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

LG-Stereo	0.24 14	0.18 64	0.40 132	0.39 144	0.20 40	0.22 8	0.27 80	0.32 6	0.36 54	0.26 20	0.44 65	0.22 7	0.16 4	0.37 27	0.27 86	0.11 2	0.12 154	0.16 107	0.15 152	0.13 45	0.09 1

FoundationStereo	0.17 1	0.14 2	0.25 9	0.30 7	0.16 6	0.23 12	0.20 6	0.22 2	0.15 1	0.18 2	0.16 3	0.20 5	0.19 10	0.26 1	0.21 5	0.13 32	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.10 1	0.09 1

StereoAnything_RVC	0.21 5	0.68 463	0.39 121	0.28 2	0.15 1	0.23 12	0.18 4	0.20 1	0.19 2	0.16 1	0.16 3	0.15 1	0.22 25	0.30 7	0.18 1	0.16 169	0.09 4	0.12 4	0.08 1	0.16 168	0.09 1

AIO_test	0.23 10	0.16 23	0.28 20	0.34 28	0.20 40	0.30 79	0.39 283	0.38 15	0.25 9	0.25 16	0.28 24	0.32 32	0.22 25	0.38 32	0.25 39	0.12 7	0.09 4	0.13 23	0.10 26	0.12 17	0.09 1

MonSter	0.20 4	0.14 2	0.25 9	0.31 10	0.15 1	0.22 8	0.22 26	0.39 17	0.33 33	0.20 3	0.25 17	0.17 2	0.15 2	0.38 32	0.18 1	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 9	0.11 3	0.09 1

dual_stereo	0.19 2	0.14 2	0.24 4	0.31 10	0.16 6	0.16 2	0.20 6	0.29 3	0.20 3	0.23 8	0.20 6	0.22 7	0.14 1	0.52 115	0.24 25	0.13 32	0.10 24	0.11 1	0.09 9	0.10 1	0.09 1

CREStereo++_RVC	0.32 79	0.15 11	0.23 1	0.31 10	0.24 141	0.27 44	0.22 26	0.46 44	0.88 306	0.46 103	0.80 208	0.30 23	0.26 59	0.36 22	0.33 153	0.13 32	0.09 4	0.13 23	0.51 481	0.13 45	0.09 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.36 127	0.15 11	0.24 4	0.34 28	0.15 1	0.77 357	0.29 104	0.80 244	0.83 275	0.56 135	0.57 122	0.43 112	0.40 180	0.57 156	0.33 153	0.12 7	0.10 24	0.14 44	0.09 9	0.14 83	0.09 1

SGD-Stereo	0.22 7	0.15 11	0.27 16	0.31 10	0.15 1	0.29 69	0.20 6	0.37 11	0.29 16	0.24 12	0.29 27	0.21 6	0.27 67	0.36 22	0.25 39	0.16 169	0.09 4	0.13 23	0.10 26	0.13 45	0.10 9

MM-Stereo_test2	0.30 68	0.18 64	0.39 121	0.40 179	0.24 141	0.42 186	0.42 319	0.63 125	0.41 86	0.37 62	0.35 48	0.32 32	0.26 59	0.53 124	0.25 39	0.12 7	0.10 24	0.15 82	0.12 69	0.15 130	0.10 9

GREAT-IGEV	0.22 7	0.15 11	0.31 30	0.29 4	0.22 74	0.21 7	0.26 66	0.33 8	0.31 23	0.20 3	0.30 28	0.22 7	0.22 25	0.47 84	0.22 7	0.11 2	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.13 45	0.10 9

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 20	0.31 350	0.24 4	0.51 393	0.19 21	0.29 69	0.22 26	0.40 22	0.37 68	0.26 20	0.24 14	0.24 12	0.31 116	0.44 64	0.22 7	0.14 65	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.14 83	0.10 9

AIO_rvc	0.23 10	0.16 23	0.32 37	0.34 28	0.19 21	0.26 31	0.33 170	0.40 22	0.22 5	0.26 20	0.24 14	0.34 48	0.15 2	0.51 109	0.24 25	0.12 7	0.09 4	0.13 23	0.10 26	0.12 17	0.10 9

HUF	0.24 14	0.16 23	0.33 45	0.32 17	0.18 14	0.25 28	0.40 295	0.42 29	0.34 35	0.25 16	0.23 8	0.32 32	0.28 81	0.34 17	0.24 25	0.13 32	0.10 24	0.13 23	0.09 9	0.12 17	0.10 9

castereo++	0.26 28	0.16 23	0.26 12	0.33 22	0.19 21	0.75 350	0.20 6	0.37 11	0.47 116	0.23 8	0.23 8	0.35 57	0.28 81	0.39 36	0.19 3	0.14 65	0.09 4	0.14 44	0.09 9	0.11 3	0.10 9

castereo	0.28 45	0.16 23	0.32 37	0.35 55	0.21 55	0.40 165	0.42 319	0.50 60	0.66 180	0.26 20	0.41 59	0.37 68	0.36 155	0.33 15	0.24 25	0.13 32	0.09 4	0.13 23	0.10 26	0.11 3	0.10 9

ours_stereo	0.26 28	0.21 157	0.33 45	0.38 116	0.23 112	0.30 79	0.33 170	0.42 29	0.38 73	0.26 20	0.34 44	0.35 57	0.23 34	0.47 84	0.27 86	0.13 32	0.11 99	0.16 107	0.12 69	0.14 83	0.10 9

WCG-NET	0.28 45	0.15 11	0.33 45	0.33 22	0.19 21	0.33 111	0.27 80	0.39 17	0.80 257	0.46 103	0.49 84	0.39 79	0.25 46	0.40 40	0.25 39	0.12 7	0.09 4	0.13 23	0.11 44	0.12 17	0.10 9

IGEV-Stereo++	0.21 5	0.15 11	0.27 16	0.37 88	0.19 21	0.22 8	0.18 4	0.42 29	0.35 48	0.22 7	0.28 24	0.24 12	0.18 6	0.27 4	0.22 7	0.12 7	0.09 4	0.12 4	0.10 26	0.12 17	0.10 9

Pointernet	0.27 38	0.14 2	0.33 45	0.35 55	0.23 112	0.35 129	0.21 18	0.72 202	0.38 73	0.39 76	0.36 50	0.34 48	0.25 46	0.36 22	0.25 39	0.15 121	0.10 24	0.12 4	0.08 1	0.11 3	0.10 9

AIO-Stereo	0.25 20	0.18 64	0.34 61	0.37 88	0.18 14	0.28 58	0.30 119	0.48 49	0.27 11	0.29 37	0.30 28	0.32 32	0.17 5	0.52 115	0.23 21	0.12 7	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.13 45	0.10 9

RSM++	0.25 20	0.18 64	0.34 61	0.36 72	0.20 40	0.28 58	0.30 119	0.51 62	0.32 29	0.25 16	0.22 7	0.37 68	0.21 20	0.50 103	0.24 25	0.12 7	0.10 24	0.14 44	0.12 69	0.14 83	0.10 9

RSM	0.25 20	0.18 64	0.33 45	0.36 72	0.20 40	0.27 44	0.34 181	0.51 62	0.27 11	0.26 20	0.23 8	0.39 79	0.21 20	0.56 145	0.22 7	0.12 7	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.14 83	0.10 9

trnet	0.27 38	0.14 2	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 142	0.23 39	0.52 71	0.72 205	0.42 90	0.51 96	0.34 48	0.26 59	0.39 36	0.25 39	0.15 121	0.11 99	0.12 4	0.08 1	0.11 3	0.10 9

Selective-IGEV	0.24 14	0.18 64	0.35 70	0.35 55	0.19 21	0.27 44	0.25 57	0.55 81	0.23 6	0.27 29	0.25 17	0.34 48	0.19 10	0.58 176	0.22 7	0.12 7	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.12 17	0.10 9

test-3	0.34 94	0.16 23	0.43 172	0.39 144	0.21 55	0.43 189	0.22 26	0.63 125	0.78 246	0.71 224	0.45 68	0.64 219	0.27 67	0.43 55	0.31 131	0.12 7	0.09 4	0.17 143	0.13 99	0.12 17	0.10 9

test_1	0.34 94	0.16 23	0.43 172	0.39 144	0.21 55	0.43 189	0.23 39	0.63 125	0.78 246	0.68 202	0.45 68	0.64 219	0.27 67	0.43 55	0.31 131	0.12 7	0.09 4	0.17 143	0.13 99	0.12 17	0.10 9

AnonymousM	0.41 197	0.81 472	0.29 23	0.34 28	0.22 74	0.28 58	0.38 261	0.53 80	0.41 86	0.70 217	0.49 84	0.47 130	0.27 67	0.41 46	0.31 131	0.15 121	0.12 154	1.51 495	0.26 404	0.12 17	0.10 9

XX-Stereo	0.37 143	0.17 45	0.45 196	0.55 423	0.36 374	0.38 155	0.20 6	0.60 106	0.30 20	0.46 103	1.30 411	0.73 277	0.26 59	0.56 145	0.26 68	0.16 169	0.11 99	0.17 143	0.16 184	0.14 83	0.10 9

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 127	0.17 45	0.41 141	0.35 55	0.19 21	0.33 111	0.29 104	0.65 139	0.73 212	0.68 202	1.01 314	0.56 165	0.40 180	0.42 51	0.30 124	0.11 2	0.09 4	0.15 82	0.14 127	0.13 45	0.10 9

LGtest1	0.19 2	0.14 2	0.29 23	0.34 28	0.16 6	0.26 31	0.17 2	0.32 6	0.20 3	0.21 5	0.15 1	0.23 11	0.20 14	0.32 12	0.20 4	0.15 121	0.10 24	0.13 23	0.09 9	0.12 17	0.11 31

HART	0.29 55	0.16 23	0.32 37	0.40 179	0.21 55	0.32 105	0.26 66	0.62 118	0.31 23	0.33 49	0.65 141	0.41 95	0.22 25	0.55 135	0.25 39	0.12 7	0.10 24	0.15 82	0.11 44	0.15 130	0.11 31

Reg-Stereo(zero)	0.30 68	0.16 23	0.28 20	0.34 28	0.18 14	0.32 105	0.20 6	0.63 125	0.68 188	0.50 115	0.52 105	0.51 147	0.30 109	0.45 67	0.25 39	0.13 32	0.10 24	0.12 4	0.10 26	0.12 17	0.11 31

SCV	0.26 28	0.19 92	0.33 45	0.35 55	0.21 55	0.27 44	0.34 181	0.56 83	0.28 14	0.24 12	0.28 24	0.37 68	0.23 34	0.49 98	0.22 7	0.18 236	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.15 130	0.11 31

GIP-stereo	0.24 14	0.18 64	0.30 27	0.37 88	0.24 141	0.26 31	0.20 6	0.46 44	0.36 54	0.24 12	0.39 56	0.35 57	0.20 14	0.31 9	0.21 5	0.15 121	0.10 24	0.13 23	0.10 26	0.12 17	0.11 31

DEFOM-Stereo	0.22 7	0.15 11	0.26 12	0.33 22	0.20 40	0.61 285	0.21 18	0.30 5	0.31 23	0.23 8	0.19 5	0.18 3	0.18 6	0.41 46	0.22 7	0.12 7	0.10 24	0.12 4	0.09 9	0.11 3	0.11 31

SMoEStereo_RVC	0.26 28	0.19 92	0.35 70	0.35 55	0.22 74	0.36 138	0.32 160	0.39 17	0.34 35	0.37 62	0.30 28	0.33 44	0.24 41	0.53 124	0.24 25	0.12 7	0.10 24	0.16 107	0.12 69	0.12 17	0.11 31

mms	0.26 28	0.21 157	0.33 45	0.37 88	0.25 173	0.30 79	0.33 170	0.40 22	0.32 29	0.28 31	0.34 44	0.34 48	0.20 14	0.45 67	0.26 68	0.12 7	0.11 99	0.16 107	0.12 69	0.14 83	0.11 31

fffy	0.28 45	0.21 157	0.34 61	0.37 88	0.23 112	0.33 111	0.29 104	0.51 62	0.41 86	0.32 47	0.37 54	0.39 79	0.27 67	0.50 103	0.27 86	0.12 7	0.11 99	0.16 107	0.13 99	0.14 83	0.11 31

tg	0.33 89	0.18 64	0.37 92	0.39 144	0.22 74	0.38 155	0.26 66	0.70 190	0.56 146	0.47 108	0.65 141	0.42 104	0.24 41	0.55 135	0.33 153	0.14 65	0.10 24	0.18 187	0.17 233	0.14 83	0.11 31

GCAP-BAT	0.30 68	0.21 157	0.42 162	0.33 22	0.27 243	0.26 31	0.27 80	0.45 42	0.30 20	0.60 145	0.64 138	0.45 119	0.23 34	0.56 145	0.26 68	0.15 121	0.12 154	0.15 82	0.10 26	0.12 17	0.11 31

RAStereo	0.24 14	0.17 45	0.29 23	0.40 179	0.21 55	0.23 12	0.26 66	0.42 29	0.45 107	0.23 8	0.34 44	0.30 23	0.19 10	0.34 17	0.25 39	0.15 121	0.12 154	0.16 107	0.13 99	0.14 83	0.11 31

U	0.45 231	0.16 23	0.32 37	0.40 179	0.71 475	3.55 509	0.20 6	0.41 26	0.38 73	0.26 20	0.23 8	0.24 12	0.22 25	0.26 1	0.22 7	0.15 121	0.09 4	0.88 486	0.13 99	0.13 45	0.11 31

WCG-NET（raft）	0.31 73	0.15 11	0.36 77	0.32 17	0.19 21	0.35 129	0.27 80	0.51 62	0.78 246	0.45 98	0.55 116	0.48 135	0.27 67	0.54 130	0.26 68	0.13 32	0.10 24	0.12 4	0.11 44	0.12 17	0.11 31

RAFT-Stereo-weight	0.32 79	0.18 64	0.33 45	0.39 144	0.22 74	0.26 31	0.29 104	0.67 158	0.80 257	0.53 126	0.51 96	0.58 178	0.20 14	0.47 84	0.27 86	0.13 32	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.13 45	0.11 31

MoCha-V2	0.25 20	0.15 11	0.29 23	0.40 179	0.18 14	0.27 44	0.26 66	0.49 52	0.27 11	0.36 57	0.27 20	0.33 44	0.35 141	0.49 98	0.22 7	0.12 7	0.10 24	0.12 4	0.10 26	0.13 45	0.11 31

MIM_Stereo	0.38 158	0.17 45	0.53 296	0.37 88	0.24 141	0.27 44	0.24 50	0.70 190	0.54 135	0.72 236	1.00 311	0.63 212	0.29 95	0.64 237	0.38 224	0.13 32	0.14 247	0.17 143	0.16 184	0.14 83	0.11 31

DLNR_Zeroshot_test	20.09 530	36.28 537	38.04 534	169.85 543	61.80 539	0.23 12	0.20 6	13.88 529	0.37 68	0.44 96	0.66 148	0.43 112	0.21 20	0.62 213	0.28 104	5.46 526	0.10 24	0.15 82	0.11 44	72.60 542	0.11 31

CASnet	0.30 68	0.20 124	0.33 45	0.41 210	0.16 6	0.26 31	0.24 50	0.52 71	0.53 131	0.52 123	0.54 111	0.39 79	0.24 41	0.40 40	0.26 68	0.14 65	0.10 24	0.22 312	0.18 260	0.18 225	0.11 31
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.28 45	0.19 92	0.43 172	0.34 28	0.23 112	0.45 202	0.30 119	0.43 37	0.29 16	0.68 202	0.49 84	0.35 57	0.25 46	0.32 12	0.25 39	0.14 65	0.11 99	0.14 44	0.09 9	0.11 3	0.11 31

AEACV	0.27 38	0.17 45	0.31 30	0.34 28	0.45 427	0.26 31	0.28 94	0.37 11	0.32 29	0.30 40	0.46 73	0.31 30	0.37 159	0.36 22	0.24 25	0.14 65	0.10 24	0.15 82	0.12 69	0.13 45	0.11 31

GCAP-Stereo	0.28 45	0.19 92	0.40 132	0.38 116	0.19 21	0.38 155	0.23 39	0.57 87	0.41 86	0.45 98	0.49 84	0.39 79	0.27 67	0.33 15	0.23 21	0.14 65	0.12 154	0.14 44	0.11 44	0.12 17	0.11 31

4D-IteraStereo	0.33 89	0.18 64	0.40 132	0.40 179	0.24 141	0.32 105	0.27 80	0.58 93	0.72 205	0.65 181	0.54 111	0.42 104	0.23 34	0.45 67	0.28 104	0.14 65	0.09 4	0.19 227	0.16 184	0.16 168	0.11 31

LoS	0.29 55	0.15 11	0.30 27	0.29 4	0.18 14	0.33 111	0.29 104	0.51 62	0.72 205	0.34 51	0.52 105	0.41 95	0.28 81	0.47 84	0.28 104	0.15 121	0.11 99	0.13 23	0.09 9	0.11 3	0.11 31
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.25 20	0.16 23	0.33 45	0.34 28	0.20 40	0.35 129	0.20 6	0.52 71	0.36 54	0.28 31	0.27 20	0.41 95	0.18 6	0.45 67	0.26 68	0.14 65	0.10 24	0.16 107	0.14 127	0.13 45	0.11 31

MC-Stereo	0.28 45	0.17 45	0.32 37	0.38 116	0.20 40	0.26 31	0.26 66	0.49 52	0.37 68	0.37 62	0.61 132	0.41 95	0.31 116	0.55 135	0.25 39	0.13 32	0.09 4	0.14 44	0.12 69	0.12 17	0.11 31

RCA-Stereo	0.35 109	0.17 45	0.34 61	0.38 116	0.22 74	0.31 94	0.34 181	0.68 168	1.24 437	0.45 98	0.65 141	0.47 130	0.43 194	0.38 32	0.27 86	0.13 32	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.11 3	0.11 31

RAFT_CTSACE	0.45 231	0.20 124	0.44 184	0.45 312	0.27 243	0.34 121	0.39 283	0.60 106	0.73 212	0.76 257	1.44 435	0.83 313	0.38 163	1.08 421	0.26 68	0.12 7	0.13 214	0.18 187	0.16 184	0.15 130	0.11 31

test_4	0.36 127	0.18 64	0.31 30	0.44 289	0.25 173	0.20 4	0.34 181	0.56 83	0.41 86	0.59 141	1.45 438	0.43 112	0.25 46	0.63 224	0.28 104	0.12 7	0.10 24	0.17 143	0.19 290	0.15 130	0.11 31

GMOStereo	0.37 143	0.19 92	0.38 103	0.43 270	0.24 141	0.37 142	0.38 261	0.52 71	0.62 154	0.87 329	0.84 230	0.64 219	0.35 141	0.37 27	0.28 104	0.13 32	0.11 99	0.20 257	0.18 260	0.15 130	0.11 31

error version	0.37 143	0.19 92	0.38 103	0.43 270	0.24 141	0.37 142	0.38 261	0.52 71	0.62 154	0.87 329	0.84 230	0.64 219	0.35 141	0.37 27	0.28 104	0.13 32	0.11 99	0.20 257	0.18 260	0.15 130	0.11 31

test-v	0.37 143	0.19 92	0.38 103	0.43 270	0.24 141	0.37 142	0.38 261	0.52 71	0.62 154	0.87 329	0.84 230	0.64 219	0.35 141	0.37 27	0.28 104	0.13 32	0.11 99	0.20 257	0.18 260	0.15 130	0.11 31

test_3	0.36 127	0.19 92	0.44 184	0.44 289	0.23 112	0.48 213	0.36 226	0.66 148	0.82 270	0.64 172	0.45 68	0.68 245	0.25 46	0.41 46	0.31 131	0.12 7	0.10 24	0.18 187	0.16 184	0.15 130	0.11 31

TRStereo	0.37 143	0.27 310	0.59 320	0.47 342	0.41 405	0.29 69	0.30 119	0.84 256	0.59 150	0.52 123	0.41 59	0.52 151	0.26 59	0.73 298	0.27 86	0.17 207	0.12 154	0.19 227	0.19 290	0.13 45	0.11 31

IIG-Stereo	0.43 214	0.21 157	0.44 184	0.50 377	0.25 173	0.44 194	0.21 18	0.71 198	0.76 230	0.83 305	0.95 286	0.83 313	0.43 194	0.90 376	0.35 185	0.15 121	0.12 154	0.19 227	0.14 127	0.15 130	0.11 31

test-2	0.37 143	0.19 92	0.38 103	0.43 270	0.24 141	0.37 142	0.38 261	0.52 71	0.62 154	0.87 329	0.84 230	0.64 219	0.35 141	0.37 27	0.28 104	0.13 32	0.11 99	0.20 257	0.18 260	0.15 130	0.11 31

cross-raft	0.34 94	0.20 124	0.37 92	0.44 289	0.23 112	0.32 105	0.35 204	0.74 215	0.40 82	0.60 145	0.77 185	0.57 170	0.27 67	0.43 55	0.28 104	0.12 7	0.10 24	0.15 82	0.13 99	0.15 130	0.11 31

XX-TBD	0.32 79	0.53 444	0.26 12	0.51 393	0.20 40	0.37 142	0.24 50	0.40 22	0.73 212	0.54 130	0.69 155	0.31 30	0.25 46	0.32 12	0.27 86	0.16 169	0.10 24	0.12 4	0.09 9	0.13 45	0.11 31

AFF-stereo	0.38 158	0.19 92	0.39 121	0.37 88	0.21 55	0.27 44	0.31 141	0.65 139	0.66 180	0.64 172	1.13 367	0.76 291	0.39 174	0.55 135	0.33 153	0.11 2	0.09 4	0.16 107	0.16 184	0.13 45	0.11 31

CFNet-RSSM	0.34 94	0.17 45	0.45 196	0.39 144	0.22 74	0.35 129	0.23 39	0.73 213	0.84 280	0.65 181	0.54 111	0.57 170	0.28 81	0.46 77	0.26 68	0.13 32	0.10 24	0.14 44	0.12 69	0.13 45	0.11 31

CREStereo	0.28 45	0.15 11	0.24 4	0.27 1	0.17 10	0.37 142	0.25 57	0.51 62	0.72 205	0.42 90	0.51 96	0.32 32	0.26 59	0.38 32	0.25 39	0.16 169	0.11 99	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.11 31
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 79	0.16 23	0.24 4	0.29 4	0.18 14	0.45 202	0.22 26	0.56 83	0.63 165	0.46 103	0.54 111	0.39 79	0.34 138	0.48 94	0.24 25	0.75 486	0.10 24	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.11 31

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 10	0.16 23	0.32 37	0.39 144	0.21 55	0.18 3	0.21 18	0.34 9	0.26 10	0.28 31	0.51 96	0.28 21	0.29 95	0.26 1	0.24 25	0.14 65	0.10 24	0.13 23	0.10 26	0.14 83	0.12 73

MM-Stereo_test1	0.33 89	0.19 92	0.36 77	0.41 210	0.23 112	0.36 138	0.45 336	0.58 93	0.54 135	0.60 145	0.50 88	0.38 76	0.37 159	0.60 197	0.26 68	0.15 121	0.13 214	0.17 143	0.14 127	0.15 130	0.12 73

SCV_C0	0.26 28	0.18 64	0.34 61	0.35 55	0.24 141	0.23 12	0.28 94	0.51 62	0.36 54	0.31 41	0.36 50	0.37 68	0.20 14	0.57 156	0.22 7	0.13 32	0.10 24	0.13 23	0.11 44	0.16 168	0.12 73

fffft	0.25 20	0.17 45	0.37 92	0.36 72	0.22 74	0.28 58	0.36 226	0.42 29	0.24 8	0.36 57	0.23 8	0.27 18	0.22 25	0.52 115	0.27 86	0.12 7	0.09 4	0.16 107	0.12 69	0.12 17	0.12 73
1: 1. 1
Occ-G	0.26 28	0.14 2	0.28 20	0.34 28	0.20 40	0.27 44	0.34 181	0.41 26	0.31 23	0.29 37	0.43 64	0.49 141	0.25 46	0.47 84	0.28 104	0.13 32	0.11 99	0.14 44	0.11 44	0.12 17	0.12 73

gcap-zeroshot	0.34 94	0.18 64	0.52 288	0.38 116	0.22 74	0.49 217	0.27 80	0.52 71	0.34 35	0.64 172	0.50 88	0.83 313	0.34 138	0.48 94	0.24 25	0.13 32	0.11 99	0.15 82	0.12 69	0.13 45	0.12 73

AE-Stereo	0.34 94	0.21 157	0.42 162	0.48 348	0.31 328	0.48 213	0.35 204	0.61 112	0.62 154	0.32 47	0.55 116	0.52 151	0.27 67	0.47 84	0.29 118	0.13 32	0.13 214	0.18 187	0.16 184	0.15 130	0.12 73

plain	0.31 73	0.20 124	0.50 271	0.39 144	0.29 292	0.27 44	0.30 119	0.44 39	0.35 48	0.31 41	0.66 148	0.30 23	0.31 116	0.65 244	0.31 131	0.17 207	0.13 214	0.20 257	0.15 152	0.17 202	0.12 73

MaDis-Stereo	0.26 28	0.18 64	0.36 77	0.36 72	0.26 214	0.27 44	0.27 80	0.43 37	0.35 48	0.27 29	0.26 19	0.41 95	0.28 81	0.40 40	0.28 104	0.16 169	0.14 247	0.16 107	0.13 99	0.14 83	0.12 73

IGEV_Zeroshot_test	0.34 94	0.18 64	0.67 360	0.39 144	0.28 266	0.30 79	0.25 57	0.74 215	0.31 23	0.62 154	0.57 122	0.54 159	0.25 46	0.53 124	0.27 86	0.14 65	0.10 24	0.15 82	0.14 127	0.14 83	0.12 73

MSKI-zero shot	0.32 79	0.17 45	0.34 61	0.39 144	0.21 55	0.32 105	0.22 26	0.61 112	0.43 96	0.52 123	0.64 138	0.61 204	0.20 14	0.74 305	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.10 26	0.12 17	0.12 73

UniTT-Stereo	0.27 38	0.17 45	0.37 92	0.40 179	0.27 243	0.30 79	0.28 94	0.39 17	0.31 23	0.29 37	0.46 73	0.27 18	0.25 46	0.47 84	0.34 168	0.17 207	0.13 214	0.13 23	0.12 69	0.14 83	0.12 73

Any-RAFT	0.35 109	0.16 23	0.30 27	0.34 28	0.21 55	0.52 228	0.22 26	0.88 275	0.73 212	0.53 126	0.73 165	0.64 219	0.28 81	0.46 77	0.24 25	0.15 121	0.10 24	0.13 23	0.10 26	0.13 45	0.12 73

RAFT-Test	0.34 94	0.18 64	0.37 92	0.38 116	0.23 112	0.50 220	0.23 39	0.69 176	0.40 82	0.60 145	0.85 240	0.61 204	0.28 81	0.46 77	0.27 86	0.14 65	0.11 99	0.14 44	0.11 44	0.13 45	0.12 73

HH	0.35 109	0.20 124	0.47 225	0.40 179	0.25 173	0.33 111	0.31 141	0.76 228	0.38 73	0.43 93	0.57 122	0.79 300	0.44 203	0.71 288	0.25 39	0.15 121	0.11 99	0.15 82	0.14 127	0.14 83	0.12 73

HanStereo	0.35 109	0.20 124	0.47 225	0.40 179	0.25 173	0.33 111	0.31 141	0.76 228	0.38 73	0.43 93	0.57 122	0.79 300	0.44 203	0.71 288	0.25 39	0.15 121	0.11 99	0.15 82	0.14 127	0.14 83	0.12 73

ADStereo(finetuned)	0.37 143	0.16 23	0.49 258	0.34 28	0.19 21	0.30 79	0.30 119	0.68 168	0.91 329	0.70 217	0.77 185	0.43 112	0.69 346	0.45 67	0.33 153	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.13 45	0.12 73

raft_robust	0.41 197	0.23 214	0.36 77	0.42 250	0.21 55	0.40 165	0.33 170	0.79 241	0.98 361	0.79 271	0.87 251	0.39 79	0.33 131	0.84 350	0.29 118	0.13 32	0.12 154	0.16 107	0.17 233	0.15 130	0.12 73

IPLG	0.39 174	0.20 124	0.59 320	0.40 179	0.24 141	0.54 239	0.27 80	0.75 221	0.63 165	0.84 312	0.81 215	0.32 32	0.32 121	0.60 197	0.45 273	0.13 32	0.11 99	0.16 107	0.13 99	0.13 45	0.12 73

AAGNet	1.43 480	0.20 124	0.48 245	0.44 289	0.25 173	0.29 69	0.31 141	0.65 139	0.68 188	0.97 382	0.86 243	0.67 244	0.62 303	0.64 237	20.63 528	0.16 169	0.11 99	0.19 227	0.15 152	0.19 259	0.12 73

STrans-v2	0.46 241	0.20 124	0.48 245	0.40 179	0.24 141	0.55 244	0.50 366	1.07 350	0.73 212	0.65 181	1.05 337	0.72 266	0.69 346	0.72 293	0.33 153	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.14 127	0.13 45	0.12 73

OMP-Stereo	0.42 204	0.22 193	0.46 213	0.52 405	0.24 141	0.36 138	0.25 57	0.71 198	0.78 246	0.77 263	0.64 138	0.89 339	0.39 174	0.91 383	0.35 185	0.15 121	0.12 154	0.20 257	0.15 152	0.15 130	0.12 73

CroCo-Stereo	0.26 28	0.22 193	0.36 77	0.48 348	0.22 74	0.20 4	0.29 104	0.51 62	0.44 100	0.28 31	0.23 8	0.42 104	0.26 59	0.29 5	0.26 68	0.15 121	0.13 214	0.13 23	0.11 44	0.16 168	0.12 73
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
RAFT	0.45 231	0.22 193	0.45 196	0.47 342	0.26 214	0.54 239	0.47 347	0.66 148	0.58 149	0.80 273	0.82 219	0.94 354	0.57 271	0.75 310	0.34 168	0.17 207	0.15 276	0.22 312	0.20 315	0.16 168	0.12 73

iRaftStereo_RVC	0.32 79	0.19 92	0.37 92	0.39 144	0.22 74	0.31 94	0.29 104	0.68 168	0.51 125	0.49 112	0.66 148	0.37 68	0.23 34	0.45 67	0.33 153	0.14 65	0.10 24	0.18 187	0.17 233	0.15 130	0.12 73

raft+_RVC	0.38 158	0.19 92	0.35 70	0.37 88	0.25 173	0.45 202	0.37 240	0.78 237	0.89 319	0.51 118	0.78 196	0.50 143	0.29 95	0.53 124	0.40 237	0.15 121	0.12 154	0.17 143	0.15 152	0.14 83	0.12 73

DCANet	0.36 127	0.16 23	0.41 141	0.34 28	0.19 21	0.30 79	0.30 119	0.68 168	0.91 329	0.70 217	0.77 185	0.43 112	0.57 271	0.45 67	0.34 168	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.13 45	0.12 73

EAI-Stereo	0.34 94	0.19 92	0.44 184	0.39 144	0.21 55	0.31 94	0.30 119	1.15 384	0.30 20	0.49 112	0.75 176	0.36 66	0.28 81	0.62 213	0.27 86	0.14 65	0.11 99	0.14 44	0.13 99	0.13 45	0.12 73

Gwc-CoAtRS	0.34 94	0.17 45	0.44 184	0.39 144	0.23 112	0.34 121	0.22 26	0.70 190	0.75 222	0.60 145	0.59 127	0.58 178	0.29 95	0.45 67	0.26 68	0.14 65	0.11 99	0.14 44	0.12 69	0.12 17	0.12 73

HITNet	0.41 197	0.26 293	0.45 196	0.33 22	0.17 10	0.63 302	0.30 119	0.93 290	0.64 172	0.71 224	0.82 219	0.64 219	0.52 242	0.59 191	0.43 249	0.14 65	0.10 24	0.15 82	0.13 99	0.19 259	0.12 73
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.47 256	0.24 251	0.61 327	0.37 88	0.17 10	0.61 285	0.33 170	0.80 244	0.87 302	0.94 370	1.13 367	0.72 266	0.43 194	0.89 374	0.51 307	0.13 32	0.10 24	0.13 23	0.11 44	0.14 83	0.12 73

MM-Stereo_test3	0.34 94	0.19 92	0.31 30	0.41 210	0.25 173	0.35 129	0.44 333	0.72 202	0.92 334	0.46 103	0.52 105	0.41 95	0.29 95	0.44 64	0.28 104	0.16 169	0.15 276	0.17 143	0.13 99	0.14 83	0.13 104

AIO-test2	0.39 174	0.21 157	0.41 141	0.47 342	0.25 173	0.45 202	0.35 204	0.77 231	1.27 446	0.36 57	0.87 251	0.37 68	0.30 109	0.47 84	0.27 86	0.15 121	0.13 214	0.21 298	0.23 367	0.15 130	0.13 104

PAM_32	0.46 241	0.19 92	0.67 360	0.39 144	0.24 141	0.75 350	0.27 80	0.95 302	0.34 35	0.68 202	0.44 65	1.91 474	0.65 326	0.62 213	0.26 68	0.15 121	0.10 24	0.16 107	0.15 152	0.14 83	0.13 104

PAM	0.46 241	0.19 92	0.70 374	0.40 179	0.26 214	0.75 350	0.33 170	0.85 259	0.34 35	0.70 217	0.46 73	1.83 469	0.63 309	0.61 205	0.26 68	0.15 121	0.10 24	0.16 107	0.14 127	0.14 83	0.13 104

UGAM-zero	0.46 241	0.19 92	0.62 330	0.37 88	0.23 112	0.34 121	0.21 18	1.15 384	0.39 81	0.66 193	0.61 132	1.70 466	0.91 419	0.75 310	0.25 39	0.14 65	0.11 99	0.15 82	0.12 69	0.13 45	0.13 104

UGAM	0.52 317	0.22 193	0.46 213	0.45 312	0.25 173	0.41 179	0.52 384	0.62 118	1.16 422	0.76 257	1.13 367	1.32 431	0.57 271	1.00 405	0.53 317	0.17 207	0.14 247	0.25 360	0.21 336	0.15 130	0.13 104

rvit_stereo_0081	0.32 79	0.24 251	0.47 225	0.43 270	0.26 214	0.30 79	0.37 240	0.42 29	0.55 140	0.36 57	0.40 57	0.39 79	0.35 141	0.43 55	0.33 153	0.22 330	0.16 307	0.19 227	0.16 184	0.19 259	0.13 104

model_zeroshot	0.33 89	0.18 64	0.48 245	0.39 144	0.28 266	0.45 202	0.25 57	0.63 125	0.45 107	0.61 152	0.50 88	0.51 147	0.25 46	0.45 67	0.26 68	0.16 169	0.13 214	0.15 82	0.14 127	0.13 45	0.13 104

rvit_stereo_0082	0.32 79	0.24 251	0.47 225	0.43 270	0.26 214	0.30 79	0.37 240	0.42 29	0.55 140	0.36 57	0.40 57	0.39 79	0.35 141	0.43 55	0.33 153	0.22 330	0.16 307	0.19 227	0.16 184	0.19 259	0.13 104

testlalala2	0.36 127	0.18 64	0.45 196	0.89 479	0.53 450	0.44 194	0.26 66	0.61 112	0.49 119	0.68 202	0.56 119	0.44 117	0.24 41	0.34 17	0.31 131	0.15 121	0.12 154	0.14 44	0.10 26	0.13 45	0.13 104

H2IRNET	0.37 143	0.20 124	0.33 45	0.38 116	0.25 173	0.27 44	0.23 39	0.59 96	0.72 205	0.39 76	0.90 267	0.74 283	0.55 262	0.52 115	0.43 249	0.15 121	0.13 214	0.18 187	0.20 315	0.16 168	0.13 104

MGS-Stereo	0.28 45	0.19 92	0.40 132	0.36 72	0.23 112	0.37 142	0.30 119	0.39 17	0.44 100	0.31 41	0.51 96	0.40 89	0.24 41	0.43 55	0.26 68	0.15 121	0.12 154	0.15 82	0.13 99	0.14 83	0.13 104

IGEV++	0.24 14	0.17 45	0.31 30	0.38 116	0.22 74	0.24 18	0.22 26	0.50 60	0.23 6	0.28 31	0.35 48	0.30 23	0.22 25	0.31 9	0.28 104	0.14 65	0.10 24	0.13 23	0.10 26	0.13 45	0.13 104

testlalala_base	0.46 241	0.25 274	0.41 141	0.46 333	0.33 355	0.58 264	0.25 57	0.57 87	0.34 35	0.51 118	0.56 119	0.46 127	0.30 109	0.43 55	0.31 131	1.47 506	0.11 99	0.14 44	0.09 9	1.59 496	0.13 104

LL-Strereo2	0.35 109	0.24 251	0.48 245	0.41 210	0.26 214	0.35 129	0.24 50	0.67 158	0.44 100	0.54 130	0.51 96	0.66 237	0.25 46	0.66 252	0.30 124	0.14 65	0.12 154	0.23 332	0.20 315	0.18 225	0.13 104

DCRE	0.37 143	0.18 64	0.46 213	0.45 312	0.32 344	0.42 186	0.37 240	0.63 125	0.51 125	0.47 108	0.94 278	0.56 165	0.36 155	0.52 115	0.32 141	0.14 65	0.13 214	0.15 82	0.14 127	0.14 83	0.13 104

Selective-RAFT	0.35 109	0.23 214	0.51 283	0.44 289	0.21 55	0.64 309	0.27 80	0.59 96	0.63 165	0.40 81	0.38 55	0.55 162	0.40 180	0.57 156	0.35 185	0.13 32	0.11 99	0.14 44	0.12 69	0.16 168	0.13 104

ProNet	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.35 55	0.24 141	0.32 105	0.43 324	0.57 87	0.37 68	0.33 49	0.30 28	0.32 32	0.28 81	0.57 156	0.26 68	0.13 32	0.11 99	0.16 107	0.13 99	0.13 45	0.13 104

TestStereo1	0.43 214	0.23 214	0.41 141	0.51 393	0.24 141	0.34 121	0.40 295	0.77 231	0.90 322	0.68 202	0.96 290	0.48 135	0.46 212	0.91 383	0.32 141	0.16 169	0.13 214	0.18 187	0.15 152	0.14 83	0.13 104

DCANet-4	0.36 127	0.20 124	0.48 245	0.34 28	0.19 21	0.29 69	0.30 119	0.66 148	0.92 334	0.69 211	0.78 196	0.40 89	0.47 216	0.45 67	0.34 168	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.11 3	0.13 104

fff	0.37 143	0.16 23	0.41 141	0.34 28	0.19 21	0.29 69	0.30 119	0.69 176	1.06 400	0.69 211	0.78 196	0.42 104	0.63 309	0.46 77	0.34 168	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.11 3	0.13 104

SA-5K	0.43 214	0.23 214	0.41 141	0.51 393	0.24 141	0.34 121	0.40 295	0.77 231	0.90 322	0.68 202	0.96 290	0.48 135	0.46 212	0.91 383	0.32 141	0.16 169	0.13 214	0.18 187	0.15 152	0.14 83	0.13 104

Sa-1000	0.48 267	0.24 251	0.41 141	0.45 312	0.25 173	0.59 277	0.34 181	0.81 247	0.93 340	0.82 293	1.50 442	0.53 155	0.45 208	0.92 386	0.30 124	0.15 121	0.12 154	0.21 298	0.19 290	0.15 130	0.13 104

SA	0.44 221	0.25 274	0.46 213	0.46 333	0.24 141	0.43 189	0.36 226	0.75 221	0.96 354	0.59 141	1.03 327	0.48 135	0.52 242	0.94 399	0.32 141	0.16 169	0.12 154	0.21 298	0.19 290	0.15 130	0.13 104

iRaft-Stereo_20w	0.39 174	0.19 92	0.57 315	0.37 88	0.27 243	0.31 94	0.24 50	1.44 464	0.29 16	0.69 211	0.53 109	0.60 199	0.42 188	0.83 345	0.27 86	0.14 65	0.11 99	0.14 44	0.13 99	0.15 130	0.13 104

GLC_STEREO	0.29 55	0.19 92	0.27 16	0.44 289	0.19 21	0.31 94	0.26 66	0.47 47	0.43 96	0.37 62	0.47 79	0.41 95	0.23 34	0.50 103	0.34 168	0.14 65	0.18 343	0.19 227	0.16 184	0.16 168	0.13 104

MIPNet	0.37 143	0.21 157	0.59 320	0.39 144	0.25 173	0.50 220	0.28 94	0.77 231	0.70 194	0.65 181	0.60 129	0.40 89	0.49 224	0.44 64	0.37 216	0.14 65	0.11 99	0.16 107	0.13 99	0.14 83	0.13 104

IPLGR	0.39 174	0.21 157	0.63 339	0.39 144	0.22 74	0.49 217	0.29 104	0.76 228	0.74 219	0.78 267	0.77 185	0.44 117	0.42 188	0.47 84	0.38 224	0.13 32	0.12 154	0.16 107	0.14 127	0.15 130	0.13 104

TransformOpticalFlow	0.44 221	0.20 124	0.47 225	0.41 210	0.23 112	0.37 142	0.47 347	0.94 295	0.76 230	0.65 181	1.14 372	0.73 277	0.56 269	0.76 314	0.32 141	0.15 121	0.10 24	0.17 143	0.15 152	0.14 83	0.13 104

PFNet	0.42 204	0.18 64	0.58 319	0.43 270	0.24 141	0.43 189	0.32 160	0.74 215	0.78 246	1.00 396	0.74 174	0.68 245	0.39 174	0.72 293	0.37 216	0.16 169	0.10 24	0.20 257	0.15 152	0.16 168	0.13 104

RAFT-RH_RVC	0.56 348	0.17 45	0.41 141	0.37 88	0.23 112	0.57 262	0.24 50	0.60 106	0.70 194	1.19 440	3.94 507	0.56 165	0.38 163	0.65 244	0.36 201	0.13 32	0.11 99	0.20 257	0.14 127	0.12 17	0.13 104

RAFT-345	0.40 186	0.18 64	0.40 132	0.38 116	0.22 74	0.33 111	0.26 66	0.61 112	0.51 125	0.74 248	1.79 461	0.45 119	0.33 131	0.66 252	0.36 201	0.14 65	0.11 99	0.18 187	0.14 127	0.13 45	0.13 104

TestStereo	0.38 158	0.31 350	0.40 132	0.45 312	0.20 40	0.40 165	0.37 240	0.66 148	0.65 177	0.53 126	0.78 196	0.47 130	0.40 180	0.55 135	0.37 216	0.18 236	0.13 214	0.20 257	0.15 152	0.22 320	0.13 104

raftrobust	0.34 94	0.19 92	0.36 77	0.41 210	0.27 243	0.30 79	0.25 57	0.71 198	0.63 165	0.58 139	0.55 116	0.45 119	0.46 212	0.51 109	0.29 118	0.16 169	0.12 154	0.14 44	0.12 69	0.12 17	0.13 104

RALAANet	0.38 158	0.23 214	0.48 245	0.42 250	0.29 292	0.35 129	0.25 57	0.86 263	0.64 172	0.67 196	0.65 141	0.60 199	0.29 95	0.60 197	0.34 168	0.15 121	0.12 154	0.17 143	0.15 152	0.21 298	0.13 104

csc	0.37 143	0.16 23	0.41 141	0.34 28	0.19 21	0.29 69	0.30 119	0.69 176	1.06 400	0.69 211	0.78 196	0.42 104	0.63 309	0.46 77	0.34 168	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.11 3	0.13 104

cscssc	0.37 143	0.16 23	0.41 141	0.34 28	0.19 21	0.29 69	0.30 119	0.69 176	1.06 400	0.69 211	0.78 196	0.42 104	0.63 309	0.46 77	0.34 168	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.11 3	0.13 104

111	0.40 186	0.17 45	0.41 141	0.34 28	0.19 21	0.52 228	0.28 94	0.74 215	1.16 422	0.50 115	0.91 270	0.63 212	0.48 221	0.61 205	0.35 185	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.12 69	0.13 45	0.13 104

test_xeample3	0.29 55	0.21 157	0.41 141	0.35 55	0.26 214	0.35 129	0.32 160	0.56 83	0.36 54	0.43 93	0.32 37	0.34 48	0.28 81	0.54 130	0.23 21	0.14 65	0.11 99	0.16 107	0.12 69	0.14 83	0.13 104

ARAFT	0.47 256	0.24 251	0.79 408	0.42 250	0.25 173	0.55 244	0.55 396	0.75 221	0.81 265	0.89 343	0.75 176	0.73 277	0.47 216	0.88 368	0.37 216	0.15 121	0.12 154	0.23 332	0.22 354	0.14 83	0.13 104

R-Stereo Train	0.39 174	0.18 64	0.42 162	0.42 250	0.26 214	0.40 165	0.32 160	0.72 202	0.34 35	0.89 343	1.28 405	0.57 170	0.35 141	0.42 51	0.32 141	0.15 121	0.12 154	0.14 44	0.12 69	0.14 83	0.13 104

RAFT-Stereo	0.39 174	0.18 64	0.42 162	0.42 250	0.26 214	0.40 165	0.32 160	0.72 202	0.34 35	0.89 343	1.28 405	0.57 170	0.35 141	0.42 51	0.32 141	0.15 121	0.12 154	0.14 44	0.12 69	0.14 83	0.13 104
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.53 323	0.22 193	0.52 288	0.38 116	0.22 74	0.68 325	0.38 261	0.97 309	0.88 306	0.73 243	1.04 333	1.03 378	0.92 423	0.90 376	0.86 399	0.16 169	0.14 247	0.14 44	0.17 233	0.15 130	0.13 104

tt45	0.27 38	0.17 45	0.34 61	0.35 55	0.23 112	0.38 155	0.28 94	0.46 44	0.28 14	0.40 81	0.27 20	0.38 76	0.25 46	0.57 156	0.26 68	0.13 32	0.11 99	0.16 107	0.13 99	0.12 17	0.14 147

999	0.27 38	0.16 23	0.35 70	0.36 72	0.24 141	0.31 94	0.27 80	0.49 52	0.38 73	0.26 20	0.30 28	0.39 79	0.23 34	0.63 224	0.25 39	0.13 32	0.10 24	0.14 44	0.12 69	0.12 17	0.14 147

rvit_stereo_0083	0.34 94	0.24 251	0.50 271	0.44 289	0.27 243	0.34 121	0.35 204	0.45 42	0.62 154	0.37 62	0.47 79	0.42 104	0.35 141	0.40 40	0.36 201	0.22 330	0.20 367	0.20 257	0.17 233	0.20 275	0.14 147

rvit_stereo_ft	0.33 89	0.25 274	0.47 225	0.52 405	0.32 344	0.33 111	0.47 347	0.49 52	0.50 123	0.34 51	0.41 59	0.41 95	0.32 121	0.48 94	0.34 168	0.22 330	0.14 247	0.19 227	0.18 260	0.19 259	0.14 147

tta	0.51 307	0.23 214	0.62 330	0.34 28	0.20 40	0.62 293	0.34 181	1.21 406	1.02 379	0.81 284	1.01 314	0.71 257	0.65 326	0.84 350	0.55 326	0.19 266	0.15 276	0.18 187	0.16 184	0.15 130	0.14 147

qqq1	0.49 284	0.23 214	0.62 330	0.34 28	0.20 40	0.62 293	0.34 181	1.21 406	1.02 379	0.81 284	1.01 314	0.71 257	0.65 326	0.84 350	0.34 168	0.19 266	0.15 276	0.14 44	0.12 69	0.15 130	0.14 147

fff1	0.49 284	0.23 214	0.62 330	0.34 28	0.20 40	0.62 293	0.34 181	1.21 406	1.02 379	0.81 284	1.01 314	0.71 257	0.65 326	0.84 350	0.34 168	0.19 266	0.15 276	0.14 44	0.12 69	0.15 130	0.14 147

CoDeX	0.47 256	0.20 124	0.49 258	0.42 250	0.25 173	0.75 350	0.36 226	1.27 433	0.80 257	0.82 293	0.96 290	0.62 210	0.57 271	0.60 197	0.36 201	0.17 207	0.12 154	0.17 143	0.15 152	0.16 168	0.14 147

rrr	0.29 55	0.22 193	0.41 141	0.35 55	0.27 243	0.37 142	0.32 160	0.52 71	0.42 94	0.38 68	0.30 28	0.35 57	0.27 67	0.51 109	0.22 7	0.15 121	0.12 154	0.16 107	0.13 99	0.13 45	0.14 147

MIF-Stereo (partial)	0.31 73	0.18 64	0.37 92	0.41 210	0.31 328	0.28 58	0.23 39	0.47 47	0.42 94	0.31 41	0.63 135	0.36 66	0.35 141	0.57 156	0.31 131	0.17 207	0.13 214	0.19 227	0.17 233	0.18 225	0.14 147

anonymousdsp2	0.35 109	0.20 124	0.43 172	0.37 88	0.24 141	0.48 213	0.31 141	0.86 263	0.65 177	0.55 132	0.50 88	0.50 143	0.34 138	0.56 145	0.31 131	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.10 26	0.16 168	0.14 147

anonymousa	0.49 284	0.20 124	0.42 162	0.38 116	0.23 112	0.91 392	0.35 204	0.75 221	0.62 154	0.85 315	1.54 446	1.06 387	0.66 333	0.51 109	0.43 249	0.16 169	0.13 214	0.19 227	0.21 336	0.16 168	0.14 147

RAFT+CT+SA	0.39 174	0.23 214	0.36 77	0.51 393	0.27 243	0.29 69	0.46 340	0.75 221	0.80 257	0.51 118	0.89 263	0.41 95	0.40 180	0.78 325	0.32 141	0.14 65	0.11 99	0.18 187	0.18 260	0.15 130	0.14 147

CIPLG	0.41 197	0.21 157	0.63 339	0.45 312	0.33 355	0.52 228	0.33 170	0.65 139	0.60 152	0.82 293	0.96 290	0.46 127	0.32 121	0.55 135	0.44 265	0.16 169	0.12 154	0.15 82	0.14 127	0.13 45	0.14 147

IPLGR_C	0.40 186	0.21 157	0.64 344	0.45 312	0.33 355	0.52 228	0.34 181	0.66 148	0.62 154	0.82 293	0.92 274	0.45 119	0.32 121	0.52 115	0.46 283	0.17 207	0.12 154	0.15 82	0.14 127	0.13 45	0.14 147

ACRE	0.40 186	0.21 157	0.65 350	0.45 312	0.33 355	0.51 224	0.33 170	0.66 148	0.63 165	0.80 273	0.92 274	0.45 119	0.32 121	0.52 115	0.45 273	0.16 169	0.12 154	0.15 82	0.14 127	0.13 45	0.14 147

CrosDoStereo	0.50 300	0.18 64	0.45 196	0.38 116	0.24 141	0.40 165	1.18 483	0.67 158	0.86 293	0.94 370	1.37 421	0.63 212	0.77 386	0.65 244	0.45 273	0.15 121	0.12 154	0.17 143	0.18 260	0.14 83	0.14 147

NRIStereo	0.36 127	0.20 124	0.45 196	0.41 210	0.23 112	0.34 121	0.26 66	0.65 139	0.55 140	0.64 172	0.63 135	0.56 165	0.37 159	0.65 244	0.37 216	0.15 121	0.11 99	0.18 187	0.15 152	0.17 202	0.14 147

DeepStereo_LL	0.50 300	0.18 64	0.45 196	0.38 116	0.24 141	0.40 165	1.18 483	0.67 158	0.86 293	0.94 370	1.37 421	0.63 212	0.77 386	0.65 244	0.45 273	0.15 121	0.12 154	0.17 143	0.18 260	0.14 83	0.14 147

RAFT_R40	0.40 186	0.19 92	0.44 184	0.43 270	0.25 173	0.23 12	0.26 66	0.67 158	0.67 183	0.98 388	0.78 196	0.72 266	0.43 194	0.76 314	0.35 185	0.16 169	0.11 99	0.20 257	0.16 184	0.18 225	0.14 147

IRAFT_RVC	0.42 204	0.20 124	0.48 245	0.44 289	0.24 141	0.27 44	0.54 392	0.74 215	0.77 237	0.76 257	0.80 208	0.73 277	0.51 240	0.70 283	0.36 201	0.17 207	0.10 24	0.21 298	0.16 184	0.16 168	0.14 147

rafts_anoy	0.37 143	0.21 157	0.36 77	0.41 210	0.26 214	0.30 79	0.33 170	0.67 158	0.90 322	0.58 139	0.66 148	0.45 119	0.33 131	0.47 84	0.39 230	0.16 169	0.11 99	0.21 298	0.23 367	0.17 202	0.14 147

TANstereo	0.30 68	0.15 11	0.31 30	0.30 7	0.17 10	0.55 244	0.23 39	0.44 39	0.55 140	0.59 141	0.68 154	0.37 68	0.26 59	0.35 21	0.27 86	0.15 121	0.16 307	0.12 4	0.10 26	0.13 45	0.14 147

HI	0.45 231	0.21 157	0.36 77	0.34 28	0.35 370	0.28 58	0.31 141	0.72 202	0.46 111	0.87 329	1.13 367	1.09 398	0.76 380	0.69 278	0.56 328	0.12 7	0.10 24	0.17 143	0.17 233	0.17 202	0.15 170

CoSv	0.45 231	0.21 157	0.36 77	0.34 28	0.35 370	0.28 58	0.31 141	0.72 202	0.46 111	0.87 329	1.13 367	1.09 398	0.76 380	0.69 278	0.56 328	0.12 7	0.10 24	0.17 143	0.17 233	0.17 202	0.15 170

IGEV-RUCA	0.25 20	0.16 23	0.34 61	0.39 144	0.27 243	0.33 111	0.20 6	0.38 15	0.36 54	0.26 20	0.31 35	0.25 16	0.21 20	0.48 94	0.24 25	0.20 289	0.11 99	0.13 23	0.10 26	0.17 202	0.15 170

rvit_stereo_0081_aga	0.31 73	0.28 324	0.44 184	0.42 250	0.29 292	0.34 121	0.31 141	0.44 39	0.40 82	0.39 76	0.44 65	0.40 89	0.32 121	0.42 51	0.29 118	0.23 345	0.17 326	0.19 227	0.16 184	0.20 275	0.15 170

rvit_stereo_0080	0.31 73	0.25 274	0.40 132	0.39 144	0.28 266	0.27 44	0.46 340	0.49 52	0.44 100	0.35 55	0.42 62	0.40 89	0.28 81	0.41 46	0.33 153	0.22 330	0.17 326	0.17 143	0.16 184	0.22 320	0.15 170

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 94	0.27 310	0.45 196	0.36 72	0.25 173	0.48 213	0.30 119	0.58 93	0.90 322	0.42 90	0.36 50	0.30 23	0.29 95	0.49 98	0.30 124	0.16 169	0.14 247	0.18 187	0.15 152	0.18 225	0.15 170

MyStereo06	0.38 158	0.21 157	0.61 327	0.41 210	0.28 266	0.41 179	0.50 366	0.95 302	0.35 48	0.62 154	0.54 111	0.76 291	0.27 67	0.50 103	0.29 118	0.14 65	0.13 214	0.18 187	0.17 233	0.17 202	0.15 170

MyStereo05	0.44 221	0.21 157	0.45 196	0.41 210	0.28 266	0.41 179	0.50 366	0.93 290	1.09 411	0.76 257	0.61 132	0.51 147	0.57 271	0.73 298	0.42 244	0.14 65	0.13 214	0.18 187	0.17 233	0.17 202	0.15 170

cc1	0.37 143	0.23 214	0.33 45	0.41 210	0.22 74	0.55 244	0.38 261	0.67 158	1.06 400	0.41 85	0.50 88	0.34 48	0.49 224	0.57 156	0.25 39	0.16 169	0.10 24	0.19 227	0.13 99	0.16 168	0.15 170

ff7	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.36 72	0.26 214	0.31 94	0.35 204	0.62 118	0.34 35	0.38 68	0.33 38	0.32 32	0.29 95	0.58 176	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.12 69	0.14 83	0.15 170

IGEVStereo-DCA	0.29 55	0.22 193	0.38 103	0.35 55	0.27 243	0.37 142	0.35 204	0.62 118	0.34 35	0.38 68	0.30 28	0.35 57	0.27 67	0.51 109	0.22 7	0.15 121	0.12 154	0.16 107	0.12 69	0.13 45	0.15 170

ffff	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.36 72	0.26 214	0.31 94	0.35 204	0.62 118	0.34 35	0.38 68	0.33 38	0.32 32	0.29 95	0.58 176	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.12 69	0.14 83	0.15 170

11t	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.36 72	0.26 214	0.31 94	0.35 204	0.62 118	0.34 35	0.38 68	0.33 38	0.32 32	0.29 95	0.58 176	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.12 69	0.14 83	0.15 170

whm_eth	0.31 73	0.25 274	0.40 132	0.39 144	0.28 266	0.27 44	0.46 340	0.49 52	0.44 100	0.35 55	0.42 62	0.40 89	0.28 81	0.41 46	0.33 153	0.22 330	0.17 326	0.17 143	0.16 184	0.22 320	0.15 170

CAS	0.34 94	0.13 1	0.25 9	1.28 494	0.30 306	0.46 207	0.38 261	0.48 49	0.47 116	0.34 51	0.52 105	0.24 12	0.19 10	0.29 5	0.27 86	0.69 484	0.08 1	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.15 170

anonymousdsp	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.37 88	0.25 173	0.30 79	0.35 204	0.63 125	0.35 48	0.39 76	0.33 38	0.33 44	0.28 81	0.59 191	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.12 69	0.14 83	0.15 170

CroCo-Stereo Lap2	0.28 45	0.24 251	0.39 121	0.50 377	0.29 292	0.20 4	0.31 141	0.49 52	0.38 73	0.24 12	0.27 20	0.46 127	0.31 116	0.39 36	0.30 124	0.14 65	0.15 276	0.16 107	0.13 99	0.16 168	0.15 170

ccc-4	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.36 72	0.26 214	0.31 94	0.35 204	0.62 118	0.34 35	0.38 68	0.33 38	0.32 32	0.29 95	0.58 176	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.12 69	0.14 83	0.15 170

IER	0.46 241	0.23 214	0.50 271	0.38 116	0.28 266	0.69 327	0.35 204	0.80 244	0.66 180	0.83 305	0.94 278	0.75 285	0.77 386	0.60 197	0.42 244	0.17 207	0.14 247	0.17 143	0.17 233	0.17 202	0.15 170

IGEV-Stereo	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.37 88	0.25 173	0.30 79	0.35 204	0.63 125	0.35 48	0.39 76	0.33 38	0.33 44	0.28 81	0.59 191	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.12 69	0.14 83	0.15 170
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 231	0.21 157	0.48 245	0.42 250	0.28 266	0.31 94	0.54 392	0.63 125	0.62 154	0.62 154	0.89 263	1.01 371	0.69 346	0.75 310	0.66 356	0.13 32	0.12 154	0.17 143	0.15 152	0.14 83	0.15 170

Patchmatch Stereo++	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.22 26	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.58 178	0.38 163	0.58 176	0.36 201	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.31 141	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.58 178	0.38 163	0.56 145	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

ROB_FTStereo_v2	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.31 141	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.57 170	0.38 163	0.57 156	0.36 201	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

ROB_FTStereo	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.25 28	0.21 18	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.58 178	0.38 163	0.57 156	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

HUI-Stereo	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.22 26	0.60 106	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.58 178	0.38 163	0.50 103	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

DEmStereo	0.48 267	0.17 45	0.50 271	0.38 116	0.25 173	0.59 277	0.34 181	0.63 125	0.74 219	0.89 343	1.66 453	0.58 178	1.06 444	0.60 197	0.42 244	0.14 65	0.11 99	0.16 107	0.16 184	0.14 83	0.15 170

SST-Stereo	0.40 186	0.19 92	0.45 196	0.42 250	0.25 173	0.25 28	0.21 18	0.66 148	0.47 116	1.08 424	0.79 205	0.72 266	0.43 194	0.77 321	0.35 185	0.16 169	0.11 99	0.20 257	0.16 184	0.19 259	0.15 170

THIR-Stereo	0.50 300	0.18 64	0.45 196	0.38 116	0.23 112	0.75 350	0.67 424	0.66 148	0.87 302	1.02 403	1.40 427	0.72 266	0.76 380	0.62 213	0.42 244	0.15 121	0.11 99	0.17 143	0.18 260	0.14 83	0.15 170

DRaft	0.49 284	0.17 45	0.47 225	0.37 88	0.25 173	0.58 264	0.40 295	0.65 139	0.85 288	1.02 403	1.75 460	0.50 143	0.82 401	0.63 224	0.40 237	0.13 32	0.11 99	0.16 107	0.16 184	0.14 83	0.15 170

iGMRVC	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.30 119	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.58 178	0.38 163	0.58 176	0.36 201	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

iRAFT	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.22 26	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.58 178	0.38 163	0.58 176	0.36 201	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

RAFT-IKP	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.28 94	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.57 170	0.38 163	0.58 176	0.36 201	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

SFCPSM	0.47 256	0.21 157	0.55 305	0.40 179	0.27 243	0.87 390	0.37 240	1.33 444	0.77 237	0.80 273	0.84 230	0.54 159	0.49 224	0.57 156	0.37 216	0.18 236	0.13 214	0.18 187	0.20 315	0.16 168	0.15 170

delet	0.55 337	0.24 251	0.55 305	0.44 289	0.33 355	1.07 424	0.50 366	1.00 318	0.86 293	0.85 315	0.96 290	0.90 344	0.63 309	0.83 345	0.74 377	0.18 236	0.18 343	0.20 257	0.21 336	0.16 168	0.15 170

UPFNet	0.53 323	0.24 251	0.51 283	0.45 312	0.38 389	0.84 385	0.49 361	0.99 314	0.75 222	0.87 329	0.88 259	0.86 324	0.64 320	0.80 331	0.71 371	0.20 289	0.20 367	0.20 257	0.20 315	0.19 259	0.15 170

ac_64	0.52 317	0.22 193	0.50 271	0.45 312	0.28 266	0.80 367	0.45 336	1.02 330	0.61 153	0.91 355	0.83 225	1.07 392	0.68 342	0.74 305	0.70 366	0.21 305	0.18 343	0.20 257	0.19 290	0.18 225	0.15 170

ACVNet	0.46 241	0.23 214	0.36 77	0.39 144	0.28 266	0.58 264	0.40 295	0.87 270	0.80 257	0.64 172	0.96 290	0.79 300	0.60 291	0.63 224	0.67 359	0.17 207	0.15 276	0.16 107	0.15 152	0.18 225	0.15 170

acv_ft	0.51 307	0.23 214	0.56 311	0.44 289	0.28 266	0.86 389	0.39 283	0.91 286	0.80 257	0.97 382	0.96 290	0.79 300	0.59 287	0.63 224	0.87 405	0.17 207	0.15 276	0.16 107	0.15 152	0.17 202	0.15 170

cf-r	0.47 256	0.23 214	0.41 141	0.39 144	0.23 112	0.59 277	0.37 240	0.88 275	0.85 288	0.72 236	1.05 337	0.94 354	0.62 303	0.56 145	0.54 321	0.21 305	0.14 247	0.17 143	0.19 290	0.15 130	0.15 170

GwcNet-RSSM	0.49 284	0.24 251	0.42 162	0.40 179	0.23 112	0.55 244	0.38 261	0.93 290	0.93 340	0.71 224	1.16 383	0.86 324	0.60 291	0.62 213	0.66 356	0.21 305	0.14 247	0.19 227	0.20 315	0.16 168	0.15 170

DIP-Stereo	0.39 174	0.21 157	0.50 271	0.41 210	0.28 266	0.62 293	0.27 80	0.77 231	0.40 82	0.64 172	0.86 243	0.52 151	0.33 131	0.66 252	0.42 244	0.15 121	0.13 214	0.17 143	0.14 127	0.15 130	0.15 170
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.53 323	0.22 193	0.35 70	0.37 88	0.21 55	0.85 386	0.37 240	1.23 418	0.93 340	0.90 350	1.15 378	1.26 419	0.63 309	0.72 293	0.48 294	0.17 207	0.13 214	0.16 107	0.15 152	0.17 202	0.15 170
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.49 284	0.29 336	0.79 408	0.42 250	0.21 55	0.61 285	0.40 295	0.82 249	0.99 366	0.87 329	1.12 360	0.69 249	0.53 246	0.78 325	0.51 307	0.15 121	0.11 99	0.14 44	0.12 69	0.17 202	0.15 170

pmcnn	1.23 469	0.29 336	0.96 429	0.40 179	0.23 112	0.95 400	0.69 434	1.16 390	1.28 447	1.67 473	2.33 475	11.15 525	0.86 410	0.93 392	0.88 408	0.15 121	0.12 154	0.12 4	0.10 26	0.15 130	0.15 170

G2L-Stereo_aug	0.51 307	0.19 92	0.48 245	0.35 55	0.23 112	0.69 327	0.39 283	0.82 249	1.11 413	0.97 382	1.02 322	1.04 380	0.70 359	0.86 362	0.61 342	0.16 169	0.11 99	0.13 23	0.11 44	0.14 83	0.16 215

rvit_0105_6	0.38 158	0.28 324	0.64 344	0.50 377	0.30 306	0.39 161	0.38 261	0.51 62	0.67 183	0.40 81	0.45 68	0.50 143	0.41 186	0.54 130	0.36 201	0.27 385	0.26 416	0.24 347	0.21 336	0.22 320	0.16 215

CAS++	0.32 79	0.24 251	0.36 77	0.37 88	0.26 214	0.28 58	0.23 39	0.87 270	0.50 123	0.47 108	0.45 68	0.26 17	0.21 20	0.49 98	0.24 25	0.23 345	0.19 357	0.22 312	0.17 233	0.21 298	0.16 215
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 79	0.22 193	0.34 61	0.42 250	0.28 266	0.40 165	0.50 366	0.72 202	0.37 68	0.37 62	0.34 44	0.32 32	0.31 116	0.59 191	0.27 86	0.14 65	0.13 214	0.18 187	0.17 233	0.17 202	0.16 215

MyStereo04	0.44 221	0.22 193	0.44 184	0.42 250	0.28 266	0.40 165	0.50 366	1.00 318	1.08 409	0.62 154	0.58 126	0.55 162	0.57 271	0.71 288	0.44 265	0.14 65	0.13 214	0.18 187	0.17 233	0.17 202	0.16 215

ffm	0.44 221	0.26 293	0.49 258	0.37 88	0.25 173	0.55 244	0.37 240	0.68 168	1.04 389	0.73 243	0.96 290	0.71 257	0.53 246	0.57 156	0.25 39	0.16 169	0.10 24	0.25 360	0.21 336	0.16 168	0.16 215

ff1	0.49 284	0.26 293	0.49 258	0.37 88	0.25 173	0.55 244	0.37 240	0.68 168	1.04 389	0.73 243	0.96 290	0.71 257	0.53 246	1.01 406	0.88 408	0.16 169	0.10 24	0.25 360	0.21 336	0.16 168	0.16 215

tt1	0.36 127	0.24 251	0.32 37	0.41 210	0.22 74	0.54 239	0.38 261	0.68 168	1.04 389	0.41 85	0.46 73	0.35 57	0.45 208	0.57 156	0.25 39	0.16 169	0.10 24	0.19 227	0.13 99	0.16 168	0.16 215

StereoVision	0.42 204	0.28 324	0.45 196	0.49 363	0.28 266	0.38 155	0.38 261	0.72 202	0.62 154	0.44 96	1.14 372	0.54 159	0.39 174	0.56 145	0.34 168	0.21 305	0.24 401	0.25 360	0.24 382	0.26 366	0.16 215

EKT-Stereo	0.35 109	0.23 214	0.39 121	0.43 270	0.29 292	0.38 155	0.31 141	0.69 176	0.64 172	0.45 98	0.63 135	0.49 141	0.27 67	0.56 145	0.33 153	0.18 236	0.14 247	0.18 187	0.15 152	0.16 168	0.16 215

x	0.39 174	0.24 251	0.41 141	0.34 28	0.23 112	0.52 228	0.32 160	0.86 263	0.52 128	0.57 137	0.70 158	0.59 193	0.50 235	0.49 98	0.46 283	0.17 207	0.15 276	0.17 143	0.15 152	0.17 202	0.16 215

test_5	0.43 214	0.24 251	0.43 172	0.52 405	0.28 266	0.28 58	0.42 319	0.72 202	0.82 270	0.62 154	0.91 270	0.72 266	0.55 262	0.79 330	0.35 185	0.14 65	0.11 99	0.18 187	0.18 260	0.18 225	0.16 215

test-1	0.36 127	0.19 92	0.71 379	0.46 333	0.26 214	0.44 194	0.36 226	0.60 106	0.59 150	0.48 111	0.67 152	0.53 155	0.36 155	0.40 40	0.29 118	0.14 65	0.11 99	0.16 107	0.14 127	0.15 130	0.16 215

RALCasStereoNet	0.36 127	0.21 157	0.37 92	0.42 250	0.26 214	0.35 129	0.38 261	0.63 125	0.64 172	0.50 115	0.72 161	0.51 147	0.29 95	0.59 191	0.36 201	0.16 169	0.14 247	0.15 82	0.13 99	0.17 202	0.16 215

MMNet	0.55 337	0.25 274	0.61 327	0.43 270	0.34 364	1.07 424	0.39 283	0.87 270	0.91 329	0.91 355	0.93 277	0.86 324	0.76 380	0.81 334	0.76 379	0.15 121	0.14 247	0.18 187	0.19 290	0.20 275	0.16 215

BEATNet_4x	0.46 241	0.32 354	0.56 311	0.37 88	0.19 21	0.63 302	0.35 204	1.01 327	0.72 205	0.77 263	0.83 225	0.70 253	0.59 287	0.68 273	0.53 317	0.16 169	0.12 154	0.16 107	0.14 127	0.24 350	0.16 215

CFNet	0.51 307	0.29 336	0.46 213	0.41 210	0.27 243	0.70 333	0.32 160	1.13 372	1.00 372	0.72 236	1.07 346	0.85 319	0.60 291	0.76 314	0.52 314	0.19 266	0.14 247	0.23 332	0.23 367	0.21 298	0.16 215

iResNetv2_ROB	0.52 317	0.27 310	0.69 370	0.38 116	0.25 173	0.62 293	0.35 204	1.17 395	1.01 376	0.99 391	1.06 343	0.88 335	0.67 336	0.66 252	0.39 230	0.19 266	0.13 214	0.15 82	0.11 44	0.18 225	0.16 215

DN-CSS_ROB	0.43 214	0.26 293	0.62 330	0.40 179	0.29 292	0.44 194	0.27 80	0.77 231	0.75 222	0.72 236	1.09 353	0.48 135	0.43 194	0.69 278	0.37 216	0.15 121	0.12 154	0.21 298	0.19 290	0.18 225	0.16 215

DFGA-Net	0.45 231	0.29 336	0.80 410	0.42 250	0.32 344	0.53 234	0.35 204	0.78 237	0.89 319	0.66 193	0.75 176	0.48 135	0.39 174	0.74 305	0.60 339	0.15 121	0.13 214	0.19 227	0.18 260	0.20 275	0.17 234

AIO-test1	0.38 158	0.18 64	0.38 103	0.50 377	0.24 141	0.46 207	0.30 119	0.70 190	1.19 428	0.40 81	0.71 160	0.45 119	0.29 95	0.53 124	0.27 86	0.15 121	0.13 214	0.19 227	0.21 336	0.13 45	0.17 234

test_sample1	0.42 204	0.22 193	0.46 213	0.34 28	0.23 112	0.58 264	0.35 204	0.99 314	0.49 119	0.62 154	0.75 176	0.69 249	0.61 297	0.58 176	0.44 265	0.18 236	0.14 247	0.17 143	0.15 152	0.17 202	0.17 234

DispNO	0.47 256	0.23 214	0.71 379	0.39 144	0.31 328	0.60 283	0.38 261	0.89 277	0.77 237	0.75 250	0.84 230	0.72 266	0.54 257	0.73 298	0.46 283	0.19 266	0.14 247	0.20 257	0.18 260	0.16 168	0.17 234

ACVNet-DCA	0.35 109	0.23 214	0.33 45	0.41 210	0.22 74	0.55 244	0.38 261	0.85 259	0.54 135	0.41 85	0.50 88	0.34 48	0.49 224	0.57 156	0.25 39	0.16 169	0.10 24	0.19 227	0.13 99	0.18 225	0.17 234

xx1	0.39 174	0.23 214	0.33 45	0.41 210	0.22 74	0.55 244	0.38 261	0.67 158	1.06 400	0.41 85	0.50 88	0.65 232	0.53 246	0.57 156	0.25 39	0.16 169	0.10 24	0.20 257	0.19 290	0.18 225	0.17 234

1test111	0.36 127	0.23 214	0.33 45	0.41 210	0.22 74	0.55 244	0.38 261	0.85 259	0.54 135	0.41 85	0.50 88	0.34 48	0.49 224	0.55 135	0.45 273	0.16 169	0.10 24	0.19 227	0.13 99	0.18 225	0.17 234

11t1	0.36 127	0.21 157	0.42 162	0.35 55	0.22 74	0.62 293	0.29 104	0.69 176	0.43 96	0.60 145	0.53 109	0.53 155	0.48 221	0.56 145	0.40 237	0.18 236	0.14 247	0.16 107	0.13 99	0.17 202	0.17 234

LL-Strereo	0.57 355	0.27 310	0.68 364	0.48 348	0.34 364	0.39 161	0.48 355	0.94 295	0.97 357	0.83 305	0.78 196	1.10 400	1.18 456	1.33 452	0.49 296	0.17 207	0.14 247	0.22 312	0.19 290	0.16 168	0.17 234

CES	0.28 45	0.14 2	0.23 1	0.30 7	0.70 474	0.37 142	0.27 80	0.48 49	0.46 111	0.34 51	0.48 81	0.27 18	0.22 25	0.39 36	0.23 21	0.13 32	0.11 99	0.12 4	0.08 1	0.13 45	0.17 234

qqq	0.40 186	0.26 293	0.44 184	0.36 72	0.22 74	0.46 207	0.36 226	0.85 259	0.54 135	0.56 135	0.69 155	0.65 232	0.53 246	0.55 135	0.45 273	0.17 207	0.16 307	0.20 257	0.19 290	0.18 225	0.17 234

CSP-Net	0.56 348	0.27 310	0.49 258	0.41 210	0.28 266	1.22 448	0.50 366	1.23 418	0.72 205	0.95 377	0.95 286	0.89 339	0.62 303	0.83 345	0.62 345	0.26 376	0.17 326	0.17 143	0.17 233	0.18 225	0.17 234

LMCR-Stereo	0.53 323	0.30 345	0.53 296	0.58 433	0.30 306	0.83 382	0.36 226	1.19 400	0.76 230	0.88 339	1.04 333	0.56 165	0.62 303	0.82 337	0.67 359	0.19 266	0.15 276	0.19 227	0.14 127	0.23 337	0.17 234

test_xeample	1.01 446	0.21 157	0.42 162	0.35 55	0.21 55	0.71 338	0.39 283	1.23 418	0.86 293	0.81 284	1.04 333	0.69 249	0.61 297	0.69 278	10.93 520	0.19 266	0.15 276	0.18 187	0.17 233	0.18 225	0.17 234

UNet	0.54 335	0.26 293	0.66 356	0.44 289	0.40 398	0.99 410	0.41 310	0.98 312	0.75 222	0.83 305	0.89 263	1.04 380	0.72 368	0.73 298	0.62 345	0.19 266	0.14 247	0.20 257	0.17 233	0.20 275	0.17 234

GANet-RSSM	0.47 256	0.21 157	0.37 92	0.38 116	0.25 173	0.58 264	0.36 226	1.07 350	0.78 246	0.68 202	1.01 314	0.86 324	0.67 336	0.62 213	0.44 265	0.21 305	0.15 276	0.18 187	0.18 260	0.18 225	0.17 234

HSM	0.51 307	0.24 251	0.41 141	0.39 144	0.24 141	0.75 350	0.40 295	1.22 414	0.75 222	0.81 284	0.91 270	1.21 415	0.69 346	0.87 365	0.46 283	0.17 207	0.13 214	0.17 143	0.14 127	0.17 202	0.17 234

LE_ROB	4.42 515	0.24 251	2.75 499	0.42 250	0.23 112	1.57 472	0.90 466	1.71 487	17.88 531	16.56 533	4.88 515	5.17 512	18.85 533	1.63 473	14.62 524	0.17 207	0.14 247	0.16 107	0.16 184	0.19 259	0.17 234

S2M2	0.26 28	0.22 193	0.33 45	0.31 10	0.25 173	0.24 18	0.13 1	0.35 10	0.41 86	0.25 16	0.36 50	0.30 23	0.25 46	0.30 7	0.26 68	0.22 330	0.19 357	0.17 143	0.19 290	0.21 298	0.18 252

rvit_0105_5	0.42 204	0.31 350	0.73 387	0.50 377	0.29 292	0.44 194	0.42 319	0.61 112	0.74 219	0.51 118	0.51 96	0.60 199	0.47 216	0.57 156	0.38 224	0.27 385	0.25 409	0.25 360	0.23 367	0.22 320	0.18 252

rvit_0105_4	0.41 197	0.29 336	0.71 379	0.50 377	0.29 292	0.41 179	0.41 310	0.55 81	0.73 212	0.45 98	0.48 81	0.55 162	0.44 203	0.57 156	0.36 201	0.28 395	0.26 416	0.25 360	0.22 354	0.23 337	0.18 252

test_sample2	0.42 204	0.22 193	0.43 172	0.33 22	0.21 55	0.58 264	0.39 283	0.95 302	0.67 183	0.63 162	0.77 185	0.69 249	0.57 271	0.61 205	0.38 224	0.19 266	0.14 247	0.18 187	0.16 184	0.19 259	0.18 252

test_for_model	0.82 419	3.60 523	0.39 121	2.35 511	2.07 511	0.39 161	0.28 94	0.42 29	0.45 107	0.71 224	0.31 35	0.30 23	0.27 67	0.34 17	0.25 39	0.34 437	0.11 99	0.13 23	0.09 9	3.49 522	0.18 252

SMFormer	0.51 307	0.23 214	0.62 330	0.34 28	0.20 40	0.62 293	0.34 181	1.21 406	1.02 379	0.81 284	1.01 314	0.71 257	0.65 326	0.84 350	0.55 326	0.19 266	0.15 276	0.18 187	0.16 184	0.18 225	0.18 252

mmm	0.44 221	0.27 310	0.46 213	0.38 116	0.24 141	0.61 285	0.35 204	0.94 295	0.53 131	0.72 236	1.05 337	0.63 212	0.50 235	0.57 156	0.45 273	0.18 236	0.15 276	0.23 332	0.20 315	0.20 275	0.18 252

1111x	0.55 337	0.22 193	0.46 213	0.38 116	0.20 40	0.66 319	0.43 324	1.23 418	0.99 366	0.71 224	0.99 309	0.95 356	0.69 346	0.90 376	1.08 445	0.18 236	0.17 326	0.18 187	0.19 290	0.20 275	0.18 252

GMStereo_Zeroshot	0.49 284	0.44 417	0.74 392	0.49 363	0.27 243	0.56 257	0.29 104	0.73 213	0.76 230	0.86 322	0.94 278	0.91 346	0.36 155	0.74 305	0.43 249	0.26 376	0.14 247	0.26 378	0.15 152	0.36 423	0.18 252

gwcnet-sp	0.48 267	0.23 214	0.70 374	0.40 179	0.26 214	0.81 372	0.41 310	0.89 277	0.84 280	0.91 355	0.76 181	0.66 237	0.61 297	0.66 252	0.50 297	0.18 236	0.17 326	0.18 187	0.18 260	0.18 225	0.18 252

scenet	0.48 267	0.23 214	0.70 374	0.40 179	0.26 214	0.81 372	0.41 310	0.89 277	0.84 280	0.91 355	0.76 181	0.66 237	0.61 297	0.66 252	0.50 297	0.18 236	0.17 326	0.18 187	0.18 260	0.18 225	0.18 252

knoymous	0.36 127	0.20 124	0.31 30	0.31 10	0.22 74	0.36 138	0.29 104	0.61 112	0.64 172	0.67 196	0.70 158	0.60 199	0.40 180	0.58 176	0.34 168	0.17 207	0.11 99	0.20 257	0.11 44	0.17 202	0.18 252

ssnet	0.48 267	0.23 214	0.70 374	0.40 179	0.26 214	0.81 372	0.41 310	0.89 277	0.84 280	0.91 355	0.76 181	0.66 237	0.61 297	0.66 252	0.50 297	0.18 236	0.17 326	0.18 187	0.18 260	0.18 225	0.18 252

BUS	0.45 231	0.25 274	0.43 172	0.45 312	0.28 266	0.70 333	0.34 181	0.94 295	0.76 230	0.75 250	0.80 208	0.65 232	0.49 224	0.64 237	0.51 307	0.20 289	0.14 247	0.22 312	0.19 290	0.18 225	0.18 252

BSDual-CNN	0.46 241	0.25 274	0.43 172	0.45 312	0.28 266	0.77 357	0.40 295	0.94 295	0.76 230	0.75 250	0.80 208	0.76 291	0.54 257	0.64 237	0.43 249	0.20 289	0.14 247	0.22 312	0.19 290	0.18 225	0.18 252

hknet	0.49 284	0.25 274	0.51 283	0.45 312	0.29 292	0.77 357	0.40 295	0.94 295	0.83 275	0.75 250	0.80 208	0.97 360	0.61 297	0.73 298	0.45 273	0.18 236	0.14 247	0.22 312	0.19 290	0.18 225	0.18 252

psmg	0.49 284	0.25 274	0.43 172	0.41 210	0.28 266	0.85 386	0.43 324	0.99 314	0.76 230	0.91 355	0.94 278	0.76 291	0.54 257	0.64 237	0.43 249	0.20 289	0.15 276	0.20 257	0.20 315	0.18 225	0.18 252

dd	0.43 214	0.38 394	0.55 305	0.44 289	0.25 173	0.47 210	0.38 261	0.70 190	1.05 393	0.59 141	0.65 141	0.42 104	0.39 174	0.66 252	0.50 297	0.24 356	0.15 276	0.21 298	0.15 152	0.22 320	0.18 252

DAS	0.51 307	0.25 274	0.60 325	0.48 348	0.31 328	0.58 264	0.41 310	0.83 253	0.97 357	0.89 343	1.12 360	0.70 253	0.75 377	0.82 337	0.43 249	0.17 207	0.13 214	0.18 187	0.15 152	0.20 275	0.18 252

SepStereo	0.51 307	0.25 274	0.60 325	0.48 348	0.31 328	0.58 264	0.41 310	0.83 253	0.97 357	0.89 343	1.12 360	0.70 253	0.75 377	0.93 392	0.43 249	0.17 207	0.13 214	0.18 187	0.15 152	0.20 275	0.18 252

GwcNet-ADL	0.44 221	0.22 193	0.48 245	0.45 312	0.30 306	0.40 165	0.37 240	0.92 288	0.97 357	0.71 224	0.78 196	0.61 204	0.42 188	0.62 213	0.50 297	0.19 266	0.14 247	0.15 82	0.14 127	0.18 225	0.18 252

Pruner-Stereo	0.38 158	0.20 124	0.45 196	0.40 179	0.25 173	0.22 8	0.24 50	0.67 158	0.55 140	0.89 343	0.76 181	0.68 245	0.29 95	0.62 213	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.17 233	0.17 202	0.18 252

DeepStereo_RVC	0.36 127	0.21 157	0.47 225	0.40 179	0.24 141	0.26 31	0.22 26	0.60 106	0.38 73	0.69 211	0.67 152	0.57 170	0.51 240	0.56 145	0.39 230	0.16 169	0.12 154	0.18 187	0.15 152	0.19 259	0.18 252

CRE-IMP	0.36 127	0.23 214	0.49 258	0.42 250	0.24 141	0.41 179	0.21 18	0.57 87	0.41 86	0.65 181	0.72 161	0.53 155	0.37 159	0.61 205	0.38 224	0.17 207	0.11 99	0.19 227	0.15 152	0.21 298	0.18 252

HCRNet	0.44 221	0.34 367	0.41 141	0.53 413	0.26 214	0.53 234	0.29 104	0.83 253	0.63 165	0.71 224	0.81 215	0.77 297	0.50 235	0.66 252	0.36 201	0.24 356	0.16 307	0.24 347	0.20 315	0.21 298	0.18 252

RAFT + AFF	0.53 323	0.29 336	0.75 396	0.51 393	0.32 344	0.63 302	0.60 410	1.00 318	0.91 329	0.78 267	0.87 251	0.83 313	0.58 280	0.80 331	0.47 290	0.17 207	0.20 367	0.23 332	0.22 354	0.18 225	0.18 252

GMStereo	0.39 174	0.37 384	0.54 300	0.40 179	0.26 214	0.42 186	0.36 226	0.59 96	1.04 389	0.55 132	0.51 96	0.37 68	0.35 141	0.54 130	0.41 240	0.19 266	0.13 214	0.16 107	0.17 233	0.24 350	0.18 252
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-ft	0.48 267	0.23 214	0.36 77	0.40 179	0.26 214	0.64 309	0.37 240	0.87 270	0.85 288	0.64 172	1.00 311	1.01 371	0.64 320	0.61 205	0.53 317	0.23 345	0.15 276	0.24 347	0.21 336	0.23 337	0.18 252

CFNet_RVC	0.48 267	0.23 214	0.36 77	0.40 179	0.26 214	0.64 309	0.37 240	0.87 270	0.85 288	0.64 172	1.00 311	1.01 371	0.64 320	0.61 205	0.53 317	0.23 345	0.15 276	0.24 347	0.21 336	0.23 337	0.18 252

AANet_RVC	0.57 355	0.32 354	0.54 300	0.45 312	0.27 243	0.57 262	0.48 355	1.00 318	1.28 447	0.86 322	1.33 415	0.87 330	0.58 280	1.07 419	0.75 378	0.18 236	0.12 154	0.15 82	0.13 99	0.18 225	0.18 252

AdaStereo	0.50 300	0.32 354	0.47 225	0.48 348	0.25 173	0.67 323	0.32 160	1.17 395	0.88 306	0.75 250	0.99 309	0.75 285	0.49 224	0.67 263	0.46 283	0.27 385	0.12 154	0.28 398	0.18 260	0.23 337	0.18 252
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DLCB_ROB	0.58 362	0.28 324	0.47 225	0.49 363	0.32 344	0.77 357	0.50 366	0.99 314	0.92 334	1.04 412	1.14 372	1.21 415	0.69 346	0.88 368	0.69 363	0.20 289	0.20 367	0.22 312	0.22 354	0.21 298	0.18 252

iResNet_ROB	0.52 317	0.21 157	0.53 296	0.37 88	0.21 55	0.61 285	0.29 104	1.51 473	1.32 451	0.90 350	1.02 322	0.80 308	0.62 303	0.76 314	0.43 249	0.16 169	0.12 154	0.13 23	0.09 9	0.15 130	0.18 252

test_sample4	0.47 256	0.26 293	0.50 271	0.35 55	0.22 74	0.69 327	0.38 261	1.15 384	0.81 265	0.78 267	0.82 219	0.62 210	0.53 246	0.63 224	0.44 265	0.21 305	0.15 276	0.21 298	0.19 290	0.21 298	0.19 285

test_sample3	0.46 241	0.25 274	0.50 271	0.35 55	0.23 112	0.69 327	0.37 240	1.15 384	0.81 265	0.75 250	0.79 205	0.66 237	0.49 224	0.63 224	0.46 283	0.21 305	0.15 276	0.20 257	0.19 290	0.21 298	0.19 285

MyStereo8	0.40 186	0.20 124	0.54 300	0.41 210	0.29 292	0.53 234	0.29 104	0.65 139	0.49 119	0.71 224	0.98 304	0.58 178	0.43 194	0.50 103	0.51 307	0.15 121	0.12 154	0.16 107	0.14 127	0.19 259	0.19 285

PCWNet_CMD	0.48 267	0.24 251	0.52 288	0.39 144	0.27 243	0.63 302	0.30 119	0.95 302	0.96 354	0.86 322	1.07 346	0.79 300	0.44 203	0.57 156	0.43 249	0.17 207	0.12 154	0.21 298	0.16 184	0.24 350	0.19 285

LoS_RVC	0.27 38	0.16 23	0.27 16	0.32 17	0.30 306	0.44 194	0.34 181	0.41 26	0.33 33	0.31 41	0.51 96	0.29 22	0.32 121	0.36 22	0.28 104	0.11 2	0.10 24	0.11 1	0.08 1	0.11 3	0.19 285

ToySt	0.49 284	0.27 310	0.75 396	0.40 179	0.27 243	0.64 309	0.49 361	0.84 256	0.77 237	0.60 145	0.83 225	0.88 335	0.66 333	0.70 283	0.56 328	0.16 169	0.17 326	0.21 298	0.20 315	0.21 298	0.19 285

ssnet_v2	0.58 362	0.28 324	0.56 311	0.43 270	0.29 292	0.95 400	0.59 408	1.13 372	0.99 366	0.93 367	0.80 208	0.99 364	0.64 320	0.82 337	0.94 424	0.25 366	0.22 383	0.23 332	0.24 382	0.20 275	0.19 285

CRFU-Net	0.57 355	0.27 310	0.57 315	0.46 333	0.30 306	1.20 446	0.52 384	1.10 360	0.56 146	1.00 396	0.98 304	1.06 387	0.79 393	0.81 334	0.71 371	0.21 305	0.19 357	0.18 187	0.16 184	0.18 225	0.19 285

AASNet	0.53 323	0.25 274	0.52 288	0.49 363	0.32 344	0.74 347	0.40 295	1.50 470	0.86 293	0.86 322	0.92 274	0.64 219	0.59 287	0.59 191	0.79 384	0.23 345	0.19 357	0.20 257	0.16 184	0.21 298	0.19 285

GANet-ADL	0.42 204	0.25 274	0.45 196	0.43 270	0.29 292	0.54 239	0.35 204	0.89 277	0.86 293	0.63 162	0.72 161	0.68 245	0.42 188	0.52 115	0.41 240	0.21 305	0.14 247	0.15 82	0.13 99	0.18 225	0.19 285

CFNet_pseudo	0.46 241	0.24 251	0.52 288	0.37 88	0.27 243	0.58 264	0.30 119	0.86 263	0.88 306	0.82 293	1.03 327	0.75 285	0.47 216	0.58 176	0.44 265	0.17 207	0.12 154	0.24 347	0.16 184	0.24 350	0.19 285

222	1.18 466	0.22 193	0.44 184	0.37 88	0.22 74	0.79 364	0.37 240	1.31 441	0.89 319	0.92 363	1.08 349	0.72 266	0.71 364	0.66 252	13.89 523	0.20 289	0.15 276	0.17 143	0.16 184	0.18 225	0.19 285

xxxx	1.01 446	0.22 193	0.43 172	0.36 72	0.21 55	0.82 380	0.36 226	1.32 442	0.88 306	0.71 224	0.94 278	0.97 360	0.63 309	0.64 237	10.58 519	0.20 289	0.16 307	0.18 187	0.17 233	0.19 259	0.19 285

FENet	0.42 204	0.22 193	0.38 103	0.39 144	0.24 141	0.55 244	0.32 160	0.79 241	0.70 194	0.71 224	0.72 161	0.63 212	0.57 271	0.62 213	0.44 265	0.19 266	0.13 214	0.19 227	0.17 233	0.18 225	0.19 285

PSMNet-RSSM	0.48 267	0.22 193	0.38 103	0.42 250	0.25 173	0.50 220	0.37 240	1.10 360	0.77 237	0.70 217	1.06 343	0.84 317	0.64 320	0.62 213	0.47 290	0.23 345	0.15 276	0.23 332	0.25 391	0.20 275	0.19 285

DSFCA	0.55 337	0.25 274	0.62 330	0.40 179	0.36 374	0.74 347	0.52 384	1.04 337	0.82 270	1.06 417	0.84 230	0.89 339	0.63 309	0.99 402	0.58 331	0.25 366	0.21 377	0.21 298	0.21 336	0.21 298	0.19 285

DMCA-RVC	0.51 307	0.30 345	0.59 320	0.50 377	0.32 344	0.54 239	0.38 261	0.86 263	0.68 188	0.94 370	0.86 243	0.91 346	0.68 342	0.70 283	0.59 336	0.23 345	0.18 343	0.31 415	0.23 367	0.26 366	0.19 285

MSMDNet	0.48 267	0.24 251	0.52 288	0.39 144	0.27 243	0.63 302	0.30 119	0.96 306	0.96 354	0.86 322	1.07 346	0.79 300	0.44 203	0.57 156	0.43 249	0.17 207	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.23 337	0.19 285

TDLM	0.57 355	0.33 362	0.49 258	0.51 393	0.30 306	0.66 319	0.73 446	1.03 334	1.01 376	0.82 293	1.10 355	0.84 317	0.70 359	0.86 362	0.58 331	0.28 395	0.17 326	0.25 360	0.22 354	0.26 366	0.19 285

ccs_rob	0.46 241	0.24 251	0.52 288	0.37 88	0.27 243	0.58 264	0.31 141	0.86 263	0.88 306	0.82 293	1.02 322	0.75 285	0.47 216	0.58 176	0.44 265	0.17 207	0.12 154	0.24 347	0.16 184	0.24 350	0.19 285

StereoDRNet-Refined	0.58 362	0.32 354	0.54 300	0.46 333	0.30 306	0.96 403	0.40 295	1.00 318	0.94 347	1.12 431	1.08 349	0.96 358	0.67 336	0.90 376	0.89 418	0.17 207	0.13 214	0.22 312	0.21 336	0.20 275	0.19 285
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.64 378	0.33 362	0.68 364	0.51 393	0.43 416	1.03 417	0.53 388	1.47 466	0.99 366	1.10 428	0.87 251	1.07 392	0.71 364	0.82 337	0.88 408	0.23 345	0.19 357	0.25 360	0.23 367	0.27 376	0.19 285

rvit_0105_3	0.47 256	0.34 367	0.77 406	0.54 419	0.31 328	0.49 217	0.47 347	0.63 125	0.79 255	0.65 181	0.59 127	0.64 219	0.50 235	0.65 244	0.39 230	0.29 402	0.27 424	0.29 406	0.28 415	0.21 298	0.20 307

rvit_105_1	0.54 335	0.40 405	0.76 401	0.58 433	0.37 380	0.59 277	0.68 429	0.70 190	0.94 347	0.82 293	0.69 155	0.73 277	0.58 280	0.78 325	0.54 321	0.32 423	0.29 433	0.31 415	0.34 441	0.23 337	0.20 307

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 204	0.20 124	0.74 392	0.38 116	0.43 416	0.39 161	0.26 66	0.94 295	0.49 119	0.53 126	0.77 185	0.93 352	0.45 208	0.63 224	0.24 25	0.16 169	0.10 24	0.17 143	0.18 260	0.20 275	0.20 307

test_sample5	0.47 256	0.26 293	0.49 258	0.36 72	0.22 74	0.64 309	0.39 283	1.13 372	0.81 265	0.77 263	0.94 278	0.64 219	0.54 257	0.65 244	0.43 249	0.21 305	0.16 307	0.22 312	0.20 315	0.22 320	0.20 307

DualNet	0.48 267	0.26 293	0.49 258	0.36 72	0.22 74	0.64 309	0.39 283	1.13 372	0.81 265	0.80 273	1.03 327	0.64 219	0.54 257	0.65 244	0.43 249	0.21 305	0.16 307	0.22 312	0.20 315	0.22 320	0.20 307

mmx	0.53 323	0.26 293	0.49 258	0.37 88	0.25 173	0.55 244	0.37 240	1.16 390	1.03 384	0.73 243	0.96 290	0.71 257	0.53 246	1.01 406	0.88 408	0.20 289	0.15 276	0.25 360	0.21 336	0.22 320	0.20 307

xxx	0.53 323	0.26 293	0.49 258	0.37 88	0.25 173	0.55 244	0.37 240	1.16 390	1.03 384	0.73 243	0.96 290	0.71 257	0.53 246	1.01 406	0.88 408	0.20 289	0.15 276	0.25 360	0.21 336	0.22 320	0.20 307

fast-acv-ft	0.64 378	0.30 345	0.73 387	0.45 312	0.34 364	1.17 442	0.49 361	0.86 263	0.98 361	1.02 403	1.36 418	1.29 423	0.85 408	0.76 314	0.81 389	0.21 305	0.23 393	0.23 332	0.23 367	0.21 298	0.20 307

iinet-f	0.67 386	0.26 293	2.15 494	0.39 144	0.31 328	1.19 445	0.56 402	0.84 256	0.84 280	0.80 273	1.17 385	1.05 385	0.84 407	0.71 288	1.21 456	0.20 289	0.18 343	0.17 143	0.15 152	0.20 275	0.20 307

riskmin	0.38 158	0.20 124	0.39 121	0.32 17	0.23 112	0.53 234	0.30 119	0.63 125	0.80 257	0.49 112	0.56 119	0.73 277	0.58 280	0.55 135	0.36 201	0.17 207	0.11 99	0.19 227	0.13 99	0.19 259	0.20 307

DisPM	0.39 174	0.19 92	0.44 184	0.41 210	0.27 243	0.24 18	0.31 141	0.65 139	0.57 148	0.87 329	0.87 251	0.60 199	0.32 121	0.76 314	0.32 141	0.18 236	0.12 154	0.19 227	0.17 233	0.15 130	0.20 307

dad	0.58 362	0.50 431	0.64 344	0.43 270	0.30 306	0.59 277	0.36 226	0.78 237	1.25 442	1.01 401	1.17 385	1.15 413	0.53 246	0.68 273	0.50 297	0.35 442	0.23 393	0.37 440	0.21 336	0.29 383	0.20 307

AACVNet	0.50 300	0.23 214	0.49 258	0.46 333	0.29 292	0.52 228	0.38 261	0.90 282	0.55 140	0.81 284	1.03 327	1.00 367	0.70 359	0.83 345	0.54 321	0.21 305	0.18 343	0.24 347	0.18 260	0.23 337	0.20 307

PSMNet-ADL	0.48 267	0.27 310	0.40 132	0.48 348	0.30 306	0.68 325	0.37 240	0.90 282	0.80 257	0.61 152	0.80 208	0.92 350	0.62 303	0.72 293	0.63 348	0.23 345	0.18 343	0.18 187	0.20 315	0.22 320	0.20 307

PFNet+	0.40 186	0.19 92	0.49 258	0.39 144	0.25 173	0.28 58	0.23 39	0.64 138	0.70 194	0.85 315	0.79 205	0.64 219	0.35 141	0.72 293	0.34 168	0.19 266	0.14 247	0.23 332	0.20 315	0.16 168	0.20 307

ICVP	0.46 241	0.25 274	0.38 103	0.48 348	0.28 266	0.58 264	0.43 324	1.00 318	0.70 194	0.67 196	0.95 286	0.75 285	0.55 262	0.53 124	0.54 321	0.23 345	0.17 326	0.19 227	0.17 233	0.19 259	0.20 307
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.35 109	0.28 324	0.69 370	0.51 393	0.39 393	0.41 179	0.31 141	0.49 52	0.45 107	0.31 41	0.48 81	0.38 76	0.32 121	0.46 77	0.32 141	0.21 305	0.22 383	0.19 227	0.19 290	0.21 298	0.20 307

psm_up	0.55 337	0.26 293	0.47 225	0.49 363	0.32 344	0.65 316	0.56 402	1.04 337	0.82 270	0.82 293	0.88 259	1.01 371	0.94 429	0.74 305	0.61 342	0.21 305	0.25 409	0.26 378	0.23 367	0.21 298	0.20 307

coex_refinement	0.53 323	0.21 157	0.39 121	0.44 289	0.30 306	0.76 356	0.39 283	1.09 358	0.90 322	0.85 315	1.12 360	1.00 367	0.56 269	0.63 224	0.81 389	0.21 305	0.13 214	0.16 107	0.16 184	0.20 275	0.21 325

G2L-Stereo	0.49 284	0.23 214	0.48 245	0.43 270	0.26 214	0.47 210	0.42 319	0.93 290	0.78 246	0.84 312	0.86 243	0.91 346	0.52 242	0.78 325	0.70 366	0.20 289	0.17 326	0.22 312	0.18 260	0.17 202	0.21 325

FACV-RUCA	0.43 214	0.28 324	0.47 225	0.45 312	0.33 355	0.58 264	0.34 181	0.82 249	0.73 212	0.57 137	0.84 230	0.47 130	0.50 235	0.54 130	0.39 230	0.22 330	0.15 276	0.35 430	0.16 184	0.28 379	0.21 325

ACV-stereo	0.62 375	0.34 367	1.00 434	0.43 270	0.31 328	1.20 446	0.40 295	0.75 221	0.83 275	0.64 172	0.77 185	2.10 478	1.03 441	0.81 334	0.64 351	0.21 305	0.17 326	0.18 187	0.18 260	0.21 298	0.21 325

test_sample6	0.49 284	0.26 293	0.50 271	0.37 88	0.22 74	0.63 302	0.40 295	1.12 370	0.83 275	0.80 273	1.03 327	0.66 237	0.55 262	0.67 263	0.46 283	0.22 330	0.16 307	0.22 312	0.22 354	0.23 337	0.21 325

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 377	0.28 324	0.99 433	0.40 179	0.30 306	1.03 417	0.56 402	1.10 360	0.99 366	0.97 382	1.22 393	1.06 387	0.69 346	1.07 419	0.95 427	0.19 266	0.11 99	0.16 107	0.13 99	0.22 320	0.21 325

NINENet	0.50 300	0.29 336	0.51 283	0.45 312	0.32 344	0.70 333	0.34 181	1.10 360	0.88 306	0.80 273	0.94 278	0.65 232	0.49 224	0.73 298	0.51 307	0.22 330	0.20 367	0.25 360	0.18 260	0.22 320	0.21 325

UDGNet	0.48 267	0.77 469	0.50 271	0.48 348	0.31 328	0.41 179	0.34 181	0.70 190	0.92 334	0.65 181	0.60 129	0.58 178	0.43 194	0.63 224	0.41 240	0.32 423	0.15 276	0.66 480	0.19 290	0.36 423	0.21 325

ADLNet2	0.55 337	0.25 274	0.65 350	0.47 342	0.30 306	0.83 382	0.50 366	1.05 342	0.95 353	0.80 273	0.98 304	0.99 364	0.69 346	0.77 321	0.73 374	0.20 289	0.16 307	0.17 143	0.18 260	0.21 298	0.21 325

ASMatch	0.48 267	0.19 92	0.45 196	0.39 144	0.28 266	0.37 142	0.26 66	0.74 215	0.68 188	0.76 257	2.34 476	0.61 204	0.52 242	0.62 213	0.37 216	0.14 65	0.12 154	0.17 143	0.15 152	0.14 83	0.21 325

ADLNet	0.55 337	0.27 310	0.51 283	0.44 289	0.35 370	0.78 361	0.46 340	1.08 354	0.86 293	0.99 391	0.98 304	0.92 350	0.63 309	0.69 278	0.81 389	0.22 330	0.16 307	0.22 312	0.22 354	0.21 298	0.21 325

HGLStereo	0.56 348	0.28 324	0.57 315	0.50 377	0.37 380	0.80 367	0.45 336	1.02 330	0.78 246	0.86 322	1.14 372	0.89 339	0.82 401	0.76 314	0.73 374	0.21 305	0.20 367	0.19 227	0.18 260	0.19 259	0.21 325

DMCA	0.45 231	0.26 293	0.50 271	0.38 116	0.28 266	0.51 224	0.34 181	0.93 290	0.68 188	0.75 250	0.83 225	0.79 300	0.53 246	0.51 109	0.54 321	0.21 305	0.16 307	0.21 298	0.16 184	0.19 259	0.21 325

ADCRef	0.80 415	0.43 413	1.32 469	0.50 377	0.45 427	1.07 424	0.51 381	1.07 350	0.98 361	1.17 436	1.42 430	0.87 330	0.91 419	0.85 357	3.19 496	0.18 236	0.16 307	0.23 332	0.23 367	0.22 320	0.21 325

ADCP+	1.06 455	0.35 373	1.51 482	0.49 363	0.51 445	1.45 465	0.55 396	1.25 429	1.03 384	1.16 435	1.15 378	1.10 400	1.07 446	1.56 467	6.75 515	0.19 266	0.16 307	0.23 332	0.21 336	0.28 379	0.21 325

CVANet_RVC	0.57 355	0.33 362	0.44 184	0.47 342	0.32 344	0.67 323	0.61 415	1.05 342	0.93 340	0.85 315	1.04 333	1.01 371	0.73 371	0.83 345	0.52 314	0.29 402	0.19 357	0.27 390	0.25 391	0.31 398	0.21 325

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 323	0.32 354	0.64 344	0.44 289	0.30 306	0.66 319	0.44 333	1.04 337	0.88 306	0.91 355	0.91 270	0.99 364	0.60 291	0.68 273	0.60 339	0.21 305	0.17 326	0.22 312	0.22 354	0.21 298	0.21 325
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DRN-Test	0.66 382	0.32 354	0.66 356	0.50 377	0.39 393	1.15 439	0.61 415	1.49 469	1.01 376	1.12 431	1.08 349	1.06 387	0.69 346	0.77 321	0.94 424	0.23 345	0.17 326	0.26 378	0.25 391	0.25 360	0.21 325

CFNet_ucs	0.50 300	0.24 251	0.55 305	0.38 116	0.31 328	0.58 264	0.33 170	0.98 312	0.93 340	0.88 339	1.19 391	0.80 308	0.49 224	0.63 224	0.43 249	0.21 305	0.15 276	0.26 378	0.18 260	0.26 366	0.22 343

CBFPSM	0.59 369	0.22 193	1.31 467	0.38 116	0.27 243	1.12 435	0.65 421	0.79 241	0.82 270	0.80 273	0.81 215	1.35 440	0.87 413	0.67 263	0.76 379	0.16 169	0.15 276	0.15 82	0.16 184	0.17 202	0.22 343

PSM-softLoss	0.38 158	0.20 124	0.48 245	0.41 210	0.26 214	0.30 79	0.35 204	0.69 176	0.46 111	0.62 154	0.82 219	0.59 193	0.33 131	0.70 283	0.39 230	0.19 266	0.12 154	0.20 257	0.18 260	0.16 168	0.22 343

KMStereo	0.38 158	0.20 124	0.48 245	0.41 210	0.26 214	0.30 79	0.35 204	0.69 176	0.46 111	0.62 154	0.82 219	0.59 193	0.33 131	0.70 283	0.39 230	0.19 266	0.12 154	0.20 257	0.18 260	0.16 168	0.22 343

GEStereo_RVC	0.55 337	0.29 336	0.63 339	0.49 363	0.31 328	0.70 333	0.54 392	1.22 414	0.92 334	0.82 293	0.85 240	0.85 319	0.63 309	0.90 376	0.65 353	0.24 356	0.16 307	0.19 227	0.16 184	0.21 298	0.22 343

GANet	0.70 393	0.37 384	0.55 305	0.51 393	0.34 364	0.94 397	0.96 470	1.08 354	0.94 347	1.04 412	1.98 469	1.13 410	0.88 416	1.12 427	0.66 356	0.25 366	0.26 416	0.27 390	0.22 354	0.31 398	0.22 343

YMNet	0.66 382	0.38 394	0.90 423	0.52 405	0.46 434	1.08 428	0.49 361	1.00 318	0.77 237	1.18 438	1.29 408	1.12 404	0.74 373	0.85 357	0.86 399	0.27 385	0.31 446	0.25 360	0.25 391	0.24 350	0.23 349

YMNet_1	0.66 382	0.38 394	0.90 423	0.52 405	0.46 434	1.08 428	0.49 361	1.00 318	0.77 237	1.18 438	1.29 408	1.12 404	0.74 373	0.85 357	0.86 399	0.27 385	0.31 446	0.25 360	0.25 391	0.24 350	0.23 349

Anonymous3	0.46 241	0.34 367	0.86 419	0.50 377	0.37 380	0.81 372	0.50 366	0.72 202	0.65 177	0.51 118	0.65 141	0.45 119	0.45 208	0.64 237	0.38 224	0.24 356	0.24 401	0.22 312	0.21 336	0.23 337	0.23 349

GES	0.44 221	0.23 214	0.57 315	0.40 179	0.30 306	0.59 277	0.36 226	0.96 306	0.68 188	0.74 248	0.83 225	0.47 130	0.48 221	0.67 263	0.43 249	0.22 330	0.16 307	0.17 143	0.16 184	0.18 225	0.23 349

STTStereo	0.55 337	0.37 384	0.76 401	0.44 289	0.31 328	0.60 283	0.44 333	0.96 306	0.86 293	0.99 391	0.90 267	0.96 358	0.58 280	0.71 288	0.61 342	0.25 366	0.23 393	0.26 378	0.32 436	0.24 350	0.23 349

UCFNet_RVC	0.49 284	0.26 293	0.35 70	0.39 144	0.26 214	0.64 309	0.36 226	1.15 384	0.84 280	0.67 196	0.88 259	0.88 335	0.59 287	0.58 176	0.45 273	0.24 356	0.17 326	0.27 390	0.27 410	0.25 360	0.23 349

DISCO	0.70 393	0.26 293	0.68 364	0.44 289	0.31 328	1.14 437	0.51 381	1.23 418	1.23 435	0.81 284	1.05 337	1.50 454	0.85 408	1.82 482	1.03 439	0.19 266	0.15 276	0.18 187	0.16 184	0.24 350	0.23 349

PSMNet_ROB	0.64 378	0.37 384	0.65 350	0.56 426	0.42 411	0.97 405	0.83 456	1.21 406	0.92 334	0.79 271	1.02 322	1.08 394	0.63 309	0.82 337	0.91 422	0.29 402	0.20 367	0.31 415	0.31 430	0.26 366	0.23 349

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 267	0.21 157	1.26 463	0.39 144	0.51 445	0.28 58	0.30 119	1.25 429	0.44 100	0.68 202	1.11 356	0.86 324	0.33 131	0.67 263	0.27 86	0.15 121	0.11 99	0.17 143	0.20 315	0.22 320	0.24 357

test_sample7	0.52 317	0.29 336	0.50 271	0.36 72	0.27 243	0.62 293	0.41 310	1.06 346	0.88 306	0.92 363	0.86 243	0.85 319	0.69 346	0.68 273	0.50 297	0.26 376	0.20 367	0.27 390	0.26 404	0.27 376	0.24 357

ttt	0.51 307	0.25 274	0.43 172	0.38 116	0.24 141	0.65 316	0.38 261	1.18 398	1.05 393	0.72 236	1.08 349	0.63 212	0.49 224	0.84 350	0.59 336	0.24 356	0.21 377	0.22 312	0.20 315	0.24 350	0.24 357

GASNet	0.67 386	0.72 464	0.96 429	0.70 469	0.48 438	0.62 293	0.47 347	1.08 354	1.03 384	0.94 370	0.82 219	0.93 352	0.83 405	1.33 452	0.80 386	0.31 412	0.22 383	0.29 406	0.28 415	0.44 446	0.24 357

HHNet	0.41 197	0.17 45	0.41 141	0.34 28	0.37 380	0.33 111	0.34 181	0.69 176	0.75 222	0.86 322	1.30 411	0.52 151	0.32 121	0.52 115	0.35 185	0.15 121	0.11 99	0.19 227	0.15 152	0.15 130	0.24 357

Syn2CoEx	0.71 397	0.51 434	0.95 427	0.64 451	0.45 427	0.91 392	0.53 388	1.48 467	1.13 418	0.93 367	1.35 417	1.02 376	0.99 437	0.92 386	0.80 386	0.30 409	0.27 424	0.28 398	0.24 382	0.23 337	0.24 357

MDST_ROB	0.91 438	0.27 310	0.85 414	0.63 450	0.41 405	2.53 492	0.71 444	1.60 480	1.13 418	2.83 501	1.73 457	0.97 360	0.69 346	1.61 470	0.73 374	0.25 366	0.22 383	0.32 421	0.28 415	0.25 360	0.24 357

rvit_stereo_0075_2	0.47 256	0.37 384	0.70 374	0.53 413	0.46 434	0.43 189	0.36 226	0.81 247	0.67 183	0.55 132	0.74 174	0.59 193	0.43 194	0.63 224	0.43 249	0.32 423	0.23 393	0.35 430	0.25 391	0.30 392	0.25 364

AF-Net	0.81 418	0.39 400	0.68 364	0.64 451	0.54 453	0.91 392	0.51 381	1.61 481	1.31 450	0.96 378	2.02 470	1.46 448	1.26 464	1.11 426	0.99 434	0.32 423	0.24 401	0.39 445	0.27 410	0.30 392	0.25 364

DeepPruner_ROB	0.53 323	0.34 367	0.59 320	0.41 210	0.30 306	0.50 220	0.43 324	1.19 400	0.70 194	0.85 315	1.05 337	0.86 324	0.55 262	0.84 350	0.51 307	0.29 402	0.23 393	0.22 312	0.22 354	0.26 366	0.25 364

NaN_ROB	0.69 391	0.44 417	0.69 370	0.51 393	0.33 355	0.97 405	1.06 477	1.22 414	1.19 428	1.24 448	0.96 290	1.08 394	0.78 391	1.20 435	0.67 359	0.24 356	0.30 437	0.23 332	0.24 382	0.23 337	0.25 364

SGM_RVC	0.97 443	0.28 324	0.41 141	0.39 144	0.22 74	1.55 470	0.73 446	1.51 473	1.25 442	2.25 491	1.92 466	2.58 488	1.56 477	2.02 490	1.19 455	0.27 385	0.27 424	0.27 390	0.25 391	0.25 360	0.25 364
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDVS	0.52 317	0.30 345	0.56 311	0.41 210	0.31 328	0.71 338	0.34 181	0.91 286	0.67 183	0.85 315	0.89 263	1.12 404	0.46 212	0.86 362	0.60 339	0.22 330	0.16 307	0.22 312	0.18 260	0.25 360	0.26 369

ITSA-stereo	0.53 323	0.28 324	0.52 288	0.40 179	0.23 112	0.56 257	0.34 181	1.24 425	1.24 437	0.80 273	0.81 215	0.72 266	0.58 280	0.82 337	0.65 353	0.21 305	0.17 326	0.23 332	0.21 336	0.22 320	0.26 369

Wz-Net-LNSev	0.71 397	0.51 434	1.36 475	0.50 377	0.41 405	1.15 439	0.69 434	1.21 406	1.07 406	1.02 403	1.12 360	1.08 394	0.87 413	0.89 374	0.89 418	0.24 356	0.22 383	0.21 298	0.19 290	0.26 366	0.26 369

Wz-Net-MNSev	0.76 406	0.40 405	1.34 470	0.50 377	0.40 398	1.44 464	0.83 456	1.15 384	1.16 422	1.25 449	1.20 392	1.13 410	0.81 397	1.16 430	1.00 437	0.22 330	0.19 357	0.24 347	0.23 367	0.28 379	0.26 369

GwcNet	0.69 391	0.36 378	1.10 443	0.51 393	0.42 411	1.08 428	0.50 366	1.21 406	1.16 422	1.00 396	1.37 421	1.06 387	0.79 393	0.92 386	0.94 424	0.25 366	0.24 401	0.24 347	0.22 354	0.23 337	0.26 369

hitnet-ft	0.55 337	0.27 310	0.39 121	0.41 210	0.28 266	0.78 361	0.40 295	0.92 288	0.90 322	0.82 293	1.01 314	1.13 410	0.70 359	0.78 325	0.67 359	0.28 395	0.20 367	0.28 398	0.22 354	0.29 383	0.26 369

SuperB	1.04 451	0.37 384	4.81 510	0.43 270	0.31 328	0.99 410	0.46 340	1.02 330	2.09 487	1.09 426	1.09 353	0.75 285	0.81 397	1.06 416	1.76 475	0.19 266	0.15 276	0.17 143	0.15 152	2.82 517	0.26 369

PS-NSSS	0.58 362	0.44 417	0.62 330	0.42 250	0.33 355	0.66 319	0.58 406	1.02 330	0.86 293	0.77 263	1.28 405	0.72 266	0.64 320	0.82 337	0.59 336	0.31 412	0.26 416	0.40 448	0.27 410	0.33 409	0.26 369

CBMV	0.64 378	0.35 373	0.41 141	0.42 250	0.25 173	1.01 412	0.77 450	1.13 372	1.09 411	1.17 436	1.22 393	1.04 380	0.75 377	0.88 368	0.63 348	0.28 395	0.30 437	0.34 428	0.30 423	0.26 366	0.26 369
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NF-Stereo	0.38 158	0.20 124	0.45 196	0.41 210	0.25 173	0.26 31	0.31 141	0.69 176	0.70 194	0.65 181	0.77 185	0.57 170	0.30 109	0.67 263	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.16 168	0.27 378

OCTAStereo	0.38 158	0.20 124	0.46 213	0.41 210	0.25 173	0.26 31	0.31 141	0.69 176	0.70 194	0.65 181	0.77 185	0.58 178	0.30 109	0.67 263	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.16 168	0.27 378

RE-Stereo	0.38 158	0.20 124	0.46 213	0.41 210	0.25 173	0.26 31	0.31 141	0.69 176	0.70 194	0.65 181	0.77 185	0.58 178	0.30 109	0.67 263	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.16 168	0.27 378

TVStereo	0.38 158	0.20 124	0.46 213	0.41 210	0.25 173	0.26 31	0.31 141	0.69 176	0.70 194	0.65 181	0.77 185	0.58 178	0.30 109	0.67 263	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.16 168	0.27 378

GMM-Stereo	0.44 221	0.19 92	0.36 77	0.42 250	0.25 173	0.51 224	0.47 347	0.71 198	0.53 131	0.76 257	1.37 421	0.76 291	0.38 163	0.60 197	0.33 153	0.15 121	0.10 24	0.20 257	0.19 290	0.16 168	0.27 378

FADNet-RVC-Resample	0.56 348	0.33 362	1.16 449	0.49 363	0.34 364	0.71 338	0.43 324	1.01 327	0.93 340	0.82 293	0.87 251	0.74 283	0.67 336	0.73 298	0.45 273	0.18 236	0.18 343	0.26 378	0.27 410	0.26 366	0.27 378

ADCL	1.04 451	0.38 394	1.35 471	0.50 377	0.39 393	1.61 474	0.89 464	1.29 436	1.39 457	1.29 451	1.50 442	1.24 418	1.24 461	1.37 460	4.87 508	0.21 305	0.19 357	0.25 360	0.25 391	0.29 383	0.27 378

CASS	0.45 231	0.27 310	0.42 162	0.48 348	0.22 74	0.61 285	0.34 181	0.97 309	0.62 154	0.71 224	0.85 240	0.61 204	0.55 262	0.57 156	0.41 240	0.29 402	0.16 307	0.22 312	0.18 260	0.22 320	0.28 385
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet_RVC	0.55 337	0.37 384	1.17 454	0.44 289	0.31 328	0.56 257	0.34 181	1.06 346	0.88 306	0.67 196	0.90 267	0.61 204	0.65 326	0.93 392	0.70 366	0.21 305	0.18 343	0.26 378	0.23 367	0.31 398	0.28 385

FBW_ROB	0.88 432	0.50 431	0.85 414	0.55 423	0.40 398	1.17 442	0.78 452	1.50 470	1.37 454	1.33 454	1.27 403	1.48 452	1.00 439	2.57 502	0.98 433	0.25 366	0.32 451	0.45 458	0.30 423	0.34 415	0.28 385

XPNet_ROB	0.70 393	0.35 373	0.68 364	0.52 405	0.40 398	0.79 364	0.85 462	1.16 390	0.94 347	1.33 454	1.15 378	1.38 442	0.83 405	1.03 413	0.90 420	0.32 423	0.25 409	0.26 378	0.24 382	0.31 398	0.28 385

PWC_ROB	0.87 430	0.52 441	1.28 464	0.50 377	0.32 344	0.91 392	0.37 240	1.36 452	1.46 464	1.61 467	2.59 485	1.16 414	1.01 440	1.34 454	1.40 468	0.25 366	0.18 343	0.28 398	0.20 315	0.29 383	0.28 385

SGM-Forest	0.62 375	0.32 354	0.39 121	0.43 270	0.30 306	1.02 414	0.55 396	1.09 358	1.05 393	1.06 417	1.18 387	1.10 400	0.67 336	0.88 368	0.62 345	0.31 412	0.33 457	0.33 426	0.30 423	0.30 392	0.28 385
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TCMNet	0.66 382	0.39 400	0.98 432	0.59 437	0.61 466	0.96 403	0.55 396	1.05 342	0.90 322	0.84 312	1.14 372	0.89 339	0.65 326	0.85 357	1.01 438	0.26 376	0.26 416	0.31 415	0.28 415	0.32 403	0.29 391

Wz-Net-SNSev	0.91 438	0.73 465	2.13 493	0.56 426	0.45 427	0.95 400	1.13 482	1.34 446	1.24 437	1.02 403	1.30 411	1.46 448	0.86 410	1.81 481	1.50 469	0.25 366	0.23 393	0.25 360	0.26 404	0.32 403	0.29 391

GrayStereo	0.49 284	0.19 92	0.42 162	0.46 333	0.28 266	0.53 234	0.67 424	0.69 176	0.63 165	1.02 403	1.47 441	0.78 298	0.76 380	0.56 145	0.33 153	0.14 65	0.12 154	0.17 143	0.17 233	0.15 130	0.29 391

Prome-Stereo	0.46 241	0.19 92	0.35 70	0.44 289	0.26 214	0.40 165	0.45 336	0.68 168	0.44 100	0.96 378	1.84 463	0.59 193	0.67 336	0.61 205	0.32 141	0.14 65	0.11 99	0.16 107	0.14 127	0.16 168	0.29 391

pcwnet_v2	0.58 362	0.28 324	0.84 413	0.45 312	0.35 370	0.61 285	0.35 204	1.27 433	1.21 432	0.99 391	1.27 403	0.72 266	0.58 280	0.67 263	0.48 294	0.27 385	0.21 377	0.24 347	0.23 367	0.29 383	0.29 391

Nwc_Net	0.78 411	0.38 394	0.73 387	0.60 443	0.55 455	1.05 422	0.55 396	1.67 485	1.05 393	0.88 339	1.86 465	1.40 445	1.09 447	1.10 424	0.87 405	0.30 409	0.25 409	0.36 435	0.38 449	0.29 383	0.29 391

SGM-ForestM	4.04 513	0.32 354	0.46 213	0.43 270	0.27 243	7.50 520	1.45 503	3.84 513	4.24 512	8.19 524	6.76 521	19.00 532	9.08 520	10.74 525	6.62 514	0.31 412	0.33 457	0.32 421	0.32 436	0.29 383	0.29 391

PWCDC_ROB	0.89 434	0.49 427	0.80 410	0.74 473	0.40 398	1.03 417	0.39 283	1.33 444	2.35 495	1.02 403	3.77 502	0.81 311	0.92 423	1.20 435	0.90 420	0.34 437	0.22 383	0.24 347	0.20 315	0.34 415	0.29 391

DCVSM-stereo	0.49 284	0.27 310	0.53 296	0.39 144	0.29 292	0.51 224	0.26 66	0.75 221	0.75 222	1.11 430	0.75 176	1.05 385	0.72 368	0.60 197	0.47 290	0.20 289	0.19 357	0.24 347	0.20 315	0.25 360	0.30 399

FTStereo	0.56 348	0.20 124	0.37 92	0.41 210	0.25 173	0.40 165	0.79 453	0.66 148	0.43 96	1.09 426	3.27 496	0.70 253	0.73 371	0.55 135	0.33 153	0.14 65	0.13 214	0.19 227	0.17 233	0.15 130	0.30 399

APVNet	0.71 397	0.37 384	0.89 422	0.56 426	0.45 427	1.18 444	0.68 429	1.41 460	0.85 288	0.81 284	1.15 378	1.04 380	0.81 397	1.10 424	1.17 453	0.26 376	0.28 428	0.32 421	0.31 430	0.29 383	0.30 399

aanetorigin	0.83 426	0.56 447	1.87 489	0.49 363	0.38 389	0.56 257	0.66 422	0.70 190	1.00 372	2.42 494	2.02 470	1.31 426	1.18 456	0.93 392	1.13 452	0.20 289	0.18 343	0.20 257	0.19 290	0.27 376	0.30 399

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 386	0.81 472	0.73 387	0.53 413	0.37 380	1.40 459	0.53 388	1.04 337	0.79 255	0.88 339	0.94 278	0.95 356	0.53 246	0.93 392	0.58 331	0.39 452	0.30 437	0.57 476	0.31 430	0.53 466	0.30 399

CBMV_ROB	0.59 369	0.37 384	0.38 103	0.39 144	0.28 266	0.74 347	0.28 94	1.00 318	0.98 361	0.94 370	1.25 400	0.81 311	0.78 391	0.87 365	0.50 297	0.36 446	0.37 464	0.43 454	0.40 456	0.33 409	0.30 399

SANet	1.07 457	0.41 409	1.06 439	0.48 348	0.30 306	1.41 461	0.94 468	1.42 461	3.36 506	1.58 464	2.43 479	2.33 484	1.70 484	1.34 454	1.07 444	0.28 395	0.24 401	0.26 378	0.23 367	0.34 415	0.30 399

HBP-ISP	0.59 369	0.45 421	0.43 172	0.45 312	0.33 355	0.70 333	0.28 94	1.11 365	1.00 372	0.83 305	1.18 387	0.65 232	0.68 342	0.88 368	0.52 314	0.35 442	0.38 466	0.47 462	0.41 461	0.38 432	0.31 406

FADNet-RVC	0.60 372	0.53 444	1.14 448	0.46 333	0.39 393	0.61 285	0.39 283	1.12 370	0.87 302	0.70 217	0.84 230	1.04 380	0.55 262	0.94 399	0.69 363	0.26 376	0.25 409	0.28 398	0.28 415	0.31 398	0.31 406

RTSC	0.87 430	0.48 424	1.23 460	0.52 405	0.37 380	1.13 436	0.50 366	1.34 446	1.79 481	1.51 461	1.24 398	1.12 404	0.81 397	1.62 471	2.16 485	0.25 366	0.19 357	0.23 332	0.24 382	0.30 392	0.31 406

LALA_ROB	0.74 404	0.43 413	0.69 370	0.54 419	0.40 398	1.01 412	0.95 469	1.21 406	1.07 406	1.22 445	1.12 360	1.56 460	0.79 393	1.04 415	0.86 399	0.33 431	0.22 383	0.35 430	0.30 423	0.35 419	0.31 406

DeepPrunerF	0.89 434	0.52 441	3.43 503	0.68 466	0.81 476	0.72 345	0.72 445	1.22 414	1.99 486	0.93 367	1.01 314	0.87 330	0.86 410	1.08 421	0.95 427	0.34 437	0.28 428	0.43 454	0.39 453	0.30 392	0.32 410

DANet	0.71 397	0.45 421	0.91 425	0.59 437	0.40 398	0.81 372	0.40 295	0.97 309	0.84 280	1.20 443	1.22 393	1.33 434	0.88 416	1.16 430	1.24 457	0.27 385	0.23 393	0.31 415	0.25 391	0.35 419	0.32 410
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.72 401	0.41 409	0.65 350	0.64 451	0.44 423	0.98 409	1.20 485	1.11 365	1.00 372	0.98 388	0.96 290	1.49 453	0.87 413	0.90 376	0.79 384	0.31 412	0.26 416	0.39 445	0.39 453	0.32 403	0.32 410

MeshStereo	1.34 474	0.43 413	0.54 300	0.44 289	0.34 364	1.66 477	0.60 410	1.94 490	1.37 454	4.47 515	3.25 494	4.71 507	1.94 492	1.92 486	1.17 453	0.35 442	0.35 461	0.37 440	0.31 430	0.32 403	0.32 410
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
DualNet (step1)	0.57 355	0.36 378	0.72 384	0.38 116	0.30 306	0.71 338	0.43 324	1.06 346	0.88 306	0.92 363	0.86 243	0.85 319	0.69 346	0.68 273	0.50 297	0.41 457	0.20 367	0.40 448	0.41 461	0.36 423	0.33 414

test_sample9	1.05 454	0.36 378	0.72 384	0.38 116	0.30 306	0.71 338	0.43 324	1.06 346	0.88 306	0.92 363	0.86 243	0.85 319	0.69 346	1.20 435	1.36 464	0.41 457	8.41 526	0.40 448	0.41 461	0.36 423	0.33 414

test_sample8	1.25 471	0.36 378	0.72 384	0.38 116	0.30 306	0.71 338	0.43 324	1.13 372	0.75 222	1.50 460	0.95 286	3.29 499	1.59 479	1.20 435	1.36 464	0.41 457	8.41 526	0.40 448	0.41 461	0.36 423	0.33 414

FINET	0.67 386	0.42 411	1.00 434	0.46 333	0.43 416	0.83 382	0.89 464	1.08 354	1.50 466	0.87 329	1.14 372	0.71 257	0.68 342	0.92 386	0.70 366	0.36 446	0.30 437	0.26 378	0.24 382	0.35 419	0.33 414

NCC-stereo	0.78 411	0.40 405	0.76 401	0.61 445	0.67 470	0.81 372	0.69 434	1.54 477	1.11 413	0.90 350	1.36 418	1.33 434	1.16 453	1.19 433	0.88 408	0.31 412	0.30 437	0.37 440	0.48 474	0.33 409	0.33 414

Abc-Net	0.78 411	0.40 405	0.76 401	0.61 445	0.67 470	0.81 372	0.69 434	1.54 477	1.11 413	0.90 350	1.36 418	1.33 434	1.16 453	1.19 433	0.88 408	0.31 412	0.30 437	0.37 440	0.48 474	0.33 409	0.33 414
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCMid	1.14 461	0.52 441	2.23 495	0.53 413	0.43 416	1.07 424	0.75 448	1.23 418	1.05 393	2.15 488	1.44 435	1.50 454	1.43 472	1.56 467	5.01 509	0.26 376	0.24 401	0.29 406	0.31 430	0.37 428	0.33 414

RP	0.76 406	0.36 378	0.63 339	0.66 459	0.58 463	0.80 367	0.55 396	1.14 381	1.22 434	0.97 382	1.65 451	1.43 447	1.32 466	1.01 406	0.84 394	0.33 431	0.30 437	0.36 435	0.30 423	0.34 415	0.34 421

PA-Net	0.67 386	0.43 413	0.83 412	0.50 377	0.53 450	0.94 397	0.68 429	1.10 360	1.14 420	0.80 273	0.88 259	0.87 330	0.77 386	1.02 411	0.88 408	0.24 356	0.41 473	0.29 406	0.44 466	0.26 366	0.34 421
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CSAN	0.83 426	0.49 427	0.77 406	0.60 443	0.41 405	1.14 437	1.06 477	1.19 400	1.46 464	1.32 452	1.43 433	1.37 441	1.19 458	1.27 447	0.86 399	0.39 452	0.31 446	0.36 435	0.37 446	0.35 419	0.34 421

NOSS_ROB	0.57 355	0.39 400	0.39 121	0.44 289	0.30 306	0.73 346	0.54 392	1.03 334	1.08 409	0.67 196	0.87 251	0.76 291	0.57 271	0.77 321	0.47 290	0.38 450	0.38 466	0.44 457	0.42 465	0.37 428	0.34 421

ETE_ROB	0.70 393	0.49 427	0.73 387	0.56 426	0.36 374	0.79 364	0.87 463	1.14 381	0.93 340	1.19 440	1.18 387	1.39 443	0.82 401	0.99 402	0.80 386	0.26 376	0.21 377	0.31 415	0.26 404	0.33 409	0.34 421

FADNet	0.61 374	0.51 434	1.10 443	0.45 312	0.44 423	0.65 316	0.41 310	1.19 400	1.05 393	0.70 217	0.84 230	0.98 363	0.66 333	0.82 337	0.50 297	0.29 402	0.30 437	0.27 390	0.30 423	0.46 453	0.35 426

ADCPNet	1.03 450	0.48 424	2.70 498	0.54 419	0.42 411	1.40 459	0.75 448	1.13 372	1.07 406	1.22 445	1.42 430	1.68 465	1.09 447	1.36 459	3.45 500	0.30 409	0.28 428	0.29 406	0.32 436	0.37 428	0.35 426

SACVNet	0.58 362	0.34 367	0.55 305	0.55 423	0.36 374	0.63 302	0.48 355	1.13 372	0.77 237	1.02 403	1.06 343	1.02 376	0.74 373	0.90 376	0.51 307	0.27 385	0.21 377	0.25 360	0.24 382	0.29 383	0.36 428

LCNet	0.41 197	0.20 124	0.32 37	0.44 289	0.24 141	0.47 210	0.29 104	0.67 158	0.53 131	0.72 236	1.03 327	0.66 237	0.60 291	0.58 176	0.34 168	0.14 65	0.10 24	0.19 227	0.19 290	0.21 298	0.36 428

edge stereo	0.76 406	0.38 394	0.74 392	0.52 405	0.43 416	0.80 367	0.53 388	1.28 435	1.06 400	1.28 450	1.38 426	1.81 468	1.11 449	1.08 421	0.85 398	0.33 431	0.32 451	0.41 452	0.28 415	0.32 403	0.36 428

CC-Net-ROB	0.82 419	0.96 483	0.85 414	0.58 433	0.45 427	1.27 453	0.70 439	1.17 395	1.02 379	0.83 305	1.23 397	0.90 344	0.77 386	1.06 416	0.69 363	0.46 463	0.34 459	1.71 497	0.38 449	0.59 476	0.36 428

NVstereo2D	0.60 372	0.30 345	0.75 396	0.48 348	0.43 416	0.89 391	0.48 355	1.05 342	1.15 421	0.66 193	0.86 243	0.88 335	0.70 359	0.99 402	0.65 353	0.32 423	0.15 276	0.28 398	0.20 315	0.40 435	0.36 428

coex-ft	6.43 520	1.51 501	87.33 541	0.49 363	0.38 389	1.34 456	1.21 487	1.16 390	8.09 517	12.12 525	2.79 489	2.77 491	3.31 510	1.16 430	3.15 495	0.24 356	0.23 393	0.27 390	0.24 382	0.45 450	0.37 433

RGC	0.79 414	0.59 451	0.71 379	0.65 456	0.65 469	0.92 396	0.58 406	1.29 436	1.05 393	1.07 420	1.45 438	1.47 451	1.03 441	1.21 439	0.88 408	0.32 423	0.30 437	0.48 466	0.40 456	0.37 428	0.37 433

RTS	1.98 495	0.96 483	11.36 519	0.65 456	0.57 461	2.77 498	1.40 499	1.39 456	2.26 490	1.89 479	2.56 482	1.32 431	1.25 462	5.20 515	4.05 503	0.31 412	0.22 383	0.29 406	0.29 421	0.40 435	0.37 433

RTSA	1.98 495	0.96 483	11.36 519	0.65 456	0.57 461	2.77 498	1.40 499	1.39 456	2.26 490	1.89 479	2.56 482	1.32 431	1.25 462	5.20 515	4.05 503	0.31 412	0.22 383	0.29 406	0.29 421	0.40 435	0.37 433

DPSNet	0.99 445	0.42 411	1.88 490	0.53 413	0.41 405	1.59 473	1.26 491	2.21 496	1.43 460	1.10 428	1.11 356	1.46 448	1.95 493	1.34 454	1.26 459	0.34 437	0.25 409	0.25 360	0.21 336	0.46 453	0.37 433

PDISCO_ROB	0.91 438	0.48 424	1.06 439	0.99 482	0.97 485	1.67 479	0.63 417	1.64 483	1.59 473	1.06 417	1.18 387	1.31 426	0.79 393	1.55 465	0.97 430	0.49 469	0.22 383	0.45 458	0.40 456	0.45 450	0.37 433

FAT-Stereo	0.73 403	0.33 362	0.75 396	0.49 363	0.37 380	0.71 338	0.59 408	1.36 452	1.30 449	1.03 411	1.40 427	1.59 463	1.15 452	0.87 365	0.86 399	0.28 395	0.28 428	0.28 398	0.23 367	0.28 379	0.38 439

stereogan	0.80 415	0.31 350	0.71 379	0.59 437	0.50 442	1.72 481	0.48 355	1.35 449	1.37 454	1.00 396	1.46 440	1.56 460	0.95 432	1.29 448	0.84 394	0.28 395	0.29 433	0.29 406	0.25 391	0.38 432	0.38 439

WZ-Net	1.19 467	0.59 451	4.07 507	0.62 449	0.51 445	1.34 456	1.31 495	1.32 442	1.74 480	1.53 463	1.65 451	1.74 467	1.28 465	2.25 496	2.01 482	0.27 385	0.21 377	0.23 332	0.25 391	0.40 435	0.39 441

EDNetEfficient	1.46 481	0.80 471	6.12 512	0.47 342	0.39 393	0.69 327	0.83 456	0.90 282	2.77 500	3.50 511	1.96 468	1.66 464	2.03 495	1.26 444	4.18 505	0.21 305	0.18 343	0.21 298	0.20 315	0.41 441	0.39 441

RYNet	0.72 401	0.35 373	0.64 344	0.53 413	0.67 470	1.31 455	0.67 424	1.20 404	1.18 426	1.05 414	0.87 251	1.27 420	0.93 428	0.93 392	1.27 461	0.22 330	0.16 307	0.26 378	0.23 367	0.40 435	0.39 441

Anonymous_2	0.82 419	0.44 417	0.63 339	0.40 179	0.43 416	0.80 367	0.52 384	0.72 202	0.77 237	0.71 224	0.60 129	0.87 330	0.76 380	0.75 310	0.58 331	0.52 473	0.54 487	0.54 474	4.82 526	0.56 470	0.40 444

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 449	0.57 449	1.51 482	0.67 462	0.50 442	2.57 493	1.66 506	1.20 404	1.43 460	1.38 456	1.57 448	1.33 434	0.92 423	1.64 474	0.88 408	0.37 449	0.39 470	0.46 461	0.60 486	0.41 441	0.40 444

STTRV1_RVC	0.82 419	0.59 451	1.16 449	0.67 462	0.81 476	1.11 432	0.63 417	1.30 439	1.11 413	0.98 388	1.33 415	1.08 394	0.95 432	1.26 444	0.87 405	0.55 479	0.25 409	0.43 454	0.39 453	0.58 475	0.40 444

WCMA_ROB	1.14 461	0.36 378	0.76 401	0.49 363	0.44 423	1.23 450	0.67 424	1.11 365	1.23 435	2.84 502	3.95 508	3.28 498	1.83 489	1.25 443	0.99 434	0.44 461	0.34 459	0.34 428	0.37 446	0.41 441	0.40 444

Wz-Net-TNSev	1.14 461	1.06 489	4.32 509	0.49 363	0.42 411	1.51 468	1.11 481	1.48 467	1.40 459	1.22 445	1.26 402	1.58 462	1.43 472	1.76 479	1.70 472	0.32 423	0.31 446	0.26 378	0.30 423	0.41 441	0.41 448

ISRNet	0.56 348	0.24 251	0.66 356	0.56 426	0.36 374	0.44 194	0.25 57	0.82 249	0.84 280	1.07 420	1.25 400	0.91 346	0.60 291	0.66 252	0.58 331	0.35 442	0.26 416	0.36 435	0.33 439	0.30 392	0.42 449

psmorigin	0.82 419	0.51 434	2.09 492	0.49 363	0.41 405	0.85 386	0.50 366	1.04 337	0.88 306	1.45 458	1.43 433	1.50 454	1.06 444	1.22 440	0.97 430	0.31 412	0.32 451	0.27 390	0.27 410	0.33 409	0.42 449

G-Net	0.95 442	0.46 423	1.04 437	0.64 451	0.48 438	2.12 488	0.64 420	1.01 327	0.87 302	1.75 475	2.82 492	1.30 425	1.64 483	1.06 416	0.96 429	0.36 446	0.29 433	0.35 430	0.25 391	0.45 450	0.42 449

SHD	0.93 441	0.50 431	1.18 455	0.59 437	0.46 434	0.97 405	0.48 355	1.70 486	2.15 488	1.58 464	1.37 421	1.42 446	1.19 458	1.31 450	1.60 470	0.31 412	0.26 416	0.32 421	0.33 439	0.40 435	0.42 449

ADCS	1.51 483	0.61 455	3.42 502	0.59 437	0.51 445	1.27 453	1.08 480	1.59 479	1.81 482	1.91 482	1.66 453	1.51 457	1.42 471	1.94 488	8.60 517	0.33 431	0.32 451	0.33 426	0.36 445	0.44 446	0.42 449

AnyNet_C32	1.16 465	0.62 458	2.40 496	0.57 432	0.55 455	1.41 461	1.34 496	1.18 398	1.24 437	1.49 459	1.42 430	1.39 443	1.20 460	1.55 465	4.82 507	0.29 402	0.28 428	0.29 406	0.34 441	0.38 432	0.42 449

PSM-AAD	0.48 267	0.20 124	0.37 92	0.43 270	0.23 112	0.56 257	0.50 366	0.65 139	0.70 194	1.07 420	1.12 360	0.58 178	0.92 423	0.61 205	0.32 141	0.15 121	0.11 99	0.25 360	0.26 404	0.18 225	0.43 455

sAnonymous2	0.40 186	0.39 400	0.85 414	0.48 348	0.37 380	0.40 165	0.46 340	0.57 87	0.52 128	0.38 68	0.46 73	0.35 57	0.42 188	0.43 55	0.30 124	0.19 266	0.14 247	0.18 187	0.17 233	0.57 472	0.44 456

CroCo_RVC	0.40 186	0.39 400	0.85 414	0.48 348	0.37 380	0.40 165	0.46 340	0.57 87	0.52 128	0.38 68	0.46 73	0.35 57	0.42 188	0.43 55	0.30 124	0.19 266	0.14 247	0.18 187	0.17 233	0.57 472	0.44 456

MFN_U_SF_RVC	1.09 459	0.59 451	1.97 491	0.67 462	0.44 423	1.93 485	0.60 410	1.85 489	1.36 452	1.61 467	1.54 446	1.95 476	1.37 468	1.64 474	1.73 473	0.40 456	0.37 464	0.45 458	0.48 474	0.44 446	0.44 456

MSMD_ROB	1.21 468	0.49 427	0.62 330	0.59 437	0.50 442	1.62 476	0.67 424	1.23 418	1.24 437	2.45 495	3.77 502	3.09 495	2.98 508	1.32 451	0.81 389	0.45 462	0.41 473	0.49 469	0.51 481	0.47 455	0.44 456

AnyNet_C01	1.56 484	1.05 488	7.45 514	0.64 451	0.54 453	1.99 486	1.38 498	1.43 463	1.36 452	1.63 470	1.92 466	1.84 470	1.33 467	2.40 498	4.03 502	0.33 431	0.32 451	0.32 421	0.34 441	0.44 446	0.45 460

FC-DCNN v2	1.65 489	0.51 434	0.65 350	0.61 445	0.49 440	1.61 474	0.70 439	1.75 488	1.56 472	4.74 519	4.91 516	6.46 518	3.31 510	1.91 485	1.11 447	0.46 463	0.42 475	0.47 462	0.46 467	0.48 456	0.46 461

SDNR	0.86 429	0.37 384	1.47 480	0.40 179	0.38 389	3.38 508	0.33 170	0.90 282	0.98 361	0.99 391	2.09 473	0.59 193	0.71 364	1.29 448	0.70 366	0.51 472	0.56 488	0.36 435	0.26 404	0.43 445	0.46 461

ccnet	0.82 419	0.57 449	0.75 396	0.54 419	0.59 464	1.09 431	0.66 422	1.38 455	0.94 347	1.12 431	1.44 435	1.29 423	0.92 423	0.95 401	1.24 457	0.49 469	0.42 475	0.50 471	0.47 472	0.51 461	0.46 461

GANetREF_RVC	0.80 415	0.75 467	0.86 419	0.66 459	0.42 411	1.15 439	0.98 471	1.14 381	1.19 428	1.01 401	1.02 322	1.10 400	0.90 418	1.15 429	0.76 379	0.48 467	0.39 470	0.57 476	0.38 449	0.63 478	0.46 461
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FC-DCNN	1.59 485	0.51 434	0.66 356	0.61 445	0.49 440	1.56 471	0.70 439	1.66 484	1.53 468	4.64 516	4.62 514	5.85 514	3.34 512	1.84 483	1.11 447	0.46 463	0.42 475	0.47 462	0.46 467	0.48 456	0.46 461

PSMNet-RUCA	0.76 406	0.75 467	1.08 442	1.01 485	0.90 479	0.69 327	0.50 366	1.11 365	1.03 384	0.78 267	1.11 356	0.80 308	0.72 368	0.88 368	0.63 348	0.53 477	0.27 424	0.76 482	0.46 467	0.66 479	0.47 466

S-Stereo	0.74 404	0.35 373	0.96 429	0.56 426	0.45 427	0.82 380	0.60 410	1.24 425	1.60 476	0.96 378	1.41 429	1.12 404	0.94 429	0.80 331	1.04 442	0.26 376	0.31 446	0.28 398	0.25 391	0.32 403	0.47 466

XQC	0.89 434	0.65 460	1.31 467	0.67 462	0.52 449	1.22 448	0.68 429	1.26 431	1.52 467	1.14 434	1.11 356	1.28 422	1.04 443	1.40 462	1.77 476	0.38 450	0.24 401	0.37 440	0.31 430	0.53 466	0.47 466

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 474	0.87 477	1.76 487	0.86 477	0.56 458	4.29 513	1.79 511	1.50 470	1.98 485	1.61 467	1.85 464	1.84 470	1.41 470	1.89 484	1.36 464	0.48 467	0.40 472	0.56 475	0.57 484	0.69 480	0.48 469

BEATNet-Init1	15.13 527	0.82 475	50.86 540	0.72 472	0.53 450	38.10 538	7.03 523	11.83 527	14.25 525	29.78 538	30.17 538	48.21 542	22.64 535	26.78 536	18.11 526	0.42 460	0.38 466	0.47 462	0.46 467	0.51 461	0.48 469

MANE	4.13 514	0.51 434	0.64 344	0.66 459	0.56 458	6.89 519	0.99 473	7.55 521	12.04 520	6.68 522	8.57 524	10.69 524	9.45 521	7.59 522	6.39 513	0.49 469	0.43 479	0.48 466	0.98 502	0.49 458	0.48 469

SAMSARA	1.07 457	0.65 460	1.19 456	1.06 488	0.90 479	1.76 482	1.76 510	1.46 465	1.44 462	1.51 461	1.16 383	2.00 477	1.14 451	1.48 463	1.31 463	0.39 452	0.44 481	0.35 430	0.38 449	0.49 458	0.49 472

FCDSN-DC	1.39 479	0.56 447	0.65 350	0.74 473	0.59 464	1.38 458	0.63 417	1.35 449	1.39 457	3.26 509	4.50 513	4.61 505	2.63 503	1.58 469	1.03 439	0.46 463	0.42 475	0.48 466	0.47 472	0.50 460	0.50 473
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficientorigin	9.93 523	1.15 490	175.16 542	0.48 348	0.36 374	1.04 421	0.68 429	1.24 425	2.69 499	3.17 508	2.50 481	2.30 482	2.07 496	1.76 479	2.21 486	0.20 289	0.18 343	0.24 347	0.19 290	0.51 461	0.50 473

ELAS_RVC	1.60 486	0.61 455	1.01 436	0.70 469	0.56 458	2.00 487	1.89 513	1.96 491	2.65 498	3.33 510	3.26 495	3.03 492	3.41 513	2.49 500	2.09 484	0.52 473	0.45 482	0.50 471	0.48 474	0.54 468	0.52 475
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 488	0.61 455	0.95 427	0.68 466	0.55 455	3.01 506	1.55 504	2.39 498	2.33 494	3.64 512	3.89 506	2.75 490	2.90 507	2.15 494	2.27 491	0.52 473	0.45 482	0.50 471	0.48 474	0.54 468	0.52 475
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.90 437	0.64 459	1.69 484	0.69 468	0.69 473	0.78 361	0.84 459	1.03 334	1.26 445	1.19 440	1.15 378	1.31 426	0.98 436	1.24 442	1.03 439	0.52 473	0.56 488	0.59 479	0.66 488	0.56 470	0.54 477

DGSMNet	0.76 406	0.55 446	1.29 466	0.58 433	0.62 467	0.94 397	0.70 439	1.26 431	1.11 413	0.83 305	1.24 398	1.00 367	0.71 364	1.03 413	0.81 389	0.34 437	0.29 433	0.41 452	0.40 456	0.57 472	0.55 478

SQANet	0.82 419	0.74 466	0.67 360	1.13 489	0.98 487	1.11 432	0.47 347	1.07 350	0.83 275	0.91 355	1.05 337	1.03 378	0.74 373	1.01 406	0.64 351	0.61 481	0.24 401	1.03 490	0.35 444	1.18 493	0.58 479

PVD	1.28 473	0.67 462	1.28 464	0.74 473	0.62 467	1.50 467	0.84 459	1.99 492	2.96 501	2.18 489	2.36 478	1.85 472	1.95 493	1.92 486	1.94 480	0.39 452	0.36 463	0.49 469	0.37 446	0.51 461	0.64 480

UDG	0.88 432	0.82 475	0.67 360	1.00 484	0.96 484	1.02 414	0.57 405	1.13 372	0.99 366	0.90 350	0.97 303	1.31 426	0.99 437	0.85 357	0.84 394	0.54 478	0.32 451	1.77 498	0.40 456	0.94 486	0.66 481

GCST	0.83 426	1.22 492	0.74 392	1.58 497	1.01 490	1.06 423	0.23 39	0.78 237	0.78 246	0.97 382	0.65 141	0.78 298	0.35 141	0.92 386	0.34 168	0.96 492	0.65 492	1.20 492	0.81 495	0.91 484	0.70 482

otaku	1.04 451	0.93 480	0.88 421	1.33 495	1.05 493	1.66 477	0.70 439	1.40 459	1.18 426	1.08 424	1.32 414	1.33 434	0.91 419	1.23 441	0.76 379	0.72 485	0.46 484	1.24 493	0.50 479	1.40 494	0.75 483

MADNet+	2.23 501	2.43 516	10.85 518	1.22 492	0.91 481	2.76 497	1.40 499	2.12 495	1.67 479	1.32 452	1.74 459	1.86 473	1.74 485	6.25 517	4.41 506	0.65 482	0.64 491	0.58 478	0.54 483	0.80 482	0.76 484

Ntro	1.09 459	0.97 486	0.91 425	1.44 496	1.19 495	1.69 480	0.80 454	1.35 449	1.25 442	1.00 396	1.29 408	1.31 426	0.97 435	1.26 444	0.84 394	0.84 489	0.43 479	1.36 494	0.50 479	1.56 495	0.78 485

KYRaft	0.48 267	0.20 124	0.38 103	0.44 289	0.23 112	0.44 194	0.37 240	0.66 148	0.41 86	0.94 370	1.73 457	0.79 300	0.41 186	0.63 224	0.31 131	0.16 169	0.11 99	0.18 187	0.22 354	0.16 168	0.78 485

Consistency-Raft	1.01 446	0.81 472	1.24 461	0.84 476	0.97 485	0.81 372	0.84 459	1.30 439	1.59 473	1.05 414	1.68 456	1.12 404	0.91 419	0.92 386	1.11 447	0.65 482	0.74 496	0.79 484	0.90 498	1.06 491	0.79 487

ACVNet-4b	1.35 476	1.31 495	1.10 443	1.90 504	1.59 499	1.92 484	0.77 450	1.52 476	1.62 477	1.05 414	1.60 450	2.11 479	0.94 429	1.64 474	0.77 383	1.30 502	0.35 461	2.03 505	0.67 489	1.88 504	0.84 488

DDUNet	1.06 455	2.56 519	0.68 364	1.21 491	1.26 496	1.03 417	0.69 434	1.11 365	0.94 347	0.96 378	1.22 393	1.27 420	0.82 401	0.93 392	0.72 373	0.84 489	0.38 466	1.99 501	0.60 486	1.10 492	0.85 489

IGEV-Stereo+	0.23 10	0.14 2	0.26 12	0.32 17	0.19 21	0.12 1	0.17 2	0.29 3	0.29 16	0.21 5	0.15 1	0.22 7	0.22 25	0.40 40	0.22 7	0.14 65	0.10 24	0.12 4	0.09 9	0.15 130	0.86 490

NVStereoNet_ROB	1.24 470	0.90 479	1.13 447	0.86 477	0.88 478	1.11 432	0.99 473	1.42 461	1.53 468	1.59 466	2.48 480	2.24 481	1.53 474	1.96 489	1.30 462	0.76 487	0.70 493	0.78 483	1.00 503	0.71 481	0.88 491
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCK	1.92 494	1.66 507	3.12 501	1.65 498	0.91 481	2.84 500	2.26 516	2.10 494	2.41 496	2.36 493	2.31 474	2.22 480	1.82 487	3.43 506	2.03 483	1.61 509	0.71 495	1.51 495	0.82 496	1.69 497	0.91 492

anonymity	0.97 443	0.89 478	1.05 438	0.92 480	1.03 491	0.97 405	0.81 455	1.29 436	0.91 329	1.07 420	0.98 304	1.00 367	0.95 432	1.02 411	0.92 423	0.96 492	0.95 512	0.90 487	0.91 501	0.92 485	0.94 493

MFMNet_re	1.14 461	0.97 486	1.19 456	0.99 482	0.95 483	1.25 452	1.22 488	1.39 456	1.55 470	1.69 474	1.67 455	1.21 415	1.53 474	1.12 427	0.99 434	0.87 491	0.75 500	0.79 484	0.75 492	0.90 483	0.94 493

ACVNet_1	1.46 481	1.33 496	1.12 446	1.91 505	1.62 500	1.83 483	0.98 471	2.00 493	1.85 483	1.39 457	1.53 445	2.32 483	1.53 474	1.34 454	1.11 447	1.30 502	0.50 486	2.06 507	0.58 485	1.93 506	0.95 495

ACVNet_2	1.65 489	1.27 494	1.41 478	1.75 500	1.62 500	2.22 489	1.20 485	2.30 497	2.62 497	1.78 476	2.56 482	3.03 492	1.61 480	1.54 464	1.12 451	1.06 497	0.58 490	1.82 499	0.70 491	1.82 500	0.96 496

SPS-STEREO	1.25 471	0.93 480	1.06 439	1.04 487	1.03 491	1.41 461	0.91 467	1.51 473	1.19 428	2.09 486	1.83 462	1.94 475	1.39 469	1.62 471	1.39 467	0.97 494	0.94 511	0.90 487	0.89 497	0.96 488	0.96 496
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 476	0.94 482	1.25 462	0.96 481	1.00 489	1.52 469	1.02 476	1.34 446	1.21 432	2.64 497	2.65 487	2.44 485	1.56 477	1.64 474	1.26 459	0.97 494	0.95 512	0.90 487	0.90 498	0.94 486	0.96 496

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 348	3.08 522	2.43 497	0.31 10	0.18 14	0.29 69	0.20 6	0.37 11	0.32 29	0.28 31	0.24 14	0.18 3	0.18 6	0.31 9	0.22 7	1.09 498	0.08 1	0.17 143	0.16 184	0.14 83	0.97 499

WAO-7	1.90 493	1.20 491	1.35 471	1.27 493	1.06 494	2.84 500	1.56 505	3.23 506	3.06 504	2.23 490	3.33 499	3.17 496	2.28 498	3.12 503	2.21 486	1.02 496	0.91 507	1.06 491	1.03 506	1.04 490	0.97 499

Dean	1.98 495	1.36 497	1.36 475	2.12 507	1.81 507	2.74 495	1.36 497	3.37 510	3.80 510	2.08 485	3.32 498	3.21 497	1.82 487	1.71 478	1.67 471	1.27 499	0.77 502	1.99 501	0.90 498	1.86 501	1.03 501

RainbowNet	1.35 476	1.49 499	1.19 456	1.88 503	1.45 497	1.48 466	1.07 479	1.61 481	1.55 470	1.20 443	1.59 449	1.54 458	1.13 450	1.34 454	0.97 430	1.36 505	0.70 493	1.82 499	0.79 494	1.71 498	1.07 502

DispFullNet	1.60 486	2.63 520	2.75 499	2.56 515	1.79 506	1.24 451	0.47 347	1.37 454	1.45 463	1.87 478	1.50 442	1.55 459	2.46 499	2.04 491	1.04 442	0.59 480	0.18 343	2.32 510	0.68 490	2.29 510	1.14 503

WAO-8	2.92 505	1.55 502	1.35 471	1.79 501	1.63 502	5.23 515	1.22 488	4.58 516	12.56 522	2.84 502	4.07 510	4.83 508	2.72 505	3.49 507	2.25 489	1.27 499	0.91 507	1.99 501	1.15 511	1.86 501	1.15 504

Venus	2.92 505	1.55 502	1.35 471	1.79 501	1.63 502	5.23 515	1.22 488	4.58 516	12.56 522	2.84 502	4.06 509	4.83 508	2.72 505	3.49 507	2.25 489	1.27 499	0.91 507	1.99 501	1.15 511	1.86 501	1.15 504

IMH-64-1	1.86 491	1.62 504	1.16 449	2.20 508	1.89 508	2.33 490	1.30 492	2.89 501	2.29 492	1.66 471	2.80 490	2.49 486	1.61 480	2.10 492	1.78 477	1.60 507	0.74 496	2.43 511	1.02 504	2.12 507	1.17 506

IMH-64	1.86 491	1.62 504	1.16 449	2.20 508	1.89 508	2.33 490	1.30 492	2.89 501	2.29 492	1.66 471	2.80 490	2.49 486	1.61 480	2.10 492	1.78 477	1.60 507	0.74 496	2.43 511	1.02 504	2.12 507	1.17 506

JetBlue	2.78 504	1.26 493	7.04 513	1.16 490	1.48 498	8.00 521	6.02 522	2.60 499	1.92 484	2.12 487	2.64 486	3.34 500	3.05 509	6.49 518	3.39 498	0.78 488	0.76 501	0.75 481	0.76 493	0.97 489	1.18 508

IMH	2.04 498	1.62 504	1.20 459	2.20 508	1.89 508	2.91 505	1.30 492	3.11 504	3.03 502	1.81 477	3.35 500	3.03 492	1.90 490	2.48 499	1.80 479	1.66 510	0.77 502	2.45 513	1.04 507	2.15 509	1.19 509

WAO-6	2.04 498	1.50 500	1.16 449	1.70 499	1.67 504	2.69 494	1.44 502	3.06 503	3.63 509	1.98 483	3.27 496	3.54 503	2.07 496	2.36 497	2.22 488	1.31 504	0.91 507	2.04 506	1.22 513	1.73 499	1.27 510

LVE	2.12 500	1.44 498	1.36 475	1.99 506	1.78 505	2.75 496	1.79 511	2.82 500	3.95 511	1.90 481	4.33 512	3.52 502	1.81 486	2.24 495	1.74 474	1.74 511	0.87 505	2.06 507	1.13 509	1.91 505	1.35 511

TorneroNet-64	3.44 508	1.86 508	1.42 479	2.58 516	2.28 514	6.87 518	1.68 507	4.70 518	12.03 519	2.31 492	5.59 520	8.25 520	2.55 502	3.97 512	2.73 493	1.81 512	0.74 496	2.57 515	1.07 508	2.35 511	1.44 512

TorneroNet	4.53 516	1.89 509	1.48 481	2.55 514	2.27 513	13.78 527	1.69 508	4.84 520	23.73 536	2.89 505	7.70 523	7.06 519	2.69 504	4.26 514	3.42 499	1.84 513	0.77 502	2.68 517	1.13 509	2.42 512	1.47 513

KSHMR	2.57 502	1.93 510	1.69 484	2.63 517	2.42 516	2.86 502	2.07 514	3.27 508	6.50 515	2.49 496	3.36 501	3.41 501	1.92 491	2.49 500	1.94 480	2.13 516	1.40 517	2.79 520	1.50 516	2.73 515	1.77 514

notaker	2.76 503	2.29 515	1.80 488	2.96 519	2.58 520	2.90 504	1.75 509	3.24 507	3.05 503	2.78 500	4.24 511	6.15 517	2.51 501	3.34 505	2.75 494	2.31 518	1.18 515	3.00 521	1.65 517	2.84 518	1.97 515

UNDER WATER	3.46 509	2.07 513	3.64 505	3.09 520	2.48 517	3.75 511	2.42 518	3.31 509	13.77 524	2.90 506	2.95 493	5.84 513	3.69 514	3.69 509	3.48 501	2.07 515	1.11 514	2.70 518	1.40 514	2.84 518	1.98 516

ktn	2.98 507	2.25 514	1.73 486	2.84 518	2.53 519	3.76 512	2.15 515	3.70 512	5.47 514	2.75 499	5.17 519	5.94 515	2.48 500	3.23 504	2.46 492	2.34 520	1.44 518	2.78 519	2.03 519	2.45 513	2.01 517

UNDER WATER-64	3.53 510	2.01 511	3.94 506	3.22 522	2.49 518	5.41 517	2.60 519	3.43 511	12.41 521	3.03 507	2.68 488	6.07 516	4.04 515	3.79 511	3.33 497	2.02 514	1.24 516	2.63 516	1.46 515	2.78 516	2.08 518

tt	6.20 519	0.20 124	5.89 511	3.55 523	2.07 511	11.26 524	19.21 526	11.74 526	5.46 513	2.69 498	2.04 472	4.87 511	6.25 519	3.70 510	7.09 516	8.32 528	11.17 533	4.93 525	5.41 527	5.74 525	2.37 519

DPSimNet_ROB	3.58 511	2.45 517	8.57 515	2.53 513	2.37 515	2.88 503	3.77 521	3.14 505	3.23 505	4.71 518	3.86 505	4.68 506	4.87 518	4.07 513	5.62 510	2.33 519	2.33 521	2.47 514	2.52 520	2.51 514	2.64 520

JetRed	5.27 518	5.84 524	12.81 522	2.36 512	2.83 521	12.23 525	10.50 525	4.46 515	3.60 507	3.86 513	3.83 504	4.85 510	4.18 516	6.78 519	11.96 521	2.17 517	2.96 523	2.18 509	1.97 518	3.38 521	2.68 521

HanzoNet	6.76 521	2.45 517	4.22 508	3.19 521	2.94 522	3.62 510	2.28 517	4.79 519	7.20 516	14.00 529	13.19 528	17.49 530	22.30 534	13.25 527	6.19 512	4.20 523	1.93 520	3.10 522	2.56 521	3.35 520	2.88 522

MADNet++	4.03 512	2.70 521	3.44 504	3.72 524	3.44 523	4.44 514	3.52 520	3.95 514	3.61 508	4.46 514	4.98 517	4.10 504	4.58 517	7.00 520	5.89 511	3.74 521	3.67 524	3.27 523	2.71 522	3.70 523	3.66 523

PML	40.80 542	29.24 535	11.87 521	7.20 526	14.47 525	92.13 542	213.69 543	7.63 522	23.35 535	74.72 542	190.14 543	50.17 543	26.15 536	21.39 531	12.70 522	8.76 529	2.92 522	8.45 529	3.25 524	13.26 529	4.42 524

ASD4	9.96 524	8.86 527	17.78 523	7.17 525	9.80 524	16.08 528	28.92 530	9.77 525	8.20 518	7.02 523	7.08 522	8.47 521	9.57 522	11.17 526	20.26 527	4.12 522	4.14 525	5.57 528	4.74 525	5.53 524	4.90 525

TCMNet-wrong-test	8.97 522	10.42 528	8.74 516	19.56 529	17.61 528	12.53 526	9.01 524	13.59 528	2.18 489	4.64 516	5.11 518	14.63 526	11.09 523	7.19 521	9.73 518	5.56 527	0.89 506	3.77 524	3.11 523	10.34 528	9.80 526

LSM	4.74 517	0.77 469	10.16 517	0.70 469	56.56 538	1.02 414	1.00 475	1.24 425	1.62 477	2.04 484	2.34 476	1.33 434	1.17 455	1.38 461	1.09 446	0.33 431	0.49 485	0.39 445	0.46 467	0.51 461	10.09 527

DPSMNet_ROB	12.08 526	8.00 525	21.00 525	8.97 528	16.79 527	10.67 522	30.89 532	9.02 524	15.17 527	6.51 521	15.41 532	9.04 522	14.85 525	9.27 524	21.67 529	4.58 525	8.57 528	5.09 527	9.29 529	5.90 526	10.95 528

DGTPSM_ROB	12.07 525	8.00 525	20.99 524	8.93 527	16.78 526	10.67 522	30.87 531	9.01 523	15.16 526	6.50 520	15.41 532	9.04 522	14.85 525	9.25 523	21.67 529	4.57 524	8.57 528	5.08 526	9.28 528	5.90 526	10.95 528

Anonymous_1	33.25 533	18.26 529	23.92 527	20.54 530	21.28 531	25.59 530	35.94 533	22.01 537	15.57 528	13.33 526	13.49 529	18.08 531	15.29 527	20.36 528	24.60 531	16.28 536	8.84 530	66.59 540	118.00 540	155.73 543	11.23 530

DPSM_ROB	17.78 528	18.63 530	24.31 531	20.90 531	19.47 529	25.97 531	36.21 534	21.23 535	16.24 529	13.38 527	14.06 530	19.18 533	16.30 528	20.78 529	25.67 532	9.38 530	9.23 531	9.49 530	9.82 530	13.51 530	11.91 531

DPSM	17.78 528	18.63 530	24.31 531	20.90 531	19.47 529	25.97 531	36.21 534	21.23 535	16.24 529	13.38 527	14.06 530	19.18 533	16.30 528	20.78 529	25.67 532	9.38 530	9.23 531	9.49 530	9.82 530	13.51 530	11.91 531

CasAABBNet	35.74 534	37.43 539	48.72 538	42.22 537	39.20 536	52.24 539	73.12 541	42.61 540	32.62 539	26.78 535	27.95 534	38.58 539	32.60 538	41.67 540	51.65 541	18.74 537	18.57 539	19.15 533	19.77 534	27.20 532	23.98 533

Selective-RAFT-Error	35.84 535	37.49 540	48.83 539	42.26 538	39.24 537	52.30 540	73.09 540	42.66 541	32.61 538	26.80 536	28.30 537	38.84 541	33.51 540	41.68 541	51.59 540	18.82 538	18.58 540	19.17 534	19.80 535	27.28 533	24.05 534

LRCNet_RVC	21.24 531	31.15 536	21.41 526	28.98 534	23.82 532	3.13 507	0.60 410	20.96 534	1.59 473	25.58 534	28.15 536	21.99 535	14.79 524	21.94 535	16.41 525	28.89 540	14.87 534	33.53 536	31.28 536	29.51 538	26.16 535

LSM0	38.95 541	37.60 541	48.58 537	43.57 539	91.06 543	52.57 541	72.57 539	43.17 542	32.63 540	26.97 537	27.97 535	38.65 540	32.94 539	41.86 542	51.78 542	18.89 539	18.41 535	19.13 532	19.63 533	27.29 534	33.77 536

xxxxx1	36.64 536	19.51 532	24.21 528	61.66 540	64.63 540	27.28 534	40.10 536	20.25 530	18.63 532	14.07 530	12.97 525	17.26 527	17.36 530	21.70 532	27.93 534	13.18 533	18.50 536	111.26 541	133.37 541	29.24 535	39.73 537

tt_ll	36.64 536	19.51 532	24.21 528	61.66 540	64.63 540	27.28 534	40.10 536	20.25 530	18.63 532	14.07 530	12.97 525	17.26 527	17.36 530	21.70 532	27.93 534	13.18 533	18.50 536	111.26 541	133.37 541	29.24 535	39.73 537

ff	36.64 536	19.51 532	24.21 528	61.66 540	64.63 540	27.28 534	40.10 536	20.25 530	18.63 532	14.07 530	12.97 525	17.26 527	17.36 530	21.70 532	27.93 534	13.18 533	18.50 536	111.26 541	133.37 541	29.24 535	39.73 537

HaxPig	31.96 532	37.24 538	34.27 533	24.37 533	24.88 533	18.26 529	19.86 527	20.64 533	28.52 537	35.97 539	38.75 539	25.57 536	28.72 537	33.88 537	34.39 537	35.94 541	38.87 541	37.80 537	40.48 537	39.68 539	41.15 540

AVERAGE_ROB	37.58 540	40.13 542	40.15 535	34.81 536	33.82 535	28.55 537	25.10 529	32.02 539	34.06 542	41.28 540	40.66 540	34.46 538	34.81 542	39.18 538	37.57 539	42.78 542	43.44 542	43.82 538	43.03 538	40.47 540	41.51 541

MEDIAN_ROB	37.38 539	40.85 543	40.60 536	32.31 535	31.85 534	27.20 533	24.55 528	29.10 538	33.19 541	42.09 541	41.76 541	33.35 537	34.39 541	39.78 539	37.07 538	43.64 543	44.10 543	44.12 539	43.40 539	41.51 541	42.76 542

test_example2	176.61 543	205.14 544	198.86 543	188.60 544	190.98 544	152.67 543	170.61 542	94.86 543	123.55 543	178.88 543	179.48 542	158.94 544	141.34 543	192.61 543	198.96 543	203.76 544	236.37 544	164.13 544	173.55 544	218.58 544	160.41 543

ccccc	429.48 544	429.19 545	527.00 544	507.10 545	501.20 545	356.95 544	342.70 544	380.82 544	297.90 544	334.51 544	389.17 544	372.86 545	449.39 544	499.17 544	553.56 544	561.44 545	431.22 545	334.28 545	290.86 545	540.88 545	489.46 544

FADE		2.05 512		1.03 486	0.99 488							2.73 489				11.57 532	1.70 519	23.09 535	15.86 532	0.62 477

Low-res two-view benchmark