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

StereoAnything_RVC	0.35 78	1.25 466	1.82 211	0.20 3	0.12 4	0.26 6	0.15 6	0.43 30	0.37 27	0.14 1	0.10 1	0.11 1	0.19 38	0.46 138	0.14 1	0.11 186	0.09 148	0.08 8	0.05 1	0.76 479	0.18 251

FoundationStereo	0.20 1	0.30 106	0.81 12	0.21 5	0.22 193	0.21 2	0.16 14	0.25 1	0.38 31	0.15 2	0.11 2	0.18 10	0.17 14	0.23 2	0.16 2	0.09 40	0.13 278	0.08 8	0.06 9	0.07 1	0.07 5

IGEV-Stereo+	0.29 29	0.29 95	0.86 14	0.25 35	0.34 344	0.30 13	0.14 4	0.32 4	0.53 167	0.18 10	0.12 3	0.18 10	0.19 38	0.49 164	0.17 7	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.20 366	0.46 448	0.59 470

LGtest1	0.21 3	0.37 155	0.70 7	0.22 8	0.12 4	0.31 17	0.11 2	0.36 7	0.39 41	0.17 6	0.13 4	0.16 5	0.14 2	0.25 5	0.27 116	0.10 124	0.09 148	0.08 8	0.06 9	0.10 20	0.10 49

dual_stereo	0.23 6	0.25 45	0.66 6	0.21 5	0.15 37	0.27 7	0.15 6	0.62 144	0.40 49	0.15 2	0.13 4	0.18 10	0.14 2	0.37 80	0.19 13	0.09 40	0.31 444	0.07 1	0.10 105	0.07 1	0.07 5

MonSter	0.20 1	0.22 25	0.65 5	0.21 5	0.17 84	0.33 24	0.15 6	0.46 39	0.32 6	0.16 5	0.17 6	0.14 2	0.11 1	0.27 10	0.23 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 21	0.07 1	0.09 29

DEFOM-Stereo	0.22 4	0.22 25	0.91 17	0.23 10	0.13 13	0.49 100	0.18 26	0.30 2	0.28 1	0.19 14	0.17 6	0.14 2	0.14 2	0.41 100	0.16 2	0.08 10	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.09 13	0.09 29

fffft	0.29 29	0.21 14	1.10 33	0.24 19	0.15 37	0.42 56	0.24 148	0.42 24	0.38 31	0.21 24	0.18 8	0.20 14	0.16 8	0.44 118	0.70 356	0.07 2	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.28 338	0.20 282
1: 1. 1
U	3.37 513	0.17 1	0.91 17	0.26 63	13.79 528	19.19 531	0.15 6	0.41 21	0.31 3	0.17 6	0.18 8	0.27 76	0.15 7	0.21 1	0.16 2	0.09 40	0.06 2	17.88 532	12.81 529	0.10 20	0.08 18

EGLCR-Stereo	0.29 29	0.27 65	0.97 23	0.30 151	0.19 145	0.56 176	0.17 19	0.68 174	0.36 22	0.30 82	0.18 8	0.27 76	0.17 14	0.38 87	0.19 13	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.10 20	0.35 414

SGD-Stereo	0.22 4	0.28 86	0.77 10	0.22 8	0.11 1	0.40 49	0.16 14	0.31 3	0.36 22	0.19 14	0.19 11	0.17 7	0.17 14	0.37 80	0.16 2	0.10 124	0.06 2	0.08 8	0.07 21	0.10 20	0.07 5

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 20	0.28 86	1.09 31	0.33 228	0.15 37	0.30 13	0.16 14	0.58 120	0.42 64	0.19 14	0.19 11	0.17 7	0.26 115	0.38 87	0.37 216	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.25 394	0.10 20	0.06 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 90	1.34 478	1.24 52	0.23 10	0.12 4	0.33 24	0.20 50	0.40 16	0.33 10	0.25 58	0.21 13	0.16 5	0.14 2	0.27 10	0.63 337	0.55 473	0.06 2	0.11 156	0.13 236	0.25 304	0.49 459

IGEVStereo-DCA	0.33 59	0.34 138	1.38 75	0.27 79	0.16 58	0.45 64	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.21 13	0.26 67	0.25 101	0.64 217	0.52 299	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.18 336	0.16 149	0.22 304

rrr	0.46 190	0.34 138	3.08 466	0.27 79	0.16 58	0.45 64	0.28 230	1.09 463	0.51 141	0.24 43	0.21 13	0.26 67	0.25 101	0.64 217	0.52 299	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.29 412	0.16 149	0.25 349

MaDis-Stereo	0.29 29	0.54 249	1.44 88	0.24 19	0.29 287	0.29 11	0.16 14	0.45 37	0.37 27	0.19 14	0.21 13	0.28 85	0.22 64	0.30 31	0.29 141	0.10 124	0.09 148	0.10 93	0.08 46	0.11 36	0.11 69

AIO_test	0.39 114	0.37 155	1.19 41	0.73 464	0.67 465	0.35 33	0.25 167	0.47 49	0.34 12	0.34 98	0.22 17	0.33 112	0.17 14	1.31 320	0.19 13	0.11 186	0.15 320	0.08 8	0.21 372	0.15 113	0.23 328

AIO_rvc	0.41 127	0.64 294	1.29 58	0.58 444	0.39 384	0.37 40	0.24 148	0.50 66	0.43 73	0.28 76	0.23 18	0.25 54	0.16 8	0.99 284	0.19 13	0.10 124	0.16 337	0.08 8	0.11 166	0.25 304	0.85 486

SMoEStereo_RVC	0.29 29	0.26 59	1.03 26	0.25 35	0.14 22	0.46 80	0.22 88	0.36 7	0.38 31	0.23 39	0.23 18	0.21 22	0.18 30	0.45 129	0.60 330	0.07 2	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.20 233	0.20 282

ff7	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

ffff	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

11t	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

ProNet	0.30 39	0.54 249	1.29 58	0.25 35	0.15 37	0.47 85	0.25 167	0.48 54	0.39 41	0.21 24	0.23 18	0.22 24	0.20 46	0.44 118	0.19 13	0.08 10	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.23 277	0.12 104

ccc-4	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

test_xeample3	0.46 190	0.34 138	2.99 461	0.37 313	0.16 58	0.49 100	0.33 306	1.06 458	0.44 77	0.25 58	0.23 18	0.24 44	0.25 101	0.49 164	0.56 316	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.40 459	0.17 171	0.26 359

GIP-stereo	0.26 12	0.22 25	0.78 11	0.29 135	0.20 159	0.42 56	0.17 19	0.64 153	0.39 41	0.18 10	0.24 26	0.23 31	0.18 30	0.25 5	0.47 278	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.06 9	0.17 171	0.08 18

IGEV-Stereo++	0.23 6	0.23 32	0.64 4	0.24 19	0.22 193	0.47 85	0.13 3	0.52 82	0.33 10	0.18 10	0.24 26	0.17 7	0.22 64	0.32 45	0.19 13	0.08 10	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.17 171	0.09 29

RSM++	0.27 13	0.26 59	0.87 15	0.28 104	0.13 13	0.39 47	0.20 50	0.45 37	0.45 92	0.20 19	0.24 26	0.24 44	0.17 14	0.36 73	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.35 443	0.26 323	0.18 251

anonymousdsp	0.34 67	0.53 244	1.47 95	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.49 60	0.40 49	0.25 58	0.24 26	0.22 24	0.24 86	0.55 191	0.19 13	0.09 40	0.11 233	0.10 93	0.18 336	0.24 292	0.29 379

IGEV-Stereo	0.34 67	0.54 249	1.47 95	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.49 60	0.40 49	0.25 58	0.24 26	0.22 24	0.24 86	0.54 187	0.19 13	0.09 40	0.10 187	0.10 93	0.18 336	0.24 292	0.29 379
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.30 39	0.45 214	1.08 29	0.31 178	0.17 84	0.19 1	0.21 68	0.73 203	0.50 133	0.21 24	0.24 26	0.55 250	0.22 64	0.27 10	0.26 108	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.07 21	0.12 47	0.09 29
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
S2M2	0.24 8	0.29 95	0.90 16	0.23 10	0.17 84	0.24 4	0.09 1	0.36 7	0.45 92	0.17 6	0.25 32	0.23 31	0.17 14	0.24 3	0.28 126	0.15 325	0.12 259	0.11 156	0.12 204	0.15 113	0.11 69

tt45	0.29 29	0.24 40	1.06 28	0.25 35	0.17 84	0.55 161	0.22 88	0.41 21	0.35 16	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.18 30	0.64 217	0.34 199	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.21 246	0.11 69

rvit_stereo_0081	0.25 9	0.21 14	0.61 2	0.28 104	0.17 84	0.31 17	0.22 88	0.42 24	0.53 167	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.21 55	0.34 61	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.09 29

rvit_stereo_0082	0.25 9	0.21 14	0.61 2	0.28 104	0.17 84	0.31 17	0.22 88	0.42 24	0.53 167	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.21 55	0.34 61	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.09 29

RAStereo	0.28 20	0.48 227	1.52 107	0.26 63	0.18 116	0.25 5	0.19 33	0.42 24	0.35 16	0.20 19	0.25 32	0.20 14	0.16 8	0.24 3	0.24 89	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.12 47	0.08 18

MyStereo07	0.34 67	0.40 177	1.46 91	0.29 135	0.23 212	0.60 238	0.31 275	0.53 90	0.42 64	0.25 58	0.25 32	0.20 14	0.26 115	0.57 195	0.19 13	0.09 40	0.18 365	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.19 267

AEACV	0.33 59	0.24 40	1.44 88	0.28 104	0.35 356	0.47 85	0.21 68	0.43 30	0.28 1	0.26 66	0.25 32	0.22 24	0.38 222	0.30 31	0.18 8	0.09 40	0.35 452	0.09 46	0.36 451	0.23 277	0.25 349

MM-Stereo_test2	0.38 99	0.28 86	2.46 382	0.43 369	0.15 37	0.50 108	0.25 167	0.47 49	0.38 31	0.33 96	0.26 39	0.23 31	0.22 64	0.34 61	0.29 141	0.08 10	0.09 148	0.09 46	0.10 105	0.36 398	0.22 304

castereo++	0.28 20	0.43 195	0.93 20	0.28 104	0.17 84	0.53 141	0.21 68	0.55 105	0.45 92	0.17 6	0.26 39	0.32 106	0.17 14	0.33 53	0.16 2	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.29 412	0.13 75	0.06 1

rvit_stereo_0080	0.27 13	0.38 163	0.76 8	0.24 19	0.18 116	0.34 28	0.27 213	0.54 101	0.44 77	0.24 43	0.26 39	0.27 76	0.22 64	0.29 25	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.10 93	0.10 105	0.15 113	0.11 69

whm_eth	0.27 13	0.38 163	0.76 8	0.24 19	0.18 116	0.34 28	0.27 213	0.54 101	0.44 77	0.24 43	0.26 39	0.27 76	0.22 64	0.29 25	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.10 93	0.10 105	0.15 113	0.11 69

SCV_C0	0.33 59	0.43 195	1.42 85	0.25 35	0.16 58	0.35 33	0.20 50	0.68 174	0.44 77	0.24 43	0.27 43	0.29 92	0.20 46	0.58 198	0.18 8	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.30 421	0.26 323	0.17 231

rvit_stereo_ft	0.31 47	0.61 273	1.18 39	0.32 207	0.21 170	0.28 8	0.27 213	0.55 105	0.48 117	0.23 39	0.27 43	0.28 85	0.26 115	0.32 45	0.25 101	0.13 267	0.09 148	0.11 156	0.11 166	0.13 75	0.14 153

RSM	0.28 20	0.26 59	0.97 23	0.25 35	0.24 225	0.37 40	0.21 68	0.49 60	0.44 77	0.21 24	0.27 43	0.28 85	0.17 14	0.38 87	0.20 35	0.07 2	0.07 19	0.09 46	0.34 440	0.21 246	0.16 213

CroCo-Stereo Lap2	0.33 59	0.61 273	1.47 95	0.32 207	0.38 381	0.23 3	0.22 88	0.58 120	0.46 100	0.22 31	0.27 43	0.29 92	0.23 78	0.32 45	0.26 108	0.09 40	0.09 148	0.10 93	0.08 46	0.21 246	0.14 153

HUF	0.59 319	0.65 301	2.46 382	0.45 390	0.77 476	0.34 28	0.24 148	0.46 39	0.39 41	0.31 86	0.28 47	0.25 54	0.19 38	0.67 231	0.18 8	0.12 237	2.03 517	0.08 8	0.06 9	0.31 361	1.59 513

rvit_0105_6	0.31 47	0.29 95	1.00 25	0.31 178	0.18 116	0.35 33	0.25 167	0.51 71	0.61 238	0.25 58	0.28 47	0.32 106	0.25 101	0.39 92	0.25 101	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.13 236	0.14 96	0.13 138

rvit_stereo_0081_aga	0.27 13	0.29 95	1.08 29	0.26 63	0.20 159	0.33 24	0.21 68	0.41 21	0.42 64	0.26 66	0.28 47	0.27 76	0.21 55	0.31 38	0.21 48	0.14 308	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.10 49

IGEV++	0.34 67	0.43 195	1.32 64	0.31 178	0.14 22	0.32 21	0.21 68	0.70 184	0.34 12	0.22 31	0.28 47	0.22 24	0.27 132	0.35 66	0.27 116	0.09 40	0.39 464	0.08 8	0.15 287	0.25 304	0.45 452

LoS	0.31 47	0.30 106	1.52 107	0.23 10	0.13 13	0.54 148	0.20 50	0.48 54	0.49 123	0.25 58	0.28 47	0.37 128	0.24 86	0.38 87	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.08 8	0.05 1	0.15 113	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 39	0.27 65	1.09 31	0.23 10	0.50 431	0.40 49	0.20 50	0.46 39	0.44 77	0.22 31	0.28 47	0.26 67	0.19 38	0.33 53	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.15 113	0.49 459

LG-Stereo	0.27 13	0.25 45	0.95 22	0.25 35	0.15 37	0.43 58	0.21 68	0.50 66	0.40 49	0.18 10	0.29 53	0.25 54	0.16 8	0.28 15	0.35 207	0.07 2	0.07 19	0.11 156	0.10 105	0.24 292	0.10 49

GREAT-IGEV	0.37 90	0.28 86	1.48 98	0.25 35	0.38 381	0.46 80	0.18 26	0.33 5	0.34 12	0.15 2	0.29 53	0.15 4	0.17 14	0.36 73	0.23 68	0.07 2	0.76 499	0.07 1	0.26 401	0.21 246	1.03 500

fffy	0.28 20	0.24 40	1.19 41	0.27 79	0.15 37	0.37 40	0.22 88	0.42 24	0.32 6	0.20 19	0.29 53	0.26 67	0.20 46	0.44 118	0.20 35	0.08 10	0.10 187	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.18 251

Pointernet	0.29 29	0.25 45	1.49 101	0.24 19	0.20 159	0.47 85	0.15 6	0.62 144	0.47 115	0.22 31	0.29 53	0.26 67	0.20 46	0.28 15	0.20 35	0.10 124	0.07 19	0.07 1	0.12 204	0.10 20	0.07 5

test_for_model	0.64 348	1.60 487	1.82 211	1.23 496	1.02 491	0.53 141	0.23 116	0.75 219	0.50 133	0.57 289	0.29 53	0.25 54	0.20 46	0.26 8	0.22 60	0.76 486	0.31 444	0.08 8	0.07 21	1.68 507	0.50 462

Selective-RAFT	0.35 78	0.26 59	1.48 98	0.31 178	0.15 37	0.61 259	0.19 33	0.60 138	0.54 179	0.28 76	0.29 53	0.40 149	0.33 185	0.50 170	0.27 116	0.10 124	0.07 19	0.09 46	0.35 443	0.19 218	0.08 18

test-3	0.43 152	0.20 9	1.70 138	0.34 258	0.32 323	0.45 64	0.23 116	0.71 187	0.46 100	0.51 219	0.29 53	0.45 192	0.21 55	0.59 204	0.98 396	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.35 443	0.29 342	0.28 373

test_1	0.43 152	0.20 9	1.70 138	0.34 258	0.32 323	0.45 64	0.23 116	0.71 187	0.46 100	0.50 206	0.29 53	0.45 192	0.21 55	0.59 204	0.98 396	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.35 443	0.29 342	0.29 379

sAnonymous2	0.38 99	0.62 279	2.15 322	0.31 178	0.24 225	0.34 28	0.27 213	0.53 90	0.46 100	0.24 43	0.29 53	0.23 31	0.28 147	0.28 15	0.22 60	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.13 236	0.38 413	0.35 414

CroCo_RVC	0.38 99	0.62 279	2.15 322	0.31 178	0.24 225	0.34 28	0.27 213	0.53 90	0.46 100	0.24 43	0.29 53	0.23 31	0.28 147	0.28 15	0.22 60	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.13 236	0.38 413	0.35 414

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 90	0.37 155	1.21 47	0.26 63	0.18 116	0.73 373	0.18 26	0.53 90	0.41 55	0.35 99	0.30 63	0.58 275	0.22 64	0.33 53	0.95 393	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.35 443	0.13 75	0.15 186

SCV	0.35 78	0.59 267	1.37 74	0.34 258	0.22 193	0.28 8	0.23 116	0.72 192	0.35 16	0.19 14	0.30 63	0.24 44	0.20 46	0.64 217	0.19 13	0.11 186	0.08 80	0.09 46	0.29 412	0.34 383	0.29 379

castereo	0.30 39	0.44 206	0.81 12	0.24 19	0.29 287	0.41 52	0.27 213	0.72 192	0.45 92	0.22 31	0.30 63	0.24 44	0.31 176	0.25 5	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.31 427	0.12 47	0.09 29

mms	0.27 13	0.26 59	0.91 17	0.25 35	0.18 116	0.32 21	0.23 116	0.37 10	0.31 3	0.21 24	0.30 63	0.23 31	0.17 14	0.46 138	0.21 48	0.08 10	0.10 187	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.47 455

rvit_stereo_0083	0.25 9	0.19 5	0.58 1	0.28 104	0.18 116	0.28 8	0.22 88	0.38 12	0.54 179	0.23 39	0.30 63	0.27 76	0.26 115	0.37 80	0.24 89	0.14 308	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.12 47	0.10 49

AIO-Stereo	0.30 39	0.27 65	1.25 53	0.27 79	0.24 225	0.37 40	0.20 50	0.52 82	0.36 22	0.21 24	0.30 63	0.23 31	0.14 2	0.31 38	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.38 454	0.19 218	0.31 396

CAS++	0.31 47	0.33 126	1.43 86	0.25 35	0.17 84	0.31 17	0.20 50	0.78 257	0.41 55	0.30 82	0.30 63	0.21 22	0.16 8	0.33 53	0.18 8	0.15 325	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.15 113	0.11 69
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAP-Stereo	0.34 67	0.89 388	1.76 164	0.26 63	0.12 4	0.52 134	0.14 4	0.49 60	0.38 31	0.29 79	0.30 63	0.29 92	0.22 64	0.30 31	0.20 35	0.09 40	0.17 355	0.09 46	0.07 21	0.21 246	0.11 69

Selective-IGEV	0.29 29	0.23 32	1.28 57	0.27 79	0.30 298	0.35 33	0.20 50	0.56 111	0.38 31	0.21 24	0.30 63	0.22 24	0.18 30	0.37 80	0.18 8	0.07 2	0.06 2	0.08 8	0.15 287	0.16 149	0.29 379

GLC_STEREO	0.28 20	0.27 65	1.36 71	0.28 104	0.12 4	0.41 52	0.20 50	0.37 10	0.38 31	0.26 66	0.30 63	0.25 54	0.19 38	0.33 53	0.24 89	0.09 40	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.09 29

test_3	0.44 162	0.20 9	1.70 138	0.36 292	0.32 323	0.47 85	0.30 262	0.73 203	0.49 123	0.50 206	0.30 63	0.45 192	0.22 64	0.59 204	0.98 396	0.08 10	0.10 187	0.11 156	0.35 443	0.29 342	0.28 373

ours_stereo	0.27 13	0.25 45	1.21 47	0.25 35	0.17 84	0.35 33	0.23 116	0.38 12	0.35 16	0.20 19	0.31 74	0.23 31	0.17 14	0.41 100	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.18 251

rvit_0105_4	0.35 78	0.35 145	1.45 90	0.31 178	0.18 116	0.37 40	0.28 230	0.59 128	0.62 256	0.27 71	0.31 74	0.35 122	0.27 132	0.43 111	0.25 101	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.12 104

CASnet	0.28 20	0.31 117	1.20 45	0.28 104	0.11 1	0.47 85	0.19 33	0.44 34	0.44 77	0.38 116	0.31 74	0.23 31	0.17 14	0.29 25	0.19 13	0.10 124	0.06 2	0.15 332	0.12 204	0.16 149	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.44 162	0.96 410	2.63 414	0.27 79	0.30 298	0.45 64	0.25 167	0.52 82	0.50 133	0.40 124	0.31 74	0.40 149	0.19 38	0.35 66	0.32 182	0.09 40	0.06 2	0.12 210	0.11 166	0.19 218	0.30 388

CAS	0.35 78	0.25 45	1.30 61	0.79 470	0.34 344	0.51 117	0.23 116	0.46 39	0.39 41	0.22 31	0.31 74	0.20 14	0.17 14	0.28 15	0.23 68	0.73 483	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.09 13	0.37 429

MM-Stereo_test1	0.41 127	0.39 172	2.29 350	0.38 328	0.26 257	0.44 62	0.28 230	0.63 150	0.51 141	0.40 124	0.32 79	0.26 67	0.26 115	0.46 138	0.22 60	0.09 40	0.21 397	0.10 93	0.09 71	0.39 422	0.15 186

999	0.29 29	0.25 45	1.05 27	0.26 63	0.18 116	0.49 100	0.23 116	0.38 12	0.37 27	0.20 19	0.32 79	0.23 31	0.18 30	0.73 250	0.36 210	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.08 46	0.24 292	0.10 49

MoCha-V2	0.36 84	0.32 121	1.41 81	0.36 292	0.31 315	0.35 33	0.19 33	0.57 114	0.39 41	0.30 82	0.32 79	0.28 85	0.27 132	0.47 149	0.24 89	0.08 10	0.56 480	0.08 8	0.38 454	0.18 197	0.12 104

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 240	0.33 126	0.93 20	0.26 63	0.22 193	0.46 80	0.20 50	1.10 464	1.34 479	3.16 515	0.32 79	0.22 24	0.20 46	0.30 31	0.22 60	0.10 124	0.09 148	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.19 267

TRStereo	0.53 275	0.76 335	2.38 366	0.42 364	0.29 287	0.69 352	0.23 116	1.81 498	0.55 185	0.36 104	0.32 79	0.47 213	0.40 243	0.46 138	0.25 101	0.12 237	0.11 233	0.11 156	0.41 462	0.13 75	0.32 401

AnonymousM	0.37 90	0.44 206	1.50 104	0.25 35	0.15 37	0.52 134	0.23 116	0.60 138	0.42 64	0.42 138	0.32 79	0.30 96	0.25 101	0.34 61	0.23 68	0.11 186	0.09 148	0.71 481	0.36 451	0.12 47	0.07 5

PMTNet	0.31 47	0.35 145	1.30 61	0.20 3	0.14 22	0.57 194	0.25 167	0.46 39	0.42 64	0.27 71	0.32 79	0.27 76	0.24 86	0.39 92	0.23 68	0.43 461	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.18 197	0.07 5

rvit_0105_5	0.36 84	0.39 172	1.48 98	0.30 151	0.18 116	0.41 52	0.30 262	0.64 153	0.62 256	0.30 82	0.33 86	0.37 128	0.29 160	0.41 100	0.28 126	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.15 287	0.15 113	0.14 153

trnet	0.28 20	0.26 59	1.32 64	0.19 1	0.12 4	0.54 148	0.15 6	0.48 54	0.46 100	0.27 71	0.33 86	0.24 44	0.21 55	0.30 31	0.21 48	0.10 124	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.09 13	0.07 5

LL-Strereo2	0.41 127	0.90 391	1.83 217	0.44 376	0.24 225	0.54 148	0.27 213	0.58 120	0.45 92	0.41 133	0.33 86	0.44 183	0.21 55	0.44 118	0.34 199	0.09 40	0.08 80	0.16 350	0.14 264	0.17 171	0.17 231

LoS_RVC	0.29 29	0.33 126	1.19 41	0.25 35	0.34 344	0.43 58	0.22 88	0.42 24	0.32 6	0.22 31	0.33 86	0.23 31	0.24 86	0.31 38	0.21 48	0.07 2	0.07 19	0.07 1	0.05 1	0.10 20	0.31 396

sCroCo_RVC	0.33 59	0.32 121	1.89 244	0.34 258	0.27 270	0.30 13	0.22 88	0.48 54	0.44 77	0.22 31	0.33 86	0.25 54	0.25 101	0.32 45	0.24 89	0.14 308	0.16 337	0.12 210	0.12 204	0.15 113	0.13 138

CREStereo	0.28 20	0.30 106	1.33 66	0.19 1	0.13 13	0.55 161	0.17 19	0.48 54	0.46 100	0.27 71	0.33 86	0.24 44	0.21 55	0.31 38	0.21 48	0.11 186	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.10 20	0.07 5
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
model_zeroshot	0.44 162	0.68 311	1.97 285	0.28 104	0.18 116	0.69 352	0.21 68	0.63 150	0.40 49	1.00 451	0.34 92	0.42 168	0.20 46	0.69 240	0.24 89	0.10 124	0.22 403	0.10 93	0.22 380	0.12 47	0.10 49

11t1	0.33 59	0.19 5	1.41 81	0.33 228	0.16 58	0.48 93	0.21 68	0.67 170	0.48 117	0.40 124	0.34 92	0.32 106	0.33 185	0.42 108	0.27 116	0.11 186	0.12 259	0.10 93	0.08 46	0.13 75	0.14 153

riskmin	0.37 90	0.22 25	1.74 152	0.32 207	0.20 159	0.48 93	0.20 50	0.66 161	0.46 100	0.36 104	0.34 92	0.69 335	0.45 292	0.39 92	0.27 116	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.08 46	0.13 75	0.16 213

GMStereo	0.38 99	0.99 425	1.91 254	0.27 79	0.16 58	0.39 47	0.23 116	0.47 49	0.62 256	0.38 116	0.34 92	0.25 54	0.25 101	0.39 92	0.29 141	0.14 308	0.08 80	0.10 93	0.12 204	0.15 113	0.11 69
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Occ-G	0.30 39	0.30 106	1.33 66	0.23 10	0.15 37	0.36 39	0.25 167	0.43 30	0.31 3	0.26 66	0.35 96	0.46 205	0.22 64	0.30 31	0.25 101	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.16 306	0.31 361	0.08 18

WCG-NET（raft）	0.32 52	0.53 244	1.21 47	0.23 10	0.12 4	0.44 62	0.24 148	0.40 16	0.50 133	0.35 99	0.35 96	0.47 213	0.25 101	0.35 66	0.20 35	0.08 10	0.29 438	0.08 8	0.07 21	0.22 264	0.11 69

gcap-zeroshot	0.41 127	0.62 279	1.78 178	0.31 178	0.32 323	0.69 352	0.21 68	0.74 207	0.52 148	0.43 143	0.35 96	0.62 290	0.24 86	0.41 100	0.24 89	0.09 40	0.16 337	0.09 46	0.31 427	0.08 4	0.09 29

testlalala	0.36 84	0.30 106	1.77 173	0.28 104	0.33 336	0.60 238	0.22 88	0.55 105	0.51 141	0.55 268	0.35 96	0.31 98	0.20 46	0.26 8	0.22 60	0.10 124	0.13 278	0.09 46	0.24 386	0.08 4	0.07 5

raftrobust	0.38 99	0.68 311	1.54 109	0.32 207	0.46 424	0.52 134	0.21 68	0.56 111	0.42 64	0.52 227	0.35 96	0.31 98	0.33 185	0.37 80	0.30 159	0.10 124	0.11 233	0.08 8	0.07 21	0.21 246	0.19 267

MyStereo04	0.48 211	0.40 177	2.65 418	0.29 135	0.23 212	0.60 238	0.31 275	0.83 293	0.75 386	0.47 169	0.36 101	0.53 240	0.42 270	0.53 183	0.39 234	0.09 40	0.18 365	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.19 267

EKT-Stereo	1.47 485	0.49 230	1.93 260	2.57 517	19.31 532	0.55 161	0.22 88	0.69 177	0.42 64	0.38 116	0.36 101	0.43 172	0.27 132	0.69 240	0.26 108	0.12 237	0.14 295	0.11 156	0.16 306	0.20 233	0.15 186

CFNet-RSSM	0.41 127	0.32 121	2.20 332	0.27 79	0.44 410	0.52 134	0.19 33	0.76 232	0.48 117	0.43 143	0.36 101	0.54 246	0.26 115	0.33 53	0.25 101	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.38 454	0.10 20	0.09 29

rvit_0105_3	0.39 114	0.47 224	1.46 91	0.33 228	0.19 145	0.45 64	0.35 318	0.69 177	0.65 289	0.37 108	0.37 104	0.40 149	0.31 176	0.44 118	0.30 159	0.18 371	0.17 355	0.17 367	0.18 336	0.15 113	0.15 186

WCG-NET	0.30 39	0.42 190	1.26 55	0.24 19	0.12 4	0.43 58	0.24 148	0.40 16	0.56 196	0.35 99	0.37 104	0.26 67	0.24 86	0.29 25	0.19 13	0.08 10	0.12 259	0.08 8	0.07 21	0.22 264	0.10 49

MyStereo05	0.49 229	0.41 183	2.72 427	0.30 151	0.23 212	0.60 238	0.30 262	0.82 287	0.77 399	0.52 227	0.37 104	0.51 232	0.42 270	0.52 177	0.38 223	0.09 40	0.17 355	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.20 282

tt1	0.44 162	0.64 294	1.83 217	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	0.88 433	0.31 86	0.37 104	0.25 54	0.35 195	0.63 215	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.25 304	0.36 422

plain	0.37 90	0.47 224	2.15 322	0.27 79	0.19 145	0.33 24	0.20 50	0.58 120	0.46 100	0.23 39	0.37 104	0.23 31	0.25 101	0.45 129	0.28 126	0.11 186	0.08 80	0.13 269	0.09 71	0.42 436	0.12 104

MIF-Stereo (partial)	0.34 67	0.41 183	1.93 260	0.26 63	0.24 225	0.32 21	0.17 19	0.53 90	0.42 64	0.25 58	0.37 104	0.25 54	0.26 115	0.44 118	0.31 171	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.19 218	0.14 153

UniTT-Stereo	0.30 39	0.36 153	1.68 132	0.27 79	0.24 225	0.29 11	0.18 26	0.33 5	0.34 12	0.26 66	0.37 104	0.18 10	0.18 30	0.31 38	0.27 116	0.10 124	0.08 80	0.08 8	0.07 21	0.25 304	0.08 18

DLNR_Zeroshot_test	13.43 528	19.94 533	23.55 533	121.61 544	35.03 539	0.46 80	0.15 6	8.02 525	0.35 16	0.28 76	0.37 104	0.26 67	0.17 14	0.76 257	0.29 141	6.42 525	0.26 429	0.09 46	0.38 454	50.13 542	0.18 251

anonymousdsp2	0.34 67	0.24 40	1.16 38	0.28 104	0.15 37	0.57 194	0.23 116	0.79 273	0.47 115	0.38 116	0.37 104	0.40 149	0.25 101	0.47 149	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.13 236	0.19 218	0.27 366

RAFT-Stereo-weight	0.34 67	0.29 95	1.43 86	0.28 104	0.28 281	0.55 161	0.22 88	0.78 257	0.48 117	0.46 167	0.38 113	0.36 126	0.17 14	0.33 53	0.23 68	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.09 29

ACVNet-DCA	0.42 146	0.64 294	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.76 232	0.52 148	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

xx1	0.46 190	0.64 294	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	1.01 454	0.31 86	0.38 113	0.46 205	0.36 201	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.12 210	0.12 204	0.12 47	0.14 153

1test111	0.44 162	0.64 294	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.76 232	0.52 148	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.96 281	0.30 159	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

cc1	0.47 205	0.64 294	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	1.01 454	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.25 304	0.40 442

MC-Stereo	0.32 52	0.31 117	1.46 91	0.31 178	0.15 37	0.53 141	0.19 33	0.44 34	0.35 16	0.36 104	0.38 113	0.27 76	0.27 132	0.42 108	0.19 13	0.09 40	0.13 278	0.09 46	0.16 306	0.20 233	0.13 138

UDGNet	0.44 162	1.02 434	1.74 152	0.35 274	0.19 145	0.58 211	0.23 116	0.49 60	0.66 304	0.41 133	0.38 113	0.34 118	0.29 160	0.53 183	0.30 159	0.24 426	0.10 187	0.37 460	0.19 356	0.27 332	0.15 186

rafts_anoy	0.43 152	0.89 388	1.96 281	0.32 207	0.30 298	0.48 93	0.24 148	0.62 144	0.49 123	0.37 108	0.38 113	0.33 112	0.30 168	0.51 173	0.34 199	0.10 124	0.39 464	0.13 269	0.15 287	0.17 171	0.15 186

testlalala2	0.44 162	0.28 86	2.59 409	0.64 456	0.56 446	0.57 194	0.20 50	0.78 257	0.52 148	0.40 124	0.39 121	0.45 192	0.21 55	0.27 10	0.22 60	0.09 40	0.10 187	0.08 8	0.29 412	0.12 47	0.10 49

testlalala_base	0.46 190	0.30 106	1.82 211	0.34 258	0.27 270	0.55 161	0.21 68	0.85 310	0.32 6	0.32 94	0.39 121	0.31 98	0.23 78	0.30 31	0.28 126	0.95 492	0.30 442	0.09 46	0.21 372	1.03 487	0.18 251

knoymous	0.34 67	0.25 45	1.75 158	0.24 19	0.18 116	0.45 64	0.24 148	0.57 114	0.38 31	0.41 133	0.39 121	0.55 250	0.25 101	0.38 87	0.23 68	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.07 21	0.13 75	0.12 104

NRIStereo	0.46 190	0.25 45	1.77 173	0.47 400	0.16 58	0.95 440	0.74 455	0.51 71	0.56 196	0.48 187	0.39 121	0.59 278	0.29 160	0.77 261	0.32 182	0.11 186	0.13 278	0.11 156	0.09 71	0.21 246	0.24 340

Gwc-CoAtRS	0.38 99	0.33 126	1.92 257	0.27 79	0.41 400	0.48 93	0.19 33	0.59 128	0.46 100	0.43 143	0.39 121	0.57 268	0.26 115	0.32 45	0.26 108	0.09 40	0.09 148	0.09 46	0.31 427	0.11 36	0.09 29

x	0.35 78	0.20 9	1.36 71	0.33 228	0.17 84	0.47 85	0.24 148	0.75 219	0.54 179	0.40 124	0.40 126	0.42 168	0.34 193	0.45 129	0.32 182	0.11 186	0.14 295	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

iRaft-Stereo_20w	0.58 311	0.39 172	1.96 281	0.45 390	0.32 323	0.92 438	0.57 421	1.14 469	0.56 196	0.81 426	0.40 126	0.55 250	0.69 401	0.65 227	1.04 411	0.09 40	0.16 337	0.09 46	0.36 451	0.17 171	0.25 349

dd	0.42 146	0.96 410	1.77 173	0.31 178	0.17 84	0.57 194	0.26 188	0.49 60	0.68 315	0.41 133	0.40 126	0.34 118	0.27 132	0.45 129	0.40 242	0.17 360	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.21 246	0.12 104

Anonymous3	0.42 146	0.35 145	2.09 306	0.33 228	0.24 225	0.72 367	0.31 275	0.74 207	0.55 185	0.35 99	0.40 126	0.33 112	0.29 160	0.44 118	0.28 126	0.18 371	0.18 365	0.13 269	0.13 236	0.17 171	0.17 231

AIO-test1	0.45 180	0.87 381	2.27 346	0.33 228	0.33 336	0.50 108	0.22 88	0.74 207	0.66 304	0.29 79	0.41 130	0.29 92	0.22 64	0.73 250	0.29 141	0.09 40	0.08 80	0.12 210	0.14 264	0.30 353	0.22 304

AE-Stereo	0.42 146	0.29 95	1.65 125	0.43 369	0.47 426	0.56 176	0.23 116	0.86 320	0.46 100	0.31 86	0.41 130	0.43 172	0.24 86	0.34 61	0.24 89	0.09 40	0.48 476	0.11 156	0.45 467	0.22 264	0.19 267

Anonymous_2	0.74 404	0.32 121	1.65 125	0.33 228	0.30 298	0.67 334	0.32 298	0.69 177	0.46 100	0.48 187	0.41 130	0.84 399	0.58 362	0.51 173	0.40 242	0.32 451	0.38 458	1.43 507	3.69 522	0.80 482	0.27 366

qqq	0.38 99	0.21 14	1.34 69	0.28 104	0.15 37	0.45 64	0.26 188	0.76 232	0.52 148	0.39 122	0.41 130	0.46 205	0.36 201	0.96 281	0.30 159	0.11 186	0.14 295	0.12 210	0.12 204	0.12 47	0.14 153

CRE-IMP	0.41 127	0.22 25	1.76 164	0.48 408	0.17 84	0.79 403	0.69 447	0.52 82	0.52 148	0.47 169	0.42 134	0.45 192	0.26 115	0.41 100	0.31 171	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.09 71	0.17 171	0.23 328

FENet	0.44 162	0.30 106	2.42 373	0.32 207	0.17 84	0.58 211	0.22 88	0.77 242	0.59 217	0.47 169	0.42 134	0.55 250	0.38 222	0.49 164	0.47 278	0.12 237	0.09 148	0.12 210	0.11 166	0.13 75	0.16 213

MM-Stereo_test3	0.40 120	0.58 265	1.75 158	0.36 292	0.30 298	0.45 64	0.30 262	0.72 192	0.59 217	0.31 86	0.43 136	0.32 106	0.23 78	0.35 66	0.29 141	0.10 124	0.20 388	0.10 93	0.08 46	0.40 427	0.11 69

Any-RAFT	0.38 99	0.25 45	1.89 244	0.27 79	0.17 84	0.68 346	0.21 68	0.78 257	0.53 167	0.43 143	0.43 136	0.54 246	0.30 168	0.41 100	0.20 35	0.10 124	0.12 259	0.08 8	0.06 9	0.10 20	0.09 29

Patchmatch Stereo++	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 376	0.16 58	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.54 187	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 376	0.17 84	0.60 238	0.29 254	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.47 149	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

ROB_FTStereo_v2	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 376	0.17 84	0.61 259	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.47 149	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

ROB_FTStereo	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 376	0.17 84	0.61 259	0.26 188	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.49 164	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

HUI-Stereo	0.38 99	0.27 65	1.79 198	0.44 376	0.17 84	0.61 259	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.45 129	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

iGMRVC	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 376	0.17 84	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.55 191	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

iRAFT	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 376	0.16 58	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.54 187	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

RAFT-IKP	0.38 99	0.27 65	1.79 198	0.44 376	0.16 58	0.60 238	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.50 170	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

iRaftStereo_RVC	0.37 90	0.53 244	1.41 81	0.28 104	0.15 37	0.52 134	0.20 50	0.54 101	0.46 100	0.37 108	0.43 136	0.41 155	0.23 78	0.36 73	0.26 108	0.09 40	0.15 320	0.12 210	0.11 166	0.41 430	0.37 429

tg	0.37 90	0.55 258	1.35 70	0.28 104	0.16 58	0.57 194	0.18 26	0.57 114	0.49 123	0.37 108	0.44 147	0.38 135	0.24 86	0.46 138	0.24 89	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.43 438	0.36 422

rvit_105_1	0.44 162	0.54 249	1.46 91	0.36 292	0.24 225	0.51 117	0.45 380	0.75 219	0.74 373	0.45 159	0.44 147	0.44 183	0.36 201	0.62 212	0.38 223	0.20 396	0.18 365	0.18 387	0.22 380	0.18 197	0.18 251

test_sample1	0.40 120	0.18 3	1.19 41	0.31 178	0.18 116	0.48 93	0.23 116	0.78 257	0.49 123	0.44 149	0.44 147	0.45 192	0.41 254	1.39 327	0.33 192	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.12 47	0.13 138

RCA-Stereo	0.34 67	0.32 121	1.30 61	0.26 63	0.14 22	0.58 211	0.23 116	0.78 257	0.62 256	0.40 124	0.44 147	0.28 85	0.35 195	0.29 25	0.20 35	0.09 40	0.10 187	0.09 46	0.07 21	0.19 218	0.08 18

UGAM-zero	0.63 344	0.39 172	2.49 389	0.30 151	0.49 429	0.67 334	0.19 33	0.91 359	0.45 92	0.77 417	0.45 151	1.16 464	0.82 426	2.05 433	0.29 141	0.09 40	0.15 320	0.09 46	0.44 466	0.11 36	0.22 304

ACV-stereo	0.66 360	0.76 335	2.86 444	0.32 207	0.25 242	1.01 448	0.60 427	0.59 128	0.52 148	0.41 133	0.45 151	1.55 481	0.94 445	1.40 329	0.69 354	0.14 308	0.13 278	0.12 210	0.11 166	0.20 233	0.19 267

test_sample2	0.41 127	0.19 5	1.23 50	0.31 178	0.17 84	0.51 117	0.27 213	0.81 280	0.55 185	0.44 149	0.45 151	0.46 205	0.38 222	1.51 347	0.30 159	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.14 153

DeepStereo_RVC	0.44 162	0.28 86	1.92 257	0.49 410	0.17 84	0.60 238	0.59 425	0.50 66	0.52 148	0.49 199	0.45 151	0.39 141	0.86 434	0.45 129	0.33 192	0.11 186	0.08 80	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.19 267

cross-raft	0.40 120	0.27 65	2.22 337	0.30 151	0.17 84	0.49 100	0.35 318	0.71 187	0.39 41	0.43 143	0.45 151	0.64 302	0.25 101	0.32 45	0.25 101	0.08 10	0.08 80	0.09 46	0.23 384	0.11 36	0.14 153

raft+_RVC	0.44 162	0.67 309	1.85 222	0.34 258	0.71 470	0.51 117	0.25 167	0.64 153	0.51 141	0.35 99	0.45 151	0.32 106	0.28 147	0.43 111	0.32 182	0.09 40	0.19 377	0.10 93	0.09 71	0.20 233	0.40 442

RALAANet	0.43 152	0.98 421	1.90 248	0.32 207	0.23 212	0.48 93	0.19 33	0.67 170	0.53 167	0.48 187	0.45 151	0.39 141	0.30 168	0.48 154	0.37 216	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.14 264	0.27 332	0.10 49

Reg-Stereo(zero)	0.46 190	0.17 1	2.10 310	0.24 19	0.34 344	0.51 117	0.42 355	0.50 66	0.54 179	0.37 108	0.46 158	0.54 246	0.60 368	0.43 111	1.10 414	0.08 10	0.09 148	0.08 8	0.22 380	0.12 47	0.22 304

DCVSM-stereo	0.49 229	0.29 95	2.49 389	0.29 135	0.22 193	0.53 141	0.52 401	0.58 120	0.49 123	0.69 390	0.46 158	0.79 381	0.48 321	0.53 183	0.42 250	0.13 267	0.14 295	0.15 332	0.12 204	0.20 233	0.20 282

raft_robust	0.55 293	0.84 371	1.73 148	0.28 104	0.54 441	0.53 141	0.25 167	0.88 337	0.75 386	0.48 187	0.46 158	0.76 371	0.75 417	1.46 337	0.27 116	0.09 40	0.10 187	0.10 93	0.30 421	0.26 323	0.16 213

IPLGR	0.54 280	0.56 261	2.68 421	0.36 292	0.18 116	0.62 279	0.54 409	1.02 445	0.64 276	0.73 405	0.46 158	0.47 213	0.45 292	1.12 302	0.29 141	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.09 71	0.19 218	0.12 104

TestStereo	0.45 180	0.54 249	2.11 311	0.29 135	0.16 58	0.43 58	0.24 148	0.54 101	0.45 92	0.37 108	0.46 158	0.34 118	0.27 132	1.98 426	0.27 116	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.14 96	0.08 18

gwcnet-sp	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

scenet	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

ssnet	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

DCANet-4	0.40 120	0.27 65	2.21 333	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.47 163	0.28 85	0.37 215	0.37 80	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

fff	0.43 152	0.77 344	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 389	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

GwcNet-ADL	0.50 240	0.74 332	2.90 453	0.31 178	0.20 159	0.58 211	0.29 254	0.87 329	0.64 276	0.47 169	0.47 163	0.56 262	0.33 185	0.46 138	0.46 269	0.13 267	0.12 259	0.09 46	0.09 71	0.14 96	0.21 291

NF-Stereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 421	0.16 58	0.61 259	0.44 373	0.66 161	0.61 238	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.45 336	0.79 378	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.16 213

OCTAStereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 421	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.61 238	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.80 379	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

RE-Stereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 421	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.60 222	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.78 374	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

TVStereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 421	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.60 222	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.78 374	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

csc	0.43 152	0.77 344	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 389	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

cscssc	0.43 152	0.77 344	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 389	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

RAFT-Test	0.44 162	0.38 163	2.01 289	0.27 79	0.44 410	0.64 308	0.37 333	0.72 192	0.57 200	0.45 159	0.48 175	0.65 305	0.24 86	0.35 66	0.29 141	0.09 40	0.11 233	0.09 46	0.38 454	0.10 20	0.11 69

HH	0.49 229	0.49 230	2.78 439	0.50 412	0.41 400	0.38 45	0.23 116	0.72 192	0.38 31	0.63 357	0.48 175	0.87 408	0.41 254	0.64 217	0.21 48	0.09 40	0.17 355	0.10 93	0.09 71	0.16 149	0.12 104

HanStereo	0.49 229	0.49 230	2.78 439	0.50 412	0.41 400	0.38 45	0.23 116	0.72 192	0.38 31	0.63 357	0.48 175	0.87 408	0.41 254	0.64 217	0.21 48	0.09 40	0.17 355	0.10 93	0.09 71	0.16 149	0.12 104

ADStereo(finetuned)	0.45 180	0.77 344	2.12 314	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.48 175	0.31 98	0.76 418	0.37 80	0.38 223	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.13 75	0.23 328

GMOStereo	0.41 127	0.62 279	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

error version	0.41 127	0.62 279	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

test-v	0.41 127	0.62 279	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

PFNet+	0.45 180	0.37 155	1.86 230	0.46 395	0.18 116	0.58 211	0.77 459	0.52 82	0.64 276	0.56 278	0.48 175	0.39 141	0.26 115	0.93 278	0.32 182	0.13 267	0.09 148	0.14 305	0.13 236	0.12 47	0.15 186

PSM-softLoss	0.48 211	0.27 65	1.85 222	0.51 417	0.17 84	0.61 259	0.40 346	0.61 140	0.57 200	0.52 227	0.48 175	0.39 141	0.25 101	1.46 337	0.77 372	0.12 237	0.08 80	0.13 269	0.12 204	0.12 47	0.14 153

KMStereo	0.48 211	0.27 65	1.85 222	0.51 417	0.17 84	0.61 259	0.40 346	0.61 140	0.57 200	0.52 227	0.48 175	0.39 141	0.25 101	1.46 337	0.77 372	0.12 237	0.08 80	0.13 269	0.12 204	0.12 47	0.14 153

Pruner-Stereo	0.51 257	0.27 65	1.78 178	1.79 507	0.19 145	0.62 279	0.45 380	0.57 114	0.60 222	0.61 337	0.48 175	0.41 155	0.24 86	0.46 138	1.00 402	0.12 237	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.12 47	0.13 138

test-2	0.41 127	0.62 279	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

RALCasStereoNet	0.45 180	0.88 385	1.85 222	0.30 151	0.26 257	0.49 100	0.26 188	0.58 120	0.51 141	0.36 104	0.48 175	0.36 126	0.28 147	0.55 191	0.34 199	0.10 124	0.53 478	0.09 46	0.08 46	0.25 304	0.34 412

DCANet	0.42 146	0.77 344	1.95 272	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.48 175	0.31 98	0.41 254	0.36 73	0.39 234	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.13 75	0.23 328

DMCA	0.41 127	0.52 239	1.26 55	0.31 178	0.24 225	0.59 227	0.26 188	0.77 242	0.63 268	0.58 307	0.48 175	0.57 268	0.35 195	0.40 97	0.50 293	0.14 308	0.10 187	0.14 305	0.10 105	0.15 113	0.15 186

FADNet	0.64 348	1.22 462	2.06 298	0.32 207	0.30 298	0.66 328	0.29 254	0.88 337	0.72 353	0.44 149	0.48 175	0.66 312	0.57 358	1.84 406	0.45 268	0.46 466	0.20 388	0.17 367	0.19 356	0.59 465	0.24 340

DIP-Stereo	0.37 90	0.34 138	1.50 104	0.27 79	0.18 116	0.63 297	0.17 19	0.92 368	0.53 167	0.49 199	0.48 175	0.30 96	0.30 168	0.39 92	0.30 159	0.10 124	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.15 113	0.12 104
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ITSA-stereo	0.48 211	0.33 126	1.20 45	0.33 228	0.18 116	0.60 238	0.29 254	0.94 384	0.80 412	0.50 206	0.49 192	0.53 240	0.59 365	1.25 318	0.64 342	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	0.18 197	0.23 328

test_sample3	0.50 240	0.41 183	1.88 237	0.32 207	0.19 145	0.57 194	0.25 167	0.92 368	0.64 276	0.52 227	0.49 192	0.47 213	0.35 195	1.79 392	0.37 216	0.13 267	0.10 187	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.16 213

CBFPSM	0.56 300	0.91 392	1.82 211	0.28 104	0.23 212	0.71 361	0.37 333	0.72 192	0.64 276	0.50 206	0.49 192	1.03 444	0.83 427	0.62 212	1.35 434	0.10 124	0.12 259	0.10 93	0.10 105	0.18 197	0.19 267

RAFT	0.45 180	0.92 393	1.59 116	0.34 258	0.19 145	0.46 80	0.35 318	0.65 159	0.49 123	0.49 199	0.49 192	0.70 345	0.40 243	0.47 149	0.32 182	0.11 186	0.16 337	0.14 305	0.13 236	0.51 457	0.13 138

XX-TBD	0.34 67	0.77 344	1.75 158	0.34 258	0.13 13	0.51 117	0.17 19	0.43 30	0.50 133	0.37 108	0.49 192	0.23 31	0.18 30	0.28 15	0.24 89	0.10 124	0.07 19	0.08 8	0.06 9	0.09 13	0.07 5

HCRNet	0.46 190	0.49 230	1.65 125	0.38 328	0.29 287	0.58 211	0.22 88	0.75 219	0.62 256	0.47 169	0.49 192	0.48 224	0.36 201	1.12 302	0.37 216	0.15 325	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.17 171	0.17 231

ARAFT	0.60 325	1.23 463	3.10 468	0.28 104	0.16 58	0.64 308	0.36 325	0.90 349	0.67 313	0.61 337	0.49 192	0.55 250	0.31 176	1.24 317	0.32 182	0.10 124	0.08 80	0.14 305	0.13 236	0.37 406	0.21 291

HITNet	0.46 190	0.92 393	2.09 306	0.33 228	0.14 22	0.55 161	0.22 88	0.83 293	0.56 196	0.51 219	0.49 192	0.48 224	0.37 215	0.48 154	0.54 308	0.09 40	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.23 277	0.09 29
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
ToySt	0.44 162	0.61 273	1.89 244	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.35 318	0.67 170	0.53 167	0.39 122	0.50 200	0.59 278	0.43 280	0.51 173	0.49 288	0.10 124	0.12 259	0.13 269	0.16 306	0.24 292	0.19 267

IRAFT_RVC	0.54 280	0.53 244	1.78 178	0.46 395	0.21 170	0.58 211	0.43 362	0.65 159	0.66 304	0.54 250	0.50 200	0.49 226	0.51 334	1.58 359	1.01 406	0.11 186	0.25 427	0.13 269	0.10 105	0.15 113	0.13 138

FADNet-RVC-Resample	0.67 365	1.16 458	3.16 474	0.37 313	0.29 287	0.62 279	0.38 339	0.86 320	0.63 268	0.51 219	0.50 200	0.57 268	0.45 292	1.57 355	0.49 288	0.24 426	0.32 450	0.23 419	0.19 356	0.27 332	0.62 472

FADNet-RVC	0.61 333	1.26 468	2.12 314	0.33 228	0.26 257	0.59 227	0.29 254	0.86 320	0.62 256	0.45 159	0.50 200	0.62 290	0.46 305	1.73 380	0.55 309	0.17 360	0.20 388	0.17 367	0.18 336	0.59 465	0.28 373

DFGA-Net	0.51 257	1.06 438	1.75 158	0.30 151	0.24 225	0.54 148	0.22 88	0.63 150	0.60 222	0.48 187	0.51 204	0.35 122	0.27 132	1.82 400	0.53 303	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.12 204	0.37 406	0.15 186

rvit_stereo_0075_2	0.40 120	0.40 177	1.88 237	0.33 228	0.32 323	0.41 52	0.22 88	0.58 120	0.53 167	0.38 116	0.51 204	0.40 149	0.27 132	0.44 118	0.29 141	0.20 396	0.15 320	0.22 412	0.15 287	0.18 197	0.23 328

DualNet (step1)	0.59 319	0.62 279	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.11 299	0.38 223	0.61 475	0.14 295	0.87 485	0.56 480	0.25 304	0.23 328

test_sample9	0.94 443	0.62 279	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.91 419	2.55 481	0.61 475	4.16 521	0.87 485	0.56 480	0.25 304	0.23 328

test_sample7	0.47 205	0.33 126	1.49 101	0.34 258	0.20 159	0.51 117	0.30 262	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.11 299	0.38 223	0.17 360	0.14 295	0.16 350	0.15 287	0.19 218	0.18 251

MGS-Stereo	0.32 52	0.34 138	1.70 138	0.25 35	0.14 22	0.40 49	0.22 88	0.38 12	0.43 73	0.24 43	0.51 204	0.25 54	0.18 30	0.31 38	0.20 35	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.08 46	0.47 449	0.08 18

IGEV_Zeroshot_test	0.53 275	0.33 126	2.91 454	0.32 207	0.18 116	0.54 148	0.21 68	0.72 192	0.42 64	0.81 426	0.51 204	0.71 348	0.41 254	0.48 154	1.13 418	0.09 40	0.15 320	0.10 93	0.35 443	0.19 218	0.09 29

MSKI-zero shot	0.46 190	0.38 163	2.47 386	0.27 79	0.43 409	0.56 176	0.20 50	0.77 242	0.43 73	0.60 329	0.51 204	0.44 183	0.17 14	0.68 234	0.21 48	0.09 40	0.29 438	0.09 46	0.32 433	0.14 96	0.10 49

IPLG	0.69 376	0.84 371	2.43 377	0.35 274	0.21 170	1.65 485	0.61 431	1.36 483	0.58 210	1.39 483	0.51 204	0.37 128	0.87 435	1.41 330	0.36 210	0.09 40	0.07 19	0.14 305	0.12 204	0.32 368	0.11 69

CREStereo++_RVC	0.33 59	0.29 95	1.74 152	0.24 19	0.16 58	0.54 148	0.15 6	0.40 16	0.55 185	0.37 108	0.51 204	0.24 44	0.19 38	0.27 10	0.26 108	0.09 40	0.06 2	0.08 8	0.30 421	0.08 4	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 59	0.49 230	1.75 158	0.23 10	0.12 4	0.54 148	0.16 14	0.40 16	0.45 92	0.45 159	0.51 204	0.26 67	0.22 64	0.29 25	0.20 35	0.10 124	0.10 187	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.11 69

ac_64	0.55 293	0.46 216	1.92 257	0.36 292	0.34 344	0.63 297	0.31 275	0.82 287	0.61 238	0.55 268	0.51 204	0.89 414	0.48 321	1.83 401	0.55 309	0.14 308	0.11 233	0.12 210	0.12 204	0.18 197	0.12 104

BEATNet_4x	0.47 205	0.73 329	1.91 254	0.33 228	0.15 37	0.56 176	0.25 167	0.85 310	0.58 210	0.54 250	0.51 204	0.57 268	0.42 270	0.57 195	0.61 333	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.20 233	0.16 213

G2L-Stereo	0.55 293	0.85 375	2.18 329	0.31 178	0.27 270	0.59 227	0.27 213	0.77 242	0.55 185	0.54 250	0.52 217	0.71 348	0.36 201	1.75 384	0.50 293	0.13 267	0.11 233	0.13 269	0.11 166	0.29 342	0.15 186

HART	0.38 99	0.53 244	1.66 129	0.26 63	0.15 37	0.30 13	0.19 33	0.67 170	0.46 100	0.29 79	0.52 217	0.38 135	0.16 8	0.41 100	0.20 35	0.08 10	0.68 492	0.09 46	0.07 21	0.34 383	0.21 291

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 333	0.61 273	3.35 488	0.33 228	0.58 451	0.66 328	0.20 50	0.98 414	0.55 185	0.73 405	0.52 217	0.99 437	0.65 389	0.58 198	0.29 141	0.10 124	0.16 337	0.10 93	0.41 462	0.29 342	0.20 282

MyStereo06	0.54 280	0.41 183	2.68 421	0.30 151	0.23 212	0.60 238	0.30 262	0.81 280	0.44 77	0.84 433	0.52 217	0.78 376	0.58 362	0.48 154	1.10 414	0.09 40	0.17 355	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.20 282

PSMNet-ADL	0.51 257	0.38 163	1.65 125	0.35 274	0.21 170	0.67 334	0.26 188	0.74 207	0.55 185	0.42 138	0.52 217	0.70 345	0.45 292	1.91 419	0.57 320	0.15 325	0.13 278	0.11 156	0.13 236	0.15 113	0.20 282

s12784h	0.36 84	0.28 86	1.58 115	0.23 10	0.11 1	0.62 279	0.24 148	0.79 273	0.64 276	0.44 149	0.52 217	0.28 85	0.26 115	0.50 170	0.24 89	0.11 186	0.06 2	0.09 46	0.06 9	0.16 149	0.06 1

GES	0.44 162	0.28 86	1.88 237	0.30 151	0.18 116	0.61 259	0.30 262	0.88 337	0.46 100	0.47 169	0.52 217	0.39 141	0.42 270	0.58 198	0.67 349	0.15 325	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.15 113	0.17 231

111	0.48 211	1.09 442	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.59 227	0.26 188	0.83 293	0.78 404	0.48 187	0.52 217	0.56 262	0.38 222	0.49 164	0.38 223	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.23 277	0.35 414

SFCPSM	0.46 190	0.24 40	2.35 361	0.27 79	0.27 270	0.70 359	0.32 298	0.96 402	0.63 268	0.49 199	0.52 217	0.43 172	0.36 201	0.52 177	0.43 259	0.12 237	0.09 148	0.12 210	0.16 306	0.16 149	0.12 104

UPFNet	0.46 190	0.28 86	1.73 148	0.33 228	0.32 323	0.65 322	0.38 339	0.83 293	0.59 217	0.57 289	0.52 217	0.61 286	0.40 243	0.75 254	0.52 299	0.13 267	0.12 259	0.13 269	0.12 204	0.15 113	0.11 69

DMCA-RVC	0.62 338	0.96 410	2.63 414	0.36 292	0.90 482	0.56 176	0.31 275	0.69 177	0.57 200	0.68 388	0.52 217	0.59 278	0.56 353	1.23 314	0.53 303	0.16 346	0.38 458	0.20 401	0.15 287	0.20 233	0.15 186

AIO-test2	0.49 229	1.15 453	1.96 281	0.42 364	0.37 375	0.50 108	0.23 116	0.79 273	0.70 333	0.33 96	0.53 228	0.27 76	0.22 64	0.67 231	0.29 141	0.73 483	0.08 80	0.13 269	0.17 323	0.17 171	0.18 251

FACV-RUCA	0.58 311	0.40 177	1.78 178	0.43 369	1.67 510	0.48 93	0.28 230	0.69 177	0.62 256	0.40 124	0.53 228	0.33 112	0.63 385	0.40 97	0.31 171	0.13 267	0.11 233	0.62 476	0.12 204	0.70 474	0.98 494

MIM_Stereo	0.41 127	0.60 269	1.88 237	0.31 178	0.21 170	0.50 108	0.19 33	0.64 153	0.44 77	0.43 143	0.53 228	0.43 172	0.27 132	0.51 173	0.28 126	0.08 10	0.14 295	0.11 156	0.10 105	0.26 323	0.26 359

DisPM	0.43 152	0.33 126	1.78 178	0.57 442	0.18 116	0.59 227	0.63 437	0.53 90	0.61 238	0.60 329	0.53 228	0.38 135	0.26 115	0.75 254	0.29 141	0.12 237	0.07 19	0.12 210	0.11 166	0.11 36	0.14 153

BUS	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.30 151	0.21 170	0.91 436	0.23 116	1.00 434	0.61 238	0.63 357	0.53 228	0.66 312	0.30 168	0.43 111	0.32 182	0.13 267	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

BSDual-CNN	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.30 151	0.21 170	0.76 386	0.31 275	1.00 434	0.61 238	0.63 357	0.53 228	0.63 293	0.37 215	0.43 111	0.38 223	0.13 267	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

hknet	0.47 205	0.29 95	1.70 138	0.30 151	0.24 225	0.76 386	0.31 275	1.00 434	0.64 276	0.63 357	0.53 228	0.80 384	0.38 222	0.77 261	0.37 216	0.11 186	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

AAGNet	0.88 436	0.33 126	1.79 198	0.54 430	0.98 486	0.62 279	0.46 383	0.50 66	0.60 222	0.58 307	0.53 228	0.50 229	0.73 411	1.23 314	7.48 519	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.14 96	0.09 29

SST-Stereo	0.52 269	0.20 9	1.76 164	0.62 454	0.53 439	0.62 279	0.66 439	0.55 105	0.61 238	0.58 307	0.53 228	0.52 238	0.60 368	1.59 361	0.29 141	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.10 49

RYNet	0.70 380	0.56 261	2.25 343	0.35 274	0.41 400	0.86 424	0.43 362	0.94 384	0.82 418	0.62 348	0.53 228	0.91 418	0.60 368	2.70 485	1.00 402	0.14 308	0.11 233	0.16 350	0.14 264	0.25 304	0.27 366

UCFNet_RVC	0.48 211	0.82 365	1.85 222	0.30 151	0.27 270	0.64 308	0.26 188	0.74 207	0.55 185	0.48 187	0.53 228	0.63 293	0.41 254	0.88 277	0.38 223	0.15 325	0.10 187	0.17 367	0.17 323	0.18 197	0.15 186

NVstereo2D	0.58 311	0.40 177	2.03 296	0.35 274	0.35 356	0.69 352	0.39 343	0.91 359	0.80 412	0.47 169	0.53 228	0.67 321	0.46 305	1.99 429	0.48 283	0.19 386	0.11 233	0.17 367	0.13 236	0.25 304	0.25 349

test_sample4	0.50 240	0.42 190	1.88 237	0.32 207	0.19 145	0.56 176	0.26 188	0.93 376	0.65 289	0.54 250	0.54 240	0.45 192	0.36 201	1.79 392	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

CASS	0.39 114	0.30 106	1.61 122	0.32 207	0.17 84	0.53 141	0.24 148	0.70 184	0.49 123	0.59 321	0.54 240	0.40 149	0.40 243	0.41 100	0.30 159	0.17 360	0.10 187	0.14 305	0.11 166	0.18 197	0.17 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.55 293	0.60 269	1.86 230	0.32 207	0.22 193	0.72 367	0.44 373	0.94 384	0.74 373	0.63 357	0.54 240	0.81 387	0.47 313	0.77 261	0.70 356	0.16 346	0.14 295	0.14 305	0.14 264	0.30 353	0.30 388

RAFT_R40	0.50 240	0.21 14	1.76 164	0.50 412	0.40 393	0.61 259	0.53 405	0.56 111	0.60 222	0.56 278	0.54 240	0.55 250	0.51 334	1.57 355	0.53 303	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.09 29

test-1	0.44 162	0.48 227	1.69 134	0.30 151	0.27 270	0.50 108	0.28 230	0.80 276	0.43 73	0.40 124	0.54 240	0.41 155	0.24 86	0.31 38	1.16 422	0.09 40	0.20 388	0.10 93	0.17 323	0.11 36	0.26 359

GEStereo_RVC	0.54 280	0.87 381	1.95 272	0.47 400	0.25 242	0.62 279	0.37 333	1.00 434	0.74 373	0.53 237	0.54 240	0.59 278	0.44 288	1.10 296	0.46 269	0.15 325	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.26 323	0.19 267

UNet	0.54 280	0.44 206	2.83 443	0.31 178	0.33 336	0.74 377	0.27 213	0.82 287	0.61 238	0.53 237	0.54 240	0.72 351	0.54 344	0.78 265	0.56 316	0.11 186	0.09 148	0.13 269	0.11 166	0.14 96	0.12 104

STTStereo	0.51 257	0.69 315	2.14 321	0.36 292	0.30 298	0.61 259	0.32 298	0.77 242	0.60 222	0.60 329	0.54 240	0.67 321	0.43 280	0.86 273	0.42 250	0.16 346	0.15 320	0.17 367	0.20 366	0.16 149	0.15 186

StereoDRNet	0.64 348	0.88 385	2.35 361	0.41 354	0.45 418	0.73 373	0.47 391	0.94 384	0.74 373	0.75 410	0.54 240	0.74 362	0.47 313	1.70 375	0.72 363	0.15 325	0.14 295	0.15 332	0.14 264	0.20 233	0.19 267

CoDeX	0.52 269	0.43 195	2.25 343	0.29 135	0.26 257	0.61 259	0.32 298	0.99 426	0.68 315	0.48 187	0.55 249	0.52 238	0.40 243	1.60 362	0.35 207	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.13 75	0.12 104

PCWNet_CMD	0.46 190	0.45 214	2.28 348	0.26 63	0.20 159	0.55 161	0.21 68	0.75 219	0.64 276	0.48 187	0.55 249	0.68 328	0.57 358	0.46 138	0.30 159	0.11 186	0.10 187	0.14 305	0.10 105	0.18 197	0.14 153

RAFT+CT+SA	0.50 240	0.86 378	1.82 211	0.37 313	0.75 472	0.54 148	0.34 310	0.77 242	0.63 268	0.38 116	0.55 249	0.34 118	0.29 160	0.68 234	0.27 116	0.09 40	0.07 19	0.11 156	0.51 474	0.29 342	0.41 447

test_5	0.51 257	0.87 381	1.99 286	0.37 313	0.65 464	0.58 211	0.35 318	0.78 257	0.62 256	0.48 187	0.55 249	0.45 192	0.40 243	0.72 249	0.30 159	0.09 40	0.07 19	0.12 210	0.12 204	0.33 376	0.38 432

NINENet	0.50 240	0.33 126	1.69 134	0.55 437	0.25 242	0.91 436	0.23 116	0.98 414	0.71 343	0.53 237	0.55 249	0.66 312	0.30 168	1.22 312	0.32 182	0.15 325	0.13 278	0.16 350	0.11 166	0.16 149	0.13 138

LCNet	0.54 280	0.37 155	1.78 178	0.92 480	0.22 193	0.96 441	0.30 262	0.59 128	0.58 210	0.51 219	0.55 249	0.41 155	0.76 418	0.84 270	0.26 108	0.09 40	0.06 2	0.12 210	0.18 336	0.98 486	0.39 438

psm_up	0.57 306	0.61 273	1.83 217	0.35 274	0.30 298	0.64 308	0.37 333	0.90 349	0.68 315	0.59 321	0.55 249	0.68 328	0.54 344	1.91 419	0.46 269	0.16 346	0.15 320	0.16 350	0.15 287	0.23 277	0.13 138

MSMDNet	0.46 190	0.44 206	2.28 348	0.26 63	0.20 159	0.55 161	0.21 68	0.75 219	0.64 276	0.48 187	0.55 249	0.68 328	0.56 353	0.46 138	0.30 159	0.11 186	0.10 187	0.13 269	0.10 105	0.18 197	0.15 186

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 293	0.92 393	2.36 364	0.38 328	0.37 375	0.60 238	0.28 230	0.82 287	0.62 256	0.62 348	0.55 249	0.72 351	0.45 292	1.00 286	0.43 259	0.15 325	0.11 233	0.14 305	0.14 264	0.15 113	0.16 213
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.44 162	0.38 163	1.79 198	0.34 258	0.20 159	0.57 194	0.28 230	0.92 368	0.69 324	0.52 227	0.55 249	0.61 286	0.33 185	0.48 154	0.39 234	0.17 360	0.08 80	0.17 367	0.11 166	0.18 197	0.12 104
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.
DeepPruner_ROB	0.50 240	0.70 318	1.94 269	0.29 135	0.26 257	0.63 297	0.31 275	0.80 276	0.48 117	0.61 337	0.55 249	0.66 312	0.38 222	0.98 283	0.40 242	0.19 386	0.14 295	0.14 305	0.14 264	0.23 277	0.17 231

DDVS	0.62 338	0.40 177	1.40 80	2.21 514	0.35 356	0.87 428	1.00 477	0.69 177	0.50 133	0.53 237	0.56 260	0.90 416	0.37 215	1.22 312	0.47 278	0.15 325	0.14 295	0.14 305	0.12 204	0.19 218	0.22 304

test_sample8	1.12 458	0.62 279	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.95 397	0.61 238	1.18 470	0.56 260	2.53 494	1.31 469	1.91 419	2.55 481	0.61 475	4.16 521	0.87 485	0.56 480	0.25 304	0.23 328

H2IRNET	0.40 120	0.61 273	1.90 248	0.29 135	0.17 84	0.54 148	0.18 26	0.52 82	0.50 133	0.27 71	0.56 260	0.47 213	0.35 195	0.46 138	0.33 192	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.14 264	0.32 368	0.12 104

PFNet	0.60 325	0.33 126	2.47 386	0.41 354	0.55 444	0.62 279	0.27 213	0.61 140	0.63 268	0.61 337	0.56 260	0.45 192	0.32 182	1.88 416	1.14 419	0.28 444	0.09 148	0.12 210	0.16 306	0.26 323	0.20 282

CFNet_pseudo	0.45 180	0.46 216	2.23 341	0.25 35	0.19 145	0.56 176	0.21 68	0.77 242	0.60 222	0.49 199	0.56 260	0.69 335	0.47 313	0.52 177	0.31 171	0.11 186	0.10 187	0.15 332	0.10 105	0.17 171	0.14 153

MMNet	0.50 240	0.48 227	1.93 260	0.33 228	0.27 270	0.79 403	0.28 230	0.81 280	0.74 373	0.60 329	0.56 260	0.59 278	0.55 349	0.79 266	0.59 328	0.10 124	0.09 148	0.12 210	0.11 166	0.13 75	0.14 153

FADNet_RVC	0.81 427	1.14 449	2.42 373	0.30 151	0.24 225	0.71 361	0.24 148	0.95 397	0.61 238	0.44 149	0.56 260	0.59 278	0.42 270	1.52 349	0.68 352	0.94 491	0.96 506	0.28 439	1.00 506	0.90 485	1.36 508

ccs_rob	0.45 180	0.46 216	2.22 337	0.26 63	0.19 145	0.56 176	0.21 68	0.77 242	0.60 222	0.49 199	0.56 260	0.69 335	0.47 313	0.52 177	0.31 171	0.11 186	0.09 148	0.16 350	0.10 105	0.17 171	0.14 153

mmm	0.38 99	0.21 14	1.18 39	0.35 274	0.17 84	0.49 100	0.26 188	0.78 257	0.52 148	0.50 206	0.57 268	0.41 155	0.37 215	0.71 247	0.31 171	0.11 186	0.13 278	0.14 305	0.13 236	0.15 113	0.14 153

GANet-RSSM	0.55 293	0.73 329	1.90 248	0.36 292	0.26 257	0.59 227	0.27 213	0.78 257	0.52 148	0.47 169	0.57 268	0.63 293	0.45 292	1.92 423	0.43 259	0.14 308	0.10 187	0.25 431	0.11 166	0.34 383	0.14 153

CFNet-ft	0.51 257	0.76 335	1.79 198	0.28 104	0.30 298	0.63 297	0.28 230	0.66 161	0.55 185	0.45 159	0.57 268	0.74 362	0.41 254	1.46 337	0.42 250	0.14 308	0.10 187	0.28 439	0.13 236	0.18 197	0.14 153

CFNet_RVC	0.51 257	0.76 335	1.79 198	0.28 104	0.30 298	0.63 297	0.28 230	0.66 161	0.55 185	0.45 159	0.57 268	0.74 362	0.41 254	1.46 337	0.42 250	0.14 308	0.10 187	0.28 439	0.13 236	0.18 197	0.14 153

HSM	0.62 338	0.76 335	1.72 145	0.30 151	0.29 287	0.64 308	0.28 230	0.94 384	0.62 256	0.58 307	0.57 268	1.40 475	0.64 387	2.59 477	0.42 250	0.11 186	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.14 96	0.11 69

NOSS_ROB	0.64 348	0.65 301	1.62 123	0.46 395	0.25 242	0.67 334	0.30 262	0.93 376	0.77 399	0.59 321	0.57 268	0.77 373	0.38 222	2.78 489	0.44 264	0.23 418	0.24 414	0.28 439	0.26 401	0.27 332	0.39 438

LL-Strereo	0.72 392	1.29 470	2.49 389	0.36 292	0.45 418	0.55 161	0.32 298	0.93 376	0.71 343	0.67 381	0.58 274	0.85 402	0.79 422	2.67 483	0.46 269	0.10 124	0.18 365	0.14 305	0.12 204	0.40 427	0.42 448

GASNet	0.73 401	1.47 483	3.04 463	0.47 400	0.33 336	0.57 194	0.34 310	0.91 359	0.75 386	0.58 307	0.58 274	0.74 362	0.55 349	2.03 431	0.65 345	0.21 402	0.15 320	0.19 393	0.17 323	0.51 457	0.28 373

RAFT + AFF	0.64 348	1.20 460	1.95 272	0.34 258	0.33 336	0.67 334	0.52 401	0.99 426	0.74 373	0.53 237	0.58 274	0.57 268	0.80 423	1.76 385	0.51 297	0.12 237	0.27 435	0.15 332	0.14 264	0.43 438	0.29 379

HI	0.41 127	0.63 290	1.72 145	0.27 79	0.21 170	0.45 64	0.19 33	0.55 105	0.41 55	0.57 289	0.59 277	0.65 305	0.45 292	0.45 129	0.39 234	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.11 166	0.20 233	0.10 49

CoSv	0.41 127	0.63 290	1.72 145	0.27 79	0.21 170	0.45 64	0.19 33	0.55 105	0.41 55	0.57 289	0.59 277	0.65 305	0.45 292	0.45 129	0.39 234	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.11 166	0.20 233	0.10 49

test_sample5	0.51 257	0.43 195	1.83 217	0.32 207	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.92 368	0.65 289	0.53 237	0.59 277	0.45 192	0.36 201	1.87 409	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

MyStereo8	0.54 280	0.80 356	2.76 435	0.32 207	0.33 336	0.71 361	0.20 50	0.87 329	0.57 200	0.51 219	0.59 277	0.50 229	0.33 185	0.68 234	0.55 309	0.10 124	0.29 438	0.10 93	0.13 236	0.21 246	0.34 412

GMStereo_Zeroshot	0.41 127	0.36 153	1.54 109	0.41 354	0.19 145	0.52 134	0.19 33	0.59 128	0.52 148	0.57 289	0.59 277	0.63 293	0.29 160	0.58 198	0.33 192	0.15 325	0.09 148	0.16 350	0.09 71	0.24 292	0.12 104

IER	0.43 152	0.38 163	1.69 134	0.26 63	0.25 242	0.66 328	0.26 188	0.71 187	0.55 185	0.54 250	0.59 277	0.60 284	0.53 341	0.52 177	0.39 234	0.11 186	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.14 96	0.11 69

CRFU-Net	0.56 300	0.38 163	1.86 230	0.46 395	0.26 257	0.82 414	0.36 325	0.90 349	0.49 123	0.62 348	0.59 277	0.78 376	1.35 473	1.00 286	0.48 283	0.15 325	0.14 295	0.17 367	0.10 105	0.19 218	0.14 153

psmg	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.27 79	0.21 170	0.75 383	0.36 325	0.90 349	0.61 238	0.59 321	0.59 277	0.63 293	0.37 215	0.43 111	0.38 223	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.13 75	0.11 69

CSP-Net	0.50 240	0.39 172	1.25 53	0.29 135	0.23 212	0.77 394	0.35 318	0.86 320	0.57 200	0.59 321	0.59 277	0.65 305	0.40 243	1.77 387	0.44 264	0.16 346	0.11 233	0.10 93	0.10 105	0.20 233	0.14 153

AACVNet	0.54 280	0.78 352	1.73 148	0.36 292	0.21 170	0.57 194	0.25 167	0.71 187	0.51 141	0.55 268	0.59 277	0.64 302	0.41 254	2.13 441	0.41 248	0.14 308	0.11 233	0.14 305	0.11 166	0.33 376	0.15 186

GANet-ADL	0.44 162	0.41 183	2.31 352	0.33 228	0.20 159	0.57 194	0.25 167	0.75 219	0.54 179	0.42 138	0.59 277	0.56 262	0.30 168	0.40 97	0.38 223	0.14 308	0.11 233	0.09 46	0.08 46	0.22 264	0.17 231

ACVNet	0.45 180	0.44 206	1.79 198	0.28 104	0.21 170	0.59 227	0.36 325	0.66 161	0.68 315	0.45 159	0.59 277	0.69 335	0.40 243	0.44 118	0.55 309	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.34 383	0.10 49

acv_ft	0.48 211	0.44 206	1.76 164	0.32 207	0.41 400	0.63 297	0.28 230	0.81 280	0.68 315	0.61 337	0.59 277	0.69 335	0.45 292	0.44 118	0.63 337	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.41 430	0.10 49

PA-Net	0.84 431	1.00 427	3.49 490	0.63 455	0.40 393	0.70 359	0.52 401	0.86 320	0.84 424	0.52 227	0.59 277	0.70 345	0.54 344	2.35 453	2.23 473	0.17 360	0.27 435	0.19 393	0.28 409	0.22 264	0.36 422
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet	0.58 311	0.96 410	1.78 178	0.33 228	0.25 242	0.63 297	0.22 88	0.88 337	0.75 386	0.46 167	0.59 277	0.58 275	0.40 243	2.29 450	0.48 283	0.12 237	0.09 148	0.15 332	0.14 264	0.30 353	0.15 186

AASNet	0.56 300	1.03 435	2.34 358	0.37 313	0.33 336	0.65 322	0.29 254	0.96 402	0.73 369	0.54 250	0.60 292	0.55 250	0.38 222	0.59 204	0.58 326	0.14 308	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.43 438	0.24 340

OMP-Stereo	0.59 319	0.65 301	1.74 152	0.56 439	0.37 375	0.60 238	0.26 188	0.70 184	0.65 289	0.66 377	0.60 292	0.69 335	0.32 182	2.09 438	1.20 424	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.09 71	0.17 171	0.10 49

ICVP	0.46 190	0.29 95	2.41 371	0.33 228	0.22 193	0.59 227	0.55 412	0.75 219	0.50 133	0.44 149	0.60 292	0.49 226	0.35 195	0.53 183	0.37 216	0.16 346	0.16 337	0.14 305	0.11 166	0.15 113	0.15 186
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
delet	0.52 269	0.54 249	1.62 123	0.31 178	0.35 356	0.74 377	0.46 383	0.85 310	0.74 373	0.55 268	0.60 292	0.67 321	0.50 332	1.12 302	0.57 320	0.11 186	0.11 233	0.13 269	0.14 264	0.16 149	0.12 104

cf-r	0.53 275	0.81 361	2.15 322	0.33 228	0.28 281	0.60 238	0.28 230	0.78 257	0.64 276	0.51 219	0.60 292	0.75 367	0.40 243	1.32 321	0.43 259	0.13 267	0.09 148	0.11 156	0.12 204	0.15 113	0.14 153

NCCL2	0.65 356	0.94 401	1.96 281	0.43 369	0.30 298	0.71 361	0.68 445	0.84 304	0.65 289	0.70 394	0.60 292	0.86 406	0.54 344	1.56 353	0.57 320	0.20 396	0.16 337	0.67 479	0.25 394	0.22 264	0.24 340

PSMNet_ROB	0.66 360	1.01 431	2.33 356	0.38 328	0.31 315	0.72 367	0.55 412	0.86 320	0.69 324	0.54 250	0.60 292	0.75 367	0.47 313	2.00 430	0.82 381	0.17 360	0.13 278	0.19 393	0.19 356	0.24 292	0.27 366

iRaft-Stereo_5w	0.54 280	1.01 431	2.08 305	0.27 79	0.21 170	0.49 100	0.28 230	0.73 203	0.58 210	0.40 124	0.61 299	0.62 290	0.46 305	1.78 388	0.47 278	0.09 40	0.07 19	0.11 156	0.10 105	0.39 422	0.12 104

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 146	0.86 378	1.78 178	0.28 104	0.17 84	0.52 134	0.20 50	0.62 144	0.61 238	0.50 206	0.61 299	0.39 141	0.32 182	0.35 66	0.30 159	0.07 2	0.10 187	0.09 46	0.09 71	0.35 393	0.10 49

PSMNet-RSSM	0.53 275	0.82 365	1.78 178	0.31 178	0.25 242	0.58 211	0.28 230	0.84 304	0.60 222	0.50 206	0.61 299	0.67 321	0.43 280	1.68 372	0.42 250	0.15 325	0.10 187	0.14 305	0.16 306	0.15 113	0.13 138

DeepPrunerF	0.86 433	0.86 378	2.91 454	0.45 390	0.50 431	0.64 308	0.48 394	1.14 469	2.64 507	0.63 357	0.61 299	0.65 305	0.62 382	2.21 446	1.31 431	0.23 418	0.19 377	0.30 447	0.28 409	0.36 398	0.25 349

GANetREF_RVC	0.75 406	1.15 453	2.46 382	0.47 400	0.26 257	0.83 416	0.61 431	0.97 410	0.89 437	0.62 348	0.61 299	0.72 351	0.59 365	2.42 463	0.55 309	0.32 451	0.25 427	0.36 456	0.24 386	0.39 422	0.31 396
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
test_sample6	0.52 269	0.44 206	1.81 205	0.33 228	0.18 116	0.55 161	0.27 213	0.94 384	0.66 304	0.54 250	0.62 304	0.47 213	0.36 201	1.97 425	0.38 223	0.14 308	0.10 187	0.13 269	0.13 236	0.17 171	0.16 213

DualNet	0.51 257	0.43 195	1.83 217	0.32 207	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.92 368	0.65 289	0.54 250	0.62 304	0.45 192	0.36 201	1.87 409	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

1111x	0.74 404	0.21 14	1.93 260	0.31 178	0.17 84	0.63 297	0.32 298	1.03 452	0.74 373	0.52 227	0.62 304	0.57 268	0.47 313	2.38 457	4.25 507	0.12 237	0.14 295	0.11 156	0.12 204	0.12 47	0.14 153

SA	0.50 240	0.75 334	1.95 272	0.31 178	0.61 460	0.57 194	0.31 275	0.91 359	0.73 369	0.42 138	0.62 304	0.38 135	0.47 313	0.68 234	0.29 141	0.09 40	0.09 148	0.13 269	0.32 433	0.30 353	0.10 49

IPLGR_C	0.58 311	1.25 466	2.72 427	0.80 471	0.31 315	0.60 238	0.61 431	0.76 232	0.58 210	0.56 278	0.62 304	0.41 155	0.31 176	0.43 111	0.40 242	0.11 186	0.22 403	0.13 269	0.15 287	0.35 393	0.19 267

ACRE	0.56 300	1.14 449	2.77 437	0.76 467	0.28 281	0.60 238	0.56 417	0.76 232	0.58 210	0.55 268	0.62 304	0.41 155	0.29 160	0.44 118	0.39 234	0.11 186	0.19 377	0.13 269	0.14 264	0.36 398	0.18 251

SACVNet	0.60 325	0.74 332	1.90 248	0.37 313	0.28 281	0.64 308	0.37 333	0.86 320	0.61 238	0.65 375	0.62 304	0.69 335	0.44 288	2.08 436	0.42 250	0.18 371	0.14 295	0.16 350	0.15 287	0.38 413	0.24 340

ADLNet	0.60 325	0.71 320	1.95 272	0.35 274	0.34 344	0.67 334	0.34 310	0.90 349	0.74 373	0.68 388	0.62 304	0.80 384	0.45 292	1.78 388	0.64 342	0.14 308	0.11 233	0.14 305	0.14 264	0.29 342	0.21 291

xxxx	0.70 380	0.21 14	1.33 66	0.28 104	0.18 116	0.63 297	0.24 148	1.02 445	0.69 324	0.50 206	0.62 304	0.58 275	0.38 222	1.47 344	5.21 513	0.13 267	0.12 259	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.15 186

TDLM	0.67 365	0.92 393	1.76 164	0.37 313	0.24 225	0.66 328	0.56 417	0.82 287	0.74 373	1.16 463	0.62 304	0.61 286	0.48 321	2.70 485	0.50 293	0.20 396	0.11 233	0.35 454	0.14 264	0.32 368	0.16 213

iResNet_ROB	0.50 240	1.15 453	1.73 148	0.31 178	0.21 170	0.58 211	0.22 88	0.95 397	0.82 418	0.58 307	0.62 304	0.57 268	0.39 236	0.84 270	0.40 242	0.11 186	0.08 80	0.09 46	0.06 9	0.21 246	0.13 138

DN-CSS_ROB	0.48 211	1.23 463	1.99 286	0.39 338	0.22 193	0.56 176	0.19 33	0.75 219	0.61 238	0.45 159	0.62 304	0.41 155	0.31 176	0.70 245	0.32 182	0.11 186	0.08 80	0.14 305	0.13 236	0.36 398	0.12 104

coex_refinement	0.58 311	0.94 401	1.87 235	0.38 328	0.25 242	0.64 308	0.34 310	0.83 293	0.65 289	0.60 329	0.63 316	0.81 387	0.48 321	1.85 408	0.56 316	0.13 267	0.09 148	0.10 93	0.10 105	0.16 149	0.16 213

GCST	0.72 392	1.10 443	2.15 322	1.11 492	0.59 453	0.62 279	0.19 33	0.75 219	0.53 167	0.56 278	0.63 316	0.47 213	0.31 176	1.11 299	0.33 192	0.75 485	0.45 468	0.84 484	0.64 491	0.69 473	0.54 463

ffm	0.47 205	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.74 207	0.88 433	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	0.63 215	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.15 332	0.13 236	0.25 304	0.36 422

ff1	0.73 401	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.74 207	0.88 433	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 499	0.10 124	0.24 414	0.15 332	0.13 236	0.25 304	0.36 422

mmx	0.72 392	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.99 426	0.76 395	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 499	0.13 267	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.15 186

xxx	0.72 392	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.99 426	0.76 395	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 499	0.13 267	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.15 186

iinet-f	0.57 306	0.93 399	2.27 346	0.31 178	0.25 242	0.83 416	0.33 306	0.81 280	0.65 289	0.54 250	0.63 316	0.73 355	0.67 396	0.73 250	0.67 349	0.13 267	0.13 278	0.11 156	0.10 105	0.43 438	0.16 213

TestStereo1	0.49 229	0.81 361	1.85 222	0.39 338	0.57 449	0.56 176	0.34 310	0.75 219	0.69 324	0.44 149	0.63 316	0.35 122	0.42 270	0.64 217	0.29 141	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.33 376	0.26 359

SA-5K	0.49 229	0.81 361	1.85 222	0.39 338	0.57 449	0.56 176	0.34 310	0.75 219	0.69 324	0.44 149	0.63 316	0.35 122	0.42 270	0.64 217	0.29 141	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.33 376	0.26 359

CIPLG	0.56 300	1.19 459	2.46 382	0.80 471	0.31 315	0.61 259	0.57 421	0.76 232	0.57 200	0.56 278	0.63 316	0.41 155	0.30 168	0.45 129	0.40 242	0.11 186	0.20 388	0.13 269	0.13 236	0.35 393	0.19 267

dad	0.51 257	1.01 431	1.74 152	0.29 135	0.19 145	0.60 238	0.26 188	0.52 82	0.75 386	0.63 357	0.63 316	0.63 293	0.33 185	0.85 272	0.47 278	0.27 440	0.15 320	0.40 463	0.18 336	0.22 264	0.14 153

LMCR-Stereo	0.52 269	0.71 320	2.39 368	0.40 347	0.21 170	0.74 377	0.31 275	1.02 445	0.64 276	0.61 337	0.63 316	0.39 141	0.51 334	0.62 212	0.42 250	0.19 386	0.09 148	0.12 210	0.09 71	0.23 277	0.12 104

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 413	1.04 436	2.06 298	0.94 482	0.35 356	0.89 433	0.40 346	0.85 310	0.63 268	0.55 268	0.63 316	0.75 367	0.38 222	2.38 457	0.48 283	1.10 498	0.31 444	0.36 456	0.21 372	0.53 461	0.55 466

iResNetv2_ROB	0.59 319	1.43 481	2.96 456	0.40 347	0.22 193	0.58 211	0.28 230	0.91 359	0.73 369	0.57 289	0.63 316	0.60 284	0.41 254	0.74 253	0.35 207	0.11 186	0.08 80	0.10 93	0.07 21	0.43 438	0.17 231

DRN-Test	0.64 348	0.43 195	2.44 379	0.39 338	0.44 410	0.80 410	0.41 352	1.02 445	0.78 404	0.80 421	0.63 316	0.69 335	0.56 353	1.79 392	0.69 354	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	0.18 197	0.17 231

DISCO	0.57 306	0.34 138	1.87 235	0.45 390	0.34 344	0.84 418	0.35 318	0.84 304	0.78 404	0.59 321	0.63 316	1.06 451	0.53 341	1.10 296	0.82 381	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.22 264	0.18 251

SMFormer	0.50 240	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.49 288	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.15 113	0.16 213

tta	0.50 240	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.49 288	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.11 69

qqq1	0.48 211	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.09 46	0.08 46	0.14 96	0.11 69

fff1	0.48 211	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.09 46	0.08 46	0.14 96	0.11 69

CFNet_ucs	0.48 211	0.50 236	2.32 353	0.26 63	0.22 193	0.57 194	0.22 88	0.85 310	0.65 289	0.53 237	0.64 332	0.68 328	0.44 288	0.54 187	0.31 171	0.13 267	0.12 259	0.16 350	0.11 166	0.19 218	0.17 231

AFF-stereo	0.44 162	0.96 410	1.78 178	0.31 178	0.15 37	0.50 108	0.21 68	0.64 153	0.63 268	0.47 169	0.64 332	0.49 226	0.34 193	0.46 138	0.31 171	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.10 105	0.37 406	0.10 49

GwcNet-RSSM	0.57 306	0.94 401	2.13 316	0.32 207	0.25 242	0.60 238	0.30 262	0.80 276	0.66 304	0.52 227	0.64 332	0.71 348	0.40 243	1.79 392	0.50 293	0.13 267	0.09 148	0.12 210	0.12 204	0.21 246	0.15 186

RASNet	0.61 333	0.68 311	2.03 296	0.35 274	0.46 424	0.65 322	0.28 230	0.78 257	0.70 333	0.48 187	0.64 332	0.93 423	0.61 377	2.21 446	0.73 366	0.12 237	0.09 148	0.09 46	0.10 105	0.14 96	0.11 69

iResNet	0.51 257	0.76 335	2.59 409	0.41 354	0.17 84	0.64 308	0.27 213	0.82 287	0.70 333	0.57 289	0.64 332	0.43 172	0.36 201	0.70 245	0.52 299	0.10 124	0.07 19	0.09 46	0.08 46	0.21 246	0.13 138

G2L-Stereo_aug	0.54 280	0.33 126	2.61 413	0.28 104	0.24 225	0.62 279	0.28 230	0.74 207	0.72 353	0.63 357	0.65 341	0.73 355	0.48 321	1.37 326	0.57 320	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.21 246	0.11 69

ADLNet2	0.68 372	0.84 371	3.19 478	0.33 228	0.36 364	0.64 308	0.37 333	0.89 343	0.79 409	0.54 250	0.65 341	0.93 423	0.48 321	2.07 435	0.56 316	0.13 267	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.33 376	0.18 251

XX-Stereo	0.55 293	0.54 249	3.50 491	0.48 408	0.39 384	0.54 148	0.17 19	0.89 343	0.40 49	0.44 149	0.65 341	0.85 402	0.19 38	0.77 261	0.21 48	0.10 124	0.14 295	0.10 93	0.32 433	0.17 171	0.14 153

222	0.78 417	0.23 32	1.23 50	0.28 104	0.18 116	0.62 279	0.24 148	1.02 445	0.70 333	0.58 307	0.66 344	0.46 205	0.42 270	1.80 396	6.53 518	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.17 231

DSFCA	0.54 280	0.35 145	1.41 81	0.28 104	0.28 281	0.79 403	0.88 467	0.76 232	0.70 333	0.72 401	0.66 344	0.67 321	0.57 358	1.17 308	0.63 337	0.16 346	0.14 295	0.13 269	0.14 264	0.16 149	0.13 138

MLCV	0.48 211	0.89 388	1.85 222	0.29 135	0.14 22	0.59 227	0.23 116	0.72 192	0.59 217	0.66 377	0.66 344	0.55 250	0.36 201	1.03 290	0.49 288	0.09 40	0.06 2	0.09 46	0.07 21	0.19 218	0.11 69

ttt	0.66 360	0.22 25	1.68 132	0.34 258	0.24 225	0.60 238	0.26 188	1.00 434	0.77 399	0.55 268	0.67 347	0.54 246	0.36 201	2.14 442	3.03 488	0.16 346	0.13 278	0.13 269	0.12 204	0.15 113	0.17 231

Wz-Net-LNSev	0.59 319	0.96 410	2.47 386	0.34 258	0.37 375	0.79 403	0.44 373	0.86 320	0.77 399	0.61 337	0.67 347	0.79 381	0.56 353	0.64 217	0.62 335	0.15 325	0.14 295	0.12 210	0.12 204	0.18 197	0.19 267

test_xeample	0.72 392	0.21 14	1.36 71	0.27 79	0.17 84	0.59 227	0.28 230	1.01 442	0.70 333	0.55 268	0.67 347	0.44 183	0.39 236	1.88 416	5.17 512	0.12 237	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.13 75	0.15 186

R-Stereo Train	0.36 84	0.21 14	1.70 138	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.78 257	0.36 22	0.57 289	0.67 347	0.33 112	0.24 86	0.32 45	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.12 104

ADCP+	0.94 443	1.12 445	3.14 472	0.34 258	0.39 384	1.06 452	0.79 460	0.89 343	0.80 412	0.66 377	0.67 347	0.85 402	1.55 484	0.93 278	4.55 509	0.13 267	0.11 233	0.16 350	0.15 287	0.26 323	0.25 349

RAFT-Stereo	0.36 84	0.21 14	1.70 138	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.78 257	0.36 22	0.57 289	0.67 347	0.33 112	0.24 86	0.32 45	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.12 104
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PASM	0.72 392	0.68 311	1.91 254	0.47 400	0.44 410	0.60 238	0.51 398	0.76 232	0.80 412	0.77 417	0.67 347	0.87 408	0.61 377	2.40 461	0.67 349	0.32 451	0.35 452	0.36 456	0.41 462	0.45 447	0.39 438

LALA_ROB	0.60 325	0.76 335	1.69 134	0.36 292	0.29 287	0.79 403	0.55 412	0.94 384	0.77 399	0.81 426	0.67 347	0.94 427	0.49 329	0.99 284	0.73 366	0.21 402	0.15 320	0.20 401	0.18 336	0.23 277	0.21 291

TCMNet	0.66 360	0.85 375	2.55 406	0.50 412	0.52 438	0.72 367	0.39 343	0.87 329	0.72 353	0.58 307	0.68 355	0.63 293	0.46 305	1.70 375	0.63 337	0.18 371	0.18 365	0.23 419	0.18 336	0.38 413	0.27 366

PSMNet-RUCA	0.58 311	0.82 365	1.89 244	0.59 448	0.56 446	0.64 308	0.36 325	0.84 304	0.69 324	0.51 219	0.68 355	0.53 240	0.43 280	0.56 194	0.43 259	0.34 455	0.18 365	0.44 467	0.29 412	0.48 450	0.30 388

DAS	0.56 300	0.35 145	1.55 111	0.33 228	0.34 344	0.50 108	0.42 355	0.83 293	0.74 373	0.83 431	0.68 355	0.56 262	0.48 321	2.40 461	0.46 269	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.18 197	0.15 186

SepStereo	0.52 269	0.35 145	1.55 111	0.33 228	0.34 344	0.50 108	0.42 355	0.83 293	0.74 373	0.83 431	0.68 355	0.56 262	0.48 321	1.56 353	0.46 269	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.18 197	0.15 186

FINET	0.65 356	0.95 408	3.06 465	0.35 274	0.40 393	0.58 211	0.48 394	0.92 368	1.10 465	0.57 289	0.68 355	0.47 213	0.44 288	1.15 307	0.60 330	0.23 418	0.21 397	0.17 367	0.15 287	0.26 323	0.25 349

SuperB	1.15 462	1.14 449	5.43 513	0.36 292	0.26 257	0.81 411	0.89 468	0.88 337	1.17 470	0.67 381	0.68 355	0.63 293	1.39 477	1.74 382	3.37 497	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	2.80 517	0.25 349

CVANet_RVC	0.65 356	0.80 356	2.13 316	0.36 292	0.26 257	0.62 279	0.42 355	0.84 304	0.72 353	0.69 390	0.68 355	0.68 328	0.52 339	2.64 479	0.42 250	0.19 386	0.12 259	0.22 412	0.17 323	0.37 406	0.15 186

DPSNet	0.86 433	0.60 269	2.34 358	0.58 444	0.36 364	1.07 457	0.75 456	1.30 480	1.05 458	0.70 394	0.68 355	0.94 427	1.29 466	2.08 436	1.82 457	0.26 435	0.23 411	0.16 350	0.17 323	0.48 450	0.40 442

StereoDRNet-Refined	0.50 240	0.41 183	1.50 104	0.33 228	0.21 170	0.68 346	0.26 188	0.81 280	0.68 315	0.67 381	0.68 355	0.73 355	0.42 270	1.10 296	0.59 328	0.11 186	0.08 80	0.14 305	0.14 264	0.25 304	0.21 291
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SQANet	0.80 421	1.58 486	2.53 396	0.76 467	0.83 477	0.76 386	0.36 325	0.83 293	0.64 276	0.63 357	0.69 364	0.73 355	0.51 334	1.21 310	0.53 303	0.77 487	0.29 438	0.59 475	0.29 412	0.86 484	0.61 471

HBP-ISP	0.76 409	1.30 471	3.19 478	0.35 274	0.26 257	0.85 422	0.54 409	1.03 452	0.72 353	0.80 421	0.69 364	0.68 328	0.83 427	2.04 432	0.44 264	0.23 418	0.24 414	0.29 446	0.25 394	0.28 338	0.24 340

UDG	0.77 413	1.23 463	2.15 322	0.67 461	0.59 453	0.78 399	0.38 339	0.90 349	0.70 333	0.61 337	0.69 364	1.01 440	0.67 396	1.02 288	0.73 366	0.45 464	0.34 451	0.87 485	0.51 474	0.67 472	0.46 454

IIG-Stereo	0.59 319	0.65 301	1.74 152	0.54 430	0.23 212	0.61 259	0.21 68	0.73 203	0.65 289	0.64 368	0.69 364	0.69 335	0.38 222	2.09 438	1.39 437	0.11 186	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.09 29

APVNet	0.70 380	0.67 309	2.71 425	0.38 328	0.36 364	0.85 422	0.43 362	0.91 359	0.68 315	0.55 268	0.69 364	0.75 367	0.55 349	2.31 451	0.78 374	0.17 360	0.17 355	0.24 426	0.19 356	0.33 376	0.23 328

HGLStereo	0.54 280	0.69 315	2.00 288	0.35 274	0.40 393	0.66 328	0.30 262	0.83 293	0.62 256	0.57 289	0.69 364	0.69 335	0.54 344	1.07 293	0.55 309	0.13 267	0.13 278	0.13 269	0.11 166	0.19 218	0.17 231

XQC	0.73 401	0.98 421	2.39 368	0.46 395	0.35 356	0.81 411	0.46 383	1.00 434	1.00 452	0.80 421	0.69 364	0.88 412	0.74 416	1.32 321	1.20 424	0.24 426	0.16 337	0.23 419	0.20 366	0.41 430	0.33 408

CC-Net-ROB	0.85 432	1.15 453	2.13 316	0.88 477	0.38 381	0.88 432	0.44 373	1.06 458	0.79 409	0.58 307	0.69 364	0.65 305	0.50 332	2.74 488	0.51 297	0.93 490	0.39 464	0.87 485	0.29 412	0.54 462	0.54 463

DLCB_ROB	0.54 280	0.55 258	1.49 101	0.36 292	0.25 242	0.65 322	0.36 325	0.80 276	0.70 333	0.72 401	0.69 364	0.83 394	0.46 305	1.53 350	0.60 330	0.13 267	0.12 259	0.14 305	0.14 264	0.14 96	0.13 138

ETE_ROB	0.60 325	0.71 320	1.55 111	0.37 313	0.25 242	0.69 352	0.51 398	1.47 487	0.70 333	0.80 421	0.69 364	0.85 402	0.49 329	1.36 325	0.58 326	0.16 346	0.13 278	0.19 393	0.16 306	0.21 246	0.23 328

anonymity	0.80 421	0.66 308	1.29 58	0.59 448	0.75 472	0.67 334	0.52 401	0.95 397	0.71 343	0.94 446	0.70 374	0.67 321	0.87 435	0.71 247	1.35 434	0.64 478	0.62 484	0.58 473	1.44 513	0.60 468	0.65 475

pcwnet_v2	0.64 348	0.49 230	4.41 506	0.32 207	0.27 270	0.60 238	0.25 167	0.97 410	0.88 433	0.59 321	0.70 374	0.63 293	0.55 349	0.66 230	0.37 216	0.17 360	0.15 320	0.15 332	0.14 264	0.21 246	0.23 328

HSM-Net_RVC	0.67 365	0.34 138	2.23 341	0.26 63	0.19 145	0.67 334	0.29 254	1.26 479	0.69 324	0.72 401	0.70 374	0.78 376	0.42 270	3.77 508	0.41 248	0.13 267	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.12 47	0.11 69
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
XPNet_ROB	0.61 333	0.72 324	1.66 129	0.37 313	0.27 270	0.67 334	0.47 391	0.89 343	0.71 343	0.78 419	0.70 374	0.81 387	0.53 341	1.70 375	0.76 370	0.21 402	0.16 337	0.16 350	0.15 287	0.20 233	0.21 291

ISRNet	0.47 205	0.44 206	1.55 111	0.37 313	0.31 315	0.49 100	0.19 33	0.75 219	0.66 304	0.63 357	0.71 378	0.67 321	0.39 236	0.58 198	0.44 264	0.23 418	0.16 337	0.21 409	0.20 366	0.21 246	0.25 349

PSM-AAD	0.63 344	0.22 25	1.77 173	0.37 313	0.23 212	0.86 424	1.17 489	0.59 128	0.60 222	0.64 368	0.71 378	0.68 328	2.93 504	0.65 227	0.31 171	0.09 40	0.07 19	0.17 367	0.15 287	0.13 75	0.33 408

DANet	0.80 421	0.65 301	2.21 333	1.19 495	0.48 428	0.74 377	1.25 492	0.89 343	1.53 488	0.89 439	0.71 378	0.96 430	0.56 353	1.83 401	0.96 394	0.18 371	0.16 337	0.19 393	0.16 306	0.26 323	0.29 379
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PDISCO_ROB	0.75 406	1.06 438	2.11 311	0.64 456	0.59 453	1.13 463	0.43 362	1.14 469	1.05 458	0.64 368	0.71 378	0.96 430	0.61 377	1.21 310	0.76 370	0.37 459	0.18 365	0.27 435	0.24 386	0.56 464	0.32 401

CBMV	0.71 389	0.76 335	2.64 416	0.33 228	0.20 159	0.78 399	0.79 460	0.98 414	0.78 404	0.85 436	0.71 378	0.86 406	1.10 460	1.46 337	0.62 335	0.18 371	0.20 388	0.21 409	0.19 356	0.25 304	0.33 408
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-TNSev	0.91 439	1.73 498	3.08 466	0.36 292	0.31 315	1.00 447	0.71 451	1.06 458	0.97 448	0.71 398	0.72 383	1.09 455	0.87 435	2.42 463	1.59 447	0.20 396	0.20 388	0.16 350	0.20 366	0.44 446	0.35 414

Wz-Net-MNSev	0.65 356	0.97 418	2.19 331	0.36 292	0.33 336	0.90 434	0.60 427	0.92 368	0.81 417	0.75 410	0.72 383	0.73 355	0.65 389	1.39 327	0.71 359	0.16 346	0.13 278	0.14 305	0.14 264	0.24 292	0.18 251

UGAM	0.58 311	0.47 224	2.21 333	0.30 151	0.19 145	0.53 141	0.34 310	0.59 128	0.63 268	0.44 149	0.73 385	0.78 376	0.37 215	2.58 476	0.39 234	0.10 124	0.08 80	0.17 367	0.14 264	0.42 436	0.17 231

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 306	0.87 381	2.11 311	0.32 207	0.30 298	0.84 418	0.40 346	0.88 337	0.72 353	0.65 375	0.73 385	0.66 312	0.57 358	0.93 278	0.71 359	0.13 267	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.15 113	0.14 153

GMM-Stereo	0.50 240	0.23 32	2.41 371	0.54 430	0.24 225	0.77 394	0.46 383	0.59 128	0.57 200	0.58 307	0.73 385	0.47 213	0.43 280	0.68 234	0.27 116	0.10 124	0.06 2	0.13 269	0.13 236	0.14 96	0.44 451

TransformOpticalFlow	0.64 348	0.56 261	2.66 419	0.44 376	0.26 257	0.62 279	0.28 230	0.83 293	0.71 343	0.76 413	0.74 388	0.91 418	0.85 431	1.83 401	0.81 380	0.10 124	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.11 36	0.12 104

GwcNet	0.69 376	0.71 320	3.12 471	0.36 292	0.45 418	0.81 411	0.44 373	0.86 320	0.84 424	0.60 329	0.74 388	0.82 392	0.49 329	1.65 368	0.66 346	0.16 346	0.15 320	0.15 332	0.15 287	0.31 361	0.24 340

PS-NSSS	0.63 344	1.00 427	1.81 205	0.30 151	0.31 315	0.63 297	0.34 310	0.98 414	0.69 324	0.54 250	0.74 388	0.51 232	0.41 254	2.43 465	0.48 283	0.24 426	0.17 355	0.27 435	0.18 336	0.27 332	0.21 291

DDUNet	0.77 413	1.12 445	1.88 237	0.76 467	0.69 468	0.84 418	0.43 362	0.85 310	0.65 289	0.67 381	0.75 391	0.91 418	0.52 339	1.03 290	0.57 320	0.54 471	0.37 456	0.95 491	0.52 476	0.71 475	0.57 467

FBW_ROB	0.83 429	0.77 344	1.77 173	0.44 376	0.30 298	0.87 428	0.46 383	1.10 464	0.91 440	0.81 426	0.75 391	1.01 440	0.61 377	3.66 507	1.23 428	0.26 435	0.23 411	0.36 456	0.25 394	0.27 332	0.62 472

Ntro	1.00 451	1.68 494	2.80 441	0.95 483	0.85 478	1.06 452	0.53 405	0.98 414	0.90 439	0.62 348	0.76 393	0.93 423	0.66 394	1.66 369	0.98 396	0.99 495	0.45 468	0.75 483	0.40 459	1.19 492	0.75 480

RAFT_CTSACE	0.46 190	0.76 335	2.07 300	0.35 274	0.30 298	0.54 148	0.30 262	0.61 140	0.48 117	0.49 199	0.76 393	0.55 250	0.36 201	0.58 198	0.22 60	0.08 10	0.13 278	0.11 156	0.10 105	0.41 430	0.08 18

test_4	0.40 120	0.37 155	2.01 289	0.29 135	0.21 170	0.50 108	0.28 230	0.47 49	0.39 41	0.42 138	0.76 393	0.38 135	0.22 64	0.52 177	0.33 192	0.08 10	0.07 19	0.11 156	0.15 287	0.28 338	0.07 5

anonymousa	0.48 211	0.46 216	2.44 379	0.29 135	0.34 344	0.61 259	0.25 167	0.66 161	0.54 179	0.53 237	0.77 396	0.73 355	0.46 305	0.33 53	0.31 171	0.10 124	0.09 148	0.12 210	0.29 412	0.10 20	0.19 267

fast-acv-ft	0.63 344	0.88 385	3.10 468	0.38 328	0.30 298	0.79 403	0.48 394	0.69 177	0.72 353	0.58 307	0.78 397	0.76 371	0.60 368	0.67 231	0.73 366	0.15 325	0.15 320	0.18 387	0.17 323	0.37 406	0.16 213

GrayStereo	0.66 360	0.19 5	1.76 164	0.90 478	0.23 212	0.62 279	1.42 503	0.62 144	0.60 222	0.72 401	0.78 397	0.56 262	3.07 507	0.60 209	0.26 108	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.21 372	0.11 36	0.18 251

Syn2CoEx	0.70 380	1.07 441	2.74 433	0.43 369	0.30 298	0.64 308	0.42 355	0.99 426	0.78 404	0.62 348	0.78 397	0.74 362	0.72 408	1.92 423	0.61 333	0.20 396	0.17 355	0.19 393	0.15 287	0.29 342	0.22 304

DispNO	0.67 365	0.98 421	2.58 407	0.31 178	0.27 270	0.59 227	0.29 254	0.83 293	0.68 315	0.53 237	0.79 400	0.83 394	0.47 313	2.46 467	0.68 352	0.12 237	0.10 187	0.19 393	0.31 427	0.16 149	0.17 231

YMNet	0.62 338	0.72 324	1.93 260	0.41 354	0.41 400	0.87 428	0.43 362	0.87 329	0.71 343	0.74 408	0.81 401	0.83 394	0.46 305	0.86 273	0.93 389	0.19 386	0.22 403	0.20 401	0.17 323	0.41 430	0.21 291

YMNet_1	0.62 338	0.72 324	1.93 260	0.41 354	0.41 400	0.87 428	0.43 362	0.87 329	0.71 343	0.74 408	0.81 401	0.83 394	0.46 305	0.86 273	0.93 389	0.19 386	0.22 403	0.20 401	0.17 323	0.41 430	0.21 291

RTSC	0.72 392	1.00 427	2.22 337	0.40 347	0.29 287	0.82 414	0.31 275	0.96 402	1.10 465	0.92 443	0.81 401	0.78 376	0.58 362	1.23 314	1.55 446	0.18 371	0.17 355	0.14 305	0.17 323	0.43 438	0.30 388

ADCPNet	0.99 448	0.99 425	3.93 500	0.37 313	0.68 467	1.36 471	0.62 435	0.87 329	0.76 395	0.78 419	0.81 401	1.08 453	1.18 463	1.14 305	2.49 480	0.21 402	0.69 494	0.21 409	0.95 504	0.29 342	0.37 429

GCAP-BAT	0.43 152	0.31 117	1.82 211	0.25 35	0.26 257	0.65 322	0.23 116	0.48 54	0.37 27	0.67 381	0.82 405	0.44 183	0.24 86	0.48 154	0.87 386	0.09 40	0.13 278	0.09 46	0.22 380	0.08 4	0.09 29

Wz-Net-SNSev	0.76 409	1.32 475	3.11 470	0.40 347	0.31 315	0.71 361	0.60 427	0.98 414	0.87 430	0.67 381	0.83 406	0.96 430	0.60 368	1.67 371	0.97 395	0.16 346	0.15 320	0.16 350	0.17 323	0.36 398	0.24 340

Sa-1000	0.51 257	0.72 324	1.90 248	0.31 178	0.60 458	0.60 238	0.31 275	0.94 384	0.71 343	0.52 227	0.83 406	0.42 168	0.33 185	0.68 234	0.28 126	0.10 124	0.09 148	0.13 269	0.29 412	0.29 342	0.10 49

ADCRef	0.80 421	0.96 410	2.29 350	0.37 313	0.35 356	0.96 441	0.51 398	0.87 329	0.75 386	0.88 437	0.83 406	0.61 286	1.36 474	1.02 288	3.27 494	0.13 267	0.11 233	0.17 367	0.19 356	0.25 304	0.21 291

hitnet-ft	0.67 365	0.80 356	1.90 248	0.28 104	0.22 193	0.69 352	0.36 325	0.85 310	0.65 289	0.56 278	0.84 409	1.03 444	0.95 448	2.32 452	0.55 309	0.23 418	0.14 295	0.41 464	0.13 236	0.24 292	0.17 231

NCC-stereo	0.79 419	0.94 401	2.42 373	0.59 448	0.45 418	1.90 492	0.46 383	0.99 426	0.72 353	0.64 368	0.84 409	0.91 418	0.73 411	1.80 396	1.00 402	0.27 440	0.19 377	0.23 419	0.31 427	0.24 292	0.22 304

Abc-Net	0.79 419	0.94 401	2.42 373	0.59 448	0.45 418	1.90 492	0.46 383	0.99 426	0.72 353	0.64 368	0.84 409	0.91 418	0.73 411	1.80 396	1.00 402	0.27 440	0.19 377	0.23 419	0.31 427	0.24 292	0.22 304
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 392	0.77 344	2.36 364	0.45 390	0.40 393	0.71 361	0.32 298	1.02 445	1.25 475	1.07 456	0.84 409	0.90 416	0.73 411	1.09 295	0.98 396	0.21 402	0.18 365	0.20 401	0.21 372	0.32 368	0.31 396

MIPNet	0.83 429	0.81 361	2.40 370	0.61 453	0.18 116	1.48 475	1.39 499	1.60 493	0.74 373	1.94 493	0.85 413	0.73 355	1.68 488	0.87 276	0.31 171	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.32 433	0.25 304	0.12 104

STrans-v2	0.67 365	0.56 261	2.64 416	0.27 79	0.23 212	0.57 194	0.33 306	0.96 402	0.69 324	0.92 443	0.85 413	0.89 414	0.93 442	1.83 401	1.21 426	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.09 71	0.11 36	0.12 104

stereogan	0.69 376	0.51 238	2.44 379	0.39 338	0.39 384	1.01 448	0.41 352	0.94 384	0.92 443	0.73 405	0.85 413	1.15 462	0.69 401	1.57 355	0.53 303	0.19 386	0.18 365	0.20 401	0.16 306	0.36 398	0.24 340

SAMSARA	0.91 439	0.97 418	2.22 337	0.80 471	0.58 451	1.32 469	1.31 494	1.01 442	0.94 444	1.36 479	0.87 416	1.38 474	0.90 440	1.72 379	1.02 408	0.24 426	0.30 442	0.22 412	0.25 394	0.36 398	0.35 414

NaN_ROB	1.14 460	0.94 401	2.96 456	0.53 427	0.56 446	1.13 463	0.99 474	0.98 414	1.00 452	1.09 458	0.87 416	0.77 373	1.06 457	5.90 517	2.72 483	0.16 346	0.23 411	0.16 350	0.24 386	0.22 264	0.36 422

psmorigin	1.36 478	0.60 269	13.80 527	0.37 313	0.29 287	0.62 279	0.33 306	0.77 242	0.61 238	0.96 449	0.88 418	1.17 465	0.73 411	4.00 509	0.86 385	0.19 386	0.22 403	0.17 367	0.18 336	0.24 292	0.29 379

edge stereo	0.81 427	0.73 329	3.30 484	0.37 313	1.21 499	0.62 279	0.39 343	0.93 376	0.79 409	0.80 421	0.88 418	1.14 461	0.71 405	2.18 444	0.71 359	0.21 402	0.20 388	0.26 434	0.18 336	0.38 413	0.26 359

StereoVision	0.45 180	0.72 324	1.94 269	0.33 228	0.32 323	0.47 85	0.26 188	0.68 174	0.57 200	0.32 94	0.89 420	0.45 192	0.27 132	0.49 164	0.36 210	0.13 267	0.15 320	0.16 350	0.15 287	0.19 218	0.13 138

STTRV1_RVC	0.80 421	0.55 258	2.89 449	0.42 364	0.49 429	0.79 403	0.44 373	1.15 472	0.82 418	0.62 348	0.89 420	0.72 351	0.63 385	2.69 484	0.64 342	0.48 467	0.64 485	0.27 435	0.24 386	0.35 393	0.27 366

PAM_32	0.70 380	0.35 145	2.73 432	0.54 430	0.61 460	1.07 457	0.43 362	0.84 304	0.49 123	0.90 441	0.91 422	1.23 466	0.77 421	0.65 227	1.10 414	0.10 124	0.19 377	0.10 93	0.49 471	0.15 113	0.38 432

S-Stereo	0.80 421	0.69 315	3.89 497	0.39 338	0.37 375	0.69 352	0.70 450	0.94 384	0.98 451	0.62 348	0.91 422	0.83 394	0.60 368	2.37 454	0.66 346	0.18 371	0.21 397	0.17 367	0.18 336	0.30 353	0.35 414

PAM	0.70 380	0.35 145	2.72 427	0.56 439	0.62 462	1.08 459	0.53 405	0.85 310	0.44 77	0.93 445	0.92 424	1.24 467	0.68 399	0.64 217	1.01 406	0.10 124	0.19 377	0.10 93	0.48 469	0.14 96	0.38 432

WZ-Net	0.92 441	1.31 472	3.76 494	0.41 354	0.36 364	0.86 424	0.71 451	1.00 434	1.06 461	0.82 430	0.92 424	1.06 451	1.05 455	2.16 443	1.61 448	0.19 386	0.13 278	0.15 332	0.16 306	0.32 368	0.28 373

FAT-Stereo	0.70 380	0.54 249	2.88 446	0.36 292	0.29 287	0.62 279	0.54 409	0.97 410	0.87 430	0.76 413	0.92 424	0.94 427	0.80 423	1.84 406	0.57 320	0.18 371	0.19 377	0.17 367	0.16 306	0.22 264	0.25 349

RP	0.67 365	0.82 365	1.94 269	0.43 369	0.44 410	0.65 322	0.45 380	0.89 343	0.82 418	0.66 377	0.92 424	0.99 437	0.76 418	1.55 352	0.66 346	0.25 431	0.18 365	0.23 419	0.20 366	0.31 361	0.22 304

KYRaft	0.48 211	0.29 95	1.75 158	0.33 228	0.21 170	0.75 383	0.44 373	0.58 120	0.57 200	0.64 368	0.93 428	0.53 240	0.72 408	0.60 209	0.24 89	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.14 264	0.12 47	0.54 463

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 453	1.67 492	2.32 353	0.47 400	0.39 384	1.47 474	0.95 471	0.95 397	0.91 440	0.84 433	0.94 429	1.05 449	0.60 368	2.95 494	0.72 363	0.41 460	0.72 498	0.32 451	0.55 477	0.74 476	1.22 505

AANet_RVC	0.68 372	1.00 427	2.09 306	0.33 228	0.25 242	0.58 211	0.32 298	0.81 280	0.80 412	0.61 337	0.94 429	0.80 384	0.41 254	2.46 467	1.02 408	0.36 458	0.14 295	0.10 93	0.09 71	0.23 277	0.22 304

AnyNet_C32	1.00 451	1.33 477	2.53 396	0.49 410	0.54 441	1.15 465	1.14 487	0.91 359	0.89 437	1.11 459	0.95 431	0.87 408	0.93 442	1.50 346	4.07 504	0.21 402	0.20 388	0.25 431	0.24 386	0.38 413	0.33 408

ACVNet_1	1.33 475	1.91 507	4.03 501	1.09 490	0.88 480	1.19 468	0.66 439	1.24 477	1.17 470	0.94 446	0.96 432	3.09 500	1.04 454	2.37 454	1.11 417	1.04 496	0.48 476	1.03 495	0.48 469	1.12 489	0.83 485

CBMV_ROB	0.76 409	0.42 190	2.68 421	0.33 228	0.22 193	0.74 377	0.47 391	0.96 402	0.76 395	1.04 455	0.96 432	0.88 412	0.93 442	2.06 434	1.19 423	0.22 415	0.24 414	0.27 435	0.25 394	0.25 304	0.28 373

RainbowNet	1.15 462	1.78 499	2.72 427	1.12 493	0.91 483	1.06 452	0.76 458	1.16 474	1.13 469	0.75 410	0.97 434	1.09 455	0.80 423	1.60 362	1.21 426	1.17 500	1.26 510	1.01 494	0.57 483	1.13 490	0.88 491

ccnet	0.71 389	0.41 183	1.59 116	0.40 347	0.45 418	1.06 452	0.55 412	0.98 414	0.71 343	0.88 437	0.97 434	0.82 392	0.88 438	1.68 372	0.94 391	0.32 451	0.26 429	0.32 451	0.27 406	0.34 383	0.30 388

ADCS	1.05 456	1.36 480	2.98 460	0.42 364	0.36 364	0.96 441	0.81 464	1.06 458	1.12 467	1.25 473	0.97 434	1.08 453	0.90 440	1.25 318	4.86 511	0.21 402	0.21 397	0.22 412	0.23 384	0.36 398	0.38 432

DRaft	0.62 338	0.38 163	1.76 164	0.24 19	0.16 58	0.64 308	0.66 439	0.53 90	0.53 167	0.67 381	0.99 437	0.38 135	1.00 450	1.44 332	2.10 469	0.10 124	0.14 295	0.10 93	0.14 264	0.18 197	0.21 291

Nwc_Net	0.68 372	0.83 369	2.53 396	0.41 354	0.39 384	0.77 394	0.38 339	1.01 442	0.70 333	0.60 329	0.99 437	0.98 434	0.68 399	1.41 330	0.63 337	0.23 418	0.15 320	0.23 419	0.25 394	0.23 277	0.18 251

RAFT-345	0.53 275	0.30 106	2.34 358	0.38 328	0.34 344	0.58 211	0.42 355	0.47 49	0.61 238	0.51 219	1.00 439	0.43 172	0.28 147	1.57 355	0.82 381	0.10 124	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.10 20	0.08 18

DEmStereo	0.68 372	0.31 117	2.25 343	0.42 364	0.17 84	0.66 328	0.89 468	0.51 71	0.59 217	0.60 329	1.01 440	0.45 192	1.26 465	1.54 351	2.26 475	0.10 124	0.08 80	0.10 93	0.10 105	0.10 20	0.11 69

ADCMid	0.96 447	1.32 475	2.74 433	0.38 328	0.35 356	0.99 444	0.58 423	0.94 384	0.86 427	1.23 472	1.01 440	1.01 440	1.00 450	1.05 292	3.97 502	0.21 402	0.19 377	0.42 465	0.32 433	0.40 427	0.29 379

MADNet+	1.36 478	1.93 509	5.95 514	0.81 474	0.59 453	1.57 480	1.09 483	1.39 486	1.22 473	0.84 433	1.01 440	1.25 468	1.12 461	3.19 499	2.36 478	0.45 464	0.47 473	0.38 462	0.34 440	0.59 465	0.57 467

DispFullNet	1.67 492	2.10 512	5.22 510	1.53 503	8.90 520	0.86 424	0.31 275	0.96 402	0.96 447	1.37 482	1.01 440	1.13 460	1.98 495	1.51 347	0.91 388	0.54 471	0.31 444	1.18 497	0.63 490	1.13 490	0.80 484

Consistency-Raft	0.88 436	0.93 399	3.23 482	0.99 486	0.64 463	0.77 394	0.55 412	0.98 414	0.97 448	0.61 337	1.03 444	0.65 305	1.05 455	0.79 266	1.38 436	0.44 462	0.46 470	0.51 471	0.58 485	0.65 470	0.47 455

Prome-Stereo	0.49 229	0.30 106	1.76 164	0.60 452	0.23 212	0.63 297	0.42 355	0.62 144	0.60 222	0.59 321	1.03 444	0.43 172	0.72 408	0.60 209	0.33 192	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.09 71	0.11 36	0.43 449

AF-Net	0.69 376	0.92 393	2.21 333	0.41 354	0.40 393	0.68 346	0.40 346	1.02 445	0.86 427	0.69 390	1.03 444	1.04 447	0.84 430	1.19 309	0.78 374	0.22 415	0.14 295	0.25 431	0.17 323	0.30 353	0.18 251

RGC	0.71 389	0.97 418	2.18 329	0.44 376	0.44 410	0.73 373	0.40 346	0.94 384	0.71 343	0.71 398	1.04 447	1.01 440	0.71 405	1.74 382	0.70 356	0.23 418	0.18 365	0.28 439	0.26 401	0.29 342	0.27 366

MFMNet_re	0.92 441	1.28 469	2.53 396	0.82 475	0.76 475	0.90 434	0.75 456	0.98 414	1.04 457	1.03 453	1.05 448	0.84 399	0.94 445	0.83 268	0.72 363	0.68 480	0.60 482	0.63 477	0.60 487	0.77 480	0.74 478

GANet	0.75 406	0.84 371	2.01 289	0.40 347	0.25 242	0.74 377	0.66 439	0.87 329	0.73 369	0.71 398	1.07 449	0.84 399	0.59 365	2.71 487	1.15 421	0.17 360	0.16 337	0.44 467	0.16 306	0.31 361	0.20 282

ACVNet-4b	1.93 497	1.85 503	4.10 503	1.07 488	0.86 479	1.15 465	0.53 405	1.06 458	1.12 467	0.64 368	1.09 450	1.99 487	0.70 403	2.20 445	9.86 524	5.62 522	0.41 467	1.03 495	0.55 477	1.86 510	0.85 486

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 476	1.70 496	2.50 393	0.56 439	0.40 393	2.15 503	0.99 474	1.24 477	1.26 476	1.02 452	1.10 451	1.29 469	0.88 438	3.10 498	1.08 413	1.66 510	0.83 502	0.68 480	0.88 501	1.57 503	1.80 516

MDST_ROB	1.17 465	0.42 190	3.87 496	0.54 430	0.44 410	4.11 516	0.58 423	1.31 481	0.84 424	2.12 495	1.12 452	0.98 434	0.71 405	4.24 512	0.99 401	0.16 346	0.14 295	0.19 393	0.17 323	0.18 197	0.35 414

HHNet	0.60 325	0.65 301	2.60 412	0.36 292	0.25 242	0.64 308	0.61 431	0.64 153	0.62 256	0.55 268	1.13 453	0.32 106	0.60 368	0.42 108	1.79 456	0.15 325	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.18 197	0.15 186

MFN_U_SF_RVC	1.55 490	2.39 519	3.16 474	0.65 459	0.41 400	1.12 461	0.46 383	1.23 476	1.33 478	1.61 489	1.20 454	1.43 476	0.98 449	1.76 385	1.97 460	1.90 513	1.80 512	1.98 516	2.15 517	1.63 504	1.77 515

ASMatch	0.60 325	0.43 195	2.58 407	0.91 479	0.36 364	0.56 176	0.25 167	0.52 82	0.61 238	0.47 169	1.21 455	0.47 213	0.66 394	1.34 323	0.94 391	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.10 20	0.16 213

aanetorigin	0.77 413	0.80 356	2.59 409	0.43 369	0.44 410	0.58 211	1.01 479	0.57 114	0.68 315	1.53 488	1.23 456	0.81 387	1.08 458	1.07 293	1.07 412	0.18 371	0.15 320	0.17 367	0.21 372	0.54 462	0.30 388

SPS-STEREO	1.07 457	1.13 448	2.88 446	0.65 459	0.69 468	0.99 444	0.68 445	1.05 457	0.87 430	1.36 479	1.23 456	1.46 477	0.94 445	1.87 409	1.72 453	0.66 479	0.61 483	0.58 473	0.57 483	0.65 470	0.77 482
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCL	0.99 448	0.79 354	2.43 377	0.39 338	0.32 323	1.50 477	1.90 507	0.92 368	0.97 448	1.26 476	1.27 458	1.00 439	1.42 479	1.14 305	3.31 495	0.17 360	0.14 295	0.22 412	0.21 372	0.30 353	0.22 304

tt	4.93 517	0.27 65	4.20 504	2.29 515	1.58 509	10.20 524	16.97 528	9.42 526	5.02 513	1.67 490	1.28 459	4.68 512	5.03 515	3.37 504	5.92 514	6.16 523	9.47 530	2.82 520	3.18 521	3.60 520	1.53 512

PWC_ROB	0.70 380	0.94 401	1.88 237	0.39 338	0.39 384	0.62 279	0.30 262	0.98 414	0.94 444	0.91 442	1.29 460	0.77 373	0.62 382	1.62 366	1.03 410	0.18 371	0.11 233	0.18 387	0.13 236	0.51 457	0.22 304

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 380	0.65 301	3.45 489	0.50 412	0.60 458	0.75 383	0.23 116	0.96 402	0.60 222	0.76 413	1.30 461	0.81 387	0.60 368	0.57 195	0.82 381	0.10 124	0.16 337	0.11 156	0.43 465	0.31 361	0.22 304

RTS	1.21 467	1.31 472	6.39 516	0.52 421	0.51 436	1.61 481	0.79 460	1.03 452	1.37 481	1.13 460	1.30 461	1.10 457	0.85 431	2.65 480	2.08 466	0.21 402	0.24 414	0.18 387	0.18 336	0.43 438	0.32 401

RTSA	1.21 467	1.31 472	6.39 516	0.52 421	0.51 436	1.61 481	0.79 460	1.03 452	1.37 481	1.13 460	1.30 461	1.10 457	0.85 431	2.65 480	2.08 466	0.21 402	0.24 414	0.18 387	0.18 336	0.43 438	0.32 401

EDNetEfficient	1.27 472	0.70 318	4.05 502	0.64 456	0.98 486	0.94 439	1.40 500	0.85 310	1.75 495	2.34 504	1.33 464	1.05 449	2.21 498	1.58 359	4.15 505	0.15 325	0.19 377	0.14 305	0.27 406	0.38 413	0.32 401

AnyNet_C01	1.14 460	1.49 484	4.23 505	0.54 430	0.53 439	1.51 478	1.37 497	1.04 456	1.07 462	1.17 468	1.33 464	1.15 462	1.08 458	1.61 365	2.74 484	0.25 431	0.22 403	0.28 439	0.24 386	0.48 450	0.40 442

CrosDoStereo	0.94 443	0.37 155	2.53 396	0.25 35	0.32 323	0.54 148	3.76 519	0.72 192	0.60 222	0.70 394	1.40 466	0.53 240	1.49 481	1.78 388	3.09 489	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.21 246	0.11 69

DeepStereo_LL	0.94 443	0.37 155	2.53 396	0.25 35	0.32 323	0.54 148	3.76 519	0.72 192	0.60 222	0.70 394	1.40 466	0.53 240	1.49 481	1.78 388	3.09 489	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.21 246	0.11 69

PVD	0.90 438	0.85 375	2.15 322	0.53 427	0.50 431	0.99 444	0.56 417	1.15 472	1.64 491	1.41 484	1.41 468	1.11 459	1.13 462	1.35 324	1.31 431	0.26 435	0.28 437	0.28 439	0.26 401	0.37 406	0.49 459

EAI-Stereo	0.78 417	0.25 45	1.67 131	0.54 430	0.59 453	1.95 494	2.05 509	1.11 468	0.64 276	0.95 448	1.49 469	0.50 229	0.67 396	0.59 204	1.44 441	0.09 40	0.19 377	0.09 46	0.49 471	0.13 75	0.22 304

EDNetEfficientorigin	8.18 522	0.98 421	145.96 543	0.51 417	0.89 481	0.72 367	0.48 394	0.85 310	1.56 490	2.12 495	1.49 469	1.29 469	1.31 469	1.83 401	2.13 470	0.13 267	0.12 259	0.17 367	0.18 336	0.39 422	0.45 452

JetBlue	1.78 493	1.63 488	3.92 498	0.73 464	1.21 499	4.38 517	3.35 516	1.59 492	1.20 472	1.26 476	1.52 471	2.37 492	1.88 493	3.23 500	3.00 487	0.53 469	0.47 473	0.48 470	0.49 471	1.29 498	0.97 493

otaku	1.03 454	1.68 494	2.72 427	0.95 483	0.73 471	1.03 450	0.59 425	0.99 426	0.86 427	0.69 390	1.61 472	0.98 434	0.64 387	1.46 337	1.14 419	0.95 492	0.46 470	0.72 482	0.40 459	1.24 496	0.78 483

THIR-Stereo	0.86 433	0.62 279	2.13 316	0.25 35	0.16 58	0.58 211	2.74 515	0.59 128	0.51 141	0.62 348	1.62 473	0.97 433	1.80 492	1.69 374	2.25 474	0.10 124	0.08 80	0.14 305	0.11 166	0.15 113	0.11 69

FTStereo	0.76 409	0.18 3	2.35 361	0.71 463	0.21 170	0.73 373	1.79 506	0.57 114	0.53 167	1.07 456	1.63 474	1.29 469	2.13 496	0.75 254	0.29 141	0.19 386	0.08 80	0.12 210	0.11 166	0.11 36	0.40 442

SGM_RVC	1.89 496	0.92 393	2.50 393	0.96 485	0.93 485	1.63 483	1.37 497	1.52 491	12.43 521	1.85 492	1.69 475	2.40 493	1.74 491	2.81 492	1.71 452	0.53 469	0.47 473	0.42 465	0.47 468	0.74 476	0.74 478
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	1.42 484	1.81 500	3.23 482	1.08 489	0.92 484	1.32 469	0.85 465	1.49 489	1.69 492	1.19 471	1.73 476	2.13 489	1.03 453	2.50 471	1.40 439	0.91 489	0.53 478	1.00 493	0.55 477	2.11 512	0.85 486

PWCK	1.49 487	1.90 506	3.22 481	1.09 490	0.54 441	1.71 487	1.73 505	1.49 489	1.53 488	1.44 486	1.80 477	1.82 484	1.30 468	3.34 502	1.76 455	1.07 497	0.56 480	0.97 492	0.58 485	1.38 502	0.65 475

SANet	1.20 466	1.21 461	3.33 487	0.38 328	0.27 270	1.73 489	0.85 465	1.10 464	2.49 506	1.16 463	1.83 478	1.72 483	1.50 483	2.37 454	2.84 486	0.18 371	0.16 337	0.16 350	0.15 287	0.32 368	0.32 401

DGSMNet	2.89 508	0.63 290	3.18 477	3.43 521	4.17 519	2.57 509	6.98 523	0.97 410	0.83 422	0.56 278	1.86 479	0.79 381	0.62 382	1.64 367	1.39 437	4.61 520	5.01 523	5.17 524	4.71 523	4.44 523	4.19 521

RAFT-RH_RVC	0.61 333	0.50 236	2.33 356	0.36 292	0.29 287	0.60 238	0.18 26	0.44 34	0.58 210	0.76 413	1.91 480	0.47 213	0.29 160	1.60 362	1.23 428	0.14 308	0.07 19	0.13 269	0.13 236	0.10 20	0.09 29

CSAN	1.25 471	1.12 445	3.04 463	0.51 417	0.37 375	1.06 452	1.15 488	1.22 475	1.08 463	1.17 468	1.91 480	1.04 447	1.31 469	5.96 518	2.43 479	0.26 435	0.22 403	0.24 426	0.24 386	0.31 361	0.30 388

PWCDC_ROB	0.72 392	1.06 438	2.09 306	0.47 400	0.36 364	0.78 399	0.26 188	0.98 414	1.34 479	0.61 337	2.07 482	0.64 302	0.61 377	0.83 268	0.71 359	0.31 450	0.14 295	0.15 332	0.12 204	0.60 468	0.21 291

ELAS_RVC	1.37 480	0.78 352	3.21 480	0.55 437	0.50 431	1.49 476	2.48 513	1.48 488	1.71 494	2.13 498	2.09 483	2.07 488	2.56 502	1.90 418	2.02 463	0.35 456	0.36 454	0.37 460	0.34 440	0.49 453	0.47 455
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DCRE	0.50 240	0.63 290	2.13 316	0.30 151	0.23 212	0.45 64	0.24 148	0.59 128	0.53 167	0.50 206	2.10 484	0.42 168	0.26 115	0.35 66	0.23 68	0.09 40	0.14 295	0.10 93	0.32 433	0.16 149	0.15 186

UNDER WATER-64	2.47 501	1.89 505	4.86 508	1.82 510	1.44 504	3.18 512	1.57 504	2.62 507	5.64 514	2.05 494	2.13 485	4.13 506	3.76 511	2.62 478	3.42 498	1.47 507	0.85 503	1.57 511	1.07 508	1.82 509	1.49 510

coex-ft	5.95 520	1.67 492	60.57 541	0.34 258	0.30 298	0.77 394	0.69 447	0.74 207	4.41 512	19.22 532	2.15 486	1.62 482	7.97 520	1.81 399	8.96 521	0.44 462	2.08 518	0.18 387	0.19 356	0.38 413	4.62 522

LSM	3.31 512	1.11 444	5.29 512	9.40 526	30.65 538	0.84 418	1.12 486	0.91 359	1.22 473	1.36 479	2.19 487	0.93 423	0.83 427	1.66 369	0.90 387	0.21 402	0.31 444	0.24 426	0.28 409	0.39 422	6.33 524

IMH-64-1	1.39 481	1.64 490	1.86 230	1.36 498	1.11 495	1.39 472	1.19 490	1.76 496	1.45 485	1.16 463	2.21 488	1.53 479	1.38 475	1.98 426	1.52 444	1.29 502	0.67 488	1.27 501	0.69 492	1.29 498	0.98 494

IMH-64	1.39 481	1.64 490	1.86 230	1.36 498	1.11 495	1.39 472	1.19 490	1.76 496	1.45 485	1.16 463	2.21 488	1.53 479	1.38 475	1.98 426	1.52 444	1.29 502	0.67 488	1.27 501	0.69 492	1.29 498	0.98 494

SGM-Forest	1.04 455	0.42 190	3.59 493	0.41 354	0.32 323	1.05 451	1.32 495	0.94 384	0.83 422	1.16 463	2.23 490	1.03 444	1.39 477	2.49 470	2.35 477	0.21 402	0.21 397	0.20 401	0.19 356	0.23 277	0.32 401
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ELAS	1.39 481	0.79 354	2.86 444	0.53 427	0.50 431	2.81 510	2.20 510	1.61 494	1.50 487	2.28 503	2.35 491	1.82 484	2.13 496	1.73 380	2.22 472	0.35 456	0.37 456	0.35 454	0.35 443	0.49 453	0.47 455
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	3.29 511	4.93 522	10.17 520	1.45 500	1.72 511	7.44 521	5.05 521	3.06 511	2.12 502	2.41 505	2.39 492	2.99 498	2.37 499	3.51 505	6.44 516	1.32 505	1.90 516	1.37 505	1.23 512	2.21 513	1.76 514

MeshStereo	1.21 467	1.15 453	3.01 462	0.34 258	0.28 281	1.10 460	0.69 447	1.35 482	1.01 454	2.71 509	2.41 493	2.96 497	1.45 480	2.80 491	1.40 439	0.22 415	0.22 403	0.22 412	0.19 356	0.50 455	0.26 359
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
SDNR	1.22 470	0.80 356	2.71 425	0.33 228	1.48 507	1.98 498	0.23 116	1.93 502	2.44 504	0.89 439	2.52 494	1.36 473	0.51 334	3.65 506	1.93 459	0.30 448	0.31 444	0.22 412	0.16 306	0.33 376	0.36 422

WAO-7	1.48 486	1.63 488	2.49 389	0.93 481	0.75 472	1.72 488	1.10 484	1.84 500	1.96 501	1.43 485	2.54 495	1.97 486	1.61 487	3.06 496	2.08 466	0.69 481	0.66 487	0.94 490	0.74 495	0.80 482	0.69 477

G-Net	0.99 448	0.64 294	2.76 435	0.57 442	0.67 465	2.03 499	0.72 454	0.76 232	0.67 313	1.14 462	2.56 496	1.30 472	1.02 452	1.48 345	1.74 454	0.25 431	0.24 414	0.24 426	0.26 401	0.37 406	0.31 396

MSMD_ROB	1.34 476	0.96 410	2.38 366	0.39 338	0.32 323	1.96 495	0.62 435	0.91 359	1.43 483	2.94 513	2.60 497	4.77 513	1.95 494	2.43 465	1.33 433	0.29 445	0.26 429	0.32 451	0.32 433	0.30 353	0.30 388

WAO-6	1.58 491	1.54 485	2.32 353	1.14 494	1.00 488	2.30 505	1.03 480	1.82 499	2.85 509	1.25 473	2.61 498	2.20 490	1.56 485	2.47 469	1.99 462	0.95 492	0.67 488	1.19 500	0.83 499	1.08 488	0.88 491

WCMA_ROB	1.12 458	0.83 369	2.66 419	0.58 444	0.34 344	1.17 467	0.71 451	0.93 376	0.94 444	1.74 491	2.63 499	3.09 500	1.71 490	1.70 375	1.84 458	0.26 435	0.21 397	0.20 401	0.21 372	0.28 338	0.43 449

IMH	2.02 499	2.15 517	2.69 424	1.68 504	1.12 497	1.66 486	0.92 470	2.10 504	1.92 500	1.32 478	2.66 500	2.21 491	1.69 489	5.78 516	1.68 450	5.54 521	0.96 506	1.31 503	0.71 494	1.32 501	0.99 499

UNDER WATER	2.74 504	1.85 503	4.54 507	1.81 509	1.44 504	2.34 506	1.40 500	3.24 513	6.60 517	2.60 507	2.76 501	5.75 516	5.24 516	3.02 495	4.01 503	1.45 506	0.81 501	1.59 512	1.06 507	1.80 508	1.51 511

FCDSN-DC	1.29 473	0.54 249	2.50 393	0.47 400	0.41 400	1.12 461	0.60 427	1.10 464	1.27 477	2.23 501	2.87 502	3.67 504	3.12 509	2.39 460	1.69 451	0.30 448	0.26 429	0.31 448	0.30 421	0.35 393	0.38 432
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LVE	1.96 498	2.17 518	3.14 472	1.68 504	1.80 512	1.63 483	1.03 480	2.34 506	2.81 508	1.25 473	2.89 503	4.24 509	1.29 466	2.79 490	1.44 441	2.85 517	0.91 505	1.18 497	1.46 514	1.23 495	1.10 502

FC-DCNN	1.49 487	0.59 267	2.88 446	0.44 376	0.39 384	1.97 497	0.66 439	1.67 495	1.70 493	2.72 510	2.89 503	4.22 507	2.97 506	2.55 475	2.19 471	0.29 445	0.26 429	0.31 448	0.30 421	0.32 368	0.39 438

pmcnn	1.32 474	1.05 437	2.77 437	0.74 466	1.43 502	0.72 367	0.56 417	0.96 402	0.91 440	0.99 450	2.92 505	6.01 518	0.70 403	2.38 457	3.32 496	0.13 267	0.10 187	0.08 8	0.06 9	0.34 383	0.22 304

FC-DCNN v2	1.54 489	0.58 265	2.80 441	0.44 376	0.39 384	2.05 500	0.66 439	1.90 501	1.84 499	2.79 511	2.97 506	4.41 511	3.07 507	2.65 480	2.30 476	0.29 445	0.26 429	0.31 448	0.30 421	0.32 368	0.38 432

TCMNet-wrong-test	5.51 519	6.62 525	6.20 515	13.02 530	11.90 524	7.14 520	5.53 522	6.99 524	1.44 484	2.65 508	3.10 507	8.37 521	5.95 518	4.75 515	6.05 515	3.07 518	0.98 508	2.38 518	1.99 516	6.62 525	5.43 523

MADNet++	2.79 505	2.11 514	2.97 459	2.49 516	2.28 514	2.95 511	2.31 511	2.67 508	2.47 505	3.03 514	3.13 508	2.70 496	2.92 503	4.10 510	4.48 508	2.68 516	2.24 520	3.04 521	2.44 519	2.37 514	2.34 517

SGM+DAISY	1.83 495	1.43 481	3.81 495	0.87 476	1.01 489	2.38 507	2.53 514	1.36 483	1.75 495	2.92 512	3.22 509	2.65 495	2.93 504	2.22 449	3.10 491	0.72 482	0.69 494	0.63 477	0.62 488	0.77 480	0.98 494

WAO-8	2.80 506	2.14 515	2.89 449	1.91 511	1.04 492	3.98 514	0.96 472	3.26 514	6.17 515	2.15 499	3.37 510	3.31 502	2.41 500	11.84 524	2.03 464	2.05 514	1.86 514	1.54 509	0.92 502	1.22 493	0.87 489

Venus	2.80 506	2.14 515	2.89 449	1.91 511	1.04 492	3.98 514	0.96 472	3.26 514	6.17 515	2.15 499	3.37 510	3.31 502	2.41 500	11.84 524	2.03 464	2.05 514	1.86 514	1.54 509	0.92 502	1.22 493	0.87 489

IGEV-RUCA	2.28 500	0.30 106	1.15 37	0.40 347	1.86 513	2.06 501	1.90 507	1.36 483	1.80 498	3.70 517	3.76 512	5.02 514	8.19 521	2.12 440	1.63 449	0.25 431	0.76 499	2.72 519	1.91 515	2.39 515	2.36 518

SGM-ForestM	2.98 510	1.70 496	3.52 492	0.67 461	0.47 426	5.18 519	3.36 517	3.30 516	2.86 510	4.44 518	3.79 513	9.80 523	5.50 517	6.29 519	6.52 517	0.27 440	0.36 454	0.24 426	0.27 406	0.38 413	0.58 469

NVStereoNet_ROB	1.16 464	0.95 408	2.54 402	0.58 444	0.55 444	0.78 399	0.63 437	1.00 434	1.08 463	1.03 453	4.07 514	1.48 478	1.22 464	2.88 493	1.27 430	0.50 468	0.46 470	0.54 472	0.62 488	0.50 455	0.63 474
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.79 494	1.83 501	3.92 498	1.29 497	1.07 494	1.55 479	1.00 477	1.95 503	2.33 503	1.47 487	4.19 515	4.26 510	1.33 472	2.21 446	1.48 443	1.14 499	0.68 492	1.18 497	0.74 495	1.24 496	0.98 494

TorneroNet-64	2.65 502	1.83 501	3.30 484	1.46 501	1.20 498	3.89 513	0.99 474	3.51 518	6.71 518	2.56 506	4.60 516	4.22 507	3.85 512	3.33 501	3.14 492	1.19 501	0.65 486	1.39 506	0.79 498	3.31 519	1.15 503

LE_ROB	4.43 516	1.35 479	9.38 519	2.79 519	3.93 517	2.43 508	3.46 518	2.68 509	11.19 520	11.66 525	4.73 517	5.26 515	10.46 523	4.50 514	9.49 522	0.82 488	0.69 494	1.34 504	0.98 505	0.75 478	0.76 481

MANE	2.90 509	1.14 449	2.96 456	1.03 487	1.01 489	5.01 518	2.45 512	5.36 520	6.88 519	3.58 516	4.76 518	5.99 517	4.99 514	4.23 511	4.61 510	0.56 474	0.67 488	0.44 467	0.78 497	0.51 457	1.03 500

HanzoNet	7.64 521	2.86 520	5.05 509	7.01 524	3.97 518	2.18 504	1.34 496	3.37 517	4.05 511	13.17 526	10.58 519	10.73 524	16.52 530	8.45 523	10.51 525	10.48 529	9.72 531	5.59 525	13.46 530	6.84 526	6.83 525

Anonymous_1	22.91 533	11.20 527	12.13 521	12.75 527	26.28 537	19.43 532	27.92 535	14.08 529	13.61 524	14.96 527	10.58 519	11.26 526	11.19 526	12.55 528	14.57 529	38.28 542	7.88 525	34.96 539	63.99 539	89.57 543	10.94 530

DPSM_ROB	12.34 526	11.21 528	12.51 523	12.91 528	12.80 526	19.84 534	28.28 536	14.38 531	14.28 528	10.58 522	11.26 521	12.03 528	11.85 527	13.15 530	15.34 531	7.11 526	8.31 527	6.50 527	7.35 524	8.84 527	8.31 528

DPSM	12.34 526	11.21 528	12.51 523	12.91 528	12.80 526	19.84 534	28.28 536	14.38 531	14.28 528	10.58 522	11.26 521	12.03 528	11.85 527	13.15 530	15.34 531	7.11 526	8.31 527	6.50 527	7.35 524	8.84 527	8.31 528

DGTPSM_ROB	8.89 523	5.62 523	12.25 522	5.92 523	11.32 522	8.54 522	24.18 530	6.40 522	13.49 523	5.15 519	11.46 523	6.19 519	10.92 524	7.00 520	13.72 526	4.47 519	7.65 524	3.92 522	7.45 526	4.38 522	7.87 526

DPSMNet_ROB	9.48 524	5.64 524	13.01 526	8.82 525	11.82 523	8.54 522	24.20 531	6.41 523	13.65 526	5.32 520	11.47 524	6.33 520	10.92 524	7.69 521	13.89 527	7.25 528	8.19 526	5.06 523	7.78 527	5.31 524	8.26 527

notaker	2.66 503	2.07 511	3.31 486	2.61 518	1.43 502	1.76 490	1.11 485	2.76 510	1.79 497	2.26 502	11.53 525	3.96 505	4.29 513	3.09 497	2.76 485	1.55 509	0.88 504	1.70 514	1.07 508	2.00 511	1.35 507

ASD4	21.52 532	19.65 532	22.13 531	22.45 535	16.42 530	23.29 538	30.71 538	33.06 542	17.47 533	24.18 539	14.11 526	21.71 535	15.88 529	21.06 537	18.11 533	19.78 534	17.78 536	26.52 536	20.33 534	27.03 536	18.73 535

DPSimNet_ROB	17.97 530	20.20 537	24.98 535	17.62 531	15.92 529	21.53 536	21.00 529	13.70 528	15.61 530	23.89 538	14.69 527	22.87 536	24.58 541	12.70 529	14.56 528	18.48 533	12.91 532	20.21 533	12.05 528	17.76 530	14.17 531

KSHMR	4.10 514	1.97 510	5.27 511	1.71 506	1.47 506	1.96 495	1.28 493	3.19 512	17.33 532	2.12 495	15.91 528	9.18 522	1.57 486	8.42 522	1.98 461	1.52 508	1.26 510	1.67 513	1.19 510	1.67 506	1.40 509

ktn	4.35 515	2.10 512	2.89 449	1.80 508	1.49 508	2.13 502	1.41 502	2.26 505	12.72 522	11.41 524	16.43 529	11.15 525	3.75 510	4.36 513	3.18 493	1.82 512	0.98 508	1.73 515	1.21 511	2.97 518	1.27 506

TorneroNet	5.50 518	1.92 508	3.16 474	1.47 502	1.25 501	14.07 526	1.06 482	4.90 519	20.99 538	10.17 521	16.48 530	11.88 527	6.93 519	3.34 502	4.20 506	1.30 504	0.69 494	1.45 508	0.86 500	2.61 516	1.20 504

xxxxx1	28.96 540	20.11 534	14.07 528	49.74 540	39.15 540	18.98 528	26.64 532	21.94 535	20.21 535	16.45 529	17.48 531	18.36 531	21.56 533	16.21 532	20.88 535	23.07 536	26.55 538	66.40 541	78.70 541	30.27 538	32.51 540

tt_ll	28.96 540	20.11 534	14.07 528	49.74 540	39.15 540	18.98 528	26.64 532	21.94 535	20.21 535	16.45 529	17.48 531	18.36 531	21.56 533	16.21 532	20.88 535	23.07 536	26.55 538	66.40 541	78.70 541	30.27 538	32.51 540

ff	28.96 540	20.11 534	14.07 528	49.74 540	39.15 540	18.98 528	26.64 532	21.94 535	20.21 535	16.45 529	17.48 531	18.36 531	21.56 533	16.21 532	20.88 535	23.07 536	26.55 538	66.40 541	78.70 541	30.27 538	32.51 540

LRCNet_RVC	13.74 529	19.30 531	12.75 525	19.46 533	12.69 525	1.86 491	0.41 352	12.33 527	1.05 458	15.77 528	18.83 534	12.62 530	8.70 522	12.21 527	9.62 523	22.22 535	8.37 529	25.85 535	24.01 536	19.32 534	17.44 534

BEATNet-Init1	12.10 525	11.19 526	27.29 539	2.99 520	3.51 516	21.84 537	11.10 524	14.34 530	13.83 527	20.34 533	20.33 535	26.35 542	20.03 532	19.06 535	14.80 530	1.74 511	1.81 513	2.05 517	2.49 520	3.69 521	3.12 520

HaxPig	19.86 531	22.40 538	22.34 532	17.95 532	17.95 531	11.77 525	11.89 525	16.02 533	15.89 531	21.10 534	21.41 536	18.74 534	18.39 531	20.08 536	19.69 534	23.63 539	23.22 537	24.06 534	23.69 535	23.00 535	23.95 537

LSM0	26.58 538	22.63 541	25.88 537	30.13 539	52.21 543	39.94 541	56.74 539	28.97 540	28.72 540	21.14 535	22.26 537	24.43 540	23.88 538	26.54 541	30.87 541	14.32 532	16.55 533	13.12 531	14.71 531	17.92 533	20.60 536

CasAABBNet	24.81 536	22.53 539	24.83 534	26.08 537	25.74 535	39.86 539	57.06 541	28.87 539	28.83 541	21.16 536	22.54 538	24.22 538	23.89 539	26.38 539	30.87 541	14.25 530	16.71 534	13.09 529	14.81 532	17.78 531	16.71 532

Selective-RAFT-Error	24.87 537	22.59 540	25.14 536	26.13 538	25.82 536	39.93 540	57.03 540	28.97 540	28.95 542	21.21 537	22.65 539	24.25 539	23.98 540	26.43 540	30.83 540	14.27 531	16.71 534	13.10 530	14.82 533	17.82 532	16.76 533

MEDIAN_ROB	23.96 535	27.05 542	26.39 538	22.16 534	22.13 533	16.12 527	13.97 526	20.24 534	20.05 534	25.50 540	25.31 540	22.96 537	22.63 536	24.39 538	23.24 538	28.20 540	27.23 541	28.62 537	27.75 537	27.50 537	27.76 538

AVERAGE_ROB	26.93 539	30.34 543	29.27 540	25.82 536	25.34 534	19.48 533	15.17 527	23.55 538	23.00 539	28.45 541	27.87 541	26.25 541	25.86 542	26.96 542	25.55 539	31.30 541	30.07 542	31.76 538	30.81 538	30.79 541	30.93 539

PML	23.15 534	16.83 530	7.78 518	5.49 522	9.93 521	51.13 542	104.50 542	5.76 521	13.62 525	37.30 542	105.93 542	30.86 543	23.50 537	12.07 526	7.87 520	6.30 524	2.12 519	6.32 526	2.43 518	10.44 529	2.90 519

test_example2	115.39 543	123.23 544	94.57 542	115.52 543	123.55 544	101.63 543	114.33 543	53.41 543	99.48 543	134.90 543	135.05 543	85.83 544	85.11 543	111.32 543	106.15 543	152.55 544	205.26 544	99.78 544	114.96 544	140.96 544	110.20 543

ccccc	291.34 544	297.21 545	347.09 544	374.70 545	380.44 545	203.92 544	213.88 544	216.32 544	172.72 544	203.37 544	218.57 544	215.01 545	258.31 544	312.78 544	341.56 544	412.57 545	356.13 545	256.09 545	227.69 545	428.88 545	389.64 544

FADE		3.00 521		2.11 513	2.94 515							3.05 499				94.83 543	35.90 543	65.83 540	66.18 540	1.66 505

Low-res two-view benchmark