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

LGtest1	0.10 1	0.09 14	0.19 3	0.18 15	0.09 10	0.13 10	0.09 2	0.17 4	0.13 6	0.10 7	0.08 6	0.09 4	0.09 16	0.16 8	0.12 9	0.08 145	0.06 48	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.08 60

LG-Stereo_L2	0.11 2	0.09 14	0.22 8	0.18 15	0.10 32	0.12 6	0.13 19	0.18 7	0.14 9	0.10 7	0.07 3	0.08 1	0.08 5	0.17 19	0.11 1	0.06 2	0.08 174	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.07 19

LG-Stereo_L1	0.11 2	0.09 14	0.22 8	0.18 15	0.10 32	0.12 6	0.13 19	0.18 7	0.12 2	0.09 1	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 28	0.11 1	0.06 2	0.10 246	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.07 19

MLG-Stereo_test3	0.11 2	0.08 2	0.22 8	0.19 35	0.10 32	0.16 29	0.11 8	0.18 7	0.13 6	0.11 9	0.07 3	0.10 8	0.08 5	0.14 2	0.12 9	0.07 39	0.09 214	0.06 2	0.04 1	0.06 12	0.08 60

MLG-Stereo_test1	0.11 2	0.09 14	0.26 18	0.18 15	0.11 47	0.15 17	0.11 8	0.17 4	0.11 1	0.09 1	0.06 1	0.10 8	0.07 2	0.17 19	0.12 9	0.06 2	0.15 355	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.07 19

MLG-Stereo	0.11 2	0.08 2	0.26 18	0.19 35	0.09 10	0.15 17	0.11 8	0.18 7	0.13 6	0.09 1	0.06 1	0.10 8	0.08 5	0.18 28	0.12 9	0.06 2	0.16 367	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.07 19

DEFOM-Stereo	0.11 2	0.10 31	0.21 6	0.18 15	0.09 10	0.21 127	0.14 37	0.14 2	0.17 11	0.11 9	0.10 11	0.09 4	0.08 5	0.21 62	0.12 9	0.06 2	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.06 6

MLG-Stereo_test2	0.12 8	0.09 14	0.29 32	0.21 101	0.12 80	0.16 29	0.11 8	0.17 4	0.12 2	0.11 9	0.08 6	0.11 18	0.06 1	0.16 8	0.11 1	0.08 145	0.13 309	0.06 2	0.04 1	0.06 12	0.09 96

LG-G_1	0.12 8	0.08 2	0.28 30	0.20 70	0.09 10	0.21 127	0.09 2	0.20 16	0.12 2	0.11 9	0.10 11	0.11 18	0.10 31	0.22 78	0.11 1	0.07 39	0.09 214	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.12 225

LG-G	0.12 8	0.08 2	0.28 30	0.20 70	0.09 10	0.21 127	0.09 2	0.20 16	0.12 2	0.11 9	0.10 11	0.11 18	0.10 31	0.22 78	0.11 1	0.07 39	0.09 214	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.12 225

SGD-Stereo	0.12 8	0.08 2	0.18 1	0.17 6	0.07 1	0.17 43	0.13 19	0.19 14	0.17 11	0.12 19	0.13 25	0.11 18	0.12 65	0.19 41	0.12 9	0.08 145	0.04 1	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.05 1

111111	0.13 12	0.08 2	0.20 4	0.20 70	0.13 127	0.13 10	0.10 5	0.23 26	0.17 11	0.11 9	0.13 25	0.12 26	0.08 5	0.19 41	0.12 9	0.07 39	0.16 367	0.06 2	0.04 1	0.08 122	0.16 306

S2M2	0.13 12	0.12 93	0.26 18	0.17 6	0.12 80	0.12 6	0.07 1	0.18 7	0.21 45	0.12 19	0.15 45	0.14 59	0.12 65	0.16 8	0.15 84	0.13 373	0.09 214	0.09 197	0.10 297	0.11 305	0.09 96

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 12	0.15 195	0.21 6	0.27 357	0.09 10	0.15 17	0.13 19	0.23 26	0.21 45	0.12 19	0.11 14	0.10 8	0.13 91	0.22 78	0.13 26	0.07 39	0.05 4	0.06 2	0.05 19	0.07 66	0.07 19

FoundationStereo	0.13 12	0.08 2	0.18 1	0.29 399	0.30 458	0.12 6	0.13 19	0.12 1	0.18 17	0.09 1	0.08 6	0.10 8	0.08 5	0.14 2	0.11 1	0.07 39	0.31 486	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.06 6

MonSter	0.13 12	0.09 14	0.20 4	0.17 6	0.09 10	0.15 17	0.12 15	0.25 52	0.20 32	0.09 1	0.11 14	0.08 1	0.07 2	0.20 54	0.13 26	0.05 1	0.24 451	0.05 1	0.09 244	0.05 1	0.13 249

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 17	0.10 31	0.27 26	0.21 101	0.11 47	0.16 29	0.14 37	0.24 40	0.17 11	0.17 65	0.20 84	0.18 103	0.11 47	0.16 8	0.17 125	0.07 39	0.08 174	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.09 96

LG-Stereo	0.14 17	0.13 119	0.30 40	0.21 101	0.11 47	0.16 29	0.18 162	0.23 26	0.19 23	0.12 19	0.18 68	0.11 18	0.09 16	0.15 4	0.14 56	0.06 2	0.07 117	0.08 117	0.08 168	0.07 66	0.07 19

castereo++	0.14 17	0.13 119	0.25 13	0.19 35	0.10 32	0.27 236	0.13 19	0.24 40	0.26 107	0.11 9	0.13 25	0.16 81	0.10 31	0.18 28	0.11 1	0.07 39	0.08 174	0.07 45	0.06 51	0.05 1	0.07 19

castereo	0.14 17	0.11 53	0.22 8	0.19 35	0.10 32	0.20 102	0.19 205	0.32 117	0.28 134	0.13 24	0.18 68	0.16 81	0.16 136	0.16 8	0.14 56	0.07 39	0.06 48	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.07 19

fffft	0.14 17	0.12 93	0.30 40	0.19 35	0.10 32	0.17 43	0.18 162	0.23 26	0.17 11	0.14 35	0.11 14	0.13 37	0.10 31	0.24 101	0.18 150	0.06 2	0.05 4	0.07 45	0.06 51	0.07 66	0.09 96
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 17	0.15 195	0.29 32	0.19 35	0.10 32	0.19 72	0.17 110	0.21 19	0.21 45	0.15 47	0.13 25	0.12 26	0.11 47	0.25 115	0.16 102	0.06 2	0.05 4	0.08 117	0.06 51	0.06 12	0.08 60

RAStereo	0.14 17	0.15 195	0.40 91	0.22 150	0.11 47	0.15 17	0.18 162	0.25 52	0.24 73	0.13 24	0.17 58	0.11 18	0.09 16	0.15 4	0.13 26	0.08 145	0.06 48	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 17	0.08 2	0.26 18	0.18 15	0.14 164	0.09 1	0.10 5	0.16 3	0.17 11	0.14 35	0.08 6	0.10 8	0.10 31	0.22 78	0.14 56	0.07 39	0.15 355	0.06 2	0.06 51	0.16 399	0.29 441

RSM++	0.14 17	0.11 53	0.25 13	0.32 432	0.17 292	0.17 43	0.15 56	0.23 26	0.21 45	0.12 19	0.12 20	0.14 59	0.09 16	0.21 62	0.13 26	0.06 2	0.05 4	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.11 184

RSM	0.14 17	0.11 53	0.25 13	0.29 399	0.16 262	0.16 29	0.15 56	0.24 40	0.20 32	0.13 24	0.13 25	0.15 73	0.09 16	0.22 78	0.13 26	0.06 2	0.06 48	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.11 184

trnet	0.14 17	0.09 14	0.26 18	0.15 2	0.07 1	0.21 127	0.12 15	0.25 52	0.26 107	0.16 54	0.21 102	0.15 73	0.13 91	0.19 41	0.14 56	0.09 217	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.06 12	0.06 6

LoS_RVC	0.14 17	0.11 53	0.32 52	0.18 15	0.16 262	0.20 102	0.18 162	0.21 19	0.18 17	0.14 35	0.20 84	0.12 26	0.17 152	0.17 19	0.14 56	0.06 2	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.14 275

CES	0.14 17	0.08 2	0.24 12	0.17 6	0.23 408	0.18 60	0.15 56	0.24 40	0.20 32	0.14 35	0.18 68	0.14 59	0.10 31	0.19 41	0.12 9	0.07 39	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.08 122	0.20 359

CREStereo	0.14 17	0.09 14	0.27 26	0.14 1	0.08 4	0.22 155	0.15 56	0.26 56	0.26 107	0.16 54	0.21 102	0.14 59	0.13 91	0.19 41	0.14 56	0.09 217	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.07 66	0.06 6
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
tt45	0.15 31	0.14 164	0.29 32	0.19 35	0.11 47	0.23 174	0.18 162	0.23 26	0.18 17	0.16 54	0.13 25	0.14 59	0.10 31	0.31 215	0.15 84	0.07 39	0.05 4	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.08 60

999	0.15 31	0.13 119	0.30 40	0.19 35	0.12 80	0.20 102	0.17 110	0.25 52	0.20 32	0.14 35	0.16 49	0.14 59	0.11 47	0.36 261	0.16 102	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.08 60

mms	0.15 31	0.14 164	0.25 13	0.20 70	0.15 224	0.17 43	0.17 110	0.21 19	0.19 23	0.14 35	0.18 68	0.14 59	0.09 16	0.26 134	0.15 84	0.06 2	0.07 117	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.19 342

ours_stereo	0.15 31	0.14 164	0.29 32	0.21 101	0.14 164	0.17 43	0.18 162	0.21 19	0.20 32	0.13 24	0.18 68	0.14 59	0.10 31	0.24 101	0.15 84	0.06 2	0.06 48	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.13 249

fffy	0.15 31	0.14 164	0.31 47	0.21 101	0.14 164	0.19 72	0.18 162	0.24 40	0.19 23	0.13 24	0.17 58	0.15 73	0.13 91	0.25 115	0.15 84	0.06 2	0.08 174	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.15 291

WCG-NET	0.15 31	0.12 93	0.31 47	0.18 15	0.09 10	0.18 60	0.17 110	0.23 26	0.29 152	0.18 82	0.22 111	0.15 73	0.12 65	0.19 41	0.13 26	0.06 2	0.12 290	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.06 6

IGEV-Stereo++	0.15 31	0.09 14	0.27 26	0.21 101	0.13 127	0.14 12	0.11 8	0.23 26	0.19 23	0.15 47	0.14 41	0.11 18	0.11 47	0.19 41	0.12 9	0.06 2	0.21 419	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.28 436

Pointernet	0.15 31	0.08 2	0.35 63	0.19 35	0.12 80	0.20 102	0.12 15	0.34 142	0.25 96	0.15 47	0.16 49	0.13 37	0.11 47	0.18 28	0.13 26	0.08 145	0.06 48	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.08 60

MGS-Stereo	0.15 31	0.12 93	0.38 76	0.19 35	0.11 47	0.18 60	0.17 110	0.21 19	0.23 62	0.14 35	0.24 126	0.16 81	0.10 31	0.19 41	0.13 26	0.07 39	0.06 48	0.07 45	0.06 51	0.10 253	0.07 19

MaDis-Stereo	0.15 31	0.17 257	0.39 82	0.19 35	0.15 224	0.16 29	0.13 19	0.26 56	0.22 53	0.13 24	0.15 45	0.14 59	0.11 47	0.17 19	0.17 125	0.08 145	0.07 117	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.06 6

UniTT-Stereo	0.15 31	0.12 93	0.45 124	0.21 101	0.14 164	0.17 43	0.13 19	0.20 16	0.19 23	0.16 54	0.20 84	0.10 8	0.11 47	0.18 28	0.17 125	0.08 145	0.06 48	0.07 45	0.06 51	0.08 122	0.07 19

CASnet	0.15 31	0.13 119	0.30 40	0.22 150	0.08 4	0.15 17	0.14 37	0.28 64	0.26 107	0.23 127	0.20 84	0.15 73	0.11 47	0.18 28	0.13 26	0.07 39	0.05 4	0.11 325	0.09 244	0.08 122	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 31	0.09 14	0.34 58	0.17 6	0.09 10	0.22 155	0.14 37	0.27 59	0.27 124	0.15 47	0.18 68	0.19 113	0.14 106	0.23 94	0.14 56	0.08 145	0.06 48	0.06 2	0.04 1	0.06 12	0.06 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 31	0.10 31	0.34 58	0.32 432	0.19 345	0.16 29	0.14 37	0.29 81	0.20 32	0.13 24	0.14 41	0.13 37	0.08 5	0.23 94	0.14 56	0.06 2	0.13 309	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.11 184

GLC_STEREO	0.15 31	0.11 53	0.31 47	0.22 150	0.09 10	0.17 43	0.15 56	0.24 40	0.28 134	0.17 65	0.20 84	0.17 92	0.11 47	0.24 101	0.17 125	0.07 39	0.09 214	0.09 197	0.08 168	0.07 66	0.07 19

CroCo-Stereo	0.15 31	0.16 226	0.34 58	0.25 282	0.12 80	0.11 2	0.18 162	0.35 151	0.24 73	0.13 24	0.13 25	0.18 103	0.12 65	0.15 4	0.13 26	0.08 145	0.06 48	0.07 45	0.05 19	0.07 66	0.06 6
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
GIP-stereo	0.16 47	0.12 93	0.25 13	0.24 246	0.22 397	0.15 17	0.14 37	0.32 117	0.21 45	0.11 9	0.16 49	0.13 37	0.09 16	0.20 54	0.13 26	0.07 39	0.13 309	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.32 453

rvit_stereo_0081	0.16 47	0.13 119	0.30 40	0.21 101	0.12 80	0.17 43	0.17 110	0.24 40	0.34 214	0.17 65	0.19 76	0.18 103	0.15 120	0.20 54	0.17 125	0.11 315	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.09 194	0.07 19

rvit_stereo_0082	0.16 47	0.13 119	0.30 40	0.21 101	0.12 80	0.17 43	0.17 110	0.24 40	0.34 214	0.17 65	0.19 76	0.18 103	0.15 120	0.20 54	0.17 125	0.11 315	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.09 194	0.07 19

rvit_stereo_0080	0.16 47	0.17 257	0.35 63	0.19 35	0.13 127	0.14 12	0.20 240	0.29 81	0.26 107	0.16 54	0.17 58	0.19 113	0.14 106	0.19 41	0.16 102	0.11 315	0.08 174	0.08 117	0.08 168	0.10 253	0.08 60

AIO-Stereo	0.16 47	0.12 93	0.29 32	0.30 411	0.20 367	0.16 29	0.14 37	0.28 64	0.22 53	0.14 35	0.15 45	0.13 37	0.08 5	0.20 54	0.15 84	0.06 2	0.16 367	0.07 45	0.08 168	0.06 12	0.24 402

WCG-NET（raft）	0.16 47	0.14 164	0.32 52	0.18 15	0.09 10	0.19 72	0.16 82	0.24 40	0.27 124	0.19 85	0.19 76	0.20 125	0.12 65	0.22 78	0.13 26	0.06 2	0.17 390	0.06 2	0.05 19	0.07 66	0.07 19

whm_eth	0.16 47	0.17 257	0.35 63	0.19 35	0.13 127	0.14 12	0.20 240	0.29 81	0.26 107	0.16 54	0.17 58	0.19 113	0.14 106	0.19 41	0.16 102	0.11 315	0.08 174	0.08 117	0.08 168	0.10 253	0.08 60

CAS	0.16 47	0.07 1	0.29 32	0.42 482	0.17 292	0.20 102	0.18 162	0.23 26	0.20 32	0.15 47	0.19 76	0.11 18	0.10 31	0.15 4	0.14 56	0.31 487	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 12	0.16 306

ProNet	0.16 47	0.13 119	0.36 69	0.21 101	0.15 224	0.20 102	0.19 205	0.29 81	0.23 62	0.14 35	0.13 25	0.13 37	0.12 65	0.25 115	0.13 26	0.06 2	0.09 214	0.07 45	0.06 51	0.07 66	0.22 381

CroCo-Stereo Lap2	0.16 47	0.18 279	0.39 82	0.26 321	0.18 319	0.11 2	0.19 205	0.30 94	0.22 53	0.13 24	0.16 49	0.15 73	0.11 47	0.17 19	0.15 84	0.07 39	0.07 117	0.08 117	0.06 51	0.08 122	0.07 19

CREStereo++_RVC	0.16 47	0.09 14	0.42 107	0.17 6	0.11 47	0.18 60	0.13 19	0.23 26	0.31 177	0.21 102	0.31 193	0.13 37	0.11 47	0.17 19	0.16 102	0.07 39	0.04 1	0.06 2	0.15 428	0.06 12	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 47	0.11 53	0.43 113	0.16 4	0.08 4	0.25 212	0.14 37	0.23 26	0.29 152	0.25 147	0.30 182	0.16 81	0.12 65	0.18 28	0.13 26	0.08 145	0.07 117	0.06 2	0.05 19	0.07 66	0.08 60

XX-TBD	0.16 47	0.21 312	0.43 113	0.22 150	0.10 32	0.23 174	0.15 56	0.23 26	0.28 134	0.22 120	0.26 141	0.14 59	0.12 65	0.16 8	0.14 56	0.08 145	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.07 66	0.06 6

PMTNet	0.16 47	0.09 14	0.31 47	0.15 2	0.09 10	0.23 174	0.15 56	0.26 56	0.24 73	0.17 65	0.21 102	0.16 81	0.14 106	0.23 94	0.14 56	0.29 483	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.07 66	0.07 19

xyz-stereo-finetune	0.17 61	0.17 257	0.29 32	0.17 6	0.08 4	0.24 196	0.21 266	0.30 94	0.32 187	0.19 85	0.22 111	0.19 113	0.15 120	0.30 203	0.22 234	0.06 2	0.06 48	0.08 117	0.06 51	0.06 12	0.07 19

rvit_stereo_0083	0.17 61	0.13 119	0.29 32	0.21 101	0.13 127	0.17 43	0.17 110	0.23 26	0.36 240	0.16 54	0.22 111	0.19 113	0.17 152	0.21 62	0.17 125	0.11 315	0.10 246	0.10 270	0.08 168	0.09 194	0.08 60

rvit_stereo_0081_aga	0.17 61	0.17 257	0.40 91	0.21 101	0.14 164	0.20 102	0.17 110	0.24 40	0.26 107	0.18 82	0.21 102	0.20 125	0.14 106	0.20 54	0.15 84	0.12 354	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.10 253	0.08 60

RAFT-Stereo-weight	0.17 61	0.10 31	0.31 47	0.20 70	0.12 80	0.20 102	0.16 82	0.38 188	0.33 203	0.25 147	0.20 84	0.19 113	0.10 31	0.19 41	0.16 102	0.07 39	0.13 309	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.09 96

CAS++	0.17 61	0.13 119	0.35 63	0.18 15	0.13 127	0.17 43	0.16 82	0.42 238	0.25 96	0.19 85	0.18 68	0.13 37	0.10 31	0.22 78	0.12 9	0.12 354	0.10 246	0.11 325	0.08 168	0.10 253	0.09 96
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala	0.17 61	0.11 53	0.49 179	0.20 70	0.13 127	0.23 174	0.15 56	0.33 135	0.22 53	0.25 147	0.20 84	0.14 59	0.11 47	0.17 19	0.14 56	0.07 39	0.23 441	0.07 45	0.06 51	0.05 1	0.07 19

RCA-Stereo	0.17 61	0.10 31	0.33 56	0.20 70	0.11 47	0.19 72	0.17 110	0.39 206	0.36 240	0.21 102	0.25 133	0.17 92	0.17 152	0.18 28	0.15 84	0.07 39	0.14 326	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.08 60

iRaftStereo_RVC	0.17 61	0.16 226	0.35 63	0.21 101	0.11 47	0.20 102	0.17 110	0.34 142	0.25 96	0.20 95	0.25 133	0.19 113	0.12 65	0.21 62	0.16 102	0.07 39	0.12 290	0.10 270	0.09 244	0.09 194	0.14 275

Gwc-CoAtRS	0.17 61	0.10 31	0.41 98	0.20 70	0.12 80	0.20 102	0.15 56	0.34 142	0.29 152	0.23 127	0.23 119	0.27 213	0.15 120	0.21 62	0.14 56	0.07 39	0.06 48	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.07 19

xyz-stereo-finetune2	0.18 70	0.16 226	0.32 52	0.16 4	0.09 10	0.27 236	0.19 205	0.29 81	0.21 45	0.23 127	0.29 168	0.21 139	0.23 234	0.37 271	0.23 253	0.06 2	0.05 4	0.08 117	0.06 51	0.06 12	0.07 19

Reg-Stereo(zero)	0.18 70	0.08 2	0.39 82	0.19 35	0.19 345	0.24 196	0.18 162	0.29 81	0.29 152	0.24 135	0.21 102	0.24 177	0.18 180	0.22 78	0.21 217	0.07 39	0.11 273	0.06 2	0.07 98	0.06 12	0.11 184

SCV	0.18 70	0.15 195	0.37 74	0.26 321	0.20 367	0.16 29	0.16 82	0.35 151	0.23 62	0.14 35	0.16 49	0.13 37	0.09 16	0.31 215	0.12 9	0.08 145	0.19 403	0.07 45	0.07 98	0.09 194	0.26 425

tg	0.18 70	0.15 195	0.34 58	0.22 150	0.11 47	0.23 174	0.15 56	0.35 151	0.27 124	0.20 95	0.25 133	0.20 125	0.12 65	0.25 115	0.16 102	0.07 39	0.07 117	0.09 197	0.09 244	0.08 122	0.13 249

dual_stereo	0.18 70	0.08 2	0.26 18	0.21 101	0.32 468	0.11 2	0.13 19	0.27 59	0.20 32	0.11 9	0.09 10	0.10 8	0.08 5	0.20 54	0.14 56	0.07 39	0.45 504	0.06 2	0.05 19	0.05 1	0.65 512

Occ-G	0.18 70	0.10 31	0.38 76	0.23 201	0.15 224	0.16 29	0.18 162	0.23 26	0.26 107	0.15 47	0.20 84	0.21 139	0.11 47	0.22 78	0.19 176	0.07 39	0.17 390	0.07 45	0.06 51	0.08 122	0.30 444

rvit_stereo_ft	0.18 70	0.19 291	0.43 113	0.25 282	0.14 164	0.17 43	0.21 266	0.30 94	0.28 134	0.17 65	0.19 76	0.20 125	0.17 152	0.22 78	0.18 150	0.11 315	0.07 117	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.08 60

MoCha-V2	0.18 70	0.12 93	0.40 91	0.30 411	0.24 422	0.16 29	0.15 56	0.28 64	0.19 23	0.16 54	0.16 49	0.13 37	0.13 91	0.30 203	0.13 26	0.06 2	0.28 470	0.06 2	0.06 51	0.06 12	0.25 413

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 70	0.15 195	0.27 26	0.20 70	0.13 127	0.24 196	0.17 110	0.31 110	0.37 255	0.43 407	0.17 58	0.13 37	0.12 65	0.20 54	0.16 102	0.08 145	0.07 117	0.09 197	0.07 98	0.09 194	0.08 60

MyStereo07	0.18 70	0.15 195	0.44 121	0.22 150	0.16 262	0.25 212	0.22 299	0.31 110	0.26 107	0.22 120	0.13 25	0.12 26	0.13 91	0.33 234	0.14 56	0.07 39	0.13 309	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.11 184

ff7	0.18 70	0.13 119	0.41 98	0.21 101	0.15 224	0.21 127	0.17 110	0.28 64	0.23 62	0.21 102	0.13 25	0.12 26	0.12 65	0.27 146	0.13 26	0.07 39	0.25 454	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.36 464

ffff	0.18 70	0.13 119	0.41 98	0.21 101	0.15 224	0.21 127	0.17 110	0.28 64	0.23 62	0.21 102	0.13 25	0.12 26	0.12 65	0.27 146	0.13 26	0.07 39	0.25 454	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.36 464

11t	0.18 70	0.13 119	0.41 98	0.21 101	0.15 224	0.21 127	0.17 110	0.28 64	0.23 62	0.21 102	0.13 25	0.12 26	0.12 65	0.27 146	0.13 26	0.07 39	0.25 454	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.36 464

plain	0.18 70	0.16 226	0.59 311	0.21 101	0.13 127	0.16 29	0.17 110	0.29 81	0.23 62	0.16 54	0.26 141	0.13 37	0.17 152	0.27 146	0.17 125	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.07 98	0.10 253	0.07 19

MIF-Stereo (partial)	0.18 70	0.13 119	0.50 201	0.22 150	0.15 224	0.16 29	0.13 19	0.29 81	0.26 107	0.17 65	0.26 141	0.16 81	0.17 152	0.25 115	0.18 150	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.09 194	0.08 60

GCAP-Stereo	0.18 70	0.21 312	0.47 144	0.23 201	0.18 319	0.21 127	0.10 5	0.28 64	0.24 73	0.20 95	0.22 111	0.15 73	0.13 91	0.21 62	0.16 102	0.07 39	0.19 403	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.09 96

Any-RAFT	0.18 70	0.09 14	0.33 56	0.19 35	0.10 32	0.29 275	0.16 82	0.44 269	0.32 187	0.25 147	0.27 154	0.29 239	0.16 136	0.23 94	0.13 26	0.08 145	0.07 117	0.06 2	0.05 19	0.07 66	0.07 19

knoymous	0.18 70	0.10 31	0.35 63	0.17 6	0.11 47	0.21 127	0.17 110	0.33 135	0.24 73	0.24 135	0.28 160	0.27 213	0.16 136	0.24 101	0.17 125	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.06 51	0.09 194	0.10 150

MC-Stereo	0.18 70	0.10 31	0.36 69	0.28 384	0.14 164	0.18 60	0.15 56	0.24 40	0.20 32	0.21 102	0.24 126	0.16 81	0.13 91	0.25 115	0.14 56	0.07 39	0.17 390	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.30 444

ccc-4	0.18 70	0.13 119	0.41 98	0.21 101	0.15 224	0.21 127	0.17 110	0.28 64	0.23 62	0.21 102	0.13 25	0.12 26	0.12 65	0.27 146	0.13 26	0.07 39	0.25 454	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.36 464

test-3	0.18 70	0.10 31	0.48 159	0.23 201	0.14 164	0.18 60	0.16 82	0.32 117	0.29 152	0.26 157	0.17 58	0.22 146	0.13 91	0.26 134	0.19 176	0.06 2	0.14 326	0.08 117	0.08 168	0.06 12	0.10 150

test_1	0.18 70	0.10 31	0.48 159	0.23 201	0.14 164	0.18 60	0.16 82	0.32 117	0.29 152	0.26 157	0.17 58	0.22 146	0.13 91	0.26 134	0.19 176	0.06 2	0.14 326	0.08 117	0.08 168	0.06 12	0.10 150

cross-raft	0.18 70	0.12 93	0.40 91	0.27 357	0.16 262	0.20 102	0.24 352	0.34 142	0.24 73	0.23 127	0.28 160	0.29 239	0.15 120	0.19 41	0.16 102	0.06 2	0.05 4	0.08 117	0.07 98	0.07 66	0.07 19

s12784h	0.18 70	0.09 14	0.38 76	0.18 15	0.07 1	0.33 332	0.19 205	0.39 206	0.34 214	0.24 135	0.25 133	0.18 103	0.18 180	0.25 115	0.17 125	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 70	0.10 31	0.45 124	0.20 70	0.12 80	0.20 102	0.16 82	0.40 215	0.31 177	0.23 127	0.21 102	0.26 208	0.15 120	0.21 62	0.14 56	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.06 6

MM-Stereo_test3	0.19 95	0.15 195	0.39 82	0.25 282	0.15 224	0.19 72	0.22 299	0.42 238	0.40 291	0.17 65	0.24 126	0.17 92	0.12 65	0.22 78	0.16 102	0.08 145	0.21 419	0.08 117	0.06 51	0.09 194	0.11 184

MM-Stereo_test2	0.19 95	0.11 53	0.47 144	0.25 282	0.11 47	0.21 127	0.20 240	0.28 64	0.24 73	0.16 54	0.17 58	0.13 37	0.11 47	0.21 62	0.14 56	0.06 2	0.26 461	0.07 45	0.06 51	0.09 194	0.41 480

GREAT-IGEV	0.19 95	0.11 53	0.39 82	0.22 150	0.33 469	0.14 12	0.15 56	0.18 7	0.22 53	0.14 35	0.16 49	0.09 4	0.09 16	0.23 94	0.14 56	0.06 2	0.50 506	0.06 2	0.06 51	0.07 66	0.53 502

SCV_C0	0.19 95	0.14 164	0.40 91	0.30 411	0.20 367	0.15 17	0.16 82	0.35 151	0.26 107	0.17 65	0.16 49	0.13 37	0.09 16	0.31 215	0.14 56	0.07 39	0.22 431	0.06 2	0.06 51	0.09 194	0.25 413

gcap-zeroshot	0.19 95	0.14 164	0.51 218	0.21 101	0.15 224	0.27 236	0.15 56	0.32 117	0.24 73	0.26 157	0.20 84	0.34 293	0.15 120	0.22 78	0.14 56	0.07 39	0.08 174	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.09 96

testlalala2	0.19 95	0.11 53	0.49 179	0.37 459	0.26 439	0.24 196	0.14 37	0.37 177	0.26 107	0.25 147	0.27 154	0.21 139	0.12 65	0.17 19	0.17 125	0.07 39	0.07 117	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.08 60

H2IRNET	0.19 95	0.18 279	0.50 201	0.22 150	0.12 80	0.20 102	0.16 82	0.28 64	0.31 177	0.17 65	0.32 202	0.25 189	0.20 206	0.24 101	0.19 176	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.10 297	0.10 253	0.08 60

IGEV++	0.19 95	0.13 119	0.38 76	0.30 411	0.19 345	0.15 17	0.15 56	0.32 117	0.18 17	0.13 24	0.16 49	0.12 26	0.11 47	0.24 101	0.15 84	0.07 39	0.32 488	0.07 45	0.05 19	0.07 66	0.42 483

MSKI-zero shot	0.19 95	0.10 31	0.47 144	0.30 411	0.14 164	0.21 127	0.14 37	0.33 135	0.22 53	0.24 135	0.25 133	0.22 146	0.10 31	0.32 224	0.14 56	0.07 39	0.30 482	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.09 96

RAFT-Test	0.19 95	0.11 53	0.41 98	0.26 321	0.21 382	0.26 229	0.17 110	0.37 177	0.26 107	0.24 135	0.29 168	0.32 278	0.14 106	0.22 78	0.15 84	0.07 39	0.08 174	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.07 19

EGLCR-Stereo	0.19 95	0.09 14	0.34 58	0.29 399	0.17 292	0.28 254	0.16 82	0.30 94	0.23 62	0.22 120	0.11 14	0.16 81	0.09 16	0.28 167	0.15 84	0.07 39	0.25 454	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.37 472

Selective-RAFT	0.19 95	0.14 164	0.37 74	0.24 246	0.11 47	0.30 288	0.15 56	0.35 151	0.34 214	0.17 65	0.17 58	0.22 146	0.18 180	0.29 188	0.18 150	0.07 39	0.16 367	0.07 45	0.07 98	0.08 122	0.08 60

test_4	0.19 95	0.16 226	0.39 82	0.24 246	0.13 127	0.19 72	0.21 266	0.27 59	0.24 73	0.24 135	0.47 378	0.22 146	0.13 91	0.27 146	0.18 150	0.06 2	0.06 48	0.09 197	0.09 244	0.07 66	0.06 6

Patchmatch Stereo++	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.14 37	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.27 146	0.18 150	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96
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	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.15 56	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.25 115	0.17 125	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

ROB_FTStereo_v2	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.15 56	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.25 115	0.18 150	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

ROB_FTStereo	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.13 19	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.25 115	0.17 125	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

HUI-Stereo	0.19 95	0.13 119	0.52 239	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.14 37	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.23 94	0.17 125	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

DeepStereo_RVC	0.19 95	0.12 93	0.47 144	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.16 82	0.29 81	0.24 73	0.28 178	0.27 154	0.23 160	0.28 315	0.24 101	0.19 176	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.07 98	0.09 194	0.10 150

iGMRVC	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.15 56	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.27 146	0.18 150	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

iRAFT	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.14 37	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.27 146	0.18 150	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

AnonymousM	0.19 95	0.20 304	0.30 40	0.18 15	0.10 32	0.19 72	0.17 110	0.32 117	0.27 124	0.27 168	0.21 102	0.18 103	0.14 106	0.21 62	0.16 102	0.09 217	0.08 174	0.38 492	0.15 428	0.06 12	0.08 60

CRE-IMP	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.23 201	0.11 47	0.24 196	0.17 110	0.31 110	0.24 73	0.27 168	0.26 141	0.24 177	0.17 152	0.24 101	0.19 176	0.09 217	0.05 4	0.10 270	0.07 98	0.10 253	0.10 150

RAFT-IKP	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.18 60	0.15 56	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.26 134	0.18 150	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

raftrobust	0.19 95	0.19 291	0.42 107	0.23 201	0.24 422	0.19 72	0.13 19	0.33 135	0.28 134	0.26 157	0.20 84	0.19 113	0.17 152	0.23 94	0.17 125	0.08 145	0.10 246	0.07 45	0.06 51	0.07 66	0.09 96

sCroCo_RVC	0.19 95	0.15 195	0.60 318	0.27 357	0.18 319	0.23 174	0.16 82	0.28 64	0.24 73	0.14 35	0.22 111	0.17 92	0.14 106	0.22 78	0.16 102	0.11 315	0.11 273	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.10 150

R-Stereo Train	0.19 95	0.10 31	0.49 179	0.22 150	0.12 80	0.23 174	0.18 162	0.43 248	0.20 32	0.31 241	0.45 358	0.20 125	0.14 106	0.18 28	0.18 150	0.08 145	0.06 48	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.07 19

RAFT-Stereo	0.19 95	0.10 31	0.49 179	0.22 150	0.12 80	0.23 174	0.18 162	0.43 248	0.20 32	0.31 241	0.45 358	0.20 125	0.14 106	0.18 28	0.18 150	0.08 145	0.06 48	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.07 19
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MM-Stereo_test1	0.20 123	0.13 119	0.45 124	0.24 246	0.12 80	0.20 102	0.21 266	0.36 163	0.32 187	0.23 127	0.22 111	0.15 73	0.14 106	0.28 167	0.16 102	0.07 39	0.24 451	0.08 117	0.07 98	0.09 194	0.21 368

HART	0.20 123	0.14 164	0.42 107	0.26 321	0.24 422	0.17 43	0.16 82	0.32 117	0.25 96	0.15 47	0.26 141	0.17 92	0.09 16	0.24 101	0.14 56	0.06 2	0.36 494	0.07 45	0.05 19	0.08 122	0.27 429

AIO_rvc	0.20 123	0.16 226	0.49 179	0.41 479	0.29 455	0.15 17	0.17 110	0.21 19	0.19 23	0.17 65	0.14 41	0.13 37	0.08 5	0.35 256	0.13 26	0.07 39	0.19 403	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.41 480

AIO_test	0.20 123	0.12 93	0.46 138	0.45 486	0.38 483	0.15 17	0.17 110	0.28 64	0.20 32	0.19 85	0.13 25	0.14 59	0.09 16	0.39 277	0.13 26	0.07 39	0.21 419	0.06 2	0.06 51	0.06 12	0.34 460

rvit_0105_6	0.20 123	0.16 226	0.41 98	0.23 201	0.14 164	0.18 60	0.20 240	0.31 110	0.39 281	0.18 82	0.22 111	0.23 160	0.18 180	0.26 134	0.18 150	0.16 421	0.13 309	0.13 383	0.11 330	0.11 305	0.09 96

GCAP-BAT	0.20 123	0.12 93	0.48 159	0.25 282	0.17 292	0.24 196	0.16 82	0.32 117	0.21 45	0.28 178	0.30 182	0.26 208	0.12 65	0.28 167	0.19 176	0.07 39	0.25 454	0.07 45	0.08 168	0.06 12	0.19 342

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 123	0.74 501	0.71 372	0.17 6	0.08 4	0.15 17	0.15 56	0.19 14	0.18 17	0.13 24	0.12 20	0.10 8	0.08 5	0.16 8	0.14 56	0.34 490	0.12 290	0.08 117	0.07 98	0.11 305	0.24 402

IGEVStereo-DCA	0.20 123	0.17 257	0.41 98	0.22 150	0.15 224	0.20 102	0.17 110	0.28 64	0.23 62	0.19 85	0.12 20	0.14 59	0.12 65	0.38 274	0.31 332	0.07 39	0.16 367	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.36 464

MIM_Stereo	0.20 123	0.17 257	0.55 270	0.20 70	0.21 382	0.17 43	0.14 37	0.37 177	0.27 124	0.28 178	0.35 240	0.23 160	0.13 91	0.28 167	0.16 102	0.06 2	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.15 291

AEACV	0.20 123	0.09 14	0.32 52	0.39 470	0.34 471	0.21 127	0.16 82	0.30 94	0.18 17	0.17 65	0.17 58	0.13 37	0.16 136	0.27 146	0.13 26	0.07 39	0.29 481	0.07 45	0.09 244	0.07 66	0.37 472

4D-IteraStereo	0.20 123	0.21 312	0.62 328	0.21 101	0.14 164	0.19 72	0.17 110	0.29 81	0.28 134	0.24 135	0.20 84	0.20 125	0.10 31	0.22 78	0.18 150	0.07 39	0.07 117	0.10 270	0.08 168	0.08 122	0.33 457

anonymousdsp	0.20 123	0.13 119	0.49 179	0.28 384	0.20 367	0.21 127	0.17 110	0.29 81	0.24 73	0.22 120	0.13 25	0.12 26	0.12 65	0.32 224	0.13 26	0.07 39	0.26 461	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.48 495

DCANet-4	0.20 123	0.11 53	0.58 304	0.19 35	0.09 10	0.19 72	0.18 162	0.39 206	0.42 312	0.29 202	0.31 193	0.17 92	0.22 223	0.21 62	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.09 96

fff	0.20 123	0.15 195	0.57 289	0.19 35	0.09 10	0.19 72	0.18 162	0.38 188	0.46 357	0.29 202	0.31 193	0.18 103	0.28 315	0.21 62	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.09 96

DisPM	0.20 123	0.11 53	0.52 239	0.24 246	0.13 127	0.18 60	0.19 205	0.30 94	0.31 177	0.33 279	0.34 232	0.23 160	0.16 136	0.34 249	0.17 125	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.12 225

IGEV-Stereo	0.20 123	0.13 119	0.49 179	0.28 384	0.20 367	0.21 127	0.17 110	0.29 81	0.24 73	0.22 120	0.13 25	0.12 26	0.12 65	0.32 224	0.13 26	0.07 39	0.26 461	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.48 495
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 123	0.17 257	0.45 124	0.23 201	0.18 319	0.21 127	0.27 384	0.28 64	0.28 134	0.31 241	0.32 202	0.28 226	0.17 152	0.16 8	0.13 26	0.07 39	0.23 441	0.10 270	0.08 168	0.08 122	0.07 19

error version	0.20 123	0.17 257	0.45 124	0.23 201	0.18 319	0.21 127	0.27 384	0.28 64	0.28 134	0.31 241	0.32 202	0.28 226	0.17 152	0.16 8	0.13 26	0.07 39	0.23 441	0.10 270	0.08 168	0.08 122	0.07 19

test-v	0.20 123	0.17 257	0.45 124	0.23 201	0.18 319	0.21 127	0.27 384	0.28 64	0.28 134	0.31 241	0.32 202	0.28 226	0.17 152	0.16 8	0.13 26	0.07 39	0.23 441	0.10 270	0.08 168	0.08 122	0.07 19

test_3	0.20 123	0.12 93	0.49 179	0.26 321	0.14 164	0.22 155	0.25 365	0.34 142	0.33 203	0.25 147	0.18 68	0.23 160	0.13 91	0.25 115	0.20 195	0.06 2	0.14 326	0.09 197	0.10 297	0.07 66	0.10 150

NRIStereo	0.20 123	0.12 93	0.50 201	0.23 201	0.11 47	0.24 196	0.19 205	0.30 94	0.28 134	0.26 157	0.26 141	0.25 189	0.18 180	0.34 249	0.19 176	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.07 98	0.09 194	0.09 96

Pruner-Stereo	0.20 123	0.12 93	0.49 179	0.29 399	0.12 80	0.19 72	0.17 110	0.32 117	0.31 177	0.33 279	0.32 202	0.25 189	0.15 120	0.25 115	0.22 234	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.10 150

test-2	0.20 123	0.17 257	0.45 124	0.23 201	0.18 319	0.21 127	0.27 384	0.28 64	0.28 134	0.31 241	0.32 202	0.28 226	0.17 152	0.16 8	0.13 26	0.07 39	0.23 441	0.10 270	0.08 168	0.08 122	0.07 19

test-1	0.20 123	0.12 93	0.49 179	0.23 201	0.23 408	0.22 155	0.23 328	0.36 163	0.29 152	0.21 102	0.25 133	0.24 177	0.14 106	0.18 28	0.22 234	0.07 39	0.14 326	0.08 117	0.07 98	0.06 12	0.14 275

DCANet	0.20 123	0.15 195	0.57 289	0.19 35	0.09 10	0.19 72	0.18 162	0.37 177	0.41 300	0.30 225	0.31 193	0.19 113	0.23 234	0.21 62	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.07 66	0.10 150

csc	0.20 123	0.15 195	0.57 289	0.19 35	0.09 10	0.19 72	0.18 162	0.38 188	0.46 357	0.29 202	0.31 193	0.18 103	0.28 315	0.21 62	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.09 96

cscssc	0.20 123	0.15 195	0.57 289	0.19 35	0.09 10	0.19 72	0.18 162	0.38 188	0.46 357	0.29 202	0.31 193	0.18 103	0.28 315	0.21 62	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.09 96

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 123	0.23 345	0.49 179	0.21 101	0.16 262	0.19 72	0.17 110	0.35 151	0.32 187	0.26 157	0.33 222	0.20 125	0.17 152	0.21 62	0.17 125	0.06 2	0.10 246	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.11 184

AFF-stereo	0.20 123	0.24 356	0.49 179	0.22 150	0.11 47	0.18 60	0.18 162	0.35 151	0.29 152	0.25 147	0.36 255	0.25 189	0.17 152	0.25 115	0.17 125	0.06 2	0.09 214	0.08 117	0.08 168	0.08 122	0.11 184

DIP-Stereo	0.20 123	0.13 119	0.48 159	0.20 70	0.13 127	0.28 254	0.12 15	0.43 248	0.26 107	0.27 168	0.32 202	0.21 139	0.17 152	0.26 134	0.20 195	0.08 145	0.06 48	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.10 150
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HI	0.21 153	0.16 226	0.50 201	0.18 15	0.15 224	0.17 43	0.16 82	0.35 151	0.22 53	0.38 353	0.38 273	0.36 312	0.24 255	0.29 188	0.22 234	0.06 2	0.05 4	0.08 117	0.09 244	0.09 194	0.08 60

CoSv	0.21 153	0.16 226	0.50 201	0.18 15	0.15 224	0.17 43	0.16 82	0.35 151	0.22 53	0.38 353	0.38 273	0.36 312	0.24 255	0.29 188	0.22 234	0.06 2	0.05 4	0.08 117	0.09 244	0.09 194	0.08 60

AIO-test1	0.21 153	0.22 330	0.56 280	0.31 426	0.24 422	0.21 127	0.16 82	0.42 238	0.37 255	0.17 65	0.26 141	0.18 103	0.12 65	0.29 188	0.15 84	0.08 145	0.07 117	0.10 270	0.11 330	0.07 66	0.10 150

IGEV-RUCA	0.21 153	0.09 14	0.26 18	0.20 70	0.19 345	0.28 254	0.23 328	0.24 40	0.22 53	0.21 102	0.23 119	0.29 239	0.48 444	0.26 134	0.19 176	0.09 217	0.08 174	0.18 446	0.14 417	0.18 428	0.19 342

rvit_0105_4	0.21 153	0.17 257	0.49 179	0.23 201	0.14 164	0.20 102	0.23 328	0.35 151	0.40 291	0.19 85	0.24 126	0.25 189	0.20 206	0.28 167	0.18 150	0.16 421	0.13 309	0.12 358	0.11 330	0.11 305	0.10 150

model_zeroshot	0.21 153	0.14 164	0.51 218	0.34 448	0.18 319	0.26 229	0.16 82	0.41 233	0.24 73	0.33 279	0.20 84	0.25 189	0.12 65	0.26 134	0.16 102	0.09 217	0.21 419	0.07 45	0.08 168	0.07 66	0.13 249

AE-Stereo	0.21 153	0.12 93	0.50 201	0.25 282	0.15 224	0.24 196	0.18 162	0.40 215	0.34 214	0.19 85	0.26 141	0.21 139	0.13 91	0.22 78	0.16 102	0.07 39	0.26 461	0.09 197	0.10 297	0.07 66	0.31 448

ACVNet-DCA	0.21 153	0.16 226	0.50 201	0.27 357	0.13 127	0.31 308	0.19 205	0.43 248	0.32 187	0.21 102	0.20 84	0.13 37	0.17 152	0.28 167	0.12 9	0.08 145	0.28 470	0.08 117	0.06 51	0.09 194	0.23 389

11t1	0.21 153	0.12 93	0.45 124	0.20 70	0.15 224	0.27 236	0.17 110	0.37 177	0.28 134	0.27 168	0.25 133	0.24 177	0.23 234	0.28 167	0.25 276	0.09 217	0.19 403	0.07 45	0.07 98	0.09 194	0.23 389

LL-Strereo2	0.21 153	0.25 371	0.53 250	0.32 432	0.20 367	0.25 212	0.14 37	0.32 117	0.25 96	0.25 147	0.20 84	0.24 177	0.12 65	0.28 167	0.18 150	0.07 39	0.07 117	0.12 358	0.09 244	0.09 194	0.16 306

ADStereo(finetuned)	0.21 153	0.15 195	0.59 311	0.19 35	0.09 10	0.19 72	0.18 162	0.37 177	0.41 300	0.30 225	0.31 193	0.19 113	0.31 359	0.21 62	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.07 66	0.10 150

PFNet+	0.21 153	0.11 53	0.54 262	0.22 150	0.12 80	0.17 43	0.18 162	0.31 110	0.36 240	0.33 279	0.32 202	0.24 177	0.16 136	0.33 234	0.18 150	0.10 278	0.07 117	0.11 325	0.10 297	0.08 122	0.12 225

rafts_anoy	0.21 153	0.22 330	0.49 179	0.25 282	0.24 422	0.19 72	0.17 110	0.34 142	0.32 187	0.24 135	0.25 133	0.20 125	0.16 136	0.25 115	0.21 217	0.08 145	0.19 403	0.11 325	0.12 371	0.09 194	0.09 96

raft+_RVC	0.21 153	0.21 312	0.46 138	0.22 150	0.35 474	0.21 127	0.16 82	0.39 206	0.35 224	0.22 120	0.28 160	0.20 125	0.15 120	0.25 115	0.20 195	0.08 145	0.16 367	0.08 117	0.07 98	0.07 66	0.12 225

sAnonymous2	0.21 153	0.24 356	0.79 396	0.24 246	0.17 292	0.22 155	0.20 240	0.36 163	0.29 152	0.17 65	0.19 76	0.17 92	0.16 136	0.18 28	0.15 84	0.10 278	0.07 117	0.09 197	0.08 168	0.23 459	0.18 327

CroCo_RVC	0.21 153	0.24 356	0.79 396	0.24 246	0.17 292	0.22 155	0.20 240	0.36 163	0.29 152	0.17 65	0.19 76	0.17 92	0.16 136	0.18 28	0.15 84	0.10 278	0.07 117	0.09 197	0.08 168	0.23 459	0.18 327

RALAANet	0.21 153	0.24 356	0.53 250	0.23 201	0.14 164	0.22 155	0.13 19	0.38 188	0.30 168	0.29 202	0.26 141	0.25 189	0.15 120	0.28 167	0.20 195	0.08 145	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.10 253	0.07 19

GMStereo	0.21 153	0.30 407	0.57 289	0.21 101	0.12 80	0.24 196	0.18 162	0.30 94	0.41 300	0.26 157	0.24 126	0.17 92	0.16 136	0.25 115	0.19 176	0.10 278	0.07 117	0.08 117	0.08 168	0.11 305	0.09 96
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 171	0.47 469	0.67 352	0.30 411	0.31 465	0.11 2	0.11 8	0.18 7	0.15 10	0.09 1	0.11 14	0.09 4	0.09 16	0.27 146	0.12 9	0.09 217	0.39 496	0.06 2	0.04 1	0.24 463	0.49 497

AIO-test2	0.22 171	0.27 389	0.54 262	0.29 399	0.16 262	0.22 155	0.16 82	0.44 269	0.43 323	0.17 65	0.29 168	0.16 81	0.11 47	0.27 146	0.14 56	0.19 455	0.07 117	0.10 270	0.11 330	0.08 122	0.09 96

FACV-RUCA	0.22 171	0.15 195	0.38 76	0.24 246	0.23 408	0.26 229	0.19 205	0.41 233	0.35 224	0.26 157	0.32 202	0.22 146	0.25 268	0.24 101	0.19 176	0.10 278	0.07 117	0.15 421	0.08 168	0.16 399	0.14 275

rvit_0105_5	0.22 171	0.18 279	0.51 218	0.23 201	0.13 127	0.22 155	0.25 365	0.38 188	0.40 291	0.21 102	0.23 119	0.27 213	0.20 206	0.27 146	0.20 195	0.15 411	0.13 309	0.12 358	0.12 371	0.10 253	0.10 150

1test111	0.22 171	0.16 226	0.50 201	0.27 357	0.13 127	0.31 308	0.19 205	0.43 248	0.32 187	0.21 102	0.20 84	0.13 37	0.17 152	0.36 261	0.28 306	0.08 145	0.28 470	0.08 117	0.06 51	0.09 194	0.23 389

cc1	0.22 171	0.16 226	0.50 201	0.27 357	0.13 127	0.31 308	0.19 205	0.39 206	0.48 378	0.21 102	0.20 84	0.13 37	0.17 152	0.28 167	0.12 9	0.08 145	0.28 470	0.08 117	0.06 51	0.08 122	0.37 472

rrr	0.22 171	0.17 257	0.79 396	0.22 150	0.15 224	0.20 102	0.18 162	0.40 215	0.27 124	0.19 85	0.12 20	0.14 59	0.12 65	0.38 274	0.31 332	0.07 39	0.16 367	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.28 436

tt1	0.22 171	0.16 226	0.49 179	0.26 321	0.15 224	0.31 308	0.19 205	0.38 188	0.46 357	0.21 102	0.19 76	0.13 37	0.16 136	0.28 167	0.12 9	0.08 145	0.28 470	0.08 117	0.06 51	0.08 122	0.37 472

HH	0.22 171	0.12 93	0.55 270	0.32 432	0.16 262	0.27 236	0.18 162	0.36 163	0.25 96	0.20 95	0.26 141	0.34 293	0.18 180	0.33 234	0.15 84	0.07 39	0.16 367	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.31 448

HanStereo	0.22 171	0.12 93	0.55 270	0.32 432	0.16 262	0.27 236	0.18 162	0.36 163	0.25 96	0.20 95	0.26 141	0.34 293	0.18 180	0.33 234	0.15 84	0.07 39	0.16 367	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.31 448

CASS	0.22 171	0.16 226	0.40 91	0.26 321	0.12 80	0.29 275	0.19 205	0.40 215	0.32 187	0.34 298	0.35 240	0.25 189	0.25 268	0.26 134	0.21 217	0.13 373	0.08 174	0.11 325	0.09 244	0.11 305	0.12 225
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 171	0.19 291	0.64 338	0.22 150	0.12 80	0.28 254	0.20 240	0.48 306	0.39 281	0.31 241	0.24 126	0.19 113	0.24 255	0.28 167	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.08 117	0.07 98	0.07 66	0.08 60

IPLGR	0.22 171	0.14 164	0.75 381	0.21 101	0.11 47	0.25 212	0.18 162	0.44 269	0.38 265	0.29 202	0.28 160	0.21 139	0.19 201	0.37 271	0.19 176	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.07 98	0.07 66	0.07 19

GANet-ADL	0.22 171	0.14 164	0.51 218	0.23 201	0.14 164	0.29 275	0.19 205	0.48 306	0.36 240	0.26 157	0.33 222	0.32 278	0.20 206	0.26 134	0.22 234	0.11 315	0.07 117	0.07 45	0.06 51	0.09 194	0.11 184

TRStereo	0.22 171	0.21 312	0.62 328	0.40 475	0.19 345	0.22 155	0.16 82	0.58 411	0.30 168	0.21 102	0.21 102	0.22 146	0.13 91	0.27 146	0.14 56	0.09 217	0.09 214	0.09 197	0.11 330	0.06 12	0.19 342

LCNet	0.22 171	0.12 93	0.42 107	0.26 321	0.12 80	0.23 174	0.19 205	0.36 163	0.28 134	0.28 178	0.35 240	0.26 208	0.30 341	0.35 256	0.17 125	0.07 39	0.05 4	0.09 197	0.10 297	0.13 359	0.22 381

NF-Stereo	0.22 171	0.11 53	0.52 239	0.25 282	0.12 80	0.21 127	0.18 162	0.40 215	0.35 224	0.28 178	0.30 182	0.22 146	0.17 152	0.52 327	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.13 249

OCTAStereo	0.22 171	0.11 53	0.52 239	0.25 282	0.12 80	0.21 127	0.18 162	0.40 215	0.35 224	0.28 178	0.30 182	0.22 146	0.17 152	0.51 320	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.13 249

PSM-softLoss	0.22 171	0.11 53	0.53 250	0.25 282	0.12 80	0.20 102	0.17 110	0.39 206	0.29 152	0.29 202	0.32 202	0.24 177	0.16 136	0.53 330	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.09 244	0.08 122	0.12 225

KMStereo	0.22 171	0.11 53	0.53 250	0.25 282	0.12 80	0.20 102	0.17 110	0.39 206	0.29 152	0.29 202	0.32 202	0.24 177	0.16 136	0.53 330	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.09 244	0.08 122	0.12 225

SST-Stereo	0.22 171	0.11 53	0.52 239	0.25 282	0.14 164	0.19 72	0.17 110	0.32 117	0.26 107	0.34 298	0.33 222	0.29 239	0.25 268	0.56 347	0.18 150	0.08 145	0.05 4	0.10 270	0.08 168	0.09 194	0.07 19

RAFT_R40	0.22 171	0.11 53	0.52 239	0.25 282	0.13 127	0.18 60	0.18 162	0.32 117	0.31 177	0.33 279	0.33 222	0.30 257	0.23 234	0.55 341	0.19 176	0.08 145	0.05 4	0.10 270	0.08 168	0.09 194	0.07 19

RE-Stereo	0.22 171	0.11 53	0.52 239	0.25 282	0.12 80	0.21 127	0.18 162	0.40 215	0.35 224	0.28 178	0.30 182	0.22 146	0.17 152	0.51 320	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.13 249

TVStereo	0.22 171	0.11 53	0.52 239	0.25 282	0.12 80	0.21 127	0.18 162	0.40 215	0.35 224	0.28 178	0.30 182	0.22 146	0.17 152	0.51 320	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.13 249

RAFT-345	0.22 171	0.11 53	0.55 270	0.22 150	0.12 80	0.20 102	0.16 82	0.27 59	0.28 134	0.27 168	0.65 451	0.20 125	0.17 152	0.55 341	0.22 234	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.07 98	0.06 12	0.07 19

GMM-Stereo	0.22 171	0.10 31	0.56 280	0.23 201	0.13 127	0.24 196	0.24 352	0.38 188	0.29 152	0.31 241	0.44 343	0.27 213	0.21 216	0.31 215	0.17 125	0.07 39	0.05 4	0.10 270	0.09 244	0.08 122	0.19 342

Prome-Stereo	0.22 171	0.10 31	0.43 113	0.24 246	0.13 127	0.23 174	0.23 328	0.37 177	0.27 124	0.33 279	0.58 429	0.24 177	0.28 315	0.30 203	0.16 102	0.07 39	0.05 4	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.20 359

TestStereo	0.22 171	0.24 356	0.48 159	0.25 282	0.11 47	0.22 155	0.22 299	0.32 117	0.31 177	0.24 135	0.34 232	0.23 160	0.19 201	0.62 384	0.19 176	0.08 145	0.07 117	0.10 270	0.07 98	0.11 305	0.07 19

RALCasStereoNet	0.22 171	0.22 330	0.48 159	0.23 201	0.23 408	0.22 155	0.18 162	0.32 117	0.27 124	0.22 120	0.30 182	0.22 146	0.15 120	0.29 188	0.20 195	0.08 145	0.22 431	0.07 45	0.06 51	0.10 253	0.25 413

111	0.22 171	0.22 330	0.57 289	0.19 35	0.09 10	0.24 196	0.17 110	0.44 269	0.46 357	0.24 135	0.30 182	0.29 239	0.22 223	0.25 115	0.19 176	0.08 145	0.05 4	0.07 45	0.06 51	0.07 66	0.15 291

test_xeample3	0.22 171	0.17 257	0.81 401	0.21 101	0.15 224	0.20 102	0.18 162	0.40 215	0.25 96	0.19 85	0.12 20	0.13 37	0.12 65	0.34 249	0.33 349	0.07 39	0.20 414	0.07 45	0.08 168	0.08 122	0.34 460

FENet	0.22 171	0.13 119	0.48 159	0.22 150	0.12 80	0.27 236	0.18 162	0.43 248	0.37 255	0.31 241	0.32 202	0.29 239	0.23 234	0.27 146	0.24 262	0.10 278	0.07 117	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.11 184

HITNet	0.22 171	0.23 345	0.60 318	0.20 70	0.09 10	0.27 236	0.15 56	0.45 278	0.33 203	0.29 202	0.33 222	0.27 213	0.22 223	0.29 188	0.27 298	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.06 51	0.09 194	0.11 184
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
test_sample2	0.23 204	0.12 93	0.39 82	0.20 70	0.11 47	0.28 254	0.22 299	0.45 278	0.33 203	0.27 168	0.34 232	0.30 257	0.25 268	0.46 303	0.23 253	0.09 217	0.15 355	0.09 197	0.08 168	0.10 253	0.19 342

MyStereo06	0.23 204	0.15 195	0.74 378	0.22 150	0.14 164	0.25 212	0.22 299	0.43 248	0.25 96	0.36 328	0.24 126	0.34 293	0.18 180	0.24 101	0.20 195	0.07 39	0.12 290	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.11 184

xx1	0.23 204	0.16 226	0.50 201	0.27 357	0.13 127	0.31 308	0.19 205	0.39 206	0.48 378	0.21 102	0.20 84	0.28 226	0.25 268	0.28 167	0.12 9	0.08 145	0.28 470	0.10 270	0.11 330	0.09 194	0.23 389

IGEV_Zeroshot_test	0.23 204	0.11 53	0.82 405	0.21 101	0.23 408	0.20 102	0.19 205	0.38 188	0.23 62	0.34 298	0.22 111	0.29 239	0.14 106	0.24 101	0.20 195	0.07 39	0.09 214	0.08 117	0.08 168	0.08 122	0.35 463

StereoVision	0.23 204	0.23 345	0.55 270	0.27 357	0.17 292	0.23 174	0.22 299	0.40 215	0.32 187	0.21 102	0.51 394	0.22 146	0.16 136	0.29 188	0.19 176	0.11 315	0.12 290	0.13 383	0.13 401	0.10 253	0.08 60

PCWNet_CMD	0.23 204	0.14 164	0.48 159	0.21 101	0.13 127	0.28 254	0.17 110	0.47 295	0.47 370	0.30 225	0.36 255	0.37 318	0.24 255	0.29 188	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.11 305	0.11 184

testlalala_base	0.23 204	0.14 164	0.48 159	0.26 321	0.16 262	0.25 212	0.17 110	0.37 177	0.19 23	0.20 95	0.26 141	0.17 92	0.14 106	0.19 41	0.18 150	0.42 500	0.23 441	0.07 45	0.06 51	0.50 494	0.14 275

anonymousdsp2	0.23 204	0.11 53	0.42 107	0.26 321	0.24 422	0.25 212	0.17 110	0.43 248	0.37 255	0.30 225	0.23 119	0.24 177	0.15 120	0.32 224	0.17 125	0.07 39	0.28 470	0.07 45	0.05 19	0.08 122	0.44 487

TestStereo1	0.23 204	0.22 330	0.50 201	0.27 357	0.14 164	0.26 229	0.27 384	0.43 248	0.38 265	0.29 202	0.39 291	0.23 160	0.21 216	0.33 234	0.18 150	0.08 145	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.10 150

x	0.23 204	0.15 195	0.45 124	0.20 70	0.15 224	0.27 236	0.17 110	0.43 248	0.35 224	0.26 157	0.31 193	0.29 239	0.25 268	0.29 188	0.30 322	0.09 217	0.22 431	0.08 117	0.09 244	0.09 194	0.24 402

RAFT_CTSACE	0.23 204	0.21 312	0.57 289	0.26 321	0.15 224	0.22 155	0.23 328	0.34 142	0.30 168	0.34 298	0.51 394	0.31 267	0.17 152	0.33 234	0.15 84	0.06 2	0.09 214	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.07 19

RAFT+CT+SA	0.23 204	0.24 356	0.48 159	0.25 282	0.18 319	0.23 174	0.29 405	0.42 238	0.38 265	0.24 135	0.39 291	0.20 125	0.17 152	0.34 249	0.17 125	0.07 39	0.07 117	0.09 197	0.12 371	0.09 194	0.13 249

SA-5K	0.23 204	0.22 330	0.50 201	0.27 357	0.14 164	0.26 229	0.27 384	0.43 248	0.38 265	0.29 202	0.39 291	0.23 160	0.21 216	0.33 234	0.18 150	0.08 145	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.10 150

CIPLG	0.23 204	0.28 397	0.75 381	0.24 246	0.16 262	0.25 212	0.20 240	0.38 188	0.33 203	0.32 266	0.34 232	0.23 160	0.15 120	0.27 146	0.22 234	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.09 96

dd	0.23 204	0.32 417	0.55 270	0.23 201	0.12 80	0.27 236	0.21 266	0.32 117	0.45 346	0.30 225	0.29 168	0.25 189	0.17 152	0.31 215	0.26 287	0.13 373	0.07 117	0.10 270	0.08 168	0.12 345	0.09 96

IPLG	0.23 204	0.19 291	0.65 343	0.21 101	0.12 80	0.28 254	0.17 110	0.45 278	0.32 187	0.33 279	0.32 202	0.16 81	0.17 152	0.50 314	0.23 253	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.07 98	0.07 66	0.08 60

IPLGR_C	0.23 204	0.29 401	0.81 401	0.24 246	0.16 262	0.24 196	0.20 240	0.38 188	0.33 203	0.32 266	0.33 222	0.23 160	0.15 120	0.26 134	0.22 234	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.09 96

ACRE	0.23 204	0.27 389	0.83 410	0.24 246	0.15 224	0.24 196	0.20 240	0.38 188	0.32 187	0.32 266	0.33 222	0.23 160	0.15 120	0.26 134	0.22 234	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.09 96

GwcNet-ADL	0.23 204	0.15 195	0.58 304	0.24 246	0.13 127	0.23 174	0.24 352	0.51 333	0.41 300	0.28 178	0.29 168	0.30 257	0.20 206	0.27 146	0.28 306	0.09 217	0.07 117	0.07 45	0.07 98	0.09 194	0.11 184

HHNet	0.23 204	0.12 93	0.66 349	0.19 35	0.18 319	0.20 102	0.20 240	0.36 163	0.32 187	0.33 279	0.59 433	0.19 113	0.21 216	0.24 101	0.31 332	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.07 98	0.08 122	0.12 225

KYRaft	0.23 204	0.11 53	0.43 113	0.23 201	0.12 80	0.23 174	0.23 328	0.37 177	0.26 107	0.35 316	0.53 408	0.34 293	0.26 286	0.29 188	0.16 102	0.07 39	0.05 4	0.09 197	0.10 297	0.08 122	0.30 444

ASMatch	0.23 204	0.11 53	0.55 270	0.25 282	0.14 164	0.19 72	0.16 82	0.32 117	0.30 168	0.28 178	0.68 457	0.28 226	0.26 286	0.50 314	0.22 234	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.07 98	0.06 12	0.11 184

IRAFT_RVC	0.23 204	0.15 195	0.54 262	0.26 321	0.12 80	0.19 72	0.23 328	0.41 233	0.39 281	0.31 241	0.30 182	0.29 239	0.24 255	0.55 341	0.23 253	0.08 145	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.08 122	0.08 60

CFNet_pseudo	0.23 204	0.14 164	0.48 159	0.20 70	0.13 127	0.27 236	0.17 110	0.46 285	0.45 346	0.30 225	0.37 266	0.38 324	0.23 234	0.30 203	0.22 234	0.09 217	0.06 48	0.11 325	0.08 168	0.11 305	0.11 184

GES	0.23 204	0.14 164	0.54 262	0.21 101	0.14 164	0.28 254	0.19 205	0.51 333	0.35 224	0.31 241	0.36 255	0.25 189	0.24 255	0.30 203	0.23 253	0.11 315	0.09 214	0.08 117	0.08 168	0.10 253	0.12 225

SFCPSM	0.23 204	0.12 93	0.51 218	0.21 101	0.14 164	0.34 348	0.22 299	0.57 398	0.41 300	0.29 202	0.32 202	0.23 160	0.22 223	0.28 167	0.20 195	0.10 278	0.07 117	0.09 197	0.10 297	0.09 194	0.09 96

MSMDNet	0.23 204	0.14 164	0.49 179	0.20 70	0.13 127	0.28 254	0.17 110	0.47 295	0.47 370	0.30 225	0.36 255	0.37 318	0.24 255	0.29 188	0.21 217	0.09 217	0.07 117	0.09 197	0.08 168	0.11 305	0.11 184

ccs_rob	0.23 204	0.14 164	0.48 159	0.20 70	0.13 127	0.27 236	0.17 110	0.46 285	0.45 346	0.30 225	0.37 266	0.38 324	0.23 234	0.30 203	0.22 234	0.09 217	0.06 48	0.11 325	0.08 168	0.12 345	0.11 184

rvit_0105_3	0.24 232	0.21 312	0.57 289	0.25 282	0.15 224	0.24 196	0.28 399	0.40 215	0.43 323	0.25 147	0.26 141	0.29 239	0.22 223	0.29 188	0.21 217	0.15 411	0.13 309	0.14 405	0.15 428	0.10 253	0.10 150

test_sample1	0.24 232	0.13 119	0.40 91	0.20 70	0.13 127	0.29 275	0.19 205	0.43 248	0.30 168	0.27 168	0.34 232	0.31 267	0.28 315	0.45 301	0.27 298	0.09 217	0.16 367	0.08 117	0.08 168	0.09 194	0.22 381

MyStereo05	0.24 232	0.15 195	0.58 304	0.22 150	0.14 164	0.25 212	0.22 299	0.50 323	0.54 421	0.32 266	0.23 119	0.26 208	0.23 234	0.32 224	0.25 276	0.07 39	0.12 290	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.11 184

MyStereo04	0.24 232	0.15 195	0.58 304	0.22 150	0.16 262	0.25 212	0.22 299	0.51 333	0.54 421	0.29 202	0.23 119	0.27 213	0.23 234	0.32 224	0.25 276	0.07 39	0.13 309	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.11 184

CoDeX	0.24 232	0.13 119	0.48 159	0.22 150	0.14 164	0.29 275	0.21 266	0.55 380	0.42 312	0.29 202	0.36 255	0.28 226	0.23 234	0.48 308	0.20 195	0.09 217	0.06 48	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.08 60

DCRE	0.24 232	0.15 195	0.45 124	0.26 321	0.26 439	0.23 174	0.21 266	0.37 177	0.29 152	0.23 127	0.81 475	0.23 160	0.16 136	0.24 101	0.18 150	0.07 39	0.14 326	0.07 45	0.08 168	0.07 66	0.25 413

riskmin	0.24 232	0.10 31	0.43 113	0.32 432	0.26 439	0.33 332	0.19 205	0.44 269	0.30 168	0.24 135	0.27 154	0.37 318	0.25 268	0.30 203	0.22 234	0.09 217	0.18 399	0.09 197	0.13 401	0.10 253	0.27 429

qqq	0.24 232	0.16 226	0.46 138	0.20 70	0.15 224	0.23 174	0.20 240	0.43 248	0.32 187	0.26 157	0.31 193	0.28 226	0.25 268	0.36 261	0.28 306	0.08 145	0.22 431	0.10 270	0.11 330	0.09 194	0.23 389

BUS	0.24 232	0.13 119	0.36 69	0.25 282	0.14 164	0.44 413	0.17 110	0.59 420	0.36 240	0.34 298	0.35 240	0.31 267	0.22 223	0.27 146	0.22 234	0.10 278	0.07 117	0.11 325	0.10 297	0.09 194	0.10 150

IER	0.24 232	0.15 195	0.50 201	0.21 101	0.15 224	0.31 308	0.20 240	0.44 269	0.38 265	0.34 298	0.41 311	0.32 278	0.34 381	0.31 215	0.23 253	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.08 168	0.09 194	0.09 96

BSDual-CNN	0.24 232	0.13 119	0.36 69	0.25 282	0.14 164	0.35 363	0.22 299	0.59 420	0.36 240	0.34 298	0.35 240	0.38 324	0.25 268	0.27 146	0.28 306	0.10 278	0.07 117	0.11 325	0.10 297	0.09 194	0.10 150

Sa-1000	0.24 232	0.20 304	0.53 250	0.23 201	0.14 164	0.30 288	0.23 328	0.50 323	0.41 300	0.30 225	0.50 391	0.26 208	0.19 201	0.33 234	0.16 102	0.08 145	0.10 246	0.10 270	0.11 330	0.08 122	0.08 60

SA	0.24 232	0.22 330	0.55 270	0.23 201	0.14 164	0.25 212	0.23 328	0.48 306	0.42 312	0.28 178	0.44 343	0.23 160	0.23 234	0.34 249	0.17 125	0.07 39	0.09 214	0.11 325	0.11 330	0.08 122	0.09 96

psmg	0.24 232	0.13 119	0.36 69	0.21 101	0.14 164	0.35 363	0.23 328	0.54 362	0.36 240	0.36 328	0.38 273	0.38 324	0.25 268	0.27 146	0.28 306	0.10 278	0.08 174	0.10 270	0.10 297	0.09 194	0.09 96

UDGNet	0.24 232	0.37 444	0.53 250	0.25 282	0.14 164	0.24 196	0.18 162	0.32 117	0.44 335	0.29 202	0.28 160	0.24 177	0.20 206	0.30 203	0.21 217	0.16 421	0.07 117	0.21 461	0.11 330	0.16 399	0.11 184

TransformOpticalFlow	0.24 232	0.14 164	0.57 289	0.24 246	0.11 47	0.21 127	0.19 205	0.43 248	0.34 214	0.30 225	0.43 333	0.36 312	0.31 359	0.61 373	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.08 117	0.07 98	0.06 12	0.08 60

OMP-Stereo	0.24 232	0.16 226	0.48 159	0.30 411	0.13 127	0.21 127	0.16 82	0.38 188	0.35 224	0.34 298	0.30 182	0.33 285	0.20 206	0.70 413	0.24 262	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.07 98	0.08 122	0.07 19

IIG-Stereo	0.24 232	0.16 226	0.47 144	0.29 399	0.12 80	0.23 174	0.14 37	0.40 215	0.33 203	0.35 316	0.37 266	0.33 285	0.22 223	0.70 413	0.26 287	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.07 98	0.08 122	0.07 19

PFNet	0.24 232	0.11 53	0.63 333	0.25 282	0.14 164	0.22 155	0.19 205	0.40 215	0.35 224	0.36 328	0.32 202	0.27 213	0.20 206	0.63 387	0.23 253	0.09 217	0.05 4	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.08 60

RAFT	0.24 232	0.24 356	0.46 138	0.27 357	0.15 224	0.26 229	0.26 376	0.37 177	0.31 177	0.34 298	0.34 232	0.41 349	0.22 223	0.30 203	0.18 150	0.08 145	0.15 355	0.11 325	0.10 297	0.11 305	0.13 249

ICVP	0.24 232	0.13 119	0.45 124	0.26 321	0.14 164	0.30 288	0.25 365	0.47 295	0.35 224	0.29 202	0.43 333	0.35 307	0.25 268	0.28 167	0.25 276	0.12 354	0.09 214	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.11 184
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 232	0.19 291	0.76 385	0.27 357	0.18 319	0.41 399	0.24 352	0.45 278	0.36 240	0.23 127	0.27 154	0.20 125	0.18 180	0.28 167	0.19 176	0.12 354	0.11 273	0.10 270	0.10 297	0.11 305	0.13 249

ACVNet	0.24 232	0.18 279	0.51 218	0.18 15	0.15 224	0.27 236	0.23 328	0.40 215	0.45 346	0.29 202	0.41 311	0.38 324	0.28 315	0.28 167	0.35 363	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.10 253	0.09 96

DMCA	0.24 232	0.18 279	0.51 218	0.23 201	0.14 164	0.27 236	0.20 240	0.45 278	0.40 291	0.32 266	0.33 222	0.33 285	0.25 268	0.27 146	0.30 322	0.11 315	0.08 174	0.10 270	0.08 168	0.11 305	0.12 225

DN-CSS_ROB	0.24 232	0.33 421	0.69 359	0.25 282	0.14 164	0.26 229	0.13 19	0.42 238	0.35 224	0.30 225	0.42 319	0.22 146	0.20 206	0.34 249	0.22 234	0.07 39	0.06 48	0.11 325	0.11 330	0.11 305	0.09 96

DCVSM-stereo	0.25 257	0.14 164	0.53 250	0.21 101	0.14 164	0.27 236	0.14 37	0.35 151	0.35 224	0.42 396	0.33 222	0.46 388	0.30 341	0.31 215	0.27 298	0.11 315	0.10 246	0.12 358	0.10 297	0.12 345	0.15 291

rvit_stereo_0075_2	0.25 257	0.18 279	0.65 343	0.27 357	0.22 397	0.22 155	0.15 56	0.41 233	0.36 240	0.27 168	0.37 266	0.29 239	0.21 216	0.29 188	0.20 195	0.17 435	0.12 290	0.19 453	0.12 371	0.14 381	0.14 275

test_sample3	0.25 257	0.14 164	0.52 239	0.20 70	0.12 80	0.33 332	0.20 240	0.53 349	0.38 265	0.32 266	0.35 240	0.29 239	0.24 255	0.54 336	0.25 276	0.10 278	0.14 326	0.09 197	0.09 244	0.11 305	0.15 291

MyStereo8	0.25 257	0.20 304	0.69 359	0.24 246	0.17 292	0.31 308	0.16 82	0.50 323	0.32 187	0.29 202	0.38 273	0.25 189	0.19 201	0.33 234	0.29 319	0.08 145	0.20 414	0.08 117	0.08 168	0.10 253	0.16 306

mmm	0.25 257	0.15 195	0.44 121	0.23 201	0.20 367	0.28 254	0.21 266	0.43 248	0.32 187	0.31 241	0.40 300	0.30 257	0.24 255	0.31 215	0.28 306	0.09 217	0.21 419	0.11 325	0.12 371	0.10 253	0.26 425

GMStereo_Zeroshot	0.25 257	0.22 330	0.51 218	0.27 357	0.14 164	0.28 254	0.15 56	0.40 215	0.36 240	0.37 344	0.43 333	0.40 341	0.17 152	0.35 256	0.21 217	0.12 354	0.07 117	0.13 383	0.07 98	0.17 413	0.10 150

CFNet_ucs	0.25 257	0.14 164	0.51 218	0.20 70	0.15 224	0.29 275	0.18 162	0.51 333	0.46 357	0.32 266	0.42 319	0.38 324	0.23 234	0.31 215	0.22 234	0.11 315	0.08 174	0.12 358	0.09 244	0.13 359	0.13 249

gwcnet-sp	0.25 257	0.16 226	0.70 365	0.23 201	0.14 164	0.34 348	0.22 299	0.46 285	0.41 300	0.37 344	0.35 240	0.27 213	0.27 293	0.36 261	0.26 287	0.09 217	0.08 174	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.10 150

scenet	0.25 257	0.16 226	0.70 365	0.23 201	0.14 164	0.34 348	0.22 299	0.46 285	0.41 300	0.37 344	0.35 240	0.27 213	0.27 293	0.36 261	0.26 287	0.09 217	0.08 174	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.10 150

ssnet	0.25 257	0.16 226	0.70 365	0.23 201	0.14 164	0.34 348	0.22 299	0.46 285	0.41 300	0.37 344	0.35 240	0.27 213	0.27 293	0.36 261	0.26 287	0.09 217	0.08 174	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.10 150

raft_robust	0.25 257	0.23 345	0.44 121	0.22 150	0.13 127	0.23 174	0.22 299	0.52 339	0.50 397	0.33 279	0.32 202	0.33 285	0.23 234	0.55 341	0.18 150	0.07 39	0.11 273	0.08 117	0.10 297	0.08 122	0.07 19

test_5	0.25 257	0.25 371	0.57 289	0.27 357	0.18 319	0.25 212	0.29 405	0.42 238	0.39 281	0.29 202	0.40 300	0.27 213	0.23 234	0.35 256	0.19 176	0.07 39	0.07 117	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.14 275

iRaft-Stereo_5w	0.25 257	0.24 356	0.50 201	0.23 201	0.18 319	0.19 72	0.19 205	0.39 206	0.35 224	0.28 178	0.36 255	0.34 293	0.23 234	0.66 402	0.28 306	0.07 39	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.09 194	0.14 275

STrans-v2	0.25 257	0.14 164	0.56 280	0.21 101	0.12 80	0.23 174	0.20 240	0.50 323	0.31 177	0.31 241	0.42 319	0.35 307	0.35 388	0.62 384	0.24 262	0.07 39	0.05 4	0.08 117	0.07 98	0.06 12	0.08 60

DRaft	0.25 257	0.11 53	0.47 144	0.18 15	0.12 80	0.28 254	0.23 328	0.34 142	0.40 291	0.38 353	0.60 437	0.20 125	0.41 418	0.48 308	0.41 386	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.08 168	0.07 66	0.08 60

XX-Stereo	0.25 257	0.11 53	1.09 463	0.35 454	0.38 483	0.23 174	0.13 19	0.43 248	0.19 23	0.20 95	0.40 300	0.31 267	0.10 31	0.33 234	0.13 26	0.08 145	0.11 273	0.08 117	0.09 244	0.07 66	0.10 150

HCRNet	0.25 257	0.27 389	0.42 107	0.34 448	0.17 292	0.27 236	0.18 162	0.45 278	0.37 255	0.31 241	0.35 240	0.32 278	0.23 234	0.44 295	0.21 217	0.13 373	0.08 174	0.13 383	0.11 330	0.11 305	0.09 96

BEATNet_4x	0.25 257	0.25 371	0.66 349	0.23 201	0.10 32	0.29 275	0.14 37	0.49 315	0.34 214	0.31 241	0.35 240	0.32 278	0.26 286	0.34 249	0.33 349	0.08 145	0.06 48	0.08 117	0.07 98	0.11 305	0.13 249

UCFNet_RVC	0.25 257	0.21 312	0.49 179	0.19 35	0.15 224	0.34 348	0.18 162	0.47 295	0.36 240	0.30 225	0.35 240	0.40 341	0.26 286	0.35 256	0.24 262	0.13 373	0.08 174	0.13 383	0.14 417	0.13 359	0.13 249

AdaStereo	0.25 257	0.17 257	0.47 144	0.25 282	0.13 127	0.33 332	0.17 110	0.57 398	0.43 323	0.34 298	0.38 273	0.35 307	0.21 216	0.32 224	0.24 262	0.14 397	0.06 48	0.13 383	0.09 244	0.11 305	0.09 96
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.
MLCV	0.25 257	0.23 345	0.59 311	0.22 150	0.09 10	0.30 288	0.18 162	0.40 215	0.38 265	0.38 353	0.44 343	0.31 267	0.22 223	0.44 295	0.32 340	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.06 51	0.07 66	0.08 60

iResNet	0.25 257	0.22 330	0.62 328	0.26 321	0.11 47	0.31 308	0.23 328	0.46 285	0.45 346	0.34 298	0.43 333	0.27 213	0.23 234	0.36 261	0.37 373	0.08 145	0.05 4	0.07 45	0.06 51	0.08 122	0.10 150

DFGA-Net	0.26 279	0.33 421	0.70 365	0.22 150	0.15 224	0.25 212	0.17 110	0.41 233	0.40 291	0.30 225	0.32 202	0.21 139	0.18 180	0.61 373	0.33 349	0.08 145	0.06 48	0.10 270	0.09 244	0.11 305	0.09 96

HUF	0.26 279	0.15 195	0.79 396	0.39 470	0.31 465	0.16 29	0.17 110	0.36 163	0.25 96	0.19 85	0.14 41	0.23 160	0.11 47	0.32 224	0.14 56	0.08 145	0.60 518	0.06 2	0.05 19	0.07 66	0.56 503

PAM_32	0.26 279	0.10 31	0.63 333	0.24 246	0.19 345	0.51 445	0.26 376	0.43 248	0.30 168	0.32 266	0.28 160	0.60 448	0.28 315	0.29 188	0.20 195	0.08 145	0.14 326	0.08 117	0.10 297	0.07 66	0.15 291

PAM	0.26 279	0.11 53	0.63 333	0.25 282	0.18 319	0.53 454	0.29 405	0.44 269	0.28 134	0.36 328	0.27 154	0.59 442	0.26 286	0.28 167	0.20 195	0.08 145	0.12 290	0.07 45	0.10 297	0.07 66	0.13 249

DDVS	0.26 279	0.16 226	0.45 124	0.25 282	0.17 292	0.34 348	0.21 266	0.43 248	0.31 177	0.34 298	0.41 311	0.47 398	0.21 216	0.52 327	0.29 319	0.11 315	0.09 214	0.11 325	0.09 244	0.13 359	0.16 306

UGAM-zero	0.26 279	0.11 53	0.56 280	0.20 70	0.16 262	0.28 254	0.18 162	0.48 306	0.25 96	0.31 241	0.28 160	0.56 434	0.32 371	0.66 402	0.17 125	0.07 39	0.10 246	0.07 45	0.09 244	0.07 66	0.31 448

ITSA-stereo	0.26 279	0.16 226	0.39 82	0.24 246	0.11 47	0.28 254	0.18 162	0.58 411	0.59 444	0.32 266	0.32 202	0.33 285	0.28 315	0.51 320	0.34 356	0.11 315	0.08 174	0.11 325	0.11 330	0.11 305	0.15 291

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 279	0.15 195	0.96 445	0.21 101	0.25 435	0.30 288	0.21 266	0.54 362	0.28 134	0.25 147	0.29 168	0.46 388	0.23 234	0.28 167	0.20 195	0.08 145	0.10 246	0.08 117	0.12 371	0.11 305	0.17 324

test_sample5	0.26 279	0.14 164	0.51 218	0.21 101	0.12 80	0.31 308	0.21 266	0.53 349	0.38 265	0.33 279	0.43 333	0.29 239	0.25 268	0.56 347	0.24 262	0.10 278	0.14 326	0.10 270	0.10 297	0.11 305	0.16 306

test_sample4	0.26 279	0.14 164	0.53 250	0.21 101	0.12 80	0.32 325	0.21 266	0.53 349	0.38 265	0.33 279	0.38 273	0.28 226	0.25 268	0.54 336	0.25 276	0.10 278	0.14 326	0.10 270	0.09 244	0.11 305	0.16 306

qqq1	0.26 279	0.13 119	0.47 144	0.20 70	0.10 32	0.28 254	0.19 205	0.54 362	0.48 378	0.35 316	0.42 319	0.31 267	0.27 293	0.60 367	0.21 217	0.10 278	0.16 367	0.07 45	0.07 98	0.08 122	0.13 249

fff1	0.26 279	0.13 119	0.47 144	0.20 70	0.10 32	0.28 254	0.19 205	0.54 362	0.48 378	0.35 316	0.42 319	0.31 267	0.27 293	0.60 367	0.21 217	0.10 278	0.16 367	0.07 45	0.07 98	0.08 122	0.13 249

DualNet	0.26 279	0.14 164	0.51 218	0.21 101	0.12 80	0.31 308	0.21 266	0.53 349	0.38 265	0.34 298	0.44 343	0.29 239	0.25 268	0.56 347	0.24 262	0.10 278	0.14 326	0.10 270	0.10 297	0.11 305	0.16 306

anonymousa	0.26 279	0.13 119	0.56 280	0.29 399	0.30 458	0.31 308	0.20 240	0.38 188	0.36 240	0.33 279	0.51 394	0.41 349	0.27 293	0.25 115	0.24 262	0.08 145	0.18 399	0.09 197	0.18 454	0.08 122	0.17 324

hknet	0.26 279	0.15 195	0.49 179	0.25 282	0.16 262	0.35 363	0.22 299	0.59 420	0.40 291	0.34 298	0.35 240	0.43 368	0.28 315	0.38 274	0.26 287	0.09 217	0.07 117	0.11 325	0.10 297	0.09 194	0.10 150

PSMNet-ADL	0.26 279	0.16 226	0.39 82	0.27 357	0.14 164	0.32 325	0.22 299	0.45 278	0.37 255	0.28 178	0.34 232	0.41 349	0.28 315	0.61 373	0.32 340	0.11 315	0.10 246	0.09 197	0.11 330	0.10 253	0.13 249

PSM-AAD	0.26 279	0.11 53	0.43 113	0.24 246	0.12 80	0.27 236	0.37 446	0.36 163	0.30 168	0.36 328	0.39 291	0.28 226	0.77 486	0.30 203	0.16 102	0.07 39	0.06 48	0.12 358	0.11 330	0.09 194	0.21 368

DEmStereo	0.26 279	0.10 31	0.52 239	0.19 35	0.13 127	0.31 308	0.25 365	0.29 81	0.38 265	0.36 328	0.57 426	0.24 177	0.48 444	0.53 330	0.44 401	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.08 168	0.07 66	0.08 60

GrayStereo	0.26 279	0.10 31	0.45 124	0.27 357	0.14 164	0.23 174	0.46 474	0.36 163	0.33 203	0.40 379	0.47 378	0.30 257	0.78 487	0.29 188	0.17 125	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.09 244	0.07 66	0.15 291

RAFT-RH_RVC	0.26 279	0.13 119	0.57 289	0.22 150	0.12 80	0.25 212	0.14 37	0.27 59	0.29 152	0.38 353	1.14 495	0.23 160	0.18 180	0.58 354	0.24 262	0.07 39	0.06 48	0.10 270	0.07 98	0.06 12	0.08 60

ARAFT	0.26 279	0.30 407	0.87 423	0.22 150	0.12 80	0.30 288	0.24 352	0.46 285	0.34 214	0.33 279	0.28 160	0.29 239	0.20 206	0.49 310	0.19 176	0.08 145	0.06 48	0.12 358	0.11 330	0.09 194	0.09 96

acv_ft	0.26 279	0.18 279	0.56 280	0.24 246	0.19 345	0.34 348	0.21 266	0.47 295	0.45 346	0.39 370	0.41 311	0.38 324	0.28 315	0.28 167	0.36 367	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.11 305	0.09 96

cf-r	0.26 279	0.22 330	0.66 349	0.22 150	0.14 164	0.28 254	0.22 299	0.44 269	0.42 312	0.32 266	0.42 319	0.43 368	0.27 293	0.44 295	0.27 298	0.11 315	0.07 117	0.08 117	0.10 297	0.08 122	0.09 96

GANet-RSSM	0.26 279	0.19 291	0.54 262	0.21 101	0.14 164	0.27 236	0.22 299	0.47 295	0.34 214	0.30 225	0.40 300	0.41 349	0.30 341	0.59 362	0.25 276	0.11 315	0.08 174	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.10 150

PSMNet-RSSM	0.26 279	0.21 312	0.50 201	0.21 101	0.14 164	0.25 212	0.21 266	0.50 323	0.38 265	0.31 241	0.45 358	0.40 341	0.27 293	0.53 330	0.24 262	0.12 354	0.08 174	0.11 325	0.13 401	0.10 253	0.10 150

CFNet-ft	0.26 279	0.21 312	0.51 218	0.19 35	0.16 262	0.31 308	0.21 266	0.40 215	0.37 255	0.29 202	0.40 300	0.46 388	0.27 293	0.49 310	0.28 306	0.12 354	0.07 117	0.12 358	0.11 330	0.12 345	0.11 184

CFNet_RVC	0.26 279	0.21 312	0.51 218	0.19 35	0.16 262	0.31 308	0.21 266	0.40 215	0.37 255	0.29 202	0.40 300	0.46 388	0.27 293	0.49 310	0.28 306	0.12 354	0.07 117	0.12 358	0.11 330	0.12 345	0.11 184

G2L-Stereo_aug	0.27 306	0.13 119	0.65 343	0.19 35	0.12 80	0.33 332	0.22 299	0.42 238	0.52 414	0.41 391	0.44 343	0.46 388	0.30 341	0.53 330	0.32 340	0.08 145	0.06 48	0.06 2	0.05 19	0.08 122	0.09 96

G2L-Stereo	0.27 306	0.23 345	0.61 324	0.22 150	0.14 164	0.25 212	0.19 205	0.48 306	0.37 255	0.33 279	0.38 273	0.40 341	0.23 234	0.61 373	0.33 349	0.11 315	0.09 214	0.10 270	0.08 168	0.09 194	0.11 184

test_sample6	0.27 306	0.15 195	0.50 201	0.22 150	0.12 80	0.30 288	0.22 299	0.54 362	0.39 281	0.34 298	0.44 343	0.29 239	0.25 268	0.58 354	0.26 287	0.11 315	0.14 326	0.10 270	0.10 297	0.11 305	0.16 306

SMFormer	0.27 306	0.13 119	0.47 144	0.20 70	0.10 32	0.28 254	0.19 205	0.54 362	0.48 378	0.35 316	0.42 319	0.31 267	0.27 293	0.60 367	0.34 356	0.10 278	0.16 367	0.08 117	0.09 244	0.10 253	0.16 306

tta	0.27 306	0.13 119	0.47 144	0.20 70	0.10 32	0.28 254	0.19 205	0.54 362	0.48 378	0.35 316	0.42 319	0.31 267	0.27 293	0.60 367	0.34 356	0.10 278	0.16 367	0.08 117	0.09 244	0.08 122	0.13 249

ffm	0.27 306	0.17 257	0.84 414	0.21 101	0.13 127	0.29 275	0.21 266	0.38 188	0.46 357	0.31 241	0.44 343	0.34 293	0.24 255	0.28 167	0.12 9	0.08 145	0.28 470	0.12 358	0.11 330	0.08 122	0.37 472

NINENet	0.27 306	0.16 226	0.49 179	0.23 201	0.16 262	0.44 413	0.17 110	0.63 449	0.49 391	0.33 279	0.38 273	0.31 267	0.22 223	0.43 291	0.22 234	0.11 315	0.10 246	0.12 358	0.08 168	0.12 345	0.11 184

SepStereo	0.27 306	0.13 119	0.49 179	0.24 246	0.18 319	0.30 288	0.24 352	0.48 306	0.48 378	0.42 396	0.45 358	0.34 293	0.31 359	0.64 392	0.24 262	0.09 217	0.07 117	0.09 197	0.07 98	0.10 253	0.11 184

UPFNet	0.27 306	0.15 195	0.47 144	0.25 282	0.20 367	0.37 378	0.27 384	0.50 323	0.40 291	0.36 328	0.38 273	0.37 318	0.29 335	0.40 279	0.34 356	0.10 278	0.10 246	0.10 270	0.10 297	0.10 253	0.08 60

iResNet_ROB	0.27 306	0.27 389	0.48 159	0.21 101	0.12 80	0.32 325	0.17 110	0.57 398	0.55 429	0.39 370	0.44 343	0.37 318	0.28 315	0.43 291	0.28 306	0.08 145	0.06 48	0.06 2	0.05 19	0.09 194	0.11 184

coex_refinement	0.28 316	0.22 330	0.50 201	0.23 201	0.15 224	0.31 308	0.20 240	0.51 333	0.43 323	0.35 316	0.42 319	0.45 380	0.27 293	0.56 347	0.41 386	0.10 278	0.07 117	0.07 45	0.07 98	0.11 305	0.12 225

ISRNet	0.28 316	0.15 195	0.54 262	0.27 357	0.19 345	0.24 196	0.15 56	0.47 295	0.45 346	0.40 379	0.49 388	0.42 361	0.27 293	0.33 234	0.30 322	0.20 458	0.12 290	0.17 438	0.16 438	0.16 399	0.21 368

rvit_105_1	0.28 316	0.24 356	0.65 343	0.27 357	0.19 345	0.31 308	0.35 438	0.46 285	0.53 416	0.31 241	0.32 202	0.32 278	0.27 293	0.36 261	0.26 287	0.16 421	0.14 326	0.15 421	0.17 449	0.11 305	0.11 184

UGAM	0.28 316	0.18 279	0.57 289	0.26 321	0.13 127	0.23 174	0.26 376	0.33 135	0.45 346	0.32 266	0.42 319	0.45 380	0.22 223	0.92 475	0.23 253	0.08 145	0.09 214	0.14 405	0.13 401	0.10 253	0.10 150

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 316	0.17 257	0.96 445	0.29 399	0.31 465	0.29 275	0.21 266	0.53 349	0.28 134	0.27 168	0.55 416	0.41 349	0.18 180	0.30 203	0.22 234	0.08 145	0.10 246	0.08 117	0.13 401	0.12 345	0.20 359

test_sample7	0.28 316	0.16 226	0.47 144	0.21 101	0.14 164	0.29 275	0.22 299	0.54 362	0.43 323	0.38 353	0.36 255	0.38 324	0.32 371	0.41 282	0.26 287	0.14 397	0.21 419	0.13 383	0.12 371	0.13 359	0.25 413

CBFPSM	0.28 316	0.23 345	0.76 385	0.21 101	0.14 164	0.38 384	0.26 376	0.42 238	0.37 255	0.34 298	0.36 255	0.55 430	0.38 403	0.33 234	0.40 381	0.08 145	0.08 174	0.07 45	0.08 168	0.09 194	0.12 225

ToySt	0.28 316	0.19 291	0.68 358	0.22 150	0.19 345	0.31 308	0.31 421	0.43 248	0.43 323	0.28 178	0.38 273	0.42 361	0.32 371	0.33 234	0.32 340	0.08 145	0.14 326	0.10 270	0.12 371	0.11 305	0.24 402

CSP-Net	0.28 316	0.17 257	0.41 98	0.22 150	0.14 164	0.44 413	0.24 352	0.52 339	0.42 312	0.42 396	0.44 343	0.42 361	0.27 293	0.66 402	0.30 322	0.12 354	0.09 214	0.08 117	0.08 168	0.10 253	0.10 150

DAS	0.28 316	0.13 119	0.49 179	0.24 246	0.18 319	0.30 288	0.24 352	0.48 306	0.48 378	0.42 396	0.45 358	0.34 293	0.31 359	0.76 437	0.24 262	0.09 217	0.07 117	0.09 197	0.07 98	0.10 253	0.11 184

AACVNet	0.28 316	0.22 330	0.55 270	0.23 201	0.14 164	0.30 288	0.19 205	0.43 248	0.33 203	0.39 370	0.42 319	0.44 374	0.29 335	0.73 422	0.28 306	0.11 315	0.09 214	0.11 325	0.09 244	0.13 359	0.12 225

FTStereo	0.28 316	0.11 53	0.56 280	0.24 246	0.13 127	0.21 127	0.52 486	0.36 163	0.28 134	0.38 353	0.94 487	0.30 257	0.56 463	0.33 234	0.18 150	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.19 342

LMCR-Stereo	0.28 316	0.22 330	0.56 280	0.29 399	0.14 164	0.37 378	0.23 328	0.57 398	0.36 240	0.40 379	0.40 300	0.29 239	0.30 341	0.41 282	0.38 375	0.11 315	0.07 117	0.09 197	0.07 98	0.13 359	0.10 150

MMNet	0.28 316	0.19 291	0.54 262	0.24 246	0.17 292	0.47 429	0.22 299	0.47 295	0.53 416	0.40 379	0.43 333	0.36 312	0.34 381	0.40 279	0.35 363	0.08 145	0.08 174	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.09 96

UNet	0.28 316	0.16 226	0.70 365	0.24 246	0.20 367	0.44 413	0.21 266	0.52 339	0.42 312	0.36 328	0.40 300	0.43 368	0.33 379	0.41 282	0.32 340	0.09 217	0.07 117	0.10 270	0.09 244	0.10 253	0.09 96

ac_64	0.28 316	0.16 226	0.62 328	0.25 282	0.17 292	0.36 370	0.22 299	0.48 306	0.35 224	0.36 328	0.37 266	0.51 416	0.30 341	0.62 384	0.34 356	0.11 315	0.09 214	0.10 270	0.10 297	0.09 194	0.09 96

GwcNet-RSSM	0.28 316	0.25 371	0.61 324	0.22 150	0.14 164	0.28 254	0.24 352	0.46 285	0.44 335	0.33 279	0.46 370	0.41 349	0.28 315	0.55 341	0.31 332	0.11 315	0.07 117	0.09 197	0.10 297	0.10 253	0.09 96

HSM-Net_RVC	0.28 316	0.12 93	0.48 159	0.19 35	0.11 47	0.35 363	0.21 266	0.64 455	0.44 335	0.40 379	0.43 333	0.50 413	0.27 293	0.75 431	0.25 276	0.08 145	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.09 96
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 316	0.25 371	0.64 338	0.22 150	0.16 262	0.30 288	0.21 266	0.54 362	0.33 203	0.36 328	0.38 273	0.38 324	0.26 286	0.45 301	0.28 306	0.15 411	0.11 273	0.11 325	0.11 330	0.14 381	0.14 275

StereoDRNet-Refined	0.28 316	0.19 291	0.47 144	0.25 282	0.14 164	0.36 370	0.21 266	0.49 315	0.43 323	0.46 425	0.52 401	0.42 361	0.30 341	0.46 303	0.38 375	0.10 278	0.07 117	0.11 325	0.11 330	0.10 253	0.11 184
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.29 336	0.24 356	0.83 410	0.23 201	0.17 292	0.25 212	0.22 299	0.47 295	0.42 312	0.33 279	0.39 291	0.38 324	0.28 315	0.78 441	0.35 363	0.09 217	0.07 117	0.10 270	0.10 297	0.09 194	0.09 96

CRFU-Net	0.29 336	0.14 164	0.48 159	0.26 321	0.15 224	0.46 423	0.22 299	0.52 339	0.32 187	0.44 413	0.42 319	0.48 403	0.47 440	0.44 295	0.31 332	0.12 354	0.10 246	0.09 197	0.08 168	0.10 253	0.11 184

iRaft-Stereo_20w	0.29 336	0.11 53	0.86 421	0.33 443	0.24 422	0.32 325	0.26 376	0.60 430	0.26 107	0.41 391	0.21 102	0.28 226	0.19 201	0.32 224	0.24 262	0.07 39	0.31 486	0.07 45	0.09 244	0.08 122	0.47 492

AASNet	0.29 336	0.27 389	0.67 352	0.26 321	0.18 319	0.34 348	0.21 266	0.64 455	0.49 391	0.36 328	0.41 311	0.32 278	0.26 286	0.33 234	0.39 379	0.12 354	0.09 214	0.10 270	0.08 168	0.14 381	0.12 225

GEStereo_RVC	0.29 336	0.24 356	0.60 318	0.27 357	0.16 262	0.33 332	0.25 365	0.58 411	0.56 433	0.35 316	0.38 273	0.34 293	0.25 268	0.51 320	0.29 319	0.12 354	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.11 305	0.13 249

EAI-Stereo	0.29 336	0.11 53	0.38 76	0.22 150	0.18 319	0.33 332	1.66 529	0.53 349	0.27 124	0.27 168	0.50 391	0.17 92	0.16 136	0.25 115	0.25 276	0.07 39	0.07 117	0.07 45	0.11 330	0.07 66	0.10 150

delet	0.29 336	0.18 279	0.58 304	0.24 246	0.19 345	0.41 399	0.30 412	0.52 339	0.51 403	0.35 316	0.42 319	0.37 318	0.31 359	0.49 310	0.36 367	0.10 278	0.09 214	0.11 325	0.12 371	0.09 194	0.09 96

HGLStereo	0.29 336	0.19 291	0.60 318	0.24 246	0.21 382	0.33 332	0.23 328	0.52 339	0.44 335	0.36 328	0.49 388	0.41 349	0.35 388	0.46 303	0.34 356	0.11 315	0.11 273	0.09 197	0.09 244	0.11 305	0.12 225

DSFCA	0.29 336	0.18 279	0.48 159	0.21 101	0.17 292	0.39 388	0.32 427	0.49 315	0.44 335	0.44 413	0.38 273	0.40 341	0.30 341	0.53 330	0.38 375	0.12 354	0.10 246	0.10 270	0.11 330	0.11 305	0.11 184

CFNet	0.29 336	0.29 401	0.57 289	0.23 201	0.14 164	0.34 348	0.15 56	0.53 349	0.46 357	0.31 241	0.40 300	0.38 324	0.27 293	0.76 437	0.28 306	0.10 278	0.07 117	0.11 325	0.11 330	0.11 305	0.09 96

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 336	0.24 356	0.81 401	0.26 321	0.18 319	0.30 288	0.22 299	0.52 339	0.41 300	0.38 353	0.42 319	0.42 361	0.28 315	0.46 303	0.31 332	0.11 315	0.08 174	0.10 270	0.11 330	0.10 253	0.12 225
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 336	0.37 444	0.92 436	0.24 246	0.13 127	0.30 288	0.19 205	0.55 380	0.51 403	0.39 370	0.46 370	0.39 338	0.27 293	0.36 261	0.30 322	0.09 217	0.06 48	0.07 45	0.05 19	0.13 359	0.11 184

HSM	0.29 336	0.18 279	0.48 159	0.21 101	0.15 224	0.33 332	0.20 240	0.55 380	0.39 281	0.36 328	0.39 291	0.67 473	0.32 371	0.88 463	0.24 262	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.09 194	0.10 150

ACV-stereo	0.30 349	0.20 304	0.82 405	0.23 201	0.16 262	0.48 435	0.20 240	0.38 188	0.34 214	0.29 202	0.33 222	0.66 469	0.43 425	0.55 341	0.31 332	0.10 278	0.09 214	0.09 197	0.09 244	0.11 305	0.12 225

ssnet_v2	0.30 349	0.21 312	0.63 333	0.23 201	0.15 224	0.40 394	0.30 412	0.59 420	0.48 378	0.40 379	0.37 266	0.46 388	0.30 341	0.41 282	0.44 401	0.13 373	0.11 273	0.11 325	0.11 330	0.12 345	0.11 184

dad	0.30 349	0.38 450	0.60 318	0.22 150	0.14 164	0.32 325	0.21 266	0.35 151	0.51 403	0.45 420	0.45 358	0.46 388	0.23 234	0.41 282	0.27 298	0.21 460	0.11 273	0.20 458	0.11 330	0.15 391	0.11 184

THIR-Stereo	0.30 349	0.15 195	0.46 138	0.19 35	0.11 47	0.28 254	0.70 500	0.33 135	0.36 240	0.37 344	0.64 449	0.33 285	0.49 449	0.58 354	0.44 401	0.08 145	0.06 48	0.08 117	0.09 244	0.07 66	0.08 60

ADLNet	0.30 349	0.19 291	0.59 311	0.23 201	0.19 345	0.34 348	0.23 328	0.56 389	0.44 335	0.43 407	0.41 311	0.43 368	0.28 315	0.56 347	0.36 367	0.11 315	0.08 174	0.11 325	0.11 330	0.11 305	0.15 291

RAFT + AFF	0.30 349	0.33 421	0.76 385	0.25 282	0.17 292	0.30 288	0.33 432	0.55 380	0.42 312	0.28 178	0.30 182	0.31 267	0.31 359	0.64 392	0.32 340	0.09 217	0.11 273	0.11 325	0.10 297	0.12 345	0.16 306

psm_up	0.30 349	0.21 312	0.58 304	0.26 321	0.18 319	0.32 325	0.27 384	0.57 398	0.45 346	0.38 353	0.41 311	0.45 380	0.40 413	0.59 362	0.32 340	0.11 315	0.12 290	0.13 383	0.12 371	0.11 305	0.11 184

DMCA-RVC	0.30 349	0.27 389	0.93 440	0.28 384	0.17 292	0.30 288	0.21 266	0.43 248	0.36 240	0.40 379	0.38 273	0.39 338	0.36 393	0.44 295	0.34 356	0.13 373	0.10 246	0.16 429	0.12 371	0.13 359	0.11 184

STTStereo	0.30 349	0.24 356	0.83 410	0.25 282	0.17 292	0.30 288	0.24 352	0.49 315	0.39 281	0.39 370	0.41 311	0.44 374	0.28 315	0.41 282	0.30 322	0.13 373	0.13 309	0.13 383	0.16 438	0.12 345	0.12 225

RASNet	0.30 349	0.19 291	0.59 311	0.23 201	0.19 345	0.33 332	0.20 240	0.50 323	0.41 300	0.31 241	0.44 343	0.47 398	0.38 403	0.79 445	0.40 381	0.09 217	0.07 117	0.07 45	0.09 244	0.08 122	0.10 150

DLCB_ROB	0.30 349	0.20 304	0.45 124	0.28 384	0.17 292	0.37 378	0.25 365	0.50 323	0.45 346	0.46 425	0.47 378	0.51 416	0.34 381	0.56 347	0.38 375	0.10 278	0.10 246	0.11 325	0.11 330	0.10 253	0.11 184

DualNet (step1)	0.31 360	0.21 312	0.69 359	0.18 15	0.17 292	0.36 370	0.21 266	0.54 362	0.43 323	0.38 353	0.36 255	0.38 324	0.32 371	0.41 282	0.26 287	0.24 466	0.21 419	0.28 479	0.24 477	0.18 428	0.21 368

iinet-f	0.31 360	0.23 345	1.16 471	0.20 70	0.16 262	0.44 413	0.23 328	0.47 295	0.38 265	0.36 328	0.44 343	0.41 349	0.35 388	0.36 261	0.43 394	0.10 278	0.09 214	0.08 117	0.08 168	0.13 359	0.12 225

ADLNet2	0.31 360	0.23 345	0.77 391	0.23 201	0.18 319	0.36 370	0.24 352	0.55 380	0.54 421	0.33 279	0.38 273	0.45 380	0.31 359	0.70 413	0.36 367	0.10 278	0.08 174	0.09 197	0.09 244	0.12 345	0.11 184

hitnet-ft	0.31 360	0.21 312	0.56 280	0.19 35	0.14 164	0.40 394	0.23 328	0.46 285	0.42 312	0.37 344	0.46 370	0.53 427	0.35 388	0.76 437	0.35 363	0.14 397	0.10 246	0.14 405	0.10 297	0.15 391	0.14 275

FADNet-RVC-Resample	0.31 360	0.32 417	1.16 471	0.27 357	0.17 292	0.33 332	0.21 266	0.49 315	0.40 291	0.36 328	0.38 273	0.34 293	0.27 293	0.54 336	0.27 298	0.10 278	0.10 246	0.14 405	0.13 401	0.13 359	0.18 327

FADNet_RVC	0.31 360	0.35 435	0.98 449	0.24 246	0.16 262	0.30 288	0.17 110	0.52 339	0.39 281	0.30 225	0.38 273	0.30 257	0.29 335	0.54 336	0.33 349	0.14 397	0.14 326	0.14 405	0.16 438	0.21 450	0.24 402

LL-Strereo	0.32 366	0.33 421	0.77 391	0.26 321	0.24 422	0.22 155	0.23 328	0.58 411	0.44 335	0.35 316	0.32 202	0.41 349	0.40 413	0.93 477	0.25 276	0.08 145	0.13 309	0.11 325	0.09 244	0.09 194	0.22 381

SACVNet	0.32 366	0.25 371	0.59 311	0.26 321	0.19 345	0.35 363	0.25 365	0.54 362	0.41 300	0.43 407	0.45 358	0.46 388	0.34 381	0.71 418	0.30 322	0.14 397	0.10 246	0.12 358	0.12 371	0.16 399	0.20 359

CrosDoStereo	0.32 366	0.11 53	0.53 250	0.19 35	0.12 80	0.22 155	1.07 519	0.36 163	0.38 265	0.38 353	0.60 437	0.28 226	0.45 431	0.61 373	0.56 437	0.08 145	0.06 48	0.08 117	0.09 244	0.08 122	0.09 96

DeepStereo_LL	0.32 366	0.11 53	0.53 250	0.19 35	0.12 80	0.22 155	1.07 519	0.36 163	0.38 265	0.38 353	0.60 437	0.28 226	0.45 431	0.61 373	0.56 437	0.08 145	0.06 48	0.08 117	0.09 244	0.08 122	0.09 96

pcwnet_v2	0.32 366	0.16 226	1.22 482	0.23 201	0.19 345	0.32 325	0.19 205	0.61 437	0.61 448	0.37 344	0.45 358	0.35 307	0.29 335	0.37 271	0.26 287	0.14 397	0.11 273	0.12 358	0.11 330	0.14 381	0.18 327

TDLM	0.32 366	0.27 389	0.52 239	0.30 411	0.15 224	0.33 332	0.32 427	0.54 362	0.50 397	0.44 413	0.43 333	0.39 338	0.30 341	0.92 475	0.30 322	0.14 397	0.09 214	0.13 383	0.12 371	0.13 359	0.14 275

NVstereo2D	0.32 366	0.18 279	0.63 333	0.24 246	0.23 408	0.43 408	0.28 399	0.60 430	0.58 437	0.28 178	0.39 291	0.42 361	0.30 341	0.71 418	0.30 322	0.13 373	0.09 214	0.13 383	0.10 297	0.20 444	0.18 327

YMNet	0.33 373	0.26 381	0.64 338	0.28 384	0.23 408	0.48 435	0.27 384	0.54 362	0.47 370	0.49 438	0.56 421	0.51 416	0.30 341	0.41 282	0.44 401	0.13 373	0.16 367	0.13 383	0.12 371	0.14 381	0.14 275

YMNet_1	0.33 373	0.26 381	0.64 338	0.28 384	0.23 408	0.48 435	0.27 384	0.54 362	0.47 370	0.49 438	0.56 421	0.51 416	0.30 341	0.41 282	0.44 401	0.13 373	0.16 367	0.13 383	0.12 371	0.14 381	0.14 275

test_for_model	0.33 373	0.91 508	0.48 159	0.74 509	0.50 493	0.20 102	0.16 82	0.33 135	0.27 124	0.29 202	0.15 45	0.13 37	0.11 47	0.17 19	0.14 56	0.31 487	0.27 465	0.06 2	0.05 19	0.97 522	0.31 448

ttt	0.33 373	0.14 164	0.54 262	0.22 150	0.14 164	0.30 288	0.22 299	0.59 420	0.51 403	0.31 241	0.46 370	0.30 257	0.23 234	0.71 418	1.07 486	0.13 373	0.22 431	0.10 270	0.11 330	0.12 345	0.24 402

fast-acv-ft	0.33 373	0.26 381	0.88 429	0.25 282	0.18 319	0.49 441	0.27 384	0.44 269	0.50 397	0.40 379	0.55 416	0.49 409	0.36 393	0.39 277	0.41 386	0.11 315	0.11 273	0.11 325	0.12 371	0.13 359	0.11 184

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 373	0.25 371	0.82 405	0.22 150	0.17 292	0.46 423	0.28 399	0.53 349	0.53 416	0.43 407	0.57 426	0.44 374	0.31 359	0.50 314	0.48 414	0.10 278	0.06 48	0.08 117	0.06 51	0.11 305	0.12 225

AANet_RVC	0.33 373	0.31 410	0.69 359	0.23 201	0.14 164	0.30 288	0.23 328	0.49 315	0.55 429	0.39 370	0.60 437	0.43 368	0.30 341	0.88 463	0.54 433	0.11 315	0.08 174	0.07 45	0.07 98	0.10 253	0.12 225

PS-NSSS	0.33 373	0.36 441	0.61 324	0.24 246	0.18 319	0.33 332	0.24 352	0.59 420	0.42 312	0.38 353	0.52 401	0.36 312	0.31 359	0.80 448	0.32 340	0.18 446	0.14 326	0.21 461	0.15 428	0.17 413	0.14 275

DISCO	0.33 373	0.16 226	0.55 270	0.26 321	0.16 262	0.48 435	0.25 365	0.52 339	0.58 437	0.38 353	0.45 358	0.63 458	0.37 398	0.65 396	0.50 421	0.10 278	0.07 117	0.09 197	0.08 168	0.13 359	0.13 249

NOSS_ROB	0.33 373	0.24 356	0.49 179	0.27 357	0.16 262	0.34 348	0.19 205	0.55 380	0.50 397	0.34 298	0.37 266	0.42 361	0.30 341	0.93 477	0.25 276	0.19 455	0.20 414	0.24 470	0.22 471	0.17 413	0.25 413

TCMNet	0.34 383	0.28 397	0.81 401	0.29 399	0.30 458	0.40 394	0.28 399	0.53 349	0.49 391	0.38 353	0.46 370	0.40 341	0.30 341	0.61 373	0.42 390	0.14 397	0.13 309	0.15 421	0.14 417	0.18 428	0.19 342

HBP-ISP	0.34 383	0.35 435	0.76 385	0.23 201	0.17 292	0.33 332	0.22 299	0.56 389	0.47 370	0.42 396	0.49 388	0.33 285	0.41 418	0.73 422	0.27 298	0.18 446	0.19 403	0.24 470	0.20 461	0.16 399	0.16 306

AAGNet	0.34 383	0.12 93	0.53 250	0.26 321	0.16 262	0.20 102	0.19 205	0.31 110	0.29 152	0.35 316	0.35 240	0.27 213	0.30 341	0.44 295	2.56 527	0.08 145	0.05 4	0.10 270	0.07 98	0.09 194	0.07 19

FADNet-RVC	0.34 383	0.43 463	0.97 447	0.25 282	0.20 367	0.33 332	0.20 240	0.51 333	0.42 312	0.34 298	0.40 300	0.41 349	0.29 335	0.65 396	0.36 367	0.14 397	0.14 326	0.14 405	0.15 428	0.19 437	0.20 359

FADNet	0.34 383	0.43 463	0.88 429	0.24 246	0.22 397	0.37 378	0.19 205	0.56 389	0.49 391	0.32 266	0.36 255	0.43 368	0.32 371	0.65 396	0.30 322	0.17 435	0.16 367	0.14 405	0.16 438	0.25 465	0.21 368

CVANet_RVC	0.34 383	0.25 371	0.77 391	0.27 357	0.17 292	0.34 348	0.28 399	0.55 380	0.50 397	0.43 407	0.46 370	0.44 374	0.31 359	0.90 468	0.27 298	0.15 411	0.10 246	0.14 405	0.14 417	0.15 391	0.15 291

StereoDRNet	0.34 383	0.28 397	0.70 365	0.28 384	0.21 382	0.43 408	0.30 412	0.63 449	0.51 403	0.47 431	0.40 300	0.48 403	0.31 359	0.58 354	0.44 401	0.12 354	0.10 246	0.12 358	0.11 330	0.13 359	0.13 249

DRN-Test	0.35 390	0.20 304	0.75 381	0.28 384	0.19 345	0.46 423	0.29 405	0.68 472	0.54 421	0.49 438	0.47 378	0.44 374	0.35 388	0.63 387	0.44 401	0.13 373	0.09 214	0.13 383	0.12 371	0.13 359	0.13 249

XPNet_ROB	0.35 390	0.26 381	0.58 304	0.28 384	0.19 345	0.37 378	0.31 421	0.57 398	0.51 403	0.52 449	0.54 411	0.57 436	0.38 403	0.65 396	0.48 414	0.17 435	0.12 290	0.13 383	0.12 371	0.16 399	0.17 324

ff1	0.36 392	0.17 257	0.84 414	0.21 101	0.13 127	0.29 275	0.21 266	0.38 188	0.46 357	0.31 241	0.44 343	0.34 293	0.24 255	0.91 470	1.30 497	0.08 145	0.28 470	0.12 358	0.11 330	0.08 122	0.37 472

Wz-Net-LNSev	0.36 392	0.35 435	1.06 457	0.26 321	0.21 382	0.47 429	0.33 432	0.56 389	0.58 437	0.45 420	0.54 411	0.50 413	0.37 398	0.40 279	0.42 390	0.12 354	0.11 273	0.10 270	0.09 244	0.14 381	0.15 291

FAT-Stereo	0.36 392	0.19 291	0.75 381	0.26 321	0.18 319	0.34 348	0.30 412	0.62 445	0.61 448	0.47 431	0.61 445	0.59 442	0.50 450	0.61 373	0.36 367	0.13 373	0.14 326	0.13 383	0.12 371	0.14 381	0.20 359

CBMV_ROB	0.36 392	0.21 312	0.57 289	0.22 150	0.14 164	0.35 363	0.20 240	0.55 380	0.47 370	0.52 449	0.58 429	0.45 380	0.53 459	0.75 431	0.50 421	0.18 446	0.19 403	0.23 468	0.21 463	0.15 391	0.20 359

ETE_ROB	0.36 392	0.32 417	0.64 338	0.30 411	0.18 319	0.40 394	0.38 454	0.59 420	0.49 391	0.50 443	0.52 401	0.62 454	0.37 398	0.58 354	0.43 394	0.13 373	0.10 246	0.14 405	0.12 371	0.17 413	0.18 327

PSMNet_ROB	0.36 392	0.31 410	0.71 372	0.31 426	0.21 382	0.44 413	0.44 470	0.61 437	0.49 391	0.39 370	0.45 358	0.49 409	0.32 371	0.66 402	0.53 429	0.14 397	0.10 246	0.15 421	0.14 417	0.13 359	0.13 249

CBMV	0.36 392	0.25 371	0.61 324	0.24 246	0.14 164	0.42 404	0.33 432	0.56 389	0.52 414	0.54 458	0.52 401	0.51 416	0.58 466	0.63 387	0.43 394	0.15 411	0.16 367	0.18 446	0.16 438	0.13 359	0.19 342
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 399	0.17 257	0.84 414	0.21 101	0.13 127	0.29 275	0.21 266	0.57 398	0.48 378	0.31 241	0.44 343	0.34 293	0.24 255	0.91 470	1.30 497	0.10 278	0.20 414	0.12 358	0.11 330	0.11 305	0.23 389

xxx	0.37 399	0.17 257	0.84 414	0.21 101	0.13 127	0.29 275	0.21 266	0.57 398	0.48 378	0.31 241	0.44 343	0.34 293	0.24 255	0.91 470	1.30 497	0.10 278	0.20 414	0.12 358	0.11 330	0.11 305	0.23 389

GwcNet	0.37 399	0.29 401	1.12 465	0.25 282	0.24 422	0.48 435	0.27 384	0.58 411	0.60 446	0.39 370	0.54 411	0.51 416	0.34 381	0.60 367	0.46 409	0.13 373	0.12 290	0.12 358	0.11 330	0.13 359	0.15 291

DANet	0.37 399	0.25 371	0.67 352	0.37 459	0.22 397	0.42 404	0.25 365	0.50 323	0.44 335	0.52 449	0.50 391	0.59 442	0.42 422	0.78 441	0.53 429	0.13 373	0.12 290	0.14 405	0.12 371	0.17 413	0.21 368
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 399	0.33 421	0.59 311	0.37 459	0.23 408	0.42 404	0.41 465	0.56 389	0.44 335	0.47 431	0.47 378	0.61 451	0.39 410	0.58 354	0.41 386	0.16 421	0.13 309	0.21 461	0.22 471	0.16 399	0.18 327

APVNet	0.38 404	0.26 381	0.87 423	0.26 321	0.22 397	0.52 451	0.35 438	0.64 455	0.46 357	0.40 379	0.52 401	0.48 403	0.39 410	0.84 457	0.48 414	0.13 373	0.14 326	0.15 421	0.16 438	0.16 399	0.16 306

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 404	0.43 463	0.72 377	0.35 454	0.19 345	0.51 445	0.25 365	0.56 389	0.39 281	0.42 396	0.47 378	0.47 398	0.27 293	0.74 426	0.32 340	0.38 496	0.19 403	0.27 473	0.17 449	0.29 480	0.27 429

RP	0.38 404	0.26 381	0.67 352	0.31 426	0.24 422	0.37 378	0.29 405	0.53 349	0.61 448	0.42 396	0.65 451	0.62 454	0.51 452	0.63 387	0.43 394	0.17 435	0.15 355	0.17 438	0.15 428	0.17 413	0.19 342

RYNet	0.38 404	0.23 345	0.65 343	0.26 321	0.28 445	0.62 468	0.33 432	0.61 437	0.62 452	0.42 396	0.39 291	0.58 441	0.40 413	0.89 465	0.57 439	0.11 315	0.09 214	0.12 358	0.11 330	0.19 437	0.22 381

LALA_ROB	0.38 404	0.31 410	0.65 343	0.30 411	0.21 382	0.46 423	0.39 457	0.63 449	0.54 421	0.53 455	0.52 401	0.69 477	0.36 393	0.52 327	0.48 414	0.18 446	0.11 273	0.16 429	0.14 417	0.17 413	0.16 306

PSMNet-RUCA	0.39 409	0.47 469	0.84 414	0.46 489	0.41 488	0.34 348	0.26 376	0.59 420	0.46 357	0.40 379	0.51 394	0.44 374	0.33 379	0.43 291	0.31 332	0.25 473	0.14 326	0.33 489	0.21 463	0.32 485	0.23 389

1111x	0.39 409	0.17 257	0.80 400	0.23 201	0.15 224	0.33 332	0.27 384	0.62 445	0.48 378	0.32 266	0.43 333	0.40 341	0.29 335	0.86 460	1.60 512	0.09 217	0.23 441	0.09 197	0.12 371	0.10 253	0.23 389

EKT-Stereo	0.39 409	0.13 119	0.53 250	0.42 482	3.94 534	0.22 155	0.17 110	0.38 188	0.30 168	0.21 102	0.20 84	0.23 160	0.15 120	0.30 203	0.18 150	0.10 278	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.09 194	0.12 225

GASNet	0.39 409	0.58 489	1.27 484	0.35 454	0.23 408	0.35 363	0.23 328	0.63 449	0.56 433	0.41 391	0.38 273	0.45 380	0.30 341	0.81 451	0.42 390	0.16 421	0.11 273	0.14 405	0.14 417	0.23 459	0.12 225

Wz-Net-MNSev	0.39 409	0.35 435	0.99 451	0.26 321	0.21 382	0.59 465	0.39 457	0.58 411	0.61 448	0.49 438	0.56 421	0.53 427	0.37 398	0.61 373	0.47 412	0.11 315	0.09 214	0.11 325	0.11 330	0.15 391	0.15 291

xxxx	0.39 409	0.14 164	0.47 144	0.20 70	0.16 262	0.38 384	0.20 240	0.61 437	0.43 323	0.30 225	0.44 343	0.38 324	0.25 268	0.50 314	2.41 525	0.11 315	0.21 419	0.09 197	0.10 297	0.10 253	0.26 425

test_xeample	0.39 409	0.14 164	0.46 138	0.19 35	0.16 262	0.34 348	0.22 299	0.59 420	0.43 323	0.33 279	0.47 378	0.30 257	0.27 293	0.60 367	2.44 526	0.10 278	0.21 419	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.25 413

Syn2CoEx	0.39 409	0.39 454	1.08 462	0.35 454	0.21 382	0.41 399	0.29 405	0.63 449	0.51 403	0.43 407	0.56 421	0.45 380	0.45 431	0.69 410	0.39 379	0.17 435	0.14 326	0.16 429	0.12 371	0.13 359	0.16 306

S-Stereo	0.39 409	0.20 304	1.04 454	0.28 384	0.22 397	0.39 388	0.31 421	0.58 411	0.69 467	0.40 379	0.59 433	0.48 403	0.41 418	0.75 431	0.42 390	0.12 354	0.15 355	0.13 383	0.13 401	0.16 399	0.25 413

stereogan	0.39 409	0.20 304	0.78 395	0.28 384	0.22 397	0.65 473	0.26 376	0.62 445	0.65 457	0.45 420	0.60 437	0.67 473	0.45 431	0.69 410	0.37 373	0.14 397	0.14 326	0.14 405	0.12 371	0.20 444	0.19 342

Nwc_Net	0.39 409	0.29 401	0.84 414	0.32 432	0.24 422	0.45 421	0.30 412	0.67 467	0.51 403	0.39 370	0.70 461	0.59 442	0.48 444	0.61 373	0.45 408	0.16 421	0.12 290	0.19 453	0.21 463	0.14 381	0.15 291

aanetorigin	0.40 420	0.33 421	1.14 468	0.25 282	0.19 345	0.30 288	0.37 446	0.34 142	0.47 370	0.95 496	0.82 476	0.52 423	0.56 463	0.50 314	0.52 425	0.11 315	0.09 214	0.10 270	0.10 297	0.16 399	0.19 342

AF-Net	0.40 420	0.31 410	0.74 378	0.33 443	0.24 422	0.43 408	0.30 412	0.64 455	0.67 461	0.44 413	0.69 460	0.65 465	0.52 454	0.59 362	0.48 414	0.16 421	0.12 290	0.19 453	0.14 417	0.16 399	0.14 275

edge stereo	0.40 420	0.22 330	0.87 423	0.27 357	0.22 397	0.38 384	0.26 376	0.59 420	0.56 433	0.53 455	0.60 437	0.71 481	0.50 450	0.78 441	0.43 394	0.16 421	0.15 355	0.19 453	0.14 417	0.17 413	0.19 342

PA-Net	0.40 420	0.35 435	1.05 455	0.32 432	0.28 445	0.39 388	0.43 468	0.53 349	0.56 433	0.35 316	0.43 333	0.41 349	0.36 393	0.83 456	0.61 446	0.12 354	0.23 441	0.16 429	0.23 475	0.13 359	0.20 359
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 420	0.28 397	0.67 352	0.31 426	0.18 319	0.43 408	0.39 457	0.60 430	0.46 357	0.48 437	0.78 471	0.55 430	0.45 431	0.96 480	0.55 436	0.13 373	0.14 326	0.13 383	0.12 371	0.15 391	0.16 306

RGC	0.41 425	0.35 435	0.76 385	0.35 454	0.28 445	0.41 399	0.29 405	0.60 430	0.55 429	0.47 431	0.64 449	0.63 458	0.47 440	0.74 426	0.46 409	0.16 421	0.15 355	0.21 461	0.21 463	0.19 437	0.21 368

ADCRef	0.41 425	0.33 421	1.05 455	0.26 321	0.21 382	0.49 441	0.27 384	0.54 362	0.51 403	0.51 446	0.59 433	0.35 307	0.47 440	0.54 336	1.35 503	0.09 217	0.08 174	0.12 358	0.12 371	0.12 345	0.13 249

PWC_ROB	0.41 425	0.38 450	0.92 436	0.26 321	0.20 367	0.39 388	0.19 205	0.61 437	0.69 467	0.58 466	0.84 478	0.52 423	0.44 429	0.74 426	0.62 447	0.13 373	0.09 214	0.14 405	0.10 297	0.17 413	0.18 327

PWCDC_ROB	0.41 425	0.41 459	0.77 391	0.34 448	0.21 382	0.43 408	0.20 240	0.60 430	0.90 491	0.44 413	1.24 500	0.36 312	0.38 403	0.56 347	0.48 414	0.18 446	0.11 273	0.11 325	0.10 297	0.20 444	0.16 306

UDG	0.42 429	0.54 480	0.67 352	0.41 479	0.35 474	0.47 429	0.27 384	0.57 398	0.48 378	0.40 379	0.46 370	0.59 442	0.45 431	0.47 307	0.46 409	0.26 475	0.19 403	0.49 498	0.22 471	0.37 489	0.30 444

NCC-stereo	0.42 429	0.31 410	0.87 423	0.32 432	0.29 455	0.47 429	0.37 446	0.68 472	0.53 416	0.42 396	0.58 429	0.57 436	0.52 454	0.75 431	0.54 433	0.18 446	0.14 326	0.18 446	0.25 480	0.17 413	0.18 327

Abc-Net	0.42 429	0.31 410	0.87 423	0.32 432	0.29 455	0.47 429	0.37 446	0.68 472	0.53 416	0.42 396	0.58 429	0.57 436	0.52 454	0.75 431	0.54 433	0.18 446	0.14 326	0.18 446	0.25 480	0.17 413	0.18 327
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
STTRV1_RVC	0.42 429	0.33 421	0.89 431	0.29 399	0.36 479	0.49 441	0.31 421	0.63 449	0.54 421	0.47 431	0.56 421	0.47 398	0.43 425	1.00 483	0.40 381	0.28 481	0.21 419	0.20 458	0.18 454	0.25 465	0.18 327

SGM-Forest	0.42 429	0.44 466	0.92 436	0.24 246	0.16 262	0.45 421	0.40 461	0.58 411	0.50 397	0.54 458	0.63 448	0.52 423	0.51 452	0.91 470	0.66 453	0.17 435	0.17 390	0.17 438	0.15 428	0.15 391	0.21 368
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 434	0.34 431	0.62 328	0.28 384	0.33 469	0.60 466	0.34 436	0.68 472	0.47 370	0.54 458	0.66 453	0.56 434	0.46 438	0.73 422	0.66 453	0.26 475	0.19 403	0.24 470	0.22 471	0.27 475	0.25 413

RTSC	0.43 434	0.37 444	0.95 444	0.30 411	0.20 367	0.50 444	0.23 328	0.65 461	0.86 487	0.56 462	0.54 411	0.51 416	0.36 393	0.71 418	0.92 471	0.13 373	0.14 326	0.11 325	0.13 401	0.18 428	0.19 342

SQANet	0.44 436	0.57 487	0.89 431	0.49 492	0.39 485	0.47 429	0.23 328	0.53 349	0.44 335	0.41 391	0.48 387	0.47 398	0.34 381	0.58 354	0.43 394	0.38 496	0.15 355	0.40 494	0.21 463	0.50 494	0.34 460

Anonymous_2	0.44 436	0.23 345	0.57 289	0.34 448	0.34 471	0.53 454	0.28 399	0.49 315	0.39 281	0.36 328	0.34 232	0.48 403	0.38 403	0.43 291	0.33 349	0.26 475	0.41 499	0.44 496	1.45 531	0.33 487	0.37 472

NaN_ROB	0.44 436	0.38 450	0.94 443	0.30 411	0.20 367	0.52 451	0.49 481	0.61 437	0.60 446	0.56 462	0.47 378	0.49 409	0.42 422	1.24 500	0.76 461	0.12 354	0.18 399	0.12 358	0.13 401	0.12 345	0.18 327

test_sample9	0.45 439	0.21 312	0.69 359	0.18 15	0.17 292	0.36 370	0.21 266	0.54 362	0.43 323	0.38 353	0.36 255	0.38 324	0.32 371	0.70 413	1.01 479	0.24 466	1.93 532	0.28 479	0.24 477	0.18 428	0.21 368

Wz-Net-SNSev	0.45 439	0.53 479	1.42 493	0.31 426	0.21 382	0.44 413	0.45 471	0.64 455	0.68 465	0.46 425	0.66 453	0.62 454	0.40 413	0.78 441	0.65 451	0.12 354	0.11 273	0.12 358	0.13 401	0.17 413	0.19 342

DDUNet	0.45 439	0.60 492	0.71 372	0.45 486	0.39 485	0.46 423	0.32 427	0.53 349	0.44 335	0.46 425	0.53 408	0.57 436	0.38 403	0.51 320	0.43 394	0.34 490	0.21 419	0.56 502	0.25 480	0.41 491	0.36 464

222	0.45 439	0.14 164	0.43 113	0.19 35	0.15 224	0.36 370	0.20 240	0.60 430	0.43 323	0.37 344	0.45 358	0.30 257	0.28 315	0.59 362	3.72 531	0.11 315	0.19 403	0.08 117	0.09 244	0.09 194	0.27 429

SHD	0.45 439	0.34 431	0.89 431	0.37 459	0.28 445	0.46 423	0.23 328	0.72 483	0.96 498	0.65 473	0.61 445	0.61 451	0.48 444	0.64 392	0.69 456	0.16 421	0.16 367	0.16 429	0.16 438	0.21 450	0.25 413

GANetREF_RVC	0.45 439	0.52 477	0.87 423	0.39 470	0.20 367	0.51 445	0.50 483	0.68 472	0.67 461	0.47 431	0.46 370	0.50 413	0.43 425	0.91 470	0.40 381	0.28 481	0.21 419	0.32 486	0.19 457	0.28 478	0.23 389
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
PDISCO_ROB	0.45 439	0.37 444	0.89 431	0.44 484	0.37 480	0.70 476	0.35 438	0.75 487	0.78 479	0.45 420	0.53 408	0.65 465	0.40 413	0.68 409	0.52 425	0.22 463	0.12 290	0.21 461	0.19 457	0.26 470	0.22 381

DeepPrunerF	0.46 446	0.37 444	1.50 497	0.34 448	0.30 458	0.36 370	0.37 446	0.64 455	1.15 511	0.41 391	0.45 358	0.40 341	0.41 418	0.82 452	0.53 429	0.18 446	0.14 326	0.23 468	0.21 463	0.17 413	0.18 327

CC-Net-ROB	0.46 446	0.55 481	0.86 421	0.38 468	0.23 408	0.51 445	0.30 412	0.69 478	0.51 403	0.46 425	0.51 394	0.48 403	0.38 403	0.96 480	0.40 381	0.36 493	0.23 441	0.56 502	0.25 480	0.34 488	0.22 381

FBW_ROB	0.46 446	0.34 431	0.71 372	0.32 432	0.20 367	0.51 445	0.32 427	0.73 484	0.63 454	0.60 467	0.57 426	0.65 465	0.44 429	1.42 511	0.62 447	0.14 397	0.17 390	0.22 466	0.16 438	0.17 413	0.23 389

SDNR	0.47 449	0.29 401	0.92 436	0.24 246	0.37 480	1.27 511	0.17 110	0.54 362	0.58 437	0.44 413	0.85 479	0.55 430	0.28 315	1.19 498	0.52 425	0.23 464	0.24 451	0.17 438	0.13 401	0.19 437	0.26 425

G-Net	0.47 449	0.26 381	1.02 453	0.34 448	0.28 445	0.89 494	0.35 438	0.47 295	0.46 357	0.68 477	1.20 497	0.64 463	0.59 468	0.61 373	0.60 443	0.16 421	0.14 326	0.17 438	0.13 401	0.22 454	0.21 368

XQC	0.47 449	0.45 467	1.07 459	0.40 475	0.28 445	0.58 463	0.38 454	0.67 467	0.76 478	0.53 455	0.47 378	0.59 442	0.47 440	0.74 426	0.80 465	0.18 446	0.14 326	0.18 446	0.16 438	0.26 470	0.24 402

ADCP+	0.48 452	0.36 441	1.47 495	0.26 321	0.22 397	0.57 461	0.40 461	0.56 389	0.54 421	0.46 425	0.52 401	0.46 388	0.53 459	0.59 362	1.93 518	0.10 278	0.08 174	0.11 325	0.11 330	0.14 381	0.15 291

PASM	0.49 453	0.41 459	1.15 469	0.37 459	0.35 474	0.42 404	0.42 466	0.54 362	0.65 457	0.54 458	0.54 411	0.63 458	0.48 444	0.94 479	0.51 424	0.27 479	0.30 482	0.30 482	0.33 492	0.29 480	0.29 441

GCST	0.50 454	0.67 495	0.82 405	1.04 519	0.55 499	0.38 384	0.11 8	0.42 238	0.33 203	0.42 396	0.35 240	0.29 239	0.18 180	0.50 314	0.23 253	0.70 512	0.42 500	0.79 513	0.62 516	0.63 502	0.47 492

SuperB	0.50 454	0.37 444	2.16 515	0.23 201	0.15 224	0.41 399	0.32 427	0.50 323	0.83 484	0.44 413	0.51 394	0.33 285	0.45 431	0.69 410	1.07 486	0.10 278	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.95 521	0.18 327

ADCL	0.50 454	0.30 407	1.15 469	0.28 384	0.19 345	0.77 484	0.64 496	0.57 398	0.73 476	0.57 465	0.73 466	0.55 430	0.60 469	0.66 402	1.53 509	0.11 315	0.10 246	0.13 383	0.13 401	0.15 391	0.16 306

ADCPNet	0.51 457	0.36 441	1.82 509	0.27 357	0.23 408	0.71 477	0.39 457	0.56 389	0.54 421	0.52 449	0.60 437	0.66 469	0.57 465	0.64 392	1.23 493	0.15 411	0.18 399	0.14 405	0.23 475	0.19 437	0.22 381

DPSNet	0.51 457	0.26 381	1.16 471	0.28 384	0.21 382	0.76 481	0.56 491	0.89 504	0.82 483	0.49 438	0.51 394	0.64 463	0.81 491	0.89 465	0.85 469	0.17 435	0.16 367	0.13 383	0.13 401	0.26 470	0.27 429

MDST_ROB	0.51 457	0.16 226	0.97 447	0.31 426	0.21 382	1.35 515	0.34 436	0.80 492	0.59 444	1.09 505	0.74 467	0.49 409	0.37 398	1.31 506	0.60 443	0.14 397	0.12 290	0.16 429	0.13 401	0.13 359	0.18 327

test_sample8	0.52 460	0.21 312	0.69 359	0.18 15	0.17 292	0.36 370	0.21 266	0.57 398	0.38 265	0.63 470	0.39 291	1.16 498	0.68 483	0.70 413	1.01 479	0.24 466	1.93 532	0.28 479	0.24 477	0.18 428	0.21 368

psmorigin	0.52 460	0.29 401	3.10 524	0.24 246	0.19 345	0.39 388	0.24 352	0.52 339	0.45 346	0.66 475	0.68 457	0.70 480	0.52 454	0.86 460	0.49 420	0.15 411	0.17 390	0.13 383	0.14 417	0.16 399	0.23 389

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 462	0.60 492	0.98 449	0.40 475	0.25 435	0.87 492	0.57 492	0.60 430	0.64 456	0.60 467	0.67 455	0.63 458	0.42 422	1.13 493	0.50 421	0.23 464	0.28 470	0.27 473	0.35 494	0.25 465	0.33 457

ADCMid	0.53 462	0.45 467	1.46 494	0.27 357	0.22 397	0.51 445	0.38 454	0.61 437	0.58 437	0.75 482	0.67 455	0.62 454	0.66 482	0.66 402	1.75 514	0.13 373	0.12 290	0.17 438	0.17 449	0.20 444	0.21 368

pmcnn	0.54 464	0.24 356	1.06 457	0.25 282	0.26 439	0.40 394	0.31 421	0.55 380	0.55 429	0.56 462	1.22 499	2.53 525	0.39 410	0.84 457	1.08 488	0.09 217	0.06 48	0.06 2	0.05 19	0.10 253	0.14 275

Wz-Net-TNSev	0.55 465	0.72 497	1.90 510	0.26 321	0.21 382	0.64 472	0.45 471	0.66 465	0.71 471	0.52 449	0.55 416	0.71 481	0.63 479	1.04 488	0.94 474	0.16 421	0.15 355	0.13 383	0.15 428	0.21 450	0.24 402

AnyNet_C32	0.55 465	0.51 476	1.34 488	0.29 399	0.28 445	0.61 467	0.62 495	0.57 398	0.62 452	0.63 470	0.68 457	0.54 429	0.55 461	0.82 452	1.81 515	0.15 411	0.15 355	0.15 421	0.18 454	0.21 450	0.25 413

CSAN	0.55 465	0.47 469	1.19 479	0.37 459	0.23 408	0.57 461	0.61 494	0.65 461	0.72 473	0.65 473	0.78 471	0.66 469	0.65 481	1.41 510	0.77 462	0.21 460	0.17 390	0.20 458	0.21 463	0.18 428	0.21 368

WCMA_ROB	0.55 465	0.27 389	0.76 385	0.26 321	0.22 397	0.62 468	0.36 444	0.57 398	0.58 437	0.97 498	1.40 505	1.28 504	0.94 500	0.80 448	0.80 465	0.20 458	0.17 390	0.16 429	0.16 438	0.19 437	0.29 441

WZ-Net	0.56 469	0.49 475	2.14 514	0.30 411	0.24 422	0.58 463	0.48 478	0.65 461	0.80 481	0.51 446	0.72 463	0.68 475	0.60 469	1.06 490	1.01 479	0.13 373	0.10 246	0.11 325	0.12 371	0.19 437	0.23 389

Consistency-Raft	0.56 469	0.52 477	1.12 465	0.45 486	0.49 492	0.48 435	0.45 471	0.73 484	0.74 477	0.45 420	0.82 476	0.46 388	0.60 469	0.51 320	0.63 450	0.39 498	0.40 497	0.44 496	0.51 507	0.53 498	0.38 479

anonymity	0.57 471	0.55 481	0.74 378	0.48 491	0.63 503	0.56 459	0.43 468	0.71 480	0.51 403	0.64 472	0.55 416	0.57 436	0.61 473	0.65 396	0.57 439	0.55 503	0.55 513	0.50 499	0.54 508	0.51 496	0.61 506

SGM_RVC	0.57 471	0.22 330	0.60 318	0.26 321	0.16 262	0.97 500	0.46 474	0.76 489	0.90 491	1.03 502	0.92 486	1.16 498	0.93 499	1.21 499	0.72 458	0.17 435	0.16 367	0.16 429	0.16 438	0.16 399	0.24 402
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 473	0.48 473	1.35 489	0.38 468	0.37 480	0.96 499	1.13 523	0.84 499	1.05 501	0.50 443	0.70 461	0.45 380	0.61 473	0.63 387	0.62 447	0.26 475	0.28 470	0.14 405	0.13 401	0.20 444	0.44 487

MFN_U_SF_RVC	0.58 473	0.58 489	1.31 487	0.39 470	0.23 408	0.72 478	0.30 412	0.83 497	0.68 465	0.74 481	0.74 467	0.86 487	0.60 469	0.84 457	0.83 467	0.29 483	0.27 465	0.32 486	0.37 498	0.31 482	0.33 457

SANet	0.58 473	0.41 459	1.38 490	0.27 357	0.16 262	0.72 478	0.48 478	0.71 480	1.34 513	0.69 478	0.97 488	0.94 491	0.78 487	0.97 482	0.93 472	0.14 397	0.12 290	0.12 358	0.12 371	0.18 428	0.20 359

otaku	0.60 476	0.73 499	1.13 467	0.64 499	0.45 491	0.73 480	0.37 446	0.67 467	0.67 461	0.52 449	0.75 469	0.66 469	0.46 438	0.74 426	0.59 442	0.55 503	0.34 492	0.56 502	0.36 496	0.65 504	0.49 497

MeshStereo	0.60 476	0.31 410	0.71 372	0.22 150	0.17 292	0.66 474	0.36 444	0.81 494	0.63 454	1.48 524	1.32 502	1.65 511	0.83 492	1.18 497	0.74 459	0.17 435	0.17 390	0.17 438	0.14 417	0.17 413	0.19 342
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
Ntro	0.61 478	0.75 502	1.16 471	0.67 501	0.50 493	0.76 481	0.37 446	0.68 472	0.71 471	0.50 443	0.59 433	0.65 465	0.52 454	0.79 445	0.58 441	0.58 506	0.32 488	0.57 505	0.34 493	0.69 509	0.50 499

PVD	0.62 479	0.41 459	0.93 440	0.44 484	0.39 485	0.63 471	0.51 485	0.86 500	1.27 512	0.93 495	1.09 492	0.81 485	0.85 493	0.89 465	0.89 470	0.21 460	0.23 441	0.22 466	0.19 457	0.28 478	0.41 480

SAMSARA	0.62 479	0.47 469	0.93 440	0.70 504	0.50 493	1.15 506	1.29 526	0.79 491	0.70 469	0.77 487	0.55 416	0.92 490	0.58 466	0.87 462	0.77 462	0.19 455	0.27 465	0.18 446	0.19 457	0.27 475	0.28 436

ADCS	0.62 479	0.56 483	1.54 500	0.30 411	0.25 435	0.56 459	0.46 474	0.71 480	0.86 487	0.77 487	0.72 463	0.68 475	0.62 477	0.82 452	2.33 524	0.17 435	0.16 367	0.16 429	0.17 449	0.23 459	0.27 429

DGSMNet	0.63 482	0.32 417	1.01 452	0.54 495	0.73 509	0.62 468	1.36 527	0.62 445	0.58 437	0.38 353	0.62 447	0.52 423	0.34 381	0.65 396	0.47 412	0.54 502	0.61 519	0.67 507	0.61 515	0.65 504	0.69 516

MSMD_ROB	0.63 482	0.34 431	0.70 365	0.30 411	0.25 435	0.88 493	0.35 438	0.58 411	0.67 461	1.13 506	1.52 509	1.75 514	1.05 505	0.90 468	0.60 443	0.24 466	0.22 431	0.27 473	0.27 487	0.25 465	0.27 429

EDNetEfficient	0.64 484	0.39 454	2.52 517	0.26 321	0.26 439	0.39 388	0.49 481	0.42 238	1.06 502	1.38 513	0.86 480	0.61 451	0.97 501	0.66 402	1.62 513	0.11 315	0.10 246	0.10 270	0.12 371	0.20 444	0.19 342

FCDSN-DC	0.67 485	0.38 450	0.83 410	0.37 459	0.30 458	0.66 474	0.37 446	0.69 478	0.70 469	1.15 508	1.53 510	1.70 513	1.38 514	1.00 483	0.83 467	0.24 466	0.22 431	0.27 473	0.26 484	0.27 475	0.32 453
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 485	0.94 510	1.63 502	0.77 510	1.19 527	0.53 454	0.25 365	0.61 437	0.72 473	0.70 479	0.60 437	0.69 477	0.90 497	0.80 448	0.52 425	0.27 479	0.13 309	0.74 510	0.31 491	0.68 507	0.44 487

AnyNet_C01	0.68 487	0.69 496	2.64 519	0.33 443	0.27 444	0.93 495	0.64 496	0.66 465	0.65 457	0.70 479	0.97 488	0.75 483	0.63 479	1.01 485	1.52 508	0.17 435	0.16 367	0.17 438	0.17 449	0.24 463	0.28 436

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 488	0.73 499	1.26 483	0.47 490	0.28 445	1.42 517	0.60 493	0.82 495	0.94 497	0.85 491	0.86 480	0.88 489	0.70 484	1.32 507	0.75 460	0.37 494	0.30 482	0.34 490	0.36 496	0.44 492	0.42 483

FC-DCNN	0.73 489	0.33 421	0.84 414	0.33 443	0.28 445	0.82 490	0.40 461	0.82 495	0.83 484	1.43 516	1.60 513	1.97 516	1.38 514	1.10 492	0.93 472	0.24 466	0.22 431	0.27 473	0.26 484	0.26 470	0.32 453

MFMNet_re	0.74 490	0.84 504	1.16 471	0.64 499	0.70 508	0.79 486	0.71 501	0.77 490	0.85 486	0.79 489	0.86 480	0.69 477	0.80 489	0.73 422	0.65 451	0.66 510	0.59 517	0.61 506	0.58 513	0.68 507	0.71 517

NVStereoNet_ROB	0.74 490	0.64 494	1.20 481	0.55 496	0.43 490	0.54 458	0.48 478	0.75 487	0.87 490	0.88 492	1.72 516	1.06 495	1.03 504	1.29 504	0.98 478	0.35 492	0.42 500	0.41 495	0.48 502	0.38 490	0.43 485
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 490	0.72 497	1.18 478	0.52 494	0.57 501	0.76 481	0.50 483	0.80 492	0.66 460	0.97 498	0.88 483	0.94 491	0.74 485	1.08 491	1.04 484	0.58 506	0.51 507	0.50 499	0.50 506	0.56 499	0.72 518
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 493	0.33 421	0.82 405	0.33 443	0.28 445	0.85 491	0.40 461	0.88 502	0.86 487	1.46 518	1.65 514	2.08 518	1.40 516	1.14 495	0.95 475	0.24 466	0.22 431	0.27 473	0.26 484	0.26 470	0.32 453

RainbowNet	0.76 494	1.00 514	1.29 485	0.82 511	0.63 503	0.79 486	0.52 486	0.83 497	0.93 494	0.61 469	0.79 474	0.79 484	0.62 477	0.82 452	0.67 455	0.80 517	0.55 513	0.79 513	0.49 503	0.81 513	0.62 507

ACVNet-4b	0.76 494	0.90 507	1.67 504	0.73 506	0.51 497	0.80 489	0.31 421	0.74 486	0.81 482	0.51 446	0.72 463	0.94 491	0.43 425	1.01 485	1.32 501	1.18 529	0.22 431	0.77 511	0.45 501	0.70 510	0.50 499

ACVNet_1	0.77 496	0.92 509	1.79 508	0.73 506	0.53 498	0.78 485	0.42 466	0.88 502	0.90 491	0.75 482	0.76 470	1.32 505	0.80 489	1.04 488	0.70 457	0.57 505	0.32 488	0.72 509	0.35 494	0.70 510	0.50 499

ELAS_RVC	0.80 497	0.40 457	1.10 464	0.40 475	0.35 474	0.93 495	1.10 522	0.87 501	1.12 509	1.40 514	1.39 503	1.27 503	1.55 522	1.13 493	1.13 489	0.29 483	0.27 465	0.30 482	0.28 488	0.31 482	0.36 464
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 497	0.40 457	0.91 435	0.39 470	0.35 474	1.52 519	0.81 509	0.97 506	0.98 499	1.47 523	1.58 512	1.19 501	1.33 513	1.01 485	1.21 492	0.29 483	0.27 465	0.30 482	0.29 490	0.32 485	0.36 464
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	0.81 499	0.56 483	4.76 527	0.37 459	0.30 458	1.11 503	0.52 486	0.67 467	1.07 503	0.76 485	0.91 484	0.60 448	0.61 473	1.64 514	1.24 494	0.15 411	0.13 309	0.15 421	0.15 428	0.22 454	0.24 402

RTSA	0.81 499	0.56 483	4.76 527	0.37 459	0.30 458	1.11 503	0.52 486	0.67 467	1.07 503	0.76 485	0.91 484	0.60 448	0.61 473	1.64 514	1.24 494	0.15 411	0.13 309	0.15 421	0.15 428	0.22 454	0.24 402

IMH-64-1	0.94 501	0.95 511	1.07 459	0.98 516	0.76 510	0.93 495	0.72 502	1.30 512	1.11 507	0.91 493	1.45 506	1.14 496	1.00 502	1.25 502	0.97 476	0.77 513	0.51 507	0.97 517	0.55 511	0.90 515	0.66 513

IMH-64	0.94 501	0.95 511	1.07 459	0.98 516	0.76 510	0.93 495	0.72 502	1.30 512	1.11 507	0.91 493	1.45 506	1.14 496	1.00 502	1.25 502	0.97 476	0.77 513	0.51 507	0.97 517	0.55 511	0.90 515	0.66 513

ACVNet_2	0.94 501	0.98 513	1.71 506	0.83 512	0.63 503	1.02 501	0.64 496	1.16 510	1.43 516	1.02 500	1.39 503	1.47 508	0.86 495	1.16 496	0.79 464	0.63 509	0.43 503	0.78 512	0.49 503	0.80 512	0.57 504

U	1.02 504	0.10 31	0.26 18	0.22 150	3.66 533	6.41 535	0.13 19	0.22 25	0.21 45	0.11 9	0.11 14	0.10 8	0.09 16	0.12 1	0.11 1	0.07 39	0.05 4	5.35 540	2.86 537	0.07 66	0.06 6

WAO-7	1.05 505	1.00 514	1.19 479	0.83 512	0.67 507	1.22 509	0.84 511	1.43 516	1.56 518	1.13 506	1.75 517	1.46 507	1.25 510	1.56 513	1.28 496	0.61 508	0.62 522	0.70 508	0.68 518	0.66 506	0.62 507

MADNet+	1.05 505	1.26 525	4.77 530	0.73 506	0.50 493	1.25 510	0.97 514	1.05 507	0.93 494	0.67 476	0.78 471	0.87 488	0.85 493	2.14 524	1.83 516	0.40 499	0.42 500	0.32 486	0.28 488	0.45 493	0.43 485

PWCK	1.05 505	1.29 526	2.12 513	0.92 514	0.42 489	1.27 511	1.01 516	1.14 509	1.14 510	1.16 509	1.14 495	1.25 502	0.90 497	1.77 519	1.15 490	0.89 520	0.51 507	0.87 515	0.54 508	1.02 524	0.57 504

IMH	1.09 508	1.04 517	1.29 485	1.03 518	0.79 514	1.11 503	0.69 499	1.40 515	1.42 515	1.02 500	1.71 515	1.42 506	1.19 509	1.78 520	1.03 483	1.14 527	0.56 516	1.00 519	0.58 513	0.93 518	0.68 515

WAO-6	1.11 509	1.01 516	1.17 477	0.96 515	0.79 514	1.30 513	0.78 506	1.36 514	1.99 523	1.04 503	1.54 511	1.59 510	1.27 511	1.37 509	1.30 497	0.78 515	0.55 513	1.03 521	0.75 522	0.87 514	0.72 518

SGM+DAISY	1.12 510	0.86 505	1.64 503	0.68 502	0.80 517	1.68 521	1.68 531	1.08 508	1.10 505	1.53 525	1.76 518	1.47 508	1.53 521	1.24 500	1.42 507	0.66 510	0.65 524	0.52 501	0.54 508	0.57 500	0.91 525

LVE	1.18 511	1.16 519	1.67 504	1.04 519	0.81 518	1.32 514	0.82 510	1.49 518	1.94 521	1.08 504	1.90 519	1.89 515	1.07 506	1.51 512	1.04 484	0.96 523	0.61 519	0.94 516	0.69 519	0.92 517	0.79 523

JetBlue	1.20 512	0.89 506	2.53 518	0.59 497	0.76 510	3.16 530	2.09 532	1.16 510	0.93 494	0.95 496	1.12 494	1.65 511	1.27 511	2.15 525	1.87 517	0.43 501	0.37 495	0.38 492	0.39 500	0.62 501	0.63 509

Dean	1.22 513	1.17 520	1.97 511	1.04 519	0.79 514	1.21 508	0.76 504	1.51 519	1.96 522	1.30 512	1.98 521	2.14 519	1.18 508	1.30 505	1.15 490	0.83 518	0.61 519	1.01 520	0.69 519	0.97 522	0.77 522

xyz-stereo	1.43 514	0.11 53	17.43 546	0.18 15	0.08 4	4.86 531	0.18 162	0.31 110	0.35 224	0.37 344	2.75 529	0.41 349	0.31 359	0.58 354	0.33 349	0.07 39	0.05 4	0.09 197	0.06 51	0.06 12	0.06 6

TorneroNet-64	1.47 515	1.15 518	1.51 498	1.11 524	0.86 521	2.27 526	0.76 504	1.84 525	3.76 530	1.29 510	2.22 525	2.68 527	1.46 517	1.81 521	1.55 510	0.79 516	0.51 507	1.10 522	0.67 517	1.31 527	0.81 524

notaker	1.49 516	1.44 529	1.77 507	1.42 529	1.08 525	1.19 507	0.87 513	1.51 519	1.40 514	1.53 525	3.41 531	2.40 523	1.94 524	1.83 522	1.57 511	1.14 527	0.69 528	1.38 529	0.88 525	1.39 530	1.03 528

WAO-8	1.50 517	1.22 523	1.39 491	1.10 522	0.85 519	2.15 523	0.78 506	1.84 525	3.76 530	1.46 518	2.18 523	2.15 520	1.50 519	3.20 532	1.35 503	0.92 521	0.66 525	1.10 522	0.79 523	0.94 519	0.74 520

Venus	1.50 517	1.22 523	1.39 491	1.10 522	0.85 519	2.15 523	0.78 506	1.84 525	3.76 530	1.46 518	2.18 523	2.15 520	1.50 519	3.20 532	1.35 503	0.92 521	0.66 525	1.10 522	0.79 523	0.94 519	0.74 520

SGM-ForestM	1.59 519	0.56 483	1.52 499	0.41 479	0.34 471	2.77 528	1.67 530	1.69 523	1.73 520	2.48 530	2.27 526	6.02 537	2.90 530	3.08 530	2.83 528	0.25 473	0.30 482	0.19 453	0.20 461	0.18 428	0.45 490

UNDER WATER-64	1.61 520	1.30 527	2.93 523	1.33 527	0.96 523	2.20 525	1.25 525	1.47 517	3.15 527	1.46 518	1.31 501	2.61 526	2.22 526	1.69 516	1.93 518	1.13 526	0.67 527	1.29 527	0.94 526	1.26 525	1.09 529

MANE	1.63 521	0.58 489	1.16 471	0.59 497	0.60 502	2.71 527	1.53 528	2.63 533	3.62 529	2.33 529	3.26 530	3.66 531	2.98 531	2.26 527	2.26 523	0.37 494	0.40 497	0.31 485	0.49 503	0.31 482	0.63 509

UNDER WATER	1.64 522	1.34 528	2.72 521	1.40 528	1.04 524	1.70 522	1.14 524	1.57 522	3.58 528	1.46 518	1.46 508	2.82 528	2.43 527	1.74 517	2.04 521	1.08 525	0.63 523	1.31 528	0.94 526	1.29 526	1.10 530

LSM	1.68 523	0.48 473	2.91 522	2.28 535	17.60 547	0.52 451	0.55 490	0.65 461	0.78 479	0.84 490	1.11 493	0.63 458	0.55 461	0.79 445	0.53 429	0.16 421	0.25 454	0.18 446	0.21 463	0.25 465	2.37 536

ktn	1.80 524	1.46 530	1.49 496	1.44 530	1.14 526	1.50 518	1.07 519	1.53 521	3.90 533	2.77 532	4.62 532	3.42 530	1.49 518	1.74 517	1.40 506	1.45 531	0.77 529	1.46 530	0.99 528	1.41 531	1.00 527

LE_ROB	1.82 525	0.39 454	3.15 525	0.50 493	0.55 499	0.79 486	1.00 515	0.89 504	6.48 537	7.40 540	2.07 522	2.07 517	5.08 534	1.33 508	3.96 532	0.11 315	0.09 214	0.12 358	0.11 330	0.11 305	0.13 249

KSHMR	1.92 526	1.47 531	1.97 511	1.48 531	1.22 528	1.39 516	1.06 518	1.81 524	5.83 536	1.43 516	5.56 535	2.95 529	1.17 507	2.24 526	1.33 502	1.29 530	1.13 530	1.47 531	1.11 530	1.37 529	1.21 531

TorneroNet	2.26 527	1.20 522	1.55 501	1.15 526	0.91 522	5.84 532	0.84 511	2.12 530	8.45 540	2.59 531	5.32 534	3.84 532	2.15 525	1.84 523	1.98 520	0.88 519	0.54 512	1.16 526	0.74 521	1.31 527	0.91 525

MADNet++	2.34 528	1.81 532	2.24 516	2.15 534	1.97 532	2.79 529	2.19 533	2.42 532	2.26 524	2.79 533	2.70 528	2.43 524	2.60 529	3.18 531	3.32 529	2.19 534	1.97 534	1.93 532	1.62 532	2.02 533	2.10 534

JetRed	2.35 529	2.70 534	6.11 532	1.14 525	1.38 530	6.03 534	3.61 534	2.12 530	1.72 519	1.99 528	1.97 520	2.15 520	1.59 523	2.49 528	4.19 533	1.05 524	1.60 531	1.10 522	1.02 529	1.72 532	1.41 533

HanzoNet	3.08 530	1.87 533	2.70 520	1.81 532	1.34 529	1.60 520	1.05 517	2.06 529	2.62 526	5.63 537	5.12 533	5.96 536	7.09 538	4.39 537	3.43 530	3.29 536	2.06 536	1.98 534	2.94 538	2.47 534	2.15 535

coex-ft	3.48 531	0.81 503	48.53 554	0.24 246	0.19 345	0.53 454	0.47 477	0.49 315	2.36 525	7.18 539	1.20 497	0.96 494	2.53 528	0.75 431	2.14 522	0.13 373	0.15 355	0.14 405	0.12 371	0.22 454	0.47 492

TCMNet-wrong-test	4.33 532	5.65 540	4.76 527	11.36 545	10.39 542	5.87 533	4.45 536	4.24 536	1.10 505	1.93 527	2.43 527	6.07 538	3.54 532	3.87 535	4.51 534	2.00 533	0.47 505	1.96 533	1.68 533	5.78 540	4.48 539

tt	4.71 533	0.11 53	3.94 526	2.06 533	1.54 531	10.14 540	16.85 541	9.28 544	4.99 534	1.41 515	1.05 491	4.68 533	4.89 533	3.36 534	5.86 537	5.73 540	9.15 547	2.23 536	2.51 535	3.02 535	1.34 532

BEATNet-Init1	4.91 534	3.27 535	14.39 545	0.69 503	0.65 506	10.19 541	3.83 535	5.04 537	5.11 535	8.73 542	8.52 539	13.95 549	7.66 539	7.79 541	5.79 536	0.32 489	0.34 492	0.34 490	0.38 499	0.64 503	0.64 511

DPSimNet_ROB	6.21 535	5.16 536	9.50 535	5.59 538	5.56 535	7.64 536	10.02 538	4.07 535	7.33 538	6.84 538	6.26 536	7.17 540	10.55 540	4.07 536	5.68 535	5.50 539	4.29 538	5.24 539	3.66 539	4.05 537	5.96 541

USTest	6.84 536	5.16 536	5.45 531	7.18 541	7.26 537	14.27 543	22.53 543	8.48 541	9.29 541	5.44 536	6.42 537	6.27 539	6.69 537	6.83 540	8.49 540	1.95 532	3.27 537	2.16 535	2.54 536	3.76 536	3.31 538

EDNetEfficientorigin	7.48 537	0.57 487	139.59 556	0.25 282	0.17 292	0.44 413	0.30 412	0.48 306	1.04 500	1.29 510	1.02 490	0.82 486	0.87 496	0.76 437	1.02 482	0.10 278	0.09 214	0.12 358	0.11 330	0.22 454	0.25 413

ASD4	8.08 538	7.42 541	8.23 534	6.03 540	6.01 536	14.62 544	20.55 542	9.03 543	8.06 539	7.51 541	6.52 538	7.36 541	6.42 535	8.13 542	9.88 541	5.93 541	5.10 540	6.60 544	5.79 540	6.82 541	5.52 540

DGTPSM_ROB	8.38 539	5.24 538	10.71 543	5.32 537	10.19 540	8.34 537	23.49 547	6.11 539	13.43 547	4.93 534	10.93 544	5.64 534	10.55 540	6.17 538	12.73 543	3.74 537	7.56 542	3.68 537	7.24 543	4.09 538	7.49 542

DPSMNet_ROB	8.44 540	5.25 539	10.87 544	5.59 538	10.27 541	8.34 537	23.51 548	6.12 540	13.47 548	4.96 535	10.94 545	5.65 535	10.55 540	6.25 539	12.77 544	4.01 538	7.62 543	3.75 538	7.27 544	4.16 539	7.54 543

DLNR_Zeroshot_test	10.53 541	12.28 548	20.32 548	105.84 557	23.88 554	0.14 12	0.13 19	3.20 534	0.20 32	0.16 54	0.23 119	0.16 81	0.10 31	0.32 224	0.16 102	2.54 535	0.32 488	0.07 45	0.07 98	40.17 555	0.28 436

LRCNet_RVC	10.94 542	14.45 550	9.66 536	15.38 546	8.02 539	1.08 502	0.35 438	8.72 542	0.72 473	12.63 549	15.84 548	9.73 542	6.52 536	8.58 543	6.38 538	20.33 552	5.39 541	23.79 551	21.95 550	15.35 548	13.96 550

DPSM_ROB	11.46 543	9.79 546	10.18 538	11.11 543	11.31 543	19.08 550	27.38 550	13.42 549	14.23 550	10.34 546	11.13 546	10.97 547	11.33 547	11.89 549	13.49 545	6.74 543	8.19 545	6.00 541	7.05 541	7.74 542	7.76 544

DPSM	11.46 543	9.79 546	10.18 538	11.11 543	11.31 543	19.08 550	27.38 550	13.42 549	14.23 550	10.34 546	11.13 546	10.97 547	11.33 547	11.89 549	13.49 545	6.74 543	8.19 545	6.00 541	7.05 541	7.74 542	7.76 544

xxxxx1	15.30 545	9.78 543	10.23 540	20.34 549	19.47 548	17.10 545	23.00 544	10.36 545	11.04 543	9.25 543	9.66 540	10.74 544	10.66 543	10.60 545	13.72 547	8.14 545	9.35 548	31.88 554	44.61 554	12.63 545	13.46 547

tt_ll	15.30 545	9.78 543	10.23 540	20.34 549	19.47 548	17.10 545	23.00 544	10.36 545	11.04 543	9.25 543	9.66 540	10.74 544	10.66 543	10.60 545	13.72 547	8.14 545	9.35 548	31.88 554	44.61 554	12.63 545	13.46 547

ff	15.30 545	9.78 543	10.23 540	20.34 549	19.47 548	17.10 545	23.00 544	10.36 545	11.04 543	9.25 543	9.66 540	10.74 544	10.66 543	10.60 545	13.72 547	8.14 545	9.35 548	31.88 554	44.61 554	12.63 545	13.46 547

PML	15.86 548	13.12 549	7.07 533	5.22 536	7.66 538	32.93 552	64.30 555	5.37 538	10.12 542	25.87 555	67.29 555	20.25 551	13.20 549	10.09 544	6.81 539	5.94 542	2.00 535	6.03 543	2.18 534	9.13 544	2.62 537

Anonymous_1	16.44 549	9.26 542	9.67 537	10.63 542	14.54 545	18.62 549	26.98 549	12.68 548	13.53 549	10.78 548	10.37 543	10.15 543	10.66 543	10.99 548	12.64 542	15.61 551	7.73 544	16.87 548	43.01 553	56.14 556	7.86 546

HaxPig	17.72 550	20.23 554	19.76 547	16.55 547	16.52 546	9.46 539	9.42 537	14.48 551	13.31 546	18.59 550	18.67 549	17.39 550	16.68 550	17.07 551	16.43 550	21.99 553	20.86 554	22.28 550	21.55 549	21.30 552	21.88 554

MEDIAN_ROB	21.20 551	24.56 555	23.42 552	19.57 548	19.62 551	13.29 542	11.21 539	18.04 552	17.02 552	22.07 554	21.92 550	20.84 552	20.24 551	21.02 552	19.68 551	25.59 555	24.08 555	26.20 552	25.19 551	25.31 553	25.19 555

CasAABBNet	23.04 552	19.69 551	20.32 548	22.42 552	22.73 552	38.35 553	55.23 554	26.99 554	28.74 555	20.67 552	22.28 552	22.11 553	22.86 552	23.84 553	27.17 554	13.52 548	16.47 552	12.08 545	14.21 546	15.57 549	15.60 551

Selective-RAFT-Error	23.11 553	19.77 552	20.60 550	22.49 553	22.80 553	38.46 555	55.19 553	27.13 556	28.90 556	20.73 553	22.38 553	22.11 553	22.91 554	23.94 554	27.18 555	13.54 549	16.57 553	12.09 546	14.21 546	15.61 550	15.65 552

LSM0	24.21 554	19.88 553	22.33 551	24.42 554	40.13 556	38.41 554	54.99 552	27.05 555	28.61 554	20.59 551	22.00 551	22.29 555	22.86 552	24.12 555	27.16 553	13.59 550	16.33 551	12.13 547	14.08 545	15.72 551	17.53 553

AVERAGE_ROB	25.43 555	29.01 556	27.22 553	24.60 555	24.16 555	17.78 548	12.87 540	22.39 553	21.40 553	26.72 556	26.08 554	25.18 556	24.52 555	25.07 556	23.57 552	29.94 556	28.36 556	30.60 553	29.57 552	29.83 554	29.66 556

test_example2	100.95 556	107.33 557	67.16 555	98.17 556	106.88 557	89.44 556	101.34 556	37.23 557	97.88 557	129.56 557	131.26 556	65.41 557	67.34 556	91.22 557	79.29 556	143.32 557	199.32 557	81.12 557	102.17 557	121.89 557	101.70 557

ccccc	254.75 557	256.25 558	312.96 557	351.50 558	361.31 558	144.22 557	162.41 557	153.19 558	130.64 558	152.98 558	153.47 557	161.94 558	200.51 557	268.06 558	296.01 557	387.64 558	346.97 558	244.11 558	219.32 558	413.57 558	378.05 558

FADE		1.19 521		0.71 505	0.76 510			1.87 528	1.53 517	0.75 482		1.17 500		2.88 529		24.66 554	4.77 539	17.17 549	17.41 548	0.51 496	0.45 490

Low-res two-view benchmark