Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.18 1	0.15 3	0.26 6	0.31 7	0.17 6	0.23 13	0.20 6	0.24 2	0.16 1	0.19 2	0.16 2	0.21 5	0.19 11	0.27 2	0.22 5	0.14 45	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.10 1	0.10 1

LGtest1	0.20 2	0.15 3	0.30 20	0.35 30	0.17 6	0.26 32	0.17 2	0.33 6	0.21 3	0.21 4	0.16 2	0.23 10	0.21 20	0.33 10	0.20 3	0.15 107	0.10 18	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.11 9

MonSter	0.20 2	0.14 2	0.27 10	0.31 7	0.16 2	0.22 8	0.21 19	0.39 11	0.34 27	0.20 3	0.25 12	0.18 2	0.15 2	0.39 28	0.19 1	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 5	0.11 3	0.10 1

dual_stereo	0.20 2	0.15 3	0.27 10	0.32 11	0.17 6	0.16 2	0.20 6	0.30 4	0.21 3	0.24 10	0.20 6	0.25 15	0.14 1	0.55 115	0.25 27	0.14 45	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.10 1	0.10 1

SGD-Stereo	0.22 5	0.16 14	0.28 13	0.32 11	0.16 2	0.28 56	0.20 6	0.39 11	0.29 13	0.25 12	0.29 25	0.21 5	0.27 65	0.38 25	0.27 61	0.16 150	0.09 2	0.13 22	0.11 42	0.13 35	0.11 9

StereoAnything_RVC	0.22 5	0.85 473	0.41 98	0.28 1	0.16 2	0.23 13	0.18 4	0.23 1	0.19 2	0.16 1	0.16 2	0.15 1	0.21 20	0.32 8	0.19 1	0.16 150	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.16 163	0.10 1

IGEV-Stereo++	0.22 5	0.16 14	0.29 16	0.38 88	0.20 33	0.22 8	0.18 4	0.44 25	0.36 38	0.23 7	0.29 25	0.24 12	0.17 5	0.28 4	0.23 12	0.12 6	0.10 18	0.12 3	0.10 23	0.12 9	0.11 9

GREAT-IGEV	0.23 8	0.15 3	0.33 28	0.30 5	0.23 88	0.20 5	0.26 67	0.35 8	0.34 27	0.21 4	0.31 29	0.22 7	0.21 20	0.50 93	0.22 5	0.12 6	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.13 35	0.12 31

DEFOM-Stereo	0.23 8	0.16 14	0.29 16	0.34 21	0.20 33	0.59 270	0.20 6	0.32 5	0.31 17	0.23 7	0.19 5	0.18 2	0.18 7	0.42 45	0.22 5	0.12 6	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.11 3	0.12 31

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 10	0.17 24	0.34 33	0.40 149	0.21 47	0.18 3	0.21 19	0.36 9	0.27 10	0.30 37	0.52 100	0.28 21	0.28 76	0.27 2	0.24 20	0.14 45	0.10 18	0.13 22	0.10 23	0.14 74	0.14 94

AIO_rvc	0.24 10	0.17 24	0.37 63	0.35 30	0.20 33	0.26 32	0.33 171	0.45 28	0.23 5	0.26 17	0.25 12	0.33 45	0.15 2	0.55 115	0.24 20	0.12 6	0.09 2	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.11 9

AIO_test	0.24 10	0.17 24	0.33 28	0.35 30	0.21 47	0.31 88	0.38 248	0.45 28	0.26 8	0.26 17	0.28 22	0.32 37	0.21 20	0.40 36	0.26 39	0.13 25	0.10 18	0.13 22	0.11 42	0.13 35	0.11 9

LG-Stereo	0.25 13	0.18 42	0.43 129	0.40 149	0.20 33	0.22 8	0.26 67	0.33 6	0.39 54	0.27 24	0.45 67	0.22 7	0.16 4	0.38 25	0.28 79	0.11 2	0.12 137	0.17 141	0.15 148	0.13 35	0.10 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 13	0.32 344	0.25 1	0.52 390	0.20 33	0.29 66	0.22 29	0.44 25	0.38 49	0.27 24	0.25 12	0.24 12	0.29 93	0.46 64	0.23 12	0.14 45	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.14 74	0.11 9

HUF	0.25 13	0.17 24	0.38 73	0.33 18	0.19 18	0.25 29	0.39 265	0.53 57	0.36 38	0.26 17	0.23 7	0.33 45	0.27 65	0.36 20	0.25 27	0.14 45	0.11 71	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.12 31

GIP-stereo	0.25 13	0.19 66	0.32 25	0.38 88	0.25 157	0.26 32	0.20 6	0.50 44	0.41 72	0.25 12	0.39 56	0.35 57	0.20 15	0.33 10	0.22 5	0.16 150	0.11 71	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.12 31

RAStereo	0.25 13	0.17 24	0.33 28	0.40 149	0.21 47	0.24 17	0.26 67	0.45 28	0.46 100	0.23 7	0.34 44	0.30 25	0.19 11	0.34 15	0.26 39	0.15 107	0.12 137	0.16 104	0.13 96	0.14 74	0.11 9

IGEV-Stereo+	0.25 13	0.15 3	0.28 13	0.32 11	0.19 18	0.13 1	0.17 2	0.29 3	0.30 15	0.22 6	0.15 1	0.22 7	0.22 28	0.42 45	0.22 5	0.14 45	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.15 116	1.09 498

IGEV++	0.25 13	0.17 24	0.35 42	0.40 149	0.23 88	0.24 17	0.23 41	0.56 74	0.24 6	0.29 31	0.36 48	0.30 25	0.22 28	0.33 10	0.29 96	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.10 23	0.13 35	0.14 94

Selective-IGEV	0.25 13	0.18 42	0.37 63	0.37 70	0.20 33	0.27 43	0.25 56	0.59 83	0.25 7	0.27 24	0.26 17	0.34 50	0.18 7	0.62 186	0.23 12	0.12 6	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.11 9

S2M2	0.26 21	0.23 184	0.34 33	0.32 11	0.25 157	0.24 17	0.13 1	0.36 9	0.42 79	0.25 12	0.37 51	0.29 22	0.25 46	0.31 7	0.26 39	0.22 315	0.19 353	0.17 141	0.19 287	0.21 282	0.19 241

castereo++	0.26 21	0.17 24	0.29 16	0.34 21	0.20 33	0.74 343	0.20 6	0.41 17	0.49 111	0.24 10	0.24 11	0.35 57	0.27 65	0.41 40	0.20 3	0.14 45	0.09 2	0.14 40	0.09 5	0.11 3	0.11 9

IGEV-RUCA	0.26 21	0.16 14	0.36 54	0.40 149	0.27 229	0.32 101	0.20 6	0.39 11	0.36 38	0.27 24	0.31 29	0.25 15	0.21 20	0.50 93	0.24 20	0.20 279	0.11 71	0.13 22	0.10 23	0.17 189	0.16 163

fffft	0.26 21	0.18 42	0.39 79	0.37 70	0.23 88	0.29 66	0.35 205	0.46 34	0.26 8	0.37 57	0.23 7	0.27 18	0.22 28	0.55 115	0.28 79	0.12 6	0.09 2	0.16 104	0.13 96	0.13 35	0.13 67
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.26 21	0.19 66	0.36 54	0.39 112	0.18 12	0.28 56	0.30 120	0.52 51	0.29 13	0.30 37	0.31 29	0.32 37	0.17 5	0.55 115	0.23 12	0.13 25	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.11 9

RSM++	0.26 21	0.19 66	0.36 54	0.37 70	0.21 47	0.28 56	0.29 103	0.54 63	0.34 27	0.26 17	0.23 7	0.36 67	0.21 20	0.52 101	0.24 20	0.12 6	0.11 71	0.14 40	0.12 65	0.14 74	0.11 9

RSM	0.26 21	0.19 66	0.35 42	0.37 70	0.21 47	0.27 43	0.33 171	0.55 66	0.28 11	0.26 17	0.25 12	0.38 74	0.20 15	0.59 146	0.23 12	0.12 6	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.14 74	0.11 9

MoCha-V2	0.26 21	0.16 14	0.30 20	0.41 176	0.18 12	0.27 43	0.26 67	0.57 77	0.28 11	0.37 57	0.27 18	0.33 45	0.34 132	0.56 125	0.23 12	0.12 6	0.10 18	0.12 3	0.10 23	0.13 35	0.13 67

SCV	0.27 29	0.20 96	0.37 63	0.36 53	0.22 61	0.27 43	0.33 171	0.65 116	0.31 17	0.25 12	0.29 25	0.37 68	0.23 34	0.52 101	0.23 12	0.19 258	0.11 71	0.14 40	0.11 42	0.15 116	0.12 31

SMoEStereo_RVC	0.27 29	0.20 96	0.37 63	0.36 53	0.23 88	0.36 131	0.31 143	0.43 22	0.36 38	0.38 63	0.30 28	0.32 37	0.24 39	0.56 125	0.24 20	0.12 6	0.10 18	0.16 104	0.12 65	0.12 9	0.12 31

mms	0.27 29	0.21 125	0.36 54	0.38 88	0.25 157	0.31 88	0.32 156	0.43 22	0.33 24	0.29 31	0.34 44	0.34 50	0.20 15	0.48 79	0.26 39	0.13 25	0.11 71	0.16 104	0.13 96	0.15 116	0.13 67

ours_stereo	0.27 29	0.22 155	0.35 42	0.38 88	0.24 128	0.30 74	0.32 156	0.46 34	0.39 54	0.27 24	0.34 44	0.35 57	0.23 34	0.49 88	0.27 61	0.13 25	0.11 71	0.16 104	0.12 65	0.14 74	0.12 31

Occ-G	0.27 29	0.15 3	0.32 25	0.35 30	0.21 47	0.28 56	0.32 156	0.44 25	0.34 27	0.29 31	0.43 63	0.49 140	0.25 46	0.50 93	0.30 110	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.13 67

Pointernet	0.27 29	0.15 3	0.35 42	0.36 53	0.23 88	0.35 123	0.21 19	0.74 197	0.41 72	0.39 68	0.37 51	0.34 50	0.25 46	0.37 22	0.27 61	0.15 107	0.11 71	0.12 3	0.09 5	0.11 3	0.11 9

MaDis-Stereo	0.27 29	0.19 66	0.39 79	0.37 70	0.26 194	0.28 56	0.28 91	0.45 28	0.37 45	0.27 24	0.27 18	0.40 88	0.27 65	0.40 36	0.30 110	0.16 150	0.14 239	0.16 104	0.13 96	0.15 116	0.12 31

UniTT-Stereo	0.27 29	0.18 42	0.40 91	0.40 149	0.28 252	0.30 74	0.28 91	0.40 15	0.33 24	0.30 37	0.46 71	0.27 18	0.25 46	0.48 79	0.35 160	0.17 188	0.13 202	0.14 40	0.12 65	0.14 74	0.13 67

EGLCR-Stereo	0.27 29	0.17 24	0.36 54	0.35 30	0.21 47	0.37 142	0.20 6	0.58 80	0.37 45	0.29 31	0.28 22	0.42 100	0.18 7	0.47 72	0.27 61	0.14 45	0.10 18	0.16 104	0.14 124	0.13 35	0.12 31

CroCo-Stereo	0.27 29	0.23 184	0.40 91	0.49 350	0.22 61	0.20 5	0.29 103	0.55 66	0.45 94	0.29 31	0.27 18	0.42 100	0.26 59	0.30 5	0.26 39	0.15 107	0.13 202	0.13 22	0.12 65	0.16 163	0.13 67
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
SCV_C0	0.28 39	0.20 96	0.40 91	0.36 53	0.25 157	0.23 13	0.28 91	0.60 85	0.41 72	0.31 40	0.36 48	0.37 68	0.20 15	0.61 164	0.23 12	0.13 25	0.11 71	0.13 22	0.11 42	0.16 163	0.13 67

tt45	0.28 39	0.18 42	0.36 54	0.36 53	0.24 128	0.37 142	0.28 91	0.50 44	0.31 17	0.41 81	0.27 18	0.38 74	0.25 46	0.61 164	0.26 39	0.13 25	0.11 71	0.16 104	0.13 96	0.12 9	0.15 132

999	0.28 39	0.17 24	0.38 73	0.37 70	0.25 157	0.30 74	0.27 78	0.55 66	0.42 79	0.26 17	0.31 29	0.39 81	0.24 39	0.65 212	0.26 39	0.14 45	0.11 71	0.15 80	0.12 65	0.12 9	0.15 132

trnet	0.28 39	0.15 3	0.25 1	0.29 3	0.16 2	0.38 148	0.23 41	0.53 57	0.77 216	0.43 90	0.52 100	0.34 50	0.28 76	0.39 28	0.27 61	0.15 107	0.11 71	0.12 3	0.08 1	0.11 3	0.11 9

AEACV	0.28 39	0.18 42	0.34 33	0.36 53	0.45 421	0.27 43	0.27 78	0.41 17	0.39 54	0.31 40	0.46 71	0.31 29	0.36 145	0.38 25	0.25 27	0.14 45	0.11 71	0.15 80	0.13 96	0.13 35	0.13 67

LoS_RVC	0.28 39	0.17 24	0.29 16	0.33 18	0.32 336	0.43 188	0.34 182	0.42 20	0.34 27	0.33 46	0.51 93	0.29 22	0.38 159	0.37 22	0.28 79	0.11 2	0.10 18	0.11 1	0.08 1	0.11 3	0.26 355

CREStereo	0.28 39	0.16 14	0.25 1	0.28 1	0.17 6	0.38 148	0.25 56	0.52 51	0.76 213	0.43 90	0.51 93	0.32 37	0.28 76	0.39 28	0.27 61	0.16 150	0.11 71	0.12 3	0.09 5	0.12 9	0.12 31
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
castereo	0.29 46	0.17 24	0.34 33	0.36 53	0.21 47	0.40 163	0.41 299	0.52 51	0.67 169	0.27 24	0.41 59	0.37 68	0.36 145	0.34 15	0.25 27	0.13 25	0.09 2	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.10 1

fffy	0.29 46	0.22 155	0.38 73	0.38 88	0.23 88	0.33 111	0.29 103	0.55 66	0.42 79	0.33 46	0.37 51	0.39 81	0.27 65	0.52 101	0.28 79	0.13 25	0.12 137	0.16 104	0.13 96	0.14 74	0.12 31

WCG-NET	0.29 46	0.15 3	0.35 42	0.34 21	0.19 18	0.32 101	0.27 78	0.42 20	0.82 257	0.46 100	0.49 84	0.39 81	0.25 46	0.42 45	0.27 61	0.12 6	0.09 2	0.13 22	0.11 42	0.12 9	0.11 9

MGS-Stereo	0.29 46	0.20 96	0.42 110	0.37 70	0.24 128	0.37 142	0.30 120	0.40 15	0.50 115	0.32 44	0.51 93	0.40 88	0.24 39	0.45 58	0.28 79	0.16 150	0.12 137	0.15 80	0.13 96	0.15 116	0.14 94

testlalala	0.29 46	0.20 96	0.45 143	0.34 21	0.24 128	0.44 196	0.29 103	0.50 44	0.30 15	0.70 203	0.50 86	0.35 57	0.25 46	0.33 10	0.25 27	0.15 107	0.11 71	0.14 40	0.09 5	0.12 9	0.13 67

GCAP-Stereo	0.29 46	0.21 125	0.45 143	0.39 112	0.20 33	0.39 155	0.22 29	0.60 85	0.46 100	0.47 103	0.50 86	0.39 81	0.27 65	0.34 15	0.24 20	0.14 45	0.12 137	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.12 31

CES	0.29 46	0.15 3	0.25 1	0.31 7	0.71 473	0.36 131	0.27 78	0.51 48	0.47 106	0.34 50	0.48 79	0.27 18	0.23 34	0.40 36	0.24 20	0.13 25	0.11 71	0.12 3	0.08 1	0.13 35	0.32 398

MC-Stereo	0.29 46	0.18 42	0.35 42	0.40 149	0.21 47	0.26 32	0.26 67	0.53 57	0.40 66	0.38 63	0.61 131	0.41 93	0.31 113	0.57 134	0.27 61	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.12 65	0.12 9	0.12 31

CroCo-Stereo Lap2	0.29 46	0.25 237	0.44 135	0.50 361	0.30 299	0.19 4	0.31 143	0.52 51	0.41 72	0.25 12	0.28 22	0.46 124	0.31 113	0.39 28	0.30 110	0.15 107	0.15 262	0.16 104	0.13 96	0.17 189	0.16 163

MM-Stereo_test2	0.30 55	0.18 42	0.41 98	0.41 176	0.25 157	0.41 174	0.41 299	0.65 116	0.43 86	0.38 63	0.36 48	0.31 29	0.26 59	0.55 115	0.25 27	0.12 6	0.11 71	0.15 80	0.12 65	0.15 116	0.12 31

HART	0.30 55	0.17 24	0.33 28	0.41 176	0.21 47	0.32 101	0.26 67	0.67 133	0.32 21	0.33 46	0.66 144	0.41 93	0.22 28	0.58 138	0.25 27	0.12 6	0.11 71	0.15 80	0.11 42	0.15 116	0.12 31

ff7	0.30 55	0.22 155	0.42 110	0.37 70	0.26 194	0.31 88	0.34 182	0.66 122	0.35 32	0.39 68	0.33 38	0.31 29	0.28 76	0.61 164	0.26 39	0.14 45	0.11 71	0.17 141	0.12 65	0.15 116	0.16 163

IGEVStereo-DCA	0.30 55	0.24 206	0.42 110	0.36 53	0.27 229	0.38 148	0.34 182	0.66 122	0.35 32	0.39 68	0.31 29	0.35 57	0.27 65	0.62 186	0.25 27	0.16 150	0.12 137	0.16 104	0.12 65	0.14 74	0.16 163

ffff	0.30 55	0.22 155	0.42 110	0.37 70	0.26 194	0.31 88	0.34 182	0.66 122	0.35 32	0.39 68	0.33 38	0.31 29	0.28 76	0.61 164	0.26 39	0.14 45	0.11 71	0.17 141	0.12 65	0.15 116	0.16 163

11t	0.30 55	0.22 155	0.42 110	0.37 70	0.26 194	0.31 88	0.34 182	0.66 122	0.35 32	0.39 68	0.33 38	0.31 29	0.28 76	0.61 164	0.26 39	0.14 45	0.11 71	0.17 141	0.12 65	0.15 116	0.16 163

CASnet	0.30 55	0.20 96	0.34 33	0.42 208	0.17 6	0.25 29	0.24 46	0.53 57	0.56 128	0.54 125	0.54 110	0.39 81	0.24 39	0.41 40	0.26 39	0.15 107	0.10 18	0.22 312	0.18 259	0.18 218	0.12 31
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 55	0.22 155	0.41 98	0.38 88	0.26 194	0.31 88	0.35 205	0.68 139	0.36 38	0.40 78	0.33 38	0.32 37	0.28 76	0.62 186	0.26 39	0.14 45	0.10 18	0.17 141	0.12 65	0.15 116	0.16 163

LoS	0.30 55	0.16 14	0.32 25	0.30 5	0.19 18	0.32 101	0.29 103	0.54 63	0.73 199	0.35 52	0.52 100	0.42 100	0.29 93	0.48 79	0.29 96	0.15 107	0.11 71	0.13 22	0.09 5	0.12 9	0.12 31
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 55	0.22 155	0.41 98	0.36 53	0.25 157	0.33 111	0.42 308	0.62 95	0.41 72	0.33 46	0.31 29	0.32 37	0.28 76	0.60 158	0.28 79	0.13 25	0.11 71	0.16 104	0.13 96	0.13 35	0.14 94

ccc-4	0.30 55	0.22 155	0.42 110	0.37 70	0.26 194	0.31 88	0.34 182	0.66 122	0.35 32	0.39 68	0.33 38	0.31 29	0.28 76	0.61 164	0.26 39	0.14 45	0.11 71	0.17 141	0.12 65	0.15 116	0.16 163

IGEV-Stereo	0.30 55	0.22 155	0.41 98	0.38 88	0.26 194	0.30 74	0.35 205	0.68 139	0.36 38	0.40 78	0.33 38	0.32 37	0.28 76	0.62 186	0.26 39	0.14 45	0.10 18	0.17 141	0.12 65	0.15 116	0.16 163
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 55	0.20 96	0.28 13	0.44 273	0.19 18	0.31 88	0.25 56	0.49 42	0.43 86	0.37 57	0.47 77	0.40 88	0.23 34	0.51 100	0.37 180	0.15 107	0.18 335	0.19 218	0.16 176	0.16 163	0.14 94

Reg-Stereo(zero)	0.31 68	0.17 24	0.30 20	0.35 30	0.19 18	0.33 111	0.21 19	0.64 113	0.72 189	0.52 116	0.52 100	0.51 146	0.29 93	0.48 79	0.27 61	0.13 25	0.10 18	0.12 3	0.10 23	0.12 9	0.13 67

WCG-NET（raft）	0.31 68	0.16 14	0.39 79	0.33 18	0.19 18	0.35 123	0.27 78	0.54 63	0.79 227	0.45 94	0.55 115	0.47 129	0.27 65	0.56 125	0.28 79	0.13 25	0.10 18	0.12 3	0.11 42	0.12 9	0.12 31

rrr	0.31 68	0.24 206	0.56 267	0.36 53	0.27 229	0.38 148	0.31 143	0.56 74	0.44 90	0.39 68	0.31 29	0.35 57	0.27 65	0.62 186	0.25 27	0.16 150	0.12 137	0.16 104	0.13 96	0.14 74	0.14 94

TANstereo	0.31 68	0.16 14	0.34 33	0.31 7	0.17 6	0.55 243	0.23 41	0.46 34	0.56 128	0.60 139	0.69 154	0.37 68	0.26 59	0.36 20	0.28 79	0.16 150	0.16 288	0.13 22	0.10 23	0.14 74	0.15 132

test_xeample3	0.31 68	0.23 184	0.56 267	0.36 53	0.26 194	0.35 123	0.32 156	0.60 85	0.38 49	0.44 93	0.32 36	0.33 45	0.28 76	0.66 224	0.27 61	0.14 45	0.12 137	0.16 104	0.12 65	0.14 74	0.14 94

rvit_stereo_0081_aga	0.32 73	0.29 317	0.50 200	0.43 248	0.29 275	0.36 131	0.32 156	0.46 34	0.42 79	0.40 78	0.44 65	0.41 93	0.34 132	0.43 50	0.31 122	0.23 341	0.17 320	0.19 218	0.16 176	0.20 270	0.15 132

GCAP-BAT	0.32 73	0.21 125	0.45 143	0.34 21	0.29 275	0.28 56	0.27 78	0.53 57	0.32 21	0.61 144	0.66 144	0.47 129	0.25 46	0.59 146	0.28 79	0.15 107	0.12 137	0.15 80	0.10 23	0.12 9	0.12 31

rvit_stereo_0080	0.32 73	0.26 271	0.45 143	0.39 112	0.28 252	0.27 43	0.46 333	0.51 48	0.46 100	0.36 55	0.42 61	0.41 93	0.29 93	0.41 40	0.34 151	0.22 315	0.17 320	0.17 141	0.16 176	0.23 327	0.16 163

whm_eth	0.32 73	0.26 271	0.45 143	0.39 112	0.28 252	0.27 43	0.46 333	0.51 48	0.46 100	0.36 55	0.42 61	0.41 93	0.29 93	0.41 40	0.34 151	0.22 315	0.17 320	0.17 141	0.16 176	0.23 327	0.16 163

plain	0.32 73	0.21 125	0.59 287	0.40 149	0.29 275	0.27 43	0.30 120	0.46 34	0.36 38	0.32 44	0.66 144	0.31 29	0.33 126	0.68 243	0.32 129	0.18 221	0.13 202	0.20 255	0.15 148	0.18 218	0.13 67

MIF-Stereo (partial)	0.32 73	0.19 66	0.41 98	0.41 176	0.32 336	0.29 66	0.24 46	0.49 42	0.44 90	0.31 40	0.63 135	0.37 68	0.36 145	0.60 158	0.32 129	0.17 188	0.13 202	0.19 218	0.17 228	0.18 218	0.15 132

CREStereo++_RVC	0.32 73	0.16 14	0.25 1	0.32 11	0.24 128	0.27 43	0.22 29	0.48 41	0.89 299	0.47 103	0.80 206	0.29 22	0.25 46	0.37 22	0.34 151	0.14 45	0.09 2	0.13 22	0.52 482	0.14 74	0.10 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 73	0.53 428	0.26 6	0.53 399	0.21 47	0.38 148	0.24 46	0.41 17	0.77 216	0.55 127	0.70 157	0.31 29	0.26 59	0.33 10	0.28 79	0.16 150	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.13 35	0.11 9

rvit_stereo_0081	0.33 81	0.25 237	0.49 188	0.43 248	0.26 194	0.31 88	0.37 231	0.45 28	0.56 128	0.37 57	0.40 57	0.39 81	0.38 159	0.44 53	0.35 160	0.22 315	0.16 288	0.19 218	0.16 176	0.20 270	0.14 94

rvit_stereo_0082	0.33 81	0.25 237	0.49 188	0.43 248	0.26 194	0.31 88	0.37 231	0.45 28	0.56 128	0.37 57	0.40 57	0.39 81	0.38 159	0.44 53	0.35 160	0.22 315	0.16 288	0.19 218	0.16 176	0.20 270	0.14 94

RAFT-Stereo-weight	0.33 81	0.19 66	0.36 54	0.39 112	0.23 88	0.28 56	0.29 103	0.69 149	0.83 263	0.55 127	0.51 93	0.58 184	0.20 15	0.48 79	0.30 110	0.13 25	0.10 18	0.14 40	0.12 65	0.13 35	0.12 31

CAS++	0.33 81	0.25 237	0.39 79	0.38 88	0.26 194	0.32 101	0.24 46	0.87 247	0.53 125	0.48 108	0.46 71	0.26 17	0.21 20	0.50 93	0.26 39	0.23 341	0.20 362	0.22 312	0.17 228	0.21 282	0.17 206
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.33 81	0.23 184	0.37 63	0.43 248	0.29 275	0.40 163	0.48 348	0.78 218	0.38 49	0.38 63	0.34 44	0.32 37	0.30 109	0.63 197	0.28 79	0.14 45	0.13 202	0.19 218	0.17 228	0.18 218	0.17 206

MSKI-zero shot	0.33 81	0.19 66	0.36 54	0.41 176	0.22 61	0.32 101	0.22 29	0.65 116	0.45 94	0.52 116	0.64 138	0.60 198	0.19 11	0.78 308	0.27 61	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.10 23	0.13 35	0.13 67

4D-IteraStereo	0.33 81	0.19 66	0.43 129	0.40 149	0.24 128	0.32 101	0.27 78	0.59 83	0.72 189	0.66 176	0.53 107	0.42 100	0.22 28	0.46 64	0.30 110	0.14 45	0.09 2	0.20 255	0.16 176	0.16 163	0.12 31

iRaftStereo_RVC	0.33 81	0.20 96	0.40 91	0.40 149	0.23 88	0.31 88	0.29 103	0.70 161	0.55 127	0.49 110	0.66 144	0.37 68	0.23 34	0.47 72	0.33 139	0.14 45	0.11 71	0.19 218	0.17 228	0.16 163	0.13 67

PMTNet	0.33 81	0.17 24	0.26 6	0.29 3	0.18 12	0.44 196	0.22 29	0.57 77	0.66 163	0.46 100	0.54 110	0.38 74	0.34 132	0.50 93	0.25 27	0.75 483	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.13 35	0.12 31

MM-Stereo_test1	0.34 90	0.19 66	0.37 63	0.42 208	0.23 88	0.35 123	0.44 323	0.62 95	0.56 128	0.61 144	0.51 93	0.38 74	0.36 145	0.65 212	0.27 61	0.15 107	0.13 202	0.17 141	0.14 124	0.15 116	0.13 67

tg	0.34 90	0.19 66	0.40 91	0.40 149	0.23 88	0.38 148	0.26 67	0.74 197	0.60 146	0.48 108	0.65 140	0.42 100	0.24 39	0.57 134	0.33 139	0.14 45	0.10 18	0.18 185	0.17 228	0.14 74	0.12 31

rvit_stereo_0083	0.34 90	0.25 237	0.53 238	0.45 287	0.28 252	0.35 123	0.35 205	0.47 40	0.64 154	0.38 63	0.47 77	0.42 100	0.37 151	0.41 40	0.39 204	0.22 315	0.20 362	0.20 255	0.17 228	0.21 282	0.15 132

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 90	0.28 303	0.48 180	0.37 70	0.25 157	0.47 208	0.30 120	0.60 85	0.92 316	0.43 90	0.37 51	0.30 25	0.29 93	0.50 93	0.30 110	0.17 188	0.14 239	0.18 185	0.15 148	0.18 218	0.16 163

cross-raft	0.34 90	0.20 96	0.38 73	0.45 287	0.24 128	0.32 101	0.35 205	0.77 215	0.42 79	0.62 148	0.77 182	0.58 184	0.27 65	0.46 64	0.31 122	0.12 6	0.10 18	0.15 80	0.13 96	0.15 116	0.12 31

MM-Stereo_test3	0.35 95	0.19 66	0.33 28	0.42 208	0.26 194	0.34 120	0.44 323	0.74 197	0.93 322	0.47 103	0.52 100	0.42 100	0.29 93	0.46 64	0.29 96	0.17 188	0.15 262	0.17 141	0.13 96	0.14 74	0.15 132

model_zeroshot	0.35 95	0.20 96	0.56 267	0.41 176	0.30 299	0.51 220	0.26 67	0.69 149	0.48 108	0.65 170	0.51 93	0.52 150	0.25 46	0.46 64	0.27 61	0.17 188	0.13 202	0.15 80	0.14 124	0.13 35	0.14 94

rvit_stereo_ft	0.35 95	0.26 271	0.54 251	0.53 399	0.32 336	0.33 111	0.46 333	0.52 51	0.52 122	0.35 52	0.41 59	0.41 93	0.34 132	0.49 88	0.36 171	0.22 315	0.14 239	0.19 218	0.18 259	0.19 253	0.15 132

gcap-zeroshot	0.35 95	0.20 96	0.61 293	0.39 112	0.23 88	0.53 231	0.27 78	0.58 80	0.35 32	0.64 165	0.49 84	0.87 326	0.34 132	0.49 88	0.25 27	0.14 45	0.12 137	0.15 80	0.12 65	0.13 35	0.14 94

RAFT-Test	0.35 95	0.19 66	0.42 110	0.39 112	0.24 128	0.50 215	0.23 41	0.74 197	0.44 90	0.62 148	0.85 233	0.64 219	0.28 76	0.48 79	0.30 110	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.13 67

test-3	0.35 95	0.17 24	0.48 180	0.40 149	0.22 61	0.42 184	0.22 29	0.66 122	0.80 235	0.72 215	0.45 67	0.63 212	0.29 93	0.45 58	0.32 129	0.13 25	0.09 2	0.17 141	0.13 96	0.13 35	0.11 9

test_1	0.35 95	0.17 24	0.48 180	0.40 149	0.22 61	0.42 184	0.22 29	0.66 122	0.80 235	0.70 203	0.45 67	0.63 212	0.29 93	0.45 58	0.32 129	0.13 25	0.09 2	0.17 141	0.13 96	0.13 35	0.11 9

raftrobust	0.35 95	0.20 96	0.39 79	0.43 248	0.29 275	0.31 88	0.25 56	0.73 190	0.66 163	0.59 137	0.56 118	0.44 112	0.45 203	0.55 115	0.31 122	0.16 150	0.12 137	0.14 40	0.12 65	0.12 9	0.14 94

CFNet-RSSM	0.35 95	0.18 42	0.47 167	0.39 112	0.22 61	0.35 123	0.23 41	0.78 218	0.86 276	0.67 185	0.54 110	0.56 165	0.28 76	0.49 88	0.28 79	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.12 65	0.13 35	0.12 31

Gwc-CoAtRS	0.35 95	0.18 42	0.46 156	0.39 112	0.23 88	0.34 120	0.22 29	0.74 197	0.77 216	0.62 148	0.60 128	0.58 184	0.29 93	0.47 72	0.29 96	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.12 65	0.13 35	0.13 67

AE-Stereo	0.36 105	0.21 125	0.47 167	0.49 350	0.31 311	0.50 215	0.34 182	0.72 178	0.73 199	0.34 50	0.55 115	0.52 150	0.28 76	0.48 79	0.31 122	0.13 25	0.13 202	0.18 185	0.16 176	0.15 116	0.14 94

ACVNet-DCA	0.36 105	0.25 237	0.35 42	0.42 208	0.23 88	0.53 231	0.37 231	0.91 262	0.59 139	0.42 85	0.50 86	0.34 50	0.47 215	0.61 164	0.26 39	0.17 188	0.11 71	0.19 218	0.13 96	0.18 218	0.19 241

IGEV_Zeroshot_test	0.36 105	0.19 66	0.71 341	0.41 176	0.29 275	0.30 74	0.25 56	0.86 246	0.40 66	0.64 165	0.57 120	0.56 165	0.25 46	0.56 125	0.29 96	0.15 107	0.11 71	0.16 104	0.14 124	0.14 74	0.14 94

EKT-Stereo	0.36 105	0.24 206	0.44 135	0.44 273	0.30 299	0.37 142	0.30 120	0.72 178	0.68 171	0.47 103	0.63 135	0.49 140	0.28 76	0.59 146	0.34 151	0.19 258	0.14 239	0.18 185	0.15 148	0.16 163	0.18 230

Any-RAFT	0.36 105	0.17 24	0.31 23	0.35 30	0.21 47	0.51 220	0.21 19	0.93 273	0.75 208	0.56 130	0.73 162	0.66 237	0.29 93	0.48 79	0.25 27	0.15 107	0.10 18	0.13 22	0.10 23	0.13 35	0.13 67

LL-Strereo2	0.36 105	0.25 237	0.52 230	0.43 248	0.27 229	0.36 131	0.27 78	0.70 161	0.46 100	0.55 127	0.53 107	0.65 225	0.24 39	0.69 250	0.32 129	0.14 45	0.13 202	0.23 332	0.20 310	0.19 253	0.14 94

Selective-RAFT	0.36 105	0.23 184	0.54 251	0.45 287	0.22 61	0.64 296	0.27 78	0.62 95	0.65 160	0.41 81	0.38 55	0.55 159	0.39 174	0.59 146	0.36 171	0.14 45	0.12 137	0.14 40	0.12 65	0.16 163	0.14 94

RCA-Stereo	0.36 105	0.18 42	0.37 63	0.38 88	0.23 88	0.31 88	0.33 171	0.70 161	1.25 432	0.45 94	0.65 140	0.46 124	0.43 189	0.40 36	0.29 96	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.12 65	0.12 9	0.12 31

Patchmatch Stereo++	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.21 19	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.61 164	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163
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	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.31 143	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.59 146	0.38 195	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

ROB_FTStereo_v2	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.31 143	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.60 158	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

ROB_FTStereo	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.20 6	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.60 158	0.38 195	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

HUI-Stereo	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.22 29	0.63 103	0.40 66	0.64 165	0.73 162	0.58 184	0.38 159	0.53 106	0.38 195	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

iGMRVC	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.29 103	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.61 164	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

iRAFT	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.21 19	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.61 164	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

RAFT-IKP	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.27 78	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.61 164	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

sCroCo_RVC	0.36 105	0.29 317	0.73 352	0.52 390	0.39 390	0.42 184	0.31 143	0.52 51	0.46 100	0.31 40	0.48 79	0.38 74	0.32 120	0.46 64	0.33 139	0.22 315	0.23 388	0.19 218	0.19 287	0.21 282	0.22 308

EAI-Stereo	0.36 105	0.21 125	0.46 156	0.40 149	0.22 61	0.33 111	0.36 218	1.22 389	0.32 21	0.52 116	0.75 176	0.35 57	0.28 76	0.65 212	0.30 110	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.14 124	0.14 74	0.13 67

testlalala2	0.37 123	0.19 66	0.45 143	0.94 480	0.56 452	0.45 203	0.25 56	0.64 113	0.51 121	0.69 197	0.57 120	0.44 112	0.24 39	0.35 18	0.33 139	0.15 107	0.13 202	0.14 40	0.10 23	0.13 35	0.14 94

1test111	0.37 123	0.25 237	0.35 42	0.42 208	0.23 88	0.53 231	0.37 231	0.91 262	0.59 139	0.42 85	0.50 86	0.34 50	0.47 215	0.59 146	0.48 267	0.17 188	0.11 71	0.19 218	0.13 96	0.18 218	0.19 241

tt1	0.37 123	0.25 237	0.35 42	0.43 248	0.23 88	0.52 228	0.37 231	0.72 178	1.13 407	0.42 85	0.46 71	0.35 57	0.44 196	0.61 164	0.26 39	0.17 188	0.11 71	0.19 218	0.13 96	0.16 163	0.17 206

HH	0.37 123	0.22 155	0.49 188	0.41 176	0.26 194	0.36 131	0.30 120	0.87 247	0.41 72	0.45 94	0.59 125	0.78 297	0.43 189	0.77 300	0.26 39	0.15 107	0.11 71	0.15 80	0.14 124	0.14 74	0.14 94

HanStereo	0.37 123	0.22 155	0.49 188	0.41 176	0.26 194	0.36 131	0.30 120	0.87 247	0.41 72	0.45 94	0.59 125	0.78 297	0.43 189	0.77 300	0.26 39	0.15 107	0.11 71	0.15 80	0.14 124	0.14 74	0.14 94

CAS	0.37 123	0.13 1	0.27 10	1.34 494	0.31 311	0.46 205	0.38 248	0.50 44	0.48 108	0.35 52	0.52 100	0.24 12	0.19 11	0.30 5	0.28 79	1.03 495	0.08 1	0.12 3	0.08 1	0.12 9	0.28 375

anonymousdsp2	0.37 123	0.21 125	0.49 188	0.38 88	0.24 128	0.48 213	0.31 143	0.91 262	0.68 171	0.57 133	0.51 93	0.51 146	0.34 132	0.59 146	0.33 139	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.10 23	0.16 163	0.16 163

knoymous	0.37 123	0.22 155	0.34 33	0.32 11	0.22 61	0.38 148	0.29 103	0.63 103	0.65 160	0.69 197	0.69 154	0.60 198	0.40 178	0.61 164	0.36 171	0.17 188	0.11 71	0.20 255	0.12 65	0.18 218	0.19 241

test_4	0.37 123	0.19 66	0.34 33	0.45 287	0.26 194	0.20 5	0.34 182	0.58 80	0.42 79	0.60 139	1.45 436	0.43 109	0.26 59	0.67 234	0.29 96	0.12 6	0.10 18	0.17 141	0.19 287	0.15 116	0.12 31

test_3	0.37 123	0.19 66	0.50 200	0.45 287	0.24 128	0.47 208	0.36 218	0.69 149	0.84 264	0.66 176	0.46 71	0.68 247	0.25 46	0.45 58	0.32 129	0.12 6	0.10 18	0.18 185	0.16 176	0.15 116	0.12 31

NRIStereo	0.37 123	0.21 125	0.49 188	0.42 208	0.23 88	0.33 111	0.25 56	0.68 139	0.59 139	0.65 170	0.63 135	0.55 159	0.37 151	0.67 234	0.40 225	0.16 150	0.12 137	0.18 185	0.15 148	0.17 189	0.15 132

DeepStereo_RVC	0.37 123	0.22 155	0.51 209	0.41 176	0.24 128	0.26 32	0.22 29	0.64 113	0.40 66	0.69 197	0.67 151	0.57 169	0.50 226	0.58 138	0.42 235	0.17 188	0.12 137	0.18 185	0.16 176	0.19 253	0.19 241

CRE-IMP	0.37 123	0.23 184	0.53 238	0.42 208	0.24 128	0.40 163	0.21 19	0.61 92	0.45 94	0.65 170	0.73 162	0.53 155	0.37 151	0.63 197	0.40 225	0.18 221	0.11 71	0.19 218	0.16 176	0.21 282	0.19 241

test-1	0.37 123	0.20 96	0.76 361	0.47 332	0.27 229	0.44 196	0.36 218	0.63 103	0.65 160	0.49 110	0.67 151	0.54 157	0.35 139	0.42 45	0.30 110	0.14 45	0.12 137	0.16 104	0.14 124	0.15 116	0.18 230

s12784h	0.37 123	0.15 3	0.26 6	0.34 21	0.15 1	0.80 363	0.29 103	0.83 238	0.87 283	0.58 136	0.58 123	0.43 109	0.41 182	0.59 146	0.35 160	0.12 6	0.10 18	0.14 40	0.09 5	0.14 74	0.10 1

RALCasStereoNet	0.37 123	0.23 184	0.41 98	0.44 273	0.28 252	0.36 131	0.38 248	0.66 122	0.67 169	0.51 113	0.74 174	0.51 146	0.29 93	0.64 204	0.38 195	0.17 188	0.14 239	0.15 80	0.13 96	0.17 189	0.17 206

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 123	0.18 42	0.45 143	0.36 53	0.19 18	0.33 111	0.28 91	0.67 133	0.77 216	0.72 215	0.99 304	0.56 165	0.39 174	0.44 53	0.31 122	0.11 2	0.09 2	0.15 80	0.14 124	0.13 35	0.11 9

H2IRNET	0.38 140	0.21 125	0.36 54	0.39 112	0.25 157	0.26 32	0.24 46	0.61 92	0.74 205	0.39 68	0.89 251	0.74 278	0.53 235	0.53 106	0.44 244	0.16 150	0.13 202	0.19 218	0.20 310	0.17 189	0.15 132

cc1	0.38 140	0.25 237	0.35 42	0.42 208	0.23 88	0.53 231	0.37 231	0.71 168	1.17 418	0.42 85	0.50 86	0.34 50	0.47 215	0.61 164	0.26 39	0.17 188	0.11 71	0.19 218	0.13 96	0.16 163	0.17 206

11t1	0.38 140	0.23 184	0.49 188	0.36 53	0.23 88	0.61 277	0.31 143	0.74 197	0.47 106	0.62 148	0.55 115	0.55 159	0.49 223	0.58 138	0.45 250	0.18 221	0.15 262	0.16 104	0.13 96	0.17 189	0.19 241

DCRE	0.38 140	0.19 66	0.47 167	0.45 287	0.33 348	0.45 203	0.40 279	0.66 122	0.53 125	0.49 110	0.95 280	0.57 169	0.39 174	0.53 106	0.32 129	0.14 45	0.13 202	0.15 80	0.14 124	0.14 74	0.15 132

DCANet-4	0.38 140	0.22 155	0.58 279	0.35 30	0.19 18	0.30 74	0.30 120	0.69 149	0.97 347	0.70 203	0.79 196	0.40 88	0.46 210	0.46 64	0.37 180	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.12 9	0.15 132

GMOStereo	0.38 140	0.19 66	0.42 110	0.43 248	0.24 128	0.40 163	0.39 265	0.55 66	0.64 154	0.89 328	0.84 224	0.65 225	0.37 151	0.39 28	0.29 96	0.14 45	0.12 137	0.20 255	0.18 259	0.15 116	0.12 31

error version	0.38 140	0.19 66	0.42 110	0.43 248	0.24 128	0.40 163	0.39 265	0.55 66	0.64 154	0.89 328	0.84 224	0.65 225	0.37 151	0.39 28	0.29 96	0.14 45	0.12 137	0.20 255	0.18 259	0.15 116	0.12 31

test-v	0.38 140	0.19 66	0.42 110	0.43 248	0.24 128	0.40 163	0.39 265	0.55 66	0.64 154	0.89 328	0.84 224	0.65 225	0.37 151	0.39 28	0.29 96	0.14 45	0.12 137	0.20 255	0.18 259	0.15 116	0.12 31

test-2	0.38 140	0.19 66	0.42 110	0.43 248	0.24 128	0.40 163	0.39 265	0.55 66	0.64 154	0.89 328	0.84 224	0.65 225	0.37 151	0.39 28	0.29 96	0.14 45	0.12 137	0.20 255	0.18 259	0.15 116	0.12 31

rafts_anoy	0.38 140	0.22 155	0.38 73	0.43 248	0.28 252	0.32 101	0.32 156	0.70 161	0.91 310	0.59 137	0.66 144	0.45 120	0.33 126	0.49 88	0.41 230	0.16 150	0.12 137	0.21 298	0.23 364	0.18 218	0.16 163

raft+_RVC	0.38 140	0.20 96	0.38 73	0.39 112	0.27 229	0.44 196	0.35 205	0.81 230	0.90 304	0.52 116	0.78 191	0.50 142	0.29 93	0.56 125	0.41 230	0.15 107	0.12 137	0.17 141	0.15 148	0.14 74	0.13 67

XX-Stereo	0.38 140	0.18 42	0.52 230	0.58 430	0.38 382	0.39 155	0.20 6	0.62 95	0.31 17	0.47 103	1.29 406	0.72 269	0.25 46	0.59 146	0.28 79	0.16 150	0.11 71	0.17 141	0.16 176	0.14 74	0.11 9

DCANet	0.38 140	0.18 42	0.46 156	0.35 30	0.19 18	0.30 74	0.30 120	0.72 178	0.96 342	0.72 215	0.77 182	0.45 120	0.56 253	0.47 72	0.36 171	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.15 132

AIO-test1	0.39 153	0.18 42	0.42 110	0.51 373	0.25 157	0.44 196	0.30 120	0.74 197	1.20 426	0.41 81	0.71 158	0.45 120	0.29 93	0.56 125	0.27 61	0.15 107	0.13 202	0.19 218	0.21 329	0.13 35	0.18 230

MIM_Stereo	0.39 153	0.18 42	0.59 287	0.38 88	0.25 157	0.27 43	0.24 46	0.72 178	0.56 128	0.72 215	1.00 308	0.62 207	0.29 93	0.67 234	0.39 204	0.13 25	0.14 239	0.17 141	0.16 176	0.14 74	0.12 31

fff	0.39 153	0.18 42	0.46 156	0.35 30	0.19 18	0.30 74	0.30 120	0.73 190	1.08 392	0.70 203	0.79 196	0.44 112	0.62 290	0.47 72	0.37 180	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.12 9	0.15 132

ADStereo(finetuned)	0.39 153	0.18 42	0.58 279	0.35 30	0.19 18	0.30 74	0.30 120	0.72 178	0.96 342	0.72 215	0.77 182	0.45 120	0.68 330	0.46 64	0.36 171	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.15 132

MIPNet	0.39 153	0.22 155	0.66 315	0.40 149	0.25 157	0.53 231	0.29 103	0.78 218	0.74 205	0.68 194	0.60 128	0.40 88	0.48 219	0.45 58	0.39 204	0.14 45	0.11 71	0.16 104	0.13 96	0.14 74	0.14 94

TRStereo	0.39 153	0.32 344	0.64 308	0.49 350	0.41 398	0.30 74	0.30 120	0.97 288	0.63 150	0.53 124	0.43 63	0.52 150	0.26 59	0.77 300	0.29 96	0.18 221	0.12 137	0.19 218	0.19 287	0.13 35	0.13 67

NF-Stereo	0.39 153	0.21 125	0.51 209	0.42 208	0.25 157	0.26 32	0.30 120	0.71 168	0.72 189	0.66 176	0.77 182	0.57 169	0.31 113	0.69 250	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.16 163	0.27 365

OCTAStereo	0.39 153	0.21 125	0.51 209	0.42 208	0.25 157	0.26 32	0.30 120	0.71 168	0.72 189	0.66 176	0.77 182	0.58 184	0.31 113	0.69 250	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.16 163	0.27 365

RE-Stereo	0.39 153	0.21 125	0.51 209	0.42 208	0.25 157	0.26 32	0.30 120	0.71 168	0.72 189	0.66 176	0.77 182	0.57 169	0.31 113	0.70 258	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.16 163	0.27 365

Pruner-Stereo	0.39 153	0.21 125	0.51 209	0.41 176	0.25 157	0.22 8	0.24 46	0.71 168	0.59 139	0.90 335	0.75 176	0.67 244	0.30 109	0.64 204	0.39 204	0.19 258	0.12 137	0.20 255	0.17 228	0.17 189	0.19 241

TVStereo	0.39 153	0.21 125	0.51 209	0.42 208	0.25 157	0.26 32	0.30 120	0.71 168	0.72 189	0.66 176	0.77 182	0.57 169	0.31 113	0.70 258	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.16 163	0.27 365

TestStereo	0.39 153	0.32 344	0.42 110	0.45 287	0.20 33	0.41 174	0.38 248	0.69 149	0.66 163	0.56 130	0.78 191	0.48 134	0.43 189	0.59 146	0.37 180	0.18 221	0.13 202	0.20 255	0.15 148	0.23 327	0.14 94

csc	0.39 153	0.18 42	0.46 156	0.35 30	0.19 18	0.30 74	0.30 120	0.73 190	1.08 392	0.70 203	0.79 196	0.44 112	0.62 290	0.47 72	0.37 180	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.12 9	0.15 132

cscssc	0.39 153	0.18 42	0.46 156	0.35 30	0.19 18	0.30 74	0.30 120	0.73 190	1.08 392	0.70 203	0.79 196	0.44 112	0.62 290	0.47 72	0.37 180	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.12 9	0.15 132

AFF-stereo	0.39 153	0.20 96	0.42 110	0.37 70	0.22 61	0.27 43	0.31 143	0.67 133	0.72 189	0.66 176	1.12 356	0.75 283	0.38 159	0.57 134	0.35 160	0.11 2	0.09 2	0.16 104	0.16 176	0.14 74	0.12 31

AIO-test2	0.40 168	0.21 125	0.44 135	0.48 340	0.26 194	0.44 196	0.38 248	0.79 225	1.28 438	0.37 57	0.87 244	0.38 74	0.30 109	0.50 93	0.28 79	0.16 150	0.13 202	0.21 298	0.24 378	0.15 116	0.15 132

rvit_0105_6	0.40 168	0.28 303	0.68 327	0.51 373	0.30 299	0.39 155	0.41 299	0.53 57	0.68 171	0.41 81	0.45 67	0.50 142	0.45 203	0.55 115	0.37 180	0.28 389	0.26 415	0.24 346	0.22 351	0.22 307	0.17 206

MyStereo06	0.40 168	0.22 155	0.65 313	0.42 208	0.29 275	0.43 188	0.48 348	1.05 317	0.43 86	0.64 165	0.54 110	0.78 297	0.27 65	0.53 106	0.31 122	0.14 45	0.13 202	0.18 185	0.17 228	0.17 189	0.17 206

xx1	0.40 168	0.25 237	0.35 42	0.42 208	0.23 88	0.53 231	0.37 231	0.71 168	1.17 418	0.42 85	0.50 86	0.65 225	0.56 253	0.61 164	0.26 39	0.17 188	0.11 71	0.20 255	0.19 287	0.18 218	0.19 241

DisPM	0.40 168	0.20 96	0.50 200	0.42 208	0.27 229	0.24 17	0.30 120	0.68 139	0.61 149	0.88 321	0.87 244	0.59 194	0.32 120	0.80 314	0.34 151	0.19 258	0.12 137	0.19 218	0.17 228	0.16 163	0.21 289

RAFT+CT+SA	0.40 168	0.24 206	0.40 91	0.53 399	0.27 229	0.28 56	0.45 330	0.79 225	0.81 244	0.51 113	0.90 257	0.42 100	0.39 174	0.81 319	0.33 139	0.15 107	0.11 71	0.18 185	0.18 259	0.15 116	0.15 132

IPLG	0.40 168	0.21 125	0.64 308	0.41 176	0.25 157	0.54 238	0.27 78	0.77 215	0.68 171	0.85 297	0.82 216	0.33 45	0.32 120	0.64 204	0.49 276	0.13 25	0.11 71	0.16 104	0.14 124	0.14 74	0.14 94

IPLGR	0.40 168	0.22 155	0.70 339	0.40 149	0.22 61	0.51 220	0.29 103	0.78 218	0.78 220	0.80 266	0.77 182	0.44 112	0.41 182	0.48 79	0.40 225	0.14 45	0.12 137	0.16 104	0.14 124	0.16 163	0.14 94

PSM-softLoss	0.40 168	0.21 125	0.53 238	0.42 208	0.26 194	0.29 66	0.34 182	0.70 161	0.49 111	0.63 155	0.82 216	0.59 194	0.33 126	0.75 283	0.43 237	0.20 279	0.12 137	0.20 255	0.18 259	0.17 189	0.22 308

KMStereo	0.40 168	0.21 125	0.53 238	0.42 208	0.26 194	0.29 66	0.34 182	0.70 161	0.49 111	0.63 155	0.82 216	0.59 194	0.33 126	0.75 283	0.43 237	0.20 279	0.12 137	0.20 255	0.18 259	0.17 189	0.22 308

RALAANet	0.40 168	0.24 206	0.56 267	0.43 248	0.30 299	0.36 131	0.25 56	0.89 256	0.69 178	0.69 197	0.65 140	0.61 200	0.30 109	0.63 197	0.35 160	0.16 150	0.13 202	0.18 185	0.15 148	0.21 282	0.14 94

GMStereo	0.40 168	0.38 380	0.61 293	0.41 176	0.27 229	0.47 208	0.35 205	0.62 95	1.04 374	0.57 133	0.54 110	0.38 74	0.36 145	0.56 125	0.41 230	0.20 279	0.13 202	0.16 104	0.17 228	0.24 340	0.20 272
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 168	0.22 155	0.58 279	0.42 208	0.29 275	0.62 281	0.27 78	0.87 247	0.42 79	0.65 170	0.86 237	0.52 150	0.35 139	0.67 234	0.43 237	0.15 107	0.13 202	0.17 141	0.14 124	0.15 116	0.17 206
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 168	0.19 66	0.47 167	0.43 248	0.27 229	0.41 174	0.31 143	0.74 197	0.38 49	0.90 335	1.28 402	0.58 184	0.35 139	0.43 50	0.35 160	0.15 107	0.13 202	0.14 40	0.12 65	0.14 74	0.14 94

RAFT-Stereo	0.40 168	0.19 66	0.47 167	0.43 248	0.27 229	0.41 174	0.31 143	0.74 197	0.38 49	0.90 335	1.28 402	0.58 184	0.35 139	0.43 50	0.35 160	0.15 107	0.13 202	0.14 40	0.12 65	0.14 74	0.14 94
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
riskmin	0.41 183	0.21 125	0.44 135	0.34 21	0.24 128	0.58 263	0.32 156	0.70 161	0.86 276	0.52 116	0.57 120	0.78 297	0.60 279	0.58 138	0.39 204	0.17 188	0.12 137	0.19 218	0.13 96	0.19 253	0.22 308

x	0.41 183	0.25 237	0.46 156	0.36 53	0.24 128	0.54 238	0.31 143	0.94 278	0.58 138	0.60 139	0.72 160	0.61 200	0.53 235	0.52 101	0.50 279	0.18 221	0.16 288	0.17 141	0.16 176	0.17 189	0.18 230

raft_robust	0.41 183	0.24 206	0.39 79	0.43 248	0.22 61	0.40 163	0.33 171	0.80 228	0.98 352	0.80 266	0.88 248	0.41 93	0.32 120	0.89 346	0.30 110	0.14 45	0.12 137	0.16 104	0.18 259	0.15 116	0.13 67

PFNet+	0.41 183	0.20 96	0.53 238	0.40 149	0.25 157	0.28 56	0.22 29	0.66 122	0.76 213	0.85 297	0.79 196	0.63 212	0.34 132	0.75 283	0.37 180	0.20 279	0.14 239	0.23 332	0.20 310	0.17 189	0.21 289

SST-Stereo	0.41 183	0.20 96	0.48 180	0.43 248	0.25 157	0.25 29	0.21 19	0.68 139	0.50 115	1.08 415	0.79 196	0.71 254	0.42 187	0.81 319	0.38 195	0.17 188	0.11 71	0.20 255	0.16 176	0.19 253	0.15 132

RAFT_R40	0.41 183	0.20 96	0.47 167	0.44 273	0.25 157	0.23 13	0.25 56	0.69 149	0.70 181	0.98 378	0.78 191	0.72 269	0.43 189	0.80 314	0.39 204	0.17 188	0.11 71	0.20 255	0.16 176	0.18 218	0.15 132

RAFT-345	0.41 183	0.19 66	0.42 110	0.39 112	0.23 88	0.32 101	0.25 56	0.62 95	0.56 128	0.74 229	1.77 459	0.44 112	0.35 139	0.67 234	0.37 180	0.14 45	0.11 71	0.18 185	0.14 124	0.14 74	0.13 67

rvit_0105_4	0.42 190	0.30 332	0.77 364	0.52 390	0.29 275	0.41 174	0.44 323	0.57 77	0.75 208	0.45 94	0.48 79	0.56 165	0.49 223	0.58 138	0.37 180	0.28 389	0.26 415	0.25 359	0.22 351	0.24 340	0.19 241

MyStereo8	0.42 190	0.21 125	0.64 308	0.43 248	0.29 275	0.55 243	0.28 91	0.72 178	0.50 115	0.73 222	1.01 312	0.57 169	0.44 196	0.52 101	0.52 288	0.15 107	0.12 137	0.16 104	0.14 124	0.19 253	0.21 289

qqq	0.42 190	0.28 303	0.50 200	0.37 70	0.22 61	0.47 208	0.39 265	0.91 262	0.59 139	0.57 133	0.71 158	0.65 225	0.56 253	0.59 146	0.48 267	0.17 188	0.17 320	0.20 255	0.19 287	0.18 218	0.19 241

CIPLG	0.42 190	0.23 184	0.71 341	0.45 287	0.33 348	0.51 220	0.33 171	0.68 139	0.68 171	0.84 285	0.96 284	0.47 129	0.33 126	0.56 125	0.52 288	0.17 188	0.12 137	0.16 104	0.14 124	0.13 35	0.16 163

iRaft-Stereo_20w	0.42 190	0.20 96	0.63 303	0.39 112	0.27 229	0.33 111	0.25 56	1.76 484	0.37 45	0.73 222	0.53 107	0.63 212	0.42 187	0.86 335	0.29 96	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.13 96	0.15 116	0.15 132

IPLGR_C	0.42 190	0.23 184	0.71 341	0.46 312	0.33 348	0.51 220	0.34 182	0.69 149	0.69 178	0.84 285	0.92 271	0.46 124	0.33 126	0.53 106	0.53 299	0.17 188	0.12 137	0.16 104	0.14 124	0.13 35	0.16 163

ACRE	0.42 190	0.23 184	0.73 352	0.45 287	0.33 348	0.50 215	0.33 171	0.68 139	0.70 181	0.82 272	0.92 271	0.46 124	0.32 120	0.53 106	0.52 288	0.17 188	0.12 137	0.15 80	0.14 124	0.13 35	0.16 163

LCNet	0.42 190	0.21 125	0.34 33	0.44 273	0.24 128	0.47 208	0.28 91	0.69 149	0.57 135	0.72 215	1.03 324	0.66 237	0.58 269	0.60 158	0.35 160	0.15 107	0.10 18	0.19 218	0.19 287	0.22 307	0.37 424

HHNet	0.42 190	0.19 66	0.43 129	0.35 30	0.38 382	0.33 111	0.33 171	0.71 168	0.78 220	0.87 311	1.30 408	0.52 150	0.36 145	0.53 106	0.37 180	0.16 150	0.11 71	0.19 218	0.15 148	0.15 116	0.25 351

AnonymousM	0.42 190	0.86 474	0.31 23	0.35 30	0.23 88	0.30 74	0.37 231	0.56 74	0.44 90	0.72 215	0.50 86	0.47 129	0.29 93	0.42 45	0.35 160	0.16 150	0.12 137	1.51 495	0.32 432	0.12 9	0.11 9

sAnonymous2	0.42 190	0.41 399	0.96 414	0.48 340	0.37 376	0.41 174	0.48 348	0.60 85	0.52 122	0.39 68	0.48 79	0.35 57	0.44 196	0.44 53	0.30 110	0.19 258	0.14 239	0.19 218	0.17 228	0.55 467	0.43 446

CroCo_RVC	0.42 190	0.41 399	0.96 414	0.48 340	0.37 376	0.41 174	0.48 348	0.60 85	0.52 122	0.39 68	0.48 79	0.35 57	0.44 196	0.44 53	0.30 110	0.19 258	0.14 239	0.19 218	0.17 228	0.55 467	0.43 446

111	0.42 190	0.18 42	0.46 156	0.35 30	0.19 18	0.52 228	0.28 91	0.76 210	1.16 415	0.52 116	0.92 271	0.65 225	0.51 231	0.65 212	0.37 180	0.15 107	0.10 18	0.14 40	0.12 65	0.13 35	0.16 163

StereoVision	0.43 203	0.29 317	0.54 251	0.50 361	0.28 252	0.37 142	0.38 248	0.75 206	0.63 150	0.46 100	1.11 354	0.53 155	0.38 159	0.57 134	0.34 151	0.21 295	0.24 397	0.25 359	0.24 378	0.26 361	0.17 206

OMP-Stereo	0.43 203	0.23 184	0.50 200	0.53 399	0.25 157	0.36 131	0.24 46	0.73 190	0.81 244	0.78 258	0.64 138	0.88 330	0.41 182	0.95 372	0.36 171	0.15 107	0.12 137	0.20 255	0.15 148	0.16 163	0.13 67

PFNet	0.43 203	0.19 66	0.61 293	0.44 273	0.24 128	0.42 184	0.31 143	0.76 210	0.81 244	1.01 387	0.74 174	0.67 244	0.41 182	0.75 283	0.39 204	0.16 150	0.10 18	0.20 255	0.15 148	0.16 163	0.14 94

IRAFT_RVC	0.43 203	0.20 96	0.52 230	0.45 287	0.24 128	0.26 32	0.51 370	0.76 210	0.78 220	0.77 247	0.80 206	0.73 274	0.50 226	0.74 276	0.39 204	0.18 221	0.10 18	0.21 298	0.17 228	0.17 189	0.15 132

FENet	0.43 203	0.23 184	0.40 91	0.40 149	0.24 128	0.54 238	0.33 171	0.83 238	0.72 189	0.74 229	0.73 162	0.63 212	0.56 253	0.65 212	0.45 250	0.19 258	0.13 202	0.19 218	0.17 228	0.18 218	0.20 272

HITNet	0.43 203	0.27 287	0.50 200	0.34 21	0.18 12	0.65 303	0.32 156	0.99 294	0.70 181	0.73 222	0.86 237	0.66 237	0.56 253	0.61 164	0.47 263	0.14 45	0.10 18	0.15 80	0.13 96	0.18 218	0.13 67
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_0105_5	0.44 209	0.32 344	0.79 368	0.51 373	0.29 275	0.44 196	0.43 315	0.62 95	0.76 213	0.51 113	0.52 100	0.61 200	0.53 235	0.58 138	0.38 195	0.28 389	0.25 405	0.25 359	0.24 378	0.22 307	0.20 272

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 209	0.22 155	0.83 380	0.39 112	0.45 421	0.41 174	0.26 67	1.04 310	0.50 115	0.54 125	0.76 179	1.03 373	0.43 189	0.67 234	0.28 79	0.16 150	0.11 71	0.17 141	0.19 287	0.21 282	0.21 289

test_sample1	0.44 209	0.24 206	0.52 230	0.35 30	0.23 88	0.59 270	0.36 218	1.05 317	0.57 135	0.66 176	0.78 191	0.70 251	0.71 342	0.62 186	0.51 283	0.18 221	0.15 262	0.17 141	0.16 176	0.18 218	0.18 230

TestStereo1	0.44 209	0.24 206	0.45 143	0.52 390	0.25 157	0.35 123	0.40 279	0.81 230	0.94 331	0.70 203	0.96 284	0.48 134	0.45 203	0.94 366	0.33 139	0.16 150	0.13 202	0.18 185	0.16 176	0.15 116	0.14 94

test_5	0.44 209	0.25 237	0.48 180	0.53 399	0.28 252	0.28 56	0.42 308	0.77 215	0.87 283	0.63 155	0.91 265	0.73 274	0.53 235	0.82 324	0.36 171	0.14 45	0.11 71	0.18 185	0.18 259	0.18 218	0.16 163

SA-5K	0.44 209	0.24 206	0.45 143	0.52 390	0.25 157	0.35 123	0.40 279	0.81 230	0.94 331	0.70 203	0.96 284	0.48 134	0.45 203	0.94 366	0.33 139	0.16 150	0.13 202	0.18 185	0.16 176	0.15 116	0.14 94

dd	0.44 209	0.40 393	0.62 299	0.44 273	0.26 194	0.51 220	0.38 248	0.72 178	1.07 388	0.60 139	0.66 144	0.43 109	0.40 178	0.68 243	0.53 299	0.24 351	0.15 262	0.21 298	0.16 176	0.24 340	0.19 241

GANet-ADL	0.44 209	0.27 287	0.48 180	0.44 273	0.30 299	0.54 238	0.36 218	0.94 278	0.88 294	0.64 165	0.72 160	0.68 247	0.44 196	0.55 115	0.44 244	0.22 315	0.15 262	0.15 80	0.13 96	0.18 218	0.21 289

GMM-Stereo	0.44 209	0.20 96	0.39 79	0.42 208	0.25 157	0.50 215	0.44 323	0.72 178	0.57 135	0.77 247	1.37 421	0.76 290	0.38 159	0.62 186	0.34 151	0.15 107	0.10 18	0.20 255	0.19 287	0.17 189	0.28 375

FACV-RUCA	0.45 218	0.28 303	0.51 209	0.46 312	0.33 348	0.62 281	0.34 182	0.87 247	0.75 208	0.60 139	0.84 224	0.48 134	0.54 242	0.56 125	0.39 204	0.22 315	0.15 262	0.35 429	0.16 176	0.29 380	0.22 308

test_sample2	0.45 218	0.24 206	0.49 188	0.34 21	0.21 47	0.60 276	0.43 315	1.01 301	0.73 199	0.67 185	0.80 206	0.70 251	0.64 303	0.65 212	0.41 230	0.19 258	0.15 262	0.18 185	0.16 176	0.19 253	0.19 241

MyStereo04	0.45 218	0.23 184	0.52 230	0.43 248	0.29 275	0.40 163	0.48 348	1.02 304	1.12 401	0.62 148	0.58 123	0.55 159	0.56 253	0.77 300	0.45 250	0.14 45	0.13 202	0.19 218	0.17 228	0.18 218	0.17 206

SA	0.45 218	0.26 271	0.50 200	0.47 332	0.24 128	0.46 205	0.36 218	0.79 225	1.00 359	0.61 144	1.04 327	0.50 142	0.50 226	0.98 384	0.33 139	0.16 150	0.13 202	0.21 298	0.19 287	0.15 116	0.14 94

GwcNet-ADL	0.45 218	0.24 206	0.51 209	0.46 312	0.30 299	0.41 174	0.40 279	0.95 281	0.98 352	0.73 222	0.78 191	0.61 200	0.41 182	0.67 234	0.55 306	0.20 279	0.14 239	0.15 80	0.14 124	0.19 253	0.22 308

IIG-Stereo	0.45 218	0.22 155	0.48 180	0.51 373	0.26 194	0.43 188	0.21 19	0.73 190	0.80 235	0.84 285	0.95 280	0.82 312	0.46 210	0.95 372	0.37 180	0.16 150	0.12 137	0.19 218	0.15 148	0.15 116	0.12 31

DN-CSS_ROB	0.45 218	0.27 287	0.74 356	0.41 176	0.29 275	0.43 188	0.29 103	0.80 228	0.78 220	0.73 222	1.08 347	0.48 134	0.45 203	0.81 319	0.40 225	0.15 107	0.12 137	0.21 298	0.19 287	0.18 218	0.17 206

HI	0.46 225	0.22 155	0.41 98	0.35 30	0.35 366	0.27 43	0.32 156	0.75 206	0.50 115	0.90 335	1.13 363	1.12 407	0.73 358	0.70 258	0.57 314	0.12 6	0.10 18	0.17 141	0.17 228	0.17 189	0.16 163

CoSv	0.46 225	0.22 155	0.41 98	0.35 30	0.35 366	0.27 43	0.32 156	0.75 206	0.50 115	0.90 335	1.13 363	1.12 407	0.73 358	0.70 258	0.57 314	0.12 6	0.10 18	0.17 141	0.17 228	0.17 189	0.16 163

MyStereo05	0.46 225	0.22 155	0.51 209	0.42 208	0.29 275	0.43 188	0.48 348	0.96 286	1.12 401	0.77 247	0.62 134	0.51 146	0.57 265	0.79 311	0.43 237	0.14 45	0.13 202	0.18 185	0.17 228	0.17 189	0.17 206

CASS	0.46 225	0.28 303	0.45 143	0.48 340	0.22 61	0.63 287	0.34 182	0.99 294	0.66 163	0.76 239	0.86 237	0.61 200	0.58 269	0.58 138	0.44 244	0.29 399	0.16 288	0.22 312	0.18 259	0.23 327	0.28 375
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 225	0.20 96	0.48 180	0.46 312	0.27 229	0.34 120	0.39 265	0.62 95	0.74 205	0.78 258	1.44 433	0.86 320	0.38 159	1.09 408	0.27 61	0.13 25	0.13 202	0.18 185	0.16 176	0.16 163	0.12 31

iRaft-Stereo_5w	0.46 225	0.22 155	0.53 238	0.43 248	0.30 299	0.30 74	0.53 380	0.66 122	0.71 187	0.62 148	0.89 251	1.01 369	0.67 322	0.76 293	0.67 343	0.13 25	0.12 137	0.17 141	0.15 148	0.15 116	0.17 206

TransformOpticalFlow	0.46 225	0.21 125	0.49 188	0.42 208	0.24 128	0.36 131	0.46 333	1.04 310	0.84 264	0.67 185	1.14 367	0.73 274	0.56 253	0.78 308	0.33 139	0.15 107	0.10 18	0.17 141	0.15 148	0.14 74	0.15 132

RAFT	0.46 225	0.23 184	0.52 230	0.48 340	0.27 229	0.55 243	0.47 341	0.68 139	0.60 146	0.83 279	0.82 216	1.00 365	0.56 253	0.76 293	0.37 180	0.18 221	0.16 288	0.22 312	0.20 310	0.16 163	0.14 94

Prome-Stereo	0.46 225	0.20 96	0.37 63	0.45 287	0.26 194	0.40 163	0.42 308	0.69 149	0.49 111	0.96 372	1.84 462	0.58 184	0.64 303	0.63 197	0.32 129	0.15 107	0.11 71	0.16 104	0.14 124	0.17 189	0.30 386

GES	0.46 225	0.25 237	0.62 299	0.41 176	0.30 299	0.62 281	0.37 231	1.06 322	0.70 181	0.75 233	0.83 221	0.47 129	0.52 234	0.69 250	0.46 254	0.23 341	0.17 320	0.17 141	0.16 176	0.18 218	0.24 343

HCRNet	0.46 225	0.35 361	0.45 143	0.54 411	0.26 194	0.52 228	0.29 103	0.87 247	0.64 154	0.75 233	0.82 216	0.76 290	0.53 235	0.70 258	0.38 195	0.24 351	0.16 288	0.24 346	0.20 310	0.21 282	0.20 272

DFGA-Net	0.47 236	0.31 341	0.93 407	0.43 248	0.33 348	0.56 249	0.35 205	0.81 230	0.89 299	0.70 203	0.76 179	0.48 134	0.43 189	0.78 308	0.64 338	0.16 150	0.14 239	0.19 218	0.19 287	0.20 270	0.19 241

mmm	0.47 236	0.28 303	0.51 209	0.39 112	0.25 157	0.61 277	0.38 248	1.00 300	0.60 146	0.77 247	1.07 341	0.65 225	0.53 235	0.61 164	0.49 276	0.18 221	0.15 262	0.23 332	0.20 310	0.21 282	0.20 272

ffm	0.47 236	0.28 303	0.68 327	0.39 112	0.26 194	0.56 249	0.40 279	0.72 178	1.13 407	0.76 239	0.98 296	0.71 254	0.55 246	0.61 164	0.26 39	0.17 188	0.11 71	0.25 359	0.21 329	0.16 163	0.17 206

BUS	0.47 236	0.26 271	0.47 167	0.46 312	0.29 275	0.78 351	0.34 182	0.99 294	0.80 235	0.77 247	0.80 206	0.64 219	0.54 242	0.66 224	0.56 308	0.21 295	0.15 262	0.22 312	0.19 287	0.18 218	0.19 241

STrans-v2	0.47 236	0.21 125	0.49 188	0.41 176	0.25 157	0.54 238	0.49 361	1.16 359	0.82 257	0.67 185	1.05 330	0.71 254	0.67 322	0.74 276	0.34 151	0.15 107	0.11 71	0.17 141	0.15 148	0.14 74	0.14 94

Anonymous3	0.47 236	0.35 361	0.91 406	0.50 361	0.38 382	0.81 368	0.55 390	0.76 210	0.66 163	0.52 116	0.65 140	0.44 112	0.45 203	0.66 224	0.39 204	0.25 363	0.25 405	0.22 312	0.21 329	0.23 327	0.24 343

CFNet_pseudo	0.47 236	0.25 237	0.55 255	0.38 88	0.28 252	0.58 263	0.32 156	0.89 256	0.90 304	0.83 279	1.03 324	0.75 283	0.48 219	0.61 164	0.46 254	0.17 188	0.13 202	0.24 346	0.16 176	0.26 361	0.21 289

ACVNet	0.47 236	0.24 206	0.39 79	0.40 149	0.28 252	0.58 263	0.40 279	0.91 262	0.81 244	0.67 185	0.96 284	0.79 304	0.66 313	0.65 212	0.71 354	0.18 221	0.15 262	0.16 104	0.15 148	0.18 218	0.15 132

DMCA	0.47 236	0.27 287	0.59 287	0.39 112	0.29 275	0.53 231	0.34 182	0.98 290	0.70 181	0.78 258	0.83 221	0.79 304	0.55 246	0.54 114	0.57 314	0.21 295	0.16 288	0.21 298	0.16 176	0.19 253	0.22 308

ccs_rob	0.47 236	0.25 237	0.55 255	0.38 88	0.28 252	0.58 263	0.32 156	0.89 256	0.90 304	0.83 279	1.02 314	0.75 283	0.48 219	0.61 164	0.46 254	0.17 188	0.12 137	0.24 346	0.16 176	0.26 361	0.21 289

rvit_0105_3	0.48 246	0.35 361	0.85 393	0.56 420	0.31 311	0.48 213	0.48 348	0.65 116	0.81 244	0.66 176	0.59 125	0.66 237	0.56 253	0.66 224	0.41 230	0.30 406	0.27 421	0.29 404	0.28 413	0.21 282	0.21 289

UGAM-zero	0.48 246	0.21 125	0.66 315	0.38 88	0.23 88	0.36 131	0.22 29	1.30 418	0.43 86	0.67 185	0.61 131	1.74 466	0.89 414	0.79 311	0.27 61	0.15 107	0.12 137	0.15 80	0.12 65	0.13 35	0.14 94

rvit_stereo_0075_2	0.48 246	0.38 380	0.74 356	0.54 411	0.46 430	0.43 188	0.35 205	0.85 242	0.68 171	0.56 130	0.73 162	0.59 194	0.47 215	0.64 204	0.47 263	0.33 422	0.23 388	0.35 429	0.26 401	0.32 398	0.26 355

DispNO	0.48 246	0.24 206	0.84 387	0.40 149	0.31 311	0.58 263	0.39 265	0.91 262	0.79 227	0.79 263	0.83 221	0.71 254	0.59 275	0.75 283	0.50 279	0.19 258	0.14 239	0.20 255	0.18 259	0.16 163	0.17 206

CoDeX	0.48 246	0.21 125	0.53 238	0.43 248	0.25 157	0.74 343	0.38 248	1.36 436	0.82 257	0.84 285	0.96 284	0.63 212	0.57 265	0.63 197	0.40 225	0.17 188	0.13 202	0.17 141	0.15 148	0.16 163	0.15 132

IER	0.48 246	0.25 237	0.60 292	0.38 88	0.28 252	0.67 319	0.38 248	0.82 236	0.68 171	0.88 321	0.95 280	0.74 278	0.79 384	0.62 186	0.46 254	0.17 188	0.14 239	0.17 141	0.17 228	0.17 189	0.16 163

BSDual-CNN	0.48 246	0.26 271	0.47 167	0.46 312	0.29 275	0.75 347	0.46 333	0.99 294	0.80 235	0.77 247	0.80 206	0.76 290	0.59 275	0.66 224	0.48 267	0.21 295	0.15 262	0.22 312	0.19 287	0.18 218	0.19 241

PSM-AAD	0.48 246	0.21 125	0.39 79	0.44 273	0.23 88	0.56 249	0.47 341	0.67 133	0.73 199	1.08 415	1.12 356	0.58 184	0.87 408	0.63 197	0.33 139	0.15 107	0.11 71	0.25 359	0.26 401	0.18 218	0.42 441

KYRaft	0.48 246	0.21 125	0.41 98	0.45 287	0.23 88	0.43 188	0.36 218	0.68 139	0.45 94	0.94 355	1.72 457	0.78 297	0.40 178	0.65 212	0.32 129	0.16 150	0.11 71	0.18 185	0.22 351	0.17 189	0.76 484

ASMatch	0.48 246	0.20 96	0.47 167	0.39 112	0.28 252	0.37 142	0.26 67	0.76 210	0.72 189	0.77 247	2.29 474	0.61 200	0.51 231	0.64 204	0.39 204	0.15 107	0.12 137	0.17 141	0.15 148	0.14 74	0.22 308

ICVP	0.48 246	0.26 271	0.42 110	0.49 350	0.28 252	0.63 287	0.43 315	1.05 317	0.72 189	0.68 194	0.95 280	0.75 283	0.56 253	0.55 115	0.61 329	0.24 351	0.18 335	0.19 218	0.17 228	0.19 253	0.21 289
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 246	0.25 237	0.82 376	0.42 208	0.25 157	0.56 249	0.54 387	0.82 236	0.82 257	0.92 345	0.75 176	0.75 283	0.48 219	0.89 346	0.37 180	0.15 107	0.12 137	0.23 332	0.22 351	0.14 74	0.14 94

SFCPSM	0.48 246	0.22 155	0.59 287	0.41 176	0.27 229	0.85 380	0.36 218	1.39 439	0.79 227	0.81 270	0.85 233	0.54 157	0.50 226	0.60 158	0.39 204	0.18 221	0.14 239	0.18 185	0.20 310	0.17 189	0.16 163

test_sample4	0.49 259	0.27 287	0.55 255	0.36 53	0.23 88	0.70 325	0.37 231	1.22 389	0.86 276	0.82 272	0.86 237	0.62 207	0.58 269	0.71 267	0.49 276	0.21 295	0.16 288	0.21 298	0.20 310	0.22 307	0.21 289

test_sample3	0.49 259	0.27 287	0.55 255	0.36 53	0.23 88	0.70 325	0.37 231	1.21 382	0.87 283	0.79 263	0.84 224	0.66 237	0.53 235	0.70 258	0.50 279	0.21 295	0.16 288	0.20 255	0.19 287	0.21 282	0.21 289

PCWNet_CMD	0.49 259	0.25 237	0.56 267	0.40 149	0.27 229	0.64 296	0.32 156	0.98 290	0.99 355	0.87 311	1.07 341	0.78 297	0.46 210	0.61 164	0.44 244	0.17 188	0.13 202	0.21 298	0.16 176	0.26 361	0.20 272

testlalala_base	0.49 259	0.26 271	0.44 135	0.47 332	0.34 360	0.57 258	0.26 67	0.60 85	0.37 45	0.52 116	0.56 118	0.46 124	0.31 113	0.45 58	0.33 139	1.56 502	0.11 71	0.14 40	0.10 23	1.85 495	0.15 132

Sa-1000	0.49 259	0.25 237	0.45 143	0.46 312	0.25 157	0.64 296	0.34 182	0.85 242	0.95 335	0.85 297	1.51 443	0.55 159	0.44 196	0.94 366	0.31 122	0.16 150	0.12 137	0.21 298	0.20 310	0.15 116	0.14 94

DEmStereo	0.49 259	0.18 42	0.53 238	0.39 112	0.26 194	0.57 258	0.33 171	0.65 116	0.75 208	0.90 335	1.65 451	0.57 169	1.02 434	0.63 197	0.44 244	0.14 45	0.12 137	0.16 104	0.16 176	0.14 74	0.17 206

DRaft	0.49 259	0.18 42	0.50 200	0.38 88	0.25 157	0.57 258	0.39 265	0.67 133	0.86 276	1.02 391	1.75 458	0.50 142	0.79 384	0.65 212	0.42 235	0.14 45	0.11 71	0.16 104	0.16 176	0.14 74	0.17 206

GrayStereo	0.49 259	0.20 96	0.44 135	0.47 332	0.29 275	0.51 220	0.62 412	0.71 168	0.66 163	1.04 400	1.46 437	0.77 295	0.73 358	0.58 138	0.35 160	0.15 107	0.12 137	0.17 141	0.17 228	0.15 116	0.30 386

cf-r	0.49 259	0.24 206	0.49 188	0.40 149	0.23 88	0.58 263	0.38 248	0.92 271	0.87 283	0.77 247	1.06 336	0.98 358	0.67 322	0.59 146	0.61 329	0.21 295	0.14 239	0.17 141	0.19 287	0.15 116	0.16 163

GANet-RSSM	0.49 259	0.22 155	0.42 110	0.39 112	0.26 194	0.58 263	0.41 299	1.12 345	0.82 257	0.73 222	1.02 314	0.88 330	0.75 367	0.67 234	0.48 267	0.22 315	0.16 288	0.18 185	0.19 287	0.18 218	0.18 230

BEATNet_4x	0.49 259	0.35 361	0.72 347	0.38 88	0.20 33	0.65 303	0.36 218	1.08 331	0.78 220	0.78 258	0.88 248	0.73 274	0.64 303	0.71 267	0.60 324	0.16 150	0.12 137	0.16 104	0.15 148	0.24 340	0.18 230

MSMDNet	0.49 259	0.25 237	0.56 267	0.40 149	0.27 229	0.64 296	0.32 156	0.99 294	0.99 355	0.87 311	1.07 341	0.79 304	0.46 210	0.61 164	0.44 244	0.17 188	0.13 202	0.20 255	0.16 176	0.25 351	0.20 272

MLCV	0.49 259	0.26 271	0.73 352	0.38 88	0.18 12	0.64 296	0.33 171	0.84 241	0.89 299	0.96 372	1.12 356	0.72 269	0.45 203	1.00 394	0.59 323	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.14 74	0.14 94

PAM_32	0.50 272	0.20 96	0.69 336	0.40 149	0.24 128	1.09 425	0.29 103	1.12 345	0.40 66	0.74 229	0.44 65	1.98 476	0.64 303	0.64 204	0.27 61	0.16 150	0.11 71	0.17 141	0.15 148	0.14 74	0.15 132

PAM	0.50 272	0.21 125	0.75 359	0.41 176	0.26 194	1.11 430	0.37 231	1.10 338	0.39 54	0.75 233	0.46 71	1.92 473	0.61 285	0.62 186	0.28 79	0.16 150	0.10 18	0.16 104	0.14 124	0.14 74	0.15 132

test_sample5	0.50 272	0.28 303	0.55 255	0.37 70	0.23 88	0.65 303	0.38 248	1.19 373	0.86 276	0.81 270	0.97 292	0.64 219	0.60 279	0.72 272	0.48 267	0.22 315	0.16 288	0.22 312	0.21 329	0.23 327	0.22 308

gwcnet-sp	0.50 272	0.25 237	0.84 387	0.41 176	0.27 229	0.79 357	0.40 279	0.93 273	0.85 270	0.95 360	0.79 196	0.65 225	0.63 295	0.69 250	0.52 288	0.18 221	0.17 320	0.18 185	0.18 259	0.18 218	0.19 241

scenet	0.50 272	0.25 237	0.84 387	0.41 176	0.27 229	0.79 357	0.40 279	0.93 273	0.85 270	0.95 360	0.79 196	0.65 225	0.63 295	0.69 250	0.52 288	0.18 221	0.17 320	0.18 185	0.18 259	0.18 218	0.19 241

ssnet	0.50 272	0.25 237	0.84 387	0.41 176	0.27 229	0.79 357	0.40 279	0.93 273	0.85 270	0.95 360	0.79 196	0.65 225	0.63 295	0.69 250	0.52 288	0.18 221	0.17 320	0.18 185	0.18 259	0.18 218	0.19 241

psmg	0.50 272	0.26 271	0.47 167	0.42 208	0.29 275	0.82 371	0.42 308	1.07 326	0.80 235	0.95 360	0.94 276	0.76 290	0.59 275	0.66 224	0.48 267	0.21 295	0.16 288	0.20 255	0.20 310	0.19 253	0.19 241

UDGNet	0.50 272	0.82 468	0.56 267	0.51 373	0.32 336	0.41 174	0.34 182	0.71 168	0.93 322	0.65 170	0.60 128	0.58 184	0.44 196	0.65 212	0.43 237	0.33 422	0.15 262	0.67 480	0.20 310	0.49 455	0.23 332

PSMNet-ADL	0.50 272	0.28 303	0.43 129	0.49 350	0.31 311	0.70 325	0.38 248	0.94 278	0.81 244	0.62 148	0.80 206	0.91 344	0.62 290	0.76 293	0.68 348	0.24 351	0.18 335	0.19 218	0.20 310	0.22 307	0.22 308

PSMNet-RSSM	0.50 272	0.24 206	0.41 98	0.43 248	0.26 194	0.51 220	0.40 279	1.16 359	0.79 227	0.75 233	1.07 341	0.87 326	0.69 332	0.66 224	0.52 288	0.24 351	0.16 288	0.23 332	0.26 401	0.20 270	0.20 272

CFNet-ft	0.50 272	0.25 237	0.39 79	0.41 176	0.26 194	0.66 310	0.37 231	0.91 262	0.87 283	0.67 185	1.00 308	1.05 382	0.70 337	0.68 243	0.57 314	0.23 341	0.16 288	0.24 346	0.21 329	0.24 340	0.19 241

CFNet_RVC	0.50 272	0.25 237	0.39 79	0.41 176	0.26 194	0.66 310	0.37 231	0.91 262	0.87 283	0.67 185	1.00 308	1.05 382	0.70 337	0.68 243	0.57 314	0.23 341	0.16 288	0.24 346	0.21 329	0.24 340	0.19 241

UCFNet_RVC	0.50 272	0.27 287	0.37 63	0.40 149	0.27 229	0.66 310	0.42 308	1.18 369	0.86 276	0.70 203	0.89 251	0.91 344	0.60 279	0.62 186	0.48 267	0.24 351	0.18 335	0.28 396	0.27 407	0.25 351	0.24 343

G2L-Stereo	0.51 285	0.25 237	0.55 255	0.44 273	0.27 229	0.46 205	0.47 341	0.98 290	0.81 244	0.86 307	0.90 257	0.91 344	0.56 253	0.88 343	0.80 374	0.21 295	0.17 320	0.22 312	0.18 259	0.17 189	0.22 308

DCVSM-stereo	0.51 285	0.28 303	0.56 267	0.39 112	0.29 275	0.55 243	0.28 91	0.78 218	0.78 220	1.11 426	0.77 182	1.04 378	0.76 376	0.65 212	0.52 288	0.20 279	0.20 362	0.24 346	0.21 329	0.25 351	0.31 394

test_sample6	0.51 285	0.27 287	0.55 255	0.38 88	0.23 88	0.64 296	0.39 265	1.18 369	0.88 294	0.84 285	1.06 336	0.66 237	0.61 285	0.75 283	0.52 288	0.23 341	0.17 320	0.22 312	0.22 351	0.24 340	0.23 332

qqq1	0.51 285	0.24 206	0.67 320	0.35 30	0.20 33	0.63 287	0.34 182	1.26 402	1.06 380	0.85 297	1.02 314	0.71 254	0.66 313	0.96 375	0.36 171	0.19 258	0.16 288	0.14 40	0.12 65	0.15 116	0.16 163

fff1	0.51 285	0.24 206	0.67 320	0.35 30	0.20 33	0.63 287	0.34 182	1.26 402	1.06 380	0.85 297	1.02 314	0.71 254	0.66 313	0.96 375	0.36 171	0.19 258	0.16 288	0.14 40	0.12 65	0.15 116	0.16 163

DualNet	0.51 285	0.28 303	0.55 255	0.37 70	0.23 88	0.65 303	0.38 248	1.19 373	0.86 276	0.84 285	1.06 336	0.64 219	0.60 279	0.72 272	0.48 267	0.22 315	0.16 288	0.22 312	0.21 329	0.23 327	0.22 308

GMStereo_Zeroshot	0.51 285	0.46 415	0.80 369	0.50 361	0.28 252	0.57 258	0.30 120	0.75 206	0.79 227	0.88 321	0.94 276	0.90 338	0.37 151	0.77 300	0.46 254	0.27 378	0.14 239	0.26 377	0.15 148	0.39 431	0.19 241

CFNet_ucs	0.51 285	0.25 237	0.58 279	0.39 112	0.31 311	0.59 270	0.35 205	1.04 310	0.95 335	0.89 328	1.19 385	0.80 308	0.49 223	0.66 224	0.45 250	0.21 295	0.16 288	0.26 377	0.18 259	0.27 370	0.23 332

anonymousa	0.51 285	0.21 125	0.47 167	0.39 112	0.25 157	0.89 388	0.36 218	0.78 218	0.63 150	0.88 321	1.54 444	1.09 398	0.67 322	0.53 106	0.46 254	0.17 188	0.14 239	0.19 218	0.21 329	0.16 163	0.16 163

hknet	0.51 285	0.26 271	0.58 279	0.46 312	0.29 275	0.75 347	0.46 333	0.99 294	0.89 299	0.77 247	0.80 206	0.96 355	0.67 322	0.75 283	0.50 279	0.19 258	0.15 262	0.22 312	0.19 287	0.18 218	0.19 241

CrosDoStereo	0.51 285	0.19 66	0.46 156	0.39 112	0.24 128	0.39 155	1.14 478	0.69 149	0.87 283	0.94 355	1.36 418	0.62 207	0.75 367	0.68 243	0.46 254	0.15 107	0.12 137	0.17 141	0.18 259	0.14 74	0.16 163

DeepStereo_LL	0.51 285	0.19 66	0.46 156	0.39 112	0.24 128	0.39 155	1.14 478	0.69 149	0.87 283	0.94 355	1.36 418	0.62 207	0.75 367	0.68 243	0.46 254	0.15 107	0.12 137	0.17 141	0.18 259	0.14 74	0.16 163

THIR-Stereo	0.51 285	0.19 66	0.47 167	0.39 112	0.23 88	0.74 343	0.64 418	0.68 139	0.88 294	1.03 395	1.40 424	0.71 254	0.75 367	0.64 204	0.43 237	0.16 150	0.11 71	0.17 141	0.18 259	0.15 116	0.17 206

GwcNet-RSSM	0.51 285	0.25 237	0.51 209	0.41 176	0.24 128	0.56 249	0.41 299	0.97 288	0.96 342	0.75 233	1.17 380	0.89 335	0.66 313	0.66 224	0.74 360	0.22 315	0.15 262	0.19 218	0.21 329	0.17 189	0.16 163

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 299	0.23 184	1.38 458	0.40 149	0.53 447	0.29 66	0.30 120	1.49 457	0.45 94	0.69 197	1.15 370	0.98 358	0.32 120	0.70 258	0.29 96	0.15 107	0.11 71	0.17 141	0.20 310	0.22 307	0.27 365

ToySt	0.52 299	0.27 287	0.93 407	0.42 208	0.28 252	0.67 319	0.56 394	0.88 255	0.79 227	0.61 144	0.85 233	0.92 349	0.70 337	0.72 272	0.61 329	0.16 150	0.17 320	0.21 298	0.21 329	0.22 307	0.21 289

NINENet	0.52 299	0.30 332	0.55 255	0.46 312	0.33 348	0.78 351	0.34 182	1.18 369	0.91 310	0.84 285	0.97 292	0.64 219	0.54 242	0.74 276	0.56 308	0.23 341	0.20 362	0.25 359	0.18 259	0.22 307	0.22 308

AACVNet	0.52 299	0.25 237	0.56 267	0.48 340	0.29 275	0.55 243	0.38 248	0.96 286	0.59 139	0.83 279	1.03 324	1.03 373	0.77 381	0.91 357	0.58 321	0.22 315	0.18 335	0.24 346	0.18 259	0.24 340	0.22 308

acv_ft	0.52 299	0.24 206	0.64 308	0.45 287	0.28 252	0.85 380	0.40 279	0.95 281	0.81 244	1.00 385	0.96 284	0.79 304	0.62 290	0.65 212	0.88 385	0.18 221	0.15 262	0.16 104	0.15 148	0.18 218	0.15 132

AdaStereo	0.52 299	0.34 357	0.53 238	0.49 350	0.25 157	0.71 331	0.36 218	1.24 394	0.91 310	0.77 247	0.98 296	0.75 283	0.50 226	0.71 267	0.51 283	0.27 378	0.13 202	0.28 396	0.18 259	0.23 327	0.18 230
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.
iResNet	0.52 299	0.31 341	0.86 394	0.44 273	0.22 61	0.66 310	0.47 341	0.92 271	1.02 366	0.89 328	1.12 356	0.69 249	0.55 246	0.86 335	0.60 324	0.15 107	0.11 71	0.15 80	0.12 65	0.17 189	0.17 206

DDVS	0.53 306	0.32 344	0.63 303	0.42 208	0.31 311	0.71 331	0.35 205	0.95 281	0.69 178	0.86 307	0.90 257	1.11 401	0.46 210	0.90 354	0.67 343	0.23 341	0.17 320	0.22 312	0.18 259	0.25 351	0.28 375

SMFormer	0.53 306	0.24 206	0.67 320	0.35 30	0.20 33	0.63 287	0.34 182	1.26 402	1.06 380	0.85 297	1.02 314	0.71 254	0.66 313	0.96 375	0.60 324	0.19 258	0.16 288	0.18 185	0.17 228	0.19 253	0.20 272

tta	0.53 306	0.24 206	0.67 320	0.35 30	0.20 33	0.63 287	0.34 182	1.26 402	1.06 380	0.85 297	1.02 314	0.71 254	0.66 313	0.96 375	0.60 324	0.19 258	0.16 288	0.18 185	0.17 228	0.15 116	0.16 163

CFNet	0.53 306	0.30 332	0.53 238	0.42 208	0.28 252	0.73 339	0.35 205	1.21 382	1.01 361	0.74 229	1.07 341	0.85 316	0.60 279	0.83 326	0.58 321	0.19 258	0.15 262	0.23 332	0.23 364	0.21 282	0.17 206

HSM	0.53 306	0.25 237	0.46 156	0.40 149	0.25 157	0.74 343	0.44 323	1.29 416	0.78 220	0.82 272	0.92 271	1.21 415	0.75 367	0.90 354	0.48 267	0.18 221	0.14 239	0.17 141	0.14 124	0.17 189	0.18 230

G2L-Stereo_aug	0.54 311	0.20 96	0.57 276	0.36 53	0.23 88	0.70 325	0.39 265	0.87 247	1.11 400	1.02 391	1.06 336	1.05 382	0.78 382	0.88 343	0.67 343	0.16 150	0.12 137	0.13 22	0.11 42	0.14 74	0.16 163

coex_refinement	0.54 311	0.22 155	0.44 135	0.45 287	0.31 311	0.75 347	0.40 279	1.16 359	0.92 316	0.87 311	1.12 356	0.99 363	0.57 265	0.69 250	0.90 393	0.21 295	0.14 239	0.16 104	0.16 176	0.21 282	0.22 308

UGAM	0.54 311	0.23 184	0.51 209	0.46 312	0.26 194	0.40 163	0.52 376	0.65 116	1.19 423	0.78 258	1.15 370	1.38 442	0.56 253	1.03 400	0.56 308	0.18 221	0.15 262	0.25 359	0.21 329	0.15 116	0.13 67

ITSA-stereo	0.54 311	0.29 317	0.55 255	0.41 176	0.23 88	0.59 270	0.35 205	1.31 420	1.25 432	0.82 272	0.80 206	0.72 269	0.58 269	0.89 346	0.72 357	0.22 315	0.18 335	0.23 332	0.22 351	0.22 307	0.29 381

test_sample7	0.54 311	0.30 332	0.55 255	0.37 70	0.28 252	0.63 287	0.47 341	1.11 340	0.92 316	0.93 348	0.89 251	0.86 320	0.71 342	0.74 276	0.53 299	0.27 378	0.22 379	0.27 385	0.26 401	0.27 370	0.26 355

DAS	0.54 311	0.26 271	0.66 315	0.49 350	0.31 311	0.61 277	0.43 315	0.89 256	1.01 361	0.95 360	1.16 375	0.71 254	0.85 401	0.89 346	0.47 263	0.18 221	0.14 239	0.18 185	0.15 148	0.22 307	0.19 241

SepStereo	0.54 311	0.26 271	0.66 315	0.49 350	0.31 311	0.61 277	0.43 315	0.89 256	1.01 361	0.95 360	1.16 375	0.71 254	0.85 401	0.97 382	0.47 263	0.18 221	0.14 239	0.18 185	0.15 148	0.22 307	0.19 241

RAFT + AFF	0.54 311	0.30 332	0.84 387	0.51 373	0.32 336	0.63 287	0.57 396	1.05 317	0.95 335	0.80 266	0.87 244	0.85 316	0.57 265	0.87 337	0.51 283	0.18 221	0.21 370	0.23 332	0.22 351	0.19 253	0.19 241

ac_64	0.54 311	0.24 206	0.58 279	0.46 312	0.28 252	0.79 357	0.44 323	1.11 340	0.63 150	0.94 355	0.85 233	1.06 387	0.70 337	0.76 293	0.72 357	0.22 315	0.18 335	0.20 255	0.19 287	0.18 218	0.16 163

DMCA-RVC	0.54 311	0.32 344	0.83 380	0.51 373	0.32 336	0.59 270	0.38 248	0.89 256	0.70 181	0.95 360	0.88 248	0.90 338	0.69 332	0.75 283	0.63 336	0.23 341	0.18 335	0.31 415	0.24 378	0.27 370	0.21 289

AASNet	0.55 321	0.27 287	0.62 299	0.51 373	0.32 336	0.73 339	0.44 323	1.55 464	0.88 294	0.88 321	0.94 276	0.64 219	0.63 295	0.62 186	0.84 380	0.23 341	0.20 362	0.20 255	0.16 176	0.22 307	0.20 272

LMCR-Stereo	0.55 321	0.33 352	0.57 276	0.60 434	0.30 299	0.80 363	0.36 218	1.30 418	0.79 227	0.90 335	1.04 327	0.57 169	0.64 303	0.87 337	0.73 359	0.20 279	0.15 262	0.19 218	0.14 124	0.25 351	0.18 230

UNet	0.55 321	0.27 287	0.72 347	0.45 287	0.41 398	0.97 399	0.40 279	1.01 301	0.80 235	0.87 311	0.90 257	1.03 373	0.75 367	0.76 293	0.67 343	0.19 258	0.15 262	0.20 255	0.17 228	0.21 282	0.18 230

UPFNet	0.55 321	0.26 271	0.59 287	0.46 312	0.38 382	0.83 374	0.48 348	1.03 309	0.80 235	0.92 345	0.91 265	0.85 316	0.67 322	0.87 337	0.78 366	0.20 279	0.21 370	0.20 255	0.20 310	0.20 270	0.15 132

HSM-Net_RVC	0.55 321	0.23 184	0.37 63	0.38 88	0.22 61	0.86 382	0.40 279	1.31 420	0.93 322	0.92 345	1.15 370	1.26 419	0.71 342	0.75 283	0.53 299	0.17 188	0.14 239	0.16 104	0.15 148	0.17 189	0.17 206
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 321	0.33 352	0.71 341	0.46 312	0.31 311	0.66 310	0.43 315	1.07 326	0.89 299	0.93 348	0.91 265	0.98 358	0.61 285	0.76 293	0.64 338	0.22 315	0.18 335	0.22 312	0.22 351	0.22 307	0.24 343
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 321	0.37 372	0.67 320	0.42 208	0.31 311	0.50 215	0.43 315	1.22 389	0.73 199	0.86 307	1.05 330	0.85 316	0.58 269	0.90 354	0.56 308	0.29 399	0.23 388	0.22 312	0.22 351	0.26 361	0.26 355

iResNetv2_ROB	0.55 321	0.29 317	0.86 394	0.39 112	0.25 157	0.67 319	0.37 231	1.21 382	1.02 366	1.02 391	1.10 349	0.89 335	0.79 384	0.74 276	0.43 237	0.19 258	0.13 202	0.15 80	0.11 42	0.19 253	0.16 163

iResNet_ROB	0.55 321	0.24 206	0.61 293	0.38 88	0.22 61	0.66 310	0.30 120	1.59 472	1.33 448	0.94 355	1.05 330	0.81 310	0.69 332	0.84 330	0.46 254	0.17 188	0.12 137	0.14 40	0.09 5	0.15 116	0.20 272

rvit_105_1	0.56 330	0.42 404	0.84 387	0.59 432	0.37 376	0.59 270	0.68 423	0.73 190	0.97 347	0.82 272	0.69 154	0.75 283	0.63 295	0.80 314	0.56 308	0.34 430	0.29 430	0.31 415	0.34 440	0.23 327	0.23 332

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 330	3.08 522	2.41 492	0.32 11	0.18 12	0.29 66	0.20 6	0.39 11	0.33 24	0.29 31	0.25 12	0.18 2	0.18 7	0.32 8	0.22 5	1.08 496	0.09 2	0.17 141	0.16 176	0.15 116	0.96 491

ff1	0.56 330	0.28 303	0.68 327	0.39 112	0.26 194	0.56 249	0.40 279	0.72 178	1.13 407	0.76 239	0.98 296	0.71 254	0.55 246	1.25 427	1.46 457	0.17 188	0.11 71	0.25 359	0.21 329	0.16 163	0.17 206

ttt	0.56 330	0.27 287	0.49 188	0.39 112	0.25 157	0.65 303	0.42 308	1.24 394	1.08 392	0.76 239	1.10 349	0.63 212	0.51 231	0.95 372	1.03 422	0.25 363	0.22 379	0.22 312	0.21 329	0.25 351	0.25 351

FTStereo	0.56 330	0.21 125	0.39 79	0.42 208	0.25 157	0.39 155	0.73 439	0.69 149	0.45 94	1.09 419	3.23 494	0.69 249	0.71 342	0.55 115	0.34 151	0.15 107	0.13 202	0.19 218	0.17 228	0.15 116	0.32 398

GEStereo_RVC	0.56 330	0.30 332	0.70 339	0.51 373	0.31 311	0.70 325	0.54 387	1.31 420	0.93 322	0.85 297	0.86 237	0.84 314	0.63 295	0.92 359	0.67 343	0.24 351	0.16 288	0.19 218	0.17 228	0.21 282	0.23 332

ISRNet	0.57 336	0.25 237	0.72 347	0.57 424	0.36 373	0.43 188	0.28 91	0.85 242	0.84 264	1.09 419	1.25 393	0.91 344	0.61 285	0.68 243	0.60 324	0.35 436	0.26 415	0.36 434	0.33 438	0.30 388	0.42 441

CSP-Net	0.57 336	0.29 317	0.55 255	0.42 208	0.29 275	1.20 445	0.49 361	1.29 416	0.75 208	0.98 378	0.97 292	0.88 330	0.69 332	0.85 333	0.66 340	0.27 378	0.18 335	0.17 141	0.17 228	0.18 218	0.19 241

ADLNet2	0.57 336	0.26 271	0.71 341	0.48 340	0.31 311	0.83 374	0.51 370	1.10 338	0.99 355	0.85 297	0.99 304	0.99 363	0.70 337	0.79 311	0.78 366	0.21 295	0.17 320	0.18 185	0.18 259	0.22 307	0.22 308

RAFT-RH_RVC	0.57 336	0.18 42	0.44 135	0.38 88	0.23 88	0.56 249	0.24 46	0.61 92	0.73 199	1.18 433	3.90 505	0.55 159	0.40 178	0.67 234	0.38 195	0.14 45	0.11 71	0.20 255	0.15 148	0.12 9	0.14 94

ADLNet	0.57 336	0.29 317	0.58 279	0.46 312	0.35 366	0.80 363	0.46 333	1.14 354	0.88 294	1.03 395	0.98 296	0.92 349	0.66 313	0.71 267	0.83 379	0.22 315	0.16 288	0.22 312	0.22 351	0.22 307	0.23 332

MMNet	0.57 336	0.26 271	0.67 320	0.45 287	0.35 366	1.04 417	0.39 265	0.93 273	0.98 352	0.96 372	0.97 292	0.86 320	0.80 388	0.83 326	0.80 374	0.16 150	0.15 262	0.19 218	0.19 287	0.20 270	0.17 206

delet	0.57 336	0.25 237	0.63 303	0.46 312	0.34 360	1.05 422	0.51 370	1.04 310	0.94 331	0.90 335	0.99 304	0.90 338	0.68 330	0.87 337	0.78 366	0.18 221	0.18 335	0.20 255	0.21 329	0.17 189	0.17 206

psm_up	0.57 336	0.27 287	0.52 230	0.50 361	0.33 348	0.65 303	0.60 408	1.07 326	0.84 264	0.87 311	0.91 265	1.00 365	1.06 439	0.80 314	0.66 340	0.22 315	0.25 405	0.26 377	0.23 364	0.22 307	0.21 289

hitnet-ft	0.57 336	0.29 317	0.43 129	0.42 208	0.29 275	0.81 368	0.40 279	0.98 290	0.91 310	0.84 285	1.01 312	1.13 409	0.72 353	0.83 326	0.71 354	0.28 389	0.21 370	0.28 396	0.22 351	0.29 380	0.27 365

DSFCA	0.57 336	0.27 287	0.71 341	0.41 176	0.36 373	0.78 351	0.53 380	1.08 331	0.85 270	1.08 415	0.84 224	0.90 338	0.66 313	1.05 403	0.63 336	0.26 368	0.22 379	0.21 298	0.21 329	0.22 307	0.20 272

STTStereo	0.57 336	0.39 385	0.87 399	0.45 287	0.32 336	0.62 281	0.45 330	1.01 301	0.87 283	1.01 387	0.91 265	0.95 352	0.58 269	0.77 300	0.66 340	0.25 363	0.24 397	0.27 385	0.33 438	0.25 351	0.26 355

RASNet	0.57 336	0.24 206	0.61 293	0.39 112	0.23 88	0.71 331	0.40 279	1.02 304	0.93 322	0.77 247	1.05 330	1.05 382	0.98 431	0.99 389	1.03 422	0.16 150	0.14 239	0.14 40	0.17 228	0.15 116	0.14 94

LL-Strereo	0.58 348	0.29 317	0.83 380	0.48 340	0.35 366	0.39 155	0.48 348	1.04 310	0.99 355	0.87 311	0.79 196	1.08 392	1.15 451	1.35 446	0.51 283	0.18 221	0.15 262	0.22 312	0.19 287	0.17 189	0.21 289

HGLStereo	0.58 348	0.30 332	0.65 313	0.51 373	0.38 382	0.78 351	0.45 330	1.07 326	0.82 257	0.89 328	1.16 375	0.88 330	0.91 418	0.80 314	0.74 360	0.21 295	0.21 370	0.20 255	0.18 259	0.19 253	0.22 308

FADNet-RVC-Resample	0.58 348	0.35 361	1.34 455	0.50 361	0.34 360	0.73 339	0.43 315	1.09 334	0.96 342	0.83 279	0.87 244	0.76 290	0.66 313	0.77 300	0.52 288	0.19 258	0.18 335	0.26 377	0.27 407	0.28 378	0.29 381

FADNet_RVC	0.58 348	0.39 385	1.26 444	0.45 287	0.32 336	0.55 243	0.34 182	1.12 345	0.90 304	0.68 194	0.90 257	0.61 200	0.71 342	1.03 400	0.80 374	0.21 295	0.18 335	0.27 385	0.23 364	0.33 403	0.30 386

mmx	0.59 352	0.28 303	0.68 327	0.39 112	0.26 194	0.56 249	0.40 279	1.24 394	1.06 380	0.76 239	0.98 296	0.71 254	0.55 246	1.25 427	1.46 457	0.21 295	0.16 288	0.25 359	0.21 329	0.24 340	0.22 308

xxx	0.59 352	0.28 303	0.68 327	0.39 112	0.26 194	0.56 249	0.40 279	1.24 394	1.06 380	0.76 239	0.98 296	0.71 254	0.55 246	1.25 427	1.46 457	0.21 295	0.16 288	0.25 359	0.21 329	0.24 340	0.22 308

CRFU-Net	0.59 352	0.29 317	0.62 299	0.47 332	0.31 311	1.20 445	0.51 370	1.19 373	0.59 139	1.05 405	1.00 308	1.06 387	0.87 408	0.83 326	0.77 365	0.22 315	0.19 353	0.18 185	0.16 176	0.19 253	0.20 272

TDLM	0.59 352	0.35 361	0.57 276	0.53 399	0.32 336	0.67 319	0.72 434	1.09 334	1.03 370	0.84 285	1.11 354	0.84 314	0.71 342	0.96 375	0.61 329	0.28 389	0.18 335	0.26 377	0.22 351	0.27 370	0.21 289

CVANet_RVC	0.59 352	0.35 361	0.54 251	0.49 350	0.33 348	0.70 325	0.67 420	1.12 345	0.97 347	0.88 321	1.05 330	1.01 369	0.72 353	0.94 366	0.55 306	0.30 406	0.20 362	0.28 396	0.26 401	0.32 398	0.23 332

AANet_RVC	0.59 352	0.35 361	0.68 327	0.47 332	0.28 252	0.57 258	0.47 341	1.04 310	1.28 438	0.87 311	1.33 412	0.86 320	0.63 295	1.16 418	0.89 387	0.19 258	0.13 202	0.15 80	0.14 124	0.18 218	0.20 272

NOSS_ROB	0.59 352	0.40 393	0.42 110	0.45 287	0.31 311	0.79 357	0.53 380	1.09 334	1.12 401	0.69 197	0.92 271	0.77 295	0.63 295	0.81 319	0.52 288	0.39 449	0.38 464	0.44 456	0.42 465	0.38 427	0.36 418

DualNet (step1)	0.60 359	0.37 372	0.83 380	0.39 112	0.31 311	0.72 335	0.49 361	1.11 340	0.92 316	0.93 348	0.89 251	0.86 320	0.71 342	0.74 276	0.53 299	0.42 456	0.22 379	0.40 448	0.41 460	0.36 419	0.35 412

pcwnet_v2	0.60 359	0.29 317	0.89 403	0.46 312	0.36 373	0.62 281	0.38 248	1.33 429	1.24 430	1.02 391	1.27 401	0.71 254	0.59 275	0.71 267	0.51 283	0.28 389	0.21 370	0.24 346	0.23 364	0.29 380	0.30 386

PS-NSSS	0.60 359	0.46 415	0.68 327	0.43 248	0.34 360	0.66 310	0.57 396	1.05 317	0.91 310	0.80 266	1.28 402	0.72 269	0.67 322	0.89 346	0.61 329	0.32 415	0.26 415	0.40 448	0.27 407	0.35 415	0.29 381

DLCB_ROB	0.60 359	0.29 317	0.53 238	0.50 361	0.33 348	0.76 350	0.51 370	1.02 304	0.94 331	1.07 414	1.16 375	1.21 415	0.73 358	0.98 384	0.75 362	0.21 295	0.20 362	0.22 312	0.23 364	0.22 307	0.20 272

CBFPSM	0.61 363	0.25 237	1.41 461	0.39 112	0.27 229	1.10 426	0.67 420	0.83 238	0.84 264	0.82 272	0.81 214	1.33 431	0.85 401	0.72 272	0.86 383	0.16 150	0.15 262	0.15 80	0.17 228	0.17 189	0.23 332

ssnet_v2	0.61 363	0.29 317	0.69 336	0.45 287	0.30 299	0.93 392	0.62 412	1.20 379	1.03 370	0.97 375	0.81 214	0.98 358	0.67 322	0.84 330	0.97 413	0.26 368	0.23 388	0.23 332	0.24 378	0.20 270	0.21 289

HBP-ISP	0.61 363	0.47 421	0.45 143	0.46 312	0.33 348	0.79 357	0.29 103	1.15 357	1.05 376	0.85 297	1.18 384	0.67 244	0.71 342	0.92 359	0.57 314	0.37 443	0.38 464	0.47 462	0.41 460	0.39 431	0.32 398

dad	0.61 363	0.53 428	0.72 347	0.44 273	0.31 311	0.64 296	0.37 231	0.85 242	1.28 438	1.05 405	1.17 380	1.18 413	0.61 285	0.70 258	0.54 304	0.36 439	0.23 388	0.37 439	0.21 329	0.31 392	0.23 332

SACVNet	0.61 363	0.36 370	0.67 320	0.57 424	0.37 376	0.65 303	0.47 341	1.16 359	0.80 235	1.04 400	1.06 336	1.02 371	0.81 391	0.99 389	0.57 314	0.28 389	0.21 370	0.25 359	0.24 378	0.30 388	0.39 427

StereoDRNet-Refined	0.61 363	0.33 352	0.63 303	0.47 332	0.31 311	0.94 394	0.41 299	1.04 310	0.97 347	1.15 431	1.13 363	1.00 365	0.74 364	0.93 363	0.93 401	0.18 221	0.13 202	0.22 312	0.21 329	0.20 270	0.21 289
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 369	0.56 443	1.29 449	0.47 332	0.39 390	0.63 287	0.40 279	1.16 359	0.91 310	0.71 214	0.86 237	1.04 378	0.55 246	0.99 389	0.78 366	0.27 378	0.26 415	0.28 396	0.29 419	0.32 398	0.31 394

NVstereo2D	0.62 369	0.32 344	0.82 376	0.50 361	0.44 415	0.88 385	0.48 348	1.12 345	1.17 418	0.67 185	0.90 257	0.90 338	0.69 332	1.02 398	0.69 350	0.33 422	0.16 288	0.29 404	0.20 310	0.43 441	0.46 456

CBMV_ROB	0.62 369	0.39 385	0.41 98	0.41 176	0.28 252	0.86 382	0.28 91	1.06 322	1.02 366	0.95 360	1.33 412	0.81 310	0.84 397	0.94 366	0.56 308	0.37 443	0.37 463	0.43 454	0.40 455	0.33 403	0.32 398

ACV-stereo	0.63 372	0.37 372	1.03 425	0.44 273	0.31 311	1.27 449	0.41 299	0.78 218	0.84 264	0.65 170	0.76 179	2.07 478	1.00 432	0.84 330	0.68 348	0.22 315	0.17 320	0.19 218	0.18 259	0.22 307	0.23 332

FADNet	0.63 372	0.53 428	1.20 439	0.46 312	0.44 415	0.66 310	0.41 299	1.24 394	1.07 388	0.70 203	0.84 224	0.98 358	0.65 311	0.87 337	0.54 304	0.29 399	0.30 435	0.27 385	0.30 420	0.48 451	0.36 418

1111x	0.64 374	0.23 184	0.61 293	0.39 112	0.21 47	0.68 323	0.46 333	1.32 426	1.03 370	0.76 239	1.02 314	0.95 352	0.72 353	1.13 412	2.15 481	0.18 221	0.18 335	0.18 185	0.19 287	0.20 270	0.19 241

SGM-Forest	0.65 375	0.33 352	0.43 129	0.44 273	0.30 299	1.01 411	0.54 387	1.13 352	1.09 398	1.11 426	1.21 387	1.10 399	0.76 376	0.99 389	0.71 354	0.32 415	0.33 455	0.33 426	0.30 420	0.30 388	0.28 375
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 376	0.32 344	0.80 369	0.46 312	0.34 360	1.26 448	0.50 367	0.91 262	1.00 359	1.05 405	1.36 418	1.28 420	0.84 397	0.81 319	0.90 393	0.22 315	0.24 397	0.23 332	0.23 364	0.21 282	0.22 308

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 377	0.30 332	1.20 439	0.42 208	0.31 311	1.00 407	0.58 403	1.16 359	1.07 388	1.01 387	1.25 393	1.08 392	0.75 367	1.18 421	1.03 422	0.20 279	0.12 137	0.16 104	0.13 96	0.22 307	0.22 308

StereoDRNet	0.67 377	0.35 361	0.82 376	0.53 399	0.44 415	1.03 415	0.53 380	1.51 461	1.06 380	1.13 429	0.91 265	1.07 391	0.74 364	0.87 337	0.95 406	0.24 351	0.19 353	0.25 359	0.23 364	0.27 370	0.22 308

PSMNet_ROB	0.67 377	0.39 385	0.76 361	0.57 424	0.43 410	1.00 407	0.85 459	1.25 400	0.93 322	0.82 272	1.04 327	1.08 392	0.64 303	0.89 346	1.02 421	0.29 399	0.21 370	0.31 415	0.31 429	0.27 370	0.25 351

TCMNet	0.68 380	0.41 399	1.08 429	0.60 434	0.61 464	0.97 399	0.55 390	1.11 340	0.93 322	0.87 311	1.14 367	0.89 335	0.65 311	0.92 359	1.06 430	0.26 368	0.26 415	0.31 415	0.28 413	0.33 403	0.30 386

YMNet	0.68 380	0.40 393	1.01 421	0.53 399	0.46 430	1.04 417	0.48 348	1.06 322	0.81 244	1.21 436	1.31 409	1.11 401	0.73 358	0.89 346	0.96 408	0.27 378	0.31 443	0.25 359	0.25 391	0.25 351	0.24 343

YMNet_1	0.68 380	0.40 393	1.01 421	0.53 399	0.46 430	1.04 417	0.48 348	1.06 322	0.81 244	1.21 436	1.31 409	1.11 401	0.73 358	0.89 346	0.96 408	0.27 378	0.31 443	0.25 359	0.25 391	0.25 351	0.24 343

DRN-Test	0.68 380	0.34 357	0.77 364	0.52 390	0.40 393	1.14 435	0.61 410	1.56 468	1.04 374	1.18 433	1.10 349	1.05 382	0.72 353	0.82 324	1.01 417	0.24 351	0.18 335	0.26 377	0.25 391	0.26 361	0.23 332

CBMV	0.68 380	0.37 372	0.50 200	0.43 248	0.26 194	1.00 407	0.71 429	1.17 367	1.16 415	1.24 444	1.29 406	1.06 387	0.86 405	0.98 384	0.75 362	0.29 399	0.30 435	0.34 428	0.30 420	0.26 361	0.27 365
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 385	0.29 317	2.34 491	0.41 176	0.31 311	1.16 439	0.58 403	0.87 247	0.85 270	0.86 307	1.17 380	1.04 378	0.83 394	0.76 293	1.26 446	0.21 295	0.18 335	0.17 141	0.16 176	0.21 282	0.21 289

GASNet	0.70 386	0.77 464	1.16 436	0.71 467	0.49 437	0.62 281	0.48 348	1.12 345	1.05 376	0.98 378	0.84 224	0.94 351	0.82 392	1.41 450	0.85 382	0.33 422	0.22 379	0.29 404	0.28 413	0.44 444	0.26 355

PA-Net	0.70 386	0.46 415	0.96 414	0.51 373	0.53 447	0.94 394	0.73 439	1.14 354	1.15 413	0.83 279	0.90 257	0.88 330	0.76 376	1.19 422	0.96 408	0.25 363	0.41 473	0.29 404	0.44 466	0.27 370	0.39 427
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 388	0.84 472	0.80 369	0.55 417	0.38 382	1.38 455	0.57 396	1.07 326	0.81 244	0.90 335	0.94 276	0.95 352	0.54 242	1.01 395	0.61 329	0.41 454	0.30 435	0.57 476	0.31 429	0.86 482	0.39 427

DISCO	0.72 389	0.27 287	0.72 347	0.45 287	0.31 311	1.12 432	0.53 380	1.32 426	1.25 432	0.84 285	1.07 341	1.52 457	0.87 408	1.82 476	1.08 435	0.20 279	0.15 262	0.18 185	0.16 176	0.24 340	0.24 343

APVNet	0.73 390	0.39 385	1.01 421	0.58 430	0.45 421	1.16 439	0.68 423	1.47 456	0.87 283	0.84 285	1.15 370	1.04 378	0.84 397	1.14 414	1.18 441	0.27 378	0.28 428	0.32 421	0.31 429	0.29 380	0.32 398

GwcNet	0.73 390	0.39 385	1.37 457	0.53 399	0.43 410	1.10 426	0.52 376	1.27 407	1.19 423	1.05 405	1.41 426	1.06 387	0.86 405	0.98 384	1.01 417	0.26 368	0.24 397	0.24 346	0.23 364	0.23 327	0.28 375

NaN_ROB	0.73 390	0.46 415	0.89 403	0.52 390	0.34 360	0.98 404	1.11 475	1.28 412	1.20 426	1.27 448	0.96 284	1.08 392	0.79 384	1.34 445	0.78 366	0.24 351	0.30 435	0.23 332	0.24 378	0.23 327	0.26 355

XPNet_ROB	0.73 390	0.38 380	0.80 369	0.53 399	0.40 393	0.80 363	0.83 455	1.21 382	0.96 342	1.37 453	1.17 380	1.37 438	0.87 408	1.14 414	0.99 415	0.33 422	0.25 405	0.27 385	0.24 378	0.31 392	0.29 381

ETE_ROB	0.73 390	0.52 426	0.93 407	0.57 424	0.37 376	0.80 363	0.86 460	1.19 373	0.95 335	1.20 435	1.22 389	1.39 444	0.86 405	1.07 404	0.88 385	0.27 378	0.21 370	0.31 415	0.27 407	0.34 410	0.35 412

Syn2CoEx	0.74 395	0.55 441	1.17 437	0.66 453	0.45 421	0.89 388	0.56 394	1.54 463	1.15 413	0.95 360	1.35 417	1.03 373	1.03 435	0.96 375	0.89 387	0.31 410	0.27 421	0.29 404	0.24 378	0.23 327	0.27 365

DANet	0.74 395	0.47 421	0.98 419	0.60 434	0.41 398	0.92 391	0.41 299	1.02 304	0.87 283	1.22 440	1.22 389	1.33 431	0.88 412	1.26 430	1.37 452	0.27 378	0.24 397	0.31 415	0.25 391	0.37 425	0.36 418
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 395	0.38 380	0.63 303	0.54 411	0.35 366	1.01 411	0.95 466	1.15 357	0.95 335	1.09 419	2.00 469	1.14 410	0.92 420	1.29 435	0.75 362	0.25 363	0.27 421	0.27 385	0.23 364	0.32 398	0.24 343

NCCL2	0.74 395	0.45 410	0.77 364	0.65 451	0.45 421	0.97 399	1.16 480	1.16 359	1.02 366	1.00 385	0.98 296	1.48 451	0.88 412	0.99 389	0.89 387	0.31 410	0.27 421	0.39 445	0.39 451	0.33 403	0.34 409

Wz-Net-LNSev	0.75 399	0.54 435	1.59 471	0.51 373	0.41 398	1.16 439	0.79 449	1.27 407	1.13 407	1.04 400	1.14 367	1.11 401	0.94 425	0.93 363	1.00 416	0.24 351	0.22 379	0.21 298	0.19 287	0.26 361	0.27 365

FINET	0.75 399	0.45 410	1.38 458	0.48 340	0.46 430	0.98 404	1.00 470	1.22 389	1.69 477	0.91 344	1.25 393	0.74 278	0.74 364	1.09 408	0.82 378	0.37 443	0.31 443	0.27 385	0.24 378	0.35 415	0.34 409

FAT-Stereo	0.75 399	0.34 357	0.81 375	0.51 373	0.38 382	0.78 351	0.63 415	1.39 439	1.32 446	1.05 405	1.40 424	1.58 462	1.14 449	0.92 359	0.91 397	0.29 399	0.28 428	0.28 396	0.23 364	0.28 378	0.41 437

S-Stereo	0.76 402	0.36 370	1.10 430	0.57 424	0.46 430	0.83 374	0.59 406	1.31 420	1.62 473	0.98 378	1.41 426	1.11 401	0.93 422	0.85 333	1.07 433	0.27 378	0.31 443	0.28 396	0.25 391	0.33 403	0.50 465

RYNet	0.76 402	0.37 372	0.74 356	0.54 411	0.67 470	1.35 453	0.68 423	1.28 412	1.21 429	1.10 423	0.90 257	1.31 424	0.94 425	1.01 395	1.30 448	0.22 315	0.16 288	0.27 385	0.23 364	0.43 441	0.45 452

LALA_ROB	0.76 402	0.46 415	0.86 394	0.55 417	0.41 398	1.00 407	0.93 465	1.25 400	1.13 407	1.23 442	1.15 370	1.55 459	0.80 388	1.11 411	0.96 408	0.33 422	0.23 388	0.35 429	0.30 420	0.35 415	0.32 398

PSMNet-RUCA	0.78 405	0.78 466	1.23 442	1.01 482	0.91 478	0.68 323	0.53 380	1.16 359	1.06 380	0.79 263	1.10 349	0.82 312	0.72 353	0.94 366	0.70 351	0.55 475	0.27 421	0.76 483	0.46 467	0.70 477	0.49 462

edge stereo	0.79 406	0.40 393	0.82 376	0.52 390	0.44 415	0.83 374	0.58 403	1.34 431	1.08 392	1.30 449	1.38 422	1.79 468	1.13 448	1.15 417	0.92 399	0.34 430	0.32 450	0.42 453	0.28 413	0.33 403	0.39 427

DGSMNet	0.80 407	0.58 447	1.42 462	0.61 439	0.65 467	0.94 394	0.75 443	1.35 432	1.16 415	0.88 321	1.26 397	1.00 365	0.75 367	1.07 404	0.89 387	0.36 439	0.31 443	0.41 452	0.40 455	0.60 473	0.59 477

RP	0.80 407	0.38 380	0.73 352	0.67 455	0.59 459	0.82 371	0.57 396	1.21 382	1.28 438	1.03 395	1.68 453	1.45 446	1.49 472	1.08 407	0.90 393	0.36 439	0.31 443	0.37 439	0.30 420	0.36 419	0.36 418

Wz-Net-MNSev	0.81 409	0.42 404	1.64 477	0.51 373	0.41 398	1.46 459	0.95 466	1.24 394	1.26 436	1.31 450	1.25 393	1.17 412	0.83 394	1.21 426	1.06 430	0.22 315	0.19 353	0.24 346	0.23 364	0.29 380	0.26 355

RGC	0.82 410	0.62 452	0.80 369	0.67 455	0.66 469	0.91 390	0.59 406	1.35 432	1.09 398	1.12 428	1.46 437	1.50 453	1.09 442	1.28 433	0.97 413	0.34 430	0.30 435	0.48 466	0.40 455	0.38 427	0.38 426

NCC-stereo	0.82 410	0.43 407	0.87 399	0.63 446	0.68 471	0.88 385	0.72 434	1.60 474	1.12 401	0.95 360	1.41 426	1.37 438	1.37 464	1.26 430	0.94 403	0.32 415	0.30 435	0.37 439	0.49 477	0.34 410	0.35 412

Nwc_Net	0.82 410	0.40 393	0.86 394	0.62 443	0.56 452	1.04 417	0.57 396	1.72 482	1.08 392	0.93 348	1.88 464	1.44 445	1.24 456	1.19 422	0.94 403	0.31 410	0.25 405	0.36 434	0.39 451	0.31 392	0.31 394

Abc-Net	0.82 410	0.43 407	0.87 399	0.63 446	0.68 471	0.88 385	0.72 434	1.60 474	1.12 401	0.95 360	1.41 426	1.37 438	1.37 464	1.26 430	0.94 403	0.32 415	0.30 435	0.37 439	0.49 477	0.34 410	0.35 412
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 410	0.77 464	0.95 413	0.68 459	0.43 410	1.15 437	1.06 473	1.19 373	1.20 426	1.03 395	1.02 314	1.10 399	0.89 414	1.20 425	0.78 366	0.49 466	0.39 468	0.58 477	0.39 451	0.69 476	0.49 462
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
stereogan	0.83 415	0.33 352	0.89 403	0.61 439	0.51 443	1.80 479	0.50 367	1.41 445	1.39 453	1.05 405	1.47 439	1.56 461	1.04 437	1.32 444	0.87 384	0.29 399	0.29 430	0.29 404	0.25 391	0.39 431	0.40 432

STTRV1_RVC	0.83 415	0.60 450	1.19 438	0.67 455	0.81 476	1.12 432	0.63 415	1.37 438	1.12 401	0.98 378	1.34 416	1.08 392	0.95 427	1.28 433	0.90 393	0.57 477	0.25 405	0.44 456	0.39 451	0.60 473	0.41 437

Anonymous_2	0.84 417	0.45 410	0.66 315	0.41 176	0.45 421	0.82 371	0.53 380	0.81 230	0.81 244	0.73 222	0.61 131	0.91 344	0.76 376	0.77 300	0.61 329	0.51 469	0.55 487	0.54 474	4.92 525	0.54 465	0.42 441

ccnet	0.84 417	0.59 449	0.86 394	0.56 420	0.60 462	1.11 430	0.72 434	1.44 452	0.97 347	1.15 431	1.44 433	1.28 420	0.95 427	1.01 395	1.33 451	0.49 466	0.43 478	0.50 471	0.47 470	0.52 463	0.48 461

psmorigin	0.84 417	0.53 428	2.21 489	0.50 361	0.41 398	0.86 382	0.57 396	1.08 331	0.90 304	1.50 458	1.42 430	1.50 453	1.09 442	1.29 435	1.03 422	0.32 415	0.33 455	0.27 385	0.27 407	0.34 410	0.45 452

ADCRef	0.84 417	0.46 415	1.60 474	0.52 390	0.45 421	1.08 424	0.52 376	1.13 352	1.03 370	1.22 440	1.43 432	0.87 326	0.93 422	0.91 357	3.35 496	0.19 258	0.16 288	0.23 332	0.23 364	0.23 327	0.22 308

CC-Net-ROB	0.84 417	1.01 483	0.93 407	0.60 434	0.45 421	1.25 447	0.71 429	1.20 379	1.05 376	0.84 285	1.24 392	0.90 338	0.78 382	1.14 414	0.70 351	0.48 465	0.34 458	1.71 497	0.38 449	0.78 480	0.40 432

GCST	0.85 422	1.25 491	0.80 369	1.58 497	1.03 490	1.04 417	0.24 46	0.81 230	0.81 244	0.99 384	0.67 151	0.78 297	0.35 139	0.98 384	0.38 195	0.97 491	0.65 491	1.20 492	0.81 495	0.93 485	0.72 481

aanetorigin	0.85 422	0.58 447	1.98 485	0.50 361	0.40 393	0.66 310	0.70 427	0.72 178	1.01 361	2.44 495	2.00 469	1.32 426	1.25 457	0.96 375	1.16 440	0.20 279	0.19 353	0.20 255	0.20 310	0.27 370	0.33 407

AF-Net	0.85 422	0.41 399	0.87 399	0.66 453	0.54 450	0.96 398	0.52 376	1.66 478	1.37 450	1.03 395	2.04 471	1.46 447	1.36 462	1.19 422	1.05 429	0.34 430	0.24 397	0.39 445	0.28 413	0.31 392	0.26 355

SQANet	0.87 425	0.76 463	0.76 361	1.16 489	0.99 486	1.10 426	0.51 370	1.12 345	0.85 270	0.93 348	1.05 330	1.03 373	0.76 376	1.07 404	0.70 351	0.79 484	0.25 405	1.04 490	0.36 444	1.56 493	0.70 480

CSAN	0.88 426	0.52 426	0.93 407	0.61 439	0.42 407	1.19 444	1.11 475	1.27 407	1.48 463	1.37 453	1.44 433	1.37 438	1.30 459	1.46 457	1.01 417	0.39 449	0.31 443	0.36 434	0.37 446	0.35 415	0.36 418

SDNR	0.89 427	0.39 385	1.66 480	0.42 208	0.39 390	3.35 506	0.32 156	0.95 281	1.05 376	1.05 405	2.12 472	0.62 207	0.71 342	1.40 447	0.78 366	0.53 471	0.56 488	0.36 434	0.27 407	0.46 448	0.50 465

test_for_model	0.90 428	3.60 523	0.42 110	2.47 512	2.11 512	0.39 155	0.28 91	0.46 34	0.48 108	0.76 239	0.32 36	0.30 25	0.28 76	0.35 18	0.27 61	0.69 482	0.12 137	0.13 22	0.09 5	3.76 522	0.74 482

PWC_ROB	0.92 429	0.57 444	1.64 477	0.53 399	0.33 348	0.93 392	0.39 265	1.42 450	1.51 465	1.66 468	2.57 483	1.18 413	1.11 444	1.50 459	1.54 463	0.26 368	0.18 335	0.28 396	0.20 310	0.30 388	0.32 398

UDG	0.93 430	1.03 484	0.75 359	1.00 481	0.97 484	1.02 413	0.57 396	1.18 369	1.01 361	0.93 348	1.02 314	1.32 426	1.03 435	0.88 343	0.92 399	0.55 475	0.33 455	1.82 499	0.41 460	1.20 491	0.74 482

RTSC	0.93 430	0.54 435	1.59 471	0.56 420	0.40 393	1.17 443	0.55 390	1.44 452	1.82 481	1.53 461	1.26 397	1.15 411	0.82 392	1.70 470	2.44 485	0.26 368	0.20 362	0.23 332	0.24 378	0.31 392	0.32 398

DeepPrunerF	0.93 430	0.55 441	3.88 500	0.70 465	0.81 476	0.72 335	0.74 441	1.28 412	1.97 484	0.95 360	1.02 314	0.87 326	0.85 401	1.16 418	1.07 433	0.35 436	0.29 430	0.43 454	0.40 455	0.31 392	0.33 407

PWCDC_ROB	0.93 430	0.54 435	0.97 418	0.78 474	0.41 398	1.03 415	0.42 308	1.39 439	2.34 493	1.04 400	3.73 502	0.80 308	1.12 446	1.29 435	1.04 427	0.37 443	0.22 379	0.24 346	0.20 310	0.36 419	0.31 394

FBW_ROB	0.94 434	0.54 435	1.03 425	0.56 420	0.42 407	1.16 439	0.76 444	1.56 468	1.41 454	1.38 455	1.33 412	1.47 449	1.07 440	2.94 502	1.14 439	0.26 368	0.32 450	0.45 458	0.30 420	0.34 410	0.30 386

G-Net	0.95 435	0.48 423	1.13 433	0.67 455	0.49 437	2.07 485	0.63 415	1.02 304	0.90 304	1.77 474	2.62 486	1.28 420	1.60 475	1.09 408	1.06 430	0.37 443	0.30 435	0.35 429	0.25 391	0.46 448	0.45 452

PASM	0.96 436	0.71 461	2.05 487	0.72 468	0.72 475	0.84 379	0.92 463	1.14 354	1.34 449	1.25 445	1.22 389	1.34 434	1.07 440	1.31 442	1.11 436	0.53 471	0.57 489	0.59 478	0.67 488	0.56 472	0.57 476

PDISCO_ROB	0.96 436	0.51 424	1.13 433	1.03 485	1.00 487	1.81 480	0.77 445	1.72 482	1.60 471	1.09 419	1.19 385	1.34 434	0.80 388	1.62 464	1.01 417	0.58 478	0.22 379	0.45 458	0.40 455	0.50 457	0.41 437

XQC	0.97 438	0.70 458	1.54 469	0.70 465	0.55 451	1.48 461	0.81 451	1.41 445	1.57 468	1.21 436	1.12 356	1.33 431	1.04 437	1.55 461	2.00 476	0.39 449	0.25 405	0.37 439	0.32 432	0.55 467	0.49 462

MDST_ROB	0.97 438	0.29 317	1.02 424	0.64 449	0.43 410	2.64 493	0.82 453	1.68 480	1.18 422	2.89 500	1.82 461	0.97 356	0.75 367	1.83 477	0.89 387	0.26 368	0.22 379	0.32 421	0.28 413	0.26 361	0.26 355

anonymity	0.98 440	0.89 475	1.06 428	0.93 479	1.04 492	0.97 399	0.82 453	1.33 429	0.93 322	1.08 415	0.98 296	1.02 371	0.95 427	1.02 398	0.93 401	0.96 490	0.96 512	0.90 487	0.91 498	0.92 484	0.95 490

SHD	0.98 440	0.54 435	1.30 451	0.63 446	0.50 441	1.14 435	0.50 367	1.80 486	2.20 488	1.66 468	1.39 423	1.47 449	1.21 453	1.40 447	1.80 469	0.32 415	0.27 421	0.32 421	0.34 440	0.41 435	0.44 450

Wz-Net-SNSev	0.99 442	0.80 467	3.00 494	0.57 424	0.46 430	0.94 394	1.22 485	1.40 443	1.28 438	1.04 400	1.33 412	1.46 447	0.90 417	2.06 484	1.65 466	0.26 368	0.24 397	0.25 359	0.26 401	0.33 403	0.30 386

SuperB	1.00 443	0.41 399	4.03 503	0.45 287	0.32 336	0.99 406	0.49 361	1.09 334	2.09 487	1.10 423	1.10 349	0.74 278	0.83 394	1.13 412	1.75 468	0.20 279	0.15 262	0.17 141	0.15 148	2.50 511	0.27 365

Consistency-Raft	1.01 444	0.82 468	1.27 447	0.85 476	0.97 484	0.81 368	0.83 455	1.35 432	1.61 472	1.06 413	1.66 452	1.11 401	0.93 422	0.93 363	1.11 436	0.65 480	0.75 498	0.79 484	0.91 498	1.09 490	0.79 485

SGM_RVC	1.04 445	0.30 332	0.47 167	0.41 176	0.23 88	1.73 478	0.77 445	1.63 476	1.30 444	2.39 493	1.99 468	2.64 487	1.78 483	2.22 490	1.40 453	0.28 389	0.27 421	0.27 385	0.25 391	0.25 351	0.25 351
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 446	0.23 184	0.51 209	0.37 70	0.22 61	0.71 331	0.39 265	1.31 420	0.92 316	0.87 311	1.08 347	0.70 251	0.64 303	0.75 283	11.43 520	0.19 258	0.16 288	0.18 185	0.17 228	0.18 218	0.19 241

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 446	0.61 451	1.82 482	0.69 462	0.51 443	2.62 492	1.69 504	1.28 412	1.44 458	1.39 456	1.56 446	1.34 434	0.91 418	1.68 469	0.95 406	0.38 448	0.39 468	0.46 461	0.61 487	0.41 435	0.43 446

xxxx	1.07 448	0.23 184	0.53 238	0.38 88	0.22 61	0.83 374	0.36 218	1.41 445	0.95 335	0.75 233	0.99 304	0.97 356	0.64 303	0.70 258	11.37 519	0.20 279	0.17 320	0.18 185	0.17 228	0.19 253	0.20 272

DPSNet	1.08 449	0.44 409	2.64 493	0.54 411	0.42 407	1.59 468	1.25 486	2.39 497	1.50 464	1.13 429	1.12 356	1.51 455	2.19 496	1.44 454	1.51 462	0.35 436	0.25 405	0.25 359	0.21 329	0.49 455	0.39 427

otaku	1.10 450	0.96 478	0.96 414	1.37 495	1.06 493	1.65 472	0.72 434	1.46 455	1.19 423	1.10 423	1.32 411	1.32 426	0.95 427	1.29 435	0.81 377	0.89 489	0.46 482	1.24 493	0.50 479	1.86 496	0.89 487

DDUNet	1.10 450	2.58 518	0.83 380	1.21 491	1.27 496	1.02 413	0.69 426	1.17 367	0.95 335	0.98 378	1.26 397	1.28 420	0.84 397	0.97 382	0.79 373	0.85 487	0.40 471	2.00 502	0.60 486	1.34 492	0.94 488

ADCL	1.10 450	0.42 404	1.57 470	0.51 373	0.41 398	1.71 477	0.92 463	1.36 436	1.45 459	1.33 451	1.56 446	1.22 418	1.26 458	1.45 455	5.27 508	0.22 315	0.19 353	0.25 359	0.25 391	0.29 380	0.29 381

ADCPNet	1.11 453	0.53 428	3.26 498	0.55 417	0.44 415	1.47 460	0.83 455	1.21 382	1.17 418	1.26 447	1.42 430	1.67 465	1.12 446	1.48 458	3.86 502	0.30 406	0.29 430	0.30 414	0.32 432	0.37 425	0.37 424

MFN_U_SF_RVC	1.14 454	0.63 453	2.33 490	0.69 462	0.46 430	2.04 484	0.70 427	1.90 488	1.37 450	1.62 464	1.56 446	1.94 474	1.36 462	1.73 472	1.90 471	0.41 454	0.38 464	0.45 458	0.48 474	0.45 445	0.47 458

Ntro	1.15 455	1.00 482	1.00 420	1.49 496	1.20 495	1.69 476	0.81 451	1.39 439	1.25 432	1.01 387	1.28 402	1.31 424	1.00 432	1.31 442	0.89 387	1.10 497	0.43 478	1.36 494	0.51 480	1.95 498	0.99 494

SAMSARA	1.15 455	0.69 457	1.44 464	1.09 488	0.93 480	2.10 486	1.87 511	1.64 477	1.47 462	1.64 466	1.21 387	2.06 477	1.14 449	1.61 463	1.50 461	0.39 449	0.45 480	0.36 434	0.38 449	0.50 457	0.51 469

SANet	1.15 455	0.45 410	1.40 460	0.50 361	0.32 336	1.54 467	1.21 483	1.49 457	3.35 506	1.61 463	2.41 479	2.32 484	1.80 484	1.57 462	1.27 447	0.28 389	0.25 405	0.26 377	0.24 378	0.36 419	0.32 398

test_sample9	1.17 458	0.37 372	0.83 380	0.39 112	0.31 311	0.72 335	0.49 361	1.11 340	0.92 316	0.93 348	0.89 251	0.86 320	0.71 342	1.29 435	2.03 477	0.42 456	9.50 531	0.40 448	0.41 460	0.36 419	0.35 412

MFMNet_re	1.17 458	0.99 480	1.31 452	1.02 484	0.95 482	1.32 451	1.32 489	1.44 452	1.58 470	1.72 473	1.70 456	1.21 415	1.57 474	1.16 418	1.04 427	0.88 488	0.76 500	0.79 484	0.75 492	0.90 483	0.94 488

ADCP+	1.18 460	0.37 372	3.09 495	0.50 361	0.52 445	1.48 461	0.61 410	1.32 426	1.07 388	1.21 436	1.16 375	1.08 392	1.11 444	1.63 465	7.17 513	0.20 279	0.16 288	0.24 346	0.22 351	0.29 380	0.22 308

ADCMid	1.22 461	0.57 444	3.17 497	0.54 411	0.44 415	1.07 423	0.77 445	1.31 420	1.13 407	2.14 488	1.48 440	1.49 452	1.47 471	1.65 467	5.30 509	0.26 368	0.24 397	0.29 404	0.32 432	0.38 427	0.36 418

WCMA_ROB	1.22 461	0.39 385	0.93 407	0.51 373	0.45 421	1.44 458	0.79 449	1.20 379	1.30 444	2.99 506	3.94 506	3.30 499	2.17 495	1.42 451	1.31 449	0.46 460	0.35 460	0.35 429	0.37 446	0.41 435	0.42 441

Wz-Net-TNSev	1.23 463	1.24 489	5.25 508	0.51 373	0.43 410	1.49 464	1.09 474	1.58 471	1.42 456	1.25 445	1.26 397	1.58 462	1.52 473	1.97 481	1.95 472	0.33 422	0.32 450	0.26 377	0.30 420	0.41 435	0.43 446

222	1.25 464	0.23 184	0.53 238	0.38 88	0.23 88	0.78 351	0.37 231	1.41 445	0.93 322	0.97 375	1.13 363	0.74 278	0.71 342	0.74 276	14.86 523	0.20 279	0.16 288	0.17 141	0.16 176	0.18 218	0.20 272

MSMD_ROB	1.25 464	0.51 424	0.64 308	0.60 434	0.50 441	1.66 473	0.67 420	1.26 402	1.26 436	2.64 497	3.82 503	3.06 494	3.20 508	1.45 455	0.91 397	0.46 460	0.41 473	0.49 469	0.51 480	0.47 450	0.45 452

AnyNet_C32	1.27 466	0.72 462	3.33 499	0.59 432	0.56 452	1.51 465	1.53 497	1.27 407	1.28 438	1.52 460	1.48 440	1.38 442	1.23 455	1.64 466	5.26 507	0.30 406	0.29 430	0.29 404	0.34 440	0.38 427	0.44 450

pmcnn	1.27 466	0.31 341	1.14 435	0.41 176	0.23 88	0.97 399	0.71 429	1.23 393	1.32 446	1.83 477	2.34 476	11.25 524	0.89 414	1.04 402	0.96 408	0.15 107	0.12 137	0.12 3	0.10 23	0.15 116	0.16 163

WZ-Net	1.29 468	0.64 454	5.42 509	0.64 449	0.52 445	1.37 454	1.29 488	1.41 445	1.77 480	1.56 462	1.69 455	1.74 466	1.41 466	2.50 497	2.16 482	0.28 389	0.21 370	0.23 332	0.25 391	0.39 431	0.41 437

SPS-STEREO	1.29 468	0.94 477	1.10 430	1.05 487	1.03 490	1.48 461	0.91 461	1.57 470	1.24 430	2.13 485	1.90 465	1.94 474	1.46 469	1.77 473	1.64 465	0.97 491	0.94 511	0.90 487	0.89 497	0.96 487	0.97 492
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 470	0.96 478	1.33 454	0.90 478	0.92 479	1.15 437	1.05 472	1.49 457	1.62 473	1.63 465	2.51 481	2.31 482	1.62 476	2.16 489	1.42 454	0.81 486	0.73 494	0.79 484	1.02 502	0.73 478	0.97 492
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	1.34 471	0.70 458	1.42 462	0.78 474	0.65 467	1.68 475	0.91 461	2.12 493	3.01 501	2.25 490	2.35 478	1.90 472	1.99 490	1.98 482	2.14 480	0.40 453	0.38 464	0.49 469	0.37 446	0.51 460	0.67 479

test_sample8	1.36 472	0.37 372	0.83 380	0.39 112	0.31 311	0.72 335	0.49 361	1.19 373	0.79 227	1.51 459	0.96 284	3.29 498	1.64 477	1.29 435	2.03 477	0.42 456	9.50 531	0.40 448	0.41 460	0.36 419	0.35 412

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 473	0.91 476	2.11 488	0.89 477	0.57 457	4.27 512	1.79 508	1.55 464	2.00 486	1.64 466	1.85 463	1.83 469	1.44 468	1.89 480	1.49 460	0.49 466	0.40 471	0.56 475	0.58 484	0.75 479	0.52 471

MeshStereo	1.38 473	0.45 410	0.58 279	0.45 287	0.35 366	1.63 471	0.60 408	2.07 490	1.43 457	4.49 515	3.32 498	4.67 506	2.08 492	2.08 486	1.32 450	0.36 439	0.36 462	0.37 439	0.32 432	0.32 398	0.34 409
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
AAGNet	1.40 475	0.20 96	0.52 230	0.45 287	0.26 194	0.29 66	0.29 103	0.67 133	0.71 187	0.97 375	0.86 237	0.66 237	0.60 279	0.66 224	19.98 527	0.17 188	0.11 71	0.19 218	0.15 148	0.20 270	0.13 67

RainbowNet	1.42 476	1.53 499	1.31 452	1.93 503	1.46 497	1.52 466	1.03 471	1.67 479	1.55 466	1.23 442	1.59 449	1.54 458	1.21 453	1.40 447	1.03 422	1.70 504	0.70 493	1.82 499	0.80 494	2.11 502	1.22 500

ACVNet-4b	1.43 477	1.34 493	1.28 448	1.95 504	1.60 499	1.93 483	0.77 445	1.59 472	1.64 475	1.05 405	1.60 450	2.10 479	0.92 420	1.79 475	0.84 380	1.76 506	0.35 460	2.03 505	0.67 488	2.16 503	1.18 499

FCDSN-DC	1.43 477	0.57 444	0.69 336	0.74 470	0.59 459	1.42 457	0.65 419	1.40 443	1.41 454	3.31 510	4.42 512	4.57 505	3.01 506	1.70 470	1.19 443	0.46 460	0.42 475	0.48 466	0.47 470	0.51 460	0.51 469
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 479	0.82 468	6.28 511	0.48 340	0.40 393	0.73 339	0.83 455	0.95 281	2.77 499	3.48 512	1.95 466	1.64 464	2.12 493	1.42 451	3.84 501	0.21 295	0.19 353	0.21 298	0.21 329	0.43 441	0.42 441

SGM+DAISY	1.52 480	0.99 480	1.61 475	1.01 482	1.02 489	1.86 482	1.19 482	1.49 457	1.38 452	2.96 504	3.00 493	2.79 490	1.94 486	1.88 478	1.62 464	0.98 493	0.97 513	0.91 489	0.91 498	0.94 486	0.99 494

ACVNet_1	1.55 481	1.36 494	1.35 456	1.96 505	1.63 500	1.83 481	0.96 468	2.09 491	1.85 482	1.43 457	1.54 444	2.31 482	1.68 480	1.42 451	1.18 441	1.76 506	0.51 486	2.05 507	0.59 485	2.24 506	1.30 504

ADCS	1.60 482	0.70 458	4.02 502	0.61 439	0.53 447	1.31 450	1.11 475	1.71 481	1.86 483	1.97 483	1.68 453	1.51 455	1.46 469	2.07 485	9.20 516	0.34 430	0.32 450	0.33 426	0.36 444	0.45 445	0.46 456

AnyNet_C01	1.63 483	1.16 487	7.38 512	0.65 451	0.56 452	2.25 488	1.53 497	1.53 462	1.46 461	1.71 472	1.95 466	1.83 469	1.41 466	2.48 495	4.42 505	0.33 422	0.32 450	0.32 421	0.34 440	0.45 445	0.50 465

DispFullNet	1.64 484	2.64 519	3.14 496	2.57 513	1.78 505	1.32 451	0.55 390	1.42 450	1.45 459	1.89 479	1.48 440	1.55 459	2.35 498	2.08 486	1.12 438	0.60 479	0.19 353	2.33 510	0.73 491	2.35 507	1.30 504

FC-DCNN	1.67 485	0.53 428	0.68 327	0.62 443	0.49 437	1.62 470	0.71 429	1.77 485	1.55 466	4.73 518	4.66 514	5.82 514	3.94 512	2.13 488	1.42 454	0.47 463	0.42 475	0.47 462	0.46 467	0.48 451	0.47 458

FC-DCNN v2	1.74 486	0.53 428	0.68 327	0.62 443	0.49 437	1.67 474	0.71 429	1.85 487	1.57 468	4.84 519	5.01 516	6.42 518	3.92 511	2.24 491	1.43 456	0.47 463	0.42 475	0.47 462	0.46 467	0.48 451	0.47 458

ACVNet_2	1.74 486	1.30 492	1.62 476	1.81 500	1.63 500	2.28 489	1.34 491	2.35 496	2.64 497	1.82 476	2.55 482	2.99 492	1.71 481	1.67 468	1.20 444	1.48 501	0.59 490	1.81 498	0.71 490	2.09 501	1.29 503

ELAS_RVC	1.76 488	0.64 454	1.20 439	0.74 470	0.59 459	2.18 487	2.53 516	2.10 492	2.85 500	3.46 511	3.41 501	3.12 495	4.11 513	2.69 500	2.53 490	0.54 474	0.47 483	0.51 473	0.48 474	0.55 467	0.55 474
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 489	0.64 454	1.10 430	0.72 468	0.58 458	3.37 507	1.76 506	2.54 498	2.57 495	3.77 513	3.96 507	2.83 491	3.44 509	2.34 494	2.73 492	0.53 471	0.47 483	0.50 471	0.48 474	0.55 467	0.55 474
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 490	1.24 489	1.52 466	1.28 493	1.06 493	2.92 502	1.64 502	3.32 505	3.05 504	2.28 491	3.32 498	3.19 497	2.38 499	3.39 504	2.49 489	1.02 494	0.92 507	1.06 491	1.04 504	1.05 489	0.99 494

IMH-64-1	1.96 490	1.64 504	1.26 444	2.26 509	1.91 508	2.30 490	1.35 492	2.99 501	2.29 489	1.70 470	2.79 490	2.47 485	1.66 478	2.33 492	1.95 472	2.07 509	0.74 496	2.44 511	1.04 504	2.40 508	1.59 510

IMH-64	1.96 490	1.64 504	1.26 444	2.26 509	1.91 508	2.30 490	1.35 492	2.99 501	2.29 489	1.70 470	2.79 490	2.47 485	1.66 478	2.33 492	1.95 472	2.07 509	0.74 496	2.44 511	1.04 504	2.40 508	1.59 510

RTS	2.03 493	1.03 484	11.50 518	0.68 459	0.63 465	2.71 494	1.56 499	1.55 464	2.32 491	1.93 480	2.57 483	1.32 426	1.32 460	5.20 514	4.30 503	0.31 410	0.23 388	0.29 404	0.30 420	0.41 435	0.40 432

RTSA	2.03 493	1.03 484	11.50 518	0.68 459	0.63 465	2.71 494	1.56 499	1.55 464	2.32 491	1.93 480	2.57 483	1.32 426	1.32 460	5.20 514	4.30 503	0.31 410	0.23 388	0.29 404	0.30 420	0.41 435	0.40 432

PWCK	2.06 495	1.75 507	4.11 504	1.69 498	0.93 480	3.13 505	2.86 518	2.18 494	2.41 494	2.38 492	2.33 475	2.22 480	1.85 485	3.52 506	2.20 483	1.65 503	0.73 494	1.52 496	0.83 496	1.81 494	1.02 497

Dean	2.07 496	1.39 495	1.69 481	2.17 507	1.83 507	2.75 497	1.28 487	3.49 509	3.80 510	2.13 485	3.30 497	3.18 496	1.98 489	1.78 474	1.72 467	1.73 505	0.79 504	1.99 501	0.91 498	2.17 504	1.34 507

WAO-6	2.11 497	1.52 498	1.25 443	1.73 499	1.69 504	2.72 496	1.62 501	3.15 503	3.64 507	2.01 484	3.28 496	3.52 503	2.20 497	2.59 498	2.48 488	1.31 500	0.92 507	2.04 506	1.22 513	1.89 497	1.35 508

IMH	2.15 498	1.66 506	1.29 449	2.25 508	1.92 510	2.87 500	1.33 490	3.25 504	3.04 503	1.87 478	3.33 500	3.00 493	2.03 491	2.80 501	1.95 472	2.09 511	0.78 501	2.45 513	1.05 507	2.44 510	1.62 512

LVE	2.20 499	1.47 497	1.44 464	2.06 506	1.80 506	2.79 499	1.77 507	2.96 500	3.94 512	1.95 482	4.29 511	3.47 502	1.97 487	2.48 495	1.85 470	2.06 508	0.88 505	2.06 508	1.13 509	2.17 504	1.53 509

MADNet+	2.28 500	2.56 516	10.82 516	1.25 492	0.96 483	2.77 498	1.44 496	2.34 495	1.76 479	1.36 452	1.78 460	1.84 471	1.74 482	6.33 518	4.57 506	0.67 481	0.66 492	0.59 478	0.54 483	0.84 481	0.81 486

KSHMR	2.64 501	1.96 510	1.86 484	2.69 517	2.44 515	2.88 501	2.04 512	3.46 508	6.31 516	2.51 496	3.27 495	3.39 501	1.97 487	2.59 498	2.08 479	2.48 516	1.41 517	2.80 520	1.51 516	2.98 516	2.09 515

notaker	2.87 502	2.31 514	2.01 486	3.03 519	2.60 520	2.94 503	1.82 509	3.43 507	3.06 505	2.89 500	4.21 510	6.15 517	2.71 501	3.42 505	2.90 493	2.67 519	1.18 515	3.00 521	1.67 517	3.13 517	2.26 517

WAO-8	3.00 503	1.60 501	1.52 466	1.82 501	1.65 502	5.57 514	1.35 492	4.65 517	12.37 522	2.89 500	4.04 508	4.89 509	2.78 502	3.73 508	2.44 485	1.29 498	0.93 509	2.00 502	1.16 511	2.02 499	1.23 501

Venus	3.00 503	1.60 501	1.52 466	1.82 501	1.65 502	5.57 514	1.35 492	4.65 517	12.37 522	2.89 500	4.04 508	4.89 509	2.78 502	3.73 508	2.44 485	1.29 498	0.93 509	2.00 502	1.16 511	2.02 499	1.23 501

JetBlue	3.02 505	1.39 495	7.91 513	1.17 490	1.49 498	8.53 518	7.94 521	2.82 499	1.98 485	2.15 489	2.69 488	3.32 500	3.01 506	6.66 519	3.81 500	0.79 484	0.78 501	0.75 482	0.76 493	1.04 488	1.33 506

ktn	3.02 505	2.27 513	1.85 483	2.89 518	2.54 519	3.72 508	2.14 513	3.79 512	5.33 514	2.82 499	5.09 517	5.95 515	2.54 500	3.34 503	2.58 491	2.65 518	1.44 518	2.78 519	2.03 519	2.61 513	2.10 516

U	3.17 507	0.17 24	0.35 42	0.41 176	0.71 473	57.93 541	0.20 6	0.43 22	0.39 54	0.26 17	0.23 7	0.23 10	0.22 28	0.26 1	0.22 5	0.16 150	0.10 18	0.74 481	0.13 96	0.13 35	0.11 9

TorneroNet-64	3.54 508	1.89 508	1.59 471	2.62 516	2.29 513	6.88 517	1.72 505	4.72 519	11.88 520	2.43 494	5.46 520	8.16 520	2.80 504	4.13 512	3.03 494	2.25 514	0.75 498	2.57 515	1.09 508	2.65 514	1.84 514

UNDER WATER	3.63 509	2.12 512	4.11 504	3.17 520	2.51 517	3.77 510	2.45 515	3.53 510	13.66 525	2.98 505	2.92 492	5.75 513	4.13 514	3.85 510	3.75 499	2.84 520	1.11 514	2.71 518	1.41 514	3.26 519	2.50 519

UNDER WATER-64	3.72 510	2.07 511	4.57 506	3.30 522	2.52 518	5.61 516	2.63 517	3.67 511	12.27 521	3.09 507	2.66 487	5.99 516	4.74 516	3.93 511	3.57 497	2.54 517	1.24 516	2.65 516	1.48 515	3.21 518	2.62 520

MADNet++	4.18 511	2.72 521	4.00 501	3.80 524	3.44 523	4.72 513	4.05 520	4.01 513	3.74 508	4.52 516	5.14 518	4.20 504	4.89 517	7.04 521	6.39 510	3.79 521	3.70 524	3.27 523	2.70 522	3.68 521	3.74 524

TorneroNet	4.49 512	1.92 509	1.65 479	2.60 515	2.29 513	14.95 526	1.86 510	4.86 520	19.56 536	3.10 508	7.52 523	7.00 519	2.90 505	4.48 513	3.66 498	2.24 513	0.78 501	2.68 517	1.14 510	2.79 515	1.80 513

MANE	4.73 513	0.54 435	0.77 364	0.69 462	0.60 462	10.35 520	1.67 503	8.68 523	12.66 524	6.90 523	9.43 524	11.59 525	10.59 521	8.26 523	8.41 514	0.51 469	0.45 480	0.48 466	1.02 502	0.50 457	0.50 465

SGM-ForestM	4.73 513	0.34 357	1.05 427	0.46 312	0.28 252	10.26 519	3.48 519	4.52 515	5.16 513	8.68 525	7.48 522	18.87 532	10.80 522	11.26 526	10.01 518	0.32 415	0.34 458	0.32 421	0.32 432	0.29 380	0.30 386

LSM	4.83 515	0.83 471	11.23 517	0.76 473	56.73 538	1.10 426	1.18 481	1.35 432	1.70 478	2.13 485	2.34 476	1.34 434	1.19 452	1.52 460	1.23 445	0.34 430	0.50 485	0.39 445	0.47 470	0.51 460	9.82 527

LE_ROB	4.86 516	0.27 287	9.43 514	0.45 287	0.24 128	1.61 469	0.96 468	2.05 489	17.75 532	16.36 534	4.84 515	5.17 511	19.48 533	2.05 483	15.49 524	0.17 188	0.15 262	0.16 104	0.16 176	0.20 270	0.19 241

DPSimNet_ROB	5.19 517	2.71 520	18.56 523	2.59 514	2.49 516	4.25 511	10.93 523	3.33 506	3.93 511	5.02 520	4.52 513	5.74 512	10.18 519	5.44 516	8.79 515	2.40 515	2.47 521	2.48 514	2.54 520	2.56 512	2.87 521

JetRed	5.38 518	6.17 524	12.68 521	2.38 511	2.85 521	12.60 524	11.17 524	4.60 516	3.74 508	3.87 514	3.85 504	4.83 507	4.13 514	6.81 520	12.18 521	2.18 512	2.95 523	2.19 509	1.98 518	3.49 520	3.01 522

tt	6.21 519	0.22 155	5.88 510	3.55 523	2.07 511	11.25 523	19.19 526	11.84 527	5.47 515	2.71 498	2.18 473	4.87 508	6.25 518	3.71 507	7.09 512	8.31 528	11.17 533	4.91 525	5.39 527	5.72 524	2.42 518

coex-ft	6.50 520	1.57 500	87.99 541	0.49 350	0.38 382	1.41 456	1.21 483	1.21 382	7.96 518	12.14 526	2.78 489	2.74 488	3.83 510	1.30 441	3.19 495	0.24 351	0.23 388	0.27 385	0.24 378	0.48 451	0.40 432

HanzoNet	6.97 521	2.57 517	4.66 507	3.29 521	2.96 522	3.75 509	2.35 514	5.08 521	7.11 517	14.46 533	13.06 525	17.69 530	22.95 535	13.72 528	6.61 511	4.36 522	1.96 520	3.14 522	2.59 521	3.88 523	3.19 523

TCMNet-wrong-test	9.08 522	10.58 528	9.58 515	19.64 529	17.64 528	12.69 525	8.93 522	13.77 530	2.58 496	4.67 517	5.19 519	14.57 526	11.02 523	7.21 522	9.81 517	5.58 527	0.89 506	3.76 524	3.10 523	10.41 528	10.02 528

EDNetEfficientorigin	9.96 523	1.17 488	175.17 542	0.49 350	0.37 376	1.13 434	0.74 441	1.27 407	2.70 498	3.16 509	2.49 480	2.28 481	2.15 494	1.88 478	2.27 484	0.21 295	0.19 353	0.25 359	0.20 310	0.54 465	0.53 473

ASD4	10.37 524	9.12 527	17.90 522	7.49 526	10.02 524	16.90 527	28.93 530	11.05 526	8.53 519	7.42 524	7.41 521	8.91 521	10.32 520	11.44 527	20.38 528	4.52 523	4.58 525	5.68 528	5.04 526	5.72 524	6.02 526

DGTPSM_ROB	12.12 525	8.03 525	21.12 524	8.97 527	16.81 526	10.68 521	30.77 531	9.14 524	15.23 527	6.55 521	15.49 532	9.02 522	15.13 525	9.26 524	21.71 529	4.58 524	8.60 526	5.07 526	9.26 528	5.88 526	11.06 529

DPSMNet_ROB	12.13 526	8.03 525	21.13 525	9.02 528	16.82 527	10.68 521	30.78 532	9.15 525	15.24 528	6.56 522	15.50 533	9.02 522	15.13 525	9.28 525	21.71 529	4.59 525	8.60 526	5.08 527	9.26 528	5.89 527	11.06 529

BEATNet-Init1	15.65 527	1.62 503	54.26 540	0.75 472	0.56 452	37.03 537	13.39 525	13.20 528	14.59 526	29.41 539	29.29 538	47.69 542	21.87 534	26.91 537	19.58 526	0.43 459	0.39 468	0.47 462	0.47 470	0.52 463	0.52 471

DPSM_ROB	17.80 528	18.60 530	24.24 531	20.89 531	19.49 529	25.83 530	36.10 534	21.62 536	16.41 530	13.46 528	14.26 530	19.11 533	16.15 528	20.74 530	25.59 532	9.37 530	9.23 529	9.47 530	9.81 530	13.47 529	12.09 532

DPSM	17.80 528	18.60 530	24.24 531	20.89 531	19.49 529	25.83 530	36.10 534	21.62 536	16.41 530	13.46 528	14.26 530	19.11 533	16.15 528	20.74 530	25.59 532	9.37 530	9.23 529	9.47 530	9.81 530	13.47 529	12.09 532

DLNR_Zeroshot_test	20.12 530	36.36 537	38.38 534	170.13 543	62.28 539	0.22 8	0.20 6	13.43 529	0.40 66	0.45 94	0.66 144	0.42 100	0.21 20	0.64 204	0.32 129	5.57 526	0.10 18	0.15 80	0.11 42	72.31 542	0.13 67

LRCNet_RVC	21.27 531	31.14 536	21.46 526	28.97 534	23.77 532	3.11 504	0.62 412	20.94 534	1.64 475	25.57 535	28.13 534	21.96 535	14.74 524	21.99 536	16.44 525	29.16 540	14.92 534	33.57 536	31.28 536	29.67 538	26.33 536

HaxPig	31.93 532	37.19 538	34.22 533	24.41 533	24.94 533	18.53 528	20.18 527	21.15 535	28.84 538	35.74 540	38.86 539	26.18 536	28.75 537	33.85 538	34.15 537	35.89 541	38.80 541	37.79 537	40.52 537	39.33 539	39.33 541

Anonymous_1	33.12 533	18.23 529	23.86 527	20.53 530	21.18 531	25.45 529	35.84 533	22.44 538	15.68 529	13.41 527	13.70 529	18.00 531	15.15 527	20.31 529	24.47 531	14.56 535	8.84 528	66.24 540	117.79 540	155.41 543	11.40 531

CasAABBNet	35.77 534	37.38 539	48.59 538	42.20 537	39.23 536	51.95 538	72.92 541	43.36 541	33.03 541	26.93 536	28.31 535	38.43 539	32.32 538	41.58 541	51.50 541	18.71 537	18.58 536	19.11 533	19.75 534	27.11 532	24.33 534

Selective-RAFT-Error	35.87 535	37.42 540	48.73 539	42.24 538	39.28 537	52.00 539	72.87 540	43.41 542	32.95 540	26.97 537	28.72 536	38.71 541	33.15 540	41.59 542	51.42 540	18.77 538	18.60 537	19.14 534	19.78 535	27.19 533	24.42 535

xxxxx1	36.77 536	19.69 532	24.00 528	62.46 540	66.77 540	27.30 533	39.89 536	20.40 531	18.80 533	14.18 530	13.11 526	17.29 527	17.30 530	21.62 533	27.81 534	13.61 532	18.98 538	111.36 541	133.25 541	28.84 535	38.64 538

tt_ll	36.77 536	19.69 532	24.00 528	62.46 540	66.77 540	27.30 533	39.89 536	20.40 531	18.80 533	14.18 530	13.11 526	17.29 527	17.30 530	21.62 533	27.81 534	13.61 532	18.98 538	111.36 541	133.25 541	28.84 535	38.64 538

ff	36.77 536	19.69 532	24.00 528	62.46 540	66.77 540	27.30 533	39.89 536	20.40 531	18.80 533	14.18 530	13.11 526	17.29 527	17.30 530	21.62 533	27.81 534	13.61 532	18.98 538	111.36 541	133.25 541	28.84 535	38.64 538

MEDIAN_ROB	37.35 539	40.72 543	40.37 536	32.26 535	31.80 534	27.29 532	25.02 528	29.47 539	33.43 542	41.99 542	41.60 541	33.48 537	34.37 541	39.66 540	36.94 538	43.49 543	43.96 543	44.07 539	43.35 539	41.32 541	42.43 543

AVERAGE_ROB	37.53 540	40.05 542	40.01 535	34.74 536	33.76 535	28.46 536	25.14 529	32.31 540	34.08 543	41.20 541	40.52 540	34.51 538	34.78 542	39.11 539	37.48 539	42.68 542	43.32 542	43.80 538	42.99 538	40.42 540	41.31 542

LSM0	38.96 541	37.52 541	48.37 537	43.79 539	91.31 543	52.31 540	72.38 539	43.71 543	32.75 539	27.16 538	28.73 537	38.51 540	32.63 539	41.75 543	51.59 542	18.85 539	18.43 535	19.09 532	19.60 533	27.21 534	33.44 537

PML	40.49 542	30.31 535	12.46 520	7.19 525	14.30 525	91.44 542	212.44 543	7.73 522	23.24 537	74.44 543	185.05 543	49.81 543	25.78 536	21.34 532	12.84 522	8.71 529	2.93 522	8.43 529	3.24 524	13.77 531	4.45 525

test_example2	176.82 543	204.75 544	198.54 543	188.58 544	191.23 544	151.28 543	169.77 542	97.63 544	125.81 544	179.94 544	183.74 542	158.20 544	139.14 543	192.16 544	198.12 543	203.48 544	236.37 544	163.71 544	173.22 544	217.79 544	162.95 544

ccccc	428.22 544	430.66 545	522.50 544	506.24 545	500.20 545	349.93 544	338.04 544	384.19 545	297.84 545	330.97 545	382.26 544	370.48 545	442.91 544	498.75 545	555.79 544	557.84 545	430.47 545	334.14 545	290.91 545	547.74 545	492.55 545

FADE		2.54 515		1.04 486	1.00 487			4.03 514	3.02 502	1.77 474		2.74 488		6.31 517		14.64 536	1.73 519	21.24 535	14.41 532	0.63 475	0.65 478

Low-res two-view benchmark