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

FoundationStereo	0.17 1	0.14 2	0.25 9	0.30 7	0.16 5	0.23 10	0.20 4	0.22 2	0.15 1	0.18 2	0.16 2	0.20 5	0.19 9	0.26 1	0.21 4	0.13 31	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.10 1	0.09 1

dual_stereo	0.19 2	0.14 2	0.24 4	0.31 10	0.16 5	0.16 2	0.20 4	0.29 3	0.20 3	0.23 7	0.20 5	0.22 6	0.14 1	0.52 110	0.24 24	0.13 31	0.10 23	0.11 1	0.09 9	0.10 1	0.09 1

MonSter	0.20 3	0.14 2	0.25 9	0.31 10	0.15 1	0.22 7	0.22 22	0.39 12	0.33 30	0.20 3	0.25 16	0.17 2	0.15 2	0.38 27	0.18 1	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 9	0.11 3	0.09 1

StereoAnything_RVC	0.21 4	0.68 451	0.39 117	0.28 2	0.15 1	0.23 10	0.18 2	0.20 1	0.19 2	0.16 1	0.16 2	0.15 1	0.22 23	0.30 6	0.18 1	0.16 165	0.09 4	0.12 4	0.08 1	0.16 163	0.09 1

IGEV-Stereo++	0.21 4	0.15 10	0.27 16	0.37 84	0.19 19	0.22 7	0.18 2	0.42 24	0.35 45	0.22 6	0.28 23	0.24 9	0.18 5	0.27 3	0.22 6	0.12 6	0.09 4	0.12 4	0.10 25	0.12 17	0.10 8

GREAT-IGEV	0.22 6	0.15 10	0.31 28	0.29 4	0.22 70	0.21 6	0.26 62	0.33 6	0.31 20	0.20 3	0.30 26	0.22 6	0.22 23	0.47 79	0.22 6	0.11 2	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.13 44	0.10 8

DEFOM-Stereo	0.22 6	0.15 10	0.26 12	0.33 20	0.20 38	0.61 278	0.21 15	0.30 5	0.31 20	0.23 7	0.19 4	0.18 3	0.18 5	0.41 41	0.22 6	0.12 6	0.10 23	0.12 4	0.09 9	0.11 3	0.11 29

AIO_rvc	0.23 8	0.16 21	0.32 35	0.34 26	0.19 19	0.26 28	0.33 165	0.40 17	0.22 4	0.26 17	0.24 13	0.34 43	0.15 2	0.51 104	0.24 24	0.12 6	0.09 4	0.13 23	0.10 25	0.12 17	0.10 8

AIO_test	0.23 8	0.16 21	0.28 19	0.34 26	0.20 38	0.30 74	0.39 277	0.38 10	0.25 8	0.25 14	0.28 23	0.32 27	0.22 23	0.38 27	0.25 37	0.12 6	0.09 4	0.13 23	0.10 25	0.12 17	0.09 1

IGEV-Stereo+	0.23 8	0.14 2	0.26 12	0.32 15	0.19 19	0.12 1	0.17 1	0.29 3	0.29 14	0.21 5	0.15 1	0.22 6	0.22 23	0.40 35	0.22 6	0.14 64	0.10 23	0.12 4	0.09 9	0.15 125	0.86 478

HUF	0.24 11	0.16 21	0.33 42	0.32 15	0.18 12	0.25 25	0.40 287	0.42 24	0.34 32	0.25 14	0.23 7	0.32 27	0.28 77	0.34 14	0.24 24	0.13 31	0.10 23	0.13 23	0.09 9	0.12 17	0.10 8

GIP-stereo	0.24 11	0.18 61	0.30 25	0.37 84	0.24 136	0.26 28	0.20 4	0.46 39	0.36 51	0.24 11	0.39 53	0.35 52	0.20 13	0.31 7	0.21 4	0.15 119	0.10 23	0.13 23	0.10 25	0.12 17	0.11 29

RAStereo	0.24 11	0.17 42	0.29 22	0.40 173	0.21 52	0.23 10	0.26 62	0.42 24	0.45 102	0.23 7	0.34 42	0.30 19	0.19 9	0.34 14	0.25 37	0.15 119	0.12 150	0.16 103	0.13 95	0.14 80	0.11 29

IGEV++	0.24 11	0.17 42	0.31 28	0.38 112	0.22 70	0.24 16	0.22 22	0.50 55	0.23 5	0.28 27	0.35 46	0.30 19	0.22 23	0.31 7	0.28 99	0.14 64	0.10 23	0.13 23	0.10 25	0.13 44	0.13 100

Selective-IGEV	0.24 11	0.18 61	0.35 66	0.35 52	0.19 19	0.27 40	0.25 53	0.55 76	0.23 5	0.27 25	0.25 16	0.34 43	0.19 9	0.58 171	0.22 6	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.12 17	0.10 8

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 16	0.31 341	0.24 4	0.51 384	0.19 19	0.29 65	0.22 22	0.40 17	0.37 64	0.26 17	0.24 13	0.24 9	0.31 111	0.44 59	0.22 6	0.14 64	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.14 80	0.10 8

IGEV-RUCA	0.25 16	0.16 21	0.34 57	0.39 140	0.27 236	0.33 106	0.20 4	0.38 10	0.36 51	0.26 17	0.31 33	0.25 13	0.21 18	0.48 89	0.24 24	0.20 283	0.11 96	0.13 23	0.10 25	0.17 197	0.15 166

fffft	0.25 16	0.17 42	0.37 88	0.36 68	0.22 70	0.28 54	0.36 220	0.42 24	0.24 7	0.36 52	0.23 7	0.27 15	0.22 23	0.52 110	0.27 82	0.12 6	0.09 4	0.16 103	0.12 65	0.12 17	0.12 70
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 16	0.18 61	0.34 57	0.37 84	0.18 12	0.28 54	0.30 114	0.48 44	0.27 9	0.29 32	0.30 26	0.32 27	0.17 4	0.52 110	0.23 20	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.10 8

RSM++	0.25 16	0.18 61	0.34 57	0.36 68	0.20 38	0.28 54	0.30 114	0.51 57	0.32 26	0.25 14	0.22 6	0.37 63	0.21 18	0.50 98	0.24 24	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.12 65	0.14 80	0.10 8

RSM	0.25 16	0.18 61	0.33 42	0.36 68	0.20 38	0.27 40	0.34 176	0.51 57	0.27 9	0.26 17	0.23 7	0.39 74	0.21 18	0.56 140	0.22 6	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.14 80	0.10 8

MoCha-V2	0.25 16	0.15 10	0.29 22	0.40 173	0.18 12	0.27 40	0.26 62	0.49 47	0.27 9	0.36 52	0.27 19	0.33 39	0.35 136	0.49 93	0.22 6	0.12 6	0.10 23	0.12 4	0.10 25	0.13 44	0.11 29

EGLCR-Stereo	0.25 16	0.16 21	0.33 42	0.34 26	0.20 38	0.35 124	0.20 4	0.52 66	0.36 51	0.28 27	0.27 19	0.41 90	0.18 5	0.45 62	0.26 65	0.14 64	0.10 23	0.16 103	0.14 123	0.13 44	0.11 29

SCV_C0	0.26 24	0.18 61	0.34 57	0.35 52	0.24 136	0.23 10	0.28 89	0.51 57	0.36 51	0.31 36	0.36 48	0.37 63	0.20 13	0.57 151	0.22 6	0.13 31	0.10 23	0.13 23	0.11 41	0.16 163	0.12 70

SCV	0.26 24	0.19 88	0.33 42	0.35 52	0.21 52	0.27 40	0.34 176	0.56 78	0.28 12	0.24 11	0.28 23	0.37 63	0.23 32	0.49 93	0.22 6	0.18 230	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.15 125	0.11 29

castereo++	0.26 24	0.16 21	0.26 12	0.33 20	0.19 19	0.75 342	0.20 4	0.37 7	0.47 111	0.23 7	0.23 7	0.35 52	0.28 77	0.39 31	0.19 3	0.14 64	0.09 4	0.14 40	0.09 9	0.11 3	0.10 8

SMoEStereo_RVC	0.26 24	0.19 88	0.35 66	0.35 52	0.22 70	0.36 133	0.32 155	0.39 12	0.34 32	0.37 57	0.30 26	0.33 39	0.24 39	0.53 119	0.24 24	0.12 6	0.10 23	0.16 103	0.12 65	0.12 17	0.11 29

mms	0.26 24	0.21 152	0.33 42	0.37 84	0.25 168	0.30 74	0.33 165	0.40 17	0.32 26	0.28 27	0.34 42	0.34 43	0.20 13	0.45 62	0.26 65	0.12 6	0.11 96	0.16 103	0.12 65	0.14 80	0.11 29

ours_stereo	0.26 24	0.21 152	0.33 42	0.38 112	0.23 108	0.30 74	0.33 165	0.42 24	0.38 69	0.26 17	0.34 42	0.35 52	0.23 32	0.47 79	0.27 82	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.12 65	0.14 80	0.10 8

Occ-G	0.26 24	0.14 2	0.28 19	0.34 26	0.20 38	0.27 40	0.34 176	0.41 21	0.31 20	0.29 32	0.43 61	0.49 135	0.25 44	0.47 79	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.14 40	0.11 41	0.12 17	0.12 70

MaDis-Stereo	0.26 24	0.18 61	0.36 73	0.36 68	0.26 208	0.27 40	0.27 76	0.43 32	0.35 45	0.27 25	0.26 18	0.41 90	0.28 77	0.40 35	0.28 99	0.16 165	0.14 240	0.16 103	0.13 95	0.14 80	0.12 70

CroCo-Stereo	0.26 24	0.22 187	0.36 73	0.48 339	0.22 70	0.20 3	0.29 99	0.51 57	0.44 95	0.28 27	0.23 7	0.42 99	0.26 56	0.29 4	0.26 65	0.15 119	0.13 209	0.13 23	0.11 41	0.16 163	0.12 70
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
tt45	0.27 33	0.17 42	0.34 57	0.35 52	0.23 108	0.38 150	0.28 89	0.46 39	0.28 12	0.40 76	0.27 19	0.38 71	0.25 44	0.57 151	0.26 65	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.12 17	0.14 143

999	0.27 33	0.16 21	0.35 66	0.36 68	0.24 136	0.31 89	0.27 76	0.49 47	0.38 69	0.26 17	0.30 26	0.39 74	0.23 32	0.63 219	0.25 37	0.13 31	0.10 23	0.14 40	0.12 65	0.12 17	0.14 143

Pointernet	0.27 33	0.14 2	0.33 42	0.35 52	0.23 108	0.35 124	0.21 15	0.72 197	0.38 69	0.39 71	0.36 48	0.34 43	0.25 44	0.36 19	0.25 37	0.15 119	0.10 23	0.12 4	0.08 1	0.11 3	0.10 8

trnet	0.27 33	0.14 2	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 137	0.23 35	0.52 66	0.72 200	0.42 85	0.51 92	0.34 43	0.26 56	0.39 31	0.25 37	0.15 119	0.11 96	0.12 4	0.08 1	0.11 3	0.10 8

UniTT-Stereo	0.27 33	0.17 42	0.37 88	0.40 173	0.27 236	0.30 74	0.28 89	0.39 12	0.31 20	0.29 32	0.46 69	0.27 15	0.25 44	0.47 79	0.34 163	0.17 201	0.13 209	0.13 23	0.12 65	0.14 80	0.12 70

AEACV	0.27 33	0.17 42	0.31 28	0.34 26	0.45 418	0.26 28	0.28 89	0.37 7	0.32 26	0.30 35	0.46 69	0.31 25	0.37 154	0.36 19	0.24 24	0.14 64	0.10 23	0.15 78	0.12 65	0.13 44	0.11 29

LoS_RVC	0.27 33	0.16 21	0.27 16	0.32 15	0.30 299	0.44 189	0.34 176	0.41 21	0.33 30	0.31 36	0.51 92	0.29 18	0.32 116	0.36 19	0.28 99	0.11 2	0.10 23	0.11 1	0.08 1	0.11 3	0.19 278

castereo	0.28 40	0.16 21	0.32 35	0.35 52	0.21 52	0.40 160	0.42 311	0.50 55	0.66 175	0.26 17	0.41 56	0.37 63	0.36 150	0.33 12	0.24 24	0.13 31	0.09 4	0.13 23	0.10 25	0.11 3	0.10 8

fffy	0.28 40	0.21 152	0.34 57	0.37 84	0.23 108	0.33 106	0.29 99	0.51 57	0.41 82	0.32 42	0.37 51	0.39 74	0.27 64	0.50 98	0.27 82	0.12 6	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.14 80	0.11 29

WCG-NET	0.28 40	0.15 10	0.33 42	0.33 20	0.19 19	0.33 106	0.27 76	0.39 12	0.80 249	0.46 98	0.49 80	0.39 74	0.25 44	0.40 35	0.25 37	0.12 6	0.09 4	0.13 23	0.11 41	0.12 17	0.10 8

MGS-Stereo	0.28 40	0.19 88	0.40 127	0.36 68	0.23 108	0.37 137	0.30 114	0.39 12	0.44 95	0.31 36	0.51 92	0.40 84	0.24 39	0.43 50	0.26 65	0.15 119	0.12 150	0.15 78	0.13 95	0.14 80	0.13 100

testlalala	0.28 40	0.19 88	0.43 166	0.34 26	0.23 108	0.45 197	0.30 114	0.43 32	0.29 14	0.68 196	0.49 80	0.35 52	0.25 44	0.32 10	0.25 37	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.09 9	0.11 3	0.11 29

GCAP-Stereo	0.28 40	0.19 88	0.40 127	0.38 112	0.19 19	0.38 150	0.23 35	0.57 82	0.41 82	0.45 93	0.49 80	0.39 74	0.27 64	0.33 12	0.23 20	0.14 64	0.12 150	0.14 40	0.11 41	0.12 17	0.11 29

CES	0.28 40	0.14 2	0.23 1	0.30 7	0.70 462	0.37 137	0.27 76	0.48 44	0.46 106	0.34 46	0.48 77	0.27 15	0.22 23	0.39 31	0.23 20	0.13 31	0.11 96	0.12 4	0.08 1	0.13 44	0.17 229

MC-Stereo	0.28 40	0.17 42	0.32 35	0.38 112	0.20 38	0.26 28	0.26 62	0.49 47	0.37 64	0.37 57	0.61 127	0.41 90	0.31 111	0.55 130	0.25 37	0.13 31	0.09 4	0.14 40	0.12 65	0.12 17	0.11 29

CroCo-Stereo Lap2	0.28 40	0.24 243	0.39 117	0.50 368	0.29 285	0.20 3	0.31 136	0.49 47	0.38 69	0.24 11	0.27 19	0.46 122	0.31 111	0.39 31	0.30 119	0.14 64	0.15 269	0.16 103	0.13 95	0.16 163	0.15 166

CREStereo	0.28 40	0.15 10	0.24 4	0.27 1	0.17 8	0.37 137	0.25 53	0.51 57	0.72 200	0.42 85	0.51 92	0.32 27	0.26 56	0.38 27	0.25 37	0.16 165	0.11 96	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.11 29
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
HART	0.29 50	0.16 21	0.32 35	0.40 173	0.21 52	0.32 100	0.26 62	0.62 113	0.31 20	0.33 44	0.65 136	0.41 90	0.22 23	0.55 130	0.25 37	0.12 6	0.10 23	0.15 78	0.11 41	0.15 125	0.11 29

ff7	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.36 68	0.26 208	0.31 89	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.33 36	0.32 27	0.29 91	0.58 171	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

IGEVStereo-DCA	0.29 50	0.22 187	0.38 99	0.35 52	0.27 236	0.37 137	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.30 26	0.35 52	0.27 64	0.51 104	0.22 6	0.15 119	0.12 150	0.16 103	0.12 65	0.13 44	0.15 166

ffff	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.36 68	0.26 208	0.31 89	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.33 36	0.32 27	0.29 91	0.58 171	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

rrr	0.29 50	0.22 187	0.41 135	0.35 52	0.27 236	0.37 137	0.32 155	0.52 66	0.42 89	0.38 63	0.30 26	0.35 52	0.27 64	0.51 104	0.22 6	0.15 119	0.12 150	0.16 103	0.13 95	0.13 44	0.14 143

11t	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.36 68	0.26 208	0.31 89	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.33 36	0.32 27	0.29 91	0.58 171	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

anonymousdsp	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.37 84	0.25 168	0.30 74	0.35 199	0.63 120	0.35 45	0.39 71	0.33 36	0.33 39	0.28 77	0.59 186	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

LoS	0.29 50	0.15 10	0.30 25	0.29 4	0.18 12	0.33 106	0.29 99	0.51 57	0.72 200	0.34 46	0.52 100	0.41 90	0.28 77	0.47 79	0.28 99	0.15 119	0.11 96	0.13 23	0.09 9	0.11 3	0.11 29
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.35 52	0.24 136	0.32 100	0.43 315	0.57 82	0.37 64	0.33 44	0.30 26	0.32 27	0.28 77	0.57 151	0.26 65	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.13 44	0.13 100

ccc-4	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.36 68	0.26 208	0.31 89	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.33 36	0.32 27	0.29 91	0.58 171	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

IGEV-Stereo	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.37 84	0.25 168	0.30 74	0.35 199	0.63 120	0.35 45	0.39 71	0.33 36	0.33 39	0.28 77	0.59 186	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 50	0.19 88	0.27 16	0.44 281	0.19 19	0.31 89	0.26 62	0.47 42	0.43 91	0.37 57	0.47 75	0.41 90	0.23 32	0.50 98	0.34 163	0.14 64	0.18 335	0.19 220	0.16 179	0.16 163	0.13 100

test_xeample3	0.29 50	0.21 152	0.41 135	0.35 52	0.26 208	0.35 124	0.32 155	0.56 78	0.36 51	0.43 88	0.32 35	0.34 43	0.28 77	0.54 125	0.23 20	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.12 65	0.14 80	0.13 100

MM-Stereo_test2	0.30 63	0.18 61	0.39 117	0.40 173	0.24 136	0.42 181	0.42 311	0.63 120	0.41 82	0.37 57	0.35 46	0.32 27	0.26 56	0.53 119	0.25 37	0.12 6	0.10 23	0.15 78	0.12 65	0.15 125	0.10 8

Reg-Stereo(zero)	0.30 63	0.16 21	0.28 19	0.34 26	0.18 12	0.32 100	0.20 4	0.63 120	0.68 183	0.50 110	0.52 100	0.51 141	0.30 104	0.45 62	0.25 37	0.13 31	0.10 23	0.12 4	0.10 25	0.12 17	0.11 29

GCAP-BAT	0.30 63	0.21 152	0.42 156	0.33 20	0.27 236	0.26 28	0.27 76	0.45 37	0.30 17	0.60 140	0.64 133	0.45 114	0.23 32	0.56 140	0.26 65	0.15 119	0.12 150	0.15 78	0.10 25	0.12 17	0.11 29

CASnet	0.30 63	0.20 119	0.33 42	0.41 204	0.16 5	0.26 28	0.24 46	0.52 66	0.53 126	0.52 118	0.54 106	0.39 74	0.24 39	0.40 35	0.26 65	0.14 64	0.10 23	0.22 304	0.18 254	0.18 219	0.11 29
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 63	0.15 10	0.31 28	0.30 7	0.17 8	0.55 237	0.23 35	0.44 34	0.55 135	0.59 136	0.68 149	0.37 63	0.26 56	0.35 18	0.27 82	0.15 119	0.16 300	0.12 4	0.10 25	0.13 44	0.14 143

rvit_stereo_0081_aga	0.31 68	0.28 316	0.44 178	0.42 244	0.29 285	0.34 116	0.31 136	0.44 34	0.40 78	0.39 71	0.44 62	0.40 84	0.32 116	0.42 46	0.29 113	0.23 336	0.17 319	0.19 220	0.16 179	0.20 269	0.15 166

rvit_stereo_0080	0.31 68	0.25 266	0.40 127	0.39 140	0.28 259	0.27 40	0.46 331	0.49 47	0.44 95	0.35 50	0.42 59	0.40 84	0.28 77	0.41 41	0.33 148	0.22 322	0.17 319	0.17 137	0.16 179	0.22 311	0.15 166

WCG-NET（raft）	0.31 68	0.15 10	0.36 73	0.32 15	0.19 19	0.35 124	0.27 76	0.51 57	0.78 239	0.45 93	0.55 111	0.48 130	0.27 64	0.54 125	0.26 65	0.13 31	0.10 23	0.12 4	0.11 41	0.12 17	0.11 29

whm_eth	0.31 68	0.25 266	0.40 127	0.39 140	0.28 259	0.27 40	0.46 331	0.49 47	0.44 95	0.35 50	0.42 59	0.40 84	0.28 77	0.41 41	0.33 148	0.22 322	0.17 319	0.17 137	0.16 179	0.22 311	0.15 166

plain	0.31 68	0.20 119	0.50 263	0.39 140	0.29 285	0.27 40	0.30 114	0.44 34	0.35 45	0.31 36	0.66 143	0.30 19	0.31 111	0.65 238	0.31 126	0.17 201	0.13 209	0.20 249	0.15 148	0.17 197	0.12 70

MIF-Stereo (partial)	0.31 68	0.18 61	0.37 88	0.41 204	0.31 320	0.28 54	0.23 35	0.47 42	0.42 89	0.31 36	0.63 130	0.36 61	0.35 136	0.57 151	0.31 126	0.17 201	0.13 209	0.19 220	0.17 227	0.18 219	0.14 143

rvit_stereo_0081	0.32 74	0.24 243	0.47 219	0.43 263	0.26 208	0.30 74	0.37 234	0.42 24	0.55 135	0.36 52	0.40 54	0.39 74	0.35 136	0.43 50	0.33 148	0.22 322	0.16 300	0.19 220	0.16 179	0.19 253	0.13 100

rvit_stereo_0082	0.32 74	0.24 243	0.47 219	0.43 263	0.26 208	0.30 74	0.37 234	0.42 24	0.55 135	0.36 52	0.40 54	0.39 74	0.35 136	0.43 50	0.33 148	0.22 322	0.16 300	0.19 220	0.16 179	0.19 253	0.13 100

RAFT-Stereo-weight	0.32 74	0.18 61	0.33 42	0.39 140	0.22 70	0.26 28	0.29 99	0.67 153	0.80 249	0.53 121	0.51 92	0.58 172	0.20 13	0.47 79	0.27 82	0.13 31	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.11 29

CAS++	0.32 74	0.24 243	0.36 73	0.37 84	0.26 208	0.28 54	0.23 35	0.87 263	0.50 118	0.47 103	0.45 64	0.26 14	0.21 18	0.49 93	0.24 24	0.23 336	0.19 349	0.22 304	0.17 227	0.21 290	0.16 211
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 74	0.22 187	0.34 57	0.42 244	0.28 259	0.40 160	0.50 355	0.72 197	0.37 64	0.37 57	0.34 42	0.32 27	0.31 111	0.59 186	0.27 82	0.14 64	0.13 209	0.18 180	0.17 227	0.17 197	0.16 211

MSKI-zero shot	0.32 74	0.17 42	0.34 57	0.39 140	0.21 52	0.32 100	0.22 22	0.61 107	0.43 91	0.52 118	0.64 133	0.61 198	0.20 13	0.74 299	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.10 25	0.12 17	0.12 70

iRaftStereo_RVC	0.32 74	0.19 88	0.37 88	0.39 140	0.22 70	0.31 89	0.29 99	0.68 163	0.51 120	0.49 107	0.66 143	0.37 63	0.23 32	0.45 62	0.33 148	0.14 64	0.10 23	0.18 180	0.17 227	0.15 125	0.12 70

CREStereo++_RVC	0.32 74	0.15 10	0.23 1	0.31 10	0.24 136	0.27 40	0.22 22	0.46 39	0.88 298	0.46 98	0.80 202	0.30 19	0.26 56	0.36 19	0.33 148	0.13 31	0.09 4	0.13 23	0.51 469	0.13 44	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
XX-TBD	0.32 74	0.53 432	0.26 12	0.51 384	0.20 38	0.37 137	0.24 46	0.40 17	0.73 207	0.54 125	0.69 150	0.31 25	0.25 44	0.32 10	0.27 82	0.16 165	0.10 23	0.12 4	0.09 9	0.13 44	0.11 29

PMTNet	0.32 74	0.16 21	0.24 4	0.29 4	0.18 12	0.45 197	0.22 22	0.56 78	0.63 160	0.46 98	0.54 106	0.39 74	0.34 133	0.48 89	0.24 24	0.75 474	0.10 23	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.11 29

MM-Stereo_test1	0.33 84	0.19 88	0.36 73	0.41 204	0.23 108	0.36 133	0.45 327	0.58 88	0.54 130	0.60 140	0.50 84	0.38 71	0.37 154	0.60 192	0.26 65	0.15 119	0.13 209	0.17 137	0.14 123	0.15 125	0.12 70

tg	0.33 84	0.18 61	0.37 88	0.39 140	0.22 70	0.38 150	0.26 62	0.70 185	0.56 141	0.47 103	0.65 136	0.42 99	0.24 39	0.55 130	0.33 148	0.14 64	0.10 23	0.18 180	0.17 227	0.14 80	0.11 29

model_zeroshot	0.33 84	0.18 61	0.48 239	0.39 140	0.28 259	0.45 197	0.25 53	0.63 120	0.45 102	0.61 147	0.50 84	0.51 141	0.25 44	0.45 62	0.26 65	0.16 165	0.13 209	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.13 100

rvit_stereo_ft	0.33 84	0.25 266	0.47 219	0.52 396	0.32 336	0.33 106	0.47 338	0.49 47	0.50 118	0.34 46	0.41 56	0.41 90	0.32 116	0.48 89	0.34 163	0.22 322	0.14 240	0.19 220	0.18 254	0.19 253	0.14 143

4D-IteraStereo	0.33 84	0.18 61	0.40 127	0.40 173	0.24 136	0.32 100	0.27 76	0.58 88	0.72 200	0.65 176	0.54 106	0.42 99	0.23 32	0.45 62	0.28 99	0.14 64	0.09 4	0.19 220	0.16 179	0.16 163	0.11 29

MM-Stereo_test3	0.34 89	0.19 88	0.31 28	0.41 204	0.25 168	0.35 124	0.44 324	0.72 197	0.92 323	0.46 98	0.52 100	0.41 90	0.29 91	0.44 59	0.28 99	0.16 165	0.15 269	0.17 137	0.13 95	0.14 80	0.13 100

rvit_stereo_0083	0.34 89	0.24 243	0.50 263	0.44 281	0.27 236	0.34 116	0.35 199	0.45 37	0.62 149	0.37 57	0.47 75	0.42 99	0.35 136	0.40 35	0.36 196	0.22 322	0.20 358	0.20 249	0.17 227	0.20 269	0.14 143

gcap-zeroshot	0.34 89	0.18 61	0.52 280	0.38 112	0.22 70	0.49 211	0.27 76	0.52 66	0.34 32	0.64 167	0.50 84	0.83 307	0.34 133	0.48 89	0.24 24	0.13 31	0.11 96	0.15 78	0.12 65	0.13 44	0.12 70

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 89	0.27 302	0.45 190	0.36 68	0.25 168	0.48 207	0.30 114	0.58 88	0.90 313	0.42 85	0.36 48	0.30 19	0.29 91	0.49 93	0.30 119	0.16 165	0.14 240	0.18 180	0.15 148	0.18 219	0.15 166

AE-Stereo	0.34 89	0.21 152	0.42 156	0.48 339	0.31 320	0.48 207	0.35 199	0.61 107	0.62 149	0.32 42	0.55 111	0.52 145	0.27 64	0.47 79	0.29 113	0.13 31	0.13 209	0.18 180	0.16 179	0.15 125	0.12 70

IGEV_Zeroshot_test	0.34 89	0.18 61	0.67 352	0.39 140	0.28 259	0.30 74	0.25 53	0.74 210	0.31 20	0.62 149	0.57 117	0.54 153	0.25 44	0.53 119	0.27 82	0.14 64	0.10 23	0.15 78	0.14 123	0.14 80	0.12 70

RAFT-Test	0.34 89	0.18 61	0.37 88	0.38 112	0.23 108	0.50 214	0.23 35	0.69 171	0.40 78	0.60 140	0.85 234	0.61 198	0.28 77	0.46 72	0.27 82	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.12 70

CAS	0.34 89	0.13 1	0.25 9	1.28 482	0.30 299	0.46 202	0.38 255	0.48 44	0.47 111	0.34 46	0.52 100	0.24 9	0.19 9	0.29 4	0.27 82	0.69 472	0.08 1	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.15 166

test-3	0.34 89	0.16 21	0.43 166	0.39 140	0.21 52	0.43 184	0.22 22	0.63 120	0.78 239	0.71 218	0.45 64	0.64 213	0.27 64	0.43 50	0.31 126	0.12 6	0.09 4	0.17 137	0.13 95	0.12 17	0.10 8

test_1	0.34 89	0.16 21	0.43 166	0.39 140	0.21 52	0.43 184	0.23 35	0.63 120	0.78 239	0.68 196	0.45 64	0.64 213	0.27 64	0.43 50	0.31 126	0.12 6	0.09 4	0.17 137	0.13 95	0.12 17	0.10 8

cross-raft	0.34 89	0.20 119	0.37 88	0.44 281	0.23 108	0.32 100	0.35 199	0.74 210	0.40 78	0.60 140	0.77 179	0.57 164	0.27 64	0.43 50	0.28 99	0.12 6	0.10 23	0.15 78	0.13 95	0.15 125	0.11 29

raftrobust	0.34 89	0.19 88	0.36 73	0.41 204	0.27 236	0.30 74	0.25 53	0.71 193	0.63 160	0.58 134	0.55 111	0.45 114	0.46 206	0.51 104	0.29 113	0.16 165	0.12 150	0.14 40	0.12 65	0.12 17	0.13 100

EAI-Stereo	0.34 89	0.19 88	0.44 178	0.39 140	0.21 52	0.31 89	0.30 114	1.15 372	0.30 17	0.49 107	0.75 171	0.36 61	0.28 77	0.62 208	0.27 82	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.13 95	0.13 44	0.12 70

CFNet-RSSM	0.34 89	0.17 42	0.45 190	0.39 140	0.22 70	0.35 124	0.23 35	0.73 208	0.84 272	0.65 176	0.54 106	0.57 164	0.28 77	0.46 72	0.26 65	0.13 31	0.10 23	0.14 40	0.12 65	0.13 44	0.11 29

Gwc-CoAtRS	0.34 89	0.17 42	0.44 178	0.39 140	0.23 108	0.34 116	0.22 22	0.70 185	0.75 217	0.60 140	0.59 122	0.58 172	0.29 91	0.45 62	0.26 65	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.12 65	0.12 17	0.12 70

ACVNet-DCA	0.35 104	0.23 207	0.33 42	0.41 204	0.22 70	0.55 237	0.38 255	0.85 252	0.54 130	0.41 80	0.50 84	0.34 43	0.49 218	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.19 220	0.13 95	0.18 219	0.17 229

EKT-Stereo	0.35 104	0.23 207	0.39 117	0.43 263	0.29 285	0.38 150	0.31 136	0.69 171	0.64 167	0.45 93	0.63 130	0.49 135	0.27 64	0.56 140	0.33 148	0.18 230	0.14 240	0.18 180	0.15 148	0.16 163	0.16 211

Any-RAFT	0.35 104	0.16 21	0.30 25	0.34 26	0.21 52	0.52 222	0.22 22	0.88 268	0.73 207	0.53 121	0.73 160	0.64 213	0.28 77	0.46 72	0.24 24	0.15 119	0.10 23	0.13 23	0.10 25	0.13 44	0.12 70

HH	0.35 104	0.20 119	0.47 219	0.40 173	0.25 168	0.33 106	0.31 136	0.76 223	0.38 69	0.43 88	0.57 117	0.79 294	0.44 197	0.71 282	0.25 37	0.15 119	0.11 96	0.15 78	0.14 123	0.14 80	0.12 70

HanStereo	0.35 104	0.20 119	0.47 219	0.40 173	0.25 168	0.33 106	0.31 136	0.76 223	0.38 69	0.43 88	0.57 117	0.79 294	0.44 197	0.71 282	0.25 37	0.15 119	0.11 96	0.15 78	0.14 123	0.14 80	0.12 70

LL-Strereo2	0.35 104	0.24 243	0.48 239	0.41 204	0.26 208	0.35 124	0.24 46	0.67 153	0.44 95	0.54 125	0.51 92	0.66 231	0.25 44	0.66 246	0.30 119	0.14 64	0.12 150	0.23 323	0.20 306	0.18 219	0.13 100

anonymousdsp2	0.35 104	0.20 119	0.43 166	0.37 84	0.24 136	0.48 207	0.31 136	0.86 256	0.65 172	0.55 127	0.50 84	0.50 137	0.34 133	0.56 140	0.31 126	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.10 25	0.16 163	0.14 143

Selective-RAFT	0.35 104	0.23 207	0.51 275	0.44 281	0.21 52	0.64 302	0.27 76	0.59 91	0.63 160	0.40 76	0.38 52	0.55 156	0.40 174	0.57 151	0.35 180	0.13 31	0.11 96	0.14 40	0.12 65	0.16 163	0.13 100

RCA-Stereo	0.35 104	0.17 42	0.34 57	0.38 112	0.22 70	0.31 89	0.34 176	0.68 163	1.24 425	0.45 93	0.65 136	0.47 125	0.43 188	0.38 27	0.27 82	0.13 31	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.11 29

Patchmatch Stereo++	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.22 22	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.58 171	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166
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	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.31 136	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.56 140	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

ROB_FTStereo_v2	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.31 136	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.57 164	0.38 158	0.57 151	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

ROB_FTStereo	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.25 25	0.21 15	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.57 151	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

HUI-Stereo	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.22 22	0.60 101	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.50 98	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

iGMRVC	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.30 114	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.58 171	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

iRAFT	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.22 22	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.58 171	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

RAFT-IKP	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.28 89	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.57 164	0.38 158	0.58 171	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

sCroCo_RVC	0.35 104	0.28 316	0.69 362	0.51 384	0.39 384	0.41 174	0.31 136	0.49 47	0.45 102	0.31 36	0.48 77	0.38 71	0.32 116	0.46 72	0.32 136	0.21 298	0.22 374	0.19 220	0.19 282	0.21 290	0.20 300

testlalala2	0.36 122	0.18 61	0.45 190	0.89 467	0.53 439	0.44 189	0.26 62	0.61 107	0.49 114	0.68 196	0.56 114	0.44 112	0.24 39	0.34 14	0.31 126	0.15 119	0.12 150	0.14 40	0.10 25	0.13 44	0.13 100

1test111	0.36 122	0.23 207	0.33 42	0.41 204	0.22 70	0.55 237	0.38 255	0.85 252	0.54 130	0.41 80	0.50 84	0.34 43	0.49 218	0.55 130	0.45 268	0.16 165	0.10 23	0.19 220	0.13 95	0.18 219	0.17 229

11t1	0.36 122	0.21 152	0.42 156	0.35 52	0.22 70	0.62 286	0.29 99	0.69 171	0.43 91	0.60 140	0.53 104	0.53 149	0.48 215	0.56 140	0.40 232	0.18 230	0.14 240	0.16 103	0.13 95	0.17 197	0.17 229

tt1	0.36 122	0.24 243	0.32 35	0.41 204	0.22 70	0.54 232	0.38 255	0.68 163	1.04 378	0.41 80	0.46 69	0.35 52	0.45 202	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.19 220	0.13 95	0.16 163	0.16 211

knoymous	0.36 122	0.20 119	0.31 28	0.31 10	0.22 70	0.36 133	0.29 99	0.61 107	0.64 167	0.67 190	0.70 153	0.60 193	0.40 174	0.58 171	0.34 163	0.17 201	0.11 96	0.20 249	0.11 41	0.17 197	0.18 246

DCANet-4	0.36 122	0.20 119	0.48 239	0.34 26	0.19 19	0.29 65	0.30 114	0.66 143	0.92 323	0.69 205	0.78 190	0.40 84	0.47 210	0.45 62	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.13 100

test_4	0.36 122	0.18 61	0.31 28	0.44 281	0.25 168	0.20 3	0.34 176	0.56 78	0.41 82	0.59 136	1.45 426	0.43 107	0.25 44	0.63 219	0.28 99	0.12 6	0.10 23	0.17 137	0.19 282	0.15 125	0.11 29

test_3	0.36 122	0.19 88	0.44 178	0.44 281	0.23 108	0.48 207	0.36 220	0.66 143	0.82 262	0.64 167	0.45 64	0.68 239	0.25 44	0.41 41	0.31 126	0.12 6	0.10 23	0.18 180	0.16 179	0.15 125	0.11 29

NRIStereo	0.36 122	0.20 119	0.45 190	0.41 204	0.23 108	0.34 116	0.26 62	0.65 134	0.55 135	0.64 167	0.63 130	0.56 159	0.37 154	0.65 238	0.37 211	0.15 119	0.11 96	0.18 180	0.15 148	0.17 197	0.14 143

DeepStereo_RVC	0.36 122	0.21 152	0.47 219	0.40 173	0.24 136	0.26 28	0.22 22	0.60 101	0.38 69	0.69 205	0.67 147	0.57 164	0.51 234	0.56 140	0.39 225	0.16 165	0.12 150	0.18 180	0.15 148	0.19 253	0.18 246

CRE-IMP	0.36 122	0.23 207	0.49 250	0.42 244	0.24 136	0.41 174	0.21 15	0.57 82	0.41 82	0.65 176	0.72 156	0.53 149	0.37 154	0.61 200	0.38 219	0.17 201	0.11 96	0.19 220	0.15 148	0.21 290	0.18 246

test-1	0.36 122	0.19 88	0.71 371	0.46 324	0.26 208	0.44 189	0.36 220	0.60 101	0.59 145	0.48 106	0.67 147	0.53 149	0.36 150	0.40 35	0.29 113	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.14 123	0.15 125	0.16 211

s12784h	0.36 122	0.15 10	0.24 4	0.34 26	0.15 1	0.77 348	0.29 99	0.80 238	0.83 267	0.56 130	0.57 117	0.43 107	0.40 174	0.57 151	0.33 148	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.09 9	0.14 80	0.09 1

RALCasStereoNet	0.36 122	0.21 152	0.37 88	0.42 244	0.26 208	0.35 124	0.38 255	0.63 120	0.64 167	0.50 110	0.72 156	0.51 141	0.29 91	0.59 186	0.36 196	0.16 165	0.14 240	0.15 78	0.13 95	0.17 197	0.16 211

DCANet	0.36 122	0.16 21	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.30 74	0.30 114	0.68 163	0.91 318	0.70 211	0.77 179	0.43 107	0.57 263	0.45 62	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.12 70

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 122	0.17 42	0.41 135	0.35 52	0.19 19	0.33 106	0.29 99	0.65 134	0.73 207	0.68 196	1.01 307	0.56 159	0.40 174	0.42 46	0.30 119	0.11 2	0.09 4	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.10 8

H2IRNET	0.37 138	0.20 119	0.33 42	0.38 112	0.25 168	0.27 40	0.23 35	0.59 91	0.72 200	0.39 71	0.90 260	0.74 277	0.55 255	0.52 110	0.43 244	0.15 119	0.13 209	0.18 180	0.20 306	0.16 163	0.13 100

cc1	0.37 138	0.23 207	0.33 42	0.41 204	0.22 70	0.55 237	0.38 255	0.67 153	1.06 389	0.41 80	0.50 84	0.34 43	0.49 218	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.19 220	0.13 95	0.16 163	0.15 166

DCRE	0.37 138	0.18 61	0.46 207	0.45 303	0.32 336	0.42 181	0.37 234	0.63 120	0.51 120	0.47 103	0.94 271	0.56 159	0.36 150	0.52 110	0.32 136	0.14 64	0.13 209	0.15 78	0.14 123	0.14 80	0.13 100

fff	0.37 138	0.16 21	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.29 65	0.30 114	0.69 171	1.06 389	0.69 205	0.78 190	0.42 99	0.63 301	0.46 72	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.13 100

ADStereo(finetuned)	0.37 138	0.16 21	0.49 250	0.34 26	0.19 19	0.30 74	0.30 114	0.68 163	0.91 318	0.70 211	0.77 179	0.43 107	0.69 337	0.45 62	0.33 148	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.12 70

MIPNet	0.37 138	0.21 152	0.59 312	0.39 140	0.25 168	0.50 214	0.28 89	0.77 226	0.70 189	0.65 176	0.60 124	0.40 84	0.49 218	0.44 59	0.37 211	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.14 80	0.13 100

GMOStereo	0.37 138	0.19 88	0.38 99	0.43 263	0.24 136	0.37 137	0.38 255	0.52 66	0.62 149	0.87 320	0.84 224	0.64 213	0.35 136	0.37 23	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.18 254	0.15 125	0.11 29

error version	0.37 138	0.19 88	0.38 99	0.43 263	0.24 136	0.37 137	0.38 255	0.52 66	0.62 149	0.87 320	0.84 224	0.64 213	0.35 136	0.37 23	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.18 254	0.15 125	0.11 29

test-v	0.37 138	0.19 88	0.38 99	0.43 263	0.24 136	0.37 137	0.38 255	0.52 66	0.62 149	0.87 320	0.84 224	0.64 213	0.35 136	0.37 23	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.18 254	0.15 125	0.11 29

TRStereo	0.37 138	0.27 302	0.59 312	0.47 333	0.41 396	0.29 65	0.30 114	0.84 249	0.59 145	0.52 118	0.41 56	0.52 145	0.26 56	0.73 292	0.27 82	0.17 201	0.12 150	0.19 220	0.19 282	0.13 44	0.11 29

test-2	0.37 138	0.19 88	0.38 99	0.43 263	0.24 136	0.37 137	0.38 255	0.52 66	0.62 149	0.87 320	0.84 224	0.64 213	0.35 136	0.37 23	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.18 254	0.15 125	0.11 29

rafts_anoy	0.37 138	0.21 152	0.36 73	0.41 204	0.26 208	0.30 74	0.33 165	0.67 153	0.90 313	0.58 134	0.66 143	0.45 114	0.33 126	0.47 79	0.39 225	0.16 165	0.11 96	0.21 290	0.23 358	0.17 197	0.14 143

XX-Stereo	0.37 138	0.17 42	0.45 190	0.55 412	0.36 365	0.38 150	0.20 4	0.60 101	0.30 17	0.46 98	1.30 399	0.73 271	0.26 56	0.56 140	0.26 65	0.16 165	0.11 96	0.17 137	0.16 179	0.14 80	0.10 8

csc	0.37 138	0.16 21	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.29 65	0.30 114	0.69 171	1.06 389	0.69 205	0.78 190	0.42 99	0.63 301	0.46 72	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.13 100

cscssc	0.37 138	0.16 21	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.29 65	0.30 114	0.69 171	1.06 389	0.69 205	0.78 190	0.42 99	0.63 301	0.46 72	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.13 100

AIO-test1	0.38 153	0.18 61	0.38 99	0.50 368	0.24 136	0.46 202	0.30 114	0.70 185	1.19 416	0.40 76	0.71 155	0.45 114	0.29 91	0.53 119	0.27 82	0.15 119	0.13 209	0.19 220	0.21 327	0.13 44	0.17 229

rvit_0105_6	0.38 153	0.28 316	0.64 336	0.50 368	0.30 299	0.39 156	0.38 255	0.51 57	0.67 178	0.40 76	0.45 64	0.50 137	0.41 180	0.54 125	0.36 196	0.27 375	0.26 407	0.24 338	0.21 327	0.22 311	0.16 211

MyStereo06	0.38 153	0.21 152	0.61 319	0.41 204	0.28 259	0.41 174	0.50 355	0.95 294	0.35 45	0.62 149	0.54 106	0.76 285	0.27 64	0.50 98	0.29 113	0.14 64	0.13 209	0.18 180	0.17 227	0.17 197	0.15 166

MIM_Stereo	0.38 153	0.17 42	0.53 288	0.37 84	0.24 136	0.27 40	0.24 46	0.70 185	0.54 130	0.72 230	1.00 304	0.63 206	0.29 91	0.64 231	0.38 219	0.13 31	0.14 240	0.17 137	0.16 179	0.14 80	0.11 29

riskmin	0.38 153	0.20 119	0.39 117	0.32 15	0.23 108	0.53 228	0.30 114	0.63 120	0.80 249	0.49 107	0.56 114	0.73 271	0.58 272	0.55 130	0.36 196	0.17 201	0.11 96	0.19 220	0.13 95	0.19 253	0.20 300

NF-Stereo	0.38 153	0.20 119	0.45 190	0.41 204	0.25 168	0.26 28	0.31 136	0.69 171	0.70 189	0.65 176	0.77 179	0.57 164	0.30 104	0.67 257	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.16 163	0.27 367

OCTAStereo	0.38 153	0.20 119	0.46 207	0.41 204	0.25 168	0.26 28	0.31 136	0.69 171	0.70 189	0.65 176	0.77 179	0.58 172	0.30 104	0.67 257	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.16 163	0.27 367

PSM-softLoss	0.38 153	0.20 119	0.48 239	0.41 204	0.26 208	0.30 74	0.35 199	0.69 171	0.46 106	0.62 149	0.82 213	0.59 187	0.33 126	0.70 277	0.39 225	0.19 260	0.12 150	0.20 249	0.18 254	0.16 163	0.22 334

KMStereo	0.38 153	0.20 119	0.48 239	0.41 204	0.26 208	0.30 74	0.35 199	0.69 171	0.46 106	0.62 149	0.82 213	0.59 187	0.33 126	0.70 277	0.39 225	0.19 260	0.12 150	0.20 249	0.18 254	0.16 163	0.22 334

RE-Stereo	0.38 153	0.20 119	0.46 207	0.41 204	0.25 168	0.26 28	0.31 136	0.69 171	0.70 189	0.65 176	0.77 179	0.58 172	0.30 104	0.67 257	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.16 163	0.27 367

Pruner-Stereo	0.38 153	0.20 119	0.45 190	0.40 173	0.25 168	0.22 7	0.24 46	0.67 153	0.55 135	0.89 334	0.76 175	0.68 239	0.29 91	0.62 208	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.17 227	0.17 197	0.18 246

TVStereo	0.38 153	0.20 119	0.46 207	0.41 204	0.25 168	0.26 28	0.31 136	0.69 171	0.70 189	0.65 176	0.77 179	0.58 172	0.30 104	0.67 257	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.16 163	0.27 367

TestStereo	0.38 153	0.31 341	0.40 127	0.45 303	0.20 38	0.40 160	0.37 234	0.66 143	0.65 172	0.53 121	0.78 190	0.47 125	0.40 174	0.55 130	0.37 211	0.18 230	0.13 209	0.20 249	0.15 148	0.22 311	0.13 100

raft+_RVC	0.38 153	0.19 88	0.35 66	0.37 84	0.25 168	0.45 197	0.37 234	0.78 232	0.89 311	0.51 113	0.78 190	0.50 137	0.29 91	0.53 119	0.40 232	0.15 119	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.14 80	0.12 70

RALAANet	0.38 153	0.23 207	0.48 239	0.42 244	0.29 285	0.35 124	0.25 53	0.86 256	0.64 167	0.67 190	0.65 136	0.60 193	0.29 91	0.60 192	0.34 163	0.15 119	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.21 290	0.13 100

AFF-stereo	0.38 153	0.19 88	0.39 117	0.37 84	0.21 52	0.27 40	0.31 136	0.65 134	0.66 175	0.64 167	1.13 358	0.76 285	0.39 169	0.55 130	0.33 148	0.11 2	0.09 4	0.16 103	0.16 179	0.13 44	0.11 29

AIO-test2	0.39 169	0.21 152	0.41 135	0.47 333	0.25 168	0.45 197	0.35 199	0.77 226	1.27 434	0.36 52	0.87 244	0.37 63	0.30 104	0.47 79	0.27 82	0.15 119	0.13 209	0.21 290	0.23 358	0.15 125	0.13 100

xx1	0.39 169	0.23 207	0.33 42	0.41 204	0.22 70	0.55 237	0.38 255	0.67 153	1.06 389	0.41 80	0.50 84	0.65 226	0.53 239	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.20 249	0.19 282	0.18 219	0.17 229

x	0.39 169	0.24 243	0.41 135	0.34 26	0.23 108	0.52 222	0.32 155	0.86 256	0.52 123	0.57 132	0.70 153	0.59 187	0.50 229	0.49 93	0.46 278	0.17 201	0.15 269	0.17 137	0.15 148	0.17 197	0.16 211

DisPM	0.39 169	0.19 88	0.44 178	0.41 204	0.27 236	0.24 16	0.31 136	0.65 134	0.57 143	0.87 320	0.87 244	0.60 193	0.32 116	0.76 307	0.32 136	0.18 230	0.12 150	0.19 220	0.17 227	0.15 125	0.20 300

RAFT+CT+SA	0.39 169	0.23 207	0.36 73	0.51 384	0.27 236	0.29 65	0.46 331	0.75 216	0.80 249	0.51 113	0.89 256	0.41 90	0.40 174	0.78 318	0.32 136	0.14 64	0.11 96	0.18 180	0.18 254	0.15 125	0.14 143

iRaft-Stereo_20w	0.39 169	0.19 88	0.57 307	0.37 84	0.27 236	0.31 89	0.24 46	1.44 452	0.29 14	0.69 205	0.53 104	0.60 193	0.42 182	0.83 337	0.27 82	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.13 95	0.15 125	0.13 100

IPLG	0.39 169	0.20 119	0.59 312	0.40 173	0.24 136	0.54 232	0.27 76	0.75 216	0.63 160	0.84 306	0.81 209	0.32 27	0.32 116	0.60 192	0.45 268	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.13 44	0.12 70

IPLGR	0.39 169	0.21 152	0.63 331	0.39 140	0.22 70	0.49 211	0.29 99	0.76 223	0.74 214	0.78 261	0.77 179	0.44 112	0.42 182	0.47 79	0.38 219	0.13 31	0.12 150	0.16 103	0.14 123	0.15 125	0.13 100

GMStereo	0.39 169	0.37 375	0.54 292	0.40 173	0.26 208	0.42 181	0.36 220	0.59 91	1.04 378	0.55 127	0.51 92	0.37 63	0.35 136	0.54 125	0.41 235	0.19 260	0.13 209	0.16 103	0.17 227	0.24 341	0.18 246
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 169	0.21 152	0.50 263	0.41 204	0.28 259	0.62 286	0.27 76	0.77 226	0.40 78	0.64 167	0.86 237	0.52 145	0.33 126	0.66 246	0.42 239	0.15 119	0.13 209	0.17 137	0.14 123	0.15 125	0.15 166
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 169	0.18 61	0.42 156	0.42 244	0.26 208	0.40 160	0.32 155	0.72 197	0.34 32	0.89 334	1.28 395	0.57 164	0.35 136	0.42 46	0.32 136	0.15 119	0.12 150	0.14 40	0.12 65	0.14 80	0.13 100

RAFT-Stereo	0.39 169	0.18 61	0.42 156	0.42 244	0.26 208	0.40 160	0.32 155	0.72 197	0.34 32	0.89 334	1.28 395	0.57 164	0.35 136	0.42 46	0.32 136	0.15 119	0.12 150	0.14 40	0.12 65	0.14 80	0.13 100
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 181	0.20 119	0.54 292	0.41 204	0.29 285	0.53 228	0.29 99	0.65 134	0.49 114	0.71 218	0.98 297	0.58 172	0.43 188	0.50 98	0.51 302	0.15 119	0.12 150	0.16 103	0.14 123	0.19 253	0.19 278

qqq	0.40 181	0.26 285	0.44 178	0.36 68	0.22 70	0.46 202	0.36 220	0.85 252	0.54 130	0.56 130	0.69 150	0.65 226	0.53 239	0.55 130	0.45 268	0.17 201	0.16 300	0.20 249	0.19 282	0.18 219	0.17 229

IPLGR_C	0.40 181	0.21 152	0.64 336	0.45 303	0.33 346	0.52 222	0.34 176	0.66 143	0.62 149	0.82 287	0.92 267	0.45 114	0.32 116	0.52 110	0.46 278	0.17 201	0.12 150	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.14 143

ACRE	0.40 181	0.21 152	0.65 342	0.45 303	0.33 346	0.51 218	0.33 165	0.66 143	0.63 160	0.80 267	0.92 267	0.45 114	0.32 116	0.52 110	0.45 268	0.16 165	0.12 150	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.14 143

PFNet+	0.40 181	0.19 88	0.49 250	0.39 140	0.25 168	0.28 54	0.23 35	0.64 133	0.70 189	0.85 307	0.79 199	0.64 213	0.35 136	0.72 287	0.34 163	0.19 260	0.14 240	0.23 323	0.20 306	0.16 163	0.20 300

SST-Stereo	0.40 181	0.19 88	0.45 190	0.42 244	0.25 168	0.25 25	0.21 15	0.66 143	0.47 111	1.08 414	0.79 199	0.72 260	0.43 188	0.77 314	0.35 180	0.16 165	0.11 96	0.20 249	0.16 179	0.19 253	0.15 166

RAFT_R40	0.40 181	0.19 88	0.44 178	0.43 263	0.25 168	0.23 10	0.26 62	0.67 153	0.67 178	0.98 378	0.78 190	0.72 260	0.43 188	0.76 307	0.35 180	0.16 165	0.11 96	0.20 249	0.16 179	0.18 219	0.14 143

RAFT-345	0.40 181	0.18 61	0.40 127	0.38 112	0.22 70	0.33 106	0.26 62	0.61 107	0.51 120	0.74 242	1.79 449	0.45 114	0.33 126	0.66 246	0.36 196	0.14 64	0.11 96	0.18 180	0.14 123	0.13 44	0.13 100

sAnonymous2	0.40 181	0.39 389	0.85 405	0.48 339	0.37 371	0.40 160	0.46 331	0.57 82	0.52 123	0.38 63	0.46 69	0.35 52	0.42 182	0.43 50	0.30 119	0.19 260	0.14 240	0.18 180	0.17 227	0.57 460	0.44 444

CroCo_RVC	0.40 181	0.39 389	0.85 405	0.48 339	0.37 371	0.40 160	0.46 331	0.57 82	0.52 123	0.38 63	0.46 69	0.35 52	0.42 182	0.43 50	0.30 119	0.19 260	0.14 240	0.18 180	0.17 227	0.57 460	0.44 444

111	0.40 181	0.17 42	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.52 222	0.28 89	0.74 210	1.16 410	0.50 110	0.91 263	0.63 206	0.48 215	0.61 200	0.35 180	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.12 65	0.13 44	0.13 100

rvit_0105_4	0.41 192	0.29 328	0.71 371	0.50 368	0.29 285	0.41 174	0.41 302	0.55 76	0.73 207	0.45 93	0.48 77	0.55 156	0.44 197	0.57 151	0.36 196	0.28 383	0.26 407	0.25 351	0.22 345	0.23 328	0.18 246

raft_robust	0.41 192	0.23 207	0.36 73	0.42 244	0.21 52	0.40 160	0.33 165	0.79 235	0.98 350	0.79 265	0.87 244	0.39 74	0.33 126	0.84 342	0.29 113	0.13 31	0.12 150	0.16 103	0.17 227	0.15 125	0.12 70

CIPLG	0.41 192	0.21 152	0.63 331	0.45 303	0.33 346	0.52 222	0.33 165	0.65 134	0.60 147	0.82 287	0.96 283	0.46 122	0.32 116	0.55 130	0.44 260	0.16 165	0.12 150	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.14 143

LCNet	0.41 192	0.20 119	0.32 35	0.44 281	0.24 136	0.47 205	0.29 99	0.67 153	0.53 126	0.72 230	1.03 319	0.66 231	0.60 283	0.58 171	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.19 220	0.19 282	0.21 290	0.36 416

HHNet	0.41 192	0.17 42	0.41 135	0.34 26	0.37 371	0.33 106	0.34 176	0.69 171	0.75 217	0.86 313	1.30 399	0.52 145	0.32 116	0.52 110	0.35 180	0.15 119	0.11 96	0.19 220	0.15 148	0.15 125	0.24 346

AnonymousM	0.41 192	0.81 460	0.29 22	0.34 26	0.22 70	0.28 54	0.38 255	0.53 75	0.41 82	0.70 211	0.49 80	0.47 125	0.27 64	0.41 41	0.31 126	0.15 119	0.12 150	1.51 483	0.26 393	0.12 17	0.10 8

HITNet	0.41 192	0.26 285	0.45 190	0.33 20	0.17 8	0.63 295	0.30 114	0.93 283	0.64 167	0.71 218	0.82 213	0.64 213	0.52 236	0.59 186	0.43 244	0.14 64	0.10 23	0.15 78	0.13 95	0.19 253	0.12 70
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
rvit_0105_5	0.42 199	0.31 341	0.73 379	0.50 368	0.29 285	0.44 189	0.42 311	0.61 107	0.74 214	0.51 113	0.51 92	0.60 193	0.47 210	0.57 151	0.38 219	0.27 375	0.25 400	0.25 351	0.23 358	0.22 311	0.18 246

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 199	0.20 119	0.74 384	0.38 112	0.43 407	0.39 156	0.26 62	0.94 287	0.49 114	0.53 121	0.77 179	0.93 344	0.45 202	0.63 219	0.24 24	0.16 165	0.10 23	0.17 137	0.18 254	0.20 269	0.20 300

test_sample2	0.42 199	0.22 187	0.43 166	0.33 20	0.21 52	0.58 257	0.39 277	0.95 294	0.67 178	0.63 157	0.77 179	0.69 243	0.57 263	0.61 200	0.38 219	0.19 260	0.14 240	0.18 180	0.16 179	0.19 253	0.18 246

test_sample1	0.42 199	0.22 187	0.46 207	0.34 26	0.23 108	0.58 257	0.35 199	0.99 306	0.49 114	0.62 149	0.75 171	0.69 243	0.61 289	0.58 171	0.44 260	0.18 230	0.14 240	0.17 137	0.15 148	0.17 197	0.17 229

StereoVision	0.42 199	0.28 316	0.45 190	0.49 354	0.28 259	0.38 150	0.38 255	0.72 197	0.62 149	0.44 91	1.14 363	0.54 153	0.39 169	0.56 140	0.34 163	0.21 298	0.24 392	0.25 351	0.24 373	0.26 355	0.16 211

GANet-ADL	0.42 199	0.25 266	0.45 190	0.43 263	0.29 285	0.54 232	0.35 199	0.89 270	0.86 285	0.63 157	0.72 156	0.68 239	0.42 182	0.52 110	0.41 235	0.21 298	0.14 240	0.15 78	0.13 95	0.18 219	0.19 278

OMP-Stereo	0.42 199	0.22 187	0.46 207	0.52 396	0.24 136	0.36 133	0.25 53	0.71 193	0.78 239	0.77 257	0.64 133	0.89 333	0.39 169	0.91 371	0.35 180	0.15 119	0.12 150	0.20 249	0.15 148	0.15 125	0.12 70

PFNet	0.42 199	0.18 61	0.58 311	0.43 263	0.24 136	0.43 184	0.32 155	0.74 210	0.78 239	1.00 386	0.74 169	0.68 239	0.39 169	0.72 287	0.37 211	0.16 165	0.10 23	0.20 249	0.15 148	0.16 163	0.13 100

IRAFT_RVC	0.42 199	0.20 119	0.48 239	0.44 281	0.24 136	0.27 40	0.54 381	0.74 210	0.77 232	0.76 251	0.80 202	0.73 271	0.51 234	0.70 277	0.36 196	0.17 201	0.10 23	0.21 290	0.16 179	0.16 163	0.14 143

FENet	0.42 199	0.22 187	0.38 99	0.39 140	0.24 136	0.55 237	0.32 155	0.79 235	0.70 189	0.71 218	0.72 156	0.63 206	0.57 263	0.62 208	0.44 260	0.19 260	0.13 209	0.19 220	0.17 227	0.18 219	0.19 278

FACV-RUCA	0.43 209	0.28 316	0.47 219	0.45 303	0.33 346	0.58 257	0.34 176	0.82 243	0.73 207	0.57 132	0.84 224	0.47 125	0.50 229	0.54 125	0.39 225	0.22 322	0.15 269	0.35 418	0.16 179	0.28 368	0.21 318

TestStereo1	0.43 209	0.23 207	0.41 135	0.51 384	0.24 136	0.34 116	0.40 287	0.77 226	0.90 313	0.68 196	0.96 283	0.48 130	0.46 206	0.91 371	0.32 136	0.16 165	0.13 209	0.18 180	0.15 148	0.14 80	0.13 100

test_5	0.43 209	0.24 243	0.43 166	0.52 396	0.28 259	0.28 54	0.42 311	0.72 197	0.82 262	0.62 149	0.91 263	0.72 260	0.55 255	0.79 322	0.35 180	0.14 64	0.11 96	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.16 211

SA-5K	0.43 209	0.23 207	0.41 135	0.51 384	0.24 136	0.34 116	0.40 287	0.77 226	0.90 313	0.68 196	0.96 283	0.48 130	0.46 206	0.91 371	0.32 136	0.16 165	0.13 209	0.18 180	0.15 148	0.14 80	0.13 100

dd	0.43 209	0.38 385	0.55 297	0.44 281	0.25 168	0.47 205	0.38 255	0.70 185	1.05 382	0.59 136	0.65 136	0.42 99	0.39 169	0.66 246	0.50 292	0.24 347	0.15 269	0.21 290	0.15 148	0.22 311	0.18 246

IIG-Stereo	0.43 209	0.21 152	0.44 178	0.50 368	0.25 168	0.44 189	0.21 15	0.71 193	0.76 225	0.83 299	0.95 279	0.83 307	0.43 188	0.90 364	0.35 180	0.15 119	0.12 150	0.19 220	0.14 123	0.15 125	0.11 29

DN-CSS_ROB	0.43 209	0.26 285	0.62 322	0.40 173	0.29 285	0.44 189	0.27 76	0.77 226	0.75 217	0.72 230	1.09 345	0.48 130	0.43 188	0.69 272	0.37 211	0.15 119	0.12 150	0.21 290	0.19 282	0.18 219	0.16 211

MyStereo05	0.44 216	0.21 152	0.45 190	0.41 204	0.28 259	0.41 174	0.50 355	0.93 283	1.09 400	0.76 251	0.61 127	0.51 141	0.57 263	0.73 292	0.42 239	0.14 64	0.13 209	0.18 180	0.17 227	0.17 197	0.15 166

MyStereo04	0.44 216	0.22 187	0.44 178	0.42 244	0.28 259	0.40 160	0.50 355	1.00 310	1.08 398	0.62 149	0.58 121	0.55 156	0.57 263	0.71 282	0.44 260	0.14 64	0.13 209	0.18 180	0.17 227	0.17 197	0.16 211

mmm	0.44 216	0.27 302	0.46 207	0.38 112	0.24 136	0.61 278	0.35 199	0.94 287	0.53 126	0.72 230	1.05 329	0.63 206	0.50 229	0.57 151	0.45 268	0.18 230	0.15 269	0.23 323	0.20 306	0.20 269	0.18 246

ffm	0.44 216	0.26 285	0.49 250	0.37 84	0.25 168	0.55 237	0.37 234	0.68 163	1.04 378	0.73 237	0.96 283	0.71 251	0.53 239	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.25 351	0.21 327	0.16 163	0.16 211

SA	0.44 216	0.25 266	0.46 207	0.46 324	0.24 136	0.43 184	0.36 220	0.75 216	0.96 343	0.59 136	1.03 319	0.48 130	0.52 236	0.94 387	0.32 136	0.16 165	0.12 150	0.21 290	0.19 282	0.15 125	0.13 100

GwcNet-ADL	0.44 216	0.22 187	0.48 239	0.45 303	0.30 299	0.40 160	0.37 234	0.92 281	0.97 346	0.71 218	0.78 190	0.61 198	0.42 182	0.62 208	0.50 292	0.19 260	0.14 240	0.15 78	0.14 123	0.18 219	0.18 246

TransformOpticalFlow	0.44 216	0.20 119	0.47 219	0.41 204	0.23 108	0.37 137	0.47 338	0.94 287	0.76 225	0.65 176	1.14 363	0.73 271	0.56 262	0.76 307	0.32 136	0.15 119	0.10 23	0.17 137	0.15 148	0.14 80	0.13 100

GMM-Stereo	0.44 216	0.19 88	0.36 73	0.42 244	0.25 168	0.51 218	0.47 338	0.71 193	0.53 126	0.76 251	1.37 409	0.76 285	0.38 158	0.60 192	0.33 148	0.15 119	0.10 23	0.20 249	0.19 282	0.16 163	0.27 367

GES	0.44 216	0.23 207	0.57 307	0.40 173	0.30 299	0.59 270	0.36 220	0.96 298	0.68 183	0.74 242	0.83 219	0.47 125	0.48 215	0.67 257	0.43 244	0.22 322	0.16 300	0.17 137	0.16 179	0.18 219	0.23 340

HCRNet	0.44 216	0.34 358	0.41 135	0.53 402	0.26 208	0.53 228	0.29 99	0.83 246	0.63 160	0.71 218	0.81 209	0.77 291	0.50 229	0.66 246	0.36 196	0.24 347	0.16 300	0.24 338	0.20 306	0.21 290	0.18 246

HI	0.45 226	0.21 152	0.36 73	0.34 26	0.35 361	0.28 54	0.31 136	0.72 197	0.46 106	0.87 320	1.13 358	1.09 388	0.76 368	0.69 272	0.56 323	0.12 6	0.10 23	0.17 137	0.17 227	0.17 197	0.15 166

CoSv	0.45 226	0.21 152	0.36 73	0.34 26	0.35 361	0.28 54	0.31 136	0.72 197	0.46 106	0.87 320	1.13 358	1.09 388	0.76 368	0.69 272	0.56 323	0.12 6	0.10 23	0.17 137	0.17 227	0.17 197	0.15 166

U	0.45 226	0.16 21	0.32 35	0.40 173	0.71 463	3.55 497	0.20 4	0.41 21	0.38 69	0.26 17	0.23 7	0.24 9	0.22 23	0.26 1	0.22 6	0.15 119	0.09 4	0.88 474	0.13 95	0.13 44	0.11 29

CASS	0.45 226	0.27 302	0.42 156	0.48 339	0.22 70	0.61 278	0.34 176	0.97 301	0.62 149	0.71 218	0.85 234	0.61 198	0.55 255	0.57 151	0.41 235	0.29 390	0.16 300	0.22 304	0.18 254	0.22 311	0.28 374
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 226	0.25 266	0.43 166	0.45 303	0.28 259	0.70 325	0.34 176	0.94 287	0.76 225	0.75 244	0.80 202	0.65 226	0.49 218	0.64 231	0.51 302	0.20 283	0.14 240	0.22 304	0.19 282	0.18 219	0.18 246

RAFT_CTSACE	0.45 226	0.20 119	0.44 178	0.45 303	0.27 236	0.34 116	0.39 277	0.60 101	0.73 207	0.76 251	1.44 423	0.83 307	0.38 158	1.08 409	0.26 65	0.12 6	0.13 209	0.18 180	0.16 179	0.15 125	0.11 29

iRaft-Stereo_5w	0.45 226	0.21 152	0.48 239	0.42 244	0.28 259	0.31 89	0.54 381	0.63 120	0.62 149	0.62 149	0.89 256	1.01 362	0.69 337	0.75 303	0.66 349	0.13 31	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.14 80	0.15 166

RAFT	0.45 226	0.22 187	0.45 190	0.47 333	0.26 208	0.54 232	0.47 338	0.66 143	0.58 144	0.80 267	0.82 213	0.94 346	0.57 263	0.75 303	0.34 163	0.17 201	0.15 269	0.22 304	0.20 306	0.16 163	0.12 70

DMCA	0.45 226	0.26 285	0.50 263	0.38 112	0.28 259	0.51 218	0.34 176	0.93 283	0.68 183	0.75 244	0.83 219	0.79 294	0.53 239	0.51 104	0.54 316	0.21 298	0.16 300	0.21 290	0.16 179	0.19 253	0.21 318

PAM_32	0.46 235	0.19 88	0.67 352	0.39 140	0.24 136	0.75 342	0.27 76	0.95 294	0.34 32	0.68 196	0.44 62	1.91 462	0.65 318	0.62 208	0.26 65	0.15 119	0.10 23	0.16 103	0.15 148	0.14 80	0.13 100

PAM	0.46 235	0.19 88	0.70 366	0.40 173	0.26 208	0.75 342	0.33 165	0.85 252	0.34 32	0.70 211	0.46 69	1.83 457	0.63 301	0.61 200	0.26 65	0.15 119	0.10 23	0.16 103	0.14 123	0.14 80	0.13 100

UGAM-zero	0.46 235	0.19 88	0.62 322	0.37 84	0.23 108	0.34 116	0.21 15	1.15 372	0.39 77	0.66 188	0.61 127	1.70 454	0.91 407	0.75 303	0.25 37	0.14 64	0.11 96	0.15 78	0.12 65	0.13 44	0.13 100

test_sample3	0.46 235	0.25 266	0.50 263	0.35 52	0.23 108	0.69 320	0.37 234	1.15 372	0.81 257	0.75 244	0.79 199	0.66 231	0.49 218	0.63 219	0.46 278	0.21 298	0.15 269	0.20 249	0.19 282	0.21 290	0.19 278

testlalala_base	0.46 235	0.25 266	0.41 135	0.46 324	0.33 346	0.58 257	0.25 53	0.57 82	0.34 32	0.51 113	0.56 114	0.46 122	0.30 104	0.43 50	0.31 126	1.47 494	0.11 96	0.14 40	0.09 9	1.59 484	0.13 100

IER	0.46 235	0.23 207	0.50 263	0.38 112	0.28 259	0.69 320	0.35 199	0.80 238	0.66 175	0.83 299	0.94 271	0.75 279	0.77 374	0.60 192	0.42 239	0.17 201	0.14 240	0.17 137	0.17 227	0.17 197	0.15 166

BSDual-CNN	0.46 235	0.25 266	0.43 166	0.45 303	0.28 259	0.77 348	0.40 287	0.94 287	0.76 225	0.75 244	0.80 202	0.76 285	0.54 250	0.64 231	0.43 244	0.20 283	0.14 240	0.22 304	0.19 282	0.18 219	0.18 246

STrans-v2	0.46 235	0.20 119	0.48 239	0.40 173	0.24 136	0.55 237	0.50 355	1.07 339	0.73 207	0.65 176	1.05 329	0.72 260	0.69 337	0.72 287	0.33 148	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.14 123	0.13 44	0.12 70

Prome-Stereo	0.46 235	0.19 88	0.35 66	0.44 281	0.26 208	0.40 160	0.45 327	0.68 163	0.44 95	0.96 369	1.84 451	0.59 187	0.67 327	0.61 200	0.32 136	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.14 123	0.16 163	0.29 380

ICVP	0.46 235	0.25 266	0.38 99	0.48 339	0.28 259	0.58 257	0.43 315	1.00 310	0.70 189	0.67 190	0.95 279	0.75 279	0.55 255	0.53 119	0.54 316	0.23 336	0.17 319	0.19 220	0.17 227	0.19 253	0.20 300
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 235	0.34 358	0.86 410	0.50 368	0.37 371	0.81 363	0.50 355	0.72 197	0.65 172	0.51 113	0.65 136	0.45 114	0.45 202	0.64 231	0.38 219	0.24 347	0.24 392	0.22 304	0.21 327	0.23 328	0.23 340

CFNet_pseudo	0.46 235	0.24 243	0.52 280	0.37 84	0.27 236	0.58 257	0.30 114	0.86 256	0.88 298	0.82 287	1.03 319	0.75 279	0.47 210	0.58 171	0.44 260	0.17 201	0.12 150	0.24 338	0.16 179	0.24 341	0.19 278

ACVNet	0.46 235	0.23 207	0.36 73	0.39 140	0.28 259	0.58 257	0.40 287	0.87 263	0.80 249	0.64 167	0.96 283	0.79 294	0.60 283	0.63 219	0.67 352	0.17 201	0.15 269	0.16 103	0.15 148	0.18 219	0.15 166

BEATNet_4x	0.46 235	0.32 345	0.56 303	0.37 84	0.19 19	0.63 295	0.35 199	1.01 317	0.72 200	0.77 257	0.83 219	0.70 247	0.59 279	0.68 267	0.53 312	0.16 165	0.12 150	0.16 103	0.14 123	0.24 341	0.16 211

ccs_rob	0.46 235	0.24 243	0.52 280	0.37 84	0.27 236	0.58 257	0.31 136	0.86 256	0.88 298	0.82 287	1.02 315	0.75 279	0.47 210	0.58 171	0.44 260	0.17 201	0.12 150	0.24 338	0.16 179	0.24 341	0.19 278

rvit_0105_3	0.47 250	0.34 358	0.77 398	0.54 408	0.31 320	0.49 211	0.47 338	0.63 120	0.79 247	0.65 176	0.59 122	0.64 213	0.50 229	0.65 238	0.39 225	0.29 390	0.27 414	0.29 395	0.28 404	0.21 290	0.20 300

rvit_stereo_0075_2	0.47 250	0.37 375	0.70 366	0.53 402	0.46 425	0.43 184	0.36 220	0.81 241	0.67 178	0.55 127	0.74 169	0.59 187	0.43 188	0.63 219	0.43 244	0.32 411	0.23 384	0.35 418	0.25 382	0.30 381	0.25 353

test_sample5	0.47 250	0.26 285	0.49 250	0.36 68	0.22 70	0.64 302	0.39 277	1.13 360	0.81 257	0.77 257	0.94 271	0.64 213	0.54 250	0.65 238	0.43 244	0.21 298	0.16 300	0.22 304	0.20 306	0.22 311	0.20 300

test_sample4	0.47 250	0.26 285	0.50 263	0.35 52	0.22 70	0.69 320	0.38 255	1.15 372	0.81 257	0.78 261	0.82 213	0.62 204	0.53 239	0.63 219	0.44 260	0.21 298	0.15 269	0.21 290	0.19 282	0.21 290	0.19 278

DispNO	0.47 250	0.23 207	0.71 371	0.39 140	0.31 320	0.60 276	0.38 255	0.89 270	0.77 232	0.75 244	0.84 224	0.72 260	0.54 250	0.73 292	0.46 278	0.19 260	0.14 240	0.20 249	0.18 254	0.16 163	0.17 229

CoDeX	0.47 250	0.20 119	0.49 250	0.42 244	0.25 168	0.75 342	0.36 220	1.27 421	0.80 249	0.82 287	0.96 283	0.62 204	0.57 263	0.60 192	0.36 196	0.17 201	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.16 163	0.14 143

ARAFT	0.47 250	0.24 243	0.79 400	0.42 244	0.25 168	0.55 237	0.55 385	0.75 216	0.81 257	0.89 334	0.75 171	0.73 271	0.47 210	0.88 356	0.37 211	0.15 119	0.12 150	0.23 323	0.22 345	0.14 80	0.13 100

SFCPSM	0.47 250	0.21 152	0.55 297	0.40 173	0.27 236	0.87 381	0.37 234	1.33 432	0.77 232	0.80 267	0.84 224	0.54 153	0.49 218	0.57 151	0.37 211	0.18 230	0.13 209	0.18 180	0.20 306	0.16 163	0.15 166

cf-r	0.47 250	0.23 207	0.41 135	0.39 140	0.23 108	0.59 270	0.37 234	0.88 268	0.85 280	0.72 230	1.05 329	0.94 346	0.62 295	0.56 140	0.54 316	0.21 298	0.14 240	0.17 137	0.19 282	0.15 125	0.15 166

GANet-RSSM	0.47 250	0.21 152	0.37 88	0.38 112	0.25 168	0.58 257	0.36 220	1.07 339	0.78 239	0.68 196	1.01 307	0.86 318	0.67 327	0.62 208	0.44 260	0.21 298	0.15 269	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.17 229

MLCV	0.47 250	0.24 243	0.61 319	0.37 84	0.17 8	0.61 278	0.33 165	0.80 238	0.87 294	0.94 361	1.13 358	0.72 260	0.43 188	0.89 362	0.51 302	0.13 31	0.10 23	0.13 23	0.11 41	0.14 80	0.12 70

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 261	0.21 152	1.26 451	0.39 140	0.51 434	0.28 54	0.30 114	1.25 417	0.44 95	0.68 196	1.11 348	0.86 318	0.33 126	0.67 257	0.27 82	0.15 119	0.11 96	0.17 137	0.20 306	0.22 311	0.24 346

DualNet	0.48 261	0.26 285	0.49 250	0.36 68	0.22 70	0.64 302	0.39 277	1.13 360	0.81 257	0.80 267	1.03 319	0.64 213	0.54 250	0.65 238	0.43 244	0.21 298	0.16 300	0.22 304	0.20 306	0.22 311	0.20 300

PCWNet_CMD	0.48 261	0.24 243	0.52 280	0.39 140	0.27 236	0.63 295	0.30 114	0.95 294	0.96 343	0.86 313	1.07 338	0.79 294	0.44 197	0.57 151	0.43 244	0.17 201	0.12 150	0.21 290	0.16 179	0.24 341	0.19 278

gwcnet-sp	0.48 261	0.23 207	0.70 366	0.40 173	0.26 208	0.81 363	0.41 302	0.89 270	0.84 272	0.91 346	0.76 175	0.66 231	0.61 289	0.66 246	0.50 292	0.18 230	0.17 319	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.18 246

scenet	0.48 261	0.23 207	0.70 366	0.40 173	0.26 208	0.81 363	0.41 302	0.89 270	0.84 272	0.91 346	0.76 175	0.66 231	0.61 289	0.66 246	0.50 292	0.18 230	0.17 319	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.18 246

ssnet	0.48 261	0.23 207	0.70 366	0.40 173	0.26 208	0.81 363	0.41 302	0.89 270	0.84 272	0.91 346	0.76 175	0.66 231	0.61 289	0.66 246	0.50 292	0.18 230	0.17 319	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.18 246

Sa-1000	0.48 261	0.24 243	0.41 135	0.45 303	0.25 168	0.59 270	0.34 176	0.81 241	0.93 329	0.82 287	1.50 430	0.53 149	0.45 202	0.92 374	0.30 119	0.15 119	0.12 150	0.21 290	0.19 282	0.15 125	0.13 100

UDGNet	0.48 261	0.77 457	0.50 263	0.48 339	0.31 320	0.41 174	0.34 176	0.70 185	0.92 323	0.65 176	0.60 124	0.58 172	0.43 188	0.63 219	0.41 235	0.32 411	0.15 269	0.66 468	0.19 282	0.36 411	0.21 318

PSMNet-ADL	0.48 261	0.27 302	0.40 127	0.48 339	0.30 299	0.68 318	0.37 234	0.90 275	0.80 249	0.61 147	0.80 202	0.92 342	0.62 295	0.72 287	0.63 341	0.23 336	0.18 335	0.18 180	0.20 306	0.22 311	0.20 300

PSM-AAD	0.48 261	0.20 119	0.37 88	0.43 263	0.23 108	0.56 250	0.50 355	0.65 134	0.70 189	1.07 410	1.12 352	0.58 172	0.92 411	0.61 200	0.32 136	0.15 119	0.11 96	0.25 351	0.26 393	0.18 219	0.43 443

KYRaft	0.48 261	0.20 119	0.38 99	0.44 281	0.23 108	0.44 189	0.37 234	0.66 143	0.41 82	0.94 361	1.73 445	0.79 294	0.41 180	0.63 219	0.31 126	0.16 165	0.11 96	0.18 180	0.22 345	0.16 163	0.78 473

ASMatch	0.48 261	0.19 88	0.45 190	0.39 140	0.28 259	0.37 137	0.26 62	0.74 210	0.68 183	0.76 251	2.34 464	0.61 198	0.52 236	0.62 208	0.37 211	0.14 64	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.14 80	0.21 318

DEmStereo	0.48 261	0.17 42	0.50 263	0.38 112	0.25 168	0.59 270	0.34 176	0.63 120	0.74 214	0.89 334	1.66 441	0.58 172	1.06 432	0.60 192	0.42 239	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.16 179	0.14 80	0.15 166

PSMNet-RSSM	0.48 261	0.22 187	0.38 99	0.42 244	0.25 168	0.50 214	0.37 234	1.10 348	0.77 232	0.70 211	1.06 335	0.84 311	0.64 312	0.62 208	0.47 285	0.23 336	0.15 269	0.23 323	0.25 382	0.20 269	0.19 278

CFNet-ft	0.48 261	0.23 207	0.36 73	0.40 173	0.26 208	0.64 302	0.37 234	0.87 263	0.85 280	0.64 167	1.00 304	1.01 362	0.64 312	0.61 200	0.53 312	0.23 336	0.15 269	0.24 338	0.21 327	0.23 328	0.18 246

MSMDNet	0.48 261	0.24 243	0.52 280	0.39 140	0.27 236	0.63 295	0.30 114	0.96 298	0.96 343	0.86 313	1.07 338	0.79 294	0.44 197	0.57 151	0.43 244	0.17 201	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.23 328	0.19 278

CFNet_RVC	0.48 261	0.23 207	0.36 73	0.40 173	0.26 208	0.64 302	0.37 234	0.87 263	0.85 280	0.64 167	1.00 304	1.01 362	0.64 312	0.61 200	0.53 312	0.23 336	0.15 269	0.24 338	0.21 327	0.23 328	0.18 246

DCVSM-stereo	0.49 278	0.27 302	0.53 288	0.39 140	0.29 285	0.51 218	0.26 62	0.75 216	0.75 217	1.11 420	0.75 171	1.05 375	0.72 358	0.60 192	0.47 285	0.20 283	0.19 349	0.24 338	0.20 306	0.25 349	0.30 387

test_sample6	0.49 278	0.26 285	0.50 263	0.37 84	0.22 70	0.63 295	0.40 287	1.12 358	0.83 267	0.80 267	1.03 319	0.66 231	0.55 255	0.67 257	0.46 278	0.22 322	0.16 300	0.22 304	0.22 345	0.23 328	0.21 318

qqq1	0.49 278	0.23 207	0.62 322	0.34 26	0.20 38	0.62 286	0.34 176	1.21 394	1.02 368	0.81 278	1.01 307	0.71 251	0.65 318	0.84 342	0.34 163	0.19 260	0.15 269	0.14 40	0.12 65	0.15 125	0.14 143

fff1	0.49 278	0.23 207	0.62 322	0.34 26	0.20 38	0.62 286	0.34 176	1.21 394	1.02 368	0.81 278	1.01 307	0.71 251	0.65 318	0.84 342	0.34 163	0.19 260	0.15 269	0.14 40	0.12 65	0.15 125	0.14 143

ff1	0.49 278	0.26 285	0.49 250	0.37 84	0.25 168	0.55 237	0.37 234	0.68 163	1.04 378	0.73 237	0.96 283	0.71 251	0.53 239	1.01 394	0.88 397	0.16 165	0.10 23	0.25 351	0.21 327	0.16 163	0.16 211

GMStereo_Zeroshot	0.49 278	0.44 405	0.74 384	0.49 354	0.27 236	0.56 250	0.29 99	0.73 208	0.76 225	0.86 313	0.94 271	0.91 339	0.36 150	0.74 299	0.43 244	0.26 367	0.14 240	0.26 367	0.15 148	0.36 411	0.18 246

ToySt	0.49 278	0.27 302	0.75 388	0.40 173	0.27 236	0.64 302	0.49 352	0.84 249	0.77 232	0.60 140	0.83 219	0.88 329	0.66 324	0.70 277	0.56 323	0.16 165	0.17 319	0.21 290	0.20 306	0.21 290	0.19 278

anonymousa	0.49 278	0.20 119	0.42 156	0.38 112	0.23 108	0.91 383	0.35 199	0.75 216	0.62 149	0.85 307	1.54 434	1.06 377	0.66 324	0.51 104	0.43 244	0.16 165	0.13 209	0.19 220	0.21 327	0.16 163	0.14 143

hknet	0.49 278	0.25 266	0.51 275	0.45 303	0.29 285	0.77 348	0.40 287	0.94 287	0.83 267	0.75 244	0.80 202	0.97 352	0.61 289	0.73 292	0.45 268	0.18 230	0.14 240	0.22 304	0.19 282	0.18 219	0.18 246

psmg	0.49 278	0.25 266	0.43 166	0.41 204	0.28 259	0.85 377	0.43 315	0.99 306	0.76 225	0.91 346	0.94 271	0.76 285	0.54 250	0.64 231	0.43 244	0.20 283	0.15 269	0.20 249	0.20 306	0.18 219	0.18 246

DRaft	0.49 278	0.17 42	0.47 219	0.37 84	0.25 168	0.58 257	0.40 287	0.65 134	0.85 280	1.02 393	1.75 448	0.50 137	0.82 389	0.63 219	0.40 232	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.16 179	0.14 80	0.15 166

GrayStereo	0.49 278	0.19 88	0.42 156	0.46 324	0.28 259	0.53 228	0.67 412	0.69 171	0.63 160	1.02 393	1.47 429	0.78 292	0.76 368	0.56 140	0.33 148	0.14 64	0.12 150	0.17 137	0.17 227	0.15 125	0.29 380

GwcNet-RSSM	0.49 278	0.24 243	0.42 156	0.40 173	0.23 108	0.55 237	0.38 255	0.93 283	0.93 329	0.71 218	1.16 373	0.86 318	0.60 283	0.62 208	0.66 349	0.21 298	0.14 240	0.19 220	0.20 306	0.16 163	0.15 166

UCFNet_RVC	0.49 278	0.26 285	0.35 66	0.39 140	0.26 208	0.64 302	0.36 220	1.15 372	0.84 272	0.67 190	0.88 252	0.88 329	0.59 279	0.58 171	0.45 268	0.24 347	0.17 319	0.27 379	0.27 399	0.25 349	0.23 340

iResNet	0.49 278	0.29 328	0.79 400	0.42 244	0.21 52	0.61 278	0.40 287	0.82 243	0.99 355	0.87 320	1.12 352	0.69 243	0.53 239	0.78 318	0.51 302	0.15 119	0.11 96	0.14 40	0.12 65	0.17 197	0.15 166

CFNet_ucs	0.50 293	0.24 243	0.55 297	0.38 112	0.31 320	0.58 257	0.33 165	0.98 304	0.93 329	0.88 330	1.19 381	0.80 302	0.49 218	0.63 219	0.43 244	0.21 298	0.15 269	0.26 367	0.18 254	0.26 355	0.22 334

NINENet	0.50 293	0.29 328	0.51 275	0.45 303	0.32 336	0.70 325	0.34 176	1.10 348	0.88 298	0.80 267	0.94 271	0.65 226	0.49 218	0.73 292	0.51 302	0.22 322	0.20 358	0.25 351	0.18 254	0.22 311	0.21 318

AACVNet	0.50 293	0.23 207	0.49 250	0.46 324	0.29 285	0.52 222	0.38 255	0.90 275	0.55 135	0.81 278	1.03 319	1.00 359	0.70 350	0.83 337	0.54 316	0.21 298	0.18 335	0.24 338	0.18 254	0.23 328	0.20 300

CrosDoStereo	0.50 293	0.18 61	0.45 190	0.38 112	0.24 136	0.40 160	1.18 471	0.67 153	0.86 285	0.94 361	1.37 409	0.63 206	0.77 374	0.65 238	0.45 268	0.15 119	0.12 150	0.17 137	0.18 254	0.14 80	0.14 143

DeepStereo_LL	0.50 293	0.18 61	0.45 190	0.38 112	0.24 136	0.40 160	1.18 471	0.67 153	0.86 285	0.94 361	1.37 409	0.63 206	0.77 374	0.65 238	0.45 268	0.15 119	0.12 150	0.17 137	0.18 254	0.14 80	0.14 143

THIR-Stereo	0.50 293	0.18 61	0.45 190	0.38 112	0.23 108	0.75 342	0.67 412	0.66 143	0.87 294	1.02 393	1.40 415	0.72 260	0.76 368	0.62 208	0.42 239	0.15 119	0.11 96	0.17 137	0.18 254	0.14 80	0.15 166

AdaStereo	0.50 293	0.32 345	0.47 219	0.48 339	0.25 168	0.67 316	0.32 155	1.17 383	0.88 298	0.75 244	0.99 302	0.75 279	0.49 218	0.67 257	0.46 278	0.27 375	0.12 150	0.28 387	0.18 254	0.23 328	0.18 246
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.
SMFormer	0.51 300	0.23 207	0.62 322	0.34 26	0.20 38	0.62 286	0.34 176	1.21 394	1.02 368	0.81 278	1.01 307	0.71 251	0.65 318	0.84 342	0.55 321	0.19 260	0.15 269	0.18 180	0.16 179	0.18 219	0.18 246

tta	0.51 300	0.23 207	0.62 322	0.34 26	0.20 38	0.62 286	0.34 176	1.21 394	1.02 368	0.81 278	1.01 307	0.71 251	0.65 318	0.84 342	0.55 321	0.19 260	0.15 269	0.18 180	0.16 179	0.15 125	0.14 143

ttt	0.51 300	0.25 266	0.43 166	0.38 112	0.24 136	0.65 309	0.38 255	1.18 386	1.05 382	0.72 230	1.08 341	0.63 206	0.49 218	0.84 342	0.59 331	0.24 347	0.21 368	0.22 304	0.20 306	0.24 341	0.24 346

DAS	0.51 300	0.25 266	0.60 317	0.48 339	0.31 320	0.58 257	0.41 302	0.83 246	0.97 346	0.89 334	1.12 352	0.70 247	0.75 365	0.82 329	0.43 244	0.17 201	0.13 209	0.18 180	0.15 148	0.20 269	0.18 246

SepStereo	0.51 300	0.25 266	0.60 317	0.48 339	0.31 320	0.58 257	0.41 302	0.83 246	0.97 346	0.89 334	1.12 352	0.70 247	0.75 365	0.93 380	0.43 244	0.17 201	0.13 209	0.18 180	0.15 148	0.20 269	0.18 246

acv_ft	0.51 300	0.23 207	0.56 303	0.44 281	0.28 259	0.86 380	0.39 277	0.91 279	0.80 249	0.97 373	0.96 283	0.79 294	0.59 279	0.63 219	0.87 394	0.17 201	0.15 269	0.16 103	0.15 148	0.17 197	0.15 166

DMCA-RVC	0.51 300	0.30 336	0.59 312	0.50 368	0.32 336	0.54 232	0.38 255	0.86 256	0.68 183	0.94 361	0.86 237	0.91 339	0.68 333	0.70 277	0.59 331	0.23 336	0.18 335	0.31 404	0.23 358	0.26 355	0.19 278

CFNet	0.51 300	0.29 328	0.46 207	0.41 204	0.27 236	0.70 325	0.32 155	1.13 360	1.00 361	0.72 230	1.07 338	0.85 313	0.60 283	0.76 307	0.52 309	0.19 260	0.14 240	0.23 323	0.23 358	0.21 290	0.16 211

HSM	0.51 300	0.24 243	0.41 135	0.39 140	0.24 136	0.75 342	0.40 287	1.22 402	0.75 217	0.81 278	0.91 263	1.21 403	0.69 337	0.87 353	0.46 278	0.17 201	0.13 209	0.17 137	0.14 123	0.17 197	0.17 229

DDVS	0.52 309	0.30 336	0.56 303	0.41 204	0.31 320	0.71 330	0.34 176	0.91 279	0.67 178	0.85 307	0.89 256	1.12 394	0.46 206	0.86 351	0.60 334	0.22 322	0.16 300	0.22 304	0.18 254	0.25 349	0.26 358

UGAM	0.52 309	0.22 187	0.46 207	0.45 303	0.25 168	0.41 174	0.52 373	0.62 113	1.16 410	0.76 251	1.13 358	1.32 419	0.57 263	1.00 393	0.53 312	0.17 201	0.14 240	0.25 351	0.21 327	0.15 125	0.13 100

test_sample7	0.52 309	0.29 328	0.50 263	0.36 68	0.27 236	0.62 286	0.41 302	1.06 335	0.88 298	0.92 354	0.86 237	0.85 313	0.69 337	0.68 267	0.50 292	0.26 367	0.20 358	0.27 379	0.26 393	0.27 365	0.24 346

ac_64	0.52 309	0.22 187	0.50 263	0.45 303	0.28 259	0.80 358	0.45 327	1.02 320	0.61 148	0.91 346	0.83 219	1.07 382	0.68 333	0.74 299	0.70 359	0.21 298	0.18 335	0.20 249	0.19 282	0.18 219	0.15 166

iResNetv2_ROB	0.52 309	0.27 302	0.69 362	0.38 112	0.25 168	0.62 286	0.35 199	1.17 383	1.01 365	0.99 381	1.06 335	0.88 329	0.67 327	0.66 246	0.39 225	0.19 260	0.13 209	0.15 78	0.11 41	0.18 219	0.16 211

iResNet_ROB	0.52 309	0.21 152	0.53 288	0.37 84	0.21 52	0.61 278	0.29 99	1.51 461	1.32 439	0.90 341	1.02 315	0.80 302	0.62 295	0.76 307	0.43 244	0.16 165	0.12 150	0.13 23	0.09 9	0.15 125	0.18 246

ITSA-stereo	0.53 315	0.28 316	0.52 280	0.40 173	0.23 108	0.56 250	0.34 176	1.24 413	1.24 425	0.80 267	0.81 209	0.72 260	0.58 272	0.82 329	0.65 346	0.21 298	0.17 319	0.23 323	0.21 327	0.22 311	0.26 358

mmx	0.53 315	0.26 285	0.49 250	0.37 84	0.25 168	0.55 237	0.37 234	1.16 378	1.03 373	0.73 237	0.96 283	0.71 251	0.53 239	1.01 394	0.88 397	0.20 283	0.15 269	0.25 351	0.21 327	0.22 311	0.20 300

xxx	0.53 315	0.26 285	0.49 250	0.37 84	0.25 168	0.55 237	0.37 234	1.16 378	1.03 373	0.73 237	0.96 283	0.71 251	0.53 239	1.01 394	0.88 397	0.20 283	0.15 269	0.25 351	0.21 327	0.22 311	0.20 300

AASNet	0.53 315	0.25 266	0.52 280	0.49 354	0.32 336	0.74 339	0.40 287	1.50 458	0.86 285	0.86 313	0.92 267	0.64 213	0.59 279	0.59 186	0.79 376	0.23 336	0.19 349	0.20 249	0.16 179	0.21 290	0.19 278

LMCR-Stereo	0.53 315	0.30 336	0.53 288	0.58 422	0.30 299	0.83 373	0.36 220	1.19 388	0.76 225	0.88 330	1.04 325	0.56 159	0.62 295	0.82 329	0.67 352	0.19 260	0.15 269	0.19 220	0.14 123	0.23 328	0.17 229

RAFT + AFF	0.53 315	0.29 328	0.75 388	0.51 384	0.32 336	0.63 295	0.60 398	1.00 310	0.91 318	0.78 261	0.87 244	0.83 307	0.58 272	0.80 323	0.47 285	0.17 201	0.20 358	0.23 323	0.22 345	0.18 219	0.18 246

UPFNet	0.53 315	0.24 243	0.51 275	0.45 303	0.38 380	0.84 376	0.49 352	0.99 306	0.75 217	0.87 320	0.88 252	0.86 318	0.64 312	0.80 323	0.71 363	0.20 283	0.20 358	0.20 249	0.20 306	0.19 253	0.15 166

RASNet	0.53 315	0.22 187	0.52 280	0.38 112	0.22 70	0.68 318	0.38 255	0.97 301	0.88 298	0.73 237	1.04 325	1.03 369	0.92 411	0.90 364	0.86 390	0.16 165	0.14 240	0.14 40	0.17 227	0.15 125	0.13 100

HSM-Net_RVC	0.53 315	0.22 187	0.35 66	0.37 84	0.21 52	0.85 377	0.37 234	1.23 406	0.93 329	0.90 341	1.15 368	1.26 407	0.63 301	0.72 287	0.48 289	0.17 201	0.13 209	0.16 103	0.15 148	0.17 197	0.15 166
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 315	0.32 345	0.64 336	0.44 281	0.30 299	0.66 312	0.44 324	1.04 327	0.88 298	0.91 346	0.91 263	0.99 356	0.60 283	0.68 267	0.60 334	0.21 298	0.17 319	0.22 304	0.22 345	0.21 290	0.21 318
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 315	0.34 358	0.59 312	0.41 204	0.30 299	0.50 214	0.43 315	1.19 388	0.70 189	0.85 307	1.05 329	0.86 318	0.55 255	0.84 342	0.51 302	0.29 390	0.23 384	0.22 304	0.22 345	0.26 355	0.25 353

rvit_105_1	0.54 326	0.40 393	0.76 393	0.58 422	0.37 371	0.59 270	0.68 417	0.70 185	0.94 336	0.82 287	0.69 150	0.73 271	0.58 272	0.78 318	0.54 316	0.32 411	0.29 423	0.31 404	0.34 429	0.23 328	0.20 300

UNet	0.54 326	0.26 285	0.66 348	0.44 281	0.40 389	0.99 400	0.41 302	0.98 304	0.75 217	0.83 299	0.89 256	1.04 371	0.72 358	0.73 292	0.62 338	0.19 260	0.14 240	0.20 249	0.17 227	0.20 269	0.17 229

1111x	0.55 328	0.22 187	0.46 207	0.38 112	0.20 38	0.66 312	0.43 315	1.23 406	0.99 355	0.71 218	0.99 302	0.95 348	0.69 337	0.90 364	1.08 433	0.18 230	0.17 319	0.18 180	0.19 282	0.20 269	0.18 246

ADLNet2	0.55 328	0.25 266	0.65 342	0.47 333	0.30 299	0.83 373	0.50 355	1.05 332	0.95 342	0.80 267	0.98 297	0.99 356	0.69 337	0.77 314	0.73 366	0.20 283	0.16 300	0.17 137	0.18 254	0.21 290	0.21 318

GEStereo_RVC	0.55 328	0.29 328	0.63 331	0.49 354	0.31 320	0.70 325	0.54 381	1.22 402	0.92 323	0.82 287	0.85 234	0.85 313	0.63 301	0.90 364	0.65 346	0.24 347	0.16 300	0.19 220	0.16 179	0.21 290	0.22 334

ADLNet	0.55 328	0.27 302	0.51 275	0.44 281	0.35 361	0.78 352	0.46 331	1.08 343	0.86 285	0.99 381	0.98 297	0.92 342	0.63 301	0.69 272	0.81 381	0.22 322	0.16 300	0.22 304	0.22 345	0.21 290	0.21 318

MMNet	0.55 328	0.25 266	0.61 319	0.43 263	0.34 355	1.07 414	0.39 277	0.87 263	0.91 318	0.91 346	0.93 270	0.86 318	0.76 368	0.81 326	0.76 371	0.15 119	0.14 240	0.18 180	0.19 282	0.20 269	0.16 211

delet	0.55 328	0.24 243	0.55 297	0.44 281	0.33 346	1.07 414	0.50 355	1.00 310	0.86 285	0.85 307	0.96 283	0.90 337	0.63 301	0.83 337	0.74 369	0.18 230	0.18 335	0.20 249	0.21 327	0.16 163	0.15 166

psm_up	0.55 328	0.26 285	0.47 219	0.49 354	0.32 336	0.65 309	0.56 390	1.04 327	0.82 262	0.82 287	0.88 252	1.01 362	0.94 417	0.74 299	0.61 336	0.21 298	0.25 400	0.26 367	0.23 358	0.21 290	0.20 300

hitnet-ft	0.55 328	0.27 302	0.39 117	0.41 204	0.28 259	0.78 352	0.40 287	0.92 281	0.90 313	0.82 287	1.01 307	1.13 398	0.70 350	0.78 318	0.67 352	0.28 383	0.20 358	0.28 387	0.22 345	0.29 372	0.26 358

DSFCA	0.55 328	0.25 266	0.62 322	0.40 173	0.36 365	0.74 339	0.52 373	1.04 327	0.82 262	1.06 407	0.84 224	0.89 333	0.63 301	0.99 390	0.58 326	0.25 357	0.21 368	0.21 290	0.21 327	0.21 290	0.19 278

FADNet_RVC	0.55 328	0.37 375	1.17 442	0.44 281	0.31 320	0.56 250	0.34 176	1.06 335	0.88 298	0.67 190	0.90 260	0.61 198	0.65 318	0.93 380	0.70 359	0.21 298	0.18 335	0.26 367	0.23 358	0.31 387	0.28 374

STTStereo	0.55 328	0.37 375	0.76 393	0.44 281	0.31 320	0.60 276	0.44 324	0.96 298	0.86 285	0.99 381	0.90 260	0.96 350	0.58 272	0.71 282	0.61 336	0.25 357	0.23 384	0.26 367	0.32 424	0.24 341	0.23 340

ISRNet	0.56 339	0.24 243	0.66 348	0.56 415	0.36 365	0.44 189	0.25 53	0.82 243	0.84 272	1.07 410	1.25 390	0.91 339	0.60 283	0.66 246	0.58 326	0.35 430	0.26 407	0.36 423	0.33 427	0.30 381	0.42 437

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 339	3.08 510	2.43 485	0.31 10	0.18 12	0.29 65	0.20 4	0.37 7	0.32 26	0.28 27	0.24 13	0.18 3	0.18 5	0.31 7	0.22 6	1.09 486	0.08 1	0.17 137	0.16 179	0.14 80	0.97 487

CSP-Net	0.56 339	0.27 302	0.49 250	0.41 204	0.28 259	1.22 436	0.50 355	1.23 406	0.72 200	0.95 368	0.95 279	0.89 333	0.62 295	0.83 337	0.62 338	0.26 367	0.17 319	0.17 137	0.17 227	0.18 219	0.17 229

FTStereo	0.56 339	0.20 119	0.37 88	0.41 204	0.25 168	0.40 160	0.79 441	0.66 143	0.43 91	1.09 416	3.27 484	0.70 247	0.73 361	0.55 130	0.33 148	0.14 64	0.13 209	0.19 220	0.17 227	0.15 125	0.30 387

RAFT-RH_RVC	0.56 339	0.17 42	0.41 135	0.37 84	0.23 108	0.57 255	0.24 46	0.60 101	0.70 189	1.19 428	3.94 495	0.56 159	0.38 158	0.65 238	0.36 196	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.14 123	0.12 17	0.13 100

HGLStereo	0.56 339	0.28 316	0.57 307	0.50 368	0.37 371	0.80 358	0.45 327	1.02 320	0.78 239	0.86 313	1.14 363	0.89 333	0.82 389	0.76 307	0.73 366	0.21 298	0.20 358	0.19 220	0.18 254	0.19 253	0.21 318

FADNet-RVC-Resample	0.56 339	0.33 353	1.16 437	0.49 354	0.34 355	0.71 330	0.43 315	1.01 317	0.93 329	0.82 287	0.87 244	0.74 277	0.67 327	0.73 292	0.45 268	0.18 230	0.18 335	0.26 367	0.27 399	0.26 355	0.27 367

DualNet (step1)	0.57 346	0.36 369	0.72 376	0.38 112	0.30 299	0.71 330	0.43 315	1.06 335	0.88 298	0.92 354	0.86 237	0.85 313	0.69 337	0.68 267	0.50 292	0.41 445	0.20 358	0.40 436	0.41 449	0.36 411	0.33 402

LL-Strereo	0.57 346	0.27 302	0.68 356	0.48 339	0.34 355	0.39 156	0.48 346	0.94 287	0.97 346	0.83 299	0.78 190	1.10 390	1.18 444	1.33 440	0.49 291	0.17 201	0.14 240	0.22 304	0.19 282	0.16 163	0.17 229

CRFU-Net	0.57 346	0.27 302	0.57 307	0.46 324	0.30 299	1.20 434	0.52 373	1.10 348	0.56 141	1.00 386	0.98 297	1.06 377	0.79 381	0.81 326	0.71 363	0.21 298	0.19 349	0.18 180	0.16 179	0.18 219	0.19 278

TDLM	0.57 346	0.33 353	0.49 250	0.51 384	0.30 299	0.66 312	0.73 434	1.03 324	1.01 365	0.82 287	1.10 347	0.84 311	0.70 350	0.86 351	0.58 326	0.28 383	0.17 319	0.25 351	0.22 345	0.26 355	0.19 278

CVANet_RVC	0.57 346	0.33 353	0.44 178	0.47 333	0.32 336	0.67 316	0.61 403	1.05 332	0.93 329	0.85 307	1.04 325	1.01 362	0.73 361	0.83 337	0.52 309	0.29 390	0.19 349	0.27 379	0.25 382	0.31 387	0.21 318

AANet_RVC	0.57 346	0.32 345	0.54 292	0.45 303	0.27 236	0.57 255	0.48 346	1.00 310	1.28 435	0.86 313	1.33 403	0.87 324	0.58 272	1.07 407	0.75 370	0.18 230	0.12 150	0.15 78	0.13 95	0.18 219	0.18 246

NOSS_ROB	0.57 346	0.39 389	0.39 117	0.44 281	0.30 299	0.73 338	0.54 381	1.03 324	1.08 398	0.67 190	0.87 244	0.76 285	0.57 263	0.77 314	0.47 285	0.38 438	0.38 454	0.44 445	0.42 453	0.37 416	0.34 409

ssnet_v2	0.58 353	0.28 316	0.56 303	0.43 263	0.29 285	0.95 391	0.59 396	1.13 360	0.99 355	0.93 358	0.80 202	0.99 356	0.64 312	0.82 329	0.94 413	0.25 357	0.22 374	0.23 323	0.24 373	0.20 269	0.19 278

dad	0.58 353	0.50 419	0.64 336	0.43 263	0.30 299	0.59 270	0.36 220	0.78 232	1.25 430	1.01 391	1.17 375	1.15 401	0.53 239	0.68 267	0.50 292	0.35 430	0.23 384	0.37 428	0.21 327	0.29 372	0.20 300

SACVNet	0.58 353	0.34 358	0.55 297	0.55 412	0.36 365	0.63 295	0.48 346	1.13 360	0.77 232	1.02 393	1.06 335	1.02 367	0.74 363	0.90 364	0.51 302	0.27 375	0.21 368	0.25 351	0.24 373	0.29 372	0.36 416

pcwnet_v2	0.58 353	0.28 316	0.84 404	0.45 303	0.35 361	0.61 278	0.35 199	1.27 421	1.21 420	0.99 381	1.27 393	0.72 260	0.58 272	0.67 257	0.48 289	0.27 375	0.21 368	0.24 338	0.23 358	0.29 372	0.29 380

PS-NSSS	0.58 353	0.44 405	0.62 322	0.42 244	0.33 346	0.66 312	0.58 394	1.02 320	0.86 285	0.77 257	1.28 395	0.72 260	0.64 312	0.82 329	0.59 331	0.31 400	0.26 407	0.40 436	0.27 399	0.33 397	0.26 358

StereoDRNet-Refined	0.58 353	0.32 345	0.54 292	0.46 324	0.30 299	0.96 394	0.40 287	1.00 310	0.94 336	1.12 421	1.08 341	0.96 350	0.67 327	0.90 364	0.89 407	0.17 201	0.13 209	0.22 304	0.21 327	0.20 269	0.19 278
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 353	0.28 316	0.47 219	0.49 354	0.32 336	0.77 348	0.50 355	0.99 306	0.92 323	1.04 402	1.14 363	1.21 403	0.69 337	0.88 356	0.69 356	0.20 283	0.20 358	0.22 304	0.22 345	0.21 290	0.18 246

CBFPSM	0.59 360	0.22 187	1.31 455	0.38 112	0.27 236	1.12 423	0.65 409	0.79 235	0.82 262	0.80 267	0.81 209	1.35 428	0.87 401	0.67 257	0.76 371	0.16 165	0.15 269	0.15 78	0.16 179	0.17 197	0.22 334

HBP-ISP	0.59 360	0.45 409	0.43 166	0.45 303	0.33 346	0.70 325	0.28 89	1.11 353	1.00 361	0.83 299	1.18 377	0.65 226	0.68 333	0.88 356	0.52 309	0.35 430	0.38 454	0.47 450	0.41 449	0.38 420	0.31 394

CBMV_ROB	0.59 360	0.37 375	0.38 99	0.39 140	0.28 259	0.74 339	0.28 89	1.00 310	0.98 350	0.94 361	1.25 390	0.81 305	0.78 379	0.87 353	0.50 292	0.36 434	0.37 452	0.43 442	0.40 444	0.33 397	0.30 387

FADNet-RVC	0.60 363	0.53 432	1.14 436	0.46 324	0.39 384	0.61 278	0.39 277	1.12 358	0.87 294	0.70 211	0.84 224	1.04 371	0.55 255	0.94 387	0.69 356	0.26 367	0.25 400	0.28 387	0.28 404	0.31 387	0.31 394

NVstereo2D	0.60 363	0.30 336	0.75 388	0.48 339	0.43 407	0.89 382	0.48 346	1.05 332	1.15 409	0.66 188	0.86 237	0.88 329	0.70 350	0.99 390	0.65 346	0.32 411	0.15 269	0.28 387	0.20 306	0.40 423	0.36 416

FADNet	0.61 365	0.51 422	1.10 431	0.45 303	0.44 414	0.65 309	0.41 302	1.19 388	1.05 382	0.70 211	0.84 224	0.98 355	0.66 324	0.82 329	0.50 292	0.29 390	0.30 427	0.27 379	0.30 411	0.46 441	0.35 414

ACV-stereo	0.62 366	0.34 358	1.00 422	0.43 263	0.31 320	1.20 434	0.40 287	0.75 216	0.83 267	0.64 167	0.77 179	2.10 466	1.03 429	0.81 326	0.64 344	0.21 298	0.17 319	0.18 180	0.18 254	0.21 290	0.21 318

SGM-Forest	0.62 366	0.32 345	0.39 117	0.43 263	0.30 299	1.02 404	0.55 385	1.09 347	1.05 382	1.06 407	1.18 377	1.10 390	0.67 327	0.88 356	0.62 338	0.31 400	0.33 445	0.33 414	0.30 411	0.30 381	0.28 374
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 368	0.28 316	0.99 421	0.40 173	0.30 299	1.03 407	0.56 390	1.10 348	0.99 355	0.97 373	1.22 383	1.06 377	0.69 337	1.07 407	0.95 416	0.19 260	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.22 311	0.21 318

fast-acv-ft	0.64 369	0.30 336	0.73 379	0.45 303	0.34 355	1.17 430	0.49 352	0.86 256	0.98 350	1.02 393	1.36 406	1.29 411	0.85 396	0.76 307	0.81 381	0.21 298	0.23 384	0.23 323	0.23 358	0.21 290	0.20 300

StereoDRNet	0.64 369	0.33 353	0.68 356	0.51 384	0.43 407	1.03 407	0.53 377	1.47 454	0.99 355	1.10 418	0.87 244	1.07 382	0.71 354	0.82 329	0.88 397	0.23 336	0.19 349	0.25 351	0.23 358	0.27 365	0.19 278

PSMNet_ROB	0.64 369	0.37 375	0.65 342	0.56 415	0.42 402	0.97 395	0.83 444	1.21 394	0.92 323	0.79 265	1.02 315	1.08 384	0.63 301	0.82 329	0.91 411	0.29 390	0.20 358	0.31 404	0.31 418	0.26 355	0.23 340

CBMV	0.64 369	0.35 364	0.41 135	0.42 244	0.25 168	1.01 402	0.77 438	1.13 360	1.09 400	1.17 426	1.22 383	1.04 371	0.75 365	0.88 356	0.63 341	0.28 383	0.30 427	0.34 416	0.30 411	0.26 355	0.26 358
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DRN-Test	0.66 373	0.32 345	0.66 348	0.50 368	0.39 384	1.15 427	0.61 403	1.49 457	1.01 365	1.12 421	1.08 341	1.06 377	0.69 337	0.77 314	0.94 413	0.23 336	0.17 319	0.26 367	0.25 382	0.25 349	0.21 318

iinet-f	0.67 374	0.26 285	2.15 482	0.39 140	0.31 320	1.19 433	0.56 390	0.84 249	0.84 272	0.80 267	1.17 375	1.05 375	0.84 395	0.71 282	1.21 444	0.20 283	0.18 335	0.17 137	0.15 148	0.20 269	0.20 300

GASNet	0.67 374	0.72 452	0.96 418	0.70 457	0.48 427	0.62 286	0.47 338	1.08 343	1.03 373	0.94 361	0.82 213	0.93 344	0.83 393	1.33 440	0.80 378	0.31 400	0.22 374	0.29 395	0.28 404	0.44 434	0.24 346

FINET	0.67 374	0.42 399	1.00 422	0.46 324	0.43 407	0.83 373	0.89 452	1.08 343	1.50 454	0.87 320	1.14 363	0.71 251	0.68 333	0.92 374	0.70 359	0.36 434	0.30 427	0.26 367	0.24 373	0.35 407	0.33 402

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 374	0.81 460	0.73 379	0.53 402	0.37 371	1.40 447	0.53 377	1.04 327	0.79 247	0.88 330	0.94 271	0.95 348	0.53 239	0.93 380	0.58 326	0.39 440	0.30 427	0.57 464	0.31 418	0.53 454	0.30 387

PA-Net	0.67 374	0.43 401	0.83 403	0.50 368	0.53 439	0.94 388	0.68 417	1.10 348	1.14 408	0.80 267	0.88 252	0.87 324	0.77 374	1.02 399	0.88 397	0.24 347	0.41 461	0.29 395	0.44 454	0.26 355	0.34 409
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 379	0.36 369	1.10 431	0.51 384	0.42 402	1.08 418	0.50 355	1.21 394	1.16 410	1.00 386	1.37 409	1.06 377	0.79 381	0.92 374	0.94 413	0.25 357	0.24 392	0.24 338	0.22 345	0.23 328	0.26 358

NaN_ROB	0.69 379	0.44 405	0.69 362	0.51 384	0.33 346	0.97 395	1.06 465	1.22 402	1.19 416	1.24 436	0.96 283	1.08 384	0.78 379	1.20 423	0.67 352	0.24 347	0.30 427	0.23 323	0.24 373	0.23 328	0.25 353

GANet	0.70 381	0.37 375	0.55 297	0.51 384	0.34 355	0.94 388	0.96 458	1.08 343	0.94 336	1.04 402	1.98 457	1.13 398	0.88 404	1.12 415	0.66 349	0.25 357	0.26 407	0.27 379	0.22 345	0.31 387	0.22 334

DISCO	0.70 381	0.26 285	0.68 356	0.44 281	0.31 320	1.14 425	0.51 370	1.23 406	1.23 423	0.81 278	1.05 329	1.50 442	0.85 396	1.82 470	1.03 427	0.19 260	0.15 269	0.18 180	0.16 179	0.24 341	0.23 340

XPNet_ROB	0.70 381	0.35 364	0.68 356	0.52 396	0.40 389	0.79 355	0.85 450	1.16 378	0.94 336	1.33 442	1.15 368	1.38 430	0.83 393	1.03 401	0.90 409	0.32 411	0.25 400	0.26 367	0.24 373	0.31 387	0.28 374

ETE_ROB	0.70 381	0.49 415	0.73 379	0.56 415	0.36 365	0.79 355	0.87 451	1.14 369	0.93 329	1.19 428	1.18 377	1.39 431	0.82 389	0.99 390	0.80 378	0.26 367	0.21 368	0.31 404	0.26 393	0.33 397	0.34 409

Wz-Net-LNSev	0.71 385	0.51 422	1.36 463	0.50 368	0.41 396	1.15 427	0.69 422	1.21 394	1.07 395	1.02 393	1.12 352	1.08 384	0.87 401	0.89 362	0.89 407	0.24 347	0.22 374	0.21 290	0.19 282	0.26 355	0.26 358

APVNet	0.71 385	0.37 375	0.89 413	0.56 415	0.45 418	1.18 432	0.68 417	1.41 448	0.85 280	0.81 278	1.15 368	1.04 371	0.81 385	1.10 412	1.17 441	0.26 367	0.28 418	0.32 409	0.31 418	0.29 372	0.30 387

Syn2CoEx	0.71 385	0.51 422	0.95 416	0.64 439	0.45 418	0.91 383	0.53 377	1.48 455	1.13 406	0.93 358	1.35 405	1.02 367	0.99 425	0.92 374	0.80 378	0.30 397	0.27 414	0.28 387	0.24 373	0.23 328	0.24 346

DANet	0.71 385	0.45 409	0.91 414	0.59 426	0.40 389	0.81 363	0.40 287	0.97 301	0.84 272	1.20 431	1.22 383	1.33 422	0.88 404	1.16 418	1.24 445	0.27 375	0.23 384	0.31 404	0.25 382	0.35 407	0.32 398
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 389	0.35 364	0.64 336	0.53 402	0.67 458	1.31 443	0.67 412	1.20 392	1.18 414	1.05 404	0.87 244	1.27 408	0.93 416	0.93 380	1.27 449	0.22 322	0.16 300	0.26 367	0.23 358	0.40 423	0.39 429

NCCL2	0.72 389	0.41 397	0.65 342	0.64 439	0.44 414	0.98 399	1.20 473	1.11 353	1.00 361	0.98 378	0.96 283	1.49 441	0.87 401	0.90 364	0.79 376	0.31 400	0.26 407	0.39 433	0.39 441	0.32 392	0.32 398

FAT-Stereo	0.73 391	0.33 353	0.75 388	0.49 354	0.37 371	0.71 330	0.59 396	1.36 440	1.30 437	1.03 401	1.40 415	1.59 451	1.15 440	0.87 353	0.86 390	0.28 383	0.28 418	0.28 387	0.23 358	0.28 368	0.38 427

S-Stereo	0.74 392	0.35 364	0.96 418	0.56 415	0.45 418	0.82 371	0.60 398	1.24 413	1.60 464	0.96 369	1.41 417	1.12 394	0.94 417	0.80 323	1.04 430	0.26 367	0.31 436	0.28 387	0.25 382	0.32 392	0.47 454

LALA_ROB	0.74 392	0.43 401	0.69 362	0.54 408	0.40 389	1.01 402	0.95 457	1.21 394	1.07 395	1.22 433	1.12 352	1.56 448	0.79 381	1.04 403	0.86 390	0.33 419	0.22 374	0.35 418	0.30 411	0.35 407	0.31 394

PSMNet-RUCA	0.76 394	0.75 455	1.08 430	1.01 473	0.90 467	0.69 320	0.50 355	1.11 353	1.03 373	0.78 261	1.11 348	0.80 302	0.72 358	0.88 356	0.63 341	0.53 465	0.27 414	0.76 470	0.46 455	0.66 467	0.47 454

Wz-Net-MNSev	0.76 394	0.40 393	1.34 458	0.50 368	0.40 389	1.44 452	0.83 444	1.15 372	1.16 410	1.25 437	1.20 382	1.13 398	0.81 385	1.16 418	1.00 426	0.22 322	0.19 349	0.24 338	0.23 358	0.28 368	0.26 358

DGSMNet	0.76 394	0.55 434	1.29 454	0.58 422	0.62 455	0.94 388	0.70 427	1.26 419	1.11 402	0.83 299	1.24 388	1.00 359	0.71 354	1.03 401	0.81 381	0.34 425	0.29 423	0.41 440	0.40 444	0.57 460	0.55 466

RP	0.76 394	0.36 369	0.63 331	0.66 447	0.58 452	0.80 358	0.55 385	1.14 369	1.22 422	0.97 373	1.65 439	1.43 435	1.32 454	1.01 394	0.84 385	0.33 419	0.30 427	0.36 423	0.30 411	0.34 403	0.34 409

edge stereo	0.76 394	0.38 385	0.74 384	0.52 396	0.43 407	0.80 358	0.53 377	1.28 423	1.06 389	1.28 438	1.38 414	1.81 456	1.11 437	1.08 409	0.85 389	0.33 419	0.32 439	0.41 440	0.28 404	0.32 392	0.36 416

NCC-stereo	0.78 399	0.40 393	0.76 393	0.61 433	0.67 458	0.81 363	0.69 422	1.54 465	1.11 402	0.90 341	1.36 406	1.33 422	1.16 441	1.19 421	0.88 397	0.31 400	0.30 427	0.37 428	0.48 462	0.33 397	0.33 402

Nwc_Net	0.78 399	0.38 385	0.73 379	0.60 431	0.55 444	1.05 412	0.55 385	1.67 473	1.05 382	0.88 330	1.86 453	1.40 433	1.09 435	1.10 412	0.87 394	0.30 397	0.25 400	0.36 423	0.38 437	0.29 372	0.29 380

Abc-Net	0.78 399	0.40 393	0.76 393	0.61 433	0.67 458	0.81 363	0.69 422	1.54 465	1.11 402	0.90 341	1.36 406	1.33 422	1.16 441	1.19 421	0.88 397	0.31 400	0.30 427	0.37 428	0.48 462	0.33 397	0.33 402
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 402	0.59 439	0.71 371	0.65 444	0.65 457	0.92 387	0.58 394	1.29 424	1.05 382	1.07 410	1.45 426	1.47 439	1.03 429	1.21 427	0.88 397	0.32 411	0.30 427	0.48 454	0.40 444	0.37 416	0.37 421

stereogan	0.80 403	0.31 341	0.71 371	0.59 426	0.50 431	1.72 469	0.48 346	1.35 437	1.37 442	1.00 386	1.46 428	1.56 448	0.95 420	1.29 436	0.84 385	0.28 383	0.29 423	0.29 395	0.25 382	0.38 420	0.38 427

ADCRef	0.80 403	0.43 401	1.32 457	0.50 368	0.45 418	1.07 414	0.51 370	1.07 339	0.98 350	1.17 426	1.42 418	0.87 324	0.91 407	0.85 349	3.19 484	0.18 230	0.16 300	0.23 323	0.23 358	0.22 311	0.21 318

GANetREF_RVC	0.80 403	0.75 455	0.86 410	0.66 447	0.42 402	1.15 427	0.98 459	1.14 369	1.19 416	1.01 391	1.02 315	1.10 390	0.90 406	1.15 417	0.76 371	0.48 455	0.39 458	0.57 464	0.38 437	0.63 466	0.46 449
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
AF-Net	0.81 406	0.39 389	0.68 356	0.64 439	0.54 442	0.91 383	0.51 370	1.61 469	1.31 438	0.96 369	2.02 458	1.46 436	1.26 452	1.11 414	0.99 423	0.32 411	0.24 392	0.39 433	0.27 399	0.30 381	0.25 353

test_for_model	0.82 407	3.60 511	0.39 117	2.35 499	2.07 499	0.39 156	0.28 89	0.42 24	0.45 102	0.71 218	0.31 33	0.30 19	0.27 64	0.34 14	0.25 37	0.34 425	0.11 96	0.13 23	0.09 9	3.49 510	0.18 246

SQANet	0.82 407	0.74 454	0.67 352	1.13 477	0.98 475	1.11 420	0.47 338	1.07 339	0.83 267	0.91 346	1.05 329	1.03 369	0.74 363	1.01 394	0.64 344	0.61 469	0.24 392	1.03 478	0.35 432	1.18 481	0.58 467

Anonymous_2	0.82 407	0.44 405	0.63 331	0.40 173	0.43 407	0.80 358	0.52 373	0.72 197	0.77 232	0.71 218	0.60 124	0.87 324	0.76 368	0.75 303	0.58 326	0.52 461	0.54 475	0.54 462	4.82 513	0.56 458	0.40 432

ccnet	0.82 407	0.57 437	0.75 388	0.54 408	0.59 453	1.09 419	0.66 410	1.38 443	0.94 336	1.12 421	1.44 423	1.29 411	0.92 411	0.95 389	1.24 445	0.49 457	0.42 463	0.50 459	0.47 460	0.51 449	0.46 449

psmorigin	0.82 407	0.51 422	2.09 480	0.49 354	0.41 396	0.85 377	0.50 355	1.04 327	0.88 298	1.45 446	1.43 421	1.50 442	1.06 432	1.22 428	0.97 419	0.31 400	0.32 439	0.27 379	0.27 399	0.33 397	0.42 437

STTRV1_RVC	0.82 407	0.59 439	1.16 437	0.67 450	0.81 464	1.11 420	0.63 405	1.30 427	1.11 402	0.98 378	1.33 403	1.08 384	0.95 420	1.26 432	0.87 394	0.55 467	0.25 400	0.43 442	0.39 441	0.58 463	0.40 432

CC-Net-ROB	0.82 407	0.96 471	0.85 405	0.58 422	0.45 418	1.27 441	0.70 427	1.17 383	1.02 368	0.83 299	1.23 387	0.90 337	0.77 374	1.06 404	0.69 356	0.46 451	0.34 447	1.71 485	0.38 437	0.59 464	0.36 416

GCST	0.83 414	1.22 480	0.74 384	1.58 485	1.01 478	1.06 413	0.23 35	0.78 232	0.78 239	0.97 373	0.65 136	0.78 292	0.35 136	0.92 374	0.34 163	0.96 480	0.65 480	1.20 480	0.81 483	0.91 472	0.70 470

aanetorigin	0.83 414	0.56 435	1.87 477	0.49 354	0.38 380	0.56 250	0.66 410	0.70 185	1.00 361	2.42 482	2.02 458	1.31 414	1.18 444	0.93 380	1.13 440	0.20 283	0.18 335	0.20 249	0.19 282	0.27 365	0.30 387

CSAN	0.83 414	0.49 415	0.77 398	0.60 431	0.41 396	1.14 425	1.06 465	1.19 388	1.46 452	1.32 440	1.43 421	1.37 429	1.19 446	1.27 435	0.86 390	0.39 440	0.31 436	0.36 423	0.37 434	0.35 407	0.34 409

SDNR	0.86 417	0.37 375	1.47 468	0.40 173	0.38 380	3.38 496	0.33 165	0.90 275	0.98 350	0.99 381	2.09 461	0.59 187	0.71 354	1.29 436	0.70 359	0.51 460	0.56 476	0.36 423	0.26 393	0.43 433	0.46 449

RTSC	0.87 418	0.48 412	1.23 448	0.52 396	0.37 371	1.13 424	0.50 355	1.34 434	1.79 469	1.51 449	1.24 388	1.12 394	0.81 385	1.62 459	2.16 473	0.25 357	0.19 349	0.23 323	0.24 373	0.30 381	0.31 394

PWC_ROB	0.87 418	0.52 429	1.28 452	0.50 368	0.32 336	0.91 383	0.37 234	1.36 440	1.46 452	1.61 455	2.59 473	1.16 402	1.01 428	1.34 442	1.40 456	0.25 357	0.18 335	0.28 387	0.20 306	0.29 372	0.28 374

UDG	0.88 420	0.82 463	0.67 352	1.00 472	0.96 472	1.02 404	0.57 393	1.13 360	0.99 355	0.90 341	0.97 296	1.31 414	0.99 425	0.85 349	0.84 385	0.54 466	0.32 439	1.77 486	0.40 444	0.94 474	0.66 469

FBW_ROB	0.88 420	0.50 419	0.85 405	0.55 412	0.40 389	1.17 430	0.78 440	1.50 458	1.37 442	1.33 442	1.27 393	1.48 440	1.00 427	2.57 490	0.98 422	0.25 357	0.32 439	0.45 446	0.30 411	0.34 403	0.28 374

XQC	0.89 422	0.65 448	1.31 455	0.67 450	0.52 438	1.22 436	0.68 417	1.26 419	1.52 455	1.14 424	1.11 348	1.28 410	1.04 431	1.40 450	1.77 464	0.38 438	0.24 392	0.37 428	0.31 418	0.53 454	0.47 454

DeepPrunerF	0.89 422	0.52 429	3.43 491	0.68 454	0.81 464	0.72 337	0.72 433	1.22 402	1.99 474	0.93 358	1.01 307	0.87 324	0.86 398	1.08 409	0.95 416	0.34 425	0.28 418	0.43 442	0.39 441	0.30 381	0.32 398

PWCDC_ROB	0.89 422	0.49 415	0.80 402	0.74 461	0.40 389	1.03 407	0.39 277	1.33 432	2.35 482	1.02 393	3.77 490	0.81 305	0.92 411	1.20 423	0.90 409	0.34 425	0.22 374	0.24 338	0.20 306	0.34 403	0.29 380

PASM	0.90 425	0.64 447	1.69 472	0.69 456	0.69 461	0.78 352	0.84 447	1.03 324	1.26 433	1.19 428	1.15 368	1.31 414	0.98 424	1.24 430	1.03 427	0.52 461	0.56 476	0.59 467	0.66 476	0.56 458	0.54 465

Wz-Net-SNSev	0.91 426	0.73 453	2.13 481	0.56 415	0.45 418	0.95 391	1.13 470	1.34 434	1.24 425	1.02 393	1.30 399	1.46 436	0.86 398	1.81 469	1.50 457	0.25 357	0.23 384	0.25 351	0.26 393	0.32 392	0.29 380

MDST_ROB	0.91 426	0.27 302	0.85 405	0.63 438	0.41 396	2.53 480	0.71 432	1.60 468	1.13 406	2.83 489	1.73 445	0.97 352	0.69 337	1.61 458	0.73 366	0.25 357	0.22 374	0.32 409	0.28 404	0.25 349	0.24 346

PDISCO_ROB	0.91 426	0.48 412	1.06 427	0.99 470	0.97 473	1.67 467	0.63 405	1.64 471	1.59 461	1.06 407	1.18 377	1.31 414	0.79 381	1.55 453	0.97 419	0.49 457	0.22 374	0.45 446	0.40 444	0.45 438	0.37 421

SHD	0.93 429	0.50 419	1.18 443	0.59 426	0.46 425	0.97 395	0.48 346	1.70 474	2.15 476	1.58 452	1.37 409	1.42 434	1.19 446	1.31 438	1.60 458	0.31 400	0.26 407	0.32 409	0.33 427	0.40 423	0.42 437

G-Net	0.95 430	0.46 411	1.04 425	0.64 439	0.48 427	2.12 476	0.64 408	1.01 317	0.87 294	1.75 463	2.82 480	1.30 413	1.64 471	1.06 404	0.96 418	0.36 434	0.29 423	0.35 418	0.25 382	0.45 438	0.42 437

anonymity	0.97 431	0.89 466	1.05 426	0.92 468	1.03 479	0.97 395	0.81 443	1.29 424	0.91 318	1.07 410	0.98 297	1.00 359	0.95 420	1.02 399	0.92 412	0.96 480	0.95 499	0.90 475	0.91 489	0.92 473	0.94 481

SGM_RVC	0.97 431	0.28 316	0.41 135	0.39 140	0.22 70	1.55 458	0.73 434	1.51 461	1.25 430	2.25 479	1.92 454	2.58 476	1.56 465	2.02 478	1.19 443	0.27 375	0.27 414	0.27 379	0.25 382	0.25 349	0.25 353
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 433	0.42 399	1.88 478	0.53 402	0.41 396	1.59 461	1.26 479	2.21 484	1.43 448	1.10 418	1.11 348	1.46 436	1.95 481	1.34 442	1.26 447	0.34 425	0.25 400	0.25 351	0.21 327	0.46 441	0.37 421

Consistency-Raft	1.01 434	0.81 460	1.24 449	0.84 464	0.97 473	0.81 363	0.84 447	1.30 427	1.59 461	1.05 404	1.68 444	1.12 394	0.91 407	0.92 374	1.11 435	0.65 470	0.74 484	0.79 472	0.90 486	1.06 479	0.79 475

xxxx	1.01 434	0.22 187	0.43 166	0.36 68	0.21 52	0.82 371	0.36 220	1.32 430	0.88 298	0.71 218	0.94 271	0.97 352	0.63 301	0.64 231	10.58 506	0.20 283	0.16 300	0.18 180	0.17 227	0.19 253	0.19 278

test_xeample	1.01 434	0.21 152	0.42 156	0.35 52	0.21 52	0.71 330	0.39 277	1.23 406	0.86 285	0.81 278	1.04 325	0.69 243	0.61 289	0.69 272	10.93 507	0.19 260	0.15 269	0.18 180	0.17 227	0.18 219	0.17 229

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 437	0.57 437	1.51 470	0.67 450	0.50 431	2.57 481	1.66 494	1.20 392	1.43 448	1.38 444	1.57 436	1.33 422	0.92 411	1.64 462	0.88 397	0.37 437	0.39 458	0.46 449	0.60 474	0.41 429	0.40 432

ADCPNet	1.03 438	0.48 412	2.70 486	0.54 408	0.42 402	1.40 447	0.75 436	1.13 360	1.07 395	1.22 433	1.42 418	1.68 453	1.09 435	1.36 447	3.45 488	0.30 397	0.28 418	0.29 395	0.32 424	0.37 416	0.35 414

otaku	1.04 439	0.93 468	0.88 412	1.33 483	1.05 481	1.66 465	0.70 427	1.40 447	1.18 414	1.08 414	1.32 402	1.33 422	0.91 407	1.23 429	0.76 371	0.72 473	0.46 472	1.24 481	0.50 467	1.40 482	0.75 471

SuperB	1.04 439	0.37 375	4.81 498	0.43 263	0.31 320	0.99 400	0.46 331	1.02 320	2.09 475	1.09 416	1.09 345	0.75 279	0.81 385	1.06 404	1.76 463	0.19 260	0.15 269	0.17 137	0.15 148	2.82 505	0.26 358

ADCL	1.04 439	0.38 385	1.35 459	0.50 368	0.39 384	1.61 462	0.89 452	1.29 424	1.39 445	1.29 439	1.50 430	1.24 406	1.24 449	1.37 448	4.87 496	0.21 298	0.19 349	0.25 351	0.25 382	0.29 372	0.27 367

test_sample9	1.05 442	0.36 369	0.72 376	0.38 112	0.30 299	0.71 330	0.43 315	1.06 335	0.88 298	0.92 354	0.86 237	0.85 313	0.69 337	1.20 423	1.36 452	0.41 445	8.41 513	0.40 436	0.41 449	0.36 411	0.33 402

DDUNet	1.06 443	2.56 507	0.68 356	1.21 479	1.26 484	1.03 407	0.69 422	1.11 353	0.94 336	0.96 369	1.22 383	1.27 408	0.82 389	0.93 380	0.72 365	0.84 477	0.38 454	1.99 489	0.60 474	1.10 480	0.85 477

ADCP+	1.06 443	0.35 364	1.51 470	0.49 354	0.51 434	1.45 453	0.55 385	1.25 417	1.03 373	1.16 425	1.15 368	1.10 390	1.07 434	1.56 455	6.75 503	0.19 260	0.16 300	0.23 323	0.21 327	0.28 368	0.21 318

SAMSARA	1.07 445	0.65 448	1.19 444	1.06 476	0.90 467	1.76 470	1.76 498	1.46 453	1.44 450	1.51 449	1.16 373	2.00 465	1.14 439	1.48 451	1.31 451	0.39 440	0.44 469	0.35 418	0.38 437	0.49 446	0.49 460

SANet	1.07 445	0.41 397	1.06 427	0.48 339	0.30 299	1.41 449	0.94 456	1.42 449	3.36 493	1.58 452	2.43 467	2.33 472	1.70 472	1.34 442	1.07 432	0.28 383	0.24 392	0.26 367	0.23 358	0.34 403	0.30 387

Ntro	1.09 447	0.97 474	0.91 414	1.44 484	1.19 483	1.69 468	0.80 442	1.35 437	1.25 430	1.00 386	1.29 398	1.31 414	0.97 423	1.26 432	0.84 385	0.84 477	0.43 467	1.36 482	0.50 467	1.56 483	0.78 473

MFN_U_SF_RVC	1.09 447	0.59 439	1.97 479	0.67 450	0.44 414	1.93 473	0.60 398	1.85 477	1.36 440	1.61 455	1.54 434	1.95 464	1.37 456	1.64 462	1.73 461	0.40 444	0.37 452	0.45 446	0.48 462	0.44 434	0.44 444

Wz-Net-TNSev	1.14 449	1.06 477	4.32 497	0.49 354	0.42 402	1.51 456	1.11 469	1.48 455	1.40 447	1.22 433	1.26 392	1.58 450	1.43 460	1.76 467	1.70 460	0.32 411	0.31 436	0.26 367	0.30 411	0.41 429	0.41 436

ADCMid	1.14 449	0.52 429	2.23 483	0.53 402	0.43 407	1.07 414	0.75 436	1.23 406	1.05 382	2.15 476	1.44 423	1.50 442	1.43 460	1.56 455	5.01 497	0.26 367	0.24 392	0.29 395	0.31 418	0.37 416	0.33 402

MFMNet_re	1.14 449	0.97 474	1.19 444	0.99 470	0.95 471	1.25 440	1.22 476	1.39 444	1.55 458	1.69 462	1.67 443	1.21 403	1.53 462	1.12 415	0.99 423	0.87 479	0.75 488	0.79 472	0.75 480	0.90 471	0.94 481

WCMA_ROB	1.14 449	0.36 369	0.76 393	0.49 354	0.44 414	1.23 438	0.67 412	1.11 353	1.23 423	2.84 490	3.95 496	3.28 486	1.83 477	1.25 431	0.99 423	0.44 449	0.34 447	0.34 416	0.37 434	0.41 429	0.40 432

AnyNet_C32	1.16 453	0.62 446	2.40 484	0.57 421	0.55 444	1.41 449	1.34 484	1.18 386	1.24 425	1.49 447	1.42 418	1.39 431	1.20 448	1.55 453	4.82 495	0.29 390	0.28 418	0.29 395	0.34 429	0.38 420	0.42 437

222	1.18 454	0.22 187	0.44 178	0.37 84	0.22 70	0.79 355	0.37 234	1.31 429	0.89 311	0.92 354	1.08 341	0.72 260	0.71 354	0.66 246	13.89 510	0.20 283	0.15 269	0.17 137	0.16 179	0.18 219	0.19 278

WZ-Net	1.19 455	0.59 439	4.07 495	0.62 437	0.51 434	1.34 444	1.31 483	1.32 430	1.74 468	1.53 451	1.65 439	1.74 455	1.28 453	2.25 484	2.01 470	0.27 375	0.21 368	0.23 323	0.25 382	0.40 423	0.39 429

MSMD_ROB	1.21 456	0.49 415	0.62 322	0.59 426	0.50 431	1.62 464	0.67 412	1.23 406	1.24 425	2.45 483	3.77 490	3.09 483	2.98 496	1.32 439	0.81 381	0.45 450	0.41 461	0.49 457	0.51 469	0.47 443	0.44 444

pmcnn	1.23 457	0.29 328	0.96 418	0.40 173	0.23 108	0.95 391	0.69 422	1.16 378	1.28 435	1.67 461	2.33 463	11.15 513	0.86 398	0.93 380	0.88 397	0.15 119	0.12 150	0.12 4	0.10 25	0.15 125	0.15 166

NVStereoNet_ROB	1.24 458	0.90 467	1.13 435	0.86 465	0.88 466	1.11 420	0.99 461	1.42 449	1.53 456	1.59 454	2.48 468	2.24 469	1.53 462	1.96 477	1.30 450	0.76 475	0.70 481	0.78 471	1.00 491	0.71 469	0.88 479
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 459	0.36 369	0.72 376	0.38 112	0.30 299	0.71 330	0.43 315	1.13 360	0.75 217	1.50 448	0.95 279	3.29 487	1.59 467	1.20 423	1.36 452	0.41 445	8.41 513	0.40 436	0.41 449	0.36 411	0.33 402

SPS-STEREO	1.25 459	0.93 468	1.06 427	1.04 475	1.03 479	1.41 449	0.91 455	1.51 461	1.19 416	2.09 474	1.83 450	1.94 463	1.39 457	1.62 459	1.39 455	0.97 482	0.94 498	0.90 475	0.89 485	0.96 476	0.96 484
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 461	0.67 450	1.28 452	0.74 461	0.62 455	1.50 455	0.84 447	1.99 480	2.96 488	2.18 477	2.36 466	1.85 460	1.95 481	1.92 474	1.94 468	0.39 440	0.36 451	0.49 457	0.37 434	0.51 449	0.64 468

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 462	0.87 465	1.76 475	0.86 465	0.56 447	4.29 501	1.79 499	1.50 458	1.98 473	1.61 455	1.85 452	1.84 458	1.41 458	1.89 472	1.36 452	0.48 455	0.40 460	0.56 463	0.57 472	0.69 468	0.48 457

MeshStereo	1.34 462	0.43 401	0.54 292	0.44 281	0.34 355	1.66 465	0.60 398	1.94 478	1.37 442	4.47 503	3.25 482	4.71 495	1.94 480	1.92 474	1.17 441	0.35 430	0.35 449	0.37 428	0.31 418	0.32 392	0.32 398
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
RainbowNet	1.35 464	1.49 487	1.19 444	1.88 491	1.45 485	1.48 454	1.07 467	1.61 469	1.55 458	1.20 431	1.59 437	1.54 446	1.13 438	1.34 442	0.97 419	1.36 493	0.70 481	1.82 487	0.79 482	1.71 486	1.07 490

ACVNet-4b	1.35 464	1.31 483	1.10 431	1.90 492	1.59 487	1.92 472	0.77 438	1.52 464	1.62 465	1.05 404	1.60 438	2.11 467	0.94 417	1.64 462	0.77 375	1.30 490	0.35 449	2.03 493	0.67 477	1.88 492	0.84 476

SGM+DAISY	1.35 464	0.94 470	1.25 450	0.96 469	1.00 477	1.52 457	1.02 464	1.34 434	1.21 420	2.64 485	2.65 475	2.44 473	1.56 465	1.64 462	1.26 447	0.97 482	0.95 499	0.90 475	0.90 486	0.94 474	0.96 484

FCDSN-DC	1.39 467	0.56 435	0.65 342	0.74 461	0.59 453	1.38 446	0.63 405	1.35 437	1.39 445	3.26 497	4.50 501	4.61 493	2.63 491	1.58 457	1.03 427	0.46 451	0.42 463	0.48 454	0.47 460	0.50 448	0.50 461
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 468	0.20 119	0.48 239	0.44 281	0.25 168	0.29 65	0.31 136	0.65 134	0.68 183	0.97 373	0.86 237	0.67 238	0.62 295	0.64 231	20.63 515	0.16 165	0.11 96	0.19 220	0.15 148	0.19 253	0.12 70

ACVNet_1	1.46 469	1.33 484	1.12 434	1.91 493	1.62 488	1.83 471	0.98 459	2.00 481	1.85 471	1.39 445	1.53 433	2.32 471	1.53 462	1.34 442	1.11 435	1.30 490	0.50 474	2.06 495	0.58 473	1.93 494	0.95 483

EDNetEfficient	1.46 469	0.80 459	6.12 500	0.47 333	0.39 384	0.69 320	0.83 444	0.90 275	2.77 487	3.50 499	1.96 456	1.66 452	2.03 483	1.26 432	4.18 493	0.21 298	0.18 335	0.21 290	0.20 306	0.41 429	0.39 429

ADCS	1.51 471	0.61 443	3.42 490	0.59 426	0.51 434	1.27 441	1.08 468	1.59 467	1.81 470	1.91 470	1.66 441	1.51 445	1.42 459	1.94 476	8.60 505	0.33 419	0.32 439	0.33 414	0.36 433	0.44 434	0.42 437

AnyNet_C01	1.56 472	1.05 476	7.45 502	0.64 439	0.54 442	1.99 474	1.38 486	1.43 451	1.36 440	1.63 458	1.92 454	1.84 458	1.33 455	2.40 486	4.03 490	0.33 419	0.32 439	0.32 409	0.34 429	0.44 434	0.45 448

FC-DCNN	1.59 473	0.51 422	0.66 348	0.61 433	0.49 429	1.56 459	0.70 427	1.66 472	1.53 456	4.64 504	4.62 502	5.85 502	3.34 500	1.84 471	1.11 435	0.46 451	0.42 463	0.47 450	0.46 455	0.48 444	0.46 449

DispFullNet	1.60 474	2.63 508	2.75 487	2.56 503	1.79 494	1.24 439	0.47 338	1.37 442	1.45 451	1.87 466	1.50 430	1.55 447	2.46 487	2.04 479	1.04 430	0.59 468	0.18 335	2.32 498	0.68 478	2.29 498	1.14 491

ELAS_RVC	1.60 474	0.61 443	1.01 424	0.70 457	0.56 447	2.00 475	1.89 501	1.96 479	2.65 485	3.33 498	3.26 483	3.03 480	3.41 501	2.49 488	2.09 472	0.52 461	0.45 470	0.50 459	0.48 462	0.54 456	0.52 463
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 476	0.61 443	0.95 416	0.68 454	0.55 444	3.01 494	1.55 492	2.39 486	2.33 481	3.64 500	3.89 494	2.75 478	2.90 495	2.15 482	2.27 479	0.52 461	0.45 470	0.50 459	0.48 462	0.54 456	0.52 463
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 477	0.51 422	0.65 342	0.61 433	0.49 429	1.61 462	0.70 427	1.75 476	1.56 460	4.74 506	4.91 504	6.46 506	3.31 498	1.91 473	1.11 435	0.46 451	0.42 463	0.47 450	0.46 455	0.48 444	0.46 449

ACVNet_2	1.65 477	1.27 482	1.41 466	1.75 488	1.62 488	2.22 477	1.20 473	2.30 485	2.62 484	1.78 464	2.56 470	3.03 480	1.61 468	1.54 452	1.12 439	1.06 485	0.58 478	1.82 487	0.70 479	1.82 488	0.96 484

IMH-64-1	1.86 479	1.62 492	1.16 437	2.20 496	1.89 496	2.33 478	1.30 480	2.89 489	2.29 479	1.66 459	2.80 478	2.49 474	1.61 468	2.10 480	1.78 465	1.60 495	0.74 484	2.43 499	1.02 492	2.12 495	1.17 494

IMH-64	1.86 479	1.62 492	1.16 437	2.20 496	1.89 496	2.33 478	1.30 480	2.89 489	2.29 479	1.66 459	2.80 478	2.49 474	1.61 468	2.10 480	1.78 465	1.60 495	0.74 484	2.43 499	1.02 492	2.12 495	1.17 494

WAO-7	1.90 481	1.20 479	1.35 459	1.27 481	1.06 482	2.84 488	1.56 493	3.23 494	3.06 491	2.23 478	3.33 487	3.17 484	2.28 486	3.12 491	2.21 474	1.02 484	0.91 494	1.06 479	1.03 494	1.04 478	0.97 487

PWCK	1.92 482	1.66 495	3.12 489	1.65 486	0.91 469	2.84 488	2.26 504	2.10 482	2.41 483	2.36 481	2.31 462	2.22 468	1.82 475	3.43 494	2.03 471	1.61 497	0.71 483	1.51 483	0.82 484	1.69 485	0.91 480

Dean	1.98 483	1.36 485	1.36 463	2.12 495	1.81 495	2.74 483	1.36 485	3.37 498	3.80 497	2.08 473	3.32 486	3.21 485	1.82 475	1.71 466	1.67 459	1.27 487	0.77 490	1.99 489	0.90 486	1.86 489	1.03 489

RTS	1.98 483	0.96 471	11.36 506	0.65 444	0.57 450	2.77 486	1.40 487	1.39 444	2.26 477	1.89 467	2.56 470	1.32 419	1.25 450	5.20 503	4.05 491	0.31 400	0.22 374	0.29 395	0.29 409	0.40 423	0.37 421

RTSA	1.98 483	0.96 471	11.36 506	0.65 444	0.57 450	2.77 486	1.40 487	1.39 444	2.26 477	1.89 467	2.56 470	1.32 419	1.25 450	5.20 503	4.05 491	0.31 400	0.22 374	0.29 395	0.29 409	0.40 423	0.37 421

WAO-6	2.04 486	1.50 488	1.16 437	1.70 487	1.67 492	2.69 482	1.44 490	3.06 491	3.63 496	1.98 471	3.27 484	3.54 491	2.07 484	2.36 485	2.22 476	1.31 492	0.91 494	2.04 494	1.22 501	1.73 487	1.27 498

IMH	2.04 486	1.62 492	1.20 447	2.20 496	1.89 496	2.91 493	1.30 480	3.11 492	3.03 489	1.81 465	3.35 488	3.03 480	1.90 478	2.48 487	1.80 467	1.66 498	0.77 490	2.45 501	1.04 495	2.15 497	1.19 497

LVE	2.12 488	1.44 486	1.36 463	1.99 494	1.78 493	2.75 484	1.79 499	2.82 488	3.95 498	1.90 469	4.33 500	3.52 490	1.81 474	2.24 483	1.74 462	1.74 499	0.87 493	2.06 495	1.13 497	1.91 493	1.35 499

MADNet+	2.23 489	2.43 504	10.85 505	1.22 480	0.91 469	2.76 485	1.40 487	2.12 483	1.67 467	1.32 440	1.74 447	1.86 461	1.74 473	6.25 505	4.41 494	0.65 470	0.64 479	0.58 466	0.54 471	0.80 470	0.76 472

KSHMR	2.57 490	1.93 498	1.69 472	2.63 505	2.42 504	2.86 490	2.07 502	3.27 496	6.50 502	2.49 484	3.36 489	3.41 489	1.92 479	2.49 488	1.94 468	2.13 504	1.40 504	2.79 508	1.50 504	2.73 503	1.77 502

notaker	2.76 491	2.29 503	1.80 476	2.96 507	2.58 508	2.90 492	1.75 497	3.24 495	3.05 490	2.78 488	4.24 499	6.15 505	2.51 489	3.34 493	2.75 482	2.31 506	1.18 502	3.00 509	1.65 505	2.84 506	1.97 503

JetBlue	2.78 492	1.26 481	7.04 501	1.16 478	1.48 486	8.00 509	6.02 510	2.60 487	1.92 472	2.12 475	2.64 474	3.34 488	3.05 497	6.49 506	3.39 486	0.78 476	0.76 489	0.75 469	0.76 481	0.97 477	1.18 496

WAO-8	2.92 493	1.55 490	1.35 459	1.79 489	1.63 490	5.23 503	1.22 476	4.58 504	12.56 509	2.84 490	4.07 498	4.83 496	2.72 493	3.49 495	2.25 477	1.27 487	0.91 494	1.99 489	1.15 499	1.86 489	1.15 492

Venus	2.92 493	1.55 490	1.35 459	1.79 489	1.63 490	5.23 503	1.22 476	4.58 504	12.56 509	2.84 490	4.06 497	4.83 496	2.72 493	3.49 495	2.25 477	1.27 487	0.91 494	1.99 489	1.15 499	1.86 489	1.15 492

ktn	2.98 495	2.25 502	1.73 474	2.84 506	2.53 507	3.76 500	2.15 503	3.70 500	5.47 501	2.75 487	5.17 506	5.94 503	2.48 488	3.23 492	2.46 480	2.34 508	1.44 505	2.78 507	2.03 507	2.45 501	2.01 505

TorneroNet-64	3.44 496	1.86 496	1.42 467	2.58 504	2.28 502	6.87 506	1.68 495	4.70 506	12.03 506	2.31 480	5.59 507	8.25 508	2.55 490	3.97 500	2.73 481	1.81 500	0.74 484	2.57 503	1.07 496	2.35 499	1.44 500

UNDER WATER	3.46 497	2.07 501	3.64 493	3.09 508	2.48 505	3.75 499	2.42 506	3.31 497	13.77 511	2.90 494	2.95 481	5.84 501	3.69 502	3.69 497	3.48 489	2.07 503	1.11 501	2.70 506	1.40 502	2.84 506	1.98 504

UNDER WATER-64	3.53 498	2.01 499	3.94 494	3.22 510	2.49 506	5.41 505	2.60 507	3.43 499	12.41 508	3.03 495	2.68 476	6.07 504	4.04 503	3.79 499	3.33 485	2.02 502	1.24 503	2.63 504	1.46 503	2.78 504	2.08 506

DPSimNet_ROB	3.58 499	2.45 505	8.57 503	2.53 501	2.37 503	2.88 491	3.77 509	3.14 493	3.23 492	4.71 505	3.86 493	4.68 494	4.87 506	4.07 501	5.62 498	2.33 507	2.33 508	2.47 502	2.52 508	2.51 502	2.64 508

MADNet++	4.03 500	2.70 509	3.44 492	3.72 512	3.44 511	4.44 502	3.52 508	3.95 502	3.61 495	4.46 502	4.98 505	4.10 492	4.58 505	7.00 508	5.89 499	3.74 509	3.67 511	3.27 511	2.71 510	3.70 511	3.66 511

SGM-ForestM	4.04 501	0.32 345	0.46 207	0.43 263	0.27 236	7.50 508	1.45 491	3.84 501	4.24 499	8.19 511	6.76 508	19.00 519	9.08 508	10.74 512	6.62 502	0.31 400	0.33 445	0.32 409	0.32 424	0.29 372	0.29 380

MANE	4.13 502	0.51 422	0.64 336	0.66 447	0.56 447	6.89 507	0.99 461	7.55 509	12.04 507	6.68 509	8.57 511	10.69 512	9.45 509	7.59 509	6.39 501	0.49 457	0.43 467	0.48 454	0.98 490	0.49 446	0.48 457

LE_ROB	4.42 503	0.24 243	2.75 487	0.42 244	0.23 108	1.57 460	0.90 454	1.71 475	17.88 518	16.56 520	4.88 503	5.17 500	18.85 520	1.63 461	14.62 511	0.17 201	0.14 240	0.16 103	0.16 179	0.19 253	0.17 229

TorneroNet	4.53 504	1.89 497	1.48 469	2.55 502	2.27 501	13.78 514	1.69 496	4.84 508	23.73 523	2.89 493	7.70 510	7.06 507	2.69 492	4.26 502	3.42 487	1.84 501	0.77 490	2.68 505	1.13 497	2.42 500	1.47 501

LSM	4.74 505	0.77 457	10.16 504	0.70 457	56.56 525	1.02 404	1.00 463	1.24 413	1.62 465	2.04 472	2.34 464	1.33 422	1.17 443	1.38 449	1.09 434	0.33 419	0.49 473	0.39 433	0.46 455	0.51 449	10.09 514

JetRed	5.27 506	5.84 512	12.81 509	2.36 500	2.83 509	12.23 513	10.50 512	4.46 503	3.60 494	3.86 501	3.83 492	4.85 498	4.18 504	6.78 507	11.96 508	2.17 505	2.96 510	2.18 497	1.97 506	3.38 509	2.68 509

tt	6.20 507	0.20 119	5.89 499	3.55 511	2.07 499	11.26 512	19.21 513	11.74 514	5.46 500	2.69 486	2.04 460	4.87 499	6.25 507	3.70 498	7.09 504	8.32 515	11.17 520	4.93 512	5.41 514	5.74 513	2.37 507

coex-ft	6.43 508	1.51 489	87.33 528	0.49 354	0.38 380	1.34 444	1.21 475	1.16 378	8.09 504	12.12 512	2.79 477	2.77 479	3.31 498	1.16 418	3.15 483	0.24 347	0.23 384	0.27 379	0.24 373	0.45 438	0.37 421

HanzoNet	6.76 509	2.45 505	4.22 496	3.19 509	2.94 510	3.62 498	2.28 505	4.79 507	7.20 503	14.00 516	13.19 515	17.49 517	22.30 521	13.25 514	6.19 500	4.20 511	1.93 507	3.10 510	2.56 509	3.35 508	2.88 510

EDNetEfficientorigin	9.93 510	1.15 478	175.16 529	0.48 339	0.36 365	1.04 411	0.68 417	1.24 413	2.69 486	3.17 496	2.50 469	2.30 470	2.07 484	1.76 467	2.21 474	0.20 283	0.18 335	0.24 338	0.19 282	0.51 449	0.50 461

ASD4	9.96 511	8.86 515	17.78 510	7.17 513	9.80 512	16.08 515	28.92 517	9.77 513	8.20 505	7.02 510	7.08 509	8.47 509	9.57 510	11.17 513	20.26 514	4.12 510	4.14 512	5.57 515	4.74 512	5.53 512	4.90 513

DGTPSM_ROB	12.07 512	8.00 513	20.99 511	8.93 515	16.78 514	10.67 510	30.87 518	9.01 511	15.16 513	6.50 507	15.41 519	9.04 510	14.85 512	9.25 510	21.67 516	4.57 512	8.57 515	5.08 513	9.28 515	5.90 514	10.95 515

DPSMNet_ROB	12.08 513	8.00 513	21.00 512	8.97 516	16.79 515	10.67 510	30.89 519	9.02 512	15.17 514	6.51 508	15.41 519	9.04 510	14.85 512	9.27 511	21.67 516	4.58 513	8.57 515	5.09 514	9.29 516	5.90 514	10.95 515

BEATNet-Init1	15.13 514	0.82 463	50.86 527	0.72 460	0.53 439	38.10 525	7.03 511	11.83 515	14.25 512	29.78 525	30.17 525	48.21 529	22.64 522	26.78 523	18.11 513	0.42 448	0.38 454	0.47 450	0.46 455	0.51 449	0.48 457

DPSM_ROB	17.78 515	18.63 517	24.31 518	20.90 518	19.47 516	25.97 518	36.21 521	21.23 522	16.24 516	13.38 514	14.06 517	19.18 520	16.30 515	20.78 516	25.67 519	9.38 517	9.23 518	9.49 517	9.82 517	13.51 517	11.91 518

DPSM	17.78 515	18.63 517	24.31 518	20.90 518	19.47 516	25.97 518	36.21 521	21.23 522	16.24 516	13.38 514	14.06 517	19.18 520	16.30 515	20.78 516	25.67 519	9.38 517	9.23 518	9.49 517	9.82 517	13.51 517	11.91 518

DLNR_Zeroshot_test	20.09 517	36.28 524	38.04 521	169.85 530	61.80 526	0.23 10	0.20 4	13.88 516	0.37 64	0.44 91	0.66 143	0.43 107	0.21 18	0.62 208	0.28 99	5.46 514	0.10 23	0.15 78	0.11 41	72.60 529	0.11 29

LRCNet_RVC	21.24 518	31.15 523	21.41 513	28.98 521	23.82 519	3.13 495	0.60 398	20.96 521	1.59 461	25.58 521	28.15 523	21.99 522	14.79 511	21.94 522	16.41 512	28.89 527	14.87 521	33.53 523	31.28 523	29.51 525	26.16 522

HaxPig	31.96 519	37.24 525	34.27 520	24.37 520	24.88 520	18.26 516	19.86 514	20.64 520	28.52 524	35.97 526	38.75 526	25.57 523	28.72 524	33.88 524	34.39 524	35.94 528	38.87 528	37.80 524	40.48 524	39.68 526	41.15 527

Anonymous_1	33.25 520	18.26 516	23.92 514	20.54 517	21.28 518	25.59 517	35.94 520	22.01 524	15.57 515	13.33 513	13.49 516	18.08 518	15.29 514	20.36 515	24.60 518	16.28 523	8.84 517	66.59 527	118.00 527	155.73 530	11.23 517

CasAABBNet	35.74 521	37.43 526	48.72 525	42.22 524	39.20 523	52.24 526	73.12 528	42.61 527	32.62 526	26.78 522	27.95 521	38.58 526	32.60 525	41.67 527	51.65 528	18.74 524	18.57 526	19.15 520	19.77 521	27.20 519	23.98 520

Selective-RAFT-Error	35.84 522	37.49 527	48.83 526	42.26 525	39.24 524	52.30 527	73.09 527	42.66 528	32.61 525	26.80 523	28.30 524	38.84 528	33.51 527	41.68 528	51.59 527	18.82 525	18.58 527	19.17 521	19.80 522	27.28 520	24.05 521

xxxxx1	36.64 523	19.51 519	24.21 515	61.66 527	64.63 527	27.28 521	40.10 523	20.25 517	18.63 519	14.07 517	12.97 512	17.26 514	17.36 517	21.70 519	27.93 521	13.18 520	18.50 523	111.26 528	133.37 528	29.24 522	39.73 524

tt_ll	36.64 523	19.51 519	24.21 515	61.66 527	64.63 527	27.28 521	40.10 523	20.25 517	18.63 519	14.07 517	12.97 512	17.26 514	17.36 517	21.70 519	27.93 521	13.18 520	18.50 523	111.26 528	133.37 528	29.24 522	39.73 524

ff	36.64 523	19.51 519	24.21 515	61.66 527	64.63 527	27.28 521	40.10 523	20.25 517	18.63 519	14.07 517	12.97 512	17.26 514	17.36 517	21.70 519	27.93 521	13.18 520	18.50 523	111.26 528	133.37 528	29.24 522	39.73 524

MEDIAN_ROB	37.38 526	40.85 530	40.60 523	32.31 522	31.85 521	27.20 520	24.55 515	29.10 525	33.19 528	42.09 528	41.76 528	33.35 524	34.39 528	39.78 526	37.07 525	43.64 530	44.10 530	44.12 526	43.40 526	41.51 528	42.76 529

AVERAGE_ROB	37.58 527	40.13 529	40.15 522	34.81 523	33.82 522	28.55 524	25.10 516	32.02 526	34.06 529	41.28 527	40.66 527	34.46 525	34.81 529	39.18 525	37.57 526	42.78 529	43.44 529	43.82 525	43.03 525	40.47 527	41.51 528

LSM0	38.95 528	37.60 528	48.58 524	43.57 526	91.06 530	52.57 528	72.57 526	43.17 529	32.63 527	26.97 524	27.97 522	38.65 527	32.94 526	41.86 529	51.78 529	18.89 526	18.41 522	19.13 519	19.63 520	27.29 521	33.77 523

PML	40.80 529	29.24 522	11.87 508	7.20 514	14.47 513	92.13 529	213.69 530	7.63 510	23.35 522	74.72 529	190.14 530	50.17 530	26.15 523	21.39 518	12.70 509	8.76 516	2.92 509	8.45 516	3.25 511	13.26 516	4.42 512

test_example2	176.61 530	205.14 531	198.86 530	188.60 531	190.98 531	152.67 530	170.61 529	94.86 530	123.55 530	178.88 530	179.48 529	158.94 531	141.34 530	192.61 530	198.96 530	203.76 531	236.37 531	164.13 531	173.55 531	218.58 531	160.41 530

ccccc	429.48 531	429.19 532	527.00 531	507.10 532	501.20 532	356.95 531	342.70 531	380.82 531	297.90 531	334.51 531	389.17 531	372.86 532	449.39 531	499.17 531	553.56 531	561.44 532	431.22 532	334.28 532	290.86 532	540.88 532	489.46 531

FADE		2.05 500		1.03 474	0.99 476							2.73 477				11.57 519	1.70 506	23.09 522	15.86 519	0.62 465

Low-res two-view benchmark