Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.09 1	0.07 1	0.16 7	0.16 5	0.08 8	0.12 6	0.13 20	0.11 1	0.12 7	0.09 5	0.07 3	0.10 11	0.09 15	0.11 1	0.10 1	0.07 42	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 6

U	1.00 503	0.09 33	0.21 30	0.21 157	3.68 530	6.12 533	0.14 38	0.21 26	0.21 73	0.11 17	0.11 16	0.10 11	0.09 15	0.12 2	0.11 10	0.07 42	0.05 9	5.42 537	2.90 535	0.07 76	0.06 48

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 25	0.09 33	0.24 48	0.20 114	0.10 47	0.15 16	0.14 38	0.22 30	0.16 17	0.12 28	0.19 78	0.15 74	0.11 46	0.13 3	0.17 165	0.07 42	0.05 9	0.06 2	0.06 58	0.07 76	0.06 48

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 7	0.16 7	0.17 12	0.08 8	0.16 33	0.12 13	0.17 7	0.12 7	0.10 10	0.07 3	0.10 11	0.08 5	0.14 4	0.11 10	0.07 42	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.06 48

MonSter	0.10 2	0.08 7	0.13 1	0.17 12	0.08 8	0.14 12	0.12 13	0.24 57	0.19 43	0.09 5	0.11 16	0.08 2	0.07 2	0.14 4	0.11 10	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 11	0.08 7	0.15 3	0.19 59	0.11 80	0.14 12	0.10 5	0.22 30	0.18 33	0.10 10	0.13 27	0.10 11	0.11 46	0.14 4	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

CAS	0.15 71	0.07 1	0.21 30	0.41 481	0.16 327	0.20 112	0.18 160	0.22 30	0.19 43	0.15 56	0.19 78	0.11 21	0.09 15	0.14 4	0.13 61	0.29 484	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.14 386

CroCo-Stereo	0.14 46	0.13 207	0.24 48	0.25 347	0.11 80	0.11 3	0.18 160	0.32 138	0.23 102	0.12 28	0.12 20	0.18 105	0.12 64	0.14 4	0.13 61	0.08 161	0.06 118	0.07 49	0.05 25	0.07 76	0.06 48
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
MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 7	0.15 3	0.17 12	0.09 21	0.15 16	0.11 7	0.16 3	0.10 1	0.09 5	0.07 3	0.10 11	0.06 1	0.15 9	0.11 10	0.07 42	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.05 6

LGtest1	0.10 2	0.08 7	0.17 9	0.17 12	0.08 8	0.13 10	0.09 2	0.16 3	0.12 7	0.09 5	0.07 3	0.09 5	0.09 15	0.15 9	0.11 10	0.08 161	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.06 48

LG-Stereo	0.13 25	0.10 60	0.24 48	0.20 114	0.09 21	0.16 33	0.18 160	0.21 26	0.18 33	0.11 17	0.17 62	0.09 5	0.09 15	0.15 9	0.14 89	0.05 1	0.06 118	0.08 124	0.08 177	0.07 76	0.05 6

S2M2	0.13 25	0.11 115	0.20 25	0.16 5	0.12 134	0.12 6	0.07 1	0.18 12	0.20 60	0.12 28	0.15 46	0.14 59	0.12 64	0.15 9	0.14 89	0.13 373	0.09 344	0.09 197	0.10 305	0.11 313	0.09 240

castereo	0.14 46	0.10 60	0.19 17	0.18 26	0.10 47	0.20 112	0.19 203	0.30 117	0.27 148	0.13 34	0.18 71	0.16 88	0.16 137	0.15 9	0.13 61	0.07 42	0.05 9	0.06 2	0.06 58	0.06 17	0.05 6

GIP-stereo	0.12 17	0.09 33	0.20 25	0.19 59	0.11 80	0.16 33	0.14 38	0.29 100	0.18 33	0.11 17	0.16 55	0.13 37	0.09 15	0.15 9	0.12 31	0.07 42	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

RAStereo	0.13 25	0.12 148	0.27 76	0.22 215	0.11 80	0.15 16	0.18 160	0.23 45	0.23 102	0.13 34	0.17 62	0.11 21	0.09 15	0.15 9	0.13 61	0.08 161	0.06 118	0.08 124	0.06 58	0.07 76	0.05 6

GMOStereo	0.18 124	0.14 249	0.30 104	0.22 215	0.12 134	0.20 112	0.27 385	0.26 64	0.28 163	0.31 259	0.32 207	0.26 210	0.17 163	0.15 9	0.12 31	0.07 42	0.07 229	0.10 269	0.08 177	0.08 138	0.05 6

error version	0.18 124	0.14 249	0.30 104	0.22 215	0.12 134	0.20 112	0.27 385	0.26 64	0.28 163	0.31 259	0.32 207	0.26 210	0.17 163	0.15 9	0.12 31	0.07 42	0.07 229	0.10 269	0.08 177	0.08 138	0.05 6

test-v	0.18 124	0.14 249	0.30 104	0.22 215	0.12 134	0.20 112	0.27 385	0.26 64	0.28 163	0.31 259	0.32 207	0.26 210	0.17 163	0.15 9	0.12 31	0.07 42	0.07 229	0.10 269	0.08 177	0.08 138	0.05 6

test-2	0.18 124	0.14 249	0.30 104	0.22 215	0.12 134	0.20 112	0.27 385	0.26 64	0.28 163	0.31 259	0.32 207	0.26 210	0.17 163	0.15 9	0.12 31	0.07 42	0.07 229	0.10 269	0.08 177	0.08 138	0.05 6

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 7	0.19 17	0.16 5	0.09 21	0.12 6	0.13 20	0.18 12	0.13 11	0.09 5	0.07 3	0.08 2	0.08 5	0.16 20	0.10 1	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 177	0.72 500	0.70 422	0.17 12	0.08 8	0.15 16	0.15 59	0.18 12	0.16 17	0.13 34	0.12 20	0.09 5	0.08 5	0.16 20	0.13 61	0.35 491	0.04 1	0.08 124	0.07 106	0.11 313	0.23 469

testlalala2	0.18 124	0.10 60	0.50 334	0.36 468	0.25 452	0.23 186	0.14 38	0.34 160	0.24 116	0.25 153	0.25 138	0.21 138	0.12 64	0.16 20	0.16 136	0.07 42	0.06 118	0.07 49	0.07 106	0.06 17	0.06 48

testlalala	0.15 71	0.10 60	0.36 178	0.19 59	0.12 134	0.23 186	0.16 82	0.26 64	0.19 43	0.24 145	0.19 78	0.14 59	0.11 46	0.16 20	0.13 61	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.05 1	0.05 6

AEACV	0.13 25	0.09 33	0.23 41	0.18 26	0.19 386	0.19 84	0.16 82	0.23 45	0.14 13	0.13 34	0.17 62	0.13 37	0.16 137	0.16 20	0.12 31	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.08 177	0.07 76	0.06 48

test-1	0.17 101	0.11 115	0.40 231	0.23 261	0.13 205	0.22 165	0.23 330	0.34 160	0.26 138	0.20 110	0.24 130	0.22 149	0.14 110	0.16 20	0.20 229	0.07 42	0.06 118	0.08 124	0.07 106	0.06 17	0.08 184

CREStereo++_RVC	0.15 71	0.08 7	0.26 68	0.17 12	0.11 80	0.18 60	0.13 20	0.22 30	0.30 194	0.21 121	0.30 185	0.13 37	0.11 46	0.16 20	0.15 113	0.07 42	0.04 1	0.06 2	0.15 426	0.06 17	0.05 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.15 71	0.18 338	0.28 87	0.22 215	0.10 47	0.22 165	0.15 59	0.22 30	0.27 148	0.22 126	0.26 148	0.14 59	0.12 64	0.16 20	0.13 61	0.08 161	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 76	0.06 48

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 7	0.19 17	0.16 5	0.09 21	0.12 6	0.13 20	0.17 7	0.11 3	0.08 1	0.07 3	0.08 2	0.07 2	0.17 28	0.10 1	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 7	0.15 3	0.18 26	0.09 21	0.15 16	0.11 7	0.16 3	0.10 1	0.08 1	0.06 1	0.10 11	0.07 2	0.17 28	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 6

Occ-G	0.13 25	0.08 7	0.21 30	0.17 12	0.10 47	0.15 16	0.19 203	0.22 30	0.19 43	0.13 34	0.19 78	0.21 138	0.11 46	0.17 28	0.14 89	0.07 42	0.06 118	0.07 49	0.06 58	0.07 76	0.06 48

Pointernet	0.13 25	0.07 1	0.27 76	0.19 59	0.11 80	0.20 112	0.12 13	0.31 128	0.24 116	0.15 56	0.15 46	0.13 37	0.11 46	0.17 28	0.13 61	0.08 161	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

test_for_model	0.29 356	0.89 509	0.34 148	0.69 502	0.49 493	0.20 112	0.16 82	0.30 117	0.23 102	0.28 184	0.15 46	0.13 37	0.11 46	0.17 28	0.13 61	0.29 484	0.10 368	0.06 2	0.04 1	0.86 514	0.18 431

IGEV++	0.13 25	0.10 60	0.23 41	0.21 157	0.10 47	0.15 16	0.15 59	0.29 100	0.16 17	0.12 28	0.15 46	0.12 26	0.12 64	0.17 28	0.14 89	0.07 42	0.06 118	0.07 49	0.05 25	0.07 76	0.07 119

MaDis-Stereo	0.14 46	0.13 207	0.26 68	0.19 59	0.14 246	0.16 33	0.13 20	0.25 61	0.21 73	0.13 34	0.14 44	0.14 59	0.11 46	0.17 28	0.17 165	0.08 161	0.07 229	0.08 124	0.06 58	0.07 76	0.06 48

CASnet	0.14 46	0.12 148	0.22 35	0.22 215	0.08 8	0.16 33	0.15 59	0.27 74	0.25 129	0.22 126	0.20 94	0.15 74	0.11 46	0.17 28	0.13 61	0.07 42	0.05 9	0.11 324	0.09 263	0.08 138	0.05 6
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 46	0.14 249	0.33 139	0.20 114	0.09 21	0.21 138	0.10 5	0.26 64	0.20 60	0.18 102	0.19 78	0.15 74	0.13 92	0.17 28	0.13 61	0.07 42	0.06 118	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.06 48

LoS_RVC	0.13 25	0.10 60	0.19 17	0.18 26	0.16 327	0.20 112	0.18 160	0.20 21	0.17 27	0.13 34	0.19 78	0.12 26	0.15 123	0.17 28	0.13 61	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.12 351

CroCo-Stereo Lap2	0.15 71	0.15 282	0.28 87	0.25 347	0.18 368	0.11 3	0.19 203	0.28 89	0.21 73	0.13 34	0.16 55	0.15 74	0.12 64	0.17 28	0.14 89	0.07 42	0.07 229	0.08 124	0.06 58	0.08 138	0.07 119

cross-raft	0.17 101	0.12 148	0.41 254	0.23 261	0.10 47	0.20 112	0.24 352	0.33 152	0.23 102	0.23 131	0.28 160	0.29 244	0.15 123	0.17 28	0.15 113	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.07 106	0.06 17	0.05 6

TANstereo	0.15 71	0.09 33	0.28 87	0.16 5	0.08 8	0.25 221	0.14 38	0.23 45	0.28 163	0.24 145	0.30 185	0.16 88	0.12 64	0.17 28	0.13 61	0.08 161	0.07 229	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.07 119

sAnonymous2	0.20 177	0.21 380	0.58 374	0.24 310	0.17 347	0.22 165	0.19 203	0.34 160	0.28 163	0.17 88	0.19 78	0.17 95	0.16 137	0.17 28	0.14 89	0.10 284	0.07 229	0.09 197	0.08 177	0.23 458	0.17 417

CroCo_RVC	0.20 177	0.21 380	0.58 374	0.24 310	0.17 347	0.22 165	0.19 203	0.34 160	0.28 163	0.17 88	0.19 78	0.17 95	0.16 137	0.17 28	0.14 89	0.10 284	0.07 229	0.09 197	0.08 177	0.23 458	0.17 417

111111	0.11 11	0.07 1	0.17 9	0.19 59	0.11 80	0.13 10	0.11 7	0.22 30	0.15 14	0.11 17	0.12 20	0.12 26	0.08 5	0.18 43	0.11 10	0.07 42	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.08 138	0.06 48

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 7	0.15 3	0.18 26	0.07 1	0.15 16	0.11 7	0.17 7	0.11 3	0.08 1	0.06 1	0.10 11	0.08 5	0.18 43	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 6

SGD-Stereo	0.11 11	0.08 7	0.17 9	0.17 12	0.07 1	0.17 46	0.13 20	0.18 12	0.16 17	0.11 17	0.13 27	0.11 21	0.12 64	0.18 43	0.11 10	0.08 161	0.04 1	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 17	0.09 33	0.25 60	0.16 5	0.11 80	0.14 12	0.16 82	0.17 7	0.17 27	0.10 10	0.15 46	0.09 5	0.09 15	0.18 43	0.10 1	0.06 3	0.07 229	0.06 2	0.05 25	0.07 76	0.10 295

HUF	0.15 71	0.11 115	0.38 209	0.17 12	0.11 80	0.16 33	0.17 117	0.22 30	0.20 60	0.11 17	0.13 27	0.14 59	0.11 46	0.18 43	0.12 31	0.07 42	0.20 471	0.06 2	0.05 25	0.07 76	0.14 386

castereo++	0.13 25	0.10 60	0.18 14	0.18 26	0.10 47	0.27 251	0.13 20	0.23 45	0.23 102	0.11 17	0.13 27	0.16 88	0.10 30	0.18 43	0.10 1	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.05 1	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 1	0.14 2	0.17 12	0.08 8	0.09 1	0.13 20	0.24 57	0.13 11	0.10 10	0.09 11	0.09 5	0.08 5	0.18 43	0.12 31	0.07 42	0.06 118	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 6

WCG-NET	0.14 46	0.09 33	0.23 41	0.18 26	0.08 8	0.18 60	0.17 117	0.21 26	0.28 163	0.18 102	0.21 106	0.15 74	0.12 64	0.18 43	0.12 31	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

AIO-Stereo	0.13 25	0.10 60	0.22 35	0.20 114	0.09 21	0.16 33	0.15 59	0.27 74	0.16 17	0.13 34	0.15 46	0.13 37	0.08 5	0.18 43	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.07 106	0.06 17	0.06 48

RAFT-Stereo-weight	0.15 71	0.09 33	0.26 68	0.20 114	0.10 47	0.19 84	0.17 117	0.36 202	0.29 182	0.24 145	0.20 94	0.19 119	0.10 30	0.18 43	0.15 113	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.05 6

trnet	0.13 25	0.08 7	0.21 30	0.15 3	0.07 1	0.21 138	0.12 13	0.24 57	0.24 116	0.16 77	0.21 106	0.15 74	0.13 92	0.18 43	0.13 61	0.08 161	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.05 6

MGS-Stereo	0.14 46	0.11 115	0.32 124	0.19 59	0.11 80	0.18 60	0.17 117	0.20 21	0.22 84	0.14 51	0.24 130	0.15 74	0.10 30	0.18 43	0.12 31	0.07 42	0.06 118	0.07 49	0.06 58	0.10 266	0.06 48

UniTT-Stereo	0.14 46	0.10 60	0.30 104	0.21 157	0.13 205	0.17 46	0.13 20	0.19 16	0.18 33	0.15 56	0.20 94	0.10 11	0.11 46	0.18 43	0.16 136	0.08 161	0.06 118	0.07 49	0.06 58	0.08 138	0.06 48

testlalala_base	0.20 177	0.13 207	0.35 158	0.25 347	0.15 295	0.25 221	0.16 82	0.34 160	0.17 27	0.19 107	0.26 148	0.17 95	0.14 110	0.18 43	0.16 136	0.39 496	0.09 344	0.07 49	0.05 25	0.45 491	0.08 184

CES	0.14 46	0.08 7	0.19 17	0.17 12	0.22 425	0.18 60	0.16 82	0.23 45	0.19 43	0.14 51	0.17 62	0.14 59	0.10 30	0.18 43	0.12 31	0.07 42	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.08 138	0.18 431

RCA-Stereo	0.16 85	0.09 33	0.25 60	0.20 114	0.10 47	0.19 84	0.17 117	0.36 202	0.35 250	0.20 110	0.25 138	0.17 95	0.17 163	0.18 43	0.14 89	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.05 6

CREStereo	0.13 25	0.08 7	0.21 30	0.14 1	0.08 8	0.22 165	0.15 59	0.25 61	0.24 116	0.16 77	0.21 106	0.14 59	0.13 92	0.18 43	0.13 61	0.09 238	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 76	0.06 48
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
R-Stereo Train	0.18 124	0.09 33	0.32 124	0.22 215	0.12 134	0.22 165	0.19 203	0.42 268	0.19 43	0.31 259	0.45 364	0.20 127	0.14 110	0.18 43	0.15 113	0.08 161	0.06 118	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.06 48

RAFT-Stereo	0.18 124	0.09 33	0.32 124	0.22 215	0.12 134	0.22 165	0.19 203	0.42 268	0.19 43	0.31 259	0.45 364	0.20 127	0.14 110	0.18 43	0.15 113	0.08 161	0.06 118	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.06 48
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-G_1	0.11 11	0.08 7	0.18 14	0.18 26	0.07 1	0.21 138	0.09 2	0.19 16	0.11 3	0.10 10	0.09 11	0.11 21	0.10 30	0.19 62	0.10 1	0.07 42	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.06 48

LG-G	0.11 11	0.08 7	0.18 14	0.18 26	0.07 1	0.21 138	0.09 2	0.19 16	0.11 3	0.10 10	0.09 11	0.11 21	0.10 30	0.19 62	0.10 1	0.07 42	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.06 48

MM-Stereo_test3	0.17 101	0.12 148	0.29 97	0.23 261	0.14 246	0.19 84	0.22 304	0.39 230	0.36 263	0.16 77	0.24 130	0.17 95	0.12 64	0.19 62	0.14 89	0.07 42	0.07 229	0.08 124	0.06 58	0.09 203	0.06 48

rvit_stereo_0081_aga	0.16 85	0.14 249	0.28 87	0.21 157	0.13 205	0.19 84	0.17 117	0.23 45	0.24 116	0.17 88	0.21 106	0.19 119	0.13 92	0.19 62	0.14 89	0.11 320	0.08 310	0.09 197	0.08 177	0.09 203	0.07 119

rvit_stereo_0080	0.15 71	0.13 207	0.25 60	0.19 59	0.13 205	0.15 16	0.20 249	0.28 89	0.24 116	0.15 56	0.17 62	0.19 119	0.13 92	0.19 62	0.15 113	0.11 320	0.08 310	0.08 124	0.08 177	0.10 266	0.07 119

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 101	0.13 207	0.24 48	0.19 59	0.13 205	0.24 207	0.17 117	0.30 117	0.37 274	0.43 414	0.17 62	0.13 37	0.12 64	0.19 62	0.15 113	0.08 161	0.07 229	0.09 197	0.07 106	0.09 203	0.08 184

whm_eth	0.15 71	0.13 207	0.25 60	0.19 59	0.13 205	0.15 16	0.20 249	0.28 89	0.24 116	0.15 56	0.17 62	0.19 119	0.13 92	0.19 62	0.15 113	0.11 320	0.08 310	0.08 124	0.08 177	0.10 266	0.07 119

4D-IteraStereo	0.17 101	0.16 306	0.50 334	0.21 157	0.14 246	0.19 84	0.17 117	0.28 89	0.28 163	0.23 131	0.20 94	0.20 127	0.11 46	0.19 62	0.14 89	0.06 3	0.04 1	0.10 269	0.08 177	0.08 138	0.06 48

AnonymousM	0.17 101	0.19 354	0.24 48	0.18 26	0.10 47	0.18 60	0.17 117	0.30 117	0.23 102	0.26 165	0.20 94	0.18 105	0.14 110	0.19 62	0.14 89	0.09 238	0.06 118	0.38 489	0.15 426	0.06 17	0.05 6

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 101	0.14 249	0.32 124	0.20 114	0.09 21	0.19 84	0.17 117	0.32 138	0.30 194	0.25 153	0.33 228	0.20 127	0.17 163	0.19 62	0.15 113	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.07 106	0.07 76	0.05 6

MM-Stereo_test2	0.15 71	0.10 60	0.44 282	0.23 261	0.11 80	0.21 138	0.21 279	0.27 74	0.22 84	0.15 56	0.16 55	0.13 37	0.11 46	0.20 72	0.13 61	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.09 203	0.05 6

StereoAnything_RVC	0.13 25	0.37 468	0.36 178	0.14 1	0.07 1	0.11 3	0.12 13	0.17 7	0.12 7	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 30	0.20 72	0.10 1	0.09 238	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.24 461	0.05 6

AIO_test	0.12 17	0.09 33	0.20 25	0.19 59	0.11 80	0.15 16	0.17 117	0.19 16	0.16 17	0.11 17	0.13 27	0.14 59	0.09 15	0.20 72	0.12 31	0.07 42	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

rvit_stereo_0081	0.16 85	0.11 115	0.24 48	0.21 157	0.12 134	0.16 33	0.17 117	0.22 30	0.33 226	0.16 77	0.18 71	0.18 105	0.14 110	0.20 72	0.16 136	0.11 320	0.08 310	0.09 197	0.08 177	0.09 203	0.07 119

rvit_stereo_0082	0.16 85	0.11 115	0.24 48	0.21 157	0.12 134	0.16 33	0.17 117	0.22 30	0.33 226	0.16 77	0.18 71	0.18 105	0.14 110	0.20 72	0.16 136	0.11 320	0.08 310	0.09 197	0.08 177	0.09 203	0.07 119

RSM++	0.12 17	0.09 33	0.19 17	0.20 114	0.09 21	0.17 46	0.15 59	0.21 26	0.19 43	0.12 28	0.12 20	0.14 59	0.09 15	0.20 72	0.12 31	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.07 106	0.07 76	0.05 6

gcap-zeroshot	0.17 101	0.11 115	0.36 178	0.20 114	0.12 134	0.26 241	0.16 82	0.30 117	0.22 84	0.26 165	0.20 94	0.30 260	0.14 110	0.20 72	0.13 61	0.07 42	0.06 118	0.07 49	0.07 106	0.06 17	0.06 48

MoCha-V2	0.13 25	0.08 7	0.26 68	0.23 261	0.09 21	0.16 33	0.15 59	0.26 64	0.16 17	0.15 56	0.15 46	0.13 37	0.14 110	0.20 72	0.11 10	0.06 3	0.07 229	0.06 2	0.06 58	0.06 17	0.05 6

AE-Stereo	0.17 101	0.11 115	0.31 118	0.24 310	0.14 246	0.23 186	0.18 160	0.34 160	0.29 182	0.15 56	0.25 138	0.21 138	0.13 92	0.20 72	0.14 89	0.07 42	0.08 310	0.09 197	0.10 305	0.07 76	0.06 48

RAFT-Test	0.17 101	0.10 60	0.38 209	0.19 59	0.12 134	0.25 221	0.17 117	0.33 152	0.23 102	0.23 131	0.29 172	0.27 219	0.14 110	0.20 72	0.14 89	0.07 42	0.06 118	0.07 49	0.07 106	0.06 17	0.06 48

EGLCR-Stereo	0.13 25	0.08 7	0.20 25	0.18 26	0.09 21	0.21 138	0.13 20	0.27 74	0.21 73	0.13 34	0.10 14	0.15 74	0.09 15	0.20 72	0.13 61	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.07 106	0.06 17	0.06 48

DCANet-4	0.19 162	0.10 60	0.52 349	0.19 59	0.09 21	0.19 84	0.18 160	0.36 202	0.39 297	0.29 211	0.30 185	0.17 95	0.22 231	0.20 72	0.18 186	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.05 1	0.07 119

fff	0.19 162	0.13 207	0.40 231	0.18 26	0.09 21	0.19 84	0.18 160	0.35 184	0.43 337	0.29 211	0.30 185	0.18 105	0.28 325	0.20 72	0.18 186	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.05 1	0.07 119

iRaftStereo_RVC	0.16 85	0.12 148	0.26 68	0.21 157	0.11 80	0.20 112	0.17 117	0.32 138	0.23 102	0.20 110	0.25 138	0.18 105	0.12 64	0.20 72	0.15 113	0.07 42	0.05 9	0.09 197	0.09 263	0.08 138	0.07 119

DCANet	0.18 124	0.13 207	0.40 231	0.19 59	0.09 21	0.19 84	0.18 160	0.34 160	0.39 297	0.29 211	0.31 199	0.18 105	0.23 243	0.20 72	0.19 215	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.07 119

csc	0.19 162	0.13 207	0.40 231	0.18 26	0.09 21	0.19 84	0.18 160	0.35 184	0.43 337	0.29 211	0.30 185	0.18 105	0.28 325	0.20 72	0.18 186	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.05 1	0.07 119

cscssc	0.19 162	0.13 207	0.40 231	0.18 26	0.09 21	0.19 84	0.18 160	0.35 184	0.43 337	0.29 211	0.30 185	0.18 105	0.28 325	0.20 72	0.18 186	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.05 1	0.07 119

CFNet-RSSM	0.17 101	0.10 60	0.40 231	0.20 114	0.11 80	0.20 112	0.15 59	0.36 202	0.30 194	0.23 131	0.21 106	0.26 210	0.15 123	0.20 72	0.13 61	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.07 106	0.06 17	0.05 6

Gwc-CoAtRS	0.17 101	0.10 60	0.37 190	0.20 114	0.12 134	0.19 84	0.15 59	0.32 138	0.28 163	0.23 131	0.23 118	0.27 219	0.15 123	0.20 72	0.13 61	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.07 106	0.06 17	0.06 48

HART	0.15 71	0.11 115	0.30 104	0.21 157	0.09 21	0.17 46	0.16 82	0.30 117	0.19 43	0.15 56	0.25 138	0.17 95	0.09 15	0.21 91	0.12 31	0.06 3	0.07 229	0.07 49	0.05 25	0.08 138	0.06 48

Reg-Stereo(zero)	0.16 85	0.07 1	0.36 178	0.19 59	0.10 47	0.19 84	0.14 38	0.28 89	0.24 116	0.22 126	0.20 94	0.24 181	0.18 187	0.21 91	0.18 186	0.07 42	0.05 9	0.06 2	0.06 58	0.06 17	0.06 48

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 25	0.14 249	0.19 17	0.26 379	0.09 21	0.15 16	0.13 20	0.22 30	0.18 33	0.12 28	0.11 16	0.10 11	0.13 92	0.21 91	0.12 31	0.07 42	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.07 76	0.05 6

DEFOM-Stereo	0.11 11	0.08 7	0.17 9	0.17 12	0.09 21	0.22 165	0.14 38	0.14 2	0.16 17	0.11 17	0.10 14	0.09 5	0.08 5	0.21 91	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 6

rvit_stereo_0083	0.16 85	0.12 148	0.26 68	0.21 157	0.13 205	0.17 46	0.17 117	0.22 30	0.34 235	0.16 77	0.21 106	0.19 119	0.16 137	0.21 91	0.16 136	0.11 320	0.10 368	0.10 269	0.08 177	0.09 203	0.07 119

IGEV-Stereo+	0.12 17	0.08 7	0.17 9	0.18 26	0.13 205	0.09 1	0.11 7	0.16 3	0.15 14	0.10 10	0.08 10	0.10 11	0.10 30	0.21 91	0.11 10	0.07 42	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.16 401	0.24 474

WCG-NET（raft）	0.14 46	0.09 33	0.23 41	0.17 12	0.08 8	0.19 84	0.16 82	0.23 45	0.26 138	0.18 102	0.19 78	0.20 127	0.12 64	0.21 91	0.12 31	0.06 3	0.06 118	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

RSM	0.12 17	0.09 33	0.20 25	0.20 114	0.09 21	0.16 33	0.15 59	0.23 45	0.18 33	0.13 34	0.13 27	0.15 74	0.09 15	0.21 91	0.12 31	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.07 106	0.06 17	0.05 6

CAS++	0.16 85	0.12 148	0.27 76	0.18 26	0.12 134	0.17 46	0.15 59	0.42 268	0.24 116	0.19 107	0.18 71	0.13 37	0.10 30	0.21 91	0.12 31	0.12 356	0.10 368	0.11 324	0.08 177	0.10 266	0.09 240
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	0.17 101	0.08 7	0.31 118	0.19 59	0.10 47	0.29 288	0.16 82	0.42 268	0.30 194	0.24 145	0.27 155	0.27 219	0.16 137	0.21 91	0.12 31	0.08 161	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.07 76	0.06 48

Selective-IGEV	0.12 17	0.09 33	0.22 35	0.19 59	0.10 47	0.15 16	0.14 38	0.27 74	0.15 14	0.13 34	0.14 44	0.13 37	0.08 5	0.21 91	0.12 31	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.05 6

ADStereo(finetuned)	0.19 162	0.13 207	0.49 323	0.19 59	0.09 21	0.19 84	0.18 160	0.34 160	0.39 297	0.29 211	0.31 199	0.18 105	0.31 368	0.21 91	0.19 215	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.07 119

raftrobust	0.16 85	0.13 207	0.29 97	0.22 215	0.15 295	0.19 84	0.13 20	0.32 138	0.26 138	0.26 165	0.20 94	0.19 119	0.17 163	0.21 91	0.15 113	0.08 161	0.06 118	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.07 119

sCroCo_RVC	0.18 124	0.14 249	0.49 323	0.27 406	0.18 368	0.22 165	0.17 117	0.27 74	0.23 102	0.14 51	0.22 115	0.17 95	0.14 110	0.21 91	0.15 113	0.10 284	0.11 389	0.09 197	0.09 263	0.09 203	0.09 240

AIO_rvc	0.12 17	0.11 115	0.22 35	0.19 59	0.10 47	0.15 16	0.17 117	0.20 21	0.16 17	0.11 17	0.13 27	0.13 37	0.08 5	0.22 105	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.07 119

rvit_stereo_ft	0.17 101	0.14 249	0.30 104	0.25 347	0.14 246	0.17 46	0.21 279	0.28 89	0.26 138	0.16 77	0.19 78	0.20 127	0.16 137	0.22 105	0.17 165	0.11 320	0.07 229	0.09 197	0.09 263	0.09 203	0.07 119

MyStereo06	0.20 177	0.12 148	0.57 369	0.21 157	0.14 246	0.25 221	0.23 330	0.40 241	0.21 73	0.30 242	0.24 130	0.31 271	0.18 187	0.22 105	0.18 186	0.07 42	0.07 229	0.09 197	0.08 177	0.08 138	0.08 184

LoS	0.14 46	0.08 7	0.27 76	0.16 5	0.09 21	0.22 165	0.14 38	0.26 64	0.26 138	0.15 56	0.18 71	0.18 105	0.13 92	0.22 105	0.14 89	0.08 161	0.06 118	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.06 48
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.23 244	0.11 115	0.50 334	0.21 157	0.16 327	0.31 320	0.20 249	0.36 202	0.35 250	0.32 282	0.50 391	0.39 339	0.26 290	0.22 105	0.20 229	0.08 161	0.06 118	0.09 197	0.11 343	0.07 76	0.08 184

MC-Stereo	0.14 46	0.09 33	0.25 60	0.21 157	0.09 21	0.18 60	0.16 82	0.23 45	0.19 43	0.18 102	0.23 118	0.16 88	0.13 92	0.22 105	0.13 61	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.07 106	0.06 17	0.05 6

HUI-Stereo	0.18 124	0.12 148	0.37 190	0.22 215	0.10 47	0.18 60	0.14 38	0.29 100	0.22 84	0.28 184	0.28 160	0.25 189	0.17 163	0.22 105	0.16 136	0.08 161	0.06 118	0.10 269	0.08 177	0.10 266	0.08 184

rafts_anoy	0.18 124	0.15 282	0.35 158	0.22 215	0.14 246	0.19 84	0.17 117	0.32 138	0.30 194	0.23 131	0.25 138	0.20 127	0.16 137	0.22 105	0.19 215	0.08 161	0.07 229	0.10 269	0.12 380	0.09 203	0.08 184

PMTNet	0.15 71	0.08 7	0.23 41	0.15 3	0.09 21	0.23 186	0.16 82	0.25 61	0.23 102	0.17 88	0.21 106	0.16 88	0.14 110	0.22 105	0.13 61	0.29 484	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 76	0.06 48

MM-Stereo_test1	0.17 101	0.10 60	0.39 223	0.23 261	0.11 80	0.20 112	0.22 304	0.33 152	0.29 182	0.22 126	0.21 106	0.15 74	0.14 110	0.23 114	0.13 61	0.07 42	0.06 118	0.08 124	0.07 106	0.09 203	0.06 48

SCV	0.14 46	0.14 249	0.24 48	0.21 157	0.11 80	0.15 16	0.16 82	0.31 128	0.18 33	0.11 17	0.15 46	0.13 37	0.10 30	0.23 114	0.11 10	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.09 203	0.06 48

ours_stereo	0.13 25	0.11 115	0.23 41	0.20 114	0.11 80	0.17 46	0.18 160	0.20 21	0.19 43	0.13 34	0.18 71	0.14 59	0.10 30	0.23 114	0.14 89	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.06 17	0.05 6

IGEV_Zeroshot_test	0.18 124	0.10 60	0.65 405	0.20 114	0.12 134	0.19 84	0.15 59	0.34 160	0.19 43	0.28 184	0.22 115	0.27 219	0.13 92	0.23 114	0.18 186	0.07 42	0.06 118	0.08 124	0.08 177	0.07 76	0.06 48

DCRE	0.20 177	0.13 207	0.40 231	0.21 157	0.15 295	0.20 112	0.19 203	0.30 117	0.27 148	0.22 126	0.80 473	0.23 169	0.16 137	0.23 114	0.15 113	0.07 42	0.07 229	0.07 49	0.08 177	0.07 76	0.06 48

knoymous	0.17 101	0.09 33	0.32 124	0.17 12	0.11 80	0.21 138	0.17 117	0.32 138	0.23 102	0.23 131	0.28 160	0.27 219	0.16 137	0.23 114	0.16 136	0.09 238	0.06 118	0.09 197	0.06 58	0.09 203	0.09 240

riskmin	0.18 124	0.09 33	0.34 148	0.18 26	0.12 134	0.24 207	0.16 82	0.34 160	0.28 163	0.21 121	0.23 118	0.33 287	0.24 261	0.23 114	0.17 165	0.09 238	0.06 118	0.09 197	0.06 58	0.10 266	0.10 295

GLC_STEREO	0.15 71	0.10 60	0.24 48	0.21 157	0.09 21	0.17 46	0.15 59	0.23 45	0.27 148	0.17 88	0.20 94	0.17 95	0.11 46	0.23 114	0.16 136	0.07 42	0.09 344	0.09 197	0.08 177	0.07 76	0.06 48

CRE-IMP	0.18 124	0.12 148	0.37 190	0.22 215	0.11 80	0.24 207	0.17 117	0.29 100	0.21 73	0.27 174	0.26 148	0.24 181	0.17 163	0.23 114	0.18 186	0.08 161	0.05 9	0.10 269	0.07 106	0.10 266	0.10 295

SCV_C0	0.14 46	0.11 115	0.25 60	0.19 59	0.12 134	0.15 16	0.16 82	0.30 117	0.22 84	0.13 34	0.15 46	0.13 37	0.09 15	0.24 123	0.10 1	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.06 58	0.09 203	0.06 48

FACV-RUCA	0.21 197	0.15 282	0.32 124	0.23 261	0.23 437	0.26 241	0.19 203	0.39 230	0.34 235	0.25 153	0.32 207	0.21 138	0.24 261	0.24 123	0.19 215	0.10 284	0.07 229	0.15 418	0.08 177	0.16 401	0.13 367

fffft	0.13 25	0.09 33	0.24 48	0.19 59	0.10 47	0.17 46	0.19 203	0.22 30	0.16 17	0.14 51	0.11 16	0.13 37	0.10 30	0.24 123	0.18 186	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.07 76	0.06 48
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 25	0.10 60	0.22 35	0.19 59	0.10 47	0.19 84	0.17 117	0.19 16	0.19 43	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.11 46	0.24 123	0.16 136	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.06 48

mms	0.13 25	0.11 115	0.19 17	0.19 59	0.12 134	0.16 33	0.17 117	0.20 21	0.17 27	0.13 34	0.17 62	0.14 59	0.09 15	0.24 123	0.14 89	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.07 76	0.07 119

tg	0.16 85	0.11 115	0.25 60	0.21 157	0.11 80	0.23 186	0.15 59	0.34 160	0.24 116	0.20 110	0.25 138	0.19 119	0.12 64	0.24 123	0.15 113	0.07 42	0.05 9	0.09 197	0.09 263	0.08 138	0.07 119

model_zeroshot	0.17 101	0.11 115	0.39 223	0.20 114	0.12 134	0.24 207	0.15 59	0.34 160	0.22 84	0.30 242	0.20 94	0.22 149	0.12 64	0.24 123	0.14 89	0.08 161	0.07 229	0.07 49	0.07 106	0.07 76	0.07 119

GCAP-BAT	0.16 85	0.11 115	0.36 178	0.18 26	0.13 205	0.21 138	0.16 82	0.23 45	0.18 33	0.26 165	0.28 160	0.20 127	0.11 46	0.24 123	0.17 165	0.07 42	0.06 118	0.07 49	0.06 58	0.05 1	0.06 48

H2IRNET	0.18 124	0.13 207	0.35 158	0.21 157	0.12 134	0.20 112	0.15 59	0.27 74	0.30 194	0.17 88	0.31 199	0.25 189	0.20 211	0.24 123	0.18 186	0.07 42	0.06 118	0.09 197	0.10 305	0.09 203	0.06 48

ff7	0.14 46	0.12 148	0.27 76	0.19 59	0.12 134	0.21 138	0.18 160	0.27 74	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 42	0.05 9	0.08 124	0.07 106	0.07 76	0.07 119

ffff	0.14 46	0.12 148	0.27 76	0.19 59	0.12 134	0.21 138	0.18 160	0.27 74	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 42	0.05 9	0.08 124	0.07 106	0.07 76	0.07 119

11t	0.14 46	0.12 148	0.27 76	0.19 59	0.12 134	0.21 138	0.18 160	0.27 74	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 42	0.05 9	0.08 124	0.07 106	0.07 76	0.07 119

anonymousdsp	0.14 46	0.12 148	0.27 76	0.19 59	0.12 134	0.21 138	0.18 160	0.28 89	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 42	0.05 9	0.08 124	0.07 106	0.08 138	0.07 119

ProNet	0.14 46	0.12 148	0.25 60	0.19 59	0.11 80	0.19 84	0.19 203	0.27 74	0.20 60	0.14 51	0.13 27	0.13 37	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.07 76	0.07 119

ccc-4	0.14 46	0.12 148	0.27 76	0.19 59	0.12 134	0.21 138	0.18 160	0.27 74	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 42	0.05 9	0.08 124	0.07 106	0.07 76	0.07 119

test_4	0.18 124	0.12 148	0.34 148	0.23 261	0.12 134	0.18 60	0.22 304	0.26 64	0.24 116	0.24 145	0.47 381	0.22 149	0.13 92	0.24 123	0.16 136	0.06 3	0.05 9	0.09 197	0.09 263	0.07 76	0.05 6

IGEV-Stereo	0.14 46	0.12 148	0.27 76	0.19 59	0.12 134	0.21 138	0.18 160	0.28 89	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 42	0.05 9	0.08 124	0.07 106	0.08 138	0.07 119
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GANet-ADL	0.21 197	0.12 148	0.45 293	0.23 261	0.14 246	0.29 288	0.19 203	0.46 306	0.35 250	0.25 153	0.32 207	0.32 280	0.19 202	0.24 123	0.20 229	0.10 284	0.07 229	0.07 49	0.06 58	0.09 203	0.10 295

TRStereo	0.19 162	0.17 324	0.47 309	0.23 261	0.19 386	0.19 84	0.16 82	0.52 375	0.28 163	0.20 110	0.19 78	0.21 138	0.13 92	0.24 123	0.13 61	0.09 238	0.06 118	0.09 197	0.11 343	0.06 17	0.06 48

HHNet	0.22 227	0.12 148	0.52 349	0.18 26	0.18 368	0.20 112	0.20 249	0.34 160	0.31 206	0.32 282	0.59 432	0.20 127	0.21 218	0.24 123	0.31 356	0.08 161	0.05 9	0.09 197	0.07 106	0.08 138	0.11 329

PSM-adaLoss	0.18 124	0.12 148	0.37 190	0.22 215	0.10 47	0.18 60	0.16 82	0.29 100	0.22 84	0.28 184	0.29 172	0.25 189	0.18 187	0.24 123	0.16 136	0.08 161	0.06 118	0.10 269	0.08 177	0.10 266	0.08 184

ROB_FTStereo_v2	0.18 124	0.12 148	0.37 190	0.22 215	0.10 47	0.18 60	0.16 82	0.29 100	0.22 84	0.28 184	0.29 172	0.25 189	0.17 163	0.24 123	0.16 136	0.08 161	0.06 118	0.10 269	0.08 177	0.10 266	0.08 184

ROB_FTStereo	0.18 124	0.12 148	0.37 190	0.22 215	0.10 47	0.18 60	0.14 38	0.29 100	0.22 84	0.28 184	0.28 160	0.25 189	0.17 163	0.24 123	0.16 136	0.08 161	0.06 118	0.10 269	0.08 177	0.10 266	0.08 184

Pruner-Stereo	0.19 162	0.11 115	0.34 148	0.29 429	0.12 134	0.19 84	0.17 117	0.31 128	0.29 182	0.33 293	0.32 207	0.25 189	0.15 123	0.24 123	0.21 251	0.09 238	0.06 118	0.09 197	0.08 177	0.08 138	0.09 240

DeepStereo_RVC	0.18 124	0.11 115	0.40 231	0.21 157	0.11 80	0.19 84	0.16 82	0.28 89	0.22 84	0.27 174	0.27 155	0.23 169	0.28 325	0.24 123	0.18 186	0.08 161	0.06 118	0.09 197	0.07 106	0.09 203	0.10 295

raft+_RVC	0.18 124	0.14 249	0.32 124	0.21 157	0.15 295	0.21 138	0.16 82	0.38 218	0.34 235	0.21 121	0.28 160	0.20 127	0.15 123	0.24 123	0.19 215	0.08 161	0.06 118	0.08 124	0.07 106	0.07 76	0.08 184

111	0.20 177	0.17 324	0.40 231	0.18 26	0.09 21	0.24 207	0.17 117	0.41 254	0.45 363	0.23 131	0.29 172	0.29 244	0.21 218	0.24 123	0.18 186	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.07 76	0.08 184

test_xeample3	0.16 85	0.11 115	0.56 366	0.19 59	0.12 134	0.20 112	0.18 160	0.35 184	0.20 60	0.16 77	0.12 20	0.13 37	0.12 64	0.24 123	0.15 113	0.07 42	0.06 118	0.07 49	0.08 177	0.07 76	0.07 119

AFF-stereo	0.18 124	0.15 282	0.32 124	0.21 157	0.10 47	0.18 60	0.18 160	0.33 152	0.27 148	0.25 153	0.37 267	0.25 189	0.17 163	0.24 123	0.15 113	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.08 177	0.07 76	0.05 6

EAI-Stereo	0.21 197	0.10 60	0.33 139	0.21 157	0.12 134	0.30 305	0.46 475	0.46 306	0.20 60	0.25 153	0.50 391	0.17 95	0.16 137	0.24 123	0.23 289	0.07 42	0.06 118	0.07 49	0.10 305	0.06 17	0.07 119

DMCA	0.22 227	0.14 249	0.36 178	0.22 215	0.14 246	0.27 251	0.20 249	0.43 280	0.38 288	0.31 259	0.32 207	0.33 287	0.24 261	0.24 123	0.28 330	0.11 320	0.08 310	0.10 269	0.08 177	0.10 266	0.11 329

fffy	0.14 46	0.11 115	0.24 48	0.20 114	0.10 47	0.19 84	0.18 160	0.22 30	0.19 43	0.13 34	0.16 55	0.15 74	0.13 92	0.25 154	0.14 89	0.06 3	0.06 118	0.08 124	0.06 58	0.07 76	0.06 48

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 300	0.14 249	0.95 472	0.21 157	0.27 459	0.20 112	0.19 203	0.48 325	0.25 129	0.26 165	0.55 418	0.34 294	0.18 187	0.25 154	0.17 165	0.07 42	0.06 118	0.08 124	0.12 380	0.12 350	0.12 351

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 244	0.13 207	0.83 448	0.20 114	0.21 409	0.23 186	0.17 117	0.48 325	0.27 148	0.23 131	0.29 172	0.39 339	0.23 243	0.25 154	0.15 113	0.08 161	0.06 118	0.08 124	0.11 343	0.11 313	0.10 295

MyStereo8	0.22 227	0.15 282	0.63 397	0.21 157	0.17 347	0.31 320	0.16 82	0.36 202	0.32 214	0.28 184	0.36 258	0.25 189	0.18 187	0.25 154	0.28 330	0.08 161	0.07 229	0.08 124	0.07 106	0.10 266	0.12 351

MyStereo07	0.16 85	0.12 148	0.26 68	0.22 215	0.14 246	0.25 221	0.23 330	0.29 100	0.21 73	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.13 92	0.25 154	0.13 61	0.07 42	0.07 229	0.09 197	0.08 177	0.08 138	0.08 184

11t1	0.18 124	0.10 60	0.30 104	0.20 114	0.11 80	0.27 251	0.17 117	0.35 184	0.23 102	0.25 153	0.23 118	0.23 169	0.23 243	0.25 154	0.18 186	0.09 238	0.07 229	0.07 49	0.06 58	0.09 203	0.09 240

MIF-Stereo (partial)	0.16 85	0.10 60	0.34 148	0.21 157	0.15 295	0.15 16	0.13 20	0.28 89	0.25 129	0.17 88	0.26 148	0.15 74	0.16 137	0.25 154	0.17 165	0.09 238	0.06 118	0.10 269	0.08 177	0.09 203	0.08 184

anonymousdsp2	0.17 101	0.10 60	0.28 87	0.20 114	0.11 80	0.25 221	0.17 117	0.41 254	0.31 206	0.23 131	0.23 118	0.22 149	0.15 123	0.25 154	0.15 113	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.08 138	0.07 119

CASS	0.21 197	0.15 282	0.32 124	0.26 379	0.11 80	0.28 267	0.19 203	0.39 230	0.30 194	0.32 282	0.34 237	0.25 189	0.24 261	0.25 154	0.20 229	0.13 373	0.08 310	0.11 324	0.09 263	0.11 313	0.11 329
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	0.21 197	0.22 392	0.60 383	0.23 261	0.15 295	0.24 207	0.20 249	0.35 184	0.29 182	0.31 259	0.32 207	0.22 149	0.15 123	0.25 154	0.20 229	0.08 161	0.07 229	0.07 49	0.07 106	0.08 138	0.08 184

ACRE	0.21 197	0.20 366	0.62 394	0.23 261	0.15 295	0.24 207	0.20 249	0.35 184	0.28 163	0.31 259	0.32 207	0.22 149	0.15 123	0.25 154	0.20 229	0.08 161	0.07 229	0.07 49	0.07 106	0.08 138	0.08 184

test_3	0.18 124	0.11 115	0.32 124	0.24 310	0.11 80	0.22 165	0.25 368	0.31 128	0.31 206	0.25 153	0.18 71	0.23 169	0.13 92	0.25 154	0.19 215	0.06 3	0.05 9	0.09 197	0.10 305	0.07 76	0.06 48

RAFT-IKP	0.18 124	0.12 148	0.37 190	0.22 215	0.10 47	0.18 60	0.15 59	0.29 100	0.22 84	0.28 184	0.29 172	0.25 189	0.18 187	0.25 154	0.16 136	0.08 161	0.06 118	0.10 269	0.08 177	0.10 266	0.08 184

s12784h	0.17 101	0.09 33	0.26 68	0.18 26	0.07 1	0.32 329	0.19 203	0.37 212	0.32 214	0.23 131	0.25 138	0.18 105	0.17 163	0.25 154	0.16 136	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.05 6

GMStereo	0.19 162	0.25 410	0.40 231	0.21 157	0.12 134	0.22 165	0.19 203	0.29 100	0.40 313	0.25 153	0.23 118	0.16 88	0.15 123	0.25 154	0.19 215	0.09 238	0.06 118	0.08 124	0.08 177	0.10 266	0.08 184
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.18 124	0.12 148	0.33 139	0.20 114	0.13 205	0.28 267	0.12 13	0.42 268	0.25 129	0.27 174	0.32 207	0.21 138	0.17 163	0.25 154	0.20 229	0.07 42	0.06 118	0.08 124	0.06 58	0.07 76	0.08 184
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AIO-test2	0.20 177	0.20 366	0.36 178	0.26 379	0.15 295	0.22 165	0.16 82	0.42 268	0.42 330	0.16 77	0.29 172	0.15 74	0.11 46	0.26 170	0.13 61	0.18 449	0.06 118	0.10 269	0.11 343	0.07 76	0.07 119

IGEV-RUCA	0.21 197	0.08 7	0.23 41	0.19 59	0.19 386	0.28 267	0.24 352	0.23 45	0.21 73	0.20 110	0.23 118	0.28 234	0.49 452	0.26 170	0.18 186	0.09 238	0.08 310	0.18 443	0.13 405	0.17 418	0.17 417

PAM	0.23 244	0.10 60	0.63 397	0.22 215	0.15 295	0.34 354	0.21 279	0.37 212	0.22 84	0.31 259	0.27 155	0.55 430	0.26 290	0.26 170	0.17 165	0.08 161	0.06 118	0.07 49	0.09 263	0.07 76	0.09 240

rvit_0105_6	0.19 162	0.14 249	0.34 148	0.23 261	0.14 246	0.18 60	0.20 249	0.29 100	0.37 274	0.18 102	0.22 115	0.23 169	0.17 163	0.26 170	0.17 165	0.15 412	0.13 418	0.13 380	0.11 343	0.11 313	0.08 184

rvit_0105_5	0.21 197	0.15 282	0.38 209	0.23 261	0.13 205	0.22 165	0.24 352	0.36 202	0.39 297	0.21 121	0.23 118	0.26 210	0.19 202	0.26 170	0.19 215	0.15 412	0.13 418	0.12 360	0.12 380	0.10 266	0.09 240

LL-Strereo2	0.18 124	0.18 338	0.39 223	0.22 215	0.12 134	0.24 207	0.13 20	0.31 128	0.23 102	0.24 145	0.20 94	0.24 181	0.12 64	0.26 170	0.15 113	0.06 3	0.06 118	0.12 360	0.09 263	0.08 138	0.07 119

x	0.19 162	0.11 115	0.29 97	0.20 114	0.11 80	0.26 241	0.18 160	0.41 254	0.29 182	0.25 153	0.29 172	0.28 234	0.24 261	0.26 170	0.23 289	0.09 238	0.07 229	0.08 124	0.07 106	0.09 203	0.08 184

BUS	0.23 244	0.12 148	0.28 87	0.25 347	0.14 246	0.43 418	0.17 117	0.56 418	0.34 235	0.34 313	0.35 248	0.32 280	0.20 211	0.26 170	0.21 251	0.10 284	0.07 229	0.11 324	0.10 305	0.09 203	0.09 240

BSDual-CNN	0.23 244	0.12 148	0.28 87	0.25 347	0.14 246	0.35 369	0.21 279	0.56 418	0.34 235	0.34 313	0.35 248	0.38 327	0.24 261	0.26 170	0.21 251	0.10 284	0.07 229	0.11 324	0.10 305	0.09 203	0.09 240

psmg	0.23 244	0.12 148	0.28 87	0.21 157	0.14 246	0.35 369	0.23 330	0.51 358	0.34 235	0.35 329	0.38 280	0.38 327	0.24 261	0.26 170	0.21 251	0.10 284	0.08 310	0.10 269	0.10 305	0.09 203	0.08 184

CIPLG	0.21 197	0.21 380	0.55 362	0.23 261	0.15 295	0.25 221	0.20 249	0.35 184	0.29 182	0.31 259	0.33 228	0.22 149	0.15 123	0.26 170	0.20 229	0.08 161	0.07 229	0.07 49	0.07 106	0.08 138	0.08 184

test-3	0.16 85	0.09 33	0.31 118	0.21 157	0.11 80	0.18 60	0.16 82	0.30 117	0.27 148	0.26 165	0.16 55	0.22 149	0.12 64	0.26 170	0.18 186	0.06 3	0.04 1	0.08 124	0.08 177	0.06 17	0.06 48

test_1	0.16 85	0.09 33	0.31 118	0.21 157	0.11 80	0.18 60	0.16 82	0.30 117	0.27 148	0.25 153	0.16 55	0.22 149	0.12 64	0.26 170	0.18 186	0.06 3	0.04 1	0.08 124	0.08 177	0.06 17	0.06 48

GwcNet-ADL	0.22 227	0.14 249	0.58 374	0.24 310	0.13 205	0.22 165	0.23 330	0.49 333	0.40 313	0.27 174	0.29 172	0.30 260	0.20 211	0.26 170	0.23 289	0.09 238	0.07 229	0.07 49	0.07 106	0.09 203	0.09 240

Patchmatch Stereo++	0.18 124	0.12 148	0.37 190	0.22 215	0.10 47	0.18 60	0.14 38	0.29 100	0.22 84	0.28 184	0.29 172	0.25 189	0.17 163	0.26 170	0.16 136	0.08 161	0.06 118	0.10 269	0.08 177	0.10 266	0.08 184
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
iRAFT	0.18 124	0.12 148	0.37 190	0.22 215	0.10 47	0.18 60	0.14 38	0.29 100	0.22 84	0.28 184	0.29 172	0.25 189	0.17 163	0.26 170	0.16 136	0.08 161	0.06 118	0.10 269	0.08 177	0.10 266	0.08 184

ICVP	0.23 244	0.13 207	0.44 282	0.26 379	0.14 246	0.29 288	0.25 368	0.45 295	0.33 226	0.29 211	0.43 340	0.35 308	0.25 281	0.26 170	0.23 289	0.12 356	0.09 344	0.09 197	0.08 177	0.09 203	0.10 295
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.19 162	0.18 338	0.37 190	0.23 261	0.14 246	0.23 186	0.13 20	0.37 212	0.29 182	0.28 184	0.26 148	0.25 189	0.15 123	0.26 170	0.18 186	0.08 161	0.06 118	0.09 197	0.08 177	0.09 203	0.06 48

FENet	0.21 197	0.11 115	0.45 293	0.21 157	0.12 134	0.26 241	0.17 117	0.41 254	0.35 250	0.30 242	0.31 199	0.29 244	0.23 243	0.26 170	0.23 289	0.09 238	0.06 118	0.09 197	0.09 263	0.09 203	0.09 240

PAM_32	0.23 244	0.10 60	0.63 397	0.21 157	0.14 246	0.33 341	0.19 203	0.36 202	0.23 102	0.29 211	0.28 160	0.56 433	0.28 325	0.27 189	0.18 186	0.08 161	0.06 118	0.08 124	0.09 263	0.07 76	0.09 240

rvit_0105_4	0.20 177	0.15 282	0.38 209	0.23 261	0.14 246	0.20 112	0.22 304	0.33 152	0.39 297	0.19 107	0.24 130	0.25 189	0.19 202	0.27 189	0.17 165	0.16 427	0.13 418	0.13 380	0.11 343	0.11 313	0.08 184

ffm	0.22 227	0.12 148	0.42 263	0.20 114	0.13 205	0.28 267	0.20 249	0.35 184	0.44 352	0.30 242	0.42 327	0.34 294	0.23 243	0.27 189	0.11 10	0.08 161	0.05 9	0.11 324	0.10 305	0.08 138	0.08 184

tt1	0.18 124	0.14 249	0.35 158	0.23 261	0.11 80	0.30 305	0.19 203	0.35 184	0.44 352	0.17 88	0.19 78	0.13 37	0.16 137	0.27 189	0.11 10	0.08 161	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.08 138	0.08 184

plain	0.17 101	0.13 207	0.43 274	0.21 157	0.13 205	0.16 33	0.17 117	0.27 74	0.22 84	0.16 77	0.26 148	0.13 37	0.16 137	0.27 189	0.16 136	0.08 161	0.06 118	0.10 269	0.07 106	0.10 266	0.07 119

MIM_Stereo	0.18 124	0.12 148	0.38 209	0.20 114	0.11 80	0.17 46	0.14 38	0.35 184	0.25 129	0.27 174	0.35 248	0.23 169	0.13 92	0.27 189	0.16 136	0.06 3	0.07 229	0.08 124	0.08 177	0.08 138	0.06 48

MIPNet	0.21 197	0.15 282	0.52 349	0.21 157	0.12 134	0.27 251	0.20 249	0.45 295	0.37 274	0.30 242	0.23 118	0.19 119	0.24 261	0.27 189	0.19 215	0.07 42	0.05 9	0.08 124	0.07 106	0.07 76	0.06 48

iGMRVC	0.18 124	0.12 148	0.37 190	0.22 215	0.10 47	0.18 60	0.15 59	0.29 100	0.22 84	0.28 184	0.29 172	0.25 189	0.17 163	0.27 189	0.17 165	0.08 161	0.06 118	0.10 269	0.08 177	0.10 266	0.08 184

Anonymous3	0.23 244	0.18 338	0.63 397	0.27 406	0.18 368	0.41 403	0.23 330	0.43 280	0.35 250	0.23 131	0.27 155	0.20 127	0.18 187	0.27 189	0.18 186	0.12 356	0.11 389	0.10 269	0.10 305	0.11 313	0.12 351

RALCasStereoNet	0.18 124	0.15 282	0.33 139	0.21 157	0.14 246	0.21 138	0.18 160	0.31 128	0.25 129	0.21 121	0.29 172	0.22 149	0.15 123	0.27 189	0.17 165	0.08 161	0.10 368	0.07 49	0.06 58	0.09 203	0.09 240

SFCPSM	0.22 227	0.10 60	0.51 345	0.21 157	0.14 246	0.34 354	0.22 304	0.55 403	0.39 297	0.29 211	0.32 207	0.23 169	0.21 218	0.27 189	0.19 215	0.09 238	0.07 229	0.09 197	0.09 263	0.09 203	0.08 184

ACVNet	0.23 244	0.13 207	0.35 158	0.18 26	0.15 295	0.27 251	0.23 330	0.39 230	0.44 352	0.28 184	0.41 311	0.38 327	0.26 290	0.27 189	0.32 362	0.08 161	0.07 229	0.08 124	0.07 106	0.10 266	0.07 119

acv_ft	0.25 300	0.13 207	0.40 231	0.23 261	0.19 386	0.34 354	0.21 279	0.45 295	0.44 352	0.38 364	0.41 311	0.38 327	0.27 309	0.27 189	0.35 378	0.08 161	0.07 229	0.08 124	0.07 106	0.11 313	0.07 119

AIO-test1	0.19 162	0.14 249	0.41 254	0.27 406	0.15 295	0.21 138	0.16 82	0.39 230	0.36 263	0.17 88	0.26 148	0.18 105	0.13 92	0.28 202	0.14 89	0.07 42	0.06 118	0.10 269	0.11 343	0.06 17	0.09 240

rvit_0105_3	0.23 244	0.17 324	0.40 231	0.25 347	0.15 295	0.24 207	0.28 400	0.38 218	0.41 323	0.25 153	0.25 138	0.28 234	0.21 218	0.28 202	0.20 229	0.15 412	0.13 418	0.14 404	0.15 426	0.10 266	0.09 240

rvit_stereo_0075_2	0.24 273	0.17 324	0.50 334	0.26 379	0.22 425	0.22 165	0.15 59	0.40 241	0.35 250	0.27 174	0.37 267	0.29 244	0.20 211	0.28 202	0.19 215	0.17 438	0.12 406	0.19 451	0.12 380	0.13 365	0.13 367

ACVNet-DCA	0.18 124	0.14 249	0.38 209	0.23 261	0.11 80	0.31 320	0.19 203	0.41 254	0.27 148	0.17 88	0.19 78	0.13 37	0.18 187	0.28 202	0.11 10	0.08 161	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.09 203	0.09 240

xx1	0.20 177	0.14 249	0.38 209	0.23 261	0.11 80	0.31 320	0.19 203	0.35 184	0.47 385	0.17 88	0.19 78	0.28 234	0.24 261	0.28 202	0.11 10	0.08 161	0.05 9	0.10 269	0.09 263	0.09 203	0.09 240

cc1	0.18 124	0.14 249	0.38 209	0.23 261	0.11 80	0.31 320	0.19 203	0.35 184	0.47 385	0.17 88	0.19 78	0.13 37	0.18 187	0.28 202	0.11 10	0.08 161	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.08 138	0.08 184

IGEVStereo-DCA	0.14 46	0.11 115	0.27 76	0.19 59	0.12 134	0.20 112	0.18 160	0.27 74	0.20 60	0.15 56	0.12 20	0.14 59	0.12 64	0.28 202	0.14 89	0.07 42	0.06 118	0.08 124	0.07 106	0.07 76	0.07 119

rrr	0.17 101	0.11 115	0.57 369	0.19 59	0.12 134	0.20 112	0.18 160	0.35 184	0.22 84	0.15 56	0.12 20	0.14 59	0.12 64	0.28 202	0.14 89	0.07 42	0.06 118	0.08 124	0.07 106	0.07 76	0.07 119

StereoVision	0.22 227	0.18 338	0.37 190	0.27 406	0.17 347	0.23 186	0.22 304	0.38 218	0.31 206	0.20 110	0.51 397	0.22 149	0.16 137	0.28 202	0.18 186	0.11 320	0.12 406	0.13 380	0.13 405	0.10 266	0.07 119

EKT-Stereo	0.38 422	0.12 148	0.38 209	0.42 482	3.88 532	0.21 138	0.17 117	0.35 184	0.28 163	0.20 110	0.20 94	0.23 169	0.15 123	0.28 202	0.16 136	0.09 238	0.07 229	0.09 197	0.07 106	0.09 203	0.09 240

PCWNet_CMD	0.23 244	0.13 207	0.48 318	0.20 114	0.13 205	0.28 267	0.16 82	0.46 306	0.46 380	0.29 211	0.36 258	0.37 319	0.24 261	0.28 202	0.20 229	0.09 238	0.06 118	0.10 269	0.08 177	0.11 313	0.09 240

Selective-RAFT	0.17 101	0.12 148	0.30 104	0.24 310	0.10 47	0.29 288	0.15 59	0.32 138	0.31 206	0.17 88	0.17 62	0.21 138	0.18 187	0.28 202	0.17 165	0.07 42	0.06 118	0.07 49	0.07 106	0.08 138	0.06 48

iRaft-Stereo_20w	0.19 162	0.10 60	0.46 301	0.19 59	0.13 205	0.25 221	0.19 203	0.52 375	0.19 43	0.29 211	0.21 106	0.22 149	0.20 211	0.28 202	0.18 186	0.07 42	0.06 118	0.07 49	0.08 177	0.08 138	0.08 184

AASNet	0.27 325	0.19 354	0.49 323	0.26 379	0.17 347	0.34 354	0.20 249	0.62 460	0.48 395	0.35 329	0.40 303	0.32 280	0.25 281	0.28 202	0.34 374	0.11 320	0.09 344	0.10 269	0.08 177	0.13 365	0.11 329

MSMDNet	0.23 244	0.13 207	0.48 318	0.20 114	0.13 205	0.28 267	0.16 82	0.46 306	0.46 380	0.29 211	0.36 258	0.37 319	0.24 261	0.28 202	0.20 229	0.09 238	0.06 118	0.09 197	0.08 177	0.11 313	0.09 240

HITNet	0.20 177	0.17 324	0.43 274	0.19 59	0.08 8	0.27 251	0.14 38	0.42 268	0.30 194	0.29 211	0.32 207	0.27 219	0.21 218	0.28 202	0.25 309	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.09 203	0.06 48
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
HI	0.20 177	0.13 207	0.33 139	0.18 26	0.15 295	0.17 46	0.16 82	0.34 160	0.21 73	0.37 350	0.39 293	0.36 313	0.24 261	0.29 218	0.21 251	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.09 263	0.09 203	0.07 119

CoSv	0.20 177	0.13 207	0.33 139	0.18 26	0.15 295	0.17 46	0.16 82	0.34 160	0.21 73	0.37 350	0.39 293	0.36 313	0.24 261	0.29 218	0.21 251	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.09 263	0.09 203	0.07 119

mmm	0.21 197	0.12 148	0.31 118	0.22 215	0.12 134	0.28 267	0.21 279	0.41 254	0.27 148	0.29 211	0.38 280	0.29 244	0.24 261	0.29 218	0.22 271	0.09 238	0.07 229	0.11 324	0.09 263	0.10 266	0.09 240

HH	0.18 124	0.12 148	0.55 362	0.22 215	0.12 134	0.18 60	0.18 160	0.34 160	0.19 43	0.20 110	0.24 130	0.34 294	0.18 187	0.29 218	0.12 31	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.07 106	0.07 76	0.06 48

HanStereo	0.18 124	0.12 148	0.55 362	0.22 215	0.12 134	0.18 60	0.18 160	0.34 160	0.19 43	0.20 110	0.24 130	0.34 294	0.18 187	0.29 218	0.12 31	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.07 106	0.07 76	0.06 48

IER	0.23 244	0.12 148	0.39 223	0.20 114	0.14 246	0.31 320	0.19 203	0.42 268	0.36 263	0.33 293	0.40 303	0.32 280	0.33 378	0.29 218	0.22 271	0.09 238	0.07 229	0.08 124	0.08 177	0.09 203	0.08 184

UDGNet	0.23 244	0.31 450	0.38 209	0.24 310	0.14 246	0.24 207	0.18 160	0.32 138	0.43 337	0.29 211	0.28 160	0.24 181	0.19 202	0.29 218	0.20 229	0.15 412	0.07 229	0.21 458	0.11 343	0.14 382	0.10 295

KYRaft	0.22 227	0.10 60	0.30 104	0.23 261	0.12 134	0.23 186	0.23 330	0.35 184	0.24 116	0.35 329	0.54 414	0.34 294	0.26 290	0.29 218	0.15 113	0.07 42	0.05 9	0.09 197	0.10 305	0.08 138	0.31 485

GrayStereo	0.25 300	0.09 33	0.32 124	0.26 379	0.13 205	0.23 186	0.47 479	0.34 160	0.30 194	0.39 379	0.47 381	0.30 260	0.79 488	0.29 218	0.16 136	0.07 42	0.06 118	0.08 124	0.09 263	0.07 76	0.13 367

RAFT	0.21 197	0.17 324	0.32 124	0.24 310	0.12 134	0.25 221	0.27 385	0.35 184	0.28 163	0.33 293	0.33 228	0.38 327	0.22 231	0.29 218	0.17 165	0.08 161	0.08 310	0.11 324	0.10 305	0.10 266	0.06 48

Prome-Stereo	0.21 197	0.10 60	0.30 104	0.24 310	0.12 134	0.23 186	0.23 330	0.36 202	0.25 129	0.33 293	0.59 432	0.24 181	0.28 325	0.29 218	0.16 136	0.07 42	0.05 9	0.08 124	0.07 106	0.08 138	0.20 449

CFNet_pseudo	0.23 244	0.13 207	0.47 309	0.19 59	0.13 205	0.26 241	0.16 82	0.44 285	0.44 352	0.29 211	0.37 267	0.38 327	0.23 243	0.29 218	0.21 251	0.09 238	0.06 118	0.11 324	0.08 177	0.11 313	0.09 240

GES	0.22 227	0.12 148	0.42 263	0.20 114	0.14 246	0.27 251	0.19 203	0.49 333	0.33 226	0.30 242	0.36 258	0.25 189	0.23 243	0.29 218	0.22 271	0.10 284	0.08 310	0.08 124	0.07 106	0.10 266	0.11 329

ccs_rob	0.23 244	0.13 207	0.47 309	0.20 114	0.13 205	0.26 241	0.17 117	0.44 285	0.44 352	0.29 211	0.37 267	0.38 327	0.23 243	0.29 218	0.21 251	0.09 238	0.06 118	0.11 324	0.08 177	0.11 313	0.09 240

tt45	0.14 46	0.09 33	0.22 35	0.19 59	0.11 80	0.23 186	0.18 160	0.22 30	0.17 27	0.15 56	0.13 27	0.14 59	0.10 30	0.30 232	0.14 89	0.07 42	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.07 76	0.07 119

DCVSM-stereo	0.24 273	0.13 207	0.52 349	0.20 114	0.14 246	0.26 241	0.13 20	0.34 160	0.34 235	0.41 399	0.33 228	0.47 394	0.29 341	0.30 232	0.22 271	0.10 284	0.10 368	0.11 324	0.10 305	0.12 350	0.15 397

MyStereo05	0.23 244	0.12 148	0.57 369	0.21 157	0.14 246	0.25 221	0.23 330	0.48 325	0.52 423	0.31 259	0.23 118	0.25 189	0.22 231	0.30 232	0.21 251	0.07 42	0.07 229	0.09 197	0.08 177	0.08 138	0.08 184

MyStereo04	0.23 244	0.12 148	0.55 362	0.22 215	0.14 246	0.25 221	0.23 330	0.49 333	0.52 423	0.28 184	0.23 118	0.27 219	0.23 243	0.30 232	0.22 271	0.07 42	0.07 229	0.09 197	0.08 177	0.08 138	0.08 184

dd	0.22 227	0.26 421	0.40 231	0.22 215	0.12 134	0.25 221	0.21 279	0.32 138	0.44 352	0.29 211	0.28 160	0.25 189	0.16 137	0.30 232	0.25 309	0.12 356	0.07 229	0.10 269	0.08 177	0.11 313	0.09 240

PSM-AAD	0.25 300	0.10 60	0.30 104	0.24 310	0.12 134	0.26 241	0.38 454	0.34 160	0.28 163	0.35 329	0.39 293	0.28 234	0.79 488	0.30 232	0.16 136	0.07 42	0.06 118	0.12 360	0.11 343	0.08 138	0.21 457

AdaStereo	0.24 273	0.16 306	0.37 190	0.24 310	0.12 134	0.32 329	0.17 117	0.54 393	0.42 330	0.33 293	0.38 280	0.35 308	0.21 218	0.30 232	0.22 271	0.14 399	0.06 118	0.13 380	0.08 177	0.11 313	0.08 184
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.
MSKI-zero shot	0.17 101	0.09 33	0.43 274	0.20 114	0.11 80	0.21 138	0.15 59	0.32 138	0.21 73	0.23 131	0.24 130	0.23 169	0.10 30	0.31 239	0.13 61	0.07 42	0.06 118	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.06 48

DLNR_Zeroshot_test	10.44 538	12.10 545	19.93 545	106.08 554	23.66 551	0.14 12	0.13 20	3.22 532	0.17 27	0.16 77	0.23 118	0.16 88	0.10 30	0.31 239	0.15 113	2.36 532	0.06 118	0.07 49	0.07 106	39.70 552	0.06 48

CFNet_ucs	0.24 273	0.13 207	0.50 334	0.20 114	0.15 295	0.28 267	0.17 117	0.49 333	0.45 363	0.32 282	0.42 327	0.39 339	0.22 231	0.31 239	0.21 251	0.11 320	0.08 310	0.12 360	0.09 263	0.12 350	0.11 329

ToySt	0.24 273	0.16 306	0.48 318	0.21 157	0.13 205	0.29 288	0.29 406	0.39 230	0.39 297	0.27 174	0.35 248	0.39 339	0.31 368	0.31 239	0.29 341	0.08 161	0.09 344	0.10 269	0.11 343	0.11 313	0.10 295

GMM-Stereo	0.21 197	0.10 60	0.43 274	0.23 261	0.13 205	0.24 207	0.25 368	0.37 212	0.27 148	0.30 242	0.45 364	0.27 219	0.21 218	0.31 239	0.17 165	0.07 42	0.05 9	0.10 269	0.09 263	0.08 138	0.19 439

BEATNet_4x	0.22 227	0.18 338	0.47 309	0.22 215	0.10 47	0.28 267	0.14 38	0.46 306	0.32 214	0.31 259	0.34 237	0.31 271	0.25 281	0.31 239	0.29 341	0.08 161	0.06 118	0.08 124	0.06 58	0.10 266	0.08 184

ISRNet	0.27 325	0.13 207	0.45 293	0.26 379	0.19 386	0.24 207	0.14 38	0.45 295	0.43 337	0.39 379	0.48 387	0.42 365	0.27 309	0.32 245	0.29 341	0.20 458	0.12 406	0.17 435	0.16 438	0.16 401	0.20 449

CBFPSM	0.27 325	0.16 306	0.67 410	0.20 114	0.14 246	0.38 386	0.25 368	0.40 241	0.36 263	0.33 293	0.36 258	0.56 433	0.38 407	0.32 245	0.38 387	0.08 161	0.08 310	0.07 49	0.08 177	0.09 203	0.11 329

RAFT_CTSACE	0.21 197	0.16 306	0.41 254	0.25 347	0.15 295	0.22 165	0.24 352	0.32 138	0.28 163	0.33 293	0.51 397	0.29 244	0.17 163	0.32 245	0.13 61	0.06 3	0.07 229	0.09 197	0.08 177	0.08 138	0.06 48

RAFT+CT+SA	0.21 197	0.18 338	0.33 139	0.25 347	0.18 368	0.23 186	0.29 406	0.40 241	0.36 263	0.24 145	0.38 280	0.18 105	0.16 137	0.32 245	0.16 136	0.07 42	0.05 9	0.09 197	0.12 380	0.09 203	0.09 240

PFNet+	0.20 177	0.10 60	0.37 190	0.21 157	0.12 134	0.17 46	0.19 203	0.29 100	0.34 235	0.33 293	0.32 207	0.24 181	0.16 137	0.32 245	0.17 165	0.10 284	0.07 229	0.11 324	0.10 305	0.08 138	0.12 351

FTStereo	0.28 345	0.10 60	0.43 274	0.23 261	0.13 205	0.21 138	0.53 489	0.34 160	0.26 138	0.38 364	0.95 485	0.30 260	0.56 464	0.32 245	0.18 186	0.08 161	0.06 118	0.09 197	0.08 177	0.07 76	0.19 439

XX-Stereo	0.21 197	0.10 60	0.83 448	0.26 379	0.17 347	0.23 186	0.13 20	0.40 241	0.18 33	0.20 110	0.41 311	0.31 271	0.10 30	0.32 245	0.12 31	0.08 161	0.06 118	0.08 124	0.08 177	0.07 76	0.05 6

TestStereo1	0.21 197	0.16 306	0.32 124	0.26 379	0.13 205	0.26 241	0.27 385	0.40 241	0.36 263	0.29 211	0.39 293	0.22 149	0.21 218	0.33 252	0.17 165	0.07 42	0.06 118	0.09 197	0.08 177	0.08 138	0.07 119

DisPM	0.19 162	0.10 60	0.35 158	0.23 261	0.13 205	0.18 60	0.20 249	0.29 100	0.29 182	0.33 293	0.34 237	0.23 169	0.16 137	0.33 252	0.16 136	0.09 238	0.06 118	0.09 197	0.08 177	0.07 76	0.11 329

SA-5K	0.21 197	0.16 306	0.32 124	0.26 379	0.13 205	0.26 241	0.27 385	0.40 241	0.36 263	0.29 211	0.39 293	0.22 149	0.21 218	0.33 252	0.17 165	0.07 42	0.06 118	0.09 197	0.08 177	0.08 138	0.07 119

Sa-1000	0.22 227	0.15 282	0.35 158	0.23 261	0.13 205	0.28 267	0.23 330	0.47 314	0.39 297	0.30 242	0.50 391	0.26 210	0.19 202	0.33 252	0.16 136	0.07 42	0.06 118	0.10 269	0.11 343	0.08 138	0.06 48

SA	0.22 227	0.16 306	0.36 178	0.23 261	0.13 205	0.24 207	0.23 330	0.45 295	0.40 313	0.27 174	0.44 351	0.23 169	0.23 243	0.33 252	0.17 165	0.07 42	0.06 118	0.10 269	0.11 343	0.08 138	0.06 48

DN-CSS_ROB	0.22 227	0.25 410	0.47 309	0.24 310	0.14 246	0.25 221	0.12 13	0.40 241	0.33 226	0.29 211	0.42 327	0.22 149	0.20 211	0.33 252	0.19 215	0.07 42	0.06 118	0.11 324	0.11 343	0.11 313	0.07 119

1test111	0.19 162	0.14 249	0.38 209	0.23 261	0.11 80	0.31 320	0.19 203	0.41 254	0.27 148	0.17 88	0.19 78	0.13 37	0.18 187	0.34 258	0.22 271	0.08 161	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.09 203	0.09 240

GMStereo_Zeroshot	0.24 273	0.21 380	0.45 293	0.26 379	0.13 205	0.28 267	0.15 59	0.39 230	0.35 250	0.37 350	0.43 340	0.40 352	0.17 163	0.34 258	0.20 229	0.12 356	0.07 229	0.13 380	0.07 106	0.16 401	0.09 240

iinet-f	0.30 365	0.18 338	1.03 483	0.20 114	0.15 295	0.44 420	0.22 304	0.45 295	0.37 274	0.35 329	0.44 351	0.41 357	0.34 387	0.34 258	0.40 403	0.10 284	0.09 344	0.08 124	0.08 177	0.13 365	0.11 329

qqq	0.20 177	0.12 148	0.31 118	0.20 114	0.11 80	0.23 186	0.19 203	0.41 254	0.27 148	0.24 145	0.28 160	0.28 234	0.24 261	0.34 258	0.22 271	0.08 161	0.07 229	0.10 269	0.09 263	0.09 203	0.09 240

test_5	0.23 244	0.19 354	0.38 209	0.26 379	0.18 368	0.25 221	0.29 406	0.40 241	0.37 274	0.29 211	0.40 303	0.25 189	0.22 231	0.34 258	0.18 186	0.07 42	0.05 9	0.09 197	0.09 263	0.10 266	0.10 295

NRIStereo	0.18 124	0.11 115	0.35 158	0.23 261	0.11 80	0.24 207	0.20 249	0.29 100	0.26 138	0.26 165	0.25 138	0.25 189	0.18 187	0.34 258	0.18 186	0.07 42	0.06 118	0.09 197	0.07 106	0.09 203	0.08 184

UCFNet_RVC	0.24 273	0.16 306	0.34 148	0.18 26	0.15 295	0.33 341	0.16 82	0.46 306	0.35 250	0.29 211	0.35 248	0.39 339	0.25 281	0.34 258	0.22 271	0.13 373	0.08 310	0.13 380	0.14 417	0.13 365	0.12 351

iResNetv2_ROB	0.27 325	0.26 421	0.72 426	0.23 261	0.13 205	0.29 288	0.18 160	0.52 375	0.49 404	0.37 350	0.45 364	0.39 339	0.25 281	0.34 258	0.20 229	0.08 161	0.06 118	0.07 49	0.05 25	0.12 350	0.09 240

iResNet	0.24 273	0.18 338	0.61 386	0.25 347	0.11 80	0.29 288	0.21 279	0.42 268	0.43 337	0.33 293	0.43 340	0.27 219	0.22 231	0.34 258	0.26 322	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.08 138	0.07 119

rvit_105_1	0.27 325	0.19 354	0.46 301	0.27 406	0.19 386	0.30 305	0.35 440	0.44 285	0.51 415	0.31 259	0.31 199	0.31 271	0.26 290	0.35 267	0.25 309	0.15 412	0.14 427	0.15 418	0.17 447	0.11 313	0.10 295

gwcnet-sp	0.24 273	0.13 207	0.63 397	0.22 215	0.14 246	0.34 354	0.22 304	0.44 285	0.39 297	0.35 329	0.34 237	0.27 219	0.27 309	0.35 267	0.25 309	0.09 238	0.08 310	0.09 197	0.09 263	0.09 203	0.09 240

scenet	0.24 273	0.13 207	0.63 397	0.22 215	0.14 246	0.34 354	0.22 304	0.44 285	0.39 297	0.35 329	0.34 237	0.27 219	0.27 309	0.35 267	0.25 309	0.09 238	0.08 310	0.09 197	0.09 263	0.09 203	0.09 240

ssnet	0.24 273	0.13 207	0.63 397	0.22 215	0.14 246	0.34 354	0.22 304	0.44 285	0.39 297	0.35 329	0.34 237	0.27 219	0.27 309	0.35 267	0.25 309	0.09 238	0.08 310	0.09 197	0.09 263	0.09 203	0.09 240

LCNet	0.21 197	0.11 115	0.29 97	0.25 347	0.12 134	0.23 186	0.19 203	0.34 160	0.26 138	0.28 184	0.35 248	0.26 210	0.30 352	0.35 267	0.17 165	0.07 42	0.05 9	0.09 197	0.10 305	0.13 365	0.22 462

999	0.14 46	0.08 7	0.24 48	0.19 59	0.11 80	0.20 112	0.17 117	0.24 57	0.18 33	0.13 34	0.16 55	0.14 59	0.11 46	0.36 272	0.15 113	0.07 42	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.07 119

Anonymous_2	0.37 415	0.21 380	0.47 309	0.20 114	0.21 409	0.42 410	0.26 380	0.38 218	0.29 182	0.33 293	0.30 185	0.44 380	0.38 407	0.36 272	0.29 341	0.26 473	0.29 492	0.44 493	1.41 528	0.34 485	0.21 457

pcwnet_v2	0.32 381	0.15 282	1.26 497	0.23 261	0.18 368	0.32 329	0.18 160	0.59 439	0.60 449	0.36 345	0.45 364	0.35 308	0.29 341	0.36 272	0.25 309	0.14 399	0.11 389	0.12 360	0.11 343	0.14 382	0.15 397

fast-acv-ft	0.31 372	0.20 366	0.81 444	0.24 310	0.18 368	0.46 427	0.27 385	0.41 254	0.49 404	0.39 379	0.55 418	0.49 406	0.35 391	0.37 275	0.38 387	0.11 320	0.11 389	0.11 324	0.12 380	0.12 350	0.09 240

hknet	0.25 300	0.14 249	0.40 231	0.25 347	0.15 295	0.35 369	0.21 279	0.56 418	0.37 274	0.34 313	0.35 248	0.43 369	0.27 309	0.37 275	0.21 251	0.09 238	0.07 229	0.11 324	0.10 305	0.09 203	0.09 240

IPLGR	0.21 197	0.13 207	0.61 386	0.21 157	0.11 80	0.25 221	0.18 160	0.41 254	0.37 274	0.28 184	0.27 155	0.21 138	0.19 202	0.37 275	0.18 186	0.07 42	0.06 118	0.08 124	0.07 106	0.07 76	0.06 48

LMCR-Stereo	0.26 316	0.18 338	0.49 323	0.28 426	0.14 246	0.36 374	0.23 330	0.54 393	0.34 235	0.39 379	0.40 303	0.29 244	0.29 341	0.37 275	0.27 326	0.11 320	0.07 229	0.09 197	0.07 106	0.13 365	0.09 240

ssnet_v2	0.28 345	0.16 306	0.44 282	0.22 215	0.15 295	0.40 399	0.30 416	0.57 426	0.46 380	0.38 364	0.36 258	0.47 394	0.29 341	0.38 279	0.39 395	0.13 373	0.11 389	0.11 324	0.11 343	0.11 313	0.11 329

iResNet_ROB	0.25 300	0.19 354	0.40 231	0.20 114	0.12 134	0.30 305	0.16 82	0.55 403	0.53 427	0.38 364	0.43 340	0.37 319	0.26 290	0.38 279	0.22 271	0.08 161	0.06 118	0.06 2	0.04 1	0.09 203	0.09 240

YMNet	0.32 381	0.22 392	0.58 374	0.27 406	0.23 437	0.48 438	0.27 385	0.51 358	0.45 363	0.48 438	0.56 424	0.51 416	0.30 352	0.39 281	0.40 403	0.13 373	0.16 449	0.13 380	0.12 380	0.13 365	0.12 351

YMNet_1	0.32 381	0.22 392	0.58 374	0.27 406	0.23 437	0.48 438	0.27 385	0.51 358	0.45 363	0.48 438	0.56 424	0.51 416	0.30 352	0.39 281	0.40 403	0.13 373	0.16 449	0.13 380	0.12 380	0.13 365	0.12 351

DualNet (step1)	0.28 345	0.19 354	0.50 334	0.18 26	0.16 327	0.34 354	0.20 249	0.51 358	0.38 288	0.37 350	0.34 237	0.37 319	0.30 352	0.39 281	0.23 289	0.23 463	0.09 344	0.28 476	0.24 474	0.18 431	0.16 406

test_sample7	0.25 300	0.15 282	0.35 158	0.20 114	0.14 246	0.28 267	0.21 279	0.51 358	0.38 288	0.37 350	0.34 237	0.37 319	0.30 352	0.39 281	0.23 289	0.14 399	0.09 344	0.13 380	0.12 380	0.13 365	0.12 351

Wz-Net-LNSev	0.34 397	0.29 438	0.91 465	0.26 379	0.21 409	0.47 433	0.31 420	0.54 393	0.54 431	0.44 420	0.52 405	0.50 412	0.35 391	0.39 281	0.39 395	0.11 320	0.11 389	0.10 269	0.09 263	0.14 382	0.13 367

MMNet	0.27 325	0.14 249	0.49 323	0.24 310	0.17 347	0.47 433	0.22 304	0.45 295	0.51 415	0.39 379	0.41 311	0.36 313	0.33 378	0.39 281	0.34 374	0.08 161	0.07 229	0.09 197	0.09 263	0.10 266	0.08 184

UPFNet	0.25 300	0.12 148	0.38 209	0.24 310	0.19 386	0.37 379	0.28 400	0.48 325	0.38 288	0.34 313	0.37 267	0.37 319	0.28 325	0.39 281	0.33 369	0.10 284	0.09 344	0.10 269	0.10 305	0.10 266	0.08 184

UNet	0.28 345	0.14 249	0.69 416	0.23 261	0.20 402	0.44 420	0.22 304	0.50 342	0.40 313	0.34 313	0.39 293	0.43 369	0.33 378	0.40 288	0.31 356	0.09 238	0.07 229	0.10 269	0.08 177	0.10 266	0.08 184

STTStereo	0.28 345	0.20 366	0.61 386	0.25 347	0.17 347	0.29 288	0.24 352	0.47 314	0.39 297	0.39 379	0.41 311	0.44 380	0.28 325	0.40 288	0.28 330	0.13 373	0.12 406	0.13 380	0.16 438	0.12 350	0.11 329

PSMNet-RUCA	0.37 415	0.41 476	0.66 409	0.46 488	0.41 486	0.34 354	0.25 368	0.57 426	0.45 363	0.39 379	0.52 405	0.43 369	0.33 378	0.41 290	0.29 341	0.25 472	0.14 427	0.33 486	0.21 462	0.31 481	0.22 462

dad	0.28 345	0.31 450	0.44 282	0.21 157	0.14 246	0.30 305	0.20 249	0.33 152	0.49 404	0.44 420	0.44 351	0.45 384	0.21 218	0.41 290	0.26 322	0.20 458	0.11 389	0.20 455	0.11 343	0.14 382	0.10 295

MLCV	0.22 227	0.16 306	0.44 282	0.21 157	0.08 8	0.29 288	0.19 203	0.38 218	0.37 274	0.38 364	0.44 351	0.31 271	0.21 218	0.41 290	0.24 300	0.07 42	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.07 76	0.06 48

NINENet	0.25 300	0.15 282	0.37 190	0.23 261	0.16 327	0.43 418	0.17 117	0.60 447	0.46 380	0.32 282	0.37 267	0.32 280	0.20 211	0.42 293	0.21 251	0.10 284	0.10 368	0.12 360	0.08 177	0.11 313	0.10 295

DeepPruner_ROB	0.26 316	0.19 354	0.44 282	0.21 157	0.16 327	0.30 305	0.21 279	0.52 375	0.32 214	0.35 329	0.38 280	0.39 339	0.26 290	0.42 293	0.24 300	0.15 412	0.11 389	0.11 324	0.11 343	0.14 382	0.13 367

CRFU-Net	0.28 345	0.14 249	0.45 293	0.25 347	0.15 295	0.45 425	0.23 330	0.50 342	0.30 194	0.43 414	0.41 311	0.48 401	0.46 442	0.43 295	0.29 341	0.11 320	0.10 368	0.09 197	0.08 177	0.10 266	0.10 295

cf-r	0.24 273	0.15 282	0.44 282	0.21 157	0.14 246	0.27 251	0.22 304	0.42 268	0.40 313	0.30 242	0.42 327	0.42 365	0.26 290	0.43 295	0.25 309	0.11 320	0.06 118	0.08 124	0.10 305	0.08 138	0.08 184

DMCA-RVC	0.27 325	0.21 380	0.61 386	0.28 426	0.17 347	0.29 288	0.21 279	0.42 268	0.35 250	0.40 389	0.37 267	0.39 339	0.36 395	0.43 295	0.30 349	0.13 373	0.10 368	0.15 418	0.11 343	0.13 365	0.10 295

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 325	0.21 380	0.59 381	0.25 347	0.18 368	0.29 288	0.22 304	0.50 342	0.40 313	0.38 364	0.41 311	0.43 369	0.27 309	0.43 295	0.29 341	0.11 320	0.08 310	0.10 269	0.10 305	0.10 266	0.11 329
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample1	0.20 177	0.10 60	0.28 87	0.19 59	0.12 134	0.28 267	0.19 203	0.41 254	0.25 129	0.26 165	0.31 199	0.29 244	0.26 290	0.44 299	0.21 251	0.09 238	0.07 229	0.08 124	0.07 106	0.09 203	0.09 240

AAGNet	0.33 389	0.11 115	0.37 190	0.25 347	0.16 327	0.20 112	0.19 203	0.30 117	0.27 148	0.35 329	0.35 248	0.27 219	0.30 352	0.44 299	2.66 525	0.08 161	0.05 9	0.10 269	0.07 106	0.08 138	0.06 48

HCRNet	0.24 273	0.25 410	0.33 139	0.34 458	0.16 327	0.27 251	0.18 160	0.43 280	0.35 250	0.30 242	0.35 248	0.32 280	0.22 231	0.44 299	0.20 229	0.13 373	0.08 310	0.13 380	0.11 343	0.10 266	0.09 240

test_sample2	0.21 197	0.10 60	0.28 87	0.19 59	0.11 80	0.27 251	0.21 279	0.43 280	0.29 182	0.26 165	0.31 199	0.30 260	0.24 261	0.45 302	0.18 186	0.09 238	0.07 229	0.08 124	0.07 106	0.09 203	0.09 240

HGLStereo	0.27 325	0.14 249	0.46 301	0.24 310	0.21 409	0.33 341	0.23 330	0.50 342	0.42 330	0.35 329	0.48 387	0.41 357	0.33 378	0.45 302	0.33 369	0.11 320	0.10 368	0.09 197	0.09 263	0.10 266	0.12 351

StereoDRNet-Refined	0.27 325	0.17 324	0.35 158	0.25 347	0.14 246	0.37 379	0.21 279	0.47 314	0.41 323	0.44 420	0.51 397	0.41 357	0.28 325	0.45 302	0.37 385	0.09 238	0.06 118	0.11 324	0.11 343	0.10 266	0.10 295
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GCST	0.47 453	0.60 494	0.57 369	1.04 518	0.48 492	0.38 386	0.11 7	0.40 241	0.32 214	0.41 399	0.34 237	0.29 244	0.17 163	0.46 305	0.19 215	0.69 509	0.42 502	0.79 511	0.62 513	0.62 501	0.46 501

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 365	0.20 366	0.70 422	0.21 157	0.17 347	0.46 427	0.27 385	0.50 342	0.49 404	0.42 408	0.55 418	0.43 369	0.30 352	0.46 305	0.38 387	0.09 238	0.06 118	0.07 49	0.06 58	0.11 313	0.10 295

UDG	0.40 433	0.46 478	0.49 323	0.40 480	0.35 480	0.47 433	0.27 385	0.54 393	0.47 385	0.39 379	0.45 364	0.59 443	0.44 433	0.46 305	0.39 395	0.26 473	0.19 466	0.48 495	0.22 470	0.34 485	0.26 478

xxxx	0.34 397	0.10 60	0.29 97	0.19 59	0.11 80	0.37 379	0.20 249	0.58 434	0.38 288	0.29 211	0.42 327	0.38 327	0.24 261	0.46 305	2.20 521	0.11 320	0.07 229	0.09 197	0.08 177	0.09 203	0.09 240

CFNet-ft	0.24 273	0.15 282	0.35 158	0.18 26	0.15 295	0.30 305	0.21 279	0.39 230	0.36 263	0.28 184	0.40 303	0.43 369	0.25 281	0.47 309	0.24 300	0.12 356	0.07 229	0.12 360	0.11 343	0.12 350	0.09 240

CFNet_RVC	0.24 273	0.15 282	0.35 158	0.18 26	0.15 295	0.30 305	0.21 279	0.39 230	0.36 263	0.28 184	0.40 303	0.43 369	0.25 281	0.47 309	0.24 300	0.12 356	0.07 229	0.12 360	0.11 343	0.12 350	0.09 240

CoDeX	0.23 244	0.12 148	0.46 301	0.21 157	0.14 246	0.29 288	0.21 279	0.53 386	0.41 323	0.29 211	0.35 248	0.29 244	0.22 231	0.48 311	0.19 215	0.09 238	0.06 118	0.08 124	0.07 106	0.08 138	0.07 119

DDUNet	0.41 435	0.50 487	0.48 318	0.44 485	0.39 483	0.46 427	0.32 425	0.50 342	0.43 337	0.45 424	0.52 405	0.57 438	0.36 395	0.48 311	0.33 369	0.33 489	0.21 473	0.55 499	0.25 477	0.37 488	0.32 488

DRaft	0.24 273	0.10 60	0.34 148	0.18 26	0.12 134	0.28 267	0.23 330	0.33 152	0.39 297	0.38 364	0.61 443	0.21 138	0.41 419	0.48 311	0.42 414	0.07 42	0.06 118	0.08 124	0.08 177	0.07 76	0.08 184

delet	0.27 325	0.14 249	0.40 231	0.23 261	0.19 386	0.41 403	0.29 406	0.49 333	0.48 395	0.33 293	0.41 311	0.37 319	0.30 352	0.48 311	0.34 374	0.09 238	0.09 344	0.11 324	0.12 380	0.08 138	0.08 184

ADCRef	0.38 422	0.24 405	0.88 460	0.26 379	0.21 409	0.49 443	0.27 385	0.52 375	0.48 395	0.50 441	0.58 430	0.35 308	0.47 445	0.48 311	1.29 504	0.09 238	0.08 310	0.12 360	0.12 380	0.11 313	0.11 329

ITSA-stereo	0.25 300	0.15 282	0.33 139	0.23 261	0.11 80	0.27 251	0.18 160	0.56 418	0.59 445	0.31 259	0.32 207	0.33 287	0.28 325	0.49 316	0.30 349	0.11 320	0.08 310	0.11 324	0.10 305	0.11 313	0.13 367

ARAFT	0.24 273	0.21 380	0.78 433	0.22 215	0.12 134	0.29 288	0.24 352	0.43 280	0.32 214	0.33 293	0.28 160	0.28 234	0.19 202	0.49 316	0.18 186	0.07 42	0.06 118	0.12 360	0.11 343	0.09 203	0.06 48

aanetorigin	0.39 427	0.29 438	1.09 486	0.24 310	0.19 386	0.28 267	0.37 448	0.33 152	0.47 385	0.94 493	0.82 475	0.52 422	0.54 460	0.49 316	0.50 438	0.11 320	0.09 344	0.10 269	0.10 305	0.16 401	0.15 397

IPLG	0.21 197	0.15 282	0.53 353	0.21 157	0.12 134	0.28 267	0.17 117	0.42 268	0.30 194	0.33 293	0.32 207	0.15 74	0.17 163	0.50 319	0.21 251	0.07 42	0.05 9	0.08 124	0.07 106	0.07 76	0.06 48

Consistency-Raft	0.55 471	0.48 482	1.02 481	0.45 486	0.49 493	0.49 443	0.47 479	0.72 487	0.72 473	0.45 424	0.82 475	0.47 394	0.60 469	0.50 319	0.63 459	0.39 496	0.39 500	0.44 493	0.51 504	0.52 495	0.37 491

ASMatch	0.23 244	0.11 115	0.51 345	0.24 310	0.14 246	0.19 84	0.17 117	0.31 128	0.28 163	0.28 184	0.68 456	0.27 219	0.26 290	0.50 319	0.22 271	0.07 42	0.06 118	0.08 124	0.07 106	0.06 17	0.11 329

LALA_ROB	0.36 406	0.25 410	0.46 301	0.30 438	0.21 409	0.47 433	0.39 459	0.61 451	0.51 415	0.52 452	0.51 397	0.69 474	0.36 395	0.50 319	0.43 415	0.17 438	0.11 389	0.16 429	0.14 417	0.17 418	0.15 397

PWCDC_ROB	0.38 422	0.30 444	0.60 383	0.33 456	0.20 402	0.42 410	0.19 203	0.58 434	0.89 491	0.42 408	1.26 498	0.36 313	0.34 387	0.50 319	0.38 387	0.18 449	0.11 389	0.11 324	0.09 263	0.19 438	0.13 367

NF-Stereo	0.20 177	0.10 60	0.35 158	0.24 310	0.12 134	0.21 138	0.18 160	0.38 218	0.32 214	0.28 184	0.30 185	0.22 149	0.16 137	0.51 324	0.20 229	0.08 161	0.06 118	0.09 197	0.08 177	0.08 138	0.13 367

OCTAStereo	0.20 177	0.10 60	0.35 158	0.24 310	0.12 134	0.21 138	0.18 160	0.38 218	0.32 214	0.28 184	0.30 185	0.22 149	0.16 137	0.51 324	0.20 229	0.08 161	0.06 118	0.09 197	0.08 177	0.08 138	0.13 367

RE-Stereo	0.20 177	0.10 60	0.35 158	0.24 310	0.12 134	0.21 138	0.18 160	0.38 218	0.32 214	0.28 184	0.30 185	0.22 149	0.16 137	0.51 324	0.20 229	0.08 161	0.06 118	0.09 197	0.08 177	0.08 138	0.13 367

TVStereo	0.20 177	0.10 60	0.35 158	0.24 310	0.12 134	0.21 138	0.18 160	0.38 218	0.32 214	0.28 184	0.30 185	0.22 149	0.16 137	0.51 324	0.20 229	0.08 161	0.06 118	0.09 197	0.08 177	0.08 138	0.13 367

GEStereo_RVC	0.27 325	0.20 366	0.44 282	0.27 406	0.16 327	0.33 341	0.25 368	0.56 418	0.54 431	0.34 313	0.38 280	0.34 294	0.25 281	0.51 324	0.28 330	0.12 356	0.08 310	0.09 197	0.08 177	0.11 313	0.11 329

FINET	0.34 397	0.27 428	0.80 442	0.24 310	0.24 445	0.36 374	0.34 437	0.54 393	0.72 473	0.39 379	0.47 381	0.32 280	0.30 352	0.51 324	0.32 362	0.19 455	0.17 456	0.13 380	0.12 380	0.18 431	0.16 406

DDVS	0.25 300	0.15 282	0.39 223	0.24 310	0.17 347	0.34 354	0.21 279	0.41 254	0.30 194	0.33 293	0.41 311	0.48 401	0.21 218	0.52 330	0.27 326	0.11 320	0.09 344	0.11 324	0.09 263	0.13 365	0.14 386

PSM-softLoss	0.21 197	0.10 60	0.39 223	0.24 310	0.12 134	0.20 112	0.18 160	0.38 218	0.26 138	0.29 211	0.32 207	0.24 181	0.16 137	0.52 330	0.20 229	0.09 238	0.06 118	0.10 269	0.09 263	0.08 138	0.12 351

KMStereo	0.21 197	0.10 60	0.39 223	0.24 310	0.12 134	0.20 112	0.18 160	0.38 218	0.26 138	0.29 211	0.32 207	0.24 181	0.16 137	0.52 330	0.20 229	0.09 238	0.06 118	0.10 269	0.09 263	0.08 138	0.12 351

PSMNet-RSSM	0.24 273	0.15 282	0.36 178	0.21 157	0.14 246	0.25 221	0.20 249	0.48 325	0.37 274	0.30 242	0.44 351	0.38 327	0.26 290	0.52 330	0.22 271	0.12 356	0.07 229	0.11 324	0.13 405	0.10 266	0.09 240

DSFCA	0.27 325	0.13 207	0.36 178	0.20 114	0.17 347	0.38 386	0.31 420	0.47 314	0.43 337	0.43 414	0.37 267	0.39 339	0.29 341	0.52 330	0.32 362	0.12 356	0.10 368	0.10 269	0.11 343	0.11 313	0.10 295

FADNet_RVC	0.30 365	0.28 431	0.83 448	0.23 261	0.15 295	0.30 305	0.17 117	0.49 333	0.37 274	0.30 242	0.38 280	0.30 260	0.27 309	0.52 330	0.31 356	0.14 399	0.14 427	0.14 404	0.16 438	0.21 449	0.23 469

G2L-Stereo_aug	0.26 316	0.10 60	0.58 374	0.19 59	0.12 134	0.32 329	0.22 304	0.40 241	0.51 415	0.40 389	0.44 351	0.45 384	0.28 325	0.53 336	0.31 356	0.08 161	0.06 118	0.06 2	0.05 25	0.08 138	0.08 184

test_sample4	0.24 273	0.13 207	0.43 274	0.20 114	0.12 134	0.32 329	0.21 279	0.51 358	0.34 235	0.31 259	0.37 267	0.28 234	0.23 243	0.53 336	0.21 251	0.10 284	0.07 229	0.10 269	0.09 263	0.11 313	0.10 295

test_sample3	0.23 244	0.12 148	0.43 274	0.19 59	0.12 134	0.32 329	0.20 249	0.50 342	0.34 235	0.31 259	0.33 228	0.29 244	0.22 231	0.53 336	0.22 271	0.10 284	0.07 229	0.09 197	0.08 177	0.10 266	0.10 295

raft_robust	0.22 227	0.17 324	0.30 104	0.22 215	0.12 134	0.23 186	0.22 304	0.49 333	0.48 395	0.32 282	0.32 207	0.26 210	0.23 243	0.53 336	0.15 113	0.07 42	0.06 118	0.08 124	0.10 305	0.08 138	0.06 48

DEmStereo	0.26 316	0.09 33	0.47 309	0.19 59	0.12 134	0.30 305	0.25 368	0.28 89	0.36 263	0.36 345	0.58 430	0.25 189	0.48 451	0.53 336	0.44 419	0.07 42	0.06 118	0.08 124	0.08 177	0.06 17	0.07 119

FADNet-RVC-Resample	0.29 356	0.25 410	0.93 469	0.26 379	0.16 327	0.32 329	0.21 279	0.47 314	0.39 297	0.35 329	0.38 280	0.33 287	0.27 309	0.53 336	0.24 300	0.10 284	0.10 368	0.14 404	0.13 405	0.13 365	0.16 406

DLCB_ROB	0.28 345	0.16 306	0.34 148	0.27 406	0.16 327	0.38 386	0.25 368	0.48 325	0.43 337	0.46 427	0.46 374	0.51 416	0.33 378	0.53 336	0.33 369	0.10 284	0.10 368	0.11 324	0.11 343	0.10 266	0.09 240

ACV-stereo	0.29 356	0.18 338	0.79 439	0.23 261	0.16 327	0.47 433	0.19 203	0.36 202	0.34 235	0.29 211	0.33 228	0.67 468	0.42 427	0.54 343	0.30 349	0.10 284	0.09 344	0.09 197	0.09 263	0.10 266	0.11 329

SQANet	0.40 433	0.48 482	0.67 410	0.48 490	0.39 483	0.48 438	0.22 304	0.51 358	0.43 337	0.40 389	0.47 381	0.47 394	0.33 378	0.54 343	0.32 362	0.36 492	0.15 442	0.40 491	0.21 462	0.45 491	0.31 485

coex_refinement	0.26 316	0.16 306	0.36 178	0.23 261	0.15 295	0.31 320	0.20 249	0.49 333	0.42 330	0.35 329	0.42 327	0.45 384	0.27 309	0.55 345	0.33 369	0.10 284	0.06 118	0.07 49	0.07 106	0.10 266	0.10 295

test_sample5	0.24 273	0.13 207	0.42 263	0.21 157	0.12 134	0.30 305	0.21 279	0.50 342	0.34 235	0.32 282	0.41 311	0.29 244	0.23 243	0.55 345	0.21 251	0.10 284	0.07 229	0.10 269	0.09 263	0.11 313	0.10 295

DualNet	0.24 273	0.13 207	0.42 263	0.21 157	0.12 134	0.30 305	0.21 279	0.50 342	0.34 235	0.33 293	0.43 340	0.29 244	0.23 243	0.55 345	0.21 251	0.10 284	0.07 229	0.10 269	0.09 263	0.11 313	0.10 295

RAFT_R40	0.21 197	0.10 60	0.37 190	0.24 310	0.13 205	0.18 60	0.18 160	0.31 128	0.29 182	0.33 293	0.33 228	0.30 260	0.24 261	0.55 345	0.18 186	0.08 161	0.05 9	0.10 269	0.08 177	0.08 138	0.07 119

IRAFT_RVC	0.22 227	0.12 148	0.39 223	0.26 379	0.11 80	0.18 60	0.24 352	0.40 241	0.37 274	0.31 259	0.30 185	0.29 244	0.24 261	0.55 345	0.22 271	0.08 161	0.06 118	0.10 269	0.08 177	0.08 138	0.07 119

RAFT-345	0.21 197	0.10 60	0.46 301	0.22 215	0.11 80	0.20 112	0.16 82	0.26 64	0.25 129	0.27 174	0.66 452	0.21 138	0.16 137	0.55 345	0.21 251	0.07 42	0.06 118	0.08 124	0.07 106	0.06 17	0.06 48

ADLNet	0.28 345	0.15 282	0.42 263	0.23 261	0.19 386	0.34 354	0.23 330	0.53 386	0.43 337	0.42 408	0.41 311	0.44 380	0.27 309	0.55 345	0.35 378	0.11 320	0.08 310	0.11 324	0.11 343	0.11 313	0.12 351

222	0.41 435	0.10 60	0.29 97	0.19 59	0.11 80	0.36 374	0.20 249	0.57 426	0.39 297	0.35 329	0.44 351	0.30 260	0.27 309	0.55 345	3.56 528	0.11 320	0.07 229	0.08 124	0.08 177	0.09 203	0.09 240

GwcNet-RSSM	0.26 316	0.17 324	0.46 301	0.21 157	0.13 205	0.28 267	0.23 330	0.44 285	0.42 330	0.31 259	0.45 364	0.40 352	0.26 290	0.55 345	0.28 330	0.11 320	0.07 229	0.09 197	0.10 305	0.09 203	0.08 184

NCCL2	0.35 402	0.26 421	0.49 323	0.36 468	0.22 425	0.41 403	0.41 464	0.53 386	0.42 330	0.47 435	0.46 374	0.61 450	0.39 412	0.55 345	0.37 385	0.16 427	0.13 418	0.21 458	0.21 462	0.16 401	0.16 406

ETE_ROB	0.34 397	0.26 421	0.45 293	0.29 429	0.18 368	0.40 399	0.37 448	0.57 426	0.47 385	0.50 441	0.50 391	0.62 452	0.36 395	0.55 345	0.38 387	0.13 373	0.10 368	0.14 404	0.12 380	0.16 401	0.16 406

SST-Stereo	0.21 197	0.10 60	0.37 190	0.24 310	0.13 205	0.19 84	0.17 117	0.31 128	0.24 116	0.34 313	0.33 228	0.29 244	0.25 281	0.56 356	0.17 165	0.08 161	0.05 9	0.10 269	0.08 177	0.09 203	0.07 119

ADCP+	0.45 450	0.24 405	1.15 491	0.25 347	0.22 425	0.56 460	0.39 459	0.54 393	0.51 415	0.44 420	0.51 397	0.46 392	0.52 459	0.56 356	1.89 517	0.10 284	0.08 310	0.11 324	0.10 305	0.14 382	0.13 367

CBMV	0.33 389	0.21 380	0.54 356	0.23 261	0.13 205	0.42 410	0.33 435	0.53 386	0.48 395	0.52 452	0.49 389	0.50 412	0.41 419	0.56 356	0.31 356	0.15 412	0.16 449	0.18 443	0.16 438	0.13 365	0.13 367
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_sample6	0.25 300	0.13 207	0.41 254	0.21 157	0.11 80	0.30 305	0.22 304	0.51 358	0.35 250	0.33 293	0.43 340	0.30 260	0.24 261	0.57 359	0.22 271	0.10 284	0.07 229	0.10 269	0.10 305	0.11 313	0.10 295

THIR-Stereo	0.29 356	0.12 148	0.41 254	0.19 59	0.11 80	0.28 267	0.72 502	0.32 138	0.35 250	0.37 350	0.65 450	0.34 294	0.50 454	0.57 359	0.45 422	0.07 42	0.06 118	0.08 124	0.09 263	0.07 76	0.07 119

RAFT-RH_RVC	0.25 300	0.11 115	0.45 293	0.21 157	0.12 134	0.25 221	0.14 38	0.27 74	0.27 148	0.38 364	1.15 494	0.23 169	0.17 163	0.57 359	0.24 300	0.07 42	0.05 9	0.10 269	0.07 106	0.06 17	0.07 119

test_xeample	0.34 397	0.10 60	0.29 97	0.19 59	0.11 80	0.33 341	0.23 330	0.55 403	0.38 288	0.32 282	0.45 364	0.29 244	0.26 290	0.57 359	2.24 523	0.10 284	0.07 229	0.09 197	0.08 177	0.09 203	0.09 240

AF-Net	0.37 415	0.26 421	0.56 366	0.32 450	0.23 437	0.41 403	0.29 406	0.61 451	0.64 458	0.42 408	0.68 456	0.65 463	0.49 452	0.57 359	0.44 419	0.15 412	0.11 389	0.19 451	0.14 417	0.15 394	0.13 367

StereoDRNet	0.32 381	0.22 392	0.61 386	0.27 406	0.21 409	0.42 410	0.30 416	0.61 451	0.48 395	0.46 427	0.39 293	0.48 401	0.30 352	0.57 359	0.40 403	0.11 320	0.09 344	0.12 360	0.11 343	0.12 350	0.10 295

SMFormer	0.25 300	0.12 148	0.40 231	0.19 59	0.10 47	0.27 251	0.19 203	0.51 358	0.45 363	0.34 313	0.41 311	0.31 271	0.26 290	0.58 365	0.28 330	0.10 284	0.07 229	0.08 124	0.08 177	0.09 203	0.09 240

tta	0.24 273	0.12 148	0.40 231	0.19 59	0.10 47	0.27 251	0.19 203	0.51 358	0.45 363	0.34 313	0.41 311	0.31 271	0.26 290	0.58 365	0.28 330	0.10 284	0.07 229	0.08 124	0.08 177	0.08 138	0.07 119

qqq1	0.24 273	0.12 148	0.40 231	0.19 59	0.10 47	0.27 251	0.19 203	0.51 358	0.45 363	0.34 313	0.41 311	0.31 271	0.26 290	0.58 365	0.16 136	0.10 284	0.07 229	0.07 49	0.06 58	0.08 138	0.07 119

fff1	0.24 273	0.12 148	0.40 231	0.19 59	0.10 47	0.27 251	0.19 203	0.51 358	0.45 363	0.34 313	0.41 311	0.31 271	0.26 290	0.58 365	0.16 136	0.10 284	0.07 229	0.07 49	0.06 58	0.08 138	0.07 119

psm_up	0.29 356	0.16 306	0.41 254	0.26 379	0.17 347	0.32 329	0.26 380	0.55 403	0.43 337	0.36 345	0.40 303	0.45 384	0.37 403	0.58 365	0.30 349	0.11 320	0.12 406	0.13 380	0.12 380	0.10 266	0.10 295

GANet-RSSM	0.24 273	0.14 249	0.36 178	0.21 157	0.14 246	0.27 251	0.21 279	0.45 295	0.33 226	0.29 211	0.39 293	0.39 339	0.28 325	0.58 365	0.23 289	0.11 320	0.07 229	0.09 197	0.09 263	0.10 266	0.09 240

DFGA-Net	0.23 244	0.24 405	0.49 323	0.22 215	0.15 295	0.25 221	0.17 117	0.39 230	0.39 297	0.29 211	0.31 199	0.21 138	0.17 163	0.59 371	0.28 330	0.08 161	0.06 118	0.09 197	0.09 263	0.10 266	0.08 184

SHD	0.42 438	0.27 428	0.81 444	0.31 444	0.25 452	0.42 410	0.22 304	0.66 474	0.94 498	0.63 469	0.60 437	0.59 443	0.47 445	0.59 371	0.58 450	0.15 412	0.13 418	0.16 429	0.16 438	0.20 446	0.22 462

G2L-Stereo	0.25 300	0.16 306	0.47 309	0.22 215	0.14 246	0.25 221	0.18 160	0.46 306	0.35 250	0.33 293	0.37 267	0.40 352	0.22 231	0.60 373	0.30 349	0.10 284	0.09 344	0.10 269	0.08 177	0.09 203	0.09 240

TCMNet	0.33 389	0.23 401	0.72 426	0.29 429	0.30 472	0.40 399	0.28 400	0.50 342	0.47 385	0.37 350	0.45 364	0.40 352	0.29 341	0.60 373	0.39 395	0.14 399	0.13 418	0.15 418	0.14 417	0.17 418	0.15 397

Wz-Net-MNSev	0.36 406	0.26 421	0.79 439	0.26 379	0.21 409	0.59 465	0.38 454	0.55 403	0.56 439	0.48 438	0.54 414	0.53 426	0.36 395	0.60 373	0.44 419	0.11 320	0.09 344	0.11 324	0.11 343	0.15 394	0.13 367

GwcNet	0.35 402	0.23 401	0.88 460	0.25 347	0.24 445	0.48 438	0.27 385	0.55 403	0.57 442	0.38 364	0.52 405	0.51 416	0.32 375	0.60 373	0.41 411	0.13 373	0.11 389	0.12 360	0.11 343	0.13 365	0.14 386

Nwc_Net	0.37 415	0.25 410	0.68 415	0.31 444	0.24 445	0.44 420	0.30 416	0.65 468	0.50 412	0.37 350	0.69 460	0.58 441	0.45 436	0.60 373	0.40 403	0.15 412	0.12 406	0.19 451	0.21 462	0.14 382	0.13 367

ADCL	0.47 453	0.22 392	1.00 478	0.27 406	0.19 386	0.74 481	0.64 497	0.54 393	0.69 468	0.56 461	0.71 461	0.55 430	0.60 469	0.60 373	1.43 506	0.11 320	0.09 344	0.13 380	0.13 405	0.14 382	0.14 386

ADCPNet	0.48 456	0.29 438	1.60 508	0.27 406	0.23 437	0.70 479	0.38 454	0.53 386	0.51 415	0.51 446	0.59 432	0.67 468	0.56 464	0.60 373	1.14 494	0.15 412	0.18 462	0.14 404	0.23 472	0.19 438	0.19 439

anonymity	0.56 472	0.54 491	0.70 422	0.47 489	0.61 502	0.56 460	0.43 469	0.69 483	0.49 404	0.63 469	0.55 418	0.54 428	0.60 469	0.61 380	0.57 445	0.55 502	0.53 510	0.50 496	0.54 507	0.51 494	0.56 506

PSMNet-ADL	0.25 300	0.15 282	0.32 124	0.26 379	0.14 246	0.31 320	0.22 304	0.44 285	0.36 263	0.27 174	0.33 228	0.41 357	0.28 325	0.61 380	0.29 341	0.11 320	0.09 344	0.09 197	0.11 343	0.10 266	0.10 295

CrosDoStereo	0.31 372	0.10 60	0.49 323	0.18 26	0.12 134	0.22 165	1.11 524	0.34 160	0.37 274	0.38 364	0.61 443	0.28 234	0.46 442	0.61 380	0.57 445	0.07 42	0.06 118	0.08 124	0.08 177	0.07 76	0.07 119

TransformOpticalFlow	0.24 273	0.13 207	0.56 366	0.23 261	0.11 80	0.21 138	0.19 203	0.40 241	0.32 214	0.30 242	0.43 340	0.36 313	0.31 368	0.61 380	0.20 229	0.07 42	0.05 9	0.08 124	0.07 106	0.06 17	0.07 119

DeepStereo_LL	0.31 372	0.10 60	0.49 323	0.18 26	0.12 134	0.22 165	1.11 524	0.34 160	0.37 274	0.38 364	0.61 443	0.28 234	0.46 442	0.61 380	0.57 445	0.07 42	0.06 118	0.08 124	0.08 177	0.07 76	0.07 119

FAT-Stereo	0.36 406	0.18 338	0.73 430	0.26 379	0.18 368	0.33 341	0.29 406	0.60 447	0.59 445	0.46 427	0.60 437	0.60 446	0.50 454	0.61 380	0.34 374	0.13 373	0.14 427	0.13 380	0.12 380	0.14 382	0.18 431

RP	0.35 402	0.22 392	0.51 345	0.31 444	0.24 445	0.37 379	0.28 400	0.50 342	0.58 444	0.40 389	0.63 448	0.61 450	0.47 445	0.61 380	0.39 395	0.16 427	0.15 442	0.17 435	0.15 426	0.17 418	0.17 417

G-Net	0.46 452	0.25 410	0.86 457	0.34 458	0.28 464	0.90 496	0.35 440	0.47 314	0.45 363	0.68 475	1.22 496	0.64 462	0.60 469	0.61 380	0.57 445	0.16 427	0.14 427	0.17 435	0.13 405	0.22 455	0.19 439

STrans-v2	0.24 273	0.13 207	0.54 356	0.21 157	0.12 134	0.23 186	0.21 279	0.47 314	0.28 163	0.31 259	0.42 327	0.36 313	0.35 391	0.62 388	0.23 289	0.07 42	0.05 9	0.08 124	0.07 106	0.06 17	0.06 48

TestStereo	0.21 197	0.19 354	0.40 231	0.25 347	0.10 47	0.22 165	0.21 279	0.31 128	0.31 206	0.23 131	0.34 237	0.22 149	0.18 187	0.62 388	0.18 186	0.08 161	0.06 118	0.10 269	0.07 106	0.11 313	0.06 48

RAFT + AFF	0.27 325	0.23 401	0.50 334	0.25 347	0.17 347	0.30 305	0.33 435	0.52 375	0.40 313	0.28 184	0.30 185	0.30 260	0.31 368	0.62 388	0.24 300	0.09 238	0.10 368	0.11 324	0.10 305	0.11 313	0.11 329

ac_64	0.27 325	0.13 207	0.41 254	0.24 310	0.17 347	0.36 374	0.22 304	0.46 306	0.33 226	0.35 329	0.36 258	0.52 422	0.30 352	0.62 388	0.32 362	0.11 320	0.09 344	0.10 269	0.10 305	0.09 203	0.08 184

DRN-Test	0.33 389	0.17 324	0.61 386	0.27 406	0.19 386	0.46 427	0.29 406	0.65 468	0.51 415	0.47 435	0.46 374	0.44 380	0.34 387	0.62 388	0.41 411	0.12 356	0.08 310	0.13 380	0.12 380	0.12 350	0.10 295

FADNet-RVC	0.31 372	0.35 460	0.78 433	0.25 347	0.20 402	0.33 341	0.20 249	0.49 333	0.40 313	0.34 313	0.39 293	0.41 357	0.29 341	0.63 393	0.31 356	0.13 373	0.14 427	0.14 404	0.15 426	0.19 438	0.19 439

XPNet_ROB	0.33 389	0.20 366	0.43 274	0.27 406	0.18 368	0.37 379	0.31 420	0.55 403	0.50 412	0.51 446	0.53 411	0.58 441	0.37 403	0.63 393	0.45 422	0.17 438	0.12 406	0.13 380	0.12 380	0.15 394	0.14 386

SepStereo	0.26 316	0.12 148	0.42 263	0.24 310	0.18 368	0.29 288	0.24 352	0.45 295	0.45 363	0.41 399	0.44 351	0.34 294	0.29 341	0.64 395	0.21 251	0.09 238	0.07 229	0.09 197	0.07 106	0.09 203	0.09 240

PFNet	0.23 244	0.10 60	0.57 369	0.24 310	0.14 246	0.22 165	0.19 203	0.39 230	0.33 226	0.35 329	0.32 207	0.27 219	0.19 202	0.64 395	0.22 271	0.09 238	0.05 9	0.09 197	0.07 106	0.08 138	0.07 119

FADNet	0.32 381	0.36 463	0.74 431	0.23 261	0.22 425	0.37 379	0.19 203	0.53 386	0.48 395	0.32 282	0.36 258	0.43 369	0.32 375	0.64 395	0.25 309	0.16 427	0.16 449	0.14 404	0.16 438	0.24 461	0.19 439

ADCMid	0.49 458	0.34 458	1.13 490	0.26 379	0.21 409	0.51 448	0.37 448	0.57 426	0.54 431	0.75 483	0.66 452	0.62 452	0.64 479	0.64 395	1.68 511	0.13 373	0.12 406	0.17 435	0.17 447	0.20 446	0.17 417

DISCO	0.32 381	0.13 207	0.51 345	0.25 347	0.16 327	0.48 438	0.25 368	0.50 342	0.57 442	0.37 350	0.45 364	0.62 452	0.36 395	0.64 395	0.49 433	0.09 238	0.07 229	0.09 197	0.08 177	0.12 350	0.11 329

PSMNet_ROB	0.33 389	0.24 405	0.54 356	0.31 444	0.21 409	0.42 410	0.43 469	0.59 439	0.47 385	0.37 350	0.44 351	0.49 406	0.31 368	0.64 395	0.43 415	0.14 399	0.10 368	0.15 418	0.14 417	0.13 365	0.11 329

UGAM-zero	0.23 244	0.10 60	0.54 356	0.19 59	0.13 205	0.21 138	0.14 38	0.44 285	0.22 84	0.28 184	0.28 160	0.51 416	0.33 378	0.65 401	0.14 89	0.07 42	0.06 118	0.07 49	0.08 177	0.06 17	0.07 119

ttt	0.29 356	0.12 148	0.34 148	0.21 157	0.13 205	0.29 288	0.20 249	0.56 418	0.47 385	0.31 259	0.44 351	0.30 260	0.22 231	0.65 401	0.85 477	0.13 373	0.10 368	0.10 269	0.10 305	0.11 313	0.11 329

iRaft-Stereo_5w	0.23 244	0.18 338	0.44 282	0.22 215	0.13 205	0.19 84	0.19 203	0.37 212	0.32 214	0.28 184	0.37 267	0.34 294	0.23 243	0.65 401	0.27 326	0.06 3	0.06 118	0.08 124	0.07 106	0.09 203	0.08 184

DGSMNet	0.61 481	0.29 438	0.91 465	0.51 493	0.70 506	0.62 470	1.38 528	0.59 439	0.55 436	0.37 350	0.61 443	0.52 422	0.33 378	0.65 401	0.43 415	0.53 499	0.60 517	0.67 504	0.61 512	0.63 502	0.61 513

EDNetEfficient	0.63 482	0.37 468	2.40 518	0.26 379	0.25 452	0.38 386	0.49 485	0.41 254	1.06 503	1.38 511	0.87 482	0.62 452	0.95 499	0.65 401	1.65 510	0.11 320	0.09 344	0.10 269	0.11 343	0.19 438	0.17 417

test_sample9	0.42 438	0.19 354	0.50 334	0.18 26	0.16 327	0.34 354	0.20 249	0.51 358	0.38 288	0.37 350	0.34 237	0.37 319	0.30 352	0.66 406	0.91 480	0.23 463	1.82 529	0.28 476	0.24 474	0.18 431	0.16 406

test_sample8	0.49 458	0.19 354	0.50 334	0.18 26	0.16 327	0.34 354	0.20 249	0.55 403	0.34 235	0.62 467	0.38 280	1.15 496	0.67 480	0.66 406	0.91 480	0.23 463	1.82 529	0.28 476	0.24 474	0.18 431	0.16 406

CSP-Net	0.27 325	0.15 282	0.30 104	0.21 157	0.14 246	0.44 420	0.24 352	0.50 342	0.40 313	0.41 399	0.43 340	0.42 365	0.26 290	0.66 406	0.28 330	0.12 356	0.08 310	0.08 124	0.08 177	0.10 266	0.09 240

PDISCO_ROB	0.43 443	0.30 444	0.67 410	0.43 483	0.36 481	0.67 475	0.32 425	0.72 487	0.76 478	0.43 414	0.53 411	0.63 460	0.40 415	0.66 406	0.47 430	0.21 460	0.12 406	0.21 458	0.19 458	0.25 463	0.20 449

RTSC	0.39 427	0.28 431	0.78 433	0.27 406	0.18 368	0.49 443	0.22 304	0.59 439	0.84 489	0.55 460	0.53 411	0.49 406	0.36 395	0.67 410	0.82 473	0.13 373	0.10 368	0.11 324	0.12 380	0.17 418	0.17 417

SuperB	0.49 458	0.28 431	2.23 514	0.23 261	0.15 295	0.41 403	0.32 425	0.47 314	0.82 484	0.43 414	0.50 391	0.33 287	0.45 436	0.68 411	1.08 489	0.10 284	0.07 229	0.09 197	0.08 177	0.98 521	0.14 386

stereogan	0.37 415	0.17 324	0.65 405	0.27 406	0.22 425	0.62 470	0.26 380	0.59 439	0.63 457	0.43 414	0.60 437	0.67 468	0.42 427	0.68 411	0.35 378	0.13 373	0.14 427	0.14 404	0.12 380	0.19 438	0.17 417

otaku	0.57 475	0.62 496	0.87 459	0.63 500	0.44 489	0.73 480	0.37 448	0.65 468	0.66 460	0.51 446	0.75 467	0.66 467	0.45 436	0.69 413	0.46 428	0.53 499	0.34 497	0.55 499	0.35 491	0.60 500	0.45 498

ADLNet2	0.30 365	0.17 324	0.72 426	0.23 261	0.17 347	0.36 374	0.24 352	0.52 375	0.51 415	0.32 282	0.38 280	0.45 384	0.30 352	0.69 413	0.35 378	0.10 284	0.08 310	0.09 197	0.09 263	0.12 350	0.10 295

Syn2CoEx	0.36 406	0.31 450	0.78 433	0.34 458	0.21 409	0.41 403	0.28 400	0.61 451	0.49 404	0.42 408	0.56 424	0.45 384	0.44 433	0.69 413	0.38 387	0.17 438	0.14 427	0.15 418	0.12 380	0.13 365	0.12 351

OMP-Stereo	0.23 244	0.14 249	0.35 158	0.29 429	0.13 205	0.21 138	0.16 82	0.37 212	0.33 226	0.34 313	0.30 185	0.34 294	0.19 202	0.70 416	0.24 300	0.07 42	0.06 118	0.09 197	0.07 106	0.07 76	0.06 48

IIG-Stereo	0.23 244	0.13 207	0.35 158	0.29 429	0.12 134	0.23 186	0.14 38	0.38 218	0.31 206	0.34 313	0.37 267	0.33 287	0.21 218	0.70 416	0.26 322	0.08 161	0.06 118	0.09 197	0.07 106	0.07 76	0.06 48

XQC	0.43 443	0.37 468	0.96 474	0.34 458	0.25 452	0.53 458	0.34 437	0.60 447	0.73 476	0.51 446	0.46 374	0.57 438	0.47 445	0.70 416	0.72 465	0.17 438	0.12 406	0.18 443	0.15 426	0.25 463	0.23 469

SACVNet	0.30 365	0.20 366	0.41 254	0.25 347	0.18 368	0.34 354	0.25 368	0.52 375	0.40 313	0.41 399	0.44 351	0.46 392	0.32 375	0.71 419	0.25 309	0.13 373	0.10 368	0.12 360	0.12 380	0.16 401	0.17 417

NVstereo2D	0.31 372	0.16 306	0.54 356	0.24 310	0.22 425	0.42 410	0.28 400	0.58 434	0.56 439	0.28 184	0.38 280	0.40 352	0.30 352	0.71 419	0.28 330	0.13 373	0.08 310	0.13 380	0.10 305	0.19 438	0.16 406

MFMNet_re	0.72 491	0.76 502	0.99 477	0.62 499	0.70 506	0.77 484	0.67 498	0.75 489	0.83 487	0.78 486	0.86 479	0.69 474	0.78 487	0.71 419	0.61 454	0.66 508	0.59 516	0.61 503	0.58 511	0.68 508	0.71 517

CBMV_ROB	0.33 389	0.18 338	0.53 353	0.21 157	0.14 246	0.33 341	0.20 249	0.51 358	0.45 363	0.51 446	0.55 418	0.45 384	0.42 427	0.71 419	0.32 362	0.18 449	0.19 466	0.23 465	0.21 462	0.14 382	0.15 397

PWC_ROB	0.38 422	0.29 438	0.69 416	0.25 347	0.20 402	0.38 386	0.19 203	0.58 434	0.67 463	0.57 463	0.85 478	0.51 416	0.40 415	0.71 419	0.52 441	0.13 373	0.09 344	0.14 404	0.10 305	0.17 418	0.14 386

ccnet	0.42 438	0.31 450	0.48 318	0.27 406	0.32 476	0.60 468	0.32 425	0.65 468	0.46 380	0.53 457	0.66 452	0.56 433	0.45 436	0.72 424	0.61 454	0.26 473	0.19 466	0.24 467	0.21 462	0.26 470	0.22 462

RGC	0.39 427	0.32 455	0.64 404	0.34 458	0.27 459	0.40 399	0.29 406	0.57 426	0.53 427	0.45 424	0.64 449	0.62 452	0.45 436	0.72 424	0.39 395	0.15 412	0.15 442	0.21 458	0.20 459	0.18 431	0.19 439

coex-ft	3.44 528	0.73 501	48.55 551	0.24 310	0.19 386	0.50 447	0.43 469	0.47 314	2.40 522	7.03 537	1.20 495	0.97 491	2.23 524	0.73 426	1.92 518	0.12 356	0.15 442	0.14 404	0.12 380	0.21 449	0.43 496

HBP-ISP	0.33 389	0.30 444	0.72 426	0.22 215	0.16 327	0.32 329	0.22 304	0.54 393	0.44 352	0.41 399	0.49 389	0.33 287	0.38 407	0.73 426	0.25 309	0.18 449	0.19 466	0.24 467	0.20 459	0.16 401	0.13 367

AACVNet	0.26 316	0.16 306	0.37 190	0.22 215	0.14 246	0.29 288	0.19 203	0.41 254	0.31 206	0.38 364	0.42 327	0.43 369	0.28 325	0.73 426	0.25 309	0.11 320	0.08 310	0.11 324	0.09 263	0.13 365	0.11 329

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 406	0.36 463	0.53 353	0.34 458	0.19 386	0.51 448	0.24 352	0.55 403	0.38 288	0.41 399	0.47 381	0.47 394	0.27 309	0.73 426	0.30 349	0.36 492	0.19 466	0.27 470	0.17 447	0.26 470	0.23 469

NCC-stereo	0.39 427	0.25 410	0.69 416	0.32 450	0.28 464	0.46 427	0.36 444	0.65 468	0.52 423	0.40 389	0.57 428	0.56 433	0.47 445	0.73 426	0.45 422	0.17 438	0.14 427	0.18 443	0.25 477	0.16 401	0.16 406

Abc-Net	0.39 427	0.25 410	0.69 416	0.32 450	0.28 464	0.46 427	0.36 444	0.65 468	0.52 423	0.40 389	0.57 428	0.56 433	0.47 445	0.73 426	0.45 422	0.17 438	0.14 427	0.18 443	0.25 477	0.16 401	0.16 406
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	0.51 465	0.21 380	0.65 405	0.25 347	0.21 409	0.58 464	0.32 425	0.54 393	0.55 436	0.95 495	1.40 502	1.28 501	0.81 491	0.73 426	0.62 456	0.18 449	0.15 442	0.15 418	0.15 426	0.19 438	0.19 439

Wz-Net-SNSev	0.43 443	0.41 476	1.27 498	0.30 438	0.21 409	0.44 420	0.41 464	0.61 451	0.65 459	0.46 427	0.65 450	0.62 452	0.39 412	0.74 433	0.59 451	0.12 356	0.11 389	0.12 360	0.13 405	0.16 401	0.14 386

Ntro	0.58 476	0.64 497	0.92 467	0.66 501	0.50 495	0.77 484	0.36 444	0.66 474	0.70 470	0.50 441	0.59 432	0.65 463	0.51 457	0.75 434	0.45 422	0.56 503	0.32 496	0.56 502	0.34 490	0.63 502	0.46 501

DAS	0.27 325	0.12 148	0.42 263	0.24 310	0.18 368	0.29 288	0.24 352	0.45 295	0.45 363	0.41 399	0.44 351	0.34 294	0.29 341	0.75 434	0.21 251	0.09 238	0.07 229	0.09 197	0.07 106	0.09 203	0.09 240

EDNetEfficientorigin	7.51 535	0.52 490	140.47 553	0.25 347	0.17 347	0.42 410	0.29 406	0.47 314	1.03 500	1.28 508	1.02 488	0.83 483	0.84 494	0.75 434	0.99 485	0.10 284	0.09 344	0.12 360	0.10 305	0.21 449	0.22 462

S-Stereo	0.38 422	0.20 366	1.05 484	0.27 406	0.22 425	0.38 386	0.32 425	0.55 403	0.66 460	0.39 379	0.59 432	0.49 406	0.41 419	0.75 434	0.40 403	0.12 356	0.15 442	0.13 380	0.13 405	0.16 401	0.21 457

LSM	1.64 520	0.40 473	2.56 520	2.02 530	17.61 544	0.51 448	0.52 487	0.61 451	0.76 478	0.82 487	1.11 492	0.63 460	0.54 460	0.75 434	0.49 433	0.16 427	0.24 484	0.18 443	0.21 462	0.25 463	2.42 533

1111x	0.32 381	0.11 115	0.40 231	0.22 215	0.11 80	0.32 329	0.26 380	0.59 439	0.43 337	0.31 259	0.41 311	0.39 339	0.28 325	0.76 439	1.37 505	0.09 238	0.08 310	0.09 197	0.10 305	0.09 203	0.08 184

hitnet-ft	0.29 356	0.17 324	0.40 231	0.19 59	0.14 246	0.39 394	0.23 330	0.44 285	0.41 323	0.36 345	0.46 374	0.53 426	0.34 387	0.76 439	0.32 362	0.14 399	0.10 368	0.13 380	0.10 305	0.15 394	0.13 367

ADCS	0.58 476	0.40 473	1.35 503	0.29 429	0.24 445	0.55 459	0.45 473	0.67 479	0.83 487	0.76 485	0.71 461	0.68 472	0.60 469	0.76 439	2.23 522	0.16 427	0.16 449	0.16 429	0.17 447	0.22 455	0.22 462

HSM-Net_RVC	0.27 325	0.11 115	0.42 263	0.19 59	0.11 80	0.34 354	0.20 249	0.62 460	0.43 337	0.40 389	0.43 340	0.50 412	0.26 290	0.76 439	0.22 271	0.08 161	0.07 229	0.07 49	0.07 106	0.08 138	0.08 184
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.35 402	0.23 401	0.60 383	0.36 468	0.22 425	0.39 394	0.25 368	0.48 325	0.43 337	0.52 452	0.50 391	0.59 443	0.41 419	0.76 439	0.49 433	0.13 373	0.11 389	0.14 404	0.12 380	0.17 418	0.15 397
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.27 325	0.20 366	0.44 282	0.22 215	0.14 246	0.33 341	0.14 38	0.51 358	0.45 363	0.30 242	0.40 303	0.38 327	0.27 309	0.76 439	0.25 309	0.09 238	0.07 229	0.11 324	0.11 343	0.11 313	0.08 184

DispNO	0.27 325	0.18 338	0.62 394	0.23 261	0.17 347	0.25 221	0.22 304	0.45 295	0.41 323	0.32 282	0.39 293	0.38 327	0.27 309	0.77 445	0.27 326	0.09 238	0.07 229	0.10 269	0.10 305	0.08 138	0.08 184

pmcnn	0.50 461	0.20 366	0.78 433	0.24 310	0.26 457	0.39 394	0.30 416	0.51 358	0.50 412	0.54 459	1.23 497	2.52 522	0.37 403	0.77 445	0.95 483	0.08 161	0.06 118	0.06 2	0.05 25	0.10 266	0.08 184

edge stereo	0.39 427	0.22 392	0.81 444	0.27 406	0.22 425	0.37 379	0.24 352	0.56 418	0.54 431	0.53 457	0.60 437	0.71 477	0.50 454	0.78 447	0.40 403	0.16 427	0.14 427	0.19 451	0.14 417	0.16 401	0.17 417

AnyNet_C32	0.51 465	0.40 473	1.10 489	0.29 429	0.28 464	0.59 465	0.58 492	0.54 393	0.60 449	0.62 467	0.66 452	0.54 428	0.54 460	0.78 447	1.74 514	0.15 412	0.14 427	0.15 418	0.17 447	0.20 446	0.20 449

GASNet	0.36 406	0.46 478	0.88 460	0.34 458	0.23 437	0.35 369	0.22 304	0.60 447	0.53 427	0.40 389	0.37 267	0.45 384	0.30 352	0.79 449	0.35 378	0.15 412	0.10 368	0.14 404	0.14 417	0.22 455	0.12 351

RASNet	0.28 345	0.14 249	0.44 282	0.22 215	0.18 368	0.32 329	0.19 203	0.48 325	0.38 288	0.29 211	0.43 340	0.47 394	0.37 403	0.79 449	0.36 384	0.09 238	0.07 229	0.07 49	0.09 263	0.07 76	0.07 119

PA-Net	0.37 415	0.28 431	0.83 448	0.31 444	0.28 464	0.39 394	0.42 467	0.51 358	0.55 436	0.34 313	0.42 327	0.41 357	0.36 395	0.79 449	0.49 433	0.12 356	0.23 482	0.16 429	0.23 472	0.12 350	0.18 431
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DispFullNet	0.66 485	0.89 509	1.59 507	0.77 507	1.21 524	0.51 448	0.23 330	0.59 439	0.72 473	0.69 477	0.61 443	0.69 474	0.91 498	0.79 449	0.48 431	0.27 478	0.12 406	0.73 507	0.30 488	0.65 505	0.40 494

RainbowNet	0.72 491	0.89 509	1.02 481	0.82 508	0.63 504	0.78 487	0.52 487	0.81 498	0.93 497	0.60 465	0.79 472	0.80 482	0.60 469	0.80 453	0.57 445	0.78 513	0.55 513	0.78 509	0.49 501	0.76 510	0.58 508

DeepPrunerF	0.44 449	0.29 438	1.29 500	0.33 456	0.30 472	0.35 369	0.36 444	0.62 460	1.15 508	0.40 389	0.44 351	0.39 339	0.41 419	0.80 453	0.52 441	0.18 449	0.14 427	0.23 465	0.21 462	0.17 418	0.17 417

PS-NSSS	0.32 381	0.30 444	0.46 301	0.23 261	0.17 347	0.33 341	0.24 352	0.57 426	0.41 323	0.37 350	0.52 405	0.35 308	0.30 352	0.80 453	0.30 349	0.17 438	0.14 427	0.21 458	0.15 426	0.15 394	0.13 367

ff1	0.29 356	0.12 148	0.42 263	0.20 114	0.13 205	0.28 267	0.20 249	0.35 184	0.44 352	0.30 242	0.42 327	0.34 294	0.23 243	0.81 456	1.08 489	0.08 161	0.05 9	0.11 324	0.10 305	0.08 138	0.08 184

mmx	0.31 372	0.12 148	0.42 263	0.20 114	0.13 205	0.28 267	0.20 249	0.55 403	0.45 363	0.30 242	0.42 327	0.34 294	0.23 243	0.81 456	1.08 489	0.10 284	0.07 229	0.11 324	0.10 305	0.11 313	0.10 295

xxx	0.31 372	0.12 148	0.42 263	0.20 114	0.13 205	0.28 267	0.20 249	0.55 403	0.45 363	0.30 242	0.42 327	0.34 294	0.23 243	0.81 456	1.08 489	0.10 284	0.07 229	0.11 324	0.10 305	0.11 313	0.10 295

MFN_U_SF_RVC	0.56 472	0.51 489	1.19 492	0.38 476	0.22 425	0.69 476	0.27 385	0.80 496	0.67 463	0.73 479	0.74 466	0.87 484	0.61 478	0.81 456	0.76 466	0.29 484	0.27 488	0.32 484	0.37 495	0.32 484	0.31 485

SAMSARA	0.56 472	0.39 472	0.80 442	0.60 498	0.46 490	1.00 500	1.23 527	0.67 479	0.68 466	0.71 478	0.54 414	0.89 487	0.57 466	0.81 456	0.62 456	0.19 455	0.22 478	0.18 443	0.18 453	0.27 474	0.25 476

APVNet	0.36 406	0.20 366	0.70 422	0.26 379	0.22 425	0.52 457	0.35 440	0.61 451	0.44 352	0.38 364	0.52 405	0.48 401	0.38 407	0.84 461	0.46 428	0.13 373	0.14 427	0.15 418	0.16 438	0.16 401	0.15 397

psmorigin	0.50 461	0.25 410	3.03 523	0.24 310	0.19 386	0.38 386	0.22 304	0.50 342	0.44 352	0.64 471	0.68 456	0.71 477	0.51 457	0.85 462	0.45 422	0.14 399	0.17 456	0.13 380	0.14 417	0.16 401	0.21 457

PVD	0.58 476	0.34 458	0.84 453	0.39 478	0.31 475	0.59 465	0.47 479	0.80 496	1.25 509	0.92 492	1.09 490	0.79 481	0.82 492	0.85 462	0.76 466	0.21 460	0.18 462	0.22 464	0.18 453	0.27 474	0.35 490

SGM-Forest	0.36 406	0.17 324	0.47 309	0.23 261	0.16 327	0.45 425	0.41 464	0.55 403	0.48 395	0.52 452	0.60 437	0.52 422	0.41 419	0.85 462	0.50 438	0.17 438	0.17 456	0.17 435	0.15 426	0.15 394	0.15 397
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RYNet	0.37 415	0.18 338	0.59 381	0.25 347	0.28 464	0.61 469	0.32 425	0.59 439	0.59 445	0.41 399	0.38 280	0.57 438	0.39 412	0.87 465	0.53 443	0.11 320	0.08 310	0.12 360	0.11 343	0.18 431	0.18 431

AANet_RVC	0.31 372	0.22 392	0.50 334	0.23 261	0.14 246	0.30 305	0.24 352	0.47 314	0.54 431	0.38 364	0.60 437	0.43 369	0.29 341	0.87 465	0.40 403	0.11 320	0.07 229	0.07 49	0.07 106	0.09 203	0.09 240

DPSNet	0.47 453	0.24 405	0.93 469	0.27 406	0.20 402	0.75 483	0.57 491	0.84 500	0.79 482	0.47 435	0.51 397	0.60 446	0.69 482	0.87 465	0.71 464	0.16 427	0.13 418	0.12 360	0.10 305	0.25 463	0.21 457

MSMD_ROB	0.60 480	0.33 457	0.61 386	0.30 438	0.25 452	0.86 493	0.35 440	0.55 403	0.67 463	1.10 503	1.49 507	1.76 511	0.97 502	0.88 468	0.49 433	0.23 463	0.21 473	0.27 470	0.27 484	0.25 463	0.24 474

CVANet_RVC	0.30 365	0.19 354	0.41 254	0.26 379	0.16 327	0.33 341	0.26 380	0.52 375	0.47 385	0.40 389	0.46 374	0.43 369	0.31 368	0.89 469	0.26 322	0.14 399	0.09 344	0.14 404	0.13 405	0.14 382	0.10 295

HSM	0.28 345	0.16 306	0.35 158	0.20 114	0.15 295	0.33 341	0.19 203	0.53 386	0.37 274	0.36 345	0.38 280	0.67 468	0.31 368	0.89 469	0.23 289	0.08 161	0.06 118	0.08 124	0.07 106	0.08 138	0.08 184

SANet	0.53 470	0.28 431	0.96 474	0.26 379	0.15 295	0.69 476	0.44 472	0.67 479	1.34 510	0.67 474	0.98 487	0.94 488	0.71 484	0.89 469	0.76 466	0.14 399	0.12 406	0.12 360	0.11 343	0.17 418	0.16 406

GANetREF_RVC	0.43 443	0.47 480	0.69 416	0.38 476	0.20 402	0.51 448	0.48 483	0.66 474	0.66 460	0.46 427	0.46 374	0.50 412	0.44 433	0.90 472	0.39 395	0.27 478	0.21 473	0.32 484	0.18 453	0.27 474	0.22 462
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
TDLM	0.30 365	0.21 380	0.38 209	0.28 426	0.15 295	0.33 341	0.32 425	0.52 375	0.47 385	0.38 364	0.43 340	0.39 339	0.29 341	0.91 473	0.28 330	0.14 399	0.08 310	0.13 380	0.11 343	0.12 350	0.10 295

UGAM	0.26 316	0.14 249	0.45 293	0.25 347	0.12 134	0.23 186	0.25 368	0.32 138	0.41 323	0.31 259	0.42 327	0.41 357	0.22 231	0.92 474	0.22 271	0.08 161	0.06 118	0.14 404	0.12 380	0.10 266	0.07 119

FCDSN-DC	0.63 482	0.31 450	0.61 386	0.36 468	0.30 472	0.65 472	0.37 448	0.66 474	0.68 466	1.14 505	1.54 510	1.71 510	1.26 511	0.92 474	0.64 460	0.24 469	0.22 478	0.27 470	0.26 481	0.27 474	0.27 481
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.45 450	0.35 460	0.90 464	0.35 467	0.33 477	0.39 394	0.38 454	0.50 342	0.61 452	0.52 452	0.51 397	0.62 452	0.45 436	0.93 476	0.48 431	0.26 473	0.29 492	0.29 480	0.33 489	0.29 479	0.26 478

NOSS_ROB	0.31 372	0.20 366	0.35 158	0.24 310	0.16 327	0.32 329	0.19 203	0.52 375	0.48 395	0.33 293	0.36 258	0.42 365	0.28 325	0.93 476	0.24 300	0.19 455	0.20 471	0.24 467	0.22 470	0.17 418	0.17 417

LL-Strereo	0.29 356	0.25 410	0.58 374	0.25 347	0.21 409	0.23 186	0.24 352	0.55 403	0.42 330	0.34 313	0.32 207	0.41 357	0.40 415	0.94 478	0.23 289	0.08 161	0.07 229	0.11 324	0.09 263	0.09 203	0.09 240

GANet	0.36 406	0.22 392	0.49 323	0.29 429	0.17 347	0.41 403	0.38 454	0.57 426	0.45 363	0.46 427	0.75 467	0.55 430	0.40 415	0.94 478	0.41 411	0.13 373	0.13 418	0.13 380	0.11 343	0.14 382	0.11 329

ELAS	0.74 495	0.36 463	0.85 456	0.36 468	0.33 477	1.36 515	0.77 507	0.93 504	0.92 495	1.41 514	1.53 509	1.16 497	1.17 507	0.95 480	1.03 487	0.26 473	0.25 486	0.28 476	0.28 487	0.31 481	0.30 483
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	0.72 491	0.81 504	1.33 502	0.72 505	0.50 495	0.80 489	0.31 420	0.71 486	0.80 483	0.50 441	0.72 465	0.95 490	0.43 431	0.96 481	1.20 501	1.13 526	0.21 473	0.76 508	0.45 498	0.65 505	0.46 501

AnyNet_C01	0.65 484	0.58 492	2.60 521	0.32 450	0.26 457	0.88 494	0.61 495	0.63 466	0.62 454	0.68 475	0.96 486	0.76 480	0.60 469	0.96 481	1.43 506	0.16 427	0.16 449	0.17 435	0.17 447	0.23 458	0.23 469

CC-Net-ROB	0.43 443	0.47 480	0.65 405	0.37 474	0.23 437	0.51 448	0.29 406	0.66 474	0.49 404	0.46 427	0.51 397	0.48 401	0.38 407	0.96 481	0.35 378	0.34 490	0.23 482	0.55 499	0.25 477	0.31 481	0.20 449

WZ-Net	0.52 469	0.38 471	1.90 512	0.30 438	0.24 445	0.57 463	0.48 483	0.62 460	0.78 481	0.50 441	0.71 461	0.68 472	0.54 460	0.98 484	0.84 474	0.13 373	0.10 368	0.11 324	0.12 380	0.19 438	0.20 449

Wz-Net-TNSev	0.51 465	0.58 492	1.61 510	0.25 347	0.21 409	0.65 472	0.45 473	0.63 466	0.69 468	0.51 446	0.54 414	0.71 477	0.60 469	1.00 485	0.77 469	0.15 412	0.15 442	0.13 380	0.15 426	0.21 449	0.20 449

STTRV1_RVC	0.42 438	0.32 455	0.89 463	0.29 429	0.36 481	0.49 443	0.31 420	0.61 451	0.53 427	0.46 427	0.56 424	0.47 394	0.43 431	1.00 485	0.39 395	0.27 478	0.21 473	0.20 455	0.18 453	0.25 463	0.17 417

SPS-STEREO	0.69 488	0.61 495	0.98 476	0.52 495	0.57 500	0.74 481	0.50 486	0.78 492	0.62 454	0.95 495	0.86 479	0.94 488	0.70 483	1.01 487	0.87 478	0.58 505	0.51 507	0.50 496	0.50 503	0.55 497	0.58 508
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_1	0.72 491	0.81 504	1.37 504	0.72 505	0.53 498	0.77 484	0.42 467	0.85 503	0.90 493	0.74 482	0.75 467	1.32 503	0.72 485	1.02 488	0.55 444	0.54 501	0.31 495	0.71 506	0.35 491	0.64 504	0.45 498

FC-DCNN	0.70 489	0.30 444	0.69 416	0.32 450	0.27 459	0.81 490	0.39 459	0.79 495	0.82 484	1.41 514	1.58 512	1.98 513	1.26 511	1.02 488	0.77 469	0.24 469	0.22 478	0.27 470	0.26 481	0.26 470	0.26 478

FC-DCNN v2	0.71 490	0.30 444	0.67 410	0.32 450	0.27 459	0.84 491	0.39 459	0.84 500	0.85 490	1.44 518	1.64 513	2.09 515	1.28 513	1.06 490	0.80 472	0.24 469	0.22 478	0.27 470	0.26 481	0.26 470	0.25 476

ELAS_RVC	0.74 495	0.36 463	1.00 478	0.37 474	0.33 477	0.88 494	0.93 516	0.83 499	1.08 504	1.35 510	1.33 501	1.24 499	1.33 515	1.06 490	0.95 483	0.27 478	0.25 486	0.29 480	0.27 484	0.30 480	0.30 483
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 500	0.87 508	1.25 496	0.82 508	0.62 503	0.97 499	0.62 496	1.14 508	1.42 512	1.00 498	1.40 502	1.47 506	0.84 494	1.11 492	0.66 462	0.61 506	0.43 503	0.78 509	0.49 501	0.75 509	0.52 504

SGM+DAISY	0.87 499	0.66 499	1.30 501	0.51 493	0.60 501	1.03 501	0.84 513	0.76 490	0.73 476	1.39 512	1.51 508	1.31 502	1.22 509	1.11 492	1.08 489	0.57 504	0.53 510	0.51 498	0.51 504	0.54 496	0.61 513

MeshStereo	0.58 476	0.27 428	0.67 410	0.22 215	0.17 347	0.66 474	0.37 448	0.78 492	0.61 452	1.47 522	1.30 499	1.65 508	0.79 488	1.12 494	0.59 451	0.17 438	0.17 456	0.17 435	0.14 417	0.17 418	0.14 386
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 465	0.50 487	0.86 457	0.39 478	0.24 445	0.84 491	0.55 490	0.56 418	0.62 454	0.60 465	0.68 456	0.62 452	0.42 427	1.13 495	0.43 415	0.23 463	0.27 488	0.27 470	0.35 491	0.25 463	0.29 482

SGM_RVC	0.50 461	0.19 354	0.50 334	0.25 347	0.15 295	0.69 476	0.39 459	0.68 482	0.82 484	0.95 495	0.84 477	1.13 493	0.76 486	1.16 496	0.60 453	0.16 427	0.16 449	0.16 429	0.16 438	0.16 401	0.17 417
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 501	0.86 506	0.84 453	0.97 513	0.75 508	0.92 497	0.71 500	1.27 509	1.10 505	0.89 490	1.45 504	1.14 494	0.96 500	1.19 497	0.84 474	0.74 510	0.51 507	0.97 514	0.55 508	0.84 512	0.60 510

IMH-64	0.91 501	0.86 506	0.84 453	0.97 513	0.75 508	0.92 497	0.71 500	1.27 509	1.10 505	0.89 490	1.45 504	1.14 494	0.96 500	1.19 497	0.84 474	0.74 510	0.51 507	0.97 514	0.55 508	0.84 512	0.60 510

SDNR	0.42 438	0.21 380	0.82 447	0.21 157	0.18 368	1.27 511	0.17 117	0.50 342	0.49 404	0.42 408	0.81 474	0.38 327	0.27 309	1.19 497	0.38 387	0.23 463	0.24 484	0.17 435	0.13 405	0.17 418	0.20 449

NaN_ROB	0.41 435	0.28 431	0.62 394	0.30 438	0.19 386	0.51 448	0.47 479	0.58 434	0.59 445	0.56 461	0.47 381	0.49 406	0.41 419	1.21 500	0.64 460	0.12 356	0.18 462	0.12 360	0.13 405	0.11 313	0.14 386

NVStereoNet_ROB	0.67 486	0.49 486	0.83 448	0.48 490	0.40 485	0.51 448	0.46 475	0.70 484	0.77 480	0.84 488	1.72 514	1.02 492	0.83 493	1.23 501	0.79 471	0.32 488	0.38 499	0.40 491	0.46 499	0.36 487	0.41 495
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.17 511	1.04 517	1.49 506	1.03 517	0.78 512	1.20 509	0.77 507	1.48 517	1.96 518	1.28 508	1.99 519	2.15 516	1.14 504	1.25 502	1.00 486	0.81 515	0.60 517	1.01 517	0.69 516	0.92 519	0.74 520

MDST_ROB	0.48 456	0.14 249	0.95 472	0.30 438	0.21 409	1.33 514	0.32 425	0.77 491	0.56 439	1.06 501	0.71 461	0.49 406	0.35 391	1.26 503	0.38 387	0.13 373	0.11 389	0.16 429	0.13 405	0.12 350	0.12 351

LE_ROB	1.76 521	0.20 366	2.68 522	0.48 490	0.52 497	0.78 487	0.96 517	0.84 500	6.61 535	7.40 538	2.08 521	2.08 514	4.83 530	1.27 504	3.79 529	0.10 284	0.08 310	0.12 360	0.11 343	0.11 313	0.10 295

WAO-6	1.07 508	0.93 513	0.92 467	0.96 512	0.78 512	1.28 512	0.75 504	1.34 511	2.00 520	1.02 500	1.54 510	1.59 507	1.22 509	1.31 505	1.14 494	0.78 513	0.55 513	1.02 518	0.75 519	0.83 511	0.69 516

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 487	0.64 497	1.06 485	0.45 486	0.27 459	1.40 517	0.58 492	0.78 492	0.92 495	0.84 488	0.86 479	0.88 486	0.68 481	1.33 506	0.68 463	0.37 494	0.29 492	0.34 487	0.36 494	0.43 489	0.37 491

CSAN	0.50 461	0.35 460	0.78 433	0.36 468	0.23 437	0.56 460	0.59 494	0.61 451	0.70 470	0.64 471	0.78 471	0.65 463	0.60 469	1.38 507	0.62 456	0.21 460	0.17 456	0.20 455	0.20 459	0.18 431	0.18 431

FBW_ROB	0.43 443	0.26 421	0.54 356	0.31 444	0.20 402	0.51 448	0.32 425	0.70 484	0.60 449	0.59 464	0.55 418	0.65 463	0.41 419	1.40 508	0.51 440	0.13 373	0.17 456	0.21 458	0.16 438	0.17 418	0.18 431

LVE	1.13 509	1.02 515	1.28 499	1.01 515	0.80 515	1.29 513	0.81 511	1.47 516	1.96 518	1.07 502	1.90 517	1.90 512	1.01 503	1.48 509	0.91 480	0.93 520	0.61 519	0.94 513	0.69 516	0.87 515	0.75 521

WAO-7	1.01 505	0.89 509	0.93 469	0.83 510	0.66 505	1.18 506	0.81 511	1.40 513	1.57 516	1.11 504	1.76 516	1.45 505	1.19 508	1.50 510	1.14 494	0.61 506	0.62 520	0.70 505	0.68 515	0.66 507	0.60 510

RTS	0.78 497	0.48 482	4.68 526	0.34 458	0.28 464	1.12 504	0.46 475	0.62 460	1.03 500	0.73 479	0.89 483	0.60 446	0.59 467	1.61 511	1.16 497	0.14 399	0.11 389	0.15 418	0.15 426	0.21 449	0.19 439

RTSA	0.78 497	0.48 482	4.68 526	0.34 458	0.28 464	1.12 504	0.46 475	0.62 460	1.03 500	0.73 479	0.89 483	0.60 446	0.59 467	1.61 511	1.16 497	0.14 399	0.11 389	0.15 418	0.15 426	0.21 449	0.19 439

UNDER WATER-64	1.55 518	1.19 524	2.52 519	1.31 524	0.95 520	2.12 523	1.21 526	1.45 515	3.19 524	1.43 517	1.32 500	2.64 523	2.04 523	1.63 513	1.83 515	1.11 524	0.67 524	1.28 524	0.92 523	1.19 522	1.02 526

UNDER WATER	1.59 519	1.22 525	2.36 516	1.38 525	1.03 521	1.67 520	1.10 523	1.54 520	3.63 526	1.44 518	1.47 506	2.85 525	2.25 525	1.67 514	1.94 519	1.06 522	0.62 520	1.31 525	0.93 524	1.21 523	1.02 526

ktn	1.77 522	1.36 527	1.22 494	1.43 527	1.14 523	1.52 518	1.08 522	1.51 519	3.96 531	2.77 530	4.69 530	3.35 527	1.46 519	1.69 515	1.25 503	1.43 528	0.77 526	1.45 527	0.99 525	1.32 527	0.96 524

IMH	1.05 507	0.95 514	1.00 478	1.01 515	0.78 512	1.11 503	0.68 499	1.38 512	1.43 513	1.00 498	1.72 514	1.43 504	1.14 504	1.73 516	0.89 479	1.09 523	0.55 513	0.99 516	0.57 510	0.87 515	0.62 515

PWCK	1.00 503	1.17 523	1.70 511	0.91 511	0.41 486	1.19 508	0.92 515	1.10 506	1.14 507	1.16 506	1.14 493	1.25 500	0.88 497	1.75 517	1.04 488	0.87 517	0.50 505	0.87 512	0.53 506	0.96 520	0.52 504

TorneroNet-64	1.43 514	1.03 516	1.20 493	1.10 519	0.86 518	2.26 525	0.73 503	1.84 522	3.84 530	1.25 507	2.25 524	2.69 524	1.42 516	1.76 518	1.43 506	0.76 512	0.50 505	1.09 519	0.66 514	1.23 524	0.76 522

notaker	1.45 515	1.34 526	1.48 505	1.40 526	1.07 522	1.18 506	0.85 514	1.48 517	1.40 511	1.51 523	3.46 528	2.40 521	1.81 521	1.76 518	1.45 509	1.11 524	0.69 525	1.38 526	0.87 522	1.31 526	0.97 525

TorneroNet	2.22 524	1.08 519	1.24 495	1.14 523	0.90 519	5.58 530	0.80 509	2.12 528	8.69 537	2.58 528	5.42 532	3.88 529	1.97 522	1.78 520	1.87 516	0.86 516	0.54 512	1.15 523	0.74 518	1.23 524	0.85 523

JetBlue	1.14 510	0.76 502	2.36 516	0.59 497	0.75 508	3.04 528	1.78 529	1.11 507	0.90 493	0.94 493	1.10 491	1.66 509	1.28 513	2.09 521	1.72 513	0.43 498	0.36 498	0.38 489	0.38 497	0.58 499	0.56 506

MADNet+	1.01 505	1.16 522	4.72 528	0.70 503	0.47 491	1.24 510	0.96 517	0.97 505	0.89 491	0.65 473	0.77 470	0.87 484	0.85 496	2.09 521	1.68 511	0.38 495	0.39 500	0.31 483	0.27 484	0.43 489	0.39 493

MANE	1.41 513	0.36 463	0.74 431	0.43 483	0.41 486	2.16 524	0.80 509	2.39 530	3.38 525	2.22 526	3.06 527	3.54 528	2.73 528	2.15 523	1.94 519	0.28 482	0.27 488	0.30 482	0.46 499	0.28 478	0.34 489

KSHMR	1.89 523	1.36 527	1.60 508	1.47 528	1.22 525	1.38 516	1.06 521	1.79 521	5.97 534	1.42 516	5.65 534	2.98 526	1.14 504	2.23 524	1.20 501	1.27 527	1.12 527	1.46 528	1.10 527	1.32 527	1.15 528

JetRed	2.30 526	2.64 532	6.12 530	1.12 522	1.38 527	5.85 532	3.29 531	1.99 526	1.67 517	1.98 525	1.95 518	2.16 519	1.60 520	2.48 525	4.10 530	1.05 521	1.60 528	1.09 519	1.01 526	1.67 529	1.28 529

FADE		1.06 518		0.71 504	0.76 511			1.85 525	1.52 515	0.75 483		1.17 498		2.83 526		24.23 551	4.70 537	17.35 546	17.61 545	0.49 493	0.44 497

SGM-ForestM	1.36 512	0.28 431	0.79 439	0.26 379	0.16 327	2.26 525	1.00 519	1.42 514	1.46 514	2.38 527	2.05 520	5.95 535	2.66 527	2.95 527	2.46 524	0.17 438	0.18 462	0.18 443	0.18 453	0.15 394	0.18 431

WAO-8	1.46 516	1.10 520	1.09 486	1.10 519	0.84 516	2.06 521	0.75 504	1.84 522	3.83 528	1.44 518	2.21 522	2.15 516	1.43 517	3.17 528	1.19 499	0.91 518	0.65 522	1.09 519	0.79 520	0.90 517	0.71 517

Venus	1.46 516	1.10 520	1.09 486	1.10 519	0.84 516	2.06 521	0.75 504	1.84 522	3.83 528	1.44 518	2.21 522	2.15 516	1.43 517	3.17 528	1.19 499	0.91 518	0.65 522	1.09 519	0.79 520	0.90 517	0.71 517

MADNet++	2.26 525	1.80 530	2.06 513	2.13 532	1.97 529	2.61 527	1.79 530	2.38 529	2.16 521	2.75 529	2.65 526	2.38 520	2.43 526	3.17 528	3.21 526	2.17 531	1.95 531	1.94 530	1.63 529	2.06 530	2.01 532

tt	4.71 531	0.10 60	3.94 524	2.06 531	1.53 528	10.14 538	16.88 538	9.27 541	4.98 532	1.39 512	1.02 488	4.68 530	4.90 531	3.35 531	5.86 534	5.76 538	9.15 544	2.24 533	2.53 532	3.10 532	1.32 530

DPSimNet_ROB	4.34 530	4.23 533	6.89 532	3.67 533	3.68 530	4.75 529	5.21 534	2.67 531	3.68 527	5.82 535	3.95 529	5.57 531	6.72 535	3.46 532	4.48 531	4.05 536	2.88 534	4.68 536	3.12 536	3.69 533	3.62 536

TCMNet-wrong-test	4.29 529	5.57 537	4.65 525	11.33 542	10.39 539	5.73 531	4.48 533	4.13 533	1.02 499	1.91 524	2.39 525	6.16 537	3.62 529	3.84 533	4.50 532	1.99 530	0.47 504	1.97 531	1.69 530	5.69 537	4.31 537

HanzoNet	2.97 527	1.69 529	2.29 515	1.74 529	1.33 526	1.53 519	1.03 520	1.99 526	2.64 523	5.51 534	5.16 531	5.90 534	6.82 536	4.32 534	3.29 527	3.16 533	2.02 533	1.92 529	2.87 534	2.24 531	1.89 531

DGTPSM_ROB	8.34 536	5.10 534	10.37 541	5.31 536	10.18 537	8.33 534	23.60 544	6.06 536	13.41 544	4.90 531	10.87 541	5.65 532	10.44 538	6.17 535	12.59 539	3.74 534	7.55 539	3.69 534	7.26 540	4.14 535	7.46 539

DPSMNet_ROB	8.40 537	5.11 535	10.49 542	5.58 537	10.25 538	8.34 535	23.62 545	6.07 537	13.45 545	4.93 532	10.88 542	5.66 533	10.44 538	6.24 536	12.64 540	3.98 535	7.61 540	3.76 535	7.30 541	4.20 536	7.51 540

USTest	6.88 533	5.23 536	5.63 529	7.22 538	7.29 534	14.34 541	22.76 540	8.48 539	9.32 538	5.42 533	6.39 535	6.29 538	6.64 534	6.92 537	8.62 537	1.94 529	3.29 535	2.16 532	2.55 533	3.85 534	3.29 535

ASD4	7.23 534	6.65 538	7.69 533	5.24 535	5.62 533	11.85 539	20.36 539	7.57 538	7.14 536	6.55 536	5.47 533	5.99 536	5.78 532	7.22 538	9.24 538	4.85 537	4.44 536	6.40 541	5.19 537	6.53 538	4.89 538

BEATNet-Init1	4.73 532	2.61 531	13.29 543	0.58 496	0.53 498	10.12 537	3.33 532	4.83 534	5.01 533	8.75 539	8.51 536	14.08 546	7.60 537	7.70 539	5.34 533	0.28 482	0.28 491	0.34 487	0.37 495	0.57 498	0.45 498

LRCNet_RVC	10.90 539	14.34 547	9.35 534	15.35 543	8.04 536	1.08 502	0.34 437	8.78 540	0.70 470	12.63 546	16.05 545	9.85 539	6.54 533	8.57 540	6.34 535	20.27 549	5.40 538	23.70 548	21.88 547	14.87 545	13.83 547

PML	16.10 545	12.82 546	6.78 531	5.23 534	7.76 535	33.92 549	66.56 552	5.30 535	10.28 539	26.12 552	68.59 552	20.51 548	13.49 546	10.06 541	6.78 536	5.96 539	2.00 532	6.04 540	2.18 531	8.96 541	2.60 534

xxxxx1	15.27 542	9.54 540	10.31 536	20.13 546	18.88 545	17.08 542	23.03 541	10.36 542	10.99 540	9.21 540	9.62 537	10.74 541	10.61 541	10.72 542	13.89 544	7.97 542	9.20 545	31.85 551	44.72 551	12.84 542	13.69 544

tt_ll	15.27 542	9.54 540	10.31 536	20.13 546	18.88 545	17.08 542	23.03 541	10.36 542	10.99 540	9.21 540	9.62 537	10.74 541	10.61 541	10.72 542	13.89 544	7.97 542	9.20 545	31.85 551	44.72 551	12.84 542	13.69 544

ff	15.27 542	9.54 540	10.31 536	20.13 546	18.88 545	17.08 542	23.03 541	10.36 542	10.99 540	9.21 540	9.62 537	10.74 541	10.61 541	10.72 542	13.89 544	7.97 542	9.20 545	31.85 551	44.72 551	12.84 542	13.69 544

Anonymous_1	16.62 546	9.35 539	9.84 535	10.66 539	14.64 542	18.66 546	27.12 546	12.64 545	13.51 546	10.76 545	10.30 540	10.13 540	10.60 540	11.06 545	12.74 541	15.87 548	7.74 541	16.92 545	43.48 550	58.66 553	7.68 541

DPSM_ROB	11.49 540	9.87 543	10.35 539	11.13 540	11.31 540	19.11 547	27.51 547	13.37 546	14.21 547	10.31 543	11.06 543	10.96 544	11.27 544	11.96 546	13.59 542	6.78 540	8.19 542	6.03 538	7.09 538	7.93 539	7.73 542

DPSM	11.49 540	9.87 543	10.35 539	11.13 540	11.31 540	19.11 547	27.51 547	13.37 546	14.21 547	10.31 543	11.06 543	10.96 544	11.27 544	11.96 546	13.59 542	6.78 540	8.19 542	6.03 538	7.09 538	7.93 539	7.73 542

HaxPig	17.72 547	20.22 551	19.73 544	16.53 544	16.51 543	9.27 536	9.33 535	14.34 548	13.27 543	18.65 547	18.70 546	17.35 547	16.77 547	17.04 548	16.45 547	22.05 550	20.89 551	22.27 547	21.53 546	21.29 549	22.13 551

MEDIAN_ROB	21.21 548	24.62 552	23.47 549	19.58 545	19.65 548	13.22 540	10.96 536	17.88 549	17.00 549	22.14 551	22.02 548	20.86 549	20.36 548	21.06 549	19.71 548	25.63 552	24.13 552	26.21 549	25.20 548	25.17 550	25.38 552

CasAABBNet	23.10 549	19.86 548	20.64 546	22.47 549	22.73 549	38.41 550	55.50 551	26.89 551	28.70 552	20.61 549	22.15 549	22.08 550	22.75 549	23.99 550	27.36 551	13.59 545	16.48 549	12.14 542	14.27 543	15.95 546	15.53 548

Selective-RAFT-Error	23.16 550	19.93 549	20.87 547	22.54 550	22.81 550	38.52 552	55.47 550	27.01 553	28.83 553	20.66 550	22.25 550	22.09 551	22.80 551	24.09 551	27.36 551	13.61 546	16.48 549	12.15 543	14.28 544	15.99 547	15.57 549

LSM0	24.24 551	19.98 550	22.32 548	24.22 551	40.14 553	38.48 551	55.20 549	26.95 552	28.57 551	20.49 548	21.83 547	22.26 552	22.75 549	24.22 552	27.30 550	13.66 547	16.32 548	12.19 544	14.15 542	16.10 548	17.66 550

AVERAGE_ROB	25.43 552	29.06 553	27.24 550	24.63 552	24.20 552	17.73 545	12.61 537	22.29 550	21.39 550	26.79 553	26.16 551	25.20 553	24.64 552	25.07 553	23.53 549	29.96 553	28.40 553	30.60 550	29.58 549	29.72 551	29.84 553

test_example2	101.33 553	108.28 554	68.15 552	98.43 553	106.93 554	89.75 553	102.43 553	36.80 554	97.65 554	129.04 554	130.15 553	65.26 554	66.62 553	92.11 554	80.24 553	144.10 554	199.48 554	81.81 554	103.01 554	125.01 554	101.27 554

ccccc	256.34 554	256.29 555	313.62 554	354.40 555	364.36 555	149.10 554	168.46 554	152.89 555	131.30 555	153.93 555	155.56 554	164.00 555	204.39 554	268.02 555	295.19 554	390.55 555	349.22 555	244.59 555	219.82 555	412.30 555	378.83 555

Low-res two-view benchmark