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

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 16	0.28 85	1.09 27	0.33 220	0.15 35	0.30 12	0.16 12	0.58 115	0.42 60	0.19 11	0.19 10	0.17 6	0.26 110	0.38 82	0.37 212	0.09 39	0.08 77	0.08 8	0.25 382	0.10 20	0.06 1

castereo++	0.28 16	0.43 189	0.93 17	0.28 99	0.17 81	0.53 137	0.21 64	0.55 100	0.45 88	0.17 6	0.26 36	0.32 102	0.17 12	0.33 50	0.16 2	0.09 39	0.08 77	0.09 44	0.29 400	0.13 73	0.06 1

CREStereo++_RVC	0.33 55	0.29 93	1.74 147	0.24 16	0.16 55	0.54 144	0.15 4	0.40 13	0.55 180	0.37 103	0.51 199	0.24 41	0.19 34	0.27 8	0.26 107	0.09 39	0.06 2	0.08 8	0.30 409	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 80	0.28 85	1.58 110	0.23 8	0.11 1	0.62 273	0.24 142	0.79 265	0.64 269	0.44 144	0.52 211	0.28 81	0.26 110	0.50 165	0.24 88	0.11 180	0.06 2	0.09 44	0.06 9	0.16 145	0.06 1

FoundationStereo	0.20 1	0.30 103	0.81 10	0.21 5	0.22 188	0.21 2	0.16 12	0.25 1	0.38 30	0.15 2	0.11 2	0.18 8	0.17 12	0.23 2	0.16 2	0.09 39	0.13 269	0.08 8	0.06 9	0.07 1	0.07 5

dual_stereo	0.23 4	0.25 45	0.66 6	0.21 5	0.15 35	0.27 6	0.15 4	0.62 139	0.40 47	0.15 2	0.13 4	0.18 8	0.14 2	0.37 76	0.19 12	0.09 39	0.31 432	0.07 1	0.10 102	0.07 1	0.07 5

Pointernet	0.29 25	0.25 45	1.49 96	0.24 16	0.20 154	0.47 81	0.15 4	0.62 139	0.47 110	0.22 27	0.29 50	0.26 63	0.20 42	0.28 13	0.20 34	0.10 122	0.07 18	0.07 1	0.12 198	0.10 20	0.07 5

trnet	0.28 16	0.26 58	1.32 59	0.19 1	0.12 3	0.54 144	0.15 4	0.48 51	0.46 95	0.27 67	0.33 81	0.24 41	0.21 51	0.30 28	0.21 47	0.10 122	0.07 18	0.08 8	0.05 1	0.09 13	0.07 5

CASnet	0.28 16	0.31 114	1.20 41	0.28 99	0.11 1	0.47 81	0.19 29	0.44 31	0.44 73	0.38 111	0.31 69	0.23 29	0.17 12	0.29 22	0.19 12	0.10 122	0.06 2	0.15 323	0.12 198	0.16 145	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 80	0.30 103	1.77 167	0.28 99	0.33 327	0.60 232	0.22 83	0.55 100	0.51 136	0.55 261	0.35 91	0.31 94	0.20 42	0.26 6	0.22 59	0.10 122	0.13 269	0.09 44	0.24 375	0.08 4	0.07 5

LoS	0.31 43	0.30 103	1.52 102	0.23 8	0.13 11	0.54 144	0.20 46	0.48 51	0.49 118	0.25 54	0.28 44	0.37 123	0.24 81	0.38 82	0.23 67	0.10 122	0.08 77	0.08 8	0.05 1	0.15 110	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.40 115	0.37 151	2.01 280	0.29 129	0.21 165	0.50 104	0.28 223	0.47 46	0.39 40	0.42 133	0.76 383	0.38 130	0.22 60	0.52 172	0.33 189	0.08 9	0.07 18	0.11 151	0.15 279	0.28 331	0.07 5

AnonymousM	0.37 86	0.44 200	1.50 99	0.25 32	0.15 35	0.52 130	0.23 110	0.60 133	0.42 60	0.42 133	0.32 74	0.30 92	0.25 96	0.34 57	0.23 67	0.11 180	0.09 143	0.71 468	0.36 438	0.12 45	0.07 5

XX-TBD	0.34 63	0.77 335	1.75 153	0.34 250	0.13 11	0.51 113	0.17 16	0.43 27	0.50 128	0.37 103	0.49 187	0.23 29	0.18 26	0.28 13	0.24 88	0.10 122	0.07 18	0.08 8	0.06 9	0.09 13	0.07 5

CREStereo	0.28 16	0.30 103	1.33 61	0.19 1	0.13 11	0.55 156	0.17 16	0.48 51	0.46 95	0.27 67	0.33 81	0.24 41	0.21 51	0.31 35	0.21 47	0.11 180	0.07 18	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 43	0.35 141	1.30 56	0.20 3	0.14 20	0.57 189	0.25 161	0.46 36	0.42 60	0.27 67	0.32 74	0.27 72	0.24 81	0.39 87	0.23 67	0.43 449	0.07 18	0.08 8	0.05 1	0.18 192	0.07 5

GIP-stereo	0.26 9	0.22 25	0.78 9	0.29 129	0.20 154	0.42 53	0.17 16	0.64 147	0.39 40	0.18 8	0.24 24	0.23 29	0.18 26	0.25 4	0.47 274	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.06 9	0.17 166	0.08 17

RAStereo	0.28 16	0.48 221	1.52 102	0.26 59	0.18 112	0.25 4	0.19 29	0.42 21	0.35 16	0.20 15	0.25 30	0.20 12	0.16 7	0.24 3	0.24 88	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.08 43	0.12 45	0.08 17

Occ-G	0.30 35	0.30 103	1.33 61	0.23 8	0.15 35	0.36 37	0.25 161	0.43 27	0.31 3	0.26 62	0.35 91	0.46 200	0.22 60	0.30 28	0.25 100	0.09 39	0.07 18	0.09 44	0.16 298	0.31 353	0.08 17

U	3.37 500	0.17 1	0.91 14	0.26 59	13.79 513	19.19 517	0.15 4	0.41 18	0.31 3	0.17 6	0.18 7	0.27 72	0.15 6	0.21 1	0.16 2	0.09 39	0.06 2	17.88 518	12.81 515	0.10 20	0.08 17

MGS-Stereo	0.32 48	0.34 134	1.70 133	0.25 32	0.14 20	0.40 47	0.22 83	0.38 9	0.43 69	0.24 39	0.51 199	0.25 51	0.18 26	0.31 35	0.20 34	0.09 39	0.08 77	0.09 44	0.08 43	0.47 436	0.08 17

UniTT-Stereo	0.30 35	0.36 149	1.68 127	0.27 74	0.24 220	0.29 10	0.18 23	0.33 4	0.34 12	0.26 62	0.37 99	0.18 8	0.18 26	0.31 35	0.27 115	0.10 122	0.08 77	0.08 8	0.07 20	0.25 297	0.08 17

Selective-RAFT	0.35 74	0.26 58	1.48 93	0.31 171	0.15 35	0.61 253	0.19 29	0.60 133	0.54 174	0.28 72	0.29 50	0.40 144	0.33 179	0.50 165	0.27 115	0.10 122	0.07 18	0.09 44	0.35 431	0.19 213	0.08 17

RCA-Stereo	0.34 63	0.32 118	1.30 56	0.26 59	0.14 20	0.58 206	0.23 110	0.78 249	0.62 249	0.40 119	0.44 142	0.28 81	0.35 189	0.29 22	0.20 34	0.09 39	0.10 180	0.09 44	0.07 20	0.19 213	0.08 17

RAFT_CTSACE	0.46 185	0.76 326	2.07 291	0.35 266	0.30 289	0.54 144	0.30 254	0.61 135	0.48 112	0.49 193	0.76 383	0.55 245	0.36 195	0.58 193	0.22 59	0.08 9	0.13 269	0.11 151	0.10 102	0.41 419	0.08 17

RAFT-345	0.53 269	0.30 103	2.34 348	0.38 320	0.34 335	0.58 206	0.42 345	0.47 46	0.61 231	0.51 213	1.00 426	0.43 167	0.28 141	1.57 347	0.82 371	0.10 122	0.07 18	0.11 151	0.09 68	0.10 20	0.08 17

TestStereo	0.45 175	0.54 243	2.11 302	0.29 129	0.16 55	0.43 55	0.24 142	0.54 96	0.45 88	0.37 103	0.46 153	0.34 114	0.27 127	1.98 414	0.27 115	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.09 68	0.14 93	0.08 17

castereo	0.30 35	0.44 200	0.81 10	0.24 16	0.29 278	0.41 49	0.27 207	0.72 186	0.45 88	0.22 27	0.30 59	0.24 41	0.31 170	0.25 4	0.21 47	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.31 415	0.12 45	0.09 28

MonSter	0.20 1	0.22 25	0.65 5	0.21 5	0.17 81	0.33 22	0.15 4	0.46 36	0.32 6	0.16 5	0.17 5	0.14 2	0.11 1	0.27 8	0.23 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 20	0.07 1	0.09 28

DEFOM-Stereo	0.22 3	0.22 25	0.91 14	0.23 8	0.13 11	0.49 96	0.18 23	0.30 2	0.28 1	0.19 11	0.17 5	0.14 2	0.14 2	0.41 95	0.16 2	0.08 9	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.09 13	0.09 28

rvit_stereo_0081	0.25 6	0.21 14	0.61 2	0.28 99	0.17 81	0.31 16	0.22 83	0.42 21	0.53 162	0.24 39	0.25 30	0.25 51	0.21 51	0.34 57	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.12 45	0.09 28

GCAP-BAT	0.43 147	0.31 114	1.82 205	0.25 32	0.26 249	0.65 314	0.23 110	0.48 51	0.37 26	0.67 370	0.82 393	0.44 178	0.24 81	0.48 149	0.87 376	0.09 39	0.13 269	0.09 44	0.22 369	0.08 4	0.09 28

rvit_stereo_0082	0.25 6	0.21 14	0.61 2	0.28 99	0.17 81	0.31 16	0.22 83	0.42 21	0.53 162	0.24 39	0.25 30	0.25 51	0.21 51	0.34 57	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.12 45	0.09 28

IGEV-Stereo++	0.23 4	0.23 32	0.64 4	0.24 16	0.22 188	0.47 81	0.13 1	0.52 78	0.33 10	0.18 8	0.24 24	0.17 6	0.22 60	0.32 42	0.19 12	0.08 9	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.17 166	0.09 28

RAFT-Stereo-weight	0.34 63	0.29 93	1.43 81	0.28 99	0.28 272	0.55 156	0.22 83	0.78 249	0.48 112	0.46 162	0.38 108	0.36 121	0.17 12	0.33 50	0.23 67	0.09 39	0.08 77	0.09 44	0.07 20	0.09 13	0.09 28

gcap-zeroshot	0.41 122	0.62 272	1.78 172	0.31 171	0.32 314	0.69 344	0.21 64	0.74 201	0.52 143	0.43 138	0.35 91	0.62 284	0.24 81	0.41 95	0.24 88	0.09 39	0.16 328	0.09 44	0.31 415	0.08 4	0.09 28

IGEV_Zeroshot_test	0.53 269	0.33 123	2.91 441	0.32 199	0.18 112	0.54 144	0.21 64	0.72 186	0.42 60	0.81 413	0.51 199	0.71 341	0.41 247	0.48 149	1.13 405	0.09 39	0.15 311	0.10 89	0.35 431	0.19 213	0.09 28

Any-RAFT	0.38 94	0.25 45	1.89 237	0.27 74	0.17 81	0.68 338	0.21 64	0.78 249	0.53 162	0.43 138	0.43 131	0.54 241	0.30 162	0.41 95	0.20 34	0.10 122	0.12 251	0.08 8	0.06 9	0.10 20	0.09 28

GLC_STEREO	0.28 16	0.27 64	1.36 66	0.28 99	0.12 3	0.41 49	0.20 46	0.37 7	0.38 30	0.26 62	0.30 59	0.25 51	0.19 34	0.33 50	0.24 88	0.09 39	0.11 226	0.12 203	0.10 102	0.13 73	0.09 28

AAGNet	0.88 423	0.33 123	1.79 192	0.54 417	0.98 473	0.62 273	0.46 370	0.50 63	0.60 216	0.58 300	0.53 221	0.50 224	0.73 398	1.23 307	7.48 505	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.14 93	0.09 28

IIG-Stereo	0.59 310	0.65 294	1.74 147	0.54 417	0.23 207	0.61 253	0.21 64	0.73 197	0.65 282	0.64 357	0.69 354	0.69 328	0.38 215	2.09 426	1.39 424	0.11 180	0.07 18	0.11 151	0.09 68	0.15 110	0.09 28

RAFT_R40	0.50 235	0.21 14	1.76 158	0.50 400	0.40 384	0.61 253	0.53 392	0.56 106	0.60 216	0.56 271	0.54 233	0.55 245	0.51 322	1.57 347	0.53 298	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.16 145	0.09 28

RAFT-RH_RVC	0.61 324	0.50 230	2.33 346	0.36 284	0.29 278	0.60 232	0.18 23	0.44 31	0.58 204	0.76 400	1.91 467	0.47 208	0.29 154	1.60 354	1.23 415	0.14 300	0.07 18	0.13 261	0.13 228	0.10 20	0.09 28

CroCo-Stereo	0.30 35	0.45 208	1.08 25	0.31 171	0.17 81	0.19 1	0.21 64	0.73 197	0.50 128	0.21 20	0.24 24	0.55 245	0.22 60	0.27 8	0.26 107	0.09 39	0.08 77	0.08 8	0.07 20	0.12 45	0.09 28
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CFNet-RSSM	0.41 122	0.32 118	2.20 322	0.27 74	0.44 399	0.52 130	0.19 29	0.76 225	0.48 112	0.43 138	0.36 96	0.54 241	0.26 110	0.33 50	0.25 100	0.09 39	0.08 77	0.09 44	0.38 441	0.10 20	0.09 28

Gwc-CoAtRS	0.38 94	0.33 123	1.92 250	0.27 74	0.41 391	0.48 89	0.19 29	0.59 123	0.46 95	0.43 138	0.39 116	0.57 263	0.26 110	0.32 42	0.26 107	0.09 39	0.09 143	0.09 44	0.31 415	0.11 34	0.09 28

HITNet	0.46 185	0.92 382	2.09 297	0.33 220	0.14 20	0.55 156	0.22 83	0.83 285	0.56 190	0.51 213	0.49 187	0.48 219	0.37 208	0.48 149	0.54 302	0.09 39	0.06 2	0.10 89	0.08 43	0.23 271	0.09 28
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
HI	0.41 122	0.63 283	1.72 140	0.27 74	0.21 165	0.45 60	0.19 29	0.55 100	0.41 52	0.57 282	0.59 270	0.65 298	0.45 285	0.45 124	0.39 230	0.08 9	0.09 143	0.10 89	0.11 161	0.20 228	0.10 48

CoSv	0.41 122	0.63 283	1.72 140	0.27 74	0.21 165	0.45 60	0.19 29	0.55 100	0.41 52	0.57 282	0.59 270	0.65 298	0.45 285	0.45 124	0.39 230	0.08 9	0.09 143	0.10 89	0.11 161	0.20 228	0.10 48

999	0.29 25	0.25 45	1.05 23	0.26 59	0.18 112	0.49 96	0.23 110	0.38 9	0.37 26	0.20 15	0.32 74	0.23 29	0.18 26	0.73 245	0.36 206	0.08 9	0.07 18	0.09 44	0.08 43	0.24 286	0.10 48

rvit_stereo_0083	0.25 6	0.19 5	0.58 1	0.28 99	0.18 112	0.28 7	0.22 83	0.38 9	0.54 174	0.23 35	0.30 59	0.27 72	0.26 110	0.37 76	0.24 88	0.14 300	0.12 251	0.13 261	0.10 102	0.12 45	0.10 48

rvit_stereo_0081_aga	0.27 10	0.29 93	1.08 25	0.26 59	0.20 154	0.33 22	0.21 64	0.41 18	0.42 60	0.26 62	0.28 44	0.27 72	0.21 51	0.31 35	0.21 47	0.14 300	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.14 93	0.10 48

WCG-NET	0.30 35	0.42 184	1.26 50	0.24 16	0.12 3	0.43 55	0.24 142	0.40 13	0.56 190	0.35 95	0.37 99	0.26 63	0.24 81	0.29 22	0.19 12	0.08 9	0.12 251	0.08 8	0.07 20	0.22 258	0.10 48

model_zeroshot	0.44 157	0.68 304	1.97 276	0.28 99	0.18 112	0.69 344	0.21 64	0.63 145	0.40 47	1.00 438	0.34 87	0.42 163	0.20 42	0.69 235	0.24 88	0.10 122	0.22 393	0.10 89	0.22 369	0.12 45	0.10 48

testlalala2	0.44 157	0.28 85	2.59 398	0.64 443	0.56 433	0.57 189	0.20 46	0.78 249	0.52 143	0.40 119	0.39 116	0.45 187	0.21 51	0.27 8	0.22 59	0.09 39	0.10 180	0.08 8	0.29 400	0.12 45	0.10 48

MSKI-zero shot	0.46 185	0.38 157	2.47 376	0.27 74	0.43 398	0.56 171	0.20 46	0.77 235	0.43 69	0.60 321	0.51 199	0.44 178	0.17 12	0.68 229	0.21 47	0.09 39	0.29 426	0.09 44	0.32 421	0.14 93	0.10 48

Sa-1000	0.51 252	0.72 317	1.90 241	0.31 171	0.60 445	0.60 232	0.31 267	0.94 372	0.71 335	0.52 221	0.83 394	0.42 163	0.33 179	0.68 229	0.28 124	0.10 122	0.09 143	0.13 261	0.29 400	0.29 335	0.10 48

SA	0.50 235	0.75 325	1.95 263	0.31 171	0.61 447	0.57 189	0.31 267	0.91 347	0.73 357	0.42 133	0.62 297	0.38 130	0.47 303	0.68 229	0.29 138	0.09 39	0.09 143	0.13 261	0.32 421	0.30 345	0.10 48

OMP-Stereo	0.59 310	0.65 294	1.74 147	0.56 426	0.37 366	0.60 232	0.26 182	0.70 178	0.65 282	0.66 366	0.60 285	0.69 328	0.32 176	2.09 426	1.20 411	0.10 122	0.07 18	0.12 203	0.09 68	0.17 166	0.10 48

SST-Stereo	0.52 263	0.20 9	1.76 158	0.62 441	0.53 426	0.62 273	0.66 426	0.55 100	0.61 231	0.58 300	0.53 221	0.52 233	0.60 356	1.59 353	0.29 138	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.16 145	0.10 48

RALAANet	0.43 147	0.98 409	1.90 241	0.32 199	0.23 207	0.48 89	0.19 29	0.67 164	0.53 162	0.48 182	0.45 146	0.39 136	0.30 162	0.48 149	0.37 212	0.10 122	0.08 77	0.11 151	0.14 256	0.27 325	0.10 48

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 141	0.86 367	1.78 172	0.28 99	0.17 81	0.52 130	0.20 46	0.62 139	0.61 231	0.50 200	0.61 292	0.39 136	0.32 176	0.35 62	0.30 156	0.07 2	0.10 180	0.09 44	0.09 68	0.35 385	0.10 48

AFF-stereo	0.44 157	0.96 398	1.78 172	0.31 171	0.15 35	0.50 104	0.21 64	0.64 147	0.63 261	0.47 164	0.64 324	0.49 221	0.34 187	0.46 133	0.31 168	0.08 9	0.09 143	0.10 89	0.10 102	0.37 397	0.10 48

ACVNet	0.45 175	0.44 200	1.79 192	0.28 99	0.21 165	0.59 222	0.36 316	0.66 155	0.68 307	0.45 154	0.59 270	0.69 328	0.40 236	0.44 113	0.55 303	0.11 180	0.09 143	0.10 89	0.09 68	0.34 375	0.10 48

acv_ft	0.48 206	0.44 200	1.76 158	0.32 199	0.41 391	0.63 290	0.28 223	0.81 272	0.68 307	0.61 328	0.59 270	0.69 328	0.45 285	0.44 113	0.63 329	0.11 180	0.09 143	0.10 89	0.09 68	0.41 419	0.10 48

MM-Stereo_test3	0.40 115	0.58 258	1.75 153	0.36 284	0.30 289	0.45 60	0.30 254	0.72 186	0.59 211	0.31 82	0.43 131	0.32 102	0.23 73	0.35 62	0.29 138	0.10 122	0.20 378	0.10 89	0.08 43	0.40 416	0.11 66

tt45	0.29 25	0.24 40	1.06 24	0.25 32	0.17 81	0.55 156	0.22 83	0.41 18	0.35 16	0.24 39	0.25 30	0.25 51	0.18 26	0.64 212	0.34 196	0.08 9	0.07 18	0.10 89	0.08 43	0.21 241	0.11 66

rvit_stereo_0080	0.27 10	0.38 157	0.76 7	0.24 16	0.18 112	0.34 26	0.27 207	0.54 96	0.44 73	0.24 39	0.26 36	0.27 72	0.22 60	0.29 22	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.10 89	0.10 102	0.15 110	0.11 66

WCG-NET（raft）	0.32 48	0.53 238	1.21 43	0.23 8	0.12 3	0.44 58	0.24 142	0.40 13	0.50 128	0.35 95	0.35 91	0.47 208	0.25 96	0.35 62	0.20 34	0.08 9	0.29 426	0.08 8	0.07 20	0.22 258	0.11 66

CAS++	0.31 43	0.33 123	1.43 81	0.25 32	0.17 81	0.31 16	0.20 46	0.78 249	0.41 52	0.30 78	0.30 59	0.21 20	0.16 7	0.33 50	0.18 7	0.15 317	0.12 251	0.13 261	0.10 102	0.15 110	0.11 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tta	0.50 235	0.46 210	1.60 113	0.30 145	0.15 35	0.45 60	0.24 142	0.90 337	0.72 343	0.56 271	0.64 324	0.51 227	0.41 247	1.87 397	0.49 284	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.14 93	0.11 66

qqq1	0.48 206	0.46 210	1.60 113	0.30 145	0.15 35	0.45 60	0.24 142	0.90 337	0.72 343	0.56 271	0.64 324	0.51 227	0.41 247	1.87 397	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.09 44	0.08 43	0.14 93	0.11 66

fff1	0.48 206	0.46 210	1.60 113	0.30 145	0.15 35	0.45 60	0.24 142	0.90 337	0.72 343	0.56 271	0.64 324	0.51 227	0.41 247	1.87 397	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.09 44	0.08 43	0.14 93	0.11 66

whm_eth	0.27 10	0.38 157	0.76 7	0.24 16	0.18 112	0.34 26	0.27 207	0.54 96	0.44 73	0.24 39	0.26 36	0.27 72	0.22 60	0.29 22	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.10 89	0.10 102	0.15 110	0.11 66

MaDis-Stereo	0.29 25	0.54 243	1.44 83	0.24 16	0.29 278	0.29 10	0.16 12	0.45 34	0.37 26	0.19 11	0.21 11	0.28 81	0.22 60	0.30 28	0.29 138	0.10 122	0.09 143	0.10 89	0.08 43	0.11 34	0.11 66

GCAP-Stereo	0.34 63	0.89 377	1.76 158	0.26 59	0.12 3	0.52 130	0.14 2	0.49 57	0.38 30	0.29 75	0.30 59	0.29 88	0.22 60	0.30 28	0.20 34	0.09 39	0.17 346	0.09 44	0.07 20	0.21 241	0.11 66

RAFT-Test	0.44 157	0.38 157	2.01 280	0.27 74	0.44 399	0.64 301	0.37 324	0.72 186	0.57 194	0.45 154	0.48 170	0.65 298	0.24 81	0.35 62	0.29 138	0.09 39	0.11 226	0.09 44	0.38 441	0.10 20	0.11 66

BUS	0.41 122	0.27 64	1.13 30	0.30 145	0.21 165	0.91 423	0.23 110	1.00 422	0.61 231	0.63 347	0.53 221	0.66 305	0.30 162	0.43 106	0.32 179	0.13 261	0.10 180	0.14 296	0.12 198	0.12 45	0.11 66

IER	0.43 147	0.38 157	1.69 129	0.26 59	0.25 235	0.66 320	0.26 182	0.71 181	0.55 180	0.54 244	0.59 270	0.60 278	0.53 329	0.52 172	0.39 230	0.11 180	0.08 77	0.11 151	0.11 161	0.14 93	0.11 66

BSDual-CNN	0.41 122	0.27 64	1.13 30	0.30 145	0.21 165	0.76 376	0.31 267	1.00 422	0.61 231	0.63 347	0.53 221	0.63 287	0.37 208	0.43 106	0.38 219	0.13 261	0.10 180	0.14 296	0.12 198	0.12 45	0.11 66

hknet	0.47 200	0.29 93	1.70 133	0.30 145	0.24 220	0.76 376	0.31 267	1.00 422	0.64 269	0.63 347	0.53 221	0.80 374	0.38 215	0.77 256	0.37 212	0.11 180	0.10 180	0.14 296	0.12 198	0.12 45	0.11 66

psmg	0.41 122	0.27 64	1.13 30	0.27 74	0.21 165	0.75 373	0.36 316	0.90 337	0.61 231	0.59 313	0.59 270	0.63 287	0.37 208	0.43 106	0.38 219	0.13 261	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.13 73	0.11 66

IPLG	0.69 364	0.84 362	2.43 367	0.35 266	0.21 165	1.65 472	0.61 418	1.36 470	0.58 204	1.39 470	0.51 199	0.37 123	0.87 422	1.41 322	0.36 206	0.09 39	0.07 18	0.14 296	0.12 198	0.32 360	0.11 66

GMOStereo	0.41 122	0.62 272	1.78 172	0.28 99	0.36 355	0.51 113	0.31 267	0.53 86	0.44 73	0.57 282	0.48 170	0.41 150	0.27 127	0.28 13	0.23 67	0.08 9	0.38 446	0.13 261	0.11 161	0.34 375	0.11 66

error version	0.41 122	0.62 272	1.78 172	0.28 99	0.36 355	0.51 113	0.31 267	0.53 86	0.44 73	0.57 282	0.48 170	0.41 150	0.27 127	0.28 13	0.23 67	0.08 9	0.38 446	0.13 261	0.11 161	0.34 375	0.11 66

test-v	0.41 122	0.62 272	1.78 172	0.28 99	0.36 355	0.51 113	0.31 267	0.53 86	0.44 73	0.57 282	0.48 170	0.41 150	0.27 127	0.28 13	0.23 67	0.08 9	0.38 446	0.13 261	0.11 161	0.34 375	0.11 66

CrosDoStereo	0.94 430	0.37 151	2.53 386	0.25 32	0.32 314	0.54 144	3.76 506	0.72 186	0.60 216	0.70 383	1.40 453	0.53 235	1.49 468	1.78 378	3.09 476	0.10 122	0.08 77	0.11 151	0.11 161	0.21 241	0.11 66

DeepStereo_LL	0.94 430	0.37 151	2.53 386	0.25 32	0.32 314	0.54 144	3.76 506	0.72 186	0.60 216	0.70 383	1.40 453	0.53 235	1.49 468	1.78 378	3.09 476	0.10 122	0.08 77	0.11 151	0.11 161	0.21 241	0.11 66

DEmStereo	0.68 360	0.31 114	2.25 333	0.42 353	0.17 81	0.66 320	0.89 455	0.51 67	0.59 211	0.60 321	1.01 427	0.45 187	1.26 452	1.54 343	2.26 462	0.10 122	0.08 77	0.10 89	0.10 102	0.10 20	0.11 66

THIR-Stereo	0.86 420	0.62 272	2.13 307	0.25 32	0.16 55	0.58 206	2.74 502	0.59 123	0.51 136	0.62 339	1.62 460	0.97 420	1.80 479	1.69 366	2.25 461	0.10 122	0.08 77	0.14 296	0.11 161	0.15 110	0.11 66

test-2	0.41 122	0.62 272	1.78 172	0.28 99	0.36 355	0.51 113	0.31 267	0.53 86	0.44 73	0.57 282	0.48 170	0.41 150	0.27 127	0.28 13	0.23 67	0.08 9	0.38 446	0.13 261	0.11 161	0.34 375	0.11 66

TANstereo	0.33 55	0.49 224	1.75 153	0.23 8	0.12 3	0.54 144	0.16 12	0.40 13	0.45 88	0.45 154	0.51 199	0.26 63	0.22 60	0.29 22	0.20 34	0.10 122	0.10 180	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.11 66

GMStereo	0.38 94	0.99 413	1.91 247	0.27 74	0.16 55	0.39 45	0.23 110	0.47 46	0.62 249	0.38 111	0.34 87	0.25 51	0.25 96	0.39 87	0.29 138	0.14 300	0.08 77	0.10 89	0.12 198	0.15 110	0.11 66
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 185	0.28 85	1.73 143	0.33 220	0.32 314	0.65 314	0.38 330	0.83 285	0.59 211	0.57 282	0.52 211	0.61 280	0.40 236	0.75 249	0.52 294	0.13 261	0.12 251	0.13 261	0.12 198	0.15 110	0.11 66

RASNet	0.61 324	0.68 304	2.03 287	0.35 266	0.46 413	0.65 314	0.28 223	0.78 249	0.70 325	0.48 182	0.64 324	0.93 410	0.61 365	2.21 434	0.73 356	0.12 231	0.09 143	0.09 44	0.10 102	0.14 93	0.11 66

HSM-Net_RVC	0.67 353	0.34 134	2.23 331	0.26 59	0.19 140	0.67 326	0.29 246	1.26 466	0.69 316	0.72 390	0.70 364	0.78 366	0.42 263	3.77 495	0.41 244	0.13 261	0.09 143	0.10 89	0.09 68	0.12 45	0.11 66
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MLCV	0.48 206	0.89 377	1.85 216	0.29 129	0.14 20	0.59 222	0.23 110	0.72 186	0.59 211	0.66 366	0.66 335	0.55 245	0.36 195	1.03 283	0.49 284	0.09 39	0.06 2	0.09 44	0.07 20	0.19 213	0.11 66

HSM	0.62 329	0.76 326	1.72 140	0.30 145	0.29 278	0.64 301	0.28 223	0.94 372	0.62 249	0.58 300	0.57 261	1.40 462	0.64 374	2.59 465	0.42 246	0.11 180	0.08 77	0.10 89	0.08 43	0.14 93	0.11 66

rvit_0105_4	0.35 74	0.35 141	1.45 85	0.31 171	0.18 112	0.37 38	0.28 223	0.59 123	0.62 249	0.27 67	0.31 69	0.35 118	0.27 127	0.43 106	0.25 100	0.18 362	0.16 328	0.15 323	0.13 228	0.15 110	0.12 99

H2IRNET	0.40 115	0.61 266	1.90 241	0.29 129	0.17 81	0.54 144	0.18 23	0.52 78	0.50 128	0.27 67	0.56 253	0.47 208	0.35 189	0.46 133	0.33 189	0.10 122	0.07 18	0.12 203	0.14 256	0.32 360	0.12 99

MoCha-V2	0.36 80	0.32 118	1.41 76	0.36 284	0.31 306	0.35 31	0.19 29	0.57 109	0.39 40	0.30 78	0.32 74	0.28 81	0.27 127	0.47 144	0.24 88	0.08 9	0.56 468	0.08 8	0.38 441	0.18 192	0.12 99

CoDeX	0.52 263	0.43 189	2.25 333	0.29 129	0.26 249	0.61 253	0.32 290	0.99 414	0.68 307	0.48 182	0.55 242	0.52 233	0.40 236	1.60 354	0.35 204	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.10 102	0.13 73	0.12 99

GMStereo_Zeroshot	0.41 122	0.36 149	1.54 104	0.41 345	0.19 140	0.52 130	0.19 29	0.59 123	0.52 143	0.57 282	0.59 270	0.63 287	0.29 154	0.58 193	0.33 189	0.15 317	0.09 143	0.16 341	0.09 68	0.24 286	0.12 99

plain	0.37 86	0.47 218	2.15 313	0.27 74	0.19 140	0.33 22	0.20 46	0.58 115	0.46 95	0.23 35	0.37 99	0.23 29	0.25 96	0.45 124	0.28 124	0.11 180	0.08 77	0.13 261	0.09 68	0.42 423	0.12 99

HH	0.49 224	0.49 224	2.78 427	0.50 400	0.41 391	0.38 43	0.23 110	0.72 186	0.38 30	0.63 347	0.48 170	0.87 395	0.41 247	0.64 212	0.21 47	0.09 39	0.17 346	0.10 89	0.09 68	0.16 145	0.12 99

HanStereo	0.49 224	0.49 224	2.78 427	0.50 400	0.41 391	0.38 43	0.23 110	0.72 186	0.38 30	0.63 347	0.48 170	0.87 395	0.41 247	0.64 212	0.21 47	0.09 39	0.17 346	0.10 89	0.09 68	0.16 145	0.12 99

knoymous	0.34 63	0.25 45	1.75 153	0.24 16	0.18 112	0.45 60	0.24 142	0.57 109	0.38 30	0.41 128	0.39 116	0.55 245	0.25 96	0.38 82	0.23 67	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.07 20	0.13 73	0.12 99

ProNet	0.30 35	0.54 243	1.29 53	0.25 32	0.15 35	0.47 81	0.25 161	0.48 51	0.39 40	0.21 20	0.23 16	0.22 22	0.20 42	0.44 113	0.19 12	0.08 9	0.08 77	0.10 89	0.08 43	0.23 271	0.12 99

iRaft-Stereo_5w	0.54 274	1.01 419	2.08 296	0.27 74	0.21 165	0.49 96	0.28 223	0.73 197	0.58 204	0.40 119	0.61 292	0.62 284	0.46 298	1.78 378	0.47 274	0.09 39	0.07 18	0.11 151	0.10 102	0.39 411	0.12 99

dd	0.42 141	0.96 398	1.77 167	0.31 171	0.17 81	0.57 189	0.26 182	0.49 57	0.68 307	0.41 128	0.40 121	0.34 114	0.27 127	0.45 124	0.40 238	0.17 351	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.21 241	0.12 99

MIPNet	0.83 416	0.81 352	2.40 360	0.61 440	0.18 112	1.48 462	1.39 486	1.60 480	0.74 361	1.94 480	0.85 401	0.73 346	1.68 475	0.87 269	0.31 168	0.09 39	0.08 77	0.11 151	0.32 421	0.25 297	0.12 99

IPLGR	0.54 274	0.56 254	2.68 409	0.36 284	0.18 112	0.62 273	0.54 396	1.02 433	0.64 269	0.73 394	0.46 153	0.47 208	0.45 285	1.12 295	0.29 138	0.09 39	0.08 77	0.11 151	0.09 68	0.19 213	0.12 99

Patchmatch Stereo++	0.39 109	0.27 64	1.78 172	0.44 364	0.16 55	0.61 253	0.27 207	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.43 167	0.28 141	0.54 182	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
STrans-v2	0.67 353	0.56 254	2.64 404	0.27 74	0.23 207	0.57 189	0.33 298	0.96 390	0.69 316	0.92 430	0.85 401	0.89 401	0.93 429	1.83 390	1.21 413	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.09 68	0.11 34	0.12 99

TransformOpticalFlow	0.64 337	0.56 254	2.66 407	0.44 364	0.26 249	0.62 273	0.28 223	0.83 285	0.71 335	0.76 400	0.74 378	0.91 405	0.85 418	1.83 390	0.81 370	0.10 122	0.07 18	0.11 151	0.09 68	0.11 34	0.12 99

PSM-adaLoss	0.38 94	0.27 64	1.78 172	0.44 364	0.17 81	0.60 232	0.29 246	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.44 178	0.28 141	0.47 144	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

ROB_FTStereo_v2	0.38 94	0.27 64	1.78 172	0.44 364	0.17 81	0.61 253	0.28 223	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.44 178	0.28 141	0.47 144	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

ROB_FTStereo	0.38 94	0.27 64	1.78 172	0.44 364	0.17 81	0.61 253	0.26 182	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.43 167	0.28 141	0.49 159	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

HUI-Stereo	0.38 94	0.27 64	1.79 192	0.44 364	0.17 81	0.61 253	0.28 223	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.44 178	0.28 141	0.45 124	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

iGMRVC	0.39 109	0.27 64	1.78 172	0.44 364	0.17 81	0.61 253	0.27 207	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.44 178	0.28 141	0.55 186	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

iRAFT	0.39 109	0.27 64	1.78 172	0.44 364	0.16 55	0.61 253	0.27 207	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.43 167	0.28 141	0.54 182	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

RAFT-IKP	0.38 94	0.27 64	1.79 192	0.44 364	0.16 55	0.60 232	0.28 223	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.43 167	0.28 141	0.50 165	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

LMCR-Stereo	0.52 263	0.71 313	2.39 358	0.40 338	0.21 165	0.74 367	0.31 267	1.02 433	0.64 269	0.61 328	0.63 309	0.39 136	0.51 322	0.62 207	0.42 246	0.19 376	0.09 143	0.12 203	0.09 68	0.23 271	0.12 99

SFCPSM	0.46 185	0.24 40	2.35 351	0.27 74	0.27 262	0.70 351	0.32 290	0.96 390	0.63 261	0.49 193	0.52 211	0.43 167	0.36 195	0.52 172	0.43 255	0.12 231	0.09 143	0.12 203	0.16 298	0.16 145	0.12 99

delet	0.52 263	0.54 243	1.62 118	0.31 171	0.35 347	0.74 367	0.46 370	0.85 301	0.74 361	0.55 261	0.60 285	0.67 314	0.50 320	1.12 295	0.57 313	0.11 180	0.11 226	0.13 261	0.14 256	0.16 145	0.12 99

UNet	0.54 274	0.44 200	2.83 431	0.31 171	0.33 327	0.74 367	0.27 207	0.82 279	0.61 231	0.53 231	0.54 233	0.72 343	0.54 332	0.78 260	0.56 310	0.11 180	0.09 143	0.13 261	0.11 161	0.14 93	0.12 99

ac_64	0.55 286	0.46 210	1.92 250	0.36 284	0.34 335	0.63 290	0.31 267	0.82 279	0.61 231	0.55 261	0.51 199	0.89 401	0.48 311	1.83 390	0.55 303	0.14 300	0.11 226	0.12 203	0.12 198	0.18 192	0.12 99

DIP-Stereo	0.37 86	0.34 134	1.50 99	0.27 74	0.18 112	0.63 290	0.17 16	0.92 356	0.53 162	0.49 193	0.48 170	0.30 92	0.30 162	0.39 87	0.30 156	0.10 122	0.08 77	0.10 89	0.08 43	0.15 110	0.12 99
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 80	0.21 14	1.70 133	0.29 129	0.18 112	0.55 156	0.26 182	0.78 249	0.36 22	0.57 282	0.67 338	0.33 108	0.24 81	0.32 42	0.23 67	0.10 122	0.08 77	0.09 44	0.07 20	0.09 13	0.12 99

RAFT-Stereo	0.36 80	0.21 14	1.70 133	0.29 129	0.18 112	0.55 156	0.26 182	0.78 249	0.36 22	0.57 282	0.67 338	0.33 108	0.24 81	0.32 42	0.23 67	0.10 122	0.08 77	0.09 44	0.07 20	0.09 13	0.12 99
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.44 157	0.38 157	1.79 192	0.34 250	0.20 154	0.57 189	0.28 223	0.92 356	0.69 316	0.52 221	0.55 242	0.61 280	0.33 179	0.48 149	0.39 230	0.17 351	0.08 77	0.17 358	0.11 161	0.18 192	0.12 99
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.
DN-CSS_ROB	0.48 206	1.23 450	1.99 277	0.39 329	0.22 188	0.56 171	0.19 29	0.75 212	0.61 231	0.45 154	0.62 297	0.41 150	0.31 170	0.70 240	0.32 179	0.11 180	0.08 77	0.14 296	0.13 228	0.36 389	0.12 99

rvit_0105_6	0.31 43	0.29 93	1.00 21	0.31 171	0.18 112	0.35 31	0.25 161	0.51 67	0.61 231	0.25 54	0.28 44	0.32 102	0.25 96	0.39 87	0.25 100	0.18 362	0.16 328	0.15 323	0.13 228	0.14 93	0.13 133

test_sample1	0.40 115	0.18 3	1.19 37	0.31 171	0.18 112	0.48 89	0.23 110	0.78 249	0.49 118	0.44 144	0.44 142	0.45 187	0.41 247	1.39 319	0.33 189	0.11 180	0.09 143	0.10 89	0.09 68	0.12 45	0.13 133

StereoVision	0.45 175	0.72 317	1.94 260	0.33 220	0.32 314	0.47 81	0.26 182	0.68 168	0.57 194	0.32 90	0.89 408	0.45 187	0.27 127	0.49 159	0.36 206	0.13 261	0.15 311	0.16 341	0.15 279	0.19 213	0.13 133

MC-Stereo	0.32 48	0.31 114	1.46 86	0.31 171	0.15 35	0.53 137	0.19 29	0.44 31	0.35 16	0.36 99	0.38 108	0.27 72	0.27 127	0.42 103	0.19 12	0.09 39	0.13 269	0.09 44	0.16 298	0.20 228	0.13 133

NINENet	0.50 235	0.33 123	1.69 129	0.55 424	0.25 235	0.91 423	0.23 110	0.98 402	0.71 335	0.53 231	0.55 242	0.66 305	0.30 162	1.22 305	0.32 179	0.15 317	0.13 269	0.16 341	0.11 161	0.16 145	0.13 133

Pruner-Stereo	0.51 252	0.27 64	1.78 172	1.79 494	0.19 140	0.62 273	0.45 367	0.57 109	0.60 216	0.61 328	0.48 170	0.41 150	0.24 81	0.46 133	1.00 389	0.12 231	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.12 45	0.13 133

IRAFT_RVC	0.54 274	0.53 238	1.78 172	0.46 383	0.21 165	0.58 206	0.43 352	0.65 153	0.66 296	0.54 244	0.50 195	0.49 221	0.51 322	1.58 351	1.01 393	0.11 180	0.25 415	0.13 261	0.10 102	0.15 110	0.13 133

RAFT	0.45 175	0.92 382	1.59 111	0.34 250	0.19 140	0.46 76	0.35 309	0.65 153	0.49 118	0.49 193	0.49 187	0.70 338	0.40 236	0.47 144	0.32 179	0.11 180	0.16 328	0.14 296	0.13 228	0.51 444	0.13 133

sCroCo_RVC	0.33 55	0.32 118	1.89 237	0.34 250	0.27 262	0.30 12	0.22 83	0.48 51	0.44 73	0.22 27	0.33 81	0.25 51	0.25 96	0.32 42	0.24 88	0.14 300	0.16 328	0.12 203	0.12 198	0.15 110	0.13 133

psm_up	0.57 298	0.61 266	1.83 211	0.35 266	0.30 289	0.64 301	0.37 324	0.90 337	0.68 307	0.59 313	0.55 242	0.68 321	0.54 332	1.91 407	0.46 265	0.16 337	0.15 311	0.16 341	0.15 279	0.23 271	0.13 133

PSMNet-RSSM	0.53 269	0.82 356	1.78 172	0.31 171	0.25 235	0.58 206	0.28 223	0.84 295	0.60 216	0.50 200	0.61 292	0.67 314	0.43 273	1.68 364	0.42 246	0.15 317	0.10 180	0.14 296	0.16 298	0.15 110	0.13 133

DSFCA	0.54 274	0.35 141	1.41 76	0.28 99	0.28 272	0.79 393	0.88 454	0.76 225	0.70 325	0.72 390	0.66 335	0.67 314	0.57 346	1.17 301	0.63 329	0.16 337	0.14 286	0.13 261	0.14 256	0.16 145	0.13 133

iResNet	0.51 252	0.76 326	2.59 398	0.41 345	0.17 81	0.64 301	0.27 207	0.82 279	0.70 325	0.57 282	0.64 324	0.43 167	0.36 195	0.70 240	0.52 294	0.10 122	0.07 18	0.09 44	0.08 43	0.21 241	0.13 133

DLCB_ROB	0.54 274	0.55 252	1.49 96	0.36 284	0.25 235	0.65 314	0.36 316	0.80 268	0.70 325	0.72 390	0.69 354	0.83 383	0.46 298	1.53 342	0.60 322	0.13 261	0.12 251	0.14 296	0.14 256	0.14 93	0.13 133

iResNet_ROB	0.50 235	1.15 440	1.73 143	0.31 171	0.21 165	0.58 206	0.22 83	0.95 385	0.82 406	0.58 300	0.62 297	0.57 263	0.39 229	0.84 265	0.40 238	0.11 180	0.08 77	0.09 44	0.06 9	0.21 241	0.13 133

rvit_0105_5	0.36 80	0.39 166	1.48 93	0.30 145	0.18 112	0.41 49	0.30 254	0.64 147	0.62 249	0.30 78	0.33 81	0.37 123	0.29 154	0.41 95	0.28 124	0.18 362	0.16 328	0.15 323	0.15 279	0.15 110	0.14 148

rvit_stereo_ft	0.31 43	0.61 266	1.18 35	0.32 199	0.21 165	0.28 7	0.27 207	0.55 100	0.48 112	0.23 35	0.27 40	0.28 81	0.26 110	0.32 42	0.25 100	0.13 261	0.09 143	0.11 151	0.11 161	0.13 73	0.14 148

test_sample2	0.41 122	0.19 5	1.23 45	0.31 171	0.17 81	0.51 113	0.27 207	0.81 272	0.55 180	0.44 144	0.45 146	0.46 200	0.38 215	1.51 339	0.30 156	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.10 102	0.14 93	0.14 148

ACVNet-DCA	0.42 141	0.64 287	2.07 291	0.35 266	0.14 20	0.76 376	0.25 161	0.76 225	0.52 143	0.31 82	0.38 108	0.24 41	0.38 215	0.69 235	0.19 12	0.10 122	0.24 402	0.11 151	0.09 68	0.12 45	0.14 148

xx1	0.46 185	0.64 287	2.07 291	0.35 266	0.14 20	0.76 376	0.25 161	0.74 201	1.01 441	0.31 82	0.38 108	0.46 200	0.36 195	0.69 235	0.19 12	0.10 122	0.24 402	0.12 203	0.12 198	0.12 45	0.14 148

1test111	0.44 157	0.64 287	2.07 291	0.35 266	0.14 20	0.76 376	0.25 161	0.76 225	0.52 143	0.31 82	0.38 108	0.24 41	0.38 215	0.96 274	0.30 156	0.10 122	0.24 402	0.11 151	0.09 68	0.12 45	0.14 148

mmm	0.38 94	0.21 14	1.18 35	0.35 266	0.17 81	0.49 96	0.26 182	0.78 249	0.52 143	0.50 200	0.57 261	0.41 150	0.37 208	0.71 242	0.31 168	0.11 180	0.13 269	0.14 296	0.13 228	0.15 110	0.14 148

11t1	0.33 55	0.19 5	1.41 76	0.33 220	0.16 55	0.48 89	0.21 64	0.67 164	0.48 112	0.40 119	0.34 87	0.32 102	0.33 179	0.42 103	0.27 115	0.11 180	0.12 251	0.10 89	0.08 43	0.13 73	0.14 148

1111x	0.74 392	0.21 14	1.93 253	0.31 171	0.17 81	0.63 290	0.32 290	1.03 440	0.74 361	0.52 221	0.62 297	0.57 263	0.47 303	2.38 445	4.25 494	0.12 231	0.14 286	0.11 151	0.12 198	0.12 45	0.14 148

MIF-Stereo (partial)	0.34 63	0.41 177	1.93 253	0.26 59	0.24 220	0.32 19	0.17 16	0.53 86	0.42 60	0.25 54	0.37 99	0.25 51	0.26 110	0.44 113	0.31 168	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.19 213	0.14 148

PCWNet_CMD	0.46 185	0.45 208	2.28 338	0.26 59	0.20 154	0.55 156	0.21 64	0.75 212	0.64 269	0.48 182	0.55 242	0.68 321	0.57 346	0.46 133	0.30 156	0.11 180	0.10 180	0.14 296	0.10 102	0.18 192	0.14 148

gwcnet-sp	0.49 224	0.43 189	2.54 392	0.31 171	0.22 188	0.67 326	0.31 267	0.78 249	0.65 282	0.58 300	0.47 158	0.46 200	0.43 273	0.76 252	0.46 265	0.11 180	0.11 226	0.11 151	0.11 161	0.15 110	0.14 148

scenet	0.49 224	0.43 189	2.54 392	0.31 171	0.22 188	0.67 326	0.31 267	0.78 249	0.65 282	0.58 300	0.47 158	0.46 200	0.43 273	0.76 252	0.46 265	0.11 180	0.11 226	0.11 151	0.11 161	0.15 110	0.14 148

ssnet	0.49 224	0.43 189	2.54 392	0.31 171	0.22 188	0.67 326	0.31 267	0.78 249	0.65 282	0.58 300	0.47 158	0.46 200	0.43 273	0.76 252	0.46 265	0.11 180	0.11 226	0.11 151	0.11 161	0.15 110	0.14 148

CroCo-Stereo Lap2	0.33 55	0.61 266	1.47 90	0.32 199	0.38 372	0.23 3	0.22 83	0.58 115	0.46 95	0.22 27	0.27 40	0.29 88	0.23 73	0.32 42	0.26 107	0.09 39	0.09 143	0.10 89	0.08 43	0.21 241	0.14 148

qqq	0.38 94	0.21 14	1.34 64	0.28 99	0.15 35	0.45 60	0.26 182	0.76 225	0.52 143	0.39 117	0.41 125	0.46 200	0.36 195	0.96 274	0.30 156	0.11 180	0.14 286	0.12 203	0.12 198	0.12 45	0.14 148

x	0.35 74	0.20 9	1.36 66	0.33 220	0.17 81	0.47 81	0.24 142	0.75 212	0.54 174	0.40 119	0.40 121	0.42 163	0.34 187	0.45 124	0.32 179	0.11 180	0.14 286	0.11 151	0.09 68	0.12 45	0.14 148

DisPM	0.43 147	0.33 123	1.78 172	0.57 429	0.18 112	0.59 222	0.63 424	0.53 86	0.61 231	0.60 321	0.53 221	0.38 130	0.26 110	0.75 249	0.29 138	0.12 231	0.07 18	0.12 203	0.11 161	0.11 34	0.14 148

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 298	0.87 370	2.11 302	0.32 199	0.30 289	0.84 407	0.40 336	0.88 325	0.72 343	0.65 364	0.73 375	0.66 305	0.57 346	0.93 271	0.71 349	0.13 261	0.07 18	0.10 89	0.08 43	0.15 110	0.14 148

CRFU-Net	0.56 292	0.38 157	1.86 224	0.46 383	0.26 249	0.82 403	0.36 316	0.90 337	0.49 118	0.62 339	0.59 270	0.78 366	1.35 460	1.00 279	0.48 279	0.15 317	0.14 286	0.17 358	0.10 102	0.19 213	0.14 148

CSP-Net	0.50 235	0.39 166	1.25 48	0.29 129	0.23 207	0.77 384	0.35 309	0.86 311	0.57 194	0.59 313	0.59 270	0.65 298	0.40 236	1.77 377	0.44 260	0.16 337	0.11 226	0.10 89	0.10 102	0.20 228	0.14 148

dad	0.51 252	1.01 419	1.74 147	0.29 129	0.19 140	0.60 232	0.26 182	0.52 78	0.75 374	0.63 347	0.63 309	0.63 287	0.33 179	0.85 267	0.47 274	0.27 428	0.15 311	0.40 450	0.18 326	0.22 258	0.14 148

PSM-softLoss	0.48 206	0.27 64	1.85 216	0.51 404	0.17 81	0.61 253	0.40 336	0.61 135	0.57 194	0.52 221	0.48 170	0.39 136	0.25 96	1.46 329	0.77 362	0.12 231	0.08 77	0.13 261	0.12 198	0.12 45	0.14 148

KMStereo	0.48 206	0.27 64	1.85 216	0.51 404	0.17 81	0.61 253	0.40 336	0.61 135	0.57 194	0.52 221	0.48 170	0.39 136	0.25 96	1.46 329	0.77 362	0.12 231	0.08 77	0.13 261	0.12 198	0.12 45	0.14 148

cross-raft	0.40 115	0.27 64	2.22 327	0.30 145	0.17 81	0.49 96	0.35 309	0.71 181	0.39 40	0.43 138	0.45 146	0.64 295	0.25 96	0.32 42	0.25 100	0.08 9	0.08 77	0.09 44	0.23 373	0.11 34	0.14 148

CFNet_pseudo	0.45 175	0.46 210	2.23 331	0.25 32	0.19 140	0.56 171	0.21 64	0.77 235	0.60 216	0.49 193	0.56 253	0.69 328	0.47 303	0.52 172	0.31 168	0.11 180	0.10 180	0.15 323	0.10 102	0.17 166	0.14 148

XX-Stereo	0.55 286	0.54 243	3.50 478	0.48 396	0.39 375	0.54 144	0.17 16	0.89 331	0.40 47	0.44 144	0.65 333	0.85 389	0.19 34	0.77 256	0.21 47	0.10 122	0.14 286	0.10 89	0.32 421	0.17 166	0.14 148

MMNet	0.50 235	0.48 221	1.93 253	0.33 220	0.27 262	0.79 393	0.28 223	0.81 272	0.74 361	0.60 321	0.56 253	0.59 272	0.55 337	0.79 261	0.59 320	0.10 122	0.09 143	0.12 203	0.11 161	0.13 73	0.14 148

cf-r	0.53 269	0.81 352	2.15 313	0.33 220	0.28 272	0.60 232	0.28 223	0.78 249	0.64 269	0.51 213	0.60 285	0.75 357	0.40 236	1.32 314	0.43 255	0.13 261	0.09 143	0.11 151	0.12 198	0.15 110	0.14 148

GANet-RSSM	0.55 286	0.73 320	1.90 241	0.36 284	0.26 249	0.59 222	0.27 207	0.78 249	0.52 143	0.47 164	0.57 261	0.63 287	0.45 285	1.92 411	0.43 255	0.14 300	0.10 180	0.25 419	0.11 161	0.34 375	0.14 148

CFNet-ft	0.51 252	0.76 326	1.79 192	0.28 99	0.30 289	0.63 290	0.28 223	0.66 155	0.55 180	0.45 154	0.57 261	0.74 352	0.41 247	1.46 329	0.42 246	0.14 300	0.10 180	0.28 426	0.13 228	0.18 192	0.14 148

CFNet_RVC	0.51 252	0.76 326	1.79 192	0.28 99	0.30 289	0.63 290	0.28 223	0.66 155	0.55 180	0.45 154	0.57 261	0.74 352	0.41 247	1.46 329	0.42 246	0.14 300	0.10 180	0.28 426	0.13 228	0.18 192	0.14 148

ccs_rob	0.45 175	0.46 210	2.22 327	0.26 59	0.19 140	0.56 171	0.21 64	0.77 235	0.60 216	0.49 193	0.56 253	0.69 328	0.47 303	0.52 172	0.31 168	0.11 180	0.09 143	0.16 341	0.10 102	0.17 166	0.14 148

MM-Stereo_test1	0.41 122	0.39 166	2.29 340	0.38 320	0.26 249	0.44 58	0.28 223	0.63 145	0.51 136	0.40 119	0.32 74	0.26 63	0.26 110	0.46 133	0.22 59	0.09 39	0.21 387	0.10 89	0.09 68	0.39 411	0.15 181

rvit_0105_3	0.39 109	0.47 218	1.46 86	0.33 220	0.19 140	0.45 60	0.35 309	0.69 171	0.65 282	0.37 103	0.37 99	0.40 144	0.31 170	0.44 113	0.30 156	0.18 362	0.17 346	0.17 358	0.18 326	0.15 110	0.15 181

mmx	0.72 380	0.23 32	2.01 280	0.30 145	0.21 165	0.57 189	0.26 182	0.99 414	0.76 383	0.53 231	0.63 309	0.66 305	0.39 229	2.52 460	3.43 486	0.13 261	0.10 180	0.15 323	0.13 228	0.15 110	0.15 181

xxx	0.72 380	0.23 32	2.01 280	0.30 145	0.21 165	0.57 189	0.26 182	0.99 414	0.76 383	0.53 231	0.63 309	0.66 305	0.39 229	2.52 460	3.43 486	0.13 261	0.10 180	0.15 323	0.13 228	0.15 110	0.15 181

EKT-Stereo	1.47 472	0.49 224	1.93 253	2.57 503	19.31 516	0.55 156	0.22 83	0.69 171	0.42 60	0.38 111	0.36 96	0.43 167	0.27 127	0.69 235	0.26 107	0.12 231	0.14 286	0.11 151	0.16 298	0.20 228	0.15 181

DCRE	0.50 235	0.63 283	2.13 307	0.30 145	0.23 207	0.45 60	0.24 142	0.59 123	0.53 162	0.50 200	2.10 471	0.42 163	0.26 110	0.35 62	0.23 67	0.09 39	0.14 286	0.10 89	0.32 421	0.16 145	0.15 181

UDGNet	0.44 157	1.02 422	1.74 147	0.35 266	0.19 140	0.58 206	0.23 110	0.49 57	0.66 296	0.41 128	0.38 108	0.34 114	0.29 154	0.53 178	0.30 156	0.24 414	0.10 180	0.37 447	0.19 345	0.27 325	0.15 181

DAS	0.56 292	0.35 141	1.55 106	0.33 220	0.34 335	0.50 104	0.42 345	0.83 285	0.74 361	0.83 418	0.68 346	0.56 257	0.48 311	2.40 449	0.46 265	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.09 68	0.18 192	0.15 181

SepStereo	0.52 263	0.35 141	1.55 106	0.33 220	0.34 335	0.50 104	0.42 345	0.83 285	0.74 361	0.83 418	0.68 346	0.56 257	0.48 311	1.56 345	0.46 265	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.09 68	0.18 192	0.15 181

AACVNet	0.54 274	0.78 343	1.73 143	0.36 284	0.21 165	0.57 189	0.25 161	0.71 181	0.51 136	0.55 261	0.59 270	0.64 295	0.41 247	2.13 429	0.41 244	0.14 300	0.11 226	0.14 296	0.11 161	0.33 368	0.15 181

PFNet+	0.45 175	0.37 151	1.86 224	0.46 383	0.18 112	0.58 206	0.77 446	0.52 78	0.64 269	0.56 271	0.48 170	0.39 136	0.26 110	0.93 271	0.32 179	0.13 261	0.09 143	0.14 296	0.13 228	0.12 45	0.15 181

HHNet	0.60 316	0.65 294	2.60 401	0.36 284	0.25 235	0.64 301	0.61 418	0.64 147	0.62 249	0.55 261	1.13 440	0.32 102	0.60 356	0.42 103	1.79 443	0.15 317	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.18 192	0.15 181

ICVP	0.46 185	0.29 93	2.41 361	0.33 220	0.22 188	0.59 222	0.55 399	0.75 212	0.50 128	0.44 144	0.60 285	0.49 221	0.35 189	0.53 178	0.37 212	0.16 337	0.16 328	0.14 296	0.11 161	0.15 110	0.15 181
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.43 147	0.89 377	1.96 272	0.32 199	0.30 289	0.48 89	0.24 142	0.62 139	0.49 118	0.37 103	0.38 108	0.33 108	0.30 162	0.51 168	0.34 196	0.10 122	0.39 452	0.13 261	0.15 279	0.17 166	0.15 181

xxxx	0.70 368	0.21 14	1.33 61	0.28 99	0.18 112	0.63 290	0.24 142	1.02 433	0.69 316	0.50 200	0.62 297	0.58 270	0.38 215	1.47 336	5.21 500	0.13 261	0.12 251	0.11 151	0.10 102	0.12 45	0.15 181

test_xeample	0.72 380	0.21 14	1.36 66	0.27 74	0.17 81	0.59 222	0.28 223	1.01 430	0.70 325	0.55 261	0.67 338	0.44 178	0.39 229	1.88 404	5.17 499	0.12 231	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.13 73	0.15 181

GwcNet-RSSM	0.57 298	0.94 390	2.13 307	0.32 199	0.25 235	0.60 232	0.30 254	0.80 268	0.66 296	0.52 221	0.64 324	0.71 341	0.40 236	1.79 382	0.50 289	0.13 261	0.09 143	0.12 203	0.12 198	0.21 241	0.15 181

DMCA-RVC	0.62 329	0.96 398	2.63 402	0.36 284	0.90 469	0.56 171	0.31 267	0.69 171	0.57 194	0.68 377	0.52 211	0.59 272	0.56 341	1.23 307	0.53 298	0.16 337	0.38 446	0.20 392	0.15 279	0.20 228	0.15 181

DMCA	0.41 122	0.52 233	1.26 50	0.31 171	0.24 220	0.59 222	0.26 182	0.77 235	0.63 261	0.58 300	0.48 170	0.57 263	0.35 189	0.40 92	0.50 289	0.14 300	0.10 180	0.14 296	0.10 102	0.15 110	0.15 181

STTStereo	0.51 252	0.69 308	2.14 312	0.36 284	0.30 289	0.61 253	0.32 290	0.77 235	0.60 216	0.60 321	0.54 233	0.67 314	0.43 273	0.86 268	0.42 246	0.16 337	0.15 311	0.17 358	0.20 355	0.16 145	0.15 181

MSMDNet	0.46 185	0.44 200	2.28 338	0.26 59	0.20 154	0.55 156	0.21 64	0.75 212	0.64 269	0.48 182	0.55 242	0.68 321	0.56 341	0.46 133	0.30 156	0.11 180	0.10 180	0.13 261	0.10 102	0.18 192	0.15 181

CFNet	0.58 303	0.96 398	1.78 172	0.33 220	0.25 235	0.63 290	0.22 83	0.88 325	0.75 374	0.46 162	0.59 270	0.58 270	0.40 236	2.29 438	0.48 279	0.12 231	0.09 143	0.15 323	0.14 256	0.30 345	0.15 181

CVANet_RVC	0.65 345	0.80 347	2.13 307	0.36 284	0.26 249	0.62 273	0.42 345	0.84 295	0.72 343	0.69 379	0.68 346	0.68 321	0.52 327	2.64 467	0.42 246	0.19 376	0.12 251	0.22 401	0.17 315	0.37 397	0.15 181

UCFNet_RVC	0.48 206	0.82 356	1.85 216	0.30 145	0.27 262	0.64 301	0.26 182	0.74 201	0.55 180	0.48 182	0.53 221	0.63 287	0.41 247	0.88 270	0.38 219	0.15 317	0.10 180	0.17 358	0.17 315	0.18 192	0.15 181

RSM	0.28 16	0.26 58	0.97 19	0.25 32	0.24 220	0.37 38	0.21 64	0.49 57	0.44 73	0.21 20	0.27 40	0.28 81	0.17 12	0.38 82	0.20 34	0.07 2	0.07 18	0.09 44	0.34 428	0.21 241	0.16 205

test_sample6	0.52 263	0.44 200	1.81 199	0.33 220	0.18 112	0.55 156	0.27 207	0.94 372	0.66 296	0.54 244	0.62 297	0.47 208	0.36 195	1.97 413	0.38 219	0.14 300	0.10 180	0.13 261	0.13 228	0.17 166	0.16 205

test_sample5	0.51 252	0.43 189	1.83 211	0.32 199	0.18 112	0.55 156	0.26 182	0.92 356	0.65 282	0.53 231	0.59 270	0.45 187	0.36 195	1.87 397	0.36 206	0.13 261	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.17 166	0.16 205

test_sample4	0.50 235	0.42 184	1.88 230	0.32 199	0.19 140	0.56 171	0.26 182	0.93 364	0.65 282	0.54 244	0.54 233	0.45 187	0.36 195	1.79 382	0.36 206	0.13 261	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.17 166	0.16 205

test_sample3	0.50 235	0.41 177	1.88 230	0.32 199	0.19 140	0.57 189	0.25 161	0.92 356	0.64 269	0.52 221	0.49 187	0.47 208	0.35 189	1.79 382	0.37 212	0.13 261	0.10 180	0.12 203	0.11 161	0.16 145	0.16 205

SMFormer	0.50 235	0.46 210	1.60 113	0.30 145	0.15 35	0.45 60	0.24 142	0.90 337	0.72 343	0.56 271	0.64 324	0.51 227	0.41 247	1.87 397	0.49 284	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.15 110	0.16 205

DualNet	0.51 252	0.43 189	1.83 211	0.32 199	0.18 112	0.55 156	0.26 182	0.92 356	0.65 282	0.54 244	0.62 297	0.45 187	0.36 195	1.87 397	0.36 206	0.13 261	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.17 166	0.16 205

fast-acv-ft	0.63 333	0.88 374	3.10 455	0.38 320	0.30 289	0.79 393	0.48 381	0.69 171	0.72 343	0.58 300	0.78 387	0.76 361	0.60 356	0.67 226	0.73 356	0.15 317	0.15 311	0.18 378	0.17 315	0.37 397	0.16 205

iinet-f	0.57 298	0.93 388	2.27 336	0.31 171	0.25 235	0.83 405	0.33 298	0.81 272	0.65 282	0.54 244	0.63 309	0.73 346	0.67 383	0.73 245	0.67 339	0.13 261	0.13 269	0.11 151	0.10 102	0.43 425	0.16 205

riskmin	0.37 86	0.22 25	1.74 147	0.32 199	0.20 154	0.48 89	0.20 46	0.66 155	0.46 95	0.36 99	0.34 87	0.69 328	0.45 285	0.39 87	0.27 115	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.08 43	0.13 73	0.16 205

raft_robust	0.55 286	0.84 362	1.73 143	0.28 99	0.54 428	0.53 137	0.25 161	0.88 325	0.75 374	0.48 182	0.46 153	0.76 361	0.75 404	1.46 329	0.27 115	0.09 39	0.10 180	0.10 89	0.30 409	0.26 316	0.16 205

NF-Stereo	0.48 206	0.25 45	1.81 199	0.52 408	0.16 55	0.61 253	0.44 361	0.66 155	0.61 231	0.50 200	0.47 158	0.37 123	0.26 110	1.45 328	0.79 368	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.13 73	0.16 205

ASMatch	0.60 316	0.43 189	2.58 396	0.91 466	0.36 355	0.56 171	0.25 161	0.52 78	0.61 231	0.47 164	1.21 442	0.47 208	0.66 381	1.34 316	0.94 379	0.10 122	0.08 77	0.11 151	0.11 161	0.10 20	0.16 205

FENet	0.44 157	0.30 103	2.42 363	0.32 199	0.17 81	0.58 206	0.22 83	0.77 235	0.59 211	0.47 164	0.42 129	0.55 245	0.38 215	0.49 159	0.47 274	0.12 231	0.09 143	0.12 203	0.11 161	0.13 73	0.16 205

BEATNet_4x	0.47 200	0.73 320	1.91 247	0.33 220	0.15 35	0.56 171	0.25 161	0.85 301	0.58 204	0.54 244	0.51 199	0.57 263	0.42 263	0.57 190	0.61 325	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.09 68	0.20 228	0.16 205

TDLM	0.67 353	0.92 382	1.76 158	0.37 305	0.24 220	0.66 320	0.56 404	0.82 279	0.74 361	1.16 450	0.62 297	0.61 280	0.48 311	2.70 472	0.50 289	0.20 384	0.11 226	0.35 441	0.14 256	0.32 360	0.16 205

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 286	0.92 382	2.36 354	0.38 320	0.37 366	0.60 232	0.28 223	0.82 279	0.62 249	0.62 339	0.55 242	0.72 343	0.45 285	1.00 279	0.43 255	0.15 317	0.11 226	0.14 296	0.14 256	0.15 110	0.16 205
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SCV_C0	0.33 55	0.43 189	1.42 80	0.25 32	0.16 55	0.35 31	0.20 46	0.68 168	0.44 73	0.24 39	0.27 40	0.29 88	0.20 42	0.58 193	0.18 7	0.09 39	0.08 77	0.08 8	0.30 409	0.26 316	0.17 222

UGAM	0.58 303	0.47 218	2.21 323	0.30 145	0.19 140	0.53 137	0.34 302	0.59 123	0.63 261	0.44 144	0.73 375	0.78 366	0.37 208	2.58 464	0.39 230	0.10 122	0.08 77	0.17 358	0.14 256	0.42 423	0.17 222

DispNO	0.67 353	0.98 409	2.58 396	0.31 171	0.27 262	0.59 222	0.29 246	0.83 285	0.68 307	0.53 231	0.79 390	0.83 383	0.47 303	2.46 455	0.68 342	0.12 231	0.10 180	0.19 384	0.31 415	0.16 145	0.17 222

ttt	0.66 349	0.22 25	1.68 127	0.34 250	0.24 220	0.60 232	0.26 182	1.00 422	0.77 387	0.55 261	0.67 338	0.54 241	0.36 195	2.14 430	3.03 475	0.16 337	0.13 269	0.13 261	0.12 198	0.15 110	0.17 222

CFNet_ucs	0.48 206	0.50 230	2.32 343	0.26 59	0.22 188	0.57 189	0.22 83	0.85 301	0.65 282	0.53 231	0.64 324	0.68 321	0.44 281	0.54 182	0.31 168	0.13 261	0.12 251	0.16 341	0.11 161	0.19 213	0.17 222

LL-Strereo2	0.41 122	0.90 380	1.83 211	0.44 364	0.24 220	0.54 144	0.27 207	0.58 115	0.45 88	0.41 128	0.33 81	0.44 178	0.21 51	0.44 113	0.34 196	0.09 39	0.08 77	0.16 341	0.14 256	0.17 166	0.17 222

CASS	0.39 109	0.30 103	1.61 117	0.32 199	0.17 81	0.53 137	0.24 142	0.70 178	0.49 118	0.59 313	0.54 233	0.40 144	0.40 236	0.41 95	0.30 156	0.17 351	0.10 180	0.14 296	0.11 161	0.18 192	0.17 222
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.44 157	0.41 177	2.31 342	0.33 220	0.20 154	0.57 189	0.25 161	0.75 212	0.54 174	0.42 133	0.59 270	0.56 257	0.30 162	0.40 92	0.38 219	0.14 300	0.11 226	0.09 44	0.08 43	0.22 258	0.17 222

OCTAStereo	0.48 206	0.25 45	1.81 199	0.52 408	0.16 55	0.61 253	0.43 352	0.66 155	0.61 231	0.50 200	0.47 158	0.37 123	0.26 110	1.44 324	0.80 369	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.13 73	0.17 222

RE-Stereo	0.48 206	0.25 45	1.81 199	0.52 408	0.16 55	0.61 253	0.43 352	0.66 155	0.60 216	0.50 200	0.47 158	0.37 123	0.26 110	1.44 324	0.78 364	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.13 73	0.17 222

TVStereo	0.48 206	0.25 45	1.81 199	0.52 408	0.16 55	0.61 253	0.43 352	0.66 155	0.60 216	0.50 200	0.47 158	0.37 123	0.26 110	1.44 324	0.78 364	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.13 73	0.17 222

Anonymous3	0.42 141	0.35 141	2.09 297	0.33 220	0.24 220	0.72 359	0.31 267	0.74 201	0.55 180	0.35 95	0.40 121	0.33 108	0.29 154	0.44 113	0.28 124	0.18 362	0.18 356	0.13 261	0.13 228	0.17 166	0.17 222

GES	0.44 157	0.28 85	1.88 230	0.30 145	0.18 112	0.61 253	0.30 254	0.88 325	0.46 95	0.47 164	0.52 211	0.39 136	0.42 263	0.58 193	0.67 339	0.15 317	0.11 226	0.12 203	0.10 102	0.15 110	0.17 222

HCRNet	0.46 185	0.49 224	1.65 120	0.38 320	0.29 278	0.58 206	0.22 83	0.75 212	0.62 249	0.47 164	0.49 187	0.48 219	0.36 195	1.12 295	0.37 212	0.15 317	0.10 180	0.15 323	0.13 228	0.17 166	0.17 222

222	0.78 405	0.23 32	1.23 45	0.28 99	0.18 112	0.62 273	0.24 142	1.02 433	0.70 325	0.58 300	0.66 335	0.46 200	0.42 263	1.80 386	6.53 504	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.12 45	0.17 222

HGLStereo	0.54 274	0.69 308	2.00 279	0.35 266	0.40 384	0.66 320	0.30 254	0.83 285	0.62 249	0.57 282	0.69 354	0.69 328	0.54 332	1.07 286	0.55 303	0.13 261	0.13 269	0.13 261	0.11 161	0.19 213	0.17 222

hitnet-ft	0.67 353	0.80 347	1.90 241	0.28 99	0.22 188	0.69 344	0.36 316	0.85 301	0.65 282	0.56 271	0.84 397	1.03 431	0.95 435	2.32 440	0.55 303	0.23 406	0.14 286	0.41 451	0.13 228	0.24 286	0.17 222

DeepPruner_ROB	0.50 235	0.70 311	1.94 260	0.29 129	0.26 249	0.63 290	0.31 267	0.80 268	0.48 112	0.61 328	0.55 242	0.66 305	0.38 215	0.98 276	0.40 238	0.19 376	0.14 286	0.14 296	0.14 256	0.23 271	0.17 222

iResNetv2_ROB	0.59 310	1.43 468	2.96 443	0.40 338	0.22 188	0.58 206	0.28 223	0.91 347	0.73 357	0.57 282	0.63 309	0.60 278	0.41 247	0.74 248	0.35 204	0.11 180	0.08 77	0.10 89	0.07 20	0.43 425	0.17 222

DRN-Test	0.64 337	0.43 189	2.44 369	0.39 329	0.44 399	0.80 399	0.41 342	1.02 433	0.78 392	0.80 408	0.63 309	0.69 328	0.56 341	1.79 382	0.69 344	0.15 317	0.12 251	0.17 358	0.16 298	0.18 192	0.17 222

StereoAnything_RVC	0.35 74	1.25 453	1.82 205	0.20 3	0.12 3	0.26 5	0.15 4	0.43 27	0.37 26	0.14 1	0.10 1	0.11 1	0.19 34	0.46 133	0.14 1	0.11 180	0.09 143	0.08 8	0.05 1	0.76 466	0.18 242

AIO-test2	0.49 224	1.15 440	1.96 272	0.42 353	0.37 366	0.50 104	0.23 110	0.79 265	0.70 325	0.33 92	0.53 221	0.27 72	0.22 60	0.67 226	0.29 138	0.73 470	0.08 77	0.13 261	0.17 315	0.17 166	0.18 242

ours_stereo	0.27 10	0.25 45	1.21 43	0.25 32	0.17 81	0.35 31	0.23 110	0.38 9	0.35 16	0.20 15	0.31 69	0.23 29	0.17 12	0.41 95	0.20 34	0.08 9	0.07 18	0.10 89	0.08 43	0.22 258	0.18 242

fffy	0.28 16	0.24 40	1.19 37	0.27 74	0.15 35	0.37 38	0.22 83	0.42 21	0.32 6	0.20 15	0.29 50	0.26 63	0.20 42	0.44 113	0.20 34	0.08 9	0.10 180	0.10 89	0.08 43	0.22 258	0.18 242

rvit_105_1	0.44 157	0.54 243	1.46 86	0.36 284	0.24 220	0.51 113	0.45 367	0.75 212	0.74 361	0.45 154	0.44 142	0.44 178	0.36 195	0.62 207	0.38 219	0.20 384	0.18 356	0.18 378	0.22 369	0.18 192	0.18 242

RSM++	0.27 10	0.26 58	0.87 13	0.28 99	0.13 11	0.39 45	0.20 46	0.45 34	0.45 88	0.20 15	0.24 24	0.24 41	0.17 12	0.36 69	0.20 34	0.08 9	0.07 18	0.09 44	0.35 431	0.26 316	0.18 242

test_sample7	0.47 200	0.33 123	1.49 96	0.34 250	0.20 154	0.51 113	0.30 254	0.93 364	0.66 296	0.57 282	0.51 199	0.55 245	0.45 285	1.11 292	0.38 219	0.17 351	0.14 286	0.16 341	0.15 279	0.19 213	0.18 242

DLNR_Zeroshot_test	13.43 514	19.94 518	23.55 518	121.61 528	35.03 523	0.46 76	0.15 4	8.02 511	0.35 16	0.28 72	0.37 99	0.26 63	0.17 12	0.76 252	0.29 138	6.42 511	0.26 417	0.09 44	0.38 441	50.13 526	0.18 242

testlalala_base	0.46 185	0.30 103	1.82 205	0.34 250	0.27 262	0.55 156	0.21 64	0.85 301	0.32 6	0.32 90	0.39 116	0.31 94	0.23 73	0.30 28	0.28 124	0.95 479	0.30 430	0.09 44	0.21 361	1.03 474	0.18 242

Wz-Net-MNSev	0.65 345	0.97 406	2.19 321	0.36 284	0.33 327	0.90 421	0.60 414	0.92 356	0.81 405	0.75 397	0.72 373	0.73 346	0.65 376	1.39 319	0.71 349	0.16 337	0.13 269	0.14 296	0.14 256	0.24 286	0.18 242

ACRE	0.56 292	1.14 436	2.77 425	0.76 454	0.28 272	0.60 232	0.56 404	0.76 225	0.58 204	0.55 261	0.62 297	0.41 150	0.29 154	0.44 113	0.39 230	0.11 180	0.19 367	0.13 261	0.14 256	0.36 389	0.18 242

ADLNet2	0.68 360	0.84 362	3.19 465	0.33 220	0.36 355	0.64 301	0.37 324	0.89 331	0.79 397	0.54 244	0.65 333	0.93 410	0.48 311	2.07 423	0.56 310	0.13 261	0.11 226	0.11 151	0.11 161	0.33 368	0.18 242

GrayStereo	0.66 349	0.19 5	1.76 158	0.90 465	0.23 207	0.62 273	1.42 490	0.62 139	0.60 216	0.72 390	0.78 387	0.56 257	3.07 494	0.60 204	0.26 107	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.21 361	0.11 34	0.18 242

AF-Net	0.69 364	0.92 382	2.21 323	0.41 345	0.40 384	0.68 338	0.40 336	1.02 433	0.86 414	0.69 379	1.03 431	1.04 434	0.84 417	1.19 302	0.78 364	0.22 403	0.14 286	0.25 419	0.17 315	0.30 345	0.18 242

Nwc_Net	0.68 360	0.83 360	2.53 386	0.41 345	0.39 375	0.77 384	0.38 330	1.01 430	0.70 325	0.60 321	0.99 424	0.98 421	0.68 386	1.41 322	0.63 329	0.23 406	0.15 311	0.23 408	0.25 382	0.23 271	0.18 242

DISCO	0.57 298	0.34 134	1.87 229	0.45 378	0.34 335	0.84 407	0.35 309	0.84 295	0.78 392	0.59 313	0.63 309	1.06 438	0.53 329	1.10 289	0.82 371	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.10 102	0.22 258	0.18 242

ACV-stereo	0.66 349	0.76 326	2.86 432	0.32 199	0.25 235	1.01 435	0.60 414	0.59 123	0.52 143	0.41 128	0.45 146	1.55 468	0.94 432	1.40 321	0.69 344	0.14 300	0.13 269	0.12 203	0.11 161	0.20 228	0.19 258

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 235	0.33 123	0.93 17	0.26 59	0.22 188	0.46 76	0.20 46	1.10 452	1.34 466	3.16 501	0.32 74	0.22 22	0.20 42	0.30 28	0.22 59	0.10 122	0.09 143	0.11 151	0.09 68	0.15 110	0.19 258

MyStereo07	0.34 63	0.40 171	1.46 86	0.29 129	0.23 207	0.60 232	0.31 267	0.53 86	0.42 60	0.25 54	0.25 30	0.20 12	0.26 110	0.57 190	0.19 12	0.09 39	0.18 356	0.12 203	0.11 161	0.16 145	0.19 258

MyStereo04	0.48 206	0.40 171	2.65 406	0.29 129	0.23 207	0.60 232	0.31 267	0.83 285	0.75 374	0.47 164	0.36 96	0.53 235	0.42 263	0.53 178	0.39 230	0.09 39	0.18 356	0.12 203	0.11 161	0.16 145	0.19 258

AE-Stereo	0.42 141	0.29 93	1.65 120	0.43 357	0.47 415	0.56 171	0.23 110	0.86 311	0.46 95	0.31 82	0.41 125	0.43 167	0.24 81	0.34 57	0.24 88	0.09 39	0.48 464	0.11 151	0.45 454	0.22 258	0.19 258

CBFPSM	0.56 292	0.91 381	1.82 205	0.28 99	0.23 207	0.71 353	0.37 324	0.72 186	0.64 269	0.50 200	0.49 187	1.03 431	0.83 414	0.62 207	1.35 421	0.10 122	0.12 251	0.10 89	0.10 102	0.18 192	0.19 258

ToySt	0.44 157	0.61 266	1.89 237	0.29 129	0.18 112	0.55 156	0.35 309	0.67 164	0.53 162	0.39 117	0.50 195	0.59 272	0.43 273	0.51 168	0.49 284	0.10 122	0.12 251	0.13 261	0.16 298	0.24 286	0.19 258

anonymousa	0.48 206	0.46 210	2.44 369	0.29 129	0.34 335	0.61 253	0.25 161	0.66 155	0.54 174	0.53 231	0.77 386	0.73 346	0.46 298	0.33 50	0.31 168	0.10 122	0.09 143	0.12 203	0.29 400	0.10 20	0.19 258

Wz-Net-LNSev	0.59 310	0.96 398	2.47 376	0.34 250	0.37 366	0.79 393	0.44 361	0.86 311	0.77 387	0.61 328	0.67 338	0.79 371	0.56 341	0.64 212	0.62 327	0.15 317	0.14 286	0.12 203	0.12 198	0.18 192	0.19 258

CIPLG	0.56 292	1.19 446	2.46 372	0.80 458	0.31 306	0.61 253	0.57 408	0.76 225	0.57 194	0.56 271	0.63 309	0.41 150	0.30 162	0.45 124	0.40 238	0.11 180	0.20 378	0.13 261	0.13 228	0.35 385	0.19 258

IPLGR_C	0.58 303	1.25 453	2.72 415	0.80 458	0.31 306	0.60 232	0.61 418	0.76 225	0.58 204	0.56 271	0.62 297	0.41 150	0.31 170	0.43 106	0.40 238	0.11 180	0.22 393	0.13 261	0.15 279	0.35 385	0.19 258

DeepStereo_RVC	0.44 157	0.28 85	1.92 250	0.49 398	0.17 81	0.60 232	0.59 412	0.50 63	0.52 143	0.49 193	0.45 146	0.39 136	0.86 421	0.45 124	0.33 189	0.11 180	0.08 77	0.11 151	0.09 68	0.15 110	0.19 258

GEStereo_RVC	0.54 274	0.87 370	1.95 263	0.47 388	0.25 235	0.62 273	0.37 324	1.00 422	0.74 361	0.53 231	0.54 233	0.59 272	0.44 281	1.10 289	0.46 265	0.15 317	0.11 226	0.12 203	0.10 102	0.26 316	0.19 258

raftrobust	0.38 94	0.68 304	1.54 104	0.32 199	0.46 413	0.52 130	0.21 64	0.56 106	0.42 60	0.52 221	0.35 91	0.31 94	0.33 179	0.37 76	0.30 156	0.10 122	0.11 226	0.08 8	0.07 20	0.21 241	0.19 258

StereoDRNet	0.64 337	0.88 374	2.35 351	0.41 345	0.45 407	0.73 364	0.47 378	0.94 372	0.74 361	0.75 397	0.54 233	0.74 352	0.47 303	1.70 367	0.72 353	0.15 317	0.14 286	0.15 323	0.14 256	0.20 228	0.19 258

fffft	0.29 25	0.21 14	1.10 29	0.24 16	0.15 35	0.42 53	0.24 142	0.42 21	0.38 30	0.21 20	0.18 7	0.20 12	0.16 7	0.44 113	0.70 346	0.07 2	0.06 2	0.10 89	0.08 43	0.28 331	0.20 273
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 25	0.26 58	1.03 22	0.25 32	0.14 20	0.46 76	0.22 83	0.36 6	0.38 30	0.23 35	0.23 16	0.21 20	0.18 26	0.45 124	0.60 322	0.07 2	0.06 2	0.10 89	0.08 43	0.20 228	0.20 273

DCVSM-stereo	0.49 224	0.29 93	2.49 379	0.29 129	0.22 188	0.53 137	0.52 388	0.58 115	0.49 118	0.69 379	0.46 153	0.79 371	0.48 311	0.53 178	0.42 246	0.13 261	0.14 286	0.15 323	0.12 198	0.20 228	0.20 273

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 324	0.61 266	3.35 475	0.33 220	0.58 438	0.66 320	0.20 46	0.98 402	0.55 180	0.73 394	0.52 211	0.99 424	0.65 376	0.58 193	0.29 138	0.10 122	0.16 328	0.10 89	0.41 449	0.29 335	0.20 273

MyStereo06	0.54 274	0.41 177	2.68 409	0.30 145	0.23 207	0.60 232	0.30 254	0.81 272	0.44 73	0.84 420	0.52 211	0.78 366	0.58 350	0.48 149	1.10 401	0.09 39	0.17 346	0.12 203	0.10 102	0.16 145	0.20 273

MyStereo05	0.49 224	0.41 177	2.72 415	0.30 145	0.23 207	0.60 232	0.30 254	0.82 279	0.77 387	0.52 221	0.37 99	0.51 227	0.42 263	0.52 172	0.38 219	0.09 39	0.17 346	0.12 203	0.10 102	0.16 145	0.20 273

PSMNet-ADL	0.51 252	0.38 157	1.65 120	0.35 266	0.21 165	0.67 326	0.26 182	0.74 201	0.55 180	0.42 133	0.52 211	0.70 338	0.45 285	1.91 407	0.57 313	0.15 317	0.13 269	0.11 151	0.13 228	0.15 110	0.20 273

PFNet	0.60 316	0.33 123	2.47 376	0.41 345	0.55 431	0.62 273	0.27 207	0.61 135	0.63 261	0.61 328	0.56 253	0.45 187	0.32 176	1.88 404	1.14 406	0.28 432	0.09 143	0.12 203	0.16 298	0.26 316	0.20 273

GANet	0.75 394	0.84 362	2.01 280	0.40 338	0.25 235	0.74 367	0.66 426	0.87 320	0.73 357	0.71 387	1.07 436	0.84 386	0.59 353	2.71 474	1.15 408	0.17 351	0.16 328	0.44 454	0.16 298	0.31 353	0.20 273

HART	0.38 94	0.53 238	1.66 124	0.26 59	0.15 35	0.30 12	0.19 29	0.67 164	0.46 95	0.29 75	0.52 211	0.38 130	0.16 7	0.41 95	0.20 34	0.08 9	0.68 479	0.09 44	0.07 20	0.34 375	0.21 282

GwcNet-ADL	0.50 235	0.74 323	2.90 440	0.31 171	0.20 154	0.58 206	0.29 246	0.87 320	0.64 269	0.47 164	0.47 158	0.56 257	0.33 179	0.46 133	0.46 265	0.13 261	0.12 251	0.09 44	0.09 68	0.14 93	0.21 282

DRaft	0.62 329	0.38 157	1.76 158	0.24 16	0.16 55	0.64 301	0.66 426	0.53 86	0.53 162	0.67 370	0.99 424	0.38 130	1.00 437	1.44 324	2.10 456	0.10 122	0.14 286	0.10 89	0.14 256	0.18 192	0.21 282

ADLNet	0.60 316	0.71 313	1.95 263	0.35 266	0.34 335	0.67 326	0.34 302	0.90 337	0.74 361	0.68 377	0.62 297	0.80 374	0.45 285	1.78 378	0.64 333	0.14 300	0.11 226	0.14 296	0.14 256	0.29 335	0.21 282

ARAFT	0.60 316	1.23 450	3.10 455	0.28 99	0.16 55	0.64 301	0.36 316	0.90 337	0.67 305	0.61 328	0.49 187	0.55 245	0.31 170	1.24 310	0.32 179	0.10 122	0.08 77	0.14 296	0.13 228	0.37 397	0.21 282

ADCRef	0.80 409	0.96 398	2.29 340	0.37 305	0.35 347	0.96 428	0.51 385	0.87 320	0.75 374	0.88 424	0.83 394	0.61 280	1.36 461	1.02 281	3.27 481	0.13 261	0.11 226	0.17 358	0.19 345	0.25 297	0.21 282

PS-NSSS	0.63 333	1.00 415	1.81 199	0.30 145	0.31 306	0.63 290	0.34 302	0.98 402	0.69 316	0.54 244	0.74 378	0.51 227	0.41 247	2.43 453	0.48 279	0.24 414	0.17 346	0.27 423	0.18 326	0.27 325	0.21 282

StereoDRNet-Refined	0.50 235	0.41 177	1.50 99	0.33 220	0.21 165	0.68 338	0.26 182	0.81 272	0.68 307	0.67 370	0.68 346	0.73 346	0.42 263	1.10 289	0.59 320	0.11 180	0.08 77	0.14 296	0.14 256	0.25 297	0.21 282
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.61 324	0.72 317	1.66 124	0.37 305	0.27 262	0.67 326	0.47 378	0.89 331	0.71 335	0.78 406	0.70 364	0.81 377	0.53 329	1.70 367	0.76 360	0.21 390	0.16 328	0.16 341	0.15 279	0.20 228	0.21 282

LALA_ROB	0.60 316	0.76 326	1.69 129	0.36 284	0.29 278	0.79 393	0.55 399	0.94 372	0.77 387	0.81 413	0.67 338	0.94 414	0.49 317	0.99 277	0.73 356	0.21 390	0.15 311	0.20 392	0.18 326	0.23 271	0.21 282

PWCDC_ROB	0.72 380	1.06 426	2.09 297	0.47 388	0.36 355	0.78 389	0.26 182	0.98 402	1.34 466	0.61 328	2.07 469	0.64 295	0.61 365	0.83 263	0.71 349	0.31 438	0.14 286	0.15 323	0.12 198	0.60 455	0.21 282

MM-Stereo_test2	0.38 94	0.28 85	2.46 372	0.43 357	0.15 35	0.50 104	0.25 161	0.47 46	0.38 30	0.33 92	0.26 36	0.23 29	0.22 60	0.34 57	0.29 138	0.08 9	0.09 143	0.09 44	0.10 102	0.36 389	0.22 293

Reg-Stereo(zero)	0.46 185	0.17 1	2.10 301	0.24 16	0.34 335	0.51 113	0.42 345	0.50 63	0.54 174	0.37 103	0.46 153	0.54 241	0.60 356	0.43 106	1.10 401	0.08 9	0.09 143	0.08 8	0.22 369	0.12 45	0.22 293

AIO-test1	0.45 175	0.87 370	2.27 336	0.33 220	0.33 327	0.50 104	0.22 83	0.74 201	0.66 296	0.29 75	0.41 125	0.29 88	0.22 60	0.73 245	0.29 138	0.09 39	0.08 77	0.12 203	0.14 256	0.30 345	0.22 293

DDVS	0.62 329	0.40 171	1.40 75	2.21 500	0.35 347	0.87 417	1.00 464	0.69 171	0.50 128	0.53 231	0.56 253	0.90 403	0.37 208	1.22 305	0.47 274	0.15 317	0.14 286	0.14 296	0.12 198	0.19 213	0.22 293

UGAM-zero	0.63 333	0.39 166	2.49 379	0.30 145	0.49 418	0.67 326	0.19 29	0.91 347	0.45 88	0.77 404	0.45 146	1.16 451	0.82 413	2.05 421	0.29 138	0.09 39	0.15 311	0.09 44	0.44 453	0.11 34	0.22 293

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 368	0.65 294	3.45 476	0.50 400	0.60 445	0.75 373	0.23 110	0.96 390	0.60 216	0.76 400	1.30 448	0.81 377	0.60 356	0.57 190	0.82 371	0.10 122	0.16 328	0.11 151	0.43 452	0.31 353	0.22 293

ff7	0.32 48	0.52 233	1.38 70	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.46 36	0.41 52	0.24 39	0.23 16	0.20 12	0.23 73	0.48 149	0.19 12	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.18 326	0.23 271	0.22 293

IGEVStereo-DCA	0.33 55	0.34 134	1.38 70	0.27 74	0.16 55	0.45 60	0.23 110	0.46 36	0.41 52	0.24 39	0.21 11	0.26 63	0.25 96	0.64 212	0.52 294	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.18 326	0.16 145	0.22 293

ffff	0.32 48	0.52 233	1.38 70	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.46 36	0.41 52	0.24 39	0.23 16	0.20 12	0.23 73	0.48 149	0.19 12	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.18 326	0.23 271	0.22 293

11t	0.32 48	0.52 233	1.38 70	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.46 36	0.41 52	0.24 39	0.23 16	0.20 12	0.23 73	0.48 149	0.19 12	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.18 326	0.23 271	0.22 293

DCANet-4	0.40 115	0.27 64	2.21 323	0.25 32	0.14 20	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.72 343	0.54 244	0.47 158	0.28 81	0.37 208	0.37 76	0.34 196	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.07 20	0.08 4	0.22 293

ccc-4	0.32 48	0.52 233	1.38 70	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.46 36	0.41 52	0.24 39	0.23 16	0.20 12	0.23 73	0.48 149	0.19 12	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.18 326	0.23 271	0.22 293

fff	0.43 147	0.77 335	1.95 263	0.24 16	0.13 11	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.75 374	0.54 244	0.47 158	0.31 94	0.65 376	0.36 69	0.34 196	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.07 20	0.08 4	0.22 293

csc	0.43 147	0.77 335	1.95 263	0.24 16	0.13 11	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.75 374	0.54 244	0.47 158	0.31 94	0.65 376	0.36 69	0.34 196	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.07 20	0.08 4	0.22 293

cscssc	0.43 147	0.77 335	1.95 263	0.24 16	0.13 11	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.75 374	0.54 244	0.47 158	0.31 94	0.65 376	0.36 69	0.34 196	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.07 20	0.08 4	0.22 293

EAI-Stereo	0.78 405	0.25 45	1.67 126	0.54 417	0.59 440	1.95 481	2.05 496	1.11 456	0.64 269	0.95 435	1.49 456	0.50 224	0.67 383	0.59 199	1.44 428	0.09 39	0.19 367	0.09 44	0.49 458	0.13 73	0.22 293

Syn2CoEx	0.70 368	1.07 428	2.74 421	0.43 357	0.30 289	0.64 301	0.42 345	0.99 414	0.78 392	0.62 339	0.78 387	0.74 352	0.72 395	1.92 411	0.61 325	0.20 384	0.17 346	0.19 384	0.15 279	0.29 335	0.22 293

RP	0.67 353	0.82 356	1.94 260	0.43 357	0.44 399	0.65 314	0.45 367	0.89 331	0.82 406	0.66 366	0.92 411	0.99 424	0.76 405	1.55 344	0.66 336	0.25 419	0.18 356	0.23 408	0.20 355	0.31 353	0.22 293

NCC-stereo	0.79 407	0.94 390	2.42 363	0.59 435	0.45 407	1.90 479	0.46 370	0.99 414	0.72 343	0.64 357	0.84 397	0.91 405	0.73 398	1.80 386	1.00 389	0.27 428	0.19 367	0.23 408	0.31 415	0.24 286	0.22 293

Abc-Net	0.79 407	0.94 390	2.42 363	0.59 435	0.45 407	1.90 479	0.46 370	0.99 414	0.72 343	0.64 357	0.84 397	0.91 405	0.73 398	1.80 386	1.00 389	0.27 428	0.19 367	0.23 408	0.31 415	0.24 286	0.22 293
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.99 435	0.79 345	2.43 367	0.39 329	0.32 314	1.50 464	1.90 494	0.92 356	0.97 435	1.26 463	1.27 445	1.00 426	1.42 466	1.14 298	3.31 482	0.17 351	0.14 286	0.22 401	0.21 361	0.30 345	0.22 293

AANet_RVC	0.68 360	1.00 415	2.09 297	0.33 220	0.25 235	0.58 206	0.32 290	0.81 272	0.80 400	0.61 328	0.94 416	0.80 374	0.41 247	2.46 455	1.02 395	0.36 446	0.14 286	0.10 89	0.09 68	0.23 271	0.22 293

PWC_ROB	0.70 368	0.94 390	1.88 230	0.39 329	0.39 375	0.62 273	0.30 254	0.98 402	0.94 431	0.91 429	1.29 447	0.77 363	0.62 370	1.62 358	1.03 397	0.18 362	0.11 226	0.18 378	0.13 228	0.51 444	0.22 293

pmcnn	1.32 461	1.05 425	2.77 425	0.74 453	1.43 489	0.72 359	0.56 404	0.96 390	0.91 427	0.99 437	2.92 492	6.01 504	0.70 390	2.38 445	3.32 483	0.13 261	0.10 180	0.08 8	0.06 9	0.34 375	0.22 293

AIO_test	0.39 109	0.37 151	1.19 37	0.73 451	0.67 452	0.35 31	0.25 161	0.47 46	0.34 12	0.34 94	0.22 15	0.33 108	0.17 12	1.31 313	0.19 12	0.11 180	0.15 311	0.08 8	0.21 361	0.15 110	0.23 317

ITSA-stereo	0.48 206	0.33 123	1.20 41	0.33 220	0.18 112	0.60 232	0.29 246	0.94 372	0.80 400	0.50 200	0.49 187	0.53 235	0.59 353	1.25 311	0.64 333	0.15 317	0.12 251	0.17 358	0.16 298	0.18 192	0.23 317

rvit_stereo_0075_2	0.40 115	0.40 171	1.88 230	0.33 220	0.32 314	0.41 49	0.22 83	0.58 115	0.53 162	0.38 111	0.51 199	0.40 144	0.27 127	0.44 113	0.29 138	0.20 384	0.15 311	0.22 401	0.15 279	0.18 192	0.23 317

DualNet (step1)	0.59 310	0.62 272	1.93 253	0.27 74	0.22 188	0.68 338	0.31 267	0.93 364	0.66 296	0.57 282	0.51 199	0.55 245	0.45 285	1.11 292	0.38 219	0.61 462	0.14 286	0.87 472	0.56 467	0.25 297	0.23 317

test_sample9	0.94 430	0.62 272	1.93 253	0.27 74	0.22 188	0.68 338	0.31 267	0.93 364	0.66 296	0.57 282	0.51 199	0.55 245	0.45 285	1.91 407	2.55 468	0.61 462	4.16 507	0.87 472	0.56 467	0.25 297	0.23 317

test_sample8	1.12 445	0.62 272	1.93 253	0.27 74	0.22 188	0.68 338	0.31 267	0.95 385	0.61 231	1.18 457	0.56 253	2.53 481	1.31 456	1.91 407	2.55 468	0.61 462	4.16 507	0.87 472	0.56 467	0.25 297	0.23 317

ADStereo(finetuned)	0.45 175	0.77 335	2.12 305	0.25 32	0.14 20	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.72 343	0.54 244	0.48 170	0.31 94	0.76 405	0.37 76	0.38 219	0.09 39	0.07 18	0.09 44	0.07 20	0.13 73	0.23 317

CRE-IMP	0.41 122	0.22 25	1.76 158	0.48 396	0.17 81	0.79 393	0.69 434	0.52 78	0.52 143	0.47 164	0.42 129	0.45 187	0.26 110	0.41 95	0.31 168	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.09 68	0.17 166	0.23 317

pcwnet_v2	0.64 337	0.49 224	4.41 493	0.32 199	0.27 262	0.60 232	0.25 161	0.97 398	0.88 420	0.59 313	0.70 364	0.63 287	0.55 337	0.66 225	0.37 212	0.17 351	0.15 311	0.15 323	0.14 256	0.21 241	0.23 317

DCANet	0.42 141	0.77 335	1.95 263	0.25 32	0.14 20	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.72 343	0.54 244	0.48 170	0.31 94	0.41 247	0.36 69	0.39 230	0.09 39	0.07 18	0.09 44	0.07 20	0.13 73	0.23 317

APVNet	0.70 368	0.67 302	2.71 413	0.38 320	0.36 355	0.85 411	0.43 352	0.91 347	0.68 307	0.55 261	0.69 354	0.75 357	0.55 337	2.31 439	0.78 364	0.17 351	0.17 346	0.24 414	0.19 345	0.33 368	0.23 317

ETE_ROB	0.60 316	0.71 313	1.55 106	0.37 305	0.25 235	0.69 344	0.51 385	1.47 474	0.70 325	0.80 408	0.69 354	0.85 389	0.49 317	1.36 318	0.58 318	0.16 337	0.13 269	0.19 384	0.16 298	0.21 241	0.23 317

HBP-ISP	0.76 397	1.30 458	3.19 465	0.35 266	0.26 249	0.85 411	0.54 396	1.03 440	0.72 343	0.80 408	0.69 354	0.68 321	0.83 414	2.04 420	0.44 260	0.23 406	0.24 402	0.29 433	0.25 382	0.28 331	0.24 329

Wz-Net-SNSev	0.76 397	1.32 462	3.11 457	0.40 338	0.31 306	0.71 353	0.60 414	0.98 402	0.87 417	0.67 370	0.83 394	0.96 417	0.60 356	1.67 363	0.97 382	0.16 337	0.15 311	0.16 341	0.17 315	0.36 389	0.24 329

AASNet	0.56 292	1.03 423	2.34 348	0.37 305	0.33 327	0.65 314	0.29 246	0.96 390	0.73 357	0.54 244	0.60 285	0.55 245	0.38 215	0.59 199	0.58 318	0.14 300	0.12 251	0.13 261	0.10 102	0.43 425	0.24 329

SACVNet	0.60 316	0.74 323	1.90 241	0.37 305	0.28 272	0.64 301	0.37 324	0.86 311	0.61 231	0.65 364	0.62 297	0.69 328	0.44 281	2.08 424	0.42 246	0.18 362	0.14 286	0.16 341	0.15 279	0.38 403	0.24 329

NRIStereo	0.46 185	0.25 45	1.77 167	0.47 388	0.16 55	0.95 427	0.74 442	0.51 67	0.56 190	0.48 182	0.39 116	0.59 272	0.29 154	0.77 256	0.32 179	0.11 180	0.13 269	0.11 151	0.09 68	0.21 241	0.24 329

GwcNet	0.69 364	0.71 313	3.12 458	0.36 284	0.45 407	0.81 400	0.44 361	0.86 311	0.84 411	0.60 321	0.74 378	0.82 381	0.49 317	1.65 360	0.66 336	0.16 337	0.15 311	0.15 323	0.15 279	0.31 353	0.24 329

FADNet	0.64 337	1.22 449	2.06 289	0.32 199	0.30 289	0.66 320	0.29 246	0.88 325	0.72 343	0.44 144	0.48 170	0.66 305	0.57 346	1.84 395	0.45 264	0.46 454	0.20 378	0.17 358	0.19 345	0.59 452	0.24 329

stereogan	0.69 364	0.51 232	2.44 369	0.39 329	0.39 375	1.01 435	0.41 342	0.94 372	0.92 430	0.73 394	0.85 401	1.15 449	0.69 388	1.57 347	0.53 298	0.19 376	0.18 356	0.20 392	0.16 298	0.36 389	0.24 329

NCCL2	0.65 345	0.94 390	1.96 272	0.43 357	0.30 289	0.71 353	0.68 432	0.84 295	0.65 282	0.70 383	0.60 285	0.86 393	0.54 332	1.56 345	0.57 313	0.20 384	0.16 328	0.67 466	0.25 382	0.22 258	0.24 329

ISRNet	0.47 200	0.44 200	1.55 106	0.37 305	0.31 306	0.49 96	0.19 29	0.75 212	0.66 296	0.63 347	0.71 368	0.67 314	0.39 229	0.58 193	0.44 260	0.23 406	0.16 328	0.21 398	0.20 355	0.21 241	0.25 338

rrr	0.46 185	0.34 134	3.08 453	0.27 74	0.16 55	0.45 60	0.28 223	1.09 451	0.51 136	0.24 39	0.21 11	0.26 63	0.25 96	0.64 212	0.52 294	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.29 400	0.16 145	0.25 338

AEACV	0.33 55	0.24 40	1.44 83	0.28 99	0.35 347	0.47 81	0.21 64	0.43 27	0.28 1	0.26 62	0.25 30	0.22 22	0.38 215	0.30 28	0.18 7	0.09 39	0.35 440	0.09 44	0.36 438	0.23 271	0.25 338

iRaft-Stereo_20w	0.58 303	0.39 166	1.96 272	0.45 378	0.32 314	0.92 425	0.57 408	1.14 457	0.56 190	0.81 413	0.40 121	0.55 245	0.69 388	0.65 222	1.04 398	0.09 39	0.16 328	0.09 44	0.36 438	0.17 166	0.25 338

FINET	0.65 345	0.95 396	3.06 452	0.35 266	0.40 384	0.58 206	0.48 381	0.92 356	1.10 452	0.57 282	0.68 346	0.47 208	0.44 281	1.15 300	0.60 322	0.23 406	0.21 387	0.17 358	0.15 279	0.26 316	0.25 338

FAT-Stereo	0.70 368	0.54 243	2.88 434	0.36 284	0.29 278	0.62 273	0.54 396	0.97 398	0.87 417	0.76 400	0.92 411	0.94 414	0.80 410	1.84 395	0.57 313	0.18 362	0.19 367	0.17 358	0.16 298	0.22 258	0.25 338

SuperB	1.15 449	1.14 436	5.43 500	0.36 284	0.26 249	0.81 400	0.89 455	0.88 325	1.17 457	0.67 370	0.68 346	0.63 287	1.39 464	1.74 373	3.37 484	0.15 317	0.12 251	0.17 358	0.16 298	2.80 503	0.25 338

DeepPrunerF	0.86 420	0.86 367	2.91 441	0.45 378	0.50 419	0.64 301	0.48 381	1.14 457	2.64 493	0.63 347	0.61 292	0.65 298	0.62 370	2.21 434	1.31 418	0.23 406	0.19 367	0.30 434	0.28 397	0.36 389	0.25 338

ADCP+	0.94 430	1.12 432	3.14 459	0.34 250	0.39 375	1.06 439	0.79 447	0.89 331	0.80 400	0.66 366	0.67 338	0.85 389	1.55 471	0.93 271	4.55 496	0.13 261	0.11 226	0.16 341	0.15 279	0.26 316	0.25 338

NVstereo2D	0.58 303	0.40 171	2.03 287	0.35 266	0.35 347	0.69 344	0.39 334	0.91 347	0.80 400	0.47 164	0.53 221	0.67 314	0.46 298	1.99 417	0.48 279	0.19 376	0.11 226	0.17 358	0.13 228	0.25 297	0.25 338

MIM_Stereo	0.41 122	0.60 262	1.88 230	0.31 171	0.21 165	0.50 104	0.19 29	0.64 147	0.44 73	0.43 138	0.53 221	0.43 167	0.27 127	0.51 168	0.28 124	0.08 9	0.14 286	0.11 151	0.10 102	0.26 316	0.26 348

TestStereo1	0.49 224	0.81 352	1.85 216	0.39 329	0.57 436	0.56 171	0.34 302	0.75 212	0.69 316	0.44 144	0.63 309	0.35 118	0.42 263	0.64 212	0.29 138	0.10 122	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.33 368	0.26 348

SA-5K	0.49 224	0.81 352	1.85 216	0.39 329	0.57 436	0.56 171	0.34 302	0.75 212	0.69 316	0.44 144	0.63 309	0.35 118	0.42 263	0.64 212	0.29 138	0.10 122	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.33 368	0.26 348

test-1	0.44 157	0.48 221	1.69 129	0.30 145	0.27 262	0.50 104	0.28 223	0.80 268	0.43 69	0.40 119	0.54 233	0.41 150	0.24 81	0.31 35	1.16 409	0.09 39	0.20 378	0.10 89	0.17 315	0.11 34	0.26 348

test_xeample3	0.46 185	0.34 134	2.99 448	0.37 305	0.16 55	0.49 96	0.33 298	1.06 446	0.44 73	0.25 54	0.23 16	0.24 41	0.25 96	0.49 159	0.56 310	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.40 446	0.17 166	0.26 348

edge stereo	0.81 414	0.73 320	3.30 471	0.37 305	1.21 486	0.62 273	0.39 334	0.93 364	0.79 397	0.80 408	0.88 406	1.14 448	0.71 392	2.18 432	0.71 349	0.21 390	0.20 378	0.26 422	0.18 326	0.38 403	0.26 348

MeshStereo	1.21 454	1.15 440	3.01 449	0.34 250	0.28 272	1.10 447	0.69 434	1.35 469	1.01 441	2.71 495	2.41 480	2.96 484	1.45 467	2.80 478	1.40 426	0.22 403	0.22 393	0.22 401	0.19 345	0.50 442	0.26 348
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
anonymousdsp2	0.34 63	0.24 40	1.16 34	0.28 99	0.15 35	0.57 189	0.23 110	0.79 265	0.47 110	0.38 111	0.37 99	0.40 144	0.25 96	0.47 144	0.21 47	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.13 228	0.19 213	0.27 355

Anonymous_2	0.74 392	0.32 118	1.65 120	0.33 220	0.30 289	0.67 326	0.32 290	0.69 171	0.46 95	0.48 182	0.41 125	0.84 386	0.58 350	0.51 168	0.40 238	0.32 439	0.38 446	1.43 494	3.69 508	0.80 469	0.27 355

RGC	0.71 377	0.97 406	2.18 320	0.44 364	0.44 399	0.73 364	0.40 336	0.94 372	0.71 335	0.71 387	1.04 434	1.01 427	0.71 392	1.74 373	0.70 346	0.23 406	0.18 356	0.28 426	0.26 389	0.29 335	0.27 355

RYNet	0.70 368	0.56 254	2.25 333	0.35 266	0.41 391	0.86 413	0.43 352	0.94 372	0.82 406	0.62 339	0.53 221	0.91 405	0.60 356	2.70 472	1.00 389	0.14 300	0.11 226	0.16 341	0.14 256	0.25 297	0.27 355

PSMNet_ROB	0.66 349	1.01 419	2.33 346	0.38 320	0.31 306	0.72 359	0.55 399	0.86 311	0.69 316	0.54 244	0.60 285	0.75 357	0.47 303	2.00 418	0.82 371	0.17 351	0.13 269	0.19 384	0.19 345	0.24 286	0.27 355

GASNet	0.73 389	1.47 470	3.04 450	0.47 388	0.33 327	0.57 189	0.34 302	0.91 347	0.75 374	0.58 300	0.58 267	0.74 352	0.55 337	2.03 419	0.65 335	0.21 390	0.15 311	0.19 384	0.17 315	0.51 444	0.28 360

WZ-Net	0.92 428	1.31 459	3.76 481	0.41 345	0.36 355	0.86 413	0.71 438	1.00 422	1.06 448	0.82 417	0.92 411	1.06 438	1.05 442	2.16 431	1.61 435	0.19 376	0.13 269	0.15 323	0.16 298	0.32 360	0.28 360

test-3	0.43 147	0.20 9	1.70 133	0.34 250	0.32 314	0.45 60	0.23 110	0.71 181	0.46 95	0.51 213	0.29 50	0.45 187	0.21 51	0.59 199	0.98 383	0.08 9	0.07 18	0.10 89	0.35 431	0.29 335	0.28 360

test_3	0.44 157	0.20 9	1.70 133	0.36 284	0.32 314	0.47 81	0.30 254	0.73 197	0.49 118	0.50 200	0.30 59	0.45 187	0.22 60	0.59 199	0.98 383	0.08 9	0.10 180	0.11 151	0.35 431	0.29 335	0.28 360

FADNet-RVC	0.61 324	1.26 455	2.12 305	0.33 220	0.26 249	0.59 222	0.29 246	0.86 311	0.62 249	0.45 154	0.50 195	0.62 284	0.46 298	1.73 371	0.55 303	0.17 351	0.20 378	0.17 358	0.18 326	0.59 452	0.28 360

CBMV_ROB	0.76 397	0.42 184	2.68 409	0.33 220	0.22 188	0.74 367	0.47 378	0.96 390	0.76 383	1.04 442	0.96 419	0.88 399	0.93 429	2.06 422	1.19 410	0.22 403	0.24 402	0.27 423	0.25 382	0.25 297	0.28 360

SCV	0.35 74	0.59 260	1.37 69	0.34 250	0.22 188	0.28 7	0.23 110	0.72 186	0.35 16	0.19 11	0.30 59	0.24 41	0.20 42	0.64 212	0.19 12	0.11 180	0.08 77	0.09 44	0.29 400	0.34 375	0.29 366

anonymousdsp	0.34 63	0.53 238	1.47 90	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.49 57	0.40 47	0.25 54	0.24 24	0.22 22	0.24 81	0.55 186	0.19 12	0.09 39	0.11 226	0.10 89	0.18 326	0.24 286	0.29 366

Selective-IGEV	0.29 25	0.23 32	1.28 52	0.27 74	0.30 289	0.35 31	0.20 46	0.56 106	0.38 30	0.21 20	0.30 59	0.22 22	0.18 26	0.37 76	0.18 7	0.07 2	0.06 2	0.08 8	0.15 279	0.16 145	0.29 366

IGEV-Stereo	0.34 63	0.54 243	1.47 90	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.49 57	0.40 47	0.25 54	0.24 24	0.22 22	0.24 81	0.54 182	0.19 12	0.09 39	0.10 180	0.10 89	0.18 326	0.24 286	0.29 366
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_1	0.43 147	0.20 9	1.70 133	0.34 250	0.32 314	0.45 60	0.23 110	0.71 181	0.46 95	0.50 200	0.29 50	0.45 187	0.21 51	0.59 199	0.98 383	0.08 9	0.07 18	0.10 89	0.35 431	0.29 335	0.29 366

RAFT + AFF	0.64 337	1.20 447	1.95 263	0.34 250	0.33 327	0.67 326	0.52 388	0.99 414	0.74 361	0.53 231	0.58 267	0.57 263	0.80 410	1.76 375	0.51 292	0.12 231	0.27 423	0.15 323	0.14 256	0.43 425	0.29 366

psmorigin	1.36 465	0.60 262	13.80 513	0.37 305	0.29 278	0.62 273	0.33 298	0.77 235	0.61 231	0.96 436	0.88 406	1.17 452	0.73 398	4.00 496	0.86 375	0.19 376	0.22 393	0.17 358	0.18 326	0.24 286	0.29 366

ADCMid	0.96 434	1.32 462	2.74 421	0.38 320	0.35 347	0.99 431	0.58 410	0.94 372	0.86 414	1.23 459	1.01 427	1.01 427	1.00 437	1.05 285	3.97 489	0.21 390	0.19 367	0.42 452	0.32 421	0.40 416	0.29 366

DANet	0.80 409	0.65 294	2.21 323	1.19 482	0.48 417	0.74 367	1.25 479	0.89 331	1.53 474	0.89 426	0.71 368	0.96 417	0.56 341	1.83 390	0.96 381	0.18 362	0.16 328	0.19 384	0.16 298	0.26 316	0.29 366
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PSMNet-RUCA	0.58 303	0.82 356	1.89 237	0.59 435	0.56 433	0.64 301	0.36 316	0.84 295	0.69 316	0.51 213	0.68 346	0.53 235	0.43 273	0.56 189	0.43 255	0.34 443	0.18 356	0.44 454	0.29 400	0.48 437	0.30 375

4D-IteraStereo	0.44 157	0.96 398	2.63 402	0.27 74	0.30 289	0.45 60	0.25 161	0.52 78	0.50 128	0.40 119	0.31 69	0.40 144	0.19 34	0.35 62	0.32 179	0.09 39	0.06 2	0.12 203	0.11 161	0.19 213	0.30 375

ssnet_v2	0.55 286	0.60 262	1.86 224	0.32 199	0.22 188	0.72 359	0.44 361	0.94 372	0.74 361	0.63 347	0.54 233	0.81 377	0.47 303	0.77 256	0.70 346	0.16 337	0.14 286	0.14 296	0.14 256	0.30 345	0.30 375

ccnet	0.71 377	0.41 177	1.59 111	0.40 338	0.45 407	1.06 439	0.55 399	0.98 402	0.71 335	0.88 424	0.97 421	0.82 381	0.88 425	1.68 364	0.94 379	0.32 439	0.26 417	0.32 438	0.27 394	0.34 375	0.30 375

aanetorigin	0.77 401	0.80 347	2.59 398	0.43 357	0.44 399	0.58 206	1.01 466	0.57 109	0.68 307	1.53 475	1.23 443	0.81 377	1.08 445	1.07 286	1.07 399	0.18 362	0.15 311	0.17 358	0.21 361	0.54 449	0.30 375

RTSC	0.72 380	1.00 415	2.22 327	0.40 338	0.29 278	0.82 403	0.31 267	0.96 390	1.10 452	0.92 430	0.81 391	0.78 366	0.58 350	1.23 307	1.55 433	0.18 362	0.17 346	0.14 296	0.17 315	0.43 425	0.30 375

CSAN	1.25 458	1.12 432	3.04 450	0.51 404	0.37 366	1.06 439	1.15 475	1.22 462	1.08 450	1.17 455	1.91 467	1.04 434	1.31 456	5.96 504	2.43 466	0.26 423	0.22 393	0.24 414	0.24 375	0.31 353	0.30 375

MSMD_ROB	1.34 463	0.96 398	2.38 356	0.39 329	0.32 314	1.96 482	0.62 422	0.91 347	1.43 470	2.94 499	2.60 484	4.77 499	1.95 481	2.43 453	1.33 420	0.29 433	0.26 417	0.32 438	0.32 421	0.30 345	0.30 375

AIO-Stereo	0.30 35	0.27 64	1.25 48	0.27 74	0.24 220	0.37 38	0.20 46	0.52 78	0.36 22	0.21 20	0.30 59	0.23 29	0.14 2	0.31 35	0.20 34	0.08 9	0.07 18	0.09 44	0.38 441	0.19 213	0.31 383

LoS_RVC	0.29 25	0.33 123	1.19 37	0.25 32	0.34 335	0.43 55	0.22 83	0.42 21	0.32 6	0.22 27	0.33 81	0.23 29	0.24 81	0.31 35	0.21 47	0.07 2	0.07 18	0.07 1	0.05 1	0.10 20	0.31 383

G-Net	0.99 435	0.64 287	2.76 423	0.57 429	0.67 452	2.03 486	0.72 441	0.76 225	0.67 305	1.14 449	2.56 483	1.30 459	1.02 439	1.48 337	1.74 441	0.25 419	0.24 402	0.24 414	0.26 389	0.37 397	0.31 383

SHD	0.72 380	0.77 335	2.36 354	0.45 378	0.40 384	0.71 353	0.32 290	1.02 433	1.25 462	1.07 443	0.84 397	0.90 403	0.73 398	1.09 288	0.98 383	0.21 390	0.18 356	0.20 392	0.21 361	0.32 360	0.31 383

GANetREF_RVC	0.75 394	1.15 440	2.46 372	0.47 388	0.26 249	0.83 405	0.61 418	0.97 398	0.89 424	0.62 339	0.61 292	0.72 343	0.59 353	2.42 451	0.55 303	0.32 439	0.25 415	0.36 443	0.24 375	0.39 411	0.31 383
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
TRStereo	0.53 269	0.76 326	2.38 356	0.42 353	0.29 278	0.69 344	0.23 110	1.81 485	0.55 180	0.36 99	0.32 74	0.47 208	0.40 236	0.46 133	0.25 100	0.12 231	0.11 226	0.11 151	0.41 449	0.13 73	0.32 388

EDNetEfficient	1.27 459	0.70 311	4.05 489	0.64 443	0.98 473	0.94 426	1.40 487	0.85 301	1.75 481	2.34 491	1.33 451	1.05 436	2.21 485	1.58 351	4.15 492	0.15 317	0.19 367	0.14 296	0.27 394	0.38 403	0.32 388

RTS	1.21 454	1.31 459	6.39 502	0.52 408	0.51 424	1.61 468	0.79 447	1.03 440	1.37 468	1.13 447	1.30 448	1.10 444	0.85 418	2.65 468	2.08 453	0.21 390	0.24 402	0.18 378	0.18 326	0.43 425	0.32 388

RTSA	1.21 454	1.31 459	6.39 502	0.52 408	0.51 424	1.61 468	0.79 447	1.03 440	1.37 468	1.13 447	1.30 448	1.10 444	0.85 418	2.65 468	2.08 453	0.21 390	0.24 402	0.18 378	0.18 326	0.43 425	0.32 388

SANet	1.20 453	1.21 448	3.33 474	0.38 320	0.27 262	1.73 476	0.85 452	1.10 452	2.49 492	1.16 450	1.83 465	1.72 470	1.50 470	2.37 442	2.84 473	0.18 362	0.16 328	0.16 341	0.15 279	0.32 360	0.32 388

PDISCO_ROB	0.75 394	1.06 426	2.11 302	0.64 443	0.59 440	1.13 450	0.43 352	1.14 457	1.05 445	0.64 357	0.71 368	0.96 417	0.61 365	1.21 303	0.76 360	0.37 447	0.18 356	0.27 423	0.24 375	0.56 451	0.32 388

SGM-Forest	1.04 442	0.42 184	3.59 480	0.41 345	0.32 314	1.05 438	1.32 482	0.94 372	0.83 409	1.16 450	2.23 477	1.03 431	1.39 464	2.49 458	2.35 464	0.21 390	0.21 387	0.20 392	0.19 345	0.23 271	0.32 388
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSM-AAD	0.63 333	0.22 25	1.77 167	0.37 305	0.23 207	0.86 413	1.17 476	0.59 123	0.60 216	0.64 357	0.71 368	0.68 321	2.93 491	0.65 222	0.31 168	0.09 39	0.07 18	0.17 358	0.15 279	0.13 73	0.33 395

XQC	0.73 389	0.98 409	2.39 358	0.46 383	0.35 347	0.81 400	0.46 370	1.00 422	1.00 439	0.80 408	0.69 354	0.88 399	0.74 403	1.32 314	1.20 411	0.24 414	0.16 328	0.23 408	0.20 355	0.41 419	0.33 395

AnyNet_C32	1.00 438	1.33 464	2.53 386	0.49 398	0.54 428	1.15 452	1.14 474	0.91 347	0.89 424	1.11 446	0.95 418	0.87 395	0.93 429	1.50 338	4.07 491	0.21 390	0.20 378	0.25 419	0.24 375	0.38 403	0.33 395

CBMV	0.71 377	0.76 326	2.64 404	0.33 220	0.20 154	0.78 389	0.79 447	0.98 402	0.78 392	0.85 423	0.71 368	0.86 393	1.10 447	1.46 329	0.62 327	0.18 362	0.20 378	0.21 398	0.19 345	0.25 297	0.33 395
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo8	0.54 274	0.80 347	2.76 423	0.32 199	0.33 327	0.71 353	0.20 46	0.87 320	0.57 194	0.51 213	0.59 270	0.50 224	0.33 179	0.68 229	0.55 303	0.10 122	0.29 426	0.10 89	0.13 228	0.21 241	0.34 399

RALCasStereoNet	0.45 175	0.88 374	1.85 216	0.30 145	0.26 249	0.49 96	0.26 182	0.58 115	0.51 136	0.36 99	0.48 170	0.36 121	0.28 141	0.55 186	0.34 196	0.10 122	0.53 466	0.09 44	0.08 43	0.25 297	0.34 399

EGLCR-Stereo	0.29 25	0.27 64	0.97 19	0.30 145	0.19 140	0.56 171	0.17 16	0.68 168	0.36 22	0.30 78	0.18 7	0.27 72	0.17 12	0.38 82	0.19 12	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.08 43	0.10 20	0.35 401

Wz-Net-TNSev	0.91 426	1.73 485	3.08 453	0.36 284	0.31 306	1.00 434	0.71 438	1.06 446	0.97 435	0.71 387	0.72 373	1.09 442	0.87 422	2.42 451	1.59 434	0.20 384	0.20 378	0.16 341	0.20 355	0.44 433	0.35 401

sAnonymous2	0.38 94	0.62 272	2.15 313	0.31 171	0.24 220	0.34 26	0.27 207	0.53 86	0.46 95	0.24 39	0.29 50	0.23 29	0.28 141	0.28 13	0.22 59	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.13 228	0.38 403	0.35 401

CroCo_RVC	0.38 94	0.62 272	2.15 313	0.31 171	0.24 220	0.34 26	0.27 207	0.53 86	0.46 95	0.24 39	0.29 50	0.23 29	0.28 141	0.28 13	0.22 59	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.13 228	0.38 403	0.35 401

111	0.48 206	1.09 429	1.95 263	0.24 16	0.13 11	0.59 222	0.26 182	0.83 285	0.78 392	0.48 182	0.52 211	0.56 257	0.38 215	0.49 159	0.38 219	0.09 39	0.07 18	0.09 44	0.07 20	0.23 271	0.35 401

S-Stereo	0.80 409	0.69 308	3.89 484	0.39 329	0.37 366	0.69 344	0.70 437	0.94 372	0.98 438	0.62 339	0.91 409	0.83 383	0.60 356	2.37 442	0.66 336	0.18 362	0.21 387	0.17 358	0.18 326	0.30 345	0.35 401

SAMSARA	0.91 426	0.97 406	2.22 327	0.80 458	0.58 438	1.32 456	1.31 481	1.01 430	0.94 431	1.36 466	0.87 404	1.38 461	0.90 427	1.72 370	1.02 395	0.24 414	0.30 430	0.22 401	0.25 382	0.36 389	0.35 401

MDST_ROB	1.17 452	0.42 184	3.87 483	0.54 417	0.44 399	4.11 503	0.58 410	1.31 468	0.84 411	2.12 482	1.12 439	0.98 421	0.71 392	4.24 499	0.99 388	0.16 337	0.14 286	0.19 384	0.17 315	0.18 192	0.35 401

tg	0.37 86	0.55 252	1.35 65	0.28 99	0.16 55	0.57 189	0.18 23	0.57 109	0.49 118	0.37 103	0.44 142	0.38 130	0.24 81	0.46 133	0.24 88	0.09 39	0.08 77	0.11 151	0.11 161	0.43 425	0.36 409

ffm	0.47 200	0.23 32	2.01 280	0.30 145	0.21 165	0.57 189	0.26 182	0.74 201	0.88 420	0.53 231	0.63 309	0.66 305	0.39 229	0.63 210	0.19 12	0.10 122	0.24 402	0.15 323	0.13 228	0.25 297	0.36 409

ff1	0.73 389	0.23 32	2.01 280	0.30 145	0.21 165	0.57 189	0.26 182	0.74 201	0.88 420	0.53 231	0.63 309	0.66 305	0.39 229	2.52 460	3.43 486	0.10 122	0.24 402	0.15 323	0.13 228	0.25 297	0.36 409

tt1	0.44 157	0.64 287	1.83 211	0.35 266	0.14 20	0.76 376	0.25 161	0.74 201	0.88 420	0.31 82	0.37 99	0.25 51	0.35 189	0.63 210	0.19 12	0.10 122	0.24 402	0.11 151	0.09 68	0.25 297	0.36 409

SDNR	1.22 457	0.80 347	2.71 413	0.33 220	1.48 494	1.98 485	0.23 110	1.93 489	2.44 490	0.89 426	2.52 481	1.36 460	0.51 322	3.65 493	1.93 446	0.30 436	0.31 432	0.22 401	0.16 298	0.33 368	0.36 409

PA-Net	0.84 418	1.00 415	3.49 477	0.63 442	0.40 384	0.70 351	0.52 388	0.86 311	0.84 411	0.52 221	0.59 270	0.70 338	0.54 332	2.35 441	2.23 460	0.17 351	0.27 423	0.19 384	0.28 397	0.22 258	0.36 409
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	1.14 447	0.94 390	2.96 443	0.53 414	0.56 433	1.13 450	0.99 461	0.98 402	1.00 439	1.09 445	0.87 404	0.77 363	1.06 444	5.90 503	2.72 470	0.16 337	0.23 399	0.16 341	0.24 375	0.22 258	0.36 409

CAS	0.35 74	0.25 45	1.30 56	0.79 457	0.34 335	0.51 113	0.23 110	0.46 36	0.39 40	0.22 27	0.31 69	0.20 12	0.17 12	0.28 13	0.23 67	0.73 470	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.09 13	0.37 416

iRaftStereo_RVC	0.37 86	0.53 238	1.41 76	0.28 99	0.15 35	0.52 130	0.20 46	0.54 96	0.46 95	0.37 103	0.43 131	0.41 150	0.23 73	0.36 69	0.26 107	0.09 39	0.15 311	0.12 203	0.11 161	0.41 419	0.37 416

ADCPNet	0.99 435	0.99 413	3.93 487	0.37 305	0.68 454	1.36 458	0.62 422	0.87 320	0.76 383	0.78 406	0.81 391	1.08 440	1.18 450	1.14 298	2.49 467	0.21 390	0.69 481	0.21 398	0.95 491	0.29 335	0.37 416

PAM_32	0.70 368	0.35 141	2.73 420	0.54 417	0.61 447	1.07 444	0.43 352	0.84 295	0.49 118	0.90 428	0.91 409	1.23 453	0.77 408	0.65 222	1.10 401	0.10 122	0.19 367	0.10 89	0.49 458	0.15 110	0.38 419

PAM	0.70 368	0.35 141	2.72 415	0.56 426	0.62 449	1.08 446	0.53 392	0.85 301	0.44 73	0.93 432	0.92 411	1.24 454	0.68 386	0.64 212	1.01 393	0.10 122	0.19 367	0.10 89	0.48 456	0.14 93	0.38 419

FC-DCNN v2	1.54 476	0.58 258	2.80 429	0.44 364	0.39 375	2.05 487	0.66 426	1.90 488	1.84 485	2.79 497	2.97 493	4.41 497	3.07 494	2.65 468	2.30 463	0.29 433	0.26 417	0.31 435	0.30 409	0.32 360	0.38 419

test_5	0.51 252	0.87 370	1.99 277	0.37 305	0.65 451	0.58 206	0.35 309	0.78 249	0.62 249	0.48 182	0.55 242	0.45 187	0.40 236	0.72 244	0.30 156	0.09 39	0.07 18	0.12 203	0.12 198	0.33 368	0.38 419

FCDSN-DC	1.29 460	0.54 243	2.50 383	0.47 388	0.41 391	1.12 448	0.60 414	1.10 452	1.27 464	2.23 488	2.87 489	3.67 490	3.12 496	2.39 448	1.69 438	0.30 436	0.26 417	0.31 435	0.30 409	0.35 385	0.38 419
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	1.05 443	1.36 467	2.98 447	0.42 353	0.36 355	0.96 428	0.81 451	1.06 446	1.12 454	1.25 460	0.97 421	1.08 440	0.90 427	1.25 311	4.86 498	0.21 390	0.21 387	0.22 401	0.23 373	0.36 389	0.38 419

LCNet	0.54 274	0.37 151	1.78 172	0.92 467	0.22 188	0.96 428	0.30 254	0.59 123	0.58 204	0.51 213	0.55 242	0.41 150	0.76 405	0.84 265	0.26 107	0.09 39	0.06 2	0.12 203	0.18 326	0.98 473	0.39 425

FC-DCNN	1.49 474	0.59 260	2.88 434	0.44 364	0.39 375	1.97 484	0.66 426	1.67 482	1.70 479	2.72 496	2.89 490	4.22 493	2.97 493	2.55 463	2.19 458	0.29 433	0.26 417	0.31 435	0.30 409	0.32 360	0.39 425

PASM	0.72 380	0.68 304	1.91 247	0.47 388	0.44 399	0.60 232	0.51 385	0.76 225	0.80 400	0.77 404	0.67 338	0.87 395	0.61 365	2.40 449	0.67 339	0.32 439	0.35 440	0.36 443	0.41 449	0.45 434	0.39 425

NOSS_ROB	0.64 337	0.65 294	1.62 118	0.46 383	0.25 235	0.67 326	0.30 254	0.93 364	0.77 387	0.59 313	0.57 261	0.77 363	0.38 215	2.78 476	0.44 260	0.23 406	0.24 402	0.28 426	0.26 389	0.27 325	0.39 425

cc1	0.47 200	0.64 287	2.07 291	0.35 266	0.14 20	0.76 376	0.25 161	0.74 201	1.01 441	0.31 82	0.38 108	0.24 41	0.38 215	0.69 235	0.19 12	0.10 122	0.24 402	0.11 151	0.09 68	0.25 297	0.40 429

FTStereo	0.76 397	0.18 3	2.35 351	0.71 450	0.21 165	0.73 364	1.79 493	0.57 109	0.53 162	1.07 443	1.63 461	1.29 456	2.13 483	0.75 249	0.29 138	0.19 376	0.08 77	0.12 203	0.11 161	0.11 34	0.40 429

raft+_RVC	0.44 157	0.67 302	1.85 216	0.34 250	0.71 457	0.51 113	0.25 161	0.64 147	0.51 136	0.35 95	0.45 146	0.32 102	0.28 141	0.43 106	0.32 179	0.09 39	0.19 367	0.10 89	0.09 68	0.20 228	0.40 429

AnyNet_C01	1.14 447	1.49 471	4.23 492	0.54 417	0.53 426	1.51 465	1.37 484	1.04 444	1.07 449	1.17 455	1.33 451	1.15 449	1.08 445	1.61 357	2.74 471	0.25 419	0.22 393	0.28 426	0.24 375	0.48 437	0.40 429

DPSNet	0.86 420	0.60 262	2.34 348	0.58 431	0.36 355	1.07 444	0.75 443	1.30 467	1.05 445	0.70 383	0.68 346	0.94 414	1.29 453	2.08 424	1.82 444	0.26 423	0.23 399	0.16 341	0.17 315	0.48 437	0.40 429

RAFT+CT+SA	0.50 235	0.86 367	1.82 205	0.37 305	0.75 459	0.54 144	0.34 302	0.77 235	0.63 261	0.38 111	0.55 242	0.34 114	0.29 154	0.68 229	0.27 115	0.09 39	0.07 18	0.11 151	0.51 461	0.29 335	0.41 434

LL-Strereo	0.72 380	1.29 457	2.49 379	0.36 284	0.45 407	0.55 156	0.32 290	0.93 364	0.71 335	0.67 370	0.58 267	0.85 389	0.79 409	2.67 471	0.46 265	0.10 122	0.18 356	0.14 296	0.12 198	0.40 416	0.42 435

Prome-Stereo	0.49 224	0.30 103	1.76 158	0.60 439	0.23 207	0.63 290	0.42 345	0.62 139	0.60 216	0.59 313	1.03 431	0.43 167	0.72 395	0.60 204	0.33 189	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.09 68	0.11 34	0.43 436

WCMA_ROB	1.12 445	0.83 360	2.66 407	0.58 431	0.34 335	1.17 454	0.71 438	0.93 364	0.94 431	1.74 478	2.63 486	3.09 486	1.71 477	1.70 367	1.84 445	0.26 423	0.21 387	0.20 392	0.21 361	0.28 331	0.43 436

GMM-Stereo	0.50 235	0.23 32	2.41 361	0.54 417	0.24 220	0.77 384	0.46 370	0.59 123	0.57 194	0.58 300	0.73 375	0.47 208	0.43 273	0.68 229	0.27 115	0.10 122	0.06 2	0.13 261	0.13 228	0.14 93	0.44 438

IGEV++	0.34 63	0.43 189	1.32 59	0.31 171	0.14 20	0.32 19	0.21 64	0.70 178	0.34 12	0.22 27	0.28 44	0.22 22	0.27 127	0.35 62	0.27 115	0.09 39	0.39 452	0.08 8	0.15 279	0.25 297	0.45 439

EDNetEfficientorigin	8.18 508	0.98 409	145.96 528	0.51 404	0.89 468	0.72 359	0.48 381	0.85 301	1.56 476	2.12 482	1.49 456	1.29 456	1.31 456	1.83 390	2.13 457	0.13 261	0.12 251	0.17 358	0.18 326	0.39 411	0.45 439

UDG	0.77 401	1.23 450	2.15 313	0.67 448	0.59 440	0.78 389	0.38 330	0.90 337	0.70 325	0.61 328	0.69 354	1.01 427	0.67 383	1.02 281	0.73 356	0.45 452	0.34 439	0.87 472	0.51 461	0.67 459	0.46 441

mms	0.27 10	0.26 58	0.91 14	0.25 32	0.18 112	0.32 19	0.23 110	0.37 7	0.31 3	0.21 20	0.30 59	0.23 29	0.17 12	0.46 133	0.21 47	0.08 9	0.10 180	0.10 89	0.08 43	0.22 258	0.47 442

Consistency-Raft	0.88 423	0.93 388	3.23 469	0.99 473	0.64 450	0.77 384	0.55 399	0.98 402	0.97 435	0.61 328	1.03 431	0.65 298	1.05 442	0.79 261	1.38 423	0.44 450	0.46 458	0.51 458	0.58 472	0.65 457	0.47 442

ELAS_RVC	1.37 467	0.78 343	3.21 467	0.55 424	0.50 419	1.49 463	2.48 500	1.48 475	1.71 480	2.13 485	2.09 470	2.07 475	2.56 489	1.90 406	2.02 450	0.35 444	0.36 442	0.37 447	0.34 428	0.49 440	0.47 442
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 468	0.79 345	2.86 432	0.53 414	0.50 419	2.81 497	2.20 497	1.61 481	1.50 473	2.28 490	2.35 478	1.82 471	2.13 483	1.73 371	2.22 459	0.35 444	0.37 444	0.35 441	0.35 431	0.49 440	0.47 442
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-BASED-STEREO-	0.37 86	1.34 465	1.24 47	0.23 8	0.12 3	0.33 22	0.20 46	0.40 13	0.33 10	0.25 54	0.21 11	0.16 5	0.14 2	0.27 8	0.63 329	0.55 460	0.06 2	0.11 151	0.13 228	0.25 297	0.49 446

CES	0.30 35	0.27 64	1.09 27	0.23 8	0.50 419	0.40 47	0.20 46	0.46 36	0.44 73	0.22 27	0.28 44	0.26 63	0.19 34	0.33 50	0.21 47	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.05 1	0.15 110	0.49 446

PVD	0.90 425	0.85 366	2.15 313	0.53 414	0.50 419	0.99 431	0.56 404	1.15 460	1.64 477	1.41 471	1.41 455	1.11 446	1.13 449	1.35 317	1.31 418	0.26 423	0.28 425	0.28 426	0.26 389	0.37 397	0.49 446

test_for_model	0.64 337	1.60 474	1.82 205	1.23 483	1.02 478	0.53 137	0.23 110	0.75 212	0.50 128	0.57 282	0.29 50	0.25 51	0.20 42	0.26 6	0.22 59	0.76 473	0.31 432	0.08 8	0.07 20	1.68 493	0.50 449

GCST	0.72 380	1.10 430	2.15 313	1.11 479	0.59 440	0.62 273	0.19 29	0.75 212	0.53 162	0.56 271	0.63 309	0.47 208	0.31 170	1.11 292	0.33 189	0.75 472	0.45 456	0.84 471	0.64 478	0.69 460	0.54 450

KYRaft	0.48 206	0.29 93	1.75 153	0.33 220	0.21 165	0.75 373	0.44 361	0.58 115	0.57 194	0.64 357	0.93 415	0.53 235	0.72 395	0.60 204	0.24 88	0.10 122	0.07 18	0.12 203	0.14 256	0.12 45	0.54 450

CC-Net-ROB	0.85 419	1.15 440	2.13 307	0.88 464	0.38 372	0.88 419	0.44 361	1.06 446	0.79 397	0.58 300	0.69 354	0.65 298	0.50 320	2.74 475	0.51 292	0.93 477	0.39 452	0.87 472	0.29 400	0.54 449	0.54 450

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 401	1.04 424	2.06 289	0.94 469	0.35 347	0.89 420	0.40 336	0.85 301	0.63 261	0.55 261	0.63 309	0.75 357	0.38 215	2.38 445	0.48 279	1.10 485	0.31 432	0.36 443	0.21 361	0.53 448	0.55 453

DDUNet	0.77 401	1.12 432	1.88 230	0.76 454	0.69 455	0.84 407	0.43 352	0.85 301	0.65 282	0.67 370	0.75 381	0.91 405	0.52 327	1.03 283	0.57 313	0.54 458	0.37 444	0.95 478	0.52 463	0.71 462	0.57 454

MADNet+	1.36 465	1.93 496	5.95 501	0.81 461	0.59 440	1.57 467	1.09 470	1.39 473	1.22 460	0.84 420	1.01 427	1.25 455	1.12 448	3.19 486	2.36 465	0.45 452	0.47 461	0.38 449	0.34 428	0.59 452	0.57 454

SGM-ForestM	2.98 497	1.70 483	3.52 479	0.67 448	0.47 415	5.18 506	3.36 504	3.30 503	2.86 496	4.44 504	3.79 499	9.80 508	5.50 504	6.29 505	6.52 503	0.27 428	0.36 442	0.24 414	0.27 394	0.38 403	0.58 456

IGEV-Stereo+	0.29 25	0.29 93	0.86 12	0.25 32	0.34 335	0.30 12	0.14 2	0.32 3	0.53 162	0.18 8	0.12 3	0.18 8	0.19 34	0.49 159	0.17 6	0.09 39	0.08 77	0.08 8	0.20 355	0.46 435	0.59 457

SQANet	0.80 409	1.58 473	2.53 386	0.76 454	0.83 464	0.76 376	0.36 316	0.83 285	0.64 269	0.63 347	0.69 354	0.73 346	0.51 322	1.21 303	0.53 298	0.77 474	0.29 426	0.59 462	0.29 400	0.86 471	0.61 458

FADNet-RVC-Resample	0.67 353	1.16 445	3.16 461	0.37 305	0.29 278	0.62 273	0.38 330	0.86 311	0.63 261	0.51 213	0.50 195	0.57 263	0.45 285	1.57 347	0.49 284	0.24 414	0.32 438	0.23 408	0.19 345	0.27 325	0.62 459

FBW_ROB	0.83 416	0.77 335	1.77 167	0.44 364	0.30 289	0.87 417	0.46 370	1.10 452	0.91 427	0.81 413	0.75 381	1.01 427	0.61 365	3.66 494	1.23 415	0.26 423	0.23 399	0.36 443	0.25 382	0.27 325	0.62 459

NVStereoNet_ROB	1.16 451	0.95 396	2.54 392	0.58 431	0.55 431	0.78 389	0.63 424	1.00 422	1.08 450	1.03 440	4.07 500	1.48 465	1.22 451	2.88 480	1.27 417	0.50 455	0.46 458	0.54 459	0.62 475	0.50 442	0.63 461
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.80 409	0.66 301	1.29 53	0.59 435	0.75 459	0.67 326	0.52 388	0.95 385	0.71 335	0.94 433	0.70 364	0.67 314	0.87 422	0.71 242	1.35 421	0.64 465	0.62 472	0.58 460	1.44 500	0.60 455	0.65 462

PWCK	1.49 474	1.90 493	3.22 468	1.09 477	0.54 428	1.71 474	1.73 492	1.49 476	1.53 474	1.44 473	1.80 464	1.82 471	1.30 455	3.34 489	1.76 442	1.07 484	0.56 468	0.97 479	0.58 472	1.38 489	0.65 462

WAO-7	1.48 473	1.63 475	2.49 379	0.93 468	0.75 459	1.72 475	1.10 471	1.84 487	1.96 487	1.43 472	2.54 482	1.97 473	1.61 474	3.06 483	2.08 453	0.69 468	0.66 474	0.94 477	0.74 482	0.80 469	0.69 464

MFMNet_re	0.92 428	1.28 456	2.53 386	0.82 462	0.76 462	0.90 421	0.75 443	0.98 402	1.04 444	1.03 440	1.05 435	0.84 386	0.94 432	0.83 263	0.72 353	0.68 467	0.60 470	0.63 464	0.60 474	0.77 467	0.74 465

SGM_RVC	1.89 483	0.92 382	2.50 383	0.96 472	0.93 472	1.63 470	1.37 484	1.52 478	12.43 507	1.85 479	1.69 462	2.40 480	1.74 478	2.81 479	1.71 439	0.53 456	0.47 461	0.42 452	0.47 455	0.74 463	0.74 465
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Ntro	1.00 438	1.68 481	2.80 429	0.95 470	0.85 465	1.06 439	0.53 392	0.98 402	0.90 426	0.62 339	0.76 383	0.93 410	0.66 381	1.66 361	0.98 383	0.99 482	0.45 456	0.75 470	0.40 446	1.19 479	0.75 467

LE_ROB	4.43 503	1.35 466	9.38 505	2.79 505	3.93 503	2.43 495	3.46 505	2.68 496	11.19 506	11.66 511	4.73 503	5.26 501	10.46 509	4.50 501	9.49 508	0.82 475	0.69 481	1.34 491	0.98 492	0.75 465	0.76 468

SPS-STEREO	1.07 444	1.13 435	2.88 434	0.65 446	0.69 455	0.99 431	0.68 432	1.05 445	0.87 417	1.36 466	1.23 443	1.46 464	0.94 432	1.87 397	1.72 440	0.66 466	0.61 471	0.58 460	0.57 470	0.65 457	0.77 469
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	1.03 441	1.68 481	2.72 415	0.95 470	0.73 458	1.03 437	0.59 412	0.99 414	0.86 414	0.69 379	1.61 459	0.98 421	0.64 374	1.46 329	1.14 406	0.95 479	0.46 458	0.72 469	0.40 446	1.24 483	0.78 470

DispFullNet	1.67 479	2.10 499	5.22 497	1.53 490	8.90 506	0.86 413	0.31 267	0.96 390	0.96 434	1.37 469	1.01 427	1.13 447	1.98 482	1.51 339	0.91 378	0.54 458	0.31 432	1.18 484	0.63 477	1.13 477	0.80 471

ACVNet_1	1.33 462	1.91 494	4.03 488	1.09 477	0.88 467	1.19 455	0.66 426	1.24 464	1.17 457	0.94 433	0.96 419	3.09 486	1.04 441	2.37 442	1.11 404	1.04 483	0.48 464	1.03 482	0.48 456	1.12 476	0.83 472

AIO_rvc	0.41 122	0.64 287	1.29 53	0.58 431	0.39 375	0.37 38	0.24 142	0.50 63	0.43 69	0.28 72	0.23 16	0.25 51	0.16 7	0.99 277	0.19 12	0.10 122	0.16 328	0.08 8	0.11 161	0.25 297	0.85 473

ACVNet_2	1.42 471	1.81 487	3.23 469	1.08 476	0.92 471	1.32 456	0.85 452	1.49 476	1.69 478	1.19 458	1.73 463	2.13 476	1.03 440	2.50 459	1.40 426	0.91 476	0.53 466	1.00 480	0.55 464	2.11 498	0.85 473

ACVNet-4b	1.93 484	1.85 490	4.10 490	1.07 475	0.86 466	1.15 452	0.53 392	1.06 446	1.12 454	0.64 357	1.09 437	1.99 474	0.70 390	2.20 433	9.86 510	5.62 508	0.41 455	1.03 482	0.55 464	1.86 496	0.85 473

WAO-8	2.80 493	2.14 502	2.89 437	1.91 498	1.04 479	3.98 501	0.96 459	3.26 501	6.17 501	2.15 486	3.37 496	3.31 488	2.41 487	11.84 510	2.03 451	2.05 501	1.86 500	1.54 496	0.92 489	1.22 480	0.87 476

Venus	2.80 493	2.14 502	2.89 437	1.91 498	1.04 479	3.98 501	0.96 459	3.26 501	6.17 501	2.15 486	3.37 496	3.31 488	2.41 487	11.84 510	2.03 451	2.05 501	1.86 500	1.54 496	0.92 489	1.22 480	0.87 476

WAO-6	1.58 478	1.54 472	2.32 343	1.14 481	1.00 475	2.30 492	1.03 467	1.82 486	2.85 495	1.25 460	2.61 485	2.20 477	1.56 472	2.47 457	1.99 449	0.95 479	0.67 475	1.19 487	0.83 486	1.08 475	0.88 478

RainbowNet	1.15 449	1.78 486	2.72 415	1.12 480	0.91 470	1.06 439	0.76 445	1.16 461	1.13 456	0.75 397	0.97 421	1.09 442	0.80 410	1.60 354	1.21 413	1.17 487	1.26 496	1.01 481	0.57 470	1.13 477	0.88 478

JetBlue	1.78 480	1.63 475	3.92 485	0.73 451	1.21 486	4.38 504	3.35 503	1.59 479	1.20 459	1.26 463	1.52 458	2.37 479	1.88 480	3.23 487	3.00 474	0.53 456	0.47 461	0.48 457	0.49 458	1.29 485	0.97 480

FACV-RUCA	0.58 303	0.40 171	1.78 172	0.43 357	1.67 497	0.48 89	0.28 223	0.69 171	0.62 249	0.40 119	0.53 221	0.33 108	0.63 373	0.40 92	0.31 168	0.13 261	0.11 226	0.62 463	0.12 198	0.70 461	0.98 481

IMH-64-1	1.39 468	1.64 477	1.86 224	1.36 485	1.11 482	1.39 459	1.19 477	1.76 483	1.45 471	1.16 450	2.21 475	1.53 466	1.38 462	1.98 414	1.52 431	1.29 489	0.67 475	1.27 488	0.69 479	1.29 485	0.98 481

IMH-64	1.39 468	1.64 477	1.86 224	1.36 485	1.11 482	1.39 459	1.19 477	1.76 483	1.45 471	1.16 450	2.21 475	1.53 466	1.38 462	1.98 414	1.52 431	1.29 489	0.67 475	1.27 488	0.69 479	1.29 485	0.98 481

Dean	1.79 481	1.83 488	3.92 485	1.29 484	1.07 481	1.55 466	1.00 464	1.95 490	2.33 489	1.47 474	4.19 501	4.26 496	1.33 459	2.21 434	1.48 430	1.14 486	0.68 479	1.18 484	0.74 482	1.24 483	0.98 481

SGM+DAISY	1.83 482	1.43 468	3.81 482	0.87 463	1.01 476	2.38 494	2.53 501	1.36 470	1.75 481	2.92 498	3.22 495	2.65 482	2.93 491	2.22 437	3.10 478	0.72 469	0.69 481	0.63 464	0.62 475	0.77 467	0.98 481

IMH	2.02 486	2.15 504	2.69 412	1.68 491	1.12 484	1.66 473	0.92 457	2.10 491	1.92 486	1.32 465	2.66 487	2.21 478	1.69 476	5.78 502	1.68 437	5.54 507	0.96 493	1.31 490	0.71 481	1.32 488	0.99 486

GREAT-IGEV	0.37 86	0.28 85	1.48 93	0.25 32	0.38 372	0.46 76	0.18 23	0.33 4	0.34 12	0.15 2	0.29 50	0.15 4	0.17 12	0.36 69	0.23 67	0.07 2	0.76 486	0.07 1	0.26 389	0.21 241	1.03 487

MANE	2.90 496	1.14 436	2.96 443	1.03 474	1.01 476	5.01 505	2.45 499	5.36 507	6.88 505	3.58 502	4.76 504	5.99 503	4.99 501	4.23 498	4.61 497	0.56 461	0.67 475	0.44 454	0.78 484	0.51 444	1.03 487

LVE	1.96 485	2.17 505	3.14 459	1.68 491	1.80 499	1.63 470	1.03 467	2.34 493	2.81 494	1.25 460	2.89 490	4.24 495	1.29 453	2.79 477	1.44 428	2.85 504	0.91 492	1.18 484	1.46 501	1.23 482	1.10 489

TorneroNet-64	2.65 489	1.83 488	3.30 471	1.46 488	1.20 485	3.89 500	0.99 461	3.51 505	6.71 504	2.56 493	4.60 502	4.22 493	3.85 499	3.33 488	3.14 479	1.19 488	0.65 473	1.39 493	0.79 485	3.31 505	1.15 490

TorneroNet	5.50 505	1.92 495	3.16 461	1.47 489	1.25 488	14.07 512	1.06 469	4.90 506	20.99 523	10.17 507	16.48 515	11.88 512	6.93 505	3.34 489	4.20 493	1.30 491	0.69 481	1.45 495	0.86 487	2.61 502	1.20 491

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 440	1.67 479	2.32 343	0.47 388	0.39 375	1.47 461	0.95 458	0.95 385	0.91 427	0.84 420	0.94 416	1.05 436	0.60 356	2.95 481	0.72 353	0.41 448	0.72 485	0.32 438	0.55 464	0.74 463	1.22 492

ktn	4.35 502	2.10 499	2.89 437	1.80 495	1.49 495	2.13 489	1.41 489	2.26 492	12.72 508	11.41 510	16.43 514	11.15 510	3.75 497	4.36 500	3.18 480	1.82 499	0.98 495	1.73 502	1.21 498	2.97 504	1.27 493

notaker	2.66 490	2.07 498	3.31 473	2.61 504	1.43 489	1.76 477	1.11 472	2.76 497	1.79 483	2.26 489	11.53 511	3.96 491	4.29 500	3.09 484	2.76 472	1.55 496	0.88 491	1.70 501	1.07 495	2.00 497	1.35 494

FADNet_RVC	0.81 414	1.14 436	2.42 363	0.30 145	0.24 220	0.71 353	0.24 142	0.95 385	0.61 231	0.44 144	0.56 253	0.59 272	0.42 263	1.52 341	0.68 342	0.94 478	0.96 493	0.28 426	1.00 493	0.90 472	1.36 495

KSHMR	4.10 501	1.97 497	5.27 498	1.71 493	1.47 493	1.96 482	1.28 480	3.19 499	17.33 518	2.12 482	15.91 513	9.18 507	1.57 473	8.42 508	1.98 448	1.52 495	1.26 496	1.67 500	1.19 497	1.67 492	1.40 496

UNDER WATER-64	2.47 488	1.89 492	4.86 495	1.82 497	1.44 491	3.18 499	1.57 491	2.62 494	5.64 500	2.05 481	2.13 472	4.13 492	3.76 498	2.62 466	3.42 485	1.47 494	0.85 490	1.57 498	1.07 495	1.82 495	1.49 497

UNDER WATER	2.74 491	1.85 490	4.54 494	1.81 496	1.44 491	2.34 493	1.40 487	3.24 500	6.60 503	2.60 494	2.76 488	5.75 502	5.24 503	3.02 482	4.01 490	1.45 493	0.81 488	1.59 499	1.06 494	1.80 494	1.51 498

tt	4.93 504	0.27 64	4.20 491	2.29 501	1.58 496	10.20 510	16.97 514	9.42 512	5.02 499	1.67 477	1.28 446	4.68 498	5.03 502	3.37 491	5.92 501	6.16 509	9.47 516	2.82 506	3.18 507	3.60 506	1.53 499

HUF	0.59 310	0.65 294	2.46 372	0.45 378	0.77 463	0.34 26	0.24 142	0.46 36	0.39 40	0.31 82	0.28 44	0.25 51	0.19 34	0.67 226	0.18 7	0.12 231	2.03 503	0.08 8	0.06 9	0.31 353	1.59 500

JetRed	3.29 498	4.93 508	10.17 506	1.45 487	1.72 498	7.44 507	5.05 508	3.06 498	2.12 488	2.41 492	2.39 479	2.99 485	2.37 486	3.51 492	6.44 502	1.32 492	1.90 502	1.37 492	1.23 499	2.21 499	1.76 501

MFN_U_SF_RVC	1.55 477	2.39 506	3.16 461	0.65 446	0.41 391	1.12 448	0.46 370	1.23 463	1.33 465	1.61 476	1.20 441	1.43 463	0.98 436	1.76 375	1.97 447	1.90 500	1.80 498	1.98 503	2.15 503	1.63 491	1.77 502

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 463	1.70 483	2.50 383	0.56 426	0.40 384	2.15 490	0.99 461	1.24 464	1.26 463	1.02 439	1.10 438	1.29 456	0.88 425	3.10 485	1.08 400	1.66 497	0.83 489	0.68 467	0.88 488	1.57 490	1.80 503

MADNet++	2.79 492	2.11 501	2.97 446	2.49 502	2.28 501	2.95 498	2.31 498	2.67 495	2.47 491	3.03 500	3.13 494	2.70 483	2.92 490	4.10 497	4.48 495	2.68 503	2.24 506	3.04 507	2.44 505	2.37 500	2.34 504

IGEV-RUCA	2.28 487	0.30 103	1.15 33	0.40 338	1.86 500	2.06 488	1.90 494	1.36 470	1.80 484	3.70 503	3.76 498	5.02 500	8.19 507	2.12 428	1.63 436	0.25 419	0.76 486	2.72 505	1.91 502	2.39 501	2.36 505

PML	23.15 519	16.83 515	7.78 504	5.49 508	9.93 507	51.13 527	104.50 527	5.76 508	13.62 511	37.30 527	105.93 527	30.86 527	23.50 522	12.07 512	7.87 506	6.30 510	2.12 505	6.32 512	2.43 504	10.44 514	2.90 506

BEATNet-Init1	12.10 511	11.19 511	27.29 524	2.99 506	3.51 502	21.84 523	11.10 510	14.34 516	13.83 513	20.34 519	20.33 520	26.35 526	20.03 517	19.06 521	14.80 516	1.74 498	1.81 499	2.05 504	2.49 506	3.69 507	3.12 507

DGSMNet	2.89 495	0.63 283	3.18 464	3.43 507	4.17 505	2.57 496	6.98 509	0.97 398	0.83 409	0.56 271	1.86 466	0.79 371	0.62 370	1.64 359	1.39 424	4.61 506	5.01 509	5.17 510	4.71 509	4.44 509	4.19 508

coex-ft	5.95 506	1.67 479	60.57 526	0.34 250	0.30 289	0.77 384	0.69 434	0.74 201	4.41 498	19.22 518	2.15 473	1.62 469	7.97 506	1.81 389	8.96 507	0.44 450	2.08 504	0.18 378	0.19 345	0.38 403	4.62 509

LSM	3.31 499	1.11 431	5.29 499	9.40 512	30.65 522	0.84 407	1.12 473	0.91 347	1.22 460	1.36 466	2.19 474	0.93 410	0.83 414	1.66 361	0.90 377	0.21 390	0.31 432	0.24 414	0.28 397	0.39 411	6.33 510

HanzoNet	7.64 507	2.86 507	5.05 496	7.01 510	3.97 504	2.18 491	1.34 483	3.37 504	4.05 497	13.17 512	10.58 505	10.73 509	16.52 515	8.45 509	10.51 511	10.48 515	9.72 517	5.59 511	13.46 516	6.84 511	6.83 511

DGTPSM_ROB	8.89 509	5.62 509	12.25 508	5.92 509	11.32 508	8.54 508	24.18 516	6.40 509	13.49 509	5.15 505	11.46 509	6.19 505	10.92 510	7.00 506	13.72 512	4.47 505	7.65 510	3.92 508	7.45 512	4.38 508	7.87 512

DPSMNet_ROB	9.48 510	5.64 510	13.01 512	8.82 511	11.82 509	8.54 508	24.20 517	6.41 510	13.65 512	5.32 506	11.47 510	6.33 506	10.92 510	7.69 507	13.89 513	7.25 514	8.19 512	5.06 509	7.78 513	5.31 510	8.26 513

DPSM_ROB	12.34 512	11.21 513	12.51 509	12.91 514	12.80 511	19.84 520	28.28 522	14.38 517	14.28 514	10.58 508	11.26 507	12.03 513	11.85 513	13.15 516	15.34 517	7.11 512	8.31 513	6.50 513	7.35 510	8.84 512	8.31 514

DPSM	12.34 512	11.21 513	12.51 509	12.91 514	12.80 511	19.84 520	28.28 522	14.38 517	14.28 514	10.58 508	11.26 507	12.03 513	11.85 513	13.15 516	15.34 517	7.11 512	8.31 513	6.50 513	7.35 510	8.84 512	8.31 514

Anonymous_1	22.91 518	11.20 512	12.13 507	12.75 513	26.28 521	19.43 518	27.92 521	14.08 515	13.61 510	14.96 513	10.58 505	11.26 511	11.19 512	12.55 514	14.57 515	38.28 527	7.88 511	34.96 524	63.99 524	89.57 527	10.94 516

DPSimNet_ROB	17.97 516	20.20 522	24.98 520	17.62 516	15.92 514	21.53 522	21.00 515	13.70 514	15.61 516	23.89 524	14.69 512	22.87 520	24.58 526	12.70 515	14.56 514	18.48 519	12.91 518	20.21 519	12.05 514	17.76 515	14.17 517

CasAABBNet	24.81 521	22.53 524	24.83 519	26.08 521	25.74 519	39.86 524	57.06 526	28.87 525	28.83 526	21.16 522	22.54 523	24.22 522	23.89 524	26.38 524	30.87 526	14.25 516	16.71 520	13.09 515	14.81 518	17.78 516	16.71 518

Selective-RAFT-Error	24.87 522	22.59 525	25.14 521	26.13 522	25.82 520	39.93 525	57.03 525	28.97 526	28.95 527	21.21 523	22.65 524	24.25 523	23.98 525	26.43 525	30.83 525	14.27 517	16.71 520	13.10 516	14.82 519	17.82 517	16.76 519

LRCNet_RVC	13.74 515	19.30 516	12.75 511	19.46 518	12.69 510	1.86 478	0.41 342	12.33 513	1.05 445	15.77 514	18.83 519	12.62 515	8.70 508	12.21 513	9.62 509	22.22 520	8.37 515	25.85 521	24.01 521	19.32 519	17.44 520

LSM0	26.58 523	22.63 526	25.88 522	30.13 523	52.21 527	39.94 526	56.74 524	28.97 526	28.72 525	21.14 521	22.26 522	24.43 524	23.88 523	26.54 526	30.87 526	14.32 518	16.55 519	13.12 517	14.71 517	17.92 518	20.60 521

HaxPig	19.86 517	22.40 523	22.34 517	17.95 517	17.95 515	11.77 511	11.89 511	16.02 519	15.89 517	21.10 520	21.41 521	18.74 519	18.39 516	20.08 522	19.69 519	23.63 524	23.22 522	24.06 520	23.69 520	23.00 520	23.95 522

MEDIAN_ROB	23.96 520	27.05 527	26.39 523	22.16 519	22.13 517	16.12 513	13.97 512	20.24 520	20.05 519	25.50 525	25.31 525	22.96 521	22.63 521	24.39 523	23.24 523	28.20 525	27.23 526	28.62 522	27.75 522	27.50 521	27.76 523

AVERAGE_ROB	26.93 524	30.34 528	29.27 525	25.82 520	25.34 518	19.48 519	15.17 513	23.55 524	23.00 524	28.45 526	27.87 526	26.25 525	25.86 527	26.96 527	25.55 524	31.30 526	30.07 527	31.76 523	30.81 523	30.79 525	30.93 524

xxxxx1	28.96 525	20.11 519	14.07 514	49.74 524	39.15 524	18.98 514	26.64 518	21.94 521	20.21 520	16.45 515	17.48 516	18.36 516	21.56 518	16.21 518	20.88 520	23.07 521	26.55 523	66.40 525	78.70 525	30.27 522	32.51 525

tt_ll	28.96 525	20.11 519	14.07 514	49.74 524	39.15 524	18.98 514	26.64 518	21.94 521	20.21 520	16.45 515	17.48 516	18.36 516	21.56 518	16.21 518	20.88 520	23.07 521	26.55 523	66.40 525	78.70 525	30.27 522	32.51 525

ff	28.96 525	20.11 519	14.07 514	49.74 524	39.15 524	18.98 514	26.64 518	21.94 521	20.21 520	16.45 515	17.48 516	18.36 516	21.56 518	16.21 518	20.88 520	23.07 521	26.55 523	66.40 525	78.70 525	30.27 522	32.51 525

test_example2	115.39 528	123.23 529	94.57 527	115.52 527	123.55 528	101.63 528	114.33 528	53.41 528	99.48 528	134.90 528	135.05 528	85.83 528	85.11 528	111.32 528	106.15 528	152.55 528	205.26 528	99.78 528	114.96 528	140.96 528	110.20 528

ccccc		297.21 530		374.70 529	380.44 529	203.92 529		216.32 529		203.37 529		215.01 529		312.78 529		412.57 529	356.13 529	256.09 529	227.69 529	428.88 529

ASD4		19.65 517

Low-res two-view benchmark