Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MonSter	0.20 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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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++	0.21 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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
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

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

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)
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

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.
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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark