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.

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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	0.24 1	0.21 12	0.36 3	0.38 8	0.22 11	0.32 9	0.22 6	0.39 1	0.23 2	0.30 6	0.25 3	0.30 9	0.33 27	0.34 2	0.26 5	0.16 27	0.12 23	0.15 8	0.11 8	0.13 1	0.12 6

LGtest1	0.27 2	0.21 12	0.44 22	0.41 17	0.21 6	0.42 34	0.19 2	0.56 8	0.26 3	0.29 5	0.24 2	0.29 5	0.29 12	0.55 26	0.25 3	0.18 101	0.12 23	0.16 23	0.12 20	0.14 4	0.13 12

dual_stereo	0.27 2	0.19 3	0.35 1	0.39 10	0.21 6	0.25 2	0.22 6	0.48 4	0.31 4	0.32 8	0.26 5	0.37 18	0.24 4	0.83 100	0.29 12	0.16 27	0.12 23	0.14 1	0.11 8	0.14 4	0.11 1

MonSter	0.28 4	0.18 1	0.39 11	0.36 3	0.21 6	0.55 117	0.31 56	0.55 7	0.43 15	0.28 3	0.29 7	0.23 2	0.21 1	0.56 27	0.25 3	0.11 1	0.10 1	0.14 1	0.11 8	0.14 4	0.11 1

IGEV-Stereo++	0.30 5	0.20 4	0.40 12	0.46 64	0.30 115	0.33 10	0.22 6	0.75 32	0.45 19	0.32 8	0.41 13	0.32 12	0.48 104	0.38 3	0.27 7	0.15 11	0.11 6	0.15 8	0.12 20	0.15 14	0.13 12

SGD-Stereo	0.32 6	0.20 4	0.40 12	0.38 8	0.19 1	0.43 40	0.22 6	0.64 13	0.33 5	0.42 35	0.34 9	0.27 4	0.35 35	1.15 185	0.30 20	0.20 174	0.10 1	0.15 8	0.13 33	0.17 50	0.13 12

GREAT-IGEV	0.32 6	0.20 4	0.42 19	0.37 5	0.29 94	0.36 15	0.28 38	0.56 8	0.58 54	0.28 3	0.50 37	0.29 5	0.29 12	0.84 103	0.27 7	0.14 6	0.11 6	0.15 8	0.11 8	0.17 50	0.14 31

DEFOM-Stereo	0.33 8	0.20 4	0.40 12	0.42 23	0.28 77	0.80 258	0.23 13	0.48 4	0.37 8	0.37 22	0.31 8	0.23 2	0.24 4	1.20 198	0.27 7	0.16 27	0.12 23	0.14 1	0.11 8	0.14 4	0.14 31

LG-Stereo	0.34 9	0.25 73	0.78 238	0.47 75	0.26 36	0.37 17	0.30 50	0.71 24	0.52 43	0.36 19	0.57 57	0.29 5	0.21 1	0.50 12	0.36 83	0.13 2	0.13 76	0.20 128	0.18 145	0.18 81	0.12 6

S2M2	0.34 9	0.28 134	0.45 26	0.40 13	0.30 115	0.31 8	0.16 1	0.60 11	0.64 71	0.31 7	0.48 28	0.47 45	0.34 33	0.38 3	0.32 37	0.25 298	0.22 341	0.20 128	0.22 272	0.25 269	0.22 239

GIP-stereo	0.34 9	0.23 36	0.45 26	0.50 126	0.36 209	0.38 19	0.23 13	0.78 42	0.52 43	0.34 14	0.51 39	0.46 38	0.38 50	0.51 14	0.27 7	0.20 174	0.12 23	0.16 23	0.12 20	0.16 29	0.14 31

RAStereo	0.34 9	0.21 12	0.66 137	0.47 75	0.27 54	0.26 3	0.29 43	0.69 20	0.63 67	0.32 8	0.42 14	0.45 35	0.31 20	0.45 7	0.34 65	0.17 63	0.15 182	0.19 94	0.15 71	0.18 81	0.13 12

AIO_test	0.35 13	0.22 26	0.44 22	0.43 26	0.27 54	0.57 127	0.44 189	0.79 46	0.41 11	0.32 8	0.47 26	0.46 38	0.30 16	0.69 58	0.30 20	0.16 27	0.11 6	0.16 23	0.13 33	0.15 14	0.12 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 14	0.23 36	0.54 66	0.50 126	0.28 77	0.36 15	0.22 6	1.02 129	0.39 9	0.42 35	0.64 70	0.36 15	0.51 119	0.39 5	0.29 12	0.18 101	0.12 23	0.17 41	0.13 33	0.18 81	0.18 133

AIO_rvc	0.36 14	0.23 36	0.49 38	0.43 26	0.27 54	0.59 135	0.38 120	0.94 101	0.45 19	0.33 13	0.46 24	0.49 56	0.22 3	0.84 103	0.30 20	0.16 27	0.11 6	0.16 23	0.12 20	0.15 14	0.13 12

HUF	0.36 14	0.23 36	0.52 57	0.40 13	0.22 11	0.54 110	0.47 220	0.82 59	0.43 15	0.36 19	0.43 17	0.50 62	0.42 62	0.64 48	0.29 12	0.17 63	0.12 23	0.16 23	0.12 20	0.15 14	0.14 31

MaDis-Stereo	0.36 14	0.25 73	0.58 93	0.44 47	0.34 196	0.30 7	0.30 50	0.72 25	0.50 31	0.37 22	0.36 11	0.58 96	0.49 112	0.52 17	0.36 83	0.19 142	0.16 217	0.19 94	0.15 71	0.18 81	0.14 31

UniTT-Stereo	0.36 14	0.23 36	0.59 100	0.48 100	0.36 209	0.40 23	0.32 63	0.53 6	0.49 28	0.54 76	0.55 51	0.36 15	0.31 20	0.58 32	0.51 209	0.20 174	0.15 182	0.17 41	0.15 71	0.19 120	0.15 59

IGEV-RUCA	0.37 19	0.23 36	0.48 33	0.49 115	0.36 209	0.60 143	0.23 13	0.64 13	0.49 28	0.39 31	0.49 34	0.44 27	0.31 20	0.85 108	0.30 20	0.24 272	0.13 76	0.16 23	0.12 20	0.20 154	0.19 173

Pointernet	0.37 19	0.20 4	0.57 88	0.43 26	0.28 77	0.51 94	0.27 34	0.93 94	0.61 62	0.47 52	0.63 67	0.49 56	0.38 50	0.49 11	0.33 50	0.17 63	0.13 76	0.14 1	0.11 8	0.13 1	0.12 6

AIO-Stereo	0.37 19	0.25 73	0.51 50	0.47 75	0.23 15	0.45 48	0.39 135	1.07 163	0.52 43	0.41 33	0.48 28	0.52 73	0.25 6	0.72 69	0.30 20	0.16 27	0.12 23	0.17 41	0.13 33	0.16 29	0.13 12

AEACV	0.37 19	0.24 50	0.52 57	0.47 75	0.51 334	0.37 17	0.38 120	0.65 16	0.53 47	0.42 35	0.56 54	0.46 38	0.60 168	0.53 19	0.30 20	0.16 27	0.13 76	0.18 73	0.15 71	0.17 50	0.14 31

EGLCR-Stereo	0.37 19	0.22 26	0.51 50	0.43 26	0.26 36	0.44 45	0.22 6	0.99 119	0.48 27	0.42 35	0.42 14	0.67 128	0.29 12	0.86 112	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.19 94	0.17 129	0.17 50	0.15 59

castereo++	0.38 24	0.23 36	0.41 16	0.43 26	0.31 141	0.97 319	0.22 6	0.86 69	0.58 54	0.32 8	0.44 19	0.51 66	0.39 52	0.93 129	0.24 2	0.17 63	0.11 6	0.17 41	0.12 20	0.14 4	0.14 31

fffft	0.38 24	0.23 36	0.51 50	0.44 47	0.32 159	0.43 40	0.48 230	0.76 35	0.36 6	0.44 42	0.34 9	0.38 20	0.31 20	1.31 222	0.32 37	0.14 6	0.11 6	0.19 94	0.15 71	0.16 29	0.16 84
1: 1. 1
RSM++	0.38 24	0.24 50	0.51 50	0.47 75	0.26 36	0.50 78	0.41 155	0.79 46	0.45 19	0.37 22	0.45 22	0.60 103	0.35 35	1.02 154	0.30 20	0.15 11	0.13 76	0.17 41	0.14 57	0.18 81	0.13 12

SMoEStereo_RVC	0.39 27	0.25 73	0.50 43	0.45 59	0.30 115	0.61 149	0.36 100	0.72 25	0.45 19	0.46 49	0.43 17	0.42 22	0.35 35	1.39 248	0.29 12	0.15 11	0.12 23	0.20 128	0.15 71	0.16 29	0.15 59

ours_stereo	0.39 27	0.28 134	0.51 50	0.46 64	0.30 115	0.40 23	0.44 189	0.73 27	0.56 51	0.35 15	0.56 54	0.46 38	0.33 27	1.11 178	0.32 37	0.16 27	0.13 76	0.19 94	0.15 71	0.19 120	0.14 31

RSM	0.39 27	0.24 50	0.49 38	0.46 64	0.26 36	0.47 53	0.40 142	0.92 88	0.44 17	0.41 33	0.42 14	0.65 121	0.33 27	1.07 168	0.29 12	0.15 11	0.12 23	0.17 41	0.13 33	0.17 50	0.13 12

trnet	0.39 27	0.21 12	0.37 4	0.36 3	0.20 3	0.53 103	0.29 43	0.78 42	1.12 256	0.59 89	0.71 88	0.53 78	0.42 62	0.54 21	0.34 65	0.18 101	0.13 76	0.15 8	0.10 2	0.14 4	0.13 12

Selective-IGEV	0.39 27	0.24 50	0.50 43	0.44 47	0.25 31	0.46 51	0.33 69	1.25 224	0.40 10	0.35 15	0.45 22	0.52 73	0.30 16	1.07 168	0.30 20	0.14 6	0.12 23	0.17 41	0.13 33	0.16 29	0.13 12

GLC_STEREO	0.39 27	0.25 73	0.41 16	0.54 210	0.23 15	0.48 56	0.30 50	0.73 27	0.58 54	0.52 73	0.73 93	0.51 66	0.31 20	0.64 48	0.42 140	0.17 63	0.20 301	0.23 227	0.19 167	0.21 194	0.17 109

CREStereo	0.39 27	0.21 12	0.38 7	0.34 1	0.22 11	0.53 103	0.29 43	0.77 38	1.11 252	0.58 81	0.71 88	0.51 66	0.41 58	0.54 21	0.34 65	0.18 101	0.13 76	0.15 8	0.10 2	0.14 4	0.14 31
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DEFOM-Stereo_RVC	0.40 34	0.67 434	0.42 19	0.64 336	0.29 94	0.48 56	0.25 19	0.85 67	0.44 17	0.38 27	0.36 11	0.30 9	0.70 208	1.15 185	0.29 12	0.16 27	0.11 6	0.16 23	0.11 8	0.18 81	0.12 6

mms	0.40 34	0.27 114	0.52 57	0.46 64	0.32 159	0.43 40	0.46 213	0.70 22	0.46 25	0.35 15	0.58 60	0.44 27	0.30 16	1.36 238	0.33 50	0.16 27	0.13 76	0.18 73	0.15 71	0.19 120	0.15 59

MoCha-V2	0.40 34	0.20 4	0.49 38	0.50 126	0.21 6	0.44 45	0.33 69	0.93 94	0.53 47	0.53 74	0.53 43	0.42 22	0.58 164	1.09 173	0.27 7	0.14 6	0.12 23	0.15 8	0.12 20	0.17 50	0.15 59

IGEV++	0.40 34	0.22 26	0.51 50	0.52 178	0.29 94	0.45 48	0.25 19	1.65 319	0.46 25	0.37 22	0.57 57	0.46 38	0.45 79	0.50 12	0.38 105	0.19 142	0.12 23	0.16 23	0.13 33	0.16 29	0.15 59

GCAP-Stereo	0.40 34	0.28 134	0.68 146	0.47 75	0.25 31	0.53 103	0.32 63	0.82 59	0.58 54	0.65 98	0.69 81	0.58 96	0.42 62	0.47 9	0.29 12	0.17 63	0.14 127	0.17 41	0.13 33	0.17 50	0.14 31

LoS	0.40 34	0.21 12	0.44 22	0.37 5	0.22 11	0.50 78	0.40 142	1.00 123	0.94 171	0.48 56	0.66 71	0.48 49	0.40 56	0.60 44	0.37 95	0.18 101	0.14 127	0.16 23	0.11 8	0.14 4	0.14 31
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 34	0.31 222	0.73 195	0.58 268	0.27 54	0.26 3	0.33 69	0.95 106	0.81 129	0.42 35	0.47 26	0.65 121	0.47 93	0.39 5	0.34 65	0.18 101	0.15 182	0.16 23	0.14 57	0.19 120	0.16 84
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
castereo	0.41 41	0.22 26	0.46 29	0.44 47	0.30 115	0.61 149	0.56 298	0.97 113	0.80 127	0.38 27	0.69 81	0.45 35	0.69 203	0.51 14	0.30 20	0.16 27	0.11 6	0.16 23	0.13 33	0.16 29	0.12 6

CASnet	0.41 41	0.25 73	0.48 33	0.50 126	0.20 3	0.50 78	0.36 100	0.81 56	0.80 127	0.83 136	0.68 77	0.48 49	0.31 20	0.54 21	0.32 37	0.18 101	0.12 23	0.27 321	0.22 272	0.23 242	0.14 31
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fffy	0.42 43	0.27 114	0.57 88	0.46 64	0.29 94	0.48 56	0.35 86	0.91 85	0.55 49	0.40 32	0.58 60	0.55 82	0.41 58	1.26 211	0.36 83	0.15 11	0.13 76	0.19 94	0.16 109	0.18 81	0.14 31

WCG-NET	0.42 43	0.21 12	0.54 66	0.40 13	0.25 31	0.47 53	0.32 63	0.73 27	1.15 282	0.76 114	0.73 93	0.58 96	0.45 79	0.60 44	0.34 65	0.15 11	0.11 6	0.16 23	0.14 57	0.15 14	0.13 12

Occ-G	0.42 43	0.21 12	0.48 33	0.41 17	0.26 36	0.42 34	0.62 330	0.77 38	0.49 28	0.43 40	0.66 71	1.02 261	0.46 84	0.78 84	0.41 129	0.16 27	0.13 76	0.18 73	0.13 33	0.16 29	0.16 84

MGS-Stereo	0.42 43	0.26 88	0.58 93	0.44 47	0.28 77	0.50 78	0.34 81	0.57 10	0.83 135	0.46 49	1.31 297	0.52 73	0.33 27	0.65 53	0.36 83	0.19 142	0.16 217	0.18 73	0.15 71	0.17 50	0.16 84

LoS_RVC	0.42 43	0.26 88	0.40 12	0.44 47	0.82 445	0.51 94	0.44 189	0.64 13	0.41 11	0.44 42	0.78 104	0.44 27	0.47 93	0.56 27	0.36 83	0.13 2	0.12 23	0.14 1	0.10 2	0.13 1	0.84 474

test_xeample3	0.42 43	0.28 134	0.69 159	0.43 26	0.33 179	0.56 122	0.38 120	0.79 46	0.45 19	0.53 74	0.46 24	0.44 27	0.44 76	1.38 243	0.31 35	0.18 101	0.14 127	0.19 94	0.15 71	0.17 50	0.16 84

MM-Stereo_test2	0.43 49	0.24 50	0.67 142	0.51 156	0.32 159	0.55 117	0.45 206	0.97 113	0.77 119	0.59 89	0.51 39	0.49 56	0.42 62	0.80 90	0.30 20	0.15 11	0.13 76	0.18 73	0.14 57	0.19 120	0.14 31

SCV_C0	0.43 49	0.26 88	0.65 130	0.43 26	0.29 94	0.47 53	0.31 56	1.34 238	0.73 108	0.38 27	0.49 34	0.54 80	0.29 12	1.24 208	0.30 20	0.17 63	0.13 76	0.16 23	0.13 33	0.20 154	0.15 59

ff7	0.43 49	0.27 114	0.56 78	0.44 47	0.33 179	0.50 78	0.42 159	0.87 70	0.50 31	0.49 61	0.53 43	0.44 27	0.48 104	1.38 243	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.15 71	0.18 81	0.18 133

ffff	0.43 49	0.27 114	0.56 78	0.44 47	0.33 179	0.50 78	0.42 159	0.87 70	0.50 31	0.49 61	0.53 43	0.44 27	0.48 104	1.38 243	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.15 71	0.18 81	0.18 133

11t	0.43 49	0.27 114	0.56 78	0.44 47	0.33 179	0.50 78	0.42 159	0.87 70	0.50 31	0.49 61	0.53 43	0.44 27	0.48 104	1.38 243	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.15 71	0.18 81	0.18 133

anonymousdsp	0.43 49	0.27 114	0.53 61	0.44 47	0.32 159	0.50 78	0.42 159	0.89 78	0.51 39	0.49 61	0.53 43	0.47 45	0.47 93	1.33 229	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.15 71	0.18 81	0.18 133

ProNet	0.43 49	0.28 134	0.58 93	0.43 26	0.30 115	0.56 122	0.52 259	1.00 123	0.58 54	0.44 42	0.49 34	0.43 25	0.43 69	1.28 216	0.36 83	0.15 11	0.13 76	0.19 94	0.16 109	0.17 50	0.16 84

MC-Stereo	0.43 49	0.23 36	0.48 33	0.51 156	0.28 77	0.39 21	0.32 63	0.88 77	0.68 93	0.60 91	0.84 118	0.56 89	0.61 177	1.03 155	0.31 35	0.17 63	0.11 6	0.17 41	0.15 71	0.16 29	0.13 12

ccc-4	0.43 49	0.27 114	0.56 78	0.44 47	0.33 179	0.50 78	0.42 159	0.87 70	0.50 31	0.49 61	0.53 43	0.44 27	0.48 104	1.38 243	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.15 71	0.18 81	0.18 133

IGEV-Stereo	0.43 49	0.27 114	0.54 66	0.45 59	0.32 159	0.50 78	0.42 159	0.90 84	0.51 39	0.49 61	0.53 43	0.47 45	0.47 93	1.32 226	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.15 71	0.18 81	0.18 133
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Reg-Stereo(zero)	0.44 59	0.22 26	0.45 26	0.43 26	0.23 15	0.38 19	0.25 19	0.76 35	1.08 236	0.90 151	0.78 104	0.90 210	0.47 93	0.70 62	0.36 83	0.15 11	0.12 23	0.15 8	0.12 20	0.15 14	0.15 59

rvit_stereo_0081_aga	0.44 59	0.34 283	0.73 195	0.51 156	0.41 268	0.50 78	0.40 142	0.81 56	0.57 53	0.58 81	0.56 54	0.53 78	0.43 69	0.66 55	0.40 118	0.26 320	0.21 323	0.22 189	0.20 199	0.26 281	0.18 133

rvit_stereo_0081	0.44 59	0.33 260	0.64 123	0.54 210	0.35 200	0.41 27	0.44 189	0.66 17	0.95 173	0.48 56	0.52 41	0.50 62	0.46 84	0.82 98	0.44 152	0.25 298	0.20 301	0.22 189	0.19 167	0.25 269	0.17 109

rvit_stereo_0082	0.44 59	0.33 260	0.64 123	0.54 210	0.35 200	0.41 27	0.44 189	0.66 17	0.95 173	0.48 56	0.52 41	0.50 62	0.46 84	0.82 98	0.44 152	0.25 298	0.20 301	0.22 189	0.19 167	0.25 269	0.17 109

rvit_stereo_0080	0.44 59	0.32 238	0.71 177	0.47 75	0.36 209	0.42 34	0.55 290	0.82 59	0.68 93	0.50 68	0.60 62	0.55 82	0.47 93	0.59 33	0.44 152	0.26 320	0.21 323	0.20 128	0.20 199	0.31 344	0.19 173

whm_eth	0.44 59	0.32 238	0.71 177	0.47 75	0.36 209	0.42 34	0.55 290	0.82 59	0.68 93	0.50 68	0.60 62	0.55 82	0.47 93	0.59 33	0.44 152	0.26 320	0.21 323	0.20 128	0.20 199	0.31 344	0.19 173

CroCo-Stereo Lap2	0.44 59	0.34 283	0.77 230	0.61 306	0.79 436	0.28 6	0.35 86	0.75 32	0.71 103	0.38 27	0.50 37	0.72 143	0.55 141	0.57 31	0.47 186	0.17 63	0.18 267	0.19 94	0.16 109	0.21 194	0.20 205

TANstereo	0.44 59	0.21 12	0.44 22	0.41 17	0.21 6	0.65 175	0.26 28	0.79 46	0.83 135	0.93 159	0.98 154	0.51 66	0.46 84	0.54 21	0.35 74	0.18 101	0.24 362	0.16 23	0.13 33	0.16 29	0.26 308

HART	0.45 67	0.22 26	0.54 66	0.50 126	0.26 36	0.41 27	0.29 43	1.03 134	0.50 31	0.58 81	1.45 347	0.61 107	0.35 35	1.08 172	0.30 20	0.15 11	0.13 76	0.19 94	0.14 57	0.19 120	0.14 31

StereoAnything_RVC	0.45 67	1.43 488	0.48 33	0.35 2	0.20 3	0.26 3	0.21 4	0.43 2	0.22 1	0.22 1	0.21 1	0.19 1	0.36 40	1.27 214	0.22 1	0.21 206	0.11 6	0.14 1	0.10 2	2.37 494	0.11 1

tt45	0.45 67	0.23 36	0.46 29	0.45 59	0.33 179	0.79 250	0.32 63	0.78 42	0.41 11	0.51 72	0.44 19	0.49 56	0.37 44	2.14 356	0.34 65	0.16 27	0.13 76	0.19 94	0.16 109	0.17 50	0.18 133

IGEV-Stereo+	0.45 67	0.21 12	0.43 21	0.41 17	0.39 251	0.15 1	0.19 2	0.44 3	0.36 6	0.26 2	0.25 3	0.31 11	0.41 58	1.43 256	0.30 20	0.17 63	0.12 23	0.15 8	0.11 8	1.16 483	1.70 497

WCG-NET（raft）	0.45 67	0.21 12	0.55 75	0.40 13	0.24 21	0.50 78	0.36 100	0.73 27	1.09 244	0.71 106	0.76 100	0.92 222	0.51 119	0.84 103	0.34 65	0.16 27	0.12 23	0.15 8	0.14 57	0.14 4	0.14 31

MIF-Stereo (partial)	0.45 67	0.25 73	0.70 165	0.50 126	0.52 345	0.35 12	0.26 28	0.91 85	0.59 60	0.45 48	0.71 88	0.51 66	0.51 119	1.11 178	0.45 165	0.20 174	0.16 217	0.23 227	0.20 199	0.24 257	0.18 133

testlalala	0.45 67	0.28 134	0.59 100	0.42 23	0.39 251	0.71 211	0.39 135	1.08 169	0.45 19	1.24 302	0.80 114	0.61 107	0.36 40	0.54 21	0.33 50	0.20 174	0.13 76	0.18 73	0.12 20	0.15 14	0.15 59

SCV	0.46 74	0.26 88	0.55 75	0.47 75	0.25 31	0.39 21	0.38 120	1.98 413	0.60 61	0.35 15	0.48 28	0.55 82	0.36 40	1.28 216	0.32 37	0.24 272	0.12 23	0.17 41	0.13 33	0.18 81	0.14 31

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 74	0.36 314	0.71 177	0.47 75	0.36 209	0.67 187	0.35 86	0.78 42	1.12 256	0.61 92	0.62 66	0.39 21	0.39 52	0.71 66	0.39 113	0.20 174	0.17 246	0.22 189	0.18 145	0.23 242	0.19 173

IGEVStereo-DCA	0.46 74	0.28 134	0.56 78	0.43 26	0.33 179	0.49 68	0.42 159	0.87 70	0.50 31	0.47 52	0.48 28	0.48 49	0.46 84	2.03 346	0.30 20	0.19 142	0.14 127	0.19 94	0.15 71	0.16 29	0.18 133

rrr	0.46 74	0.28 134	0.73 195	0.43 26	0.33 179	0.49 68	0.38 120	0.76 35	0.50 31	0.47 52	0.48 28	0.48 49	0.46 84	2.03 346	0.30 20	0.19 142	0.14 127	0.19 94	0.15 71	0.16 29	0.16 84

plain	0.46 74	0.27 114	1.01 328	0.50 126	0.40 261	0.35 12	0.37 114	0.87 70	0.56 51	0.43 40	0.76 100	0.42 22	0.40 56	1.13 183	0.45 165	0.21 206	0.15 182	0.24 247	0.19 167	0.24 257	0.16 84

XX-TBD	0.46 74	0.70 442	0.35 1	0.79 422	0.25 31	0.58 130	0.26 28	0.69 20	1.27 349	0.76 114	1.00 160	0.45 35	0.33 27	0.47 9	0.37 95	0.19 142	0.15 182	0.15 8	0.11 8	0.17 50	0.14 31

PMTNet	0.46 74	0.21 12	0.38 7	0.37 5	0.23 15	0.71 211	0.27 34	0.74 31	1.04 217	0.64 96	0.70 85	0.55 82	0.47 93	0.86 112	0.35 74	1.00 480	0.13 76	0.15 8	0.10 2	0.15 14	0.13 12

rvit_stereo_0083	0.47 81	0.33 260	0.81 247	0.56 246	0.36 209	0.50 78	0.44 189	0.68 19	0.95 173	0.49 61	0.57 57	0.55 82	0.49 112	0.88 115	0.46 179	0.25 298	0.25 369	0.24 247	0.20 199	0.24 257	0.17 109

rvit_stereo_ft	0.47 81	0.35 304	0.87 273	0.67 369	0.42 273	0.40 23	0.59 321	0.81 56	0.74 110	0.46 49	0.55 51	0.57 91	0.49 112	0.65 53	0.50 204	0.25 298	0.17 246	0.22 189	0.22 272	0.24 257	0.17 109

RAFT-Stereo-weight	0.47 81	0.24 50	0.53 61	0.48 100	0.27 54	0.60 143	0.35 86	1.02 129	1.07 230	0.99 178	0.78 104	0.76 151	0.28 9	0.76 79	0.36 83	0.16 27	0.12 23	0.17 41	0.15 71	0.16 29	0.15 59

CAS++	0.47 81	0.31 222	0.56 78	0.47 75	0.32 159	0.42 34	0.28 38	1.76 348	0.72 104	0.71 106	0.72 91	0.37 18	0.28 9	0.69 58	0.33 50	0.27 336	0.22 341	0.26 305	0.21 243	0.29 324	0.19 173
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 81	0.26 88	0.64 123	0.50 126	0.29 94	0.53 103	0.33 69	1.05 148	0.77 119	0.84 139	1.00 160	0.55 82	0.37 44	0.81 95	0.40 118	0.17 63	0.12 23	0.22 189	0.20 199	0.19 120	0.15 59

CREStereo++_RVC	0.47 81	0.21 12	0.38 7	0.45 59	0.38 240	0.45 48	0.25 19	0.75 32	1.29 358	0.80 126	1.21 260	0.47 45	0.37 44	0.53 19	0.44 152	0.16 27	0.11 6	0.15 8	0.80 484	0.18 81	0.11 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
999	0.48 87	0.22 26	0.49 38	0.48 100	0.34 196	0.75 226	0.31 56	0.85 67	0.55 49	0.37 22	0.48 28	0.50 62	0.36 40	2.45 383	0.39 113	0.16 27	0.13 76	0.18 73	0.15 71	0.16 29	0.19 173

model_zeroshot	0.48 87	0.29 169	0.86 262	0.51 156	0.36 209	0.69 199	0.37 114	1.12 182	0.62 64	0.85 144	0.84 118	0.66 125	0.37 44	0.73 73	0.34 65	0.20 174	0.16 217	0.19 94	0.16 109	0.17 50	0.16 84

MyStereo07	0.48 87	0.29 169	0.50 43	0.55 233	0.45 296	0.59 135	0.79 380	1.05 148	0.51 39	0.48 56	0.53 43	0.43 25	0.55 141	1.30 221	0.34 65	0.17 63	0.16 217	0.24 247	0.20 199	0.23 242	0.20 205

4D-IteraStereo	0.48 87	0.24 50	0.76 224	0.50 126	0.44 289	0.66 183	0.31 56	0.87 70	1.02 208	1.03 194	0.72 91	0.78 158	0.32 26	0.64 48	0.37 95	0.17 63	0.11 6	0.23 227	0.19 167	0.19 120	0.13 12

CES	0.48 87	0.20 4	0.37 4	0.39 10	1.39 488	0.55 117	0.35 86	0.98 117	0.66 88	0.44 42	0.66 71	0.35 14	0.27 8	0.56 27	0.33 50	0.15 11	0.13 76	0.15 8	0.10 2	0.19 120	1.46 492

MM-Stereo_test1	0.49 92	0.24 50	0.56 78	0.51 156	0.30 115	0.50 78	0.54 274	0.91 85	1.03 212	0.84 139	0.69 81	0.54 80	0.60 168	1.16 189	0.33 50	0.18 101	0.16 217	0.20 128	0.17 129	0.19 120	0.15 59

GCAP-BAT	0.49 92	0.31 222	0.64 123	0.41 17	0.46 307	0.70 206	0.35 86	0.77 38	0.64 71	0.86 146	1.00 160	0.77 154	0.37 44	1.18 195	0.36 83	0.18 101	0.14 127	0.18 73	0.13 33	0.17 50	0.15 59

AE-Stereo	0.49 92	0.27 114	0.67 142	0.60 292	0.39 251	0.67 187	0.46 213	1.18 197	1.09 244	0.47 52	0.75 98	0.69 135	0.47 93	0.59 33	0.40 118	0.16 27	0.15 182	0.21 162	0.20 199	0.19 120	0.15 59

sCroCo_RVC	0.49 92	0.40 339	1.02 335	0.65 350	0.60 382	0.52 98	0.40 142	0.83 63	0.61 62	0.44 42	0.74 96	0.49 56	0.50 116	0.63 47	0.48 191	0.26 320	0.27 382	0.23 227	0.22 272	0.29 324	0.25 284

MM-Stereo_test3	0.50 96	0.24 50	0.54 66	0.54 210	0.74 420	0.49 68	0.53 267	1.09 171	1.05 221	0.62 94	0.95 141	0.61 107	0.42 62	0.77 82	0.38 105	0.20 174	0.17 246	0.20 128	0.16 109	0.18 81	0.18 133

RCA-Stereo	0.50 96	0.23 36	0.58 93	0.48 100	0.33 179	0.55 117	0.45 206	0.97 113	1.38 399	0.68 101	1.05 188	0.63 115	0.80 248	0.59 33	0.32 37	0.17 63	0.12 23	0.17 41	0.14 57	0.16 29	0.14 31

knoymous	0.51 98	0.29 169	0.47 31	0.43 26	0.30 115	0.55 117	0.55 290	1.02 129	0.77 119	0.98 175	0.85 120	0.94 227	0.56 146	0.85 108	0.45 165	0.20 174	0.14 127	0.26 305	0.14 57	0.23 242	0.23 258

tg	0.52 99	0.24 50	0.61 108	0.49 115	0.30 115	0.90 291	0.29 43	1.07 163	0.83 135	0.83 136	1.02 174	0.62 112	0.43 69	1.35 233	0.41 129	0.17 63	0.12 23	0.22 189	0.20 199	0.17 50	0.15 59

11t1	0.52 99	0.28 134	0.68 146	0.51 156	0.28 77	0.83 273	0.39 135	1.22 216	0.63 67	0.84 139	0.74 96	0.68 130	0.68 200	0.91 122	0.57 238	0.21 206	0.18 267	0.19 94	0.16 109	0.20 154	0.21 222

LL-Strereo2	0.52 99	0.33 260	0.69 159	0.52 178	0.37 223	0.70 206	0.30 50	1.13 185	0.67 89	0.94 164	0.78 104	0.91 213	0.42 62	1.05 163	0.42 140	0.17 63	0.16 217	0.29 344	0.25 322	0.21 194	0.16 84

Selective-RAFT	0.52 99	0.28 134	0.79 241	0.55 233	0.27 54	0.91 294	0.33 69	0.80 53	0.88 149	0.58 81	0.63 67	0.81 168	0.77 231	1.29 220	0.48 191	0.19 142	0.14 127	0.17 41	0.15 71	0.19 120	0.17 109

HUI-Stereo	0.52 99	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.65 175	0.30 50	1.04 140	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.83 180	0.60 168	0.79 88	0.45 165	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

test-1	0.52 99	0.26 88	1.04 343	0.56 246	0.32 159	0.61 149	0.38 120	1.10 174	0.91 161	0.78 121	1.01 166	0.77 154	0.52 124	0.60 44	0.42 140	0.17 63	0.14 127	0.20 128	0.17 129	0.20 154	0.23 258

rafts_anoy	0.52 99	0.29 169	0.59 100	0.59 281	0.50 323	0.53 103	0.40 142	1.11 180	1.03 212	0.84 139	0.83 116	0.68 130	0.54 134	0.72 69	0.51 209	0.19 142	0.14 127	0.24 247	0.26 339	0.21 194	0.18 133

s12784h	0.52 99	0.20 4	0.38 7	0.41 17	0.19 1	0.96 315	0.34 81	1.17 192	1.25 338	0.81 130	0.90 130	0.63 115	0.50 116	1.45 260	0.42 140	0.14 6	0.12 23	0.17 41	0.11 8	0.18 81	0.11 1

raftrobust	0.52 99	0.25 73	0.56 78	0.65 350	0.52 345	0.49 68	0.34 81	0.98 117	0.91 161	1.30 330	0.87 124	0.63 115	0.81 251	0.78 84	0.41 129	0.19 142	0.15 182	0.16 23	0.14 57	0.15 14	0.16 84

Gwc-CoAtRS	0.52 99	0.24 50	0.68 146	0.48 100	0.29 94	0.64 161	0.25 19	1.16 190	1.08 236	1.01 186	1.00 160	1.12 293	0.56 146	0.69 58	0.37 95	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.15 71	0.15 14	0.15 59

rvit_0105_6	0.53 109	0.37 321	0.98 318	0.65 350	0.38 240	0.51 94	0.51 248	0.77 38	1.20 314	0.54 76	0.55 51	0.65 121	0.53 129	0.94 132	0.44 152	0.32 377	0.32 418	0.28 334	0.24 308	0.28 313	0.21 222

gcap-zeroshot	0.53 109	0.28 134	0.89 286	0.49 115	0.28 77	0.76 232	0.37 114	1.34 238	0.73 108	0.89 149	0.67 74	1.35 348	0.51 119	0.79 88	0.33 50	0.18 101	0.15 182	0.18 73	0.15 71	0.17 50	0.16 84

IGEV_Zeroshot_test	0.53 109	0.30 189	0.99 319	0.56 246	0.35 200	0.41 27	0.32 63	1.37 244	0.63 67	1.00 183	1.09 203	0.95 235	0.41 58	0.83 100	0.39 113	0.18 101	0.12 23	0.19 94	0.18 145	0.19 120	0.17 109

EKT-Stereo	0.53 109	0.30 189	0.73 195	0.58 268	0.60 382	0.51 94	0.48 230	0.94 101	0.90 156	0.71 106	0.88 126	0.77 154	0.43 69	1.07 168	0.40 118	0.22 232	0.16 217	0.21 162	0.18 145	0.20 154	0.22 239

Any-RAFT	0.53 109	0.24 50	0.47 31	0.47 75	0.27 54	1.00 328	0.25 19	1.58 303	1.05 221	0.85 144	0.99 156	1.06 270	0.47 93	0.70 62	0.32 37	0.18 101	0.13 76	0.16 23	0.13 33	0.16 29	0.16 84

anonymousdsp2	0.53 109	0.27 114	0.74 211	0.48 100	0.29 94	0.76 232	0.47 220	1.61 311	0.82 134	0.77 119	0.77 102	0.75 147	0.47 93	1.03 155	0.40 118	0.18 101	0.13 76	0.18 73	0.13 33	0.19 120	0.18 133

fff	0.53 109	0.24 50	0.70 165	0.43 26	0.24 21	0.48 56	0.36 100	1.07 163	1.25 338	1.10 216	1.02 174	0.57 91	1.06 367	0.73 73	0.52 216	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.13 33	0.15 14	0.19 173

test_4	0.53 109	0.22 26	0.56 78	0.54 210	0.32 159	0.64 161	0.39 135	0.80 53	0.62 64	0.92 158	1.87 428	0.68 130	0.42 62	1.16 189	0.37 95	0.15 11	0.13 76	0.20 128	0.22 272	0.20 154	0.15 59

GMOStereo	0.53 109	0.26 88	0.65 130	0.50 126	0.29 94	0.52 98	0.43 176	0.89 78	0.96 178	1.41 377	1.14 229	0.85 189	0.56 146	0.59 33	0.38 105	0.16 27	0.14 127	0.24 247	0.21 243	0.20 154	0.15 59

error version	0.53 109	0.26 88	0.65 130	0.50 126	0.29 94	0.52 98	0.43 176	0.89 78	0.96 178	1.41 377	1.14 229	0.85 189	0.56 146	0.59 33	0.38 105	0.16 27	0.14 127	0.24 247	0.21 243	0.20 154	0.15 59

test-v	0.53 109	0.26 88	0.65 130	0.50 126	0.29 94	0.52 98	0.43 176	0.89 78	0.96 178	1.41 377	1.14 229	0.85 189	0.56 146	0.59 33	0.38 105	0.16 27	0.14 127	0.24 247	0.21 243	0.20 154	0.15 59

test-2	0.53 109	0.26 88	0.65 130	0.50 126	0.29 94	0.52 98	0.43 176	0.89 78	0.96 178	1.41 377	1.14 229	0.85 189	0.56 146	0.59 33	0.38 105	0.16 27	0.14 127	0.24 247	0.21 243	0.20 154	0.15 59

raft+_RVC	0.53 109	0.26 88	0.54 66	0.60 292	0.47 312	0.54 110	0.54 274	1.27 226	0.99 197	0.76 114	1.03 183	0.70 139	0.56 146	0.93 129	0.47 186	0.18 101	0.14 127	0.19 94	0.18 145	0.18 81	0.15 59

csc	0.53 109	0.24 50	0.70 165	0.43 26	0.24 21	0.48 56	0.36 100	1.07 163	1.25 338	1.10 216	1.02 174	0.57 91	1.06 367	0.73 73	0.52 216	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.13 33	0.15 14	0.19 173

cscssc	0.53 109	0.24 50	0.70 165	0.43 26	0.24 21	0.48 56	0.36 100	1.07 163	1.25 338	1.10 216	1.02 174	0.57 91	1.06 367	0.73 73	0.52 216	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.13 33	0.15 14	0.19 173

1test111	0.54 124	0.31 222	0.50 43	0.54 210	0.26 36	1.18 362	0.51 248	1.42 256	0.78 122	0.58 81	0.79 109	0.48 49	0.88 289	0.88 115	0.59 243	0.20 174	0.12 23	0.25 286	0.15 71	0.22 217	0.21 222

RAFT-Test	0.54 124	0.25 73	0.64 123	0.47 75	0.30 115	0.97 319	0.27 34	1.24 222	0.81 129	0.96 168	1.12 220	1.28 333	0.48 104	0.71 66	0.36 83	0.17 63	0.13 76	0.17 41	0.14 57	0.16 29	0.16 84

DCANet-4	0.54 124	0.26 88	1.07 354	0.42 23	0.24 21	0.48 56	0.36 100	0.99 119	1.30 364	1.10 216	1.02 174	0.56 89	0.75 219	0.73 73	0.52 216	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.13 33	0.15 14	0.19 173

x	0.54 124	0.31 222	0.61 108	0.47 75	0.30 115	0.67 187	0.47 220	1.53 292	0.79 126	0.81 130	0.83 116	0.78 158	0.70 208	0.70 62	0.62 256	0.21 206	0.19 283	0.22 189	0.19 167	0.21 194	0.20 205

test-3	0.54 124	0.22 26	0.68 146	0.47 75	0.27 54	0.58 130	0.35 86	0.92 88	1.00 202	1.32 344	0.69 81	0.87 197	0.45 79	1.68 305	0.37 95	0.16 27	0.11 6	0.20 128	0.16 109	0.17 50	0.13 12

test_1	0.54 124	0.22 26	0.68 146	0.47 75	0.27 54	0.58 130	0.35 86	0.92 88	1.00 202	1.28 316	0.68 77	0.87 197	0.45 79	1.67 300	0.37 95	0.16 27	0.11 6	0.20 128	0.16 109	0.17 50	0.13 12

PSM-adaLoss	0.54 124	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.65 175	0.41 155	1.04 140	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.82 173	0.61 177	1.06 164	0.45 165	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

ROB_FTStereo_v2	0.54 124	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.64 161	0.42 159	1.05 148	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.83 180	0.60 168	1.12 181	0.46 179	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

ROB_FTStereo	0.54 124	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.64 161	0.25 19	1.05 148	0.64 71	1.12 224	0.95 141	0.82 173	0.61 177	1.15 185	0.45 165	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

cross-raft	0.54 124	0.25 73	0.61 108	0.52 178	0.29 94	0.68 194	0.37 114	1.46 268	0.76 117	1.01 186	1.06 190	1.28 333	0.46 84	0.71 66	0.35 74	0.15 11	0.12 23	0.18 73	0.16 109	0.19 120	0.14 31

RAFT-IKP	0.54 124	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.59 135	0.36 100	1.04 140	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.83 180	0.61 177	1.22 201	0.45 165	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

RALCasStereoNet	0.54 124	0.30 189	0.66 137	0.59 281	0.51 334	0.61 149	0.52 259	0.94 101	0.93 168	0.70 104	1.01 166	0.78 158	0.44 76	1.33 229	0.47 186	0.20 174	0.16 217	0.18 73	0.16 109	0.20 154	0.19 173

DCANet	0.54 124	0.24 50	0.70 165	0.43 26	0.24 21	0.49 68	0.36 100	1.05 148	1.30 364	1.12 224	1.03 183	0.58 96	0.92 302	0.81 95	0.52 216	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.13 33	0.18 81	0.19 173

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 124	0.25 73	0.68 146	0.43 26	0.24 21	0.40 23	0.34 81	1.04 140	1.09 244	1.32 344	1.60 387	0.80 164	0.68 200	0.67 57	0.39 113	0.13 2	0.10 1	0.18 73	0.17 129	0.17 50	0.13 12

CFNet-RSSM	0.54 124	0.24 50	0.70 165	0.48 100	0.28 77	0.60 143	0.27 34	1.49 273	1.14 271	1.06 198	0.93 137	1.08 276	0.54 134	0.70 62	0.35 74	0.16 27	0.12 23	0.17 41	0.15 71	0.16 29	0.14 31

MSKI-zero shot	0.55 139	0.26 88	0.57 88	0.51 156	0.26 36	0.69 199	0.28 38	1.18 197	0.64 71	0.91 156	1.32 303	0.82 173	0.33 27	1.92 334	0.32 37	0.17 63	0.12 23	0.17 41	0.13 33	0.16 29	0.16 84

test_3	0.55 139	0.23 36	0.71 177	0.53 195	0.28 77	0.61 149	0.40 142	0.92 88	1.05 221	1.19 275	0.68 77	0.93 224	0.44 76	1.67 300	0.39 113	0.15 11	0.12 23	0.22 189	0.19 167	0.21 194	0.14 31

Patchmatch Stereo++	0.55 139	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.65 175	0.29 43	1.05 148	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.83 180	0.60 168	1.37 239	0.45 165	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133
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
DeepStereo_RVC	0.55 139	0.29 169	0.72 183	0.51 156	0.30 115	0.59 135	0.33 69	1.03 134	0.70 98	1.16 257	0.93 137	0.83 180	0.94 316	0.96 135	0.54 229	0.21 206	0.14 127	0.21 162	0.19 167	0.24 257	0.24 272

iRAFT	0.55 139	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.65 175	0.29 43	1.05 148	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.83 180	0.60 168	1.37 239	0.45 165	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

CRE-IMP	0.55 139	0.30 189	0.74 211	0.52 178	0.29 94	0.79 250	0.25 19	1.04 140	0.72 104	1.09 208	0.95 141	0.81 168	0.57 155	1.10 175	0.50 204	0.21 206	0.14 127	0.23 227	0.19 167	0.28 313	0.22 239

sAnonymous2	0.55 139	0.56 405	1.46 422	0.60 292	0.51 334	0.48 56	0.52 259	0.79 46	0.68 93	0.50 68	0.67 74	0.46 38	0.62 182	0.59 33	0.40 118	0.22 232	0.17 246	0.22 189	0.21 243	0.86 470	0.56 444

CroCo_RVC	0.55 139	0.56 405	1.46 422	0.60 292	0.51 334	0.48 56	0.52 259	0.79 46	0.68 93	0.50 68	0.67 74	0.46 38	0.62 182	0.59 33	0.40 118	0.22 232	0.17 246	0.22 189	0.21 243	0.86 470	0.56 444

GMStereo	0.55 139	0.45 364	0.94 303	0.50 126	0.32 159	0.64 161	0.43 176	1.00 123	1.40 409	0.82 134	0.73 93	0.51 66	0.45 79	0.85 108	0.55 233	0.24 272	0.15 182	0.20 128	0.21 243	0.31 344	0.24 272
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AIO-test1	0.56 148	0.25 73	0.55 75	0.64 336	0.78 433	0.80 258	0.36 100	1.18 197	1.34 379	0.57 79	0.88 126	0.61 107	0.50 116	1.12 181	0.35 74	0.17 63	0.17 246	0.22 189	0.24 308	0.18 81	0.23 258

rvit_0105_4	0.56 148	0.38 328	1.06 349	0.66 357	0.38 240	0.53 103	0.53 267	0.84 66	1.17 294	0.56 78	0.61 64	0.72 143	0.59 165	0.98 143	0.45 165	0.32 377	0.33 422	0.29 344	0.25 322	0.29 324	0.23 258

H2IRNET	0.56 148	0.26 88	0.66 137	0.47 75	0.35 200	0.41 27	0.26 28	0.92 88	1.17 294	0.61 92	1.28 287	1.08 276	0.86 279	0.99 146	0.63 260	0.19 142	0.16 217	0.22 189	0.25 322	0.21 194	0.18 133

ACVNet-DCA	0.56 148	0.31 222	0.50 43	0.54 210	0.26 36	1.18 362	0.51 248	1.42 256	0.78 122	0.58 81	0.79 109	0.48 49	0.88 289	1.46 262	0.32 37	0.20 174	0.12 23	0.25 286	0.15 71	0.22 217	0.21 222

riskmin	0.56 148	0.27 114	0.60 105	0.43 26	0.31 141	0.83 273	0.42 159	1.14 186	1.04 217	0.73 112	0.75 98	1.11 292	1.01 351	0.81 95	0.51 209	0.20 174	0.14 127	0.24 247	0.15 71	0.24 257	0.25 284

MIPNet	0.56 148	0.28 134	0.94 303	0.49 115	0.33 179	0.66 183	0.38 120	1.35 241	1.08 236	1.06 198	0.92 134	0.60 103	0.79 242	0.73 73	0.52 216	0.17 63	0.14 127	0.19 94	0.16 109	0.18 81	0.17 109

iGMRVC	0.56 148	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.65 175	0.38 120	1.05 148	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.83 180	0.60 168	1.52 273	0.46 179	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

AIO-test2	0.57 155	0.28 134	0.63 116	0.61 306	0.58 371	0.79 250	0.51 248	1.18 197	1.40 409	0.63 95	1.15 237	0.51 66	0.43 69	1.09 173	0.35 74	0.21 206	0.17 246	0.26 305	0.30 389	0.20 154	0.19 173

MIM_Stereo	0.57 155	0.24 50	0.92 297	0.46 64	0.30 115	0.54 110	0.28 38	1.27 226	0.75 111	1.00 183	1.16 242	0.93 224	0.53 129	1.45 260	0.61 253	0.16 27	0.16 217	0.20 128	0.19 167	0.17 50	0.14 31

qqq	0.57 155	0.34 283	0.71 177	0.47 75	0.27 54	0.64 161	0.62 330	1.42 256	0.78 122	0.80 126	0.92 134	0.95 235	0.77 231	0.88 115	0.59 243	0.21 206	0.20 301	0.24 247	0.23 295	0.22 217	0.21 222

ADStereo(finetuned)	0.57 155	0.24 50	1.06 349	0.43 26	0.24 21	0.49 68	0.35 86	1.05 148	1.30 364	1.12 224	1.03 183	0.58 96	1.20 395	0.84 103	0.51 209	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.13 33	0.18 81	0.19 173

R-Stereo Train	0.57 155	0.26 88	0.63 116	0.54 210	0.36 209	0.69 199	0.54 274	1.22 216	0.72 104	1.61 420	1.50 364	0.75 147	0.53 129	0.64 48	0.44 152	0.18 101	0.15 182	0.17 41	0.15 71	0.17 50	0.17 109

RAFT-Stereo	0.57 155	0.26 88	0.63 116	0.54 210	0.36 209	0.69 199	0.54 274	1.22 216	0.72 104	1.61 420	1.50 364	0.75 147	0.53 129	0.64 48	0.44 152	0.18 101	0.15 182	0.17 41	0.15 71	0.17 50	0.17 109
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_5	0.58 161	0.39 333	1.05 345	0.66 357	0.37 223	0.58 130	0.56 298	0.94 101	1.18 301	0.64 96	0.68 77	0.75 147	0.63 187	0.88 115	0.50 204	0.32 377	0.32 418	0.30 355	0.27 349	0.28 313	0.25 284

testlalala2	0.58 161	0.27 114	0.68 146	1.72 490	1.27 486	0.68 194	0.42 159	0.93 94	0.70 98	0.90 151	0.93 137	0.76 151	0.34 33	0.52 17	0.40 118	0.18 101	0.15 182	0.17 41	0.13 33	0.17 50	0.17 109

RAFT+CT+SA	0.58 161	0.29 169	0.60 105	0.66 357	0.37 223	0.42 34	0.55 290	1.27 226	1.03 212	0.70 104	1.22 262	0.60 103	0.70 208	1.64 294	0.41 129	0.18 101	0.13 76	0.22 189	0.22 272	0.21 194	0.18 133

IPLGR	0.58 161	0.27 114	1.14 374	0.48 100	0.28 77	0.65 175	0.33 69	1.22 216	1.13 268	1.18 271	1.05 188	0.69 135	0.66 199	0.96 135	0.52 216	0.17 63	0.15 182	0.20 128	0.17 129	0.20 154	0.18 133

AFF-stereo	0.58 161	0.25 73	0.64 123	0.46 64	0.29 94	0.34 11	0.38 120	1.15 188	1.14 271	1.17 266	1.60 387	1.10 288	0.71 212	0.97 142	0.43 149	0.13 2	0.11 6	0.19 94	0.19 167	0.17 50	0.14 31

dd	0.59 166	0.48 375	0.97 315	0.55 233	0.32 159	0.64 161	0.47 220	1.02 129	1.34 379	0.78 121	0.86 121	0.58 96	0.54 134	1.01 151	0.86 333	0.28 349	0.18 267	0.26 305	0.19 167	0.32 352	0.24 272

PFNet+	0.59 166	0.28 134	0.77 230	0.53 195	0.30 115	0.59 135	0.31 56	0.92 88	1.14 271	1.33 352	1.10 207	0.79 162	0.57 155	1.31 222	0.49 198	0.25 298	0.17 246	0.28 334	0.26 339	0.21 194	0.25 284

AnonymousM	0.59 166	1.11 475	0.41 16	0.44 47	0.32 159	0.43 40	0.47 220	1.05 148	0.64 71	0.98 175	0.63 67	0.67 128	0.43 69	0.59 33	0.41 129	0.20 174	0.15 182	1.84 495	0.84 486	0.14 4	0.13 12

GANet-ADL	0.60 169	0.35 304	0.72 183	0.64 336	0.40 261	0.68 194	0.51 248	1.49 273	1.12 256	0.95 166	1.08 198	0.91 213	0.57 155	0.76 79	0.55 233	0.26 320	0.18 267	0.18 73	0.16 109	0.23 242	0.25 284

TRStereo	0.60 169	0.60 423	0.97 315	0.74 410	0.67 403	0.46 51	0.38 120	1.85 378	0.89 152	0.79 124	0.80 114	0.88 201	0.39 52	1.10 175	0.41 129	0.23 257	0.15 182	0.23 227	0.24 308	0.17 50	0.15 59

NRIStereo	0.60 169	0.29 169	0.69 159	0.53 195	0.28 77	0.63 158	0.33 69	1.08 169	0.87 145	1.14 241	0.87 124	0.91 213	0.59 165	2.24 367	0.49 198	0.20 174	0.14 127	0.21 162	0.19 167	0.21 194	0.17 109

RALAANet	0.60 169	0.33 260	0.87 273	0.62 318	0.50 323	0.69 199	0.31 56	1.21 208	1.06 225	1.09 208	1.16 242	0.88 201	0.46 84	1.22 201	0.42 140	0.19 142	0.15 182	0.21 162	0.17 129	0.27 295	0.17 109

111	0.60 169	0.23 36	0.70 165	0.43 26	0.24 21	0.72 214	0.42 159	1.18 197	1.41 413	0.80 126	1.38 326	1.10 288	0.79 242	0.96 135	0.58 241	0.18 101	0.13 76	0.17 41	0.15 71	0.17 50	0.19 173

FENet	0.60 169	0.28 134	0.63 116	0.54 210	0.33 179	0.83 273	0.38 120	1.27 226	1.07 230	1.00 183	0.86 121	0.99 251	0.85 271	0.96 135	0.68 275	0.22 232	0.15 182	0.23 227	0.20 199	0.22 217	0.23 258

test_sample1	0.61 175	0.29 169	0.75 214	0.50 126	0.31 141	0.76 232	0.48 230	1.59 304	0.84 139	0.90 151	0.94 140	0.88 201	0.95 321	1.16 189	0.67 271	0.22 232	0.18 267	0.20 128	0.19 167	0.21 194	0.21 222

MyStereo06	0.61 175	0.28 134	0.95 307	0.56 246	0.46 307	0.61 149	0.73 364	1.78 356	0.67 89	1.03 194	1.12 220	1.13 298	0.56 146	0.78 84	0.41 129	0.17 63	0.16 217	0.23 227	0.20 199	0.22 217	0.20 205

ACRE	0.61 175	0.33 260	1.01 328	0.58 268	0.49 316	0.75 226	0.47 220	1.06 161	0.95 173	1.37 364	1.55 374	0.62 112	0.46 84	0.83 100	0.70 279	0.23 257	0.15 182	0.19 94	0.16 109	0.18 81	0.21 222

Anonymous3	0.61 175	0.44 357	1.11 366	0.59 281	0.49 316	0.93 305	0.65 339	0.93 94	0.81 129	0.72 111	0.88 126	0.65 121	0.69 203	1.06 164	0.53 223	0.35 402	0.30 404	0.26 305	0.26 339	0.31 344	0.27 318

test_sample2	0.62 179	0.29 169	0.74 211	0.50 126	0.28 77	0.80 258	0.61 327	1.61 311	1.00 202	0.88 148	0.99 156	0.94 227	0.83 264	1.16 189	0.51 209	0.23 257	0.18 267	0.22 189	0.21 243	0.23 242	0.22 239

tt1	0.62 179	0.32 238	0.51 50	0.54 210	0.26 36	1.16 359	0.48 230	0.95 106	2.47 479	0.57 79	0.77 102	0.49 56	0.81 251	1.55 281	0.32 37	0.20 174	0.12 23	0.24 247	0.15 71	0.19 120	0.20 205

CIPLG	0.62 179	0.33 260	0.96 313	0.58 268	0.50 323	0.75 226	0.48 230	1.05 148	0.96 178	1.40 375	1.57 382	0.64 118	0.48 104	0.89 120	0.70 279	0.23 257	0.15 182	0.19 94	0.16 109	0.19 120	0.21 222

IPLGR_C	0.62 179	0.33 260	0.99 319	0.58 268	0.49 316	0.76 232	0.48 230	1.10 174	0.96 178	1.40 375	1.56 378	0.62 112	0.48 104	0.80 90	0.71 284	0.23 257	0.15 182	0.19 94	0.16 109	0.19 120	0.21 222

HHNet	0.62 179	0.26 88	0.63 116	0.43 26	0.45 296	0.50 78	0.58 313	1.07 163	1.01 205	1.25 307	2.23 453	0.70 139	0.61 177	1.07 168	0.47 186	0.20 174	0.13 76	0.23 227	0.19 167	0.19 120	0.30 348

Pruner-Stereo	0.62 179	0.29 169	0.70 165	0.61 306	0.31 141	0.63 158	0.43 176	1.17 192	0.99 197	1.53 404	1.08 198	0.95 235	0.55 141	1.35 233	0.51 209	0.23 257	0.14 127	0.24 247	0.21 243	0.21 194	0.23 258

DIP-Stereo	0.62 179	0.30 189	0.83 254	0.48 100	0.36 209	0.95 310	0.33 69	2.37 474	0.67 89	1.25 307	1.00 160	0.68 130	0.51 119	0.91 122	0.61 253	0.18 101	0.15 182	0.21 162	0.17 129	0.19 120	0.19 173
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.63 186	0.34 283	0.82 250	0.62 318	0.65 396	0.81 266	0.41 155	1.44 263	1.07 230	0.86 146	1.14 229	0.61 107	0.69 203	0.80 90	0.53 223	0.28 349	0.19 283	0.47 443	0.21 243	0.35 366	0.25 284

rvit_0105_3	0.63 186	0.44 357	1.08 358	0.72 399	0.40 261	0.64 161	0.71 360	1.03 134	1.17 294	0.82 134	0.70 85	0.80 164	0.70 208	0.91 122	0.56 235	0.35 402	0.34 424	0.34 393	0.32 402	0.27 295	0.28 330

mmm	0.63 186	0.35 304	0.72 183	0.51 156	0.30 115	0.86 285	0.54 274	1.59 304	0.86 141	1.07 201	1.38 326	0.79 162	0.75 219	0.91 122	0.58 241	0.22 232	0.18 267	0.29 344	0.25 322	0.25 269	0.23 258

HH	0.63 186	0.30 189	0.77 230	0.50 126	0.32 159	0.49 68	0.46 213	1.65 319	0.64 71	0.69 102	1.09 203	1.63 400	0.85 271	1.90 332	0.37 95	0.18 101	0.13 76	0.19 94	0.17 129	0.19 120	0.16 84

HanStereo	0.63 186	0.30 189	0.77 230	0.50 126	0.32 159	0.49 68	0.46 213	1.65 319	0.64 71	0.69 102	1.09 203	1.63 400	0.85 271	1.90 332	0.37 95	0.18 101	0.13 76	0.19 94	0.17 129	0.19 120	0.16 84

CAS	0.63 186	0.18 1	0.37 4	2.27 497	0.84 447	0.57 127	0.54 274	0.79 46	0.62 64	0.48 56	0.70 85	0.36 15	0.26 7	0.45 7	0.35 74	2.24 497	0.10 1	0.14 1	0.09 1	0.15 14	1.06 486

TestStereo1	0.63 186	0.28 134	0.75 214	0.76 415	0.31 141	0.48 56	0.43 176	1.30 231	1.21 320	0.97 171	1.31 297	0.64 118	0.77 231	1.75 313	0.42 140	0.20 174	0.15 182	0.22 189	0.18 145	0.21 194	0.17 109

RAFT_CTSACE	0.63 186	0.26 88	0.88 280	0.55 233	0.51 334	0.71 211	0.44 189	0.80 53	0.97 185	0.97 171	1.84 423	1.18 306	0.68 200	1.47 266	0.36 83	0.16 27	0.15 182	0.21 162	0.20 199	0.20 154	0.14 31

SA-5K	0.63 186	0.28 134	0.75 214	0.76 415	0.31 141	0.48 56	0.43 176	1.30 231	1.21 320	0.97 171	1.31 297	0.64 118	0.77 231	1.75 313	0.42 140	0.20 174	0.15 182	0.22 189	0.18 145	0.21 194	0.17 109

ICVP	0.63 186	0.33 260	0.57 88	0.61 306	0.40 261	0.80 258	0.58 313	1.61 311	0.89 152	0.90 151	1.24 268	0.88 201	0.73 215	0.72 69	0.88 335	0.29 359	0.21 323	0.22 189	0.21 243	0.24 257	0.27 318
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 186	0.26 88	1.90 454	0.81 428	0.67 403	0.43 40	0.23 13	1.03 134	0.58 54	0.65 98	1.56 378	1.41 357	0.39 52	1.28 216	0.35 74	0.20 174	0.14 127	0.20 128	0.19 167	0.18 81	0.14 31

ACVNet	0.63 186	0.31 222	0.54 66	0.54 210	0.36 209	0.80 258	0.46 213	1.37 244	1.07 230	0.93 159	1.30 291	1.08 276	0.85 271	0.80 90	0.94 345	0.21 206	0.19 283	0.21 162	0.18 145	0.22 217	0.18 133

HI	0.64 198	0.32 238	0.68 146	0.47 75	0.51 334	0.41 27	0.36 100	1.04 140	0.75 111	1.31 340	1.43 339	1.62 395	1.12 379	0.94 132	0.88 335	0.15 11	0.12 23	0.20 128	0.20 199	0.20 154	0.18 133

CoSv	0.64 198	0.32 238	0.68 146	0.47 75	0.51 334	0.41 27	0.36 100	1.04 140	0.75 111	1.31 340	1.43 339	1.62 395	1.12 379	0.94 132	0.88 335	0.15 11	0.12 23	0.20 128	0.20 199	0.20 154	0.18 133

rvit_stereo_0075_2	0.64 198	0.46 366	1.05 345	0.66 357	0.66 399	0.53 103	0.48 230	1.20 207	1.12 256	0.76 114	0.92 134	0.78 158	0.53 129	1.03 155	0.59 243	0.37 410	0.28 389	0.40 426	0.31 394	0.37 377	0.32 363

cc1	0.64 198	0.31 222	0.50 43	0.54 210	0.26 36	1.18 362	0.51 248	0.93 94	3.05 491	0.58 81	0.79 109	0.48 49	0.88 289	1.46 262	0.32 37	0.20 174	0.12 23	0.25 286	0.15 71	0.19 120	0.19 173

GwcNet-ADL	0.64 198	0.31 222	0.79 241	0.56 246	0.41 268	0.60 143	0.58 313	1.41 254	1.26 343	1.08 202	1.13 225	0.91 213	0.60 168	1.04 161	0.78 307	0.27 336	0.18 267	0.18 73	0.18 145	0.25 269	0.29 334

RAFT	0.64 198	0.30 189	0.73 195	0.59 281	0.33 179	0.68 194	0.58 313	1.04 140	0.76 117	1.08 202	1.19 254	1.65 405	0.93 311	1.06 164	0.56 235	0.21 206	0.18 267	0.27 321	0.24 308	0.22 217	0.17 109

TestStereo	0.64 198	0.39 333	0.71 177	0.51 156	0.27 54	0.56 122	0.42 159	1.03 134	0.91 161	0.80 126	1.00 160	0.68 130	0.52 124	3.25 414	0.45 165	0.22 232	0.15 182	0.24 247	0.18 145	0.27 295	0.16 84

DN-CSS_ROB	0.64 198	0.32 238	1.05 345	0.55 233	0.40 261	0.54 110	0.45 206	1.21 208	0.93 168	1.03 194	1.47 354	0.69 135	0.63 187	1.76 318	0.49 198	0.18 101	0.14 127	0.25 286	0.22 272	0.22 217	0.20 205

MyStereo8	0.65 206	0.29 169	1.00 324	0.58 268	0.49 316	0.91 294	0.35 86	1.18 197	1.31 368	1.16 257	1.27 282	0.90 210	0.64 191	0.72 69	0.95 348	0.18 101	0.14 127	0.20 128	0.18 145	0.22 217	0.26 308

StereoVision	0.65 206	0.34 283	0.86 262	0.59 281	0.40 261	0.50 78	0.41 155	1.09 171	0.93 168	0.71 106	2.50 465	0.82 173	0.57 155	1.03 155	0.49 198	0.25 298	0.28 389	0.29 344	0.28 369	0.36 373	0.20 205

CASS	0.65 206	0.34 283	0.72 183	0.56 246	0.27 54	0.78 245	0.42 159	1.59 304	0.86 141	1.30 330	1.25 272	0.87 197	0.84 268	0.84 103	0.54 229	0.35 402	0.19 283	0.26 305	0.21 243	0.28 313	0.42 406
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 206	0.30 189	0.75 214	0.67 369	0.50 323	0.92 301	0.52 259	1.39 250	1.12 256	0.76 114	1.11 213	1.00 252	0.90 296	1.53 277	0.45 165	0.18 101	0.13 76	0.23 227	0.22 272	0.21 194	0.19 173

iRaft-Stereo_20w	0.65 206	0.31 222	1.00 324	0.47 75	0.34 196	0.73 217	0.30 50	2.96 489	0.70 98	1.15 247	1.14 229	0.76 151	0.65 197	1.11 178	0.38 105	0.17 63	0.13 76	0.18 73	0.16 109	0.19 120	0.18 133

EAI-Stereo	0.65 206	0.28 134	0.69 159	0.53 195	0.27 54	0.60 143	0.40 142	2.28 466	0.64 71	0.71 106	3.18 476	0.57 91	0.43 69	1.06 164	0.41 129	0.18 101	0.13 76	0.17 41	0.17 129	0.17 50	0.17 109

HITNet	0.65 206	0.40 339	0.77 230	0.48 100	0.24 21	1.05 337	0.49 240	1.76 348	1.02 208	1.18 271	1.18 247	0.89 209	0.80 248	0.85 108	0.79 313	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.17 129	0.29 324	0.15 59
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
MyStereo05	0.66 213	0.28 134	1.07 354	0.56 246	0.46 307	0.61 149	0.73 364	1.34 238	1.41 413	1.15 247	0.91 132	0.77 154	0.80 248	1.41 255	0.63 260	0.17 63	0.16 217	0.23 227	0.20 199	0.22 217	0.20 205

PCWNet_CMD	0.66 213	0.32 238	0.88 280	0.49 115	0.37 223	0.78 245	0.40 142	1.42 256	1.31 368	1.16 257	1.31 297	1.25 322	0.62 182	0.89 120	0.57 238	0.20 174	0.16 217	0.27 321	0.19 167	0.40 394	0.25 284

ToySt	0.66 213	0.33 260	1.23 384	0.51 156	0.33 179	0.86 285	0.68 351	1.10 174	0.97 185	0.84 139	1.08 198	1.25 322	0.94 316	1.01 151	0.74 291	0.19 142	0.19 283	0.24 247	0.24 308	0.27 295	0.23 258

DisPM	0.66 213	0.28 134	0.72 183	0.61 306	0.35 200	0.62 157	0.45 206	1.02 129	0.99 197	1.56 412	1.10 207	0.80 164	0.59 165	2.37 378	0.41 129	0.23 257	0.14 127	0.23 227	0.21 243	0.20 154	0.25 284

SA	0.66 213	0.30 189	0.82 250	0.61 306	0.30 115	0.58 130	0.38 120	1.44 263	1.30 364	0.96 168	1.36 319	0.66 125	0.95 321	1.85 328	0.42 140	0.19 142	0.15 182	0.25 286	0.23 295	0.21 194	0.17 109

CFNet_pseudo	0.66 213	0.32 238	0.86 262	0.48 100	0.39 251	0.70 206	0.40 142	1.33 233	1.22 326	1.16 257	1.34 312	1.24 318	0.64 191	0.98 143	0.59 243	0.21 206	0.16 217	0.33 383	0.19 167	0.36 373	0.25 284

GES	0.66 213	0.34 283	0.90 290	0.59 281	0.38 240	0.94 306	0.57 309	2.11 436	0.86 141	1.02 190	1.11 213	0.66 125	0.79 242	0.99 146	0.61 253	0.27 336	0.19 283	0.20 128	0.20 199	0.21 194	0.30 348

MSMDNet	0.66 213	0.32 238	0.87 273	0.49 115	0.37 223	0.79 250	0.40 142	1.43 262	1.31 368	1.15 247	1.31 297	1.24 318	0.63 187	0.88 115	0.57 238	0.21 206	0.16 217	0.26 305	0.19 167	0.39 390	0.24 272

ccs_rob	0.66 213	0.33 260	0.86 262	0.48 100	0.39 251	0.70 206	0.40 142	1.33 233	1.22 326	1.16 257	1.34 312	1.23 316	0.64 191	0.98 143	0.59 243	0.21 206	0.16 217	0.35 401	0.20 199	0.37 377	0.25 284

MyStereo04	0.67 222	0.29 169	1.07 354	0.55 233	0.45 296	0.59 135	0.79 380	1.50 277	1.40 409	0.91 156	0.91 132	0.74 145	0.86 279	1.52 273	0.62 256	0.17 63	0.16 217	0.24 247	0.20 199	0.23 242	0.20 205

xx1	0.67 222	0.31 222	0.50 43	0.54 210	0.26 36	1.18 362	0.51 248	0.93 94	3.05 491	0.58 81	0.79 109	0.95 235	0.77 231	1.46 262	0.32 37	0.20 174	0.12 23	0.24 247	0.23 295	0.22 217	0.21 222

GMStereo_Zeroshot	0.67 222	0.61 425	1.01 328	0.64 336	0.37 223	0.84 281	0.35 86	1.05 148	1.12 256	1.12 224	1.06 190	1.27 330	0.54 134	1.19 197	0.59 243	0.32 377	0.17 246	0.31 361	0.18 145	0.52 436	0.22 239

DMCA	0.67 222	0.34 283	0.90 290	0.51 156	0.44 289	0.86 285	0.47 220	1.42 256	1.02 208	1.17 266	1.12 220	1.23 316	0.75 219	0.78 84	0.95 348	0.25 298	0.19 283	0.27 321	0.19 167	0.24 257	0.27 318

test_sample3	0.68 226	0.32 238	0.88 280	0.52 178	0.30 115	0.97 319	0.52 259	1.86 381	1.15 282	1.08 202	1.11 213	0.88 201	0.71 212	1.17 193	0.68 275	0.25 298	0.20 301	0.25 286	0.25 322	0.25 269	0.25 284

raft_robust	0.68 226	0.30 189	0.64 123	0.52 178	0.26 36	0.54 110	0.35 86	1.33 233	1.24 335	1.16 257	1.07 194	0.60 103	0.54 134	3.58 424	0.37 95	0.18 101	0.14 127	0.20 128	0.22 272	0.20 154	0.16 84

test_sample5	0.69 228	0.34 283	0.87 273	0.52 178	0.30 115	0.84 281	0.54 274	1.83 374	1.14 271	1.11 222	1.25 272	0.88 201	0.78 238	1.23 203	0.65 265	0.26 320	0.20 301	0.27 321	0.27 349	0.27 295	0.26 308

test_sample4	0.69 228	0.33 260	0.91 293	0.51 156	0.30 115	0.92 301	0.52 259	1.87 383	1.15 282	1.14 241	1.18 247	0.87 197	0.75 219	1.18 195	0.68 275	0.25 298	0.20 301	0.26 305	0.26 339	0.26 281	0.25 284

IPLG	0.69 228	0.27 114	0.97 315	0.51 156	0.43 282	0.79 250	0.33 69	1.21 208	1.06 225	1.30 330	1.10 207	0.52 73	0.55 141	3.16 412	0.63 260	0.16 27	0.14 127	0.19 94	0.16 109	0.18 81	0.17 109

UCFNet_RVC	0.69 228	0.35 304	0.49 38	0.64 336	0.39 251	0.85 284	0.58 313	1.75 342	1.14 271	0.97 171	1.19 254	1.17 303	0.93 311	0.99 146	0.62 256	0.28 349	0.20 301	0.34 393	0.31 394	0.32 352	0.27 318

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 232	3.18 517	2.55 477	0.39 10	0.23 15	0.44 45	0.23 13	0.63 12	0.42 14	0.44 42	0.44 19	0.34 13	0.28 9	0.56 27	0.29 12	1.35 491	0.10 1	0.22 189	0.19 167	0.46 422	1.31 490

DualNet	0.70 232	0.34 283	0.87 273	0.52 178	0.30 115	0.84 281	0.54 274	1.83 374	1.14 271	1.14 241	1.33 305	0.88 201	0.78 238	1.23 203	0.65 265	0.26 320	0.20 301	0.27 321	0.27 349	0.27 295	0.26 308

CFNet_ucs	0.70 232	0.33 260	0.88 280	0.50 126	0.43 282	0.74 221	0.44 189	1.60 308	1.29 358	1.22 288	1.54 372	1.09 286	0.63 187	0.99 146	0.59 243	0.25 298	0.20 301	0.37 412	0.21 243	0.40 394	0.28 330

IER	0.70 232	0.31 222	1.02 335	0.48 100	0.52 345	1.34 388	0.51 248	1.17 192	0.99 197	1.23 294	1.34 312	1.12 293	1.11 376	0.99 146	0.71 284	0.20 174	0.16 217	0.21 162	0.21 243	0.20 154	0.19 173

HCRNet	0.70 232	0.39 333	0.73 195	0.60 292	0.59 379	0.76 232	0.35 86	1.22 216	1.13 268	1.02 190	0.99 156	1.02 261	0.76 227	2.19 364	0.70 279	0.28 349	0.19 283	0.28 334	0.23 295	0.25 269	0.23 258

SFCPSM	0.70 232	0.28 134	1.02 335	0.51 156	0.38 240	1.37 391	0.66 344	2.00 416	1.03 212	1.17 266	1.21 260	0.82 173	0.78 238	1.03 155	0.53 223	0.21 206	0.17 246	0.22 189	0.24 308	0.21 194	0.19 173

AdaStereo	0.70 232	0.43 354	0.75 214	0.73 407	0.37 223	0.92 301	0.53 267	1.85 378	1.18 301	1.12 224	1.23 266	1.07 275	0.65 197	0.96 135	0.63 260	0.31 370	0.15 182	0.32 375	0.21 243	0.29 324	0.22 239
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.
test_sample6	0.71 239	0.34 283	0.87 273	0.52 178	0.30 115	0.82 268	0.58 313	1.79 362	1.15 282	1.14 241	1.33 305	0.91 213	0.79 242	1.31 222	0.74 291	0.27 336	0.21 323	0.27 321	0.29 380	0.28 313	0.27 318

BSDual-CNN	0.71 239	0.32 238	0.68 146	0.54 210	0.44 289	1.27 376	0.65 339	2.16 446	0.98 190	1.20 279	1.11 213	1.12 293	0.74 217	0.91 122	0.66 268	0.24 272	0.17 246	0.25 286	0.22 272	0.22 217	0.22 239

DFGA-Net	0.72 241	0.40 339	1.40 408	0.52 178	0.45 296	0.83 273	0.44 189	1.28 230	1.08 236	0.99 178	1.19 254	0.70 139	0.55 141	2.14 356	1.16 381	0.18 101	0.16 217	0.24 247	0.23 295	0.27 295	0.25 284

rvit_105_1	0.72 241	0.52 392	1.01 328	0.78 420	0.49 316	0.75 226	0.87 400	1.12 182	1.18 301	0.99 178	0.79 109	0.90 210	0.77 231	1.26 211	0.75 296	0.41 424	0.36 440	0.36 409	0.41 437	0.30 335	0.33 369

DCVSM-stereo	0.72 241	0.35 304	0.76 224	0.55 233	0.42 273	0.73 217	0.38 120	1.21 208	1.02 208	1.79 440	1.04 186	1.62 395	1.03 358	1.04 161	0.79 313	0.24 272	0.27 382	0.29 344	0.24 308	0.30 335	0.36 383

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 241	0.35 304	1.70 440	0.49 115	0.56 359	0.63 158	0.38 120	2.41 477	0.65 86	0.77 119	1.07 194	1.82 424	0.95 321	0.93 129	0.43 149	0.20 174	0.13 76	0.21 162	0.25 322	0.28 313	0.26 308

qqq1	0.72 241	0.30 189	0.86 262	0.46 64	0.26 36	0.82 268	0.43 176	2.05 426	1.39 404	1.23 294	1.47 354	0.98 245	0.95 321	1.71 308	0.44 152	0.24 272	0.20 301	0.18 73	0.15 71	0.18 81	0.18 133

fff1	0.72 241	0.30 189	0.86 262	0.46 64	0.26 36	0.82 268	0.43 176	2.05 426	1.39 404	1.23 294	1.47 354	0.98 245	0.95 321	1.71 308	0.44 152	0.24 272	0.20 301	0.18 73	0.15 71	0.18 81	0.18 133

ffm	0.72 241	0.33 260	0.85 256	0.53 195	0.37 223	0.74 221	0.56 298	0.95 106	2.47 479	1.15 247	1.45 347	1.06 270	0.82 256	1.55 281	0.32 37	0.20 174	0.12 23	0.31 361	0.27 349	0.19 120	0.20 205

anonymousa	0.72 241	0.27 114	0.75 214	0.47 75	0.63 391	1.43 403	0.45 206	1.24 222	0.89 152	1.28 316	1.75 413	1.62 395	1.13 383	0.69 58	0.59 243	0.19 142	0.16 217	0.23 227	0.25 322	0.20 154	0.18 133

Sa-1000	0.72 241	0.29 169	0.76 224	0.59 281	0.30 115	0.73 217	0.37 114	1.62 315	1.33 376	1.28 316	2.04 444	0.86 193	0.75 219	1.84 325	0.38 105	0.19 142	0.14 127	0.25 286	0.23 295	0.20 154	0.16 84

psmg	0.72 241	0.32 238	0.68 146	0.50 126	0.44 289	1.48 406	0.75 369	1.94 404	0.98 190	1.21 283	1.33 305	1.12 293	0.74 217	0.91 122	0.66 268	0.24 272	0.19 283	0.25 286	0.25 322	0.23 242	0.22 239

UDGNet	0.72 241	1.17 480	0.80 246	0.77 418	0.41 268	0.77 240	0.38 120	0.97 113	1.34 379	0.81 130	0.88 126	0.71 142	0.60 168	1.21 200	0.54 229	0.52 452	0.19 283	1.02 486	0.26 339	0.71 465	0.31 358

PSMNet-ADL	0.72 241	0.35 304	0.62 113	0.69 383	0.46 307	1.14 351	0.44 189	1.37 244	1.01 205	0.83 136	1.17 245	1.33 343	0.96 329	1.43 256	0.95 348	0.33 385	0.22 341	0.21 162	0.23 295	0.27 295	0.29 334

LCNet	0.72 241	0.28 134	0.52 57	0.55 233	0.31 141	0.69 199	0.54 274	1.00 123	0.88 149	1.19 275	1.34 312	0.97 243	1.34 417	2.56 390	0.45 165	0.18 101	0.13 76	0.21 162	0.25 322	0.27 295	0.73 469

GANet-RSSM	0.72 241	0.28 134	0.63 116	0.64 336	0.58 371	0.80 258	0.58 313	1.89 388	1.08 236	1.04 197	1.25 272	1.15 301	1.04 360	1.49 268	0.62 256	0.25 298	0.19 283	0.22 189	0.22 272	0.22 217	0.21 222

PSMNet-RSSM	0.72 241	0.30 189	0.61 108	0.63 327	0.42 273	0.73 217	0.56 298	1.92 398	1.10 250	1.09 208	1.37 321	1.22 311	0.98 339	1.28 216	0.72 287	0.27 336	0.19 283	0.27 321	0.29 380	0.24 257	0.24 272

CFNet-ft	0.72 241	0.32 238	0.54 66	0.66 357	0.54 351	0.83 273	0.55 290	1.37 244	1.15 282	0.93 159	1.28 287	1.57 387	0.97 332	1.35 233	0.81 318	0.26 320	0.20 301	0.33 383	0.25 322	0.30 335	0.23 258

CFNet_RVC	0.72 241	0.32 238	0.54 66	0.66 357	0.54 351	0.83 273	0.55 290	1.37 244	1.15 282	0.93 159	1.28 287	1.57 387	0.97 332	1.35 233	0.81 318	0.26 320	0.20 301	0.33 383	0.25 322	0.30 335	0.23 258

MLCV	0.72 241	0.34 283	1.10 364	0.51 156	0.23 15	0.91 294	0.39 135	1.33 233	1.23 329	1.46 389	1.55 374	1.01 259	0.64 191	1.95 339	0.80 317	0.18 101	0.12 23	0.18 73	0.14 57	0.19 120	0.17 109

CoDeX	0.73 259	0.29 169	0.93 299	0.54 210	0.36 209	1.14 351	0.61 327	2.34 471	1.17 294	1.16 257	1.25 272	0.91 213	0.87 284	1.33 229	0.64 264	0.20 174	0.16 217	0.21 162	0.18 145	0.20 154	0.18 133

cf-r	0.73 259	0.30 189	0.77 230	0.55 233	0.63 391	0.78 245	0.48 230	1.79 362	1.15 282	1.13 238	1.26 279	1.43 359	0.87 284	1.40 254	0.85 331	0.25 298	0.18 267	0.22 189	0.23 295	0.19 120	0.19 173

BEATNet_4x	0.73 259	0.49 378	1.17 378	0.53 195	0.26 36	1.03 334	0.55 290	1.82 369	1.06 225	1.21 283	1.22 262	0.96 241	0.91 299	1.01 151	1.06 363	0.21 206	0.14 127	0.24 247	0.19 167	0.37 377	0.21 222

test_sample7	0.74 262	0.37 321	0.76 224	0.52 178	0.35 200	0.91 294	0.67 347	1.78 356	1.21 320	1.22 288	1.18 247	1.08 276	0.92 302	1.23 203	0.67 271	0.31 370	0.28 389	0.32 375	0.31 394	0.33 361	0.29 334

gwcnet-sp	0.74 262	0.33 260	1.44 415	0.57 262	0.45 296	1.40 397	0.54 274	1.50 277	1.14 271	1.30 330	1.02 174	0.94 227	0.82 256	1.39 248	0.76 299	0.21 206	0.21 323	0.22 189	0.21 243	0.22 217	0.22 239

scenet	0.74 262	0.33 260	1.44 415	0.57 262	0.45 296	1.40 397	0.54 274	1.50 277	1.14 271	1.30 330	1.02 174	0.94 227	0.82 256	1.39 248	0.76 299	0.21 206	0.21 323	0.22 189	0.21 243	0.22 217	0.22 239

ssnet	0.74 262	0.33 260	1.44 415	0.57 262	0.45 296	1.40 397	0.54 274	1.50 277	1.14 271	1.30 330	1.02 174	0.94 227	0.82 256	1.39 248	0.76 299	0.21 206	0.21 323	0.22 189	0.21 243	0.22 217	0.22 239

BUS	0.74 262	0.32 238	0.68 146	0.54 210	0.44 289	2.34 469	0.42 159	2.16 446	0.98 190	1.20 279	1.11 213	1.03 265	0.62 182	0.91 122	0.70 279	0.24 272	0.17 246	0.25 286	0.22 272	0.22 217	0.22 239

GMM-Stereo	0.74 262	0.25 73	0.59 100	0.54 210	0.34 196	0.72 214	0.99 426	1.01 128	0.87 145	1.36 361	1.78 416	1.12 293	0.81 251	2.09 352	0.46 179	0.18 101	0.12 23	0.25 286	0.25 322	0.20 154	0.85 475

DMCA-RVC	0.74 262	0.40 339	1.27 393	0.66 357	0.49 316	0.77 240	0.47 220	1.35 241	1.01 205	1.53 404	1.01 166	1.29 336	0.82 256	1.31 222	0.78 307	0.27 336	0.21 323	0.35 401	0.27 349	0.32 352	0.24 272

DeepPruner_ROB	0.74 262	0.48 375	0.87 273	0.57 262	0.44 289	0.79 250	0.54 274	1.73 336	0.96 178	1.38 369	1.27 282	1.24 318	0.73 215	1.43 256	0.73 290	0.34 395	0.28 389	0.27 321	0.26 339	0.31 344	0.31 358

SMFormer	0.75 270	0.30 189	0.86 262	0.46 64	0.26 36	0.82 268	0.43 176	2.05 426	1.39 404	1.23 294	1.47 354	0.98 245	0.95 321	1.71 308	0.82 323	0.24 272	0.20 301	0.22 189	0.21 243	0.23 242	0.24 272

tta	0.75 270	0.30 189	0.86 262	0.46 64	0.26 36	0.82 268	0.43 176	2.05 426	1.39 404	1.23 294	1.47 354	0.98 245	0.95 321	1.71 308	0.82 323	0.24 272	0.20 301	0.22 189	0.21 243	0.18 81	0.18 133

KYRaft	0.75 270	0.28 134	0.62 113	0.56 246	0.29 94	0.67 187	0.86 398	0.94 101	0.84 139	1.62 423	2.21 452	1.16 302	1.02 356	1.57 284	0.40 118	0.20 174	0.13 76	0.22 189	0.28 369	0.20 154	1.02 481

Prome-Stereo	0.75 270	0.27 114	0.53 61	0.55 233	0.32 159	0.59 135	0.97 422	0.89 78	0.88 149	1.45 387	2.46 464	0.91 213	1.41 420	1.58 286	0.44 152	0.18 101	0.13 76	0.19 94	0.17 129	0.20 154	0.92 477

acv_ft	0.75 270	0.31 222	0.95 307	0.70 388	0.86 452	1.24 372	0.53 267	1.44 263	1.07 230	1.24 302	1.30 291	1.08 276	0.92 302	0.80 90	1.34 404	0.21 206	0.19 283	0.21 162	0.18 145	0.21 194	0.18 133

iResNet	0.75 270	0.40 339	1.36 406	0.67 369	0.29 94	0.92 301	0.59 321	1.52 286	1.25 338	1.28 316	1.48 359	0.94 227	0.76 227	1.62 292	0.78 307	0.18 101	0.14 127	0.18 73	0.15 71	0.22 217	0.23 258

PAM	0.76 276	0.29 169	1.08 358	0.52 178	0.33 179	1.38 394	0.39 135	2.01 420	0.67 89	1.06 198	0.96 144	2.89 477	1.43 422	0.86 112	0.35 74	0.19 142	0.12 23	0.19 94	0.17 129	0.19 120	0.20 205

AASNet	0.76 276	0.35 304	0.91 293	0.79 422	0.81 443	1.14 351	0.56 298	2.02 424	1.08 236	1.22 288	1.24 268	0.93 224	0.76 227	0.77 82	1.16 381	0.27 336	0.23 353	0.24 247	0.20 199	0.28 313	0.24 272

PAM_32	0.77 278	0.28 134	1.03 339	0.52 178	0.30 115	1.32 384	0.35 86	1.97 411	0.65 86	1.02 190	1.06 190	3.05 478	1.49 432	0.96 135	0.36 83	0.19 142	0.13 76	0.20 128	0.18 145	0.19 120	0.19 173

testlalala_base	0.77 278	0.40 339	0.70 165	0.65 350	0.50 323	0.79 250	0.28 38	1.50 277	0.51 39	0.73 112	0.90 130	0.69 135	0.54 134	0.66 55	0.40 118	2.82 502	0.14 127	0.17 41	0.12 20	2.68 498	0.19 173

NINENet	0.77 278	0.37 321	0.78 238	0.62 318	0.51 334	2.34 469	0.42 159	1.83 374	1.04 217	1.14 241	1.23 266	1.03 265	0.62 182	1.24 208	0.70 279	0.28 349	0.23 353	0.31 361	0.21 243	0.26 281	0.25 284

hknet	0.77 278	0.32 238	0.95 307	0.54 210	0.38 240	1.27 376	0.65 339	2.16 446	1.07 230	1.20 279	1.11 213	1.59 391	0.81 251	1.37 239	0.66 268	0.22 232	0.17 246	0.25 286	0.22 272	0.22 217	0.22 239

ARAFT	0.77 278	0.36 314	1.49 429	0.51 156	0.31 141	0.90 291	0.82 390	1.90 391	1.06 225	1.62 423	1.24 268	1.02 261	0.64 191	1.84 325	0.50 204	0.18 101	0.14 127	0.28 334	0.27 349	0.17 50	0.16 84

psm_up	0.77 278	0.34 283	0.70 165	0.66 357	0.58 371	1.05 337	0.92 412	1.52 286	1.12 256	1.26 311	1.16 242	1.31 341	1.23 401	1.20 198	0.81 318	0.25 298	0.29 400	0.31 361	0.27 349	0.27 295	0.25 284

GwcNet-RSSM	0.77 278	0.32 238	1.01 328	0.62 318	0.54 351	0.78 245	0.51 248	1.73 336	1.20 314	1.09 208	1.37 321	1.46 369	0.85 271	1.53 277	1.09 369	0.25 298	0.18 267	0.23 227	0.24 308	0.20 154	0.19 173

iResNet_ROB	0.77 278	0.30 189	0.99 319	0.57 262	0.36 209	0.83 273	0.36 100	2.33 469	1.58 436	1.27 314	1.30 291	1.25 322	0.84 268	1.65 295	0.79 313	0.20 174	0.14 127	0.17 41	0.12 20	0.18 81	0.27 318

DDVS	0.78 286	0.41 347	0.94 303	0.60 292	0.43 282	1.30 381	0.43 176	1.40 252	0.91 161	1.20 279	1.15 237	1.43 359	0.64 191	2.18 362	0.89 338	0.28 349	0.22 341	0.26 305	0.23 295	0.31 344	0.33 369

PSM-softLoss	0.78 286	0.31 222	0.77 230	0.58 268	0.32 159	0.56 122	0.40 142	1.18 197	0.70 98	1.24 302	1.07 194	0.83 180	0.52 124	5.36 452	0.53 223	0.24 272	0.15 182	0.25 286	0.22 272	0.20 154	0.25 284

KMStereo	0.78 286	0.31 222	0.77 230	0.58 268	0.32 159	0.56 122	0.40 142	1.18 197	0.70 98	1.24 302	1.07 194	0.83 180	0.52 124	5.36 452	0.53 223	0.24 272	0.15 182	0.25 286	0.22 272	0.20 154	0.25 284

STTStereo	0.78 286	0.50 385	1.22 383	0.64 336	0.54 351	0.89 288	0.54 274	1.44 263	1.11 252	1.38 369	1.09 203	1.27 330	0.85 271	1.43 256	0.83 325	0.29 359	0.27 382	0.33 383	0.39 432	0.32 352	0.30 348

PSM-AAD	0.79 290	0.27 114	0.53 61	0.55 233	0.28 77	0.77 240	1.24 453	0.99 119	0.91 161	1.66 428	1.57 382	0.81 168	2.19 478	1.65 295	0.44 152	0.19 142	0.14 127	0.38 415	0.32 402	0.21 194	0.70 466

hitnet-ft	0.79 290	0.35 304	0.57 88	0.58 268	0.42 273	0.96 315	0.46 213	1.47 270	1.33 376	1.19 275	1.22 262	1.81 422	0.98 339	1.66 299	0.94 345	0.33 385	0.28 389	0.34 393	0.27 349	0.35 366	0.31 358

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 290	0.43 354	1.05 345	0.64 336	0.58 371	0.95 310	0.53 267	1.53 292	1.18 301	1.37 364	1.15 237	1.43 359	0.88 289	1.61 291	0.84 328	0.25 298	0.22 341	0.27 321	0.27 349	0.29 324	0.29 334
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 293	0.28 134	0.73 195	0.70 388	0.51 334	0.95 310	0.60 325	1.78 356	1.23 329	1.36 361	1.37 321	1.82 424	0.81 251	1.32 226	1.13 378	0.26 320	0.17 246	0.19 94	0.20 199	0.24 257	0.25 284

G2L-Stereo	0.80 293	0.32 238	0.95 307	0.60 292	0.42 273	0.78 245	0.69 355	1.50 277	1.09 244	1.33 352	1.14 229	1.45 366	0.72 214	2.45 383	1.10 372	0.25 298	0.20 301	0.26 305	0.21 243	0.20 154	0.26 308

ISRNet	0.80 293	0.33 260	1.07 354	0.81 428	0.66 399	0.60 143	0.34 81	1.19 205	1.13 268	1.59 419	1.53 368	1.35 348	0.77 231	1.27 214	0.94 345	0.39 417	0.34 424	0.43 433	0.38 430	0.34 364	0.49 430

NF-Stereo	0.80 293	0.30 189	0.75 214	0.60 292	0.31 141	0.64 161	0.44 189	1.21 208	0.90 156	1.29 321	1.02 174	0.82 173	0.57 155	5.40 456	0.48 191	0.23 257	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.20 154	0.30 348

OCTAStereo	0.80 293	0.30 189	0.75 214	0.60 292	0.31 141	0.64 161	0.44 189	1.21 208	0.90 156	1.29 321	1.01 166	0.82 173	0.57 155	5.35 451	0.48 191	0.24 272	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.20 154	0.30 348

DRaft	0.80 293	0.24 50	0.70 165	0.45 59	0.30 115	0.97 319	0.53 267	1.05 148	0.97 185	1.78 437	2.02 442	0.80 164	1.74 452	2.73 397	0.72 287	0.17 63	0.14 127	0.20 128	0.20 199	0.18 81	0.21 222

RE-Stereo	0.80 293	0.30 189	0.75 214	0.60 292	0.31 141	0.64 161	0.44 189	1.21 208	0.90 156	1.29 321	1.01 166	0.81 168	0.57 155	5.37 454	0.48 191	0.24 272	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.20 154	0.30 348

TVStereo	0.80 293	0.30 189	0.75 214	0.60 292	0.31 141	0.64 161	0.44 189	1.21 208	0.90 156	1.29 321	1.01 166	0.81 168	0.57 155	5.37 454	0.48 191	0.24 272	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.20 154	0.30 348

UPFNet	0.80 293	0.32 238	0.90 290	0.59 281	0.74 420	1.26 375	0.80 386	1.52 286	1.10 250	1.30 330	1.12 220	1.30 337	0.84 268	1.67 300	1.09 369	0.24 272	0.24 362	0.24 247	0.23 295	0.25 269	0.18 133

iResNetv2_ROB	0.80 293	0.37 321	1.71 442	0.56 246	0.37 223	0.94 306	0.64 337	1.73 336	1.34 379	1.23 294	1.42 335	1.26 326	0.92 302	1.85 328	0.56 235	0.23 257	0.15 182	0.19 94	0.14 57	0.24 257	0.19 173

StereoDRNet-Refined	0.80 293	0.41 347	0.88 280	0.62 318	0.42 273	1.33 386	0.48 230	1.52 286	1.17 294	1.45 387	1.44 345	1.44 364	0.90 296	1.26 211	1.24 390	0.20 174	0.16 217	0.27 321	0.24 308	0.25 269	0.28 330
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
G2L-Stereo_aug	0.82 304	0.26 88	1.04 343	0.51 156	0.38 240	0.97 319	0.53 267	1.44 263	1.41 413	1.51 402	1.43 339	1.53 381	0.95 321	2.47 387	0.96 352	0.19 142	0.14 127	0.16 23	0.14 57	0.17 50	0.19 173

ITSA-stereo	0.82 304	0.36 314	0.82 250	0.54 210	0.31 141	0.80 258	0.47 220	2.17 452	1.67 442	1.13 238	1.13 225	0.94 227	0.86 279	2.46 385	1.00 358	0.26 320	0.23 353	0.28 334	0.27 349	0.28 313	0.36 383

DCRE	0.82 304	0.26 88	0.70 165	0.58 268	0.44 289	0.54 110	0.48 230	0.95 106	0.78 122	0.78 121	7.33 508	0.86 193	0.52 124	0.76 79	0.41 129	0.16 27	0.16 217	0.19 94	0.17 129	0.18 81	0.17 109

SepStereo	0.82 304	0.34 283	1.03 339	0.64 336	0.69 411	0.77 240	0.63 335	1.54 294	1.20 314	1.79 440	1.55 374	0.95 235	1.04 360	2.30 373	0.60 251	0.21 206	0.16 217	0.25 286	0.18 145	0.27 295	0.22 239

GrayStereo	0.82 304	0.26 88	0.58 93	0.63 327	0.37 223	0.76 232	1.86 485	1.11 180	0.87 145	1.99 455	1.89 430	1.08 276	1.82 460	1.39 248	0.48 191	0.19 142	0.14 127	0.19 94	0.21 243	0.18 81	0.39 397

LMCR-Stereo	0.82 304	0.46 366	0.88 280	0.75 413	0.43 282	1.33 386	0.56 298	2.43 479	0.98 190	1.53 404	1.49 361	0.74 145	1.00 349	1.63 293	0.89 338	0.28 349	0.17 246	0.22 189	0.17 129	0.29 324	0.20 205

ac_64	0.82 304	0.29 169	0.81 247	0.71 396	0.60 382	1.05 337	0.54 274	1.99 415	0.92 166	1.18 271	1.06 190	1.99 441	1.08 371	1.94 338	0.97 354	0.27 336	0.22 341	0.24 247	0.23 295	0.22 217	0.19 173

DualNet (step1)	0.83 311	0.49 378	1.13 370	0.56 246	0.39 251	1.02 331	0.73 364	1.78 356	1.21 320	1.22 288	1.18 247	1.08 276	0.92 302	1.23 203	0.67 271	0.57 461	0.28 389	0.62 470	0.67 477	0.45 416	0.42 406

SST-Stereo	0.83 311	0.28 134	0.72 183	0.59 281	0.31 141	0.72 214	0.26 28	1.09 171	0.86 141	1.47 390	1.10 207	1.00 252	0.87 284	5.73 464	0.45 165	0.22 232	0.13 76	0.23 227	0.19 167	0.23 242	0.18 133

RAFT_R40	0.83 311	0.28 134	0.73 195	0.59 281	0.31 141	0.69 199	0.44 189	1.10 174	0.95 173	1.47 390	1.10 207	1.00 252	0.85 271	5.53 458	0.46 179	0.22 232	0.13 76	0.23 227	0.20 199	0.23 242	0.18 133

UNet	0.83 311	0.34 283	1.31 397	0.58 268	0.74 420	1.58 416	0.49 240	1.41 254	1.04 217	1.21 283	1.08 198	1.54 383	1.12 379	1.65 295	1.09 369	0.23 257	0.17 246	0.25 286	0.20 199	0.25 269	0.22 239

FADNet_RVC	0.83 311	0.51 388	1.83 452	0.54 210	0.42 273	1.19 366	0.46 213	1.51 284	1.09 244	0.89 149	1.24 268	0.91 213	0.87 284	2.11 354	1.11 375	0.27 336	0.22 341	0.31 361	0.28 369	0.43 407	0.38 394

DAS	0.84 316	0.34 283	1.03 339	0.64 336	0.69 411	0.77 240	0.63 335	1.54 294	1.20 314	1.79 440	1.55 374	0.95 235	1.04 360	2.83 399	0.60 251	0.21 206	0.16 217	0.25 286	0.18 145	0.27 295	0.22 239

RAFT-345	0.84 316	0.25 73	0.66 137	0.50 126	0.27 54	0.54 110	0.42 159	0.83 63	1.11 252	1.32 344	2.34 458	0.86 193	0.54 134	5.72 463	0.47 186	0.18 101	0.13 76	0.22 189	0.17 129	0.17 50	0.16 84

MMNet	0.84 316	0.32 238	1.09 361	0.60 292	0.59 379	1.85 443	0.49 240	1.51 284	1.27 349	1.37 364	1.15 237	1.26 326	1.18 389	1.67 300	1.22 388	0.19 142	0.18 267	0.23 227	0.22 272	0.25 269	0.21 222

FADNet-RVC-Resample	0.84 316	0.47 371	2.10 461	0.61 306	0.45 296	1.07 342	0.61 327	1.59 304	1.20 314	1.08 202	0.98 154	1.03 265	0.98 339	2.17 359	0.72 287	0.23 257	0.22 341	0.30 355	0.32 402	0.35 366	0.34 373

iRaft-Stereo_5w	0.85 320	0.29 169	0.91 293	0.53 195	0.43 282	0.49 68	0.68 351	0.99 119	0.87 145	0.79 124	1.34 312	1.46 369	0.91 299	5.11 447	1.11 375	0.17 63	0.14 127	0.22 189	0.18 145	0.20 154	0.20 205

SACVNet	0.85 320	0.46 366	0.85 256	0.81 428	0.56 359	0.80 258	0.79 380	1.68 326	1.12 256	1.34 356	1.33 305	1.25 322	0.94 316	2.39 380	0.76 299	0.34 395	0.26 374	0.31 361	0.29 380	0.35 366	0.44 415

ADLNet	0.85 320	0.36 314	0.89 286	0.85 445	0.72 416	1.24 372	0.76 372	1.82 369	1.36 391	1.52 403	1.35 318	1.27 330	0.99 347	1.23 203	1.15 380	0.27 336	0.20 301	0.26 305	0.25 322	0.28 313	0.30 348

delet	0.85 320	0.32 238	0.95 307	0.65 350	0.66 399	1.64 422	0.84 392	1.75 342	1.35 388	1.32 344	1.30 291	1.30 337	0.88 289	1.68 305	1.10 372	0.21 206	0.21 323	0.24 247	0.24 308	0.21 194	0.21 222

HGLStereo	0.85 320	0.38 328	0.94 303	0.80 425	1.03 465	1.17 361	0.58 313	1.52 286	1.20 314	1.19 275	1.62 394	1.13 298	1.20 395	1.80 322	1.06 363	0.24 272	0.24 362	0.24 247	0.21 243	0.23 242	0.27 318

CRFU-Net	0.86 325	0.39 333	1.00 324	0.65 350	0.57 362	1.78 437	0.86 398	2.15 443	0.81 129	1.38 369	1.18 247	1.64 403	1.19 392	1.35 233	0.90 341	0.26 320	0.22 341	0.21 162	0.19 167	0.23 242	0.24 272

dad	0.86 325	0.66 433	1.06 349	0.56 246	0.37 223	0.76 232	0.44 189	1.17 192	1.50 427	1.44 385	1.27 282	1.34 347	0.75 219	2.52 389	0.84 328	0.42 428	0.27 382	0.83 478	0.26 339	0.41 397	0.29 334

AACVNet	0.86 325	0.35 304	0.79 241	0.82 436	0.39 251	0.76 232	0.49 240	1.61 311	0.81 129	1.08 202	1.33 305	1.30 337	0.93 311	4.34 435	0.74 291	0.25 298	0.21 323	0.28 334	0.22 272	0.29 324	0.25 284

DLCB_ROB	0.86 325	0.40 339	0.78 238	0.68 380	0.54 351	1.11 346	0.84 392	1.49 273	1.23 329	1.64 427	1.65 400	1.70 410	0.91 299	1.70 307	1.05 361	0.25 298	0.24 362	0.26 305	0.27 349	0.27 295	0.24 272

HSM-Net_RVC	0.87 329	0.29 169	0.53 61	0.53 195	0.30 115	1.15 357	0.55 290	3.57 497	1.28 354	1.53 404	1.74 410	1.68 408	0.93 311	1.49 268	0.77 305	0.22 232	0.17 246	0.19 94	0.18 145	0.20 154	0.19 173
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 330	0.36 314	1.02 335	0.62 318	0.38 240	1.32 384	0.97 422	2.07 432	1.34 379	1.37 364	1.18 247	1.54 383	0.92 302	1.10 175	1.65 438	0.30 363	0.27 382	0.30 355	0.28 369	0.27 295	0.26 308

ADLNet2	0.88 330	0.34 283	1.17 378	0.77 418	0.64 394	1.12 349	0.76 372	1.74 340	1.24 335	1.21 283	1.65 400	1.71 411	1.05 364	1.67 300	1.17 384	0.24 272	0.21 323	0.21 162	0.22 272	0.26 281	0.29 334

ASMatch	0.88 330	0.26 88	0.69 159	0.51 156	0.35 200	0.48 56	0.37 114	1.12 182	0.92 166	1.10 216	3.28 477	0.96 241	0.98 339	4.90 444	0.49 198	0.19 142	0.16 217	0.22 189	0.19 167	0.19 120	0.27 318

IRAFT_RVC	0.88 330	0.28 134	0.76 224	0.63 327	0.31 141	0.65 175	1.02 431	1.22 216	0.94 171	1.22 288	1.04 186	1.01 259	0.98 339	5.82 466	0.53 223	0.22 232	0.12 23	0.25 286	0.20 199	0.20 154	0.19 173

FADNet-RVC	0.88 330	0.67 434	1.93 456	0.60 292	0.48 313	0.91 294	0.60 325	1.71 334	1.18 301	0.90 151	0.96 144	1.36 350	0.92 302	2.25 369	1.17 384	0.30 363	0.29 400	0.32 375	0.32 402	0.41 397	0.35 378

GEStereo_RVC	0.90 335	0.37 321	0.99 319	0.64 336	0.50 323	0.95 310	0.79 380	2.42 478	1.17 294	1.16 257	1.11 213	1.26 326	0.92 302	3.24 413	0.90 341	0.29 359	0.19 283	0.23 227	0.20 199	0.27 295	0.29 334

CBMV_ROB	0.90 335	0.44 357	0.63 116	0.51 156	0.37 223	1.25 374	0.49 240	1.77 352	1.27 349	1.41 377	2.00 439	1.33 343	1.08 371	2.17 359	0.76 299	0.43 433	0.42 457	0.47 443	0.44 444	0.41 397	0.36 383

PSMNet_ROB	0.90 335	0.52 392	1.17 378	0.72 399	0.61 385	1.27 376	1.12 442	1.76 348	1.12 256	1.09 208	1.28 287	1.45 366	0.89 295	1.65 295	1.42 421	0.33 385	0.25 369	0.37 412	0.39 432	0.35 366	0.29 334

FTStereo	0.91 338	0.26 88	0.56 78	0.54 210	0.33 179	0.66 183	1.87 486	1.00 123	0.75 111	1.75 434	4.15 487	1.04 268	1.65 445	1.57 284	0.46 179	0.19 142	0.16 217	0.23 227	0.21 243	0.18 81	0.63 457

PFNet	0.91 338	0.26 88	1.10 364	0.63 327	0.32 159	0.64 161	0.56 298	1.17 192	0.99 197	1.47 390	1.08 198	0.98 245	0.69 203	6.62 478	0.54 229	0.20 174	0.12 23	0.24 247	0.19 167	0.20 154	0.17 109

CBFPSM	0.92 340	0.33 260	1.86 453	0.49 115	0.38 240	1.75 430	0.84 392	1.39 250	1.12 256	1.09 208	0.99 156	2.37 460	1.66 449	1.32 226	1.42 421	0.19 142	0.18 267	0.20 128	0.20 199	0.21 194	0.33 369

FADNet	0.92 340	0.61 425	1.81 449	0.62 318	0.55 357	0.96 315	0.57 309	1.78 356	1.33 376	0.93 159	1.01 166	1.36 350	1.01 351	2.71 396	0.75 296	0.33 385	0.34 424	0.31 361	0.34 416	0.59 449	0.40 398

NVstereo2D	0.92 340	0.41 347	1.48 427	0.72 399	0.72 416	1.20 368	0.87 400	1.75 342	1.38 399	0.99 178	1.13 225	1.26 326	0.98 339	2.21 366	0.89 338	0.43 433	0.20 301	0.38 415	0.24 308	0.57 445	0.63 457

DispNO	0.93 343	0.30 189	1.34 405	0.55 233	0.55 357	0.89 288	0.49 240	1.48 271	1.21 320	1.17 266	1.27 282	1.19 307	0.90 296	5.23 449	0.74 291	0.22 232	0.17 246	0.24 247	0.21 243	0.19 120	0.20 205

DSFCA	0.93 343	0.34 283	1.06 349	0.52 178	0.65 396	1.55 413	0.93 416	1.49 273	1.19 309	1.56 412	1.15 237	1.50 377	0.96 329	3.07 407	1.02 360	0.30 363	0.26 374	0.25 286	0.25 322	0.28 313	0.24 272

ttt	0.94 345	0.34 283	0.59 100	0.61 306	0.37 223	0.94 306	0.50 247	2.17 452	1.34 379	1.23 294	1.61 391	0.91 213	0.76 227	1.85 328	3.97 483	0.30 363	0.26 374	0.26 305	0.24 308	0.29 324	0.29 334

fast-acv-ft	0.94 345	0.44 357	1.40 408	0.58 268	0.51 334	1.77 435	0.69 355	1.36 243	1.42 417	1.29 321	1.86 426	1.74 415	1.25 404	1.52 273	1.38 409	0.26 320	0.28 389	0.28 334	0.28 369	0.27 295	0.26 308

OMP-Stereo	0.94 345	0.33 260	0.72 183	0.90 459	0.31 141	0.49 68	0.36 100	1.16 190	1.06 225	1.58 418	1.12 220	1.46 369	0.69 203	6.94 486	0.49 198	0.19 142	0.14 127	0.24 247	0.18 145	0.20 154	0.14 31

CBMV	0.95 348	0.44 357	0.66 137	0.53 195	0.35 200	1.53 411	1.63 476	1.69 328	1.42 417	2.00 457	1.60 387	1.43 359	1.17 386	1.59 288	0.99 357	0.34 395	0.34 424	0.39 421	0.33 411	0.33 361	0.32 363
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 349	0.58 412	0.72 183	0.61 306	0.46 307	1.64 422	0.76 372	1.86 381	1.28 354	1.30 330	1.53 368	0.86 193	0.94 316	3.27 415	0.69 278	0.45 439	0.44 461	0.54 457	0.48 453	0.47 423	0.40 398

TransformOpticalFlow	0.96 349	0.28 134	0.89 286	0.52 178	0.31 141	0.66 183	0.54 274	1.75 342	1.12 256	1.09 208	1.44 345	1.37 353	1.01 351	6.70 483	0.42 140	0.19 142	0.12 23	0.20 128	0.19 167	0.18 81	0.19 173

IIG-Stereo	0.96 349	0.31 222	0.72 183	0.88 454	0.33 179	0.61 149	0.26 28	1.19 205	1.03 212	1.69 430	1.37 321	1.46 369	0.75 219	6.96 487	0.51 209	0.19 142	0.14 127	0.23 227	0.18 145	0.20 154	0.14 31

CFNet	0.96 349	0.36 314	1.01 328	0.62 318	0.42 273	0.99 326	0.47 220	1.90 391	1.32 372	0.99 178	1.39 330	1.10 288	0.86 279	5.58 461	0.79 313	0.23 257	0.17 246	0.28 334	0.27 349	0.26 281	0.21 222

XPNet_ROB	0.96 349	0.49 378	1.09 361	0.72 399	0.57 362	1.11 346	1.14 444	1.66 324	1.23 329	1.85 447	1.39 330	1.64 403	1.11 376	1.80 322	1.42 421	0.38 414	0.30 404	0.33 383	0.29 380	0.37 377	0.34 373

ETE_ROB	0.96 349	0.64 431	1.16 376	0.69 383	0.48 313	1.14 351	1.13 443	1.77 352	1.19 309	1.91 452	1.45 347	1.73 413	1.05 364	1.60 289	1.14 379	0.32 377	0.26 374	0.38 415	0.34 416	0.39 390	0.41 402

CSP-Net	0.97 355	0.38 328	0.83 254	0.53 195	0.41 268	1.63 420	0.77 375	2.00 416	1.05 221	1.25 307	1.20 258	1.33 343	0.83 264	4.93 446	0.85 331	0.32 377	0.22 341	0.20 128	0.20 199	0.23 242	0.25 284

DEmStereo	0.97 355	0.23 36	0.79 241	0.47 75	0.32 159	1.04 336	0.56 298	0.93 94	0.89 152	1.39 374	2.14 450	1.02 261	2.07 474	5.64 462	0.77 305	0.17 63	0.15 182	0.20 128	0.20 199	0.18 81	0.20 205

pcwnet_v2	0.97 355	0.37 321	4.33 492	0.62 318	0.54 351	0.79 250	0.45 206	2.02 424	1.58 436	1.42 383	1.64 398	1.09 286	0.79 242	1.24 208	0.67 271	0.32 377	0.25 369	0.29 344	0.27 349	0.37 377	0.35 378

FINET	0.97 355	0.54 397	1.60 435	0.63 327	0.79 436	1.08 343	1.07 437	1.56 301	2.20 473	1.15 247	1.49 361	0.94 227	0.88 289	2.32 374	1.05 361	0.42 428	0.35 435	0.32 375	0.28 369	0.43 407	0.38 394

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 359	0.39 333	3.21 486	0.50 126	0.63 391	0.64 161	0.39 135	2.36 472	0.75 111	0.95 166	4.63 492	1.81 422	0.56 146	0.96 135	0.41 129	0.18 101	0.13 76	0.21 162	0.26 339	0.32 352	0.35 378

StereoDRNet	0.98 359	0.47 371	1.70 440	0.76 415	0.94 460	1.51 409	0.91 410	1.92 398	1.32 372	1.61 420	1.13 225	1.47 374	0.97 332	1.75 313	1.46 428	0.28 349	0.23 353	0.29 344	0.27 349	0.35 366	0.27 318

ACV-stereo	0.99 361	0.51 388	1.41 413	0.56 246	0.41 268	2.43 473	0.57 309	1.15 188	1.18 301	0.81 130	1.01 166	3.39 484	2.14 476	1.60 289	1.07 366	0.27 336	0.22 341	0.22 189	0.22 272	0.28 313	0.32 363

iinet-f	0.99 361	0.45 364	3.71 491	0.55 233	0.43 282	1.81 438	0.68 351	1.14 186	1.14 271	1.18 271	1.42 335	1.58 390	1.44 424	1.34 232	1.59 437	0.24 272	0.23 353	0.20 128	0.19 167	0.26 281	0.25 284

GASNet	0.99 361	0.97 463	1.72 443	0.98 468	0.68 409	0.83 273	0.67 347	1.60 308	1.28 354	1.31 340	1.22 262	1.22 311	1.21 398	2.41 381	1.41 417	0.43 433	0.26 374	0.36 409	0.34 416	0.55 442	0.31 358

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 361	0.40 339	1.82 450	0.66 357	0.62 390	2.05 457	0.78 377	1.91 395	1.29 358	1.54 408	1.42 335	1.51 379	1.23 401	1.99 342	1.33 402	0.23 257	0.14 127	0.20 128	0.15 71	0.27 295	0.26 308

PS-NSSS	0.99 361	0.58 412	0.93 299	0.58 268	0.57 362	0.91 294	0.80 386	1.81 368	1.14 271	1.14 241	1.67 404	1.00 252	0.83 264	4.62 439	0.78 307	0.37 410	0.31 410	0.52 451	0.32 402	0.45 416	0.38 394

YMNet	1.00 366	0.54 397	1.40 408	0.81 428	0.85 450	1.87 445	0.62 330	1.55 298	1.18 301	1.63 425	1.99 437	1.77 419	0.97 332	1.50 270	1.45 425	0.33 385	0.37 442	0.31 361	0.32 402	0.32 352	0.29 334

YMNet_1	1.00 366	0.54 397	1.40 408	0.81 428	0.85 450	1.87 445	0.62 330	1.55 298	1.18 301	1.63 425	1.99 437	1.77 419	0.97 332	1.50 270	1.45 425	0.33 385	0.37 442	0.31 361	0.32 402	0.32 352	0.29 334

UGAM-zero	1.00 366	0.30 189	0.93 299	0.47 75	0.30 115	0.57 127	0.25 19	2.25 462	0.63 67	1.01 186	1.10 207	2.73 473	1.85 461	6.26 472	0.40 118	0.17 63	0.14 127	0.19 94	0.15 71	0.16 29	0.17 109

RAFT + AFF	1.00 366	0.42 351	1.09 361	0.67 369	0.50 323	1.22 370	1.24 453	2.24 461	1.19 309	1.30 330	1.56 378	1.17 303	1.49 432	3.44 421	0.83 325	0.21 206	0.25 369	0.30 355	0.26 339	0.27 295	0.27 318

DRN-Test	1.00 366	0.44 357	1.13 370	0.70 388	0.81 443	1.62 419	0.79 380	2.14 441	1.44 420	1.78 437	1.33 305	1.43 359	1.05 364	2.18 362	1.53 434	0.27 336	0.21 323	0.31 361	0.30 389	0.32 352	0.28 330

NCCL2	1.00 366	0.56 405	1.06 349	0.75 413	0.57 362	1.31 383	1.72 477	1.77 352	1.36 391	1.50 399	1.17 245	1.91 431	1.17 386	1.54 279	1.29 398	0.35 402	0.31 410	0.45 438	0.44 444	0.40 394	0.40 398

TCMNet	1.01 372	0.60 423	2.10 461	0.86 447	1.33 487	1.14 351	0.67 347	1.69 328	1.23 329	1.11 222	1.57 382	1.30 337	0.97 332	2.01 344	1.50 432	0.31 370	0.31 410	0.38 415	0.34 416	0.42 401	0.36 383

PA-Net	1.01 372	0.57 409	1.29 395	0.64 336	0.74 420	1.19 366	0.84 392	1.69 328	1.43 419	1.16 257	1.19 254	1.32 342	1.19 392	3.42 419	1.25 391	0.29 359	0.45 465	0.33 383	0.49 456	0.32 352	0.47 423
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 372	0.59 415	1.16 376	0.67 369	0.51 334	1.63 420	1.26 457	1.69 328	1.38 399	1.81 444	1.37 321	1.94 436	1.02 356	1.58 286	1.38 409	0.37 410	0.27 382	0.43 433	0.37 428	0.43 407	0.37 388

PSMNet-RUCA	1.02 375	0.97 463	1.44 415	1.23 482	1.10 469	1.40 397	0.62 330	1.69 328	1.38 399	0.94 164	1.53 368	0.97 243	0.83 264	1.17 193	0.93 343	0.69 473	0.34 424	0.99 484	0.60 473	0.97 474	0.64 461

THIR-Stereo	1.02 375	0.27 114	0.69 159	0.49 115	0.28 77	0.95 310	1.34 460	1.03 134	0.97 185	1.34 356	1.90 431	1.17 303	1.58 438	6.44 476	0.78 307	0.19 142	0.14 127	0.21 162	0.22 272	0.19 120	0.20 205

Wz-Net-LNSev	1.03 377	0.67 434	2.71 482	0.64 336	0.84 447	1.75 430	1.00 428	1.80 365	1.32 372	1.28 316	1.25 272	1.65 405	1.22 399	1.39 248	1.40 413	0.28 349	0.26 374	0.24 247	0.23 295	0.33 361	0.32 363

RAFT-RH_RVC	1.03 377	0.24 50	0.67 142	0.49 115	0.28 77	0.81 266	0.33 69	0.83 63	1.08 236	2.05 458	4.65 494	1.04 268	0.57 155	5.98 471	0.50 204	0.18 101	0.13 76	0.26 305	0.20 199	0.16 29	0.17 109

DISCO	1.03 377	0.34 283	1.11 366	0.69 383	0.45 296	2.07 458	0.84 392	2.13 437	1.50 427	1.15 247	1.33 305	2.40 462	1.07 370	2.60 392	1.51 433	0.23 257	0.18 267	0.22 189	0.20 199	0.31 344	0.27 318

STrans-v2	1.04 380	0.28 134	0.96 313	0.49 115	0.32 159	0.68 194	0.79 380	2.47 481	1.12 256	1.12 224	1.46 353	1.40 354	1.46 427	6.70 483	0.43 149	0.18 101	0.13 76	0.20 128	0.18 145	0.18 81	0.18 133

APVNet	1.06 381	0.53 396	1.42 414	0.84 440	0.79 436	1.92 448	0.82 390	1.90 391	1.08 236	1.08 202	1.43 339	1.56 386	1.13 383	3.07 407	1.58 435	0.31 370	0.34 424	0.42 431	0.36 425	0.36 373	0.37 388

TDLM	1.06 381	0.44 357	0.79 241	0.63 327	0.50 323	0.89 288	1.44 465	1.48 271	1.26 343	1.12 224	1.40 332	1.08 276	0.98 339	6.65 479	0.78 307	0.33 385	0.21 323	0.33 383	0.26 339	0.37 377	0.24 272

FAT-Stereo	1.07 383	0.41 347	1.32 400	0.72 399	0.58 371	1.08 343	0.89 404	1.96 407	1.65 440	1.75 434	1.98 436	2.03 446	1.48 430	2.02 345	1.18 387	0.42 428	0.35 435	0.34 393	0.29 380	0.35 366	0.53 439

GANetREF_RVC	1.07 383	0.86 457	1.31 397	0.82 436	0.53 348	1.41 402	1.31 459	1.76 348	1.52 430	1.27 314	1.31 297	1.46 369	1.24 403	2.03 346	0.96 352	0.56 460	0.45 465	0.67 473	0.50 459	0.88 472	0.59 451
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
CVANet_RVC	1.07 383	0.43 354	0.76 224	0.60 292	0.50 323	0.90 291	0.97 422	1.52 286	1.26 343	1.33 352	1.38 326	1.24 318	1.18 389	6.75 485	0.75 296	0.34 395	0.23 353	0.34 393	0.29 380	0.42 401	0.27 318

GCST	1.08 386	1.47 490	0.93 299	1.73 491	1.14 477	1.30 381	0.31 56	1.33 233	1.16 291	1.29 321	0.97 153	0.98 245	0.49 112	2.08 351	0.46 179	1.19 490	0.70 490	1.30 490	0.85 488	1.02 478	0.89 476

GwcNet	1.08 386	0.51 388	2.33 471	0.79 422	1.18 480	1.76 432	0.70 358	1.68 326	1.47 423	1.41 377	1.64 398	1.74 415	1.04 360	2.20 365	1.41 417	0.30 363	0.29 400	0.29 344	0.27 349	0.30 335	0.35 378

DANet	1.08 386	0.61 425	1.32 400	0.85 445	0.72 416	1.37 391	0.51 248	1.54 294	1.15 282	1.78 437	1.54 372	2.01 443	1.11 376	2.90 402	2.00 453	0.33 385	0.30 404	0.40 426	0.30 389	0.44 413	0.45 417
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 389	0.50 385	1.12 368	0.90 459	1.04 466	1.11 346	0.84 392	1.80 365	1.62 438	1.55 411	2.00 439	1.90 430	1.78 455	1.84 325	1.25 391	0.52 452	0.36 440	0.48 445	0.36 425	0.45 416	0.43 413

Nwc_Net	1.09 389	0.49 378	1.33 402	0.89 458	0.80 441	1.49 408	0.66 344	2.19 455	1.27 349	1.32 344	2.26 454	1.96 438	1.54 435	1.92 334	1.34 404	0.40 420	0.30 404	0.43 433	0.45 446	0.38 386	0.37 388

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 391	1.02 468	1.00 324	0.82 436	0.67 403	1.93 449	0.93 416	1.62 315	1.11 252	1.15 247	1.25 272	1.50 377	0.79 242	1.96 340	0.76 299	1.89 493	0.34 424	0.79 477	0.36 425	1.25 487	0.83 473

NCC-stereo	1.10 391	0.54 397	1.24 387	0.84 440	0.94 460	1.29 379	0.89 404	2.01 420	1.34 379	1.32 344	1.74 410	1.88 426	1.74 452	2.35 376	1.25 391	0.45 439	0.37 442	0.45 438	0.58 469	0.42 401	0.42 406

Abc-Net	1.10 391	0.54 397	1.24 387	0.84 440	0.94 460	1.29 379	0.89 404	2.01 420	1.34 379	1.32 344	1.74 410	1.88 426	1.74 452	2.35 376	1.25 391	0.45 439	0.37 442	0.45 438	0.58 469	0.42 401	0.42 406
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 394	0.58 412	2.23 469	0.66 357	0.71 414	1.95 451	1.46 466	1.98 413	1.45 421	1.79 440	1.43 339	1.49 376	1.33 416	1.97 341	1.42 421	0.27 336	0.23 353	0.28 334	0.28 369	0.34 364	0.31 358

edge stereo	1.11 394	0.50 385	1.30 396	0.71 396	0.65 396	1.14 351	0.75 369	1.93 402	1.37 395	1.71 431	1.83 421	2.54 466	1.44 424	2.43 382	1.23 389	0.42 428	0.41 455	0.54 457	0.35 421	0.42 401	0.46 420

anonymity	1.12 396	0.97 463	1.21 381	1.07 476	1.12 473	1.08 343	0.89 404	1.95 406	1.16 291	1.29 321	1.26 279	1.22 311	1.09 374	1.15 185	1.01 359	1.02 483	1.00 506	0.97 482	0.97 494	0.98 475	0.99 480

ccnet	1.12 396	0.67 434	1.01 328	0.78 420	0.73 419	1.72 428	0.99 426	1.84 377	1.26 343	1.47 390	1.85 425	1.75 418	1.29 409	1.75 313	1.88 447	0.57 461	0.53 478	0.57 467	0.55 466	0.59 449	0.54 440

RASNet	1.12 396	0.30 189	0.91 293	0.66 357	0.77 431	0.97 319	0.57 309	1.37 244	1.35 388	1.02 190	1.34 312	2.11 450	1.43 422	7.09 488	1.39 412	0.19 142	0.17 246	0.17 41	0.19 167	0.18 81	0.16 84

AF-Net	1.13 399	0.52 392	1.33 402	0.86 447	0.91 456	1.38 394	0.71 360	2.16 446	1.62 438	1.56 412	2.40 461	1.99 441	1.65 445	1.81 324	1.48 430	0.48 447	0.28 389	0.49 447	0.33 411	0.39 390	0.32 363

NaN_ROB	1.13 399	0.55 402	1.15 375	0.64 336	0.48 313	1.61 418	2.03 494	1.72 335	1.48 424	2.09 460	1.27 282	1.40 354	1.08 371	3.94 427	1.30 399	0.28 349	0.34 424	0.28 334	0.28 369	0.30 335	0.33 369

UGAM	1.14 401	0.27 114	0.95 307	0.53 195	0.42 273	0.70 206	0.72 363	0.95 106	1.32 372	0.98 175	1.48 359	1.78 421	0.87 284	9.65 515	0.87 334	0.21 206	0.18 267	0.30 355	0.24 308	0.19 120	0.16 84

DGSMNet	1.14 401	0.76 450	2.49 476	0.81 428	0.86 452	1.39 396	1.39 462	2.13 437	1.35 388	1.26 311	1.63 397	1.48 375	0.98 339	1.75 313	1.10 372	0.45 439	0.43 458	0.55 462	0.49 456	0.75 468	0.70 466

Syn2CoEx	1.14 401	0.69 439	1.66 438	0.80 425	0.67 403	1.40 397	0.88 402	2.06 431	1.54 433	1.25 307	1.58 385	1.42 358	1.50 434	4.09 429	1.40 413	0.36 406	0.32 418	0.34 393	0.29 380	0.29 324	0.34 373

RGC	1.14 401	0.79 452	1.26 390	0.91 462	0.96 463	1.52 410	0.77 375	1.92 398	1.26 343	1.54 408	1.93 433	2.02 445	1.54 435	2.25 369	1.31 400	0.44 438	0.35 435	0.58 468	0.48 453	0.47 423	0.46 420

S-Stereo	1.15 405	0.46 366	2.17 466	0.81 428	0.80 441	1.21 369	1.19 450	1.93 402	2.02 467	1.47 390	2.11 447	1.57 387	1.17 386	2.05 349	1.41 417	0.40 420	0.40 453	0.35 401	0.31 394	0.44 413	0.70 466

stereogan	1.15 405	0.42 351	1.40 408	0.86 447	0.84 447	2.38 471	0.71 360	1.88 386	1.73 448	1.72 432	1.94 435	2.31 457	1.29 409	2.07 350	1.08 367	0.36 406	0.35 435	0.39 421	0.31 394	0.51 434	0.46 420

AANet_RVC	1.16 407	0.52 392	1.49 429	0.65 350	0.45 296	0.75 226	0.69 355	1.42 256	1.55 435	1.34 356	1.87 428	1.53 381	0.78 238	7.43 494	1.38 409	0.25 298	0.17 246	0.19 94	0.16 109	0.22 217	0.26 308

RYNet	1.17 408	0.49 378	1.24 387	0.70 388	0.97 464	1.71 426	0.92 412	1.91 395	1.46 422	1.38 369	1.14 229	1.88 426	1.30 413	4.24 431	1.87 445	0.26 320	0.21 323	0.35 401	0.27 349	0.55 442	0.54 440

HSM	1.19 409	0.32 238	0.65 130	0.57 262	0.38 240	1.23 371	0.59 321	2.25 462	1.19 309	1.30 330	1.25 272	1.94 436	1.03 358	9.32 510	0.71 284	0.22 232	0.16 217	0.20 128	0.16 109	0.21 194	0.21 222

aanetorigin	1.23 410	0.79 452	2.78 484	0.70 388	0.79 436	0.99 326	1.06 436	1.06 161	1.37 395	3.52 494	2.61 467	1.72 412	1.63 443	1.99 342	1.78 442	0.25 298	0.24 362	0.26 305	0.25 322	0.38 386	0.45 417

PWC_ROB	1.24 411	0.76 450	2.46 475	0.72 399	0.78 433	1.15 357	0.49 240	1.75 342	1.92 462	2.31 466	3.07 474	1.59 391	1.40 419	2.46 385	2.10 457	0.33 385	0.22 341	0.35 401	0.24 308	0.38 386	0.41 402

SGM-Forest	1.24 411	0.38 328	0.60 105	0.52 178	0.37 223	1.56 414	1.30 458	1.65 319	1.36 391	2.11 461	1.79 417	1.63 400	0.93 311	7.48 496	0.95 348	0.36 406	0.37 442	0.39 421	0.34 416	0.37 377	0.32 363
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 413	0.99 466	1.93 456	1.02 472	1.21 482	0.96 315	1.01 430	1.75 342	1.92 462	1.36 361	2.12 448	1.44 364	1.01 351	1.14 184	1.40 413	0.72 474	0.82 493	0.89 480	0.98 496	1.31 488	0.95 478

NOSS_ROB	1.26 414	0.46 366	0.62 113	0.56 246	0.38 240	1.06 340	0.78 377	1.73 336	1.40 409	1.01 186	1.43 339	1.10 288	0.75 219	10.62 520	0.65 265	0.45 439	0.43 458	0.48 445	0.45 446	0.44 413	0.41 402

RTSC	1.29 415	0.73 444	2.44 474	0.83 439	0.57 362	1.85 443	0.65 339	1.88 386	2.00 466	2.20 463	1.66 402	1.60 393	1.26 406	2.33 375	3.92 481	0.32 377	0.23 353	0.27 321	0.29 380	0.37 377	0.37 388

PWCDC_ROB	1.29 415	0.75 449	1.33 402	1.05 473	0.88 455	1.73 429	0.52 259	1.89 388	3.28 493	1.29 321	4.88 497	1.22 311	1.46 427	1.77 320	1.45 425	0.60 466	0.26 374	0.29 344	0.25 322	0.52 436	0.37 388

test_for_model	1.30 417	3.71 520	0.58 93	3.22 511	2.84 511	0.59 135	0.33 69	1.40 252	0.83 135	1.42 383	0.61 64	0.52 73	0.37 44	0.51 14	0.33 50	2.46 498	0.15 182	0.16 23	0.11 8	4.39 521	1.50 493

Anonymous_2	1.30 417	0.55 402	0.82 250	0.52 178	0.58 371	1.01 329	0.64 337	1.25 224	0.97 185	0.96 168	0.78 104	1.33 343	1.29 409	1.03 155	0.74 291	0.62 468	0.64 487	1.06 487	9.63 526	1.16 483	0.49 430

SQANet	1.31 419	0.88 460	1.08 358	1.83 493	1.44 489	1.44 404	0.75 369	1.74 340	1.09 244	1.32 344	1.26 279	1.28 333	1.01 351	1.50 270	0.83 325	2.50 499	0.34 424	1.47 491	0.55 466	2.32 493	1.57 494

SHD	1.31 419	0.71 443	2.34 472	0.86 447	0.75 427	1.77 435	0.65 339	2.22 459	2.50 482	2.40 473	1.71 407	1.91 431	1.60 441	1.93 337	2.37 461	0.38 414	0.31 410	0.38 415	0.40 436	0.48 426	0.50 432

PDISCO_ROB	1.32 421	0.65 432	1.44 415	1.36 483	1.46 490	2.55 476	0.92 412	2.45 480	2.07 470	1.37 364	1.49 361	1.65 405	1.00 349	2.82 398	1.35 407	1.01 481	0.27 382	0.54 457	0.47 451	0.71 465	0.73 469

LL-Strereo	1.33 422	0.39 333	1.38 407	0.61 306	0.61 385	0.75 226	0.66 344	1.63 317	1.17 294	1.56 412	1.60 387	2.03 446	2.12 475	9.72 516	0.97 354	0.21 206	0.18 267	0.27 321	0.23 295	0.22 217	0.25 284

PASM	1.34 423	0.92 461	2.62 480	0.86 447	0.87 454	1.03 334	1.08 438	1.50 277	1.51 429	1.82 445	1.41 334	1.68 408	1.26 406	4.87 443	1.34 404	0.61 467	0.65 489	0.68 474	0.78 483	0.69 463	0.68 465

ADCRef	1.35 424	0.55 402	2.37 473	0.72 399	0.77 431	1.94 450	0.78 377	1.91 395	1.27 349	1.57 416	1.59 386	1.36 350	1.41 420	1.54 279	7.53 497	0.23 257	0.20 301	0.32 375	0.30 389	0.29 324	0.29 334

GANet	1.36 425	0.47 371	0.86 262	0.67 369	0.45 296	1.34 388	1.73 478	1.64 318	1.24 335	1.49 398	2.38 459	1.55 385	1.20 395	9.30 509	0.93 343	0.30 363	0.31 410	0.33 383	0.28 369	0.39 390	0.30 348

ff1	1.37 426	0.33 260	0.85 256	0.53 195	0.37 223	0.74 221	0.56 298	0.95 106	2.47 479	1.15 247	1.45 347	1.06 270	0.82 256	7.22 489	7.61 498	0.20 174	0.12 23	0.31 361	0.27 349	0.19 120	0.20 205

XQC	1.37 426	0.87 458	2.56 478	0.84 440	0.69 411	1.83 441	0.89 404	2.07 432	1.88 458	1.88 448	1.53 368	1.91 431	1.55 437	2.85 401	3.05 469	0.48 447	0.29 400	0.44 437	0.39 432	0.69 463	0.60 454

mmx	1.39 428	0.33 260	0.85 256	0.53 195	0.37 223	0.74 221	0.56 298	2.13 437	1.37 395	1.15 247	1.45 347	1.06 270	0.82 256	7.22 489	7.61 498	0.24 272	0.19 283	0.31 361	0.27 349	0.30 335	0.25 284

xxx	1.39 428	0.33 260	0.85 256	0.53 195	0.37 223	0.74 221	0.56 298	2.13 437	1.37 395	1.15 247	1.45 347	1.06 270	0.82 256	7.22 489	7.61 498	0.24 272	0.19 283	0.31 361	0.27 349	0.30 335	0.25 284

MFMNet_re	1.40 430	1.14 477	1.68 439	1.39 485	1.07 467	1.48 406	1.43 464	1.87 383	1.82 456	2.26 464	2.19 451	1.51 379	1.86 462	1.52 273	1.25 391	0.93 479	0.83 494	0.84 479	0.80 484	0.99 477	1.05 485

UDG	1.41 431	2.65 513	0.99 319	1.44 488	1.64 492	1.34 388	0.80 386	1.60 308	1.23 329	1.23 294	1.71 407	2.01 443	1.34 417	1.47 266	1.41 417	0.90 478	0.54 481	2.29 498	0.75 481	1.84 490	1.04 483

CSAN	1.41 431	0.59 415	1.26 390	0.70 388	0.50 323	1.76 432	1.78 479	1.77 352	1.90 461	2.35 469	2.32 456	1.92 434	1.94 467	5.56 460	1.49 431	0.43 433	0.35 435	0.40 426	0.41 437	0.43 407	0.41 402

test_xeample	1.45 433	0.28 134	0.65 130	0.51 156	0.28 77	0.94 306	0.59 321	2.14 441	1.29 358	1.24 302	1.51 366	0.88 201	0.86 279	1.46 262	15.10 518	0.22 232	0.20 301	0.22 189	0.20 199	0.22 217	0.22 239

Wz-Net-SNSev	1.49 434	1.23 481	6.27 502	0.68 380	0.67 403	1.37 391	1.41 463	2.00 416	1.39 404	1.48 396	1.61 391	2.29 455	1.32 415	3.93 426	2.14 458	0.31 370	0.28 389	0.31 361	0.33 411	0.42 401	0.36 383

CC-Net-ROB	1.49 434	1.26 482	1.27 393	0.88 454	0.79 436	1.76 432	1.00 428	1.79 362	1.26 343	1.10 216	1.61 391	1.21 309	0.99 347	8.13 503	0.84 328	1.09 487	0.41 455	2.20 496	0.46 449	1.20 486	0.48 426

DDUNet	1.50 436	2.69 514	1.12 368	1.77 492	1.88 494	1.84 442	0.92 412	1.70 333	1.16 291	1.38 369	1.79 417	1.60 393	1.12 379	1.37 239	1.08 367	1.10 488	0.76 491	2.37 500	0.94 492	2.00 491	1.37 491

xxxx	1.51 437	0.28 134	0.68 146	0.54 210	0.28 77	1.16 359	0.44 189	2.19 455	1.29 358	1.09 208	1.36 319	1.22 311	0.85 271	1.79 321	15.70 521	0.24 272	0.21 323	0.21 162	0.20 199	0.22 217	0.23 258

psmorigin	1.52 438	0.69 439	10.52 512	0.68 380	0.59 379	1.13 350	0.70 358	1.57 302	1.19 309	1.99 455	1.79 417	2.26 454	1.47 429	2.09 352	1.36 408	0.39 417	0.40 453	0.34 393	0.33 411	0.43 407	0.56 444

MFN_U_SF_RVC	1.52 438	0.84 454	3.42 487	0.87 453	0.66 399	2.56 477	0.95 420	2.36 472	1.70 445	1.98 454	1.86 426	2.45 464	1.79 456	2.95 403	2.58 463	0.52 452	0.48 470	0.55 462	0.59 472	0.59 449	0.61 455

SAMSARA	1.55 440	0.84 454	2.61 479	1.22 481	1.07 467	2.50 475	1.93 489	2.05 426	1.89 459	2.75 482	1.66 402	2.81 474	1.69 450	3.08 409	1.97 452	0.46 445	0.51 476	0.42 431	0.46 449	0.58 447	0.59 451

CrosDoStereo	1.58 441	0.24 50	0.72 183	0.48 100	0.29 94	0.67 187	12.49 522	1.10 174	0.98 190	1.34 356	1.75 413	1.00 252	1.89 463	6.65 479	0.81 318	0.19 142	0.15 182	0.20 128	0.22 272	0.18 81	0.19 173

DeepStereo_LL	1.58 441	0.24 50	0.72 183	0.48 100	0.29 94	0.67 187	12.49 522	1.10 174	0.98 190	1.34 356	1.75 413	1.00 252	1.89 463	6.65 479	0.81 318	0.19 142	0.15 182	0.20 128	0.22 272	0.18 81	0.19 173

STTRV1_RVC	1.58 441	0.68 438	1.96 458	0.88 454	1.12 473	1.57 415	0.90 409	2.25 462	1.75 451	1.29 321	2.02 442	1.40 354	1.22 399	9.77 517	1.31 400	0.81 476	0.33 422	0.54 457	0.49 456	0.73 467	0.52 438

otaku	1.60 444	1.11 475	1.21 381	2.20 496	1.56 491	1.97 452	1.24 453	2.07 432	1.36 391	1.44 385	1.62 394	1.73 413	1.19 392	1.73 312	0.98 356	2.89 504	0.57 483	1.74 492	0.60 473	2.78 500	1.94 500

DeepPrunerF	1.60 444	0.73 444	5.81 500	0.88 454	1.19 481	0.91 294	0.95 420	2.19 455	5.24 509	1.17 266	1.30 291	1.19 307	1.30 413	4.90 444	1.66 440	0.42 428	0.34 424	0.52 451	0.47 451	0.41 397	0.40 398

222	1.61 446	0.29 169	0.67 142	0.56 246	0.29 94	1.06 340	0.42 159	2.17 452	1.31 368	1.31 340	1.52 367	0.92 222	0.94 316	1.76 318	17.65 522	0.24 272	0.20 301	0.21 162	0.19 167	0.22 217	0.23 258

SDNR	1.62 447	0.51 388	2.17 466	0.53 195	0.56 359	3.80 499	0.45 206	1.54 294	1.29 358	1.33 352	2.41 462	1.08 276	0.96 329	11.18 521	1.16 381	0.66 472	0.63 486	0.43 433	0.32 402	0.64 456	0.67 463

Ntro	1.64 448	1.15 478	1.23 384	2.48 501	1.83 493	2.09 459	1.16 447	1.96 407	1.38 399	1.21 283	1.62 394	1.62 395	1.29 409	1.87 331	1.11 375	3.04 505	0.56 482	1.82 494	0.64 475	2.80 501	2.05 501

G-Net	1.66 449	0.63 429	1.56 432	1.11 478	0.74 420	2.98 488	0.91 410	1.55 298	1.22 326	2.76 483	8.18 515	2.32 458	2.53 488	1.92 334	1.87 445	0.48 447	0.44 461	0.45 438	0.31 394	0.60 453	0.57 448

MDST_ROB	1.67 450	0.34 283	1.58 434	0.92 464	0.58 371	4.26 505	1.11 440	2.83 486	1.41 413	4.49 505	2.55 466	1.45 366	0.97 332	7.79 500	1.17 384	0.31 370	0.25 369	0.37 412	0.33 411	0.31 344	0.30 348

SPS-STEREO	1.67 450	1.04 469	1.23 384	1.21 480	1.13 476	1.82 440	1.11 440	2.16 446	1.52 430	3.07 493	2.32 456	2.82 475	1.80 457	4.11 430	2.04 454	1.03 484	0.99 505	0.97 482	0.94 492	1.03 480	1.02 481
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 452	0.36 314	0.61 108	0.59 281	0.29 94	2.25 465	1.18 449	2.38 475	1.68 444	3.60 495	2.67 469	3.69 487	2.42 484	8.13 503	1.90 448	0.31 370	0.31 410	0.30 355	0.28 369	0.30 335	0.29 334
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 453	0.59 415	4.33 492	0.70 388	0.57 362	2.02 456	1.62 475	3.35 495	1.78 452	1.48 396	1.38 326	2.17 451	2.84 491	4.77 441	3.66 479	0.48 447	0.31 410	0.29 344	0.25 322	0.64 456	0.48 426

1111x	1.70 454	0.29 169	0.86 262	0.51 156	0.27 54	1.01 329	0.68 351	2.22 459	1.28 354	1.13 238	1.40 332	1.21 309	1.10 375	5.53 458	15.20 519	0.22 232	0.21 323	0.22 189	0.22 272	0.24 257	0.22 239

PVD	1.70 454	0.84 454	2.26 470	0.94 467	0.83 446	2.48 474	0.97 422	2.59 484	3.35 494	3.01 491	2.77 470	2.34 459	2.47 486	2.67 395	3.14 472	0.47 446	0.45 465	0.59 469	0.48 453	0.59 449	0.75 471

FBW_ROB	1.71 456	0.62 428	1.45 420	0.67 369	0.61 385	1.81 438	1.08 438	2.52 482	1.70 445	1.77 436	1.73 409	1.98 440	1.25 404	12.57 523	1.84 444	0.34 395	0.37 442	0.56 465	0.38 430	0.45 416	0.43 413

ADCL	1.72 457	0.57 409	3.66 489	0.67 369	0.61 385	2.61 479	1.85 484	1.96 407	1.67 442	1.90 451	1.83 421	2.06 449	1.90 465	2.13 355	9.15 506	0.26 320	0.24 362	0.34 393	0.32 402	0.38 386	0.35 378

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 458	0.87 458	3.56 488	0.80 425	0.75 427	3.72 496	2.44 507	1.82 369	1.82 456	1.74 433	1.91 432	1.92 434	1.26 406	7.69 499	1.28 397	0.45 439	0.47 469	0.52 451	0.77 482	0.50 430	0.50 432

AAGNet	1.83 459	0.28 134	0.72 183	0.61 306	0.32 159	0.67 187	0.51 248	0.96 112	0.98 190	1.47 390	1.20 258	1.00 252	1.18 389	2.83 399	22.77 528	0.22 232	0.13 76	0.22 189	0.19 167	0.23 242	0.15 59

WCMA_ROB	1.84 460	0.47 371	1.31 397	0.69 383	0.57 362	2.11 460	1.14 444	1.87 383	1.73 448	4.04 499	6.43 503	5.62 503	3.61 499	2.59 391	1.94 450	0.52 452	0.44 461	0.39 421	0.42 440	0.48 426	0.47 423

ADCPNet	1.85 461	0.69 439	8.07 505	0.71 396	0.58 371	2.79 483	1.22 452	1.94 404	1.54 433	1.88 448	1.69 405	2.46 465	2.04 471	2.37 378	6.48 492	0.38 414	0.37 442	0.38 415	0.43 442	0.47 423	0.45 417

test_sample9	1.86 462	0.49 378	1.13 370	0.56 246	0.39 251	1.02 331	0.73 364	1.78 356	1.21 320	1.22 288	1.18 247	1.08 276	0.92 302	2.27 371	7.92 502	0.57 461	12.61 532	0.62 470	0.67 477	0.45 416	0.42 406

Wz-Net-TNSev	1.88 463	2.08 507	7.66 503	0.67 369	0.64 394	2.42 472	1.83 483	2.33 469	1.74 450	1.57 416	1.56 378	2.58 467	1.90 465	4.86 442	3.12 471	0.39 417	0.37 442	0.33 383	0.37 428	0.53 438	0.58 449

NVStereoNet_ROB	1.88 463	1.07 470	1.45 420	1.07 476	1.17 478	1.47 405	1.48 468	1.89 388	1.93 464	1.94 453	4.67 495	3.08 481	1.80 457	6.51 477	1.65 438	1.06 486	0.86 500	1.08 488	1.32 501	0.93 473	1.26 489
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 463	0.57 409	2.18 468	0.63 327	0.40 261	2.80 484	1.57 473	2.39 476	5.88 511	2.36 471	3.57 481	3.72 488	2.97 493	4.74 440	1.76 441	0.34 395	0.30 404	0.32 375	0.29 380	0.48 426	0.37 388

ADCMid	1.89 466	0.73 444	5.06 495	0.72 399	0.67 403	2.00 455	1.14 444	1.97 411	1.48 424	2.86 486	1.81 420	2.37 460	2.05 473	2.24 367	10.39 511	0.33 385	0.31 410	0.39 421	0.43 442	0.50 430	0.44 415

WZ-Net	1.95 467	0.95 462	10.10 509	0.86 447	0.78 433	1.69 425	1.60 474	2.20 458	1.98 465	2.08 459	1.93 433	2.30 456	1.97 468	5.30 450	3.17 474	0.34 395	0.26 374	0.29 344	0.31 394	0.51 434	0.47 423

AnyNet_C32	1.96 468	1.10 472	5.17 496	0.90 459	1.11 471	2.12 461	2.37 505	1.85 378	1.48 424	2.45 474	1.70 406	2.05 448	1.64 444	2.50 388	10.28 510	0.37 410	0.34 424	0.35 401	0.41 437	0.49 429	0.54 440

RainbowNet	1.97 469	1.76 495	1.57 433	2.81 504	2.21 499	1.98 454	1.81 481	2.54 483	1.89 459	1.50 399	1.84 423	1.96 438	1.65 445	2.14 356	1.25 391	3.33 511	0.85 498	2.39 503	0.98 496	2.82 503	2.22 502

ADCP+	1.99 470	0.48 375	7.73 504	0.66 357	0.91 456	2.30 467	1.05 434	1.82 369	1.34 379	1.54 408	1.32 303	1.74 415	1.61 442	2.17 359	13.37 514	0.24 272	0.21 323	0.32 375	0.28 369	0.37 377	0.29 334

MSMD_ROB	1.99 470	0.59 415	0.89 286	0.70 388	0.61 385	3.95 501	0.94 418	1.80 365	1.79 453	4.41 503	4.43 488	8.17 512	3.66 500	3.40 417	1.33 402	0.52 452	0.48 470	0.54 457	0.58 469	0.53 438	0.50 432

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 472	1.15 478	3.10 485	1.05 473	0.76 430	5.03 510	2.40 506	2.16 446	2.62 485	1.89 450	2.28 455	2.69 471	1.65 445	9.35 511	2.04 454	0.64 471	0.51 476	0.68 474	0.71 480	1.09 482	0.67 463

ACVNet-4b	2.15 473	1.41 486	1.64 436	2.80 503	2.31 503	2.31 468	1.24 453	2.32 468	2.14 471	1.26 311	2.39 460	2.66 470	1.48 430	5.95 470	1.06 363	3.20 509	0.45 465	2.37 500	0.89 489	2.83 504	2.37 505

ACVNet_1	2.18 474	1.45 489	1.72 443	2.85 505	2.33 504	2.28 466	1.46 466	3.08 491	2.22 474	1.82 445	2.05 445	3.56 485	1.98 469	3.09 410	1.40 413	3.17 506	0.60 485	2.40 504	0.92 491	2.91 507	2.37 505

test_sample8	2.19 475	0.49 378	1.13 370	0.56 246	0.39 251	1.02 331	0.73 364	1.82 369	1.15 282	2.26 464	1.30 291	4.94 498	2.52 487	2.27 371	7.92 502	0.57 461	12.61 532	0.62 470	0.67 477	0.45 416	0.42 406

ADCS	2.25 476	0.99 466	5.55 497	0.81 428	0.74 420	2.19 463	1.80 480	2.27 465	2.14 471	2.80 485	2.13 449	2.40 462	2.03 470	2.64 394	13.69 515	0.41 424	0.39 451	0.40 426	0.45 446	0.58 447	0.56 444

AnyNet_C01	2.26 477	1.78 496	10.22 511	0.93 465	0.74 420	2.92 486	2.20 500	2.29 467	1.80 454	2.53 476	2.41 462	2.71 472	1.73 451	3.41 418	6.72 494	0.41 424	0.39 451	0.40 426	0.42 440	0.67 461	0.63 457

MeshStereo	2.26 477	0.56 405	0.92 297	0.61 306	0.49 316	2.60 478	1.02 431	3.18 492	2.05 469	7.40 520	4.98 498	7.58 509	2.98 494	6.37 475	1.96 451	0.43 433	0.43 458	0.45 438	0.39 432	0.43 407	0.42 406
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
FCDSN-DC	2.32 479	0.63 429	0.81 247	0.84 440	0.75 427	2.23 464	0.94 418	2.09 435	1.80 454	5.45 513	7.72 512	7.77 511	6.93 517	3.39 416	1.80 443	0.52 452	0.48 470	0.52 451	0.51 462	0.57 445	0.58 449
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 480	2.85 515	3.66 489	3.08 510	2.27 501	1.97 452	0.67 347	2.00 416	1.70 445	2.52 475	2.00 439	2.23 452	5.86 510	3.44 421	1.58 435	1.01 481	0.32 418	2.64 509	1.94 514	2.85 505	2.24 503

EDNetEfficient	2.37 481	1.10 472	8.08 506	0.74 410	0.71 414	0.98 325	1.56 471	1.46 268	4.06 502	4.90 508	2.82 471	2.25 453	3.48 498	2.95 403	9.97 507	0.26 320	0.24 362	0.26 305	0.30 389	0.68 462	0.61 455

pmcnn	2.37 481	0.42 351	2.71 482	0.63 327	0.43 282	1.54 412	1.19 450	2.01 420	1.53 432	2.64 479	7.60 509	18.07 526	1.45 426	3.44 421	2.78 467	0.18 101	0.15 182	0.15 8	0.12 20	0.20 154	0.18 133

ELAS	2.37 481	0.74 447	1.54 431	0.99 469	0.92 458	4.78 507	2.33 504	3.33 494	3.37 495	5.05 511	4.77 496	3.67 486	4.53 507	3.42 419	4.50 485	0.62 468	0.53 478	0.55 462	0.53 464	0.63 454	0.64 461
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 484	1.07 470	2.14 465	1.18 479	1.10 469	2.14 462	1.36 461	1.96 407	1.66 441	5.46 514	7.07 506	4.95 499	4.32 506	5.50 457	2.26 460	1.04 485	1.02 508	0.99 484	0.97 494	1.02 478	1.04 483

ACVNet_2	2.43 485	1.41 486	2.04 459	2.62 502	2.24 500	2.63 480	1.88 487	3.31 493	3.01 490	2.19 462	3.45 480	4.62 493	2.04 471	4.50 437	1.47 429	2.55 500	0.64 487	2.22 497	0.84 486	2.69 499	2.29 504

ELAS_RVC	2.48 486	0.74 447	1.90 454	1.05 473	0.92 458	2.76 481	4.01 516	2.76 485	4.11 503	4.69 506	4.63 492	4.62 493	5.96 512	3.97 428	3.96 482	0.63 470	0.53 478	0.56 465	0.52 463	0.64 456	0.63 457
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 487	0.59 415	18.45 519	0.69 383	0.50 323	1.87 445	0.88 402	1.67 325	2.39 476	1.50 399	1.42 335	1.14 300	1.15 385	4.28 434	5.07 487	0.24 272	0.19 283	0.22 189	0.19 167	7.86 526	0.34 373

WAO-7	2.66 488	1.40 485	1.73 445	1.39 485	1.17 478	3.93 500	1.94 490	4.11 502	3.88 501	2.92 487	5.50 499	4.18 491	3.00 495	7.63 498	3.71 480	1.13 489	1.00 506	1.17 489	1.13 500	1.18 485	1.09 487

RTS	2.67 489	1.38 483	15.28 517	0.99 469	1.26 484	3.78 497	1.96 491	2.15 443	2.62 485	2.61 477	2.85 472	2.60 468	1.59 439	6.27 473	5.71 490	0.40 420	0.28 389	0.35 401	0.35 421	0.50 430	0.48 426

RTSA	2.67 489	1.38 483	15.28 517	0.99 469	1.26 484	3.78 497	1.96 491	2.15 443	2.62 485	2.61 477	2.85 472	2.60 468	1.59 439	6.27 473	5.71 490	0.40 420	0.28 389	0.35 401	0.35 421	0.50 430	0.48 426

MADNet+	2.69 491	3.22 518	11.53 513	1.44 488	1.12 473	3.19 490	1.81 481	2.85 487	2.37 475	1.68 429	2.07 446	2.85 476	2.18 477	7.41 493	5.23 488	0.79 475	0.76 491	0.69 476	0.65 476	0.98 475	0.95 478

IMH-64-1	2.70 492	1.79 497	1.46 422	3.26 513	2.66 507	3.23 492	2.10 495	4.08 500	2.75 488	2.34 467	3.81 484	3.06 479	2.22 479	4.25 432	2.59 464	3.75 515	0.84 495	2.75 510	1.35 502	3.15 509	2.60 511

IMH-64	2.70 492	1.79 497	1.46 422	3.26 513	2.66 507	3.23 492	2.10 495	4.08 500	2.75 488	2.34 467	3.81 484	3.06 479	2.22 479	4.25 432	2.59 464	3.75 515	0.84 495	2.75 510	1.35 502	3.15 509	2.60 511

FC-DCNN	2.72 494	0.59 415	0.86 262	0.73 407	0.57 362	2.91 485	1.04 433	3.01 490	2.60 483	6.83 515	7.64 510	9.92 516	6.33 515	5.21 448	3.14 472	0.53 458	0.48 470	0.51 449	0.50 459	0.53 438	0.51 436

FC-DCNN v2	2.81 495	0.59 415	0.85 256	0.73 407	0.57 362	2.97 487	1.05 434	3.39 496	2.61 484	6.98 516	7.67 511	10.38 519	6.31 514	5.75 465	3.37 477	0.53 458	0.48 470	0.51 449	0.50 459	0.53 438	0.51 436

WAO-6	2.81 495	1.60 493	1.46 422	2.36 500	2.28 502	3.55 494	2.29 503	4.21 503	4.56 507	2.36 471	4.51 489	4.88 497	2.66 489	4.60 438	4.07 484	1.72 492	1.15 512	2.31 499	1.46 507	2.31 492	1.85 498

PWCK	2.88 497	2.05 505	5.72 499	2.08 495	1.11 471	3.55 494	3.90 515	2.86 488	3.54 499	3.03 492	3.63 482	3.10 482	2.31 481	8.15 505	3.09 470	2.12 496	0.91 503	1.75 493	0.98 496	2.57 497	1.18 488

Dean	2.91 498	1.53 492	2.07 460	2.96 509	2.51 506	3.15 489	2.14 498	4.75 507	4.41 506	2.76 483	6.10 502	5.53 502	2.37 482	2.97 405	1.92 449	3.18 507	0.85 498	2.51 507	1.04 499	2.88 506	2.47 508

IMH	3.21 499	1.85 501	1.48 427	3.25 512	2.69 509	4.07 503	2.02 493	4.41 505	3.80 500	2.72 480	7.11 507	4.75 496	2.92 492	5.92 468	2.55 462	3.85 518	0.88 501	2.78 512	1.36 504	3.19 511	2.59 510

LVE	3.31 500	1.67 494	1.64 436	2.85 505	2.42 505	3.20 491	2.26 502	4.78 508	5.05 508	2.35 469	6.91 504	6.02 504	2.37 482	9.15 507	2.17 459	3.19 508	1.08 511	2.38 502	1.47 508	2.81 502	2.40 507

JetBlue	3.97 501	2.01 502	10.19 510	1.38 484	2.84 511	10.53 518	9.54 519	3.60 498	2.41 477	2.73 481	3.39 479	4.54 492	4.31 505	7.85 502	6.84 495	0.88 477	0.93 504	0.89 480	0.91 490	1.74 489	1.91 499

notaker	3.98 502	2.40 512	2.68 481	3.82 520	3.27 517	3.97 502	2.14 498	4.78 508	3.45 497	4.12 502	6.94 505	7.65 510	3.26 496	7.82 501	5.30 489	4.04 519	1.41 514	3.36 519	2.10 516	3.88 515	3.31 517

WAO-8	4.40 503	1.82 499	1.79 447	2.34 498	2.20 497	9.19 515	1.53 469	6.09 514	16.46 522	3.94 497	7.84 513	7.32 506	3.72 502	9.41 513	3.31 475	2.00 494	1.07 509	2.44 505	1.37 505	2.50 495	1.68 495

Venus	4.40 503	1.82 499	1.79 447	2.34 498	2.20 497	9.19 515	1.53 469	6.09 514	16.46 522	3.94 497	7.84 513	7.32 506	3.72 502	9.41 513	3.31 475	2.00 494	1.07 509	2.44 505	1.37 505	2.50 495	1.68 495

ktn	4.70 505	2.38 511	2.12 464	3.76 518	3.24 515	4.85 508	2.95 513	5.52 510	7.37 514	4.07 501	19.32 528	7.46 508	3.47 497	7.39 492	2.95 468	4.04 519	1.85 517	3.26 518	2.22 517	3.08 508	2.65 513

MADNet++	5.01 506	3.14 516	4.91 494	4.55 524	3.94 521	5.20 511	4.41 517	4.40 504	4.13 504	4.95 509	6.08 501	4.74 495	5.37 508	9.40 512	10.67 512	4.65 521	4.15 523	3.97 521	3.34 520	4.09 517	4.08 522

UNDER WATER	5.08 507	2.33 510	5.55 497	3.94 522	3.51 518	5.20 511	2.72 510	5.61 512	16.52 524	3.84 496	4.60 491	9.21 514	5.89 511	5.90 467	8.66 505	3.75 515	1.34 513	3.18 517	1.88 512	4.33 520	3.61 519

UNDER WATER-64	5.27 508	2.32 509	8.78 508	3.93 521	3.54 519	7.61 513	3.03 514	5.84 513	14.19 518	4.04 499	4.04 486	9.39 515	6.26 513	5.93 469	8.48 504	3.60 514	1.51 515	3.13 515	1.88 512	4.29 519	3.61 519

TorneroNet-64	5.30 509	2.03 503	1.74 446	3.43 515	2.81 510	10.09 517	2.12 497	9.10 521	17.12 527	4.96 510	9.27 518	10.72 521	3.70 501	9.20 508	4.55 486	3.31 510	0.84 495	2.88 513	1.55 509	3.49 512	3.04 514

MANE	6.19 510	0.59 415	1.03 339	0.93 465	1.22 483	13.38 522	2.69 508	12.81 524	17.94 528	8.21 521	10.82 520	14.72 523	11.68 519	11.39 522	11.90 513	0.59 465	0.50 475	0.52 451	1.76 511	0.55 442	0.54 440

LSM	6.33 511	1.10 472	13.19 514	1.41 487	68.17 538	1.64 422	1.90 488	1.92 398	2.46 478	2.99 489	3.11 475	1.88 426	1.80 457	2.61 393	2.06 456	0.41 424	0.58 484	0.50 448	0.57 468	0.64 456	17.66 532

SGM-ForestM	6.52 512	0.38 328	1.26 390	0.63 327	0.35 200	13.59 523	5.32 518	6.32 517	6.70 513	11.14 522	9.18 517	22.51 534	13.93 522	16.89 526	20.07 524	0.36 406	0.37 442	0.36 409	0.35 421	0.36 373	0.34 373

tt	6.58 513	0.26 88	6.10 501	3.77 519	2.16 496	11.55 519	19.63 525	13.33 525	5.74 510	2.96 488	2.65 468	4.97 500	6.33 515	3.81 425	7.24 496	9.15 526	11.32 531	5.89 526	6.24 524	6.03 522	2.55 509

JetRed	6.91 514	8.80 525	25.96 528	2.85 505	3.25 516	13.98 525	11.87 521	6.25 516	4.28 505	4.45 504	4.56 490	6.69 505	5.46 509	7.46 495	14.05 516	2.59 501	3.31 520	2.59 508	2.29 518	4.20 518	3.36 518

LE_ROB	8.05 515	0.37 321	23.53 524	0.74 410	0.33 179	2.77 482	2.87 512	3.71 499	27.24 532	25.39 532	8.87 516	8.46 513	26.71 532	6.65 479	21.99 525	0.21 206	0.19 283	0.20 128	0.21 243	0.25 269	0.22 239

coex-ft	8.13 516	2.13 508	98.04 541	0.67 369	0.53 348	1.71 426	1.56 471	1.65 319	11.11 517	18.17 531	3.75 483	3.88 489	7.61 518	2.98 406	6.49 493	0.30 363	0.30 404	0.32 375	0.31 394	0.66 460	0.50 432

KSHMR	8.75 517	2.06 506	2.11 463	3.53 517	3.11 514	4.13 504	2.69 508	5.60 511	61.37 541	3.00 490	55.83 541	4.98 501	2.45 485	4.49 436	2.61 466	3.46 512	1.55 516	3.14 516	1.94 514	3.72 514	3.18 516

U	9.45 518	0.21 12	0.58 93	0.47 75	53.11 537	61.27 541	0.24 18	0.70 22	0.52 43	0.36 19	0.28 6	0.29 5	0.35 35	0.33 1	0.26 5	0.19 142	0.11 6	60.50 538	8.88 525	0.17 50	0.13 12

TCMNet-wrong-test	10.31 519	11.40 527	14.84 516	20.96 529	18.45 526	13.80 524	10.76 520	15.78 526	3.53 498	5.20 512	5.52 500	16.26 524	12.61 520	7.51 497	10.15 508	7.43 524	2.37 518	4.31 522	3.43 521	11.36 527	10.61 525

EDNetEfficientorigin	10.57 520	1.47 490	177.42 542	0.67 369	0.53 348	1.58 416	1.16 447	1.90 391	3.37 495	4.71 507	3.38 478	3.10 482	2.69 490	3.13 411	3.58 478	0.25 298	0.23 353	0.33 383	0.27 349	0.83 469	0.81 472

TorneroNet	10.70 521	2.03 503	1.82 450	3.43 515	3.01 513	43.83 536	2.22 501	8.87 520	67.47 542	7.17 519	27.36 531	10.68 520	3.85 504	8.67 506	7.65 501	3.59 513	0.88 501	3.04 514	1.57 510	3.71 513	3.17 515

HanzoNet	11.04 522	3.62 519	8.10 507	4.08 523	3.55 520	4.90 509	2.73 511	7.19 518	10.10 515	31.86 537	28.92 532	21.96 533	36.36 534	18.08 527	10.17 509	7.94 525	3.32 521	3.47 520	3.31 519	7.06 525	4.04 521

DPSimNet_ROB	11.20 523	4.98 522	35.43 532	2.90 508	4.52 522	7.89 514	17.09 524	4.66 506	6.06 512	14.89 527	10.93 521	17.29 525	36.81 536	13.18 524	15.68 520	2.86 503	6.29 524	5.75 525	5.09 523	3.91 516	7.70 524

DGTPSM_ROB	13.01 524	8.23 523	21.87 521	9.51 526	18.10 524	11.56 520	32.01 531	10.63 522	16.20 520	7.03 517	19.48 529	10.15 517	16.66 524	9.83 518	22.42 526	4.75 522	8.68 525	5.37 523	10.25 527	6.16 523	11.36 526

DPSMNet_ROB	13.02 525	8.23 523	21.91 522	9.53 527	18.11 525	11.56 520	32.02 532	10.64 523	16.23 521	7.05 518	19.49 530	10.16 518	16.66 524	9.85 519	22.43 527	4.77 523	8.68 525	5.38 524	10.26 528	6.17 524	11.36 526

ASD4	15.85 526	10.99 526	19.63 520	10.21 528	11.70 523	19.24 526	31.10 530	19.35 527	10.68 516	11.14 522	10.18 519	12.59 522	12.64 521	14.74 525	24.83 529	12.93 531	9.94 530	26.83 533	19.40 531	16.23 530	12.70 531

DPSM_ROB	19.08 527	19.14 530	25.17 526	22.15 531	20.85 528	28.17 528	37.82 534	26.56 530	16.85 525	14.14 524	14.84 523	21.70 528	18.75 527	21.87 529	26.55 531	10.16 529	9.30 528	10.47 528	10.42 529	14.03 528	12.61 529

DPSM	19.08 527	19.14 530	25.17 526	22.15 531	20.85 528	28.17 528	37.82 534	26.56 530	16.85 525	14.14 524	14.84 523	21.70 528	18.75 527	21.87 529	26.55 531	10.16 529	9.30 528	10.47 528	10.42 529	14.03 528	12.61 529

LRCNet_RVC	22.74 529	32.10 535	21.97 523	29.84 533	26.23 530	4.42 506	0.81 389	22.66 528	2.02 467	26.93 533	29.26 533	23.06 535	15.59 523	23.84 531	18.88 523	31.75 535	19.90 537	34.65 534	32.13 535	30.54 535	28.32 535

DLNR_Zeroshot_test	23.17 530	48.52 543	43.29 535	176.68 543	78.69 539	0.35 12	0.21 4	23.41 529	0.75 111	0.66 100	0.86 121	0.59 102	0.30 16	1.56 283	0.44 152	9.57 527	0.12 23	0.18 73	0.14 57	76.92 542	0.16 84

BEATNet-Init1	26.87 531	13.43 528	70.68 540	0.91 462	0.68 409	57.02 540	21.06 526	32.82 537	32.67 534	52.12 541	53.61 540	66.05 542	49.56 541	48.79 542	34.71 536	0.49 451	0.44 461	0.53 456	0.53 464	0.63 454	0.59 451

CasAABBNet	38.33 532	38.46 537	50.35 537	44.75 538	41.84 534	56.68 537	76.37 540	53.22 540	33.83 536	28.31 534	29.54 534	43.62 540	37.71 538	43.84 539	53.41 541	20.30 532	18.70 535	21.07 530	21.07 533	28.24 532	25.34 533

Selective-RAFT-Error	38.39 533	38.47 538	50.44 538	44.73 537	41.97 535	56.68 537	76.38 541	53.24 541	33.92 537	28.34 535	29.85 535	43.60 539	38.20 539	43.75 538	53.34 540	20.38 533	18.70 535	21.09 531	21.05 532	28.30 533	25.43 534

HaxPig	38.92 534	41.40 540	41.64 533	29.95 534	32.27 531	28.90 530	27.60 527	29.73 533	37.71 538	43.82 538	43.87 537	33.17 536	35.56 533	41.53 536	40.37 538	43.94 539	47.51 542	45.82 535	47.08 537	42.38 536	44.15 538

AVERAGE_ROB	40.43 535	42.37 541	42.73 534	36.96 536	35.58 533	30.50 531	27.61 528	36.71 539	38.39 539	44.91 539	44.36 538	37.45 538	36.70 535	41.88 537	40.35 537	45.43 540	46.81 541	47.11 536	46.35 536	42.51 537	43.87 537

MEDIAN_ROB	42.00 536	44.40 542	44.29 536	35.15 535	34.95 532	31.28 535	29.60 529	35.88 538	40.02 540	47.20 540	46.64 539	37.37 537	38.48 540	44.35 541	42.45 539	48.03 541	49.39 543	49.71 537	49.03 538	45.14 538	46.65 539

LSM0	42.82 537	38.75 539	50.81 539	47.07 539	109.38 543	57.00 539	76.02 539	53.74 542	33.71 535	29.02 536	30.41 536	43.87 541	37.22 537	43.91 540	53.54 542	20.52 534	18.62 534	21.10 532	21.11 534	28.41 534	42.22 536

Anonymous_1	43.04 538	18.73 529	24.79 525	21.81 530	46.26 536	27.80 527	37.60 533	28.08 532	16.14 519	14.66 526	14.30 522	20.65 527	17.88 526	21.56 528	25.94 530	117.93 542	8.92 527	100.65 539	126.50 539	158.64 543	12.08 528

PML	51.67 539	36.25 536	13.28 515	7.46 525	20.81 527	108.69 542	232.22 543	8.72 519	27.82 533	87.01 542	269.67 543	69.67 543	61.95 542	24.76 535	14.20 517	9.74 528	3.40 522	9.62 527	4.70 522	18.74 531	4.72 523

xxxxx1	54.10 540	25.67 532	27.13 529	113.43 540	96.96 540	30.69 532	47.44 536	32.38 534	25.60 529	17.75 528	17.27 525	21.81 530	21.02 529	24.43 532	33.82 533	33.37 536	40.54 538	157.71 541	175.86 541	66.16 539	72.93 540

tt_ll	54.10 540	25.67 532	27.13 529	113.43 540	96.96 540	30.69 532	47.44 536	32.38 534	25.60 529	17.75 528	17.27 525	21.81 530	21.02 529	24.43 532	33.82 533	33.37 536	40.54 538	157.71 541	175.86 541	66.16 539	72.93 540

ff	54.10 540	25.67 532	27.13 529	113.43 540	96.96 540	30.69 532	47.44 536	32.38 534	25.60 529	17.75 528	17.27 525	21.81 530	21.02 529	24.43 532	33.82 533	33.37 536	40.54 538	157.71 541	175.86 541	66.16 539	72.93 540

test_example2	192.40 543	210.76 544	206.48 543	199.83 544	204.73 544	172.94 543	183.52 542	133.93 543	133.41 543	191.38 543	196.19 542	187.13 544	178.77 543	205.33 543	208.00 543	222.09 544	238.72 544	186.54 544	190.54 544	227.34 544	170.31 543

ccccc	497.63 544	492.34 545	595.97 544	530.87 545	530.37 545	478.08 544	442.62 544	491.76 544	343.70 544	448.18 544	520.80 544	476.12 545	550.57 544	541.64 544	605.32 544	663.49 545	459.54 545	353.94 545	309.79 545	586.66 545	530.90 544

FADE		4.78 521		1.89 494	1.92 495							4.13 490				188.09 543	2.77 519	123.78 540	127.92 540	1.06 481

Low-res two-view benchmark