Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.18 1	0.15 3	0.26 6	0.31 7	0.17 5	0.23 11	0.20 4	0.24 2	0.16 1	0.19 2	0.16 2	0.21 5	0.19 10	0.27 2	0.22 4	0.14 44	0.10 17	0.12 3	0.09 5	0.10 1	0.10 1

MonSter	0.20 2	0.14 2	0.27 10	0.31 7	0.16 2	0.22 7	0.21 16	0.39 7	0.34 24	0.20 3	0.25 11	0.18 2	0.15 2	0.39 23	0.19 1	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 5	0.11 3	0.10 1

dual_stereo	0.20 2	0.15 3	0.27 10	0.32 11	0.17 5	0.16 2	0.20 4	0.30 4	0.21 3	0.24 9	0.20 5	0.25 12	0.14 1	0.55 110	0.25 25	0.14 44	0.10 17	0.12 3	0.09 5	0.10 1	0.10 1

StereoAnything_RVC	0.22 4	0.85 461	0.41 94	0.28 1	0.16 2	0.23 11	0.18 2	0.23 1	0.19 2	0.16 1	0.16 2	0.15 1	0.21 19	0.32 6	0.19 1	0.16 147	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.16 158	0.10 1

IGEV-Stereo++	0.22 4	0.16 13	0.29 15	0.38 84	0.20 31	0.22 7	0.18 2	0.44 20	0.36 35	0.23 6	0.29 24	0.24 9	0.17 4	0.28 3	0.23 11	0.12 5	0.10 17	0.12 3	0.10 23	0.12 9	0.11 8

GREAT-IGEV	0.23 6	0.15 3	0.33 26	0.30 5	0.23 84	0.20 4	0.26 63	0.35 6	0.34 24	0.21 4	0.31 27	0.22 6	0.21 19	0.50 88	0.22 4	0.12 5	0.10 17	0.12 3	0.09 5	0.13 34	0.12 28

DEFOM-Stereo	0.23 6	0.16 13	0.29 15	0.34 19	0.20 31	0.59 263	0.20 4	0.32 5	0.31 14	0.23 6	0.19 4	0.18 2	0.18 6	0.42 40	0.22 4	0.12 5	0.10 17	0.12 3	0.09 5	0.11 3	0.12 28

AIO_rvc	0.24 8	0.17 22	0.37 59	0.35 28	0.20 31	0.26 29	0.33 166	0.45 23	0.23 4	0.26 14	0.25 11	0.33 40	0.15 2	0.55 110	0.24 19	0.12 5	0.09 2	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.11 8

AIO_test	0.24 8	0.17 22	0.33 26	0.35 28	0.21 44	0.31 83	0.38 242	0.45 23	0.26 7	0.26 14	0.28 21	0.32 32	0.21 19	0.40 31	0.26 37	0.13 24	0.10 17	0.13 22	0.11 40	0.13 34	0.11 8

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 10	0.32 335	0.25 1	0.52 381	0.20 31	0.29 61	0.22 25	0.44 20	0.38 46	0.27 21	0.25 11	0.24 9	0.29 88	0.46 59	0.23 11	0.14 44	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.14 71	0.11 8

HUF	0.25 10	0.17 22	0.38 69	0.33 16	0.19 16	0.25 26	0.39 259	0.53 52	0.36 35	0.26 14	0.23 6	0.33 40	0.27 62	0.36 17	0.25 25	0.14 44	0.11 68	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.12 28

GIP-stereo	0.25 10	0.19 62	0.32 23	0.38 84	0.25 152	0.26 29	0.20 4	0.50 39	0.41 68	0.25 11	0.39 53	0.35 52	0.20 14	0.33 8	0.22 4	0.16 147	0.11 68	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.12 28

RAStereo	0.25 10	0.17 22	0.33 26	0.40 145	0.21 44	0.24 15	0.26 63	0.45 23	0.46 95	0.23 6	0.34 42	0.30 20	0.19 10	0.34 12	0.26 37	0.15 105	0.12 134	0.16 100	0.13 92	0.14 71	0.11 8

IGEV-Stereo+	0.25 10	0.15 3	0.28 13	0.32 11	0.19 16	0.13 1	0.17 1	0.29 3	0.30 12	0.22 5	0.15 1	0.22 6	0.22 26	0.42 40	0.22 4	0.14 44	0.10 17	0.12 3	0.09 5	0.15 111	1.09 486

IGEV++	0.25 10	0.17 22	0.35 38	0.40 145	0.23 84	0.24 15	0.23 37	0.56 69	0.24 5	0.29 27	0.36 46	0.30 20	0.22 26	0.33 8	0.29 91	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.10 23	0.13 34	0.14 91

Selective-IGEV	0.25 10	0.18 39	0.37 59	0.37 66	0.20 31	0.27 39	0.25 52	0.59 78	0.25 6	0.27 21	0.26 16	0.34 45	0.18 6	0.62 181	0.23 11	0.12 5	0.10 17	0.14 36	0.11 40	0.13 34	0.11 8

castereo++	0.26 17	0.17 22	0.29 15	0.34 19	0.20 31	0.74 335	0.20 4	0.41 12	0.49 106	0.24 9	0.24 10	0.35 52	0.27 62	0.41 35	0.20 3	0.14 44	0.09 2	0.14 36	0.09 5	0.11 3	0.11 8

IGEV-RUCA	0.26 17	0.16 13	0.36 50	0.40 145	0.27 223	0.32 96	0.20 4	0.39 7	0.36 35	0.27 21	0.31 27	0.25 12	0.21 19	0.50 88	0.24 19	0.20 273	0.11 68	0.13 22	0.10 23	0.17 184	0.16 159

fffft	0.26 17	0.18 39	0.39 75	0.37 66	0.23 84	0.29 61	0.35 200	0.46 29	0.26 7	0.37 52	0.23 6	0.27 15	0.22 26	0.55 110	0.28 75	0.12 5	0.09 2	0.16 100	0.13 92	0.13 34	0.13 64
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.26 17	0.19 62	0.36 50	0.39 108	0.18 10	0.28 52	0.30 115	0.52 46	0.29 11	0.30 33	0.31 27	0.32 32	0.17 4	0.55 110	0.23 11	0.13 24	0.10 17	0.14 36	0.11 40	0.13 34	0.11 8

RSM++	0.26 17	0.19 62	0.36 50	0.37 66	0.21 44	0.28 52	0.29 98	0.54 58	0.34 24	0.26 14	0.23 6	0.36 62	0.21 19	0.52 96	0.24 19	0.12 5	0.11 68	0.14 36	0.12 61	0.14 71	0.11 8

RSM	0.26 17	0.19 62	0.35 38	0.37 66	0.21 44	0.27 39	0.33 166	0.55 61	0.28 9	0.26 14	0.25 11	0.38 69	0.20 14	0.59 141	0.23 11	0.12 5	0.10 17	0.14 36	0.11 40	0.14 71	0.11 8

MoCha-V2	0.26 17	0.16 13	0.30 19	0.41 170	0.18 10	0.27 39	0.26 63	0.57 72	0.28 9	0.37 52	0.27 17	0.33 40	0.34 127	0.56 120	0.23 11	0.12 5	0.10 17	0.12 3	0.10 23	0.13 34	0.13 64

SCV	0.27 24	0.20 92	0.37 59	0.36 50	0.22 57	0.27 39	0.33 166	0.65 111	0.31 14	0.25 11	0.29 24	0.37 63	0.23 32	0.52 96	0.23 11	0.19 252	0.11 68	0.14 36	0.11 40	0.15 111	0.12 28

SMoEStereo_RVC	0.27 24	0.20 92	0.37 59	0.36 50	0.23 84	0.36 126	0.31 138	0.43 17	0.36 35	0.38 58	0.30 26	0.32 32	0.24 37	0.56 120	0.24 19	0.12 5	0.10 17	0.16 100	0.12 61	0.12 9	0.12 28

mms	0.27 24	0.21 120	0.36 50	0.38 84	0.25 152	0.31 83	0.32 151	0.43 17	0.33 21	0.29 27	0.34 42	0.34 45	0.20 14	0.48 74	0.26 37	0.13 24	0.11 68	0.16 100	0.13 92	0.15 111	0.13 64

ours_stereo	0.27 24	0.22 150	0.35 38	0.38 84	0.24 123	0.30 69	0.32 151	0.46 29	0.39 51	0.27 21	0.34 42	0.35 52	0.23 32	0.49 83	0.27 58	0.13 24	0.11 68	0.16 100	0.12 61	0.14 71	0.12 28

Occ-G	0.27 24	0.15 3	0.32 23	0.35 28	0.21 44	0.28 52	0.32 151	0.44 20	0.34 24	0.29 27	0.43 60	0.49 134	0.25 44	0.50 88	0.30 105	0.14 44	0.11 68	0.14 36	0.11 40	0.13 34	0.13 64

Pointernet	0.27 24	0.15 3	0.35 38	0.36 50	0.23 84	0.35 118	0.21 16	0.74 192	0.41 68	0.39 63	0.37 49	0.34 45	0.25 44	0.37 19	0.27 58	0.15 105	0.11 68	0.12 3	0.09 5	0.11 3	0.11 8

MaDis-Stereo	0.27 24	0.19 62	0.39 75	0.37 66	0.26 188	0.28 52	0.28 86	0.45 23	0.37 42	0.27 21	0.27 17	0.40 83	0.27 62	0.40 31	0.30 105	0.16 147	0.14 234	0.16 100	0.13 92	0.15 111	0.12 28

UniTT-Stereo	0.27 24	0.18 39	0.40 87	0.40 145	0.28 245	0.30 69	0.28 86	0.40 10	0.33 21	0.30 33	0.46 67	0.27 15	0.25 44	0.48 74	0.35 155	0.17 182	0.13 197	0.14 36	0.12 61	0.14 71	0.13 64

EGLCR-Stereo	0.27 24	0.17 22	0.36 50	0.35 28	0.21 44	0.37 137	0.20 4	0.58 75	0.37 42	0.29 27	0.28 21	0.42 95	0.18 6	0.47 67	0.27 58	0.14 44	0.10 17	0.16 100	0.14 120	0.13 34	0.12 28

CroCo-Stereo	0.27 24	0.23 178	0.40 87	0.49 341	0.22 57	0.20 4	0.29 98	0.55 61	0.45 89	0.29 27	0.27 17	0.42 95	0.26 56	0.30 4	0.26 37	0.15 105	0.13 197	0.13 22	0.12 61	0.16 158	0.13 64
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
SCV_C0	0.28 34	0.20 92	0.40 87	0.36 50	0.25 152	0.23 11	0.28 86	0.60 80	0.41 68	0.31 35	0.36 46	0.37 63	0.20 14	0.61 159	0.23 11	0.13 24	0.11 68	0.13 22	0.11 40	0.16 158	0.13 64

tt45	0.28 34	0.18 39	0.36 50	0.36 50	0.24 123	0.37 137	0.28 86	0.50 39	0.31 14	0.41 76	0.27 17	0.38 69	0.25 44	0.61 159	0.26 37	0.13 24	0.11 68	0.16 100	0.13 92	0.12 9	0.15 128

999	0.28 34	0.17 22	0.38 69	0.37 66	0.25 152	0.30 69	0.27 73	0.55 61	0.42 75	0.26 14	0.31 27	0.39 76	0.24 37	0.65 207	0.26 37	0.14 44	0.11 68	0.15 76	0.12 61	0.12 9	0.15 128

trnet	0.28 34	0.15 3	0.25 1	0.29 3	0.16 2	0.38 143	0.23 37	0.53 52	0.77 211	0.43 85	0.52 96	0.34 45	0.28 72	0.39 23	0.27 58	0.15 105	0.11 68	0.12 3	0.08 1	0.11 3	0.11 8

AEACV	0.28 34	0.18 39	0.34 31	0.36 50	0.45 412	0.27 39	0.27 73	0.41 12	0.39 51	0.31 35	0.46 67	0.31 24	0.36 140	0.38 22	0.25 25	0.14 44	0.11 68	0.15 76	0.13 92	0.13 34	0.13 64

LoS_RVC	0.28 34	0.17 22	0.29 15	0.33 16	0.32 328	0.43 183	0.34 177	0.42 15	0.34 24	0.33 41	0.51 89	0.29 18	0.38 154	0.37 19	0.28 75	0.11 2	0.10 17	0.11 1	0.08 1	0.11 3	0.26 344

CREStereo	0.28 34	0.16 13	0.25 1	0.28 1	0.17 5	0.38 143	0.25 52	0.52 46	0.76 208	0.43 85	0.51 89	0.32 32	0.28 72	0.39 23	0.27 58	0.16 147	0.11 68	0.12 3	0.09 5	0.12 9	0.12 28
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
castereo	0.29 41	0.17 22	0.34 31	0.36 50	0.21 44	0.40 158	0.41 291	0.52 46	0.67 164	0.27 21	0.41 56	0.37 63	0.36 140	0.34 12	0.25 25	0.13 24	0.09 2	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.10 1

fffy	0.29 41	0.22 150	0.38 69	0.38 84	0.23 84	0.33 106	0.29 98	0.55 61	0.42 75	0.33 41	0.37 49	0.39 76	0.27 62	0.52 96	0.28 75	0.13 24	0.12 134	0.16 100	0.13 92	0.14 71	0.12 28

WCG-NET	0.29 41	0.15 3	0.35 38	0.34 19	0.19 16	0.32 96	0.27 73	0.42 15	0.82 249	0.46 95	0.49 80	0.39 76	0.25 44	0.42 40	0.27 58	0.12 5	0.09 2	0.13 22	0.11 40	0.12 9	0.11 8

MGS-Stereo	0.29 41	0.20 92	0.42 106	0.37 66	0.24 123	0.37 137	0.30 115	0.40 10	0.50 110	0.32 39	0.51 89	0.40 83	0.24 37	0.45 53	0.28 75	0.16 147	0.12 134	0.15 76	0.13 92	0.15 111	0.14 91

testlalala	0.29 41	0.20 92	0.45 137	0.34 19	0.24 123	0.44 191	0.29 98	0.50 39	0.30 12	0.70 198	0.50 82	0.35 52	0.25 44	0.33 8	0.25 25	0.15 105	0.11 68	0.14 36	0.09 5	0.12 9	0.13 64

GCAP-Stereo	0.29 41	0.21 120	0.45 137	0.39 108	0.20 31	0.39 150	0.22 25	0.60 80	0.46 95	0.47 98	0.50 82	0.39 76	0.27 62	0.34 12	0.24 19	0.14 44	0.12 134	0.14 36	0.11 40	0.13 34	0.12 28

CES	0.29 41	0.15 3	0.25 1	0.31 7	0.71 461	0.36 126	0.27 73	0.51 43	0.47 101	0.34 45	0.48 75	0.27 15	0.23 32	0.40 31	0.24 19	0.13 24	0.11 68	0.12 3	0.08 1	0.13 34	0.32 386

MC-Stereo	0.29 41	0.18 39	0.35 38	0.40 145	0.21 44	0.26 29	0.26 63	0.53 52	0.40 62	0.38 58	0.61 126	0.41 88	0.31 108	0.57 129	0.27 58	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.12 61	0.12 9	0.12 28

CroCo-Stereo Lap2	0.29 41	0.25 230	0.44 130	0.50 352	0.30 292	0.19 3	0.31 138	0.52 46	0.41 68	0.25 11	0.28 21	0.46 119	0.31 108	0.39 23	0.30 105	0.15 105	0.15 255	0.16 100	0.13 92	0.17 184	0.16 159

MM-Stereo_test2	0.30 50	0.18 39	0.41 94	0.41 170	0.25 152	0.41 169	0.41 291	0.65 111	0.43 81	0.38 58	0.36 46	0.31 24	0.26 56	0.55 110	0.25 25	0.12 5	0.11 68	0.15 76	0.12 61	0.15 111	0.12 28

HART	0.30 50	0.17 22	0.33 26	0.41 170	0.21 44	0.32 96	0.26 63	0.67 128	0.32 18	0.33 41	0.66 139	0.41 88	0.22 26	0.58 133	0.25 25	0.12 5	0.11 68	0.15 76	0.11 40	0.15 111	0.12 28

ff7	0.30 50	0.22 150	0.42 106	0.37 66	0.26 188	0.31 83	0.34 177	0.66 117	0.35 29	0.39 63	0.33 36	0.31 24	0.28 72	0.61 159	0.26 37	0.14 44	0.11 68	0.17 136	0.12 61	0.15 111	0.16 159

IGEVStereo-DCA	0.30 50	0.24 199	0.42 106	0.36 50	0.27 223	0.38 143	0.34 177	0.66 117	0.35 29	0.39 63	0.31 27	0.35 52	0.27 62	0.62 181	0.25 25	0.16 147	0.12 134	0.16 100	0.12 61	0.14 71	0.16 159

ffff	0.30 50	0.22 150	0.42 106	0.37 66	0.26 188	0.31 83	0.34 177	0.66 117	0.35 29	0.39 63	0.33 36	0.31 24	0.28 72	0.61 159	0.26 37	0.14 44	0.11 68	0.17 136	0.12 61	0.15 111	0.16 159

11t	0.30 50	0.22 150	0.42 106	0.37 66	0.26 188	0.31 83	0.34 177	0.66 117	0.35 29	0.39 63	0.33 36	0.31 24	0.28 72	0.61 159	0.26 37	0.14 44	0.11 68	0.17 136	0.12 61	0.15 111	0.16 159

CASnet	0.30 50	0.20 92	0.34 31	0.42 202	0.17 5	0.25 26	0.24 42	0.53 52	0.56 123	0.54 120	0.54 105	0.39 76	0.24 37	0.41 35	0.26 37	0.15 105	0.10 17	0.22 304	0.18 253	0.18 212	0.12 28
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 50	0.22 150	0.41 94	0.38 84	0.26 188	0.31 83	0.35 200	0.68 134	0.36 35	0.40 73	0.33 36	0.32 32	0.28 72	0.62 181	0.26 37	0.14 44	0.10 17	0.17 136	0.12 61	0.15 111	0.16 159

LoS	0.30 50	0.16 13	0.32 23	0.30 5	0.19 16	0.32 96	0.29 98	0.54 58	0.73 194	0.35 47	0.52 96	0.42 95	0.29 88	0.48 74	0.29 91	0.15 105	0.11 68	0.13 22	0.09 5	0.12 9	0.12 28
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 50	0.22 150	0.41 94	0.36 50	0.25 152	0.33 106	0.42 300	0.62 90	0.41 68	0.33 41	0.31 27	0.32 32	0.28 72	0.60 153	0.28 75	0.13 24	0.11 68	0.16 100	0.13 92	0.13 34	0.14 91

ccc-4	0.30 50	0.22 150	0.42 106	0.37 66	0.26 188	0.31 83	0.34 177	0.66 117	0.35 29	0.39 63	0.33 36	0.31 24	0.28 72	0.61 159	0.26 37	0.14 44	0.11 68	0.17 136	0.12 61	0.15 111	0.16 159

IGEV-Stereo	0.30 50	0.22 150	0.41 94	0.38 84	0.26 188	0.30 69	0.35 200	0.68 134	0.36 35	0.40 73	0.33 36	0.32 32	0.28 72	0.62 181	0.26 37	0.14 44	0.10 17	0.17 136	0.12 61	0.15 111	0.16 159
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 50	0.20 92	0.28 13	0.44 266	0.19 16	0.31 83	0.25 52	0.49 37	0.43 81	0.37 52	0.47 73	0.40 83	0.23 32	0.51 95	0.37 175	0.15 105	0.18 327	0.19 211	0.16 171	0.16 158	0.14 91

Reg-Stereo(zero)	0.31 63	0.17 22	0.30 19	0.35 28	0.19 16	0.33 106	0.21 16	0.64 108	0.72 184	0.52 111	0.52 96	0.51 140	0.29 88	0.48 74	0.27 58	0.13 24	0.10 17	0.12 3	0.10 23	0.12 9	0.13 64

WCG-NET（raft）	0.31 63	0.16 13	0.39 75	0.33 16	0.19 16	0.35 118	0.27 73	0.54 58	0.79 222	0.45 89	0.55 110	0.47 124	0.27 62	0.56 120	0.28 75	0.13 24	0.10 17	0.12 3	0.11 40	0.12 9	0.12 28

rrr	0.31 63	0.24 199	0.56 260	0.36 50	0.27 223	0.38 143	0.31 138	0.56 69	0.44 85	0.39 63	0.31 27	0.35 52	0.27 62	0.62 181	0.25 25	0.16 147	0.12 134	0.16 100	0.13 92	0.14 71	0.14 91

TANstereo	0.31 63	0.16 13	0.34 31	0.31 7	0.17 5	0.55 237	0.23 37	0.46 29	0.56 123	0.60 134	0.69 149	0.37 63	0.26 56	0.36 17	0.28 75	0.16 147	0.16 281	0.13 22	0.10 23	0.14 71	0.15 128

test_xeample3	0.31 63	0.23 178	0.56 260	0.36 50	0.26 188	0.35 118	0.32 151	0.60 80	0.38 46	0.44 88	0.32 34	0.33 40	0.28 72	0.66 219	0.27 58	0.14 44	0.12 134	0.16 100	0.12 61	0.14 71	0.14 91

rvit_stereo_0081_aga	0.32 68	0.29 309	0.50 194	0.43 242	0.29 268	0.36 126	0.32 151	0.46 29	0.42 75	0.40 73	0.44 62	0.41 88	0.34 127	0.43 45	0.31 117	0.23 332	0.17 313	0.19 211	0.16 171	0.20 264	0.15 128

GCAP-BAT	0.32 68	0.21 120	0.45 137	0.34 19	0.29 268	0.28 52	0.27 73	0.53 52	0.32 18	0.61 139	0.66 139	0.47 124	0.25 44	0.59 141	0.28 75	0.15 105	0.12 134	0.15 76	0.10 23	0.12 9	0.12 28

rvit_stereo_0080	0.32 68	0.26 263	0.45 137	0.39 108	0.28 245	0.27 39	0.46 325	0.51 43	0.46 95	0.36 50	0.42 58	0.41 88	0.29 88	0.41 35	0.34 146	0.22 307	0.17 313	0.17 136	0.16 171	0.23 318	0.16 159

whm_eth	0.32 68	0.26 263	0.45 137	0.39 108	0.28 245	0.27 39	0.46 325	0.51 43	0.46 95	0.36 50	0.42 58	0.41 88	0.29 88	0.41 35	0.34 146	0.22 307	0.17 313	0.17 136	0.16 171	0.23 318	0.16 159

plain	0.32 68	0.21 120	0.59 279	0.40 145	0.29 268	0.27 39	0.30 115	0.46 29	0.36 35	0.32 39	0.66 139	0.31 24	0.33 121	0.68 238	0.32 124	0.18 215	0.13 197	0.20 247	0.15 144	0.18 212	0.13 64

MIF-Stereo (partial)	0.32 68	0.19 62	0.41 94	0.41 170	0.32 328	0.29 61	0.24 42	0.49 37	0.44 85	0.31 35	0.63 130	0.37 63	0.36 140	0.60 153	0.32 124	0.17 182	0.13 197	0.19 211	0.17 222	0.18 212	0.15 128

CREStereo++_RVC	0.32 68	0.16 13	0.25 1	0.32 11	0.24 123	0.27 39	0.22 25	0.48 36	0.89 291	0.47 98	0.80 200	0.29 18	0.25 44	0.37 19	0.34 146	0.14 44	0.09 2	0.13 22	0.52 470	0.14 71	0.10 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
XX-TBD	0.32 68	0.53 416	0.26 6	0.53 390	0.21 44	0.38 143	0.24 42	0.41 12	0.77 211	0.55 122	0.70 152	0.31 24	0.26 56	0.33 8	0.28 75	0.16 147	0.10 17	0.12 3	0.09 5	0.13 34	0.11 8

rvit_stereo_0081	0.33 76	0.25 230	0.49 182	0.43 242	0.26 188	0.31 83	0.37 225	0.45 23	0.56 123	0.37 52	0.40 54	0.39 76	0.38 154	0.44 48	0.35 155	0.22 307	0.16 281	0.19 211	0.16 171	0.20 264	0.14 91

rvit_stereo_0082	0.33 76	0.25 230	0.49 182	0.43 242	0.26 188	0.31 83	0.37 225	0.45 23	0.56 123	0.37 52	0.40 54	0.39 76	0.38 154	0.44 48	0.35 155	0.22 307	0.16 281	0.19 211	0.16 171	0.20 264	0.14 91

RAFT-Stereo-weight	0.33 76	0.19 62	0.36 50	0.39 108	0.23 84	0.28 52	0.29 98	0.69 144	0.83 255	0.55 122	0.51 89	0.58 178	0.20 14	0.48 74	0.30 105	0.13 24	0.10 17	0.14 36	0.12 61	0.13 34	0.12 28

CAS++	0.33 76	0.25 230	0.39 75	0.38 84	0.26 188	0.32 96	0.24 42	0.87 241	0.53 120	0.48 103	0.46 67	0.26 14	0.21 19	0.50 88	0.26 37	0.23 332	0.20 353	0.22 304	0.17 222	0.21 275	0.17 201
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.33 76	0.23 178	0.37 59	0.43 242	0.29 268	0.40 158	0.48 339	0.78 213	0.38 46	0.38 58	0.34 42	0.32 32	0.30 104	0.63 192	0.28 75	0.14 44	0.13 197	0.19 211	0.17 222	0.18 212	0.17 201

MSKI-zero shot	0.33 76	0.19 62	0.36 50	0.41 170	0.22 57	0.32 96	0.22 25	0.65 111	0.45 89	0.52 111	0.64 133	0.60 192	0.19 10	0.78 302	0.27 58	0.14 44	0.11 68	0.14 36	0.10 23	0.13 34	0.13 64

4D-IteraStereo	0.33 76	0.19 62	0.43 125	0.40 145	0.24 123	0.32 96	0.27 73	0.59 78	0.72 184	0.66 171	0.53 102	0.42 95	0.22 26	0.46 59	0.30 105	0.14 44	0.09 2	0.20 247	0.16 171	0.16 158	0.12 28

iRaftStereo_RVC	0.33 76	0.20 92	0.40 87	0.40 145	0.23 84	0.31 83	0.29 98	0.70 156	0.55 122	0.49 105	0.66 139	0.37 63	0.23 32	0.47 67	0.33 134	0.14 44	0.11 68	0.19 211	0.17 222	0.16 158	0.13 64

PMTNet	0.33 76	0.17 22	0.26 6	0.29 3	0.18 10	0.44 191	0.22 25	0.57 72	0.66 158	0.46 95	0.54 105	0.38 69	0.34 127	0.50 88	0.25 25	0.75 471	0.10 17	0.12 3	0.09 5	0.13 34	0.12 28

MM-Stereo_test1	0.34 85	0.19 62	0.37 59	0.42 202	0.23 84	0.35 118	0.44 315	0.62 90	0.56 123	0.61 139	0.51 89	0.38 69	0.36 140	0.65 207	0.27 58	0.15 105	0.13 197	0.17 136	0.14 120	0.15 111	0.13 64

tg	0.34 85	0.19 62	0.40 87	0.40 145	0.23 84	0.38 143	0.26 63	0.74 192	0.60 141	0.48 103	0.65 135	0.42 95	0.24 37	0.57 129	0.33 134	0.14 44	0.10 17	0.18 178	0.17 222	0.14 71	0.12 28

rvit_stereo_0083	0.34 85	0.25 230	0.53 232	0.45 279	0.28 245	0.35 118	0.35 200	0.47 35	0.64 149	0.38 58	0.47 73	0.42 95	0.37 146	0.41 35	0.39 199	0.22 307	0.20 353	0.20 247	0.17 222	0.21 275	0.15 128

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 85	0.28 295	0.48 174	0.37 66	0.25 152	0.47 202	0.30 115	0.60 80	0.92 307	0.43 85	0.37 49	0.30 20	0.29 88	0.50 88	0.30 105	0.17 182	0.14 234	0.18 178	0.15 144	0.18 212	0.16 159

cross-raft	0.34 85	0.20 92	0.38 69	0.45 279	0.24 123	0.32 96	0.35 200	0.77 210	0.42 75	0.62 143	0.77 176	0.58 178	0.27 62	0.46 59	0.31 117	0.12 5	0.10 17	0.15 76	0.13 92	0.15 111	0.12 28

MM-Stereo_test3	0.35 90	0.19 62	0.33 26	0.42 202	0.26 188	0.34 115	0.44 315	0.74 192	0.93 312	0.47 98	0.52 96	0.42 95	0.29 88	0.46 59	0.29 91	0.17 182	0.15 255	0.17 136	0.13 92	0.14 71	0.15 128

model_zeroshot	0.35 90	0.20 92	0.56 260	0.41 170	0.30 292	0.51 214	0.26 63	0.69 144	0.48 103	0.65 165	0.51 89	0.52 144	0.25 44	0.46 59	0.27 58	0.17 182	0.13 197	0.15 76	0.14 120	0.13 34	0.14 91

rvit_stereo_ft	0.35 90	0.26 263	0.54 245	0.53 390	0.32 328	0.33 106	0.46 325	0.52 46	0.52 117	0.35 47	0.41 56	0.41 88	0.34 127	0.49 83	0.36 166	0.22 307	0.14 234	0.19 211	0.18 253	0.19 247	0.15 128

gcap-zeroshot	0.35 90	0.20 92	0.61 285	0.39 108	0.23 84	0.53 225	0.27 73	0.58 75	0.35 29	0.64 160	0.49 80	0.87 320	0.34 127	0.49 83	0.25 25	0.14 44	0.12 134	0.15 76	0.12 61	0.13 34	0.14 91

RAFT-Test	0.35 90	0.19 62	0.42 106	0.39 108	0.24 123	0.50 209	0.23 37	0.74 192	0.44 85	0.62 143	0.85 227	0.64 213	0.28 72	0.48 74	0.30 105	0.14 44	0.11 68	0.14 36	0.11 40	0.13 34	0.13 64

test-3	0.35 90	0.17 22	0.48 174	0.40 145	0.22 57	0.42 179	0.22 25	0.66 117	0.80 230	0.72 209	0.45 64	0.63 206	0.29 88	0.45 53	0.32 124	0.13 24	0.09 2	0.17 136	0.13 92	0.13 34	0.11 8

test_1	0.35 90	0.17 22	0.48 174	0.40 145	0.22 57	0.42 179	0.22 25	0.66 117	0.80 230	0.70 198	0.45 64	0.63 206	0.29 88	0.45 53	0.32 124	0.13 24	0.09 2	0.17 136	0.13 92	0.13 34	0.11 8

raftrobust	0.35 90	0.20 92	0.39 75	0.43 242	0.29 268	0.31 83	0.25 52	0.73 185	0.66 158	0.59 132	0.56 113	0.44 107	0.45 197	0.55 110	0.31 117	0.16 147	0.12 134	0.14 36	0.12 61	0.12 9	0.14 91

CFNet-RSSM	0.35 90	0.18 39	0.47 161	0.39 108	0.22 57	0.35 118	0.23 37	0.78 213	0.86 268	0.67 180	0.54 105	0.56 159	0.28 72	0.49 83	0.28 75	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.12 61	0.13 34	0.12 28

Gwc-CoAtRS	0.35 90	0.18 39	0.46 150	0.39 108	0.23 84	0.34 115	0.22 25	0.74 192	0.77 211	0.62 143	0.60 123	0.58 178	0.29 88	0.47 67	0.29 91	0.14 44	0.11 68	0.14 36	0.12 61	0.13 34	0.13 64

AE-Stereo	0.36 100	0.21 120	0.47 161	0.49 341	0.31 304	0.50 209	0.34 177	0.72 173	0.73 194	0.34 45	0.55 110	0.52 144	0.28 72	0.48 74	0.31 117	0.13 24	0.13 197	0.18 178	0.16 171	0.15 111	0.14 91

ACVNet-DCA	0.36 100	0.25 230	0.35 38	0.42 202	0.23 84	0.53 225	0.37 225	0.91 255	0.59 134	0.42 80	0.50 82	0.34 45	0.47 209	0.61 159	0.26 37	0.17 182	0.11 68	0.19 211	0.13 92	0.18 212	0.19 236

IGEV_Zeroshot_test	0.36 100	0.19 62	0.71 333	0.41 170	0.29 268	0.30 69	0.25 52	0.86 240	0.40 62	0.64 160	0.57 115	0.56 159	0.25 44	0.56 120	0.29 91	0.15 105	0.11 68	0.16 100	0.14 120	0.14 71	0.14 91

EKT-Stereo	0.36 100	0.24 199	0.44 130	0.44 266	0.30 292	0.37 137	0.30 115	0.72 173	0.68 166	0.47 98	0.63 130	0.49 134	0.28 72	0.59 141	0.34 146	0.19 252	0.14 234	0.18 178	0.15 144	0.16 158	0.18 225

Any-RAFT	0.36 100	0.17 22	0.31 21	0.35 28	0.21 44	0.51 214	0.21 16	0.93 266	0.75 203	0.56 125	0.73 157	0.66 231	0.29 88	0.48 74	0.25 25	0.15 105	0.10 17	0.13 22	0.10 23	0.13 34	0.13 64

LL-Strereo2	0.36 100	0.25 230	0.52 224	0.43 242	0.27 223	0.36 126	0.27 73	0.70 156	0.46 95	0.55 122	0.53 102	0.65 219	0.24 37	0.69 245	0.32 124	0.14 44	0.13 197	0.23 323	0.20 301	0.19 247	0.14 91

Selective-RAFT	0.36 100	0.23 178	0.54 245	0.45 279	0.22 57	0.64 289	0.27 73	0.62 90	0.65 155	0.41 76	0.38 52	0.55 153	0.39 169	0.59 141	0.36 166	0.14 44	0.12 134	0.14 36	0.12 61	0.16 158	0.14 91

RCA-Stereo	0.36 100	0.18 39	0.37 59	0.38 84	0.23 84	0.31 83	0.33 166	0.70 156	1.25 420	0.45 89	0.65 135	0.46 119	0.43 184	0.40 31	0.29 91	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.12 61	0.12 9	0.12 28

Patchmatch Stereo++	0.36 100	0.24 199	0.51 203	0.42 202	0.22 57	0.24 15	0.21 16	0.63 98	0.39 51	0.63 150	0.73 157	0.57 163	0.38 154	0.61 159	0.39 199	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.21 275	0.16 159
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 100	0.24 199	0.51 203	0.42 202	0.22 57	0.24 15	0.31 138	0.63 98	0.39 51	0.63 150	0.73 157	0.57 163	0.38 154	0.59 141	0.38 190	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.21 275	0.16 159

ROB_FTStereo_v2	0.36 100	0.24 199	0.51 203	0.42 202	0.22 57	0.24 15	0.31 138	0.63 98	0.39 51	0.63 150	0.73 157	0.57 163	0.38 154	0.60 153	0.39 199	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.21 275	0.16 159

ROB_FTStereo	0.36 100	0.24 199	0.51 203	0.42 202	0.22 57	0.24 15	0.20 4	0.63 98	0.39 51	0.63 150	0.73 157	0.57 163	0.38 154	0.60 153	0.38 190	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.21 275	0.16 159

HUI-Stereo	0.36 100	0.24 199	0.51 203	0.42 202	0.22 57	0.24 15	0.22 25	0.63 98	0.40 62	0.64 160	0.73 157	0.58 178	0.38 154	0.53 101	0.38 190	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.21 275	0.16 159

iGMRVC	0.36 100	0.24 199	0.51 203	0.42 202	0.22 57	0.24 15	0.29 98	0.63 98	0.39 51	0.63 150	0.73 157	0.57 163	0.38 154	0.61 159	0.39 199	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.21 275	0.16 159

iRAFT	0.36 100	0.24 199	0.51 203	0.42 202	0.22 57	0.24 15	0.21 16	0.63 98	0.39 51	0.63 150	0.73 157	0.57 163	0.38 154	0.61 159	0.39 199	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.21 275	0.16 159

RAFT-IKP	0.36 100	0.24 199	0.51 203	0.42 202	0.22 57	0.24 15	0.27 73	0.63 98	0.39 51	0.63 150	0.73 157	0.57 163	0.38 154	0.61 159	0.39 199	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.21 275	0.16 159

sCroCo_RVC	0.36 100	0.29 309	0.73 344	0.52 381	0.39 381	0.42 179	0.31 138	0.52 46	0.46 95	0.31 35	0.48 75	0.38 69	0.32 115	0.46 59	0.33 134	0.22 307	0.23 379	0.19 211	0.19 280	0.21 275	0.22 301

EAI-Stereo	0.36 100	0.21 120	0.46 150	0.40 145	0.22 57	0.33 106	0.36 212	1.22 377	0.32 18	0.52 111	0.75 171	0.35 52	0.28 72	0.65 207	0.30 105	0.14 44	0.11 68	0.14 36	0.14 120	0.14 71	0.13 64

testlalala2	0.37 118	0.19 62	0.45 137	0.94 468	0.56 441	0.45 198	0.25 52	0.64 108	0.51 116	0.69 192	0.57 115	0.44 107	0.24 37	0.35 15	0.33 134	0.15 105	0.13 197	0.14 36	0.10 23	0.13 34	0.14 91

1test111	0.37 118	0.25 230	0.35 38	0.42 202	0.23 84	0.53 225	0.37 225	0.91 255	0.59 134	0.42 80	0.50 82	0.34 45	0.47 209	0.59 141	0.48 262	0.17 182	0.11 68	0.19 211	0.13 92	0.18 212	0.19 236

tt1	0.37 118	0.25 230	0.35 38	0.43 242	0.23 84	0.52 222	0.37 225	0.72 173	1.13 395	0.42 80	0.46 67	0.35 52	0.44 190	0.61 159	0.26 37	0.17 182	0.11 68	0.19 211	0.13 92	0.16 158	0.17 201

HH	0.37 118	0.22 150	0.49 182	0.41 170	0.26 188	0.36 126	0.30 115	0.87 241	0.41 68	0.45 89	0.59 120	0.78 291	0.43 184	0.77 294	0.26 37	0.15 105	0.11 68	0.15 76	0.14 120	0.14 71	0.14 91

HanStereo	0.37 118	0.22 150	0.49 182	0.41 170	0.26 188	0.36 126	0.30 115	0.87 241	0.41 68	0.45 89	0.59 120	0.78 291	0.43 184	0.77 294	0.26 37	0.15 105	0.11 68	0.15 76	0.14 120	0.14 71	0.14 91

CAS	0.37 118	0.13 1	0.27 10	1.34 482	0.31 304	0.46 200	0.38 242	0.50 39	0.48 103	0.35 47	0.52 96	0.24 9	0.19 10	0.30 4	0.28 75	1.03 483	0.08 1	0.12 3	0.08 1	0.12 9	0.28 364

anonymousdsp2	0.37 118	0.21 120	0.49 182	0.38 84	0.24 123	0.48 207	0.31 138	0.91 255	0.68 166	0.57 128	0.51 89	0.51 140	0.34 127	0.59 141	0.33 134	0.14 44	0.11 68	0.14 36	0.10 23	0.16 158	0.16 159

knoymous	0.37 118	0.22 150	0.34 31	0.32 11	0.22 57	0.38 143	0.29 98	0.63 98	0.65 155	0.69 192	0.69 149	0.60 192	0.40 173	0.61 159	0.36 166	0.17 182	0.11 68	0.20 247	0.12 61	0.18 212	0.19 236

test_4	0.37 118	0.19 62	0.34 31	0.45 279	0.26 188	0.20 4	0.34 177	0.58 75	0.42 75	0.60 134	1.45 424	0.43 104	0.26 56	0.67 229	0.29 91	0.12 5	0.10 17	0.17 136	0.19 280	0.15 111	0.12 28

test_3	0.37 118	0.19 62	0.50 194	0.45 279	0.24 123	0.47 202	0.36 212	0.69 144	0.84 256	0.66 171	0.46 67	0.68 241	0.25 44	0.45 53	0.32 124	0.12 5	0.10 17	0.18 178	0.16 171	0.15 111	0.12 28

NRIStereo	0.37 118	0.21 120	0.49 182	0.42 202	0.23 84	0.33 106	0.25 52	0.68 134	0.59 134	0.65 165	0.63 130	0.55 153	0.37 146	0.67 229	0.40 220	0.16 147	0.12 134	0.18 178	0.15 144	0.17 184	0.15 128

DeepStereo_RVC	0.37 118	0.22 150	0.51 203	0.41 170	0.24 123	0.26 29	0.22 25	0.64 108	0.40 62	0.69 192	0.67 146	0.57 163	0.50 220	0.58 133	0.42 230	0.17 182	0.12 134	0.18 178	0.16 171	0.19 247	0.19 236

CRE-IMP	0.37 118	0.23 178	0.53 232	0.42 202	0.24 123	0.40 158	0.21 16	0.61 87	0.45 89	0.65 165	0.73 157	0.53 149	0.37 146	0.63 192	0.40 220	0.18 215	0.11 68	0.19 211	0.16 171	0.21 275	0.19 236

test-1	0.37 118	0.20 92	0.76 353	0.47 323	0.27 223	0.44 191	0.36 212	0.63 98	0.65 155	0.49 105	0.67 146	0.54 151	0.35 134	0.42 40	0.30 105	0.14 44	0.12 134	0.16 100	0.14 120	0.15 111	0.18 225

s12784h	0.37 118	0.15 3	0.26 6	0.34 19	0.15 1	0.80 354	0.29 98	0.83 232	0.87 275	0.58 131	0.58 118	0.43 104	0.41 177	0.59 141	0.35 155	0.12 5	0.10 17	0.14 36	0.09 5	0.14 71	0.10 1

RALCasStereoNet	0.37 118	0.23 178	0.41 94	0.44 266	0.28 245	0.36 126	0.38 242	0.66 117	0.67 164	0.51 108	0.74 169	0.51 140	0.29 88	0.64 199	0.38 190	0.17 182	0.14 234	0.15 76	0.13 92	0.17 184	0.17 201

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 118	0.18 39	0.45 137	0.36 50	0.19 16	0.33 106	0.28 86	0.67 128	0.77 211	0.72 209	0.99 297	0.56 159	0.39 169	0.44 48	0.31 117	0.11 2	0.09 2	0.15 76	0.14 120	0.13 34	0.11 8

H2IRNET	0.38 135	0.21 120	0.36 50	0.39 108	0.25 152	0.26 29	0.24 42	0.61 87	0.74 200	0.39 63	0.89 245	0.74 272	0.53 229	0.53 101	0.44 239	0.16 147	0.13 197	0.19 211	0.20 301	0.17 184	0.15 128

cc1	0.38 135	0.25 230	0.35 38	0.42 202	0.23 84	0.53 225	0.37 225	0.71 163	1.17 406	0.42 80	0.50 82	0.34 45	0.47 209	0.61 159	0.26 37	0.17 182	0.11 68	0.19 211	0.13 92	0.16 158	0.17 201

11t1	0.38 135	0.23 178	0.49 182	0.36 50	0.23 84	0.61 270	0.31 138	0.74 192	0.47 101	0.62 143	0.55 110	0.55 153	0.49 217	0.58 133	0.45 245	0.18 215	0.15 255	0.16 100	0.13 92	0.17 184	0.19 236

DCRE	0.38 135	0.19 62	0.47 161	0.45 279	0.33 340	0.45 198	0.40 272	0.66 117	0.53 120	0.49 105	0.95 273	0.57 163	0.39 169	0.53 101	0.32 124	0.14 44	0.13 197	0.15 76	0.14 120	0.14 71	0.15 128

DCANet-4	0.38 135	0.22 150	0.58 271	0.35 28	0.19 16	0.30 69	0.30 115	0.69 144	0.97 336	0.70 198	0.79 190	0.40 83	0.46 204	0.46 59	0.37 175	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.11 40	0.12 9	0.15 128

GMOStereo	0.38 135	0.19 62	0.42 106	0.43 242	0.24 123	0.40 158	0.39 259	0.55 61	0.64 149	0.89 319	0.84 218	0.65 219	0.37 146	0.39 23	0.29 91	0.14 44	0.12 134	0.20 247	0.18 253	0.15 111	0.12 28

error version	0.38 135	0.19 62	0.42 106	0.43 242	0.24 123	0.40 158	0.39 259	0.55 61	0.64 149	0.89 319	0.84 218	0.65 219	0.37 146	0.39 23	0.29 91	0.14 44	0.12 134	0.20 247	0.18 253	0.15 111	0.12 28

test-v	0.38 135	0.19 62	0.42 106	0.43 242	0.24 123	0.40 158	0.39 259	0.55 61	0.64 149	0.89 319	0.84 218	0.65 219	0.37 146	0.39 23	0.29 91	0.14 44	0.12 134	0.20 247	0.18 253	0.15 111	0.12 28

test-2	0.38 135	0.19 62	0.42 106	0.43 242	0.24 123	0.40 158	0.39 259	0.55 61	0.64 149	0.89 319	0.84 218	0.65 219	0.37 146	0.39 23	0.29 91	0.14 44	0.12 134	0.20 247	0.18 253	0.15 111	0.12 28

rafts_anoy	0.38 135	0.22 150	0.38 69	0.43 242	0.28 245	0.32 96	0.32 151	0.70 156	0.91 301	0.59 132	0.66 139	0.45 115	0.33 121	0.49 83	0.41 225	0.16 147	0.12 134	0.21 290	0.23 355	0.18 212	0.16 159

raft+_RVC	0.38 135	0.20 92	0.38 69	0.39 108	0.27 223	0.44 191	0.35 200	0.81 225	0.90 295	0.52 111	0.78 185	0.50 136	0.29 88	0.56 120	0.41 225	0.15 105	0.12 134	0.17 136	0.15 144	0.14 71	0.13 64

XX-Stereo	0.38 135	0.18 39	0.52 224	0.58 419	0.38 373	0.39 150	0.20 4	0.62 90	0.31 14	0.47 98	1.29 396	0.72 263	0.25 44	0.59 141	0.28 75	0.16 147	0.11 68	0.17 136	0.16 171	0.14 71	0.11 8

DCANet	0.38 135	0.18 39	0.46 150	0.35 28	0.19 16	0.30 69	0.30 115	0.72 173	0.96 331	0.72 209	0.77 176	0.45 115	0.56 247	0.47 67	0.36 166	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.11 40	0.13 34	0.15 128

AIO-test1	0.39 148	0.18 39	0.42 106	0.51 364	0.25 152	0.44 191	0.30 115	0.74 192	1.20 414	0.41 76	0.71 153	0.45 115	0.29 88	0.56 120	0.27 58	0.15 105	0.13 197	0.19 211	0.21 320	0.13 34	0.18 225

MIM_Stereo	0.39 148	0.18 39	0.59 279	0.38 84	0.25 152	0.27 39	0.24 42	0.72 173	0.56 123	0.72 209	1.00 301	0.62 201	0.29 88	0.67 229	0.39 199	0.13 24	0.14 234	0.17 136	0.16 171	0.14 71	0.12 28

fff	0.39 148	0.18 39	0.46 150	0.35 28	0.19 16	0.30 69	0.30 115	0.73 185	1.08 381	0.70 198	0.79 190	0.44 107	0.62 282	0.47 67	0.37 175	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.11 40	0.12 9	0.15 128

ADStereo(finetuned)	0.39 148	0.18 39	0.58 271	0.35 28	0.19 16	0.30 69	0.30 115	0.72 173	0.96 331	0.72 209	0.77 176	0.45 115	0.68 321	0.46 59	0.36 166	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.11 40	0.13 34	0.15 128

MIPNet	0.39 148	0.22 150	0.66 307	0.40 145	0.25 152	0.53 225	0.29 98	0.78 213	0.74 200	0.68 189	0.60 123	0.40 83	0.48 213	0.45 53	0.39 199	0.14 44	0.11 68	0.16 100	0.13 92	0.14 71	0.14 91

TRStereo	0.39 148	0.32 335	0.64 300	0.49 341	0.41 389	0.30 69	0.30 115	0.97 281	0.63 145	0.53 119	0.43 60	0.52 144	0.26 56	0.77 294	0.29 91	0.18 215	0.12 134	0.19 211	0.19 280	0.13 34	0.13 64

NF-Stereo	0.39 148	0.21 120	0.51 203	0.42 202	0.25 152	0.26 29	0.30 115	0.71 163	0.72 184	0.66 171	0.77 176	0.57 163	0.31 108	0.69 245	0.39 199	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.16 158	0.27 354

OCTAStereo	0.39 148	0.21 120	0.51 203	0.42 202	0.25 152	0.26 29	0.30 115	0.71 163	0.72 184	0.66 171	0.77 176	0.58 178	0.31 108	0.69 245	0.39 199	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.16 158	0.27 354

RE-Stereo	0.39 148	0.21 120	0.51 203	0.42 202	0.25 152	0.26 29	0.30 115	0.71 163	0.72 184	0.66 171	0.77 176	0.57 163	0.31 108	0.70 252	0.39 199	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.16 158	0.27 354

Pruner-Stereo	0.39 148	0.21 120	0.51 203	0.41 170	0.25 152	0.22 7	0.24 42	0.71 163	0.59 134	0.90 326	0.75 171	0.67 238	0.30 104	0.64 199	0.39 199	0.19 252	0.12 134	0.20 247	0.17 222	0.17 184	0.19 236

TVStereo	0.39 148	0.21 120	0.51 203	0.42 202	0.25 152	0.26 29	0.30 115	0.71 163	0.72 184	0.66 171	0.77 176	0.57 163	0.31 108	0.70 252	0.39 199	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.16 158	0.27 354

TestStereo	0.39 148	0.32 335	0.42 106	0.45 279	0.20 31	0.41 169	0.38 242	0.69 144	0.66 158	0.56 125	0.78 185	0.48 129	0.43 184	0.59 141	0.37 175	0.18 215	0.13 197	0.20 247	0.15 144	0.23 318	0.14 91

csc	0.39 148	0.18 39	0.46 150	0.35 28	0.19 16	0.30 69	0.30 115	0.73 185	1.08 381	0.70 198	0.79 190	0.44 107	0.62 282	0.47 67	0.37 175	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.11 40	0.12 9	0.15 128

cscssc	0.39 148	0.18 39	0.46 150	0.35 28	0.19 16	0.30 69	0.30 115	0.73 185	1.08 381	0.70 198	0.79 190	0.44 107	0.62 282	0.47 67	0.37 175	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.11 40	0.12 9	0.15 128

AFF-stereo	0.39 148	0.20 92	0.42 106	0.37 66	0.22 57	0.27 39	0.31 138	0.67 128	0.72 184	0.66 171	1.12 348	0.75 277	0.38 154	0.57 129	0.35 155	0.11 2	0.09 2	0.16 100	0.16 171	0.14 71	0.12 28

AIO-test2	0.40 163	0.21 120	0.44 130	0.48 331	0.26 188	0.44 191	0.38 242	0.79 220	1.28 426	0.37 52	0.87 238	0.38 69	0.30 104	0.50 88	0.28 75	0.16 147	0.13 197	0.21 290	0.24 369	0.15 111	0.15 128

rvit_0105_6	0.40 163	0.28 295	0.68 319	0.51 364	0.30 292	0.39 150	0.41 291	0.53 52	0.68 166	0.41 76	0.45 64	0.50 136	0.45 197	0.55 110	0.37 175	0.28 377	0.26 406	0.24 337	0.22 342	0.22 298	0.17 201

MyStereo06	0.40 163	0.22 150	0.65 305	0.42 202	0.29 268	0.43 183	0.48 339	1.05 309	0.43 81	0.64 160	0.54 105	0.78 291	0.27 62	0.53 101	0.31 117	0.14 44	0.13 197	0.18 178	0.17 222	0.17 184	0.17 201

xx1	0.40 163	0.25 230	0.35 38	0.42 202	0.23 84	0.53 225	0.37 225	0.71 163	1.17 406	0.42 80	0.50 82	0.65 219	0.56 247	0.61 159	0.26 37	0.17 182	0.11 68	0.20 247	0.19 280	0.18 212	0.19 236

DisPM	0.40 163	0.20 92	0.50 194	0.42 202	0.27 223	0.24 15	0.30 115	0.68 134	0.61 144	0.88 312	0.87 238	0.59 188	0.32 115	0.80 307	0.34 146	0.19 252	0.12 134	0.19 211	0.17 222	0.16 158	0.21 282

RAFT+CT+SA	0.40 163	0.24 199	0.40 87	0.53 390	0.27 223	0.28 52	0.45 322	0.79 220	0.81 239	0.51 108	0.90 251	0.42 95	0.39 169	0.81 312	0.33 134	0.15 105	0.11 68	0.18 178	0.18 253	0.15 111	0.15 128

IPLG	0.40 163	0.21 120	0.64 300	0.41 170	0.25 152	0.54 232	0.27 73	0.77 210	0.68 166	0.85 291	0.82 210	0.33 40	0.32 115	0.64 199	0.49 271	0.13 24	0.11 68	0.16 100	0.14 120	0.14 71	0.14 91

IPLGR	0.40 163	0.22 150	0.70 331	0.40 145	0.22 57	0.51 214	0.29 98	0.78 213	0.78 215	0.80 260	0.77 176	0.44 107	0.41 177	0.48 74	0.40 220	0.14 44	0.12 134	0.16 100	0.14 120	0.16 158	0.14 91

PSM-softLoss	0.40 163	0.21 120	0.53 232	0.42 202	0.26 188	0.29 61	0.34 177	0.70 156	0.49 106	0.63 150	0.82 210	0.59 188	0.33 121	0.75 277	0.43 232	0.20 273	0.12 134	0.20 247	0.18 253	0.17 184	0.22 301

KMStereo	0.40 163	0.21 120	0.53 232	0.42 202	0.26 188	0.29 61	0.34 177	0.70 156	0.49 106	0.63 150	0.82 210	0.59 188	0.33 121	0.75 277	0.43 232	0.20 273	0.12 134	0.20 247	0.18 253	0.17 184	0.22 301

RALAANet	0.40 163	0.24 199	0.56 260	0.43 242	0.30 292	0.36 126	0.25 52	0.89 249	0.69 173	0.69 192	0.65 135	0.61 194	0.30 104	0.63 192	0.35 155	0.16 147	0.13 197	0.18 178	0.15 144	0.21 275	0.14 91

GMStereo	0.40 163	0.38 371	0.61 285	0.41 170	0.27 223	0.47 202	0.35 200	0.62 90	1.04 363	0.57 128	0.54 105	0.38 69	0.36 140	0.56 120	0.41 225	0.20 273	0.13 197	0.16 100	0.17 222	0.24 331	0.20 265
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 163	0.22 150	0.58 271	0.42 202	0.29 268	0.62 274	0.27 73	0.87 241	0.42 75	0.65 165	0.86 231	0.52 144	0.35 134	0.67 229	0.43 232	0.15 105	0.13 197	0.17 136	0.14 120	0.15 111	0.17 201
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 163	0.19 62	0.47 161	0.43 242	0.27 223	0.41 169	0.31 138	0.74 192	0.38 46	0.90 326	1.28 392	0.58 178	0.35 134	0.43 45	0.35 155	0.15 105	0.13 197	0.14 36	0.12 61	0.14 71	0.14 91

RAFT-Stereo	0.40 163	0.19 62	0.47 161	0.43 242	0.27 223	0.41 169	0.31 138	0.74 192	0.38 46	0.90 326	1.28 392	0.58 178	0.35 134	0.43 45	0.35 155	0.15 105	0.13 197	0.14 36	0.12 61	0.14 71	0.14 91
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
riskmin	0.41 178	0.21 120	0.44 130	0.34 19	0.24 123	0.58 256	0.32 151	0.70 156	0.86 268	0.52 111	0.57 115	0.78 291	0.60 271	0.58 133	0.39 199	0.17 182	0.12 134	0.19 211	0.13 92	0.19 247	0.22 301

x	0.41 178	0.25 230	0.46 150	0.36 50	0.24 123	0.54 232	0.31 138	0.94 271	0.58 133	0.60 134	0.72 155	0.61 194	0.53 229	0.52 96	0.50 274	0.18 215	0.16 281	0.17 136	0.16 171	0.17 184	0.18 225

raft_robust	0.41 178	0.24 199	0.39 75	0.43 242	0.22 57	0.40 158	0.33 166	0.80 223	0.98 341	0.80 260	0.88 242	0.41 88	0.32 115	0.89 337	0.30 105	0.14 44	0.12 134	0.16 100	0.18 253	0.15 111	0.13 64

PFNet+	0.41 178	0.20 92	0.53 232	0.40 145	0.25 152	0.28 52	0.22 25	0.66 117	0.76 208	0.85 291	0.79 190	0.63 206	0.34 127	0.75 277	0.37 175	0.20 273	0.14 234	0.23 323	0.20 301	0.17 184	0.21 282

SST-Stereo	0.41 178	0.20 92	0.48 174	0.43 242	0.25 152	0.25 26	0.21 16	0.68 134	0.50 110	1.08 405	0.79 190	0.71 248	0.42 182	0.81 312	0.38 190	0.17 182	0.11 68	0.20 247	0.16 171	0.19 247	0.15 128

RAFT_R40	0.41 178	0.20 92	0.47 161	0.44 266	0.25 152	0.23 11	0.25 52	0.69 144	0.70 176	0.98 369	0.78 185	0.72 263	0.43 184	0.80 307	0.39 199	0.17 182	0.11 68	0.20 247	0.16 171	0.18 212	0.15 128

RAFT-345	0.41 178	0.19 62	0.42 106	0.39 108	0.23 84	0.32 96	0.25 52	0.62 90	0.56 123	0.74 223	1.77 448	0.44 107	0.35 134	0.67 229	0.37 175	0.14 44	0.11 68	0.18 178	0.14 120	0.14 71	0.13 64

rvit_0105_4	0.42 185	0.30 324	0.77 356	0.52 381	0.29 268	0.41 169	0.44 315	0.57 72	0.75 203	0.45 89	0.48 75	0.56 159	0.49 217	0.58 133	0.37 175	0.28 377	0.26 406	0.25 350	0.22 342	0.24 331	0.19 236

MyStereo8	0.42 185	0.21 120	0.64 300	0.43 242	0.29 268	0.55 237	0.28 86	0.72 173	0.50 110	0.73 216	1.01 305	0.57 163	0.44 190	0.52 96	0.52 283	0.15 105	0.12 134	0.16 100	0.14 120	0.19 247	0.21 282

qqq	0.42 185	0.28 295	0.50 194	0.37 66	0.22 57	0.47 202	0.39 259	0.91 255	0.59 134	0.57 128	0.71 153	0.65 219	0.56 247	0.59 141	0.48 262	0.17 182	0.17 313	0.20 247	0.19 280	0.18 212	0.19 236

CIPLG	0.42 185	0.23 178	0.71 333	0.45 279	0.33 340	0.51 214	0.33 166	0.68 134	0.68 166	0.84 279	0.96 277	0.47 124	0.33 121	0.56 120	0.52 283	0.17 182	0.12 134	0.16 100	0.14 120	0.13 34	0.16 159

iRaft-Stereo_20w	0.42 185	0.20 92	0.63 295	0.39 108	0.27 223	0.33 106	0.25 52	1.76 472	0.37 42	0.73 216	0.53 102	0.63 206	0.42 182	0.86 328	0.29 91	0.14 44	0.11 68	0.14 36	0.13 92	0.15 111	0.15 128

IPLGR_C	0.42 185	0.23 178	0.71 333	0.46 303	0.33 340	0.51 214	0.34 177	0.69 144	0.69 173	0.84 279	0.92 264	0.46 119	0.33 121	0.53 101	0.53 294	0.17 182	0.12 134	0.16 100	0.14 120	0.13 34	0.16 159

ACRE	0.42 185	0.23 178	0.73 344	0.45 279	0.33 340	0.50 209	0.33 166	0.68 134	0.70 176	0.82 266	0.92 264	0.46 119	0.32 115	0.53 101	0.52 283	0.17 182	0.12 134	0.15 76	0.14 120	0.13 34	0.16 159

LCNet	0.42 185	0.21 120	0.34 31	0.44 266	0.24 123	0.47 202	0.28 86	0.69 144	0.57 130	0.72 209	1.03 317	0.66 231	0.58 261	0.60 153	0.35 155	0.15 105	0.10 17	0.19 211	0.19 280	0.22 298	0.37 412

HHNet	0.42 185	0.19 62	0.43 125	0.35 28	0.38 373	0.33 106	0.33 166	0.71 163	0.78 215	0.87 304	1.30 398	0.52 144	0.36 140	0.53 101	0.37 175	0.16 147	0.11 68	0.19 211	0.15 144	0.15 111	0.25 340

AnonymousM	0.42 185	0.86 462	0.31 21	0.35 28	0.23 84	0.30 69	0.37 225	0.56 69	0.44 85	0.72 209	0.50 82	0.47 124	0.29 88	0.42 40	0.35 155	0.16 147	0.12 134	1.51 483	0.32 420	0.12 9	0.11 8

sAnonymous2	0.42 185	0.41 388	0.96 405	0.48 331	0.37 367	0.41 169	0.48 339	0.60 80	0.52 117	0.39 63	0.48 75	0.35 52	0.44 190	0.44 48	0.30 105	0.19 252	0.14 234	0.19 211	0.17 222	0.55 455	0.43 434

CroCo_RVC	0.42 185	0.41 388	0.96 405	0.48 331	0.37 367	0.41 169	0.48 339	0.60 80	0.52 117	0.39 63	0.48 75	0.35 52	0.44 190	0.44 48	0.30 105	0.19 252	0.14 234	0.19 211	0.17 222	0.55 455	0.43 434

111	0.42 185	0.18 39	0.46 150	0.35 28	0.19 16	0.52 222	0.28 86	0.76 205	1.16 403	0.52 111	0.92 264	0.65 219	0.51 225	0.65 207	0.37 175	0.15 105	0.10 17	0.14 36	0.12 61	0.13 34	0.16 159

StereoVision	0.43 198	0.29 309	0.54 245	0.50 352	0.28 245	0.37 137	0.38 242	0.75 201	0.63 145	0.46 95	1.11 346	0.53 149	0.38 154	0.57 129	0.34 146	0.21 289	0.24 388	0.25 350	0.24 369	0.26 350	0.17 201

OMP-Stereo	0.43 198	0.23 178	0.50 194	0.53 390	0.25 152	0.36 126	0.24 42	0.73 185	0.81 239	0.78 252	0.64 133	0.88 324	0.41 177	0.95 360	0.36 166	0.15 105	0.12 134	0.20 247	0.15 144	0.16 158	0.13 64

PFNet	0.43 198	0.19 62	0.61 285	0.44 266	0.24 123	0.42 179	0.31 138	0.76 205	0.81 239	1.01 378	0.74 169	0.67 238	0.41 177	0.75 277	0.39 199	0.16 147	0.10 17	0.20 247	0.15 144	0.16 158	0.14 91

IRAFT_RVC	0.43 198	0.20 92	0.52 224	0.45 279	0.24 123	0.26 29	0.51 359	0.76 205	0.78 215	0.77 241	0.80 200	0.73 268	0.50 220	0.74 270	0.39 199	0.18 215	0.10 17	0.21 290	0.17 222	0.17 184	0.15 128

FENet	0.43 198	0.23 178	0.40 87	0.40 145	0.24 123	0.54 232	0.33 166	0.83 232	0.72 184	0.74 223	0.73 157	0.63 206	0.56 247	0.65 207	0.45 245	0.19 252	0.13 197	0.19 211	0.17 222	0.18 212	0.20 265

HITNet	0.43 198	0.27 279	0.50 194	0.34 19	0.18 10	0.65 296	0.32 151	0.99 286	0.70 176	0.73 216	0.86 231	0.66 231	0.56 247	0.61 159	0.47 258	0.14 44	0.10 17	0.15 76	0.13 92	0.18 212	0.13 64
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
rvit_0105_5	0.44 204	0.32 335	0.79 360	0.51 364	0.29 268	0.44 191	0.43 307	0.62 90	0.76 208	0.51 108	0.52 96	0.61 194	0.53 229	0.58 133	0.38 190	0.28 377	0.25 396	0.25 350	0.24 369	0.22 298	0.20 265

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 204	0.22 150	0.83 372	0.39 108	0.45 412	0.41 169	0.26 63	1.04 302	0.50 110	0.54 120	0.76 174	1.03 364	0.43 184	0.67 229	0.28 75	0.16 147	0.11 68	0.17 136	0.19 280	0.21 275	0.21 282

test_sample1	0.44 204	0.24 199	0.52 224	0.35 28	0.23 84	0.59 263	0.36 212	1.05 309	0.57 130	0.66 171	0.78 185	0.70 245	0.71 333	0.62 181	0.51 278	0.18 215	0.15 255	0.17 136	0.16 171	0.18 212	0.18 225

TestStereo1	0.44 204	0.24 199	0.45 137	0.52 381	0.25 152	0.35 118	0.40 272	0.81 225	0.94 320	0.70 198	0.96 277	0.48 129	0.45 197	0.94 354	0.33 134	0.16 147	0.13 197	0.18 178	0.16 171	0.15 111	0.14 91

test_5	0.44 204	0.25 230	0.48 174	0.53 390	0.28 245	0.28 52	0.42 300	0.77 210	0.87 275	0.63 150	0.91 258	0.73 268	0.53 229	0.82 317	0.36 166	0.14 44	0.11 68	0.18 178	0.18 253	0.18 212	0.16 159

SA-5K	0.44 204	0.24 199	0.45 137	0.52 381	0.25 152	0.35 118	0.40 272	0.81 225	0.94 320	0.70 198	0.96 277	0.48 129	0.45 197	0.94 354	0.33 134	0.16 147	0.13 197	0.18 178	0.16 171	0.15 111	0.14 91

dd	0.44 204	0.40 384	0.62 291	0.44 266	0.26 188	0.51 214	0.38 242	0.72 173	1.07 377	0.60 134	0.66 139	0.43 104	0.40 173	0.68 238	0.53 294	0.24 342	0.15 255	0.21 290	0.16 171	0.24 331	0.19 236

GANet-ADL	0.44 204	0.27 279	0.48 174	0.44 266	0.30 292	0.54 232	0.36 212	0.94 271	0.88 286	0.64 160	0.72 155	0.68 241	0.44 190	0.55 110	0.44 239	0.22 307	0.15 255	0.15 76	0.13 92	0.18 212	0.21 282

GMM-Stereo	0.44 204	0.20 92	0.39 75	0.42 202	0.25 152	0.50 209	0.44 315	0.72 173	0.57 130	0.77 241	1.37 409	0.76 284	0.38 154	0.62 181	0.34 146	0.15 105	0.10 17	0.20 247	0.19 280	0.17 184	0.28 364

FACV-RUCA	0.45 213	0.28 295	0.51 203	0.46 303	0.33 340	0.62 274	0.34 177	0.87 241	0.75 203	0.60 134	0.84 218	0.48 129	0.54 236	0.56 120	0.39 199	0.22 307	0.15 255	0.35 417	0.16 171	0.29 369	0.22 301

test_sample2	0.45 213	0.24 199	0.49 182	0.34 19	0.21 44	0.60 269	0.43 307	1.01 293	0.73 194	0.67 180	0.80 200	0.70 245	0.64 295	0.65 207	0.41 225	0.19 252	0.15 255	0.18 178	0.16 171	0.19 247	0.19 236

MyStereo04	0.45 213	0.23 178	0.52 224	0.43 242	0.29 268	0.40 158	0.48 339	1.02 296	1.12 389	0.62 143	0.58 118	0.55 153	0.56 247	0.77 294	0.45 245	0.14 44	0.13 197	0.19 211	0.17 222	0.18 212	0.17 201

SA	0.45 213	0.26 263	0.50 194	0.47 323	0.24 123	0.46 200	0.36 212	0.79 220	1.00 348	0.61 139	1.04 320	0.50 136	0.50 220	0.98 372	0.33 134	0.16 147	0.13 197	0.21 290	0.19 280	0.15 111	0.14 91

GwcNet-ADL	0.45 213	0.24 199	0.51 203	0.46 303	0.30 292	0.41 169	0.40 272	0.95 274	0.98 341	0.73 216	0.78 185	0.61 194	0.41 177	0.67 229	0.55 301	0.20 273	0.14 234	0.15 76	0.14 120	0.19 247	0.22 301

IIG-Stereo	0.45 213	0.22 150	0.48 174	0.51 364	0.26 188	0.43 183	0.21 16	0.73 185	0.80 230	0.84 279	0.95 273	0.82 306	0.46 204	0.95 360	0.37 175	0.16 147	0.12 134	0.19 211	0.15 144	0.15 111	0.12 28

DN-CSS_ROB	0.45 213	0.27 279	0.74 348	0.41 170	0.29 268	0.43 183	0.29 98	0.80 223	0.78 215	0.73 216	1.08 339	0.48 129	0.45 197	0.81 312	0.40 220	0.15 105	0.12 134	0.21 290	0.19 280	0.18 212	0.17 201

HI	0.46 220	0.22 150	0.41 94	0.35 28	0.35 357	0.27 39	0.32 151	0.75 201	0.50 110	0.90 326	1.13 354	1.12 395	0.73 349	0.70 252	0.57 309	0.12 5	0.10 17	0.17 136	0.17 222	0.17 184	0.16 159

CoSv	0.46 220	0.22 150	0.41 94	0.35 28	0.35 357	0.27 39	0.32 151	0.75 201	0.50 110	0.90 326	1.13 354	1.12 395	0.73 349	0.70 252	0.57 309	0.12 5	0.10 17	0.17 136	0.17 222	0.17 184	0.16 159

MyStereo05	0.46 220	0.22 150	0.51 203	0.42 202	0.29 268	0.43 183	0.48 339	0.96 279	1.12 389	0.77 241	0.62 129	0.51 140	0.57 258	0.79 304	0.43 232	0.14 44	0.13 197	0.18 178	0.17 222	0.17 184	0.17 201

CASS	0.46 220	0.28 295	0.45 137	0.48 331	0.22 57	0.63 280	0.34 177	0.99 286	0.66 158	0.76 233	0.86 231	0.61 194	0.58 261	0.58 133	0.44 239	0.29 387	0.16 281	0.22 304	0.18 253	0.23 318	0.28 364
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 220	0.20 92	0.48 174	0.46 303	0.27 223	0.34 115	0.39 259	0.62 90	0.74 200	0.78 252	1.44 421	0.86 314	0.38 154	1.09 396	0.27 58	0.13 24	0.13 197	0.18 178	0.16 171	0.16 158	0.12 28

iRaft-Stereo_5w	0.46 220	0.22 150	0.53 232	0.43 242	0.30 292	0.30 69	0.53 369	0.66 117	0.71 182	0.62 143	0.89 245	1.01 360	0.67 313	0.76 287	0.67 337	0.13 24	0.12 134	0.17 136	0.15 144	0.15 111	0.17 201

TransformOpticalFlow	0.46 220	0.21 120	0.49 182	0.42 202	0.24 123	0.36 126	0.46 325	1.04 302	0.84 256	0.67 180	1.14 358	0.73 268	0.56 247	0.78 302	0.33 134	0.15 105	0.10 17	0.17 136	0.15 144	0.14 71	0.15 128

RAFT	0.46 220	0.23 178	0.52 224	0.48 331	0.27 223	0.55 237	0.47 333	0.68 134	0.60 141	0.83 273	0.82 210	1.00 356	0.56 247	0.76 287	0.37 175	0.18 215	0.16 281	0.22 304	0.20 301	0.16 158	0.14 91

Prome-Stereo	0.46 220	0.20 92	0.37 59	0.45 279	0.26 188	0.40 158	0.42 300	0.69 144	0.49 106	0.96 363	1.84 451	0.58 178	0.64 295	0.63 192	0.32 124	0.15 105	0.11 68	0.16 100	0.14 120	0.17 184	0.30 375

GES	0.46 220	0.25 230	0.62 291	0.41 170	0.30 292	0.62 274	0.37 225	1.06 314	0.70 176	0.75 227	0.83 215	0.47 124	0.52 228	0.69 245	0.46 249	0.23 332	0.17 313	0.17 136	0.16 171	0.18 212	0.24 334

HCRNet	0.46 220	0.35 352	0.45 137	0.54 400	0.26 188	0.52 222	0.29 98	0.87 241	0.64 149	0.75 227	0.82 210	0.76 284	0.53 229	0.70 252	0.38 190	0.24 342	0.16 281	0.24 337	0.20 301	0.21 275	0.20 265

mmm	0.47 231	0.28 295	0.51 203	0.39 108	0.25 152	0.61 270	0.38 242	1.00 292	0.60 141	0.77 241	1.07 333	0.65 219	0.53 229	0.61 159	0.49 271	0.18 215	0.15 255	0.23 323	0.20 301	0.21 275	0.20 265

ffm	0.47 231	0.28 295	0.68 319	0.39 108	0.26 188	0.56 243	0.40 272	0.72 173	1.13 395	0.76 233	0.98 289	0.71 248	0.55 240	0.61 159	0.26 37	0.17 182	0.11 68	0.25 350	0.21 320	0.16 158	0.17 201

BUS	0.47 231	0.26 263	0.47 161	0.46 303	0.29 268	0.78 342	0.34 177	0.99 286	0.80 230	0.77 241	0.80 200	0.64 213	0.54 236	0.66 219	0.56 303	0.21 289	0.15 255	0.22 304	0.19 280	0.18 212	0.19 236

STrans-v2	0.47 231	0.21 120	0.49 182	0.41 170	0.25 152	0.54 232	0.49 350	1.16 348	0.82 249	0.67 180	1.05 323	0.71 248	0.67 313	0.74 270	0.34 146	0.15 105	0.11 68	0.17 136	0.15 144	0.14 71	0.14 91

Anonymous3	0.47 231	0.35 352	0.91 398	0.50 352	0.38 373	0.81 359	0.55 379	0.76 205	0.66 158	0.52 111	0.65 135	0.44 107	0.45 197	0.66 219	0.39 199	0.25 354	0.25 396	0.22 304	0.21 320	0.23 318	0.24 334

CFNet_pseudo	0.47 231	0.25 230	0.55 249	0.38 84	0.28 245	0.58 256	0.32 151	0.89 249	0.90 295	0.83 273	1.03 317	0.75 277	0.48 213	0.61 159	0.46 249	0.17 182	0.13 197	0.24 337	0.16 171	0.26 350	0.21 282

ACVNet	0.47 231	0.24 199	0.39 75	0.40 145	0.28 245	0.58 256	0.40 272	0.91 255	0.81 239	0.67 180	0.96 277	0.79 298	0.66 304	0.65 207	0.71 347	0.18 215	0.15 255	0.16 100	0.15 144	0.18 212	0.15 128

DMCA	0.47 231	0.27 279	0.59 279	0.39 108	0.29 268	0.53 225	0.34 177	0.98 283	0.70 176	0.78 252	0.83 215	0.79 298	0.55 240	0.54 109	0.57 309	0.21 289	0.16 281	0.21 290	0.16 171	0.19 247	0.22 301

ccs_rob	0.47 231	0.25 230	0.55 249	0.38 84	0.28 245	0.58 256	0.32 151	0.89 249	0.90 295	0.83 273	1.02 307	0.75 277	0.48 213	0.61 159	0.46 249	0.17 182	0.12 134	0.24 337	0.16 171	0.26 350	0.21 282

rvit_0105_3	0.48 240	0.35 352	0.85 385	0.56 409	0.31 304	0.48 207	0.48 339	0.65 111	0.81 239	0.66 171	0.59 120	0.66 231	0.56 247	0.66 219	0.41 225	0.30 394	0.27 411	0.29 393	0.28 402	0.21 275	0.21 282

UGAM-zero	0.48 240	0.21 120	0.66 307	0.38 84	0.23 84	0.36 126	0.22 25	1.30 406	0.43 81	0.67 180	0.61 126	1.74 454	0.89 402	0.79 304	0.27 58	0.15 105	0.12 134	0.15 76	0.12 61	0.13 34	0.14 91

rvit_stereo_0075_2	0.48 240	0.38 371	0.74 348	0.54 400	0.46 421	0.43 183	0.35 200	0.85 236	0.68 166	0.56 125	0.73 157	0.59 188	0.47 209	0.64 199	0.47 258	0.33 410	0.23 379	0.35 417	0.26 390	0.32 387	0.26 344

DispNO	0.48 240	0.24 199	0.84 379	0.40 145	0.31 304	0.58 256	0.39 259	0.91 255	0.79 222	0.79 257	0.83 215	0.71 248	0.59 267	0.75 277	0.50 274	0.19 252	0.14 234	0.20 247	0.18 253	0.16 158	0.17 201

CoDeX	0.48 240	0.21 120	0.53 232	0.43 242	0.25 152	0.74 335	0.38 242	1.36 424	0.82 249	0.84 279	0.96 277	0.63 206	0.57 258	0.63 192	0.40 220	0.17 182	0.13 197	0.17 136	0.15 144	0.16 158	0.15 128

IER	0.48 240	0.25 230	0.60 284	0.38 84	0.28 245	0.67 312	0.38 242	0.82 230	0.68 166	0.88 312	0.95 273	0.74 272	0.79 372	0.62 181	0.46 249	0.17 182	0.14 234	0.17 136	0.17 222	0.17 184	0.16 159

BSDual-CNN	0.48 240	0.26 263	0.47 161	0.46 303	0.29 268	0.75 339	0.46 325	0.99 286	0.80 230	0.77 241	0.80 200	0.76 284	0.59 267	0.66 219	0.48 262	0.21 289	0.15 255	0.22 304	0.19 280	0.18 212	0.19 236

PSM-AAD	0.48 240	0.21 120	0.39 75	0.44 266	0.23 84	0.56 243	0.47 333	0.67 128	0.73 194	1.08 405	1.12 348	0.58 178	0.87 396	0.63 192	0.33 134	0.15 105	0.11 68	0.25 350	0.26 390	0.18 212	0.42 429

KYRaft	0.48 240	0.21 120	0.41 94	0.45 279	0.23 84	0.43 183	0.36 212	0.68 134	0.45 89	0.94 346	1.72 446	0.78 291	0.40 173	0.65 207	0.32 124	0.16 147	0.11 68	0.18 178	0.22 342	0.17 184	0.76 472

ASMatch	0.48 240	0.20 92	0.47 161	0.39 108	0.28 245	0.37 137	0.26 63	0.76 205	0.72 184	0.77 241	2.29 463	0.61 194	0.51 225	0.64 199	0.39 199	0.15 105	0.12 134	0.17 136	0.15 144	0.14 71	0.22 301

ICVP	0.48 240	0.26 263	0.42 106	0.49 341	0.28 245	0.63 280	0.43 307	1.05 309	0.72 184	0.68 189	0.95 273	0.75 277	0.56 247	0.55 110	0.61 324	0.24 342	0.18 327	0.19 211	0.17 222	0.19 247	0.21 282
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 240	0.25 230	0.82 368	0.42 202	0.25 152	0.56 243	0.54 376	0.82 230	0.82 249	0.92 336	0.75 171	0.75 277	0.48 213	0.89 337	0.37 175	0.15 105	0.12 134	0.23 323	0.22 342	0.14 71	0.14 91

SFCPSM	0.48 240	0.22 150	0.59 279	0.41 170	0.27 223	0.85 371	0.36 212	1.39 427	0.79 222	0.81 264	0.85 227	0.54 151	0.50 220	0.60 153	0.39 199	0.18 215	0.14 234	0.18 178	0.20 301	0.17 184	0.16 159

test_sample4	0.49 253	0.27 279	0.55 249	0.36 50	0.23 84	0.70 318	0.37 225	1.22 377	0.86 268	0.82 266	0.86 231	0.62 201	0.58 261	0.71 261	0.49 271	0.21 289	0.16 281	0.21 290	0.20 301	0.22 298	0.21 282

test_sample3	0.49 253	0.27 279	0.55 249	0.36 50	0.23 84	0.70 318	0.37 225	1.21 370	0.87 275	0.79 257	0.84 218	0.66 231	0.53 229	0.70 252	0.50 274	0.21 289	0.16 281	0.20 247	0.19 280	0.21 275	0.21 282

PCWNet_CMD	0.49 253	0.25 230	0.56 260	0.40 145	0.27 223	0.64 289	0.32 151	0.98 283	0.99 344	0.87 304	1.07 333	0.78 291	0.46 204	0.61 159	0.44 239	0.17 182	0.13 197	0.21 290	0.16 171	0.26 350	0.20 265

testlalala_base	0.49 253	0.26 263	0.44 130	0.47 323	0.34 351	0.57 251	0.26 63	0.60 80	0.37 42	0.52 111	0.56 113	0.46 119	0.31 108	0.45 53	0.33 134	1.56 490	0.11 68	0.14 36	0.10 23	1.85 483	0.15 128

Sa-1000	0.49 253	0.25 230	0.45 137	0.46 303	0.25 152	0.64 289	0.34 177	0.85 236	0.95 324	0.85 291	1.51 431	0.55 153	0.44 190	0.94 354	0.31 117	0.16 147	0.12 134	0.21 290	0.20 301	0.15 111	0.14 91

DEmStereo	0.49 253	0.18 39	0.53 232	0.39 108	0.26 188	0.57 251	0.33 166	0.65 111	0.75 203	0.90 326	1.65 440	0.57 163	1.02 422	0.63 192	0.44 239	0.14 44	0.12 134	0.16 100	0.16 171	0.14 71	0.17 201

DRaft	0.49 253	0.18 39	0.50 194	0.38 84	0.25 152	0.57 251	0.39 259	0.67 128	0.86 268	1.02 382	1.75 447	0.50 136	0.79 372	0.65 207	0.42 230	0.14 44	0.11 68	0.16 100	0.16 171	0.14 71	0.17 201

GrayStereo	0.49 253	0.20 92	0.44 130	0.47 323	0.29 268	0.51 214	0.62 400	0.71 163	0.66 158	1.04 390	1.46 425	0.77 289	0.73 349	0.58 133	0.35 155	0.15 105	0.12 134	0.17 136	0.17 222	0.15 111	0.30 375

cf-r	0.49 253	0.24 199	0.49 182	0.40 145	0.23 84	0.58 256	0.38 242	0.92 264	0.87 275	0.77 241	1.06 329	0.98 350	0.67 313	0.59 141	0.61 324	0.21 289	0.14 234	0.17 136	0.19 280	0.15 111	0.16 159

GANet-RSSM	0.49 253	0.22 150	0.42 106	0.39 108	0.26 188	0.58 256	0.41 291	1.12 334	0.82 249	0.73 216	1.02 307	0.88 324	0.75 356	0.67 229	0.48 262	0.22 307	0.16 281	0.18 178	0.19 280	0.18 212	0.18 225

BEATNet_4x	0.49 253	0.35 352	0.72 339	0.38 84	0.20 31	0.65 296	0.36 212	1.08 321	0.78 215	0.78 252	0.88 242	0.73 268	0.64 295	0.71 261	0.60 319	0.16 147	0.12 134	0.16 100	0.15 144	0.24 331	0.18 225

MSMDNet	0.49 253	0.25 230	0.56 260	0.40 145	0.27 223	0.64 289	0.32 151	0.99 286	0.99 344	0.87 304	1.07 333	0.79 298	0.46 204	0.61 159	0.44 239	0.17 182	0.13 197	0.20 247	0.16 171	0.25 342	0.20 265

MLCV	0.49 253	0.26 263	0.73 344	0.38 84	0.18 10	0.64 289	0.33 166	0.84 235	0.89 291	0.96 363	1.12 348	0.72 263	0.45 197	1.00 382	0.59 318	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.11 40	0.14 71	0.14 91

PAM_32	0.50 266	0.20 92	0.69 328	0.40 145	0.24 123	1.09 413	0.29 98	1.12 334	0.40 62	0.74 223	0.44 62	1.98 464	0.64 295	0.64 199	0.27 58	0.16 147	0.11 68	0.17 136	0.15 144	0.14 71	0.15 128

PAM	0.50 266	0.21 120	0.75 351	0.41 170	0.26 188	1.11 418	0.37 225	1.10 328	0.39 51	0.75 227	0.46 67	1.92 461	0.61 277	0.62 181	0.28 75	0.16 147	0.10 17	0.16 100	0.14 120	0.14 71	0.15 128

test_sample5	0.50 266	0.28 295	0.55 249	0.37 66	0.23 84	0.65 296	0.38 242	1.19 361	0.86 268	0.81 264	0.97 285	0.64 213	0.60 271	0.72 266	0.48 262	0.22 307	0.16 281	0.22 304	0.21 320	0.23 318	0.22 301

gwcnet-sp	0.50 266	0.25 230	0.84 379	0.41 170	0.27 223	0.79 348	0.40 272	0.93 266	0.85 262	0.95 351	0.79 190	0.65 219	0.63 287	0.69 245	0.52 283	0.18 215	0.17 313	0.18 178	0.18 253	0.18 212	0.19 236

scenet	0.50 266	0.25 230	0.84 379	0.41 170	0.27 223	0.79 348	0.40 272	0.93 266	0.85 262	0.95 351	0.79 190	0.65 219	0.63 287	0.69 245	0.52 283	0.18 215	0.17 313	0.18 178	0.18 253	0.18 212	0.19 236

ssnet	0.50 266	0.25 230	0.84 379	0.41 170	0.27 223	0.79 348	0.40 272	0.93 266	0.85 262	0.95 351	0.79 190	0.65 219	0.63 287	0.69 245	0.52 283	0.18 215	0.17 313	0.18 178	0.18 253	0.18 212	0.19 236

psmg	0.50 266	0.26 263	0.47 161	0.42 202	0.29 268	0.82 362	0.42 300	1.07 316	0.80 230	0.95 351	0.94 269	0.76 284	0.59 267	0.66 219	0.48 262	0.21 289	0.16 281	0.20 247	0.20 301	0.19 247	0.19 236

UDGNet	0.50 266	0.82 456	0.56 260	0.51 364	0.32 328	0.41 169	0.34 177	0.71 163	0.93 312	0.65 165	0.60 123	0.58 178	0.44 190	0.65 207	0.43 232	0.33 410	0.15 255	0.67 468	0.20 301	0.49 443	0.23 323

PSMNet-ADL	0.50 266	0.28 295	0.43 125	0.49 341	0.31 304	0.70 318	0.38 242	0.94 271	0.81 239	0.62 143	0.80 200	0.91 337	0.62 282	0.76 287	0.68 341	0.24 342	0.18 327	0.19 211	0.20 301	0.22 298	0.22 301

PSMNet-RSSM	0.50 266	0.24 199	0.41 94	0.43 242	0.26 188	0.51 214	0.40 272	1.16 348	0.79 222	0.75 227	1.07 333	0.87 320	0.69 323	0.66 219	0.52 283	0.24 342	0.16 281	0.23 323	0.26 390	0.20 264	0.20 265

CFNet-ft	0.50 266	0.25 230	0.39 75	0.41 170	0.26 188	0.66 303	0.37 225	0.91 255	0.87 275	0.67 180	1.00 301	1.05 373	0.70 328	0.68 238	0.57 309	0.23 332	0.16 281	0.24 337	0.21 320	0.24 331	0.19 236

CFNet_RVC	0.50 266	0.25 230	0.39 75	0.41 170	0.26 188	0.66 303	0.37 225	0.91 255	0.87 275	0.67 180	1.00 301	1.05 373	0.70 328	0.68 238	0.57 309	0.23 332	0.16 281	0.24 337	0.21 320	0.24 331	0.19 236

UCFNet_RVC	0.50 266	0.27 279	0.37 59	0.40 145	0.27 223	0.66 303	0.42 300	1.18 357	0.86 268	0.70 198	0.89 245	0.91 337	0.60 271	0.62 181	0.48 262	0.24 342	0.18 327	0.28 385	0.27 396	0.25 342	0.24 334

DCVSM-stereo	0.51 279	0.28 295	0.56 260	0.39 108	0.29 268	0.55 237	0.28 86	0.78 213	0.78 215	1.11 416	0.77 176	1.04 369	0.76 365	0.65 207	0.52 283	0.20 273	0.20 353	0.24 337	0.21 320	0.25 342	0.31 382

test_sample6	0.51 279	0.27 279	0.55 249	0.38 84	0.23 84	0.64 289	0.39 259	1.18 357	0.88 286	0.84 279	1.06 329	0.66 231	0.61 277	0.75 277	0.52 283	0.23 332	0.17 313	0.22 304	0.22 342	0.24 331	0.23 323

qqq1	0.51 279	0.24 199	0.67 312	0.35 28	0.20 31	0.63 280	0.34 177	1.26 390	1.06 369	0.85 291	1.02 307	0.71 248	0.66 304	0.96 363	0.36 166	0.19 252	0.16 281	0.14 36	0.12 61	0.15 111	0.16 159

fff1	0.51 279	0.24 199	0.67 312	0.35 28	0.20 31	0.63 280	0.34 177	1.26 390	1.06 369	0.85 291	1.02 307	0.71 248	0.66 304	0.96 363	0.36 166	0.19 252	0.16 281	0.14 36	0.12 61	0.15 111	0.16 159

DualNet	0.51 279	0.28 295	0.55 249	0.37 66	0.23 84	0.65 296	0.38 242	1.19 361	0.86 268	0.84 279	1.06 329	0.64 213	0.60 271	0.72 266	0.48 262	0.22 307	0.16 281	0.22 304	0.21 320	0.23 318	0.22 301

GMStereo_Zeroshot	0.51 279	0.46 403	0.80 361	0.50 352	0.28 245	0.57 251	0.30 115	0.75 201	0.79 222	0.88 312	0.94 269	0.90 331	0.37 146	0.77 294	0.46 249	0.27 368	0.14 234	0.26 366	0.15 144	0.39 419	0.19 236

CFNet_ucs	0.51 279	0.25 230	0.58 271	0.39 108	0.31 304	0.59 263	0.35 200	1.04 302	0.95 324	0.89 319	1.19 375	0.80 302	0.49 217	0.66 219	0.45 245	0.21 289	0.16 281	0.26 366	0.18 253	0.27 359	0.23 323

anonymousa	0.51 279	0.21 120	0.47 161	0.39 108	0.25 152	0.89 379	0.36 212	0.78 213	0.63 145	0.88 312	1.54 432	1.09 388	0.67 313	0.53 101	0.46 249	0.17 182	0.14 234	0.19 211	0.21 320	0.16 158	0.16 159

hknet	0.51 279	0.26 263	0.58 271	0.46 303	0.29 268	0.75 339	0.46 325	0.99 286	0.89 291	0.77 241	0.80 200	0.96 347	0.67 313	0.75 277	0.50 274	0.19 252	0.15 255	0.22 304	0.19 280	0.18 212	0.19 236

CrosDoStereo	0.51 279	0.19 62	0.46 150	0.39 108	0.24 123	0.39 150	1.14 467	0.69 144	0.87 275	0.94 346	1.36 406	0.62 201	0.75 356	0.68 238	0.46 249	0.15 105	0.12 134	0.17 136	0.18 253	0.14 71	0.16 159

DeepStereo_LL	0.51 279	0.19 62	0.46 150	0.39 108	0.24 123	0.39 150	1.14 467	0.69 144	0.87 275	0.94 346	1.36 406	0.62 201	0.75 356	0.68 238	0.46 249	0.15 105	0.12 134	0.17 136	0.18 253	0.14 71	0.16 159

THIR-Stereo	0.51 279	0.19 62	0.47 161	0.39 108	0.23 84	0.74 335	0.64 406	0.68 134	0.88 286	1.03 385	1.40 412	0.71 248	0.75 356	0.64 199	0.43 232	0.16 147	0.11 68	0.17 136	0.18 253	0.15 111	0.17 201

GwcNet-RSSM	0.51 279	0.25 230	0.51 203	0.41 170	0.24 123	0.56 243	0.41 291	0.97 281	0.96 331	0.75 227	1.17 370	0.89 329	0.66 304	0.66 219	0.74 353	0.22 307	0.15 255	0.19 211	0.21 320	0.17 184	0.16 159

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 292	0.23 178	1.38 446	0.40 145	0.53 436	0.29 61	0.30 115	1.49 445	0.45 89	0.69 192	1.15 360	0.98 350	0.32 115	0.70 252	0.29 91	0.15 105	0.11 68	0.17 136	0.20 301	0.22 298	0.27 354

ToySt	0.52 292	0.27 279	0.93 399	0.42 202	0.28 245	0.67 312	0.56 382	0.88 248	0.79 222	0.61 139	0.85 227	0.92 341	0.70 328	0.72 266	0.61 324	0.16 147	0.17 313	0.21 290	0.21 320	0.22 298	0.21 282

NINENet	0.52 292	0.30 324	0.55 249	0.46 303	0.33 340	0.78 342	0.34 177	1.18 357	0.91 301	0.84 279	0.97 285	0.64 213	0.54 236	0.74 270	0.56 303	0.23 332	0.20 353	0.25 350	0.18 253	0.22 298	0.22 301

AACVNet	0.52 292	0.25 230	0.56 260	0.48 331	0.29 268	0.55 237	0.38 242	0.96 279	0.59 134	0.83 273	1.03 317	1.03 364	0.77 370	0.91 346	0.58 316	0.22 307	0.18 327	0.24 337	0.18 253	0.24 331	0.22 301

acv_ft	0.52 292	0.24 199	0.64 300	0.45 279	0.28 245	0.85 371	0.40 272	0.95 274	0.81 239	1.00 376	0.96 277	0.79 298	0.62 282	0.65 207	0.88 377	0.18 215	0.15 255	0.16 100	0.15 144	0.18 212	0.15 128

AdaStereo	0.52 292	0.34 348	0.53 232	0.49 341	0.25 152	0.71 323	0.36 212	1.24 382	0.91 301	0.77 241	0.98 289	0.75 277	0.50 220	0.71 261	0.51 278	0.27 368	0.13 197	0.28 385	0.18 253	0.23 318	0.18 225
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.
iResNet	0.52 292	0.31 333	0.86 386	0.44 266	0.22 57	0.66 303	0.47 333	0.92 264	1.02 355	0.89 319	1.12 348	0.69 243	0.55 240	0.86 328	0.60 319	0.15 105	0.11 68	0.15 76	0.12 61	0.17 184	0.17 201

DDVS	0.53 299	0.32 335	0.63 295	0.42 202	0.31 304	0.71 323	0.35 200	0.95 274	0.69 173	0.86 301	0.90 251	1.11 391	0.46 204	0.90 343	0.67 337	0.23 332	0.17 313	0.22 304	0.18 253	0.25 342	0.28 364

SMFormer	0.53 299	0.24 199	0.67 312	0.35 28	0.20 31	0.63 280	0.34 177	1.26 390	1.06 369	0.85 291	1.02 307	0.71 248	0.66 304	0.96 363	0.60 319	0.19 252	0.16 281	0.18 178	0.17 222	0.19 247	0.20 265

tta	0.53 299	0.24 199	0.67 312	0.35 28	0.20 31	0.63 280	0.34 177	1.26 390	1.06 369	0.85 291	1.02 307	0.71 248	0.66 304	0.96 363	0.60 319	0.19 252	0.16 281	0.18 178	0.17 222	0.15 111	0.16 159

CFNet	0.53 299	0.30 324	0.53 232	0.42 202	0.28 245	0.73 331	0.35 200	1.21 370	1.01 350	0.74 223	1.07 333	0.85 310	0.60 271	0.83 319	0.58 316	0.19 252	0.15 255	0.23 323	0.23 355	0.21 275	0.17 201

HSM	0.53 299	0.25 230	0.46 150	0.40 145	0.25 152	0.74 335	0.44 315	1.29 404	0.78 215	0.82 266	0.92 264	1.21 403	0.75 356	0.90 343	0.48 262	0.18 215	0.14 234	0.17 136	0.14 120	0.17 184	0.18 225

UGAM	0.54 304	0.23 178	0.51 203	0.46 303	0.26 188	0.40 158	0.52 365	0.65 111	1.19 411	0.78 252	1.15 360	1.38 430	0.56 247	1.03 388	0.56 303	0.18 215	0.15 255	0.25 350	0.21 320	0.15 111	0.13 64

ITSA-stereo	0.54 304	0.29 309	0.55 249	0.41 170	0.23 84	0.59 263	0.35 200	1.31 408	1.25 420	0.82 266	0.80 200	0.72 263	0.58 261	0.89 337	0.72 350	0.22 307	0.18 327	0.23 323	0.22 342	0.22 298	0.29 370

test_sample7	0.54 304	0.30 324	0.55 249	0.37 66	0.28 245	0.63 280	0.47 333	1.11 330	0.92 307	0.93 339	0.89 245	0.86 314	0.71 333	0.74 270	0.53 294	0.27 368	0.22 370	0.27 374	0.26 390	0.27 359	0.26 344

DAS	0.54 304	0.26 263	0.66 307	0.49 341	0.31 304	0.61 270	0.43 307	0.89 249	1.01 350	0.95 351	1.16 365	0.71 248	0.85 389	0.89 337	0.47 258	0.18 215	0.14 234	0.18 178	0.15 144	0.22 298	0.19 236

SepStereo	0.54 304	0.26 263	0.66 307	0.49 341	0.31 304	0.61 270	0.43 307	0.89 249	1.01 350	0.95 351	1.16 365	0.71 248	0.85 389	0.97 370	0.47 258	0.18 215	0.14 234	0.18 178	0.15 144	0.22 298	0.19 236

RAFT + AFF	0.54 304	0.30 324	0.84 379	0.51 364	0.32 328	0.63 280	0.57 384	1.05 309	0.95 324	0.80 260	0.87 238	0.85 310	0.57 258	0.87 330	0.51 278	0.18 215	0.21 361	0.23 323	0.22 342	0.19 247	0.19 236

ac_64	0.54 304	0.24 199	0.58 271	0.46 303	0.28 245	0.79 348	0.44 315	1.11 330	0.63 145	0.94 346	0.85 227	1.06 377	0.70 328	0.76 287	0.72 350	0.22 307	0.18 327	0.20 247	0.19 280	0.18 212	0.16 159

DMCA-RVC	0.54 304	0.32 335	0.83 372	0.51 364	0.32 328	0.59 263	0.38 242	0.89 249	0.70 176	0.95 351	0.88 242	0.90 331	0.69 323	0.75 277	0.63 331	0.23 332	0.18 327	0.31 404	0.24 369	0.27 359	0.21 282

AASNet	0.55 312	0.27 279	0.62 291	0.51 364	0.32 328	0.73 331	0.44 315	1.55 452	0.88 286	0.88 312	0.94 269	0.64 213	0.63 287	0.62 181	0.84 372	0.23 332	0.20 353	0.20 247	0.16 171	0.22 298	0.20 265

LMCR-Stereo	0.55 312	0.33 343	0.57 269	0.60 423	0.30 292	0.80 354	0.36 212	1.30 406	0.79 222	0.90 326	1.04 320	0.57 163	0.64 295	0.87 330	0.73 352	0.20 273	0.15 255	0.19 211	0.14 120	0.25 342	0.18 225

UNet	0.55 312	0.27 279	0.72 339	0.45 279	0.41 389	0.97 390	0.40 272	1.01 293	0.80 230	0.87 304	0.90 251	1.03 364	0.75 356	0.76 287	0.67 337	0.19 252	0.15 255	0.20 247	0.17 222	0.21 275	0.18 225

UPFNet	0.55 312	0.26 263	0.59 279	0.46 303	0.38 373	0.83 365	0.48 339	1.03 301	0.80 230	0.92 336	0.91 258	0.85 310	0.67 313	0.87 330	0.78 359	0.20 273	0.21 361	0.20 247	0.20 301	0.20 264	0.15 128

HSM-Net_RVC	0.55 312	0.23 178	0.37 59	0.38 84	0.22 57	0.86 373	0.40 272	1.31 408	0.93 312	0.92 336	1.15 360	1.26 407	0.71 333	0.75 277	0.53 294	0.17 182	0.14 234	0.16 100	0.15 144	0.17 184	0.17 201
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 312	0.33 343	0.71 333	0.46 303	0.31 304	0.66 303	0.43 307	1.07 316	0.89 291	0.93 339	0.91 258	0.98 350	0.61 277	0.76 287	0.64 333	0.22 307	0.18 327	0.22 304	0.22 342	0.22 298	0.24 334
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 312	0.37 363	0.67 312	0.42 202	0.31 304	0.50 209	0.43 307	1.22 377	0.73 194	0.86 301	1.05 323	0.85 310	0.58 261	0.90 343	0.56 303	0.29 387	0.23 379	0.22 304	0.22 342	0.26 350	0.26 344

iResNetv2_ROB	0.55 312	0.29 309	0.86 386	0.39 108	0.25 152	0.67 312	0.37 225	1.21 370	1.02 355	1.02 382	1.10 341	0.89 329	0.79 372	0.74 270	0.43 232	0.19 252	0.13 197	0.15 76	0.11 40	0.19 247	0.16 159

iResNet_ROB	0.55 312	0.24 199	0.61 285	0.38 84	0.22 57	0.66 303	0.30 115	1.59 460	1.33 436	0.94 346	1.05 323	0.81 304	0.69 323	0.84 323	0.46 249	0.17 182	0.12 134	0.14 36	0.09 5	0.15 111	0.20 265

rvit_105_1	0.56 321	0.42 392	0.84 379	0.59 421	0.37 367	0.59 263	0.68 411	0.73 185	0.97 336	0.82 266	0.69 149	0.75 277	0.63 287	0.80 307	0.56 303	0.34 418	0.29 420	0.31 404	0.34 428	0.23 318	0.23 323

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 321	3.08 510	2.41 480	0.32 11	0.18 10	0.29 61	0.20 4	0.39 7	0.33 21	0.29 27	0.25 11	0.18 2	0.18 6	0.32 6	0.22 4	1.08 484	0.09 2	0.17 136	0.16 171	0.15 111	0.96 479

ff1	0.56 321	0.28 295	0.68 319	0.39 108	0.26 188	0.56 243	0.40 272	0.72 173	1.13 395	0.76 233	0.98 289	0.71 248	0.55 240	1.25 415	1.46 445	0.17 182	0.11 68	0.25 350	0.21 320	0.16 158	0.17 201

ttt	0.56 321	0.27 279	0.49 182	0.39 108	0.25 152	0.65 296	0.42 300	1.24 382	1.08 381	0.76 233	1.10 341	0.63 206	0.51 225	0.95 360	1.03 411	0.25 354	0.22 370	0.22 304	0.21 320	0.25 342	0.25 340

FTStereo	0.56 321	0.21 120	0.39 75	0.42 202	0.25 152	0.39 150	0.73 427	0.69 144	0.45 89	1.09 409	3.23 483	0.69 243	0.71 333	0.55 110	0.34 146	0.15 105	0.13 197	0.19 211	0.17 222	0.15 111	0.32 386

GEStereo_RVC	0.56 321	0.30 324	0.70 331	0.51 364	0.31 304	0.70 318	0.54 376	1.31 408	0.93 312	0.85 291	0.86 231	0.84 308	0.63 287	0.92 348	0.67 337	0.24 342	0.16 281	0.19 211	0.17 222	0.21 275	0.23 323

ISRNet	0.57 327	0.25 230	0.72 339	0.57 413	0.36 364	0.43 183	0.28 86	0.85 236	0.84 256	1.09 409	1.25 383	0.91 337	0.61 277	0.68 238	0.60 319	0.35 424	0.26 406	0.36 422	0.33 426	0.30 377	0.42 429

CSP-Net	0.57 327	0.29 309	0.55 249	0.42 202	0.29 268	1.20 433	0.49 350	1.29 404	0.75 203	0.98 369	0.97 285	0.88 324	0.69 323	0.85 326	0.66 334	0.27 368	0.18 327	0.17 136	0.17 222	0.18 212	0.19 236

ADLNet2	0.57 327	0.26 263	0.71 333	0.48 331	0.31 304	0.83 365	0.51 359	1.10 328	0.99 344	0.85 291	0.99 297	0.99 355	0.70 328	0.79 304	0.78 359	0.21 289	0.17 313	0.18 178	0.18 253	0.22 298	0.22 301

RAFT-RH_RVC	0.57 327	0.18 39	0.44 130	0.38 84	0.23 84	0.56 243	0.24 42	0.61 87	0.73 194	1.18 423	3.90 494	0.55 153	0.40 173	0.67 229	0.38 190	0.14 44	0.11 68	0.20 247	0.15 144	0.12 9	0.14 91

ADLNet	0.57 327	0.29 309	0.58 271	0.46 303	0.35 357	0.80 354	0.46 325	1.14 343	0.88 286	1.03 385	0.98 289	0.92 341	0.66 304	0.71 261	0.83 371	0.22 307	0.16 281	0.22 304	0.22 342	0.22 298	0.23 323

MMNet	0.57 327	0.26 263	0.67 312	0.45 279	0.35 357	1.04 407	0.39 259	0.93 266	0.98 341	0.96 363	0.97 285	0.86 314	0.80 376	0.83 319	0.80 367	0.16 147	0.15 255	0.19 211	0.19 280	0.20 264	0.17 201

delet	0.57 327	0.25 230	0.63 295	0.46 303	0.34 351	1.05 410	0.51 359	1.04 302	0.94 320	0.90 326	0.99 297	0.90 331	0.68 321	0.87 330	0.78 359	0.18 215	0.18 327	0.20 247	0.21 320	0.17 184	0.17 201

psm_up	0.57 327	0.27 279	0.52 224	0.50 352	0.33 340	0.65 296	0.60 396	1.07 316	0.84 256	0.87 304	0.91 258	1.00 356	1.06 427	0.80 307	0.66 334	0.22 307	0.25 396	0.26 366	0.23 355	0.22 298	0.21 282

hitnet-ft	0.57 327	0.29 309	0.43 125	0.42 202	0.29 268	0.81 359	0.40 272	0.98 283	0.91 301	0.84 279	1.01 305	1.13 397	0.72 344	0.83 319	0.71 347	0.28 377	0.21 361	0.28 385	0.22 342	0.29 369	0.27 354

DSFCA	0.57 327	0.27 279	0.71 333	0.41 170	0.36 364	0.78 342	0.53 369	1.08 321	0.85 262	1.08 405	0.84 218	0.90 331	0.66 304	1.05 391	0.63 331	0.26 359	0.22 370	0.21 290	0.21 320	0.22 298	0.20 265

STTStereo	0.57 327	0.39 376	0.87 391	0.45 279	0.32 328	0.62 274	0.45 322	1.01 293	0.87 275	1.01 378	0.91 258	0.95 344	0.58 261	0.77 294	0.66 334	0.25 354	0.24 388	0.27 374	0.33 426	0.25 342	0.26 344

RASNet	0.57 327	0.24 199	0.61 285	0.39 108	0.23 84	0.71 323	0.40 272	1.02 296	0.93 312	0.77 241	1.05 323	1.05 373	0.98 419	0.99 377	1.03 411	0.16 147	0.14 234	0.14 36	0.17 222	0.15 111	0.14 91

LL-Strereo	0.58 339	0.29 309	0.83 372	0.48 331	0.35 357	0.39 150	0.48 339	1.04 302	0.99 344	0.87 304	0.79 190	1.08 382	1.15 439	1.35 434	0.51 278	0.18 215	0.15 255	0.22 304	0.19 280	0.17 184	0.21 282

HGLStereo	0.58 339	0.30 324	0.65 305	0.51 364	0.38 373	0.78 342	0.45 322	1.07 316	0.82 249	0.89 319	1.16 365	0.88 324	0.91 406	0.80 307	0.74 353	0.21 289	0.21 361	0.20 247	0.18 253	0.19 247	0.22 301

FADNet-RVC-Resample	0.58 339	0.35 352	1.34 443	0.50 352	0.34 351	0.73 331	0.43 307	1.09 324	0.96 331	0.83 273	0.87 238	0.76 284	0.66 304	0.77 294	0.52 283	0.19 252	0.18 327	0.26 366	0.27 396	0.28 367	0.29 370

FADNet_RVC	0.58 339	0.39 376	1.26 432	0.45 279	0.32 328	0.55 237	0.34 177	1.12 334	0.90 295	0.68 189	0.90 251	0.61 194	0.71 333	1.03 388	0.80 367	0.21 289	0.18 327	0.27 374	0.23 355	0.33 392	0.30 375

mmx	0.59 343	0.28 295	0.68 319	0.39 108	0.26 188	0.56 243	0.40 272	1.24 382	1.06 369	0.76 233	0.98 289	0.71 248	0.55 240	1.25 415	1.46 445	0.21 289	0.16 281	0.25 350	0.21 320	0.24 331	0.22 301

xxx	0.59 343	0.28 295	0.68 319	0.39 108	0.26 188	0.56 243	0.40 272	1.24 382	1.06 369	0.76 233	0.98 289	0.71 248	0.55 240	1.25 415	1.46 445	0.21 289	0.16 281	0.25 350	0.21 320	0.24 331	0.22 301

CRFU-Net	0.59 343	0.29 309	0.62 291	0.47 323	0.31 304	1.20 433	0.51 359	1.19 361	0.59 134	1.05 395	1.00 301	1.06 377	0.87 396	0.83 319	0.77 358	0.22 307	0.19 345	0.18 178	0.16 171	0.19 247	0.20 265

TDLM	0.59 343	0.35 352	0.57 269	0.53 390	0.32 328	0.67 312	0.72 422	1.09 324	1.03 359	0.84 279	1.11 346	0.84 308	0.71 333	0.96 363	0.61 324	0.28 377	0.18 327	0.26 366	0.22 342	0.27 359	0.21 282

CVANet_RVC	0.59 343	0.35 352	0.54 245	0.49 341	0.33 340	0.70 318	0.67 408	1.12 334	0.97 336	0.88 312	1.05 323	1.01 360	0.72 344	0.94 354	0.55 301	0.30 394	0.20 353	0.28 385	0.26 390	0.32 387	0.23 323

AANet_RVC	0.59 343	0.35 352	0.68 319	0.47 323	0.28 245	0.57 251	0.47 333	1.04 302	1.28 426	0.87 304	1.33 400	0.86 314	0.63 287	1.16 406	0.89 379	0.19 252	0.13 197	0.15 76	0.14 120	0.18 212	0.20 265

NOSS_ROB	0.59 343	0.40 384	0.42 106	0.45 279	0.31 304	0.79 348	0.53 369	1.09 324	1.12 389	0.69 192	0.92 264	0.77 289	0.63 287	0.81 312	0.52 283	0.39 437	0.38 452	0.44 444	0.42 453	0.38 415	0.36 406

DualNet (step1)	0.60 350	0.37 363	0.83 372	0.39 108	0.31 304	0.72 327	0.49 350	1.11 330	0.92 307	0.93 339	0.89 245	0.86 314	0.71 333	0.74 270	0.53 294	0.42 444	0.22 370	0.40 436	0.41 448	0.36 407	0.35 400

pcwnet_v2	0.60 350	0.29 309	0.89 395	0.46 303	0.36 364	0.62 274	0.38 242	1.33 417	1.24 418	1.02 382	1.27 391	0.71 248	0.59 267	0.71 261	0.51 278	0.28 377	0.21 361	0.24 337	0.23 355	0.29 369	0.30 375

PS-NSSS	0.60 350	0.46 403	0.68 319	0.43 242	0.34 351	0.66 303	0.57 384	1.05 309	0.91 301	0.80 260	1.28 392	0.72 263	0.67 313	0.89 337	0.61 324	0.32 403	0.26 406	0.40 436	0.27 396	0.35 403	0.29 370

DLCB_ROB	0.60 350	0.29 309	0.53 232	0.50 352	0.33 340	0.76 341	0.51 359	1.02 296	0.94 320	1.07 404	1.16 365	1.21 403	0.73 349	0.98 372	0.75 355	0.21 289	0.20 353	0.22 304	0.23 355	0.22 298	0.20 265

CBFPSM	0.61 354	0.25 230	1.41 449	0.39 108	0.27 223	1.10 414	0.67 408	0.83 232	0.84 256	0.82 266	0.81 208	1.33 419	0.85 389	0.72 266	0.86 375	0.16 147	0.15 255	0.15 76	0.17 222	0.17 184	0.23 323

ssnet_v2	0.61 354	0.29 309	0.69 328	0.45 279	0.30 292	0.93 383	0.62 400	1.20 367	1.03 359	0.97 366	0.81 208	0.98 350	0.67 313	0.84 323	0.97 402	0.26 359	0.23 379	0.23 323	0.24 369	0.20 264	0.21 282

HBP-ISP	0.61 354	0.47 409	0.45 137	0.46 303	0.33 340	0.79 348	0.29 98	1.15 346	1.05 365	0.85 291	1.18 374	0.67 238	0.71 333	0.92 348	0.57 309	0.37 431	0.38 452	0.47 450	0.41 448	0.39 419	0.32 386

dad	0.61 354	0.53 416	0.72 339	0.44 266	0.31 304	0.64 289	0.37 225	0.85 236	1.28 426	1.05 395	1.17 370	1.18 401	0.61 277	0.70 252	0.54 299	0.36 427	0.23 379	0.37 427	0.21 320	0.31 381	0.23 323

SACVNet	0.61 354	0.36 361	0.67 312	0.57 413	0.37 367	0.65 296	0.47 333	1.16 348	0.80 230	1.04 390	1.06 329	1.02 362	0.81 379	0.99 377	0.57 309	0.28 377	0.21 361	0.25 350	0.24 369	0.30 377	0.39 415

StereoDRNet-Refined	0.61 354	0.33 343	0.63 295	0.47 323	0.31 304	0.94 385	0.41 291	1.04 302	0.97 336	1.15 421	1.13 354	1.00 356	0.74 353	0.93 351	0.93 392	0.18 215	0.13 197	0.22 304	0.21 320	0.20 264	0.21 282
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 360	0.56 431	1.29 437	0.47 323	0.39 381	0.63 280	0.40 272	1.16 348	0.91 301	0.71 208	0.86 231	1.04 369	0.55 240	0.99 377	0.78 359	0.27 368	0.26 406	0.28 385	0.29 407	0.32 387	0.31 382

NVstereo2D	0.62 360	0.32 335	0.82 368	0.50 352	0.44 406	0.88 376	0.48 339	1.12 334	1.17 406	0.67 180	0.90 251	0.90 331	0.69 323	1.02 386	0.69 343	0.33 410	0.16 281	0.29 393	0.20 301	0.43 429	0.46 444

CBMV_ROB	0.62 360	0.39 376	0.41 94	0.41 170	0.28 245	0.86 373	0.28 86	1.06 314	1.02 355	0.95 351	1.33 400	0.81 304	0.84 385	0.94 354	0.56 303	0.37 431	0.37 451	0.43 442	0.40 443	0.33 392	0.32 386

ACV-stereo	0.63 363	0.37 363	1.03 414	0.44 266	0.31 304	1.27 437	0.41 291	0.78 213	0.84 256	0.65 165	0.76 174	2.07 466	1.00 420	0.84 323	0.68 341	0.22 307	0.17 313	0.19 211	0.18 253	0.22 298	0.23 323

FADNet	0.63 363	0.53 416	1.20 427	0.46 303	0.44 406	0.66 303	0.41 291	1.24 382	1.07 377	0.70 198	0.84 218	0.98 350	0.65 303	0.87 330	0.54 299	0.29 387	0.30 425	0.27 374	0.30 408	0.48 439	0.36 406

1111x	0.64 365	0.23 178	0.61 285	0.39 108	0.21 44	0.68 316	0.46 325	1.32 414	1.03 359	0.76 233	1.02 307	0.95 344	0.72 344	1.13 400	2.15 469	0.18 215	0.18 327	0.18 178	0.19 280	0.20 264	0.19 236

SGM-Forest	0.65 366	0.33 343	0.43 125	0.44 266	0.30 292	1.01 401	0.54 376	1.13 341	1.09 387	1.11 416	1.21 377	1.10 389	0.76 365	0.99 377	0.71 347	0.32 403	0.33 443	0.33 414	0.30 408	0.30 377	0.28 364
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 367	0.32 335	0.80 361	0.46 303	0.34 351	1.26 436	0.50 356	0.91 255	1.00 348	1.05 395	1.36 406	1.28 408	0.84 385	0.81 312	0.90 385	0.22 307	0.24 388	0.23 323	0.23 355	0.21 275	0.22 301

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 368	0.30 324	1.20 427	0.42 202	0.31 304	1.00 397	0.58 391	1.16 348	1.07 377	1.01 378	1.25 383	1.08 382	0.75 356	1.18 409	1.03 411	0.20 273	0.12 134	0.16 100	0.13 92	0.22 298	0.22 301

StereoDRNet	0.67 368	0.35 352	0.82 368	0.53 390	0.44 406	1.03 405	0.53 369	1.51 449	1.06 369	1.13 419	0.91 258	1.07 381	0.74 353	0.87 330	0.95 397	0.24 342	0.19 345	0.25 350	0.23 355	0.27 359	0.22 301

PSMNet_ROB	0.67 368	0.39 376	0.76 353	0.57 413	0.43 401	1.00 397	0.85 447	1.25 388	0.93 312	0.82 266	1.04 320	1.08 382	0.64 295	0.89 337	1.02 410	0.29 387	0.21 361	0.31 404	0.31 417	0.27 359	0.25 340

DRN-Test	0.68 371	0.34 348	0.77 356	0.52 381	0.40 384	1.14 423	0.61 398	1.56 456	1.04 363	1.18 423	1.10 341	1.05 373	0.72 344	0.82 317	1.01 406	0.24 342	0.18 327	0.26 366	0.25 382	0.26 350	0.23 323

CBMV	0.68 371	0.37 363	0.50 194	0.43 242	0.26 188	1.00 397	0.71 417	1.17 355	1.16 403	1.24 432	1.29 396	1.06 377	0.86 393	0.98 372	0.75 355	0.29 387	0.30 425	0.34 416	0.30 408	0.26 350	0.27 354
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 373	0.29 309	2.34 479	0.41 170	0.31 304	1.16 427	0.58 391	0.87 241	0.85 262	0.86 301	1.17 370	1.04 369	0.83 382	0.76 287	1.26 434	0.21 289	0.18 327	0.17 136	0.16 171	0.21 275	0.21 282

GASNet	0.70 374	0.77 452	1.16 424	0.71 455	0.49 426	0.62 274	0.48 339	1.12 334	1.05 365	0.98 369	0.84 218	0.94 343	0.82 380	1.41 438	0.85 374	0.33 410	0.22 370	0.29 393	0.28 402	0.44 432	0.26 344

PA-Net	0.70 374	0.46 403	0.96 405	0.51 364	0.53 436	0.94 385	0.73 427	1.14 343	1.15 401	0.83 273	0.90 251	0.88 324	0.76 365	1.19 410	0.96 399	0.25 354	0.41 461	0.29 393	0.44 454	0.27 359	0.39 415
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 376	0.84 460	0.80 361	0.55 406	0.38 373	1.38 443	0.57 384	1.07 316	0.81 239	0.90 326	0.94 269	0.95 344	0.54 236	1.01 383	0.61 324	0.41 442	0.30 425	0.57 464	0.31 417	0.86 470	0.39 415

DISCO	0.72 377	0.27 279	0.72 339	0.45 279	0.31 304	1.12 420	0.53 369	1.32 414	1.25 420	0.84 279	1.07 333	1.52 445	0.87 396	1.82 464	1.08 423	0.20 273	0.15 255	0.18 178	0.16 171	0.24 331	0.24 334

APVNet	0.73 378	0.39 376	1.01 412	0.58 419	0.45 412	1.16 427	0.68 411	1.47 444	0.87 275	0.84 279	1.15 360	1.04 369	0.84 385	1.14 402	1.18 429	0.27 368	0.28 418	0.32 409	0.31 417	0.29 369	0.32 386

GwcNet	0.73 378	0.39 376	1.37 445	0.53 390	0.43 401	1.10 414	0.52 365	1.27 395	1.19 411	1.05 395	1.41 414	1.06 377	0.86 393	0.98 372	1.01 406	0.26 359	0.24 388	0.24 337	0.23 355	0.23 318	0.28 364

NaN_ROB	0.73 378	0.46 403	0.89 395	0.52 381	0.34 351	0.98 394	1.11 464	1.28 400	1.20 414	1.27 436	0.96 277	1.08 382	0.79 372	1.34 433	0.78 359	0.24 342	0.30 425	0.23 323	0.24 369	0.23 318	0.26 344

XPNet_ROB	0.73 378	0.38 371	0.80 361	0.53 390	0.40 384	0.80 354	0.83 443	1.21 370	0.96 331	1.37 441	1.17 370	1.37 426	0.87 396	1.14 402	0.99 404	0.33 410	0.25 396	0.27 374	0.24 369	0.31 381	0.29 370

ETE_ROB	0.73 378	0.52 414	0.93 399	0.57 413	0.37 367	0.80 354	0.86 448	1.19 361	0.95 324	1.20 425	1.22 379	1.39 432	0.86 393	1.07 392	0.88 377	0.27 368	0.21 361	0.31 404	0.27 396	0.34 398	0.35 400

Syn2CoEx	0.74 383	0.55 429	1.17 425	0.66 441	0.45 412	0.89 379	0.56 382	1.54 451	1.15 401	0.95 351	1.35 405	1.03 364	1.03 423	0.96 363	0.89 379	0.31 398	0.27 411	0.29 393	0.24 369	0.23 318	0.27 354

DANet	0.74 383	0.47 409	0.98 410	0.60 423	0.41 389	0.92 382	0.41 291	1.02 296	0.87 275	1.22 428	1.22 379	1.33 419	0.88 400	1.26 418	1.37 440	0.27 368	0.24 388	0.31 404	0.25 382	0.37 413	0.36 406
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 383	0.38 371	0.63 295	0.54 400	0.35 357	1.01 401	0.95 455	1.15 346	0.95 324	1.09 409	2.00 458	1.14 398	0.92 408	1.29 423	0.75 355	0.25 354	0.27 411	0.27 374	0.23 355	0.32 387	0.24 334

NCCL2	0.74 383	0.45 398	0.77 356	0.65 439	0.45 412	0.97 390	1.16 469	1.16 348	1.02 355	1.00 376	0.98 289	1.48 439	0.88 400	0.99 377	0.89 379	0.31 398	0.27 411	0.39 433	0.39 439	0.33 392	0.34 397

Wz-Net-LNSev	0.75 387	0.54 423	1.59 459	0.51 364	0.41 389	1.16 427	0.79 437	1.27 395	1.13 395	1.04 390	1.14 358	1.11 391	0.94 413	0.93 351	1.00 405	0.24 342	0.22 370	0.21 290	0.19 280	0.26 350	0.27 354

FINET	0.75 387	0.45 398	1.38 446	0.48 331	0.46 421	0.98 394	1.00 459	1.22 377	1.69 465	0.91 335	1.25 383	0.74 272	0.74 353	1.09 396	0.82 370	0.37 431	0.31 433	0.27 374	0.24 369	0.35 403	0.34 397

FAT-Stereo	0.75 387	0.34 348	0.81 367	0.51 364	0.38 373	0.78 342	0.63 403	1.39 427	1.32 434	1.05 395	1.40 412	1.58 450	1.14 437	0.92 348	0.91 388	0.29 387	0.28 418	0.28 385	0.23 355	0.28 367	0.41 425

S-Stereo	0.76 390	0.36 361	1.10 418	0.57 413	0.46 421	0.83 365	0.59 394	1.31 408	1.62 461	0.98 369	1.41 414	1.11 391	0.93 410	0.85 326	1.07 421	0.27 368	0.31 433	0.28 385	0.25 382	0.33 392	0.50 453

RYNet	0.76 390	0.37 363	0.74 348	0.54 400	0.67 458	1.35 441	0.68 411	1.28 400	1.21 417	1.10 413	0.90 251	1.31 412	0.94 413	1.01 383	1.30 436	0.22 307	0.16 281	0.27 374	0.23 355	0.43 429	0.45 440

LALA_ROB	0.76 390	0.46 403	0.86 386	0.55 406	0.41 389	1.00 397	0.93 454	1.25 388	1.13 395	1.23 430	1.15 360	1.55 447	0.80 376	1.11 399	0.96 399	0.33 410	0.23 379	0.35 417	0.30 408	0.35 403	0.32 386

PSMNet-RUCA	0.78 393	0.78 454	1.23 430	1.01 470	0.91 466	0.68 316	0.53 369	1.16 348	1.06 369	0.79 257	1.10 341	0.82 306	0.72 344	0.94 354	0.70 344	0.55 463	0.27 411	0.76 471	0.46 455	0.70 465	0.49 450

edge stereo	0.79 394	0.40 384	0.82 368	0.52 381	0.44 406	0.83 365	0.58 391	1.34 419	1.08 381	1.30 437	1.38 410	1.79 456	1.13 436	1.15 405	0.92 390	0.34 418	0.32 438	0.42 441	0.28 402	0.33 392	0.39 415

DGSMNet	0.80 395	0.58 435	1.42 450	0.61 427	0.65 455	0.94 385	0.75 431	1.35 420	1.16 403	0.88 312	1.26 387	1.00 356	0.75 356	1.07 392	0.89 379	0.36 427	0.31 433	0.41 440	0.40 443	0.60 461	0.59 465

RP	0.80 395	0.38 371	0.73 344	0.67 443	0.59 448	0.82 362	0.57 384	1.21 370	1.28 426	1.03 385	1.68 442	1.45 434	1.49 460	1.08 395	0.90 385	0.36 427	0.31 433	0.37 427	0.30 408	0.36 407	0.36 406

Wz-Net-MNSev	0.81 397	0.42 392	1.64 465	0.51 364	0.41 389	1.46 447	0.95 455	1.24 382	1.26 424	1.31 438	1.25 383	1.17 400	0.83 382	1.21 414	1.06 419	0.22 307	0.19 345	0.24 337	0.23 355	0.29 369	0.26 344

RGC	0.82 398	0.62 440	0.80 361	0.67 443	0.66 457	0.91 381	0.59 394	1.35 420	1.09 387	1.12 418	1.46 425	1.50 441	1.09 430	1.28 421	0.97 402	0.34 418	0.30 425	0.48 454	0.40 443	0.38 415	0.38 414

NCC-stereo	0.82 398	0.43 395	0.87 391	0.63 434	0.68 459	0.88 376	0.72 422	1.60 462	1.12 389	0.95 351	1.41 414	1.37 426	1.37 452	1.26 418	0.94 394	0.32 403	0.30 425	0.37 427	0.49 465	0.34 398	0.35 400

Nwc_Net	0.82 398	0.40 384	0.86 386	0.62 431	0.56 441	1.04 407	0.57 384	1.72 470	1.08 381	0.93 339	1.88 453	1.44 433	1.24 444	1.19 410	0.94 394	0.31 398	0.25 396	0.36 422	0.39 439	0.31 381	0.31 382

Abc-Net	0.82 398	0.43 395	0.87 391	0.63 434	0.68 459	0.88 376	0.72 422	1.60 462	1.12 389	0.95 351	1.41 414	1.37 426	1.37 452	1.26 418	0.94 394	0.32 403	0.30 425	0.37 427	0.49 465	0.34 398	0.35 400
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 398	0.77 452	0.95 404	0.68 447	0.43 401	1.15 425	1.06 462	1.19 361	1.20 414	1.03 385	1.02 307	1.10 389	0.89 402	1.20 413	0.78 359	0.49 454	0.39 456	0.58 465	0.39 439	0.69 464	0.49 450
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
stereogan	0.83 403	0.33 343	0.89 395	0.61 427	0.51 432	1.80 467	0.50 356	1.41 433	1.39 441	1.05 395	1.47 427	1.56 449	1.04 425	1.32 432	0.87 376	0.29 387	0.29 420	0.29 393	0.25 382	0.39 419	0.40 420

STTRV1_RVC	0.83 403	0.60 438	1.19 426	0.67 443	0.81 464	1.12 420	0.63 403	1.37 426	1.12 389	0.98 369	1.34 404	1.08 382	0.95 415	1.28 421	0.90 385	0.57 465	0.25 396	0.44 444	0.39 439	0.60 461	0.41 425

Anonymous_2	0.84 405	0.45 398	0.66 307	0.41 170	0.45 412	0.82 362	0.53 369	0.81 225	0.81 239	0.73 216	0.61 126	0.91 337	0.76 365	0.77 294	0.61 324	0.51 457	0.55 475	0.54 462	4.92 512	0.54 453	0.42 429

ccnet	0.84 405	0.59 437	0.86 386	0.56 409	0.60 451	1.11 418	0.72 422	1.44 440	0.97 336	1.15 421	1.44 421	1.28 408	0.95 415	1.01 383	1.33 439	0.49 454	0.43 466	0.50 459	0.47 458	0.52 451	0.48 449

psmorigin	0.84 405	0.53 416	2.21 477	0.50 352	0.41 389	0.86 373	0.57 384	1.08 321	0.90 295	1.50 446	1.42 418	1.50 441	1.09 430	1.29 423	1.03 411	0.32 403	0.33 443	0.27 374	0.27 396	0.34 398	0.45 440

ADCRef	0.84 405	0.46 403	1.60 462	0.52 381	0.45 412	1.08 412	0.52 365	1.13 341	1.03 359	1.22 428	1.43 420	0.87 320	0.93 410	0.91 346	3.35 484	0.19 252	0.16 281	0.23 323	0.23 355	0.23 318	0.22 301

CC-Net-ROB	0.84 405	1.01 471	0.93 399	0.60 423	0.45 412	1.25 435	0.71 417	1.20 367	1.05 365	0.84 279	1.24 382	0.90 331	0.78 371	1.14 402	0.70 344	0.48 453	0.34 446	1.71 485	0.38 437	0.78 468	0.40 420

GCST	0.85 410	1.25 479	0.80 361	1.58 485	1.03 478	1.04 407	0.24 42	0.81 225	0.81 239	0.99 375	0.67 146	0.78 291	0.35 134	0.98 372	0.38 190	0.97 479	0.65 479	1.20 480	0.81 483	0.93 473	0.72 469

aanetorigin	0.85 410	0.58 435	1.98 473	0.50 352	0.40 384	0.66 303	0.70 415	0.72 173	1.01 350	2.44 483	2.00 458	1.32 414	1.25 445	0.96 363	1.16 428	0.20 273	0.19 345	0.20 247	0.20 301	0.27 359	0.33 395

AF-Net	0.85 410	0.41 388	0.87 391	0.66 441	0.54 439	0.96 389	0.52 365	1.66 466	1.37 438	1.03 385	2.04 460	1.46 435	1.36 450	1.19 410	1.05 418	0.34 418	0.24 388	0.39 433	0.28 402	0.31 381	0.26 344

SQANet	0.87 413	0.76 451	0.76 353	1.16 477	0.99 474	1.10 414	0.51 359	1.12 334	0.85 262	0.93 339	1.05 323	1.03 364	0.76 365	1.07 392	0.70 344	0.79 472	0.25 396	1.04 478	0.36 432	1.56 481	0.70 468

CSAN	0.88 414	0.52 414	0.93 399	0.61 427	0.42 398	1.19 432	1.11 464	1.27 395	1.48 451	1.37 441	1.44 421	1.37 426	1.30 447	1.46 445	1.01 406	0.39 437	0.31 433	0.36 422	0.37 434	0.35 403	0.36 406

SDNR	0.89 415	0.39 376	1.66 468	0.42 202	0.39 381	3.35 495	0.32 151	0.95 274	1.05 365	1.05 395	2.12 461	0.62 201	0.71 333	1.40 435	0.78 359	0.53 459	0.56 476	0.36 422	0.27 396	0.46 436	0.50 453

test_for_model	0.90 416	3.60 511	0.42 106	2.47 500	2.11 500	0.39 150	0.28 86	0.46 29	0.48 103	0.76 233	0.32 34	0.30 20	0.28 72	0.35 15	0.27 58	0.69 470	0.12 134	0.13 22	0.09 5	3.76 510	0.74 470

PWC_ROB	0.92 417	0.57 432	1.64 465	0.53 390	0.33 340	0.93 383	0.39 259	1.42 438	1.51 453	1.66 456	2.57 472	1.18 401	1.11 432	1.50 447	1.54 451	0.26 359	0.18 327	0.28 385	0.20 301	0.30 377	0.32 386

UDG	0.93 418	1.03 472	0.75 351	1.00 469	0.97 472	1.02 403	0.57 384	1.18 357	1.01 350	0.93 339	1.02 307	1.32 414	1.03 423	0.88 336	0.92 390	0.55 463	0.33 443	1.82 487	0.41 448	1.20 479	0.74 470

RTSC	0.93 418	0.54 423	1.59 459	0.56 409	0.40 384	1.17 431	0.55 379	1.44 440	1.82 469	1.53 449	1.26 387	1.15 399	0.82 380	1.70 458	2.44 473	0.26 359	0.20 353	0.23 323	0.24 369	0.31 381	0.32 386

DeepPrunerF	0.93 418	0.55 429	3.88 488	0.70 453	0.81 464	0.72 327	0.74 429	1.28 400	1.97 472	0.95 351	1.02 307	0.87 320	0.85 389	1.16 406	1.07 421	0.35 424	0.29 420	0.43 442	0.40 443	0.31 381	0.33 395

PWCDC_ROB	0.93 418	0.54 423	0.97 409	0.78 462	0.41 389	1.03 405	0.42 300	1.39 427	2.34 481	1.04 390	3.73 491	0.80 302	1.12 434	1.29 423	1.04 416	0.37 431	0.22 370	0.24 337	0.20 301	0.36 407	0.31 382

FBW_ROB	0.94 422	0.54 423	1.03 414	0.56 409	0.42 398	1.16 427	0.76 432	1.56 456	1.41 442	1.38 443	1.33 400	1.47 437	1.07 428	2.94 490	1.14 427	0.26 359	0.32 438	0.45 446	0.30 408	0.34 398	0.30 375

G-Net	0.95 423	0.48 411	1.13 421	0.67 443	0.49 426	2.07 473	0.63 403	1.02 296	0.90 295	1.77 462	2.62 475	1.28 408	1.60 463	1.09 396	1.06 419	0.37 431	0.30 425	0.35 417	0.25 382	0.46 436	0.45 440

PASM	0.96 424	0.71 449	2.05 475	0.72 456	0.72 463	0.84 370	0.92 451	1.14 343	1.34 437	1.25 433	1.22 379	1.34 422	1.07 428	1.31 430	1.11 424	0.53 459	0.57 477	0.59 466	0.67 476	0.56 460	0.57 464

PDISCO_ROB	0.96 424	0.51 412	1.13 421	1.03 473	1.00 475	1.81 468	0.77 433	1.72 470	1.60 459	1.09 409	1.19 375	1.34 422	0.80 376	1.62 452	1.01 406	0.58 466	0.22 370	0.45 446	0.40 443	0.50 445	0.41 425

XQC	0.97 426	0.70 446	1.54 457	0.70 453	0.55 440	1.48 449	0.81 439	1.41 433	1.57 456	1.21 426	1.12 348	1.33 419	1.04 425	1.55 449	2.00 464	0.39 437	0.25 396	0.37 427	0.32 420	0.55 455	0.49 450

MDST_ROB	0.97 426	0.29 309	1.02 413	0.64 437	0.43 401	2.64 482	0.82 441	1.68 468	1.18 410	2.89 488	1.82 450	0.97 348	0.75 356	1.83 465	0.89 379	0.26 359	0.22 370	0.32 409	0.28 402	0.26 350	0.26 344

anonymity	0.98 428	0.89 463	1.06 417	0.93 467	1.04 480	0.97 390	0.82 441	1.33 417	0.93 312	1.08 405	0.98 289	1.02 362	0.95 415	1.02 386	0.93 392	0.96 478	0.96 499	0.90 475	0.91 486	0.92 472	0.95 478

SHD	0.98 428	0.54 423	1.30 439	0.63 434	0.50 430	1.14 423	0.50 356	1.80 474	2.20 476	1.66 456	1.39 411	1.47 437	1.21 441	1.40 435	1.80 457	0.32 403	0.27 411	0.32 409	0.34 428	0.41 423	0.44 438

Wz-Net-SNSev	0.99 430	0.80 455	3.00 482	0.57 413	0.46 421	0.94 385	1.22 474	1.40 431	1.28 426	1.04 390	1.33 400	1.46 435	0.90 405	2.06 472	1.65 454	0.26 359	0.24 388	0.25 350	0.26 390	0.33 392	0.30 375

SuperB	1.00 431	0.41 388	4.03 491	0.45 279	0.32 328	0.99 396	0.49 350	1.09 324	2.09 475	1.10 413	1.10 341	0.74 272	0.83 382	1.13 400	1.75 456	0.20 273	0.15 255	0.17 136	0.15 144	2.50 499	0.27 354

Consistency-Raft	1.01 432	0.82 456	1.27 435	0.85 464	0.97 472	0.81 359	0.83 443	1.35 420	1.61 460	1.06 403	1.66 441	1.11 391	0.93 410	0.93 351	1.11 424	0.65 468	0.75 486	0.79 472	0.91 486	1.09 478	0.79 473

SGM_RVC	1.04 433	0.30 324	0.47 161	0.41 170	0.23 84	1.73 466	0.77 433	1.63 464	1.30 432	2.39 481	1.99 457	2.64 475	1.78 471	2.22 478	1.40 441	0.28 377	0.27 411	0.27 374	0.25 382	0.25 342	0.25 340
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 434	0.23 178	0.51 203	0.37 66	0.22 57	0.71 323	0.39 259	1.31 408	0.92 307	0.87 304	1.08 339	0.70 245	0.64 295	0.75 277	11.43 508	0.19 252	0.16 281	0.18 178	0.17 222	0.18 212	0.19 236

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 434	0.61 439	1.82 470	0.69 450	0.51 432	2.62 481	1.69 493	1.28 400	1.44 446	1.39 444	1.56 434	1.34 422	0.91 406	1.68 457	0.95 397	0.38 436	0.39 456	0.46 449	0.61 475	0.41 423	0.43 434

xxxx	1.07 436	0.23 178	0.53 232	0.38 84	0.22 57	0.83 365	0.36 212	1.41 433	0.95 324	0.75 227	0.99 297	0.97 348	0.64 295	0.70 252	11.37 507	0.20 273	0.17 313	0.18 178	0.17 222	0.19 247	0.20 265

DPSNet	1.08 437	0.44 397	2.64 481	0.54 400	0.42 398	1.59 456	1.25 475	2.39 485	1.50 452	1.13 419	1.12 348	1.51 443	2.19 484	1.44 442	1.51 450	0.35 424	0.25 396	0.25 350	0.21 320	0.49 443	0.39 415

otaku	1.10 438	0.96 466	0.96 405	1.37 483	1.06 481	1.65 460	0.72 422	1.46 443	1.19 411	1.10 413	1.32 399	1.32 414	0.95 415	1.29 423	0.81 369	0.89 477	0.46 470	1.24 481	0.50 467	1.86 484	0.89 475

DDUNet	1.10 438	2.58 506	0.83 372	1.21 479	1.27 484	1.02 403	0.69 414	1.17 355	0.95 324	0.98 369	1.26 387	1.28 408	0.84 385	0.97 370	0.79 366	0.85 475	0.40 459	2.00 490	0.60 474	1.34 480	0.94 476

ADCL	1.10 438	0.42 392	1.57 458	0.51 364	0.41 389	1.71 465	0.92 451	1.36 424	1.45 447	1.33 439	1.56 434	1.22 406	1.26 446	1.45 443	5.27 497	0.22 307	0.19 345	0.25 350	0.25 382	0.29 369	0.29 370

ADCPNet	1.11 441	0.53 416	3.26 486	0.55 406	0.44 406	1.47 448	0.83 443	1.21 370	1.17 406	1.26 435	1.42 418	1.67 453	1.12 434	1.48 446	3.86 490	0.30 394	0.29 420	0.30 403	0.32 420	0.37 413	0.37 412

MFN_U_SF_RVC	1.14 442	0.63 441	2.33 478	0.69 450	0.46 421	2.04 472	0.70 415	1.90 476	1.37 438	1.62 452	1.56 434	1.94 462	1.36 450	1.73 460	1.90 459	0.41 442	0.38 452	0.45 446	0.48 462	0.45 433	0.47 446

Ntro	1.15 443	1.00 470	1.00 411	1.49 484	1.20 483	1.69 464	0.81 439	1.39 427	1.25 420	1.01 378	1.28 392	1.31 412	1.00 420	1.31 430	0.89 379	1.10 485	0.43 466	1.36 482	0.51 468	1.95 486	0.99 482

SAMSARA	1.15 443	0.69 445	1.44 452	1.09 476	0.93 468	2.10 475	1.87 500	1.64 465	1.47 450	1.64 454	1.21 377	2.06 465	1.14 437	1.61 451	1.50 449	0.39 437	0.45 468	0.36 422	0.38 437	0.50 445	0.51 457

SANet	1.15 443	0.45 398	1.40 448	0.50 352	0.32 328	1.54 455	1.21 472	1.49 445	3.35 493	1.61 451	2.41 468	2.32 472	1.80 472	1.57 450	1.27 435	0.28 377	0.25 396	0.26 366	0.24 369	0.36 407	0.32 386

test_sample9	1.17 446	0.37 363	0.83 372	0.39 108	0.31 304	0.72 327	0.49 350	1.11 330	0.92 307	0.93 339	0.89 245	0.86 314	0.71 333	1.29 423	2.03 465	0.42 444	9.50 518	0.40 436	0.41 448	0.36 407	0.35 400

MFMNet_re	1.17 446	0.99 468	1.31 440	1.02 472	0.95 470	1.32 439	1.32 478	1.44 440	1.58 458	1.72 461	1.70 445	1.21 403	1.57 462	1.16 406	1.04 416	0.88 476	0.76 488	0.79 472	0.75 480	0.90 471	0.94 476

ADCP+	1.18 448	0.37 363	3.09 483	0.50 352	0.52 434	1.48 449	0.61 398	1.32 414	1.07 377	1.21 426	1.16 365	1.08 382	1.11 432	1.63 453	7.17 502	0.20 273	0.16 281	0.24 337	0.22 342	0.29 369	0.22 301

ADCMid	1.22 449	0.57 432	3.17 485	0.54 400	0.44 406	1.07 411	0.77 433	1.31 408	1.13 395	2.14 476	1.48 428	1.49 440	1.47 459	1.65 455	5.30 498	0.26 359	0.24 388	0.29 393	0.32 420	0.38 415	0.36 406

WCMA_ROB	1.22 449	0.39 376	0.93 399	0.51 364	0.45 412	1.44 446	0.79 437	1.20 367	1.30 432	2.99 494	3.94 495	3.30 487	2.17 483	1.42 439	1.31 437	0.46 448	0.35 448	0.35 417	0.37 434	0.41 423	0.42 429

Wz-Net-TNSev	1.23 451	1.24 477	5.25 496	0.51 364	0.43 401	1.49 452	1.09 463	1.58 459	1.42 444	1.25 433	1.26 387	1.58 450	1.52 461	1.97 469	1.95 460	0.33 410	0.32 438	0.26 366	0.30 408	0.41 423	0.43 434

222	1.25 452	0.23 178	0.53 232	0.38 84	0.23 84	0.78 342	0.37 225	1.41 433	0.93 312	0.97 366	1.13 354	0.74 272	0.71 333	0.74 270	14.86 511	0.20 273	0.16 281	0.17 136	0.16 171	0.18 212	0.20 265

MSMD_ROB	1.25 452	0.51 412	0.64 300	0.60 423	0.50 430	1.66 461	0.67 408	1.26 390	1.26 424	2.64 485	3.82 492	3.06 482	3.20 496	1.45 443	0.91 388	0.46 448	0.41 461	0.49 457	0.51 468	0.47 438	0.45 440

AnyNet_C32	1.27 454	0.72 450	3.33 487	0.59 421	0.56 441	1.51 453	1.53 486	1.27 395	1.28 426	1.52 448	1.48 428	1.38 430	1.23 443	1.64 454	5.26 496	0.30 394	0.29 420	0.29 393	0.34 428	0.38 415	0.44 438

pmcnn	1.27 454	0.31 333	1.14 423	0.41 170	0.23 84	0.97 390	0.71 417	1.23 381	1.32 434	1.83 465	2.34 465	11.25 512	0.89 402	1.04 390	0.96 399	0.15 105	0.12 134	0.12 3	0.10 23	0.15 111	0.16 159

WZ-Net	1.29 456	0.64 442	5.42 497	0.64 437	0.52 434	1.37 442	1.29 477	1.41 433	1.77 468	1.56 450	1.69 444	1.74 454	1.41 454	2.50 485	2.16 470	0.28 377	0.21 361	0.23 323	0.25 382	0.39 419	0.41 425

SPS-STEREO	1.29 456	0.94 465	1.10 418	1.05 475	1.03 478	1.48 449	0.91 449	1.57 458	1.24 418	2.13 473	1.90 454	1.94 462	1.46 457	1.77 461	1.64 453	0.97 479	0.94 498	0.90 475	0.89 485	0.96 475	0.97 480
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 458	0.96 466	1.33 442	0.90 466	0.92 467	1.15 425	1.05 461	1.49 445	1.62 461	1.63 453	2.51 470	2.31 470	1.62 464	2.16 477	1.42 442	0.81 474	0.73 482	0.79 472	1.02 490	0.73 466	0.97 480
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	1.34 459	0.70 446	1.42 450	0.78 462	0.65 455	1.68 463	0.91 449	2.12 481	3.01 488	2.25 478	2.35 467	1.90 460	1.99 478	1.98 470	2.14 468	0.40 441	0.38 452	0.49 457	0.37 434	0.51 448	0.67 467

test_sample8	1.36 460	0.37 363	0.83 372	0.39 108	0.31 304	0.72 327	0.49 350	1.19 361	0.79 222	1.51 447	0.96 277	3.29 486	1.64 465	1.29 423	2.03 465	0.42 444	9.50 518	0.40 436	0.41 448	0.36 407	0.35 400

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 461	0.91 464	2.11 476	0.89 465	0.57 446	4.27 501	1.79 497	1.55 452	2.00 474	1.64 454	1.85 452	1.83 457	1.44 456	1.89 468	1.49 448	0.49 454	0.40 459	0.56 463	0.58 472	0.75 467	0.52 459

MeshStereo	1.38 461	0.45 398	0.58 271	0.45 279	0.35 357	1.63 459	0.60 396	2.07 478	1.43 445	4.49 503	3.32 487	4.67 494	2.08 480	2.08 474	1.32 438	0.36 427	0.36 450	0.37 427	0.32 420	0.32 387	0.34 397
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
AAGNet	1.40 463	0.20 92	0.52 224	0.45 279	0.26 188	0.29 61	0.29 98	0.67 128	0.71 182	0.97 366	0.86 231	0.66 231	0.60 271	0.66 219	19.98 515	0.17 182	0.11 68	0.19 211	0.15 144	0.20 264	0.13 64

RainbowNet	1.42 464	1.53 487	1.31 440	1.93 491	1.46 485	1.52 454	1.03 460	1.67 467	1.55 454	1.23 430	1.59 437	1.54 446	1.21 441	1.40 435	1.03 411	1.70 492	0.70 481	1.82 487	0.80 482	2.11 490	1.22 488

ACVNet-4b	1.43 465	1.34 481	1.28 436	1.95 492	1.60 487	1.93 471	0.77 433	1.59 460	1.64 463	1.05 395	1.60 438	2.10 467	0.92 408	1.79 463	0.84 372	1.76 494	0.35 448	2.03 493	0.67 476	2.16 491	1.18 487

FCDSN-DC	1.43 465	0.57 432	0.69 328	0.74 458	0.59 448	1.42 445	0.65 407	1.40 431	1.41 442	3.31 498	4.42 501	4.57 493	3.01 494	1.70 458	1.19 431	0.46 448	0.42 463	0.48 454	0.47 458	0.51 448	0.51 457
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 467	0.82 456	6.28 499	0.48 331	0.40 384	0.73 331	0.83 443	0.95 274	2.77 486	3.48 500	1.95 455	1.64 452	2.12 481	1.42 439	3.84 489	0.21 289	0.19 345	0.21 290	0.21 320	0.43 429	0.42 429

SGM+DAISY	1.52 468	0.99 468	1.61 463	1.01 470	1.02 477	1.86 470	1.19 471	1.49 445	1.38 440	2.96 492	3.00 482	2.79 478	1.94 474	1.88 466	1.62 452	0.98 481	0.97 500	0.91 477	0.91 486	0.94 474	0.99 482

ACVNet_1	1.55 469	1.36 482	1.35 444	1.96 493	1.63 488	1.83 469	0.96 457	2.09 479	1.85 470	1.43 445	1.54 432	2.31 470	1.68 468	1.42 439	1.18 429	1.76 494	0.51 474	2.05 495	0.59 473	2.24 494	1.30 492

ADCS	1.60 470	0.70 446	4.02 490	0.61 427	0.53 436	1.31 438	1.11 464	1.71 469	1.86 471	1.97 471	1.68 442	1.51 443	1.46 457	2.07 473	9.20 505	0.34 418	0.32 438	0.33 414	0.36 432	0.45 433	0.46 444

AnyNet_C01	1.63 471	1.16 475	7.38 500	0.65 439	0.56 441	2.25 477	1.53 486	1.53 450	1.46 449	1.71 460	1.95 455	1.83 457	1.41 454	2.48 483	4.42 493	0.33 410	0.32 438	0.32 409	0.34 428	0.45 433	0.50 453

DispFullNet	1.64 472	2.64 507	3.14 484	2.57 501	1.78 493	1.32 439	0.55 379	1.42 438	1.45 447	1.89 467	1.48 428	1.55 447	2.35 486	2.08 474	1.12 426	0.60 467	0.19 345	2.33 498	0.73 479	2.35 495	1.30 492

FC-DCNN	1.67 473	0.53 416	0.68 319	0.62 431	0.49 426	1.62 458	0.71 417	1.77 473	1.55 454	4.73 505	4.66 503	5.82 502	3.94 500	2.13 476	1.42 442	0.47 451	0.42 463	0.47 450	0.46 455	0.48 439	0.47 446

FC-DCNN v2	1.74 474	0.53 416	0.68 319	0.62 431	0.49 426	1.67 462	0.71 417	1.85 475	1.57 456	4.84 506	5.01 505	6.42 506	3.92 499	2.24 479	1.43 444	0.47 451	0.42 463	0.47 450	0.46 455	0.48 439	0.47 446

ACVNet_2	1.74 474	1.30 480	1.62 464	1.81 488	1.63 488	2.28 478	1.34 480	2.35 484	2.64 484	1.82 464	2.55 471	2.99 480	1.71 469	1.67 456	1.20 432	1.48 489	0.59 478	1.81 486	0.71 478	2.09 489	1.29 491

ELAS_RVC	1.76 476	0.64 442	1.20 427	0.74 458	0.59 448	2.18 476	2.53 505	2.10 480	2.85 487	3.46 499	3.41 490	3.12 483	4.11 501	2.69 488	2.53 478	0.54 462	0.47 471	0.51 461	0.48 462	0.55 455	0.55 462
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 477	0.64 442	1.10 418	0.72 456	0.58 447	3.37 496	1.76 495	2.54 486	2.57 483	3.77 501	3.96 496	2.83 479	3.44 497	2.34 482	2.73 480	0.53 459	0.47 471	0.50 459	0.48 462	0.55 455	0.55 462
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 478	1.24 477	1.52 454	1.28 481	1.06 481	2.92 491	1.64 491	3.32 493	3.05 491	2.28 479	3.32 487	3.19 485	2.38 487	3.39 492	2.49 477	1.02 482	0.92 494	1.06 479	1.04 492	1.05 477	0.99 482

IMH-64-1	1.96 478	1.64 492	1.26 432	2.26 497	1.91 496	2.30 479	1.35 481	2.99 489	2.29 477	1.70 458	2.79 479	2.47 473	1.66 466	2.33 480	1.95 460	2.07 497	0.74 484	2.44 499	1.04 492	2.40 496	1.59 498

IMH-64	1.96 478	1.64 492	1.26 432	2.26 497	1.91 496	2.30 479	1.35 481	2.99 489	2.29 477	1.70 458	2.79 479	2.47 473	1.66 466	2.33 480	1.95 460	2.07 497	0.74 484	2.44 499	1.04 492	2.40 496	1.59 498

RTS	2.03 481	1.03 472	11.50 505	0.68 447	0.63 453	2.71 483	1.56 488	1.55 452	2.32 479	1.93 468	2.57 472	1.32 414	1.32 448	5.20 502	4.30 491	0.31 398	0.23 379	0.29 393	0.30 408	0.41 423	0.40 420

RTSA	2.03 481	1.03 472	11.50 505	0.68 447	0.63 453	2.71 483	1.56 488	1.55 452	2.32 479	1.93 468	2.57 472	1.32 414	1.32 448	5.20 502	4.30 491	0.31 398	0.23 379	0.29 393	0.30 408	0.41 423	0.40 420

PWCK	2.06 483	1.75 495	4.11 492	1.69 486	0.93 468	3.13 494	2.86 507	2.18 482	2.41 482	2.38 480	2.33 464	2.22 468	1.85 473	3.52 494	2.20 471	1.65 491	0.73 482	1.52 484	0.83 484	1.81 482	1.02 485

Dean	2.07 484	1.39 483	1.69 469	2.17 495	1.83 495	2.75 486	1.28 476	3.49 497	3.80 497	2.13 473	3.30 486	3.18 484	1.98 477	1.78 462	1.72 455	1.73 493	0.79 492	1.99 489	0.91 486	2.17 492	1.34 495

WAO-6	2.11 485	1.52 486	1.25 431	1.73 487	1.69 492	2.72 485	1.62 490	3.15 491	3.64 494	2.01 472	3.28 485	3.52 491	2.20 485	2.59 486	2.48 476	1.31 488	0.92 494	2.04 494	1.22 501	1.89 485	1.35 496

IMH	2.15 486	1.66 494	1.29 437	2.25 496	1.92 498	2.87 489	1.33 479	3.25 492	3.04 490	1.87 466	3.33 489	3.00 481	2.03 479	2.80 489	1.95 460	2.09 499	0.78 489	2.45 501	1.05 495	2.44 498	1.62 500

LVE	2.20 487	1.47 485	1.44 452	2.06 494	1.80 494	2.79 488	1.77 496	2.96 488	3.94 499	1.95 470	4.29 500	3.47 490	1.97 475	2.48 483	1.85 458	2.06 496	0.88 493	2.06 496	1.13 497	2.17 492	1.53 497

MADNet+	2.28 488	2.56 504	10.82 503	1.25 480	0.96 471	2.77 487	1.44 485	2.34 483	1.76 467	1.36 440	1.78 449	1.84 459	1.74 470	6.33 506	4.57 495	0.67 469	0.66 480	0.59 466	0.54 471	0.84 469	0.81 474

KSHMR	2.64 489	1.96 498	1.86 472	2.69 505	2.44 503	2.88 490	2.04 501	3.46 496	6.31 503	2.51 484	3.27 484	3.39 489	1.97 475	2.59 486	2.08 467	2.48 504	1.41 504	2.80 508	1.51 504	2.98 504	2.09 503

notaker	2.87 490	2.31 502	2.01 474	3.03 507	2.60 508	2.94 492	1.82 498	3.43 495	3.06 492	2.89 488	4.21 499	6.15 505	2.71 489	3.42 493	2.90 481	2.67 507	1.18 502	3.00 509	1.67 505	3.13 505	2.26 505

WAO-8	3.00 491	1.60 489	1.52 454	1.82 489	1.65 490	5.57 503	1.35 481	4.65 505	12.37 509	2.89 488	4.04 497	4.89 497	2.78 490	3.73 496	2.44 473	1.29 486	0.93 496	2.00 490	1.16 499	2.02 487	1.23 489

Venus	3.00 491	1.60 489	1.52 454	1.82 489	1.65 490	5.57 503	1.35 481	4.65 505	12.37 509	2.89 488	4.04 497	4.89 497	2.78 490	3.73 496	2.44 473	1.29 486	0.93 496	2.00 490	1.16 499	2.02 487	1.23 489

JetBlue	3.02 493	1.39 483	7.91 501	1.17 478	1.49 486	8.53 507	7.94 510	2.82 487	1.98 473	2.15 477	2.69 477	3.32 488	3.01 494	6.66 507	3.81 488	0.79 472	0.78 489	0.75 470	0.76 481	1.04 476	1.33 494

ktn	3.02 493	2.27 501	1.85 471	2.89 506	2.54 507	3.72 497	2.14 502	3.79 500	5.33 501	2.82 487	5.09 506	5.95 503	2.54 488	3.34 491	2.58 479	2.65 506	1.44 505	2.78 507	2.03 507	2.61 501	2.10 504

U	3.17 495	0.17 22	0.35 38	0.41 170	0.71 461	57.93 529	0.20 4	0.43 17	0.39 51	0.26 14	0.23 6	0.23 8	0.22 26	0.26 1	0.22 4	0.16 147	0.10 17	0.74 469	0.13 92	0.13 34	0.11 8

TorneroNet-64	3.54 496	1.89 496	1.59 459	2.62 504	2.29 501	6.88 506	1.72 494	4.72 507	11.88 507	2.43 482	5.46 508	8.16 508	2.80 492	4.13 500	3.03 482	2.25 502	0.75 486	2.57 503	1.09 496	2.65 502	1.84 502

UNDER WATER	3.63 497	2.12 500	4.11 492	3.17 508	2.51 505	3.77 499	2.45 504	3.53 498	13.66 512	2.98 493	2.92 481	5.75 501	4.13 502	3.85 498	3.75 487	2.84 508	1.11 501	2.71 506	1.41 502	3.26 507	2.50 507

UNDER WATER-64	3.72 498	2.07 499	4.57 494	3.30 510	2.52 506	5.61 505	2.63 506	3.67 499	12.27 508	3.09 495	2.66 476	5.99 504	4.74 504	3.93 499	3.57 485	2.54 505	1.24 503	2.65 504	1.48 503	3.21 506	2.62 508

MADNet++	4.18 499	2.72 509	4.00 489	3.80 512	3.44 511	4.72 502	4.05 509	4.01 501	3.74 495	4.52 504	5.14 507	4.20 492	4.89 505	7.04 509	6.39 499	3.79 509	3.70 511	3.27 511	2.70 510	3.68 509	3.74 512

TorneroNet	4.49 500	1.92 497	1.65 467	2.60 503	2.29 501	14.95 514	1.86 499	4.86 508	19.56 523	3.10 496	7.52 511	7.00 507	2.90 493	4.48 501	3.66 486	2.24 501	0.78 489	2.68 505	1.14 498	2.79 503	1.80 501

MANE	4.73 501	0.54 423	0.77 356	0.69 450	0.60 451	10.35 509	1.67 492	8.68 511	12.66 511	6.90 510	9.43 512	11.59 513	10.59 510	8.26 510	8.41 503	0.51 457	0.45 468	0.48 454	1.02 490	0.50 445	0.50 453

SGM-ForestM	4.73 501	0.34 348	1.05 416	0.46 303	0.28 245	10.26 508	3.48 508	4.52 503	5.16 500	8.68 512	7.48 510	18.87 519	10.80 511	11.26 513	10.01 506	0.32 403	0.34 446	0.32 409	0.32 420	0.29 369	0.30 375

LSM	4.83 503	0.83 459	11.23 504	0.76 461	56.73 525	1.10 414	1.18 470	1.35 420	1.70 466	2.13 473	2.34 465	1.34 422	1.19 440	1.52 448	1.23 433	0.34 418	0.50 473	0.39 433	0.47 458	0.51 448	9.82 515

LE_ROB	4.86 504	0.27 279	9.43 502	0.45 279	0.24 123	1.61 457	0.96 457	2.05 477	17.75 519	16.36 521	4.84 504	5.17 499	19.48 521	2.05 471	15.49 512	0.17 182	0.15 255	0.16 100	0.16 171	0.20 264	0.19 236

DPSimNet_ROB	5.19 505	2.71 508	18.56 511	2.59 502	2.49 504	4.25 500	10.93 511	3.33 494	3.93 498	5.02 507	4.52 502	5.74 500	10.18 508	5.44 504	8.79 504	2.40 503	2.47 508	2.48 502	2.54 508	2.56 500	2.87 509

FADE	5.30 506	2.54 503	14.53 509	1.04 474	1.00 475	2.09 474	0.92 451	4.03 502	3.02 489	1.77 462	1.60 438	2.74 476	6.71 507	6.31 505	4.51 494	14.64 523	1.73 506	21.24 522	14.41 519	0.63 463	0.65 466

JetRed	5.38 507	6.17 512	12.68 508	2.38 499	2.85 509	12.60 513	11.17 512	4.60 504	3.74 495	3.87 502	3.85 493	4.83 495	4.13 502	6.81 508	12.18 509	2.18 500	2.95 510	2.19 497	1.98 506	3.49 508	3.01 510

tt	6.21 508	0.22 150	5.88 498	3.55 511	2.07 499	11.25 512	19.19 514	11.84 515	5.47 502	2.71 486	2.18 462	4.87 496	6.25 506	3.71 495	7.09 501	8.31 515	11.17 520	4.91 512	5.39 514	5.72 512	2.42 506

coex-ft	6.50 509	1.57 488	87.99 529	0.49 341	0.38 373	1.41 444	1.21 472	1.21 370	7.96 505	12.14 513	2.78 478	2.74 476	3.83 498	1.30 429	3.19 483	0.24 342	0.23 379	0.27 374	0.24 369	0.48 439	0.40 420

HanzoNet	6.97 510	2.57 505	4.66 495	3.29 509	2.96 510	3.75 498	2.35 503	5.08 509	7.11 504	14.46 520	13.06 513	17.69 517	22.95 523	13.72 515	6.61 500	4.36 510	1.96 507	3.14 510	2.59 509	3.88 511	3.19 511

EDNetEfficientorigin	9.96 511	1.17 476	175.17 530	0.49 341	0.37 367	1.13 422	0.74 429	1.27 395	2.70 485	3.16 497	2.49 469	2.28 469	2.15 482	1.88 466	2.27 472	0.21 289	0.19 345	0.25 350	0.20 301	0.54 453	0.53 461

ASD4	10.37 512	9.12 515	17.90 510	7.49 514	10.02 512	16.90 515	28.93 518	11.05 514	8.53 506	7.42 511	7.41 509	8.91 509	10.32 509	11.44 514	20.38 516	4.52 511	4.58 512	5.68 515	5.04 513	5.72 512	6.02 514

DGTPSM_ROB	12.12 513	8.03 513	21.12 512	8.97 515	16.81 514	10.68 510	30.77 519	9.14 512	15.23 514	6.55 508	15.49 520	9.02 510	15.13 513	9.26 511	21.71 517	4.58 512	8.60 513	5.07 513	9.26 515	5.88 514	11.06 516

DPSMNet_ROB	12.13 514	8.03 513	21.13 513	9.02 516	16.82 515	10.68 510	30.78 520	9.15 513	15.24 515	6.56 509	15.50 521	9.02 510	15.13 513	9.28 512	21.71 517	4.59 513	8.60 513	5.08 514	9.26 515	5.89 515	11.06 516

BEATNet-Init1	15.65 515	1.62 491	54.26 528	0.75 460	0.56 441	37.03 525	13.39 513	13.20 516	14.59 513	29.41 526	29.29 526	47.69 529	21.87 522	26.91 524	19.58 514	0.43 447	0.39 456	0.47 450	0.47 458	0.52 451	0.52 459

DPSM_ROB	17.80 516	18.60 517	24.24 519	20.89 518	19.49 516	25.83 518	36.10 522	21.62 523	16.41 517	13.46 515	14.26 518	19.11 520	16.15 516	20.74 517	25.59 520	9.37 517	9.23 516	9.47 517	9.81 517	13.47 516	12.09 519

DPSM	17.80 516	18.60 517	24.24 519	20.89 518	19.49 516	25.83 518	36.10 522	21.62 523	16.41 517	13.46 515	14.26 518	19.11 520	16.15 516	20.74 517	25.59 520	9.37 517	9.23 516	9.47 517	9.81 517	13.47 516	12.09 519

DLNR_Zeroshot_test	20.12 518	36.36 524	38.38 522	170.13 530	62.28 526	0.22 7	0.20 4	13.43 517	0.40 62	0.45 89	0.66 139	0.42 95	0.21 19	0.64 199	0.32 124	5.57 514	0.10 17	0.15 76	0.11 40	72.31 529	0.13 64

LRCNet_RVC	21.27 519	31.14 523	21.46 514	28.97 521	23.77 519	3.11 493	0.62 400	20.94 521	1.64 463	25.57 522	28.13 522	21.96 522	14.74 512	21.99 523	16.44 513	29.16 527	14.92 521	33.57 523	31.28 523	29.67 525	26.33 523

HaxPig	31.93 520	37.19 525	34.22 521	24.41 520	24.94 520	18.53 516	20.18 515	21.15 522	28.84 525	35.74 527	38.86 527	26.18 523	28.75 525	33.85 525	34.15 525	35.89 528	38.80 528	37.79 524	40.52 524	39.33 526	39.33 528

Anonymous_1	33.12 521	18.23 516	23.86 515	20.53 517	21.18 518	25.45 517	35.84 521	22.44 525	15.68 516	13.41 514	13.70 517	18.00 518	15.15 515	20.31 516	24.47 519	14.56 522	8.84 515	66.24 527	117.79 527	155.41 530	11.40 518

CasAABBNet	35.77 522	37.38 526	48.59 526	42.20 524	39.23 523	51.95 526	72.92 529	43.36 528	33.03 528	26.93 523	28.31 523	38.43 526	32.32 526	41.58 528	51.50 529	18.71 524	18.58 523	19.11 520	19.75 521	27.11 519	24.33 521

Selective-RAFT-Error	35.87 523	37.42 527	48.73 527	42.24 525	39.28 524	52.00 527	72.87 528	43.41 529	32.95 527	26.97 524	28.72 524	38.71 528	33.15 528	41.59 529	51.42 528	18.77 525	18.60 524	19.14 521	19.78 522	27.19 520	24.42 522

xxxxx1	36.77 524	19.69 519	24.00 516	62.46 527	66.77 527	27.30 521	39.89 524	20.40 518	18.80 520	14.18 517	13.11 514	17.29 514	17.30 518	21.62 520	27.81 522	13.61 519	18.98 525	111.36 528	133.25 528	28.84 522	38.64 525

tt_ll	36.77 524	19.69 519	24.00 516	62.46 527	66.77 527	27.30 521	39.89 524	20.40 518	18.80 520	14.18 517	13.11 514	17.29 514	17.30 518	21.62 520	27.81 522	13.61 519	18.98 525	111.36 528	133.25 528	28.84 522	38.64 525

ff	36.77 524	19.69 519	24.00 516	62.46 527	66.77 527	27.30 521	39.89 524	20.40 518	18.80 520	14.18 517	13.11 514	17.29 514	17.30 518	21.62 520	27.81 522	13.61 519	18.98 525	111.36 528	133.25 528	28.84 522	38.64 525

MEDIAN_ROB	37.35 527	40.72 530	40.37 524	32.26 522	31.80 521	27.29 520	25.02 516	29.47 526	33.43 529	41.99 529	41.60 529	33.48 524	34.37 529	39.66 527	36.94 526	43.49 530	43.96 530	44.07 526	43.35 526	41.32 528	42.43 530

AVERAGE_ROB	37.53 528	40.05 529	40.01 523	34.74 523	33.76 522	28.46 524	25.14 517	32.31 527	34.08 530	41.20 528	40.52 528	34.51 525	34.78 530	39.11 526	37.48 527	42.68 529	43.32 529	43.80 525	42.99 525	40.42 527	41.31 529

LSM0	38.96 529	37.52 528	48.37 525	43.79 526	91.31 530	52.31 528	72.38 527	43.71 530	32.75 526	27.16 525	28.73 525	38.51 527	32.63 527	41.75 530	51.59 530	18.85 526	18.43 522	19.09 519	19.60 520	27.21 521	33.44 524

PML	40.49 530	30.31 522	12.46 507	7.19 513	14.30 513	91.44 530	212.44 531	7.73 510	23.24 524	74.44 530	185.05 531	49.81 530	25.78 524	21.34 519	12.84 510	8.71 516	2.93 509	8.43 516	3.24 511	13.77 518	4.45 513

test_example2	176.82 531	204.75 531	198.54 531	188.58 531	191.23 531	151.28 531	169.77 530	97.63 531	125.81 531	179.94 531	183.74 530	158.20 531	139.14 531	192.16 531	198.12 531	203.48 531	236.37 531	163.71 531	173.22 531	217.79 531	162.95 531

ccccc	428.22 532	430.66 532	522.50 532	506.24 532	500.20 532	349.93 532	338.04 532	384.19 532	297.84 532	330.97 532	382.26 532	370.48 532	442.91 532	498.75 532	555.79 532	557.84 532	430.47 532	334.14 532	290.91 532	547.74 532	492.55 532

Low-res two-view benchmark