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.

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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

MLG-Stereo_test3	0.28 6	0.18 1	0.42 23	0.40 16	0.23 20	0.47 59	0.19 5	0.61 14	0.29 11	0.35 23	0.21 2	0.35 19	0.21 2	0.60 44	0.25 8	0.15 13	0.11 6	0.16 27	0.11 8	0.13 1	0.13 18

MonSter	0.28 6	0.18 1	0.39 14	0.36 3	0.21 9	0.55 124	0.31 65	0.55 8	0.43 24	0.28 7	0.29 13	0.23 2	0.21 2	0.56 27	0.25 8	0.11 1	0.10 1	0.14 1	0.11 8	0.14 10	0.11 1

CAS	0.63 197	0.18 1	0.37 5	2.27 507	0.84 459	0.57 134	0.54 286	0.79 54	0.62 74	0.48 65	0.70 95	0.36 21	0.26 10	0.45 7	0.35 83	2.24 508	0.10 1	0.14 1	0.09 1	0.15 22	1.06 497

MLG-Stereo_test1	0.27 3	0.19 4	0.38 8	0.40 16	0.24 28	0.38 23	0.20 8	0.59 12	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 15	0.27 12	0.90 126	0.25 8	0.14 6	0.11 6	0.16 27	0.11 8	0.13 1	0.12 9

MLG-Stereo	0.29 8	0.19 4	0.38 8	0.41 23	0.20 3	0.42 39	0.20 8	0.66 20	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 15	0.28 15	1.09 180	0.25 8	0.14 6	0.11 6	0.16 27	0.11 8	0.13 1	0.12 9

dual_stereo	0.27 3	0.19 4	0.35 1	0.39 13	0.21 9	0.25 2	0.22 14	0.48 5	0.31 12	0.32 16	0.26 10	0.37 26	0.24 7	0.83 102	0.29 21	0.16 33	0.12 29	0.14 1	0.11 8	0.14 10	0.11 1

111111	0.34 17	0.20 7	0.41 19	0.45 70	0.42 284	0.37 20	0.22 14	0.95 117	0.38 17	0.31 14	0.31 16	0.40 30	0.27 12	0.96 141	0.26 13	0.17 74	0.12 29	0.15 8	0.11 8	0.15 22	0.13 18

LG-Stereo_L2	0.29 8	0.20 7	0.45 34	0.37 5	0.25 40	0.26 3	0.20 8	0.78 49	0.28 10	0.28 7	0.26 10	0.24 4	0.26 10	0.91 127	0.23 2	0.15 13	0.11 6	0.15 8	0.12 27	0.14 10	0.11 1

LG-Stereo_L1	0.30 10	0.20 7	0.44 27	0.37 5	0.26 46	0.29 8	0.21 11	0.66 20	0.26 8	0.25 3	0.25 7	0.24 4	0.22 5	1.24 216	0.23 2	0.15 13	0.11 6	0.15 8	0.12 27	0.14 10	0.11 1

MLG-Stereo_test2	0.26 2	0.20 7	0.36 3	0.37 5	0.22 15	0.35 14	0.18 2	0.45 4	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 17	0.20 1	0.77 83	0.23 2	0.16 33	0.11 6	0.15 8	0.11 8	0.13 1	0.11 1

LG-G_1	0.31 12	0.20 7	0.44 27	0.42 30	0.20 3	0.64 168	0.18 2	0.70 27	0.25 6	0.29 10	0.29 13	0.36 21	0.35 42	0.87 117	0.24 5	0.16 33	0.12 29	0.16 27	0.11 8	0.13 1	0.13 18

LG-G	0.31 12	0.20 7	0.44 27	0.42 30	0.20 3	0.64 168	0.18 2	0.70 27	0.25 6	0.29 10	0.29 13	0.36 21	0.35 42	0.87 117	0.24 5	0.16 33	0.12 29	0.16 27	0.11 8	0.13 1	0.13 18

SGD-Stereo	0.32 14	0.20 7	0.40 15	0.38 11	0.19 1	0.43 46	0.22 14	0.64 16	0.33 13	0.42 44	0.34 18	0.27 6	0.35 42	1.15 193	0.30 29	0.20 186	0.10 1	0.15 8	0.13 42	0.17 62	0.13 18

GREAT-IGEV	0.32 14	0.20 7	0.42 23	0.37 5	0.29 105	0.36 18	0.28 47	0.56 9	0.58 64	0.28 7	0.50 46	0.29 7	0.29 19	0.84 105	0.27 16	0.14 6	0.11 6	0.15 8	0.11 8	0.17 62	0.14 41

DEFOM-Stereo	0.33 16	0.20 7	0.40 15	0.42 30	0.28 88	0.80 267	0.23 22	0.48 5	0.37 16	0.37 31	0.31 16	0.23 2	0.24 7	1.20 206	0.27 16	0.16 33	0.12 29	0.14 1	0.11 8	0.14 10	0.14 41

IGEV-Stereo++	0.30 10	0.20 7	0.40 15	0.46 76	0.30 126	0.33 12	0.22 14	0.75 39	0.45 28	0.32 16	0.41 22	0.32 14	0.48 114	0.38 3	0.27 16	0.15 13	0.11 6	0.15 8	0.12 27	0.15 22	0.13 18

Pointernet	0.37 28	0.20 7	0.57 98	0.43 37	0.28 88	0.51 101	0.27 43	0.93 105	0.61 72	0.47 61	0.63 77	0.49 65	0.38 59	0.49 11	0.33 59	0.17 74	0.13 86	0.14 1	0.11 8	0.13 1	0.12 9

MoCha-V2	0.40 43	0.20 7	0.49 47	0.50 138	0.21 9	0.44 51	0.33 79	0.93 105	0.53 56	0.53 83	0.53 52	0.42 31	0.58 174	1.09 180	0.27 16	0.14 6	0.12 29	0.15 8	0.12 27	0.17 62	0.15 69

CES	0.48 96	0.20 7	0.37 5	0.39 13	1.39 499	0.55 124	0.35 96	0.98 129	0.66 98	0.44 51	0.66 81	0.35 19	0.27 12	0.56 27	0.33 59	0.15 13	0.13 86	0.15 8	0.10 2	0.19 132	1.46 503

s12784h	0.52 109	0.20 7	0.38 8	0.41 23	0.19 1	0.96 325	0.34 91	1.17 204	1.25 350	0.81 141	0.90 140	0.63 126	0.50 126	1.45 269	0.42 149	0.14 6	0.12 29	0.17 50	0.11 8	0.18 93	0.11 1

LGtest1	0.27 3	0.21 21	0.44 27	0.41 23	0.21 9	0.42 39	0.19 5	0.56 9	0.26 8	0.29 10	0.24 6	0.29 7	0.29 19	0.55 26	0.25 8	0.18 113	0.12 29	0.16 27	0.12 27	0.14 10	0.13 18

FoundationStereo	0.24 1	0.21 21	0.36 3	0.38 11	0.22 15	0.32 11	0.22 14	0.39 1	0.23 5	0.30 13	0.25 7	0.30 11	0.33 34	0.34 2	0.26 13	0.16 33	0.12 29	0.15 8	0.11 8	0.13 1	0.12 9

WCG-NET	0.42 52	0.21 21	0.54 75	0.40 16	0.25 40	0.47 59	0.32 72	0.73 34	1.15 294	0.76 125	0.73 103	0.58 106	0.45 89	0.60 44	0.34 74	0.15 13	0.11 6	0.16 27	0.14 66	0.15 22	0.13 18

RAStereo	0.34 17	0.21 21	0.66 148	0.47 87	0.27 65	0.26 3	0.29 52	0.69 25	0.63 77	0.32 16	0.42 23	0.45 44	0.31 27	0.45 7	0.34 74	0.17 74	0.15 192	0.19 103	0.15 81	0.18 93	0.13 18

Occ-G	0.42 52	0.21 21	0.48 42	0.41 23	0.26 46	0.42 39	0.62 342	0.77 45	0.49 37	0.43 49	0.66 81	1.02 272	0.46 94	0.78 86	0.41 138	0.16 33	0.13 86	0.18 82	0.13 42	0.16 38	0.16 95

U	9.45 529	0.21 21	0.58 104	0.47 87	53.11 547	61.27 552	0.24 27	0.70 27	0.52 52	0.36 28	0.28 12	0.29 7	0.35 42	0.33 1	0.26 13	0.19 154	0.11 6	60.50 549	8.88 537	0.17 62	0.13 18

IGEV-Stereo+	0.45 76	0.21 21	0.43 26	0.41 23	0.39 262	0.15 1	0.19 5	0.44 3	0.36 14	0.26 5	0.25 7	0.31 13	0.41 67	1.43 265	0.30 29	0.17 74	0.12 29	0.15 8	0.11 8	1.16 493	1.70 508

WCG-NET（raft）	0.45 76	0.21 21	0.55 85	0.40 16	0.24 28	0.50 85	0.36 110	0.73 34	1.09 256	0.71 117	0.76 110	0.92 233	0.51 129	0.84 105	0.34 74	0.16 33	0.12 29	0.15 8	0.14 66	0.14 10	0.14 41

trnet	0.39 36	0.21 21	0.37 5	0.36 3	0.20 3	0.53 110	0.29 52	0.78 49	1.12 268	0.59 98	0.71 98	0.53 87	0.42 71	0.54 21	0.34 74	0.18 113	0.13 86	0.15 8	0.10 2	0.14 10	0.13 18

LoS	0.40 43	0.21 21	0.44 27	0.37 5	0.22 15	0.50 85	0.40 152	1.00 135	0.94 183	0.48 65	0.66 81	0.48 58	0.40 65	0.60 44	0.37 104	0.18 113	0.14 137	0.16 27	0.11 8	0.14 10	0.14 41
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.47 90	0.21 21	0.38 8	0.45 70	0.38 251	0.45 54	0.25 28	0.75 39	1.29 370	0.80 137	1.21 271	0.47 54	0.37 53	0.53 19	0.44 161	0.16 33	0.11 6	0.15 8	0.80 495	0.18 93	0.11 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.44 68	0.21 21	0.44 27	0.41 23	0.21 9	0.65 184	0.26 37	0.79 54	0.83 147	0.93 170	0.98 164	0.51 75	0.46 94	0.54 21	0.35 83	0.18 113	0.24 374	0.16 27	0.13 42	0.16 38	0.26 320

CREStereo	0.39 36	0.21 21	0.38 8	0.34 1	0.22 15	0.53 110	0.29 52	0.77 45	1.11 264	0.58 90	0.71 98	0.51 75	0.41 67	0.54 21	0.34 74	0.18 113	0.13 86	0.15 8	0.10 2	0.14 10	0.14 41
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
PMTNet	0.46 83	0.21 21	0.38 8	0.37 5	0.23 20	0.71 220	0.27 43	0.74 38	1.04 229	0.64 106	0.70 95	0.55 92	0.47 103	0.86 114	0.35 83	1.00 491	0.13 86	0.15 8	0.10 2	0.15 22	0.13 18

xyz-stereo	7.16 525	0.22 35	69.90 550	0.42 30	0.21 9	32.92 546	0.49 251	0.87 80	0.76 127	1.38 379	27.04 541	1.19 318	1.16 397	4.69 451	0.97 365	0.16 33	0.12 29	0.20 138	0.14 66	0.16 38	0.12 9

HART	0.45 76	0.22 35	0.54 75	0.50 138	0.26 46	0.41 32	0.29 52	1.03 146	0.50 40	0.58 90	1.45 358	0.61 118	0.35 42	1.08 179	0.30 29	0.15 13	0.13 86	0.19 103	0.14 66	0.19 132	0.14 41

Reg-Stereo(zero)	0.44 68	0.22 35	0.45 34	0.43 37	0.23 20	0.38 23	0.25 28	0.76 42	1.08 248	0.90 162	0.78 114	0.90 221	0.47 103	0.70 63	0.36 92	0.15 13	0.12 29	0.15 8	0.12 27	0.15 22	0.15 69

AIO_test	0.35 22	0.22 35	0.44 27	0.43 37	0.27 65	0.57 134	0.44 200	0.79 54	0.41 20	0.32 16	0.47 35	0.46 47	0.30 23	0.69 59	0.30 29	0.16 33	0.11 6	0.16 27	0.13 42	0.15 22	0.12 9

castereo	0.41 50	0.22 35	0.46 38	0.44 58	0.30 126	0.61 156	0.56 310	0.97 125	0.80 138	0.38 36	0.69 91	0.45 44	0.69 213	0.51 14	0.30 29	0.16 33	0.11 6	0.16 27	0.13 42	0.16 38	0.12 9

999	0.48 96	0.22 35	0.49 47	0.48 112	0.34 207	0.75 235	0.31 65	0.85 77	0.55 59	0.37 31	0.48 37	0.50 71	0.36 49	2.45 393	0.39 122	0.16 33	0.13 86	0.18 82	0.15 81	0.16 38	0.19 185

IGEV++	0.40 43	0.22 35	0.51 59	0.52 190	0.29 105	0.45 54	0.25 28	1.65 331	0.46 34	0.37 31	0.57 66	0.46 47	0.45 89	0.50 12	0.38 114	0.19 154	0.12 29	0.16 27	0.13 42	0.16 38	0.15 69

EGLCR-Stereo	0.37 28	0.22 35	0.51 59	0.43 37	0.26 46	0.44 51	0.22 14	0.99 131	0.48 36	0.42 44	0.42 23	0.67 139	0.29 19	0.86 114	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.19 103	0.17 140	0.17 62	0.15 69

test_4	0.53 119	0.22 35	0.56 88	0.54 222	0.32 170	0.64 168	0.39 145	0.80 62	0.62 74	0.92 169	1.87 439	0.68 141	0.42 71	1.16 197	0.37 104	0.15 13	0.13 86	0.20 138	0.22 284	0.20 166	0.15 69

test-3	0.54 134	0.22 35	0.68 157	0.47 87	0.27 65	0.58 137	0.35 96	0.92 99	1.00 214	1.32 354	0.69 91	0.87 208	0.45 89	1.68 314	0.37 104	0.16 33	0.11 6	0.20 138	0.16 120	0.17 62	0.13 18

test_1	0.54 134	0.22 35	0.68 157	0.47 87	0.27 65	0.58 137	0.35 96	0.92 99	1.00 214	1.28 327	0.68 87	0.87 208	0.45 89	1.67 309	0.37 104	0.16 33	0.11 6	0.20 138	0.16 120	0.17 62	0.13 18

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 23	0.23 46	0.54 75	0.50 138	0.28 88	0.36 18	0.22 14	1.02 141	0.39 18	0.42 44	0.64 80	0.36 21	0.51 129	0.39 5	0.29 21	0.18 113	0.12 29	0.17 50	0.13 42	0.18 93	0.18 145

AIO_rvc	0.36 23	0.23 46	0.49 47	0.43 37	0.27 65	0.59 142	0.38 130	0.94 112	0.45 28	0.33 21	0.46 33	0.49 65	0.22 5	0.84 105	0.30 29	0.16 33	0.11 6	0.16 27	0.12 27	0.15 22	0.13 18

HUF	0.36 23	0.23 46	0.52 66	0.40 16	0.22 15	0.54 117	0.47 231	0.82 69	0.43 24	0.36 28	0.43 26	0.50 71	0.42 71	0.64 49	0.29 21	0.17 74	0.12 29	0.16 27	0.12 27	0.15 22	0.14 41

castereo++	0.38 33	0.23 46	0.41 19	0.43 37	0.31 152	0.97 329	0.22 14	0.86 79	0.58 64	0.32 16	0.44 28	0.51 75	0.39 61	0.93 135	0.24 5	0.17 74	0.11 6	0.17 50	0.12 27	0.14 10	0.14 41

IGEV-RUCA	0.37 28	0.23 46	0.48 42	0.49 127	0.36 220	0.60 150	0.23 22	0.64 16	0.49 37	0.39 40	0.49 43	0.44 36	0.31 27	0.85 110	0.30 29	0.24 284	0.13 86	0.16 27	0.12 27	0.20 166	0.19 185

GIP-stereo	0.34 17	0.23 46	0.45 34	0.50 138	0.36 220	0.38 23	0.23 22	0.78 49	0.52 52	0.34 22	0.51 48	0.46 47	0.38 59	0.51 14	0.27 16	0.20 186	0.12 29	0.16 27	0.12 27	0.16 38	0.14 41

fffft	0.38 33	0.23 46	0.51 59	0.44 58	0.32 170	0.43 46	0.48 241	0.76 42	0.36 14	0.44 51	0.34 18	0.38 28	0.31 27	1.31 231	0.32 46	0.14 6	0.11 6	0.19 103	0.15 81	0.16 38	0.16 95
1: 1. 1
tt45	0.45 76	0.23 46	0.46 38	0.45 70	0.33 190	0.79 259	0.32 72	0.78 49	0.41 20	0.51 81	0.44 28	0.49 65	0.37 53	2.14 366	0.34 74	0.16 33	0.13 86	0.19 103	0.16 120	0.17 62	0.18 145

UniTT-Stereo	0.36 23	0.23 46	0.59 111	0.48 112	0.36 220	0.40 28	0.32 72	0.53 7	0.49 37	0.54 85	0.55 60	0.36 21	0.31 27	0.58 32	0.51 218	0.20 186	0.15 192	0.17 50	0.15 81	0.19 132	0.15 69

MC-Stereo	0.43 58	0.23 46	0.48 42	0.51 168	0.28 88	0.39 26	0.32 72	0.88 88	0.68 103	0.60 100	0.84 128	0.56 99	0.61 187	1.03 162	0.31 44	0.17 74	0.11 6	0.17 50	0.15 81	0.16 38	0.13 18

RCA-Stereo	0.50 106	0.23 46	0.58 104	0.48 112	0.33 190	0.55 124	0.45 217	0.97 125	1.38 411	0.68 112	1.05 198	0.63 126	0.80 258	0.59 33	0.32 46	0.17 74	0.12 29	0.17 50	0.14 66	0.16 38	0.14 41

test_3	0.55 149	0.23 46	0.71 188	0.53 207	0.28 88	0.61 156	0.40 152	0.92 99	1.05 233	1.19 286	0.68 87	0.93 235	0.44 86	1.67 309	0.39 122	0.15 13	0.12 29	0.22 201	0.19 179	0.21 206	0.14 41

DEmStereo	0.97 366	0.23 46	0.79 252	0.47 87	0.32 170	1.04 346	0.56 310	0.93 105	0.89 164	1.39 385	2.14 460	1.02 272	2.07 485	5.64 474	0.77 315	0.17 74	0.15 192	0.20 138	0.20 211	0.18 93	0.20 217

111	0.60 180	0.23 46	0.70 176	0.43 37	0.24 28	0.72 223	0.42 169	1.18 209	1.41 425	0.80 137	1.38 337	1.10 299	0.79 252	0.96 141	0.58 250	0.18 113	0.13 86	0.17 50	0.15 81	0.17 62	0.19 185

MM-Stereo_test3	0.50 106	0.24 60	0.54 75	0.54 222	0.74 432	0.49 75	0.53 279	1.09 183	1.05 233	0.62 104	0.95 151	0.61 118	0.42 71	0.77 83	0.38 114	0.20 186	0.17 258	0.20 138	0.16 120	0.18 93	0.18 145

MM-Stereo_test2	0.43 58	0.24 60	0.67 153	0.51 168	0.32 170	0.55 124	0.45 217	0.97 125	0.77 130	0.59 98	0.51 48	0.49 65	0.42 71	0.80 92	0.30 29	0.15 13	0.13 86	0.18 82	0.14 66	0.19 132	0.14 41

MM-Stereo_test1	0.49 102	0.24 60	0.56 88	0.51 168	0.30 126	0.50 85	0.54 286	0.91 96	1.03 224	0.84 150	0.69 91	0.54 89	0.60 178	1.16 197	0.33 59	0.18 113	0.16 229	0.20 138	0.17 140	0.19 132	0.15 69

tg	0.52 109	0.24 60	0.61 119	0.49 127	0.30 126	0.90 301	0.29 52	1.07 175	0.83 147	0.83 147	1.02 184	0.62 123	0.43 78	1.35 242	0.41 138	0.17 74	0.12 29	0.22 201	0.20 211	0.17 62	0.15 69

RSM++	0.38 33	0.24 60	0.51 59	0.47 87	0.26 46	0.50 85	0.41 165	0.79 54	0.45 28	0.37 31	0.45 31	0.60 114	0.35 42	1.02 161	0.30 29	0.15 13	0.13 86	0.17 50	0.14 66	0.18 93	0.13 18

RSM	0.39 36	0.24 60	0.49 47	0.46 76	0.26 46	0.47 59	0.40 152	0.92 99	0.44 26	0.41 42	0.42 23	0.65 132	0.33 34	1.07 175	0.29 21	0.15 13	0.12 29	0.17 50	0.13 42	0.17 62	0.13 18

RAFT-Stereo-weight	0.47 90	0.24 60	0.53 70	0.48 112	0.27 65	0.60 150	0.35 96	1.02 141	1.07 242	0.99 189	0.78 114	0.76 162	0.28 15	0.76 80	0.36 92	0.16 33	0.12 29	0.17 50	0.15 81	0.16 38	0.15 69

MIM_Stereo	0.57 165	0.24 60	0.92 308	0.46 76	0.30 126	0.54 117	0.28 47	1.27 238	0.75 121	1.00 194	1.16 253	0.93 235	0.53 139	1.45 269	0.61 263	0.16 33	0.16 229	0.20 138	0.19 179	0.17 62	0.14 41

AEACV	0.37 28	0.24 60	0.52 66	0.47 87	0.51 346	0.37 20	0.38 130	0.65 19	0.53 56	0.42 44	0.56 63	0.46 47	0.60 178	0.53 19	0.30 29	0.16 33	0.13 86	0.18 82	0.15 81	0.17 62	0.14 41

Any-RAFT	0.53 119	0.24 60	0.47 40	0.47 87	0.27 65	1.00 338	0.25 28	1.58 315	1.05 233	0.85 155	0.99 166	1.06 281	0.47 103	0.70 63	0.32 46	0.18 113	0.13 86	0.16 27	0.13 42	0.16 38	0.16 95

4D-IteraStereo	0.48 96	0.24 60	0.76 235	0.50 138	0.44 301	0.66 192	0.31 65	0.87 80	1.02 220	1.03 205	0.72 101	0.78 169	0.32 33	0.64 49	0.37 104	0.17 74	0.11 6	0.23 239	0.19 179	0.19 132	0.13 18

Selective-IGEV	0.39 36	0.24 60	0.50 52	0.44 58	0.25 40	0.46 57	0.33 79	1.25 236	0.40 19	0.35 23	0.45 31	0.52 82	0.30 23	1.07 175	0.30 29	0.14 6	0.12 29	0.17 50	0.13 42	0.16 38	0.13 18

fff	0.53 119	0.24 60	0.70 176	0.43 37	0.24 28	0.48 63	0.36 110	1.07 175	1.25 350	1.10 227	1.02 184	0.57 101	1.06 378	0.73 74	0.52 225	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.13 42	0.15 22	0.19 185

ADStereo(finetuned)	0.57 165	0.24 60	1.06 360	0.43 37	0.24 28	0.49 75	0.35 96	1.05 160	1.30 376	1.12 235	1.03 193	0.58 106	1.20 407	0.84 105	0.51 218	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.13 42	0.18 93	0.19 185

CrosDoStereo	1.58 452	0.24 60	0.72 194	0.48 112	0.29 105	0.67 196	12.49 533	1.10 186	0.98 202	1.34 366	1.75 424	1.00 263	1.89 474	6.65 491	0.81 329	0.19 154	0.15 192	0.20 138	0.22 284	0.18 93	0.19 185

DeepStereo_LL	1.58 452	0.24 60	0.72 194	0.48 112	0.29 105	0.67 196	12.49 533	1.10 186	0.98 202	1.34 366	1.75 424	1.00 263	1.89 474	6.65 491	0.81 329	0.19 154	0.15 192	0.20 138	0.22 284	0.18 93	0.19 185

DRaft	0.80 304	0.24 60	0.70 176	0.45 70	0.30 126	0.97 329	0.53 279	1.05 160	0.97 197	1.78 448	2.02 453	0.80 175	1.74 463	2.73 408	0.72 297	0.17 74	0.14 137	0.20 138	0.20 211	0.18 93	0.21 234

RAFT-RH_RVC	1.03 388	0.24 60	0.67 153	0.49 127	0.28 88	0.81 276	0.33 79	0.83 73	1.08 248	2.05 469	4.65 504	1.04 279	0.57 165	5.98 483	0.50 213	0.18 113	0.13 86	0.26 317	0.20 211	0.16 38	0.17 120

DCANet	0.54 134	0.24 60	0.70 176	0.43 37	0.24 28	0.49 75	0.36 110	1.05 160	1.30 376	1.12 235	1.03 193	0.58 106	0.92 313	0.81 97	0.52 225	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.13 42	0.18 93	0.19 185

csc	0.53 119	0.24 60	0.70 176	0.43 37	0.24 28	0.48 63	0.36 110	1.07 175	1.25 350	1.10 227	1.02 184	0.57 101	1.06 378	0.73 74	0.52 225	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.13 42	0.15 22	0.19 185

cscssc	0.53 119	0.24 60	0.70 176	0.43 37	0.24 28	0.48 63	0.36 110	1.07 175	1.25 350	1.10 227	1.02 184	0.57 101	1.06 378	0.73 74	0.52 225	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.13 42	0.15 22	0.19 185

CFNet-RSSM	0.54 134	0.24 60	0.70 176	0.48 112	0.28 88	0.60 150	0.27 43	1.49 285	1.14 283	1.06 209	0.93 147	1.08 287	0.54 144	0.70 63	0.35 83	0.16 33	0.12 29	0.17 50	0.15 81	0.16 38	0.14 41

Gwc-CoAtRS	0.52 109	0.24 60	0.68 157	0.48 112	0.29 105	0.64 168	0.25 28	1.16 202	1.08 248	1.01 197	1.00 170	1.12 304	0.56 156	0.69 59	0.37 104	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.15 81	0.15 22	0.15 69

xyz-stereo-finetune	0.48 96	0.25 83	0.54 75	0.42 30	0.23 20	0.80 267	0.42 169	0.80 62	0.80 138	0.61 101	0.62 75	0.54 89	0.43 78	1.70 316	0.58 250	0.15 13	0.15 192	0.19 103	0.15 81	0.16 38	0.15 69

LG-Stereo	0.34 17	0.25 83	0.78 249	0.47 87	0.26 46	0.37 20	0.30 59	0.71 31	0.52 52	0.36 28	0.57 66	0.29 7	0.21 2	0.50 12	0.36 92	0.13 2	0.13 86	0.20 138	0.18 157	0.18 93	0.12 9

AIO-test1	0.56 158	0.25 83	0.55 85	0.64 348	0.78 445	0.80 267	0.36 110	1.18 209	1.34 391	0.57 88	0.88 136	0.61 118	0.50 126	1.12 189	0.35 83	0.17 74	0.17 258	0.22 201	0.24 320	0.18 93	0.23 270

SMoEStereo_RVC	0.39 36	0.25 83	0.50 52	0.45 70	0.30 126	0.61 156	0.36 110	0.72 32	0.45 28	0.46 58	0.43 26	0.42 31	0.35 42	1.39 257	0.29 21	0.15 13	0.12 29	0.20 138	0.15 81	0.16 38	0.15 69

AIO-Stereo	0.37 28	0.25 83	0.51 59	0.47 87	0.23 20	0.45 54	0.39 145	1.07 175	0.52 52	0.41 42	0.48 37	0.52 82	0.25 9	0.72 70	0.30 29	0.16 33	0.12 29	0.17 50	0.13 42	0.16 38	0.13 18

MaDis-Stereo	0.36 23	0.25 83	0.58 104	0.44 58	0.34 207	0.30 9	0.30 59	0.72 32	0.50 40	0.37 31	0.36 20	0.58 106	0.49 122	0.52 17	0.36 92	0.19 154	0.16 229	0.19 103	0.15 81	0.18 93	0.14 41

MIF-Stereo (partial)	0.45 76	0.25 83	0.70 176	0.50 138	0.52 357	0.35 14	0.26 37	0.91 96	0.59 70	0.45 57	0.71 98	0.51 75	0.51 129	1.11 186	0.45 174	0.20 186	0.16 229	0.23 239	0.20 211	0.24 269	0.18 145

CASnet	0.41 50	0.25 83	0.48 42	0.50 138	0.20 3	0.50 85	0.36 110	0.81 66	0.80 138	0.83 147	0.68 87	0.48 58	0.31 27	0.54 21	0.32 46	0.18 113	0.12 29	0.27 333	0.22 284	0.23 254	0.14 41
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.54 134	0.25 83	0.64 134	0.47 87	0.30 126	0.97 329	0.27 43	1.24 234	0.81 141	0.96 179	1.12 231	1.28 345	0.48 114	0.71 67	0.36 92	0.17 74	0.13 86	0.17 50	0.14 66	0.16 38	0.16 95

GLC_STEREO	0.39 36	0.25 83	0.41 19	0.54 222	0.23 20	0.48 63	0.30 59	0.73 34	0.58 64	0.52 82	0.73 103	0.51 75	0.31 27	0.64 49	0.42 149	0.17 74	0.20 313	0.23 239	0.19 179	0.21 206	0.17 120

RAFT-345	0.84 327	0.25 83	0.66 148	0.50 138	0.27 65	0.54 117	0.42 169	0.83 73	1.11 264	1.32 354	2.34 468	0.86 204	0.54 144	5.72 475	0.47 195	0.18 113	0.13 86	0.22 201	0.17 140	0.17 62	0.16 95

cross-raft	0.54 134	0.25 83	0.61 119	0.52 190	0.29 105	0.68 203	0.37 124	1.46 280	0.76 127	1.01 197	1.06 200	1.28 345	0.46 94	0.71 67	0.35 83	0.15 13	0.12 29	0.18 82	0.16 120	0.19 132	0.14 41

GMM-Stereo	0.74 273	0.25 83	0.59 111	0.54 222	0.34 207	0.72 223	0.99 437	1.01 140	0.87 157	1.36 371	1.78 427	1.12 304	0.81 262	2.09 362	0.46 188	0.18 113	0.12 29	0.25 298	0.25 334	0.20 166	0.85 486

raftrobust	0.52 109	0.25 83	0.56 88	0.65 362	0.52 357	0.49 75	0.34 91	0.98 129	0.91 173	1.30 340	0.87 134	0.63 126	0.81 262	0.78 86	0.41 138	0.19 154	0.15 192	0.16 27	0.14 66	0.15 22	0.16 95

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 134	0.25 83	0.68 157	0.43 37	0.24 28	0.40 28	0.34 91	1.04 152	1.09 256	1.32 354	1.60 398	0.80 175	0.68 210	0.67 58	0.39 122	0.13 2	0.10 1	0.18 82	0.17 140	0.17 62	0.13 18

AFF-stereo	0.58 171	0.25 83	0.64 134	0.46 76	0.29 105	0.34 13	0.38 130	1.15 200	1.14 283	1.17 277	1.60 398	1.10 299	0.71 222	0.97 149	0.43 158	0.13 2	0.11 6	0.19 103	0.19 179	0.17 62	0.14 41

G2L-Stereo_aug	0.82 315	0.26 99	1.04 354	0.51 168	0.38 251	0.97 329	0.53 279	1.44 275	1.41 425	1.51 413	1.43 350	1.53 392	0.95 332	2.47 397	0.96 363	0.19 154	0.14 137	0.16 27	0.14 66	0.17 62	0.19 185

SCV_C0	0.43 58	0.26 99	0.65 141	0.43 37	0.29 105	0.47 59	0.31 65	1.34 250	0.73 118	0.38 36	0.49 43	0.54 89	0.29 19	1.24 216	0.30 29	0.17 74	0.13 86	0.16 27	0.13 42	0.20 166	0.15 69

SCV	0.46 83	0.26 99	0.55 85	0.47 87	0.25 40	0.39 26	0.38 130	1.98 425	0.60 71	0.35 23	0.48 37	0.55 92	0.36 49	1.28 225	0.32 46	0.24 284	0.12 29	0.17 50	0.13 42	0.18 93	0.14 41

H2IRNET	0.56 158	0.26 99	0.66 148	0.47 87	0.35 211	0.41 32	0.26 37	0.92 99	1.17 306	0.61 101	1.28 298	1.08 287	0.86 290	0.99 153	0.63 270	0.19 154	0.16 229	0.22 201	0.25 334	0.21 206	0.18 145

MGS-Stereo	0.42 52	0.26 99	0.58 104	0.44 58	0.28 88	0.50 85	0.34 91	0.57 11	0.83 147	0.46 58	1.31 308	0.52 82	0.33 34	0.65 54	0.36 92	0.19 154	0.16 229	0.18 82	0.15 81	0.17 62	0.16 95

MSKI-zero shot	0.55 149	0.26 99	0.57 98	0.51 168	0.26 46	0.69 208	0.28 47	1.18 209	0.64 81	0.91 167	1.32 314	0.82 184	0.33 34	1.92 344	0.32 46	0.17 74	0.12 29	0.17 50	0.13 42	0.16 38	0.16 95

LoS_RVC	0.42 52	0.26 99	0.40 15	0.44 58	0.82 457	0.51 101	0.44 200	0.64 16	0.41 20	0.44 51	0.78 114	0.44 36	0.47 103	0.56 27	0.36 92	0.13 2	0.12 29	0.14 1	0.10 2	0.13 1	0.84 485

DCRE	0.82 315	0.26 99	0.70 176	0.58 280	0.44 301	0.54 117	0.48 241	0.95 117	0.78 133	0.78 132	7.33 518	0.86 204	0.52 134	0.76 80	0.41 138	0.16 33	0.16 229	0.19 103	0.17 140	0.18 93	0.17 120

DCANet-4	0.54 134	0.26 99	1.07 365	0.42 30	0.24 28	0.48 63	0.36 110	0.99 131	1.30 376	1.10 227	1.02 184	0.56 99	0.75 229	0.73 74	0.52 225	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.13 42	0.15 22	0.19 185

tt	6.58 523	0.26 99	6.10 511	3.77 529	2.16 506	11.55 529	19.63 536	13.33 536	5.74 521	2.96 499	2.65 478	4.97 510	6.33 526	3.81 436	7.24 507	9.15 538	11.32 541	5.89 537	6.24 536	6.03 532	2.55 520

RAFT_CTSACE	0.63 197	0.26 99	0.88 291	0.55 245	0.51 346	0.71 220	0.44 200	0.80 62	0.97 197	0.97 182	1.84 434	1.18 317	0.68 210	1.47 275	0.36 92	0.16 33	0.15 192	0.21 173	0.20 211	0.20 166	0.14 41

GMOStereo	0.53 119	0.26 99	0.65 141	0.50 138	0.29 105	0.52 105	0.43 187	0.89 89	0.96 190	1.41 388	1.14 240	0.85 200	0.56 156	0.59 33	0.38 114	0.16 33	0.14 137	0.24 259	0.21 255	0.20 166	0.15 69

error version	0.53 119	0.26 99	0.65 141	0.50 138	0.29 105	0.52 105	0.43 187	0.89 89	0.96 190	1.41 388	1.14 240	0.85 200	0.56 156	0.59 33	0.38 114	0.16 33	0.14 137	0.24 259	0.21 255	0.20 166	0.15 69

test-v	0.53 119	0.26 99	0.65 141	0.50 138	0.29 105	0.52 105	0.43 187	0.89 89	0.96 190	1.41 388	1.14 240	0.85 200	0.56 156	0.59 33	0.38 114	0.16 33	0.14 137	0.24 259	0.21 255	0.20 166	0.15 69

HHNet	0.62 190	0.26 99	0.63 127	0.43 37	0.45 308	0.50 85	0.58 325	1.07 175	1.01 217	1.25 318	2.23 463	0.70 150	0.61 187	1.07 175	0.47 195	0.20 186	0.13 86	0.23 239	0.19 179	0.19 132	0.30 360

FTStereo	0.91 349	0.26 99	0.56 88	0.54 222	0.33 190	0.66 192	1.87 497	1.00 135	0.75 121	1.75 445	4.15 497	1.04 279	1.65 456	1.57 293	0.46 188	0.19 154	0.16 229	0.23 239	0.21 255	0.18 93	0.63 468

ASMatch	0.88 341	0.26 99	0.69 170	0.51 168	0.35 211	0.48 63	0.37 124	1.12 194	0.92 178	1.10 227	3.28 487	0.96 252	0.98 350	4.90 456	0.49 207	0.19 154	0.16 229	0.22 201	0.19 179	0.19 132	0.27 330

PFNet	0.91 349	0.26 99	1.10 375	0.63 339	0.32 170	0.64 168	0.56 310	1.17 204	0.99 209	1.47 401	1.08 209	0.98 256	0.69 213	6.62 490	0.54 238	0.20 186	0.12 29	0.24 259	0.19 179	0.20 166	0.17 120

GrayStereo	0.82 315	0.26 99	0.58 104	0.63 339	0.37 234	0.76 241	1.86 496	1.11 192	0.87 157	1.99 466	1.89 441	1.08 287	1.82 471	1.39 257	0.48 200	0.19 154	0.14 137	0.19 103	0.21 255	0.18 93	0.39 409

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test-1	0.52 109	0.26 99	1.04 354	0.56 258	0.32 170	0.61 156	0.38 130	1.10 186	0.91 173	0.78 132	1.01 176	0.77 165	0.52 134	0.60 44	0.42 149	0.17 74	0.14 137	0.20 138	0.17 140	0.20 166	0.23 270

iRaftStereo_RVC	0.47 90	0.26 99	0.64 134	0.50 138	0.29 105	0.53 110	0.33 79	1.05 160	0.77 130	0.84 150	1.00 170	0.55 92	0.37 53	0.81 97	0.40 127	0.17 74	0.12 29	0.22 201	0.20 211	0.19 132	0.15 69

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R-Stereo Train	0.57 165	0.26 99	0.63 127	0.54 222	0.36 220	0.69 208	0.54 286	1.22 228	0.72 114	1.61 431	1.50 375	0.75 158	0.53 139	0.64 49	0.44 161	0.18 113	0.15 192	0.17 50	0.15 81	0.17 62	0.17 120

RAFT-Stereo	0.57 165	0.26 99	0.63 127	0.54 222	0.36 220	0.69 208	0.54 286	1.22 228	0.72 114	1.61 431	1.50 375	0.75 158	0.53 139	0.64 49	0.44 161	0.18 113	0.15 192	0.17 50	0.15 81	0.17 62	0.17 120
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 171	0.27 125	0.57 98	0.40 16	0.24 28	1.09 356	0.32 72	0.79 54	0.53 56	0.65 108	1.07 204	0.58 106	0.80 258	2.47 397	0.80 327	0.16 33	0.15 192	0.21 173	0.17 140	0.16 38	0.17 120

mms	0.40 43	0.27 125	0.52 66	0.46 76	0.32 170	0.43 46	0.46 224	0.70 27	0.46 34	0.35 23	0.58 69	0.44 36	0.30 23	1.36 247	0.33 59	0.16 33	0.13 86	0.18 82	0.15 81	0.19 132	0.15 69

fffy	0.42 52	0.27 125	0.57 98	0.46 76	0.29 105	0.48 63	0.35 96	0.91 96	0.55 59	0.40 41	0.58 69	0.55 92	0.41 67	1.26 220	0.36 92	0.15 13	0.13 86	0.19 103	0.16 120	0.18 93	0.14 41

UGAM	1.14 412	0.27 125	0.95 318	0.53 207	0.42 284	0.70 215	0.72 375	0.95 117	1.32 384	0.98 186	1.48 370	1.78 432	0.87 295	9.65 527	0.87 345	0.21 218	0.18 279	0.30 367	0.24 320	0.19 132	0.16 95

testlalala2	0.58 171	0.27 125	0.68 157	1.72 501	1.27 497	0.68 203	0.42 169	0.93 105	0.70 108	0.90 162	0.93 147	0.76 162	0.34 40	0.52 17	0.40 127	0.18 113	0.15 192	0.17 50	0.13 42	0.17 62	0.17 120

AE-Stereo	0.49 102	0.27 125	0.67 153	0.60 304	0.39 262	0.67 196	0.46 224	1.18 209	1.09 256	0.47 61	0.75 108	0.69 146	0.47 103	0.59 33	0.40 127	0.16 33	0.15 192	0.21 173	0.20 211	0.19 132	0.15 69

ff7	0.43 58	0.27 125	0.56 88	0.44 58	0.33 190	0.50 85	0.42 169	0.87 80	0.50 40	0.49 70	0.53 52	0.44 36	0.48 114	1.38 252	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.15 81	0.18 93	0.18 145

ffff	0.43 58	0.27 125	0.56 88	0.44 58	0.33 190	0.50 85	0.42 169	0.87 80	0.50 40	0.49 70	0.53 52	0.44 36	0.48 114	1.38 252	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.15 81	0.18 93	0.18 145

11t	0.43 58	0.27 125	0.56 88	0.44 58	0.33 190	0.50 85	0.42 169	0.87 80	0.50 40	0.49 70	0.53 52	0.44 36	0.48 114	1.38 252	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.15 81	0.18 93	0.18 145

plain	0.46 83	0.27 125	1.01 339	0.50 138	0.40 272	0.35 14	0.37 124	0.87 80	0.56 61	0.43 49	0.76 110	0.42 31	0.40 65	1.13 191	0.45 174	0.21 218	0.15 192	0.24 259	0.19 179	0.24 269	0.16 95

anonymousdsp2	0.53 119	0.27 125	0.74 222	0.48 112	0.29 105	0.76 241	0.47 231	1.61 323	0.82 146	0.77 130	0.77 112	0.75 158	0.47 103	1.03 162	0.40 127	0.18 113	0.13 86	0.18 82	0.13 42	0.19 132	0.18 145

anonymousdsp	0.43 58	0.27 125	0.53 70	0.44 58	0.32 170	0.50 85	0.42 169	0.89 89	0.51 48	0.49 70	0.53 52	0.47 54	0.47 103	1.33 238	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.15 81	0.18 93	0.18 145

anonymousa	0.72 252	0.27 125	0.75 225	0.47 87	0.63 403	1.43 414	0.45 217	1.24 234	0.89 164	1.28 327	1.75 424	1.62 406	1.13 394	0.69 59	0.59 253	0.19 154	0.16 229	0.23 239	0.25 334	0.20 166	0.18 145

riskmin	0.56 158	0.27 125	0.60 116	0.43 37	0.31 152	0.83 283	0.42 169	1.14 198	1.04 229	0.73 123	0.75 108	1.11 303	1.01 362	0.81 97	0.51 218	0.20 186	0.14 137	0.24 259	0.15 81	0.24 269	0.25 296

ccc-4	0.43 58	0.27 125	0.56 88	0.44 58	0.33 190	0.50 85	0.42 169	0.87 80	0.50 40	0.49 70	0.53 52	0.44 36	0.48 114	1.38 252	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.15 81	0.18 93	0.18 145

IGEV-Stereo	0.43 58	0.27 125	0.54 75	0.45 70	0.32 170	0.50 85	0.42 169	0.90 95	0.51 48	0.49 70	0.53 52	0.47 54	0.47 103	1.32 235	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.15 81	0.18 93	0.18 145
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.69 239	0.27 125	0.97 326	0.51 168	0.43 294	0.79 259	0.33 79	1.21 220	1.06 237	1.30 340	1.10 218	0.52 82	0.55 151	3.16 423	0.63 270	0.16 33	0.14 137	0.19 103	0.16 120	0.18 93	0.17 120

IPLGR	0.58 171	0.27 125	1.14 385	0.48 112	0.28 88	0.65 184	0.33 79	1.22 228	1.13 280	1.18 282	1.05 198	0.69 146	0.66 209	0.96 141	0.52 225	0.17 74	0.15 192	0.20 138	0.17 140	0.20 166	0.18 145

PSM-AAD	0.79 301	0.27 125	0.53 70	0.55 245	0.28 88	0.77 249	1.24 464	0.99 131	0.91 173	1.66 439	1.57 393	0.81 179	2.19 489	1.65 304	0.44 161	0.19 154	0.14 137	0.38 427	0.32 414	0.21 206	0.70 477

THIR-Stereo	1.02 386	0.27 125	0.69 170	0.49 127	0.28 88	0.95 320	1.34 471	1.03 146	0.97 197	1.34 366	1.90 442	1.17 314	1.58 449	6.44 488	0.78 317	0.19 154	0.14 137	0.21 173	0.22 284	0.19 132	0.20 217

Prome-Stereo	0.75 281	0.27 125	0.53 70	0.55 245	0.32 170	0.59 142	0.97 433	0.89 89	0.88 161	1.45 398	2.46 474	0.91 224	1.41 431	1.58 295	0.44 161	0.18 113	0.13 86	0.19 103	0.17 140	0.20 166	0.92 488

coex_refinement	0.80 304	0.28 146	0.73 206	0.70 400	0.51 346	0.95 320	0.60 337	1.78 368	1.23 341	1.36 371	1.37 332	1.82 435	0.81 262	1.32 235	1.13 390	0.26 332	0.17 258	0.19 103	0.20 211	0.24 269	0.25 296

S2M2	0.34 17	0.28 146	0.45 34	0.40 16	0.30 126	0.31 10	0.16 1	0.60 13	0.64 81	0.31 14	0.48 37	0.47 54	0.34 40	0.38 3	0.32 46	0.25 310	0.22 353	0.20 138	0.22 284	0.25 281	0.22 251

AIO-test2	0.57 165	0.28 146	0.63 127	0.61 318	0.58 383	0.79 259	0.51 260	1.18 209	1.40 421	0.63 105	1.15 248	0.51 75	0.43 78	1.09 180	0.35 83	0.21 218	0.17 258	0.26 317	0.30 401	0.20 166	0.19 185

ours_stereo	0.39 36	0.28 146	0.51 59	0.46 76	0.30 126	0.40 28	0.44 200	0.73 34	0.56 61	0.35 23	0.56 63	0.46 47	0.33 34	1.11 186	0.32 46	0.16 33	0.13 86	0.19 103	0.15 81	0.19 132	0.14 41

PAM_32	0.77 289	0.28 146	1.03 350	0.52 190	0.30 126	1.32 395	0.35 96	1.97 423	0.65 96	1.02 201	1.06 200	3.05 489	1.49 443	0.96 141	0.36 92	0.19 154	0.13 86	0.20 138	0.18 157	0.19 132	0.19 185

gcap-zeroshot	0.53 119	0.28 146	0.89 297	0.49 127	0.28 88	0.76 241	0.37 124	1.34 250	0.73 118	0.89 160	0.67 84	1.35 360	0.51 129	0.79 90	0.33 59	0.18 113	0.15 192	0.18 82	0.15 81	0.17 62	0.16 95

MyStereo06	0.61 186	0.28 146	0.95 318	0.56 258	0.46 319	0.61 156	0.73 376	1.78 368	0.67 99	1.03 205	1.12 231	1.13 309	0.56 156	0.78 86	0.41 138	0.17 74	0.16 229	0.23 239	0.20 211	0.22 229	0.20 217

MyStereo05	0.66 224	0.28 146	1.07 365	0.56 258	0.46 319	0.61 156	0.73 376	1.34 250	1.41 425	1.15 258	0.91 142	0.77 165	0.80 258	1.41 264	0.63 270	0.17 74	0.16 229	0.23 239	0.20 211	0.22 229	0.20 217

11t1	0.52 109	0.28 146	0.68 157	0.51 168	0.28 88	0.83 283	0.39 145	1.22 228	0.63 77	0.84 150	0.74 106	0.68 141	0.68 210	0.91 127	0.57 247	0.21 218	0.18 279	0.19 103	0.16 120	0.20 166	0.21 234

IGEVStereo-DCA	0.46 83	0.28 146	0.56 88	0.43 37	0.33 190	0.49 75	0.42 169	0.87 80	0.50 40	0.47 61	0.48 37	0.48 58	0.46 94	2.03 356	0.30 29	0.19 154	0.14 137	0.19 103	0.15 81	0.16 38	0.18 145

rrr	0.46 83	0.28 146	0.73 206	0.43 37	0.33 190	0.49 75	0.38 130	0.76 42	0.50 40	0.47 61	0.48 37	0.48 58	0.46 94	2.03 356	0.30 29	0.19 154	0.14 137	0.19 103	0.15 81	0.16 38	0.16 95

testlalala	0.45 76	0.28 146	0.59 111	0.42 30	0.39 262	0.71 220	0.39 145	1.08 181	0.45 28	1.24 313	0.80 124	0.61 118	0.36 49	0.54 21	0.33 59	0.20 186	0.13 86	0.18 82	0.12 27	0.15 22	0.15 69

GCAP-Stereo	0.40 43	0.28 146	0.68 157	0.47 87	0.25 40	0.53 110	0.32 72	0.82 69	0.58 64	0.65 108	0.69 91	0.58 106	0.42 71	0.47 9	0.29 21	0.17 74	0.14 137	0.17 50	0.13 42	0.17 62	0.14 41

Selective-RAFT	0.52 109	0.28 146	0.79 252	0.55 245	0.27 65	0.91 304	0.33 79	0.80 62	0.88 161	0.58 90	0.63 77	0.81 179	0.77 241	1.29 229	0.48 200	0.19 154	0.14 137	0.17 50	0.15 81	0.19 132	0.17 120

ProNet	0.43 58	0.28 146	0.58 104	0.43 37	0.30 126	0.56 129	0.52 271	1.00 135	0.58 64	0.44 51	0.49 43	0.43 34	0.43 78	1.28 225	0.36 92	0.15 13	0.13 86	0.19 103	0.16 120	0.17 62	0.16 95

TestStereo1	0.63 197	0.28 146	0.75 225	0.76 427	0.31 152	0.48 63	0.43 187	1.30 243	1.21 332	0.97 182	1.31 308	0.64 129	0.77 241	1.75 323	0.42 149	0.20 186	0.15 192	0.22 201	0.18 157	0.21 206	0.17 120

DisPM	0.66 224	0.28 146	0.72 194	0.61 318	0.35 211	0.62 164	0.45 217	1.02 141	0.99 209	1.56 423	1.10 218	0.80 175	0.59 175	2.37 388	0.41 138	0.23 269	0.14 137	0.23 239	0.21 255	0.20 166	0.25 296

SA-5K	0.63 197	0.28 146	0.75 225	0.76 427	0.31 152	0.48 63	0.43 187	1.30 243	1.21 332	0.97 182	1.31 308	0.64 129	0.77 241	1.75 323	0.42 149	0.20 186	0.15 192	0.22 201	0.18 157	0.21 206	0.17 120

MIPNet	0.56 158	0.28 146	0.94 314	0.49 127	0.33 190	0.66 192	0.38 130	1.35 253	1.08 248	1.06 209	0.92 144	0.60 114	0.79 252	0.73 74	0.52 225	0.17 74	0.14 137	0.19 103	0.16 120	0.18 93	0.17 120

PFNet+	0.59 177	0.28 146	0.77 241	0.53 207	0.30 126	0.59 142	0.31 65	0.92 99	1.14 283	1.33 362	1.10 218	0.79 173	0.57 165	1.31 231	0.49 207	0.25 310	0.17 258	0.28 346	0.26 351	0.21 206	0.25 296

LCNet	0.72 252	0.28 146	0.52 66	0.55 245	0.31 152	0.69 208	0.54 286	1.00 135	0.88 161	1.19 286	1.34 323	0.97 254	1.34 428	2.56 401	0.45 174	0.18 113	0.13 86	0.21 173	0.25 334	0.27 307	0.73 480

AAGNet	1.83 469	0.28 146	0.72 194	0.61 318	0.32 170	0.67 196	0.51 260	0.96 124	0.98 202	1.47 401	1.20 269	1.00 263	1.18 401	2.83 410	22.77 540	0.22 244	0.13 86	0.22 201	0.19 179	0.23 254	0.15 69

STrans-v2	1.04 391	0.28 146	0.96 324	0.49 127	0.32 170	0.68 203	0.79 392	2.47 492	1.12 268	1.12 235	1.46 364	1.40 366	1.46 438	6.70 495	0.43 158	0.18 113	0.13 86	0.20 138	0.18 157	0.18 93	0.18 145

TransformOpticalFlow	0.96 360	0.28 146	0.89 297	0.52 190	0.31 152	0.66 192	0.54 286	1.75 354	1.12 268	1.09 219	1.44 356	1.37 365	1.01 362	6.70 495	0.42 149	0.19 154	0.12 29	0.20 138	0.19 179	0.18 93	0.19 185

KYRaft	0.75 281	0.28 146	0.62 124	0.56 258	0.29 105	0.67 196	0.86 410	0.94 112	0.84 151	1.62 434	2.21 462	1.16 313	1.02 367	1.57 293	0.40 127	0.20 186	0.13 86	0.22 201	0.28 381	0.20 166	1.02 492

SST-Stereo	0.83 322	0.28 146	0.72 194	0.59 293	0.31 152	0.72 223	0.26 37	1.09 183	0.86 153	1.47 401	1.10 218	1.00 263	0.87 295	5.73 476	0.45 174	0.22 244	0.13 86	0.23 239	0.19 179	0.23 254	0.18 145

RAFT_R40	0.83 322	0.28 146	0.73 206	0.59 293	0.31 152	0.69 208	0.44 200	1.10 186	0.95 185	1.47 401	1.10 218	1.00 263	0.85 282	5.53 470	0.46 188	0.22 244	0.13 86	0.23 239	0.20 211	0.23 254	0.18 145

IRAFT_RVC	0.88 341	0.28 146	0.76 235	0.63 339	0.31 152	0.65 184	1.02 442	1.22 228	0.94 183	1.22 299	1.04 196	1.01 270	0.98 350	5.82 478	0.53 232	0.22 244	0.12 29	0.25 298	0.20 211	0.20 166	0.19 185

test_xeample3	0.42 52	0.28 146	0.69 170	0.43 37	0.33 190	0.56 129	0.38 130	0.79 54	0.45 28	0.53 83	0.46 33	0.44 36	0.44 86	1.38 252	0.31 44	0.18 113	0.14 137	0.19 103	0.15 81	0.17 62	0.16 95

xxxx	1.51 448	0.28 146	0.68 157	0.54 222	0.28 88	1.16 370	0.44 200	2.19 467	1.29 370	1.09 219	1.36 330	1.22 323	0.85 282	1.79 331	15.70 532	0.24 284	0.21 335	0.21 173	0.20 211	0.22 229	0.23 270

test_xeample	1.45 444	0.28 146	0.65 141	0.51 168	0.28 88	0.94 316	0.59 333	2.14 453	1.29 370	1.24 313	1.51 377	0.88 212	0.86 290	1.46 271	15.10 529	0.22 244	0.20 313	0.22 201	0.20 211	0.22 229	0.22 251

EAI-Stereo	0.65 217	0.28 146	0.69 170	0.53 207	0.27 65	0.60 150	0.40 152	2.28 477	0.64 81	0.71 117	3.18 486	0.57 101	0.43 78	1.06 171	0.41 138	0.18 113	0.13 86	0.17 50	0.17 140	0.17 62	0.17 120

SFCPSM	0.70 243	0.28 146	1.02 346	0.51 168	0.38 251	1.37 402	0.66 356	2.00 428	1.03 224	1.17 277	1.21 271	0.82 184	0.78 248	1.03 162	0.53 232	0.21 218	0.17 258	0.22 201	0.24 320	0.21 206	0.19 185

FENet	0.60 180	0.28 146	0.63 127	0.54 222	0.33 190	0.83 283	0.38 130	1.27 238	1.07 242	1.00 194	0.86 131	0.99 262	0.85 282	0.96 141	0.68 285	0.22 244	0.15 192	0.23 239	0.20 211	0.22 229	0.23 270

GANet-RSSM	0.72 252	0.28 146	0.63 127	0.64 348	0.58 383	0.80 267	0.58 325	1.89 400	1.08 248	1.04 208	1.25 283	1.15 312	1.04 371	1.49 277	0.62 266	0.25 310	0.19 295	0.22 201	0.22 284	0.22 229	0.21 234

PAM	0.76 287	0.29 181	1.08 369	0.52 190	0.33 190	1.38 405	0.39 145	2.01 432	0.67 99	1.06 209	0.96 154	2.89 488	1.43 433	0.86 114	0.35 83	0.19 154	0.12 29	0.19 103	0.17 140	0.19 132	0.20 217

model_zeroshot	0.48 96	0.29 181	0.86 273	0.51 168	0.36 220	0.69 208	0.37 124	1.12 194	0.62 74	0.85 155	0.84 128	0.66 136	0.37 53	0.73 74	0.34 74	0.20 186	0.16 229	0.19 103	0.16 120	0.17 62	0.16 95

test_sample2	0.62 190	0.29 181	0.74 222	0.50 138	0.28 88	0.80 267	0.61 339	1.61 323	1.00 214	0.88 159	0.99 166	0.94 238	0.83 275	1.16 197	0.51 218	0.23 269	0.18 279	0.22 201	0.21 255	0.23 254	0.22 251

test_sample1	0.61 186	0.29 181	0.75 225	0.50 138	0.31 152	0.76 241	0.48 241	1.59 316	0.84 151	0.90 162	0.94 150	0.88 212	0.95 332	1.16 197	0.67 281	0.22 244	0.18 279	0.20 138	0.19 179	0.21 206	0.21 234

MyStereo8	0.65 217	0.29 181	1.00 335	0.58 280	0.49 328	0.91 304	0.35 96	1.18 209	1.31 380	1.16 268	1.27 293	0.90 221	0.64 201	0.72 70	0.95 359	0.18 113	0.14 137	0.20 138	0.18 157	0.22 229	0.26 320

MyStereo07	0.48 96	0.29 181	0.50 52	0.55 245	0.45 308	0.59 142	0.79 392	1.05 160	0.51 48	0.48 65	0.53 52	0.43 34	0.55 151	1.30 230	0.34 74	0.17 74	0.16 229	0.24 259	0.20 211	0.23 254	0.20 217

MyStereo04	0.67 233	0.29 181	1.07 365	0.55 245	0.45 308	0.59 142	0.79 392	1.50 289	1.40 421	0.91 167	0.91 142	0.74 156	0.86 290	1.52 282	0.62 266	0.17 74	0.16 229	0.24 259	0.20 211	0.23 254	0.20 217

CoDeX	0.73 270	0.29 181	0.93 310	0.54 222	0.36 220	1.14 362	0.61 339	2.34 482	1.17 306	1.16 268	1.25 283	0.91 224	0.87 295	1.33 238	0.64 274	0.20 186	0.16 229	0.21 173	0.18 157	0.20 166	0.18 145

1111x	1.70 464	0.29 181	0.86 273	0.51 168	0.27 65	1.01 339	0.68 363	2.22 471	1.28 366	1.13 249	1.40 343	1.21 321	1.10 386	5.53 470	15.20 530	0.22 244	0.21 335	0.22 201	0.22 284	0.24 269	0.22 251

knoymous	0.51 108	0.29 181	0.47 40	0.43 37	0.30 126	0.55 124	0.55 302	1.02 141	0.77 130	0.98 186	0.85 130	0.94 238	0.56 156	0.85 110	0.45 174	0.20 186	0.14 137	0.26 317	0.14 66	0.23 254	0.23 270

RAFT+CT+SA	0.58 171	0.29 181	0.60 116	0.66 369	0.37 234	0.42 39	0.55 302	1.27 238	1.03 224	0.70 115	1.22 273	0.60 114	0.70 218	1.64 303	0.41 138	0.18 113	0.13 86	0.22 201	0.22 284	0.21 206	0.18 145

Sa-1000	0.72 252	0.29 181	0.76 235	0.59 293	0.30 126	0.73 226	0.37 124	1.62 327	1.33 388	1.28 327	2.04 454	0.86 204	0.75 229	1.84 335	0.38 114	0.19 154	0.14 137	0.25 298	0.23 307	0.20 166	0.16 95

iRaft-Stereo_5w	0.85 331	0.29 181	0.91 304	0.53 207	0.43 294	0.49 75	0.68 363	0.99 131	0.87 157	0.79 135	1.34 323	1.46 380	0.91 310	5.11 459	1.11 387	0.17 74	0.14 137	0.22 201	0.18 157	0.20 166	0.20 217

NRIStereo	0.60 180	0.29 181	0.69 170	0.53 207	0.28 88	0.63 165	0.33 79	1.08 181	0.87 157	1.14 252	0.87 134	0.91 224	0.59 175	2.24 377	0.49 207	0.20 186	0.14 137	0.21 173	0.19 179	0.21 206	0.17 120

Pruner-Stereo	0.62 190	0.29 181	0.70 176	0.61 318	0.31 152	0.63 165	0.43 187	1.17 204	0.99 209	1.53 415	1.08 209	0.95 246	0.55 151	1.35 242	0.51 218	0.23 269	0.14 137	0.24 259	0.21 255	0.21 206	0.23 270

DeepStereo_RVC	0.55 149	0.29 181	0.72 194	0.51 168	0.30 126	0.59 142	0.33 79	1.03 146	0.70 108	1.16 268	0.93 147	0.83 191	0.94 327	0.96 141	0.54 238	0.21 218	0.14 137	0.21 173	0.19 179	0.24 269	0.24 284

rafts_anoy	0.52 109	0.29 181	0.59 111	0.59 293	0.50 335	0.53 110	0.40 152	1.11 192	1.03 224	0.84 150	0.83 126	0.68 141	0.54 144	0.72 70	0.51 218	0.19 154	0.14 137	0.24 259	0.26 351	0.21 206	0.18 145

222	1.61 456	0.29 181	0.67 153	0.56 258	0.29 105	1.06 350	0.42 169	2.17 464	1.31 380	1.31 350	1.52 378	0.92 233	0.94 327	1.76 328	17.65 533	0.24 284	0.20 313	0.21 173	0.19 179	0.22 229	0.23 270

ac_64	0.82 315	0.29 181	0.81 258	0.71 408	0.60 394	1.05 347	0.54 286	1.99 427	0.92 178	1.18 282	1.06 200	1.99 452	1.08 382	1.94 348	0.97 365	0.27 348	0.22 353	0.24 259	0.23 307	0.22 229	0.19 185

HSM-Net_RVC	0.87 340	0.29 181	0.53 70	0.53 207	0.30 126	1.15 368	0.55 302	3.57 508	1.28 366	1.53 415	1.74 421	1.68 419	0.93 322	1.49 277	0.77 315	0.22 244	0.17 258	0.19 103	0.18 157	0.20 166	0.19 185
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UGAM-zero	1.00 377	0.30 201	0.93 310	0.47 87	0.30 126	0.57 134	0.25 28	2.25 474	0.63 77	1.01 197	1.10 218	2.73 484	1.85 472	6.26 484	0.40 127	0.17 74	0.14 137	0.19 103	0.15 81	0.16 38	0.17 120

DispNO	0.93 354	0.30 201	1.34 416	0.55 245	0.55 369	0.89 298	0.49 251	1.48 283	1.21 332	1.17 277	1.27 293	1.19 318	0.90 307	5.23 461	0.74 301	0.22 244	0.17 258	0.24 259	0.21 255	0.19 132	0.20 217

SMFormer	0.75 281	0.30 201	0.86 273	0.46 76	0.26 46	0.82 278	0.43 187	2.05 438	1.39 416	1.23 305	1.47 365	0.98 256	0.95 332	1.71 318	0.82 334	0.24 284	0.20 313	0.22 201	0.21 255	0.23 254	0.24 284

tta	0.75 281	0.30 201	0.86 273	0.46 76	0.26 46	0.82 278	0.43 187	2.05 438	1.39 416	1.23 305	1.47 365	0.98 256	0.95 332	1.71 318	0.82 334	0.24 284	0.20 313	0.22 201	0.21 255	0.18 93	0.18 145

qqq1	0.72 252	0.30 201	0.86 273	0.46 76	0.26 46	0.82 278	0.43 187	2.05 438	1.39 416	1.23 305	1.47 365	0.98 256	0.95 332	1.71 318	0.44 161	0.24 284	0.20 313	0.18 82	0.15 81	0.18 93	0.18 145

fff1	0.72 252	0.30 201	0.86 273	0.46 76	0.26 46	0.82 278	0.43 187	2.05 438	1.39 416	1.23 305	1.47 365	0.98 256	0.95 332	1.71 318	0.44 161	0.24 284	0.20 313	0.18 82	0.15 81	0.18 93	0.18 145

IGEV_Zeroshot_test	0.53 119	0.30 201	0.99 330	0.56 258	0.35 211	0.41 32	0.32 72	1.37 256	0.63 77	1.00 194	1.09 214	0.95 246	0.41 67	0.83 102	0.39 122	0.18 113	0.12 29	0.19 103	0.18 157	0.19 132	0.17 120

EKT-Stereo	0.53 119	0.30 201	0.73 206	0.58 280	0.60 394	0.51 101	0.48 241	0.94 112	0.90 168	0.71 117	0.88 136	0.77 165	0.43 78	1.07 175	0.40 127	0.22 244	0.16 229	0.21 173	0.18 157	0.20 166	0.22 251

HH	0.63 197	0.30 201	0.77 241	0.50 138	0.32 170	0.49 75	0.46 224	1.65 331	0.64 81	0.69 113	1.09 214	1.63 411	0.85 282	1.90 342	0.37 104	0.18 113	0.13 86	0.19 103	0.17 140	0.19 132	0.16 95

HanStereo	0.63 197	0.30 201	0.77 241	0.50 138	0.32 170	0.49 75	0.46 224	1.65 331	0.64 81	0.69 113	1.09 214	1.63 411	0.85 282	1.90 342	0.37 104	0.18 113	0.13 86	0.19 103	0.17 140	0.19 132	0.16 95

raft_robust	0.68 237	0.30 201	0.64 134	0.52 190	0.26 46	0.54 117	0.35 96	1.33 245	1.24 347	1.16 268	1.07 204	0.60 114	0.54 144	3.58 435	0.37 104	0.18 113	0.14 137	0.20 138	0.22 284	0.20 166	0.16 95

test_5	0.65 217	0.30 201	0.75 225	0.67 381	0.50 335	0.92 311	0.52 271	1.39 262	1.12 268	0.76 125	1.11 224	1.00 263	0.90 307	1.53 286	0.45 174	0.18 113	0.13 86	0.23 239	0.22 284	0.21 206	0.19 185

SA	0.66 224	0.30 201	0.82 261	0.61 318	0.30 126	0.58 137	0.38 130	1.44 275	1.30 376	0.96 179	1.36 330	0.66 136	0.95 332	1.85 338	0.42 149	0.19 154	0.15 192	0.25 298	0.23 307	0.21 206	0.17 120

Patchmatch Stereo++	0.55 149	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.65 184	0.29 52	1.05 160	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.83 191	0.60 178	1.37 248	0.45 174	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145
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
NF-Stereo	0.80 304	0.30 201	0.75 225	0.60 304	0.31 152	0.64 168	0.44 200	1.21 220	0.90 168	1.29 332	1.02 184	0.82 184	0.57 165	5.40 468	0.48 200	0.23 269	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.20 166	0.30 360

OCTAStereo	0.80 304	0.30 201	0.75 225	0.60 304	0.31 152	0.64 168	0.44 200	1.21 220	0.90 168	1.29 332	1.01 176	0.82 184	0.57 165	5.35 463	0.48 200	0.24 284	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.20 166	0.30 360

PSM-adaLoss	0.54 134	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.65 184	0.41 165	1.04 152	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.82 184	0.61 187	1.06 171	0.45 174	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

ROB_FTStereo_v2	0.54 134	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.64 168	0.42 169	1.05 160	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.83 191	0.60 178	1.12 189	0.46 188	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

ROB_FTStereo	0.54 134	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.64 168	0.25 28	1.05 160	0.64 81	1.12 235	0.95 151	0.82 184	0.61 187	1.15 193	0.45 174	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

HUI-Stereo	0.52 109	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.65 184	0.30 59	1.04 152	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.83 191	0.60 178	0.79 90	0.45 174	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

RE-Stereo	0.80 304	0.30 201	0.75 225	0.60 304	0.31 152	0.64 168	0.44 200	1.21 220	0.90 168	1.29 332	1.01 176	0.81 179	0.57 165	5.37 466	0.48 200	0.24 284	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.20 166	0.30 360

TVStereo	0.80 304	0.30 201	0.75 225	0.60 304	0.31 152	0.64 168	0.44 200	1.21 220	0.90 168	1.29 332	1.01 176	0.81 179	0.57 165	5.37 466	0.48 200	0.24 284	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.20 166	0.30 360

iGMRVC	0.56 158	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.65 184	0.38 130	1.05 160	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.83 191	0.60 178	1.52 282	0.46 188	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

iRAFT	0.55 149	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.65 184	0.29 52	1.05 160	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.83 191	0.60 178	1.37 248	0.45 174	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

CRE-IMP	0.55 149	0.30 201	0.74 222	0.52 190	0.29 105	0.79 259	0.25 28	1.04 152	0.72 114	1.09 219	0.95 151	0.81 179	0.57 165	1.10 183	0.50 213	0.21 218	0.14 137	0.23 239	0.19 179	0.28 325	0.22 251

RAFT	0.64 209	0.30 201	0.73 206	0.59 293	0.33 190	0.68 203	0.58 325	1.04 152	0.76 127	1.08 213	1.19 265	1.65 416	0.93 322	1.06 171	0.56 244	0.21 218	0.18 279	0.27 333	0.24 320	0.22 229	0.17 120

RAFT-IKP	0.54 134	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.59 142	0.36 110	1.04 152	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.83 191	0.61 187	1.22 209	0.45 174	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

RALCasStereoNet	0.54 134	0.30 201	0.66 148	0.59 293	0.51 346	0.61 156	0.52 271	0.94 112	0.93 180	0.70 115	1.01 176	0.78 169	0.44 86	1.33 238	0.47 195	0.20 186	0.16 229	0.18 82	0.16 120	0.20 166	0.19 185

cf-r	0.73 270	0.30 201	0.77 241	0.55 245	0.63 403	0.78 254	0.48 241	1.79 374	1.15 294	1.13 249	1.26 290	1.43 370	0.87 295	1.40 263	0.85 342	0.25 310	0.18 279	0.22 201	0.23 307	0.19 132	0.19 185

PSMNet-RSSM	0.72 252	0.30 201	0.61 119	0.63 339	0.42 284	0.73 226	0.56 310	1.92 410	1.10 262	1.09 219	1.37 332	1.22 323	0.98 350	1.28 225	0.72 297	0.27 348	0.19 295	0.27 333	0.29 392	0.24 269	0.24 284

DIP-Stereo	0.62 190	0.30 201	0.83 265	0.48 112	0.36 220	0.95 320	0.33 79	2.37 485	0.67 99	1.25 318	1.00 170	0.68 141	0.51 129	0.91 127	0.61 263	0.18 113	0.15 192	0.21 173	0.17 140	0.19 132	0.19 185
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	1.12 407	0.30 201	0.91 304	0.66 369	0.77 443	0.97 329	0.57 321	1.37 256	1.35 400	1.02 201	1.34 323	2.11 461	1.43 433	7.09 500	1.39 423	0.19 154	0.17 258	0.17 50	0.19 179	0.18 93	0.16 95

iResNet_ROB	0.77 289	0.30 201	0.99 330	0.57 274	0.36 220	0.83 283	0.36 110	2.33 480	1.58 448	1.27 325	1.30 302	1.25 334	0.84 279	1.65 304	0.79 323	0.20 186	0.14 137	0.17 50	0.12 27	0.18 93	0.27 330

GCAP-BAT	0.49 102	0.31 234	0.64 134	0.41 23	0.46 319	0.70 215	0.35 96	0.77 45	0.64 81	0.86 157	1.00 170	0.77 165	0.37 53	1.18 203	0.36 92	0.18 113	0.14 137	0.18 82	0.13 42	0.17 62	0.15 69

CAS++	0.47 90	0.31 234	0.56 88	0.47 87	0.32 170	0.42 39	0.28 47	1.76 360	0.72 114	0.71 117	0.72 101	0.37 26	0.28 15	0.69 59	0.33 59	0.27 348	0.22 353	0.26 317	0.21 255	0.29 336	0.19 185
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ACVNet-DCA	0.56 158	0.31 234	0.50 52	0.54 222	0.26 46	1.18 373	0.51 260	1.42 268	0.78 133	0.58 90	0.79 119	0.48 58	0.88 300	1.46 271	0.32 46	0.20 186	0.12 29	0.25 298	0.15 81	0.22 229	0.21 234

xx1	0.67 233	0.31 234	0.50 52	0.54 222	0.26 46	1.18 373	0.51 260	0.93 105	3.05 502	0.58 90	0.79 119	0.95 246	0.77 241	1.46 271	0.32 46	0.20 186	0.12 29	0.24 259	0.23 307	0.22 229	0.21 234

1test111	0.54 134	0.31 234	0.50 52	0.54 222	0.26 46	1.18 373	0.51 260	1.42 268	0.78 133	0.58 90	0.79 119	0.48 58	0.88 300	0.88 119	0.59 253	0.20 186	0.12 29	0.25 298	0.15 81	0.22 229	0.21 234

cc1	0.64 209	0.31 234	0.50 52	0.54 222	0.26 46	1.18 373	0.51 260	0.93 105	3.05 502	0.58 90	0.79 119	0.48 58	0.88 300	1.46 271	0.32 46	0.20 186	0.12 29	0.25 298	0.15 81	0.19 132	0.19 185

x	0.54 134	0.31 234	0.61 119	0.47 87	0.30 126	0.67 196	0.47 231	1.53 304	0.79 137	0.81 141	0.83 126	0.78 169	0.70 218	0.70 63	0.62 266	0.21 218	0.19 295	0.22 201	0.19 179	0.21 206	0.20 217

IER	0.70 243	0.31 234	1.02 346	0.48 112	0.52 357	1.34 399	0.51 260	1.17 204	0.99 209	1.23 305	1.34 323	1.12 304	1.11 387	0.99 153	0.71 294	0.20 186	0.16 229	0.21 173	0.21 255	0.20 166	0.19 185

iRaft-Stereo_20w	0.65 217	0.31 234	1.00 335	0.47 87	0.34 207	0.73 226	0.30 59	2.96 500	0.70 108	1.15 258	1.14 240	0.76 162	0.65 207	1.11 186	0.38 114	0.17 74	0.13 86	0.18 82	0.16 120	0.19 132	0.18 145

GwcNet-ADL	0.64 209	0.31 234	0.79 252	0.56 258	0.41 279	0.60 150	0.58 325	1.41 266	1.26 355	1.08 213	1.13 236	0.91 224	0.60 178	1.04 168	0.78 317	0.27 348	0.18 279	0.18 82	0.18 157	0.25 281	0.29 346

IIG-Stereo	0.96 360	0.31 234	0.72 194	0.88 466	0.33 190	0.61 156	0.26 37	1.19 217	1.03 224	1.69 441	1.37 332	1.46 380	0.75 229	6.96 499	0.51 218	0.19 154	0.14 137	0.23 239	0.18 157	0.20 166	0.14 41

PSM-softLoss	0.78 297	0.31 234	0.77 241	0.58 280	0.32 170	0.56 129	0.40 152	1.18 209	0.70 108	1.24 313	1.07 204	0.83 191	0.52 134	5.36 464	0.53 232	0.24 284	0.15 192	0.25 298	0.22 284	0.20 166	0.25 296

KMStereo	0.78 297	0.31 234	0.77 241	0.58 280	0.32 170	0.56 129	0.40 152	1.18 209	0.70 108	1.24 313	1.07 204	0.83 191	0.52 134	5.36 464	0.53 232	0.24 284	0.15 192	0.25 298	0.22 284	0.20 166	0.25 296

CroCo-Stereo	0.40 43	0.31 234	0.73 206	0.58 280	0.27 65	0.26 3	0.33 79	0.95 117	0.81 141	0.42 44	0.47 35	0.65 132	0.47 103	0.39 5	0.34 74	0.18 113	0.15 192	0.16 27	0.14 66	0.19 132	0.16 95
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
ACVNet	0.63 197	0.31 234	0.54 75	0.54 222	0.36 220	0.80 267	0.46 224	1.37 256	1.07 242	0.93 170	1.30 302	1.08 287	0.85 282	0.80 92	0.94 356	0.21 218	0.19 295	0.21 173	0.18 157	0.22 229	0.18 145

acv_ft	0.75 281	0.31 234	0.95 318	0.70 400	0.86 464	1.24 383	0.53 279	1.44 275	1.07 242	1.24 313	1.30 302	1.08 287	0.92 313	0.80 92	1.34 415	0.21 218	0.19 295	0.21 173	0.18 157	0.21 206	0.18 145

G2L-Stereo	0.80 304	0.32 250	0.95 318	0.60 304	0.42 284	0.78 254	0.69 367	1.50 289	1.09 256	1.33 362	1.14 240	1.45 377	0.72 224	2.45 393	1.10 384	0.25 310	0.20 313	0.26 317	0.21 255	0.20 166	0.26 320

HI	0.64 209	0.32 250	0.68 157	0.47 87	0.51 346	0.41 32	0.36 110	1.04 152	0.75 121	1.31 350	1.43 350	1.62 406	1.12 390	0.94 138	0.88 346	0.15 13	0.12 29	0.20 138	0.20 211	0.20 166	0.18 145

CoSv	0.64 209	0.32 250	0.68 157	0.47 87	0.51 346	0.41 32	0.36 110	1.04 152	0.75 121	1.31 350	1.43 350	1.62 406	1.12 390	0.94 138	0.88 346	0.15 13	0.12 29	0.20 138	0.20 211	0.20 166	0.18 145

rvit_stereo_0080	0.44 68	0.32 250	0.71 188	0.47 87	0.36 220	0.42 39	0.55 302	0.82 69	0.68 103	0.50 77	0.60 71	0.55 92	0.47 103	0.59 33	0.44 161	0.26 332	0.21 335	0.20 138	0.20 211	0.31 356	0.19 185

test_sample3	0.68 237	0.32 250	0.88 291	0.52 190	0.30 126	0.97 329	0.52 271	1.86 393	1.15 294	1.08 213	1.11 224	0.88 212	0.71 222	1.17 201	0.68 285	0.25 310	0.20 313	0.25 298	0.25 334	0.25 281	0.25 296

tt1	0.62 190	0.32 250	0.51 59	0.54 222	0.26 46	1.16 370	0.48 241	0.95 117	2.47 490	0.57 88	0.77 112	0.49 65	0.81 262	1.55 290	0.32 46	0.20 186	0.12 29	0.24 259	0.15 81	0.19 132	0.20 217

whm_eth	0.44 68	0.32 250	0.71 188	0.47 87	0.36 220	0.42 39	0.55 302	0.82 69	0.68 103	0.50 77	0.60 71	0.55 92	0.47 103	0.59 33	0.44 161	0.26 332	0.21 335	0.20 138	0.20 211	0.31 356	0.19 185

PCWNet_CMD	0.66 224	0.32 250	0.88 291	0.49 127	0.37 234	0.78 254	0.40 152	1.42 268	1.31 380	1.16 268	1.31 308	1.25 334	0.62 192	0.89 124	0.57 247	0.20 186	0.16 229	0.27 333	0.19 179	0.40 406	0.25 296

BUS	0.74 273	0.32 250	0.68 157	0.54 222	0.44 301	2.34 479	0.42 169	2.16 458	0.98 202	1.20 290	1.11 224	1.03 276	0.62 192	0.91 127	0.70 289	0.24 284	0.17 258	0.25 298	0.22 284	0.22 229	0.22 251

BSDual-CNN	0.71 250	0.32 250	0.68 157	0.54 222	0.44 301	1.27 387	0.65 351	2.16 458	0.98 202	1.20 290	1.11 224	1.12 304	0.74 227	0.91 127	0.66 278	0.24 284	0.17 258	0.25 298	0.22 284	0.22 229	0.22 251

hknet	0.77 289	0.32 250	0.95 318	0.54 222	0.38 251	1.27 387	0.65 351	2.16 458	1.07 242	1.20 290	1.11 224	1.59 402	0.81 262	1.37 248	0.66 278	0.22 244	0.17 258	0.25 298	0.22 284	0.22 229	0.22 251

psmg	0.72 252	0.32 250	0.68 157	0.50 138	0.44 301	1.48 417	0.75 381	1.94 416	0.98 202	1.21 294	1.33 316	1.12 304	0.74 227	0.91 127	0.66 278	0.24 284	0.19 295	0.25 298	0.25 334	0.23 254	0.22 251

CFNet_pseudo	0.66 224	0.32 250	0.86 273	0.48 112	0.39 262	0.70 215	0.40 152	1.33 245	1.22 338	1.16 268	1.34 323	1.24 330	0.64 201	0.98 150	0.59 253	0.21 218	0.16 229	0.33 395	0.19 179	0.36 385	0.25 296

MMNet	0.84 327	0.32 250	1.09 372	0.60 304	0.59 391	1.85 453	0.49 251	1.51 296	1.27 361	1.37 374	1.15 248	1.26 338	1.18 401	1.67 309	1.22 400	0.19 154	0.18 279	0.23 239	0.22 284	0.25 281	0.21 234

delet	0.85 331	0.32 250	0.95 318	0.65 362	0.66 411	1.64 432	0.84 404	1.75 354	1.35 400	1.32 354	1.30 302	1.30 349	0.88 300	1.68 314	1.10 384	0.21 218	0.21 335	0.24 259	0.24 320	0.21 206	0.21 234

UPFNet	0.80 304	0.32 250	0.90 301	0.59 293	0.74 432	1.26 386	0.80 398	1.52 298	1.10 262	1.30 340	1.12 231	1.30 349	0.84 279	1.67 309	1.09 381	0.24 284	0.24 374	0.24 259	0.23 307	0.25 281	0.18 145

GwcNet-RSSM	0.77 289	0.32 250	1.01 339	0.62 330	0.54 363	0.78 254	0.51 260	1.73 348	1.20 326	1.09 219	1.37 332	1.46 380	0.85 282	1.53 286	1.09 381	0.25 310	0.18 279	0.23 239	0.24 320	0.20 166	0.19 185

CFNet-ft	0.72 252	0.32 250	0.54 75	0.66 369	0.54 363	0.83 283	0.55 302	1.37 256	1.15 294	0.93 170	1.28 298	1.57 398	0.97 343	1.35 242	0.81 329	0.26 332	0.20 313	0.33 395	0.25 334	0.30 347	0.23 270

MSMDNet	0.66 224	0.32 250	0.87 284	0.49 127	0.37 234	0.79 259	0.40 152	1.43 274	1.31 380	1.15 258	1.31 308	1.24 330	0.63 197	0.88 119	0.57 247	0.21 218	0.16 229	0.26 317	0.19 179	0.39 402	0.24 284

CFNet_RVC	0.72 252	0.32 250	0.54 75	0.66 369	0.54 363	0.83 283	0.55 302	1.37 256	1.15 294	0.93 170	1.28 298	1.57 398	0.97 343	1.35 242	0.81 329	0.26 332	0.20 313	0.33 395	0.25 334	0.30 347	0.23 270

HSM	1.19 420	0.32 250	0.65 141	0.57 274	0.38 251	1.23 382	0.59 333	2.25 474	1.19 321	1.30 340	1.25 283	1.94 447	1.03 369	9.32 522	0.71 294	0.22 244	0.16 229	0.20 138	0.16 120	0.21 206	0.21 234

DN-CSS_ROB	0.64 209	0.32 250	1.05 356	0.55 245	0.40 272	0.54 117	0.45 217	1.21 220	0.93 180	1.03 205	1.47 365	0.69 146	0.63 197	1.76 328	0.49 207	0.18 113	0.14 137	0.25 298	0.22 284	0.22 229	0.20 217

ISRNet	0.80 304	0.33 272	1.07 365	0.81 440	0.66 411	0.60 150	0.34 91	1.19 217	1.13 280	1.59 430	1.53 379	1.35 360	0.77 241	1.27 223	0.94 356	0.39 429	0.34 435	0.43 445	0.38 442	0.34 376	0.49 442

rvit_stereo_0083	0.47 90	0.33 272	0.81 258	0.56 258	0.36 220	0.50 85	0.44 200	0.68 24	0.95 185	0.49 70	0.57 66	0.55 92	0.49 122	0.88 119	0.46 188	0.25 310	0.25 381	0.24 259	0.20 211	0.24 269	0.17 120

rvit_stereo_0081	0.44 68	0.33 272	0.64 134	0.54 222	0.35 211	0.41 32	0.44 200	0.66 20	0.95 185	0.48 65	0.52 50	0.50 71	0.46 94	0.82 100	0.44 161	0.25 310	0.20 313	0.22 201	0.19 179	0.25 281	0.17 120

rvit_stereo_0082	0.44 68	0.33 272	0.64 134	0.54 222	0.35 211	0.41 32	0.44 200	0.66 20	0.95 185	0.48 65	0.52 50	0.50 71	0.46 94	0.82 100	0.44 161	0.25 310	0.20 313	0.22 201	0.19 179	0.25 281	0.17 120

test_sample4	0.69 239	0.33 272	0.91 304	0.51 168	0.30 126	0.92 311	0.52 271	1.87 395	1.15 294	1.14 252	1.18 258	0.87 208	0.75 229	1.18 203	0.68 285	0.25 310	0.20 313	0.26 317	0.26 351	0.26 293	0.25 296

ffm	0.72 252	0.33 272	0.85 267	0.53 207	0.37 234	0.74 230	0.56 310	0.95 117	2.47 490	1.15 258	1.45 358	1.06 281	0.82 267	1.55 290	0.32 46	0.20 186	0.12 29	0.31 373	0.27 361	0.19 132	0.20 217

ff1	1.37 437	0.33 272	0.85 267	0.53 207	0.37 234	0.74 230	0.56 310	0.95 117	2.47 490	1.15 258	1.45 358	1.06 281	0.82 267	7.22 501	7.61 509	0.20 186	0.12 29	0.31 373	0.27 361	0.19 132	0.20 217

mmx	1.39 439	0.33 272	0.85 267	0.53 207	0.37 234	0.74 230	0.56 310	2.13 449	1.37 407	1.15 258	1.45 358	1.06 281	0.82 267	7.22 501	7.61 509	0.24 284	0.19 295	0.31 373	0.27 361	0.30 347	0.25 296

xxx	1.39 439	0.33 272	0.85 267	0.53 207	0.37 234	0.74 230	0.56 310	2.13 449	1.37 407	1.15 258	1.45 358	1.06 281	0.82 267	7.22 501	7.61 509	0.24 284	0.19 295	0.31 373	0.27 361	0.30 347	0.25 296

CFNet_ucs	0.70 243	0.33 272	0.88 291	0.50 138	0.43 294	0.74 230	0.44 200	1.60 320	1.29 370	1.22 299	1.54 383	1.09 297	0.63 197	0.99 153	0.59 253	0.25 310	0.20 313	0.37 424	0.21 255	0.40 406	0.28 342

LL-Strereo2	0.52 109	0.33 272	0.69 170	0.52 190	0.37 234	0.70 215	0.30 59	1.13 197	0.67 99	0.94 175	0.78 114	0.91 224	0.42 71	1.05 170	0.42 149	0.17 74	0.16 229	0.29 356	0.25 334	0.21 206	0.16 95

CBFPSM	0.92 351	0.33 272	1.86 464	0.49 127	0.38 251	1.75 440	0.84 404	1.39 262	1.12 268	1.09 219	0.99 166	2.37 471	1.66 460	1.32 235	1.42 432	0.19 154	0.18 279	0.20 138	0.20 211	0.21 206	0.33 381

gwcnet-sp	0.74 273	0.33 272	1.44 426	0.57 274	0.45 308	1.40 408	0.54 286	1.50 289	1.14 283	1.30 340	1.02 184	0.94 238	0.82 267	1.39 257	0.76 309	0.21 218	0.21 335	0.22 201	0.21 255	0.22 229	0.22 251

scenet	0.74 273	0.33 272	1.44 426	0.57 274	0.45 308	1.40 408	0.54 286	1.50 289	1.14 283	1.30 340	1.02 184	0.94 238	0.82 267	1.39 257	0.76 309	0.21 218	0.21 335	0.22 201	0.21 255	0.22 229	0.22 251

ToySt	0.66 224	0.33 272	1.23 395	0.51 168	0.33 190	0.86 295	0.68 363	1.10 186	0.97 197	0.84 150	1.08 209	1.25 334	0.94 327	1.01 158	0.74 301	0.19 154	0.19 295	0.24 259	0.24 320	0.27 307	0.23 270

ssnet	0.74 273	0.33 272	1.44 426	0.57 274	0.45 308	1.40 408	0.54 286	1.50 289	1.14 283	1.30 340	1.02 184	0.94 238	0.82 267	1.39 257	0.76 309	0.21 218	0.21 335	0.22 201	0.21 255	0.22 229	0.22 251

CIPLG	0.62 190	0.33 272	0.96 324	0.58 280	0.50 335	0.75 235	0.48 241	1.05 160	0.96 190	1.40 386	1.57 393	0.64 129	0.48 114	0.89 124	0.70 289	0.23 269	0.15 192	0.19 103	0.16 120	0.19 132	0.21 234

IPLGR_C	0.62 190	0.33 272	0.99 330	0.58 280	0.49 328	0.76 241	0.48 241	1.10 186	0.96 190	1.40 386	1.56 389	0.62 123	0.48 114	0.80 92	0.71 294	0.23 269	0.15 192	0.19 103	0.16 120	0.19 132	0.21 234

ACRE	0.61 186	0.33 272	1.01 339	0.58 280	0.49 328	0.75 235	0.47 231	1.06 173	0.95 185	1.37 374	1.55 385	0.62 123	0.46 94	0.83 102	0.70 289	0.23 269	0.15 192	0.19 103	0.16 120	0.18 93	0.21 234

OMP-Stereo	0.94 356	0.33 272	0.72 194	0.90 470	0.31 152	0.49 75	0.36 110	1.16 202	1.06 237	1.58 429	1.12 231	1.46 380	0.69 213	6.94 498	0.49 207	0.19 154	0.14 137	0.24 259	0.18 157	0.20 166	0.14 41

ICVP	0.63 197	0.33 272	0.57 98	0.61 318	0.40 272	0.80 267	0.58 325	1.61 323	0.89 164	0.90 162	1.24 279	0.88 212	0.73 225	0.72 70	0.88 346	0.29 371	0.21 335	0.22 201	0.21 255	0.24 269	0.27 330
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.60 180	0.33 272	0.87 284	0.62 330	0.50 335	0.69 208	0.31 65	1.21 220	1.06 237	1.09 219	1.16 253	0.88 212	0.46 94	1.22 209	0.42 149	0.19 154	0.15 192	0.21 173	0.17 140	0.27 307	0.17 120

ccs_rob	0.66 224	0.33 272	0.86 273	0.48 112	0.39 262	0.70 215	0.40 152	1.33 245	1.22 338	1.16 268	1.34 323	1.23 328	0.64 201	0.98 150	0.59 253	0.21 218	0.16 229	0.35 413	0.20 211	0.37 389	0.25 296

FACV-RUCA	0.63 197	0.34 295	0.82 261	0.62 330	0.65 408	0.81 276	0.41 165	1.44 275	1.07 242	0.86 157	1.14 240	0.61 118	0.69 213	0.80 92	0.53 232	0.28 361	0.19 295	0.47 455	0.21 255	0.35 378	0.25 296

rvit_stereo_0081_aga	0.44 68	0.34 295	0.73 206	0.51 168	0.41 279	0.50 85	0.40 152	0.81 66	0.57 63	0.58 90	0.56 63	0.53 87	0.43 78	0.66 56	0.40 127	0.26 332	0.21 335	0.22 201	0.20 211	0.26 293	0.18 145

test_sample6	0.71 250	0.34 295	0.87 284	0.52 190	0.30 126	0.82 278	0.58 325	1.79 374	1.15 294	1.14 252	1.33 316	0.91 224	0.79 252	1.31 231	0.74 301	0.27 348	0.21 335	0.27 333	0.29 392	0.28 325	0.27 330

test_sample5	0.69 239	0.34 295	0.87 284	0.52 190	0.30 126	0.84 291	0.54 286	1.83 386	1.14 283	1.11 233	1.25 283	0.88 212	0.78 248	1.23 211	0.65 275	0.26 332	0.20 313	0.27 333	0.27 361	0.27 307	0.26 320

DualNet	0.70 243	0.34 295	0.87 284	0.52 190	0.30 126	0.84 291	0.54 286	1.83 386	1.14 283	1.14 252	1.33 316	0.88 212	0.78 248	1.23 211	0.65 275	0.26 332	0.20 313	0.27 333	0.27 361	0.27 307	0.26 320

ttt	0.94 356	0.34 295	0.59 111	0.61 318	0.37 234	0.94 316	0.50 259	2.17 464	1.34 391	1.23 305	1.61 402	0.91 224	0.76 237	1.85 338	3.97 494	0.30 375	0.26 386	0.26 317	0.24 320	0.29 336	0.29 346

StereoVision	0.65 217	0.34 295	0.86 273	0.59 293	0.40 272	0.50 85	0.41 165	1.09 183	0.93 180	0.71 117	2.50 475	0.82 184	0.57 165	1.03 162	0.49 207	0.25 310	0.28 401	0.29 356	0.28 381	0.36 385	0.20 217

CASS	0.65 217	0.34 295	0.72 194	0.56 258	0.27 65	0.78 254	0.42 169	1.59 316	0.86 153	1.30 340	1.25 283	0.87 208	0.84 279	0.84 105	0.54 238	0.35 414	0.19 295	0.26 317	0.21 255	0.28 325	0.42 418
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.44 68	0.34 295	0.77 241	0.61 318	0.79 448	0.28 7	0.35 96	0.75 39	0.71 113	0.38 36	0.50 46	0.72 154	0.55 151	0.57 31	0.47 195	0.17 74	0.18 279	0.19 103	0.16 120	0.21 206	0.20 217

qqq	0.57 165	0.34 295	0.71 188	0.47 87	0.27 65	0.64 168	0.62 342	1.42 268	0.78 133	0.80 137	0.92 144	0.95 246	0.77 241	0.88 119	0.59 253	0.21 218	0.20 313	0.24 259	0.23 307	0.22 229	0.21 234

DAS	0.84 327	0.34 295	1.03 350	0.64 348	0.69 423	0.77 249	0.63 347	1.54 306	1.20 326	1.79 451	1.55 385	0.95 246	1.04 371	2.83 410	0.60 261	0.21 218	0.16 229	0.25 298	0.18 157	0.27 307	0.22 251

SepStereo	0.82 315	0.34 295	1.03 350	0.64 348	0.69 423	0.77 249	0.63 347	1.54 306	1.20 326	1.79 451	1.55 385	0.95 246	1.04 371	2.30 383	0.60 261	0.21 218	0.16 229	0.25 298	0.18 157	0.27 307	0.22 251

ADLNet2	0.88 341	0.34 295	1.17 389	0.77 430	0.64 406	1.12 360	0.76 384	1.74 352	1.24 347	1.21 294	1.65 411	1.71 422	1.05 375	1.67 309	1.17 396	0.24 284	0.21 335	0.21 173	0.22 284	0.26 293	0.29 346

GES	0.66 224	0.34 295	0.90 301	0.59 293	0.38 251	0.94 316	0.57 321	2.11 448	0.86 153	1.02 201	1.11 224	0.66 136	0.79 252	0.99 153	0.61 263	0.27 348	0.19 295	0.20 138	0.20 211	0.21 206	0.30 360

psm_up	0.77 289	0.34 295	0.70 176	0.66 369	0.58 383	1.05 347	0.92 423	1.52 298	1.12 268	1.26 322	1.16 253	1.31 353	1.23 412	1.20 206	0.81 329	0.25 310	0.29 412	0.31 373	0.27 361	0.27 307	0.25 296

UNet	0.83 322	0.34 295	1.31 408	0.58 280	0.74 432	1.58 426	0.49 251	1.41 266	1.04 229	1.21 294	1.08 209	1.54 394	1.12 390	1.65 304	1.09 381	0.23 269	0.17 258	0.25 298	0.20 211	0.25 281	0.22 251

DSFCA	0.93 354	0.34 295	1.06 360	0.52 190	0.65 408	1.55 424	0.93 427	1.49 285	1.19 321	1.56 423	1.15 248	1.50 388	0.96 340	3.07 418	1.02 372	0.30 375	0.26 386	0.25 298	0.25 334	0.28 325	0.24 284

DMCA	0.67 233	0.34 295	0.90 301	0.51 168	0.44 301	0.86 295	0.47 231	1.42 268	1.02 220	1.17 277	1.12 231	1.23 328	0.75 229	0.78 86	0.95 359	0.25 310	0.19 295	0.27 333	0.19 179	0.24 269	0.27 330

MLCV	0.72 252	0.34 295	1.10 375	0.51 168	0.23 20	0.91 304	0.39 145	1.33 245	1.23 341	1.46 400	1.55 385	1.01 270	0.64 201	1.95 349	0.80 327	0.18 113	0.12 29	0.18 82	0.14 66	0.19 132	0.17 120

DISCO	1.03 388	0.34 295	1.11 377	0.69 395	0.45 308	2.07 468	0.84 404	2.13 449	1.50 439	1.15 258	1.33 316	2.40 473	1.07 381	2.60 403	1.51 444	0.23 269	0.18 279	0.22 201	0.20 211	0.31 356	0.27 330

MDST_ROB	1.67 460	0.34 295	1.58 445	0.92 475	0.58 383	4.26 515	1.11 451	2.83 497	1.41 425	4.49 516	2.55 476	1.45 377	0.97 343	7.79 512	1.17 396	0.31 382	0.25 381	0.37 424	0.33 423	0.31 356	0.30 360

DCVSM-stereo	0.72 252	0.35 316	0.76 235	0.55 245	0.42 284	0.73 226	0.38 130	1.21 220	1.02 220	1.79 451	1.04 196	1.62 406	1.03 369	1.04 168	0.79 323	0.24 284	0.27 394	0.29 356	0.24 320	0.30 347	0.36 395

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 252	0.35 316	1.70 451	0.49 127	0.56 371	0.63 165	0.38 130	2.41 488	0.65 96	0.77 130	1.07 204	1.82 435	0.95 332	0.93 135	0.43 158	0.20 186	0.13 86	0.21 173	0.25 334	0.28 325	0.26 320

rvit_stereo_ft	0.47 90	0.35 316	0.87 284	0.67 381	0.42 284	0.40 28	0.59 333	0.81 66	0.74 120	0.46 58	0.55 60	0.57 101	0.49 122	0.65 54	0.50 213	0.25 310	0.17 258	0.22 201	0.22 284	0.24 269	0.17 120

mmm	0.63 197	0.35 316	0.72 194	0.51 168	0.30 126	0.86 295	0.54 286	1.59 316	0.86 153	1.07 212	1.38 337	0.79 173	0.75 229	0.91 127	0.58 250	0.22 244	0.18 279	0.29 356	0.25 334	0.25 281	0.23 270

AASNet	0.76 287	0.35 316	0.91 304	0.79 434	0.81 455	1.14 362	0.56 310	2.02 436	1.08 248	1.22 299	1.24 279	0.93 235	0.76 237	0.77 83	1.16 393	0.27 348	0.23 365	0.24 259	0.20 211	0.28 325	0.24 284

AACVNet	0.86 336	0.35 316	0.79 252	0.82 448	0.39 262	0.76 241	0.49 251	1.61 323	0.81 141	1.08 213	1.33 316	1.30 349	0.93 322	4.34 446	0.74 301	0.25 310	0.21 335	0.28 346	0.22 284	0.29 336	0.25 296

PSMNet-ADL	0.72 252	0.35 316	0.62 124	0.69 395	0.46 319	1.14 362	0.44 200	1.37 256	1.01 217	0.83 147	1.17 256	1.33 355	0.96 340	1.43 265	0.95 359	0.33 397	0.22 353	0.21 173	0.23 307	0.27 307	0.29 346

GANet-ADL	0.60 180	0.35 316	0.72 194	0.64 348	0.40 272	0.68 203	0.51 260	1.49 285	1.12 268	0.95 177	1.08 209	0.91 224	0.57 165	0.76 80	0.55 242	0.26 332	0.18 279	0.18 82	0.16 120	0.23 254	0.25 296

hitnet-ft	0.79 301	0.35 316	0.57 98	0.58 280	0.42 284	0.96 325	0.46 224	1.47 282	1.33 388	1.19 286	1.22 273	1.81 433	0.98 350	1.66 308	0.94 356	0.33 397	0.28 401	0.34 405	0.27 361	0.35 378	0.31 370

UCFNet_RVC	0.69 239	0.35 316	0.49 47	0.64 348	0.39 262	0.85 294	0.58 325	1.75 354	1.14 283	0.97 182	1.19 265	1.17 314	0.93 322	0.99 153	0.62 266	0.28 361	0.20 313	0.34 405	0.31 406	0.32 364	0.27 330

ITSA-stereo	0.82 315	0.36 326	0.82 261	0.54 222	0.31 152	0.80 267	0.47 231	2.17 464	1.67 454	1.13 249	1.13 236	0.94 238	0.86 290	2.46 395	1.00 370	0.26 332	0.23 365	0.28 346	0.27 361	0.28 325	0.36 395

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 83	0.36 326	0.71 188	0.47 87	0.36 220	0.67 196	0.35 96	0.78 49	1.12 268	0.61 101	0.62 75	0.39 29	0.39 61	0.71 67	0.39 122	0.20 186	0.17 258	0.22 201	0.18 157	0.23 254	0.19 185

ssnet_v2	0.88 341	0.36 326	1.02 346	0.62 330	0.38 251	1.32 395	0.97 433	2.07 444	1.34 391	1.37 374	1.18 258	1.54 394	0.92 313	1.10 183	1.65 449	0.30 375	0.27 394	0.30 367	0.28 381	0.27 307	0.26 320

ADLNet	0.85 331	0.36 326	0.89 297	0.85 457	0.72 428	1.24 383	0.76 384	1.82 381	1.36 403	1.52 414	1.35 329	1.27 342	0.99 358	1.23 211	1.15 392	0.27 348	0.20 313	0.26 317	0.25 334	0.28 325	0.30 360

ARAFT	0.77 289	0.36 326	1.49 440	0.51 168	0.31 152	0.90 301	0.82 402	1.90 403	1.06 237	1.62 434	1.24 279	1.02 272	0.64 201	1.84 335	0.50 213	0.18 113	0.14 137	0.28 346	0.27 361	0.17 62	0.16 95

CFNet	0.96 360	0.36 326	1.01 339	0.62 330	0.42 284	0.99 336	0.47 231	1.90 403	1.32 384	0.99 189	1.39 341	1.10 299	0.86 290	5.58 473	0.79 323	0.23 269	0.17 258	0.28 346	0.27 361	0.26 293	0.21 234

SGM_RVC	1.68 462	0.36 326	0.61 119	0.59 293	0.29 105	2.25 475	1.18 460	2.38 486	1.68 456	3.60 506	2.67 479	3.69 498	2.42 495	8.13 515	1.90 459	0.31 382	0.31 422	0.30 367	0.28 381	0.30 347	0.29 346
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_6	0.53 119	0.37 333	0.98 329	0.65 362	0.38 251	0.51 101	0.51 260	0.77 45	1.20 326	0.54 85	0.55 60	0.65 132	0.53 139	0.94 138	0.44 161	0.32 389	0.32 430	0.28 346	0.24 320	0.28 325	0.21 234

test_sample7	0.74 273	0.37 333	0.76 235	0.52 190	0.35 211	0.91 304	0.67 359	1.78 368	1.21 332	1.22 299	1.18 258	1.08 287	0.92 313	1.23 211	0.67 281	0.31 382	0.28 401	0.32 387	0.31 406	0.33 373	0.29 346

NINENet	0.77 289	0.37 333	0.78 249	0.62 330	0.51 346	2.34 479	0.42 169	1.83 386	1.04 229	1.14 252	1.23 277	1.03 276	0.62 192	1.24 216	0.70 289	0.28 361	0.23 365	0.31 373	0.21 255	0.26 293	0.25 296

GEStereo_RVC	0.90 346	0.37 333	0.99 330	0.64 348	0.50 335	0.95 320	0.79 392	2.42 489	1.17 306	1.16 268	1.11 224	1.26 338	0.92 313	3.24 424	0.90 352	0.29 371	0.19 295	0.23 239	0.20 211	0.27 307	0.29 346

pcwnet_v2	0.97 366	0.37 333	4.33 502	0.62 330	0.54 363	0.79 259	0.45 217	2.02 436	1.58 448	1.42 394	1.64 409	1.09 297	0.79 252	1.24 216	0.67 281	0.32 389	0.25 381	0.29 356	0.27 361	0.37 389	0.35 390

iResNetv2_ROB	0.80 304	0.37 333	1.71 453	0.56 258	0.37 234	0.94 316	0.64 349	1.73 348	1.34 391	1.23 305	1.42 346	1.26 338	0.92 313	1.85 338	0.56 244	0.23 269	0.15 192	0.19 103	0.14 66	0.24 269	0.19 185

LE_ROB	8.05 526	0.37 333	23.53 534	0.74 422	0.33 190	2.77 492	2.87 523	3.71 510	27.24 543	25.39 543	8.87 526	8.46 523	26.71 543	6.65 491	21.99 536	0.21 218	0.19 295	0.20 138	0.21 255	0.25 281	0.22 251

rvit_0105_4	0.56 158	0.38 340	1.06 360	0.66 369	0.38 251	0.53 110	0.53 279	0.84 76	1.17 306	0.56 87	0.61 73	0.72 154	0.59 175	0.98 150	0.45 174	0.32 389	0.33 434	0.29 356	0.25 334	0.29 336	0.23 270

CSP-Net	0.97 366	0.38 340	0.83 265	0.53 207	0.41 279	1.63 430	0.77 387	2.00 428	1.05 233	1.25 318	1.20 269	1.33 355	0.83 275	4.93 458	0.85 342	0.32 389	0.22 353	0.20 138	0.20 211	0.23 254	0.25 296

HGLStereo	0.85 331	0.38 340	0.94 314	0.80 437	1.03 477	1.17 372	0.58 325	1.52 298	1.20 326	1.19 286	1.62 405	1.13 309	1.20 407	1.80 332	1.06 375	0.24 284	0.24 374	0.24 259	0.21 255	0.23 254	0.27 330

SGM-ForestM	6.52 522	0.38 340	1.26 401	0.63 339	0.35 211	13.59 533	5.32 529	6.32 528	6.70 524	11.14 534	9.18 527	22.51 544	13.93 533	16.89 536	20.07 535	0.36 418	0.37 453	0.36 421	0.35 433	0.36 385	0.34 385

SGM-Forest	1.24 422	0.38 340	0.60 116	0.52 190	0.37 234	1.56 425	1.30 469	1.65 331	1.36 403	2.11 472	1.79 428	1.63 411	0.93 322	7.48 508	0.95 359	0.36 418	0.37 453	0.39 433	0.34 428	0.37 389	0.32 375
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_0105_5	0.58 171	0.39 345	1.05 356	0.66 369	0.37 234	0.58 137	0.56 310	0.94 112	1.18 313	0.64 106	0.68 87	0.75 158	0.63 197	0.88 119	0.50 213	0.32 389	0.32 430	0.30 367	0.27 361	0.28 325	0.25 296

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 370	0.39 345	3.21 496	0.50 138	0.63 403	0.64 168	0.39 145	2.36 483	0.75 121	0.95 177	4.63 502	1.81 433	0.56 156	0.96 141	0.41 138	0.18 113	0.13 86	0.21 173	0.26 351	0.32 364	0.35 390

LL-Strereo	1.33 433	0.39 345	1.38 418	0.61 318	0.61 397	0.75 235	0.66 356	1.63 329	1.17 306	1.56 423	1.60 398	2.03 457	2.12 486	9.72 528	0.97 365	0.21 218	0.18 279	0.27 333	0.23 307	0.22 229	0.25 296

CRFU-Net	0.86 336	0.39 345	1.00 335	0.65 362	0.57 374	1.78 447	0.86 410	2.15 455	0.81 141	1.38 379	1.18 258	1.64 414	1.19 404	1.35 242	0.90 352	0.26 332	0.22 353	0.21 173	0.19 179	0.23 254	0.24 284

TestStereo	0.64 209	0.39 345	0.71 188	0.51 168	0.27 65	0.56 129	0.42 169	1.03 146	0.91 173	0.80 137	1.00 170	0.68 141	0.52 134	3.25 425	0.45 174	0.22 244	0.15 192	0.24 259	0.18 157	0.27 307	0.16 95

HCRNet	0.70 243	0.39 345	0.73 206	0.60 304	0.59 391	0.76 241	0.35 96	1.22 228	1.13 280	1.02 201	0.99 166	1.02 272	0.76 237	2.19 374	0.70 289	0.28 361	0.19 295	0.28 346	0.23 307	0.25 281	0.23 270

DFGA-Net	0.72 252	0.40 351	1.40 419	0.52 190	0.45 308	0.83 283	0.44 200	1.28 242	1.08 248	0.99 189	1.19 265	0.70 150	0.55 151	2.14 366	1.16 393	0.18 113	0.16 229	0.24 259	0.23 307	0.27 307	0.25 296

testlalala_base	0.77 289	0.40 351	0.70 176	0.65 362	0.50 335	0.79 259	0.28 47	1.50 289	0.51 48	0.73 123	0.90 140	0.69 146	0.54 144	0.66 56	0.40 127	2.82 513	0.14 137	0.17 50	0.12 27	2.68 508	0.19 185

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 372	0.40 351	1.82 461	0.66 369	0.62 402	2.05 467	0.78 389	1.91 407	1.29 370	1.54 419	1.42 346	1.51 390	1.23 412	1.99 352	1.33 413	0.23 269	0.14 137	0.20 138	0.15 81	0.27 307	0.26 320

sCroCo_RVC	0.49 102	0.40 351	1.02 346	0.65 362	0.60 394	0.52 105	0.40 152	0.83 73	0.61 72	0.44 51	0.74 106	0.49 65	0.50 126	0.63 48	0.48 200	0.26 332	0.27 394	0.23 239	0.22 284	0.29 336	0.25 296

DMCA-RVC	0.74 273	0.40 351	1.27 404	0.66 369	0.49 328	0.77 249	0.47 231	1.35 253	1.01 217	1.53 415	1.01 176	1.29 348	0.82 267	1.31 231	0.78 317	0.27 348	0.21 335	0.35 413	0.27 361	0.32 364	0.24 284

HITNet	0.65 217	0.40 351	0.77 241	0.48 112	0.24 28	1.05 347	0.49 251	1.76 360	1.02 220	1.18 282	1.18 258	0.89 220	0.80 258	0.85 110	0.79 323	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.17 140	0.29 336	0.15 69
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.75 281	0.40 351	1.36 417	0.67 381	0.29 105	0.92 311	0.59 333	1.52 298	1.25 350	1.28 327	1.48 370	0.94 238	0.76 237	1.62 301	0.78 317	0.18 113	0.14 137	0.18 82	0.15 81	0.22 229	0.23 270

DLCB_ROB	0.86 336	0.40 351	0.78 249	0.68 392	0.54 363	1.11 357	0.84 404	1.49 285	1.23 341	1.64 438	1.65 411	1.70 421	0.91 310	1.70 316	1.05 373	0.25 310	0.24 374	0.26 317	0.27 361	0.27 307	0.24 284

DDVS	0.78 297	0.41 359	0.94 314	0.60 304	0.43 294	1.30 392	0.43 187	1.40 264	0.91 173	1.20 290	1.15 248	1.43 370	0.64 201	2.18 372	0.89 349	0.28 361	0.22 353	0.26 317	0.23 307	0.31 356	0.33 381

FAT-Stereo	1.07 394	0.41 359	1.32 411	0.72 411	0.58 383	1.08 353	0.89 416	1.96 419	1.65 452	1.75 445	1.98 447	2.03 457	1.48 441	2.02 355	1.18 399	0.42 440	0.35 446	0.34 405	0.29 392	0.35 378	0.53 450

NVstereo2D	0.92 351	0.41 359	1.48 438	0.72 411	0.72 428	1.20 379	0.87 412	1.75 354	1.38 411	0.99 189	1.13 236	1.26 338	0.98 350	2.21 376	0.89 349	0.43 445	0.20 313	0.38 427	0.24 320	0.57 457	0.63 468

StereoDRNet-Refined	0.80 304	0.41 359	0.88 291	0.62 330	0.42 284	1.33 397	0.48 241	1.52 298	1.17 306	1.45 398	1.44 356	1.44 375	0.90 307	1.26 220	1.24 402	0.20 186	0.16 229	0.27 333	0.24 320	0.25 281	0.28 342
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT + AFF	1.00 377	0.42 363	1.09 372	0.67 381	0.50 335	1.22 381	1.24 464	2.24 473	1.19 321	1.30 340	1.56 389	1.17 314	1.49 443	3.44 432	0.83 336	0.21 218	0.25 381	0.30 367	0.26 351	0.27 307	0.27 330

stereogan	1.15 416	0.42 363	1.40 419	0.86 459	0.84 459	2.38 481	0.71 372	1.88 398	1.73 460	1.72 443	1.94 446	2.31 468	1.29 420	2.07 360	1.08 379	0.36 418	0.35 446	0.39 433	0.31 406	0.51 446	0.46 432

pmcnn	2.37 491	0.42 363	2.71 492	0.63 339	0.43 294	1.54 423	1.19 461	2.01 432	1.53 444	2.64 490	7.60 519	18.07 536	1.45 437	3.44 432	2.78 478	0.18 113	0.15 192	0.15 8	0.12 27	0.20 166	0.18 145

CVANet_RVC	1.07 394	0.43 366	0.76 235	0.60 304	0.50 335	0.90 301	0.97 433	1.52 298	1.26 355	1.33 362	1.38 337	1.24 330	1.18 401	6.75 497	0.75 306	0.34 407	0.23 365	0.34 405	0.29 392	0.42 413	0.27 330

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 301	0.43 366	1.05 356	0.64 348	0.58 383	0.95 320	0.53 279	1.53 304	1.18 313	1.37 374	1.15 248	1.43 370	0.88 300	1.61 300	0.84 339	0.25 310	0.22 353	0.27 333	0.27 361	0.29 336	0.29 346
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 243	0.43 366	0.75 225	0.73 419	0.37 234	0.92 311	0.53 279	1.85 390	1.18 313	1.12 235	1.23 277	1.07 286	0.65 207	0.96 141	0.63 270	0.31 382	0.15 192	0.32 387	0.21 255	0.29 336	0.22 251
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.
rvit_0105_3	0.63 197	0.44 369	1.08 369	0.72 411	0.40 272	0.64 168	0.71 372	1.03 146	1.17 306	0.82 145	0.70 95	0.80 175	0.70 218	0.91 127	0.56 244	0.35 414	0.34 435	0.34 405	0.32 414	0.27 307	0.28 342

fast-acv-ft	0.94 356	0.44 369	1.40 419	0.58 280	0.51 346	1.77 445	0.69 367	1.36 255	1.42 429	1.29 332	1.86 437	1.74 426	1.25 415	1.52 282	1.38 420	0.26 332	0.28 401	0.28 346	0.28 381	0.27 307	0.26 320

Anonymous3	0.61 186	0.44 369	1.11 377	0.59 293	0.49 328	0.93 315	0.65 351	0.93 105	0.81 141	0.72 122	0.88 136	0.65 132	0.69 213	1.06 171	0.53 232	0.35 414	0.30 416	0.26 317	0.26 351	0.31 356	0.27 330

TDLM	1.06 392	0.44 369	0.79 252	0.63 339	0.50 335	0.89 298	1.44 476	1.48 283	1.26 355	1.12 235	1.40 343	1.08 287	0.98 350	6.65 491	0.78 317	0.33 397	0.21 335	0.33 395	0.26 351	0.37 389	0.24 284

DRN-Test	1.00 377	0.44 369	1.13 381	0.70 400	0.81 455	1.62 429	0.79 392	2.14 453	1.44 432	1.78 448	1.33 316	1.43 370	1.05 375	2.18 372	1.53 445	0.27 348	0.21 335	0.31 373	0.30 401	0.32 364	0.28 342

CBMV_ROB	0.90 346	0.44 369	0.63 127	0.51 168	0.37 234	1.25 385	0.49 251	1.77 364	1.27 361	1.41 388	2.00 450	1.33 355	1.08 382	2.17 369	0.76 309	0.43 445	0.42 468	0.47 455	0.44 456	0.41 409	0.36 395

CBMV	0.95 359	0.44 369	0.66 148	0.53 207	0.35 211	1.53 422	1.63 487	1.69 340	1.42 429	2.00 468	1.60 398	1.43 370	1.17 398	1.59 297	0.99 369	0.34 407	0.34 435	0.39 433	0.33 423	0.33 373	0.32 375
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.99 372	0.45 376	3.71 501	0.55 245	0.43 294	1.81 448	0.68 363	1.14 198	1.14 283	1.18 282	1.42 346	1.58 401	1.44 435	1.34 241	1.59 448	0.24 284	0.23 365	0.20 138	0.19 179	0.26 293	0.25 296

GMStereo	0.55 149	0.45 376	0.94 314	0.50 138	0.32 170	0.64 168	0.43 187	1.00 135	1.40 421	0.82 145	0.73 103	0.51 75	0.45 89	0.85 110	0.55 242	0.24 284	0.15 192	0.20 138	0.21 255	0.31 356	0.24 284
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0075_2	0.64 209	0.46 378	1.05 356	0.66 369	0.66 411	0.53 110	0.48 241	1.20 219	1.12 268	0.76 125	0.92 144	0.78 169	0.53 139	1.03 162	0.59 253	0.37 422	0.28 401	0.40 438	0.31 406	0.37 389	0.32 375

SACVNet	0.85 331	0.46 378	0.85 267	0.81 440	0.56 371	0.80 267	0.79 392	1.68 338	1.12 268	1.34 366	1.33 316	1.25 334	0.94 327	2.39 390	0.76 309	0.34 407	0.26 386	0.31 373	0.29 392	0.35 378	0.44 427

LMCR-Stereo	0.82 315	0.46 378	0.88 291	0.75 425	0.43 294	1.33 397	0.56 310	2.43 490	0.98 202	1.53 415	1.49 372	0.74 156	1.00 360	1.63 302	0.89 349	0.28 361	0.17 258	0.22 201	0.17 140	0.29 336	0.20 217

S-Stereo	1.15 416	0.46 378	2.17 476	0.81 440	0.80 453	1.21 380	1.19 461	1.93 414	2.02 478	1.47 401	2.11 457	1.57 398	1.17 398	2.05 359	1.41 428	0.40 432	0.40 464	0.35 413	0.31 406	0.44 425	0.70 477

NOSS_ROB	1.26 425	0.46 378	0.62 124	0.56 258	0.38 251	1.06 350	0.78 389	1.73 348	1.40 421	1.01 197	1.43 350	1.10 299	0.75 229	10.62 531	0.65 275	0.45 451	0.43 469	0.48 457	0.45 458	0.44 425	0.41 414

FADNet-RVC-Resample	0.84 327	0.47 383	2.10 471	0.61 318	0.45 308	1.07 352	0.61 339	1.59 316	1.20 326	1.08 213	0.98 164	1.03 276	0.98 350	2.17 369	0.72 297	0.23 269	0.22 353	0.30 367	0.32 414	0.35 378	0.34 385

GANet	1.36 436	0.47 383	0.86 273	0.67 381	0.45 308	1.34 399	1.73 489	1.64 330	1.24 347	1.49 409	2.38 469	1.55 396	1.20 407	9.30 521	0.93 354	0.30 375	0.31 422	0.33 395	0.28 381	0.39 402	0.30 360

StereoDRNet	0.98 370	0.47 383	1.70 451	0.76 427	0.94 472	1.51 420	0.91 421	1.92 410	1.32 384	1.61 431	1.13 236	1.47 385	0.97 343	1.75 323	1.46 439	0.28 361	0.23 365	0.29 356	0.27 361	0.35 378	0.27 330

WCMA_ROB	1.84 470	0.47 383	1.31 408	0.69 395	0.57 374	2.11 470	1.14 455	1.87 395	1.73 460	4.04 510	6.43 513	5.62 513	3.61 510	2.59 402	1.94 461	0.52 464	0.44 472	0.39 433	0.42 452	0.48 438	0.47 435

dd	0.59 177	0.48 387	0.97 326	0.55 245	0.32 170	0.64 168	0.47 231	1.02 141	1.34 391	0.78 132	0.86 131	0.58 106	0.54 144	1.01 158	0.86 344	0.28 361	0.18 279	0.26 317	0.19 179	0.32 364	0.24 284

ADCP+	1.99 480	0.48 387	7.73 514	0.66 369	0.91 468	2.30 477	1.05 445	1.82 381	1.34 391	1.54 419	1.32 314	1.74 426	1.61 453	2.17 369	13.37 525	0.24 284	0.21 335	0.32 387	0.28 381	0.37 389	0.29 346

DeepPruner_ROB	0.74 273	0.48 387	0.87 284	0.57 274	0.44 301	0.79 259	0.54 286	1.73 348	0.96 190	1.38 379	1.27 293	1.24 330	0.73 225	1.43 265	0.73 300	0.34 407	0.28 401	0.27 333	0.26 351	0.31 356	0.31 370

DualNet (step1)	0.83 322	0.49 390	1.13 381	0.56 258	0.39 262	1.02 341	0.73 376	1.78 368	1.21 332	1.22 299	1.18 258	1.08 287	0.92 313	1.23 211	0.67 281	0.57 473	0.28 401	0.62 481	0.67 488	0.45 428	0.42 418

test_sample9	1.86 472	0.49 390	1.13 381	0.56 258	0.39 262	1.02 341	0.73 376	1.78 368	1.21 332	1.22 299	1.18 258	1.08 287	0.92 313	2.27 381	7.92 513	0.57 473	12.61 542	0.62 481	0.67 488	0.45 428	0.42 418

test_sample8	2.19 485	0.49 390	1.13 381	0.56 258	0.39 262	1.02 341	0.73 376	1.82 381	1.15 294	2.26 475	1.30 302	4.94 508	2.52 498	2.27 381	7.92 513	0.57 473	12.61 542	0.62 481	0.67 488	0.45 428	0.42 418

BEATNet_4x	0.73 270	0.49 390	1.17 389	0.53 207	0.26 46	1.03 344	0.55 302	1.82 381	1.06 237	1.21 294	1.22 273	0.96 252	0.91 310	1.01 158	1.06 375	0.21 218	0.14 137	0.24 259	0.19 179	0.37 389	0.21 234

Nwc_Net	1.09 400	0.49 390	1.33 413	0.89 469	0.80 453	1.49 419	0.66 356	2.19 467	1.27 361	1.32 354	2.26 464	1.96 449	1.54 446	1.92 344	1.34 415	0.40 432	0.30 416	0.43 445	0.45 458	0.38 398	0.37 400

RYNet	1.17 419	0.49 390	1.24 398	0.70 400	0.97 476	1.71 436	0.92 423	1.91 407	1.46 434	1.38 379	1.14 240	1.88 437	1.30 424	4.24 442	1.87 456	0.26 332	0.21 335	0.35 413	0.27 361	0.55 454	0.54 451

XPNet_ROB	0.96 360	0.49 390	1.09 372	0.72 411	0.57 374	1.11 357	1.14 455	1.66 336	1.23 341	1.85 458	1.39 341	1.64 414	1.11 387	1.80 332	1.42 432	0.38 426	0.30 416	0.33 395	0.29 392	0.37 389	0.34 385

STTStereo	0.78 297	0.50 397	1.22 394	0.64 348	0.54 363	0.89 298	0.54 286	1.44 275	1.11 264	1.38 379	1.09 214	1.27 342	0.85 282	1.43 265	0.83 336	0.29 371	0.27 394	0.33 395	0.39 444	0.32 364	0.30 360

RP	1.09 400	0.50 397	1.12 379	0.90 470	1.04 478	1.11 357	0.84 404	1.80 377	1.62 450	1.55 422	2.00 450	1.90 441	1.78 466	1.84 335	1.25 403	0.52 464	0.36 451	0.48 457	0.36 437	0.45 428	0.43 425

edge stereo	1.11 405	0.50 397	1.30 407	0.71 408	0.65 408	1.14 362	0.75 381	1.93 414	1.37 407	1.71 442	1.83 432	2.54 477	1.44 435	2.43 392	1.23 401	0.42 440	0.41 466	0.54 469	0.35 433	0.42 413	0.46 432

ACV-stereo	0.99 372	0.51 400	1.41 424	0.56 258	0.41 279	2.43 483	0.57 321	1.15 200	1.18 313	0.81 141	1.01 176	3.39 495	2.14 487	1.60 298	1.07 378	0.27 348	0.22 353	0.22 201	0.22 284	0.28 325	0.32 375

SDNR	1.62 457	0.51 400	2.17 476	0.53 207	0.56 371	3.80 509	0.45 217	1.54 306	1.29 370	1.33 362	2.41 472	1.08 287	0.96 340	11.18 532	1.16 393	0.66 484	0.63 497	0.43 445	0.32 414	0.64 468	0.67 474

GwcNet	1.08 397	0.51 400	2.33 481	0.79 434	1.18 491	1.76 442	0.70 370	1.68 338	1.47 435	1.41 388	1.64 409	1.74 426	1.04 371	2.20 375	1.41 428	0.30 375	0.29 412	0.29 356	0.27 361	0.30 347	0.35 390

FADNet_RVC	0.83 322	0.51 400	1.83 463	0.54 222	0.42 284	1.19 377	0.46 224	1.51 296	1.09 256	0.89 160	1.24 279	0.91 224	0.87 295	2.11 364	1.11 387	0.27 348	0.22 353	0.31 373	0.28 381	0.43 419	0.38 406

rvit_105_1	0.72 252	0.52 404	1.01 339	0.78 432	0.49 328	0.75 235	0.87 412	1.12 194	1.18 313	0.99 189	0.79 119	0.90 221	0.77 241	1.26 220	0.75 306	0.41 436	0.36 451	0.36 421	0.41 449	0.30 347	0.33 381

AF-Net	1.13 410	0.52 404	1.33 413	0.86 459	0.91 468	1.38 405	0.71 372	2.16 458	1.62 450	1.56 423	2.40 471	1.99 452	1.65 456	1.81 334	1.48 441	0.48 459	0.28 401	0.49 459	0.33 423	0.39 402	0.32 375

AANet_RVC	1.16 418	0.52 404	1.49 440	0.65 362	0.45 308	0.75 235	0.69 367	1.42 268	1.55 447	1.34 366	1.87 439	1.53 392	0.78 248	7.43 506	1.38 420	0.25 310	0.17 258	0.19 103	0.16 120	0.22 229	0.26 320

PSMNet_ROB	0.90 346	0.52 404	1.17 389	0.72 411	0.61 397	1.27 387	1.12 453	1.76 360	1.12 268	1.09 219	1.28 298	1.45 377	0.89 306	1.65 304	1.42 432	0.33 397	0.25 381	0.37 424	0.39 444	0.35 378	0.29 346

APVNet	1.06 392	0.53 408	1.42 425	0.84 452	0.79 448	1.92 458	0.82 402	1.90 403	1.08 248	1.08 213	1.43 350	1.56 397	1.13 394	3.07 418	1.58 446	0.31 382	0.34 435	0.42 443	0.36 437	0.36 385	0.37 400

YMNet	1.00 377	0.54 409	1.40 419	0.81 440	0.85 462	1.87 455	0.62 342	1.55 310	1.18 313	1.63 436	1.99 448	1.77 430	0.97 343	1.50 279	1.45 436	0.33 397	0.37 453	0.31 373	0.32 414	0.32 364	0.29 346

YMNet_1	1.00 377	0.54 409	1.40 419	0.81 440	0.85 462	1.87 455	0.62 342	1.55 310	1.18 313	1.63 436	1.99 448	1.77 430	0.97 343	1.50 279	1.45 436	0.33 397	0.37 453	0.31 373	0.32 414	0.32 364	0.29 346

FINET	0.97 366	0.54 409	1.60 446	0.63 339	0.79 448	1.08 353	1.07 448	1.56 313	2.20 484	1.15 258	1.49 372	0.94 238	0.88 300	2.32 384	1.05 373	0.42 440	0.35 446	0.32 387	0.28 381	0.43 419	0.38 406

NCC-stereo	1.10 402	0.54 409	1.24 398	0.84 452	0.94 472	1.29 390	0.89 416	2.01 432	1.34 391	1.32 354	1.74 421	1.88 437	1.74 463	2.35 386	1.25 403	0.45 451	0.37 453	0.45 450	0.58 480	0.42 413	0.42 418

Abc-Net	1.10 402	0.54 409	1.24 398	0.84 452	0.94 472	1.29 390	0.89 416	2.01 432	1.34 391	1.32 354	1.74 421	1.88 437	1.74 463	2.35 386	1.25 403	0.45 451	0.37 453	0.45 450	0.58 480	0.42 413	0.42 418
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Anonymous_2	1.30 428	0.55 414	0.82 261	0.52 190	0.58 383	1.01 339	0.64 349	1.25 236	0.97 197	0.96 179	0.78 114	1.33 355	1.29 420	1.03 162	0.74 301	0.62 480	0.64 498	1.06 498	9.63 538	1.16 493	0.49 442

ADCRef	1.35 435	0.55 414	2.37 483	0.72 411	0.77 443	1.94 460	0.78 389	1.91 407	1.27 361	1.57 427	1.59 397	1.36 362	1.41 431	1.54 288	7.53 508	0.23 269	0.20 313	0.32 387	0.30 401	0.29 336	0.29 346

NaN_ROB	1.13 410	0.55 414	1.15 386	0.64 348	0.48 325	1.61 428	2.03 505	1.72 347	1.48 436	2.09 471	1.27 293	1.40 366	1.08 382	3.94 438	1.30 411	0.28 361	0.34 435	0.28 346	0.28 381	0.30 347	0.33 381

sAnonymous2	0.55 149	0.56 417	1.46 433	0.60 304	0.51 346	0.48 63	0.52 271	0.79 54	0.68 103	0.50 77	0.67 84	0.46 47	0.62 192	0.59 33	0.40 127	0.22 244	0.17 258	0.22 201	0.21 255	0.86 481	0.56 455

CroCo_RVC	0.55 149	0.56 417	1.46 433	0.60 304	0.51 346	0.48 63	0.52 271	0.79 54	0.68 103	0.50 77	0.67 84	0.46 47	0.62 192	0.59 33	0.40 127	0.22 244	0.17 258	0.22 201	0.21 255	0.86 481	0.56 455

NCCL2	1.00 377	0.56 417	1.06 360	0.75 425	0.57 374	1.31 394	1.72 488	1.77 364	1.36 403	1.50 410	1.17 256	1.91 442	1.17 398	1.54 288	1.29 410	0.35 414	0.31 422	0.45 450	0.44 456	0.40 406	0.40 410

MeshStereo	2.26 487	0.56 417	0.92 308	0.61 318	0.49 328	2.60 488	1.02 442	3.18 503	2.05 480	7.40 531	4.98 508	7.58 519	2.98 505	6.37 487	1.96 462	0.43 445	0.43 469	0.45 450	0.39 444	0.43 419	0.42 418
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
ADCL	1.72 467	0.57 421	3.66 499	0.67 381	0.61 397	2.61 489	1.85 495	1.96 419	1.67 454	1.90 462	1.83 432	2.06 460	1.90 476	2.13 365	9.15 517	0.26 332	0.24 374	0.34 405	0.32 414	0.38 398	0.35 390

PA-Net	1.01 383	0.57 421	1.29 406	0.64 348	0.74 432	1.19 377	0.84 404	1.69 340	1.43 431	1.16 268	1.19 265	1.32 354	1.19 404	3.42 430	1.25 403	0.29 371	0.45 476	0.33 395	0.49 468	0.32 364	0.47 435
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	1.88 473	0.57 421	2.18 478	0.63 339	0.40 272	2.80 494	1.57 484	2.39 487	5.88 522	2.36 482	3.57 491	3.72 499	2.97 504	4.74 452	1.76 452	0.34 407	0.30 416	0.32 387	0.29 392	0.48 438	0.37 400

HBP-ISP	0.96 360	0.58 424	0.72 194	0.61 318	0.46 319	1.64 432	0.76 384	1.86 393	1.28 366	1.30 340	1.53 379	0.86 204	0.94 327	3.27 426	0.69 288	0.45 451	0.44 472	0.54 469	0.48 465	0.47 435	0.40 410

Wz-Net-MNSev	1.11 405	0.58 424	2.23 479	0.66 369	0.71 426	1.95 461	1.46 477	1.98 425	1.45 433	1.79 451	1.43 350	1.49 387	1.33 427	1.97 351	1.42 432	0.27 348	0.23 365	0.28 346	0.28 381	0.34 376	0.31 370

PS-NSSS	0.99 372	0.58 424	0.93 310	0.58 280	0.57 374	0.91 304	0.80 398	1.81 380	1.14 283	1.14 252	1.67 415	1.00 263	0.83 275	4.62 450	0.78 317	0.37 422	0.31 422	0.52 463	0.32 414	0.45 428	0.38 406

FC-DCNN v2	2.81 505	0.59 427	0.85 267	0.73 419	0.57 374	2.97 497	1.05 445	3.39 507	2.61 495	6.98 527	7.67 521	10.38 529	6.31 525	5.75 477	3.37 488	0.53 470	0.48 481	0.51 461	0.50 470	0.53 450	0.51 448

SuperB	2.53 497	0.59 427	18.45 529	0.69 395	0.50 335	1.87 455	0.88 414	1.67 337	2.39 487	1.50 410	1.42 346	1.14 311	1.15 396	4.28 445	5.07 498	0.24 284	0.19 295	0.22 201	0.19 179	7.86 536	0.34 385

MANE	6.19 520	0.59 427	1.03 350	0.93 476	1.22 494	13.38 532	2.69 519	12.81 535	17.94 539	8.21 532	10.82 530	14.72 532	11.68 530	11.39 533	11.90 524	0.59 477	0.50 486	0.52 463	1.76 522	0.55 454	0.54 451

FC-DCNN	2.72 504	0.59 427	0.86 273	0.73 419	0.57 374	2.91 495	1.04 444	3.01 501	2.60 494	6.83 526	7.64 520	9.92 526	6.33 526	5.21 460	3.14 483	0.53 470	0.48 481	0.51 461	0.50 470	0.53 450	0.51 448

DPSNet	1.69 463	0.59 427	4.33 502	0.70 400	0.57 374	2.02 466	1.62 486	3.35 506	1.78 463	1.48 407	1.38 337	2.17 462	2.84 502	4.77 453	3.66 490	0.48 459	0.31 422	0.29 356	0.25 334	0.64 468	0.48 438

CSAN	1.41 442	0.59 427	1.26 401	0.70 400	0.50 335	1.76 442	1.78 490	1.77 364	1.90 472	2.35 480	2.32 466	1.92 445	1.94 478	5.56 472	1.49 442	0.43 445	0.35 446	0.40 438	0.41 449	0.43 419	0.41 414

LALA_ROB	1.01 383	0.59 427	1.16 387	0.67 381	0.51 346	1.63 430	1.26 468	1.69 340	1.38 411	1.81 455	1.37 332	1.94 447	1.02 367	1.58 295	1.38 420	0.37 422	0.27 394	0.43 445	0.37 440	0.43 419	0.37 400

MSMD_ROB	1.99 480	0.59 427	0.89 297	0.70 400	0.61 397	3.95 511	0.94 429	1.80 377	1.79 464	4.41 514	4.43 498	8.17 522	3.66 511	3.40 428	1.33 413	0.52 464	0.48 481	0.54 469	0.58 480	0.53 450	0.50 444

TCMNet	1.01 383	0.60 435	2.10 471	0.86 459	1.33 498	1.14 362	0.67 359	1.69 340	1.23 341	1.11 233	1.57 393	1.30 349	0.97 343	2.01 354	1.50 443	0.31 382	0.31 422	0.38 427	0.34 428	0.42 413	0.36 395

TRStereo	0.60 180	0.60 435	0.97 326	0.74 422	0.67 415	0.46 57	0.38 130	1.85 390	0.89 164	0.79 135	0.80 124	0.88 212	0.39 61	1.10 183	0.41 138	0.23 269	0.15 192	0.23 239	0.24 320	0.17 62	0.15 69

GMStereo_Zeroshot	0.67 233	0.61 437	1.01 339	0.64 348	0.37 234	0.84 291	0.35 96	1.05 160	1.12 268	1.12 235	1.06 200	1.27 342	0.54 144	1.19 205	0.59 253	0.32 389	0.17 258	0.31 373	0.18 157	0.52 448	0.22 251

FADNet	0.92 351	0.61 437	1.81 460	0.62 330	0.55 369	0.96 325	0.57 321	1.78 368	1.33 388	0.93 170	1.01 176	1.36 362	1.01 362	2.71 407	0.75 306	0.33 397	0.34 435	0.31 373	0.34 428	0.59 461	0.40 410

DANet	1.08 397	0.61 437	1.32 411	0.85 457	0.72 428	1.37 402	0.51 260	1.54 306	1.15 294	1.78 448	1.54 383	2.01 454	1.11 387	2.90 413	2.00 464	0.33 397	0.30 416	0.40 438	0.30 401	0.44 425	0.45 429
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	1.71 466	0.62 440	1.45 431	0.67 381	0.61 397	1.81 448	1.08 449	2.52 493	1.70 457	1.77 447	1.73 420	1.98 451	1.25 415	12.57 534	1.84 455	0.34 407	0.37 453	0.56 476	0.38 442	0.45 428	0.43 425

FCDSN-DC	2.32 489	0.63 441	0.81 258	0.84 452	0.75 439	2.23 474	0.94 429	2.09 447	1.80 465	5.45 524	7.72 522	7.77 521	6.93 528	3.39 427	1.80 454	0.52 464	0.48 481	0.52 463	0.51 473	0.57 457	0.58 460
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.66 459	0.63 441	1.56 443	1.11 489	0.74 432	2.98 498	0.91 421	1.55 310	1.22 338	2.76 494	8.18 525	2.32 469	2.53 499	1.92 344	1.87 456	0.48 459	0.44 472	0.45 450	0.31 406	0.60 465	0.57 459

ETE_ROB	0.96 360	0.64 443	1.16 387	0.69 395	0.48 325	1.14 362	1.13 454	1.77 364	1.19 321	1.91 463	1.45 358	1.73 424	1.05 375	1.60 298	1.14 391	0.32 389	0.26 386	0.38 427	0.34 428	0.39 402	0.41 414

PDISCO_ROB	1.32 432	0.65 444	1.44 426	1.36 494	1.46 501	2.55 486	0.92 423	2.45 491	2.07 481	1.37 374	1.49 372	1.65 416	1.00 360	2.82 409	1.35 418	1.01 492	0.27 394	0.54 469	0.47 463	0.71 477	0.73 480

dad	0.86 336	0.66 445	1.06 360	0.56 258	0.37 234	0.76 241	0.44 200	1.17 204	1.50 439	1.44 396	1.27 293	1.34 359	0.75 229	2.52 400	0.84 339	0.42 440	0.27 394	0.83 489	0.26 351	0.41 409	0.29 346

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 43	0.67 446	0.42 23	0.64 348	0.29 105	0.48 63	0.25 28	0.85 77	0.44 26	0.38 36	0.36 20	0.30 11	0.70 218	1.15 193	0.29 21	0.16 33	0.11 6	0.16 27	0.11 8	0.18 93	0.12 9

Wz-Net-LNSev	1.03 388	0.67 446	2.71 492	0.64 348	0.84 459	1.75 440	1.00 439	1.80 377	1.32 384	1.28 327	1.25 283	1.65 416	1.22 411	1.39 257	1.40 424	0.28 361	0.26 386	0.24 259	0.23 307	0.33 373	0.32 375

ccnet	1.12 407	0.67 446	1.01 339	0.78 432	0.73 431	1.72 438	0.99 437	1.84 389	1.26 355	1.47 401	1.85 436	1.75 429	1.29 420	1.75 323	1.88 458	0.57 473	0.53 489	0.57 478	0.55 477	0.59 461	0.54 451

FADNet-RVC	0.88 341	0.67 446	1.93 467	0.60 304	0.48 325	0.91 304	0.60 337	1.71 346	1.18 313	0.90 162	0.96 154	1.36 362	0.92 313	2.25 379	1.17 396	0.30 375	0.29 412	0.32 387	0.32 414	0.41 409	0.35 390

Syn2CoEx	1.14 412	0.69 450	1.66 449	0.80 437	0.67 415	1.40 408	0.88 414	2.06 443	1.54 445	1.25 318	1.58 396	1.42 369	1.50 445	4.09 440	1.40 424	0.36 418	0.32 430	0.34 405	0.29 392	0.29 336	0.34 385

psmorigin	1.52 449	0.69 450	10.52 522	0.68 392	0.59 391	1.13 361	0.70 370	1.57 314	1.19 321	1.99 466	1.79 428	2.26 465	1.47 440	2.09 362	1.36 419	0.39 429	0.40 464	0.34 405	0.33 423	0.43 419	0.56 455

ADCPNet	1.85 471	0.69 450	8.07 515	0.71 408	0.58 383	2.79 493	1.22 463	1.94 416	1.54 445	1.88 459	1.69 416	2.46 476	2.04 482	2.37 388	6.48 503	0.38 426	0.37 453	0.38 427	0.43 454	0.47 435	0.45 429

XX-TBD	0.46 83	0.70 453	0.35 1	0.79 434	0.25 40	0.58 137	0.26 37	0.69 25	1.27 361	0.76 125	1.00 170	0.45 44	0.33 34	0.47 9	0.37 104	0.19 154	0.15 192	0.15 8	0.11 8	0.17 62	0.14 41

SHD	1.31 430	0.71 454	2.34 482	0.86 459	0.75 439	1.77 445	0.65 351	2.22 471	2.50 493	2.40 484	1.71 418	1.91 442	1.60 452	1.93 347	2.37 472	0.38 426	0.31 422	0.38 427	0.40 448	0.48 438	0.50 444

RTSC	1.29 426	0.73 455	2.44 484	0.83 451	0.57 374	1.85 453	0.65 351	1.88 398	2.00 477	2.20 474	1.66 413	1.60 404	1.26 417	2.33 385	3.92 492	0.32 389	0.23 365	0.27 333	0.29 392	0.37 389	0.37 400

ADCMid	1.89 476	0.73 455	5.06 505	0.72 411	0.67 415	2.00 465	1.14 455	1.97 423	1.48 436	2.86 497	1.81 431	2.37 471	2.05 484	2.24 377	10.39 522	0.33 397	0.31 422	0.39 433	0.43 454	0.50 442	0.44 427

DeepPrunerF	1.60 454	0.73 455	5.81 510	0.88 466	1.19 492	0.91 304	0.95 431	2.19 467	5.24 520	1.17 277	1.30 302	1.19 318	1.30 424	4.90 456	1.66 451	0.42 440	0.34 435	0.52 463	0.47 463	0.41 409	0.40 410

ELAS_RVC	2.48 496	0.74 458	1.90 465	1.05 484	0.92 470	2.76 491	4.01 527	2.76 496	4.11 514	4.69 517	4.63 502	4.62 503	5.96 523	3.97 439	3.96 493	0.63 482	0.53 489	0.56 476	0.52 474	0.64 468	0.63 468
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 491	0.74 458	1.54 442	0.99 480	0.92 470	4.78 517	2.33 515	3.33 505	3.37 506	5.05 522	4.77 506	3.67 497	4.53 518	3.42 430	4.50 496	0.62 480	0.53 489	0.55 473	0.53 475	0.63 466	0.64 472
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCDC_ROB	1.29 426	0.75 460	1.33 413	1.05 484	0.88 467	1.73 439	0.52 271	1.89 400	3.28 504	1.29 332	4.88 507	1.22 323	1.46 438	1.77 330	1.45 436	0.60 478	0.26 386	0.29 356	0.25 334	0.52 448	0.37 400

DGSMNet	1.14 412	0.76 461	2.49 486	0.81 440	0.86 464	1.39 407	1.39 473	2.13 449	1.35 400	1.26 322	1.63 408	1.48 386	0.98 350	1.75 323	1.10 384	0.45 451	0.43 469	0.55 473	0.49 468	0.75 479	0.70 477

PWC_ROB	1.24 422	0.76 461	2.46 485	0.72 411	0.78 445	1.15 368	0.49 251	1.75 354	1.92 473	2.31 477	3.07 484	1.59 402	1.40 430	2.46 395	2.10 468	0.33 397	0.22 353	0.35 413	0.24 320	0.38 398	0.41 414

aanetorigin	1.23 421	0.79 463	2.78 494	0.70 400	0.79 448	0.99 336	1.06 447	1.06 173	1.37 407	3.52 505	2.61 477	1.72 423	1.63 454	1.99 352	1.78 453	0.25 310	0.24 374	0.26 317	0.25 334	0.38 398	0.45 429

RGC	1.14 412	0.79 463	1.26 401	0.91 473	0.96 475	1.52 421	0.77 387	1.92 410	1.26 355	1.54 419	1.93 444	2.02 456	1.54 446	2.25 379	1.31 412	0.44 450	0.35 446	0.58 479	0.48 465	0.47 435	0.46 432

MFN_U_SF_RVC	1.52 449	0.84 465	3.42 497	0.87 465	0.66 411	2.56 487	0.95 431	2.36 483	1.70 457	1.98 465	1.86 437	2.45 475	1.79 467	2.95 414	2.58 474	0.52 464	0.48 481	0.55 473	0.59 483	0.59 461	0.61 466

PVD	1.70 464	0.84 465	2.26 480	0.94 478	0.83 458	2.48 484	0.97 433	2.59 495	3.35 505	3.01 502	2.77 480	2.34 470	2.47 497	2.67 406	3.14 483	0.47 458	0.45 476	0.59 480	0.48 465	0.59 461	0.75 482

SAMSARA	1.55 451	0.84 465	2.61 489	1.22 492	1.07 479	2.50 485	1.93 500	2.05 438	1.89 470	2.75 493	1.66 413	2.81 485	1.69 461	3.08 420	1.97 463	0.46 457	0.51 487	0.42 443	0.46 461	0.58 459	0.59 462

GANetREF_RVC	1.07 394	0.86 468	1.31 408	0.82 448	0.53 360	1.41 413	1.31 470	1.76 360	1.52 442	1.27 325	1.31 308	1.46 380	1.24 414	2.03 356	0.96 363	0.56 472	0.45 476	0.67 484	0.50 470	0.88 483	0.59 462
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
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 468	0.87 469	3.56 498	0.80 437	0.75 439	3.72 506	2.44 518	1.82 381	1.82 467	1.74 444	1.91 443	1.92 445	1.26 417	7.69 511	1.28 409	0.45 451	0.47 480	0.52 463	0.77 493	0.50 442	0.50 444

XQC	1.37 437	0.87 469	2.56 488	0.84 452	0.69 423	1.83 451	0.89 416	2.07 444	1.88 469	1.88 459	1.53 379	1.91 442	1.55 448	2.85 412	3.05 480	0.48 459	0.29 412	0.44 449	0.39 444	0.69 475	0.60 465

SQANet	1.31 430	0.88 471	1.08 369	1.83 504	1.44 500	1.44 415	0.75 381	1.74 352	1.09 256	1.32 354	1.26 290	1.28 345	1.01 362	1.50 279	0.83 336	2.50 510	0.34 435	1.47 502	0.55 477	2.32 503	1.57 505

PASM	1.34 434	0.92 472	2.62 490	0.86 459	0.87 466	1.03 344	1.08 449	1.50 289	1.51 441	1.82 456	1.41 345	1.68 419	1.26 417	4.87 455	1.34 415	0.61 479	0.65 500	0.68 485	0.78 494	0.69 475	0.68 476

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GASNet	0.99 372	0.97 474	1.72 454	0.98 479	0.68 421	0.83 283	0.67 359	1.60 320	1.28 366	1.31 350	1.22 273	1.22 323	1.21 410	2.41 391	1.41 428	0.43 445	0.26 386	0.36 421	0.34 428	0.55 454	0.31 370

anonymity	1.12 407	0.97 474	1.21 392	1.07 487	1.12 485	1.08 353	0.89 416	1.95 418	1.16 303	1.29 332	1.26 290	1.22 323	1.09 385	1.15 193	1.01 371	1.02 494	1.00 517	0.97 493	0.97 505	0.98 486	0.99 491

Consistency-Raft	1.25 424	0.99 477	1.93 467	1.02 483	1.21 493	0.96 325	1.01 441	1.75 354	1.92 473	1.36 371	2.12 458	1.44 375	1.01 362	1.14 192	1.40 424	0.72 486	0.82 504	0.89 491	0.98 507	1.31 498	0.95 489

ADCS	2.25 486	0.99 477	5.55 507	0.81 440	0.74 432	2.19 473	1.80 491	2.27 476	2.14 482	2.80 496	2.13 459	2.40 473	2.03 481	2.64 405	13.69 526	0.41 436	0.39 462	0.40 438	0.45 458	0.58 459	0.56 455

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 402	1.02 479	1.00 335	0.82 448	0.67 415	1.93 459	0.93 427	1.62 327	1.11 264	1.15 258	1.25 283	1.50 388	0.79 252	1.96 350	0.76 309	1.89 504	0.34 435	0.79 488	0.36 437	1.25 497	0.83 484

SPS-STEREO	1.67 460	1.04 480	1.23 395	1.21 491	1.13 487	1.82 450	1.11 451	2.16 458	1.52 442	3.07 504	2.32 466	2.82 486	1.80 468	4.11 441	2.04 465	1.03 495	0.99 516	0.97 493	0.94 503	1.03 491	1.02 492
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.88 473	1.07 481	1.45 431	1.07 487	1.17 489	1.47 416	1.48 479	1.89 400	1.93 475	1.94 464	4.67 505	3.08 492	1.80 468	6.51 489	1.65 449	1.06 497	0.86 511	1.08 499	1.32 512	0.93 484	1.26 500
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	2.41 494	1.07 481	2.14 475	1.18 490	1.10 481	2.14 472	1.36 472	1.96 419	1.66 453	5.46 525	7.07 516	4.95 509	4.32 517	5.50 469	2.26 471	1.04 496	1.02 519	0.99 495	0.97 505	1.02 489	1.04 494

EDNetEfficient	2.37 491	1.10 483	8.08 516	0.74 422	0.71 426	0.98 335	1.56 482	1.46 280	4.06 513	4.90 519	2.82 481	2.25 464	3.48 509	2.95 414	9.97 518	0.26 332	0.24 374	0.26 317	0.30 401	0.68 474	0.61 466

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LSM	6.33 521	1.10 483	13.19 524	1.41 498	68.17 548	1.64 432	1.90 499	1.92 410	2.46 489	2.99 500	3.11 485	1.88 437	1.80 468	2.61 404	2.06 467	0.41 436	0.58 495	0.50 460	0.57 479	0.64 468	17.66 543

otaku	1.60 454	1.11 486	1.21 392	2.20 506	1.56 502	1.97 462	1.24 464	2.07 444	1.36 403	1.44 396	1.62 405	1.73 424	1.19 404	1.73 322	0.98 368	2.89 515	0.57 494	1.74 503	0.60 484	2.78 510	1.94 511

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MFMNet_re	1.40 441	1.14 488	1.68 450	1.39 496	1.07 479	1.48 417	1.43 475	1.87 395	1.82 467	2.26 475	2.19 461	1.51 390	1.86 473	1.52 282	1.25 403	0.93 490	0.83 505	0.84 490	0.80 495	0.99 488	1.05 496

Ntro	1.64 458	1.15 489	1.23 395	2.48 511	1.83 504	2.09 469	1.16 458	1.96 419	1.38 411	1.21 294	1.62 405	1.62 406	1.29 420	1.87 341	1.11 387	3.04 516	0.56 493	1.82 505	0.64 486	2.80 511	2.05 512

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 482	1.15 489	3.10 495	1.05 484	0.76 442	5.03 520	2.40 517	2.16 458	2.62 496	1.89 461	2.28 465	2.69 482	1.65 456	9.35 523	2.04 465	0.64 483	0.51 487	0.68 485	0.71 491	1.09 492	0.67 474

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Wz-Net-SNSev	1.49 445	1.23 492	6.27 512	0.68 392	0.67 415	1.37 402	1.41 474	2.00 428	1.39 416	1.48 407	1.61 402	2.29 466	1.32 426	3.93 437	2.14 469	0.31 382	0.28 401	0.31 373	0.33 423	0.42 413	0.36 395

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RTSA	2.67 499	1.38 494	15.28 527	0.99 480	1.26 495	3.78 507	1.96 502	2.15 455	2.62 496	2.61 488	2.85 482	2.60 479	1.59 450	6.27 485	5.71 501	0.40 432	0.28 401	0.35 413	0.35 433	0.50 442	0.48 438

WAO-7	2.66 498	1.40 496	1.73 456	1.39 496	1.17 489	3.93 510	1.94 501	4.11 513	3.88 512	2.92 498	5.50 509	4.18 501	3.00 506	7.63 510	3.71 491	1.13 500	1.00 517	1.17 500	1.13 511	1.18 495	1.09 498

ACVNet_2	2.43 495	1.41 497	2.04 469	2.62 512	2.24 510	2.63 490	1.88 498	3.31 504	3.01 501	2.19 473	3.45 490	4.62 503	2.04 482	4.50 448	1.47 440	2.55 511	0.64 498	2.22 508	0.84 497	2.69 509	2.29 515

ACVNet-4b	2.15 483	1.41 497	1.64 447	2.80 513	2.31 513	2.31 478	1.24 464	2.32 479	2.14 482	1.26 322	2.39 470	2.66 481	1.48 441	5.95 482	1.06 375	3.20 520	0.45 476	2.37 511	0.89 500	2.83 514	2.37 516

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ACVNet_1	2.18 484	1.45 500	1.72 454	2.85 515	2.33 514	2.28 476	1.46 477	3.08 502	2.22 485	1.82 456	2.05 455	3.56 496	1.98 480	3.09 421	1.40 424	3.17 517	0.60 496	2.40 515	0.92 502	2.91 517	2.37 516

GCST	1.08 397	1.47 501	0.93 310	1.73 502	1.14 488	1.30 392	0.31 65	1.33 245	1.16 303	1.29 332	0.97 163	0.98 256	0.49 122	2.08 361	0.46 188	1.19 501	0.70 501	1.30 501	0.85 499	1.02 489	0.89 487

EDNetEfficientorigin	10.57 531	1.47 501	177.42 553	0.67 381	0.53 360	1.58 426	1.16 458	1.90 403	3.37 506	4.71 518	3.38 488	3.10 493	2.69 501	3.13 422	3.58 489	0.25 310	0.23 365	0.33 395	0.27 361	0.83 480	0.81 483

Dean	2.91 508	1.53 503	2.07 470	2.96 519	2.51 516	3.15 499	2.14 509	4.75 518	4.41 517	2.76 494	6.10 512	5.53 512	2.37 493	2.97 416	1.92 460	3.18 518	0.85 509	2.51 518	1.04 510	2.88 516	2.47 519

WAO-6	2.81 505	1.60 504	1.46 433	2.36 510	2.28 512	3.55 504	2.29 514	4.21 514	4.56 518	2.36 482	4.51 499	4.88 507	2.66 500	4.60 449	4.07 495	1.72 503	1.15 523	2.31 510	1.46 518	2.31 502	1.85 509

LVE	3.31 510	1.67 505	1.64 447	2.85 515	2.42 515	3.20 501	2.26 513	4.78 519	5.05 519	2.35 480	6.91 514	6.02 514	2.37 493	9.15 519	2.17 470	3.19 519	1.08 522	2.38 513	1.47 519	2.81 512	2.40 518

RainbowNet	1.97 479	1.76 506	1.57 444	2.81 514	2.21 509	1.98 464	1.81 492	2.54 494	1.89 470	1.50 410	1.84 434	1.96 449	1.65 456	2.14 366	1.25 403	3.33 522	0.85 509	2.39 514	0.98 507	2.82 513	2.22 513

AnyNet_C01	2.26 487	1.78 507	10.22 521	0.93 476	0.74 432	2.92 496	2.20 511	2.29 478	1.80 465	2.53 487	2.41 472	2.71 483	1.73 462	3.41 429	6.72 505	0.41 436	0.39 462	0.40 438	0.42 452	0.67 473	0.63 468

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IMH-64	2.70 502	1.79 508	1.46 433	3.26 523	2.66 517	3.23 502	2.10 506	4.08 511	2.75 499	2.34 478	3.81 494	3.06 490	2.22 490	4.25 443	2.59 475	3.75 526	0.84 506	2.75 521	1.35 513	3.15 519	2.60 522

WAO-8	4.40 513	1.82 510	1.79 458	2.34 508	2.20 507	9.19 525	1.53 480	6.09 525	16.46 533	3.94 508	7.84 523	7.32 516	3.72 513	9.41 525	3.31 486	2.00 505	1.07 520	2.44 516	1.37 516	2.50 505	1.68 506

Venus	4.40 513	1.82 510	1.79 458	2.34 508	2.20 507	9.19 525	1.53 480	6.09 525	16.46 533	3.94 508	7.84 523	7.32 516	3.72 513	9.41 525	3.31 486	2.00 505	1.07 520	2.44 516	1.37 516	2.50 505	1.68 506

IMH	3.21 509	1.85 512	1.48 438	3.25 522	2.69 519	4.07 513	2.02 504	4.41 516	3.80 511	2.72 491	7.11 517	4.75 506	2.92 503	5.92 480	2.55 473	3.85 530	0.88 512	2.78 523	1.36 515	3.19 521	2.59 521

JetBlue	3.97 511	2.01 513	10.19 520	1.38 495	2.84 521	10.53 528	9.54 530	3.60 509	2.41 488	2.73 492	3.39 489	4.54 502	4.31 516	7.85 514	6.84 506	0.88 488	0.93 515	0.89 491	0.91 501	1.74 499	1.91 510

TorneroNet-64	5.30 519	2.03 514	1.74 457	3.43 525	2.81 520	10.09 527	2.12 508	9.10 532	17.12 538	4.96 521	9.27 528	10.72 531	3.70 512	9.20 520	4.55 497	3.31 521	0.84 506	2.88 524	1.55 520	3.49 522	3.04 525

TorneroNet	10.70 532	2.03 514	1.82 461	3.43 525	3.01 523	43.83 547	2.22 512	8.87 531	67.47 553	7.17 530	27.36 542	10.68 530	3.85 515	8.67 518	7.65 512	3.59 524	0.88 512	3.04 525	1.57 521	3.71 523	3.17 526

PWCK	2.88 507	2.05 516	5.72 509	2.08 505	1.11 483	3.55 504	3.90 526	2.86 499	3.54 510	3.03 503	3.63 492	3.10 493	2.31 492	8.15 517	3.09 481	2.12 507	0.91 514	1.75 504	0.98 507	2.57 507	1.18 499

KSHMR	8.75 528	2.06 517	2.11 473	3.53 527	3.11 524	4.13 514	2.69 519	5.60 522	61.37 552	3.00 501	55.83 552	4.98 511	2.45 496	4.49 447	2.61 477	3.46 523	1.55 527	3.14 527	1.94 525	3.72 524	3.18 527

Wz-Net-TNSev	1.88 473	2.08 518	7.66 513	0.67 381	0.64 406	2.42 482	1.83 494	2.33 480	1.74 462	1.57 427	1.56 389	2.58 478	1.90 476	4.86 454	3.12 482	0.39 429	0.37 453	0.33 395	0.37 440	0.53 450	0.58 460

coex-ft	8.13 527	2.13 519	98.04 552	0.67 381	0.53 360	1.71 436	1.56 482	1.65 331	11.11 527	18.17 542	3.75 493	3.88 500	7.61 529	2.98 417	6.49 504	0.30 375	0.30 416	0.32 387	0.31 406	0.66 472	0.50 444

UNDER WATER-64	5.27 518	2.32 520	8.78 518	3.93 531	3.54 529	7.61 523	3.03 525	5.84 524	14.19 529	4.04 510	4.04 496	9.39 525	6.26 524	5.93 481	8.48 515	3.60 525	1.51 526	3.13 526	1.88 523	4.29 529	3.61 530

UNDER WATER	5.08 517	2.33 521	5.55 507	3.94 532	3.51 528	5.20 521	2.72 521	5.61 523	16.52 535	3.84 507	4.60 501	9.21 524	5.89 522	5.90 479	8.66 516	3.75 526	1.34 524	3.18 528	1.88 523	4.33 530	3.61 530

ktn	4.70 515	2.38 522	2.12 474	3.76 528	3.24 525	4.85 518	2.95 524	5.52 521	7.37 525	4.07 512	19.32 538	7.46 518	3.47 508	7.39 504	2.95 479	4.04 531	1.85 528	3.26 529	2.22 528	3.08 518	2.65 524

notaker	3.98 512	2.40 523	2.68 491	3.82 530	3.27 527	3.97 512	2.14 509	4.78 519	3.45 508	4.12 513	6.94 515	7.65 520	3.26 507	7.82 513	5.30 500	4.04 531	1.41 525	3.36 530	2.10 527	3.88 525	3.31 528

UDG	1.41 442	2.65 524	0.99 330	1.44 499	1.64 503	1.34 399	0.80 398	1.60 320	1.23 341	1.23 305	1.71 418	2.01 454	1.34 428	1.47 275	1.41 428	0.90 489	0.54 492	2.29 509	0.75 492	1.84 500	1.04 494

DDUNet	1.50 447	2.69 525	1.12 379	1.77 503	1.88 505	1.84 452	0.92 423	1.70 345	1.16 303	1.38 379	1.79 428	1.60 404	1.12 390	1.37 248	1.08 379	1.10 499	0.76 502	2.37 511	0.94 503	2.00 501	1.37 502

DispFullNet	2.34 490	2.85 526	3.66 499	3.08 520	2.27 511	1.97 462	0.67 359	2.00 428	1.70 457	2.52 486	2.00 450	2.23 463	5.86 521	3.44 432	1.58 446	1.01 492	0.32 430	2.64 520	1.94 525	2.85 515	2.24 514

MADNet++	5.01 516	3.14 527	4.91 504	4.55 534	3.94 531	5.20 521	4.41 528	4.40 515	4.13 515	4.95 520	6.08 511	4.74 505	5.37 519	9.40 524	10.67 523	4.65 533	4.15 533	3.97 532	3.34 531	4.09 527	4.08 533

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 243	3.18 528	2.55 487	0.39 13	0.23 20	0.44 51	0.23 22	0.63 15	0.42 23	0.44 51	0.44 28	0.34 17	0.28 15	0.56 27	0.29 21	1.35 502	0.10 1	0.22 201	0.19 179	0.46 434	1.31 501

MADNet+	2.69 501	3.22 529	11.53 523	1.44 499	1.12 485	3.19 500	1.81 492	2.85 498	2.37 486	1.68 440	2.07 456	2.85 487	2.18 488	7.41 505	5.23 499	0.79 487	0.76 502	0.69 487	0.65 487	0.98 486	0.95 489

HanzoNet	11.04 533	3.62 530	8.10 517	4.08 533	3.55 530	4.90 519	2.73 522	7.19 529	10.10 526	31.86 548	28.92 543	21.96 543	36.36 545	18.08 538	10.17 520	7.94 537	3.32 531	3.47 531	3.31 530	7.06 535	4.04 532

test_for_model	1.30 428	3.71 531	0.58 104	3.22 521	2.84 521	0.59 142	0.33 79	1.40 264	0.83 147	1.42 394	0.61 73	0.52 82	0.37 53	0.51 14	0.33 59	2.46 509	0.15 192	0.16 27	0.11 8	4.39 531	1.50 504

DPSimNet_ROB	11.20 534	4.98 532	35.43 542	2.90 518	4.52 532	7.89 524	17.09 535	4.66 517	6.06 523	14.89 538	10.93 531	17.29 535	36.81 547	13.18 535	15.68 531	2.86 514	6.29 535	5.75 536	5.09 534	3.91 526	7.70 535

DPSMNet_ROB	13.02 536	8.23 533	21.91 532	9.53 537	18.11 535	11.56 530	32.02 542	10.64 534	16.23 532	7.05 529	19.49 540	10.16 528	16.66 535	9.85 530	22.43 538	4.77 535	8.68 536	5.38 535	10.26 540	6.17 534	11.36 538

DGTPSM_ROB	13.01 535	8.23 533	21.87 531	9.51 536	18.10 534	11.56 530	32.01 541	10.63 533	16.20 531	7.03 528	19.48 539	10.15 527	16.66 535	9.83 529	22.42 537	4.75 534	8.68 536	5.37 534	10.25 539	6.16 533	11.36 538

JetRed	6.91 524	8.80 535	25.96 538	2.85 515	3.25 526	13.98 535	11.87 532	6.25 527	4.28 516	4.45 515	4.56 500	6.69 515	5.46 520	7.46 507	14.05 527	2.59 512	3.31 530	2.59 519	2.29 529	4.20 528	3.36 529

ASD4		10.99 536

TCMNet-wrong-test	10.31 530	11.40 537	14.84 526	20.96 539	18.45 536	13.80 534	10.76 531	15.78 537	3.53 509	5.20 523	5.52 510	16.26 534	12.61 531	7.51 509	10.15 519	7.43 536	2.37 529	4.31 533	3.43 532	11.36 538	10.61 537

BEATNet-Init1	26.87 542	13.43 538	70.68 551	0.91 473	0.68 421	57.02 551	21.06 537	32.82 548	32.67 545	52.12 552	53.61 551	66.05 552	49.56 552	48.79 553	34.71 547	0.49 463	0.44 472	0.53 468	0.53 475	0.63 466	0.59 462

USTest	14.33 537	14.94 539	21.04 530	17.44 538	16.05 533	23.26 536	33.84 543	21.73 538	11.80 528	9.36 533	10.14 529	15.97 533	13.20 532	17.28 537	22.43 538	3.78 529	5.01 534	6.17 538	6.16 535	9.25 537	7.72 536

Anonymous_1	43.04 549	18.73 540	24.79 535	21.81 540	46.26 546	27.80 537	37.60 544	28.08 543	16.14 530	14.66 537	14.30 532	20.65 537	17.88 537	21.56 539	25.94 541	117.93 553	8.92 538	100.65 550	126.50 550	158.64 553	12.08 540

DPSM_ROB	19.08 538	19.14 541	25.17 536	22.15 541	20.85 538	28.17 538	37.82 545	26.56 541	16.85 536	14.14 535	14.84 533	21.70 538	18.75 538	21.87 540	26.55 542	10.16 541	9.30 539	10.47 540	10.42 541	14.03 539	12.61 541

DPSM	19.08 538	19.14 541	25.17 536	22.15 541	20.85 538	28.17 538	37.82 545	26.56 541	16.85 536	14.14 535	14.84 533	21.70 538	18.75 538	21.87 540	26.55 542	10.16 541	9.30 539	10.47 540	10.42 541	14.03 539	12.61 541

xxxxx1	54.10 551	25.67 543	27.13 539	113.43 550	96.96 550	30.69 542	47.44 547	32.38 545	25.60 540	17.75 539	17.27 535	21.81 540	21.02 540	24.43 543	33.82 544	33.37 547	40.54 548	157.71 551	175.86 551	66.16 549	72.93 551

tt_ll	54.10 551	25.67 543	27.13 539	113.43 550	96.96 550	30.69 542	47.44 547	32.38 545	25.60 540	17.75 539	17.27 535	21.81 540	21.02 540	24.43 543	33.82 544	33.37 547	40.54 548	157.71 551	175.86 551	66.16 549	72.93 551

ff	54.10 551	25.67 543	27.13 539	113.43 550	96.96 550	30.69 542	47.44 547	32.38 545	25.60 540	17.75 539	17.27 535	21.81 540	21.02 540	24.43 543	33.82 544	33.37 547	40.54 548	157.71 551	175.86 551	66.16 549	72.93 551

LRCNet_RVC	22.74 540	32.10 546	21.97 533	29.84 543	26.23 540	4.42 516	0.81 401	22.66 539	2.02 478	26.93 544	29.26 544	23.06 545	15.59 534	23.84 542	18.88 534	31.75 546	19.90 547	34.65 545	32.13 546	30.54 545	28.32 546

PML	51.67 550	36.25 547	13.28 525	7.46 535	20.81 537	108.69 553	232.22 554	8.72 530	27.82 544	87.01 553	269.67 554	69.67 553	61.95 553	24.76 546	14.20 528	9.74 540	3.40 532	9.62 539	4.70 533	18.74 541	4.72 534

CasAABBNet	38.33 543	38.46 548	50.35 547	44.75 548	41.84 544	56.68 548	76.37 551	53.22 551	33.83 547	28.31 545	29.54 545	43.62 550	37.71 549	43.84 550	53.41 552	20.30 543	18.70 545	21.07 542	21.07 544	28.24 542	25.34 544

Selective-RAFT-Error	38.39 544	38.47 549	50.44 548	44.73 547	41.97 545	56.68 548	76.38 552	53.24 552	33.92 548	28.34 546	29.85 546	43.60 549	38.20 550	43.75 549	53.34 551	20.38 544	18.70 545	21.09 543	21.05 543	28.30 543	25.43 545

LSM0	42.82 548	38.75 550	50.81 549	47.07 549	109.38 553	57.00 550	76.02 550	53.74 553	33.71 546	29.02 547	30.41 547	43.87 551	37.22 548	43.91 551	53.54 553	20.52 545	18.62 544	21.10 544	21.11 545	28.41 544	42.22 547

HaxPig	38.92 545	41.40 551	41.64 543	29.95 544	32.27 541	28.90 540	27.60 538	29.73 544	37.71 549	43.82 549	43.87 548	33.17 546	35.56 544	41.53 547	40.37 549	43.94 550	47.51 552	45.82 546	47.08 548	42.38 546	44.15 549

AVERAGE_ROB	40.43 546	42.37 552	42.73 544	36.96 546	35.58 543	30.50 541	27.61 539	36.71 550	38.39 550	44.91 550	44.36 549	37.45 548	36.70 546	41.88 548	40.35 548	45.43 551	46.81 551	47.11 547	46.35 547	42.51 547	43.87 548

MEDIAN_ROB	42.00 547	44.40 553	44.29 546	35.15 545	34.95 542	31.28 545	29.60 540	35.88 549	40.02 551	47.20 551	46.64 550	37.37 547	38.48 551	44.35 552	42.45 550	48.03 552	49.39 553	49.71 548	49.03 549	45.14 548	46.65 550

DLNR_Zeroshot_test	23.17 541	48.52 554	43.29 545	176.68 553	78.69 549	0.35 14	0.21 11	23.41 540	0.75 121	0.66 111	0.86 131	0.59 113	0.30 23	1.56 292	0.44 161	9.57 539	0.12 29	0.18 82	0.14 66	76.92 552	0.16 95

test_example2	192.40 554	210.76 555	206.48 554	199.83 554	204.73 554	172.94 554	183.52 553	133.93 554	133.41 554	191.38 554	196.19 553	187.13 554	178.77 554	205.33 554	208.00 554	222.09 554	238.72 554	186.54 554	190.54 554	227.34 554	170.31 554

ccccc		492.34 556		530.87 555	530.37 555	478.08 555		491.76 555		448.18 555		476.12 555		541.64 555		663.49 555	459.54 555	353.94 555	309.79 555	586.66 555

Low-res two-view benchmark