Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo+	0.48 76	0.32 17	1.43 9	0.26 22	0.46 308	0.30 7	0.13 1	0.32 1	0.57 94	0.80 353	0.24 8	0.19 4	0.19 16	0.57 128	0.46 172	0.10 55	1.36 417	0.08 4	0.22 309	0.46 394	1.04 382

UniTT-Stereo	0.36 20	0.66 176	2.43 169	0.28 47	0.24 149	0.30 7	0.18 16	0.35 2	0.36 3	0.26 25	0.37 69	0.18 3	0.18 14	0.33 22	0.30 77	0.11 131	0.08 40	0.09 22	0.08 32	0.25 249	0.09 2

GLC_STEREO	0.31 4	0.30 6	1.80 31	0.29 65	0.12 3	0.41 31	0.20 30	0.39 3	0.42 13	0.26 25	0.31 42	0.25 31	0.19 16	0.36 39	0.26 44	0.09 13	0.11 136	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.15 38

rvit_stereo_0083	0.28 1	0.37 57	0.88 1	0.28 47	0.18 53	0.28 4	0.22 61	0.40 4	0.58 101	0.25 18	0.30 35	0.27 47	0.27 91	0.38 44	0.25 30	0.14 245	0.12 152	0.13 228	0.10 80	0.13 44	0.14 30

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 56	1.36 366	1.30 7	0.24 5	0.12 3	0.33 15	0.20 30	0.41 5	0.37 4	0.32 41	0.21 2	0.16 1	0.14 1	0.29 5	0.62 234	0.55 418	1.42 423	0.11 119	0.13 176	0.25 249	0.56 282

MGS-Stereo	0.35 16	0.48 109	1.99 67	0.26 22	0.14 10	0.41 31	0.22 61	0.41 5	0.48 33	0.24 14	0.51 153	0.25 31	0.18 14	0.33 22	0.22 6	0.10 55	0.08 40	0.09 22	0.08 32	0.47 398	0.10 5

TANstereo	0.39 28	0.70 192	2.48 214	0.23 4	0.12 3	0.54 105	0.16 9	0.41 5	0.47 30	0.45 83	0.51 153	0.26 39	0.22 36	0.34 27	0.21 3	0.10 55	0.10 110	0.08 4	0.07 14	0.09 6	0.18 66

WCG-NET（raft）	0.44 52	0.97 275	1.78 28	0.24 5	0.17 40	0.43 36	0.24 111	0.42 8	0.52 60	0.38 50	0.35 61	0.46 158	0.25 67	0.41 62	0.26 44	0.08 1	1.08 387	0.08 4	0.08 32	0.27 278	0.40 204

CREStereo++_RVC	0.38 25	0.37 57	2.47 208	0.25 10	0.16 23	0.54 105	0.15 4	0.42 8	0.57 94	0.37 47	0.52 162	0.24 26	0.19 16	0.31 8	0.27 52	0.09 13	0.06 1	0.08 4	0.30 352	0.09 6	0.22 90
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
rvit_stereo_0081_aga	0.34 12	0.67 177	1.79 29	0.27 32	0.20 92	0.34 17	0.21 47	0.43 10	0.48 33	0.26 25	0.28 25	0.27 47	0.21 28	0.33 22	0.25 30	0.14 245	0.11 136	0.11 119	0.10 80	0.14 64	0.18 66

U	3.41 460	0.37 57	1.27 5	0.27 32	13.75 475	19.65 481	0.15 4	0.43 10	0.33 1	0.18 1	0.19 1	0.27 47	0.15 2	0.23 1	0.19 1	0.10 55	0.06 1	17.75 480	12.73 476	0.11 22	0.10 5

LoS_RVC	0.34 12	0.38 66	1.96 63	0.27 32	0.35 252	0.43 36	0.22 61	0.43 10	0.34 2	0.24 14	0.34 54	0.23 20	0.28 105	0.34 27	0.22 6	0.08 1	0.07 7	0.07 1	0.05 1	0.10 14	0.35 176

XX-TBD	0.40 30	1.04 288	2.49 219	0.35 181	0.13 7	0.51 71	0.17 11	0.44 13	0.52 60	0.38 50	0.51 153	0.23 20	0.19 16	0.31 8	0.25 30	0.10 55	0.07 7	0.08 4	0.06 7	0.09 6	0.18 66

rvit_stereo_0081	0.29 2	0.46 103	1.13 3	0.28 47	0.17 40	0.32 10	0.22 61	0.45 14	0.58 101	0.25 18	0.26 19	0.26 39	0.22 36	0.36 39	0.25 30	0.14 245	0.10 110	0.11 119	0.10 80	0.13 44	0.11 12

rvit_stereo_0082	0.29 2	0.46 103	1.13 3	0.28 47	0.17 40	0.32 10	0.22 61	0.45 14	0.58 101	0.25 18	0.26 19	0.26 39	0.22 36	0.36 39	0.25 30	0.14 245	0.10 110	0.11 119	0.10 80	0.13 44	0.11 12

RAStereo	0.33 8	0.81 233	2.22 117	0.27 32	0.18 53	0.25 3	0.20 30	0.45 14	0.38 6	0.21 2	0.26 19	0.20 5	0.16 4	0.26 2	0.26 44	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.08 32	0.13 44	0.09 2

CASnet	0.32 7	0.40 76	1.80 31	0.28 47	0.11 1	0.47 53	0.19 19	0.45 14	0.47 30	0.39 54	0.31 42	0.23 20	0.17 6	0.31 8	0.21 3	0.11 131	0.06 1	0.15 288	0.12 157	0.16 91	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-RH_RVC	0.65 231	0.73 203	2.78 322	0.39 241	0.29 198	0.60 185	0.18 16	0.45 14	0.63 137	0.75 338	1.89 428	0.47 167	0.29 122	1.59 312	1.21 345	0.15 275	0.07 7	0.13 228	0.13 176	0.11 22	0.10 5

Occ-G	0.68 258	0.54 136	2.08 84	0.99 406	0.74 373	0.38 27	0.25 131	0.46 19	0.78 291	0.40 57	0.36 63	0.46 158	0.22 36	0.90 211	0.70 258	0.09 13	1.53 427	0.09 22	0.16 239	0.31 314	2.06 440

MC-Stereo	0.58 155	0.37 57	2.00 68	0.88 391	0.64 359	0.54 105	0.19 19	0.46 19	0.39 7	0.58 213	0.39 80	0.27 47	0.27 91	0.71 173	0.32 104	0.09 13	1.20 395	0.09 22	0.16 239	0.22 213	1.92 434

MaDis-Stereo	0.35 16	0.89 254	2.15 100	0.25 10	0.29 198	0.29 6	0.17 11	0.47 21	0.41 9	0.21 2	0.22 4	0.28 54	0.21 28	0.32 18	0.31 94	0.10 55	0.09 86	0.10 68	0.08 32	0.11 22	0.12 15

CES	0.33 8	0.32 17	1.46 13	0.25 10	0.50 313	0.40 30	0.20 30	0.48 22	0.48 33	0.22 5	0.29 30	0.26 39	0.19 16	0.35 36	0.22 6	0.09 13	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.16 91	0.54 274

GMStereo	0.44 52	1.32 352	2.65 274	0.28 47	0.16 23	0.42 35	0.22 61	0.48 22	0.63 137	0.41 59	0.36 63	0.26 39	0.25 67	0.41 62	0.30 77	0.14 245	0.08 40	0.10 68	0.12 157	0.17 113	0.13 18
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.35 16	0.38 66	1.75 27	0.21 3	0.14 10	0.57 144	0.24 111	0.48 22	0.44 21	0.28 31	0.32 50	0.26 39	0.24 51	0.41 62	0.24 21	0.42 407	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.18 137	0.15 38

RSM++	0.48 76	0.52 130	1.27 5	1.62 440	1.27 435	0.39 29	0.20 30	0.49 25	0.56 89	0.22 5	0.25 14	0.24 26	0.17 6	0.39 48	0.23 18	0.09 13	0.11 136	0.09 22	0.35 382	0.29 298	0.80 346

ff7	0.65 231	0.58 150	2.09 87	0.39 241	0.60 343	0.56 122	0.23 89	0.49 25	0.62 126	1.00 384	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 173	0.24 21	0.09 13	2.09 446	0.10 68	0.18 262	0.24 234	2.22 451

IGEVStereo-DCA	0.74 289	0.74 213	2.09 87	0.76 379	0.77 380	0.45 40	0.23 89	0.49 25	0.62 126	0.71 327	0.22 4	0.30 62	0.28 105	1.29 266	1.53 373	0.10 55	1.50 425	0.10 68	0.18 262	0.24 234	2.22 451

ffff	0.65 231	0.58 150	2.09 87	0.39 241	0.60 343	0.56 122	0.23 89	0.49 25	0.62 126	1.00 384	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 173	0.24 21	0.09 13	2.09 446	0.10 68	0.18 262	0.24 234	2.22 451

11t	0.65 231	0.58 150	2.09 87	0.39 241	0.60 343	0.56 122	0.23 89	0.49 25	0.62 126	1.00 384	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 173	0.24 21	0.09 13	2.09 446	0.10 68	0.18 262	0.24 234	2.22 451

CAS	0.39 28	0.31 8	1.79 29	0.81 388	0.34 244	0.51 71	0.23 89	0.49 25	0.42 13	0.23 9	0.31 42	0.20 5	0.17 6	0.30 6	0.25 30	0.77 430	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 14	0.41 212

ccc-4	0.65 231	0.58 150	2.09 87	0.39 241	0.60 343	0.56 122	0.23 89	0.49 25	0.62 126	1.00 384	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 173	0.24 21	0.09 13	2.09 446	0.10 68	0.18 262	0.24 234	2.22 451

UDGNet	0.50 95	1.36 366	2.44 177	0.37 209	0.19 80	0.58 154	0.23 89	0.49 25	0.69 209	0.42 64	0.39 80	0.34 85	0.29 122	0.55 121	0.32 104	0.25 380	0.10 110	0.37 409	0.19 279	0.30 306	0.17 57

RAFT-345	0.56 140	0.37 57	2.68 291	0.40 254	0.34 244	0.58 154	0.41 297	0.49 25	0.70 219	0.51 145	0.99 386	0.43 122	0.28 105	1.56 300	0.81 294	0.10 55	0.07 7	0.11 119	0.09 46	0.11 22	0.09 2

sCroCo_RVC	0.37 22	0.39 71	2.38 146	0.35 181	0.27 182	0.31 9	0.22 61	0.49 25	0.48 33	0.23 9	0.34 54	0.25 31	0.24 51	0.35 36	0.25 30	0.15 275	0.17 221	0.12 169	0.11 125	0.15 74	0.15 38

trnet	0.31 4	0.31 8	1.65 21	0.20 2	0.12 3	0.55 116	0.15 4	0.50 35	0.51 50	0.28 31	0.34 54	0.24 26	0.21 28	0.34 27	0.24 21	0.11 131	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.09 6	0.12 15

LoS	0.34 12	0.35 42	1.88 47	0.25 10	0.13 7	0.53 96	0.20 30	0.50 35	0.53 71	0.26 25	0.28 25	0.37 94	0.24 51	0.40 55	0.25 30	0.10 55	0.08 40	0.08 4	0.06 7	0.15 74	0.10 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.47 68	0.80 231	2.15 100	0.36 197	0.29 198	0.59 172	0.28 175	0.50 35	0.42 13	0.43 73	0.76 341	0.39 102	0.22 36	0.73 179	0.49 189	0.08 1	0.18 228	0.11 119	0.15 218	0.29 298	0.27 126

dd	0.48 76	1.32 352	2.41 160	0.31 96	0.17 40	0.58 154	0.26 146	0.50 35	0.71 233	0.42 64	0.41 91	0.34 85	0.28 105	0.47 78	0.41 149	0.18 321	0.10 110	0.13 228	0.12 157	0.22 213	0.16 51

CREStereo	0.31 4	0.35 42	1.66 22	0.19 1	0.13 7	0.55 116	0.17 11	0.50 35	0.50 45	0.28 31	0.34 54	0.24 26	0.21 28	0.34 27	0.23 18	0.11 131	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.10 14	0.12 15
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
RSM	0.47 68	0.51 126	1.36 8	1.37 426	1.04 415	0.37 25	0.21 47	0.52 40	0.55 83	0.23 9	0.28 25	0.28 54	0.17 6	0.40 55	0.22 6	0.09 13	0.24 262	0.09 22	0.35 382	0.24 234	0.80 346

AAGNet	0.92 364	0.40 76	2.53 227	0.60 345	1.01 411	0.62 227	0.45 320	0.52 40	0.68 200	0.58 213	0.53 167	0.50 181	0.72 352	1.22 251	7.32 467	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.16 91	0.10 5

NRIStereo	0.50 95	0.34 34	2.44 177	0.52 319	0.16 23	0.94 383	0.73 399	0.52 40	0.65 153	0.48 100	0.40 89	0.59 226	0.29 122	0.78 192	0.33 115	0.11 131	0.13 167	0.11 119	0.09 46	0.22 213	0.25 112

DeepStereo_RVC	0.47 68	0.37 57	2.19 108	0.55 330	0.18 53	0.60 185	0.58 363	0.52 40	0.62 126	0.49 116	0.45 108	0.39 102	0.85 377	0.47 78	0.34 123	0.12 168	0.08 40	0.11 119	0.09 46	0.15 74	0.19 71

SPstereo	0.59 171	1.35 361	2.44 177	0.49 309	1.02 413	0.52 88	0.14 3	0.53 44	0.54 75	0.44 79	0.50 150	0.30 62	0.22 36	0.68 163	0.41 149	0.09 13	1.30 413	0.09 22	0.07 14	0.23 227	0.54 274

ProNet	0.46 63	0.60 157	1.85 42	0.35 181	0.67 363	0.49 63	0.25 131	0.53 44	0.57 94	0.21 2	0.24 8	0.22 13	0.20 24	0.52 107	0.22 6	0.09 13	0.47 316	0.10 68	0.09 46	0.23 227	1.33 409

Patchmatch Stereo++	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.48 298	0.17 40	0.61 205	0.26 146	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.56 124	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18
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	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.48 298	0.18 53	0.61 205	0.28 175	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.49 97	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

ROB_FTStereo_v2	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.49 309	0.17 40	0.61 205	0.28 175	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.44 137	0.28 105	0.48 87	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

ROB_FTStereo	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.48 298	0.18 53	0.61 205	0.26 146	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.51 103	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

HUI-Stereo	0.43 39	0.36 46	2.45 195	0.48 298	0.18 53	0.61 205	0.27 163	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.44 137	0.28 105	0.47 78	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

iGMRVC	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.48 298	0.18 53	0.61 205	0.27 163	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.57 128	0.31 94	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

iRAFT	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.48 298	0.17 40	0.61 205	0.26 146	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.56 124	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

RAFT-IKP	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.48 298	0.16 23	0.60 185	0.28 175	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.51 103	0.31 94	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

IGEV-Stereo++	0.58 155	0.29 2	1.66 22	0.37 209	0.53 323	0.47 53	0.13 1	0.54 54	0.37 4	1.02 389	0.25 14	0.17 2	0.22 36	1.04 225	0.27 52	0.08 1	1.98 444	0.08 4	0.06 7	0.17 113	1.92 434

4D-IteraStereo	0.62 202	1.29 349	3.04 362	0.27 32	0.30 210	0.46 43	0.26 146	0.54 54	0.51 50	0.41 59	0.31 42	0.39 102	0.19 16	0.53 114	0.65 247	0.09 13	0.47 316	0.12 169	0.11 125	0.21 198	2.14 444

anonymousdsp	0.86 344	0.59 156	2.65 274	1.33 422	1.25 432	0.56 122	0.23 89	0.54 54	0.71 233	1.13 399	0.25 14	0.22 13	0.24 51	1.24 256	0.24 21	0.09 13	2.34 460	0.10 68	0.18 262	0.25 249	3.12 465

DisPM	0.48 76	0.41 81	2.54 232	0.61 351	0.18 53	0.59 172	0.62 377	0.54 54	0.67 173	0.61 250	0.53 167	0.38 99	0.26 77	0.76 185	0.31 94	0.13 213	0.07 7	0.12 169	0.11 125	0.12 32	0.15 38

IGEV-Stereo	0.86 344	0.60 157	2.65 274	1.35 424	1.25 432	0.56 122	0.23 89	0.54 54	0.71 233	1.14 400	0.25 14	0.22 13	0.24 51	1.24 256	0.24 21	0.09 13	2.34 460	0.10 68	0.18 262	0.25 249	3.13 466
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PFNet+	0.50 95	0.43 92	2.54 232	0.49 309	0.18 53	0.58 154	0.76 401	0.54 54	0.72 240	0.56 191	0.48 124	0.39 102	0.26 77	0.94 215	0.33 115	0.14 245	0.09 86	0.14 262	0.13 176	0.12 32	0.16 51

ASMatch	0.61 186	0.47 106	2.72 307	0.91 396	0.36 260	0.56 122	0.24 111	0.54 54	0.67 173	0.48 100	1.20 403	0.47 167	0.65 334	1.33 270	0.93 310	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.11 125	0.10 14	0.17 57

DEmStereo	0.69 265	0.40 76	2.42 164	0.42 267	0.18 53	0.66 279	0.88 412	0.54 54	0.64 146	0.60 241	1.00 387	0.45 149	1.24 409	1.53 296	2.21 407	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.10 80	0.11 22	0.14 30

CRE-IMP	0.46 63	0.31 8	2.40 155	0.53 323	0.17 40	0.79 344	0.68 391	0.54 54	0.66 160	0.47 97	0.43 95	0.44 137	0.26 77	0.43 69	0.33 115	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.09 46	0.17 113	0.23 99

AIO-Stereo	0.64 224	0.60 157	1.63 20	1.31 420	1.45 442	0.38 27	0.20 30	0.55 63	0.83 329	0.31 39	0.31 42	0.23 20	0.15 2	0.39 48	0.63 240	0.10 55	1.25 402	0.09 22	0.41 402	0.21 198	1.73 430

H2IRNET	0.48 76	1.04 288	2.57 246	0.31 96	0.19 80	0.54 105	0.19 19	0.55 63	0.53 71	0.28 31	0.56 206	0.47 167	0.35 158	0.47 78	0.40 146	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.14 198	0.37 354	0.26 120

TestStereo	0.49 91	0.88 249	2.38 146	0.30 81	0.16 23	0.43 36	0.25 131	0.55 63	0.46 24	0.38 50	0.46 112	0.34 85	0.28 105	1.96 373	0.28 64	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.09 46	0.15 74	0.13 18

rvit_0105_6	0.36 20	0.55 144	1.48 15	0.31 96	0.18 53	0.35 22	0.26 146	0.56 66	0.66 160	0.26 25	0.29 30	0.33 80	0.26 77	0.41 62	0.27 52	0.18 321	0.16 211	0.15 288	0.13 176	0.15 74	0.25 112

MIF-Stereo (partial)	0.41 32	0.71 195	2.67 286	0.27 32	0.24 149	0.32 10	0.17 11	0.56 66	0.46 24	0.26 25	0.37 69	0.25 31	0.26 77	0.46 74	0.35 130	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.21 198	0.15 38

dad	0.58 155	1.35 361	2.39 153	0.31 96	0.20 92	0.62 227	0.26 146	0.56 66	0.79 301	0.66 302	0.64 272	0.64 251	0.36 161	0.87 206	0.48 180	0.28 390	0.15 198	0.40 412	0.18 262	0.24 234	0.22 90

DRaft	0.65 231	0.47 106	2.38 146	0.25 10	0.17 40	0.64 252	0.65 382	0.56 66	0.57 94	0.67 304	0.98 383	0.38 99	0.99 395	1.42 281	2.06 396	0.11 131	0.14 182	0.10 68	0.14 198	0.18 137	0.21 83

sAnonymous2	0.45 56	0.88 249	2.97 351	0.31 96	0.25 156	0.34 17	0.28 175	0.56 66	0.49 37	0.25 18	0.30 35	0.23 20	0.29 122	0.31 8	0.22 6	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.13 176	0.38 361	0.43 223

CroCo_RVC	0.45 56	0.88 249	2.97 351	0.31 96	0.25 156	0.34 17	0.28 175	0.56 66	0.49 37	0.25 18	0.30 35	0.23 20	0.29 122	0.31 8	0.22 6	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.13 176	0.38 361	0.43 223

SST-Stereo	0.56 140	0.30 6	2.44 177	0.71 376	0.55 327	0.62 227	0.65 382	0.57 72	0.67 173	0.59 232	0.53 167	0.51 185	0.59 317	1.57 305	0.31 94	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.11 12

WCG-NET	0.42 35	0.60 157	1.68 25	0.26 22	0.19 80	0.51 71	0.18 16	0.58 73	0.49 37	0.42 64	0.58 224	0.32 74	0.26 77	0.38 44	0.30 77	0.10 55	0.59 338	0.08 4	0.07 14	0.31 314	0.49 255

rvit_stereo_0080	0.33 8	0.77 220	1.43 9	0.24 5	0.18 53	0.34 17	0.27 163	0.58 73	0.51 50	0.25 18	0.27 23	0.27 47	0.22 36	0.32 18	0.27 52	0.14 245	0.10 110	0.10 68	0.10 80	0.15 74	0.17 57

MyStereo07	0.56 140	0.68 184	2.42 164	0.30 81	0.41 286	0.61 205	0.31 225	0.58 73	0.72 240	1.17 403	0.26 19	0.20 5	0.27 91	1.28 265	0.28 64	0.09 13	0.59 338	0.12 169	0.21 299	0.16 91	0.48 249

whm_eth	0.33 8	0.77 220	1.43 9	0.24 5	0.18 53	0.34 17	0.27 163	0.58 73	0.51 50	0.25 18	0.27 23	0.27 47	0.22 36	0.32 18	0.27 52	0.14 245	0.10 110	0.10 68	0.10 80	0.15 74	0.17 57

GMOStereo	0.58 155	0.89 254	2.46 203	0.29 65	0.99 406	0.51 71	0.32 236	0.58 73	0.46 24	0.58 213	0.48 124	0.54 200	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 429	0.13 228	0.11 125	0.34 332	0.42 217

error version	0.58 155	0.89 254	2.46 203	0.29 65	0.99 406	0.51 71	0.32 236	0.58 73	0.46 24	0.58 213	0.48 124	0.54 200	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 429	0.13 228	0.11 125	0.34 332	0.42 217

test-v	0.58 155	0.89 254	2.46 203	0.29 65	0.99 406	0.51 71	0.32 236	0.58 73	0.46 24	0.58 213	0.48 124	0.54 200	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 429	0.13 228	0.11 125	0.34 332	0.42 217

RAFT_R40	0.55 132	0.31 8	2.44 177	0.57 343	0.42 296	0.62 227	0.52 344	0.58 73	0.66 160	0.56 191	0.54 183	0.54 200	0.50 279	1.56 300	0.53 203	0.11 131	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.16 91	0.10 5

test-2	0.58 155	0.89 254	2.46 203	0.29 65	0.99 406	0.51 71	0.32 236	0.58 73	0.46 24	0.58 213	0.48 124	0.54 200	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 429	0.13 228	0.11 125	0.34 332	0.42 217

iRaftStereo_RVC	0.47 68	0.84 235	1.91 53	0.29 65	0.15 16	0.53 96	0.20 30	0.58 73	0.50 45	0.37 47	0.43 95	0.42 121	0.23 49	0.38 44	0.28 64	0.09 13	0.70 356	0.12 169	0.11 125	0.43 384	0.77 338

rvit_stereo_ft	0.38 25	1.01 280	1.86 45	0.33 137	0.21 104	0.28 4	0.27 163	0.59 83	0.55 83	0.24 14	0.28 25	0.28 54	0.27 91	0.35 36	0.28 64	0.14 245	0.09 86	0.11 119	0.11 125	0.14 64	0.31 154

Pruner-Stereo	0.55 132	0.38 66	2.49 219	1.78 449	0.19 80	0.63 241	0.45 320	0.59 83	0.67 173	0.61 250	0.48 124	0.41 116	0.25 67	0.49 97	0.99 321	0.13 213	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.14 30

raftrobust	0.52 106	1.14 308	2.15 100	0.33 137	0.99 406	0.53 96	0.21 47	0.59 83	0.50 45	0.53 163	0.36 63	0.31 69	0.33 148	0.47 78	0.42 154	0.10 55	0.55 331	0.09 22	0.08 32	0.22 213	0.46 243

aanetorigin	0.81 321	1.03 285	2.64 273	0.44 281	0.44 298	0.59 172	1.00 424	0.59 83	0.70 219	1.54 434	1.22 405	0.82 335	1.08 402	1.06 226	1.07 330	0.18 321	0.15 198	0.17 322	0.21 299	0.53 407	0.65 308

DCVSM-stereo	0.52 106	0.37 57	2.45 195	0.30 81	0.22 114	0.54 105	0.52 344	0.60 87	0.52 60	0.69 314	0.47 117	0.79 320	0.49 275	0.56 124	0.90 308	0.13 213	0.14 182	0.15 288	0.13 176	0.20 186	0.21 83

rvit_stereo_0075_2	0.45 56	0.45 101	2.60 254	0.34 160	0.32 228	0.41 31	0.21 47	0.60 87	0.54 75	0.39 54	0.51 153	0.40 110	0.29 122	0.46 74	0.31 94	0.21 354	0.15 198	0.22 365	0.15 218	0.18 137	0.33 162

GMStereo_Zeroshot	0.44 52	0.44 96	1.84 38	0.44 281	0.20 92	0.52 88	0.19 19	0.60 87	0.54 75	0.58 213	0.59 230	0.63 244	0.29 122	0.59 133	0.34 123	0.16 291	0.09 86	0.16 307	0.09 46	0.26 267	0.26 120

knoymous	0.37 22	0.34 34	1.83 35	0.25 10	0.18 53	0.45 40	0.24 111	0.60 87	0.40 8	0.42 64	0.39 80	0.54 200	0.25 67	0.41 62	0.29 73	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.07 14	0.13 44	0.20 79

MoCha-V2	0.74 289	0.78 225	2.18 106	1.01 407	1.55 447	0.36 23	0.19 19	0.61 91	0.49 37	0.33 43	0.34 54	0.30 62	0.27 91	1.56 300	0.47 176	0.09 13	1.94 441	0.08 4	0.37 390	0.18 137	1.62 426

LL-Strereo2	0.62 202	1.36 366	2.47 208	1.37 426	0.96 402	0.54 105	0.28 175	0.61 91	0.49 37	0.42 64	0.34 54	0.44 137	0.21 28	0.57 128	0.53 203	0.11 131	0.26 274	0.16 307	0.14 198	0.18 137	0.98 379

Selective-IGEV	0.57 147	0.42 84	1.87 46	1.67 444	1.33 436	0.36 23	0.20 30	0.61 91	0.71 233	0.22 5	0.31 42	0.22 13	0.19 16	0.52 107	0.36 132	0.09 13	0.97 376	0.09 22	0.15 218	0.20 186	0.85 357

FTStereo	0.79 316	0.32 17	2.83 332	0.70 374	0.21 104	0.73 313	1.75 453	0.61 91	0.60 114	1.07 394	1.62 423	1.28 417	2.11 444	0.75 183	0.30 77	0.19 336	0.08 40	0.12 169	0.11 125	0.12 32	0.39 199

ACV-stereo	0.71 275	0.85 239	3.01 358	0.33 137	0.25 156	1.01 390	0.59 366	0.62 95	0.54 75	0.42 64	0.45 108	1.54 429	1.44 419	1.40 276	0.73 270	0.14 245	0.13 167	0.12 169	0.11 125	0.20 186	0.35 176

LCNet	0.58 155	0.43 92	2.42 164	0.91 396	0.22 114	0.95 385	0.29 200	0.62 95	0.64 146	0.52 155	0.55 193	0.41 116	0.75 363	0.84 203	0.27 52	0.10 55	0.07 7	0.12 169	0.18 262	0.97 435	0.40 204

PSM-AAD	0.67 252	0.29 2	2.41 160	0.37 209	0.23 137	0.86 364	1.15 434	0.62 95	0.66 160	0.64 281	0.71 323	0.67 263	2.90 452	0.65 153	0.32 104	0.10 55	0.08 40	0.17 322	0.15 218	0.14 64	0.34 170

KYRaft	0.52 106	0.35 42	2.40 155	0.34 160	0.21 104	0.75 320	0.43 310	0.62 95	0.63 137	0.64 281	0.92 373	0.53 194	0.72 352	0.60 138	0.26 44	0.10 55	0.07 7	0.12 169	0.14 198	0.13 44	0.54 274

THIR-Stereo	0.88 351	0.85 239	2.33 138	0.26 22	0.16 23	0.59 172	2.69 458	0.62 95	0.54 75	0.62 262	1.61 422	0.96 376	1.77 435	1.67 322	2.20 406	0.10 55	0.08 40	0.14 262	0.11 125	0.16 91	0.21 83

GMM-Stereo	0.53 120	0.33 27	2.89 341	0.53 323	0.24 149	0.77 334	0.46 326	0.62 95	0.65 153	0.58 213	0.73 328	0.47 167	0.43 232	0.68 163	0.29 73	0.10 55	0.06 1	0.13 228	0.13 176	0.14 64	0.44 236

RALCasStereoNet	0.65 231	1.34 358	2.56 242	0.43 277	0.96 402	0.50 69	0.26 146	0.62 95	0.56 89	0.43 73	0.49 138	0.36 89	0.28 105	0.72 178	0.53 203	0.10 55	1.18 393	0.09 22	0.08 32	0.27 278	1.27 404

UGAM	0.69 265	0.84 235	2.66 278	0.40 254	0.20 92	0.53 96	0.34 258	0.63 102	0.74 262	0.45 83	0.74 331	0.95 375	0.36 161	2.57 417	0.42 154	0.11 131	0.45 312	0.17 322	0.19 279	0.43 384	0.57 286

plain	0.43 39	0.73 203	2.80 324	0.28 47	0.19 80	0.33 15	0.21 47	0.63 102	0.50 45	0.24 14	0.38 75	0.24 26	0.25 67	0.48 87	0.32 104	0.12 168	0.08 40	0.13 228	0.09 46	0.43 384	0.13 18

CroCo-Stereo Lap2	0.38 25	0.91 262	2.02 73	0.33 137	0.38 273	0.23 2	0.21 47	0.63 102	0.51 50	0.23 9	0.28 25	0.29 61	0.23 49	0.34 27	0.28 64	0.10 55	0.09 86	0.10 68	0.08 32	0.22 213	0.15 38

rvit_0105_4	0.40 30	0.64 172	1.98 65	0.31 96	0.18 53	0.37 25	0.29 200	0.64 105	0.67 173	0.28 31	0.32 50	0.36 89	0.28 105	0.45 73	0.27 52	0.18 321	0.16 211	0.15 288	0.14 198	0.15 74	0.25 112

PSM-softLoss	0.52 106	0.34 34	2.47 208	0.55 330	0.17 40	0.61 205	0.39 292	0.64 105	0.67 173	0.52 155	0.48 124	0.39 102	0.25 67	1.46 287	0.77 281	0.13 213	0.08 40	0.13 228	0.12 157	0.12 32	0.15 38

KMStereo	0.52 106	0.34 34	2.47 208	0.55 330	0.17 40	0.61 205	0.39 292	0.64 105	0.67 173	0.52 155	0.48 124	0.39 102	0.25 67	1.46 287	0.77 281	0.13 213	0.08 40	0.13 228	0.12 157	0.12 32	0.15 38

PFNet	0.62 202	0.42 84	2.69 297	0.43 277	0.55 327	0.62 227	0.27 163	0.64 105	0.72 240	0.61 250	0.56 206	0.45 149	0.33 148	1.86 356	1.12 335	0.28 390	0.09 86	0.12 169	0.16 239	0.26 267	0.27 126

AnonymousM	0.45 56	0.49 112	1.83 35	0.29 65	0.15 16	0.53 96	0.22 61	0.64 105	0.66 160	0.47 97	0.33 52	0.30 62	0.25 67	0.49 97	0.29 73	0.12 168	0.27 281	0.71 431	0.37 390	0.12 32	0.41 212

Gwc-CoAtRS	0.41 32	0.37 57	2.06 81	0.28 47	0.41 286	0.48 58	0.19 19	0.64 105	0.49 37	0.45 83	0.39 80	0.57 219	0.26 77	0.37 42	0.28 64	0.09 13	0.19 233	0.09 22	0.31 358	0.11 22	0.25 112

Selective-RAFT	0.46 63	0.48 109	1.88 47	0.32 116	0.16 23	0.61 205	0.19 19	0.66 111	0.62 126	0.28 31	0.30 35	0.41 116	0.33 148	0.51 103	0.32 104	0.11 131	1.09 389	0.09 22	0.35 382	0.19 166	0.37 184

Prome-Stereo	0.53 120	0.36 46	2.39 153	0.60 345	0.23 137	0.63 241	0.41 297	0.66 111	0.67 173	0.59 232	1.02 390	0.43 122	0.71 351	0.61 141	0.34 123	0.10 55	0.07 7	0.10 68	0.09 46	0.13 44	0.44 236

raft+_RVC	0.62 202	1.18 322	2.43 169	0.36 197	2.08 458	0.52 88	0.25 131	0.66 111	0.54 75	0.36 45	0.46 112	0.32 74	0.28 105	0.49 97	0.43 161	0.10 55	0.91 372	0.10 68	0.09 46	0.22 213	0.70 324

Pointernet	0.37 22	0.31 8	1.91 53	0.25 10	0.37 266	0.47 53	0.15 4	0.67 114	0.52 60	0.23 9	0.30 35	0.28 54	0.20 24	0.32 18	0.23 18	0.10 55	0.24 262	0.07 1	0.13 176	0.10 14	0.51 262

MIM_Stereo	0.55 132	0.92 267	2.65 274	0.32 116	1.09 421	0.51 71	0.19 19	0.67 114	0.52 60	0.48 100	0.54 183	0.43 122	0.27 91	0.57 128	0.30 77	0.08 1	0.17 221	0.11 119	0.10 80	0.28 290	0.80 346

GrayStereo	0.71 275	0.27 1	2.40 155	0.89 392	0.23 137	0.62 227	1.40 448	0.67 114	0.70 219	0.72 329	0.77 345	0.55 208	3.03 453	0.60 138	0.28 64	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.21 299	0.12 32	0.37 184

rafts_anoy	0.60 179	1.33 356	2.59 249	0.53 323	1.09 421	0.49 63	0.25 131	0.67 114	0.53 71	0.41 59	0.38 75	0.33 80	0.30 132	0.68 163	0.41 149	0.10 55	1.13 392	0.13 228	0.15 218	0.20 186	0.29 138

IRAFT_RVC	0.59 171	0.74 213	2.42 164	0.47 297	0.21 104	0.59 172	0.42 303	0.68 118	0.73 244	0.54 168	0.50 150	0.49 177	0.51 283	1.57 305	1.00 323	0.11 131	0.25 271	0.13 228	0.10 80	0.15 74	0.14 30

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 155	1.48 390	2.53 227	0.29 65	0.78 383	0.52 88	0.20 30	0.68 118	0.66 160	0.51 145	0.61 245	0.40 110	0.32 143	0.40 55	0.43 161	0.08 1	0.63 345	0.09 22	0.09 46	0.37 354	0.58 288

rvit_0105_5	0.43 39	0.73 203	2.10 93	0.31 96	0.18 53	0.41 31	0.31 225	0.69 120	0.67 173	0.32 41	0.34 54	0.38 99	0.30 132	0.42 68	0.30 77	0.18 321	0.16 211	0.15 288	0.15 218	0.15 74	0.30 146

anonymousa	0.74 289	0.60 157	2.58 247	0.96 400	1.33 436	0.61 205	0.26 146	0.69 120	0.56 89	0.55 179	0.84 356	0.82 335	0.46 256	0.56 124	0.61 231	0.10 55	1.11 391	0.12 169	0.98 454	0.14 64	0.97 377

RAFT_CTSACE	0.58 155	1.16 316	2.76 319	0.36 197	0.29 198	0.54 105	0.29 200	0.69 120	0.51 50	0.51 145	0.75 338	0.67 263	0.37 167	0.63 145	0.47 176	0.08 1	0.49 320	0.11 119	0.10 80	0.41 380	0.32 158

RALAANet	0.52 106	1.37 371	2.63 264	0.33 137	0.23 137	0.48 58	0.19 19	0.69 120	0.55 83	0.49 116	0.46 112	0.39 102	0.31 137	0.53 114	0.53 203	0.10 55	0.33 290	0.11 119	0.17 254	0.29 298	0.13 18

AFF-stereo	0.57 147	1.51 393	2.59 249	0.33 137	0.23 137	0.51 71	0.21 47	0.69 120	0.68 200	0.49 116	0.63 260	0.49 177	0.34 156	0.50 102	0.37 136	0.08 1	0.54 329	0.10 68	0.10 80	0.40 374	0.60 295

ACVNet	0.54 128	0.87 245	2.45 195	0.28 47	0.22 114	0.59 172	0.36 275	0.69 120	0.73 244	0.49 116	0.59 230	0.69 288	0.42 220	0.47 78	0.70 258	0.11 131	0.10 110	0.10 68	0.09 46	0.36 348	0.39 199

CFNet-ft	0.60 179	1.16 316	2.45 195	0.29 65	0.30 210	0.64 252	0.28 175	0.69 120	0.57 94	0.49 116	0.57 217	0.79 320	0.44 240	1.48 290	0.62 234	0.15 275	0.10 110	0.28 388	0.14 198	0.21 198	0.29 138

CFNet_RVC	0.60 179	1.16 316	2.45 195	0.29 65	0.30 210	0.64 252	0.28 175	0.69 120	0.57 94	0.49 116	0.57 217	0.79 320	0.44 240	1.48 290	0.62 234	0.15 275	0.10 110	0.28 388	0.14 198	0.21 198	0.29 138

HHNet	0.63 215	0.67 177	3.10 367	0.37 209	0.25 156	0.64 252	0.60 370	0.70 128	0.67 173	0.55 179	1.12 400	0.32 74	0.60 324	0.43 69	1.75 382	0.16 291	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.18 137	0.22 90

NF-Stereo	0.53 120	0.33 27	2.55 239	0.55 330	0.16 23	0.61 205	0.43 310	0.70 128	0.70 219	0.50 134	0.47 117	0.37 94	0.26 77	1.44 286	0.78 285	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

OCTAStereo	0.53 120	0.33 27	2.54 232	0.56 339	0.16 23	0.61 205	0.42 303	0.70 128	0.70 219	0.50 134	0.47 117	0.37 94	0.26 77	1.43 282	0.79 288	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

RE-Stereo	0.53 120	0.33 27	2.54 232	0.56 339	0.16 23	0.61 205	0.43 310	0.70 128	0.70 219	0.50 134	0.47 117	0.37 94	0.26 77	1.43 282	0.77 281	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

TVStereo	0.53 120	0.33 27	2.54 232	0.56 339	0.16 23	0.61 205	0.43 310	0.70 128	0.70 219	0.50 134	0.47 117	0.37 94	0.26 77	1.43 282	0.77 281	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

RAFT	0.62 202	1.35 361	2.26 124	0.62 353	0.53 323	0.47 53	0.35 267	0.70 128	0.58 101	0.50 134	0.50 150	0.79 320	0.40 198	0.49 97	0.36 132	0.11 131	0.79 361	0.14 262	0.13 176	0.52 406	0.72 327

CASS	0.43 39	0.34 34	2.01 70	0.33 137	0.17 40	0.54 105	0.24 111	0.71 134	0.52 60	0.62 262	0.55 193	0.40 110	0.41 208	0.43 69	0.33 115	0.17 310	0.10 110	0.14 262	0.11 125	0.18 137	0.23 99
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DDVS	0.67 252	0.46 103	1.74 26	2.40 461	0.35 252	0.86 364	0.98 419	0.72 135	0.52 60	0.53 163	0.57 217	0.89 359	0.37 167	1.22 251	0.57 215	0.15 275	0.14 182	0.14 262	0.12 157	0.19 166	0.42 217

11t1	0.60 179	0.49 112	2.19 108	0.35 181	0.58 337	0.48 58	0.21 47	0.72 135	0.73 244	0.49 116	0.47 117	0.35 88	0.34 156	0.61 141	0.71 264	0.12 168	1.26 406	0.10 68	0.29 345	0.16 91	1.22 399

StereoVision	0.52 106	1.12 305	2.70 304	0.34 160	0.32 228	0.47 53	0.26 146	0.73 137	0.61 117	0.33 43	0.89 369	0.45 149	0.26 77	0.52 107	0.39 144	0.14 245	0.15 198	0.16 307	0.15 218	0.22 213	0.14 30

DMCA-RVC	0.70 271	1.30 350	3.59 413	0.37 209	0.89 395	0.57 144	0.31 225	0.73 137	0.59 110	0.69 314	0.54 183	0.59 226	0.57 307	1.25 260	0.66 250	0.16 291	0.38 299	0.20 357	0.15 218	0.22 213	0.23 99

rvit_0105_3	0.46 63	0.86 243	2.24 120	0.33 137	0.19 80	0.44 39	0.35 267	0.74 139	0.70 219	0.38 50	0.38 75	0.41 116	0.33 148	0.46 74	0.32 104	0.19 336	0.17 221	0.17 322	0.18 262	0.15 74	0.22 90

fast-acv-ft	0.67 252	1.24 339	3.26 378	0.39 241	0.30 210	0.80 347	0.48 332	0.74 139	0.76 276	0.60 241	0.78 349	0.76 312	0.60 324	0.70 167	0.78 285	0.16 291	0.15 198	0.18 341	0.17 254	0.38 361	0.24 108

cross-raft	0.47 68	0.34 34	2.17 103	0.70 374	0.84 390	0.50 69	0.35 267	0.74 139	0.43 17	0.44 79	0.45 108	0.63 244	0.25 67	0.37 42	0.27 52	0.08 1	0.14 182	0.10 68	0.23 314	0.11 22	0.27 126

IGEV++	0.74 289	0.70 192	2.05 80	1.11 413	1.09 421	0.32 10	0.21 47	0.75 142	0.43 17	0.30 38	0.30 35	0.22 13	0.27 91	0.98 218	0.31 94	0.10 55	2.50 463	0.08 4	0.15 218	0.27 278	2.70 460

AACVNet	0.61 186	1.13 307	2.47 208	0.37 209	0.21 104	0.57 144	0.25 131	0.75 142	0.55 83	0.56 191	0.60 237	0.66 261	0.44 240	2.11 388	0.49 189	0.14 245	0.11 136	0.14 262	0.11 125	0.35 343	0.23 99

OMP-Stereo	0.64 224	0.87 245	2.38 146	0.56 339	0.37 266	0.60 185	0.26 146	0.75 142	0.71 233	0.65 296	0.60 237	0.68 277	0.32 143	2.07 381	1.18 341	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.09 46	0.17 113	0.28 132

EKT-Stereo	1.56 432	0.55 144	2.60 254	2.54 463	19.66 477	0.55 116	0.22 61	0.76 145	0.51 50	0.40 57	0.36 63	0.43 122	0.27 91	0.74 182	0.42 154	0.13 213	0.17 221	0.11 119	0.16 239	0.20 186	0.50 258

HH	0.79 316	0.52 130	2.72 307	1.45 430	0.80 385	0.91 377	0.23 89	0.76 145	0.76 276	0.64 281	0.55 193	0.87 352	0.41 208	0.94 215	0.45 168	0.09 13	1.20 395	0.10 68	0.09 46	0.16 91	2.16 445

HanStereo	0.79 316	0.52 130	2.72 307	1.45 430	0.80 385	0.91 377	0.23 89	0.76 145	0.76 276	0.64 281	0.55 193	0.87 352	0.41 208	0.94 215	0.45 168	0.09 13	1.20 395	0.10 68	0.09 46	0.16 91	2.16 445

coex-ft	6.14 468	1.98 430	60.80 488	0.34 160	0.30 210	0.80 347	1.17 437	0.76 145	4.34 460	19.82 480	2.15 435	1.61 430	8.77 470	1.82 349	10.36 472	0.44 411	2.05 445	0.18 341	0.19 279	0.39 368	4.61 471

IER	0.49 91	0.73 203	2.12 95	0.27 32	0.25 156	0.65 266	0.27 163	0.76 145	0.59 110	0.56 191	0.59 230	0.60 233	0.53 293	0.64 150	0.44 164	0.12 168	0.09 86	0.11 119	0.11 125	0.18 137	0.15 38

UCFNet_RVC	0.55 132	1.16 316	2.48 214	0.31 96	0.27 182	0.65 266	0.28 175	0.76 145	0.58 101	0.51 145	0.53 167	0.67 263	0.42 220	0.91 212	0.45 168	0.16 291	0.11 136	0.17 322	0.17 254	0.20 186	0.23 99

CBFPSM	0.62 202	1.34 358	2.12 95	0.30 81	0.23 137	0.71 303	0.38 286	0.77 151	0.68 200	0.51 145	0.49 138	1.03 390	0.82 371	0.63 145	1.35 359	0.11 131	0.12 152	0.10 68	0.10 80	0.19 166	0.37 184

test-3	0.58 155	0.43 92	2.44 177	0.52 319	0.59 338	0.46 43	0.23 89	0.77 151	0.49 37	0.52 155	0.29 30	0.44 137	0.22 36	0.59 133	0.97 313	0.08 1	1.27 407	0.10 68	0.35 382	0.29 298	0.62 298

test_1	0.58 155	0.43 92	2.44 177	0.52 319	0.59 338	0.46 43	0.23 89	0.77 151	0.49 37	0.51 145	0.29 30	0.44 137	0.22 36	0.59 133	0.97 313	0.08 1	1.27 407	0.10 68	0.35 382	0.29 298	0.63 302

PSMNet-ADL	0.56 140	0.47 106	2.03 74	0.35 181	0.22 114	0.67 286	0.27 163	0.77 151	0.58 101	0.43 73	0.53 167	0.70 294	0.45 248	1.89 363	0.64 242	0.16 291	0.13 167	0.11 119	0.13 176	0.15 74	0.51 262

CrosDoStereo	0.96 373	0.49 112	2.66 278	0.27 32	0.33 234	0.54 105	3.69 462	0.77 151	0.66 160	0.70 318	1.39 415	0.53 194	1.47 422	1.77 336	3.02 434	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.11 125	0.22 213	0.30 146

DeepStereo_LL	0.96 373	0.49 112	2.66 278	0.27 32	0.33 234	0.54 105	3.69 462	0.77 151	0.66 160	0.70 318	1.39 415	0.53 194	1.47 422	1.77 336	3.02 434	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.11 125	0.22 213	0.30 146

MLCV	0.59 171	1.41 376	2.41 160	0.31 96	0.15 16	0.60 185	0.23 89	0.77 151	0.63 137	0.67 304	0.66 286	0.55 208	0.37 167	1.16 242	1.09 332	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.21 198	0.29 138

CAS++	0.34 12	0.39 71	1.90 50	0.25 10	0.18 53	0.32 10	0.20 30	0.78 158	0.44 21	0.31 39	0.31 42	0.21 12	0.16 4	0.34 27	0.20 2	0.15 275	0.13 167	0.13 228	0.10 80	0.15 74	0.14 30
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.52 106	0.86 243	2.38 146	0.32 116	0.60 343	0.70 298	0.20 30	0.78 158	0.58 101	0.44 79	0.36 63	0.81 330	0.24 51	0.53 114	0.30 77	0.10 55	0.35 292	0.09 22	0.31 358	0.09 6	0.40 204

PCWNet_CMD	0.48 76	0.50 119	2.23 118	0.27 32	0.20 92	0.56 122	0.22 61	0.78 158	0.67 173	0.49 116	0.55 193	0.68 277	0.56 302	0.48 87	0.32 104	0.11 131	0.10 110	0.14 262	0.10 80	0.19 166	0.43 223

ToySt	0.67 252	0.88 249	2.61 259	0.39 241	0.73 372	0.61 205	0.38 286	0.78 158	0.73 244	0.43 73	0.70 310	0.72 297	0.45 248	0.66 156	0.62 234	0.14 245	0.63 345	0.13 228	0.33 375	0.24 234	1.18 390

iRaft-Stereo_5w	0.65 231	1.35 361	2.21 115	0.30 81	0.63 355	0.49 63	0.28 175	0.78 158	0.64 146	0.41 59	0.61 245	0.62 240	0.46 256	1.79 343	0.48 180	0.10 55	0.25 271	0.11 119	0.12 157	0.40 374	0.94 369

IIG-Stereo	0.65 231	0.87 245	2.32 136	0.55 330	0.23 137	0.62 227	0.21 47	0.78 158	0.71 233	0.64 281	0.69 297	0.69 288	0.38 176	2.07 381	1.37 363	0.11 131	0.08 40	0.11 119	0.09 46	0.15 74	0.27 126

G-Net	1.02 383	0.70 192	3.23 374	0.60 345	0.66 362	2.00 445	0.71 396	0.78 158	0.70 219	1.14 400	2.53 444	1.29 419	1.01 397	1.47 289	1.74 381	0.25 380	0.24 262	0.24 378	0.26 331	0.37 354	0.40 204

MSMDNet	0.48 76	0.50 119	2.23 118	0.27 32	0.20 92	0.56 122	0.22 61	0.78 158	0.67 173	0.49 116	0.55 193	0.68 277	0.56 302	0.48 87	0.32 104	0.11 131	0.10 110	0.13 228	0.10 80	0.18 137	0.43 223

GCST	0.84 332	1.48 390	3.02 360	1.12 416	1.09 421	0.62 227	0.19 19	0.79 166	0.56 89	0.60 241	0.65 279	0.50 181	0.31 137	1.24 256	0.74 275	0.76 429	0.46 313	0.84 434	0.64 436	0.71 422	0.57 286

test_3	0.59 171	0.44 96	2.44 177	0.53 323	0.59 338	0.48 58	0.30 215	0.79 166	0.52 60	0.51 145	0.30 35	0.45 149	0.22 36	0.59 133	0.97 313	0.08 1	1.25 402	0.11 119	0.35 382	0.30 306	0.62 298

CroCo-Stereo	0.35 16	0.71 195	1.67 24	0.32 116	0.17 40	0.19 1	0.21 47	0.79 166	0.54 75	0.22 5	0.25 14	0.55 208	0.22 36	0.28 3	0.28 64	0.10 55	0.08 40	0.08 4	0.07 14	0.12 32	0.10 5
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	0.48 76	0.33 27	2.37 143	0.34 160	0.22 114	0.60 185	0.55 354	0.79 166	0.53 71	0.45 83	0.60 237	0.49 177	0.36 161	0.55 121	0.46 172	0.16 291	0.16 211	0.14 262	0.11 125	0.16 91	0.32 158
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.50 95	0.75 217	2.08 84	0.39 241	0.29 198	0.58 154	0.22 61	0.79 166	0.67 173	0.49 116	0.49 138	0.48 175	0.37 167	1.13 238	0.40 146	0.15 275	0.10 110	0.15 288	0.13 176	0.21 198	0.19 71

DN-CSS_ROB	0.56 140	1.64 410	2.75 316	0.42 267	0.22 114	0.57 144	0.19 19	0.79 166	0.66 160	0.46 94	0.62 252	0.41 116	0.32 143	0.73 179	0.49 189	0.12 168	0.08 40	0.14 262	0.13 176	0.38 361	0.17 57

MSKI-zero shot	0.70 271	0.44 96	2.62 263	1.47 433	0.75 375	0.56 122	0.20 30	0.80 172	0.45 23	0.60 241	0.52 162	0.44 137	0.17 6	0.70 167	0.26 44	0.09 13	2.87 466	0.09 22	0.32 365	0.14 64	0.50 258

x	0.65 231	0.62 168	2.12 95	0.36 197	0.61 352	0.48 58	0.24 111	0.80 172	0.89 363	0.50 134	0.56 206	0.44 137	0.36 161	0.62 144	0.80 290	0.11 131	1.44 424	0.11 119	0.39 397	0.16 91	1.34 411

GANet-ADL	0.48 76	0.56 147	2.51 223	0.34 160	0.20 92	0.58 154	0.25 131	0.80 172	0.57 94	0.43 73	0.61 245	0.56 215	0.31 137	0.44 72	0.44 164	0.14 245	0.11 136	0.10 68	0.09 46	0.22 213	0.38 192

Anonymous3	0.47 68	0.49 112	2.61 259	0.33 137	0.25 156	0.72 309	0.32 236	0.80 172	0.60 114	0.36 45	0.41 91	0.33 80	0.29 122	0.46 74	0.30 77	0.19 336	0.18 228	0.13 228	0.13 176	0.18 137	0.22 90

CFNet_pseudo	0.47 68	0.50 119	2.19 108	0.26 22	0.20 92	0.56 122	0.22 61	0.80 172	0.62 126	0.50 134	0.56 206	0.68 277	0.47 264	0.53 114	0.33 115	0.11 131	0.10 110	0.15 288	0.10 80	0.18 137	0.33 162

psmorigin	1.41 419	0.91 262	13.83 474	0.37 209	0.30 210	0.63 241	0.37 278	0.80 172	0.64 146	0.98 382	0.87 365	1.16 414	0.78 366	3.95 458	1.09 332	0.19 336	0.22 255	0.17 322	0.19 279	0.25 249	0.47 245

ccs_rob	0.47 68	0.50 119	2.19 108	0.26 22	0.20 92	0.56 122	0.22 61	0.80 172	0.62 126	0.50 134	0.56 206	0.68 277	0.47 264	0.53 114	0.33 115	0.11 131	0.10 110	0.16 307	0.10 80	0.18 137	0.33 162

rvit_105_1	0.52 106	0.93 271	2.30 131	0.36 197	0.24 149	0.51 71	0.45 320	0.81 179	0.79 301	0.46 94	0.44 106	0.45 149	0.38 176	0.63 145	0.39 144	0.20 345	0.18 228	0.18 341	0.22 309	0.18 137	0.21 83

ACVNet-DCA	0.67 252	0.73 203	2.43 169	0.67 367	0.52 318	0.76 324	0.24 111	0.81 179	0.83 329	0.77 342	0.39 80	0.25 31	0.38 176	0.70 167	0.22 6	0.10 55	2.13 451	0.11 119	0.09 46	0.16 91	1.18 390

1test111	0.72 284	0.73 203	2.43 169	0.67 367	0.52 318	0.76 324	0.24 111	0.81 179	0.83 329	0.77 342	0.39 80	0.25 31	0.38 176	1.03 223	0.75 276	0.10 55	2.13 451	0.11 119	0.09 46	0.16 91	1.18 390

qqq	0.65 231	0.63 170	2.10 93	0.30 81	0.64 359	0.46 43	0.27 163	0.81 179	0.83 329	0.48 100	0.56 206	0.46 158	0.37 167	1.03 223	0.75 276	0.11 131	1.41 422	0.12 169	0.41 402	0.16 91	1.18 390

GANet-RSSM	0.63 215	1.14 308	2.67 286	0.38 228	0.26 171	0.59 172	0.29 200	0.81 179	0.56 89	0.50 134	0.57 217	0.67 263	0.50 279	1.91 369	0.50 193	0.14 245	0.10 110	0.24 378	0.12 157	0.36 348	0.28 132

DSFCA	0.62 202	0.77 220	1.95 60	0.29 65	0.29 198	0.79 344	0.86 409	0.81 179	0.73 244	0.73 330	0.66 286	0.67 263	0.57 307	1.17 245	1.03 326	0.16 291	0.15 198	0.13 228	0.14 198	0.19 166	0.28 132

DMCA	0.50 95	0.83 234	1.95 60	0.32 116	0.24 149	0.59 172	0.26 146	0.81 179	0.68 200	0.59 232	0.49 138	0.56 215	0.36 161	0.65 153	0.65 247	0.14 245	0.10 110	0.14 262	0.10 80	0.19 166	0.29 138

STTStereo	0.58 155	0.95 273	2.95 349	0.37 209	0.31 218	0.62 227	0.32 236	0.81 179	0.63 137	0.61 250	0.55 193	0.67 263	0.43 232	0.87 206	0.48 180	0.16 291	0.16 211	0.17 322	0.20 289	0.17 113	0.25 112

test_for_model	0.82 324	1.62 406	2.47 208	1.36 425	1.04 415	0.53 96	0.22 61	0.82 187	0.63 137	0.60 241	0.29 30	0.25 31	0.21 28	0.28 3	0.25 30	0.80 431	1.87 436	0.08 4	0.08 32	1.81 456	1.18 390

mmm	0.66 249	0.53 134	1.83 35	0.38 228	0.86 391	0.49 63	0.27 163	0.82 187	0.83 329	0.59 232	0.69 297	0.47 167	0.38 176	0.81 201	0.73 270	0.12 168	1.37 418	0.14 262	0.45 407	0.18 137	1.35 412

TestStereo1	0.59 171	1.21 329	2.63 264	0.40 254	0.60 343	0.56 122	0.34 258	0.82 187	0.73 244	0.45 83	0.63 260	0.36 89	0.42 220	0.66 156	0.42 154	0.10 55	0.32 286	0.12 169	0.10 80	0.34 332	0.52 268

SA-5K	0.59 171	1.21 329	2.63 264	0.40 254	0.60 343	0.56 122	0.34 258	0.82 187	0.73 244	0.45 83	0.63 260	0.36 89	0.42 220	0.66 156	0.42 154	0.10 55	0.32 286	0.12 169	0.10 80	0.34 332	0.52 268

CIPLG	0.63 215	1.59 401	3.16 372	0.79 385	0.31 218	0.62 227	0.57 361	0.82 187	0.68 200	0.58 213	0.63 260	0.43 122	0.31 137	0.48 87	0.42 154	0.12 168	0.20 245	0.13 228	0.13 176	0.36 348	0.21 83

IPLGR_C	0.64 224	1.66 413	3.36 386	0.80 386	0.31 218	0.60 185	0.60 370	0.82 187	0.69 209	0.58 213	0.62 252	0.44 137	0.31 137	0.47 78	0.43 161	0.12 168	0.22 255	0.13 228	0.15 218	0.35 343	0.21 83

ACRE	0.63 215	1.55 396	3.41 398	0.76 379	0.28 193	0.60 185	0.56 358	0.82 187	0.68 200	0.57 207	0.62 252	0.43 122	0.30 132	0.47 78	0.42 154	0.12 168	0.19 233	0.13 228	0.14 198	0.36 348	0.20 79

cf-r	0.62 202	1.27 345	2.99 356	0.34 160	0.28 193	0.60 185	0.28 175	0.82 187	0.70 219	0.55 179	0.61 245	0.77 314	0.41 208	1.32 269	0.52 198	0.13 213	0.09 86	0.11 119	0.12 157	0.22 213	0.27 126

R-Stereo Train	0.42 35	0.31 8	2.51 223	0.30 81	0.18 53	0.56 122	0.25 131	0.82 187	0.41 9	0.57 207	0.67 291	0.33 80	0.24 51	0.34 27	0.33 115	0.10 55	0.08 40	0.09 22	0.07 14	0.09 6	0.18 66

RAFT-Stereo	0.42 35	0.31 8	2.51 223	0.30 81	0.18 53	0.56 122	0.25 131	0.82 187	0.41 9	0.57 207	0.67 291	0.33 80	0.24 51	0.34 27	0.33 115	0.10 55	0.08 40	0.09 22	0.07 14	0.09 6	0.18 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.69 265	1.05 290	2.59 249	0.37 209	0.47 310	0.66 279	0.33 250	0.82 187	0.76 276	0.51 145	0.65 279	0.93 367	0.62 328	2.20 393	0.80 290	0.14 245	0.09 86	0.09 22	0.11 125	0.18 137	0.37 184

test_sample1	0.61 186	0.45 101	1.84 38	0.33 137	0.29 198	0.49 63	0.24 111	0.83 198	0.73 244	0.51 145	0.53 167	0.52 192	0.45 248	1.40 276	0.72 268	0.11 131	0.96 375	0.10 68	0.24 317	0.15 74	1.25 402

Any-RAFT	0.42 35	0.33 27	1.89 49	0.28 47	0.21 104	0.69 295	0.21 47	0.83 198	0.60 114	0.45 83	0.43 95	0.62 240	0.30 132	0.48 87	0.24 21	0.11 131	0.40 305	0.08 4	0.06 7	0.10 14	0.16 51

RAFT-Test	0.56 140	0.41 81	2.01 70	0.90 394	1.07 419	0.65 266	0.37 278	0.83 198	0.65 153	0.49 116	0.49 138	0.93 367	0.24 51	0.52 107	0.30 77	0.10 55	0.38 299	0.09 22	0.38 394	0.11 22	0.19 71

RAFT+CT+SA	0.60 179	1.25 342	2.49 219	0.38 228	0.75 375	0.55 116	0.34 258	0.83 198	0.68 200	0.39 54	0.55 193	0.44 137	0.29 122	0.75 183	0.28 64	0.09 13	0.24 262	0.11 119	0.51 420	0.30 306	0.74 334

test-1	0.61 186	0.54 136	2.09 87	0.31 96	1.37 438	0.51 71	0.28 175	0.83 198	0.50 45	0.42 64	0.55 193	0.54 200	0.24 51	0.38 44	1.25 352	0.10 55	1.08 387	0.10 68	0.17 254	0.11 22	0.77 338

FENet	0.48 76	0.58 150	2.46 203	0.33 137	0.18 53	0.58 154	0.22 61	0.83 198	0.64 146	0.49 116	0.42 93	0.55 208	0.38 176	0.52 107	0.51 196	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.11 125	0.17 113	0.31 154

PASM	0.82 324	1.00 277	2.68 291	0.52 319	0.48 311	0.65 266	0.59 366	0.83 198	0.89 363	0.82 361	0.73 328	0.89 359	0.68 344	2.39 406	0.73 270	0.35 403	0.37 295	0.36 407	0.41 402	0.45 390	0.51 262

DeepPruner_ROB	0.58 155	1.06 291	2.68 291	0.30 81	0.26 171	0.63 241	0.31 225	0.83 198	0.51 50	0.62 262	0.56 206	0.65 254	0.39 191	1.06 226	0.56 212	0.19 336	0.14 182	0.14 262	0.14 198	0.24 234	0.33 162

RAFT-Stereo-weight	0.46 63	0.37 57	1.60 19	0.29 65	0.51 315	0.57 144	0.22 61	0.84 206	0.67 173	0.48 100	0.38 75	0.36 89	0.17 6	0.39 48	0.27 52	0.09 13	1.28 409	0.09 22	0.07 14	0.09 6	0.41 212

testlalala2	0.48 76	0.34 34	2.53 227	0.65 360	0.56 329	0.57 144	0.20 30	0.84 206	0.63 137	0.42 64	0.54 183	0.45 149	0.21 28	0.30 6	0.26 44	0.10 55	0.13 167	0.09 22	0.29 345	0.12 32	0.31 154

IGEV_Zeroshot_test	0.91 363	0.39 71	3.80 423	0.42 267	1.95 456	0.56 122	0.64 379	0.84 206	0.55 83	1.45 429	0.53 167	0.79 320	0.42 220	0.57 128	1.13 336	0.10 55	0.49 320	0.10 68	0.34 380	0.19 166	2.97 463

anonymousdsp2	0.88 351	0.31 8	1.96 63	1.06 409	1.56 448	0.57 144	0.22 61	0.84 206	0.98 390	1.20 409	0.37 69	0.65 254	0.26 77	1.19 249	0.46 172	0.10 55	2.40 462	0.10 68	0.13 176	0.19 166	2.96 462

gwcnet-sp	0.52 106	0.71 195	2.66 278	0.32 116	0.22 114	0.66 279	0.31 225	0.84 206	0.69 209	0.61 250	0.49 138	0.46 158	0.43 232	0.77 186	0.48 180	0.12 168	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.19 166	0.19 71

scenet	0.52 106	0.71 195	2.66 278	0.32 116	0.22 114	0.66 279	0.31 225	0.84 206	0.69 209	0.61 250	0.49 138	0.46 158	0.43 232	0.77 186	0.48 180	0.12 168	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.19 166	0.19 71

RCA-Stereo	0.45 56	0.38 66	1.80 31	0.27 32	0.25 156	0.58 154	0.23 89	0.84 206	0.66 160	0.42 64	0.44 106	0.28 54	0.35 158	0.31 8	0.21 3	0.09 13	1.01 379	0.09 22	0.07 14	0.21 198	0.53 271

ssnet	0.52 106	0.71 195	2.66 278	0.32 116	0.22 114	0.66 279	0.31 225	0.84 206	0.69 209	0.61 250	0.49 138	0.46 158	0.43 232	0.77 186	0.48 180	0.12 168	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.19 166	0.19 71

DCANet-4	0.43 39	0.32 17	2.31 134	0.26 22	0.14 10	0.51 71	0.22 61	0.84 206	0.78 291	0.55 179	0.48 124	0.28 54	0.37 167	0.40 55	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 223

ADStereo(finetuned)	0.50 95	0.91 262	2.43 169	0.26 22	0.14 10	0.51 71	0.22 61	0.84 206	0.78 291	0.56 191	0.49 138	0.32 74	0.75 363	0.40 55	0.40 146	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.13 44	0.45 240

DCANet	0.49 91	0.91 262	2.63 264	0.26 22	0.14 10	0.51 71	0.22 61	0.84 206	0.78 291	0.56 191	0.49 138	0.32 74	0.41 208	0.39 48	0.41 149	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.14 64	0.45 240

GwcNet-RSSM	0.64 224	1.38 374	2.69 297	0.33 137	0.26 171	0.60 185	0.32 236	0.84 206	0.73 244	0.56 191	0.65 279	0.72 297	0.42 220	1.78 339	0.60 225	0.14 245	0.10 110	0.12 169	0.13 176	0.26 267	0.26 120

xx1	0.71 275	0.73 203	2.43 169	0.67 367	0.52 318	0.76 324	0.24 111	0.85 218	1.05 401	0.77 342	0.39 80	0.46 158	0.37 167	0.70 167	0.22 6	0.10 55	2.13 451	0.12 169	0.41 402	0.16 91	1.18 390

cc1	0.74 289	0.73 203	2.43 169	0.67 367	0.52 318	0.76 324	0.24 111	0.85 218	1.05 401	0.77 342	0.39 80	0.25 31	0.38 176	0.70 167	0.22 6	0.10 55	2.13 451	0.11 119	0.09 46	0.25 249	2.20 450

ffm	0.78 312	0.67 177	3.39 391	0.32 116	0.22 114	0.58 154	0.28 175	0.85 218	0.96 384	0.54 168	0.74 331	0.67 263	0.40 198	0.64 150	0.22 6	0.10 55	2.16 456	0.15 288	0.33 375	0.25 249	2.19 447

ff1	1.07 392	0.67 177	3.39 391	0.32 116	0.22 114	0.58 154	0.28 175	0.85 218	0.96 384	0.54 168	0.74 331	0.67 263	0.40 198	2.75 434	3.86 448	0.10 55	2.16 456	0.15 288	0.33 375	0.25 249	2.19 447

tt1	0.74 289	0.73 203	2.34 139	0.67 367	0.63 355	0.75 320	0.24 111	0.85 218	0.96 384	0.81 357	0.38 75	0.26 39	0.35 158	0.64 150	0.22 6	0.10 55	2.16 456	0.11 119	0.09 46	0.25 249	2.19 447

EGLCR-Stereo	0.90 361	0.31 8	1.90 50	1.60 439	0.95 401	1.14 405	0.42 303	0.85 218	0.43 17	1.74 438	0.21 2	0.27 47	0.17 6	1.56 300	0.30 77	0.10 55	2.60 464	0.10 68	0.09 46	0.10 14	3.10 464

fff	0.50 95	0.90 259	2.63 264	0.25 10	0.15 16	0.51 71	0.22 61	0.85 218	0.82 322	0.55 179	0.48 124	0.31 69	0.65 334	0.39 48	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 223

test_5	0.61 186	1.25 342	2.76 319	0.39 241	0.64 359	0.58 154	0.35 267	0.85 218	0.66 160	0.49 116	0.56 206	0.55 208	0.40 198	0.79 194	0.32 104	0.10 55	0.19 233	0.12 169	0.12 157	0.33 325	0.85 357

s12784h	0.41 32	0.34 34	2.17 103	0.24 5	0.11 1	0.64 252	0.24 111	0.85 218	0.70 219	0.45 83	0.54 183	0.28 54	0.27 91	0.51 103	0.27 52	0.11 131	0.06 1	0.09 22	0.06 7	0.16 91	0.14 30

csc	0.50 95	0.90 259	2.63 264	0.25 10	0.15 16	0.51 71	0.22 61	0.85 218	0.82 322	0.55 179	0.48 124	0.31 69	0.65 334	0.39 48	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 223

cscssc	0.50 95	0.90 259	2.63 264	0.25 10	0.15 16	0.51 71	0.22 61	0.85 218	0.82 322	0.55 179	0.48 124	0.31 69	0.65 334	0.39 48	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 223

test_sample2	0.59 171	0.42 84	1.84 38	0.33 137	0.18 53	0.52 88	0.28 175	0.86 229	0.70 219	0.47 97	0.53 167	0.46 158	0.41 208	1.51 294	0.66 250	0.12 168	0.93 374	0.11 119	0.24 317	0.16 91	1.01 380

CFNet-RSSM	0.44 52	0.36 46	2.38 146	0.28 47	0.43 297	0.53 96	0.20 30	0.86 229	0.52 60	0.44 79	0.36 63	0.53 194	0.26 77	0.40 55	0.27 52	0.09 13	0.08 40	0.09 22	0.38 394	0.10 14	0.22 90

MMNet	0.55 132	0.92 267	2.03 74	0.34 160	0.27 182	0.79 344	0.28 175	0.86 229	0.79 301	0.62 262	0.58 224	0.59 226	0.56 302	0.80 198	0.61 231	0.11 131	0.11 136	0.12 169	0.11 125	0.21 198	0.22 90

UNet	0.56 140	0.58 150	2.81 328	0.32 116	0.33 234	0.74 318	0.27 163	0.86 229	0.67 173	0.55 179	0.55 193	0.72 297	0.55 300	0.79 194	0.58 219	0.12 168	0.09 86	0.13 228	0.11 125	0.20 186	0.19 71

EDNetEfficientorigin	8.19 470	1.27 345	145.54 490	0.51 318	0.96 402	0.75 320	0.49 337	0.86 229	1.57 436	2.12 444	1.49 419	1.28 417	1.35 412	1.84 352	2.15 403	0.14 245	0.13 167	0.17 322	0.18 262	0.39 368	0.64 307

ac_64	0.63 215	0.77 220	2.71 305	0.37 209	0.34 244	0.64 252	0.30 215	0.86 229	0.67 173	0.58 213	0.53 167	0.88 356	0.48 271	1.84 352	0.71 264	0.15 275	0.12 152	0.12 169	0.12 157	0.21 198	0.25 112

acv_ft	0.57 147	0.87 245	2.45 195	0.33 137	0.41 286	0.63 241	0.29 200	0.86 229	0.73 244	0.64 281	0.59 230	0.69 288	0.45 248	0.47 78	0.68 255	0.11 131	0.10 110	0.10 68	0.09 46	0.43 384	0.39 199

DLCB_ROB	0.61 186	0.96 274	2.00 68	0.37 209	0.25 156	0.65 266	0.37 278	0.86 229	0.76 276	0.73 330	0.70 310	0.84 341	0.47 264	1.57 305	0.72 268	0.13 213	0.13 167	0.14 262	0.14 198	0.18 137	0.33 162

MyStereo05	0.57 147	0.72 200	2.72 307	0.31 96	0.25 156	0.60 185	0.30 215	0.87 237	0.82 322	0.54 168	0.37 69	0.53 194	0.42 220	0.63 145	0.73 270	0.09 13	0.55 331	0.12 169	0.20 289	0.16 91	0.56 282

SQANet	0.92 364	1.96 428	3.23 374	0.77 382	0.83 388	0.76 324	0.38 286	0.87 237	0.68 200	0.64 281	0.69 297	0.73 302	0.52 290	1.35 272	1.36 361	0.80 431	0.30 284	0.60 426	0.29 345	0.93 433	0.70 324

iinet-f	0.62 202	1.18 322	2.55 239	0.33 137	0.25 156	0.82 356	0.34 258	0.87 237	0.69 209	0.56 191	0.64 272	0.73 302	0.67 342	0.80 198	0.81 294	0.14 245	0.13 167	0.11 119	0.10 80	0.44 388	0.26 120

EDNetEfficient	1.29 410	0.78 225	4.27 440	0.65 360	1.03 414	0.94 383	1.38 446	0.87 237	1.75 441	2.33 452	1.32 412	1.04 394	2.21 446	1.59 312	4.07 452	0.16 291	0.19 233	0.15 288	0.27 339	0.38 361	0.40 204

HGLStereo	0.61 186	1.20 327	2.59 249	0.36 197	0.40 281	0.65 266	0.30 215	0.87 237	0.67 173	0.60 241	0.70 310	0.69 288	0.56 302	1.07 228	0.59 223	0.14 245	0.13 167	0.13 228	0.12 157	0.23 227	0.23 99

TDLM	0.83 330	1.28 347	2.38 146	0.46 291	0.26 171	0.66 279	0.55 354	0.87 237	0.80 309	2.54 455	0.62 252	0.61 235	0.51 283	2.68 428	0.67 253	0.20 345	0.11 136	0.35 406	0.15 218	0.33 325	0.48 249

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 202	1.15 314	3.11 368	0.39 241	0.37 266	0.60 185	0.28 175	0.87 237	0.64 146	0.63 271	0.56 206	0.71 296	0.45 248	1.08 229	0.52 198	0.15 275	0.12 152	0.14 262	0.15 218	0.18 137	0.25 112
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.55 132	0.61 164	2.07 82	0.34 160	0.21 104	0.68 292	0.26 146	0.87 237	0.73 244	0.70 318	0.69 297	0.74 304	0.45 248	1.10 231	0.62 234	0.12 168	0.09 86	0.14 262	0.14 198	0.27 278	0.24 108
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.76 304	1.36 366	3.15 371	0.32 116	0.27 182	0.59 172	0.29 200	0.88 245	0.72 240	0.55 179	0.79 351	0.83 340	0.47 264	2.46 411	1.23 349	0.12 168	0.10 110	0.18 341	0.31 358	0.20 186	0.25 112

MyStereo04	0.57 147	0.68 184	2.66 278	0.30 81	0.41 286	0.61 205	0.31 225	0.88 245	0.80 309	0.48 100	0.37 69	0.54 200	0.42 220	0.61 141	0.71 264	0.09 13	0.59 338	0.12 169	0.21 299	0.16 91	0.48 249

testlalala_base	0.61 186	0.35 42	2.44 177	0.35 181	0.33 234	0.55 116	0.21 47	0.88 245	0.41 9	0.41 59	0.39 80	0.31 69	0.24 51	0.33 22	0.36 132	0.98 440	1.61 428	0.09 22	0.22 309	1.11 436	0.68 316

TransformOpticalFlow	0.65 231	0.61 164	2.67 286	0.45 288	0.26 171	0.62 227	0.28 175	0.88 245	0.76 276	0.76 340	0.74 331	0.90 361	0.84 374	1.82 349	0.80 290	0.10 55	0.07 7	0.11 119	0.09 46	0.12 32	0.19 71

UPFNet	0.51 105	0.67 177	2.04 77	0.34 160	0.33 234	0.65 266	0.37 278	0.88 245	0.65 153	0.60 241	0.53 167	0.61 235	0.41 208	0.77 186	0.55 210	0.13 213	0.13 167	0.13 228	0.13 176	0.20 186	0.16 51

PSMNet-RSSM	0.61 186	1.19 325	2.43 169	0.33 137	0.25 156	0.59 172	0.28 175	0.88 245	0.65 153	0.54 168	0.62 252	0.69 288	0.46 256	1.67 322	0.50 193	0.15 275	0.10 110	0.14 262	0.16 239	0.20 186	0.28 132

AANet_RVC	0.79 316	1.46 387	2.72 307	0.34 160	0.25 156	0.59 172	0.32 236	0.88 245	0.83 329	0.62 262	0.95 378	0.80 327	0.43 232	2.46 411	1.72 379	0.38 404	0.26 274	0.10 68	0.09 46	0.25 249	0.43 223

DISCO	0.61 186	0.63 170	1.98 65	0.46 291	0.34 244	0.84 362	0.35 267	0.88 245	0.81 317	0.61 250	0.64 272	1.06 398	0.53 293	1.11 235	0.83 299	0.13 213	0.10 110	0.11 119	0.10 80	0.26 267	0.37 184

DAS	0.61 186	0.42 84	1.85 42	0.34 160	0.34 244	0.52 88	0.42 303	0.89 253	0.80 309	0.85 367	0.69 297	0.57 219	0.51 283	2.38 405	0.57 215	0.13 213	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.18 137	0.37 184

SepStereo	0.57 147	0.42 84	1.85 42	0.34 160	0.34 244	0.52 88	0.42 303	0.89 253	0.80 309	0.85 367	0.69 297	0.57 219	0.51 283	1.55 298	0.57 215	0.13 213	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.18 137	0.37 184

delet	0.60 179	0.84 235	2.45 195	0.33 137	0.35 252	0.73 313	0.46 326	0.89 253	0.80 309	0.58 213	0.62 252	0.67 263	0.51 283	1.14 240	0.64 242	0.12 168	0.12 152	0.13 228	0.14 198	0.22 213	0.29 138

hitnet-ft	0.73 286	1.09 296	2.59 249	0.28 47	0.22 114	0.71 303	0.36 275	0.89 253	0.67 173	0.58 213	0.83 354	1.03 390	0.94 392	2.31 398	0.70 258	0.23 368	0.14 182	0.41 414	0.13 176	0.24 234	0.28 132

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 332	1.41 376	2.80 324	0.94 398	0.35 252	0.89 373	0.41 297	0.89 253	0.66 160	0.57 207	0.63 260	0.75 308	0.38 176	2.37 402	0.55 210	1.16 447	0.31 285	0.36 407	0.21 299	0.59 412	0.63 302

HITNet	0.55 132	1.28 347	2.73 312	0.35 181	0.14 10	0.56 122	0.23 89	0.89 253	0.62 126	0.52 155	0.51 153	0.49 177	0.38 176	0.52 107	0.60 225	0.09 13	0.07 7	0.10 68	0.08 32	0.25 249	0.61 296
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
iResNet	0.59 171	1.09 296	2.54 232	0.44 281	0.18 53	0.65 266	0.29 200	0.89 253	0.75 268	0.59 232	0.64 272	0.43 122	0.39 191	0.73 179	1.24 351	0.11 131	0.08 40	0.09 22	0.08 32	0.21 198	0.40 204

NCCL2	0.71 275	1.32 352	2.30 131	0.44 281	0.31 218	0.71 303	0.67 389	0.89 253	0.69 209	0.70 318	0.61 245	0.85 346	0.54 295	1.58 311	0.70 258	0.20 345	0.17 221	0.66 428	0.25 325	0.26 267	0.38 192

MyStereo06	0.70 271	0.72 200	3.51 406	0.31 96	0.25 156	0.60 185	0.30 215	0.90 261	0.67 173	1.48 432	0.53 167	0.84 341	0.57 307	0.60 138	1.11 334	0.09 13	0.55 331	0.12 169	0.20 289	0.16 91	0.56 282

CFNet_ucs	0.50 95	0.55 144	2.28 127	0.27 32	0.22 114	0.58 154	0.23 89	0.90 261	0.69 209	0.54 168	0.64 272	0.68 277	0.44 240	0.55 121	0.34 123	0.14 245	0.12 152	0.16 307	0.11 125	0.19 166	0.38 192

CSP-Net	0.55 132	0.61 164	1.81 34	0.30 81	0.23 137	0.77 334	0.35 267	0.90 261	0.62 126	0.62 262	0.60 237	0.65 254	0.42 220	1.76 333	0.47 176	0.17 310	0.12 152	0.10 68	0.10 80	0.21 198	0.16 51

DDUNet	0.90 361	1.63 409	2.77 321	0.77 382	0.69 368	0.83 357	0.44 316	0.90 261	0.70 219	0.68 310	0.76 341	0.92 362	0.54 295	1.14 240	1.35 359	0.61 420	0.37 295	0.96 441	0.52 422	0.77 428	0.67 311

111	0.57 147	1.41 376	2.63 264	0.25 10	0.15 16	0.59 172	0.26 146	0.90 261	0.83 329	0.50 134	0.54 183	0.57 219	0.38 176	0.54 120	0.41 149	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.24 234	0.81 350

CVANet_RVC	0.82 324	1.18 322	3.98 429	0.40 254	0.28 193	0.63 241	0.43 310	0.90 261	0.78 291	1.14 400	0.69 297	0.68 277	0.52 290	2.62 422	0.48 180	0.20 345	0.13 167	0.22 365	0.37 390	0.37 354	0.48 249

PSMNet_ROB	0.75 300	1.42 380	2.93 346	0.39 241	0.32 228	0.73 313	0.56 358	0.90 261	0.74 262	0.56 191	0.60 237	0.75 308	0.47 264	2.00 375	1.31 355	0.18 321	0.13 167	0.19 348	0.20 289	0.26 267	0.40 204

Wz-Net-LNSev	0.66 249	1.30 350	2.81 328	0.35 181	0.37 266	0.80 347	0.48 332	0.91 268	0.87 354	0.63 271	0.70 310	0.80 327	0.59 317	0.67 159	0.68 255	0.15 275	0.14 182	0.12 169	0.12 157	0.24 234	0.38 192

SACVNet	0.68 258	1.08 295	2.58 247	0.38 228	0.28 193	0.65 266	0.37 278	0.91 268	0.65 153	0.67 304	0.62 252	0.69 288	0.47 264	2.07 381	0.65 247	0.18 321	0.14 182	0.16 307	0.15 218	0.39 368	0.41 212

GwcNet	0.76 304	1.09 296	3.68 417	0.38 228	0.45 301	0.81 351	0.45 320	0.91 268	0.89 363	0.63 271	0.77 345	0.82 335	0.51 283	1.64 318	0.85 301	0.17 310	0.16 211	0.15 288	0.15 218	0.33 325	0.34 170

FADNet-RVC-Resample	0.74 289	1.54 395	3.81 424	0.38 228	0.29 198	0.62 227	0.38 286	0.91 268	0.67 173	0.52 155	0.51 153	0.63 244	0.44 240	1.56 300	0.59 223	0.24 374	0.32 286	0.22 365	0.19 279	0.30 306	0.71 326

FADNet-RVC	0.69 265	1.65 411	2.74 314	0.35 181	0.26 171	0.60 185	0.29 200	0.91 268	0.67 173	0.46 94	0.51 153	0.62 240	0.46 256	1.75 331	0.81 294	0.17 310	0.20 245	0.17 322	0.18 262	0.60 413	0.39 199

BEATNet_4x	0.57 147	1.16 316	2.56 242	0.35 181	0.16 23	0.56 122	0.25 131	0.91 268	0.64 146	0.55 179	0.53 167	0.59 226	0.43 232	0.67 159	0.76 279	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.23 227	0.58 288

PA-Net	0.93 369	1.36 366	4.14 434	0.64 358	0.41 286	0.70 298	0.53 347	0.91 268	0.88 358	0.53 163	0.60 237	0.70 294	0.54 295	2.40 407	2.57 421	0.17 310	0.28 283	0.19 348	0.28 341	0.25 249	0.48 249
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.71 275	1.60 405	2.53 227	0.33 137	0.30 210	0.67 286	0.29 200	0.92 275	0.75 268	0.45 83	0.49 138	0.66 261	0.57 307	1.85 354	0.85 301	0.46 414	0.20 245	0.17 322	0.20 289	0.60 413	0.37 184

ADCRef	0.88 351	1.45 385	2.68 291	0.38 228	0.35 252	0.95 385	0.51 340	0.92 275	0.81 317	0.89 371	0.84 356	0.61 235	1.35 412	1.26 263	3.38 439	0.14 245	0.12 152	0.17 322	0.19 279	0.28 290	0.34 170

GwcNet-ADL	0.54 128	0.78 225	2.85 336	0.31 96	0.20 92	0.58 154	0.29 200	0.93 277	0.67 173	0.48 100	0.47 117	0.56 215	0.33 148	0.48 87	0.80 290	0.13 213	0.12 152	0.09 22	0.09 46	0.14 64	0.40 204

GES	0.49 91	0.54 136	2.37 143	0.31 96	0.19 80	0.61 205	0.30 215	0.93 277	0.52 60	0.49 116	0.53 167	0.40 110	0.43 232	0.59 133	0.67 253	0.16 291	0.11 136	0.12 169	0.10 80	0.20 186	0.30 146

ADCPNet	1.07 392	1.37 371	4.54 449	0.38 228	0.68 366	1.36 414	0.64 379	0.93 277	0.83 329	0.79 351	0.82 352	1.08 401	1.18 408	1.30 268	2.68 423	0.21 354	0.69 353	0.21 361	0.95 452	0.30 306	0.54 274

DANet	0.85 341	0.68 184	2.41 160	1.18 419	0.48 311	0.77 334	1.23 440	0.93 277	1.53 434	0.90 373	0.72 326	0.97 378	0.57 307	1.86 356	1.05 328	0.18 321	0.16 211	0.19 348	0.16 239	0.26 267	0.67 311
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.65 231	1.45 385	2.27 125	0.34 160	0.25 156	0.64 252	0.23 89	0.93 277	0.79 301	0.48 100	0.59 230	0.58 223	0.40 198	2.28 396	0.63 240	0.13 213	0.09 86	0.15 288	0.14 198	0.34 332	0.26 120

SMFormer	0.64 224	0.54 136	1.92 55	0.32 116	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 282	0.85 343	0.58 213	0.70 310	0.51 185	0.41 208	1.89 363	0.86 303	0.13 213	1.01 379	0.11 119	0.26 331	0.17 113	0.84 353

tta	0.63 215	0.54 136	1.92 55	0.32 116	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 282	0.85 343	0.58 213	0.70 310	0.51 185	0.41 208	1.89 363	0.86 303	0.13 213	1.01 379	0.11 119	0.26 331	0.19 166	0.59 291

qqq1	0.62 202	0.54 136	1.92 55	0.32 116	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 282	0.85 343	0.58 213	0.70 310	0.51 185	0.41 208	1.89 363	0.64 242	0.13 213	1.01 379	0.09 22	0.24 317	0.19 166	0.59 291

fff1	0.62 202	0.54 136	1.92 55	0.32 116	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 282	0.85 343	0.58 213	0.70 310	0.51 185	0.41 208	1.89 363	0.64 242	0.13 213	1.01 379	0.09 22	0.24 317	0.19 166	0.59 291

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 231	1.15 314	2.40 155	0.33 137	0.30 210	0.83 357	0.40 295	0.94 282	0.82 322	0.67 304	0.76 341	0.68 277	0.58 314	1.13 238	1.25 352	0.14 245	0.08 40	0.10 68	0.08 32	0.18 137	0.28 132

CRFU-Net	0.58 155	0.42 84	1.90 50	0.49 309	0.27 182	0.83 357	0.35 267	0.94 282	0.54 75	0.65 296	0.60 237	0.78 318	1.34 411	1.00 219	0.51 196	0.17 310	0.14 182	0.17 322	0.10 80	0.19 166	0.20 79

psmg	0.48 76	0.32 17	1.58 16	0.28 47	0.22 114	0.75 320	0.35 267	0.94 282	0.67 173	0.61 250	0.59 230	0.63 244	0.38 176	0.48 87	0.97 313	0.13 213	0.11 136	0.13 228	0.13 176	0.14 64	0.15 38

ADLNet2	0.73 286	1.22 334	3.28 380	0.34 160	0.36 260	0.65 266	0.37 278	0.94 282	0.87 354	0.57 207	0.65 279	0.92 362	0.48 271	2.05 379	0.60 225	0.13 213	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.37 354	0.38 192

DIP-Stereo	0.43 39	0.50 119	2.21 115	0.27 32	0.18 53	0.63 241	0.17 11	0.94 282	0.58 101	0.49 116	0.48 124	0.30 62	0.30 132	0.40 55	0.31 94	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.08 32	0.15 74	0.33 162
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	1.19 403	1.62 406	5.29 456	0.37 209	0.26 171	0.81 351	0.87 410	0.94 282	1.19 417	0.68 310	0.68 294	0.63 244	1.37 415	1.73 328	3.30 436	0.16 291	0.12 152	0.17 322	0.16 239	2.74 465	0.63 302

ADCP+	1.03 387	1.68 414	3.83 425	0.35 181	0.39 275	1.05 395	0.79 406	0.94 282	0.86 349	0.69 314	0.68 294	0.85 346	1.53 428	1.02 221	4.56 456	0.13 213	0.12 152	0.16 307	0.15 218	0.28 290	0.44 236

GANet	0.92 364	1.20 327	2.68 291	0.45 288	0.27 182	0.76 324	0.66 384	0.94 282	0.77 286	0.79 351	1.17 401	0.84 341	0.91 386	2.72 430	1.76 383	0.18 321	0.42 307	0.44 419	0.20 289	0.33 325	0.94 369

XPNet_ROB	0.68 258	1.11 303	2.28 127	0.38 228	0.27 182	0.67 286	0.47 330	0.94 282	0.75 268	0.80 353	0.71 323	0.81 330	0.54 295	1.72 327	0.84 300	0.22 360	0.16 211	0.16 307	0.15 218	0.25 249	0.45 240

raft_robust	0.68 258	1.24 339	2.42 164	0.30 81	0.57 333	0.53 96	0.25 131	0.95 295	0.79 301	0.49 116	0.46 112	1.12 408	0.74 359	1.50 293	0.61 231	0.09 13	0.62 344	0.10 68	0.30 352	0.26 267	0.30 146

ADLNet	0.68 258	1.02 282	2.68 291	0.35 181	0.34 244	0.67 286	0.34 258	0.95 295	0.79 301	0.70 318	0.62 252	0.80 327	0.46 256	1.77 336	0.69 257	0.15 275	0.12 152	0.14 262	0.14 198	0.31 314	0.54 274

RP	0.74 289	1.01 280	2.48 214	0.44 281	0.45 301	0.66 279	0.45 320	0.95 295	0.87 354	0.70 318	0.95 378	0.99 382	0.82 371	1.55 298	0.82 297	0.26 384	0.19 233	0.23 373	0.20 289	0.34 332	0.38 192

XX-Stereo	0.98 378	0.57 148	4.45 447	1.64 442	5.33 467	0.55 116	0.16 9	0.96 298	0.43 17	0.45 83	0.65 279	0.85 346	0.19 16	0.79 194	0.26 44	0.11 131	0.80 363	0.10 68	0.32 365	0.17 113	0.78 341

ARAFT	0.65 231	1.69 415	3.34 385	0.29 65	0.16 23	0.65 266	0.36 275	0.96 298	0.73 244	0.63 271	0.49 138	0.56 215	0.31 137	1.23 254	0.35 130	0.11 131	0.08 40	0.14 262	0.13 176	0.38 361	0.50 258

APVNet	0.76 304	1.11 303	3.23 374	0.39 241	0.36 260	0.85 363	0.44 316	0.96 298	0.73 244	0.58 213	0.69 297	0.76 312	0.56 302	2.29 397	0.82 297	0.17 310	0.18 228	0.24 378	0.19 279	0.35 343	0.27 126

psm_up	0.65 231	1.02 282	2.53 227	0.36 197	0.31 218	0.64 252	0.38 286	0.96 298	0.73 244	0.63 271	0.57 217	0.68 277	0.57 307	1.90 368	0.52 198	0.17 310	0.15 198	0.16 307	0.15 218	0.27 278	0.22 90

NVstereo2D	0.63 215	0.57 148	2.29 129	0.37 209	0.35 252	0.69 295	0.49 337	0.96 298	0.88 358	0.49 116	0.54 183	0.72 297	0.46 256	1.98 374	0.50 193	0.19 336	0.20 245	0.18 341	0.16 239	0.28 290	0.34 170

iResNetv2_ROB	0.71 275	1.90 427	3.48 404	0.43 277	0.22 114	0.60 185	0.29 200	0.96 298	0.78 291	0.60 241	0.65 279	0.60 233	0.46 256	0.80 198	1.21 345	0.12 168	0.08 40	0.10 68	0.07 14	0.44 388	0.33 162

MSMD_ROB	1.41 419	1.03 285	2.75 316	0.41 264	0.32 228	2.00 445	0.61 375	0.96 298	1.43 428	2.97 461	2.63 448	4.76 461	2.04 443	2.44 410	1.78 385	0.30 395	0.26 274	0.32 401	0.32 365	0.32 321	0.63 302

test_sample3	0.61 186	0.48 109	2.24 120	0.34 160	0.19 80	0.58 154	0.25 131	0.97 305	0.76 276	0.54 168	0.52 162	0.46 158	0.37 167	1.78 339	0.57 215	0.13 213	0.79 361	0.12 169	0.21 299	0.17 113	0.73 331

GASNet	0.84 332	1.98 430	4.07 432	0.48 298	0.33 234	0.58 154	0.34 258	0.97 305	0.81 317	0.60 241	0.59 230	0.74 304	0.55 300	2.08 384	1.18 341	0.22 360	0.15 198	0.19 348	0.17 254	0.55 409	0.29 138

SA	0.61 186	1.14 308	2.79 323	0.32 116	0.63 355	0.57 144	0.30 215	0.97 305	0.78 291	0.43 73	0.63 260	0.39 102	0.46 256	0.70 167	0.31 94	0.10 55	0.44 311	0.13 228	0.32 365	0.31 314	0.51 262

UDG	0.86 344	1.57 397	2.80 324	0.68 372	0.59 338	0.78 340	0.38 286	0.97 305	0.74 262	0.63 271	0.70 310	1.01 386	0.68 344	1.02 221	1.22 348	0.45 412	0.34 291	0.89 439	0.51 420	0.73 423	0.58 288

ADCL	1.07 392	1.22 334	2.80 324	0.40 254	0.33 234	1.50 422	1.87 455	0.97 305	1.04 400	1.26 418	1.28 407	0.99 382	1.41 418	1.36 273	3.51 442	0.17 310	0.14 182	0.22 365	0.21 299	0.32 321	0.43 223

AnyNet_C32	1.08 396	1.76 420	3.01 358	0.50 315	0.54 325	1.17 408	1.16 436	0.97 305	0.95 382	1.11 397	0.98 383	0.87 352	0.93 391	1.57 305	4.11 453	0.22 360	0.20 245	0.25 383	0.25 325	0.40 374	0.68 316

AdaStereo	0.48 76	0.44 96	2.18 106	0.36 197	0.20 92	0.59 172	0.29 200	0.97 305	0.74 262	0.52 155	0.55 193	0.61 235	0.33 148	0.52 107	0.44 164	0.18 321	0.08 40	0.17 322	0.11 125	0.18 137	0.24 108
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.
test_sample5	0.63 215	0.50 119	2.19 108	0.34 160	0.19 80	0.56 122	0.26 146	0.98 312	0.77 286	0.55 179	0.63 260	0.45 149	0.38 176	1.87 360	0.58 219	0.14 245	0.82 367	0.13 228	0.22 309	0.18 137	0.76 335

test_sample4	0.62 202	0.49 112	2.24 120	0.34 160	0.19 80	0.57 144	0.25 131	0.98 312	0.76 276	0.56 191	0.55 193	0.45 149	0.38 176	1.78 339	0.56 212	0.13 213	0.80 363	0.13 228	0.21 299	0.17 113	0.76 335

DualNet	0.63 215	0.50 119	2.19 108	0.34 160	0.19 80	0.56 122	0.26 146	0.98 312	0.77 286	0.56 191	0.66 286	0.45 149	0.38 176	1.87 360	0.58 219	0.14 245	0.82 367	0.13 228	0.22 309	0.18 137	0.76 335

anonymity	0.86 344	0.68 184	1.44 12	0.64 358	0.83 388	0.67 286	0.52 344	0.98 312	0.73 244	0.96 381	0.70 310	0.81 330	0.86 379	1.10 231	1.34 357	0.64 421	0.72 359	0.58 424	1.44 463	0.60 413	0.91 365

Wz-Net-MNSev	0.74 289	1.42 380	2.75 316	0.38 228	0.33 234	0.90 376	0.61 375	0.98 312	0.94 377	0.77 342	0.75 338	0.75 308	0.66 340	1.39 274	0.76 279	0.17 310	0.13 167	0.14 262	0.14 198	0.28 290	0.48 249

edge stereo	0.84 332	0.74 213	3.42 401	0.38 228	1.21 430	0.63 241	0.41 297	0.98 312	0.83 329	0.81 357	0.88 367	1.14 410	0.73 355	2.16 391	0.89 306	0.22 360	0.20 245	0.26 385	0.18 262	0.38 361	0.43 223

HSM	0.67 252	0.92 267	2.29 129	0.30 81	0.29 198	0.65 266	0.29 200	0.98 312	0.67 173	0.59 232	0.58 224	1.39 423	0.65 334	2.56 416	0.45 168	0.11 131	0.09 86	0.10 68	0.08 32	0.18 137	0.24 108

StereoDRNet	0.71 275	1.24 339	2.56 242	0.42 267	0.45 301	0.73 313	0.46 326	0.98 312	0.81 317	0.77 342	0.56 206	0.74 304	0.48 271	1.69 326	0.91 309	0.15 275	0.14 182	0.15 288	0.15 218	0.26 267	0.51 262

ITSA-stereo	0.52 106	0.42 84	1.46 13	0.34 160	0.18 53	0.60 185	0.29 200	0.99 320	0.82 322	0.51 145	0.48 124	0.53 194	0.59 317	1.25 260	0.73 270	0.15 275	0.12 152	0.17 322	0.16 239	0.19 166	0.32 158

DualNet (step1)	0.76 304	0.69 189	2.69 297	0.28 47	0.23 137	0.81 351	0.33 250	0.99 320	0.86 349	0.64 281	0.63 260	0.67 263	0.49 275	1.18 247	0.52 198	0.65 422	1.21 398	0.86 435	0.56 427	0.25 249	0.72 327

test_sample9	1.07 392	0.69 189	2.69 297	0.28 47	0.23 137	0.81 351	0.33 250	0.99 320	0.86 349	0.64 281	0.63 260	0.67 263	0.49 275	2.02 376	2.70 424	0.65 422	4.33 469	0.86 435	0.56 427	0.25 249	0.72 327

test_sample7	0.65 231	0.41 81	2.08 84	0.36 197	0.20 92	0.52 88	0.32 236	0.99 320	0.86 349	0.64 281	0.63 260	0.67 263	0.49 275	1.18 247	0.52 198	0.18 321	1.21 398	0.16 307	0.15 218	0.19 166	1.22 399

stereogan	0.74 289	0.68 184	2.82 330	0.40 254	0.40 281	1.05 395	0.42 303	0.99 320	0.96 384	0.78 350	0.86 364	1.15 412	0.73 355	1.57 305	0.56 212	0.20 345	0.19 233	0.20 357	0.16 239	0.37 354	0.34 170

RYNet	0.77 310	0.91 262	2.36 141	0.37 209	0.41 286	0.88 371	0.44 316	0.99 320	0.88 358	0.65 296	0.54 183	0.92 362	0.61 326	2.70 429	1.23 349	0.15 275	0.14 182	0.17 322	0.14 198	0.27 278	0.55 281

LSM	3.40 459	1.42 380	5.81 460	9.98 474	30.74 484	0.86 364	1.14 432	0.99 320	1.26 419	1.40 426	2.18 436	0.93 367	0.85 377	1.76 333	1.03 326	0.22 360	0.35 292	0.24 378	0.29 345	0.40 374	6.21 472

iResNet_ROB	0.60 179	1.59 401	2.04 77	0.32 116	0.21 104	0.60 185	0.22 61	0.99 320	0.85 343	0.61 250	0.63 260	0.58 223	0.42 220	1.08 229	0.98 319	0.11 131	0.08 40	0.09 22	0.06 7	0.23 227	0.33 162

NOSS_ROB	0.75 300	1.03 285	2.27 125	0.68 372	0.26 171	0.68 292	0.30 215	0.99 320	0.82 322	0.59 232	0.58 224	0.77 314	0.39 191	2.75 434	0.48 180	0.25 380	0.24 262	0.28 388	0.26 331	0.29 298	1.07 385

LALA_ROB	0.68 258	1.14 308	2.50 222	0.37 209	0.29 198	0.78 340	0.55 354	0.99 320	0.84 341	0.82 361	0.68 294	0.93 367	0.50 279	1.01 220	0.89 306	0.21 354	0.15 198	0.21 361	0.18 262	0.26 267	0.30 146

test_sample6	0.64 224	0.51 126	2.17 103	0.35 181	0.18 53	0.56 122	0.27 163	1.00 330	0.80 309	0.56 191	0.66 286	0.47 167	0.39 191	1.95 371	0.60 225	0.14 245	0.80 363	0.13 228	0.21 299	0.18 137	0.78 341

ssnet_v2	0.64 224	0.99 276	2.67 286	0.33 137	0.22 114	0.72 309	0.45 320	1.00 330	0.80 309	0.66 302	0.54 183	0.81 330	0.48 271	0.91 212	1.08 331	0.16 291	0.14 182	0.14 262	0.14 198	0.33 325	0.31 154

Sa-1000	0.61 186	1.07 292	2.71 305	0.32 116	0.61 352	0.61 205	0.31 225	1.00 330	0.76 276	0.53 163	0.83 354	0.43 122	0.33 148	0.69 166	0.30 77	0.10 55	0.52 325	0.13 228	0.28 341	0.29 298	0.29 138

AASNet	0.66 249	1.49 392	2.97 351	0.37 209	0.33 234	0.65 266	0.30 215	1.00 330	0.78 291	0.56 191	0.60 237	0.55 208	0.39 191	0.88 210	0.96 312	0.15 275	0.12 152	0.13 228	0.11 125	0.45 390	0.35 176

SFCPSM	0.48 76	0.39 71	2.30 131	0.28 47	0.27 182	0.70 298	0.32 236	1.00 330	0.69 209	0.50 134	0.52 162	0.43 122	0.36 161	0.53 114	0.44 164	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.16 239	0.18 137	0.23 99

FADNet_RVC	0.87 350	1.51 393	2.90 343	0.31 96	0.24 149	0.71 303	0.25 131	1.00 330	0.65 153	0.45 83	0.57 217	0.61 235	0.44 240	1.53 296	0.75 276	0.94 436	0.97 376	0.28 388	1.00 455	0.89 432	1.36 415

S-Stereo	0.82 324	0.73 203	3.79 422	0.40 254	0.37 266	0.70 298	0.69 393	1.00 330	1.03 397	0.63 271	0.92 373	0.82 335	0.59 317	2.35 401	0.71 264	0.18 321	0.22 255	0.17 322	0.18 262	0.30 306	0.67 311

RGC	0.78 312	1.10 301	2.55 239	0.45 288	0.45 301	0.73 313	0.40 295	1.00 330	0.75 268	0.75 338	1.04 394	1.02 389	0.73 355	1.74 330	1.15 338	0.24 374	0.19 233	0.28 388	0.26 331	0.31 314	0.38 192

WCMA_ROB	1.29 410	1.21 329	3.13 370	0.65 360	0.36 260	1.20 411	0.78 404	1.00 330	0.98 390	1.78 439	2.62 447	3.08 449	2.01 442	1.86 356	2.35 413	0.38 404	0.38 299	0.32 401	0.32 365	0.31 314	1.06 384

model_zeroshot	0.75 300	0.94 272	2.48 214	1.88 454	0.68 366	0.72 309	0.22 61	1.01 339	0.51 50	1.10 395	0.35 61	0.63 244	0.20 24	0.78 192	0.32 104	0.12 168	1.97 443	0.10 68	0.23 314	0.12 32	0.56 282

test_sample8	1.23 406	0.69 189	2.69 297	0.28 47	0.23 137	0.81 351	0.33 250	1.01 339	0.75 268	1.23 415	0.63 260	2.53 443	1.31 410	2.02 376	2.70 424	0.65 422	4.33 469	0.86 435	0.56 427	0.25 249	0.72 327

AEACV	0.89 358	0.29 2	1.84 38	2.50 462	1.68 452	0.53 96	0.21 47	1.01 339	0.42 13	0.68 310	0.31 42	0.22 13	0.39 191	1.63 315	0.25 30	0.09 13	2.60 464	0.09 22	0.54 424	0.23 227	2.27 456

LL-Strereo	0.85 341	1.73 416	3.06 366	0.37 209	0.61 352	0.54 105	0.33 250	1.01 339	0.76 276	0.69 314	0.58 224	0.85 346	0.78 366	2.65 425	0.54 208	0.14 245	0.58 337	0.14 262	0.12 157	0.42 382	1.05 383

STrans-v2	0.69 265	0.62 168	2.66 278	0.28 47	0.23 137	0.57 144	0.32 236	1.01 339	0.77 286	0.92 376	0.84 356	0.88 356	0.92 389	1.81 346	1.19 343	0.10 55	0.07 7	0.10 68	0.09 46	0.12 32	0.30 146

FAT-Stereo	0.72 284	0.60 157	2.86 338	0.37 209	0.29 198	0.64 252	0.55 354	1.01 339	0.91 368	0.76 340	0.94 375	0.93 367	0.79 368	1.82 349	0.60 225	0.19 336	0.19 233	0.17 322	0.16 239	0.23 227	0.47 245

ADCMid	1.06 390	1.82 422	3.53 409	0.39 241	0.36 260	0.99 388	0.58 363	1.01 339	0.94 377	1.23 415	1.02 390	1.01 386	1.01 397	1.11 235	4.04 451	0.22 360	0.19 233	0.42 416	0.32 365	0.42 382	0.53 271

SGM-Forest	1.84 440	7.91 472	10.36 468	0.42 267	0.33 234	1.04 393	1.29 442	1.01 339	0.88 358	1.19 404	2.30 440	1.03 390	1.79 436	2.60 421	2.81 429	0.22 360	0.21 253	0.21 361	0.19 279	0.25 249	0.79 344
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	1.11 398	2.10 440	3.52 408	0.97 401	0.87 394	1.06 398	0.54 350	1.02 347	0.93 376	0.63 271	0.76 341	0.93 367	0.67 342	1.76 333	1.71 377	1.03 442	0.46 313	0.76 433	0.41 402	1.29 444	0.86 360

testlalala	0.53 120	0.36 46	2.40 155	0.29 65	0.35 252	0.60 185	0.22 61	1.02 347	0.63 137	0.56 191	0.40 89	0.32 74	0.21 28	0.33 22	0.27 52	0.10 55	1.73 433	0.09 22	0.24 317	0.08 1	0.43 223

Consistency-Raft	0.92 364	1.21 329	3.50 405	0.98 402	0.63 355	0.77 334	0.54 350	1.02 347	1.01 395	0.62 262	1.03 392	0.65 254	1.04 399	0.81 201	1.36 361	0.45 412	0.47 316	0.51 422	0.59 433	0.65 419	0.47 245

pcwnet_v2	0.65 231	0.54 136	4.29 443	0.33 137	0.27 182	0.60 185	0.25 131	1.02 347	0.92 370	0.61 250	0.69 297	0.62 240	0.54 295	0.67 159	0.38 142	0.18 321	0.15 198	0.15 288	0.14 198	0.21 198	0.49 255

ccnet	0.77 310	0.61 164	2.01 70	0.40 254	0.46 308	1.05 395	0.59 366	1.02 347	0.74 262	0.90 373	0.97 380	0.82 335	0.89 384	1.68 325	1.16 340	0.32 398	0.26 274	0.32 401	0.28 341	0.35 343	0.47 245

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 396	2.01 434	2.56 242	0.49 309	0.40 281	1.49 421	0.96 418	1.02 347	0.95 382	0.85 367	0.94 375	1.06 398	0.59 317	2.92 441	1.15 338	0.43 410	0.74 360	0.32 401	0.55 425	0.74 424	1.35 412

MFMNet_re	1.01 382	1.73 416	3.04 362	0.85 390	0.76 378	0.93 381	0.81 407	1.02 347	1.10 407	1.05 391	1.06 397	0.84 341	0.96 393	0.93 214	0.97 313	0.68 427	0.61 341	0.63 427	0.60 435	0.77 428	0.80 346

CoDeX	0.54 128	0.52 130	2.25 123	0.30 81	0.26 171	0.61 205	0.32 236	1.03 354	0.73 244	0.49 116	0.56 206	0.52 192	0.40 198	1.59 312	0.38 142	0.12 168	0.09 86	0.11 119	0.10 80	0.15 74	0.22 90

otaku	1.15 401	2.10 440	3.51 406	0.98 402	0.74 373	1.02 392	0.59 366	1.03 354	0.89 363	0.70 318	1.60 421	0.98 379	0.65 334	1.63 315	1.80 386	0.99 441	0.46 313	0.73 432	0.40 398	1.30 446	0.88 362

DCRE	0.76 304	0.80 231	2.31 134	1.05 408	1.18 428	0.63 241	0.26 146	1.03 354	0.59 110	0.52 155	2.12 433	0.44 137	0.27 91	0.41 62	0.53 203	0.09 13	1.02 384	0.10 68	0.32 365	0.16 91	1.47 421

DGSMNet	2.93 456	0.77 220	3.44 402	3.58 468	4.25 465	2.53 455	6.86 470	1.03 354	0.88 358	0.58 213	1.85 427	0.79 320	0.62 328	1.63 315	1.46 368	4.62 468	4.98 471	5.15 472	4.71 471	4.52 471	4.37 468

GANetREF_RVC	0.81 321	1.44 384	3.04 362	0.49 309	0.27 182	0.83 357	0.63 378	1.03 354	0.92 370	0.63 271	0.61 245	0.72 297	0.59 317	2.40 407	0.58 219	0.33 400	0.25 271	0.37 409	0.25 325	0.41 380	0.36 183
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
DispFullNet	1.69 438	2.25 449	5.23 454	1.53 437	8.78 468	0.89 373	0.37 278	1.03 354	0.98 390	1.37 422	1.00 387	1.13 409	1.97 441	1.51 294	0.98 319	0.55 418	0.32 286	1.19 448	0.64 436	1.16 439	0.88 362

Wz-Net-SNSev	0.85 341	1.83 423	3.36 386	0.42 267	0.31 218	0.71 303	0.66 384	1.04 360	0.94 377	0.68 310	0.85 359	0.96 376	0.62 328	1.75 331	1.14 337	0.16 291	0.15 198	0.16 307	0.17 254	0.39 368	0.63 302

Syn2CoEx	0.78 312	1.43 383	3.54 410	0.44 281	0.31 218	0.64 252	0.43 310	1.04 360	0.83 329	0.64 281	0.77 345	0.74 304	0.74 359	1.91 369	0.64 242	0.20 345	0.17 221	0.19 348	0.15 218	0.30 306	0.59 291

NCC-stereo	0.88 351	1.22 334	2.97 351	0.60 345	0.45 301	1.88 439	0.48 332	1.04 360	0.75 268	0.70 318	0.85 359	0.93 367	0.84 374	1.81 346	1.51 371	0.28 390	0.19 233	0.23 373	0.31 358	0.27 278	0.35 176

Abc-Net	0.88 351	1.22 334	2.97 351	0.60 345	0.45 301	1.88 439	0.48 332	1.04 360	0.75 268	0.70 318	0.85 359	0.93 367	0.84 374	1.81 346	1.51 371	0.28 390	0.19 233	0.23 373	0.31 358	0.27 278	0.35 176
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.69 265	1.37 371	2.44 177	0.31 96	0.32 228	0.64 252	0.34 258	1.04 360	0.74 262	0.56 191	0.75 338	0.51 185	0.42 220	2.41 409	0.54 208	0.24 374	0.17 221	0.27 386	0.18 262	0.30 306	0.23 99

PWC_ROB	0.81 321	1.41 376	2.60 254	0.41 264	0.40 281	0.63 241	0.31 225	1.04 360	0.99 393	0.92 376	1.29 408	0.78 318	0.68 344	1.65 321	1.50 370	0.19 336	0.12 152	0.18 341	0.13 176	0.51 403	0.54 274

PWCDC_ROB	0.83 330	1.57 397	2.63 264	0.48 298	0.37 266	0.78 340	0.29 200	1.04 360	1.36 427	0.63 271	2.05 432	0.64 251	0.70 350	1.10 231	1.20 344	0.33 400	0.14 182	0.15 288	0.12 157	0.63 417	0.46 243

pmcnn	1.44 421	1.25 342	3.57 411	0.74 377	1.42 440	0.72 309	0.56 358	1.04 360	1.06 403	1.03 390	2.89 454	6.01 465	0.75 363	2.54 415	3.60 444	0.14 245	0.11 136	0.08 4	0.06 7	0.34 332	0.81 350

UGAM-zero	0.97 376	0.44 96	2.48 214	0.33 137	0.86 391	1.26 413	0.76 401	1.05 368	0.52 60	0.93 379	0.45 108	1.32 421	0.81 369	2.08 384	0.49 189	0.10 55	0.52 325	0.09 22	0.47 412	0.11 22	4.43 469

mmx	0.99 380	0.67 177	3.39 391	0.32 116	0.22 114	0.58 154	0.28 175	1.05 368	0.92 370	0.54 168	0.74 331	0.67 263	0.40 198	2.75 434	3.86 448	0.13 213	1.25 402	0.15 288	0.33 375	0.19 166	1.28 406

xxx	0.99 380	0.67 177	3.39 391	0.32 116	0.22 114	0.58 154	0.28 175	1.05 368	0.92 370	0.54 168	0.74 331	0.67 263	0.40 198	2.75 434	3.86 448	0.13 213	1.25 402	0.15 288	0.33 375	0.19 166	1.28 406

BUS	0.45 56	0.32 17	1.58 16	0.31 96	0.22 114	0.91 377	0.23 89	1.05 368	0.67 173	0.64 281	0.53 167	0.65 254	0.32 143	0.48 87	0.34 123	0.13 213	0.10 110	0.14 262	0.12 157	0.13 44	0.15 38

NINENet	0.54 128	0.40 76	2.19 108	0.55 330	0.26 171	0.91 377	0.23 89	1.05 368	0.77 286	0.54 168	0.57 217	0.65 254	0.32 143	1.22 251	0.34 123	0.16 291	0.13 167	0.16 307	0.11 125	0.16 91	0.14 30

BSDual-CNN	0.48 76	0.32 17	1.58 16	0.31 96	0.22 114	0.76 324	0.32 236	1.05 368	0.67 173	0.64 281	0.53 167	0.63 244	0.38 176	0.48 87	0.97 313	0.13 213	0.10 110	0.14 262	0.12 157	0.13 44	0.15 38

hknet	0.53 120	0.39 71	2.04 77	0.31 96	0.24 149	0.76 324	0.32 236	1.05 368	0.71 233	0.64 281	0.53 167	0.79 320	0.40 198	0.84 203	0.78 285	0.12 168	0.10 110	0.14 262	0.12 157	0.13 44	0.15 38

WZ-Net	1.04 388	1.83 423	4.20 437	0.42 267	0.36 260	0.88 371	0.71 396	1.05 368	1.11 409	0.84 365	0.94 375	1.06 398	1.17 407	2.37 402	2.24 409	0.20 345	0.14 182	0.15 288	0.16 239	0.36 348	0.53 271

GEStereo_RVC	0.61 186	1.19 325	2.61 259	0.48 298	0.25 156	0.63 241	0.37 278	1.05 368	0.79 301	0.55 179	0.55 193	0.59 226	0.44 240	1.10 231	0.48 180	0.16 291	0.11 136	0.12 169	0.11 125	0.27 278	0.43 223

RAFT + AFF	0.79 316	1.73 416	2.99 356	0.34 160	0.35 252	0.67 286	0.51 340	1.05 368	0.79 301	0.54 168	0.58 224	0.59 226	0.81 369	1.80 344	1.21 345	0.13 213	0.27 281	0.15 288	0.14 198	0.45 390	0.69 321

NaN_ROB	1.25 407	1.46 387	3.84 426	0.54 329	0.56 329	1.12 403	0.99 420	1.05 368	1.03 397	1.10 395	0.87 365	0.77 314	1.07 401	5.85 465	2.98 432	0.16 291	0.23 260	0.16 307	0.24 317	0.28 290	0.66 309

CBMV_ROB	0.88 351	0.75 217	2.73 312	0.36 197	0.22 114	0.76 324	0.47 330	1.05 368	0.81 317	1.06 393	1.04 394	0.88 356	1.36 414	2.17 392	2.03 393	0.23 368	0.24 262	0.27 386	0.25 325	0.27 278	0.73 331

CBMV	0.86 344	1.00 277	2.82 330	0.35 181	0.21 104	0.78 340	0.78 404	1.05 368	0.87 354	0.90 373	0.74 331	0.87 352	1.89 439	1.67 322	1.38 365	0.19 336	0.20 245	0.21 361	0.19 279	0.28 290	0.84 353
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
IPLGR	0.58 155	0.64 172	3.12 369	0.37 209	0.18 53	0.62 227	0.54 350	1.06 381	0.69 209	0.73 330	0.46 112	0.50 181	0.44 240	1.12 237	0.31 94	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.09 46	0.21 198	0.20 79

LMCR-Stereo	0.61 186	1.00 277	2.60 254	0.42 267	0.22 114	0.74 318	0.31 225	1.06 381	0.70 219	0.62 262	0.64 272	0.40 110	0.52 290	0.84 203	1.27 354	0.20 345	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.26 267	0.16 51

Nwc_Net	0.75 300	1.10 301	2.96 350	0.42 267	0.39 275	0.77 334	0.39 292	1.06 381	0.73 244	0.65 296	1.00 387	0.99 382	0.74 359	1.43 282	0.99 321	0.24 374	0.15 198	0.23 373	0.26 331	0.27 278	0.30 146

ttt	0.89 358	0.51 126	2.51 223	0.36 197	0.31 218	0.61 205	0.28 175	1.07 384	0.92 370	0.56 191	0.77 345	0.55 208	0.37 167	2.27 395	3.51 442	0.16 291	1.21 398	0.13 228	0.31 358	0.18 137	1.26 403

AF-Net	0.76 304	1.14 308	2.74 314	0.42 267	0.41 286	0.70 298	0.41 297	1.07 384	0.94 377	0.73 330	1.05 396	1.04 394	0.86 379	1.23 254	1.00 323	0.23 368	0.15 198	0.25 383	0.18 262	0.32 321	0.35 176

DRN-Test	0.71 275	0.79 229	2.83 332	0.40 254	0.44 298	0.80 347	0.41 297	1.07 384	0.83 329	0.82 361	0.64 272	0.68 277	0.57 307	1.78 339	0.79 288	0.16 291	0.13 167	0.17 322	0.16 239	0.24 234	0.51 262

AE-Stereo	0.71 275	0.32 17	2.44 177	0.44 281	0.50 313	0.58 154	0.23 89	1.08 387	0.67 173	0.67 304	0.51 153	0.47 167	0.24 51	0.63 145	0.32 104	0.09 13	2.15 455	0.11 119	0.45 407	0.22 213	2.01 437

test_xeample	0.98 378	0.65 175	2.12 95	0.29 65	0.67 363	0.60 185	0.28 175	1.08 387	0.85 343	0.62 262	0.70 310	0.44 137	0.41 208	1.95 371	5.45 461	0.12 168	1.33 416	0.11 119	0.31 358	0.18 137	1.42 418

HBP-ISP	0.82 324	1.57 397	3.28 380	0.50 315	0.27 182	0.86 364	0.54 350	1.09 389	0.78 291	0.81 357	0.70 310	0.68 277	1.00 396	2.02 376	0.47 176	0.24 374	0.24 262	0.29 396	0.25 325	0.28 290	0.52 268

222	1.02 383	0.60 157	1.95 60	0.29 65	0.51 315	0.62 227	0.24 111	1.09 389	0.86 349	0.64 281	0.67 291	0.47 167	0.42 220	1.86 356	6.73 465	0.13 213	1.21 398	0.11 119	0.32 365	0.17 113	1.44 419

xxxx	0.97 376	0.64 172	2.14 99	0.30 81	0.67 363	0.64 252	0.24 111	1.09 389	0.91 368	0.57 207	0.65 279	0.58 223	0.39 191	1.57 305	5.49 462	0.13 213	1.38 419	0.11 119	0.32 365	0.17 113	1.41 417

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 106	0.51 126	1.12 2	0.26 22	0.22 114	0.46 43	0.20 30	1.10 392	1.33 425	3.13 463	0.33 52	0.22 13	0.20 24	0.34 27	0.26 44	0.11 131	0.09 86	0.11 119	0.09 46	0.17 113	0.21 83

1111x	1.06 390	0.79 229	3.29 382	0.33 137	0.60 343	0.64 252	0.33 250	1.10 392	0.92 370	0.59 232	0.69 297	0.59 226	0.47 264	2.64 424	4.61 457	0.12 168	1.38 419	0.11 119	0.49 416	0.18 137	1.30 408

AnyNet_C01	1.20 404	1.89 426	4.25 439	0.55 330	0.54 325	1.57 425	1.39 447	1.10 392	1.13 411	1.19 404	1.34 414	1.15 412	1.11 404	1.73 328	2.89 431	0.26 384	0.24 262	0.28 388	0.24 317	0.50 401	0.68 316

SPS-STEREO	1.22 405	1.65 411	3.41 398	0.66 365	0.69 368	1.01 390	0.68 391	1.10 392	0.96 384	1.40 426	1.25 406	1.46 426	1.08 402	2.05 379	2.24 409	0.66 425	0.61 341	0.58 424	0.57 431	0.66 420	1.65 428
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 370	0.84 235	3.40 396	1.46 432	0.78 383	1.37 416	0.70 395	1.11 396	0.68 200	0.80 353	1.29 408	1.09 404	0.59 317	1.16 242	1.01 325	0.14 245	0.53 327	0.11 119	0.46 411	0.31 314	0.86 360

ACVNet-4b	2.00 444	2.19 444	4.85 451	1.09 410	0.86 391	1.15 406	0.53 347	1.11 396	1.15 414	0.65 296	1.09 398	1.97 435	0.69 348	2.31 398	9.78 471	5.73 470	0.42 307	1.03 445	0.55 425	1.89 457	0.92 368

RTSC	0.84 332	1.40 375	2.67 286	0.50 315	0.40 281	0.83 357	0.33 250	1.11 396	1.14 412	0.93 379	0.82 352	0.84 341	0.58 314	1.34 271	1.82 387	0.18 321	0.49 320	0.14 262	0.30 352	0.46 394	0.42 217

Wz-Net-TNSev	1.02 383	2.26 451	3.69 418	0.38 228	0.31 218	1.00 389	0.71 396	1.12 399	1.02 396	0.74 336	0.73 328	1.09 404	0.91 386	2.46 411	2.15 403	0.21 354	0.20 245	0.16 307	0.20 289	0.48 399	0.62 298

ADCS	1.14 400	2.02 435	3.36 386	0.43 277	0.37 266	0.96 387	0.81 407	1.12 399	1.17 416	1.25 417	0.98 383	1.08 401	0.92 389	1.41 280	4.97 459	0.23 368	0.21 253	0.22 365	0.23 314	0.40 374	0.67 311

CC-Net-ROB	0.95 372	1.57 397	2.93 346	0.90 394	0.39 275	0.87 369	0.44 316	1.12 399	0.83 329	0.59 232	0.69 297	0.64 251	0.50 279	2.73 432	0.93 310	0.97 439	0.40 305	0.87 438	0.29 345	0.61 416	0.66 309

GCAP-BAT	0.78 312	0.38 66	2.37 143	0.98 402	0.60 343	0.77 334	0.22 61	1.13 402	0.51 50	0.80 353	0.90 372	0.81 330	0.25 67	0.77 186	0.88 305	0.10 55	1.94 441	0.09 22	0.50 418	0.17 113	1.35 412

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 324	0.78 225	3.67 416	0.35 181	0.81 387	1.25 412	0.88 412	1.13 402	0.58 101	0.84 365	0.52 162	1.24 415	0.64 332	0.77 186	0.70 258	0.10 55	0.53 327	0.11 119	0.45 407	0.29 298	0.81 350

RTS	1.29 410	1.59 401	6.48 463	0.63 355	0.57 333	1.59 427	0.90 415	1.15 404	1.44 429	1.20 409	1.31 410	1.10 406	0.87 382	2.67 426	2.27 411	0.21 354	0.38 299	0.19 348	0.20 289	0.46 394	0.68 316

RTSA	1.29 410	1.59 401	6.48 463	0.63 355	0.57 333	1.59 427	0.90 415	1.15 404	1.44 429	1.20 409	1.31 410	1.10 406	0.87 382	2.67 426	2.27 411	0.21 354	0.38 299	0.19 348	0.20 289	0.46 394	0.68 316

FBW_ROB	0.94 370	1.23 338	2.35 140	0.46 291	0.32 228	0.87 369	0.46 326	1.15 404	0.97 389	0.83 364	0.78 349	1.01 386	0.64 332	3.65 456	1.65 376	0.27 387	0.24 262	0.40 412	0.26 331	0.32 321	0.88 362

SHD	0.84 332	1.14 308	2.54 232	0.80 386	0.52 318	0.76 324	0.34 258	1.16 407	1.29 422	1.11 397	0.85 359	0.98 379	0.74 359	1.25 260	1.48 369	0.22 360	0.37 295	0.20 357	0.27 339	0.36 348	0.41 212

XQC	0.84 332	1.32 352	2.61 259	0.78 384	0.44 298	0.89 373	0.53 347	1.16 407	1.07 404	0.85 367	0.69 297	0.92 362	0.73 355	1.40 276	1.44 367	0.24 374	0.35 292	0.23 373	0.26 331	0.45 390	0.39 199

DeepPrunerF	0.92 364	1.33 356	3.41 398	0.46 291	0.51 315	0.64 252	0.49 337	1.16 407	2.62 452	0.65 296	0.61 245	0.65 254	0.62 328	2.23 394	1.31 355	0.23 368	0.19 233	0.30 397	0.28 341	0.39 368	0.34 170

FCDSN-DC	1.45 423	1.12 305	3.30 383	0.48 298	0.41 286	1.13 404	0.60 370	1.17 410	1.28 421	2.25 449	2.85 452	3.65 452	3.34 458	2.58 419	2.44 415	0.31 397	0.26 274	0.31 398	0.30 352	0.37 354	0.78 341
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SANet	1.35 415	1.80 421	4.39 445	0.41 264	0.29 198	1.72 434	0.89 414	1.17 410	2.47 450	1.22 413	1.82 426	1.72 432	1.70 432	2.57 417	3.30 436	0.18 321	0.16 211	0.16 307	0.15 218	0.34 332	0.62 298

RainbowNet	1.27 408	2.22 447	3.58 412	1.14 417	0.92 398	1.08 400	0.76 401	1.19 412	1.15 414	0.77 342	0.97 380	1.08 401	0.83 373	1.64 318	1.72 379	1.20 449	1.30 413	1.01 444	0.58 432	1.23 441	0.97 377

NVStereoNet_ROB	1.45 423	1.62 406	3.59 413	1.09 410	0.70 370	0.86 364	0.67 389	1.19 412	1.51 433	1.20 409	4.05 461	1.61 430	1.94 440	2.97 443	2.07 397	0.67 426	0.69 353	0.55 423	0.70 438	0.57 410	0.67 311
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PDISCO_ROB	0.84 332	1.46 387	2.84 334	0.65 360	0.59 338	1.17 408	0.48 332	1.19 412	1.08 406	0.67 304	0.72 326	1.00 385	0.61 326	1.24 256	1.05 328	0.38 404	0.18 228	0.28 388	0.24 317	0.58 411	0.44 236

test_xeample3	0.86 344	0.75 217	3.36 386	0.65 360	0.76 378	0.49 63	0.33 250	1.21 415	0.80 309	0.61 250	0.23 7	0.30 62	0.29 122	1.17 245	1.57 375	0.10 55	1.79 434	0.10 68	0.40 398	0.25 249	2.09 441

rrr	0.84 332	0.74 213	3.40 396	0.76 379	0.77 380	0.45 40	0.28 175	1.23 416	0.84 341	0.71 327	0.22 4	0.30 62	0.28 105	1.29 266	1.53 373	0.10 55	1.50 425	0.10 68	0.29 345	0.24 234	1.75 431

MFN_U_SF_RVC	1.57 433	2.56 464	3.30 383	0.66 365	0.41 286	1.15 406	0.51 340	1.27 417	1.35 426	1.61 436	1.20 403	1.43 424	0.97 394	1.80 344	2.10 398	1.88 462	1.79 434	1.97 466	2.14 465	1.61 454	1.76 432

ACVNet_1	1.47 425	2.27 452	4.92 452	1.11 413	0.89 395	1.19 410	0.66 384	1.28 418	1.19 417	0.98 382	0.97 380	3.06 448	1.48 424	2.37 402	1.82 387	1.08 444	0.49 320	1.03 445	0.48 414	1.20 440	0.95 372

HSM-Net_RVC	0.70 271	0.40 76	2.45 195	0.27 32	0.19 80	0.68 292	0.30 215	1.29 419	0.73 244	0.73 330	0.70 310	0.77 314	0.45 248	3.73 457	0.46 172	0.13 213	0.09 86	0.10 68	0.09 46	0.13 44	0.32 158
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CSAN	1.38 417	1.74 419	4.12 433	0.53 323	0.38 273	1.06 398	1.15 434	1.29 419	1.12 410	1.19 404	1.90 429	1.04 394	1.44 419	5.92 466	2.82 430	0.26 384	0.22 255	0.24 378	0.25 325	0.35 343	0.54 274

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 418	2.04 437	3.02 360	0.58 344	0.41 286	2.15 449	1.00 424	1.31 421	1.29 422	1.05 391	1.10 399	1.29 419	0.91 386	3.07 444	1.34 357	1.65 459	0.84 369	0.68 430	0.88 449	1.55 453	1.91 433

PVD	1.05 389	1.21 329	2.36 141	0.84 389	0.91 397	1.04 393	0.64 379	1.32 422	1.68 438	1.43 428	1.41 417	1.14 410	1.15 406	1.49 292	1.77 384	0.27 387	0.65 347	0.28 388	0.35 382	0.40 374	0.73 331

EAI-Stereo	1.16 402	0.29 2	1.94 59	0.55 330	0.97 405	1.96 441	7.94 471	1.34 423	1.03 397	1.01 388	1.48 418	0.51 185	0.66 340	0.65 153	1.42 366	0.09 13	0.23 260	0.09 22	0.53 423	0.13 44	0.49 255

MDST_ROB	1.28 409	0.53 134	3.84 426	0.55 330	0.45 301	4.06 462	0.60 370	1.36 424	0.89 363	2.18 446	1.17 401	0.98 379	0.72 352	4.28 460	2.12 400	0.20 345	0.16 211	0.19 348	0.17 254	0.20 186	0.84 353

iRaft-Stereo_20w	1.50 426	0.42 84	4.81 450	2.24 459	2.09 459	1.36 414	1.27 441	1.38 425	0.94 377	2.07 441	0.42 93	0.85 346	0.69 348	0.87 206	1.37 363	0.10 55	4.04 468	0.09 22	0.40 398	0.17 113	4.53 470

IPLG	0.74 289	1.09 296	2.87 339	0.36 197	0.21 104	1.63 430	0.60 370	1.39 426	0.63 137	1.39 424	0.51 153	0.40 110	0.86 379	1.40 276	0.37 136	0.09 13	0.07 7	0.14 262	0.12 157	0.34 332	0.23 99

DPSNet	1.02 383	0.72 200	2.84 334	0.60 345	0.39 275	1.08 400	0.75 400	1.41 427	1.14 412	0.74 336	0.69 297	1.05 397	1.67 430	2.09 387	2.22 408	0.27 387	0.61 341	0.20 357	0.50 418	0.48 399	1.03 381

MeshStereo	1.29 410	1.34 358	3.04 362	0.35 181	0.28 193	1.10 402	0.69 393	1.42 428	1.07 404	2.71 458	2.43 442	2.95 445	1.50 425	2.92 441	2.03 393	0.23 368	0.22 255	0.22 365	0.19 279	0.50 401	0.69 321
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
riskmin	0.96 373	0.32 17	2.07 82	1.72 447	1.61 451	1.62 429	0.57 361	1.45 429	0.55 83	0.73 330	0.89 369	0.92 362	0.45 248	1.16 242	0.60 225	0.11 131	1.30 413	0.12 169	1.38 462	0.14 64	1.51 422

SAMSARA	1.11 398	1.35 361	2.60 254	1.34 423	0.77 380	1.67 432	1.41 450	1.47 430	0.99 393	1.54 434	0.89 369	1.44 425	0.90 385	1.88 362	1.71 377	0.25 380	0.55 331	0.22 365	0.34 380	0.39 368	0.50 258

ETE_ROB	0.68 258	1.09 296	2.32 136	0.38 228	0.26 171	0.69 295	0.51 340	1.49 431	0.75 268	0.81 357	0.71 323	0.85 346	0.51 283	1.39 274	0.70 258	0.17 310	0.14 182	0.19 348	0.16 239	0.24 234	0.35 176

ACVNet_2	1.54 431	2.20 446	4.42 446	1.10 412	0.93 400	1.37 416	0.87 410	1.53 432	1.71 440	1.22 413	1.72 424	2.12 438	1.06 400	2.58 419	1.93 389	0.94 436	0.54 329	1.00 443	0.56 427	2.11 461	0.96 374

ELAS_RVC	1.51 429	0.88 249	3.36 386	0.63 355	0.56 329	1.53 423	2.73 459	1.53 432	1.76 442	2.26 450	2.21 439	2.10 437	3.07 454	2.08 384	2.52 417	0.42 407	0.42 307	0.42 416	0.37 390	0.51 403	0.84 353
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.62 436	2.32 456	4.27 440	1.11 413	0.56 329	1.81 437	1.84 454	1.55 434	1.54 435	1.45 429	1.81 425	1.82 433	1.38 416	3.34 449	2.14 402	1.09 445	0.57 335	0.98 442	0.59 433	1.50 452	0.79 344

MADNet+	1.44 421	2.19 444	6.00 461	0.89 392	0.70 370	1.58 426	1.11 429	1.56 435	1.30 424	0.89 371	1.03 392	1.25 416	1.12 405	3.29 448	2.80 428	0.48 415	0.57 335	0.39 411	0.36 389	0.63 417	0.69 321

Anonymous_2	1.36 416	0.49 112	2.03 74	1.71 446	1.58 449	2.49 454	0.58 363	1.59 436	2.31 448	0.77 342	0.88 367	1.03 390	0.58 314	1.20 250	0.66 250	0.32 398	1.38 419	1.42 457	3.87 470	0.78 430	1.56 423

MIPNet	0.88 351	1.07 292	2.85 336	0.61 351	0.18 53	1.46 420	1.37 444	1.65 437	0.78 291	1.93 440	0.85 359	0.75 308	1.66 429	0.87 206	0.34 123	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.32 365	0.27 278	0.26 120

ELAS	1.52 430	0.92 267	2.91 344	0.62 353	0.57 333	3.13 457	2.21 457	1.67 438	1.58 437	2.42 453	2.43 442	1.87 434	2.49 449	1.85 354	2.70 424	0.42 407	0.43 310	0.41 414	0.40 398	0.51 403	0.85 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	1.89 441	2.09 439	4.16 435	0.74 377	1.23 431	4.52 466	3.86 464	1.68 439	1.26 419	1.28 420	1.54 420	2.36 441	1.86 438	3.35 450	3.37 438	0.54 416	0.49 320	0.48 420	0.49 416	1.39 450	1.21 397

FC-DCNN	1.60 435	0.85 239	3.44 402	0.46 291	0.39 275	1.96 441	0.66 384	1.72 440	1.70 439	2.75 459	2.91 455	4.20 455	3.15 455	2.72 430	2.66 422	0.30 395	0.26 274	0.31 398	0.30 352	0.33 325	0.91 365

IMH-64-1	1.50 426	1.98 430	2.69 297	1.39 428	1.12 425	1.39 418	1.19 438	1.80 441	1.47 431	1.19 404	2.20 437	1.53 427	1.51 426	2.12 389	1.98 390	1.34 452	0.68 350	1.28 451	0.70 438	1.37 448	1.12 387

IMH-64	1.50 426	1.98 430	2.69 297	1.39 428	1.12 425	1.39 418	1.19 438	1.80 441	1.47 431	1.19 404	2.20 437	1.53 427	1.51 426	2.12 389	1.98 390	1.34 452	0.68 350	1.28 451	0.70 438	1.37 448	1.12 387

WAO-6	1.69 438	1.87 425	3.21 373	1.15 418	1.01 411	2.29 450	1.06 428	1.85 443	2.84 456	1.30 421	2.59 446	2.19 439	1.67 430	2.62 422	2.52 417	0.96 438	0.68 350	1.19 448	0.84 446	1.13 437	0.95 372

MyStereo8	0.73 286	1.16 316	2.89 341	0.53 323	0.34 244	0.71 303	0.20 30	1.87 444	0.59 110	0.53 163	0.66 286	0.50 181	0.33 148	1.27 264	0.62 234	0.10 55	1.19 394	0.10 68	0.21 299	0.21 198	0.61 296

WAO-7	1.58 434	2.04 437	3.25 377	0.94 398	0.75 375	1.75 435	1.13 431	1.87 444	1.97 446	1.46 431	2.53 444	1.98 436	1.75 433	3.13 445	2.48 416	0.69 428	0.67 349	0.94 440	0.74 443	0.80 431	0.77 338

SGM_RVC	2.11 447	1.07 292	2.87 339	0.98 402	0.92 398	2.72 456	1.88 456	1.91 446	12.27 469	2.09 442	1.99 431	2.47 442	2.24 447	2.87 440	2.03 393	0.54 416	0.47 316	0.42 416	0.47 412	0.74 424	1.22 399
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TRStereo	0.89 358	1.02 282	2.91 344	4.59 469	0.31 218	0.93 381	0.23 89	1.93 447	0.66 160	0.37 47	0.54 183	0.48 175	0.40 198	0.67 159	0.29 73	0.13 213	0.37 295	0.11 119	0.48 414	0.13 44	1.21 397

FC-DCNN v2	1.65 437	0.85 239	3.39 391	0.46 291	0.39 275	2.02 447	0.66 384	1.94 448	1.84 444	2.81 460	2.99 456	4.39 459	3.25 456	2.81 438	2.75 427	0.29 394	0.26 274	0.31 398	0.30 352	0.33 325	0.91 365

SDNR	2.06 445	2.93 467	2.94 348	1.55 438	5.13 466	1.98 444	0.24 111	1.95 449	2.62 452	0.92 376	2.71 450	5.76 464	0.68 344	3.61 455	3.84 447	0.33 400	0.38 299	0.22 365	0.17 254	1.13 437	2.04 439

Dean	1.92 442	2.31 455	5.03 453	1.31 420	1.08 420	1.55 424	0.99 420	1.98 450	2.33 449	1.51 433	4.15 462	4.23 458	1.39 417	2.31 398	2.10 398	1.18 448	0.69 353	1.18 447	0.75 444	1.30 446	1.07 385

IMH	2.14 448	2.46 460	3.60 415	1.70 445	1.13 427	1.65 431	0.93 417	2.13 451	1.93 445	1.37 422	2.64 449	2.19 439	1.82 437	5.77 464	2.18 405	5.70 469	1.05 386	1.31 453	0.72 442	1.39 450	1.13 389

ktn	4.44 464	2.47 461	3.70 419	1.82 451	1.49 446	2.11 448	1.40 448	2.30 452	12.56 470	11.36 472	16.25 475	11.30 473	3.77 460	4.41 462	3.47 441	1.86 461	0.99 378	1.74 465	1.21 459	3.28 466	1.39 416

LVE	2.10 446	2.61 465	4.30 444	1.79 450	1.81 455	1.68 433	1.04 427	2.35 453	2.78 455	1.27 419	2.87 453	4.21 457	1.46 421	2.83 439	2.02 392	2.87 466	0.92 373	1.19 448	1.47 464	1.29 444	1.18 390

UNDER WATER-64	2.59 449	2.28 453	5.63 458	1.85 453	1.45 442	3.28 458	1.60 452	2.62 454	5.57 462	2.09 442	2.12 433	4.10 454	4.21 462	2.74 433	3.64 445	1.49 456	0.86 370	1.58 461	1.09 458	1.91 458	1.62 426

LE_ROB	4.55 465	2.43 459	9.94 466	2.79 466	4.03 464	2.40 453	3.54 461	2.72 455	11.04 468	11.64 473	4.69 465	5.25 462	10.74 471	4.52 463	9.73 470	0.82 433	0.70 356	1.34 454	0.97 453	0.74 424	0.94 369

MADNet++	2.94 457	2.17 443	3.27 379	2.55 464	2.28 461	3.29 459	3.37 460	2.76 456	2.67 454	3.10 462	3.20 457	2.78 444	3.25 456	4.11 459	4.68 458	2.72 465	2.27 459	3.03 469	2.43 467	2.34 463	2.59 459

notaker	2.77 452	2.35 457	4.02 431	2.61 465	1.44 441	1.77 436	1.14 432	2.77 457	1.81 443	2.30 451	11.41 471	3.95 453	4.70 463	3.24 447	3.01 433	1.58 458	0.88 371	1.71 464	1.08 457	2.10 460	1.44 419

FINET	1.92 442	1.96 428	4.49 448	1.62 440	1.39 439	3.51 460	4.39 465	2.89 458	2.58 451	1.39 424	1.98 430	1.35 422	2.12 445	1.64 318	2.12 400	0.84 434	1.03 385	0.18 341	0.29 345	0.54 408	2.12 443

SGM+DAISY	2.67 450	2.14 442	4.28 442	1.92 456	2.11 460	4.36 465	5.22 468	3.17 459	3.00 457	3.24 464	3.81 460	3.03 447	3.61 459	2.53 414	3.79 446	1.15 446	1.29 411	0.66 428	0.71 441	0.95 434	2.44 458

KSHMR	4.19 463	2.37 458	6.24 462	1.73 448	1.48 445	1.97 443	1.29 442	3.18 460	17.06 479	2.15 445	15.74 474	9.09 469	1.75 433	8.33 470	2.37 414	1.55 457	1.29 411	1.70 463	1.23 460	1.75 455	1.60 425

UNDER WATER	2.84 453	2.25 449	5.25 455	1.84 452	1.45 442	2.36 452	1.44 451	3.23 461	6.51 465	2.61 456	2.73 451	5.69 463	5.64 466	3.14 446	4.18 454	1.48 455	0.81 366	1.60 462	1.07 456	1.91 458	1.67 429

WAO-8	2.91 454	2.55 462	3.77 420	1.93 457	1.04 415	4.08 463	0.99 420	3.25 462	6.09 463	2.20 447	3.34 458	3.33 450	2.64 450	11.73 472	2.52 417	2.12 463	1.92 438	1.55 459	0.93 450	1.27 442	0.96 374

Venus	2.91 454	2.55 462	3.77 420	1.93 457	1.04 415	4.08 463	0.99 420	3.25 462	6.09 463	2.20 447	3.34 458	3.33 450	2.64 450	11.73 472	2.52 417	2.12 463	1.92 438	1.55 459	0.93 450	1.27 442	0.96 374

JetRed	3.37 458	4.96 469	10.08 467	1.48 434	1.73 454	7.63 469	5.47 469	3.47 464	2.20 447	2.42 453	2.40 441	2.98 446	2.35 448	3.52 454	6.60 464	1.33 451	1.90 437	1.38 455	1.23 460	2.30 462	2.02 438

HanzoNet	7.85 469	3.30 468	5.75 459	7.47 472	3.97 463	2.34 451	1.37 444	3.47 464	4.02 459	13.30 474	10.49 467	10.86 471	16.67 477	8.50 471	10.51 473	10.80 477	9.84 479	5.83 473	13.69 477	7.24 473	7.51 473

TorneroNet-64	2.74 451	2.23 448	4.18 436	1.48 434	1.20 429	3.88 461	1.01 426	3.48 466	6.61 466	2.62 457	4.55 464	4.20 455	3.84 461	3.39 452	3.40 440	1.23 450	0.66 348	1.39 456	0.80 445	3.42 467	1.27 404

SGM-ForestM	3.67 462	2.70 466	5.34 457	1.65 443	1.72 453	6.02 468	5.08 467	4.10 467	3.47 458	4.59 466	4.21 463	9.81 470	5.79 467	6.44 467	6.97 466	0.88 435	1.09 389	0.33 405	0.45 407	0.68 421	2.10 442

TorneroNet	5.60 467	2.30 454	3.98 429	1.49 436	1.26 434	14.47 474	1.11 429	4.85 468	20.66 484	10.12 469	16.30 476	11.78 474	7.35 468	3.41 453	4.38 455	1.36 454	0.70 356	1.46 458	0.87 448	2.73 464	1.33 409

PML	22.99 480	17.34 477	8.24 465	5.48 470	9.84 469	50.35 489	102.65 489	5.84 469	13.52 471	37.08 489	104.84 489	30.61 489	23.20 484	12.09 474	7.96 468	6.27 472	2.12 450	6.31 474	2.42 466	10.67 476	2.95 461

MANE	3.51 461	2.03 436	3.88 428	1.89 455	2.01 457	5.98 467	4.72 466	5.87 470	7.13 467	3.80 465	5.10 466	6.11 466	5.34 465	4.39 461	5.05 460	1.07 443	1.28 409	0.50 421	0.85 447	0.76 427	2.36 457

DGTPSM_ROB	8.97 471	5.94 470	13.01 472	5.95 471	11.34 470	8.54 470	24.06 477	6.47 471	13.52 471	5.19 467	11.52 472	6.18 467	11.04 472	7.02 468	13.92 474	4.47 467	7.66 472	3.90 470	7.43 474	4.34 470	7.98 474

DPSMNet_ROB	9.58 472	5.96 471	13.98 475	8.88 473	11.87 471	8.54 470	24.08 478	6.48 472	13.67 474	5.35 468	11.53 473	6.31 468	11.04 472	7.69 469	14.09 475	7.61 476	8.23 474	5.03 471	7.75 475	5.24 472	8.36 475

DLNR_Zeroshot_test	13.74 476	20.06 479	23.92 480	121.50 490	35.20 485	0.46 43	0.15 4	7.96 473	0.47 30	0.29 37	0.37 69	0.26 39	0.17 6	0.79 194	0.36 132	7.16 475	2.95 467	0.09 22	0.38 394	50.40 488	1.95 436

tt	4.94 466	0.32 17	4.22 438	2.29 460	1.58 449	10.19 472	16.94 476	9.44 474	5.03 461	1.69 437	1.33 413	4.68 460	5.02 464	3.38 451	5.91 463	6.15 471	9.47 478	2.80 468	3.16 469	3.54 468	1.58 424

LRCNet_RVC	13.78 477	19.34 478	13.01 472	19.47 479	12.67 472	1.85 438	0.42 303	12.28 475	1.10 407	15.76 476	18.69 480	12.52 477	8.65 469	12.22 475	9.64 469	22.29 481	8.38 477	25.92 483	24.06 483	19.72 481	17.59 481

Anonymous_1	22.76 479	11.11 473	11.93 469	12.73 475	26.05 483	19.39 479	27.77 482	14.18 476	13.64 473	14.92 475	10.66 468	11.26 472	11.24 474	12.48 476	14.45 476	37.82 489	7.87 473	34.92 486	63.61 486	87.51 489	11.75 478

DPSM_ROB	12.32 473	11.13 474	12.31 470	12.90 476	12.80 473	19.81 482	28.13 483	14.50 477	14.31 476	10.62 470	11.34 469	12.03 475	11.89 475	13.08 477	15.22 477	7.09 473	8.31 475	6.47 475	7.32 472	8.69 474	8.43 476

DPSM	12.32 473	11.13 474	12.31 470	12.90 476	12.80 473	19.81 482	28.13 483	14.50 477	14.31 476	10.62 470	11.34 469	12.03 475	11.89 475	13.08 477	15.22 477	7.09 473	8.31 475	6.47 475	7.32 472	8.69 474	8.43 476

BEATNet-Init1	12.32 473	12.82 476	28.66 485	3.22 467	3.71 462	21.59 484	11.42 472	14.54 479	13.73 475	20.24 481	20.16 481	26.14 486	19.85 479	19.08 483	15.33 479	1.81 460	1.93 440	2.05 467	2.48 468	4.25 469	3.41 467

HaxPig	19.88 478	22.39 484	22.30 479	17.98 478	17.98 476	12.06 473	12.06 473	16.25 480	15.97 478	21.05 482	21.41 482	18.85 481	18.35 478	20.07 484	19.64 481	23.57 485	23.19 484	24.07 482	23.71 482	22.95 482	23.72 484

MEDIAN_ROB	23.95 481	26.96 488	26.29 484	22.14 480	22.09 478	16.18 475	14.23 474	20.47 481	20.09 480	25.43 486	25.22 487	22.96 482	22.54 483	24.33 485	23.18 485	28.15 487	27.16 488	28.60 484	27.73 484	27.59 483	27.58 485

DPSimNet_ROB	24.35 482	23.81 487	31.38 487	25.93 482	22.83 479	31.30 485	34.38 485	20.78 482	28.92 488	27.39 487	22.99 486	28.29 488	35.76 489	15.47 479	17.82 480	24.28 486	17.90 483	22.23 481	14.12 478	19.38 480	22.12 483

xxxxx1	29.05 487	20.74 480	14.05 476	50.10 486	40.25 486	19.01 476	26.60 479	21.83 483	20.22 481	16.52 477	17.56 477	18.33 478	21.41 480	16.11 480	20.77 482	23.48 482	26.77 485	66.36 487	78.56 487	30.19 484	32.23 487

tt_ll	29.05 487	20.74 480	14.05 476	50.10 486	40.25 486	19.01 476	26.60 479	21.83 483	20.22 481	16.52 477	17.56 477	18.33 478	21.41 480	16.11 480	20.77 482	23.48 482	26.77 485	66.36 487	78.56 487	30.19 484	32.23 487

ff	29.05 487	20.74 480	14.05 476	50.10 486	40.25 486	19.01 476	26.60 479	21.83 483	20.22 481	16.52 477	17.56 477	18.33 478	21.41 480	16.11 480	20.77 482	23.48 482	26.77 485	66.36 487	78.56 487	30.19 484	32.23 487

AVERAGE_ROB	26.91 486	30.28 489	29.18 486	25.78 481	25.30 480	19.49 480	15.38 475	23.70 486	23.02 485	28.38 488	27.78 488	26.23 487	25.76 488	26.95 489	25.55 486	31.27 488	30.02 489	31.76 485	30.80 485	30.88 487	30.77 486

CasAABBNet	24.76 483	22.38 483	24.44 481	26.05 483	25.75 481	39.79 486	56.76 488	29.10 487	28.88 487	21.22 483	22.69 484	24.21 483	23.99 486	26.23 486	30.62 488	14.22 478	16.71 481	13.03 477	14.75 480	17.49 477	16.97 479

LSM0	26.57 485	22.53 486	25.76 483	30.62 485	52.30 489	39.86 488	56.49 486	29.18 488	28.76 486	21.26 484	22.46 483	24.42 485	23.97 485	26.42 488	30.66 489	14.29 480	16.56 480	13.06 479	14.65 479	17.62 479	20.52 482

Selective-RAFT-Error	24.83 484	22.44 485	24.80 482	26.10 484	25.82 482	39.85 487	56.72 487	29.21 489	29.03 489	21.29 485	22.80 485	24.25 484	24.07 487	26.28 487	30.60 487	14.24 479	16.85 482	13.04 478	14.75 480	17.53 478	17.02 480

test_example2	115.17 490	122.38 490	93.45 489	115.38 489	123.53 490	101.24 490	113.11 490	54.67 490	99.94 490	135.50 490	136.43 490	85.67 490	85.40 490	110.44 490	104.91 490	152.17 490	205.21 490	99.17 490	114.27 490	138.55 490	112.04 490

Low-res two-view benchmark