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

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

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

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
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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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	0.30 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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-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

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

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

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

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
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

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
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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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_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

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_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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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