	0.59 460	0.75 484	0.67 345	0.52 413	0.95 409	0.71 355	0.94 458	0.70 385	0.67 333	0.87 447	0.71 257	1.35 446	0.64 490	0.62 496	0.58 485	1.44 525	0.60 480	0.65 487

NINENet	0.50 251	0.33 130	1.69 145	0.55 449	0.25 254	0.91 447	0.23 125	0.98 426	0.71 355	0.53 248	0.55 260	0.66 324	0.30 178	1.22 323	0.32 191	0.15 337	0.13 290	0.16 361	0.11 178	0.16 160	0.13 150

Sa-1000	0.51 268	0.72 336	1.90 259	0.31 190	0.60 470	0.60 249	0.31 287	0.94 396	0.71 355	0.52 238	0.83 417	0.42 179	0.33 195	0.68 244	0.28 135	0.10 136	0.09 160	0.13 280	0.29 424	0.29 354	0.10 56

TransformOpticalFlow	0.64 359	0.56 273	2.66 430	0.44 388	0.26 269	0.62 290	0.28 242	0.83 305	0.71 355	0.76 425	0.74 399	0.91 430	0.85 443	1.83 413	0.81 392	0.10 136	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.11 44	0.12 116

ccnet	0.71 400	0.41 193	1.59 127	0.40 359	0.45 430	1.06 463	0.55 424	0.98 426	0.71 355	0.88 449	0.97 445	0.82 404	0.88 450	1.68 384	0.94 403	0.32 463	0.26 441	0.32 462	0.27 418	0.34 395	0.30 400

RGC	0.71 400	0.97 430	2.18 340	0.44 388	0.44 422	0.73 384	0.40 358	0.94 396	0.71 355	0.71 410	1.04 458	1.01 452	0.71 417	1.74 394	0.70 368	0.23 430	0.18 377	0.28 450	0.26 413	0.29 354	0.27 378

XPNet_ROB	0.61 344	0.72 336	1.66 140	0.37 325	0.27 282	0.67 345	0.47 403	0.89 355	0.71 355	0.78 431	0.70 385	0.81 399	0.53 353	1.70 387	0.76 382	0.21 414	0.16 349	0.16 361	0.15 299	0.20 244	0.21 303

G2L-Stereo_aug	0.54 291	0.33 130	2.61 424	0.28 116	0.24 237	0.62 290	0.28 242	0.74 219	0.72 365	0.63 369	0.65 352	0.73 367	0.48 333	1.37 337	0.57 332	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.21 257	0.11 79

TCMNet	0.66 371	0.85 387	2.55 417	0.50 424	0.52 450	0.72 378	0.39 355	0.87 341	0.72 365	0.58 318	0.68 366	0.63 304	0.46 316	1.70 387	0.63 349	0.18 383	0.18 377	0.23 430	0.18 348	0.38 425	0.27 378

SMFormer	0.50 251	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.49 297	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.15 124	0.16 225

tta	0.50 251	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.49 297	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.11 79

qqq1	0.48 222	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.09 55	0.08 56	0.14 107	0.11 79

fff1	0.48 222	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.09 55	0.08 56	0.14 107	0.11 79

fast-acv-ft	0.63 355	0.88 397	3.10 479	0.38 340	0.30 310	0.79 414	0.48 406	0.69 189	0.72 365	0.58 318	0.78 408	0.76 383	0.60 380	0.67 241	0.73 378	0.15 337	0.15 332	0.18 398	0.17 335	0.37 418	0.16 225

HBP-ISP	0.76 420	1.30 483	3.19 489	0.35 286	0.26 269	0.85 433	0.54 421	1.03 464	0.72 365	0.80 433	0.69 375	0.68 340	0.83 439	2.04 444	0.44 273	0.23 430	0.24 426	0.29 457	0.25 406	0.28 350	0.24 352

DCANet-4	0.40 131	0.27 66	2.21 344	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.47 174	0.28 94	0.37 225	0.37 88	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

ADStereo(finetuned)	0.45 191	0.77 356	2.12 325	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.48 186	0.31 109	0.76 430	0.37 88	0.38 232	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.13 84	0.23 340

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 317	0.87 393	2.11 322	0.32 219	0.30 310	0.84 429	0.40 358	0.88 349	0.72 365	0.65 387	0.73 396	0.66 324	0.57 370	0.93 289	0.71 371	0.13 279	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.15 124	0.14 165

DCANet	0.42 157	0.77 356	1.95 283	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.48 186	0.31 109	0.41 264	0.36 79	0.39 243	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.13 84	0.23 340

FADNet	0.64 359	1.22 474	2.06 309	0.32 219	0.30 310	0.66 339	0.29 266	0.88 349	0.72 365	0.44 160	0.48 186	0.66 324	0.57 370	1.84 418	0.45 277	0.46 478	0.20 400	0.17 378	0.19 368	0.59 477	0.24 352

NCC-stereo	0.79 430	0.94 413	2.42 384	0.59 460	0.45 430	1.90 504	0.46 395	0.99 438	0.72 365	0.64 380	0.84 420	0.91 430	0.73 423	1.80 408	1.00 414	0.27 452	0.19 389	0.23 430	0.31 439	0.24 303	0.22 316

Abc-Net	0.79 430	0.94 413	2.42 384	0.59 460	0.45 430	1.90 504	0.46 395	0.99 438	0.72 365	0.64 380	0.84 420	0.91 430	0.73 423	1.80 408	1.00 414	0.27 452	0.19 389	0.23 430	0.31 439	0.24 303	0.22 316
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CVANet_RVC	0.65 367	0.80 368	2.13 327	0.36 304	0.26 269	0.62 290	0.42 367	0.84 316	0.72 365	0.69 402	0.68 366	0.68 340	0.52 351	2.64 491	0.42 259	0.19 398	0.12 271	0.22 423	0.17 335	0.37 418	0.15 198

SA	0.50 251	0.75 346	1.95 283	0.31 190	0.61 472	0.57 204	0.31 287	0.91 371	0.73 381	0.42 149	0.62 315	0.38 146	0.47 324	0.68 244	0.29 150	0.09 47	0.09 160	0.13 280	0.32 445	0.30 365	0.10 56

AASNet	0.56 311	1.03 447	2.34 369	0.37 325	0.33 348	0.65 333	0.29 266	0.96 414	0.73 381	0.54 261	0.60 303	0.55 261	0.38 232	0.59 213	0.58 338	0.14 320	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.43 450	0.24 352

GANet	0.75 417	0.84 383	2.01 300	0.40 359	0.25 254	0.74 388	0.66 451	0.87 341	0.73 381	0.71 410	1.07 460	0.84 411	0.59 377	2.71 499	1.15 433	0.17 372	0.16 349	0.44 479	0.16 318	0.31 373	0.20 294

iResNetv2_ROB	0.59 330	1.43 493	2.96 467	0.40 359	0.22 205	0.58 221	0.28 242	0.91 371	0.73 381	0.57 300	0.63 327	0.60 295	0.41 264	0.74 263	0.35 216	0.11 198	0.08 90	0.10 102	0.07 30	0.43 450	0.17 243

rvit_105_1	0.44 173	0.54 261	1.46 102	0.36 304	0.24 237	0.51 124	0.45 392	0.75 231	0.74 385	0.45 170	0.44 157	0.44 194	0.36 211	0.62 222	0.38 232	0.20 408	0.18 377	0.18 398	0.22 392	0.18 208	0.18 263

1111x	0.74 415	0.21 14	1.93 271	0.31 190	0.17 93	0.63 308	0.32 310	1.03 464	0.74 385	0.52 238	0.62 315	0.57 279	0.47 324	2.38 469	4.25 519	0.12 249	0.14 307	0.11 166	0.12 216	0.12 55	0.14 165

ssnet_v2	0.55 304	0.60 281	1.86 241	0.32 219	0.22 205	0.72 378	0.44 385	0.94 396	0.74 385	0.63 369	0.54 251	0.81 399	0.47 324	0.77 271	0.70 368	0.16 358	0.14 307	0.14 316	0.14 276	0.30 365	0.30 400

DAS	0.56 311	0.35 151	1.55 122	0.33 240	0.34 356	0.50 115	0.42 367	0.83 305	0.74 385	0.83 443	0.68 366	0.56 273	0.48 333	2.40 473	0.46 278	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.18 208	0.15 198

SepStereo	0.52 280	0.35 151	1.55 122	0.33 240	0.34 356	0.50 115	0.42 367	0.83 305	0.74 385	0.83 443	0.68 366	0.56 273	0.48 333	1.56 365	0.46 278	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.18 208	0.15 198

MIPNet	0.83 440	0.81 373	2.40 381	0.61 465	0.18 126	1.48 487	1.39 512	1.60 505	0.74 385	1.94 506	0.85 424	0.73 367	1.68 500	0.87 287	0.31 180	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.32 445	0.25 315	0.12 116

GEStereo_RVC	0.54 291	0.87 393	1.95 283	0.47 412	0.25 254	0.62 290	0.37 345	1.00 446	0.74 385	0.53 248	0.54 251	0.59 289	0.44 299	1.10 307	0.46 278	0.15 337	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.26 335	0.19 279

ADLNet	0.60 336	0.71 332	1.95 283	0.35 286	0.34 356	0.67 345	0.34 322	0.90 361	0.74 385	0.68 400	0.62 315	0.80 396	0.45 303	1.78 400	0.64 354	0.14 320	0.11 245	0.14 316	0.14 276	0.29 354	0.21 303

RAFT + AFF	0.64 359	1.20 472	1.95 283	0.34 270	0.33 348	0.67 345	0.52 413	0.99 438	0.74 385	0.53 248	0.58 285	0.57 279	0.80 435	1.76 397	0.51 307	0.12 249	0.27 447	0.15 343	0.14 276	0.43 450	0.29 391

MMNet	0.50 251	0.48 239	1.93 271	0.33 240	0.27 282	0.79 414	0.28 242	0.81 292	0.74 385	0.60 341	0.56 271	0.59 289	0.55 361	0.79 276	0.59 340	0.10 136	0.09 160	0.12 221	0.11 178	0.13 84	0.14 165

delet	0.52 280	0.54 261	1.62 134	0.31 190	0.35 368	0.74 388	0.46 395	0.85 322	0.74 385	0.55 279	0.60 303	0.67 333	0.50 344	1.12 313	0.57 332	0.11 198	0.11 245	0.13 280	0.14 276	0.16 160	0.12 116

TDLM	0.67 376	0.92 405	1.76 175	0.37 325	0.24 237	0.66 339	0.56 429	0.82 299	0.74 385	1.16 475	0.62 315	0.61 297	0.48 333	2.70 497	0.50 302	0.20 408	0.11 245	0.35 466	0.14 276	0.32 380	0.16 225

StereoDRNet	0.64 359	0.88 397	2.35 372	0.41 366	0.45 430	0.73 384	0.47 403	0.94 396	0.74 385	0.75 422	0.54 251	0.74 374	0.47 324	1.70 387	0.72 375	0.15 337	0.14 307	0.15 343	0.14 276	0.20 244	0.19 279

MyStereo04	0.48 222	0.40 187	2.65 429	0.29 147	0.23 224	0.60 249	0.31 287	0.83 305	0.75 398	0.47 180	0.36 111	0.53 251	0.42 281	0.53 192	0.39 243	0.09 47	0.18 377	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.19 279

GASNet	0.73 412	1.47 495	3.04 474	0.47 412	0.33 348	0.57 204	0.34 322	0.91 371	0.75 398	0.58 318	0.58 285	0.74 374	0.55 361	2.03 443	0.65 357	0.21 414	0.15 332	0.19 404	0.17 335	0.51 469	0.28 385

fff	0.43 163	0.77 356	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 401	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

raft_robust	0.55 304	0.84 383	1.73 159	0.28 116	0.54 453	0.53 150	0.25 178	0.88 349	0.75 398	0.48 198	0.46 168	0.76 383	0.75 429	1.46 349	0.27 125	0.09 47	0.10 199	0.10 102	0.30 433	0.26 335	0.16 225

dad	0.51 268	1.01 443	1.74 163	0.29 147	0.19 155	0.60 249	0.26 200	0.52 93	0.75 398	0.63 369	0.63 327	0.63 304	0.33 195	0.85 283	0.47 287	0.27 452	0.15 332	0.40 475	0.18 348	0.22 275	0.14 165

csc	0.43 163	0.77 356	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 401	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

cscssc	0.43 163	0.77 356	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 401	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

ADCRef	0.80 432	0.96 422	2.29 361	0.37 325	0.35 368	0.96 452	0.51 410	0.87 341	0.75 398	0.88 449	0.83 417	0.61 297	1.36 486	1.02 299	3.27 506	0.13 279	0.11 245	0.17 378	0.19 368	0.25 315	0.21 303

CFNet	0.58 322	0.96 422	1.78 189	0.33 240	0.25 254	0.63 308	0.22 96	0.88 349	0.75 398	0.46 178	0.59 288	0.58 286	0.40 253	2.29 462	0.48 292	0.12 249	0.09 160	0.15 343	0.14 276	0.30 365	0.15 198

mmx	0.72 403	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.99 438	0.76 407	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 511	0.13 279	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.15 198

xxx	0.72 403	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.99 438	0.76 407	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 511	0.13 279	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.15 198

ADCPNet	0.99 459	0.99 437	3.93 511	0.37 325	0.68 479	1.36 483	0.62 447	0.87 341	0.76 407	0.78 431	0.81 412	1.08 465	1.18 475	1.14 316	2.49 492	0.21 414	0.69 506	0.21 420	0.95 516	0.29 354	0.37 441

CBMV_ROB	0.76 420	0.42 200	2.68 432	0.33 240	0.22 205	0.74 388	0.47 403	0.96 414	0.76 407	1.04 467	0.96 443	0.88 424	0.93 454	2.06 446	1.19 435	0.22 427	0.24 426	0.27 446	0.25 406	0.25 315	0.28 385

MyStereo05	0.49 240	0.41 193	2.72 438	0.30 163	0.23 224	0.60 249	0.30 274	0.82 299	0.77 411	0.52 238	0.37 114	0.51 243	0.42 281	0.52 186	0.38 232	0.09 47	0.17 367	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.20 294

ttt	0.66 371	0.22 26	1.68 143	0.34 270	0.24 237	0.60 249	0.26 200	1.00 446	0.77 411	0.55 279	0.67 358	0.54 257	0.36 211	2.14 454	3.03 500	0.16 358	0.13 290	0.13 280	0.12 216	0.15 124	0.17 243

Wz-Net-LNSev	0.59 330	0.96 422	2.47 397	0.34 270	0.37 387	0.79 414	0.44 385	0.86 332	0.77 411	0.61 349	0.67 358	0.79 393	0.56 365	0.64 227	0.62 347	0.15 337	0.14 307	0.12 221	0.12 216	0.18 208	0.19 279

NOSS_ROB	0.64 359	0.65 313	1.62 134	0.46 407	0.25 254	0.67 345	0.30 274	0.93 388	0.77 411	0.59 332	0.57 279	0.77 385	0.38 232	2.78 501	0.44 273	0.23 430	0.24 426	0.28 450	0.26 413	0.27 344	0.39 450

LALA_ROB	0.60 336	0.76 347	1.69 145	0.36 304	0.29 299	0.79 414	0.55 424	0.94 396	0.77 411	0.81 438	0.67 358	0.94 439	0.49 341	0.99 295	0.73 378	0.21 414	0.15 332	0.20 412	0.18 348	0.23 288	0.21 303

111	0.48 222	1.09 454	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.59 238	0.26 200	0.83 305	0.78 416	0.48 198	0.52 228	0.56 273	0.38 232	0.49 173	0.38 232	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.23 288	0.35 426

Syn2CoEx	0.70 391	1.07 453	2.74 444	0.43 381	0.30 310	0.64 319	0.42 367	0.99 438	0.78 416	0.62 360	0.78 408	0.74 374	0.72 420	1.92 435	0.61 345	0.20 408	0.17 367	0.19 404	0.15 299	0.29 354	0.22 316

DRN-Test	0.64 359	0.43 205	2.44 390	0.39 350	0.44 422	0.80 421	0.41 364	1.02 457	0.78 416	0.80 433	0.63 327	0.69 347	0.56 365	1.79 404	0.69 366	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	0.18 208	0.17 243

DISCO	0.57 317	0.34 144	1.87 246	0.45 402	0.34 356	0.84 429	0.35 330	0.84 316	0.78 416	0.59 332	0.63 327	1.06 463	0.53 353	1.10 307	0.82 393	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.22 275	0.18 263

CBMV	0.71 400	0.76 347	2.64 427	0.33 240	0.20 169	0.78 410	0.79 472	0.98 426	0.78 416	0.85 448	0.71 389	0.86 418	1.10 472	1.46 349	0.62 347	0.18 383	0.20 400	0.21 420	0.19 368	0.25 315	0.33 420
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADLNet2	0.68 383	0.84 383	3.19 489	0.33 240	0.36 376	0.64 319	0.37 345	0.89 355	0.79 421	0.54 261	0.65 352	0.93 435	0.48 333	2.07 447	0.56 328	0.13 279	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.33 388	0.18 263

edge stereo	0.81 438	0.73 341	3.30 495	0.37 325	1.21 511	0.62 290	0.39 355	0.93 388	0.79 421	0.80 433	0.88 429	1.14 473	0.71 417	2.18 456	0.71 371	0.21 414	0.20 400	0.26 445	0.18 348	0.38 425	0.26 371

CC-Net-ROB	0.85 443	1.15 465	2.13 327	0.88 489	0.38 393	0.88 443	0.44 385	1.06 470	0.79 421	0.58 318	0.69 375	0.65 317	0.50 344	2.74 500	0.51 307	0.93 502	0.39 476	0.87 497	0.29 424	0.54 474	0.54 475

ITSA-stereo	0.48 222	0.33 130	1.20 56	0.33 240	0.18 126	0.60 249	0.29 266	0.94 396	0.80 424	0.50 217	0.49 203	0.53 251	0.59 377	1.25 329	0.64 354	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	0.18 208	0.23 340

ADCP+	0.94 454	1.12 457	3.14 483	0.34 270	0.39 396	1.06 463	0.79 472	0.89 355	0.80 424	0.66 389	0.67 358	0.85 414	1.55 496	0.93 289	4.55 521	0.13 279	0.11 245	0.16 361	0.15 299	0.26 335	0.25 361

AANet_RVC	0.68 383	1.00 439	2.09 317	0.33 240	0.25 254	0.58 221	0.32 310	0.81 292	0.80 424	0.61 349	0.94 440	0.80 396	0.41 264	2.46 479	1.02 420	0.36 470	0.14 307	0.10 102	0.09 82	0.23 288	0.22 316

PASM	0.72 403	0.68 323	1.91 265	0.47 412	0.44 422	0.60 249	0.51 410	0.76 244	0.80 424	0.77 429	0.67 358	0.87 420	0.61 389	2.40 473	0.67 361	0.32 463	0.35 464	0.36 468	0.41 474	0.45 459	0.39 450

NVstereo2D	0.58 322	0.40 187	2.03 307	0.35 286	0.35 368	0.69 363	0.39 355	0.91 371	0.80 424	0.47 180	0.53 239	0.67 333	0.46 316	1.99 441	0.48 292	0.19 398	0.11 245	0.17 378	0.13 248	0.25 315	0.25 361

Wz-Net-MNSev	0.65 367	0.97 430	2.19 342	0.36 304	0.33 348	0.90 445	0.60 439	0.92 380	0.81 429	0.75 422	0.72 394	0.73 367	0.65 401	1.39 338	0.71 371	0.16 358	0.13 290	0.14 316	0.14 276	0.24 303	0.18 263

RP	0.67 376	0.82 377	1.94 280	0.43 381	0.44 422	0.65 333	0.45 392	0.89 355	0.82 430	0.66 389	0.92 435	0.99 449	0.76 430	1.55 364	0.66 358	0.25 443	0.18 377	0.23 430	0.20 378	0.31 373	0.22 316

STTRV1_RVC	0.80 432	0.55 270	2.89 460	0.42 376	0.49 441	0.79 414	0.44 385	1.15 484	0.82 430	0.62 360	0.89 431	0.72 363	0.63 397	2.69 496	0.64 354	0.48 479	0.64 497	0.27 446	0.24 398	0.35 405	0.27 378

RYNet	0.70 391	0.56 273	2.25 354	0.35 286	0.41 412	0.86 435	0.43 374	0.94 396	0.82 430	0.62 360	0.53 239	0.91 430	0.60 380	2.70 497	1.00 414	0.14 320	0.11 245	0.16 361	0.14 276	0.25 315	0.27 378

iResNet_ROB	0.50 251	1.15 465	1.73 159	0.31 190	0.21 180	0.58 221	0.22 96	0.95 409	0.82 430	0.58 318	0.62 315	0.57 279	0.39 246	0.84 281	0.40 251	0.11 198	0.08 90	0.09 55	0.06 9	0.21 257	0.13 150

DGSMNet	2.89 519	0.63 302	3.18 488	3.43 533	4.17 531	2.57 521	6.98 536	0.97 422	0.83 434	0.56 289	1.86 491	0.79 393	0.62 394	1.64 379	1.39 449	4.61 533	5.01 536	5.17 537	4.71 536	4.44 535	4.19 535

SGM-Forest	1.04 466	0.42 200	3.59 504	0.41 366	0.32 335	1.05 462	1.32 508	0.94 396	0.83 434	1.16 475	2.23 502	1.03 456	1.39 489	2.49 482	2.35 489	0.21 414	0.21 409	0.20 412	0.19 368	0.23 288	0.32 413
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GwcNet	0.69 387	0.71 332	3.12 482	0.36 304	0.45 430	0.81 422	0.44 385	0.86 332	0.84 436	0.60 341	0.74 399	0.82 404	0.49 341	1.65 380	0.66 358	0.16 358	0.15 332	0.15 343	0.15 299	0.31 373	0.24 352

PA-Net	0.84 442	1.00 439	3.49 501	0.63 467	0.40 405	0.70 370	0.52 413	0.86 332	0.84 436	0.52 238	0.59 288	0.70 357	0.54 356	2.35 465	2.23 485	0.17 372	0.27 447	0.19 404	0.28 421	0.22 275	0.36 434
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	1.17 476	0.42 200	3.87 507	0.54 442	0.44 422	4.11 528	0.58 435	1.31 493	0.84 436	2.12 508	1.12 463	0.98 446	0.71 417	4.24 524	0.99 413	0.16 358	0.14 307	0.19 404	0.17 335	0.18 208	0.35 426

otaku	1.03 465	1.68 506	2.72 438	0.95 495	0.73 483	1.03 461	0.59 437	0.99 438	0.86 439	0.69 402	1.61 484	0.98 446	0.64 399	1.46 349	1.14 431	0.95 504	0.46 482	0.72 494	0.40 471	1.24 508	0.78 495

AF-Net	0.69 387	0.92 405	2.21 344	0.41 366	0.40 405	0.68 357	0.40 358	1.02 457	0.86 439	0.69 402	1.03 455	1.04 459	0.84 442	1.19 320	0.78 386	0.22 427	0.14 307	0.25 442	0.17 335	0.30 365	0.18 263

ADCMid	0.96 458	1.32 487	2.74 444	0.38 340	0.35 368	0.99 455	0.58 435	0.94 396	0.86 439	1.23 484	1.01 451	1.01 452	1.00 462	1.05 303	3.97 514	0.21 414	0.19 389	0.42 477	0.32 445	0.40 439	0.29 391

Wz-Net-SNSev	0.76 420	1.32 487	3.11 481	0.40 359	0.31 327	0.71 372	0.60 439	0.98 426	0.87 442	0.67 393	0.83 417	0.96 442	0.60 380	1.67 383	0.97 407	0.16 358	0.15 332	0.16 361	0.17 335	0.36 410	0.24 352

FAT-Stereo	0.70 391	0.54 261	2.88 457	0.36 304	0.29 299	0.62 290	0.54 421	0.97 422	0.87 442	0.76 425	0.92 435	0.94 439	0.80 435	1.84 418	0.57 332	0.18 383	0.19 389	0.17 378	0.16 318	0.22 275	0.25 361

SPS-STEREO	1.07 468	1.13 460	2.88 457	0.65 471	0.69 480	0.99 455	0.68 457	1.05 469	0.87 442	1.36 492	1.23 468	1.46 489	0.94 457	1.87 421	1.72 465	0.66 491	0.61 495	0.58 485	0.57 495	0.65 482	0.77 494
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ffm	0.47 216	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.74 219	0.88 445	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	0.63 225	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.15 343	0.13 248	0.25 315	0.36 434

ff1	0.73 412	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.74 219	0.88 445	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 511	0.10 136	0.24 426	0.15 343	0.13 248	0.25 315	0.36 434

tt1	0.44 173	0.64 306	1.83 228	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	0.88 445	0.31 96	0.37 114	0.25 63	0.35 205	0.63 225	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.25 315	0.36 434

pcwnet_v2	0.64 359	0.49 242	4.41 517	0.32 219	0.27 282	0.60 249	0.25 178	0.97 422	0.88 445	0.59 332	0.70 385	0.63 304	0.55 361	0.66 240	0.37 225	0.17 372	0.15 332	0.15 343	0.14 276	0.21 257	0.23 340

AnyNet_C32	1.00 462	1.33 489	2.53 407	0.49 422	0.54 453	1.15 476	1.14 500	0.91 371	0.89 449	1.11 471	0.95 442	0.87 420	0.93 454	1.50 358	4.07 516	0.21 414	0.20 400	0.25 442	0.24 398	0.38 425	0.33 420

GANetREF_RVC	0.75 417	1.15 465	2.46 393	0.47 412	0.26 269	0.83 427	0.61 443	0.97 422	0.89 449	0.62 360	0.61 310	0.72 363	0.59 377	2.42 475	0.55 320	0.32 463	0.25 439	0.36 468	0.24 398	0.39 434	0.31 408
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
Ntro	1.00 462	1.68 506	2.80 452	0.95 495	0.85 490	1.06 463	0.53 417	0.98 426	0.90 451	0.62 360	0.76 404	0.93 435	0.66 406	1.66 381	0.98 408	0.99 507	0.45 480	0.75 495	0.40 471	1.19 504	0.75 492

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 464	1.67 504	2.32 364	0.47 412	0.39 396	1.47 486	0.95 484	0.95 409	0.91 452	0.84 445	0.94 440	1.05 461	0.60 380	2.95 506	0.72 375	0.41 472	0.72 510	0.32 462	0.55 489	0.74 488	1.22 517

FBW_ROB	0.83 440	0.77 356	1.77 184	0.44 388	0.30 310	0.87 439	0.46 395	1.10 476	0.91 452	0.81 438	0.75 402	1.01 452	0.61 389	3.66 519	1.23 440	0.26 447	0.23 423	0.36 468	0.25 406	0.27 344	0.62 484

pmcnn	1.32 485	1.05 449	2.77 448	0.74 478	1.43 514	0.72 378	0.56 429	0.96 414	0.91 452	0.99 462	2.92 517	6.01 530	0.70 415	2.38 469	3.32 508	0.13 279	0.10 199	0.08 8	0.06 9	0.34 395	0.22 316

stereogan	0.69 387	0.51 250	2.44 390	0.39 350	0.39 396	1.01 459	0.41 364	0.94 396	0.92 455	0.73 417	0.85 424	1.15 474	0.69 413	1.57 367	0.53 314	0.19 398	0.18 377	0.20 412	0.16 318	0.36 410	0.24 352

SAMSARA	0.91 450	0.97 430	2.22 348	0.80 483	0.58 463	1.32 481	1.31 507	1.01 454	0.94 456	1.36 492	0.87 427	1.38 486	0.90 452	1.72 391	1.02 420	0.24 438	0.30 454	0.22 423	0.25 406	0.36 410	0.35 426

PWC_ROB	0.70 391	0.94 413	1.88 248	0.39 350	0.39 396	0.62 290	0.30 274	0.98 426	0.94 456	0.91 454	1.29 472	0.77 385	0.62 394	1.62 378	1.03 422	0.18 383	0.11 245	0.18 398	0.13 248	0.51 469	0.22 316

WCMA_ROB	1.12 469	0.83 381	2.66 430	0.58 456	0.34 356	1.17 478	0.71 463	0.93 388	0.94 456	1.74 504	2.63 511	3.09 512	1.71 502	1.70 387	1.84 470	0.26 447	0.21 409	0.20 412	0.21 384	0.28 350	0.43 461

DispFullNet	1.67 503	2.10 524	5.22 521	1.53 515	8.90 532	0.86 435	0.31 287	0.96 414	0.96 459	1.37 495	1.01 451	1.13 472	1.98 507	1.51 359	0.91 400	0.54 483	0.31 456	1.18 509	0.63 502	1.13 502	0.80 496

Wz-Net-TNSev	0.91 450	1.73 510	3.08 477	0.36 304	0.31 327	1.00 458	0.71 463	1.06 470	0.97 460	0.71 410	0.72 394	1.09 467	0.87 447	2.42 475	1.59 459	0.20 408	0.20 400	0.16 361	0.20 378	0.44 458	0.35 426

Consistency-Raft	0.88 447	0.93 411	3.23 493	0.99 498	0.64 475	0.77 405	0.55 424	0.98 426	0.97 460	0.61 349	1.03 455	0.65 317	1.05 467	0.79 276	1.38 448	0.44 474	0.46 482	0.51 483	0.58 497	0.65 482	0.47 467

ADCL	0.99 459	0.79 366	2.43 388	0.39 350	0.32 335	1.50 489	1.90 520	0.92 380	0.97 460	1.26 489	1.27 470	1.00 451	1.42 491	1.14 316	3.31 507	0.17 372	0.14 307	0.22 423	0.21 384	0.30 365	0.22 316

S-Stereo	0.80 432	0.69 327	3.89 508	0.39 350	0.37 387	0.69 363	0.70 462	0.94 396	0.98 463	0.62 360	0.91 433	0.83 406	0.60 380	2.37 466	0.66 358	0.18 383	0.21 409	0.17 378	0.18 348	0.30 365	0.35 426

XQC	0.73 412	0.98 433	2.39 379	0.46 407	0.35 368	0.81 422	0.46 395	1.00 446	1.00 464	0.80 433	0.69 375	0.88 424	0.74 428	1.32 332	1.20 436	0.24 438	0.16 349	0.23 430	0.20 378	0.41 442	0.33 420

NaN_ROB	1.14 471	0.94 413	2.96 467	0.53 439	0.56 458	1.13 474	0.99 487	0.98 426	1.00 464	1.09 470	0.87 427	0.77 385	1.06 469	5.90 529	2.72 495	0.16 358	0.23 423	0.16 361	0.24 398	0.22 275	0.36 434

xx1	0.46 201	0.64 306	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	1.01 466	0.31 96	0.38 123	0.46 216	0.36 211	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.12 221	0.12 216	0.12 55	0.14 165

cc1	0.47 216	0.64 306	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	1.01 466	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.25 315	0.40 454

MeshStereo	1.21 478	1.15 465	3.01 473	0.34 270	0.28 293	1.10 471	0.69 459	1.35 494	1.01 466	2.71 522	2.41 505	2.96 509	1.45 492	2.80 503	1.40 451	0.22 427	0.22 415	0.22 423	0.19 368	0.50 467	0.26 371
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
MFMNet_re	0.92 452	1.28 481	2.53 407	0.82 487	0.76 487	0.90 445	0.75 468	0.98 426	1.04 469	1.03 465	1.05 459	0.84 411	0.94 457	0.83 279	0.72 375	0.68 492	0.60 494	0.63 489	0.60 499	0.77 492	0.74 490

LRCNet_RVC	13.74 542	19.30 544	12.75 538	19.46 546	12.69 538	1.86 503	0.41 364	12.33 541	1.05 470	15.77 542	18.83 548	12.62 543	8.70 536	12.21 541	9.62 536	22.22 548	8.37 542	25.85 548	24.01 549	19.32 547	17.44 548

DPSNet	0.86 444	0.60 281	2.34 369	0.58 456	0.36 376	1.07 468	0.75 468	1.30 492	1.05 470	0.70 406	0.68 366	0.94 439	1.29 478	2.08 448	1.82 469	0.26 447	0.23 423	0.16 361	0.17 335	0.48 462	0.40 454

PDISCO_ROB	0.75 417	1.06 450	2.11 322	0.64 468	0.59 465	1.13 474	0.43 374	1.14 481	1.05 470	0.64 380	0.71 389	0.96 442	0.61 389	1.21 321	0.76 382	0.37 471	0.18 377	0.27 446	0.24 398	0.56 476	0.32 413

WZ-Net	0.92 452	1.31 484	3.76 505	0.41 366	0.36 376	0.86 435	0.71 463	1.00 446	1.06 473	0.82 442	0.92 435	1.06 463	1.05 467	2.16 455	1.61 460	0.19 398	0.13 290	0.15 343	0.16 318	0.32 380	0.28 385

AnyNet_C01	1.14 471	1.49 496	4.23 516	0.54 442	0.53 451	1.51 490	1.37 510	1.04 468	1.07 474	1.17 480	1.33 476	1.15 474	1.08 470	1.61 377	2.74 496	0.25 443	0.22 415	0.28 450	0.24 398	0.48 462	0.40 454

NVStereoNet_ROB	1.16 475	0.95 420	2.54 413	0.58 456	0.55 456	0.78 410	0.63 449	1.00 446	1.08 475	1.03 465	4.07 526	1.48 490	1.22 476	2.88 505	1.27 442	0.50 480	0.46 482	0.54 484	0.62 500	0.50 467	0.63 486
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CSAN	1.25 482	1.12 457	3.04 474	0.51 429	0.37 387	1.06 463	1.15 501	1.22 487	1.08 475	1.17 480	1.91 492	1.04 459	1.31 481	5.96 530	2.43 491	0.26 447	0.22 415	0.24 437	0.24 398	0.31 373	0.30 400

FINET	0.65 367	0.95 420	3.06 476	0.35 286	0.40 405	0.58 221	0.48 406	0.92 380	1.10 477	0.57 300	0.68 366	0.47 224	0.44 299	1.15 318	0.60 342	0.23 430	0.21 409	0.17 378	0.15 299	0.26 335	0.25 361

RTSC	0.72 403	1.00 439	2.22 348	0.40 359	0.29 299	0.82 425	0.31 287	0.96 414	1.10 477	0.92 455	0.81 412	0.78 388	0.58 374	1.23 325	1.55 458	0.18 383	0.17 367	0.14 316	0.17 335	0.43 450	0.30 400

ACVNet-4b	1.93 508	1.85 515	4.10 514	1.07 500	0.86 491	1.15 476	0.53 417	1.06 470	1.12 479	0.64 380	1.09 461	1.99 499	0.70 415	2.20 457	9.86 537	5.62 535	0.41 479	1.03 507	0.55 489	1.86 522	0.85 498

ADCS	1.05 467	1.36 492	2.98 471	0.42 376	0.36 376	0.96 452	0.81 476	1.06 470	1.12 479	1.25 485	0.97 445	1.08 465	0.90 452	1.25 329	4.86 523	0.21 414	0.21 409	0.22 423	0.23 396	0.36 410	0.38 444

RainbowNet	1.15 473	1.78 511	2.72 438	1.12 505	0.91 495	1.06 463	0.76 470	1.16 486	1.13 481	0.75 422	0.97 445	1.09 467	0.80 435	1.60 374	1.21 438	1.17 512	1.26 522	1.01 506	0.57 495	1.13 502	0.88 503

ACVNet_1	1.33 486	1.91 519	4.03 512	1.09 502	0.88 492	1.19 479	0.66 451	1.24 489	1.17 482	0.94 458	0.96 443	3.09 512	1.04 466	2.37 466	1.11 429	1.04 508	0.48 488	1.03 507	0.48 481	1.12 501	0.83 497

SuperB	1.15 473	1.14 461	5.43 524	0.36 304	0.26 269	0.81 422	0.89 480	0.88 349	1.17 482	0.67 393	0.68 366	0.63 304	1.39 489	1.74 394	3.37 509	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	2.80 529	0.25 361

JetBlue	1.78 504	1.63 500	3.92 509	0.73 476	1.21 511	4.38 529	3.35 529	1.59 504	1.20 484	1.26 489	1.52 483	2.37 504	1.88 505	3.23 512	3.00 499	0.53 481	0.47 485	0.48 482	0.49 483	1.29 510	0.97 505

MADNet+	1.36 489	1.93 521	5.95 525	0.81 486	0.59 465	1.57 492	1.09 496	1.39 498	1.22 485	0.84 445	1.01 451	1.25 480	1.12 473	3.19 511	2.36 490	0.45 476	0.47 485	0.38 474	0.34 452	0.59 477	0.57 479

LSM	3.31 524	1.11 456	5.29 523	9.40 539	30.65 551	0.84 429	1.12 499	0.91 371	1.22 485	1.36 492	2.19 499	0.93 435	0.83 439	1.66 381	0.90 399	0.21 414	0.31 456	0.24 437	0.28 421	0.39 434	6.33 538

SHD	0.72 403	0.77 356	2.36 375	0.45 402	0.40 405	0.71 372	0.32 310	1.02 457	1.25 487	1.07 468	0.84 420	0.90 428	0.73 423	1.09 306	0.98 408	0.21 414	0.18 377	0.20 412	0.21 384	0.32 380	0.31 408

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 487	1.70 508	2.50 404	0.56 451	0.40 405	2.15 515	0.99 487	1.24 489	1.26 488	1.02 464	1.10 462	1.29 481	0.88 450	3.10 510	1.08 425	1.66 522	0.83 514	0.68 492	0.88 513	1.57 515	1.80 529

FCDSN-DC	1.29 484	0.54 261	2.50 404	0.47 412	0.41 412	1.12 472	0.60 439	1.10 476	1.27 489	2.23 514	2.87 514	3.67 516	3.12 521	2.39 472	1.69 463	0.30 460	0.26 441	0.31 459	0.30 433	0.35 405	0.38 444
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.55 501	2.39 531	3.16 485	0.65 471	0.41 412	1.12 472	0.46 395	1.23 488	1.33 490	1.61 502	1.20 466	1.43 488	0.98 461	1.76 397	1.97 472	1.90 525	1.80 524	1.98 528	2.15 529	1.63 516	1.77 528

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 251	0.33 130	0.93 30	0.26 75	0.22 205	0.46 87	0.20 57	1.10 476	1.34 491	3.16 528	0.32 88	0.22 32	0.20 55	0.30 33	0.22 69	0.10 136	0.09 160	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.19 279

PWCDC_ROB	0.72 403	1.06 450	2.09 317	0.47 412	0.36 376	0.78 410	0.26 200	0.98 426	1.34 491	0.61 349	2.07 494	0.64 313	0.61 389	0.83 279	0.71 371	0.31 462	0.14 307	0.15 343	0.12 216	0.60 480	0.21 303

RTS	1.21 478	1.31 484	6.39 527	0.52 433	0.51 448	1.61 493	0.79 472	1.03 464	1.37 493	1.13 472	1.30 473	1.10 469	0.85 443	2.65 492	2.08 478	0.21 414	0.24 426	0.18 398	0.18 348	0.43 450	0.32 413

RTSA	1.21 478	1.31 484	6.39 527	0.52 433	0.51 448	1.61 493	0.79 472	1.03 464	1.37 493	1.13 472	1.30 473	1.10 469	0.85 443	2.65 492	2.08 478	0.21 414	0.24 426	0.18 398	0.18 348	0.43 450	0.32 413

MSMD_ROB	1.34 487	0.96 422	2.38 377	0.39 350	0.32 335	1.96 507	0.62 447	0.91 371	1.43 495	2.94 526	2.60 509	4.77 525	1.95 506	2.43 477	1.33 445	0.29 457	0.26 441	0.32 462	0.32 445	0.30 365	0.30 400

TCMNet-wrong-test	5.51 531	6.62 537	6.20 526	13.02 543	11.90 537	7.14 532	5.53 535	6.99 537	1.44 496	2.65 521	3.10 519	8.37 534	5.95 530	4.75 527	6.05 528	3.07 531	0.98 520	2.38 530	1.99 528	6.62 538	5.43 537

IMH-64-1	1.39 492	1.64 502	1.86 241	1.36 510	1.11 507	1.39 484	1.19 503	1.76 508	1.45 497	1.16 475	2.21 500	1.53 491	1.38 487	1.98 438	1.52 456	1.29 514	0.67 500	1.27 513	0.69 504	1.29 510	0.98 506

IMH-64	1.39 492	1.64 502	1.86 241	1.36 510	1.11 507	1.39 484	1.19 503	1.76 508	1.45 497	1.16 475	2.21 500	1.53 491	1.38 487	1.98 438	1.52 456	1.29 514	0.67 500	1.27 513	0.69 504	1.29 510	0.98 506

ELAS	1.39 492	0.79 366	2.86 455	0.53 439	0.50 443	2.81 522	2.20 523	1.61 506	1.50 499	2.28 516	2.35 503	1.82 496	2.13 508	1.73 392	2.22 484	0.35 468	0.37 468	0.35 466	0.35 455	0.49 465	0.47 467
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DANet	0.80 432	0.65 313	2.21 344	1.19 507	0.48 440	0.74 388	1.25 505	0.89 355	1.53 500	0.89 451	0.71 389	0.96 442	0.56 365	1.83 413	0.96 406	0.18 383	0.16 349	0.19 404	0.16 318	0.26 335	0.29 391
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCK	1.49 498	1.90 518	3.22 492	1.09 502	0.54 453	1.71 499	1.73 518	1.49 501	1.53 500	1.44 499	1.80 489	1.82 496	1.30 480	3.34 514	1.76 467	1.07 509	0.56 492	0.97 504	0.58 497	1.38 514	0.65 487

EDNetEfficientorigin	8.18 535	0.98 433	145.96 557	0.51 429	0.89 493	0.72 378	0.48 406	0.85 322	1.56 502	2.12 508	1.49 481	1.29 481	1.31 481	1.83 413	2.13 482	0.13 279	0.12 271	0.17 378	0.18 348	0.39 434	0.45 464

PVD	0.90 449	0.85 387	2.15 333	0.53 439	0.50 443	0.99 455	0.56 429	1.15 484	1.64 503	1.41 497	1.41 480	1.11 471	1.13 474	1.35 335	1.31 443	0.26 447	0.28 449	0.28 450	0.26 413	0.37 418	0.49 471

ACVNet_2	1.42 495	1.81 512	3.23 493	1.08 501	0.92 496	1.32 481	0.85 477	1.49 501	1.69 504	1.19 483	1.73 488	2.13 501	1.03 465	2.50 483	1.40 451	0.91 501	0.53 490	1.00 505	0.55 489	2.11 524	0.85 498

FC-DCNN	1.49 498	0.59 279	2.88 457	0.44 388	0.39 396	1.97 509	0.66 451	1.67 507	1.70 505	2.72 523	2.89 515	4.22 519	2.97 518	2.55 487	2.19 483	0.29 457	0.26 441	0.31 459	0.30 433	0.32 380	0.39 450

ELAS_RVC	1.37 491	0.78 364	3.21 491	0.55 449	0.50 443	1.49 488	2.48 526	1.48 500	1.71 506	2.13 511	2.09 495	2.07 500	2.56 514	1.90 430	2.02 475	0.35 468	0.36 466	0.37 472	0.34 452	0.49 465	0.47 467
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 483	0.70 330	4.05 513	0.64 468	0.98 498	0.94 450	1.40 513	0.85 322	1.75 507	2.34 517	1.33 476	1.05 461	2.21 510	1.58 371	4.15 517	0.15 337	0.19 389	0.14 316	0.27 418	0.38 425	0.32 413

SGM+DAISY	1.83 506	1.43 493	3.81 506	0.87 488	1.01 501	2.38 519	2.53 527	1.36 495	1.75 507	2.92 525	3.22 521	2.65 507	2.93 516	2.22 461	3.10 503	0.72 494	0.69 506	0.63 489	0.62 500	0.77 492	0.98 506

notaker	2.66 514	2.07 523	3.31 497	2.61 530	1.43 514	1.76 502	1.11 498	2.76 522	1.79 509	2.26 515	11.53 539	3.96 517	4.29 525	3.09 509	2.76 497	1.55 521	0.88 516	1.70 526	1.07 520	2.00 523	1.35 520

IGEV-RUCA	2.28 511	0.30 108	1.15 48	0.40 359	1.86 525	2.06 513	1.90 520	1.36 495	1.80 510	3.70 530	3.76 524	5.02 526	8.19 535	2.12 452	1.63 461	0.25 443	0.76 511	2.72 531	1.91 527	2.39 527	2.36 531

FC-DCNN v2	1.54 500	0.58 277	2.80 452	0.44 388	0.39 396	2.05 512	0.66 451	1.90 513	1.84 511	2.79 524	2.97 518	4.41 523	3.07 519	2.65 492	2.30 488	0.29 457	0.26 441	0.31 459	0.30 433	0.32 380	0.38 444

IMH	2.02 510	2.15 529	2.69 435	1.68 516	1.12 509	1.66 498	0.92 483	2.10 516	1.92 512	1.32 491	2.66 512	2.21 503	1.69 501	5.78 528	1.68 462	5.54 534	0.96 518	1.31 515	0.71 506	1.32 513	0.99 511

WAO-7	1.48 497	1.63 500	2.49 400	0.93 493	0.75 484	1.72 500	1.10 497	1.84 512	1.96 513	1.43 498	2.54 507	1.97 498	1.61 499	3.06 508	2.08 478	0.69 493	0.66 499	0.94 502	0.74 507	0.80 494	0.69 489

JetRed	3.29 523	4.93 534	10.17 533	1.45 512	1.72 523	7.44 533	5.05 534	3.06 523	2.12 514	2.41 518	2.39 504	2.99 510	2.37 511	3.51 517	6.44 529	1.32 517	1.90 528	1.37 517	1.23 524	2.21 525	1.76 527

Dean	1.79 505	1.83 513	3.92 509	1.29 509	1.07 506	1.55 491	1.00 490	1.95 515	2.33 515	1.47 500	4.19 527	4.26 522	1.33 484	2.21 458	1.48 455	1.14 511	0.68 504	1.18 509	0.74 507	1.24 508	0.98 506

SDNR	1.22 481	0.80 368	2.71 436	0.33 240	1.48 519	1.98 510	0.23 125	1.93 514	2.44 516	0.89 451	2.52 506	1.36 485	0.51 346	3.65 518	1.93 471	0.30 460	0.31 456	0.22 423	0.16 318	0.33 388	0.36 434

MADNet++	2.79 516	2.11 526	2.97 470	2.49 528	2.28 526	2.95 523	2.31 524	2.67 520	2.47 517	3.03 527	3.13 520	2.70 508	2.92 515	4.10 522	4.48 520	2.68 529	2.24 532	3.04 534	2.44 531	2.37 526	2.34 530

SANet	1.20 477	1.21 473	3.33 498	0.38 340	0.27 282	1.73 501	0.85 477	1.10 476	2.49 518	1.16 475	1.83 490	1.72 495	1.50 495	2.37 466	2.84 498	0.18 383	0.16 349	0.16 361	0.15 299	0.32 380	0.32 413

FADE	15.89 543	3.00 533	8.70 530	2.11 525	2.94 527	1.19 479	0.91 482	5.00 532	2.49 518	1.25 485	1.19 465	3.05 511	7.02 532	8.02 534	5.31 526	94.83 556	35.90 556	65.83 553	66.18 553	1.66 517	1.30 519

DeepPrunerF	0.86 444	0.86 390	2.91 465	0.45 402	0.50 443	0.64 319	0.48 406	1.14 481	2.64 520	0.63 369	0.61 310	0.65 317	0.62 394	2.21 458	1.31 443	0.23 430	0.19 389	0.30 458	0.28 421	0.36 410	0.25 361

LVE	1.96 509	2.17 530	3.14 483	1.68 516	1.80 524	1.63 495	1.03 493	2.34 518	2.81 521	1.25 485	2.89 515	4.24 521	1.29 478	2.79 502	1.44 453	2.85 530	0.91 517	1.18 509	1.46 526	1.23 507	1.10 514

WAO-6	1.58 502	1.54 497	2.32 364	1.14 506	1.00 500	2.30 517	1.03 493	1.82 511	2.85 522	1.25 485	2.61 510	2.20 502	1.56 497	2.47 481	1.99 474	0.95 504	0.67 500	1.19 512	0.83 511	1.08 500	0.88 503

SGM-ForestM	2.98 521	1.70 508	3.52 503	0.67 473	0.47 438	5.18 531	3.36 530	3.30 528	2.86 523	4.44 531	3.79 525	9.80 536	5.50 529	6.29 531	6.52 530	0.27 452	0.36 466	0.24 437	0.27 418	0.38 425	0.58 481

HanzoNet	7.64 533	2.86 532	5.05 520	7.01 536	3.97 530	2.18 516	1.34 509	3.37 529	4.05 524	13.17 540	10.58 533	10.73 537	16.52 544	8.45 536	10.51 538	10.48 542	9.72 544	5.59 538	13.46 543	6.84 539	6.83 539

coex-ft	5.95 532	1.67 504	60.57 555	0.34 270	0.30 310	0.77 405	0.69 459	0.74 219	4.41 525	19.22 546	2.15 498	1.62 494	7.97 534	1.81 411	8.96 534	0.44 474	2.08 530	0.18 398	0.19 368	0.38 425	4.62 536

tt	4.93 529	0.27 66	4.20 515	2.29 527	1.58 521	10.20 536	16.97 541	9.42 539	5.02 526	1.67 503	1.28 471	4.68 524	5.03 527	3.37 516	5.92 527	6.16 536	9.47 543	2.82 532	3.18 533	3.60 532	1.53 525

UNDER WATER-64	2.47 512	1.89 517	4.86 519	1.82 522	1.44 516	3.18 524	1.57 517	2.62 519	5.64 527	2.05 507	2.13 497	4.13 518	3.76 523	2.62 490	3.42 510	1.47 519	0.85 515	1.57 523	1.07 520	1.82 521	1.49 523

WAO-8	2.80 517	2.14 527	2.89 460	1.91 523	1.04 504	3.98 526	0.96 485	3.26 526	6.17 528	2.15 512	3.37 522	3.31 514	2.41 512	11.84 538	2.03 476	2.05 526	1.86 526	1.54 521	0.92 514	1.22 505	0.87 501

Venus	2.80 517	2.14 527	2.89 460	1.91 523	1.04 504	3.98 526	0.96 485	3.26 526	6.17 528	2.15 512	3.37 522	3.31 514	2.41 512	11.84 538	2.03 476	2.05 526	1.86 526	1.54 521	0.92 514	1.22 505	0.87 501

UNDER WATER	2.74 515	1.85 515	4.54 518	1.81 521	1.44 516	2.34 518	1.40 513	3.24 525	6.60 530	2.60 520	2.76 513	5.75 528	5.24 528	3.02 507	4.01 515	1.45 518	0.81 513	1.59 524	1.06 519	1.80 520	1.51 524

TorneroNet-64	2.65 513	1.83 513	3.30 495	1.46 513	1.20 510	3.89 525	0.99 487	3.51 530	6.71 531	2.56 519	4.60 528	4.22 519	3.85 524	3.33 513	3.14 504	1.19 513	0.65 498	1.39 518	0.79 510	3.31 531	1.15 515

MANE	2.90 520	1.14 461	2.96 467	1.03 499	1.01 501	5.01 530	2.45 525	5.36 533	6.88 532	3.58 529	4.76 530	5.99 529	4.99 526	4.23 523	4.61 522	0.56 486	0.67 500	0.44 479	0.78 509	0.51 469	1.03 512

USTest	8.10 534	7.17 538	8.96 531	9.25 538	9.05 533	15.27 539	23.78 543	9.96 540	9.47 533	5.94 534	6.75 531	7.80 533	7.48 533	8.83 537	11.21 539	2.21 528	3.56 533	2.86 533	3.20 534	5.02 536	4.16 534

LE_ROB	4.43 528	1.35 491	9.38 532	2.79 531	3.93 529	2.43 520	3.46 531	2.68 521	11.19 534	11.66 539	4.73 529	5.26 527	10.46 537	4.50 526	9.49 535	0.82 500	0.69 506	1.34 516	0.98 517	0.75 490	0.76 493

SGM_RVC	1.89 507	0.92 405	2.50 404	0.96 497	0.93 497	1.63 495	1.37 510	1.52 503	12.43 535	1.85 505	1.69 487	2.40 505	1.74 503	2.81 504	1.71 464	0.53 481	0.47 485	0.42 477	0.47 480	0.74 488	0.74 490
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ktn	4.35 527	2.10 524	2.89 460	1.80 520	1.49 520	2.13 514	1.41 515	2.26 517	12.72 536	11.41 538	16.43 543	11.15 538	3.75 522	4.36 525	3.18 505	1.82 524	0.98 520	1.73 527	1.21 523	2.97 530	1.27 518

DGTPSM_ROB	8.89 536	5.62 535	12.25 535	5.92 535	11.32 535	8.54 534	24.18 544	6.40 535	13.49 537	5.15 532	11.46 537	6.19 531	10.92 538	7.00 532	13.72 540	4.47 532	7.65 537	3.92 535	7.45 539	4.38 534	7.87 540

Anonymous_1	22.91 547	11.20 540	12.13 534	12.75 540	26.28 550	19.43 546	27.92 549	14.08 543	13.61 538	14.96 541	10.58 533	11.26 539	11.19 540	12.55 542	14.57 543	38.28 555	7.88 538	34.96 552	63.99 552	89.57 556	10.94 544

PML	23.15 548	16.83 543	7.78 529	5.49 534	9.93 534	51.13 556	104.50 556	5.76 534	13.62 539	37.30 556	105.93 556	30.86 556	23.50 551	12.07 540	7.87 533	6.30 537	2.12 531	6.32 539	2.43 530	10.44 542	2.90 532

DPSMNet_ROB	9.48 537	5.64 536	13.01 539	8.82 537	11.82 536	8.54 534	24.20 545	6.41 536	13.65 540	5.32 533	11.47 538	6.33 532	10.92 538	7.69 533	13.89 541	7.25 541	8.19 539	5.06 536	7.78 540	5.31 537	8.26 541

BEATNet-Init1	12.10 538	11.19 539	27.29 552	2.99 532	3.51 528	21.84 551	11.10 537	14.34 544	13.83 541	20.34 547	20.33 549	26.35 555	20.03 546	19.06 549	14.80 544	1.74 523	1.81 525	2.05 529	2.49 532	3.69 533	3.12 533

DPSM_ROB	12.34 539	11.21 541	12.51 536	12.91 541	12.80 539	19.84 548	28.28 550	14.38 545	14.28 542	10.58 536	11.26 535	12.03 541	11.85 541	13.15 544	15.34 545	7.11 539	8.31 540	6.50 540	7.35 537	8.84 540	8.31 542

DPSM	12.34 539	11.21 541	12.51 536	12.91 541	12.80 539	19.84 548	28.28 550	14.38 545	14.28 542	10.58 536	11.26 535	12.03 541	11.85 541	13.15 544	15.34 545	7.11 539	8.31 540	6.50 540	7.35 537	8.84 540	8.31 542

DPSimNet_ROB	17.97 544	20.20 550	24.98 548	17.62 544	15.92 542	21.53 550	21.00 542	13.70 542	15.61 544	23.89 552	14.69 541	22.87 549	24.58 555	12.70 543	14.56 542	18.48 546	12.91 545	20.21 546	12.05 541	17.76 543	14.17 545

HaxPig	19.86 545	22.40 551	22.34 545	17.95 545	17.95 544	11.77 537	11.89 538	16.02 547	15.89 545	21.10 548	21.41 550	18.74 547	18.39 545	20.08 550	19.69 548	23.63 552	23.22 550	24.06 547	23.69 548	23.00 548	23.95 551

KSHMR	4.10 526	1.97 522	5.27 522	1.71 518	1.47 518	1.96 507	1.28 506	3.19 524	17.33 546	2.12 508	15.91 542	9.18 535	1.57 498	8.42 535	1.98 473	1.52 520	1.26 522	1.67 525	1.19 522	1.67 518	1.40 522

ASD4	21.52 546	19.65 545	22.13 544	22.45 548	16.42 543	23.29 552	30.71 552	33.06 556	17.47 547	24.18 553	14.11 540	21.71 548	15.88 543	21.06 551	18.11 547	19.78 547	17.78 549	26.52 549	20.33 547	27.03 549	18.73 549

MEDIAN_ROB	23.96 549	27.05 555	26.39 551	22.16 547	22.13 546	16.12 541	13.97 539	20.24 548	20.05 548	25.50 554	25.31 554	22.96 550	22.63 550	24.39 552	23.24 552	28.20 553	27.23 554	28.62 550	27.75 550	27.50 550	27.76 552

xxxxx1	28.96 554	20.11 547	14.07 541	49.74 553	39.15 553	18.98 542	26.64 546	21.94 549	20.21 549	16.45 543	17.48 545	18.36 544	21.56 547	16.21 546	20.88 549	23.07 549	26.55 551	66.40 554	78.70 554	30.27 551	32.51 554

tt_ll	28.96 554	20.11 547	14.07 541	49.74 553	39.15 553	18.98 542	26.64 546	21.94 549	20.21 549	16.45 543	17.48 545	18.36 544	21.56 547	16.21 546	20.88 549	23.07 549	26.55 551	66.40 554	78.70 554	30.27 551	32.51 554

ff	28.96 554	20.11 547	14.07 541	49.74 553	39.15 553	18.98 542	26.64 546	21.94 549	20.21 549	16.45 543	17.48 545	18.36 544	21.56 547	16.21 546	20.88 549	23.07 549	26.55 551	66.40 554	78.70 554	30.27 551	32.51 554

TorneroNet	5.50 530	1.92 520	3.16 485	1.47 514	1.25 513	14.07 538	1.06 495	4.90 531	20.99 552	10.17 535	16.48 544	11.88 540	6.93 531	3.34 514	4.20 518	1.30 516	0.69 506	1.45 520	0.86 512	2.61 528	1.20 516

AVERAGE_ROB	26.93 553	30.34 556	29.27 553	25.82 549	25.34 547	19.48 547	15.17 540	23.55 552	23.00 553	28.45 555	27.87 555	26.25 554	25.86 556	26.96 556	25.55 553	31.30 554	30.07 555	31.76 551	30.81 551	30.79 554	30.93 553

LSM0	26.58 552	22.63 554	25.88 550	30.13 552	52.21 556	39.94 555	56.74 553	28.97 554	28.72 554	21.14 549	22.26 551	24.43 553	23.88 552	26.54 555	30.87 555	14.32 545	16.55 546	13.12 544	14.71 544	17.92 546	20.60 550

CasAABBNet	24.81 550	22.53 552	24.83 547	26.08 550	25.74 548	39.86 553	57.06 555	28.87 553	28.83 555	21.16 550	22.54 552	24.22 551	23.89 553	26.38 553	30.87 555	14.25 543	16.71 547	13.09 542	14.81 545	17.78 544	16.71 546

Selective-RAFT-Error	24.87 551	22.59 553	25.14 549	26.13 551	25.82 549	39.93 554	57.03 554	28.97 554	28.95 556	21.21 551	22.65 553	24.25 552	23.98 554	26.43 554	30.83 554	14.27 544	16.71 547	13.10 543	14.82 546	17.82 545	16.76 547

test_example2	115.39 557	123.23 557	94.57 556	115.52 556	123.55 557	101.63 557	114.33 557	53.41 557	99.48 557	134.90 557	135.05 557	85.83 557	85.11 557	111.32 557	106.15 557	152.55 557	205.26 557	99.78 557	114.96 557	140.96 557	110.20 557

ccccc	291.34 558	297.21 558	347.09 558	374.70 558	380.44 558	203.92 558	213.88 558	216.32 558	172.72 558	203.37 558	218.57 558	215.01 558	258.31 558	312.78 558	341.56 558	412.57 558	356.13 558	256.09 558	227.69 558	428.88 558	389.64 558

Low-res two-view benchmark