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

StereoAnything_RVC	0.07 2	0.15 403	0.17 326	0.11 1	0.05 1	0.05 3	0.11 20	0.08 3	0.08 2	0.06 3	0.06 3	0.05 1	0.05 7	0.09 17	0.08 16	0.08 252	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 66	0.04 18

CREStereo	0.09 42	0.04 1	0.08 18	0.11 1	0.06 8	0.13 198	0.14 108	0.14 51	0.10 16	0.08 31	0.13 130	0.09 85	0.08 103	0.11 75	0.10 94	0.08 252	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 149	0.06 157
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
UCFNet_RVC	0.14 261	0.08 199	0.13 184	0.11 1	0.10 291	0.20 360	0.10 10	0.24 267	0.22 251	0.17 262	0.20 236	0.23 333	0.15 286	0.17 299	0.15 294	0.12 393	0.07 326	0.10 349	0.13 420	0.11 378	0.10 357

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 18	0.12 4	0.05 1	0.09 52	0.13 65	0.06 1	0.09 6	0.05 1	0.05 1	0.06 8	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 66	0.04 18

DualNet (step1)	0.16 325	0.12 359	0.20 368	0.12 4	0.14 405	0.17 304	0.13 65	0.27 320	0.23 260	0.20 327	0.20 236	0.24 339	0.19 359	0.16 269	0.16 310	0.15 431	0.06 257	0.14 421	0.14 423	0.14 420	0.12 392

test_sample9	0.18 358	0.12 359	0.20 368	0.12 4	0.14 405	0.17 304	0.13 65	0.27 320	0.23 260	0.20 327	0.20 236	0.24 339	0.19 359	0.19 330	0.17 324	0.15 431	0.30 477	0.14 421	0.14 423	0.14 420	0.12 392

test_sample8	0.19 370	0.12 359	0.20 368	0.12 4	0.14 405	0.17 304	0.13 65	0.31 370	0.21 237	0.27 398	0.22 265	0.36 424	0.25 403	0.19 330	0.17 324	0.15 431	0.30 477	0.14 421	0.14 423	0.14 420	0.12 392

trnet	0.08 12	0.05 11	0.07 4	0.12 4	0.05 1	0.12 162	0.11 20	0.13 36	0.10 16	0.08 31	0.13 130	0.09 85	0.08 103	0.11 75	0.10 94	0.08 252	0.05 146	0.05 3	0.03 1	0.06 149	0.05 87

CFNet-ft	0.14 261	0.07 112	0.15 264	0.12 4	0.09 191	0.16 283	0.18 312	0.22 227	0.24 276	0.17 262	0.26 331	0.24 339	0.14 269	0.16 269	0.14 267	0.11 368	0.06 257	0.08 228	0.09 330	0.09 329	0.08 294

PMTNet	0.09 42	0.05 11	0.09 49	0.12 4	0.06 8	0.12 162	0.14 108	0.15 71	0.11 37	0.09 56	0.13 130	0.10 112	0.07 73	0.13 191	0.10 94	0.15 431	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.07 213	0.06 157

CFNet_RVC	0.14 261	0.07 112	0.15 264	0.12 4	0.09 191	0.16 283	0.18 312	0.22 227	0.24 276	0.17 262	0.26 331	0.24 339	0.14 269	0.16 269	0.14 267	0.11 368	0.06 257	0.08 228	0.09 330	0.09 329	0.08 294

GREAT-IGEV	0.07 2	0.06 41	0.08 18	0.13 12	0.07 39	0.07 21	0.14 108	0.09 4	0.09 6	0.06 3	0.07 21	0.06 8	0.05 7	0.10 35	0.07 1	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.04 18

HI	0.11 142	0.06 41	0.11 111	0.13 12	0.09 191	0.09 52	0.14 108	0.21 205	0.10 16	0.19 306	0.17 191	0.14 192	0.09 129	0.16 269	0.08 16	0.05 6	0.04 3	0.07 150	0.08 286	0.07 213	0.06 157

CoSv	0.11 142	0.06 41	0.11 111	0.13 12	0.09 191	0.09 52	0.14 108	0.21 205	0.10 16	0.19 306	0.17 191	0.14 192	0.09 129	0.16 269	0.08 16	0.05 6	0.04 3	0.07 150	0.08 286	0.07 213	0.06 157

test_sample1	0.13 230	0.07 112	0.14 215	0.13 12	0.08 84	0.19 345	0.16 237	0.20 185	0.15 117	0.14 195	0.22 265	0.18 267	0.16 312	0.17 299	0.14 267	0.07 197	0.06 257	0.06 62	0.06 139	0.08 272	0.07 231

IGEV_Zeroshot_test	0.09 42	0.05 11	0.12 141	0.13 12	0.08 84	0.12 162	0.13 65	0.17 129	0.11 37	0.10 87	0.06 3	0.09 85	0.06 25	0.11 75	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.06 139	0.05 66	0.05 87

LoS	0.09 42	0.05 11	0.11 111	0.13 12	0.07 39	0.14 229	0.11 20	0.15 71	0.15 117	0.09 56	0.09 55	0.12 149	0.09 129	0.15 235	0.10 94	0.07 197	0.05 146	0.05 3	0.03 1	0.05 66	0.05 87
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.11 142	0.05 11	0.12 141	0.13 12	0.07 39	0.15 254	0.14 108	0.19 174	0.13 81	0.11 112	0.17 191	0.13 173	0.09 129	0.13 191	0.11 146	0.08 252	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.08 272	0.07 231

CREStereo++_RVC	0.08 12	0.04 1	0.06 2	0.13 12	0.07 39	0.09 52	0.12 33	0.14 51	0.14 103	0.10 87	0.14 144	0.08 61	0.07 73	0.09 17	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.05 68	0.04 3	0.04 18
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	0.09 42	0.04 1	0.08 18	0.13 12	0.06 8	0.11 130	0.14 108	0.15 71	0.19 200	0.11 112	0.15 160	0.10 112	0.06 25	0.12 150	0.09 45	0.07 197	0.05 146	0.05 3	0.04 18	0.06 149	0.05 87

ACVNet	0.15 302	0.09 263	0.15 264	0.13 12	0.12 366	0.14 229	0.20 369	0.22 227	0.33 368	0.17 262	0.26 331	0.21 300	0.16 312	0.17 299	0.21 377	0.07 197	0.06 257	0.06 62	0.06 139	0.08 272	0.06 157

GANet-RSSM	0.14 261	0.07 112	0.13 184	0.13 12	0.08 84	0.14 229	0.17 268	0.22 227	0.21 237	0.17 262	0.24 285	0.23 333	0.15 286	0.16 269	0.15 294	0.10 342	0.06 257	0.07 150	0.08 286	0.08 272	0.07 231

HUF	0.08 12	0.05 11	0.08 18	0.14 23	0.06 8	0.09 52	0.13 65	0.13 36	0.13 81	0.07 12	0.07 21	0.08 61	0.06 25	0.10 35	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.04 18

IGEV-RUCA	0.08 12	0.06 41	0.11 111	0.14 23	0.09 191	0.10 90	0.12 33	0.10 6	0.12 53	0.06 3	0.07 21	0.07 37	0.06 25	0.09 17	0.08 16	0.06 84	0.05 146	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.06 157

GIP-stereo	0.08 12	0.06 41	0.11 111	0.14 23	0.06 8	0.09 52	0.13 65	0.14 51	0.11 37	0.07 12	0.08 42	0.05 1	0.04 1	0.10 35	0.07 1	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.04 18

DEFOM-Stereo	0.07 2	0.05 11	0.07 4	0.14 23	0.06 8	0.10 90	0.13 65	0.07 2	0.13 81	0.06 3	0.07 21	0.06 8	0.05 7	0.10 35	0.09 45	0.04 1	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 3	0.04 18

Occ-G	0.08 12	0.05 11	0.06 2	0.14 23	0.07 39	0.08 32	0.14 108	0.13 36	0.15 117	0.07 12	0.11 106	0.07 37	0.05 7	0.09 17	0.10 94	0.06 84	0.05 146	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.05 87

test_sample7	0.15 302	0.10 318	0.16 298	0.14 23	0.11 335	0.16 283	0.16 237	0.27 320	0.23 260	0.20 327	0.20 236	0.24 339	0.19 359	0.16 269	0.16 310	0.12 393	0.06 257	0.10 349	0.09 330	0.10 359	0.10 357

test_sample3	0.14 261	0.08 199	0.15 264	0.14 23	0.09 191	0.19 345	0.17 268	0.26 300	0.18 186	0.16 248	0.22 265	0.19 281	0.15 286	0.17 299	0.13 230	0.08 252	0.06 257	0.07 150	0.06 139	0.09 329	0.08 294

test_sample2	0.12 205	0.07 112	0.12 141	0.14 23	0.08 84	0.16 283	0.18 312	0.21 205	0.16 142	0.14 195	0.20 236	0.19 281	0.15 286	0.15 235	0.12 190	0.08 252	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.08 272	0.07 231

CAS++	0.11 142	0.07 112	0.11 111	0.14 23	0.09 191	0.12 162	0.14 108	0.24 267	0.14 103	0.11 112	0.09 55	0.11 132	0.07 73	0.14 213	0.09 45	0.11 368	0.09 376	0.09 304	0.07 225	0.07 213	0.08 294
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.14 261	0.07 112	0.17 326	0.14 23	0.08 84	0.16 283	0.17 268	0.26 300	0.27 319	0.19 306	0.20 236	0.18 267	0.15 286	0.15 235	0.17 324	0.08 252	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.07 213	0.06 157

tta	0.14 261	0.07 112	0.17 326	0.14 23	0.08 84	0.16 283	0.17 268	0.26 300	0.27 319	0.19 306	0.20 236	0.18 267	0.15 286	0.15 235	0.17 324	0.08 252	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.06 157

qqq1	0.13 230	0.07 112	0.17 326	0.14 23	0.08 84	0.16 283	0.17 268	0.26 300	0.27 319	0.19 306	0.20 236	0.18 267	0.15 286	0.15 235	0.11 146	0.08 252	0.05 146	0.05 3	0.05 68	0.06 149	0.06 157

fff1	0.13 230	0.07 112	0.17 326	0.14 23	0.08 84	0.16 283	0.17 268	0.26 300	0.27 319	0.19 306	0.20 236	0.18 267	0.15 286	0.15 235	0.11 146	0.08 252	0.05 146	0.05 3	0.05 68	0.06 149	0.06 157

11t1	0.12 205	0.06 41	0.13 184	0.14 23	0.08 84	0.17 304	0.15 174	0.18 155	0.15 117	0.15 222	0.15 160	0.16 234	0.16 312	0.15 235	0.13 230	0.08 252	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.08 272	0.07 231

AEACV	0.08 12	0.05 11	0.08 18	0.14 23	0.13 387	0.14 229	0.13 65	0.14 51	0.09 6	0.07 12	0.09 55	0.07 37	0.08 103	0.10 35	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.04 18

Any-RAFT	0.10 99	0.05 11	0.09 49	0.14 23	0.07 39	0.13 198	0.14 108	0.21 205	0.15 117	0.11 112	0.12 117	0.12 149	0.09 129	0.12 150	0.09 45	0.07 197	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.06 149	0.05 87

iinet-f	0.16 325	0.06 41	0.45 454	0.14 23	0.10 291	0.21 374	0.14 108	0.27 320	0.23 260	0.21 340	0.24 285	0.21 300	0.15 286	0.18 317	0.21 377	0.09 306	0.07 326	0.07 150	0.06 139	0.09 329	0.10 357

CES	0.08 12	0.04 1	0.08 18	0.14 23	0.07 39	0.09 52	0.14 108	0.11 13	0.09 6	0.08 31	0.09 55	0.11 132	0.06 25	0.12 150	0.08 16	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 66	0.05 87

EGLCR-Stereo	0.08 12	0.05 11	0.08 18	0.14 23	0.06 8	0.10 90	0.12 33	0.11 13	0.16 142	0.06 3	0.05 1	0.07 37	0.05 7	0.10 35	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.04 18

riskmin	0.11 142	0.06 41	0.13 184	0.14 23	0.08 84	0.14 229	0.14 108	0.18 155	0.14 103	0.11 112	0.14 144	0.16 234	0.11 181	0.14 213	0.12 190	0.09 306	0.05 146	0.07 150	0.05 68	0.08 272	0.08 294

x	0.13 230	0.07 112	0.14 215	0.14 23	0.08 84	0.18 322	0.14 108	0.22 227	0.20 222	0.15 222	0.19 224	0.19 281	0.17 333	0.18 317	0.18 342	0.07 197	0.05 146	0.06 62	0.06 139	0.07 213	0.07 231

iRaft-Stereo_20w	0.09 42	0.05 11	0.13 184	0.14 23	0.08 84	0.12 162	0.15 174	0.18 155	0.10 16	0.11 112	0.08 42	0.08 61	0.05 7	0.10 35	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.06 149	0.05 87

CrosDoStereo	0.12 205	0.06 41	0.12 141	0.14 23	0.08 84	0.12 162	0.15 174	0.17 129	0.22 251	0.19 306	0.24 285	0.15 221	0.11 181	0.11 75	0.12 190	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.07 225	0.05 66	0.05 87

DeepStereo_LL	0.12 205	0.06 41	0.12 141	0.14 23	0.08 84	0.12 162	0.15 174	0.17 129	0.22 251	0.19 306	0.24 285	0.15 221	0.11 181	0.11 75	0.12 190	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.07 225	0.05 66	0.05 87

DEmStereo	0.12 205	0.06 41	0.14 215	0.14 23	0.10 291	0.16 283	0.15 174	0.16 96	0.24 276	0.17 262	0.24 285	0.13 173	0.14 269	0.12 150	0.13 230	0.05 6	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.05 87

DRaft	0.12 205	0.06 41	0.11 111	0.14 23	0.09 191	0.14 229	0.17 268	0.21 205	0.30 348	0.17 262	0.28 350	0.10 112	0.15 286	0.10 35	0.12 190	0.05 6	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.05 87

AnonymousM	0.09 42	0.05 11	0.10 78	0.14 23	0.06 8	0.09 52	0.13 65	0.19 174	0.14 103	0.13 174	0.11 106	0.09 85	0.08 103	0.13 191	0.10 94	0.08 252	0.05 146	0.08 228	0.05 68	0.05 66	0.05 87

XX-TBD	0.09 42	0.06 41	0.07 4	0.14 23	0.07 39	0.12 162	0.16 237	0.14 51	0.13 81	0.11 112	0.12 117	0.09 85	0.08 103	0.10 35	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 149	0.05 87

222	0.16 325	0.07 112	0.14 215	0.14 23	0.08 84	0.24 400	0.18 312	0.30 361	0.20 222	0.17 262	0.28 350	0.17 254	0.16 312	0.15 235	0.40 471	0.10 342	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.07 213	0.08 294

xxxx	0.15 302	0.07 112	0.14 215	0.14 23	0.08 84	0.23 395	0.18 312	0.31 370	0.19 200	0.14 195	0.28 350	0.22 317	0.14 269	0.15 235	0.26 424	0.09 306	0.05 146	0.07 150	0.07 225	0.08 272	0.07 231

test_xeample	0.15 302	0.06 41	0.13 184	0.14 23	0.08 84	0.21 374	0.20 369	0.28 337	0.20 222	0.16 248	0.29 362	0.19 281	0.16 312	0.15 235	0.26 424	0.09 306	0.05 146	0.07 150	0.07 225	0.07 213	0.07 231

hitnet-ft	0.18 358	0.09 263	0.17 326	0.14 23	0.09 191	0.26 418	0.20 369	0.25 283	0.26 310	0.24 375	0.32 379	0.31 401	0.22 383	0.24 401	0.21 377	0.12 393	0.07 326	0.10 349	0.08 286	0.12 392	0.11 380

HITNet	0.10 99	0.06 41	0.12 141	0.14 23	0.06 8	0.11 130	0.10 10	0.18 155	0.18 186	0.13 174	0.16 171	0.14 192	0.11 181	0.15 235	0.13 230	0.06 84	0.04 3	0.04 1	0.04 18	0.06 149	0.05 87
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	0.14 261	0.07 112	0.13 184	0.14 23	0.07 39	0.18 322	0.14 108	0.26 300	0.31 355	0.22 355	0.25 314	0.23 333	0.15 286	0.15 235	0.13 230	0.07 197	0.05 146	0.05 3	0.04 18	0.08 272	0.08 294

SCV	0.08 12	0.09 263	0.08 18	0.15 57	0.08 84	0.10 90	0.13 65	0.10 6	0.12 53	0.07 12	0.07 21	0.06 8	0.04 1	0.09 17	0.08 16	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.04 18	0.06 149	0.04 18

AIO_rvc	0.07 2	0.06 41	0.08 18	0.15 57	0.06 8	0.08 32	0.14 108	0.09 4	0.08 2	0.07 12	0.08 42	0.07 37	0.04 1	0.10 35	0.08 16	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

AIO_test	0.07 2	0.05 11	0.07 4	0.15 57	0.07 39	0.06 6	0.14 108	0.10 6	0.10 16	0.07 12	0.07 21	0.06 8	0.05 7	0.08 11	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

castereo++	0.08 12	0.05 11	0.08 18	0.15 57	0.05 1	0.14 229	0.12 33	0.11 13	0.15 117	0.07 12	0.07 21	0.07 37	0.06 25	0.08 11	0.08 16	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

castereo	0.09 42	0.06 41	0.11 111	0.15 57	0.06 8	0.11 130	0.15 174	0.14 51	0.18 186	0.08 31	0.10 78	0.11 132	0.08 103	0.09 17	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

MonSter	0.07 2	0.06 41	0.05 1	0.15 57	0.05 1	0.07 21	0.10 10	0.15 71	0.15 117	0.05 1	0.06 3	0.05 1	0.06 25	0.07 3	0.09 45	0.04 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

tt45	0.09 42	0.06 41	0.11 111	0.15 57	0.07 39	0.11 130	0.16 237	0.13 36	0.11 37	0.09 56	0.06 3	0.08 61	0.06 25	0.13 191	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

999	0.09 42	0.05 11	0.13 184	0.15 57	0.08 84	0.10 90	0.14 108	0.15 71	0.11 37	0.10 87	0.08 42	0.08 61	0.08 103	0.16 269	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.05 87

PAM_32	0.09 42	0.05 11	0.17 326	0.15 57	0.08 84	0.10 90	0.15 174	0.14 51	0.15 117	0.09 56	0.08 42	0.09 85	0.07 73	0.14 213	0.08 16	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.06 139	0.05 66	0.06 157

PAM	0.10 99	0.05 11	0.16 298	0.15 57	0.08 84	0.09 52	0.16 237	0.15 71	0.16 142	0.12 148	0.09 55	0.09 85	0.07 73	0.13 191	0.08 16	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.06 139	0.05 66	0.06 157

dual_stereo	0.07 2	0.04 1	0.08 18	0.15 57	0.05 1	0.05 3	0.13 65	0.12 24	0.08 2	0.07 12	0.06 3	0.05 1	0.05 7	0.07 3	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 3	0.04 18

UGAM-zero	0.09 42	0.05 11	0.15 264	0.15 57	0.08 84	0.09 52	0.13 65	0.19 174	0.15 117	0.11 112	0.15 160	0.07 37	0.07 73	0.09 17	0.09 45	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

WCG-NET	0.08 12	0.05 11	0.09 49	0.15 57	0.06 8	0.11 130	0.14 108	0.13 36	0.13 81	0.06 3	0.09 55	0.07 37	0.06 25	0.13 191	0.08 16	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

model_zeroshot	0.10 99	0.04 1	0.11 111	0.15 57	0.09 191	0.12 162	0.14 108	0.20 185	0.13 81	0.11 112	0.10 78	0.12 149	0.07 73	0.12 150	0.10 94	0.07 197	0.06 257	0.06 62	0.05 68	0.06 149	0.06 157

GCAP-BAT	0.09 42	0.07 112	0.14 215	0.15 57	0.08 84	0.10 90	0.13 65	0.14 51	0.10 16	0.11 112	0.10 78	0.08 61	0.07 73	0.12 150	0.10 94	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.04 18	0.04 3	0.04 18

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 142	0.05 11	0.14 215	0.15 57	0.20 455	0.09 52	0.17 268	0.21 205	0.15 117	0.11 112	0.14 144	0.10 112	0.07 73	0.10 35	0.08 16	0.06 84	0.05 146	0.07 150	0.07 225	0.07 213	0.09 336

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 142	0.05 11	0.11 111	0.15 57	0.13 387	0.13 198	0.16 237	0.23 245	0.17 160	0.10 87	0.12 117	0.10 112	0.07 73	0.11 75	0.09 45	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.06 139	0.07 213	0.08 294

rvit_stereo_0080	0.10 99	0.08 199	0.14 215	0.15 57	0.09 191	0.07 21	0.15 174	0.16 96	0.16 142	0.11 112	0.10 78	0.14 192	0.08 103	0.12 150	0.10 94	0.09 306	0.07 326	0.07 150	0.06 139	0.07 213	0.05 87

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 42	0.10 318	0.31 426	0.15 57	0.06 8	0.08 32	0.14 108	0.10 6	0.10 16	0.07 12	0.07 21	0.06 8	0.04 1	0.11 75	0.07 1	0.12 393	0.04 3	0.07 150	0.05 68	0.05 66	0.05 87

IGEV-Stereo+	0.07 2	0.04 1	0.08 18	0.15 57	0.06 8	0.04 1	0.09 5	0.10 6	0.09 6	0.06 3	0.06 3	0.06 8	0.06 25	0.06 1	0.08 16	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.06 149	0.06 157

WCG-NET（raft）	0.08 12	0.05 11	0.10 78	0.15 57	0.06 8	0.11 130	0.13 65	0.15 71	0.12 53	0.08 31	0.07 21	0.06 8	0.06 25	0.13 191	0.08 16	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.04 18

test_sample4	0.14 261	0.08 199	0.14 215	0.15 57	0.08 84	0.19 345	0.18 312	0.26 300	0.17 160	0.16 248	0.25 314	0.18 267	0.14 269	0.16 269	0.13 230	0.08 252	0.06 257	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.08 294

MGS-Stereo	0.09 42	0.07 112	0.12 141	0.15 57	0.08 84	0.09 52	0.15 174	0.12 24	0.12 53	0.07 12	0.10 78	0.08 61	0.06 25	0.10 35	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.06 149	0.05 87

MyStereo8	0.12 205	0.07 112	0.15 264	0.15 57	0.09 191	0.18 322	0.14 108	0.19 174	0.22 251	0.12 148	0.18 216	0.11 132	0.10 157	0.16 269	0.18 342	0.07 197	0.05 146	0.07 150	0.05 68	0.08 272	0.09 336

IGEVStereo-DCA	0.09 42	0.06 41	0.11 111	0.15 57	0.10 291	0.11 130	0.15 174	0.16 96	0.12 53	0.10 87	0.06 3	0.08 61	0.06 25	0.10 35	0.08 16	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

rrr	0.09 42	0.06 41	0.12 141	0.15 57	0.10 291	0.11 130	0.16 237	0.16 96	0.15 117	0.10 87	0.06 3	0.08 61	0.06 25	0.10 35	0.08 16	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

ttt	0.14 261	0.08 199	0.14 215	0.15 57	0.08 84	0.15 254	0.18 312	0.27 320	0.29 339	0.16 248	0.24 285	0.17 254	0.13 245	0.13 191	0.14 267	0.11 368	0.08 351	0.09 304	0.08 286	0.09 329	0.08 294

whm_eth	0.10 99	0.08 199	0.14 215	0.15 57	0.09 191	0.07 21	0.15 174	0.16 96	0.16 142	0.11 112	0.10 78	0.14 192	0.08 103	0.12 150	0.10 94	0.09 306	0.07 326	0.07 150	0.06 139	0.07 213	0.05 87

MSKI-zero shot	0.09 42	0.05 11	0.09 49	0.15 57	0.07 39	0.10 90	0.13 65	0.14 51	0.13 81	0.09 56	0.09 55	0.09 85	0.06 25	0.12 150	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.04 18

EKT-Stereo	0.11 142	0.07 112	0.14 215	0.15 57	0.10 291	0.13 198	0.14 108	0.18 155	0.21 237	0.11 112	0.08 42	0.12 149	0.09 129	0.11 75	0.12 190	0.08 252	0.06 257	0.07 150	0.06 139	0.08 272	0.07 231

MIM_Stereo	0.09 42	0.07 112	0.11 111	0.15 57	0.07 39	0.06 6	0.12 33	0.20 185	0.14 103	0.13 174	0.13 130	0.09 85	0.05 7	0.12 150	0.08 16	0.05 6	0.06 257	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.05 87

RAFT-Test	0.09 42	0.06 41	0.10 78	0.15 57	0.07 39	0.11 130	0.15 174	0.16 96	0.13 81	0.09 56	0.10 78	0.10 112	0.09 129	0.12 150	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 87

LoS_RVC	0.08 12	0.05 11	0.07 4	0.15 57	0.07 39	0.08 32	0.15 174	0.11 13	0.10 16	0.08 31	0.09 55	0.06 8	0.09 129	0.10 35	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 3	0.03 1

Anonymous_2	0.22 399	0.17 422	0.28 413	0.15 57	0.16 429	0.32 439	0.22 395	0.22 227	0.17 160	0.23 367	0.24 285	0.26 360	0.27 416	0.27 411	0.23 396	0.22 468	0.25 473	0.17 441	0.17 449	0.17 449	0.17 452

HBP-ISP	0.18 358	0.13 385	0.16 298	0.15 57	0.11 335	0.08 32	0.13 65	0.28 337	0.29 339	0.22 355	0.33 391	0.21 300	0.25 403	0.23 392	0.17 324	0.14 427	0.16 448	0.21 455	0.17 449	0.10 359	0.08 294

fff	0.10 99	0.06 41	0.12 141	0.15 57	0.07 39	0.09 52	0.17 268	0.16 96	0.20 222	0.13 174	0.16 171	0.10 112	0.11 181	0.11 75	0.12 190	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 87

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 358	0.09 263	0.29 421	0.15 57	0.10 291	0.22 382	0.20 369	0.26 300	0.39 404	0.25 388	0.42 440	0.24 339	0.15 286	0.20 354	0.19 351	0.07 197	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.10 359	0.09 336

AACVNet	0.16 325	0.08 199	0.14 215	0.15 57	0.10 291	0.18 322	0.15 174	0.23 245	0.24 276	0.27 398	0.27 338	0.28 376	0.17 333	0.19 330	0.16 310	0.09 306	0.07 326	0.09 304	0.07 225	0.10 359	0.09 336

TRStereo	0.09 42	0.05 11	0.12 141	0.15 57	0.12 366	0.10 90	0.13 65	0.18 155	0.18 186	0.09 56	0.09 55	0.09 85	0.06 25	0.10 35	0.08 16	0.07 197	0.05 146	0.07 150	0.07 225	0.04 3	0.04 18

HHNet	0.11 142	0.06 41	0.16 298	0.15 57	0.14 405	0.07 21	0.13 65	0.20 185	0.17 160	0.14 195	0.25 314	0.11 132	0.08 103	0.13 191	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.08 228	0.06 139	0.05 66	0.09 336

THIR-Stereo	0.12 205	0.07 112	0.11 111	0.15 57	0.08 84	0.14 229	0.16 237	0.17 129	0.25 297	0.16 248	0.24 285	0.14 192	0.12 210	0.12 150	0.14 267	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.07 225	0.05 66	0.05 87

s12784h	0.09 42	0.06 41	0.07 4	0.15 57	0.05 1	0.16 283	0.18 312	0.15 71	0.15 117	0.10 87	0.11 106	0.11 132	0.11 181	0.10 35	0.12 190	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.04 18

GES	0.14 261	0.08 199	0.16 298	0.15 57	0.10 291	0.13 198	0.13 65	0.28 337	0.25 297	0.16 248	0.23 274	0.18 267	0.13 245	0.16 269	0.13 230	0.08 252	0.07 326	0.07 150	0.06 139	0.08 272	0.09 336

csc	0.10 99	0.06 41	0.12 141	0.15 57	0.07 39	0.09 52	0.17 268	0.16 96	0.20 222	0.13 174	0.16 171	0.10 112	0.11 181	0.11 75	0.12 190	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 87

cscssc	0.10 99	0.06 41	0.12 141	0.15 57	0.07 39	0.09 52	0.17 268	0.16 96	0.20 222	0.13 174	0.16 171	0.10 112	0.11 181	0.11 75	0.12 190	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 87

111	0.10 99	0.06 41	0.12 141	0.15 57	0.07 39	0.10 90	0.14 108	0.21 205	0.23 260	0.11 112	0.12 117	0.14 192	0.11 181	0.13 191	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.04 18	0.05 66	0.05 87

EAI-Stereo	0.09 42	0.07 112	0.11 111	0.15 57	0.06 8	0.10 90	0.15 174	0.16 96	0.09 6	0.08 31	0.09 55	0.08 61	0.07 73	0.09 17	0.11 146	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.05 68	0.05 66	0.04 18

PSMNet-RSSM	0.14 261	0.07 112	0.13 184	0.15 57	0.08 84	0.13 198	0.16 237	0.24 267	0.24 276	0.16 248	0.28 350	0.22 317	0.14 269	0.15 235	0.13 230	0.11 368	0.06 257	0.09 304	0.12 411	0.08 272	0.07 231

GwcNet-RSSM	0.14 261	0.07 112	0.12 141	0.15 57	0.08 84	0.15 254	0.20 369	0.21 205	0.27 319	0.18 292	0.27 338	0.22 317	0.16 312	0.14 213	0.15 294	0.10 342	0.05 146	0.07 150	0.09 330	0.07 213	0.07 231

HSM-Net_RVC	0.14 261	0.08 199	0.11 111	0.15 57	0.08 84	0.15 254	0.15 174	0.27 320	0.29 339	0.19 306	0.21 256	0.29 383	0.14 269	0.17 299	0.13 230	0.06 84	0.06 257	0.06 62	0.06 139	0.07 213	0.06 157
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LE_ROB	0.50 477	0.07 112	0.14 215	0.15 57	0.08 84	0.24 400	0.16 237	0.22 227	1.81 508	4.63 511	0.67 473	0.47 462	0.44 470	0.20 354	0.29 441	0.07 197	0.06 257	0.06 62	0.06 139	0.08 272	0.06 157

SGM_RVC	0.23 414	0.12 359	0.15 264	0.15 57	0.09 191	0.33 445	0.18 312	0.34 407	0.31 355	0.44 462	0.37 406	0.53 469	0.35 450	0.35 449	0.24 406	0.13 416	0.13 432	0.13 409	0.13 420	0.10 359	0.11 380
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.15 302	0.07 112	0.19 359	0.15 57	0.07 39	0.20 360	0.15 174	0.24 267	0.26 310	0.21 340	0.34 395	0.28 376	0.18 345	0.18 317	0.17 324	0.07 197	0.05 146	0.05 3	0.04 18	0.07 213	0.06 157

MeshStereo	0.27 438	0.13 385	0.18 349	0.15 57	0.11 335	0.32 439	0.24 414	0.40 445	0.36 390	0.52 469	0.57 467	0.67 480	0.40 460	0.35 449	0.26 424	0.14 427	0.13 432	0.13 409	0.11 392	0.11 378	0.10 357
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
Reg-Stereo(zero)	0.08 12	0.05 11	0.08 18	0.16 111	0.06 8	0.12 162	0.11 20	0.15 71	0.10 16	0.12 148	0.09 55	0.10 112	0.08 103	0.11 75	0.08 16	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 87

SCV_C0	0.08 12	0.07 112	0.07 4	0.16 111	0.09 191	0.08 32	0.15 174	0.11 13	0.12 53	0.08 31	0.07 21	0.06 8	0.05 7	0.11 75	0.07 1	0.05 6	0.05 146	0.05 3	0.04 18	0.06 149	0.05 87

fffft	0.09 42	0.06 41	0.12 141	0.16 111	0.07 39	0.09 52	0.17 268	0.12 24	0.11 37	0.08 31	0.07 21	0.09 85	0.06 25	0.11 75	0.12 190	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.05 87
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 12	0.06 41	0.12 141	0.16 111	0.07 39	0.09 52	0.14 108	0.11 13	0.13 81	0.09 56	0.07 21	0.07 37	0.07 73	0.12 150	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.04 18

mms	0.09 42	0.07 112	0.08 18	0.16 111	0.08 84	0.10 90	0.16 237	0.12 24	0.11 37	0.08 31	0.09 55	0.08 61	0.06 25	0.11 75	0.12 190	0.05 6	0.04 3	0.07 150	0.05 68	0.04 3	0.03 1

fffy	0.09 42	0.08 199	0.09 49	0.16 111	0.07 39	0.13 198	0.17 268	0.13 36	0.12 53	0.08 31	0.09 55	0.08 61	0.09 129	0.13 191	0.11 146	0.05 6	0.05 146	0.07 150	0.05 68	0.04 3	0.05 87

DDVS	0.15 302	0.10 318	0.21 375	0.16 111	0.12 366	0.15 254	0.14 108	0.25 283	0.19 200	0.18 292	0.29 362	0.27 367	0.12 210	0.19 330	0.15 294	0.09 306	0.06 257	0.09 304	0.07 225	0.11 378	0.11 380

rvit_stereo_0083	0.12 205	0.08 199	0.17 326	0.16 111	0.09 191	0.11 130	0.15 174	0.14 51	0.26 310	0.11 112	0.14 144	0.13 173	0.10 157	0.12 150	0.12 190	0.10 342	0.08 351	0.09 304	0.07 225	0.07 213	0.05 87

rvit_stereo_0081	0.11 142	0.08 199	0.15 264	0.16 111	0.09 191	0.10 90	0.14 108	0.14 51	0.24 276	0.11 112	0.13 130	0.13 173	0.09 129	0.11 75	0.12 190	0.10 342	0.07 326	0.08 228	0.07 225	0.07 213	0.05 87

DCVSM-stereo	0.14 261	0.09 263	0.16 298	0.16 111	0.10 291	0.15 254	0.09 5	0.19 174	0.23 260	0.20 327	0.23 274	0.26 360	0.15 286	0.18 317	0.14 267	0.09 306	0.07 326	0.09 304	0.08 286	0.10 359	0.12 392

rvit_stereo_0082	0.11 142	0.08 199	0.15 264	0.16 111	0.09 191	0.10 90	0.14 108	0.14 51	0.24 276	0.11 112	0.13 130	0.13 173	0.09 129	0.11 75	0.12 190	0.10 342	0.07 326	0.08 228	0.07 225	0.07 213	0.05 87

Pointernet	0.09 42	0.04 1	0.09 49	0.16 111	0.08 84	0.13 198	0.10 10	0.15 71	0.17 160	0.09 56	0.07 21	0.06 8	0.06 25	0.11 75	0.09 45	0.08 252	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 149	0.05 87

RAFT-Stereo-weight	0.09 42	0.06 41	0.10 78	0.16 111	0.07 39	0.09 52	0.14 108	0.19 174	0.16 142	0.11 112	0.10 78	0.08 61	0.06 25	0.10 35	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.04 18	0.04 3	0.04 18

test_sample6	0.14 261	0.08 199	0.13 184	0.16 111	0.08 84	0.17 304	0.19 350	0.25 283	0.17 160	0.17 262	0.27 338	0.19 281	0.14 269	0.15 235	0.13 230	0.08 252	0.05 146	0.08 228	0.07 225	0.08 272	0.08 294

test_sample5	0.14 261	0.08 199	0.14 215	0.16 111	0.08 84	0.18 322	0.18 312	0.25 283	0.17 160	0.17 262	0.27 338	0.18 267	0.14 269	0.16 269	0.13 230	0.08 252	0.05 146	0.08 228	0.07 225	0.08 272	0.08 294

gcap-zeroshot	0.09 42	0.05 11	0.10 78	0.16 111	0.07 39	0.13 198	0.13 65	0.11 13	0.12 53	0.13 174	0.12 117	0.09 85	0.08 103	0.09 17	0.09 45	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.04 18

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 99	0.08 199	0.12 141	0.16 111	0.08 84	0.15 254	0.16 237	0.18 155	0.18 186	0.10 87	0.09 55	0.09 85	0.08 103	0.11 75	0.12 190	0.07 197	0.05 146	0.08 228	0.06 139	0.07 213	0.06 157

ff7	0.09 42	0.07 112	0.11 111	0.16 111	0.09 191	0.11 130	0.15 174	0.16 96	0.12 53	0.10 87	0.06 3	0.06 8	0.06 25	0.11 75	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

ffff	0.09 42	0.07 112	0.11 111	0.16 111	0.09 191	0.11 130	0.15 174	0.16 96	0.12 53	0.10 87	0.06 3	0.06 8	0.06 25	0.11 75	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

DualNet	0.14 261	0.08 199	0.14 215	0.16 111	0.08 84	0.18 322	0.18 312	0.25 283	0.17 160	0.17 262	0.27 338	0.18 267	0.14 269	0.16 269	0.13 230	0.08 252	0.05 146	0.08 228	0.07 225	0.08 272	0.08 294

ffm	0.12 205	0.09 263	0.14 215	0.16 111	0.08 84	0.17 304	0.17 268	0.15 71	0.19 200	0.15 222	0.25 314	0.19 281	0.13 245	0.10 35	0.07 1	0.06 84	0.04 3	0.09 304	0.08 286	0.06 149	0.06 157

ff1	0.13 230	0.09 263	0.14 215	0.16 111	0.08 84	0.17 304	0.17 268	0.15 71	0.19 200	0.15 222	0.25 314	0.19 281	0.13 245	0.14 213	0.20 357	0.06 84	0.04 3	0.09 304	0.08 286	0.06 149	0.06 157

mmx	0.14 261	0.09 263	0.14 215	0.16 111	0.08 84	0.17 304	0.17 268	0.27 320	0.25 297	0.15 222	0.25 314	0.19 281	0.13 245	0.14 213	0.20 357	0.08 252	0.06 257	0.09 304	0.08 286	0.08 272	0.08 294

11t	0.09 42	0.07 112	0.11 111	0.16 111	0.09 191	0.11 130	0.15 174	0.16 96	0.12 53	0.10 87	0.06 3	0.06 8	0.06 25	0.11 75	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

xxx	0.14 261	0.09 263	0.14 215	0.16 111	0.08 84	0.17 304	0.17 268	0.27 320	0.25 297	0.15 222	0.25 314	0.19 281	0.13 245	0.14 213	0.20 357	0.08 252	0.06 257	0.09 304	0.08 286	0.08 272	0.08 294

CFNet_ucs	0.15 302	0.08 199	0.16 298	0.16 111	0.11 335	0.14 229	0.14 108	0.30 361	0.34 379	0.16 248	0.24 285	0.23 333	0.14 269	0.18 317	0.15 294	0.09 306	0.06 257	0.08 228	0.07 225	0.09 329	0.09 336

testlalala	0.08 12	0.07 112	0.17 326	0.16 111	0.08 84	0.09 52	0.12 33	0.15 71	0.10 16	0.07 12	0.09 55	0.06 8	0.06 25	0.11 75	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.04 18	0.04 3	0.04 18

SDNR	0.19 370	0.08 199	0.19 359	0.16 111	0.12 366	0.77 494	0.14 108	0.25 283	0.32 361	0.19 306	0.24 285	0.19 281	0.13 245	0.19 330	0.15 294	0.16 447	0.18 455	0.14 421	0.11 392	0.08 272	0.11 380

anonymousdsp2	0.11 142	0.07 112	0.10 78	0.16 111	0.09 191	0.13 198	0.14 108	0.18 155	0.22 251	0.13 174	0.14 144	0.12 149	0.09 129	0.14 213	0.11 146	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.06 149	0.05 87

anonymousdsp	0.09 42	0.07 112	0.11 111	0.16 111	0.09 191	0.11 130	0.15 174	0.16 96	0.12 53	0.09 56	0.06 3	0.06 8	0.06 25	0.11 75	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

DCRE	0.11 142	0.07 112	0.13 184	0.16 111	0.11 335	0.11 130	0.17 268	0.18 155	0.17 160	0.11 112	0.18 216	0.10 112	0.10 157	0.15 235	0.11 146	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.06 139	0.05 66	0.04 18

RCA-Stereo	0.09 42	0.06 41	0.09 49	0.16 111	0.06 8	0.09 52	0.13 65	0.18 155	0.14 103	0.09 56	0.10 78	0.08 61	0.07 73	0.12 150	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.04 18

DCANet-4	0.10 99	0.06 41	0.12 141	0.16 111	0.06 8	0.09 52	0.17 268	0.18 155	0.19 200	0.13 174	0.16 171	0.09 85	0.14 269	0.11 75	0.12 190	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 87

qqq	0.13 230	0.09 263	0.15 264	0.16 111	0.08 84	0.13 198	0.15 174	0.23 245	0.16 142	0.15 222	0.19 224	0.16 234	0.16 312	0.15 235	0.16 310	0.07 197	0.06 257	0.08 228	0.08 286	0.07 213	0.07 231

ccc-4	0.09 42	0.07 112	0.11 111	0.16 111	0.09 191	0.11 130	0.15 174	0.16 96	0.12 53	0.10 87	0.06 3	0.06 8	0.06 25	0.11 75	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

ADStereo(finetuned)	0.10 99	0.06 41	0.12 141	0.16 111	0.06 8	0.09 52	0.17 268	0.15 71	0.19 200	0.13 174	0.17 191	0.10 112	0.12 210	0.11 75	0.12 190	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.04 18

DisPM	0.11 142	0.07 112	0.12 141	0.16 111	0.09 191	0.06 6	0.13 65	0.17 129	0.17 160	0.14 195	0.20 236	0.12 149	0.10 157	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.11 380

IGEV-Stereo	0.09 42	0.07 112	0.11 111	0.16 111	0.09 191	0.11 130	0.15 174	0.16 96	0.12 53	0.09 56	0.06 3	0.06 8	0.06 25	0.11 75	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.16 325	0.09 263	0.14 215	0.16 111	0.09 191	0.19 345	0.17 268	0.25 283	0.32 361	0.25 388	0.30 367	0.24 339	0.15 286	0.21 370	0.18 342	0.09 306	0.06 257	0.07 150	0.07 225	0.08 272	0.07 231

dad	0.17 345	0.20 439	0.20 368	0.16 111	0.11 335	0.20 360	0.18 312	0.21 205	0.28 333	0.30 420	0.24 285	0.29 383	0.13 245	0.19 330	0.16 310	0.18 453	0.09 376	0.11 378	0.09 330	0.11 378	0.07 231

ADLNet2	0.16 325	0.09 263	0.13 184	0.16 111	0.09 191	0.20 360	0.16 237	0.31 370	0.39 404	0.16 248	0.20 236	0.20 293	0.18 345	0.21 370	0.22 386	0.08 252	0.06 257	0.07 150	0.07 225	0.09 329	0.07 231

PFNet+	0.11 142	0.06 41	0.13 184	0.16 111	0.09 191	0.05 3	0.12 33	0.17 129	0.21 237	0.16 248	0.19 224	0.14 192	0.10 157	0.11 75	0.11 146	0.08 252	0.05 146	0.09 304	0.08 286	0.06 149	0.11 380

ASMatch	0.11 142	0.06 41	0.13 184	0.16 111	0.10 291	0.07 21	0.14 108	0.17 129	0.17 160	0.12 148	0.16 171	0.16 234	0.10 157	0.13 191	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.08 294

RAFT-RH_RVC	0.11 142	0.06 41	0.14 215	0.16 111	0.09 191	0.12 162	0.12 33	0.17 129	0.12 53	0.13 174	0.41 434	0.11 132	0.10 157	0.13 191	0.12 190	0.05 6	0.04 3	0.08 228	0.05 68	0.04 3	0.06 157

RAFT-345	0.11 142	0.07 112	0.15 264	0.16 111	0.08 84	0.08 32	0.12 33	0.15 71	0.10 16	0.11 112	0.36 400	0.09 85	0.09 129	0.11 75	0.12 190	0.05 6	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.04 3	0.05 87

raft+_RVC	0.11 142	0.07 112	0.09 49	0.16 111	0.07 39	0.10 90	0.11 20	0.24 267	0.20 222	0.12 148	0.15 160	0.12 149	0.08 103	0.12 150	0.13 230	0.07 197	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.05 87

CFNet_pseudo	0.14 261	0.08 199	0.15 264	0.16 111	0.09 191	0.13 198	0.14 108	0.27 320	0.34 379	0.14 195	0.21 256	0.22 317	0.13 245	0.18 317	0.14 267	0.07 197	0.05 146	0.08 228	0.06 139	0.07 213	0.07 231

RALCasStereoNet	0.10 99	0.06 41	0.09 49	0.16 111	0.08 84	0.12 162	0.14 108	0.17 129	0.11 37	0.12 148	0.17 191	0.14 192	0.10 157	0.12 150	0.11 146	0.07 197	0.06 257	0.06 62	0.05 68	0.08 272	0.07 231

ADLNet	0.16 325	0.08 199	0.15 264	0.16 111	0.10 291	0.16 283	0.17 268	0.32 381	0.27 319	0.22 355	0.27 338	0.24 339	0.16 312	0.18 317	0.21 377	0.10 342	0.06 257	0.10 349	0.10 364	0.08 272	0.09 336

DCANet	0.10 99	0.06 41	0.12 141	0.16 111	0.06 8	0.09 52	0.17 268	0.15 71	0.19 200	0.13 174	0.17 191	0.10 112	0.11 181	0.11 75	0.12 190	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.04 18

test_xeample3	0.09 42	0.06 41	0.12 141	0.16 111	0.09 191	0.11 130	0.15 174	0.16 96	0.13 81	0.10 87	0.06 3	0.08 61	0.06 25	0.10 35	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

CFNet-RSSM	0.09 42	0.07 112	0.09 49	0.16 111	0.07 39	0.09 52	0.15 174	0.16 96	0.17 160	0.08 31	0.12 117	0.10 112	0.09 129	0.11 75	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.04 18	0.04 3	0.04 18

Gwc-CoAtRS	0.09 42	0.06 41	0.10 78	0.16 111	0.07 39	0.10 90	0.14 108	0.17 129	0.17 160	0.08 31	0.10 78	0.12 149	0.09 129	0.12 150	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.04 18	0.04 3	0.04 18

FENet	0.13 230	0.08 199	0.12 141	0.16 111	0.08 84	0.14 229	0.15 174	0.22 227	0.23 260	0.17 262	0.23 274	0.16 234	0.12 210	0.14 213	0.15 294	0.08 252	0.05 146	0.08 228	0.08 286	0.07 213	0.07 231

cf-r	0.13 230	0.07 112	0.12 141	0.16 111	0.08 84	0.14 229	0.19 350	0.20 185	0.25 297	0.17 262	0.25 314	0.21 300	0.16 312	0.14 213	0.14 267	0.10 342	0.05 146	0.06 62	0.08 286	0.06 149	0.06 157

DSFCA	0.16 325	0.09 263	0.14 215	0.16 111	0.10 291	0.20 360	0.19 350	0.28 337	0.31 355	0.23 367	0.24 285	0.22 317	0.15 286	0.19 330	0.20 357	0.10 342	0.07 326	0.09 304	0.09 330	0.08 272	0.08 294

SuperB	0.20 381	0.10 318	0.56 467	0.16 111	0.09 191	0.18 322	0.18 312	0.24 267	0.50 447	0.26 392	0.39 419	0.17 254	0.21 374	0.22 381	0.21 377	0.08 252	0.06 257	0.06 62	0.06 139	0.12 392	0.10 357

RASNet	0.14 261	0.07 112	0.14 215	0.16 111	0.08 84	0.18 322	0.14 108	0.29 347	0.20 222	0.17 262	0.25 314	0.21 300	0.18 345	0.20 354	0.19 351	0.07 197	0.06 257	0.06 62	0.08 286	0.06 149	0.06 157

ccs_rob	0.14 261	0.08 199	0.15 264	0.16 111	0.09 191	0.12 162	0.14 108	0.27 320	0.34 379	0.14 195	0.21 256	0.22 317	0.13 245	0.18 317	0.14 267	0.07 197	0.05 146	0.08 228	0.07 225	0.07 213	0.07 231

SGM-ForestM	0.32 454	0.12 359	0.16 298	0.16 111	0.11 335	0.39 462	0.19 350	0.41 451	0.50 447	0.52 469	0.54 459	1.32 499	0.42 468	0.40 467	0.27 431	0.14 427	0.16 448	0.16 439	0.16 442	0.12 392	0.12 392

iResNetv2_ROB	0.14 261	0.08 199	0.15 264	0.16 111	0.08 84	0.16 283	0.12 33	0.25 283	0.35 386	0.21 340	0.29 362	0.24 339	0.13 245	0.14 213	0.14 267	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.04 18	0.09 329	0.08 294

HSM	0.15 302	0.08 199	0.14 215	0.16 111	0.09 191	0.16 283	0.14 108	0.28 337	0.25 297	0.19 306	0.23 274	0.37 429	0.16 312	0.20 354	0.15 294	0.07 197	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.07 213	0.06 157

CBMV_ROB	0.19 370	0.13 385	0.17 326	0.16 111	0.11 335	0.15 254	0.13 65	0.26 300	0.28 333	0.27 398	0.30 367	0.27 367	0.24 395	0.23 392	0.16 310	0.15 431	0.17 453	0.22 459	0.20 455	0.10 359	0.11 380

NOSS_ROB	0.19 370	0.12 359	0.18 349	0.16 111	0.12 366	0.15 254	0.12 33	0.30 361	0.32 361	0.20 327	0.22 265	0.27 367	0.23 389	0.21 370	0.16 310	0.16 447	0.18 455	0.23 460	0.21 457	0.12 392	0.13 409

HART	0.08 12	0.07 112	0.09 49	0.17 175	0.07 39	0.10 90	0.16 237	0.13 36	0.11 37	0.08 31	0.10 78	0.07 37	0.05 7	0.10 35	0.08 16	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.04 18	0.05 66	0.04 18

ours_stereo	0.09 42	0.07 112	0.09 49	0.17 175	0.08 84	0.11 130	0.16 237	0.11 13	0.12 53	0.08 31	0.10 78	0.08 61	0.06 25	0.12 150	0.12 190	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.03 1

rvit_0105_6	0.14 261	0.09 263	0.18 349	0.17 175	0.10 291	0.10 90	0.16 237	0.19 174	0.26 310	0.12 148	0.18 216	0.17 254	0.12 210	0.18 317	0.12 190	0.15 431	0.11 406	0.12 394	0.10 364	0.09 329	0.06 157

rvit_0105_5	0.14 261	0.09 263	0.13 184	0.17 175	0.09 191	0.14 229	0.23 404	0.24 267	0.27 319	0.14 195	0.15 160	0.18 267	0.12 210	0.17 299	0.14 267	0.14 427	0.11 406	0.10 349	0.10 364	0.08 272	0.06 157

rvit_0105_4	0.14 261	0.09 263	0.17 326	0.17 175	0.10 291	0.12 162	0.19 350	0.23 245	0.27 319	0.14 195	0.20 236	0.17 254	0.13 245	0.17 299	0.13 230	0.15 431	0.11 406	0.11 378	0.10 364	0.09 329	0.06 157

RSM++	0.08 12	0.06 41	0.09 49	0.17 175	0.07 39	0.09 52	0.12 33	0.11 13	0.11 37	0.08 31	0.06 3	0.07 37	0.05 7	0.10 35	0.09 45	0.04 1	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.03 1

RSM	0.08 12	0.06 41	0.09 49	0.17 175	0.06 8	0.08 32	0.12 33	0.12 24	0.10 16	0.08 31	0.07 21	0.06 8	0.05 7	0.11 75	0.09 45	0.04 1	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

MyStereo07	0.10 99	0.07 112	0.10 78	0.17 175	0.09 191	0.14 229	0.18 312	0.15 71	0.15 117	0.09 56	0.06 3	0.06 8	0.07 73	0.12 150	0.09 45	0.06 84	0.05 146	0.08 228	0.07 225	0.06 149	0.06 157

MyStereo06	0.10 99	0.07 112	0.12 141	0.17 175	0.09 191	0.13 198	0.18 312	0.19 174	0.12 53	0.12 148	0.08 42	0.07 37	0.07 73	0.11 75	0.09 45	0.06 84	0.05 146	0.07 150	0.07 225	0.06 149	0.06 157

MyStereo05	0.13 230	0.07 112	0.10 78	0.17 175	0.09 191	0.13 198	0.18 312	0.27 320	0.35 386	0.17 262	0.14 144	0.15 221	0.11 181	0.15 235	0.13 230	0.06 84	0.05 146	0.07 150	0.07 225	0.06 149	0.06 157

MyStereo04	0.13 230	0.07 112	0.10 78	0.17 175	0.09 191	0.14 229	0.18 312	0.29 347	0.38 401	0.17 262	0.14 144	0.16 234	0.10 157	0.15 235	0.13 230	0.06 84	0.05 146	0.08 228	0.07 225	0.06 149	0.06 157

CoDeX	0.12 205	0.07 112	0.12 141	0.17 175	0.08 84	0.12 162	0.15 174	0.23 245	0.27 319	0.13 174	0.17 191	0.16 234	0.11 181	0.14 213	0.11 146	0.07 197	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.05 87

ACVNet-DCA	0.10 99	0.08 199	0.12 141	0.17 175	0.09 191	0.13 198	0.15 174	0.23 245	0.16 142	0.09 56	0.09 55	0.06 8	0.06 25	0.10 35	0.07 1	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.07 213	0.07 231

xx1	0.11 142	0.08 199	0.12 141	0.17 175	0.09 191	0.13 198	0.15 174	0.16 96	0.18 186	0.09 56	0.09 55	0.16 234	0.16 312	0.10 35	0.07 1	0.06 84	0.04 3	0.08 228	0.08 286	0.07 213	0.07 231

1test111	0.11 142	0.08 199	0.12 141	0.17 175	0.09 191	0.13 198	0.15 174	0.23 245	0.16 142	0.09 56	0.09 55	0.06 8	0.06 25	0.15 235	0.16 310	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.07 213	0.07 231

cc1	0.10 99	0.08 199	0.12 141	0.17 175	0.09 191	0.13 198	0.15 174	0.16 96	0.18 186	0.09 56	0.09 55	0.06 8	0.06 25	0.10 35	0.07 1	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.06 149	0.06 157

mmm	0.14 261	0.08 199	0.17 326	0.17 175	0.09 191	0.17 304	0.18 312	0.21 205	0.15 117	0.15 222	0.23 274	0.21 300	0.16 312	0.16 269	0.17 324	0.08 252	0.05 146	0.08 228	0.07 225	0.07 213	0.07 231

tt1	0.10 99	0.08 199	0.12 141	0.17 175	0.09 191	0.12 162	0.16 237	0.15 71	0.19 200	0.09 56	0.08 42	0.06 8	0.06 25	0.10 35	0.07 1	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.06 149	0.06 157

MaDis-Stereo	0.09 42	0.09 263	0.08 18	0.17 175	0.09 191	0.13 198	0.10 10	0.16 96	0.16 142	0.09 56	0.11 106	0.06 8	0.06 25	0.09 17	0.13 230	0.07 197	0.06 257	0.07 150	0.05 68	0.05 66	0.04 18

PCWNet_CMD	0.14 261	0.08 199	0.15 264	0.17 175	0.09 191	0.14 229	0.14 108	0.29 347	0.36 390	0.14 195	0.20 236	0.21 300	0.12 210	0.17 299	0.13 230	0.07 197	0.05 146	0.07 150	0.07 225	0.07 213	0.07 231

HH	0.09 42	0.06 41	0.13 184	0.17 175	0.08 84	0.10 90	0.16 237	0.14 51	0.10 16	0.08 31	0.09 55	0.08 61	0.07 73	0.10 35	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.04 18

HanStereo	0.09 42	0.06 41	0.13 184	0.17 175	0.08 84	0.10 90	0.16 237	0.14 51	0.10 16	0.08 31	0.09 55	0.08 61	0.07 73	0.10 35	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.04 18

CAS	0.08 12	0.04 1	0.07 4	0.17 175	0.08 84	0.10 90	0.13 65	0.12 24	0.09 6	0.09 56	0.10 78	0.08 61	0.06 25	0.09 17	0.08 16	0.08 252	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 66	0.04 18

CBFPSM	0.14 261	0.06 41	0.26 401	0.17 175	0.09 191	0.13 198	0.15 174	0.22 227	0.23 260	0.20 327	0.27 338	0.24 339	0.16 312	0.16 269	0.18 342	0.06 84	0.06 257	0.06 62	0.07 225	0.07 213	0.07 231

Selective-IGEV	0.07 2	0.06 41	0.08 18	0.17 175	0.06 8	0.08 32	0.12 33	0.13 36	0.07 1	0.08 31	0.07 21	0.06 8	0.04 1	0.10 35	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

ToySt	0.17 345	0.11 343	0.18 349	0.17 175	0.11 335	0.16 283	0.25 427	0.24 267	0.33 368	0.19 306	0.24 285	0.26 360	0.24 395	0.19 330	0.20 357	0.07 197	0.08 351	0.09 304	0.10 364	0.09 329	0.08 294

ProNet	0.09 42	0.07 112	0.10 78	0.17 175	0.08 84	0.10 90	0.15 174	0.15 71	0.12 53	0.09 56	0.06 3	0.07 37	0.06 25	0.11 75	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.06 157

ssnet_v2	0.17 345	0.10 318	0.17 326	0.17 175	0.11 335	0.21 374	0.21 386	0.33 398	0.25 297	0.22 355	0.22 265	0.27 367	0.18 345	0.22 381	0.20 357	0.11 368	0.09 376	0.09 304	0.09 330	0.08 272	0.08 294

MC-Stereo	0.08 12	0.06 41	0.09 49	0.17 175	0.06 8	0.10 90	0.14 108	0.12 24	0.10 16	0.09 56	0.12 117	0.09 85	0.06 25	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.04 18

IER	0.14 261	0.07 112	0.13 184	0.17 175	0.09 191	0.14 229	0.16 237	0.25 283	0.26 310	0.18 292	0.25 314	0.17 254	0.20 370	0.16 269	0.14 267	0.08 252	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.08 272	0.07 231

CRFU-Net	0.16 325	0.08 199	0.14 215	0.17 175	0.09 191	0.19 345	0.14 108	0.26 300	0.20 222	0.28 410	0.27 338	0.29 383	0.17 333	0.19 330	0.17 324	0.09 306	0.09 376	0.07 150	0.07 225	0.08 272	0.08 294

NINENet	0.16 325	0.10 318	0.15 264	0.17 175	0.11 335	0.19 345	0.14 108	0.40 445	0.36 390	0.18 292	0.21 256	0.16 234	0.13 245	0.15 235	0.13 230	0.08 252	0.08 351	0.10 349	0.07 225	0.10 359	0.09 336

psmg	0.14 261	0.09 263	0.14 215	0.17 175	0.10 291	0.15 254	0.17 268	0.29 347	0.19 200	0.17 262	0.21 256	0.25 352	0.16 312	0.15 235	0.14 267	0.08 252	0.06 257	0.08 228	0.08 286	0.07 213	0.06 157

CIPLG	0.11 142	0.08 199	0.14 215	0.17 175	0.08 84	0.12 162	0.15 174	0.17 129	0.15 117	0.14 195	0.11 106	0.16 234	0.09 129	0.16 269	0.11 146	0.07 197	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

UDGNet	0.14 261	0.13 385	0.16 298	0.17 175	0.10 291	0.12 162	0.16 237	0.21 205	0.27 319	0.20 327	0.20 236	0.16 234	0.13 245	0.16 269	0.13 230	0.10 342	0.06 257	0.09 304	0.07 225	0.06 149	0.07 231

GLC_STEREO	0.11 142	0.07 112	0.11 111	0.17 175	0.07 39	0.09 52	0.13 65	0.15 71	0.24 276	0.12 148	0.13 130	0.12 149	0.08 103	0.18 317	0.11 146	0.06 84	0.08 351	0.08 228	0.06 139	0.05 66	0.05 87

IPLG	0.10 99	0.07 112	0.15 264	0.17 175	0.08 84	0.11 130	0.14 108	0.20 185	0.15 117	0.12 148	0.17 191	0.07 37	0.07 73	0.14 213	0.13 230	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.04 18

IPLGR_C	0.11 142	0.08 199	0.14 215	0.17 175	0.08 84	0.12 162	0.15 174	0.17 129	0.15 117	0.14 195	0.10 78	0.16 234	0.09 129	0.16 269	0.11 146	0.07 197	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

MIPNet	0.11 142	0.08 199	0.14 215	0.17 175	0.09 191	0.12 162	0.14 108	0.20 185	0.24 276	0.11 112	0.10 78	0.09 85	0.07 73	0.13 191	0.12 190	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.04 18

test-3	0.08 12	0.06 41	0.09 49	0.17 175	0.07 39	0.07 21	0.14 108	0.12 24	0.15 117	0.09 56	0.08 42	0.07 37	0.08 103	0.11 75	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.07 150	0.05 68	0.04 3	0.04 18

test_1	0.08 12	0.06 41	0.09 49	0.17 175	0.07 39	0.07 21	0.14 108	0.12 24	0.15 117	0.09 56	0.08 42	0.07 37	0.08 103	0.11 75	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.07 150	0.05 68	0.04 3	0.04 18

ACRE	0.11 142	0.08 199	0.14 215	0.17 175	0.08 84	0.12 162	0.15 174	0.17 129	0.14 103	0.14 195	0.10 78	0.16 234	0.09 129	0.16 269	0.11 146	0.07 197	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157

SACVNet	0.18 358	0.12 359	0.14 215	0.17 175	0.13 387	0.22 382	0.18 312	0.31 370	0.30 348	0.23 367	0.31 375	0.30 391	0.22 383	0.22 381	0.17 324	0.11 368	0.08 351	0.10 349	0.10 364	0.12 392	0.14 426

GANet-ADL	0.13 230	0.07 112	0.15 264	0.17 175	0.10 291	0.18 322	0.15 174	0.30 361	0.20 222	0.13 174	0.18 216	0.19 281	0.12 210	0.16 269	0.13 230	0.08 252	0.06 257	0.06 62	0.05 68	0.07 213	0.08 294

IIG-Stereo	0.11 142	0.06 41	0.13 184	0.17 175	0.08 84	0.11 130	0.12 33	0.22 227	0.17 160	0.14 195	0.17 191	0.11 132	0.12 210	0.12 150	0.12 190	0.06 84	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.04 18

NF-Stereo	0.11 142	0.07 112	0.13 184	0.17 175	0.09 191	0.10 90	0.14 108	0.23 245	0.19 200	0.12 148	0.17 191	0.12 149	0.11 181	0.11 75	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.12 392

OCTAStereo	0.11 142	0.07 112	0.13 184	0.17 175	0.09 191	0.10 90	0.14 108	0.23 245	0.19 200	0.12 148	0.17 191	0.12 149	0.11 181	0.11 75	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.12 392

PSM-softLoss	0.12 205	0.07 112	0.15 264	0.17 175	0.09 191	0.08 32	0.13 65	0.24 267	0.17 160	0.14 195	0.19 224	0.13 173	0.11 181	0.11 75	0.11 146	0.07 197	0.05 146	0.08 228	0.07 225	0.06 149	0.12 392

KMStereo	0.12 205	0.07 112	0.15 264	0.17 175	0.09 191	0.08 32	0.13 65	0.24 267	0.17 160	0.14 195	0.19 224	0.13 173	0.11 181	0.11 75	0.11 146	0.07 197	0.05 146	0.08 228	0.07 225	0.06 149	0.12 392

PFNet	0.12 205	0.06 41	0.17 326	0.17 175	0.08 84	0.09 52	0.15 174	0.26 300	0.20 222	0.16 248	0.16 171	0.14 192	0.11 181	0.12 150	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.05 87

RE-Stereo	0.11 142	0.07 112	0.13 184	0.17 175	0.09 191	0.10 90	0.14 108	0.23 245	0.19 200	0.12 148	0.17 191	0.12 149	0.11 181	0.11 75	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.12 392

Pruner-Stereo	0.11 142	0.07 112	0.12 141	0.17 175	0.09 191	0.06 6	0.12 33	0.17 129	0.17 160	0.13 174	0.19 224	0.13 173	0.09 129	0.11 75	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.08 294

TVStereo	0.11 142	0.07 112	0.13 184	0.17 175	0.09 191	0.10 90	0.14 108	0.23 245	0.19 200	0.12 148	0.17 191	0.12 149	0.11 181	0.11 75	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.12 392

rafts_anoy	0.11 142	0.06 41	0.10 78	0.17 175	0.08 84	0.10 90	0.14 108	0.17 129	0.14 103	0.13 174	0.13 130	0.12 149	0.10 157	0.11 75	0.12 190	0.07 197	0.04 3	0.09 304	0.11 392	0.07 213	0.06 157

iRaftStereo_RVC	0.10 99	0.07 112	0.09 49	0.17 175	0.09 191	0.11 130	0.17 268	0.18 155	0.12 53	0.09 56	0.12 117	0.10 112	0.07 73	0.11 75	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.08 228	0.08 286	0.04 3	0.04 18

raftrobust	0.09 42	0.06 41	0.10 78	0.17 175	0.08 84	0.09 52	0.10 10	0.18 155	0.16 142	0.10 87	0.09 55	0.12 149	0.07 73	0.12 150	0.10 94	0.08 252	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.05 87

pcwnet_v2	0.19 370	0.10 318	0.26 401	0.17 175	0.14 405	0.18 322	0.15 174	0.37 430	0.46 437	0.19 306	0.24 285	0.21 300	0.19 359	0.20 354	0.19 351	0.13 416	0.10 395	0.10 349	0.10 364	0.11 378	0.13 409

RALAANet	0.11 142	0.08 199	0.10 78	0.17 175	0.09 191	0.14 229	0.10 10	0.20 185	0.15 117	0.14 195	0.13 130	0.16 234	0.09 129	0.12 150	0.11 146	0.06 84	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.04 18

XX-Stereo	0.09 42	0.05 11	0.08 18	0.17 175	0.09 191	0.15 254	0.12 33	0.20 185	0.10 16	0.10 87	0.14 144	0.07 37	0.06 25	0.12 150	0.08 16	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.06 139	0.04 3	0.04 18

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 42	0.06 41	0.10 78	0.17 175	0.06 8	0.10 90	0.16 237	0.17 129	0.14 103	0.09 56	0.10 78	0.08 61	0.09 129	0.11 75	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.06 139	0.04 3	0.03 1

AFF-stereo	0.09 42	0.06 41	0.10 78	0.17 175	0.07 39	0.10 90	0.16 237	0.17 129	0.09 6	0.10 87	0.12 117	0.09 85	0.09 129	0.12 150	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.07 150	0.07 225	0.04 3	0.03 1

SFCPSM	0.13 230	0.07 112	0.14 215	0.17 175	0.09 191	0.15 254	0.16 237	0.28 337	0.27 319	0.14 195	0.17 191	0.12 149	0.13 245	0.14 213	0.11 146	0.08 252	0.05 146	0.07 150	0.07 225	0.07 213	0.06 157

psmorigin	0.25 430	0.15 403	0.34 440	0.17 175	0.13 387	0.23 395	0.14 108	0.34 407	0.33 368	0.41 455	0.55 460	0.41 447	0.37 454	0.34 443	0.27 431	0.11 368	0.15 445	0.11 378	0.11 392	0.12 392	0.16 444

aanetorigin	0.22 399	0.17 422	0.56 467	0.17 175	0.10 291	0.15 254	0.19 350	0.20 185	0.33 368	0.49 467	0.48 450	0.29 383	0.27 416	0.20 354	0.23 396	0.08 252	0.07 326	0.08 228	0.07 225	0.10 359	0.09 336

HGLStereo	0.17 345	0.08 199	0.19 359	0.17 175	0.12 366	0.18 322	0.18 312	0.31 370	0.32 361	0.21 340	0.32 379	0.25 352	0.18 345	0.19 330	0.20 357	0.09 306	0.09 376	0.07 150	0.07 225	0.09 329	0.10 357

DIP-Stereo	0.11 142	0.07 112	0.14 215	0.17 175	0.09 191	0.13 198	0.09 5	0.16 96	0.16 142	0.11 112	0.16 171	0.14 192	0.12 210	0.15 235	0.13 230	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.06 157
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.10 99	0.06 41	0.10 78	0.17 175	0.08 84	0.11 130	0.14 108	0.23 245	0.11 37	0.12 148	0.19 224	0.11 132	0.08 103	0.09 17	0.11 146	0.07 197	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.05 87

RAFT-Stereo	0.10 99	0.06 41	0.10 78	0.17 175	0.08 84	0.11 130	0.14 108	0.23 245	0.11 37	0.12 148	0.19 224	0.11 132	0.08 103	0.09 17	0.11 146	0.07 197	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.05 87
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.14 261	0.08 199	0.15 264	0.17 175	0.09 191	0.14 229	0.14 108	0.29 347	0.36 390	0.14 195	0.21 256	0.21 300	0.12 210	0.17 299	0.14 267	0.07 197	0.05 146	0.07 150	0.07 225	0.07 213	0.07 231

CFNet	0.15 302	0.10 318	0.17 326	0.17 175	0.08 84	0.18 322	0.09 5	0.28 337	0.25 297	0.19 306	0.24 285	0.24 339	0.17 333	0.17 299	0.14 267	0.08 252	0.06 257	0.09 304	0.10 364	0.07 213	0.06 157

NVstereo2D	0.19 370	0.10 318	0.15 264	0.17 175	0.15 419	0.28 431	0.23 404	0.44 462	0.42 420	0.15 222	0.27 338	0.25 352	0.19 359	0.22 381	0.17 324	0.09 306	0.06 257	0.10 349	0.08 286	0.15 435	0.09 336

DeepPruner_ROB	0.16 325	0.11 343	0.15 264	0.17 175	0.10 291	0.17 304	0.15 174	0.32 381	0.21 237	0.19 306	0.21 256	0.22 317	0.18 345	0.20 354	0.15 294	0.13 416	0.09 376	0.09 304	0.09 330	0.11 378	0.10 357

DISCO	0.19 370	0.09 263	0.22 381	0.17 175	0.10 291	0.25 410	0.18 312	0.27 320	0.44 430	0.22 355	0.31 375	0.33 412	0.26 408	0.28 422	0.28 438	0.08 252	0.06 257	0.07 150	0.07 225	0.09 329	0.09 336

WCMA_ROB	0.24 421	0.11 343	0.22 381	0.17 175	0.14 405	0.32 439	0.15 174	0.32 381	0.32 361	0.38 446	0.53 457	0.40 445	0.34 448	0.34 443	0.25 415	0.11 368	0.12 419	0.12 394	0.10 364	0.14 420	0.14 426

MM-Stereo_test3	0.10 99	0.07 112	0.07 4	0.18 249	0.07 39	0.12 162	0.19 350	0.24 267	0.19 200	0.06 3	0.10 78	0.08 61	0.06 25	0.11 75	0.08 16	0.06 84	0.06 257	0.07 150	0.05 68	0.05 66	0.04 18

MM-Stereo_test1	0.10 99	0.07 112	0.08 18	0.18 249	0.07 39	0.12 162	0.18 312	0.21 205	0.20 222	0.09 56	0.11 106	0.08 61	0.06 25	0.10 35	0.10 94	0.06 84	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.04 18

tg	0.10 99	0.06 41	0.10 78	0.18 249	0.08 84	0.11 130	0.16 237	0.20 185	0.12 53	0.08 31	0.11 106	0.11 132	0.07 73	0.11 75	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.08 228	0.08 286	0.04 3	0.04 18

rvit_stereo_0081_aga	0.11 142	0.09 263	0.14 215	0.18 249	0.09 191	0.13 198	0.14 108	0.14 51	0.19 200	0.10 87	0.18 216	0.16 234	0.09 129	0.12 150	0.09 45	0.10 342	0.06 257	0.08 228	0.07 225	0.07 213	0.06 157

ACV-stereo	0.15 302	0.10 318	0.28 413	0.18 249	0.12 366	0.14 229	0.12 33	0.23 245	0.21 237	0.19 306	0.23 274	0.22 317	0.15 286	0.23 392	0.17 324	0.07 197	0.06 257	0.07 150	0.07 225	0.07 213	0.07 231

IGEV-Stereo++	0.07 2	0.06 41	0.08 18	0.18 249	0.06 8	0.04 1	0.10 10	0.11 13	0.11 37	0.06 3	0.07 21	0.07 37	0.06 25	0.09 17	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.04 18

AIO-Stereo	0.08 12	0.06 41	0.09 49	0.18 249	0.06 8	0.08 32	0.12 33	0.15 71	0.09 6	0.08 31	0.08 42	0.07 37	0.05 7	0.11 75	0.08 16	0.05 6	0.05 146	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.04 18

H2IRNET	0.10 99	0.09 263	0.09 49	0.18 249	0.09 191	0.12 162	0.15 174	0.14 51	0.21 237	0.10 87	0.10 78	0.10 112	0.10 157	0.10 35	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.08 228	0.08 286	0.06 149	0.05 87

IGEV++	0.08 12	0.06 41	0.08 18	0.18 249	0.07 39	0.09 52	0.13 65	0.10 6	0.09 6	0.08 31	0.08 42	0.06 8	0.06 25	0.13 191	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.04 18

AE-Stereo	0.10 99	0.08 199	0.10 78	0.18 249	0.09 191	0.10 90	0.15 174	0.14 51	0.19 200	0.09 56	0.14 144	0.12 149	0.08 103	0.11 75	0.10 94	0.05 6	0.06 257	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.04 18

1111x	0.15 302	0.08 199	0.12 141	0.18 249	0.07 39	0.18 322	0.25 427	0.31 370	0.24 276	0.17 262	0.24 285	0.26 360	0.15 286	0.13 191	0.23 396	0.07 197	0.07 326	0.08 228	0.09 330	0.07 213	0.06 157

UniTT-Stereo	0.09 42	0.07 112	0.08 18	0.18 249	0.08 84	0.13 198	0.11 20	0.12 24	0.11 37	0.10 87	0.12 117	0.05 1	0.07 73	0.09 17	0.09 45	0.07 197	0.05 146	0.05 3	0.05 68	0.05 66	0.05 87

GCAP-Stereo	0.09 42	0.07 112	0.13 184	0.18 249	0.06 8	0.11 130	0.07 1	0.13 36	0.12 53	0.09 56	0.10 78	0.07 37	0.09 129	0.13 191	0.10 94	0.06 84	0.05 146	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 87

LL-Strereo2	0.10 99	0.10 318	0.15 264	0.18 249	0.08 84	0.15 254	0.09 5	0.17 129	0.14 103	0.14 195	0.10 78	0.09 85	0.07 73	0.16 269	0.10 94	0.05 6	0.05 146	0.10 349	0.07 225	0.06 149	0.05 87

4D-IteraStereo	0.09 42	0.07 112	0.10 78	0.18 249	0.07 39	0.09 52	0.15 174	0.17 129	0.15 117	0.10 87	0.11 106	0.10 112	0.07 73	0.11 75	0.09 45	0.05 6	0.03 1	0.08 228	0.07 225	0.06 149	0.05 87

coex-ft	3.30 508	0.34 472	59.09 527	0.18 249	0.13 387	0.26 418	0.22 395	0.27 320	0.72 480	1.90 509	0.70 477	0.44 453	0.45 471	0.29 428	0.41 474	0.09 306	0.09 376	0.12 394	0.09 330	0.14 420	0.13 409

gwcnet-sp	0.14 261	0.07 112	0.12 141	0.18 249	0.09 191	0.16 283	0.17 268	0.24 267	0.24 276	0.18 292	0.24 285	0.15 221	0.16 312	0.15 235	0.15 294	0.08 252	0.06 257	0.07 150	0.08 286	0.08 272	0.07 231

scenet	0.14 261	0.07 112	0.12 141	0.18 249	0.09 191	0.16 283	0.17 268	0.24 267	0.24 276	0.18 292	0.24 285	0.15 221	0.16 312	0.15 235	0.15 294	0.08 252	0.06 257	0.07 150	0.08 286	0.08 272	0.07 231

anonymousa	0.13 230	0.07 112	0.13 184	0.18 249	0.09 191	0.13 198	0.17 268	0.19 174	0.29 339	0.15 222	0.24 285	0.15 221	0.14 269	0.14 213	0.14 267	0.07 197	0.05 146	0.07 150	0.09 330	0.05 66	0.06 157

ssnet	0.14 261	0.07 112	0.12 141	0.18 249	0.09 191	0.16 283	0.17 268	0.24 267	0.24 276	0.18 292	0.24 285	0.15 221	0.16 312	0.15 235	0.15 294	0.08 252	0.06 257	0.07 150	0.08 286	0.08 272	0.07 231

raft_robust	0.13 230	0.10 318	0.07 4	0.18 249	0.08 84	0.13 198	0.24 414	0.28 337	0.33 368	0.20 327	0.19 224	0.14 192	0.10 157	0.11 75	0.12 190	0.05 6	0.05 146	0.07 150	0.07 225	0.05 66	0.04 18

Sa-1000	0.12 205	0.08 199	0.08 18	0.18 249	0.08 84	0.14 229	0.22 395	0.22 227	0.18 186	0.15 222	0.20 236	0.17 254	0.11 181	0.10 35	0.10 94	0.06 84	0.05 146	0.09 304	0.09 330	0.05 66	0.05 87

SA	0.12 205	0.09 263	0.08 18	0.18 249	0.08 84	0.12 162	0.24 414	0.23 245	0.18 186	0.17 262	0.27 338	0.14 192	0.11 181	0.11 75	0.11 146	0.05 6	0.05 146	0.09 304	0.08 286	0.05 66	0.04 18

IPLGR	0.11 142	0.09 263	0.16 298	0.18 249	0.08 84	0.12 162	0.17 268	0.21 205	0.24 276	0.11 112	0.12 117	0.11 132	0.08 103	0.12 150	0.12 190	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.06 139	0.04 3	0.04 18

Patchmatch Stereo++	0.11 142	0.09 263	0.16 298	0.18 249	0.08 84	0.06 6	0.11 20	0.16 96	0.13 81	0.15 222	0.16 171	0.14 192	0.12 210	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.07 231
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
STrans-v2	0.10 99	0.07 112	0.12 141	0.18 249	0.07 39	0.10 90	0.14 108	0.21 205	0.11 37	0.11 112	0.15 160	0.12 149	0.10 157	0.11 75	0.12 190	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.06 139	0.04 3	0.04 18

TransformOpticalFlow	0.10 99	0.08 199	0.13 184	0.18 249	0.07 39	0.09 52	0.15 174	0.19 174	0.15 117	0.12 148	0.17 191	0.11 132	0.11 181	0.11 75	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.06 139	0.05 66	0.05 87

OMP-Stereo	0.11 142	0.06 41	0.14 215	0.18 249	0.08 84	0.09 52	0.12 33	0.21 205	0.21 237	0.13 174	0.14 144	0.11 132	0.12 210	0.11 75	0.13 230	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.04 18

NRIStereo	0.11 142	0.08 199	0.14 215	0.18 249	0.08 84	0.10 90	0.14 108	0.16 96	0.15 117	0.12 148	0.14 144	0.13 173	0.12 210	0.13 191	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.07 231

PSM-adaLoss	0.11 142	0.09 263	0.16 298	0.18 249	0.08 84	0.06 6	0.12 33	0.16 96	0.13 81	0.15 222	0.16 171	0.14 192	0.12 210	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.07 231

FTStereo	0.12 205	0.06 41	0.14 215	0.18 249	0.09 191	0.07 21	0.15 174	0.21 205	0.18 186	0.12 148	0.24 285	0.12 149	0.12 210	0.13 191	0.13 230	0.05 6	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.10 357

HUI-Stereo	0.11 142	0.09 263	0.16 298	0.18 249	0.08 84	0.06 6	0.12 33	0.16 96	0.13 81	0.15 222	0.16 171	0.14 192	0.12 210	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.07 231

SST-Stereo	0.10 99	0.07 112	0.15 264	0.18 249	0.09 191	0.06 6	0.12 33	0.17 129	0.11 37	0.15 222	0.17 191	0.13 173	0.12 210	0.10 35	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.09 304	0.06 139	0.06 149	0.05 87

RAFT_R40	0.11 142	0.07 112	0.14 215	0.18 249	0.09 191	0.06 6	0.13 65	0.17 129	0.16 142	0.14 195	0.18 216	0.15 221	0.12 210	0.10 35	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.09 304	0.06 139	0.06 149	0.05 87

DeepStereo_RVC	0.11 142	0.08 199	0.16 298	0.18 249	0.08 84	0.08 32	0.12 33	0.17 129	0.12 53	0.13 174	0.14 144	0.12 149	0.12 210	0.12 150	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.07 213	0.08 294

iRAFT	0.11 142	0.09 263	0.16 298	0.18 249	0.08 84	0.06 6	0.11 20	0.16 96	0.13 81	0.15 222	0.16 171	0.14 192	0.12 210	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.07 231

RAFT	0.13 230	0.09 263	0.11 111	0.18 249	0.08 84	0.15 254	0.24 414	0.20 185	0.19 200	0.21 340	0.21 256	0.17 254	0.12 210	0.16 269	0.09 45	0.06 84	0.07 326	0.10 349	0.09 330	0.05 66	0.05 87

GMM-Stereo	0.11 142	0.07 112	0.10 78	0.18 249	0.09 191	0.08 32	0.15 174	0.23 245	0.16 142	0.11 112	0.15 160	0.13 173	0.11 181	0.11 75	0.11 146	0.05 6	0.04 3	0.08 228	0.07 225	0.06 149	0.09 336

Prome-Stereo	0.11 142	0.06 41	0.10 78	0.18 249	0.08 84	0.12 162	0.15 174	0.22 227	0.13 81	0.12 148	0.17 191	0.13 173	0.08 103	0.12 150	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.07 150	0.06 139	0.06 149	0.09 336

GMStereo	0.13 230	0.14 397	0.14 215	0.18 249	0.09 191	0.15 254	0.16 237	0.20 185	0.24 276	0.16 248	0.17 191	0.10 112	0.10 157	0.16 269	0.13 230	0.07 197	0.06 257	0.06 62	0.06 139	0.07 213	0.06 157
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.21 390	0.18 432	0.26 401	0.18 249	0.16 429	0.23 395	0.23 404	0.32 381	0.48 439	0.25 388	0.32 379	0.22 317	0.22 383	0.22 381	0.17 324	0.18 453	0.16 448	0.11 378	0.10 364	0.15 435	0.13 409

APVNet	0.22 399	0.12 359	0.19 359	0.18 249	0.14 405	0.32 439	0.31 469	0.39 441	0.32 361	0.27 398	0.40 424	0.30 391	0.29 432	0.26 408	0.25 415	0.11 368	0.12 419	0.11 378	0.14 423	0.12 392	0.12 392

EDNetEfficient	0.29 446	0.24 453	1.13 497	0.18 249	0.10 291	0.19 345	0.20 369	0.20 185	0.60 468	0.74 486	0.56 465	0.31 401	0.39 457	0.22 381	0.30 446	0.09 306	0.07 326	0.08 228	0.07 225	0.11 378	0.09 336

GwcNet	0.20 381	0.13 385	0.19 359	0.18 249	0.12 366	0.24 400	0.19 350	0.35 419	0.43 425	0.20 327	0.32 379	0.33 412	0.20 370	0.22 381	0.24 406	0.11 368	0.09 376	0.09 304	0.09 330	0.09 329	0.10 357

ac_64	0.16 325	0.08 199	0.15 264	0.18 249	0.10 291	0.22 382	0.18 312	0.24 267	0.21 237	0.18 292	0.24 285	0.29 383	0.18 345	0.19 330	0.22 386	0.09 306	0.07 326	0.08 228	0.09 330	0.07 213	0.06 157

FADNet	0.21 390	0.22 449	0.36 441	0.18 249	0.17 444	0.24 400	0.13 65	0.31 370	0.31 355	0.23 367	0.25 314	0.27 367	0.21 374	0.19 330	0.15 294	0.13 416	0.15 445	0.12 394	0.15 438	0.16 442	0.18 455

BEATNet_4x	0.12 205	0.08 199	0.14 215	0.18 249	0.07 39	0.15 254	0.07 1	0.22 227	0.18 186	0.16 248	0.19 224	0.18 267	0.14 269	0.16 269	0.15 294	0.07 197	0.05 146	0.05 3	0.05 68	0.06 149	0.06 157

AANet_RVC	0.16 325	0.10 318	0.10 78	0.18 249	0.09 191	0.18 322	0.19 350	0.26 300	0.31 355	0.22 355	0.35 397	0.21 300	0.21 374	0.22 381	0.16 310	0.06 84	0.05 146	0.06 62	0.06 139	0.07 213	0.06 157

AdaStereo	0.15 302	0.11 343	0.15 264	0.18 249	0.09 191	0.20 360	0.11 20	0.32 381	0.28 333	0.20 327	0.23 274	0.20 293	0.13 245	0.19 330	0.14 267	0.12 393	0.05 146	0.10 349	0.07 225	0.09 329	0.07 231
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.
MLCV	0.12 205	0.07 112	0.16 298	0.18 249	0.06 8	0.15 254	0.17 268	0.19 174	0.21 237	0.18 292	0.25 314	0.17 254	0.13 245	0.14 213	0.13 230	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.04 18

DPSNet	0.28 442	0.16 411	0.31 426	0.18 249	0.13 387	0.54 473	0.42 482	0.51 474	0.67 476	0.29 417	0.38 411	0.38 433	0.29 432	0.31 432	0.23 396	0.11 368	0.10 395	0.11 378	0.08 286	0.20 456	0.16 444

MDST_ROB	0.22 399	0.10 318	0.17 326	0.18 249	0.11 335	0.37 458	0.19 350	0.43 460	0.41 413	0.39 448	0.39 419	0.29 383	0.21 374	0.26 408	0.18 342	0.11 368	0.10 395	0.14 421	0.11 392	0.10 359	0.08 294

DN-CSS_ROB	0.13 230	0.13 385	0.16 298	0.18 249	0.10 291	0.16 283	0.08 3	0.22 227	0.18 186	0.17 262	0.22 265	0.13 173	0.13 245	0.12 150	0.13 230	0.05 6	0.05 146	0.10 349	0.10 364	0.08 272	0.06 157

PWC_ROB	0.21 390	0.16 411	0.26 401	0.18 249	0.11 335	0.22 382	0.13 65	0.32 381	0.49 444	0.30 420	0.40 424	0.32 409	0.24 395	0.31 432	0.22 386	0.10 342	0.07 326	0.11 378	0.08 286	0.11 378	0.10 357

CBMV	0.19 370	0.14 397	0.17 326	0.18 249	0.10 291	0.20 360	0.11 20	0.29 347	0.30 348	0.29 417	0.30 367	0.30 391	0.23 389	0.27 411	0.19 351	0.13 416	0.15 445	0.17 441	0.16 442	0.10 359	0.10 357
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MM-Stereo_test2	0.09 42	0.06 41	0.09 49	0.19 304	0.08 84	0.12 162	0.18 312	0.15 71	0.14 103	0.07 12	0.10 78	0.07 37	0.06 25	0.12 150	0.09 45	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.05 66	0.03 1

ISRNet	0.18 358	0.08 199	0.19 359	0.19 304	0.13 387	0.15 254	0.12 33	0.30 361	0.32 361	0.21 340	0.25 314	0.27 367	0.17 333	0.17 299	0.20 357	0.20 460	0.08 351	0.14 421	0.14 423	0.14 420	0.17 452

FACV-RUCA	0.13 230	0.11 343	0.12 141	0.19 304	0.12 366	0.15 254	0.15 174	0.22 227	0.20 222	0.15 222	0.16 171	0.14 192	0.16 312	0.14 213	0.13 230	0.07 197	0.05 146	0.08 228	0.06 139	0.10 359	0.08 294

rvit_0105_3	0.15 302	0.09 263	0.14 215	0.19 304	0.12 366	0.15 254	0.25 427	0.25 283	0.29 339	0.15 222	0.17 191	0.20 293	0.13 245	0.17 299	0.14 267	0.13 416	0.11 406	0.12 394	0.14 423	0.07 213	0.06 157

ITSA-stereo	0.15 302	0.10 318	0.14 215	0.19 304	0.08 84	0.12 162	0.14 108	0.30 361	0.49 444	0.17 262	0.19 224	0.22 317	0.15 286	0.17 299	0.16 310	0.10 342	0.06 257	0.08 228	0.08 286	0.08 272	0.08 294

U	0.08 12	0.07 112	0.09 49	0.19 304	0.10 291	0.10 90	0.13 65	0.12 24	0.17 160	0.07 12	0.07 21	0.06 8	0.05 7	0.07 3	0.08 16	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.04 18	0.06 149	0.05 87

rvit_stereo_ft	0.12 205	0.07 112	0.13 184	0.19 304	0.10 291	0.12 162	0.17 268	0.16 96	0.16 142	0.12 148	0.13 130	0.15 221	0.10 157	0.14 213	0.13 230	0.09 306	0.06 257	0.08 228	0.07 225	0.07 213	0.05 87

DispNO	0.14 261	0.08 199	0.17 326	0.19 304	0.12 366	0.11 130	0.21 386	0.23 245	0.29 339	0.17 262	0.23 274	0.18 267	0.17 333	0.15 235	0.15 294	0.07 197	0.05 146	0.08 228	0.08 286	0.07 213	0.06 157

plain	0.10 99	0.08 199	0.10 78	0.19 304	0.09 191	0.10 90	0.15 174	0.14 51	0.13 81	0.13 174	0.15 160	0.09 85	0.12 210	0.13 191	0.12 190	0.07 197	0.05 146	0.09 304	0.06 139	0.06 149	0.06 157

MIF-Stereo (partial)	0.11 142	0.06 41	0.10 78	0.19 304	0.10 291	0.10 90	0.11 20	0.17 129	0.18 186	0.14 195	0.16 171	0.09 85	0.11 181	0.12 150	0.12 190	0.08 252	0.05 146	0.08 228	0.07 225	0.06 149	0.07 231

CASnet	0.09 42	0.09 263	0.09 49	0.19 304	0.06 8	0.07 21	0.11 20	0.18 155	0.14 103	0.11 112	0.10 78	0.09 85	0.07 73	0.10 35	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.10 349	0.08 286	0.05 66	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fast-acv-ft	0.18 358	0.11 343	0.19 359	0.19 304	0.12 366	0.24 400	0.21 386	0.25 283	0.34 379	0.22 355	0.34 395	0.27 367	0.20 370	0.21 370	0.23 396	0.09 306	0.09 376	0.08 228	0.10 364	0.08 272	0.07 231

Wz-Net-TNSev	0.29 446	0.20 439	0.65 474	0.19 304	0.15 419	0.38 461	0.27 441	0.35 419	0.55 457	0.34 438	0.42 440	0.45 455	0.38 455	0.32 438	0.30 446	0.12 393	0.13 432	0.10 349	0.12 411	0.15 435	0.14 426

TestStereo1	0.13 230	0.08 199	0.08 18	0.19 304	0.08 84	0.18 322	0.29 456	0.23 245	0.16 142	0.17 262	0.20 236	0.16 234	0.10 157	0.12 150	0.13 230	0.06 84	0.06 257	0.08 228	0.06 139	0.05 66	0.05 87

RAFT+CT+SA	0.13 230	0.11 343	0.09 49	0.19 304	0.09 191	0.15 254	0.28 447	0.22 227	0.22 251	0.15 222	0.26 331	0.10 112	0.10 157	0.11 75	0.12 190	0.05 6	0.04 3	0.07 150	0.08 286	0.07 213	0.06 157

SA-5K	0.13 230	0.08 199	0.08 18	0.19 304	0.08 84	0.18 322	0.29 456	0.23 245	0.16 142	0.17 262	0.20 236	0.16 234	0.10 157	0.12 150	0.13 230	0.06 84	0.06 257	0.08 228	0.06 139	0.05 66	0.05 87

test_4	0.10 99	0.10 318	0.08 18	0.19 304	0.09 191	0.08 32	0.22 395	0.15 71	0.17 160	0.12 148	0.18 216	0.12 149	0.09 129	0.08 11	0.11 146	0.04 1	0.04 3	0.08 228	0.08 286	0.04 3	0.03 1

iRaft-Stereo_5w	0.12 205	0.09 263	0.12 141	0.19 304	0.08 84	0.09 52	0.12 33	0.21 205	0.21 237	0.19 306	0.14 144	0.11 132	0.09 129	0.20 354	0.16 310	0.05 6	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.06 157

dd	0.15 302	0.16 411	0.16 298	0.19 304	0.09 191	0.15 254	0.18 312	0.21 205	0.25 297	0.23 367	0.20 236	0.21 300	0.09 129	0.21 370	0.16 310	0.10 342	0.06 257	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.06 157

DAS	0.15 302	0.08 199	0.18 349	0.19 304	0.10 291	0.19 345	0.17 268	0.27 320	0.29 339	0.18 292	0.25 314	0.21 300	0.15 286	0.16 269	0.12 190	0.08 252	0.06 257	0.06 62	0.06 139	0.07 213	0.07 231

SepStereo	0.15 302	0.08 199	0.18 349	0.19 304	0.10 291	0.19 345	0.17 268	0.27 320	0.29 339	0.18 292	0.25 314	0.21 300	0.15 286	0.25 406	0.12 190	0.08 252	0.06 257	0.06 62	0.06 139	0.07 213	0.07 231

AASNet	0.16 325	0.08 199	0.12 141	0.19 304	0.09 191	0.18 322	0.15 174	0.37 430	0.37 396	0.19 306	0.23 274	0.20 293	0.16 312	0.17 299	0.20 357	0.10 342	0.08 351	0.08 228	0.07 225	0.09 329	0.09 336

GMOStereo	0.11 142	0.09 263	0.07 4	0.19 304	0.08 84	0.12 162	0.28 447	0.13 36	0.17 160	0.11 112	0.17 191	0.14 192	0.12 210	0.07 3	0.07 1	0.05 6	0.05 146	0.09 304	0.07 225	0.04 3	0.04 18

error version	0.11 142	0.09 263	0.07 4	0.19 304	0.08 84	0.12 162	0.28 447	0.13 36	0.17 160	0.11 112	0.17 191	0.14 192	0.12 210	0.07 3	0.07 1	0.05 6	0.05 146	0.09 304	0.07 225	0.04 3	0.04 18

test-v	0.11 142	0.09 263	0.07 4	0.19 304	0.08 84	0.12 162	0.28 447	0.13 36	0.17 160	0.11 112	0.17 191	0.14 192	0.12 210	0.07 3	0.07 1	0.05 6	0.05 146	0.09 304	0.07 225	0.04 3	0.04 18

LCNet	0.11 142	0.07 112	0.09 49	0.19 304	0.09 191	0.08 32	0.15 174	0.21 205	0.15 117	0.11 112	0.15 160	0.16 234	0.11 181	0.12 150	0.11 146	0.05 6	0.04 3	0.08 228	0.07 225	0.06 149	0.15 433

AAGNet	0.11 142	0.07 112	0.16 298	0.19 304	0.09 191	0.08 32	0.13 65	0.18 155	0.13 81	0.16 248	0.21 256	0.13 173	0.14 269	0.11 75	0.14 267	0.06 84	0.04 3	0.09 304	0.06 139	0.06 149	0.05 87

PSM-AAD	0.11 142	0.07 112	0.10 78	0.19 304	0.09 191	0.10 90	0.15 174	0.20 185	0.13 81	0.12 148	0.14 144	0.18 267	0.11 181	0.11 75	0.10 94	0.05 6	0.05 146	0.09 304	0.08 286	0.06 149	0.14 426

ROB_FTStereo_v2	0.11 142	0.09 263	0.16 298	0.19 304	0.08 84	0.06 6	0.12 33	0.16 96	0.13 81	0.15 222	0.16 171	0.14 192	0.12 210	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.07 231

ROB_FTStereo	0.11 142	0.09 263	0.16 298	0.19 304	0.08 84	0.06 6	0.11 20	0.16 96	0.13 81	0.15 222	0.16 171	0.14 192	0.12 210	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.07 231

KYRaft	0.11 142	0.07 112	0.10 78	0.19 304	0.09 191	0.08 32	0.15 174	0.22 227	0.12 53	0.13 174	0.16 171	0.20 293	0.10 157	0.12 150	0.10 94	0.05 6	0.04 3	0.08 228	0.08 286	0.06 149	0.16 444

GrayStereo	0.11 142	0.06 41	0.11 111	0.19 304	0.09 191	0.09 52	0.16 237	0.18 155	0.17 160	0.14 195	0.17 191	0.17 254	0.11 181	0.12 150	0.11 146	0.05 6	0.05 146	0.07 150	0.06 139	0.05 66	0.10 357

iGMRVC	0.11 142	0.09 263	0.16 298	0.19 304	0.08 84	0.06 6	0.12 33	0.16 96	0.13 81	0.15 222	0.16 171	0.14 192	0.12 210	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.07 231

IRAFT_RVC	0.12 205	0.08 199	0.16 298	0.19 304	0.08 84	0.07 21	0.15 174	0.24 267	0.23 260	0.14 195	0.14 144	0.15 221	0.12 210	0.12 150	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.09 304	0.06 139	0.06 149	0.06 157

CRE-IMP	0.11 142	0.09 263	0.16 298	0.19 304	0.08 84	0.10 90	0.12 33	0.18 155	0.10 16	0.14 195	0.13 130	0.13 173	0.12 210	0.12 150	0.11 146	0.07 197	0.04 3	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.08 294

test-2	0.11 142	0.09 263	0.07 4	0.19 304	0.08 84	0.12 162	0.28 447	0.13 36	0.17 160	0.11 112	0.17 191	0.14 192	0.12 210	0.07 3	0.07 1	0.05 6	0.05 146	0.09 304	0.07 225	0.04 3	0.04 18

cross-raft	0.10 99	0.09 263	0.09 49	0.19 304	0.07 39	0.11 130	0.25 427	0.13 36	0.15 117	0.08 31	0.11 106	0.12 149	0.10 157	0.09 17	0.11 146	0.05 6	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.04 18

test-1	0.10 99	0.07 112	0.16 298	0.19 304	0.08 84	0.11 130	0.24 414	0.14 51	0.18 186	0.09 56	0.07 21	0.09 85	0.08 103	0.07 3	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.04 3	0.04 18

RAFT-IKP	0.11 142	0.09 263	0.16 298	0.19 304	0.08 84	0.06 6	0.12 33	0.16 96	0.13 81	0.15 222	0.16 171	0.14 192	0.12 210	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.04 3	0.08 228	0.06 139	0.08 272	0.07 231

ARAFT	0.12 205	0.08 199	0.17 326	0.19 304	0.09 191	0.14 229	0.18 312	0.20 185	0.12 53	0.12 148	0.13 130	0.14 192	0.11 181	0.15 235	0.12 190	0.06 84	0.05 146	0.10 349	0.09 330	0.05 66	0.04 18

delet	0.17 345	0.08 199	0.17 326	0.19 304	0.11 335	0.20 360	0.21 386	0.30 361	0.37 396	0.17 262	0.26 331	0.19 281	0.19 359	0.19 330	0.21 377	0.08 252	0.08 351	0.09 304	0.11 392	0.06 149	0.06 157

UNet	0.17 345	0.09 263	0.18 349	0.19 304	0.12 366	0.27 425	0.19 350	0.33 398	0.29 339	0.21 340	0.24 285	0.23 333	0.19 359	0.19 330	0.18 342	0.07 197	0.06 257	0.08 228	0.07 225	0.08 272	0.06 157

EDNetEfficientorigin	7.91 513	0.31 469	153.02 528	0.19 304	0.09 191	0.21 374	0.16 237	0.22 227	0.59 465	0.72 482	0.67 473	0.42 448	0.50 475	0.24 401	0.39 469	0.08 252	0.07 326	0.08 228	0.07 225	0.12 392	0.10 357

acv_ft	0.15 302	0.09 263	0.15 264	0.19 304	0.10 291	0.16 283	0.17 268	0.25 283	0.33 368	0.19 306	0.26 331	0.21 300	0.17 333	0.17 299	0.18 342	0.07 197	0.06 257	0.06 62	0.06 139	0.08 272	0.06 157

DMCA	0.14 261	0.09 263	0.16 298	0.19 304	0.09 191	0.15 254	0.17 268	0.23 245	0.27 319	0.14 195	0.19 224	0.17 254	0.18 345	0.15 235	0.17 324	0.10 342	0.06 257	0.08 228	0.06 139	0.09 329	0.10 357

RYNet	0.22 399	0.12 359	0.22 381	0.19 304	0.17 444	0.46 465	0.26 434	0.38 437	0.48 439	0.24 375	0.28 350	0.34 418	0.23 389	0.20 354	0.30 446	0.10 342	0.06 257	0.09 304	0.09 330	0.13 408	0.15 433

iResNet	0.13 230	0.10 318	0.18 349	0.19 304	0.08 84	0.13 198	0.18 312	0.20 185	0.26 310	0.15 222	0.23 274	0.15 221	0.13 245	0.14 213	0.14 267	0.06 84	0.04 3	0.06 62	0.05 68	0.06 149	0.05 87

SGM-Forest	0.20 381	0.14 397	0.18 349	0.19 304	0.13 387	0.20 360	0.22 395	0.33 398	0.30 348	0.24 375	0.29 362	0.28 376	0.19 359	0.23 392	0.17 324	0.15 431	0.16 448	0.15 433	0.14 423	0.12 392	0.12 392
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RAStereo	0.10 99	0.09 263	0.08 18	0.20 352	0.08 84	0.13 198	0.18 312	0.15 71	0.17 160	0.10 87	0.12 117	0.05 1	0.06 25	0.09 17	0.08 16	0.07 197	0.05 146	0.07 150	0.05 68	0.05 66	0.04 18

testlalala2	0.10 99	0.06 41	0.11 111	0.20 352	0.10 291	0.10 90	0.12 33	0.17 129	0.12 53	0.12 148	0.13 130	0.09 85	0.07 73	0.11 75	0.13 230	0.06 84	0.05 146	0.05 3	0.04 18	0.05 66	0.05 87

MoCha-V2	0.08 12	0.05 11	0.10 78	0.20 352	0.07 39	0.09 52	0.14 108	0.11 13	0.08 2	0.07 12	0.08 42	0.07 37	0.06 25	0.09 17	0.08 16	0.05 6	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.04 18

GMStereo_Zeroshot	0.16 325	0.13 385	0.24 393	0.20 352	0.10 291	0.17 304	0.13 65	0.29 347	0.25 297	0.23 367	0.32 379	0.25 352	0.11 181	0.19 330	0.14 267	0.09 306	0.06 257	0.11 378	0.06 139	0.12 392	0.08 294

LL-Strereo	0.13 230	0.09 263	0.11 111	0.20 352	0.10 291	0.11 130	0.18 312	0.32 381	0.24 276	0.15 222	0.15 160	0.14 192	0.13 245	0.19 330	0.11 146	0.06 84	0.04 3	0.09 304	0.08 286	0.04 3	0.05 87

Wz-Net-MNSev	0.22 399	0.13 385	0.31 426	0.20 352	0.14 405	0.36 457	0.24 414	0.33 398	0.44 430	0.28 410	0.40 424	0.38 433	0.19 359	0.24 401	0.25 415	0.09 306	0.07 326	0.09 304	0.09 330	0.12 392	0.10 357

test_5	0.14 261	0.12 359	0.08 18	0.20 352	0.10 291	0.14 229	0.29 456	0.21 205	0.24 276	0.18 292	0.28 350	0.11 132	0.15 286	0.12 150	0.13 230	0.06 84	0.05 146	0.07 150	0.08 286	0.08 272	0.07 231

test_3	0.10 99	0.09 263	0.10 78	0.20 352	0.08 84	0.13 198	0.26 434	0.14 51	0.21 237	0.10 87	0.10 78	0.09 85	0.09 129	0.08 11	0.11 146	0.05 6	0.04 3	0.08 228	0.07 225	0.04 3	0.04 18

GwcNet-ADL	0.13 230	0.08 199	0.14 215	0.20 352	0.09 191	0.11 130	0.20 369	0.30 361	0.24 276	0.13 174	0.14 144	0.18 267	0.14 269	0.13 191	0.14 267	0.07 197	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.07 213	0.06 157

sAnonymous2	0.13 230	0.12 359	0.24 393	0.20 352	0.12 366	0.17 304	0.13 65	0.26 300	0.21 237	0.11 112	0.11 106	0.13 173	0.08 103	0.10 35	0.10 94	0.09 306	0.05 146	0.08 228	0.06 139	0.15 435	0.10 357

CroCo_RVC	0.13 230	0.12 359	0.24 393	0.20 352	0.12 366	0.17 304	0.13 65	0.26 300	0.21 237	0.11 112	0.11 106	0.13 173	0.08 103	0.10 35	0.10 94	0.09 306	0.05 146	0.08 228	0.06 139	0.15 435	0.10 357

RAFT + AFF	0.13 230	0.07 112	0.20 368	0.20 352	0.10 291	0.14 229	0.24 414	0.26 300	0.20 222	0.11 112	0.10 78	0.12 149	0.10 157	0.15 235	0.12 190	0.07 197	0.06 257	0.09 304	0.08 286	0.06 149	0.08 294

ccnet	0.29 446	0.28 464	0.23 390	0.20 352	0.28 471	0.41 464	0.21 386	0.45 465	0.33 368	0.36 441	0.46 447	0.36 424	0.30 436	0.39 463	0.42 475	0.23 472	0.14 439	0.21 455	0.17 449	0.23 461	0.18 455

MMNet	0.17 345	0.09 263	0.16 298	0.20 352	0.11 335	0.27 425	0.20 369	0.25 283	0.41 413	0.22 355	0.30 367	0.21 300	0.20 370	0.17 299	0.20 357	0.06 84	0.06 257	0.07 150	0.07 225	0.08 272	0.07 231

psm_up	0.18 358	0.10 318	0.18 349	0.20 352	0.11 335	0.17 304	0.19 350	0.37 430	0.34 379	0.21 340	0.28 350	0.29 383	0.24 395	0.20 354	0.22 386	0.09 306	0.10 395	0.11 378	0.11 392	0.08 272	0.08 294

UPFNet	0.16 325	0.08 199	0.12 141	0.20 352	0.12 366	0.20 360	0.23 404	0.28 337	0.26 310	0.17 262	0.24 285	0.22 317	0.19 359	0.19 330	0.21 377	0.09 306	0.07 326	0.08 228	0.09 330	0.08 272	0.06 157

FADNet_RVC	0.16 325	0.14 397	0.40 448	0.20 352	0.11 335	0.13 198	0.13 65	0.26 300	0.22 251	0.21 340	0.23 274	0.20 293	0.17 333	0.14 213	0.16 310	0.08 252	0.08 351	0.12 394	0.09 330	0.11 378	0.10 357

STTStereo	0.18 358	0.12 359	0.27 408	0.20 352	0.11 335	0.16 283	0.21 386	0.29 347	0.23 260	0.21 340	0.30 367	0.29 383	0.18 345	0.20 354	0.19 351	0.12 393	0.11 406	0.11 378	0.14 423	0.09 329	0.08 294

stereogan	0.22 399	0.11 343	0.21 375	0.20 352	0.12 366	0.31 438	0.19 350	0.35 419	0.44 430	0.22 355	0.39 419	0.35 422	0.27 416	0.33 440	0.22 386	0.10 342	0.12 419	0.10 349	0.10 364	0.14 420	0.13 409

ADCMid	0.25 430	0.15 403	0.40 448	0.20 352	0.14 405	0.25 410	0.26 434	0.34 407	0.38 401	0.36 441	0.44 445	0.34 418	0.40 460	0.35 449	0.33 457	0.10 342	0.09 376	0.11 378	0.11 392	0.13 408	0.12 392

ADCRef	0.19 370	0.12 359	0.41 450	0.20 352	0.12 366	0.22 382	0.18 312	0.32 381	0.36 390	0.26 392	0.32 379	0.17 254	0.23 389	0.24 401	0.24 406	0.07 197	0.06 257	0.09 304	0.09 330	0.08 272	0.08 294

AnyNet_C32	0.26 436	0.16 411	0.36 441	0.20 352	0.16 429	0.25 410	0.30 463	0.32 381	0.44 430	0.31 426	0.49 451	0.30 391	0.33 444	0.40 467	0.33 457	0.12 393	0.12 419	0.12 394	0.14 423	0.14 420	0.15 433

ADCP+	0.20 381	0.10 318	0.33 432	0.20 352	0.12 366	0.22 382	0.26 434	0.31 370	0.34 379	0.26 392	0.37 406	0.22 317	0.22 383	0.27 411	0.27 431	0.09 306	0.06 257	0.08 228	0.08 286	0.09 329	0.10 357

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 345	0.10 318	0.22 381	0.20 352	0.10 291	0.15 254	0.18 312	0.31 370	0.25 297	0.21 340	0.30 367	0.25 352	0.17 333	0.21 370	0.20 357	0.09 306	0.06 257	0.08 228	0.08 286	0.07 213	0.08 294
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 381	0.21 445	0.23 390	0.20 352	0.10 291	0.19 345	0.17 268	0.36 425	0.25 297	0.27 398	0.33 391	0.27 367	0.24 395	0.20 354	0.20 357	0.15 431	0.12 419	0.17 441	0.14 423	0.10 359	0.08 294

StereoDRNet-Refined	0.17 345	0.12 359	0.15 264	0.20 352	0.09 191	0.18 322	0.18 312	0.26 300	0.23 260	0.26 392	0.40 424	0.22 317	0.17 333	0.21 370	0.20 357	0.08 252	0.05 146	0.09 304	0.10 364	0.07 213	0.07 231
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_105_1	0.19 370	0.11 343	0.25 398	0.21 378	0.16 429	0.21 374	0.27 441	0.31 370	0.41 413	0.19 306	0.20 236	0.22 317	0.17 333	0.19 330	0.17 324	0.12 393	0.12 419	0.13 409	0.15 438	0.08 272	0.07 231

testlalala_base	0.10 99	0.09 263	0.14 215	0.21 378	0.08 84	0.10 90	0.14 108	0.13 36	0.10 16	0.07 12	0.15 160	0.07 37	0.08 103	0.10 35	0.12 190	0.08 252	0.05 146	0.05 3	0.03 1	0.06 149	0.05 87

Selective-RAFT	0.11 142	0.10 318	0.11 111	0.21 378	0.08 84	0.16 283	0.13 65	0.20 185	0.22 251	0.10 87	0.10 78	0.11 132	0.10 157	0.15 235	0.11 146	0.05 6	0.05 146	0.06 62	0.05 68	0.06 149	0.05 87

Wz-Net-LNSev	0.22 399	0.16 411	0.38 445	0.21 378	0.13 387	0.25 410	0.23 404	0.32 381	0.43 425	0.30 420	0.41 434	0.31 401	0.18 345	0.22 381	0.25 415	0.10 342	0.09 376	0.08 228	0.08 286	0.12 392	0.11 380

LMCR-Stereo	0.15 302	0.08 199	0.13 184	0.21 378	0.09 191	0.17 304	0.20 369	0.27 320	0.19 200	0.24 375	0.24 285	0.23 333	0.17 333	0.20 354	0.17 324	0.07 197	0.06 257	0.08 228	0.06 139	0.10 359	0.08 294

DGSMNet	0.24 421	0.19 435	0.33 432	0.21 378	0.24 464	0.24 400	0.20 369	0.35 419	0.41 413	0.24 375	0.32 379	0.38 433	0.21 374	0.29 428	0.23 396	0.12 393	0.11 406	0.14 421	0.16 442	0.23 461	0.23 466

FAT-Stereo	0.20 381	0.12 359	0.22 381	0.21 378	0.12 366	0.17 304	0.18 312	0.34 407	0.39 404	0.27 398	0.37 406	0.34 418	0.32 443	0.21 370	0.20 357	0.09 306	0.11 406	0.10 349	0.09 330	0.11 378	0.14 426

FADNet-RVC	0.20 381	0.20 439	0.38 445	0.21 378	0.16 429	0.20 360	0.15 174	0.26 300	0.26 310	0.26 392	0.32 379	0.26 360	0.21 374	0.22 381	0.19 351	0.12 393	0.13 432	0.12 394	0.14 423	0.13 408	0.18 455

S-Stereo	0.20 381	0.12 359	0.25 398	0.21 378	0.13 387	0.20 360	0.18 312	0.32 381	0.43 425	0.23 367	0.36 400	0.28 376	0.30 436	0.19 330	0.22 386	0.09 306	0.12 419	0.10 349	0.10 364	0.13 408	0.13 409

edge stereo	0.22 399	0.13 385	0.20 368	0.21 378	0.13 387	0.23 395	0.16 237	0.32 381	0.42 420	0.32 432	0.40 424	0.38 433	0.35 450	0.25 406	0.24 406	0.13 416	0.11 406	0.14 421	0.11 392	0.12 392	0.13 409

RTSC	0.23 414	0.12 359	0.28 413	0.21 378	0.13 387	0.28 431	0.16 237	0.35 419	0.66 475	0.27 398	0.33 391	0.30 391	0.21 374	0.31 432	0.29 441	0.10 342	0.08 351	0.09 304	0.10 364	0.13 408	0.13 409

ADCS	0.29 446	0.18 432	0.45 454	0.21 378	0.17 444	0.28 431	0.23 404	0.41 451	0.63 471	0.40 451	0.49 451	0.40 445	0.36 452	0.39 463	0.40 471	0.13 416	0.12 419	0.13 409	0.14 423	0.16 442	0.16 444

ADCPNet	0.25 430	0.16 411	0.61 471	0.21 378	0.15 419	0.35 456	0.25 427	0.32 381	0.35 386	0.30 420	0.40 424	0.36 424	0.28 424	0.28 422	0.32 454	0.12 393	0.10 395	0.11 378	0.12 411	0.14 420	0.13 409

CVANet_RVC	0.18 358	0.10 318	0.14 215	0.21 378	0.10 291	0.18 322	0.17 268	0.34 407	0.33 368	0.22 355	0.31 375	0.28 376	0.18 345	0.23 392	0.17 324	0.12 393	0.08 351	0.12 394	0.11 392	0.09 329	0.07 231

SANet	0.24 421	0.14 397	0.28 413	0.21 378	0.11 335	0.27 425	0.24 414	0.38 437	0.64 472	0.36 441	0.40 424	0.43 451	0.26 408	0.27 411	0.24 406	0.12 393	0.09 376	0.10 349	0.09 330	0.13 408	0.11 380

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 12	0.06 41	0.09 49	0.22 393	0.06 8	0.08 32	0.12 33	0.10 6	0.10 16	0.07 12	0.07 21	0.06 8	0.05 7	0.11 75	0.09 45	0.06 84	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 149	0.04 18

UGAM	0.13 230	0.10 318	0.09 49	0.22 393	0.08 84	0.12 162	0.20 369	0.17 129	0.23 260	0.21 340	0.16 171	0.13 173	0.13 245	0.19 330	0.12 190	0.07 197	0.05 146	0.13 409	0.11 392	0.07 213	0.05 87

CroCo-Stereo Lap2	0.09 42	0.09 263	0.08 18	0.22 393	0.09 191	0.09 52	0.19 350	0.16 96	0.12 53	0.09 56	0.10 78	0.05 1	0.05 7	0.08 11	0.08 16	0.06 84	0.06 257	0.07 150	0.05 68	0.05 66	0.05 87

BUS	0.14 261	0.09 263	0.14 215	0.22 393	0.10 291	0.19 345	0.14 108	0.34 407	0.19 200	0.17 262	0.22 265	0.16 234	0.13 245	0.15 235	0.13 230	0.08 252	0.06 257	0.10 349	0.09 330	0.07 213	0.07 231

RAFT_CTSACE	0.12 205	0.09 263	0.10 78	0.22 393	0.08 84	0.12 162	0.24 414	0.18 155	0.16 142	0.20 327	0.27 338	0.13 173	0.07 73	0.13 191	0.09 45	0.05 6	0.06 257	0.08 228	0.07 225	0.04 3	0.04 18

BSDual-CNN	0.15 302	0.09 263	0.14 215	0.22 393	0.10 291	0.14 229	0.15 174	0.34 407	0.19 200	0.17 262	0.22 265	0.25 352	0.16 312	0.15 235	0.14 267	0.08 252	0.06 257	0.10 349	0.09 330	0.07 213	0.07 231

hknet	0.15 302	0.11 343	0.13 184	0.22 393	0.11 335	0.14 229	0.15 174	0.34 407	0.25 297	0.17 262	0.22 265	0.22 317	0.18 345	0.17 299	0.12 190	0.07 197	0.06 257	0.10 349	0.09 330	0.07 213	0.07 231

WZ-Net	0.28 442	0.17 422	0.78 488	0.22 393	0.16 429	0.34 448	0.29 456	0.39 441	0.57 461	0.24 375	0.55 460	0.37 429	0.24 395	0.33 440	0.35 460	0.09 306	0.08 351	0.09 304	0.10 364	0.14 420	0.16 444

DDUNet	0.22 399	0.17 422	0.21 375	0.22 393	0.15 419	0.25 410	0.24 414	0.29 347	0.30 348	0.31 426	0.36 400	0.33 412	0.25 403	0.24 401	0.20 357	0.18 453	0.13 432	0.17 441	0.11 392	0.16 442	0.16 444

PSMNet-ADL	0.15 302	0.12 359	0.13 184	0.22 393	0.09 191	0.13 198	0.20 369	0.26 300	0.23 260	0.18 292	0.20 236	0.24 339	0.16 312	0.18 317	0.17 324	0.08 252	0.08 351	0.08 228	0.11 392	0.08 272	0.07 231

CroCo-Stereo	0.09 42	0.08 199	0.08 18	0.22 393	0.09 191	0.09 52	0.19 350	0.15 71	0.12 53	0.07 12	0.07 21	0.08 61	0.06 25	0.08 11	0.07 1	0.07 197	0.05 146	0.06 62	0.04 18	0.05 66	0.04 18
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ICVP	0.15 302	0.09 263	0.12 141	0.22 393	0.09 191	0.17 304	0.21 386	0.25 283	0.23 260	0.18 292	0.30 367	0.26 360	0.18 345	0.17 299	0.14 267	0.09 306	0.07 326	0.08 228	0.07 225	0.07 213	0.07 231
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.17 345	0.12 359	0.15 264	0.22 393	0.11 335	0.19 345	0.17 268	0.32 381	0.48 439	0.20 327	0.25 314	0.17 254	0.13 245	0.21 370	0.16 310	0.10 342	0.06 257	0.08 228	0.07 225	0.09 329	0.08 294

FADNet-RVC-Resample	0.16 325	0.11 343	0.31 426	0.22 393	0.11 335	0.19 345	0.14 108	0.25 283	0.24 276	0.24 375	0.27 338	0.20 293	0.15 286	0.16 269	0.15 294	0.07 197	0.08 351	0.12 394	0.10 364	0.09 329	0.10 357

G-Net	0.24 421	0.16 411	0.36 441	0.22 393	0.16 429	0.51 471	0.23 404	0.29 347	0.34 379	0.36 441	0.38 411	0.31 401	0.29 432	0.27 411	0.26 424	0.11 368	0.09 376	0.12 394	0.09 330	0.16 442	0.13 409

ADCL	0.24 421	0.11 343	0.47 458	0.22 393	0.12 366	0.34 448	0.29 456	0.29 347	0.56 459	0.24 375	0.46 447	0.30 391	0.30 436	0.29 428	0.29 441	0.08 252	0.07 326	0.09 304	0.09 330	0.10 359	0.10 357

AnyNet_C01	0.36 461	0.25 458	1.37 500	0.22 393	0.17 444	0.48 469	0.27 441	0.35 419	0.39 404	0.39 448	0.74 481	0.46 459	0.38 455	0.45 471	0.47 480	0.13 416	0.13 432	0.13 409	0.14 423	0.14 420	0.15 433

DRN-Test	0.19 370	0.11 343	0.20 368	0.22 393	0.10 291	0.22 382	0.22 395	0.39 441	0.37 396	0.24 375	0.32 379	0.26 360	0.21 374	0.22 381	0.24 406	0.11 368	0.07 326	0.11 378	0.10 364	0.09 329	0.07 231

StereoDRNet	0.18 358	0.11 343	0.17 326	0.22 393	0.11 335	0.21 374	0.22 395	0.37 430	0.33 368	0.24 375	0.28 350	0.30 391	0.19 359	0.20 354	0.20 357	0.09 306	0.08 351	0.11 378	0.09 330	0.09 329	0.07 231

XPNet_ROB	0.22 399	0.11 343	0.19 359	0.22 393	0.13 387	0.22 382	0.19 350	0.34 407	0.40 410	0.30 420	0.39 419	0.39 441	0.26 408	0.26 408	0.28 438	0.15 431	0.10 395	0.10 349	0.10 364	0.13 408	0.12 392

AIO-test2	0.10 99	0.08 199	0.10 78	0.23 413	0.08 84	0.11 130	0.10 10	0.23 245	0.23 260	0.08 31	0.09 55	0.08 61	0.05 7	0.10 35	0.08 16	0.06 84	0.05 146	0.08 228	0.09 330	0.05 66	0.05 87

AIO-test1	0.10 99	0.07 112	0.10 78	0.23 413	0.07 39	0.09 52	0.13 65	0.21 205	0.14 103	0.11 112	0.12 117	0.09 85	0.07 73	0.11 75	0.09 45	0.06 84	0.05 146	0.09 304	0.10 364	0.03 1	0.06 157

rvit_stereo_0075_2	0.17 345	0.12 359	0.25 398	0.23 413	0.16 429	0.13 198	0.10 10	0.30 361	0.27 319	0.20 327	0.28 350	0.22 317	0.15 286	0.18 317	0.13 230	0.16 447	0.10 395	0.17 441	0.10 364	0.10 359	0.09 336

test_for_model	0.09 42	0.12 359	0.14 215	0.23 413	0.11 335	0.08 32	0.13 65	0.12 24	0.12 53	0.10 87	0.07 21	0.07 37	0.06 25	0.11 75	0.10 94	0.06 84	0.05 146	0.05 3	0.03 1	0.07 213	0.04 18

CASS	0.13 230	0.12 359	0.11 111	0.23 413	0.09 191	0.15 254	0.17 268	0.18 155	0.19 200	0.17 262	0.18 216	0.15 221	0.15 286	0.14 213	0.14 267	0.09 306	0.06 257	0.10 349	0.08 286	0.09 329	0.07 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDG	0.21 390	0.17 422	0.19 359	0.23 413	0.15 419	0.30 437	0.20 369	0.33 398	0.35 386	0.23 367	0.28 350	0.31 401	0.27 416	0.20 354	0.22 386	0.15 431	0.12 419	0.13 409	0.09 330	0.14 420	0.14 426

TestStereo	0.13 230	0.14 397	0.11 111	0.23 413	0.08 84	0.15 254	0.21 386	0.20 185	0.23 260	0.14 195	0.24 285	0.16 234	0.12 210	0.16 269	0.14 267	0.05 6	0.06 257	0.08 228	0.06 139	0.09 329	0.05 87

RP	0.21 390	0.13 385	0.21 375	0.23 413	0.11 335	0.21 374	0.20 369	0.25 283	0.44 430	0.21 340	0.38 411	0.36 424	0.24 395	0.27 411	0.25 415	0.11 368	0.12 419	0.13 409	0.12 411	0.12 392	0.14 426

DLCB_ROB	0.18 358	0.10 318	0.15 264	0.23 413	0.11 335	0.24 400	0.18 312	0.29 347	0.28 333	0.27 398	0.28 350	0.28 376	0.24 395	0.19 330	0.20 357	0.08 252	0.08 351	0.09 304	0.09 330	0.07 213	0.07 231

StereoVision	0.13 230	0.12 359	0.09 49	0.24 422	0.10 291	0.15 254	0.21 386	0.21 205	0.20 222	0.12 148	0.24 285	0.10 112	0.10 157	0.16 269	0.10 94	0.09 306	0.11 406	0.12 394	0.12 411	0.06 149	0.05 87

sCroCo_RVC	0.12 205	0.09 263	0.23 390	0.24 422	0.11 335	0.19 345	0.14 108	0.17 129	0.14 103	0.10 87	0.13 130	0.12 149	0.07 73	0.14 213	0.11 146	0.08 252	0.08 351	0.08 228	0.08 286	0.05 66	0.07 231

DMCA-RVC	0.17 345	0.10 318	0.15 264	0.24 422	0.11 335	0.18 322	0.18 312	0.25 283	0.24 276	0.21 340	0.26 331	0.25 352	0.27 416	0.18 317	0.20 357	0.12 393	0.08 351	0.13 409	0.10 364	0.10 359	0.08 294

SHD	0.26 436	0.15 403	0.30 424	0.24 422	0.18 450	0.22 382	0.15 174	0.38 437	0.71 479	0.32 432	0.41 434	0.36 424	0.28 424	0.32 438	0.29 441	0.12 393	0.11 406	0.14 421	0.13 420	0.16 442	0.20 461

RTS	0.45 473	0.19 435	3.26 505	0.24 422	0.15 419	0.74 488	0.20 369	0.36 425	0.76 485	0.42 458	0.43 443	0.31 401	0.41 465	0.53 479	0.35 460	0.10 342	0.08 351	0.13 409	0.12 411	0.15 435	0.15 433

RTSA	0.45 473	0.19 435	3.26 505	0.24 422	0.15 419	0.74 488	0.20 369	0.36 425	0.76 485	0.42 458	0.43 443	0.31 401	0.41 465	0.53 479	0.35 460	0.10 342	0.08 351	0.13 409	0.12 411	0.15 435	0.15 433

GANet	0.21 390	0.12 359	0.21 375	0.24 422	0.13 387	0.22 382	0.22 395	0.41 451	0.26 310	0.31 426	0.42 440	0.37 429	0.28 424	0.23 392	0.22 386	0.10 342	0.12 419	0.10 349	0.09 330	0.10 359	0.08 294

TDLM	0.17 345	0.12 359	0.13 184	0.24 422	0.10 291	0.18 322	0.18 312	0.36 425	0.30 348	0.21 340	0.28 350	0.28 376	0.18 345	0.23 392	0.18 342	0.11 368	0.07 326	0.10 349	0.10 364	0.08 272	0.08 294

MSMD_ROB	0.31 452	0.26 459	0.26 401	0.24 422	0.21 458	0.34 448	0.25 427	0.34 407	0.39 404	0.40 451	0.69 475	0.45 455	0.40 460	0.34 443	0.27 431	0.20 460	0.19 458	0.26 463	0.25 466	0.23 461	0.22 465

PWCDC_ROB	0.20 381	0.13 385	0.22 381	0.24 422	0.11 335	0.19 345	0.15 174	0.33 398	0.54 456	0.29 417	0.50 455	0.21 300	0.15 286	0.27 411	0.20 357	0.11 368	0.09 376	0.10 349	0.08 286	0.11 378	0.09 336

Wz-Net-SNSev	0.25 430	0.17 422	0.44 453	0.25 432	0.14 405	0.26 418	0.23 404	0.38 437	0.56 459	0.30 420	0.55 460	0.39 441	0.26 408	0.23 392	0.30 446	0.10 342	0.09 376	0.09 304	0.10 364	0.11 378	0.11 380

Nwc_Net	0.23 414	0.16 411	0.21 375	0.25 432	0.14 405	0.24 400	0.26 434	0.37 430	0.38 401	0.22 355	0.41 434	0.30 391	0.28 424	0.28 422	0.25 415	0.11 368	0.10 395	0.17 441	0.20 455	0.10 359	0.10 357

DANet	0.21 390	0.15 403	0.28 413	0.25 432	0.13 387	0.22 382	0.19 350	0.27 320	0.27 319	0.28 410	0.32 379	0.35 422	0.31 440	0.31 432	0.23 396	0.11 368	0.09 376	0.11 378	0.10 364	0.13 408	0.11 380
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.22 399	0.19 435	0.24 393	0.25 432	0.13 387	0.29 434	0.26 434	0.33 398	0.41 413	0.31 426	0.31 375	0.32 409	0.23 389	0.30 431	0.21 377	0.11 368	0.17 453	0.10 349	0.10 364	0.08 272	0.09 336

ETE_ROB	0.23 414	0.17 422	0.22 381	0.25 432	0.13 387	0.26 418	0.29 456	0.31 370	0.36 390	0.28 410	0.36 400	0.45 455	0.26 408	0.27 411	0.26 424	0.11 368	0.08 351	0.12 394	0.09 330	0.14 420	0.13 409

FC-DCNN v2	0.33 457	0.27 460	0.28 413	0.26 437	0.23 462	0.37 458	0.28 447	0.40 445	0.43 425	0.45 463	0.56 465	0.51 465	0.40 460	0.37 458	0.29 441	0.21 464	0.20 461	0.27 466	0.26 467	0.25 468	0.24 467

GASNet	0.22 399	0.23 450	0.33 432	0.26 437	0.17 444	0.26 418	0.16 237	0.44 462	0.42 420	0.27 398	0.24 285	0.30 391	0.15 286	0.27 411	0.18 342	0.12 393	0.08 351	0.12 394	0.11 392	0.16 442	0.07 231

Anonymous3	0.16 325	0.13 385	0.33 432	0.26 437	0.14 405	0.27 425	0.17 268	0.28 337	0.28 333	0.15 222	0.17 191	0.14 192	0.10 157	0.15 235	0.12 190	0.08 252	0.08 351	0.08 228	0.08 286	0.08 272	0.11 380

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 399	0.21 445	0.24 393	0.26 437	0.11 335	0.23 395	0.14 108	0.39 441	0.24 276	0.32 432	0.36 400	0.30 391	0.21 374	0.19 330	0.21 377	0.17 452	0.14 439	0.21 455	0.16 442	0.12 392	0.12 392

AF-Net	0.22 399	0.17 422	0.17 326	0.26 437	0.13 387	0.25 410	0.24 414	0.32 381	0.50 447	0.25 388	0.33 391	0.38 433	0.26 408	0.28 422	0.25 415	0.11 368	0.10 395	0.16 439	0.11 392	0.11 378	0.10 357

NCC-stereo	0.24 421	0.15 403	0.31 426	0.26 437	0.16 429	0.20 360	0.30 463	0.40 445	0.40 410	0.24 375	0.38 411	0.33 412	0.28 424	0.36 454	0.27 431	0.12 393	0.11 406	0.15 433	0.22 460	0.13 408	0.13 409

Abc-Net	0.24 421	0.15 403	0.31 426	0.26 437	0.16 429	0.20 360	0.30 463	0.40 445	0.40 410	0.24 375	0.38 411	0.33 412	0.28 424	0.36 454	0.27 431	0.12 393	0.11 406	0.15 433	0.22 460	0.13 408	0.13 409
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.24 421	0.17 422	0.42 452	0.26 437	0.16 429	0.22 382	0.28 447	0.37 430	0.50 447	0.26 392	0.29 362	0.24 339	0.28 424	0.21 370	0.22 386	0.15 431	0.11 406	0.20 454	0.18 453	0.12 392	0.13 409

FC-DCNN	0.33 457	0.27 460	0.28 413	0.26 437	0.23 462	0.37 458	0.28 447	0.40 445	0.43 425	0.45 463	0.55 460	0.51 465	0.40 460	0.37 458	0.30 446	0.21 464	0.20 461	0.27 466	0.26 467	0.25 468	0.24 467

LSM	0.33 457	0.20 439	0.58 469	0.26 437	0.60 494	0.34 448	0.25 427	0.42 456	0.48 439	0.45 463	0.58 469	0.42 448	0.36 452	0.35 449	0.25 415	0.12 393	0.20 461	0.14 421	0.16 442	0.19 455	0.33 481

FBW_ROB	0.24 421	0.17 422	0.22 381	0.26 437	0.14 405	0.25 410	0.22 395	0.41 451	0.41 413	0.41 455	0.41 434	0.42 448	0.27 416	0.31 432	0.23 396	0.09 306	0.14 439	0.14 421	0.12 411	0.11 378	0.09 336

LALA_ROB	0.25 430	0.16 411	0.22 381	0.26 437	0.17 444	0.27 425	0.27 441	0.42 456	0.37 396	0.33 436	0.38 411	0.51 465	0.26 408	0.28 422	0.27 431	0.16 447	0.09 376	0.12 394	0.11 392	0.13 408	0.12 392

MANE	0.45 473	0.27 460	0.27 408	0.27 449	0.24 464	0.47 467	0.31 469	0.55 479	0.59 465	0.72 482	1.13 501	1.15 493	0.61 483	0.52 477	0.37 465	0.21 464	0.20 461	0.27 466	0.31 477	0.25 468	0.24 467

PSMNet_ROB	0.21 390	0.11 343	0.15 264	0.27 449	0.15 419	0.24 400	0.35 473	0.43 460	0.37 396	0.27 398	0.32 379	0.32 409	0.22 383	0.21 370	0.26 424	0.12 393	0.08 351	0.13 409	0.11 392	0.09 329	0.09 336

ELAS	0.41 468	0.29 467	0.33 432	0.27 449	0.24 464	0.60 478	0.36 474	0.50 473	0.50 447	0.71 480	0.79 485	0.67 480	0.54 476	0.51 475	0.42 475	0.22 468	0.20 461	0.27 466	0.26 467	0.26 472	0.25 472
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RGC	0.25 430	0.20 439	0.29 421	0.28 452	0.16 429	0.22 382	0.23 404	0.32 381	0.44 430	0.27 398	0.40 424	0.38 433	0.27 416	0.36 454	0.22 386	0.11 368	0.13 432	0.17 441	0.17 449	0.14 420	0.16 444

XQC	0.28 442	0.23 450	0.51 460	0.28 452	0.19 452	0.34 448	0.27 441	0.36 425	0.57 461	0.31 426	0.30 367	0.37 429	0.30 436	0.38 460	0.38 467	0.13 416	0.09 376	0.15 433	0.12 411	0.17 449	0.18 455

PA-Net	0.23 414	0.18 432	0.33 432	0.28 452	0.22 460	0.21 374	0.38 478	0.29 347	0.39 404	0.22 355	0.32 379	0.25 352	0.26 408	0.20 354	0.25 415	0.09 306	0.23 471	0.15 433	0.22 460	0.09 329	0.13 409
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PASM	0.32 454	0.24 453	0.48 459	0.28 452	0.27 470	0.29 434	0.30 463	0.34 407	0.49 444	0.35 439	0.39 419	0.46 459	0.34 448	0.34 443	0.35 460	0.23 472	0.25 473	0.26 463	0.28 472	0.23 461	0.21 463

PDISCO_ROB	0.27 438	0.16 411	0.26 401	0.28 452	0.20 455	0.32 439	0.26 434	0.44 462	0.57 461	0.28 410	0.40 424	0.45 455	0.29 432	0.33 440	0.34 459	0.12 393	0.09 376	0.17 441	0.16 442	0.17 449	0.13 409

DispFullNet	0.27 438	0.21 445	0.65 474	0.28 452	0.16 429	0.26 418	0.17 268	0.33 398	0.58 464	0.27 398	0.38 411	0.43 451	0.23 389	0.38 460	0.23 396	0.12 393	0.06 257	0.19 452	0.11 392	0.21 457	0.15 433

ELAS_RVC	0.41 468	0.29 467	0.33 432	0.28 452	0.24 464	0.54 473	0.36 474	0.49 471	0.59 465	0.72 482	0.74 481	0.65 478	0.54 476	0.54 481	0.40 471	0.22 468	0.20 461	0.27 466	0.26 467	0.26 472	0.25 472
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Syn2CoEx	0.21 390	0.16 411	0.27 408	0.29 459	0.14 405	0.26 418	0.20 369	0.33 398	0.31 355	0.28 410	0.36 400	0.27 367	0.25 403	0.19 330	0.24 406	0.16 447	0.12 419	0.14 421	0.11 392	0.09 329	0.08 294

CC-Net-ROB	0.28 442	0.31 469	0.36 441	0.29 459	0.15 419	0.25 410	0.19 350	0.45 465	0.33 368	0.39 448	0.37 406	0.39 441	0.31 440	0.27 411	0.26 424	0.24 474	0.19 458	0.30 475	0.23 464	0.18 452	0.15 433

SQANet	0.23 414	0.23 450	0.30 424	0.30 461	0.19 452	0.27 425	0.13 65	0.29 347	0.33 368	0.24 375	0.37 406	0.31 401	0.22 383	0.27 411	0.23 396	0.15 431	0.10 395	0.21 455	0.16 442	0.21 457	0.15 433

FCDSN-DC	0.33 457	0.28 464	0.28 413	0.30 461	0.24 464	0.39 462	0.28 447	0.42 456	0.42 420	0.43 461	0.53 457	0.51 465	0.41 465	0.36 454	0.30 446	0.21 464	0.20 461	0.27 466	0.26 467	0.25 468	0.24 467
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	0.32 454	0.21 445	0.55 465	0.30 461	0.15 419	0.34 448	0.17 268	0.52 475	0.46 437	0.46 466	0.55 460	0.59 472	0.39 457	0.35 449	0.37 465	0.15 431	0.14 439	0.18 450	0.21 457	0.16 442	0.15 433

BEATNet-Init1	0.52 478	0.27 460	0.62 472	0.30 461	0.21 458	0.76 492	0.29 456	0.54 478	0.65 474	0.86 491	0.95 492	2.07 508	0.62 485	0.56 483	0.42 475	0.18 453	0.18 455	0.23 460	0.22 460	0.22 460	0.21 463

PVD	0.39 463	0.20 439	0.39 447	0.31 465	0.22 460	0.29 434	0.43 484	0.52 475	0.96 492	0.55 472	0.79 485	0.53 469	0.59 482	0.52 477	0.38 467	0.19 458	0.14 439	0.17 441	0.14 423	0.24 467	0.31 479

NCCL2	0.23 414	0.15 403	0.17 326	0.34 466	0.18 450	0.24 400	0.23 404	0.34 407	0.28 333	0.31 426	0.38 411	0.38 433	0.28 424	0.23 392	0.24 406	0.15 431	0.12 419	0.18 450	0.21 457	0.13 408	0.13 409

CSAN	0.29 446	0.24 453	0.27 408	0.34 466	0.19 452	0.33 445	0.42 482	0.37 430	0.50 447	0.38 446	0.40 424	0.44 453	0.33 444	0.28 422	0.30 446	0.20 460	0.16 448	0.19 452	0.19 454	0.14 420	0.15 433

HCRNet	0.16 325	0.24 453	0.12 141	0.35 468	0.11 335	0.15 254	0.17 268	0.26 300	0.22 251	0.19 306	0.24 285	0.21 300	0.14 269	0.15 235	0.13 230	0.11 368	0.07 326	0.11 378	0.10 364	0.09 329	0.07 231

GANetREF_RVC	0.31 452	0.34 472	0.27 408	0.35 468	0.16 429	0.32 439	0.41 479	0.48 469	0.51 454	0.35 439	0.35 397	0.34 418	0.33 444	0.39 463	0.32 454	0.27 476	0.20 461	0.29 473	0.15 438	0.18 452	0.17 452
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
PSMNet-RUCA	0.27 438	0.33 471	0.41 450	0.36 470	0.32 477	0.18 322	0.19 350	0.42 456	0.30 348	0.33 436	0.41 434	0.39 441	0.25 403	0.31 432	0.20 357	0.18 453	0.10 395	0.25 462	0.15 438	0.21 457	0.16 444

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 451	0.24 453	0.29 421	0.36 470	0.16 429	0.34 448	0.30 463	0.32 381	0.42 420	0.40 451	0.46 447	0.38 433	0.31 440	0.34 443	0.28 438	0.19 458	0.20 461	0.26 463	0.29 473	0.18 452	0.19 460

Consistency-Raft	0.44 471	0.40 477	0.45 454	0.37 472	0.43 482	0.46 465	0.41 479	0.57 482	0.55 457	0.32 432	0.73 479	0.33 412	0.48 473	0.42 470	0.49 482	0.39 481	0.35 481	0.45 481	0.51 489	0.42 481	0.29 476

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 470	0.39 476	0.54 463	0.40 473	0.20 455	0.64 480	0.32 471	0.53 477	0.72 480	0.71 480	0.72 478	0.61 474	0.54 476	0.51 475	0.46 479	0.20 460	0.19 458	0.29 473	0.30 475	0.23 461	0.18 455

SGM+DAISY	0.56 481	0.57 483	0.65 474	0.40 473	0.54 487	0.66 483	0.49 486	0.56 480	0.45 436	0.66 476	0.69 475	0.67 480	0.56 480	0.63 486	0.56 487	0.59 493	0.48 490	0.50 483	0.50 488	0.52 484	0.58 492

anonymity	0.53 479	0.58 484	0.65 474	0.41 475	0.61 495	0.53 472	0.41 479	0.56 480	0.41 413	0.55 472	0.50 455	0.49 464	0.55 479	0.58 484	0.50 485	0.58 492	0.50 494	0.51 484	0.51 489	0.51 483	0.57 491

NVStereoNet_ROB	0.46 476	0.36 474	0.46 457	0.41 475	0.28 471	0.34 448	0.34 472	0.48 469	0.60 468	0.72 482	0.93 490	0.70 483	0.66 486	0.47 472	0.60 489	0.22 468	0.33 480	0.34 477	0.34 480	0.30 475	0.30 478
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.39 463	0.37 475	0.52 461	0.44 477	0.28 471	0.58 475	0.24 414	0.41 451	0.62 470	0.40 451	0.49 451	0.46 459	0.33 444	0.40 467	0.32 454	0.30 477	0.30 477	0.39 479	0.33 478	0.29 474	0.28 475

ACVNet_1	0.44 471	0.49 481	0.60 470	0.45 478	0.28 471	0.49 470	0.27 441	0.57 482	0.72 480	0.62 475	0.58 469	0.74 484	0.49 474	0.50 474	0.35 460	0.26 475	0.24 472	0.39 479	0.29 473	0.31 478	0.24 467

ACVNet-4b	0.39 463	0.53 482	0.55 465	0.45 478	0.24 464	0.47 467	0.18 312	0.49 471	0.64 472	0.42 458	0.45 446	0.60 473	0.27 416	0.34 443	0.24 406	0.33 479	0.14 439	0.48 482	0.42 482	0.30 475	0.26 474

SPS-STEREO	0.57 482	0.58 484	0.65 474	0.45 478	0.55 489	0.62 479	0.44 485	0.62 485	0.50 447	0.68 478	0.64 471	0.66 479	0.57 481	0.61 485	0.60 489	0.62 495	0.47 489	0.51 484	0.49 486	0.55 488	0.58 492
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.40 466	0.40 477	0.53 462	0.46 481	0.30 475	0.65 481	0.24 414	0.46 467	0.68 477	0.41 455	0.49 451	0.48 463	0.42 468	0.39 463	0.31 453	0.32 478	0.28 475	0.37 478	0.30 475	0.32 479	0.29 476

JetBlue	0.71 487	0.45 480	1.14 498	0.51 482	0.47 484	2.02 509	0.64 496	0.75 488	0.70 478	0.69 479	0.77 484	1.22 495	0.83 493	1.03 505	1.01 505	0.40 482	0.28 475	0.33 476	0.33 478	0.30 475	0.34 482

MFMNet_re	0.64 483	0.66 490	0.65 474	0.51 482	0.69 499	0.69 484	0.57 492	0.64 486	0.73 483	0.60 474	0.73 479	0.62 475	0.67 487	0.65 487	0.60 489	0.66 497	0.58 503	0.63 488	0.59 492	0.68 495	0.69 501

SAMSARA	0.40 466	0.28 464	0.33 432	0.55 484	0.39 478	0.82 495	1.23 509	0.47 468	0.51 454	0.36 441	0.35 397	0.55 471	0.39 457	0.38 460	0.39 469	0.15 431	0.20 461	0.15 433	0.14 423	0.23 461	0.20 461

RainbowNet	0.54 480	0.61 486	0.70 486	0.57 485	0.43 482	0.65 481	0.37 477	0.60 484	0.87 489	0.50 468	0.66 472	0.64 476	0.47 472	0.49 473	0.43 478	0.47 487	0.48 490	0.52 486	0.41 481	0.52 484	0.40 486

ACVNet_2	0.66 486	0.66 490	0.68 482	0.63 486	0.41 480	0.71 486	0.49 486	0.96 497	1.39 501	0.89 492	1.09 497	1.04 489	0.73 489	0.54 481	0.47 480	0.43 485	0.40 483	0.53 487	0.44 483	0.47 482	0.35 483

MADNet+	0.75 490	0.71 492	3.70 508	0.66 487	0.41 480	0.98 500	0.97 507	0.69 487	0.73 483	0.52 469	0.57 467	0.64 476	0.68 488	0.86 497	1.01 505	0.34 480	0.36 482	0.28 472	0.23 464	0.36 480	0.31 479

IMH-64-1	0.65 484	0.61 486	0.68 482	0.71 488	0.51 485	0.59 476	0.49 486	0.91 493	0.85 487	0.74 486	1.02 494	0.81 485	0.78 491	0.79 490	0.49 482	0.42 483	0.46 485	0.71 490	0.47 484	0.52 484	0.39 484

IMH-64	0.65 484	0.61 486	0.68 482	0.71 488	0.51 485	0.59 476	0.49 486	0.91 493	0.85 487	0.74 486	1.02 494	0.81 485	0.78 491	0.79 490	0.49 482	0.42 483	0.46 485	0.71 490	0.47 484	0.52 484	0.39 484

IMH	0.71 487	0.64 489	0.68 482	0.76 490	0.54 487	0.69 484	0.54 490	0.98 499	1.10 494	0.82 490	1.09 497	0.89 487	0.88 496	0.87 498	0.52 486	0.44 486	0.50 494	0.75 493	0.51 489	0.56 489	0.41 487

PWCK	0.71 487	0.94 501	0.95 495	0.76 490	0.31 476	0.74 488	0.36 474	0.90 492	0.90 490	0.96 495	0.75 483	0.95 488	0.61 483	0.87 498	0.66 492	0.72 498	0.46 485	0.75 493	0.49 486	0.69 497	0.44 488

TorneroNet-64	0.76 491	0.72 493	0.74 487	0.78 492	0.58 493	0.91 499	0.56 491	0.84 491	1.29 498	0.66 476	0.90 488	1.40 501	0.75 490	0.85 496	0.67 495	0.49 488	0.46 485	0.72 492	0.59 492	0.67 494	0.53 490

LVE	0.83 495	0.85 499	0.85 493	0.80 493	0.56 490	1.04 505	0.65 497	1.05 502	1.47 504	0.96 495	1.22 505	1.10 492	0.85 494	0.83 493	0.71 497	0.49 488	0.55 500	0.76 496	0.60 494	0.65 492	0.59 497

Dean	0.87 496	0.86 500	0.79 490	0.81 494	0.56 490	0.90 496	0.63 494	1.15 507	1.73 507	1.15 502	1.15 502	1.31 498	0.99 500	0.81 492	0.81 501	0.57 491	0.56 501	0.77 497	0.64 495	0.66 493	0.58 492

TorneroNet	0.82 494	0.74 494	0.81 492	0.84 495	0.63 496	0.99 501	0.63 494	0.96 497	1.16 495	0.80 489	1.11 499	1.36 500	0.86 495	0.93 501	0.80 500	0.56 490	0.49 492	0.78 498	0.66 497	0.73 500	0.63 500

WAO-7	0.79 492	0.78 495	0.54 463	0.85 496	0.67 498	0.74 488	0.68 500	1.05 502	1.32 499	0.90 493	1.20 504	1.04 489	0.92 497	0.69 488	0.66 492	0.60 494	0.62 504	0.67 489	0.68 498	0.64 491	0.58 492

WAO-6	0.81 493	0.80 496	0.62 472	0.86 497	0.63 496	0.76 492	0.58 493	0.98 499	1.54 506	0.90 493	0.96 493	1.07 491	1.03 501	0.70 489	0.66 492	0.72 498	0.49 492	0.90 501	0.71 499	0.68 495	0.58 492

UNDER WATER-64	0.95 499	0.94 501	1.43 502	0.87 498	0.56 490	1.18 508	0.87 504	0.77 489	0.94 491	1.04 498	0.85 487	1.58 506	1.21 507	0.94 502	0.96 503	0.87 504	0.57 502	1.03 504	0.88 505	0.78 501	0.73 502

JetRed	1.62 506	1.46 509	2.98 504	0.92 499	1.21 508	4.99 511	1.53 511	1.27 509	1.39 501	1.83 508	1.74 510	1.60 507	0.95 498	1.41 508	2.45 511	0.90 505	1.60 509	0.93 502	0.90 506	1.35 508	0.99 508

WAO-8	0.91 497	0.81 497	0.65 474	0.94 500	0.69 499	0.90 496	0.67 498	1.07 504	1.83 509	1.06 500	1.45 507	1.30 496	1.07 502	0.84 494	0.78 498	0.74 500	0.53 497	0.86 499	0.75 500	0.69 497	0.62 498

Venus	0.91 497	0.81 497	0.65 474	0.94 500	0.69 499	0.90 496	0.67 498	1.07 504	1.83 509	1.06 500	1.45 507	1.30 496	1.07 502	0.84 494	0.78 498	0.74 500	0.53 497	0.86 499	0.75 500	0.69 497	0.62 498

UNDER WATER	0.97 500	0.97 503	1.42 501	0.99 502	0.70 502	1.12 507	0.84 503	0.80 490	1.08 493	1.01 497	0.90 488	1.55 505	1.22 508	1.03 505	1.00 504	0.78 502	0.53 497	1.02 503	0.87 504	0.80 502	0.74 503

GCST	0.37 462	0.42 479	0.26 401	1.02 503	0.39 478	0.18 322	0.08 3	0.20 185	0.17 160	0.28 410	0.25 314	0.15 221	0.12 210	0.16 269	0.14 267	0.64 496	0.43 484	0.75 493	0.65 496	0.63 490	0.46 489

HanzoNet	1.29 505	1.26 508	1.19 499	1.12 504	0.85 504	1.02 504	0.83 502	1.03 501	1.48 505	1.64 507	1.61 509	2.50 510	1.72 509	1.61 509	1.61 508	1.26 507	0.80 507	1.31 508	1.01 507	1.02 506	0.86 506

notaker	0.97 500	1.11 504	0.98 496	1.13 505	0.81 503	0.73 487	0.68 500	0.93 495	1.16 495	1.18 504	1.18 503	1.41 502	1.16 506	1.08 507	0.69 496	0.81 503	0.64 505	1.17 505	0.79 502	0.98 504	0.80 505

DPSimNet_ROB	1.11 504	1.23 507	0.78 488	1.13 505	0.88 506	1.10 506	1.13 508	1.16 508	1.23 497	1.43 506	1.02 494	1.41 502	1.10 505	0.90 500	1.60 507	1.46 509	0.51 496	1.21 507	1.03 508	0.90 503	1.01 509

ktn	1.01 502	1.21 506	0.80 491	1.23 507	0.86 505	1.01 503	0.87 504	0.94 496	1.39 501	1.04 498	1.12 500	1.15 493	1.07 502	0.94 502	0.59 488	1.28 508	0.71 506	1.38 509	0.83 503	1.02 506	0.75 504

KSHMR	1.09 503	1.17 505	0.88 494	1.25 508	1.00 507	0.99 501	0.96 506	1.13 506	1.37 500	1.16 503	1.29 506	1.41 502	0.96 499	1.01 504	0.92 502	1.03 506	1.08 508	1.20 506	1.03 508	1.01 505	0.97 507

MADNet++	1.95 507	1.75 510	1.59 503	1.82 509	1.69 510	2.33 510	1.40 510	2.35 510	2.09 511	2.57 510	2.36 511	2.24 509	2.17 510	2.28 510	2.34 510	1.87 510	1.66 510	1.54 510	1.34 510	1.92 509	1.77 511

tt	4.67 509	0.06 41	3.55 507	2.02 510	1.55 509	10.25 515	16.71 515	8.91 518	5.03 512	1.31 505	0.94 491	4.71 511	4.76 511	3.33 511	5.87 513	6.06 517	10.30 521	1.88 511	2.11 512	2.75 510	1.21 510

xxxxx1	7.79 510	5.02 515	7.31 511	3.12 511	3.85 512	16.35 518	22.88 516	5.86 515	8.69 514	7.97 514	8.54 512	9.12 516	8.27 514	10.18 516	10.92 514	2.42 511	2.45 512	3.56 514	12.37 518	3.77 511	3.06 513

tt_ll	7.79 510	5.02 515	7.31 511	3.12 511	3.85 512	16.35 518	22.88 516	5.86 515	8.69 514	7.97 514	8.54 512	9.12 516	8.27 514	10.18 516	10.92 514	2.42 511	2.45 512	3.56 514	12.37 518	3.77 511	3.06 513

ff	7.79 510	5.02 515	7.31 511	3.12 511	3.85 512	16.35 518	22.88 516	5.86 515	8.69 514	7.97 514	8.54 512	9.12 516	8.27 514	10.18 516	10.92 514	2.42 511	2.45 512	3.56 514	12.37 518	3.77 511	3.06 513

PML	8.91 516	9.34 521	6.13 509	5.35 514	6.41 515	14.99 517	23.38 521	5.27 511	6.83 513	18.04 522	28.19 527	7.67 514	6.83 513	7.85 515	5.75 512	5.35 516	1.83 511	5.95 520	1.93 511	8.64 518	2.52 512

DGTPSM_ROB	8.06 514	4.48 513	8.63 517	5.35 514	10.72 517	8.32 513	22.97 519	5.46 512	13.35 518	5.12 512	9.92 515	5.08 512	10.40 517	5.52 513	12.58 517	3.79 514	8.00 516	3.50 512	7.02 515	3.83 514	7.14 517

DPSMNet_ROB	8.06 514	4.48 513	8.63 517	5.37 516	10.74 518	8.32 513	22.98 520	5.46 512	13.36 519	5.12 512	9.92 515	5.08 512	10.40 517	5.53 514	12.58 517	3.80 515	8.00 516	3.50 512	7.02 515	3.83 514	7.14 517

Anonymous_1	10.96 519	7.92 518	7.46 514	10.33 517	10.06 516	18.65 522	26.34 522	11.06 519	13.44 520	9.40 517	10.05 517	9.67 519	11.23 519	10.73 519	12.72 519	6.42 518	8.38 518	5.77 517	10.61 517	12.12 519	6.77 516

DPSM_ROB	11.15 520	8.58 519	8.00 515	10.88 518	11.58 519	19.10 523	26.71 523	12.05 520	14.07 521	10.36 518	10.84 518	10.33 520	11.86 520	11.70 520	13.54 520	6.99 519	8.79 519	5.89 518	6.95 513	7.29 516	7.42 519

DPSM	11.15 520	8.58 519	8.00 515	10.88 518	11.58 519	19.10 523	26.71 523	12.05 520	14.07 521	10.36 518	10.84 518	10.33 520	11.86 520	11.70 520	13.54 520	6.99 519	8.79 519	5.89 518	6.95 513	7.29 516	7.42 519

HaxPig	15.71 522	18.52 526	19.18 522	16.89 520	15.89 522	7.73 512	7.60 512	13.31 522	10.82 517	15.42 521	14.91 520	15.98 522	14.92 522	15.58 522	15.98 522	18.95 524	16.73 522	19.46 524	18.08 524	19.26 524	19.05 525

LRCNet_RVC	10.62 518	13.42 522	7.30 510	18.92 521	2.07 511	0.33 445	0.30 463	5.59 514	0.48 439	13.03 520	17.94 521	8.87 515	5.65 512	4.79 512	1.89 509	23.51 525	2.73 515	27.55 526	25.71 526	16.07 523	16.33 524

MEDIAN_ROB	20.38 523	24.04 527	23.31 524	21.23 522	21.71 523	10.40 516	7.92 513	17.64 523	15.50 523	20.12 523	19.70 522	20.34 523	20.32 523	21.19 523	21.13 523	23.81 526	21.81 526	24.98 525	23.76 525	24.71 525	23.93 526

CasAABBNet	22.42 524	17.33 524	16.01 519	22.01 523	23.28 524	38.32 525	53.80 526	24.14 525	28.41 526	20.60 524	21.77 524	20.89 525	23.91 525	23.43 524	27.36 525	14.07 521	17.69 524	11.83 522	14.01 522	14.67 520	14.95 522

Selective-RAFT-Error	22.47 525	17.37 525	16.09 520	22.06 524	23.34 525	38.39 526	53.83 527	24.29 527	28.47 527	20.74 525	21.83 525	20.81 524	23.90 524	23.54 526	27.53 527	14.08 522	17.69 524	11.82 521	14.00 521	14.69 521	15.00 523

LSM0	22.87 526	17.28 523	18.96 521	22.19 525	29.04 527	38.42 527	53.71 525	24.28 526	28.31 525	20.78 526	21.00 523	21.43 526	24.16 526	23.50 525	27.39 526	14.09 523	17.38 523	11.84 523	14.04 523	14.73 522	14.89 521

AVERAGE_ROB	24.90 527	29.20 528	28.14 525	24.89 526	24.64 526	17.75 521	11.12 514	21.45 524	19.93 524	25.12 527	24.46 526	25.12 527	25.46 527	24.69 527	22.83 524	29.76 527	27.13 527	28.97 527	27.95 527	29.91 526	29.47 527

test_example2	98.32 528	94.13 529	45.89 526	96.35 527	109.85 528	88.61 528	95.45 528	25.75 528	94.37 528	130.00 529	126.06 528	58.17 528	74.63 528	88.51 528	79.96 528	150.23 528	221.02 528	77.62 528	99.10 528	113.75 528	96.94 528

DLNR_Zeroshot_test	10.40 517	1.82 511	19.49 523	120.77 528	13.11 521	0.06 6	0.13 65	0.23 245	0.10 16	0.07 12	0.10 78	0.09 85	0.06 25	0.10 35	0.09 45	0.13 416	0.04 3	0.06 62	0.04 18	51.54 527	0.04 18

ccccc		285.66 530		368.85 529	370.60 529	123.16 529		115.05 529		126.68 528		122.83 529		252.94 529		384.56 529	353.86 529	254.69 529	223.00 529	425.87 529

ASD4		3.38 512

Low-res two-view benchmark