Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo++	0.11 1	0.08 3	0.15 1	0.19 36	0.11 53	0.14 4	0.10 1	0.22 8	0.18 11	0.10 1	0.13 10	0.10 2	0.11 18	0.14 2	0.11 1	0.06 1	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

Pointernet	0.13 6	0.07 1	0.27 40	0.19 36	0.11 53	0.20 77	0.12 5	0.31 89	0.24 75	0.15 22	0.15 22	0.13 17	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.12 2	0.08 3	0.17 2	0.18 12	0.13 163	0.09 1	0.11 3	0.16 1	0.15 2	0.10 1	0.08 1	0.10 2	0.10 10	0.21 64	0.11 1	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.16 348	0.24 414

WCG-NET（raft）	0.14 17	0.09 15	0.23 16	0.17 6	0.08 3	0.19 53	0.16 59	0.23 16	0.26 95	0.18 61	0.19 42	0.20 84	0.12 30	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.06 83	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

test_for_model	0.29 301	0.89 449	0.34 107	0.69 442	0.49 433	0.20 77	0.16 59	0.30 81	0.23 63	0.28 138	0.15 22	0.13 17	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.29 424	0.10 315	0.06 1	0.04 1	0.86 453	0.18 373

trnet	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.15 2	0.07 1	0.21 100	0.12 5	0.24 26	0.24 75	0.16 39	0.21 69	0.15 41	0.13 54	0.18 30	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.05 1

MoCha-V2	0.13 6	0.08 3	0.26 32	0.23 215	0.09 10	0.16 14	0.15 37	0.26 30	0.16 4	0.15 22	0.15 22	0.13 17	0.14 69	0.20 48	0.11 1	0.06 1	0.07 183	0.06 1	0.06 33	0.06 8	0.05 1

Any-RAFT	0.17 61	0.08 3	0.31 80	0.19 36	0.10 28	0.29 237	0.16 59	0.42 217	0.30 148	0.24 100	0.27 111	0.27 173	0.16 95	0.21 64	0.12 11	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.07 51	0.06 28

LoS_RVC	0.13 6	0.10 36	0.19 3	0.18 12	0.16 275	0.20 77	0.18 121	0.20 4	0.17 8	0.13 7	0.19 42	0.12 8	0.15 81	0.17 17	0.13 35	0.06 1	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 300

CAS	0.15 36	0.07 1	0.21 8	0.41 422	0.16 275	0.20 77	0.18 121	0.22 8	0.19 16	0.15 22	0.19 42	0.11 6	0.09 4	0.14 2	0.13 35	0.29 424	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.14 332

LoS	0.14 17	0.08 3	0.27 40	0.16 4	0.09 10	0.22 124	0.14 21	0.26 30	0.26 95	0.15 22	0.18 37	0.18 63	0.13 54	0.22 74	0.14 59	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.06 28
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 17	0.08 3	0.19 3	0.17 6	0.22 371	0.18 30	0.16 59	0.23 16	0.19 16	0.14 18	0.17 30	0.14 33	0.10 10	0.18 30	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.08 101	0.18 373

CREStereo++_RVC	0.15 36	0.08 3	0.26 32	0.17 6	0.11 53	0.18 30	0.13 9	0.22 8	0.30 148	0.21 78	0.30 138	0.13 17	0.11 18	0.16 10	0.15 75	0.07 22	0.04 1	0.06 1	0.15 369	0.06 8	0.05 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	0.15 36	0.09 15	0.28 51	0.16 4	0.08 3	0.25 175	0.14 21	0.23 16	0.28 119	0.24 100	0.30 138	0.16 50	0.12 30	0.17 17	0.13 35	0.08 119	0.07 183	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.07 85

XX-TBD	0.15 36	0.18 286	0.28 51	0.22 172	0.10 28	0.22 124	0.15 37	0.22 8	0.27 105	0.22 83	0.26 105	0.14 33	0.12 30	0.16 10	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28

CREStereo	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.14 1	0.08 3	0.22 124	0.15 37	0.25 27	0.24 75	0.16 39	0.21 69	0.14 33	0.13 54	0.18 30	0.13 35	0.09 191	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28
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	0.15 36	0.08 3	0.23 16	0.15 2	0.09 10	0.23 143	0.16 59	0.25 27	0.23 63	0.17 48	0.21 69	0.16 50	0.14 69	0.22 74	0.13 35	0.29 424	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28

MLCV	0.22 179	0.16 256	0.44 234	0.21 118	0.08 3	0.29 237	0.19 159	0.38 172	0.37 224	0.38 310	0.44 298	0.31 224	0.21 173	0.41 237	0.24 250	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.07 51	0.06 28

iResNet_ROB	0.25 249	0.19 302	0.40 184	0.20 79	0.12 96	0.30 254	0.16 59	0.55 345	0.53 368	0.38 310	0.43 287	0.37 270	0.26 241	0.38 228	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.04 1	0.09 163	0.09 196

pmcnn	0.50 401	0.20 314	0.78 374	0.24 259	0.26 400	0.39 338	0.30 357	0.51 302	0.50 354	0.54 399	1.23 437	2.52 461	0.37 345	0.77 386	0.95 423	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.05 11	0.10 218	0.08 142

UGAM-zero	0.23 196	0.10 36	0.54 304	0.19 36	0.13 163	0.21 100	0.14 21	0.44 233	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.51 360	0.33 321	0.65 342	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.06 8	0.07 85

WCG-NET	0.14 17	0.09 15	0.23 16	0.19 36	0.11 53	0.21 100	0.13 9	0.28 54	0.21 39	0.18 61	0.19 42	0.18 63	0.12 30	0.22 74	0.12 11	0.08 119	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.06 28

model_zeroshot	0.17 61	0.11 82	0.39 177	0.20 79	0.12 96	0.24 162	0.15 37	0.34 119	0.22 48	0.30 194	0.20 58	0.22 104	0.12 30	0.24 89	0.14 59	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.07 85

GCAP-BAT	0.16 47	0.11 82	0.36 137	0.18 12	0.13 163	0.21 100	0.16 59	0.23 16	0.18 11	0.26 119	0.28 115	0.20 84	0.11 18	0.24 89	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.05 1	0.06 28

Occ-G	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.17 6	0.10 28	0.15 6	0.19 159	0.22 8	0.19 16	0.13 7	0.19 42	0.21 95	0.11 18	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.06 28

AIO-Stereo	0.13 6	0.10 36	0.22 13	0.20 79	0.09 10	0.16 14	0.15 37	0.27 40	0.16 4	0.13 7	0.15 22	0.13 17	0.08 1	0.18 30	0.11 1	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

RSM++	0.12 2	0.09 15	0.19 3	0.20 79	0.09 10	0.17 22	0.15 37	0.21 6	0.19 16	0.12 4	0.12 4	0.14 33	0.09 4	0.20 48	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.05 1

RSM	0.12 2	0.09 15	0.20 6	0.20 79	0.09 10	0.16 14	0.15 37	0.23 16	0.18 11	0.13 7	0.13 10	0.15 41	0.09 4	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

RAFT-Stereo-weight	0.15 36	0.09 15	0.26 32	0.20 79	0.10 28	0.19 53	0.17 86	0.36 158	0.29 137	0.24 100	0.20 58	0.19 77	0.10 10	0.18 30	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.05 1

gcap-zeroshot	0.17 61	0.11 82	0.36 137	0.20 79	0.12 96	0.26 193	0.16 59	0.30 81	0.22 48	0.26 119	0.20 58	0.30 213	0.14 69	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

testlalala2	0.18 82	0.10 36	0.50 282	0.36 409	0.25 395	0.23 143	0.14 21	0.34 119	0.24 75	0.25 108	0.25 97	0.21 95	0.12 30	0.16 10	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

MGS-Stereo	0.14 17	0.11 82	0.32 86	0.19 36	0.11 53	0.18 30	0.17 86	0.20 4	0.22 48	0.14 18	0.24 90	0.15 41	0.10 10	0.18 30	0.12 11	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.10 218	0.06 28

IGEV++	0.13 6	0.10 36	0.23 16	0.21 118	0.10 28	0.15 6	0.15 37	0.29 65	0.16 4	0.12 4	0.15 22	0.12 8	0.12 30	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.07 51	0.07 85

qqq1	0.24 222	0.12 106	0.40 184	0.19 36	0.10 28	0.27 202	0.19 159	0.51 302	0.45 309	0.34 263	0.41 259	0.31 224	0.26 241	0.58 309	0.16 96	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

fff1	0.24 222	0.12 106	0.40 184	0.19 36	0.10 28	0.27 202	0.19 159	0.51 302	0.45 309	0.34 263	0.41 259	0.31 224	0.26 241	0.58 309	0.16 96	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

11t1	0.18 82	0.10 36	0.30 67	0.20 79	0.11 53	0.27 202	0.17 86	0.35 140	0.23 63	0.25 108	0.23 79	0.23 124	0.23 197	0.25 114	0.18 143	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.09 196

MSKI-zero shot	0.17 61	0.09 15	0.43 226	0.20 79	0.11 53	0.21 100	0.15 37	0.32 98	0.21 39	0.23 86	0.24 90	0.23 124	0.10 10	0.31 190	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28

UniTT-Stereo	0.14 17	0.10 36	0.30 67	0.21 118	0.13 163	0.17 22	0.13 9	0.19 3	0.18 11	0.15 22	0.20 58	0.10 2	0.11 18	0.18 30	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.06 28

DLNR_Zeroshot_test	10.44 475	12.10 482	19.93 482	106.08 490	23.66 487	0.14 4	0.13 9	3.22 471	0.17 8	0.16 39	0.23 79	0.16 50	0.10 10	0.31 190	0.15 75	2.36 470	0.06 83	0.07 21	0.07 67	39.70 488	0.06 28

testlalala	0.15 36	0.10 36	0.36 137	0.19 36	0.12 96	0.23 143	0.16 59	0.26 30	0.19 16	0.24 100	0.19 42	0.14 33	0.11 18	0.16 10	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.05 1	0.05 1

testlalala_base	0.20 134	0.13 164	0.35 117	0.25 296	0.15 250	0.25 175	0.16 59	0.34 119	0.17 8	0.19 66	0.26 105	0.17 55	0.14 69	0.18 30	0.16 96	0.39 436	0.09 293	0.07 21	0.05 11	0.45 431	0.08 142

AEACV	0.13 6	0.09 15	0.23 16	0.18 12	0.19 334	0.19 53	0.16 59	0.23 16	0.14 1	0.13 7	0.17 30	0.13 17	0.16 95	0.16 10	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.06 28

SPstereo	0.14 17	0.14 203	0.33 100	0.20 79	0.09 10	0.21 100	0.10 1	0.26 30	0.20 28	0.18 61	0.19 42	0.15 41	0.13 54	0.17 17	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.06 28

RAFT-Test	0.17 61	0.10 36	0.38 164	0.19 36	0.12 96	0.25 175	0.17 86	0.33 112	0.23 63	0.23 86	0.29 126	0.27 173	0.14 69	0.20 48	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

HH	0.18 82	0.12 106	0.55 310	0.22 172	0.12 96	0.18 30	0.18 121	0.34 119	0.19 16	0.20 69	0.24 90	0.34 247	0.18 143	0.29 172	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.06 28

HanStereo	0.18 82	0.12 106	0.55 310	0.22 172	0.12 96	0.18 30	0.18 121	0.34 119	0.19 16	0.20 69	0.24 90	0.34 247	0.18 143	0.29 172	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.06 28

anonymousdsp2	0.17 61	0.10 36	0.28 51	0.20 79	0.11 53	0.25 175	0.17 86	0.41 203	0.31 160	0.23 86	0.23 79	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.08 101	0.07 85

CBFPSM	0.27 271	0.16 256	0.67 352	0.20 79	0.14 204	0.38 330	0.25 313	0.40 191	0.36 215	0.33 244	0.36 209	0.56 374	0.38 349	0.32 196	0.38 331	0.08 119	0.08 260	0.07 21	0.08 136	0.09 163	0.11 278

Selective-IGEV	0.12 2	0.09 15	0.22 13	0.19 36	0.10 28	0.15 6	0.14 21	0.27 40	0.15 2	0.13 7	0.14 20	0.13 17	0.08 1	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.05 1

EGLCR-Stereo	0.13 6	0.08 3	0.20 6	0.18 12	0.09 10	0.21 100	0.13 9	0.27 40	0.21 39	0.13 7	0.10 2	0.15 41	0.09 4	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

DCRE	0.20 134	0.13 164	0.40 184	0.21 118	0.15 250	0.20 77	0.19 159	0.30 81	0.27 105	0.22 83	0.80 413	0.23 124	0.16 95	0.23 83	0.15 75	0.07 22	0.07 183	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.06 28

Selective-RAFT	0.17 61	0.12 106	0.30 67	0.24 259	0.10 28	0.29 237	0.15 37	0.32 98	0.31 160	0.17 48	0.17 30	0.21 95	0.18 143	0.28 157	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.06 28

ProNet	0.14 17	0.12 106	0.25 27	0.19 36	0.11 53	0.19 53	0.19 159	0.27 40	0.20 28	0.14 18	0.13 10	0.13 17	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.07 85

MC-Stereo	0.14 17	0.09 15	0.25 27	0.21 118	0.09 10	0.18 30	0.16 59	0.23 16	0.19 16	0.18 61	0.23 79	0.16 50	0.13 54	0.22 74	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

RCA-Stereo	0.16 47	0.09 15	0.25 27	0.20 79	0.10 28	0.19 53	0.17 86	0.36 158	0.35 203	0.20 69	0.25 97	0.17 55	0.17 120	0.18 30	0.14 59	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.05 1

DCANet-4	0.19 120	0.10 36	0.52 297	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.36 158	0.39 247	0.29 165	0.30 138	0.17 55	0.22 186	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

fff	0.19 120	0.13 164	0.40 184	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.35 140	0.43 284	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 273	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

ADStereo(finetuned)	0.19 120	0.13 164	0.49 272	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.34 119	0.39 247	0.29 165	0.31 152	0.18 63	0.31 311	0.21 64	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.07 85

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 310	0.20 314	0.70 364	0.21 118	0.17 295	0.46 370	0.27 329	0.50 287	0.49 346	0.42 351	0.55 361	0.43 317	0.30 297	0.46 251	0.38 331	0.09 191	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.11 263	0.10 246

CIPLG	0.21 151	0.21 327	0.55 310	0.23 215	0.15 250	0.25 175	0.20 201	0.35 140	0.29 137	0.31 211	0.33 179	0.22 104	0.15 81	0.26 129	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

iRaft-Stereo_20w	0.19 120	0.10 36	0.46 251	0.19 36	0.13 163	0.25 175	0.19 159	0.52 317	0.19 16	0.29 165	0.21 69	0.22 104	0.20 166	0.28 157	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.08 101	0.08 142

IPLGR_C	0.21 151	0.22 339	0.60 328	0.23 215	0.15 250	0.24 162	0.20 201	0.35 140	0.29 137	0.31 211	0.32 159	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

ACRE	0.21 151	0.20 314	0.62 339	0.23 215	0.15 250	0.24 162	0.20 201	0.35 140	0.28 119	0.31 211	0.32 159	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

GwcNet-ADL	0.22 179	0.14 203	0.58 322	0.24 259	0.13 163	0.22 124	0.23 276	0.49 279	0.40 262	0.27 128	0.29 126	0.30 213	0.20 166	0.26 129	0.23 239	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.09 163	0.09 196

GANet-ADL	0.21 151	0.12 106	0.45 244	0.23 215	0.14 204	0.29 237	0.19 159	0.46 253	0.35 203	0.25 108	0.32 159	0.32 233	0.19 157	0.24 89	0.20 181	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.10 246

CroCo-Stereo	0.14 17	0.13 164	0.24 21	0.25 296	0.11 53	0.11 2	0.18 121	0.32 98	0.23 63	0.12 4	0.12 4	0.18 63	0.12 30	0.14 2	0.13 35	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.07 51	0.06 28
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
cross-raft	0.17 61	0.12 106	0.41 207	0.23 215	0.10 28	0.20 77	0.24 298	0.33 112	0.23 63	0.23 86	0.28 115	0.29 197	0.15 81	0.17 17	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

s12784h	0.17 61	0.09 15	0.26 32	0.18 12	0.07 1	0.32 277	0.19 159	0.37 167	0.32 168	0.23 86	0.25 97	0.18 63	0.17 120	0.25 114	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.05 1

raftrobust	0.16 47	0.13 164	0.29 61	0.22 172	0.15 250	0.19 53	0.13 9	0.32 98	0.26 95	0.26 119	0.20 58	0.19 77	0.17 120	0.21 64	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.07 85

RALCasStereoNet	0.18 82	0.15 233	0.33 100	0.21 118	0.14 204	0.21 100	0.18 121	0.31 89	0.25 86	0.21 78	0.29 126	0.22 104	0.15 81	0.27 145	0.17 124	0.08 119	0.10 315	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.09 196

DCANet	0.18 82	0.13 164	0.40 184	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.34 119	0.39 247	0.29 165	0.31 152	0.18 63	0.23 197	0.20 48	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.07 85

csc	0.19 120	0.13 164	0.40 184	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.35 140	0.43 284	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 273	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

cscssc	0.19 120	0.13 164	0.40 184	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.35 140	0.43 284	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 273	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

111	0.20 134	0.17 272	0.40 184	0.18 12	0.09 10	0.24 162	0.17 86	0.41 203	0.45 309	0.23 86	0.29 126	0.29 197	0.21 173	0.24 89	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.08 142

test_xeample3	0.16 47	0.11 82	0.56 314	0.19 36	0.12 96	0.20 77	0.18 121	0.35 140	0.20 28	0.16 39	0.12 4	0.13 17	0.12 30	0.24 89	0.15 75	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.07 85

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 61	0.14 203	0.32 86	0.20 79	0.09 10	0.19 53	0.17 86	0.32 98	0.30 148	0.25 108	0.33 179	0.20 84	0.17 120	0.19 41	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.05 1

EAI-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.33 100	0.21 118	0.12 96	0.30 254	0.46 415	0.46 253	0.20 28	0.25 108	0.50 335	0.17 55	0.16 95	0.24 89	0.23 239	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.10 255	0.06 8	0.07 85

CFNet-RSSM	0.17 61	0.10 36	0.40 184	0.20 79	0.11 53	0.20 77	0.15 37	0.36 158	0.30 148	0.23 86	0.21 69	0.26 164	0.15 81	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

Gwc-CoAtRS	0.17 61	0.10 36	0.37 145	0.20 79	0.12 96	0.19 53	0.15 37	0.32 98	0.28 119	0.23 86	0.23 79	0.27 173	0.15 81	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

R-Stereo Train	0.18 82	0.09 15	0.32 86	0.22 172	0.12 96	0.22 124	0.19 159	0.42 217	0.19 16	0.31 211	0.45 310	0.20 84	0.14 69	0.18 30	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28

RAFT-Stereo	0.18 82	0.09 15	0.32 86	0.22 172	0.12 96	0.22 124	0.19 159	0.42 217	0.19 16	0.31 211	0.45 310	0.20 84	0.14 69	0.18 30	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 290	0.14 203	0.44 234	0.22 172	0.18 316	0.32 277	0.19 159	0.48 271	0.38 238	0.29 165	0.43 287	0.47 339	0.37 345	0.79 390	0.36 328	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.09 219	0.07 51	0.07 85

HSM-Net_RVC	0.27 271	0.11 82	0.42 215	0.19 36	0.11 53	0.34 300	0.20 201	0.62 400	0.43 284	0.40 333	0.43 287	0.50 356	0.26 241	0.76 380	0.22 221	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.31 317	0.22 339	0.50 282	0.23 215	0.14 204	0.30 254	0.24 298	0.47 260	0.54 371	0.38 310	0.60 377	0.43 317	0.29 287	0.87 406	0.40 345	0.11 268	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.09 163	0.09 196

HITNet	0.20 134	0.17 272	0.43 226	0.19 36	0.08 3	0.27 202	0.14 21	0.42 217	0.30 148	0.29 165	0.32 159	0.27 173	0.21 173	0.28 157	0.25 259	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.06 28
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
iResNetv2_ROB	0.27 271	0.26 364	0.72 368	0.23 215	0.13 163	0.29 237	0.18 121	0.52 317	0.49 346	0.37 299	0.45 310	0.39 290	0.25 232	0.34 208	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.12 299	0.09 196

iResNet	0.24 222	0.18 286	0.61 331	0.25 296	0.11 53	0.29 237	0.21 230	0.42 217	0.43 284	0.33 244	0.43 287	0.27 173	0.22 186	0.34 208	0.26 272	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

RAStereo	0.13 6	0.12 106	0.27 40	0.22 172	0.11 53	0.15 6	0.18 121	0.23 16	0.23 63	0.13 7	0.17 30	0.11 6	0.09 4	0.15 5	0.13 35	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.05 1

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 249	0.14 203	0.95 412	0.21 118	0.27 402	0.20 77	0.19 159	0.48 271	0.25 86	0.26 119	0.55 361	0.34 247	0.18 143	0.25 114	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.12 327	0.12 299	0.12 300

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 196	0.13 164	0.83 389	0.20 79	0.21 355	0.23 143	0.17 86	0.48 271	0.27 105	0.23 86	0.29 126	0.39 290	0.23 197	0.25 114	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.11 292	0.11 263	0.10 246

rvit_stereo_0080	0.15 36	0.13 164	0.25 27	0.19 36	0.13 163	0.15 6	0.20 201	0.28 54	0.24 75	0.15 22	0.17 30	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.15 75	0.11 268	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.07 85

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 134	0.72 440	0.70 364	0.17 6	0.08 3	0.15 6	0.15 37	0.18 2	0.16 4	0.13 7	0.12 4	0.09 1	0.08 1	0.16 10	0.13 35	0.35 431	0.04 1	0.08 88	0.07 67	0.11 263	0.23 409

test_sample2	0.21 151	0.10 36	0.28 51	0.19 36	0.11 53	0.27 202	0.21 230	0.43 228	0.29 137	0.26 119	0.31 152	0.30 213	0.24 215	0.45 248	0.18 143	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.09 196

test_sample1	0.20 134	0.10 36	0.28 51	0.19 36	0.12 96	0.28 217	0.19 159	0.41 203	0.25 86	0.26 119	0.31 152	0.29 197	0.26 241	0.44 245	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.09 196

MyStereo8	0.22 179	0.15 233	0.63 342	0.21 118	0.17 295	0.31 269	0.16 59	0.36 158	0.32 168	0.28 138	0.36 209	0.25 143	0.18 143	0.25 114	0.28 280	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.12 300

SMFormer	0.25 249	0.12 106	0.40 184	0.19 36	0.10 28	0.27 202	0.19 159	0.51 302	0.45 309	0.34 263	0.41 259	0.31 224	0.26 241	0.58 309	0.28 280	0.10 235	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.09 196

tta	0.24 222	0.12 106	0.40 184	0.19 36	0.10 28	0.27 202	0.19 159	0.51 302	0.45 309	0.34 263	0.41 259	0.31 224	0.26 241	0.58 309	0.28 280	0.10 235	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.08 101	0.07 85

CoDeX	0.23 196	0.12 106	0.46 251	0.21 118	0.14 204	0.29 237	0.21 230	0.53 328	0.41 272	0.29 165	0.35 199	0.29 197	0.22 186	0.48 257	0.19 168	0.09 191	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85

ACVNet-DCA	0.18 82	0.14 203	0.38 164	0.23 215	0.11 53	0.31 269	0.19 159	0.41 203	0.27 105	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.09 163	0.09 196

1test111	0.19 120	0.14 203	0.38 164	0.23 215	0.11 53	0.31 269	0.19 159	0.41 203	0.27 105	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.34 208	0.22 221	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.09 163	0.09 196

cc1	0.18 82	0.14 203	0.38 164	0.23 215	0.11 53	0.31 269	0.19 159	0.35 140	0.47 328	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.08 142

ff7	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

IGEVStereo-DCA	0.14 17	0.11 82	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.20 77	0.18 121	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.12 4	0.14 33	0.12 30	0.28 157	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

ffff	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

rrr	0.17 61	0.11 82	0.57 317	0.19 36	0.12 96	0.20 77	0.18 121	0.35 140	0.22 48	0.15 22	0.12 4	0.14 33	0.12 30	0.28 157	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

11t	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

tt1	0.18 82	0.14 203	0.35 117	0.23 215	0.11 53	0.30 254	0.19 159	0.35 140	0.44 298	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.16 95	0.27 145	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.08 142

whm_eth	0.15 36	0.13 164	0.25 27	0.19 36	0.13 163	0.15 6	0.20 201	0.28 54	0.24 75	0.15 22	0.17 30	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.15 75	0.11 268	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.07 85

MaDis-Stereo	0.14 17	0.13 164	0.26 32	0.19 36	0.14 204	0.16 14	0.13 9	0.25 27	0.21 39	0.13 7	0.14 20	0.14 33	0.11 18	0.17 17	0.17 124	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.06 28

IGEV_Zeroshot_test	0.18 82	0.10 36	0.65 348	0.20 79	0.12 96	0.19 53	0.15 37	0.34 119	0.19 16	0.28 138	0.22 76	0.27 173	0.13 54	0.23 83	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.06 28

MIM_Stereo	0.18 82	0.12 106	0.38 164	0.20 79	0.11 53	0.17 22	0.14 21	0.35 140	0.25 86	0.27 128	0.35 199	0.23 124	0.13 54	0.27 145	0.16 96	0.06 1	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.08 101	0.06 28

anonymousdsp	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.28 54	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85

iinet-f	0.30 310	0.18 286	1.03 423	0.20 79	0.15 250	0.44 363	0.22 253	0.45 243	0.37 224	0.35 279	0.44 298	0.41 306	0.34 329	0.34 208	0.40 345	0.10 235	0.09 293	0.08 88	0.08 136	0.13 314	0.11 278

CroCo-Stereo Lap2	0.15 36	0.15 233	0.28 51	0.25 296	0.18 316	0.11 2	0.19 159	0.28 54	0.21 39	0.13 7	0.16 27	0.15 41	0.12 30	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.07 183	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.07 85

ccc-4	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

x	0.19 120	0.11 82	0.29 61	0.20 79	0.11 53	0.26 193	0.18 121	0.41 203	0.29 137	0.25 108	0.29 126	0.28 188	0.24 215	0.26 129	0.23 239	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.08 142

IER	0.23 196	0.12 106	0.39 177	0.20 79	0.14 204	0.31 269	0.19 159	0.42 217	0.36 215	0.33 244	0.40 251	0.32 233	0.33 321	0.29 172	0.22 221	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.08 142

raft_robust	0.22 179	0.17 272	0.30 67	0.22 172	0.12 96	0.23 143	0.22 253	0.49 279	0.48 337	0.32 233	0.32 159	0.26 164	0.23 197	0.53 282	0.15 75	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.10 255	0.08 101	0.06 28

IGEV-Stereo	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.28 54	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.23 196	0.18 286	0.44 234	0.22 172	0.13 163	0.19 53	0.19 159	0.37 167	0.32 168	0.28 138	0.37 218	0.34 247	0.23 197	0.65 342	0.27 276	0.06 1	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.08 142

CSP-Net	0.27 271	0.15 233	0.30 67	0.21 118	0.14 204	0.44 363	0.24 298	0.50 287	0.40 262	0.41 342	0.43 287	0.42 314	0.26 241	0.66 347	0.28 280	0.12 304	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.09 196

IPLG	0.21 151	0.15 233	0.53 301	0.21 118	0.12 96	0.28 217	0.17 86	0.42 217	0.30 148	0.33 244	0.32 159	0.15 41	0.17 120	0.50 265	0.21 203	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

MIPNet	0.21 151	0.15 233	0.52 297	0.21 118	0.12 96	0.27 202	0.20 201	0.45 243	0.37 224	0.30 194	0.23 79	0.19 77	0.24 215	0.27 145	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

IPLGR	0.21 151	0.13 164	0.61 331	0.21 118	0.11 53	0.25 175	0.18 121	0.41 203	0.37 224	0.28 138	0.27 111	0.21 95	0.19 157	0.37 224	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

test-3	0.16 47	0.09 15	0.31 80	0.21 118	0.11 53	0.18 30	0.16 59	0.30 81	0.27 105	0.26 119	0.16 27	0.22 104	0.12 30	0.26 129	0.18 143	0.06 1	0.04 1	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.06 28

test_1	0.16 47	0.09 15	0.31 80	0.21 118	0.11 53	0.18 30	0.16 59	0.30 81	0.27 105	0.25 108	0.16 27	0.22 104	0.12 30	0.26 129	0.18 143	0.06 1	0.04 1	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.06 28

CrosDoStereo	0.31 317	0.10 36	0.49 272	0.18 12	0.12 96	0.22 124	1.11 464	0.34 119	0.37 224	0.38 310	0.61 383	0.28 188	0.46 383	0.61 321	0.57 385	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.07 85

STrans-v2	0.24 222	0.13 164	0.54 304	0.21 118	0.12 96	0.23 143	0.21 230	0.47 260	0.28 119	0.31 211	0.42 275	0.36 266	0.35 333	0.62 329	0.23 239	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.06 28

TransformOpticalFlow	0.24 222	0.13 164	0.56 314	0.23 215	0.11 53	0.21 100	0.19 159	0.40 191	0.32 168	0.30 194	0.43 287	0.36 266	0.31 311	0.61 321	0.20 181	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.07 85

ASMatch	0.23 196	0.11 82	0.51 293	0.24 259	0.14 204	0.19 53	0.17 86	0.31 89	0.28 119	0.28 138	0.68 396	0.27 173	0.26 241	0.50 265	0.22 221	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.11 278

DeepStereo_LL	0.31 317	0.10 36	0.49 272	0.18 12	0.12 96	0.22 124	1.11 464	0.34 119	0.37 224	0.38 310	0.61 383	0.28 188	0.46 383	0.61 321	0.57 385	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.07 85

DEmStereo	0.26 264	0.09 15	0.47 259	0.19 36	0.12 96	0.30 254	0.25 313	0.28 54	0.36 215	0.36 294	0.58 370	0.25 143	0.48 392	0.53 282	0.44 359	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.07 85

THIR-Stereo	0.29 301	0.12 106	0.41 207	0.19 36	0.11 53	0.28 217	0.72 442	0.32 98	0.35 203	0.37 299	0.65 390	0.34 247	0.50 394	0.57 303	0.45 362	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.09 219	0.07 51	0.07 85

DRaft	0.24 222	0.10 36	0.34 107	0.18 12	0.12 96	0.28 217	0.23 276	0.33 112	0.39 247	0.38 310	0.61 383	0.21 95	0.41 361	0.48 257	0.42 354	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.08 142

GrayStereo	0.25 249	0.09 15	0.32 86	0.26 328	0.13 163	0.23 143	0.47 419	0.34 119	0.30 148	0.39 325	0.47 326	0.30 213	0.79 428	0.29 172	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.09 219	0.07 51	0.13 314

RAFT-345	0.21 151	0.10 36	0.46 251	0.22 172	0.11 53	0.20 77	0.16 59	0.26 30	0.25 86	0.27 128	0.66 392	0.21 95	0.16 95	0.55 290	0.21 203	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.06 28

test-1	0.17 61	0.11 82	0.40 184	0.23 215	0.13 163	0.22 124	0.23 276	0.34 119	0.26 95	0.20 69	0.24 90	0.22 104	0.14 69	0.16 10	0.20 181	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.08 142

Prome-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.30 67	0.24 259	0.12 96	0.23 143	0.23 276	0.36 158	0.25 86	0.33 244	0.59 372	0.24 136	0.28 273	0.29 172	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.20 391

raft+_RVC	0.18 82	0.14 203	0.32 86	0.21 118	0.15 250	0.21 100	0.16 59	0.38 172	0.34 189	0.21 78	0.28 115	0.20 84	0.15 81	0.24 89	0.19 168	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.08 142

XX-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.83 389	0.26 328	0.17 295	0.23 143	0.13 9	0.40 191	0.18 11	0.20 69	0.41 259	0.31 224	0.10 10	0.32 196	0.12 11	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.05 1

GES	0.22 179	0.12 106	0.42 215	0.20 79	0.14 204	0.27 202	0.19 159	0.49 279	0.33 180	0.30 194	0.36 209	0.25 143	0.23 197	0.29 172	0.22 221	0.10 235	0.08 260	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.11 278

222	0.41 376	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.36 318	0.20 201	0.57 368	0.39 247	0.35 279	0.44 298	0.30 213	0.27 259	0.55 290	3.56 468	0.11 268	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.09 196

AFF-stereo	0.18 82	0.15 233	0.32 86	0.21 118	0.10 28	0.18 30	0.18 121	0.33 112	0.27 105	0.25 108	0.37 218	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.05 1

GMStereo	0.19 120	0.25 353	0.40 184	0.21 118	0.12 96	0.22 124	0.19 159	0.29 65	0.40 262	0.25 108	0.23 79	0.16 50	0.15 81	0.25 114	0.19 168	0.09 191	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.08 142
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.23 196	0.13 164	0.35 117	0.18 12	0.15 250	0.27 202	0.23 276	0.39 184	0.44 298	0.28 138	0.41 259	0.38 278	0.26 241	0.27 145	0.32 307	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.07 85

acv_ft	0.25 249	0.13 164	0.40 184	0.23 215	0.19 334	0.34 300	0.21 230	0.45 243	0.44 298	0.38 310	0.41 259	0.38 278	0.27 259	0.27 145	0.35 322	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.11 263	0.07 85

cf-r	0.24 222	0.15 233	0.44 234	0.21 118	0.14 204	0.27 202	0.22 253	0.42 217	0.40 262	0.30 194	0.42 275	0.42 314	0.26 241	0.43 241	0.25 259	0.11 268	0.06 83	0.08 88	0.10 255	0.08 101	0.08 142

DIP-Stereo	0.18 82	0.12 106	0.33 100	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.12 5	0.42 217	0.25 86	0.27 128	0.32 159	0.21 95	0.17 120	0.25 114	0.20 181	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.08 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 179	0.18 286	0.47 259	0.22 172	0.10 28	0.28 217	0.14 21	0.46 253	0.32 168	0.31 211	0.34 188	0.31 224	0.25 232	0.31 190	0.29 290	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.10 218	0.08 142

HSM	0.28 290	0.16 256	0.35 117	0.20 79	0.15 250	0.33 288	0.19 159	0.53 328	0.37 224	0.36 294	0.38 230	0.67 408	0.31 311	0.89 410	0.23 239	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.08 142

rvit_stereo_0081_aga	0.16 47	0.14 203	0.28 51	0.21 118	0.13 163	0.19 53	0.17 86	0.23 16	0.24 75	0.17 48	0.21 69	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.14 59	0.11 268	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

rvit_stereo_0081	0.16 47	0.11 82	0.24 21	0.21 118	0.12 96	0.16 14	0.17 86	0.22 8	0.33 180	0.16 39	0.18 37	0.18 63	0.14 69	0.20 48	0.16 96	0.11 268	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

ACV-stereo	0.29 301	0.18 286	0.79 380	0.23 215	0.16 275	0.47 376	0.19 159	0.36 158	0.34 189	0.29 165	0.33 179	0.67 408	0.42 369	0.54 288	0.30 296	0.10 235	0.09 293	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.11 278

rvit_stereo_0082	0.16 47	0.11 82	0.24 21	0.21 118	0.12 96	0.16 14	0.17 86	0.22 8	0.33 180	0.16 39	0.18 37	0.18 63	0.14 69	0.20 48	0.16 96	0.11 268	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

rvit_stereo_ft	0.17 61	0.14 203	0.30 67	0.25 296	0.14 204	0.17 22	0.21 230	0.28 54	0.26 95	0.16 39	0.19 42	0.20 84	0.16 95	0.22 74	0.17 124	0.11 268	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.07 85

test_sample3	0.23 196	0.12 106	0.43 226	0.19 36	0.12 96	0.32 277	0.20 201	0.50 287	0.34 189	0.31 211	0.33 179	0.29 197	0.22 186	0.53 282	0.22 221	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.10 218	0.10 246

H2IRNET	0.18 82	0.13 164	0.35 117	0.21 118	0.12 96	0.20 77	0.15 37	0.27 40	0.30 148	0.17 48	0.31 152	0.25 143	0.20 166	0.24 89	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.10 255	0.09 163	0.06 28

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 61	0.13 164	0.24 21	0.19 36	0.13 163	0.24 162	0.17 86	0.30 81	0.37 224	0.43 357	0.17 30	0.13 17	0.12 30	0.19 41	0.15 75	0.08 119	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.08 142

MyStereo07	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.22 172	0.14 204	0.25 175	0.23 276	0.29 65	0.21 39	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.13 54	0.25 114	0.13 35	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

MyStereo06	0.20 134	0.12 106	0.57 317	0.21 118	0.14 204	0.25 175	0.23 276	0.40 191	0.21 39	0.30 194	0.24 90	0.31 224	0.18 143	0.22 74	0.18 143	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

MyStereo05	0.23 196	0.12 106	0.57 317	0.21 118	0.14 204	0.25 175	0.23 276	0.48 271	0.52 364	0.31 211	0.23 79	0.25 143	0.22 186	0.30 184	0.21 203	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

MyStereo04	0.23 196	0.12 106	0.55 310	0.22 172	0.14 204	0.25 175	0.23 276	0.49 279	0.52 364	0.28 138	0.23 79	0.27 173	0.23 197	0.30 184	0.22 221	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

AE-Stereo	0.17 61	0.11 82	0.31 80	0.24 259	0.14 204	0.23 143	0.18 121	0.34 119	0.29 137	0.15 22	0.25 97	0.21 95	0.13 54	0.20 48	0.14 59	0.07 22	0.08 260	0.09 151	0.10 255	0.07 51	0.06 28

1111x	0.32 326	0.11 82	0.40 184	0.22 172	0.11 53	0.32 277	0.26 324	0.59 380	0.43 284	0.31 211	0.41 259	0.39 290	0.28 273	0.76 380	1.37 445	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.10 255	0.09 163	0.08 142

EKT-Stereo	0.38 363	0.12 106	0.38 164	0.42 423	3.88 471	0.21 100	0.17 86	0.35 140	0.28 119	0.20 69	0.20 58	0.23 124	0.15 81	0.28 157	0.16 96	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

gwcnet-sp	0.24 222	0.13 164	0.63 342	0.22 172	0.14 204	0.34 300	0.22 253	0.44 233	0.39 247	0.35 279	0.34 188	0.27 173	0.27 259	0.35 217	0.25 259	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

scenet	0.24 222	0.13 164	0.63 342	0.22 172	0.14 204	0.34 300	0.22 253	0.44 233	0.39 247	0.35 279	0.34 188	0.27 173	0.27 259	0.35 217	0.25 259	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

knoymous	0.17 61	0.09 15	0.32 86	0.17 6	0.11 53	0.21 100	0.17 86	0.32 98	0.23 63	0.23 86	0.28 115	0.27 173	0.16 95	0.23 83	0.16 96	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.06 33	0.09 163	0.09 196

anonymousa	0.23 196	0.11 82	0.50 282	0.21 118	0.16 275	0.31 269	0.20 201	0.36 158	0.35 203	0.32 233	0.50 335	0.39 290	0.26 241	0.22 74	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.11 292	0.07 51	0.08 142

riskmin	0.18 82	0.09 15	0.34 107	0.18 12	0.12 96	0.24 162	0.16 59	0.34 119	0.28 119	0.21 78	0.23 79	0.33 240	0.24 215	0.23 83	0.17 124	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.06 33	0.10 218	0.10 246

ssnet	0.24 222	0.13 164	0.63 342	0.22 172	0.14 204	0.34 300	0.22 253	0.44 233	0.39 247	0.35 279	0.34 188	0.27 173	0.27 259	0.35 217	0.25 259	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

TestStereo1	0.21 151	0.16 256	0.32 86	0.26 328	0.13 163	0.26 193	0.27 329	0.40 191	0.36 215	0.29 165	0.39 243	0.22 104	0.21 173	0.33 202	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.07 85

DisPM	0.19 120	0.10 36	0.35 117	0.23 215	0.13 163	0.18 30	0.20 201	0.29 65	0.29 137	0.33 244	0.34 188	0.23 124	0.16 95	0.33 202	0.16 96	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.11 278

RAFT_CTSACE	0.21 151	0.16 256	0.41 207	0.25 296	0.15 250	0.22 124	0.24 298	0.32 98	0.28 119	0.33 244	0.51 341	0.29 197	0.17 120	0.32 196	0.13 35	0.06 1	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.06 28

CRFU-Net	0.28 290	0.14 203	0.45 244	0.25 296	0.15 250	0.45 368	0.23 276	0.50 287	0.30 148	0.43 357	0.41 259	0.48 345	0.46 383	0.43 241	0.29 290	0.11 268	0.10 315	0.09 151	0.08 136	0.10 218	0.10 246

RAFT+CT+SA	0.21 151	0.18 286	0.33 100	0.25 296	0.18 316	0.23 143	0.29 347	0.40 191	0.36 215	0.24 100	0.38 230	0.18 63	0.16 95	0.32 196	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.12 327	0.09 163	0.09 196

test_5	0.23 196	0.19 302	0.38 164	0.26 328	0.18 316	0.25 175	0.29 347	0.40 191	0.37 224	0.29 165	0.40 251	0.25 143	0.22 186	0.34 208	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.10 246

SA-5K	0.21 151	0.16 256	0.32 86	0.26 328	0.13 163	0.26 193	0.27 329	0.40 191	0.36 215	0.29 165	0.39 243	0.22 104	0.21 173	0.33 202	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.07 85

test_4	0.18 82	0.12 106	0.34 107	0.23 215	0.12 96	0.18 30	0.22 253	0.26 30	0.24 75	0.24 100	0.47 326	0.22 104	0.13 54	0.24 89	0.16 96	0.06 1	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.07 51	0.05 1

GLC_STEREO	0.15 36	0.10 36	0.24 21	0.21 118	0.09 10	0.17 22	0.15 37	0.23 16	0.27 105	0.17 48	0.20 58	0.17 55	0.11 18	0.23 83	0.16 96	0.07 22	0.09 293	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.06 28

DAS	0.27 271	0.12 106	0.42 215	0.24 259	0.18 316	0.29 237	0.24 298	0.45 243	0.45 309	0.41 342	0.44 298	0.34 247	0.29 287	0.75 375	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

SepStereo	0.26 264	0.12 106	0.42 215	0.24 259	0.18 316	0.29 237	0.24 298	0.45 243	0.45 309	0.41 342	0.44 298	0.34 247	0.29 287	0.64 336	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

test_3	0.18 82	0.11 82	0.32 86	0.24 259	0.11 53	0.22 124	0.25 313	0.31 89	0.31 160	0.25 108	0.18 37	0.23 124	0.13 54	0.25 114	0.19 168	0.06 1	0.05 7	0.09 151	0.10 255	0.07 51	0.06 28

PSMNet-ADL	0.25 249	0.15 233	0.32 86	0.26 328	0.14 204	0.31 269	0.22 253	0.44 233	0.36 215	0.27 128	0.33 179	0.41 306	0.28 273	0.61 321	0.29 290	0.11 268	0.09 293	0.09 151	0.11 292	0.10 218	0.10 246

ADLNet2	0.30 310	0.17 272	0.72 368	0.23 215	0.17 295	0.36 318	0.24 298	0.52 317	0.51 357	0.32 233	0.38 230	0.45 331	0.30 297	0.69 354	0.35 322	0.10 235	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.12 299	0.10 246

TRStereo	0.19 120	0.17 272	0.47 259	0.23 215	0.19 334	0.19 53	0.16 59	0.52 317	0.28 119	0.20 69	0.19 42	0.21 95	0.13 54	0.24 89	0.13 35	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.11 292	0.06 8	0.06 28

LCNet	0.21 151	0.11 82	0.29 61	0.25 296	0.12 96	0.23 143	0.19 159	0.34 119	0.26 95	0.28 138	0.35 199	0.26 164	0.30 297	0.35 217	0.17 124	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.10 255	0.13 314	0.22 403

HHNet	0.22 179	0.12 106	0.52 297	0.18 12	0.18 316	0.20 77	0.20 201	0.34 119	0.31 160	0.32 233	0.59 372	0.20 84	0.21 173	0.24 89	0.31 302	0.08 119	0.05 7	0.09 151	0.07 67	0.08 101	0.11 278

OMP-Stereo	0.23 196	0.14 203	0.35 117	0.29 372	0.13 163	0.21 100	0.16 59	0.37 167	0.33 180	0.34 263	0.30 138	0.34 247	0.19 157	0.70 357	0.24 250	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.07 51	0.06 28

IIG-Stereo	0.23 196	0.13 164	0.35 117	0.29 372	0.12 96	0.23 143	0.14 21	0.38 172	0.31 160	0.34 263	0.37 218	0.33 240	0.21 173	0.70 357	0.26 272	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.07 51	0.06 28

NF-Stereo	0.20 134	0.10 36	0.35 117	0.24 259	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.38 172	0.32 168	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 270	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 314

OCTAStereo	0.20 134	0.10 36	0.35 117	0.24 259	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.38 172	0.32 168	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 270	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 314

NRIStereo	0.18 82	0.11 82	0.35 117	0.23 215	0.11 53	0.24 162	0.20 201	0.29 65	0.26 95	0.26 119	0.25 97	0.25 143	0.18 143	0.34 208	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.08 142

FTStereo	0.28 290	0.10 36	0.43 226	0.23 215	0.13 163	0.21 100	0.53 429	0.34 119	0.26 95	0.38 310	0.95 425	0.30 213	0.56 404	0.32 196	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.19 381

KYRaft	0.22 179	0.10 36	0.30 67	0.23 215	0.12 96	0.23 143	0.23 276	0.35 140	0.24 75	0.35 279	0.54 357	0.34 247	0.26 241	0.29 172	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.10 255	0.08 101	0.31 425

PFNet	0.23 196	0.10 36	0.57 317	0.24 259	0.14 204	0.22 124	0.19 159	0.39 184	0.33 180	0.35 279	0.32 159	0.27 173	0.19 157	0.64 336	0.22 221	0.09 191	0.05 7	0.09 151	0.07 67	0.08 101	0.07 85

RE-Stereo	0.20 134	0.10 36	0.35 117	0.24 259	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.38 172	0.32 168	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 270	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 314

Pruner-Stereo	0.19 120	0.11 82	0.34 107	0.29 372	0.12 96	0.19 53	0.17 86	0.31 89	0.29 137	0.33 244	0.32 159	0.25 143	0.15 81	0.24 89	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.09 196

TVStereo	0.20 134	0.10 36	0.35 117	0.24 259	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.38 172	0.32 168	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 270	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 314

DeepStereo_RVC	0.18 82	0.11 82	0.40 184	0.21 118	0.11 53	0.19 53	0.16 59	0.28 54	0.22 48	0.27 128	0.27 111	0.23 124	0.28 273	0.24 89	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.10 246

LMCR-Stereo	0.26 264	0.18 286	0.49 272	0.28 369	0.14 204	0.36 318	0.23 276	0.54 335	0.34 189	0.39 325	0.40 251	0.29 197	0.29 287	0.37 224	0.27 276	0.11 268	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.13 314	0.09 196

ICVP	0.23 196	0.13 164	0.44 234	0.26 328	0.14 204	0.29 237	0.25 313	0.45 243	0.33 180	0.29 165	0.43 287	0.35 261	0.25 232	0.26 129	0.23 239	0.12 304	0.09 293	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.10 246
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.21 118	0.11 53	0.20 77	0.17 86	0.32 98	0.23 63	0.20 69	0.25 97	0.18 63	0.12 30	0.20 48	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.08 101	0.07 85

GEStereo_RVC	0.27 271	0.20 314	0.44 234	0.27 352	0.16 275	0.33 288	0.25 313	0.56 360	0.54 371	0.34 263	0.38 230	0.34 247	0.25 232	0.51 270	0.28 280	0.12 304	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.11 263	0.11 278

sAnonymous2	0.20 134	0.21 327	0.58 322	0.24 259	0.17 295	0.22 124	0.19 159	0.34 119	0.28 119	0.17 48	0.19 42	0.17 55	0.16 95	0.17 17	0.14 59	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.23 401	0.17 361

CroCo_RVC	0.20 134	0.21 327	0.58 322	0.24 259	0.17 295	0.22 124	0.19 159	0.34 119	0.28 119	0.17 48	0.19 42	0.17 55	0.16 95	0.17 17	0.14 59	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.23 401	0.17 361

RALAANet	0.19 120	0.18 286	0.37 145	0.23 215	0.14 204	0.23 143	0.13 9	0.37 167	0.29 137	0.28 138	0.26 105	0.25 143	0.15 81	0.26 129	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.06 28

sCroCo_RVC	0.18 82	0.14 203	0.49 272	0.27 352	0.18 316	0.22 124	0.17 86	0.27 40	0.23 63	0.14 18	0.22 76	0.17 55	0.14 69	0.21 64	0.15 75	0.10 235	0.11 336	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

xxxx	0.34 339	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.37 323	0.20 201	0.58 375	0.38 238	0.29 165	0.42 275	0.38 278	0.24 215	0.46 251	2.20 461	0.11 268	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.09 196

test_xeample	0.34 339	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.33 288	0.23 276	0.55 345	0.38 238	0.32 233	0.45 310	0.29 197	0.26 241	0.57 303	2.24 463	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.09 196

SFCPSM	0.22 179	0.10 36	0.51 293	0.21 118	0.14 204	0.34 300	0.22 253	0.55 345	0.39 247	0.29 165	0.32 159	0.23 124	0.21 173	0.27 145	0.19 168	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.08 142

MMNet	0.27 271	0.14 203	0.49 272	0.24 259	0.17 295	0.47 376	0.22 253	0.45 243	0.51 357	0.39 325	0.41 259	0.36 266	0.33 321	0.39 230	0.34 318	0.08 119	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.08 142

FENet	0.21 151	0.11 82	0.45 244	0.21 118	0.12 96	0.26 193	0.17 86	0.41 203	0.35 203	0.30 194	0.31 152	0.29 197	0.23 197	0.26 129	0.23 239	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

HGLStereo	0.27 271	0.14 203	0.46 251	0.24 259	0.21 355	0.33 288	0.23 276	0.50 287	0.42 279	0.35 279	0.48 332	0.41 306	0.33 321	0.45 248	0.33 314	0.11 268	0.10 315	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.12 300

GANet-RSSM	0.24 222	0.14 203	0.36 137	0.21 118	0.14 204	0.27 202	0.21 230	0.45 243	0.33 180	0.29 165	0.39 243	0.39 290	0.28 273	0.58 309	0.23 239	0.11 268	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.09 196

GwcNet-RSSM	0.26 264	0.17 272	0.46 251	0.21 118	0.13 163	0.28 217	0.23 276	0.44 233	0.42 279	0.31 211	0.45 310	0.40 303	0.26 241	0.55 290	0.28 280	0.11 268	0.07 183	0.09 151	0.10 255	0.09 163	0.08 142

SuperB	0.49 398	0.28 374	2.23 454	0.23 215	0.15 250	0.41 346	0.32 365	0.47 260	0.82 424	0.43 357	0.50 335	0.33 240	0.45 377	0.68 352	1.08 429	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.98 460	0.14 332

MSMDNet	0.23 196	0.13 164	0.48 267	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.16 59	0.46 253	0.46 323	0.29 165	0.36 209	0.37 270	0.24 215	0.28 157	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.11 263	0.09 196

DISCO	0.32 326	0.13 164	0.51 293	0.25 296	0.16 275	0.48 381	0.25 313	0.50 287	0.57 382	0.37 299	0.45 310	0.62 392	0.36 337	0.64 336	0.49 373	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.12 299	0.11 278

rvit_stereo_0083	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.21 118	0.13 163	0.17 22	0.17 86	0.22 8	0.34 189	0.16 39	0.21 69	0.19 77	0.16 95	0.21 64	0.16 96	0.11 268	0.10 315	0.10 220	0.08 136	0.09 163	0.07 85

test_sample6	0.25 249	0.13 164	0.41 207	0.21 118	0.11 53	0.30 254	0.22 253	0.51 302	0.35 203	0.33 244	0.43 287	0.30 213	0.24 215	0.57 303	0.22 221	0.10 235	0.07 183	0.10 220	0.10 255	0.11 263	0.10 246

test_sample5	0.24 222	0.13 164	0.42 215	0.21 118	0.12 96	0.30 254	0.21 230	0.50 287	0.34 189	0.32 233	0.41 259	0.29 197	0.23 197	0.55 290	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 220	0.09 219	0.11 263	0.10 246

test_sample4	0.24 222	0.13 164	0.43 226	0.20 79	0.12 96	0.32 277	0.21 230	0.51 302	0.34 189	0.31 211	0.37 218	0.28 188	0.23 197	0.53 282	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 220	0.09 219	0.11 263	0.10 246

DispNO	0.27 271	0.18 286	0.62 339	0.23 215	0.17 295	0.25 175	0.22 253	0.45 243	0.41 272	0.32 233	0.39 243	0.38 278	0.27 259	0.77 386	0.27 276	0.09 191	0.07 183	0.10 220	0.10 255	0.08 101	0.08 142

xx1	0.20 134	0.14 203	0.38 164	0.23 215	0.11 53	0.31 269	0.19 159	0.35 140	0.47 328	0.17 48	0.19 42	0.28 188	0.24 215	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.10 220	0.09 219	0.09 163	0.09 196

DualNet	0.24 222	0.13 164	0.42 215	0.21 118	0.12 96	0.30 254	0.21 230	0.50 287	0.34 189	0.33 244	0.43 287	0.29 197	0.23 197	0.55 290	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 220	0.09 219	0.11 263	0.10 246

ttt	0.29 301	0.12 106	0.34 107	0.21 118	0.13 163	0.29 237	0.20 201	0.56 360	0.47 328	0.31 211	0.44 298	0.30 213	0.22 186	0.65 342	0.85 417	0.13 321	0.10 315	0.10 220	0.10 255	0.11 263	0.11 278

plain	0.17 61	0.13 164	0.43 226	0.21 118	0.13 163	0.16 14	0.17 86	0.27 40	0.22 48	0.16 39	0.26 105	0.13 17	0.16 95	0.27 145	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.07 67	0.10 218	0.07 85

MIF-Stereo (partial)	0.16 47	0.10 36	0.34 107	0.21 118	0.15 250	0.15 6	0.13 9	0.28 54	0.25 86	0.17 48	0.26 105	0.15 41	0.16 95	0.25 114	0.17 124	0.09 191	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.09 163	0.08 142

PCWNet_CMD	0.23 196	0.13 164	0.48 267	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.16 59	0.46 253	0.46 323	0.29 165	0.36 209	0.37 270	0.24 215	0.28 157	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.11 263	0.09 196

4D-IteraStereo	0.17 61	0.16 256	0.50 282	0.21 118	0.14 204	0.19 53	0.17 86	0.28 54	0.28 119	0.23 86	0.20 58	0.20 84	0.11 18	0.19 41	0.14 59	0.06 1	0.04 1	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.06 28

ToySt	0.24 222	0.16 256	0.48 267	0.21 118	0.13 163	0.29 237	0.29 347	0.39 184	0.39 247	0.27 128	0.35 199	0.39 290	0.31 311	0.31 190	0.29 290	0.08 119	0.09 293	0.10 220	0.11 292	0.11 263	0.10 246

qqq	0.20 134	0.12 106	0.31 80	0.20 79	0.11 53	0.23 143	0.19 159	0.41 203	0.27 105	0.24 100	0.28 115	0.28 188	0.24 215	0.34 208	0.22 221	0.08 119	0.07 183	0.10 220	0.09 219	0.09 163	0.09 196

Wz-Net-LNSev	0.34 339	0.29 381	0.91 405	0.26 328	0.21 355	0.47 376	0.31 361	0.54 335	0.54 371	0.44 363	0.52 349	0.50 356	0.35 333	0.39 230	0.39 339	0.11 268	0.11 336	0.10 220	0.09 219	0.14 329	0.13 314

Sa-1000	0.22 179	0.15 233	0.35 117	0.23 215	0.13 163	0.28 217	0.23 276	0.47 260	0.39 247	0.30 194	0.50 335	0.26 164	0.19 157	0.33 202	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.10 220	0.11 292	0.08 101	0.06 28

SA	0.22 179	0.16 256	0.36 137	0.23 215	0.13 163	0.24 162	0.23 276	0.45 243	0.40 262	0.27 128	0.44 298	0.23 124	0.23 197	0.33 202	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.10 220	0.11 292	0.08 101	0.06 28

psmg	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.21 118	0.14 204	0.35 313	0.23 276	0.51 302	0.34 189	0.35 279	0.38 230	0.38 278	0.24 215	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.08 260	0.10 220	0.10 255	0.09 163	0.08 142

dd	0.22 179	0.26 364	0.40 184	0.22 172	0.12 96	0.25 175	0.21 230	0.32 98	0.44 298	0.29 165	0.28 115	0.25 143	0.16 95	0.30 184	0.25 259	0.12 304	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.11 263	0.09 196

AASNet	0.27 271	0.19 302	0.49 272	0.26 328	0.17 295	0.34 300	0.20 201	0.62 400	0.48 337	0.35 279	0.40 251	0.32 233	0.25 232	0.28 157	0.34 318	0.11 268	0.09 293	0.10 220	0.08 136	0.13 314	0.11 278

GMOStereo	0.18 82	0.14 203	0.30 67	0.22 172	0.12 96	0.20 77	0.27 329	0.26 30	0.28 119	0.31 211	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.05 1

error version	0.18 82	0.14 203	0.30 67	0.22 172	0.12 96	0.20 77	0.27 329	0.26 30	0.28 119	0.31 211	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.05 1

test-v	0.18 82	0.14 203	0.30 67	0.22 172	0.12 96	0.20 77	0.27 329	0.26 30	0.28 119	0.31 211	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.05 1

Patchmatch Stereo++	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.14 21	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.26 129	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142
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
AAGNet	0.33 332	0.11 82	0.37 145	0.25 296	0.16 275	0.20 77	0.19 159	0.30 81	0.27 105	0.35 279	0.35 199	0.27 173	0.30 297	0.44 245	2.66 465	0.08 119	0.05 7	0.10 220	0.07 67	0.08 101	0.06 28

PSM-softLoss	0.21 151	0.10 36	0.39 177	0.24 259	0.12 96	0.20 77	0.18 121	0.38 172	0.26 95	0.29 165	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.52 276	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 220	0.09 219	0.08 101	0.12 300

KMStereo	0.21 151	0.10 36	0.39 177	0.24 259	0.12 96	0.20 77	0.18 121	0.38 172	0.26 95	0.29 165	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.52 276	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 220	0.09 219	0.08 101	0.12 300

PSM-adaLoss	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.16 59	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.18 143	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

ROB_FTStereo_v2	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.16 59	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

ROB_FTStereo	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.14 21	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

HUI-Stereo	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.14 21	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.25 143	0.17 120	0.22 74	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

SST-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.37 145	0.24 259	0.13 163	0.19 53	0.17 86	0.31 89	0.24 75	0.34 263	0.33 179	0.29 197	0.25 232	0.56 300	0.17 124	0.08 119	0.05 7	0.10 220	0.08 136	0.09 163	0.07 85

RAFT_R40	0.21 151	0.10 36	0.37 145	0.24 259	0.13 163	0.18 30	0.18 121	0.31 89	0.29 137	0.33 244	0.33 179	0.30 213	0.24 215	0.55 290	0.18 143	0.08 119	0.05 7	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.07 85

iGMRVC	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.15 37	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.27 145	0.17 124	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

RAFT-RH_RVC	0.25 249	0.11 82	0.45 244	0.21 118	0.12 96	0.25 175	0.14 21	0.27 40	0.27 105	0.38 310	1.15 434	0.23 124	0.17 120	0.57 303	0.24 250	0.07 22	0.05 7	0.10 220	0.07 67	0.06 8	0.07 85

IRAFT_RVC	0.22 179	0.12 106	0.39 177	0.26 328	0.11 53	0.18 30	0.24 298	0.40 191	0.37 224	0.31 211	0.30 138	0.29 197	0.24 215	0.55 290	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.07 85

iRAFT	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.14 21	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.26 129	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

CRE-IMP	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.11 53	0.24 162	0.17 86	0.29 65	0.21 39	0.27 128	0.26 105	0.24 136	0.17 120	0.23 83	0.18 143	0.08 119	0.05 7	0.10 220	0.07 67	0.10 218	0.10 246

test-2	0.18 82	0.14 203	0.30 67	0.22 172	0.12 96	0.20 77	0.27 329	0.26 30	0.28 119	0.31 211	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.05 1

GMM-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.43 226	0.23 215	0.13 163	0.24 162	0.25 313	0.37 167	0.27 105	0.30 194	0.45 310	0.27 173	0.21 173	0.31 190	0.17 124	0.07 22	0.05 7	0.10 220	0.09 219	0.08 101	0.19 381

RAFT-IKP	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.15 37	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.18 143	0.25 114	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

rafts_anoy	0.18 82	0.15 233	0.35 117	0.22 172	0.14 204	0.19 53	0.17 86	0.32 98	0.30 148	0.23 86	0.25 97	0.20 84	0.16 95	0.22 74	0.19 168	0.08 119	0.07 183	0.10 220	0.12 327	0.09 163	0.08 142

Anonymous3	0.23 196	0.18 286	0.63 342	0.27 352	0.18 316	0.41 346	0.23 276	0.43 228	0.35 203	0.23 86	0.27 111	0.20 84	0.18 143	0.27 145	0.18 143	0.12 304	0.11 336	0.10 220	0.10 255	0.11 263	0.12 300

TestStereo	0.21 151	0.19 302	0.40 184	0.25 296	0.10 28	0.22 124	0.21 230	0.31 89	0.31 160	0.23 86	0.34 188	0.22 104	0.18 143	0.62 329	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.07 67	0.11 263	0.06 28

UNet	0.28 290	0.14 203	0.69 358	0.23 215	0.20 348	0.44 363	0.22 253	0.50 287	0.40 262	0.34 263	0.39 243	0.43 317	0.33 321	0.40 235	0.31 302	0.09 191	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

UPFNet	0.25 249	0.12 106	0.38 164	0.24 259	0.19 334	0.37 323	0.28 342	0.48 271	0.38 238	0.34 263	0.37 218	0.37 270	0.28 273	0.39 230	0.33 314	0.10 235	0.09 293	0.10 220	0.10 255	0.10 218	0.08 142

aanetorigin	0.39 368	0.29 381	1.09 426	0.24 259	0.19 334	0.28 217	0.37 388	0.33 112	0.47 328	0.94 432	0.82 415	0.52 364	0.54 400	0.49 262	0.50 378	0.11 268	0.09 293	0.10 220	0.10 255	0.16 348	0.15 342

EDNetEfficient	0.63 422	0.37 410	2.40 458	0.26 328	0.25 395	0.38 330	0.49 425	0.41 203	1.06 442	1.38 450	0.87 422	0.62 392	0.95 439	0.65 342	1.65 450	0.11 268	0.09 293	0.10 220	0.11 292	0.19 381	0.17 361

ac_64	0.27 271	0.13 164	0.41 207	0.24 259	0.17 295	0.36 318	0.22 253	0.46 253	0.33 180	0.35 279	0.36 209	0.52 364	0.30 297	0.62 329	0.32 307	0.11 268	0.09 293	0.10 220	0.10 255	0.09 163	0.08 142

DSFCA	0.27 271	0.13 164	0.36 137	0.20 79	0.17 295	0.38 330	0.31 361	0.47 260	0.43 284	0.43 357	0.37 218	0.39 290	0.29 287	0.52 276	0.32 307	0.12 304	0.10 315	0.10 220	0.11 292	0.11 263	0.10 246

DMCA	0.22 179	0.14 203	0.36 137	0.22 172	0.14 204	0.27 202	0.20 201	0.43 228	0.38 238	0.31 211	0.32 159	0.33 240	0.24 215	0.24 89	0.28 280	0.11 268	0.08 260	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.11 278

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 271	0.21 327	0.59 326	0.25 296	0.18 316	0.29 237	0.22 253	0.50 287	0.40 262	0.38 310	0.41 259	0.43 317	0.27 259	0.43 241	0.29 290	0.11 268	0.08 260	0.10 220	0.10 255	0.10 218	0.11 278
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DDVS	0.25 249	0.15 233	0.39 177	0.24 259	0.17 295	0.34 300	0.21 230	0.41 203	0.30 148	0.33 244	0.41 259	0.48 345	0.21 173	0.52 276	0.27 276	0.11 268	0.09 293	0.11 272	0.09 219	0.13 314	0.14 332

DCVSM-stereo	0.24 222	0.13 164	0.52 297	0.20 79	0.14 204	0.26 193	0.13 9	0.34 119	0.34 189	0.41 342	0.33 179	0.47 339	0.29 287	0.30 184	0.22 221	0.10 235	0.10 315	0.11 272	0.10 255	0.12 299	0.15 342

ITSA-stereo	0.25 249	0.15 233	0.33 100	0.23 215	0.11 53	0.27 202	0.18 121	0.56 360	0.59 385	0.31 211	0.32 159	0.33 240	0.28 273	0.49 262	0.30 296	0.11 268	0.08 260	0.11 272	0.10 255	0.11 263	0.13 314

CAS++	0.16 47	0.12 106	0.27 40	0.18 12	0.12 96	0.17 22	0.15 37	0.42 217	0.24 75	0.19 66	0.18 37	0.13 17	0.10 10	0.21 64	0.12 11	0.12 304	0.10 315	0.11 272	0.08 136	0.10 218	0.09 196
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mmm	0.21 151	0.12 106	0.31 80	0.22 172	0.12 96	0.28 217	0.21 230	0.41 203	0.27 105	0.29 165	0.38 230	0.29 197	0.24 215	0.29 172	0.22 221	0.09 191	0.07 183	0.11 272	0.09 219	0.10 218	0.09 196

ffm	0.22 179	0.12 106	0.42 215	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.20 201	0.35 140	0.44 298	0.30 194	0.42 275	0.34 247	0.23 197	0.27 145	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.11 272	0.10 255	0.08 101	0.08 142

ff1	0.29 301	0.12 106	0.42 215	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.20 201	0.35 140	0.44 298	0.30 194	0.42 275	0.34 247	0.23 197	0.81 397	1.08 429	0.08 119	0.05 7	0.11 272	0.10 255	0.08 101	0.08 142

mmx	0.31 317	0.12 106	0.42 215	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.20 201	0.55 345	0.45 309	0.30 194	0.42 275	0.34 247	0.23 197	0.81 397	1.08 429	0.10 235	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.11 263	0.10 246

xxx	0.31 317	0.12 106	0.42 215	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.20 201	0.55 345	0.45 309	0.30 194	0.42 275	0.34 247	0.23 197	0.81 397	1.08 429	0.10 235	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.11 263	0.10 246

CASnet	0.14 17	0.12 106	0.22 13	0.22 172	0.08 3	0.16 14	0.15 37	0.27 40	0.25 86	0.22 83	0.20 58	0.15 41	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.11 272	0.09 219	0.08 101	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.29 301	0.25 353	0.58 322	0.25 296	0.21 355	0.23 143	0.24 298	0.55 345	0.42 279	0.34 263	0.32 159	0.41 306	0.40 357	0.94 419	0.23 239	0.08 119	0.07 183	0.11 272	0.09 219	0.09 163	0.09 196

fast-acv-ft	0.31 317	0.20 314	0.81 385	0.24 259	0.18 316	0.46 370	0.27 329	0.41 203	0.49 346	0.39 325	0.55 361	0.49 350	0.35 333	0.37 224	0.38 331	0.11 268	0.11 336	0.11 272	0.12 327	0.12 299	0.09 196

CASS	0.21 151	0.15 233	0.32 86	0.26 328	0.11 53	0.28 217	0.19 159	0.39 184	0.30 148	0.32 233	0.34 188	0.25 143	0.24 215	0.25 114	0.20 181	0.13 321	0.08 260	0.11 272	0.09 219	0.11 263	0.11 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 290	0.16 256	0.44 234	0.22 172	0.15 250	0.40 343	0.30 357	0.57 368	0.46 323	0.38 310	0.36 209	0.47 339	0.29 287	0.38 228	0.39 339	0.13 321	0.11 336	0.11 272	0.11 292	0.11 263	0.11 278

BUS	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.25 296	0.14 204	0.43 361	0.17 86	0.56 360	0.34 189	0.34 263	0.35 199	0.32 233	0.20 166	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.09 163	0.09 196

Wz-Net-MNSev	0.36 348	0.26 364	0.79 380	0.26 328	0.21 355	0.59 405	0.38 394	0.55 345	0.56 379	0.48 380	0.54 357	0.53 368	0.36 337	0.60 316	0.44 359	0.11 268	0.09 293	0.11 272	0.11 292	0.15 341	0.13 314

BSDual-CNN	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.25 296	0.14 204	0.35 313	0.21 230	0.56 360	0.34 189	0.34 263	0.35 199	0.38 278	0.24 215	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.09 163	0.09 196

hknet	0.25 249	0.14 203	0.40 184	0.25 296	0.15 250	0.35 313	0.21 230	0.56 360	0.37 224	0.34 263	0.35 199	0.43 317	0.27 259	0.37 224	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.09 163	0.09 196

WZ-Net	0.52 409	0.38 412	1.90 452	0.30 379	0.24 388	0.57 403	0.48 423	0.62 400	0.78 421	0.50 381	0.71 401	0.68 412	0.54 400	0.98 425	0.84 414	0.13 321	0.10 315	0.11 272	0.12 327	0.19 381	0.20 391

AACVNet	0.26 264	0.16 256	0.37 145	0.22 172	0.14 204	0.29 237	0.19 159	0.41 203	0.31 160	0.38 310	0.42 275	0.43 317	0.28 273	0.73 367	0.25 259	0.11 268	0.08 260	0.11 272	0.09 219	0.13 314	0.11 278

PFNet+	0.20 134	0.10 36	0.37 145	0.21 118	0.12 96	0.17 22	0.19 159	0.29 65	0.34 189	0.33 244	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.32 196	0.17 124	0.10 235	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.08 101	0.12 300

RAFT	0.21 151	0.17 272	0.32 86	0.24 259	0.12 96	0.25 175	0.27 329	0.35 140	0.28 119	0.33 244	0.33 179	0.38 278	0.22 186	0.29 172	0.17 124	0.08 119	0.08 260	0.11 272	0.10 255	0.10 218	0.06 28

CFNet_pseudo	0.23 196	0.13 164	0.47 259	0.19 36	0.13 163	0.26 193	0.16 59	0.44 233	0.44 298	0.29 165	0.37 218	0.38 278	0.23 197	0.29 172	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.11 272	0.08 136	0.11 263	0.09 196

ADLNet	0.28 290	0.15 233	0.42 215	0.23 215	0.19 334	0.34 300	0.23 276	0.53 328	0.43 284	0.42 351	0.41 259	0.44 327	0.27 259	0.55 290	0.35 322	0.11 268	0.08 260	0.11 272	0.11 292	0.11 263	0.12 300

RAFT + AFF	0.27 271	0.23 346	0.50 282	0.25 296	0.17 295	0.30 254	0.33 375	0.52 317	0.40 262	0.28 138	0.30 138	0.30 213	0.31 311	0.62 329	0.24 250	0.09 191	0.10 315	0.11 272	0.10 255	0.11 263	0.11 278

delet	0.27 271	0.14 203	0.40 184	0.23 215	0.19 334	0.41 346	0.29 347	0.49 279	0.48 337	0.33 244	0.41 259	0.37 270	0.30 297	0.48 257	0.34 318	0.09 191	0.09 293	0.11 272	0.12 327	0.08 101	0.08 142

PSMNet-RSSM	0.24 222	0.15 233	0.36 137	0.21 118	0.14 204	0.25 175	0.20 201	0.48 271	0.37 224	0.30 194	0.44 298	0.38 278	0.26 241	0.52 276	0.22 221	0.12 304	0.07 183	0.11 272	0.13 350	0.10 218	0.09 196

RTSC	0.39 368	0.28 374	0.78 374	0.27 352	0.18 316	0.49 384	0.22 253	0.59 380	0.84 429	0.55 400	0.53 354	0.49 350	0.36 337	0.67 351	0.82 413	0.13 321	0.10 315	0.11 272	0.12 327	0.17 363	0.17 361

ADCP+	0.45 390	0.24 349	1.15 431	0.25 296	0.22 371	0.56 400	0.39 399	0.54 335	0.51 357	0.44 363	0.51 341	0.46 337	0.52 399	0.56 300	1.89 457	0.10 235	0.08 260	0.11 272	0.10 255	0.14 329	0.13 314

CFNet	0.27 271	0.20 314	0.44 234	0.22 172	0.14 204	0.33 288	0.14 21	0.51 302	0.45 309	0.30 194	0.40 251	0.38 278	0.27 259	0.76 380	0.25 259	0.09 191	0.07 183	0.11 272	0.11 292	0.11 263	0.08 142

ccs_rob	0.23 196	0.13 164	0.47 259	0.20 79	0.13 163	0.26 193	0.17 86	0.44 233	0.44 298	0.29 165	0.37 218	0.38 278	0.23 197	0.29 172	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.11 272	0.08 136	0.11 263	0.09 196

DeepPruner_ROB	0.26 264	0.19 302	0.44 234	0.21 118	0.16 275	0.30 254	0.21 230	0.52 317	0.32 168	0.35 279	0.38 230	0.39 290	0.26 241	0.42 239	0.24 250	0.15 356	0.11 336	0.11 272	0.11 292	0.14 329	0.13 314

StereoDRNet-Refined	0.27 271	0.17 272	0.35 117	0.25 296	0.14 204	0.37 323	0.21 230	0.47 260	0.41 272	0.44 363	0.51 341	0.41 306	0.28 273	0.45 248	0.37 329	0.09 191	0.06 83	0.11 272	0.11 292	0.10 218	0.10 246
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.28 290	0.16 256	0.34 107	0.27 352	0.16 275	0.38 330	0.25 313	0.48 271	0.43 284	0.46 370	0.46 319	0.51 360	0.33 321	0.53 282	0.33 314	0.10 235	0.10 315	0.11 272	0.11 292	0.10 218	0.09 196

DN-CSS_ROB	0.22 179	0.25 353	0.47 259	0.24 259	0.14 204	0.25 175	0.12 5	0.40 191	0.33 180	0.29 165	0.42 275	0.22 104	0.20 166	0.33 202	0.19 168	0.07 22	0.06 83	0.11 272	0.11 292	0.11 263	0.07 85

PWCDC_ROB	0.38 363	0.30 387	0.60 328	0.33 397	0.20 348	0.42 353	0.19 159	0.58 375	0.89 431	0.42 351	1.26 438	0.36 266	0.34 329	0.50 265	0.38 331	0.18 393	0.11 336	0.11 272	0.09 219	0.19 381	0.13 314

rvit_0105_5	0.21 151	0.15 233	0.38 164	0.23 215	0.13 163	0.22 124	0.24 298	0.36 158	0.39 247	0.21 78	0.23 79	0.26 164	0.19 157	0.26 129	0.19 168	0.15 356	0.13 364	0.12 308	0.12 327	0.10 218	0.09 196

CFNet_ucs	0.24 222	0.13 164	0.50 282	0.20 79	0.15 250	0.28 217	0.17 86	0.49 279	0.45 309	0.32 233	0.42 275	0.39 290	0.22 186	0.31 190	0.21 203	0.11 268	0.08 260	0.12 308	0.09 219	0.12 299	0.11 278

LL-Strereo2	0.18 82	0.18 286	0.39 177	0.22 172	0.12 96	0.24 162	0.13 9	0.31 89	0.23 63	0.24 100	0.20 58	0.24 136	0.12 30	0.26 129	0.15 75	0.06 1	0.06 83	0.12 308	0.09 219	0.08 101	0.07 85

Wz-Net-SNSev	0.43 383	0.41 417	1.27 438	0.30 379	0.21 355	0.44 363	0.41 404	0.61 392	0.65 399	0.46 370	0.65 390	0.62 392	0.39 354	0.74 374	0.59 391	0.12 304	0.11 336	0.12 308	0.13 350	0.16 348	0.14 332

NINENet	0.25 249	0.15 233	0.37 145	0.23 215	0.16 275	0.43 361	0.17 86	0.60 388	0.46 323	0.32 233	0.37 218	0.32 233	0.20 166	0.42 239	0.21 203	0.10 235	0.10 315	0.12 308	0.08 136	0.11 263	0.10 246

SACVNet	0.30 310	0.20 314	0.41 207	0.25 296	0.18 316	0.34 300	0.25 313	0.52 317	0.40 262	0.41 342	0.44 298	0.46 337	0.32 318	0.71 360	0.25 259	0.13 321	0.10 315	0.12 308	0.12 327	0.16 348	0.17 361

PSM-AAD	0.25 249	0.10 36	0.30 67	0.24 259	0.12 96	0.26 193	0.38 394	0.34 119	0.28 119	0.35 279	0.39 243	0.28 188	0.79 428	0.30 184	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.12 308	0.11 292	0.08 101	0.21 398

pcwnet_v2	0.32 326	0.15 233	1.26 437	0.23 215	0.18 316	0.32 277	0.18 121	0.59 380	0.60 389	0.36 294	0.45 310	0.35 261	0.29 287	0.36 222	0.25 259	0.14 344	0.11 336	0.12 308	0.11 292	0.14 329	0.15 342

ARAFT	0.24 222	0.21 327	0.78 374	0.22 172	0.12 96	0.29 237	0.24 298	0.43 228	0.32 168	0.33 244	0.28 115	0.28 188	0.19 157	0.49 262	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.12 308	0.11 292	0.09 163	0.06 28

EDNetEfficientorigin	7.51 472	0.52 430	140.47 490	0.25 296	0.17 295	0.42 353	0.29 347	0.47 260	1.03 439	1.28 447	1.02 428	0.83 423	0.84 434	0.75 375	0.99 425	0.10 235	0.09 293	0.12 308	0.10 255	0.21 392	0.22 403

GwcNet	0.35 344	0.23 346	0.88 401	0.25 296	0.24 388	0.48 381	0.27 329	0.55 345	0.57 382	0.38 310	0.52 349	0.51 360	0.32 318	0.60 316	0.41 351	0.13 321	0.11 336	0.12 308	0.11 292	0.13 314	0.14 332

CFNet-ft	0.24 222	0.15 233	0.35 117	0.18 12	0.15 250	0.30 254	0.21 230	0.39 184	0.36 215	0.28 138	0.40 251	0.43 317	0.25 232	0.47 255	0.24 250	0.12 304	0.07 183	0.12 308	0.11 292	0.12 299	0.09 196

ADCRef	0.38 363	0.24 349	0.88 401	0.26 328	0.21 355	0.49 384	0.27 329	0.52 317	0.48 337	0.50 381	0.58 370	0.35 261	0.47 386	0.48 257	1.29 444	0.09 191	0.08 260	0.12 308	0.12 327	0.11 263	0.11 278

RYNet	0.37 357	0.18 286	0.59 326	0.25 296	0.28 407	0.61 409	0.32 365	0.59 380	0.59 385	0.41 342	0.38 230	0.57 378	0.39 354	0.87 406	0.53 383	0.11 268	0.08 260	0.12 308	0.11 292	0.18 374	0.18 373

CFNet_RVC	0.24 222	0.15 233	0.35 117	0.18 12	0.15 250	0.30 254	0.21 230	0.39 184	0.36 215	0.28 138	0.40 251	0.43 317	0.25 232	0.47 255	0.24 250	0.12 304	0.07 183	0.12 308	0.11 292	0.12 299	0.09 196

DPSNet	0.47 393	0.24 349	0.93 409	0.27 352	0.20 348	0.75 423	0.57 431	0.84 440	0.79 422	0.47 377	0.51 341	0.60 386	0.69 422	0.87 406	0.71 404	0.16 371	0.13 364	0.12 308	0.10 255	0.25 405	0.21 398

StereoDRNet	0.32 326	0.22 339	0.61 331	0.27 352	0.21 355	0.42 353	0.30 357	0.61 392	0.48 337	0.46 370	0.39 243	0.48 345	0.30 297	0.57 303	0.40 345	0.11 268	0.09 293	0.12 308	0.11 292	0.12 299	0.10 246

NaN_ROB	0.41 376	0.28 374	0.62 339	0.30 379	0.19 334	0.51 388	0.47 419	0.58 375	0.59 385	0.56 401	0.47 326	0.49 350	0.41 361	1.21 440	0.64 400	0.12 304	0.18 404	0.12 308	0.13 350	0.11 263	0.14 332

SANet	0.53 410	0.28 374	0.96 414	0.26 328	0.15 250	0.69 416	0.44 412	0.67 419	1.34 449	0.67 414	0.98 427	0.94 428	0.71 424	0.89 410	0.76 406	0.14 344	0.12 353	0.12 308	0.11 292	0.17 363	0.16 350

LE_ROB	1.76 461	0.20 314	2.68 462	0.48 430	0.52 437	0.78 427	0.96 457	0.84 440	6.61 473	7.40 474	2.08 461	2.08 453	4.83 469	1.27 444	3.79 469	0.10 235	0.08 260	0.12 308	0.11 292	0.11 263	0.10 246

rvit_0105_6	0.19 120	0.14 203	0.34 107	0.23 215	0.14 204	0.18 30	0.20 201	0.29 65	0.37 224	0.18 61	0.22 76	0.23 124	0.17 120	0.26 129	0.17 124	0.15 356	0.13 364	0.13 328	0.11 292	0.11 263	0.08 142

rvit_0105_4	0.20 134	0.15 233	0.38 164	0.23 215	0.14 204	0.20 77	0.22 253	0.33 112	0.39 247	0.19 66	0.24 90	0.25 143	0.19 157	0.27 145	0.17 124	0.16 371	0.13 364	0.13 328	0.11 292	0.11 263	0.08 142

test_sample7	0.25 249	0.15 233	0.35 117	0.20 79	0.14 204	0.28 217	0.21 230	0.51 302	0.38 238	0.37 299	0.34 188	0.37 270	0.30 297	0.39 230	0.23 239	0.14 344	0.09 293	0.13 328	0.12 327	0.13 314	0.12 300

GMStereo_Zeroshot	0.24 222	0.21 327	0.45 244	0.26 328	0.13 163	0.28 217	0.15 37	0.39 184	0.35 203	0.37 299	0.43 287	0.40 303	0.17 120	0.34 208	0.20 181	0.12 304	0.07 183	0.13 328	0.07 67	0.16 348	0.09 196

StereoVision	0.22 179	0.18 286	0.37 145	0.27 352	0.17 295	0.23 143	0.22 253	0.38 172	0.31 160	0.20 69	0.51 341	0.22 104	0.16 95	0.28 157	0.18 143	0.11 268	0.12 353	0.13 328	0.13 350	0.10 218	0.07 85

Wz-Net-TNSev	0.51 405	0.58 432	1.61 450	0.25 296	0.21 355	0.65 412	0.45 413	0.63 406	0.69 408	0.51 386	0.54 357	0.71 417	0.60 409	1.00 426	0.77 409	0.15 356	0.15 386	0.13 328	0.15 369	0.21 392	0.20 391

HCRNet	0.24 222	0.25 353	0.33 100	0.34 399	0.16 275	0.27 202	0.18 121	0.43 228	0.35 203	0.30 194	0.35 199	0.32 233	0.22 186	0.44 245	0.20 181	0.13 321	0.08 260	0.13 328	0.11 292	0.10 218	0.09 196

FINET	0.34 339	0.27 371	0.80 383	0.24 259	0.24 388	0.36 318	0.34 377	0.54 335	0.72 413	0.39 325	0.47 326	0.32 233	0.30 297	0.51 270	0.32 307	0.19 398	0.17 398	0.13 328	0.12 327	0.18 374	0.16 350

psm_up	0.29 301	0.16 256	0.41 207	0.26 328	0.17 295	0.32 277	0.26 324	0.55 345	0.43 284	0.36 294	0.40 251	0.45 331	0.37 345	0.58 309	0.30 296	0.11 268	0.12 353	0.13 328	0.12 327	0.10 218	0.10 246

psmorigin	0.50 401	0.25 353	3.03 463	0.24 259	0.19 334	0.38 330	0.22 253	0.50 287	0.44 298	0.64 411	0.68 396	0.71 417	0.51 397	0.85 403	0.45 362	0.14 344	0.17 398	0.13 328	0.14 361	0.16 348	0.21 398

hitnet-ft	0.29 301	0.17 272	0.40 184	0.19 36	0.14 204	0.39 338	0.23 276	0.44 233	0.41 272	0.36 294	0.46 319	0.53 368	0.34 329	0.76 380	0.32 307	0.14 344	0.10 315	0.13 328	0.10 255	0.15 341	0.13 314

FAT-Stereo	0.36 348	0.18 286	0.73 371	0.26 328	0.18 316	0.33 288	0.29 347	0.60 388	0.59 385	0.46 370	0.60 377	0.60 386	0.50 394	0.61 321	0.34 318	0.13 321	0.14 372	0.13 328	0.12 327	0.14 329	0.18 373

S-Stereo	0.38 363	0.20 314	1.05 424	0.27 352	0.22 371	0.38 330	0.32 365	0.55 345	0.66 400	0.39 325	0.59 372	0.49 350	0.41 361	0.75 375	0.40 345	0.12 304	0.15 386	0.13 328	0.13 350	0.16 348	0.21 398

STTStereo	0.28 290	0.20 314	0.61 331	0.25 296	0.17 295	0.29 237	0.24 298	0.47 260	0.39 247	0.39 325	0.41 259	0.44 327	0.28 273	0.40 235	0.28 280	0.13 321	0.12 353	0.13 328	0.16 381	0.12 299	0.11 278

ADCL	0.47 393	0.22 339	1.00 418	0.27 352	0.19 334	0.74 421	0.64 437	0.54 335	0.69 408	0.56 401	0.71 401	0.55 372	0.60 409	0.60 316	1.43 446	0.11 268	0.09 293	0.13 328	0.13 350	0.14 329	0.14 332

GANet	0.36 348	0.22 339	0.49 272	0.29 372	0.17 295	0.41 346	0.38 394	0.57 368	0.45 309	0.46 370	0.75 407	0.55 372	0.40 357	0.94 419	0.41 351	0.13 321	0.13 364	0.13 328	0.11 292	0.14 329	0.11 278

TDLM	0.30 310	0.21 327	0.38 164	0.28 369	0.15 250	0.33 288	0.32 365	0.52 317	0.47 328	0.38 310	0.43 287	0.39 290	0.29 287	0.91 414	0.28 280	0.14 344	0.08 260	0.13 328	0.11 292	0.12 299	0.10 246

UCFNet_RVC	0.24 222	0.16 256	0.34 107	0.18 12	0.15 250	0.33 288	0.16 59	0.46 253	0.35 203	0.29 165	0.35 199	0.39 290	0.25 232	0.34 208	0.22 221	0.13 321	0.08 260	0.13 328	0.14 361	0.13 314	0.12 300

AdaStereo	0.24 222	0.16 256	0.37 145	0.24 259	0.12 96	0.32 277	0.17 86	0.54 335	0.42 279	0.33 244	0.38 230	0.35 261	0.21 173	0.30 184	0.22 221	0.14 344	0.06 83	0.13 328	0.08 136	0.11 263	0.08 142
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.
NVstereo2D	0.31 317	0.16 256	0.54 304	0.24 259	0.22 371	0.42 353	0.28 342	0.58 375	0.56 379	0.28 138	0.38 230	0.40 303	0.30 297	0.71 360	0.28 280	0.13 321	0.08 260	0.13 328	0.10 255	0.19 381	0.16 350

DRN-Test	0.33 332	0.17 272	0.61 331	0.27 352	0.19 334	0.46 370	0.29 347	0.65 408	0.51 357	0.47 377	0.46 319	0.44 327	0.34 329	0.62 329	0.41 351	0.12 304	0.08 260	0.13 328	0.12 327	0.12 299	0.10 246

XPNet_ROB	0.33 332	0.20 314	0.43 226	0.27 352	0.18 316	0.37 323	0.31 361	0.55 345	0.50 354	0.51 386	0.53 354	0.58 381	0.37 345	0.63 334	0.45 362	0.17 382	0.12 353	0.13 328	0.12 327	0.15 341	0.14 332

rvit_0105_3	0.23 196	0.17 272	0.40 184	0.25 296	0.15 250	0.24 162	0.28 342	0.38 172	0.41 272	0.25 108	0.25 97	0.28 188	0.21 173	0.28 157	0.20 181	0.15 356	0.13 364	0.14 350	0.15 369	0.10 218	0.09 196

UGAM	0.26 264	0.14 203	0.45 244	0.25 296	0.12 96	0.23 143	0.25 313	0.32 98	0.41 272	0.31 211	0.42 275	0.41 306	0.22 186	0.92 415	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.14 350	0.12 327	0.10 218	0.07 85

coex-ft	3.44 468	0.73 441	48.55 488	0.24 259	0.19 334	0.50 387	0.43 409	0.47 260	2.40 460	7.03 473	1.20 435	0.97 431	2.23 464	0.73 367	1.92 458	0.12 304	0.15 386	0.14 350	0.12 327	0.21 392	0.43 436

GASNet	0.36 348	0.46 418	0.88 401	0.34 399	0.23 383	0.35 313	0.22 253	0.60 388	0.53 368	0.40 333	0.37 218	0.45 331	0.30 297	0.79 390	0.35 322	0.15 356	0.10 315	0.14 350	0.14 361	0.22 398	0.12 300

FADNet-RVC-Resample	0.29 301	0.25 353	0.93 409	0.26 328	0.16 275	0.32 277	0.21 230	0.47 260	0.39 247	0.35 279	0.38 230	0.33 240	0.27 259	0.53 282	0.24 250	0.10 235	0.10 315	0.14 350	0.13 350	0.13 314	0.16 350

FADNet_RVC	0.30 310	0.28 374	0.83 389	0.23 215	0.15 250	0.30 254	0.17 86	0.49 279	0.37 224	0.30 194	0.38 230	0.30 213	0.27 259	0.52 276	0.31 302	0.14 344	0.14 372	0.14 350	0.16 381	0.21 392	0.23 409

FADNet-RVC	0.31 317	0.35 402	0.78 374	0.25 296	0.20 348	0.33 288	0.20 201	0.49 279	0.40 262	0.34 263	0.39 243	0.41 306	0.29 287	0.63 334	0.31 302	0.13 321	0.14 372	0.14 350	0.15 369	0.19 381	0.19 381

FADNet	0.32 326	0.36 405	0.74 372	0.23 215	0.22 371	0.37 323	0.19 159	0.53 328	0.48 337	0.32 233	0.36 209	0.43 317	0.32 318	0.64 336	0.25 259	0.16 371	0.16 393	0.14 350	0.16 381	0.24 404	0.19 381

stereogan	0.37 357	0.17 272	0.65 348	0.27 352	0.22 371	0.62 410	0.26 324	0.59 380	0.63 397	0.43 357	0.60 377	0.67 408	0.42 369	0.68 352	0.35 322	0.13 321	0.14 372	0.14 350	0.12 327	0.19 381	0.17 361

ADCPNet	0.48 396	0.29 381	1.60 448	0.27 352	0.23 383	0.70 419	0.38 394	0.53 328	0.51 357	0.51 386	0.59 372	0.67 408	0.56 404	0.60 316	1.14 434	0.15 356	0.18 404	0.14 350	0.23 412	0.19 381	0.19 381

DANet	0.35 344	0.23 346	0.60 328	0.36 409	0.22 371	0.39 338	0.25 313	0.48 271	0.43 284	0.52 392	0.50 335	0.59 383	0.41 361	0.76 380	0.49 373	0.13 321	0.11 336	0.14 350	0.12 327	0.17 363	0.15 342
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.30 310	0.19 302	0.41 207	0.26 328	0.16 275	0.33 288	0.26 324	0.52 317	0.47 328	0.40 333	0.46 319	0.43 317	0.31 311	0.89 410	0.26 272	0.14 344	0.09 293	0.14 350	0.13 350	0.14 329	0.10 246

ETE_ROB	0.34 339	0.26 364	0.45 244	0.29 372	0.18 316	0.40 343	0.37 388	0.57 368	0.47 328	0.50 381	0.50 335	0.62 392	0.36 337	0.55 290	0.38 331	0.13 321	0.10 315	0.14 350	0.12 327	0.16 348	0.16 350

PWC_ROB	0.38 363	0.29 381	0.69 358	0.25 296	0.20 348	0.38 330	0.19 159	0.58 375	0.67 403	0.57 403	0.85 418	0.51 360	0.40 357	0.71 360	0.52 381	0.13 321	0.09 293	0.14 350	0.10 255	0.17 363	0.14 332

rvit_105_1	0.27 271	0.19 302	0.46 251	0.27 352	0.19 334	0.30 254	0.35 380	0.44 233	0.51 357	0.31 211	0.31 152	0.31 224	0.26 241	0.35 217	0.25 259	0.15 356	0.14 372	0.15 364	0.17 389	0.11 263	0.10 246

APVNet	0.36 348	0.20 314	0.70 364	0.26 328	0.22 371	0.52 397	0.35 380	0.61 392	0.44 298	0.38 310	0.52 349	0.48 345	0.38 349	0.84 402	0.46 368	0.13 321	0.14 372	0.15 364	0.16 381	0.16 348	0.15 342

Syn2CoEx	0.36 348	0.31 393	0.78 374	0.34 399	0.21 355	0.41 346	0.28 342	0.61 392	0.49 346	0.42 351	0.56 367	0.45 331	0.44 374	0.69 354	0.38 331	0.17 382	0.14 372	0.15 364	0.12 327	0.13 314	0.12 300

DMCA-RVC	0.27 271	0.21 327	0.61 331	0.28 369	0.17 295	0.29 237	0.21 230	0.42 217	0.35 203	0.40 333	0.37 218	0.39 290	0.36 337	0.43 241	0.30 296	0.13 321	0.10 315	0.15 364	0.11 292	0.13 314	0.10 246

RTS	0.78 437	0.48 422	4.68 465	0.34 399	0.28 407	1.12 444	0.46 415	0.62 400	1.03 439	0.73 419	0.89 423	0.60 386	0.59 407	1.61 451	1.16 437	0.14 344	0.11 336	0.15 364	0.15 369	0.21 392	0.19 381

RTSA	0.78 437	0.48 422	4.68 465	0.34 399	0.28 407	1.12 444	0.46 415	0.62 400	1.03 439	0.73 419	0.89 423	0.60 386	0.59 407	1.61 451	1.16 437	0.14 344	0.11 336	0.15 364	0.15 369	0.21 392	0.19 381

AnyNet_C32	0.51 405	0.40 414	1.10 429	0.29 372	0.28 407	0.59 405	0.58 432	0.54 335	0.60 389	0.62 407	0.66 392	0.54 370	0.54 400	0.78 388	1.74 454	0.15 356	0.14 372	0.15 364	0.17 389	0.20 389	0.20 391

WCMA_ROB	0.51 405	0.21 327	0.65 348	0.25 296	0.21 355	0.58 404	0.32 365	0.54 335	0.55 376	0.95 434	1.40 442	1.28 440	0.81 431	0.73 367	0.62 396	0.18 393	0.15 386	0.15 364	0.15 369	0.19 381	0.19 381

PSMNet_ROB	0.33 332	0.24 349	0.54 304	0.31 385	0.21 355	0.42 353	0.43 409	0.59 380	0.47 328	0.37 299	0.44 298	0.49 350	0.31 311	0.64 336	0.43 355	0.14 344	0.10 315	0.15 364	0.14 361	0.13 314	0.11 278

SHD	0.42 379	0.27 371	0.81 385	0.31 385	0.25 395	0.42 353	0.22 253	0.66 414	0.94 438	0.63 409	0.60 377	0.59 383	0.47 386	0.59 315	0.58 390	0.15 356	0.13 364	0.16 373	0.16 381	0.20 389	0.22 403

ADCS	0.58 416	0.40 414	1.35 443	0.29 372	0.24 388	0.55 399	0.45 413	0.67 419	0.83 427	0.76 424	0.71 401	0.68 412	0.60 409	0.76 380	2.23 462	0.16 371	0.16 393	0.16 373	0.17 389	0.22 398	0.22 403

PA-Net	0.37 357	0.28 374	0.83 389	0.31 385	0.28 407	0.39 338	0.42 407	0.51 302	0.55 376	0.34 263	0.42 275	0.41 306	0.36 337	0.79 390	0.49 373	0.12 304	0.23 422	0.16 373	0.23 412	0.12 299	0.18 373
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	0.48 396	0.14 203	0.95 412	0.30 379	0.21 355	1.33 454	0.32 365	0.77 431	0.56 379	1.06 440	0.71 401	0.49 350	0.35 333	1.26 443	0.38 331	0.13 321	0.11 336	0.16 373	0.13 350	0.12 299	0.12 300

LALA_ROB	0.36 348	0.25 353	0.46 251	0.30 379	0.21 355	0.47 376	0.39 399	0.61 392	0.51 357	0.52 392	0.51 341	0.69 414	0.36 337	0.50 265	0.43 355	0.17 382	0.11 336	0.16 373	0.14 361	0.17 363	0.15 342

SGM_RVC	0.50 401	0.19 302	0.50 282	0.25 296	0.15 250	0.69 416	0.39 399	0.68 422	0.82 424	0.95 434	0.84 417	1.13 433	0.76 426	1.16 436	0.60 393	0.16 371	0.16 393	0.16 373	0.16 381	0.16 348	0.17 361
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SDNR	0.42 379	0.21 327	0.82 388	0.21 118	0.18 316	1.27 451	0.17 86	0.50 287	0.49 346	0.42 351	0.81 414	0.38 278	0.27 259	1.19 437	0.38 331	0.23 405	0.24 424	0.17 379	0.13 350	0.17 363	0.20 391

RP	0.35 344	0.22 339	0.51 293	0.31 385	0.24 388	0.37 323	0.28 342	0.50 287	0.58 384	0.40 333	0.63 388	0.61 390	0.47 386	0.61 321	0.39 339	0.16 371	0.15 386	0.17 379	0.15 369	0.17 363	0.17 361

G-Net	0.46 392	0.25 353	0.86 398	0.34 399	0.28 407	0.90 436	0.35 380	0.47 260	0.45 309	0.68 415	1.22 436	0.64 402	0.60 409	0.61 321	0.57 385	0.16 371	0.14 372	0.17 379	0.13 350	0.22 398	0.19 381

ADCMid	0.49 398	0.34 400	1.13 430	0.26 328	0.21 355	0.51 388	0.37 388	0.57 368	0.54 371	0.75 423	0.66 392	0.62 392	0.64 419	0.64 336	1.68 451	0.13 321	0.12 353	0.17 379	0.17 389	0.20 389	0.17 361

AnyNet_C01	0.65 424	0.58 432	2.60 461	0.32 391	0.26 400	0.88 434	0.61 435	0.63 406	0.62 394	0.68 415	0.96 426	0.76 420	0.60 409	0.96 422	1.43 446	0.16 371	0.16 393	0.17 379	0.17 389	0.23 401	0.23 409

SGM-Forest	0.36 348	0.17 272	0.47 259	0.23 215	0.16 275	0.45 368	0.41 404	0.55 345	0.48 337	0.52 392	0.60 377	0.52 364	0.41 361	0.85 403	0.50 378	0.17 382	0.17 398	0.17 379	0.15 369	0.15 341	0.15 342
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 416	0.27 371	0.67 352	0.22 172	0.17 295	0.66 414	0.37 388	0.78 432	0.61 392	1.47 461	1.30 439	1.65 447	0.79 428	1.12 434	0.59 391	0.17 382	0.17 398	0.17 379	0.14 361	0.17 363	0.14 332
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
NCC-stereo	0.39 368	0.25 353	0.69 358	0.32 391	0.28 407	0.46 370	0.36 384	0.65 408	0.52 364	0.40 333	0.57 368	0.56 374	0.47 386	0.73 367	0.45 362	0.17 382	0.14 372	0.18 386	0.25 417	0.16 348	0.16 350

Abc-Net	0.39 368	0.25 353	0.69 358	0.32 391	0.28 407	0.46 370	0.36 384	0.65 408	0.52 364	0.40 333	0.57 368	0.56 374	0.47 386	0.73 367	0.45 362	0.17 382	0.14 372	0.18 386	0.25 417	0.16 348	0.16 350
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SAMSARA	0.56 412	0.39 413	0.80 383	0.60 438	0.46 430	1.00 440	1.23 467	0.67 419	0.68 406	0.71 418	0.54 357	0.89 427	0.57 406	0.81 397	0.62 396	0.19 398	0.22 418	0.18 386	0.18 395	0.27 415	0.25 416

XQC	0.43 383	0.37 410	0.96 414	0.34 399	0.25 395	0.53 398	0.34 377	0.60 388	0.73 416	0.51 386	0.46 319	0.57 378	0.47 386	0.70 357	0.72 405	0.17 382	0.12 353	0.18 386	0.15 369	0.25 405	0.23 409

SGM-ForestM	1.36 452	0.28 374	0.79 380	0.26 328	0.16 275	2.26 465	1.00 459	1.42 454	1.46 453	2.38 465	2.05 460	5.95 474	2.66 467	2.95 466	2.46 464	0.17 382	0.18 404	0.18 386	0.18 395	0.15 341	0.18 373

LSM	1.64 460	0.40 414	2.56 460	2.02 469	17.61 480	0.51 388	0.52 427	0.61 392	0.76 418	0.82 426	1.11 432	0.63 400	0.54 400	0.75 375	0.49 373	0.16 371	0.24 424	0.18 386	0.21 403	0.25 405	2.42 472

CBMV	0.33 332	0.21 327	0.54 304	0.23 215	0.13 163	0.42 353	0.33 375	0.53 328	0.48 337	0.52 392	0.49 333	0.50 356	0.41 361	0.56 300	0.31 302	0.15 356	0.16 393	0.18 386	0.16 381	0.13 314	0.13 314
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.24 222	0.17 272	0.50 282	0.26 328	0.22 371	0.22 124	0.15 37	0.40 191	0.35 203	0.27 128	0.37 218	0.29 197	0.20 166	0.28 157	0.19 168	0.17 382	0.12 353	0.19 393	0.12 327	0.13 314	0.13 314

AF-Net	0.37 357	0.26 364	0.56 314	0.32 391	0.23 383	0.41 346	0.29 347	0.61 392	0.64 398	0.42 351	0.68 396	0.65 403	0.49 393	0.57 303	0.44 359	0.15 356	0.11 336	0.19 393	0.14 361	0.15 341	0.13 314

edge stereo	0.39 368	0.22 339	0.81 385	0.27 352	0.22 371	0.37 323	0.24 298	0.56 360	0.54 371	0.53 397	0.60 377	0.71 417	0.50 394	0.78 388	0.40 345	0.16 371	0.14 372	0.19 393	0.14 361	0.16 348	0.17 361

Nwc_Net	0.37 357	0.25 353	0.68 357	0.31 385	0.24 388	0.44 363	0.30 357	0.65 408	0.50 354	0.37 299	0.69 400	0.58 381	0.45 377	0.60 316	0.40 345	0.15 356	0.12 353	0.19 393	0.21 403	0.14 329	0.13 314

dad	0.28 290	0.31 393	0.44 234	0.21 118	0.14 204	0.30 254	0.20 201	0.33 112	0.49 346	0.44 363	0.44 298	0.45 331	0.21 173	0.41 237	0.26 272	0.20 401	0.11 336	0.20 397	0.11 292	0.14 329	0.10 246

CSAN	0.50 401	0.35 402	0.78 374	0.36 409	0.23 383	0.56 400	0.59 434	0.61 392	0.70 410	0.64 411	0.78 411	0.65 403	0.60 409	1.38 447	0.62 396	0.21 402	0.17 398	0.20 397	0.20 400	0.18 374	0.18 373

UDGNet	0.23 196	0.31 393	0.38 164	0.24 259	0.14 204	0.24 162	0.18 121	0.32 98	0.43 284	0.29 165	0.28 115	0.24 136	0.19 157	0.29 172	0.20 181	0.15 356	0.07 183	0.21 399	0.11 292	0.14 329	0.10 246

RGC	0.39 368	0.32 398	0.64 347	0.34 399	0.27 402	0.40 343	0.29 347	0.57 368	0.53 368	0.45 367	0.64 389	0.62 392	0.45 377	0.72 365	0.39 339	0.15 356	0.15 386	0.21 399	0.20 400	0.18 374	0.19 381

PS-NSSS	0.32 326	0.30 387	0.46 251	0.23 215	0.17 295	0.33 288	0.24 298	0.57 368	0.41 272	0.37 299	0.52 349	0.35 261	0.30 297	0.80 394	0.30 296	0.17 382	0.14 372	0.21 399	0.15 369	0.15 341	0.13 314

NCCL2	0.35 344	0.26 364	0.49 272	0.36 409	0.22 371	0.41 346	0.41 404	0.53 328	0.42 279	0.47 377	0.46 319	0.61 390	0.39 354	0.55 290	0.37 329	0.16 371	0.13 364	0.21 399	0.21 403	0.16 348	0.16 350

FBW_ROB	0.43 383	0.26 364	0.54 304	0.31 385	0.20 348	0.51 388	0.32 365	0.70 424	0.60 389	0.59 404	0.55 361	0.65 403	0.41 361	1.40 448	0.51 380	0.13 321	0.17 398	0.21 399	0.16 381	0.17 363	0.18 373

PDISCO_ROB	0.43 383	0.30 387	0.67 352	0.43 424	0.36 423	0.67 415	0.32 365	0.72 427	0.76 418	0.43 357	0.53 354	0.63 400	0.40 357	0.66 347	0.47 370	0.21 402	0.12 353	0.21 399	0.19 399	0.25 405	0.20 391

PVD	0.58 416	0.34 400	0.84 394	0.39 419	0.31 417	0.59 405	0.47 419	0.80 436	1.25 448	0.92 431	1.09 430	0.79 421	0.82 432	0.85 403	0.76 406	0.21 402	0.18 404	0.22 405	0.18 395	0.27 415	0.35 430

DeepPrunerF	0.44 389	0.29 381	1.29 440	0.33 397	0.30 415	0.35 313	0.36 384	0.62 400	1.15 447	0.40 333	0.44 298	0.39 290	0.41 361	0.80 394	0.52 381	0.18 393	0.14 372	0.23 406	0.21 403	0.17 363	0.17 361

CBMV_ROB	0.33 332	0.18 286	0.53 301	0.21 118	0.14 204	0.33 288	0.20 201	0.51 302	0.45 309	0.51 386	0.55 361	0.45 331	0.42 369	0.71 360	0.32 307	0.18 393	0.19 408	0.23 406	0.21 403	0.14 329	0.15 342

HBP-ISP	0.33 332	0.30 387	0.72 368	0.22 172	0.16 275	0.32 277	0.22 253	0.54 335	0.44 298	0.41 342	0.49 333	0.33 240	0.38 349	0.73 367	0.25 259	0.18 393	0.19 408	0.24 408	0.20 400	0.16 348	0.13 314

ccnet	0.42 379	0.31 393	0.48 267	0.27 352	0.32 418	0.60 408	0.32 365	0.65 408	0.46 323	0.53 397	0.66 392	0.56 374	0.45 377	0.72 365	0.61 394	0.26 414	0.19 408	0.24 408	0.21 403	0.26 411	0.22 403

NOSS_ROB	0.31 317	0.20 314	0.35 117	0.24 259	0.16 275	0.32 277	0.19 159	0.52 317	0.48 337	0.33 244	0.36 209	0.42 314	0.28 273	0.93 417	0.24 250	0.19 398	0.20 413	0.24 408	0.22 410	0.17 363	0.17 361

FC-DCNN v2	0.71 430	0.30 387	0.67 352	0.32 391	0.27 402	0.84 431	0.39 399	0.84 440	0.85 430	1.44 457	1.64 453	2.09 454	1.28 453	1.06 430	0.80 412	0.24 411	0.22 418	0.27 411	0.26 421	0.26 411	0.25 416

FCDSN-DC	0.63 422	0.31 393	0.61 331	0.36 409	0.30 415	0.65 412	0.37 388	0.66 414	0.68 406	1.14 444	1.54 450	1.71 449	1.26 451	0.92 415	0.64 400	0.24 411	0.22 418	0.27 411	0.26 421	0.27 415	0.27 421
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 405	0.50 427	0.86 398	0.39 419	0.24 388	0.84 431	0.55 430	0.56 360	0.62 394	0.60 405	0.68 396	0.62 392	0.42 369	1.13 435	0.43 355	0.23 405	0.27 428	0.27 411	0.35 431	0.25 405	0.29 422

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 348	0.36 405	0.53 301	0.34 399	0.19 334	0.51 388	0.24 298	0.55 345	0.38 238	0.41 342	0.47 326	0.47 339	0.27 259	0.73 367	0.30 296	0.36 432	0.19 408	0.27 411	0.17 389	0.26 411	0.23 409

FC-DCNN	0.70 429	0.30 387	0.69 358	0.32 391	0.27 402	0.81 430	0.39 399	0.79 435	0.82 424	1.41 453	1.58 452	1.98 452	1.26 451	1.02 428	0.77 409	0.24 411	0.22 418	0.27 411	0.26 421	0.26 411	0.26 418

MSMD_ROB	0.60 420	0.33 399	0.61 331	0.30 379	0.25 395	0.86 433	0.35 380	0.55 345	0.67 403	1.10 442	1.49 447	1.76 450	0.97 442	0.88 409	0.49 373	0.23 405	0.21 414	0.27 411	0.27 424	0.25 405	0.24 414

DualNet (step1)	0.28 290	0.19 302	0.50 282	0.18 12	0.16 275	0.34 300	0.20 201	0.51 302	0.38 238	0.37 299	0.34 188	0.37 270	0.30 297	0.39 230	0.23 239	0.23 405	0.09 293	0.28 417	0.24 414	0.18 374	0.16 350

test_sample9	0.42 379	0.19 302	0.50 282	0.18 12	0.16 275	0.34 300	0.20 201	0.51 302	0.38 238	0.37 299	0.34 188	0.37 270	0.30 297	0.66 347	0.91 420	0.23 405	1.82 468	0.28 417	0.24 414	0.18 374	0.16 350

test_sample8	0.49 398	0.19 302	0.50 282	0.18 12	0.16 275	0.34 300	0.20 201	0.55 345	0.34 189	0.62 407	0.38 230	1.15 436	0.67 420	0.66 347	0.91 420	0.23 405	1.82 468	0.28 417	0.24 414	0.18 374	0.16 350

ELAS	0.74 435	0.36 405	0.85 397	0.36 409	0.33 419	1.36 455	0.77 447	0.93 444	0.92 435	1.41 453	1.53 449	1.16 437	1.17 447	0.95 421	1.03 427	0.26 414	0.25 426	0.28 417	0.28 427	0.31 422	0.30 423
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.45 390	0.35 402	0.90 404	0.35 408	0.33 419	0.39 338	0.38 394	0.50 287	0.61 392	0.52 392	0.51 341	0.62 392	0.45 377	0.93 417	0.48 371	0.26 414	0.29 432	0.29 421	0.33 429	0.29 420	0.26 418

ELAS_RVC	0.74 435	0.36 405	1.00 418	0.37 415	0.33 419	0.88 434	0.93 456	0.83 439	1.08 443	1.35 449	1.33 441	1.24 438	1.33 455	1.06 430	0.95 423	0.27 419	0.25 426	0.29 421	0.27 424	0.30 421	0.30 423
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	1.41 453	0.36 405	0.74 372	0.43 424	0.41 427	2.16 464	0.80 449	2.39 469	3.38 463	2.22 464	3.06 466	3.54 467	2.73 468	2.15 463	1.94 459	0.28 422	0.27 428	0.30 423	0.46 439	0.28 419	0.34 429

MADNet+	1.01 445	1.16 461	4.72 467	0.70 443	0.47 431	1.24 450	0.96 457	0.97 445	0.89 431	0.65 413	0.77 410	0.87 424	0.85 436	2.09 461	1.68 451	0.38 435	0.39 440	0.31 424	0.27 424	0.43 429	0.39 433

MFN_U_SF_RVC	0.56 412	0.51 429	1.19 432	0.38 417	0.22 371	0.69 416	0.27 329	0.80 436	0.67 403	0.73 419	0.74 406	0.87 424	0.61 418	0.81 397	0.76 406	0.29 424	0.27 428	0.32 425	0.37 435	0.32 424	0.31 425

GANetREF_RVC	0.43 383	0.47 420	0.69 358	0.38 417	0.20 348	0.51 388	0.48 423	0.66 414	0.66 400	0.46 370	0.46 319	0.50 356	0.44 374	0.90 413	0.39 339	0.27 419	0.21 414	0.32 425	0.18 395	0.27 415	0.22 403
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
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 427	0.64 437	1.06 425	0.45 427	0.27 402	1.40 457	0.58 432	0.78 432	0.92 435	0.84 427	0.86 419	0.88 426	0.68 421	1.33 446	0.68 403	0.37 434	0.29 432	0.34 427	0.36 434	0.43 429	0.37 431

BEATNet-Init1	4.73 471	2.61 470	13.29 480	0.58 436	0.53 438	10.12 476	3.33 472	4.83 472	5.01 471	8.75 475	8.51 473	14.08 482	7.60 474	7.70 475	5.34 472	0.28 422	0.28 431	0.34 427	0.37 435	0.57 437	0.45 437

JetBlue	1.14 450	0.76 442	2.36 456	0.59 437	0.75 448	3.04 468	1.78 469	1.11 447	0.90 433	0.94 432	1.10 431	1.66 448	1.28 453	2.09 461	1.72 453	0.43 438	0.36 438	0.38 429	0.38 437	0.58 438	0.56 445

AnonymousM	0.17 61	0.19 302	0.24 21	0.18 12	0.10 28	0.18 30	0.17 86	0.30 81	0.23 63	0.26 119	0.20 58	0.18 63	0.14 69	0.19 41	0.14 59	0.09 191	0.06 83	0.38 429	0.15 369	0.06 8	0.05 1

SQANet	0.40 374	0.48 422	0.67 352	0.48 430	0.39 424	0.48 381	0.22 253	0.51 302	0.43 284	0.40 333	0.47 326	0.47 339	0.33 321	0.54 288	0.32 307	0.36 432	0.15 386	0.40 431	0.21 403	0.45 431	0.31 425

NVStereoNet_ROB	0.67 426	0.49 426	0.83 389	0.48 430	0.40 426	0.51 388	0.46 415	0.70 424	0.77 420	0.84 427	1.72 454	1.02 432	0.83 433	1.23 441	0.79 411	0.32 428	0.38 439	0.40 431	0.46 439	0.36 427	0.41 435
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Anonymous_2	0.37 357	0.21 327	0.47 259	0.20 79	0.21 355	0.42 353	0.26 324	0.38 172	0.29 137	0.33 244	0.30 138	0.44 327	0.38 349	0.36 222	0.29 290	0.26 414	0.29 432	0.44 433	1.41 468	0.34 425	0.21 398

Consistency-Raft	0.55 411	0.48 422	1.02 421	0.45 427	0.49 433	0.49 384	0.47 419	0.72 427	0.72 413	0.45 367	0.82 415	0.47 339	0.60 409	0.50 265	0.63 399	0.39 436	0.39 440	0.44 433	0.51 444	0.52 434	0.37 431

UDG	0.40 374	0.46 418	0.49 272	0.40 421	0.35 422	0.47 376	0.27 329	0.54 335	0.47 328	0.39 325	0.45 310	0.59 383	0.44 374	0.46 251	0.39 339	0.26 414	0.19 408	0.48 435	0.22 410	0.34 425	0.26 418

anonymity	0.56 412	0.54 431	0.70 364	0.47 429	0.61 442	0.56 400	0.43 409	0.69 423	0.49 346	0.63 409	0.55 361	0.54 370	0.60 409	0.61 321	0.57 385	0.55 442	0.53 449	0.50 436	0.54 447	0.51 433	0.56 445

SPS-STEREO	0.69 428	0.61 435	0.98 416	0.52 435	0.57 440	0.74 421	0.50 426	0.78 432	0.62 394	0.95 434	0.86 419	0.94 428	0.70 423	1.01 427	0.87 418	0.58 445	0.51 446	0.50 436	0.50 443	0.55 436	0.58 447
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.87 439	0.66 439	1.30 441	0.51 433	0.60 441	1.03 441	0.84 453	0.76 430	0.73 416	1.39 451	1.51 448	1.31 441	1.22 449	1.11 432	1.08 429	0.57 444	0.53 449	0.51 438	0.51 444	0.54 435	0.61 452

otaku	0.57 415	0.62 436	0.87 400	0.63 440	0.44 429	0.73 420	0.37 388	0.65 408	0.66 400	0.51 386	0.75 407	0.66 407	0.45 377	0.69 354	0.46 368	0.53 439	0.34 437	0.55 439	0.35 431	0.60 439	0.45 437

DDUNet	0.41 376	0.50 427	0.48 267	0.44 426	0.39 424	0.46 370	0.32 365	0.50 287	0.43 284	0.45 367	0.52 349	0.57 378	0.36 337	0.48 257	0.33 314	0.33 429	0.21 414	0.55 439	0.25 417	0.37 428	0.32 428

CC-Net-ROB	0.43 383	0.47 420	0.65 348	0.37 415	0.23 383	0.51 388	0.29 347	0.66 414	0.49 346	0.46 370	0.51 341	0.48 345	0.38 349	0.96 422	0.35 322	0.34 430	0.23 422	0.55 439	0.25 417	0.31 422	0.20 391

Ntro	0.58 416	0.64 437	0.92 407	0.66 441	0.50 435	0.77 424	0.36 384	0.66 414	0.70 410	0.50 381	0.59 372	0.65 403	0.51 397	0.75 375	0.45 362	0.56 443	0.32 436	0.56 442	0.34 430	0.63 441	0.46 440

MFMNet_re	0.72 431	0.76 442	0.99 417	0.62 439	0.70 446	0.77 424	0.67 438	0.75 429	0.83 427	0.78 425	0.86 419	0.69 414	0.78 427	0.71 360	0.61 394	0.66 448	0.59 455	0.61 443	0.58 451	0.68 447	0.71 456

DGSMNet	0.61 421	0.29 381	0.91 405	0.51 433	0.70 446	0.62 410	1.38 468	0.59 380	0.55 376	0.37 299	0.61 383	0.52 364	0.33 321	0.65 342	0.43 355	0.53 439	0.60 456	0.67 444	0.61 452	0.63 441	0.61 452

WAO-7	1.01 445	0.89 449	0.93 409	0.83 449	0.66 445	1.18 446	0.81 451	1.40 453	1.57 454	1.11 443	1.76 456	1.45 444	1.19 448	1.50 450	1.14 434	0.61 446	0.62 459	0.70 445	0.68 455	0.66 446	0.60 449

ACVNet_1	0.72 431	0.81 444	1.37 444	0.72 444	0.53 438	0.77 424	0.42 407	0.85 443	0.90 433	0.74 422	0.75 407	1.32 442	0.72 425	1.02 428	0.55 384	0.54 441	0.31 435	0.71 446	0.35 431	0.64 443	0.45 437

DispFullNet	0.66 425	0.89 449	1.59 447	0.77 446	1.21 463	0.51 388	0.23 276	0.59 380	0.72 413	0.69 417	0.61 383	0.69 414	0.91 438	0.79 390	0.48 371	0.27 419	0.12 353	0.73 447	0.30 428	0.65 444	0.40 434

ACVNet-4b	0.72 431	0.81 444	1.33 442	0.72 444	0.50 435	0.80 429	0.31 361	0.71 426	0.80 423	0.50 381	0.72 405	0.95 430	0.43 373	0.96 422	1.20 441	1.13 466	0.21 414	0.76 448	0.45 438	0.65 444	0.46 440

RainbowNet	0.72 431	0.89 449	1.02 421	0.82 447	0.63 444	0.78 427	0.52 427	0.81 438	0.93 437	0.60 405	0.79 412	0.80 422	0.60 409	0.80 394	0.57 385	0.78 453	0.55 452	0.78 449	0.49 441	0.76 449	0.58 447

ACVNet_2	0.89 440	0.87 448	1.25 436	0.82 447	0.62 443	0.97 439	0.62 436	1.14 448	1.42 451	1.00 437	1.40 442	1.47 445	0.84 434	1.11 432	0.66 402	0.61 446	0.43 443	0.78 449	0.49 441	0.75 448	0.52 443

GCST	0.47 393	0.60 434	0.57 317	1.04 457	0.48 432	0.38 330	0.11 3	0.40 191	0.32 168	0.41 342	0.34 188	0.29 197	0.17 120	0.46 251	0.19 168	0.69 449	0.42 442	0.79 451	0.62 453	0.62 440	0.46 440

PWCK	1.00 443	1.17 462	1.70 451	0.91 450	0.41 427	1.19 448	0.92 455	1.10 446	1.14 446	1.16 445	1.14 433	1.25 439	0.88 437	1.75 457	1.04 428	0.87 457	0.50 444	0.87 452	0.53 446	0.96 459	0.52 443

LVE	1.13 449	1.02 455	1.28 439	1.01 454	0.80 454	1.29 453	0.81 451	1.47 456	1.96 456	1.07 441	1.90 457	1.90 451	1.01 443	1.48 449	0.91 420	0.93 460	0.61 458	0.94 453	0.69 456	0.87 454	0.75 460

IMH-64-1	0.91 441	0.86 446	0.84 394	0.97 452	0.75 448	0.92 437	0.71 440	1.27 449	1.10 444	0.89 429	1.45 444	1.14 434	0.96 440	1.19 437	0.84 414	0.74 450	0.51 446	0.97 454	0.55 448	0.84 451	0.60 449

IMH-64	0.91 441	0.86 446	0.84 394	0.97 452	0.75 448	0.92 437	0.71 440	1.27 449	1.10 444	0.89 429	1.45 444	1.14 434	0.96 440	1.19 437	0.84 414	0.74 450	0.51 446	0.97 454	0.55 448	0.84 451	0.60 449

IMH	1.05 447	0.95 454	1.00 418	1.01 454	0.78 451	1.11 443	0.68 439	1.38 452	1.43 452	1.00 437	1.72 454	1.43 443	1.14 444	1.73 456	0.89 419	1.09 463	0.55 452	0.99 456	0.57 450	0.87 454	0.62 454

Dean	1.17 451	1.04 457	1.49 446	1.03 456	0.78 451	1.20 449	0.77 447	1.48 457	1.96 456	1.28 447	1.99 459	2.15 455	1.14 444	1.25 442	1.00 426	0.81 455	0.60 456	1.01 457	0.69 456	0.92 458	0.74 459

WAO-6	1.07 448	0.93 453	0.92 407	0.96 451	0.78 451	1.28 452	0.75 444	1.34 451	2.00 458	1.02 439	1.54 450	1.59 446	1.22 449	1.31 445	1.14 434	0.78 453	0.55 452	1.02 458	0.75 459	0.83 450	0.69 455

JetRed	2.30 466	2.64 471	6.12 468	1.12 461	1.38 466	5.85 471	3.29 471	1.99 465	1.67 455	1.98 463	1.95 458	2.16 458	1.60 460	2.48 465	4.10 470	1.05 461	1.60 467	1.09 459	1.01 466	1.67 468	1.28 468

WAO-8	1.46 456	1.10 459	1.09 426	1.10 458	0.84 455	2.06 461	0.75 444	1.84 462	3.83 466	1.44 457	2.21 462	2.15 455	1.43 457	3.17 467	1.19 439	0.91 458	0.65 461	1.09 459	0.79 460	0.90 456	0.71 456

TorneroNet-64	1.43 454	1.03 456	1.20 433	1.10 458	0.86 457	2.26 465	0.73 443	1.84 462	3.84 468	1.25 446	2.25 464	2.69 463	1.42 456	1.76 458	1.43 446	0.76 452	0.50 444	1.09 459	0.66 454	1.23 463	0.76 461

Venus	1.46 456	1.10 459	1.09 426	1.10 458	0.84 455	2.06 461	0.75 444	1.84 462	3.83 466	1.44 457	2.21 462	2.15 455	1.43 457	3.17 467	1.19 439	0.91 458	0.65 461	1.09 459	0.79 460	0.90 456	0.71 456

TorneroNet	2.22 464	1.08 458	1.24 435	1.14 462	0.90 458	5.58 470	0.80 449	2.12 467	8.69 474	2.58 466	5.42 471	3.88 468	1.97 462	1.78 460	1.87 456	0.86 456	0.54 451	1.15 463	0.74 458	1.23 463	0.85 462

UNDER WATER-64	1.55 458	1.19 463	2.52 459	1.31 463	0.95 459	2.12 463	1.21 466	1.45 455	3.19 462	1.43 456	1.32 440	2.64 462	2.04 463	1.63 453	1.83 455	1.11 464	0.67 463	1.28 464	0.92 463	1.19 461	1.02 465

UNDER WATER	1.59 459	1.22 464	2.36 456	1.38 464	1.03 460	1.67 460	1.10 463	1.54 460	3.63 464	1.44 457	1.47 446	2.85 464	2.25 465	1.67 454	1.94 459	1.06 462	0.62 459	1.31 465	0.93 464	1.21 462	1.02 465

notaker	1.45 455	1.34 465	1.48 445	1.40 465	1.07 461	1.18 446	0.85 454	1.48 457	1.40 450	1.51 462	3.46 467	2.40 460	1.81 461	1.76 458	1.45 449	1.11 464	0.69 464	1.38 466	0.87 462	1.31 465	0.97 464

ktn	1.77 462	1.36 466	1.22 434	1.43 466	1.14 462	1.52 458	1.08 462	1.51 459	3.96 469	2.77 468	4.69 469	3.35 466	1.46 459	1.69 455	1.25 443	1.43 468	0.77 465	1.45 467	0.99 465	1.32 466	0.96 463

KSHMR	1.89 463	1.36 466	1.60 448	1.47 467	1.22 464	1.38 456	1.06 461	1.79 461	5.97 472	1.42 455	5.65 472	2.98 465	1.14 444	2.23 464	1.20 441	1.27 467	1.12 466	1.46 468	1.10 467	1.32 466	1.15 467

HanzoNet	2.97 467	1.69 468	2.29 455	1.74 468	1.33 465	1.53 459	1.03 460	1.99 465	2.64 461	5.51 471	5.16 470	5.90 473	6.82 473	4.32 472	3.29 467	3.16 471	2.02 472	1.92 469	2.87 472	2.24 470	1.89 470

MADNet++	2.26 465	1.80 469	2.06 453	2.13 471	1.97 468	2.61 467	1.79 470	2.38 468	2.16 459	2.75 467	2.65 465	2.38 459	2.43 466	3.17 467	3.21 466	2.17 469	1.95 470	1.94 470	1.63 469	2.06 469	2.01 471

tt	4.71 470	0.10 36	3.94 464	2.06 470	1.53 467	10.14 477	16.88 477	9.27 477	4.98 470	1.39 451	1.02 428	4.68 469	4.90 470	3.35 470	5.86 473	5.76 475	9.15 480	2.24 471	2.53 471	3.10 471	1.32 469

DGTPSM_ROB	8.34 473	5.10 473	10.37 478	5.31 474	10.18 474	8.33 473	23.60 481	6.06 474	13.41 480	4.90 469	10.87 478	5.65 471	10.44 475	6.17 473	12.59 476	3.74 472	7.55 475	3.69 472	7.26 477	4.14 473	7.46 475

DPSMNet_ROB	8.40 474	5.11 474	10.49 479	5.58 475	10.25 475	8.34 474	23.62 482	6.07 475	13.45 481	4.93 470	10.88 479	5.66 472	10.44 475	6.24 474	12.64 477	3.98 473	7.61 476	3.76 473	7.30 478	4.20 474	7.51 476

DPSimNet_ROB	4.34 469	4.23 472	6.89 470	3.67 472	3.68 469	4.75 469	5.21 473	2.67 470	3.68 465	5.82 472	3.95 468	5.57 470	6.72 472	3.46 471	4.48 471	4.05 474	2.88 473	4.68 474	3.12 474	3.69 472	3.62 474

U	1.00 443	0.09 15	0.21 8	0.21 118	3.68 469	6.12 472	0.14 21	0.21 6	0.21 39	0.11 3	0.11 3	0.10 2	0.09 4	0.12 1	0.11 1	0.07 22	0.05 7	5.42 475	2.90 473	0.07 51	0.06 28

DPSM_ROB	11.49 477	9.87 480	10.35 476	11.13 477	11.31 476	19.11 484	27.51 484	13.37 482	14.21 483	10.31 479	11.06 480	10.96 480	11.27 481	11.96 482	13.59 479	6.78 477	8.19 478	6.03 476	7.09 475	7.93 475	7.73 478

DPSM	11.49 477	9.87 480	10.35 476	11.13 477	11.31 476	19.11 484	27.51 484	13.37 482	14.21 483	10.31 479	11.06 480	10.96 480	11.27 481	11.96 482	13.59 479	6.78 477	8.19 478	6.03 476	7.09 475	7.93 475	7.73 478

PML	16.10 482	12.82 483	6.78 469	5.23 473	7.76 472	33.92 486	66.56 489	5.30 473	10.28 475	26.12 488	68.59 489	20.51 484	13.49 483	10.06 477	6.78 475	5.96 476	2.00 471	6.04 478	2.18 470	8.96 477	2.60 473

CasAABBNet	23.10 486	19.86 485	20.64 483	22.47 485	22.73 485	38.41 487	55.50 488	26.89 487	28.70 488	20.61 485	22.15 486	22.08 486	22.75 486	23.99 486	27.36 488	13.59 482	16.48 485	12.14 479	14.27 480	15.95 482	15.53 484

Selective-RAFT-Error	23.16 487	19.93 486	20.87 484	22.54 486	22.81 486	38.52 489	55.47 487	27.01 489	28.83 489	20.66 486	22.25 487	22.09 487	22.80 488	24.09 487	27.36 488	13.61 483	16.48 485	12.15 480	14.28 481	15.99 483	15.57 485

LSM0	24.24 488	19.98 487	22.32 485	24.22 487	40.14 489	38.48 488	55.20 486	26.95 488	28.57 487	20.49 484	21.83 484	22.26 488	22.75 486	24.22 488	27.30 487	13.66 484	16.32 484	12.19 481	14.15 479	16.10 484	17.66 486

Anonymous_1	16.62 483	9.35 476	9.84 472	10.66 476	14.64 478	18.66 483	27.12 483	12.64 481	13.51 482	10.76 481	10.30 477	10.13 476	10.60 477	11.06 481	12.74 478	15.87 485	7.74 477	16.92 482	43.48 486	58.66 489	7.68 477

HaxPig	17.72 484	20.22 488	19.73 481	16.53 480	16.51 479	9.27 475	9.33 474	14.34 484	13.27 479	18.65 483	18.70 483	17.35 483	16.77 484	17.04 484	16.45 484	22.05 487	20.89 487	22.27 483	21.53 482	21.29 485	22.13 487

LRCNet_RVC	10.90 476	14.34 484	9.35 471	15.35 479	8.04 473	1.08 442	0.34 377	8.78 476	0.70 410	12.63 482	16.05 482	9.85 475	6.54 471	8.57 476	6.34 474	20.27 486	5.40 474	23.70 484	21.88 483	14.87 481	13.83 483

MEDIAN_ROB	21.21 485	24.62 489	23.47 486	19.58 481	19.65 484	13.22 478	10.96 475	17.88 485	17.00 485	22.14 487	22.02 485	20.86 485	20.36 485	21.06 485	19.71 485	25.63 488	24.13 488	26.21 485	25.20 484	25.17 486	25.38 488

AVERAGE_ROB	25.43 489	29.06 490	27.24 487	24.63 488	24.20 488	17.73 482	12.61 476	22.29 486	21.39 486	26.79 489	26.16 488	25.20 489	24.64 489	25.07 489	23.53 486	29.96 489	28.40 489	30.60 486	29.58 485	29.72 487	29.84 489

xxxxx1	15.27 479	9.54 477	10.31 473	20.13 482	18.88 481	17.08 479	23.03 478	10.36 478	10.99 476	9.21 476	9.62 474	10.74 477	10.61 478	10.72 478	13.89 481	7.97 479	9.20 481	31.85 487	44.72 487	12.84 478	13.69 480

tt_ll	15.27 479	9.54 477	10.31 473	20.13 482	18.88 481	17.08 479	23.03 478	10.36 478	10.99 476	9.21 476	9.62 474	10.74 477	10.61 478	10.72 478	13.89 481	7.97 479	9.20 481	31.85 487	44.72 487	12.84 478	13.69 480

ff	15.27 479	9.54 477	10.31 473	20.13 482	18.88 481	17.08 479	23.03 478	10.36 478	10.99 476	9.21 476	9.62 474	10.74 477	10.61 478	10.72 478	13.89 481	7.97 479	9.20 481	31.85 487	44.72 487	12.84 478	13.69 480

test_example2	101.33 490	108.28 491	68.15 489	98.43 489	106.93 490	89.75 490	102.43 490	36.80 490	97.65 490	129.04 490	130.15 490	65.26 490	66.62 490	92.11 490	80.24 490	144.10 490	199.48 490	81.81 490	103.01 490	125.01 490	101.27 490

ASD4		6.65 475

Low-res two-view benchmark