Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.09 1	0.07 1	0.16 4	0.16 5	0.08 4	0.12 6	0.13 11	0.11 1	0.12 1	0.09 2	0.07 1	0.10 7	0.09 8	0.11 1	0.10 1	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 3

StereoAnything_RVC	0.13 14	0.37 447	0.36 164	0.14 1	0.07 1	0.11 3	0.12 5	0.17 4	0.12 1	0.08 1	0.07 1	0.07 1	0.10 21	0.20 58	0.10 1	0.09 223	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.24 440	0.05 3

MonSter	0.10 2	0.08 6	0.13 1	0.17 9	0.08 4	0.14 7	0.12 5	0.24 43	0.19 30	0.09 2	0.11 7	0.08 2	0.07 1	0.14 3	0.11 6	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 4	0.08 6	0.17 5	0.17 9	0.09 15	0.22 151	0.14 26	0.14 2	0.16 7	0.11 8	0.10 5	0.09 3	0.08 2	0.21 77	0.11 6	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 3

dual_stereo	0.10 2	0.07 1	0.14 2	0.17 9	0.08 4	0.09 1	0.13 11	0.24 43	0.13 3	0.10 4	0.09 4	0.09 3	0.08 2	0.18 34	0.12 20	0.07 37	0.06 106	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 3

test_for_model	0.29 338	0.89 488	0.34 134	0.69 481	0.49 472	0.20 100	0.16 69	0.30 103	0.23 88	0.28 170	0.15 35	0.13 25	0.11 35	0.17 21	0.13 50	0.29 463	0.10 350	0.06 2	0.04 1	0.86 493	0.18 410

trnet	0.13 14	0.08 6	0.21 18	0.15 3	0.07 1	0.21 126	0.12 5	0.24 43	0.24 102	0.16 63	0.21 92	0.15 61	0.13 78	0.18 34	0.13 50	0.08 150	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.05 3

LoS_RVC	0.13 14	0.10 48	0.19 8	0.18 19	0.16 309	0.20 100	0.18 146	0.20 10	0.17 15	0.13 20	0.19 65	0.12 15	0.15 109	0.17 21	0.13 50	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.12 333

CAS	0.15 57	0.07 1	0.21 18	0.41 460	0.16 309	0.20 100	0.18 146	0.22 18	0.19 30	0.15 42	0.19 65	0.11 13	0.09 8	0.14 3	0.13 50	0.29 463	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.14 366

LoS	0.14 32	0.08 6	0.27 62	0.16 5	0.09 15	0.22 151	0.14 26	0.26 50	0.26 124	0.15 42	0.18 58	0.18 91	0.13 78	0.22 91	0.14 78	0.08 150	0.06 106	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.06 41
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 32	0.08 6	0.19 8	0.17 9	0.22 407	0.18 48	0.16 69	0.23 31	0.19 30	0.14 37	0.17 50	0.14 47	0.10 21	0.18 34	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.08 126	0.18 410

XX-TBD	0.15 57	0.18 321	0.28 73	0.22 200	0.10 36	0.22 151	0.15 46	0.22 18	0.27 134	0.22 112	0.26 134	0.14 47	0.12 52	0.16 14	0.13 50	0.08 150	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.07 66	0.06 41

CREStereo	0.13 14	0.08 6	0.21 18	0.14 1	0.08 4	0.22 151	0.15 46	0.25 47	0.24 102	0.16 63	0.21 92	0.14 47	0.13 78	0.18 34	0.13 50	0.09 223	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.07 66	0.06 41
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 57	0.08 6	0.23 29	0.15 3	0.09 15	0.23 172	0.16 69	0.25 47	0.23 88	0.17 74	0.21 92	0.16 74	0.14 96	0.22 91	0.13 50	0.29 463	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.07 66	0.06 41

iResNet_ROB	0.25 285	0.19 337	0.40 216	0.20 101	0.12 121	0.30 289	0.16 69	0.55 382	0.53 406	0.38 346	0.43 323	0.37 304	0.26 274	0.38 265	0.22 257	0.08 150	0.06 106	0.06 2	0.04 1	0.09 189	0.09 225

HART	0.15 57	0.11 101	0.30 90	0.21 142	0.09 15	0.17 35	0.16 69	0.30 103	0.19 30	0.15 42	0.25 124	0.17 81	0.09 8	0.21 77	0.12 20	0.06 2	0.07 213	0.07 36	0.05 16	0.08 126	0.06 41

GREAT-IGEV	0.12 6	0.09 22	0.25 46	0.16 5	0.11 68	0.14 7	0.16 69	0.17 4	0.17 15	0.10 4	0.15 35	0.09 3	0.09 8	0.18 34	0.10 1	0.06 2	0.07 213	0.06 2	0.05 16	0.07 66	0.10 278

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 14	0.14 234	0.19 8	0.26 361	0.09 15	0.15 11	0.13 11	0.22 18	0.18 21	0.12 16	0.11 7	0.10 7	0.13 78	0.21 77	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.07 66	0.05 3

AIO_rvc	0.12 6	0.11 101	0.22 23	0.19 48	0.10 36	0.15 11	0.17 104	0.20 10	0.16 7	0.11 8	0.13 17	0.13 25	0.08 2	0.22 91	0.11 6	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.07 106

HUF	0.15 57	0.11 101	0.38 194	0.17 9	0.11 68	0.16 24	0.17 104	0.22 18	0.20 47	0.11 8	0.13 17	0.14 47	0.11 35	0.18 34	0.12 20	0.07 37	0.20 450	0.06 2	0.05 16	0.07 66	0.14 366

AIO_test	0.12 6	0.09 22	0.20 14	0.19 48	0.11 68	0.15 11	0.17 104	0.19 7	0.16 7	0.11 8	0.13 17	0.14 47	0.09 8	0.20 58	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

GIP-stereo	0.12 6	0.09 22	0.20 14	0.19 48	0.11 68	0.16 24	0.14 26	0.29 86	0.18 21	0.11 8	0.16 43	0.13 25	0.09 8	0.15 7	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

WCG-NET	0.14 32	0.09 22	0.23 29	0.18 19	0.08 4	0.18 48	0.17 104	0.21 15	0.28 149	0.18 88	0.21 92	0.15 61	0.12 52	0.18 34	0.12 20	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

IGEV-Stereo++	0.11 4	0.08 6	0.15 3	0.19 48	0.11 68	0.14 7	0.10 1	0.22 18	0.18 21	0.10 4	0.13 17	0.10 7	0.11 35	0.14 3	0.11 6	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

Pointernet	0.13 14	0.07 1	0.27 62	0.19 48	0.11 68	0.20 100	0.12 5	0.31 114	0.24 102	0.15 42	0.15 35	0.13 25	0.11 35	0.17 21	0.13 50	0.08 150	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

IGEV-Stereo+	0.12 6	0.08 6	0.17 5	0.18 19	0.13 190	0.09 1	0.11 3	0.16 3	0.15 5	0.10 4	0.08 3	0.10 7	0.10 21	0.21 77	0.11 6	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.16 381	0.24 453

WCG-NET（raft）	0.14 32	0.09 22	0.23 29	0.17 9	0.08 4	0.19 72	0.16 69	0.23 31	0.26 124	0.18 88	0.19 65	0.20 113	0.12 52	0.21 77	0.12 20	0.06 2	0.06 106	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

RAFT-Stereo-weight	0.15 57	0.09 22	0.26 54	0.20 101	0.10 36	0.19 72	0.17 104	0.36 188	0.29 168	0.24 131	0.20 80	0.19 105	0.10 21	0.18 34	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.06 13	0.05 3

IGEV++	0.13 14	0.10 48	0.23 29	0.21 142	0.10 36	0.15 11	0.15 46	0.29 86	0.16 7	0.12 16	0.15 35	0.12 15	0.12 52	0.17 21	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.05 16	0.07 66	0.07 106

testlalala_base	0.20 163	0.13 192	0.35 144	0.25 329	0.15 279	0.25 207	0.16 69	0.34 146	0.17 15	0.19 93	0.26 134	0.17 81	0.14 96	0.18 34	0.16 123	0.39 475	0.09 328	0.07 36	0.05 16	0.45 470	0.08 171

GCAP-Stereo	0.14 32	0.14 234	0.33 125	0.20 101	0.09 15	0.21 126	0.10 1	0.26 50	0.20 47	0.18 88	0.19 65	0.15 61	0.13 78	0.17 21	0.13 50	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.05 16	0.06 13	0.06 41

Any-RAFT	0.17 87	0.08 6	0.31 104	0.19 48	0.10 36	0.29 272	0.16 69	0.42 252	0.30 180	0.24 131	0.27 141	0.27 204	0.16 123	0.21 77	0.12 20	0.08 150	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.07 66	0.06 41

anonymousdsp2	0.17 87	0.10 48	0.28 73	0.20 101	0.11 68	0.25 207	0.17 104	0.41 238	0.31 192	0.23 117	0.23 104	0.22 134	0.15 109	0.25 140	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.08 126	0.07 106

DCANet-4	0.19 148	0.10 48	0.52 332	0.19 48	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.36 188	0.39 282	0.29 197	0.30 171	0.17 81	0.22 216	0.20 58	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.05 1	0.07 106

fff	0.19 148	0.13 192	0.40 216	0.18 19	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.35 170	0.43 320	0.29 197	0.30 171	0.18 91	0.28 308	0.20 58	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.05 1	0.07 106

ADStereo(finetuned)	0.19 148	0.13 192	0.49 307	0.19 48	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.34 146	0.39 282	0.29 197	0.31 185	0.18 91	0.31 347	0.21 77	0.19 201	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.06 13	0.07 106

CroCo-Stereo	0.14 32	0.13 192	0.24 36	0.25 329	0.11 68	0.11 3	0.18 146	0.32 124	0.23 88	0.12 16	0.12 11	0.18 91	0.12 52	0.14 3	0.13 50	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.05 16	0.07 66	0.06 41
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
s12784h	0.17 87	0.09 22	0.26 54	0.18 19	0.07 1	0.32 312	0.19 187	0.37 198	0.32 200	0.23 117	0.25 124	0.18 91	0.17 149	0.25 140	0.16 123	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.06 13	0.05 3

TANstereo	0.15 57	0.09 22	0.28 73	0.16 5	0.08 4	0.25 207	0.14 26	0.23 31	0.28 149	0.24 131	0.30 171	0.16 74	0.12 52	0.17 21	0.13 50	0.08 150	0.07 213	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.07 106

DCANet	0.18 110	0.13 192	0.40 216	0.19 48	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.34 146	0.39 282	0.29 197	0.31 185	0.18 91	0.23 227	0.20 58	0.19 201	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.06 13	0.07 106

csc	0.19 148	0.13 192	0.40 216	0.18 19	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.35 170	0.43 320	0.29 197	0.30 171	0.18 91	0.28 308	0.20 58	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.05 1	0.07 106

cscssc	0.19 148	0.13 192	0.40 216	0.18 19	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.35 170	0.43 320	0.29 197	0.30 171	0.18 91	0.28 308	0.20 58	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.05 1	0.07 106

iResNetv2_ROB	0.27 307	0.26 400	0.72 406	0.23 244	0.13 190	0.29 272	0.18 146	0.52 354	0.49 384	0.37 333	0.45 346	0.39 324	0.25 265	0.34 244	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.05 16	0.12 332	0.09 225

MLCV	0.22 213	0.16 291	0.44 267	0.21 142	0.08 4	0.29 272	0.19 187	0.38 204	0.37 259	0.38 346	0.44 334	0.31 256	0.21 203	0.41 274	0.24 286	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.07 66	0.06 41

pmcnn	0.50 440	0.20 349	0.78 412	0.24 292	0.26 437	0.39 376	0.30 395	0.51 339	0.50 392	0.54 438	1.23 476	2.52 501	0.37 382	0.77 424	0.95 462	0.08 150	0.06 106	0.06 2	0.05 16	0.10 251	0.08 171

MM-Stereo_test3	0.17 87	0.12 133	0.29 83	0.23 244	0.14 231	0.19 72	0.22 287	0.39 216	0.36 248	0.16 63	0.24 116	0.17 81	0.12 52	0.19 50	0.14 78	0.07 37	0.07 213	0.08 110	0.06 46	0.09 189	0.06 41

MM-Stereo_test2	0.15 57	0.10 48	0.44 267	0.23 244	0.11 68	0.21 126	0.21 262	0.27 60	0.22 70	0.15 42	0.16 43	0.13 25	0.11 35	0.20 58	0.13 50	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.05 3

Reg-Stereo(zero)	0.16 71	0.07 1	0.36 164	0.19 48	0.10 36	0.19 72	0.14 26	0.28 75	0.24 102	0.22 112	0.20 80	0.24 166	0.18 172	0.21 77	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.06 46	0.06 13	0.06 41

SCV_C0	0.14 32	0.11 101	0.25 46	0.19 48	0.12 121	0.15 11	0.16 69	0.30 103	0.22 70	0.13 20	0.15 35	0.13 25	0.09 8	0.24 109	0.10 1	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.06 46	0.09 189	0.06 41

SCV	0.14 32	0.14 234	0.24 36	0.21 142	0.11 68	0.15 11	0.16 69	0.31 114	0.18 21	0.11 8	0.15 35	0.13 25	0.10 21	0.23 100	0.11 6	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.06 41

castereo++	0.13 14	0.10 48	0.18 7	0.18 19	0.10 36	0.27 235	0.13 11	0.23 31	0.23 88	0.11 8	0.13 17	0.16 74	0.10 21	0.18 34	0.10 1	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.05 1	0.04 1

castereo	0.14 32	0.10 48	0.19 8	0.18 19	0.10 36	0.20 100	0.19 187	0.30 103	0.27 134	0.13 20	0.18 58	0.16 74	0.16 123	0.15 7	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.06 46	0.06 13	0.05 3

fffft	0.13 14	0.09 22	0.24 36	0.19 48	0.10 36	0.17 35	0.19 187	0.22 18	0.16 7	0.14 37	0.11 7	0.13 25	0.10 21	0.24 109	0.18 172	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.07 66	0.06 41
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 14	0.10 48	0.22 23	0.19 48	0.10 36	0.19 72	0.17 104	0.19 7	0.19 30	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.11 35	0.24 109	0.16 123	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.06 41

tt45	0.14 32	0.09 22	0.22 23	0.19 48	0.11 68	0.23 172	0.18 146	0.22 18	0.17 15	0.15 42	0.13 17	0.14 47	0.10 21	0.30 218	0.14 78	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.07 106

999	0.14 32	0.08 6	0.24 36	0.19 48	0.11 68	0.20 100	0.17 104	0.24 43	0.18 21	0.13 20	0.16 43	0.14 47	0.11 35	0.36 258	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.07 106

mms	0.13 14	0.11 101	0.19 8	0.19 48	0.12 121	0.16 24	0.17 104	0.20 10	0.17 15	0.13 20	0.17 50	0.14 47	0.09 8	0.24 109	0.14 78	0.06 2	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.07 106

ours_stereo	0.13 14	0.11 101	0.23 29	0.20 101	0.11 68	0.17 35	0.18 146	0.20 10	0.19 30	0.13 20	0.18 58	0.14 47	0.10 21	0.23 100	0.14 78	0.06 2	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.06 13	0.05 3

fffy	0.14 32	0.11 101	0.24 36	0.20 101	0.10 36	0.19 72	0.18 146	0.22 18	0.19 30	0.13 20	0.16 43	0.15 61	0.13 78	0.25 140	0.14 78	0.06 2	0.06 106	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.06 41

GCAP-BAT	0.16 71	0.11 101	0.36 164	0.18 19	0.13 190	0.21 126	0.16 69	0.23 31	0.18 21	0.26 151	0.28 146	0.20 113	0.11 35	0.24 109	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.05 1	0.06 41

RAStereo	0.13 14	0.12 133	0.27 62	0.22 200	0.11 68	0.15 11	0.18 146	0.23 31	0.23 88	0.13 20	0.17 50	0.11 13	0.09 8	0.15 7	0.13 50	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.05 3

Occ-G	0.13 14	0.08 6	0.21 18	0.17 9	0.10 36	0.15 11	0.19 187	0.22 18	0.19 30	0.13 20	0.19 65	0.21 124	0.11 35	0.17 21	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.07 66	0.06 41

MGS-Stereo	0.14 32	0.11 101	0.32 110	0.19 48	0.11 68	0.18 48	0.17 104	0.20 10	0.22 70	0.14 37	0.24 116	0.15 61	0.10 21	0.18 34	0.12 20	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.10 251	0.06 41

MoCha-V2	0.13 14	0.08 6	0.26 54	0.23 244	0.09 15	0.16 24	0.15 46	0.26 50	0.16 7	0.15 42	0.15 35	0.13 25	0.14 96	0.20 58	0.11 6	0.06 2	0.07 213	0.06 2	0.06 46	0.06 13	0.05 3

qqq1	0.24 258	0.12 133	0.40 216	0.19 48	0.10 36	0.27 235	0.19 187	0.51 339	0.45 346	0.34 297	0.41 295	0.31 256	0.26 274	0.58 347	0.16 123	0.10 269	0.07 213	0.07 36	0.06 46	0.08 126	0.07 106

fff1	0.24 258	0.12 133	0.40 216	0.19 48	0.10 36	0.27 235	0.19 187	0.51 339	0.45 346	0.34 297	0.41 295	0.31 256	0.26 274	0.58 347	0.16 123	0.10 269	0.07 213	0.07 36	0.06 46	0.08 126	0.07 106

ACVNet-DCA	0.18 110	0.14 234	0.38 194	0.23 244	0.11 68	0.31 304	0.19 187	0.41 238	0.27 134	0.17 74	0.19 65	0.13 25	0.18 172	0.28 188	0.11 6	0.08 150	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.09 189	0.09 225

1test111	0.19 148	0.14 234	0.38 194	0.23 244	0.11 68	0.31 304	0.19 187	0.41 238	0.27 134	0.17 74	0.19 65	0.13 25	0.18 172	0.34 244	0.22 257	0.08 150	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.09 189	0.09 225

cc1	0.18 110	0.14 234	0.38 194	0.23 244	0.11 68	0.31 304	0.19 187	0.35 170	0.47 366	0.17 74	0.19 65	0.13 25	0.18 172	0.28 188	0.11 6	0.08 150	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.08 126	0.08 171

11t1	0.18 110	0.10 48	0.30 90	0.20 101	0.11 68	0.27 235	0.17 104	0.35 170	0.23 88	0.25 139	0.23 104	0.23 154	0.23 227	0.25 140	0.18 172	0.09 223	0.07 213	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.09 225

tt1	0.18 110	0.14 234	0.35 144	0.23 244	0.11 68	0.30 289	0.19 187	0.35 170	0.44 335	0.17 74	0.19 65	0.13 25	0.16 123	0.27 175	0.11 6	0.08 150	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.08 126	0.08 171

MaDis-Stereo	0.14 32	0.13 192	0.26 54	0.19 48	0.14 231	0.16 24	0.13 11	0.25 47	0.21 59	0.13 20	0.14 33	0.14 47	0.11 35	0.17 21	0.17 152	0.08 150	0.07 213	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.06 41

MSKI-zero shot	0.17 87	0.09 22	0.43 259	0.20 101	0.11 68	0.21 126	0.15 46	0.32 124	0.21 59	0.23 117	0.24 116	0.23 154	0.10 21	0.31 225	0.13 50	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.06 41

UniTT-Stereo	0.14 32	0.10 48	0.30 90	0.21 142	0.13 190	0.17 35	0.13 11	0.19 7	0.18 21	0.15 42	0.20 80	0.10 7	0.11 35	0.18 34	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.08 126	0.06 41

testlalala	0.15 57	0.10 48	0.36 164	0.19 48	0.12 121	0.23 172	0.16 69	0.26 50	0.19 30	0.24 131	0.19 65	0.14 47	0.11 35	0.16 14	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.05 1	0.05 3

Selective-IGEV	0.12 6	0.09 22	0.22 23	0.19 48	0.10 36	0.15 11	0.14 26	0.27 60	0.15 5	0.13 20	0.14 33	0.13 25	0.08 2	0.21 77	0.12 20	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.05 3

knoymous	0.17 87	0.09 22	0.32 110	0.17 9	0.11 68	0.21 126	0.17 104	0.32 124	0.23 88	0.23 117	0.28 146	0.27 204	0.16 123	0.23 100	0.16 123	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.06 46	0.09 189	0.09 225

riskmin	0.18 110	0.09 22	0.34 134	0.18 19	0.12 121	0.24 193	0.16 69	0.34 146	0.28 149	0.21 107	0.23 104	0.33 272	0.24 245	0.23 100	0.17 152	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.06 46	0.10 251	0.10 278

ProNet	0.14 32	0.12 133	0.25 46	0.19 48	0.11 68	0.19 72	0.19 187	0.27 60	0.20 47	0.14 37	0.13 17	0.13 25	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.07 66	0.07 106

RCA-Stereo	0.16 71	0.09 22	0.25 46	0.20 101	0.10 36	0.19 72	0.17 104	0.36 188	0.35 236	0.20 96	0.25 124	0.17 81	0.17 149	0.18 34	0.14 78	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.05 3

CroCo-Stereo Lap2	0.15 57	0.15 267	0.28 73	0.25 329	0.18 350	0.11 3	0.19 187	0.28 75	0.21 59	0.13 20	0.16 43	0.15 61	0.12 52	0.17 21	0.14 78	0.07 37	0.07 213	0.08 110	0.06 46	0.08 126	0.07 106

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 347	0.20 349	0.70 402	0.21 142	0.17 329	0.46 408	0.27 367	0.50 324	0.49 384	0.42 389	0.55 399	0.43 352	0.30 333	0.46 289	0.38 369	0.09 223	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.11 296	0.10 278

GANet-ADL	0.21 183	0.12 133	0.45 278	0.23 244	0.14 231	0.29 272	0.19 187	0.46 290	0.35 236	0.25 139	0.32 192	0.32 265	0.19 187	0.24 109	0.20 215	0.10 269	0.07 213	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.10 278

raftrobust	0.16 71	0.13 192	0.29 83	0.22 200	0.15 279	0.19 72	0.13 11	0.32 124	0.26 124	0.26 151	0.20 80	0.19 105	0.17 149	0.21 77	0.15 100	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.07 106

RALCasStereoNet	0.18 110	0.15 267	0.33 125	0.21 142	0.14 231	0.21 126	0.18 146	0.31 114	0.25 115	0.21 107	0.29 158	0.22 134	0.15 109	0.27 175	0.17 152	0.08 150	0.10 350	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.09 225

111	0.20 163	0.17 307	0.40 216	0.18 19	0.09 15	0.24 193	0.17 104	0.41 238	0.45 346	0.23 117	0.29 158	0.29 229	0.21 203	0.24 109	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.07 66	0.08 171

DIP-Stereo	0.18 110	0.12 133	0.33 125	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.12 5	0.42 252	0.25 115	0.27 160	0.32 192	0.21 124	0.17 149	0.25 140	0.20 215	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.08 171
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 213	0.18 321	0.47 294	0.22 200	0.10 36	0.28 251	0.14 26	0.46 290	0.32 200	0.31 244	0.34 222	0.31 256	0.25 265	0.31 225	0.29 326	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.06 46	0.10 251	0.08 171

R-Stereo Train	0.18 110	0.09 22	0.32 110	0.22 200	0.12 121	0.22 151	0.19 187	0.42 252	0.19 30	0.31 244	0.45 346	0.20 113	0.14 96	0.18 34	0.15 100	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.06 41

RAFT-Stereo	0.18 110	0.09 22	0.32 110	0.22 200	0.12 121	0.22 151	0.19 187	0.42 252	0.19 30	0.31 244	0.45 346	0.20 113	0.14 96	0.18 34	0.15 100	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.06 41
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.20 163	0.17 307	0.43 259	0.19 48	0.08 4	0.27 235	0.14 26	0.42 252	0.30 180	0.29 197	0.32 192	0.27 204	0.21 203	0.28 188	0.25 295	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.06 41
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
iResNet	0.24 258	0.18 321	0.61 366	0.25 329	0.11 68	0.29 272	0.21 262	0.42 252	0.43 320	0.33 278	0.43 323	0.27 204	0.22 216	0.34 244	0.26 308	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.08 126	0.07 106

MM-Stereo_test1	0.17 87	0.10 48	0.39 208	0.23 244	0.11 68	0.20 100	0.22 287	0.33 138	0.29 168	0.22 112	0.21 92	0.15 61	0.14 96	0.23 100	0.13 50	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.09 189	0.06 41

model_zeroshot	0.17 87	0.11 101	0.39 208	0.20 101	0.12 121	0.24 193	0.15 46	0.34 146	0.22 70	0.30 227	0.20 80	0.22 134	0.12 52	0.24 109	0.14 78	0.08 150	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.07 66	0.07 106

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 163	0.72 479	0.70 402	0.17 9	0.08 4	0.15 11	0.15 46	0.18 6	0.16 7	0.13 20	0.12 11	0.09 3	0.08 2	0.16 14	0.13 50	0.35 470	0.04 1	0.08 110	0.07 93	0.11 296	0.23 448

AIO-Stereo	0.13 14	0.10 48	0.22 23	0.20 101	0.09 15	0.16 24	0.15 46	0.27 60	0.16 7	0.13 20	0.15 35	0.13 25	0.08 2	0.18 34	0.11 6	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

RSM++	0.12 6	0.09 22	0.19 8	0.20 101	0.09 15	0.17 35	0.15 46	0.21 15	0.19 30	0.12 16	0.12 11	0.14 47	0.09 8	0.20 58	0.12 20	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.07 66	0.05 3

RSM	0.12 6	0.09 22	0.20 14	0.20 101	0.09 15	0.16 24	0.15 46	0.23 31	0.18 21	0.13 20	0.13 17	0.15 61	0.09 8	0.21 77	0.12 20	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.05 3

test_sample2	0.21 183	0.10 48	0.28 73	0.19 48	0.11 68	0.27 235	0.21 262	0.43 264	0.29 168	0.26 151	0.31 185	0.30 245	0.24 245	0.45 286	0.18 172	0.09 223	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.09 189	0.09 225

test_sample1	0.20 163	0.10 48	0.28 73	0.19 48	0.12 121	0.28 251	0.19 187	0.41 238	0.25 115	0.26 151	0.31 185	0.29 229	0.26 274	0.44 283	0.21 237	0.09 223	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.09 189	0.09 225

gcap-zeroshot	0.17 87	0.11 101	0.36 164	0.20 101	0.12 121	0.26 225	0.16 69	0.30 103	0.22 70	0.26 151	0.20 80	0.30 245	0.14 96	0.20 58	0.13 50	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

testlalala2	0.18 110	0.10 48	0.50 317	0.36 447	0.25 432	0.23 172	0.14 26	0.34 146	0.24 102	0.25 139	0.25 124	0.21 124	0.12 52	0.16 14	0.16 123	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 87	0.13 192	0.24 36	0.19 48	0.13 190	0.24 193	0.17 104	0.30 103	0.37 259	0.43 395	0.17 50	0.13 25	0.12 52	0.19 50	0.15 100	0.08 150	0.07 213	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.08 171

MyStereo8	0.22 213	0.15 267	0.63 377	0.21 142	0.17 329	0.31 304	0.16 69	0.36 188	0.32 200	0.28 170	0.36 243	0.25 174	0.18 172	0.25 140	0.28 316	0.08 150	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.10 251	0.12 333

CoDeX	0.23 230	0.12 133	0.46 286	0.21 142	0.14 231	0.29 272	0.21 262	0.53 365	0.41 307	0.29 197	0.35 233	0.29 229	0.22 216	0.48 295	0.19 201	0.09 223	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.08 126	0.07 106

ff7	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.27 60	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

IGEVStereo-DCA	0.14 32	0.11 101	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.20 100	0.18 146	0.27 60	0.20 47	0.15 42	0.12 11	0.14 47	0.12 52	0.28 188	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

ffff	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.27 60	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

rrr	0.17 87	0.11 101	0.57 352	0.19 48	0.12 121	0.20 100	0.18 146	0.35 170	0.22 70	0.15 42	0.12 11	0.14 47	0.12 52	0.28 188	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

11t	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.27 60	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

GMStereo_Zeroshot	0.24 258	0.21 363	0.45 278	0.26 361	0.13 190	0.28 251	0.15 46	0.39 216	0.35 236	0.37 333	0.43 323	0.40 337	0.17 149	0.34 244	0.20 215	0.12 339	0.07 213	0.13 362	0.07 93	0.16 381	0.09 225

plain	0.17 87	0.13 192	0.43 259	0.21 142	0.13 190	0.16 24	0.17 104	0.27 60	0.22 70	0.16 63	0.26 134	0.13 25	0.16 123	0.27 175	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.07 93	0.10 251	0.07 106

EKT-Stereo	0.38 401	0.12 133	0.38 194	0.42 461	3.88 511	0.21 126	0.17 104	0.35 170	0.28 149	0.20 96	0.20 80	0.23 154	0.15 109	0.28 188	0.16 123	0.09 223	0.07 213	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.09 225

DLNR_Zeroshot_test	10.44 515	12.10 522	19.93 522	106.08 531	23.66 528	0.14 7	0.13 11	3.22 510	0.17 15	0.16 63	0.23 104	0.16 74	0.10 21	0.31 225	0.15 100	2.36 509	0.06 106	0.07 36	0.07 93	39.70 529	0.06 41

RAFT-Test	0.17 87	0.10 48	0.38 194	0.19 48	0.12 121	0.25 207	0.17 104	0.33 138	0.23 88	0.23 117	0.29 158	0.27 204	0.14 96	0.20 58	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

HH	0.18 110	0.12 133	0.55 345	0.22 200	0.12 121	0.18 48	0.18 146	0.34 146	0.19 30	0.20 96	0.24 116	0.34 279	0.18 172	0.29 204	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.07 66	0.06 41

HanStereo	0.18 110	0.12 133	0.55 345	0.22 200	0.12 121	0.18 48	0.18 146	0.34 146	0.19 30	0.20 96	0.24 116	0.34 279	0.18 172	0.29 204	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.07 66	0.06 41

anonymousdsp	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.28 75	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.08 126	0.07 106

EGLCR-Stereo	0.13 14	0.08 6	0.20 14	0.18 19	0.09 15	0.21 126	0.13 11	0.27 60	0.21 59	0.13 20	0.10 5	0.15 61	0.09 8	0.20 58	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

Selective-RAFT	0.17 87	0.12 133	0.30 90	0.24 292	0.10 36	0.29 272	0.15 46	0.32 124	0.31 192	0.17 74	0.17 50	0.21 124	0.18 172	0.28 188	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.07 93	0.08 126	0.06 41

MC-Stereo	0.14 32	0.09 22	0.25 46	0.21 142	0.09 15	0.18 48	0.16 69	0.23 31	0.19 30	0.18 88	0.23 104	0.16 74	0.13 78	0.22 91	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.05 3

ccc-4	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.27 60	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

x	0.19 148	0.11 101	0.29 83	0.20 101	0.11 68	0.26 225	0.18 146	0.41 238	0.29 168	0.25 139	0.29 158	0.28 219	0.24 245	0.26 156	0.23 275	0.09 223	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.09 189	0.08 171

IGEV-Stereo	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.28 75	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.08 126	0.07 106
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.23 230	0.18 321	0.44 267	0.22 200	0.13 190	0.19 72	0.19 187	0.37 198	0.32 200	0.28 170	0.37 252	0.34 279	0.23 227	0.65 380	0.27 312	0.06 2	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.09 189	0.08 171

CIPLG	0.21 183	0.21 363	0.55 345	0.23 244	0.15 279	0.25 207	0.20 233	0.35 170	0.29 168	0.31 244	0.33 213	0.22 134	0.15 109	0.26 156	0.20 215	0.08 150	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.08 126	0.08 171

DAS	0.27 307	0.12 133	0.42 248	0.24 292	0.18 350	0.29 272	0.24 334	0.45 279	0.45 346	0.41 380	0.44 334	0.34 279	0.29 323	0.75 413	0.21 237	0.09 223	0.07 213	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.09 225

SepStereo	0.26 300	0.12 133	0.42 248	0.24 292	0.18 350	0.29 272	0.24 334	0.45 279	0.45 346	0.41 380	0.44 334	0.34 279	0.29 323	0.64 374	0.21 237	0.09 223	0.07 213	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.09 225

IPLG	0.21 183	0.15 267	0.53 336	0.21 142	0.12 121	0.28 251	0.17 104	0.42 252	0.30 180	0.33 278	0.32 192	0.15 61	0.17 149	0.50 303	0.21 237	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.06 41

IPLGR_C	0.21 183	0.22 375	0.60 363	0.23 244	0.15 279	0.24 193	0.20 233	0.35 170	0.29 168	0.31 244	0.32 192	0.22 134	0.15 109	0.25 140	0.20 215	0.08 150	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.08 126	0.08 171

MIPNet	0.21 183	0.15 267	0.52 332	0.21 142	0.12 121	0.27 235	0.20 233	0.45 279	0.37 259	0.30 227	0.23 104	0.19 105	0.24 245	0.27 175	0.19 201	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.06 41

IPLGR	0.21 183	0.13 192	0.61 366	0.21 142	0.11 68	0.25 207	0.18 146	0.41 238	0.37 259	0.28 170	0.27 141	0.21 124	0.19 187	0.37 261	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.06 41

ACRE	0.21 183	0.20 349	0.62 374	0.23 244	0.15 279	0.24 193	0.20 233	0.35 170	0.28 149	0.31 244	0.32 192	0.22 134	0.15 109	0.25 140	0.20 215	0.08 150	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.08 126	0.08 171

GwcNet-ADL	0.22 213	0.14 234	0.58 357	0.24 292	0.13 190	0.22 151	0.23 312	0.49 316	0.40 297	0.27 160	0.29 158	0.30 245	0.20 196	0.26 156	0.23 275	0.09 223	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.09 189	0.09 225

HHNet	0.22 213	0.12 133	0.52 332	0.18 19	0.18 350	0.20 100	0.20 233	0.34 146	0.31 192	0.32 267	0.59 411	0.20 113	0.21 203	0.24 109	0.31 340	0.08 150	0.05 8	0.09 182	0.07 93	0.08 126	0.11 311

AAGNet	0.33 369	0.11 101	0.37 175	0.25 329	0.16 309	0.20 100	0.19 187	0.30 103	0.27 134	0.35 313	0.35 233	0.27 204	0.30 333	0.44 283	2.66 504	0.08 150	0.05 8	0.10 252	0.07 93	0.08 126	0.06 41

STrans-v2	0.24 258	0.13 192	0.54 339	0.21 142	0.12 121	0.23 172	0.21 262	0.47 297	0.28 149	0.31 244	0.42 311	0.36 298	0.35 370	0.62 367	0.23 275	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.06 13	0.06 41

TransformOpticalFlow	0.24 258	0.13 192	0.56 349	0.23 244	0.11 68	0.21 126	0.19 187	0.40 226	0.32 200	0.30 227	0.43 323	0.36 298	0.31 347	0.61 359	0.20 215	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.06 13	0.07 106

OMP-Stereo	0.23 230	0.14 234	0.35 144	0.29 409	0.13 190	0.21 126	0.16 69	0.37 198	0.33 212	0.34 297	0.30 171	0.34 279	0.19 187	0.70 395	0.24 286	0.07 37	0.06 106	0.09 182	0.07 93	0.07 66	0.06 41

IIG-Stereo	0.23 230	0.13 192	0.35 144	0.29 409	0.12 121	0.23 172	0.14 26	0.38 204	0.31 192	0.34 297	0.37 252	0.33 272	0.21 203	0.70 395	0.26 308	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.07 93	0.07 66	0.06 41

NRIStereo	0.18 110	0.11 101	0.35 144	0.23 244	0.11 68	0.24 193	0.20 233	0.29 86	0.26 124	0.26 151	0.25 124	0.25 174	0.18 172	0.34 244	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.08 171

ASMatch	0.23 230	0.11 101	0.51 328	0.24 292	0.14 231	0.19 72	0.17 104	0.31 114	0.28 149	0.28 170	0.68 435	0.27 204	0.26 274	0.50 303	0.22 257	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.06 13	0.11 311

PFNet	0.23 230	0.10 48	0.57 352	0.24 292	0.14 231	0.22 151	0.19 187	0.39 216	0.33 212	0.35 313	0.32 192	0.27 204	0.19 187	0.64 374	0.22 257	0.09 223	0.05 8	0.09 182	0.07 93	0.08 126	0.07 106

DeepStereo_RVC	0.18 110	0.11 101	0.40 216	0.21 142	0.11 68	0.19 72	0.16 69	0.28 75	0.22 70	0.27 160	0.27 141	0.23 154	0.28 308	0.24 109	0.18 172	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.10 278

RAFT-RH_RVC	0.25 285	0.11 101	0.45 278	0.21 142	0.12 121	0.25 207	0.14 26	0.27 60	0.27 134	0.38 346	1.15 473	0.23 154	0.17 149	0.57 341	0.24 286	0.07 37	0.05 8	0.10 252	0.07 93	0.06 13	0.07 106

RAFT-345	0.21 183	0.10 48	0.46 286	0.22 200	0.11 68	0.20 100	0.16 69	0.26 50	0.25 115	0.27 160	0.66 431	0.21 124	0.16 123	0.55 328	0.21 237	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.06 13	0.06 41

CRE-IMP	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.11 68	0.24 193	0.17 104	0.29 86	0.21 59	0.27 160	0.26 134	0.24 166	0.17 149	0.23 100	0.18 172	0.08 150	0.05 8	0.10 252	0.07 93	0.10 251	0.10 278

cross-raft	0.17 87	0.12 133	0.41 239	0.23 244	0.10 36	0.20 100	0.24 334	0.33 138	0.23 88	0.23 117	0.28 146	0.29 229	0.15 109	0.17 21	0.15 100	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.05 3

test-1	0.17 87	0.11 101	0.40 216	0.23 244	0.13 190	0.22 151	0.23 312	0.34 146	0.26 124	0.20 96	0.24 116	0.22 134	0.14 96	0.16 14	0.20 215	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.06 13	0.08 171

Prome-Stereo	0.21 183	0.10 48	0.30 90	0.24 292	0.12 121	0.23 172	0.23 312	0.36 188	0.25 115	0.33 278	0.59 411	0.24 166	0.28 308	0.29 204	0.16 123	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.08 126	0.20 428

LMCR-Stereo	0.26 300	0.18 321	0.49 307	0.28 406	0.14 231	0.36 356	0.23 312	0.54 372	0.34 221	0.39 361	0.40 287	0.29 229	0.29 323	0.37 261	0.27 312	0.11 303	0.07 213	0.09 182	0.07 93	0.13 347	0.09 225

TestStereo	0.21 183	0.19 337	0.40 216	0.25 329	0.10 36	0.22 151	0.21 262	0.31 114	0.31 192	0.23 117	0.34 222	0.22 134	0.18 172	0.62 367	0.18 172	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.07 93	0.11 296	0.06 41

raft+_RVC	0.18 110	0.14 234	0.32 110	0.21 142	0.15 279	0.21 126	0.16 69	0.38 204	0.34 221	0.21 107	0.28 146	0.20 113	0.15 109	0.24 109	0.19 201	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.08 171

GES	0.22 213	0.12 133	0.42 248	0.20 101	0.14 231	0.27 235	0.19 187	0.49 316	0.33 212	0.30 227	0.36 243	0.25 174	0.23 227	0.29 204	0.22 257	0.10 269	0.08 294	0.08 110	0.07 93	0.10 251	0.11 311

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 87	0.14 234	0.32 110	0.20 101	0.09 15	0.19 72	0.17 104	0.32 124	0.30 180	0.25 139	0.33 213	0.20 113	0.17 149	0.19 50	0.15 100	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.07 66	0.05 3

CFNet-RSSM	0.17 87	0.10 48	0.40 216	0.20 101	0.11 68	0.20 100	0.15 46	0.36 188	0.30 180	0.23 117	0.21 92	0.26 195	0.15 109	0.20 58	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.05 3

Gwc-CoAtRS	0.17 87	0.10 48	0.37 175	0.20 101	0.12 121	0.19 72	0.15 46	0.32 124	0.28 149	0.23 117	0.23 104	0.27 204	0.15 109	0.20 58	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

ACVNet	0.23 230	0.13 192	0.35 144	0.18 19	0.15 279	0.27 235	0.23 312	0.39 216	0.44 335	0.28 170	0.41 295	0.38 312	0.26 274	0.27 175	0.32 345	0.08 150	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.10 251	0.07 106

acv_ft	0.25 285	0.13 192	0.40 216	0.23 244	0.19 368	0.34 336	0.21 262	0.45 279	0.44 335	0.38 346	0.41 295	0.38 312	0.27 293	0.27 175	0.35 360	0.08 150	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.11 296	0.07 106

HSM-Net_RVC	0.27 307	0.11 101	0.42 248	0.19 48	0.11 68	0.34 336	0.20 233	0.62 439	0.43 320	0.40 371	0.43 323	0.50 393	0.26 274	0.76 418	0.22 257	0.08 150	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.08 126	0.08 171
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.31 354	0.22 375	0.50 317	0.23 244	0.14 231	0.30 289	0.24 334	0.47 297	0.54 410	0.38 346	0.60 416	0.43 352	0.29 323	0.87 444	0.40 384	0.11 303	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.09 189	0.09 225

HSM	0.28 327	0.16 291	0.35 144	0.20 101	0.15 279	0.33 323	0.19 187	0.53 365	0.37 259	0.36 328	0.38 264	0.67 447	0.31 347	0.89 448	0.23 275	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.08 126	0.08 171

FACV-RUCA	0.21 183	0.15 267	0.32 110	0.23 244	0.23 419	0.26 225	0.19 187	0.39 216	0.34 221	0.25 139	0.32 192	0.21 124	0.24 245	0.24 109	0.19 201	0.10 269	0.07 213	0.15 398	0.08 163	0.16 381	0.13 347

UGAM-zero	0.23 230	0.10 48	0.54 339	0.19 48	0.13 190	0.21 126	0.14 26	0.44 269	0.22 70	0.28 170	0.28 146	0.51 397	0.33 357	0.65 380	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.08 163	0.06 13	0.07 106

rvit_stereo_0083	0.16 71	0.12 133	0.26 54	0.21 142	0.13 190	0.17 35	0.17 104	0.22 18	0.34 221	0.16 63	0.21 92	0.19 105	0.16 123	0.21 77	0.16 123	0.11 303	0.10 350	0.10 252	0.08 163	0.09 189	0.07 106

rvit_stereo_0081_aga	0.16 71	0.14 234	0.28 73	0.21 142	0.13 190	0.19 72	0.17 104	0.23 31	0.24 102	0.17 74	0.21 92	0.19 105	0.13 78	0.19 50	0.14 78	0.11 303	0.08 294	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.07 106

rvit_stereo_0081	0.16 71	0.11 101	0.24 36	0.21 142	0.12 121	0.16 24	0.17 104	0.22 18	0.33 212	0.16 63	0.18 58	0.18 91	0.14 96	0.20 58	0.16 123	0.11 303	0.08 294	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.07 106

rvit_stereo_0082	0.16 71	0.11 101	0.24 36	0.21 142	0.12 121	0.16 24	0.17 104	0.22 18	0.33 212	0.16 63	0.18 58	0.18 91	0.14 96	0.20 58	0.16 123	0.11 303	0.08 294	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.07 106

rvit_stereo_0080	0.15 57	0.13 192	0.25 46	0.19 48	0.13 190	0.15 11	0.20 233	0.28 75	0.24 102	0.15 42	0.17 50	0.19 105	0.13 78	0.19 50	0.15 100	0.11 303	0.08 294	0.08 110	0.08 163	0.10 251	0.07 106

test_sample3	0.23 230	0.12 133	0.43 259	0.19 48	0.12 121	0.32 312	0.20 233	0.50 324	0.34 221	0.31 244	0.33 213	0.29 229	0.22 216	0.53 320	0.22 257	0.10 269	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.10 251	0.10 278

CAS++	0.16 71	0.12 133	0.27 62	0.18 19	0.12 121	0.17 35	0.15 46	0.42 252	0.24 102	0.19 93	0.18 58	0.13 25	0.10 21	0.21 77	0.12 20	0.12 339	0.10 350	0.11 306	0.08 163	0.10 251	0.09 225
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 285	0.12 133	0.40 216	0.19 48	0.10 36	0.27 235	0.19 187	0.51 339	0.45 346	0.34 297	0.41 295	0.31 256	0.26 274	0.58 347	0.28 316	0.10 269	0.07 213	0.08 110	0.08 163	0.09 189	0.09 225

tta	0.24 258	0.12 133	0.40 216	0.19 48	0.10 36	0.27 235	0.19 187	0.51 339	0.45 346	0.34 297	0.41 295	0.31 256	0.26 274	0.58 347	0.28 316	0.10 269	0.07 213	0.08 110	0.08 163	0.08 126	0.07 106

MyStereo07	0.16 71	0.12 133	0.26 54	0.22 200	0.14 231	0.25 207	0.23 312	0.29 86	0.21 59	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.13 78	0.25 140	0.13 50	0.07 37	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.08 171

MyStereo06	0.20 163	0.12 133	0.57 352	0.21 142	0.14 231	0.25 207	0.23 312	0.40 226	0.21 59	0.30 227	0.24 116	0.31 256	0.18 172	0.22 91	0.18 172	0.07 37	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.08 171

MyStereo05	0.23 230	0.12 133	0.57 352	0.21 142	0.14 231	0.25 207	0.23 312	0.48 308	0.52 402	0.31 244	0.23 104	0.25 174	0.22 216	0.30 218	0.21 237	0.07 37	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.08 171

MyStereo04	0.23 230	0.12 133	0.55 345	0.22 200	0.14 231	0.25 207	0.23 312	0.49 316	0.52 402	0.28 170	0.23 104	0.27 204	0.23 227	0.30 218	0.22 257	0.07 37	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.08 171

whm_eth	0.15 57	0.13 192	0.25 46	0.19 48	0.13 190	0.15 11	0.20 233	0.28 75	0.24 102	0.15 42	0.17 50	0.19 105	0.13 78	0.19 50	0.15 100	0.11 303	0.08 294	0.08 110	0.08 163	0.10 251	0.07 106

IGEV_Zeroshot_test	0.18 110	0.10 48	0.65 385	0.20 101	0.12 121	0.19 72	0.15 46	0.34 146	0.19 30	0.28 170	0.22 101	0.27 204	0.13 78	0.23 100	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.06 41

MIF-Stereo (partial)	0.16 71	0.10 48	0.34 134	0.21 142	0.15 279	0.15 11	0.13 11	0.28 75	0.25 115	0.17 74	0.26 134	0.15 61	0.16 123	0.25 140	0.17 152	0.09 223	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.09 189	0.08 171

MIM_Stereo	0.18 110	0.12 133	0.38 194	0.20 101	0.11 68	0.17 35	0.14 26	0.35 170	0.25 115	0.27 160	0.35 233	0.23 154	0.13 78	0.27 175	0.16 123	0.06 2	0.07 213	0.08 110	0.08 163	0.08 126	0.06 41

PCWNet_CMD	0.23 230	0.13 192	0.48 302	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.16 69	0.46 290	0.46 361	0.29 197	0.36 243	0.37 304	0.24 245	0.28 188	0.20 215	0.09 223	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.11 296	0.09 225

AEACV	0.13 14	0.09 22	0.23 29	0.18 19	0.19 368	0.19 72	0.16 69	0.23 31	0.14 4	0.13 20	0.17 50	0.13 25	0.16 123	0.16 14	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.08 163	0.07 66	0.06 41

4D-IteraStereo	0.17 87	0.16 291	0.50 317	0.21 142	0.14 231	0.19 72	0.17 104	0.28 75	0.28 149	0.23 117	0.20 80	0.20 113	0.11 35	0.19 50	0.14 78	0.06 2	0.04 1	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.06 41

CBFPSM	0.27 307	0.16 291	0.67 390	0.20 101	0.14 231	0.38 368	0.25 350	0.40 226	0.36 248	0.33 278	0.36 243	0.56 412	0.38 386	0.32 231	0.38 369	0.08 150	0.08 294	0.07 36	0.08 163	0.09 189	0.11 311

iinet-f	0.30 347	0.18 321	1.03 462	0.20 101	0.15 279	0.44 401	0.22 287	0.45 279	0.37 259	0.35 313	0.44 334	0.41 340	0.34 366	0.34 244	0.40 384	0.10 269	0.09 328	0.08 110	0.08 163	0.13 347	0.11 311

DCRE	0.20 163	0.13 192	0.40 216	0.21 142	0.15 279	0.20 100	0.19 187	0.30 103	0.27 134	0.22 112	0.80 452	0.23 154	0.16 123	0.23 100	0.15 100	0.07 37	0.07 213	0.07 36	0.08 163	0.07 66	0.06 41

TestStereo1	0.21 183	0.16 291	0.32 110	0.26 361	0.13 190	0.26 225	0.27 367	0.40 226	0.36 248	0.29 197	0.39 277	0.22 134	0.21 203	0.33 238	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.07 106

DisPM	0.19 148	0.10 48	0.35 144	0.23 244	0.13 190	0.18 48	0.20 233	0.29 86	0.29 168	0.33 278	0.34 222	0.23 154	0.16 123	0.33 238	0.16 123	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.07 66	0.11 311

IER	0.23 230	0.12 133	0.39 208	0.20 101	0.14 231	0.31 304	0.19 187	0.42 252	0.36 248	0.33 278	0.40 287	0.32 265	0.33 357	0.29 204	0.22 257	0.09 223	0.07 213	0.08 110	0.08 163	0.09 189	0.08 171

RAFT_CTSACE	0.21 183	0.16 291	0.41 239	0.25 329	0.15 279	0.22 151	0.24 334	0.32 124	0.28 149	0.33 278	0.51 378	0.29 229	0.17 149	0.32 231	0.13 50	0.06 2	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.06 41

CRFU-Net	0.28 327	0.14 234	0.45 278	0.25 329	0.15 279	0.45 406	0.23 312	0.50 324	0.30 180	0.43 395	0.41 295	0.48 382	0.46 421	0.43 279	0.29 326	0.11 303	0.10 350	0.09 182	0.08 163	0.10 251	0.10 278

NINENet	0.25 285	0.15 267	0.37 175	0.23 244	0.16 309	0.43 399	0.17 104	0.60 426	0.46 361	0.32 267	0.37 252	0.32 265	0.20 196	0.42 277	0.21 237	0.10 269	0.10 350	0.12 342	0.08 163	0.11 296	0.10 278

SA-5K	0.21 183	0.16 291	0.32 110	0.26 361	0.13 190	0.26 225	0.27 367	0.40 226	0.36 248	0.29 197	0.39 277	0.22 134	0.21 203	0.33 238	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.07 106

CSP-Net	0.27 307	0.15 267	0.30 90	0.21 142	0.14 231	0.44 401	0.24 334	0.50 324	0.40 297	0.41 380	0.43 323	0.42 348	0.26 274	0.66 385	0.28 316	0.12 339	0.08 294	0.08 110	0.08 163	0.10 251	0.09 225

iRaft-Stereo_20w	0.19 148	0.10 48	0.46 286	0.19 48	0.13 190	0.25 207	0.19 187	0.52 354	0.19 30	0.29 197	0.21 92	0.22 134	0.20 196	0.28 188	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.08 163	0.08 126	0.08 171

dd	0.22 213	0.26 400	0.40 216	0.22 200	0.12 121	0.25 207	0.21 262	0.32 124	0.44 335	0.29 197	0.28 146	0.25 174	0.16 123	0.30 218	0.25 295	0.12 339	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.11 296	0.09 225

GLC_STEREO	0.15 57	0.10 48	0.24 36	0.21 142	0.09 15	0.17 35	0.15 46	0.23 31	0.27 134	0.17 74	0.20 80	0.17 81	0.11 35	0.23 100	0.16 123	0.07 37	0.09 328	0.09 182	0.08 163	0.07 66	0.06 41

AASNet	0.27 307	0.19 337	0.49 307	0.26 361	0.17 329	0.34 336	0.20 233	0.62 439	0.48 375	0.35 313	0.40 287	0.32 265	0.25 265	0.28 188	0.34 356	0.11 303	0.09 328	0.10 252	0.08 163	0.13 347	0.11 311

GMOStereo	0.18 110	0.14 234	0.30 90	0.22 200	0.12 121	0.20 100	0.27 367	0.26 50	0.28 149	0.31 244	0.32 192	0.26 195	0.17 149	0.15 7	0.12 20	0.07 37	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.05 3

error version	0.18 110	0.14 234	0.30 90	0.22 200	0.12 121	0.20 100	0.27 367	0.26 50	0.28 149	0.31 244	0.32 192	0.26 195	0.17 149	0.15 7	0.12 20	0.07 37	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.05 3

test-v	0.18 110	0.14 234	0.30 90	0.22 200	0.12 121	0.20 100	0.27 367	0.26 50	0.28 149	0.31 244	0.32 192	0.26 195	0.17 149	0.15 7	0.12 20	0.07 37	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.05 3

test-3	0.16 71	0.09 22	0.31 104	0.21 142	0.11 68	0.18 48	0.16 69	0.30 103	0.27 134	0.26 151	0.16 43	0.22 134	0.12 52	0.26 156	0.18 172	0.06 2	0.04 1	0.08 110	0.08 163	0.06 13	0.06 41

test_1	0.16 71	0.09 22	0.31 104	0.21 142	0.11 68	0.18 48	0.16 69	0.30 103	0.27 134	0.25 139	0.16 43	0.22 134	0.12 52	0.26 156	0.18 172	0.06 2	0.04 1	0.08 110	0.08 163	0.06 13	0.06 41

CrosDoStereo	0.31 354	0.10 48	0.49 307	0.18 19	0.12 121	0.22 151	1.11 503	0.34 146	0.37 259	0.38 346	0.61 422	0.28 219	0.46 421	0.61 359	0.57 424	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.07 106

Patchmatch Stereo++	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.14 26	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.17 149	0.26 156	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171
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
NF-Stereo	0.20 163	0.10 48	0.35 144	0.24 292	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.38 204	0.32 200	0.28 170	0.30 171	0.22 134	0.16 123	0.51 308	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.13 347

OCTAStereo	0.20 163	0.10 48	0.35 144	0.24 292	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.38 204	0.32 200	0.28 170	0.30 171	0.22 134	0.16 123	0.51 308	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.13 347

PSM-adaLoss	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.16 69	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.18 172	0.24 109	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

FTStereo	0.28 327	0.10 48	0.43 259	0.23 244	0.13 190	0.21 126	0.53 468	0.34 146	0.26 124	0.38 346	0.95 464	0.30 245	0.56 443	0.32 231	0.18 172	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.07 66	0.19 418

ROB_FTStereo_v2	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.16 69	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.17 149	0.24 109	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

ROB_FTStereo	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.14 26	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.28 146	0.25 174	0.17 149	0.24 109	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

HUI-Stereo	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.14 26	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.28 146	0.25 174	0.17 149	0.22 91	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

DeepStereo_LL	0.31 354	0.10 48	0.49 307	0.18 19	0.12 121	0.22 151	1.11 503	0.34 146	0.37 259	0.38 346	0.61 422	0.28 219	0.46 421	0.61 359	0.57 424	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.07 106

DEmStereo	0.26 300	0.09 22	0.47 294	0.19 48	0.12 121	0.30 289	0.25 350	0.28 75	0.36 248	0.36 328	0.58 409	0.25 174	0.48 430	0.53 320	0.44 398	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.06 13	0.07 106

SST-Stereo	0.21 183	0.10 48	0.37 175	0.24 292	0.13 190	0.19 72	0.17 104	0.31 114	0.24 102	0.34 297	0.33 213	0.29 229	0.25 265	0.56 338	0.17 152	0.08 150	0.05 8	0.10 252	0.08 163	0.09 189	0.07 106

RAFT_R40	0.21 183	0.10 48	0.37 175	0.24 292	0.13 190	0.18 48	0.18 146	0.31 114	0.29 168	0.33 278	0.33 213	0.30 245	0.24 245	0.55 328	0.18 172	0.08 150	0.05 8	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.07 106

DRaft	0.24 258	0.10 48	0.34 134	0.18 19	0.12 121	0.28 251	0.23 312	0.33 138	0.39 282	0.38 346	0.61 422	0.21 124	0.41 398	0.48 295	0.42 393	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.08 171

RE-Stereo	0.20 163	0.10 48	0.35 144	0.24 292	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.38 204	0.32 200	0.28 170	0.30 171	0.22 134	0.16 123	0.51 308	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.13 347

Pruner-Stereo	0.19 148	0.11 101	0.34 134	0.29 409	0.12 121	0.19 72	0.17 104	0.31 114	0.29 168	0.33 278	0.32 192	0.25 174	0.15 109	0.24 109	0.21 237	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.09 225

TVStereo	0.20 163	0.10 48	0.35 144	0.24 292	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.38 204	0.32 200	0.28 170	0.30 171	0.22 134	0.16 123	0.51 308	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.13 347

iGMRVC	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.15 46	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.17 149	0.27 175	0.17 152	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

IRAFT_RVC	0.22 213	0.12 133	0.39 208	0.26 361	0.11 68	0.18 48	0.24 334	0.40 226	0.37 259	0.31 244	0.30 171	0.29 229	0.24 245	0.55 328	0.22 257	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.07 106

iRAFT	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.14 26	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.17 149	0.26 156	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

test-2	0.18 110	0.14 234	0.30 90	0.22 200	0.12 121	0.20 100	0.27 367	0.26 50	0.28 149	0.31 244	0.32 192	0.26 195	0.17 149	0.15 7	0.12 20	0.07 37	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.05 3

RAFT-IKP	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.15 46	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.18 172	0.25 140	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

ICVP	0.23 230	0.13 192	0.44 267	0.26 361	0.14 231	0.29 272	0.25 350	0.45 279	0.33 212	0.29 197	0.43 323	0.35 293	0.25 265	0.26 156	0.23 275	0.12 339	0.09 328	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.10 278
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 307	0.20 349	0.44 267	0.27 388	0.16 309	0.33 323	0.25 350	0.56 397	0.54 410	0.34 297	0.38 264	0.34 279	0.25 265	0.51 308	0.28 316	0.12 339	0.08 294	0.09 182	0.08 163	0.11 296	0.11 311

sAnonymous2	0.20 163	0.21 363	0.58 357	0.24 292	0.17 329	0.22 151	0.19 187	0.34 146	0.28 149	0.17 74	0.19 65	0.17 81	0.16 123	0.17 21	0.14 78	0.10 269	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.23 437	0.17 396

CroCo_RVC	0.20 163	0.21 363	0.58 357	0.24 292	0.17 329	0.22 151	0.19 187	0.34 146	0.28 149	0.17 74	0.19 65	0.17 81	0.16 123	0.17 21	0.14 78	0.10 269	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.23 437	0.17 396

CFNet_pseudo	0.23 230	0.13 192	0.47 294	0.19 48	0.13 190	0.26 225	0.16 69	0.44 269	0.44 335	0.29 197	0.37 252	0.38 312	0.23 227	0.29 204	0.21 237	0.09 223	0.06 106	0.11 306	0.08 163	0.11 296	0.09 225

RALAANet	0.19 148	0.18 321	0.37 175	0.23 244	0.14 231	0.23 172	0.13 11	0.37 198	0.29 168	0.28 170	0.26 134	0.25 174	0.15 109	0.26 156	0.18 172	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.06 41

XX-Stereo	0.21 183	0.10 48	0.83 427	0.26 361	0.17 329	0.23 172	0.13 11	0.40 226	0.18 21	0.20 96	0.41 295	0.31 256	0.10 21	0.32 231	0.12 20	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.05 3

222	0.41 414	0.10 48	0.29 83	0.19 48	0.11 68	0.36 356	0.20 233	0.57 405	0.39 282	0.35 313	0.44 334	0.30 245	0.27 293	0.55 328	3.56 507	0.11 303	0.07 213	0.08 110	0.08 163	0.09 189	0.09 225

test_xeample3	0.16 71	0.11 101	0.56 349	0.19 48	0.12 121	0.20 100	0.18 146	0.35 170	0.20 47	0.16 63	0.12 11	0.13 25	0.12 52	0.24 109	0.15 100	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.08 163	0.07 66	0.07 106

xxxx	0.34 376	0.10 48	0.29 83	0.19 48	0.11 68	0.37 361	0.20 233	0.58 413	0.38 273	0.29 197	0.42 311	0.38 312	0.24 245	0.46 289	2.20 500	0.11 303	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.09 225

test_xeample	0.34 376	0.10 48	0.29 83	0.19 48	0.11 68	0.33 323	0.23 312	0.55 382	0.38 273	0.32 267	0.45 346	0.29 229	0.26 274	0.57 341	2.24 502	0.10 269	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.09 225

AFF-stereo	0.18 110	0.15 267	0.32 110	0.21 142	0.10 36	0.18 48	0.18 146	0.33 138	0.27 134	0.25 139	0.37 252	0.25 174	0.17 149	0.24 109	0.15 100	0.06 2	0.05 8	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.05 3

GMStereo	0.19 148	0.25 389	0.40 216	0.21 142	0.12 121	0.22 151	0.19 187	0.29 86	0.40 297	0.25 139	0.23 104	0.16 74	0.15 109	0.25 140	0.19 201	0.09 223	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.10 251	0.08 171
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.28 327	0.14 234	0.69 396	0.23 244	0.20 384	0.44 401	0.22 287	0.50 324	0.40 297	0.34 297	0.39 277	0.43 352	0.33 357	0.40 272	0.31 340	0.09 223	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

DMCA	0.22 213	0.14 234	0.36 164	0.22 200	0.14 231	0.27 235	0.20 233	0.43 264	0.38 273	0.31 244	0.32 192	0.33 272	0.24 245	0.24 109	0.28 316	0.11 303	0.08 294	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.11 311

SuperB	0.49 437	0.28 410	2.23 493	0.23 244	0.15 279	0.41 384	0.32 404	0.47 297	0.82 463	0.43 395	0.50 372	0.33 272	0.45 415	0.68 390	1.08 468	0.10 269	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.98 500	0.14 366

MSMDNet	0.23 230	0.13 192	0.48 302	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.16 69	0.46 290	0.46 361	0.29 197	0.36 243	0.37 304	0.24 245	0.28 188	0.20 215	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.11 296	0.09 225

ccs_rob	0.23 230	0.13 192	0.47 294	0.20 101	0.13 190	0.26 225	0.17 104	0.44 269	0.44 335	0.29 197	0.37 252	0.38 312	0.23 227	0.29 204	0.21 237	0.09 223	0.06 106	0.11 306	0.08 163	0.11 296	0.09 225

AdaStereo	0.24 258	0.16 291	0.37 175	0.24 292	0.12 121	0.32 312	0.17 104	0.54 372	0.42 314	0.33 278	0.38 264	0.35 293	0.21 203	0.30 218	0.22 257	0.14 379	0.06 106	0.13 362	0.08 163	0.11 296	0.08 171
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.
DISCO	0.32 363	0.13 192	0.51 328	0.25 329	0.16 309	0.48 419	0.25 350	0.50 324	0.57 421	0.37 333	0.45 346	0.62 431	0.36 374	0.64 374	0.49 412	0.09 223	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.12 332	0.11 311

HI	0.20 163	0.13 192	0.33 125	0.18 19	0.15 279	0.17 35	0.16 69	0.34 146	0.21 59	0.37 333	0.39 277	0.36 298	0.24 245	0.29 204	0.21 237	0.06 2	0.05 8	0.08 110	0.09 247	0.09 189	0.07 106

CoSv	0.20 163	0.13 192	0.33 125	0.18 19	0.15 279	0.17 35	0.16 69	0.34 146	0.21 59	0.37 333	0.39 277	0.36 298	0.24 245	0.29 204	0.21 237	0.06 2	0.05 8	0.08 110	0.09 247	0.09 189	0.07 106

tg	0.16 71	0.11 101	0.25 46	0.21 142	0.11 68	0.23 172	0.15 46	0.34 146	0.24 102	0.20 96	0.25 124	0.19 105	0.12 52	0.24 109	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.09 247	0.08 126	0.07 106

PAM_32	0.23 230	0.10 48	0.63 377	0.21 142	0.14 231	0.33 323	0.19 187	0.36 188	0.23 88	0.29 197	0.28 146	0.56 412	0.28 308	0.27 175	0.18 172	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.09 247	0.07 66	0.09 225

PAM	0.23 230	0.10 48	0.63 377	0.22 200	0.15 279	0.34 336	0.21 262	0.37 198	0.22 70	0.31 244	0.27 141	0.55 409	0.26 274	0.26 156	0.17 152	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.09 247	0.07 66	0.09 225

DDVS	0.25 285	0.15 267	0.39 208	0.24 292	0.17 329	0.34 336	0.21 262	0.41 238	0.30 180	0.33 278	0.41 295	0.48 382	0.21 203	0.52 314	0.27 312	0.11 303	0.09 328	0.11 306	0.09 247	0.13 347	0.14 366

ACV-stereo	0.29 338	0.18 321	0.79 418	0.23 244	0.16 309	0.47 414	0.19 187	0.36 188	0.34 221	0.29 197	0.33 213	0.67 447	0.42 406	0.54 326	0.30 334	0.10 269	0.09 328	0.09 182	0.09 247	0.10 251	0.11 311

rvit_stereo_ft	0.17 87	0.14 234	0.30 90	0.25 329	0.14 231	0.17 35	0.21 262	0.28 75	0.26 124	0.16 63	0.19 65	0.20 113	0.16 123	0.22 91	0.17 152	0.11 303	0.07 213	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.07 106

test_sample5	0.24 258	0.13 192	0.42 248	0.21 142	0.12 121	0.30 289	0.21 262	0.50 324	0.34 221	0.32 267	0.41 295	0.29 229	0.23 227	0.55 328	0.21 237	0.10 269	0.07 213	0.10 252	0.09 247	0.11 296	0.10 278

test_sample4	0.24 258	0.13 192	0.43 259	0.20 101	0.12 121	0.32 312	0.21 262	0.51 339	0.34 221	0.31 244	0.37 252	0.28 219	0.23 227	0.53 320	0.21 237	0.10 269	0.07 213	0.10 252	0.09 247	0.11 296	0.10 278

xx1	0.20 163	0.14 234	0.38 194	0.23 244	0.11 68	0.31 304	0.19 187	0.35 170	0.47 366	0.17 74	0.19 65	0.28 219	0.24 245	0.28 188	0.11 6	0.08 150	0.05 8	0.10 252	0.09 247	0.09 189	0.09 225

mmm	0.21 183	0.12 133	0.31 104	0.22 200	0.12 121	0.28 251	0.21 262	0.41 238	0.27 134	0.29 197	0.38 264	0.29 229	0.24 245	0.29 204	0.22 257	0.09 223	0.07 213	0.11 306	0.09 247	0.10 251	0.09 225

DualNet	0.24 258	0.13 192	0.42 248	0.21 142	0.12 121	0.30 289	0.21 262	0.50 324	0.34 221	0.33 278	0.43 323	0.29 229	0.23 227	0.55 328	0.21 237	0.10 269	0.07 213	0.10 252	0.09 247	0.11 296	0.10 278

CASnet	0.14 32	0.12 133	0.22 23	0.22 200	0.08 4	0.16 24	0.15 46	0.27 60	0.25 115	0.22 112	0.20 80	0.15 61	0.11 35	0.17 21	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.11 306	0.09 247	0.08 126	0.05 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.24 258	0.13 192	0.50 317	0.20 101	0.15 279	0.28 251	0.17 104	0.49 316	0.45 346	0.32 267	0.42 311	0.39 324	0.22 216	0.31 225	0.21 237	0.11 303	0.08 294	0.12 342	0.09 247	0.12 332	0.11 311

LL-Strereo2	0.18 110	0.18 321	0.39 208	0.22 200	0.12 121	0.24 193	0.13 11	0.31 114	0.23 88	0.24 131	0.20 80	0.24 166	0.12 52	0.26 156	0.15 100	0.06 2	0.06 106	0.12 342	0.09 247	0.08 126	0.07 106

LL-Strereo	0.29 338	0.25 389	0.58 357	0.25 329	0.21 391	0.23 172	0.24 334	0.55 382	0.42 314	0.34 297	0.32 192	0.41 340	0.40 394	0.94 457	0.23 275	0.08 150	0.07 213	0.11 306	0.09 247	0.09 189	0.09 225

gwcnet-sp	0.24 258	0.13 192	0.63 377	0.22 200	0.14 231	0.34 336	0.22 287	0.44 269	0.39 282	0.35 313	0.34 222	0.27 204	0.27 293	0.35 253	0.25 295	0.09 223	0.08 294	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.09 225

scenet	0.24 258	0.13 192	0.63 377	0.22 200	0.14 231	0.34 336	0.22 287	0.44 269	0.39 282	0.35 313	0.34 222	0.27 204	0.27 293	0.35 253	0.25 295	0.09 223	0.08 294	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.09 225

CASS	0.21 183	0.15 267	0.32 110	0.26 361	0.11 68	0.28 251	0.19 187	0.39 216	0.30 180	0.32 267	0.34 222	0.25 174	0.24 245	0.25 140	0.20 215	0.13 356	0.08 294	0.11 306	0.09 247	0.11 296	0.11 311
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 258	0.13 192	0.63 377	0.22 200	0.14 231	0.34 336	0.22 287	0.44 269	0.39 282	0.35 313	0.34 222	0.27 204	0.27 293	0.35 253	0.25 295	0.09 223	0.08 294	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.09 225

qqq	0.20 163	0.12 133	0.31 104	0.20 101	0.11 68	0.23 172	0.19 187	0.41 238	0.27 134	0.24 131	0.28 146	0.28 219	0.24 245	0.34 244	0.22 257	0.08 150	0.07 213	0.10 252	0.09 247	0.09 189	0.09 225

Wz-Net-LNSev	0.34 376	0.29 417	0.91 444	0.26 361	0.21 391	0.47 414	0.31 399	0.54 372	0.54 410	0.44 401	0.52 386	0.50 393	0.35 370	0.39 267	0.39 377	0.11 303	0.11 371	0.10 252	0.09 247	0.14 362	0.13 347

test_5	0.23 230	0.19 337	0.38 194	0.26 361	0.18 350	0.25 207	0.29 385	0.40 226	0.37 259	0.29 197	0.40 287	0.25 174	0.22 216	0.34 244	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.09 247	0.10 251	0.10 278

test_4	0.18 110	0.12 133	0.34 134	0.23 244	0.12 121	0.18 48	0.22 287	0.26 50	0.24 102	0.24 131	0.47 362	0.22 134	0.13 78	0.24 109	0.16 123	0.06 2	0.05 8	0.09 182	0.09 247	0.07 66	0.05 3

AACVNet	0.26 300	0.16 291	0.37 175	0.22 200	0.14 231	0.29 272	0.19 187	0.41 238	0.31 192	0.38 346	0.42 311	0.43 352	0.28 308	0.73 405	0.25 295	0.11 303	0.08 294	0.11 306	0.09 247	0.13 347	0.11 311

ADLNet2	0.30 347	0.17 307	0.72 406	0.23 244	0.17 329	0.36 356	0.24 334	0.52 354	0.51 395	0.32 267	0.38 264	0.45 367	0.30 333	0.69 392	0.35 360	0.10 269	0.08 294	0.09 182	0.09 247	0.12 332	0.10 278

PSM-softLoss	0.21 183	0.10 48	0.39 208	0.24 292	0.12 121	0.20 100	0.18 146	0.38 204	0.26 124	0.29 197	0.32 192	0.24 166	0.16 123	0.52 314	0.20 215	0.09 223	0.06 106	0.10 252	0.09 247	0.08 126	0.12 333

KMStereo	0.21 183	0.10 48	0.39 208	0.24 292	0.12 121	0.20 100	0.18 146	0.38 204	0.26 124	0.29 197	0.32 192	0.24 166	0.16 123	0.52 314	0.20 215	0.09 223	0.06 106	0.10 252	0.09 247	0.08 126	0.12 333

THIR-Stereo	0.29 338	0.12 133	0.41 239	0.19 48	0.11 68	0.28 251	0.72 481	0.32 124	0.35 236	0.37 333	0.65 429	0.34 279	0.50 433	0.57 341	0.45 401	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.09 247	0.07 66	0.07 106

GrayStereo	0.25 285	0.09 22	0.32 110	0.26 361	0.13 190	0.23 172	0.47 458	0.34 146	0.30 180	0.39 361	0.47 362	0.30 245	0.79 467	0.29 204	0.16 123	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.09 247	0.07 66	0.13 347

GMM-Stereo	0.21 183	0.10 48	0.43 259	0.23 244	0.13 190	0.24 193	0.25 350	0.37 198	0.27 134	0.30 227	0.45 346	0.27 204	0.21 203	0.31 225	0.17 152	0.07 37	0.05 8	0.10 252	0.09 247	0.08 126	0.19 418

iRaftStereo_RVC	0.16 71	0.12 133	0.26 54	0.21 142	0.11 68	0.20 100	0.17 104	0.32 124	0.23 88	0.20 96	0.25 124	0.18 91	0.12 52	0.20 58	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.09 247	0.08 126	0.07 106

sCroCo_RVC	0.18 110	0.14 234	0.49 307	0.27 388	0.18 350	0.22 151	0.17 104	0.27 60	0.23 88	0.14 37	0.22 101	0.17 81	0.14 96	0.21 77	0.15 100	0.10 269	0.11 371	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.09 225

SFCPSM	0.22 213	0.10 48	0.51 328	0.21 142	0.14 231	0.34 336	0.22 287	0.55 382	0.39 282	0.29 197	0.32 192	0.23 154	0.21 203	0.27 175	0.19 201	0.09 223	0.07 213	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.08 171

MMNet	0.27 307	0.14 234	0.49 307	0.24 292	0.17 329	0.47 414	0.22 287	0.45 279	0.51 395	0.39 361	0.41 295	0.36 298	0.33 357	0.39 267	0.34 356	0.08 150	0.07 213	0.09 182	0.09 247	0.10 251	0.08 171

FENet	0.21 183	0.11 101	0.45 278	0.21 142	0.12 121	0.26 225	0.17 104	0.41 238	0.35 236	0.30 227	0.31 185	0.29 229	0.23 227	0.26 156	0.23 275	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.09 225

HGLStereo	0.27 307	0.14 234	0.46 286	0.24 292	0.21 391	0.33 323	0.23 312	0.50 324	0.42 314	0.35 313	0.48 368	0.41 340	0.33 357	0.45 286	0.33 352	0.11 303	0.10 350	0.09 182	0.09 247	0.10 251	0.12 333

GANet-RSSM	0.24 258	0.14 234	0.36 164	0.21 142	0.14 231	0.27 235	0.21 262	0.45 279	0.33 212	0.29 197	0.39 277	0.39 324	0.28 308	0.58 347	0.23 275	0.11 303	0.07 213	0.09 182	0.09 247	0.10 251	0.09 225

RASNet	0.28 327	0.14 234	0.44 267	0.22 200	0.18 350	0.32 312	0.19 187	0.48 308	0.38 273	0.29 197	0.43 323	0.47 375	0.37 382	0.79 428	0.36 366	0.09 223	0.07 213	0.07 36	0.09 247	0.07 66	0.07 106

PWCDC_ROB	0.38 401	0.30 423	0.60 363	0.33 435	0.20 384	0.42 391	0.19 187	0.58 413	0.89 470	0.42 389	1.26 477	0.36 298	0.34 366	0.50 303	0.38 369	0.18 428	0.11 371	0.11 306	0.09 247	0.19 417	0.13 347

DCVSM-stereo	0.24 258	0.13 192	0.52 332	0.20 101	0.14 231	0.26 225	0.13 11	0.34 146	0.34 221	0.41 380	0.33 213	0.47 375	0.29 323	0.30 218	0.22 257	0.10 269	0.10 350	0.11 306	0.10 288	0.12 332	0.15 377

ITSA-stereo	0.25 285	0.15 267	0.33 125	0.23 244	0.11 68	0.27 235	0.18 146	0.56 397	0.59 424	0.31 244	0.32 192	0.33 272	0.28 308	0.49 300	0.30 334	0.11 303	0.08 294	0.11 306	0.10 288	0.11 296	0.13 347

test_sample6	0.25 285	0.13 192	0.41 239	0.21 142	0.11 68	0.30 289	0.22 287	0.51 339	0.35 236	0.33 278	0.43 323	0.30 245	0.24 245	0.57 341	0.22 257	0.10 269	0.07 213	0.10 252	0.10 288	0.11 296	0.10 278

H2IRNET	0.18 110	0.13 192	0.35 144	0.21 142	0.12 121	0.20 100	0.15 46	0.27 60	0.30 180	0.17 74	0.31 185	0.25 174	0.20 196	0.24 109	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.09 182	0.10 288	0.09 189	0.06 41

DispNO	0.27 307	0.18 321	0.62 374	0.23 244	0.17 329	0.25 207	0.22 287	0.45 279	0.41 307	0.32 267	0.39 277	0.38 312	0.27 293	0.77 424	0.27 312	0.09 223	0.07 213	0.10 252	0.10 288	0.08 126	0.08 171

AE-Stereo	0.17 87	0.11 101	0.31 104	0.24 292	0.14 231	0.23 172	0.18 146	0.34 146	0.29 168	0.15 42	0.25 124	0.21 124	0.13 78	0.20 58	0.14 78	0.07 37	0.08 294	0.09 182	0.10 288	0.07 66	0.06 41

ffm	0.22 213	0.12 133	0.42 248	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.20 233	0.35 170	0.44 335	0.30 227	0.42 311	0.34 279	0.23 227	0.27 175	0.11 6	0.08 150	0.05 8	0.11 306	0.10 288	0.08 126	0.08 171

ff1	0.29 338	0.12 133	0.42 248	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.20 233	0.35 170	0.44 335	0.30 227	0.42 311	0.34 279	0.23 227	0.81 435	1.08 468	0.08 150	0.05 8	0.11 306	0.10 288	0.08 126	0.08 171

mmx	0.31 354	0.12 133	0.42 248	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.20 233	0.55 382	0.45 346	0.30 227	0.42 311	0.34 279	0.23 227	0.81 435	1.08 468	0.10 269	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.11 296	0.10 278

ttt	0.29 338	0.12 133	0.34 134	0.21 142	0.13 190	0.29 272	0.20 233	0.56 397	0.47 366	0.31 244	0.44 334	0.30 245	0.22 216	0.65 380	0.85 456	0.13 356	0.10 350	0.10 252	0.10 288	0.11 296	0.11 311

1111x	0.32 363	0.11 101	0.40 216	0.22 200	0.11 68	0.32 312	0.26 362	0.59 418	0.43 320	0.31 244	0.41 295	0.39 324	0.28 308	0.76 418	1.37 484	0.09 223	0.08 294	0.09 182	0.10 288	0.09 189	0.08 171

xxx	0.31 354	0.12 133	0.42 248	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.20 233	0.55 382	0.45 346	0.30 227	0.42 311	0.34 279	0.23 227	0.81 435	1.08 468	0.10 269	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.11 296	0.10 278

BUS	0.23 230	0.12 133	0.28 73	0.25 329	0.14 231	0.43 399	0.17 104	0.56 397	0.34 221	0.34 297	0.35 233	0.32 265	0.20 196	0.26 156	0.21 237	0.10 269	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.09 189	0.09 225

raft_robust	0.22 213	0.17 307	0.30 90	0.22 200	0.12 121	0.23 172	0.22 287	0.49 316	0.48 375	0.32 267	0.32 192	0.26 195	0.23 227	0.53 320	0.15 100	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.10 288	0.08 126	0.06 41

BSDual-CNN	0.23 230	0.12 133	0.28 73	0.25 329	0.14 231	0.35 351	0.21 262	0.56 397	0.34 221	0.34 297	0.35 233	0.38 312	0.24 245	0.26 156	0.21 237	0.10 269	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.09 189	0.09 225

hknet	0.25 285	0.14 234	0.40 216	0.25 329	0.15 279	0.35 351	0.21 262	0.56 397	0.37 259	0.34 297	0.35 233	0.43 352	0.27 293	0.37 261	0.21 237	0.09 223	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.09 189	0.09 225

psmg	0.23 230	0.12 133	0.28 73	0.21 142	0.14 231	0.35 351	0.23 312	0.51 339	0.34 221	0.35 313	0.38 264	0.38 312	0.24 245	0.26 156	0.21 237	0.10 269	0.08 294	0.10 252	0.10 288	0.09 189	0.08 171

test_3	0.18 110	0.11 101	0.32 110	0.24 292	0.11 68	0.22 151	0.25 350	0.31 114	0.31 192	0.25 139	0.18 58	0.23 154	0.13 78	0.25 140	0.19 201	0.06 2	0.05 8	0.09 182	0.10 288	0.07 66	0.06 41

PFNet+	0.20 163	0.10 48	0.37 175	0.21 142	0.12 121	0.17 35	0.19 187	0.29 86	0.34 221	0.33 278	0.32 192	0.24 166	0.16 123	0.32 231	0.17 152	0.10 269	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.08 126	0.12 333

LCNet	0.21 183	0.11 101	0.29 83	0.25 329	0.12 121	0.23 172	0.19 187	0.34 146	0.26 124	0.28 170	0.35 233	0.26 195	0.30 333	0.35 253	0.17 152	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.10 288	0.13 347	0.22 441

KYRaft	0.22 213	0.10 48	0.30 90	0.23 244	0.12 121	0.23 172	0.23 312	0.35 170	0.24 102	0.35 313	0.54 395	0.34 279	0.26 274	0.29 204	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.10 288	0.08 126	0.31 464

RAFT	0.21 183	0.17 307	0.32 110	0.24 292	0.12 121	0.25 207	0.27 367	0.35 170	0.28 149	0.33 278	0.33 213	0.38 312	0.22 216	0.29 204	0.17 152	0.08 150	0.08 294	0.11 306	0.10 288	0.10 251	0.06 41

Anonymous3	0.23 230	0.18 321	0.63 377	0.27 388	0.18 350	0.41 384	0.23 312	0.43 264	0.35 236	0.23 117	0.27 141	0.20 113	0.18 172	0.27 175	0.18 172	0.12 339	0.11 371	0.10 252	0.10 288	0.11 296	0.12 333

RAFT + AFF	0.27 307	0.23 382	0.50 317	0.25 329	0.17 329	0.30 289	0.33 414	0.52 354	0.40 297	0.28 170	0.30 171	0.30 245	0.31 347	0.62 367	0.24 286	0.09 223	0.10 350	0.11 306	0.10 288	0.11 296	0.11 311

EAI-Stereo	0.21 183	0.10 48	0.33 125	0.21 142	0.12 121	0.30 289	0.46 454	0.46 290	0.20 47	0.25 139	0.50 372	0.17 81	0.16 123	0.24 109	0.23 275	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.10 288	0.06 13	0.07 106

UPFNet	0.25 285	0.12 133	0.38 194	0.24 292	0.19 368	0.37 361	0.28 380	0.48 308	0.38 273	0.34 297	0.37 252	0.37 304	0.28 308	0.39 267	0.33 352	0.10 269	0.09 328	0.10 252	0.10 288	0.10 251	0.08 171

aanetorigin	0.39 406	0.29 417	1.09 465	0.24 292	0.19 368	0.28 251	0.37 427	0.33 138	0.47 366	0.94 471	0.82 454	0.52 401	0.54 439	0.49 300	0.50 417	0.11 303	0.09 328	0.10 252	0.10 288	0.16 381	0.15 377

EDNetEfficientorigin	7.51 512	0.52 469	140.47 530	0.25 329	0.17 329	0.42 391	0.29 385	0.47 297	1.03 478	1.28 486	1.02 467	0.83 462	0.84 473	0.75 413	0.99 464	0.10 269	0.09 328	0.12 342	0.10 288	0.21 428	0.22 441

ac_64	0.27 307	0.13 192	0.41 239	0.24 292	0.17 329	0.36 356	0.22 287	0.46 290	0.33 212	0.35 313	0.36 243	0.52 401	0.30 333	0.62 367	0.32 345	0.11 303	0.09 328	0.10 252	0.10 288	0.09 189	0.08 171

cf-r	0.24 258	0.15 267	0.44 267	0.21 142	0.14 231	0.27 235	0.22 287	0.42 252	0.40 297	0.30 227	0.42 311	0.42 348	0.26 274	0.43 279	0.25 295	0.11 303	0.06 106	0.08 110	0.10 288	0.08 126	0.08 171

hitnet-ft	0.29 338	0.17 307	0.40 216	0.19 48	0.14 231	0.39 376	0.23 312	0.44 269	0.41 307	0.36 328	0.46 355	0.53 405	0.34 366	0.76 418	0.32 345	0.14 379	0.10 350	0.13 362	0.10 288	0.15 374	0.13 347

GwcNet-RSSM	0.26 300	0.17 307	0.46 286	0.21 142	0.13 190	0.28 251	0.23 312	0.44 269	0.42 314	0.31 244	0.45 346	0.40 337	0.26 274	0.55 328	0.28 316	0.11 303	0.07 213	0.09 182	0.10 288	0.09 189	0.08 171

ADCP+	0.45 429	0.24 385	1.15 470	0.25 329	0.22 407	0.56 439	0.39 438	0.54 372	0.51 395	0.44 401	0.51 378	0.46 373	0.52 438	0.56 338	1.89 496	0.10 269	0.08 294	0.11 306	0.10 288	0.14 362	0.13 347

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 307	0.21 363	0.59 361	0.25 329	0.18 350	0.29 272	0.22 287	0.50 324	0.40 297	0.38 346	0.41 295	0.43 352	0.27 293	0.43 279	0.29 326	0.11 303	0.08 294	0.10 252	0.10 288	0.10 251	0.11 311
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.31 354	0.16 291	0.54 339	0.24 292	0.22 407	0.42 391	0.28 380	0.58 413	0.56 418	0.28 170	0.38 264	0.40 337	0.30 333	0.71 398	0.28 316	0.13 356	0.08 294	0.13 362	0.10 288	0.19 417	0.16 385

DPSNet	0.47 432	0.24 385	0.93 448	0.27 388	0.20 384	0.75 462	0.57 470	0.84 479	0.79 461	0.47 416	0.51 378	0.60 425	0.69 461	0.87 444	0.71 443	0.16 406	0.13 400	0.12 342	0.10 288	0.25 442	0.21 436

PWC_ROB	0.38 401	0.29 417	0.69 396	0.25 329	0.20 384	0.38 368	0.19 187	0.58 413	0.67 442	0.57 442	0.85 457	0.51 397	0.40 394	0.71 398	0.52 420	0.13 356	0.09 328	0.14 384	0.10 288	0.17 398	0.14 366

AIO-test2	0.20 163	0.20 349	0.36 164	0.26 361	0.15 279	0.22 151	0.16 69	0.42 252	0.42 314	0.16 63	0.29 158	0.15 61	0.11 35	0.26 156	0.13 50	0.18 428	0.06 106	0.10 252	0.11 325	0.07 66	0.07 106

AIO-test1	0.19 148	0.14 234	0.41 239	0.27 388	0.15 279	0.21 126	0.16 69	0.39 216	0.36 248	0.17 74	0.26 134	0.18 91	0.13 78	0.28 188	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.10 252	0.11 325	0.06 13	0.09 225

rvit_0105_6	0.19 148	0.14 234	0.34 134	0.23 244	0.14 231	0.18 48	0.20 233	0.29 86	0.37 259	0.18 88	0.22 101	0.23 154	0.17 149	0.26 156	0.17 152	0.15 391	0.13 400	0.13 362	0.11 325	0.11 296	0.08 171

rvit_0105_4	0.20 163	0.15 267	0.38 194	0.23 244	0.14 231	0.20 100	0.22 287	0.33 138	0.39 282	0.19 93	0.24 116	0.25 174	0.19 187	0.27 175	0.17 152	0.16 406	0.13 400	0.13 362	0.11 325	0.11 296	0.08 171

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 230	0.13 192	0.83 427	0.20 101	0.21 391	0.23 172	0.17 104	0.48 308	0.27 134	0.23 117	0.29 158	0.39 324	0.23 227	0.25 140	0.15 100	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.11 325	0.11 296	0.10 278

ToySt	0.24 258	0.16 291	0.48 302	0.21 142	0.13 190	0.29 272	0.29 385	0.39 216	0.39 282	0.27 160	0.35 233	0.39 324	0.31 347	0.31 225	0.29 326	0.08 150	0.09 328	0.10 252	0.11 325	0.11 296	0.10 278

anonymousa	0.23 230	0.11 101	0.50 317	0.21 142	0.16 309	0.31 304	0.20 233	0.36 188	0.35 236	0.32 267	0.50 372	0.39 324	0.26 274	0.22 91	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.11 325	0.07 66	0.08 171

ssnet_v2	0.28 327	0.16 291	0.44 267	0.22 200	0.15 279	0.40 381	0.30 395	0.57 405	0.46 361	0.38 346	0.36 243	0.47 375	0.29 323	0.38 265	0.39 377	0.13 356	0.11 371	0.11 306	0.11 325	0.11 296	0.11 311

Wz-Net-MNSev	0.36 385	0.26 400	0.79 418	0.26 361	0.21 391	0.59 444	0.38 433	0.55 382	0.56 418	0.48 419	0.54 395	0.53 405	0.36 374	0.60 354	0.44 398	0.11 303	0.09 328	0.11 306	0.11 325	0.15 374	0.13 347

Sa-1000	0.22 213	0.15 267	0.35 144	0.23 244	0.13 190	0.28 251	0.23 312	0.47 297	0.39 282	0.30 227	0.50 372	0.26 195	0.19 187	0.33 238	0.16 123	0.07 37	0.06 106	0.10 252	0.11 325	0.08 126	0.06 41

SA	0.22 213	0.16 291	0.36 164	0.23 244	0.13 190	0.24 193	0.23 312	0.45 279	0.40 297	0.27 160	0.44 334	0.23 154	0.23 227	0.33 238	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.10 252	0.11 325	0.08 126	0.06 41

UDGNet	0.23 230	0.31 429	0.38 194	0.24 292	0.14 231	0.24 193	0.18 146	0.32 124	0.43 320	0.29 197	0.28 146	0.24 166	0.19 187	0.29 204	0.20 215	0.15 391	0.07 213	0.21 437	0.11 325	0.14 362	0.10 278

dad	0.28 327	0.31 429	0.44 267	0.21 142	0.14 231	0.30 289	0.20 233	0.33 138	0.49 384	0.44 401	0.44 334	0.45 367	0.21 203	0.41 274	0.26 308	0.20 437	0.11 371	0.20 434	0.11 325	0.14 362	0.10 278

PSMNet-ADL	0.25 285	0.15 267	0.32 110	0.26 361	0.14 231	0.31 304	0.22 287	0.44 269	0.36 248	0.27 160	0.33 213	0.41 340	0.28 308	0.61 359	0.29 326	0.11 303	0.09 328	0.09 182	0.11 325	0.10 251	0.10 278

TRStereo	0.19 148	0.17 307	0.47 294	0.23 244	0.19 368	0.19 72	0.16 69	0.52 354	0.28 149	0.20 96	0.19 65	0.21 124	0.13 78	0.24 109	0.13 50	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.11 325	0.06 13	0.06 41

PSM-AAD	0.25 285	0.10 48	0.30 90	0.24 292	0.12 121	0.26 225	0.38 433	0.34 146	0.28 149	0.35 313	0.39 277	0.28 219	0.79 467	0.30 218	0.16 123	0.07 37	0.06 106	0.12 342	0.11 325	0.08 126	0.21 436

pcwnet_v2	0.32 363	0.15 267	1.26 476	0.23 244	0.18 350	0.32 312	0.18 146	0.59 418	0.60 428	0.36 328	0.45 346	0.35 293	0.29 323	0.36 258	0.25 295	0.14 379	0.11 371	0.12 342	0.11 325	0.14 362	0.15 377

ADLNet	0.28 327	0.15 267	0.42 248	0.23 244	0.19 368	0.34 336	0.23 312	0.53 365	0.43 320	0.42 389	0.41 295	0.44 363	0.27 293	0.55 328	0.35 360	0.11 303	0.08 294	0.11 306	0.11 325	0.11 296	0.12 333

HCRNet	0.24 258	0.25 389	0.33 125	0.34 437	0.16 309	0.27 235	0.18 146	0.43 264	0.35 236	0.30 227	0.35 233	0.32 265	0.22 216	0.44 283	0.20 215	0.13 356	0.08 294	0.13 362	0.11 325	0.10 251	0.09 225

ARAFT	0.24 258	0.21 363	0.78 412	0.22 200	0.12 121	0.29 272	0.24 334	0.43 264	0.32 200	0.33 278	0.28 146	0.28 219	0.19 187	0.49 300	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.12 342	0.11 325	0.09 189	0.06 41

EDNetEfficient	0.63 461	0.37 447	2.40 497	0.26 361	0.25 432	0.38 368	0.49 464	0.41 238	1.06 481	1.38 489	0.87 461	0.62 431	0.95 478	0.65 380	1.65 489	0.11 303	0.09 328	0.10 252	0.11 325	0.19 417	0.17 396

GwcNet	0.35 381	0.23 382	0.88 439	0.25 329	0.24 425	0.48 419	0.27 367	0.55 382	0.57 421	0.38 346	0.52 386	0.51 397	0.32 354	0.60 354	0.41 390	0.13 356	0.11 371	0.12 342	0.11 325	0.13 347	0.14 366

CFNet-ft	0.24 258	0.15 267	0.35 144	0.18 19	0.15 279	0.30 289	0.21 262	0.39 216	0.36 248	0.28 170	0.40 287	0.43 352	0.25 265	0.47 293	0.24 286	0.12 339	0.07 213	0.12 342	0.11 325	0.12 332	0.09 225

DSFCA	0.27 307	0.13 192	0.36 164	0.20 101	0.17 329	0.38 368	0.31 399	0.47 297	0.43 320	0.43 395	0.37 252	0.39 324	0.29 323	0.52 314	0.32 345	0.12 339	0.10 350	0.10 252	0.11 325	0.11 296	0.10 278

DMCA-RVC	0.27 307	0.21 363	0.61 366	0.28 406	0.17 329	0.29 272	0.21 262	0.42 252	0.35 236	0.40 371	0.37 252	0.39 324	0.36 374	0.43 279	0.30 334	0.13 356	0.10 350	0.15 398	0.11 325	0.13 347	0.10 278

RYNet	0.37 394	0.18 321	0.59 361	0.25 329	0.28 444	0.61 448	0.32 404	0.59 418	0.59 424	0.41 380	0.38 264	0.57 417	0.39 391	0.87 444	0.53 422	0.11 303	0.08 294	0.12 342	0.11 325	0.18 410	0.18 410

GANet	0.36 385	0.22 375	0.49 307	0.29 409	0.17 329	0.41 384	0.38 433	0.57 405	0.45 346	0.46 408	0.75 446	0.55 409	0.40 394	0.94 457	0.41 390	0.13 356	0.13 400	0.13 362	0.11 325	0.14 362	0.11 311

TDLM	0.30 347	0.21 363	0.38 194	0.28 406	0.15 279	0.33 323	0.32 404	0.52 354	0.47 366	0.38 346	0.43 323	0.39 324	0.29 323	0.91 452	0.28 316	0.14 379	0.08 294	0.13 362	0.11 325	0.12 332	0.10 278

CFNet	0.27 307	0.20 349	0.44 267	0.22 200	0.14 231	0.33 323	0.14 26	0.51 339	0.45 346	0.30 227	0.40 287	0.38 312	0.27 293	0.76 418	0.25 295	0.09 223	0.07 213	0.11 306	0.11 325	0.11 296	0.08 171

CFNet_RVC	0.24 258	0.15 267	0.35 144	0.18 19	0.15 279	0.30 289	0.21 262	0.39 216	0.36 248	0.28 170	0.40 287	0.43 352	0.25 265	0.47 293	0.24 286	0.12 339	0.07 213	0.12 342	0.11 325	0.12 332	0.09 225

DeepPruner_ROB	0.26 300	0.19 337	0.44 267	0.21 142	0.16 309	0.30 289	0.21 262	0.52 354	0.32 200	0.35 313	0.38 264	0.39 324	0.26 274	0.42 277	0.24 286	0.15 391	0.11 371	0.11 306	0.11 325	0.14 362	0.13 347

StereoDRNet-Refined	0.27 307	0.17 307	0.35 144	0.25 329	0.14 231	0.37 361	0.21 262	0.47 297	0.41 307	0.44 401	0.51 378	0.41 340	0.28 308	0.45 286	0.37 367	0.09 223	0.06 106	0.11 306	0.11 325	0.10 251	0.10 278
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.32 363	0.22 375	0.61 366	0.27 388	0.21 391	0.42 391	0.30 395	0.61 430	0.48 375	0.46 408	0.39 277	0.48 382	0.30 333	0.57 341	0.40 384	0.11 303	0.09 328	0.12 342	0.11 325	0.12 332	0.10 278

SANet	0.53 449	0.28 410	0.96 453	0.26 361	0.15 279	0.69 455	0.44 451	0.67 458	1.34 488	0.67 453	0.98 466	0.94 467	0.71 463	0.89 448	0.76 445	0.14 379	0.12 388	0.12 342	0.11 325	0.17 398	0.16 385

DLCB_ROB	0.28 327	0.16 291	0.34 134	0.27 388	0.16 309	0.38 368	0.25 350	0.48 308	0.43 320	0.46 408	0.46 355	0.51 397	0.33 357	0.53 320	0.33 352	0.10 269	0.10 350	0.11 306	0.11 325	0.10 251	0.09 225

LE_ROB	1.76 500	0.20 349	2.68 501	0.48 469	0.52 476	0.78 466	0.96 496	0.84 479	6.61 512	7.40 514	2.08 500	2.08 493	4.83 508	1.27 483	3.79 508	0.10 269	0.08 294	0.12 342	0.11 325	0.11 296	0.10 278

DN-CSS_ROB	0.22 213	0.25 389	0.47 294	0.24 292	0.14 231	0.25 207	0.12 5	0.40 226	0.33 212	0.29 197	0.42 311	0.22 134	0.20 196	0.33 238	0.19 201	0.07 37	0.06 106	0.11 306	0.11 325	0.11 296	0.07 106

rvit_0105_5	0.21 183	0.15 267	0.38 194	0.23 244	0.13 190	0.22 151	0.24 334	0.36 188	0.39 282	0.21 107	0.23 104	0.26 195	0.19 187	0.26 156	0.19 201	0.15 391	0.13 400	0.12 342	0.12 362	0.10 251	0.09 225

UGAM	0.26 300	0.14 234	0.45 278	0.25 329	0.12 121	0.23 172	0.25 350	0.32 124	0.41 307	0.31 244	0.42 311	0.41 340	0.22 216	0.92 453	0.22 257	0.08 150	0.06 106	0.14 384	0.12 362	0.10 251	0.07 106

rvit_stereo_0075_2	0.24 258	0.17 307	0.50 317	0.26 361	0.22 407	0.22 151	0.15 46	0.40 226	0.35 236	0.27 160	0.37 252	0.29 229	0.20 196	0.28 188	0.19 201	0.17 417	0.12 388	0.19 430	0.12 362	0.13 347	0.13 347

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 285	0.14 234	0.95 451	0.21 142	0.27 439	0.20 100	0.19 187	0.48 308	0.25 115	0.26 151	0.55 399	0.34 279	0.18 172	0.25 140	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.12 362	0.12 332	0.12 333

test_sample7	0.25 285	0.15 267	0.35 144	0.20 101	0.14 231	0.28 251	0.21 262	0.51 339	0.38 273	0.37 333	0.34 222	0.37 304	0.30 333	0.39 267	0.23 275	0.14 379	0.09 328	0.13 362	0.12 362	0.13 347	0.12 333

coex-ft	3.44 507	0.73 480	48.55 528	0.24 292	0.19 368	0.50 426	0.43 448	0.47 297	2.40 499	7.03 513	1.20 474	0.97 470	2.23 503	0.73 405	1.92 497	0.12 339	0.15 423	0.14 384	0.12 362	0.21 428	0.43 475

fast-acv-ft	0.31 354	0.20 349	0.81 423	0.24 292	0.18 350	0.46 408	0.27 367	0.41 238	0.49 384	0.39 361	0.55 399	0.49 387	0.35 370	0.37 261	0.38 369	0.11 303	0.11 371	0.11 306	0.12 362	0.12 332	0.09 225

RAFT+CT+SA	0.21 183	0.18 321	0.33 125	0.25 329	0.18 350	0.23 172	0.29 385	0.40 226	0.36 248	0.24 131	0.38 264	0.18 91	0.16 123	0.32 231	0.16 123	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.12 362	0.09 189	0.09 225

WZ-Net	0.52 448	0.38 450	1.90 491	0.30 417	0.24 425	0.57 442	0.48 462	0.62 439	0.78 460	0.50 420	0.71 440	0.68 451	0.54 439	0.98 463	0.84 453	0.13 356	0.10 350	0.11 306	0.12 362	0.19 417	0.20 428

SACVNet	0.30 347	0.20 349	0.41 239	0.25 329	0.18 350	0.34 336	0.25 350	0.52 354	0.40 297	0.41 380	0.44 334	0.46 373	0.32 354	0.71 398	0.25 295	0.13 356	0.10 350	0.12 342	0.12 362	0.16 381	0.17 396

rafts_anoy	0.18 110	0.15 267	0.35 144	0.22 200	0.14 231	0.19 72	0.17 104	0.32 124	0.30 180	0.23 117	0.25 124	0.20 113	0.16 123	0.22 91	0.19 201	0.08 150	0.07 213	0.10 252	0.12 362	0.09 189	0.08 171

FINET	0.34 376	0.27 407	0.80 421	0.24 292	0.24 425	0.36 356	0.34 416	0.54 372	0.72 452	0.39 361	0.47 362	0.32 265	0.30 333	0.51 308	0.32 345	0.19 434	0.17 435	0.13 362	0.12 362	0.18 410	0.16 385

Syn2CoEx	0.36 385	0.31 429	0.78 412	0.34 437	0.21 391	0.41 384	0.28 380	0.61 430	0.49 384	0.42 389	0.56 405	0.45 367	0.44 412	0.69 392	0.38 369	0.17 417	0.14 408	0.15 398	0.12 362	0.13 347	0.12 333

delet	0.27 307	0.14 234	0.40 216	0.23 244	0.19 368	0.41 384	0.29 385	0.49 316	0.48 375	0.33 278	0.41 295	0.37 304	0.30 333	0.48 295	0.34 356	0.09 223	0.09 328	0.11 306	0.12 362	0.08 126	0.08 171

psm_up	0.29 338	0.16 291	0.41 239	0.26 361	0.17 329	0.32 312	0.26 362	0.55 382	0.43 320	0.36 328	0.40 287	0.45 367	0.37 382	0.58 347	0.30 334	0.11 303	0.12 388	0.13 362	0.12 362	0.10 251	0.10 278

FAT-Stereo	0.36 385	0.18 321	0.73 409	0.26 361	0.18 350	0.33 323	0.29 385	0.60 426	0.59 424	0.46 408	0.60 416	0.60 425	0.50 433	0.61 359	0.34 356	0.13 356	0.14 408	0.13 362	0.12 362	0.14 362	0.18 410

stereogan	0.37 394	0.17 307	0.65 385	0.27 388	0.22 407	0.62 449	0.26 362	0.59 418	0.63 436	0.43 395	0.60 416	0.67 447	0.42 406	0.68 390	0.35 360	0.13 356	0.14 408	0.14 384	0.12 362	0.19 417	0.17 396

RTSC	0.39 406	0.28 410	0.78 412	0.27 388	0.18 350	0.49 422	0.22 287	0.59 418	0.84 468	0.55 439	0.53 392	0.49 387	0.36 374	0.67 389	0.82 452	0.13 356	0.10 350	0.11 306	0.12 362	0.17 398	0.17 396

ADCRef	0.38 401	0.24 385	0.88 439	0.26 361	0.21 391	0.49 422	0.27 367	0.52 354	0.48 375	0.50 420	0.58 409	0.35 293	0.47 424	0.48 295	1.29 483	0.09 223	0.08 294	0.12 342	0.12 362	0.11 296	0.11 311

DANet	0.35 381	0.23 382	0.60 363	0.36 447	0.22 407	0.39 376	0.25 350	0.48 308	0.43 320	0.52 431	0.50 372	0.59 422	0.41 398	0.76 418	0.49 412	0.13 356	0.11 371	0.14 384	0.12 362	0.17 398	0.15 377
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.33 369	0.17 307	0.61 366	0.27 388	0.19 368	0.46 408	0.29 385	0.65 447	0.51 395	0.47 416	0.46 355	0.44 363	0.34 366	0.62 367	0.41 390	0.12 339	0.08 294	0.13 362	0.12 362	0.12 332	0.10 278

XPNet_ROB	0.33 369	0.20 349	0.43 259	0.27 388	0.18 350	0.37 361	0.31 399	0.55 382	0.50 392	0.51 425	0.53 392	0.58 420	0.37 382	0.63 372	0.45 401	0.17 417	0.12 388	0.13 362	0.12 362	0.15 374	0.14 366

ETE_ROB	0.34 376	0.26 400	0.45 278	0.29 409	0.18 350	0.40 381	0.37 427	0.57 405	0.47 366	0.50 420	0.50 372	0.62 431	0.36 374	0.55 328	0.38 369	0.13 356	0.10 350	0.14 384	0.12 362	0.16 381	0.16 385

IGEV-RUCA	0.21 183	0.08 6	0.23 29	0.19 48	0.19 368	0.28 251	0.24 334	0.23 31	0.21 59	0.20 96	0.23 104	0.28 219	0.49 431	0.26 156	0.18 172	0.09 223	0.08 294	0.18 422	0.13 385	0.17 398	0.17 396

StereoVision	0.22 213	0.18 321	0.37 175	0.27 388	0.17 329	0.23 172	0.22 287	0.38 204	0.31 192	0.20 96	0.51 378	0.22 134	0.16 123	0.28 188	0.18 172	0.11 303	0.12 388	0.13 362	0.13 385	0.10 251	0.07 106

SDNR	0.42 417	0.21 363	0.82 426	0.21 142	0.18 350	1.27 490	0.17 104	0.50 324	0.49 384	0.42 389	0.81 453	0.38 312	0.27 293	1.19 476	0.38 369	0.23 442	0.24 463	0.17 414	0.13 385	0.17 398	0.20 428

Wz-Net-SNSev	0.43 422	0.41 455	1.27 477	0.30 417	0.21 391	0.44 401	0.41 443	0.61 430	0.65 438	0.46 408	0.65 429	0.62 431	0.39 391	0.74 412	0.59 430	0.12 339	0.11 371	0.12 342	0.13 385	0.16 381	0.14 366

PSMNet-RSSM	0.24 258	0.15 267	0.36 164	0.21 142	0.14 231	0.25 207	0.20 233	0.48 308	0.37 259	0.30 227	0.44 334	0.38 312	0.26 274	0.52 314	0.22 257	0.12 339	0.07 213	0.11 306	0.13 385	0.10 251	0.09 225

FADNet-RVC-Resample	0.29 338	0.25 389	0.93 448	0.26 361	0.16 309	0.32 312	0.21 262	0.47 297	0.39 282	0.35 313	0.38 264	0.33 272	0.27 293	0.53 320	0.24 286	0.10 269	0.10 350	0.14 384	0.13 385	0.13 347	0.16 385

S-Stereo	0.38 401	0.20 349	1.05 463	0.27 388	0.22 407	0.38 368	0.32 404	0.55 382	0.66 439	0.39 361	0.59 411	0.49 387	0.41 398	0.75 413	0.40 384	0.12 339	0.15 423	0.13 362	0.13 385	0.16 381	0.21 436

G-Net	0.46 431	0.25 389	0.86 436	0.34 437	0.28 444	0.90 475	0.35 419	0.47 297	0.45 346	0.68 454	1.22 475	0.64 441	0.60 448	0.61 359	0.57 424	0.16 406	0.14 408	0.17 414	0.13 385	0.22 434	0.19 418

ADCL	0.47 432	0.22 375	1.00 457	0.27 388	0.19 368	0.74 460	0.64 476	0.54 372	0.69 447	0.56 440	0.71 440	0.55 409	0.60 448	0.60 354	1.43 485	0.11 303	0.09 328	0.13 362	0.13 385	0.14 362	0.14 366

CVANet_RVC	0.30 347	0.19 337	0.41 239	0.26 361	0.16 309	0.33 323	0.26 362	0.52 354	0.47 366	0.40 371	0.46 355	0.43 352	0.31 347	0.89 448	0.26 308	0.14 379	0.09 328	0.14 384	0.13 385	0.14 362	0.10 278

NaN_ROB	0.41 414	0.28 410	0.62 374	0.30 417	0.19 368	0.51 427	0.47 458	0.58 413	0.59 424	0.56 440	0.47 362	0.49 387	0.41 398	1.21 479	0.64 439	0.12 339	0.18 441	0.12 342	0.13 385	0.11 296	0.14 366

MDST_ROB	0.48 435	0.14 234	0.95 451	0.30 417	0.21 391	1.33 493	0.32 404	0.77 470	0.56 418	1.06 479	0.71 440	0.49 387	0.35 370	1.26 482	0.38 369	0.13 356	0.11 371	0.16 408	0.13 385	0.12 332	0.12 333

GASNet	0.36 385	0.46 457	0.88 439	0.34 437	0.23 419	0.35 351	0.22 287	0.60 426	0.53 406	0.40 371	0.37 252	0.45 367	0.30 333	0.79 428	0.35 360	0.15 391	0.10 350	0.14 384	0.14 397	0.22 434	0.12 333

psmorigin	0.50 440	0.25 389	3.03 502	0.24 292	0.19 368	0.38 368	0.22 287	0.50 324	0.44 335	0.64 450	0.68 435	0.71 456	0.51 436	0.85 441	0.45 401	0.14 379	0.17 435	0.13 362	0.14 397	0.16 381	0.21 436

AF-Net	0.37 394	0.26 400	0.56 349	0.32 429	0.23 419	0.41 384	0.29 385	0.61 430	0.64 437	0.42 389	0.68 435	0.65 442	0.49 431	0.57 341	0.44 398	0.15 391	0.11 371	0.19 430	0.14 397	0.15 374	0.13 347

edge stereo	0.39 406	0.22 375	0.81 423	0.27 388	0.22 407	0.37 361	0.24 334	0.56 397	0.54 410	0.53 436	0.60 416	0.71 456	0.50 433	0.78 426	0.40 384	0.16 406	0.14 408	0.19 430	0.14 397	0.16 381	0.17 396

UCFNet_RVC	0.24 258	0.16 291	0.34 134	0.18 19	0.15 279	0.33 323	0.16 69	0.46 290	0.35 236	0.29 197	0.35 233	0.39 324	0.25 265	0.34 244	0.22 257	0.13 356	0.08 294	0.13 362	0.14 397	0.13 347	0.12 333

LALA_ROB	0.36 385	0.25 389	0.46 286	0.30 417	0.21 391	0.47 414	0.39 438	0.61 430	0.51 395	0.52 431	0.51 378	0.69 453	0.36 374	0.50 303	0.43 394	0.17 417	0.11 371	0.16 408	0.14 397	0.17 398	0.15 377

PSMNet_ROB	0.33 369	0.24 385	0.54 339	0.31 423	0.21 391	0.42 391	0.43 448	0.59 418	0.47 366	0.37 333	0.44 334	0.49 387	0.31 347	0.64 374	0.43 394	0.14 379	0.10 350	0.15 398	0.14 397	0.13 347	0.11 311

MeshStereo	0.58 455	0.27 407	0.67 390	0.22 200	0.17 329	0.66 453	0.37 427	0.78 471	0.61 431	1.47 500	1.30 478	1.65 487	0.79 467	1.12 473	0.59 430	0.17 417	0.17 435	0.17 414	0.14 397	0.17 398	0.14 366
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
rvit_0105_3	0.23 230	0.17 307	0.40 216	0.25 329	0.15 279	0.24 193	0.28 380	0.38 204	0.41 307	0.25 139	0.25 124	0.28 219	0.21 203	0.28 188	0.20 215	0.15 391	0.13 400	0.14 384	0.15 405	0.10 251	0.09 225

Wz-Net-TNSev	0.51 444	0.58 471	1.61 489	0.25 329	0.21 391	0.65 451	0.45 452	0.63 445	0.69 447	0.51 425	0.54 395	0.71 456	0.60 448	1.00 464	0.77 448	0.15 391	0.15 423	0.13 362	0.15 405	0.21 428	0.20 428

AnonymousM	0.17 87	0.19 337	0.24 36	0.18 19	0.10 36	0.18 48	0.17 104	0.30 103	0.23 88	0.26 151	0.20 80	0.18 91	0.14 96	0.19 50	0.14 78	0.09 223	0.06 106	0.38 468	0.15 405	0.06 13	0.05 3

CREStereo++_RVC	0.15 57	0.08 6	0.26 54	0.17 9	0.11 68	0.18 48	0.13 11	0.22 18	0.30 180	0.21 107	0.30 171	0.13 25	0.11 35	0.16 14	0.15 100	0.07 37	0.04 1	0.06 2	0.15 405	0.06 13	0.05 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FADNet-RVC	0.31 354	0.35 439	0.78 412	0.25 329	0.20 384	0.33 323	0.20 233	0.49 316	0.40 297	0.34 297	0.39 277	0.41 340	0.29 323	0.63 372	0.31 340	0.13 356	0.14 408	0.14 384	0.15 405	0.19 417	0.19 418

RP	0.35 381	0.22 375	0.51 328	0.31 423	0.24 425	0.37 361	0.28 380	0.50 324	0.58 423	0.40 371	0.63 427	0.61 429	0.47 424	0.61 359	0.39 377	0.16 406	0.15 423	0.17 414	0.15 405	0.17 398	0.17 396

XQC	0.43 422	0.37 447	0.96 453	0.34 437	0.25 432	0.53 437	0.34 416	0.60 426	0.73 455	0.51 425	0.46 355	0.57 417	0.47 424	0.70 395	0.72 444	0.17 417	0.12 388	0.18 422	0.15 405	0.25 442	0.23 448

RTS	0.78 476	0.48 461	4.68 504	0.34 437	0.28 444	1.12 483	0.46 454	0.62 439	1.03 478	0.73 458	0.89 462	0.60 425	0.59 446	1.61 490	1.16 476	0.14 379	0.11 371	0.15 398	0.15 405	0.21 428	0.19 418

RTSA	0.78 476	0.48 461	4.68 504	0.34 437	0.28 444	1.12 483	0.46 454	0.62 439	1.03 478	0.73 458	0.89 462	0.60 425	0.59 446	1.61 490	1.16 476	0.14 379	0.11 371	0.15 398	0.15 405	0.21 428	0.19 418

PS-NSSS	0.32 363	0.30 423	0.46 286	0.23 244	0.17 329	0.33 323	0.24 334	0.57 405	0.41 307	0.37 333	0.52 386	0.35 293	0.30 333	0.80 432	0.30 334	0.17 417	0.14 408	0.21 437	0.15 405	0.15 374	0.13 347

WCMA_ROB	0.51 444	0.21 363	0.65 385	0.25 329	0.21 391	0.58 443	0.32 404	0.54 372	0.55 415	0.95 473	1.40 481	1.28 480	0.81 470	0.73 405	0.62 435	0.18 428	0.15 423	0.15 398	0.15 405	0.19 417	0.19 418

SGM-Forest	0.36 385	0.17 307	0.47 294	0.23 244	0.16 309	0.45 406	0.41 443	0.55 382	0.48 375	0.52 431	0.60 416	0.52 401	0.41 398	0.85 441	0.50 417	0.17 417	0.17 435	0.17 414	0.15 405	0.15 374	0.15 377
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.27 307	0.13 192	0.45 278	0.26 361	0.19 368	0.24 193	0.14 26	0.45 279	0.43 320	0.39 361	0.48 368	0.42 348	0.27 293	0.32 231	0.29 326	0.20 437	0.12 388	0.17 414	0.16 417	0.16 381	0.20 428

APVNet	0.36 385	0.20 349	0.70 402	0.26 361	0.22 407	0.52 436	0.35 419	0.61 430	0.44 335	0.38 346	0.52 386	0.48 382	0.38 386	0.84 440	0.46 407	0.13 356	0.14 408	0.15 398	0.16 417	0.16 381	0.15 377

FADNet_RVC	0.30 347	0.28 410	0.83 427	0.23 244	0.15 279	0.30 289	0.17 104	0.49 316	0.37 259	0.30 227	0.38 264	0.30 245	0.27 293	0.52 314	0.31 340	0.14 379	0.14 408	0.14 384	0.16 417	0.21 428	0.23 448

FADNet	0.32 363	0.36 442	0.74 410	0.23 244	0.22 407	0.37 361	0.19 187	0.53 365	0.48 375	0.32 267	0.36 243	0.43 352	0.32 354	0.64 374	0.25 295	0.16 406	0.16 430	0.14 384	0.16 417	0.24 440	0.19 418

STTStereo	0.28 327	0.20 349	0.61 366	0.25 329	0.17 329	0.29 272	0.24 334	0.47 297	0.39 282	0.39 361	0.41 295	0.44 363	0.28 308	0.40 272	0.28 316	0.13 356	0.12 388	0.13 362	0.16 417	0.12 332	0.11 311

SHD	0.42 417	0.27 407	0.81 423	0.31 423	0.25 432	0.42 391	0.22 287	0.66 453	0.94 477	0.63 448	0.60 416	0.59 422	0.47 424	0.59 353	0.58 429	0.15 391	0.13 400	0.16 408	0.16 417	0.20 425	0.22 441

FBW_ROB	0.43 422	0.26 400	0.54 339	0.31 423	0.20 384	0.51 427	0.32 404	0.70 463	0.60 428	0.59 443	0.55 399	0.65 442	0.41 398	1.40 487	0.51 419	0.13 356	0.17 435	0.21 437	0.16 417	0.17 398	0.18 410

SGM_RVC	0.50 440	0.19 337	0.50 317	0.25 329	0.15 279	0.69 455	0.39 438	0.68 461	0.82 463	0.95 473	0.84 456	1.13 472	0.76 465	1.16 475	0.60 432	0.16 406	0.16 430	0.16 408	0.16 417	0.16 381	0.17 396
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.33 369	0.21 363	0.54 339	0.23 244	0.13 190	0.42 391	0.33 414	0.53 365	0.48 375	0.52 431	0.49 370	0.50 393	0.41 398	0.56 338	0.31 340	0.15 391	0.16 430	0.18 422	0.16 417	0.13 347	0.13 347
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.27 307	0.19 337	0.46 286	0.27 388	0.19 368	0.30 289	0.35 419	0.44 269	0.51 395	0.31 244	0.31 185	0.31 256	0.26 274	0.35 253	0.25 295	0.15 391	0.14 408	0.15 398	0.17 426	0.11 296	0.10 278

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 385	0.36 442	0.53 336	0.34 437	0.19 368	0.51 427	0.24 334	0.55 382	0.38 273	0.41 380	0.47 362	0.47 375	0.27 293	0.73 405	0.30 334	0.36 471	0.19 445	0.27 449	0.17 426	0.26 449	0.23 448

ADCMid	0.49 437	0.34 437	1.13 469	0.26 361	0.21 391	0.51 427	0.37 427	0.57 405	0.54 410	0.75 462	0.66 431	0.62 431	0.64 458	0.64 374	1.68 490	0.13 356	0.12 388	0.17 414	0.17 426	0.20 425	0.17 396

ADCS	0.58 455	0.40 452	1.35 482	0.29 409	0.24 425	0.55 438	0.45 452	0.67 458	0.83 466	0.76 463	0.71 440	0.68 451	0.60 448	0.76 418	2.23 501	0.16 406	0.16 430	0.16 408	0.17 426	0.22 434	0.22 441

AnyNet_C01	0.65 463	0.58 471	2.60 500	0.32 429	0.26 437	0.88 473	0.61 474	0.63 445	0.62 433	0.68 454	0.96 465	0.76 459	0.60 448	0.96 460	1.43 485	0.16 406	0.16 430	0.17 414	0.17 426	0.23 437	0.23 448

AnyNet_C32	0.51 444	0.40 452	1.10 468	0.29 409	0.28 444	0.59 444	0.58 471	0.54 372	0.60 428	0.62 446	0.66 431	0.54 407	0.54 439	0.78 426	1.74 493	0.15 391	0.14 408	0.15 398	0.17 426	0.20 425	0.20 428

PVD	0.58 455	0.34 437	0.84 432	0.39 457	0.31 454	0.59 444	0.47 458	0.80 475	1.25 487	0.92 470	1.09 469	0.79 460	0.82 471	0.85 441	0.76 445	0.21 439	0.18 441	0.22 443	0.18 432	0.27 453	0.35 469

SAMSARA	0.56 451	0.39 451	0.80 421	0.60 477	0.46 469	1.00 479	1.23 506	0.67 458	0.68 445	0.71 457	0.54 395	0.89 466	0.57 445	0.81 435	0.62 435	0.19 434	0.22 457	0.18 422	0.18 432	0.27 453	0.25 455

STTRV1_RVC	0.42 417	0.32 434	0.89 442	0.29 409	0.36 460	0.49 422	0.31 399	0.61 430	0.53 406	0.46 408	0.56 405	0.47 375	0.43 410	1.00 464	0.39 377	0.27 457	0.21 452	0.20 434	0.18 432	0.25 442	0.17 396

GANetREF_RVC	0.43 422	0.47 459	0.69 396	0.38 455	0.20 384	0.51 427	0.48 462	0.66 453	0.66 439	0.46 408	0.46 355	0.50 393	0.44 412	0.90 451	0.39 377	0.27 457	0.21 452	0.32 463	0.18 432	0.27 453	0.22 441
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
SGM-ForestM	1.36 491	0.28 410	0.79 418	0.26 361	0.16 309	2.26 504	1.00 498	1.42 493	1.46 492	2.38 504	2.05 499	5.95 514	2.66 506	2.95 505	2.46 503	0.17 417	0.18 441	0.18 422	0.18 432	0.15 374	0.18 410

PDISCO_ROB	0.43 422	0.30 423	0.67 390	0.43 462	0.36 460	0.67 454	0.32 404	0.72 466	0.76 457	0.43 395	0.53 392	0.63 439	0.40 394	0.66 385	0.47 409	0.21 439	0.12 388	0.21 437	0.19 437	0.25 442	0.20 428

HBP-ISP	0.33 369	0.30 423	0.72 406	0.22 200	0.16 309	0.32 312	0.22 287	0.54 372	0.44 335	0.41 380	0.49 370	0.33 272	0.38 386	0.73 405	0.25 295	0.18 428	0.19 445	0.24 446	0.20 438	0.16 381	0.13 347

RGC	0.39 406	0.32 434	0.64 384	0.34 437	0.27 439	0.40 381	0.29 385	0.57 405	0.53 406	0.45 405	0.64 428	0.62 431	0.45 415	0.72 403	0.39 377	0.15 391	0.15 423	0.21 437	0.20 438	0.18 410	0.19 418

CSAN	0.50 440	0.35 439	0.78 412	0.36 447	0.23 419	0.56 439	0.59 473	0.61 430	0.70 449	0.64 450	0.78 450	0.65 442	0.60 448	1.38 486	0.62 435	0.21 439	0.17 435	0.20 434	0.20 438	0.18 410	0.18 410

PSMNet-RUCA	0.37 394	0.41 455	0.66 389	0.46 467	0.41 465	0.34 336	0.25 350	0.57 405	0.45 346	0.39 361	0.52 386	0.43 352	0.33 357	0.41 274	0.29 326	0.25 451	0.14 408	0.33 465	0.21 441	0.31 460	0.22 441

SQANet	0.40 412	0.48 461	0.67 390	0.48 469	0.39 462	0.48 419	0.22 287	0.51 339	0.43 320	0.40 371	0.47 362	0.47 375	0.33 357	0.54 326	0.32 345	0.36 471	0.15 423	0.40 470	0.21 441	0.45 470	0.31 464

ccnet	0.42 417	0.31 429	0.48 302	0.27 388	0.32 455	0.60 447	0.32 404	0.65 447	0.46 361	0.53 436	0.66 431	0.56 412	0.45 415	0.72 403	0.61 433	0.26 452	0.19 445	0.24 446	0.21 441	0.26 449	0.22 441

Nwc_Net	0.37 394	0.25 389	0.68 395	0.31 423	0.24 425	0.44 401	0.30 395	0.65 447	0.50 392	0.37 333	0.69 439	0.58 420	0.45 415	0.60 354	0.40 384	0.15 391	0.12 388	0.19 430	0.21 441	0.14 362	0.13 347

DeepPrunerF	0.44 428	0.29 417	1.29 479	0.33 435	0.30 452	0.35 351	0.36 423	0.62 439	1.15 486	0.40 371	0.44 334	0.39 324	0.41 398	0.80 432	0.52 420	0.18 428	0.14 408	0.23 444	0.21 441	0.17 398	0.17 396

LSM	1.64 499	0.40 452	2.56 499	2.02 509	17.61 521	0.51 427	0.52 466	0.61 430	0.76 457	0.82 465	1.11 471	0.63 439	0.54 439	0.75 413	0.49 412	0.16 406	0.24 463	0.18 422	0.21 441	0.25 442	2.42 511

NCCL2	0.35 381	0.26 400	0.49 307	0.36 447	0.22 407	0.41 384	0.41 443	0.53 365	0.42 314	0.47 416	0.46 355	0.61 429	0.39 391	0.55 328	0.37 367	0.16 406	0.13 400	0.21 437	0.21 441	0.16 381	0.16 385

CBMV_ROB	0.33 369	0.18 321	0.53 336	0.21 142	0.14 231	0.33 323	0.20 233	0.51 339	0.45 346	0.51 425	0.55 399	0.45 367	0.42 406	0.71 398	0.32 345	0.18 428	0.19 445	0.23 444	0.21 441	0.14 362	0.15 377

UDG	0.40 412	0.46 457	0.49 307	0.40 459	0.35 459	0.47 414	0.27 367	0.54 372	0.47 366	0.39 361	0.45 346	0.59 422	0.44 412	0.46 289	0.39 377	0.26 452	0.19 445	0.48 474	0.22 449	0.34 464	0.26 457

NOSS_ROB	0.31 354	0.20 349	0.35 144	0.24 292	0.16 309	0.32 312	0.19 187	0.52 354	0.48 375	0.33 278	0.36 243	0.42 348	0.28 308	0.93 455	0.24 286	0.19 434	0.20 450	0.24 446	0.22 449	0.17 398	0.17 396

ADCPNet	0.48 435	0.29 417	1.60 487	0.27 388	0.23 419	0.70 458	0.38 433	0.53 365	0.51 395	0.51 425	0.59 411	0.67 447	0.56 443	0.60 354	1.14 473	0.15 391	0.18 441	0.14 384	0.23 451	0.19 417	0.19 418

PA-Net	0.37 394	0.28 410	0.83 427	0.31 423	0.28 444	0.39 376	0.42 446	0.51 339	0.55 415	0.34 297	0.42 311	0.41 340	0.36 374	0.79 428	0.49 412	0.12 339	0.23 461	0.16 408	0.23 451	0.12 332	0.18 410
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DualNet (step1)	0.28 327	0.19 337	0.50 317	0.18 19	0.16 309	0.34 336	0.20 233	0.51 339	0.38 273	0.37 333	0.34 222	0.37 304	0.30 333	0.39 267	0.23 275	0.23 442	0.09 328	0.28 455	0.24 453	0.18 410	0.16 385

test_sample9	0.42 417	0.19 337	0.50 317	0.18 19	0.16 309	0.34 336	0.20 233	0.51 339	0.38 273	0.37 333	0.34 222	0.37 304	0.30 333	0.66 385	0.91 459	0.23 442	1.82 507	0.28 455	0.24 453	0.18 410	0.16 385

test_sample8	0.49 437	0.19 337	0.50 317	0.18 19	0.16 309	0.34 336	0.20 233	0.55 382	0.34 221	0.62 446	0.38 264	1.15 475	0.67 459	0.66 385	0.91 459	0.23 442	1.82 507	0.28 455	0.24 453	0.18 410	0.16 385

DDUNet	0.41 414	0.50 466	0.48 302	0.44 464	0.39 462	0.46 408	0.32 404	0.50 324	0.43 320	0.45 405	0.52 386	0.57 417	0.36 374	0.48 295	0.33 352	0.33 468	0.21 452	0.55 478	0.25 456	0.37 467	0.32 467

NCC-stereo	0.39 406	0.25 389	0.69 396	0.32 429	0.28 444	0.46 408	0.36 423	0.65 447	0.52 402	0.40 371	0.57 407	0.56 412	0.47 424	0.73 405	0.45 401	0.17 417	0.14 408	0.18 422	0.25 456	0.16 381	0.16 385

Abc-Net	0.39 406	0.25 389	0.69 396	0.32 429	0.28 444	0.46 408	0.36 423	0.65 447	0.52 402	0.40 371	0.57 407	0.56 412	0.47 424	0.73 405	0.45 401	0.17 417	0.14 408	0.18 422	0.25 456	0.16 381	0.16 385
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	0.43 422	0.47 459	0.65 385	0.37 453	0.23 419	0.51 427	0.29 385	0.66 453	0.49 384	0.46 408	0.51 378	0.48 382	0.38 386	0.96 460	0.35 360	0.34 469	0.23 461	0.55 478	0.25 456	0.31 460	0.20 428

FC-DCNN v2	0.71 469	0.30 423	0.67 390	0.32 429	0.27 439	0.84 470	0.39 438	0.84 479	0.85 469	1.44 496	1.64 492	2.09 494	1.28 492	1.06 469	0.80 451	0.24 448	0.22 457	0.27 449	0.26 460	0.26 449	0.25 455

FCDSN-DC	0.63 461	0.31 429	0.61 366	0.36 447	0.30 452	0.65 451	0.37 427	0.66 453	0.68 445	1.14 483	1.54 489	1.71 489	1.26 490	0.92 453	0.64 439	0.24 448	0.22 457	0.27 449	0.26 460	0.27 453	0.27 460
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 468	0.30 423	0.69 396	0.32 429	0.27 439	0.81 469	0.39 438	0.79 474	0.82 463	1.41 492	1.58 491	1.98 492	1.26 490	1.02 467	0.77 448	0.24 448	0.22 457	0.27 449	0.26 460	0.26 449	0.26 457

MADNet+	1.01 484	1.16 501	4.72 506	0.70 482	0.47 470	1.24 489	0.96 496	0.97 484	0.89 470	0.65 452	0.77 449	0.87 463	0.85 475	2.09 500	1.68 490	0.38 474	0.39 479	0.31 462	0.27 463	0.43 468	0.39 472

MSMD_ROB	0.60 459	0.33 436	0.61 366	0.30 417	0.25 432	0.86 472	0.35 419	0.55 382	0.67 442	1.10 481	1.49 486	1.76 490	0.97 481	0.88 447	0.49 412	0.23 442	0.21 452	0.27 449	0.27 463	0.25 442	0.24 453

ELAS_RVC	0.74 474	0.36 442	1.00 457	0.37 453	0.33 456	0.88 473	0.93 495	0.83 478	1.08 482	1.35 488	1.33 480	1.24 478	1.33 494	1.06 469	0.95 462	0.27 457	0.25 465	0.29 459	0.27 463	0.30 459	0.30 462
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 474	0.36 442	0.85 435	0.36 447	0.33 456	1.36 494	0.77 486	0.93 483	0.92 474	1.41 492	1.53 488	1.16 476	1.17 486	0.95 459	1.03 466	0.26 452	0.25 465	0.28 455	0.28 466	0.31 460	0.30 462
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	0.66 464	0.89 488	1.59 486	0.77 486	1.21 503	0.51 427	0.23 312	0.59 418	0.72 452	0.69 456	0.61 422	0.69 453	0.91 477	0.79 428	0.48 410	0.27 457	0.12 388	0.73 486	0.30 467	0.65 484	0.40 473

PASM	0.45 429	0.35 439	0.90 443	0.35 446	0.33 456	0.39 376	0.38 433	0.50 324	0.61 431	0.52 431	0.51 378	0.62 431	0.45 415	0.93 455	0.48 410	0.26 452	0.29 471	0.29 459	0.33 468	0.29 458	0.26 457

Ntro	0.58 455	0.64 476	0.92 446	0.66 480	0.50 474	0.77 463	0.36 423	0.66 453	0.70 449	0.50 420	0.59 411	0.65 442	0.51 436	0.75 413	0.45 401	0.56 482	0.32 475	0.56 481	0.34 469	0.63 481	0.46 479

otaku	0.57 454	0.62 475	0.87 438	0.63 479	0.44 468	0.73 459	0.37 427	0.65 447	0.66 439	0.51 425	0.75 446	0.66 446	0.45 415	0.69 392	0.46 407	0.53 478	0.34 476	0.55 478	0.35 470	0.60 479	0.45 476

ACVNet_1	0.72 470	0.81 483	1.37 483	0.72 484	0.53 477	0.77 463	0.42 446	0.85 482	0.90 472	0.74 461	0.75 446	1.32 482	0.72 464	1.02 467	0.55 423	0.54 480	0.31 474	0.71 485	0.35 470	0.64 483	0.45 476

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 444	0.50 466	0.86 436	0.39 457	0.24 425	0.84 470	0.55 469	0.56 397	0.62 433	0.60 444	0.68 435	0.62 431	0.42 406	1.13 474	0.43 394	0.23 442	0.27 467	0.27 449	0.35 470	0.25 442	0.29 461

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 466	0.64 476	1.06 464	0.45 465	0.27 439	1.40 496	0.58 471	0.78 471	0.92 474	0.84 466	0.86 458	0.88 465	0.68 460	1.33 485	0.68 442	0.37 473	0.29 471	0.34 466	0.36 473	0.43 468	0.37 470

MFN_U_SF_RVC	0.56 451	0.51 468	1.19 471	0.38 455	0.22 407	0.69 455	0.27 367	0.80 475	0.67 442	0.73 458	0.74 445	0.87 463	0.61 457	0.81 435	0.76 445	0.29 463	0.27 467	0.32 463	0.37 474	0.32 463	0.31 464

BEATNet-Init1	4.73 510	2.61 510	13.29 520	0.58 475	0.53 477	10.12 515	3.33 511	4.83 511	5.01 510	8.75 515	8.51 513	14.08 523	7.60 514	7.70 515	5.34 511	0.28 461	0.28 470	0.34 466	0.37 474	0.57 477	0.45 476

JetBlue	1.14 489	0.76 481	2.36 495	0.59 476	0.75 487	3.04 507	1.78 508	1.11 486	0.90 472	0.94 471	1.10 470	1.66 488	1.28 492	2.09 500	1.72 492	0.43 477	0.36 477	0.38 468	0.38 476	0.58 478	0.56 484

ACVNet-4b	0.72 470	0.81 483	1.33 481	0.72 484	0.50 474	0.80 468	0.31 399	0.71 465	0.80 462	0.50 420	0.72 444	0.95 469	0.43 410	0.96 460	1.20 480	1.13 505	0.21 452	0.76 487	0.45 477	0.65 484	0.46 479

MANE	1.41 492	0.36 442	0.74 410	0.43 462	0.41 465	2.16 503	0.80 488	2.39 508	3.38 502	2.22 503	3.06 505	3.54 507	2.73 507	2.15 502	1.94 498	0.28 461	0.27 467	0.30 461	0.46 478	0.28 457	0.34 468

NVStereoNet_ROB	0.67 465	0.49 465	0.83 427	0.48 469	0.40 464	0.51 427	0.46 454	0.70 463	0.77 459	0.84 466	1.72 493	1.02 471	0.83 472	1.23 480	0.79 450	0.32 467	0.38 478	0.40 470	0.46 478	0.36 466	0.41 474
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RainbowNet	0.72 470	0.89 488	1.02 460	0.82 487	0.63 483	0.78 466	0.52 466	0.81 477	0.93 476	0.60 444	0.79 451	0.80 461	0.60 448	0.80 432	0.57 424	0.78 492	0.55 491	0.78 488	0.49 480	0.76 489	0.58 486

ACVNet_2	0.89 479	0.87 487	1.25 475	0.82 487	0.62 482	0.97 478	0.62 475	1.14 487	1.42 490	1.00 476	1.40 481	1.47 485	0.84 473	1.11 471	0.66 441	0.61 485	0.43 482	0.78 488	0.49 480	0.75 488	0.52 482

SPS-STEREO	0.69 467	0.61 474	0.98 455	0.52 474	0.57 479	0.74 460	0.50 465	0.78 471	0.62 433	0.95 473	0.86 458	0.94 467	0.70 462	1.01 466	0.87 457	0.58 484	0.51 485	0.50 475	0.50 482	0.55 476	0.58 486
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.55 450	0.48 461	1.02 460	0.45 465	0.49 472	0.49 422	0.47 458	0.72 466	0.72 452	0.45 405	0.82 454	0.47 375	0.60 448	0.50 303	0.63 438	0.39 475	0.39 479	0.44 472	0.51 483	0.52 474	0.37 470

SGM+DAISY	0.87 478	0.66 478	1.30 480	0.51 472	0.60 480	1.03 480	0.84 492	0.76 469	0.73 455	1.39 490	1.51 487	1.31 481	1.22 488	1.11 471	1.08 468	0.57 483	0.53 488	0.51 477	0.51 483	0.54 475	0.61 491

PWCK	1.00 482	1.17 502	1.70 490	0.91 490	0.41 465	1.19 487	0.92 494	1.10 485	1.14 485	1.16 484	1.14 472	1.25 479	0.88 476	1.75 496	1.04 467	0.87 496	0.50 483	0.87 491	0.53 485	0.96 499	0.52 482

anonymity	0.56 451	0.54 470	0.70 402	0.47 468	0.61 481	0.56 439	0.43 448	0.69 462	0.49 384	0.63 448	0.55 399	0.54 407	0.60 448	0.61 359	0.57 424	0.55 481	0.53 488	0.50 475	0.54 486	0.51 473	0.56 484

IMH-64-1	0.91 480	0.86 485	0.84 432	0.97 492	0.75 487	0.92 476	0.71 479	1.27 488	1.10 483	0.89 468	1.45 483	1.14 473	0.96 479	1.19 476	0.84 453	0.74 489	0.51 485	0.97 493	0.55 487	0.84 491	0.60 488

IMH-64	0.91 480	0.86 485	0.84 432	0.97 492	0.75 487	0.92 476	0.71 479	1.27 488	1.10 483	0.89 468	1.45 483	1.14 473	0.96 479	1.19 476	0.84 453	0.74 489	0.51 485	0.97 493	0.55 487	0.84 491	0.60 488

IMH	1.05 486	0.95 493	1.00 457	1.01 494	0.78 491	1.11 482	0.68 478	1.38 491	1.43 491	1.00 476	1.72 493	1.43 483	1.14 483	1.73 495	0.89 458	1.09 502	0.55 491	0.99 495	0.57 489	0.87 494	0.62 493

MFMNet_re	0.72 470	0.76 481	0.99 456	0.62 478	0.70 485	0.77 463	0.67 477	0.75 468	0.83 466	0.78 464	0.86 458	0.69 453	0.78 466	0.71 398	0.61 433	0.66 487	0.59 494	0.61 482	0.58 490	0.68 487	0.71 495

DGSMNet	0.61 460	0.29 417	0.91 444	0.51 472	0.70 485	0.62 449	1.38 507	0.59 418	0.55 415	0.37 333	0.61 422	0.52 401	0.33 357	0.65 380	0.43 394	0.53 478	0.60 495	0.67 483	0.61 491	0.63 481	0.61 491

GCST	0.47 432	0.60 473	0.57 352	1.04 497	0.48 471	0.38 368	0.11 3	0.40 226	0.32 200	0.41 380	0.34 222	0.29 229	0.17 149	0.46 289	0.19 201	0.69 488	0.42 481	0.79 490	0.62 492	0.62 480	0.46 479

TorneroNet-64	1.43 493	1.03 495	1.20 472	1.10 498	0.86 497	2.26 504	0.73 482	1.84 501	3.84 507	1.25 485	2.25 503	2.69 503	1.42 495	1.76 497	1.43 485	0.76 491	0.50 483	1.09 498	0.66 493	1.23 503	0.76 500

WAO-7	1.01 484	0.89 488	0.93 448	0.83 489	0.66 484	1.18 485	0.81 490	1.40 492	1.57 493	1.11 482	1.76 495	1.45 484	1.19 487	1.50 489	1.14 473	0.61 485	0.62 498	0.70 484	0.68 494	0.66 486	0.60 488

LVE	1.13 488	1.02 494	1.28 478	1.01 494	0.80 494	1.29 492	0.81 490	1.47 495	1.96 495	1.07 480	1.90 496	1.90 491	1.01 482	1.48 488	0.91 459	0.93 499	0.61 497	0.94 492	0.69 495	0.87 494	0.75 499

Dean	1.17 490	1.04 496	1.49 485	1.03 496	0.78 491	1.20 488	0.77 486	1.48 496	1.96 495	1.28 486	1.99 498	2.15 495	1.14 483	1.25 481	1.00 465	0.81 494	0.60 495	1.01 496	0.69 495	0.92 498	0.74 498

TorneroNet	2.22 503	1.08 498	1.24 474	1.14 502	0.90 498	5.58 509	0.80 488	2.12 506	8.69 514	2.58 505	5.42 510	3.88 508	1.97 501	1.78 499	1.87 495	0.86 495	0.54 490	1.15 502	0.74 497	1.23 503	0.85 501

WAO-6	1.07 487	0.93 492	0.92 446	0.96 491	0.78 491	1.28 491	0.75 483	1.34 490	2.00 497	1.02 478	1.54 489	1.59 486	1.22 488	1.31 484	1.14 473	0.78 492	0.55 491	1.02 497	0.75 498	0.83 490	0.69 494

WAO-8	1.46 495	1.10 499	1.09 465	1.10 498	0.84 495	2.06 500	0.75 483	1.84 501	3.83 505	1.44 496	2.21 501	2.15 495	1.43 496	3.17 506	1.19 478	0.91 497	0.65 500	1.09 498	0.79 499	0.90 496	0.71 495

Venus	1.46 495	1.10 499	1.09 465	1.10 498	0.84 495	2.06 500	0.75 483	1.84 501	3.83 505	1.44 496	2.21 501	2.15 495	1.43 496	3.17 506	1.19 478	0.91 497	0.65 500	1.09 498	0.79 499	0.90 496	0.71 495

notaker	1.45 494	1.34 505	1.48 484	1.40 505	1.07 501	1.18 485	0.85 493	1.48 496	1.40 489	1.51 501	3.46 506	2.40 500	1.81 500	1.76 497	1.45 488	1.11 503	0.69 503	1.38 505	0.87 501	1.31 505	0.97 503

UNDER WATER-64	1.55 497	1.19 503	2.52 498	1.31 503	0.95 499	2.12 502	1.21 505	1.45 494	3.19 501	1.43 495	1.32 479	2.64 502	2.04 502	1.63 492	1.83 494	1.11 503	0.67 502	1.28 503	0.92 502	1.19 501	1.02 504

UNDER WATER	1.59 498	1.22 504	2.36 495	1.38 504	1.03 500	1.67 499	1.10 502	1.54 499	3.63 503	1.44 496	1.47 485	2.85 504	2.25 504	1.67 493	1.94 498	1.06 501	0.62 498	1.31 504	0.93 503	1.21 502	1.02 504

ktn	1.77 501	1.36 506	1.22 473	1.43 506	1.14 502	1.52 497	1.08 501	1.51 498	3.96 508	2.77 507	4.69 508	3.35 506	1.46 498	1.69 494	1.25 482	1.43 507	0.77 504	1.45 506	0.99 504	1.32 506	0.96 502

JetRed	2.30 505	2.64 511	6.12 507	1.12 501	1.38 506	5.85 510	3.29 510	1.99 504	1.67 494	1.98 502	1.95 497	2.16 498	1.60 499	2.48 504	4.10 509	1.05 500	1.60 506	1.09 498	1.01 505	1.67 508	1.28 507

KSHMR	1.89 502	1.36 506	1.60 487	1.47 507	1.22 504	1.38 495	1.06 500	1.79 500	5.97 511	1.42 494	5.65 512	2.98 505	1.14 483	2.23 503	1.20 480	1.27 506	1.12 505	1.46 507	1.10 506	1.32 506	1.15 506

Anonymous_2	0.37 394	0.21 363	0.47 294	0.20 101	0.21 391	0.42 391	0.26 362	0.38 204	0.29 168	0.33 278	0.30 171	0.44 363	0.38 386	0.36 258	0.29 326	0.26 452	0.29 471	0.44 472	1.41 507	0.34 464	0.21 436

MADNet++	2.26 504	1.80 509	2.06 492	2.13 511	1.97 508	2.61 506	1.79 509	2.38 507	2.16 498	2.75 506	2.65 504	2.38 499	2.43 505	3.17 506	3.21 505	2.17 508	1.95 509	1.94 509	1.63 508	2.06 509	2.01 510

PML	16.10 522	12.82 523	6.78 508	5.23 513	7.76 513	33.92 526	66.56 529	5.30 512	10.28 515	26.12 528	68.59 529	20.51 525	13.49 523	10.06 517	6.78 514	5.96 516	2.00 510	6.04 517	2.18 509	8.96 518	2.60 512

tt	4.71 509	0.10 48	3.94 503	2.06 510	1.53 507	10.14 516	16.88 516	9.27 517	4.98 509	1.39 490	1.02 467	4.68 509	4.90 509	3.35 509	5.86 512	5.76 515	9.15 521	2.24 510	2.53 510	3.10 511	1.32 508

HanzoNet	2.97 506	1.69 508	2.29 494	1.74 508	1.33 505	1.53 498	1.03 499	1.99 504	2.64 500	5.51 510	5.16 509	5.90 513	6.82 513	4.32 511	3.29 506	3.16 510	2.02 511	1.92 508	2.87 511	2.24 510	1.89 509

U	1.00 482	0.09 22	0.21 18	0.21 142	3.68 509	6.12 511	0.14 26	0.21 15	0.21 59	0.11 8	0.11 7	0.10 7	0.09 8	0.12 2	0.11 6	0.07 37	0.05 8	5.42 514	2.90 512	0.07 66	0.06 41

DPSimNet_ROB	4.34 508	4.23 512	6.89 509	3.67 512	3.68 509	4.75 508	5.21 512	2.67 509	3.68 504	5.82 511	3.95 507	5.57 510	6.72 512	3.46 510	4.48 510	4.05 513	2.88 512	4.68 513	3.12 513	3.69 512	3.62 513

ASD4	7.23 511	6.65 515	7.69 510	5.24 514	5.62 512	11.85 517	20.36 517	7.57 515	7.14 513	6.55 512	5.47 511	5.99 515	5.78 510	7.22 514	9.24 515	4.85 514	4.44 513	6.40 518	5.19 514	6.53 515	4.89 514

DPSM_ROB	11.49 517	9.87 520	10.35 516	11.13 518	11.31 517	19.11 524	27.51 524	13.37 522	14.21 523	10.31 519	11.06 520	10.96 521	11.27 521	11.96 522	13.59 519	6.78 517	8.19 519	6.03 515	7.09 515	7.93 516	7.73 518

DPSM	11.49 517	9.87 520	10.35 516	11.13 518	11.31 517	19.11 524	27.51 524	13.37 522	14.21 523	10.31 519	11.06 520	10.96 521	11.27 521	11.96 522	13.59 519	6.78 517	8.19 519	6.03 515	7.09 515	7.93 516	7.73 518

DGTPSM_ROB	8.34 513	5.10 513	10.37 518	5.31 515	10.18 515	8.33 512	23.60 521	6.06 513	13.41 520	4.90 508	10.87 518	5.65 511	10.44 515	6.17 512	12.59 516	3.74 511	7.55 516	3.69 511	7.26 517	4.14 513	7.46 515

DPSMNet_ROB	8.40 514	5.11 514	10.49 519	5.58 516	10.25 516	8.34 513	23.62 522	6.07 514	13.45 521	4.93 509	10.88 519	5.66 512	10.44 515	6.24 513	12.64 517	3.98 512	7.61 517	3.76 512	7.30 518	4.20 514	7.51 516

LSM0	24.24 528	19.98 527	22.32 525	24.22 528	40.14 530	38.48 528	55.20 526	26.95 528	28.57 527	20.49 524	21.83 524	22.26 529	22.75 526	24.22 528	27.30 527	13.66 524	16.32 525	12.19 521	14.15 519	16.10 525	17.66 526

CasAABBNet	23.10 526	19.86 525	20.64 523	22.47 526	22.73 526	38.41 527	55.50 528	26.89 527	28.70 528	20.61 525	22.15 526	22.08 527	22.75 526	23.99 526	27.36 528	13.59 522	16.48 526	12.14 519	14.27 520	15.95 523	15.53 524

Selective-RAFT-Error	23.16 527	19.93 526	20.87 524	22.54 527	22.81 527	38.52 529	55.47 527	27.01 529	28.83 529	20.66 526	22.25 527	22.09 528	22.80 528	24.09 527	27.36 528	13.61 523	16.48 526	12.15 520	14.28 521	15.99 524	15.57 525

FADE		1.06 497		0.71 483	0.76 490							1.17 477				24.23 528	4.70 514	17.35 523	17.61 522	0.49 472

HaxPig	17.72 524	20.22 528	19.73 521	16.53 521	16.51 520	9.27 514	9.33 513	14.34 524	13.27 519	18.65 523	18.70 523	17.35 524	16.77 524	17.04 524	16.45 524	22.05 527	20.89 528	22.27 524	21.53 523	21.29 526	22.13 527

LRCNet_RVC	10.90 516	14.34 524	9.35 511	15.35 520	8.04 514	1.08 481	0.34 416	8.78 516	0.70 449	12.63 522	16.05 522	9.85 516	6.54 511	8.57 516	6.34 513	20.27 526	5.40 515	23.70 525	21.88 524	14.87 522	13.83 523

MEDIAN_ROB	21.21 525	24.62 529	23.47 526	19.58 522	19.65 525	13.22 518	10.96 514	17.88 525	17.00 525	22.14 527	22.02 525	20.86 526	20.36 525	21.06 525	19.71 525	25.63 529	24.13 529	26.21 526	25.20 525	25.17 527	25.38 528

AVERAGE_ROB	25.43 529	29.06 530	27.24 527	24.63 529	24.20 529	17.73 522	12.61 515	22.29 526	21.39 526	26.79 529	26.16 528	25.20 530	24.64 529	25.07 529	23.53 526	29.96 530	28.40 530	30.60 527	29.58 526	29.72 528	29.84 529

Anonymous_1	16.62 523	9.35 516	9.84 512	10.66 517	14.64 519	18.66 523	27.12 523	12.64 521	13.51 522	10.76 521	10.30 517	10.13 517	10.60 517	11.06 521	12.74 518	15.87 525	7.74 518	16.92 522	43.48 527	58.66 530	7.68 517

xxxxx1	15.27 519	9.54 517	10.31 513	20.13 523	18.88 522	17.08 519	23.03 518	10.36 518	10.99 516	9.21 516	9.62 514	10.74 518	10.61 518	10.72 518	13.89 521	7.97 519	9.20 522	31.85 528	44.72 528	12.84 519	13.69 520

tt_ll	15.27 519	9.54 517	10.31 513	20.13 523	18.88 522	17.08 519	23.03 518	10.36 518	10.99 516	9.21 516	9.62 514	10.74 518	10.61 518	10.72 518	13.89 521	7.97 519	9.20 522	31.85 528	44.72 528	12.84 519	13.69 520

ff	15.27 519	9.54 517	10.31 513	20.13 523	18.88 522	17.08 519	23.03 518	10.36 518	10.99 516	9.21 516	9.62 514	10.74 518	10.61 518	10.72 518	13.89 521	7.97 519	9.20 522	31.85 528	44.72 528	12.84 519	13.69 520

test_example2	101.33 530	108.28 531	68.15 529	98.43 530	106.93 531	89.75 530	102.43 530	36.80 530	97.65 530	129.04 530	130.15 530	65.26 531	66.62 530	92.11 530	80.24 530	144.10 531	199.48 531	81.81 531	103.01 531	125.01 531	101.27 530

ccccc	256.34 531	256.29 532	313.62 531	354.40 532	364.36 532	149.10 531	168.46 531	152.89 531	131.30 531	153.93 531	155.56 531	164.00 532	204.39 531	268.02 531	295.19 531	390.55 532	349.22 532	244.59 532	219.82 532	412.30 532	378.83 531

Low-res two-view benchmark