Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo+	0.29 15	0.29 78	0.86 7	0.25 23	0.34 308	0.30 8	0.14 2	0.32 1	0.53 133	0.18 2	0.12 1	0.18 3	0.19 18	0.49 135	0.17 2	0.09 23	0.08 68	0.08 4	0.20 330	0.46 401	0.59 424

UniTT-Stereo	0.30 21	0.36 131	1.68 103	0.27 58	0.24 198	0.29 6	0.18 17	0.33 2	0.34 8	0.26 43	0.37 76	0.18 3	0.18 14	0.31 30	0.27 96	0.10 96	0.08 68	0.08 4	0.07 15	0.25 273	0.08 13

GLC_STEREO	0.28 9	0.27 52	1.36 47	0.28 80	0.12 3	0.41 35	0.20 34	0.37 3	0.38 19	0.26 43	0.30 42	0.25 35	0.19 18	0.33 45	0.24 70	0.09 23	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.09 23

rvit_stereo_0083	0.25 2	0.19 4	0.58 1	0.28 80	0.18 96	0.28 4	0.22 69	0.38 4	0.54 145	0.23 19	0.30 42	0.27 50	0.26 83	0.37 68	0.24 70	0.14 266	0.12 228	0.13 228	0.10 86	0.12 40	0.10 41

MGS-Stereo	0.32 33	0.34 118	1.70 109	0.25 23	0.14 17	0.40 33	0.22 69	0.38 4	0.43 48	0.24 22	0.51 171	0.25 35	0.18 14	0.31 30	0.20 24	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.08 36	0.47 402	0.08 13

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 68	1.34 427	1.24 31	0.23 4	0.12 3	0.33 15	0.20 34	0.40 6	0.33 6	0.25 35	0.21 4	0.16 1	0.14 1	0.27 5	0.63 296	0.55 423	0.06 1	0.11 120	0.13 205	0.25 273	0.49 413

WCG-NET（raft）	0.32 33	0.53 212	1.21 28	0.23 4	0.12 3	0.44 40	0.24 119	0.40 6	0.50 100	0.35 68	0.35 68	0.47 178	0.25 69	0.35 55	0.20 24	0.08 5	0.29 393	0.08 4	0.07 15	0.22 239	0.11 55

CREStereo++_RVC	0.33 40	0.29 78	1.74 121	0.24 11	0.16 45	0.54 112	0.15 4	0.40 6	0.55 150	0.37 76	0.51 171	0.24 27	0.19 18	0.27 5	0.26 88	0.09 23	0.06 1	0.08 4	0.30 376	0.08 1	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 40	0.49 198	1.75 127	0.23 4	0.12 3	0.54 112	0.16 9	0.40 6	0.45 64	0.45 123	0.51 171	0.26 44	0.22 39	0.29 18	0.20 24	0.10 96	0.10 159	0.08 4	0.06 8	0.08 1	0.11 55

rvit_stereo_0081_aga	0.27 5	0.29 78	1.08 14	0.26 45	0.20 137	0.33 15	0.21 51	0.41 10	0.42 40	0.26 43	0.28 29	0.27 50	0.21 30	0.31 30	0.21 34	0.14 266	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.10 41

U	3.37 462	0.17 1	0.91 9	0.26 45	13.79 475	19.19 479	0.15 4	0.41 10	0.31 2	0.17 1	0.18 2	0.27 50	0.15 3	0.21 1	0.16 1	0.09 23	0.06 1	17.88 480	12.81 477	0.10 16	0.08 13

rvit_stereo_0081	0.25 2	0.21 13	0.61 2	0.28 80	0.17 69	0.31 10	0.22 69	0.42 12	0.53 133	0.24 22	0.25 19	0.25 35	0.21 30	0.34 51	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.09 23

rvit_stereo_0082	0.25 2	0.21 13	0.61 2	0.28 80	0.17 69	0.31 10	0.22 69	0.42 12	0.53 133	0.24 22	0.25 19	0.25 35	0.21 30	0.34 51	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.09 23

RAStereo	0.28 9	0.48 195	1.52 80	0.26 45	0.18 96	0.25 3	0.19 21	0.42 12	0.35 10	0.20 5	0.25 19	0.20 5	0.16 4	0.24 2	0.24 70	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.12 40	0.08 13

LoS_RVC	0.29 15	0.33 107	1.19 24	0.25 23	0.34 308	0.43 38	0.22 69	0.42 12	0.32 4	0.22 12	0.33 58	0.23 20	0.24 56	0.31 30	0.21 34	0.07 1	0.07 14	0.07 1	0.05 1	0.10 16	0.31 354

Occ-G	0.30 21	0.30 88	1.33 43	0.23 4	0.15 31	0.36 25	0.25 134	0.43 16	0.31 2	0.26 43	0.35 68	0.46 170	0.22 39	0.30 23	0.25 81	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.16 274	0.31 326	0.08 13

AEACV	0.33 40	0.24 35	1.44 62	0.28 80	0.35 319	0.47 57	0.21 51	0.43 16	0.28 1	0.26 43	0.25 19	0.22 13	0.38 186	0.30 23	0.18 3	0.09 23	0.35 406	0.09 30	0.36 403	0.23 248	0.25 312

XX-TBD	0.34 47	0.77 301	1.75 127	0.34 226	0.13 9	0.51 82	0.17 11	0.43 16	0.50 100	0.37 76	0.49 159	0.23 20	0.18 14	0.28 9	0.24 70	0.10 96	0.07 14	0.08 4	0.06 8	0.09 10	0.07 3

CASnet	0.28 9	0.31 97	1.20 26	0.28 80	0.11 1	0.47 57	0.19 21	0.44 19	0.44 51	0.38 82	0.31 49	0.23 20	0.17 6	0.29 18	0.19 6	0.10 96	0.06 1	0.15 289	0.12 176	0.16 134	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 33	0.31 97	1.46 65	0.31 149	0.15 31	0.53 106	0.19 21	0.44 19	0.35 10	0.36 72	0.38 84	0.27 50	0.27 99	0.42 89	0.19 6	0.09 23	0.13 245	0.09 30	0.16 274	0.20 215	0.13 120

RAFT-RH_RVC	0.61 289	0.50 204	2.33 312	0.36 259	0.29 255	0.60 198	0.18 17	0.44 19	0.58 173	0.76 365	1.91 430	0.47 178	0.29 126	1.60 317	1.23 378	0.14 266	0.07 14	0.13 228	0.13 205	0.10 16	0.09 23

RSM++	0.27 5	0.26 48	0.87 8	0.28 80	0.13 9	0.39 31	0.20 34	0.45 22	0.45 64	0.20 5	0.24 14	0.24 27	0.17 6	0.36 61	0.20 24	0.08 5	0.07 14	0.09 30	0.35 396	0.26 291	0.18 227

MaDis-Stereo	0.29 15	0.54 216	1.44 62	0.24 11	0.29 255	0.29 6	0.16 9	0.45 22	0.37 17	0.19 4	0.21 4	0.28 58	0.22 39	0.30 23	0.29 119	0.10 96	0.09 127	0.10 70	0.08 36	0.11 29	0.11 55

ff7	0.32 33	0.52 207	1.38 50	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 301	0.23 248	0.22 271

IGEVStereo-DCA	0.33 40	0.34 118	1.38 50	0.27 58	0.16 45	0.45 41	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.21 4	0.26 44	0.25 69	0.64 185	0.52 262	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.18 301	0.16 134	0.22 271

ffff	0.32 33	0.52 207	1.38 50	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 301	0.23 248	0.22 271

11t	0.32 33	0.52 207	1.38 50	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 301	0.23 248	0.22 271

CAS	0.35 58	0.25 38	1.30 38	0.79 419	0.34 308	0.51 82	0.23 92	0.46 24	0.39 25	0.22 12	0.31 49	0.20 5	0.17 6	0.28 9	0.23 51	0.73 433	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 10	0.37 386

CES	0.30 21	0.27 52	1.09 16	0.23 4	0.50 388	0.40 33	0.20 34	0.46 24	0.44 51	0.22 12	0.28 29	0.26 44	0.19 18	0.33 45	0.21 34	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.15 101	0.49 413

ccc-4	0.32 33	0.52 207	1.38 50	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 301	0.23 248	0.22 271

PMTNet	0.31 28	0.35 125	1.30 38	0.20 3	0.14 17	0.57 156	0.25 134	0.46 24	0.42 40	0.27 48	0.32 53	0.27 50	0.24 56	0.39 77	0.23 51	0.43 412	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.18 179	0.07 3

test_4	0.40 92	0.37 133	2.01 249	0.29 108	0.21 147	0.50 76	0.28 193	0.47 32	0.39 25	0.42 102	0.76 348	0.38 102	0.22 39	0.52 148	0.33 165	0.08 5	0.07 14	0.11 120	0.15 255	0.28 305	0.07 3

RAFT-345	0.53 237	0.30 88	2.34 314	0.38 293	0.34 308	0.58 172	0.42 311	0.47 32	0.61 199	0.51 182	1.00 389	0.43 137	0.28 113	1.57 310	0.82 337	0.10 96	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.10 16	0.08 13

GMStereo	0.38 74	0.99 377	1.91 217	0.27 58	0.16 45	0.39 31	0.23 92	0.47 32	0.62 217	0.38 82	0.34 64	0.25 35	0.25 69	0.39 77	0.29 119	0.14 266	0.08 68	0.10 70	0.12 176	0.15 101	0.11 55
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GCAP-BAT	0.43 119	0.31 97	1.82 177	0.25 23	0.26 227	0.65 279	0.23 92	0.48 35	0.37 17	0.67 335	0.82 358	0.44 148	0.24 56	0.48 125	0.87 342	0.09 23	0.13 245	0.09 30	0.22 342	0.08 1	0.09 23

trnet	0.28 9	0.26 48	1.32 41	0.19 1	0.12 3	0.54 112	0.15 4	0.48 35	0.46 69	0.27 48	0.33 58	0.24 27	0.21 30	0.30 23	0.21 34	0.10 96	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.09 10	0.07 3

LoS	0.31 28	0.30 88	1.52 80	0.23 4	0.13 9	0.54 112	0.20 34	0.48 35	0.49 92	0.25 35	0.28 29	0.37 95	0.24 56	0.38 73	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.08 4	0.05 1	0.15 101	0.07 3
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 21	0.54 216	1.29 36	0.25 23	0.15 31	0.47 57	0.25 134	0.48 35	0.39 25	0.21 7	0.23 8	0.22 13	0.20 24	0.44 98	0.19 6	0.08 5	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.23 248	0.12 86

sCroCo_RVC	0.33 40	0.32 101	1.89 208	0.34 226	0.27 239	0.30 8	0.22 69	0.48 35	0.44 51	0.22 12	0.33 58	0.25 35	0.25 69	0.32 37	0.24 70	0.14 266	0.16 302	0.12 171	0.12 176	0.15 101	0.13 120

CREStereo	0.28 9	0.30 88	1.33 43	0.19 1	0.13 9	0.55 124	0.17 11	0.48 35	0.46 69	0.27 48	0.33 58	0.24 27	0.21 30	0.31 30	0.21 34	0.11 151	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.10 16	0.07 3
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
RSM	0.28 9	0.26 48	0.97 11	0.25 23	0.24 198	0.37 26	0.21 51	0.49 41	0.44 51	0.21 7	0.27 26	0.28 58	0.17 6	0.38 73	0.20 24	0.07 1	0.07 14	0.09 30	0.34 393	0.21 225	0.16 191

SPstereo	0.34 47	0.89 341	1.76 131	0.26 45	0.12 3	0.52 99	0.14 2	0.49 41	0.38 19	0.29 55	0.30 42	0.29 65	0.22 39	0.30 23	0.20 24	0.09 23	0.17 318	0.09 30	0.07 15	0.21 225	0.11 55

anonymousdsp	0.34 47	0.53 212	1.47 69	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.49 41	0.40 30	0.25 35	0.24 14	0.22 13	0.24 56	0.55 162	0.19 6	0.09 23	0.11 204	0.10 70	0.18 301	0.24 263	0.29 339

IGEV-Stereo	0.34 47	0.54 216	1.47 69	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.49 41	0.40 30	0.25 35	0.24 14	0.22 13	0.24 56	0.54 158	0.19 6	0.09 23	0.10 159	0.10 70	0.18 301	0.24 263	0.29 339
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 129	1.02 386	1.74 121	0.35 241	0.19 122	0.58 172	0.23 92	0.49 41	0.66 263	0.41 97	0.38 84	0.34 86	0.29 126	0.53 154	0.30 133	0.24 379	0.10 159	0.37 412	0.19 320	0.27 299	0.15 168

dd	0.42 113	0.96 362	1.77 140	0.31 149	0.17 69	0.57 156	0.26 153	0.49 41	0.68 272	0.41 97	0.40 97	0.34 86	0.27 99	0.45 107	0.40 209	0.17 317	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.21 225	0.12 86

AAGNet	0.88 386	0.33 107	1.79 164	0.54 384	0.98 437	0.62 239	0.46 334	0.50 47	0.60 184	0.58 266	0.53 192	0.50 194	0.73 362	1.23 271	7.48 467	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.14 85	0.09 23

DeepStereo_RVC	0.44 129	0.28 73	1.92 220	0.49 365	0.17 69	0.60 198	0.59 375	0.50 47	0.52 114	0.49 162	0.45 119	0.39 106	0.86 384	0.45 107	0.33 165	0.11 151	0.08 68	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.19 239

rvit_0105_6	0.31 28	0.29 78	1.00 13	0.31 149	0.18 96	0.35 22	0.25 134	0.51 49	0.61 199	0.25 35	0.28 29	0.32 77	0.25 69	0.39 77	0.25 81	0.18 328	0.16 302	0.15 289	0.13 205	0.14 85	0.13 120

Patchmatch Stereo++	0.39 87	0.27 52	1.78 145	0.44 332	0.16 45	0.61 219	0.27 178	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.54 158	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86
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
NRIStereo	0.46 156	0.25 38	1.77 140	0.47 355	0.16 45	0.95 392	0.74 405	0.51 49	0.56 160	0.48 151	0.39 92	0.59 240	0.29 126	0.77 221	0.32 155	0.11 151	0.13 245	0.11 120	0.09 53	0.21 225	0.24 303

PSM-adaLoss	0.38 74	0.27 52	1.78 145	0.44 332	0.17 69	0.60 198	0.29 214	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.47 120	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

ROB_FTStereo_v2	0.38 74	0.27 52	1.78 145	0.44 332	0.17 69	0.61 219	0.28 193	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.47 120	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

ROB_FTStereo	0.38 74	0.27 52	1.78 145	0.44 332	0.17 69	0.61 219	0.26 153	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.49 135	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

HUI-Stereo	0.38 74	0.27 52	1.79 164	0.44 332	0.17 69	0.61 219	0.28 193	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.45 107	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

DEmStereo	0.68 325	0.31 97	2.25 301	0.42 324	0.17 69	0.66 285	0.89 418	0.51 49	0.59 180	0.60 287	1.01 390	0.45 157	1.26 415	1.54 306	2.26 424	0.10 96	0.08 68	0.10 70	0.10 86	0.10 16	0.11 55

iGMRVC	0.39 87	0.27 52	1.78 145	0.44 332	0.17 69	0.61 219	0.27 178	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.55 162	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

iRAFT	0.39 87	0.27 52	1.78 145	0.44 332	0.16 45	0.61 219	0.27 178	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.54 158	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

RAFT-IKP	0.38 74	0.27 52	1.79 164	0.44 332	0.16 45	0.60 198	0.28 193	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.50 141	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

IGEV-Stereo++	0.23 1	0.23 27	0.64 4	0.24 11	0.22 168	0.47 57	0.13 1	0.52 60	0.33 6	0.18 2	0.24 14	0.17 2	0.22 39	0.32 37	0.19 6	0.08 5	0.06 1	0.08 4	0.06 8	0.17 155	0.09 23

AIO-Stereo	0.30 21	0.27 52	1.25 32	0.27 58	0.24 198	0.37 26	0.20 34	0.52 60	0.36 13	0.21 7	0.30 42	0.23 20	0.14 1	0.31 30	0.20 24	0.08 5	0.07 14	0.09 30	0.38 406	0.19 200	0.31 354

H2IRNET	0.40 92	0.61 236	1.90 211	0.29 108	0.17 69	0.54 112	0.18 17	0.52 60	0.50 100	0.27 48	0.56 222	0.47 178	0.35 160	0.46 113	0.33 165	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.14 233	0.32 332	0.12 86

4D-IteraStereo	0.44 129	0.96 362	2.63 366	0.27 58	0.30 265	0.45 41	0.25 134	0.52 60	0.50 100	0.40 90	0.31 49	0.40 114	0.19 18	0.35 55	0.32 155	0.09 23	0.06 1	0.12 171	0.11 143	0.19 200	0.30 347

dad	0.51 220	1.01 383	1.74 121	0.29 108	0.19 122	0.60 198	0.26 153	0.52 60	0.75 337	0.63 313	0.63 276	0.63 255	0.33 150	0.85 232	0.47 243	0.27 392	0.15 286	0.40 415	0.18 301	0.22 239	0.14 135

PFNet+	0.45 147	0.37 133	1.86 195	0.46 350	0.18 96	0.58 172	0.77 409	0.52 60	0.64 236	0.56 239	0.48 142	0.39 106	0.26 83	0.93 236	0.32 155	0.13 228	0.09 127	0.14 262	0.13 205	0.12 40	0.15 168

ASMatch	0.60 281	0.43 167	2.58 360	0.91 428	0.36 327	0.56 138	0.25 134	0.52 60	0.61 199	0.47 133	1.21 405	0.47 178	0.66 346	1.34 279	0.94 345	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.10 16	0.16 191

CRE-IMP	0.41 98	0.22 23	1.76 131	0.48 363	0.17 69	0.79 358	0.69 397	0.52 60	0.52 114	0.47 133	0.42 104	0.45 157	0.26 83	0.41 84	0.31 145	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.09 53	0.17 155	0.23 292

MyStereo07	0.34 47	0.40 151	1.46 65	0.29 108	0.23 185	0.60 198	0.31 234	0.53 68	0.42 40	0.25 35	0.25 19	0.20 5	0.26 83	0.57 165	0.19 6	0.09 23	0.18 328	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.19 239

MIF-Stereo (partial)	0.34 47	0.41 156	1.93 223	0.26 45	0.24 198	0.32 13	0.17 11	0.53 68	0.42 40	0.25 35	0.37 76	0.25 35	0.26 83	0.44 98	0.31 145	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.19 200	0.14 135

DisPM	0.43 119	0.33 107	1.78 145	0.57 394	0.18 96	0.59 188	0.63 387	0.53 68	0.61 199	0.60 287	0.53 192	0.38 102	0.26 83	0.75 214	0.29 119	0.12 199	0.07 14	0.12 171	0.11 143	0.11 29	0.14 135

GMOStereo	0.41 98	0.62 242	1.78 145	0.28 80	0.36 327	0.51 82	0.31 234	0.53 68	0.44 51	0.57 250	0.48 142	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 412	0.13 228	0.11 143	0.34 347	0.11 55

error version	0.41 98	0.62 242	1.78 145	0.28 80	0.36 327	0.51 82	0.31 234	0.53 68	0.44 51	0.57 250	0.48 142	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 412	0.13 228	0.11 143	0.34 347	0.11 55

test-v	0.41 98	0.62 242	1.78 145	0.28 80	0.36 327	0.51 82	0.31 234	0.53 68	0.44 51	0.57 250	0.48 142	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 412	0.13 228	0.11 143	0.34 347	0.11 55

DRaft	0.62 294	0.38 138	1.76 131	0.24 11	0.16 45	0.64 267	0.66 389	0.53 68	0.53 133	0.67 335	0.99 387	0.38 102	1.00 400	1.44 287	2.10 418	0.10 96	0.14 261	0.10 70	0.14 233	0.18 179	0.21 261

test-2	0.41 98	0.62 242	1.78 145	0.28 80	0.36 327	0.51 82	0.31 234	0.53 68	0.44 51	0.57 250	0.48 142	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 412	0.13 228	0.11 143	0.34 347	0.11 55

sAnonymous2	0.38 74	0.62 242	2.15 281	0.31 149	0.24 198	0.34 18	0.27 178	0.53 68	0.46 69	0.24 22	0.29 34	0.23 20	0.28 113	0.28 9	0.22 44	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.13 205	0.38 372	0.35 372

CroCo_RVC	0.38 74	0.62 242	2.15 281	0.31 149	0.24 198	0.34 18	0.27 178	0.53 68	0.46 69	0.24 22	0.29 34	0.23 20	0.28 113	0.28 9	0.22 44	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.13 205	0.38 372	0.35 372

WCG-NET	0.30 21	0.32 101	1.16 20	0.25 23	0.19 122	0.51 82	0.18 17	0.54 78	0.46 69	0.35 68	0.29 34	0.32 77	0.26 83	0.36 61	0.19 6	0.10 96	0.10 159	0.08 4	0.07 15	0.29 308	0.09 23

rvit_stereo_0080	0.27 5	0.38 138	0.76 5	0.24 11	0.18 96	0.34 18	0.27 178	0.54 78	0.44 51	0.24 22	0.26 24	0.27 50	0.22 39	0.29 18	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.10 70	0.10 86	0.15 101	0.11 55

whm_eth	0.27 5	0.38 138	0.76 5	0.24 11	0.18 96	0.34 18	0.27 178	0.54 78	0.44 51	0.24 22	0.26 24	0.27 50	0.22 39	0.29 18	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.10 70	0.10 86	0.15 101	0.11 55

iRaftStereo_RVC	0.37 68	0.53 212	1.41 56	0.28 80	0.15 31	0.52 99	0.20 34	0.54 78	0.46 69	0.37 76	0.43 106	0.41 120	0.23 49	0.36 61	0.26 88	0.09 23	0.15 286	0.12 171	0.11 143	0.41 386	0.37 386

TestStereo	0.45 147	0.54 216	2.11 270	0.29 108	0.16 45	0.43 38	0.24 119	0.54 78	0.45 64	0.37 76	0.46 126	0.34 86	0.27 99	1.98 377	0.27 96	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.14 85	0.08 13

rvit_stereo_ft	0.31 28	0.61 236	1.18 22	0.32 177	0.21 147	0.28 4	0.27 178	0.55 83	0.48 86	0.23 19	0.27 26	0.28 58	0.26 83	0.32 37	0.25 81	0.13 228	0.09 127	0.11 120	0.11 143	0.13 66	0.14 135

testlalala	0.36 62	0.30 88	1.77 140	0.28 80	0.33 301	0.60 198	0.22 69	0.55 83	0.51 108	0.55 229	0.35 68	0.31 69	0.20 24	0.26 3	0.22 44	0.10 96	0.13 245	0.09 30	0.24 347	0.08 1	0.07 3

SST-Stereo	0.52 231	0.20 8	1.76 131	0.62 404	0.53 395	0.62 239	0.66 389	0.55 83	0.61 199	0.58 266	0.53 192	0.52 203	0.60 323	1.59 316	0.29 119	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.10 41

Selective-IGEV	0.29 15	0.23 27	1.28 35	0.27 58	0.30 265	0.35 22	0.20 34	0.56 86	0.38 19	0.21 7	0.30 42	0.22 13	0.18 14	0.37 68	0.18 3	0.07 1	0.06 1	0.08 4	0.15 255	0.16 134	0.29 339

RAFT_R40	0.50 203	0.21 13	1.76 131	0.50 367	0.40 353	0.61 219	0.53 356	0.56 86	0.60 184	0.56 239	0.54 202	0.55 213	0.51 289	1.57 310	0.53 266	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.09 23

raftrobust	0.38 74	0.68 270	1.54 82	0.32 177	0.46 382	0.52 99	0.21 51	0.56 86	0.42 40	0.52 189	0.35 68	0.31 69	0.33 150	0.37 68	0.30 133	0.10 96	0.11 204	0.08 4	0.07 15	0.21 225	0.19 239

MoCha-V2	0.36 62	0.32 101	1.41 56	0.36 259	0.31 281	0.35 22	0.19 21	0.57 89	0.39 25	0.30 56	0.32 53	0.28 58	0.27 99	0.47 120	0.24 70	0.08 5	0.56 434	0.08 4	0.38 406	0.18 179	0.12 86

knoymous	0.34 47	0.25 38	1.75 127	0.24 11	0.18 96	0.45 41	0.24 119	0.57 89	0.38 19	0.41 97	0.39 92	0.55 213	0.25 69	0.38 73	0.23 51	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.07 15	0.13 66	0.12 86

FTStereo	0.76 360	0.18 2	2.35 317	0.71 413	0.21 147	0.73 329	1.79 456	0.57 89	0.53 133	1.07 406	1.63 424	1.29 419	2.13 446	0.75 214	0.29 119	0.19 342	0.08 68	0.12 171	0.11 143	0.11 29	0.40 397

Pruner-Stereo	0.51 220	0.27 52	1.78 145	1.79 456	0.19 122	0.62 239	0.45 331	0.57 89	0.60 184	0.61 294	0.48 142	0.41 120	0.24 56	0.46 113	1.00 355	0.12 199	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.12 40	0.13 120

aanetorigin	0.77 364	0.80 313	2.59 362	0.43 327	0.44 368	0.58 172	1.01 429	0.57 89	0.68 272	1.53 438	1.23 406	0.81 342	1.08 408	1.07 250	1.07 364	0.18 328	0.15 286	0.17 324	0.21 335	0.54 414	0.30 347

DCVSM-stereo	0.49 193	0.29 78	2.49 343	0.29 108	0.22 168	0.53 106	0.52 352	0.58 94	0.49 92	0.69 344	0.46 126	0.79 336	0.48 278	0.53 154	0.42 217	0.13 228	0.14 261	0.15 289	0.12 176	0.20 215	0.20 254

rvit_stereo_0075_2	0.40 92	0.40 151	1.88 201	0.33 198	0.32 288	0.41 35	0.22 69	0.58 94	0.53 133	0.38 82	0.51 171	0.40 114	0.27 99	0.44 98	0.29 119	0.20 350	0.15 286	0.22 366	0.15 255	0.18 179	0.23 292

plain	0.37 68	0.47 192	2.15 281	0.27 58	0.19 122	0.33 15	0.20 34	0.58 94	0.46 69	0.23 19	0.37 76	0.23 20	0.25 69	0.45 107	0.28 105	0.11 151	0.08 68	0.13 228	0.09 53	0.42 390	0.12 86

LL-Strereo2	0.41 98	0.90 344	1.83 182	0.44 332	0.24 198	0.54 112	0.27 178	0.58 94	0.45 64	0.41 97	0.33 58	0.44 148	0.21 30	0.44 98	0.34 172	0.09 23	0.08 68	0.16 307	0.14 233	0.17 155	0.17 208

CroCo-Stereo Lap2	0.33 40	0.61 236	1.47 69	0.32 177	0.38 343	0.23 2	0.22 69	0.58 94	0.46 69	0.22 12	0.27 26	0.29 65	0.23 49	0.32 37	0.26 88	0.09 23	0.09 127	0.10 70	0.08 36	0.21 225	0.14 135

KYRaft	0.48 175	0.29 78	1.75 127	0.33 198	0.21 147	0.75 338	0.44 325	0.58 94	0.57 163	0.64 322	0.93 378	0.53 205	0.72 359	0.60 177	0.24 70	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.14 233	0.12 40	0.54 417

RALCasStereoNet	0.45 147	0.88 338	1.85 187	0.30 123	0.26 227	0.49 71	0.26 153	0.58 94	0.51 108	0.36 72	0.48 142	0.36 93	0.28 113	0.55 162	0.34 172	0.10 96	0.53 432	0.09 30	0.08 36	0.25 273	0.34 370

rvit_0105_4	0.35 58	0.35 125	1.45 64	0.31 149	0.18 96	0.37 26	0.28 193	0.59 101	0.62 217	0.27 48	0.31 49	0.35 90	0.27 99	0.43 92	0.25 81	0.18 328	0.16 302	0.15 289	0.13 205	0.15 101	0.12 86

UGAM	0.58 271	0.47 192	2.21 291	0.30 123	0.19 122	0.53 106	0.34 269	0.59 101	0.63 228	0.44 113	0.73 340	0.78 331	0.37 179	2.58 426	0.39 203	0.10 96	0.08 68	0.17 324	0.14 233	0.42 390	0.17 208

ACV-stereo	0.66 314	0.76 292	2.86 394	0.32 177	0.25 213	1.01 400	0.60 377	0.59 101	0.52 114	0.41 97	0.45 119	1.55 431	0.94 395	1.40 284	0.69 311	0.14 266	0.13 245	0.12 171	0.11 143	0.20 215	0.19 239

GMStereo_Zeroshot	0.41 98	0.36 131	1.54 82	0.41 316	0.19 122	0.52 99	0.19 21	0.59 101	0.52 114	0.57 250	0.59 239	0.63 255	0.29 126	0.58 168	0.33 165	0.15 283	0.09 127	0.16 307	0.09 53	0.24 263	0.12 86

DCRE	0.50 203	0.63 253	2.13 275	0.30 123	0.23 185	0.45 41	0.24 119	0.59 101	0.53 133	0.50 169	2.10 434	0.42 133	0.26 83	0.35 55	0.23 51	0.09 23	0.14 261	0.10 70	0.32 386	0.16 134	0.15 168

LCNet	0.54 242	0.37 133	1.78 145	0.92 429	0.22 168	0.96 393	0.30 222	0.59 101	0.58 173	0.51 182	0.55 211	0.41 120	0.76 369	0.84 230	0.26 88	0.09 23	0.06 1	0.12 171	0.18 301	0.98 436	0.39 393

PSM-AAD	0.63 298	0.22 23	1.77 140	0.37 279	0.23 185	0.86 378	1.17 439	0.59 101	0.60 184	0.64 322	0.71 334	0.68 286	2.93 454	0.65 192	0.31 145	0.09 23	0.07 14	0.17 324	0.15 255	0.13 66	0.33 366

THIR-Stereo	0.86 383	0.62 242	2.13 275	0.25 23	0.16 45	0.58 172	2.74 464	0.59 101	0.51 108	0.62 305	1.62 423	0.97 385	1.80 442	1.69 329	2.25 423	0.10 96	0.08 68	0.14 262	0.11 143	0.15 101	0.11 55

GMM-Stereo	0.50 203	0.23 27	2.41 327	0.54 384	0.24 198	0.77 349	0.46 334	0.59 101	0.57 163	0.58 266	0.73 340	0.47 178	0.43 243	0.68 196	0.27 96	0.10 96	0.06 1	0.13 228	0.13 205	0.14 85	0.44 406

Gwc-CoAtRS	0.38 74	0.33 107	1.92 220	0.27 58	0.41 360	0.48 65	0.19 21	0.59 101	0.46 69	0.43 107	0.39 92	0.57 231	0.26 83	0.32 37	0.26 88	0.09 23	0.09 127	0.09 30	0.31 381	0.11 29	0.09 23

Selective-RAFT	0.35 58	0.26 48	1.48 72	0.31 149	0.15 31	0.61 219	0.19 21	0.60 111	0.54 145	0.28 53	0.29 34	0.40 114	0.33 150	0.50 141	0.27 96	0.10 96	0.07 14	0.09 30	0.35 396	0.19 200	0.08 13

AnonymousM	0.37 68	0.44 176	1.50 77	0.25 23	0.15 31	0.52 99	0.23 92	0.60 111	0.42 40	0.42 102	0.32 53	0.30 67	0.25 69	0.34 51	0.23 51	0.11 151	0.09 127	0.71 431	0.36 403	0.12 40	0.07 3

RAFT_CTSACE	0.46 156	0.76 292	2.07 260	0.35 241	0.30 265	0.54 112	0.30 222	0.61 113	0.48 86	0.49 162	0.76 348	0.55 213	0.36 166	0.58 168	0.22 44	0.08 5	0.13 245	0.11 120	0.10 86	0.41 386	0.08 13

PSM-softLoss	0.48 175	0.27 52	1.85 187	0.51 371	0.17 69	0.61 219	0.40 302	0.61 113	0.57 163	0.52 189	0.48 142	0.39 106	0.25 69	1.46 292	0.77 328	0.12 199	0.08 68	0.13 228	0.12 176	0.12 40	0.14 135

KMStereo	0.48 175	0.27 52	1.85 187	0.51 371	0.17 69	0.61 219	0.40 302	0.61 113	0.57 163	0.52 189	0.48 142	0.39 106	0.25 69	1.46 292	0.77 328	0.12 199	0.08 68	0.13 228	0.12 176	0.12 40	0.14 135

PFNet	0.60 281	0.33 107	2.47 340	0.41 316	0.55 400	0.62 239	0.27 178	0.61 113	0.63 228	0.61 294	0.56 222	0.45 157	0.32 147	1.88 367	1.14 369	0.28 396	0.09 127	0.12 171	0.16 274	0.26 291	0.20 254

Pointernet	0.29 15	0.25 38	1.49 74	0.24 11	0.20 137	0.47 57	0.15 4	0.62 117	0.47 84	0.22 12	0.29 34	0.26 44	0.20 24	0.28 9	0.20 24	0.10 96	0.07 14	0.07 1	0.12 176	0.10 16	0.07 3

GrayStereo	0.66 314	0.19 4	1.76 131	0.90 427	0.23 185	0.62 239	1.42 453	0.62 117	0.60 184	0.72 355	0.78 352	0.56 225	3.07 457	0.60 177	0.26 88	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.21 335	0.11 29	0.18 227

Prome-Stereo	0.49 193	0.30 88	1.76 131	0.60 402	0.23 185	0.63 256	0.42 311	0.62 117	0.60 184	0.59 279	1.03 394	0.43 137	0.72 359	0.60 177	0.33 165	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.09 53	0.11 29	0.43 404

rafts_anoy	0.43 119	0.89 341	1.96 242	0.32 177	0.30 265	0.48 65	0.24 119	0.62 117	0.49 92	0.37 76	0.38 84	0.33 82	0.30 134	0.51 144	0.34 172	0.10 96	0.39 418	0.13 228	0.15 255	0.17 155	0.15 168

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 113	0.86 332	1.78 145	0.28 80	0.17 69	0.52 99	0.20 34	0.62 117	0.61 199	0.50 169	0.61 259	0.39 106	0.32 147	0.35 55	0.30 133	0.07 1	0.10 159	0.09 30	0.09 53	0.35 355	0.10 41

model_zeroshot	0.44 129	0.68 270	1.97 245	0.28 80	0.18 96	0.69 309	0.21 51	0.63 122	0.40 30	1.00 401	0.34 64	0.42 133	0.20 24	0.69 202	0.24 70	0.10 96	0.22 360	0.10 70	0.22 342	0.12 40	0.10 41

rvit_0105_5	0.36 62	0.39 147	1.48 72	0.30 123	0.18 96	0.41 35	0.30 222	0.64 123	0.62 217	0.30 56	0.33 58	0.37 95	0.29 126	0.41 84	0.28 105	0.18 328	0.16 302	0.15 289	0.15 255	0.15 101	0.14 135

MIM_Stereo	0.41 98	0.60 232	1.88 201	0.31 149	0.21 147	0.50 76	0.19 21	0.64 123	0.44 51	0.43 107	0.53 192	0.43 137	0.27 99	0.51 144	0.28 105	0.08 5	0.14 261	0.11 120	0.10 86	0.26 291	0.26 321

HHNet	0.60 281	0.65 261	2.60 365	0.36 259	0.25 213	0.64 267	0.61 381	0.64 123	0.62 217	0.55 229	1.13 403	0.32 77	0.60 323	0.42 89	1.79 405	0.15 283	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.18 179	0.15 168

raft+_RVC	0.44 129	0.67 268	1.85 187	0.34 226	0.71 422	0.51 82	0.25 134	0.64 123	0.51 108	0.35 68	0.45 119	0.32 77	0.28 113	0.43 92	0.32 155	0.09 23	0.19 338	0.10 70	0.09 53	0.20 215	0.40 397

AFF-stereo	0.44 129	0.96 362	1.78 145	0.31 149	0.15 31	0.50 76	0.21 51	0.64 123	0.63 228	0.47 133	0.64 291	0.49 191	0.34 158	0.46 113	0.31 145	0.08 5	0.09 127	0.10 70	0.10 86	0.37 366	0.10 41

IRAFT_RVC	0.54 242	0.53 212	1.78 145	0.46 350	0.21 147	0.58 172	0.43 317	0.65 128	0.66 263	0.54 212	0.50 167	0.49 191	0.51 289	1.58 314	1.01 359	0.11 151	0.25 382	0.13 228	0.10 86	0.15 101	0.13 120

RAFT	0.45 147	0.92 346	1.59 88	0.34 226	0.19 122	0.46 54	0.35 276	0.65 128	0.49 92	0.49 162	0.49 159	0.70 303	0.40 206	0.47 120	0.32 155	0.11 151	0.16 302	0.14 262	0.13 205	0.51 409	0.13 120

anonymousa	0.48 175	0.46 184	2.44 335	0.29 108	0.34 308	0.61 219	0.25 134	0.66 130	0.54 145	0.53 199	0.77 351	0.73 311	0.46 265	0.33 45	0.31 145	0.10 96	0.09 127	0.12 171	0.29 370	0.10 16	0.19 239

riskmin	0.37 68	0.22 23	1.74 121	0.32 177	0.20 137	0.48 65	0.20 34	0.66 130	0.46 69	0.36 72	0.34 64	0.69 293	0.45 254	0.39 77	0.27 96	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.08 36	0.13 66	0.16 191

NF-Stereo	0.48 175	0.25 38	1.81 171	0.52 375	0.16 45	0.61 219	0.44 325	0.66 130	0.61 199	0.50 169	0.47 130	0.37 95	0.26 83	1.45 291	0.79 334	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.16 191

OCTAStereo	0.48 175	0.25 38	1.81 171	0.52 375	0.16 45	0.61 219	0.43 317	0.66 130	0.61 199	0.50 169	0.47 130	0.37 95	0.26 83	1.44 287	0.80 335	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

RE-Stereo	0.48 175	0.25 38	1.81 171	0.52 375	0.16 45	0.61 219	0.43 317	0.66 130	0.60 184	0.50 169	0.47 130	0.37 95	0.26 83	1.44 287	0.78 330	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

TVStereo	0.48 175	0.25 38	1.81 171	0.52 375	0.16 45	0.61 219	0.43 317	0.66 130	0.60 184	0.50 169	0.47 130	0.37 95	0.26 83	1.44 287	0.78 330	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

ACVNet	0.45 147	0.44 176	1.79 164	0.28 80	0.21 147	0.59 188	0.36 283	0.66 130	0.68 272	0.45 123	0.59 239	0.69 293	0.40 206	0.44 98	0.55 271	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.34 347	0.10 41

CFNet-ft	0.51 220	0.76 292	1.79 164	0.28 80	0.30 265	0.63 256	0.28 193	0.66 130	0.55 150	0.45 123	0.57 230	0.74 317	0.41 217	1.46 292	0.42 217	0.14 266	0.10 159	0.28 391	0.13 205	0.18 179	0.14 135

CFNet_RVC	0.51 220	0.76 292	1.79 164	0.28 80	0.30 265	0.63 256	0.28 193	0.66 130	0.55 150	0.45 123	0.57 230	0.74 317	0.41 217	1.46 292	0.42 217	0.14 266	0.10 159	0.28 391	0.13 205	0.18 179	0.14 135

11t1	0.33 40	0.19 4	1.41 56	0.33 198	0.16 45	0.48 65	0.21 51	0.67 139	0.48 86	0.40 90	0.34 64	0.32 77	0.33 150	0.42 89	0.27 96	0.11 151	0.12 228	0.10 70	0.08 36	0.13 66	0.14 135

ToySt	0.44 129	0.61 236	1.89 208	0.29 108	0.18 96	0.55 124	0.35 276	0.67 139	0.53 133	0.39 88	0.50 167	0.59 240	0.43 243	0.51 144	0.49 252	0.10 96	0.12 228	0.13 228	0.16 274	0.24 263	0.19 239

RALAANet	0.43 119	0.98 373	1.90 211	0.32 177	0.23 185	0.48 65	0.19 21	0.67 139	0.53 133	0.48 151	0.45 119	0.39 106	0.30 134	0.48 125	0.37 186	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.14 233	0.27 299	0.10 41

StereoVision	0.45 147	0.72 283	1.94 230	0.33 198	0.32 288	0.47 57	0.26 153	0.68 142	0.57 163	0.32 66	0.89 373	0.45 157	0.27 99	0.49 135	0.36 181	0.13 228	0.15 286	0.16 307	0.15 255	0.19 200	0.13 120

EGLCR-Stereo	0.29 15	0.27 52	0.97 11	0.30 123	0.19 122	0.56 138	0.17 11	0.68 142	0.36 13	0.30 56	0.18 2	0.27 50	0.17 6	0.38 73	0.19 6	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.08 36	0.10 16	0.35 372

DDVS	0.62 294	0.40 151	1.40 55	2.21 462	0.35 319	0.87 382	1.00 427	0.69 144	0.50 100	0.53 199	0.56 222	0.90 368	0.37 179	1.22 269	0.47 243	0.15 283	0.14 261	0.14 262	0.12 176	0.19 200	0.22 271

rvit_0105_3	0.39 87	0.47 192	1.46 65	0.33 198	0.19 122	0.45 41	0.35 276	0.69 144	0.65 249	0.37 76	0.37 76	0.40 114	0.31 142	0.44 98	0.30 133	0.18 328	0.17 318	0.17 324	0.18 301	0.15 101	0.15 168

EKT-Stereo	1.47 435	0.49 198	1.93 223	2.57 465	19.31 478	0.55 124	0.22 69	0.69 144	0.42 40	0.38 82	0.36 73	0.43 137	0.27 99	0.69 202	0.26 88	0.12 199	0.14 261	0.11 120	0.16 274	0.20 215	0.15 168

fast-acv-ft	0.63 298	0.88 338	3.10 417	0.38 293	0.30 265	0.79 358	0.48 345	0.69 144	0.72 306	0.58 266	0.78 352	0.76 326	0.60 323	0.67 195	0.73 322	0.15 283	0.15 286	0.18 344	0.17 291	0.37 366	0.16 191

Anonymous_2	0.74 355	0.32 101	1.65 97	0.33 198	0.30 265	0.67 291	0.32 257	0.69 144	0.46 69	0.48 151	0.41 101	0.84 351	0.58 317	0.51 144	0.40 209	0.32 403	0.38 412	1.43 457	3.69 470	0.80 432	0.27 328

DMCA-RVC	0.62 294	0.96 362	2.63 366	0.36 259	0.90 433	0.56 138	0.31 234	0.69 144	0.57 163	0.68 342	0.52 183	0.59 240	0.56 308	1.23 271	0.53 266	0.16 303	0.38 412	0.20 358	0.15 255	0.20 215	0.15 168

IGEV++	0.34 47	0.43 167	1.32 41	0.31 149	0.14 17	0.32 13	0.21 51	0.70 150	0.34 8	0.22 12	0.28 29	0.22 13	0.27 99	0.35 55	0.27 96	0.09 23	0.39 418	0.08 4	0.15 255	0.25 273	0.45 407

CASS	0.39 87	0.30 88	1.61 94	0.32 177	0.17 69	0.53 106	0.24 119	0.70 150	0.49 92	0.59 279	0.54 202	0.40 114	0.40 206	0.41 84	0.30 133	0.17 317	0.10 159	0.14 262	0.11 143	0.18 179	0.17 208
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
OMP-Stereo	0.59 276	0.65 261	1.74 121	0.56 392	0.37 338	0.60 198	0.26 153	0.70 150	0.65 249	0.66 331	0.60 252	0.69 293	0.32 147	2.09 389	1.20 374	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.09 53	0.17 155	0.10 41

IER	0.43 119	0.38 138	1.69 105	0.26 45	0.25 213	0.66 285	0.26 153	0.71 153	0.55 150	0.54 212	0.59 239	0.60 246	0.53 296	0.52 148	0.39 203	0.11 151	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.14 85	0.11 55

test-3	0.43 119	0.20 8	1.70 109	0.34 226	0.32 288	0.45 41	0.23 92	0.71 153	0.46 69	0.51 182	0.29 34	0.45 157	0.21 30	0.59 172	0.98 349	0.08 5	0.07 14	0.10 70	0.35 396	0.29 308	0.28 333

test_1	0.43 119	0.20 8	1.70 109	0.34 226	0.32 288	0.45 41	0.23 92	0.71 153	0.46 69	0.50 169	0.29 34	0.45 157	0.21 30	0.59 172	0.98 349	0.08 5	0.07 14	0.10 70	0.35 396	0.29 308	0.29 339

AACVNet	0.54 242	0.78 309	1.73 117	0.36 259	0.21 147	0.57 156	0.25 134	0.71 153	0.51 108	0.55 229	0.59 239	0.64 263	0.41 217	2.13 391	0.41 215	0.14 266	0.11 204	0.14 262	0.11 143	0.33 340	0.15 168

cross-raft	0.40 92	0.27 52	2.22 295	0.30 123	0.17 69	0.49 71	0.35 276	0.71 153	0.39 25	0.43 107	0.45 119	0.64 263	0.25 69	0.32 37	0.25 81	0.08 5	0.08 68	0.09 30	0.23 345	0.11 29	0.14 135

IGEV_Zeroshot_test	0.53 237	0.33 107	2.91 403	0.32 177	0.18 96	0.54 112	0.21 51	0.72 158	0.42 40	0.81 378	0.51 171	0.71 306	0.41 217	0.48 125	1.13 368	0.09 23	0.15 286	0.10 70	0.35 396	0.19 200	0.09 23

RAFT-Test	0.44 129	0.38 138	2.01 249	0.27 58	0.44 368	0.64 267	0.37 290	0.72 158	0.57 163	0.45 123	0.48 142	0.65 266	0.24 56	0.35 55	0.29 119	0.09 23	0.11 204	0.09 30	0.38 406	0.10 16	0.11 55

HH	0.49 193	0.49 198	2.78 389	0.50 367	0.41 360	0.38 29	0.23 92	0.72 158	0.38 19	0.63 313	0.48 142	0.87 360	0.41 217	0.64 185	0.21 34	0.09 23	0.17 318	0.10 70	0.09 53	0.16 134	0.12 86

HanStereo	0.49 193	0.49 198	2.78 389	0.50 367	0.41 360	0.38 29	0.23 92	0.72 158	0.38 19	0.63 313	0.48 142	0.87 360	0.41 217	0.64 185	0.21 34	0.09 23	0.17 318	0.10 70	0.09 53	0.16 134	0.12 86

CBFPSM	0.56 260	0.91 345	1.82 177	0.28 80	0.23 185	0.71 318	0.37 290	0.72 158	0.64 236	0.50 169	0.49 159	1.03 396	0.83 377	0.62 180	1.35 384	0.10 96	0.12 228	0.10 70	0.10 86	0.18 179	0.19 239

CrosDoStereo	0.94 393	0.37 133	2.53 350	0.25 23	0.32 288	0.54 112	3.76 468	0.72 158	0.60 184	0.70 348	1.40 416	0.53 205	1.49 431	1.78 341	3.09 438	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.21 225	0.11 55

DeepStereo_LL	0.94 393	0.37 133	2.53 350	0.25 23	0.32 288	0.54 112	3.76 468	0.72 158	0.60 184	0.70 348	1.40 416	0.53 205	1.49 431	1.78 341	3.09 438	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.21 225	0.11 55

MLCV	0.48 175	0.89 341	1.85 187	0.29 108	0.14 17	0.59 188	0.23 92	0.72 158	0.59 180	0.66 331	0.66 302	0.55 213	0.36 166	1.03 247	0.49 252	0.09 23	0.06 1	0.09 30	0.07 15	0.19 200	0.11 55

iRaft-Stereo_5w	0.54 242	1.01 383	2.08 265	0.27 58	0.21 147	0.49 71	0.28 193	0.73 166	0.58 173	0.40 90	0.61 259	0.62 252	0.46 265	1.78 341	0.47 243	0.09 23	0.07 14	0.11 120	0.10 86	0.39 380	0.12 86

test_3	0.44 129	0.20 8	1.70 109	0.36 259	0.32 288	0.47 57	0.30 222	0.73 166	0.49 92	0.50 169	0.30 42	0.45 157	0.22 39	0.59 172	0.98 349	0.08 5	0.10 159	0.11 120	0.35 396	0.29 308	0.28 333

IIG-Stereo	0.59 276	0.65 261	1.74 121	0.54 384	0.23 185	0.61 219	0.21 51	0.73 166	0.65 249	0.64 322	0.69 320	0.69 293	0.38 186	2.09 389	1.39 387	0.11 151	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.09 23

CroCo-Stereo	0.30 21	0.45 182	1.08 14	0.31 149	0.17 69	0.19 1	0.21 51	0.73 166	0.50 100	0.21 7	0.24 14	0.55 213	0.22 39	0.27 5	0.26 88	0.09 23	0.08 68	0.08 4	0.07 15	0.12 40	0.09 23
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
gcap-zeroshot	0.41 98	0.62 242	1.78 145	0.31 149	0.32 288	0.69 309	0.21 51	0.74 170	0.52 114	0.43 107	0.35 68	0.62 252	0.24 56	0.41 84	0.24 70	0.09 23	0.16 302	0.09 30	0.31 381	0.08 1	0.09 23

xx1	0.46 156	0.64 255	2.07 260	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.74 170	1.01 404	0.31 60	0.38 84	0.46 170	0.36 166	0.69 202	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.12 171	0.12 176	0.12 40	0.14 135

cc1	0.47 170	0.64 255	2.07 260	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.74 170	1.01 404	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 186	0.69 202	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.11 120	0.09 53	0.25 273	0.40 397

ffm	0.47 170	0.23 27	2.01 249	0.30 123	0.21 147	0.57 156	0.26 153	0.74 170	0.88 383	0.53 199	0.63 276	0.66 271	0.39 200	0.63 183	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.15 289	0.13 205	0.25 273	0.36 380

ff1	0.73 352	0.23 27	2.01 249	0.30 123	0.21 147	0.57 156	0.26 153	0.74 170	0.88 383	0.53 199	0.63 276	0.66 271	0.39 200	2.52 422	3.43 448	0.10 96	0.24 369	0.15 289	0.13 205	0.25 273	0.36 380

tt1	0.44 129	0.64 255	1.83 182	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.74 170	0.88 383	0.31 60	0.37 76	0.25 35	0.35 160	0.63 183	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.11 120	0.09 53	0.25 273	0.36 380

coex-ft	5.95 468	1.67 441	60.57 488	0.34 226	0.30 265	0.77 349	0.69 397	0.74 170	4.41 460	19.22 480	2.15 436	1.62 432	7.97 469	1.81 352	8.96 469	0.44 413	2.08 466	0.18 344	0.19 320	0.38 372	4.62 471

PSMNet-ADL	0.51 220	0.38 138	1.65 97	0.35 241	0.21 147	0.67 291	0.26 153	0.74 170	0.55 150	0.42 102	0.52 183	0.70 303	0.45 254	1.91 370	0.57 281	0.15 283	0.13 245	0.11 120	0.13 205	0.15 101	0.20 254

Anonymous3	0.42 113	0.35 125	2.09 266	0.33 198	0.24 198	0.72 324	0.31 234	0.74 170	0.55 150	0.35 68	0.40 97	0.33 82	0.29 126	0.44 98	0.28 105	0.18 328	0.18 328	0.13 228	0.13 205	0.17 155	0.17 208

UCFNet_RVC	0.48 175	0.82 322	1.85 187	0.30 123	0.27 239	0.64 267	0.26 153	0.74 170	0.55 150	0.48 151	0.53 192	0.63 255	0.41 217	0.88 235	0.38 192	0.15 283	0.10 159	0.17 324	0.17 291	0.18 179	0.15 168

rvit_105_1	0.44 129	0.54 216	1.46 65	0.36 259	0.24 198	0.51 82	0.45 331	0.75 180	0.74 324	0.45 123	0.44 116	0.44 148	0.36 166	0.62 180	0.38 192	0.20 350	0.18 328	0.18 344	0.22 342	0.18 179	0.18 227

GCST	0.72 343	1.10 394	2.15 281	1.11 441	0.59 408	0.62 239	0.19 21	0.75 180	0.53 133	0.56 239	0.63 276	0.47 178	0.31 142	1.11 256	0.33 165	0.75 434	0.45 422	0.84 434	0.64 441	0.69 425	0.54 417

test_for_model	0.64 302	1.60 436	1.82 177	1.23 445	1.02 442	0.53 106	0.23 92	0.75 180	0.50 100	0.57 250	0.29 34	0.25 35	0.20 24	0.26 3	0.22 44	0.76 435	0.31 399	0.08 4	0.07 15	1.68 456	0.50 416

PCWNet_CMD	0.46 156	0.45 182	2.28 305	0.26 45	0.20 137	0.55 124	0.21 51	0.75 180	0.64 236	0.48 151	0.55 211	0.68 286	0.57 313	0.46 113	0.30 133	0.11 151	0.10 159	0.14 262	0.10 86	0.18 179	0.14 135

TestStereo1	0.49 193	0.81 318	1.85 187	0.39 301	0.57 404	0.56 138	0.34 269	0.75 180	0.69 281	0.44 113	0.63 276	0.35 90	0.42 233	0.64 185	0.29 119	0.10 96	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.33 340	0.26 321

x	0.35 58	0.20 8	1.36 47	0.33 198	0.17 69	0.47 57	0.24 119	0.75 180	0.54 145	0.40 90	0.40 97	0.42 133	0.34 158	0.45 107	0.32 155	0.11 151	0.14 261	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

SA-5K	0.49 193	0.81 318	1.85 187	0.39 301	0.57 404	0.56 138	0.34 269	0.75 180	0.69 281	0.44 113	0.63 276	0.35 90	0.42 233	0.64 185	0.29 119	0.10 96	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.33 340	0.26 321

GANet-ADL	0.44 129	0.41 156	2.31 308	0.33 198	0.20 137	0.57 156	0.25 134	0.75 180	0.54 145	0.42 102	0.59 239	0.56 225	0.30 134	0.40 82	0.38 192	0.14 266	0.11 204	0.09 30	0.08 36	0.22 239	0.17 208

ICVP	0.46 156	0.29 78	2.41 327	0.33 198	0.22 168	0.59 188	0.55 362	0.75 180	0.50 100	0.44 113	0.60 252	0.49 191	0.35 160	0.53 154	0.37 186	0.16 303	0.16 302	0.14 262	0.11 143	0.15 101	0.15 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 156	0.49 198	1.65 97	0.38 293	0.29 255	0.58 172	0.22 69	0.75 180	0.62 217	0.47 133	0.49 159	0.48 189	0.36 166	1.12 259	0.37 186	0.15 283	0.10 159	0.15 289	0.13 205	0.17 155	0.17 208

MSMDNet	0.46 156	0.44 176	2.28 305	0.26 45	0.20 137	0.55 124	0.21 51	0.75 180	0.64 236	0.48 151	0.55 211	0.68 286	0.56 308	0.46 113	0.30 133	0.11 151	0.10 159	0.13 228	0.10 86	0.18 179	0.15 168

DN-CSS_ROB	0.48 175	1.23 413	1.99 246	0.39 301	0.22 168	0.56 138	0.19 21	0.75 180	0.61 199	0.45 123	0.62 264	0.41 120	0.31 142	0.70 207	0.32 155	0.11 151	0.08 68	0.14 262	0.13 205	0.36 359	0.12 86

ACVNet-DCA	0.42 113	0.64 255	2.07 260	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.76 192	0.52 114	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 186	0.69 202	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

1test111	0.44 129	0.64 255	2.07 260	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.76 192	0.52 114	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 186	0.96 239	0.30 133	0.10 96	0.24 369	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

qqq	0.38 74	0.21 13	1.34 46	0.28 80	0.15 31	0.45 41	0.26 153	0.76 192	0.52 114	0.39 88	0.41 101	0.46 170	0.36 166	0.96 239	0.30 133	0.11 151	0.14 261	0.12 171	0.12 176	0.12 40	0.14 135

CIPLG	0.56 260	1.19 409	2.46 338	0.80 420	0.31 281	0.61 219	0.57 371	0.76 192	0.57 163	0.56 239	0.63 276	0.41 120	0.30 134	0.45 107	0.40 209	0.11 151	0.20 347	0.13 228	0.13 205	0.35 355	0.19 239

IPLGR_C	0.58 271	1.25 416	2.72 379	0.80 420	0.31 281	0.60 198	0.61 381	0.76 192	0.58 173	0.56 239	0.62 264	0.41 120	0.31 142	0.43 92	0.40 209	0.11 151	0.22 360	0.13 228	0.15 255	0.35 355	0.19 239

ACRE	0.56 260	1.14 400	2.77 387	0.76 416	0.28 249	0.60 198	0.56 367	0.76 192	0.58 173	0.55 229	0.62 264	0.41 120	0.29 126	0.44 98	0.39 203	0.11 151	0.19 338	0.13 228	0.14 233	0.36 359	0.18 227

CFNet-RSSM	0.41 98	0.32 101	2.20 290	0.27 58	0.44 368	0.52 99	0.19 21	0.76 192	0.48 86	0.43 107	0.36 73	0.54 210	0.26 83	0.33 45	0.25 81	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.38 406	0.10 16	0.09 23

DSFCA	0.54 242	0.35 125	1.41 56	0.28 80	0.28 249	0.79 358	0.88 417	0.76 192	0.70 289	0.72 355	0.66 302	0.67 280	0.57 313	1.17 265	0.63 296	0.16 303	0.14 261	0.13 228	0.14 233	0.16 134	0.13 120

G-Net	0.99 398	0.64 255	2.76 385	0.57 394	0.67 418	2.03 449	0.72 404	0.76 192	0.67 270	1.14 412	2.56 446	1.30 422	1.02 402	1.48 300	1.74 403	0.25 384	0.24 369	0.24 379	0.26 360	0.37 366	0.31 354

PASM	0.72 343	0.68 270	1.91 217	0.47 355	0.44 368	0.60 198	0.51 349	0.76 192	0.80 363	0.77 369	0.67 305	0.87 360	0.61 331	2.40 411	0.67 306	0.32 403	0.35 406	0.36 408	0.41 414	0.45 400	0.39 393

MSKI-zero shot	0.46 156	0.38 138	2.47 340	0.27 58	0.43 367	0.56 138	0.20 34	0.77 202	0.43 48	0.60 287	0.51 171	0.44 148	0.17 6	0.68 196	0.21 34	0.09 23	0.29 393	0.09 30	0.32 386	0.14 85	0.10 41

DCANet-4	0.40 92	0.27 52	2.21 291	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.72 306	0.54 212	0.47 130	0.28 58	0.37 179	0.37 68	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 271

fff	0.43 119	0.77 301	1.95 233	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.75 337	0.54 212	0.47 130	0.31 69	0.65 341	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 271

ADStereo(finetuned)	0.45 147	0.77 301	2.12 273	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.72 306	0.54 212	0.48 142	0.31 69	0.76 369	0.37 68	0.38 192	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.13 66	0.23 292

RAFT+CT+SA	0.50 203	0.86 332	1.82 177	0.37 279	0.75 424	0.54 112	0.34 269	0.77 202	0.63 228	0.38 82	0.55 211	0.34 86	0.29 126	0.68 196	0.27 96	0.09 23	0.07 14	0.11 120	0.51 424	0.29 308	0.41 402

CFNet_pseudo	0.45 147	0.46 184	2.23 299	0.25 23	0.19 122	0.56 138	0.21 51	0.77 202	0.60 184	0.49 162	0.56 222	0.69 293	0.47 270	0.52 148	0.31 145	0.11 151	0.10 159	0.15 289	0.10 86	0.17 155	0.14 135

DCANet	0.42 113	0.77 301	1.95 233	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.72 306	0.54 212	0.48 142	0.31 69	0.41 217	0.36 61	0.39 203	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.13 66	0.23 292

csc	0.43 119	0.77 301	1.95 233	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.75 337	0.54 212	0.47 130	0.31 69	0.65 341	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 271

cscssc	0.43 119	0.77 301	1.95 233	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.75 337	0.54 212	0.47 130	0.31 69	0.65 341	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 271

psmorigin	1.36 428	0.60 232	13.80 475	0.37 279	0.29 255	0.62 239	0.33 265	0.77 202	0.61 199	0.96 399	0.88 371	1.17 417	0.73 362	4.00 458	0.86 341	0.19 342	0.22 360	0.17 324	0.18 301	0.24 263	0.29 339

FENet	0.44 129	0.30 88	2.42 329	0.32 177	0.17 69	0.58 172	0.22 69	0.77 202	0.59 180	0.47 133	0.42 104	0.55 213	0.38 186	0.49 135	0.47 243	0.12 199	0.09 127	0.12 171	0.11 143	0.13 66	0.16 191

DMCA	0.41 98	0.52 207	1.26 34	0.31 149	0.24 198	0.59 188	0.26 153	0.77 202	0.63 228	0.58 266	0.48 142	0.57 231	0.35 160	0.40 82	0.50 257	0.14 266	0.10 159	0.14 262	0.10 86	0.15 101	0.15 168

STTStereo	0.51 220	0.69 274	2.14 280	0.36 259	0.30 265	0.61 219	0.32 257	0.77 202	0.60 184	0.60 287	0.54 202	0.67 280	0.43 243	0.86 233	0.42 217	0.16 303	0.15 286	0.17 324	0.20 330	0.16 134	0.15 168

ccs_rob	0.45 147	0.46 184	2.22 295	0.26 45	0.19 122	0.56 138	0.21 51	0.77 202	0.60 184	0.49 162	0.56 222	0.69 293	0.47 270	0.52 148	0.31 145	0.11 151	0.09 127	0.16 307	0.10 86	0.17 155	0.14 135

RAFT-Stereo-weight	0.34 47	0.29 78	1.43 60	0.28 80	0.28 249	0.55 124	0.22 69	0.78 216	0.48 86	0.46 131	0.38 84	0.36 93	0.17 6	0.33 45	0.23 51	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.09 23

test_sample1	0.40 92	0.18 2	1.19 24	0.31 149	0.18 96	0.48 65	0.23 92	0.78 216	0.49 92	0.44 113	0.44 116	0.45 157	0.41 217	1.39 282	0.33 165	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.12 40	0.13 120

CAS++	0.31 28	0.33 107	1.43 60	0.25 23	0.17 69	0.31 10	0.20 34	0.78 216	0.41 34	0.30 56	0.30 42	0.21 12	0.16 4	0.33 45	0.18 3	0.15 283	0.12 228	0.13 228	0.10 86	0.15 101	0.11 55
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala2	0.44 129	0.28 73	2.59 362	0.64 406	0.56 402	0.57 156	0.20 34	0.78 216	0.52 114	0.40 90	0.39 92	0.45 157	0.21 30	0.27 5	0.22 44	0.09 23	0.10 159	0.08 4	0.29 370	0.12 40	0.10 41

mmm	0.38 74	0.21 13	1.18 22	0.35 241	0.17 69	0.49 71	0.26 153	0.78 216	0.52 114	0.50 169	0.57 230	0.41 120	0.37 179	0.71 209	0.31 145	0.11 151	0.13 245	0.14 262	0.13 205	0.15 101	0.14 135

Any-RAFT	0.38 74	0.25 38	1.89 208	0.27 58	0.17 69	0.68 303	0.21 51	0.78 216	0.53 133	0.43 107	0.43 106	0.54 210	0.30 134	0.41 84	0.20 24	0.10 96	0.12 228	0.08 4	0.06 8	0.10 16	0.09 23

gwcnet-sp	0.49 193	0.43 167	2.54 356	0.31 149	0.22 168	0.67 291	0.31 234	0.78 216	0.65 249	0.58 266	0.47 130	0.46 170	0.43 243	0.76 217	0.46 234	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

scenet	0.49 193	0.43 167	2.54 356	0.31 149	0.22 168	0.67 291	0.31 234	0.78 216	0.65 249	0.58 266	0.47 130	0.46 170	0.43 243	0.76 217	0.46 234	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

RCA-Stereo	0.34 47	0.32 101	1.30 38	0.26 45	0.14 17	0.58 172	0.23 92	0.78 216	0.62 217	0.40 90	0.44 116	0.28 58	0.35 160	0.29 18	0.20 24	0.09 23	0.10 159	0.09 30	0.07 15	0.19 200	0.08 13

ssnet	0.49 193	0.43 167	2.54 356	0.31 149	0.22 168	0.67 291	0.31 234	0.78 216	0.65 249	0.58 266	0.47 130	0.46 170	0.43 243	0.76 217	0.46 234	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

test_5	0.51 220	0.87 335	1.99 246	0.37 279	0.65 417	0.58 172	0.35 276	0.78 216	0.62 217	0.48 151	0.55 211	0.45 157	0.40 206	0.72 211	0.30 133	0.09 23	0.07 14	0.12 171	0.12 176	0.33 340	0.38 389

cf-r	0.53 237	0.81 318	2.15 281	0.33 198	0.28 249	0.60 198	0.28 193	0.78 216	0.64 236	0.51 182	0.60 252	0.75 322	0.40 206	1.32 277	0.43 226	0.13 228	0.09 127	0.11 120	0.12 176	0.15 101	0.14 135

GANet-RSSM	0.55 254	0.73 286	1.90 211	0.36 259	0.26 227	0.59 188	0.27 178	0.78 216	0.52 114	0.47 133	0.57 230	0.63 255	0.45 254	1.92 374	0.43 226	0.14 266	0.10 159	0.25 384	0.11 143	0.34 347	0.14 135

R-Stereo Train	0.36 62	0.21 13	1.70 109	0.29 108	0.18 96	0.55 124	0.26 153	0.78 216	0.36 13	0.57 250	0.67 305	0.33 82	0.24 56	0.32 37	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.12 86

RAFT-Stereo	0.36 62	0.21 13	1.70 109	0.29 108	0.18 96	0.55 124	0.26 153	0.78 216	0.36 13	0.57 250	0.67 305	0.33 82	0.24 56	0.32 37	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.12 86
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.61 289	0.68 270	2.03 256	0.35 241	0.46 382	0.65 279	0.28 193	0.78 216	0.70 289	0.48 151	0.64 291	0.93 375	0.61 331	2.21 396	0.73 322	0.12 199	0.09 127	0.09 30	0.10 86	0.14 85	0.11 55

anonymousdsp2	0.34 47	0.24 35	1.16 20	0.28 80	0.15 31	0.57 156	0.23 92	0.79 232	0.47 84	0.38 82	0.37 76	0.40 114	0.25 69	0.47 120	0.21 34	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.13 205	0.19 200	0.27 328

s12784h	0.36 62	0.28 73	1.58 87	0.23 4	0.11 1	0.62 239	0.24 119	0.79 232	0.64 236	0.44 113	0.52 183	0.28 58	0.26 83	0.50 141	0.24 70	0.11 151	0.06 1	0.09 30	0.06 8	0.16 134	0.06 1

test-1	0.44 129	0.48 195	1.69 105	0.30 123	0.27 239	0.50 76	0.28 193	0.80 234	0.43 48	0.40 90	0.54 202	0.41 120	0.24 56	0.31 30	1.16 372	0.09 23	0.20 347	0.10 70	0.17 291	0.11 29	0.26 321

GwcNet-RSSM	0.57 266	0.94 354	2.13 275	0.32 177	0.25 213	0.60 198	0.30 222	0.80 234	0.66 263	0.52 189	0.64 291	0.71 306	0.40 206	1.79 345	0.50 257	0.13 228	0.09 127	0.12 171	0.12 176	0.21 225	0.15 168

DeepPruner_ROB	0.50 203	0.70 277	1.94 230	0.29 108	0.26 227	0.63 256	0.31 234	0.80 234	0.48 86	0.61 294	0.55 211	0.66 271	0.38 186	0.98 241	0.40 209	0.19 342	0.14 261	0.14 262	0.14 233	0.23 248	0.17 208

DLCB_ROB	0.54 242	0.55 225	1.49 74	0.36 259	0.25 213	0.65 279	0.36 283	0.80 234	0.70 289	0.72 355	0.69 320	0.83 348	0.46 265	1.53 305	0.60 290	0.13 228	0.12 228	0.14 262	0.14 233	0.14 85	0.13 120

test_sample2	0.41 98	0.19 4	1.23 29	0.31 149	0.17 69	0.51 82	0.27 178	0.81 238	0.55 150	0.44 113	0.45 119	0.46 170	0.38 186	1.51 302	0.30 133	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.14 135

MyStereo06	0.54 242	0.41 156	2.68 373	0.30 123	0.23 185	0.60 198	0.30 222	0.81 238	0.44 51	0.84 385	0.52 183	0.78 331	0.58 317	0.48 125	1.10 366	0.09 23	0.17 318	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.20 254

iinet-f	0.57 266	0.93 352	2.27 304	0.31 149	0.25 213	0.83 370	0.33 265	0.81 238	0.65 249	0.54 212	0.63 276	0.73 311	0.67 348	0.73 212	0.67 306	0.13 228	0.13 245	0.11 120	0.10 86	0.43 392	0.16 191

MMNet	0.50 203	0.48 195	1.93 223	0.33 198	0.27 239	0.79 358	0.28 193	0.81 238	0.74 324	0.60 287	0.56 222	0.59 240	0.55 304	0.79 226	0.59 288	0.10 96	0.09 127	0.12 171	0.11 143	0.13 66	0.14 135

acv_ft	0.48 175	0.44 176	1.76 131	0.32 177	0.41 360	0.63 256	0.28 193	0.81 238	0.68 272	0.61 294	0.59 239	0.69 293	0.45 254	0.44 98	0.63 296	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.41 386	0.10 41

AANet_RVC	0.68 325	1.00 379	2.09 266	0.33 198	0.25 213	0.58 172	0.32 257	0.81 238	0.80 363	0.61 294	0.94 379	0.80 339	0.41 217	2.46 417	1.02 360	0.36 409	0.14 261	0.10 70	0.09 53	0.23 248	0.22 271

StereoDRNet-Refined	0.50 203	0.41 156	1.50 77	0.33 198	0.21 147	0.68 303	0.26 153	0.81 238	0.68 272	0.67 335	0.68 313	0.73 311	0.42 233	1.10 253	0.59 288	0.11 151	0.08 68	0.14 262	0.14 233	0.25 273	0.21 261
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo05	0.49 193	0.41 156	2.72 379	0.30 123	0.23 185	0.60 198	0.30 222	0.82 245	0.77 350	0.52 189	0.37 76	0.51 197	0.42 233	0.52 148	0.38 192	0.09 23	0.17 318	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.20 254

UNet	0.54 242	0.44 176	2.83 393	0.31 149	0.33 301	0.74 332	0.27 178	0.82 245	0.61 199	0.53 199	0.54 202	0.72 308	0.54 299	0.78 225	0.56 278	0.11 151	0.09 127	0.13 228	0.11 143	0.14 85	0.12 86

ac_64	0.55 254	0.46 184	1.92 220	0.36 259	0.34 308	0.63 256	0.31 234	0.82 245	0.61 199	0.55 229	0.51 171	0.89 366	0.48 278	1.83 353	0.55 271	0.14 266	0.11 204	0.12 171	0.12 176	0.18 179	0.12 86

TDLM	0.67 318	0.92 346	1.76 131	0.37 279	0.24 198	0.66 285	0.56 367	0.82 245	0.74 324	1.16 413	0.62 264	0.61 248	0.48 278	2.70 434	0.50 257	0.20 350	0.11 204	0.35 406	0.14 233	0.32 332	0.16 191

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 254	0.92 346	2.36 320	0.38 293	0.37 338	0.60 198	0.28 193	0.82 245	0.62 217	0.62 305	0.55 211	0.72 308	0.45 254	1.00 243	0.43 226	0.15 283	0.11 204	0.14 262	0.14 233	0.15 101	0.16 191
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	0.51 220	0.76 292	2.59 362	0.41 316	0.17 69	0.64 267	0.27 178	0.82 245	0.70 289	0.57 250	0.64 291	0.43 137	0.36 166	0.70 207	0.52 262	0.10 96	0.07 14	0.09 30	0.08 36	0.21 225	0.13 120

DispNO	0.67 318	0.98 373	2.58 360	0.31 149	0.27 239	0.59 188	0.29 214	0.83 251	0.68 272	0.53 199	0.79 355	0.83 348	0.47 270	2.46 417	0.68 309	0.12 199	0.10 159	0.19 350	0.31 381	0.16 134	0.17 208

MyStereo04	0.48 175	0.40 151	2.65 370	0.29 108	0.23 185	0.60 198	0.31 234	0.83 251	0.75 337	0.47 133	0.36 73	0.53 205	0.42 233	0.53 154	0.39 203	0.09 23	0.18 328	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.19 239

SQANet	0.80 372	1.58 435	2.53 350	0.76 416	0.83 428	0.76 341	0.36 283	0.83 251	0.64 236	0.63 313	0.69 320	0.73 311	0.51 289	1.21 267	0.53 266	0.77 436	0.29 393	0.59 426	0.29 370	0.86 434	0.61 425

DAS	0.56 260	0.35 125	1.55 84	0.33 198	0.34 308	0.50 76	0.42 311	0.83 251	0.74 324	0.83 383	0.68 313	0.56 225	0.48 278	2.40 411	0.46 234	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.18 179	0.15 168

SepStereo	0.52 231	0.35 125	1.55 84	0.33 198	0.34 308	0.50 76	0.42 311	0.83 251	0.74 324	0.83 383	0.68 313	0.56 225	0.48 278	1.56 308	0.46 234	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.18 179	0.15 168

TransformOpticalFlow	0.64 302	0.56 226	2.66 371	0.44 332	0.26 227	0.62 239	0.28 193	0.83 251	0.71 298	0.76 365	0.74 343	0.91 370	0.85 381	1.83 353	0.81 336	0.10 96	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.11 29	0.12 86

111	0.48 175	1.09 393	1.95 233	0.24 11	0.13 9	0.59 188	0.26 153	0.83 251	0.78 355	0.48 151	0.52 183	0.56 225	0.38 186	0.49 135	0.38 192	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.23 248	0.35 372

UPFNet	0.46 156	0.28 73	1.73 117	0.33 198	0.32 288	0.65 279	0.38 296	0.83 251	0.59 180	0.57 250	0.52 183	0.61 248	0.40 206	0.75 214	0.52 262	0.13 228	0.12 228	0.13 228	0.12 176	0.15 101	0.11 55

HGLStereo	0.54 242	0.69 274	2.00 248	0.35 241	0.40 353	0.66 285	0.30 222	0.83 251	0.62 217	0.57 250	0.69 320	0.69 293	0.54 299	1.07 250	0.55 271	0.13 228	0.13 245	0.13 228	0.11 143	0.19 200	0.17 208

HITNet	0.46 156	0.92 346	2.09 266	0.33 198	0.14 17	0.55 124	0.22 69	0.83 251	0.56 160	0.51 182	0.49 159	0.48 189	0.37 179	0.48 125	0.54 270	0.09 23	0.06 1	0.10 70	0.08 36	0.23 248	0.09 23
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
PSMNet-RSSM	0.53 237	0.82 322	1.78 145	0.31 149	0.25 213	0.58 172	0.28 193	0.84 261	0.60 184	0.50 169	0.61 259	0.67 280	0.43 243	1.68 327	0.42 217	0.15 283	0.10 159	0.14 262	0.16 274	0.15 101	0.13 120

CVANet_RVC	0.65 310	0.80 313	2.13 275	0.36 259	0.26 227	0.62 239	0.42 311	0.84 261	0.72 306	0.69 344	0.68 313	0.68 286	0.52 294	2.64 429	0.42 217	0.19 342	0.12 228	0.22 366	0.17 291	0.37 366	0.15 168

DISCO	0.57 266	0.34 118	1.87 200	0.45 346	0.34 308	0.84 372	0.35 276	0.84 261	0.78 355	0.59 279	0.63 276	1.06 403	0.53 296	1.10 253	0.82 337	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.22 239	0.18 227

NCCL2	0.65 310	0.94 354	1.96 242	0.43 327	0.30 265	0.71 318	0.68 395	0.84 261	0.65 249	0.70 348	0.60 252	0.86 358	0.54 299	1.56 308	0.57 281	0.20 350	0.16 302	0.67 429	0.25 354	0.22 239	0.24 303

CFNet_ucs	0.48 175	0.50 204	2.32 309	0.26 45	0.22 168	0.57 156	0.22 69	0.85 265	0.65 249	0.53 199	0.64 291	0.68 286	0.44 250	0.54 158	0.31 145	0.13 228	0.12 228	0.16 307	0.11 143	0.19 200	0.17 208

testlalala_base	0.46 156	0.30 88	1.82 177	0.34 226	0.27 239	0.55 124	0.21 51	0.85 265	0.32 4	0.32 66	0.39 92	0.31 69	0.23 49	0.30 23	0.28 105	0.95 441	0.30 397	0.09 30	0.21 335	1.03 437	0.18 227

DDUNet	0.77 364	1.12 396	1.88 201	0.76 416	0.69 420	0.84 372	0.43 317	0.85 265	0.65 249	0.67 335	0.75 346	0.91 370	0.52 294	1.03 247	0.57 281	0.54 421	0.37 410	0.95 441	0.52 426	0.71 426	0.57 421

delet	0.52 231	0.54 216	1.62 95	0.31 149	0.35 319	0.74 332	0.46 334	0.85 265	0.74 324	0.55 229	0.60 252	0.67 280	0.50 287	1.12 259	0.57 281	0.11 151	0.11 204	0.13 228	0.14 233	0.16 134	0.12 86

EDNetEfficientorigin	8.18 470	0.98 373	145.96 490	0.51 371	0.89 432	0.72 324	0.48 345	0.85 265	1.56 439	2.12 445	1.49 419	1.29 419	1.31 419	1.83 353	2.13 419	0.13 228	0.12 228	0.17 324	0.18 301	0.39 380	0.45 407

EDNetEfficient	1.27 422	0.70 277	4.05 451	0.64 406	0.98 437	0.94 391	1.40 450	0.85 265	1.75 444	2.34 454	1.33 414	1.05 401	2.21 448	1.58 314	4.15 454	0.15 283	0.19 338	0.14 262	0.27 364	0.38 372	0.32 359

hitnet-ft	0.67 318	0.80 313	1.90 211	0.28 80	0.22 168	0.69 309	0.36 283	0.85 265	0.65 249	0.56 239	0.84 362	1.03 396	0.95 398	2.32 402	0.55 271	0.23 372	0.14 261	0.41 416	0.13 205	0.24 263	0.17 208

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 364	1.04 388	2.06 258	0.94 431	0.35 319	0.89 385	0.40 302	0.85 265	0.63 228	0.55 229	0.63 276	0.75 322	0.38 186	2.38 407	0.48 247	1.10 447	0.31 399	0.36 408	0.21 335	0.53 413	0.55 420

BEATNet_4x	0.47 170	0.73 286	1.91 217	0.33 198	0.15 31	0.56 138	0.25 134	0.85 265	0.58 173	0.54 212	0.51 171	0.57 231	0.42 233	0.57 165	0.61 292	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.20 215	0.16 191

AE-Stereo	0.42 113	0.29 78	1.65 97	0.43 327	0.47 384	0.56 138	0.23 92	0.86 274	0.46 69	0.31 60	0.41 101	0.43 137	0.24 56	0.34 51	0.24 70	0.09 23	0.48 430	0.11 120	0.45 419	0.22 239	0.19 239

Wz-Net-LNSev	0.59 276	0.96 362	2.47 340	0.34 226	0.37 338	0.79 358	0.44 325	0.86 274	0.77 350	0.61 294	0.67 305	0.79 336	0.56 308	0.64 185	0.62 294	0.15 283	0.14 261	0.12 171	0.12 176	0.18 179	0.19 239

CSP-Net	0.50 203	0.39 147	1.25 32	0.29 108	0.23 185	0.77 349	0.35 276	0.86 274	0.57 163	0.59 279	0.59 239	0.65 266	0.40 206	1.77 340	0.44 230	0.16 303	0.11 204	0.10 70	0.10 86	0.20 215	0.14 135

SACVNet	0.60 281	0.74 289	1.90 211	0.37 279	0.28 249	0.64 267	0.37 290	0.86 274	0.61 199	0.65 329	0.62 264	0.69 293	0.44 250	2.08 387	0.42 217	0.18 328	0.14 261	0.16 307	0.15 255	0.38 372	0.24 303

GwcNet	0.69 329	0.71 279	3.12 420	0.36 259	0.45 376	0.81 365	0.44 325	0.86 274	0.84 374	0.60 287	0.74 343	0.82 346	0.49 284	1.65 323	0.66 303	0.16 303	0.15 286	0.15 289	0.15 255	0.31 326	0.24 303

FADNet-RVC-Resample	0.67 318	1.16 408	3.16 423	0.37 279	0.29 255	0.62 239	0.38 296	0.86 274	0.63 228	0.51 182	0.50 167	0.57 231	0.45 254	1.57 310	0.49 252	0.24 379	0.32 404	0.23 373	0.19 320	0.27 299	0.62 426

FADNet-RVC	0.61 289	1.26 417	2.12 273	0.33 198	0.26 227	0.59 188	0.29 214	0.86 274	0.62 217	0.45 123	0.50 167	0.62 252	0.46 265	1.73 334	0.55 271	0.17 317	0.20 347	0.17 324	0.18 301	0.59 417	0.28 333

PA-Net	0.84 381	1.00 379	3.49 439	0.63 405	0.40 353	0.70 316	0.52 352	0.86 274	0.84 374	0.52 189	0.59 239	0.70 303	0.54 299	2.35 403	2.23 422	0.17 317	0.27 390	0.19 350	0.28 367	0.22 239	0.36 380
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PSMNet_ROB	0.66 314	1.01 383	2.33 312	0.38 293	0.31 281	0.72 324	0.55 362	0.86 274	0.69 281	0.54 212	0.60 252	0.75 322	0.47 270	2.00 381	0.82 337	0.17 317	0.13 245	0.19 350	0.19 320	0.24 263	0.27 328

MyStereo8	0.54 242	0.80 313	2.76 385	0.32 177	0.33 301	0.71 318	0.20 34	0.87 283	0.57 163	0.51 182	0.59 239	0.50 194	0.33 150	0.68 196	0.55 271	0.10 96	0.29 393	0.10 70	0.13 205	0.21 225	0.34 370

GwcNet-ADL	0.50 203	0.74 289	2.90 402	0.31 149	0.20 137	0.58 172	0.29 214	0.87 283	0.64 236	0.47 133	0.47 130	0.56 225	0.33 150	0.46 113	0.46 234	0.13 228	0.12 228	0.09 30	0.09 53	0.14 85	0.21 261

ADCRef	0.80 372	0.96 362	2.29 307	0.37 279	0.35 319	0.96 393	0.51 349	0.87 283	0.75 337	0.88 389	0.83 359	0.61 248	1.36 424	1.02 245	3.27 443	0.13 228	0.11 204	0.17 324	0.19 320	0.25 273	0.21 261

ADCPNet	0.99 398	0.99 377	3.93 449	0.37 279	0.68 419	1.36 421	0.62 385	0.87 283	0.76 346	0.78 371	0.81 356	1.08 405	1.18 413	1.14 262	2.49 429	0.21 356	0.69 446	0.21 364	0.95 454	0.29 308	0.37 386

GANet	0.75 357	0.84 327	2.01 249	0.40 310	0.25 213	0.74 332	0.66 389	0.87 283	0.73 320	0.71 352	1.07 399	0.84 351	0.59 320	2.71 436	1.15 371	0.17 317	0.16 302	0.44 419	0.16 274	0.31 326	0.20 254

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 266	0.87 335	2.11 270	0.32 177	0.30 265	0.84 372	0.40 302	0.88 288	0.72 306	0.65 329	0.73 340	0.66 271	0.57 313	0.93 236	0.71 315	0.13 228	0.07 14	0.10 70	0.08 36	0.15 101	0.14 135

raft_robust	0.55 254	0.84 327	1.73 117	0.28 80	0.54 397	0.53 106	0.25 134	0.88 288	0.75 337	0.48 151	0.46 126	0.76 326	0.75 368	1.46 292	0.27 96	0.09 23	0.10 159	0.10 70	0.30 376	0.26 291	0.16 191

GES	0.44 129	0.28 73	1.88 201	0.30 123	0.18 96	0.61 219	0.30 222	0.88 288	0.46 69	0.47 133	0.52 183	0.39 106	0.42 233	0.58 168	0.67 306	0.15 283	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.15 101	0.17 208

FADNet	0.64 302	1.22 412	2.06 258	0.32 177	0.30 265	0.66 285	0.29 214	0.88 288	0.72 306	0.44 113	0.48 142	0.66 271	0.57 313	1.84 358	0.45 233	0.46 417	0.20 347	0.17 324	0.19 320	0.59 417	0.24 303

SuperB	1.15 412	1.14 400	5.43 462	0.36 259	0.26 227	0.81 365	0.89 418	0.88 288	1.17 420	0.67 335	0.68 313	0.63 255	1.39 427	1.74 336	3.37 446	0.15 283	0.12 228	0.17 324	0.16 274	2.80 465	0.25 312

CFNet	0.58 271	0.96 362	1.78 145	0.33 198	0.25 213	0.63 256	0.22 69	0.88 288	0.75 337	0.46 131	0.59 239	0.58 238	0.40 206	2.29 400	0.48 247	0.12 199	0.09 127	0.15 289	0.14 233	0.30 319	0.15 168

ADLNet2	0.68 325	0.84 327	3.19 427	0.33 198	0.36 327	0.64 267	0.37 290	0.89 294	0.79 360	0.54 212	0.65 300	0.93 375	0.48 278	2.07 386	0.56 278	0.13 228	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.33 340	0.18 227

XX-Stereo	0.55 254	0.54 216	3.50 440	0.48 363	0.39 345	0.54 112	0.17 11	0.89 294	0.40 30	0.44 113	0.65 300	0.85 354	0.19 18	0.77 221	0.21 34	0.10 96	0.14 261	0.10 70	0.32 386	0.17 155	0.14 135

RP	0.67 318	0.82 322	1.94 230	0.43 327	0.44 368	0.65 279	0.45 331	0.89 294	0.82 369	0.66 331	0.92 375	0.99 389	0.76 369	1.55 307	0.66 303	0.25 384	0.18 328	0.23 373	0.20 330	0.31 326	0.22 271

ADCP+	0.94 393	1.12 396	3.14 421	0.34 226	0.39 345	1.06 404	0.79 410	0.89 294	0.80 363	0.66 331	0.67 305	0.85 354	1.55 434	0.93 236	4.55 458	0.13 228	0.11 204	0.16 307	0.15 255	0.26 291	0.25 312

DANet	0.80 372	0.65 261	2.21 291	1.19 444	0.48 386	0.74 332	1.25 442	0.89 294	1.53 437	0.89 391	0.71 334	0.96 382	0.56 308	1.83 353	0.96 347	0.18 328	0.16 302	0.19 350	0.16 274	0.26 291	0.29 339
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	0.61 289	0.72 283	1.66 101	0.37 279	0.27 239	0.67 291	0.47 342	0.89 294	0.71 298	0.78 371	0.70 330	0.81 342	0.53 296	1.70 330	0.76 326	0.21 356	0.16 302	0.16 307	0.15 255	0.20 215	0.21 261

SMFormer	0.50 203	0.46 184	1.60 90	0.30 123	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 300	0.72 306	0.56 239	0.64 291	0.51 197	0.41 217	1.87 360	0.49 252	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.15 101	0.16 191

tta	0.50 203	0.46 184	1.60 90	0.30 123	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 300	0.72 306	0.56 239	0.64 291	0.51 197	0.41 217	1.87 360	0.49 252	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.11 55

qqq1	0.48 175	0.46 184	1.60 90	0.30 123	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 300	0.72 306	0.56 239	0.64 291	0.51 197	0.41 217	1.87 360	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.09 30	0.08 36	0.14 85	0.11 55

fff1	0.48 175	0.46 184	1.60 90	0.30 123	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 300	0.72 306	0.56 239	0.64 291	0.51 197	0.41 217	1.87 360	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.09 30	0.08 36	0.14 85	0.11 55

CRFU-Net	0.56 260	0.38 138	1.86 195	0.46 350	0.26 227	0.82 368	0.36 283	0.90 300	0.49 92	0.62 305	0.59 239	0.78 331	1.35 423	1.00 243	0.48 247	0.15 283	0.14 261	0.17 324	0.10 86	0.19 200	0.14 135

psmg	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.27 58	0.21 147	0.75 338	0.36 283	0.90 300	0.61 199	0.59 279	0.59 239	0.63 255	0.37 179	0.43 92	0.38 192	0.13 228	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.13 66	0.11 55

UDG	0.77 364	1.23 413	2.15 281	0.67 411	0.59 408	0.78 354	0.38 296	0.90 300	0.70 289	0.61 294	0.69 320	1.01 392	0.67 348	1.02 245	0.73 322	0.45 415	0.34 405	0.87 435	0.51 424	0.67 424	0.46 409

ADLNet	0.60 281	0.71 279	1.95 233	0.35 241	0.34 308	0.67 291	0.34 269	0.90 300	0.74 324	0.68 342	0.62 264	0.80 339	0.45 254	1.78 341	0.64 300	0.14 266	0.11 204	0.14 262	0.14 233	0.29 308	0.21 261

ARAFT	0.60 281	1.23 413	3.10 417	0.28 80	0.16 45	0.64 267	0.36 283	0.90 300	0.67 270	0.61 294	0.49 159	0.55 213	0.31 142	1.24 274	0.32 155	0.10 96	0.08 68	0.14 262	0.13 205	0.37 366	0.21 261

psm_up	0.57 266	0.61 236	1.83 182	0.35 241	0.30 265	0.64 267	0.37 290	0.90 300	0.68 272	0.59 279	0.55 211	0.68 286	0.54 299	1.91 370	0.46 234	0.16 303	0.15 286	0.16 307	0.15 255	0.23 248	0.13 120

UGAM-zero	0.63 298	0.39 147	2.49 343	0.30 123	0.49 387	0.67 291	0.19 21	0.91 310	0.45 64	0.77 369	0.45 119	1.16 416	0.82 376	2.05 384	0.29 119	0.09 23	0.15 286	0.09 30	0.44 418	0.11 29	0.22 271

GASNet	0.73 352	1.47 432	3.04 412	0.47 355	0.33 301	0.57 156	0.34 269	0.91 310	0.75 337	0.58 266	0.58 236	0.74 317	0.55 304	2.03 382	0.65 302	0.21 356	0.15 286	0.19 350	0.17 291	0.51 409	0.28 333

SA	0.50 203	0.75 291	1.95 233	0.31 149	0.61 415	0.57 156	0.31 234	0.91 310	0.73 320	0.42 102	0.62 264	0.38 102	0.47 270	0.68 196	0.29 119	0.09 23	0.09 127	0.13 228	0.32 386	0.30 319	0.10 41

APVNet	0.70 333	0.67 268	2.71 377	0.38 293	0.36 327	0.85 376	0.43 317	0.91 310	0.68 272	0.55 229	0.69 320	0.75 322	0.55 304	2.31 401	0.78 330	0.17 317	0.17 318	0.24 379	0.19 320	0.33 340	0.23 292

AnyNet_C32	1.00 401	1.33 426	2.53 350	0.49 365	0.54 397	1.15 415	1.14 437	0.91 310	0.89 387	1.11 409	0.95 381	0.87 360	0.93 392	1.50 301	4.07 453	0.21 356	0.20 347	0.25 384	0.24 347	0.38 372	0.33 366

NVstereo2D	0.58 271	0.40 151	2.03 256	0.35 241	0.35 319	0.69 309	0.39 300	0.91 310	0.80 363	0.47 133	0.53 192	0.67 280	0.46 265	1.99 380	0.48 247	0.19 342	0.11 204	0.17 324	0.13 205	0.25 273	0.25 312

LSM	3.31 461	1.11 395	5.29 461	9.40 474	30.65 484	0.84 372	1.12 436	0.91 310	1.22 423	1.36 429	2.19 437	0.93 375	0.83 377	1.66 324	0.90 343	0.21 356	0.31 399	0.24 379	0.28 367	0.39 380	6.33 472

iResNetv2_ROB	0.59 276	1.43 430	2.96 405	0.40 310	0.22 168	0.58 172	0.28 193	0.91 310	0.73 320	0.57 250	0.63 276	0.60 246	0.41 217	0.74 213	0.35 179	0.11 151	0.08 68	0.10 70	0.07 15	0.43 392	0.17 208

MSMD_ROB	1.34 426	0.96 362	2.38 322	0.39 301	0.32 288	1.96 445	0.62 385	0.91 310	1.43 433	2.94 462	2.60 447	4.77 462	1.95 444	2.43 415	1.33 383	0.29 397	0.26 384	0.32 403	0.32 386	0.30 319	0.30 347

test_sample5	0.51 220	0.43 167	1.83 182	0.32 177	0.18 96	0.55 124	0.26 153	0.92 319	0.65 249	0.53 199	0.59 239	0.45 157	0.36 166	1.87 360	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.17 155	0.16 191

test_sample3	0.50 203	0.41 156	1.88 201	0.32 177	0.19 122	0.57 156	0.25 134	0.92 319	0.64 236	0.52 189	0.49 159	0.47 178	0.35 160	1.79 345	0.37 186	0.13 228	0.10 159	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.16 191

DualNet	0.51 220	0.43 167	1.83 182	0.32 177	0.18 96	0.55 124	0.26 153	0.92 319	0.65 249	0.54 212	0.62 264	0.45 157	0.36 166	1.87 360	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.17 155	0.16 191

Wz-Net-MNSev	0.65 310	0.97 370	2.19 289	0.36 259	0.33 301	0.90 386	0.60 377	0.92 319	0.81 368	0.75 362	0.72 338	0.73 311	0.65 341	1.39 282	0.71 315	0.16 303	0.13 245	0.14 262	0.14 233	0.24 263	0.18 227

FINET	0.65 310	0.95 360	3.06 414	0.35 241	0.40 353	0.58 172	0.48 345	0.92 319	1.10 415	0.57 250	0.68 313	0.47 178	0.44 250	1.15 264	0.60 290	0.23 372	0.21 355	0.17 324	0.15 255	0.26 291	0.25 312

DIP-Stereo	0.37 68	0.34 118	1.50 77	0.27 58	0.18 96	0.63 256	0.17 11	0.92 319	0.53 133	0.49 162	0.48 142	0.30 67	0.30 134	0.39 77	0.30 133	0.10 96	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.15 101	0.12 86
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ADCL	0.99 398	0.79 311	2.43 333	0.39 301	0.32 288	1.50 427	1.90 457	0.92 319	0.97 398	1.26 426	1.27 408	1.00 391	1.42 429	1.14 262	3.31 444	0.17 317	0.14 261	0.22 366	0.21 335	0.30 319	0.22 271

AdaStereo	0.44 129	0.38 138	1.79 164	0.34 226	0.20 137	0.57 156	0.28 193	0.92 319	0.69 281	0.52 189	0.55 211	0.61 248	0.33 150	0.48 125	0.39 203	0.17 317	0.08 68	0.17 324	0.11 143	0.18 179	0.12 86
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.
DualNet (step1)	0.59 276	0.62 242	1.93 223	0.27 58	0.22 168	0.68 303	0.31 234	0.93 327	0.66 263	0.57 250	0.51 171	0.55 213	0.45 254	1.11 256	0.38 192	0.61 425	0.14 261	0.87 435	0.56 430	0.25 273	0.23 292

test_sample9	0.94 393	0.62 242	1.93 223	0.27 58	0.22 168	0.68 303	0.31 234	0.93 327	0.66 263	0.57 250	0.51 171	0.55 213	0.45 254	1.91 370	2.55 430	0.61 425	4.16 469	0.87 435	0.56 430	0.25 273	0.23 292

test_sample7	0.47 170	0.33 107	1.49 74	0.34 226	0.20 137	0.51 82	0.30 222	0.93 327	0.66 263	0.57 250	0.51 171	0.55 213	0.45 254	1.11 256	0.38 192	0.17 317	0.14 261	0.16 307	0.15 255	0.19 200	0.18 227

test_sample4	0.50 203	0.42 163	1.88 201	0.32 177	0.19 122	0.56 138	0.26 153	0.93 327	0.65 249	0.54 212	0.54 202	0.45 157	0.36 166	1.79 345	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.17 155	0.16 191

LL-Strereo	0.72 343	1.29 419	2.49 343	0.36 259	0.45 376	0.55 124	0.32 257	0.93 327	0.71 298	0.67 335	0.58 236	0.85 354	0.79 372	2.67 433	0.46 234	0.10 96	0.18 328	0.14 262	0.12 176	0.40 384	0.42 403

edge stereo	0.81 377	0.73 286	3.30 433	0.37 279	1.21 450	0.62 239	0.39 300	0.93 327	0.79 360	0.80 373	0.88 371	1.14 413	0.71 356	2.18 394	0.71 315	0.21 356	0.20 347	0.26 387	0.18 301	0.38 372	0.26 321

NOSS_ROB	0.64 302	0.65 261	1.62 95	0.46 350	0.25 213	0.67 291	0.30 222	0.93 327	0.77 350	0.59 279	0.57 230	0.77 328	0.38 186	2.78 438	0.44 230	0.23 372	0.24 369	0.28 391	0.26 360	0.27 299	0.39 393

WCMA_ROB	1.12 408	0.83 325	2.66 371	0.58 396	0.34 308	1.17 417	0.71 401	0.93 327	0.94 394	1.74 441	2.63 449	3.09 449	1.71 440	1.70 330	1.84 407	0.26 387	0.21 355	0.20 358	0.21 335	0.28 305	0.43 404

ITSA-stereo	0.48 175	0.33 107	1.20 26	0.33 198	0.18 96	0.60 198	0.29 214	0.94 335	0.80 363	0.50 169	0.49 159	0.53 205	0.59 320	1.25 275	0.64 300	0.15 283	0.12 228	0.17 324	0.16 274	0.18 179	0.23 292

test_sample6	0.52 231	0.44 176	1.81 171	0.33 198	0.18 96	0.55 124	0.27 178	0.94 335	0.66 263	0.54 212	0.62 264	0.47 178	0.36 166	1.97 376	0.38 192	0.14 266	0.10 159	0.13 228	0.13 205	0.17 155	0.16 191

ssnet_v2	0.55 254	0.60 232	1.86 195	0.32 177	0.22 168	0.72 324	0.44 325	0.94 335	0.74 324	0.63 313	0.54 202	0.81 342	0.47 270	0.77 221	0.70 313	0.16 303	0.14 261	0.14 262	0.14 233	0.30 319	0.30 347

Sa-1000	0.51 220	0.72 283	1.90 211	0.31 149	0.60 413	0.60 198	0.31 234	0.94 335	0.71 298	0.52 189	0.83 359	0.42 133	0.33 150	0.68 196	0.28 105	0.10 96	0.09 127	0.13 228	0.29 370	0.29 308	0.10 41

S-Stereo	0.80 372	0.69 274	3.89 446	0.39 301	0.37 338	0.69 309	0.70 400	0.94 335	0.98 401	0.62 305	0.91 374	0.83 348	0.60 323	2.37 404	0.66 303	0.18 328	0.21 355	0.17 324	0.18 301	0.30 319	0.35 372

RGC	0.71 340	0.97 370	2.18 288	0.44 332	0.44 368	0.73 329	0.40 302	0.94 335	0.71 298	0.71 352	1.04 397	1.01 392	0.71 356	1.74 336	0.70 313	0.23 372	0.18 328	0.28 391	0.26 360	0.29 308	0.27 328

stereogan	0.69 329	0.51 206	2.44 335	0.39 301	0.39 345	1.01 400	0.41 308	0.94 335	0.92 393	0.73 359	0.85 366	1.15 414	0.69 352	1.57 310	0.53 266	0.19 342	0.18 328	0.20 358	0.16 274	0.36 359	0.24 303

ADCMid	0.96 397	1.32 424	2.74 383	0.38 293	0.35 319	0.99 396	0.58 373	0.94 335	0.86 377	1.23 422	1.01 390	1.01 392	1.00 400	1.05 249	3.97 451	0.21 356	0.19 338	0.42 417	0.32 386	0.40 384	0.29 339

RYNet	0.70 333	0.56 226	2.25 301	0.35 241	0.41 360	0.86 378	0.43 317	0.94 335	0.82 369	0.62 305	0.53 192	0.91 370	0.60 323	2.70 434	1.00 355	0.14 266	0.11 204	0.16 307	0.14 233	0.25 273	0.27 328

HSM	0.62 294	0.76 292	1.72 116	0.30 123	0.29 255	0.64 267	0.28 193	0.94 335	0.62 217	0.58 266	0.57 230	1.40 425	0.64 339	2.59 427	0.42 217	0.11 151	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.14 85	0.11 55

StereoDRNet	0.64 302	0.88 338	2.35 317	0.41 316	0.45 376	0.73 329	0.47 342	0.94 335	0.74 324	0.75 362	0.54 202	0.74 317	0.47 270	1.70 330	0.72 319	0.15 283	0.14 261	0.15 289	0.14 233	0.20 215	0.19 239

LALA_ROB	0.60 281	0.76 292	1.69 105	0.36 259	0.29 255	0.79 358	0.55 362	0.94 335	0.77 350	0.81 378	0.67 305	0.94 379	0.49 284	0.99 242	0.73 322	0.21 356	0.15 286	0.20 358	0.18 301	0.23 248	0.21 261

SGM-Forest	1.04 405	0.42 163	3.59 442	0.41 316	0.32 288	1.05 403	1.32 445	0.94 335	0.83 372	1.16 413	2.23 440	1.03 396	1.39 427	2.49 420	2.35 426	0.21 356	0.21 355	0.20 358	0.19 320	0.23 248	0.32 359
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample8	1.12 408	0.62 242	1.93 223	0.27 58	0.22 168	0.68 303	0.31 234	0.95 348	0.61 199	1.18 420	0.56 222	2.53 444	1.31 419	1.91 370	2.55 430	0.61 425	4.16 469	0.87 435	0.56 430	0.25 273	0.23 292

anonymity	0.80 372	0.66 267	1.29 36	0.59 399	0.75 424	0.67 291	0.52 352	0.95 348	0.71 298	0.94 396	0.70 330	0.67 280	0.87 385	0.71 209	1.35 384	0.64 428	0.62 438	0.58 424	1.44 463	0.60 420	0.65 429

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 403	1.67 441	2.32 309	0.47 355	0.39 345	1.47 424	0.95 421	0.95 348	0.91 390	0.84 385	0.94 379	1.05 401	0.60 323	2.95 443	0.72 319	0.41 411	0.72 450	0.32 403	0.55 427	0.74 427	1.22 456

FADNet_RVC	0.81 377	1.14 400	2.42 329	0.30 123	0.24 198	0.71 318	0.24 119	0.95 348	0.61 199	0.44 113	0.56 222	0.59 240	0.42 233	1.52 304	0.68 309	0.94 440	0.96 456	0.28 391	1.00 456	0.90 435	1.36 459

iResNet_ROB	0.50 203	1.15 404	1.73 117	0.31 149	0.21 147	0.58 172	0.22 69	0.95 348	0.82 369	0.58 266	0.62 264	0.57 231	0.39 200	0.84 230	0.40 209	0.11 151	0.08 68	0.09 30	0.06 8	0.21 225	0.13 120

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 333	0.65 261	3.45 438	0.50 367	0.60 413	0.75 338	0.23 92	0.96 353	0.60 184	0.76 365	1.30 411	0.81 342	0.60 323	0.57 165	0.82 337	0.10 96	0.16 302	0.11 120	0.43 417	0.31 326	0.22 271

AASNet	0.56 260	1.03 387	2.34 314	0.37 279	0.33 301	0.65 279	0.29 214	0.96 353	0.73 320	0.54 212	0.60 252	0.55 213	0.38 186	0.59 172	0.58 286	0.14 266	0.12 228	0.13 228	0.10 86	0.43 392	0.24 303

STrans-v2	0.67 318	0.56 226	2.64 368	0.27 58	0.23 185	0.57 156	0.33 265	0.96 353	0.69 281	0.92 394	0.85 366	0.89 366	0.93 392	1.83 353	1.21 376	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.09 53	0.11 29	0.12 86

SFCPSM	0.46 156	0.24 35	2.35 317	0.27 58	0.27 239	0.70 316	0.32 257	0.96 353	0.63 228	0.49 162	0.52 183	0.43 137	0.36 166	0.52 148	0.43 226	0.12 199	0.09 127	0.12 171	0.16 274	0.16 134	0.12 86

RTSC	0.72 343	1.00 379	2.22 295	0.40 310	0.29 255	0.82 368	0.31 234	0.96 353	1.10 415	0.92 394	0.81 356	0.78 331	0.58 317	1.23 271	1.55 396	0.18 328	0.17 318	0.14 262	0.17 291	0.43 392	0.30 347

CBMV_ROB	0.76 360	0.42 163	2.68 373	0.33 198	0.22 168	0.74 332	0.47 342	0.96 353	0.76 346	1.04 405	0.96 382	0.88 364	0.93 392	2.06 385	1.19 373	0.22 369	0.24 369	0.27 388	0.25 354	0.25 273	0.28 333

DispFullNet	1.67 442	2.10 461	5.22 459	1.53 452	8.90 468	0.86 378	0.31 234	0.96 353	0.96 397	1.37 432	1.01 390	1.13 412	1.98 445	1.51 302	0.91 344	0.54 421	0.31 399	1.18 447	0.63 440	1.13 440	0.80 438

pmcnn	1.32 424	1.05 389	2.77 387	0.74 415	1.43 453	0.72 324	0.56 367	0.96 353	0.91 390	0.99 400	2.92 455	6.01 466	0.70 354	2.38 407	3.32 445	0.13 228	0.10 159	0.08 4	0.06 8	0.34 347	0.22 271

pcwnet_v2	0.64 302	0.49 198	4.41 455	0.32 177	0.27 239	0.60 198	0.25 134	0.97 361	0.88 383	0.59 279	0.70 330	0.63 255	0.55 304	0.66 194	0.37 186	0.17 317	0.15 286	0.15 289	0.14 233	0.21 225	0.23 292

DGSMNet	2.89 457	0.63 253	3.18 426	3.43 469	4.17 467	2.57 458	6.98 471	0.97 361	0.83 372	0.56 239	1.86 429	0.79 336	0.62 336	1.64 322	1.39 387	4.61 468	5.01 471	5.17 472	4.71 471	4.44 471	4.19 470

FAT-Stereo	0.70 333	0.54 216	2.88 396	0.36 259	0.29 255	0.62 239	0.54 359	0.97 361	0.87 380	0.76 365	0.92 375	0.94 379	0.80 373	1.84 358	0.57 281	0.18 328	0.19 338	0.17 324	0.16 274	0.22 239	0.25 312

GANetREF_RVC	0.75 357	1.15 404	2.46 338	0.47 355	0.26 227	0.83 370	0.61 381	0.97 361	0.89 387	0.62 305	0.61 259	0.72 308	0.59 320	2.42 413	0.55 271	0.32 403	0.25 382	0.36 408	0.24 347	0.39 380	0.31 354
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
AIO-Stereo-zeroshot	0.61 289	0.61 236	3.35 437	0.33 198	0.58 406	0.66 285	0.20 34	0.98 365	0.55 150	0.73 359	0.52 183	0.99 389	0.65 341	0.58 168	0.29 119	0.10 96	0.16 302	0.10 70	0.41 414	0.29 308	0.20 254

Ntro	1.00 401	1.68 443	2.80 391	0.95 432	0.85 429	1.06 404	0.53 356	0.98 365	0.90 389	0.62 305	0.76 348	0.93 375	0.66 346	1.66 324	0.98 349	0.99 444	0.45 422	0.75 433	0.40 411	1.19 442	0.75 434

Wz-Net-SNSev	0.76 360	1.32 424	3.11 419	0.40 310	0.31 281	0.71 318	0.60 377	0.98 365	0.87 380	0.67 335	0.83 359	0.96 382	0.60 323	1.67 326	0.97 348	0.16 303	0.15 286	0.16 307	0.17 291	0.36 359	0.24 303

NINENet	0.50 203	0.33 107	1.69 105	0.55 390	0.25 213	0.91 388	0.23 92	0.98 365	0.71 298	0.53 199	0.55 211	0.66 271	0.30 134	1.22 269	0.32 155	0.15 283	0.13 245	0.16 307	0.11 143	0.16 134	0.13 120

Consistency-Raft	0.88 386	0.93 352	3.23 431	0.99 435	0.64 416	0.77 349	0.55 362	0.98 365	0.97 398	0.61 294	1.03 394	0.65 266	1.05 405	0.79 226	1.38 386	0.44 413	0.46 424	0.51 422	0.58 435	0.65 422	0.47 410

ccnet	0.71 340	0.41 156	1.59 88	0.40 310	0.45 376	1.06 404	0.55 362	0.98 365	0.71 298	0.88 389	0.97 384	0.82 346	0.88 388	1.68 327	0.94 345	0.32 403	0.26 384	0.32 403	0.27 364	0.34 347	0.30 347

PS-NSSS	0.63 298	1.00 379	1.81 171	0.30 123	0.31 281	0.63 256	0.34 269	0.98 365	0.69 281	0.54 212	0.74 343	0.51 197	0.41 217	2.43 415	0.48 247	0.24 379	0.17 318	0.27 388	0.18 301	0.27 299	0.21 261

MFMNet_re	0.92 391	1.28 418	2.53 350	0.82 424	0.76 427	0.90 386	0.75 406	0.98 365	1.04 407	1.03 403	1.05 398	0.84 351	0.94 395	0.83 228	0.72 319	0.68 430	0.60 436	0.63 427	0.60 437	0.77 430	0.74 432

NaN_ROB	1.14 410	0.94 354	2.96 405	0.53 381	0.56 402	1.13 413	0.99 424	0.98 365	1.00 402	1.09 408	0.87 369	0.77 328	1.06 407	5.90 465	2.72 432	0.16 303	0.23 366	0.16 307	0.24 347	0.22 239	0.36 380

PWC_ROB	0.70 333	0.94 354	1.88 201	0.39 301	0.39 345	0.62 239	0.30 222	0.98 365	0.94 394	0.91 393	1.29 410	0.77 328	0.62 336	1.62 321	1.03 362	0.18 328	0.11 204	0.18 344	0.13 205	0.51 409	0.22 271

PWCDC_ROB	0.72 343	1.06 390	2.09 266	0.47 355	0.36 327	0.78 354	0.26 153	0.98 365	1.34 429	0.61 294	2.07 432	0.64 263	0.61 331	0.83 228	0.71 315	0.31 402	0.14 261	0.15 289	0.12 176	0.60 420	0.21 261

CBMV	0.71 340	0.76 292	2.64 368	0.33 198	0.20 137	0.78 354	0.79 410	0.98 365	0.78 355	0.85 388	0.71 334	0.86 358	1.10 410	1.46 292	0.62 294	0.18 328	0.20 347	0.21 364	0.19 320	0.25 273	0.33 366
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CoDeX	0.52 231	0.43 167	2.25 301	0.29 108	0.26 227	0.61 219	0.32 257	0.99 377	0.68 272	0.48 151	0.55 211	0.52 203	0.40 206	1.60 317	0.35 179	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.13 66	0.12 86

mmx	0.72 343	0.23 27	2.01 249	0.30 123	0.21 147	0.57 156	0.26 153	0.99 377	0.76 346	0.53 199	0.63 276	0.66 271	0.39 200	2.52 422	3.43 448	0.13 228	0.10 159	0.15 289	0.13 205	0.15 101	0.15 168

xxx	0.72 343	0.23 27	2.01 249	0.30 123	0.21 147	0.57 156	0.26 153	0.99 377	0.76 346	0.53 199	0.63 276	0.66 271	0.39 200	2.52 422	3.43 448	0.13 228	0.10 159	0.15 289	0.13 205	0.15 101	0.15 168

otaku	1.03 404	1.68 443	2.72 379	0.95 432	0.73 423	1.03 402	0.59 375	0.99 377	0.86 377	0.69 344	1.61 422	0.98 386	0.64 339	1.46 292	1.14 369	0.95 441	0.46 424	0.72 432	0.40 411	1.24 446	0.78 437

RAFT + AFF	0.64 302	1.20 410	1.95 233	0.34 226	0.33 301	0.67 291	0.52 352	0.99 377	0.74 324	0.53 199	0.58 236	0.57 231	0.80 373	1.76 338	0.51 260	0.12 199	0.27 390	0.15 289	0.14 233	0.43 392	0.29 339

Syn2CoEx	0.70 333	1.07 392	2.74 383	0.43 327	0.30 265	0.64 267	0.42 311	0.99 377	0.78 355	0.62 305	0.78 352	0.74 317	0.72 359	1.92 374	0.61 292	0.20 350	0.17 318	0.19 350	0.15 255	0.29 308	0.22 271

NCC-stereo	0.79 370	0.94 354	2.42 329	0.59 399	0.45 376	1.90 442	0.46 334	0.99 377	0.72 306	0.64 322	0.84 362	0.91 370	0.73 362	1.80 349	1.00 355	0.27 392	0.19 338	0.23 373	0.31 381	0.24 263	0.22 271

Abc-Net	0.79 370	0.94 354	2.42 329	0.59 399	0.45 376	1.90 442	0.46 334	0.99 377	0.72 306	0.64 322	0.84 362	0.91 370	0.73 362	1.80 349	1.00 355	0.27 392	0.19 338	0.23 373	0.31 381	0.24 263	0.22 271
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ttt	0.66 314	0.22 23	1.68 103	0.34 226	0.24 198	0.60 198	0.26 153	1.00 385	0.77 350	0.55 229	0.67 305	0.54 210	0.36 166	2.14 392	3.03 437	0.16 303	0.13 245	0.13 228	0.12 176	0.15 101	0.17 208

BUS	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.30 123	0.21 147	0.91 388	0.23 92	1.00 385	0.61 199	0.63 313	0.53 192	0.66 271	0.30 134	0.43 92	0.32 155	0.13 228	0.10 159	0.14 262	0.12 176	0.12 40	0.11 55

BSDual-CNN	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.30 123	0.21 147	0.76 341	0.31 234	1.00 385	0.61 199	0.63 313	0.53 192	0.63 255	0.37 179	0.43 92	0.38 192	0.13 228	0.10 159	0.14 262	0.12 176	0.12 40	0.11 55

hknet	0.47 170	0.29 78	1.70 109	0.30 123	0.24 198	0.76 341	0.31 234	1.00 385	0.64 236	0.63 313	0.53 192	0.80 339	0.38 186	0.77 221	0.37 186	0.11 151	0.10 159	0.14 262	0.12 176	0.12 40	0.11 55

WZ-Net	0.92 391	1.31 421	3.76 443	0.41 316	0.36 327	0.86 378	0.71 401	1.00 385	1.06 411	0.82 382	0.92 375	1.06 403	1.05 405	2.16 393	1.61 398	0.19 342	0.13 245	0.15 289	0.16 274	0.32 332	0.28 333

GEStereo_RVC	0.54 242	0.87 335	1.95 233	0.47 355	0.25 213	0.62 239	0.37 290	1.00 385	0.74 324	0.53 199	0.54 202	0.59 240	0.44 250	1.10 253	0.46 234	0.15 283	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.26 291	0.19 239

XQC	0.73 352	0.98 373	2.39 324	0.46 350	0.35 319	0.81 365	0.46 334	1.00 385	1.00 402	0.80 373	0.69 320	0.88 364	0.74 367	1.32 277	1.20 374	0.24 379	0.16 302	0.23 373	0.20 330	0.41 386	0.33 366

NVStereoNet_ROB	1.16 414	0.95 360	2.54 356	0.58 396	0.55 400	0.78 354	0.63 387	1.00 385	1.08 413	1.03 403	4.07 462	1.48 428	1.22 414	2.88 442	1.27 380	0.50 418	0.46 424	0.54 423	0.62 438	0.50 407	0.63 428
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_xeample	0.72 343	0.21 13	1.36 47	0.27 58	0.17 69	0.59 188	0.28 193	1.01 393	0.70 289	0.55 229	0.67 305	0.44 148	0.39 200	1.88 367	5.17 461	0.12 199	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.13 66	0.15 168

Nwc_Net	0.68 325	0.83 325	2.53 350	0.41 316	0.39 345	0.77 349	0.38 296	1.01 393	0.70 289	0.60 287	0.99 387	0.98 386	0.68 351	1.41 285	0.63 296	0.23 372	0.15 286	0.23 373	0.25 354	0.23 248	0.18 227

SAMSARA	0.91 389	0.97 370	2.22 295	0.80 420	0.58 406	1.32 419	1.31 444	1.01 393	0.94 394	1.36 429	0.87 369	1.38 424	0.90 390	1.72 333	1.02 360	0.24 379	0.30 397	0.22 366	0.25 354	0.36 359	0.35 372

IPLGR	0.54 242	0.56 226	2.68 373	0.36 259	0.18 96	0.62 239	0.54 359	1.02 396	0.64 236	0.73 359	0.46 126	0.47 178	0.45 254	1.12 259	0.29 119	0.09 23	0.08 68	0.11 120	0.09 53	0.19 200	0.12 86

LMCR-Stereo	0.52 231	0.71 279	2.39 324	0.40 310	0.21 147	0.74 332	0.31 234	1.02 396	0.64 236	0.61 294	0.63 276	0.39 106	0.51 289	0.62 180	0.42 217	0.19 342	0.09 127	0.12 171	0.09 53	0.23 248	0.12 86

222	0.78 368	0.23 27	1.23 29	0.28 80	0.18 96	0.62 239	0.24 119	1.02 396	0.70 289	0.58 266	0.66 302	0.46 170	0.42 233	1.80 349	6.53 466	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.17 208

xxxx	0.70 333	0.21 13	1.33 43	0.28 80	0.18 96	0.63 256	0.24 119	1.02 396	0.69 281	0.50 169	0.62 264	0.58 238	0.38 186	1.47 299	5.21 462	0.13 228	0.12 228	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.15 168

AF-Net	0.69 329	0.92 346	2.21 291	0.41 316	0.40 353	0.68 303	0.40 302	1.02 396	0.86 377	0.69 344	1.03 394	1.04 399	0.84 380	1.19 266	0.78 330	0.22 369	0.14 261	0.25 384	0.17 291	0.30 319	0.18 227

SHD	0.72 343	0.77 301	2.36 320	0.45 346	0.40 353	0.71 318	0.32 257	1.02 396	1.25 425	1.07 406	0.84 362	0.90 368	0.73 362	1.09 252	0.98 349	0.21 356	0.18 328	0.20 358	0.21 335	0.32 332	0.31 354

DRN-Test	0.64 302	0.43 167	2.44 335	0.39 301	0.44 368	0.80 364	0.41 308	1.02 396	0.78 355	0.80 373	0.63 276	0.69 293	0.56 308	1.79 345	0.69 311	0.15 283	0.12 228	0.17 324	0.16 274	0.18 179	0.17 208

1111x	0.74 355	0.21 13	1.93 223	0.31 149	0.17 69	0.63 256	0.32 257	1.03 403	0.74 324	0.52 189	0.62 264	0.57 231	0.47 270	2.38 407	4.25 456	0.12 199	0.14 261	0.11 120	0.12 176	0.12 40	0.14 135

HBP-ISP	0.76 360	1.30 420	3.19 427	0.35 241	0.26 227	0.85 376	0.54 359	1.03 403	0.72 306	0.80 373	0.69 320	0.68 286	0.83 377	2.04 383	0.44 230	0.23 372	0.24 369	0.29 398	0.25 354	0.28 305	0.24 303

RTS	1.21 417	1.31 421	6.39 464	0.52 375	0.51 393	1.61 431	0.79 410	1.03 403	1.37 431	1.13 410	1.30 411	1.10 409	0.85 381	2.65 430	2.08 415	0.21 356	0.24 369	0.18 344	0.18 301	0.43 392	0.32 359

RTSA	1.21 417	1.31 421	6.39 464	0.52 375	0.51 393	1.61 431	0.79 410	1.03 403	1.37 431	1.13 410	1.30 411	1.10 409	0.85 381	2.65 430	2.08 415	0.21 356	0.24 369	0.18 344	0.18 301	0.43 392	0.32 359

AnyNet_C01	1.14 410	1.49 433	4.23 454	0.54 384	0.53 395	1.51 428	1.37 447	1.04 407	1.07 412	1.17 418	1.33 414	1.15 414	1.08 408	1.61 320	2.74 433	0.25 384	0.22 360	0.28 391	0.24 347	0.48 403	0.40 397

SPS-STEREO	1.07 407	1.13 399	2.88 396	0.65 409	0.69 420	0.99 396	0.68 395	1.05 408	0.87 380	1.36 429	1.23 406	1.46 427	0.94 395	1.87 360	1.72 402	0.66 429	0.61 437	0.58 424	0.57 433	0.65 422	0.77 436
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	1.93 447	1.85 452	4.10 452	1.07 437	0.86 430	1.15 415	0.53 356	1.06 409	1.12 417	0.64 322	1.09 400	1.99 437	0.70 354	2.20 395	9.86 472	5.62 470	0.41 421	1.03 445	0.55 427	1.86 459	0.85 440

Wz-Net-TNSev	0.91 389	1.73 447	3.08 415	0.36 259	0.31 281	1.00 399	0.71 401	1.06 409	0.97 398	0.71 352	0.72 338	1.09 407	0.87 385	2.42 413	1.59 397	0.20 350	0.20 347	0.16 307	0.20 330	0.44 399	0.35 372

test_xeample3	0.46 156	0.34 118	2.99 410	0.37 279	0.16 45	0.49 71	0.33 265	1.06 409	0.44 51	0.25 35	0.23 8	0.24 27	0.25 69	0.49 135	0.56 278	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.40 411	0.17 155	0.26 321

ADCS	1.05 406	1.36 429	2.98 409	0.42 324	0.36 327	0.96 393	0.81 414	1.06 409	1.12 417	1.25 423	0.97 384	1.08 405	0.90 390	1.25 275	4.86 460	0.21 356	0.21 355	0.22 366	0.23 345	0.36 359	0.38 389

CC-Net-ROB	0.85 382	1.15 404	2.13 275	0.88 426	0.38 343	0.88 384	0.44 325	1.06 409	0.79 360	0.58 266	0.69 320	0.65 266	0.50 287	2.74 437	0.51 260	0.93 439	0.39 418	0.87 435	0.29 370	0.54 414	0.54 417

rrr	0.46 156	0.34 118	3.08 415	0.27 58	0.16 45	0.45 41	0.28 193	1.09 414	0.51 108	0.24 22	0.21 4	0.26 44	0.25 69	0.64 185	0.52 262	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.29 370	0.16 134	0.25 312

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 203	0.33 107	0.93 10	0.26 45	0.22 168	0.46 54	0.20 34	1.10 415	1.34 429	3.16 464	0.32 53	0.22 13	0.20 24	0.30 23	0.22 44	0.10 96	0.09 127	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.19 239

FCDSN-DC	1.29 423	0.54 216	2.50 347	0.47 355	0.41 360	1.12 411	0.60 377	1.10 415	1.27 427	2.23 451	2.87 452	3.67 453	3.12 459	2.39 410	1.69 400	0.30 400	0.26 384	0.31 400	0.30 376	0.35 355	0.38 389
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FBW_ROB	0.83 379	0.77 301	1.77 140	0.44 332	0.30 265	0.87 382	0.46 334	1.10 415	0.91 390	0.81 378	0.75 346	1.01 392	0.61 331	3.66 456	1.23 378	0.26 387	0.23 366	0.36 408	0.25 354	0.27 299	0.62 426

SANet	1.20 416	1.21 411	3.33 436	0.38 293	0.27 239	1.73 439	0.85 415	1.10 415	2.49 454	1.16 413	1.83 428	1.72 433	1.50 433	2.37 404	2.84 435	0.18 328	0.16 302	0.16 307	0.15 255	0.32 332	0.32 359

EAI-Stereo	0.78 368	0.25 38	1.67 102	0.54 384	0.59 408	1.95 444	2.05 458	1.11 419	0.64 236	0.95 398	1.49 419	0.50 194	0.67 348	0.59 172	1.44 391	0.09 23	0.19 338	0.09 30	0.49 422	0.13 66	0.22 271

iRaft-Stereo_20w	0.58 271	0.39 147	1.96 242	0.45 346	0.32 288	0.92 390	0.57 371	1.14 420	0.56 160	0.81 378	0.40 97	0.55 213	0.69 352	0.65 192	1.04 363	0.09 23	0.16 302	0.09 30	0.36 403	0.17 155	0.25 312

DeepPrunerF	0.86 383	0.86 332	2.91 403	0.45 346	0.50 388	0.64 267	0.48 345	1.14 420	2.64 455	0.63 313	0.61 259	0.65 266	0.62 336	2.21 396	1.31 381	0.23 372	0.19 338	0.30 399	0.28 367	0.36 359	0.25 312

PDISCO_ROB	0.75 357	1.06 390	2.11 270	0.64 406	0.59 408	1.13 413	0.43 317	1.14 420	1.05 408	0.64 322	0.71 334	0.96 382	0.61 331	1.21 267	0.76 326	0.37 410	0.18 328	0.27 388	0.24 347	0.56 416	0.32 359

PVD	0.90 388	0.85 331	2.15 281	0.53 381	0.50 388	0.99 396	0.56 367	1.15 423	1.64 440	1.41 434	1.41 418	1.11 411	1.13 412	1.35 280	1.31 381	0.26 387	0.28 392	0.28 391	0.26 360	0.37 366	0.49 413

RainbowNet	1.15 412	1.78 448	2.72 379	1.12 442	0.91 434	1.06 404	0.76 408	1.16 424	1.13 419	0.75 362	0.97 384	1.09 407	0.80 373	1.60 317	1.21 376	1.17 449	1.26 459	1.01 444	0.57 433	1.13 440	0.88 444

CSAN	1.25 421	1.12 396	3.04 412	0.51 371	0.37 338	1.06 404	1.15 438	1.22 425	1.08 413	1.17 418	1.91 430	1.04 399	1.31 419	5.96 466	2.43 428	0.26 387	0.22 360	0.24 379	0.24 347	0.31 326	0.30 347

MFN_U_SF_RVC	1.55 440	2.39 468	3.16 423	0.65 409	0.41 360	1.12 411	0.46 334	1.23 426	1.33 428	1.61 439	1.20 404	1.43 426	0.98 399	1.76 338	1.97 409	1.90 462	1.80 461	1.98 466	2.15 465	1.63 454	1.77 465

ACVNet_1	1.33 425	1.91 456	4.03 450	1.09 439	0.88 431	1.19 418	0.66 389	1.24 427	1.17 420	0.94 396	0.96 382	3.09 449	1.04 404	2.37 404	1.11 367	1.04 445	0.48 430	1.03 445	0.48 421	1.12 439	0.83 439

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 426	1.70 445	2.50 347	0.56 392	0.40 353	2.15 452	0.99 424	1.24 427	1.26 426	1.02 402	1.10 401	1.29 419	0.88 388	3.10 447	1.08 365	1.66 459	0.83 452	0.68 430	0.88 451	1.57 453	1.80 466

HSM-Net_RVC	0.67 318	0.34 118	2.23 299	0.26 45	0.19 122	0.67 291	0.29 214	1.26 429	0.69 281	0.72 355	0.70 330	0.78 331	0.42 233	3.77 457	0.41 215	0.13 228	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.12 40	0.11 55
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DPSNet	0.86 383	0.60 232	2.34 314	0.58 396	0.36 327	1.07 409	0.75 406	1.30 430	1.05 408	0.70 348	0.68 313	0.94 379	1.29 416	2.08 387	1.82 406	0.26 387	0.23 366	0.16 307	0.17 291	0.48 403	0.40 397

MDST_ROB	1.17 415	0.42 163	3.87 445	0.54 384	0.44 368	4.11 465	0.58 373	1.31 431	0.84 374	2.12 445	1.12 402	0.98 386	0.71 356	4.24 461	0.99 354	0.16 303	0.14 261	0.19 350	0.17 291	0.18 179	0.35 372

MeshStereo	1.21 417	1.15 404	3.01 411	0.34 226	0.28 249	1.10 410	0.69 397	1.35 432	1.01 404	2.71 458	2.41 443	2.96 447	1.45 430	2.80 440	1.40 389	0.22 369	0.22 360	0.22 366	0.19 320	0.50 407	0.26 321
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
IPLG	0.69 329	0.84 327	2.43 333	0.35 241	0.21 147	1.65 435	0.61 381	1.36 433	0.58 173	1.39 433	0.51 171	0.37 95	0.87 385	1.41 285	0.36 181	0.09 23	0.07 14	0.14 262	0.12 176	0.32 332	0.11 55

SGM+DAISY	1.83 445	1.43 430	3.81 444	0.87 425	1.01 440	2.38 456	2.53 463	1.36 433	1.75 444	2.92 461	3.22 458	2.65 445	2.93 454	2.22 399	3.10 440	0.72 432	0.69 446	0.63 427	0.62 438	0.77 430	0.98 447

MADNet+	1.36 428	1.93 458	5.95 463	0.81 423	0.59 408	1.57 430	1.09 433	1.39 435	1.22 423	0.84 385	1.01 390	1.25 418	1.12 411	3.19 448	2.36 427	0.45 415	0.47 427	0.38 414	0.34 393	0.59 417	0.57 421

ETE_ROB	0.60 281	0.71 279	1.55 84	0.37 279	0.25 213	0.69 309	0.51 349	1.47 436	0.70 289	0.80 373	0.69 320	0.85 354	0.49 284	1.36 281	0.58 286	0.16 303	0.13 245	0.19 350	0.16 274	0.21 225	0.23 292

ELAS_RVC	1.37 430	0.78 309	3.21 429	0.55 390	0.50 388	1.49 426	2.48 462	1.48 437	1.71 443	2.13 448	2.09 433	2.07 438	2.56 452	1.90 369	2.02 412	0.35 407	0.36 408	0.37 412	0.34 393	0.49 405	0.47 410
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 434	1.81 449	3.23 431	1.08 438	0.92 435	1.32 419	0.85 415	1.49 438	1.69 441	1.19 421	1.73 426	2.13 439	1.03 403	2.50 421	1.40 389	0.91 438	0.53 432	1.00 443	0.55 427	2.11 461	0.85 440

PWCK	1.49 437	1.90 455	3.22 430	1.09 439	0.54 397	1.71 437	1.73 455	1.49 438	1.53 437	1.44 436	1.80 427	1.82 434	1.30 418	3.34 451	1.76 404	1.07 446	0.56 434	0.97 442	0.58 435	1.38 452	0.65 429

SGM_RVC	1.89 446	0.92 346	2.50 347	0.96 434	0.93 436	1.63 433	1.37 447	1.52 440	12.43 469	1.85 442	1.69 425	2.40 443	1.74 441	2.81 441	1.71 401	0.53 419	0.47 427	0.42 417	0.47 420	0.74 427	0.74 432
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
JetBlue	1.78 443	1.63 437	3.92 447	0.73 414	1.21 450	4.38 466	3.35 465	1.59 441	1.20 422	1.26 426	1.52 421	2.37 442	1.88 443	3.23 449	3.00 436	0.53 419	0.47 427	0.48 421	0.49 422	1.29 448	0.97 446

MIPNet	0.83 379	0.81 318	2.40 326	0.61 403	0.18 96	1.48 425	1.39 449	1.60 442	0.74 324	1.94 443	0.85 366	0.73 311	1.68 438	0.87 234	0.31 145	0.09 23	0.08 68	0.11 120	0.32 386	0.25 273	0.12 86

ELAS	1.39 431	0.79 311	2.86 394	0.53 381	0.50 388	2.81 459	2.20 459	1.61 443	1.50 436	2.28 453	2.35 441	1.82 434	2.13 446	1.73 334	2.22 421	0.35 407	0.37 410	0.35 406	0.35 396	0.49 405	0.47 410
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	1.49 437	0.59 231	2.88 396	0.44 332	0.39 345	1.97 447	0.66 389	1.67 444	1.70 442	2.72 459	2.89 453	4.22 456	2.97 456	2.55 425	2.19 420	0.29 397	0.26 384	0.31 400	0.30 376	0.32 332	0.39 393

IMH-64-1	1.39 431	1.64 439	1.86 195	1.36 447	1.11 446	1.39 422	1.19 440	1.76 445	1.45 434	1.16 413	2.21 438	1.53 429	1.38 425	1.98 377	1.52 394	1.29 451	0.67 441	1.27 451	0.69 442	1.29 448	0.98 447

IMH-64	1.39 431	1.64 439	1.86 195	1.36 447	1.11 446	1.39 422	1.19 440	1.76 445	1.45 434	1.16 413	2.21 438	1.53 429	1.38 425	1.98 377	1.52 394	1.29 451	0.67 441	1.27 451	0.69 442	1.29 448	0.98 447

TRStereo	0.53 237	0.76 292	2.38 322	0.42 324	0.29 255	0.69 309	0.23 92	1.81 447	0.55 150	0.36 72	0.32 53	0.47 178	0.40 206	0.46 113	0.25 81	0.12 199	0.11 204	0.11 120	0.41 414	0.13 66	0.32 359

WAO-6	1.58 441	1.54 434	2.32 309	1.14 443	1.00 439	2.30 454	1.03 430	1.82 448	2.85 457	1.25 423	2.61 448	2.20 440	1.56 435	2.47 419	1.99 411	0.95 441	0.67 441	1.19 450	0.83 449	1.08 438	0.88 444

WAO-7	1.48 436	1.63 437	2.49 343	0.93 430	0.75 424	1.72 438	1.10 434	1.84 449	1.96 449	1.43 435	2.54 445	1.97 436	1.61 437	3.06 445	2.08 415	0.69 431	0.66 440	0.94 440	0.74 445	0.80 432	0.69 431

FC-DCNN v2	1.54 439	0.58 230	2.80 391	0.44 332	0.39 345	2.05 450	0.66 389	1.90 450	1.84 447	2.79 460	2.97 456	4.41 460	3.07 457	2.65 430	2.30 425	0.29 397	0.26 384	0.31 400	0.30 376	0.32 332	0.38 389

SDNR	1.22 420	0.80 313	2.71 377	0.33 198	1.48 458	1.98 448	0.23 92	1.93 451	2.44 452	0.89 391	2.52 444	1.36 423	0.51 289	3.65 455	1.93 408	0.30 400	0.31 399	0.22 366	0.16 274	0.33 340	0.36 380

Dean	1.79 444	1.83 450	3.92 447	1.29 446	1.07 445	1.55 429	1.00 427	1.95 452	2.33 451	1.47 437	4.19 463	4.26 459	1.33 422	2.21 396	1.48 393	1.14 448	0.68 445	1.18 447	0.74 445	1.24 446	0.98 447

IMH	2.02 449	2.15 466	2.69 376	1.68 453	1.12 448	1.66 436	0.92 420	2.10 453	1.92 448	1.32 428	2.66 450	2.21 441	1.69 439	5.78 464	1.68 399	5.54 469	0.96 456	1.31 453	0.71 444	1.32 451	0.99 451

ktn	4.35 464	2.10 461	2.89 399	1.80 457	1.49 459	2.13 451	1.41 452	2.26 454	12.72 470	11.41 472	16.43 476	11.15 472	3.75 460	4.36 462	3.18 442	1.82 461	0.98 458	1.73 465	1.21 461	2.97 466	1.27 457

LVE	1.96 448	2.17 467	3.14 421	1.68 453	1.80 462	1.63 433	1.03 430	2.34 455	2.81 456	1.25 423	2.89 453	4.24 458	1.29 416	2.79 439	1.44 391	2.85 466	0.91 455	1.18 447	1.46 464	1.23 445	1.10 453

UNDER WATER-64	2.47 450	1.89 454	4.86 457	1.82 459	1.44 455	3.18 461	1.57 454	2.62 456	5.64 462	2.05 444	2.13 435	4.13 455	3.76 461	2.62 428	3.42 447	1.47 456	0.85 453	1.57 461	1.07 458	1.82 458	1.49 461

MADNet++	2.79 454	2.11 463	2.97 408	2.49 464	2.28 463	2.95 460	2.31 460	2.67 457	2.47 453	3.03 463	3.13 457	2.70 446	2.92 453	4.10 459	4.48 457	2.68 465	2.24 468	3.04 469	2.44 467	2.37 463	2.34 467

LE_ROB	4.43 465	1.35 428	9.38 467	2.79 467	3.93 465	2.43 457	3.46 467	2.68 458	11.19 468	11.66 473	4.73 465	5.26 463	10.46 471	4.50 463	9.49 470	0.82 437	0.69 446	1.34 454	0.98 455	0.75 429	0.76 435

notaker	2.66 452	2.07 460	3.31 435	2.61 466	1.43 453	1.76 440	1.11 435	2.76 459	1.79 446	2.26 452	11.53 473	3.96 454	4.29 463	3.09 446	2.76 434	1.55 458	0.88 454	1.70 464	1.07 458	2.00 460	1.35 458

JetRed	3.29 460	4.93 470	10.17 468	1.45 449	1.72 461	7.44 469	5.05 470	3.06 460	2.12 450	2.41 455	2.39 442	2.99 448	2.37 449	3.51 454	6.44 464	1.32 454	1.90 465	1.37 455	1.23 462	2.21 462	1.76 464

KSHMR	4.10 463	1.97 459	5.27 460	1.71 455	1.47 457	1.96 445	1.28 443	3.19 461	17.33 480	2.12 445	15.91 475	9.18 469	1.57 436	8.42 470	1.98 410	1.52 457	1.26 459	1.67 463	1.19 460	1.67 455	1.40 460

UNDER WATER	2.74 453	1.85 452	4.54 456	1.81 458	1.44 455	2.34 455	1.40 450	3.24 462	6.60 465	2.60 457	2.76 451	5.75 464	5.24 466	3.02 444	4.01 452	1.45 455	0.81 451	1.59 462	1.06 457	1.80 457	1.51 462

WAO-8	2.80 455	2.14 464	2.89 399	1.91 460	1.04 443	3.98 463	0.96 422	3.26 463	6.17 463	2.15 449	3.37 459	3.31 451	2.41 450	11.84 472	2.03 413	2.05 463	1.86 463	1.54 459	0.92 452	1.22 443	0.87 442

Venus	2.80 455	2.14 464	2.89 399	1.91 460	1.04 443	3.98 463	0.96 422	3.26 463	6.17 463	2.15 449	3.37 459	3.31 451	2.41 450	11.84 472	2.03 413	2.05 463	1.86 463	1.54 459	0.92 452	1.22 443	0.87 442

SGM-ForestM	2.98 459	1.70 445	3.52 441	0.67 411	0.47 384	5.18 468	3.36 466	3.30 465	2.86 458	4.44 466	3.79 461	9.80 470	5.50 467	6.29 467	6.52 465	0.27 392	0.36 408	0.24 379	0.27 364	0.38 372	0.58 423

HanzoNet	7.64 469	2.86 469	5.05 458	7.01 472	3.97 466	2.18 453	1.34 446	3.37 466	4.05 459	13.17 474	10.58 467	10.73 471	16.52 477	8.45 471	10.51 473	10.48 477	9.72 479	5.59 473	13.46 478	6.84 473	6.83 473

TorneroNet-64	2.65 451	1.83 450	3.30 433	1.46 450	1.20 449	3.89 462	0.99 424	3.51 467	6.71 466	2.56 456	4.60 464	4.22 456	3.85 462	3.33 450	3.14 441	1.19 450	0.65 439	1.39 456	0.79 448	3.31 467	1.15 454

TorneroNet	5.50 467	1.92 457	3.16 423	1.47 451	1.25 452	14.07 474	1.06 432	4.90 468	20.99 485	10.17 469	16.48 477	11.88 474	6.93 468	3.34 451	4.20 455	1.30 453	0.69 446	1.45 458	0.86 450	2.61 464	1.20 455

MANE	2.90 458	1.14 400	2.96 405	1.03 436	1.01 440	5.01 467	2.45 461	5.36 469	6.88 467	3.58 465	4.76 466	5.99 465	4.99 464	4.23 460	4.61 459	0.56 424	0.67 441	0.44 419	0.78 447	0.51 409	1.03 452

PML	23.15 481	16.83 477	7.78 466	5.49 470	9.93 469	51.13 489	104.50 489	5.76 470	13.62 473	37.30 489	105.93 489	30.86 489	23.50 484	12.07 474	7.87 468	6.30 472	2.12 467	6.32 474	2.43 466	10.44 476	2.90 468

DGTPSM_ROB	8.89 471	5.62 471	12.25 470	5.92 471	11.32 470	8.54 470	24.18 478	6.40 471	13.49 471	5.15 467	11.46 471	6.19 467	10.92 472	7.00 468	13.72 474	4.47 467	7.65 472	3.92 470	7.45 474	4.38 470	7.87 474

DPSMNet_ROB	9.48 472	5.64 472	13.01 474	8.82 473	11.82 471	8.54 470	24.20 479	6.41 472	13.65 474	5.32 468	11.47 472	6.33 468	10.92 472	7.69 469	13.89 475	7.25 476	8.19 474	5.06 471	7.78 475	5.31 472	8.26 475

DLNR_Zeroshot_test	13.43 476	19.94 480	23.55 480	121.61 490	35.03 485	0.46 54	0.15 4	8.02 473	0.35 10	0.28 53	0.37 76	0.26 44	0.17 6	0.76 217	0.29 119	6.42 473	0.26 384	0.09 30	0.38 406	50.13 488	0.18 227

tt	4.93 466	0.27 52	4.20 453	2.29 463	1.58 460	10.20 472	16.97 476	9.42 474	5.02 461	1.67 440	1.28 409	4.68 461	5.03 465	3.37 453	5.92 463	6.16 471	9.47 478	2.82 468	3.18 469	3.60 468	1.53 463

LRCNet_RVC	13.74 477	19.30 478	12.75 473	19.46 480	12.69 472	1.86 441	0.41 308	12.33 475	1.05 408	15.77 476	18.83 481	12.62 477	8.70 470	12.21 475	9.62 471	22.22 482	8.37 477	25.85 483	24.01 483	19.32 481	17.44 482

DPSimNet_ROB	17.97 478	20.20 484	24.98 482	17.62 478	15.92 476	21.53 484	21.00 477	13.70 476	15.61 478	23.89 486	14.69 474	22.87 482	24.58 488	12.70 477	14.56 476	18.48 481	12.91 480	20.21 481	12.05 476	17.76 477	14.17 479

Anonymous_1	22.91 480	11.20 474	12.13 469	12.75 475	26.28 483	19.43 480	27.92 483	14.08 477	13.61 472	14.96 475	10.58 467	11.26 473	11.19 474	12.55 476	14.57 477	38.28 489	7.88 473	34.96 486	63.99 486	89.57 489	10.94 478

BEATNet-Init1	12.10 473	11.19 473	27.29 486	2.99 468	3.51 464	21.84 485	11.10 472	14.34 478	13.83 475	20.34 481	20.33 482	26.35 488	20.03 479	19.06 483	14.80 478	1.74 460	1.81 462	2.05 467	2.49 468	3.69 469	3.12 469

DPSM_ROB	12.34 474	11.21 475	12.51 471	12.91 476	12.80 473	19.84 482	28.28 484	14.38 479	14.28 476	10.58 470	11.26 469	12.03 475	11.85 475	13.15 478	15.34 479	7.11 474	8.31 475	6.50 475	7.35 472	8.84 474	8.31 476

DPSM	12.34 474	11.21 475	12.51 471	12.91 476	12.80 473	19.84 482	28.28 484	14.38 479	14.28 476	10.58 470	11.26 469	12.03 475	11.85 475	13.15 478	15.34 479	7.11 474	8.31 475	6.50 475	7.35 472	8.84 474	8.31 476

HaxPig	19.86 479	22.40 485	22.34 479	17.95 479	17.95 477	11.77 473	11.89 473	16.02 481	15.89 479	21.10 482	21.41 483	18.74 481	18.39 478	20.08 484	19.69 481	23.63 486	23.22 484	24.06 482	23.69 482	23.00 482	23.95 484

MEDIAN_ROB	23.96 482	27.05 489	26.39 485	22.16 481	22.13 479	16.12 475	13.97 474	20.24 482	20.05 481	25.50 487	25.31 487	22.96 483	22.63 483	24.39 485	23.24 485	28.20 487	27.23 488	28.62 484	27.75 484	27.50 483	27.76 485

xxxxx1	28.96 487	20.11 481	14.07 476	49.74 486	39.15 486	18.98 476	26.64 480	21.94 483	20.21 482	16.45 477	17.48 478	18.36 478	21.56 480	16.21 480	20.88 482	23.07 483	26.55 485	66.40 487	78.70 487	30.27 484	32.51 487

tt_ll	28.96 487	20.11 481	14.07 476	49.74 486	39.15 486	18.98 476	26.64 480	21.94 483	20.21 482	16.45 477	17.48 478	18.36 478	21.56 480	16.21 480	20.88 482	23.07 483	26.55 485	66.40 487	78.70 487	30.27 484	32.51 487

ff	28.96 487	20.11 481	14.07 476	49.74 486	39.15 486	18.98 476	26.64 480	21.94 483	20.21 482	16.45 477	17.48 478	18.36 478	21.56 480	16.21 480	20.88 482	23.07 483	26.55 485	66.40 487	78.70 487	30.27 484	32.51 487

AVERAGE_ROB	26.93 486	30.34 490	29.27 487	25.82 482	25.34 480	19.48 481	15.17 475	23.55 486	23.00 486	28.45 488	27.87 488	26.25 487	25.86 489	26.96 489	25.55 486	31.30 488	30.07 489	31.76 485	30.81 485	30.79 487	30.93 486

CasAABBNet	24.81 483	22.53 486	24.83 481	26.08 483	25.74 481	39.86 486	57.06 488	28.87 487	28.83 488	21.16 484	22.54 485	24.22 484	23.89 486	26.38 486	30.87 488	14.25 478	16.71 482	13.09 477	14.81 480	17.78 478	16.71 480

Selective-RAFT-Error	24.87 484	22.59 487	25.14 483	26.13 484	25.82 482	39.93 487	57.03 487	28.97 488	28.95 489	21.21 485	22.65 486	24.25 485	23.98 487	26.43 487	30.83 487	14.27 479	16.71 482	13.10 478	14.82 481	17.82 479	16.76 481

LSM0	26.58 485	22.63 488	25.88 484	30.13 485	52.21 489	39.94 488	56.74 486	28.97 488	28.72 487	21.14 483	22.26 484	24.43 486	23.88 485	26.54 488	30.87 488	14.32 480	16.55 481	13.12 479	14.71 479	17.92 480	20.60 483

test_example2	115.39 490	123.23 491	94.57 489	115.52 489	123.55 490	101.63 490	114.33 490	53.41 490	99.48 490	134.90 490	135.05 490	85.83 490	85.11 490	111.32 490	106.15 490	152.55 490	205.26 490	99.78 490	114.96 490	140.96 490	110.20 490

ASD4		19.65 479

Low-res two-view benchmark