Low-res two-view results

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test3	0.28 6	0.18 1	0.42 23	0.40 16	0.23 20	0.47 59	0.19 5	0.61 14	0.29 11	0.35 23	0.21 2	0.35 19	0.21 2	0.60 44	0.25 8	0.15 13	0.11 6	0.16 27	0.11 8	0.13 1	0.13 18

MLG-Stereo_test2	0.26 2	0.20 7	0.36 3	0.37 5	0.22 15	0.35 14	0.18 2	0.45 4	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 17	0.20 1	0.77 83	0.23 2	0.16 33	0.11 6	0.15 8	0.11 8	0.13 1	0.11 1

MLG-Stereo_test1	0.27 3	0.19 4	0.38 8	0.40 16	0.24 28	0.38 23	0.20 8	0.59 12	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 15	0.27 12	0.90 126	0.25 8	0.14 6	0.11 6	0.16 27	0.11 8	0.13 1	0.12 9

MLG-Stereo	0.29 8	0.19 4	0.38 8	0.41 23	0.20 3	0.42 39	0.20 8	0.66 20	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 15	0.28 15	1.09 180	0.25 8	0.14 6	0.11 6	0.16 27	0.11 8	0.13 1	0.12 9

LG-G_1	0.31 12	0.20 7	0.44 27	0.42 30	0.20 3	0.64 168	0.18 2	0.70 27	0.25 6	0.29 10	0.29 13	0.36 21	0.35 42	0.87 117	0.24 5	0.16 33	0.12 29	0.16 27	0.11 8	0.13 1	0.13 18

LG-G	0.31 12	0.20 7	0.44 27	0.42 30	0.20 3	0.64 168	0.18 2	0.70 27	0.25 6	0.29 10	0.29 13	0.36 21	0.35 42	0.87 117	0.24 5	0.16 33	0.12 29	0.16 27	0.11 8	0.13 1	0.13 18

FoundationStereo	0.24 1	0.21 21	0.36 3	0.38 11	0.22 15	0.32 11	0.22 14	0.39 1	0.23 5	0.30 13	0.25 7	0.30 11	0.33 34	0.34 2	0.26 13	0.16 33	0.12 29	0.15 8	0.11 8	0.13 1	0.12 9

Pointernet	0.37 28	0.20 7	0.57 98	0.43 37	0.28 88	0.51 101	0.27 43	0.93 105	0.61 72	0.47 61	0.63 77	0.49 65	0.38 59	0.49 11	0.33 59	0.17 74	0.13 86	0.14 1	0.11 8	0.13 1	0.12 9

LoS_RVC	0.42 52	0.26 99	0.40 15	0.44 58	0.82 457	0.51 101	0.44 200	0.64 16	0.41 20	0.44 51	0.78 114	0.44 36	0.47 103	0.56 27	0.36 92	0.13 2	0.12 29	0.14 1	0.10 2	0.13 1	0.84 486

LG-Stereo_L2	0.29 8	0.20 7	0.45 34	0.37 5	0.25 40	0.26 3	0.20 8	0.78 49	0.28 10	0.28 7	0.26 10	0.24 4	0.26 10	0.91 127	0.23 2	0.15 13	0.11 6	0.15 8	0.12 27	0.14 10	0.11 1

LG-Stereo_L1	0.30 10	0.20 7	0.44 27	0.37 5	0.26 46	0.29 8	0.21 11	0.66 20	0.26 8	0.25 3	0.25 7	0.24 4	0.22 5	1.24 216	0.23 2	0.15 13	0.11 6	0.15 8	0.12 27	0.14 10	0.11 1

LGtest1	0.27 3	0.21 21	0.44 27	0.41 23	0.21 9	0.42 39	0.19 5	0.56 9	0.26 8	0.29 10	0.24 6	0.29 7	0.29 19	0.55 26	0.25 8	0.18 113	0.12 29	0.16 27	0.12 27	0.14 10	0.13 18

castereo++	0.38 33	0.23 46	0.41 19	0.43 37	0.31 152	0.97 329	0.22 14	0.86 79	0.58 64	0.32 16	0.44 28	0.51 75	0.39 61	0.93 135	0.24 5	0.17 74	0.11 6	0.17 50	0.12 27	0.14 10	0.14 41

MonSter	0.28 6	0.18 1	0.39 14	0.36 3	0.21 9	0.55 124	0.31 65	0.55 8	0.43 24	0.28 7	0.29 13	0.23 2	0.21 2	0.56 27	0.25 8	0.11 1	0.10 1	0.14 1	0.11 8	0.14 10	0.11 1

DEFOM-Stereo	0.33 16	0.20 7	0.40 15	0.42 30	0.28 88	0.80 267	0.23 22	0.48 5	0.37 16	0.37 31	0.31 16	0.23 2	0.24 7	1.20 206	0.27 16	0.16 33	0.12 29	0.14 1	0.11 8	0.14 10	0.14 41

dual_stereo	0.27 3	0.19 4	0.35 1	0.39 13	0.21 9	0.25 2	0.22 14	0.48 5	0.31 12	0.32 16	0.26 10	0.37 26	0.24 7	0.83 102	0.29 21	0.16 33	0.12 29	0.14 1	0.11 8	0.14 10	0.11 1

WCG-NET（raft）	0.45 76	0.21 21	0.55 85	0.40 16	0.24 28	0.50 85	0.36 110	0.73 34	1.09 256	0.71 117	0.76 110	0.92 233	0.51 129	0.84 105	0.34 74	0.16 33	0.12 29	0.15 8	0.14 66	0.14 10	0.14 41

trnet	0.39 36	0.21 21	0.37 5	0.36 3	0.20 3	0.53 110	0.29 52	0.78 49	1.12 268	0.59 98	0.71 98	0.53 87	0.42 71	0.54 21	0.34 74	0.18 113	0.13 86	0.15 8	0.10 2	0.14 10	0.13 18

LoS	0.40 43	0.21 21	0.44 27	0.37 5	0.22 15	0.50 85	0.40 152	1.00 135	0.94 183	0.48 65	0.66 81	0.48 58	0.40 65	0.60 44	0.37 104	0.18 113	0.14 137	0.16 27	0.11 8	0.14 10	0.14 41
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AnonymousM	0.59 177	1.11 487	0.41 19	0.44 58	0.32 170	0.43 46	0.47 231	1.05 160	0.64 81	0.98 186	0.63 77	0.67 139	0.43 78	0.59 33	0.41 138	0.20 186	0.15 192	1.84 507	0.84 498	0.14 10	0.13 18

CREStereo	0.39 36	0.21 21	0.38 8	0.34 1	0.22 15	0.53 110	0.29 52	0.77 45	1.11 264	0.58 90	0.71 98	0.51 75	0.41 67	0.54 21	0.34 74	0.18 113	0.13 86	0.15 8	0.10 2	0.14 10	0.14 41
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
111111	0.34 17	0.20 7	0.41 19	0.45 70	0.42 284	0.37 20	0.22 14	0.95 117	0.38 17	0.31 14	0.31 16	0.40 30	0.27 12	0.96 141	0.26 13	0.17 74	0.12 29	0.15 8	0.11 8	0.15 22	0.13 18

Reg-Stereo(zero)	0.44 68	0.22 35	0.45 34	0.43 37	0.23 20	0.38 23	0.25 28	0.76 42	1.08 248	0.90 162	0.78 114	0.90 221	0.47 103	0.70 63	0.36 92	0.15 13	0.12 29	0.15 8	0.12 27	0.15 22	0.15 69

AIO_rvc	0.36 23	0.23 46	0.49 47	0.43 37	0.27 65	0.59 142	0.38 130	0.94 112	0.45 28	0.33 21	0.46 33	0.49 65	0.22 5	0.84 105	0.30 29	0.16 33	0.11 6	0.16 27	0.12 27	0.15 22	0.13 18

HUF	0.36 23	0.23 46	0.52 66	0.40 16	0.22 15	0.54 117	0.47 231	0.82 69	0.43 24	0.36 28	0.43 26	0.50 71	0.42 71	0.64 49	0.29 21	0.17 74	0.12 29	0.16 27	0.12 27	0.15 22	0.14 41

AIO_test	0.35 22	0.22 35	0.44 27	0.43 37	0.27 65	0.57 134	0.44 200	0.79 54	0.41 20	0.32 16	0.47 35	0.46 47	0.30 23	0.69 59	0.30 29	0.16 33	0.11 6	0.16 27	0.13 42	0.15 22	0.12 9

WCG-NET	0.42 52	0.21 21	0.54 75	0.40 16	0.25 40	0.47 59	0.32 72	0.73 34	1.15 294	0.76 125	0.73 103	0.58 106	0.45 89	0.60 44	0.34 74	0.15 13	0.11 6	0.16 27	0.14 66	0.15 22	0.13 18

IGEV-Stereo++	0.30 10	0.20 7	0.40 15	0.46 76	0.30 126	0.33 12	0.22 14	0.75 39	0.45 28	0.32 16	0.41 22	0.32 14	0.48 114	0.38 3	0.27 16	0.15 13	0.11 6	0.15 8	0.12 27	0.15 22	0.13 18

testlalala	0.45 76	0.28 146	0.59 111	0.42 30	0.39 262	0.71 220	0.39 145	1.08 181	0.45 28	1.24 313	0.80 124	0.61 118	0.36 49	0.54 21	0.33 59	0.20 186	0.13 86	0.18 82	0.12 27	0.15 22	0.15 69

CAS	0.63 197	0.18 1	0.37 5	2.27 509	0.84 459	0.57 134	0.54 286	0.79 54	0.62 74	0.48 65	0.70 95	0.36 21	0.26 10	0.45 7	0.35 83	2.24 509	0.10 1	0.14 1	0.09 1	0.15 22	1.06 498

DCANet-4	0.54 134	0.26 99	1.07 365	0.42 30	0.24 28	0.48 63	0.36 110	0.99 131	1.30 376	1.10 227	1.02 184	0.56 99	0.75 229	0.73 74	0.52 225	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.13 42	0.15 22	0.19 185

fff	0.53 119	0.24 60	0.70 176	0.43 37	0.24 28	0.48 63	0.36 110	1.07 175	1.25 350	1.10 227	1.02 184	0.57 101	1.06 378	0.73 74	0.52 225	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.13 42	0.15 22	0.19 185

raftrobust	0.52 109	0.25 83	0.56 88	0.65 362	0.52 357	0.49 75	0.34 91	0.98 129	0.91 173	1.30 341	0.87 134	0.63 126	0.81 262	0.78 86	0.41 138	0.19 154	0.15 192	0.16 27	0.14 66	0.15 22	0.16 95

csc	0.53 119	0.24 60	0.70 176	0.43 37	0.24 28	0.48 63	0.36 110	1.07 175	1.25 350	1.10 227	1.02 184	0.57 101	1.06 378	0.73 74	0.52 225	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.13 42	0.15 22	0.19 185

cscssc	0.53 119	0.24 60	0.70 176	0.43 37	0.24 28	0.48 63	0.36 110	1.07 175	1.25 350	1.10 227	1.02 184	0.57 101	1.06 378	0.73 74	0.52 225	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.13 42	0.15 22	0.19 185

Gwc-CoAtRS	0.52 109	0.24 60	0.68 157	0.48 112	0.29 105	0.64 168	0.25 28	1.16 202	1.08 248	1.01 197	1.00 170	1.12 304	0.56 156	0.69 59	0.37 104	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.15 81	0.15 22	0.15 69

PMTNet	0.46 83	0.21 21	0.38 8	0.37 5	0.23 20	0.71 220	0.27 43	0.74 38	1.04 229	0.64 106	0.70 95	0.55 92	0.47 103	0.86 114	0.35 83	1.00 492	0.13 86	0.15 8	0.10 2	0.15 22	0.13 18

xyz-stereo-finetune2	0.58 171	0.27 125	0.57 98	0.40 16	0.24 28	1.09 356	0.32 72	0.79 54	0.53 56	0.65 108	1.07 204	0.58 106	0.80 258	2.47 397	0.80 327	0.16 33	0.15 192	0.21 173	0.17 140	0.16 38	0.17 120

xyz-stereo-finetune	0.48 96	0.25 83	0.54 75	0.42 30	0.23 20	0.80 267	0.42 169	0.80 62	0.80 138	0.61 101	0.62 75	0.54 89	0.43 78	1.70 316	0.58 250	0.15 13	0.15 192	0.19 103	0.15 81	0.16 38	0.15 69

xyz-stereo	7.16 526	0.22 35	69.90 552	0.42 30	0.21 9	32.92 548	0.49 251	0.87 80	0.76 127	1.38 380	27.04 543	1.19 318	1.16 397	4.69 451	0.97 365	0.16 33	0.12 29	0.20 138	0.14 66	0.16 38	0.12 9

castereo	0.41 50	0.22 35	0.46 38	0.44 58	0.30 126	0.61 156	0.56 310	0.97 125	0.80 138	0.38 36	0.69 91	0.45 44	0.69 213	0.51 14	0.30 29	0.16 33	0.11 6	0.16 27	0.13 42	0.16 38	0.12 9

GIP-stereo	0.34 17	0.23 46	0.45 34	0.50 138	0.36 220	0.38 23	0.23 22	0.78 49	0.52 52	0.34 22	0.51 48	0.46 47	0.38 59	0.51 14	0.27 16	0.20 186	0.12 29	0.16 27	0.12 27	0.16 38	0.14 41

fffft	0.38 33	0.23 46	0.51 59	0.44 58	0.32 170	0.43 46	0.48 241	0.76 42	0.36 14	0.44 51	0.34 18	0.38 28	0.31 27	1.31 231	0.32 46	0.14 6	0.11 6	0.19 103	0.15 81	0.16 38	0.16 95
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.39 36	0.25 83	0.50 52	0.45 70	0.30 126	0.61 156	0.36 110	0.72 32	0.45 28	0.46 58	0.43 26	0.42 31	0.35 42	1.39 257	0.29 21	0.15 13	0.12 29	0.20 138	0.15 81	0.16 38	0.15 69

999	0.48 96	0.22 35	0.49 47	0.48 112	0.34 207	0.75 235	0.31 65	0.85 77	0.55 59	0.37 31	0.48 37	0.50 71	0.36 49	2.45 393	0.39 122	0.16 33	0.13 86	0.18 82	0.15 81	0.16 38	0.19 185

UGAM-zero	1.00 377	0.30 201	0.93 310	0.47 87	0.30 126	0.57 134	0.25 28	2.25 474	0.63 77	1.01 197	1.10 218	2.73 485	1.85 473	6.26 484	0.40 127	0.17 74	0.14 137	0.19 103	0.15 81	0.16 38	0.17 120

Occ-G	0.42 52	0.21 21	0.48 42	0.41 23	0.26 46	0.42 39	0.62 342	0.77 45	0.49 37	0.43 49	0.66 81	1.02 272	0.46 94	0.78 86	0.41 138	0.16 33	0.13 86	0.18 82	0.13 42	0.16 38	0.16 95

AIO-Stereo	0.37 28	0.25 83	0.51 59	0.47 87	0.23 20	0.45 54	0.39 145	1.07 175	0.52 52	0.41 42	0.48 37	0.52 82	0.25 9	0.72 70	0.30 29	0.16 33	0.12 29	0.17 50	0.13 42	0.16 38	0.13 18

RAFT-Stereo-weight	0.47 90	0.24 60	0.53 70	0.48 112	0.27 65	0.60 150	0.35 96	1.02 141	1.07 242	0.99 189	0.78 114	0.76 162	0.28 15	0.76 80	0.36 92	0.16 33	0.12 29	0.17 50	0.15 81	0.16 38	0.15 69

IGEV++	0.40 43	0.22 35	0.51 59	0.52 190	0.29 105	0.45 54	0.25 28	1.65 331	0.46 34	0.37 31	0.57 66	0.46 47	0.45 89	0.50 12	0.38 114	0.19 154	0.12 29	0.16 27	0.13 42	0.16 38	0.15 69

IGEVStereo-DCA	0.46 83	0.28 146	0.56 88	0.43 37	0.33 190	0.49 75	0.42 169	0.87 80	0.50 40	0.47 61	0.48 37	0.48 58	0.46 94	2.03 356	0.30 29	0.19 154	0.14 137	0.19 103	0.15 81	0.16 38	0.18 145

rrr	0.46 83	0.28 146	0.73 206	0.43 37	0.33 190	0.49 75	0.38 130	0.76 42	0.50 40	0.47 61	0.48 37	0.48 58	0.46 94	2.03 356	0.30 29	0.19 154	0.14 137	0.19 103	0.15 81	0.16 38	0.16 95

MSKI-zero shot	0.55 149	0.26 99	0.57 98	0.51 168	0.26 46	0.69 208	0.28 47	1.18 209	0.64 81	0.91 167	1.32 314	0.82 184	0.33 34	1.92 344	0.32 46	0.17 74	0.12 29	0.17 50	0.13 42	0.16 38	0.16 95

Any-RAFT	0.53 119	0.24 60	0.47 40	0.47 87	0.27 65	1.00 338	0.25 28	1.58 315	1.05 233	0.85 155	0.99 166	1.06 281	0.47 103	0.70 63	0.32 46	0.18 113	0.13 86	0.16 27	0.13 42	0.16 38	0.16 95

RAFT-Test	0.54 134	0.25 83	0.64 134	0.47 87	0.30 126	0.97 329	0.27 43	1.24 234	0.81 141	0.96 179	1.12 231	1.28 345	0.48 114	0.71 67	0.36 92	0.17 74	0.13 86	0.17 50	0.14 66	0.16 38	0.16 95

Selective-IGEV	0.39 36	0.24 60	0.50 52	0.44 58	0.25 40	0.46 57	0.33 79	1.25 236	0.40 19	0.35 23	0.45 31	0.52 82	0.30 23	1.07 175	0.30 29	0.14 6	0.12 29	0.17 50	0.13 42	0.16 38	0.13 18

MC-Stereo	0.43 58	0.23 46	0.48 42	0.51 168	0.28 88	0.39 26	0.32 72	0.88 88	0.68 103	0.60 100	0.84 128	0.56 99	0.61 187	1.03 162	0.31 44	0.17 74	0.11 6	0.17 50	0.15 81	0.16 38	0.13 18

RCA-Stereo	0.50 106	0.23 46	0.58 104	0.48 112	0.33 190	0.55 124	0.45 217	0.97 125	1.38 411	0.68 112	1.05 198	0.63 126	0.80 258	0.59 33	0.32 46	0.17 74	0.12 29	0.17 50	0.14 66	0.16 38	0.14 41

RAFT-RH_RVC	1.03 388	0.24 60	0.67 153	0.49 127	0.28 88	0.81 276	0.33 79	0.83 73	1.08 248	2.05 470	4.65 505	1.04 279	0.57 165	5.98 483	0.50 213	0.18 113	0.13 86	0.26 317	0.20 211	0.16 38	0.17 120

TANstereo	0.44 68	0.21 21	0.44 27	0.41 23	0.21 9	0.65 184	0.26 37	0.79 54	0.83 147	0.93 170	0.98 164	0.51 75	0.46 94	0.54 21	0.35 83	0.18 113	0.24 374	0.16 27	0.13 42	0.16 38	0.26 320

CFNet-RSSM	0.54 134	0.24 60	0.70 176	0.48 112	0.28 88	0.60 150	0.27 43	1.49 285	1.14 283	1.06 209	0.93 147	1.08 287	0.54 144	0.70 63	0.35 83	0.16 33	0.12 29	0.17 50	0.15 81	0.16 38	0.14 41

G2L-Stereo_aug	0.82 315	0.26 99	1.04 354	0.51 168	0.38 251	0.97 329	0.53 279	1.44 275	1.41 425	1.51 414	1.43 350	1.53 393	0.95 332	2.47 397	0.96 363	0.19 154	0.14 137	0.16 27	0.14 66	0.17 62	0.19 185

SGD-Stereo	0.32 14	0.20 7	0.40 15	0.38 11	0.19 1	0.43 46	0.22 14	0.64 16	0.33 13	0.42 44	0.34 18	0.27 6	0.35 42	1.15 193	0.30 29	0.20 186	0.10 1	0.15 8	0.13 42	0.17 62	0.13 18

GREAT-IGEV	0.32 14	0.20 7	0.42 23	0.37 5	0.29 105	0.36 18	0.28 47	0.56 9	0.58 64	0.28 7	0.50 46	0.29 7	0.29 19	0.84 105	0.27 16	0.14 6	0.11 6	0.15 8	0.11 8	0.17 62	0.14 41

tt45	0.45 76	0.23 46	0.46 38	0.45 70	0.33 190	0.79 259	0.32 72	0.78 49	0.41 20	0.51 81	0.44 28	0.49 65	0.37 53	2.14 366	0.34 74	0.16 33	0.13 86	0.19 103	0.16 120	0.17 62	0.18 145

tg	0.52 109	0.24 60	0.61 119	0.49 127	0.30 126	0.90 301	0.29 52	1.07 175	0.83 147	0.83 147	1.02 184	0.62 123	0.43 78	1.35 242	0.41 138	0.17 74	0.12 29	0.22 201	0.20 211	0.17 62	0.15 69

model_zeroshot	0.48 96	0.29 181	0.86 273	0.51 168	0.36 220	0.69 208	0.37 124	1.12 194	0.62 74	0.85 155	0.84 128	0.66 136	0.37 53	0.73 74	0.34 74	0.20 186	0.16 229	0.19 103	0.16 120	0.17 62	0.16 95

GCAP-BAT	0.49 102	0.31 234	0.64 134	0.41 23	0.46 319	0.70 215	0.35 96	0.77 45	0.64 81	0.86 157	1.00 170	0.77 165	0.37 53	1.18 203	0.36 92	0.18 113	0.14 137	0.18 82	0.13 42	0.17 62	0.15 69

U	9.45 530	0.21 21	0.58 104	0.47 87	53.11 550	61.27 554	0.24 27	0.70 27	0.52 52	0.36 28	0.28 12	0.29 7	0.35 42	0.33 1	0.26 13	0.19 154	0.11 6	60.50 551	8.88 538	0.17 62	0.13 18

RSM	0.39 36	0.24 60	0.49 47	0.46 76	0.26 46	0.47 59	0.40 152	0.92 99	0.44 26	0.41 42	0.42 23	0.65 132	0.33 34	1.07 175	0.29 21	0.15 13	0.12 29	0.17 50	0.13 42	0.17 62	0.13 18

gcap-zeroshot	0.53 119	0.28 146	0.89 297	0.49 127	0.28 88	0.76 241	0.37 124	1.34 250	0.73 118	0.89 160	0.67 84	1.35 360	0.51 129	0.79 90	0.33 59	0.18 113	0.15 192	0.18 82	0.15 81	0.17 62	0.16 95

testlalala2	0.58 171	0.27 125	0.68 157	1.72 502	1.27 498	0.68 203	0.42 169	0.93 105	0.70 108	0.90 162	0.93 147	0.76 162	0.34 40	0.52 17	0.40 127	0.18 113	0.15 192	0.17 50	0.13 42	0.17 62	0.17 120

MGS-Stereo	0.42 52	0.26 99	0.58 104	0.44 58	0.28 88	0.50 85	0.34 91	0.57 11	0.83 147	0.46 58	1.31 308	0.52 82	0.33 34	0.65 54	0.36 92	0.19 154	0.16 229	0.18 82	0.15 81	0.17 62	0.16 95

MoCha-V2	0.40 43	0.20 7	0.49 47	0.50 138	0.21 9	0.44 51	0.33 79	0.93 105	0.53 56	0.53 83	0.53 52	0.42 31	0.58 174	1.09 180	0.27 16	0.14 6	0.12 29	0.15 8	0.12 27	0.17 62	0.15 69

MIM_Stereo	0.57 165	0.24 60	0.92 308	0.46 76	0.30 126	0.54 117	0.28 47	1.27 238	0.75 121	1.00 194	1.16 253	0.93 235	0.53 139	1.45 269	0.61 263	0.16 33	0.16 229	0.20 138	0.19 179	0.17 62	0.14 41

AEACV	0.37 28	0.24 60	0.52 66	0.47 87	0.51 346	0.37 20	0.38 130	0.65 19	0.53 56	0.42 44	0.56 63	0.46 47	0.60 178	0.53 19	0.30 29	0.16 33	0.13 86	0.18 82	0.15 81	0.17 62	0.14 41

GCAP-Stereo	0.40 43	0.28 146	0.68 157	0.47 87	0.25 40	0.53 110	0.32 72	0.82 69	0.58 64	0.65 108	0.69 91	0.58 106	0.42 71	0.47 9	0.29 21	0.17 74	0.14 137	0.17 50	0.13 42	0.17 62	0.14 41

EGLCR-Stereo	0.37 28	0.22 35	0.51 59	0.43 37	0.26 46	0.44 51	0.22 14	0.99 131	0.48 36	0.42 44	0.42 23	0.67 139	0.29 19	0.86 114	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.19 103	0.17 140	0.17 62	0.15 69

ProNet	0.43 58	0.28 146	0.58 104	0.43 37	0.30 126	0.56 129	0.52 271	1.00 135	0.58 64	0.44 51	0.49 43	0.43 34	0.43 78	1.28 225	0.36 92	0.15 13	0.13 86	0.19 103	0.16 120	0.17 62	0.16 95

test-3	0.54 134	0.22 35	0.68 157	0.47 87	0.27 65	0.58 137	0.35 96	0.92 99	1.00 214	1.32 355	0.69 91	0.87 208	0.45 89	1.68 314	0.37 104	0.16 33	0.11 6	0.20 138	0.16 120	0.17 62	0.13 18

test_1	0.54 134	0.22 35	0.68 157	0.47 87	0.27 65	0.58 137	0.35 96	0.92 99	1.00 214	1.28 327	0.68 87	0.87 208	0.45 89	1.67 309	0.37 104	0.16 33	0.11 6	0.20 138	0.16 120	0.17 62	0.13 18

TRStereo	0.60 180	0.60 435	0.97 326	0.74 422	0.67 415	0.46 57	0.38 130	1.85 390	0.89 164	0.79 135	0.80 124	0.88 212	0.39 61	1.10 183	0.41 138	0.23 269	0.15 192	0.23 239	0.24 320	0.17 62	0.15 69

RAFT-345	0.84 327	0.25 83	0.66 148	0.50 138	0.27 65	0.54 117	0.42 169	0.83 73	1.11 264	1.32 355	2.34 469	0.86 204	0.54 144	5.72 475	0.47 195	0.18 113	0.13 86	0.22 201	0.17 140	0.17 62	0.16 95

XX-TBD	0.46 83	0.70 454	0.35 1	0.79 434	0.25 40	0.58 137	0.26 37	0.69 25	1.27 361	0.76 125	1.00 170	0.45 44	0.33 34	0.47 9	0.37 104	0.19 154	0.15 192	0.15 8	0.11 8	0.17 62	0.14 41

111	0.60 180	0.23 46	0.70 176	0.43 37	0.24 28	0.72 223	0.42 169	1.18 209	1.41 425	0.80 137	1.38 337	1.10 299	0.79 252	0.96 141	0.58 250	0.18 113	0.13 86	0.17 50	0.15 81	0.17 62	0.19 185

test_xeample3	0.42 52	0.28 146	0.69 170	0.43 37	0.33 190	0.56 129	0.38 130	0.79 54	0.45 28	0.53 83	0.46 33	0.44 36	0.44 86	1.38 252	0.31 44	0.18 113	0.14 137	0.19 103	0.15 81	0.17 62	0.16 95

ARAFT	0.77 289	0.36 326	1.49 440	0.51 168	0.31 152	0.90 301	0.82 402	1.90 403	1.06 237	1.62 435	1.24 279	1.02 272	0.64 201	1.84 335	0.50 213	0.18 113	0.14 137	0.28 346	0.27 361	0.17 62	0.16 95

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 134	0.25 83	0.68 157	0.43 37	0.24 28	0.40 28	0.34 91	1.04 152	1.09 256	1.32 355	1.60 398	0.80 175	0.68 210	0.67 58	0.39 122	0.13 2	0.10 1	0.18 82	0.17 140	0.17 62	0.13 18

AFF-stereo	0.58 171	0.25 83	0.64 134	0.46 76	0.29 105	0.34 13	0.38 130	1.15 200	1.14 283	1.17 277	1.60 398	1.10 299	0.71 222	0.97 149	0.43 158	0.13 2	0.11 6	0.19 103	0.19 179	0.17 62	0.14 41

EAI-Stereo	0.65 217	0.28 146	0.69 170	0.53 207	0.27 65	0.60 150	0.40 152	2.28 478	0.64 81	0.71 117	3.18 487	0.57 101	0.43 78	1.06 171	0.41 138	0.18 113	0.13 86	0.17 50	0.17 140	0.17 62	0.17 120

R-Stereo Train	0.57 165	0.26 99	0.63 127	0.54 222	0.36 220	0.69 208	0.54 286	1.22 228	0.72 114	1.61 432	1.50 375	0.75 158	0.53 139	0.64 49	0.44 161	0.18 113	0.15 192	0.17 50	0.15 81	0.17 62	0.17 120

RAFT-Stereo	0.57 165	0.26 99	0.63 127	0.54 222	0.36 220	0.69 208	0.54 286	1.22 228	0.72 114	1.61 432	1.50 375	0.75 158	0.53 139	0.64 49	0.44 161	0.18 113	0.15 192	0.17 50	0.15 81	0.17 62	0.17 120
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_Zeroshot	0.36 23	0.23 46	0.54 75	0.50 138	0.28 88	0.36 18	0.22 14	1.02 141	0.39 18	0.42 44	0.64 80	0.36 21	0.51 129	0.39 5	0.29 21	0.18 113	0.12 29	0.17 50	0.13 42	0.18 93	0.18 145

LG-Stereo	0.34 17	0.25 83	0.78 249	0.47 87	0.26 46	0.37 20	0.30 59	0.71 31	0.52 52	0.36 28	0.57 66	0.29 7	0.21 2	0.50 12	0.36 92	0.13 2	0.13 86	0.20 138	0.18 157	0.18 93	0.12 9

MM-Stereo_test3	0.50 106	0.24 60	0.54 75	0.54 222	0.74 432	0.49 75	0.53 279	1.09 183	1.05 233	0.62 104	0.95 151	0.61 118	0.42 71	0.77 83	0.38 114	0.20 186	0.17 258	0.20 138	0.16 120	0.18 93	0.18 145

SCV	0.46 83	0.26 99	0.55 85	0.47 87	0.25 40	0.39 26	0.38 130	1.98 425	0.60 71	0.35 23	0.48 37	0.55 92	0.36 49	1.28 225	0.32 46	0.24 284	0.12 29	0.17 50	0.13 42	0.18 93	0.14 41

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 43	0.67 446	0.42 23	0.64 348	0.29 105	0.48 63	0.25 28	0.85 77	0.44 26	0.38 36	0.36 20	0.30 11	0.70 218	1.15 193	0.29 21	0.16 33	0.11 6	0.16 27	0.11 8	0.18 93	0.12 9

AIO-test1	0.56 158	0.25 83	0.55 85	0.64 348	0.78 445	0.80 267	0.36 110	1.18 209	1.34 391	0.57 88	0.88 136	0.61 118	0.50 126	1.12 189	0.35 83	0.17 74	0.17 258	0.22 201	0.24 320	0.18 93	0.23 270

fffy	0.42 52	0.27 125	0.57 98	0.46 76	0.29 105	0.48 63	0.35 96	0.91 96	0.55 59	0.40 41	0.58 69	0.55 92	0.41 67	1.26 220	0.36 92	0.15 13	0.13 86	0.19 103	0.16 120	0.18 93	0.14 41

RAStereo	0.34 17	0.21 21	0.66 148	0.47 87	0.27 65	0.26 3	0.29 52	0.69 25	0.63 77	0.32 16	0.42 23	0.45 44	0.31 27	0.45 7	0.34 74	0.17 74	0.15 192	0.19 103	0.15 81	0.18 93	0.13 18

RSM++	0.38 33	0.24 60	0.51 59	0.47 87	0.26 46	0.50 85	0.41 165	0.79 54	0.45 28	0.37 31	0.45 31	0.60 114	0.35 42	1.02 161	0.30 29	0.15 13	0.13 86	0.17 50	0.14 66	0.18 93	0.13 18

tta	0.75 281	0.30 201	0.86 273	0.46 76	0.26 46	0.82 278	0.43 187	2.05 438	1.39 416	1.23 305	1.47 365	0.98 256	0.95 332	1.71 318	0.82 334	0.24 284	0.20 313	0.22 201	0.21 255	0.18 93	0.18 145

qqq1	0.72 252	0.30 201	0.86 273	0.46 76	0.26 46	0.82 278	0.43 187	2.05 438	1.39 416	1.23 305	1.47 365	0.98 256	0.95 332	1.71 318	0.44 161	0.24 284	0.20 313	0.18 82	0.15 81	0.18 93	0.18 145

fff1	0.72 252	0.30 201	0.86 273	0.46 76	0.26 46	0.82 278	0.43 187	2.05 438	1.39 416	1.23 305	1.47 365	0.98 256	0.95 332	1.71 318	0.44 161	0.24 284	0.20 313	0.18 82	0.15 81	0.18 93	0.18 145

ff7	0.43 58	0.27 125	0.56 88	0.44 58	0.33 190	0.50 85	0.42 169	0.87 80	0.50 40	0.49 70	0.53 52	0.44 36	0.48 114	1.38 252	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.15 81	0.18 93	0.18 145

ffff	0.43 58	0.27 125	0.56 88	0.44 58	0.33 190	0.50 85	0.42 169	0.87 80	0.50 40	0.49 70	0.53 52	0.44 36	0.48 114	1.38 252	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.15 81	0.18 93	0.18 145

11t	0.43 58	0.27 125	0.56 88	0.44 58	0.33 190	0.50 85	0.42 169	0.87 80	0.50 40	0.49 70	0.53 52	0.44 36	0.48 114	1.38 252	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.15 81	0.18 93	0.18 145

MaDis-Stereo	0.36 23	0.25 83	0.58 104	0.44 58	0.34 207	0.30 9	0.30 59	0.72 32	0.50 40	0.37 31	0.36 20	0.58 106	0.49 122	0.52 17	0.36 92	0.19 154	0.16 229	0.19 103	0.15 81	0.18 93	0.14 41

anonymousdsp	0.43 58	0.27 125	0.53 70	0.44 58	0.32 170	0.50 85	0.42 169	0.89 89	0.51 48	0.49 70	0.53 52	0.47 54	0.47 103	1.33 238	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.15 81	0.18 93	0.18 145

DCRE	0.82 315	0.26 99	0.70 176	0.58 280	0.44 301	0.54 117	0.48 241	0.95 117	0.78 133	0.78 132	7.33 519	0.86 204	0.52 134	0.76 80	0.41 138	0.16 33	0.16 229	0.19 103	0.17 140	0.18 93	0.17 120

ccc-4	0.43 58	0.27 125	0.56 88	0.44 58	0.33 190	0.50 85	0.42 169	0.87 80	0.50 40	0.49 70	0.53 52	0.44 36	0.48 114	1.38 252	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.15 81	0.18 93	0.18 145

ADStereo(finetuned)	0.57 165	0.24 60	1.06 360	0.43 37	0.24 28	0.49 75	0.35 96	1.05 160	1.30 376	1.12 235	1.03 193	0.58 106	1.20 407	0.84 105	0.51 218	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.13 42	0.18 93	0.19 185

IGEV-Stereo	0.43 58	0.27 125	0.54 75	0.45 70	0.32 170	0.50 85	0.42 169	0.90 95	0.51 48	0.49 70	0.53 52	0.47 54	0.47 103	1.32 235	0.33 59	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.15 81	0.18 93	0.18 145
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.69 239	0.27 125	0.97 326	0.51 168	0.43 294	0.79 259	0.33 79	1.21 220	1.06 237	1.30 341	1.10 218	0.52 82	0.55 151	3.16 423	0.63 270	0.16 33	0.14 137	0.19 103	0.16 120	0.18 93	0.17 120

MIPNet	0.56 158	0.28 146	0.94 314	0.49 127	0.33 190	0.66 192	0.38 130	1.35 253	1.08 248	1.06 209	0.92 144	0.60 114	0.79 252	0.73 74	0.52 225	0.17 74	0.14 137	0.19 103	0.16 120	0.18 93	0.17 120

ACRE	0.61 186	0.33 272	1.01 339	0.58 280	0.49 328	0.75 235	0.47 231	1.06 173	0.95 185	1.37 375	1.55 385	0.62 123	0.46 94	0.83 102	0.70 289	0.23 269	0.15 192	0.19 103	0.16 120	0.18 93	0.21 234

CrosDoStereo	1.58 452	0.24 60	0.72 194	0.48 112	0.29 105	0.67 196	12.49 534	1.10 186	0.98 202	1.34 367	1.75 424	1.00 263	1.89 475	6.65 491	0.81 329	0.19 154	0.15 192	0.20 138	0.22 284	0.18 93	0.19 185

STrans-v2	1.04 391	0.28 146	0.96 324	0.49 127	0.32 170	0.68 203	0.79 392	2.47 493	1.12 268	1.12 235	1.46 364	1.40 366	1.46 439	6.70 495	0.43 158	0.18 113	0.13 86	0.20 138	0.18 157	0.18 93	0.18 145

TransformOpticalFlow	0.96 360	0.28 146	0.89 297	0.52 190	0.31 152	0.66 192	0.54 286	1.75 354	1.12 268	1.09 219	1.44 356	1.37 365	1.01 362	6.70 495	0.42 149	0.19 154	0.12 29	0.20 138	0.19 179	0.18 93	0.19 185

FTStereo	0.91 349	0.26 99	0.56 88	0.54 222	0.33 190	0.66 192	1.87 498	1.00 135	0.75 121	1.75 446	4.15 498	1.04 279	1.65 457	1.57 293	0.46 188	0.19 154	0.16 229	0.23 239	0.21 255	0.18 93	0.63 469

DeepStereo_LL	1.58 452	0.24 60	0.72 194	0.48 112	0.29 105	0.67 196	12.49 534	1.10 186	0.98 202	1.34 367	1.75 424	1.00 263	1.89 475	6.65 491	0.81 329	0.19 154	0.15 192	0.20 138	0.22 284	0.18 93	0.19 185

DEmStereo	0.97 366	0.23 46	0.79 252	0.47 87	0.32 170	1.04 346	0.56 310	0.93 105	0.89 164	1.39 386	2.14 461	1.02 272	2.07 486	5.64 474	0.77 315	0.17 74	0.15 192	0.20 138	0.20 211	0.18 93	0.20 217

DRaft	0.80 304	0.24 60	0.70 176	0.45 70	0.30 126	0.97 329	0.53 279	1.05 160	0.97 197	1.78 449	2.02 453	0.80 175	1.74 464	2.73 408	0.72 297	0.17 74	0.14 137	0.20 138	0.20 211	0.18 93	0.21 234

GrayStereo	0.82 315	0.26 99	0.58 104	0.63 339	0.37 234	0.76 241	1.86 497	1.11 192	0.87 157	1.99 467	1.89 441	1.08 287	1.82 472	1.39 257	0.48 200	0.19 154	0.14 137	0.19 103	0.21 255	0.18 93	0.39 409

CREStereo++_RVC	0.47 90	0.21 21	0.38 8	0.45 70	0.38 251	0.45 54	0.25 28	0.75 39	1.29 370	0.80 137	1.21 271	0.47 54	0.37 53	0.53 19	0.44 161	0.16 33	0.11 6	0.15 8	0.80 496	0.18 93	0.11 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.52 109	0.20 7	0.38 8	0.41 23	0.19 1	0.96 325	0.34 91	1.17 204	1.25 350	0.81 141	0.90 140	0.63 126	0.50 126	1.45 269	0.42 149	0.14 6	0.12 29	0.17 50	0.11 8	0.18 93	0.11 1

raft+_RVC	0.53 119	0.26 99	0.54 75	0.60 304	0.47 324	0.54 117	0.54 286	1.27 238	0.99 209	0.76 125	1.03 193	0.70 150	0.56 156	0.93 135	0.47 195	0.18 113	0.14 137	0.19 103	0.18 157	0.18 93	0.15 69

XX-Stereo	0.63 197	0.26 99	1.90 465	0.81 440	0.67 415	0.43 46	0.23 22	1.03 146	0.58 64	0.65 108	1.56 389	1.41 369	0.39 61	1.28 225	0.35 83	0.20 186	0.14 137	0.20 138	0.19 179	0.18 93	0.14 41

DCANet	0.54 134	0.24 60	0.70 176	0.43 37	0.24 28	0.49 75	0.36 110	1.05 160	1.30 376	1.12 235	1.03 193	0.58 106	0.92 313	0.81 97	0.52 225	0.16 33	0.13 86	0.17 50	0.13 42	0.18 93	0.19 185

RASNet	1.12 407	0.30 201	0.91 304	0.66 369	0.77 443	0.97 329	0.57 321	1.37 256	1.35 400	1.02 201	1.34 323	2.11 462	1.43 434	7.09 500	1.39 424	0.19 154	0.17 258	0.17 50	0.19 179	0.18 93	0.16 95

iResNet_ROB	0.77 289	0.30 201	0.99 330	0.57 274	0.36 220	0.83 283	0.36 110	2.33 481	1.58 448	1.27 325	1.30 302	1.25 334	0.84 279	1.65 304	0.79 323	0.20 186	0.14 137	0.17 50	0.12 27	0.18 93	0.27 330

MM-Stereo_test2	0.43 58	0.24 60	0.67 153	0.51 168	0.32 170	0.55 124	0.45 217	0.97 125	0.77 130	0.59 98	0.51 48	0.49 65	0.42 71	0.80 92	0.30 29	0.15 13	0.13 86	0.18 82	0.14 66	0.19 132	0.14 41

MM-Stereo_test1	0.49 102	0.24 60	0.56 88	0.51 168	0.30 126	0.50 85	0.54 286	0.91 96	1.03 224	0.84 150	0.69 91	0.54 89	0.60 178	1.16 197	0.33 59	0.18 113	0.16 229	0.20 138	0.17 140	0.19 132	0.15 69

HART	0.45 76	0.22 35	0.54 75	0.50 138	0.26 46	0.41 32	0.29 52	1.03 146	0.50 40	0.58 90	1.45 358	0.61 118	0.35 42	1.08 179	0.30 29	0.15 13	0.13 86	0.19 103	0.14 66	0.19 132	0.14 41

mms	0.40 43	0.27 125	0.52 66	0.46 76	0.32 170	0.43 46	0.46 224	0.70 27	0.46 34	0.35 23	0.58 69	0.44 36	0.30 23	1.36 247	0.33 59	0.16 33	0.13 86	0.18 82	0.15 81	0.19 132	0.15 69

ours_stereo	0.39 36	0.28 146	0.51 59	0.46 76	0.30 126	0.40 28	0.44 200	0.73 34	0.56 61	0.35 23	0.56 63	0.46 47	0.33 34	1.11 186	0.32 46	0.16 33	0.13 86	0.19 103	0.15 81	0.19 132	0.14 41

PAM_32	0.77 289	0.28 146	1.03 350	0.52 190	0.30 126	1.32 395	0.35 96	1.97 423	0.65 96	1.02 201	1.06 200	3.05 490	1.49 444	0.96 141	0.36 92	0.19 154	0.13 86	0.20 138	0.18 157	0.19 132	0.19 185

PAM	0.76 287	0.29 181	1.08 369	0.52 190	0.33 190	1.38 405	0.39 145	2.01 432	0.67 99	1.06 209	0.96 154	2.89 489	1.43 434	0.86 114	0.35 83	0.19 154	0.12 29	0.19 103	0.17 140	0.19 132	0.20 217

UGAM	1.14 412	0.27 125	0.95 318	0.53 207	0.42 284	0.70 215	0.72 375	0.95 117	1.32 384	0.98 186	1.48 370	1.78 433	0.87 295	9.65 527	0.87 345	0.21 218	0.18 279	0.30 367	0.24 320	0.19 132	0.16 95

DispNO	0.93 354	0.30 201	1.34 416	0.55 245	0.55 369	0.89 298	0.49 251	1.48 283	1.21 332	1.17 277	1.27 293	1.19 318	0.90 307	5.23 461	0.74 301	0.22 244	0.17 258	0.24 259	0.21 255	0.19 132	0.20 217

AE-Stereo	0.49 102	0.27 125	0.67 153	0.60 304	0.39 262	0.67 196	0.46 224	1.18 209	1.09 256	0.47 61	0.75 108	0.69 146	0.47 103	0.59 33	0.40 127	0.16 33	0.15 192	0.21 173	0.20 211	0.19 132	0.15 69

cc1	0.64 209	0.31 234	0.50 52	0.54 222	0.26 46	1.18 373	0.51 260	0.93 105	3.05 503	0.58 90	0.79 119	0.48 58	0.88 300	1.46 271	0.32 46	0.20 186	0.12 29	0.25 298	0.15 81	0.19 132	0.19 185

ffm	0.72 252	0.33 272	0.85 267	0.53 207	0.37 234	0.74 230	0.56 310	0.95 117	2.47 491	1.15 258	1.45 358	1.06 281	0.82 267	1.55 290	0.32 46	0.20 186	0.12 29	0.31 373	0.27 361	0.19 132	0.20 217

ff1	1.37 437	0.33 272	0.85 267	0.53 207	0.37 234	0.74 230	0.56 310	0.95 117	2.47 491	1.15 258	1.45 358	1.06 281	0.82 267	7.22 501	7.61 510	0.20 186	0.12 29	0.31 373	0.27 361	0.19 132	0.20 217

tt1	0.62 190	0.32 250	0.51 59	0.54 222	0.26 46	1.16 370	0.48 241	0.95 117	2.47 491	0.57 88	0.77 112	0.49 65	0.81 262	1.55 290	0.32 46	0.20 186	0.12 29	0.24 259	0.15 81	0.19 132	0.20 217

IGEV_Zeroshot_test	0.53 119	0.30 201	0.99 330	0.56 258	0.35 211	0.41 32	0.32 72	1.37 256	0.63 77	1.00 194	1.09 214	0.95 246	0.41 67	0.83 102	0.39 122	0.18 113	0.12 29	0.19 103	0.18 157	0.19 132	0.17 120

UniTT-Stereo	0.36 23	0.23 46	0.59 111	0.48 112	0.36 220	0.40 28	0.32 72	0.53 7	0.49 37	0.54 85	0.55 60	0.36 21	0.31 27	0.58 32	0.51 218	0.20 186	0.15 192	0.17 50	0.15 81	0.19 132	0.15 69

HH	0.63 197	0.30 201	0.77 241	0.50 138	0.32 170	0.49 75	0.46 224	1.65 331	0.64 81	0.69 113	1.09 214	1.63 412	0.85 282	1.90 342	0.37 104	0.18 113	0.13 86	0.19 103	0.17 140	0.19 132	0.16 95

HanStereo	0.63 197	0.30 201	0.77 241	0.50 138	0.32 170	0.49 75	0.46 224	1.65 331	0.64 81	0.69 113	1.09 214	1.63 412	0.85 282	1.90 342	0.37 104	0.18 113	0.13 86	0.19 103	0.17 140	0.19 132	0.16 95

4D-IteraStereo	0.48 96	0.24 60	0.76 235	0.50 138	0.44 301	0.66 192	0.31 65	0.87 80	1.02 220	1.03 205	0.72 101	0.78 169	0.32 33	0.64 49	0.37 104	0.17 74	0.11 6	0.23 239	0.19 179	0.19 132	0.13 18

anonymousdsp2	0.53 119	0.27 125	0.74 222	0.48 112	0.29 105	0.76 241	0.47 231	1.61 323	0.82 146	0.77 130	0.77 112	0.75 158	0.47 103	1.03 162	0.40 127	0.18 113	0.13 86	0.18 82	0.13 42	0.19 132	0.18 145

CES	0.48 96	0.20 7	0.37 5	0.39 13	1.39 500	0.55 124	0.35 96	0.98 129	0.66 98	0.44 51	0.66 81	0.35 19	0.27 12	0.56 27	0.33 59	0.15 13	0.13 86	0.15 8	0.10 2	0.19 132	1.46 505

Selective-RAFT	0.52 109	0.28 146	0.79 252	0.55 245	0.27 65	0.91 304	0.33 79	0.80 62	0.88 161	0.58 90	0.63 77	0.81 179	0.77 241	1.29 229	0.48 200	0.19 154	0.14 137	0.17 50	0.15 81	0.19 132	0.17 120

CIPLG	0.62 190	0.33 272	0.96 324	0.58 280	0.50 335	0.75 235	0.48 241	1.05 160	0.96 190	1.40 387	1.57 393	0.64 129	0.48 114	0.89 124	0.70 289	0.23 269	0.15 192	0.19 103	0.16 120	0.19 132	0.21 234

iRaft-Stereo_20w	0.65 217	0.31 234	1.00 335	0.47 87	0.34 207	0.73 226	0.30 59	2.96 501	0.70 108	1.15 258	1.14 240	0.76 162	0.65 207	1.11 186	0.38 114	0.17 74	0.13 86	0.18 82	0.16 120	0.19 132	0.18 145

IPLGR_C	0.62 190	0.33 272	0.99 330	0.58 280	0.49 328	0.76 241	0.48 241	1.10 186	0.96 190	1.40 387	1.56 389	0.62 123	0.48 114	0.80 92	0.71 294	0.23 269	0.15 192	0.19 103	0.16 120	0.19 132	0.21 234

HHNet	0.62 190	0.26 99	0.63 127	0.43 37	0.45 308	0.50 85	0.58 325	1.07 175	1.01 217	1.25 318	2.23 464	0.70 150	0.61 187	1.07 175	0.47 195	0.20 186	0.13 86	0.23 239	0.19 179	0.19 132	0.30 360

ASMatch	0.88 341	0.26 99	0.69 170	0.51 168	0.35 211	0.48 63	0.37 124	1.12 194	0.92 178	1.10 227	3.28 488	0.96 252	0.98 350	4.90 456	0.49 207	0.19 154	0.16 229	0.22 201	0.19 179	0.19 132	0.27 330

THIR-Stereo	1.02 386	0.27 125	0.69 170	0.49 127	0.28 88	0.95 320	1.34 472	1.03 146	0.97 197	1.34 367	1.90 442	1.17 314	1.58 450	6.44 488	0.78 317	0.19 154	0.14 137	0.21 173	0.22 284	0.19 132	0.20 217

CroCo-Stereo	0.40 43	0.31 234	0.73 206	0.58 280	0.27 65	0.26 3	0.33 79	0.95 117	0.81 141	0.42 44	0.47 35	0.65 132	0.47 103	0.39 5	0.34 74	0.18 113	0.15 192	0.16 27	0.14 66	0.19 132	0.16 95
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
cross-raft	0.54 134	0.25 83	0.61 119	0.52 190	0.29 105	0.68 203	0.37 124	1.46 280	0.76 127	1.01 197	1.06 200	1.28 345	0.46 94	0.71 67	0.35 83	0.15 13	0.12 29	0.18 82	0.16 120	0.19 132	0.14 41

iRaftStereo_RVC	0.47 90	0.26 99	0.64 134	0.50 138	0.29 105	0.53 110	0.33 79	1.05 160	0.77 130	0.84 150	1.00 170	0.55 92	0.37 53	0.81 97	0.40 127	0.17 74	0.12 29	0.22 201	0.20 211	0.19 132	0.15 69

cf-r	0.73 270	0.30 201	0.77 241	0.55 245	0.63 403	0.78 254	0.48 241	1.79 374	1.15 294	1.13 249	1.26 290	1.43 371	0.87 295	1.40 263	0.85 342	0.25 310	0.18 279	0.22 201	0.23 307	0.19 132	0.19 185

DIP-Stereo	0.62 190	0.30 201	0.83 265	0.48 112	0.36 220	0.95 320	0.33 79	2.37 486	0.67 99	1.25 318	1.00 170	0.68 141	0.51 129	0.91 127	0.61 263	0.18 113	0.15 192	0.21 173	0.17 140	0.19 132	0.19 185
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MLCV	0.72 252	0.34 295	1.10 375	0.51 168	0.23 20	0.91 304	0.39 145	1.33 245	1.23 341	1.46 401	1.55 385	1.01 270	0.64 201	1.95 349	0.80 327	0.18 113	0.12 29	0.18 82	0.14 66	0.19 132	0.17 120

G2L-Stereo	0.80 304	0.32 250	0.95 318	0.60 304	0.42 284	0.78 254	0.69 367	1.50 289	1.09 256	1.33 363	1.14 240	1.45 378	0.72 224	2.45 393	1.10 384	0.25 310	0.20 313	0.26 317	0.21 255	0.20 166	0.26 320

HI	0.64 209	0.32 250	0.68 157	0.47 87	0.51 346	0.41 32	0.36 110	1.04 152	0.75 121	1.31 351	1.43 350	1.62 407	1.12 390	0.94 138	0.88 346	0.15 13	0.12 29	0.20 138	0.20 211	0.20 166	0.18 145

CoSv	0.64 209	0.32 250	0.68 157	0.47 87	0.51 346	0.41 32	0.36 110	1.04 152	0.75 121	1.31 351	1.43 350	1.62 407	1.12 390	0.94 138	0.88 346	0.15 13	0.12 29	0.20 138	0.20 211	0.20 166	0.18 145

SCV_C0	0.43 58	0.26 99	0.65 141	0.43 37	0.29 105	0.47 59	0.31 65	1.34 250	0.73 118	0.38 36	0.49 43	0.54 89	0.29 19	1.24 216	0.30 29	0.17 74	0.13 86	0.16 27	0.13 42	0.20 166	0.15 69

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IGEV-RUCA	0.37 28	0.23 46	0.48 42	0.49 127	0.36 220	0.60 150	0.23 22	0.64 16	0.49 37	0.39 40	0.49 43	0.44 36	0.31 27	0.85 110	0.30 29	0.24 284	0.13 86	0.16 27	0.12 27	0.20 166	0.19 185

CoDeX	0.73 270	0.29 181	0.93 310	0.54 222	0.36 220	1.14 362	0.61 339	2.34 483	1.17 306	1.16 268	1.25 283	0.91 224	0.87 295	1.33 238	0.64 274	0.20 186	0.16 229	0.21 173	0.18 157	0.20 166	0.18 145

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EKT-Stereo	0.53 119	0.30 201	0.73 206	0.58 280	0.60 394	0.51 101	0.48 241	0.94 112	0.90 168	0.71 117	0.88 136	0.77 165	0.43 78	1.07 175	0.40 127	0.22 244	0.16 229	0.21 173	0.18 157	0.20 166	0.22 251

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DisPM	0.66 224	0.28 146	0.72 194	0.61 318	0.35 211	0.62 164	0.45 217	1.02 141	0.99 209	1.56 424	1.10 218	0.80 175	0.59 175	2.37 388	0.41 138	0.23 269	0.14 137	0.23 239	0.21 255	0.20 166	0.25 296

IER	0.70 243	0.31 234	1.02 346	0.48 112	0.52 357	1.34 399	0.51 260	1.17 204	0.99 209	1.23 305	1.34 323	1.12 304	1.11 387	0.99 153	0.71 294	0.20 186	0.16 229	0.21 173	0.21 255	0.20 166	0.19 185

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Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
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test_sample1	0.61 186	0.29 181	0.75 225	0.50 138	0.31 152	0.76 241	0.48 241	1.59 316	0.84 151	0.90 162	0.94 150	0.88 212	0.95 332	1.16 197	0.67 281	0.22 244	0.18 279	0.20 138	0.19 179	0.21 206	0.21 234

H2IRNET	0.56 158	0.26 99	0.66 148	0.47 87	0.35 211	0.41 32	0.26 37	0.92 99	1.17 306	0.61 101	1.28 298	1.08 287	0.86 290	0.99 153	0.63 270	0.19 154	0.16 229	0.22 201	0.25 334	0.21 206	0.18 145

LL-Strereo2	0.52 109	0.33 272	0.69 170	0.52 190	0.37 234	0.70 215	0.30 59	1.13 197	0.67 99	0.94 175	0.78 114	0.91 224	0.42 71	1.05 170	0.42 149	0.17 74	0.16 229	0.29 356	0.25 334	0.21 206	0.16 95

CBFPSM	0.92 351	0.33 272	1.86 464	0.49 127	0.38 251	1.75 441	0.84 404	1.39 262	1.12 268	1.09 219	0.99 166	2.37 472	1.66 461	1.32 235	1.42 433	0.19 154	0.18 279	0.20 138	0.20 211	0.21 206	0.33 381

CroCo-Stereo Lap2	0.44 68	0.34 295	0.77 241	0.61 318	0.79 448	0.28 7	0.35 96	0.75 39	0.71 113	0.38 36	0.50 46	0.72 154	0.55 151	0.57 31	0.47 195	0.17 74	0.18 279	0.19 103	0.16 120	0.21 206	0.20 217

TestStereo1	0.63 197	0.28 146	0.75 225	0.76 427	0.31 152	0.48 63	0.43 187	1.30 243	1.21 332	0.97 182	1.31 308	0.64 129	0.77 241	1.75 323	0.42 149	0.20 186	0.15 192	0.22 201	0.18 157	0.21 206	0.17 120

x	0.54 134	0.31 234	0.61 119	0.47 87	0.30 126	0.67 196	0.47 231	1.53 304	0.79 137	0.81 141	0.83 126	0.78 169	0.70 218	0.70 63	0.62 266	0.21 218	0.19 295	0.22 201	0.19 179	0.21 206	0.20 217

RAFT+CT+SA	0.58 171	0.29 181	0.60 116	0.66 369	0.37 234	0.42 39	0.55 302	1.27 238	1.03 224	0.70 115	1.22 273	0.60 114	0.70 218	1.64 303	0.41 138	0.18 113	0.13 86	0.22 201	0.22 284	0.21 206	0.18 145

test_5	0.65 217	0.30 201	0.75 225	0.67 381	0.50 335	0.92 311	0.52 271	1.39 262	1.12 268	0.76 125	1.11 224	1.00 263	0.90 307	1.53 286	0.45 174	0.18 113	0.13 86	0.23 239	0.22 284	0.21 206	0.19 185

SA-5K	0.63 197	0.28 146	0.75 225	0.76 427	0.31 152	0.48 63	0.43 187	1.30 243	1.21 332	0.97 182	1.31 308	0.64 129	0.77 241	1.75 323	0.42 149	0.20 186	0.15 192	0.22 201	0.18 157	0.21 206	0.17 120

SA	0.66 224	0.30 201	0.82 261	0.61 318	0.30 126	0.58 137	0.38 130	1.44 275	1.30 376	0.96 179	1.36 330	0.66 136	0.95 332	1.85 338	0.42 149	0.19 154	0.15 192	0.25 298	0.23 307	0.21 206	0.17 120

GLC_STEREO	0.39 36	0.25 83	0.41 19	0.54 222	0.23 20	0.48 63	0.30 59	0.73 34	0.58 64	0.52 82	0.73 103	0.51 75	0.31 27	0.64 49	0.42 149	0.17 74	0.20 313	0.23 239	0.19 179	0.21 206	0.17 120

test_3	0.55 149	0.23 46	0.71 188	0.53 207	0.28 88	0.61 156	0.40 152	0.92 99	1.05 233	1.19 286	0.68 87	0.93 235	0.44 86	1.67 309	0.39 122	0.15 13	0.12 29	0.22 201	0.19 179	0.21 206	0.14 41

PFNet+	0.59 177	0.28 146	0.77 241	0.53 207	0.30 126	0.59 142	0.31 65	0.92 99	1.14 283	1.33 363	1.10 218	0.79 173	0.57 165	1.31 231	0.49 207	0.25 310	0.17 258	0.28 346	0.26 351	0.21 206	0.25 296

NRIStereo	0.60 180	0.29 181	0.69 170	0.53 207	0.28 88	0.63 165	0.33 79	1.08 181	0.87 157	1.14 252	0.87 134	0.91 224	0.59 175	2.24 377	0.49 207	0.20 186	0.14 137	0.21 173	0.19 179	0.21 206	0.17 120

PSM-AAD	0.79 301	0.27 125	0.53 70	0.55 245	0.28 88	0.77 249	1.24 465	0.99 131	0.91 173	1.66 440	1.57 393	0.81 179	2.19 490	1.65 304	0.44 161	0.19 154	0.14 137	0.38 427	0.32 414	0.21 206	0.70 478

Pruner-Stereo	0.62 190	0.29 181	0.70 176	0.61 318	0.31 152	0.63 165	0.43 187	1.17 204	0.99 209	1.53 416	1.08 209	0.95 246	0.55 151	1.35 242	0.51 218	0.23 269	0.14 137	0.24 259	0.21 255	0.21 206	0.23 270

rafts_anoy	0.52 109	0.29 181	0.59 111	0.59 293	0.50 335	0.53 110	0.40 152	1.11 192	1.03 224	0.84 150	0.83 126	0.68 141	0.54 144	0.72 70	0.51 218	0.19 154	0.14 137	0.24 259	0.26 351	0.21 206	0.18 145

GES	0.66 224	0.34 295	0.90 301	0.59 293	0.38 251	0.94 316	0.57 321	2.11 448	0.86 153	1.02 201	1.11 224	0.66 136	0.79 252	0.99 153	0.61 263	0.27 348	0.19 295	0.20 138	0.20 211	0.21 206	0.30 360

SFCPSM	0.70 243	0.28 146	1.02 346	0.51 168	0.38 251	1.37 402	0.66 356	2.00 428	1.03 224	1.17 277	1.21 271	0.82 184	0.78 248	1.03 162	0.53 232	0.21 218	0.17 258	0.22 201	0.24 320	0.21 206	0.19 185

delet	0.85 331	0.32 250	0.95 318	0.65 362	0.66 411	1.64 433	0.84 404	1.75 354	1.35 400	1.32 355	1.30 302	1.30 349	0.88 300	1.68 314	1.10 384	0.21 218	0.21 335	0.24 259	0.24 320	0.21 206	0.21 234

acv_ft	0.75 281	0.31 234	0.95 318	0.70 400	0.86 464	1.24 383	0.53 279	1.44 275	1.07 242	1.24 313	1.30 302	1.08 287	0.92 313	0.80 92	1.34 416	0.21 218	0.19 295	0.21 173	0.18 157	0.21 206	0.18 145

HSM	1.19 420	0.32 250	0.65 141	0.57 274	0.38 251	1.23 382	0.59 333	2.25 474	1.19 321	1.30 341	1.25 283	1.94 448	1.03 369	9.32 522	0.71 294	0.22 244	0.16 229	0.20 138	0.16 120	0.21 206	0.21 234

MyStereo8	0.65 217	0.29 181	1.00 335	0.58 280	0.49 328	0.91 304	0.35 96	1.18 209	1.31 380	1.16 268	1.27 293	0.90 221	0.64 201	0.72 70	0.95 359	0.18 113	0.14 137	0.20 138	0.18 157	0.22 229	0.26 320

MyStereo06	0.61 186	0.28 146	0.95 318	0.56 258	0.46 319	0.61 156	0.73 376	1.78 368	0.67 99	1.03 205	1.12 231	1.13 309	0.56 156	0.78 86	0.41 138	0.17 74	0.16 229	0.23 239	0.20 211	0.22 229	0.20 217

MyStereo05	0.66 224	0.28 146	1.07 365	0.56 258	0.46 319	0.61 156	0.73 376	1.34 250	1.41 425	1.15 258	0.91 142	0.77 165	0.80 258	1.41 264	0.63 270	0.17 74	0.16 229	0.23 239	0.20 211	0.22 229	0.20 217

ACVNet-DCA	0.56 158	0.31 234	0.50 52	0.54 222	0.26 46	1.18 373	0.51 260	1.42 268	0.78 133	0.58 90	0.79 119	0.48 58	0.88 300	1.46 271	0.32 46	0.20 186	0.12 29	0.25 298	0.15 81	0.22 229	0.21 234

xx1	0.67 233	0.31 234	0.50 52	0.54 222	0.26 46	1.18 373	0.51 260	0.93 105	3.05 503	0.58 90	0.79 119	0.95 246	0.77 241	1.46 271	0.32 46	0.20 186	0.12 29	0.24 259	0.23 307	0.22 229	0.21 234

1test111	0.54 134	0.31 234	0.50 52	0.54 222	0.26 46	1.18 373	0.51 260	1.42 268	0.78 133	0.58 90	0.79 119	0.48 58	0.88 300	0.88 119	0.59 253	0.20 186	0.12 29	0.25 298	0.15 81	0.22 229	0.21 234

LL-Strereo	1.33 433	0.39 345	1.38 418	0.61 318	0.61 397	0.75 235	0.66 356	1.63 329	1.17 306	1.56 424	1.60 398	2.03 458	2.12 487	9.72 528	0.97 365	0.21 218	0.18 279	0.27 333	0.23 307	0.22 229	0.25 296

gwcnet-sp	0.74 273	0.33 272	1.44 426	0.57 274	0.45 308	1.40 408	0.54 286	1.50 289	1.14 283	1.30 341	1.02 184	0.94 238	0.82 267	1.39 257	0.76 309	0.21 218	0.21 335	0.22 201	0.21 255	0.22 229	0.22 251

scenet	0.74 273	0.33 272	1.44 426	0.57 274	0.45 308	1.40 408	0.54 286	1.50 289	1.14 283	1.30 341	1.02 184	0.94 238	0.82 267	1.39 257	0.76 309	0.21 218	0.21 335	0.22 201	0.21 255	0.22 229	0.22 251

ssnet	0.74 273	0.33 272	1.44 426	0.57 274	0.45 308	1.40 408	0.54 286	1.50 289	1.14 283	1.30 341	1.02 184	0.94 238	0.82 267	1.39 257	0.76 309	0.21 218	0.21 335	0.22 201	0.21 255	0.22 229	0.22 251

qqq	0.57 165	0.34 295	0.71 188	0.47 87	0.27 65	0.64 168	0.62 342	1.42 268	0.78 133	0.80 137	0.92 144	0.95 246	0.77 241	0.88 119	0.59 253	0.21 218	0.20 313	0.24 259	0.23 307	0.22 229	0.21 234

BUS	0.74 273	0.32 250	0.68 157	0.54 222	0.44 301	2.34 480	0.42 169	2.16 458	0.98 202	1.20 290	1.11 224	1.03 276	0.62 192	0.91 127	0.70 289	0.24 284	0.17 258	0.25 298	0.22 284	0.22 229	0.22 251

BSDual-CNN	0.71 250	0.32 250	0.68 157	0.54 222	0.44 301	1.27 387	0.65 351	2.16 458	0.98 202	1.20 290	1.11 224	1.12 304	0.74 227	0.91 127	0.66 278	0.24 284	0.17 258	0.25 298	0.22 284	0.22 229	0.22 251

hknet	0.77 289	0.32 250	0.95 318	0.54 222	0.38 251	1.27 387	0.65 351	2.16 458	1.07 242	1.20 290	1.11 224	1.59 403	0.81 262	1.37 248	0.66 278	0.22 244	0.17 258	0.25 298	0.22 284	0.22 229	0.22 251

RAFT	0.64 209	0.30 201	0.73 206	0.59 293	0.33 190	0.68 203	0.58 325	1.04 152	0.76 127	1.08 213	1.19 265	1.65 417	0.93 322	1.06 171	0.56 244	0.21 218	0.18 279	0.27 333	0.24 320	0.22 229	0.17 120

222	1.61 457	0.29 181	0.67 153	0.56 258	0.29 105	1.06 350	0.42 169	2.17 464	1.31 380	1.31 351	1.52 378	0.92 233	0.94 327	1.76 328	17.65 534	0.24 284	0.20 313	0.21 173	0.19 179	0.22 229	0.23 270

xxxx	1.51 448	0.28 146	0.68 157	0.54 222	0.28 88	1.16 370	0.44 200	2.19 467	1.29 370	1.09 219	1.36 330	1.22 323	0.85 282	1.79 331	15.70 533	0.24 284	0.21 335	0.21 173	0.20 211	0.22 229	0.23 270

test_xeample	1.45 444	0.28 146	0.65 141	0.51 168	0.28 88	0.94 316	0.59 333	2.14 453	1.29 370	1.24 313	1.51 377	0.88 212	0.86 290	1.46 271	15.10 530	0.22 244	0.20 313	0.22 201	0.20 211	0.22 229	0.22 251

FENet	0.60 180	0.28 146	0.63 127	0.54 222	0.33 190	0.83 283	0.38 130	1.27 238	1.07 242	1.00 194	0.86 131	0.99 262	0.85 282	0.96 141	0.68 285	0.22 244	0.15 192	0.23 239	0.20 211	0.22 229	0.23 270

ac_64	0.82 315	0.29 181	0.81 258	0.71 408	0.60 394	1.05 347	0.54 286	1.99 427	0.92 178	1.18 282	1.06 200	1.99 453	1.08 382	1.94 348	0.97 365	0.27 348	0.22 353	0.24 259	0.23 307	0.22 229	0.19 185

ACVNet	0.63 197	0.31 234	0.54 75	0.54 222	0.36 220	0.80 267	0.46 224	1.37 256	1.07 242	0.93 170	1.30 302	1.08 287	0.85 282	0.80 92	0.94 356	0.21 218	0.19 295	0.21 173	0.18 157	0.22 229	0.18 145

GANet-RSSM	0.72 252	0.28 146	0.63 127	0.64 348	0.58 383	0.80 267	0.58 325	1.89 400	1.08 248	1.04 208	1.25 283	1.15 312	1.04 371	1.49 277	0.62 266	0.25 310	0.19 295	0.22 201	0.22 284	0.22 229	0.21 234

AANet_RVC	1.16 418	0.52 404	1.49 440	0.65 362	0.45 308	0.75 235	0.69 367	1.42 268	1.55 447	1.34 367	1.87 439	1.53 393	0.78 248	7.43 506	1.38 421	0.25 310	0.17 258	0.19 103	0.16 120	0.22 229	0.26 320

iResNet	0.75 281	0.40 351	1.36 417	0.67 381	0.29 105	0.92 311	0.59 333	1.52 298	1.25 350	1.28 327	1.48 370	0.94 238	0.76 237	1.62 301	0.78 317	0.18 113	0.14 137	0.18 82	0.15 81	0.22 229	0.23 270

DN-CSS_ROB	0.64 209	0.32 250	1.05 356	0.55 245	0.40 272	0.54 117	0.45 217	1.21 220	0.93 180	1.03 205	1.47 365	0.69 146	0.63 197	1.76 328	0.49 207	0.18 113	0.14 137	0.25 298	0.22 284	0.22 229	0.20 217

test_sample2	0.62 190	0.29 181	0.74 222	0.50 138	0.28 88	0.80 267	0.61 339	1.61 323	1.00 214	0.88 159	0.99 166	0.94 238	0.83 275	1.16 197	0.51 218	0.23 269	0.18 279	0.22 201	0.21 255	0.23 254	0.22 251

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 83	0.36 326	0.71 188	0.47 87	0.36 220	0.67 196	0.35 96	0.78 49	1.12 268	0.61 101	0.62 75	0.39 29	0.39 61	0.71 67	0.39 122	0.20 186	0.17 258	0.22 201	0.18 157	0.23 254	0.19 185

SMFormer	0.75 281	0.30 201	0.86 273	0.46 76	0.26 46	0.82 278	0.43 187	2.05 438	1.39 416	1.23 305	1.47 365	0.98 256	0.95 332	1.71 318	0.82 334	0.24 284	0.20 313	0.22 201	0.21 255	0.23 254	0.24 284

MyStereo07	0.48 96	0.29 181	0.50 52	0.55 245	0.45 308	0.59 142	0.79 392	1.05 160	0.51 48	0.48 65	0.53 52	0.43 34	0.55 151	1.30 230	0.34 74	0.17 74	0.16 229	0.24 259	0.20 211	0.23 254	0.20 217

MyStereo04	0.67 233	0.29 181	1.07 365	0.55 245	0.45 308	0.59 142	0.79 392	1.50 289	1.40 421	0.91 167	0.91 142	0.74 156	0.86 290	1.52 282	0.62 266	0.17 74	0.16 229	0.24 259	0.20 211	0.23 254	0.20 217

CASnet	0.41 50	0.25 83	0.48 42	0.50 138	0.20 3	0.50 85	0.36 110	0.81 66	0.80 138	0.83 147	0.68 87	0.48 58	0.31 27	0.54 21	0.32 46	0.18 113	0.12 29	0.27 333	0.22 284	0.23 254	0.14 41
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
knoymous	0.51 108	0.29 181	0.47 40	0.43 37	0.30 126	0.55 124	0.55 302	1.02 141	0.77 130	0.98 186	0.85 130	0.94 238	0.56 156	0.85 110	0.45 174	0.20 186	0.14 137	0.26 317	0.14 66	0.23 254	0.23 270

CRFU-Net	0.86 336	0.39 345	1.00 335	0.65 362	0.57 374	1.78 448	0.86 410	2.15 455	0.81 141	1.38 380	1.18 258	1.64 415	1.19 404	1.35 242	0.90 352	0.26 332	0.22 353	0.21 173	0.19 179	0.23 254	0.24 284

psmg	0.72 252	0.32 250	0.68 157	0.50 138	0.44 301	1.48 417	0.75 381	1.94 416	0.98 202	1.21 294	1.33 316	1.12 304	0.74 227	0.91 127	0.66 278	0.24 284	0.19 295	0.25 298	0.25 334	0.23 254	0.22 251

CSP-Net	0.97 366	0.38 340	0.83 265	0.53 207	0.41 279	1.63 431	0.77 387	2.00 428	1.05 233	1.25 318	1.20 269	1.33 355	0.83 275	4.93 458	0.85 342	0.32 389	0.22 353	0.20 138	0.20 211	0.23 254	0.25 296

GANet-ADL	0.60 180	0.35 316	0.72 194	0.64 348	0.40 272	0.68 203	0.51 260	1.49 285	1.12 268	0.95 177	1.08 209	0.91 224	0.57 165	0.76 80	0.55 242	0.26 332	0.18 279	0.18 82	0.16 120	0.23 254	0.25 296

AAGNet	1.83 470	0.28 146	0.72 194	0.61 318	0.32 170	0.67 196	0.51 260	0.96 124	0.98 202	1.47 402	1.20 269	1.00 263	1.18 401	2.83 410	22.77 541	0.22 244	0.13 86	0.22 201	0.19 179	0.23 254	0.15 69

SST-Stereo	0.83 322	0.28 146	0.72 194	0.59 293	0.31 152	0.72 223	0.26 37	1.09 183	0.86 153	1.47 402	1.10 218	1.00 263	0.87 295	5.73 476	0.45 174	0.22 244	0.13 86	0.23 239	0.19 179	0.23 254	0.18 145

RAFT_R40	0.83 322	0.28 146	0.73 206	0.59 293	0.31 152	0.69 208	0.44 200	1.10 186	0.95 185	1.47 402	1.10 218	1.00 263	0.85 282	5.53 470	0.46 188	0.22 244	0.13 86	0.23 239	0.20 211	0.23 254	0.18 145

HGLStereo	0.85 331	0.38 340	0.94 314	0.80 437	1.03 477	1.17 372	0.58 325	1.52 298	1.20 326	1.19 286	1.62 405	1.13 309	1.20 407	1.80 332	1.06 375	0.24 284	0.24 374	0.24 259	0.21 255	0.23 254	0.27 330

coex_refinement	0.80 304	0.28 146	0.73 206	0.70 400	0.51 346	0.95 320	0.60 337	1.78 368	1.23 341	1.36 372	1.37 332	1.82 436	0.81 262	1.32 235	1.13 390	0.26 332	0.17 258	0.19 103	0.20 211	0.24 269	0.25 296

rvit_stereo_0083	0.47 90	0.33 272	0.81 258	0.56 258	0.36 220	0.50 85	0.44 200	0.68 24	0.95 185	0.49 70	0.57 66	0.55 92	0.49 122	0.88 119	0.46 188	0.25 310	0.25 381	0.24 259	0.20 211	0.24 269	0.17 120

rvit_stereo_ft	0.47 90	0.35 316	0.87 284	0.67 381	0.42 284	0.40 28	0.59 333	0.81 66	0.74 120	0.46 58	0.55 60	0.57 101	0.49 122	0.65 54	0.50 213	0.25 310	0.17 258	0.22 201	0.22 284	0.24 269	0.17 120

1111x	1.70 465	0.29 181	0.86 273	0.51 168	0.27 65	1.01 339	0.68 363	2.22 471	1.28 366	1.13 249	1.40 343	1.21 321	1.10 386	5.53 470	15.20 531	0.22 244	0.21 335	0.22 201	0.22 284	0.24 269	0.22 251

plain	0.46 83	0.27 125	1.01 339	0.50 138	0.40 272	0.35 14	0.37 124	0.87 80	0.56 61	0.43 49	0.76 110	0.42 31	0.40 65	1.13 191	0.45 174	0.21 218	0.15 192	0.24 259	0.19 179	0.24 269	0.16 95

MIF-Stereo (partial)	0.45 76	0.25 83	0.70 176	0.50 138	0.52 357	0.35 14	0.26 37	0.91 96	0.59 70	0.45 57	0.71 98	0.51 75	0.51 129	1.11 186	0.45 174	0.20 186	0.16 229	0.23 239	0.20 211	0.24 269	0.18 145

riskmin	0.56 158	0.27 125	0.60 116	0.43 37	0.31 152	0.83 283	0.42 169	1.14 198	1.04 229	0.73 123	0.75 108	1.11 303	1.01 362	0.81 97	0.51 218	0.20 186	0.14 137	0.24 259	0.15 81	0.24 269	0.25 296

DeepStereo_RVC	0.55 149	0.29 181	0.72 194	0.51 168	0.30 126	0.59 142	0.33 79	1.03 146	0.70 108	1.16 268	0.93 147	0.83 191	0.94 327	0.96 141	0.54 238	0.21 218	0.14 137	0.21 173	0.19 179	0.24 269	0.24 284

ICVP	0.63 197	0.33 272	0.57 98	0.61 318	0.40 272	0.80 267	0.58 325	1.61 323	0.89 164	0.90 162	1.24 279	0.88 212	0.73 225	0.72 70	0.88 346	0.29 371	0.21 335	0.22 201	0.21 255	0.24 269	0.27 330
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	0.72 252	0.30 201	0.61 119	0.63 339	0.42 284	0.73 226	0.56 310	1.92 410	1.10 262	1.09 219	1.37 332	1.22 323	0.98 350	1.28 225	0.72 297	0.27 348	0.19 295	0.27 333	0.29 392	0.24 269	0.24 284

DMCA	0.67 233	0.34 295	0.90 301	0.51 168	0.44 301	0.86 295	0.47 231	1.42 268	1.02 220	1.17 277	1.12 231	1.23 328	0.75 229	0.78 86	0.95 359	0.25 310	0.19 295	0.27 333	0.19 179	0.24 269	0.27 330

iResNetv2_ROB	0.80 304	0.37 333	1.71 453	0.56 258	0.37 234	0.94 316	0.64 349	1.73 348	1.34 391	1.23 305	1.42 346	1.26 338	0.92 313	1.85 338	0.56 244	0.23 269	0.15 192	0.19 103	0.14 66	0.24 269	0.19 185

S2M2	0.34 17	0.28 146	0.45 34	0.40 16	0.30 126	0.31 10	0.16 1	0.60 13	0.64 81	0.31 14	0.48 37	0.47 54	0.34 40	0.38 3	0.32 46	0.25 310	0.22 353	0.20 138	0.22 284	0.25 281	0.22 251

rvit_stereo_0081	0.44 68	0.33 272	0.64 134	0.54 222	0.35 211	0.41 32	0.44 200	0.66 20	0.95 185	0.48 65	0.52 50	0.50 71	0.46 94	0.82 100	0.44 161	0.25 310	0.20 313	0.22 201	0.19 179	0.25 281	0.17 120

rvit_stereo_0082	0.44 68	0.33 272	0.64 134	0.54 222	0.35 211	0.41 32	0.44 200	0.66 20	0.95 185	0.48 65	0.52 50	0.50 71	0.46 94	0.82 100	0.44 161	0.25 310	0.20 313	0.22 201	0.19 179	0.25 281	0.17 120

test_sample3	0.68 237	0.32 250	0.88 291	0.52 190	0.30 126	0.97 329	0.52 271	1.86 393	1.15 294	1.08 213	1.11 224	0.88 212	0.71 222	1.17 201	0.68 285	0.25 310	0.20 313	0.25 298	0.25 334	0.25 281	0.25 296

mmm	0.63 197	0.35 316	0.72 194	0.51 168	0.30 126	0.86 295	0.54 286	1.59 316	0.86 153	1.07 212	1.38 337	0.79 173	0.75 229	0.91 127	0.58 250	0.22 244	0.18 279	0.29 356	0.25 334	0.25 281	0.23 270

GwcNet-ADL	0.64 209	0.31 234	0.79 252	0.56 258	0.41 279	0.60 150	0.58 325	1.41 266	1.26 355	1.08 213	1.13 236	0.91 224	0.60 178	1.04 168	0.78 317	0.27 348	0.18 279	0.18 82	0.18 157	0.25 281	0.29 346

HCRNet	0.70 243	0.39 345	0.73 206	0.60 304	0.59 391	0.76 241	0.35 96	1.22 228	1.13 280	1.02 201	0.99 166	1.02 272	0.76 237	2.19 374	0.70 289	0.28 361	0.19 295	0.28 346	0.23 307	0.25 281	0.23 270

MMNet	0.84 327	0.32 250	1.09 372	0.60 304	0.59 391	1.85 454	0.49 251	1.51 296	1.27 361	1.37 375	1.15 248	1.26 338	1.18 401	1.67 309	1.22 400	0.19 154	0.18 279	0.23 239	0.22 284	0.25 281	0.21 234

UNet	0.83 322	0.34 295	1.31 408	0.58 280	0.74 432	1.58 427	0.49 251	1.41 266	1.04 229	1.21 294	1.08 209	1.54 395	1.12 390	1.65 304	1.09 381	0.23 269	0.17 258	0.25 298	0.20 211	0.25 281	0.22 251

UPFNet	0.80 304	0.32 250	0.90 301	0.59 293	0.74 432	1.26 386	0.80 398	1.52 298	1.10 262	1.30 341	1.12 231	1.30 349	0.84 279	1.67 309	1.09 381	0.24 284	0.24 374	0.24 259	0.23 307	0.25 281	0.18 145

StereoDRNet-Refined	0.80 304	0.41 359	0.88 291	0.62 330	0.42 284	1.33 397	0.48 241	1.52 298	1.17 306	1.45 399	1.44 356	1.44 376	0.90 307	1.26 220	1.24 402	0.20 186	0.16 229	0.27 333	0.24 320	0.25 281	0.28 342
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LE_ROB	8.05 527	0.37 333	23.53 536	0.74 422	0.33 190	2.77 493	2.87 524	3.71 511	27.24 546	25.39 546	8.87 527	8.46 525	26.71 545	6.65 491	21.99 537	0.21 218	0.19 295	0.20 138	0.21 255	0.25 281	0.22 251

rvit_stereo_0081_aga	0.44 68	0.34 295	0.73 206	0.51 168	0.41 279	0.50 85	0.40 152	0.81 66	0.57 63	0.58 90	0.56 63	0.53 87	0.43 78	0.66 56	0.40 127	0.26 332	0.21 335	0.22 201	0.20 211	0.26 293	0.18 145

test_sample4	0.69 239	0.33 272	0.91 304	0.51 168	0.30 126	0.92 311	0.52 271	1.87 395	1.15 294	1.14 252	1.18 258	0.87 208	0.75 229	1.18 203	0.68 285	0.25 310	0.20 313	0.26 317	0.26 351	0.26 293	0.25 296

iinet-f	0.99 372	0.45 376	3.71 502	0.55 245	0.43 294	1.81 449	0.68 363	1.14 198	1.14 283	1.18 282	1.42 346	1.58 402	1.44 436	1.34 241	1.59 449	0.24 284	0.23 365	0.20 138	0.19 179	0.26 293	0.25 296

NINENet	0.77 289	0.37 333	0.78 249	0.62 330	0.51 346	2.34 480	0.42 169	1.83 386	1.04 229	1.14 252	1.23 277	1.03 276	0.62 192	1.24 216	0.70 289	0.28 361	0.23 365	0.31 373	0.21 255	0.26 293	0.25 296

ADLNet2	0.88 341	0.34 295	1.17 389	0.77 430	0.64 406	1.12 360	0.76 384	1.74 352	1.24 347	1.21 294	1.65 411	1.71 423	1.05 375	1.67 309	1.17 396	0.24 284	0.21 335	0.21 173	0.22 284	0.26 293	0.29 346

Patchmatch Stereo++	0.55 149	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.65 184	0.29 52	1.05 160	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.83 191	0.60 178	1.37 248	0.45 174	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145
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	0.54 134	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.65 184	0.41 165	1.04 152	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.82 184	0.61 187	1.06 171	0.45 174	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

ROB_FTStereo_v2	0.54 134	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.64 168	0.42 169	1.05 160	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.83 191	0.60 178	1.12 189	0.46 188	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

ROB_FTStereo	0.54 134	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.64 168	0.25 28	1.05 160	0.64 81	1.12 235	0.95 151	0.82 184	0.61 187	1.15 193	0.45 174	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

HUI-Stereo	0.52 109	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.65 184	0.30 59	1.04 152	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.83 191	0.60 178	0.79 90	0.45 174	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

iGMRVC	0.56 158	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.65 184	0.38 130	1.05 160	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.83 191	0.60 178	1.52 282	0.46 188	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

iRAFT	0.55 149	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.65 184	0.29 52	1.05 160	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.83 191	0.60 178	1.37 248	0.45 174	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

RAFT-IKP	0.54 134	0.30 201	0.73 206	0.50 138	0.27 65	0.59 142	0.36 110	1.04 152	0.64 81	1.12 235	0.96 154	0.83 191	0.61 187	1.22 209	0.45 174	0.22 244	0.14 137	0.24 259	0.20 211	0.26 293	0.18 145

CFNet	0.96 360	0.36 326	1.01 339	0.62 330	0.42 284	0.99 336	0.47 231	1.90 403	1.32 384	0.99 189	1.39 341	1.10 299	0.86 290	5.58 473	0.79 323	0.23 269	0.17 258	0.28 346	0.27 361	0.26 293	0.21 234

DFGA-Net	0.72 252	0.40 351	1.40 419	0.52 190	0.45 308	0.83 283	0.44 200	1.28 242	1.08 248	0.99 189	1.19 265	0.70 150	0.55 151	2.14 366	1.16 393	0.18 113	0.16 229	0.24 259	0.23 307	0.27 307	0.25 296

rvit_0105_3	0.63 197	0.44 369	1.08 369	0.72 411	0.40 272	0.64 168	0.71 372	1.03 146	1.17 306	0.82 145	0.70 95	0.80 175	0.70 218	0.91 127	0.56 244	0.35 414	0.34 436	0.34 405	0.32 414	0.27 307	0.28 342

test_sample5	0.69 239	0.34 295	0.87 284	0.52 190	0.30 126	0.84 291	0.54 286	1.83 386	1.14 283	1.11 233	1.25 283	0.88 212	0.78 248	1.23 211	0.65 275	0.26 332	0.20 313	0.27 333	0.27 361	0.27 307	0.26 320

DualNet	0.70 243	0.34 295	0.87 284	0.52 190	0.30 126	0.84 291	0.54 286	1.83 386	1.14 283	1.14 252	1.33 316	0.88 212	0.78 248	1.23 211	0.65 275	0.26 332	0.20 313	0.27 333	0.27 361	0.27 307	0.26 320

fast-acv-ft	0.94 356	0.44 369	1.40 419	0.58 280	0.51 346	1.77 446	0.69 367	1.36 255	1.42 429	1.29 332	1.86 437	1.74 427	1.25 416	1.52 282	1.38 421	0.26 332	0.28 401	0.28 346	0.28 381	0.27 307	0.26 320

ToySt	0.66 224	0.33 272	1.23 395	0.51 168	0.33 190	0.86 295	0.68 363	1.10 186	0.97 197	0.84 150	1.08 209	1.25 334	0.94 327	1.01 158	0.74 301	0.19 154	0.19 295	0.24 259	0.24 320	0.27 307	0.23 270

ssnet_v2	0.88 341	0.36 326	1.02 346	0.62 330	0.38 251	1.32 395	0.97 434	2.07 444	1.34 391	1.37 375	1.18 258	1.54 395	0.92 313	1.10 183	1.65 450	0.30 375	0.27 394	0.30 367	0.28 381	0.27 307	0.26 320

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 372	0.40 351	1.82 461	0.66 369	0.62 402	2.05 468	0.78 389	1.91 407	1.29 370	1.54 420	1.42 346	1.51 391	1.23 413	1.99 352	1.33 414	0.23 269	0.14 137	0.20 138	0.15 81	0.27 307	0.26 320

DAS	0.84 327	0.34 295	1.03 350	0.64 348	0.69 423	0.77 249	0.63 347	1.54 306	1.20 326	1.79 452	1.55 385	0.95 246	1.04 371	2.83 410	0.60 261	0.21 218	0.16 229	0.25 298	0.18 157	0.27 307	0.22 251

SepStereo	0.82 315	0.34 295	1.03 350	0.64 348	0.69 423	0.77 249	0.63 347	1.54 306	1.20 326	1.79 452	1.55 385	0.95 246	1.04 371	2.30 383	0.60 261	0.21 218	0.16 229	0.25 298	0.18 157	0.27 307	0.22 251

PSMNet-ADL	0.72 252	0.35 316	0.62 124	0.69 395	0.46 319	1.14 362	0.44 200	1.37 256	1.01 217	0.83 147	1.17 256	1.33 355	0.96 340	1.43 265	0.95 359	0.33 397	0.22 353	0.21 173	0.23 307	0.27 307	0.29 346

LCNet	0.72 252	0.28 146	0.52 66	0.55 245	0.31 152	0.69 208	0.54 286	1.00 135	0.88 161	1.19 286	1.34 323	0.97 254	1.34 429	2.56 401	0.45 174	0.18 113	0.13 86	0.21 173	0.25 334	0.27 307	0.73 481

GEStereo_RVC	0.90 346	0.37 333	0.99 330	0.64 348	0.50 335	0.95 320	0.79 392	2.42 490	1.17 306	1.16 268	1.11 224	1.26 338	0.92 313	3.24 424	0.90 352	0.29 371	0.19 295	0.23 239	0.20 211	0.27 307	0.29 346

TestStereo	0.64 209	0.39 345	0.71 188	0.51 168	0.27 65	0.56 129	0.42 169	1.03 146	0.91 173	0.80 137	1.00 170	0.68 141	0.52 134	3.25 425	0.45 174	0.22 244	0.15 192	0.24 259	0.18 157	0.27 307	0.16 95

RALAANet	0.60 180	0.33 272	0.87 284	0.62 330	0.50 335	0.69 208	0.31 65	1.21 220	1.06 237	1.09 219	1.16 253	0.88 212	0.46 94	1.22 209	0.42 149	0.19 154	0.15 192	0.21 173	0.17 140	0.27 307	0.17 120

RAFT + AFF	1.00 377	0.42 363	1.09 372	0.67 381	0.50 335	1.22 381	1.24 465	2.24 473	1.19 321	1.30 341	1.56 389	1.17 314	1.49 444	3.44 432	0.83 336	0.21 218	0.25 381	0.30 367	0.26 351	0.27 307	0.27 330

psm_up	0.77 289	0.34 295	0.70 176	0.66 369	0.58 383	1.05 347	0.92 424	1.52 298	1.12 268	1.26 322	1.16 253	1.31 353	1.23 413	1.20 206	0.81 329	0.25 310	0.29 412	0.31 373	0.27 361	0.27 307	0.25 296

DLCB_ROB	0.86 336	0.40 351	0.78 249	0.68 392	0.54 363	1.11 357	0.84 404	1.49 285	1.23 341	1.64 439	1.65 411	1.70 422	0.91 310	1.70 316	1.05 373	0.25 310	0.24 374	0.26 317	0.27 361	0.27 307	0.24 284

rvit_0105_6	0.53 119	0.37 333	0.98 329	0.65 362	0.38 251	0.51 101	0.51 260	0.77 45	1.20 326	0.54 85	0.55 60	0.65 132	0.53 139	0.94 138	0.44 161	0.32 389	0.32 430	0.28 346	0.24 320	0.28 325	0.21 234

rvit_0105_5	0.58 171	0.39 345	1.05 356	0.66 369	0.37 234	0.58 137	0.56 310	0.94 112	1.18 313	0.64 106	0.68 87	0.75 158	0.63 197	0.88 119	0.50 213	0.32 389	0.32 430	0.30 367	0.27 361	0.28 325	0.25 296

ACV-stereo	0.99 372	0.51 400	1.41 424	0.56 258	0.41 279	2.43 484	0.57 321	1.15 200	1.18 313	0.81 141	1.01 176	3.39 496	2.14 488	1.60 298	1.07 378	0.27 348	0.22 353	0.22 201	0.22 284	0.28 325	0.32 375

ITSA-stereo	0.82 315	0.36 326	0.82 261	0.54 222	0.31 152	0.80 267	0.47 231	2.17 464	1.67 454	1.13 249	1.13 236	0.94 238	0.86 290	2.46 395	1.00 370	0.26 332	0.23 365	0.28 346	0.27 361	0.28 325	0.36 395

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 252	0.35 316	1.70 451	0.49 127	0.56 371	0.63 165	0.38 130	2.41 489	0.65 96	0.77 130	1.07 204	1.82 436	0.95 332	0.93 135	0.43 158	0.20 186	0.13 86	0.21 173	0.25 334	0.28 325	0.26 320

test_sample6	0.71 250	0.34 295	0.87 284	0.52 190	0.30 126	0.82 278	0.58 325	1.79 374	1.15 294	1.14 252	1.33 316	0.91 224	0.79 252	1.31 231	0.74 301	0.27 348	0.21 335	0.27 333	0.29 392	0.28 325	0.27 330

CASS	0.65 217	0.34 295	0.72 194	0.56 258	0.27 65	0.78 254	0.42 169	1.59 316	0.86 153	1.30 341	1.25 283	0.87 208	0.84 279	0.84 105	0.54 238	0.35 414	0.19 295	0.26 317	0.21 255	0.28 325	0.42 418
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AASNet	0.76 287	0.35 316	0.91 304	0.79 434	0.81 455	1.14 362	0.56 310	2.02 436	1.08 248	1.22 299	1.24 279	0.93 235	0.76 237	0.77 83	1.16 393	0.27 348	0.23 365	0.24 259	0.20 211	0.28 325	0.24 284

CRE-IMP	0.55 149	0.30 201	0.74 222	0.52 190	0.29 105	0.79 259	0.25 28	1.04 152	0.72 114	1.09 219	0.95 151	0.81 179	0.57 165	1.10 183	0.50 213	0.21 218	0.14 137	0.23 239	0.19 179	0.28 325	0.22 251

ADLNet	0.85 331	0.36 326	0.89 297	0.85 457	0.72 428	1.24 383	0.76 384	1.82 381	1.36 403	1.52 415	1.35 329	1.27 342	0.99 358	1.23 211	1.15 392	0.27 348	0.20 313	0.26 317	0.25 334	0.28 325	0.30 360

DSFCA	0.93 354	0.34 295	1.06 360	0.52 190	0.65 408	1.55 424	0.93 428	1.49 285	1.19 321	1.56 424	1.15 248	1.50 389	0.96 340	3.07 418	1.02 372	0.30 375	0.26 386	0.25 298	0.25 334	0.28 325	0.24 284

rvit_0105_4	0.56 158	0.38 340	1.06 360	0.66 369	0.38 251	0.53 110	0.53 279	0.84 76	1.17 306	0.56 87	0.61 73	0.72 154	0.59 175	0.98 150	0.45 174	0.32 389	0.33 434	0.29 356	0.25 334	0.29 336	0.23 270

CAS++	0.47 90	0.31 234	0.56 88	0.47 87	0.32 170	0.42 39	0.28 47	1.76 360	0.72 114	0.71 117	0.72 101	0.37 26	0.28 15	0.69 59	0.33 59	0.27 348	0.22 353	0.26 317	0.21 255	0.29 336	0.19 185
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ttt	0.94 356	0.34 295	0.59 111	0.61 318	0.37 234	0.94 316	0.50 259	2.17 464	1.34 391	1.23 305	1.61 402	0.91 224	0.76 237	1.85 338	3.97 495	0.30 375	0.26 386	0.26 317	0.24 320	0.29 336	0.29 346

AACVNet	0.86 336	0.35 316	0.79 252	0.82 448	0.39 262	0.76 241	0.49 251	1.61 323	0.81 141	1.08 213	1.33 316	1.30 349	0.93 322	4.34 446	0.74 301	0.25 310	0.21 335	0.28 346	0.22 284	0.29 336	0.25 296

LMCR-Stereo	0.82 315	0.46 378	0.88 291	0.75 425	0.43 294	1.33 397	0.56 310	2.43 491	0.98 202	1.53 416	1.49 372	0.74 156	1.00 360	1.63 302	0.89 349	0.28 361	0.17 258	0.22 201	0.17 140	0.29 336	0.20 217

sCroCo_RVC	0.49 102	0.40 351	1.02 346	0.65 362	0.60 394	0.52 105	0.40 152	0.83 73	0.61 72	0.44 51	0.74 106	0.49 65	0.50 126	0.63 48	0.48 200	0.26 332	0.27 394	0.23 239	0.22 284	0.29 336	0.25 296

Syn2CoEx	1.14 412	0.69 451	1.66 449	0.80 437	0.67 415	1.40 408	0.88 414	2.06 443	1.54 445	1.25 318	1.58 396	1.42 370	1.50 446	4.09 440	1.40 425	0.36 418	0.32 430	0.34 405	0.29 392	0.29 336	0.34 385

ADCRef	1.35 435	0.55 414	2.37 484	0.72 411	0.77 443	1.94 461	0.78 389	1.91 407	1.27 361	1.57 428	1.59 397	1.36 362	1.41 432	1.54 288	7.53 509	0.23 269	0.20 313	0.32 387	0.30 401	0.29 336	0.29 346

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 301	0.43 366	1.05 356	0.64 348	0.58 383	0.95 320	0.53 279	1.53 304	1.18 313	1.37 375	1.15 248	1.43 371	0.88 300	1.61 300	0.84 339	0.25 310	0.22 353	0.27 333	0.27 361	0.29 336	0.29 346
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.65 217	0.40 351	0.77 241	0.48 112	0.24 28	1.05 347	0.49 251	1.76 360	1.02 220	1.18 282	1.18 258	0.89 220	0.80 258	0.85 110	0.79 323	0.17 74	0.12 29	0.21 173	0.17 140	0.29 336	0.15 69
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
AdaStereo	0.70 243	0.43 366	0.75 225	0.73 419	0.37 234	0.92 311	0.53 279	1.85 390	1.18 313	1.12 235	1.23 277	1.07 286	0.65 207	0.96 141	0.63 270	0.31 382	0.15 192	0.32 387	0.21 255	0.29 336	0.22 251
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.
rvit_105_1	0.72 252	0.52 404	1.01 339	0.78 432	0.49 328	0.75 235	0.87 412	1.12 194	1.18 313	0.99 189	0.79 119	0.90 221	0.77 241	1.26 220	0.75 306	0.41 436	0.36 452	0.36 421	0.41 449	0.30 347	0.33 381

DCVSM-stereo	0.72 252	0.35 316	0.76 235	0.55 245	0.42 284	0.73 226	0.38 130	1.21 220	1.02 220	1.79 452	1.04 196	1.62 407	1.03 369	1.04 168	0.79 323	0.24 284	0.27 394	0.29 356	0.24 320	0.30 347	0.36 395

mmx	1.39 439	0.33 272	0.85 267	0.53 207	0.37 234	0.74 230	0.56 310	2.13 449	1.37 407	1.15 258	1.45 358	1.06 281	0.82 267	7.22 501	7.61 510	0.24 284	0.19 295	0.31 373	0.27 361	0.30 347	0.25 296

xxx	1.39 439	0.33 272	0.85 267	0.53 207	0.37 234	0.74 230	0.56 310	2.13 449	1.37 407	1.15 258	1.45 358	1.06 281	0.82 267	7.22 501	7.61 510	0.24 284	0.19 295	0.31 373	0.27 361	0.30 347	0.25 296

GwcNet	1.08 397	0.51 400	2.33 482	0.79 434	1.18 492	1.76 443	0.70 370	1.68 338	1.47 435	1.41 389	1.64 409	1.74 427	1.04 371	2.20 375	1.41 429	0.30 375	0.29 412	0.29 356	0.27 361	0.30 347	0.35 390

CFNet-ft	0.72 252	0.32 250	0.54 75	0.66 369	0.54 363	0.83 283	0.55 302	1.37 256	1.15 294	0.93 170	1.28 298	1.57 399	0.97 343	1.35 242	0.81 329	0.26 332	0.20 313	0.33 395	0.25 334	0.30 347	0.23 270

CFNet_RVC	0.72 252	0.32 250	0.54 75	0.66 369	0.54 363	0.83 283	0.55 302	1.37 256	1.15 294	0.93 170	1.28 298	1.57 399	0.97 343	1.35 242	0.81 329	0.26 332	0.20 313	0.33 395	0.25 334	0.30 347	0.23 270

NaN_ROB	1.13 410	0.55 414	1.15 386	0.64 348	0.48 325	1.61 429	2.03 506	1.72 347	1.48 436	2.09 472	1.27 293	1.40 366	1.08 382	3.94 438	1.30 411	0.28 361	0.34 436	0.28 346	0.28 381	0.30 347	0.33 381

SGM_RVC	1.68 463	0.36 326	0.61 119	0.59 293	0.29 105	2.25 476	1.18 461	2.38 487	1.68 456	3.60 508	2.67 480	3.69 499	2.42 496	8.13 515	1.90 460	0.31 382	0.31 422	0.30 367	0.28 381	0.30 347	0.29 346
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDVS	0.78 297	0.41 359	0.94 314	0.60 304	0.43 294	1.30 392	0.43 187	1.40 264	0.91 173	1.20 290	1.15 248	1.43 371	0.64 201	2.18 372	0.89 349	0.28 361	0.22 353	0.26 317	0.23 307	0.31 356	0.33 381

rvit_stereo_0080	0.44 68	0.32 250	0.71 188	0.47 87	0.36 220	0.42 39	0.55 302	0.82 69	0.68 103	0.50 77	0.60 71	0.55 92	0.47 103	0.59 33	0.44 161	0.26 332	0.21 335	0.20 138	0.20 211	0.31 356	0.19 185

whm_eth	0.44 68	0.32 250	0.71 188	0.47 87	0.36 220	0.42 39	0.55 302	0.82 69	0.68 103	0.50 77	0.60 71	0.55 92	0.47 103	0.59 33	0.44 161	0.26 332	0.21 335	0.20 138	0.20 211	0.31 356	0.19 185

Anonymous3	0.61 186	0.44 369	1.11 377	0.59 293	0.49 328	0.93 315	0.65 351	0.93 105	0.81 141	0.72 122	0.88 136	0.65 132	0.69 213	1.06 171	0.53 232	0.35 414	0.30 416	0.26 317	0.26 351	0.31 356	0.27 330

GMStereo	0.55 149	0.45 376	0.94 314	0.50 138	0.32 170	0.64 168	0.43 187	1.00 135	1.40 421	0.82 145	0.73 103	0.51 75	0.45 89	0.85 110	0.55 242	0.24 284	0.15 192	0.20 138	0.21 255	0.31 356	0.24 284
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DeepPruner_ROB	0.74 273	0.48 387	0.87 284	0.57 274	0.44 301	0.79 259	0.54 286	1.73 348	0.96 190	1.38 380	1.27 293	1.24 330	0.73 225	1.43 265	0.73 300	0.34 407	0.28 401	0.27 333	0.26 351	0.31 356	0.31 370

DISCO	1.03 388	0.34 295	1.11 377	0.69 395	0.45 308	2.07 469	0.84 404	2.13 449	1.50 439	1.15 258	1.33 316	2.40 474	1.07 381	2.60 403	1.51 445	0.23 269	0.18 279	0.22 201	0.20 211	0.31 356	0.27 330

MDST_ROB	1.67 461	0.34 295	1.58 445	0.92 476	0.58 383	4.26 516	1.11 452	2.83 498	1.41 425	4.49 518	2.55 477	1.45 378	0.97 343	7.79 512	1.17 396	0.31 382	0.25 381	0.37 424	0.33 423	0.31 356	0.30 360

YMNet	1.00 377	0.54 409	1.40 419	0.81 440	0.85 462	1.87 456	0.62 342	1.55 310	1.18 313	1.63 437	1.99 448	1.77 431	0.97 343	1.50 279	1.45 437	0.33 397	0.37 454	0.31 373	0.32 414	0.32 364	0.29 346

YMNet_1	1.00 377	0.54 409	1.40 419	0.81 440	0.85 462	1.87 456	0.62 342	1.55 310	1.18 313	1.63 437	1.99 448	1.77 431	0.97 343	1.50 279	1.45 437	0.33 397	0.37 454	0.31 373	0.32 414	0.32 364	0.29 346

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 370	0.39 345	3.21 497	0.50 138	0.63 403	0.64 168	0.39 145	2.36 484	0.75 121	0.95 177	4.63 503	1.81 434	0.56 156	0.96 141	0.41 138	0.18 113	0.13 86	0.21 173	0.26 351	0.32 364	0.35 390

dd	0.59 177	0.48 387	0.97 326	0.55 245	0.32 170	0.64 168	0.47 231	1.02 141	1.34 391	0.78 132	0.86 131	0.58 106	0.54 144	1.01 158	0.86 344	0.28 361	0.18 279	0.26 317	0.19 179	0.32 364	0.24 284

DMCA-RVC	0.74 273	0.40 351	1.27 404	0.66 369	0.49 328	0.77 249	0.47 231	1.35 253	1.01 217	1.53 416	1.01 176	1.29 348	0.82 267	1.31 231	0.78 317	0.27 348	0.21 335	0.35 413	0.27 361	0.32 364	0.24 284

STTStereo	0.78 297	0.50 397	1.22 394	0.64 348	0.54 363	0.89 298	0.54 286	1.44 275	1.11 264	1.38 380	1.09 214	1.27 342	0.85 282	1.43 265	0.83 336	0.29 371	0.27 394	0.33 395	0.39 444	0.32 364	0.30 360

PA-Net	1.01 383	0.57 421	1.29 406	0.64 348	0.74 432	1.19 377	0.84 404	1.69 340	1.43 431	1.16 268	1.19 265	1.32 354	1.19 404	3.42 430	1.25 403	0.29 371	0.45 477	0.33 395	0.49 468	0.32 364	0.47 435
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.69 239	0.35 316	0.49 47	0.64 348	0.39 262	0.85 294	0.58 325	1.75 354	1.14 283	0.97 182	1.19 265	1.17 314	0.93 322	0.99 153	0.62 266	0.28 361	0.20 313	0.34 405	0.31 406	0.32 364	0.27 330

DRN-Test	1.00 377	0.44 369	1.13 381	0.70 400	0.81 455	1.62 430	0.79 392	2.14 453	1.44 432	1.78 449	1.33 316	1.43 371	1.05 375	2.18 372	1.53 446	0.27 348	0.21 335	0.31 373	0.30 401	0.32 364	0.28 342

test_sample7	0.74 273	0.37 333	0.76 235	0.52 190	0.35 211	0.91 304	0.67 359	1.78 368	1.21 332	1.22 299	1.18 258	1.08 287	0.92 313	1.23 211	0.67 281	0.31 382	0.28 401	0.32 387	0.31 406	0.33 373	0.29 346

Wz-Net-LNSev	1.03 388	0.67 446	2.71 493	0.64 348	0.84 459	1.75 441	1.00 440	1.80 377	1.32 384	1.28 327	1.25 283	1.65 417	1.22 411	1.39 257	1.40 425	0.28 361	0.26 386	0.24 259	0.23 307	0.33 373	0.32 375

CBMV	0.95 359	0.44 369	0.66 148	0.53 207	0.35 211	1.53 422	1.63 488	1.69 340	1.42 429	2.00 469	1.60 398	1.43 371	1.17 398	1.59 297	0.99 369	0.34 407	0.34 436	0.39 433	0.33 423	0.33 373	0.32 375
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ISRNet	0.80 304	0.33 272	1.07 365	0.81 440	0.66 411	0.60 150	0.34 91	1.19 217	1.13 280	1.59 431	1.53 379	1.35 360	0.77 241	1.27 223	0.94 356	0.39 429	0.34 436	0.43 445	0.38 442	0.34 376	0.49 442

Wz-Net-MNSev	1.11 405	0.58 424	2.23 480	0.66 369	0.71 426	1.95 462	1.46 478	1.98 425	1.45 433	1.79 452	1.43 350	1.49 388	1.33 428	1.97 351	1.42 433	0.27 348	0.23 365	0.28 346	0.28 381	0.34 376	0.31 370

FACV-RUCA	0.63 197	0.34 295	0.82 261	0.62 330	0.65 408	0.81 276	0.41 165	1.44 275	1.07 242	0.86 157	1.14 240	0.61 118	0.69 213	0.80 92	0.53 232	0.28 361	0.19 295	0.47 455	0.21 255	0.35 378	0.25 296

SACVNet	0.85 331	0.46 378	0.85 267	0.81 440	0.56 371	0.80 267	0.79 392	1.68 338	1.12 268	1.34 367	1.33 316	1.25 334	0.94 327	2.39 390	0.76 309	0.34 407	0.26 386	0.31 373	0.29 392	0.35 378	0.44 427

hitnet-ft	0.79 301	0.35 316	0.57 98	0.58 280	0.42 284	0.96 325	0.46 224	1.47 282	1.33 388	1.19 286	1.22 273	1.81 434	0.98 350	1.66 308	0.94 356	0.33 397	0.28 401	0.34 405	0.27 361	0.35 378	0.31 370

FAT-Stereo	1.07 394	0.41 359	1.32 411	0.72 411	0.58 383	1.08 353	0.89 416	1.96 419	1.65 452	1.75 446	1.98 447	2.03 458	1.48 442	2.02 355	1.18 399	0.42 440	0.35 447	0.34 405	0.29 392	0.35 378	0.53 451

FADNet-RVC-Resample	0.84 327	0.47 383	2.10 472	0.61 318	0.45 308	1.07 352	0.61 339	1.59 316	1.20 326	1.08 213	0.98 164	1.03 276	0.98 350	2.17 369	0.72 297	0.23 269	0.22 353	0.30 367	0.32 414	0.35 378	0.34 385

StereoDRNet	0.98 370	0.47 383	1.70 451	0.76 427	0.94 472	1.51 420	0.91 422	1.92 410	1.32 384	1.61 432	1.13 236	1.47 386	0.97 343	1.75 323	1.46 440	0.28 361	0.23 365	0.29 356	0.27 361	0.35 378	0.27 330

PSMNet_ROB	0.90 346	0.52 404	1.17 389	0.72 411	0.61 397	1.27 387	1.12 454	1.76 360	1.12 268	1.09 219	1.28 298	1.45 378	0.89 306	1.65 304	1.42 433	0.33 397	0.25 381	0.37 424	0.39 444	0.35 378	0.29 346

StereoVision	0.65 217	0.34 295	0.86 273	0.59 293	0.40 272	0.50 85	0.41 165	1.09 183	0.93 180	0.71 117	2.50 476	0.82 184	0.57 165	1.03 162	0.49 207	0.25 310	0.28 401	0.29 356	0.28 381	0.36 385	0.20 217

CFNet_pseudo	0.66 224	0.32 250	0.86 273	0.48 112	0.39 262	0.70 215	0.40 152	1.33 245	1.22 338	1.16 268	1.34 323	1.24 330	0.64 201	0.98 150	0.59 253	0.21 218	0.16 229	0.33 395	0.19 179	0.36 385	0.25 296

APVNet	1.06 392	0.53 408	1.42 425	0.84 452	0.79 448	1.92 459	0.82 402	1.90 403	1.08 248	1.08 213	1.43 350	1.56 398	1.13 394	3.07 418	1.58 447	0.31 382	0.34 436	0.42 443	0.36 437	0.36 385	0.37 400

SGM-ForestM	6.52 523	0.38 340	1.26 401	0.63 339	0.35 211	13.59 534	5.32 530	6.32 530	6.70 526	11.14 536	9.18 528	22.51 547	13.93 535	16.89 539	20.07 536	0.36 418	0.37 454	0.36 421	0.35 433	0.36 385	0.34 385

rvit_stereo_0075_2	0.64 209	0.46 378	1.05 356	0.66 369	0.66 411	0.53 110	0.48 241	1.20 219	1.12 268	0.76 125	0.92 144	0.78 169	0.53 139	1.03 162	0.59 253	0.37 422	0.28 401	0.40 438	0.31 406	0.37 389	0.32 375

pcwnet_v2	0.97 366	0.37 333	4.33 503	0.62 330	0.54 363	0.79 259	0.45 217	2.02 436	1.58 448	1.42 395	1.64 409	1.09 297	0.79 252	1.24 216	0.67 281	0.32 389	0.25 381	0.29 356	0.27 361	0.37 389	0.35 390

BEATNet_4x	0.73 270	0.49 390	1.17 389	0.53 207	0.26 46	1.03 344	0.55 302	1.82 381	1.06 237	1.21 294	1.22 273	0.96 252	0.91 310	1.01 158	1.06 375	0.21 218	0.14 137	0.24 259	0.19 179	0.37 389	0.21 234

RTSC	1.29 426	0.73 456	2.44 485	0.83 451	0.57 374	1.85 454	0.65 351	1.88 398	2.00 478	2.20 475	1.66 413	1.60 405	1.26 418	2.33 385	3.92 493	0.32 389	0.23 365	0.27 333	0.29 392	0.37 389	0.37 400

ADCP+	1.99 481	0.48 387	7.73 515	0.66 369	0.91 468	2.30 478	1.05 446	1.82 381	1.34 391	1.54 420	1.32 314	1.74 427	1.61 454	2.17 369	13.37 526	0.24 284	0.21 335	0.32 387	0.28 381	0.37 389	0.29 346

TDLM	1.06 392	0.44 369	0.79 252	0.63 339	0.50 335	0.89 298	1.44 477	1.48 283	1.26 355	1.12 235	1.40 343	1.08 287	0.98 350	6.65 491	0.78 317	0.33 397	0.21 335	0.33 395	0.26 351	0.37 389	0.24 284

ccs_rob	0.66 224	0.33 272	0.86 273	0.48 112	0.39 262	0.70 215	0.40 152	1.33 245	1.22 338	1.16 268	1.34 323	1.23 328	0.64 201	0.98 150	0.59 253	0.21 218	0.16 229	0.35 413	0.20 211	0.37 389	0.25 296

XPNet_ROB	0.96 360	0.49 390	1.09 372	0.72 411	0.57 374	1.11 357	1.14 456	1.66 336	1.23 341	1.85 459	1.39 341	1.64 415	1.11 387	1.80 332	1.42 433	0.38 426	0.30 416	0.33 395	0.29 392	0.37 389	0.34 385

SGM-Forest	1.24 422	0.38 340	0.60 116	0.52 190	0.37 234	1.56 425	1.30 470	1.65 331	1.36 403	2.11 473	1.79 428	1.63 412	0.93 322	7.48 508	0.95 359	0.36 418	0.37 454	0.39 433	0.34 428	0.37 389	0.32 375
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
aanetorigin	1.23 421	0.79 464	2.78 495	0.70 400	0.79 448	0.99 336	1.06 448	1.06 173	1.37 407	3.52 507	2.61 478	1.72 424	1.63 455	1.99 352	1.78 454	0.25 310	0.24 374	0.26 317	0.25 334	0.38 398	0.45 429

Nwc_Net	1.09 400	0.49 390	1.33 413	0.89 470	0.80 453	1.49 419	0.66 356	2.19 467	1.27 361	1.32 355	2.26 465	1.96 450	1.54 447	1.92 344	1.34 416	0.40 432	0.30 416	0.43 445	0.45 458	0.38 398	0.37 400

ADCL	1.72 468	0.57 421	3.66 500	0.67 381	0.61 397	2.61 490	1.85 496	1.96 419	1.67 454	1.90 463	1.83 432	2.06 461	1.90 477	2.13 365	9.15 518	0.26 332	0.24 374	0.34 405	0.32 414	0.38 398	0.35 390

PWC_ROB	1.24 422	0.76 462	2.46 486	0.72 411	0.78 445	1.15 368	0.49 251	1.75 354	1.92 474	2.31 478	3.07 485	1.59 403	1.40 431	2.46 395	2.10 469	0.33 397	0.22 353	0.35 413	0.24 320	0.38 398	0.41 414

AF-Net	1.13 410	0.52 404	1.33 413	0.86 459	0.91 468	1.38 405	0.71 372	2.16 458	1.62 450	1.56 424	2.40 472	1.99 453	1.65 457	1.81 334	1.48 442	0.48 459	0.28 401	0.49 459	0.33 423	0.39 402	0.32 375

MSMDNet	0.66 224	0.32 250	0.87 284	0.49 127	0.37 234	0.79 259	0.40 152	1.43 274	1.31 380	1.15 258	1.31 308	1.24 330	0.63 197	0.88 119	0.57 247	0.21 218	0.16 229	0.26 317	0.19 179	0.39 402	0.24 284

GANet	1.36 436	0.47 383	0.86 273	0.67 381	0.45 308	1.34 399	1.73 490	1.64 330	1.24 347	1.49 410	2.38 470	1.55 397	1.20 407	9.30 521	0.93 354	0.30 375	0.31 422	0.33 395	0.28 381	0.39 402	0.30 360

ETE_ROB	0.96 360	0.64 443	1.16 387	0.69 395	0.48 325	1.14 362	1.13 455	1.77 364	1.19 321	1.91 464	1.45 358	1.73 425	1.05 375	1.60 298	1.14 391	0.32 389	0.26 386	0.38 427	0.34 428	0.39 402	0.41 414

PCWNet_CMD	0.66 224	0.32 250	0.88 291	0.49 127	0.37 234	0.78 254	0.40 152	1.42 268	1.31 380	1.16 268	1.31 308	1.25 334	0.62 192	0.89 124	0.57 247	0.20 186	0.16 229	0.27 333	0.19 179	0.40 406	0.25 296

CFNet_ucs	0.70 243	0.33 272	0.88 291	0.50 138	0.43 294	0.74 230	0.44 200	1.60 320	1.29 370	1.22 299	1.54 383	1.09 297	0.63 197	0.99 153	0.59 253	0.25 310	0.20 313	0.37 424	0.21 255	0.40 406	0.28 342

NCCL2	1.00 377	0.56 417	1.06 360	0.75 425	0.57 374	1.31 394	1.72 489	1.77 364	1.36 403	1.50 411	1.17 256	1.91 443	1.17 398	1.54 288	1.29 410	0.35 414	0.31 422	0.45 450	0.44 456	0.40 406	0.40 410

dad	0.86 336	0.66 445	1.06 360	0.56 258	0.37 234	0.76 241	0.44 200	1.17 204	1.50 439	1.44 397	1.27 293	1.34 359	0.75 229	2.52 400	0.84 339	0.42 440	0.27 394	0.83 490	0.26 351	0.41 409	0.29 346

FADNet-RVC	0.88 341	0.67 446	1.93 467	0.60 304	0.48 325	0.91 304	0.60 337	1.71 346	1.18 313	0.90 162	0.96 154	1.36 362	0.92 313	2.25 379	1.17 396	0.30 375	0.29 412	0.32 387	0.32 414	0.41 409	0.35 390

DeepPrunerF	1.60 455	0.73 456	5.81 511	0.88 466	1.19 493	0.91 304	0.95 432	2.19 467	5.24 522	1.17 277	1.30 302	1.19 318	1.30 425	4.90 456	1.66 452	0.42 440	0.34 436	0.52 463	0.47 463	0.41 409	0.40 410

CBMV_ROB	0.90 346	0.44 369	0.63 127	0.51 168	0.37 234	1.25 385	0.49 251	1.77 364	1.27 361	1.41 389	2.00 450	1.33 355	1.08 382	2.17 369	0.76 309	0.43 445	0.42 469	0.47 455	0.44 456	0.41 409	0.36 395

TCMNet	1.01 383	0.60 435	2.10 472	0.86 459	1.33 499	1.14 362	0.67 359	1.69 340	1.23 341	1.11 233	1.57 393	1.30 349	0.97 343	2.01 354	1.50 444	0.31 382	0.31 422	0.38 427	0.34 428	0.42 413	0.36 395

Wz-Net-SNSev	1.49 445	1.23 493	6.27 513	0.68 392	0.67 415	1.37 402	1.41 475	2.00 428	1.39 416	1.48 408	1.61 402	2.29 467	1.32 427	3.93 437	2.14 470	0.31 382	0.28 401	0.31 373	0.33 423	0.42 413	0.36 395

NCC-stereo	1.10 402	0.54 409	1.24 398	0.84 452	0.94 472	1.29 390	0.89 416	2.01 432	1.34 391	1.32 355	1.74 421	1.88 438	1.74 464	2.35 386	1.25 403	0.45 451	0.37 454	0.45 450	0.58 481	0.42 413	0.42 418

edge stereo	1.11 405	0.50 397	1.30 407	0.71 408	0.65 408	1.14 362	0.75 381	1.93 414	1.37 407	1.71 443	1.83 432	2.54 478	1.44 436	2.43 392	1.23 401	0.42 440	0.41 467	0.54 469	0.35 433	0.42 413	0.46 432

Abc-Net	1.10 402	0.54 409	1.24 398	0.84 452	0.94 472	1.29 390	0.89 416	2.01 432	1.34 391	1.32 355	1.74 421	1.88 438	1.74 464	2.35 386	1.25 403	0.45 451	0.37 454	0.45 450	0.58 481	0.42 413	0.42 418
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CVANet_RVC	1.07 394	0.43 366	0.76 235	0.60 304	0.50 335	0.90 301	0.97 434	1.52 298	1.26 355	1.33 363	1.38 337	1.24 330	1.18 401	6.75 497	0.75 306	0.34 407	0.23 365	0.34 405	0.29 392	0.42 413	0.27 330

FINET	0.97 366	0.54 409	1.60 446	0.63 339	0.79 448	1.08 353	1.07 449	1.56 313	2.20 485	1.15 258	1.49 372	0.94 238	0.88 300	2.32 384	1.05 373	0.42 440	0.35 447	0.32 387	0.28 381	0.43 419	0.38 406

psmorigin	1.52 449	0.69 451	10.52 523	0.68 392	0.59 391	1.13 361	0.70 370	1.57 314	1.19 321	1.99 467	1.79 428	2.26 466	1.47 441	2.09 362	1.36 420	0.39 429	0.40 465	0.34 405	0.33 423	0.43 419	0.56 456

FADNet_RVC	0.83 322	0.51 400	1.83 463	0.54 222	0.42 284	1.19 377	0.46 224	1.51 296	1.09 256	0.89 160	1.24 279	0.91 224	0.87 295	2.11 364	1.11 387	0.27 348	0.22 353	0.31 373	0.28 381	0.43 419	0.38 406

CSAN	1.41 442	0.59 427	1.26 401	0.70 400	0.50 335	1.76 443	1.78 491	1.77 364	1.90 473	2.35 481	2.32 467	1.92 446	1.94 479	5.56 472	1.49 443	0.43 445	0.35 447	0.40 438	0.41 449	0.43 419	0.41 414

LALA_ROB	1.01 383	0.59 427	1.16 387	0.67 381	0.51 346	1.63 431	1.26 469	1.69 340	1.38 411	1.81 456	1.37 332	1.94 448	1.02 367	1.58 295	1.38 421	0.37 422	0.27 394	0.43 445	0.37 440	0.43 419	0.37 400

MeshStereo	2.26 488	0.56 417	0.92 308	0.61 318	0.49 328	2.60 489	1.02 443	3.18 504	2.05 481	7.40 533	4.98 509	7.58 521	2.98 506	6.37 487	1.96 463	0.43 445	0.43 470	0.45 450	0.39 444	0.43 419	0.42 418
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
S-Stereo	1.15 416	0.46 378	2.17 477	0.81 440	0.80 453	1.21 380	1.19 462	1.93 414	2.02 479	1.47 402	2.11 458	1.57 399	1.17 398	2.05 359	1.41 429	0.40 432	0.40 465	0.35 413	0.31 406	0.44 425	0.70 478

DANet	1.08 397	0.61 437	1.32 411	0.85 457	0.72 428	1.37 402	0.51 260	1.54 306	1.15 294	1.78 449	1.54 383	2.01 455	1.11 387	2.90 413	2.00 465	0.33 397	0.30 416	0.40 438	0.30 401	0.44 425	0.45 429
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	1.26 425	0.46 378	0.62 124	0.56 258	0.38 251	1.06 350	0.78 389	1.73 348	1.40 421	1.01 197	1.43 350	1.10 299	0.75 229	10.62 533	0.65 275	0.45 451	0.43 470	0.48 457	0.45 458	0.44 425	0.41 414

DualNet (step1)	0.83 322	0.49 390	1.13 381	0.56 258	0.39 262	1.02 341	0.73 376	1.78 368	1.21 332	1.22 299	1.18 258	1.08 287	0.92 313	1.23 211	0.67 281	0.57 473	0.28 401	0.62 482	0.67 489	0.45 428	0.42 418

test_sample9	1.86 473	0.49 390	1.13 381	0.56 258	0.39 262	1.02 341	0.73 376	1.78 368	1.21 332	1.22 299	1.18 258	1.08 287	0.92 313	2.27 381	7.92 514	0.57 473	12.61 545	0.62 482	0.67 489	0.45 428	0.42 418

test_sample8	2.19 486	0.49 390	1.13 381	0.56 258	0.39 262	1.02 341	0.73 376	1.82 381	1.15 294	2.26 476	1.30 302	4.94 510	2.52 499	2.27 381	7.92 514	0.57 473	12.61 545	0.62 482	0.67 489	0.45 428	0.42 418

RP	1.09 400	0.50 397	1.12 379	0.90 471	1.04 478	1.11 357	0.84 404	1.80 377	1.62 450	1.55 423	2.00 450	1.90 442	1.78 467	1.84 335	1.25 403	0.52 464	0.36 452	0.48 457	0.36 437	0.45 428	0.43 425

PS-NSSS	0.99 372	0.58 424	0.93 310	0.58 280	0.57 374	0.91 304	0.80 398	1.81 380	1.14 283	1.14 252	1.67 415	1.00 263	0.83 275	4.62 450	0.78 317	0.37 422	0.31 422	0.52 463	0.32 414	0.45 428	0.38 406

FBW_ROB	1.71 467	0.62 440	1.45 431	0.67 381	0.61 397	1.81 449	1.08 450	2.52 494	1.70 457	1.77 448	1.73 420	1.98 452	1.25 416	12.57 536	1.84 456	0.34 407	0.37 454	0.56 477	0.38 442	0.45 428	0.43 425

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 243	3.18 529	2.55 488	0.39 13	0.23 20	0.44 51	0.23 22	0.63 15	0.42 23	0.44 51	0.44 28	0.34 17	0.28 15	0.56 27	0.29 21	1.35 503	0.10 1	0.22 201	0.19 179	0.46 434	1.31 503

HBP-ISP	0.96 360	0.58 424	0.72 194	0.61 318	0.46 319	1.64 433	0.76 384	1.86 393	1.28 366	1.30 341	1.53 379	0.86 204	0.94 327	3.27 426	0.69 288	0.45 451	0.44 473	0.54 469	0.48 465	0.47 435	0.40 410

RGC	1.14 412	0.79 464	1.26 401	0.91 474	0.96 475	1.52 421	0.77 387	1.92 410	1.26 355	1.54 420	1.93 444	2.02 457	1.54 447	2.25 379	1.31 412	0.44 450	0.35 447	0.58 480	0.48 465	0.47 435	0.46 432

ADCPNet	1.85 472	0.69 451	8.07 516	0.71 408	0.58 383	2.79 494	1.22 464	1.94 416	1.54 445	1.88 460	1.69 416	2.46 477	2.04 483	2.37 388	6.48 504	0.38 426	0.37 454	0.38 427	0.43 454	0.47 435	0.45 429

SHD	1.31 430	0.71 455	2.34 483	0.86 459	0.75 439	1.77 446	0.65 351	2.22 471	2.50 494	2.40 485	1.71 418	1.91 443	1.60 453	1.93 347	2.37 473	0.38 426	0.31 422	0.38 427	0.40 448	0.48 438	0.50 444

SANet	1.88 474	0.57 421	2.18 479	0.63 339	0.40 272	2.80 495	1.57 485	2.39 488	5.88 524	2.36 483	3.57 492	3.72 500	2.97 505	4.74 452	1.76 453	0.34 407	0.30 416	0.32 387	0.29 392	0.48 438	0.37 400

WCMA_ROB	1.84 471	0.47 383	1.31 408	0.69 395	0.57 374	2.11 471	1.14 456	1.87 395	1.73 460	4.04 512	6.43 514	5.62 515	3.61 511	2.59 402	1.94 462	0.52 464	0.44 473	0.39 433	0.42 452	0.48 438	0.47 435

AnyNet_C32	1.96 479	1.10 484	5.17 507	0.90 471	1.11 483	2.12 472	2.37 517	1.85 390	1.48 436	2.45 486	1.70 417	2.05 460	1.64 456	2.50 399	10.28 522	0.37 422	0.34 436	0.35 413	0.41 449	0.49 441	0.54 452

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 469	0.87 470	3.56 499	0.80 437	0.75 439	3.72 507	2.44 519	1.82 381	1.82 468	1.74 445	1.91 443	1.92 446	1.26 418	7.69 511	1.28 409	0.45 451	0.47 481	0.52 463	0.77 494	0.50 442	0.50 444

RTS	2.67 500	1.38 495	15.28 528	0.99 481	1.26 496	3.78 508	1.96 503	2.15 455	2.62 497	2.61 489	2.85 483	2.60 480	1.59 451	6.27 485	5.71 502	0.40 432	0.28 401	0.35 413	0.35 433	0.50 442	0.48 438

RTSA	2.67 500	1.38 495	15.28 528	0.99 481	1.26 496	3.78 508	1.96 503	2.15 455	2.62 497	2.61 489	2.85 483	2.60 480	1.59 451	6.27 485	5.71 502	0.40 432	0.28 401	0.35 413	0.35 433	0.50 442	0.48 438

ADCMid	1.89 477	0.73 456	5.06 506	0.72 411	0.67 415	2.00 466	1.14 456	1.97 423	1.48 436	2.86 498	1.81 431	2.37 472	2.05 485	2.24 377	10.39 523	0.33 397	0.31 422	0.39 433	0.43 454	0.50 442	0.44 427

WZ-Net	1.95 478	0.95 474	10.10 520	0.86 459	0.78 445	1.69 436	1.60 486	2.20 470	1.98 477	2.08 471	1.93 444	2.30 468	1.97 480	5.30 462	3.17 486	0.34 407	0.26 386	0.29 356	0.31 406	0.51 446	0.47 435

stereogan	1.15 416	0.42 363	1.40 419	0.86 459	0.84 459	2.38 482	0.71 372	1.88 398	1.73 460	1.72 444	1.94 446	2.31 469	1.29 421	2.07 360	1.08 379	0.36 418	0.35 447	0.39 433	0.31 406	0.51 446	0.46 432

GMStereo_Zeroshot	0.67 233	0.61 437	1.01 339	0.64 348	0.37 234	0.84 291	0.35 96	1.05 160	1.12 268	1.12 235	1.06 200	1.27 342	0.54 144	1.19 205	0.59 253	0.32 389	0.17 258	0.31 373	0.18 157	0.52 448	0.22 251

PWCDC_ROB	1.29 426	0.75 461	1.33 413	1.05 485	0.88 467	1.73 440	0.52 271	1.89 400	3.28 505	1.29 332	4.88 508	1.22 323	1.46 439	1.77 330	1.45 437	0.60 478	0.26 386	0.29 356	0.25 334	0.52 448	0.37 400

FC-DCNN v2	2.81 506	0.59 427	0.85 267	0.73 419	0.57 374	2.97 498	1.05 446	3.39 508	2.61 496	6.98 529	7.67 522	10.38 531	6.31 526	5.75 477	3.37 489	0.53 470	0.48 482	0.51 461	0.50 471	0.53 450	0.51 448

Wz-Net-TNSev	1.88 474	2.08 519	7.66 514	0.67 381	0.64 406	2.42 483	1.83 495	2.33 481	1.74 462	1.57 428	1.56 389	2.58 479	1.90 477	4.86 454	3.12 483	0.39 429	0.37 454	0.33 395	0.37 440	0.53 450	0.58 461

FC-DCNN	2.72 505	0.59 427	0.86 273	0.73 419	0.57 374	2.91 496	1.04 445	3.01 502	2.60 495	6.83 528	7.64 521	9.92 528	6.33 527	5.21 460	3.14 484	0.53 470	0.48 482	0.51 461	0.50 471	0.53 450	0.51 448

MSMD_ROB	1.99 481	0.59 427	0.89 297	0.70 400	0.61 397	3.95 512	0.94 430	1.80 377	1.79 465	4.41 516	4.43 499	8.17 524	3.66 512	3.40 428	1.33 414	0.52 464	0.48 482	0.54 469	0.58 481	0.53 450	0.50 444

GASNet	0.99 372	0.97 475	1.72 454	0.98 480	0.68 421	0.83 283	0.67 359	1.60 320	1.28 366	1.31 351	1.22 273	1.22 323	1.21 410	2.41 391	1.41 429	0.43 445	0.26 386	0.36 421	0.34 428	0.55 454	0.31 370

MANE	6.19 521	0.59 427	1.03 350	0.93 477	1.22 495	13.38 533	2.69 520	12.81 537	17.94 542	8.21 534	10.82 532	14.72 535	11.68 531	11.39 535	11.90 525	0.59 477	0.50 487	0.52 463	1.76 523	0.55 454	0.54 452

RYNet	1.17 419	0.49 390	1.24 398	0.70 400	0.97 476	1.71 437	0.92 424	1.91 407	1.46 434	1.38 380	1.14 240	1.88 438	1.30 425	4.24 442	1.87 457	0.26 332	0.21 335	0.35 413	0.27 361	0.55 454	0.54 452

FCDSN-DC	2.32 490	0.63 441	0.81 258	0.84 452	0.75 439	2.23 475	0.94 430	2.09 447	1.80 466	5.45 526	7.72 523	7.77 523	6.93 529	3.39 427	1.80 455	0.52 464	0.48 482	0.52 463	0.51 474	0.57 457	0.58 461
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVstereo2D	0.92 351	0.41 359	1.48 438	0.72 411	0.72 428	1.20 379	0.87 412	1.75 354	1.38 411	0.99 189	1.13 236	1.26 338	0.98 350	2.21 376	0.89 349	0.43 445	0.20 313	0.38 427	0.24 320	0.57 457	0.63 469

SAMSARA	1.55 451	0.84 466	2.61 490	1.22 493	1.07 479	2.50 486	1.93 501	2.05 438	1.89 471	2.75 494	1.66 413	2.81 486	1.69 462	3.08 420	1.97 464	0.46 457	0.51 488	0.42 443	0.46 461	0.58 459	0.59 463

ADCS	2.25 487	0.99 478	5.55 508	0.81 440	0.74 432	2.19 474	1.80 492	2.27 477	2.14 483	2.80 497	2.13 460	2.40 474	2.03 482	2.64 405	13.69 527	0.41 436	0.39 463	0.40 438	0.45 458	0.58 459	0.56 456

ccnet	1.12 407	0.67 446	1.01 339	0.78 432	0.73 431	1.72 439	0.99 438	1.84 389	1.26 355	1.47 402	1.85 436	1.75 430	1.29 421	1.75 323	1.88 459	0.57 473	0.53 490	0.57 479	0.55 478	0.59 461	0.54 452

MFN_U_SF_RVC	1.52 449	0.84 466	3.42 498	0.87 465	0.66 411	2.56 488	0.95 432	2.36 484	1.70 457	1.98 466	1.86 437	2.45 476	1.79 468	2.95 414	2.58 475	0.52 464	0.48 482	0.55 474	0.59 484	0.59 461	0.61 467

FADNet	0.92 351	0.61 437	1.81 460	0.62 330	0.55 369	0.96 325	0.57 321	1.78 368	1.33 388	0.93 170	1.01 176	1.36 362	1.01 362	2.71 407	0.75 306	0.33 397	0.34 436	0.31 373	0.34 428	0.59 461	0.40 410

PVD	1.70 465	0.84 466	2.26 481	0.94 479	0.83 458	2.48 485	0.97 434	2.59 496	3.35 506	3.01 504	2.77 481	2.34 471	2.47 498	2.67 406	3.14 484	0.47 458	0.45 477	0.59 481	0.48 465	0.59 461	0.75 483

G-Net	1.66 460	0.63 441	1.56 443	1.11 490	0.74 432	2.98 499	0.91 422	1.55 310	1.22 338	2.76 495	8.18 526	2.32 470	2.53 500	1.92 344	1.87 457	0.48 459	0.44 473	0.45 450	0.31 406	0.60 465	0.57 460

BEATNet-Init1	26.87 544	13.43 540	70.68 553	0.91 474	0.68 421	57.02 553	21.06 538	32.82 551	32.67 548	52.12 555	53.61 553	66.05 555	49.56 554	48.79 556	34.71 549	0.49 463	0.44 473	0.53 468	0.53 476	0.63 466	0.59 463

ELAS	2.37 492	0.74 459	1.54 442	0.99 481	0.92 470	4.78 518	2.33 516	3.33 506	3.37 507	5.05 524	4.77 507	3.67 498	4.53 519	3.42 430	4.50 497	0.62 480	0.53 490	0.55 474	0.53 476	0.63 466	0.64 473
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	1.62 458	0.51 400	2.17 477	0.53 207	0.56 371	3.80 510	0.45 217	1.54 306	1.29 370	1.33 363	2.41 473	1.08 287	0.96 340	11.18 534	1.16 393	0.66 484	0.63 498	0.43 445	0.32 414	0.64 468	0.67 475

LSM	6.33 522	1.10 484	13.19 525	1.41 499	68.17 551	1.64 433	1.90 500	1.92 410	2.46 490	2.99 502	3.11 486	1.88 438	1.80 469	2.61 404	2.06 468	0.41 436	0.58 496	0.50 460	0.57 480	0.64 468	17.66 546

DPSNet	1.69 464	0.59 427	4.33 503	0.70 400	0.57 374	2.02 467	1.62 487	3.35 507	1.78 464	1.48 408	1.38 337	2.17 463	2.84 503	4.77 453	3.66 491	0.48 459	0.31 422	0.29 356	0.25 334	0.64 468	0.48 438

ELAS_RVC	2.48 497	0.74 459	1.90 465	1.05 485	0.92 470	2.76 492	4.01 528	2.76 497	4.11 515	4.69 519	4.63 503	4.62 505	5.96 524	3.97 439	3.96 494	0.63 482	0.53 490	0.56 477	0.52 475	0.64 468	0.63 469
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	8.13 528	2.13 520	98.04 554	0.67 381	0.53 360	1.71 437	1.56 483	1.65 331	11.11 530	18.17 545	3.75 494	3.88 501	7.61 530	2.98 417	6.49 505	0.30 375	0.30 416	0.32 387	0.31 406	0.66 472	0.50 444

AnyNet_C01	2.26 488	1.78 508	10.22 522	0.93 477	0.74 432	2.92 497	2.20 512	2.29 479	1.80 466	2.53 488	2.41 473	2.71 484	1.73 463	3.41 429	6.72 506	0.41 436	0.39 463	0.40 438	0.42 452	0.67 473	0.63 469

EDNetEfficient	2.37 492	1.10 484	8.08 517	0.74 422	0.71 426	0.98 335	1.56 483	1.46 280	4.06 514	4.90 521	2.82 482	2.25 465	3.48 510	2.95 414	9.97 519	0.26 332	0.24 374	0.26 317	0.30 401	0.68 474	0.61 467

XQC	1.37 437	0.87 470	2.56 489	0.84 452	0.69 423	1.83 452	0.89 416	2.07 444	1.88 470	1.88 460	1.53 379	1.91 443	1.55 449	2.85 412	3.05 481	0.48 459	0.29 412	0.44 449	0.39 444	0.69 475	0.60 466

PASM	1.34 434	0.92 473	2.62 491	0.86 459	0.87 466	1.03 344	1.08 450	1.50 289	1.51 441	1.82 457	1.41 345	1.68 420	1.26 418	4.87 455	1.34 416	0.61 479	0.65 501	0.68 486	0.78 495	0.69 475	0.68 477

UDGNet	0.72 252	1.17 492	0.80 257	0.77 430	0.41 279	0.77 249	0.38 130	0.97 125	1.34 391	0.81 141	0.88 136	0.71 153	0.60 178	1.21 208	0.54 238	0.52 464	0.19 295	1.02 498	0.26 351	0.71 477	0.31 370

PDISCO_ROB	1.32 432	0.65 444	1.44 426	1.36 495	1.46 502	2.55 487	0.92 424	2.45 492	2.07 482	1.37 375	1.49 372	1.65 417	1.00 360	2.82 409	1.35 419	1.01 493	0.27 394	0.54 469	0.47 463	0.71 477	0.73 481

STTRV1_RVC	1.58 452	0.68 450	1.96 469	0.88 466	1.12 485	1.57 426	0.90 421	2.25 474	1.75 463	1.29 332	2.02 453	1.40 366	1.22 411	9.77 529	1.31 412	0.81 488	0.33 434	0.54 469	0.49 468	0.73 479	0.52 450

DGSMNet	1.14 412	0.76 462	2.49 487	0.81 440	0.86 464	1.39 407	1.39 474	2.13 449	1.35 400	1.26 322	1.63 408	1.48 387	0.98 350	1.75 323	1.10 384	0.45 451	0.43 470	0.55 474	0.49 468	0.75 480	0.70 478

EDNetEfficientorigin	10.57 532	1.47 502	177.42 555	0.67 381	0.53 360	1.58 427	1.16 459	1.90 403	3.37 507	4.71 520	3.38 489	3.10 494	2.69 502	3.13 422	3.58 490	0.25 310	0.23 365	0.33 395	0.27 361	0.83 481	0.81 484

sAnonymous2	0.55 149	0.56 417	1.46 433	0.60 304	0.51 346	0.48 63	0.52 271	0.79 54	0.68 103	0.50 77	0.67 84	0.46 47	0.62 192	0.59 33	0.40 127	0.22 244	0.17 258	0.22 201	0.21 255	0.86 482	0.56 456

CroCo_RVC	0.55 149	0.56 417	1.46 433	0.60 304	0.51 346	0.48 63	0.52 271	0.79 54	0.68 103	0.50 77	0.67 84	0.46 47	0.62 192	0.59 33	0.40 127	0.22 244	0.17 258	0.22 201	0.21 255	0.86 482	0.56 456

GANetREF_RVC	1.07 394	0.86 469	1.31 408	0.82 448	0.53 360	1.41 413	1.31 471	1.76 360	1.52 442	1.27 325	1.31 308	1.46 381	1.24 415	2.03 356	0.96 363	0.56 472	0.45 477	0.67 485	0.50 471	0.88 484	0.59 463
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
NVStereoNet_ROB	1.88 474	1.07 482	1.45 431	1.07 488	1.17 490	1.47 416	1.48 480	1.89 400	1.93 476	1.94 465	4.67 506	3.08 493	1.80 469	6.51 489	1.65 450	1.06 498	0.86 512	1.08 500	1.32 513	0.93 485	1.26 502
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	1.02 386	0.97 475	1.44 426	1.23 494	1.10 481	1.40 408	0.62 342	1.69 340	1.38 411	0.94 175	1.53 379	0.97 254	0.83 275	1.17 201	0.93 354	0.69 485	0.34 436	0.99 496	0.60 485	0.97 486	0.64 473

anonymity	1.12 407	0.97 475	1.21 392	1.07 488	1.12 485	1.08 353	0.89 416	1.95 418	1.16 303	1.29 332	1.26 290	1.22 323	1.09 385	1.15 193	1.01 371	1.02 495	1.00 518	0.97 494	0.97 506	0.98 487	0.99 492

MADNet+	2.69 502	3.22 530	11.53 524	1.44 500	1.12 485	3.19 501	1.81 493	2.85 499	2.37 487	1.68 441	2.07 457	2.85 488	2.18 489	7.41 505	5.23 500	0.79 487	0.76 503	0.69 488	0.65 488	0.98 487	0.95 490

MFMNet_re	1.40 441	1.14 489	1.68 450	1.39 497	1.07 479	1.48 417	1.43 476	1.87 395	1.82 468	2.26 476	2.19 462	1.51 391	1.86 474	1.52 282	1.25 403	0.93 491	0.83 506	0.84 491	0.80 496	0.99 489	1.05 497

GCST	1.08 397	1.47 502	0.93 310	1.73 503	1.14 489	1.30 392	0.31 65	1.33 245	1.16 303	1.29 332	0.97 163	0.98 256	0.49 122	2.08 361	0.46 188	1.19 502	0.70 502	1.30 502	0.85 500	1.02 490	0.89 488

SGM+DAISY	2.41 495	1.07 482	2.14 476	1.18 491	1.10 481	2.14 473	1.36 473	1.96 419	1.66 453	5.46 527	7.07 517	4.95 511	4.32 518	5.50 469	2.26 472	1.04 497	1.02 520	0.99 496	0.97 506	1.02 490	1.04 495

SPS-STEREO	1.67 461	1.04 481	1.23 395	1.21 492	1.13 488	1.82 451	1.11 452	2.16 458	1.52 442	3.07 506	2.32 467	2.82 487	1.80 469	4.11 441	2.04 466	1.03 496	0.99 517	0.97 494	0.94 504	1.03 492	1.02 493
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FADE		4.78 533		1.89 506	1.92 507			5.58 523	5.04 520	2.92 499		4.13 502		10.23 532		188.09 556	2.77 531	123.78 553	127.92 553	1.06 493	1.10 500

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 483	1.15 490	3.10 496	1.05 485	0.76 442	5.03 521	2.40 518	2.16 458	2.62 497	1.89 462	2.28 466	2.69 483	1.65 457	9.35 523	2.04 466	0.64 483	0.51 488	0.68 486	0.71 492	1.09 494	0.67 475

IGEV-Stereo+	0.45 76	0.21 21	0.43 26	0.41 23	0.39 262	0.15 1	0.19 5	0.44 3	0.36 14	0.26 5	0.25 7	0.31 13	0.41 67	1.43 265	0.30 29	0.17 74	0.12 29	0.15 8	0.11 8	1.16 495	1.70 510

Anonymous_2	1.30 428	0.55 414	0.82 261	0.52 190	0.58 383	1.01 339	0.64 349	1.25 236	0.97 197	0.96 179	0.78 114	1.33 355	1.29 421	1.03 162	0.74 301	0.62 480	0.64 499	1.06 499	9.63 539	1.16 495	0.49 442

WAO-7	2.66 499	1.40 497	1.73 456	1.39 497	1.17 490	3.93 511	1.94 502	4.11 514	3.88 513	2.92 499	5.50 510	4.18 503	3.00 507	7.63 510	3.71 492	1.13 501	1.00 518	1.17 501	1.13 512	1.18 497	1.09 499

CC-Net-ROB	1.49 445	1.26 494	1.27 404	0.88 466	0.79 448	1.76 443	1.00 440	1.79 374	1.26 355	1.10 227	1.61 402	1.21 321	0.99 358	8.13 515	0.84 339	1.09 499	0.41 467	2.20 508	0.46 461	1.20 498	0.48 438

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 402	1.02 480	1.00 335	0.82 448	0.67 415	1.93 460	0.93 428	1.62 327	1.11 264	1.15 258	1.25 283	1.50 389	0.79 252	1.96 350	0.76 309	1.89 505	0.34 436	0.79 489	0.36 437	1.25 499	0.83 485

Consistency-Raft	1.25 424	0.99 478	1.93 467	1.02 484	1.21 494	0.96 325	1.01 442	1.75 354	1.92 474	1.36 372	2.12 459	1.44 376	1.01 362	1.14 192	1.40 425	0.72 486	0.82 505	0.89 492	0.98 508	1.31 500	0.95 490

JetBlue	3.97 512	2.01 514	10.19 521	1.38 496	2.84 523	10.53 529	9.54 531	3.60 510	2.41 489	2.73 493	3.39 490	4.54 504	4.31 517	7.85 514	6.84 507	0.88 489	0.93 516	0.89 492	0.91 502	1.74 501	1.91 512

UDG	1.41 442	2.65 525	0.99 330	1.44 500	1.64 504	1.34 399	0.80 398	1.60 320	1.23 341	1.23 305	1.71 418	2.01 455	1.34 429	1.47 275	1.41 429	0.90 490	0.54 493	2.29 510	0.75 493	1.84 502	1.04 495

DDUNet	1.50 447	2.69 526	1.12 379	1.77 504	1.88 506	1.84 453	0.92 424	1.70 345	1.16 303	1.38 380	1.79 428	1.60 405	1.12 390	1.37 248	1.08 379	1.10 500	0.76 503	2.37 512	0.94 504	2.00 503	1.37 504

WAO-6	2.81 506	1.60 505	1.46 433	2.36 512	2.28 514	3.55 505	2.29 515	4.21 515	4.56 519	2.36 483	4.51 500	4.88 509	2.66 501	4.60 449	4.07 496	1.72 504	1.15 524	2.31 511	1.46 519	2.31 504	1.85 511

SQANet	1.31 430	0.88 472	1.08 369	1.83 505	1.44 501	1.44 415	0.75 381	1.74 352	1.09 256	1.32 355	1.26 290	1.28 345	1.01 362	1.50 279	0.83 336	2.50 511	0.34 436	1.47 503	0.55 478	2.32 505	1.57 507

StereoAnything_RVC	0.45 76	1.43 500	0.48 42	0.35 2	0.20 3	0.26 3	0.21 11	0.43 2	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 49	1.27 223	0.22 1	0.21 218	0.11 6	0.14 1	0.10 2	2.37 506	0.11 1

WAO-8	4.40 514	1.82 511	1.79 458	2.34 510	2.20 509	9.19 526	1.53 481	6.09 527	16.46 536	3.94 510	7.84 524	7.32 518	3.72 514	9.41 525	3.31 487	2.00 506	1.07 521	2.44 517	1.37 517	2.50 507	1.68 508

Venus	4.40 514	1.82 511	1.79 458	2.34 510	2.20 509	9.19 526	1.53 481	6.09 527	16.46 536	3.94 510	7.84 524	7.32 518	3.72 514	9.41 525	3.31 487	2.00 506	1.07 521	2.44 517	1.37 517	2.50 507	1.68 508

PWCK	2.88 508	2.05 517	5.72 510	2.08 507	1.11 483	3.55 505	3.90 527	2.86 500	3.54 511	3.03 505	3.63 493	3.10 494	2.31 493	8.15 517	3.09 482	2.12 508	0.91 515	1.75 505	0.98 508	2.57 509	1.18 501

testlalala_base	0.77 289	0.40 351	0.70 176	0.65 362	0.50 335	0.79 259	0.28 47	1.50 289	0.51 48	0.73 123	0.90 140	0.69 146	0.54 144	0.66 56	0.40 127	2.82 514	0.14 137	0.17 50	0.12 27	2.68 510	0.19 185

ACVNet_2	2.43 496	1.41 498	2.04 470	2.62 514	2.24 512	2.63 491	1.88 499	3.31 505	3.01 502	2.19 474	3.45 491	4.62 505	2.04 483	4.50 448	1.47 441	2.55 512	0.64 499	2.22 509	0.84 498	2.69 511	2.29 517

otaku	1.60 455	1.11 487	1.21 392	2.20 508	1.56 503	1.97 463	1.24 465	2.07 444	1.36 403	1.44 397	1.62 405	1.73 425	1.19 404	1.73 322	0.98 368	2.89 516	0.57 495	1.74 504	0.60 485	2.78 512	1.94 513

Ntro	1.64 459	1.15 490	1.23 395	2.48 513	1.83 505	2.09 470	1.16 459	1.96 419	1.38 411	1.21 294	1.62 405	1.62 407	1.29 421	1.87 341	1.11 387	3.04 517	0.56 494	1.82 506	0.64 487	2.80 513	2.05 514

LVE	3.31 511	1.67 506	1.64 447	2.85 517	2.42 517	3.20 502	2.26 514	4.78 520	5.05 521	2.35 481	6.91 515	6.02 516	2.37 494	9.15 519	2.17 471	3.19 520	1.08 523	2.38 514	1.47 520	2.81 514	2.40 520

RainbowNet	1.97 480	1.76 507	1.57 444	2.81 516	2.21 511	1.98 465	1.81 493	2.54 495	1.89 471	1.50 411	1.84 434	1.96 450	1.65 457	2.14 366	1.25 403	3.33 523	0.85 510	2.39 515	0.98 508	2.82 515	2.22 515

ACVNet-4b	2.15 484	1.41 498	1.64 447	2.80 515	2.31 515	2.31 479	1.24 465	2.32 480	2.14 483	1.26 322	2.39 471	2.66 482	1.48 442	5.95 482	1.06 375	3.20 521	0.45 477	2.37 512	0.89 501	2.83 516	2.37 518

DispFullNet	2.34 491	2.85 527	3.66 500	3.08 522	2.27 513	1.97 463	0.67 359	2.00 428	1.70 457	2.52 487	2.00 450	2.23 464	5.86 522	3.44 432	1.58 447	1.01 493	0.32 430	2.64 521	1.94 526	2.85 517	2.24 516

Dean	2.91 509	1.53 504	2.07 471	2.96 521	2.51 518	3.15 500	2.14 510	4.75 519	4.41 518	2.76 495	6.10 513	5.53 514	2.37 494	2.97 416	1.92 461	3.18 519	0.85 510	2.51 519	1.04 511	2.88 518	2.47 521

ACVNet_1	2.18 485	1.45 501	1.72 454	2.85 517	2.33 516	2.28 477	1.46 478	3.08 503	2.22 486	1.82 457	2.05 456	3.56 497	1.98 481	3.09 421	1.40 425	3.17 518	0.60 497	2.40 516	0.92 503	2.91 519	2.37 518

ktn	4.70 516	2.38 523	2.12 475	3.76 530	3.24 527	4.85 519	2.95 525	5.52 522	7.37 527	4.07 514	19.32 540	7.46 520	3.47 509	7.39 504	2.95 480	4.04 532	1.85 529	3.26 530	2.22 529	3.08 520	2.65 526

IMH-64-1	2.70 503	1.79 509	1.46 433	3.26 525	2.66 519	3.23 503	2.10 507	4.08 512	2.75 500	2.34 479	3.81 495	3.06 491	2.22 491	4.25 443	2.59 476	3.75 527	0.84 507	2.75 522	1.35 514	3.15 521	2.60 524

IMH-64	2.70 503	1.79 509	1.46 433	3.26 525	2.66 519	3.23 503	2.10 507	4.08 512	2.75 500	2.34 479	3.81 495	3.06 491	2.22 491	4.25 443	2.59 476	3.75 527	0.84 507	2.75 522	1.35 514	3.15 521	2.60 524

IMH	3.21 510	1.85 513	1.48 438	3.25 524	2.69 521	4.07 514	2.02 505	4.41 517	3.80 512	2.72 492	7.11 518	4.75 508	2.92 504	5.92 480	2.55 474	3.85 531	0.88 513	2.78 524	1.36 516	3.19 523	2.59 523

TorneroNet-64	5.30 520	2.03 515	1.74 457	3.43 527	2.81 522	10.09 528	2.12 509	9.10 534	17.12 541	4.96 523	9.27 529	10.72 533	3.70 513	9.20 520	4.55 498	3.31 522	0.84 507	2.88 525	1.55 521	3.49 524	3.04 527

TorneroNet	10.70 533	2.03 515	1.82 461	3.43 527	3.01 525	43.83 549	2.22 513	8.87 533	67.47 556	7.17 532	27.36 544	10.68 532	3.85 516	8.67 518	7.65 513	3.59 525	0.88 513	3.04 526	1.57 522	3.71 525	3.17 528

KSHMR	8.75 529	2.06 518	2.11 474	3.53 529	3.11 526	4.13 515	2.69 520	5.60 524	61.37 555	3.00 503	55.83 554	4.98 513	2.45 497	4.49 447	2.61 478	3.46 524	1.55 528	3.14 528	1.94 526	3.72 526	3.18 529

notaker	3.98 513	2.40 524	2.68 492	3.82 532	3.27 529	3.97 513	2.14 510	4.78 520	3.45 509	4.12 515	6.94 516	7.65 522	3.26 508	7.82 513	5.30 501	4.04 532	1.41 526	3.36 531	2.10 528	3.88 527	3.31 530

DPSimNet_ROB	11.20 535	4.98 534	35.43 544	2.90 520	4.52 534	7.89 525	17.09 536	4.66 518	6.06 525	14.89 541	10.93 533	17.29 538	36.81 549	13.18 537	15.68 532	2.86 515	6.29 537	5.75 537	5.09 535	3.91 528	7.70 537

MADNet++	5.01 517	3.14 528	4.91 505	4.55 536	3.94 533	5.20 522	4.41 529	4.40 516	4.13 516	4.95 522	6.08 512	4.74 507	5.37 520	9.40 524	10.67 524	4.65 534	4.15 535	3.97 533	3.34 532	4.09 529	4.08 535

JetRed	6.91 525	8.80 537	25.96 540	2.85 517	3.25 528	13.98 536	11.87 533	6.25 529	4.28 517	4.45 517	4.56 501	6.69 517	5.46 521	7.46 507	14.05 528	2.59 513	3.31 532	2.59 520	2.29 530	4.20 530	3.36 531

UNDER WATER-64	5.27 519	2.32 521	8.78 519	3.93 533	3.54 531	7.61 524	3.03 526	5.84 526	14.19 532	4.04 512	4.04 497	9.39 527	6.26 525	5.93 481	8.48 516	3.60 526	1.51 527	3.13 527	1.88 524	4.29 531	3.61 532

UNDER WATER	5.08 518	2.33 522	5.55 508	3.94 534	3.51 530	5.20 522	2.72 522	5.61 525	16.52 538	3.84 509	4.60 502	9.21 526	5.89 523	5.90 479	8.66 517	3.75 527	1.34 525	3.18 529	1.88 524	4.33 532	3.61 532

test_for_model	1.30 428	3.71 532	0.58 104	3.22 523	2.84 523	0.59 142	0.33 79	1.40 264	0.83 147	1.42 395	0.61 73	0.52 82	0.37 53	0.51 14	0.33 59	2.46 510	0.15 192	0.16 27	0.11 8	4.39 533	1.50 506

tt	6.58 524	0.26 99	6.10 512	3.77 531	2.16 508	11.55 530	19.63 537	13.33 538	5.74 523	2.96 501	2.65 479	4.97 512	6.33 527	3.81 436	7.24 508	9.15 539	11.32 544	5.89 538	6.24 537	6.03 534	2.55 522

DGTPSM_ROB	13.01 536	8.23 535	21.87 533	9.51 538	18.10 537	11.56 531	32.01 543	10.63 535	16.20 534	7.03 530	19.48 541	10.15 529	16.66 537	9.83 530	22.42 538	4.75 535	8.68 538	5.37 535	10.25 540	6.16 535	11.36 540

DPSMNet_ROB	13.02 537	8.23 535	21.91 534	9.53 539	18.11 538	11.56 531	32.02 544	10.64 536	16.23 535	7.05 531	19.49 542	10.16 530	16.66 537	9.85 531	22.43 539	4.77 536	8.68 538	5.38 536	10.26 541	6.17 536	11.36 540

HanzoNet	11.04 534	3.62 531	8.10 518	4.08 535	3.55 532	4.90 520	2.73 523	7.19 531	10.10 528	31.86 551	28.92 545	21.96 546	36.36 547	18.08 541	10.17 521	7.94 538	3.32 533	3.47 532	3.31 531	7.06 537	4.04 534

SuperB	2.53 498	0.59 427	18.45 530	0.69 395	0.50 335	1.87 456	0.88 414	1.67 337	2.39 488	1.50 411	1.42 346	1.14 311	1.15 396	4.28 445	5.07 499	0.24 284	0.19 295	0.22 201	0.19 179	7.86 538	0.34 385

USTest	14.33 538	14.94 541	21.04 532	17.44 541	16.05 536	23.26 538	33.84 545	21.73 541	11.80 531	9.36 535	10.14 530	15.97 536	13.20 534	17.28 540	22.43 539	3.78 530	5.01 536	6.17 539	6.16 536	9.25 539	7.72 538

TCMNet-wrong-test	10.31 531	11.40 539	14.84 527	20.96 542	18.45 539	13.80 535	10.76 532	15.78 539	3.53 510	5.20 525	5.52 511	16.26 537	12.61 532	7.51 509	10.15 520	7.43 537	2.37 530	4.31 534	3.43 533	11.36 540	10.61 539

DPSM_ROB	19.08 540	19.14 543	25.17 538	22.15 544	20.85 541	28.17 540	37.82 547	26.56 544	16.85 539	14.14 538	14.84 535	21.70 541	18.75 540	21.87 543	26.55 544	10.16 542	9.30 541	10.47 541	10.42 542	14.03 541	12.61 543

DPSM	19.08 540	19.14 543	25.17 538	22.15 544	20.85 541	28.17 540	37.82 547	26.56 544	16.85 539	14.14 538	14.84 535	21.70 541	18.75 540	21.87 543	26.55 544	10.16 542	9.30 541	10.47 541	10.42 542	14.03 541	12.61 543

ASD4	15.85 539	10.99 538	19.63 531	10.21 540	11.70 535	19.24 537	31.10 542	19.35 540	10.68 529	11.14 536	10.18 531	12.59 534	12.64 533	14.74 538	24.83 542	12.93 544	9.94 543	26.83 546	19.40 544	16.23 543	12.70 545

PML	51.67 552	36.25 549	13.28 526	7.46 537	20.81 540	108.69 555	232.22 556	8.72 532	27.82 547	87.01 556	269.67 556	69.67 556	61.95 555	24.76 549	14.20 529	9.74 541	3.40 534	9.62 540	4.70 534	18.74 544	4.72 536

CasAABBNet	38.33 545	38.46 550	50.35 549	44.75 551	41.84 547	56.68 550	76.37 553	53.22 554	33.83 550	28.31 548	29.54 547	43.62 553	37.71 551	43.84 553	53.41 554	20.30 545	18.70 548	21.07 543	21.07 546	28.24 545	25.34 547

Selective-RAFT-Error	38.39 546	38.47 551	50.44 550	44.73 550	41.97 548	56.68 550	76.38 554	53.24 555	33.92 551	28.34 549	29.85 548	43.60 552	38.20 552	43.75 552	53.34 553	20.38 546	18.70 548	21.09 544	21.05 545	28.30 546	25.43 548

LSM0	42.82 550	38.75 552	50.81 551	47.07 552	109.38 556	57.00 552	76.02 552	53.74 556	33.71 549	29.02 550	30.41 549	43.87 554	37.22 550	43.91 554	53.54 555	20.52 547	18.62 547	21.10 545	21.11 547	28.41 547	42.22 550

LRCNet_RVC	22.74 542	32.10 548	21.97 535	29.84 546	26.23 543	4.42 517	0.81 401	22.66 542	2.02 479	26.93 547	29.26 546	23.06 548	15.59 536	23.84 545	18.88 535	31.75 548	19.90 550	34.65 547	32.13 548	30.54 548	28.32 549

HaxPig	38.92 547	41.40 553	41.64 545	29.95 547	32.27 544	28.90 542	27.60 539	29.73 547	37.71 552	43.82 552	43.87 550	33.17 549	35.56 546	41.53 550	40.37 551	43.94 552	47.51 555	45.82 548	47.08 550	42.38 549	44.15 552

AVERAGE_ROB	40.43 548	42.37 554	42.73 546	36.96 549	35.58 546	30.50 543	27.61 540	36.71 553	38.39 553	44.91 553	44.36 551	37.45 551	36.70 548	41.88 551	40.35 550	45.43 553	46.81 554	47.11 549	46.35 549	42.51 550	43.87 551

MEDIAN_ROB	42.00 549	44.40 555	44.29 548	35.15 548	34.95 545	31.28 547	29.60 541	35.88 552	40.02 554	47.20 554	46.64 552	37.37 550	38.48 553	44.35 555	42.45 552	48.03 554	49.39 556	49.71 550	49.03 551	45.14 551	46.65 553

xxxxx1	54.10 553	25.67 545	27.13 541	113.43 553	96.96 553	30.69 544	47.44 549	32.38 548	25.60 543	17.75 542	17.27 537	21.81 543	21.02 542	24.43 546	33.82 546	33.37 549	40.54 551	157.71 554	175.86 554	66.16 552	72.93 554

tt_ll	54.10 553	25.67 545	27.13 541	113.43 553	96.96 553	30.69 544	47.44 549	32.38 548	25.60 543	17.75 542	17.27 537	21.81 543	21.02 542	24.43 546	33.82 546	33.37 549	40.54 551	157.71 554	175.86 554	66.16 552	72.93 554

ff	54.10 553	25.67 545	27.13 541	113.43 553	96.96 553	30.69 544	47.44 549	32.38 548	25.60 543	17.75 542	17.27 537	21.81 543	21.02 542	24.43 546	33.82 546	33.37 549	40.54 551	157.71 554	175.86 554	66.16 552	72.93 554

DLNR_Zeroshot_test	23.17 543	48.52 556	43.29 547	176.68 556	78.69 552	0.35 14	0.21 11	23.41 543	0.75 121	0.66 111	0.86 131	0.59 113	0.30 23	1.56 292	0.44 161	9.57 540	0.12 29	0.18 82	0.14 66	76.92 555	0.16 95

Anonymous_1	43.04 551	18.73 542	24.79 537	21.81 543	46.26 549	27.80 539	37.60 546	28.08 546	16.14 533	14.66 540	14.30 534	20.65 540	17.88 539	21.56 542	25.94 543	117.93 555	8.92 540	100.65 552	126.50 552	158.64 556	12.08 542

test_example2	192.40 556	210.76 557	206.48 556	199.83 557	204.73 557	172.94 556	183.52 555	133.93 557	133.41 557	191.38 557	196.19 555	187.13 557	178.77 556	205.33 557	208.00 556	222.09 557	238.72 557	186.54 557	190.54 557	227.34 557	170.31 557

ccccc	497.63 557	492.34 558	595.97 557	530.87 558	530.37 558	478.08 557	442.62 557	491.76 558	343.70 558	448.18 558	520.80 557	476.12 558	550.57 557	541.64 558	605.32 557	663.49 558	459.54 558	353.94 558	309.79 558	586.66 558	530.90 558

Low-res two-view benchmark