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

Reg-Stereo(zero)	0.46 201	0.17 1	2.10 321	0.24 30	0.34 356	0.51 124	0.42 367	0.50 75	0.54 190	0.37 119	0.46 168	0.54 257	0.60 380	0.43 120	1.10 426	0.08 10	0.09 160	0.08 8	0.22 392	0.12 55	0.22 316

U	3.37 525	0.17 1	0.91 27	0.26 75	13.79 541	19.19 544	0.15 13	0.41 27	0.31 5	0.17 10	0.18 16	0.27 85	0.15 13	0.21 1	0.16 4	0.09 47	0.06 2	17.88 545	12.81 542	0.10 28	0.08 18

test_sample1	0.40 131	0.18 3	1.19 52	0.31 190	0.18 126	0.48 100	0.23 125	0.78 269	0.49 134	0.44 160	0.44 157	0.45 203	0.41 264	1.39 338	0.33 201	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.12 55	0.13 150

FTStereo	0.76 420	0.18 3	2.35 372	0.71 475	0.21 180	0.73 384	1.79 518	0.57 126	0.53 178	1.07 468	1.63 485	1.29 481	2.13 508	0.75 264	0.29 150	0.19 398	0.08 90	0.12 221	0.11 178	0.11 44	0.40 454

rvit_stereo_0083	0.25 18	0.19 5	0.58 1	0.28 116	0.18 126	0.28 8	0.22 96	0.38 15	0.54 190	0.23 48	0.30 72	0.27 85	0.26 125	0.37 88	0.24 98	0.14 320	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.12 55	0.10 56

test_sample2	0.41 138	0.19 5	1.23 61	0.31 190	0.17 93	0.51 124	0.27 225	0.81 292	0.55 197	0.44 160	0.45 161	0.46 216	0.38 232	1.51 359	0.30 168	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.14 165

11t1	0.33 69	0.19 5	1.41 92	0.33 240	0.16 67	0.48 100	0.21 75	0.67 182	0.48 128	0.40 135	0.34 102	0.32 117	0.33 195	0.42 117	0.27 125	0.11 198	0.12 271	0.10 102	0.08 56	0.13 84	0.14 165

GrayStereo	0.66 371	0.19 5	1.76 175	0.90 490	0.23 224	0.62 290	1.42 515	0.62 156	0.60 234	0.72 413	0.78 408	0.56 273	3.07 519	0.60 219	0.26 117	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.21 384	0.11 44	0.18 263

x	0.35 88	0.20 9	1.36 82	0.33 240	0.17 93	0.47 92	0.24 158	0.75 231	0.54 190	0.40 135	0.40 136	0.42 179	0.34 203	0.45 138	0.32 191	0.11 198	0.14 307	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

test-3	0.43 163	0.20 9	1.70 149	0.34 270	0.32 335	0.45 69	0.23 125	0.71 199	0.46 108	0.51 230	0.29 62	0.45 203	0.21 64	0.59 213	0.98 408	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.35 455	0.29 354	0.28 385

test_1	0.43 163	0.20 9	1.70 149	0.34 270	0.32 335	0.45 69	0.23 125	0.71 199	0.46 108	0.50 217	0.29 62	0.45 203	0.21 64	0.59 213	0.98 408	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.35 455	0.29 354	0.29 391

test_3	0.44 173	0.20 9	1.70 149	0.36 304	0.32 335	0.47 92	0.30 274	0.73 215	0.49 134	0.50 217	0.30 72	0.45 203	0.22 73	0.59 213	0.98 408	0.08 10	0.10 199	0.11 166	0.35 455	0.29 354	0.28 385

SST-Stereo	0.52 280	0.20 9	1.76 175	0.62 466	0.53 451	0.62 290	0.66 451	0.55 117	0.61 250	0.58 318	0.53 239	0.52 249	0.60 380	1.59 373	0.29 150	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.10 56

111111	0.24 16	0.21 14	0.82 21	0.24 30	0.21 180	0.43 61	0.13 6	0.45 45	0.35 18	0.22 39	0.27 51	0.18 14	0.16 16	0.35 70	0.18 14	0.09 47	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.25 315	0.08 18

fffft	0.29 38	0.21 14	1.10 44	0.24 30	0.15 46	0.42 59	0.24 158	0.42 30	0.38 34	0.21 31	0.18 16	0.20 22	0.16 16	0.44 127	0.70 368	0.07 2	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.28 350	0.20 294
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.25 18	0.21 14	0.61 3	0.28 116	0.17 93	0.31 18	0.22 96	0.42 30	0.53 178	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.21 64	0.34 65	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.09 32

rvit_stereo_0082	0.25 18	0.21 14	0.61 3	0.28 116	0.17 93	0.31 18	0.22 96	0.42 30	0.53 178	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.21 64	0.34 65	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.09 32

mmm	0.38 110	0.21 14	1.18 50	0.35 286	0.17 93	0.49 107	0.26 200	0.78 269	0.52 159	0.50 217	0.57 279	0.41 166	0.37 225	0.71 257	0.31 180	0.11 198	0.13 290	0.14 316	0.13 248	0.15 124	0.14 165

1111x	0.74 415	0.21 14	1.93 271	0.31 190	0.17 93	0.63 308	0.32 310	1.03 464	0.74 385	0.52 238	0.62 315	0.57 279	0.47 324	2.38 469	4.25 519	0.12 249	0.14 307	0.11 166	0.12 216	0.12 55	0.14 165

qqq	0.38 110	0.21 14	1.34 80	0.28 116	0.15 46	0.45 69	0.26 200	0.76 244	0.52 159	0.39 133	0.41 140	0.46 216	0.36 211	0.96 292	0.30 168	0.11 198	0.14 307	0.12 221	0.12 216	0.12 55	0.14 165

RAFT_R40	0.50 251	0.21 14	1.76 175	0.50 424	0.40 405	0.61 270	0.53 417	0.56 123	0.60 234	0.56 289	0.54 251	0.55 261	0.51 346	1.57 367	0.53 314	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.09 32

xxxx	0.70 391	0.21 14	1.33 77	0.28 116	0.18 126	0.63 308	0.24 158	1.02 457	0.69 336	0.50 217	0.62 315	0.58 286	0.38 232	1.47 356	5.21 525	0.13 279	0.12 271	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.15 198

test_xeample	0.72 403	0.21 14	1.36 82	0.27 91	0.17 93	0.59 238	0.28 242	1.01 454	0.70 345	0.55 279	0.67 358	0.44 194	0.39 246	1.88 428	5.17 524	0.12 249	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.13 84	0.15 198

R-Stereo Train	0.36 95	0.21 14	1.70 149	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.78 269	0.36 25	0.57 300	0.67 358	0.33 123	0.24 96	0.32 47	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.12 116

RAFT-Stereo	0.36 95	0.21 14	1.70 149	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.78 269	0.36 25	0.57 300	0.67 358	0.33 123	0.24 96	0.32 47	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.12 116
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MonSter	0.20 1	0.22 26	0.65 7	0.21 5	0.17 93	0.33 26	0.15 13	0.46 48	0.32 8	0.16 8	0.17 14	0.14 4	0.11 2	0.27 11	0.23 77	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.09 32

GIP-stereo	0.26 21	0.22 26	0.78 17	0.29 147	0.20 169	0.42 59	0.17 26	0.64 165	0.39 44	0.18 15	0.24 34	0.23 40	0.18 39	0.25 5	0.47 287	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.17 182	0.08 18

DEFOM-Stereo	0.22 10	0.22 26	0.91 27	0.23 16	0.13 19	0.49 107	0.18 33	0.30 2	0.28 3	0.19 19	0.17 14	0.14 4	0.14 8	0.41 109	0.16 4	0.08 10	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.09 15	0.09 32

ttt	0.66 371	0.22 26	1.68 143	0.34 270	0.24 237	0.60 249	0.26 200	1.00 446	0.77 411	0.55 279	0.67 358	0.54 257	0.36 211	2.14 454	3.03 500	0.16 358	0.13 290	0.13 280	0.12 216	0.15 124	0.17 243

riskmin	0.37 101	0.22 26	1.74 163	0.32 219	0.20 169	0.48 100	0.20 57	0.66 173	0.46 108	0.36 115	0.34 102	0.69 347	0.45 303	0.39 101	0.27 125	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.08 56	0.13 84	0.16 225

PSM-AAD	0.63 355	0.22 26	1.77 184	0.37 325	0.23 224	0.86 435	1.17 501	0.59 140	0.60 234	0.64 380	0.71 389	0.68 340	2.93 516	0.65 237	0.31 180	0.09 47	0.07 20	0.17 378	0.15 299	0.13 84	0.33 420

CRE-IMP	0.41 138	0.22 26	1.76 175	0.48 420	0.17 93	0.79 414	0.69 459	0.52 93	0.52 159	0.47 180	0.42 144	0.45 203	0.26 125	0.41 109	0.31 180	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.09 82	0.17 182	0.23 340

IGEV-Stereo++	0.23 12	0.23 33	0.64 6	0.24 30	0.22 205	0.47 92	0.13 6	0.52 93	0.33 12	0.18 15	0.24 34	0.17 9	0.22 73	0.32 47	0.19 22	0.08 10	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.17 182	0.09 32

ffm	0.47 216	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.74 219	0.88 445	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	0.63 225	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.15 343	0.13 248	0.25 315	0.36 434

ff1	0.73 412	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.74 219	0.88 445	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 511	0.10 136	0.24 426	0.15 343	0.13 248	0.25 315	0.36 434

mmx	0.72 403	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.99 438	0.76 407	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 511	0.13 279	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.15 198

xxx	0.72 403	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.99 438	0.76 407	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 511	0.13 279	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.15 198

Selective-IGEV	0.29 38	0.23 33	1.28 68	0.27 91	0.30 310	0.35 35	0.20 57	0.56 123	0.38 34	0.21 31	0.30 72	0.22 32	0.18 39	0.37 88	0.18 14	0.07 2	0.06 2	0.08 8	0.15 299	0.16 160	0.29 391

GMM-Stereo	0.50 251	0.23 33	2.41 382	0.54 442	0.24 237	0.77 405	0.46 395	0.59 140	0.57 212	0.58 318	0.73 396	0.47 224	0.43 291	0.68 244	0.27 125	0.10 136	0.06 2	0.13 280	0.13 248	0.14 107	0.44 463

222	0.78 428	0.23 33	1.23 61	0.28 116	0.18 126	0.62 290	0.24 158	1.02 457	0.70 345	0.58 318	0.66 355	0.46 216	0.42 281	1.80 408	6.53 530	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.17 243

tt45	0.29 38	0.24 41	1.06 39	0.25 47	0.17 93	0.55 171	0.22 96	0.41 27	0.35 18	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.18 39	0.64 227	0.34 208	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.21 257	0.11 79

fffy	0.28 29	0.24 41	1.19 52	0.27 91	0.15 46	0.37 43	0.22 96	0.42 30	0.32 8	0.20 26	0.29 62	0.26 76	0.20 55	0.44 127	0.20 44	0.08 10	0.10 199	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.18 263

AEACV	0.33 69	0.24 41	1.44 99	0.28 116	0.35 368	0.47 92	0.21 75	0.43 36	0.28 3	0.26 75	0.25 40	0.22 32	0.38 232	0.30 33	0.18 14	0.09 47	0.35 464	0.09 55	0.36 463	0.23 288	0.25 361

anonymousdsp2	0.34 77	0.24 41	1.16 49	0.28 116	0.15 46	0.57 204	0.23 125	0.79 285	0.47 125	0.38 127	0.37 114	0.40 160	0.25 111	0.47 158	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.13 248	0.19 229	0.27 378

SFCPSM	0.46 201	0.24 41	2.35 372	0.27 91	0.27 282	0.70 370	0.32 310	0.96 414	0.63 280	0.49 210	0.52 228	0.43 183	0.36 211	0.52 186	0.43 268	0.12 249	0.09 160	0.12 221	0.16 318	0.16 160	0.12 116

LG-Stereo	0.27 22	0.25 46	0.95 32	0.25 47	0.15 46	0.43 61	0.21 75	0.50 75	0.40 54	0.18 15	0.29 62	0.25 63	0.16 16	0.28 16	0.35 216	0.07 2	0.07 20	0.11 166	0.10 117	0.24 303	0.10 56

999	0.29 38	0.25 46	1.05 38	0.26 75	0.18 126	0.49 107	0.23 125	0.38 15	0.37 30	0.20 26	0.32 88	0.23 40	0.18 39	0.73 260	0.36 219	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.08 56	0.24 303	0.10 56

ours_stereo	0.27 22	0.25 46	1.21 58	0.25 47	0.17 93	0.35 35	0.23 125	0.38 15	0.35 18	0.20 26	0.31 83	0.23 40	0.17 23	0.41 109	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.18 263

dual_stereo	0.23 12	0.25 46	0.66 9	0.21 5	0.15 46	0.27 7	0.15 13	0.62 156	0.40 54	0.15 4	0.13 10	0.18 14	0.14 8	0.37 88	0.19 22	0.09 47	0.31 456	0.07 1	0.10 117	0.07 1	0.07 5

Pointernet	0.29 38	0.25 46	1.49 112	0.24 30	0.20 169	0.47 92	0.15 13	0.62 156	0.47 125	0.22 39	0.29 62	0.26 76	0.20 55	0.28 16	0.20 44	0.10 136	0.07 20	0.07 1	0.12 216	0.10 28	0.07 5

Any-RAFT	0.38 110	0.25 46	1.89 255	0.27 91	0.17 93	0.68 357	0.21 75	0.78 269	0.53 178	0.43 154	0.43 146	0.54 257	0.30 178	0.41 109	0.20 44	0.10 136	0.12 271	0.08 8	0.06 9	0.10 28	0.09 32

CAS	0.35 88	0.25 46	1.30 72	0.79 482	0.34 356	0.51 124	0.23 125	0.46 48	0.39 44	0.22 39	0.31 83	0.20 22	0.17 23	0.28 16	0.23 77	0.73 495	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.09 15	0.37 441

knoymous	0.34 77	0.25 46	1.75 169	0.24 30	0.18 126	0.45 69	0.24 158	0.57 126	0.38 34	0.41 144	0.39 131	0.55 261	0.25 111	0.38 96	0.23 77	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.07 30	0.13 84	0.12 116

NF-Stereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 433	0.16 67	0.61 270	0.44 385	0.66 173	0.61 250	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.45 348	0.79 390	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.16 225

OCTAStereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 433	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.61 250	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.80 391	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

NRIStereo	0.46 201	0.25 46	1.77 184	0.47 412	0.16 67	0.95 451	0.74 467	0.51 81	0.56 208	0.48 198	0.39 131	0.59 289	0.29 170	0.77 271	0.32 191	0.11 198	0.13 290	0.11 166	0.09 82	0.21 257	0.24 352

RE-Stereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 433	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.60 234	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.78 386	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

TVStereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 433	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.60 234	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.78 386	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

EAI-Stereo	0.78 428	0.25 46	1.67 142	0.54 442	0.59 465	1.95 505	2.05 521	1.11 480	0.64 288	0.95 460	1.49 480	0.50 240	0.67 408	0.59 213	1.44 453	0.09 47	0.19 389	0.09 55	0.49 483	0.13 84	0.22 316

SMoEStereo_RVC	0.29 38	0.26 60	1.03 36	0.25 47	0.14 28	0.46 87	0.22 96	0.36 9	0.38 34	0.23 48	0.23 26	0.21 30	0.18 39	0.45 138	0.60 342	0.07 2	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.20 244	0.20 294

mms	0.27 22	0.26 60	0.91 27	0.25 47	0.18 126	0.32 23	0.23 125	0.37 12	0.31 5	0.21 31	0.30 72	0.23 40	0.17 23	0.46 147	0.21 57	0.08 10	0.10 199	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.47 467

RSM++	0.27 22	0.26 60	0.87 25	0.28 116	0.13 19	0.39 50	0.20 57	0.45 45	0.45 99	0.20 26	0.24 34	0.24 53	0.17 23	0.36 79	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.35 455	0.26 335	0.18 263

RSM	0.28 29	0.26 60	0.97 33	0.25 47	0.24 237	0.37 43	0.21 75	0.49 69	0.44 84	0.21 31	0.27 51	0.28 94	0.17 23	0.38 96	0.20 44	0.07 2	0.07 20	0.09 55	0.34 452	0.21 257	0.16 225

trnet	0.28 29	0.26 60	1.32 75	0.19 1	0.12 6	0.54 158	0.15 13	0.48 63	0.46 108	0.27 80	0.33 96	0.24 53	0.21 64	0.30 33	0.21 57	0.10 136	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.09 15	0.07 5

Selective-RAFT	0.35 88	0.26 60	1.48 109	0.31 190	0.15 46	0.61 270	0.19 40	0.60 150	0.54 190	0.28 85	0.29 62	0.40 160	0.33 195	0.50 179	0.27 125	0.10 136	0.07 20	0.09 55	0.35 455	0.19 229	0.08 18

AIO-Stereo	0.30 48	0.27 66	1.25 64	0.27 91	0.24 237	0.37 43	0.20 57	0.52 93	0.36 25	0.21 31	0.30 72	0.23 40	0.14 8	0.31 40	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.38 466	0.19 229	0.31 408

CES	0.30 48	0.27 66	1.09 42	0.23 16	0.50 443	0.40 52	0.20 57	0.46 48	0.44 84	0.22 39	0.28 56	0.26 76	0.19 47	0.33 57	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.15 124	0.49 471

EGLCR-Stereo	0.29 38	0.27 66	0.97 33	0.30 163	0.19 155	0.56 186	0.17 26	0.68 186	0.36 25	0.30 92	0.18 16	0.27 85	0.17 23	0.38 96	0.19 22	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.10 28	0.35 426

DCANet-4	0.40 131	0.27 66	2.21 344	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.47 174	0.28 94	0.37 225	0.37 88	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

tt	4.93 529	0.27 66	4.20 515	2.29 527	1.58 521	10.20 535	16.97 540	9.42 539	5.02 526	1.67 503	1.28 470	4.68 524	5.03 527	3.37 516	5.92 526	6.16 536	9.47 543	2.82 532	3.18 533	3.60 532	1.53 525

BUS	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.30 163	0.21 180	0.91 447	0.23 125	1.00 446	0.61 250	0.63 369	0.53 239	0.66 324	0.30 178	0.43 120	0.32 191	0.13 279	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

BSDual-CNN	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.30 163	0.21 180	0.76 397	0.31 287	1.00 446	0.61 250	0.63 369	0.53 239	0.63 304	0.37 225	0.43 120	0.38 232	0.13 279	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

psmg	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.27 91	0.21 180	0.75 394	0.36 337	0.90 361	0.61 250	0.59 332	0.59 288	0.63 304	0.37 225	0.43 120	0.38 232	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.13 84	0.11 79

GLC_STEREO	0.28 29	0.27 66	1.36 82	0.28 116	0.12 6	0.41 55	0.20 57	0.37 12	0.38 34	0.26 75	0.30 72	0.25 63	0.19 47	0.33 57	0.24 98	0.09 47	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.09 32

Patchmatch Stereo++	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.16 67	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.54 196	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 222	0.27 66	1.85 233	0.51 429	0.17 93	0.61 270	0.40 358	0.61 152	0.57 212	0.52 238	0.48 186	0.39 152	0.25 111	1.46 349	0.77 384	0.12 249	0.08 90	0.13 280	0.12 216	0.12 55	0.14 165

KMStereo	0.48 222	0.27 66	1.85 233	0.51 429	0.17 93	0.61 270	0.40 358	0.61 152	0.57 212	0.52 238	0.48 186	0.39 152	0.25 111	1.46 349	0.77 384	0.12 249	0.08 90	0.13 280	0.12 216	0.12 55	0.14 165

PSM-adaLoss	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.17 93	0.60 249	0.29 266	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.47 158	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

ROB_FTStereo_v2	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.17 93	0.61 270	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.47 158	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

ROB_FTStereo	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.17 93	0.61 270	0.26 200	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.49 173	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

HUI-Stereo	0.38 110	0.27 66	1.79 209	0.44 388	0.17 93	0.61 270	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.45 138	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

Pruner-Stereo	0.51 268	0.27 66	1.78 189	1.79 519	0.19 155	0.62 290	0.45 392	0.57 126	0.60 234	0.61 349	0.48 186	0.41 166	0.24 96	0.46 147	1.00 414	0.12 249	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.12 55	0.13 150

iGMRVC	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.17 93	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.55 200	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

iRAFT	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.16 67	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.54 196	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

cross-raft	0.40 131	0.27 66	2.22 348	0.30 163	0.17 93	0.49 107	0.35 330	0.71 199	0.39 44	0.43 154	0.45 161	0.64 313	0.25 111	0.32 47	0.25 110	0.08 10	0.08 90	0.09 55	0.23 396	0.11 44	0.14 165

RAFT-IKP	0.38 110	0.27 66	1.79 209	0.44 388	0.16 67	0.60 249	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.50 179	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

SGD-Stereo	0.22 10	0.28 87	0.77 16	0.22 12	0.11 1	0.40 52	0.16 21	0.31 3	0.36 25	0.19 19	0.19 19	0.17 9	0.17 23	0.37 88	0.16 4	0.10 136	0.06 2	0.08 8	0.07 30	0.10 28	0.07 5

MM-Stereo_test2	0.38 110	0.28 87	2.46 393	0.43 381	0.15 46	0.50 115	0.25 178	0.47 58	0.38 34	0.33 107	0.26 47	0.23 40	0.22 73	0.34 65	0.29 150	0.08 10	0.09 160	0.09 55	0.10 117	0.36 410	0.22 316

GREAT-IGEV	0.37 101	0.28 87	1.48 109	0.25 47	0.38 393	0.46 87	0.18 33	0.33 5	0.34 14	0.15 4	0.29 62	0.15 6	0.17 23	0.36 79	0.23 77	0.07 2	0.76 511	0.07 1	0.26 413	0.21 257	1.03 512

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 29	0.28 87	1.09 42	0.33 240	0.15 46	0.30 14	0.16 21	0.58 132	0.42 70	0.19 19	0.19 19	0.17 9	0.26 125	0.38 96	0.37 225	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.25 406	0.10 28	0.06 1

testlalala2	0.44 173	0.28 87	2.59 420	0.64 468	0.56 458	0.57 204	0.20 57	0.78 269	0.52 159	0.40 135	0.39 131	0.45 203	0.21 64	0.27 11	0.22 69	0.09 47	0.10 199	0.08 8	0.29 424	0.12 55	0.10 56

DeepStereo_RVC	0.44 173	0.28 87	1.92 268	0.49 422	0.17 93	0.60 249	0.59 437	0.50 75	0.52 159	0.49 210	0.45 161	0.39 152	0.86 446	0.45 138	0.33 201	0.11 198	0.08 90	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.19 279

s12784h	0.36 95	0.28 87	1.58 126	0.23 16	0.11 1	0.62 290	0.24 158	0.79 285	0.64 288	0.44 160	0.52 228	0.28 94	0.26 125	0.50 179	0.24 98	0.11 198	0.06 2	0.09 55	0.06 9	0.16 160	0.06 1

GES	0.44 173	0.28 87	1.88 248	0.30 163	0.18 126	0.61 270	0.30 274	0.88 349	0.46 108	0.47 180	0.52 228	0.39 152	0.42 281	0.58 207	0.67 361	0.15 337	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.15 124	0.17 243

UPFNet	0.46 201	0.28 87	1.73 159	0.33 240	0.32 335	0.65 333	0.38 351	0.83 305	0.59 229	0.57 300	0.52 228	0.61 297	0.40 253	0.75 264	0.52 310	0.13 279	0.12 271	0.13 280	0.12 216	0.15 124	0.11 79

xyz-stereo	3.02 522	0.29 96	30.64 553	0.23 16	0.12 6	15.52 539	0.24 158	0.51 81	0.47 125	0.59 332	7.99 531	0.64 313	0.47 324	1.39 338	0.50 302	0.09 47	0.07 20	0.34 465	0.07 30	0.13 84	0.08 18

S2M2	0.24 16	0.29 96	0.90 26	0.23 16	0.17 93	0.24 4	0.09 1	0.36 9	0.45 99	0.17 10	0.25 40	0.23 40	0.17 23	0.24 3	0.28 135	0.15 337	0.12 271	0.11 166	0.12 216	0.15 124	0.11 79

rvit_0105_6	0.31 56	0.29 96	1.00 35	0.31 190	0.18 126	0.35 35	0.25 178	0.51 81	0.61 250	0.25 67	0.28 56	0.32 117	0.25 111	0.39 101	0.25 110	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.13 248	0.14 107	0.13 150

rvit_stereo_0081_aga	0.27 22	0.29 96	1.08 40	0.26 75	0.20 169	0.33 26	0.21 75	0.41 27	0.42 70	0.26 75	0.28 56	0.27 85	0.21 64	0.31 40	0.21 57	0.14 320	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.10 56

DCVSM-stereo	0.49 240	0.29 96	2.49 400	0.29 147	0.22 205	0.53 150	0.52 413	0.58 132	0.49 134	0.69 402	0.46 168	0.79 393	0.48 333	0.53 192	0.42 259	0.13 279	0.14 307	0.15 343	0.12 216	0.20 244	0.20 294

IGEV-Stereo+	0.29 38	0.29 96	0.86 24	0.25 47	0.34 356	0.30 14	0.14 11	0.32 4	0.53 178	0.18 15	0.12 8	0.18 14	0.19 47	0.49 173	0.17 13	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.20 378	0.46 460	0.59 482

RAFT-Stereo-weight	0.34 77	0.29 96	1.43 97	0.28 116	0.28 293	0.55 171	0.22 96	0.78 269	0.48 128	0.46 178	0.38 123	0.36 137	0.17 23	0.33 57	0.23 77	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.09 32

AE-Stereo	0.42 157	0.29 96	1.65 136	0.43 381	0.47 438	0.56 186	0.23 125	0.86 332	0.46 108	0.31 96	0.41 140	0.43 183	0.24 96	0.34 65	0.24 98	0.09 47	0.48 488	0.11 166	0.45 479	0.22 275	0.19 279

hknet	0.47 216	0.29 96	1.70 149	0.30 163	0.24 237	0.76 397	0.31 287	1.00 446	0.64 288	0.63 369	0.53 239	0.80 396	0.38 232	0.77 271	0.37 225	0.11 198	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

KYRaft	0.48 222	0.29 96	1.75 169	0.33 240	0.21 180	0.75 394	0.44 385	0.58 132	0.57 212	0.64 380	0.93 439	0.53 251	0.72 420	0.60 219	0.24 98	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.14 276	0.12 55	0.54 475

ICVP	0.46 201	0.29 96	2.41 382	0.33 240	0.22 205	0.59 238	0.55 424	0.75 231	0.50 144	0.44 160	0.60 303	0.49 237	0.35 205	0.53 192	0.37 225	0.16 358	0.16 349	0.14 316	0.11 178	0.15 124	0.15 198
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.33 69	0.29 96	1.74 163	0.24 30	0.16 67	0.54 158	0.15 13	0.40 22	0.55 197	0.37 119	0.51 215	0.24 53	0.19 47	0.27 11	0.26 117	0.09 47	0.06 2	0.08 8	0.30 433	0.08 4	0.06 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
FoundationStereo	0.20 1	0.30 108	0.81 19	0.21 5	0.22 205	0.21 2	0.16 21	0.25 1	0.38 34	0.15 4	0.11 4	0.18 14	0.17 23	0.23 2	0.16 4	0.09 47	0.13 290	0.08 8	0.06 9	0.07 1	0.07 5

IGEV-RUCA	2.28 511	0.30 108	1.15 48	0.40 359	1.86 525	2.06 512	1.90 519	1.36 495	1.80 510	3.70 530	3.76 523	5.02 526	8.19 534	2.12 452	1.63 461	0.25 443	0.76 511	2.72 531	1.91 527	2.39 527	2.36 531

Occ-G	0.30 48	0.30 108	1.33 77	0.23 16	0.15 46	0.36 41	0.25 178	0.43 36	0.31 5	0.26 75	0.35 106	0.46 216	0.22 73	0.30 33	0.25 110	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.16 318	0.31 373	0.08 18

testlalala	0.36 95	0.30 108	1.77 184	0.28 116	0.33 348	0.60 249	0.22 96	0.55 117	0.51 152	0.55 279	0.35 106	0.31 109	0.20 55	0.26 9	0.22 69	0.10 136	0.13 290	0.09 55	0.24 398	0.08 4	0.07 5

testlalala_base	0.46 201	0.30 108	1.82 222	0.34 270	0.27 282	0.55 171	0.21 75	0.85 322	0.32 8	0.32 105	0.39 131	0.31 109	0.23 87	0.30 33	0.28 135	0.95 504	0.30 454	0.09 55	0.21 384	1.03 499	0.18 263

LoS	0.31 56	0.30 108	1.52 118	0.23 16	0.13 19	0.54 158	0.20 57	0.48 63	0.49 134	0.25 67	0.28 56	0.37 139	0.24 96	0.38 96	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.08 8	0.05 1	0.15 124	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.39 125	0.30 108	1.61 133	0.32 219	0.17 93	0.53 150	0.24 158	0.70 196	0.49 134	0.59 332	0.54 251	0.40 160	0.40 253	0.41 109	0.30 168	0.17 372	0.10 199	0.14 316	0.11 178	0.18 208	0.17 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-345	0.53 286	0.30 108	2.34 369	0.38 340	0.34 356	0.58 221	0.42 367	0.47 58	0.61 250	0.51 230	1.00 450	0.43 183	0.28 157	1.57 367	0.82 393	0.10 136	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.10 28	0.08 18

Prome-Stereo	0.49 240	0.30 108	1.76 175	0.60 464	0.23 224	0.63 308	0.42 367	0.62 156	0.60 234	0.59 332	1.03 455	0.43 183	0.72 420	0.60 219	0.33 201	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.09 82	0.11 44	0.43 461

CREStereo	0.28 29	0.30 108	1.33 77	0.19 1	0.13 19	0.55 171	0.17 26	0.48 63	0.46 108	0.27 80	0.33 96	0.24 53	0.21 64	0.31 40	0.21 57	0.11 198	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.10 28	0.07 5
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
FENet	0.44 173	0.30 108	2.42 384	0.32 219	0.17 93	0.58 221	0.22 96	0.77 254	0.59 229	0.47 180	0.42 144	0.55 261	0.38 232	0.49 173	0.47 287	0.12 249	0.09 160	0.12 221	0.11 178	0.13 84	0.16 225

LG-Stereo_L2	0.21 3	0.31 119	0.85 22	0.22 12	0.14 28	0.31 18	0.22 96	0.38 15	0.25 1	0.17 10	0.11 4	0.13 2	0.12 4	0.32 47	0.18 14	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.10 56

LG-Stereo_L1	0.21 3	0.31 119	0.85 22	0.22 12	0.14 28	0.28 8	0.21 75	0.38 15	0.26 2	0.16 8	0.11 4	0.13 2	0.11 2	0.37 88	0.18 14	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.10 56

GCAP-BAT	0.43 163	0.31 119	1.82 222	0.25 47	0.26 269	0.65 333	0.23 125	0.48 63	0.37 30	0.67 393	0.82 416	0.44 194	0.24 96	0.48 163	0.87 398	0.09 47	0.13 290	0.09 55	0.22 392	0.08 4	0.09 32

CASnet	0.28 29	0.31 119	1.20 56	0.28 116	0.11 1	0.47 92	0.19 40	0.44 40	0.44 84	0.38 127	0.31 83	0.23 40	0.17 23	0.29 27	0.19 22	0.10 136	0.06 2	0.15 343	0.12 216	0.16 160	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 62	0.31 119	1.46 102	0.31 190	0.15 46	0.53 150	0.19 40	0.44 40	0.35 18	0.36 115	0.38 123	0.27 85	0.27 142	0.42 117	0.19 22	0.09 47	0.13 290	0.09 55	0.16 318	0.20 244	0.13 150

DEmStereo	0.68 383	0.31 119	2.25 354	0.42 376	0.17 93	0.66 339	0.89 480	0.51 81	0.59 229	0.60 341	1.01 451	0.45 203	1.26 477	1.54 363	2.26 487	0.10 136	0.08 90	0.10 102	0.10 117	0.10 28	0.11 79

MoCha-V2	0.36 95	0.32 125	1.41 92	0.36 304	0.31 327	0.35 35	0.19 40	0.57 126	0.39 44	0.30 92	0.32 88	0.28 94	0.27 142	0.47 158	0.24 98	0.08 10	0.56 492	0.08 8	0.38 466	0.18 208	0.12 116

Anonymous_2	0.74 415	0.32 125	1.65 136	0.33 240	0.30 310	0.67 345	0.32 310	0.69 189	0.46 108	0.48 198	0.41 140	0.84 411	0.58 374	0.51 182	0.40 251	0.32 463	0.38 470	1.43 519	3.69 535	0.80 494	0.27 378

RCA-Stereo	0.34 77	0.32 125	1.30 72	0.26 75	0.14 28	0.58 221	0.23 125	0.78 269	0.62 268	0.40 135	0.44 157	0.28 94	0.35 205	0.29 27	0.20 44	0.09 47	0.10 199	0.09 55	0.07 30	0.19 229	0.08 18

sCroCo_RVC	0.33 69	0.32 125	1.89 255	0.34 270	0.27 282	0.30 14	0.22 96	0.48 63	0.44 84	0.22 39	0.33 96	0.25 63	0.25 111	0.32 47	0.24 98	0.14 320	0.16 349	0.12 221	0.12 216	0.15 124	0.13 150

CFNet-RSSM	0.41 138	0.32 125	2.20 343	0.27 91	0.44 422	0.52 143	0.19 40	0.76 244	0.48 128	0.43 154	0.36 111	0.54 257	0.26 125	0.33 57	0.25 110	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.38 466	0.10 28	0.09 32

MLG-Stereo_test1	0.21 3	0.33 130	0.61 3	0.23 16	0.21 180	0.45 69	0.13 6	0.33 5	0.46 108	0.13 1	0.09 1	0.18 14	0.12 4	0.32 47	0.15 2	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

MLG-Stereo	0.21 3	0.33 130	0.60 2	0.23 16	0.12 6	0.44 66	0.13 6	0.39 21	0.46 108	0.13 1	0.10 2	0.17 9	0.13 7	0.35 70	0.15 2	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

G2L-Stereo_aug	0.54 291	0.33 130	2.61 424	0.28 116	0.24 237	0.62 290	0.28 242	0.74 219	0.72 365	0.63 369	0.65 352	0.73 367	0.48 333	1.37 337	0.57 332	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.21 257	0.11 79

ITSA-stereo	0.48 222	0.33 130	1.20 56	0.33 240	0.18 126	0.60 249	0.29 266	0.94 396	0.80 424	0.50 217	0.49 203	0.53 251	0.59 377	1.25 329	0.64 354	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	0.18 208	0.23 340

test_sample7	0.47 216	0.33 130	1.49 112	0.34 270	0.20 169	0.51 124	0.30 274	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.11 310	0.38 232	0.17 372	0.14 307	0.16 361	0.15 299	0.19 229	0.18 263

CAS++	0.31 56	0.33 130	1.43 97	0.25 47	0.17 93	0.31 18	0.20 57	0.78 269	0.41 61	0.30 92	0.30 72	0.21 30	0.16 16	0.33 57	0.18 14	0.15 337	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.15 124	0.11 79
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 251	0.33 130	0.93 30	0.26 75	0.22 205	0.46 87	0.20 57	1.10 476	1.34 491	3.16 528	0.32 88	0.22 32	0.20 55	0.30 33	0.22 69	0.10 136	0.09 160	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.19 279

IGEV_Zeroshot_test	0.53 286	0.33 130	2.91 465	0.32 219	0.18 126	0.54 158	0.21 75	0.72 204	0.42 70	0.81 438	0.51 215	0.71 360	0.41 264	0.48 163	1.13 430	0.09 47	0.15 332	0.10 102	0.35 455	0.19 229	0.09 32

LoS_RVC	0.29 38	0.33 130	1.19 52	0.25 47	0.34 356	0.43 61	0.22 96	0.42 30	0.32 8	0.22 39	0.33 96	0.23 40	0.24 96	0.31 40	0.21 57	0.07 2	0.07 20	0.07 1	0.05 1	0.10 28	0.31 408

DisPM	0.43 163	0.33 130	1.78 189	0.57 454	0.18 126	0.59 238	0.63 449	0.53 102	0.61 250	0.60 341	0.53 239	0.38 146	0.26 125	0.75 264	0.29 150	0.12 249	0.07 20	0.12 221	0.11 178	0.11 44	0.14 165

NINENet	0.50 251	0.33 130	1.69 145	0.55 449	0.25 254	0.91 447	0.23 125	0.98 426	0.71 355	0.53 248	0.55 260	0.66 324	0.30 178	1.22 323	0.32 191	0.15 337	0.13 290	0.16 361	0.11 178	0.16 160	0.13 150

AAGNet	0.88 447	0.33 130	1.79 209	0.54 442	0.98 498	0.62 290	0.46 395	0.50 75	0.60 234	0.58 318	0.53 239	0.50 240	0.73 423	1.23 325	7.48 531	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.14 107	0.09 32

PFNet	0.60 336	0.33 130	2.47 397	0.41 366	0.55 456	0.62 290	0.27 225	0.61 152	0.63 280	0.61 349	0.56 271	0.45 203	0.32 192	1.88 428	1.14 431	0.28 456	0.09 160	0.12 221	0.16 318	0.26 335	0.20 294

Gwc-CoAtRS	0.38 110	0.33 130	1.92 268	0.27 91	0.41 412	0.48 100	0.19 40	0.59 140	0.46 108	0.43 154	0.39 131	0.57 279	0.26 125	0.32 47	0.26 117	0.09 47	0.09 160	0.09 55	0.31 439	0.11 44	0.09 32

MGS-Stereo	0.32 62	0.34 144	1.70 149	0.25 47	0.14 28	0.40 52	0.22 96	0.38 15	0.43 80	0.24 52	0.51 215	0.25 63	0.18 39	0.31 40	0.20 44	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.08 56	0.47 461	0.08 18

IGEVStereo-DCA	0.33 69	0.34 144	1.38 86	0.27 91	0.16 67	0.45 69	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.21 21	0.26 76	0.25 111	0.64 227	0.52 310	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.18 348	0.16 160	0.22 316

rrr	0.46 201	0.34 144	3.08 477	0.27 91	0.16 67	0.45 69	0.28 242	1.09 475	0.51 152	0.24 52	0.21 21	0.26 76	0.25 111	0.64 227	0.52 310	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.29 424	0.16 160	0.25 361

test_xeample3	0.46 201	0.34 144	2.99 472	0.37 325	0.16 67	0.49 107	0.33 318	1.06 470	0.44 84	0.25 67	0.23 26	0.24 53	0.25 111	0.49 173	0.56 328	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.40 471	0.17 182	0.26 371

DIP-Stereo	0.37 101	0.34 144	1.50 115	0.27 91	0.18 126	0.63 308	0.17 26	0.92 380	0.53 178	0.49 210	0.48 186	0.30 106	0.30 178	0.39 101	0.30 168	0.10 136	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.15 124	0.12 116
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 376	0.34 144	2.23 352	0.26 75	0.19 155	0.67 345	0.29 266	1.26 491	0.69 336	0.72 413	0.70 385	0.78 388	0.42 281	3.77 520	0.41 257	0.13 279	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.12 55	0.11 79
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.57 317	0.34 144	1.87 246	0.45 402	0.34 356	0.84 429	0.35 330	0.84 316	0.78 416	0.59 332	0.63 327	1.06 463	0.53 353	1.10 307	0.82 393	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.22 275	0.18 263

MLG-Stereo_test3	0.21 3	0.35 151	0.65 7	0.21 5	0.14 28	0.36 41	0.13 6	0.37 12	0.40 54	0.21 31	0.12 8	0.17 9	0.12 4	0.25 5	0.16 4	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.10 56

PAM_32	0.70 391	0.35 151	2.73 443	0.54 442	0.61 472	1.07 468	0.43 374	0.84 316	0.49 134	0.90 453	0.91 433	1.23 478	0.77 433	0.65 237	1.10 426	0.10 136	0.19 389	0.10 102	0.49 483	0.15 124	0.38 444

PAM	0.70 391	0.35 151	2.72 438	0.56 451	0.62 474	1.08 470	0.53 417	0.85 322	0.44 84	0.93 457	0.92 435	1.24 479	0.68 411	0.64 227	1.01 418	0.10 136	0.19 389	0.10 102	0.48 481	0.14 107	0.38 444

rvit_0105_4	0.35 88	0.35 151	1.45 101	0.31 190	0.18 126	0.37 43	0.28 242	0.59 140	0.62 268	0.27 80	0.31 83	0.35 133	0.27 142	0.43 120	0.25 110	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.12 116

DAS	0.56 311	0.35 151	1.55 122	0.33 240	0.34 356	0.50 115	0.42 367	0.83 305	0.74 385	0.83 443	0.68 366	0.56 273	0.48 333	2.40 473	0.46 278	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.18 208	0.15 198

SepStereo	0.52 280	0.35 151	1.55 122	0.33 240	0.34 356	0.50 115	0.42 367	0.83 305	0.74 385	0.83 443	0.68 366	0.56 273	0.48 333	1.56 365	0.46 278	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.18 208	0.15 198

Anonymous3	0.42 157	0.35 151	2.09 317	0.33 240	0.24 237	0.72 378	0.31 287	0.74 219	0.55 197	0.35 110	0.40 136	0.33 123	0.29 170	0.44 127	0.28 135	0.18 383	0.18 377	0.13 280	0.13 248	0.17 182	0.17 243

DSFCA	0.54 291	0.35 151	1.41 92	0.28 116	0.28 293	0.79 414	0.88 479	0.76 244	0.70 345	0.72 413	0.66 355	0.67 333	0.57 370	1.17 319	0.63 349	0.16 358	0.14 307	0.13 280	0.14 276	0.16 160	0.13 150

PMTNet	0.31 56	0.35 151	1.30 72	0.20 3	0.14 28	0.57 204	0.25 178	0.46 48	0.42 70	0.27 80	0.32 88	0.27 85	0.24 96	0.39 101	0.23 77	0.43 473	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.18 208	0.07 5

MLG-Stereo_test2	0.21 3	0.36 160	0.68 10	0.21 5	0.17 93	0.45 69	0.12 3	0.35 8	0.42 70	0.15 4	0.11 4	0.22 32	0.10 1	0.28 16	0.16 4	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

GMStereo_Zeroshot	0.41 138	0.36 160	1.54 120	0.41 366	0.19 155	0.52 143	0.19 40	0.59 140	0.52 159	0.57 300	0.59 288	0.63 304	0.29 170	0.58 207	0.33 201	0.15 337	0.09 160	0.16 361	0.09 82	0.24 303	0.12 116

UniTT-Stereo	0.30 48	0.36 160	1.68 143	0.27 91	0.24 237	0.29 12	0.18 33	0.33 5	0.34 14	0.26 75	0.37 114	0.18 14	0.18 39	0.31 40	0.27 125	0.10 136	0.08 90	0.08 8	0.07 30	0.25 315	0.08 18

LG-G_1	0.23 12	0.37 163	0.71 12	0.23 16	0.11 1	0.51 124	0.12 3	0.44 40	0.39 44	0.19 19	0.15 12	0.19 20	0.15 13	0.36 79	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.11 79

LG-G	0.23 12	0.37 163	0.71 12	0.23 16	0.11 1	0.51 124	0.12 3	0.44 40	0.39 44	0.19 19	0.15 12	0.19 20	0.15 13	0.36 79	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.11 79

LGtest1	0.21 3	0.37 163	0.70 11	0.22 12	0.12 6	0.31 18	0.11 2	0.36 9	0.39 44	0.17 10	0.13 10	0.16 7	0.14 8	0.25 5	0.27 125	0.10 136	0.09 160	0.08 8	0.06 9	0.10 28	0.10 56

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 101	0.37 163	1.21 58	0.26 75	0.18 126	0.73 384	0.18 33	0.53 102	0.41 61	0.35 110	0.30 72	0.58 286	0.22 73	0.33 57	0.95 405	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.35 455	0.13 84	0.15 198

AIO_test	0.39 125	0.37 163	1.19 52	0.73 476	0.67 477	0.35 35	0.25 178	0.47 58	0.34 14	0.34 109	0.22 25	0.33 123	0.17 23	1.31 331	0.19 22	0.11 198	0.15 332	0.08 8	0.21 384	0.15 124	0.23 340

test_4	0.40 131	0.37 163	2.01 300	0.29 147	0.21 180	0.50 115	0.28 242	0.47 58	0.39 44	0.42 149	0.76 404	0.38 146	0.22 73	0.52 186	0.33 201	0.08 10	0.07 20	0.11 166	0.15 299	0.28 350	0.07 5

CrosDoStereo	0.94 454	0.37 163	2.53 407	0.25 47	0.32 335	0.54 158	3.76 531	0.72 204	0.60 234	0.70 406	1.40 477	0.53 251	1.49 493	1.78 400	3.09 501	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.21 257	0.11 79

PFNet+	0.45 191	0.37 163	1.86 241	0.46 407	0.18 126	0.58 221	0.77 471	0.52 93	0.64 288	0.56 289	0.48 186	0.39 152	0.26 125	0.93 289	0.32 191	0.13 279	0.09 160	0.14 316	0.13 248	0.12 55	0.15 198

LCNet	0.54 291	0.37 163	1.78 189	0.92 492	0.22 205	0.96 452	0.30 274	0.59 140	0.58 222	0.51 230	0.55 260	0.41 166	0.76 430	0.84 281	0.26 117	0.09 47	0.06 2	0.12 221	0.18 348	0.98 498	0.39 450

DeepStereo_LL	0.94 454	0.37 163	2.53 407	0.25 47	0.32 335	0.54 158	3.76 531	0.72 204	0.60 234	0.70 406	1.40 477	0.53 251	1.49 493	1.78 400	3.09 501	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.21 257	0.11 79

rvit_stereo_0080	0.27 22	0.38 173	0.76 14	0.24 30	0.18 126	0.34 30	0.27 225	0.54 113	0.44 84	0.24 52	0.26 47	0.27 85	0.22 73	0.29 27	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.10 102	0.10 117	0.15 124	0.11 79

whm_eth	0.27 22	0.38 173	0.76 14	0.24 30	0.18 126	0.34 30	0.27 225	0.54 113	0.44 84	0.24 52	0.26 47	0.27 85	0.22 73	0.29 27	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.10 102	0.10 117	0.15 124	0.11 79

MSKI-zero shot	0.46 201	0.38 173	2.47 397	0.27 91	0.43 421	0.56 186	0.20 57	0.77 254	0.43 80	0.60 341	0.51 215	0.44 194	0.17 23	0.68 244	0.21 57	0.09 47	0.29 450	0.09 55	0.32 445	0.14 107	0.10 56

RAFT-Test	0.44 173	0.38 173	2.01 300	0.27 91	0.44 422	0.64 319	0.37 345	0.72 204	0.57 212	0.45 170	0.48 186	0.65 317	0.24 96	0.35 70	0.29 150	0.09 47	0.11 245	0.09 55	0.38 466	0.10 28	0.11 79

IER	0.43 163	0.38 173	1.69 145	0.26 75	0.25 254	0.66 339	0.26 200	0.71 199	0.55 197	0.54 261	0.59 288	0.60 295	0.53 353	0.52 186	0.39 243	0.11 198	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.14 107	0.11 79

CRFU-Net	0.56 311	0.38 173	1.86 241	0.46 407	0.26 269	0.82 425	0.36 337	0.90 361	0.49 134	0.62 360	0.59 288	0.78 388	1.35 485	1.00 297	0.48 292	0.15 337	0.14 307	0.17 378	0.10 117	0.19 229	0.14 165

PSMNet-ADL	0.51 268	0.38 173	1.65 136	0.35 286	0.21 180	0.67 345	0.26 200	0.74 219	0.55 197	0.42 149	0.52 228	0.70 357	0.45 303	1.91 431	0.57 332	0.15 337	0.13 290	0.11 166	0.13 248	0.15 124	0.20 294

DRaft	0.62 349	0.38 173	1.76 175	0.24 30	0.16 67	0.64 319	0.66 451	0.53 102	0.53 178	0.67 393	0.99 448	0.38 146	1.00 462	1.44 344	2.10 481	0.10 136	0.14 307	0.10 102	0.14 276	0.18 208	0.21 303

AdaStereo	0.44 173	0.38 173	1.79 209	0.34 270	0.20 169	0.57 204	0.28 242	0.92 380	0.69 336	0.52 238	0.55 260	0.61 297	0.33 195	0.48 163	0.39 243	0.17 372	0.08 90	0.17 378	0.11 178	0.18 208	0.12 116
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.
MM-Stereo_test1	0.41 138	0.39 182	2.29 361	0.38 340	0.26 269	0.44 66	0.28 242	0.63 162	0.51 152	0.40 135	0.32 88	0.26 76	0.26 125	0.46 147	0.22 69	0.09 47	0.21 409	0.10 102	0.09 82	0.39 434	0.15 198

rvit_0105_5	0.36 95	0.39 182	1.48 109	0.30 163	0.18 126	0.41 55	0.30 274	0.64 165	0.62 268	0.30 92	0.33 96	0.37 139	0.29 170	0.41 109	0.28 135	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.15 299	0.15 124	0.14 165

UGAM-zero	0.63 355	0.39 182	2.49 400	0.30 163	0.49 441	0.67 345	0.19 40	0.91 371	0.45 99	0.77 429	0.45 161	1.16 476	0.82 438	2.05 445	0.29 150	0.09 47	0.15 332	0.09 55	0.44 478	0.11 44	0.22 316

CSP-Net	0.50 251	0.39 182	1.25 64	0.29 147	0.23 224	0.77 405	0.35 330	0.86 332	0.57 212	0.59 332	0.59 288	0.65 317	0.40 253	1.77 399	0.44 273	0.16 358	0.11 245	0.10 102	0.10 117	0.20 244	0.14 165

iRaft-Stereo_20w	0.58 322	0.39 182	1.96 292	0.45 402	0.32 335	0.92 449	0.57 433	1.14 481	0.56 208	0.81 438	0.40 136	0.55 261	0.69 413	0.65 237	1.04 423	0.09 47	0.16 349	0.09 55	0.36 463	0.17 182	0.25 361

FACV-RUCA	0.58 322	0.40 187	1.78 189	0.43 381	1.67 522	0.48 100	0.28 242	0.69 189	0.62 268	0.40 135	0.53 239	0.33 123	0.63 397	0.40 106	0.31 180	0.13 279	0.11 245	0.62 488	0.12 216	0.70 486	0.98 506

DDVS	0.62 349	0.40 187	1.40 91	2.21 526	0.35 368	0.87 439	1.00 489	0.69 189	0.50 144	0.53 248	0.56 271	0.90 428	0.37 225	1.22 323	0.47 287	0.15 337	0.14 307	0.14 316	0.12 216	0.19 229	0.22 316

rvit_stereo_0075_2	0.40 131	0.40 187	1.88 248	0.33 240	0.32 335	0.41 55	0.22 96	0.58 132	0.53 178	0.38 127	0.51 215	0.40 160	0.27 142	0.44 127	0.29 150	0.20 408	0.15 332	0.22 423	0.15 299	0.18 208	0.23 340

MyStereo07	0.34 77	0.40 187	1.46 102	0.29 147	0.23 224	0.60 249	0.31 287	0.53 102	0.42 70	0.25 67	0.25 40	0.20 22	0.26 125	0.57 204	0.19 22	0.09 47	0.18 377	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.19 279

MyStereo04	0.48 222	0.40 187	2.65 429	0.29 147	0.23 224	0.60 249	0.31 287	0.83 305	0.75 398	0.47 180	0.36 111	0.53 251	0.42 281	0.53 192	0.39 243	0.09 47	0.18 377	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.19 279

NVstereo2D	0.58 322	0.40 187	2.03 307	0.35 286	0.35 368	0.69 363	0.39 355	0.91 371	0.80 424	0.47 180	0.53 239	0.67 333	0.46 316	1.99 441	0.48 292	0.19 398	0.11 245	0.17 378	0.13 248	0.25 315	0.25 361

test_sample3	0.50 251	0.41 193	1.88 248	0.32 219	0.19 155	0.57 204	0.25 178	0.92 380	0.64 288	0.52 238	0.49 203	0.47 224	0.35 205	1.79 404	0.37 225	0.13 279	0.10 199	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.16 225

MyStereo06	0.54 291	0.41 193	2.68 432	0.30 163	0.23 224	0.60 249	0.30 274	0.81 292	0.44 84	0.84 445	0.52 228	0.78 388	0.58 374	0.48 163	1.10 426	0.09 47	0.17 367	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.20 294

MyStereo05	0.49 240	0.41 193	2.72 438	0.30 163	0.23 224	0.60 249	0.30 274	0.82 299	0.77 411	0.52 238	0.37 114	0.51 243	0.42 281	0.52 186	0.38 232	0.09 47	0.17 367	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.20 294

MIF-Stereo (partial)	0.34 77	0.41 193	1.93 271	0.26 75	0.24 237	0.32 23	0.17 26	0.53 102	0.42 70	0.25 67	0.37 114	0.25 63	0.26 125	0.44 127	0.31 180	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.19 229	0.14 165

GANet-ADL	0.44 173	0.41 193	2.31 363	0.33 240	0.20 169	0.57 204	0.25 178	0.75 231	0.54 190	0.42 149	0.59 288	0.56 273	0.30 178	0.40 106	0.38 232	0.14 320	0.11 245	0.09 55	0.08 56	0.22 275	0.17 243

ccnet	0.71 400	0.41 193	1.59 127	0.40 359	0.45 430	1.06 463	0.55 424	0.98 426	0.71 355	0.88 449	0.97 445	0.82 404	0.88 450	1.68 384	0.94 403	0.32 463	0.26 441	0.32 462	0.27 418	0.34 395	0.30 400

StereoDRNet-Refined	0.50 251	0.41 193	1.50 115	0.33 240	0.21 180	0.68 357	0.26 200	0.81 292	0.68 327	0.67 393	0.68 366	0.73 367	0.42 281	1.10 307	0.59 340	0.11 198	0.08 90	0.14 316	0.14 276	0.25 315	0.21 303
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
WCG-NET	0.30 48	0.42 200	1.26 66	0.24 30	0.12 6	0.43 61	0.24 158	0.40 22	0.56 208	0.35 110	0.37 114	0.26 76	0.24 96	0.29 27	0.19 22	0.08 10	0.12 271	0.08 8	0.07 30	0.22 275	0.10 56

test_sample4	0.50 251	0.42 200	1.88 248	0.32 219	0.19 155	0.56 186	0.26 200	0.93 388	0.65 301	0.54 261	0.54 251	0.45 203	0.36 211	1.79 404	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

MDST_ROB	1.17 476	0.42 200	3.87 507	0.54 442	0.44 422	4.11 527	0.58 435	1.31 493	0.84 436	2.12 508	1.12 463	0.98 446	0.71 417	4.24 524	0.99 413	0.16 358	0.14 307	0.19 404	0.17 335	0.18 208	0.35 426

CBMV_ROB	0.76 420	0.42 200	2.68 432	0.33 240	0.22 205	0.74 388	0.47 403	0.96 414	0.76 407	1.04 467	0.96 443	0.88 424	0.93 454	2.06 446	1.19 435	0.22 427	0.24 426	0.27 446	0.25 406	0.25 315	0.28 385

SGM-Forest	1.04 466	0.42 200	3.59 504	0.41 366	0.32 335	1.05 462	1.32 507	0.94 396	0.83 434	1.16 475	2.23 501	1.03 456	1.39 489	2.49 482	2.35 489	0.21 414	0.21 409	0.20 412	0.19 368	0.23 288	0.32 413
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SCV_C0	0.33 69	0.43 205	1.42 96	0.25 47	0.16 67	0.35 35	0.20 57	0.68 186	0.44 84	0.24 52	0.27 51	0.29 101	0.20 55	0.58 207	0.18 14	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.30 433	0.26 335	0.17 243

castereo++	0.28 29	0.43 205	0.93 30	0.28 116	0.17 93	0.53 150	0.21 75	0.55 117	0.45 99	0.17 10	0.26 47	0.32 117	0.17 23	0.33 57	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.29 424	0.13 84	0.06 1

test_sample5	0.51 268	0.43 205	1.83 228	0.32 219	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.92 380	0.65 301	0.53 248	0.59 288	0.45 203	0.36 211	1.87 421	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

IGEV++	0.34 77	0.43 205	1.32 75	0.31 190	0.14 28	0.32 23	0.21 75	0.70 196	0.34 14	0.22 39	0.28 56	0.22 32	0.27 142	0.35 70	0.27 125	0.09 47	0.39 476	0.08 8	0.15 299	0.25 315	0.45 464

CoDeX	0.52 280	0.43 205	2.25 354	0.29 147	0.26 269	0.61 270	0.32 310	0.99 438	0.68 327	0.48 198	0.55 260	0.52 249	0.40 253	1.60 374	0.35 216	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.13 84	0.12 116

DualNet	0.51 268	0.43 205	1.83 228	0.32 219	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.92 380	0.65 301	0.54 261	0.62 315	0.45 203	0.36 211	1.87 421	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

gwcnet-sp	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

scenet	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

ssnet	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

ASMatch	0.60 336	0.43 205	2.58 418	0.91 491	0.36 376	0.56 186	0.25 178	0.52 93	0.61 250	0.47 180	1.21 466	0.47 224	0.66 406	1.34 334	0.94 403	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.10 28	0.16 225

DRN-Test	0.64 359	0.43 205	2.44 390	0.39 350	0.44 422	0.80 421	0.41 364	1.02 457	0.78 416	0.80 433	0.63 327	0.69 347	0.56 365	1.79 404	0.69 366	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	0.18 208	0.17 243

ISRNet	0.47 216	0.44 216	1.55 122	0.37 325	0.31 327	0.49 107	0.19 40	0.75 231	0.66 316	0.63 369	0.71 389	0.67 333	0.39 246	0.58 207	0.44 273	0.23 430	0.16 349	0.21 420	0.20 378	0.21 257	0.25 361

castereo	0.30 48	0.44 216	0.81 19	0.24 30	0.29 299	0.41 55	0.27 225	0.72 204	0.45 99	0.22 39	0.30 72	0.24 53	0.31 186	0.25 5	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.31 439	0.12 55	0.09 32

test_sample6	0.52 280	0.44 216	1.81 216	0.33 240	0.18 126	0.55 171	0.27 225	0.94 396	0.66 316	0.54 261	0.62 315	0.47 224	0.36 211	1.97 437	0.38 232	0.14 320	0.10 199	0.13 280	0.13 248	0.17 182	0.16 225

AnonymousM	0.37 101	0.44 216	1.50 115	0.25 47	0.15 46	0.52 143	0.23 125	0.60 150	0.42 70	0.42 149	0.32 88	0.30 106	0.25 111	0.34 65	0.23 77	0.11 198	0.09 160	0.71 493	0.36 463	0.12 55	0.07 5

UNet	0.54 291	0.44 216	2.83 454	0.31 190	0.33 348	0.74 388	0.27 225	0.82 299	0.61 250	0.53 248	0.54 251	0.72 363	0.54 356	0.78 275	0.56 328	0.11 198	0.09 160	0.13 280	0.11 178	0.14 107	0.12 116

ACVNet	0.45 191	0.44 216	1.79 209	0.28 116	0.21 180	0.59 238	0.36 337	0.66 173	0.68 327	0.45 170	0.59 288	0.69 347	0.40 253	0.44 127	0.55 320	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.34 395	0.10 56

acv_ft	0.48 222	0.44 216	1.76 175	0.32 219	0.41 412	0.63 308	0.28 242	0.81 292	0.68 327	0.61 349	0.59 288	0.69 347	0.45 303	0.44 127	0.63 349	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.41 442	0.10 56

MSMDNet	0.46 201	0.44 216	2.28 359	0.26 75	0.20 169	0.55 171	0.21 75	0.75 231	0.64 288	0.48 198	0.55 260	0.68 340	0.56 365	0.46 147	0.30 168	0.11 198	0.10 199	0.13 280	0.10 117	0.18 208	0.15 198

xyz-stereo-finetune2	0.35 88	0.45 224	1.04 37	0.21 5	0.12 6	0.58 221	0.23 125	0.50 75	0.45 99	0.31 96	0.46 168	0.30 106	0.41 264	0.81 278	0.51 307	0.08 10	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.09 32

PCWNet_CMD	0.46 201	0.45 224	2.28 359	0.26 75	0.20 169	0.55 171	0.21 75	0.75 231	0.64 288	0.48 198	0.55 260	0.68 340	0.57 370	0.46 147	0.30 168	0.11 198	0.10 199	0.14 316	0.10 117	0.18 208	0.14 165

CroCo-Stereo	0.30 48	0.45 224	1.08 40	0.31 190	0.17 93	0.19 1	0.21 75	0.73 215	0.50 144	0.21 31	0.24 34	0.55 261	0.22 73	0.27 11	0.26 117	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.07 30	0.12 55	0.09 32
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
xyz-stereo-finetune	0.31 56	0.46 227	0.79 18	0.21 5	0.12 6	0.53 150	0.25 178	0.52 93	0.54 190	0.28 85	0.32 88	0.29 101	0.23 87	0.59 213	0.55 320	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.13 84	0.08 18

SMFormer	0.50 251	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.49 297	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.15 124	0.16 225

tta	0.50 251	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.49 297	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.11 79

qqq1	0.48 222	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.09 55	0.08 56	0.14 107	0.11 79

fff1	0.48 222	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.09 55	0.08 56	0.14 107	0.11 79

anonymousa	0.48 222	0.46 227	2.44 390	0.29 147	0.34 356	0.61 270	0.25 178	0.66 173	0.54 190	0.53 248	0.77 407	0.73 367	0.46 316	0.33 57	0.31 180	0.10 136	0.09 160	0.12 221	0.29 424	0.10 28	0.19 279

CFNet_pseudo	0.45 191	0.46 227	2.23 352	0.25 47	0.19 155	0.56 186	0.21 75	0.77 254	0.60 234	0.49 210	0.56 271	0.69 347	0.47 324	0.52 186	0.31 180	0.11 198	0.10 199	0.15 343	0.10 117	0.17 182	0.14 165

ac_64	0.55 304	0.46 227	1.92 268	0.36 304	0.34 356	0.63 308	0.31 287	0.82 299	0.61 250	0.55 279	0.51 215	0.89 426	0.48 333	1.83 413	0.55 320	0.14 320	0.11 245	0.12 221	0.12 216	0.18 208	0.12 116

ccs_rob	0.45 191	0.46 227	2.22 348	0.26 75	0.19 155	0.56 186	0.21 75	0.77 254	0.60 234	0.49 210	0.56 271	0.69 347	0.47 324	0.52 186	0.31 180	0.11 198	0.09 160	0.16 361	0.10 117	0.17 182	0.14 165

rvit_0105_3	0.39 125	0.47 236	1.46 102	0.33 240	0.19 155	0.45 69	0.35 330	0.69 189	0.65 301	0.37 119	0.37 114	0.40 160	0.31 186	0.44 127	0.30 168	0.18 383	0.17 367	0.17 378	0.18 348	0.15 124	0.15 198

UGAM	0.58 322	0.47 236	2.21 344	0.30 163	0.19 155	0.53 150	0.34 322	0.59 140	0.63 280	0.44 160	0.73 396	0.78 388	0.37 225	2.58 488	0.39 243	0.10 136	0.08 90	0.17 378	0.14 276	0.42 448	0.17 243

plain	0.37 101	0.47 236	2.15 333	0.27 91	0.19 155	0.33 26	0.20 57	0.58 132	0.46 108	0.23 48	0.37 114	0.23 40	0.25 111	0.45 138	0.28 135	0.11 198	0.08 90	0.13 280	0.09 82	0.42 448	0.12 116

RAStereo	0.28 29	0.48 239	1.52 118	0.26 75	0.18 126	0.25 5	0.19 40	0.42 30	0.35 18	0.20 26	0.25 40	0.20 22	0.16 16	0.24 3	0.24 98	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.12 55	0.08 18

test-1	0.44 173	0.48 239	1.69 145	0.30 163	0.27 282	0.50 115	0.28 242	0.80 288	0.43 80	0.40 135	0.54 251	0.41 166	0.24 96	0.31 40	1.16 434	0.09 47	0.20 400	0.10 102	0.17 335	0.11 44	0.26 371

MMNet	0.50 251	0.48 239	1.93 271	0.33 240	0.27 282	0.79 414	0.28 242	0.81 292	0.74 385	0.60 341	0.56 271	0.59 289	0.55 361	0.79 276	0.59 340	0.10 136	0.09 160	0.12 221	0.11 178	0.13 84	0.14 165

EKT-Stereo	1.47 496	0.49 242	1.93 271	2.57 529	19.31 545	0.55 171	0.22 96	0.69 189	0.42 70	0.38 127	0.36 111	0.43 183	0.27 142	0.69 250	0.26 117	0.12 249	0.14 307	0.11 166	0.16 318	0.20 244	0.15 198

HH	0.49 240	0.49 242	2.78 450	0.50 424	0.41 412	0.38 48	0.23 125	0.72 204	0.38 34	0.63 369	0.48 186	0.87 420	0.41 264	0.64 227	0.21 57	0.09 47	0.17 367	0.10 102	0.09 82	0.16 160	0.12 116

HanStereo	0.49 240	0.49 242	2.78 450	0.50 424	0.41 412	0.38 48	0.23 125	0.72 204	0.38 34	0.63 369	0.48 186	0.87 420	0.41 264	0.64 227	0.21 57	0.09 47	0.17 367	0.10 102	0.09 82	0.16 160	0.12 116

TANstereo	0.33 69	0.49 242	1.75 169	0.23 16	0.12 6	0.54 158	0.16 21	0.40 22	0.45 99	0.45 170	0.51 215	0.26 76	0.22 73	0.29 27	0.20 44	0.10 136	0.10 199	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.11 79

pcwnet_v2	0.64 359	0.49 242	4.41 517	0.32 219	0.27 282	0.60 249	0.25 178	0.97 422	0.88 445	0.59 332	0.70 385	0.63 304	0.55 361	0.66 240	0.37 225	0.17 372	0.15 332	0.15 343	0.14 276	0.21 257	0.23 340

HCRNet	0.46 201	0.49 242	1.65 136	0.38 340	0.29 299	0.58 221	0.22 96	0.75 231	0.62 268	0.47 180	0.49 203	0.48 235	0.36 211	1.12 313	0.37 225	0.15 337	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.17 182	0.17 243

CFNet_ucs	0.48 222	0.50 248	2.32 364	0.26 75	0.22 205	0.57 204	0.22 96	0.85 322	0.65 301	0.53 248	0.64 343	0.68 340	0.44 299	0.54 196	0.31 180	0.13 279	0.12 271	0.16 361	0.11 178	0.19 229	0.17 243

RAFT-RH_RVC	0.61 344	0.50 248	2.33 367	0.36 304	0.29 299	0.60 249	0.18 33	0.44 40	0.58 222	0.76 425	1.91 491	0.47 224	0.29 170	1.60 374	1.23 440	0.14 320	0.07 20	0.13 280	0.13 248	0.10 28	0.09 32

stereogan	0.69 387	0.51 250	2.44 390	0.39 350	0.39 396	1.01 459	0.41 364	0.94 396	0.92 455	0.73 417	0.85 424	1.15 474	0.69 413	1.57 367	0.53 314	0.19 398	0.18 377	0.20 412	0.16 318	0.36 410	0.24 352

ff7	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

ffff	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

11t	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

ccc-4	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

DMCA	0.41 138	0.52 251	1.26 66	0.31 190	0.24 237	0.59 238	0.26 200	0.77 254	0.63 280	0.58 318	0.48 186	0.57 279	0.35 205	0.40 106	0.50 302	0.14 320	0.10 199	0.14 316	0.10 117	0.15 124	0.15 198

HART	0.38 110	0.53 256	1.66 140	0.26 75	0.15 46	0.30 14	0.19 40	0.67 182	0.46 108	0.29 89	0.52 228	0.38 146	0.16 16	0.41 109	0.20 44	0.08 10	0.68 504	0.09 55	0.07 30	0.34 395	0.21 303

WCG-NET（raft）	0.32 62	0.53 256	1.21 58	0.23 16	0.12 6	0.44 66	0.24 158	0.40 22	0.50 144	0.35 110	0.35 106	0.47 224	0.25 111	0.35 70	0.20 44	0.08 10	0.29 450	0.08 8	0.07 30	0.22 275	0.11 79

anonymousdsp	0.34 77	0.53 256	1.47 106	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.49 69	0.40 54	0.25 67	0.24 34	0.22 32	0.24 96	0.55 200	0.19 22	0.09 47	0.11 245	0.10 102	0.18 348	0.24 303	0.29 391

IRAFT_RVC	0.54 291	0.53 256	1.78 189	0.46 407	0.21 180	0.58 221	0.43 374	0.65 171	0.66 316	0.54 261	0.50 211	0.49 237	0.51 346	1.58 371	1.01 418	0.11 198	0.25 439	0.13 280	0.10 117	0.15 124	0.13 150

iRaftStereo_RVC	0.37 101	0.53 256	1.41 92	0.28 116	0.15 46	0.52 143	0.20 57	0.54 113	0.46 108	0.37 119	0.43 146	0.41 166	0.23 87	0.36 79	0.26 117	0.09 47	0.15 332	0.12 221	0.11 178	0.41 442	0.37 441

rvit_105_1	0.44 173	0.54 261	1.46 102	0.36 304	0.24 237	0.51 124	0.45 392	0.75 231	0.74 385	0.45 170	0.44 157	0.44 194	0.36 211	0.62 222	0.38 232	0.20 408	0.18 377	0.18 398	0.22 392	0.18 208	0.18 263

MaDis-Stereo	0.29 38	0.54 261	1.44 99	0.24 30	0.29 299	0.29 12	0.16 21	0.45 45	0.37 30	0.19 19	0.21 21	0.28 94	0.22 73	0.30 33	0.29 150	0.10 136	0.09 160	0.10 102	0.08 56	0.11 44	0.11 79

ProNet	0.30 48	0.54 261	1.29 69	0.25 47	0.15 46	0.47 92	0.25 178	0.48 63	0.39 44	0.21 31	0.23 26	0.22 32	0.20 55	0.44 127	0.19 22	0.08 10	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.23 288	0.12 116

IGEV-Stereo	0.34 77	0.54 261	1.47 106	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.49 69	0.40 54	0.25 67	0.24 34	0.22 32	0.24 96	0.54 196	0.19 22	0.09 47	0.10 199	0.10 102	0.18 348	0.24 303	0.29 391
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	0.45 191	0.54 261	2.11 322	0.29 147	0.16 67	0.43 61	0.24 158	0.54 113	0.45 99	0.37 119	0.46 168	0.34 129	0.27 142	1.98 438	0.27 125	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.14 107	0.08 18

XX-Stereo	0.55 304	0.54 261	3.50 502	0.48 420	0.39 396	0.54 158	0.17 26	0.89 355	0.40 54	0.44 160	0.65 352	0.85 414	0.19 47	0.77 271	0.21 57	0.10 136	0.14 307	0.10 102	0.32 445	0.17 182	0.14 165

delet	0.52 280	0.54 261	1.62 134	0.31 190	0.35 368	0.74 388	0.46 395	0.85 322	0.74 385	0.55 279	0.60 303	0.67 333	0.50 344	1.12 313	0.57 332	0.11 198	0.11 245	0.13 280	0.14 276	0.16 160	0.12 116

FCDSN-DC	1.29 484	0.54 261	2.50 404	0.47 412	0.41 412	1.12 472	0.60 439	1.10 476	1.27 489	2.23 514	2.87 513	3.67 516	3.12 521	2.39 472	1.69 463	0.30 460	0.26 441	0.31 459	0.30 433	0.35 405	0.38 444
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.70 391	0.54 261	2.88 457	0.36 304	0.29 299	0.62 290	0.54 421	0.97 422	0.87 442	0.76 425	0.92 435	0.94 439	0.80 435	1.84 418	0.57 332	0.18 383	0.19 389	0.17 378	0.16 318	0.22 275	0.25 361

tg	0.37 101	0.55 270	1.35 81	0.28 116	0.16 67	0.57 204	0.18 33	0.57 126	0.49 134	0.37 119	0.44 157	0.38 146	0.24 96	0.46 147	0.24 98	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.43 450	0.36 434

STTRV1_RVC	0.80 432	0.55 270	2.89 460	0.42 376	0.49 441	0.79 414	0.44 385	1.15 484	0.82 430	0.62 360	0.89 431	0.72 363	0.63 397	2.69 496	0.64 354	0.48 479	0.64 497	0.27 446	0.24 398	0.35 405	0.27 378

DLCB_ROB	0.54 291	0.55 270	1.49 112	0.36 304	0.25 254	0.65 333	0.36 337	0.80 288	0.70 345	0.72 413	0.69 375	0.83 406	0.46 316	1.53 362	0.60 342	0.13 279	0.12 271	0.14 316	0.14 276	0.14 107	0.13 150

IPLGR	0.54 291	0.56 273	2.68 432	0.36 304	0.18 126	0.62 290	0.54 421	1.02 457	0.64 288	0.73 417	0.46 168	0.47 224	0.45 303	1.12 313	0.29 150	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.09 82	0.19 229	0.12 116

STrans-v2	0.67 376	0.56 273	2.64 427	0.27 91	0.23 224	0.57 204	0.33 318	0.96 414	0.69 336	0.92 455	0.85 424	0.89 426	0.93 454	1.83 413	1.21 438	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.09 82	0.11 44	0.12 116

TransformOpticalFlow	0.64 359	0.56 273	2.66 430	0.44 388	0.26 269	0.62 290	0.28 242	0.83 305	0.71 355	0.76 425	0.74 399	0.91 430	0.85 443	1.83 413	0.81 392	0.10 136	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.11 44	0.12 116

RYNet	0.70 391	0.56 273	2.25 354	0.35 286	0.41 412	0.86 435	0.43 374	0.94 396	0.82 430	0.62 360	0.53 239	0.91 430	0.60 380	2.70 497	1.00 414	0.14 320	0.11 245	0.16 361	0.14 276	0.25 315	0.27 378

MM-Stereo_test3	0.40 131	0.58 277	1.75 169	0.36 304	0.30 310	0.45 69	0.30 274	0.72 204	0.59 229	0.31 96	0.43 146	0.32 117	0.23 87	0.35 70	0.29 150	0.10 136	0.20 400	0.10 102	0.08 56	0.40 439	0.11 79

FC-DCNN v2	1.54 500	0.58 277	2.80 452	0.44 388	0.39 396	2.05 511	0.66 451	1.90 513	1.84 511	2.79 524	2.97 517	4.41 523	3.07 519	2.65 492	2.30 488	0.29 457	0.26 441	0.31 459	0.30 433	0.32 380	0.38 444

SCV	0.35 88	0.59 279	1.37 85	0.34 270	0.22 205	0.28 8	0.23 125	0.72 204	0.35 18	0.19 19	0.30 72	0.24 53	0.20 55	0.64 227	0.19 22	0.11 198	0.08 90	0.09 55	0.29 424	0.34 395	0.29 391

FC-DCNN	1.49 498	0.59 279	2.88 457	0.44 388	0.39 396	1.97 508	0.66 451	1.67 507	1.70 505	2.72 523	2.89 514	4.22 519	2.97 518	2.55 487	2.19 483	0.29 457	0.26 441	0.31 459	0.30 433	0.32 380	0.39 450

MIM_Stereo	0.41 138	0.60 281	1.88 248	0.31 190	0.21 180	0.50 115	0.19 40	0.64 165	0.44 84	0.43 154	0.53 239	0.43 183	0.27 142	0.51 182	0.28 135	0.08 10	0.14 307	0.11 166	0.10 117	0.26 335	0.26 371

ssnet_v2	0.55 304	0.60 281	1.86 241	0.32 219	0.22 205	0.72 378	0.44 385	0.94 396	0.74 385	0.63 369	0.54 251	0.81 399	0.47 324	0.77 271	0.70 368	0.16 358	0.14 307	0.14 316	0.14 276	0.30 365	0.30 400

psmorigin	1.36 489	0.60 281	13.80 539	0.37 325	0.29 299	0.62 290	0.33 318	0.77 254	0.61 250	0.96 461	0.88 429	1.17 477	0.73 423	4.00 521	0.86 397	0.19 398	0.22 415	0.17 378	0.18 348	0.24 303	0.29 391

DPSNet	0.86 444	0.60 281	2.34 369	0.58 456	0.36 376	1.07 468	0.75 468	1.30 492	1.05 470	0.70 406	0.68 366	0.94 439	1.29 478	2.08 448	1.82 469	0.26 447	0.23 423	0.16 361	0.17 335	0.48 462	0.40 454

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 344	0.61 285	3.35 499	0.33 240	0.58 463	0.66 339	0.20 57	0.98 426	0.55 197	0.73 417	0.52 228	0.99 449	0.65 401	0.58 207	0.29 150	0.10 136	0.16 349	0.10 102	0.41 474	0.29 354	0.20 294

rvit_stereo_ft	0.31 56	0.61 285	1.18 50	0.32 219	0.21 180	0.28 8	0.27 225	0.55 117	0.48 128	0.23 48	0.27 51	0.28 94	0.26 125	0.32 47	0.25 110	0.13 279	0.09 160	0.11 166	0.11 178	0.13 84	0.14 165

H2IRNET	0.40 131	0.61 285	1.90 259	0.29 147	0.17 93	0.54 158	0.18 33	0.52 93	0.50 144	0.27 80	0.56 271	0.47 224	0.35 205	0.46 147	0.33 201	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.14 276	0.32 380	0.12 116

ToySt	0.44 173	0.61 285	1.89 255	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.35 330	0.67 182	0.53 178	0.39 133	0.50 211	0.59 289	0.43 291	0.51 182	0.49 297	0.10 136	0.12 271	0.13 280	0.16 318	0.24 303	0.19 279

CroCo-Stereo Lap2	0.33 69	0.61 285	1.47 106	0.32 219	0.38 393	0.23 3	0.22 96	0.58 132	0.46 108	0.22 39	0.27 51	0.29 101	0.23 87	0.32 47	0.26 117	0.09 47	0.09 160	0.10 102	0.08 56	0.21 257	0.14 165

psm_up	0.57 317	0.61 285	1.83 228	0.35 286	0.30 310	0.64 319	0.37 345	0.90 361	0.68 327	0.59 332	0.55 260	0.68 340	0.54 356	1.91 431	0.46 278	0.16 358	0.15 332	0.16 361	0.15 299	0.23 288	0.13 150

DualNet (step1)	0.59 330	0.62 291	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.11 310	0.38 232	0.61 487	0.14 307	0.87 497	0.56 492	0.25 315	0.23 340

test_sample9	0.94 454	0.62 291	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.91 431	2.55 493	0.61 487	4.16 534	0.87 497	0.56 492	0.25 315	0.23 340

test_sample8	1.12 469	0.62 291	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.95 409	0.61 250	1.18 482	0.56 271	2.53 506	1.31 481	1.91 431	2.55 493	0.61 487	4.16 534	0.87 497	0.56 492	0.25 315	0.23 340

gcap-zeroshot	0.41 138	0.62 291	1.78 189	0.31 190	0.32 335	0.69 363	0.21 75	0.74 219	0.52 159	0.43 154	0.35 106	0.62 301	0.24 96	0.41 109	0.24 98	0.09 47	0.16 349	0.09 55	0.31 439	0.08 4	0.09 32

GMOStereo	0.41 138	0.62 291	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

error version	0.41 138	0.62 291	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

test-v	0.41 138	0.62 291	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

THIR-Stereo	0.86 444	0.62 291	2.13 327	0.25 47	0.16 67	0.58 221	2.74 527	0.59 140	0.51 152	0.62 360	1.62 484	0.97 445	1.80 504	1.69 386	2.25 486	0.10 136	0.08 90	0.14 316	0.11 178	0.15 124	0.11 79

test-2	0.41 138	0.62 291	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

sAnonymous2	0.38 110	0.62 291	2.15 333	0.31 190	0.24 237	0.34 30	0.27 225	0.53 102	0.46 108	0.24 52	0.29 62	0.23 40	0.28 157	0.28 16	0.22 69	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.13 248	0.38 425	0.35 426

CroCo_RVC	0.38 110	0.62 291	2.15 333	0.31 190	0.24 237	0.34 30	0.27 225	0.53 102	0.46 108	0.24 52	0.29 62	0.23 40	0.28 157	0.28 16	0.22 69	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.13 248	0.38 425	0.35 426

HI	0.41 138	0.63 302	1.72 156	0.27 91	0.21 180	0.45 69	0.19 40	0.55 117	0.41 61	0.57 300	0.59 288	0.65 317	0.45 303	0.45 138	0.39 243	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.11 178	0.20 244	0.10 56

CoSv	0.41 138	0.63 302	1.72 156	0.27 91	0.21 180	0.45 69	0.19 40	0.55 117	0.41 61	0.57 300	0.59 288	0.65 317	0.45 303	0.45 138	0.39 243	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.11 178	0.20 244	0.10 56

DCRE	0.50 251	0.63 302	2.13 327	0.30 163	0.23 224	0.45 69	0.24 158	0.59 140	0.53 178	0.50 217	2.10 495	0.42 179	0.26 125	0.35 70	0.23 77	0.09 47	0.14 307	0.10 102	0.32 445	0.16 160	0.15 198

DGSMNet	2.89 519	0.63 302	3.18 488	3.43 533	4.17 531	2.57 520	6.98 535	0.97 422	0.83 434	0.56 289	1.86 490	0.79 393	0.62 394	1.64 379	1.39 449	4.61 533	5.01 536	5.17 537	4.71 536	4.44 535	4.19 535

AIO_rvc	0.41 138	0.64 306	1.29 69	0.58 456	0.39 396	0.37 43	0.24 158	0.50 75	0.43 80	0.28 85	0.23 26	0.25 63	0.16 16	0.99 295	0.19 22	0.10 136	0.16 349	0.08 8	0.11 178	0.25 315	0.85 498

ACVNet-DCA	0.42 157	0.64 306	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.76 244	0.52 159	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

xx1	0.46 201	0.64 306	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	1.01 466	0.31 96	0.38 123	0.46 216	0.36 211	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.12 221	0.12 216	0.12 55	0.14 165

1test111	0.44 173	0.64 306	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.76 244	0.52 159	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.96 292	0.30 168	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

cc1	0.47 216	0.64 306	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	1.01 466	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.25 315	0.40 454

tt1	0.44 173	0.64 306	1.83 228	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	0.88 445	0.31 96	0.37 114	0.25 63	0.35 205	0.63 225	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.25 315	0.36 434

G-Net	0.99 459	0.64 306	2.76 446	0.57 454	0.67 477	2.03 510	0.72 466	0.76 244	0.67 325	1.14 474	2.56 507	1.30 484	1.02 464	1.48 357	1.74 466	0.25 443	0.24 426	0.24 437	0.26 413	0.37 418	0.31 408

HUF	0.59 330	0.65 313	2.46 393	0.45 402	0.77 488	0.34 30	0.24 158	0.46 48	0.39 44	0.31 96	0.28 56	0.25 63	0.19 47	0.67 241	0.18 14	0.12 249	2.03 529	0.08 8	0.06 9	0.31 373	1.59 526

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 391	0.65 313	3.45 500	0.50 424	0.60 470	0.75 394	0.23 125	0.96 414	0.60 234	0.76 425	1.30 472	0.81 399	0.60 380	0.57 204	0.82 393	0.10 136	0.16 349	0.11 166	0.43 477	0.31 373	0.22 316

HHNet	0.60 336	0.65 313	2.60 423	0.36 304	0.25 254	0.64 319	0.61 443	0.64 165	0.62 268	0.55 279	1.13 464	0.32 117	0.60 380	0.42 117	1.79 468	0.15 337	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.18 208	0.15 198

OMP-Stereo	0.59 330	0.65 313	1.74 163	0.56 451	0.37 387	0.60 249	0.26 200	0.70 196	0.65 301	0.66 389	0.60 303	0.69 347	0.32 192	2.09 450	1.20 436	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.09 82	0.17 182	0.10 56

IIG-Stereo	0.59 330	0.65 313	1.74 163	0.54 442	0.23 224	0.61 270	0.21 75	0.73 215	0.65 301	0.64 380	0.69 375	0.69 347	0.38 232	2.09 450	1.39 449	0.11 198	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.09 32

DANet	0.80 432	0.65 313	2.21 344	1.19 507	0.48 440	0.74 388	1.25 504	0.89 355	1.53 500	0.89 451	0.71 389	0.96 442	0.56 365	1.83 413	0.96 406	0.18 383	0.16 349	0.19 404	0.16 318	0.26 335	0.29 391
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	0.64 359	0.65 313	1.62 134	0.46 407	0.25 254	0.67 345	0.30 274	0.93 388	0.77 411	0.59 332	0.57 279	0.77 385	0.38 232	2.78 501	0.44 273	0.23 430	0.24 426	0.28 450	0.26 413	0.27 344	0.39 450

anonymity	0.80 432	0.66 320	1.29 69	0.59 460	0.75 484	0.67 345	0.52 413	0.95 409	0.71 355	0.94 458	0.70 385	0.67 333	0.87 447	0.71 257	1.35 446	0.64 490	0.62 496	0.58 485	1.44 525	0.60 480	0.65 487

raft+_RVC	0.44 173	0.67 321	1.85 233	0.34 270	0.71 482	0.51 124	0.25 178	0.64 165	0.51 152	0.35 110	0.45 161	0.32 117	0.28 157	0.43 120	0.32 191	0.09 47	0.19 389	0.10 102	0.09 82	0.20 244	0.40 454

APVNet	0.70 391	0.67 321	2.71 436	0.38 340	0.36 376	0.85 433	0.43 374	0.91 371	0.68 327	0.55 279	0.69 375	0.75 379	0.55 361	2.31 463	0.78 386	0.17 372	0.17 367	0.24 437	0.19 368	0.33 388	0.23 340

model_zeroshot	0.44 173	0.68 323	1.97 296	0.28 116	0.18 126	0.69 363	0.21 75	0.63 162	0.40 54	1.00 463	0.34 102	0.42 179	0.20 55	0.69 250	0.24 98	0.10 136	0.22 415	0.10 102	0.22 392	0.12 55	0.10 56

raftrobust	0.38 110	0.68 323	1.54 120	0.32 219	0.46 436	0.52 143	0.21 75	0.56 123	0.42 70	0.52 238	0.35 106	0.31 109	0.33 195	0.37 88	0.30 168	0.10 136	0.11 245	0.08 8	0.07 30	0.21 257	0.19 279

RASNet	0.61 344	0.68 323	2.03 307	0.35 286	0.46 436	0.65 333	0.28 242	0.78 269	0.70 345	0.48 198	0.64 343	0.93 435	0.61 389	2.21 458	0.73 378	0.12 249	0.09 160	0.09 55	0.10 117	0.14 107	0.11 79

PASM	0.72 403	0.68 323	1.91 265	0.47 412	0.44 422	0.60 249	0.51 410	0.76 244	0.80 424	0.77 429	0.67 358	0.87 420	0.61 389	2.40 473	0.67 361	0.32 463	0.35 464	0.36 468	0.41 474	0.45 459	0.39 450

HGLStereo	0.54 291	0.69 327	2.00 299	0.35 286	0.40 405	0.66 339	0.30 274	0.83 305	0.62 268	0.57 300	0.69 375	0.69 347	0.54 356	1.07 304	0.55 320	0.13 279	0.13 290	0.13 280	0.11 178	0.19 229	0.17 243

S-Stereo	0.80 432	0.69 327	3.89 508	0.39 350	0.37 387	0.69 363	0.70 462	0.94 396	0.98 463	0.62 360	0.91 433	0.83 406	0.60 380	2.37 466	0.66 358	0.18 383	0.21 409	0.17 378	0.18 348	0.30 365	0.35 426

STTStereo	0.51 268	0.69 327	2.14 332	0.36 304	0.30 310	0.61 270	0.32 310	0.77 254	0.60 234	0.60 341	0.54 251	0.67 333	0.43 291	0.86 284	0.42 259	0.16 358	0.15 332	0.17 378	0.20 378	0.16 160	0.15 198

EDNetEfficient	1.27 483	0.70 330	4.05 513	0.64 468	0.98 498	0.94 450	1.40 512	0.85 322	1.75 507	2.34 517	1.33 475	1.05 461	2.21 510	1.58 371	4.15 517	0.15 337	0.19 389	0.14 316	0.27 418	0.38 425	0.32 413

DeepPruner_ROB	0.50 251	0.70 330	1.94 280	0.29 147	0.26 269	0.63 308	0.31 287	0.80 288	0.48 128	0.61 349	0.55 260	0.66 324	0.38 232	0.98 294	0.40 251	0.19 398	0.14 307	0.14 316	0.14 276	0.23 288	0.17 243

LMCR-Stereo	0.52 280	0.71 332	2.39 379	0.40 359	0.21 180	0.74 388	0.31 287	1.02 457	0.64 288	0.61 349	0.63 327	0.39 152	0.51 346	0.62 222	0.42 259	0.19 398	0.09 160	0.12 221	0.09 82	0.23 288	0.12 116

ADLNet	0.60 336	0.71 332	1.95 283	0.35 286	0.34 356	0.67 345	0.34 322	0.90 361	0.74 385	0.68 400	0.62 315	0.80 396	0.45 303	1.78 400	0.64 354	0.14 320	0.11 245	0.14 316	0.14 276	0.29 354	0.21 303

GwcNet	0.69 387	0.71 332	3.12 482	0.36 304	0.45 430	0.81 422	0.44 385	0.86 332	0.84 436	0.60 341	0.74 399	0.82 404	0.49 341	1.65 380	0.66 358	0.16 358	0.15 332	0.15 343	0.15 299	0.31 373	0.24 352

ETE_ROB	0.60 336	0.71 332	1.55 122	0.37 325	0.25 254	0.69 363	0.51 410	1.47 499	0.70 345	0.80 433	0.69 375	0.85 414	0.49 341	1.36 336	0.58 338	0.16 358	0.13 290	0.19 404	0.16 318	0.21 257	0.23 340

YMNet	0.62 349	0.72 336	1.93 271	0.41 366	0.41 412	0.87 439	0.43 374	0.87 341	0.71 355	0.74 420	0.81 412	0.83 406	0.46 316	0.86 284	0.93 401	0.19 398	0.22 415	0.20 412	0.17 335	0.41 442	0.21 303

YMNet_1	0.62 349	0.72 336	1.93 271	0.41 366	0.41 412	0.87 439	0.43 374	0.87 341	0.71 355	0.74 420	0.81 412	0.83 406	0.46 316	0.86 284	0.93 401	0.19 398	0.22 415	0.20 412	0.17 335	0.41 442	0.21 303

StereoVision	0.45 191	0.72 336	1.94 280	0.33 240	0.32 335	0.47 92	0.26 200	0.68 186	0.57 212	0.32 105	0.89 431	0.45 203	0.27 142	0.49 173	0.36 219	0.13 279	0.15 332	0.16 361	0.15 299	0.19 229	0.13 150

Sa-1000	0.51 268	0.72 336	1.90 259	0.31 190	0.60 470	0.60 249	0.31 287	0.94 396	0.71 355	0.52 238	0.83 417	0.42 179	0.33 195	0.68 244	0.28 135	0.10 136	0.09 160	0.13 280	0.29 424	0.29 354	0.10 56

XPNet_ROB	0.61 344	0.72 336	1.66 140	0.37 325	0.27 282	0.67 345	0.47 403	0.89 355	0.71 355	0.78 431	0.70 385	0.81 399	0.53 353	1.70 387	0.76 382	0.21 414	0.16 349	0.16 361	0.15 299	0.20 244	0.21 303

GANet-RSSM	0.55 304	0.73 341	1.90 259	0.36 304	0.26 269	0.59 238	0.27 225	0.78 269	0.52 159	0.47 180	0.57 279	0.63 304	0.45 303	1.92 435	0.43 268	0.14 320	0.10 199	0.25 442	0.11 178	0.34 395	0.14 165

BEATNet_4x	0.47 216	0.73 341	1.91 265	0.33 240	0.15 46	0.56 186	0.25 178	0.85 322	0.58 222	0.54 261	0.51 215	0.57 279	0.42 281	0.57 204	0.61 345	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.20 244	0.16 225

edge stereo	0.81 438	0.73 341	3.30 495	0.37 325	1.21 511	0.62 290	0.39 355	0.93 388	0.79 421	0.80 433	0.88 429	1.14 473	0.71 417	2.18 456	0.71 371	0.21 414	0.20 400	0.26 445	0.18 348	0.38 425	0.26 371

SACVNet	0.60 336	0.74 344	1.90 259	0.37 325	0.28 293	0.64 319	0.37 345	0.86 332	0.61 250	0.65 387	0.62 315	0.69 347	0.44 299	2.08 448	0.42 259	0.18 383	0.14 307	0.16 361	0.15 299	0.38 425	0.24 352

GwcNet-ADL	0.50 251	0.74 344	2.90 464	0.31 190	0.20 169	0.58 221	0.29 266	0.87 341	0.64 288	0.47 180	0.47 174	0.56 273	0.33 195	0.46 147	0.46 278	0.13 279	0.12 271	0.09 55	0.09 82	0.14 107	0.21 303

SA	0.50 251	0.75 346	1.95 283	0.31 190	0.61 472	0.57 204	0.31 287	0.91 371	0.73 381	0.42 149	0.62 315	0.38 146	0.47 324	0.68 244	0.29 150	0.09 47	0.09 160	0.13 280	0.32 445	0.30 365	0.10 56

ACV-stereo	0.66 371	0.76 347	2.86 455	0.32 219	0.25 254	1.01 459	0.60 439	0.59 140	0.52 159	0.41 144	0.45 161	1.55 493	0.94 457	1.40 341	0.69 366	0.14 320	0.13 290	0.12 221	0.11 178	0.20 244	0.19 279

RAFT_CTSACE	0.46 201	0.76 347	2.07 311	0.35 286	0.30 310	0.54 158	0.30 274	0.61 152	0.48 128	0.49 210	0.76 404	0.55 261	0.36 211	0.58 207	0.22 69	0.08 10	0.13 290	0.11 166	0.10 117	0.41 442	0.08 18

TRStereo	0.53 286	0.76 347	2.38 377	0.42 376	0.29 299	0.69 363	0.23 125	1.81 510	0.55 197	0.36 115	0.32 88	0.47 224	0.40 253	0.46 147	0.25 110	0.12 249	0.11 245	0.11 166	0.41 474	0.13 84	0.32 413

CFNet-ft	0.51 268	0.76 347	1.79 209	0.28 116	0.30 310	0.63 308	0.28 242	0.66 173	0.55 197	0.45 170	0.57 279	0.74 374	0.41 264	1.46 349	0.42 259	0.14 320	0.10 199	0.28 450	0.13 248	0.18 208	0.14 165

CFNet_RVC	0.51 268	0.76 347	1.79 209	0.28 116	0.30 310	0.63 308	0.28 242	0.66 173	0.55 197	0.45 170	0.57 279	0.74 374	0.41 264	1.46 349	0.42 259	0.14 320	0.10 199	0.28 450	0.13 248	0.18 208	0.14 165

HSM	0.62 349	0.76 347	1.72 156	0.30 163	0.29 299	0.64 319	0.28 242	0.94 396	0.62 268	0.58 318	0.57 279	1.40 487	0.64 399	2.59 489	0.42 259	0.11 198	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.14 107	0.11 79

iResNet	0.51 268	0.76 347	2.59 420	0.41 366	0.17 93	0.64 319	0.27 225	0.82 299	0.70 345	0.57 300	0.64 343	0.43 183	0.36 211	0.70 255	0.52 310	0.10 136	0.07 20	0.09 55	0.08 56	0.21 257	0.13 150

LALA_ROB	0.60 336	0.76 347	1.69 145	0.36 304	0.29 299	0.79 414	0.55 424	0.94 396	0.77 411	0.81 438	0.67 358	0.94 439	0.49 341	0.99 295	0.73 378	0.21 414	0.15 332	0.20 412	0.18 348	0.23 288	0.21 303

CBMV	0.71 400	0.76 347	2.64 427	0.33 240	0.20 169	0.78 410	0.79 472	0.98 426	0.78 416	0.85 448	0.71 389	0.86 418	1.10 472	1.46 349	0.62 347	0.18 383	0.20 400	0.21 420	0.19 368	0.25 315	0.33 420
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fff	0.43 163	0.77 356	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 401	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

ADStereo(finetuned)	0.45 191	0.77 356	2.12 325	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.48 186	0.31 109	0.76 430	0.37 88	0.38 232	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.13 84	0.23 340

XX-TBD	0.34 77	0.77 356	1.75 169	0.34 270	0.13 19	0.51 124	0.17 26	0.43 36	0.50 144	0.37 119	0.49 203	0.23 40	0.18 39	0.28 16	0.24 98	0.10 136	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.07 5

DCANet	0.42 157	0.77 356	1.95 283	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.48 186	0.31 109	0.41 264	0.36 79	0.39 243	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.13 84	0.23 340

csc	0.43 163	0.77 356	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 401	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

cscssc	0.43 163	0.77 356	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 401	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

SHD	0.72 403	0.77 356	2.36 375	0.45 402	0.40 405	0.71 372	0.32 310	1.02 457	1.25 487	1.07 468	0.84 420	0.90 428	0.73 423	1.09 306	0.98 408	0.21 414	0.18 377	0.20 412	0.21 384	0.32 380	0.31 408

FBW_ROB	0.83 440	0.77 356	1.77 184	0.44 388	0.30 310	0.87 439	0.46 395	1.10 476	0.91 452	0.81 438	0.75 402	1.01 452	0.61 389	3.66 519	1.23 440	0.26 447	0.23 423	0.36 468	0.25 406	0.27 344	0.62 484

AACVNet	0.54 291	0.78 364	1.73 159	0.36 304	0.21 180	0.57 204	0.25 178	0.71 199	0.51 152	0.55 279	0.59 288	0.64 313	0.41 264	2.13 453	0.41 257	0.14 320	0.11 245	0.14 316	0.11 178	0.33 388	0.15 198

ELAS_RVC	1.37 491	0.78 364	3.21 491	0.55 449	0.50 443	1.49 487	2.48 525	1.48 500	1.71 506	2.13 511	2.09 494	2.07 500	2.56 514	1.90 430	2.02 475	0.35 468	0.36 466	0.37 472	0.34 452	0.49 465	0.47 467
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 459	0.79 366	2.43 388	0.39 350	0.32 335	1.50 488	1.90 519	0.92 380	0.97 460	1.26 489	1.27 469	1.00 451	1.42 491	1.14 316	3.31 507	0.17 372	0.14 307	0.22 423	0.21 384	0.30 365	0.22 316

ELAS	1.39 492	0.79 366	2.86 455	0.53 439	0.50 443	2.81 521	2.20 522	1.61 506	1.50 499	2.28 516	2.35 502	1.82 496	2.13 508	1.73 392	2.22 484	0.35 468	0.37 468	0.35 466	0.35 455	0.49 465	0.47 467
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MyStereo8	0.54 291	0.80 368	2.76 446	0.32 219	0.33 348	0.71 372	0.20 57	0.87 341	0.57 212	0.51 230	0.59 288	0.50 240	0.33 195	0.68 244	0.55 320	0.10 136	0.29 450	0.10 102	0.13 248	0.21 257	0.34 424

SDNR	1.22 481	0.80 368	2.71 436	0.33 240	1.48 519	1.98 509	0.23 125	1.93 514	2.44 516	0.89 451	2.52 505	1.36 485	0.51 346	3.65 518	1.93 471	0.30 460	0.31 456	0.22 423	0.16 318	0.33 388	0.36 434

aanetorigin	0.77 424	0.80 368	2.59 420	0.43 381	0.44 422	0.58 221	1.01 491	0.57 126	0.68 327	1.53 501	1.23 467	0.81 399	1.08 470	1.07 304	1.07 424	0.18 383	0.15 332	0.17 378	0.21 384	0.54 474	0.30 400

hitnet-ft	0.67 376	0.80 368	1.90 259	0.28 116	0.22 205	0.69 363	0.36 337	0.85 322	0.65 301	0.56 289	0.84 420	1.03 456	0.95 460	2.32 464	0.55 320	0.23 430	0.14 307	0.41 476	0.13 248	0.24 303	0.17 243

CVANet_RVC	0.65 367	0.80 368	2.13 327	0.36 304	0.26 269	0.62 290	0.42 367	0.84 316	0.72 365	0.69 402	0.68 366	0.68 340	0.52 351	2.64 491	0.42 259	0.19 398	0.12 271	0.22 423	0.17 335	0.37 418	0.15 198

TestStereo1	0.49 240	0.81 373	1.85 233	0.39 350	0.57 461	0.56 186	0.34 322	0.75 231	0.69 336	0.44 160	0.63 327	0.35 133	0.42 281	0.64 227	0.29 150	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.33 388	0.26 371

SA-5K	0.49 240	0.81 373	1.85 233	0.39 350	0.57 461	0.56 186	0.34 322	0.75 231	0.69 336	0.44 160	0.63 327	0.35 133	0.42 281	0.64 227	0.29 150	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.33 388	0.26 371

MIPNet	0.83 440	0.81 373	2.40 381	0.61 465	0.18 126	1.48 486	1.39 511	1.60 505	0.74 385	1.94 506	0.85 424	0.73 367	1.68 500	0.87 287	0.31 180	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.32 445	0.25 315	0.12 116

cf-r	0.53 286	0.81 373	2.15 333	0.33 240	0.28 293	0.60 249	0.28 242	0.78 269	0.64 288	0.51 230	0.60 303	0.75 379	0.40 253	1.32 332	0.43 268	0.13 279	0.09 160	0.11 166	0.12 216	0.15 124	0.14 165

PSMNet-RUCA	0.58 322	0.82 377	1.89 255	0.59 460	0.56 458	0.64 319	0.36 337	0.84 316	0.69 336	0.51 230	0.68 366	0.53 251	0.43 291	0.56 203	0.43 268	0.34 467	0.18 377	0.44 479	0.29 424	0.48 462	0.30 400

PSMNet-RSSM	0.53 286	0.82 377	1.78 189	0.31 190	0.25 254	0.58 221	0.28 242	0.84 316	0.60 234	0.50 217	0.61 310	0.67 333	0.43 291	1.68 384	0.42 259	0.15 337	0.10 199	0.14 316	0.16 318	0.15 124	0.13 150

RP	0.67 376	0.82 377	1.94 280	0.43 381	0.44 422	0.65 333	0.45 392	0.89 355	0.82 430	0.66 389	0.92 435	0.99 449	0.76 430	1.55 364	0.66 358	0.25 443	0.18 377	0.23 430	0.20 378	0.31 373	0.22 316

UCFNet_RVC	0.48 222	0.82 377	1.85 233	0.30 163	0.27 282	0.64 319	0.26 200	0.74 219	0.55 197	0.48 198	0.53 239	0.63 304	0.41 264	0.88 288	0.38 232	0.15 337	0.10 199	0.17 378	0.17 335	0.18 208	0.15 198

Nwc_Net	0.68 383	0.83 381	2.53 407	0.41 366	0.39 396	0.77 405	0.38 351	1.01 454	0.70 345	0.60 341	0.99 448	0.98 446	0.68 411	1.41 342	0.63 349	0.23 430	0.15 332	0.23 430	0.25 406	0.23 288	0.18 263

WCMA_ROB	1.12 469	0.83 381	2.66 430	0.58 456	0.34 356	1.17 478	0.71 463	0.93 388	0.94 456	1.74 504	2.63 510	3.09 512	1.71 502	1.70 387	1.84 470	0.26 447	0.21 409	0.20 412	0.21 384	0.28 350	0.43 461

raft_robust	0.55 304	0.84 383	1.73 159	0.28 116	0.54 453	0.53 150	0.25 178	0.88 349	0.75 398	0.48 198	0.46 168	0.76 383	0.75 429	1.46 349	0.27 125	0.09 47	0.10 199	0.10 102	0.30 433	0.26 335	0.16 225

IPLG	0.69 387	0.84 383	2.43 388	0.35 286	0.21 180	1.65 496	0.61 443	1.36 495	0.58 222	1.39 496	0.51 215	0.37 139	0.87 447	1.41 342	0.36 219	0.09 47	0.07 20	0.14 316	0.12 216	0.32 380	0.11 79

ADLNet2	0.68 383	0.84 383	3.19 489	0.33 240	0.36 376	0.64 319	0.37 345	0.89 355	0.79 421	0.54 261	0.65 352	0.93 435	0.48 333	2.07 447	0.56 328	0.13 279	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.33 388	0.18 263

GANet	0.75 417	0.84 383	2.01 300	0.40 359	0.25 254	0.74 388	0.66 451	0.87 341	0.73 381	0.71 410	1.07 460	0.84 411	0.59 377	2.71 499	1.15 433	0.17 372	0.16 349	0.44 479	0.16 318	0.31 373	0.20 294

G2L-Stereo	0.55 304	0.85 387	2.18 340	0.31 190	0.27 282	0.59 238	0.27 225	0.77 254	0.55 197	0.54 261	0.52 228	0.71 360	0.36 211	1.75 396	0.50 302	0.13 279	0.11 245	0.13 280	0.11 178	0.29 354	0.15 198

TCMNet	0.66 371	0.85 387	2.55 417	0.50 424	0.52 450	0.72 378	0.39 355	0.87 341	0.72 365	0.58 318	0.68 366	0.63 304	0.46 316	1.70 387	0.63 349	0.18 383	0.18 377	0.23 430	0.18 348	0.38 425	0.27 378

PVD	0.90 449	0.85 387	2.15 333	0.53 439	0.50 443	0.99 455	0.56 429	1.15 484	1.64 503	1.41 497	1.41 479	1.11 471	1.13 474	1.35 335	1.31 443	0.26 447	0.28 449	0.28 450	0.26 413	0.37 418	0.49 471

RAFT+CT+SA	0.50 251	0.86 390	1.82 222	0.37 325	0.75 484	0.54 158	0.34 322	0.77 254	0.63 280	0.38 127	0.55 260	0.34 129	0.29 170	0.68 244	0.27 125	0.09 47	0.07 20	0.11 166	0.51 486	0.29 354	0.41 459

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 157	0.86 390	1.78 189	0.28 116	0.17 93	0.52 143	0.20 57	0.62 156	0.61 250	0.50 217	0.61 310	0.39 152	0.32 192	0.35 70	0.30 168	0.07 2	0.10 199	0.09 55	0.09 82	0.35 405	0.10 56

DeepPrunerF	0.86 444	0.86 390	2.91 465	0.45 402	0.50 443	0.64 319	0.48 406	1.14 481	2.64 520	0.63 369	0.61 310	0.65 317	0.62 394	2.21 458	1.31 443	0.23 430	0.19 389	0.30 458	0.28 421	0.36 410	0.25 361

AIO-test1	0.45 191	0.87 393	2.27 357	0.33 240	0.33 348	0.50 115	0.22 96	0.74 219	0.66 316	0.29 89	0.41 140	0.29 101	0.22 73	0.73 260	0.29 150	0.09 47	0.08 90	0.12 221	0.14 276	0.30 365	0.22 316

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 317	0.87 393	2.11 322	0.32 219	0.30 310	0.84 429	0.40 358	0.88 349	0.72 365	0.65 387	0.73 396	0.66 324	0.57 370	0.93 289	0.71 371	0.13 279	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.15 124	0.14 165

test_5	0.51 268	0.87 393	1.99 297	0.37 325	0.65 476	0.58 221	0.35 330	0.78 269	0.62 268	0.48 198	0.55 260	0.45 203	0.40 253	0.72 259	0.30 168	0.09 47	0.07 20	0.12 221	0.12 216	0.33 388	0.38 444

GEStereo_RVC	0.54 291	0.87 393	1.95 283	0.47 412	0.25 254	0.62 290	0.37 345	1.00 446	0.74 385	0.53 248	0.54 251	0.59 289	0.44 299	1.10 307	0.46 278	0.15 337	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.26 335	0.19 279

fast-acv-ft	0.63 355	0.88 397	3.10 479	0.38 340	0.30 310	0.79 414	0.48 406	0.69 189	0.72 365	0.58 318	0.78 408	0.76 383	0.60 380	0.67 241	0.73 378	0.15 337	0.15 332	0.18 398	0.17 335	0.37 418	0.16 225

RALCasStereoNet	0.45 191	0.88 397	1.85 233	0.30 163	0.26 269	0.49 107	0.26 200	0.58 132	0.51 152	0.36 115	0.48 186	0.36 137	0.28 157	0.55 200	0.34 208	0.10 136	0.53 490	0.09 55	0.08 56	0.25 315	0.34 424

StereoDRNet	0.64 359	0.88 397	2.35 372	0.41 366	0.45 430	0.73 384	0.47 403	0.94 396	0.74 385	0.75 422	0.54 251	0.74 374	0.47 324	1.70 387	0.72 375	0.15 337	0.14 307	0.15 343	0.14 276	0.20 244	0.19 279

GCAP-Stereo	0.34 77	0.89 400	1.76 175	0.26 75	0.12 6	0.52 143	0.14 11	0.49 69	0.38 34	0.29 89	0.30 72	0.29 101	0.22 73	0.30 33	0.20 44	0.09 47	0.17 367	0.09 55	0.07 30	0.21 257	0.11 79

rafts_anoy	0.43 163	0.89 400	1.96 292	0.32 219	0.30 310	0.48 100	0.24 158	0.62 156	0.49 134	0.37 119	0.38 123	0.33 123	0.30 178	0.51 182	0.34 208	0.10 136	0.39 476	0.13 280	0.15 299	0.17 182	0.15 198

MLCV	0.48 222	0.89 400	1.85 233	0.29 147	0.14 28	0.59 238	0.23 125	0.72 204	0.59 229	0.66 389	0.66 355	0.55 261	0.36 211	1.03 301	0.49 297	0.09 47	0.06 2	0.09 55	0.07 30	0.19 229	0.11 79

LL-Strereo2	0.41 138	0.90 403	1.83 228	0.44 388	0.24 237	0.54 158	0.27 225	0.58 132	0.45 99	0.41 144	0.33 96	0.44 194	0.21 64	0.44 127	0.34 208	0.09 47	0.08 90	0.16 361	0.14 276	0.17 182	0.17 243

CBFPSM	0.56 311	0.91 404	1.82 222	0.28 116	0.23 224	0.71 372	0.37 345	0.72 204	0.64 288	0.50 217	0.49 203	1.03 456	0.83 439	0.62 222	1.35 446	0.10 136	0.12 271	0.10 102	0.10 117	0.18 208	0.19 279

RAFT	0.45 191	0.92 405	1.59 127	0.34 270	0.19 155	0.46 87	0.35 330	0.65 171	0.49 134	0.49 210	0.49 203	0.70 357	0.40 253	0.47 158	0.32 191	0.11 198	0.16 349	0.14 316	0.13 248	0.51 469	0.13 150

AF-Net	0.69 387	0.92 405	2.21 344	0.41 366	0.40 405	0.68 357	0.40 358	1.02 457	0.86 439	0.69 402	1.03 455	1.04 459	0.84 442	1.19 320	0.78 386	0.22 427	0.14 307	0.25 442	0.17 335	0.30 365	0.18 263

TDLM	0.67 376	0.92 405	1.76 175	0.37 325	0.24 237	0.66 339	0.56 429	0.82 299	0.74 385	1.16 475	0.62 315	0.61 297	0.48 333	2.70 497	0.50 302	0.20 408	0.11 245	0.35 466	0.14 276	0.32 380	0.16 225

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 304	0.92 405	2.36 375	0.38 340	0.37 387	0.60 249	0.28 242	0.82 299	0.62 268	0.62 360	0.55 260	0.72 363	0.45 303	1.00 297	0.43 268	0.15 337	0.11 245	0.14 316	0.14 276	0.15 124	0.16 225
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.46 201	0.92 405	2.09 317	0.33 240	0.14 28	0.55 171	0.22 96	0.83 305	0.56 208	0.51 230	0.49 203	0.48 235	0.37 225	0.48 163	0.54 319	0.09 47	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.23 288	0.09 32
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
SGM_RVC	1.89 507	0.92 405	2.50 404	0.96 497	0.93 497	1.63 494	1.37 509	1.52 503	12.43 535	1.85 505	1.69 486	2.40 505	1.74 503	2.81 504	1.71 464	0.53 481	0.47 485	0.42 477	0.47 480	0.74 488	0.74 490
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.57 317	0.93 411	2.27 357	0.31 190	0.25 254	0.83 427	0.33 318	0.81 292	0.65 301	0.54 261	0.63 327	0.73 367	0.67 408	0.73 260	0.67 361	0.13 279	0.13 290	0.11 166	0.10 117	0.43 450	0.16 225

Consistency-Raft	0.88 447	0.93 411	3.23 493	0.99 498	0.64 475	0.77 405	0.55 424	0.98 426	0.97 460	0.61 349	1.03 455	0.65 317	1.05 467	0.79 276	1.38 448	0.44 474	0.46 482	0.51 483	0.58 497	0.65 482	0.47 467

coex_refinement	0.58 322	0.94 413	1.87 246	0.38 340	0.25 254	0.64 319	0.34 322	0.83 305	0.65 301	0.60 341	0.63 327	0.81 399	0.48 333	1.85 420	0.56 328	0.13 279	0.09 160	0.10 102	0.10 117	0.16 160	0.16 225

GwcNet-RSSM	0.57 317	0.94 413	2.13 327	0.32 219	0.25 254	0.60 249	0.30 274	0.80 288	0.66 316	0.52 238	0.64 343	0.71 360	0.40 253	1.79 404	0.50 302	0.13 279	0.09 160	0.12 221	0.12 216	0.21 257	0.15 198

NCC-stereo	0.79 430	0.94 413	2.42 384	0.59 460	0.45 430	1.90 503	0.46 395	0.99 438	0.72 365	0.64 380	0.84 420	0.91 430	0.73 423	1.80 408	1.00 414	0.27 452	0.19 389	0.23 430	0.31 439	0.24 303	0.22 316

Abc-Net	0.79 430	0.94 413	2.42 384	0.59 460	0.45 430	1.90 503	0.46 395	0.99 438	0.72 365	0.64 380	0.84 420	0.91 430	0.73 423	1.80 408	1.00 414	0.27 452	0.19 389	0.23 430	0.31 439	0.24 303	0.22 316
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.65 367	0.94 413	1.96 292	0.43 381	0.30 310	0.71 372	0.68 457	0.84 316	0.65 301	0.70 406	0.60 303	0.86 418	0.54 356	1.56 365	0.57 332	0.20 408	0.16 349	0.67 491	0.25 406	0.22 275	0.24 352

NaN_ROB	1.14 471	0.94 413	2.96 467	0.53 439	0.56 458	1.13 474	0.99 486	0.98 426	1.00 464	1.09 470	0.87 427	0.77 385	1.06 469	5.90 529	2.72 495	0.16 358	0.23 423	0.16 361	0.24 398	0.22 275	0.36 434

PWC_ROB	0.70 391	0.94 413	1.88 248	0.39 350	0.39 396	0.62 290	0.30 274	0.98 426	0.94 456	0.91 454	1.29 471	0.77 385	0.62 394	1.62 378	1.03 422	0.18 383	0.11 245	0.18 398	0.13 248	0.51 469	0.22 316

FINET	0.65 367	0.95 420	3.06 476	0.35 286	0.40 405	0.58 221	0.48 406	0.92 380	1.10 477	0.57 300	0.68 366	0.47 224	0.44 299	1.15 318	0.60 342	0.23 430	0.21 409	0.17 378	0.15 299	0.26 335	0.25 361

NVStereoNet_ROB	1.16 475	0.95 420	2.54 413	0.58 456	0.55 456	0.78 410	0.63 449	1.00 446	1.08 475	1.03 465	4.07 525	1.48 490	1.22 476	2.88 505	1.27 442	0.50 480	0.46 482	0.54 484	0.62 500	0.50 467	0.63 486
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
4D-IteraStereo	0.44 173	0.96 422	2.63 425	0.27 91	0.30 310	0.45 69	0.25 178	0.52 93	0.50 144	0.40 135	0.31 83	0.40 160	0.19 47	0.35 70	0.32 191	0.09 47	0.06 2	0.12 221	0.11 178	0.19 229	0.30 400

Wz-Net-LNSev	0.59 330	0.96 422	2.47 397	0.34 270	0.37 387	0.79 414	0.44 385	0.86 332	0.77 411	0.61 349	0.67 358	0.79 393	0.56 365	0.64 227	0.62 347	0.15 337	0.14 307	0.12 221	0.12 216	0.18 208	0.19 279

dd	0.42 157	0.96 422	1.77 184	0.31 190	0.17 93	0.57 204	0.26 200	0.49 69	0.68 327	0.41 144	0.40 136	0.34 129	0.27 142	0.45 138	0.40 251	0.17 372	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.21 257	0.12 116

AFF-stereo	0.44 173	0.96 422	1.78 189	0.31 190	0.15 46	0.50 115	0.21 75	0.64 165	0.63 280	0.47 180	0.64 343	0.49 237	0.34 203	0.46 147	0.31 180	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.10 117	0.37 418	0.10 56

DMCA-RVC	0.62 349	0.96 422	2.63 425	0.36 304	0.90 494	0.56 186	0.31 287	0.69 189	0.57 212	0.68 400	0.52 228	0.59 289	0.56 365	1.23 325	0.53 314	0.16 358	0.38 470	0.20 412	0.15 299	0.20 244	0.15 198

ADCRef	0.80 432	0.96 422	2.29 361	0.37 325	0.35 368	0.96 452	0.51 410	0.87 341	0.75 398	0.88 449	0.83 417	0.61 297	1.36 486	1.02 299	3.27 506	0.13 279	0.11 245	0.17 378	0.19 368	0.25 315	0.21 303

CFNet	0.58 322	0.96 422	1.78 189	0.33 240	0.25 254	0.63 308	0.22 96	0.88 349	0.75 398	0.46 178	0.59 288	0.58 286	0.40 253	2.29 462	0.48 292	0.12 249	0.09 160	0.15 343	0.14 276	0.30 365	0.15 198

MSMD_ROB	1.34 487	0.96 422	2.38 377	0.39 350	0.32 335	1.96 506	0.62 447	0.91 371	1.43 495	2.94 526	2.60 508	4.77 525	1.95 506	2.43 477	1.33 445	0.29 457	0.26 441	0.32 462	0.32 445	0.30 365	0.30 400

Wz-Net-MNSev	0.65 367	0.97 430	2.19 342	0.36 304	0.33 348	0.90 445	0.60 439	0.92 380	0.81 429	0.75 422	0.72 394	0.73 367	0.65 401	1.39 338	0.71 371	0.16 358	0.13 290	0.14 316	0.14 276	0.24 303	0.18 263

RGC	0.71 400	0.97 430	2.18 340	0.44 388	0.44 422	0.73 384	0.40 358	0.94 396	0.71 355	0.71 410	1.04 458	1.01 452	0.71 417	1.74 394	0.70 368	0.23 430	0.18 377	0.28 450	0.26 413	0.29 354	0.27 378

SAMSARA	0.91 450	0.97 430	2.22 348	0.80 483	0.58 463	1.32 480	1.31 506	1.01 454	0.94 456	1.36 492	0.87 427	1.38 486	0.90 452	1.72 391	1.02 420	0.24 438	0.30 454	0.22 423	0.25 406	0.36 410	0.35 426

DispNO	0.67 376	0.98 433	2.58 418	0.31 190	0.27 282	0.59 238	0.29 266	0.83 305	0.68 327	0.53 248	0.79 411	0.83 406	0.47 324	2.46 479	0.68 364	0.12 249	0.10 199	0.19 404	0.31 439	0.16 160	0.17 243

RALAANet	0.43 163	0.98 433	1.90 259	0.32 219	0.23 224	0.48 100	0.19 40	0.67 182	0.53 178	0.48 198	0.45 161	0.39 152	0.30 178	0.48 163	0.37 225	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.14 276	0.27 344	0.10 56

EDNetEfficientorigin	8.18 535	0.98 433	145.96 556	0.51 429	0.89 493	0.72 378	0.48 406	0.85 322	1.56 502	2.12 508	1.49 480	1.29 481	1.31 481	1.83 413	2.13 482	0.13 279	0.12 271	0.17 378	0.18 348	0.39 434	0.45 464

XQC	0.73 412	0.98 433	2.39 379	0.46 407	0.35 368	0.81 422	0.46 395	1.00 446	1.00 464	0.80 433	0.69 375	0.88 424	0.74 428	1.32 332	1.20 436	0.24 438	0.16 349	0.23 430	0.20 378	0.41 442	0.33 420

GMStereo	0.38 110	0.99 437	1.91 265	0.27 91	0.16 67	0.39 50	0.23 125	0.47 58	0.62 268	0.38 127	0.34 102	0.25 63	0.25 111	0.39 101	0.29 150	0.14 320	0.08 90	0.10 102	0.12 216	0.15 124	0.11 79
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCPNet	0.99 459	0.99 437	3.93 511	0.37 325	0.68 479	1.36 482	0.62 447	0.87 341	0.76 407	0.78 431	0.81 412	1.08 465	1.18 475	1.14 316	2.49 492	0.21 414	0.69 506	0.21 420	0.95 516	0.29 354	0.37 441

RTSC	0.72 403	1.00 439	2.22 348	0.40 359	0.29 299	0.82 425	0.31 287	0.96 414	1.10 477	0.92 455	0.81 412	0.78 388	0.58 374	1.23 325	1.55 458	0.18 383	0.17 367	0.14 316	0.17 335	0.43 450	0.30 400

PA-Net	0.84 442	1.00 439	3.49 501	0.63 467	0.40 405	0.70 370	0.52 413	0.86 332	0.84 436	0.52 238	0.59 288	0.70 357	0.54 356	2.35 465	2.23 485	0.17 372	0.27 447	0.19 404	0.28 421	0.22 275	0.36 434
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.68 383	1.00 439	2.09 317	0.33 240	0.25 254	0.58 221	0.32 310	0.81 292	0.80 424	0.61 349	0.94 440	0.80 396	0.41 264	2.46 479	1.02 420	0.36 470	0.14 307	0.10 102	0.09 82	0.23 288	0.22 316

PS-NSSS	0.63 355	1.00 439	1.81 216	0.30 163	0.31 327	0.63 308	0.34 322	0.98 426	0.69 336	0.54 261	0.74 399	0.51 243	0.41 264	2.43 477	0.48 292	0.24 438	0.17 367	0.27 446	0.18 348	0.27 344	0.21 303

iRaft-Stereo_5w	0.54 291	1.01 443	2.08 316	0.27 91	0.21 180	0.49 107	0.28 242	0.73 215	0.58 222	0.40 135	0.61 310	0.62 301	0.46 316	1.78 400	0.47 287	0.09 47	0.07 20	0.11 166	0.10 117	0.39 434	0.12 116

dad	0.51 268	1.01 443	1.74 163	0.29 147	0.19 155	0.60 249	0.26 200	0.52 93	0.75 398	0.63 369	0.63 327	0.63 304	0.33 195	0.85 283	0.47 287	0.27 452	0.15 332	0.40 475	0.18 348	0.22 275	0.14 165

PSMNet_ROB	0.66 371	1.01 443	2.33 367	0.38 340	0.31 327	0.72 378	0.55 424	0.86 332	0.69 336	0.54 261	0.60 303	0.75 379	0.47 324	2.00 442	0.82 393	0.17 372	0.13 290	0.19 404	0.19 368	0.24 303	0.27 378

UDGNet	0.44 173	1.02 446	1.74 163	0.35 286	0.19 155	0.58 221	0.23 125	0.49 69	0.66 316	0.41 144	0.38 123	0.34 129	0.29 170	0.53 192	0.30 168	0.24 438	0.10 199	0.37 472	0.19 368	0.27 344	0.15 198

AASNet	0.56 311	1.03 447	2.34 369	0.37 325	0.33 348	0.65 333	0.29 266	0.96 414	0.73 381	0.54 261	0.60 303	0.55 261	0.38 232	0.59 213	0.58 338	0.14 320	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.43 450	0.24 352

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 424	1.04 448	2.06 309	0.94 494	0.35 368	0.89 444	0.40 358	0.85 322	0.63 280	0.55 279	0.63 327	0.75 379	0.38 232	2.38 469	0.48 292	1.10 510	0.31 456	0.36 468	0.21 384	0.53 473	0.55 478

pmcnn	1.32 485	1.05 449	2.77 448	0.74 478	1.43 514	0.72 378	0.56 429	0.96 414	0.91 452	0.99 462	2.92 516	6.01 530	0.70 415	2.38 469	3.32 508	0.13 279	0.10 199	0.08 8	0.06 9	0.34 395	0.22 316

DFGA-Net	0.51 268	1.06 450	1.75 169	0.30 163	0.24 237	0.54 158	0.22 96	0.63 162	0.60 234	0.48 198	0.51 215	0.35 133	0.27 142	1.82 412	0.53 314	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.12 216	0.37 418	0.15 198

PDISCO_ROB	0.75 417	1.06 450	2.11 322	0.64 468	0.59 465	1.13 474	0.43 374	1.14 481	1.05 470	0.64 380	0.71 389	0.96 442	0.61 389	1.21 321	0.76 382	0.37 471	0.18 377	0.27 446	0.24 398	0.56 476	0.32 413

PWCDC_ROB	0.72 403	1.06 450	2.09 317	0.47 412	0.36 376	0.78 410	0.26 200	0.98 426	1.34 491	0.61 349	2.07 493	0.64 313	0.61 389	0.83 279	0.71 371	0.31 462	0.14 307	0.15 343	0.12 216	0.60 480	0.21 303

Syn2CoEx	0.70 391	1.07 453	2.74 444	0.43 381	0.30 310	0.64 319	0.42 367	0.99 438	0.78 416	0.62 360	0.78 408	0.74 374	0.72 420	1.92 435	0.61 345	0.20 408	0.17 367	0.19 404	0.15 299	0.29 354	0.22 316

111	0.48 222	1.09 454	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.59 238	0.26 200	0.83 305	0.78 416	0.48 198	0.52 228	0.56 273	0.38 232	0.49 173	0.38 232	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.23 288	0.35 426

GCST	0.72 403	1.10 455	2.15 333	1.11 504	0.59 465	0.62 290	0.19 40	0.75 231	0.53 178	0.56 289	0.63 327	0.47 224	0.31 186	1.11 310	0.33 201	0.75 497	0.45 480	0.84 496	0.64 503	0.69 485	0.54 475

LSM	3.31 524	1.11 456	5.29 523	9.40 539	30.65 551	0.84 429	1.12 498	0.91 371	1.22 485	1.36 492	2.19 498	0.93 435	0.83 439	1.66 381	0.90 399	0.21 414	0.31 456	0.24 437	0.28 421	0.39 434	6.33 538

DDUNet	0.77 424	1.12 457	1.88 248	0.76 479	0.69 480	0.84 429	0.43 374	0.85 322	0.65 301	0.67 393	0.75 402	0.91 430	0.52 351	1.03 301	0.57 332	0.54 483	0.37 468	0.95 503	0.52 488	0.71 487	0.57 479

ADCP+	0.94 454	1.12 457	3.14 483	0.34 270	0.39 396	1.06 463	0.79 472	0.89 355	0.80 424	0.66 389	0.67 358	0.85 414	1.55 496	0.93 289	4.55 521	0.13 279	0.11 245	0.16 361	0.15 299	0.26 335	0.25 361

CSAN	1.25 482	1.12 457	3.04 474	0.51 429	0.37 387	1.06 463	1.15 500	1.22 487	1.08 475	1.17 480	1.91 491	1.04 459	1.31 481	5.96 530	2.43 491	0.26 447	0.22 415	0.24 437	0.24 398	0.31 373	0.30 400

SPS-STEREO	1.07 468	1.13 460	2.88 457	0.65 471	0.69 480	0.99 455	0.68 457	1.05 469	0.87 442	1.36 492	1.23 467	1.46 489	0.94 457	1.87 421	1.72 465	0.66 491	0.61 495	0.58 485	0.57 495	0.65 482	0.77 494
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACRE	0.56 311	1.14 461	2.77 448	0.76 479	0.28 293	0.60 249	0.56 429	0.76 244	0.58 222	0.55 279	0.62 315	0.41 166	0.29 170	0.44 127	0.39 243	0.11 198	0.19 389	0.13 280	0.14 276	0.36 410	0.18 263

FADNet_RVC	0.81 438	1.14 461	2.42 384	0.30 163	0.24 237	0.71 372	0.24 158	0.95 409	0.61 250	0.44 160	0.56 271	0.59 289	0.42 281	1.52 361	0.68 364	0.94 503	0.96 518	0.28 450	1.00 518	0.90 497	1.36 521

SuperB	1.15 473	1.14 461	5.43 524	0.36 304	0.26 269	0.81 422	0.89 480	0.88 349	1.17 482	0.67 393	0.68 366	0.63 304	1.39 489	1.74 394	3.37 509	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	2.80 529	0.25 361

MANE	2.90 520	1.14 461	2.96 467	1.03 499	1.01 501	5.01 529	2.45 524	5.36 533	6.88 532	3.58 529	4.76 529	5.99 529	4.99 526	4.23 523	4.61 522	0.56 486	0.67 500	0.44 479	0.78 509	0.51 469	1.03 512

AIO-test2	0.49 240	1.15 465	1.96 292	0.42 376	0.37 387	0.50 115	0.23 125	0.79 285	0.70 345	0.33 107	0.53 239	0.27 85	0.22 73	0.67 241	0.29 150	0.73 495	0.08 90	0.13 280	0.17 335	0.17 182	0.18 263

CC-Net-ROB	0.85 443	1.15 465	2.13 327	0.88 489	0.38 393	0.88 443	0.44 385	1.06 470	0.79 421	0.58 318	0.69 375	0.65 317	0.50 344	2.74 500	0.51 307	0.93 502	0.39 476	0.87 497	0.29 424	0.54 474	0.54 475

GANetREF_RVC	0.75 417	1.15 465	2.46 393	0.47 412	0.26 269	0.83 427	0.61 443	0.97 422	0.89 449	0.62 360	0.61 310	0.72 363	0.59 377	2.42 475	0.55 320	0.32 463	0.25 439	0.36 468	0.24 398	0.39 434	0.31 408
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
iResNet_ROB	0.50 251	1.15 465	1.73 159	0.31 190	0.21 180	0.58 221	0.22 96	0.95 409	0.82 430	0.58 318	0.62 315	0.57 279	0.39 246	0.84 281	0.40 251	0.11 198	0.08 90	0.09 55	0.06 9	0.21 257	0.13 150

MeshStereo	1.21 478	1.15 465	3.01 473	0.34 270	0.28 293	1.10 471	0.69 459	1.35 494	1.01 466	2.71 522	2.41 504	2.96 509	1.45 492	2.80 503	1.40 451	0.22 427	0.22 415	0.22 423	0.19 368	0.50 467	0.26 371
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
FADNet-RVC-Resample	0.67 376	1.16 470	3.16 485	0.37 325	0.29 299	0.62 290	0.38 351	0.86 332	0.63 280	0.51 230	0.50 211	0.57 279	0.45 303	1.57 367	0.49 297	0.24 438	0.32 462	0.23 430	0.19 368	0.27 344	0.62 484

CIPLG	0.56 311	1.19 471	2.46 393	0.80 483	0.31 327	0.61 270	0.57 433	0.76 244	0.57 212	0.56 289	0.63 327	0.41 166	0.30 178	0.45 138	0.40 251	0.11 198	0.20 400	0.13 280	0.13 248	0.35 405	0.19 279

RAFT + AFF	0.64 359	1.20 472	1.95 283	0.34 270	0.33 348	0.67 345	0.52 413	0.99 438	0.74 385	0.53 248	0.58 285	0.57 279	0.80 435	1.76 397	0.51 307	0.12 249	0.27 447	0.15 343	0.14 276	0.43 450	0.29 391

SANet	1.20 477	1.21 473	3.33 498	0.38 340	0.27 282	1.73 500	0.85 477	1.10 476	2.49 518	1.16 475	1.83 489	1.72 495	1.50 495	2.37 466	2.84 498	0.18 383	0.16 349	0.16 361	0.15 299	0.32 380	0.32 413

FADNet	0.64 359	1.22 474	2.06 309	0.32 219	0.30 310	0.66 339	0.29 266	0.88 349	0.72 365	0.44 160	0.48 186	0.66 324	0.57 370	1.84 418	0.45 277	0.46 478	0.20 400	0.17 378	0.19 368	0.59 477	0.24 352

UDG	0.77 424	1.23 475	2.15 333	0.67 473	0.59 465	0.78 410	0.38 351	0.90 361	0.70 345	0.61 349	0.69 375	1.01 452	0.67 408	1.02 299	0.73 378	0.45 476	0.34 463	0.87 497	0.51 486	0.67 484	0.46 466

ARAFT	0.60 336	1.23 475	3.10 479	0.28 116	0.16 67	0.64 319	0.36 337	0.90 361	0.67 325	0.61 349	0.49 203	0.55 261	0.31 186	1.24 328	0.32 191	0.10 136	0.08 90	0.14 316	0.13 248	0.37 418	0.21 303

DN-CSS_ROB	0.48 222	1.23 475	1.99 297	0.39 350	0.22 205	0.56 186	0.19 40	0.75 231	0.61 250	0.45 170	0.62 315	0.41 166	0.31 186	0.70 255	0.32 191	0.11 198	0.08 90	0.14 316	0.13 248	0.36 410	0.12 116

StereoAnything_RVC	0.35 88	1.25 478	1.82 222	0.20 3	0.12 6	0.26 6	0.15 13	0.43 36	0.37 30	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 47	0.46 147	0.14 1	0.11 198	0.09 160	0.08 8	0.05 1	0.76 491	0.18 263

IPLGR_C	0.58 322	1.25 478	2.72 438	0.80 483	0.31 327	0.60 249	0.61 443	0.76 244	0.58 222	0.56 289	0.62 315	0.41 166	0.31 186	0.43 120	0.40 251	0.11 198	0.22 415	0.13 280	0.15 299	0.35 405	0.19 279

FADNet-RVC	0.61 344	1.26 480	2.12 325	0.33 240	0.26 269	0.59 238	0.29 266	0.86 332	0.62 268	0.45 170	0.50 211	0.62 301	0.46 316	1.73 392	0.55 320	0.17 372	0.20 400	0.17 378	0.18 348	0.59 477	0.28 385

MFMNet_re	0.92 452	1.28 481	2.53 407	0.82 487	0.76 487	0.90 445	0.75 468	0.98 426	1.04 469	1.03 465	1.05 459	0.84 411	0.94 457	0.83 279	0.72 375	0.68 492	0.60 494	0.63 489	0.60 499	0.77 492	0.74 490

LL-Strereo	0.72 403	1.29 482	2.49 400	0.36 304	0.45 430	0.55 171	0.32 310	0.93 388	0.71 355	0.67 393	0.58 285	0.85 414	0.79 434	2.67 495	0.46 278	0.10 136	0.18 377	0.14 316	0.12 216	0.40 439	0.42 460

HBP-ISP	0.76 420	1.30 483	3.19 489	0.35 286	0.26 269	0.85 433	0.54 421	1.03 464	0.72 365	0.80 433	0.69 375	0.68 340	0.83 439	2.04 444	0.44 273	0.23 430	0.24 426	0.29 457	0.25 406	0.28 350	0.24 352

WZ-Net	0.92 452	1.31 484	3.76 505	0.41 366	0.36 376	0.86 435	0.71 463	1.00 446	1.06 473	0.82 442	0.92 435	1.06 463	1.05 467	2.16 455	1.61 460	0.19 398	0.13 290	0.15 343	0.16 318	0.32 380	0.28 385

RTS	1.21 478	1.31 484	6.39 527	0.52 433	0.51 448	1.61 492	0.79 472	1.03 464	1.37 493	1.13 472	1.30 472	1.10 469	0.85 443	2.65 492	2.08 478	0.21 414	0.24 426	0.18 398	0.18 348	0.43 450	0.32 413

RTSA	1.21 478	1.31 484	6.39 527	0.52 433	0.51 448	1.61 492	0.79 472	1.03 464	1.37 493	1.13 472	1.30 472	1.10 469	0.85 443	2.65 492	2.08 478	0.21 414	0.24 426	0.18 398	0.18 348	0.43 450	0.32 413

Wz-Net-SNSev	0.76 420	1.32 487	3.11 481	0.40 359	0.31 327	0.71 372	0.60 439	0.98 426	0.87 442	0.67 393	0.83 417	0.96 442	0.60 380	1.67 383	0.97 407	0.16 358	0.15 332	0.16 361	0.17 335	0.36 410	0.24 352

ADCMid	0.96 458	1.32 487	2.74 444	0.38 340	0.35 368	0.99 455	0.58 435	0.94 396	0.86 439	1.23 484	1.01 451	1.01 452	1.00 462	1.05 303	3.97 514	0.21 414	0.19 389	0.42 477	0.32 445	0.40 439	0.29 391

AnyNet_C32	1.00 462	1.33 489	2.53 407	0.49 422	0.54 453	1.15 476	1.14 499	0.91 371	0.89 449	1.11 471	0.95 442	0.87 420	0.93 454	1.50 358	4.07 516	0.21 414	0.20 400	0.25 442	0.24 398	0.38 425	0.33 420

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 101	1.34 490	1.24 63	0.23 16	0.12 6	0.33 26	0.20 57	0.40 22	0.33 12	0.25 67	0.21 21	0.16 7	0.14 8	0.27 11	0.63 349	0.55 485	0.06 2	0.11 166	0.13 248	0.25 315	0.49 471

LE_ROB	4.43 528	1.35 491	9.38 531	2.79 531	3.93 529	2.43 519	3.46 530	2.68 521	11.19 534	11.66 539	4.73 528	5.26 527	10.46 536	4.50 526	9.49 534	0.82 500	0.69 506	1.34 516	0.98 517	0.75 490	0.76 493

ADCS	1.05 467	1.36 492	2.98 471	0.42 376	0.36 376	0.96 452	0.81 476	1.06 470	1.12 479	1.25 485	0.97 445	1.08 465	0.90 452	1.25 329	4.86 523	0.21 414	0.21 409	0.22 423	0.23 396	0.36 410	0.38 444

iResNetv2_ROB	0.59 330	1.43 493	2.96 467	0.40 359	0.22 205	0.58 221	0.28 242	0.91 371	0.73 381	0.57 300	0.63 327	0.60 295	0.41 264	0.74 263	0.35 216	0.11 198	0.08 90	0.10 102	0.07 30	0.43 450	0.17 243

SGM+DAISY	1.83 506	1.43 493	3.81 506	0.87 488	1.01 501	2.38 518	2.53 526	1.36 495	1.75 507	2.92 525	3.22 520	2.65 507	2.93 516	2.22 461	3.10 503	0.72 494	0.69 506	0.63 489	0.62 500	0.77 492	0.98 506

GASNet	0.73 412	1.47 495	3.04 474	0.47 412	0.33 348	0.57 204	0.34 322	0.91 371	0.75 398	0.58 318	0.58 285	0.74 374	0.55 361	2.03 443	0.65 357	0.21 414	0.15 332	0.19 404	0.17 335	0.51 469	0.28 385

AnyNet_C01	1.14 471	1.49 496	4.23 516	0.54 442	0.53 451	1.51 489	1.37 509	1.04 468	1.07 474	1.17 480	1.33 475	1.15 474	1.08 470	1.61 377	2.74 496	0.25 443	0.22 415	0.28 450	0.24 398	0.48 462	0.40 454

WAO-6	1.58 502	1.54 497	2.32 364	1.14 506	1.00 500	2.30 516	1.03 492	1.82 511	2.85 522	1.25 485	2.61 509	2.20 502	1.56 497	2.47 481	1.99 474	0.95 504	0.67 500	1.19 512	0.83 511	1.08 500	0.88 503

SQANet	0.80 432	1.58 498	2.53 407	0.76 479	0.83 489	0.76 397	0.36 337	0.83 305	0.64 288	0.63 369	0.69 375	0.73 367	0.51 346	1.21 321	0.53 314	0.77 499	0.29 450	0.59 487	0.29 424	0.86 496	0.61 483

test_for_model	0.64 359	1.60 499	1.82 222	1.23 508	1.02 503	0.53 150	0.23 125	0.75 231	0.50 144	0.57 300	0.29 62	0.25 63	0.20 55	0.26 9	0.22 69	0.76 498	0.31 456	0.08 8	0.07 30	1.68 519	0.50 474

JetBlue	1.78 504	1.63 500	3.92 509	0.73 476	1.21 511	4.38 528	3.35 528	1.59 504	1.20 484	1.26 489	1.52 482	2.37 504	1.88 505	3.23 512	3.00 499	0.53 481	0.47 485	0.48 482	0.49 483	1.29 510	0.97 505

WAO-7	1.48 497	1.63 500	2.49 400	0.93 493	0.75 484	1.72 499	1.10 496	1.84 512	1.96 513	1.43 498	2.54 506	1.97 498	1.61 499	3.06 508	2.08 478	0.69 493	0.66 499	0.94 502	0.74 507	0.80 494	0.69 489

IMH-64-1	1.39 492	1.64 502	1.86 241	1.36 510	1.11 507	1.39 483	1.19 502	1.76 508	1.45 497	1.16 475	2.21 499	1.53 491	1.38 487	1.98 438	1.52 456	1.29 514	0.67 500	1.27 513	0.69 504	1.29 510	0.98 506

IMH-64	1.39 492	1.64 502	1.86 241	1.36 510	1.11 507	1.39 483	1.19 502	1.76 508	1.45 497	1.16 475	2.21 499	1.53 491	1.38 487	1.98 438	1.52 456	1.29 514	0.67 500	1.27 513	0.69 504	1.29 510	0.98 506

coex-ft	5.95 532	1.67 504	60.57 554	0.34 270	0.30 310	0.77 405	0.69 459	0.74 219	4.41 525	19.22 546	2.15 497	1.62 494	7.97 533	1.81 411	8.96 533	0.44 474	2.08 530	0.18 398	0.19 368	0.38 425	4.62 536

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 464	1.67 504	2.32 364	0.47 412	0.39 396	1.47 485	0.95 483	0.95 409	0.91 452	0.84 445	0.94 440	1.05 461	0.60 380	2.95 506	0.72 375	0.41 472	0.72 510	0.32 462	0.55 489	0.74 488	1.22 517

otaku	1.03 465	1.68 506	2.72 438	0.95 495	0.73 483	1.03 461	0.59 437	0.99 438	0.86 439	0.69 402	1.61 483	0.98 446	0.64 399	1.46 349	1.14 431	0.95 504	0.46 482	0.72 494	0.40 471	1.24 508	0.78 495

Ntro	1.00 462	1.68 506	2.80 452	0.95 495	0.85 490	1.06 463	0.53 417	0.98 426	0.90 451	0.62 360	0.76 404	0.93 435	0.66 406	1.66 381	0.98 408	0.99 507	0.45 480	0.75 495	0.40 471	1.19 504	0.75 492

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 487	1.70 508	2.50 404	0.56 451	0.40 405	2.15 514	0.99 486	1.24 489	1.26 488	1.02 464	1.10 462	1.29 481	0.88 450	3.10 510	1.08 425	1.66 522	0.83 514	0.68 492	0.88 513	1.57 515	1.80 529

SGM-ForestM	2.98 521	1.70 508	3.52 503	0.67 473	0.47 438	5.18 530	3.36 529	3.30 528	2.86 523	4.44 531	3.79 524	9.80 536	5.50 529	6.29 531	6.52 529	0.27 452	0.36 466	0.24 437	0.27 418	0.38 425	0.58 481

Wz-Net-TNSev	0.91 450	1.73 510	3.08 477	0.36 304	0.31 327	1.00 458	0.71 463	1.06 470	0.97 460	0.71 410	0.72 394	1.09 467	0.87 447	2.42 475	1.59 459	0.20 408	0.20 400	0.16 361	0.20 378	0.44 458	0.35 426

RainbowNet	1.15 473	1.78 511	2.72 438	1.12 505	0.91 495	1.06 463	0.76 470	1.16 486	1.13 481	0.75 422	0.97 445	1.09 467	0.80 435	1.60 374	1.21 438	1.17 512	1.26 522	1.01 506	0.57 495	1.13 502	0.88 503

ACVNet_2	1.42 495	1.81 512	3.23 493	1.08 501	0.92 496	1.32 480	0.85 477	1.49 501	1.69 504	1.19 483	1.73 487	2.13 501	1.03 465	2.50 483	1.40 451	0.91 501	0.53 490	1.00 505	0.55 489	2.11 524	0.85 498

TorneroNet-64	2.65 513	1.83 513	3.30 495	1.46 513	1.20 510	3.89 524	0.99 486	3.51 530	6.71 531	2.56 519	4.60 527	4.22 519	3.85 524	3.33 513	3.14 504	1.19 513	0.65 498	1.39 518	0.79 510	3.31 531	1.15 515

Dean	1.79 505	1.83 513	3.92 509	1.29 509	1.07 506	1.55 490	1.00 489	1.95 515	2.33 515	1.47 500	4.19 526	4.26 522	1.33 484	2.21 458	1.48 455	1.14 511	0.68 504	1.18 509	0.74 507	1.24 508	0.98 506

UNDER WATER	2.74 515	1.85 515	4.54 518	1.81 521	1.44 516	2.34 517	1.40 512	3.24 525	6.60 530	2.60 520	2.76 512	5.75 528	5.24 528	3.02 507	4.01 515	1.45 518	0.81 513	1.59 524	1.06 519	1.80 520	1.51 524

ACVNet-4b	1.93 508	1.85 515	4.10 514	1.07 500	0.86 491	1.15 476	0.53 417	1.06 470	1.12 479	0.64 380	1.09 461	1.99 499	0.70 415	2.20 457	9.86 536	5.62 535	0.41 479	1.03 507	0.55 489	1.86 522	0.85 498

UNDER WATER-64	2.47 512	1.89 517	4.86 519	1.82 522	1.44 516	3.18 523	1.57 516	2.62 519	5.64 527	2.05 507	2.13 496	4.13 518	3.76 523	2.62 490	3.42 510	1.47 519	0.85 515	1.57 523	1.07 520	1.82 521	1.49 523

PWCK	1.49 498	1.90 518	3.22 492	1.09 502	0.54 453	1.71 498	1.73 517	1.49 501	1.53 500	1.44 499	1.80 488	1.82 496	1.30 480	3.34 514	1.76 467	1.07 509	0.56 492	0.97 504	0.58 497	1.38 514	0.65 487

ACVNet_1	1.33 486	1.91 519	4.03 512	1.09 502	0.88 492	1.19 479	0.66 451	1.24 489	1.17 482	0.94 458	0.96 443	3.09 512	1.04 466	2.37 466	1.11 429	1.04 508	0.48 488	1.03 507	0.48 481	1.12 501	0.83 497

TorneroNet	5.50 530	1.92 520	3.16 485	1.47 514	1.25 513	14.07 537	1.06 494	4.90 531	20.99 552	10.17 535	16.48 543	11.88 540	6.93 531	3.34 514	4.20 518	1.30 516	0.69 506	1.45 520	0.86 512	2.61 528	1.20 516

MADNet+	1.36 489	1.93 521	5.95 525	0.81 486	0.59 465	1.57 491	1.09 495	1.39 498	1.22 485	0.84 445	1.01 451	1.25 480	1.12 473	3.19 511	2.36 490	0.45 476	0.47 485	0.38 474	0.34 452	0.59 477	0.57 479

KSHMR	4.10 526	1.97 522	5.27 522	1.71 518	1.47 518	1.96 506	1.28 505	3.19 524	17.33 546	2.12 508	15.91 541	9.18 535	1.57 498	8.42 535	1.98 473	1.52 520	1.26 522	1.67 525	1.19 522	1.67 518	1.40 522

notaker	2.66 514	2.07 523	3.31 497	2.61 530	1.43 514	1.76 501	1.11 497	2.76 522	1.79 509	2.26 515	11.53 538	3.96 517	4.29 525	3.09 509	2.76 497	1.55 521	0.88 516	1.70 526	1.07 520	2.00 523	1.35 520

ktn	4.35 527	2.10 524	2.89 460	1.80 520	1.49 520	2.13 513	1.41 514	2.26 517	12.72 536	11.41 538	16.43 542	11.15 538	3.75 522	4.36 525	3.18 505	1.82 524	0.98 520	1.73 527	1.21 523	2.97 530	1.27 518

DispFullNet	1.67 503	2.10 524	5.22 521	1.53 515	8.90 532	0.86 435	0.31 287	0.96 414	0.96 459	1.37 495	1.01 451	1.13 472	1.98 507	1.51 359	0.91 400	0.54 483	0.31 456	1.18 509	0.63 502	1.13 502	0.80 496

MADNet++	2.79 516	2.11 526	2.97 470	2.49 528	2.28 526	2.95 522	2.31 523	2.67 520	2.47 517	3.03 527	3.13 519	2.70 508	2.92 515	4.10 522	4.48 520	2.68 529	2.24 532	3.04 534	2.44 531	2.37 526	2.34 530

WAO-8	2.80 517	2.14 527	2.89 460	1.91 523	1.04 504	3.98 525	0.96 484	3.26 526	6.17 528	2.15 512	3.37 521	3.31 514	2.41 512	11.84 538	2.03 476	2.05 526	1.86 526	1.54 521	0.92 514	1.22 505	0.87 501

Venus	2.80 517	2.14 527	2.89 460	1.91 523	1.04 504	3.98 525	0.96 484	3.26 526	6.17 528	2.15 512	3.37 521	3.31 514	2.41 512	11.84 538	2.03 476	2.05 526	1.86 526	1.54 521	0.92 514	1.22 505	0.87 501

IMH	2.02 510	2.15 529	2.69 435	1.68 516	1.12 509	1.66 497	0.92 482	2.10 516	1.92 512	1.32 491	2.66 511	2.21 503	1.69 501	5.78 528	1.68 462	5.54 534	0.96 518	1.31 515	0.71 506	1.32 513	0.99 511

LVE	1.96 509	2.17 530	3.14 483	1.68 516	1.80 524	1.63 494	1.03 492	2.34 518	2.81 521	1.25 485	2.89 514	4.24 521	1.29 478	2.79 502	1.44 453	2.85 530	0.91 517	1.18 509	1.46 526	1.23 507	1.10 514

MFN_U_SF_RVC	1.55 501	2.39 531	3.16 485	0.65 471	0.41 412	1.12 472	0.46 395	1.23 488	1.33 490	1.61 502	1.20 465	1.43 488	0.98 461	1.76 397	1.97 472	1.90 525	1.80 524	1.98 528	2.15 529	1.63 516	1.77 528

HanzoNet	7.64 533	2.86 532	5.05 520	7.01 536	3.97 530	2.18 515	1.34 508	3.37 529	4.05 524	13.17 540	10.58 532	10.73 537	16.52 543	8.45 536	10.51 537	10.48 542	9.72 544	5.59 538	13.46 543	6.84 539	6.83 539

FADE		3.00 533		2.11 525	2.94 527			5.00 532	2.49 518	1.25 485		3.05 511		8.02 534		94.83 556	35.90 556	65.83 553	66.18 553	1.66 517	1.30 519

JetRed	3.29 523	4.93 534	10.17 532	1.45 512	1.72 523	7.44 532	5.05 533	3.06 523	2.12 514	2.41 518	2.39 503	2.99 510	2.37 511	3.51 517	6.44 528	1.32 517	1.90 528	1.37 517	1.23 524	2.21 525	1.76 527

DGTPSM_ROB	8.89 536	5.62 535	12.25 534	5.92 535	11.32 535	8.54 533	24.18 543	6.40 535	13.49 537	5.15 532	11.46 536	6.19 531	10.92 537	7.00 532	13.72 539	4.47 532	7.65 537	3.92 535	7.45 539	4.38 534	7.87 540

DPSMNet_ROB	9.48 537	5.64 536	13.01 538	8.82 537	11.82 536	8.54 533	24.20 544	6.41 536	13.65 540	5.32 533	11.47 537	6.33 532	10.92 537	7.69 533	13.89 540	7.25 541	8.19 539	5.06 536	7.78 540	5.31 537	8.26 541

TCMNet-wrong-test	5.51 531	6.62 537	6.20 526	13.02 543	11.90 537	7.14 531	5.53 534	6.99 537	1.44 496	2.65 521	3.10 518	8.37 534	5.95 530	4.75 527	6.05 527	3.07 531	0.98 520	2.38 530	1.99 528	6.62 538	5.43 537

USTest	8.10 534	7.17 538	8.96 530	9.25 538	9.05 533	15.27 538	23.78 542	9.96 540	9.47 533	5.94 534	6.75 530	7.80 533	7.48 532	8.83 537	11.21 538	2.21 528	3.56 533	2.86 533	3.20 534	5.02 536	4.16 534

BEATNet-Init1	12.10 538	11.19 539	27.29 551	2.99 532	3.51 528	21.84 550	11.10 536	14.34 544	13.83 541	20.34 547	20.33 548	26.35 555	20.03 545	19.06 549	14.80 543	1.74 523	1.81 525	2.05 529	2.49 532	3.69 533	3.12 533

Anonymous_1	22.91 546	11.20 540	12.13 533	12.75 540	26.28 550	19.43 545	27.92 548	14.08 543	13.61 538	14.96 541	10.58 532	11.26 539	11.19 539	12.55 542	14.57 542	38.28 555	7.88 538	34.96 552	63.99 552	89.57 556	10.94 544

DPSM_ROB	12.34 539	11.21 541	12.51 535	12.91 541	12.80 539	19.84 547	28.28 549	14.38 545	14.28 542	10.58 536	11.26 534	12.03 541	11.85 540	13.15 544	15.34 544	7.11 539	8.31 540	6.50 540	7.35 537	8.84 540	8.31 542

DPSM	12.34 539	11.21 541	12.51 535	12.91 541	12.80 539	19.84 547	28.28 549	14.38 545	14.28 542	10.58 536	11.26 534	12.03 541	11.85 540	13.15 544	15.34 544	7.11 539	8.31 540	6.50 540	7.35 537	8.84 540	8.31 542

PML	23.15 547	16.83 543	7.78 529	5.49 534	9.93 534	51.13 555	104.50 555	5.76 534	13.62 539	37.30 556	105.93 555	30.86 556	23.50 550	12.07 540	7.87 532	6.30 537	2.12 531	6.32 539	2.43 530	10.44 542	2.90 532

LRCNet_RVC	13.74 542	19.30 544	12.75 537	19.46 546	12.69 538	1.86 502	0.41 364	12.33 541	1.05 470	15.77 542	18.83 547	12.62 543	8.70 535	12.21 541	9.62 535	22.22 548	8.37 542	25.85 548	24.01 549	19.32 547	17.44 548

ASD4	21.52 545	19.65 545	22.13 543	22.45 548	16.42 543	23.29 551	30.71 551	33.06 556	17.47 547	24.18 553	14.11 539	21.71 548	15.88 542	21.06 551	18.11 546	19.78 547	17.78 549	26.52 549	20.33 547	27.03 549	18.73 549

DLNR_Zeroshot_test	13.43 541	19.94 546	23.55 545	121.61 557	35.03 552	0.46 87	0.15 13	8.02 538	0.35 18	0.28 85	0.37 114	0.26 76	0.17 23	0.76 267	0.29 150	6.42 538	0.26 441	0.09 55	0.38 466	50.13 555	0.18 263

xxxxx1	28.96 553	20.11 547	14.07 540	49.74 553	39.15 553	18.98 541	26.64 545	21.94 549	20.21 549	16.45 543	17.48 544	18.36 544	21.56 546	16.21 546	20.88 548	23.07 549	26.55 551	66.40 554	78.70 554	30.27 551	32.51 554

tt_ll	28.96 553	20.11 547	14.07 540	49.74 553	39.15 553	18.98 541	26.64 545	21.94 549	20.21 549	16.45 543	17.48 544	18.36 544	21.56 546	16.21 546	20.88 548	23.07 549	26.55 551	66.40 554	78.70 554	30.27 551	32.51 554

ff	28.96 553	20.11 547	14.07 540	49.74 553	39.15 553	18.98 541	26.64 545	21.94 549	20.21 549	16.45 543	17.48 544	18.36 544	21.56 546	16.21 546	20.88 548	23.07 549	26.55 551	66.40 554	78.70 554	30.27 551	32.51 554

DPSimNet_ROB	17.97 543	20.20 550	24.98 547	17.62 544	15.92 542	21.53 549	21.00 541	13.70 542	15.61 544	23.89 552	14.69 540	22.87 549	24.58 554	12.70 543	14.56 541	18.48 546	12.91 545	20.21 546	12.05 541	17.76 543	14.17 545

HaxPig	19.86 544	22.40 551	22.34 544	17.95 545	17.95 544	11.77 536	11.89 537	16.02 547	15.89 545	21.10 548	21.41 549	18.74 547	18.39 544	20.08 550	19.69 547	23.63 552	23.22 550	24.06 547	23.69 548	23.00 548	23.95 551

CasAABBNet	24.81 549	22.53 552	24.83 546	26.08 550	25.74 548	39.86 552	57.06 554	28.87 553	28.83 555	21.16 550	22.54 551	24.22 551	23.89 552	26.38 553	30.87 554	14.25 543	16.71 547	13.09 542	14.81 545	17.78 544	16.71 546

Selective-RAFT-Error	24.87 550	22.59 553	25.14 548	26.13 551	25.82 549	39.93 553	57.03 553	28.97 554	28.95 556	21.21 551	22.65 552	24.25 552	23.98 553	26.43 554	30.83 553	14.27 544	16.71 547	13.10 543	14.82 546	17.82 545	16.76 547

LSM0	26.58 551	22.63 554	25.88 549	30.13 552	52.21 556	39.94 554	56.74 552	28.97 554	28.72 554	21.14 549	22.26 550	24.43 553	23.88 551	26.54 555	30.87 554	14.32 545	16.55 546	13.12 544	14.71 544	17.92 546	20.60 550

MEDIAN_ROB	23.96 548	27.05 555	26.39 550	22.16 547	22.13 546	16.12 540	13.97 538	20.24 548	20.05 548	25.50 554	25.31 553	22.96 550	22.63 549	24.39 552	23.24 551	28.20 553	27.23 554	28.62 550	27.75 550	27.50 550	27.76 552

AVERAGE_ROB	26.93 552	30.34 556	29.27 552	25.82 549	25.34 547	19.48 546	15.17 539	23.55 552	23.00 553	28.45 555	27.87 554	26.25 554	25.86 555	26.96 556	25.55 552	31.30 554	30.07 555	31.76 551	30.81 551	30.79 554	30.93 553

test_example2	115.39 556	123.23 557	94.57 555	115.52 556	123.55 557	101.63 556	114.33 556	53.41 557	99.48 557	134.90 557	135.05 556	85.83 557	85.11 556	111.32 557	106.15 556	152.55 557	205.26 557	99.78 557	114.96 557	140.96 557	110.20 557

ccccc	291.34 557	297.21 558	347.09 557	374.70 558	380.44 558	203.92 557	213.88 557	216.32 558	172.72 558	203.37 558	218.57 557	215.01 558	258.31 557	312.78 558	341.56 557	412.57 558	356.13 558	256.09 558	227.69 558	428.88 558	389.64 558

Low-res two-view benchmark