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

S2M2	0.24 8	0.29 95	0.90 16	0.23 10	0.17 84	0.24 4	0.09 1	0.36 7	0.45 92	0.17 6	0.25 32	0.23 31	0.17 14	0.24 3	0.28 126	0.15 325	0.12 259	0.11 156	0.12 204	0.15 113	0.11 69

LGtest1	0.21 3	0.37 155	0.70 7	0.22 8	0.12 4	0.31 17	0.11 2	0.36 7	0.39 41	0.17 6	0.13 4	0.16 5	0.14 2	0.25 5	0.27 116	0.10 124	0.09 148	0.08 8	0.06 9	0.10 20	0.10 49

IGEV-Stereo++	0.23 6	0.23 32	0.64 4	0.24 19	0.22 193	0.47 85	0.13 3	0.52 82	0.33 10	0.18 10	0.24 26	0.17 7	0.22 64	0.32 45	0.19 13	0.08 10	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.17 171	0.09 29

IGEV-Stereo+	0.29 29	0.29 95	0.86 14	0.25 35	0.34 344	0.30 13	0.14 4	0.32 4	0.53 167	0.18 10	0.12 3	0.18 10	0.19 38	0.49 164	0.17 7	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.20 366	0.46 447	0.59 469

GCAP-Stereo	0.34 67	0.89 387	1.76 164	0.26 63	0.12 4	0.52 134	0.14 4	0.49 60	0.38 31	0.29 79	0.30 63	0.29 92	0.22 64	0.30 31	0.20 35	0.09 40	0.17 355	0.09 46	0.07 21	0.21 246	0.11 69

StereoAnything_RVC	0.35 78	1.25 465	1.82 211	0.20 3	0.12 4	0.26 6	0.15 6	0.43 30	0.37 27	0.14 1	0.10 1	0.11 1	0.19 38	0.46 138	0.14 1	0.11 186	0.09 148	0.08 8	0.05 1	0.76 478	0.18 251

MonSter	0.20 1	0.22 25	0.65 5	0.21 5	0.17 84	0.33 24	0.15 6	0.46 39	0.32 6	0.16 5	0.17 6	0.14 2	0.11 1	0.27 10	0.23 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 21	0.07 1	0.09 29

dual_stereo	0.23 6	0.25 45	0.66 6	0.21 5	0.15 37	0.27 7	0.15 6	0.62 144	0.40 49	0.15 2	0.13 4	0.18 10	0.14 2	0.37 80	0.19 13	0.09 40	0.31 444	0.07 1	0.10 105	0.07 1	0.07 5

Pointernet	0.29 29	0.25 45	1.49 101	0.24 19	0.20 159	0.47 85	0.15 6	0.62 144	0.47 115	0.22 31	0.29 53	0.26 67	0.20 46	0.28 15	0.20 35	0.10 124	0.07 19	0.07 1	0.12 204	0.10 20	0.07 5

U	3.37 512	0.17 1	0.91 17	0.26 63	13.79 526	19.19 530	0.15 6	0.41 21	0.31 3	0.17 6	0.18 8	0.27 76	0.15 7	0.21 1	0.16 2	0.09 40	0.06 2	17.88 531	12.81 528	0.10 20	0.08 18

trnet	0.28 20	0.26 59	1.32 64	0.19 1	0.12 4	0.54 148	0.15 6	0.48 54	0.46 100	0.27 71	0.33 86	0.24 44	0.21 55	0.30 31	0.21 48	0.10 124	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.09 13	0.07 5

DLNR_Zeroshot_test	13.43 527	19.94 531	23.55 531	121.61 541	35.03 536	0.46 80	0.15 6	8.02 524	0.35 16	0.28 76	0.37 104	0.26 67	0.17 14	0.76 257	0.29 141	6.42 524	0.26 429	0.09 46	0.38 453	50.13 539	0.18 251

CREStereo++_RVC	0.33 59	0.29 95	1.74 152	0.24 19	0.16 58	0.54 148	0.15 6	0.40 16	0.55 185	0.37 108	0.51 204	0.24 44	0.19 38	0.27 10	0.26 108	0.09 40	0.06 2	0.08 8	0.30 420	0.08 4	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
SGD-Stereo	0.22 4	0.28 86	0.77 10	0.22 8	0.11 1	0.40 49	0.16 14	0.31 3	0.36 22	0.19 14	0.19 11	0.17 7	0.17 14	0.37 80	0.16 2	0.10 124	0.06 2	0.08 8	0.07 21	0.10 20	0.07 5

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 20	0.28 86	1.09 31	0.33 228	0.15 37	0.30 13	0.16 14	0.58 120	0.42 64	0.19 14	0.19 11	0.17 7	0.26 115	0.38 87	0.37 216	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.25 393	0.10 20	0.06 1

FoundationStereo	0.20 1	0.30 106	0.81 12	0.21 5	0.22 193	0.21 2	0.16 14	0.25 1	0.38 31	0.15 2	0.11 2	0.18 10	0.17 14	0.23 2	0.16 2	0.09 40	0.13 278	0.08 8	0.06 9	0.07 1	0.07 5

MaDis-Stereo	0.29 29	0.54 249	1.44 88	0.24 19	0.29 287	0.29 11	0.16 14	0.45 37	0.37 27	0.19 14	0.21 13	0.28 85	0.22 64	0.30 31	0.29 141	0.10 124	0.09 148	0.10 93	0.08 46	0.11 36	0.11 69

TANstereo	0.33 59	0.49 230	1.75 158	0.23 10	0.12 4	0.54 148	0.16 14	0.40 16	0.45 92	0.45 159	0.51 204	0.26 67	0.22 64	0.29 25	0.20 35	0.10 124	0.10 187	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.11 69

GIP-stereo	0.26 12	0.22 25	0.78 11	0.29 135	0.20 159	0.42 56	0.17 19	0.64 153	0.39 41	0.18 10	0.24 26	0.23 31	0.18 30	0.25 5	0.47 278	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.06 9	0.17 171	0.08 18

MIF-Stereo (partial)	0.34 67	0.41 183	1.93 260	0.26 63	0.24 225	0.32 21	0.17 19	0.53 90	0.42 64	0.25 58	0.37 104	0.25 54	0.26 115	0.44 118	0.31 171	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.19 218	0.14 153

EGLCR-Stereo	0.29 29	0.27 65	0.97 23	0.30 151	0.19 145	0.56 176	0.17 19	0.68 174	0.36 22	0.30 82	0.18 8	0.27 76	0.17 14	0.38 87	0.19 13	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.10 20	0.35 413

XX-TBD	0.34 67	0.77 343	1.75 158	0.34 258	0.13 13	0.51 117	0.17 19	0.43 30	0.50 133	0.37 108	0.49 192	0.23 31	0.18 30	0.28 15	0.24 89	0.10 124	0.07 19	0.08 8	0.06 9	0.09 13	0.07 5

XX-Stereo	0.55 293	0.54 249	3.50 490	0.48 407	0.39 384	0.54 148	0.17 19	0.89 343	0.40 49	0.44 149	0.65 341	0.85 401	0.19 38	0.77 261	0.21 48	0.10 124	0.14 295	0.10 93	0.32 432	0.17 171	0.14 153

CREStereo	0.28 20	0.30 106	1.33 66	0.19 1	0.13 13	0.55 161	0.17 19	0.48 54	0.46 100	0.27 71	0.33 86	0.24 44	0.21 55	0.31 38	0.21 48	0.11 186	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.10 20	0.07 5
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
DIP-Stereo	0.37 90	0.34 138	1.50 104	0.27 79	0.18 116	0.63 297	0.17 19	0.92 368	0.53 167	0.49 199	0.48 175	0.30 96	0.30 168	0.39 92	0.30 159	0.10 124	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.15 113	0.12 104
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 90	0.37 155	1.21 47	0.26 63	0.18 116	0.73 373	0.18 26	0.53 90	0.41 55	0.35 99	0.30 63	0.58 275	0.22 64	0.33 53	0.95 392	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.35 442	0.13 75	0.15 186

GREAT-IGEV	0.37 90	0.28 86	1.48 98	0.25 35	0.38 381	0.46 80	0.18 26	0.33 5	0.34 12	0.15 2	0.29 53	0.15 4	0.17 14	0.36 73	0.23 68	0.07 2	0.76 498	0.07 1	0.26 400	0.21 246	1.03 499

DEFOM-Stereo	0.22 4	0.22 25	0.91 17	0.23 10	0.13 13	0.49 100	0.18 26	0.30 2	0.28 1	0.19 14	0.17 6	0.14 2	0.14 2	0.41 100	0.16 2	0.08 10	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.09 13	0.09 29

tg	0.37 90	0.55 258	1.35 70	0.28 104	0.16 58	0.57 194	0.18 26	0.57 114	0.49 123	0.37 108	0.44 147	0.38 135	0.24 86	0.46 138	0.24 89	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.43 437	0.36 421

H2IRNET	0.40 120	0.61 272	1.90 248	0.29 135	0.17 84	0.54 148	0.18 26	0.52 82	0.50 133	0.27 71	0.56 260	0.47 213	0.35 195	0.46 138	0.33 192	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.14 264	0.32 368	0.12 104

UniTT-Stereo	0.30 39	0.36 153	1.68 132	0.27 79	0.24 225	0.29 11	0.18 26	0.33 5	0.34 12	0.26 66	0.37 104	0.18 10	0.18 30	0.31 38	0.27 116	0.10 124	0.08 80	0.08 8	0.07 21	0.25 304	0.08 18

RAFT-RH_RVC	0.61 333	0.50 236	2.33 356	0.36 292	0.29 287	0.60 238	0.18 26	0.44 34	0.58 210	0.76 412	1.91 479	0.47 213	0.29 160	1.60 362	1.23 427	0.14 308	0.07 19	0.13 269	0.13 236	0.10 20	0.09 29

HART	0.38 99	0.53 244	1.66 129	0.26 63	0.15 37	0.30 13	0.19 33	0.67 170	0.46 100	0.29 79	0.52 217	0.38 135	0.16 8	0.41 100	0.20 35	0.08 10	0.68 491	0.09 46	0.07 21	0.34 383	0.21 291

HI	0.41 127	0.63 289	1.72 145	0.27 79	0.21 170	0.45 64	0.19 33	0.55 105	0.41 55	0.57 289	0.59 277	0.65 305	0.45 292	0.45 129	0.39 234	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.11 166	0.20 233	0.10 49

CoSv	0.41 127	0.63 289	1.72 145	0.27 79	0.21 170	0.45 64	0.19 33	0.55 105	0.41 55	0.57 289	0.59 277	0.65 305	0.45 292	0.45 129	0.39 234	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.11 166	0.20 233	0.10 49

ISRNet	0.47 205	0.44 206	1.55 111	0.37 313	0.31 315	0.49 100	0.19 33	0.75 219	0.66 304	0.63 356	0.71 378	0.67 321	0.39 236	0.58 198	0.44 264	0.23 418	0.16 337	0.21 409	0.20 366	0.21 246	0.25 349

UGAM-zero	0.63 344	0.39 172	2.49 389	0.30 151	0.49 429	0.67 334	0.19 33	0.91 359	0.45 92	0.77 416	0.45 151	1.16 463	0.82 425	2.05 433	0.29 141	0.09 40	0.15 320	0.09 46	0.44 465	0.11 36	0.22 304

RAStereo	0.28 20	0.48 227	1.52 107	0.26 63	0.18 116	0.25 5	0.19 33	0.42 24	0.35 16	0.20 19	0.25 32	0.20 14	0.16 8	0.24 3	0.24 89	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.12 47	0.08 18

GCST	0.72 392	1.10 442	2.15 322	1.11 491	0.59 452	0.62 279	0.19 33	0.75 219	0.53 167	0.56 278	0.63 316	0.47 213	0.31 176	1.11 299	0.33 192	0.75 484	0.45 468	0.84 483	0.64 490	0.69 472	0.54 462

MoCha-V2	0.36 84	0.32 121	1.41 81	0.36 292	0.31 315	0.35 33	0.19 33	0.57 114	0.39 41	0.30 82	0.32 79	0.28 85	0.27 132	0.47 149	0.24 89	0.08 10	0.56 480	0.08 8	0.38 453	0.18 197	0.12 104

GMStereo_Zeroshot	0.41 127	0.36 153	1.54 109	0.41 354	0.19 145	0.52 134	0.19 33	0.59 128	0.52 148	0.57 289	0.59 277	0.63 293	0.29 160	0.58 198	0.33 192	0.15 325	0.09 148	0.16 350	0.09 71	0.24 292	0.12 104

MIM_Stereo	0.41 127	0.60 268	1.88 237	0.31 178	0.21 170	0.50 108	0.19 33	0.64 153	0.44 77	0.43 143	0.53 228	0.43 172	0.27 132	0.51 173	0.28 126	0.08 10	0.14 295	0.11 156	0.10 105	0.26 323	0.26 359

CASnet	0.28 20	0.31 117	1.20 45	0.28 104	0.11 1	0.47 85	0.19 33	0.44 34	0.44 77	0.38 116	0.31 74	0.23 31	0.17 14	0.29 25	0.19 13	0.10 124	0.06 2	0.15 332	0.12 204	0.16 149	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.35 78	0.26 59	1.48 98	0.31 178	0.15 37	0.61 259	0.19 33	0.60 138	0.54 179	0.28 76	0.29 53	0.40 149	0.33 185	0.50 170	0.27 116	0.10 124	0.07 19	0.09 46	0.35 442	0.19 218	0.08 18

MC-Stereo	0.32 52	0.31 117	1.46 91	0.31 178	0.15 37	0.53 141	0.19 33	0.44 34	0.35 16	0.36 104	0.38 113	0.27 76	0.27 132	0.42 108	0.19 13	0.09 40	0.13 278	0.09 46	0.16 306	0.20 233	0.13 138

RALAANet	0.43 152	0.98 420	1.90 248	0.32 207	0.23 212	0.48 93	0.19 33	0.67 170	0.53 167	0.48 187	0.45 151	0.39 141	0.30 168	0.48 154	0.37 216	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.14 264	0.27 332	0.10 49

CFNet-RSSM	0.41 127	0.32 121	2.20 332	0.27 79	0.44 410	0.52 134	0.19 33	0.76 232	0.48 117	0.43 143	0.36 101	0.54 246	0.26 115	0.33 53	0.25 101	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.38 453	0.10 20	0.09 29

Gwc-CoAtRS	0.38 99	0.33 126	1.92 257	0.27 79	0.41 400	0.48 93	0.19 33	0.59 128	0.46 100	0.43 143	0.39 121	0.57 268	0.26 115	0.32 45	0.26 108	0.09 40	0.09 148	0.09 46	0.31 426	0.11 36	0.09 29

DN-CSS_ROB	0.48 211	1.23 462	1.99 286	0.39 338	0.22 193	0.56 176	0.19 33	0.75 219	0.61 238	0.45 159	0.62 304	0.41 155	0.31 176	0.70 245	0.32 182	0.11 186	0.08 80	0.14 305	0.13 236	0.36 397	0.12 104

SCV_C0	0.33 59	0.43 195	1.42 85	0.25 35	0.16 58	0.35 33	0.20 50	0.68 174	0.44 77	0.24 43	0.27 43	0.29 92	0.20 46	0.58 198	0.18 8	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.30 420	0.26 323	0.17 231

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 333	0.61 272	3.35 487	0.33 228	0.58 450	0.66 328	0.20 50	0.98 414	0.55 185	0.73 404	0.52 217	0.99 436	0.65 388	0.58 198	0.29 141	0.10 124	0.16 337	0.10 93	0.41 461	0.29 342	0.20 282

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 90	1.34 477	1.24 52	0.23 10	0.12 4	0.33 24	0.20 50	0.40 16	0.33 10	0.25 58	0.21 13	0.16 5	0.14 2	0.27 10	0.63 337	0.55 472	0.06 2	0.11 156	0.13 236	0.25 304	0.49 458

AIO-Stereo	0.30 39	0.27 65	1.25 53	0.27 79	0.24 225	0.37 40	0.20 50	0.52 82	0.36 22	0.21 24	0.30 63	0.23 31	0.14 2	0.31 38	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.38 453	0.19 218	0.31 395

RSM++	0.27 13	0.26 59	0.87 15	0.28 104	0.13 13	0.39 47	0.20 50	0.45 37	0.45 92	0.20 19	0.24 26	0.24 44	0.17 14	0.36 73	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.35 442	0.26 323	0.18 251

CAS++	0.31 47	0.33 126	1.43 86	0.25 35	0.17 84	0.31 17	0.20 50	0.78 257	0.41 55	0.30 82	0.30 63	0.21 22	0.16 8	0.33 53	0.18 8	0.15 325	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.15 113	0.11 69
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala2	0.44 162	0.28 86	2.59 409	0.64 455	0.56 445	0.57 194	0.20 50	0.78 257	0.52 148	0.40 124	0.39 121	0.45 192	0.21 55	0.27 10	0.22 60	0.09 40	0.10 187	0.08 8	0.29 411	0.12 47	0.10 49

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 240	0.33 126	0.93 20	0.26 63	0.22 193	0.46 80	0.20 50	1.10 464	1.34 478	3.16 514	0.32 79	0.22 24	0.20 46	0.30 31	0.22 60	0.10 124	0.09 148	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.19 267

MyStereo8	0.54 280	0.80 355	2.76 435	0.32 207	0.33 336	0.71 361	0.20 50	0.87 329	0.57 200	0.51 219	0.59 277	0.50 229	0.33 185	0.68 234	0.55 309	0.10 124	0.29 438	0.10 93	0.13 236	0.21 246	0.34 411

plain	0.37 90	0.47 224	2.15 322	0.27 79	0.19 145	0.33 24	0.20 50	0.58 120	0.46 100	0.23 39	0.37 104	0.23 31	0.25 101	0.45 129	0.28 126	0.11 186	0.08 80	0.13 269	0.09 71	0.42 435	0.12 104

MSKI-zero shot	0.46 190	0.38 163	2.47 386	0.27 79	0.43 409	0.56 176	0.20 50	0.77 242	0.43 73	0.60 329	0.51 204	0.44 183	0.17 14	0.68 234	0.21 48	0.09 40	0.29 438	0.09 46	0.32 432	0.14 96	0.10 49

LoS	0.31 47	0.30 106	1.52 107	0.23 10	0.13 13	0.54 148	0.20 50	0.48 54	0.49 123	0.25 58	0.28 47	0.37 128	0.24 86	0.38 87	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.08 8	0.05 1	0.15 113	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 39	0.27 65	1.09 31	0.23 10	0.50 430	0.40 49	0.20 50	0.46 39	0.44 77	0.22 31	0.28 47	0.26 67	0.19 38	0.33 53	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.15 113	0.49 458

Selective-IGEV	0.29 29	0.23 32	1.28 57	0.27 79	0.30 298	0.35 33	0.20 50	0.56 111	0.38 31	0.21 24	0.30 63	0.22 24	0.18 30	0.37 80	0.18 8	0.07 2	0.06 2	0.08 8	0.15 287	0.16 149	0.29 378

riskmin	0.37 90	0.22 25	1.74 152	0.32 207	0.20 159	0.48 93	0.20 50	0.66 161	0.46 100	0.36 104	0.34 92	0.69 335	0.45 292	0.39 92	0.27 116	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.08 46	0.13 75	0.16 213

GLC_STEREO	0.28 20	0.27 65	1.36 71	0.28 104	0.12 4	0.41 52	0.20 50	0.37 10	0.38 31	0.26 66	0.30 63	0.25 54	0.19 38	0.33 53	0.24 89	0.09 40	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.09 29

iRaftStereo_RVC	0.37 90	0.53 244	1.41 81	0.28 104	0.15 37	0.52 134	0.20 50	0.54 101	0.46 100	0.37 108	0.43 136	0.41 155	0.23 78	0.36 73	0.26 108	0.09 40	0.15 320	0.12 210	0.11 166	0.41 429	0.37 428

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 146	0.86 377	1.78 178	0.28 104	0.17 84	0.52 134	0.20 50	0.62 144	0.61 238	0.50 206	0.61 299	0.39 141	0.32 182	0.35 66	0.30 159	0.07 2	0.10 187	0.09 46	0.09 71	0.35 393	0.10 49

LG-Stereo	0.27 13	0.25 45	0.95 22	0.25 35	0.15 37	0.43 58	0.21 68	0.50 66	0.40 49	0.18 10	0.29 53	0.25 54	0.16 8	0.28 15	0.35 207	0.07 2	0.07 19	0.11 156	0.10 105	0.24 292	0.10 49

castereo++	0.28 20	0.43 195	0.93 20	0.28 104	0.17 84	0.53 141	0.21 68	0.55 105	0.45 92	0.17 6	0.26 39	0.32 106	0.17 14	0.33 53	0.16 2	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.29 411	0.13 75	0.06 1

rvit_stereo_0081_aga	0.27 13	0.29 95	1.08 29	0.26 63	0.20 159	0.33 24	0.21 68	0.41 21	0.42 64	0.26 66	0.28 47	0.27 76	0.21 55	0.31 38	0.21 48	0.14 308	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.10 49

model_zeroshot	0.44 162	0.68 310	1.97 285	0.28 104	0.18 116	0.69 352	0.21 68	0.63 150	0.40 49	1.00 450	0.34 92	0.42 168	0.20 46	0.69 240	0.24 89	0.10 124	0.22 403	0.10 93	0.22 380	0.12 47	0.10 49

RSM	0.28 20	0.26 59	0.97 23	0.25 35	0.24 225	0.37 40	0.21 68	0.49 60	0.44 77	0.21 24	0.27 43	0.28 85	0.17 14	0.38 87	0.20 35	0.07 2	0.07 19	0.09 46	0.34 439	0.21 246	0.16 213

gcap-zeroshot	0.41 127	0.62 278	1.78 178	0.31 178	0.32 323	0.69 352	0.21 68	0.74 207	0.52 148	0.43 143	0.35 96	0.62 290	0.24 86	0.41 100	0.24 89	0.09 40	0.16 337	0.09 46	0.31 426	0.08 4	0.09 29

IGEV++	0.34 67	0.43 195	1.32 64	0.31 178	0.14 22	0.32 21	0.21 68	0.70 184	0.34 12	0.22 31	0.28 47	0.22 24	0.27 132	0.35 66	0.27 116	0.09 40	0.39 464	0.08 8	0.15 287	0.25 304	0.45 451

11t1	0.33 59	0.19 5	1.41 81	0.33 228	0.16 58	0.48 93	0.21 68	0.67 170	0.48 117	0.40 124	0.34 92	0.32 106	0.33 185	0.42 108	0.27 116	0.11 186	0.12 259	0.10 93	0.08 46	0.13 75	0.14 153

IGEV_Zeroshot_test	0.53 275	0.33 126	2.91 453	0.32 207	0.18 116	0.54 148	0.21 68	0.72 192	0.42 64	0.81 425	0.51 204	0.71 348	0.41 254	0.48 154	1.13 417	0.09 40	0.15 320	0.10 93	0.35 442	0.19 218	0.09 29

PCWNet_CMD	0.46 190	0.45 214	2.28 348	0.26 63	0.20 159	0.55 161	0.21 68	0.75 219	0.64 276	0.48 187	0.55 249	0.68 328	0.57 358	0.46 138	0.30 159	0.11 186	0.10 187	0.14 305	0.10 105	0.18 197	0.14 153

testlalala_base	0.46 190	0.30 106	1.82 211	0.34 258	0.27 270	0.55 161	0.21 68	0.85 310	0.32 6	0.32 94	0.39 121	0.31 98	0.23 78	0.30 31	0.28 126	0.95 491	0.30 442	0.09 46	0.21 372	1.03 486	0.18 251

AEACV	0.33 59	0.24 40	1.44 88	0.28 104	0.35 356	0.47 85	0.21 68	0.43 30	0.28 1	0.26 66	0.25 32	0.22 24	0.38 222	0.30 31	0.18 8	0.09 40	0.35 452	0.09 46	0.36 450	0.23 277	0.25 349

Any-RAFT	0.38 99	0.25 45	1.89 244	0.27 79	0.17 84	0.68 346	0.21 68	0.78 257	0.53 167	0.43 143	0.43 136	0.54 246	0.30 168	0.41 100	0.20 35	0.10 124	0.12 259	0.08 8	0.06 9	0.10 20	0.09 29

IIG-Stereo	0.59 319	0.65 300	1.74 152	0.54 429	0.23 212	0.61 259	0.21 68	0.73 203	0.65 289	0.64 367	0.69 364	0.69 335	0.38 222	2.09 438	1.39 436	0.11 186	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.09 29

CroCo-Stereo	0.30 39	0.45 214	1.08 29	0.31 178	0.17 84	0.19 1	0.21 68	0.73 203	0.50 133	0.21 24	0.24 26	0.55 250	0.22 64	0.27 10	0.26 108	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.07 21	0.12 47	0.09 29
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
raftrobust	0.38 99	0.68 310	1.54 109	0.32 207	0.46 424	0.52 134	0.21 68	0.56 111	0.42 64	0.52 227	0.35 96	0.31 98	0.33 185	0.37 80	0.30 159	0.10 124	0.11 233	0.08 8	0.07 21	0.21 246	0.19 267

CFNet_pseudo	0.45 180	0.46 216	2.23 341	0.25 35	0.19 145	0.56 176	0.21 68	0.77 242	0.60 222	0.49 199	0.56 260	0.69 335	0.47 313	0.52 177	0.31 171	0.11 186	0.10 187	0.15 332	0.10 105	0.17 171	0.14 153

AFF-stereo	0.44 162	0.96 409	1.78 178	0.31 178	0.15 37	0.50 108	0.21 68	0.64 153	0.63 268	0.47 169	0.64 332	0.49 226	0.34 193	0.46 138	0.31 171	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.10 105	0.37 405	0.10 49

MSMDNet	0.46 190	0.44 206	2.28 348	0.26 63	0.20 159	0.55 161	0.21 68	0.75 219	0.64 276	0.48 187	0.55 249	0.68 328	0.56 353	0.46 138	0.30 159	0.11 186	0.10 187	0.13 269	0.10 105	0.18 197	0.15 186

ccs_rob	0.45 180	0.46 216	2.22 337	0.26 63	0.19 145	0.56 176	0.21 68	0.77 242	0.60 222	0.49 199	0.56 260	0.69 335	0.47 313	0.52 177	0.31 171	0.11 186	0.09 148	0.16 350	0.10 105	0.17 171	0.14 153

DFGA-Net	0.51 257	1.06 437	1.75 158	0.30 151	0.24 225	0.54 148	0.22 88	0.63 150	0.60 222	0.48 187	0.51 204	0.35 122	0.27 132	1.82 400	0.53 303	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.12 204	0.37 405	0.15 186

AIO-test1	0.45 180	0.87 380	2.27 346	0.33 228	0.33 336	0.50 108	0.22 88	0.74 207	0.66 304	0.29 79	0.41 130	0.29 92	0.22 64	0.73 250	0.29 141	0.09 40	0.08 80	0.12 210	0.14 264	0.30 353	0.22 304

SMoEStereo_RVC	0.29 29	0.26 59	1.03 26	0.25 35	0.14 22	0.46 80	0.22 88	0.36 7	0.38 31	0.23 39	0.23 18	0.21 22	0.18 30	0.45 129	0.60 330	0.07 2	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.20 233	0.20 282

tt45	0.29 29	0.24 40	1.06 28	0.25 35	0.17 84	0.55 161	0.22 88	0.41 21	0.35 16	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.18 30	0.64 217	0.34 199	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.21 246	0.11 69

fffy	0.28 20	0.24 40	1.19 41	0.27 79	0.15 37	0.37 40	0.22 88	0.42 24	0.32 6	0.20 19	0.29 53	0.26 67	0.20 46	0.44 118	0.20 35	0.08 10	0.10 187	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.18 251

rvit_stereo_0083	0.25 9	0.19 5	0.58 1	0.28 104	0.18 116	0.28 8	0.22 88	0.38 12	0.54 179	0.23 39	0.30 63	0.27 76	0.26 115	0.37 80	0.24 89	0.14 308	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.12 47	0.10 49

rvit_stereo_0081	0.25 9	0.21 14	0.61 2	0.28 104	0.17 84	0.31 17	0.22 88	0.42 24	0.53 167	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.21 55	0.34 61	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.09 29

rvit_stereo_0082	0.25 9	0.21 14	0.61 2	0.28 104	0.17 84	0.31 17	0.22 88	0.42 24	0.53 167	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.21 55	0.34 61	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.09 29

rvit_stereo_0075_2	0.40 120	0.40 177	1.88 237	0.33 228	0.32 323	0.41 52	0.22 88	0.58 120	0.53 167	0.38 116	0.51 204	0.40 149	0.27 132	0.44 118	0.29 141	0.20 396	0.15 320	0.22 412	0.15 287	0.18 197	0.23 328

RAFT-Stereo-weight	0.34 67	0.29 95	1.43 86	0.28 104	0.28 281	0.55 161	0.22 88	0.78 257	0.48 117	0.46 167	0.38 113	0.36 126	0.17 14	0.33 53	0.23 68	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.09 29

MGS-Stereo	0.32 52	0.34 138	1.70 138	0.25 35	0.14 22	0.40 49	0.22 88	0.38 12	0.43 73	0.24 43	0.51 204	0.25 54	0.18 30	0.31 38	0.20 35	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.08 46	0.47 448	0.08 18

EKT-Stereo	1.47 484	0.49 230	1.93 260	2.57 515	19.31 529	0.55 161	0.22 88	0.69 177	0.42 64	0.38 116	0.36 101	0.43 172	0.27 132	0.69 240	0.26 108	0.12 237	0.14 295	0.11 156	0.16 306	0.20 233	0.15 186

CFNet_ucs	0.48 211	0.50 236	2.32 353	0.26 63	0.22 193	0.57 194	0.22 88	0.85 310	0.65 289	0.53 237	0.64 332	0.68 328	0.44 288	0.54 187	0.31 171	0.13 267	0.12 259	0.16 350	0.11 166	0.19 218	0.17 231

testlalala	0.36 84	0.30 106	1.77 173	0.28 104	0.33 336	0.60 238	0.22 88	0.55 105	0.51 141	0.55 268	0.35 96	0.31 98	0.20 46	0.26 8	0.22 60	0.10 124	0.13 278	0.09 46	0.24 386	0.08 4	0.07 5

LoS_RVC	0.29 29	0.33 126	1.19 41	0.25 35	0.34 344	0.43 58	0.22 88	0.42 24	0.32 6	0.22 31	0.33 86	0.23 31	0.24 86	0.31 38	0.21 48	0.07 2	0.07 19	0.07 1	0.05 1	0.10 20	0.31 395

CroCo-Stereo Lap2	0.33 59	0.61 272	1.47 95	0.32 207	0.38 381	0.23 3	0.22 88	0.58 120	0.46 100	0.22 31	0.27 43	0.29 92	0.23 78	0.32 45	0.26 108	0.09 40	0.09 148	0.10 93	0.08 46	0.21 246	0.14 153

DCANet-4	0.40 120	0.27 65	2.21 333	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.47 163	0.28 85	0.37 215	0.37 80	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

fff	0.43 152	0.77 343	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 388	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

ADStereo(finetuned)	0.45 180	0.77 343	2.12 314	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.48 175	0.31 98	0.76 417	0.37 80	0.38 223	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.13 75	0.23 328

sCroCo_RVC	0.33 59	0.32 121	1.89 244	0.34 258	0.27 270	0.30 13	0.22 88	0.48 54	0.44 77	0.22 31	0.33 86	0.25 54	0.25 101	0.32 45	0.24 89	0.14 308	0.16 337	0.12 210	0.12 204	0.15 113	0.13 138

HCRNet	0.46 190	0.49 230	1.65 125	0.38 328	0.29 287	0.58 211	0.22 88	0.75 219	0.62 256	0.47 169	0.49 192	0.48 224	0.36 201	1.12 302	0.37 216	0.15 325	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.17 171	0.17 231

DCANet	0.42 146	0.77 343	1.95 272	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.48 175	0.31 98	0.41 254	0.36 73	0.39 234	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.13 75	0.23 328

csc	0.43 152	0.77 343	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 388	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

cscssc	0.43 152	0.77 343	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 388	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

FENet	0.44 162	0.30 106	2.42 373	0.32 207	0.17 84	0.58 211	0.22 88	0.77 242	0.59 217	0.47 169	0.42 134	0.55 250	0.38 222	0.49 164	0.47 278	0.12 237	0.09 148	0.12 210	0.11 166	0.13 75	0.16 213

CFNet	0.58 311	0.96 409	1.78 178	0.33 228	0.25 242	0.63 297	0.22 88	0.88 337	0.75 386	0.46 167	0.59 277	0.58 275	0.40 243	2.29 450	0.48 283	0.12 237	0.09 148	0.15 332	0.14 264	0.30 353	0.15 186

HITNet	0.46 190	0.92 392	2.09 306	0.33 228	0.14 22	0.55 161	0.22 88	0.83 293	0.56 196	0.51 219	0.49 192	0.48 224	0.37 215	0.48 154	0.54 308	0.09 40	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.23 277	0.09 29
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	0.50 240	1.15 452	1.73 148	0.31 178	0.21 170	0.58 211	0.22 88	0.95 397	0.82 418	0.58 307	0.62 304	0.57 268	0.39 236	0.84 270	0.40 242	0.11 186	0.08 80	0.09 46	0.06 9	0.21 246	0.13 138

SCV	0.35 78	0.59 266	1.37 74	0.34 258	0.22 193	0.28 8	0.23 116	0.72 192	0.35 16	0.19 14	0.30 63	0.24 44	0.20 46	0.64 217	0.19 13	0.11 186	0.08 80	0.09 46	0.29 411	0.34 383	0.29 378

AIO-test2	0.49 229	1.15 452	1.96 281	0.42 364	0.37 375	0.50 108	0.23 116	0.79 273	0.70 333	0.33 96	0.53 228	0.27 76	0.22 64	0.67 231	0.29 141	0.73 482	0.08 80	0.13 269	0.17 323	0.17 171	0.18 251

999	0.29 29	0.25 45	1.05 27	0.26 63	0.18 116	0.49 100	0.23 116	0.38 12	0.37 27	0.20 19	0.32 79	0.23 31	0.18 30	0.73 250	0.36 210	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.08 46	0.24 292	0.10 49

mms	0.27 13	0.26 59	0.91 17	0.25 35	0.18 116	0.32 21	0.23 116	0.37 10	0.31 3	0.21 24	0.30 63	0.23 31	0.17 14	0.46 138	0.21 48	0.08 10	0.10 187	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.47 454

ours_stereo	0.27 13	0.25 45	1.21 47	0.25 35	0.17 84	0.35 33	0.23 116	0.38 12	0.35 16	0.20 19	0.31 74	0.23 31	0.17 14	0.41 100	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.18 251

GCAP-BAT	0.43 152	0.31 117	1.82 211	0.25 35	0.26 257	0.65 322	0.23 116	0.48 54	0.37 27	0.67 380	0.82 405	0.44 183	0.24 86	0.48 154	0.87 385	0.09 40	0.13 278	0.09 46	0.22 380	0.08 4	0.09 29

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 380	0.65 300	3.45 488	0.50 411	0.60 457	0.75 383	0.23 116	0.96 402	0.60 222	0.76 412	1.30 460	0.81 386	0.60 368	0.57 195	0.82 380	0.10 124	0.16 337	0.11 156	0.43 464	0.31 361	0.22 304

test_sample1	0.40 120	0.18 3	1.19 41	0.31 178	0.18 116	0.48 93	0.23 116	0.78 257	0.49 123	0.44 149	0.44 147	0.45 192	0.41 254	1.39 327	0.33 192	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.12 47	0.13 138

test_for_model	0.64 348	1.60 486	1.82 211	1.23 495	1.02 490	0.53 141	0.23 116	0.75 219	0.50 133	0.57 289	0.29 53	0.25 54	0.20 46	0.26 8	0.22 60	0.76 485	0.31 444	0.08 8	0.07 21	1.68 505	0.50 461

AE-Stereo	0.42 146	0.29 95	1.65 125	0.43 368	0.47 426	0.56 176	0.23 116	0.86 320	0.46 100	0.31 86	0.41 130	0.43 172	0.24 86	0.34 61	0.24 89	0.09 40	0.48 476	0.11 156	0.45 466	0.22 264	0.19 267

ff7	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

IGEVStereo-DCA	0.33 59	0.34 138	1.38 75	0.27 79	0.16 58	0.45 64	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.21 13	0.26 67	0.25 101	0.64 217	0.52 299	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.18 336	0.16 149	0.22 304

ffff	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

11t	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

HH	0.49 229	0.49 230	2.78 439	0.50 411	0.41 400	0.38 45	0.23 116	0.72 192	0.38 31	0.63 356	0.48 175	0.87 407	0.41 254	0.64 217	0.21 48	0.09 40	0.17 355	0.10 93	0.09 71	0.16 149	0.12 104

HanStereo	0.49 229	0.49 230	2.78 439	0.50 411	0.41 400	0.38 45	0.23 116	0.72 192	0.38 31	0.63 356	0.48 175	0.87 407	0.41 254	0.64 217	0.21 48	0.09 40	0.17 355	0.10 93	0.09 71	0.16 149	0.12 104

SDNR	1.22 469	0.80 355	2.71 425	0.33 228	1.48 506	1.98 497	0.23 116	1.93 501	2.44 503	0.89 438	2.52 493	1.36 472	0.51 334	3.65 505	1.93 458	0.30 448	0.31 444	0.22 412	0.16 306	0.33 376	0.36 421

CAS	0.35 78	0.25 45	1.30 61	0.79 469	0.34 344	0.51 117	0.23 116	0.46 39	0.39 41	0.22 31	0.31 74	0.20 14	0.17 14	0.28 15	0.23 68	0.73 482	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.09 13	0.37 428

anonymousdsp2	0.34 67	0.24 40	1.16 38	0.28 104	0.15 37	0.57 194	0.23 116	0.79 273	0.47 115	0.38 116	0.37 104	0.40 149	0.25 101	0.47 149	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.13 236	0.19 218	0.27 366

anonymousdsp	0.34 67	0.53 244	1.47 95	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.49 60	0.40 49	0.25 58	0.24 26	0.22 24	0.24 86	0.55 191	0.19 13	0.09 40	0.11 233	0.10 93	0.18 336	0.24 292	0.29 378

RCA-Stereo	0.34 67	0.32 121	1.30 61	0.26 63	0.14 22	0.58 211	0.23 116	0.78 257	0.62 256	0.40 124	0.44 147	0.28 85	0.35 195	0.29 25	0.20 35	0.09 40	0.10 187	0.09 46	0.07 21	0.19 218	0.08 18

ccc-4	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

BUS	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.30 151	0.21 170	0.91 435	0.23 116	1.00 434	0.61 238	0.63 356	0.53 228	0.66 312	0.30 168	0.43 111	0.32 182	0.13 267	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

NINENet	0.50 240	0.33 126	1.69 134	0.55 436	0.25 242	0.91 435	0.23 116	0.98 414	0.71 343	0.53 237	0.55 249	0.66 312	0.30 168	1.22 312	0.32 182	0.15 325	0.13 278	0.16 350	0.11 166	0.16 149	0.13 138

IGEV-Stereo	0.34 67	0.54 249	1.47 95	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.49 60	0.40 49	0.25 58	0.24 26	0.22 24	0.24 86	0.54 187	0.19 13	0.09 40	0.10 187	0.10 93	0.18 336	0.24 292	0.29 378
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 162	1.02 433	1.74 152	0.35 274	0.19 145	0.58 211	0.23 116	0.49 60	0.66 304	0.41 133	0.38 113	0.34 118	0.29 160	0.53 183	0.30 159	0.24 426	0.10 187	0.37 459	0.19 356	0.27 332	0.15 186

test-3	0.43 152	0.20 9	1.70 138	0.34 258	0.32 323	0.45 64	0.23 116	0.71 187	0.46 100	0.51 219	0.29 53	0.45 192	0.21 55	0.59 204	0.98 395	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.35 442	0.29 342	0.28 372

test_1	0.43 152	0.20 9	1.70 138	0.34 258	0.32 323	0.45 64	0.23 116	0.71 187	0.46 100	0.50 206	0.29 53	0.45 192	0.21 55	0.59 204	0.98 395	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.35 442	0.29 342	0.29 378

TRStereo	0.53 275	0.76 334	2.38 366	0.42 364	0.29 287	0.69 352	0.23 116	1.81 497	0.55 185	0.36 104	0.32 79	0.47 213	0.40 243	0.46 138	0.25 101	0.12 237	0.11 233	0.11 156	0.41 461	0.13 75	0.32 400

AnonymousM	0.37 90	0.44 206	1.50 104	0.25 35	0.15 37	0.52 134	0.23 116	0.60 138	0.42 64	0.42 138	0.32 79	0.30 96	0.25 101	0.34 61	0.23 68	0.11 186	0.09 148	0.71 480	0.36 450	0.12 47	0.07 5

GMStereo	0.38 99	0.99 424	1.91 254	0.27 79	0.16 58	0.39 47	0.23 116	0.47 49	0.62 256	0.38 116	0.34 92	0.25 54	0.25 101	0.39 92	0.29 141	0.14 308	0.08 80	0.10 93	0.12 204	0.15 113	0.11 69
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLCV	0.48 211	0.89 387	1.85 222	0.29 135	0.14 22	0.59 227	0.23 116	0.72 192	0.59 217	0.66 376	0.66 344	0.55 250	0.36 201	1.03 290	0.49 288	0.09 40	0.06 2	0.09 46	0.07 21	0.19 218	0.11 69

AIO_rvc	0.41 127	0.64 293	1.29 58	0.58 443	0.39 384	0.37 40	0.24 148	0.50 66	0.43 73	0.28 76	0.23 18	0.25 54	0.16 8	0.99 284	0.19 13	0.10 124	0.16 337	0.08 8	0.11 166	0.25 304	0.85 485

HUF	0.59 319	0.65 300	2.46 382	0.45 389	0.77 475	0.34 28	0.24 148	0.46 39	0.39 41	0.31 86	0.28 47	0.25 54	0.19 38	0.67 231	0.18 8	0.12 237	2.03 516	0.08 8	0.06 9	0.31 361	1.59 512

fffft	0.29 29	0.21 14	1.10 33	0.24 19	0.15 37	0.42 56	0.24 148	0.42 24	0.38 31	0.21 24	0.18 8	0.20 14	0.16 8	0.44 118	0.70 355	0.07 2	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.28 338	0.20 282
1: 1. 1
WCG-NET	0.30 39	0.42 190	1.26 55	0.24 19	0.12 4	0.43 58	0.24 148	0.40 16	0.56 196	0.35 99	0.37 104	0.26 67	0.24 86	0.29 25	0.19 13	0.08 10	0.12 259	0.08 8	0.07 21	0.22 264	0.10 49

WCG-NET（raft）	0.32 52	0.53 244	1.21 47	0.23 10	0.12 4	0.44 62	0.24 148	0.40 16	0.50 133	0.35 99	0.35 96	0.47 213	0.25 101	0.35 66	0.20 35	0.08 10	0.29 438	0.08 8	0.07 21	0.22 264	0.11 69

SMFormer	0.50 240	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.49 288	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.15 113	0.16 213

tta	0.50 240	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.49 288	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.11 69

qqq1	0.48 211	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.09 46	0.08 46	0.14 96	0.11 69

fff1	0.48 211	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.09 46	0.08 46	0.14 96	0.11 69

CASS	0.39 114	0.30 106	1.61 122	0.32 207	0.17 84	0.53 141	0.24 148	0.70 184	0.49 123	0.59 321	0.54 240	0.40 149	0.40 243	0.41 100	0.30 159	0.17 360	0.10 187	0.14 305	0.11 166	0.18 197	0.17 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.50 240	0.63 289	2.13 316	0.30 151	0.23 212	0.45 64	0.24 148	0.59 128	0.53 167	0.50 206	2.10 483	0.42 168	0.26 115	0.35 66	0.23 68	0.09 40	0.14 295	0.10 93	0.32 432	0.16 149	0.15 186

knoymous	0.34 67	0.25 45	1.75 158	0.24 19	0.18 116	0.45 64	0.24 148	0.57 114	0.38 31	0.41 133	0.39 121	0.55 250	0.25 101	0.38 87	0.23 68	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.07 21	0.13 75	0.12 104

x	0.35 78	0.20 9	1.36 71	0.33 228	0.17 84	0.47 85	0.24 148	0.75 219	0.54 179	0.40 124	0.40 126	0.42 168	0.34 193	0.45 129	0.32 182	0.11 186	0.14 295	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

rafts_anoy	0.43 152	0.89 387	1.96 281	0.32 207	0.30 298	0.48 93	0.24 148	0.62 144	0.49 123	0.37 108	0.38 113	0.33 112	0.30 168	0.51 173	0.34 199	0.10 124	0.39 464	0.13 269	0.15 287	0.17 171	0.15 186

s12784h	0.36 84	0.28 86	1.58 115	0.23 10	0.11 1	0.62 279	0.24 148	0.79 273	0.64 276	0.44 149	0.52 217	0.28 85	0.26 115	0.50 170	0.24 89	0.11 186	0.06 2	0.09 46	0.06 9	0.16 149	0.06 1

TestStereo	0.45 180	0.54 249	2.11 311	0.29 135	0.16 58	0.43 58	0.24 148	0.54 101	0.45 92	0.37 108	0.46 158	0.34 118	0.27 132	1.98 426	0.27 116	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.14 96	0.08 18

222	0.78 417	0.23 32	1.23 50	0.28 104	0.18 116	0.62 279	0.24 148	1.02 445	0.70 333	0.58 307	0.66 344	0.46 205	0.42 270	1.80 396	6.53 517	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.17 231

xxxx	0.70 380	0.21 14	1.33 66	0.28 104	0.18 116	0.63 297	0.24 148	1.02 445	0.69 324	0.50 206	0.62 304	0.58 275	0.38 222	1.47 344	5.21 512	0.13 267	0.12 259	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.15 186

FADNet_RVC	0.81 426	1.14 448	2.42 373	0.30 151	0.24 225	0.71 361	0.24 148	0.95 397	0.61 238	0.44 149	0.56 260	0.59 278	0.42 270	1.52 349	0.68 351	0.94 490	0.96 505	0.28 438	1.00 505	0.90 484	1.36 507

MM-Stereo_test2	0.38 99	0.28 86	2.46 382	0.43 368	0.15 37	0.50 108	0.25 167	0.47 49	0.38 31	0.33 96	0.26 39	0.23 31	0.22 64	0.34 61	0.29 141	0.08 10	0.09 148	0.09 46	0.10 105	0.36 397	0.22 304

AIO_test	0.39 114	0.37 155	1.19 41	0.73 463	0.67 464	0.35 33	0.25 167	0.47 49	0.34 12	0.34 98	0.22 17	0.33 112	0.17 14	1.31 320	0.19 13	0.11 186	0.15 320	0.08 8	0.21 372	0.15 113	0.23 328

rvit_0105_6	0.31 47	0.29 95	1.00 25	0.31 178	0.18 116	0.35 33	0.25 167	0.51 71	0.61 238	0.25 58	0.28 47	0.32 106	0.25 101	0.39 92	0.25 101	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.13 236	0.14 96	0.13 138

Occ-G	0.30 39	0.30 106	1.33 66	0.23 10	0.15 37	0.36 39	0.25 167	0.43 30	0.31 3	0.26 66	0.35 96	0.46 205	0.22 64	0.30 31	0.25 101	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.16 306	0.31 361	0.08 18

test_sample3	0.50 240	0.41 183	1.88 237	0.32 207	0.19 145	0.57 194	0.25 167	0.92 368	0.64 276	0.52 227	0.49 192	0.47 213	0.35 195	1.79 392	0.37 216	0.13 267	0.10 187	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.16 213

ACVNet-DCA	0.42 146	0.64 293	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.76 232	0.52 148	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

xx1	0.46 190	0.64 293	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	1.01 453	0.31 86	0.38 113	0.46 205	0.36 201	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.12 210	0.12 204	0.12 47	0.14 153

1test111	0.44 162	0.64 293	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.76 232	0.52 148	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.96 281	0.30 159	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

cc1	0.47 205	0.64 293	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	1.01 453	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.25 304	0.40 441

tt1	0.44 162	0.64 293	1.83 217	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	0.88 432	0.31 86	0.37 104	0.25 54	0.35 195	0.63 215	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.25 304	0.36 421

4D-IteraStereo	0.44 162	0.96 409	2.63 414	0.27 79	0.30 298	0.45 64	0.25 167	0.52 82	0.50 133	0.40 124	0.31 74	0.40 149	0.19 38	0.35 66	0.32 182	0.09 40	0.06 2	0.12 210	0.11 166	0.19 218	0.30 387

anonymousa	0.48 211	0.46 216	2.44 379	0.29 135	0.34 344	0.61 259	0.25 167	0.66 161	0.54 179	0.53 237	0.77 396	0.73 354	0.46 305	0.33 53	0.31 171	0.10 124	0.09 148	0.12 210	0.29 411	0.10 20	0.19 267

ProNet	0.30 39	0.54 249	1.29 58	0.25 35	0.15 37	0.47 85	0.25 167	0.48 54	0.39 41	0.21 24	0.23 18	0.22 24	0.20 46	0.44 118	0.19 13	0.08 10	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.23 277	0.12 104

raft_robust	0.55 293	0.84 370	1.73 148	0.28 104	0.54 440	0.53 141	0.25 167	0.88 337	0.75 386	0.48 187	0.46 158	0.76 370	0.75 416	1.46 337	0.27 116	0.09 40	0.10 187	0.10 93	0.30 420	0.26 323	0.16 213

AACVNet	0.54 280	0.78 351	1.73 148	0.36 292	0.21 170	0.57 194	0.25 167	0.71 187	0.51 141	0.55 268	0.59 277	0.64 302	0.41 254	2.13 441	0.41 248	0.14 308	0.11 233	0.14 305	0.11 166	0.33 376	0.15 186

GANet-ADL	0.44 162	0.41 183	2.31 352	0.33 228	0.20 159	0.57 194	0.25 167	0.75 219	0.54 179	0.42 138	0.59 277	0.56 262	0.30 168	0.40 97	0.38 223	0.14 308	0.11 233	0.09 46	0.08 46	0.22 264	0.17 231

ASMatch	0.60 325	0.43 195	2.58 407	0.91 478	0.36 364	0.56 176	0.25 167	0.52 82	0.61 238	0.47 169	1.21 454	0.47 213	0.66 393	1.34 323	0.94 390	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.10 20	0.16 213

raft+_RVC	0.44 162	0.67 308	1.85 222	0.34 258	0.71 469	0.51 117	0.25 167	0.64 153	0.51 141	0.35 99	0.45 151	0.32 106	0.28 147	0.43 111	0.32 182	0.09 40	0.19 377	0.10 93	0.09 71	0.20 233	0.40 441

pcwnet_v2	0.64 348	0.49 230	4.41 505	0.32 207	0.27 270	0.60 238	0.25 167	0.97 410	0.88 432	0.59 321	0.70 374	0.63 293	0.55 349	0.66 230	0.37 216	0.17 360	0.15 320	0.15 332	0.14 264	0.21 246	0.23 328

PMTNet	0.31 47	0.35 145	1.30 61	0.20 3	0.14 22	0.57 194	0.25 167	0.46 39	0.42 64	0.27 71	0.32 79	0.27 76	0.24 86	0.39 92	0.23 68	0.43 461	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.18 197	0.07 5

BEATNet_4x	0.47 205	0.73 328	1.91 254	0.33 228	0.15 37	0.56 176	0.25 167	0.85 310	0.58 210	0.54 250	0.51 204	0.57 268	0.42 270	0.57 195	0.61 333	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.20 233	0.16 213

test_sample5	0.51 257	0.43 195	1.83 217	0.32 207	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.92 368	0.65 289	0.53 237	0.59 277	0.45 192	0.36 201	1.87 409	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

test_sample4	0.50 240	0.42 190	1.88 237	0.32 207	0.19 145	0.56 176	0.26 188	0.93 376	0.65 289	0.54 250	0.54 240	0.45 192	0.36 201	1.79 392	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

mmm	0.38 99	0.21 14	1.18 39	0.35 274	0.17 84	0.49 100	0.26 188	0.78 257	0.52 148	0.50 206	0.57 268	0.41 155	0.37 215	0.71 247	0.31 171	0.11 186	0.13 278	0.14 305	0.13 236	0.15 113	0.14 153

DualNet	0.51 257	0.43 195	1.83 217	0.32 207	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.92 368	0.65 289	0.54 250	0.62 304	0.45 192	0.36 201	1.87 409	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

ffm	0.47 205	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.74 207	0.88 432	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	0.63 215	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.15 332	0.13 236	0.25 304	0.36 421

ff1	0.73 401	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.74 207	0.88 432	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 498	0.10 124	0.24 414	0.15 332	0.13 236	0.25 304	0.36 421

mmx	0.72 392	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.99 426	0.76 395	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 498	0.13 267	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.15 186

ttt	0.66 360	0.22 25	1.68 132	0.34 258	0.24 225	0.60 238	0.26 188	1.00 434	0.77 399	0.55 268	0.67 347	0.54 246	0.36 201	2.14 442	3.03 487	0.16 346	0.13 278	0.13 269	0.12 204	0.15 113	0.17 231

xxx	0.72 392	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.99 426	0.76 395	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 498	0.13 267	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.15 186

StereoVision	0.45 180	0.72 323	1.94 269	0.33 228	0.32 323	0.47 85	0.26 188	0.68 174	0.57 200	0.32 94	0.89 420	0.45 192	0.27 132	0.49 164	0.36 210	0.13 267	0.15 320	0.16 350	0.15 287	0.19 218	0.13 138

qqq	0.38 99	0.21 14	1.34 69	0.28 104	0.15 37	0.45 64	0.26 188	0.76 232	0.52 148	0.39 122	0.41 130	0.46 205	0.36 201	0.96 281	0.30 159	0.11 186	0.14 295	0.12 210	0.12 204	0.12 47	0.14 153

IER	0.43 152	0.38 163	1.69 134	0.26 63	0.25 242	0.66 328	0.26 188	0.71 187	0.55 185	0.54 250	0.59 277	0.60 284	0.53 341	0.52 177	0.39 234	0.11 186	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.14 96	0.11 69

dd	0.42 146	0.96 409	1.77 173	0.31 178	0.17 84	0.57 194	0.26 188	0.49 60	0.68 315	0.41 133	0.40 126	0.34 118	0.27 132	0.45 129	0.40 242	0.17 360	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.21 246	0.12 104

dad	0.51 257	1.01 430	1.74 152	0.29 135	0.19 145	0.60 238	0.26 188	0.52 82	0.75 386	0.63 356	0.63 316	0.63 293	0.33 185	0.85 272	0.47 278	0.27 440	0.15 320	0.40 462	0.18 336	0.22 264	0.14 153

PSMNet-ADL	0.51 257	0.38 163	1.65 125	0.35 274	0.21 170	0.67 334	0.26 188	0.74 207	0.55 185	0.42 138	0.52 217	0.70 345	0.45 292	1.91 419	0.57 320	0.15 325	0.13 278	0.11 156	0.13 236	0.15 113	0.20 282

OMP-Stereo	0.59 319	0.65 300	1.74 152	0.56 438	0.37 375	0.60 238	0.26 188	0.70 184	0.65 289	0.66 376	0.60 292	0.69 335	0.32 182	2.09 438	1.20 423	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.09 71	0.17 171	0.10 49

ROB_FTStereo	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.17 84	0.61 259	0.26 188	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.49 164	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

RALCasStereoNet	0.45 180	0.88 384	1.85 222	0.30 151	0.26 257	0.49 100	0.26 188	0.58 120	0.51 141	0.36 104	0.48 175	0.36 126	0.28 147	0.55 191	0.34 199	0.10 124	0.53 478	0.09 46	0.08 46	0.25 304	0.34 411

111	0.48 211	1.09 441	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.59 227	0.26 188	0.83 293	0.78 404	0.48 187	0.52 217	0.56 262	0.38 222	0.49 164	0.38 223	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.23 277	0.35 413

DMCA	0.41 127	0.52 239	1.26 55	0.31 178	0.24 225	0.59 227	0.26 188	0.77 242	0.63 268	0.58 307	0.48 175	0.57 268	0.35 195	0.40 97	0.50 293	0.14 308	0.10 187	0.14 305	0.10 105	0.15 113	0.15 186

R-Stereo Train	0.36 84	0.21 14	1.70 138	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.78 257	0.36 22	0.57 289	0.67 347	0.33 112	0.24 86	0.32 45	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.12 104

RAFT-Stereo	0.36 84	0.21 14	1.70 138	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.78 257	0.36 22	0.57 289	0.67 347	0.33 112	0.24 86	0.32 45	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.12 104
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.48 211	0.82 364	1.85 222	0.30 151	0.27 270	0.64 308	0.26 188	0.74 207	0.55 185	0.48 187	0.53 228	0.63 293	0.41 254	0.88 277	0.38 223	0.15 325	0.10 187	0.17 367	0.17 323	0.18 197	0.15 186

StereoDRNet-Refined	0.50 240	0.41 183	1.50 104	0.33 228	0.21 170	0.68 346	0.26 188	0.81 280	0.68 315	0.67 380	0.68 355	0.73 354	0.42 270	1.10 296	0.59 328	0.11 186	0.08 80	0.14 305	0.14 264	0.25 304	0.21 291
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWCDC_ROB	0.72 392	1.06 437	2.09 306	0.47 399	0.36 364	0.78 399	0.26 188	0.98 414	1.34 478	0.61 337	2.07 481	0.64 302	0.61 377	0.83 268	0.71 358	0.31 450	0.14 295	0.15 332	0.12 204	0.60 467	0.21 291

G2L-Stereo	0.55 293	0.85 374	2.18 329	0.31 178	0.27 270	0.59 227	0.27 213	0.77 242	0.55 185	0.54 250	0.52 217	0.71 348	0.36 201	1.75 384	0.50 293	0.13 267	0.11 233	0.13 269	0.11 166	0.29 342	0.15 186

castereo	0.30 39	0.44 206	0.81 12	0.24 19	0.29 287	0.41 52	0.27 213	0.72 192	0.45 92	0.22 31	0.30 63	0.24 44	0.31 176	0.25 5	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.31 426	0.12 47	0.09 29

rvit_stereo_0080	0.27 13	0.38 163	0.76 8	0.24 19	0.18 116	0.34 28	0.27 213	0.54 101	0.44 77	0.24 43	0.26 39	0.27 76	0.22 64	0.29 25	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.10 93	0.10 105	0.15 113	0.11 69

rvit_stereo_ft	0.31 47	0.61 272	1.18 39	0.32 207	0.21 170	0.28 8	0.27 213	0.55 105	0.48 117	0.23 39	0.27 43	0.28 85	0.26 115	0.32 45	0.25 101	0.13 267	0.09 148	0.11 156	0.11 166	0.13 75	0.14 153

test_sample6	0.52 269	0.44 206	1.81 205	0.33 228	0.18 116	0.55 161	0.27 213	0.94 384	0.66 304	0.54 250	0.62 304	0.47 213	0.36 201	1.97 425	0.38 223	0.14 308	0.10 187	0.13 269	0.13 236	0.17 171	0.16 213

test_sample2	0.41 127	0.19 5	1.23 50	0.31 178	0.17 84	0.51 117	0.27 213	0.81 280	0.55 185	0.44 149	0.45 151	0.46 205	0.38 222	1.51 347	0.30 159	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.14 153

whm_eth	0.27 13	0.38 163	0.76 8	0.24 19	0.18 116	0.34 28	0.27 213	0.54 101	0.44 77	0.24 43	0.26 39	0.27 76	0.22 64	0.29 25	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.10 93	0.10 105	0.15 113	0.11 69

LL-Strereo2	0.41 127	0.90 390	1.83 217	0.44 375	0.24 225	0.54 148	0.27 213	0.58 120	0.45 92	0.41 133	0.33 86	0.44 183	0.21 55	0.44 118	0.34 199	0.09 40	0.08 80	0.16 350	0.14 264	0.17 171	0.17 231

Patchmatch Stereo++	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.16 58	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.54 187	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104
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
PFNet	0.60 325	0.33 126	2.47 386	0.41 354	0.55 443	0.62 279	0.27 213	0.61 140	0.63 268	0.61 337	0.56 260	0.45 192	0.32 182	1.88 416	1.14 418	0.28 444	0.09 148	0.12 210	0.16 306	0.26 323	0.20 282

iGMRVC	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.17 84	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.55 191	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

iRAFT	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.16 58	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.54 187	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

sAnonymous2	0.38 99	0.62 278	2.15 322	0.31 178	0.24 225	0.34 28	0.27 213	0.53 90	0.46 100	0.24 43	0.29 53	0.23 31	0.28 147	0.28 15	0.22 60	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.13 236	0.38 412	0.35 413

CroCo_RVC	0.38 99	0.62 278	2.15 322	0.31 178	0.24 225	0.34 28	0.27 213	0.53 90	0.46 100	0.24 43	0.29 53	0.23 31	0.28 147	0.28 15	0.22 60	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.13 236	0.38 412	0.35 413

UNet	0.54 280	0.44 206	2.83 443	0.31 178	0.33 336	0.74 377	0.27 213	0.82 287	0.61 238	0.53 237	0.54 240	0.72 351	0.54 344	0.78 265	0.56 316	0.11 186	0.09 148	0.13 269	0.11 166	0.14 96	0.12 104

GANet-RSSM	0.55 293	0.73 328	1.90 248	0.36 292	0.26 257	0.59 227	0.27 213	0.78 257	0.52 148	0.47 169	0.57 268	0.63 293	0.45 292	1.92 423	0.43 259	0.14 308	0.10 187	0.25 431	0.11 166	0.34 383	0.14 153

iResNet	0.51 257	0.76 334	2.59 409	0.41 354	0.17 84	0.64 308	0.27 213	0.82 287	0.70 333	0.57 289	0.64 332	0.43 172	0.36 201	0.70 245	0.52 299	0.10 124	0.07 19	0.09 46	0.08 46	0.21 246	0.13 138

G2L-Stereo_aug	0.54 280	0.33 126	2.61 413	0.28 104	0.24 225	0.62 279	0.28 230	0.74 207	0.72 353	0.63 356	0.65 341	0.73 354	0.48 321	1.37 326	0.57 320	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.21 246	0.11 69

MM-Stereo_test1	0.41 127	0.39 172	2.29 350	0.38 328	0.26 257	0.44 62	0.28 230	0.63 150	0.51 141	0.40 124	0.32 79	0.26 67	0.26 115	0.46 138	0.22 60	0.09 40	0.21 397	0.10 93	0.09 71	0.39 421	0.15 186

FACV-RUCA	0.58 311	0.40 177	1.78 178	0.43 368	1.67 509	0.48 93	0.28 230	0.69 177	0.62 256	0.40 124	0.53 228	0.33 112	0.63 385	0.40 97	0.31 171	0.13 267	0.11 233	0.62 475	0.12 204	0.70 473	0.98 493

rvit_0105_4	0.35 78	0.35 145	1.45 90	0.31 178	0.18 116	0.37 40	0.28 230	0.59 128	0.62 256	0.27 71	0.31 74	0.35 122	0.27 132	0.43 111	0.25 101	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.12 104

rrr	0.46 190	0.34 138	3.08 465	0.27 79	0.16 58	0.45 64	0.28 230	1.09 463	0.51 141	0.24 43	0.21 13	0.26 67	0.25 101	0.64 217	0.52 299	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.29 411	0.16 149	0.25 349

test_4	0.40 120	0.37 155	2.01 289	0.29 135	0.21 170	0.50 108	0.28 230	0.47 49	0.39 41	0.42 138	0.76 393	0.38 135	0.22 64	0.52 177	0.33 192	0.08 10	0.07 19	0.11 156	0.15 287	0.28 338	0.07 5

iRaft-Stereo_5w	0.54 280	1.01 430	2.08 305	0.27 79	0.21 170	0.49 100	0.28 230	0.73 203	0.58 210	0.40 124	0.61 299	0.62 290	0.46 305	1.78 388	0.47 278	0.09 40	0.07 19	0.11 156	0.10 105	0.39 421	0.12 104

TransformOpticalFlow	0.64 348	0.56 260	2.66 419	0.44 375	0.26 257	0.62 279	0.28 230	0.83 293	0.71 343	0.76 412	0.74 388	0.91 417	0.85 430	1.83 401	0.81 379	0.10 124	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.11 36	0.12 104

ROB_FTStereo_v2	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.17 84	0.61 259	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.47 149	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

HUI-Stereo	0.38 99	0.27 65	1.79 198	0.44 375	0.17 84	0.61 259	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.45 129	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

test-1	0.44 162	0.48 227	1.69 134	0.30 151	0.27 270	0.50 108	0.28 230	0.80 276	0.43 73	0.40 124	0.54 240	0.41 155	0.24 86	0.31 38	1.16 421	0.09 40	0.20 388	0.10 93	0.17 323	0.11 36	0.26 359

RAFT-IKP	0.38 99	0.27 65	1.79 198	0.44 375	0.16 58	0.60 238	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.50 170	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

test_xeample	0.72 392	0.21 14	1.36 71	0.27 79	0.17 84	0.59 227	0.28 230	1.01 442	0.70 333	0.55 268	0.67 347	0.44 183	0.39 236	1.88 416	5.17 511	0.12 237	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.13 75	0.15 186

MMNet	0.50 240	0.48 227	1.93 260	0.33 228	0.27 270	0.79 403	0.28 230	0.81 280	0.74 373	0.60 329	0.56 260	0.59 278	0.55 349	0.79 266	0.59 328	0.10 124	0.09 148	0.12 210	0.11 166	0.13 75	0.14 153

acv_ft	0.48 211	0.44 206	1.76 164	0.32 207	0.41 400	0.63 297	0.28 230	0.81 280	0.68 315	0.61 337	0.59 277	0.69 335	0.45 292	0.44 118	0.63 337	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.41 429	0.10 49

cf-r	0.53 275	0.81 360	2.15 322	0.33 228	0.28 281	0.60 238	0.28 230	0.78 257	0.64 276	0.51 219	0.60 292	0.75 366	0.40 243	1.32 321	0.43 259	0.13 267	0.09 148	0.11 156	0.12 204	0.15 113	0.14 153

PSMNet-RSSM	0.53 275	0.82 364	1.78 178	0.31 178	0.25 242	0.58 211	0.28 230	0.84 304	0.60 222	0.50 206	0.61 299	0.67 321	0.43 280	1.68 372	0.42 250	0.15 325	0.10 187	0.14 305	0.16 306	0.15 113	0.13 138

CFNet-ft	0.51 257	0.76 334	1.79 198	0.28 104	0.30 298	0.63 297	0.28 230	0.66 161	0.55 185	0.45 159	0.57 268	0.74 361	0.41 254	1.46 337	0.42 250	0.14 308	0.10 187	0.28 438	0.13 236	0.18 197	0.14 153

RASNet	0.61 333	0.68 310	2.03 296	0.35 274	0.46 424	0.65 322	0.28 230	0.78 257	0.70 333	0.48 187	0.64 332	0.93 422	0.61 377	2.21 446	0.73 365	0.12 237	0.09 148	0.09 46	0.10 105	0.14 96	0.11 69

CFNet_RVC	0.51 257	0.76 334	1.79 198	0.28 104	0.30 298	0.63 297	0.28 230	0.66 161	0.55 185	0.45 159	0.57 268	0.74 361	0.41 254	1.46 337	0.42 250	0.14 308	0.10 187	0.28 438	0.13 236	0.18 197	0.14 153

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 293	0.92 392	2.36 364	0.38 328	0.37 375	0.60 238	0.28 230	0.82 287	0.62 256	0.62 348	0.55 249	0.72 351	0.45 292	1.00 286	0.43 259	0.15 325	0.11 233	0.14 305	0.14 264	0.15 113	0.16 213
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.44 162	0.38 163	1.79 198	0.34 258	0.20 159	0.57 194	0.28 230	0.92 368	0.69 324	0.52 227	0.55 249	0.61 286	0.33 185	0.48 154	0.39 234	0.17 360	0.08 80	0.17 367	0.11 166	0.18 197	0.12 104
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.
iResNetv2_ROB	0.59 319	1.43 480	2.96 455	0.40 347	0.22 193	0.58 211	0.28 230	0.91 359	0.73 369	0.57 289	0.63 316	0.60 284	0.41 254	0.74 253	0.35 207	0.11 186	0.08 80	0.10 93	0.07 21	0.43 437	0.17 231

HSM	0.62 338	0.76 334	1.72 145	0.30 151	0.29 287	0.64 308	0.28 230	0.94 384	0.62 256	0.58 307	0.57 268	1.40 474	0.64 386	2.59 477	0.42 250	0.11 186	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.14 96	0.11 69

ITSA-stereo	0.48 211	0.33 126	1.20 45	0.33 228	0.18 116	0.60 238	0.29 254	0.94 384	0.80 412	0.50 206	0.49 192	0.53 240	0.59 365	1.25 318	0.64 342	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	0.18 197	0.23 328

DispNO	0.67 365	0.98 420	2.58 407	0.31 178	0.27 270	0.59 227	0.29 254	0.83 293	0.68 315	0.53 237	0.79 400	0.83 393	0.47 313	2.46 467	0.68 351	0.12 237	0.10 187	0.19 393	0.31 426	0.16 149	0.17 231

AASNet	0.56 300	1.03 434	2.34 358	0.37 313	0.33 336	0.65 322	0.29 254	0.96 402	0.73 369	0.54 250	0.60 292	0.55 250	0.38 222	0.59 204	0.58 326	0.14 308	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.43 437	0.24 340

GwcNet-ADL	0.50 240	0.74 331	2.90 452	0.31 178	0.20 159	0.58 211	0.29 254	0.87 329	0.64 276	0.47 169	0.47 163	0.56 262	0.33 185	0.46 138	0.46 269	0.13 267	0.12 259	0.09 46	0.09 71	0.14 96	0.21 291

PSM-adaLoss	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 375	0.17 84	0.60 238	0.29 254	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.47 149	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

FADNet-RVC	0.61 333	1.26 467	2.12 314	0.33 228	0.26 257	0.59 227	0.29 254	0.86 320	0.62 256	0.45 159	0.50 200	0.62 290	0.46 305	1.73 380	0.55 309	0.17 360	0.20 388	0.17 367	0.18 336	0.59 464	0.28 372

FADNet	0.64 348	1.22 461	2.06 298	0.32 207	0.30 298	0.66 328	0.29 254	0.88 337	0.72 353	0.44 149	0.48 175	0.66 312	0.57 358	1.84 406	0.45 268	0.46 466	0.20 388	0.17 367	0.19 356	0.59 464	0.24 340

HSM-Net_RVC	0.67 365	0.34 138	2.23 341	0.26 63	0.19 145	0.67 334	0.29 254	1.26 478	0.69 324	0.72 400	0.70 374	0.78 375	0.42 270	3.77 507	0.41 248	0.13 267	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.12 47	0.11 69
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MM-Stereo_test3	0.40 120	0.58 264	1.75 158	0.36 292	0.30 298	0.45 64	0.30 262	0.72 192	0.59 217	0.31 86	0.43 136	0.32 106	0.23 78	0.35 66	0.29 141	0.10 124	0.20 388	0.10 93	0.08 46	0.40 426	0.11 69

rvit_0105_5	0.36 84	0.39 172	1.48 98	0.30 151	0.18 116	0.41 52	0.30 262	0.64 153	0.62 256	0.30 82	0.33 86	0.37 128	0.29 160	0.41 100	0.28 126	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.15 287	0.15 113	0.14 153

test_sample7	0.47 205	0.33 126	1.49 101	0.34 258	0.20 159	0.51 117	0.30 262	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.11 299	0.38 223	0.17 360	0.14 295	0.16 350	0.15 287	0.19 218	0.18 251

MyStereo06	0.54 280	0.41 183	2.68 421	0.30 151	0.23 212	0.60 238	0.30 262	0.81 280	0.44 77	0.84 432	0.52 217	0.78 375	0.58 362	0.48 154	1.10 413	0.09 40	0.17 355	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.20 282

MyStereo05	0.49 229	0.41 183	2.72 427	0.30 151	0.23 212	0.60 238	0.30 262	0.82 287	0.77 399	0.52 227	0.37 104	0.51 232	0.42 270	0.52 177	0.38 223	0.09 40	0.17 355	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.20 282

RAFT_CTSACE	0.46 190	0.76 334	2.07 300	0.35 274	0.30 298	0.54 148	0.30 262	0.61 140	0.48 117	0.49 199	0.76 393	0.55 250	0.36 201	0.58 198	0.22 60	0.08 10	0.13 278	0.11 156	0.10 105	0.41 429	0.08 18

test_3	0.44 162	0.20 9	1.70 138	0.36 292	0.32 323	0.47 85	0.30 262	0.73 203	0.49 123	0.50 206	0.30 63	0.45 192	0.22 64	0.59 204	0.98 395	0.08 10	0.10 187	0.11 156	0.35 442	0.29 342	0.28 372

LCNet	0.54 280	0.37 155	1.78 178	0.92 479	0.22 193	0.96 440	0.30 262	0.59 128	0.58 210	0.51 219	0.55 249	0.41 155	0.76 417	0.84 270	0.26 108	0.09 40	0.06 2	0.12 210	0.18 336	0.98 485	0.39 437

GES	0.44 162	0.28 86	1.88 237	0.30 151	0.18 116	0.61 259	0.30 262	0.88 337	0.46 100	0.47 169	0.52 217	0.39 141	0.42 270	0.58 198	0.67 348	0.15 325	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.15 113	0.17 231

HGLStereo	0.54 280	0.69 314	2.00 288	0.35 274	0.40 393	0.66 328	0.30 262	0.83 293	0.62 256	0.57 289	0.69 364	0.69 335	0.54 344	1.07 293	0.55 309	0.13 267	0.13 278	0.13 269	0.11 166	0.19 218	0.17 231

GwcNet-RSSM	0.57 306	0.94 400	2.13 316	0.32 207	0.25 242	0.60 238	0.30 262	0.80 276	0.66 304	0.52 227	0.64 332	0.71 348	0.40 243	1.79 392	0.50 293	0.13 267	0.09 148	0.12 210	0.12 204	0.21 246	0.15 186

NOSS_ROB	0.64 348	0.65 300	1.62 123	0.46 394	0.25 242	0.67 334	0.30 262	0.93 376	0.77 399	0.59 321	0.57 268	0.77 372	0.38 222	2.78 488	0.44 264	0.23 418	0.24 414	0.28 438	0.26 400	0.27 332	0.39 437

PWC_ROB	0.70 380	0.94 400	1.88 237	0.39 338	0.39 384	0.62 279	0.30 262	0.98 414	0.94 443	0.91 441	1.29 459	0.77 372	0.62 382	1.62 366	1.03 409	0.18 371	0.11 233	0.18 387	0.13 236	0.51 456	0.22 304

DualNet (step1)	0.59 319	0.62 278	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.11 299	0.38 223	0.61 474	0.14 295	0.87 484	0.56 479	0.25 304	0.23 328

test_sample9	0.94 442	0.62 278	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.91 419	2.55 480	0.61 474	4.16 520	0.87 484	0.56 479	0.25 304	0.23 328

test_sample8	1.12 457	0.62 278	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.95 397	0.61 238	1.18 469	0.56 260	2.53 493	1.31 468	1.91 419	2.55 480	0.61 474	4.16 520	0.87 484	0.56 479	0.25 304	0.23 328

MyStereo07	0.34 67	0.40 177	1.46 91	0.29 135	0.23 212	0.60 238	0.31 275	0.53 90	0.42 64	0.25 58	0.25 32	0.20 14	0.26 115	0.57 195	0.19 13	0.09 40	0.18 365	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.19 267

MyStereo04	0.48 211	0.40 177	2.65 418	0.29 135	0.23 212	0.60 238	0.31 275	0.83 293	0.75 386	0.47 169	0.36 101	0.53 240	0.42 270	0.53 183	0.39 234	0.09 40	0.18 365	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.19 267

gwcnet-sp	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

scenet	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

ssnet	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

BSDual-CNN	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.30 151	0.21 170	0.76 386	0.31 275	1.00 434	0.61 238	0.63 356	0.53 228	0.63 293	0.37 215	0.43 111	0.38 223	0.13 267	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

hknet	0.47 205	0.29 95	1.70 138	0.30 151	0.24 225	0.76 386	0.31 275	1.00 434	0.64 276	0.63 356	0.53 228	0.80 383	0.38 222	0.77 261	0.37 216	0.11 186	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

Sa-1000	0.51 257	0.72 323	1.90 248	0.31 178	0.60 457	0.60 238	0.31 275	0.94 384	0.71 343	0.52 227	0.83 406	0.42 168	0.33 185	0.68 234	0.28 126	0.10 124	0.09 148	0.13 269	0.29 411	0.29 342	0.10 49

SA	0.50 240	0.75 333	1.95 272	0.31 178	0.61 459	0.57 194	0.31 275	0.91 359	0.73 369	0.42 138	0.62 304	0.38 135	0.47 313	0.68 234	0.29 141	0.09 40	0.09 148	0.13 269	0.32 432	0.30 353	0.10 49

GMOStereo	0.41 127	0.62 278	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

error version	0.41 127	0.62 278	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

test-v	0.41 127	0.62 278	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

test-2	0.41 127	0.62 278	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

LMCR-Stereo	0.52 269	0.71 319	2.39 368	0.40 347	0.21 170	0.74 377	0.31 275	1.02 445	0.64 276	0.61 337	0.63 316	0.39 141	0.51 334	0.62 212	0.42 250	0.19 386	0.09 148	0.12 210	0.09 71	0.23 277	0.12 104

Anonymous3	0.42 146	0.35 145	2.09 306	0.33 228	0.24 225	0.72 367	0.31 275	0.74 207	0.55 185	0.35 99	0.40 126	0.33 112	0.29 160	0.44 118	0.28 126	0.18 371	0.18 365	0.13 269	0.13 236	0.17 171	0.17 231

ac_64	0.55 293	0.46 216	1.92 257	0.36 292	0.34 344	0.63 297	0.31 275	0.82 287	0.61 238	0.55 268	0.51 204	0.89 413	0.48 321	1.83 401	0.55 309	0.14 308	0.11 233	0.12 210	0.12 204	0.18 197	0.12 104

DMCA-RVC	0.62 338	0.96 409	2.63 414	0.36 292	0.90 481	0.56 176	0.31 275	0.69 177	0.57 200	0.68 387	0.52 217	0.59 278	0.56 353	1.23 314	0.53 303	0.16 346	0.38 458	0.20 401	0.15 287	0.20 233	0.15 186

RTSC	0.72 392	1.00 426	2.22 337	0.40 347	0.29 287	0.82 413	0.31 275	0.96 402	1.10 464	0.92 442	0.81 401	0.78 375	0.58 362	1.23 314	1.55 445	0.18 371	0.17 355	0.14 305	0.17 323	0.43 437	0.30 387

DeepPruner_ROB	0.50 240	0.70 317	1.94 269	0.29 135	0.26 257	0.63 297	0.31 275	0.80 276	0.48 117	0.61 337	0.55 249	0.66 312	0.38 222	0.98 283	0.40 242	0.19 386	0.14 295	0.14 305	0.14 264	0.23 277	0.17 231

DispFullNet	1.67 491	2.10 511	5.22 509	1.53 502	8.90 518	0.86 423	0.31 275	0.96 402	0.96 446	1.37 481	1.01 439	1.13 459	1.98 494	1.51 347	0.91 387	0.54 470	0.31 444	1.18 496	0.63 489	1.13 489	0.80 483

CoDeX	0.52 269	0.43 195	2.25 343	0.29 135	0.26 257	0.61 259	0.32 298	0.99 426	0.68 315	0.48 187	0.55 249	0.52 238	0.40 243	1.60 362	0.35 207	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.13 75	0.12 104

1111x	0.74 404	0.21 14	1.93 260	0.31 178	0.17 84	0.63 297	0.32 298	1.03 452	0.74 373	0.52 227	0.62 304	0.57 268	0.47 313	2.38 457	4.25 506	0.12 237	0.14 295	0.11 156	0.12 204	0.12 47	0.14 153

LL-Strereo	0.72 392	1.29 469	2.49 389	0.36 292	0.45 418	0.55 161	0.32 298	0.93 376	0.71 343	0.67 380	0.58 274	0.85 401	0.79 421	2.67 483	0.46 269	0.10 124	0.18 365	0.14 305	0.12 204	0.40 426	0.42 447

Anonymous_2	0.74 404	0.32 121	1.65 125	0.33 228	0.30 298	0.67 334	0.32 298	0.69 177	0.46 100	0.48 187	0.41 130	0.84 398	0.58 362	0.51 173	0.40 242	0.32 451	0.38 458	1.43 506	3.69 521	0.80 481	0.27 366

SFCPSM	0.46 190	0.24 40	2.35 361	0.27 79	0.27 270	0.70 359	0.32 298	0.96 402	0.63 268	0.49 199	0.52 217	0.43 172	0.36 201	0.52 177	0.43 259	0.12 237	0.09 148	0.12 210	0.16 306	0.16 149	0.12 104

STTStereo	0.51 257	0.69 314	2.14 321	0.36 292	0.30 298	0.61 259	0.32 298	0.77 242	0.60 222	0.60 329	0.54 240	0.67 321	0.43 280	0.86 273	0.42 250	0.16 346	0.15 320	0.17 367	0.20 366	0.16 149	0.15 186

SHD	0.72 392	0.77 343	2.36 364	0.45 389	0.40 393	0.71 361	0.32 298	1.02 445	1.25 474	1.07 455	0.84 409	0.90 415	0.73 410	1.09 295	0.98 395	0.21 402	0.18 365	0.20 401	0.21 372	0.32 368	0.31 395

AANet_RVC	0.68 372	1.00 426	2.09 306	0.33 228	0.25 242	0.58 211	0.32 298	0.81 280	0.80 412	0.61 337	0.94 428	0.80 383	0.41 254	2.46 467	1.02 407	0.36 458	0.14 295	0.10 93	0.09 71	0.23 277	0.22 304

iinet-f	0.57 306	0.93 398	2.27 346	0.31 178	0.25 242	0.83 415	0.33 306	0.81 280	0.65 289	0.54 250	0.63 316	0.73 354	0.67 395	0.73 250	0.67 348	0.13 267	0.13 278	0.11 156	0.10 105	0.43 437	0.16 213

STrans-v2	0.67 365	0.56 260	2.64 416	0.27 79	0.23 212	0.57 194	0.33 306	0.96 402	0.69 324	0.92 442	0.85 413	0.89 413	0.93 441	1.83 401	1.21 425	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.09 71	0.11 36	0.12 104

test_xeample3	0.46 190	0.34 138	2.99 460	0.37 313	0.16 58	0.49 100	0.33 306	1.06 458	0.44 77	0.25 58	0.23 18	0.24 44	0.25 101	0.49 164	0.56 316	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.40 458	0.17 171	0.26 359

psmorigin	1.36 477	0.60 268	13.80 526	0.37 313	0.29 287	0.62 279	0.33 306	0.77 242	0.61 238	0.96 448	0.88 418	1.17 464	0.73 410	4.00 508	0.86 384	0.19 386	0.22 403	0.17 367	0.18 336	0.24 292	0.29 378

coex_refinement	0.58 311	0.94 400	1.87 235	0.38 328	0.25 242	0.64 308	0.34 310	0.83 293	0.65 289	0.60 329	0.63 316	0.81 386	0.48 321	1.85 408	0.56 316	0.13 267	0.09 148	0.10 93	0.10 105	0.16 149	0.16 213

UGAM	0.58 311	0.47 224	2.21 333	0.30 151	0.19 145	0.53 141	0.34 310	0.59 128	0.63 268	0.44 149	0.73 385	0.78 375	0.37 215	2.58 476	0.39 234	0.10 124	0.08 80	0.17 367	0.14 264	0.42 435	0.17 231

GASNet	0.73 401	1.47 482	3.04 462	0.47 399	0.33 336	0.57 194	0.34 310	0.91 359	0.75 386	0.58 307	0.58 274	0.74 361	0.55 349	2.03 431	0.65 344	0.21 402	0.15 320	0.19 393	0.17 323	0.51 456	0.28 372

TestStereo1	0.49 229	0.81 360	1.85 222	0.39 338	0.57 448	0.56 176	0.34 310	0.75 219	0.69 324	0.44 149	0.63 316	0.35 122	0.42 270	0.64 217	0.29 141	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.33 376	0.26 359

RAFT+CT+SA	0.50 240	0.86 377	1.82 211	0.37 313	0.75 471	0.54 148	0.34 310	0.77 242	0.63 268	0.38 116	0.55 249	0.34 118	0.29 160	0.68 234	0.27 116	0.09 40	0.07 19	0.11 156	0.51 473	0.29 342	0.41 446

SA-5K	0.49 229	0.81 360	1.85 222	0.39 338	0.57 448	0.56 176	0.34 310	0.75 219	0.69 324	0.44 149	0.63 316	0.35 122	0.42 270	0.64 217	0.29 141	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.33 376	0.26 359

ADLNet	0.60 325	0.71 319	1.95 272	0.35 274	0.34 344	0.67 334	0.34 310	0.90 349	0.74 373	0.68 387	0.62 304	0.80 383	0.45 292	1.78 388	0.64 342	0.14 308	0.11 233	0.14 305	0.14 264	0.29 342	0.21 291

PS-NSSS	0.63 344	1.00 426	1.81 205	0.30 151	0.31 315	0.63 297	0.34 310	0.98 414	0.69 324	0.54 250	0.74 388	0.51 232	0.41 254	2.43 465	0.48 283	0.24 426	0.17 355	0.27 435	0.18 336	0.27 332	0.21 291

rvit_0105_3	0.39 114	0.47 224	1.46 91	0.33 228	0.19 145	0.45 64	0.35 318	0.69 177	0.65 289	0.37 108	0.37 104	0.40 149	0.31 176	0.44 118	0.30 159	0.18 371	0.17 355	0.17 367	0.18 336	0.15 113	0.15 186

ToySt	0.44 162	0.61 272	1.89 244	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.35 318	0.67 170	0.53 167	0.39 122	0.50 200	0.59 278	0.43 280	0.51 173	0.49 288	0.10 124	0.12 259	0.13 269	0.16 306	0.24 292	0.19 267

test_5	0.51 257	0.87 380	1.99 286	0.37 313	0.65 463	0.58 211	0.35 318	0.78 257	0.62 256	0.48 187	0.55 249	0.45 192	0.40 243	0.72 249	0.30 159	0.09 40	0.07 19	0.12 210	0.12 204	0.33 376	0.38 431

CSP-Net	0.50 240	0.39 172	1.25 53	0.29 135	0.23 212	0.77 394	0.35 318	0.86 320	0.57 200	0.59 321	0.59 277	0.65 305	0.40 243	1.77 387	0.44 264	0.16 346	0.11 233	0.10 93	0.10 105	0.20 233	0.14 153

cross-raft	0.40 120	0.27 65	2.22 337	0.30 151	0.17 84	0.49 100	0.35 318	0.71 187	0.39 41	0.43 143	0.45 151	0.64 302	0.25 101	0.32 45	0.25 101	0.08 10	0.08 80	0.09 46	0.23 384	0.11 36	0.14 153

RAFT	0.45 180	0.92 392	1.59 116	0.34 258	0.19 145	0.46 80	0.35 318	0.65 159	0.49 123	0.49 199	0.49 192	0.70 345	0.40 243	0.47 149	0.32 182	0.11 186	0.16 337	0.14 305	0.13 236	0.51 456	0.13 138

DISCO	0.57 306	0.34 138	1.87 235	0.45 389	0.34 344	0.84 417	0.35 318	0.84 304	0.78 404	0.59 321	0.63 316	1.06 450	0.53 341	1.10 296	0.82 380	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.22 264	0.18 251

PSMNet-RUCA	0.58 311	0.82 364	1.89 244	0.59 447	0.56 445	0.64 308	0.36 325	0.84 304	0.69 324	0.51 219	0.68 355	0.53 240	0.43 280	0.56 194	0.43 259	0.34 455	0.18 365	0.44 466	0.29 411	0.48 449	0.30 387

SQANet	0.80 421	1.58 485	2.53 396	0.76 466	0.83 476	0.76 386	0.36 325	0.83 293	0.64 276	0.63 356	0.69 364	0.73 354	0.51 334	1.21 310	0.53 303	0.77 486	0.29 438	0.59 474	0.29 411	0.86 483	0.61 470

CRFU-Net	0.56 300	0.38 163	1.86 230	0.46 394	0.26 257	0.82 413	0.36 325	0.90 349	0.49 123	0.62 348	0.59 277	0.78 375	1.35 472	1.00 286	0.48 283	0.15 325	0.14 295	0.17 367	0.10 105	0.19 218	0.14 153

psmg	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.27 79	0.21 170	0.75 383	0.36 325	0.90 349	0.61 238	0.59 321	0.59 277	0.63 293	0.37 215	0.43 111	0.38 223	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.13 75	0.11 69

ARAFT	0.60 325	1.23 462	3.10 467	0.28 104	0.16 58	0.64 308	0.36 325	0.90 349	0.67 313	0.61 337	0.49 192	0.55 250	0.31 176	1.24 317	0.32 182	0.10 124	0.08 80	0.14 305	0.13 236	0.37 405	0.21 291

ACVNet	0.45 180	0.44 206	1.79 198	0.28 104	0.21 170	0.59 227	0.36 325	0.66 161	0.68 315	0.45 159	0.59 277	0.69 335	0.40 243	0.44 118	0.55 309	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.34 383	0.10 49

hitnet-ft	0.67 365	0.80 355	1.90 248	0.28 104	0.22 193	0.69 352	0.36 325	0.85 310	0.65 289	0.56 278	0.84 409	1.03 443	0.95 447	2.32 452	0.55 309	0.23 418	0.14 295	0.41 463	0.13 236	0.24 292	0.17 231

DLCB_ROB	0.54 280	0.55 258	1.49 101	0.36 292	0.25 242	0.65 322	0.36 325	0.80 276	0.70 333	0.72 400	0.69 364	0.83 393	0.46 305	1.53 350	0.60 330	0.13 267	0.12 259	0.14 305	0.14 264	0.14 96	0.13 138

RAFT-Test	0.44 162	0.38 163	2.01 289	0.27 79	0.44 410	0.64 308	0.37 333	0.72 192	0.57 200	0.45 159	0.48 175	0.65 305	0.24 86	0.35 66	0.29 141	0.09 40	0.11 233	0.09 46	0.38 453	0.10 20	0.11 69

CBFPSM	0.56 300	0.91 391	1.82 211	0.28 104	0.23 212	0.71 361	0.37 333	0.72 192	0.64 276	0.50 206	0.49 192	1.03 443	0.83 426	0.62 212	1.35 433	0.10 124	0.12 259	0.10 93	0.10 105	0.18 197	0.19 267

SACVNet	0.60 325	0.74 331	1.90 248	0.37 313	0.28 281	0.64 308	0.37 333	0.86 320	0.61 238	0.65 374	0.62 304	0.69 335	0.44 288	2.08 436	0.42 250	0.18 371	0.14 295	0.16 350	0.15 287	0.38 412	0.24 340

ADLNet2	0.68 372	0.84 370	3.19 477	0.33 228	0.36 364	0.64 308	0.37 333	0.89 343	0.79 409	0.54 250	0.65 341	0.93 422	0.48 321	2.07 435	0.56 316	0.13 267	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.33 376	0.18 251

GEStereo_RVC	0.54 280	0.87 380	1.95 272	0.47 399	0.25 242	0.62 279	0.37 333	1.00 434	0.74 373	0.53 237	0.54 240	0.59 278	0.44 288	1.10 296	0.46 269	0.15 325	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.26 323	0.19 267

psm_up	0.57 306	0.61 272	1.83 217	0.35 274	0.30 298	0.64 308	0.37 333	0.90 349	0.68 315	0.59 321	0.55 249	0.68 328	0.54 344	1.91 419	0.46 269	0.16 346	0.15 320	0.16 350	0.15 287	0.23 277	0.13 138

UDG	0.77 413	1.23 462	2.15 322	0.67 460	0.59 452	0.78 399	0.38 339	0.90 349	0.70 333	0.61 337	0.69 364	1.01 439	0.67 395	1.02 288	0.73 365	0.45 464	0.34 451	0.87 484	0.51 473	0.67 471	0.46 453

UPFNet	0.46 190	0.28 86	1.73 148	0.33 228	0.32 323	0.65 322	0.38 339	0.83 293	0.59 217	0.57 289	0.52 217	0.61 286	0.40 243	0.75 254	0.52 299	0.13 267	0.12 259	0.13 269	0.12 204	0.15 113	0.11 69

FADNet-RVC-Resample	0.67 365	1.16 457	3.16 473	0.37 313	0.29 287	0.62 279	0.38 339	0.86 320	0.63 268	0.51 219	0.50 200	0.57 268	0.45 292	1.57 355	0.49 288	0.24 426	0.32 450	0.23 419	0.19 356	0.27 332	0.62 471

Nwc_Net	0.68 372	0.83 368	2.53 396	0.41 354	0.39 384	0.77 394	0.38 339	1.01 442	0.70 333	0.60 329	0.99 436	0.98 433	0.68 398	1.41 330	0.63 337	0.23 418	0.15 320	0.23 419	0.25 393	0.23 277	0.18 251

TCMNet	0.66 360	0.85 374	2.55 406	0.50 411	0.52 437	0.72 367	0.39 343	0.87 329	0.72 353	0.58 307	0.68 355	0.63 293	0.46 305	1.70 375	0.63 337	0.18 371	0.18 365	0.23 419	0.18 336	0.38 412	0.27 366

edge stereo	0.81 426	0.73 328	3.30 483	0.37 313	1.21 498	0.62 279	0.39 343	0.93 376	0.79 409	0.80 420	0.88 418	1.14 460	0.71 404	2.18 444	0.71 358	0.21 402	0.20 388	0.26 434	0.18 336	0.38 412	0.26 359

NVstereo2D	0.58 311	0.40 177	2.03 296	0.35 274	0.35 356	0.69 352	0.39 343	0.91 359	0.80 412	0.47 169	0.53 228	0.67 321	0.46 305	1.99 429	0.48 283	0.19 386	0.11 233	0.17 367	0.13 236	0.25 304	0.25 349

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 306	0.87 380	2.11 311	0.32 207	0.30 298	0.84 417	0.40 346	0.88 337	0.72 353	0.65 374	0.73 385	0.66 312	0.57 358	0.93 278	0.71 358	0.13 267	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.15 113	0.14 153

PSM-softLoss	0.48 211	0.27 65	1.85 222	0.51 416	0.17 84	0.61 259	0.40 346	0.61 140	0.57 200	0.52 227	0.48 175	0.39 141	0.25 101	1.46 337	0.77 371	0.12 237	0.08 80	0.13 269	0.12 204	0.12 47	0.14 153

KMStereo	0.48 211	0.27 65	1.85 222	0.51 416	0.17 84	0.61 259	0.40 346	0.61 140	0.57 200	0.52 227	0.48 175	0.39 141	0.25 101	1.46 337	0.77 371	0.12 237	0.08 80	0.13 269	0.12 204	0.12 47	0.14 153

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 413	1.04 435	2.06 298	0.94 481	0.35 356	0.89 432	0.40 346	0.85 310	0.63 268	0.55 268	0.63 316	0.75 366	0.38 222	2.38 457	0.48 283	1.10 497	0.31 444	0.36 455	0.21 372	0.53 460	0.55 465

AF-Net	0.69 376	0.92 392	2.21 333	0.41 354	0.40 393	0.68 346	0.40 346	1.02 445	0.86 426	0.69 389	1.03 443	1.04 446	0.84 429	1.19 309	0.78 373	0.22 415	0.14 295	0.25 431	0.17 323	0.30 353	0.18 251

RGC	0.71 389	0.97 417	2.18 329	0.44 375	0.44 410	0.73 373	0.40 346	0.94 384	0.71 343	0.71 397	1.04 446	1.01 439	0.71 404	1.74 382	0.70 355	0.23 418	0.18 365	0.28 438	0.26 400	0.29 342	0.27 366

LRCNet_RVC	13.74 528	19.30 529	12.75 524	19.46 531	12.69 523	1.86 490	0.41 352	12.33 526	1.05 457	15.77 527	18.83 532	12.62 528	8.70 521	12.21 526	9.62 522	22.22 533	8.37 528	25.85 534	24.01 534	19.32 532	17.44 533

stereogan	0.69 376	0.51 238	2.44 379	0.39 338	0.39 384	1.01 447	0.41 352	0.94 384	0.92 442	0.73 404	0.85 413	1.15 461	0.69 400	1.57 355	0.53 303	0.19 386	0.18 365	0.20 401	0.16 306	0.36 397	0.24 340

DRN-Test	0.64 348	0.43 195	2.44 379	0.39 338	0.44 410	0.80 409	0.41 352	1.02 445	0.78 404	0.80 420	0.63 316	0.69 335	0.56 353	1.79 392	0.69 353	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	0.18 197	0.17 231

Reg-Stereo(zero)	0.46 190	0.17 1	2.10 310	0.24 19	0.34 344	0.51 117	0.42 355	0.50 66	0.54 179	0.37 108	0.46 158	0.54 246	0.60 368	0.43 111	1.10 413	0.08 10	0.09 148	0.08 8	0.22 380	0.12 47	0.22 304

DAS	0.56 300	0.35 145	1.55 111	0.33 228	0.34 344	0.50 108	0.42 355	0.83 293	0.74 373	0.83 430	0.68 355	0.56 262	0.48 321	2.40 461	0.46 269	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.18 197	0.15 186

SepStereo	0.52 269	0.35 145	1.55 111	0.33 228	0.34 344	0.50 108	0.42 355	0.83 293	0.74 373	0.83 430	0.68 355	0.56 262	0.48 321	1.56 353	0.46 269	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.18 197	0.15 186

RAFT-345	0.53 275	0.30 106	2.34 358	0.38 328	0.34 344	0.58 211	0.42 355	0.47 49	0.61 238	0.51 219	1.00 438	0.43 172	0.28 147	1.57 355	0.82 380	0.10 124	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.10 20	0.08 18

Prome-Stereo	0.49 229	0.30 106	1.76 164	0.60 451	0.23 212	0.63 297	0.42 355	0.62 144	0.60 222	0.59 321	1.03 443	0.43 172	0.72 407	0.60 209	0.33 192	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.09 71	0.11 36	0.43 448

Syn2CoEx	0.70 380	1.07 440	2.74 433	0.43 368	0.30 298	0.64 308	0.42 355	0.99 426	0.78 404	0.62 348	0.78 397	0.74 361	0.72 407	1.92 423	0.61 333	0.20 396	0.17 355	0.19 393	0.15 287	0.29 342	0.22 304

CVANet_RVC	0.65 356	0.80 355	2.13 316	0.36 292	0.26 257	0.62 279	0.42 355	0.84 304	0.72 353	0.69 389	0.68 355	0.68 328	0.52 339	2.64 479	0.42 250	0.19 386	0.12 259	0.22 412	0.17 323	0.37 405	0.15 186

YMNet	0.62 338	0.72 323	1.93 260	0.41 354	0.41 400	0.87 427	0.43 362	0.87 329	0.71 343	0.74 407	0.81 401	0.83 393	0.46 305	0.86 273	0.93 388	0.19 386	0.22 403	0.20 401	0.17 323	0.41 429	0.21 291

YMNet_1	0.62 338	0.72 323	1.93 260	0.41 354	0.41 400	0.87 427	0.43 362	0.87 329	0.71 343	0.74 407	0.81 401	0.83 393	0.46 305	0.86 273	0.93 388	0.19 386	0.22 403	0.20 401	0.17 323	0.41 429	0.21 291

PAM_32	0.70 380	0.35 145	2.73 432	0.54 429	0.61 459	1.07 456	0.43 362	0.84 304	0.49 123	0.90 440	0.91 421	1.23 465	0.77 420	0.65 227	1.10 413	0.10 124	0.19 377	0.10 93	0.49 470	0.15 113	0.38 431

DDUNet	0.77 413	1.12 444	1.88 237	0.76 466	0.69 467	0.84 417	0.43 362	0.85 310	0.65 289	0.67 380	0.75 391	0.91 417	0.52 339	1.03 290	0.57 320	0.54 470	0.37 456	0.95 490	0.52 475	0.71 474	0.57 466

OCTAStereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 420	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.61 238	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.80 378	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

RE-Stereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 420	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.60 222	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.78 373	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

TVStereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 420	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.60 222	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.78 373	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

IRAFT_RVC	0.54 280	0.53 244	1.78 178	0.46 394	0.21 170	0.58 211	0.43 362	0.65 159	0.66 304	0.54 250	0.50 200	0.49 226	0.51 334	1.58 359	1.01 405	0.11 186	0.25 427	0.13 269	0.10 105	0.15 113	0.13 138

APVNet	0.70 380	0.67 308	2.71 425	0.38 328	0.36 364	0.85 421	0.43 362	0.91 359	0.68 315	0.55 268	0.69 364	0.75 366	0.55 349	2.31 451	0.78 373	0.17 360	0.17 355	0.24 426	0.19 356	0.33 376	0.23 328

RYNet	0.70 380	0.56 260	2.25 343	0.35 274	0.41 400	0.86 423	0.43 362	0.94 384	0.82 418	0.62 348	0.53 228	0.91 417	0.60 368	2.70 484	1.00 401	0.14 308	0.11 233	0.16 350	0.14 264	0.25 304	0.27 366

PDISCO_ROB	0.75 406	1.06 437	2.11 311	0.64 455	0.59 452	1.13 462	0.43 362	1.14 469	1.05 457	0.64 367	0.71 378	0.96 429	0.61 377	1.21 310	0.76 369	0.37 459	0.18 365	0.27 435	0.24 386	0.56 463	0.32 400

ssnet_v2	0.55 293	0.60 268	1.86 230	0.32 207	0.22 193	0.72 367	0.44 373	0.94 384	0.74 373	0.63 356	0.54 240	0.81 386	0.47 313	0.77 261	0.70 355	0.16 346	0.14 295	0.14 305	0.14 264	0.30 353	0.30 387

Wz-Net-LNSev	0.59 319	0.96 409	2.47 386	0.34 258	0.37 375	0.79 403	0.44 373	0.86 320	0.77 399	0.61 337	0.67 347	0.79 380	0.56 353	0.64 217	0.62 335	0.15 325	0.14 295	0.12 210	0.12 204	0.18 197	0.19 267

NF-Stereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 420	0.16 58	0.61 259	0.44 373	0.66 161	0.61 238	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.45 336	0.79 377	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.16 213

KYRaft	0.48 211	0.29 95	1.75 158	0.33 228	0.21 170	0.75 383	0.44 373	0.58 120	0.57 200	0.64 367	0.93 427	0.53 240	0.72 407	0.60 209	0.24 89	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.14 264	0.12 47	0.54 462

GwcNet	0.69 376	0.71 319	3.12 470	0.36 292	0.45 418	0.81 410	0.44 373	0.86 320	0.84 423	0.60 329	0.74 388	0.82 391	0.49 329	1.65 368	0.66 345	0.16 346	0.15 320	0.15 332	0.15 287	0.31 361	0.24 340

CC-Net-ROB	0.85 431	1.15 452	2.13 316	0.88 476	0.38 381	0.88 431	0.44 373	1.06 458	0.79 409	0.58 307	0.69 364	0.65 305	0.50 332	2.74 487	0.51 297	0.93 489	0.39 464	0.87 484	0.29 411	0.54 461	0.54 462

rvit_105_1	0.44 162	0.54 249	1.46 91	0.36 292	0.24 225	0.51 117	0.45 379	0.75 219	0.74 373	0.45 159	0.44 147	0.44 183	0.36 201	0.62 212	0.38 223	0.20 396	0.18 365	0.18 387	0.22 380	0.18 197	0.18 251

Pruner-Stereo	0.51 257	0.27 65	1.78 178	1.79 506	0.19 145	0.62 279	0.45 379	0.57 114	0.60 222	0.61 337	0.48 175	0.41 155	0.24 86	0.46 138	1.00 401	0.12 237	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.12 47	0.13 138

RP	0.67 365	0.82 364	1.94 269	0.43 368	0.44 410	0.65 322	0.45 379	0.89 343	0.82 418	0.66 376	0.92 423	0.99 436	0.76 417	1.55 352	0.66 345	0.25 431	0.18 365	0.23 419	0.20 366	0.31 361	0.22 304

AAGNet	0.88 435	0.33 126	1.79 198	0.54 429	0.98 485	0.62 279	0.46 382	0.50 66	0.60 222	0.58 307	0.53 228	0.50 229	0.73 410	1.23 314	7.48 518	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.14 96	0.09 29

GMM-Stereo	0.50 240	0.23 32	2.41 371	0.54 429	0.24 225	0.77 394	0.46 382	0.59 128	0.57 200	0.58 307	0.73 385	0.47 213	0.43 280	0.68 234	0.27 116	0.10 124	0.06 2	0.13 269	0.13 236	0.14 96	0.44 450

delet	0.52 269	0.54 249	1.62 123	0.31 178	0.35 356	0.74 377	0.46 382	0.85 310	0.74 373	0.55 268	0.60 292	0.67 321	0.50 332	1.12 302	0.57 320	0.11 186	0.11 233	0.13 269	0.14 264	0.16 149	0.12 104

MFN_U_SF_RVC	1.55 489	2.39 518	3.16 473	0.65 458	0.41 400	1.12 460	0.46 382	1.23 475	1.33 477	1.61 488	1.20 453	1.43 475	0.98 448	1.76 385	1.97 459	1.90 512	1.80 511	1.98 515	2.15 516	1.63 503	1.77 514

NCC-stereo	0.79 419	0.94 400	2.42 373	0.59 447	0.45 418	1.90 491	0.46 382	0.99 426	0.72 353	0.64 367	0.84 409	0.91 417	0.73 410	1.80 396	1.00 401	0.27 440	0.19 377	0.23 419	0.31 426	0.24 292	0.22 304

Abc-Net	0.79 419	0.94 400	2.42 373	0.59 447	0.45 418	1.90 491	0.46 382	0.99 426	0.72 353	0.64 367	0.84 409	0.91 417	0.73 410	1.80 396	1.00 401	0.27 440	0.19 377	0.23 419	0.31 426	0.24 292	0.22 304
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 401	0.98 420	2.39 368	0.46 394	0.35 356	0.81 410	0.46 382	1.00 434	1.00 451	0.80 420	0.69 364	0.88 411	0.74 415	1.32 321	1.20 423	0.24 426	0.16 337	0.23 419	0.20 366	0.41 429	0.33 407

FBW_ROB	0.83 428	0.77 343	1.77 173	0.44 375	0.30 298	0.87 427	0.46 382	1.10 464	0.91 439	0.81 425	0.75 391	1.01 439	0.61 377	3.66 506	1.23 427	0.26 435	0.23 411	0.36 455	0.25 393	0.27 332	0.62 471

StereoDRNet	0.64 348	0.88 384	2.35 361	0.41 354	0.45 418	0.73 373	0.47 390	0.94 384	0.74 373	0.75 409	0.54 240	0.74 361	0.47 313	1.70 375	0.72 362	0.15 325	0.14 295	0.15 332	0.14 264	0.20 233	0.19 267

CBMV_ROB	0.76 409	0.42 190	2.68 421	0.33 228	0.22 193	0.74 377	0.47 390	0.96 402	0.76 395	1.04 454	0.96 431	0.88 411	0.93 441	2.06 434	1.19 422	0.22 415	0.24 414	0.27 435	0.25 393	0.25 304	0.28 372

XPNet_ROB	0.61 333	0.72 323	1.66 129	0.37 313	0.27 270	0.67 334	0.47 390	0.89 343	0.71 343	0.78 418	0.70 374	0.81 386	0.53 341	1.70 375	0.76 369	0.21 402	0.16 337	0.16 350	0.15 287	0.20 233	0.21 291

fast-acv-ft	0.63 344	0.88 384	3.10 467	0.38 328	0.30 298	0.79 403	0.48 393	0.69 177	0.72 353	0.58 307	0.78 397	0.76 370	0.60 368	0.67 231	0.73 365	0.15 325	0.15 320	0.18 387	0.17 323	0.37 405	0.16 213

FINET	0.65 356	0.95 407	3.06 464	0.35 274	0.40 393	0.58 211	0.48 393	0.92 368	1.10 464	0.57 289	0.68 355	0.47 213	0.44 288	1.15 307	0.60 330	0.23 418	0.21 397	0.17 367	0.15 287	0.26 323	0.25 349

EDNetEfficientorigin	8.18 521	0.98 420	145.96 541	0.51 416	0.89 480	0.72 367	0.48 393	0.85 310	1.56 489	2.12 494	1.49 468	1.29 468	1.31 468	1.83 401	2.13 469	0.13 267	0.12 259	0.17 367	0.18 336	0.39 421	0.45 451

DeepPrunerF	0.86 432	0.86 377	2.91 453	0.45 389	0.50 430	0.64 308	0.48 393	1.14 469	2.64 506	0.63 356	0.61 299	0.65 305	0.62 382	2.21 446	1.31 430	0.23 418	0.19 377	0.30 446	0.28 408	0.36 397	0.25 349

ADCRef	0.80 421	0.96 409	2.29 350	0.37 313	0.35 356	0.96 440	0.51 397	0.87 329	0.75 386	0.88 436	0.83 406	0.61 286	1.36 473	1.02 288	3.27 493	0.13 267	0.11 233	0.17 367	0.19 356	0.25 304	0.21 291

PASM	0.72 392	0.68 310	1.91 254	0.47 399	0.44 410	0.60 238	0.51 397	0.76 232	0.80 412	0.77 416	0.67 347	0.87 407	0.61 377	2.40 461	0.67 348	0.32 451	0.35 452	0.36 455	0.41 461	0.45 446	0.39 437

ETE_ROB	0.60 325	0.71 319	1.55 111	0.37 313	0.25 242	0.69 352	0.51 397	1.47 486	0.70 333	0.80 420	0.69 364	0.85 401	0.49 329	1.36 325	0.58 326	0.16 346	0.13 278	0.19 393	0.16 306	0.21 246	0.23 328

DCVSM-stereo	0.49 229	0.29 95	2.49 389	0.29 135	0.22 193	0.53 141	0.52 400	0.58 120	0.49 123	0.69 389	0.46 158	0.79 380	0.48 321	0.53 183	0.42 250	0.13 267	0.14 295	0.15 332	0.12 204	0.20 233	0.20 282

anonymity	0.80 421	0.66 307	1.29 58	0.59 447	0.75 471	0.67 334	0.52 400	0.95 397	0.71 343	0.94 445	0.70 374	0.67 321	0.87 434	0.71 247	1.35 433	0.64 477	0.62 484	0.58 472	1.44 512	0.60 467	0.65 474

RAFT + AFF	0.64 348	1.20 459	1.95 272	0.34 258	0.33 336	0.67 334	0.52 400	0.99 426	0.74 373	0.53 237	0.58 274	0.57 268	0.80 422	1.76 385	0.51 297	0.12 237	0.27 435	0.15 332	0.14 264	0.43 437	0.29 378

PA-Net	0.84 430	1.00 426	3.49 489	0.63 454	0.40 393	0.70 359	0.52 400	0.86 320	0.84 423	0.52 227	0.59 277	0.70 345	0.54 344	2.35 453	2.23 472	0.17 360	0.27 435	0.19 393	0.28 408	0.22 264	0.36 421
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PAM	0.70 380	0.35 145	2.72 427	0.56 438	0.62 461	1.08 458	0.53 404	0.85 310	0.44 77	0.93 444	0.92 423	1.24 466	0.68 398	0.64 217	1.01 405	0.10 124	0.19 377	0.10 93	0.48 468	0.14 96	0.38 431

Ntro	1.00 450	1.68 493	2.80 441	0.95 482	0.85 477	1.06 451	0.53 404	0.98 414	0.90 438	0.62 348	0.76 393	0.93 422	0.66 393	1.66 369	0.98 395	0.99 494	0.45 468	0.75 482	0.40 458	1.19 491	0.75 479

ACVNet-4b	1.93 496	1.85 502	4.10 502	1.07 487	0.86 478	1.15 464	0.53 404	1.06 458	1.12 466	0.64 367	1.09 449	1.99 486	0.70 402	2.20 445	9.86 523	5.62 521	0.41 467	1.03 494	0.55 476	1.86 508	0.85 485

RAFT_R40	0.50 240	0.21 14	1.76 164	0.50 411	0.40 393	0.61 259	0.53 404	0.56 111	0.60 222	0.56 278	0.54 240	0.55 250	0.51 334	1.57 355	0.53 303	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.09 29

HBP-ISP	0.76 409	1.30 470	3.19 477	0.35 274	0.26 257	0.85 421	0.54 408	1.03 452	0.72 353	0.80 420	0.69 364	0.68 328	0.83 426	2.04 432	0.44 264	0.23 418	0.24 414	0.29 445	0.25 393	0.28 338	0.24 340

IPLGR	0.54 280	0.56 260	2.68 421	0.36 292	0.18 116	0.62 279	0.54 408	1.02 445	0.64 276	0.73 404	0.46 158	0.47 213	0.45 292	1.12 302	0.29 141	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.09 71	0.19 218	0.12 104

FAT-Stereo	0.70 380	0.54 249	2.88 446	0.36 292	0.29 287	0.62 279	0.54 408	0.97 410	0.87 429	0.76 412	0.92 423	0.94 426	0.80 422	1.84 406	0.57 320	0.18 371	0.19 377	0.17 367	0.16 306	0.22 264	0.25 349

Consistency-Raft	0.88 435	0.93 398	3.23 481	0.99 485	0.64 462	0.77 394	0.55 411	0.98 414	0.97 447	0.61 337	1.03 443	0.65 305	1.05 454	0.79 266	1.38 435	0.44 462	0.46 470	0.51 470	0.58 484	0.65 469	0.47 454

ICVP	0.46 190	0.29 95	2.41 371	0.33 228	0.22 193	0.59 227	0.55 411	0.75 219	0.50 133	0.44 149	0.60 292	0.49 226	0.35 195	0.53 183	0.37 216	0.16 346	0.16 337	0.14 305	0.11 166	0.15 113	0.15 186
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ccnet	0.71 389	0.41 183	1.59 116	0.40 347	0.45 418	1.06 451	0.55 411	0.98 414	0.71 343	0.88 436	0.97 433	0.82 391	0.88 437	1.68 372	0.94 390	0.32 451	0.26 429	0.32 450	0.27 405	0.34 383	0.30 387

LALA_ROB	0.60 325	0.76 334	1.69 134	0.36 292	0.29 287	0.79 403	0.55 411	0.94 384	0.77 399	0.81 425	0.67 347	0.94 426	0.49 329	0.99 284	0.73 365	0.21 402	0.15 320	0.20 401	0.18 336	0.23 277	0.21 291

PSMNet_ROB	0.66 360	1.01 430	2.33 356	0.38 328	0.31 315	0.72 367	0.55 411	0.86 320	0.69 324	0.54 250	0.60 292	0.75 366	0.47 313	2.00 430	0.82 380	0.17 360	0.13 278	0.19 393	0.19 356	0.24 292	0.27 366

ACRE	0.56 300	1.14 448	2.77 437	0.76 466	0.28 281	0.60 238	0.56 416	0.76 232	0.58 210	0.55 268	0.62 304	0.41 155	0.29 160	0.44 118	0.39 234	0.11 186	0.19 377	0.13 269	0.14 264	0.36 397	0.18 251

PVD	0.90 437	0.85 374	2.15 322	0.53 426	0.50 430	0.99 443	0.56 416	1.15 472	1.64 490	1.41 483	1.41 467	1.11 458	1.13 461	1.35 324	1.31 430	0.26 435	0.28 437	0.28 438	0.26 400	0.37 405	0.49 458

TDLM	0.67 365	0.92 392	1.76 164	0.37 313	0.24 225	0.66 328	0.56 416	0.82 287	0.74 373	1.16 462	0.62 304	0.61 286	0.48 321	2.70 484	0.50 293	0.20 396	0.11 233	0.35 453	0.14 264	0.32 368	0.16 213

pmcnn	1.32 473	1.05 436	2.77 437	0.74 465	1.43 501	0.72 367	0.56 416	0.96 402	0.91 439	0.99 449	2.92 504	6.01 516	0.70 402	2.38 457	3.32 495	0.13 267	0.10 187	0.08 8	0.06 9	0.34 383	0.22 304

CIPLG	0.56 300	1.19 458	2.46 382	0.80 470	0.31 315	0.61 259	0.57 420	0.76 232	0.57 200	0.56 278	0.63 316	0.41 155	0.30 168	0.45 129	0.40 242	0.11 186	0.20 388	0.13 269	0.13 236	0.35 393	0.19 267

iRaft-Stereo_20w	0.58 311	0.39 172	1.96 281	0.45 389	0.32 323	0.92 437	0.57 420	1.14 469	0.56 196	0.81 425	0.40 126	0.55 250	0.69 400	0.65 227	1.04 410	0.09 40	0.16 337	0.09 46	0.36 450	0.17 171	0.25 349

ADCMid	0.96 446	1.32 474	2.74 433	0.38 328	0.35 356	0.99 443	0.58 422	0.94 384	0.86 426	1.23 471	1.01 439	1.01 439	1.00 449	1.05 292	3.97 501	0.21 402	0.19 377	0.42 464	0.32 432	0.40 426	0.29 378

MDST_ROB	1.17 464	0.42 190	3.87 495	0.54 429	0.44 410	4.11 515	0.58 422	1.31 480	0.84 423	2.12 494	1.12 451	0.98 433	0.71 404	4.24 511	0.99 400	0.16 346	0.14 295	0.19 393	0.17 323	0.18 197	0.35 413

otaku	1.03 453	1.68 493	2.72 427	0.95 482	0.73 470	1.03 449	0.59 424	0.99 426	0.86 426	0.69 389	1.61 471	0.98 433	0.64 386	1.46 337	1.14 418	0.95 491	0.46 470	0.72 481	0.40 458	1.24 495	0.78 482

DeepStereo_RVC	0.44 162	0.28 86	1.92 257	0.49 409	0.17 84	0.60 238	0.59 424	0.50 66	0.52 148	0.49 199	0.45 151	0.39 141	0.86 433	0.45 129	0.33 192	0.11 186	0.08 80	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.19 267

ACV-stereo	0.66 360	0.76 334	2.86 444	0.32 207	0.25 242	1.01 447	0.60 426	0.59 128	0.52 148	0.41 133	0.45 151	1.55 480	0.94 444	1.40 329	0.69 353	0.14 308	0.13 278	0.12 210	0.11 166	0.20 233	0.19 267

Wz-Net-SNSev	0.76 409	1.32 474	3.11 469	0.40 347	0.31 315	0.71 361	0.60 426	0.98 414	0.87 429	0.67 380	0.83 406	0.96 429	0.60 368	1.67 371	0.97 394	0.16 346	0.15 320	0.16 350	0.17 323	0.36 397	0.24 340

Wz-Net-MNSev	0.65 356	0.97 417	2.19 331	0.36 292	0.33 336	0.90 433	0.60 426	0.92 368	0.81 417	0.75 409	0.72 383	0.73 354	0.65 388	1.39 327	0.71 358	0.16 346	0.13 278	0.14 305	0.14 264	0.24 292	0.18 251

FCDSN-DC	1.29 472	0.54 249	2.50 393	0.47 399	0.41 400	1.12 460	0.60 426	1.10 464	1.27 476	2.23 500	2.87 501	3.67 502	3.12 508	2.39 460	1.69 450	0.30 448	0.26 429	0.31 447	0.30 420	0.35 393	0.38 431
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
IPLG	0.69 376	0.84 370	2.43 377	0.35 274	0.21 170	1.65 484	0.61 430	1.36 482	0.58 210	1.39 482	0.51 204	0.37 128	0.87 434	1.41 330	0.36 210	0.09 40	0.07 19	0.14 305	0.12 204	0.32 368	0.11 69

IPLGR_C	0.58 311	1.25 465	2.72 427	0.80 470	0.31 315	0.60 238	0.61 430	0.76 232	0.58 210	0.56 278	0.62 304	0.41 155	0.31 176	0.43 111	0.40 242	0.11 186	0.22 403	0.13 269	0.15 287	0.35 393	0.19 267

HHNet	0.60 325	0.65 300	2.60 412	0.36 292	0.25 242	0.64 308	0.61 430	0.64 153	0.62 256	0.55 268	1.13 452	0.32 106	0.60 368	0.42 108	1.79 455	0.15 325	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.18 197	0.15 186

GANetREF_RVC	0.75 406	1.15 452	2.46 382	0.47 399	0.26 257	0.83 415	0.61 430	0.97 410	0.89 436	0.62 348	0.61 299	0.72 351	0.59 365	2.42 463	0.55 309	0.32 451	0.25 427	0.36 455	0.24 386	0.39 421	0.31 395
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
ADCPNet	0.99 447	0.99 424	3.93 499	0.37 313	0.68 466	1.36 470	0.62 434	0.87 329	0.76 395	0.78 418	0.81 401	1.08 452	1.18 462	1.14 305	2.49 479	0.21 402	0.69 493	0.21 409	0.95 503	0.29 342	0.37 428

MSMD_ROB	1.34 475	0.96 409	2.38 366	0.39 338	0.32 323	1.96 494	0.62 434	0.91 359	1.43 482	2.94 512	2.60 496	4.77 511	1.95 493	2.43 465	1.33 432	0.29 445	0.26 429	0.32 450	0.32 432	0.30 353	0.30 387

DisPM	0.43 152	0.33 126	1.78 178	0.57 441	0.18 116	0.59 227	0.63 436	0.53 90	0.61 238	0.60 329	0.53 228	0.38 135	0.26 115	0.75 254	0.29 141	0.12 237	0.07 19	0.12 210	0.11 166	0.11 36	0.14 153

NVStereoNet_ROB	1.16 463	0.95 407	2.54 402	0.58 443	0.55 443	0.78 399	0.63 436	1.00 434	1.08 462	1.03 452	4.07 513	1.48 477	1.22 463	2.88 492	1.27 429	0.50 467	0.46 470	0.54 471	0.62 487	0.50 454	0.63 473
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FC-DCNN v2	1.54 488	0.58 264	2.80 441	0.44 375	0.39 384	2.05 499	0.66 438	1.90 500	1.84 498	2.79 510	2.97 505	4.41 509	3.07 506	2.65 480	2.30 475	0.29 445	0.26 429	0.31 447	0.30 420	0.32 368	0.38 431

ACVNet_1	1.33 474	1.91 506	4.03 500	1.09 489	0.88 479	1.19 467	0.66 438	1.24 476	1.17 469	0.94 445	0.96 431	3.09 498	1.04 453	2.37 454	1.11 416	1.04 495	0.48 476	1.03 494	0.48 468	1.12 488	0.83 484

SST-Stereo	0.52 269	0.20 9	1.76 164	0.62 453	0.53 438	0.62 279	0.66 438	0.55 105	0.61 238	0.58 307	0.53 228	0.52 238	0.60 368	1.59 361	0.29 141	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.10 49

DRaft	0.62 338	0.38 163	1.76 164	0.24 19	0.16 58	0.64 308	0.66 438	0.53 90	0.53 167	0.67 380	0.99 436	0.38 135	1.00 449	1.44 332	2.10 468	0.10 124	0.14 295	0.10 93	0.14 264	0.18 197	0.21 291

GANet	0.75 406	0.84 370	2.01 289	0.40 347	0.25 242	0.74 377	0.66 438	0.87 329	0.73 369	0.71 397	1.07 448	0.84 398	0.59 365	2.71 486	1.15 420	0.17 360	0.16 337	0.44 466	0.16 306	0.31 361	0.20 282

FC-DCNN	1.49 486	0.59 266	2.88 446	0.44 375	0.39 384	1.97 496	0.66 438	1.67 494	1.70 492	2.72 509	2.89 502	4.22 505	2.97 505	2.55 475	2.19 470	0.29 445	0.26 429	0.31 447	0.30 420	0.32 368	0.39 437

NCCL2	0.65 356	0.94 400	1.96 281	0.43 368	0.30 298	0.71 361	0.68 444	0.84 304	0.65 289	0.70 393	0.60 292	0.86 405	0.54 344	1.56 353	0.57 320	0.20 396	0.16 337	0.67 478	0.25 393	0.22 264	0.24 340

SPS-STEREO	1.07 456	1.13 447	2.88 446	0.65 458	0.69 467	0.99 443	0.68 444	1.05 457	0.87 429	1.36 478	1.23 455	1.46 476	0.94 444	1.87 409	1.72 452	0.66 478	0.61 483	0.58 472	0.57 482	0.65 469	0.77 481
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	5.95 519	1.67 491	60.57 539	0.34 258	0.30 298	0.77 394	0.69 446	0.74 207	4.41 511	19.22 531	2.15 485	1.62 481	7.97 519	1.81 399	8.96 520	0.44 462	2.08 517	0.18 387	0.19 356	0.38 412	4.62 521

CRE-IMP	0.41 127	0.22 25	1.76 164	0.48 407	0.17 84	0.79 403	0.69 446	0.52 82	0.52 148	0.47 169	0.42 134	0.45 192	0.26 115	0.41 100	0.31 171	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.09 71	0.17 171	0.23 328

MeshStereo	1.21 466	1.15 452	3.01 461	0.34 258	0.28 281	1.10 459	0.69 446	1.35 481	1.01 453	2.71 508	2.41 492	2.96 496	1.45 479	2.80 490	1.40 438	0.22 415	0.22 403	0.22 412	0.19 356	0.50 454	0.26 359
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
S-Stereo	0.80 421	0.69 314	3.89 496	0.39 338	0.37 375	0.69 352	0.70 449	0.94 384	0.98 450	0.62 348	0.91 421	0.83 393	0.60 368	2.37 454	0.66 345	0.18 371	0.21 397	0.17 367	0.18 336	0.30 353	0.35 413

Wz-Net-TNSev	0.91 438	1.73 497	3.08 465	0.36 292	0.31 315	1.00 446	0.71 450	1.06 458	0.97 447	0.71 397	0.72 383	1.09 454	0.87 434	2.42 463	1.59 446	0.20 396	0.20 388	0.16 350	0.20 366	0.44 445	0.35 413

WZ-Net	0.92 440	1.31 471	3.76 493	0.41 354	0.36 364	0.86 423	0.71 450	1.00 434	1.06 460	0.82 429	0.92 423	1.06 450	1.05 454	2.16 443	1.61 447	0.19 386	0.13 278	0.15 332	0.16 306	0.32 368	0.28 372

WCMA_ROB	1.12 457	0.83 368	2.66 419	0.58 443	0.34 344	1.17 466	0.71 450	0.93 376	0.94 443	1.74 490	2.63 498	3.09 498	1.71 489	1.70 375	1.84 457	0.26 435	0.21 397	0.20 401	0.21 372	0.28 338	0.43 448

G-Net	0.99 447	0.64 293	2.76 435	0.57 441	0.67 464	2.03 498	0.72 453	0.76 232	0.67 313	1.14 461	2.56 495	1.30 471	1.02 451	1.48 345	1.74 453	0.25 431	0.24 414	0.24 426	0.26 400	0.37 405	0.31 395

NRIStereo	0.46 190	0.25 45	1.77 173	0.47 399	0.16 58	0.95 439	0.74 454	0.51 71	0.56 196	0.48 187	0.39 121	0.59 278	0.29 160	0.77 261	0.32 182	0.11 186	0.13 278	0.11 156	0.09 71	0.21 246	0.24 340

DPSNet	0.86 432	0.60 268	2.34 358	0.58 443	0.36 364	1.07 456	0.75 455	1.30 479	1.05 457	0.70 393	0.68 355	0.94 426	1.29 465	2.08 436	1.82 456	0.26 435	0.23 411	0.16 350	0.17 323	0.48 449	0.40 441

MFMNet_re	0.92 440	1.28 468	2.53 396	0.82 474	0.76 474	0.90 433	0.75 455	0.98 414	1.04 456	1.03 452	1.05 447	0.84 398	0.94 444	0.83 268	0.72 362	0.68 479	0.60 482	0.63 476	0.60 486	0.77 479	0.74 477

RainbowNet	1.15 461	1.78 498	2.72 427	1.12 492	0.91 482	1.06 451	0.76 457	1.16 473	1.13 468	0.75 409	0.97 433	1.09 454	0.80 422	1.60 362	1.21 425	1.17 499	1.26 509	1.01 493	0.57 482	1.13 489	0.88 490

PFNet+	0.45 180	0.37 155	1.86 230	0.46 394	0.18 116	0.58 211	0.77 458	0.52 82	0.64 276	0.56 278	0.48 175	0.39 141	0.26 115	0.93 278	0.32 182	0.13 267	0.09 148	0.14 305	0.13 236	0.12 47	0.15 186

RTS	1.21 466	1.31 471	6.39 515	0.52 420	0.51 435	1.61 480	0.79 459	1.03 452	1.37 480	1.13 459	1.30 460	1.10 456	0.85 430	2.65 480	2.08 465	0.21 402	0.24 414	0.18 387	0.18 336	0.43 437	0.32 400

RTSA	1.21 466	1.31 471	6.39 515	0.52 420	0.51 435	1.61 480	0.79 459	1.03 452	1.37 480	1.13 459	1.30 460	1.10 456	0.85 430	2.65 480	2.08 465	0.21 402	0.24 414	0.18 387	0.18 336	0.43 437	0.32 400

ADCP+	0.94 442	1.12 444	3.14 471	0.34 258	0.39 384	1.06 451	0.79 459	0.89 343	0.80 412	0.66 376	0.67 347	0.85 401	1.55 483	0.93 278	4.55 508	0.13 267	0.11 233	0.16 350	0.15 287	0.26 323	0.25 349

CBMV	0.71 389	0.76 334	2.64 416	0.33 228	0.20 159	0.78 399	0.79 459	0.98 414	0.78 404	0.85 435	0.71 378	0.86 405	1.10 459	1.46 337	0.62 335	0.18 371	0.20 388	0.21 409	0.19 356	0.25 304	0.33 407
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCS	1.05 455	1.36 479	2.98 459	0.42 364	0.36 364	0.96 440	0.81 463	1.06 458	1.12 466	1.25 472	0.97 433	1.08 452	0.90 439	1.25 318	4.86 510	0.21 402	0.21 397	0.22 412	0.23 384	0.36 397	0.38 431

ACVNet_2	1.42 483	1.81 499	3.23 481	1.08 488	0.92 483	1.32 468	0.85 464	1.49 488	1.69 491	1.19 470	1.73 475	2.13 488	1.03 452	2.50 471	1.40 438	0.91 488	0.53 478	1.00 492	0.55 476	2.11 510	0.85 485

SANet	1.20 465	1.21 460	3.33 486	0.38 328	0.27 270	1.73 488	0.85 464	1.10 464	2.49 505	1.16 462	1.83 477	1.72 482	1.50 482	2.37 454	2.84 485	0.18 371	0.16 337	0.16 350	0.15 287	0.32 368	0.32 400

DSFCA	0.54 280	0.35 145	1.41 81	0.28 104	0.28 281	0.79 403	0.88 466	0.76 232	0.70 333	0.72 400	0.66 344	0.67 321	0.57 358	1.17 308	0.63 337	0.16 346	0.14 295	0.13 269	0.14 264	0.16 149	0.13 138

DEmStereo	0.68 372	0.31 117	2.25 343	0.42 364	0.17 84	0.66 328	0.89 467	0.51 71	0.59 217	0.60 329	1.01 439	0.45 192	1.26 464	1.54 351	2.26 474	0.10 124	0.08 80	0.10 93	0.10 105	0.10 20	0.11 69

SuperB	1.15 461	1.14 448	5.43 512	0.36 292	0.26 257	0.81 410	0.89 467	0.88 337	1.17 469	0.67 380	0.68 355	0.63 293	1.39 476	1.74 382	3.37 496	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	2.80 515	0.25 349

IMH	2.02 498	2.15 516	2.69 424	1.68 503	1.12 496	1.66 485	0.92 469	2.10 503	1.92 499	1.32 477	2.66 499	2.21 490	1.69 488	5.78 515	1.68 449	5.54 520	0.96 505	1.31 502	0.71 493	1.32 500	0.99 498

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 452	1.67 491	2.32 353	0.47 399	0.39 384	1.47 473	0.95 470	0.95 397	0.91 439	0.84 432	0.94 428	1.05 448	0.60 368	2.95 493	0.72 362	0.41 460	0.72 497	0.32 450	0.55 476	0.74 475	1.22 504

WAO-8	2.80 505	2.14 514	2.89 449	1.91 510	1.04 491	3.98 513	0.96 471	3.26 513	6.17 514	2.15 498	3.37 509	3.31 500	2.41 499	11.84 523	2.03 463	2.05 513	1.86 513	1.54 508	0.92 501	1.22 492	0.87 488

Venus	2.80 505	2.14 514	2.89 449	1.91 510	1.04 491	3.98 513	0.96 471	3.26 513	6.17 514	2.15 498	3.37 509	3.31 500	2.41 499	11.84 523	2.03 463	2.05 513	1.86 513	1.54 508	0.92 501	1.22 492	0.87 488

TorneroNet-64	2.65 501	1.83 500	3.30 483	1.46 500	1.20 497	3.89 512	0.99 473	3.51 517	6.71 517	2.56 505	4.60 515	4.22 505	3.85 511	3.33 500	3.14 491	1.19 500	0.65 485	1.39 505	0.79 497	3.31 517	1.15 502

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 475	1.70 495	2.50 393	0.56 438	0.40 393	2.15 502	0.99 473	1.24 476	1.26 475	1.02 451	1.10 450	1.29 468	0.88 437	3.10 497	1.08 412	1.66 509	0.83 501	0.68 479	0.88 500	1.57 502	1.80 515

NaN_ROB	1.14 459	0.94 400	2.96 455	0.53 426	0.56 445	1.13 462	0.99 473	0.98 414	1.00 451	1.09 457	0.87 416	0.77 372	1.06 456	5.90 516	2.72 482	0.16 346	0.23 411	0.16 350	0.24 386	0.22 264	0.36 421

DDVS	0.62 338	0.40 177	1.40 80	2.21 512	0.35 356	0.87 427	1.00 476	0.69 177	0.50 133	0.53 237	0.56 260	0.90 415	0.37 215	1.22 312	0.47 278	0.15 325	0.14 295	0.14 305	0.12 204	0.19 218	0.22 304

Dean	1.79 493	1.83 500	3.92 497	1.29 496	1.07 493	1.55 478	1.00 476	1.95 502	2.33 502	1.47 486	4.19 514	4.26 508	1.33 471	2.21 446	1.48 442	1.14 498	0.68 491	1.18 496	0.74 494	1.24 495	0.98 493

aanetorigin	0.77 413	0.80 355	2.59 409	0.43 368	0.44 410	0.58 211	1.01 478	0.57 114	0.68 315	1.53 487	1.23 455	0.81 386	1.08 457	1.07 293	1.07 411	0.18 371	0.15 320	0.17 367	0.21 372	0.54 461	0.30 387

WAO-6	1.58 490	1.54 484	2.32 353	1.14 493	1.00 487	2.30 504	1.03 479	1.82 498	2.85 508	1.25 472	2.61 497	2.20 489	1.56 484	2.47 469	1.99 461	0.95 491	0.67 487	1.19 499	0.83 498	1.08 487	0.88 490

LVE	1.96 497	2.17 517	3.14 471	1.68 503	1.80 511	1.63 482	1.03 479	2.34 505	2.81 507	1.25 472	2.89 502	4.24 507	1.29 465	2.79 489	1.44 440	2.85 516	0.91 504	1.18 496	1.46 513	1.23 494	1.10 501

TorneroNet	5.50 517	1.92 507	3.16 473	1.47 501	1.25 500	14.07 525	1.06 481	4.90 518	20.99 536	10.17 520	16.48 528	11.88 525	6.93 518	3.34 501	4.20 505	1.30 503	0.69 493	1.45 507	0.86 499	2.61 514	1.20 503

MADNet+	1.36 477	1.93 508	5.95 513	0.81 473	0.59 452	1.57 479	1.09 482	1.39 485	1.22 472	0.84 432	1.01 439	1.25 467	1.12 460	3.19 498	2.36 477	0.45 464	0.47 473	0.38 461	0.34 439	0.59 464	0.57 466

WAO-7	1.48 485	1.63 487	2.49 389	0.93 480	0.75 471	1.72 487	1.10 483	1.84 499	1.96 500	1.43 484	2.54 494	1.97 485	1.61 486	3.06 495	2.08 465	0.69 480	0.66 486	0.94 489	0.74 494	0.80 481	0.69 476

notaker	2.66 502	2.07 510	3.31 485	2.61 516	1.43 501	1.76 489	1.11 484	2.76 509	1.79 496	2.26 501	11.53 524	3.96 503	4.29 512	3.09 496	2.76 484	1.55 508	0.88 503	1.70 513	1.07 507	2.00 509	1.35 506

LSM	3.31 511	1.11 443	5.29 511	9.40 524	30.65 535	0.84 417	1.12 485	0.91 359	1.22 472	1.36 478	2.19 486	0.93 422	0.83 426	1.66 369	0.90 386	0.21 402	0.31 444	0.24 426	0.28 408	0.39 421	6.33 523

AnyNet_C32	1.00 450	1.33 476	2.53 396	0.49 409	0.54 440	1.15 464	1.14 486	0.91 359	0.89 436	1.11 458	0.95 430	0.87 407	0.93 441	1.50 346	4.07 503	0.21 402	0.20 388	0.25 431	0.24 386	0.38 412	0.33 407

CSAN	1.25 470	1.12 444	3.04 462	0.51 416	0.37 375	1.06 451	1.15 487	1.22 474	1.08 462	1.17 467	1.91 479	1.04 446	1.31 468	5.96 517	2.43 478	0.26 435	0.22 403	0.24 426	0.24 386	0.31 361	0.30 387

PSM-AAD	0.63 344	0.22 25	1.77 173	0.37 313	0.23 212	0.86 423	1.17 488	0.59 128	0.60 222	0.64 367	0.71 378	0.68 328	2.93 503	0.65 227	0.31 171	0.09 40	0.07 19	0.17 367	0.15 287	0.13 75	0.33 407

IMH-64-1	1.39 480	1.64 489	1.86 230	1.36 497	1.11 494	1.39 471	1.19 489	1.76 495	1.45 484	1.16 462	2.21 487	1.53 478	1.38 474	1.98 426	1.52 443	1.29 501	0.67 487	1.27 500	0.69 491	1.29 497	0.98 493

IMH-64	1.39 480	1.64 489	1.86 230	1.36 497	1.11 494	1.39 471	1.19 489	1.76 495	1.45 484	1.16 462	2.21 487	1.53 478	1.38 474	1.98 426	1.52 443	1.29 501	0.67 487	1.27 500	0.69 491	1.29 497	0.98 493

DANet	0.80 421	0.65 300	2.21 333	1.19 494	0.48 428	0.74 377	1.25 491	0.89 343	1.53 487	0.89 438	0.71 378	0.96 429	0.56 353	1.83 401	0.96 393	0.18 371	0.16 337	0.19 393	0.16 306	0.26 323	0.29 378
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
KSHMR	4.10 513	1.97 509	5.27 510	1.71 505	1.47 505	1.96 494	1.28 492	3.19 511	17.33 531	2.12 494	15.91 526	9.18 520	1.57 485	8.42 521	1.98 460	1.52 507	1.26 509	1.67 512	1.19 509	1.67 504	1.40 508

SAMSARA	0.91 438	0.97 417	2.22 337	0.80 470	0.58 450	1.32 468	1.31 493	1.01 442	0.94 443	1.36 478	0.87 416	1.38 473	0.90 439	1.72 379	1.02 407	0.24 426	0.30 442	0.22 412	0.25 393	0.36 397	0.35 413

SGM-Forest	1.04 454	0.42 190	3.59 492	0.41 354	0.32 323	1.05 450	1.32 494	0.94 384	0.83 421	1.16 462	2.23 489	1.03 443	1.39 476	2.49 470	2.35 476	0.21 402	0.21 397	0.20 401	0.19 356	0.23 277	0.32 400
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HanzoNet	7.64 520	2.86 519	5.05 508	7.01 522	3.97 516	2.18 503	1.34 495	3.37 516	4.05 510	13.17 525	10.58 518	10.73 522	16.52 528	8.45 522	10.51 524	10.48 528	9.72 530	5.59 524	13.46 529	6.84 524	6.83 524

AnyNet_C01	1.14 459	1.49 483	4.23 504	0.54 429	0.53 438	1.51 477	1.37 496	1.04 456	1.07 461	1.17 467	1.33 463	1.15 461	1.08 457	1.61 365	2.74 483	0.25 431	0.22 403	0.28 438	0.24 386	0.48 449	0.40 441

SGM_RVC	1.89 495	0.92 392	2.50 393	0.96 484	0.93 484	1.63 482	1.37 496	1.52 490	12.43 520	1.85 491	1.69 474	2.40 492	1.74 490	2.81 491	1.71 451	0.53 468	0.47 473	0.42 464	0.47 467	0.74 475	0.74 477
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 428	0.81 360	2.40 370	0.61 452	0.18 116	1.48 474	1.39 498	1.60 492	0.74 373	1.94 492	0.85 413	0.73 354	1.68 487	0.87 276	0.31 171	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.32 432	0.25 304	0.12 104

UNDER WATER	2.74 503	1.85 502	4.54 506	1.81 508	1.44 503	2.34 505	1.40 499	3.24 512	6.60 516	2.60 506	2.76 500	5.75 514	5.24 515	3.02 494	4.01 502	1.45 505	0.81 500	1.59 511	1.06 506	1.80 506	1.51 510

EDNetEfficient	1.27 471	0.70 317	4.05 501	0.64 455	0.98 485	0.94 438	1.40 499	0.85 310	1.75 494	2.34 503	1.33 463	1.05 448	2.21 497	1.58 359	4.15 504	0.15 325	0.19 377	0.14 305	0.27 405	0.38 412	0.32 400

ktn	4.35 514	2.10 511	2.89 449	1.80 507	1.49 507	2.13 501	1.41 501	2.26 504	12.72 521	11.41 523	16.43 527	11.15 523	3.75 509	4.36 512	3.18 492	1.82 511	0.98 507	1.73 514	1.21 510	2.97 516	1.27 505

GrayStereo	0.66 360	0.19 5	1.76 164	0.90 477	0.23 212	0.62 279	1.42 502	0.62 144	0.60 222	0.72 400	0.78 397	0.56 262	3.07 506	0.60 209	0.26 108	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.21 372	0.11 36	0.18 251

UNDER WATER-64	2.47 500	1.89 504	4.86 507	1.82 509	1.44 503	3.18 511	1.57 503	2.62 506	5.64 513	2.05 493	2.13 484	4.13 504	3.76 510	2.62 478	3.42 497	1.47 506	0.85 502	1.57 510	1.07 507	1.82 507	1.49 509

PWCK	1.49 486	1.90 505	3.22 480	1.09 489	0.54 440	1.71 486	1.73 504	1.49 488	1.53 487	1.44 485	1.80 476	1.82 483	1.30 467	3.34 501	1.76 454	1.07 496	0.56 480	0.97 491	0.58 484	1.38 501	0.65 474

FTStereo	0.76 409	0.18 3	2.35 361	0.71 462	0.21 170	0.73 373	1.79 505	0.57 114	0.53 167	1.07 455	1.63 473	1.29 468	2.13 495	0.75 254	0.29 141	0.19 386	0.08 80	0.12 210	0.11 166	0.11 36	0.40 441

IGEV-RUCA	2.28 499	0.30 106	1.15 37	0.40 347	1.86 512	2.06 500	1.90 506	1.36 482	1.80 497	3.70 516	3.76 511	5.02 512	8.19 520	2.12 440	1.63 448	0.25 431	0.76 498	2.72 518	1.91 514	2.39 513	2.36 517

ADCL	0.99 447	0.79 353	2.43 377	0.39 338	0.32 323	1.50 476	1.90 506	0.92 368	0.97 447	1.26 475	1.27 457	1.00 438	1.42 478	1.14 305	3.31 494	0.17 360	0.14 295	0.22 412	0.21 372	0.30 353	0.22 304

EAI-Stereo	0.78 417	0.25 45	1.67 131	0.54 429	0.59 452	1.95 493	2.05 508	1.11 468	0.64 276	0.95 447	1.49 468	0.50 229	0.67 395	0.59 204	1.44 440	0.09 40	0.19 377	0.09 46	0.49 470	0.13 75	0.22 304

ELAS	1.39 480	0.79 353	2.86 444	0.53 426	0.50 430	2.81 509	2.20 509	1.61 493	1.50 486	2.28 502	2.35 490	1.82 483	2.13 495	1.73 380	2.22 471	0.35 456	0.37 456	0.35 453	0.35 442	0.49 452	0.47 454
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 504	2.11 513	2.97 458	2.49 514	2.28 513	2.95 510	2.31 510	2.67 507	2.47 504	3.03 513	3.13 507	2.70 495	2.92 502	4.10 509	4.48 507	2.68 515	2.24 519	3.04 520	2.44 518	2.37 512	2.34 516

MANE	2.90 508	1.14 448	2.96 455	1.03 486	1.01 488	5.01 517	2.45 511	5.36 519	6.88 518	3.58 515	4.76 517	5.99 515	4.99 513	4.23 510	4.61 509	0.56 473	0.67 487	0.44 466	0.78 496	0.51 456	1.03 499

ELAS_RVC	1.37 479	0.78 351	3.21 479	0.55 436	0.50 430	1.49 475	2.48 512	1.48 487	1.71 493	2.13 497	2.09 482	2.07 487	2.56 501	1.90 418	2.02 462	0.35 456	0.36 454	0.37 459	0.34 439	0.49 452	0.47 454
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.83 494	1.43 480	3.81 494	0.87 475	1.01 488	2.38 506	2.53 513	1.36 482	1.75 494	2.92 511	3.22 508	2.65 494	2.93 503	2.22 449	3.10 490	0.72 481	0.69 493	0.63 476	0.62 487	0.77 479	0.98 493

THIR-Stereo	0.86 432	0.62 278	2.13 316	0.25 35	0.16 58	0.58 211	2.74 514	0.59 128	0.51 141	0.62 348	1.62 472	0.97 432	1.80 491	1.69 374	2.25 473	0.10 124	0.08 80	0.14 305	0.11 166	0.15 113	0.11 69

JetBlue	1.78 492	1.63 487	3.92 497	0.73 463	1.21 498	4.38 516	3.35 515	1.59 491	1.20 471	1.26 475	1.52 470	2.37 491	1.88 492	3.23 499	3.00 486	0.53 468	0.47 473	0.48 469	0.49 470	1.29 497	0.97 492

SGM-ForestM	2.98 509	1.70 495	3.52 491	0.67 460	0.47 426	5.18 518	3.36 516	3.30 515	2.86 509	4.44 517	3.79 512	9.80 521	5.50 516	6.29 518	6.52 516	0.27 440	0.36 454	0.24 426	0.27 405	0.38 412	0.58 468

LE_ROB	4.43 515	1.35 478	9.38 518	2.79 517	3.93 515	2.43 507	3.46 517	2.68 508	11.19 519	11.66 524	4.73 516	5.26 513	10.46 522	4.50 513	9.49 521	0.82 487	0.69 493	1.34 503	0.98 504	0.75 477	0.76 480

CrosDoStereo	0.94 442	0.37 155	2.53 396	0.25 35	0.32 323	0.54 148	3.76 518	0.72 192	0.60 222	0.70 393	1.40 465	0.53 240	1.49 480	1.78 388	3.09 488	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.21 246	0.11 69

DeepStereo_LL	0.94 442	0.37 155	2.53 396	0.25 35	0.32 323	0.54 148	3.76 518	0.72 192	0.60 222	0.70 393	1.40 465	0.53 240	1.49 480	1.78 388	3.09 488	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.21 246	0.11 69

JetRed	3.29 510	4.93 520	10.17 519	1.45 499	1.72 510	7.44 520	5.05 520	3.06 510	2.12 501	2.41 504	2.39 491	2.99 497	2.37 498	3.51 504	6.44 515	1.32 504	1.90 515	1.37 504	1.23 511	2.21 511	1.76 513

TCMNet-wrong-test	5.51 518	6.62 523	6.20 514	13.02 528	11.90 522	7.14 519	5.53 521	6.99 523	1.44 483	2.65 507	3.10 506	8.37 519	5.95 517	4.75 514	6.05 514	3.07 517	0.98 507	2.38 517	1.99 515	6.62 523	5.43 522

DGSMNet	2.89 507	0.63 289	3.18 476	3.43 519	4.17 517	2.57 508	6.98 522	0.97 410	0.83 421	0.56 278	1.86 478	0.79 380	0.62 382	1.64 367	1.39 436	4.61 519	5.01 522	5.17 523	4.71 522	4.44 521	4.19 520

BEATNet-Init1	12.10 524	11.19 524	27.29 537	2.99 518	3.51 514	21.84 536	11.10 523	14.34 529	13.83 526	20.34 532	20.33 533	26.35 539	20.03 530	19.06 534	14.80 529	1.74 510	1.81 512	2.05 516	2.49 519	3.69 519	3.12 519

HaxPig	19.86 530	22.40 536	22.34 530	17.95 530	17.95 528	11.77 524	11.89 524	16.02 532	15.89 530	21.10 533	21.41 534	18.74 532	18.39 529	20.08 535	19.69 532	23.63 537	23.22 535	24.06 533	23.69 533	23.00 533	23.95 535

MEDIAN_ROB	23.96 533	27.05 540	26.39 536	22.16 532	22.13 530	16.12 526	13.97 525	20.24 533	20.05 532	25.50 538	25.31 538	22.96 534	22.63 534	24.39 536	23.24 536	28.20 538	27.23 539	28.62 535	27.75 535	27.50 534	27.76 536

AVERAGE_ROB	26.93 537	30.34 541	29.27 538	25.82 533	25.34 531	19.48 532	15.17 526	23.55 537	23.00 537	28.45 539	27.87 539	26.25 538	25.86 540	26.96 540	25.55 537	31.30 539	30.07 540	31.76 536	30.81 536	30.79 538	30.93 537

tt	4.93 516	0.27 65	4.20 503	2.29 513	1.58 508	10.20 523	16.97 527	9.42 525	5.02 512	1.67 489	1.28 458	4.68 510	5.03 514	3.37 503	5.92 513	6.16 522	9.47 529	2.82 519	3.18 520	3.60 518	1.53 511

DPSimNet_ROB	17.97 529	20.20 535	24.98 533	17.62 529	15.92 527	21.53 535	21.00 528	13.70 527	15.61 529	23.89 537	14.69 525	22.87 533	24.58 539	12.70 528	14.56 527	18.48 532	12.91 531	20.21 532	12.05 527	17.76 528	14.17 530

DGTPSM_ROB	8.89 522	5.62 521	12.25 521	5.92 521	11.32 520	8.54 521	24.18 529	6.40 521	13.49 522	5.15 518	11.46 522	6.19 517	10.92 523	7.00 519	13.72 525	4.47 518	7.65 523	3.92 521	7.45 525	4.38 520	7.87 525

DPSMNet_ROB	9.48 523	5.64 522	13.01 525	8.82 523	11.82 521	8.54 521	24.20 530	6.41 522	13.65 525	5.32 519	11.47 523	6.33 518	10.92 523	7.69 520	13.89 526	7.25 527	8.19 525	5.06 522	7.78 526	5.31 522	8.26 526

xxxxx1	28.96 538	20.11 532	14.07 527	49.74 537	39.15 537	18.98 527	26.64 531	21.94 534	20.21 533	16.45 528	17.48 529	18.36 529	21.56 531	16.21 531	20.88 533	23.07 534	26.55 536	66.40 538	78.70 538	30.27 535	32.51 538

tt_ll	28.96 538	20.11 532	14.07 527	49.74 537	39.15 537	18.98 527	26.64 531	21.94 534	20.21 533	16.45 528	17.48 529	18.36 529	21.56 531	16.21 531	20.88 533	23.07 534	26.55 536	66.40 538	78.70 538	30.27 535	32.51 538

ff	28.96 538	20.11 532	14.07 527	49.74 537	39.15 537	18.98 527	26.64 531	21.94 534	20.21 533	16.45 528	17.48 529	18.36 529	21.56 531	16.21 531	20.88 533	23.07 534	26.55 536	66.40 538	78.70 538	30.27 535	32.51 538

Anonymous_1	22.91 531	11.20 525	12.13 520	12.75 525	26.28 534	19.43 531	27.92 534	14.08 528	13.61 523	14.96 526	10.58 518	11.26 524	11.19 525	12.55 527	14.57 528	38.28 540	7.88 524	34.96 537	63.99 537	89.57 540	10.94 529

DPSM_ROB	12.34 525	11.21 526	12.51 522	12.91 526	12.80 524	19.84 533	28.28 535	14.38 530	14.28 527	10.58 521	11.26 520	12.03 526	11.85 526	13.15 529	15.34 530	7.11 525	8.31 526	6.50 526	7.35 523	8.84 525	8.31 527

DPSM	12.34 525	11.21 526	12.51 522	12.91 526	12.80 524	19.84 533	28.28 535	14.38 530	14.28 527	10.58 521	11.26 520	12.03 526	11.85 526	13.15 529	15.34 530	7.11 525	8.31 526	6.50 526	7.35 523	8.84 525	8.31 527

LSM0	26.58 536	22.63 539	25.88 535	30.13 536	52.21 540	39.94 539	56.74 537	28.97 539	28.72 538	21.14 534	22.26 535	24.43 537	23.88 536	26.54 539	30.87 539	14.32 531	16.55 532	13.12 530	14.71 530	17.92 531	20.60 534

Selective-RAFT-Error	24.87 535	22.59 538	25.14 534	26.13 535	25.82 533	39.93 538	57.03 538	28.97 539	28.95 540	21.21 536	22.65 537	24.25 536	23.98 538	26.43 538	30.83 538	14.27 530	16.71 533	13.10 529	14.82 532	17.82 530	16.76 532

CasAABBNet	24.81 534	22.53 537	24.83 532	26.08 534	25.74 532	39.86 537	57.06 539	28.87 538	28.83 539	21.16 535	22.54 536	24.22 535	23.89 537	26.38 537	30.87 539	14.25 529	16.71 533	13.09 528	14.81 531	17.78 529	16.71 531

PML	23.15 532	16.83 528	7.78 517	5.49 520	9.93 519	51.13 540	104.50 540	5.76 520	13.62 524	37.30 540	105.93 540	30.86 540	23.50 535	12.07 525	7.87 519	6.30 523	2.12 518	6.32 525	2.43 517	10.44 527	2.90 518

test_example2	115.39 541	123.23 542	94.57 540	115.52 540	123.55 541	101.63 541	114.33 541	53.41 541	99.48 541	134.90 541	135.05 541	85.83 541	85.11 541	111.32 541	106.15 541	152.55 541	205.26 541	99.78 541	114.96 541	140.96 541	110.20 541

ccccc		297.21 543		374.70 542	380.44 542	203.92 542		216.32 542		203.37 542		215.01 542		312.78 542		412.57 542	356.13 542	256.09 542	227.69 542	428.88 542

ASD4		19.65 530

Low-res two-view benchmark