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

trnet	0.27 47	0.14 10	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 148	0.23 48	0.52 80	0.72 217	0.42 99	0.51 105	0.34 57	0.26 68	0.39 44	0.25 48	0.15 133	0.11 109	0.12 4	0.08 1	0.11 6	0.10 14

CES	0.28 54	0.14 10	0.23 1	0.30 7	0.70 486	0.37 148	0.27 89	0.48 58	0.46 121	0.34 60	0.48 90	0.27 26	0.22 34	0.39 44	0.23 30	0.13 36	0.11 109	0.12 4	0.08 1	0.13 55	0.17 246

CREStereo++_RVC	0.32 88	0.15 20	0.23 1	0.31 12	0.24 153	0.27 49	0.22 35	0.46 53	0.88 318	0.46 113	0.80 219	0.30 32	0.26 68	0.36 28	0.33 162	0.13 36	0.09 4	0.13 28	0.51 493	0.13 55	0.09 3
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.25 29	0.31 362	0.24 4	0.51 405	0.19 29	0.29 75	0.22 35	0.40 30	0.37 78	0.26 29	0.24 23	0.24 17	0.31 125	0.44 73	0.22 15	0.14 74	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.14 95	0.10 14

dual_stereo	0.19 7	0.14 10	0.24 4	0.31 12	0.16 7	0.16 2	0.20 15	0.29 7	0.20 10	0.23 16	0.20 12	0.22 9	0.14 1	0.52 124	0.24 34	0.13 36	0.10 30	0.11 1	0.09 9	0.10 1	0.09 3

s12784h	0.36 137	0.15 20	0.24 4	0.34 35	0.15 1	0.77 367	0.29 113	0.80 256	0.83 287	0.56 146	0.57 132	0.43 122	0.40 190	0.57 166	0.33 162	0.12 8	0.10 30	0.14 53	0.09 9	0.14 95	0.09 3

CREStereo	0.28 54	0.15 20	0.24 4	0.27 1	0.17 15	0.37 148	0.25 66	0.51 71	0.72 217	0.42 99	0.51 105	0.32 41	0.26 68	0.38 40	0.25 48	0.16 181	0.11 109	0.12 4	0.08 1	0.12 25	0.11 40
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	0.32 88	0.16 32	0.24 4	0.29 4	0.18 21	0.45 209	0.22 35	0.56 93	0.63 175	0.46 113	0.54 120	0.39 89	0.34 148	0.48 103	0.24 34	0.75 498	0.10 30	0.12 4	0.08 1	0.12 25	0.11 40

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 1	0.25 9	0.31 12	0.16 7	0.24 21	0.17 2	0.25 3	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 9	0.14 1	0.32 13	0.19 3	0.13 36	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.11 6	0.09 3

FoundationStereo	0.17 1	0.14 10	0.25 9	0.30 7	0.16 7	0.23 15	0.20 15	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 7	0.19 17	0.26 1	0.21 12	0.13 36	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.10 1	0.09 3

MonSter	0.20 9	0.14 10	0.25 9	0.31 12	0.15 1	0.22 11	0.22 35	0.39 25	0.33 43	0.20 8	0.25 26	0.17 2	0.15 4	0.38 40	0.18 1	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 9	0.11 6	0.09 3

CAS	0.34 104	0.13 1	0.25 9	1.28 506	0.30 318	0.46 214	0.38 273	0.48 58	0.47 126	0.34 60	0.52 114	0.24 17	0.19 17	0.29 5	0.27 95	0.69 496	0.08 1	0.12 4	0.08 1	0.12 25	0.15 182

castereo++	0.26 37	0.16 32	0.26 13	0.33 26	0.19 29	0.75 360	0.20 15	0.37 19	0.47 126	0.23 16	0.23 17	0.35 66	0.28 90	0.39 44	0.19 3	0.14 74	0.09 4	0.14 53	0.09 9	0.11 6	0.10 14

DEFOM-Stereo	0.22 16	0.15 20	0.26 13	0.33 26	0.20 50	0.61 295	0.21 27	0.30 9	0.31 32	0.23 16	0.19 11	0.18 3	0.18 12	0.41 54	0.22 15	0.12 8	0.10 30	0.12 4	0.09 9	0.11 6	0.11 40

IGEV-Stereo+	0.23 19	0.14 10	0.26 13	0.32 20	0.19 29	0.12 1	0.17 2	0.29 7	0.29 25	0.21 11	0.15 3	0.22 9	0.22 34	0.40 48	0.22 15	0.14 74	0.10 30	0.12 4	0.09 9	0.15 142	0.86 502

XX-TBD	0.32 88	0.53 456	0.26 13	0.51 405	0.20 50	0.37 148	0.24 59	0.40 30	0.73 224	0.54 141	0.69 165	0.31 39	0.25 55	0.32 13	0.27 95	0.16 181	0.10 30	0.12 4	0.09 9	0.13 55	0.11 40

111111	0.21 11	0.14 10	0.27 17	0.37 99	0.22 85	0.21 9	0.19 13	0.43 45	0.27 19	0.20 8	0.20 12	0.29 30	0.14 1	0.41 54	0.22 15	0.14 74	0.10 30	0.12 4	0.09 9	0.12 25	0.12 82

MLG-Stereo_test3	0.20 9	0.13 1	0.27 17	0.33 26	0.17 15	0.38 161	0.18 9	0.30 9	0.19 7	0.24 20	0.15 3	0.26 22	0.17 9	0.32 13	0.21 12	0.13 36	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.11 6	0.10 14

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 1	0.27 17	0.33 26	0.17 15	0.24 21	0.17 2	0.25 3	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 14	0.15 4	0.31 9	0.20 7	0.12 8	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.10 1	0.09 3

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 1	0.27 17	0.34 35	0.15 1	0.27 49	0.17 2	0.28 6	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 14	0.15 4	0.32 13	0.20 7	0.11 2	0.09 4	0.13 28	0.09 9	0.10 1	0.09 3

SGD-Stereo	0.22 16	0.15 20	0.27 17	0.31 12	0.15 1	0.29 75	0.20 15	0.37 19	0.29 25	0.24 20	0.29 36	0.21 8	0.27 76	0.36 28	0.25 48	0.16 181	0.09 4	0.13 28	0.10 35	0.13 55	0.10 14

IGEV-Stereo++	0.21 11	0.15 20	0.27 17	0.37 99	0.19 29	0.22 11	0.18 9	0.42 37	0.35 58	0.22 15	0.28 33	0.24 17	0.18 12	0.27 4	0.22 15	0.12 8	0.09 4	0.12 4	0.10 35	0.12 25	0.10 14

LoS_RVC	0.27 47	0.16 32	0.27 17	0.32 20	0.30 318	0.44 201	0.34 192	0.41 34	0.33 43	0.31 50	0.51 105	0.29 30	0.32 130	0.36 28	0.28 113	0.11 2	0.10 30	0.11 1	0.08 1	0.11 6	0.19 297

GLC_STEREO	0.29 64	0.19 103	0.27 17	0.44 301	0.19 29	0.31 100	0.26 75	0.47 56	0.43 106	0.37 71	0.47 88	0.41 105	0.23 43	0.50 112	0.34 177	0.14 74	0.18 355	0.19 239	0.16 196	0.16 180	0.13 115

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 1	0.28 25	0.30 7	0.19 29	0.20 4	0.18 9	0.30 9	0.21 12	0.18 4	0.15 3	0.19 6	0.18 12	0.33 19	0.19 3	0.13 36	0.09 4	0.13 28	0.09 9	0.10 1	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 1	0.28 25	0.30 7	0.20 50	0.20 4	0.19 13	0.27 5	0.19 7	0.15 1	0.15 3	0.18 3	0.17 9	0.33 19	0.19 3	0.13 36	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.11 6	0.08 1

Reg-Stereo(zero)	0.30 77	0.16 32	0.28 25	0.34 35	0.18 21	0.32 111	0.20 15	0.63 137	0.68 198	0.50 125	0.52 114	0.51 158	0.30 118	0.45 76	0.25 48	0.13 36	0.10 30	0.12 4	0.10 35	0.12 25	0.11 40

AIO_test	0.23 19	0.16 32	0.28 25	0.34 35	0.20 50	0.30 85	0.39 295	0.38 23	0.25 17	0.25 25	0.28 33	0.32 41	0.22 34	0.38 40	0.25 48	0.12 8	0.09 4	0.13 28	0.10 35	0.12 25	0.09 3

Occ-G	0.26 37	0.14 10	0.28 25	0.34 35	0.20 50	0.27 49	0.34 192	0.41 34	0.31 32	0.29 46	0.43 73	0.49 152	0.25 55	0.47 93	0.28 113	0.13 36	0.11 109	0.14 53	0.11 53	0.12 25	0.12 82

LGtest1	0.19 7	0.14 10	0.29 30	0.34 35	0.16 7	0.26 36	0.17 2	0.32 12	0.20 10	0.21 11	0.15 3	0.23 14	0.20 23	0.32 13	0.20 7	0.15 133	0.10 30	0.13 28	0.09 9	0.12 25	0.11 40

RAStereo	0.24 23	0.17 54	0.29 30	0.40 191	0.21 66	0.23 15	0.26 75	0.42 37	0.45 117	0.23 16	0.34 53	0.30 32	0.19 17	0.34 23	0.25 48	0.15 133	0.12 164	0.16 116	0.13 109	0.14 95	0.11 40

MoCha-V2	0.25 29	0.15 20	0.29 30	0.40 191	0.18 21	0.27 49	0.26 75	0.49 61	0.27 19	0.36 66	0.27 29	0.33 53	0.35 151	0.49 107	0.22 15	0.12 8	0.10 30	0.12 4	0.10 35	0.13 55	0.11 40

AnonymousM	0.41 208	0.81 484	0.29 30	0.34 35	0.22 85	0.28 64	0.38 273	0.53 90	0.41 96	0.70 228	0.49 93	0.47 141	0.27 76	0.41 54	0.31 140	0.15 133	0.12 164	1.51 507	0.26 416	0.12 25	0.10 14

LG-G_1	0.21 11	0.13 1	0.30 34	0.34 35	0.16 7	0.52 235	0.17 2	0.34 15	0.18 5	0.21 11	0.21 14	0.26 22	0.19 17	0.37 33	0.20 7	0.14 74	0.10 30	0.13 28	0.09 9	0.11 6	0.10 14

LG-G	0.21 11	0.13 1	0.30 34	0.34 35	0.16 7	0.52 235	0.17 2	0.34 15	0.18 5	0.21 11	0.21 14	0.26 22	0.19 17	0.37 33	0.20 7	0.14 74	0.10 30	0.13 28	0.09 9	0.11 6	0.10 14

GIP-stereo	0.24 23	0.18 74	0.30 34	0.37 99	0.24 153	0.26 36	0.20 15	0.46 53	0.36 64	0.24 20	0.39 65	0.35 66	0.20 23	0.31 9	0.21 12	0.15 133	0.10 30	0.13 28	0.10 35	0.12 25	0.11 40

Any-RAFT	0.35 119	0.16 32	0.30 34	0.34 35	0.21 66	0.52 235	0.22 35	0.88 287	0.73 224	0.53 137	0.73 175	0.64 230	0.28 90	0.46 86	0.24 34	0.15 133	0.10 30	0.13 28	0.10 35	0.13 55	0.12 82

LoS	0.29 64	0.15 20	0.30 34	0.29 4	0.18 21	0.33 117	0.29 113	0.51 71	0.72 217	0.34 60	0.52 114	0.41 105	0.28 90	0.47 93	0.28 113	0.15 133	0.11 109	0.13 28	0.09 9	0.11 6	0.11 40
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MM-Stereo_test3	0.34 104	0.19 103	0.31 39	0.41 222	0.25 185	0.35 135	0.44 345	0.72 214	0.92 346	0.46 113	0.52 114	0.41 105	0.29 104	0.44 73	0.28 113	0.16 181	0.15 288	0.17 154	0.13 109	0.14 95	0.13 115

GREAT-IGEV	0.22 16	0.15 20	0.31 39	0.29 4	0.22 85	0.21 9	0.26 75	0.33 14	0.31 32	0.20 8	0.30 37	0.22 9	0.22 34	0.47 93	0.22 15	0.11 2	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.13 55	0.10 14

IGEV++	0.24 23	0.17 54	0.31 39	0.38 128	0.22 85	0.24 21	0.22 35	0.50 69	0.23 14	0.28 40	0.35 57	0.30 32	0.22 34	0.31 9	0.28 113	0.14 74	0.10 30	0.13 28	0.10 35	0.13 55	0.13 115

AEACV	0.27 47	0.17 54	0.31 39	0.34 35	0.45 439	0.26 36	0.28 103	0.37 19	0.32 38	0.30 49	0.46 82	0.31 39	0.37 169	0.36 28	0.24 34	0.14 74	0.10 30	0.15 91	0.12 79	0.13 55	0.11 40

knoymous	0.36 137	0.20 136	0.31 39	0.31 12	0.22 85	0.36 144	0.29 113	0.61 124	0.64 182	0.67 207	0.70 168	0.60 210	0.40 190	0.58 186	0.34 177	0.17 219	0.11 109	0.20 269	0.11 53	0.17 214	0.18 264

test_4	0.36 137	0.18 74	0.31 39	0.44 301	0.25 185	0.20 4	0.34 192	0.56 93	0.41 96	0.59 152	1.45 449	0.43 122	0.25 55	0.63 234	0.28 113	0.12 8	0.10 30	0.17 154	0.19 302	0.15 142	0.11 40

TANstereo	0.30 77	0.15 20	0.31 39	0.30 7	0.17 15	0.55 253	0.23 48	0.44 48	0.55 150	0.59 152	0.68 164	0.37 77	0.26 68	0.35 27	0.27 95	0.15 133	0.16 319	0.12 4	0.10 35	0.13 55	0.14 159

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 19	0.16 32	0.32 46	0.39 156	0.21 66	0.18 3	0.21 27	0.34 15	0.26 18	0.28 40	0.51 105	0.28 29	0.29 104	0.26 1	0.24 34	0.14 74	0.10 30	0.13 28	0.10 35	0.14 95	0.12 82

HART	0.29 64	0.16 32	0.32 46	0.40 191	0.21 66	0.32 111	0.26 75	0.62 130	0.31 32	0.33 58	0.65 151	0.41 105	0.22 34	0.55 144	0.25 48	0.12 8	0.10 30	0.15 91	0.11 53	0.15 142	0.11 40

AIO_rvc	0.23 19	0.16 32	0.32 46	0.34 35	0.19 29	0.26 36	0.33 181	0.40 30	0.22 13	0.26 29	0.24 23	0.34 57	0.15 4	0.51 118	0.24 34	0.12 8	0.09 4	0.13 28	0.10 35	0.12 25	0.10 14

castereo	0.28 54	0.16 32	0.32 46	0.35 66	0.21 66	0.40 172	0.42 331	0.50 69	0.66 190	0.26 29	0.41 68	0.37 77	0.36 165	0.33 19	0.24 34	0.13 36	0.09 4	0.13 28	0.10 35	0.11 6	0.10 14

U	0.45 242	0.16 32	0.32 46	0.40 191	0.71 487	3.55 520	0.20 15	0.41 34	0.38 83	0.26 29	0.23 17	0.24 17	0.22 34	0.26 1	0.22 15	0.15 133	0.09 4	0.88 498	0.13 109	0.13 55	0.11 40

tt1	0.36 137	0.24 263	0.32 46	0.41 222	0.22 85	0.54 248	0.38 273	0.68 180	1.04 401	0.41 94	0.46 82	0.35 66	0.45 218	0.57 166	0.25 48	0.16 181	0.10 30	0.19 239	0.13 109	0.16 180	0.16 227

MC-Stereo	0.28 54	0.17 54	0.32 46	0.38 128	0.20 50	0.26 36	0.26 75	0.49 61	0.37 78	0.37 71	0.61 142	0.41 105	0.31 125	0.55 144	0.25 48	0.13 36	0.09 4	0.14 53	0.12 79	0.12 25	0.11 40

LCNet	0.41 208	0.20 136	0.32 46	0.44 301	0.24 153	0.47 217	0.29 113	0.67 170	0.53 141	0.72 247	1.03 338	0.66 248	0.60 302	0.58 186	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.19 239	0.19 302	0.21 310	0.36 440

S2M2	0.26 37	0.22 205	0.33 54	0.31 12	0.25 185	0.24 21	0.13 1	0.35 18	0.41 96	0.25 25	0.36 59	0.30 32	0.25 55	0.30 7	0.26 77	0.22 342	0.19 369	0.17 154	0.19 302	0.21 310	0.18 264

SCV	0.26 37	0.19 103	0.33 54	0.35 66	0.21 66	0.27 49	0.34 192	0.56 93	0.28 23	0.24 20	0.28 33	0.37 77	0.23 43	0.49 107	0.22 15	0.18 248	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.15 142	0.11 40

HUF	0.24 23	0.16 32	0.33 54	0.32 20	0.18 21	0.25 33	0.40 307	0.42 37	0.34 45	0.25 25	0.23 17	0.32 41	0.28 90	0.34 23	0.24 34	0.13 36	0.10 30	0.13 28	0.09 9	0.12 25	0.10 14

mms	0.26 37	0.21 169	0.33 54	0.37 99	0.25 185	0.30 85	0.33 181	0.40 30	0.32 38	0.28 40	0.34 53	0.34 57	0.20 23	0.45 76	0.26 77	0.12 8	0.11 109	0.16 116	0.12 79	0.14 95	0.11 40

ours_stereo	0.26 37	0.21 169	0.33 54	0.38 128	0.23 124	0.30 85	0.33 181	0.42 37	0.38 83	0.26 29	0.34 53	0.35 66	0.23 43	0.47 93	0.27 95	0.13 36	0.11 109	0.16 116	0.12 79	0.14 95	0.10 14

WCG-NET	0.28 54	0.15 20	0.33 54	0.33 26	0.19 29	0.33 117	0.27 89	0.39 25	0.80 269	0.46 113	0.49 93	0.39 89	0.25 55	0.40 48	0.25 48	0.12 8	0.09 4	0.13 28	0.11 53	0.12 25	0.10 14

Pointernet	0.27 47	0.14 10	0.33 54	0.35 66	0.23 124	0.35 135	0.21 27	0.72 214	0.38 83	0.39 85	0.36 59	0.34 57	0.25 55	0.36 28	0.25 48	0.15 133	0.10 30	0.12 4	0.08 1	0.11 6	0.10 14

RSM	0.25 29	0.18 74	0.33 54	0.36 83	0.20 50	0.27 49	0.34 192	0.51 71	0.27 19	0.26 29	0.23 17	0.39 89	0.21 29	0.56 154	0.22 15	0.12 8	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.14 95	0.10 14

RAFT-Stereo-weight	0.32 88	0.18 74	0.33 54	0.39 156	0.22 85	0.26 36	0.29 113	0.67 170	0.80 269	0.53 137	0.51 105	0.58 189	0.20 23	0.47 93	0.27 95	0.13 36	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.13 55	0.11 40

H2IRNET	0.37 154	0.20 136	0.33 54	0.38 128	0.25 185	0.27 49	0.23 48	0.59 108	0.72 217	0.39 85	0.90 278	0.74 294	0.55 273	0.52 124	0.43 260	0.15 133	0.13 226	0.18 199	0.20 327	0.16 180	0.13 115

ACVNet-DCA	0.35 119	0.23 226	0.33 54	0.41 222	0.22 85	0.55 253	0.38 273	0.85 271	0.54 145	0.41 94	0.50 97	0.34 57	0.49 235	0.57 166	0.25 48	0.16 181	0.10 30	0.19 239	0.13 109	0.18 237	0.17 246

xx1	0.39 185	0.23 226	0.33 54	0.41 222	0.22 85	0.55 253	0.38 273	0.67 170	1.06 412	0.41 94	0.50 97	0.65 243	0.53 257	0.57 166	0.25 48	0.16 181	0.10 30	0.20 269	0.19 302	0.18 237	0.17 246

1test111	0.36 137	0.23 226	0.33 54	0.41 222	0.22 85	0.55 253	0.38 273	0.85 271	0.54 145	0.41 94	0.50 97	0.34 57	0.49 235	0.55 144	0.45 285	0.16 181	0.10 30	0.19 239	0.13 109	0.18 237	0.17 246

cc1	0.37 154	0.23 226	0.33 54	0.41 222	0.22 85	0.55 253	0.38 273	0.67 170	1.06 412	0.41 94	0.50 97	0.34 57	0.49 235	0.57 166	0.25 48	0.16 181	0.10 30	0.19 239	0.13 109	0.16 180	0.15 182

CASnet	0.30 77	0.20 136	0.33 54	0.41 222	0.16 7	0.26 36	0.24 59	0.52 80	0.53 141	0.52 134	0.54 120	0.39 89	0.24 50	0.40 48	0.26 77	0.14 74	0.10 30	0.22 324	0.18 272	0.18 237	0.11 40
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 29	0.16 32	0.33 54	0.34 35	0.20 50	0.35 135	0.20 15	0.52 80	0.36 64	0.28 40	0.27 29	0.41 105	0.18 12	0.45 76	0.26 77	0.14 74	0.10 30	0.16 116	0.14 139	0.13 55	0.11 40

SCV_C0	0.26 37	0.18 74	0.34 70	0.35 66	0.24 153	0.23 15	0.28 103	0.51 71	0.36 64	0.31 50	0.36 59	0.37 77	0.20 23	0.57 166	0.22 15	0.13 36	0.10 30	0.13 28	0.11 53	0.16 180	0.12 82

IGEV-RUCA	0.25 29	0.16 32	0.34 70	0.39 156	0.27 255	0.33 117	0.20 15	0.38 23	0.36 64	0.26 29	0.31 44	0.25 21	0.21 29	0.48 103	0.24 34	0.20 301	0.11 109	0.13 28	0.10 35	0.17 214	0.15 182

tt45	0.27 47	0.17 54	0.34 70	0.35 66	0.23 124	0.38 161	0.28 103	0.46 53	0.28 23	0.40 90	0.27 29	0.38 85	0.25 55	0.57 166	0.26 77	0.13 36	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.12 25	0.14 159

fffy	0.28 54	0.21 169	0.34 70	0.37 99	0.23 124	0.33 117	0.29 113	0.51 71	0.41 96	0.32 56	0.37 63	0.39 89	0.27 76	0.50 112	0.27 95	0.12 8	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.14 95	0.11 40

AIO-Stereo	0.25 29	0.18 74	0.34 70	0.37 99	0.18 21	0.28 64	0.30 129	0.48 58	0.27 19	0.29 46	0.30 37	0.32 41	0.17 9	0.52 124	0.23 30	0.12 8	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.13 55	0.10 14

RSM++	0.25 29	0.18 74	0.34 70	0.36 83	0.20 50	0.28 64	0.30 129	0.51 71	0.32 38	0.25 25	0.22 16	0.37 77	0.21 29	0.50 112	0.24 34	0.12 8	0.10 30	0.14 53	0.12 79	0.14 95	0.10 14

MyStereo07	0.32 88	0.22 205	0.34 70	0.42 262	0.28 278	0.40 172	0.50 378	0.72 214	0.37 78	0.37 71	0.34 53	0.32 41	0.31 125	0.59 201	0.27 95	0.14 74	0.13 226	0.18 199	0.17 245	0.17 214	0.16 227

MSKI-zero shot	0.32 88	0.17 54	0.34 70	0.39 156	0.21 66	0.32 111	0.22 35	0.61 124	0.43 106	0.52 134	0.64 148	0.61 215	0.20 23	0.74 316	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.10 35	0.12 25	0.12 82

RCA-Stereo	0.35 119	0.17 54	0.34 70	0.38 128	0.22 85	0.31 100	0.34 192	0.68 180	1.24 449	0.45 107	0.65 151	0.47 141	0.43 204	0.38 40	0.27 95	0.13 36	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.11 6	0.11 40

SMoEStereo_RVC	0.26 37	0.19 103	0.35 79	0.35 66	0.22 85	0.36 144	0.32 171	0.39 25	0.34 45	0.37 71	0.30 37	0.33 53	0.24 50	0.53 133	0.24 34	0.12 8	0.10 30	0.16 116	0.12 79	0.12 25	0.11 40

999	0.27 47	0.16 32	0.35 79	0.36 83	0.24 153	0.31 100	0.27 89	0.49 61	0.38 83	0.26 29	0.30 37	0.39 89	0.23 43	0.63 234	0.25 48	0.13 36	0.10 30	0.14 53	0.12 79	0.12 25	0.14 159

Selective-IGEV	0.24 23	0.18 74	0.35 79	0.35 66	0.19 29	0.27 49	0.25 66	0.55 91	0.23 14	0.27 38	0.25 26	0.34 57	0.19 17	0.58 186	0.22 15	0.12 8	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.12 25	0.10 14

Prome-Stereo	0.46 252	0.19 103	0.35 79	0.44 301	0.26 226	0.40 172	0.45 348	0.68 180	0.44 110	0.96 389	1.84 474	0.59 204	0.67 347	0.61 215	0.32 150	0.14 74	0.11 109	0.16 116	0.14 139	0.16 180	0.29 403

raft+_RVC	0.38 169	0.19 103	0.35 79	0.37 99	0.25 185	0.45 209	0.37 251	0.78 249	0.89 331	0.51 128	0.78 206	0.50 154	0.29 104	0.53 133	0.40 247	0.15 133	0.12 164	0.17 154	0.15 164	0.14 95	0.12 82

HSM-Net_RVC	0.53 334	0.22 205	0.35 79	0.37 99	0.21 66	0.85 397	0.37 251	1.23 430	0.93 352	0.90 361	1.15 389	1.26 431	0.63 320	0.72 304	0.48 306	0.17 219	0.13 226	0.16 116	0.15 164	0.17 214	0.15 182
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.49 295	0.26 305	0.35 79	0.39 156	0.26 226	0.64 319	0.36 237	1.15 396	0.84 292	0.67 207	0.88 270	0.88 347	0.59 298	0.58 186	0.45 285	0.24 368	0.17 338	0.27 402	0.27 422	0.25 372	0.23 361

xyz-stereo-finetune	0.33 98	0.18 74	0.36 86	0.33 26	0.18 21	0.57 271	0.31 151	0.58 103	0.69 205	0.45 107	0.54 120	0.38 85	0.33 140	0.56 154	0.36 210	0.12 8	0.12 164	0.16 116	0.13 109	0.13 55	0.12 82

MM-Stereo_test1	0.33 98	0.19 103	0.36 86	0.41 222	0.23 124	0.36 144	0.45 348	0.58 103	0.54 145	0.60 156	0.50 97	0.38 85	0.37 169	0.60 207	0.26 77	0.15 133	0.13 226	0.17 154	0.14 139	0.15 142	0.12 82

HI	0.45 242	0.21 169	0.36 86	0.34 35	0.35 382	0.28 64	0.31 151	0.72 214	0.46 121	0.87 340	1.13 378	1.09 410	0.76 391	0.69 288	0.56 340	0.12 8	0.10 30	0.17 154	0.17 245	0.17 214	0.15 182

CoSv	0.45 242	0.21 169	0.36 86	0.34 35	0.35 382	0.28 64	0.31 151	0.72 214	0.46 121	0.87 340	1.13 378	1.09 410	0.76 391	0.69 288	0.56 340	0.12 8	0.10 30	0.17 154	0.17 245	0.17 214	0.15 182

WCG-NET（raft）	0.31 82	0.15 20	0.36 86	0.32 20	0.19 29	0.35 135	0.27 89	0.51 71	0.78 258	0.45 107	0.55 126	0.48 146	0.27 76	0.54 139	0.26 77	0.13 36	0.10 30	0.12 4	0.11 53	0.12 25	0.11 40

CAS++	0.32 88	0.24 263	0.36 86	0.37 99	0.26 226	0.28 64	0.23 48	0.87 282	0.50 133	0.47 118	0.45 77	0.26 22	0.21 29	0.49 107	0.24 34	0.23 357	0.19 369	0.22 324	0.17 245	0.21 310	0.16 227
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.26 37	0.18 74	0.36 86	0.36 83	0.26 226	0.27 49	0.27 89	0.43 45	0.35 58	0.27 38	0.26 28	0.41 105	0.28 90	0.40 48	0.28 113	0.16 181	0.14 259	0.16 116	0.13 109	0.14 95	0.12 82

raft_robust	0.41 208	0.23 226	0.36 86	0.42 262	0.21 66	0.40 172	0.33 181	0.79 253	0.98 373	0.79 282	0.87 262	0.39 89	0.33 140	0.84 361	0.29 127	0.13 36	0.12 164	0.16 116	0.17 245	0.15 142	0.12 82

RAFT+CT+SA	0.39 185	0.23 226	0.36 86	0.51 405	0.27 255	0.29 75	0.46 352	0.75 233	0.80 269	0.51 128	0.89 274	0.41 105	0.40 190	0.78 336	0.32 150	0.14 74	0.11 109	0.18 199	0.18 272	0.15 142	0.14 159

CroCo-Stereo	0.26 37	0.22 205	0.36 86	0.48 360	0.22 85	0.20 4	0.29 113	0.51 71	0.44 110	0.28 40	0.23 17	0.42 114	0.26 68	0.29 5	0.26 77	0.15 133	0.13 226	0.13 28	0.11 53	0.16 180	0.12 82
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
GMM-Stereo	0.44 232	0.19 103	0.36 86	0.42 262	0.25 185	0.51 231	0.47 359	0.71 210	0.53 141	0.76 268	1.37 432	0.76 302	0.38 173	0.60 207	0.33 162	0.15 133	0.10 30	0.20 269	0.19 302	0.16 180	0.27 390

rafts_anoy	0.37 154	0.21 169	0.36 86	0.41 222	0.26 226	0.30 85	0.33 181	0.67 170	0.90 334	0.58 150	0.66 158	0.45 130	0.33 140	0.47 93	0.39 240	0.16 181	0.11 109	0.21 310	0.23 379	0.17 214	0.14 159

raftrobust	0.34 104	0.19 103	0.36 86	0.41 222	0.27 255	0.30 85	0.25 66	0.71 210	0.63 175	0.58 150	0.55 126	0.45 130	0.46 223	0.51 118	0.29 127	0.16 181	0.12 164	0.14 53	0.12 79	0.12 25	0.13 115

ACVNet	0.46 252	0.23 226	0.36 86	0.39 156	0.28 278	0.58 274	0.40 307	0.87 282	0.80 269	0.64 183	0.96 301	0.79 312	0.60 302	0.63 234	0.67 371	0.17 219	0.15 288	0.16 116	0.15 164	0.18 237	0.15 182

CFNet-ft	0.48 278	0.23 226	0.36 86	0.40 191	0.26 226	0.64 319	0.37 251	0.87 282	0.85 300	0.64 183	1.00 322	1.01 383	0.64 331	0.61 215	0.53 329	0.23 357	0.15 288	0.24 359	0.21 348	0.23 349	0.18 264

CFNet_RVC	0.48 278	0.23 226	0.36 86	0.40 191	0.26 226	0.64 319	0.37 251	0.87 282	0.85 300	0.64 183	1.00 322	1.01 383	0.64 331	0.61 215	0.53 329	0.23 357	0.15 288	0.24 359	0.21 348	0.23 349	0.18 264

fffft	0.25 29	0.17 54	0.37 102	0.36 83	0.22 85	0.28 64	0.36 237	0.42 37	0.24 16	0.36 66	0.23 17	0.27 26	0.22 34	0.52 124	0.27 95	0.12 8	0.09 4	0.16 116	0.12 79	0.12 25	0.12 82
1: 1. 1
tg	0.33 98	0.18 74	0.37 102	0.39 156	0.22 85	0.38 161	0.26 75	0.70 202	0.56 156	0.47 118	0.65 151	0.42 114	0.24 50	0.55 144	0.33 162	0.14 74	0.10 30	0.18 199	0.17 245	0.14 95	0.11 40

MIF-Stereo (partial)	0.31 82	0.18 74	0.37 102	0.41 222	0.31 340	0.28 64	0.23 48	0.47 56	0.42 104	0.31 50	0.63 145	0.36 75	0.35 151	0.57 166	0.31 140	0.17 219	0.13 226	0.19 239	0.17 245	0.18 237	0.14 159

UniTT-Stereo	0.27 47	0.17 54	0.37 102	0.40 191	0.27 255	0.30 85	0.28 103	0.39 25	0.31 32	0.29 46	0.46 82	0.27 26	0.25 55	0.47 93	0.34 177	0.17 219	0.13 226	0.13 28	0.12 79	0.14 95	0.12 82

RAFT-Test	0.34 104	0.18 74	0.37 102	0.38 128	0.23 124	0.50 227	0.23 48	0.69 188	0.40 92	0.60 156	0.85 251	0.61 215	0.28 90	0.46 86	0.27 95	0.14 74	0.11 109	0.14 53	0.11 53	0.13 55	0.12 82

PSM-AAD	0.48 278	0.20 136	0.37 102	0.43 282	0.23 124	0.56 266	0.50 378	0.65 151	0.70 206	1.07 432	1.12 371	0.58 189	0.92 435	0.61 215	0.32 150	0.15 133	0.11 109	0.25 372	0.26 416	0.18 237	0.43 467

FTStereo	0.56 359	0.20 136	0.37 102	0.41 222	0.25 185	0.40 172	0.79 465	0.66 160	0.43 106	1.09 438	3.27 507	0.70 264	0.73 382	0.55 144	0.33 162	0.14 74	0.13 226	0.19 239	0.17 245	0.15 142	0.30 411

cross-raft	0.34 104	0.20 136	0.37 102	0.44 301	0.23 124	0.32 111	0.35 215	0.74 227	0.40 92	0.60 156	0.77 195	0.57 181	0.27 76	0.43 64	0.28 113	0.12 8	0.10 30	0.15 91	0.13 109	0.15 142	0.11 40

iRaftStereo_RVC	0.32 88	0.19 103	0.37 102	0.39 156	0.22 85	0.31 100	0.29 113	0.68 180	0.51 135	0.49 122	0.66 158	0.37 77	0.23 43	0.45 76	0.33 162	0.14 74	0.10 30	0.18 199	0.17 245	0.15 142	0.12 82

RALCasStereoNet	0.36 137	0.21 169	0.37 102	0.42 262	0.26 226	0.35 135	0.38 273	0.63 137	0.64 182	0.50 125	0.72 171	0.51 158	0.29 104	0.59 201	0.36 210	0.16 181	0.14 259	0.15 91	0.13 109	0.17 214	0.16 227

GANet-RSSM	0.47 267	0.21 169	0.37 102	0.38 128	0.25 185	0.58 274	0.36 237	1.07 362	0.78 258	0.68 213	1.01 325	0.86 336	0.67 347	0.62 223	0.44 276	0.21 317	0.15 288	0.18 199	0.18 272	0.18 237	0.17 246

xyz-stereo-finetune2	0.36 137	0.19 103	0.38 113	0.32 20	0.19 29	0.82 390	0.29 113	0.52 80	0.32 38	0.51 128	0.78 206	0.43 122	0.45 218	0.69 288	0.44 276	0.13 36	0.12 164	0.17 154	0.13 109	0.12 25	0.13 115

AIO-test1	0.38 169	0.18 74	0.38 113	0.50 389	0.24 153	0.46 214	0.30 129	0.70 202	1.19 440	0.40 90	0.71 170	0.45 130	0.29 104	0.53 133	0.27 95	0.15 133	0.13 226	0.19 239	0.21 348	0.13 55	0.17 246

ff7	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.36 83	0.26 226	0.31 100	0.35 215	0.62 130	0.34 45	0.38 77	0.33 47	0.32 41	0.29 104	0.58 186	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182

IGEVStereo-DCA	0.29 64	0.22 205	0.38 113	0.35 66	0.27 255	0.37 148	0.35 215	0.62 130	0.34 45	0.38 77	0.30 37	0.35 66	0.27 76	0.51 118	0.22 15	0.15 133	0.12 164	0.16 116	0.12 79	0.13 55	0.15 182

ffff	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.36 83	0.26 226	0.31 100	0.35 215	0.62 130	0.34 45	0.38 77	0.33 47	0.32 41	0.29 104	0.58 186	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182

11t	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.36 83	0.26 226	0.31 100	0.35 215	0.62 130	0.34 45	0.38 77	0.33 47	0.32 41	0.29 104	0.58 186	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182

anonymousdsp	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.37 99	0.25 185	0.30 85	0.35 215	0.63 137	0.35 58	0.39 85	0.33 47	0.33 53	0.28 90	0.59 201	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182

ProNet	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.35 66	0.24 153	0.32 111	0.43 336	0.57 97	0.37 78	0.33 58	0.30 37	0.32 41	0.28 90	0.57 166	0.26 77	0.13 36	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.13 55	0.13 115

ccc-4	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.36 83	0.26 226	0.31 100	0.35 215	0.62 130	0.34 45	0.38 77	0.33 47	0.32 41	0.29 104	0.58 186	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182

IGEV-Stereo	0.29 64	0.21 169	0.38 113	0.37 99	0.25 185	0.30 85	0.35 215	0.63 137	0.35 58	0.39 85	0.33 47	0.33 53	0.28 90	0.59 201	0.25 48	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.12 79	0.14 95	0.15 182
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.37 154	0.19 103	0.38 113	0.43 282	0.24 153	0.37 148	0.38 273	0.52 80	0.62 164	0.87 340	0.84 241	0.64 230	0.35 151	0.37 33	0.28 113	0.13 36	0.11 109	0.20 269	0.18 272	0.15 142	0.11 40

error version	0.37 154	0.19 103	0.38 113	0.43 282	0.24 153	0.37 148	0.38 273	0.52 80	0.62 164	0.87 340	0.84 241	0.64 230	0.35 151	0.37 33	0.28 113	0.13 36	0.11 109	0.20 269	0.18 272	0.15 142	0.11 40

test-v	0.37 154	0.19 103	0.38 113	0.43 282	0.24 153	0.37 148	0.38 273	0.52 80	0.62 164	0.87 340	0.84 241	0.64 230	0.35 151	0.37 33	0.28 113	0.13 36	0.11 109	0.20 269	0.18 272	0.15 142	0.11 40

KYRaft	0.48 278	0.20 136	0.38 113	0.44 301	0.23 124	0.44 201	0.37 251	0.66 160	0.41 96	0.94 381	1.73 468	0.79 312	0.41 196	0.63 234	0.31 140	0.16 181	0.11 109	0.18 199	0.22 366	0.16 180	0.78 497

test-2	0.37 154	0.19 103	0.38 113	0.43 282	0.24 153	0.37 148	0.38 273	0.52 80	0.62 164	0.87 340	0.84 241	0.64 230	0.35 151	0.37 33	0.28 113	0.13 36	0.11 109	0.20 269	0.18 272	0.15 142	0.11 40

ICVP	0.46 252	0.25 286	0.38 113	0.48 360	0.28 278	0.58 274	0.43 336	1.00 330	0.70 206	0.67 207	0.95 297	0.75 296	0.55 273	0.53 133	0.54 333	0.23 357	0.17 338	0.19 239	0.17 245	0.19 271	0.20 319
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.42 215	0.22 205	0.38 113	0.39 156	0.24 153	0.55 253	0.32 171	0.79 253	0.70 206	0.71 235	0.72 171	0.63 223	0.57 282	0.62 223	0.44 276	0.19 278	0.13 226	0.19 239	0.17 245	0.18 237	0.19 297

PSMNet-RSSM	0.48 278	0.22 205	0.38 113	0.42 262	0.25 185	0.50 227	0.37 251	1.10 372	0.77 249	0.70 228	1.06 354	0.84 329	0.64 331	0.62 223	0.47 302	0.23 357	0.15 288	0.23 344	0.25 403	0.20 287	0.19 297

CBMV_ROB	0.59 380	0.37 396	0.38 113	0.39 156	0.28 278	0.74 357	0.28 103	1.00 330	0.98 373	0.94 381	1.25 411	0.81 323	0.78 402	0.87 376	0.50 309	0.36 458	0.37 476	0.43 466	0.40 468	0.33 421	0.30 411

coex_refinement	0.53 334	0.21 169	0.39 132	0.44 301	0.30 318	0.76 366	0.39 295	1.09 370	0.90 334	0.85 326	1.12 371	1.00 379	0.56 280	0.63 234	0.81 401	0.21 317	0.13 226	0.16 116	0.16 196	0.20 287	0.21 337

MM-Stereo_test2	0.30 77	0.18 74	0.39 132	0.40 191	0.24 153	0.42 193	0.42 331	0.63 137	0.41 96	0.37 71	0.35 57	0.32 41	0.26 68	0.53 133	0.25 48	0.12 8	0.10 30	0.15 91	0.12 79	0.15 142	0.10 14

StereoAnything_RVC	0.21 11	0.68 475	0.39 132	0.28 2	0.15 1	0.23 15	0.18 9	0.20 1	0.19 7	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 34	0.30 7	0.18 1	0.16 181	0.09 4	0.12 4	0.08 1	0.16 180	0.09 3

test_for_model	0.82 430	3.60 535	0.39 132	2.35 523	2.07 523	0.39 168	0.28 103	0.42 37	0.45 117	0.71 235	0.31 44	0.30 32	0.27 76	0.34 23	0.25 48	0.34 449	0.11 109	0.13 28	0.09 9	3.49 534	0.18 264

EKT-Stereo	0.35 119	0.23 226	0.39 132	0.43 282	0.29 304	0.38 161	0.31 151	0.69 188	0.64 182	0.45 107	0.63 145	0.49 152	0.27 76	0.56 154	0.33 162	0.18 248	0.14 259	0.18 199	0.15 164	0.16 180	0.16 227

riskmin	0.38 169	0.20 136	0.39 132	0.32 20	0.23 124	0.53 243	0.30 129	0.63 137	0.80 269	0.49 122	0.56 129	0.73 288	0.58 291	0.55 144	0.36 210	0.17 219	0.11 109	0.19 239	0.13 109	0.19 271	0.20 319

CroCo-Stereo Lap2	0.28 54	0.24 263	0.39 132	0.50 389	0.29 304	0.20 4	0.31 151	0.49 61	0.38 83	0.24 20	0.27 29	0.46 138	0.31 125	0.39 44	0.30 133	0.14 74	0.15 288	0.16 116	0.13 109	0.16 180	0.15 182

AFF-stereo	0.38 169	0.19 103	0.39 132	0.37 99	0.21 66	0.27 49	0.31 151	0.65 151	0.66 190	0.64 183	1.13 378	0.76 302	0.39 184	0.55 144	0.33 162	0.11 2	0.09 4	0.16 116	0.16 196	0.13 55	0.11 40

hitnet-ft	0.55 348	0.27 322	0.39 132	0.41 222	0.28 278	0.78 371	0.40 307	0.92 300	0.90 334	0.82 304	1.01 325	1.13 422	0.70 370	0.78 336	0.67 371	0.28 407	0.20 379	0.28 410	0.22 366	0.29 395	0.26 381

NOSS_ROB	0.57 366	0.39 412	0.39 132	0.44 301	0.30 318	0.73 356	0.54 404	1.03 346	1.08 421	0.67 207	0.87 262	0.76 302	0.57 282	0.77 332	0.47 302	0.38 462	0.38 478	0.44 469	0.42 477	0.37 440	0.34 433

SGM-Forest	0.62 386	0.32 366	0.39 132	0.43 282	0.30 318	1.02 425	0.55 408	1.09 370	1.05 405	1.06 429	1.18 398	1.10 412	0.67 347	0.88 379	0.62 357	0.31 424	0.33 469	0.33 438	0.30 435	0.30 404	0.28 397
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LG-Stereo	0.24 23	0.18 74	0.40 143	0.39 156	0.20 50	0.22 11	0.27 89	0.32 12	0.36 64	0.26 29	0.44 74	0.22 9	0.16 8	0.37 33	0.27 95	0.11 2	0.12 164	0.16 116	0.15 164	0.13 55	0.09 3

rvit_stereo_0080	0.31 82	0.25 286	0.40 143	0.39 156	0.28 278	0.27 49	0.46 352	0.49 61	0.44 110	0.35 64	0.42 71	0.40 99	0.28 90	0.41 54	0.33 162	0.22 342	0.17 338	0.17 154	0.16 196	0.22 332	0.15 182

MGS-Stereo	0.28 54	0.19 103	0.40 143	0.36 83	0.23 124	0.37 148	0.30 129	0.39 25	0.44 110	0.31 50	0.51 105	0.40 99	0.24 50	0.43 64	0.26 77	0.15 133	0.12 164	0.15 91	0.13 109	0.14 95	0.13 115

whm_eth	0.31 82	0.25 286	0.40 143	0.39 156	0.28 278	0.27 49	0.46 352	0.49 61	0.44 110	0.35 64	0.42 71	0.40 99	0.28 90	0.41 54	0.33 162	0.22 342	0.17 338	0.17 154	0.16 196	0.22 332	0.15 182

GCAP-Stereo	0.28 54	0.19 103	0.40 143	0.38 128	0.19 29	0.38 161	0.23 48	0.57 97	0.41 96	0.45 107	0.49 93	0.39 89	0.27 76	0.33 19	0.23 30	0.14 74	0.12 164	0.14 53	0.11 53	0.12 25	0.11 40

4D-IteraStereo	0.33 98	0.18 74	0.40 143	0.40 191	0.24 153	0.32 111	0.27 89	0.58 103	0.72 217	0.65 192	0.54 120	0.42 114	0.23 43	0.45 76	0.28 113	0.14 74	0.09 4	0.19 239	0.16 196	0.16 180	0.11 40

PSMNet-ADL	0.48 278	0.27 322	0.40 143	0.48 360	0.30 318	0.68 335	0.37 251	0.90 294	0.80 269	0.61 163	0.80 219	0.92 362	0.62 314	0.72 304	0.63 360	0.23 357	0.18 355	0.18 199	0.20 327	0.22 332	0.20 319

RAFT-345	0.40 197	0.18 74	0.40 143	0.38 128	0.22 85	0.33 117	0.26 75	0.61 124	0.51 135	0.74 259	1.79 472	0.45 130	0.33 140	0.66 262	0.36 210	0.14 74	0.11 109	0.18 199	0.14 139	0.13 55	0.13 115

TestStereo	0.38 169	0.31 362	0.40 143	0.45 324	0.20 50	0.40 172	0.37 251	0.66 160	0.65 187	0.53 137	0.78 206	0.47 141	0.40 190	0.55 144	0.37 226	0.18 248	0.13 226	0.20 269	0.15 164	0.22 332	0.13 115

AIO-test2	0.39 185	0.21 169	0.41 152	0.47 354	0.25 185	0.45 209	0.35 215	0.77 243	1.27 458	0.36 66	0.87 262	0.37 77	0.30 118	0.47 93	0.27 95	0.15 133	0.13 226	0.21 310	0.23 379	0.15 142	0.13 115

rrr	0.29 64	0.22 205	0.41 152	0.35 66	0.27 255	0.37 148	0.32 171	0.52 80	0.42 104	0.38 77	0.30 37	0.35 66	0.27 76	0.51 118	0.22 15	0.15 133	0.12 164	0.16 116	0.13 109	0.13 55	0.14 159

testlalala_base	0.46 252	0.25 286	0.41 152	0.46 345	0.33 367	0.58 274	0.25 66	0.57 97	0.34 45	0.51 128	0.56 129	0.46 138	0.30 118	0.43 64	0.31 140	1.47 518	0.11 109	0.14 53	0.09 9	1.59 508	0.13 115

TestStereo1	0.43 225	0.23 226	0.41 152	0.51 405	0.24 153	0.34 127	0.40 307	0.77 243	0.90 334	0.68 213	0.96 301	0.48 146	0.46 223	0.91 394	0.32 150	0.16 181	0.13 226	0.18 199	0.15 164	0.14 95	0.13 115

fff	0.37 154	0.16 32	0.41 152	0.34 35	0.19 29	0.29 75	0.30 129	0.69 188	1.06 412	0.69 222	0.78 206	0.42 114	0.63 320	0.46 86	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.11 6	0.13 115

x	0.39 185	0.24 263	0.41 152	0.34 35	0.23 124	0.52 235	0.32 171	0.86 275	0.52 138	0.57 148	0.70 168	0.59 204	0.50 246	0.49 107	0.46 295	0.17 219	0.15 288	0.17 154	0.15 164	0.17 214	0.16 227

SA-5K	0.43 225	0.23 226	0.41 152	0.51 405	0.24 153	0.34 127	0.40 307	0.77 243	0.90 334	0.68 213	0.96 301	0.48 146	0.46 223	0.91 394	0.32 150	0.16 181	0.13 226	0.18 199	0.15 164	0.14 95	0.13 115

Sa-1000	0.48 278	0.24 263	0.41 152	0.45 324	0.25 185	0.59 287	0.34 192	0.81 259	0.93 352	0.82 304	1.50 453	0.53 166	0.45 218	0.92 397	0.30 133	0.15 133	0.12 164	0.21 310	0.19 302	0.15 142	0.13 115

HHNet	0.41 208	0.17 54	0.41 152	0.34 35	0.37 392	0.33 117	0.34 192	0.69 188	0.75 234	0.86 333	1.30 422	0.52 162	0.32 130	0.52 124	0.35 194	0.15 133	0.11 109	0.19 239	0.15 164	0.15 142	0.24 369

RAFT-RH_RVC	0.56 359	0.17 54	0.41 152	0.37 99	0.23 124	0.57 271	0.24 59	0.60 118	0.70 206	1.19 452	3.94 519	0.56 176	0.38 173	0.65 254	0.36 210	0.13 36	0.11 109	0.20 269	0.14 139	0.12 25	0.13 115

HCRNet	0.44 232	0.34 379	0.41 152	0.53 425	0.26 226	0.53 243	0.29 113	0.83 265	0.63 175	0.71 235	0.81 226	0.77 308	0.50 246	0.66 262	0.36 210	0.24 368	0.16 319	0.24 359	0.20 327	0.21 310	0.18 264

DCANet	0.36 137	0.16 32	0.41 152	0.34 35	0.19 29	0.30 85	0.30 129	0.68 180	0.91 341	0.70 228	0.77 195	0.43 122	0.57 282	0.45 76	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.13 55	0.12 82

csc	0.37 154	0.16 32	0.41 152	0.34 35	0.19 29	0.29 75	0.30 129	0.69 188	1.06 412	0.69 222	0.78 206	0.42 114	0.63 320	0.46 86	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.11 6	0.13 115

cscssc	0.37 154	0.16 32	0.41 152	0.34 35	0.19 29	0.29 75	0.30 129	0.69 188	1.06 412	0.69 222	0.78 206	0.42 114	0.63 320	0.46 86	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.11 6	0.13 115

111	0.40 197	0.17 54	0.41 152	0.34 35	0.19 29	0.52 235	0.28 103	0.74 227	1.16 434	0.50 125	0.91 281	0.63 223	0.48 232	0.61 215	0.35 194	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.12 79	0.13 55	0.13 115

test_xeample3	0.29 64	0.21 169	0.41 152	0.35 66	0.26 226	0.35 135	0.32 171	0.56 93	0.36 64	0.43 102	0.32 46	0.34 57	0.28 90	0.54 139	0.23 30	0.14 74	0.11 109	0.16 116	0.12 79	0.14 95	0.13 115

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 137	0.17 54	0.41 152	0.35 66	0.19 29	0.33 117	0.29 113	0.65 151	0.73 224	0.68 213	1.01 325	0.56 176	0.40 190	0.42 60	0.30 133	0.11 2	0.09 4	0.15 91	0.14 139	0.13 55	0.10 14

cf-r	0.47 267	0.23 226	0.41 152	0.39 156	0.23 124	0.59 287	0.37 251	0.88 287	0.85 300	0.72 247	1.05 348	0.94 366	0.62 314	0.56 154	0.54 333	0.21 317	0.14 259	0.17 154	0.19 302	0.15 142	0.15 182

HSM	0.51 318	0.24 263	0.41 152	0.39 156	0.24 153	0.75 360	0.40 307	1.22 426	0.75 234	0.81 295	0.91 281	1.21 427	0.69 357	0.87 376	0.46 295	0.17 219	0.13 226	0.17 154	0.14 139	0.17 214	0.17 246

SGM_RVC	0.97 454	0.28 336	0.41 152	0.39 156	0.22 85	1.55 481	0.73 458	1.51 485	1.25 454	2.25 503	1.92 477	2.58 500	1.56 489	2.02 502	1.19 467	0.27 397	0.27 436	0.27 402	0.25 403	0.25 372	0.25 376
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.64 389	0.35 385	0.41 152	0.42 262	0.25 185	1.01 423	0.77 462	1.13 384	1.09 423	1.17 448	1.22 404	1.04 392	0.75 388	0.88 379	0.63 360	0.28 407	0.30 449	0.34 440	0.30 435	0.26 378	0.26 381
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCAP-BAT	0.30 77	0.21 169	0.42 173	0.33 26	0.27 255	0.26 36	0.27 89	0.45 51	0.30 29	0.60 156	0.64 148	0.45 130	0.23 43	0.56 154	0.26 77	0.15 133	0.12 164	0.15 91	0.10 35	0.12 25	0.11 40

AE-Stereo	0.34 104	0.21 169	0.42 173	0.48 360	0.31 340	0.48 220	0.35 215	0.61 124	0.62 164	0.32 56	0.55 126	0.52 162	0.27 76	0.47 93	0.29 127	0.13 36	0.13 226	0.18 199	0.16 196	0.15 142	0.12 82

11t1	0.36 137	0.21 169	0.42 173	0.35 66	0.22 85	0.62 303	0.29 113	0.69 188	0.43 106	0.60 156	0.53 118	0.53 166	0.48 232	0.56 154	0.40 247	0.18 248	0.14 259	0.16 116	0.13 109	0.17 214	0.17 246

CASS	0.45 242	0.27 322	0.42 173	0.48 360	0.22 85	0.61 295	0.34 192	0.97 321	0.62 164	0.71 235	0.85 251	0.61 215	0.55 273	0.57 166	0.41 251	0.29 414	0.16 319	0.22 324	0.18 272	0.22 332	0.28 397
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.49 295	0.20 136	0.42 173	0.38 128	0.23 124	0.91 403	0.35 215	0.75 233	0.62 164	0.85 326	1.54 457	1.06 399	0.66 344	0.51 118	0.43 260	0.16 181	0.13 226	0.19 239	0.21 348	0.16 180	0.14 159

GrayStereo	0.49 295	0.19 103	0.42 173	0.46 345	0.28 278	0.53 243	0.67 436	0.69 188	0.63 175	1.02 415	1.47 452	0.78 310	0.76 391	0.56 154	0.33 162	0.14 74	0.12 164	0.17 154	0.17 245	0.15 142	0.29 403

test_xeample	1.01 457	0.21 169	0.42 173	0.35 66	0.21 66	0.71 348	0.39 295	1.23 430	0.86 305	0.81 295	1.04 344	0.69 260	0.61 308	0.69 288	10.93 532	0.19 278	0.15 288	0.18 199	0.17 245	0.18 237	0.17 246

GwcNet-RSSM	0.49 295	0.24 263	0.42 173	0.40 191	0.23 124	0.55 253	0.38 273	0.93 302	0.93 352	0.71 235	1.16 394	0.86 336	0.60 302	0.62 223	0.66 368	0.21 317	0.14 259	0.19 239	0.20 327	0.16 180	0.15 182

R-Stereo Train	0.39 185	0.18 74	0.42 173	0.42 262	0.26 226	0.40 172	0.32 171	0.72 214	0.34 45	0.89 354	1.28 416	0.57 181	0.35 151	0.42 60	0.32 150	0.15 133	0.12 164	0.14 53	0.12 79	0.14 95	0.13 115

RAFT-Stereo	0.39 185	0.18 74	0.42 173	0.42 262	0.26 226	0.40 172	0.32 171	0.72 214	0.34 45	0.89 354	1.28 416	0.57 181	0.35 151	0.42 60	0.32 150	0.15 133	0.12 164	0.14 53	0.12 79	0.14 95	0.13 115
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test_sample2	0.42 215	0.22 205	0.43 183	0.33 26	0.21 66	0.58 274	0.39 295	0.95 314	0.67 193	0.63 173	0.77 195	0.69 260	0.57 282	0.61 215	0.38 234	0.19 278	0.14 259	0.18 199	0.16 196	0.19 271	0.18 264

ttt	0.51 318	0.25 286	0.43 183	0.38 128	0.24 153	0.65 326	0.38 273	1.18 410	1.05 405	0.72 247	1.08 360	0.63 223	0.49 235	0.84 361	0.59 348	0.24 368	0.21 389	0.22 324	0.20 327	0.24 362	0.24 369

testlalala	0.28 54	0.19 103	0.43 183	0.34 35	0.23 124	0.45 209	0.30 129	0.43 45	0.29 25	0.68 213	0.49 93	0.35 66	0.25 55	0.32 13	0.25 48	0.14 74	0.11 109	0.14 53	0.09 9	0.11 6	0.11 40

anonymousdsp2	0.35 119	0.20 136	0.43 183	0.37 99	0.24 153	0.48 220	0.31 151	0.86 275	0.65 187	0.55 143	0.50 97	0.50 154	0.34 148	0.56 154	0.31 140	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.10 35	0.16 180	0.14 159

HBP-ISP	0.59 380	0.45 433	0.43 183	0.45 324	0.33 367	0.70 343	0.28 103	1.11 377	1.00 384	0.83 316	1.18 398	0.65 243	0.68 353	0.88 379	0.52 326	0.35 454	0.38 478	0.47 474	0.41 473	0.38 444	0.31 418

BUS	0.45 242	0.25 286	0.43 183	0.45 324	0.28 278	0.70 343	0.34 192	0.94 307	0.76 242	0.75 261	0.80 219	0.65 243	0.49 235	0.64 247	0.51 319	0.20 301	0.14 259	0.22 324	0.19 302	0.18 237	0.18 264

test_5	0.43 225	0.24 263	0.43 183	0.52 417	0.28 278	0.28 64	0.42 331	0.72 214	0.82 282	0.62 165	0.91 281	0.72 277	0.55 273	0.79 341	0.35 194	0.14 74	0.11 109	0.18 199	0.18 272	0.18 237	0.16 227

BSDual-CNN	0.46 252	0.25 286	0.43 183	0.45 324	0.28 278	0.77 367	0.40 307	0.94 307	0.76 242	0.75 261	0.80 219	0.76 302	0.54 268	0.64 247	0.43 260	0.20 301	0.14 259	0.22 324	0.19 302	0.18 237	0.18 264

psmg	0.49 295	0.25 286	0.43 183	0.41 222	0.28 278	0.85 397	0.43 336	0.99 326	0.76 242	0.91 366	0.94 289	0.76 302	0.54 268	0.64 247	0.43 260	0.20 301	0.15 288	0.20 269	0.20 327	0.18 237	0.18 264

test-3	0.34 104	0.16 32	0.43 183	0.39 156	0.21 66	0.43 196	0.22 35	0.63 137	0.78 258	0.71 235	0.45 77	0.64 230	0.27 76	0.43 64	0.31 140	0.12 8	0.09 4	0.17 154	0.13 109	0.12 25	0.10 14

test_1	0.34 104	0.16 32	0.43 183	0.39 156	0.21 66	0.43 196	0.23 48	0.63 137	0.78 258	0.68 213	0.45 77	0.64 230	0.27 76	0.43 64	0.31 140	0.12 8	0.09 4	0.17 154	0.13 109	0.12 25	0.10 14

xxxx	1.01 457	0.22 205	0.43 183	0.36 83	0.21 66	0.82 390	0.36 237	1.32 454	0.88 318	0.71 235	0.94 289	0.97 372	0.63 320	0.64 247	10.58 531	0.20 301	0.16 319	0.18 199	0.17 245	0.19 271	0.19 297

rvit_stereo_0081_aga	0.31 82	0.28 336	0.44 195	0.42 262	0.29 304	0.34 127	0.31 151	0.44 48	0.40 92	0.39 85	0.44 74	0.40 99	0.32 130	0.42 60	0.29 127	0.23 357	0.17 338	0.19 239	0.16 196	0.20 287	0.15 182

MyStereo04	0.44 232	0.22 205	0.44 195	0.42 262	0.28 278	0.40 172	0.50 378	1.00 330	1.08 421	0.62 165	0.58 136	0.55 173	0.57 282	0.71 299	0.44 276	0.14 74	0.13 226	0.18 199	0.17 245	0.17 214	0.16 227

qqq	0.40 197	0.26 305	0.44 195	0.36 83	0.22 85	0.46 214	0.36 237	0.85 271	0.54 145	0.56 146	0.69 165	0.65 243	0.53 257	0.55 144	0.45 285	0.17 219	0.16 319	0.20 269	0.19 302	0.18 237	0.17 246

DisPM	0.39 185	0.19 103	0.44 195	0.41 222	0.27 255	0.24 21	0.31 151	0.65 151	0.57 158	0.87 340	0.87 262	0.60 210	0.32 130	0.76 325	0.32 150	0.18 248	0.12 164	0.19 239	0.17 245	0.15 142	0.20 319

RAFT_CTSACE	0.45 242	0.20 136	0.44 195	0.45 324	0.27 255	0.34 127	0.39 295	0.60 118	0.73 224	0.76 268	1.44 446	0.83 325	0.38 173	1.08 432	0.26 77	0.12 8	0.13 226	0.18 199	0.16 196	0.15 142	0.11 40

test_3	0.36 137	0.19 103	0.44 195	0.44 301	0.23 124	0.48 220	0.36 237	0.66 160	0.82 282	0.64 183	0.45 77	0.68 256	0.25 55	0.41 54	0.31 140	0.12 8	0.10 30	0.18 199	0.16 196	0.15 142	0.11 40

IIG-Stereo	0.43 225	0.21 169	0.44 195	0.50 389	0.25 185	0.44 201	0.21 27	0.71 210	0.76 242	0.83 316	0.95 297	0.83 325	0.43 204	0.90 387	0.35 194	0.15 133	0.12 164	0.19 239	0.14 139	0.15 142	0.11 40

RAFT_R40	0.40 197	0.19 103	0.44 195	0.43 282	0.25 185	0.23 15	0.26 75	0.67 170	0.67 193	0.98 399	0.78 206	0.72 277	0.43 204	0.76 325	0.35 194	0.16 181	0.11 109	0.20 269	0.16 196	0.18 237	0.14 159

222	1.18 477	0.22 205	0.44 195	0.37 99	0.22 85	0.79 374	0.37 251	1.31 453	0.89 331	0.92 374	1.08 360	0.72 277	0.71 375	0.66 262	13.89 535	0.20 301	0.15 288	0.17 154	0.16 196	0.18 237	0.19 297

EAI-Stereo	0.34 104	0.19 103	0.44 195	0.39 156	0.21 66	0.31 100	0.30 129	1.15 396	0.30 29	0.49 122	0.75 186	0.36 75	0.28 90	0.62 223	0.27 95	0.14 74	0.11 109	0.14 53	0.13 109	0.13 55	0.12 82

Gwc-CoAtRS	0.34 104	0.17 54	0.44 195	0.39 156	0.23 124	0.34 127	0.22 35	0.70 202	0.75 234	0.60 156	0.59 137	0.58 189	0.29 104	0.45 76	0.26 77	0.14 74	0.11 109	0.14 53	0.12 79	0.12 25	0.12 82

CVANet_RVC	0.57 366	0.33 374	0.44 195	0.47 354	0.32 356	0.67 333	0.61 427	1.05 354	0.93 352	0.85 326	1.04 344	1.01 383	0.73 382	0.83 356	0.52 326	0.29 414	0.19 369	0.27 402	0.25 403	0.31 410	0.21 337

testlalala2	0.36 137	0.18 74	0.45 207	0.89 491	0.53 462	0.44 201	0.26 75	0.61 124	0.49 129	0.68 213	0.56 129	0.44 128	0.24 50	0.34 23	0.31 140	0.15 133	0.12 164	0.14 53	0.10 35	0.13 55	0.13 115

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 104	0.27 322	0.45 207	0.36 83	0.25 185	0.48 220	0.30 129	0.58 103	0.90 334	0.42 99	0.36 59	0.30 32	0.29 104	0.49 107	0.30 133	0.16 181	0.14 259	0.18 199	0.15 164	0.18 237	0.15 182

MyStereo05	0.44 232	0.21 169	0.45 207	0.41 222	0.28 278	0.41 186	0.50 378	0.93 302	1.09 423	0.76 268	0.61 142	0.51 158	0.57 282	0.73 309	0.42 255	0.14 74	0.13 226	0.18 199	0.17 245	0.17 214	0.15 182

StereoVision	0.42 215	0.28 336	0.45 207	0.49 375	0.28 278	0.38 161	0.38 273	0.72 214	0.62 164	0.44 105	1.14 383	0.54 170	0.39 184	0.56 154	0.34 177	0.21 317	0.24 413	0.25 372	0.24 394	0.26 378	0.16 227

GANet-ADL	0.42 215	0.25 286	0.45 207	0.43 282	0.29 304	0.54 248	0.35 215	0.89 289	0.86 305	0.63 173	0.72 171	0.68 256	0.42 198	0.52 124	0.41 251	0.21 317	0.14 259	0.15 91	0.13 109	0.18 237	0.19 297

CrosDoStereo	0.50 311	0.18 74	0.45 207	0.38 128	0.24 153	0.40 172	1.18 495	0.67 170	0.86 305	0.94 381	1.37 432	0.63 223	0.77 397	0.65 254	0.45 285	0.15 133	0.12 164	0.17 154	0.18 272	0.14 95	0.14 159

NF-Stereo	0.38 169	0.20 136	0.45 207	0.41 222	0.25 185	0.26 36	0.31 151	0.69 188	0.70 206	0.65 192	0.77 195	0.57 181	0.30 118	0.67 273	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.16 180	0.27 390

NRIStereo	0.36 137	0.20 136	0.45 207	0.41 222	0.23 124	0.34 127	0.26 75	0.65 151	0.55 150	0.64 183	0.63 145	0.56 176	0.37 169	0.65 254	0.37 226	0.15 133	0.11 109	0.18 199	0.15 164	0.17 214	0.14 159

ASMatch	0.48 278	0.19 103	0.45 207	0.39 156	0.28 278	0.37 148	0.26 75	0.74 227	0.68 198	0.76 268	2.34 487	0.61 215	0.52 253	0.62 223	0.37 226	0.14 74	0.12 164	0.17 154	0.15 164	0.14 95	0.21 337

DeepStereo_LL	0.50 311	0.18 74	0.45 207	0.38 128	0.24 153	0.40 172	1.18 495	0.67 170	0.86 305	0.94 381	1.37 432	0.63 223	0.77 397	0.65 254	0.45 285	0.15 133	0.12 164	0.17 154	0.18 272	0.14 95	0.14 159

SST-Stereo	0.40 197	0.19 103	0.45 207	0.42 262	0.25 185	0.25 33	0.21 27	0.66 160	0.47 126	1.08 436	0.79 216	0.72 277	0.43 204	0.77 332	0.35 194	0.16 181	0.11 109	0.20 269	0.16 196	0.19 271	0.15 182

THIR-Stereo	0.50 311	0.18 74	0.45 207	0.38 128	0.23 124	0.75 360	0.67 436	0.66 160	0.87 314	1.02 415	1.40 438	0.72 277	0.76 391	0.62 223	0.42 255	0.15 133	0.11 109	0.17 154	0.18 272	0.14 95	0.15 182

Pruner-Stereo	0.38 169	0.20 136	0.45 207	0.40 191	0.25 185	0.22 11	0.24 59	0.67 170	0.55 150	0.89 354	0.76 191	0.68 256	0.29 104	0.62 223	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.17 245	0.17 214	0.18 264

RAFT	0.45 242	0.22 205	0.45 207	0.47 354	0.26 226	0.54 248	0.47 359	0.66 160	0.58 159	0.80 284	0.82 230	0.94 366	0.57 282	0.75 321	0.34 177	0.17 219	0.15 288	0.22 324	0.20 327	0.16 180	0.12 82

XX-Stereo	0.37 154	0.17 54	0.45 207	0.55 435	0.36 386	0.38 161	0.20 15	0.60 118	0.30 29	0.46 113	1.30 422	0.73 288	0.26 68	0.56 154	0.26 77	0.16 181	0.11 109	0.17 154	0.16 196	0.14 95	0.10 14

CFNet-RSSM	0.34 104	0.17 54	0.45 207	0.39 156	0.22 85	0.35 135	0.23 48	0.73 225	0.84 292	0.65 192	0.54 120	0.57 181	0.28 90	0.46 86	0.26 77	0.13 36	0.10 30	0.14 53	0.12 79	0.13 55	0.11 40

HITNet	0.41 208	0.26 305	0.45 207	0.33 26	0.17 15	0.63 312	0.30 129	0.93 302	0.64 182	0.71 235	0.82 230	0.64 230	0.52 253	0.59 201	0.43 260	0.14 74	0.10 30	0.15 91	0.13 109	0.19 271	0.12 82
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
UGAM	0.52 328	0.22 205	0.46 224	0.45 324	0.25 185	0.41 186	0.52 396	0.62 130	1.16 434	0.76 268	1.13 378	1.32 443	0.57 282	1.00 416	0.53 329	0.17 219	0.14 259	0.25 372	0.21 348	0.15 142	0.13 115

test_sample1	0.42 215	0.22 205	0.46 224	0.34 35	0.23 124	0.58 274	0.35 215	0.99 326	0.49 129	0.62 165	0.75 186	0.69 260	0.61 308	0.58 186	0.44 276	0.18 248	0.14 259	0.17 154	0.15 164	0.17 214	0.17 246

mmm	0.44 232	0.27 322	0.46 224	0.38 128	0.24 153	0.61 295	0.35 215	0.94 307	0.53 141	0.72 247	1.05 348	0.63 223	0.50 246	0.57 166	0.45 285	0.18 248	0.15 288	0.23 344	0.20 327	0.20 287	0.18 264

1111x	0.55 348	0.22 205	0.46 224	0.38 128	0.20 50	0.66 329	0.43 336	1.23 430	0.99 378	0.71 235	0.99 320	0.95 368	0.69 357	0.90 387	1.08 457	0.18 248	0.17 338	0.18 199	0.19 302	0.20 287	0.18 264

DCRE	0.37 154	0.18 74	0.46 224	0.45 324	0.32 356	0.42 193	0.37 251	0.63 137	0.51 135	0.47 118	0.94 289	0.56 176	0.36 165	0.52 124	0.32 150	0.14 74	0.13 226	0.15 91	0.14 139	0.14 95	0.13 115

SA	0.44 232	0.25 286	0.46 224	0.46 345	0.24 153	0.43 196	0.36 237	0.75 233	0.96 366	0.59 152	1.03 338	0.48 146	0.52 253	0.94 410	0.32 150	0.16 181	0.12 164	0.21 310	0.19 302	0.15 142	0.13 115

OMP-Stereo	0.42 215	0.22 205	0.46 224	0.52 417	0.24 153	0.36 144	0.25 66	0.71 210	0.78 258	0.77 274	0.64 148	0.89 351	0.39 184	0.91 394	0.35 194	0.15 133	0.12 164	0.20 269	0.15 164	0.15 142	0.12 82

OCTAStereo	0.38 169	0.20 136	0.46 224	0.41 222	0.25 185	0.26 36	0.31 151	0.69 188	0.70 206	0.65 192	0.77 195	0.58 189	0.30 118	0.67 273	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.16 180	0.27 390

RE-Stereo	0.38 169	0.20 136	0.46 224	0.41 222	0.25 185	0.26 36	0.31 151	0.69 188	0.70 206	0.65 192	0.77 195	0.58 189	0.30 118	0.67 273	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.16 180	0.27 390

TVStereo	0.38 169	0.20 136	0.46 224	0.41 222	0.25 185	0.26 36	0.31 151	0.69 188	0.70 206	0.65 192	0.77 195	0.58 189	0.30 118	0.67 273	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.16 180	0.27 390

CFNet	0.51 318	0.29 348	0.46 224	0.41 222	0.27 255	0.70 343	0.32 171	1.13 384	1.00 384	0.72 247	1.07 357	0.85 331	0.60 302	0.76 325	0.52 326	0.19 278	0.14 259	0.23 344	0.23 379	0.21 310	0.16 227

SGM-ForestM	4.04 524	0.32 366	0.46 224	0.43 282	0.27 255	7.50 531	1.45 515	3.84 525	4.24 524	8.19 536	6.76 533	19.00 545	9.08 532	10.74 537	6.62 526	0.31 424	0.33 469	0.32 433	0.32 448	0.29 395	0.29 403

FACV-RUCA	0.43 225	0.28 336	0.47 236	0.45 324	0.33 367	0.58 274	0.34 192	0.82 261	0.73 224	0.57 148	0.84 241	0.47 141	0.50 246	0.54 139	0.39 240	0.22 342	0.15 288	0.35 442	0.16 196	0.28 391	0.21 337

rvit_stereo_0081	0.32 88	0.24 263	0.47 236	0.43 282	0.26 226	0.30 85	0.37 251	0.42 37	0.55 150	0.36 66	0.40 66	0.39 89	0.35 151	0.43 64	0.33 162	0.22 342	0.16 319	0.19 239	0.16 196	0.19 271	0.13 115

rvit_stereo_0082	0.32 88	0.24 263	0.47 236	0.43 282	0.26 226	0.30 85	0.37 251	0.42 37	0.55 150	0.36 66	0.40 66	0.39 89	0.35 151	0.43 64	0.33 162	0.22 342	0.16 319	0.19 239	0.16 196	0.19 271	0.13 115

rvit_stereo_ft	0.33 98	0.25 286	0.47 236	0.52 417	0.32 356	0.33 117	0.47 359	0.49 61	0.50 133	0.34 60	0.41 68	0.41 105	0.32 130	0.48 103	0.34 177	0.22 342	0.14 259	0.19 239	0.18 272	0.19 271	0.14 159

HH	0.35 119	0.20 136	0.47 236	0.40 191	0.25 185	0.33 117	0.31 151	0.76 240	0.38 83	0.43 102	0.57 132	0.79 312	0.44 213	0.71 299	0.25 48	0.15 133	0.11 109	0.15 91	0.14 139	0.14 95	0.12 82

HanStereo	0.35 119	0.20 136	0.47 236	0.40 191	0.25 185	0.33 117	0.31 151	0.76 240	0.38 83	0.43 102	0.57 132	0.79 312	0.44 213	0.71 299	0.25 48	0.15 133	0.11 109	0.15 91	0.14 139	0.14 95	0.12 82

Patchmatch Stereo++	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.22 35	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.58 186	0.36 210	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182
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
TransformOpticalFlow	0.44 232	0.20 136	0.47 236	0.41 222	0.23 124	0.37 148	0.47 359	0.94 307	0.76 242	0.65 192	1.14 383	0.73 288	0.56 280	0.76 325	0.32 150	0.15 133	0.10 30	0.17 154	0.15 164	0.14 95	0.13 115

PSM-adaLoss	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.31 151	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.56 154	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

ROB_FTStereo_v2	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.31 151	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.57 181	0.38 173	0.57 166	0.36 210	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

ROB_FTStereo	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.25 33	0.21 27	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.57 166	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

HUI-Stereo	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.22 35	0.60 118	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.50 112	0.35 194	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

DRaft	0.49 295	0.17 54	0.47 236	0.37 99	0.25 185	0.58 274	0.40 307	0.65 151	0.85 300	1.02 415	1.75 471	0.50 154	0.82 412	0.63 234	0.40 247	0.13 36	0.11 109	0.16 116	0.16 196	0.14 95	0.15 182

DeepStereo_RVC	0.36 137	0.21 169	0.47 236	0.40 191	0.24 153	0.26 36	0.22 35	0.60 118	0.38 83	0.69 222	0.67 162	0.57 181	0.51 251	0.56 154	0.39 240	0.16 181	0.12 164	0.18 199	0.15 164	0.19 271	0.18 264

iGMRVC	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.30 129	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.58 186	0.36 210	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

iRAFT	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.22 35	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.58 189	0.38 173	0.58 186	0.36 210	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

RAFT-IKP	0.35 119	0.23 226	0.47 236	0.41 222	0.22 85	0.24 21	0.28 103	0.59 108	0.36 64	0.63 173	0.73 175	0.57 181	0.38 173	0.58 186	0.36 210	0.18 248	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.20 287	0.15 182

psm_up	0.55 348	0.26 305	0.47 236	0.49 375	0.32 356	0.65 326	0.56 414	1.04 349	0.82 282	0.82 304	0.88 270	1.01 383	0.94 441	0.74 316	0.61 354	0.21 317	0.25 421	0.26 390	0.23 379	0.21 310	0.20 319

AdaStereo	0.50 311	0.32 366	0.47 236	0.48 360	0.25 185	0.67 333	0.32 171	1.17 407	0.88 318	0.75 261	0.99 320	0.75 296	0.49 235	0.67 273	0.46 295	0.27 397	0.12 164	0.28 410	0.18 272	0.23 349	0.18 264
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.
DLCB_ROB	0.58 373	0.28 336	0.47 236	0.49 375	0.32 356	0.77 367	0.50 378	0.99 326	0.92 346	1.04 424	1.14 383	1.21 427	0.69 357	0.88 379	0.69 375	0.20 301	0.20 379	0.22 324	0.22 366	0.21 310	0.18 264

G2L-Stereo_aug	0.51 318	0.19 103	0.48 256	0.35 66	0.23 124	0.69 337	0.39 295	0.82 261	1.11 425	0.97 393	1.02 333	1.04 392	0.70 370	0.86 373	0.61 354	0.16 181	0.11 109	0.13 28	0.11 53	0.14 95	0.16 227

G2L-Stereo	0.49 295	0.23 226	0.48 256	0.43 282	0.26 226	0.47 217	0.42 331	0.93 302	0.78 258	0.84 323	0.86 254	0.91 358	0.52 253	0.78 336	0.70 378	0.20 301	0.17 338	0.22 324	0.18 272	0.17 214	0.21 337

model_zeroshot	0.33 98	0.18 74	0.48 256	0.39 156	0.28 278	0.45 209	0.25 66	0.63 137	0.45 117	0.61 163	0.50 97	0.51 158	0.25 55	0.45 76	0.26 77	0.16 181	0.13 226	0.15 91	0.14 139	0.13 55	0.13 115

LL-Strereo2	0.35 119	0.24 263	0.48 256	0.41 222	0.26 226	0.35 135	0.24 59	0.67 170	0.44 110	0.54 141	0.51 105	0.66 248	0.25 55	0.66 262	0.30 133	0.14 74	0.12 164	0.23 344	0.20 327	0.18 237	0.13 115

DCANet-4	0.36 137	0.20 136	0.48 256	0.34 35	0.19 29	0.29 75	0.30 129	0.66 160	0.92 346	0.69 222	0.78 206	0.40 99	0.47 227	0.45 76	0.34 177	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.11 6	0.13 115

iRaft-Stereo_5w	0.45 242	0.21 169	0.48 256	0.42 262	0.28 278	0.31 100	0.54 404	0.63 137	0.62 164	0.62 165	0.89 274	1.01 383	0.69 357	0.75 321	0.66 368	0.13 36	0.12 164	0.17 154	0.15 164	0.14 95	0.15 182

GwcNet-ADL	0.44 232	0.22 205	0.48 256	0.45 324	0.30 318	0.40 172	0.37 251	0.92 300	0.97 369	0.71 235	0.78 206	0.61 215	0.42 198	0.62 223	0.50 309	0.19 278	0.14 259	0.15 91	0.14 139	0.18 237	0.18 264

AAGNet	1.43 491	0.20 136	0.48 256	0.44 301	0.25 185	0.29 75	0.31 151	0.65 151	0.68 198	0.97 393	0.86 254	0.67 255	0.62 314	0.64 247	20.63 540	0.16 181	0.11 109	0.19 239	0.15 164	0.19 271	0.12 82

STrans-v2	0.46 252	0.20 136	0.48 256	0.40 191	0.24 153	0.55 253	0.50 378	1.07 362	0.73 224	0.65 192	1.05 348	0.72 277	0.69 357	0.72 304	0.33 162	0.14 74	0.10 30	0.17 154	0.14 139	0.13 55	0.12 82

PSM-softLoss	0.38 169	0.20 136	0.48 256	0.41 222	0.26 226	0.30 85	0.35 215	0.69 188	0.46 121	0.62 165	0.82 230	0.59 204	0.33 140	0.70 294	0.39 240	0.19 278	0.12 164	0.20 269	0.18 272	0.16 180	0.22 355

KMStereo	0.38 169	0.20 136	0.48 256	0.41 222	0.26 226	0.30 85	0.35 215	0.69 188	0.46 121	0.62 165	0.82 230	0.59 204	0.33 140	0.70 294	0.39 240	0.19 278	0.12 164	0.20 269	0.18 272	0.16 180	0.22 355

IRAFT_RVC	0.42 215	0.20 136	0.48 256	0.44 301	0.24 153	0.27 49	0.54 404	0.74 227	0.77 249	0.76 268	0.80 219	0.73 288	0.51 251	0.70 294	0.36 210	0.17 219	0.10 30	0.21 310	0.16 196	0.16 180	0.14 159

RALAANet	0.38 169	0.23 226	0.48 256	0.42 262	0.29 304	0.35 135	0.25 66	0.86 275	0.64 182	0.67 207	0.65 151	0.60 210	0.29 104	0.60 207	0.34 177	0.15 133	0.12 164	0.17 154	0.15 164	0.21 310	0.13 115

test_sample5	0.47 267	0.26 305	0.49 269	0.36 83	0.22 85	0.64 319	0.39 295	1.13 384	0.81 277	0.77 274	0.94 289	0.64 230	0.54 268	0.65 254	0.43 260	0.21 317	0.16 319	0.22 324	0.20 327	0.22 332	0.20 319

CoDeX	0.47 267	0.20 136	0.49 269	0.42 262	0.25 185	0.75 360	0.36 237	1.27 445	0.80 269	0.82 304	0.96 301	0.62 221	0.57 282	0.60 207	0.36 210	0.17 219	0.12 164	0.17 154	0.15 164	0.16 180	0.14 159

DualNet	0.48 278	0.26 305	0.49 269	0.36 83	0.22 85	0.64 319	0.39 295	1.13 384	0.81 277	0.80 284	1.03 338	0.64 230	0.54 268	0.65 254	0.43 260	0.21 317	0.16 319	0.22 324	0.20 327	0.22 332	0.20 319

ffm	0.44 232	0.26 305	0.49 269	0.37 99	0.25 185	0.55 253	0.37 251	0.68 180	1.04 401	0.73 254	0.96 301	0.71 268	0.53 257	0.57 166	0.25 48	0.16 181	0.10 30	0.25 372	0.21 348	0.16 180	0.16 227

ff1	0.49 295	0.26 305	0.49 269	0.37 99	0.25 185	0.55 253	0.37 251	0.68 180	1.04 401	0.73 254	0.96 301	0.71 268	0.53 257	1.01 417	0.88 420	0.16 181	0.10 30	0.25 372	0.21 348	0.16 180	0.16 227

mmx	0.53 334	0.26 305	0.49 269	0.37 99	0.25 185	0.55 253	0.37 251	1.16 402	1.03 396	0.73 254	0.96 301	0.71 268	0.53 257	1.01 417	0.88 420	0.20 301	0.15 288	0.25 372	0.21 348	0.22 332	0.20 319

xxx	0.53 334	0.26 305	0.49 269	0.37 99	0.25 185	0.55 253	0.37 251	1.16 402	1.03 396	0.73 254	0.96 301	0.71 268	0.53 257	1.01 417	0.88 420	0.20 301	0.15 288	0.25 372	0.21 348	0.22 332	0.20 319

ADStereo(finetuned)	0.37 154	0.16 32	0.49 269	0.34 35	0.19 29	0.30 85	0.30 129	0.68 180	0.91 341	0.70 228	0.77 195	0.43 122	0.69 357	0.45 76	0.33 162	0.14 74	0.10 30	0.14 53	0.11 53	0.13 55	0.12 82

CSP-Net	0.56 359	0.27 322	0.49 269	0.41 222	0.28 278	1.22 459	0.50 378	1.23 430	0.72 217	0.95 388	0.95 297	0.89 351	0.62 314	0.83 356	0.62 357	0.26 388	0.17 338	0.17 154	0.17 245	0.18 237	0.17 246

AACVNet	0.50 311	0.23 226	0.49 269	0.46 345	0.29 304	0.52 235	0.38 273	0.90 294	0.55 150	0.81 295	1.03 338	1.00 379	0.70 370	0.83 356	0.54 333	0.21 317	0.18 355	0.24 359	0.18 272	0.23 349	0.20 319

PFNet+	0.40 197	0.19 103	0.49 269	0.39 156	0.25 185	0.28 64	0.23 48	0.64 150	0.70 206	0.85 326	0.79 216	0.64 230	0.35 151	0.72 304	0.34 177	0.19 278	0.14 259	0.23 344	0.20 327	0.16 180	0.20 319

CRE-IMP	0.36 137	0.23 226	0.49 269	0.42 262	0.24 153	0.41 186	0.21 27	0.57 97	0.41 96	0.65 192	0.72 171	0.53 166	0.37 169	0.61 215	0.38 234	0.17 219	0.11 109	0.19 239	0.15 164	0.21 310	0.18 264

TDLM	0.57 366	0.33 374	0.49 269	0.51 405	0.30 318	0.66 329	0.73 458	1.03 346	1.01 388	0.82 304	1.10 366	0.84 329	0.70 370	0.86 373	0.58 343	0.28 407	0.17 338	0.25 372	0.22 366	0.26 378	0.19 297

rvit_stereo_0083	0.34 104	0.24 263	0.50 282	0.44 301	0.27 255	0.34 127	0.35 215	0.45 51	0.62 164	0.37 71	0.47 88	0.42 114	0.35 151	0.40 48	0.36 210	0.22 342	0.20 379	0.20 269	0.17 245	0.20 287	0.14 159

test_sample7	0.52 328	0.29 348	0.50 282	0.36 83	0.27 255	0.62 303	0.41 322	1.06 358	0.88 318	0.92 374	0.86 254	0.85 331	0.69 357	0.68 283	0.50 309	0.26 388	0.20 379	0.27 402	0.26 416	0.27 388	0.24 369

test_sample6	0.49 295	0.26 305	0.50 282	0.37 99	0.22 85	0.63 312	0.40 307	1.12 382	0.83 287	0.80 284	1.03 338	0.66 248	0.55 273	0.67 273	0.46 295	0.22 342	0.16 319	0.22 324	0.22 366	0.23 349	0.21 337

test_sample4	0.47 267	0.26 305	0.50 282	0.35 66	0.22 85	0.69 337	0.38 273	1.15 396	0.81 277	0.78 278	0.82 230	0.62 221	0.53 257	0.63 234	0.44 276	0.21 317	0.15 288	0.21 310	0.19 302	0.21 310	0.19 297

test_sample3	0.46 252	0.25 286	0.50 282	0.35 66	0.23 124	0.69 337	0.37 251	1.15 396	0.81 277	0.75 261	0.79 216	0.66 248	0.49 235	0.63 234	0.46 295	0.21 317	0.15 288	0.20 269	0.19 302	0.21 310	0.19 297

plain	0.31 82	0.20 136	0.50 282	0.39 156	0.29 304	0.27 49	0.30 129	0.44 48	0.35 58	0.31 50	0.66 158	0.30 32	0.31 125	0.65 254	0.31 140	0.17 219	0.13 226	0.20 269	0.15 164	0.17 214	0.12 82

IER	0.46 252	0.23 226	0.50 282	0.38 128	0.28 278	0.69 337	0.35 215	0.80 256	0.66 190	0.83 316	0.94 289	0.75 296	0.77 397	0.60 207	0.42 255	0.17 219	0.14 259	0.17 154	0.17 245	0.17 214	0.15 182

UDGNet	0.48 278	0.77 481	0.50 282	0.48 360	0.31 340	0.41 186	0.34 192	0.70 202	0.92 346	0.65 192	0.60 139	0.58 189	0.43 204	0.63 234	0.41 251	0.32 435	0.15 288	0.66 492	0.19 302	0.36 435	0.21 337

DEmStereo	0.48 278	0.17 54	0.50 282	0.38 128	0.25 185	0.59 287	0.34 192	0.63 137	0.74 231	0.89 354	1.66 464	0.58 189	1.06 456	0.60 207	0.42 255	0.14 74	0.11 109	0.16 116	0.16 196	0.14 95	0.15 182

ac_64	0.52 328	0.22 205	0.50 282	0.45 324	0.28 278	0.80 377	0.45 348	1.02 342	0.61 163	0.91 366	0.83 236	1.07 404	0.68 353	0.74 316	0.70 378	0.21 317	0.18 355	0.20 269	0.19 302	0.18 237	0.15 182

DMCA	0.45 242	0.26 305	0.50 282	0.38 128	0.28 278	0.51 231	0.34 192	0.93 302	0.68 198	0.75 261	0.83 236	0.79 312	0.53 257	0.51 118	0.54 333	0.21 317	0.16 319	0.21 310	0.16 196	0.19 271	0.21 337

DIP-Stereo	0.39 185	0.21 169	0.50 282	0.41 222	0.28 278	0.62 303	0.27 89	0.77 243	0.40 92	0.64 183	0.86 254	0.52 162	0.33 140	0.66 262	0.42 255	0.15 133	0.13 226	0.17 154	0.14 139	0.15 142	0.15 182
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Selective-RAFT	0.35 119	0.23 226	0.51 294	0.44 301	0.21 66	0.64 319	0.27 89	0.59 108	0.63 175	0.40 90	0.38 64	0.55 173	0.40 190	0.57 166	0.35 194	0.13 36	0.11 109	0.14 53	0.12 79	0.16 180	0.13 115

NINENet	0.50 311	0.29 348	0.51 294	0.45 324	0.32 356	0.70 343	0.34 192	1.10 372	0.88 318	0.80 284	0.94 289	0.65 243	0.49 235	0.73 309	0.51 319	0.22 342	0.20 379	0.25 372	0.18 272	0.22 332	0.21 337

hknet	0.49 295	0.25 286	0.51 294	0.45 324	0.29 304	0.77 367	0.40 307	0.94 307	0.83 287	0.75 261	0.80 219	0.97 372	0.61 308	0.73 309	0.45 285	0.18 248	0.14 259	0.22 324	0.19 302	0.18 237	0.18 264

ADLNet	0.55 348	0.27 322	0.51 294	0.44 301	0.35 382	0.78 371	0.46 352	1.08 366	0.86 305	0.99 402	0.98 315	0.92 362	0.63 320	0.69 288	0.81 401	0.22 342	0.16 319	0.22 324	0.22 366	0.21 310	0.21 337

UPFNet	0.53 334	0.24 263	0.51 294	0.45 324	0.38 401	0.84 396	0.49 373	0.99 326	0.75 234	0.87 340	0.88 270	0.86 336	0.64 331	0.80 342	0.71 383	0.20 301	0.20 379	0.20 269	0.20 327	0.19 271	0.15 182

ITSA-stereo	0.53 334	0.28 336	0.52 299	0.40 191	0.23 124	0.56 266	0.34 192	1.24 437	1.24 449	0.80 284	0.81 226	0.72 277	0.58 291	0.82 348	0.65 365	0.21 317	0.17 338	0.23 344	0.21 348	0.22 332	0.26 381

gcap-zeroshot	0.34 104	0.18 74	0.52 299	0.38 128	0.22 85	0.49 224	0.27 89	0.52 80	0.34 45	0.64 183	0.50 97	0.83 325	0.34 148	0.48 103	0.24 34	0.13 36	0.11 109	0.15 91	0.12 79	0.13 55	0.12 82

PCWNet_CMD	0.48 278	0.24 263	0.52 299	0.39 156	0.27 255	0.63 312	0.30 129	0.95 314	0.96 366	0.86 333	1.07 357	0.79 312	0.44 213	0.57 166	0.43 260	0.17 219	0.12 164	0.21 310	0.16 196	0.24 362	0.19 297

AASNet	0.53 334	0.25 286	0.52 299	0.49 375	0.32 356	0.74 357	0.40 307	1.50 482	0.86 305	0.86 333	0.92 285	0.64 230	0.59 298	0.59 201	0.79 396	0.23 357	0.19 369	0.20 269	0.16 196	0.21 310	0.19 297

CFNet_pseudo	0.46 252	0.24 263	0.52 299	0.37 99	0.27 255	0.58 274	0.30 129	0.86 275	0.88 318	0.82 304	1.03 338	0.75 296	0.47 227	0.58 186	0.44 276	0.17 219	0.12 164	0.24 359	0.16 196	0.24 362	0.19 297

RASNet	0.53 334	0.22 205	0.52 299	0.38 128	0.22 85	0.68 335	0.38 273	0.97 321	0.88 318	0.73 254	1.04 344	1.03 390	0.92 435	0.90 387	0.86 411	0.16 181	0.14 259	0.14 53	0.17 245	0.15 142	0.13 115

MSMDNet	0.48 278	0.24 263	0.52 299	0.39 156	0.27 255	0.63 312	0.30 129	0.96 318	0.96 366	0.86 333	1.07 357	0.79 312	0.44 213	0.57 166	0.43 260	0.17 219	0.12 164	0.20 269	0.16 196	0.23 349	0.19 297

ccs_rob	0.46 252	0.24 263	0.52 299	0.37 99	0.27 255	0.58 274	0.31 151	0.86 275	0.88 318	0.82 304	1.02 333	0.75 296	0.47 227	0.58 186	0.44 276	0.17 219	0.12 164	0.24 359	0.16 196	0.24 362	0.19 297

DCVSM-stereo	0.49 295	0.27 322	0.53 307	0.39 156	0.29 304	0.51 231	0.26 75	0.75 233	0.75 234	1.11 442	0.75 186	1.05 397	0.72 379	0.60 207	0.47 302	0.20 301	0.19 369	0.24 359	0.20 327	0.25 372	0.30 411

MIM_Stereo	0.38 169	0.17 54	0.53 307	0.37 99	0.24 153	0.27 49	0.24 59	0.70 202	0.54 145	0.72 247	1.00 322	0.63 223	0.29 104	0.64 247	0.38 234	0.13 36	0.14 259	0.17 154	0.16 196	0.14 95	0.11 40

LMCR-Stereo	0.53 334	0.30 357	0.53 307	0.58 445	0.30 318	0.83 393	0.36 237	1.19 412	0.76 242	0.88 350	1.04 344	0.56 176	0.62 314	0.82 348	0.67 371	0.19 278	0.15 288	0.19 239	0.14 139	0.23 349	0.17 246

iResNet_ROB	0.52 328	0.21 169	0.53 307	0.37 99	0.21 66	0.61 295	0.29 113	1.51 485	1.32 463	0.90 361	1.02 333	0.80 320	0.62 314	0.76 325	0.43 260	0.16 181	0.12 164	0.13 28	0.09 9	0.15 142	0.18 264

MyStereo8	0.40 197	0.20 136	0.54 311	0.41 222	0.29 304	0.53 243	0.29 113	0.65 151	0.49 129	0.71 235	0.98 315	0.58 189	0.43 204	0.50 112	0.51 319	0.15 133	0.12 164	0.16 116	0.14 139	0.19 271	0.19 297

GMStereo	0.39 185	0.37 396	0.54 311	0.40 191	0.26 226	0.42 193	0.36 237	0.59 108	1.04 401	0.55 143	0.51 105	0.37 77	0.35 151	0.54 139	0.41 251	0.19 278	0.13 226	0.16 116	0.17 245	0.24 362	0.18 264
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AANet_RVC	0.57 366	0.32 366	0.54 311	0.45 324	0.27 255	0.57 271	0.48 367	1.00 330	1.28 459	0.86 333	1.33 426	0.87 342	0.58 291	1.07 430	0.75 390	0.18 248	0.12 164	0.15 91	0.13 109	0.18 237	0.18 264

StereoDRNet-Refined	0.58 373	0.32 366	0.54 311	0.46 345	0.30 318	0.96 414	0.40 307	1.00 330	0.94 359	1.12 443	1.08 360	0.96 370	0.67 347	0.90 387	0.89 430	0.17 219	0.13 226	0.22 324	0.21 348	0.20 287	0.19 297
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MeshStereo	1.34 485	0.43 425	0.54 311	0.44 301	0.34 376	1.66 488	0.60 422	1.94 502	1.37 466	4.47 527	3.25 505	4.71 519	1.94 504	1.92 498	1.17 465	0.35 454	0.35 473	0.37 452	0.31 442	0.32 415	0.32 422
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
CFNet_ucs	0.50 311	0.24 263	0.55 316	0.38 128	0.31 340	0.58 274	0.33 181	0.98 324	0.93 352	0.88 350	1.19 402	0.80 320	0.49 235	0.63 234	0.43 260	0.21 317	0.15 288	0.26 390	0.18 272	0.26 378	0.22 355

dd	0.43 225	0.38 406	0.55 316	0.44 301	0.25 185	0.47 217	0.38 273	0.70 202	1.05 405	0.59 152	0.65 151	0.42 114	0.39 184	0.66 262	0.50 309	0.24 368	0.15 288	0.21 310	0.15 164	0.22 332	0.18 264

SACVNet	0.58 373	0.34 379	0.55 316	0.55 435	0.36 386	0.63 312	0.48 367	1.13 384	0.77 249	1.02 415	1.06 354	1.02 388	0.74 384	0.90 387	0.51 319	0.27 397	0.21 389	0.25 372	0.24 394	0.29 395	0.36 440

SFCPSM	0.47 267	0.21 169	0.55 316	0.40 191	0.27 255	0.87 401	0.37 251	1.33 456	0.77 249	0.80 284	0.84 241	0.54 170	0.49 235	0.57 166	0.37 226	0.18 248	0.13 226	0.18 199	0.20 327	0.16 180	0.15 182

delet	0.55 348	0.24 263	0.55 316	0.44 301	0.33 367	1.07 435	0.50 378	1.00 330	0.86 305	0.85 326	0.96 301	0.90 356	0.63 320	0.83 356	0.74 389	0.18 248	0.18 355	0.20 269	0.21 348	0.16 180	0.15 182

GANet	0.70 404	0.37 396	0.55 316	0.51 405	0.34 376	0.94 408	0.96 482	1.08 366	0.94 359	1.04 424	1.98 480	1.13 422	0.88 428	1.12 438	0.66 368	0.25 378	0.26 428	0.27 402	0.22 366	0.31 410	0.22 355

DDVS	0.52 328	0.30 357	0.56 322	0.41 222	0.31 340	0.71 348	0.34 192	0.91 298	0.67 193	0.85 326	0.89 274	1.12 416	0.46 223	0.86 373	0.60 351	0.22 342	0.16 319	0.22 324	0.18 272	0.25 372	0.26 381

ssnet_v2	0.58 373	0.28 336	0.56 322	0.43 282	0.29 304	0.95 411	0.59 420	1.13 384	0.99 378	0.93 378	0.80 219	0.99 376	0.64 331	0.82 348	0.94 436	0.25 378	0.22 395	0.23 344	0.24 394	0.20 287	0.19 297

acv_ft	0.51 318	0.23 226	0.56 322	0.44 301	0.28 278	0.86 400	0.39 295	0.91 298	0.80 269	0.97 393	0.96 301	0.79 312	0.59 298	0.63 234	0.87 417	0.17 219	0.15 288	0.16 116	0.15 164	0.17 214	0.15 182

BEATNet_4x	0.46 252	0.32 366	0.56 322	0.37 99	0.19 29	0.63 312	0.35 215	1.01 339	0.72 217	0.77 274	0.83 236	0.70 264	0.59 298	0.68 283	0.53 329	0.16 181	0.12 164	0.16 116	0.14 139	0.24 362	0.16 227

CRFU-Net	0.57 366	0.27 322	0.57 326	0.46 345	0.30 318	1.20 457	0.52 396	1.10 372	0.56 156	1.00 407	0.98 315	1.06 399	0.79 404	0.81 345	0.71 383	0.21 317	0.19 369	0.18 199	0.16 196	0.18 237	0.19 297

iRaft-Stereo_20w	0.39 185	0.19 103	0.57 326	0.37 99	0.27 255	0.31 100	0.24 59	1.44 476	0.29 25	0.69 222	0.53 118	0.60 210	0.42 198	0.83 356	0.27 95	0.14 74	0.11 109	0.14 53	0.13 109	0.15 142	0.13 115

GES	0.44 232	0.23 226	0.57 326	0.40 191	0.30 318	0.59 287	0.36 237	0.96 318	0.68 198	0.74 259	0.83 236	0.47 141	0.48 232	0.67 273	0.43 260	0.22 342	0.16 319	0.17 154	0.16 196	0.18 237	0.23 361

HGLStereo	0.56 359	0.28 336	0.57 326	0.50 389	0.37 392	0.80 377	0.45 348	1.02 342	0.78 258	0.86 333	1.14 383	0.89 351	0.82 412	0.76 325	0.73 386	0.21 317	0.20 379	0.19 239	0.18 272	0.19 271	0.21 337

PFNet	0.42 215	0.18 74	0.58 330	0.43 282	0.24 153	0.43 196	0.32 171	0.74 227	0.78 258	1.00 407	0.74 184	0.68 256	0.39 184	0.72 304	0.37 226	0.16 181	0.10 30	0.20 269	0.15 164	0.16 180	0.13 115

IPLG	0.39 185	0.20 136	0.59 331	0.40 191	0.24 153	0.54 248	0.27 89	0.75 233	0.63 175	0.84 323	0.81 226	0.32 41	0.32 130	0.60 207	0.45 285	0.13 36	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.13 55	0.12 82

MIPNet	0.37 154	0.21 169	0.59 331	0.39 156	0.25 185	0.50 227	0.28 103	0.77 243	0.70 206	0.65 192	0.60 139	0.40 99	0.49 235	0.44 73	0.37 226	0.14 74	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.14 95	0.13 115

TRStereo	0.37 154	0.27 322	0.59 331	0.47 354	0.41 417	0.29 75	0.30 129	0.84 268	0.59 160	0.52 134	0.41 68	0.52 162	0.26 68	0.73 309	0.27 95	0.17 219	0.12 164	0.19 239	0.19 302	0.13 55	0.11 40

DMCA-RVC	0.51 318	0.30 357	0.59 331	0.50 389	0.32 356	0.54 248	0.38 273	0.86 275	0.68 198	0.94 381	0.86 254	0.91 358	0.68 353	0.70 294	0.59 348	0.23 357	0.18 355	0.31 427	0.23 379	0.26 378	0.19 297

DeepPruner_ROB	0.53 334	0.34 379	0.59 331	0.41 222	0.30 318	0.50 227	0.43 336	1.19 412	0.70 206	0.85 326	1.05 348	0.86 336	0.55 273	0.84 361	0.51 319	0.29 414	0.23 405	0.22 324	0.22 366	0.26 378	0.25 376

DAS	0.51 318	0.25 286	0.60 336	0.48 360	0.31 340	0.58 274	0.41 322	0.83 265	0.97 369	0.89 354	1.12 371	0.70 264	0.75 388	0.82 348	0.43 260	0.17 219	0.13 226	0.18 199	0.15 164	0.20 287	0.18 264

SepStereo	0.51 318	0.25 286	0.60 336	0.48 360	0.31 340	0.58 274	0.41 322	0.83 265	0.97 369	0.89 354	1.12 371	0.70 264	0.75 388	0.93 403	0.43 260	0.17 219	0.13 226	0.18 199	0.15 164	0.20 287	0.18 264

MyStereo06	0.38 169	0.21 169	0.61 338	0.41 222	0.28 278	0.41 186	0.50 378	0.95 314	0.35 58	0.62 165	0.54 120	0.76 302	0.27 76	0.50 112	0.29 127	0.14 74	0.13 226	0.18 199	0.17 245	0.17 214	0.15 182

MMNet	0.55 348	0.25 286	0.61 338	0.43 282	0.34 376	1.07 435	0.39 295	0.87 282	0.91 341	0.91 366	0.93 288	0.86 336	0.76 391	0.81 345	0.76 391	0.15 133	0.14 259	0.18 199	0.19 302	0.20 287	0.16 227

MLCV	0.47 267	0.24 263	0.61 338	0.37 99	0.17 15	0.61 295	0.33 181	0.80 256	0.87 314	0.94 381	1.13 378	0.72 277	0.43 204	0.89 385	0.51 319	0.13 36	0.10 30	0.13 28	0.11 53	0.14 95	0.12 82

UGAM-zero	0.46 252	0.19 103	0.62 341	0.37 99	0.23 124	0.34 127	0.21 27	1.15 396	0.39 91	0.66 204	0.61 142	1.70 478	0.91 431	0.75 321	0.25 48	0.14 74	0.11 109	0.15 91	0.12 79	0.13 55	0.13 115

SMFormer	0.51 318	0.23 226	0.62 341	0.34 35	0.20 50	0.62 303	0.34 192	1.21 418	1.02 391	0.81 295	1.01 325	0.71 268	0.65 337	0.84 361	0.55 338	0.19 278	0.15 288	0.18 199	0.16 196	0.18 237	0.18 264

tta	0.51 318	0.23 226	0.62 341	0.34 35	0.20 50	0.62 303	0.34 192	1.21 418	1.02 391	0.81 295	1.01 325	0.71 268	0.65 337	0.84 361	0.55 338	0.19 278	0.15 288	0.18 199	0.16 196	0.15 142	0.14 159

qqq1	0.49 295	0.23 226	0.62 341	0.34 35	0.20 50	0.62 303	0.34 192	1.21 418	1.02 391	0.81 295	1.01 325	0.71 268	0.65 337	0.84 361	0.34 177	0.19 278	0.15 288	0.14 53	0.12 79	0.15 142	0.14 159

fff1	0.49 295	0.23 226	0.62 341	0.34 35	0.20 50	0.62 303	0.34 192	1.21 418	1.02 391	0.81 295	1.01 325	0.71 268	0.65 337	0.84 361	0.34 177	0.19 278	0.15 288	0.14 53	0.12 79	0.15 142	0.14 159

DSFCA	0.55 348	0.25 286	0.62 341	0.40 191	0.36 386	0.74 357	0.52 396	1.04 349	0.82 282	1.06 429	0.84 241	0.89 351	0.63 320	0.99 413	0.58 343	0.25 378	0.21 389	0.21 310	0.21 348	0.21 310	0.19 297

PS-NSSS	0.58 373	0.44 429	0.62 341	0.42 262	0.33 367	0.66 329	0.58 418	1.02 342	0.86 305	0.77 274	1.28 416	0.72 277	0.64 331	0.82 348	0.59 348	0.31 424	0.26 428	0.40 460	0.27 422	0.33 421	0.26 381

DN-CSS_ROB	0.43 225	0.26 305	0.62 341	0.40 191	0.29 304	0.44 201	0.27 89	0.77 243	0.75 234	0.72 247	1.09 364	0.48 146	0.43 204	0.69 288	0.37 226	0.15 133	0.12 164	0.21 310	0.19 302	0.18 237	0.16 227

MSMD_ROB	1.21 479	0.49 439	0.62 341	0.59 449	0.50 454	1.62 487	0.67 436	1.23 430	1.24 449	2.45 507	3.77 514	3.09 507	2.98 520	1.32 463	0.81 401	0.45 474	0.41 485	0.49 481	0.51 493	0.47 467	0.44 468

Anonymous_2	0.82 430	0.44 429	0.63 350	0.40 191	0.43 428	0.80 377	0.52 396	0.72 214	0.77 249	0.71 235	0.60 139	0.87 342	0.76 391	0.75 321	0.58 343	0.52 485	0.54 499	0.54 486	4.82 538	0.56 482	0.40 456

CIPLG	0.41 208	0.21 169	0.63 350	0.45 324	0.33 367	0.52 235	0.33 181	0.65 151	0.60 162	0.82 304	0.96 301	0.46 138	0.32 130	0.55 144	0.44 276	0.16 181	0.12 164	0.15 91	0.14 139	0.13 55	0.14 159

IPLGR	0.39 185	0.21 169	0.63 350	0.39 156	0.22 85	0.49 224	0.29 113	0.76 240	0.74 231	0.78 278	0.77 195	0.44 128	0.42 198	0.47 93	0.38 234	0.13 36	0.12 164	0.16 116	0.14 139	0.15 142	0.13 115

GEStereo_RVC	0.55 348	0.29 348	0.63 350	0.49 375	0.31 340	0.70 343	0.54 404	1.22 426	0.92 346	0.82 304	0.85 251	0.85 331	0.63 320	0.90 387	0.65 365	0.24 368	0.16 319	0.19 239	0.16 196	0.21 310	0.22 355

RP	0.76 417	0.36 390	0.63 350	0.66 471	0.58 475	0.80 377	0.55 408	1.14 393	1.22 446	0.97 393	1.65 462	1.43 459	1.32 478	1.01 417	0.84 406	0.33 443	0.30 449	0.36 447	0.30 435	0.34 427	0.34 433

rvit_0105_6	0.38 169	0.28 336	0.64 355	0.50 389	0.30 318	0.39 168	0.38 273	0.51 71	0.67 193	0.40 90	0.45 77	0.50 154	0.41 196	0.54 139	0.36 210	0.27 397	0.26 428	0.24 359	0.21 348	0.22 332	0.16 227

dad	0.58 373	0.50 443	0.64 355	0.43 282	0.30 318	0.59 287	0.36 237	0.78 249	1.25 454	1.01 412	1.17 396	1.15 425	0.53 257	0.68 283	0.50 309	0.35 454	0.23 405	0.37 452	0.21 348	0.29 395	0.20 319

IPLGR_C	0.40 197	0.21 169	0.64 355	0.45 324	0.33 367	0.52 235	0.34 192	0.66 160	0.62 164	0.82 304	0.92 285	0.45 130	0.32 130	0.52 124	0.46 295	0.17 219	0.12 164	0.15 91	0.14 139	0.13 55	0.14 159

MANE	4.13 525	0.51 446	0.64 355	0.66 471	0.56 470	6.89 530	0.99 485	7.55 533	12.04 533	6.68 534	8.57 536	10.69 536	9.45 533	7.59 534	6.39 525	0.49 481	0.43 491	0.48 478	0.98 514	0.49 470	0.48 481

RYNet	0.72 412	0.35 385	0.64 355	0.53 425	0.67 482	1.31 466	0.67 436	1.20 416	1.18 438	1.05 426	0.87 262	1.27 432	0.93 440	0.93 403	1.27 473	0.22 342	0.16 319	0.26 390	0.23 379	0.40 447	0.39 453

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 334	0.32 366	0.64 355	0.44 301	0.30 318	0.66 329	0.44 345	1.04 349	0.88 318	0.91 366	0.91 281	0.99 376	0.60 302	0.68 283	0.60 351	0.21 317	0.17 338	0.22 324	0.22 366	0.21 310	0.21 337
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FC-DCNN v2	1.65 500	0.51 446	0.65 361	0.61 457	0.49 452	1.61 485	0.70 451	1.75 500	1.56 484	4.74 531	4.91 528	6.46 530	3.31 522	1.91 497	1.11 459	0.46 475	0.42 487	0.47 474	0.46 479	0.48 468	0.46 473

ACRE	0.40 197	0.21 169	0.65 361	0.45 324	0.33 367	0.51 231	0.33 181	0.66 160	0.63 175	0.80 284	0.92 285	0.45 130	0.32 130	0.52 124	0.45 285	0.16 181	0.12 164	0.15 91	0.14 139	0.13 55	0.14 159

ADLNet2	0.55 348	0.25 286	0.65 361	0.47 354	0.30 318	0.83 393	0.50 378	1.05 354	0.95 365	0.80 284	0.98 315	0.99 376	0.69 357	0.77 332	0.73 386	0.20 301	0.16 319	0.17 154	0.18 272	0.21 310	0.21 337

FCDSN-DC	1.39 490	0.56 459	0.65 361	0.74 485	0.59 476	1.38 469	0.63 429	1.35 461	1.39 469	3.26 521	4.50 525	4.61 517	2.63 515	1.58 481	1.03 451	0.46 475	0.42 487	0.48 478	0.47 484	0.50 472	0.50 485
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.72 412	0.41 421	0.65 361	0.64 463	0.44 435	0.98 420	1.20 497	1.11 377	1.00 384	0.98 399	0.96 301	1.49 465	0.87 425	0.90 387	0.79 396	0.31 424	0.26 428	0.39 457	0.39 465	0.32 415	0.32 422

PSMNet_ROB	0.64 389	0.37 396	0.65 361	0.56 438	0.42 423	0.97 416	0.83 468	1.21 418	0.92 346	0.79 282	1.02 333	1.08 406	0.63 320	0.82 348	0.91 434	0.29 414	0.20 379	0.31 427	0.31 442	0.26 378	0.23 361

ISRNet	0.56 359	0.24 263	0.66 367	0.56 438	0.36 386	0.44 201	0.25 66	0.82 261	0.84 292	1.07 432	1.25 411	0.91 358	0.60 302	0.66 262	0.58 343	0.35 454	0.26 428	0.36 447	0.33 451	0.30 404	0.42 461

UNet	0.54 346	0.26 305	0.66 367	0.44 301	0.40 410	0.99 421	0.41 322	0.98 324	0.75 234	0.83 316	0.89 274	1.04 392	0.72 379	0.73 309	0.62 357	0.19 278	0.14 259	0.20 269	0.17 245	0.20 287	0.17 246

FC-DCNN	1.59 496	0.51 446	0.66 367	0.61 457	0.49 452	1.56 482	0.70 451	1.66 496	1.53 480	4.64 528	4.62 526	5.85 526	3.34 524	1.84 495	1.11 459	0.46 475	0.42 487	0.47 474	0.46 479	0.48 468	0.46 473

DRN-Test	0.66 393	0.32 366	0.66 367	0.50 389	0.39 405	1.15 450	0.61 427	1.49 481	1.01 388	1.12 443	1.08 360	1.06 399	0.69 357	0.77 332	0.94 436	0.23 357	0.17 338	0.26 390	0.25 403	0.25 372	0.21 337

PAM_32	0.46 252	0.19 103	0.67 371	0.39 156	0.24 153	0.75 360	0.27 89	0.95 314	0.34 45	0.68 213	0.44 74	1.91 486	0.65 337	0.62 223	0.26 77	0.15 133	0.10 30	0.16 116	0.15 164	0.14 95	0.13 115

IGEV_Zeroshot_test	0.34 104	0.18 74	0.67 371	0.39 156	0.28 278	0.30 85	0.25 66	0.74 227	0.31 32	0.62 165	0.57 132	0.54 170	0.25 55	0.53 133	0.27 95	0.14 74	0.10 30	0.15 91	0.14 139	0.14 95	0.12 82

SQANet	0.82 430	0.74 478	0.67 371	1.13 501	0.98 499	1.11 443	0.47 359	1.07 362	0.83 287	0.91 366	1.05 348	1.03 390	0.74 384	1.01 417	0.64 363	0.61 493	0.24 413	1.03 502	0.35 456	1.18 505	0.58 491

UDG	0.88 443	0.82 487	0.67 371	1.00 496	0.96 496	1.02 425	0.57 417	1.13 384	0.99 378	0.90 361	0.97 314	1.31 438	0.99 449	0.85 368	0.84 406	0.54 490	0.32 463	1.77 510	0.40 468	0.94 498	0.66 493

LL-Strereo	0.57 366	0.27 322	0.68 375	0.48 360	0.34 376	0.39 168	0.48 367	0.94 307	0.97 369	0.83 316	0.78 206	1.10 412	1.18 468	1.33 464	0.49 308	0.17 219	0.14 259	0.22 324	0.19 302	0.16 180	0.17 246

DDUNet	1.06 466	2.56 531	0.68 375	1.21 503	1.26 508	1.03 428	0.69 446	1.11 377	0.94 359	0.96 389	1.22 404	1.27 432	0.82 412	0.93 403	0.72 385	0.84 501	0.38 478	1.99 513	0.60 498	1.10 504	0.85 501

AF-Net	0.81 429	0.39 412	0.68 375	0.64 463	0.54 465	0.91 403	0.51 393	1.61 493	1.31 462	0.96 389	2.02 481	1.46 460	1.26 476	1.11 437	0.99 446	0.32 435	0.24 413	0.39 457	0.27 422	0.30 404	0.25 376

StereoDRNet	0.64 389	0.33 374	0.68 375	0.51 405	0.43 428	1.03 428	0.53 400	1.47 478	0.99 378	1.10 440	0.87 262	1.07 404	0.71 375	0.82 348	0.88 420	0.23 357	0.19 369	0.25 372	0.23 379	0.27 388	0.19 297

DISCO	0.70 404	0.26 305	0.68 375	0.44 301	0.31 340	1.14 448	0.51 393	1.23 430	1.23 447	0.81 295	1.05 348	1.50 466	0.85 420	1.82 494	1.03 451	0.19 278	0.15 288	0.18 199	0.16 196	0.24 362	0.23 361

XPNet_ROB	0.70 404	0.35 385	0.68 375	0.52 417	0.40 410	0.79 374	0.85 474	1.16 402	0.94 359	1.33 466	1.15 389	1.38 454	0.83 417	1.03 424	0.90 432	0.32 435	0.25 421	0.26 390	0.24 394	0.31 410	0.28 397

sCroCo_RVC	0.35 119	0.28 336	0.69 381	0.51 405	0.39 405	0.41 186	0.31 151	0.49 61	0.45 117	0.31 50	0.48 90	0.38 85	0.32 130	0.46 86	0.32 150	0.21 317	0.22 395	0.19 239	0.19 302	0.21 310	0.20 319

iResNetv2_ROB	0.52 328	0.27 322	0.69 381	0.38 128	0.25 185	0.62 303	0.35 215	1.17 407	1.01 388	0.99 402	1.06 354	0.88 347	0.67 347	0.66 262	0.39 240	0.19 278	0.13 226	0.15 91	0.11 53	0.18 237	0.16 227

NaN_ROB	0.69 402	0.44 429	0.69 381	0.51 405	0.33 367	0.97 416	1.06 489	1.22 426	1.19 440	1.24 460	0.96 301	1.08 406	0.78 402	1.20 446	0.67 371	0.24 368	0.30 449	0.23 344	0.24 394	0.23 349	0.25 376

LALA_ROB	0.74 415	0.43 425	0.69 381	0.54 431	0.40 410	1.01 423	0.95 481	1.21 418	1.07 418	1.22 457	1.12 371	1.56 472	0.79 404	1.04 426	0.86 411	0.33 443	0.22 395	0.35 442	0.30 435	0.35 431	0.31 418

PAM	0.46 252	0.19 103	0.70 385	0.40 191	0.26 226	0.75 360	0.33 181	0.85 271	0.34 45	0.70 228	0.46 82	1.83 481	0.63 320	0.61 215	0.26 77	0.15 133	0.10 30	0.16 116	0.14 139	0.14 95	0.13 115

rvit_stereo_0075_2	0.47 267	0.37 396	0.70 385	0.53 425	0.46 446	0.43 196	0.36 237	0.81 259	0.67 193	0.55 143	0.74 184	0.59 204	0.43 204	0.63 234	0.43 260	0.32 435	0.23 405	0.35 442	0.25 403	0.30 404	0.25 376

gwcnet-sp	0.48 278	0.23 226	0.70 385	0.40 191	0.26 226	0.81 382	0.41 322	0.89 289	0.84 292	0.91 366	0.76 191	0.66 248	0.61 308	0.66 262	0.50 309	0.18 248	0.17 338	0.18 199	0.18 272	0.18 237	0.18 264

scenet	0.48 278	0.23 226	0.70 385	0.40 191	0.26 226	0.81 382	0.41 322	0.89 289	0.84 292	0.91 366	0.76 191	0.66 248	0.61 308	0.66 262	0.50 309	0.18 248	0.17 338	0.18 199	0.18 272	0.18 237	0.18 264

ssnet	0.48 278	0.23 226	0.70 385	0.40 191	0.26 226	0.81 382	0.41 322	0.89 289	0.84 292	0.91 366	0.76 191	0.66 248	0.61 308	0.66 262	0.50 309	0.18 248	0.17 338	0.18 199	0.18 272	0.18 237	0.18 264

rvit_0105_4	0.41 208	0.29 348	0.71 390	0.50 389	0.29 304	0.41 186	0.41 322	0.55 91	0.73 224	0.45 107	0.48 90	0.55 173	0.44 213	0.57 166	0.36 210	0.28 407	0.26 428	0.25 372	0.22 366	0.23 349	0.18 264

DispNO	0.47 267	0.23 226	0.71 390	0.39 156	0.31 340	0.60 293	0.38 273	0.89 289	0.77 249	0.75 261	0.84 241	0.72 277	0.54 268	0.73 309	0.46 295	0.19 278	0.14 259	0.20 269	0.18 272	0.16 180	0.17 246

test-1	0.36 137	0.19 103	0.71 390	0.46 345	0.26 226	0.44 201	0.36 237	0.60 118	0.59 160	0.48 121	0.67 162	0.53 166	0.36 165	0.40 48	0.29 127	0.14 74	0.11 109	0.16 116	0.14 139	0.15 142	0.16 227

RGC	0.79 425	0.59 463	0.71 390	0.65 468	0.65 481	0.92 407	0.58 418	1.29 448	1.05 405	1.07 432	1.45 449	1.47 463	1.03 453	1.21 450	0.88 420	0.32 435	0.30 449	0.48 478	0.40 468	0.37 440	0.37 445

stereogan	0.80 426	0.31 362	0.71 390	0.59 449	0.50 454	1.72 492	0.48 367	1.35 461	1.37 466	1.00 407	1.46 451	1.56 472	0.95 444	1.29 460	0.84 406	0.28 407	0.29 445	0.29 418	0.25 403	0.38 444	0.38 451

DualNet (step1)	0.57 366	0.36 390	0.72 395	0.38 128	0.30 318	0.71 348	0.43 336	1.06 358	0.88 318	0.92 374	0.86 254	0.85 331	0.69 357	0.68 283	0.50 309	0.41 469	0.20 379	0.40 460	0.41 473	0.36 435	0.33 426

test_sample9	1.05 465	0.36 390	0.72 395	0.38 128	0.30 318	0.71 348	0.43 336	1.06 358	0.88 318	0.92 374	0.86 254	0.85 331	0.69 357	1.20 446	1.36 476	0.41 469	8.41 539	0.40 460	0.41 473	0.36 435	0.33 426

test_sample8	1.25 482	0.36 390	0.72 395	0.38 128	0.30 318	0.71 348	0.43 336	1.13 384	0.75 234	1.50 472	0.95 297	3.29 511	1.59 491	1.20 446	1.36 476	0.41 469	8.41 539	0.40 460	0.41 473	0.36 435	0.33 426

rvit_0105_5	0.42 215	0.31 362	0.73 398	0.50 389	0.29 304	0.44 201	0.42 331	0.61 124	0.74 231	0.51 128	0.51 105	0.60 210	0.47 227	0.57 166	0.38 234	0.27 397	0.25 421	0.25 372	0.23 379	0.22 332	0.18 264

fast-acv-ft	0.64 389	0.30 357	0.73 398	0.45 324	0.34 376	1.17 453	0.49 373	0.86 275	0.98 373	1.02 415	1.36 429	1.29 435	0.85 420	0.76 325	0.81 401	0.21 317	0.23 405	0.23 344	0.23 379	0.21 310	0.20 319

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 397	0.81 484	0.73 398	0.53 425	0.37 392	1.40 470	0.53 400	1.04 349	0.79 267	0.88 350	0.94 289	0.95 368	0.53 257	0.93 403	0.58 343	0.39 464	0.30 449	0.57 488	0.31 442	0.53 478	0.30 411

Nwc_Net	0.78 422	0.38 406	0.73 398	0.60 455	0.55 467	1.05 433	0.55 408	1.67 497	1.05 405	0.88 350	1.86 476	1.40 457	1.09 459	1.10 435	0.87 417	0.30 421	0.25 421	0.36 447	0.38 461	0.29 395	0.29 403

ETE_ROB	0.70 404	0.49 439	0.73 398	0.56 438	0.36 386	0.79 374	0.87 475	1.14 393	0.93 352	1.19 452	1.18 398	1.39 455	0.82 412	0.99 413	0.80 398	0.26 388	0.21 389	0.31 427	0.26 416	0.33 421	0.34 433

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 215	0.20 136	0.74 403	0.38 128	0.43 428	0.39 168	0.26 75	0.94 307	0.49 129	0.53 137	0.77 195	0.93 364	0.45 218	0.63 234	0.24 34	0.16 181	0.10 30	0.17 154	0.18 272	0.20 287	0.20 319

GCST	0.83 437	1.22 504	0.74 403	1.58 509	1.01 502	1.06 434	0.23 48	0.78 249	0.78 258	0.97 393	0.65 151	0.78 310	0.35 151	0.92 397	0.34 177	0.96 504	0.65 504	1.20 504	0.81 507	0.91 496	0.70 494

GMStereo_Zeroshot	0.49 295	0.44 429	0.74 403	0.49 375	0.27 255	0.56 266	0.29 113	0.73 225	0.76 242	0.86 333	0.94 289	0.91 358	0.36 165	0.74 316	0.43 260	0.26 388	0.14 259	0.26 390	0.15 164	0.36 435	0.18 264

edge stereo	0.76 417	0.38 406	0.74 403	0.52 417	0.43 428	0.80 377	0.53 400	1.28 447	1.06 412	1.28 462	1.38 437	1.81 480	1.11 461	1.08 432	0.85 410	0.33 443	0.32 463	0.41 464	0.28 427	0.32 415	0.36 440

ToySt	0.49 295	0.27 322	0.75 407	0.40 191	0.27 255	0.64 319	0.49 373	0.84 268	0.77 249	0.60 156	0.83 236	0.88 347	0.66 344	0.70 294	0.56 340	0.16 181	0.17 338	0.21 310	0.20 327	0.21 310	0.19 297

RAFT + AFF	0.53 334	0.29 348	0.75 407	0.51 405	0.32 356	0.63 312	0.60 422	1.00 330	0.91 341	0.78 278	0.87 262	0.83 325	0.58 291	0.80 342	0.47 302	0.17 219	0.20 379	0.23 344	0.22 366	0.18 237	0.18 264

ccnet	0.82 430	0.57 461	0.75 407	0.54 431	0.59 476	1.09 442	0.66 434	1.38 467	0.94 359	1.12 443	1.44 446	1.29 435	0.92 435	0.95 412	1.24 469	0.49 481	0.42 487	0.50 483	0.47 484	0.51 473	0.46 473

FAT-Stereo	0.73 414	0.33 374	0.75 407	0.49 375	0.37 392	0.71 348	0.59 420	1.36 464	1.30 461	1.03 423	1.40 438	1.59 475	1.15 464	0.87 376	0.86 411	0.28 407	0.28 440	0.28 410	0.23 379	0.28 391	0.38 451

NVstereo2D	0.60 383	0.30 357	0.75 407	0.48 360	0.43 428	0.89 402	0.48 367	1.05 354	1.15 433	0.66 204	0.86 254	0.88 347	0.70 370	0.99 413	0.65 365	0.32 435	0.15 288	0.28 410	0.20 327	0.40 447	0.36 440

rvit_105_1	0.54 346	0.40 417	0.76 412	0.58 445	0.37 392	0.59 287	0.68 441	0.70 202	0.94 359	0.82 304	0.69 165	0.73 288	0.58 291	0.78 336	0.54 333	0.32 435	0.29 445	0.31 427	0.34 453	0.23 349	0.20 319

STTStereo	0.55 348	0.37 396	0.76 412	0.44 301	0.31 340	0.60 293	0.44 345	0.96 318	0.86 305	0.99 402	0.90 278	0.96 370	0.58 291	0.71 299	0.61 354	0.25 378	0.23 405	0.26 390	0.32 448	0.24 362	0.23 361

NCC-stereo	0.78 422	0.40 417	0.76 412	0.61 457	0.67 482	0.81 382	0.69 446	1.54 489	1.11 425	0.90 361	1.36 429	1.33 446	1.16 465	1.19 444	0.88 420	0.31 424	0.30 449	0.37 452	0.48 486	0.33 421	0.33 426

Abc-Net	0.78 422	0.40 417	0.76 412	0.61 457	0.67 482	0.81 382	0.69 446	1.54 489	1.11 425	0.90 361	1.36 429	1.33 446	1.16 465	1.19 444	0.88 420	0.31 424	0.30 449	0.37 452	0.48 486	0.33 421	0.33 426
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	1.14 472	0.36 390	0.76 412	0.49 375	0.44 435	1.23 461	0.67 436	1.11 377	1.23 447	2.84 514	3.95 520	3.28 510	1.83 501	1.25 455	0.99 446	0.44 473	0.34 471	0.34 440	0.37 458	0.41 453	0.40 456

rvit_0105_3	0.47 267	0.34 379	0.77 417	0.54 431	0.31 340	0.49 224	0.47 359	0.63 137	0.79 267	0.65 192	0.59 137	0.64 230	0.50 246	0.65 254	0.39 240	0.29 414	0.27 436	0.29 418	0.28 427	0.21 310	0.20 319

CSAN	0.83 437	0.49 439	0.77 417	0.60 455	0.41 417	1.14 448	1.06 489	1.19 412	1.46 476	1.32 464	1.43 444	1.37 453	1.19 470	1.27 459	0.86 411	0.39 464	0.31 458	0.36 447	0.37 458	0.35 431	0.34 433

ARAFT	0.47 267	0.24 263	0.79 419	0.42 262	0.25 185	0.55 253	0.55 408	0.75 233	0.81 277	0.89 354	0.75 186	0.73 288	0.47 227	0.88 379	0.37 226	0.15 133	0.12 164	0.23 344	0.22 366	0.14 95	0.13 115

iResNet	0.49 295	0.29 348	0.79 419	0.42 262	0.21 66	0.61 295	0.40 307	0.82 261	0.99 378	0.87 340	1.12 371	0.69 260	0.53 257	0.78 336	0.51 319	0.15 133	0.11 109	0.14 53	0.12 79	0.17 214	0.15 182

DFGA-Net	0.45 242	0.29 348	0.80 421	0.42 262	0.32 356	0.53 243	0.35 215	0.78 249	0.89 331	0.66 204	0.75 186	0.48 146	0.39 184	0.74 316	0.60 351	0.15 133	0.13 226	0.19 239	0.18 272	0.20 287	0.17 246

PWCDC_ROB	0.89 445	0.49 439	0.80 421	0.74 485	0.40 410	1.03 428	0.39 295	1.33 456	2.35 507	1.02 415	3.77 514	0.81 323	0.92 435	1.20 446	0.90 432	0.34 449	0.22 395	0.24 359	0.20 327	0.34 427	0.29 403

PA-Net	0.67 397	0.43 425	0.83 423	0.50 389	0.53 462	0.94 408	0.68 441	1.10 372	1.14 432	0.80 284	0.88 270	0.87 342	0.77 397	1.02 422	0.88 420	0.24 368	0.41 485	0.29 418	0.44 478	0.26 378	0.34 433
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
pcwnet_v2	0.58 373	0.28 336	0.84 424	0.45 324	0.35 382	0.61 295	0.35 215	1.27 445	1.21 444	0.99 402	1.27 414	0.72 277	0.58 291	0.67 273	0.48 306	0.27 397	0.21 389	0.24 359	0.23 379	0.29 395	0.29 403

sAnonymous2	0.40 197	0.39 412	0.85 425	0.48 360	0.37 392	0.40 172	0.46 352	0.57 97	0.52 138	0.38 77	0.46 82	0.35 66	0.42 198	0.43 64	0.30 133	0.19 278	0.14 259	0.18 199	0.17 245	0.57 484	0.44 468

CroCo_RVC	0.40 197	0.39 412	0.85 425	0.48 360	0.37 392	0.40 172	0.46 352	0.57 97	0.52 138	0.38 77	0.46 82	0.35 66	0.42 198	0.43 64	0.30 133	0.19 278	0.14 259	0.18 199	0.17 245	0.57 484	0.44 468

CC-Net-ROB	0.82 430	0.96 495	0.85 425	0.58 445	0.45 439	1.27 464	0.70 451	1.17 407	1.02 391	0.83 316	1.23 408	0.90 356	0.77 397	1.06 427	0.69 375	0.46 475	0.34 471	1.71 509	0.38 461	0.59 488	0.36 440

MDST_ROB	0.91 449	0.27 322	0.85 425	0.63 462	0.41 417	2.53 503	0.71 456	1.60 492	1.13 430	2.83 513	1.73 468	0.97 372	0.69 357	1.61 482	0.73 386	0.25 378	0.22 395	0.32 433	0.28 427	0.25 372	0.24 369

FBW_ROB	0.88 443	0.50 443	0.85 425	0.55 435	0.40 410	1.17 453	0.78 464	1.50 482	1.37 466	1.33 466	1.27 414	1.48 464	1.00 451	2.57 514	0.98 445	0.25 378	0.32 463	0.45 470	0.30 435	0.34 427	0.28 397

Anonymous3	0.46 252	0.34 379	0.86 430	0.50 389	0.37 392	0.81 382	0.50 378	0.72 214	0.65 187	0.51 128	0.65 151	0.45 130	0.45 218	0.64 247	0.38 234	0.24 368	0.24 413	0.22 324	0.21 348	0.23 349	0.23 361

GANetREF_RVC	0.80 426	0.75 479	0.86 430	0.66 471	0.42 423	1.15 450	0.98 483	1.14 393	1.19 440	1.01 412	1.02 333	1.10 412	0.90 430	1.15 440	0.76 391	0.48 479	0.39 482	0.57 488	0.38 461	0.63 490	0.46 473
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
otaku	1.04 462	0.93 492	0.88 432	1.33 507	1.05 505	1.66 488	0.70 451	1.40 471	1.18 438	1.08 436	1.32 425	1.33 446	0.91 431	1.23 453	0.76 391	0.72 497	0.46 496	1.24 505	0.50 491	1.40 506	0.75 495

APVNet	0.71 408	0.37 396	0.89 433	0.56 438	0.45 439	1.18 455	0.68 441	1.41 472	0.85 300	0.81 295	1.15 389	1.04 392	0.81 408	1.10 435	1.17 465	0.26 388	0.28 440	0.32 433	0.31 442	0.29 395	0.30 411

YMNet	0.66 393	0.38 406	0.90 434	0.52 417	0.46 446	1.08 439	0.49 373	1.00 330	0.77 249	1.18 450	1.29 419	1.12 416	0.74 384	0.85 368	0.86 411	0.27 397	0.31 458	0.25 372	0.25 403	0.24 362	0.23 361

YMNet_1	0.66 393	0.38 406	0.90 434	0.52 417	0.46 446	1.08 439	0.49 373	1.00 330	0.77 249	1.18 450	1.29 419	1.12 416	0.74 384	0.85 368	0.86 411	0.27 397	0.31 458	0.25 372	0.25 403	0.24 362	0.23 361

Ntro	1.09 470	0.97 498	0.91 436	1.44 508	1.19 507	1.69 491	0.80 466	1.35 461	1.25 454	1.00 407	1.29 419	1.31 438	0.97 447	1.26 456	0.84 406	0.84 501	0.43 491	1.36 506	0.50 491	1.56 507	0.78 497

DANet	0.71 408	0.45 433	0.91 436	0.59 449	0.40 410	0.81 382	0.40 307	0.97 321	0.84 292	1.20 455	1.22 404	1.33 446	0.88 428	1.16 441	1.24 469	0.27 397	0.23 405	0.31 427	0.25 403	0.35 431	0.32 422
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Syn2CoEx	0.71 408	0.51 446	0.95 438	0.64 463	0.45 439	0.91 403	0.53 400	1.48 479	1.13 430	0.93 378	1.35 428	1.02 388	0.99 449	0.92 397	0.80 398	0.30 421	0.27 436	0.28 410	0.24 394	0.23 349	0.24 369

ELAS	1.63 499	0.61 467	0.95 438	0.68 478	0.55 467	3.01 517	1.55 516	2.39 510	2.33 506	3.64 524	3.89 518	2.75 502	2.90 519	2.15 506	2.27 503	0.52 485	0.45 494	0.50 483	0.48 486	0.54 480	0.52 487
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	0.67 397	0.72 476	0.96 440	0.70 481	0.48 450	0.62 303	0.47 359	1.08 366	1.03 396	0.94 381	0.82 230	0.93 364	0.83 417	1.33 464	0.80 398	0.31 424	0.22 395	0.29 418	0.28 427	0.44 458	0.24 369

S-Stereo	0.74 415	0.35 385	0.96 440	0.56 438	0.45 439	0.82 390	0.60 422	1.24 437	1.60 488	0.96 389	1.41 440	1.12 416	0.94 441	0.80 342	1.04 454	0.26 388	0.31 458	0.28 410	0.25 403	0.32 415	0.47 478

pmcnn	1.23 480	0.29 348	0.96 440	0.40 191	0.23 124	0.95 411	0.69 446	1.16 402	1.28 459	1.67 485	2.33 486	11.15 537	0.86 422	0.93 403	0.88 420	0.15 133	0.12 164	0.12 4	0.10 35	0.15 142	0.15 182

TCMNet	0.66 393	0.39 412	0.98 443	0.59 449	0.61 478	0.96 414	0.55 408	1.05 354	0.90 334	0.84 323	1.14 383	0.89 351	0.65 337	0.85 368	1.01 450	0.26 388	0.26 428	0.31 427	0.28 427	0.32 415	0.29 403

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 388	0.28 336	0.99 444	0.40 191	0.30 318	1.03 428	0.56 414	1.10 372	0.99 378	0.97 393	1.22 404	1.06 399	0.69 357	1.07 430	0.95 439	0.19 278	0.11 109	0.16 116	0.13 109	0.22 332	0.21 337

ACV-stereo	0.62 386	0.34 379	1.00 445	0.43 282	0.31 340	1.20 457	0.40 307	0.75 233	0.83 287	0.64 183	0.77 195	2.10 490	1.03 453	0.81 345	0.64 363	0.21 317	0.17 338	0.18 199	0.18 272	0.21 310	0.21 337

FINET	0.67 397	0.42 423	1.00 445	0.46 345	0.43 428	0.83 393	0.89 476	1.08 366	1.50 478	0.87 340	1.14 383	0.71 268	0.68 353	0.92 397	0.70 378	0.36 458	0.30 449	0.26 390	0.24 394	0.35 431	0.33 426

ELAS_RVC	1.60 497	0.61 467	1.01 447	0.70 481	0.56 470	2.00 498	1.89 525	1.96 503	2.65 510	3.33 522	3.26 506	3.03 504	3.41 525	2.49 512	2.09 496	0.52 485	0.45 494	0.50 483	0.48 486	0.54 480	0.52 487
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.95 453	0.46 435	1.04 448	0.64 463	0.48 450	2.12 499	0.64 432	1.01 339	0.87 314	1.75 487	2.82 503	1.30 437	1.64 495	1.06 427	0.96 441	0.36 458	0.29 445	0.35 442	0.25 403	0.45 462	0.42 461

anonymity	0.97 454	0.89 490	1.05 449	0.92 492	1.03 503	0.97 416	0.81 467	1.29 448	0.91 341	1.07 432	0.98 315	1.00 379	0.95 444	1.02 422	0.92 435	0.96 504	0.95 524	0.90 499	0.91 513	0.92 497	0.94 505

SANet	1.07 468	0.41 421	1.06 450	0.48 360	0.30 318	1.41 472	0.94 480	1.42 473	3.36 518	1.58 476	2.43 490	2.33 496	1.70 496	1.34 466	1.07 456	0.28 407	0.24 413	0.26 390	0.23 379	0.34 427	0.30 411

PDISCO_ROB	0.91 449	0.48 436	1.06 450	0.99 494	0.97 497	1.67 490	0.63 429	1.64 495	1.59 485	1.06 429	1.18 398	1.31 438	0.79 404	1.55 477	0.97 442	0.49 481	0.22 395	0.45 470	0.40 468	0.45 462	0.37 445

SPS-STEREO	1.25 482	0.93 492	1.06 450	1.04 499	1.03 503	1.41 472	0.91 479	1.51 485	1.19 440	2.09 498	1.83 473	1.94 487	1.39 481	1.62 483	1.39 479	0.97 506	0.94 523	0.90 499	0.89 509	0.96 500	0.96 508
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet-RUCA	0.76 417	0.75 479	1.08 453	1.01 497	0.90 491	0.69 337	0.50 378	1.11 377	1.03 396	0.78 278	1.11 367	0.80 320	0.72 379	0.88 379	0.63 360	0.53 489	0.27 436	0.76 494	0.46 479	0.66 491	0.47 478

ACVNet-4b	1.35 487	1.31 507	1.10 454	1.90 516	1.59 511	1.92 495	0.77 462	1.52 488	1.62 489	1.05 426	1.60 461	2.11 491	0.94 441	1.64 486	0.77 395	1.30 514	0.35 473	2.03 517	0.67 501	1.88 516	0.84 500

GwcNet	0.69 402	0.36 390	1.10 454	0.51 405	0.42 423	1.08 439	0.50 378	1.21 418	1.16 434	1.00 407	1.37 432	1.06 399	0.79 404	0.92 397	0.94 436	0.25 378	0.24 413	0.24 359	0.22 366	0.23 349	0.26 381

FADNet	0.61 385	0.51 446	1.10 454	0.45 324	0.44 435	0.65 326	0.41 322	1.19 412	1.05 405	0.70 228	0.84 241	0.98 375	0.66 344	0.82 348	0.50 309	0.29 414	0.30 449	0.27 402	0.30 435	0.46 465	0.35 438

ACVNet_1	1.46 492	1.33 508	1.12 457	1.91 517	1.62 512	1.83 494	0.98 483	2.00 505	1.85 495	1.39 469	1.53 456	2.32 495	1.53 486	1.34 466	1.11 459	1.30 514	0.50 498	2.06 519	0.58 497	1.93 518	0.95 507

NVStereoNet_ROB	1.24 481	0.90 491	1.13 458	0.86 489	0.88 490	1.11 443	0.99 485	1.42 473	1.53 480	1.59 478	2.48 491	2.24 493	1.53 486	1.96 501	1.30 474	0.76 499	0.70 505	0.78 495	1.00 515	0.71 493	0.88 503
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FADNet-RVC	0.60 383	0.53 456	1.14 459	0.46 345	0.39 405	0.61 295	0.39 295	1.12 382	0.87 314	0.70 228	0.84 241	1.04 392	0.55 273	0.94 410	0.69 375	0.26 388	0.25 421	0.28 410	0.28 427	0.31 410	0.31 418

WAO-6	2.04 509	1.50 512	1.16 460	1.70 511	1.67 516	2.69 505	1.44 514	3.06 515	3.63 521	1.98 495	3.27 507	3.54 515	2.07 508	2.36 509	2.22 500	1.31 516	0.91 519	2.04 518	1.22 525	1.73 511	1.27 522

IMH-64-1	1.86 502	1.62 516	1.16 460	2.20 520	1.89 520	2.33 501	1.30 504	2.89 513	2.29 504	1.66 483	2.80 501	2.49 498	1.61 492	2.10 504	1.78 489	1.60 519	0.74 508	2.43 523	1.02 516	2.12 519	1.17 518

IMH-64	1.86 502	1.62 516	1.16 460	2.20 520	1.89 520	2.33 501	1.30 504	2.89 513	2.29 504	1.66 483	2.80 501	2.49 498	1.61 492	2.10 504	1.78 489	1.60 519	0.74 508	2.43 523	1.02 516	2.12 519	1.17 518

FADNet-RVC-Resample	0.56 359	0.33 374	1.16 460	0.49 375	0.34 376	0.71 348	0.43 336	1.01 339	0.93 352	0.82 304	0.87 262	0.74 294	0.67 347	0.73 309	0.45 285	0.18 248	0.18 355	0.26 390	0.27 422	0.26 378	0.27 390

STTRV1_RVC	0.82 430	0.59 463	1.16 460	0.67 474	0.81 488	1.11 443	0.63 429	1.30 451	1.11 425	0.98 399	1.33 426	1.08 406	0.95 444	1.26 456	0.87 417	0.55 491	0.25 421	0.43 466	0.39 465	0.58 487	0.40 456

FADNet_RVC	0.55 348	0.37 396	1.17 465	0.44 301	0.31 340	0.56 266	0.34 192	1.06 358	0.88 318	0.67 207	0.90 278	0.61 215	0.65 337	0.93 403	0.70 378	0.21 317	0.18 355	0.26 390	0.23 379	0.31 410	0.28 397

SHD	0.93 452	0.50 443	1.18 466	0.59 449	0.46 446	0.97 416	0.48 367	1.70 498	2.15 500	1.58 476	1.37 432	1.42 458	1.19 470	1.31 462	1.60 482	0.31 424	0.26 428	0.32 433	0.33 451	0.40 447	0.42 461

RainbowNet	1.35 487	1.49 511	1.19 467	1.88 515	1.45 509	1.48 477	1.07 491	1.61 493	1.55 482	1.20 455	1.59 460	1.54 470	1.13 462	1.34 466	0.97 442	1.36 517	0.70 505	1.82 511	0.79 506	1.71 510	1.07 514

SAMSARA	1.07 468	0.65 472	1.19 467	1.06 500	0.90 491	1.76 493	1.76 522	1.46 477	1.44 474	1.51 473	1.16 394	2.00 489	1.14 463	1.48 475	1.31 475	0.39 464	0.44 493	0.35 442	0.38 461	0.49 470	0.49 484

MFMNet_re	1.14 472	0.97 498	1.19 467	0.99 494	0.95 495	1.25 463	1.22 500	1.39 468	1.55 482	1.69 486	1.67 466	1.21 427	1.53 486	1.12 438	0.99 446	0.87 503	0.75 512	0.79 496	0.75 504	0.90 495	0.94 505

IMH	2.04 509	1.62 516	1.20 470	2.20 520	1.89 520	2.91 516	1.30 504	3.11 516	3.03 514	1.81 489	3.35 511	3.03 504	1.90 502	2.48 511	1.80 491	1.66 522	0.77 514	2.45 525	1.04 519	2.15 521	1.19 521

RTSC	0.87 441	0.48 436	1.23 471	0.52 417	0.37 392	1.13 447	0.50 378	1.34 458	1.79 493	1.51 473	1.24 409	1.12 416	0.81 408	1.62 483	2.16 497	0.25 378	0.19 369	0.23 344	0.24 394	0.30 404	0.31 418

Consistency-Raft	1.01 457	0.81 484	1.24 472	0.84 488	0.97 497	0.81 382	0.84 471	1.30 451	1.59 485	1.05 426	1.68 467	1.12 416	0.91 431	0.92 397	1.11 459	0.65 494	0.74 508	0.79 496	0.90 510	1.06 503	0.79 499

SGM+DAISY	1.35 487	0.94 494	1.25 473	0.96 493	1.00 501	1.52 480	1.02 488	1.34 458	1.21 444	2.64 509	2.65 498	2.44 497	1.56 489	1.64 486	1.26 471	0.97 506	0.95 524	0.90 499	0.90 510	0.94 498	0.96 508

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 278	0.21 169	1.26 474	0.39 156	0.51 457	0.28 64	0.30 129	1.25 441	0.44 110	0.68 213	1.11 367	0.86 336	0.33 140	0.67 273	0.27 95	0.15 133	0.11 109	0.17 154	0.20 327	0.22 332	0.24 369

PVD	1.28 484	0.67 474	1.28 475	0.74 485	0.62 479	1.50 478	0.84 471	1.99 504	2.96 513	2.18 501	2.36 489	1.85 484	1.95 505	1.92 498	1.94 492	0.39 464	0.36 475	0.49 481	0.37 458	0.51 473	0.64 492

PWC_ROB	0.87 441	0.52 453	1.28 475	0.50 389	0.32 356	0.91 403	0.37 251	1.36 464	1.46 476	1.61 479	2.59 496	1.16 426	1.01 452	1.34 466	1.40 480	0.25 378	0.18 355	0.28 410	0.20 327	0.29 395	0.28 397

DGSMNet	0.76 417	0.55 458	1.29 477	0.58 445	0.62 479	0.94 408	0.70 451	1.26 443	1.11 425	0.83 316	1.24 409	1.00 379	0.71 375	1.03 424	0.81 401	0.34 449	0.29 445	0.41 464	0.40 468	0.57 484	0.55 490

CBFPSM	0.59 380	0.22 205	1.31 478	0.38 128	0.27 255	1.12 446	0.65 433	0.79 253	0.82 282	0.80 284	0.81 226	1.35 452	0.87 425	0.67 273	0.76 391	0.16 181	0.15 288	0.15 91	0.16 196	0.17 214	0.22 355

XQC	0.89 445	0.65 472	1.31 478	0.67 474	0.52 461	1.22 459	0.68 441	1.26 443	1.52 479	1.14 446	1.11 367	1.28 434	1.04 455	1.40 474	1.77 488	0.38 462	0.24 413	0.37 452	0.31 442	0.53 478	0.47 478

ADCRef	0.80 426	0.43 425	1.32 480	0.50 389	0.45 439	1.07 435	0.51 393	1.07 362	0.98 373	1.17 448	1.42 441	0.87 342	0.91 431	0.85 368	3.19 508	0.18 248	0.16 319	0.23 344	0.23 379	0.22 332	0.21 337

Wz-Net-MNSev	0.76 417	0.40 417	1.34 481	0.50 389	0.40 410	1.44 475	0.83 468	1.15 396	1.16 434	1.25 461	1.20 403	1.13 422	0.81 408	1.16 441	1.00 449	0.22 342	0.19 369	0.24 359	0.23 379	0.28 391	0.26 381

WAO-8	2.92 516	1.55 514	1.35 482	1.79 513	1.63 514	5.23 526	1.22 500	4.58 528	12.56 535	2.84 514	4.07 522	4.83 520	2.72 517	3.49 519	2.25 501	1.27 511	0.91 519	1.99 513	1.15 523	1.86 513	1.15 516

WAO-7	1.90 504	1.20 503	1.35 482	1.27 505	1.06 506	2.84 511	1.56 517	3.23 518	3.06 516	2.23 502	3.33 510	3.17 508	2.28 510	3.12 515	2.21 498	1.02 508	0.91 519	1.06 503	1.03 518	1.04 502	0.97 511

Venus	2.92 516	1.55 514	1.35 482	1.79 513	1.63 514	5.23 526	1.22 500	4.58 528	12.56 535	2.84 514	4.06 521	4.83 520	2.72 517	3.49 519	2.25 501	1.27 511	0.91 519	1.99 513	1.15 523	1.86 513	1.15 516

ADCL	1.04 462	0.38 406	1.35 482	0.50 389	0.39 405	1.61 485	0.89 476	1.29 448	1.39 469	1.29 463	1.50 453	1.24 430	1.24 473	1.37 472	4.87 520	0.21 317	0.19 369	0.25 372	0.25 403	0.29 395	0.27 390

LVE	2.12 511	1.44 510	1.36 486	1.99 518	1.78 517	2.75 507	1.79 523	2.82 512	3.95 523	1.90 493	4.33 524	3.52 514	1.81 498	2.24 507	1.74 486	1.74 523	0.87 517	2.06 519	1.13 521	1.91 517	1.35 523

Dean	1.98 506	1.36 509	1.36 486	2.12 519	1.81 519	2.74 506	1.36 509	3.37 522	3.80 522	2.08 497	3.32 509	3.21 509	1.82 499	1.71 490	1.67 483	1.27 511	0.77 514	1.99 513	0.90 510	1.86 513	1.03 513

Wz-Net-LNSev	0.71 408	0.51 446	1.36 486	0.50 389	0.41 417	1.15 450	0.69 446	1.21 418	1.07 418	1.02 415	1.12 371	1.08 406	0.87 425	0.89 385	0.89 430	0.24 368	0.22 395	0.21 310	0.19 302	0.26 378	0.26 381

ACVNet_2	1.65 500	1.27 506	1.41 489	1.75 512	1.62 512	2.22 500	1.20 497	2.30 509	2.62 509	1.78 488	2.56 493	3.03 504	1.61 492	1.54 476	1.12 463	1.06 509	0.58 502	1.82 511	0.70 503	1.82 512	0.96 508

TorneroNet-64	3.44 519	1.86 520	1.42 490	2.58 528	2.28 526	6.87 529	1.68 519	4.70 530	12.03 532	2.31 504	5.59 532	8.25 532	2.55 514	3.97 524	2.73 505	1.81 524	0.74 508	2.57 527	1.07 520	2.35 523	1.44 524

SDNR	0.86 440	0.37 396	1.47 491	0.40 191	0.38 401	3.38 519	0.33 181	0.90 294	0.98 373	0.99 402	2.09 484	0.59 204	0.71 375	1.29 460	0.70 378	0.51 484	0.56 500	0.36 447	0.26 416	0.43 457	0.46 473

TorneroNet	4.53 528	1.89 521	1.48 492	2.55 526	2.27 525	13.78 539	1.69 520	4.84 532	23.73 549	2.89 517	7.70 535	7.06 531	2.69 516	4.26 526	3.42 511	1.84 525	0.77 514	2.68 529	1.13 521	2.42 524	1.47 525

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 460	0.57 461	1.51 493	0.67 474	0.50 454	2.57 504	1.66 518	1.20 416	1.43 472	1.38 468	1.57 459	1.33 446	0.92 435	1.64 486	0.88 420	0.37 461	0.39 482	0.46 473	0.60 498	0.41 453	0.40 456

ADCP+	1.06 466	0.35 385	1.51 493	0.49 375	0.51 457	1.45 476	0.55 408	1.25 441	1.03 396	1.16 447	1.15 389	1.10 412	1.07 458	1.56 479	6.75 527	0.19 278	0.16 319	0.23 344	0.21 348	0.28 391	0.21 337

KSHMR	2.57 513	1.93 522	1.69 495	2.63 529	2.42 528	2.86 513	2.07 526	3.27 520	6.50 527	2.49 508	3.36 512	3.41 513	1.92 503	2.49 512	1.94 492	2.13 528	1.40 529	2.79 532	1.50 528	2.73 527	1.77 526

PASM	0.90 448	0.64 471	1.69 495	0.69 480	0.69 485	0.78 371	0.84 471	1.03 346	1.26 457	1.19 452	1.15 389	1.31 438	0.98 448	1.24 454	1.03 451	0.52 485	0.56 500	0.59 491	0.66 500	0.56 482	0.54 489

ktn	2.98 518	2.25 526	1.73 497	2.84 530	2.53 531	3.76 523	2.15 527	3.70 524	5.47 526	2.75 511	5.17 531	5.94 527	2.48 512	3.23 516	2.46 504	2.34 532	1.44 530	2.78 531	2.03 531	2.45 525	2.01 529

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 485	0.87 489	1.76 498	0.86 489	0.56 470	4.29 524	1.79 523	1.50 482	1.98 497	1.61 479	1.85 475	1.84 482	1.41 482	1.89 496	1.36 476	0.48 479	0.40 484	0.56 487	0.57 496	0.69 492	0.48 481

notaker	2.76 514	2.29 527	1.80 499	2.96 531	2.58 532	2.90 515	1.75 521	3.24 519	3.05 515	2.78 512	4.24 523	6.15 529	2.51 513	3.34 517	2.75 506	2.31 530	1.18 527	3.00 533	1.65 529	2.84 530	1.97 527

aanetorigin	0.83 437	0.56 459	1.87 500	0.49 375	0.38 401	0.56 266	0.66 434	0.70 202	1.00 384	2.42 506	2.02 481	1.31 438	1.18 468	0.93 403	1.13 464	0.20 301	0.18 355	0.20 269	0.19 302	0.27 388	0.30 411

DPSNet	0.99 456	0.42 423	1.88 501	0.53 425	0.41 417	1.59 484	1.26 503	2.21 508	1.43 472	1.10 440	1.11 367	1.46 460	1.95 505	1.34 466	1.26 471	0.34 449	0.25 421	0.25 372	0.21 348	0.46 465	0.37 445

MFN_U_SF_RVC	1.09 470	0.59 463	1.97 502	0.67 474	0.44 435	1.93 496	0.60 422	1.85 501	1.36 464	1.61 479	1.54 457	1.95 488	1.37 480	1.64 486	1.73 485	0.40 468	0.37 476	0.45 470	0.48 486	0.44 458	0.44 468

psmorigin	0.82 430	0.51 446	2.09 503	0.49 375	0.41 417	0.85 397	0.50 378	1.04 349	0.88 318	1.45 470	1.43 444	1.50 466	1.06 456	1.22 452	0.97 442	0.31 424	0.32 463	0.27 402	0.27 422	0.33 421	0.42 461

Wz-Net-SNSev	0.91 449	0.73 477	2.13 504	0.56 438	0.45 439	0.95 411	1.13 494	1.34 458	1.24 449	1.02 415	1.30 422	1.46 460	0.86 422	1.81 493	1.50 481	0.25 378	0.23 405	0.25 372	0.26 416	0.32 415	0.29 403

iinet-f	0.67 397	0.26 305	2.15 505	0.39 156	0.31 340	1.19 456	0.56 414	0.84 268	0.84 292	0.80 284	1.17 396	1.05 397	0.84 419	0.71 299	1.21 468	0.20 301	0.18 355	0.17 154	0.15 164	0.20 287	0.20 319

ADCMid	1.14 472	0.52 453	2.23 506	0.53 425	0.43 428	1.07 435	0.75 460	1.23 430	1.05 405	2.15 500	1.44 446	1.50 466	1.43 484	1.56 479	5.01 521	0.26 388	0.24 413	0.29 418	0.31 442	0.37 440	0.33 426

AnyNet_C32	1.16 476	0.62 470	2.40 507	0.57 444	0.55 467	1.41 472	1.34 508	1.18 410	1.24 449	1.49 471	1.42 441	1.39 455	1.20 472	1.55 477	4.82 519	0.29 414	0.28 440	0.29 418	0.34 453	0.38 444	0.42 461

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 359	3.08 534	2.43 508	0.31 12	0.18 21	0.29 75	0.20 15	0.37 19	0.32 38	0.28 40	0.24 23	0.18 3	0.18 12	0.31 9	0.22 15	1.09 510	0.08 1	0.17 154	0.16 196	0.14 95	0.97 511

ADCPNet	1.03 461	0.48 436	2.70 509	0.54 431	0.42 423	1.40 470	0.75 460	1.13 384	1.07 418	1.22 457	1.42 441	1.68 477	1.09 459	1.36 471	3.45 512	0.30 421	0.28 440	0.29 418	0.32 448	0.37 440	0.35 438

LE_ROB	4.42 527	0.24 263	2.75 510	0.42 262	0.23 124	1.57 483	0.90 478	1.71 499	17.88 544	16.56 546	4.88 527	5.17 524	18.85 546	1.63 485	14.62 536	0.17 219	0.14 259	0.16 116	0.16 196	0.19 271	0.17 246

DispFullNet	1.60 497	2.63 532	2.75 510	2.56 527	1.79 518	1.24 462	0.47 359	1.37 466	1.45 475	1.87 490	1.50 453	1.55 471	2.46 511	2.04 503	1.04 454	0.59 492	0.18 355	2.32 522	0.68 502	2.29 522	1.14 515

PWCK	1.92 505	1.66 519	3.12 512	1.65 510	0.91 493	2.84 511	2.26 528	2.10 506	2.41 508	2.36 505	2.31 485	2.22 492	1.82 499	3.43 518	2.03 495	1.61 521	0.71 507	1.51 507	0.82 508	1.69 509	0.91 504

ADCS	1.51 494	0.61 467	3.42 513	0.59 449	0.51 457	1.27 464	1.08 492	1.59 491	1.81 494	1.91 494	1.66 464	1.51 469	1.42 483	1.94 500	8.60 529	0.33 443	0.32 463	0.33 438	0.36 457	0.44 458	0.42 461

DeepPrunerF	0.89 445	0.52 453	3.43 514	0.68 478	0.81 488	0.72 355	0.72 457	1.22 426	1.99 498	0.93 378	1.01 325	0.87 342	0.86 422	1.08 432	0.95 439	0.34 449	0.28 440	0.43 466	0.39 465	0.30 404	0.32 422

MADNet++	4.03 523	2.70 533	3.44 515	3.72 536	3.44 535	4.44 525	3.52 532	3.95 526	3.61 520	4.46 526	4.98 529	4.10 516	4.58 529	7.00 532	5.89 523	3.74 534	3.67 536	3.27 535	2.71 534	3.70 535	3.66 535

UNDER WATER	3.46 520	2.07 525	3.64 516	3.09 532	2.48 529	3.75 522	2.42 530	3.31 521	13.77 537	2.90 518	2.95 504	5.84 525	3.69 526	3.69 521	3.48 513	2.07 527	1.11 526	2.70 530	1.40 526	2.84 530	1.98 528

UNDER WATER-64	3.53 521	2.01 523	3.94 517	3.22 534	2.49 530	5.41 528	2.60 531	3.43 523	12.41 534	3.03 519	2.68 499	6.07 528	4.04 527	3.79 523	3.33 509	2.02 526	1.24 528	2.63 528	1.46 527	2.78 528	2.08 530

WZ-Net	1.19 478	0.59 463	4.07 518	0.62 461	0.51 457	1.34 467	1.31 507	1.32 454	1.74 492	1.53 475	1.65 462	1.74 479	1.28 477	2.25 508	2.01 494	0.27 397	0.21 389	0.23 344	0.25 403	0.40 447	0.39 453

HanzoNet	6.76 533	2.45 529	4.22 519	3.19 533	2.94 534	3.62 521	2.28 529	4.79 531	7.20 528	14.00 542	13.19 541	17.49 543	22.30 547	13.25 539	6.19 524	4.20 536	1.93 532	3.10 534	2.56 533	3.35 532	2.88 534

Wz-Net-TNSev	1.14 472	1.06 501	4.32 520	0.49 375	0.42 423	1.51 479	1.11 493	1.48 479	1.40 471	1.22 457	1.26 413	1.58 474	1.43 484	1.76 491	1.70 484	0.32 435	0.31 458	0.26 390	0.30 435	0.41 453	0.41 460

SuperB	1.04 462	0.37 396	4.81 521	0.43 282	0.31 340	0.99 421	0.46 352	1.02 342	2.09 499	1.09 438	1.09 364	0.75 296	0.81 408	1.06 427	1.76 487	0.19 278	0.15 288	0.17 154	0.15 164	2.82 529	0.26 381

tt	6.20 531	0.20 136	5.89 522	3.55 535	2.07 523	11.26 535	19.21 538	11.74 538	5.46 525	2.69 510	2.04 483	4.87 523	6.25 531	3.70 522	7.09 528	8.32 541	11.17 546	4.93 537	5.41 540	5.74 537	2.37 531

EDNetEfficient	1.46 492	0.80 483	6.12 523	0.47 354	0.39 405	0.69 337	0.83 468	0.90 294	2.77 512	3.50 523	1.96 479	1.66 476	2.03 507	1.26 456	4.18 517	0.21 317	0.18 355	0.21 310	0.20 327	0.41 453	0.39 453

JetBlue	2.78 515	1.26 505	7.04 524	1.16 502	1.48 510	8.00 532	6.02 534	2.60 511	1.92 496	2.12 499	2.64 497	3.34 512	3.05 521	6.49 530	3.39 510	0.78 500	0.76 513	0.75 493	0.76 505	0.97 501	1.18 520

AnyNet_C01	1.56 495	1.05 500	7.45 525	0.64 463	0.54 465	1.99 497	1.38 510	1.43 475	1.36 464	1.63 482	1.92 477	1.84 482	1.33 479	2.40 510	4.03 514	0.33 443	0.32 463	0.32 433	0.34 453	0.44 458	0.45 472

DPSimNet_ROB	3.58 522	2.45 529	8.57 526	2.53 525	2.37 527	2.88 514	3.77 533	3.14 517	3.23 517	4.71 530	3.86 517	4.68 518	4.87 530	4.07 525	5.62 522	2.33 531	2.33 533	2.47 526	2.52 532	2.51 526	2.64 532

TCMNet-wrong-test	8.97 534	10.42 540	8.74 527	19.56 542	17.61 541	12.53 538	9.01 536	13.59 540	2.18 501	4.64 528	5.11 530	14.63 539	11.09 536	7.19 533	9.73 530	5.56 540	0.89 518	3.77 536	3.11 535	10.34 541	9.80 539

LSM	4.74 529	0.77 481	10.16 528	0.70 481	56.56 551	1.02 425	1.00 487	1.24 437	1.62 489	2.04 496	2.34 487	1.33 446	1.17 467	1.38 473	1.09 458	0.33 443	0.49 497	0.39 457	0.46 479	0.51 473	10.09 540

MADNet+	2.23 512	2.43 528	10.85 529	1.22 504	0.91 493	2.76 508	1.40 511	2.12 507	1.67 491	1.32 464	1.74 470	1.86 485	1.74 497	6.25 529	4.41 518	0.65 494	0.64 503	0.58 490	0.54 495	0.80 494	0.76 496

RTS	1.98 506	0.96 495	11.36 530	0.65 468	0.57 473	2.77 509	1.40 511	1.39 468	2.26 502	1.89 491	2.56 493	1.32 443	1.25 474	5.20 527	4.05 515	0.31 424	0.22 395	0.29 418	0.29 433	0.40 447	0.37 445

RTSA	1.98 506	0.96 495	11.36 530	0.65 468	0.57 473	2.77 509	1.40 511	1.39 468	2.26 502	1.89 491	2.56 493	1.32 443	1.25 474	5.20 527	4.05 515	0.31 424	0.22 395	0.29 418	0.29 433	0.40 447	0.37 445

PML	40.80 555	29.24 548	11.87 532	7.20 538	14.47 537	92.13 555	213.69 556	7.63 534	23.35 548	74.72 555	190.14 556	50.17 556	26.15 549	21.39 544	12.70 534	8.76 542	2.92 534	8.45 542	3.25 536	13.26 542	4.42 536

JetRed	5.27 530	5.84 536	12.81 533	2.36 524	2.83 533	12.23 537	10.50 537	4.46 527	3.60 519	3.86 525	3.83 516	4.85 522	4.18 528	6.78 531	11.96 533	2.17 529	2.96 535	2.18 521	1.97 530	3.38 533	2.68 533

ASD4	9.96 536	8.86 539	17.78 534	7.17 537	9.80 536	16.08 540	28.92 542	9.77 537	8.20 530	7.02 535	7.08 534	8.47 533	9.57 534	11.17 538	20.26 539	4.12 535	4.14 537	5.57 541	4.74 537	5.53 536	4.90 537

USTest	12.99 539	14.18 541	20.00 535	16.24 541	14.97 538	20.80 542	31.95 545	16.20 542	10.91 531	8.79 537	9.48 537	13.94 538	10.50 535	16.11 540	21.44 541	3.17 533	4.82 538	5.08 538	5.36 539	8.81 540	7.13 538

DGTPSM_ROB	12.07 537	8.00 537	20.99 536	8.93 539	16.78 539	10.67 533	30.87 543	9.01 535	15.16 539	6.50 532	15.41 545	9.04 534	14.85 538	9.25 535	21.67 542	4.57 537	8.57 541	5.08 538	9.28 541	5.90 538	10.95 541

DPSMNet_ROB	12.08 538	8.00 537	21.00 537	8.97 540	16.79 540	10.67 533	30.89 544	9.02 536	15.17 540	6.51 533	15.41 545	9.04 534	14.85 538	9.27 536	21.67 542	4.58 538	8.57 541	5.09 540	9.29 542	5.90 538	10.95 541

LRCNet_RVC	21.24 544	31.15 549	21.41 538	28.98 547	23.82 545	3.13 518	0.60 422	20.96 547	1.59 485	25.58 547	28.15 549	21.99 548	14.79 537	21.94 548	16.41 537	28.89 553	14.87 547	33.53 549	31.28 549	29.51 551	26.16 548

Anonymous_1	33.25 546	18.26 542	23.92 539	20.54 543	21.28 544	25.59 543	35.94 546	22.01 550	15.57 541	13.33 539	13.49 542	18.08 544	15.29 540	20.36 541	24.60 544	16.28 549	8.84 543	66.59 553	118.00 553	155.73 556	11.23 543

xxxxx1	36.64 549	19.51 545	24.21 540	61.66 553	64.63 553	27.28 547	40.10 549	20.25 543	18.63 545	14.07 543	12.97 538	17.26 540	17.36 543	21.70 545	27.93 547	13.18 546	18.50 549	111.26 554	133.37 554	29.24 548	39.73 550

tt_ll	36.64 549	19.51 545	24.21 540	61.66 553	64.63 553	27.28 547	40.10 549	20.25 543	18.63 545	14.07 543	12.97 538	17.26 540	17.36 543	21.70 545	27.93 547	13.18 546	18.50 549	111.26 554	133.37 554	29.24 548	39.73 550

ff	36.64 549	19.51 545	24.21 540	61.66 553	64.63 553	27.28 547	40.10 549	20.25 543	18.63 545	14.07 543	12.97 538	17.26 540	17.36 543	21.70 545	27.93 547	13.18 546	18.50 549	111.26 554	133.37 554	29.24 548	39.73 550

DPSM_ROB	17.78 541	18.63 543	24.31 543	20.90 544	19.47 542	25.97 544	36.21 547	21.23 548	16.24 542	13.38 540	14.06 543	19.18 546	16.30 541	20.78 542	25.67 545	9.38 543	9.23 544	9.49 543	9.82 543	13.51 543	11.91 544

DPSM	17.78 541	18.63 543	24.31 543	20.90 544	19.47 542	25.97 544	36.21 547	21.23 548	16.24 542	13.38 540	14.06 543	19.18 546	16.30 541	20.78 542	25.67 545	9.38 543	9.23 544	9.49 543	9.82 543	13.51 543	11.91 544

HaxPig	31.96 545	37.24 551	34.27 545	24.37 546	24.88 546	18.26 541	19.86 539	20.64 546	28.52 550	35.97 552	38.75 552	25.57 549	28.72 550	33.88 550	34.39 550	35.94 554	38.87 554	37.80 550	40.48 550	39.68 552	41.15 553

DLNR_Zeroshot_test	20.09 543	36.28 550	38.04 546	169.85 556	61.80 552	0.23 15	0.20 15	13.88 541	0.37 78	0.44 105	0.66 158	0.43 122	0.21 29	0.62 223	0.28 113	5.46 539	0.10 30	0.15 91	0.11 53	72.60 555	0.11 40

AVERAGE_ROB	37.58 553	40.13 555	40.15 547	34.81 549	33.82 548	28.55 550	25.10 541	32.02 552	34.06 555	41.28 553	40.66 553	34.46 551	34.81 555	39.18 551	37.57 552	42.78 555	43.44 555	43.82 551	43.03 551	40.47 553	41.51 554

MEDIAN_ROB	37.38 552	40.85 556	40.60 548	32.31 548	31.85 547	27.20 546	24.55 540	29.10 551	33.19 554	42.09 554	41.76 554	33.35 550	34.39 554	39.78 552	37.07 551	43.64 556	44.10 556	44.12 552	43.40 552	41.51 554	42.76 555

LSM0	38.95 554	37.60 554	48.58 549	43.57 552	91.06 556	52.57 554	72.57 552	43.17 555	32.63 553	26.97 550	27.97 548	38.65 553	32.94 552	41.86 555	51.78 555	18.89 552	18.41 548	19.13 545	19.63 546	27.29 547	33.77 549

CasAABBNet	35.74 547	37.43 552	48.72 550	42.22 550	39.20 549	52.24 552	73.12 554	42.61 553	32.62 552	26.78 548	27.95 547	38.58 552	32.60 551	41.67 553	51.65 554	18.74 550	18.57 552	19.15 546	19.77 547	27.20 545	23.98 546

Selective-RAFT-Error	35.84 548	37.49 553	48.83 551	42.26 551	39.24 550	52.30 553	73.09 553	42.66 554	32.61 551	26.80 549	28.30 550	38.84 554	33.51 553	41.68 554	51.59 553	18.82 551	18.58 553	19.17 547	19.80 548	27.28 546	24.05 547

BEATNet-Init1	15.13 540	0.82 487	50.86 552	0.72 484	0.53 462	38.10 551	7.03 535	11.83 539	14.25 538	29.78 551	30.17 551	48.21 555	22.64 548	26.78 549	18.11 538	0.42 472	0.38 478	0.47 474	0.46 479	0.51 473	0.48 481

xyz-stereo	4.23 526	0.17 54	61.76 553	0.34 35	0.16 7	12.16 536	0.37 251	0.58 103	0.68 198	1.01 412	3.36 512	0.77 308	0.82 412	1.21 450	0.40 247	0.12 8	0.10 30	0.16 116	0.11 53	0.13 55	0.10 14

coex-ft	6.43 532	1.51 513	87.33 554	0.49 375	0.38 401	1.34 467	1.21 499	1.16 402	8.09 529	12.12 538	2.79 500	2.77 503	3.31 522	1.16 441	3.15 507	0.24 368	0.23 405	0.27 402	0.24 394	0.45 462	0.37 445

EDNetEfficientorigin	9.93 535	1.15 502	175.16 555	0.48 360	0.36 386	1.04 432	0.68 441	1.24 437	2.69 511	3.17 520	2.50 492	2.30 494	2.07 508	1.76 491	2.21 498	0.20 301	0.18 355	0.24 359	0.19 302	0.51 473	0.50 485

test_example2	176.61 556	205.14 557	198.86 556	188.60 557	190.98 557	152.67 556	170.61 555	94.86 556	123.55 556	178.88 556	179.48 555	158.94 557	141.34 556	192.61 556	198.96 556	203.76 557	236.37 557	164.13 557	173.55 557	218.58 557	160.41 556

ccccc	429.48 557	429.19 558	527.00 557	507.10 558	501.20 558	356.95 557	342.70 557	380.82 557	297.90 557	334.51 557	389.17 557	372.86 558	449.39 557	499.17 557	553.56 557	561.44 558	431.22 558	334.28 558	290.86 558	540.88 558	489.46 557

FADE		2.05 524		1.03 498	0.99 500							2.73 501				11.57 545	1.70 531	23.09 548	15.86 545	0.62 489

Low-res two-view benchmark