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

IGEV-Stereo++	0.11 1	0.08 3	0.15 1	0.19 36	0.11 53	0.14 4	0.10 1	0.22 8	0.18 11	0.10 1	0.13 10	0.10 2	0.11 18	0.14 2	0.11 1	0.06 1	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

Pointernet	0.13 6	0.07 1	0.27 40	0.19 36	0.11 53	0.20 77	0.12 5	0.31 89	0.24 75	0.15 22	0.15 22	0.13 17	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.12 2	0.08 3	0.17 2	0.18 12	0.13 163	0.09 1	0.11 3	0.16 1	0.15 2	0.10 1	0.08 1	0.10 2	0.10 10	0.21 64	0.11 1	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.16 348	0.24 415

WCG-NET（raft）	0.14 17	0.09 15	0.23 16	0.17 6	0.08 3	0.19 53	0.16 59	0.23 16	0.26 95	0.18 61	0.19 42	0.20 84	0.12 30	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.06 83	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.05 1

test_for_model	0.29 301	0.89 450	0.34 107	0.69 443	0.49 434	0.20 77	0.16 59	0.30 81	0.23 63	0.28 138	0.15 22	0.13 17	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.29 425	0.10 315	0.06 1	0.04 1	0.86 455	0.18 374

trnet	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.15 2	0.07 1	0.21 100	0.12 5	0.24 26	0.24 75	0.16 39	0.21 69	0.15 41	0.13 54	0.18 30	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.05 1

MoCha-V2	0.13 6	0.08 3	0.26 32	0.23 215	0.09 10	0.16 14	0.15 37	0.26 30	0.16 4	0.15 22	0.15 22	0.13 17	0.14 69	0.20 48	0.11 1	0.06 1	0.07 183	0.06 1	0.06 33	0.06 8	0.05 1

Any-RAFT	0.17 61	0.08 3	0.31 80	0.19 36	0.10 28	0.29 237	0.16 59	0.42 217	0.30 148	0.24 100	0.27 111	0.27 173	0.16 95	0.21 64	0.12 11	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.07 51	0.06 28

LoS_RVC	0.13 6	0.10 36	0.19 3	0.18 12	0.16 275	0.20 77	0.18 121	0.20 4	0.17 8	0.13 7	0.19 42	0.12 8	0.15 81	0.17 17	0.13 35	0.06 1	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 300

CAS	0.15 36	0.07 1	0.21 8	0.41 423	0.16 275	0.20 77	0.18 121	0.22 8	0.19 16	0.15 22	0.19 42	0.11 6	0.09 4	0.14 2	0.13 35	0.29 425	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.14 332

LoS	0.14 17	0.08 3	0.27 40	0.16 4	0.09 10	0.22 124	0.14 21	0.26 30	0.26 95	0.15 22	0.18 37	0.18 63	0.13 54	0.22 74	0.14 59	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.04 1	0.06 8	0.06 28
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 17	0.08 3	0.19 3	0.17 6	0.22 371	0.18 30	0.16 59	0.23 16	0.19 16	0.14 18	0.17 30	0.14 33	0.10 10	0.18 30	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.08 101	0.18 374

CREStereo++_RVC	0.15 36	0.08 3	0.26 32	0.17 6	0.11 53	0.18 30	0.13 9	0.22 8	0.30 148	0.21 78	0.30 138	0.13 17	0.11 18	0.16 10	0.15 75	0.07 22	0.04 1	0.06 1	0.15 369	0.06 8	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 36	0.09 15	0.28 51	0.16 4	0.08 3	0.25 175	0.14 21	0.23 16	0.28 119	0.24 100	0.30 138	0.16 50	0.12 30	0.17 17	0.13 35	0.08 119	0.07 183	0.06 1	0.05 11	0.06 8	0.07 85

XX-TBD	0.15 36	0.18 286	0.28 51	0.22 172	0.10 28	0.22 124	0.15 37	0.22 8	0.27 105	0.22 83	0.26 105	0.14 33	0.12 30	0.16 10	0.13 35	0.08 119	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28

CREStereo	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.14 1	0.08 3	0.22 124	0.15 37	0.25 27	0.24 75	0.16 39	0.21 69	0.14 33	0.13 54	0.18 30	0.13 35	0.09 191	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28
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
PMTNet	0.15 36	0.08 3	0.23 16	0.15 2	0.09 10	0.23 143	0.16 59	0.25 27	0.23 63	0.17 48	0.21 69	0.16 50	0.14 69	0.22 74	0.13 35	0.29 425	0.05 7	0.06 1	0.04 1	0.07 51	0.06 28

MLCV	0.22 179	0.16 256	0.44 234	0.21 118	0.08 3	0.29 237	0.19 159	0.38 172	0.37 224	0.38 310	0.44 298	0.31 224	0.21 173	0.41 237	0.24 250	0.07 22	0.05 7	0.06 1	0.05 11	0.07 51	0.06 28

iResNet_ROB	0.25 249	0.19 302	0.40 184	0.20 79	0.12 96	0.30 254	0.16 59	0.55 345	0.53 368	0.38 310	0.43 287	0.37 270	0.26 241	0.38 228	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.04 1	0.09 163	0.09 196

pmcnn	0.50 402	0.20 314	0.78 374	0.24 259	0.26 400	0.39 338	0.30 357	0.51 302	0.50 354	0.54 400	1.23 438	2.52 463	0.37 345	0.77 386	0.95 424	0.08 119	0.06 83	0.06 1	0.05 11	0.10 218	0.08 142

UGAM-zero	0.23 196	0.10 36	0.54 304	0.19 36	0.13 163	0.21 100	0.14 21	0.44 233	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.51 361	0.33 321	0.65 342	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.06 8	0.07 85

WCG-NET	0.14 17	0.09 15	0.23 16	0.19 36	0.11 53	0.21 100	0.13 9	0.28 54	0.21 39	0.18 61	0.19 42	0.18 63	0.12 30	0.22 74	0.12 11	0.08 119	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.06 28

model_zeroshot	0.17 61	0.11 82	0.39 177	0.20 79	0.12 96	0.24 162	0.15 37	0.34 119	0.22 48	0.30 194	0.20 58	0.22 104	0.12 30	0.24 89	0.14 59	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.07 85

GCAP-BAT	0.16 47	0.11 82	0.36 137	0.18 12	0.13 163	0.21 100	0.16 59	0.23 16	0.18 11	0.26 119	0.28 115	0.20 84	0.11 18	0.24 89	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.05 1	0.06 28

Occ-G	0.13 6	0.08 3	0.21 8	0.17 6	0.10 28	0.15 6	0.19 159	0.22 8	0.19 16	0.13 7	0.19 42	0.21 95	0.11 18	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.06 28

AIO-Stereo	0.13 6	0.10 36	0.22 13	0.20 79	0.09 10	0.16 14	0.15 37	0.27 40	0.16 4	0.13 7	0.15 22	0.13 17	0.08 1	0.18 30	0.11 1	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

RSM++	0.12 2	0.09 15	0.19 3	0.20 79	0.09 10	0.17 22	0.15 37	0.21 6	0.19 16	0.12 4	0.12 4	0.14 33	0.09 4	0.20 48	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.05 1

RSM	0.12 2	0.09 15	0.20 6	0.20 79	0.09 10	0.16 14	0.15 37	0.23 16	0.18 11	0.13 7	0.13 10	0.15 41	0.09 4	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

RAFT-Stereo-weight	0.15 36	0.09 15	0.26 32	0.20 79	0.10 28	0.19 53	0.17 86	0.36 158	0.29 137	0.24 100	0.20 58	0.19 77	0.10 10	0.18 30	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.05 1

gcap-zeroshot	0.17 61	0.11 82	0.36 137	0.20 79	0.12 96	0.26 193	0.16 59	0.30 81	0.22 48	0.26 119	0.20 58	0.30 213	0.14 69	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

testlalala2	0.18 82	0.10 36	0.50 282	0.36 410	0.25 395	0.23 143	0.14 21	0.34 119	0.24 75	0.25 108	0.25 97	0.21 95	0.12 30	0.16 10	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

MGS-Stereo	0.14 17	0.11 82	0.32 86	0.19 36	0.11 53	0.18 30	0.17 86	0.20 4	0.22 48	0.14 18	0.24 90	0.15 41	0.10 10	0.18 30	0.12 11	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.10 218	0.06 28

IGEV++	0.13 6	0.10 36	0.23 16	0.21 118	0.10 28	0.15 6	0.15 37	0.29 65	0.16 4	0.12 4	0.15 22	0.12 8	0.12 30	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.07 51	0.07 85

qqq1	0.24 222	0.12 106	0.40 184	0.19 36	0.10 28	0.27 202	0.19 159	0.51 302	0.45 309	0.34 263	0.41 259	0.31 224	0.26 241	0.58 309	0.16 96	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

fff1	0.24 222	0.12 106	0.40 184	0.19 36	0.10 28	0.27 202	0.19 159	0.51 302	0.45 309	0.34 263	0.41 259	0.31 224	0.26 241	0.58 309	0.16 96	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

11t1	0.18 82	0.10 36	0.30 67	0.20 79	0.11 53	0.27 202	0.17 86	0.35 140	0.23 63	0.25 108	0.23 79	0.23 124	0.23 197	0.25 114	0.18 143	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.09 196

MSKI-zero shot	0.17 61	0.09 15	0.43 226	0.20 79	0.11 53	0.21 100	0.15 37	0.32 98	0.21 39	0.23 86	0.24 90	0.23 124	0.10 10	0.31 190	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28

UniTT-Stereo	0.14 17	0.10 36	0.30 67	0.21 118	0.13 163	0.17 22	0.13 9	0.19 3	0.18 11	0.15 22	0.20 58	0.10 2	0.11 18	0.18 30	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.06 28

DLNR_Zeroshot_test	10.44 477	12.10 484	19.93 484	106.08 493	23.66 490	0.14 4	0.13 9	3.22 473	0.17 8	0.16 39	0.23 79	0.16 50	0.10 10	0.31 190	0.15 75	2.36 471	0.06 83	0.07 21	0.07 67	39.70 491	0.06 28

testlalala	0.15 36	0.10 36	0.36 137	0.19 36	0.12 96	0.23 143	0.16 59	0.26 30	0.19 16	0.24 100	0.19 42	0.14 33	0.11 18	0.16 10	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.05 1	0.05 1

testlalala_base	0.20 134	0.13 164	0.35 117	0.25 296	0.15 250	0.25 175	0.16 59	0.34 119	0.17 8	0.19 66	0.26 105	0.17 55	0.14 69	0.18 30	0.16 96	0.39 437	0.09 293	0.07 21	0.05 11	0.45 432	0.08 142

AEACV	0.13 6	0.09 15	0.23 16	0.18 12	0.19 334	0.19 53	0.16 59	0.23 16	0.14 1	0.13 7	0.17 30	0.13 17	0.16 95	0.16 10	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.06 28

SPstereo	0.14 17	0.14 203	0.33 100	0.20 79	0.09 10	0.21 100	0.10 1	0.26 30	0.20 28	0.18 61	0.19 42	0.15 41	0.13 54	0.17 17	0.13 35	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.06 28

RAFT-Test	0.17 61	0.10 36	0.38 164	0.19 36	0.12 96	0.25 175	0.17 86	0.33 112	0.23 63	0.23 86	0.29 126	0.27 173	0.14 69	0.20 48	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

HH	0.18 82	0.12 106	0.55 310	0.22 172	0.12 96	0.18 30	0.18 121	0.34 119	0.19 16	0.20 69	0.24 90	0.34 247	0.18 143	0.29 172	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.06 28

HanStereo	0.18 82	0.12 106	0.55 310	0.22 172	0.12 96	0.18 30	0.18 121	0.34 119	0.19 16	0.20 69	0.24 90	0.34 247	0.18 143	0.29 172	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.06 28

anonymousdsp2	0.17 61	0.10 36	0.28 51	0.20 79	0.11 53	0.25 175	0.17 86	0.41 203	0.31 160	0.23 86	0.23 79	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.08 101	0.07 85

CBFPSM	0.27 271	0.16 256	0.67 352	0.20 79	0.14 204	0.38 330	0.25 313	0.40 191	0.36 215	0.33 244	0.36 209	0.56 375	0.38 349	0.32 196	0.38 331	0.08 119	0.08 260	0.07 21	0.08 136	0.09 163	0.11 278

Selective-IGEV	0.12 2	0.09 15	0.22 13	0.19 36	0.10 28	0.15 6	0.14 21	0.27 40	0.15 2	0.13 7	0.14 20	0.13 17	0.08 1	0.21 64	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.05 1

EGLCR-Stereo	0.13 6	0.08 3	0.20 6	0.18 12	0.09 10	0.21 100	0.13 9	0.27 40	0.21 39	0.13 7	0.10 2	0.15 41	0.09 4	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

DCRE	0.20 134	0.13 164	0.40 184	0.21 118	0.15 250	0.20 77	0.19 159	0.30 81	0.27 105	0.22 83	0.80 414	0.23 124	0.16 95	0.23 83	0.15 75	0.07 22	0.07 183	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.06 28

Selective-RAFT	0.17 61	0.12 106	0.30 67	0.24 259	0.10 28	0.29 237	0.15 37	0.32 98	0.31 160	0.17 48	0.17 30	0.21 95	0.18 143	0.28 157	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.06 28

ProNet	0.14 17	0.12 106	0.25 27	0.19 36	0.11 53	0.19 53	0.19 159	0.27 40	0.20 28	0.14 18	0.13 10	0.13 17	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.07 85

MC-Stereo	0.14 17	0.09 15	0.25 27	0.21 118	0.09 10	0.18 30	0.16 59	0.23 16	0.19 16	0.18 61	0.23 79	0.16 50	0.13 54	0.22 74	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

RCA-Stereo	0.16 47	0.09 15	0.25 27	0.20 79	0.10 28	0.19 53	0.17 86	0.36 158	0.35 203	0.20 69	0.25 97	0.17 55	0.17 120	0.18 30	0.14 59	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.05 1

DCANet-4	0.19 120	0.10 36	0.52 297	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.36 158	0.39 247	0.29 165	0.30 138	0.17 55	0.22 186	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

fff	0.19 120	0.13 164	0.40 184	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.35 140	0.43 284	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 273	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

ADStereo(finetuned)	0.19 120	0.13 164	0.49 272	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.34 119	0.39 247	0.29 165	0.31 152	0.18 63	0.31 311	0.21 64	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.07 85

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 310	0.20 314	0.70 364	0.21 118	0.17 295	0.46 370	0.27 329	0.50 287	0.49 346	0.42 351	0.55 361	0.43 317	0.30 297	0.46 251	0.38 331	0.09 191	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.11 263	0.10 246

CIPLG	0.21 151	0.21 327	0.55 310	0.23 215	0.15 250	0.25 175	0.20 201	0.35 140	0.29 137	0.31 211	0.33 179	0.22 104	0.15 81	0.26 129	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

iRaft-Stereo_20w	0.19 120	0.10 36	0.46 251	0.19 36	0.13 163	0.25 175	0.19 159	0.52 317	0.19 16	0.29 165	0.21 69	0.22 104	0.20 166	0.28 157	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.08 101	0.08 142

IPLGR_C	0.21 151	0.22 339	0.60 328	0.23 215	0.15 250	0.24 162	0.20 201	0.35 140	0.29 137	0.31 211	0.32 159	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

ACRE	0.21 151	0.20 314	0.62 339	0.23 215	0.15 250	0.24 162	0.20 201	0.35 140	0.28 119	0.31 211	0.32 159	0.22 104	0.15 81	0.25 114	0.20 181	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142

GwcNet-ADL	0.22 179	0.14 203	0.58 322	0.24 259	0.13 163	0.22 124	0.23 276	0.49 279	0.40 262	0.27 128	0.29 126	0.30 213	0.20 166	0.26 129	0.23 239	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.09 163	0.09 196

GANet-ADL	0.21 151	0.12 106	0.45 244	0.23 215	0.14 204	0.29 237	0.19 159	0.46 253	0.35 203	0.25 108	0.32 159	0.32 233	0.19 157	0.24 89	0.20 181	0.10 235	0.07 183	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.10 246

CroCo-Stereo	0.14 17	0.13 164	0.24 21	0.25 296	0.11 53	0.11 2	0.18 121	0.32 98	0.23 63	0.12 4	0.12 4	0.18 63	0.12 30	0.14 2	0.13 35	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.07 51	0.06 28
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	0.17 61	0.12 106	0.41 207	0.23 215	0.10 28	0.20 77	0.24 298	0.33 112	0.23 63	0.23 86	0.28 115	0.29 197	0.15 81	0.17 17	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

s12784h	0.17 61	0.09 15	0.26 32	0.18 12	0.07 1	0.32 277	0.19 159	0.37 167	0.32 168	0.23 86	0.25 97	0.18 63	0.17 120	0.25 114	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.05 1

raftrobust	0.16 47	0.13 164	0.29 61	0.22 172	0.15 250	0.19 53	0.13 9	0.32 98	0.26 95	0.26 119	0.20 58	0.19 77	0.17 120	0.21 64	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.07 85

RALCasStereoNet	0.18 82	0.15 233	0.33 100	0.21 118	0.14 204	0.21 100	0.18 121	0.31 89	0.25 86	0.21 78	0.29 126	0.22 104	0.15 81	0.27 145	0.17 124	0.08 119	0.10 315	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.09 196

DCANet	0.18 82	0.13 164	0.40 184	0.19 36	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.34 119	0.39 247	0.29 165	0.31 152	0.18 63	0.23 197	0.20 48	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.06 8	0.07 85

csc	0.19 120	0.13 164	0.40 184	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.35 140	0.43 284	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 273	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

cscssc	0.19 120	0.13 164	0.40 184	0.18 12	0.09 10	0.19 53	0.18 121	0.35 140	0.43 284	0.29 165	0.30 138	0.18 63	0.28 273	0.20 48	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.05 11	0.05 1	0.07 85

111	0.20 134	0.17 272	0.40 184	0.18 12	0.09 10	0.24 162	0.17 86	0.41 203	0.45 309	0.23 86	0.29 126	0.29 197	0.21 173	0.24 89	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.07 51	0.08 142

test_xeample3	0.16 47	0.11 82	0.56 314	0.19 36	0.12 96	0.20 77	0.18 121	0.35 140	0.20 28	0.16 39	0.12 4	0.13 17	0.12 30	0.24 89	0.15 75	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.08 136	0.07 51	0.07 85

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 61	0.14 203	0.32 86	0.20 79	0.09 10	0.19 53	0.17 86	0.32 98	0.30 148	0.25 108	0.33 179	0.20 84	0.17 120	0.19 41	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.07 51	0.05 1

EAI-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.33 100	0.21 118	0.12 96	0.30 254	0.46 416	0.46 253	0.20 28	0.25 108	0.50 335	0.17 55	0.16 95	0.24 89	0.23 239	0.07 22	0.06 83	0.07 21	0.10 255	0.06 8	0.07 85

CFNet-RSSM	0.17 61	0.10 36	0.40 184	0.20 79	0.11 53	0.20 77	0.15 37	0.36 158	0.30 148	0.23 86	0.21 69	0.26 164	0.15 81	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.05 1

Gwc-CoAtRS	0.17 61	0.10 36	0.37 145	0.20 79	0.12 96	0.19 53	0.15 37	0.32 98	0.28 119	0.23 86	0.23 79	0.27 173	0.15 81	0.20 48	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.07 67	0.06 8	0.06 28

R-Stereo Train	0.18 82	0.09 15	0.32 86	0.22 172	0.12 96	0.22 124	0.19 159	0.42 217	0.19 16	0.31 211	0.45 310	0.20 84	0.14 69	0.18 30	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28

RAFT-Stereo	0.18 82	0.09 15	0.32 86	0.22 172	0.12 96	0.22 124	0.19 159	0.42 217	0.19 16	0.31 211	0.45 310	0.20 84	0.14 69	0.18 30	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.06 33	0.06 8	0.06 28
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 290	0.14 203	0.44 234	0.22 172	0.18 316	0.32 277	0.19 159	0.48 271	0.38 238	0.29 165	0.43 287	0.47 339	0.37 345	0.79 390	0.36 328	0.09 191	0.07 183	0.07 21	0.09 219	0.07 51	0.07 85

HSM-Net_RVC	0.27 271	0.11 82	0.42 215	0.19 36	0.11 53	0.34 300	0.20 201	0.62 401	0.43 284	0.40 333	0.43 287	0.50 357	0.26 241	0.76 380	0.22 221	0.08 119	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.08 101	0.08 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.31 317	0.22 339	0.50 282	0.23 215	0.14 204	0.30 254	0.24 298	0.47 260	0.54 372	0.38 310	0.60 378	0.43 317	0.29 287	0.87 406	0.40 346	0.11 268	0.07 183	0.07 21	0.07 67	0.09 163	0.09 196

HITNet	0.20 134	0.17 272	0.43 226	0.19 36	0.08 3	0.27 202	0.14 21	0.42 217	0.30 148	0.29 165	0.32 159	0.27 173	0.21 173	0.28 157	0.25 259	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.09 163	0.06 28
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
iResNetv2_ROB	0.27 271	0.26 364	0.72 368	0.23 215	0.13 163	0.29 237	0.18 121	0.52 317	0.49 346	0.37 299	0.45 310	0.39 290	0.25 232	0.34 208	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.07 21	0.05 11	0.12 299	0.09 196

iResNet	0.24 222	0.18 286	0.61 331	0.25 296	0.11 53	0.29 237	0.21 230	0.42 217	0.43 284	0.33 244	0.43 287	0.27 173	0.22 186	0.34 208	0.26 272	0.07 22	0.05 7	0.07 21	0.06 33	0.08 101	0.07 85

RAStereo	0.13 6	0.12 106	0.27 40	0.22 172	0.11 53	0.15 6	0.18 121	0.23 16	0.23 63	0.13 7	0.17 30	0.11 6	0.09 4	0.15 5	0.13 35	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.05 1

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 249	0.14 203	0.95 413	0.21 118	0.27 402	0.20 77	0.19 159	0.48 271	0.25 86	0.26 119	0.55 361	0.34 247	0.18 143	0.25 114	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.12 327	0.12 299	0.12 300

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 196	0.13 164	0.83 389	0.20 79	0.21 355	0.23 143	0.17 86	0.48 271	0.27 105	0.23 86	0.29 126	0.39 290	0.23 197	0.25 114	0.15 75	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.11 292	0.11 263	0.10 246

rvit_stereo_0080	0.15 36	0.13 164	0.25 27	0.19 36	0.13 163	0.15 6	0.20 201	0.28 54	0.24 75	0.15 22	0.17 30	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.15 75	0.11 268	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.07 85

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 134	0.72 441	0.70 364	0.17 6	0.08 3	0.15 6	0.15 37	0.18 2	0.16 4	0.13 7	0.12 4	0.09 1	0.08 1	0.16 10	0.13 35	0.35 432	0.04 1	0.08 88	0.07 67	0.11 263	0.23 410

test_sample2	0.21 151	0.10 36	0.28 51	0.19 36	0.11 53	0.27 202	0.21 230	0.43 228	0.29 137	0.26 119	0.31 152	0.30 213	0.24 215	0.45 248	0.18 143	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.09 196

test_sample1	0.20 134	0.10 36	0.28 51	0.19 36	0.12 96	0.28 217	0.19 159	0.41 203	0.25 86	0.26 119	0.31 152	0.29 197	0.26 241	0.44 245	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.09 196

MyStereo8	0.22 179	0.15 233	0.63 342	0.21 118	0.17 295	0.31 269	0.16 59	0.36 158	0.32 168	0.28 138	0.36 209	0.25 143	0.18 143	0.25 114	0.28 280	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.12 300

SMFormer	0.25 249	0.12 106	0.40 184	0.19 36	0.10 28	0.27 202	0.19 159	0.51 302	0.45 309	0.34 263	0.41 259	0.31 224	0.26 241	0.58 309	0.28 280	0.10 235	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.09 196

tta	0.24 222	0.12 106	0.40 184	0.19 36	0.10 28	0.27 202	0.19 159	0.51 302	0.45 309	0.34 263	0.41 259	0.31 224	0.26 241	0.58 309	0.28 280	0.10 235	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.08 101	0.07 85

CoDeX	0.23 196	0.12 106	0.46 251	0.21 118	0.14 204	0.29 237	0.21 230	0.53 328	0.41 272	0.29 165	0.35 199	0.29 197	0.22 186	0.48 257	0.19 168	0.09 191	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85

ACVNet-DCA	0.18 82	0.14 203	0.38 164	0.23 215	0.11 53	0.31 269	0.19 159	0.41 203	0.27 105	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.09 163	0.09 196

1test111	0.19 120	0.14 203	0.38 164	0.23 215	0.11 53	0.31 269	0.19 159	0.41 203	0.27 105	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.34 208	0.22 221	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.09 163	0.09 196

cc1	0.18 82	0.14 203	0.38 164	0.23 215	0.11 53	0.31 269	0.19 159	0.35 140	0.47 328	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.18 143	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.08 142

ff7	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

IGEVStereo-DCA	0.14 17	0.11 82	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.20 77	0.18 121	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.12 4	0.14 33	0.12 30	0.28 157	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

ffff	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

rrr	0.17 61	0.11 82	0.57 317	0.19 36	0.12 96	0.20 77	0.18 121	0.35 140	0.22 48	0.15 22	0.12 4	0.14 33	0.12 30	0.28 157	0.14 59	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

11t	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

tt1	0.18 82	0.14 203	0.35 117	0.23 215	0.11 53	0.30 254	0.19 159	0.35 140	0.44 298	0.17 48	0.19 42	0.13 17	0.16 95	0.27 145	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.08 142

whm_eth	0.15 36	0.13 164	0.25 27	0.19 36	0.13 163	0.15 6	0.20 201	0.28 54	0.24 75	0.15 22	0.17 30	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.15 75	0.11 268	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.07 85

MaDis-Stereo	0.14 17	0.13 164	0.26 32	0.19 36	0.14 204	0.16 14	0.13 9	0.25 27	0.21 39	0.13 7	0.14 20	0.14 33	0.11 18	0.17 17	0.17 124	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.06 28

IGEV_Zeroshot_test	0.18 82	0.10 36	0.65 348	0.20 79	0.12 96	0.19 53	0.15 37	0.34 119	0.19 16	0.28 138	0.22 76	0.27 173	0.13 54	0.23 83	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.06 28

MIM_Stereo	0.18 82	0.12 106	0.38 164	0.20 79	0.11 53	0.17 22	0.14 21	0.35 140	0.25 86	0.27 128	0.35 199	0.23 124	0.13 54	0.27 145	0.16 96	0.06 1	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.08 101	0.06 28

anonymousdsp	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.28 54	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85

iinet-f	0.30 310	0.18 286	1.03 424	0.20 79	0.15 250	0.44 363	0.22 253	0.45 243	0.37 224	0.35 279	0.44 298	0.41 306	0.34 329	0.34 208	0.40 346	0.10 235	0.09 293	0.08 88	0.08 136	0.13 314	0.11 278

CroCo-Stereo Lap2	0.15 36	0.15 233	0.28 51	0.25 296	0.18 316	0.11 2	0.19 159	0.28 54	0.21 39	0.13 7	0.16 27	0.15 41	0.12 30	0.17 17	0.14 59	0.07 22	0.07 183	0.08 88	0.06 33	0.08 101	0.07 85

ccc-4	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.27 40	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.07 85

x	0.19 120	0.11 82	0.29 61	0.20 79	0.11 53	0.26 193	0.18 121	0.41 203	0.29 137	0.25 108	0.29 126	0.28 188	0.24 215	0.26 129	0.23 239	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.08 142

IER	0.23 196	0.12 106	0.39 177	0.20 79	0.14 204	0.31 269	0.19 159	0.42 217	0.36 215	0.33 244	0.40 251	0.32 233	0.33 321	0.29 172	0.22 221	0.09 191	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.08 142

raft_robust	0.22 179	0.17 272	0.30 67	0.22 172	0.12 96	0.23 143	0.22 253	0.49 279	0.48 337	0.32 233	0.32 159	0.26 164	0.23 197	0.53 282	0.15 75	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.10 255	0.08 101	0.06 28

IGEV-Stereo	0.14 17	0.12 106	0.27 40	0.19 36	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.28 54	0.20 28	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.12 30	0.24 89	0.12 11	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.07 85
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.23 196	0.18 286	0.44 234	0.22 172	0.13 163	0.19 53	0.19 159	0.37 167	0.32 168	0.28 138	0.37 218	0.34 247	0.23 197	0.65 342	0.27 276	0.06 1	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.09 163	0.08 142

CSP-Net	0.27 271	0.15 233	0.30 67	0.21 118	0.14 204	0.44 363	0.24 298	0.50 287	0.40 262	0.41 342	0.43 287	0.42 314	0.26 241	0.66 347	0.28 280	0.12 304	0.08 260	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.09 196

IPLG	0.21 151	0.15 233	0.53 301	0.21 118	0.12 96	0.28 217	0.17 86	0.42 217	0.30 148	0.33 244	0.32 159	0.15 41	0.17 120	0.50 265	0.21 203	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

MIPNet	0.21 151	0.15 233	0.52 297	0.21 118	0.12 96	0.27 202	0.20 201	0.45 243	0.37 224	0.30 194	0.23 79	0.19 77	0.24 215	0.27 145	0.19 168	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

IPLGR	0.21 151	0.13 164	0.61 331	0.21 118	0.11 53	0.25 175	0.18 121	0.41 203	0.37 224	0.28 138	0.27 111	0.21 95	0.19 157	0.37 224	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.06 28

test-3	0.16 47	0.09 15	0.31 80	0.21 118	0.11 53	0.18 30	0.16 59	0.30 81	0.27 105	0.26 119	0.16 27	0.22 104	0.12 30	0.26 129	0.18 143	0.06 1	0.04 1	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.06 28

test_1	0.16 47	0.09 15	0.31 80	0.21 118	0.11 53	0.18 30	0.16 59	0.30 81	0.27 105	0.25 108	0.16 27	0.22 104	0.12 30	0.26 129	0.18 143	0.06 1	0.04 1	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.06 28

CrosDoStereo	0.31 317	0.10 36	0.49 272	0.18 12	0.12 96	0.22 124	1.11 465	0.34 119	0.37 224	0.38 310	0.61 384	0.28 188	0.46 384	0.61 321	0.57 386	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.07 85

STrans-v2	0.24 222	0.13 164	0.54 304	0.21 118	0.12 96	0.23 143	0.21 230	0.47 260	0.28 119	0.31 211	0.42 275	0.36 266	0.35 333	0.62 329	0.23 239	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.06 28

TransformOpticalFlow	0.24 222	0.13 164	0.56 314	0.23 215	0.11 53	0.21 100	0.19 159	0.40 191	0.32 168	0.30 194	0.43 287	0.36 266	0.31 311	0.61 321	0.20 181	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.07 85

ASMatch	0.23 196	0.11 82	0.51 293	0.24 259	0.14 204	0.19 53	0.17 86	0.31 89	0.28 119	0.28 138	0.68 397	0.27 173	0.26 241	0.50 265	0.22 221	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.11 278

DeepStereo_LL	0.31 317	0.10 36	0.49 272	0.18 12	0.12 96	0.22 124	1.11 465	0.34 119	0.37 224	0.38 310	0.61 384	0.28 188	0.46 384	0.61 321	0.57 386	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.07 85

DEmStereo	0.26 264	0.09 15	0.47 259	0.19 36	0.12 96	0.30 254	0.25 313	0.28 54	0.36 215	0.36 294	0.58 371	0.25 143	0.48 393	0.53 282	0.44 360	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.06 8	0.07 85

THIR-Stereo	0.29 301	0.12 106	0.41 207	0.19 36	0.11 53	0.28 217	0.72 443	0.32 98	0.35 203	0.37 299	0.65 391	0.34 247	0.50 395	0.57 303	0.45 363	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.09 219	0.07 51	0.07 85

DRaft	0.24 222	0.10 36	0.34 107	0.18 12	0.12 96	0.28 217	0.23 276	0.33 112	0.39 247	0.38 310	0.61 384	0.21 95	0.41 361	0.48 257	0.42 355	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.08 142

GrayStereo	0.25 249	0.09 15	0.32 86	0.26 328	0.13 163	0.23 143	0.47 420	0.34 119	0.30 148	0.39 325	0.47 326	0.30 213	0.79 429	0.29 172	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.09 219	0.07 51	0.13 314

RAFT-345	0.21 151	0.10 36	0.46 251	0.22 172	0.11 53	0.20 77	0.16 59	0.26 30	0.25 86	0.27 128	0.66 393	0.21 95	0.16 95	0.55 290	0.21 203	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.06 28

test-1	0.17 61	0.11 82	0.40 184	0.23 215	0.13 163	0.22 124	0.23 276	0.34 119	0.26 95	0.20 69	0.24 90	0.22 104	0.14 69	0.16 10	0.20 181	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.06 8	0.08 142

Prome-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.30 67	0.24 259	0.12 96	0.23 143	0.23 276	0.36 158	0.25 86	0.33 244	0.59 373	0.24 136	0.28 273	0.29 172	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.20 392

raft+_RVC	0.18 82	0.14 203	0.32 86	0.21 118	0.15 250	0.21 100	0.16 59	0.38 172	0.34 189	0.21 78	0.28 115	0.20 84	0.15 81	0.24 89	0.19 168	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.07 51	0.08 142

XX-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.83 389	0.26 328	0.17 295	0.23 143	0.13 9	0.40 191	0.18 11	0.20 69	0.41 259	0.31 224	0.10 10	0.32 196	0.12 11	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.05 1

GES	0.22 179	0.12 106	0.42 215	0.20 79	0.14 204	0.27 202	0.19 159	0.49 279	0.33 180	0.30 194	0.36 209	0.25 143	0.23 197	0.29 172	0.22 221	0.10 235	0.08 260	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.11 278

222	0.41 376	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.36 318	0.20 201	0.57 368	0.39 247	0.35 279	0.44 298	0.30 213	0.27 259	0.55 290	3.56 469	0.11 268	0.07 183	0.08 88	0.08 136	0.09 163	0.09 196

AFF-stereo	0.18 82	0.15 233	0.32 86	0.21 118	0.10 28	0.18 30	0.18 121	0.33 112	0.27 105	0.25 108	0.37 218	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.15 75	0.06 1	0.05 7	0.08 88	0.08 136	0.07 51	0.05 1

GMStereo	0.19 120	0.25 353	0.40 184	0.21 118	0.12 96	0.22 124	0.19 159	0.29 65	0.40 262	0.25 108	0.23 79	0.16 50	0.15 81	0.25 114	0.19 168	0.09 191	0.06 83	0.08 88	0.08 136	0.10 218	0.08 142
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.23 196	0.13 164	0.35 117	0.18 12	0.15 250	0.27 202	0.23 276	0.39 184	0.44 298	0.28 138	0.41 259	0.38 278	0.26 241	0.27 145	0.32 307	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.10 218	0.07 85

acv_ft	0.25 249	0.13 164	0.40 184	0.23 215	0.19 334	0.34 300	0.21 230	0.45 243	0.44 298	0.38 310	0.41 259	0.38 278	0.27 259	0.27 145	0.35 322	0.08 119	0.07 183	0.08 88	0.07 67	0.11 263	0.07 85

cf-r	0.24 222	0.15 233	0.44 234	0.21 118	0.14 204	0.27 202	0.22 253	0.42 217	0.40 262	0.30 194	0.42 275	0.42 314	0.26 241	0.43 241	0.25 259	0.11 268	0.06 83	0.08 88	0.10 255	0.08 101	0.08 142

DIP-Stereo	0.18 82	0.12 106	0.33 100	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.12 5	0.42 217	0.25 86	0.27 128	0.32 159	0.21 95	0.17 120	0.25 114	0.20 181	0.07 22	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.07 51	0.08 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 179	0.18 286	0.47 259	0.22 172	0.10 28	0.28 217	0.14 21	0.46 253	0.32 168	0.31 211	0.34 188	0.31 224	0.25 232	0.31 190	0.29 290	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.06 33	0.10 218	0.08 142

HSM	0.28 290	0.16 256	0.35 117	0.20 79	0.15 250	0.33 288	0.19 159	0.53 328	0.37 224	0.36 294	0.38 230	0.67 409	0.31 311	0.89 410	0.23 239	0.08 119	0.06 83	0.08 88	0.07 67	0.08 101	0.08 142

rvit_stereo_0081_aga	0.16 47	0.14 203	0.28 51	0.21 118	0.13 163	0.19 53	0.17 86	0.23 16	0.24 75	0.17 48	0.21 69	0.19 77	0.13 54	0.19 41	0.14 59	0.11 268	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

rvit_stereo_0081	0.16 47	0.11 82	0.24 21	0.21 118	0.12 96	0.16 14	0.17 86	0.22 8	0.33 180	0.16 39	0.18 37	0.18 63	0.14 69	0.20 48	0.16 96	0.11 268	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

ACV-stereo	0.29 301	0.18 286	0.79 380	0.23 215	0.16 275	0.47 376	0.19 159	0.36 158	0.34 189	0.29 165	0.33 179	0.67 409	0.42 369	0.54 288	0.30 296	0.10 235	0.09 293	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.11 278

rvit_stereo_0082	0.16 47	0.11 82	0.24 21	0.21 118	0.12 96	0.16 14	0.17 86	0.22 8	0.33 180	0.16 39	0.18 37	0.18 63	0.14 69	0.20 48	0.16 96	0.11 268	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.07 85

rvit_stereo_ft	0.17 61	0.14 203	0.30 67	0.25 296	0.14 204	0.17 22	0.21 230	0.28 54	0.26 95	0.16 39	0.19 42	0.20 84	0.16 95	0.22 74	0.17 124	0.11 268	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.07 85

test_sample3	0.23 196	0.12 106	0.43 226	0.19 36	0.12 96	0.32 277	0.20 201	0.50 287	0.34 189	0.31 211	0.33 179	0.29 197	0.22 186	0.53 282	0.22 221	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.10 218	0.10 246

H2IRNET	0.18 82	0.13 164	0.35 117	0.21 118	0.12 96	0.20 77	0.15 37	0.27 40	0.30 148	0.17 48	0.31 152	0.25 143	0.20 166	0.24 89	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.10 255	0.09 163	0.06 28

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 61	0.13 164	0.24 21	0.19 36	0.13 163	0.24 162	0.17 86	0.30 81	0.37 224	0.43 357	0.17 30	0.13 17	0.12 30	0.19 41	0.15 75	0.08 119	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.08 142

MyStereo07	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.22 172	0.14 204	0.25 175	0.23 276	0.29 65	0.21 39	0.15 22	0.13 10	0.12 8	0.13 54	0.25 114	0.13 35	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

MyStereo06	0.20 134	0.12 106	0.57 317	0.21 118	0.14 204	0.25 175	0.23 276	0.40 191	0.21 39	0.30 194	0.24 90	0.31 224	0.18 143	0.22 74	0.18 143	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

MyStereo05	0.23 196	0.12 106	0.57 317	0.21 118	0.14 204	0.25 175	0.23 276	0.48 271	0.52 364	0.31 211	0.23 79	0.25 143	0.22 186	0.30 184	0.21 203	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

MyStereo04	0.23 196	0.12 106	0.55 310	0.22 172	0.14 204	0.25 175	0.23 276	0.49 279	0.52 364	0.28 138	0.23 79	0.27 173	0.23 197	0.30 184	0.22 221	0.07 22	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.08 142

AE-Stereo	0.17 61	0.11 82	0.31 80	0.24 259	0.14 204	0.23 143	0.18 121	0.34 119	0.29 137	0.15 22	0.25 97	0.21 95	0.13 54	0.20 48	0.14 59	0.07 22	0.08 260	0.09 151	0.10 255	0.07 51	0.06 28

1111x	0.32 326	0.11 82	0.40 184	0.22 172	0.11 53	0.32 277	0.26 324	0.59 380	0.43 284	0.31 211	0.41 259	0.39 290	0.28 273	0.76 380	1.37 446	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.10 255	0.09 163	0.08 142

EKT-Stereo	0.38 363	0.12 106	0.38 164	0.42 424	3.88 473	0.21 100	0.17 86	0.35 140	0.28 119	0.20 69	0.20 58	0.23 124	0.15 81	0.28 157	0.16 96	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

gwcnet-sp	0.24 222	0.13 164	0.63 342	0.22 172	0.14 204	0.34 300	0.22 253	0.44 233	0.39 247	0.35 279	0.34 188	0.27 173	0.27 259	0.35 217	0.25 259	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

scenet	0.24 222	0.13 164	0.63 342	0.22 172	0.14 204	0.34 300	0.22 253	0.44 233	0.39 247	0.35 279	0.34 188	0.27 173	0.27 259	0.35 217	0.25 259	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

knoymous	0.17 61	0.09 15	0.32 86	0.17 6	0.11 53	0.21 100	0.17 86	0.32 98	0.23 63	0.23 86	0.28 115	0.27 173	0.16 95	0.23 83	0.16 96	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.06 33	0.09 163	0.09 196

anonymousa	0.23 196	0.11 82	0.50 282	0.21 118	0.16 275	0.31 269	0.20 201	0.36 158	0.35 203	0.32 233	0.50 335	0.39 290	0.26 241	0.22 74	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.11 292	0.07 51	0.08 142

riskmin	0.18 82	0.09 15	0.34 107	0.18 12	0.12 96	0.24 162	0.16 59	0.34 119	0.28 119	0.21 78	0.23 79	0.33 240	0.24 215	0.23 83	0.17 124	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.06 33	0.10 218	0.10 246

ssnet	0.24 222	0.13 164	0.63 342	0.22 172	0.14 204	0.34 300	0.22 253	0.44 233	0.39 247	0.35 279	0.34 188	0.27 173	0.27 259	0.35 217	0.25 259	0.09 191	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

TestStereo1	0.21 151	0.16 256	0.32 86	0.26 328	0.13 163	0.26 193	0.27 329	0.40 191	0.36 215	0.29 165	0.39 243	0.22 104	0.21 173	0.33 202	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.07 85

DisPM	0.19 120	0.10 36	0.35 117	0.23 215	0.13 163	0.18 30	0.20 201	0.29 65	0.29 137	0.33 244	0.34 188	0.23 124	0.16 95	0.33 202	0.16 96	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.11 278

RAFT_CTSACE	0.21 151	0.16 256	0.41 207	0.25 296	0.15 250	0.22 124	0.24 298	0.32 98	0.28 119	0.33 244	0.51 341	0.29 197	0.17 120	0.32 196	0.13 35	0.06 1	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.06 28

CRFU-Net	0.28 290	0.14 203	0.45 244	0.25 296	0.15 250	0.45 368	0.23 276	0.50 287	0.30 148	0.43 357	0.41 259	0.48 346	0.46 384	0.43 241	0.29 290	0.11 268	0.10 315	0.09 151	0.08 136	0.10 218	0.10 246

RAFT+CT+SA	0.21 151	0.18 286	0.33 100	0.25 296	0.18 316	0.23 143	0.29 347	0.40 191	0.36 215	0.24 100	0.38 230	0.18 63	0.16 95	0.32 196	0.16 96	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.12 327	0.09 163	0.09 196

test_5	0.23 196	0.19 302	0.38 164	0.26 328	0.18 316	0.25 175	0.29 347	0.40 191	0.37 224	0.29 165	0.40 251	0.25 143	0.22 186	0.34 208	0.18 143	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.10 246

SA-5K	0.21 151	0.16 256	0.32 86	0.26 328	0.13 163	0.26 193	0.27 329	0.40 191	0.36 215	0.29 165	0.39 243	0.22 104	0.21 173	0.33 202	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.07 85

test_4	0.18 82	0.12 106	0.34 107	0.23 215	0.12 96	0.18 30	0.22 253	0.26 30	0.24 75	0.24 100	0.47 326	0.22 104	0.13 54	0.24 89	0.16 96	0.06 1	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.07 51	0.05 1

GLC_STEREO	0.15 36	0.10 36	0.24 21	0.21 118	0.09 10	0.17 22	0.15 37	0.23 16	0.27 105	0.17 48	0.20 58	0.17 55	0.11 18	0.23 83	0.16 96	0.07 22	0.09 293	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.06 28

DAS	0.27 271	0.12 106	0.42 215	0.24 259	0.18 316	0.29 237	0.24 298	0.45 243	0.45 309	0.41 342	0.44 298	0.34 247	0.29 287	0.75 375	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

SepStereo	0.26 264	0.12 106	0.42 215	0.24 259	0.18 316	0.29 237	0.24 298	0.45 243	0.45 309	0.41 342	0.44 298	0.34 247	0.29 287	0.64 336	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.09 196

test_3	0.18 82	0.11 82	0.32 86	0.24 259	0.11 53	0.22 124	0.25 313	0.31 89	0.31 160	0.25 108	0.18 37	0.23 124	0.13 54	0.25 114	0.19 168	0.06 1	0.05 7	0.09 151	0.10 255	0.07 51	0.06 28

PSMNet-ADL	0.25 249	0.15 233	0.32 86	0.26 328	0.14 204	0.31 269	0.22 253	0.44 233	0.36 215	0.27 128	0.33 179	0.41 306	0.28 273	0.61 321	0.29 290	0.11 268	0.09 293	0.09 151	0.11 292	0.10 218	0.10 246

ADLNet2	0.30 310	0.17 272	0.72 368	0.23 215	0.17 295	0.36 318	0.24 298	0.52 317	0.51 357	0.32 233	0.38 230	0.45 331	0.30 297	0.69 354	0.35 322	0.10 235	0.08 260	0.09 151	0.09 219	0.12 299	0.10 246

TRStereo	0.19 120	0.17 272	0.47 259	0.23 215	0.19 334	0.19 53	0.16 59	0.52 317	0.28 119	0.20 69	0.19 42	0.21 95	0.13 54	0.24 89	0.13 35	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.11 292	0.06 8	0.06 28

LCNet	0.21 151	0.11 82	0.29 61	0.25 296	0.12 96	0.23 143	0.19 159	0.34 119	0.26 95	0.28 138	0.35 199	0.26 164	0.30 297	0.35 217	0.17 124	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.10 255	0.13 314	0.22 404

HHNet	0.22 179	0.12 106	0.52 297	0.18 12	0.18 316	0.20 77	0.20 201	0.34 119	0.31 160	0.32 233	0.59 373	0.20 84	0.21 173	0.24 89	0.31 302	0.08 119	0.05 7	0.09 151	0.07 67	0.08 101	0.11 278

OMP-Stereo	0.23 196	0.14 203	0.35 117	0.29 372	0.13 163	0.21 100	0.16 59	0.37 167	0.33 180	0.34 263	0.30 138	0.34 247	0.19 157	0.70 357	0.24 250	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.07 51	0.06 28

IIG-Stereo	0.23 196	0.13 164	0.35 117	0.29 372	0.12 96	0.23 143	0.14 21	0.38 172	0.31 160	0.34 263	0.37 218	0.33 240	0.21 173	0.70 357	0.26 272	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.07 51	0.06 28

NF-Stereo	0.20 134	0.10 36	0.35 117	0.24 259	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.38 172	0.32 168	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 270	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 314

OCTAStereo	0.20 134	0.10 36	0.35 117	0.24 259	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.38 172	0.32 168	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 270	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 314

NRIStereo	0.18 82	0.11 82	0.35 117	0.23 215	0.11 53	0.24 162	0.20 201	0.29 65	0.26 95	0.26 119	0.25 97	0.25 143	0.18 143	0.34 208	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.08 142

FTStereo	0.28 290	0.10 36	0.43 226	0.23 215	0.13 163	0.21 100	0.53 430	0.34 119	0.26 95	0.38 310	0.95 426	0.30 213	0.56 405	0.32 196	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.07 51	0.19 382

KYRaft	0.22 179	0.10 36	0.30 67	0.23 215	0.12 96	0.23 143	0.23 276	0.35 140	0.24 75	0.35 279	0.54 357	0.34 247	0.26 241	0.29 172	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.10 255	0.08 101	0.31 426

PFNet	0.23 196	0.10 36	0.57 317	0.24 259	0.14 204	0.22 124	0.19 159	0.39 184	0.33 180	0.35 279	0.32 159	0.27 173	0.19 157	0.64 336	0.22 221	0.09 191	0.05 7	0.09 151	0.07 67	0.08 101	0.07 85

RE-Stereo	0.20 134	0.10 36	0.35 117	0.24 259	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.38 172	0.32 168	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 270	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 314

Pruner-Stereo	0.19 120	0.11 82	0.34 107	0.29 372	0.12 96	0.19 53	0.17 86	0.31 89	0.29 137	0.33 244	0.32 159	0.25 143	0.15 81	0.24 89	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.09 196

TVStereo	0.20 134	0.10 36	0.35 117	0.24 259	0.12 96	0.21 100	0.18 121	0.38 172	0.32 168	0.28 138	0.30 138	0.22 104	0.16 95	0.51 270	0.20 181	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.08 101	0.13 314

DeepStereo_RVC	0.18 82	0.11 82	0.40 184	0.21 118	0.11 53	0.19 53	0.16 59	0.28 54	0.22 48	0.27 128	0.27 111	0.23 124	0.28 273	0.24 89	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.07 67	0.09 163	0.10 246

LMCR-Stereo	0.26 264	0.18 286	0.49 272	0.28 369	0.14 204	0.36 318	0.23 276	0.54 335	0.34 189	0.39 325	0.40 251	0.29 197	0.29 287	0.37 224	0.27 276	0.11 268	0.07 183	0.09 151	0.07 67	0.13 314	0.09 196

ICVP	0.23 196	0.13 164	0.44 234	0.26 328	0.14 204	0.29 237	0.25 313	0.45 243	0.33 180	0.29 165	0.43 287	0.35 261	0.25 232	0.26 129	0.23 239	0.12 304	0.09 293	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.10 246
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.21 118	0.11 53	0.20 77	0.17 86	0.32 98	0.23 63	0.20 69	0.25 97	0.18 63	0.12 30	0.20 48	0.15 75	0.07 22	0.05 7	0.09 151	0.09 219	0.08 101	0.07 85

GEStereo_RVC	0.27 271	0.20 314	0.44 234	0.27 352	0.16 275	0.33 288	0.25 313	0.56 360	0.54 372	0.34 263	0.38 230	0.34 247	0.25 232	0.51 270	0.28 280	0.12 304	0.08 260	0.09 151	0.08 136	0.11 263	0.11 278

sAnonymous2	0.20 134	0.21 327	0.58 322	0.24 259	0.17 295	0.22 124	0.19 159	0.34 119	0.28 119	0.17 48	0.19 42	0.17 55	0.16 95	0.17 17	0.14 59	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.23 401	0.17 361

CroCo_RVC	0.20 134	0.21 327	0.58 322	0.24 259	0.17 295	0.22 124	0.19 159	0.34 119	0.28 119	0.17 48	0.19 42	0.17 55	0.16 95	0.17 17	0.14 59	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.23 401	0.17 361

RALAANet	0.19 120	0.18 286	0.37 145	0.23 215	0.14 204	0.23 143	0.13 9	0.37 167	0.29 137	0.28 138	0.26 105	0.25 143	0.15 81	0.26 129	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.06 28

sCroCo_RVC	0.18 82	0.14 203	0.49 272	0.27 352	0.18 316	0.22 124	0.17 86	0.27 40	0.23 63	0.14 18	0.22 76	0.17 55	0.14 69	0.21 64	0.15 75	0.10 235	0.11 336	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

xxxx	0.34 339	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.37 323	0.20 201	0.58 375	0.38 238	0.29 165	0.42 275	0.38 278	0.24 215	0.46 251	2.20 462	0.11 268	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.09 196

test_xeample	0.34 339	0.10 36	0.29 61	0.19 36	0.11 53	0.33 288	0.23 276	0.55 345	0.38 238	0.32 233	0.45 310	0.29 197	0.26 241	0.57 303	2.24 464	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.09 163	0.09 196

SFCPSM	0.22 179	0.10 36	0.51 293	0.21 118	0.14 204	0.34 300	0.22 253	0.55 345	0.39 247	0.29 165	0.32 159	0.23 124	0.21 173	0.27 145	0.19 168	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.08 142

MMNet	0.27 271	0.14 203	0.49 272	0.24 259	0.17 295	0.47 376	0.22 253	0.45 243	0.51 357	0.39 325	0.41 259	0.36 266	0.33 321	0.39 230	0.34 318	0.08 119	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.08 142

FENet	0.21 151	0.11 82	0.45 244	0.21 118	0.12 96	0.26 193	0.17 86	0.41 203	0.35 203	0.30 194	0.31 152	0.29 197	0.23 197	0.26 129	0.23 239	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.09 219	0.09 163	0.09 196

HGLStereo	0.27 271	0.14 203	0.46 251	0.24 259	0.21 355	0.33 288	0.23 276	0.50 287	0.42 279	0.35 279	0.48 332	0.41 306	0.33 321	0.45 248	0.33 314	0.11 268	0.10 315	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.12 300

GANet-RSSM	0.24 222	0.14 203	0.36 137	0.21 118	0.14 204	0.27 202	0.21 230	0.45 243	0.33 180	0.29 165	0.39 243	0.39 290	0.28 273	0.58 309	0.23 239	0.11 268	0.07 183	0.09 151	0.09 219	0.10 218	0.09 196

GwcNet-RSSM	0.26 264	0.17 272	0.46 251	0.21 118	0.13 163	0.28 217	0.23 276	0.44 233	0.42 279	0.31 211	0.45 310	0.40 303	0.26 241	0.55 290	0.28 280	0.11 268	0.07 183	0.09 151	0.10 255	0.09 163	0.08 142

SuperB	0.49 399	0.28 374	2.23 455	0.23 215	0.15 250	0.41 346	0.32 366	0.47 260	0.82 425	0.43 357	0.50 335	0.33 240	0.45 378	0.68 352	1.08 430	0.10 235	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.98 462	0.14 332

MSMDNet	0.23 196	0.13 164	0.48 267	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.16 59	0.46 253	0.46 323	0.29 165	0.36 209	0.37 270	0.24 215	0.28 157	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.09 151	0.08 136	0.11 263	0.09 196

DISCO	0.32 326	0.13 164	0.51 293	0.25 296	0.16 275	0.48 381	0.25 313	0.50 287	0.57 383	0.37 299	0.45 310	0.62 393	0.36 337	0.64 336	0.49 374	0.09 191	0.07 183	0.09 151	0.08 136	0.12 299	0.11 278

rvit_stereo_0083	0.16 47	0.12 106	0.26 32	0.21 118	0.13 163	0.17 22	0.17 86	0.22 8	0.34 189	0.16 39	0.21 69	0.19 77	0.16 95	0.21 64	0.16 96	0.11 268	0.10 315	0.10 220	0.08 136	0.09 163	0.07 85

test_sample6	0.25 249	0.13 164	0.41 207	0.21 118	0.11 53	0.30 254	0.22 253	0.51 302	0.35 203	0.33 244	0.43 287	0.30 213	0.24 215	0.57 303	0.22 221	0.10 235	0.07 183	0.10 220	0.10 255	0.11 263	0.10 246

test_sample5	0.24 222	0.13 164	0.42 215	0.21 118	0.12 96	0.30 254	0.21 230	0.50 287	0.34 189	0.32 233	0.41 259	0.29 197	0.23 197	0.55 290	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 220	0.09 219	0.11 263	0.10 246

test_sample4	0.24 222	0.13 164	0.43 226	0.20 79	0.12 96	0.32 277	0.21 230	0.51 302	0.34 189	0.31 211	0.37 218	0.28 188	0.23 197	0.53 282	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 220	0.09 219	0.11 263	0.10 246

DispNO	0.27 271	0.18 286	0.62 339	0.23 215	0.17 295	0.25 175	0.22 253	0.45 243	0.41 272	0.32 233	0.39 243	0.38 278	0.27 259	0.77 386	0.27 276	0.09 191	0.07 183	0.10 220	0.10 255	0.08 101	0.08 142

xx1	0.20 134	0.14 203	0.38 164	0.23 215	0.11 53	0.31 269	0.19 159	0.35 140	0.47 328	0.17 48	0.19 42	0.28 188	0.24 215	0.28 157	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.10 220	0.09 219	0.09 163	0.09 196

DualNet	0.24 222	0.13 164	0.42 215	0.21 118	0.12 96	0.30 254	0.21 230	0.50 287	0.34 189	0.33 244	0.43 287	0.29 197	0.23 197	0.55 290	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.10 220	0.09 219	0.11 263	0.10 246

ttt	0.29 301	0.12 106	0.34 107	0.21 118	0.13 163	0.29 237	0.20 201	0.56 360	0.47 328	0.31 211	0.44 298	0.30 213	0.22 186	0.65 342	0.85 418	0.13 321	0.10 315	0.10 220	0.10 255	0.11 263	0.11 278

plain	0.17 61	0.13 164	0.43 226	0.21 118	0.13 163	0.16 14	0.17 86	0.27 40	0.22 48	0.16 39	0.26 105	0.13 17	0.16 95	0.27 145	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.07 67	0.10 218	0.07 85

MIF-Stereo (partial)	0.16 47	0.10 36	0.34 107	0.21 118	0.15 250	0.15 6	0.13 9	0.28 54	0.25 86	0.17 48	0.26 105	0.15 41	0.16 95	0.25 114	0.17 124	0.09 191	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.09 163	0.08 142

PCWNet_CMD	0.23 196	0.13 164	0.48 267	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.16 59	0.46 253	0.46 323	0.29 165	0.36 209	0.37 270	0.24 215	0.28 157	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.11 263	0.09 196

4D-IteraStereo	0.17 61	0.16 256	0.50 282	0.21 118	0.14 204	0.19 53	0.17 86	0.28 54	0.28 119	0.23 86	0.20 58	0.20 84	0.11 18	0.19 41	0.14 59	0.06 1	0.04 1	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.06 28

ToySt	0.24 222	0.16 256	0.48 267	0.21 118	0.13 163	0.29 237	0.29 347	0.39 184	0.39 247	0.27 128	0.35 199	0.39 290	0.31 311	0.31 190	0.29 290	0.08 119	0.09 293	0.10 220	0.11 292	0.11 263	0.10 246

qqq	0.20 134	0.12 106	0.31 80	0.20 79	0.11 53	0.23 143	0.19 159	0.41 203	0.27 105	0.24 100	0.28 115	0.28 188	0.24 215	0.34 208	0.22 221	0.08 119	0.07 183	0.10 220	0.09 219	0.09 163	0.09 196

Wz-Net-LNSev	0.34 339	0.29 381	0.91 406	0.26 328	0.21 355	0.47 376	0.31 361	0.54 335	0.54 372	0.44 363	0.52 349	0.50 357	0.35 333	0.39 230	0.39 339	0.11 268	0.11 336	0.10 220	0.09 219	0.14 329	0.13 314

Sa-1000	0.22 179	0.15 233	0.35 117	0.23 215	0.13 163	0.28 217	0.23 276	0.47 260	0.39 247	0.30 194	0.50 335	0.26 164	0.19 157	0.33 202	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.10 220	0.11 292	0.08 101	0.06 28

SA	0.22 179	0.16 256	0.36 137	0.23 215	0.13 163	0.24 162	0.23 276	0.45 243	0.40 262	0.27 128	0.44 298	0.23 124	0.23 197	0.33 202	0.17 124	0.07 22	0.06 83	0.10 220	0.11 292	0.08 101	0.06 28

psmg	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.21 118	0.14 204	0.35 313	0.23 276	0.51 302	0.34 189	0.35 279	0.38 230	0.38 278	0.24 215	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.08 260	0.10 220	0.10 255	0.09 163	0.08 142

dd	0.22 179	0.26 364	0.40 184	0.22 172	0.12 96	0.25 175	0.21 230	0.32 98	0.44 298	0.29 165	0.28 115	0.25 143	0.16 95	0.30 184	0.25 259	0.12 304	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.11 263	0.09 196

AASNet	0.27 271	0.19 302	0.49 272	0.26 328	0.17 295	0.34 300	0.20 201	0.62 401	0.48 337	0.35 279	0.40 251	0.32 233	0.25 232	0.28 157	0.34 318	0.11 268	0.09 293	0.10 220	0.08 136	0.13 314	0.11 278

GMOStereo	0.18 82	0.14 203	0.30 67	0.22 172	0.12 96	0.20 77	0.27 329	0.26 30	0.28 119	0.31 211	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.05 1

error version	0.18 82	0.14 203	0.30 67	0.22 172	0.12 96	0.20 77	0.27 329	0.26 30	0.28 119	0.31 211	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.05 1

test-v	0.18 82	0.14 203	0.30 67	0.22 172	0.12 96	0.20 77	0.27 329	0.26 30	0.28 119	0.31 211	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.05 1

Patchmatch Stereo++	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.14 21	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.26 129	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142
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
AAGNet	0.33 332	0.11 82	0.37 145	0.25 296	0.16 275	0.20 77	0.19 159	0.30 81	0.27 105	0.35 279	0.35 199	0.27 173	0.30 297	0.44 245	2.66 466	0.08 119	0.05 7	0.10 220	0.07 67	0.08 101	0.06 28

PSM-softLoss	0.21 151	0.10 36	0.39 177	0.24 259	0.12 96	0.20 77	0.18 121	0.38 172	0.26 95	0.29 165	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.52 276	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 220	0.09 219	0.08 101	0.12 300

KMStereo	0.21 151	0.10 36	0.39 177	0.24 259	0.12 96	0.20 77	0.18 121	0.38 172	0.26 95	0.29 165	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.52 276	0.20 181	0.09 191	0.06 83	0.10 220	0.09 219	0.08 101	0.12 300

PSM-adaLoss	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.16 59	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.18 143	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

ROB_FTStereo_v2	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.16 59	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

ROB_FTStereo	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.14 21	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.25 143	0.17 120	0.24 89	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

HUI-Stereo	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.14 21	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.28 115	0.25 143	0.17 120	0.22 74	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

SST-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.37 145	0.24 259	0.13 163	0.19 53	0.17 86	0.31 89	0.24 75	0.34 263	0.33 179	0.29 197	0.25 232	0.56 300	0.17 124	0.08 119	0.05 7	0.10 220	0.08 136	0.09 163	0.07 85

RAFT_R40	0.21 151	0.10 36	0.37 145	0.24 259	0.13 163	0.18 30	0.18 121	0.31 89	0.29 137	0.33 244	0.33 179	0.30 213	0.24 215	0.55 290	0.18 143	0.08 119	0.05 7	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.07 85

iGMRVC	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.15 37	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.27 145	0.17 124	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

RAFT-RH_RVC	0.25 249	0.11 82	0.45 244	0.21 118	0.12 96	0.25 175	0.14 21	0.27 40	0.27 105	0.38 310	1.15 435	0.23 124	0.17 120	0.57 303	0.24 250	0.07 22	0.05 7	0.10 220	0.07 67	0.06 8	0.07 85

IRAFT_RVC	0.22 179	0.12 106	0.39 177	0.26 328	0.11 53	0.18 30	0.24 298	0.40 191	0.37 224	0.31 211	0.30 138	0.29 197	0.24 215	0.55 290	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.07 85

iRAFT	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.14 21	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.17 120	0.26 129	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

CRE-IMP	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.11 53	0.24 162	0.17 86	0.29 65	0.21 39	0.27 128	0.26 105	0.24 136	0.17 120	0.23 83	0.18 143	0.08 119	0.05 7	0.10 220	0.07 67	0.10 218	0.10 246

test-2	0.18 82	0.14 203	0.30 67	0.22 172	0.12 96	0.20 77	0.27 329	0.26 30	0.28 119	0.31 211	0.32 159	0.26 164	0.17 120	0.15 5	0.12 11	0.07 22	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.08 101	0.05 1

GMM-Stereo	0.21 151	0.10 36	0.43 226	0.23 215	0.13 163	0.24 162	0.25 313	0.37 167	0.27 105	0.30 194	0.45 310	0.27 173	0.21 173	0.31 190	0.17 124	0.07 22	0.05 7	0.10 220	0.09 219	0.08 101	0.19 382

RAFT-IKP	0.18 82	0.12 106	0.37 145	0.22 172	0.10 28	0.18 30	0.15 37	0.29 65	0.22 48	0.28 138	0.29 126	0.25 143	0.18 143	0.25 114	0.16 96	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

rafts_anoy	0.18 82	0.15 233	0.35 117	0.22 172	0.14 204	0.19 53	0.17 86	0.32 98	0.30 148	0.23 86	0.25 97	0.20 84	0.16 95	0.22 74	0.19 168	0.08 119	0.07 183	0.10 220	0.12 327	0.09 163	0.08 142

Anonymous3	0.23 196	0.18 286	0.63 342	0.27 352	0.18 316	0.41 346	0.23 276	0.43 228	0.35 203	0.23 86	0.27 111	0.20 84	0.18 143	0.27 145	0.18 143	0.12 304	0.11 336	0.10 220	0.10 255	0.11 263	0.12 300

TestStereo	0.21 151	0.19 302	0.40 184	0.25 296	0.10 28	0.22 124	0.21 230	0.31 89	0.31 160	0.23 86	0.34 188	0.22 104	0.18 143	0.62 329	0.18 143	0.08 119	0.06 83	0.10 220	0.07 67	0.11 263	0.06 28

UNet	0.28 290	0.14 203	0.69 358	0.23 215	0.20 348	0.44 363	0.22 253	0.50 287	0.40 262	0.34 263	0.39 243	0.43 317	0.33 321	0.40 235	0.31 302	0.09 191	0.07 183	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.08 142

UPFNet	0.25 249	0.12 106	0.38 164	0.24 259	0.19 334	0.37 323	0.28 342	0.48 271	0.38 238	0.34 263	0.37 218	0.37 270	0.28 273	0.39 230	0.33 314	0.10 235	0.09 293	0.10 220	0.10 255	0.10 218	0.08 142

aanetorigin	0.39 368	0.29 381	1.09 427	0.24 259	0.19 334	0.28 217	0.37 389	0.33 112	0.47 328	0.94 434	0.82 416	0.52 365	0.54 401	0.49 262	0.50 379	0.11 268	0.09 293	0.10 220	0.10 255	0.16 348	0.15 342

EDNetEfficient	0.63 423	0.37 411	2.40 459	0.26 328	0.25 395	0.38 330	0.49 426	0.41 203	1.06 443	1.38 452	0.87 423	0.62 393	0.95 440	0.65 342	1.65 451	0.11 268	0.09 293	0.10 220	0.11 292	0.19 381	0.17 361

ac_64	0.27 271	0.13 164	0.41 207	0.24 259	0.17 295	0.36 318	0.22 253	0.46 253	0.33 180	0.35 279	0.36 209	0.52 365	0.30 297	0.62 329	0.32 307	0.11 268	0.09 293	0.10 220	0.10 255	0.09 163	0.08 142

DSFCA	0.27 271	0.13 164	0.36 137	0.20 79	0.17 295	0.38 330	0.31 361	0.47 260	0.43 284	0.43 357	0.37 218	0.39 290	0.29 287	0.52 276	0.32 307	0.12 304	0.10 315	0.10 220	0.11 292	0.11 263	0.10 246

DMCA	0.22 179	0.14 203	0.36 137	0.22 172	0.14 204	0.27 202	0.20 201	0.43 228	0.38 238	0.31 211	0.32 159	0.33 240	0.24 215	0.24 89	0.28 280	0.11 268	0.08 260	0.10 220	0.08 136	0.10 218	0.11 278

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 271	0.21 327	0.59 326	0.25 296	0.18 316	0.29 237	0.22 253	0.50 287	0.40 262	0.38 310	0.41 259	0.43 317	0.27 259	0.43 241	0.29 290	0.11 268	0.08 260	0.10 220	0.10 255	0.10 218	0.11 278
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DDVS	0.25 249	0.15 233	0.39 177	0.24 259	0.17 295	0.34 300	0.21 230	0.41 203	0.30 148	0.33 244	0.41 259	0.48 346	0.21 173	0.52 276	0.27 276	0.11 268	0.09 293	0.11 272	0.09 219	0.13 314	0.14 332

DCVSM-stereo	0.24 222	0.13 164	0.52 297	0.20 79	0.14 204	0.26 193	0.13 9	0.34 119	0.34 189	0.41 342	0.33 179	0.47 339	0.29 287	0.30 184	0.22 221	0.10 235	0.10 315	0.11 272	0.10 255	0.12 299	0.15 342

ITSA-stereo	0.25 249	0.15 233	0.33 100	0.23 215	0.11 53	0.27 202	0.18 121	0.56 360	0.59 386	0.31 211	0.32 159	0.33 240	0.28 273	0.49 262	0.30 296	0.11 268	0.08 260	0.11 272	0.10 255	0.11 263	0.13 314

CAS++	0.16 47	0.12 106	0.27 40	0.18 12	0.12 96	0.17 22	0.15 37	0.42 217	0.24 75	0.19 66	0.18 37	0.13 17	0.10 10	0.21 64	0.12 11	0.12 304	0.10 315	0.11 272	0.08 136	0.10 218	0.09 196
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mmm	0.21 151	0.12 106	0.31 80	0.22 172	0.12 96	0.28 217	0.21 230	0.41 203	0.27 105	0.29 165	0.38 230	0.29 197	0.24 215	0.29 172	0.22 221	0.09 191	0.07 183	0.11 272	0.09 219	0.10 218	0.09 196

ffm	0.22 179	0.12 106	0.42 215	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.20 201	0.35 140	0.44 298	0.30 194	0.42 275	0.34 247	0.23 197	0.27 145	0.11 1	0.08 119	0.05 7	0.11 272	0.10 255	0.08 101	0.08 142

ff1	0.29 301	0.12 106	0.42 215	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.20 201	0.35 140	0.44 298	0.30 194	0.42 275	0.34 247	0.23 197	0.81 397	1.08 430	0.08 119	0.05 7	0.11 272	0.10 255	0.08 101	0.08 142

mmx	0.31 317	0.12 106	0.42 215	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.20 201	0.55 345	0.45 309	0.30 194	0.42 275	0.34 247	0.23 197	0.81 397	1.08 430	0.10 235	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.11 263	0.10 246

xxx	0.31 317	0.12 106	0.42 215	0.20 79	0.13 163	0.28 217	0.20 201	0.55 345	0.45 309	0.30 194	0.42 275	0.34 247	0.23 197	0.81 397	1.08 430	0.10 235	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.11 263	0.10 246

CASnet	0.14 17	0.12 106	0.22 13	0.22 172	0.08 3	0.16 14	0.15 37	0.27 40	0.25 86	0.22 83	0.20 58	0.15 41	0.11 18	0.17 17	0.13 35	0.07 22	0.05 7	0.11 272	0.09 219	0.08 101	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.29 301	0.25 353	0.58 322	0.25 296	0.21 355	0.23 143	0.24 298	0.55 345	0.42 279	0.34 263	0.32 159	0.41 306	0.40 357	0.94 419	0.23 239	0.08 119	0.07 183	0.11 272	0.09 219	0.09 163	0.09 196

fast-acv-ft	0.31 317	0.20 314	0.81 385	0.24 259	0.18 316	0.46 370	0.27 329	0.41 203	0.49 346	0.39 325	0.55 361	0.49 351	0.35 333	0.37 224	0.38 331	0.11 268	0.11 336	0.11 272	0.12 327	0.12 299	0.09 196

CASS	0.21 151	0.15 233	0.32 86	0.26 328	0.11 53	0.28 217	0.19 159	0.39 184	0.30 148	0.32 233	0.34 188	0.25 143	0.24 215	0.25 114	0.20 181	0.13 321	0.08 260	0.11 272	0.09 219	0.11 263	0.11 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 290	0.16 256	0.44 234	0.22 172	0.15 250	0.40 343	0.30 357	0.57 368	0.46 323	0.38 310	0.36 209	0.47 339	0.29 287	0.38 228	0.39 339	0.13 321	0.11 336	0.11 272	0.11 292	0.11 263	0.11 278

BUS	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.25 296	0.14 204	0.43 361	0.17 86	0.56 360	0.34 189	0.34 263	0.35 199	0.32 233	0.20 166	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.09 163	0.09 196

Wz-Net-MNSev	0.36 348	0.26 364	0.79 380	0.26 328	0.21 355	0.59 406	0.38 395	0.55 345	0.56 380	0.48 381	0.54 357	0.53 369	0.36 337	0.60 316	0.44 360	0.11 268	0.09 293	0.11 272	0.11 292	0.15 341	0.13 314

BSDual-CNN	0.23 196	0.12 106	0.28 51	0.25 296	0.14 204	0.35 313	0.21 230	0.56 360	0.34 189	0.34 263	0.35 199	0.38 278	0.24 215	0.26 129	0.21 203	0.10 235	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.09 163	0.09 196

hknet	0.25 249	0.14 203	0.40 184	0.25 296	0.15 250	0.35 313	0.21 230	0.56 360	0.37 224	0.34 263	0.35 199	0.43 317	0.27 259	0.37 224	0.21 203	0.09 191	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.09 163	0.09 196

WZ-Net	0.52 410	0.38 413	1.90 453	0.30 380	0.24 388	0.57 404	0.48 424	0.62 401	0.78 422	0.50 382	0.71 402	0.68 413	0.54 401	0.98 425	0.84 415	0.13 321	0.10 315	0.11 272	0.12 327	0.19 381	0.20 392

AACVNet	0.26 264	0.16 256	0.37 145	0.22 172	0.14 204	0.29 237	0.19 159	0.41 203	0.31 160	0.38 310	0.42 275	0.43 317	0.28 273	0.73 367	0.25 259	0.11 268	0.08 260	0.11 272	0.09 219	0.13 314	0.11 278

PFNet+	0.20 134	0.10 36	0.37 145	0.21 118	0.12 96	0.17 22	0.19 159	0.29 65	0.34 189	0.33 244	0.32 159	0.24 136	0.16 95	0.32 196	0.17 124	0.10 235	0.07 183	0.11 272	0.10 255	0.08 101	0.12 300

RAFT	0.21 151	0.17 272	0.32 86	0.24 259	0.12 96	0.25 175	0.27 329	0.35 140	0.28 119	0.33 244	0.33 179	0.38 278	0.22 186	0.29 172	0.17 124	0.08 119	0.08 260	0.11 272	0.10 255	0.10 218	0.06 28

CFNet_pseudo	0.23 196	0.13 164	0.47 259	0.19 36	0.13 163	0.26 193	0.16 59	0.44 233	0.44 298	0.29 165	0.37 218	0.38 278	0.23 197	0.29 172	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.11 272	0.08 136	0.11 263	0.09 196

ADLNet	0.28 290	0.15 233	0.42 215	0.23 215	0.19 334	0.34 300	0.23 276	0.53 328	0.43 284	0.42 351	0.41 259	0.44 327	0.27 259	0.55 290	0.35 322	0.11 268	0.08 260	0.11 272	0.11 292	0.11 263	0.12 300

RAFT + AFF	0.27 271	0.23 346	0.50 282	0.25 296	0.17 295	0.30 254	0.33 376	0.52 317	0.40 262	0.28 138	0.30 138	0.30 213	0.31 311	0.62 329	0.24 250	0.09 191	0.10 315	0.11 272	0.10 255	0.11 263	0.11 278

delet	0.27 271	0.14 203	0.40 184	0.23 215	0.19 334	0.41 346	0.29 347	0.49 279	0.48 337	0.33 244	0.41 259	0.37 270	0.30 297	0.48 257	0.34 318	0.09 191	0.09 293	0.11 272	0.12 327	0.08 101	0.08 142

PSMNet-RSSM	0.24 222	0.15 233	0.36 137	0.21 118	0.14 204	0.25 175	0.20 201	0.48 271	0.37 224	0.30 194	0.44 298	0.38 278	0.26 241	0.52 276	0.22 221	0.12 304	0.07 183	0.11 272	0.13 350	0.10 218	0.09 196

RTSC	0.39 368	0.28 374	0.78 374	0.27 352	0.18 316	0.49 384	0.22 253	0.59 380	0.84 430	0.55 401	0.53 354	0.49 351	0.36 337	0.67 351	0.82 414	0.13 321	0.10 315	0.11 272	0.12 327	0.17 363	0.17 361

ADCP+	0.45 391	0.24 349	1.15 432	0.25 296	0.22 371	0.56 401	0.39 400	0.54 335	0.51 357	0.44 363	0.51 341	0.46 337	0.52 400	0.56 300	1.89 458	0.10 235	0.08 260	0.11 272	0.10 255	0.14 329	0.13 314

CFNet	0.27 271	0.20 314	0.44 234	0.22 172	0.14 204	0.33 288	0.14 21	0.51 302	0.45 309	0.30 194	0.40 251	0.38 278	0.27 259	0.76 380	0.25 259	0.09 191	0.07 183	0.11 272	0.11 292	0.11 263	0.08 142

ccs_rob	0.23 196	0.13 164	0.47 259	0.20 79	0.13 163	0.26 193	0.17 86	0.44 233	0.44 298	0.29 165	0.37 218	0.38 278	0.23 197	0.29 172	0.21 203	0.09 191	0.06 83	0.11 272	0.08 136	0.11 263	0.09 196

DeepPruner_ROB	0.26 264	0.19 302	0.44 234	0.21 118	0.16 275	0.30 254	0.21 230	0.52 317	0.32 168	0.35 279	0.38 230	0.39 290	0.26 241	0.42 239	0.24 250	0.15 356	0.11 336	0.11 272	0.11 292	0.14 329	0.13 314

StereoDRNet-Refined	0.27 271	0.17 272	0.35 117	0.25 296	0.14 204	0.37 323	0.21 230	0.47 260	0.41 272	0.44 363	0.51 341	0.41 306	0.28 273	0.45 248	0.37 329	0.09 191	0.06 83	0.11 272	0.11 292	0.10 218	0.10 246
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.28 290	0.16 256	0.34 107	0.27 352	0.16 275	0.38 330	0.25 313	0.48 271	0.43 284	0.46 370	0.46 319	0.51 361	0.33 321	0.53 282	0.33 314	0.10 235	0.10 315	0.11 272	0.11 292	0.10 218	0.09 196

DN-CSS_ROB	0.22 179	0.25 353	0.47 259	0.24 259	0.14 204	0.25 175	0.12 5	0.40 191	0.33 180	0.29 165	0.42 275	0.22 104	0.20 166	0.33 202	0.19 168	0.07 22	0.06 83	0.11 272	0.11 292	0.11 263	0.07 85

PWCDC_ROB	0.38 363	0.30 387	0.60 328	0.33 398	0.20 348	0.42 353	0.19 159	0.58 375	0.89 432	0.42 351	1.26 439	0.36 266	0.34 329	0.50 265	0.38 331	0.18 393	0.11 336	0.11 272	0.09 219	0.19 381	0.13 314

rvit_0105_5	0.21 151	0.15 233	0.38 164	0.23 215	0.13 163	0.22 124	0.24 298	0.36 158	0.39 247	0.21 78	0.23 79	0.26 164	0.19 157	0.26 129	0.19 168	0.15 356	0.13 364	0.12 308	0.12 327	0.10 218	0.09 196

CFNet_ucs	0.24 222	0.13 164	0.50 282	0.20 79	0.15 250	0.28 217	0.17 86	0.49 279	0.45 309	0.32 233	0.42 275	0.39 290	0.22 186	0.31 190	0.21 203	0.11 268	0.08 260	0.12 308	0.09 219	0.12 299	0.11 278

LL-Strereo2	0.18 82	0.18 286	0.39 177	0.22 172	0.12 96	0.24 162	0.13 9	0.31 89	0.23 63	0.24 100	0.20 58	0.24 136	0.12 30	0.26 129	0.15 75	0.06 1	0.06 83	0.12 308	0.09 219	0.08 101	0.07 85

Wz-Net-SNSev	0.43 384	0.41 418	1.27 439	0.30 380	0.21 355	0.44 363	0.41 405	0.61 392	0.65 400	0.46 370	0.65 391	0.62 393	0.39 354	0.74 374	0.59 392	0.12 304	0.11 336	0.12 308	0.13 350	0.16 348	0.14 332

NINENet	0.25 249	0.15 233	0.37 145	0.23 215	0.16 275	0.43 361	0.17 86	0.60 388	0.46 323	0.32 233	0.37 218	0.32 233	0.20 166	0.42 239	0.21 203	0.10 235	0.10 315	0.12 308	0.08 136	0.11 263	0.10 246

SACVNet	0.30 310	0.20 314	0.41 207	0.25 296	0.18 316	0.34 300	0.25 313	0.52 317	0.40 262	0.41 342	0.44 298	0.46 337	0.32 318	0.71 360	0.25 259	0.13 321	0.10 315	0.12 308	0.12 327	0.16 348	0.17 361

PSM-AAD	0.25 249	0.10 36	0.30 67	0.24 259	0.12 96	0.26 193	0.38 395	0.34 119	0.28 119	0.35 279	0.39 243	0.28 188	0.79 429	0.30 184	0.16 96	0.07 22	0.06 83	0.12 308	0.11 292	0.08 101	0.21 399

pcwnet_v2	0.32 326	0.15 233	1.26 438	0.23 215	0.18 316	0.32 277	0.18 121	0.59 380	0.60 390	0.36 294	0.45 310	0.35 261	0.29 287	0.36 222	0.25 259	0.14 344	0.11 336	0.12 308	0.11 292	0.14 329	0.15 342

ARAFT	0.24 222	0.21 327	0.78 374	0.22 172	0.12 96	0.29 237	0.24 298	0.43 228	0.32 168	0.33 244	0.28 115	0.28 188	0.19 157	0.49 262	0.18 143	0.07 22	0.06 83	0.12 308	0.11 292	0.09 163	0.06 28

EDNetEfficientorigin	7.51 474	0.52 431	140.47 492	0.25 296	0.17 295	0.42 353	0.29 347	0.47 260	1.03 440	1.28 449	1.02 429	0.83 424	0.84 435	0.75 375	0.99 426	0.10 235	0.09 293	0.12 308	0.10 255	0.21 392	0.22 404

GwcNet	0.35 344	0.23 346	0.88 401	0.25 296	0.24 388	0.48 381	0.27 329	0.55 345	0.57 383	0.38 310	0.52 349	0.51 361	0.32 318	0.60 316	0.41 352	0.13 321	0.11 336	0.12 308	0.11 292	0.13 314	0.14 332

CFNet-ft	0.24 222	0.15 233	0.35 117	0.18 12	0.15 250	0.30 254	0.21 230	0.39 184	0.36 215	0.28 138	0.40 251	0.43 317	0.25 232	0.47 255	0.24 250	0.12 304	0.07 183	0.12 308	0.11 292	0.12 299	0.09 196

ADCRef	0.38 363	0.24 349	0.88 401	0.26 328	0.21 355	0.49 384	0.27 329	0.52 317	0.48 337	0.50 382	0.58 371	0.35 261	0.47 387	0.48 257	1.29 445	0.09 191	0.08 260	0.12 308	0.12 327	0.11 263	0.11 278

RYNet	0.37 357	0.18 286	0.59 326	0.25 296	0.28 407	0.61 410	0.32 366	0.59 380	0.59 386	0.41 342	0.38 230	0.57 379	0.39 354	0.87 406	0.53 384	0.11 268	0.08 260	0.12 308	0.11 292	0.18 374	0.18 374

CFNet_RVC	0.24 222	0.15 233	0.35 117	0.18 12	0.15 250	0.30 254	0.21 230	0.39 184	0.36 215	0.28 138	0.40 251	0.43 317	0.25 232	0.47 255	0.24 250	0.12 304	0.07 183	0.12 308	0.11 292	0.12 299	0.09 196

DPSNet	0.47 394	0.24 349	0.93 410	0.27 352	0.20 348	0.75 424	0.57 432	0.84 441	0.79 423	0.47 378	0.51 341	0.60 387	0.69 423	0.87 406	0.71 405	0.16 371	0.13 364	0.12 308	0.10 255	0.25 405	0.21 399

StereoDRNet	0.32 326	0.22 339	0.61 331	0.27 352	0.21 355	0.42 353	0.30 357	0.61 392	0.48 337	0.46 370	0.39 243	0.48 346	0.30 297	0.57 303	0.40 346	0.11 268	0.09 293	0.12 308	0.11 292	0.12 299	0.10 246

NaN_ROB	0.41 376	0.28 374	0.62 339	0.30 380	0.19 334	0.51 389	0.47 420	0.58 375	0.59 386	0.56 402	0.47 326	0.49 351	0.41 361	1.21 441	0.64 401	0.12 304	0.18 404	0.12 308	0.13 350	0.11 263	0.14 332

SANet	0.53 411	0.28 374	0.96 415	0.26 328	0.15 250	0.69 417	0.44 413	0.67 420	1.34 450	0.67 415	0.98 428	0.94 429	0.71 425	0.89 410	0.76 407	0.14 344	0.12 353	0.12 308	0.11 292	0.17 363	0.16 350

LE_ROB	1.76 462	0.20 314	2.68 463	0.48 431	0.52 438	0.78 428	0.96 458	0.84 441	6.61 475	7.40 477	2.08 462	2.08 455	4.83 470	1.27 445	3.79 470	0.10 235	0.08 260	0.12 308	0.11 292	0.11 263	0.10 246

rvit_0105_6	0.19 120	0.14 203	0.34 107	0.23 215	0.14 204	0.18 30	0.20 201	0.29 65	0.37 224	0.18 61	0.22 76	0.23 124	0.17 120	0.26 129	0.17 124	0.15 356	0.13 364	0.13 328	0.11 292	0.11 263	0.08 142

rvit_0105_4	0.20 134	0.15 233	0.38 164	0.23 215	0.14 204	0.20 77	0.22 253	0.33 112	0.39 247	0.19 66	0.24 90	0.25 143	0.19 157	0.27 145	0.17 124	0.16 371	0.13 364	0.13 328	0.11 292	0.11 263	0.08 142

test_sample7	0.25 249	0.15 233	0.35 117	0.20 79	0.14 204	0.28 217	0.21 230	0.51 302	0.38 238	0.37 299	0.34 188	0.37 270	0.30 297	0.39 230	0.23 239	0.14 344	0.09 293	0.13 328	0.12 327	0.13 314	0.12 300

GMStereo_Zeroshot	0.24 222	0.21 327	0.45 244	0.26 328	0.13 163	0.28 217	0.15 37	0.39 184	0.35 203	0.37 299	0.43 287	0.40 303	0.17 120	0.34 208	0.20 181	0.12 304	0.07 183	0.13 328	0.07 67	0.16 348	0.09 196

StereoVision	0.22 179	0.18 286	0.37 145	0.27 352	0.17 295	0.23 143	0.22 253	0.38 172	0.31 160	0.20 69	0.51 341	0.22 104	0.16 95	0.28 157	0.18 143	0.11 268	0.12 353	0.13 328	0.13 350	0.10 218	0.07 85

Wz-Net-TNSev	0.51 406	0.58 433	1.61 451	0.25 296	0.21 355	0.65 413	0.45 414	0.63 407	0.69 409	0.51 387	0.54 357	0.71 418	0.60 410	1.00 426	0.77 410	0.15 356	0.15 386	0.13 328	0.15 369	0.21 392	0.20 392

HCRNet	0.24 222	0.25 353	0.33 100	0.34 400	0.16 275	0.27 202	0.18 121	0.43 228	0.35 203	0.30 194	0.35 199	0.32 233	0.22 186	0.44 245	0.20 181	0.13 321	0.08 260	0.13 328	0.11 292	0.10 218	0.09 196

FINET	0.34 339	0.27 371	0.80 383	0.24 259	0.24 388	0.36 318	0.34 378	0.54 335	0.72 414	0.39 325	0.47 326	0.32 233	0.30 297	0.51 270	0.32 307	0.19 398	0.17 398	0.13 328	0.12 327	0.18 374	0.16 350

psm_up	0.29 301	0.16 256	0.41 207	0.26 328	0.17 295	0.32 277	0.26 324	0.55 345	0.43 284	0.36 294	0.40 251	0.45 331	0.37 345	0.58 309	0.30 296	0.11 268	0.12 353	0.13 328	0.12 327	0.10 218	0.10 246

psmorigin	0.50 402	0.25 353	3.03 464	0.24 259	0.19 334	0.38 330	0.22 253	0.50 287	0.44 298	0.64 412	0.68 397	0.71 418	0.51 398	0.85 403	0.45 363	0.14 344	0.17 398	0.13 328	0.14 361	0.16 348	0.21 399

hitnet-ft	0.29 301	0.17 272	0.40 184	0.19 36	0.14 204	0.39 338	0.23 276	0.44 233	0.41 272	0.36 294	0.46 319	0.53 369	0.34 329	0.76 380	0.32 307	0.14 344	0.10 315	0.13 328	0.10 255	0.15 341	0.13 314

FAT-Stereo	0.36 348	0.18 286	0.73 371	0.26 328	0.18 316	0.33 288	0.29 347	0.60 388	0.59 386	0.46 370	0.60 378	0.60 387	0.50 395	0.61 321	0.34 318	0.13 321	0.14 372	0.13 328	0.12 327	0.14 329	0.18 374

S-Stereo	0.38 363	0.20 314	1.05 425	0.27 352	0.22 371	0.38 330	0.32 366	0.55 345	0.66 401	0.39 325	0.59 373	0.49 351	0.41 361	0.75 375	0.40 346	0.12 304	0.15 386	0.13 328	0.13 350	0.16 348	0.21 399

STTStereo	0.28 290	0.20 314	0.61 331	0.25 296	0.17 295	0.29 237	0.24 298	0.47 260	0.39 247	0.39 325	0.41 259	0.44 327	0.28 273	0.40 235	0.28 280	0.13 321	0.12 353	0.13 328	0.16 381	0.12 299	0.11 278

ADCL	0.47 394	0.22 339	1.00 419	0.27 352	0.19 334	0.74 422	0.64 438	0.54 335	0.69 409	0.56 402	0.71 402	0.55 373	0.60 410	0.60 316	1.43 447	0.11 268	0.09 293	0.13 328	0.13 350	0.14 329	0.14 332

GANet	0.36 348	0.22 339	0.49 272	0.29 372	0.17 295	0.41 346	0.38 395	0.57 368	0.45 309	0.46 370	0.75 408	0.55 373	0.40 357	0.94 419	0.41 352	0.13 321	0.13 364	0.13 328	0.11 292	0.14 329	0.11 278

TDLM	0.30 310	0.21 327	0.38 164	0.28 369	0.15 250	0.33 288	0.32 366	0.52 317	0.47 328	0.38 310	0.43 287	0.39 290	0.29 287	0.91 414	0.28 280	0.14 344	0.08 260	0.13 328	0.11 292	0.12 299	0.10 246

UCFNet_RVC	0.24 222	0.16 256	0.34 107	0.18 12	0.15 250	0.33 288	0.16 59	0.46 253	0.35 203	0.29 165	0.35 199	0.39 290	0.25 232	0.34 208	0.22 221	0.13 321	0.08 260	0.13 328	0.14 361	0.13 314	0.12 300

AdaStereo	0.24 222	0.16 256	0.37 145	0.24 259	0.12 96	0.32 277	0.17 86	0.54 335	0.42 279	0.33 244	0.38 230	0.35 261	0.21 173	0.30 184	0.22 221	0.14 344	0.06 83	0.13 328	0.08 136	0.11 263	0.08 142
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.
NVstereo2D	0.31 317	0.16 256	0.54 304	0.24 259	0.22 371	0.42 353	0.28 342	0.58 375	0.56 380	0.28 138	0.38 230	0.40 303	0.30 297	0.71 360	0.28 280	0.13 321	0.08 260	0.13 328	0.10 255	0.19 381	0.16 350

DRN-Test	0.33 332	0.17 272	0.61 331	0.27 352	0.19 334	0.46 370	0.29 347	0.65 409	0.51 357	0.47 378	0.46 319	0.44 327	0.34 329	0.62 329	0.41 352	0.12 304	0.08 260	0.13 328	0.12 327	0.12 299	0.10 246

XPNet_ROB	0.33 332	0.20 314	0.43 226	0.27 352	0.18 316	0.37 323	0.31 361	0.55 345	0.50 354	0.51 387	0.53 354	0.58 382	0.37 345	0.63 334	0.45 363	0.17 382	0.12 353	0.13 328	0.12 327	0.15 341	0.14 332

rvit_0105_3	0.23 196	0.17 272	0.40 184	0.25 296	0.15 250	0.24 162	0.28 342	0.38 172	0.41 272	0.25 108	0.25 97	0.28 188	0.21 173	0.28 157	0.20 181	0.15 356	0.13 364	0.14 350	0.15 369	0.10 218	0.09 196

UGAM	0.26 264	0.14 203	0.45 244	0.25 296	0.12 96	0.23 143	0.25 313	0.32 98	0.41 272	0.31 211	0.42 275	0.41 306	0.22 186	0.92 415	0.22 221	0.08 119	0.06 83	0.14 350	0.12 327	0.10 218	0.07 85

coex-ft	3.44 469	0.73 442	48.55 490	0.24 259	0.19 334	0.50 388	0.43 410	0.47 260	2.40 462	7.03 476	1.20 436	0.97 432	2.23 465	0.73 367	1.92 459	0.12 304	0.15 386	0.14 350	0.12 327	0.21 392	0.43 437

GASNet	0.36 348	0.46 419	0.88 401	0.34 400	0.23 383	0.35 313	0.22 253	0.60 388	0.53 368	0.40 333	0.37 218	0.45 331	0.30 297	0.79 390	0.35 322	0.15 356	0.10 315	0.14 350	0.14 361	0.22 398	0.12 300

FADNet-RVC-Resample	0.29 301	0.25 353	0.93 410	0.26 328	0.16 275	0.32 277	0.21 230	0.47 260	0.39 247	0.35 279	0.38 230	0.33 240	0.27 259	0.53 282	0.24 250	0.10 235	0.10 315	0.14 350	0.13 350	0.13 314	0.16 350

FADNet_RVC	0.30 310	0.28 374	0.83 389	0.23 215	0.15 250	0.30 254	0.17 86	0.49 279	0.37 224	0.30 194	0.38 230	0.30 213	0.27 259	0.52 276	0.31 302	0.14 344	0.14 372	0.14 350	0.16 381	0.21 392	0.23 410

FADNet-RVC	0.31 317	0.35 403	0.78 374	0.25 296	0.20 348	0.33 288	0.20 201	0.49 279	0.40 262	0.34 263	0.39 243	0.41 306	0.29 287	0.63 334	0.31 302	0.13 321	0.14 372	0.14 350	0.15 369	0.19 381	0.19 382

FADNet	0.32 326	0.36 406	0.74 372	0.23 215	0.22 371	0.37 323	0.19 159	0.53 328	0.48 337	0.32 233	0.36 209	0.43 317	0.32 318	0.64 336	0.25 259	0.16 371	0.16 393	0.14 350	0.16 381	0.24 404	0.19 382

stereogan	0.37 357	0.17 272	0.65 348	0.27 352	0.22 371	0.62 411	0.26 324	0.59 380	0.63 398	0.43 357	0.60 378	0.67 409	0.42 369	0.68 352	0.35 322	0.13 321	0.14 372	0.14 350	0.12 327	0.19 381	0.17 361

ADCPNet	0.48 397	0.29 381	1.60 449	0.27 352	0.23 383	0.70 420	0.38 395	0.53 328	0.51 357	0.51 387	0.59 373	0.67 409	0.56 405	0.60 316	1.14 435	0.15 356	0.18 404	0.14 350	0.23 413	0.19 381	0.19 382

DANet	0.35 344	0.23 346	0.60 328	0.36 410	0.22 371	0.39 338	0.25 313	0.48 271	0.43 284	0.52 393	0.50 335	0.59 384	0.41 361	0.76 380	0.49 374	0.13 321	0.11 336	0.14 350	0.12 327	0.17 363	0.15 342
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.30 310	0.19 302	0.41 207	0.26 328	0.16 275	0.33 288	0.26 324	0.52 317	0.47 328	0.40 333	0.46 319	0.43 317	0.31 311	0.89 410	0.26 272	0.14 344	0.09 293	0.14 350	0.13 350	0.14 329	0.10 246

ETE_ROB	0.34 339	0.26 364	0.45 244	0.29 372	0.18 316	0.40 343	0.37 389	0.57 368	0.47 328	0.50 382	0.50 335	0.62 393	0.36 337	0.55 290	0.38 331	0.13 321	0.10 315	0.14 350	0.12 327	0.16 348	0.16 350

PWC_ROB	0.38 363	0.29 381	0.69 358	0.25 296	0.20 348	0.38 330	0.19 159	0.58 375	0.67 404	0.57 404	0.85 419	0.51 361	0.40 357	0.71 360	0.52 382	0.13 321	0.09 293	0.14 350	0.10 255	0.17 363	0.14 332

rvit_105_1	0.27 271	0.19 302	0.46 251	0.27 352	0.19 334	0.30 254	0.35 381	0.44 233	0.51 357	0.31 211	0.31 152	0.31 224	0.26 241	0.35 217	0.25 259	0.15 356	0.14 372	0.15 364	0.17 389	0.11 263	0.10 246

APVNet	0.36 348	0.20 314	0.70 364	0.26 328	0.22 371	0.52 398	0.35 381	0.61 392	0.44 298	0.38 310	0.52 349	0.48 346	0.38 349	0.84 402	0.46 369	0.13 321	0.14 372	0.15 364	0.16 381	0.16 348	0.15 342

Syn2CoEx	0.36 348	0.31 393	0.78 374	0.34 400	0.21 355	0.41 346	0.28 342	0.61 392	0.49 346	0.42 351	0.56 367	0.45 331	0.44 375	0.69 354	0.38 331	0.17 382	0.14 372	0.15 364	0.12 327	0.13 314	0.12 300

DMCA-RVC	0.27 271	0.21 327	0.61 331	0.28 369	0.17 295	0.29 237	0.21 230	0.42 217	0.35 203	0.40 333	0.37 218	0.39 290	0.36 337	0.43 241	0.30 296	0.13 321	0.10 315	0.15 364	0.11 292	0.13 314	0.10 246

RTS	0.78 438	0.48 423	4.68 466	0.34 400	0.28 407	1.12 445	0.46 416	0.62 401	1.03 440	0.73 420	0.89 424	0.60 387	0.59 408	1.61 452	1.16 438	0.14 344	0.11 336	0.15 364	0.15 369	0.21 392	0.19 382

RTSA	0.78 438	0.48 423	4.68 466	0.34 400	0.28 407	1.12 445	0.46 416	0.62 401	1.03 440	0.73 420	0.89 424	0.60 387	0.59 408	1.61 452	1.16 438	0.14 344	0.11 336	0.15 364	0.15 369	0.21 392	0.19 382

AnyNet_C32	0.51 406	0.40 415	1.10 430	0.29 372	0.28 407	0.59 406	0.58 433	0.54 335	0.60 390	0.62 408	0.66 393	0.54 371	0.54 401	0.78 388	1.74 455	0.15 356	0.14 372	0.15 364	0.17 389	0.20 389	0.20 392

WCMA_ROB	0.51 406	0.21 327	0.65 348	0.25 296	0.21 355	0.58 405	0.32 366	0.54 335	0.55 377	0.95 436	1.40 443	1.28 442	0.81 432	0.73 367	0.62 397	0.18 393	0.15 386	0.15 364	0.15 369	0.19 381	0.19 382

PSMNet_ROB	0.33 332	0.24 349	0.54 304	0.31 386	0.21 355	0.42 353	0.43 410	0.59 380	0.47 328	0.37 299	0.44 298	0.49 351	0.31 311	0.64 336	0.43 356	0.14 344	0.10 315	0.15 364	0.14 361	0.13 314	0.11 278

SHD	0.42 379	0.27 371	0.81 385	0.31 386	0.25 395	0.42 353	0.22 253	0.66 415	0.94 439	0.63 410	0.60 378	0.59 384	0.47 387	0.59 315	0.58 391	0.15 356	0.13 364	0.16 373	0.16 381	0.20 389	0.22 404

ADCS	0.58 417	0.40 415	1.35 444	0.29 372	0.24 388	0.55 400	0.45 414	0.67 420	0.83 428	0.76 426	0.71 402	0.68 413	0.60 410	0.76 380	2.23 463	0.16 371	0.16 393	0.16 373	0.17 389	0.22 398	0.22 404

PA-Net	0.37 357	0.28 374	0.83 389	0.31 386	0.28 407	0.39 338	0.42 408	0.51 302	0.55 377	0.34 263	0.42 275	0.41 306	0.36 337	0.79 390	0.49 374	0.12 304	0.23 423	0.16 373	0.23 413	0.12 299	0.18 374
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	0.48 397	0.14 203	0.95 413	0.30 380	0.21 355	1.33 455	0.32 366	0.77 432	0.56 380	1.06 442	0.71 402	0.49 351	0.35 333	1.26 444	0.38 331	0.13 321	0.11 336	0.16 373	0.13 350	0.12 299	0.12 300

LALA_ROB	0.36 348	0.25 353	0.46 251	0.30 380	0.21 355	0.47 376	0.39 400	0.61 392	0.51 357	0.52 393	0.51 341	0.69 415	0.36 337	0.50 265	0.43 356	0.17 382	0.11 336	0.16 373	0.14 361	0.17 363	0.15 342

SGM_RVC	0.50 402	0.19 302	0.50 282	0.25 296	0.15 250	0.69 417	0.39 400	0.68 423	0.82 425	0.95 436	0.84 418	1.13 434	0.76 427	1.16 437	0.60 394	0.16 371	0.16 393	0.16 373	0.16 381	0.16 348	0.17 361
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SDNR	0.42 379	0.21 327	0.82 388	0.21 118	0.18 316	1.27 452	0.17 86	0.50 287	0.49 346	0.42 351	0.81 415	0.38 278	0.27 259	1.19 438	0.38 331	0.23 405	0.24 425	0.17 379	0.13 350	0.17 363	0.20 392

RP	0.35 344	0.22 339	0.51 293	0.31 386	0.24 388	0.37 323	0.28 342	0.50 287	0.58 385	0.40 333	0.63 389	0.61 391	0.47 387	0.61 321	0.39 339	0.16 371	0.15 386	0.17 379	0.15 369	0.17 363	0.17 361

G-Net	0.46 393	0.25 353	0.86 398	0.34 400	0.28 407	0.90 437	0.35 381	0.47 260	0.45 309	0.68 416	1.22 437	0.64 403	0.60 410	0.61 321	0.57 386	0.16 371	0.14 372	0.17 379	0.13 350	0.22 398	0.19 382

ADCMid	0.49 399	0.34 401	1.13 431	0.26 328	0.21 355	0.51 389	0.37 389	0.57 368	0.54 372	0.75 424	0.66 393	0.62 393	0.64 420	0.64 336	1.68 452	0.13 321	0.12 353	0.17 379	0.17 389	0.20 389	0.17 361

AnyNet_C01	0.65 425	0.58 433	2.60 462	0.32 392	0.26 400	0.88 435	0.61 436	0.63 407	0.62 395	0.68 416	0.96 427	0.76 421	0.60 410	0.96 422	1.43 447	0.16 371	0.16 393	0.17 379	0.17 389	0.23 401	0.23 410

SGM-Forest	0.36 348	0.17 272	0.47 259	0.23 215	0.16 275	0.45 368	0.41 405	0.55 345	0.48 337	0.52 393	0.60 378	0.52 365	0.41 361	0.85 403	0.50 379	0.17 382	0.17 398	0.17 379	0.15 369	0.15 341	0.15 342
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 417	0.27 371	0.67 352	0.22 172	0.17 295	0.66 415	0.37 389	0.78 433	0.61 393	1.47 463	1.30 440	1.65 449	0.79 429	1.12 435	0.59 392	0.17 382	0.17 398	0.17 379	0.14 361	0.17 363	0.14 332
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
NCC-stereo	0.39 368	0.25 353	0.69 358	0.32 392	0.28 407	0.46 370	0.36 385	0.65 409	0.52 364	0.40 333	0.57 369	0.56 375	0.47 387	0.73 367	0.45 363	0.17 382	0.14 372	0.18 386	0.25 418	0.16 348	0.16 350

Abc-Net	0.39 368	0.25 353	0.69 358	0.32 392	0.28 407	0.46 370	0.36 385	0.65 409	0.52 364	0.40 333	0.57 369	0.56 375	0.47 387	0.73 367	0.45 363	0.17 382	0.14 372	0.18 386	0.25 418	0.16 348	0.16 350
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SAMSARA	0.56 413	0.39 414	0.80 383	0.60 439	0.46 431	1.00 441	1.23 468	0.67 420	0.68 407	0.71 419	0.54 357	0.89 428	0.57 407	0.81 397	0.62 397	0.19 398	0.22 419	0.18 386	0.18 395	0.27 416	0.25 417

XQC	0.43 384	0.37 411	0.96 415	0.34 400	0.25 395	0.53 399	0.34 378	0.60 388	0.73 417	0.51 387	0.46 319	0.57 379	0.47 387	0.70 357	0.72 406	0.17 382	0.12 353	0.18 386	0.15 369	0.25 405	0.23 410

SGM-ForestM	1.36 453	0.28 374	0.79 380	0.26 328	0.16 275	2.26 466	1.00 460	1.42 455	1.46 454	2.38 467	2.05 461	5.95 476	2.66 468	2.95 468	2.46 465	0.17 382	0.18 404	0.18 386	0.18 395	0.15 341	0.18 374

LSM	1.64 461	0.40 415	2.56 461	2.02 471	17.61 483	0.51 389	0.52 428	0.61 392	0.76 419	0.82 428	1.11 433	0.63 401	0.54 401	0.75 375	0.49 374	0.16 371	0.24 425	0.18 386	0.21 404	0.25 405	2.42 474

CBMV	0.33 332	0.21 327	0.54 304	0.23 215	0.13 163	0.42 353	0.33 376	0.53 328	0.48 337	0.52 393	0.49 333	0.50 357	0.41 361	0.56 300	0.31 302	0.15 356	0.16 393	0.18 386	0.16 381	0.13 314	0.13 314
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.24 222	0.17 272	0.50 282	0.26 328	0.22 371	0.22 124	0.15 37	0.40 191	0.35 203	0.27 128	0.37 218	0.29 197	0.20 166	0.28 157	0.19 168	0.17 382	0.12 353	0.19 393	0.12 327	0.13 314	0.13 314

AF-Net	0.37 357	0.26 364	0.56 314	0.32 392	0.23 383	0.41 346	0.29 347	0.61 392	0.64 399	0.42 351	0.68 397	0.65 404	0.49 394	0.57 303	0.44 360	0.15 356	0.11 336	0.19 393	0.14 361	0.15 341	0.13 314

edge stereo	0.39 368	0.22 339	0.81 385	0.27 352	0.22 371	0.37 323	0.24 298	0.56 360	0.54 372	0.53 398	0.60 378	0.71 418	0.50 395	0.78 388	0.40 346	0.16 371	0.14 372	0.19 393	0.14 361	0.16 348	0.17 361

Nwc_Net	0.37 357	0.25 353	0.68 357	0.31 386	0.24 388	0.44 363	0.30 357	0.65 409	0.50 354	0.37 299	0.69 401	0.58 382	0.45 378	0.60 316	0.40 346	0.15 356	0.12 353	0.19 393	0.21 404	0.14 329	0.13 314

dad	0.28 290	0.31 393	0.44 234	0.21 118	0.14 204	0.30 254	0.20 201	0.33 112	0.49 346	0.44 363	0.44 298	0.45 331	0.21 173	0.41 237	0.26 272	0.20 401	0.11 336	0.20 397	0.11 292	0.14 329	0.10 246

STTRV1_RVC	0.42 379	0.32 398	0.89 404	0.29 372	0.36 423	0.49 384	0.31 361	0.61 392	0.53 368	0.46 370	0.56 367	0.47 339	0.43 373	1.00 426	0.39 339	0.27 419	0.21 414	0.20 397	0.18 395	0.25 405	0.17 361

CSAN	0.50 402	0.35 403	0.78 374	0.36 410	0.23 383	0.56 401	0.59 435	0.61 392	0.70 411	0.64 412	0.78 412	0.65 404	0.60 410	1.38 448	0.62 397	0.21 402	0.17 398	0.20 397	0.20 401	0.18 374	0.18 374

UDGNet	0.23 196	0.31 393	0.38 164	0.24 259	0.14 204	0.24 162	0.18 121	0.32 98	0.43 284	0.29 165	0.28 115	0.24 136	0.19 157	0.29 172	0.20 181	0.15 356	0.07 183	0.21 400	0.11 292	0.14 329	0.10 246

RGC	0.39 368	0.32 398	0.64 347	0.34 400	0.27 402	0.40 343	0.29 347	0.57 368	0.53 368	0.45 367	0.64 390	0.62 393	0.45 378	0.72 365	0.39 339	0.15 356	0.15 386	0.21 400	0.20 401	0.18 374	0.19 382

PS-NSSS	0.32 326	0.30 387	0.46 251	0.23 215	0.17 295	0.33 288	0.24 298	0.57 368	0.41 272	0.37 299	0.52 349	0.35 261	0.30 297	0.80 394	0.30 296	0.17 382	0.14 372	0.21 400	0.15 369	0.15 341	0.13 314

NCCL2	0.35 344	0.26 364	0.49 272	0.36 410	0.22 371	0.41 346	0.41 405	0.53 328	0.42 279	0.47 378	0.46 319	0.61 391	0.39 354	0.55 290	0.37 329	0.16 371	0.13 364	0.21 400	0.21 404	0.16 348	0.16 350

FBW_ROB	0.43 384	0.26 364	0.54 304	0.31 386	0.20 348	0.51 389	0.32 366	0.70 425	0.60 390	0.59 405	0.55 361	0.65 404	0.41 361	1.40 449	0.51 381	0.13 321	0.17 398	0.21 400	0.16 381	0.17 363	0.18 374

PDISCO_ROB	0.43 384	0.30 387	0.67 352	0.43 425	0.36 423	0.67 416	0.32 366	0.72 428	0.76 419	0.43 357	0.53 354	0.63 401	0.40 357	0.66 347	0.47 371	0.21 402	0.12 353	0.21 400	0.19 400	0.25 405	0.20 392

PVD	0.58 417	0.34 401	0.84 394	0.39 420	0.31 417	0.59 406	0.47 420	0.80 437	1.25 449	0.92 433	1.09 431	0.79 422	0.82 433	0.85 403	0.76 407	0.21 402	0.18 404	0.22 406	0.18 395	0.27 416	0.35 431

DeepPrunerF	0.44 390	0.29 381	1.29 441	0.33 398	0.30 415	0.35 313	0.36 385	0.62 401	1.15 448	0.40 333	0.44 298	0.39 290	0.41 361	0.80 394	0.52 382	0.18 393	0.14 372	0.23 407	0.21 404	0.17 363	0.17 361

CBMV_ROB	0.33 332	0.18 286	0.53 301	0.21 118	0.14 204	0.33 288	0.20 201	0.51 302	0.45 309	0.51 387	0.55 361	0.45 331	0.42 369	0.71 360	0.32 307	0.18 393	0.19 408	0.23 407	0.21 404	0.14 329	0.15 342

HBP-ISP	0.33 332	0.30 387	0.72 368	0.22 172	0.16 275	0.32 277	0.22 253	0.54 335	0.44 298	0.41 342	0.49 333	0.33 240	0.38 349	0.73 367	0.25 259	0.18 393	0.19 408	0.24 409	0.20 401	0.16 348	0.13 314

ccnet	0.42 379	0.31 393	0.48 267	0.27 352	0.32 418	0.60 409	0.32 366	0.65 409	0.46 323	0.53 398	0.66 393	0.56 375	0.45 378	0.72 365	0.61 395	0.26 414	0.19 408	0.24 409	0.21 404	0.26 412	0.22 404

NOSS_ROB	0.31 317	0.20 314	0.35 117	0.24 259	0.16 275	0.32 277	0.19 159	0.52 317	0.48 337	0.33 244	0.36 209	0.42 314	0.28 273	0.93 417	0.24 250	0.19 398	0.20 413	0.24 409	0.22 411	0.17 363	0.17 361

FC-DCNN v2	0.71 431	0.30 387	0.67 352	0.32 392	0.27 402	0.84 432	0.39 400	0.84 441	0.85 431	1.44 459	1.64 454	2.09 456	1.28 454	1.06 431	0.80 413	0.24 411	0.22 419	0.27 412	0.26 422	0.26 412	0.25 417

FCDSN-DC	0.63 423	0.31 393	0.61 331	0.36 410	0.30 415	0.65 413	0.37 389	0.66 415	0.68 407	1.14 446	1.54 451	1.71 451	1.26 452	0.92 415	0.64 401	0.24 411	0.22 419	0.27 412	0.26 422	0.27 416	0.27 422
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 406	0.50 428	0.86 398	0.39 420	0.24 388	0.84 432	0.55 431	0.56 360	0.62 395	0.60 406	0.68 397	0.62 393	0.42 369	1.13 436	0.43 356	0.23 405	0.27 429	0.27 412	0.35 432	0.25 405	0.29 423

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 348	0.36 406	0.53 301	0.34 400	0.19 334	0.51 389	0.24 298	0.55 345	0.38 238	0.41 342	0.47 326	0.47 339	0.27 259	0.73 367	0.30 296	0.36 433	0.19 408	0.27 412	0.17 389	0.26 412	0.23 410

FC-DCNN	0.70 430	0.30 387	0.69 358	0.32 392	0.27 402	0.81 431	0.39 400	0.79 436	0.82 425	1.41 455	1.58 453	1.98 454	1.26 452	1.02 429	0.77 410	0.24 411	0.22 419	0.27 412	0.26 422	0.26 412	0.26 419

MSMD_ROB	0.60 421	0.33 400	0.61 331	0.30 380	0.25 395	0.86 434	0.35 381	0.55 345	0.67 404	1.10 444	1.49 448	1.76 452	0.97 443	0.88 409	0.49 374	0.23 405	0.21 414	0.27 412	0.27 425	0.25 405	0.24 415

DualNet (step1)	0.28 290	0.19 302	0.50 282	0.18 12	0.16 275	0.34 300	0.20 201	0.51 302	0.38 238	0.37 299	0.34 188	0.37 270	0.30 297	0.39 230	0.23 239	0.23 405	0.09 293	0.28 418	0.24 415	0.18 374	0.16 350

test_sample9	0.42 379	0.19 302	0.50 282	0.18 12	0.16 275	0.34 300	0.20 201	0.51 302	0.38 238	0.37 299	0.34 188	0.37 270	0.30 297	0.66 347	0.91 421	0.23 405	1.82 469	0.28 418	0.24 415	0.18 374	0.16 350

test_sample8	0.49 399	0.19 302	0.50 282	0.18 12	0.16 275	0.34 300	0.20 201	0.55 345	0.34 189	0.62 408	0.38 230	1.15 437	0.67 421	0.66 347	0.91 421	0.23 405	1.82 469	0.28 418	0.24 415	0.18 374	0.16 350

ELAS	0.74 436	0.36 406	0.85 397	0.36 410	0.33 419	1.36 456	0.77 448	0.93 445	0.92 436	1.41 455	1.53 450	1.16 438	1.17 448	0.95 421	1.03 428	0.26 414	0.25 427	0.28 418	0.28 428	0.31 423	0.30 424
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.45 391	0.35 403	0.90 405	0.35 409	0.33 419	0.39 338	0.38 395	0.50 287	0.61 393	0.52 393	0.51 341	0.62 393	0.45 378	0.93 417	0.48 372	0.26 414	0.29 433	0.29 422	0.33 430	0.29 421	0.26 419

ELAS_RVC	0.74 436	0.36 406	1.00 419	0.37 416	0.33 419	0.88 435	0.93 457	0.83 440	1.08 444	1.35 451	1.33 442	1.24 440	1.33 456	1.06 431	0.95 424	0.27 419	0.25 427	0.29 422	0.27 425	0.30 422	0.30 424
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	1.41 454	0.36 406	0.74 372	0.43 425	0.41 428	2.16 465	0.80 450	2.39 471	3.38 465	2.22 466	3.06 467	3.54 469	2.73 469	2.15 464	1.94 460	0.28 423	0.27 429	0.30 424	0.46 440	0.28 420	0.34 430

MADNet+	1.01 446	1.16 463	4.72 468	0.70 444	0.47 432	1.24 451	0.96 458	0.97 446	0.89 432	0.65 414	0.77 411	0.87 425	0.85 437	2.09 462	1.68 452	0.38 436	0.39 441	0.31 425	0.27 425	0.43 430	0.39 434

MFN_U_SF_RVC	0.56 413	0.51 430	1.19 433	0.38 418	0.22 371	0.69 417	0.27 329	0.80 437	0.67 404	0.73 420	0.74 407	0.87 425	0.61 419	0.81 397	0.76 407	0.29 425	0.27 429	0.32 426	0.37 436	0.32 425	0.31 426

GANetREF_RVC	0.43 384	0.47 421	0.69 358	0.38 418	0.20 348	0.51 389	0.48 424	0.66 415	0.66 401	0.46 370	0.46 319	0.50 357	0.44 375	0.90 413	0.39 339	0.27 419	0.21 414	0.32 426	0.18 395	0.27 416	0.22 404
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
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 428	0.64 438	1.06 426	0.45 428	0.27 402	1.40 458	0.58 433	0.78 433	0.92 436	0.84 429	0.86 420	0.88 427	0.68 422	1.33 447	0.68 404	0.37 435	0.29 433	0.34 428	0.36 435	0.43 430	0.37 432

BEATNet-Init1	4.73 472	2.61 472	13.29 482	0.58 437	0.53 439	10.12 477	3.33 473	4.83 474	5.01 473	8.75 478	8.51 475	14.08 485	7.60 476	7.70 478	5.34 473	0.28 423	0.28 432	0.34 428	0.37 436	0.57 439	0.45 439

JetBlue	1.14 451	0.76 443	2.36 457	0.59 438	0.75 449	3.04 469	1.78 470	1.11 448	0.90 434	0.94 434	1.10 432	1.66 450	1.28 454	2.09 462	1.72 454	0.43 439	0.36 439	0.38 430	0.38 438	0.58 440	0.56 447

AnonymousM	0.17 61	0.19 302	0.24 21	0.18 12	0.10 28	0.18 30	0.17 86	0.30 81	0.23 63	0.26 119	0.20 58	0.18 63	0.14 69	0.19 41	0.14 59	0.09 191	0.06 83	0.38 430	0.15 369	0.06 8	0.05 1

SQANet	0.40 374	0.48 423	0.67 352	0.48 431	0.39 425	0.48 381	0.22 253	0.51 302	0.43 284	0.40 333	0.47 326	0.47 339	0.33 321	0.54 288	0.32 307	0.36 433	0.15 386	0.40 432	0.21 404	0.45 432	0.31 426

NVStereoNet_ROB	0.67 427	0.49 427	0.83 389	0.48 431	0.40 427	0.51 389	0.46 416	0.70 425	0.77 421	0.84 429	1.72 455	1.02 433	0.83 434	1.23 442	0.79 412	0.32 429	0.38 440	0.40 432	0.46 440	0.36 428	0.41 436
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Anonymous_2	0.37 357	0.21 327	0.47 259	0.20 79	0.21 355	0.42 353	0.26 324	0.38 172	0.29 137	0.33 244	0.30 138	0.44 327	0.38 349	0.36 222	0.29 290	0.26 414	0.29 433	0.44 434	1.41 469	0.34 426	0.21 399

Consistency-Raft	0.55 412	0.48 423	1.02 422	0.45 428	0.49 434	0.49 384	0.47 420	0.72 428	0.72 414	0.45 367	0.82 416	0.47 339	0.60 410	0.50 265	0.63 400	0.39 437	0.39 441	0.44 434	0.51 445	0.52 436	0.37 432

UDG	0.40 374	0.46 419	0.49 272	0.40 422	0.35 422	0.47 376	0.27 329	0.54 335	0.47 328	0.39 325	0.45 310	0.59 384	0.44 375	0.46 251	0.39 339	0.26 414	0.19 408	0.48 436	0.22 411	0.34 426	0.26 419

anonymity	0.56 413	0.54 432	0.70 364	0.47 430	0.61 443	0.56 401	0.43 410	0.69 424	0.49 346	0.63 410	0.55 361	0.54 371	0.60 410	0.61 321	0.57 386	0.55 443	0.53 450	0.50 437	0.54 448	0.51 435	0.56 447

SPS-STEREO	0.69 429	0.61 436	0.98 417	0.52 436	0.57 441	0.74 422	0.50 427	0.78 433	0.62 395	0.95 436	0.86 420	0.94 429	0.70 424	1.01 428	0.87 419	0.58 446	0.51 447	0.50 437	0.50 444	0.55 438	0.58 449
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.87 440	0.66 440	1.30 442	0.51 434	0.60 442	1.03 442	0.84 454	0.76 431	0.73 417	1.39 453	1.51 449	1.31 443	1.22 450	1.11 433	1.08 430	0.57 445	0.53 450	0.51 439	0.51 445	0.54 437	0.61 454

otaku	0.57 416	0.62 437	0.87 400	0.63 441	0.44 430	0.73 421	0.37 389	0.65 409	0.66 401	0.51 387	0.75 408	0.66 408	0.45 378	0.69 354	0.46 369	0.53 440	0.34 438	0.55 440	0.35 432	0.60 441	0.45 439

DDUNet	0.41 376	0.50 428	0.48 267	0.44 427	0.39 425	0.46 370	0.32 366	0.50 287	0.43 284	0.45 367	0.52 349	0.57 379	0.36 337	0.48 257	0.33 314	0.33 430	0.21 414	0.55 440	0.25 418	0.37 429	0.32 429

CC-Net-ROB	0.43 384	0.47 421	0.65 348	0.37 416	0.23 383	0.51 389	0.29 347	0.66 415	0.49 346	0.46 370	0.51 341	0.48 346	0.38 349	0.96 422	0.35 322	0.34 431	0.23 423	0.55 440	0.25 418	0.31 423	0.20 392

Ntro	0.58 417	0.64 438	0.92 408	0.66 442	0.50 436	0.77 425	0.36 385	0.66 415	0.70 411	0.50 382	0.59 373	0.65 404	0.51 398	0.75 375	0.45 363	0.56 444	0.32 437	0.56 443	0.34 431	0.63 443	0.46 442

MFMNet_re	0.72 432	0.76 443	0.99 418	0.62 440	0.70 447	0.77 425	0.67 439	0.75 430	0.83 428	0.78 427	0.86 420	0.69 415	0.78 428	0.71 360	0.61 395	0.66 449	0.59 456	0.61 444	0.58 452	0.68 449	0.71 458

DGSMNet	0.61 422	0.29 381	0.91 406	0.51 434	0.70 447	0.62 411	1.38 469	0.59 380	0.55 377	0.37 299	0.61 384	0.52 365	0.33 321	0.65 342	0.43 356	0.53 440	0.60 457	0.67 445	0.61 453	0.63 443	0.61 454

WAO-7	1.01 446	0.89 450	0.93 410	0.83 451	0.66 446	1.18 447	0.81 452	1.40 454	1.57 456	1.11 445	1.76 457	1.45 446	1.19 449	1.50 451	1.14 435	0.61 447	0.62 460	0.70 446	0.68 456	0.66 448	0.60 451

ACVNet_1	0.72 432	0.81 445	1.37 445	0.72 446	0.53 439	0.77 425	0.42 408	0.85 444	0.90 434	0.74 423	0.75 408	1.32 444	0.72 426	1.02 429	0.55 385	0.54 442	0.31 436	0.71 447	0.35 432	0.64 445	0.45 439

DispFullNet	0.66 426	0.89 450	1.59 448	0.77 448	1.21 465	0.51 389	0.23 276	0.59 380	0.72 414	0.69 418	0.61 384	0.69 415	0.91 439	0.79 390	0.48 372	0.27 419	0.12 353	0.73 448	0.30 429	0.65 446	0.40 435

ACVNet-4b	0.72 432	0.81 445	1.33 443	0.72 446	0.50 436	0.80 430	0.31 361	0.71 427	0.80 424	0.50 382	0.72 406	0.95 431	0.43 373	0.96 422	1.20 442	1.13 467	0.21 414	0.76 449	0.45 439	0.65 446	0.46 442

RainbowNet	0.72 432	0.89 450	1.02 422	0.82 449	0.63 445	0.78 428	0.52 428	0.81 439	0.93 438	0.60 406	0.79 413	0.80 423	0.60 410	0.80 394	0.57 386	0.78 454	0.55 453	0.78 450	0.49 442	0.76 451	0.58 449

ACVNet_2	0.89 441	0.87 449	1.25 437	0.82 449	0.62 444	0.97 440	0.62 437	1.14 449	1.42 452	1.00 439	1.40 443	1.47 447	0.84 435	1.11 433	0.66 403	0.61 447	0.43 444	0.78 450	0.49 442	0.75 450	0.52 445

GCST	0.47 394	0.60 435	0.57 317	1.04 459	0.48 433	0.38 330	0.11 3	0.40 191	0.32 168	0.41 342	0.34 188	0.29 197	0.17 120	0.46 251	0.19 168	0.69 450	0.42 443	0.79 452	0.62 454	0.62 442	0.46 442

PWCK	1.00 444	1.17 464	1.70 452	0.91 452	0.41 428	1.19 449	0.92 456	1.10 447	1.14 447	1.16 447	1.14 434	1.25 441	0.88 438	1.75 458	1.04 429	0.87 458	0.50 445	0.87 453	0.53 447	0.96 461	0.52 445

LVE	1.13 450	1.02 456	1.28 440	1.01 456	0.80 456	1.29 454	0.81 452	1.47 457	1.96 458	1.07 443	1.90 458	1.90 453	1.01 444	1.48 450	0.91 421	0.93 461	0.61 459	0.94 454	0.69 457	0.87 456	0.75 462

IMH-64-1	0.91 442	0.86 447	0.84 394	0.97 454	0.75 449	0.92 438	0.71 441	1.27 450	1.10 445	0.89 431	1.45 445	1.14 435	0.96 441	1.19 438	0.84 415	0.74 451	0.51 447	0.97 455	0.55 449	0.84 453	0.60 451

IMH-64	0.91 442	0.86 447	0.84 394	0.97 454	0.75 449	0.92 438	0.71 441	1.27 450	1.10 445	0.89 431	1.45 445	1.14 435	0.96 441	1.19 438	0.84 415	0.74 451	0.51 447	0.97 455	0.55 449	0.84 453	0.60 451

IMH	1.05 448	0.95 455	1.00 419	1.01 456	0.78 453	1.11 444	0.68 440	1.38 453	1.43 453	1.00 439	1.72 455	1.43 445	1.14 445	1.73 457	0.89 420	1.09 464	0.55 453	0.99 457	0.57 451	0.87 456	0.62 456

Dean	1.17 452	1.04 458	1.49 447	1.03 458	0.78 453	1.20 450	0.77 448	1.48 458	1.96 458	1.28 449	1.99 460	2.15 457	1.14 445	1.25 443	1.00 427	0.81 456	0.60 457	1.01 458	0.69 457	0.92 460	0.74 461

WAO-6	1.07 449	0.93 454	0.92 408	0.96 453	0.78 453	1.28 453	0.75 445	1.34 452	2.00 460	1.02 441	1.54 451	1.59 448	1.22 450	1.31 446	1.14 435	0.78 454	0.55 453	1.02 459	0.75 460	0.83 452	0.69 457

JetRed	2.30 467	2.64 473	6.12 469	1.12 463	1.38 468	5.85 472	3.29 472	1.99 467	1.67 457	1.98 465	1.95 459	2.16 460	1.60 461	2.48 466	4.10 471	1.05 462	1.60 468	1.09 460	1.01 467	1.67 470	1.28 470

WAO-8	1.46 457	1.10 461	1.09 427	1.10 460	0.84 457	2.06 462	0.75 445	1.84 463	3.83 468	1.44 459	2.21 463	2.15 457	1.43 458	3.17 469	1.19 440	0.91 459	0.65 462	1.09 460	0.79 461	0.90 458	0.71 458

TorneroNet-64	1.43 455	1.03 457	1.20 434	1.10 460	0.86 459	2.26 466	0.73 444	1.84 463	3.84 470	1.25 448	2.25 465	2.69 465	1.42 457	1.76 459	1.43 447	0.76 453	0.50 445	1.09 460	0.66 455	1.23 465	0.76 463

Venus	1.46 457	1.10 461	1.09 427	1.10 460	0.84 457	2.06 462	0.75 445	1.84 463	3.83 468	1.44 459	2.21 463	2.15 457	1.43 458	3.17 469	1.19 440	0.91 459	0.65 462	1.09 460	0.79 461	0.90 458	0.71 458

TorneroNet	2.22 465	1.08 460	1.24 436	1.14 464	0.90 460	5.58 471	0.80 450	2.12 469	8.69 477	2.58 468	5.42 472	3.88 470	1.97 463	1.78 461	1.87 457	0.86 457	0.54 452	1.15 464	0.74 459	1.23 465	0.85 464

UNDER WATER-64	1.55 459	1.19 465	2.52 460	1.31 465	0.95 461	2.12 464	1.21 467	1.45 456	3.19 464	1.43 458	1.32 441	2.64 464	2.04 464	1.63 454	1.83 456	1.11 465	0.67 464	1.28 465	0.92 464	1.19 463	1.02 467

UNDER WATER	1.59 460	1.22 466	2.36 457	1.38 466	1.03 462	1.67 461	1.10 464	1.54 461	3.63 466	1.44 459	1.47 447	2.85 466	2.25 466	1.67 455	1.94 460	1.06 463	0.62 460	1.31 466	0.93 465	1.21 464	1.02 467

notaker	1.45 456	1.34 467	1.48 446	1.40 467	1.07 463	1.18 447	0.85 455	1.48 458	1.40 451	1.51 464	3.46 468	2.40 462	1.81 462	1.76 459	1.45 450	1.11 465	0.69 465	1.38 467	0.87 463	1.31 467	0.97 466

ktn	1.77 463	1.36 468	1.22 435	1.43 468	1.14 464	1.52 459	1.08 463	1.51 460	3.96 471	2.77 470	4.69 470	3.35 468	1.46 460	1.69 456	1.25 444	1.43 469	0.77 466	1.45 468	0.99 466	1.32 468	0.96 465

KSHMR	1.89 464	1.36 468	1.60 449	1.47 469	1.22 466	1.38 457	1.06 462	1.79 462	5.97 474	1.42 457	5.65 474	2.98 467	1.14 445	2.23 465	1.20 442	1.27 468	1.12 467	1.46 469	1.10 468	1.32 468	1.15 469

HanzoNet	2.97 468	1.69 470	2.29 456	1.74 470	1.33 467	1.53 460	1.03 461	1.99 467	2.64 463	5.51 473	5.16 471	5.90 475	6.82 475	4.32 474	3.29 468	3.16 472	2.02 473	1.92 470	2.87 473	2.24 472	1.89 472

MADNet++	2.26 466	1.80 471	2.06 454	2.13 473	1.97 470	2.61 468	1.79 471	2.38 470	2.16 461	2.75 469	2.65 466	2.38 461	2.43 467	3.17 469	3.21 467	2.17 470	1.95 471	1.94 471	1.63 470	2.06 471	2.01 473

tt	4.71 471	0.10 36	3.94 465	2.06 472	1.53 469	10.14 478	16.88 478	9.27 480	4.98 472	1.39 453	1.02 429	4.68 471	4.90 471	3.35 472	5.86 474	5.76 477	9.15 483	2.24 472	2.53 472	3.10 473	1.32 471

DGTPSM_ROB	8.34 475	5.10 475	10.37 480	5.31 477	10.18 477	8.33 474	23.60 483	6.06 476	13.41 483	4.90 471	10.87 480	5.65 473	10.44 477	6.17 475	12.59 478	3.74 473	7.55 478	3.69 473	7.26 479	4.14 475	7.46 478

DPSMNet_ROB	8.40 476	5.11 476	10.49 481	5.58 478	10.25 478	8.34 475	23.62 484	6.07 477	13.45 484	4.93 472	10.88 481	5.66 474	10.44 477	6.24 476	12.64 479	3.98 474	7.61 479	3.76 474	7.30 480	4.20 476	7.51 479

DPSimNet_ROB	4.34 470	4.23 474	6.89 471	3.67 474	3.68 471	4.75 470	5.21 474	2.67 472	3.68 467	5.82 474	3.95 469	5.57 472	6.72 474	3.46 473	4.48 472	4.05 475	2.88 474	4.68 475	3.12 475	3.69 474	3.62 476

U	1.00 444	0.09 15	0.21 8	0.21 118	3.68 471	6.12 473	0.14 21	0.21 6	0.21 39	0.11 3	0.11 3	0.10 2	0.09 4	0.12 1	0.11 1	0.07 22	0.05 7	5.42 476	2.90 474	0.07 51	0.06 28

DPSM_ROB	11.49 479	9.87 482	10.35 478	11.13 480	11.31 479	19.11 486	27.51 486	13.37 485	14.21 486	10.31 482	11.06 482	10.96 483	11.27 483	11.96 485	13.59 481	6.78 479	8.19 481	6.03 477	7.09 477	7.93 478	7.73 481

DPSM	11.49 479	9.87 482	10.35 478	11.13 480	11.31 479	19.11 486	27.51 486	13.37 485	14.21 486	10.31 482	11.06 482	10.96 483	11.27 483	11.96 485	13.59 481	6.78 479	8.19 481	6.03 477	7.09 477	7.93 478	7.73 481

PML	16.10 484	12.82 485	6.78 470	5.23 475	7.76 475	33.92 488	66.56 491	5.30 475	10.28 478	26.12 491	68.59 491	20.51 487	13.49 485	10.06 480	6.78 476	5.96 478	2.00 472	6.04 479	2.18 471	8.96 480	2.60 475

ASD4	7.23 473	6.65 477	7.69 472	5.24 476	5.62 474	11.85 479	20.36 479	7.57 478	7.14 476	6.55 475	5.47 473	5.99 477	5.78 472	7.22 477	9.24 477	4.85 476	4.44 475	6.40 480	5.19 476	6.53 477	4.89 477

CasAABBNet	23.10 488	19.86 487	20.64 485	22.47 488	22.73 488	38.41 489	55.50 490	26.89 490	28.70 491	20.61 488	22.15 488	22.08 489	22.75 488	23.99 489	27.36 490	13.59 484	16.48 488	12.14 481	14.27 482	15.95 485	15.53 487

Selective-RAFT-Error	23.16 489	19.93 488	20.87 486	22.54 489	22.81 489	38.52 491	55.47 489	27.01 492	28.83 492	20.66 489	22.25 489	22.09 490	22.80 490	24.09 490	27.36 490	13.61 485	16.48 488	12.15 482	14.28 483	15.99 486	15.57 488

LSM0	24.24 490	19.98 489	22.32 487	24.22 490	40.14 492	38.48 490	55.20 488	26.95 491	28.57 490	20.49 487	21.83 486	22.26 491	22.75 488	24.22 491	27.30 489	13.66 486	16.32 487	12.19 483	14.15 481	16.10 487	17.66 489

Anonymous_1	16.62 485	9.35 478	9.84 474	10.66 479	14.64 481	18.66 485	27.12 485	12.64 484	13.51 485	10.76 484	10.30 479	10.13 479	10.60 479	11.06 484	12.74 480	15.87 487	7.74 480	16.92 484	43.48 489	58.66 492	7.68 480

FADE		1.06 459		0.71 445	0.76 452			1.85 466	1.52 455	0.75 424		1.17 439		2.83 467		24.23 490	4.70 476	17.35 485	17.61 484	0.49 434	0.44 438

HaxPig	17.72 486	20.22 490	19.73 483	16.53 483	16.51 482	9.27 476	9.33 475	14.34 487	13.27 482	18.65 486	18.70 485	17.35 486	16.77 486	17.04 487	16.45 486	22.05 489	20.89 490	22.27 486	21.53 485	21.29 488	22.13 490

LRCNet_RVC	10.90 478	14.34 486	9.35 473	15.35 482	8.04 476	1.08 443	0.34 378	8.78 479	0.70 411	12.63 485	16.05 484	9.85 478	6.54 473	8.57 479	6.34 475	20.27 488	5.40 477	23.70 487	21.88 486	14.87 484	13.83 486

MEDIAN_ROB	21.21 487	24.62 491	23.47 488	19.58 484	19.65 487	13.22 480	10.96 476	17.88 488	17.00 488	22.14 490	22.02 487	20.86 488	20.36 487	21.06 488	19.71 487	25.63 491	24.13 491	26.21 488	25.20 487	25.17 489	25.38 491

AVERAGE_ROB	25.43 491	29.06 492	27.24 489	24.63 491	24.20 491	17.73 484	12.61 477	22.29 489	21.39 489	26.79 492	26.16 490	25.20 492	24.64 491	25.07 492	23.53 488	29.96 492	28.40 492	30.60 489	29.58 488	29.72 490	29.84 492

xxxxx1	15.27 481	9.54 479	10.31 475	20.13 485	18.88 484	17.08 481	23.03 480	10.36 481	10.99 479	9.21 479	9.62 476	10.74 480	10.61 480	10.72 481	13.89 483	7.97 481	9.20 484	31.85 490	44.72 490	12.84 481	13.69 483

tt_ll	15.27 481	9.54 479	10.31 475	20.13 485	18.88 484	17.08 481	23.03 480	10.36 481	10.99 479	9.21 479	9.62 476	10.74 480	10.61 480	10.72 481	13.89 483	7.97 481	9.20 484	31.85 490	44.72 490	12.84 481	13.69 483

ff	15.27 481	9.54 479	10.31 475	20.13 485	18.88 484	17.08 481	23.03 480	10.36 481	10.99 479	9.21 479	9.62 476	10.74 480	10.61 480	10.72 481	13.89 483	7.97 481	9.20 484	31.85 490	44.72 490	12.84 481	13.69 483

test_example2	101.33 492	108.28 493	68.15 491	98.43 492	106.93 493	89.75 492	102.43 492	36.80 493	97.65 493	129.04 493	130.15 492	65.26 493	66.62 492	92.11 493	80.24 492	144.10 493	199.48 493	81.81 493	103.01 493	125.01 493	101.27 493

Low-res two-view benchmark