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

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

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

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

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
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

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

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

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)
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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