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

CREStereo	0.28 16	0.16 8	0.25 1	0.28 1	0.17 3	0.38 116	0.25 43	0.52 29	0.76 176	0.43 59	0.51 63	0.32 22	0.28 48	0.39 18	0.27 37	0.16 120	0.11 49	0.12 2	0.09 5	0.12 4	0.12 18
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
trnet	0.28 16	0.15 2	0.25 1	0.29 2	0.16 2	0.38 116	0.23 28	0.53 34	0.77 179	0.43 59	0.52 69	0.34 31	0.28 48	0.39 18	0.27 37	0.15 79	0.11 49	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.11 3

PMTNet	0.33 50	0.17 16	0.26 5	0.29 2	0.18 6	0.44 161	0.22 16	0.57 51	0.66 129	0.46 69	0.54 76	0.38 48	0.34 98	0.50 73	0.25 12	0.75 433	0.10 9	0.12 2	0.09 5	0.13 20	0.12 18

LoS	0.30 26	0.16 8	0.32 16	0.30 4	0.19 12	0.32 78	0.29 81	0.54 39	0.73 163	0.35 26	0.52 69	0.42 67	0.29 64	0.48 62	0.29 60	0.15 79	0.11 49	0.13 14	0.09 5	0.12 4	0.12 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.29 20	0.15 2	0.25 1	0.31 5	0.71 424	0.36 101	0.27 61	0.51 25	0.47 76	0.34 24	0.48 49	0.27 7	0.23 18	0.40 25	0.24 9	0.13 13	0.11 49	0.12 2	0.08 1	0.13 20	0.32 350

TANstereo	0.31 38	0.16 8	0.34 19	0.31 5	0.17 3	0.55 205	0.23 28	0.46 15	0.56 96	0.60 104	0.69 118	0.37 45	0.26 35	0.36 13	0.28 48	0.16 120	0.16 245	0.13 14	0.10 15	0.14 54	0.15 103

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 285	3.08 472	2.41 442	0.32 7	0.18 6	0.29 49	0.20 3	0.39 2	0.33 11	0.29 10	0.25 4	0.18 1	0.18 3	0.32 5	0.22 1	1.08 446	0.09 2	0.17 109	0.16 141	0.15 87	0.96 441

IGEV-Stereo+	0.25 2	0.15 2	0.28 9	0.32 7	0.19 12	0.13 1	0.17 1	0.29 1	0.30 6	0.22 1	0.15 1	0.22 2	0.22 14	0.42 32	0.22 1	0.14 25	0.10 9	0.12 2	0.09 5	0.15 87	1.09 448

knoymous	0.37 89	0.22 121	0.34 19	0.32 7	0.22 43	0.38 116	0.29 81	0.63 75	0.65 126	0.69 160	0.69 118	0.60 160	0.40 142	0.61 131	0.36 133	0.17 150	0.11 49	0.20 213	0.12 42	0.18 177	0.19 201

CREStereo++_RVC	0.32 42	0.16 8	0.25 1	0.32 7	0.24 103	0.27 30	0.22 16	0.48 20	0.89 257	0.47 71	0.80 168	0.29 9	0.25 25	0.37 14	0.34 113	0.14 25	0.09 2	0.13 14	0.52 432	0.14 54	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
WCG-NET（raft）	0.31 38	0.16 8	0.39 50	0.33 11	0.19 12	0.35 94	0.27 61	0.54 39	0.79 190	0.45 63	0.55 81	0.47 94	0.27 40	0.56 96	0.28 48	0.13 13	0.10 9	0.12 2	0.11 26	0.12 4	0.12 18

LoS_RVC	0.28 16	0.17 16	0.29 11	0.33 11	0.32 295	0.43 154	0.34 150	0.42 7	0.34 13	0.33 22	0.51 63	0.29 9	0.38 123	0.37 14	0.28 48	0.11 1	0.10 9	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.26 308

GCAP-BAT	0.32 42	0.21 94	0.45 104	0.34 13	0.29 235	0.28 40	0.27 61	0.53 34	0.32 9	0.61 108	0.66 109	0.47 94	0.25 25	0.59 113	0.28 48	0.15 79	0.12 104	0.15 59	0.10 15	0.12 4	0.12 18

test_sample2	0.45 182	0.24 166	0.49 149	0.34 13	0.21 33	0.60 236	0.43 272	1.01 258	0.73 163	0.67 148	0.80 168	0.70 213	0.64 261	0.65 175	0.41 191	0.19 219	0.15 221	0.18 146	0.16 141	0.19 212	0.19 201

testlalala	0.29 20	0.20 70	0.45 104	0.34 13	0.24 103	0.44 161	0.29 81	0.50 23	0.30 6	0.70 166	0.50 56	0.35 37	0.25 25	0.33 6	0.25 12	0.15 79	0.11 49	0.14 20	0.09 5	0.12 4	0.13 43

riskmin	0.41 147	0.21 94	0.44 98	0.34 13	0.24 103	0.58 224	0.32 130	0.70 129	0.86 234	0.52 82	0.57 86	0.78 259	0.60 239	0.58 106	0.39 166	0.17 150	0.12 104	0.19 178	0.13 70	0.19 212	0.22 266

s12784h	0.37 89	0.15 2	0.26 5	0.34 13	0.15 1	0.80 318	0.29 81	0.83 199	0.87 241	0.58 101	0.58 89	0.43 74	0.41 146	0.59 113	0.35 122	0.12 4	0.10 9	0.14 20	0.09 5	0.14 54	0.10 1

HITNet	0.43 167	0.27 245	0.50 161	0.34 13	0.18 6	0.65 262	0.32 130	0.99 251	0.70 146	0.73 184	0.86 198	0.66 199	0.56 215	0.61 131	0.47 224	0.14 25	0.10 9	0.15 59	0.13 70	0.18 177	0.13 43
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
Occ-G	0.27 10	0.15 2	0.32 16	0.35 19	0.21 33	0.28 40	0.32 130	0.44 9	0.34 13	0.29 10	0.43 36	0.49 103	0.25 25	0.50 73	0.30 73	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.13 43

test_sample1	0.44 173	0.24 166	0.52 190	0.35 19	0.23 69	0.59 231	0.36 183	1.05 274	0.57 102	0.66 139	0.78 153	0.70 213	0.71 298	0.62 151	0.51 244	0.18 182	0.15 221	0.17 109	0.16 141	0.18 177	0.18 191

SMFormer	0.53 263	0.24 166	0.67 278	0.35 19	0.20 24	0.63 246	0.34 150	1.26 352	1.06 334	0.85 256	1.02 273	0.71 216	0.66 269	0.96 325	0.60 283	0.19 219	0.16 245	0.18 146	0.17 191	0.19 212	0.20 230

tta	0.53 263	0.24 166	0.67 278	0.35 19	0.20 24	0.63 246	0.34 150	1.26 352	1.06 334	0.85 256	1.02 273	0.71 216	0.66 269	0.96 325	0.60 283	0.19 219	0.16 245	0.18 146	0.17 191	0.15 87	0.16 128

qqq1	0.51 243	0.24 166	0.67 278	0.35 19	0.20 24	0.63 246	0.34 150	1.26 352	1.06 334	0.85 256	1.02 273	0.71 216	0.66 269	0.96 325	0.36 133	0.19 219	0.16 245	0.14 20	0.12 42	0.15 87	0.16 128

fff1	0.51 243	0.24 166	0.67 278	0.35 19	0.20 24	0.63 246	0.34 150	1.26 352	1.06 334	0.85 256	1.02 273	0.71 216	0.66 269	0.96 325	0.36 133	0.19 219	0.16 245	0.14 20	0.12 42	0.15 87	0.16 128

Any-RAFT	0.36 71	0.17 16	0.31 14	0.35 19	0.21 33	0.51 182	0.21 9	0.93 231	0.75 172	0.56 95	0.73 125	0.66 199	0.29 64	0.48 62	0.25 12	0.15 79	0.10 9	0.13 14	0.10 15	0.13 20	0.13 43

EGLCR-Stereo	0.27 10	0.17 16	0.36 35	0.35 19	0.21 33	0.37 111	0.20 3	0.58 54	0.37 26	0.29 10	0.28 10	0.42 67	0.18 3	0.47 55	0.27 37	0.14 25	0.10 9	0.16 80	0.14 93	0.13 20	0.12 18

DCANet-4	0.38 106	0.22 121	0.58 237	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 96	0.69 117	0.97 301	0.70 166	0.79 158	0.40 56	0.46 173	0.46 49	0.37 142	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.12 4	0.15 103

fff	0.39 119	0.18 25	0.46 117	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 96	0.73 158	1.08 345	0.70 166	0.79 158	0.44 77	0.62 248	0.47 55	0.37 142	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.12 4	0.15 103

ADStereo(finetuned)	0.39 119	0.18 25	0.58 237	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 96	0.72 146	0.96 296	0.72 177	0.77 144	0.45 85	0.68 286	0.46 49	0.36 133	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.15 103

HHNet	0.42 154	0.19 44	0.43 93	0.35 19	0.38 336	0.33 85	0.33 141	0.71 136	0.78 183	0.87 269	1.30 360	0.52 112	0.36 111	0.53 81	0.37 142	0.16 120	0.11 49	0.19 178	0.15 115	0.15 87	0.25 304

AnonymousM	0.42 154	0.86 424	0.31 14	0.35 19	0.23 69	0.30 55	0.37 196	0.56 48	0.44 60	0.72 177	0.50 56	0.47 94	0.29 64	0.42 32	0.35 122	0.16 120	0.12 104	1.51 445	0.32 384	0.12 4	0.11 3

DCANet	0.38 106	0.18 25	0.46 117	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 96	0.72 146	0.96 296	0.72 177	0.77 144	0.45 85	0.56 215	0.47 55	0.36 133	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.15 103

csc	0.39 119	0.18 25	0.46 117	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 96	0.73 158	1.08 345	0.70 166	0.79 158	0.44 77	0.62 248	0.47 55	0.37 142	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.12 4	0.15 103

cscssc	0.39 119	0.18 25	0.46 117	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 96	0.73 158	1.08 345	0.70 166	0.79 158	0.44 77	0.62 248	0.47 55	0.37 142	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.12 4	0.15 103

111	0.42 154	0.18 25	0.46 117	0.35 19	0.19 12	0.52 190	0.28 72	0.76 173	1.16 367	0.52 82	0.92 230	0.65 187	0.51 194	0.65 175	0.37 142	0.15 79	0.10 9	0.14 20	0.12 42	0.13 20	0.16 128

Pointernet	0.27 10	0.15 2	0.35 25	0.36 36	0.23 69	0.35 94	0.21 9	0.74 165	0.41 48	0.39 38	0.37 28	0.34 31	0.25 25	0.37 14	0.27 37	0.15 79	0.11 49	0.12 2	0.09 5	0.11 1	0.11 3

test_sample4	0.49 219	0.27 245	0.55 215	0.36 36	0.23 69	0.70 283	0.37 196	1.22 339	0.86 234	0.82 231	0.86 198	0.62 169	0.58 229	0.71 224	0.49 237	0.21 254	0.16 245	0.21 256	0.20 267	0.22 263	0.21 247

test_sample3	0.49 219	0.27 245	0.55 215	0.36 36	0.23 69	0.70 283	0.37 196	1.21 332	0.87 241	0.79 223	0.84 186	0.66 199	0.53 198	0.70 217	0.50 240	0.21 254	0.16 245	0.20 213	0.19 246	0.21 240	0.21 247

11t1	0.38 106	0.23 145	0.49 149	0.36 36	0.23 69	0.61 237	0.31 118	0.74 165	0.47 76	0.62 111	0.55 81	0.55 121	0.49 186	0.58 106	0.45 211	0.18 182	0.15 221	0.16 80	0.13 70	0.17 152	0.19 201

IGEVStereo-DCA	0.30 26	0.24 166	0.42 75	0.36 36	0.27 191	0.38 116	0.34 150	0.66 91	0.35 16	0.39 38	0.31 13	0.35 37	0.27 40	0.62 151	0.25 12	0.16 120	0.12 104	0.16 80	0.12 42	0.14 54	0.16 128

rrr	0.31 38	0.24 166	0.56 226	0.36 36	0.27 191	0.38 116	0.31 118	0.56 48	0.44 60	0.39 38	0.31 13	0.35 37	0.27 40	0.62 151	0.25 12	0.16 120	0.12 104	0.16 80	0.13 70	0.14 54	0.14 66

AEACV	0.28 16	0.18 25	0.34 19	0.36 36	0.45 375	0.27 30	0.27 61	0.41 5	0.39 34	0.31 17	0.46 42	0.31 15	0.36 111	0.38 17	0.25 12	0.14 25	0.11 49	0.15 59	0.13 70	0.13 20	0.13 43

ProNet	0.30 26	0.22 121	0.41 67	0.36 36	0.25 129	0.33 85	0.42 265	0.62 68	0.41 48	0.33 22	0.31 13	0.32 22	0.28 48	0.60 125	0.28 48	0.13 13	0.11 49	0.16 80	0.13 70	0.13 20	0.14 66

x	0.41 147	0.25 197	0.46 117	0.36 36	0.24 103	0.54 200	0.31 118	0.94 236	0.58 105	0.60 104	0.72 123	0.61 162	0.53 198	0.52 78	0.50 240	0.18 182	0.16 245	0.17 109	0.16 141	0.17 152	0.18 191

test_xeample3	0.31 38	0.23 145	0.56 226	0.36 36	0.26 159	0.35 94	0.32 130	0.60 59	0.38 30	0.44 62	0.32 17	0.33 28	0.28 48	0.66 185	0.27 37	0.14 25	0.12 104	0.16 80	0.12 42	0.14 54	0.14 66

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 89	0.18 25	0.45 104	0.36 36	0.19 12	0.33 85	0.28 72	0.67 102	0.77 179	0.72 177	0.99 263	0.56 127	0.39 138	0.44 38	0.31 85	0.11 1	0.09 2	0.15 59	0.14 93	0.13 20	0.11 3

WCG-NET	0.30 26	0.16 8	0.39 50	0.37 47	0.23 69	0.42 149	0.22 16	0.51 25	0.52 89	0.42 53	0.48 49	0.45 85	0.27 40	0.56 96	0.26 19	0.15 79	0.11 49	0.14 20	0.12 42	0.13 20	0.13 43

RSM++	0.26 6	0.19 44	0.36 35	0.37 47	0.21 33	0.28 40	0.29 81	0.54 39	0.34 13	0.26 5	0.23 2	0.36 44	0.21 11	0.52 78	0.24 9	0.12 4	0.11 49	0.14 20	0.12 42	0.14 54	0.11 3

RSM	0.26 6	0.19 44	0.35 25	0.37 47	0.21 33	0.27 30	0.33 141	0.55 42	0.28 3	0.26 5	0.25 4	0.38 48	0.20 9	0.59 113	0.23 4	0.12 4	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.14 54	0.11 3

test_sample7	0.54 268	0.30 289	0.55 215	0.37 47	0.28 212	0.63 246	0.47 296	1.11 294	0.92 273	0.93 302	0.89 211	0.86 281	0.71 298	0.74 233	0.53 260	0.27 332	0.22 334	0.27 339	0.26 354	0.27 324	0.26 308

test_sample5	0.50 232	0.28 261	0.55 215	0.37 47	0.23 69	0.65 262	0.38 212	1.19 323	0.86 234	0.81 229	0.97 251	0.64 181	0.60 239	0.72 229	0.48 228	0.22 272	0.16 245	0.22 269	0.21 286	0.23 283	0.22 266

MGS-Stereo	0.29 20	0.20 70	0.42 75	0.37 47	0.24 103	0.37 111	0.30 96	0.40 3	0.50 84	0.32 20	0.51 63	0.40 56	0.24 21	0.45 43	0.28 48	0.16 120	0.12 104	0.15 59	0.13 70	0.15 87	0.14 66

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 59	0.28 261	0.48 141	0.37 47	0.25 129	0.47 170	0.30 96	0.60 59	0.92 273	0.43 59	0.37 28	0.30 11	0.29 64	0.50 73	0.30 73	0.17 150	0.14 200	0.18 146	0.15 115	0.18 177	0.16 128

ff7	0.30 26	0.22 121	0.42 75	0.37 47	0.26 159	0.31 67	0.34 150	0.66 91	0.35 16	0.39 38	0.33 19	0.31 15	0.28 48	0.61 131	0.26 19	0.14 25	0.11 49	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128

ffff	0.30 26	0.22 121	0.42 75	0.37 47	0.26 159	0.31 67	0.34 150	0.66 91	0.35 16	0.39 38	0.33 19	0.31 15	0.28 48	0.61 131	0.26 19	0.14 25	0.11 49	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128

DualNet	0.51 243	0.28 261	0.55 215	0.37 47	0.23 69	0.65 262	0.38 212	1.19 323	0.86 234	0.84 244	1.06 295	0.64 181	0.60 239	0.72 229	0.48 228	0.22 272	0.16 245	0.22 269	0.21 286	0.23 283	0.22 266

11t	0.30 26	0.22 121	0.42 75	0.37 47	0.26 159	0.31 67	0.34 150	0.66 91	0.35 16	0.39 38	0.33 19	0.31 15	0.28 48	0.61 131	0.26 19	0.14 25	0.11 49	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128

MaDis-Stereo	0.27 10	0.19 44	0.39 50	0.37 47	0.26 159	0.28 40	0.28 72	0.45 11	0.37 26	0.27 8	0.27 7	0.40 56	0.27 40	0.40 25	0.30 73	0.16 120	0.14 200	0.16 80	0.13 70	0.15 87	0.12 18

Selective-IGEV	0.25 2	0.18 25	0.37 41	0.37 47	0.20 24	0.27 30	0.25 43	0.59 57	0.25 2	0.27 8	0.26 6	0.34 31	0.18 3	0.62 151	0.23 4	0.12 4	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.11 3

qqq	0.42 154	0.28 261	0.50 161	0.37 47	0.22 43	0.47 170	0.39 227	0.91 220	0.59 106	0.57 98	0.71 122	0.65 187	0.56 215	0.59 113	0.48 228	0.17 150	0.17 277	0.20 213	0.19 246	0.18 177	0.19 201

ccc-4	0.30 26	0.22 121	0.42 75	0.37 47	0.26 159	0.31 67	0.34 150	0.66 91	0.35 16	0.39 38	0.33 19	0.31 15	0.28 48	0.61 131	0.26 19	0.14 25	0.11 49	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128

test_xeample	1.06 396	0.23 145	0.51 170	0.37 47	0.22 43	0.71 288	0.39 227	1.31 370	0.92 273	0.87 269	1.08 305	0.70 213	0.64 261	0.75 240	11.43 470	0.19 219	0.16 245	0.18 146	0.17 191	0.18 177	0.19 201

AFF-stereo	0.39 119	0.20 70	0.42 75	0.37 47	0.22 43	0.27 30	0.31 118	0.67 102	0.72 154	0.66 139	1.12 313	0.75 245	0.38 123	0.57 103	0.35 122	0.11 1	0.09 2	0.16 80	0.16 141	0.14 54	0.12 18

UGAM-zero	0.48 206	0.21 94	0.66 273	0.38 64	0.23 69	0.36 101	0.22 16	1.30 368	0.43 57	0.67 148	0.61 97	1.74 418	0.89 364	0.79 267	0.27 37	0.15 79	0.12 104	0.15 59	0.12 42	0.13 20	0.14 66

IGEV-Stereo++	0.22 1	0.16 8	0.29 11	0.38 64	0.20 24	0.22 5	0.18 2	0.44 9	0.36 22	0.23 2	0.29 12	0.24 4	0.17 1	0.28 2	0.23 4	0.12 4	0.10 9	0.12 2	0.10 15	0.12 4	0.11 3

test_sample6	0.51 243	0.27 245	0.55 215	0.38 64	0.23 69	0.64 255	0.39 227	1.18 319	0.88 252	0.84 244	1.06 295	0.66 199	0.61 245	0.75 240	0.52 249	0.23 296	0.17 277	0.22 269	0.22 307	0.24 296	0.23 287

CAS++	0.33 50	0.25 197	0.39 50	0.38 64	0.26 159	0.32 78	0.24 33	0.87 207	0.53 93	0.48 75	0.46 42	0.26 6	0.21 11	0.50 73	0.26 19	0.23 296	0.20 317	0.22 269	0.17 191	0.21 240	0.17 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIM_Stereo	0.39 119	0.18 25	0.59 245	0.38 64	0.25 129	0.27 30	0.24 33	0.72 146	0.56 96	0.72 177	1.00 267	0.62 169	0.29 64	0.67 195	0.39 166	0.13 13	0.14 200	0.17 109	0.16 141	0.14 54	0.12 18

anonymousdsp2	0.37 89	0.21 94	0.49 149	0.38 64	0.24 103	0.48 175	0.31 118	0.91 220	0.68 136	0.57 98	0.51 63	0.51 109	0.34 98	0.59 113	0.33 102	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.10 15	0.16 128	0.16 128

anonymousdsp	0.30 26	0.22 121	0.41 67	0.38 64	0.26 159	0.31 67	0.35 172	0.68 107	0.36 22	0.40 48	0.33 19	0.32 22	0.28 48	0.62 151	0.26 19	0.14 25	0.10 9	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128

RCA-Stereo	0.36 71	0.18 25	0.37 41	0.38 64	0.23 69	0.31 67	0.33 141	0.70 129	1.25 383	0.45 63	0.65 106	0.46 89	0.43 153	0.40 25	0.29 60	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.12 42	0.12 4	0.12 18

IER	0.48 206	0.25 197	0.60 250	0.38 64	0.28 212	0.67 278	0.38 212	0.82 197	0.68 136	0.88 277	0.95 239	0.74 240	0.79 334	0.62 151	0.46 215	0.17 150	0.14 200	0.17 109	0.17 191	0.17 152	0.16 128

IGEV-Stereo	0.30 26	0.22 121	0.41 67	0.38 64	0.26 159	0.30 55	0.35 172	0.68 107	0.36 22	0.40 48	0.33 19	0.32 22	0.28 48	0.62 151	0.26 19	0.14 25	0.10 9	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DRaft	0.49 219	0.18 25	0.50 161	0.38 64	0.25 129	0.57 219	0.39 227	0.67 102	0.86 234	1.02 345	1.75 409	0.50 105	0.79 334	0.65 175	0.42 196	0.14 25	0.11 49	0.16 80	0.16 141	0.14 54	0.17 167

RAFT-RH_RVC	0.57 291	0.18 25	0.44 98	0.38 64	0.23 69	0.56 211	0.24 33	0.61 65	0.73 163	1.18 385	3.90 456	0.55 121	0.40 142	0.67 195	0.38 157	0.14 25	0.11 49	0.20 213	0.15 115	0.12 4	0.14 66

CFNet_pseudo	0.47 197	0.25 197	0.55 215	0.38 64	0.28 212	0.58 224	0.32 130	0.89 214	0.90 261	0.83 238	1.03 283	0.75 245	0.48 182	0.61 131	0.46 215	0.17 150	0.13 166	0.24 302	0.16 141	0.26 315	0.21 247

222	1.25 414	0.23 145	0.53 198	0.38 64	0.23 69	0.78 306	0.37 196	1.41 395	0.93 278	0.97 329	1.13 319	0.74 240	0.71 298	0.74 233	14.86 473	0.20 239	0.16 245	0.17 109	0.16 141	0.18 177	0.20 230

xxxx	1.07 398	0.23 145	0.53 198	0.38 64	0.22 43	0.83 329	0.36 183	1.41 395	0.95 289	0.75 194	0.99 263	0.97 314	0.64 261	0.70 217	11.37 469	0.20 239	0.17 277	0.18 146	0.17 191	0.19 212	0.20 230

BEATNet_4x	0.49 219	0.35 316	0.72 304	0.38 64	0.20 24	0.65 262	0.36 183	1.08 286	0.78 183	0.78 218	0.88 208	0.73 236	0.64 261	0.71 224	0.60 283	0.16 120	0.12 104	0.16 80	0.15 115	0.24 296	0.18 191

HSM-Net_RVC	0.55 276	0.23 145	0.37 41	0.38 64	0.22 43	0.86 337	0.40 239	1.31 370	0.93 278	0.92 299	1.15 323	1.26 371	0.71 298	0.75 240	0.53 260	0.17 150	0.14 200	0.16 80	0.15 115	0.17 152	0.17 167
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.47 197	0.25 197	0.55 215	0.38 64	0.28 212	0.58 224	0.32 130	0.89 214	0.90 261	0.83 238	1.02 273	0.75 245	0.48 182	0.61 131	0.46 215	0.17 150	0.12 104	0.24 302	0.16 141	0.26 315	0.21 247

MLCV	0.49 219	0.26 229	0.73 308	0.38 64	0.18 6	0.64 255	0.33 141	0.84 202	0.89 257	0.96 326	1.12 313	0.72 231	0.45 166	1.00 344	0.59 282	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.14 54	0.14 66

iResNet_ROB	0.55 276	0.24 166	0.61 251	0.38 64	0.22 43	0.66 269	0.30 96	1.59 422	1.33 398	0.94 309	1.05 289	0.81 272	0.69 288	0.84 286	0.46 215	0.17 150	0.12 104	0.14 20	0.09 5	0.15 87	0.20 230

DCVSM-stereo	0.51 243	0.28 261	0.56 226	0.39 84	0.29 235	0.55 205	0.28 72	0.78 181	0.78 183	1.11 378	0.77 144	1.04 335	0.76 327	0.65 175	0.52 249	0.20 239	0.20 317	0.24 302	0.21 286	0.25 307	0.31 346

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 173	0.22 121	0.83 335	0.39 84	0.45 375	0.41 140	0.26 54	1.04 267	0.50 84	0.54 90	0.76 142	1.03 330	0.43 153	0.67 195	0.28 48	0.16 120	0.11 49	0.17 109	0.19 246	0.21 240	0.21 247

rvit_stereo_0080	0.32 42	0.26 229	0.45 104	0.39 84	0.28 212	0.27 30	0.46 288	0.51 25	0.46 70	0.36 29	0.42 34	0.41 61	0.29 64	0.41 28	0.34 113	0.22 272	0.17 277	0.17 109	0.16 141	0.23 283	0.16 128

AIO-Stereo	0.26 6	0.19 44	0.36 35	0.39 84	0.18 6	0.28 40	0.30 96	0.52 29	0.29 5	0.30 15	0.31 13	0.32 22	0.17 1	0.55 90	0.23 4	0.13 13	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.11 3

RAFT-Stereo-weight	0.33 50	0.19 44	0.36 35	0.39 84	0.23 69	0.28 40	0.29 81	0.69 117	0.83 222	0.55 92	0.51 63	0.58 146	0.20 9	0.48 62	0.30 73	0.13 13	0.10 9	0.14 20	0.12 42	0.13 20	0.12 18

DualNet (step1)	0.60 313	0.37 327	0.83 335	0.39 84	0.31 271	0.72 292	0.49 313	1.11 294	0.92 273	0.93 302	0.89 211	0.86 281	0.71 298	0.74 233	0.53 260	0.42 407	0.22 334	0.40 399	0.41 411	0.36 370	0.35 364

test_sample9	1.17 408	0.37 327	0.83 335	0.39 84	0.31 271	0.72 292	0.49 313	1.11 294	0.92 273	0.93 302	0.89 211	0.86 281	0.71 298	1.29 385	2.03 427	0.42 407	9.50 480	0.40 399	0.41 411	0.36 370	0.35 364

test_sample8	1.36 422	0.37 327	0.83 335	0.39 84	0.31 271	0.72 292	0.49 313	1.19 323	0.79 190	1.51 409	0.96 243	3.29 448	1.64 427	1.29 385	2.03 427	0.42 407	9.50 480	0.40 399	0.41 411	0.36 370	0.35 364

gcap-zeroshot	0.35 62	0.20 70	0.61 251	0.39 84	0.23 69	0.53 193	0.27 61	0.58 54	0.35 16	0.64 128	0.49 55	0.87 287	0.34 98	0.49 69	0.25 12	0.14 25	0.12 104	0.15 59	0.12 42	0.13 20	0.14 66

H2IRNET	0.38 106	0.21 94	0.36 35	0.39 84	0.25 129	0.26 22	0.24 33	0.61 65	0.74 169	0.39 38	0.89 211	0.74 240	0.53 198	0.53 81	0.44 205	0.16 120	0.13 166	0.19 178	0.20 267	0.17 152	0.15 103

mmm	0.47 197	0.28 261	0.51 170	0.39 84	0.25 129	0.61 237	0.38 212	1.00 257	0.60 113	0.77 207	1.07 299	0.65 187	0.53 198	0.61 131	0.49 237	0.18 182	0.15 221	0.23 288	0.20 267	0.21 240	0.20 230

ffm	0.47 197	0.28 261	0.68 285	0.39 84	0.26 159	0.56 211	0.40 239	0.72 146	1.13 359	0.76 199	0.98 255	0.71 216	0.55 208	0.61 131	0.26 19	0.17 150	0.11 49	0.25 315	0.21 286	0.16 128	0.17 167

ff1	0.56 285	0.28 261	0.68 285	0.39 84	0.26 159	0.56 211	0.40 239	0.72 146	1.13 359	0.76 199	0.98 255	0.71 216	0.55 208	1.25 377	1.46 407	0.17 150	0.11 49	0.25 315	0.21 286	0.16 128	0.17 167

mmx	0.59 306	0.28 261	0.68 285	0.39 84	0.26 159	0.56 211	0.40 239	1.24 344	1.06 334	0.76 199	0.98 255	0.71 216	0.55 208	1.25 377	1.46 407	0.21 254	0.16 245	0.25 315	0.21 286	0.24 296	0.22 266

ttt	0.56 285	0.27 245	0.49 149	0.39 84	0.25 129	0.65 262	0.42 265	1.24 344	1.08 345	0.76 199	1.10 307	0.63 174	0.51 194	0.95 322	1.03 373	0.25 318	0.22 334	0.22 269	0.21 286	0.25 307	0.25 304

1111x	0.64 328	0.23 145	0.61 251	0.39 84	0.21 33	0.68 282	0.46 288	1.32 376	1.03 324	0.76 199	1.02 273	0.95 310	0.72 309	1.13 362	2.15 431	0.18 182	0.18 291	0.18 146	0.19 246	0.20 229	0.19 201

whm_eth	0.32 42	0.26 229	0.45 104	0.39 84	0.28 212	0.27 30	0.46 288	0.51 25	0.46 70	0.36 29	0.42 34	0.41 61	0.29 64	0.41 28	0.34 113	0.22 272	0.17 277	0.17 109	0.16 141	0.23 283	0.16 128

xxx	0.59 306	0.28 261	0.68 285	0.39 84	0.26 159	0.56 211	0.40 239	1.24 344	1.06 334	0.76 199	0.98 255	0.71 216	0.55 208	1.25 377	1.46 407	0.21 254	0.16 245	0.25 315	0.21 286	0.24 296	0.22 266

CFNet_ucs	0.51 243	0.25 197	0.58 237	0.39 84	0.31 271	0.59 231	0.35 172	1.04 267	0.95 289	0.89 284	1.19 338	0.80 270	0.49 186	0.66 185	0.45 211	0.21 254	0.16 245	0.26 331	0.18 219	0.27 324	0.23 287

SPstereo	0.29 20	0.21 94	0.45 104	0.39 84	0.20 24	0.39 122	0.22 16	0.60 59	0.46 70	0.47 71	0.50 56	0.39 52	0.27 40	0.34 9	0.24 9	0.14 25	0.12 104	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.12 18

RAFT-Test	0.35 62	0.19 44	0.42 75	0.39 84	0.24 103	0.50 177	0.23 28	0.74 165	0.44 60	0.62 111	0.85 194	0.64 181	0.28 48	0.48 62	0.30 73	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.13 43

CBFPSM	0.61 317	0.25 197	1.41 411	0.39 84	0.27 191	1.10 377	0.67 370	0.83 199	0.84 223	0.82 231	0.81 176	1.33 383	0.85 351	0.72 229	0.86 337	0.16 120	0.15 221	0.15 59	0.17 191	0.17 152	0.23 287

anonymousa	0.51 243	0.21 94	0.47 128	0.39 84	0.25 129	0.89 343	0.36 183	0.78 181	0.63 116	0.88 277	1.54 394	1.09 354	0.67 278	0.53 81	0.46 215	0.17 150	0.14 200	0.19 178	0.21 286	0.16 128	0.16 128

iRaft-Stereo_20w	0.42 154	0.20 70	0.63 261	0.39 84	0.27 191	0.33 85	0.25 43	1.76 434	0.37 26	0.73 184	0.53 73	0.63 174	0.42 151	0.86 291	0.29 60	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.13 70	0.15 87	0.15 103

CrosDoStereo	0.51 243	0.19 44	0.46 117	0.39 84	0.24 103	0.39 122	1.14 429	0.69 117	0.87 241	0.94 309	1.36 368	0.62 169	0.75 318	0.68 204	0.46 215	0.15 79	0.12 104	0.17 109	0.18 219	0.14 54	0.16 128

ASMatch	0.48 206	0.20 70	0.47 128	0.39 84	0.28 212	0.37 111	0.26 54	0.76 173	0.72 154	0.77 207	2.29 425	0.61 162	0.51 194	0.64 168	0.39 166	0.15 79	0.12 104	0.17 109	0.15 115	0.14 54	0.22 266

DeepStereo_LL	0.51 243	0.19 44	0.46 117	0.39 84	0.24 103	0.39 122	1.14 429	0.69 117	0.87 241	0.94 309	1.36 368	0.62 169	0.75 318	0.68 204	0.46 215	0.15 79	0.12 104	0.17 109	0.18 219	0.14 54	0.16 128

DEmStereo	0.49 219	0.18 25	0.53 198	0.39 84	0.26 159	0.57 219	0.33 141	0.65 87	0.75 172	0.90 291	1.65 402	0.57 131	1.02 384	0.63 161	0.44 205	0.14 25	0.12 104	0.16 80	0.16 141	0.14 54	0.17 167

THIR-Stereo	0.51 243	0.19 44	0.47 128	0.39 84	0.23 69	0.74 300	0.64 368	0.68 107	0.88 252	1.03 348	1.40 374	0.71 216	0.75 318	0.64 168	0.43 198	0.16 120	0.11 49	0.17 109	0.18 219	0.15 87	0.17 167

RAFT-345	0.41 147	0.19 44	0.42 75	0.39 84	0.23 69	0.32 78	0.25 43	0.62 68	0.56 96	0.74 191	1.77 410	0.44 77	0.35 105	0.67 195	0.37 142	0.14 25	0.11 49	0.18 146	0.14 93	0.14 54	0.13 43

raft+_RVC	0.38 106	0.20 70	0.38 47	0.39 84	0.27 191	0.44 161	0.35 172	0.81 192	0.90 261	0.52 82	0.78 153	0.50 105	0.29 64	0.56 96	0.41 191	0.15 79	0.12 104	0.17 109	0.15 115	0.14 54	0.13 43

CFNet-RSSM	0.35 62	0.18 25	0.47 128	0.39 84	0.22 43	0.35 94	0.23 28	0.78 181	0.86 234	0.67 148	0.54 76	0.56 127	0.28 48	0.49 69	0.28 48	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.12 42	0.13 20	0.12 18

Gwc-CoAtRS	0.35 62	0.18 25	0.46 117	0.39 84	0.23 69	0.34 92	0.22 16	0.74 165	0.77 179	0.62 111	0.60 94	0.58 146	0.29 64	0.47 55	0.29 60	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.12 42	0.13 20	0.13 43

GANet-RSSM	0.49 219	0.22 121	0.42 75	0.39 84	0.26 159	0.58 224	0.41 258	1.12 298	0.82 217	0.73 184	1.02 273	0.88 291	0.75 318	0.67 195	0.48 228	0.22 272	0.16 245	0.18 146	0.19 246	0.18 177	0.18 191

DMCA	0.47 197	0.27 245	0.59 245	0.39 84	0.29 235	0.53 193	0.34 150	0.98 248	0.70 146	0.78 218	0.83 183	0.79 266	0.55 208	0.54 89	0.57 275	0.21 254	0.16 245	0.21 256	0.16 141	0.19 212	0.22 266

RASNet	0.57 291	0.24 166	0.61 251	0.39 84	0.23 69	0.71 288	0.40 239	1.02 261	0.93 278	0.77 207	1.05 289	1.05 339	0.98 381	0.99 339	1.03 373	0.16 120	0.14 200	0.14 20	0.17 191	0.15 87	0.14 66

iResNetv2_ROB	0.55 276	0.29 274	0.86 349	0.39 84	0.25 129	0.67 278	0.37 196	1.21 332	1.02 320	1.02 345	1.10 307	0.89 296	0.79 334	0.74 233	0.43 198	0.19 219	0.13 166	0.15 59	0.11 26	0.19 212	0.16 128

RAStereo	0.25 2	0.17 16	0.33 18	0.40 121	0.21 33	0.24 9	0.26 54	0.45 11	0.46 70	0.23 2	0.34 25	0.30 11	0.19 6	0.34 9	0.26 19	0.15 79	0.12 104	0.16 80	0.13 70	0.14 54	0.11 3

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 256	0.23 145	1.38 408	0.40 121	0.53 399	0.29 49	0.30 96	1.49 407	0.45 64	0.69 160	1.15 323	0.98 316	0.32 86	0.70 217	0.29 60	0.15 79	0.11 49	0.17 109	0.20 267	0.22 263	0.27 318

IGEV++	0.25 2	0.17 16	0.35 25	0.40 121	0.23 69	0.24 9	0.23 28	0.56 48	0.24 1	0.29 10	0.36 27	0.30 11	0.22 14	0.33 6	0.29 60	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.10 15	0.13 20	0.14 66

DispNO	0.48 206	0.24 166	0.84 342	0.40 121	0.31 271	0.58 224	0.39 227	0.91 220	0.79 190	0.79 223	0.83 183	0.71 216	0.59 235	0.75 240	0.50 240	0.19 219	0.14 200	0.20 213	0.18 219	0.16 128	0.17 167

plain	0.32 42	0.21 94	0.59 245	0.40 121	0.29 235	0.27 30	0.30 96	0.46 15	0.36 22	0.32 20	0.66 109	0.31 15	0.33 92	0.68 204	0.32 92	0.18 182	0.13 166	0.20 213	0.15 115	0.18 177	0.13 43

UniTT-Stereo	0.27 10	0.18 25	0.40 62	0.40 121	0.28 212	0.30 55	0.28 72	0.40 3	0.33 11	0.30 15	0.46 42	0.27 7	0.25 25	0.48 62	0.35 122	0.17 150	0.13 166	0.14 20	0.12 42	0.14 54	0.13 43

PCWNet_CMD	0.49 219	0.25 197	0.56 226	0.40 121	0.27 191	0.64 255	0.32 130	0.98 248	0.99 309	0.87 269	1.07 299	0.78 259	0.46 173	0.61 131	0.44 205	0.17 150	0.13 166	0.21 256	0.16 141	0.26 315	0.20 230

4D-IteraStereo	0.33 50	0.19 44	0.43 93	0.40 121	0.24 103	0.32 78	0.27 61	0.59 57	0.72 154	0.66 139	0.53 73	0.42 67	0.22 14	0.46 49	0.30 73	0.14 25	0.09 2	0.20 213	0.16 141	0.16 128	0.12 18

MC-Stereo	0.29 20	0.18 25	0.35 25	0.40 121	0.21 33	0.26 22	0.26 54	0.53 34	0.40 43	0.38 35	0.61 97	0.41 61	0.31 79	0.57 103	0.27 37	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.12 42	0.12 4	0.12 18

MIPNet	0.39 119	0.22 121	0.66 273	0.40 121	0.25 129	0.53 193	0.29 81	0.78 181	0.74 169	0.68 157	0.60 94	0.40 56	0.48 182	0.45 43	0.39 166	0.14 25	0.11 49	0.16 80	0.13 70	0.14 54	0.14 66

IPLGR	0.40 133	0.22 121	0.70 296	0.40 121	0.22 43	0.51 182	0.29 81	0.78 181	0.78 183	0.80 225	0.77 144	0.44 77	0.41 146	0.48 62	0.40 186	0.14 25	0.12 104	0.16 80	0.14 93	0.16 128	0.14 66

test-3	0.35 62	0.17 16	0.48 141	0.40 121	0.22 43	0.42 149	0.22 16	0.66 91	0.80 198	0.72 177	0.45 39	0.63 174	0.29 64	0.45 43	0.32 92	0.13 13	0.09 2	0.17 109	0.13 70	0.13 20	0.11 3

test_1	0.35 62	0.17 16	0.48 141	0.40 121	0.22 43	0.42 149	0.22 16	0.66 91	0.80 198	0.70 166	0.45 39	0.63 174	0.29 64	0.45 43	0.32 92	0.13 13	0.09 2	0.17 109	0.13 70	0.13 20	0.11 3

PFNet+	0.41 147	0.20 70	0.53 198	0.40 121	0.25 129	0.28 40	0.22 16	0.66 91	0.76 176	0.85 256	0.79 158	0.63 174	0.34 98	0.75 240	0.37 142	0.20 239	0.14 200	0.23 288	0.20 267	0.17 152	0.21 247

iRaftStereo_RVC	0.33 50	0.20 70	0.40 62	0.40 121	0.23 69	0.31 67	0.29 81	0.70 129	0.55 95	0.49 76	0.66 109	0.37 45	0.23 18	0.47 55	0.33 102	0.14 25	0.11 49	0.19 178	0.17 191	0.16 128	0.13 43

EAI-Stereo	0.36 71	0.21 94	0.46 117	0.40 121	0.22 43	0.33 85	0.36 183	1.22 339	0.32 9	0.52 82	0.75 139	0.35 37	0.28 48	0.65 175	0.30 73	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.14 93	0.14 54	0.13 43

FENet	0.43 167	0.23 145	0.40 62	0.40 121	0.24 103	0.54 200	0.33 141	0.83 199	0.72 154	0.74 191	0.73 125	0.63 174	0.56 215	0.65 175	0.45 211	0.19 219	0.13 166	0.19 178	0.17 191	0.18 177	0.20 230

ACVNet	0.47 197	0.24 166	0.39 50	0.40 121	0.28 212	0.58 224	0.40 239	0.91 220	0.81 207	0.67 148	0.96 243	0.79 266	0.66 269	0.65 175	0.71 309	0.18 182	0.15 221	0.16 80	0.15 115	0.18 177	0.15 103

cf-r	0.49 219	0.24 166	0.49 149	0.40 121	0.23 69	0.58 224	0.38 212	0.92 229	0.87 241	0.77 207	1.06 295	0.98 316	0.67 278	0.59 113	0.61 287	0.21 254	0.14 200	0.17 109	0.19 246	0.15 87	0.16 128

MSMDNet	0.49 219	0.25 197	0.56 226	0.40 121	0.27 191	0.64 255	0.32 130	0.99 251	0.99 309	0.87 269	1.07 299	0.79 266	0.46 173	0.61 131	0.44 205	0.17 150	0.13 166	0.20 213	0.16 141	0.25 307	0.20 230

UCFNet_RVC	0.50 232	0.27 245	0.37 41	0.40 121	0.27 191	0.66 269	0.42 265	1.18 319	0.86 234	0.70 166	0.89 211	0.91 304	0.60 239	0.62 151	0.48 228	0.24 306	0.18 291	0.28 350	0.27 360	0.25 307	0.24 298

HSM	0.53 263	0.25 197	0.46 117	0.40 121	0.25 129	0.74 300	0.44 280	1.29 366	0.78 183	0.82 231	0.92 230	1.21 367	0.75 318	0.90 306	0.48 228	0.18 182	0.14 200	0.17 109	0.14 93	0.17 152	0.18 191

model_zeroshot	0.35 62	0.20 70	0.56 226	0.41 143	0.30 259	0.51 182	0.26 54	0.69 117	0.48 78	0.65 133	0.51 63	0.52 112	0.25 25	0.46 49	0.27 37	0.17 150	0.13 166	0.15 59	0.14 93	0.13 20	0.14 66

ITSA-stereo	0.54 268	0.29 274	0.55 215	0.41 143	0.23 69	0.59 231	0.35 172	1.31 370	1.25 383	0.82 231	0.80 168	0.72 231	0.58 229	0.89 300	0.72 312	0.22 272	0.18 291	0.23 288	0.22 307	0.22 263	0.29 334

U	3.17 457	0.17 16	0.35 25	0.41 143	0.71 424	57.93 491	0.20 3	0.43 8	0.39 34	0.26 5	0.23 2	0.23 3	0.22 14	0.26 1	0.22 1	0.16 120	0.10 9	0.74 432	0.13 70	0.13 20	0.11 3

MoCha-V2	0.26 6	0.16 8	0.30 13	0.41 143	0.18 6	0.27 30	0.26 54	0.57 51	0.28 3	0.37 31	0.27 7	0.33 28	0.34 98	0.56 96	0.23 4	0.12 4	0.10 9	0.12 2	0.10 15	0.13 20	0.13 43

IGEV_Zeroshot_test	0.36 71	0.19 44	0.71 298	0.41 143	0.29 235	0.30 55	0.25 43	0.86 206	0.40 43	0.64 128	0.57 86	0.56 127	0.25 25	0.56 96	0.29 60	0.15 79	0.11 49	0.16 80	0.14 93	0.14 54	0.14 66

MSKI-zero shot	0.33 50	0.19 44	0.36 35	0.41 143	0.22 43	0.32 78	0.22 16	0.65 87	0.45 64	0.52 82	0.64 104	0.60 160	0.19 6	0.78 265	0.27 37	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.10 15	0.13 20	0.13 43

MIF-Stereo (partial)	0.32 42	0.19 44	0.41 67	0.41 143	0.32 295	0.29 49	0.24 33	0.49 21	0.44 60	0.31 17	0.63 101	0.37 45	0.36 111	0.60 125	0.32 92	0.17 150	0.13 166	0.19 178	0.17 191	0.18 177	0.15 103

HH	0.37 89	0.22 121	0.49 149	0.41 143	0.26 159	0.36 101	0.30 96	0.87 207	0.41 48	0.45 63	0.59 91	0.78 259	0.43 153	0.77 257	0.26 19	0.15 79	0.11 49	0.15 59	0.14 93	0.14 54	0.14 66

HanStereo	0.37 89	0.22 121	0.49 149	0.41 143	0.26 159	0.36 101	0.30 96	0.87 207	0.41 48	0.45 63	0.59 91	0.78 259	0.43 153	0.77 257	0.26 19	0.15 79	0.11 49	0.15 59	0.14 93	0.14 54	0.14 66

iinet-f	0.69 336	0.29 274	2.34 441	0.41 143	0.31 271	1.16 389	0.58 353	0.87 207	0.85 228	0.86 266	1.17 333	1.04 335	0.83 344	0.76 250	1.26 396	0.21 254	0.18 291	0.17 109	0.16 141	0.21 240	0.21 247

gwcnet-sp	0.50 232	0.25 197	0.84 342	0.41 143	0.27 191	0.79 312	0.40 239	0.93 231	0.85 228	0.95 314	0.79 158	0.65 187	0.63 253	0.69 210	0.52 249	0.18 182	0.17 277	0.18 146	0.18 219	0.18 177	0.19 201

scenet	0.50 232	0.25 197	0.84 342	0.41 143	0.27 191	0.79 312	0.40 239	0.93 231	0.85 228	0.95 314	0.79 158	0.65 187	0.63 253	0.69 210	0.52 249	0.18 182	0.17 277	0.18 146	0.18 219	0.18 177	0.19 201

Anonymous_2	0.84 367	0.45 362	0.66 273	0.41 143	0.45 375	0.82 326	0.53 332	0.81 192	0.81 207	0.73 184	0.61 97	0.91 304	0.76 327	0.77 257	0.61 287	0.51 420	0.55 437	0.54 425	4.92 474	0.54 416	0.42 393

ssnet	0.50 232	0.25 197	0.84 342	0.41 143	0.27 191	0.79 312	0.40 239	0.93 231	0.85 228	0.95 314	0.79 158	0.65 187	0.63 253	0.69 210	0.52 249	0.18 182	0.17 277	0.18 146	0.18 219	0.18 177	0.19 201

IPLG	0.40 133	0.21 94	0.64 266	0.41 143	0.25 129	0.54 200	0.27 61	0.77 178	0.68 136	0.85 256	0.82 178	0.33 28	0.32 86	0.64 168	0.49 237	0.13 13	0.11 49	0.16 80	0.14 93	0.14 54	0.14 66

STrans-v2	0.47 197	0.21 94	0.49 149	0.41 143	0.25 129	0.54 200	0.49 313	1.16 311	0.82 217	0.67 148	1.05 289	0.71 216	0.67 278	0.74 233	0.34 113	0.15 79	0.11 49	0.17 109	0.15 115	0.14 54	0.14 66

Pruner-Stereo	0.39 119	0.21 94	0.51 170	0.41 143	0.25 129	0.22 5	0.24 33	0.71 136	0.59 106	0.90 291	0.75 139	0.67 206	0.30 76	0.64 168	0.39 166	0.19 219	0.12 104	0.20 213	0.17 191	0.17 152	0.19 201

DeepStereo_RVC	0.37 89	0.22 121	0.51 170	0.41 143	0.24 103	0.26 22	0.22 16	0.64 85	0.40 43	0.69 160	0.67 115	0.57 131	0.50 189	0.58 106	0.42 196	0.17 150	0.12 104	0.18 146	0.16 141	0.19 212	0.19 201

GES	0.46 188	0.25 197	0.62 257	0.41 143	0.30 259	0.62 241	0.37 196	1.06 279	0.70 146	0.75 194	0.83 183	0.47 94	0.52 197	0.69 210	0.46 215	0.23 296	0.17 277	0.17 109	0.16 141	0.18 177	0.24 298

GMStereo	0.40 133	0.38 335	0.61 251	0.41 143	0.27 191	0.47 170	0.35 172	0.62 68	1.04 328	0.57 98	0.54 76	0.38 48	0.36 111	0.56 96	0.41 191	0.20 239	0.13 166	0.16 80	0.17 191	0.24 296	0.20 230
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.48 206	0.22 121	0.59 245	0.41 143	0.27 191	0.85 335	0.36 183	1.39 389	0.79 190	0.81 229	0.85 194	0.54 119	0.50 189	0.60 125	0.39 166	0.18 182	0.14 200	0.18 146	0.20 267	0.17 152	0.16 128

GwcNet-RSSM	0.51 243	0.25 197	0.51 170	0.41 143	0.24 103	0.56 211	0.41 258	0.97 246	0.96 296	0.75 194	1.17 333	0.89 296	0.66 269	0.66 185	0.74 315	0.22 272	0.15 221	0.19 178	0.21 286	0.17 152	0.16 128

CFNet-ft	0.50 232	0.25 197	0.39 50	0.41 143	0.26 159	0.66 269	0.37 196	0.91 220	0.87 241	0.67 148	1.00 267	1.05 339	0.70 293	0.68 204	0.57 275	0.23 296	0.16 245	0.24 302	0.21 286	0.24 296	0.19 201

DSFCA	0.57 291	0.27 245	0.71 298	0.41 143	0.36 328	0.78 306	0.53 332	1.08 286	0.85 228	1.08 368	0.84 186	0.90 298	0.66 269	1.05 353	0.63 294	0.26 323	0.22 334	0.21 256	0.21 286	0.22 263	0.20 230

CFNet_RVC	0.50 232	0.25 197	0.39 50	0.41 143	0.26 159	0.66 269	0.37 196	0.91 220	0.87 241	0.67 148	1.00 267	1.05 339	0.70 293	0.68 204	0.57 275	0.23 296	0.16 245	0.24 302	0.21 286	0.24 296	0.19 201

CBMV_ROB	0.62 323	0.39 340	0.41 67	0.41 143	0.28 212	0.86 337	0.28 72	1.06 279	1.02 320	0.95 314	1.33 362	0.81 272	0.84 347	0.94 317	0.56 269	0.37 394	0.37 413	0.43 405	0.40 406	0.33 355	0.32 350

DN-CSS_ROB	0.45 182	0.27 245	0.74 312	0.41 143	0.29 235	0.43 154	0.29 81	0.80 190	0.78 183	0.73 184	1.08 305	0.48 99	0.45 166	0.81 275	0.40 186	0.15 79	0.12 104	0.21 256	0.19 246	0.18 177	0.17 167

SGM_RVC	1.04 395	0.30 289	0.47 128	0.41 143	0.23 69	1.73 428	0.77 395	1.63 426	1.30 394	2.39 443	1.99 419	2.64 437	1.78 433	2.22 440	1.40 403	0.28 341	0.27 374	0.27 339	0.25 346	0.25 307	0.25 304
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	1.27 416	0.31 298	1.14 386	0.41 143	0.23 69	0.97 354	0.71 379	1.23 343	1.32 396	1.83 427	2.34 427	11.25 474	0.89 364	1.04 352	0.96 361	0.15 79	0.12 104	0.12 2	0.10 15	0.15 87	0.16 128

DDVS	0.53 263	0.32 300	0.63 261	0.42 172	0.31 271	0.71 288	0.35 172	0.95 239	0.69 143	0.86 266	0.90 217	1.11 357	0.46 173	0.90 306	0.67 300	0.23 296	0.17 277	0.22 269	0.18 219	0.25 307	0.28 328

MyStereo06	0.40 133	0.22 121	0.65 271	0.42 172	0.29 235	0.43 154	0.48 302	1.05 274	0.43 57	0.64 128	0.54 76	0.78 259	0.27 40	0.53 81	0.31 85	0.14 25	0.13 166	0.18 146	0.17 191	0.17 152	0.17 167

MyStereo05	0.46 188	0.22 121	0.51 170	0.42 172	0.29 235	0.43 154	0.48 302	0.96 244	1.12 353	0.77 207	0.62 100	0.51 109	0.57 226	0.79 267	0.43 198	0.14 25	0.13 166	0.18 146	0.17 191	0.17 152	0.17 167

ACVNet-DCA	0.36 71	0.25 197	0.35 25	0.42 172	0.23 69	0.53 193	0.37 196	0.91 220	0.59 106	0.42 53	0.50 56	0.34 31	0.47 178	0.61 131	0.26 19	0.17 150	0.11 49	0.19 178	0.13 70	0.18 177	0.19 201

xx1	0.40 133	0.25 197	0.35 25	0.42 172	0.23 69	0.53 193	0.37 196	0.71 136	1.17 370	0.42 53	0.50 56	0.65 187	0.56 215	0.61 131	0.26 19	0.17 150	0.11 49	0.20 213	0.19 246	0.18 177	0.19 201

1test111	0.37 89	0.25 197	0.35 25	0.42 172	0.23 69	0.53 193	0.37 196	0.91 220	0.59 106	0.42 53	0.50 56	0.34 31	0.47 178	0.59 113	0.48 228	0.17 150	0.11 49	0.19 178	0.13 70	0.18 177	0.19 201

cc1	0.38 106	0.25 197	0.35 25	0.42 172	0.23 69	0.53 193	0.37 196	0.71 136	1.17 370	0.42 53	0.50 56	0.34 31	0.47 178	0.61 131	0.26 19	0.17 150	0.11 49	0.19 178	0.13 70	0.16 128	0.17 167

CASnet	0.30 26	0.20 70	0.34 19	0.42 172	0.17 3	0.25 20	0.24 33	0.53 34	0.56 96	0.54 90	0.54 76	0.39 52	0.24 21	0.41 28	0.26 19	0.15 79	0.10 9	0.22 269	0.18 219	0.18 177	0.12 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
SDNR	0.89 377	0.39 340	1.66 430	0.42 172	0.39 344	3.35 457	0.32 130	0.95 239	1.05 330	1.05 358	2.12 423	0.62 169	0.71 298	1.40 397	0.78 321	0.53 422	0.56 438	0.36 386	0.27 360	0.46 399	0.50 415

ToySt	0.52 256	0.27 245	0.93 362	0.42 172	0.28 212	0.67 278	0.56 344	0.88 213	0.79 190	0.61 108	0.85 194	0.92 307	0.70 293	0.72 229	0.61 287	0.16 120	0.17 277	0.21 256	0.21 286	0.22 263	0.21 247

DisPM	0.40 133	0.20 70	0.50 161	0.42 172	0.27 191	0.24 9	0.30 96	0.68 107	0.61 115	0.88 277	0.87 205	0.59 156	0.32 86	0.80 270	0.34 113	0.19 219	0.12 104	0.19 178	0.17 191	0.16 128	0.21 247

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 331	0.30 289	1.20 390	0.42 172	0.31 271	1.00 361	0.58 353	1.16 311	1.07 341	1.01 341	1.25 346	1.08 348	0.75 318	1.18 371	1.03 373	0.20 239	0.12 104	0.16 80	0.13 70	0.22 263	0.22 266

psmg	0.50 232	0.26 229	0.47 128	0.42 172	0.29 235	0.82 326	0.42 265	1.07 281	0.80 198	0.95 314	0.94 235	0.76 252	0.59 235	0.66 185	0.48 228	0.21 254	0.16 245	0.20 213	0.20 267	0.19 212	0.19 201

CSP-Net	0.57 291	0.29 274	0.55 215	0.42 172	0.29 235	1.20 395	0.49 313	1.29 366	0.75 172	0.98 332	0.97 251	0.88 291	0.69 288	0.85 289	0.66 297	0.27 332	0.18 291	0.17 109	0.17 191	0.18 177	0.19 201

Patchmatch Stereo++	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.21 9	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.61 131	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128
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
TransformOpticalFlow	0.46 188	0.21 94	0.49 149	0.42 172	0.24 103	0.36 101	0.46 288	1.04 267	0.84 223	0.67 148	1.14 321	0.73 236	0.56 215	0.78 265	0.33 102	0.15 79	0.10 9	0.17 109	0.15 115	0.14 54	0.15 103

NF-Stereo	0.39 119	0.21 94	0.51 170	0.42 172	0.25 129	0.26 22	0.30 96	0.71 136	0.72 154	0.66 139	0.77 144	0.57 131	0.31 79	0.69 210	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.16 128	0.27 318

OCTAStereo	0.39 119	0.21 94	0.51 170	0.42 172	0.25 129	0.26 22	0.30 96	0.71 136	0.72 154	0.66 139	0.77 144	0.58 146	0.31 79	0.69 210	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.16 128	0.27 318

PSM-softLoss	0.40 133	0.21 94	0.53 198	0.42 172	0.26 159	0.29 49	0.34 150	0.70 129	0.49 81	0.63 118	0.82 178	0.59 156	0.33 92	0.75 240	0.43 198	0.20 239	0.12 104	0.20 213	0.18 219	0.17 152	0.22 266

KMStereo	0.40 133	0.21 94	0.53 198	0.42 172	0.26 159	0.29 49	0.34 150	0.70 129	0.49 81	0.63 118	0.82 178	0.59 156	0.33 92	0.75 240	0.43 198	0.20 239	0.12 104	0.20 213	0.18 219	0.17 152	0.22 266

NRIStereo	0.37 89	0.21 94	0.49 149	0.42 172	0.23 69	0.33 85	0.25 43	0.68 107	0.59 106	0.65 133	0.63 101	0.55 121	0.37 115	0.67 195	0.40 186	0.16 120	0.12 104	0.18 146	0.15 115	0.17 152	0.15 103

PSM-adaLoss	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.31 118	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.59 113	0.38 157	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

FTStereo	0.56 285	0.21 94	0.39 50	0.42 172	0.25 129	0.39 122	0.73 389	0.69 117	0.45 64	1.09 372	3.23 445	0.69 211	0.71 298	0.55 90	0.34 113	0.15 79	0.13 166	0.19 178	0.17 191	0.15 87	0.32 350

ROB_FTStereo_v2	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.31 118	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.60 125	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

ROB_FTStereo	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.20 3	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.60 125	0.38 157	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

HUI-Stereo	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.22 16	0.63 75	0.40 43	0.64 128	0.73 125	0.58 146	0.38 123	0.53 81	0.38 157	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

RE-Stereo	0.39 119	0.21 94	0.51 170	0.42 172	0.25 129	0.26 22	0.30 96	0.71 136	0.72 154	0.66 139	0.77 144	0.57 131	0.31 79	0.70 217	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.16 128	0.27 318

TVStereo	0.39 119	0.21 94	0.51 170	0.42 172	0.25 129	0.26 22	0.30 96	0.71 136	0.72 154	0.66 139	0.77 144	0.57 131	0.31 79	0.70 217	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.16 128	0.27 318

iGMRVC	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.29 81	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.61 131	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

iRAFT	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.21 9	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.61 131	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

CRE-IMP	0.37 89	0.23 145	0.53 198	0.42 172	0.24 103	0.40 130	0.21 9	0.61 65	0.45 64	0.65 133	0.73 125	0.53 117	0.37 115	0.63 161	0.40 186	0.18 182	0.11 49	0.19 178	0.16 141	0.21 240	0.19 201

GMM-Stereo	0.44 173	0.20 70	0.39 50	0.42 172	0.25 129	0.50 177	0.44 280	0.72 146	0.57 102	0.77 207	1.37 371	0.76 252	0.38 123	0.62 151	0.34 113	0.15 79	0.10 9	0.20 213	0.19 246	0.17 152	0.28 328

RAFT-IKP	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.27 61	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.61 131	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

ARAFT	0.48 206	0.25 197	0.82 331	0.42 172	0.25 129	0.56 211	0.54 338	0.82 197	0.82 217	0.92 299	0.75 139	0.75 245	0.48 182	0.89 300	0.37 142	0.15 79	0.12 104	0.23 288	0.22 307	0.14 54	0.14 66

hitnet-ft	0.57 291	0.29 274	0.43 93	0.42 172	0.29 235	0.81 323	0.40 239	0.98 248	0.91 267	0.84 244	1.01 271	1.13 361	0.72 309	0.83 282	0.71 309	0.28 341	0.21 325	0.28 350	0.22 307	0.29 334	0.27 318

DIP-Stereo	0.40 133	0.22 121	0.58 237	0.42 172	0.29 235	0.62 241	0.27 61	0.87 207	0.42 53	0.65 133	0.86 198	0.52 112	0.35 105	0.67 195	0.43 198	0.15 79	0.13 166	0.17 109	0.14 93	0.15 87	0.17 167
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.53 263	0.30 289	0.53 198	0.42 172	0.28 212	0.73 296	0.35 172	1.21 332	1.01 315	0.74 191	1.07 299	0.85 277	0.60 239	0.83 282	0.58 280	0.19 219	0.15 221	0.23 288	0.23 320	0.21 240	0.17 167

DeepPruner_ROB	0.55 276	0.37 327	0.67 278	0.42 172	0.31 271	0.50 177	0.43 272	1.22 339	0.73 163	0.86 266	1.05 289	0.85 277	0.58 229	0.90 306	0.56 269	0.29 351	0.23 343	0.22 269	0.22 307	0.26 315	0.26 308

rvit_stereo_0081_aga	0.32 42	0.29 274	0.50 161	0.43 210	0.29 235	0.36 101	0.32 130	0.46 15	0.42 53	0.40 48	0.44 38	0.41 61	0.34 98	0.43 35	0.31 85	0.23 296	0.17 277	0.19 178	0.16 141	0.20 229	0.15 103

rvit_stereo_0081	0.33 50	0.25 197	0.49 149	0.43 210	0.26 159	0.31 67	0.37 196	0.45 11	0.56 96	0.37 31	0.40 31	0.39 52	0.38 123	0.44 38	0.35 122	0.22 272	0.16 245	0.19 178	0.16 141	0.20 229	0.14 66

rvit_stereo_0082	0.33 50	0.25 197	0.49 149	0.43 210	0.26 159	0.31 67	0.37 196	0.45 11	0.56 96	0.37 31	0.40 31	0.39 52	0.38 123	0.44 38	0.35 122	0.22 272	0.16 245	0.19 178	0.16 141	0.20 229	0.14 66

MyStereo8	0.42 154	0.21 94	0.64 266	0.43 210	0.29 235	0.55 205	0.28 72	0.72 146	0.50 84	0.73 184	1.01 271	0.57 131	0.44 159	0.52 78	0.52 249	0.15 79	0.12 104	0.16 80	0.14 93	0.19 212	0.21 247

MyStereo07	0.33 50	0.23 145	0.37 41	0.43 210	0.29 235	0.40 130	0.48 302	0.78 181	0.38 30	0.38 35	0.34 25	0.32 22	0.30 76	0.63 161	0.28 48	0.14 25	0.13 166	0.19 178	0.17 191	0.18 177	0.17 167

MyStereo04	0.45 182	0.23 145	0.52 190	0.43 210	0.29 235	0.40 130	0.48 302	1.02 261	1.12 353	0.62 111	0.58 89	0.55 121	0.56 215	0.77 257	0.45 211	0.14 25	0.13 166	0.19 178	0.17 191	0.18 177	0.17 167

CoDeX	0.48 206	0.21 94	0.53 198	0.43 210	0.25 129	0.74 300	0.38 212	1.36 386	0.82 217	0.84 244	0.96 243	0.63 174	0.57 226	0.63 161	0.40 186	0.17 150	0.13 166	0.17 109	0.15 115	0.16 128	0.15 103

tt1	0.37 89	0.25 197	0.35 25	0.43 210	0.23 69	0.52 190	0.37 196	0.72 146	1.13 359	0.42 53	0.46 42	0.35 37	0.44 159	0.61 131	0.26 19	0.17 150	0.11 49	0.19 178	0.13 70	0.16 128	0.17 167

LL-Strereo2	0.36 71	0.25 197	0.52 190	0.43 210	0.27 191	0.36 101	0.27 61	0.70 129	0.46 70	0.55 92	0.53 73	0.65 187	0.24 21	0.69 210	0.32 92	0.14 25	0.13 166	0.23 288	0.20 267	0.19 212	0.14 66

raft_robust	0.41 147	0.24 166	0.39 50	0.43 210	0.22 43	0.40 130	0.33 141	0.80 190	0.98 306	0.80 225	0.88 208	0.41 61	0.32 86	0.89 300	0.30 73	0.14 25	0.12 104	0.16 80	0.18 219	0.15 87	0.13 43

iRaft-Stereo_5w	0.46 188	0.22 121	0.53 198	0.43 210	0.30 259	0.30 55	0.53 332	0.66 91	0.71 152	0.62 111	0.89 211	1.01 326	0.67 278	0.76 250	0.67 300	0.13 13	0.12 104	0.17 109	0.15 115	0.15 87	0.17 167

GMOStereo	0.38 106	0.19 44	0.42 75	0.43 210	0.24 103	0.40 130	0.39 227	0.55 42	0.64 120	0.89 284	0.84 186	0.65 187	0.37 115	0.39 18	0.29 60	0.14 25	0.12 104	0.20 213	0.18 219	0.15 87	0.12 18

error version	0.38 106	0.19 44	0.42 75	0.43 210	0.24 103	0.40 130	0.39 227	0.55 42	0.64 120	0.89 284	0.84 186	0.65 187	0.37 115	0.39 18	0.29 60	0.14 25	0.12 104	0.20 213	0.18 219	0.15 87	0.12 18

test-v	0.38 106	0.19 44	0.42 75	0.43 210	0.24 103	0.40 130	0.39 227	0.55 42	0.64 120	0.89 284	0.84 186	0.65 187	0.37 115	0.39 18	0.29 60	0.14 25	0.12 104	0.20 213	0.18 219	0.15 87	0.12 18

SST-Stereo	0.41 147	0.20 70	0.48 141	0.43 210	0.25 129	0.25 20	0.21 9	0.68 107	0.50 84	1.08 368	0.79 158	0.71 216	0.42 151	0.81 275	0.38 157	0.17 150	0.11 49	0.20 213	0.16 141	0.19 212	0.15 103

test-2	0.38 106	0.19 44	0.42 75	0.43 210	0.24 103	0.40 130	0.39 227	0.55 42	0.64 120	0.89 284	0.84 186	0.65 187	0.37 115	0.39 18	0.29 60	0.14 25	0.12 104	0.20 213	0.18 219	0.15 87	0.12 18

rafts_anoy	0.38 106	0.22 121	0.38 47	0.43 210	0.28 212	0.32 78	0.32 130	0.70 129	0.91 267	0.59 102	0.66 109	0.45 85	0.33 92	0.49 69	0.41 191	0.16 120	0.12 104	0.21 256	0.23 320	0.18 177	0.16 128

raftrobust	0.35 62	0.20 70	0.39 50	0.43 210	0.29 235	0.31 67	0.25 43	0.73 158	0.66 129	0.59 102	0.56 84	0.44 77	0.45 166	0.55 90	0.31 85	0.16 120	0.12 104	0.14 20	0.12 42	0.12 4	0.14 66

RALAANet	0.40 133	0.24 166	0.56 226	0.43 210	0.30 259	0.36 101	0.25 43	0.89 214	0.69 143	0.69 160	0.65 106	0.61 162	0.30 76	0.63 161	0.35 122	0.16 120	0.13 166	0.18 146	0.15 115	0.21 240	0.14 66

PSMNet-RSSM	0.50 232	0.24 166	0.41 67	0.43 210	0.26 159	0.51 182	0.40 239	1.16 311	0.79 190	0.75 194	1.07 299	0.87 287	0.69 288	0.66 185	0.52 249	0.24 306	0.16 245	0.23 288	0.26 354	0.20 229	0.20 230

R-Stereo Train	0.40 133	0.19 44	0.47 128	0.43 210	0.27 191	0.41 140	0.31 118	0.74 165	0.38 30	0.90 291	1.28 354	0.58 146	0.35 105	0.43 35	0.35 122	0.15 79	0.13 166	0.14 20	0.12 42	0.14 54	0.14 66

RAFT-Stereo	0.40 133	0.19 44	0.47 128	0.43 210	0.27 191	0.41 140	0.31 118	0.74 165	0.38 30	0.90 291	1.28 354	0.58 146	0.35 105	0.43 35	0.35 122	0.15 79	0.13 166	0.14 20	0.12 42	0.14 54	0.14 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.60 313	0.46 367	0.68 285	0.43 210	0.34 317	0.66 269	0.57 346	1.05 274	0.91 267	0.80 225	1.28 354	0.72 231	0.67 278	0.89 300	0.61 287	0.32 367	0.26 370	0.40 399	0.27 360	0.35 366	0.29 334

CBMV	0.68 334	0.37 327	0.50 161	0.43 210	0.26 159	1.00 361	0.71 379	1.17 317	1.16 367	1.24 394	1.29 358	1.06 343	0.86 355	0.98 334	0.75 317	0.29 351	0.30 387	0.34 381	0.30 372	0.26 315	0.27 318
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	0.63 326	0.37 327	1.03 377	0.44 234	0.31 271	1.27 399	0.41 258	0.78 181	0.84 223	0.65 133	0.76 142	2.07 428	1.00 382	0.84 286	0.68 304	0.22 272	0.17 277	0.19 178	0.18 219	0.22 263	0.23 287

EKT-Stereo	0.36 71	0.24 166	0.44 98	0.44 234	0.30 259	0.37 111	0.30 96	0.72 146	0.68 136	0.47 71	0.63 101	0.49 103	0.28 48	0.59 113	0.34 113	0.19 219	0.14 200	0.18 146	0.15 115	0.16 128	0.18 191

dd	0.44 173	0.40 348	0.62 257	0.44 234	0.26 159	0.51 182	0.38 212	0.72 146	1.07 341	0.60 104	0.66 109	0.43 74	0.40 142	0.68 204	0.53 260	0.24 306	0.15 221	0.21 256	0.16 141	0.24 296	0.19 201

dad	0.61 317	0.53 380	0.72 304	0.44 234	0.31 271	0.64 255	0.37 196	0.85 203	1.28 389	1.05 358	1.17 333	1.18 365	0.61 245	0.70 217	0.54 265	0.36 390	0.23 343	0.37 390	0.21 286	0.31 344	0.23 287

GLC_STEREO	0.30 26	0.20 70	0.28 9	0.44 234	0.19 12	0.31 67	0.25 43	0.49 21	0.43 57	0.37 31	0.47 47	0.40 56	0.23 18	0.51 77	0.37 142	0.15 79	0.18 291	0.19 178	0.16 141	0.16 128	0.14 66

GANet-ADL	0.44 173	0.27 245	0.48 141	0.44 234	0.30 259	0.54 200	0.36 183	0.94 236	0.88 252	0.64 128	0.72 123	0.68 209	0.44 159	0.55 90	0.44 205	0.22 272	0.15 221	0.15 59	0.13 70	0.18 177	0.21 247

LCNet	0.42 154	0.21 94	0.34 19	0.44 234	0.24 103	0.47 170	0.28 72	0.69 117	0.57 102	0.72 177	1.03 283	0.66 199	0.58 229	0.60 125	0.35 122	0.15 79	0.10 9	0.19 178	0.19 246	0.22 263	0.37 376

PSM-AAD	0.48 206	0.21 94	0.39 50	0.44 234	0.23 69	0.56 211	0.47 296	0.67 102	0.73 163	1.08 368	1.12 313	0.58 146	0.87 358	0.63 161	0.33 102	0.15 79	0.11 49	0.25 315	0.26 354	0.18 177	0.42 393

RAFT_R40	0.41 147	0.20 70	0.47 128	0.44 234	0.25 129	0.23 8	0.25 43	0.69 117	0.70 146	0.98 332	0.78 153	0.72 231	0.43 153	0.80 270	0.39 166	0.17 150	0.11 49	0.20 213	0.16 141	0.18 177	0.15 103

PFNet	0.43 167	0.19 44	0.61 251	0.44 234	0.24 103	0.42 149	0.31 118	0.76 173	0.81 207	1.01 341	0.74 137	0.67 206	0.41 146	0.75 240	0.39 166	0.16 120	0.10 9	0.20 213	0.15 115	0.16 128	0.14 66

RALCasStereoNet	0.37 89	0.23 145	0.41 67	0.44 234	0.28 212	0.36 101	0.38 212	0.66 91	0.67 135	0.51 79	0.74 137	0.51 109	0.29 64	0.64 168	0.38 157	0.17 150	0.14 200	0.15 59	0.13 70	0.17 152	0.17 167

iResNet	0.52 256	0.31 298	0.86 349	0.44 234	0.22 43	0.66 269	0.47 296	0.92 229	1.02 320	0.89 284	1.12 313	0.69 211	0.55 208	0.86 291	0.60 283	0.15 79	0.11 49	0.15 59	0.12 42	0.17 152	0.17 167

SGM-Forest	0.65 329	0.33 307	0.43 93	0.44 234	0.30 259	1.01 365	0.54 338	1.13 304	1.09 351	1.11 378	1.21 340	1.10 355	0.76 327	0.99 339	0.71 309	0.32 367	0.33 405	0.33 379	0.30 372	0.30 341	0.28 328
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_stereo_0083	0.34 59	0.25 197	0.53 198	0.45 247	0.28 212	0.35 94	0.35 172	0.47 19	0.64 120	0.38 35	0.47 47	0.42 67	0.37 115	0.41 28	0.39 166	0.22 272	0.20 317	0.20 213	0.17 191	0.21 240	0.15 103

DCRE	0.38 106	0.19 44	0.47 128	0.45 247	0.33 307	0.45 166	0.40 239	0.66 91	0.53 93	0.49 76	0.95 239	0.57 131	0.39 138	0.53 81	0.32 92	0.14 25	0.13 166	0.15 59	0.14 93	0.14 54	0.15 103

Selective-RAFT	0.36 71	0.23 145	0.54 211	0.45 247	0.22 43	0.64 255	0.27 61	0.62 68	0.65 126	0.41 51	0.38 30	0.55 121	0.39 138	0.59 113	0.36 133	0.14 25	0.12 104	0.14 20	0.12 42	0.16 128	0.14 66

ssnet_v2	0.61 317	0.29 274	0.69 294	0.45 247	0.30 259	0.93 347	0.62 362	1.20 329	1.03 324	0.97 329	0.81 176	0.98 316	0.67 278	0.84 286	0.97 364	0.26 323	0.23 343	0.23 288	0.24 334	0.20 229	0.21 247

test_4	0.37 89	0.19 44	0.34 19	0.45 247	0.26 159	0.20 3	0.34 150	0.58 54	0.42 53	0.60 104	1.45 386	0.43 74	0.26 35	0.67 195	0.29 60	0.12 4	0.10 9	0.17 109	0.19 246	0.15 87	0.12 18

CIPLG	0.42 154	0.23 145	0.71 298	0.45 247	0.33 307	0.51 182	0.33 141	0.68 107	0.68 136	0.84 244	0.96 243	0.47 94	0.33 92	0.56 96	0.52 249	0.17 150	0.12 104	0.16 80	0.14 93	0.13 20	0.16 128

ACRE	0.42 154	0.23 145	0.73 308	0.45 247	0.33 307	0.50 177	0.33 141	0.68 107	0.70 146	0.82 231	0.92 230	0.46 89	0.32 86	0.53 81	0.52 249	0.17 150	0.12 104	0.15 59	0.14 93	0.13 20	0.16 128

test_3	0.37 89	0.19 44	0.50 161	0.45 247	0.24 103	0.47 170	0.36 183	0.69 117	0.84 223	0.66 139	0.46 42	0.68 209	0.25 25	0.45 43	0.32 92	0.12 4	0.10 9	0.18 146	0.16 141	0.15 87	0.12 18

AAGNet	1.40 425	0.20 70	0.52 190	0.45 247	0.26 159	0.29 49	0.29 81	0.67 102	0.71 152	0.97 329	0.86 198	0.66 199	0.60 239	0.66 185	19.98 477	0.17 150	0.11 49	0.19 178	0.15 115	0.20 229	0.13 43

KYRaft	0.48 206	0.21 94	0.41 67	0.45 247	0.23 69	0.43 154	0.36 183	0.68 107	0.45 64	0.94 309	1.72 408	0.78 259	0.40 142	0.65 175	0.32 92	0.16 120	0.11 49	0.18 146	0.22 307	0.17 152	0.76 434

IRAFT_RVC	0.43 167	0.20 70	0.52 190	0.45 247	0.24 103	0.26 22	0.51 322	0.76 173	0.78 183	0.77 207	0.80 168	0.73 236	0.50 189	0.74 233	0.39 166	0.18 182	0.10 9	0.21 256	0.17 191	0.17 152	0.15 103

cross-raft	0.34 59	0.20 70	0.38 47	0.45 247	0.24 103	0.32 78	0.35 172	0.77 178	0.42 53	0.62 111	0.77 144	0.58 146	0.27 40	0.46 49	0.31 85	0.12 4	0.10 9	0.15 59	0.13 70	0.15 87	0.12 18

Prome-Stereo	0.46 188	0.20 70	0.37 41	0.45 247	0.26 159	0.40 130	0.42 265	0.69 117	0.49 81	0.96 326	1.84 413	0.58 146	0.64 261	0.63 161	0.32 92	0.15 79	0.11 49	0.16 80	0.14 93	0.17 152	0.30 339

TestStereo	0.39 119	0.32 300	0.42 75	0.45 247	0.20 24	0.41 140	0.38 212	0.69 117	0.66 129	0.56 95	0.78 153	0.48 99	0.43 153	0.59 113	0.37 142	0.18 182	0.13 166	0.20 213	0.15 115	0.23 283	0.14 66

MMNet	0.57 291	0.26 229	0.67 278	0.45 247	0.35 323	1.04 371	0.39 227	0.93 231	0.98 306	0.96 326	0.97 251	0.86 281	0.80 338	0.83 282	0.80 329	0.16 120	0.15 221	0.19 178	0.19 246	0.20 229	0.17 167

UNet	0.55 276	0.27 245	0.72 304	0.45 247	0.41 352	0.97 354	0.40 239	1.01 258	0.80 198	0.87 269	0.90 217	1.03 330	0.75 318	0.76 250	0.67 300	0.19 219	0.15 221	0.20 213	0.17 191	0.21 240	0.18 191

acv_ft	0.52 256	0.24 166	0.64 266	0.45 247	0.28 212	0.85 335	0.40 239	0.95 239	0.81 207	1.00 339	0.96 243	0.79 266	0.62 248	0.65 175	0.88 339	0.18 182	0.15 221	0.16 80	0.15 115	0.18 177	0.15 103

FADNet_RVC	0.58 302	0.39 340	1.26 394	0.45 247	0.32 295	0.55 205	0.34 150	1.12 298	0.90 261	0.68 157	0.90 217	0.61 162	0.71 298	1.03 350	0.80 329	0.21 254	0.18 291	0.27 339	0.23 320	0.33 355	0.30 339

STTStereo	0.57 291	0.39 340	0.87 354	0.45 247	0.32 295	0.62 241	0.45 285	1.01 258	0.87 241	1.01 341	0.91 224	0.95 310	0.58 229	0.77 257	0.66 297	0.25 318	0.24 352	0.27 339	0.33 390	0.25 307	0.26 308

SuperB	1.00 393	0.41 352	4.03 453	0.45 247	0.32 295	0.99 360	0.49 313	1.09 289	2.09 437	1.10 375	1.10 307	0.74 240	0.83 344	1.13 362	1.75 418	0.20 239	0.15 221	0.17 109	0.15 115	2.50 461	0.27 318

DISCO	0.72 340	0.27 245	0.72 304	0.45 247	0.31 271	1.12 382	0.53 332	1.32 376	1.25 383	0.84 244	1.07 299	1.52 409	0.87 358	1.82 426	1.08 385	0.20 239	0.15 221	0.18 146	0.16 141	0.24 296	0.24 298

LE_ROB	4.86 466	0.27 245	9.43 464	0.45 247	0.24 103	1.61 419	0.96 419	2.05 439	17.75 481	16.36 483	4.84 466	5.17 461	19.48 483	2.05 433	15.49 474	0.17 150	0.15 221	0.16 80	0.16 141	0.20 229	0.19 201

NOSS_ROB	0.59 306	0.40 348	0.42 75	0.45 247	0.31 271	0.79 312	0.53 332	1.09 289	1.12 353	0.69 160	0.92 230	0.77 257	0.63 253	0.81 275	0.52 249	0.39 400	0.38 414	0.44 407	0.42 416	0.38 378	0.36 370

MeshStereo	1.38 423	0.45 362	0.58 237	0.45 247	0.35 323	1.63 421	0.60 358	2.07 440	1.43 407	4.49 465	3.32 449	4.67 456	2.08 442	2.08 436	1.32 400	0.36 390	0.36 412	0.37 390	0.32 384	0.32 350	0.34 361
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
UGAM	0.54 268	0.23 145	0.51 170	0.46 271	0.26 159	0.40 130	0.52 328	0.65 87	1.19 375	0.78 218	1.15 323	1.38 394	0.56 215	1.03 350	0.56 269	0.18 182	0.15 221	0.25 315	0.21 286	0.15 87	0.13 43

fast-acv-ft	0.66 330	0.32 300	0.80 324	0.46 271	0.34 317	1.26 398	0.50 319	0.91 220	1.00 313	1.05 358	1.36 368	1.28 372	0.84 347	0.81 275	0.90 347	0.22 272	0.24 352	0.23 288	0.23 320	0.21 240	0.22 266

HBP-ISP	0.61 317	0.47 373	0.45 104	0.46 271	0.33 307	0.79 312	0.29 81	1.15 309	1.05 330	0.85 256	1.18 337	0.67 206	0.71 298	0.92 311	0.57 275	0.37 394	0.38 414	0.47 413	0.41 411	0.39 382	0.32 350

BUS	0.47 197	0.26 229	0.47 128	0.46 271	0.29 235	0.78 306	0.34 150	0.99 251	0.80 198	0.77 207	0.80 168	0.64 181	0.54 205	0.66 185	0.56 269	0.21 254	0.15 221	0.22 269	0.19 246	0.18 177	0.19 201

RAFT_CTSACE	0.46 188	0.20 70	0.48 141	0.46 271	0.27 191	0.34 92	0.39 227	0.62 68	0.74 169	0.78 218	1.44 383	0.86 281	0.38 123	1.09 358	0.27 37	0.13 13	0.13 166	0.18 146	0.16 141	0.16 128	0.12 18

NINENet	0.52 256	0.30 289	0.55 215	0.46 271	0.33 307	0.78 306	0.34 150	1.18 319	0.91 267	0.84 244	0.97 251	0.64 181	0.54 205	0.74 233	0.56 269	0.23 296	0.20 317	0.25 315	0.18 219	0.22 263	0.22 266

BSDual-CNN	0.48 206	0.26 229	0.47 128	0.46 271	0.29 235	0.75 303	0.46 288	0.99 251	0.80 198	0.77 207	0.80 168	0.76 252	0.59 235	0.66 185	0.48 228	0.21 254	0.15 221	0.22 269	0.19 246	0.18 177	0.19 201

hknet	0.51 243	0.26 229	0.58 237	0.46 271	0.29 235	0.75 303	0.46 288	0.99 251	0.89 257	0.77 207	0.80 168	0.96 313	0.67 278	0.75 240	0.50 240	0.19 219	0.15 221	0.22 269	0.19 246	0.18 177	0.19 201

Sa-1000	0.49 219	0.25 197	0.45 104	0.46 271	0.25 129	0.64 255	0.34 150	0.85 203	0.95 289	0.85 256	1.51 393	0.55 121	0.44 159	0.94 317	0.31 85	0.16 120	0.12 104	0.21 256	0.20 267	0.15 87	0.14 66

IPLGR_C	0.42 154	0.23 145	0.71 298	0.46 271	0.33 307	0.51 182	0.34 150	0.69 117	0.69 143	0.84 244	0.92 230	0.46 89	0.33 92	0.53 81	0.53 260	0.17 150	0.12 104	0.16 80	0.14 93	0.13 20	0.16 128

GwcNet-ADL	0.45 182	0.24 166	0.51 170	0.46 271	0.30 259	0.41 140	0.40 239	0.95 239	0.98 306	0.73 184	0.78 153	0.61 162	0.41 146	0.67 195	0.55 267	0.20 239	0.14 200	0.15 59	0.14 93	0.19 212	0.22 266

pcwnet_v2	0.60 313	0.29 274	0.89 358	0.46 271	0.36 328	0.62 241	0.38 212	1.33 379	1.24 381	1.02 345	1.27 353	0.71 216	0.59 235	0.71 224	0.51 244	0.28 341	0.21 325	0.24 302	0.23 320	0.29 334	0.30 339

ADLNet	0.57 291	0.29 274	0.58 237	0.46 271	0.35 323	0.80 318	0.46 288	1.14 306	0.88 252	1.03 348	0.98 255	0.92 307	0.66 269	0.71 224	0.83 333	0.22 272	0.16 245	0.22 269	0.22 307	0.22 263	0.23 287

delet	0.57 291	0.25 197	0.63 261	0.46 271	0.34 317	1.05 374	0.51 322	1.04 267	0.94 285	0.90 291	0.99 263	0.90 298	0.68 286	0.87 293	0.78 321	0.18 182	0.18 291	0.20 213	0.21 286	0.17 152	0.17 167

UPFNet	0.55 276	0.26 229	0.59 245	0.46 271	0.38 336	0.83 329	0.48 302	1.03 266	0.80 198	0.92 299	0.91 224	0.85 277	0.67 278	0.87 293	0.78 321	0.20 239	0.21 325	0.20 213	0.20 267	0.20 229	0.15 103

ac_64	0.54 268	0.24 166	0.58 237	0.46 271	0.28 212	0.79 312	0.44 280	1.11 294	0.63 116	0.94 309	0.85 194	1.06 343	0.70 293	0.76 250	0.72 312	0.22 272	0.18 291	0.20 213	0.19 246	0.18 177	0.16 128

FADNet	0.63 326	0.53 380	1.20 390	0.46 271	0.44 369	0.66 269	0.41 258	1.24 344	1.07 341	0.70 166	0.84 186	0.98 316	0.65 268	0.87 293	0.54 265	0.29 351	0.30 387	0.27 339	0.30 372	0.48 402	0.36 370

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 276	0.33 307	0.71 298	0.46 271	0.31 271	0.66 269	0.43 272	1.07 281	0.89 257	0.93 302	0.91 224	0.98 316	0.61 245	0.76 250	0.64 296	0.22 272	0.18 291	0.22 269	0.22 307	0.22 263	0.24 298
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SGM-ForestM	4.73 463	0.34 312	1.05 379	0.46 271	0.28 212	10.26 470	3.48 470	4.52 465	5.16 462	8.68 474	7.48 472	18.87 481	10.80 473	11.26 475	10.01 468	0.32 367	0.34 408	0.32 374	0.32 384	0.29 334	0.30 339

testlalala_base	0.49 219	0.26 229	0.44 98	0.47 290	0.34 317	0.57 219	0.26 54	0.60 59	0.37 26	0.52 82	0.56 84	0.46 89	0.31 79	0.45 43	0.33 102	1.56 452	0.11 49	0.14 20	0.10 15	1.85 445	0.15 103

CRFU-Net	0.59 306	0.29 274	0.62 257	0.47 290	0.31 271	1.20 395	0.51 322	1.19 323	0.59 106	1.05 358	1.00 267	1.06 343	0.87 358	0.83 282	0.77 320	0.22 272	0.19 309	0.18 146	0.16 141	0.19 212	0.20 230

SA	0.45 182	0.26 229	0.50 161	0.47 290	0.24 103	0.46 168	0.36 183	0.79 188	1.00 313	0.61 108	1.04 286	0.50 105	0.50 189	0.98 334	0.33 102	0.16 120	0.13 166	0.21 256	0.19 246	0.15 87	0.14 66

GrayStereo	0.49 219	0.20 70	0.44 98	0.47 290	0.29 235	0.51 182	0.62 362	0.71 136	0.66 129	1.04 353	1.46 387	0.77 257	0.73 313	0.58 106	0.35 122	0.15 79	0.12 104	0.17 109	0.17 191	0.15 87	0.30 339

test-1	0.37 89	0.20 70	0.76 316	0.47 290	0.27 191	0.44 161	0.36 183	0.63 75	0.65 126	0.49 76	0.67 115	0.54 119	0.35 105	0.42 32	0.30 73	0.14 25	0.12 104	0.16 80	0.14 93	0.15 87	0.18 191

FADNet-RVC	0.62 323	0.56 395	1.29 399	0.47 290	0.39 344	0.63 246	0.40 239	1.16 311	0.91 267	0.71 176	0.86 198	1.04 335	0.55 208	0.99 339	0.78 321	0.27 332	0.26 370	0.28 350	0.29 371	0.32 350	0.31 346

AANet_RVC	0.59 306	0.35 316	0.68 285	0.47 290	0.28 212	0.57 219	0.47 296	1.04 267	1.28 389	0.87 269	1.33 362	0.86 281	0.63 253	1.16 368	0.89 341	0.19 219	0.13 166	0.15 59	0.14 93	0.18 177	0.20 230

StereoDRNet-Refined	0.61 317	0.33 307	0.63 261	0.47 290	0.31 271	0.94 349	0.41 258	1.04 267	0.97 301	1.15 383	1.13 319	1.00 322	0.74 315	0.93 314	0.93 354	0.18 182	0.13 166	0.22 269	0.21 286	0.20 229	0.21 247
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LL-Strereo	0.58 302	0.29 274	0.83 335	0.48 298	0.35 323	0.39 122	0.48 302	1.04 267	0.99 309	0.87 269	0.79 158	1.08 348	1.15 401	1.35 396	0.51 244	0.18 182	0.15 221	0.22 269	0.19 246	0.17 152	0.21 247

CASS	0.46 188	0.28 261	0.45 104	0.48 298	0.22 43	0.63 246	0.34 150	0.99 251	0.66 129	0.76 199	0.86 198	0.61 162	0.58 229	0.58 106	0.44 205	0.29 351	0.16 245	0.22 269	0.18 219	0.23 283	0.28 328
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AACVNet	0.52 256	0.25 197	0.56 226	0.48 298	0.29 235	0.55 205	0.38 212	0.96 244	0.59 106	0.83 238	1.03 283	1.03 330	0.77 332	0.91 309	0.58 280	0.22 272	0.18 291	0.24 302	0.18 219	0.24 296	0.22 266

ADLNet2	0.57 291	0.26 229	0.71 298	0.48 298	0.31 271	0.83 329	0.51 322	1.10 293	0.99 309	0.85 256	0.99 263	0.99 321	0.70 293	0.79 267	0.78 321	0.21 254	0.17 277	0.18 146	0.18 219	0.22 263	0.22 266

RAFT	0.46 188	0.23 145	0.52 190	0.48 298	0.27 191	0.55 205	0.47 296	0.68 107	0.60 113	0.83 238	0.82 178	1.00 322	0.56 215	0.76 250	0.37 142	0.18 182	0.16 245	0.22 269	0.20 267	0.16 128	0.14 66

sAnonymous2	0.42 154	0.41 352	0.96 368	0.48 298	0.37 330	0.41 140	0.48 302	0.60 59	0.52 89	0.39 38	0.48 49	0.35 37	0.44 159	0.44 38	0.30 73	0.19 219	0.14 200	0.19 178	0.17 191	0.55 418	0.43 397

CroCo_RVC	0.42 154	0.41 352	0.96 368	0.48 298	0.37 330	0.41 140	0.48 302	0.60 59	0.52 89	0.39 38	0.48 49	0.35 37	0.44 159	0.44 38	0.30 73	0.19 219	0.14 200	0.19 178	0.17 191	0.55 418	0.43 397

FINET	0.75 350	0.45 362	1.38 408	0.48 298	0.46 384	0.98 358	1.00 421	1.22 339	1.69 427	0.91 298	1.25 346	0.74 240	0.74 315	1.09 358	0.82 332	0.37 394	0.31 395	0.27 339	0.24 334	0.35 366	0.34 361

EDNetEfficient	1.47 429	0.82 419	6.28 461	0.48 298	0.40 347	0.73 296	0.83 405	0.95 239	2.77 448	3.48 462	1.95 417	1.64 416	2.12 443	1.42 401	3.84 451	0.21 254	0.19 309	0.21 256	0.21 286	0.43 392	0.42 393

AE-Stereo	0.36 71	0.21 94	0.47 128	0.49 307	0.31 271	0.50 177	0.34 150	0.72 146	0.73 163	0.34 24	0.55 81	0.52 112	0.28 48	0.48 62	0.31 85	0.13 13	0.13 166	0.18 146	0.16 141	0.15 87	0.14 66

coex-ft	6.50 471	1.57 450	87.99 491	0.49 307	0.38 336	1.41 406	1.21 434	1.21 332	7.96 467	12.14 475	2.78 440	2.74 438	3.83 460	1.30 391	3.19 445	0.24 306	0.23 343	0.27 339	0.24 334	0.48 402	0.40 384

DAS	0.54 268	0.26 229	0.66 273	0.49 307	0.31 271	0.61 237	0.43 272	0.89 214	1.01 315	0.95 314	1.16 328	0.71 216	0.85 351	0.89 300	0.47 224	0.18 182	0.14 200	0.18 146	0.15 115	0.22 263	0.19 201

SepStereo	0.54 268	0.26 229	0.66 273	0.49 307	0.31 271	0.61 237	0.43 272	0.89 214	1.01 315	0.95 314	1.16 328	0.71 216	0.85 351	0.97 332	0.47 224	0.18 182	0.14 200	0.18 146	0.15 115	0.22 263	0.19 201

PSMNet-ADL	0.50 232	0.28 261	0.43 93	0.49 307	0.31 271	0.70 283	0.38 212	0.94 236	0.81 207	0.62 111	0.80 168	0.91 304	0.62 248	0.76 250	0.68 304	0.24 306	0.18 291	0.19 178	0.20 267	0.22 263	0.22 266

TRStereo	0.39 119	0.32 300	0.64 266	0.49 307	0.41 352	0.30 55	0.30 96	0.97 246	0.63 116	0.53 89	0.43 36	0.52 112	0.26 35	0.77 257	0.29 60	0.18 182	0.12 104	0.19 178	0.19 246	0.13 20	0.13 43

CroCo-Stereo	0.27 10	0.23 145	0.40 62	0.49 307	0.22 43	0.20 3	0.29 81	0.55 42	0.45 64	0.29 10	0.27 7	0.42 67	0.26 35	0.30 3	0.26 19	0.15 79	0.13 166	0.13 14	0.12 42	0.16 128	0.13 43
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
ICVP	0.48 206	0.26 229	0.42 75	0.49 307	0.28 212	0.63 246	0.43 272	1.05 274	0.72 154	0.68 157	0.95 239	0.75 245	0.56 215	0.55 90	0.61 287	0.24 306	0.18 291	0.19 178	0.17 191	0.19 212	0.21 247
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EDNetEfficientorigin	9.96 473	1.17 438	175.17 492	0.49 307	0.37 330	1.13 384	0.74 391	1.27 357	2.70 447	3.16 459	2.49 431	2.28 431	2.15 444	1.88 428	2.27 434	0.21 254	0.19 309	0.25 315	0.20 267	0.54 416	0.53 423

CVANet_RVC	0.59 306	0.35 316	0.54 211	0.49 307	0.33 307	0.70 283	0.67 370	1.12 298	0.97 301	0.88 277	1.05 289	1.01 326	0.72 309	0.94 317	0.55 267	0.30 358	0.20 317	0.28 350	0.26 354	0.32 350	0.23 287

AdaStereo	0.52 256	0.34 312	0.53 198	0.49 307	0.25 129	0.71 288	0.36 183	1.24 344	0.91 267	0.77 207	0.98 255	0.75 245	0.50 189	0.71 224	0.51 244	0.27 332	0.13 166	0.28 350	0.18 219	0.23 283	0.18 191
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.
GMStereo_Zeroshot	0.51 243	0.46 367	0.80 324	0.50 318	0.28 212	0.57 219	0.30 96	0.75 171	0.79 190	0.88 277	0.94 235	0.90 298	0.37 115	0.77 257	0.46 215	0.27 332	0.14 200	0.26 331	0.15 115	0.39 382	0.19 201

StereoVision	0.43 167	0.29 274	0.54 211	0.50 318	0.28 212	0.37 111	0.38 212	0.75 171	0.63 116	0.46 69	1.11 311	0.53 117	0.38 123	0.57 103	0.34 113	0.21 254	0.24 352	0.25 315	0.24 334	0.26 315	0.17 167

CroCo-Stereo Lap2	0.29 20	0.25 197	0.44 98	0.50 318	0.30 259	0.19 2	0.31 118	0.52 29	0.41 48	0.25 4	0.28 10	0.46 89	0.31 79	0.39 18	0.30 73	0.15 79	0.15 221	0.16 80	0.13 70	0.17 152	0.16 128

Anonymous3	0.47 197	0.35 316	0.91 361	0.50 318	0.38 336	0.81 323	0.55 341	0.76 173	0.66 129	0.52 82	0.65 106	0.44 77	0.45 166	0.66 185	0.39 166	0.25 318	0.25 360	0.22 269	0.21 286	0.23 283	0.24 298

psm_up	0.57 291	0.27 245	0.52 190	0.50 318	0.33 307	0.65 262	0.60 358	1.07 281	0.84 223	0.87 269	0.91 224	1.00 322	1.06 389	0.80 270	0.66 297	0.22 272	0.25 360	0.26 331	0.23 320	0.22 263	0.21 247

psmorigin	0.84 367	0.53 380	2.21 439	0.50 318	0.41 352	0.86 337	0.57 346	1.08 286	0.90 261	1.50 408	1.42 380	1.50 405	1.09 392	1.29 385	1.03 373	0.32 367	0.33 405	0.27 339	0.27 360	0.34 361	0.45 403

aanetorigin	0.85 372	0.58 399	1.98 435	0.50 318	0.40 347	0.66 269	0.70 377	0.72 146	1.01 315	2.44 445	2.00 420	1.32 378	1.25 407	0.96 325	1.16 390	0.20 239	0.19 309	0.20 213	0.20 267	0.27 324	0.33 359

FADNet-RVC-Resample	0.58 302	0.35 316	1.34 405	0.50 318	0.34 317	0.73 296	0.43 272	1.09 289	0.96 296	0.83 238	0.87 205	0.76 252	0.66 269	0.77 257	0.52 249	0.19 219	0.18 291	0.26 331	0.27 360	0.28 332	0.29 334

ADCP+	1.18 410	0.37 327	3.09 445	0.50 318	0.52 397	1.48 411	0.61 360	1.32 376	1.07 341	1.21 388	1.16 328	1.08 348	1.11 394	1.63 415	7.17 464	0.20 239	0.16 245	0.24 302	0.22 307	0.29 334	0.22 266

NVstereo2D	0.62 323	0.32 300	0.82 331	0.50 318	0.44 369	0.88 340	0.48 302	1.12 298	1.17 370	0.67 148	0.90 217	0.90 298	0.69 288	1.02 348	0.69 306	0.33 374	0.16 245	0.29 358	0.20 267	0.43 392	0.46 407

SANet	1.15 405	0.45 362	1.40 410	0.50 318	0.32 295	1.54 417	1.21 434	1.49 407	3.35 455	1.61 413	2.41 430	2.32 434	1.80 434	1.57 412	1.27 397	0.28 341	0.25 360	0.26 331	0.24 334	0.36 370	0.32 350

DLCB_ROB	0.60 313	0.29 274	0.53 198	0.50 318	0.33 307	0.76 305	0.51 322	1.02 261	0.94 285	1.07 367	1.16 328	1.21 367	0.73 313	0.98 334	0.75 317	0.21 254	0.20 317	0.22 269	0.23 320	0.22 263	0.20 230

rvit_0105_6	0.40 133	0.28 261	0.68 285	0.51 330	0.30 259	0.39 122	0.41 258	0.53 34	0.68 136	0.41 51	0.45 39	0.50 105	0.45 166	0.55 90	0.37 142	0.28 341	0.26 370	0.24 302	0.22 307	0.22 263	0.17 167

rvit_0105_5	0.44 173	0.32 300	0.79 323	0.51 330	0.29 235	0.44 161	0.43 272	0.62 68	0.76 176	0.51 79	0.52 69	0.61 162	0.53 198	0.58 106	0.38 157	0.28 341	0.25 360	0.25 315	0.24 334	0.22 263	0.20 230

Wz-Net-TNSev	1.23 413	1.24 439	5.25 458	0.51 330	0.43 364	1.49 414	1.09 425	1.58 421	1.42 406	1.25 395	1.26 349	1.58 414	1.52 423	1.97 431	1.95 422	0.33 374	0.32 400	0.26 331	0.30 372	0.41 386	0.43 397

Wz-Net-LNSev	0.75 350	0.54 387	1.59 421	0.51 330	0.41 352	1.16 389	0.79 399	1.27 357	1.13 359	1.04 353	1.14 321	1.11 357	0.94 375	0.93 314	1.00 367	0.24 306	0.22 334	0.21 256	0.19 246	0.26 315	0.27 318

Wz-Net-MNSev	0.81 359	0.42 356	1.64 427	0.51 330	0.41 352	1.46 409	0.95 417	1.24 344	1.26 387	1.31 400	1.25 346	1.17 364	0.83 344	1.21 376	1.06 381	0.22 272	0.19 309	0.24 302	0.23 320	0.29 334	0.26 308

UDGNet	0.50 232	0.82 419	0.56 226	0.51 330	0.32 295	0.41 140	0.34 150	0.71 136	0.93 278	0.65 133	0.60 94	0.58 146	0.44 159	0.65 175	0.43 198	0.33 374	0.15 221	0.67 431	0.20 267	0.49 406	0.23 287

AASNet	0.55 276	0.27 245	0.62 257	0.51 330	0.32 295	0.73 296	0.44 280	1.55 414	0.88 252	0.88 277	0.94 235	0.64 181	0.63 253	0.62 151	0.84 334	0.23 296	0.20 317	0.20 213	0.16 141	0.22 263	0.20 230

IIG-Stereo	0.45 182	0.22 121	0.48 141	0.51 330	0.26 159	0.43 154	0.21 9	0.73 158	0.80 198	0.84 244	0.95 239	0.82 274	0.46 173	0.95 322	0.37 142	0.16 120	0.12 104	0.19 178	0.15 115	0.15 87	0.12 18

GEStereo_RVC	0.56 285	0.30 289	0.70 296	0.51 330	0.31 271	0.70 283	0.54 338	1.31 370	0.93 278	0.85 256	0.86 198	0.84 275	0.63 253	0.92 311	0.67 300	0.24 306	0.16 245	0.19 178	0.17 191	0.21 240	0.23 287

RAFT + AFF	0.54 268	0.30 289	0.84 342	0.51 330	0.32 295	0.63 246	0.57 346	1.05 274	0.95 289	0.80 225	0.87 205	0.85 277	0.57 226	0.87 293	0.51 244	0.18 182	0.21 325	0.23 288	0.22 307	0.19 212	0.19 201

HGLStereo	0.58 302	0.30 289	0.65 271	0.51 330	0.38 336	0.78 306	0.45 285	1.07 281	0.82 217	0.89 284	1.16 328	0.88 291	0.91 368	0.80 270	0.74 315	0.21 254	0.21 325	0.20 213	0.18 219	0.19 212	0.22 266

FAT-Stereo	0.75 350	0.34 312	0.81 330	0.51 330	0.38 336	0.78 306	0.63 365	1.39 389	1.32 396	1.05 358	1.40 374	1.58 414	1.14 399	0.92 311	0.91 350	0.29 351	0.28 380	0.28 350	0.23 320	0.28 332	0.41 389

DMCA-RVC	0.54 268	0.32 300	0.83 335	0.51 330	0.32 295	0.59 231	0.38 212	0.89 214	0.70 146	0.95 314	0.88 208	0.90 298	0.69 288	0.75 240	0.63 294	0.23 296	0.18 291	0.31 369	0.24 334	0.27 324	0.21 247

ADCL	1.10 400	0.42 356	1.57 420	0.51 330	0.41 352	1.71 427	0.92 413	1.36 386	1.45 409	1.33 401	1.56 396	1.22 370	1.26 408	1.45 405	5.27 459	0.22 272	0.19 309	0.25 315	0.25 346	0.29 334	0.29 334

PA-Net	0.70 337	0.46 367	0.96 368	0.51 330	0.53 399	0.94 349	0.73 389	1.14 306	1.15 365	0.83 238	0.90 217	0.88 291	0.76 327	1.19 372	0.96 361	0.25 318	0.41 423	0.29 358	0.44 417	0.27 324	0.39 379
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WCMA_ROB	1.22 411	0.39 340	0.93 362	0.51 330	0.45 375	1.44 408	0.79 399	1.20 329	1.30 394	2.99 456	3.94 457	3.30 449	2.17 445	1.42 401	1.31 399	0.46 411	0.35 410	0.35 382	0.37 397	0.41 386	0.42 393

rvit_0105_4	0.42 154	0.30 289	0.77 319	0.52 346	0.29 235	0.41 140	0.44 280	0.57 51	0.75 172	0.45 63	0.48 49	0.56 127	0.49 186	0.58 106	0.37 142	0.28 341	0.26 370	0.25 315	0.22 307	0.24 296	0.19 201

TestStereo1	0.44 173	0.24 166	0.45 104	0.52 346	0.25 129	0.35 94	0.40 239	0.81 192	0.94 285	0.70 166	0.96 243	0.48 99	0.45 166	0.94 317	0.33 102	0.16 120	0.13 166	0.18 146	0.16 141	0.15 87	0.14 66

SA-5K	0.44 173	0.24 166	0.45 104	0.52 346	0.25 129	0.35 94	0.40 239	0.81 192	0.94 285	0.70 166	0.96 243	0.48 99	0.45 166	0.94 317	0.33 102	0.16 120	0.13 166	0.18 146	0.16 141	0.15 87	0.14 66

sCroCo_RVC	0.36 71	0.29 274	0.73 308	0.52 346	0.39 344	0.42 149	0.31 118	0.52 29	0.46 70	0.31 17	0.48 49	0.38 48	0.32 86	0.46 49	0.33 102	0.22 272	0.23 343	0.19 178	0.19 246	0.21 240	0.22 266

edge stereo	0.79 356	0.40 348	0.82 331	0.52 346	0.44 369	0.83 329	0.58 353	1.34 381	1.08 345	1.30 399	1.38 372	1.79 420	1.13 398	1.15 367	0.92 352	0.34 382	0.32 400	0.42 404	0.28 366	0.33 355	0.39 379

ADCRef	0.84 367	0.46 367	1.60 424	0.52 346	0.45 375	1.08 376	0.52 328	1.13 304	1.03 324	1.22 390	1.43 382	0.87 287	0.93 372	0.91 309	3.35 446	0.19 219	0.16 245	0.23 288	0.23 320	0.23 283	0.22 266

DRN-Test	0.68 334	0.34 312	0.77 319	0.52 346	0.40 347	1.14 385	0.61 360	1.56 418	1.04 328	1.18 385	1.10 307	1.05 339	0.72 309	0.82 280	1.01 368	0.24 306	0.18 291	0.26 331	0.25 346	0.26 315	0.23 287

NaN_ROB	0.73 341	0.46 367	0.89 358	0.52 346	0.34 317	0.98 358	1.11 426	1.28 362	1.20 378	1.27 398	0.96 243	1.08 348	0.79 334	1.34 395	0.78 321	0.24 306	0.30 387	0.23 288	0.24 334	0.23 283	0.26 308

rvit_stereo_ft	0.35 62	0.26 229	0.54 211	0.53 354	0.32 295	0.33 85	0.46 288	0.52 29	0.52 89	0.35 26	0.41 33	0.41 61	0.34 98	0.49 69	0.36 133	0.22 272	0.14 200	0.19 178	0.18 219	0.19 212	0.15 103

RAFT+CT+SA	0.40 133	0.24 166	0.40 62	0.53 354	0.27 191	0.28 40	0.45 285	0.79 188	0.81 207	0.51 79	0.90 217	0.42 67	0.39 138	0.81 275	0.33 102	0.15 79	0.11 49	0.18 146	0.18 219	0.15 87	0.15 103

test_5	0.44 173	0.25 197	0.48 141	0.53 354	0.28 212	0.28 40	0.42 265	0.77 178	0.87 241	0.63 118	0.91 224	0.73 236	0.53 198	0.82 280	0.36 133	0.14 25	0.11 49	0.18 146	0.18 219	0.18 177	0.16 128

OMP-Stereo	0.43 167	0.23 145	0.50 161	0.53 354	0.25 129	0.36 101	0.24 33	0.73 158	0.81 207	0.78 218	0.64 104	0.88 291	0.41 146	0.95 322	0.36 133	0.15 79	0.12 104	0.20 213	0.15 115	0.16 128	0.13 43

XX-TBD	0.32 42	0.53 380	0.26 5	0.53 354	0.21 33	0.38 116	0.24 33	0.41 5	0.77 179	0.55 92	0.70 121	0.31 15	0.26 35	0.33 6	0.28 48	0.16 120	0.10 9	0.12 2	0.09 5	0.13 20	0.11 3

GwcNet	0.73 341	0.39 340	1.37 407	0.53 354	0.43 364	1.10 377	0.52 328	1.27 357	1.19 375	1.05 358	1.41 376	1.06 343	0.86 355	0.98 334	1.01 368	0.26 323	0.24 352	0.24 302	0.23 320	0.23 283	0.28 328

TDLM	0.59 306	0.35 316	0.57 235	0.53 354	0.32 295	0.67 278	0.72 384	1.09 289	1.03 324	0.84 244	1.11 311	0.84 275	0.71 298	0.96 325	0.61 287	0.28 341	0.18 291	0.26 331	0.22 307	0.27 324	0.21 247

StereoDRNet	0.67 331	0.35 316	0.82 331	0.53 354	0.44 369	1.03 369	0.53 332	1.51 411	1.06 334	1.13 381	0.91 224	1.07 347	0.74 315	0.87 293	0.95 359	0.24 306	0.19 309	0.25 315	0.23 320	0.27 324	0.22 266

XPNet_ROB	0.73 341	0.38 335	0.80 324	0.53 354	0.40 347	0.80 318	0.83 405	1.21 332	0.96 296	1.37 403	1.17 333	1.37 390	0.87 358	1.14 364	0.99 366	0.33 374	0.25 360	0.27 339	0.24 334	0.31 344	0.29 334

PWC_ROB	0.92 379	0.57 396	1.64 427	0.53 354	0.33 307	0.93 347	0.39 227	1.42 400	1.51 415	1.66 418	2.57 434	1.18 365	1.11 394	1.50 409	1.54 413	0.26 323	0.18 291	0.28 350	0.20 267	0.30 341	0.32 350

rvit_stereo_0075_2	0.48 206	0.38 335	0.74 312	0.54 364	0.46 384	0.43 154	0.35 172	0.85 203	0.68 136	0.56 95	0.73 125	0.59 156	0.47 178	0.64 168	0.47 224	0.33 374	0.23 343	0.35 382	0.26 354	0.32 350	0.26 308

HCRNet	0.46 188	0.35 316	0.45 104	0.54 364	0.26 159	0.52 190	0.29 81	0.87 207	0.64 120	0.75 194	0.82 178	0.76 252	0.53 198	0.70 217	0.38 157	0.24 306	0.16 245	0.24 302	0.20 267	0.21 240	0.20 230

ADCMid	1.22 411	0.57 396	3.17 447	0.54 364	0.44 369	1.07 375	0.77 395	1.31 370	1.13 359	2.14 438	1.48 390	1.49 404	1.47 421	1.65 417	5.30 460	0.26 323	0.24 352	0.29 358	0.32 384	0.38 378	0.36 370

RYNet	0.76 353	0.37 327	0.74 312	0.54 364	0.67 421	1.35 403	0.68 373	1.28 362	1.21 380	1.10 375	0.90 217	1.31 376	0.94 375	1.01 345	1.30 398	0.22 272	0.16 245	0.27 339	0.23 320	0.43 392	0.45 403

GANet	0.74 346	0.38 335	0.63 261	0.54 364	0.35 323	1.01 365	0.95 417	1.15 309	0.95 289	1.09 372	2.00 420	1.14 362	0.92 370	1.29 385	0.75 317	0.25 318	0.27 374	0.27 339	0.23 320	0.32 350	0.24 298

DPSNet	1.08 399	0.44 361	2.64 443	0.54 364	0.42 361	1.59 418	1.25 437	2.39 447	1.50 414	1.13 381	1.12 313	1.51 407	2.19 446	1.44 404	1.51 412	0.35 388	0.25 360	0.25 315	0.21 286	0.49 406	0.39 379

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 339	0.84 423	0.80 324	0.55 370	0.38 336	1.38 405	0.57 346	1.07 281	0.81 207	0.90 291	0.94 235	0.95 310	0.54 205	1.01 345	0.61 287	0.41 405	0.30 387	0.57 427	0.31 381	0.86 432	0.39 379

ADCPNet	1.11 403	0.53 380	3.26 448	0.55 370	0.44 369	1.47 410	0.83 405	1.21 332	1.17 370	1.26 397	1.42 380	1.67 417	1.12 396	1.48 408	3.86 452	0.30 358	0.29 382	0.30 368	0.32 384	0.37 376	0.37 376

LALA_ROB	0.76 353	0.46 367	0.86 349	0.55 370	0.41 352	1.00 361	0.93 416	1.25 350	1.13 359	1.23 392	1.15 323	1.55 411	0.80 338	1.11 361	0.96 361	0.33 374	0.23 343	0.35 382	0.30 372	0.35 366	0.32 350

rvit_0105_3	0.48 206	0.35 316	0.85 348	0.56 373	0.31 271	0.48 175	0.48 302	0.65 87	0.81 207	0.66 139	0.59 91	0.66 199	0.56 215	0.66 185	0.41 191	0.30 358	0.27 374	0.29 358	0.28 366	0.21 240	0.21 247

ccnet	0.84 367	0.59 401	0.86 349	0.56 373	0.60 414	1.11 381	0.72 384	1.44 402	0.97 301	1.15 383	1.44 383	1.28 372	0.95 377	1.01 345	1.33 401	0.49 417	0.43 428	0.50 422	0.47 420	0.52 414	0.48 412

RTSC	0.93 380	0.54 387	1.59 421	0.56 373	0.40 347	1.17 393	0.55 341	1.44 402	1.82 431	1.53 411	1.26 349	1.15 363	0.82 342	1.70 420	2.44 435	0.26 323	0.20 317	0.23 288	0.24 334	0.31 344	0.32 350

FBW_ROB	0.94 384	0.54 387	1.03 377	0.56 373	0.42 361	1.16 389	0.76 394	1.56 418	1.41 404	1.38 405	1.33 362	1.47 401	1.07 390	2.94 452	1.14 389	0.26 323	0.32 400	0.45 409	0.30 372	0.34 361	0.30 339

Wz-Net-SNSev	0.99 392	0.80 418	3.00 444	0.57 377	0.46 384	0.94 349	1.22 436	1.40 393	1.28 389	1.04 353	1.33 362	1.46 399	0.90 367	2.06 434	1.65 416	0.26 323	0.24 352	0.25 315	0.26 354	0.33 355	0.30 339

SACVNet	0.61 317	0.36 325	0.67 278	0.57 377	0.37 330	0.65 262	0.47 296	1.16 311	0.80 198	1.04 353	1.06 295	1.02 328	0.81 341	0.99 339	0.57 275	0.28 341	0.21 325	0.25 315	0.24 334	0.30 341	0.39 379

S-Stereo	0.76 353	0.36 325	1.10 381	0.57 377	0.46 384	0.83 329	0.59 356	1.31 370	1.62 423	0.98 332	1.41 376	1.11 357	0.93 372	0.85 289	1.07 383	0.27 332	0.31 395	0.28 350	0.25 346	0.33 355	0.50 415

ETE_ROB	0.73 341	0.52 378	0.93 362	0.57 377	0.37 330	0.80 318	0.86 410	1.19 323	0.95 289	1.20 387	1.22 342	1.39 396	0.86 355	1.07 354	0.88 339	0.27 332	0.21 325	0.31 369	0.27 360	0.34 361	0.35 364

PSMNet_ROB	0.67 331	0.39 340	0.76 316	0.57 377	0.43 364	1.00 361	0.85 409	1.25 350	0.93 278	0.82 231	1.04 286	1.08 348	0.64 261	0.89 300	1.02 372	0.29 351	0.21 325	0.31 369	0.31 381	0.27 324	0.25 304

XX-Stereo	0.38 106	0.18 25	0.52 190	0.58 382	0.38 336	0.39 122	0.20 3	0.62 68	0.31 8	0.47 71	1.29 358	0.72 231	0.25 25	0.59 113	0.28 48	0.16 120	0.11 49	0.17 109	0.16 141	0.14 54	0.11 3

APVNet	0.73 341	0.39 340	1.01 375	0.58 382	0.45 375	1.16 389	0.68 373	1.47 406	0.87 241	0.84 244	1.15 323	1.04 335	0.84 347	1.14 364	1.18 391	0.27 332	0.28 380	0.32 374	0.31 381	0.29 334	0.32 350

rvit_105_1	0.56 285	0.42 356	0.84 342	0.59 384	0.37 330	0.59 231	0.68 373	0.73 158	0.97 301	0.82 231	0.69 118	0.75 245	0.63 253	0.80 270	0.56 269	0.34 382	0.29 382	0.31 369	0.34 391	0.23 283	0.23 287

AnyNet_C32	1.27 416	0.72 414	3.33 449	0.59 384	0.56 404	1.51 415	1.53 448	1.27 357	1.28 389	1.52 410	1.48 390	1.38 394	1.23 405	1.64 416	5.26 458	0.30 358	0.29 382	0.29 358	0.34 391	0.38 378	0.44 401

LMCR-Stereo	0.55 276	0.33 307	0.57 235	0.60 386	0.30 259	0.80 318	0.36 183	1.30 368	0.79 190	0.90 291	1.04 286	0.57 131	0.64 261	0.87 293	0.73 314	0.20 239	0.15 221	0.19 178	0.14 93	0.25 307	0.18 191

CC-Net-ROB	0.84 367	1.01 433	0.93 362	0.60 386	0.45 375	1.25 397	0.71 379	1.20 329	1.05 330	0.84 244	1.24 345	0.90 298	0.78 333	1.14 364	0.70 307	0.48 416	0.34 408	1.71 447	0.38 400	0.78 430	0.40 384

DANet	0.74 346	0.47 373	0.98 373	0.60 386	0.41 352	0.92 346	0.41 258	1.02 261	0.87 241	1.22 390	1.22 342	1.33 383	0.88 362	1.26 380	1.37 402	0.27 332	0.24 352	0.31 369	0.25 346	0.37 376	0.36 370
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSMD_ROB	1.25 414	0.51 376	0.64 266	0.60 386	0.50 393	1.66 423	0.67 370	1.26 352	1.26 387	2.64 447	3.82 454	3.06 444	3.20 458	1.45 405	0.91 350	0.46 411	0.41 423	0.49 420	0.51 430	0.47 401	0.45 403

DGSMNet	0.80 357	0.58 399	1.42 412	0.61 390	0.65 418	0.94 349	0.75 393	1.35 382	1.16 367	0.88 277	1.26 349	1.00 322	0.75 318	1.07 354	0.89 341	0.36 390	0.31 395	0.41 403	0.40 406	0.60 424	0.59 427

stereogan	0.83 365	0.33 307	0.89 358	0.61 390	0.51 395	1.80 429	0.50 319	1.41 395	1.39 403	1.05 358	1.47 389	1.56 413	1.04 387	1.32 394	0.87 338	0.29 351	0.29 382	0.29 358	0.25 346	0.39 382	0.40 384

ADCS	1.60 432	0.70 410	4.02 452	0.61 390	0.53 399	1.31 400	1.11 426	1.71 431	1.86 433	1.97 433	1.68 404	1.51 407	1.46 419	2.07 435	9.20 467	0.34 382	0.32 400	0.33 379	0.36 395	0.45 396	0.46 407

CSAN	0.88 376	0.52 378	0.93 362	0.61 390	0.42 361	1.19 394	1.11 426	1.27 357	1.48 413	1.37 403	1.44 383	1.37 390	1.30 409	1.46 407	1.01 368	0.39 400	0.31 395	0.36 386	0.37 397	0.35 366	0.36 370

FC-DCNN v2	1.74 436	0.53 380	0.68 285	0.62 394	0.49 389	1.67 424	0.71 379	1.85 437	1.57 418	4.84 468	5.01 467	6.42 468	3.92 461	2.24 441	1.43 406	0.47 414	0.42 425	0.47 413	0.46 418	0.48 402	0.47 409

Nwc_Net	0.82 360	0.40 348	0.86 349	0.62 394	0.56 404	1.04 371	0.57 346	1.72 432	1.08 345	0.93 302	1.88 415	1.44 397	1.24 406	1.19 372	0.94 356	0.31 362	0.25 360	0.36 386	0.39 402	0.31 344	0.31 346

FC-DCNN	1.67 435	0.53 380	0.68 285	0.62 394	0.49 389	1.62 420	0.71 379	1.77 435	1.55 416	4.73 467	4.66 465	5.82 464	3.94 462	2.13 438	1.42 404	0.47 414	0.42 425	0.47 413	0.46 418	0.48 402	0.47 409

NCC-stereo	0.82 360	0.43 359	0.87 354	0.63 397	0.68 422	0.88 340	0.72 384	1.60 424	1.12 353	0.95 314	1.41 376	1.37 390	1.37 414	1.26 380	0.94 356	0.32 367	0.30 387	0.37 390	0.49 427	0.34 361	0.35 364

Abc-Net	0.82 360	0.43 359	0.87 354	0.63 397	0.68 422	0.88 340	0.72 384	1.60 424	1.12 353	0.95 314	1.41 376	1.37 390	1.37 414	1.26 380	0.94 356	0.32 367	0.30 387	0.37 390	0.49 427	0.34 361	0.35 364
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.98 390	0.54 387	1.30 401	0.63 397	0.50 393	1.14 385	0.50 319	1.80 436	2.20 438	1.66 418	1.39 373	1.47 401	1.21 403	1.40 397	1.80 419	0.32 367	0.27 374	0.32 374	0.34 391	0.41 386	0.44 401

WZ-Net	1.29 418	0.64 406	5.42 459	0.64 400	0.52 397	1.37 404	1.29 439	1.41 395	1.77 430	1.56 412	1.69 406	1.74 418	1.41 416	2.50 447	2.16 432	0.28 341	0.21 325	0.23 288	0.25 346	0.39 382	0.41 389

MDST_ROB	0.97 388	0.29 274	1.02 376	0.64 400	0.43 364	2.64 444	0.82 403	1.68 430	1.18 374	2.89 450	1.82 412	0.97 314	0.75 318	1.83 427	0.89 341	0.26 323	0.22 334	0.32 374	0.28 366	0.26 315	0.26 308

AnyNet_C01	1.63 433	1.16 437	7.38 462	0.65 402	0.56 404	2.25 439	1.53 448	1.53 412	1.46 411	1.71 422	1.95 417	1.83 421	1.41 416	2.48 445	4.42 455	0.33 374	0.32 400	0.32 374	0.34 391	0.45 396	0.50 415

NCCL2	0.74 346	0.45 362	0.77 319	0.65 402	0.45 375	0.97 354	1.16 431	1.16 311	1.02 320	1.00 339	0.98 255	1.48 403	0.88 362	0.99 339	0.89 341	0.31 362	0.27 374	0.39 396	0.39 402	0.33 355	0.34 361

Syn2CoEx	0.74 346	0.55 393	1.17 388	0.66 404	0.45 375	0.89 343	0.56 344	1.54 413	1.15 365	0.95 314	1.35 367	1.03 330	1.03 385	0.96 325	0.89 341	0.31 362	0.27 374	0.29 358	0.24 334	0.23 283	0.27 318

AF-Net	0.85 372	0.41 352	0.87 354	0.66 404	0.54 402	0.96 353	0.52 328	1.66 428	1.37 400	1.03 348	2.04 422	1.46 399	1.36 412	1.19 372	1.05 380	0.34 382	0.24 352	0.39 396	0.28 366	0.31 344	0.26 308

RP	0.80 357	0.38 335	0.73 308	0.67 406	0.59 411	0.82 326	0.57 346	1.21 332	1.28 389	1.03 348	1.68 404	1.45 398	1.49 422	1.08 357	0.90 347	0.36 390	0.31 395	0.37 390	0.30 372	0.36 370	0.36 370

RGC	0.82 360	0.62 404	0.80 324	0.67 406	0.66 420	0.91 345	0.59 356	1.35 382	1.09 351	1.12 380	1.46 387	1.50 405	1.09 392	1.28 383	0.97 364	0.34 382	0.30 387	0.48 417	0.40 406	0.38 378	0.38 378

G-Net	0.95 385	0.48 375	1.13 384	0.67 406	0.49 389	2.07 435	0.63 365	1.02 261	0.90 261	1.77 424	2.62 437	1.28 372	1.60 425	1.09 358	1.06 381	0.37 394	0.30 387	0.35 382	0.25 346	0.46 399	0.45 403

STTRV1_RVC	0.83 365	0.60 402	1.19 389	0.67 406	0.81 427	1.12 382	0.63 365	1.37 388	1.12 353	0.98 332	1.34 366	1.08 348	0.95 377	1.28 383	0.90 347	0.57 427	0.25 360	0.44 407	0.39 402	0.60 424	0.41 389

RTS	2.03 443	1.03 434	11.50 467	0.68 410	0.63 416	2.71 445	1.56 450	1.55 414	2.32 441	1.93 430	2.57 434	1.32 378	1.32 410	5.20 464	4.30 453	0.31 362	0.23 343	0.29 358	0.30 372	0.41 386	0.40 384

RTSA	2.03 443	1.03 434	11.50 467	0.68 410	0.63 416	2.71 445	1.56 450	1.55 414	2.32 441	1.93 430	2.57 434	1.32 378	1.32 410	5.20 464	4.30 453	0.31 362	0.23 343	0.29 358	0.30 372	0.41 386	0.40 384

GANetREF_RVC	0.82 360	0.77 416	0.95 367	0.68 410	0.43 364	1.15 387	1.06 424	1.19 323	1.20 378	1.03 348	1.02 273	1.10 355	0.89 364	1.20 375	0.78 321	0.49 417	0.39 418	0.58 428	0.39 402	0.69 427	0.49 413
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
MFN_U_SF_RVC	1.14 404	0.63 405	2.33 440	0.69 413	0.46 384	2.04 434	0.70 377	1.90 438	1.37 400	1.62 414	1.56 396	1.94 425	1.36 412	1.73 422	1.90 421	0.41 405	0.38 414	0.45 409	0.48 424	0.45 396	0.47 409

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 396	0.61 403	1.82 432	0.69 413	0.51 395	2.62 443	1.69 455	1.28 362	1.44 408	1.39 406	1.56 396	1.34 386	0.91 368	1.68 419	0.95 359	0.38 399	0.39 418	0.46 412	0.61 437	0.41 386	0.43 397

MANE	4.73 463	0.54 387	0.77 319	0.69 413	0.60 414	10.35 471	1.67 454	8.68 473	12.66 473	6.90 472	9.43 474	11.59 475	10.59 472	8.26 472	8.41 465	0.51 420	0.45 430	0.48 417	1.02 452	0.50 408	0.50 415

XQC	0.97 388	0.70 410	1.54 419	0.70 416	0.55 403	1.48 411	0.81 401	1.41 395	1.57 418	1.21 388	1.12 313	1.33 383	1.04 387	1.55 411	2.00 426	0.39 400	0.25 360	0.37 390	0.32 384	0.55 418	0.49 413

DeepPrunerF	0.93 380	0.55 393	3.88 450	0.70 416	0.81 427	0.72 292	0.74 391	1.28 362	1.97 434	0.95 314	1.02 273	0.87 287	0.85 351	1.16 368	1.07 383	0.35 388	0.29 382	0.43 405	0.40 406	0.31 344	0.33 359

GASNet	0.70 337	0.77 416	1.16 387	0.71 418	0.49 389	0.62 241	0.48 302	1.12 298	1.05 330	0.98 332	0.84 186	0.94 309	0.82 342	1.41 400	0.85 336	0.33 374	0.22 334	0.29 358	0.28 366	0.44 395	0.26 308

PASM	0.96 386	0.71 413	2.05 437	0.72 419	0.72 426	0.84 334	0.92 413	1.14 306	1.34 399	1.25 395	1.22 342	1.34 386	1.07 390	1.31 392	1.11 386	0.53 422	0.57 439	0.59 429	0.67 438	0.56 423	0.57 426

ELAS	1.77 439	0.64 406	1.10 381	0.72 419	0.58 410	3.37 458	1.76 457	2.54 448	2.57 445	3.77 463	3.96 458	2.83 441	3.44 459	2.34 444	2.73 442	0.53 422	0.47 433	0.50 422	0.48 424	0.55 418	0.55 424
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FCDSN-DC	1.43 427	0.57 396	0.69 294	0.74 421	0.59 411	1.42 407	0.65 369	1.40 393	1.41 404	3.31 460	4.42 463	4.57 455	3.01 456	1.70 420	1.19 393	0.46 411	0.42 425	0.48 417	0.47 420	0.51 411	0.51 419
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.76 438	0.64 406	1.20 390	0.74 421	0.59 411	2.18 438	2.53 467	2.10 442	2.85 449	3.46 461	3.41 452	3.12 445	4.11 463	2.69 450	2.53 440	0.54 425	0.47 433	0.51 424	0.48 424	0.55 418	0.55 424
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	15.65 477	1.62 453	54.26 490	0.75 423	0.56 404	37.03 487	13.39 475	13.20 478	14.59 475	29.41 488	29.29 488	47.69 491	21.87 484	26.91 486	19.58 476	0.43 410	0.39 418	0.47 413	0.47 420	0.52 414	0.52 421

LSM	4.83 465	0.83 422	11.23 466	0.76 424	56.73 487	1.10 377	1.18 432	1.35 382	1.70 428	2.13 435	2.34 427	1.34 386	1.19 402	1.52 410	1.23 395	0.34 382	0.50 435	0.39 396	0.47 420	0.51 411	9.82 477

PVD	1.34 421	0.70 410	1.42 412	0.78 425	0.65 418	1.68 425	0.91 411	2.12 443	3.01 450	2.25 440	2.35 429	1.90 424	1.99 440	1.98 432	2.14 430	0.40 404	0.38 414	0.49 420	0.37 397	0.51 411	0.67 429

PWCDC_ROB	0.93 380	0.54 387	0.97 372	0.78 425	0.41 352	1.03 369	0.42 265	1.39 389	2.34 443	1.04 353	3.73 453	0.80 270	1.12 396	1.29 385	1.04 378	0.37 394	0.22 334	0.24 302	0.20 267	0.36 370	0.31 346

Consistency-Raft	1.01 394	0.82 419	1.27 397	0.85 427	0.97 434	0.81 323	0.83 405	1.35 382	1.61 422	1.06 366	1.66 403	1.11 357	0.93 372	0.93 314	1.11 386	0.65 430	0.75 448	0.79 434	0.91 448	1.09 440	0.79 435

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 423	0.91 426	2.11 438	0.89 428	0.57 409	4.27 463	1.79 459	1.55 414	2.00 436	1.64 416	1.85 414	1.83 421	1.44 418	1.89 430	1.49 410	0.49 417	0.40 421	0.56 426	0.58 434	0.75 429	0.52 421

NVStereoNet_ROB	1.31 420	0.96 428	1.33 404	0.90 429	0.92 429	1.15 387	1.05 423	1.49 407	1.62 423	1.63 415	2.51 432	2.31 432	1.62 426	2.16 439	1.42 404	0.81 436	0.73 444	0.79 434	1.02 452	0.73 428	0.97 442
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.98 390	0.89 425	1.06 380	0.93 430	1.04 442	0.97 354	0.82 403	1.33 379	0.93 278	1.08 368	0.98 255	1.02 328	0.95 377	1.02 348	0.93 354	0.96 440	0.96 461	0.90 437	0.91 448	0.92 434	0.95 440

testlalala2	0.37 89	0.19 44	0.45 104	0.94 431	0.56 404	0.45 166	0.25 43	0.64 85	0.51 88	0.69 160	0.57 86	0.44 77	0.24 21	0.35 11	0.33 102	0.15 79	0.13 166	0.14 20	0.10 15	0.13 20	0.14 66

UDG	0.93 380	1.03 434	0.75 315	1.00 432	0.97 434	1.02 367	0.57 346	1.18 319	1.01 315	0.93 302	1.02 273	1.32 378	1.03 385	0.88 299	0.92 352	0.55 426	0.33 405	1.82 449	0.41 411	1.20 441	0.74 432

SGM+DAISY	1.52 430	0.99 430	1.61 425	1.01 433	1.02 439	1.86 432	1.19 433	1.49 407	1.38 402	2.96 454	3.00 444	2.79 440	1.94 436	1.88 428	1.62 414	0.98 443	0.97 462	0.91 439	0.91 448	0.94 436	0.99 444

MFMNet_re	1.17 408	0.99 430	1.31 402	1.02 434	0.95 432	1.32 401	1.32 440	1.44 402	1.58 420	1.72 423	1.70 407	1.21 367	1.57 424	1.16 368	1.04 378	0.88 438	0.76 450	0.79 434	0.75 442	0.90 433	0.94 438

PDISCO_ROB	0.96 386	0.51 376	1.13 384	1.03 435	1.00 437	1.81 430	0.77 395	1.72 432	1.60 421	1.09 372	1.19 338	1.34 386	0.80 338	1.62 414	1.01 368	0.58 428	0.22 334	0.45 409	0.40 406	0.50 408	0.41 389

FADE	5.30 468	2.54 465	14.53 471	1.04 436	1.00 437	2.09 436	0.92 413	4.03 464	3.02 451	1.77 424	1.60 400	2.74 438	6.71 469	6.31 467	4.51 456	14.64 485	1.73 468	21.24 484	14.41 481	0.63 426	0.65 428

SPS-STEREO	1.29 418	0.94 427	1.10 381	1.05 437	1.03 440	1.48 411	0.91 411	1.57 420	1.24 381	2.13 435	1.90 416	1.94 425	1.46 419	1.77 423	1.64 415	0.97 441	0.94 460	0.90 437	0.89 447	0.96 437	0.97 442
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SAMSARA	1.15 405	0.69 409	1.44 414	1.09 438	0.93 430	2.10 437	1.87 462	1.64 427	1.47 412	1.64 416	1.21 340	2.06 427	1.14 399	1.61 413	1.50 411	0.39 400	0.45 430	0.36 386	0.38 400	0.50 408	0.51 419

SQANet	0.87 375	0.76 415	0.76 316	1.16 439	0.99 436	1.10 377	0.51 322	1.12 298	0.85 228	0.93 302	1.05 289	1.03 330	0.76 327	1.07 354	0.70 307	0.79 434	0.25 360	1.04 440	0.36 395	1.56 443	0.70 430

JetBlue	3.02 455	1.39 445	7.91 463	1.17 440	1.49 448	8.53 469	7.94 472	2.82 449	1.98 435	2.15 439	2.69 439	3.32 450	3.01 456	6.66 469	3.81 450	0.79 434	0.78 451	0.75 433	0.76 443	1.04 438	1.33 456

DDUNet	1.10 400	2.58 468	0.83 335	1.21 441	1.27 446	1.02 367	0.69 376	1.17 317	0.95 289	0.98 332	1.26 349	1.28 372	0.84 347	0.97 332	0.79 328	0.85 437	0.40 421	2.00 452	0.60 436	1.34 442	0.94 438

MADNet+	2.28 450	2.56 466	10.82 465	1.25 442	0.96 433	2.77 449	1.44 447	2.34 445	1.76 429	1.36 402	1.78 411	1.84 423	1.74 432	6.33 468	4.57 457	0.67 431	0.66 442	0.59 429	0.54 433	0.84 431	0.81 436

WAO-7	1.96 440	1.24 439	1.52 416	1.28 443	1.06 443	2.92 453	1.64 453	3.32 455	3.05 453	2.28 441	3.32 449	3.19 447	2.38 449	3.39 454	2.49 439	1.02 444	0.92 456	1.06 441	1.04 454	1.05 439	0.99 444

CAS	0.37 89	0.13 1	0.27 8	1.34 444	0.31 271	0.46 168	0.38 212	0.50 23	0.48 78	0.35 26	0.52 69	0.24 4	0.19 6	0.30 3	0.28 48	1.03 445	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 4	0.28 328

otaku	1.10 400	0.96 428	0.96 368	1.37 445	1.06 443	1.65 422	0.72 384	1.46 405	1.19 375	1.10 375	1.32 361	1.32 378	0.95 377	1.29 385	0.81 331	0.89 439	0.46 432	1.24 443	0.50 429	1.86 446	0.89 437

Ntro	1.15 405	1.00 432	1.00 374	1.49 446	1.20 445	1.69 426	0.81 401	1.39 389	1.25 383	1.01 341	1.28 354	1.31 376	1.00 382	1.31 392	0.89 341	1.10 447	0.43 428	1.36 444	0.51 430	1.95 448	0.99 444

GCST	0.85 372	1.25 441	0.80 324	1.58 447	1.03 440	1.04 371	0.24 33	0.81 192	0.81 207	0.99 338	0.67 115	0.78 259	0.35 105	0.98 334	0.38 157	0.97 441	0.65 441	1.20 442	0.81 445	0.93 435	0.72 431

PWCK	2.06 445	1.75 457	4.11 454	1.69 448	0.93 430	3.13 456	2.86 469	2.18 444	2.41 444	2.38 442	2.33 426	2.22 430	1.85 435	3.52 456	2.20 433	1.65 453	0.73 444	1.52 446	0.83 446	1.81 444	1.02 447

WAO-6	2.11 447	1.52 448	1.25 393	1.73 449	1.69 454	2.72 447	1.62 452	3.15 453	3.64 456	2.01 434	3.28 447	3.52 453	2.20 447	2.59 448	2.48 438	1.31 450	0.92 456	2.04 456	1.22 463	1.89 447	1.35 458

ACVNet_2	1.74 436	1.30 442	1.62 426	1.81 450	1.63 450	2.28 440	1.34 442	2.35 446	2.64 446	1.82 426	2.55 433	2.99 442	1.71 431	1.67 418	1.20 394	1.48 451	0.59 440	1.81 448	0.71 440	2.09 451	1.29 453

WAO-8	3.00 453	1.60 451	1.52 416	1.82 451	1.65 452	5.57 465	1.35 443	4.65 467	12.37 471	2.89 450	4.04 459	4.89 459	2.78 452	3.73 458	2.44 435	1.29 448	0.93 458	2.00 452	1.16 461	2.02 449	1.23 451

Venus	3.00 453	1.60 451	1.52 416	1.82 451	1.65 452	5.57 465	1.35 443	4.65 467	12.37 471	2.89 450	4.04 459	4.89 459	2.78 452	3.73 458	2.44 435	1.29 448	0.93 458	2.00 452	1.16 461	2.02 449	1.23 451

RainbowNet	1.42 426	1.53 449	1.31 402	1.93 453	1.46 447	1.52 416	1.03 422	1.67 429	1.55 416	1.23 392	1.59 399	1.54 410	1.21 403	1.40 397	1.03 373	1.70 454	0.70 443	1.82 449	0.80 444	2.11 452	1.22 450

ACVNet-4b	1.43 427	1.34 443	1.28 398	1.95 454	1.60 449	1.93 433	0.77 395	1.59 422	1.64 425	1.05 358	1.60 400	2.10 429	0.92 370	1.79 425	0.84 334	1.76 456	0.35 410	2.03 455	0.67 438	2.16 453	1.18 449

ACVNet_1	1.55 431	1.36 444	1.35 406	1.96 455	1.63 450	1.83 431	0.96 419	2.09 441	1.85 432	1.43 407	1.54 394	2.31 432	1.68 430	1.42 401	1.18 391	1.76 456	0.51 436	2.05 457	0.59 435	2.24 456	1.30 454

LVE	2.20 449	1.47 447	1.44 414	2.06 456	1.80 456	2.79 450	1.77 458	2.96 450	3.94 461	1.95 432	4.29 462	3.47 452	1.97 437	2.48 445	1.85 420	2.06 458	0.88 455	2.06 458	1.13 459	2.17 454	1.53 459

Dean	2.07 446	1.39 445	1.69 431	2.17 457	1.83 457	2.75 448	1.28 438	3.49 459	3.80 459	2.13 435	3.30 448	3.18 446	1.98 439	1.78 424	1.72 417	1.73 455	0.79 454	1.99 451	0.91 448	2.17 454	1.34 457

IMH	2.15 448	1.66 456	1.29 399	2.25 458	1.92 460	2.87 451	1.33 441	3.25 454	3.04 452	1.87 428	3.33 451	3.00 443	2.03 441	2.80 451	1.95 422	2.09 461	0.78 451	2.45 463	1.05 457	2.44 460	1.62 462

IMH-64-1	1.96 440	1.64 454	1.26 394	2.26 459	1.91 458	2.30 441	1.35 443	2.99 451	2.29 439	1.70 420	2.79 441	2.47 435	1.66 428	2.33 442	1.95 422	2.07 459	0.74 446	2.44 461	1.04 454	2.40 458	1.59 460

IMH-64	1.96 440	1.64 454	1.26 394	2.26 459	1.91 458	2.30 441	1.35 443	2.99 451	2.29 439	1.70 420	2.79 441	2.47 435	1.66 428	2.33 442	1.95 422	2.07 459	0.74 446	2.44 461	1.04 454	2.40 458	1.59 460

JetRed	5.38 469	6.17 474	12.68 470	2.38 461	2.85 471	12.60 475	11.17 474	4.60 466	3.74 457	3.87 464	3.85 455	4.83 457	4.13 464	6.81 470	12.18 471	2.18 462	2.95 472	2.19 459	1.98 468	3.49 470	3.01 472

test_for_model	0.90 378	3.60 473	0.42 75	2.47 462	2.11 462	0.39 122	0.28 72	0.46 15	0.48 78	0.76 199	0.32 17	0.30 11	0.28 48	0.35 11	0.27 37	0.69 432	0.12 104	0.13 14	0.09 5	3.76 472	0.74 432

DispFullNet	1.64 434	2.64 469	3.14 446	2.57 463	1.78 455	1.32 401	0.55 341	1.42 400	1.45 409	1.89 429	1.48 390	1.55 411	2.35 448	2.08 436	1.12 388	0.60 429	0.19 309	2.33 460	0.73 441	2.35 457	1.30 454

DPSimNet_ROB	5.19 467	2.71 470	18.56 473	2.59 464	2.49 466	4.25 462	10.93 473	3.33 456	3.93 460	5.02 469	4.52 464	5.74 462	10.18 470	5.44 466	8.79 466	2.40 465	2.47 470	2.48 464	2.54 470	2.56 462	2.87 471

TorneroNet	4.49 462	1.92 459	1.65 429	2.60 465	2.29 463	14.95 476	1.86 461	4.86 470	19.56 485	3.10 458	7.52 473	7.00 469	2.90 455	4.48 463	3.66 448	2.24 463	0.78 451	2.68 467	1.14 460	2.79 465	1.80 463

TorneroNet-64	3.54 458	1.89 458	1.59 421	2.62 466	2.29 463	6.88 468	1.72 456	4.72 469	11.88 469	2.43 444	5.46 470	8.16 470	2.80 454	4.13 462	3.03 444	2.25 464	0.75 448	2.57 465	1.09 458	2.65 464	1.84 464

KSHMR	2.64 451	1.96 460	1.86 434	2.69 467	2.44 465	2.88 452	2.04 463	3.46 458	6.31 465	2.51 446	3.27 446	3.39 451	1.97 437	2.59 448	2.08 429	2.48 466	1.41 466	2.80 470	1.51 466	2.98 466	2.09 465

ktn	3.02 455	2.27 463	1.85 433	2.89 468	2.54 469	3.72 459	2.14 464	3.79 462	5.33 463	2.82 449	5.09 468	5.95 465	2.54 450	3.34 453	2.58 441	2.65 468	1.44 467	2.78 469	2.03 469	2.61 463	2.10 466

notaker	2.87 452	2.31 464	2.01 436	3.03 469	2.60 470	2.94 454	1.82 460	3.43 457	3.06 454	2.89 450	4.21 461	6.15 467	2.71 451	3.42 455	2.90 443	2.67 469	1.18 464	3.00 471	1.67 467	3.13 467	2.26 467

UNDER WATER	3.63 459	2.12 462	4.11 454	3.17 470	2.51 467	3.77 461	2.45 466	3.53 460	13.66 474	2.98 455	2.92 443	5.75 463	4.13 464	3.85 460	3.75 449	2.84 470	1.11 463	2.71 468	1.41 464	3.26 469	2.50 469

HanzoNet	6.97 472	2.57 467	4.66 457	3.29 471	2.96 472	3.75 460	2.35 465	5.08 471	7.11 466	14.46 482	13.06 475	17.69 479	22.95 485	13.72 477	6.61 462	4.36 472	1.96 469	3.14 472	2.59 471	3.88 473	3.19 473

UNDER WATER-64	3.72 460	2.07 461	4.57 456	3.30 472	2.52 468	5.61 467	2.63 468	3.67 461	12.27 470	3.09 457	2.66 438	5.99 466	4.74 466	3.93 461	3.57 447	2.54 467	1.24 465	2.65 466	1.48 465	3.21 468	2.62 470

tt	6.21 470	0.22 121	5.88 460	3.55 473	2.07 461	11.25 474	19.19 476	11.84 477	5.47 464	2.71 448	2.18 424	4.87 458	6.25 468	3.71 457	7.09 463	8.31 477	11.17 482	4.91 474	5.39 476	5.72 474	2.42 468

MADNet++	4.18 461	2.72 471	4.00 451	3.80 474	3.44 473	4.72 464	4.05 471	4.01 463	3.74 457	4.52 466	5.14 469	4.20 454	4.89 467	7.04 471	6.39 461	3.79 471	3.70 473	3.27 473	2.70 472	3.68 471	3.74 474

PML	40.49 492	30.31 484	12.46 469	7.19 475	14.30 475	91.44 492	212.44 493	7.73 472	23.24 486	74.44 492	185.05 493	49.81 492	25.78 486	21.34 481	12.84 472	8.71 478	2.93 471	8.43 478	3.24 473	13.77 480	4.45 475

ASD4	10.37 474	9.12 477	17.90 472	7.49 476	10.02 474	16.90 477	28.93 480	11.05 476	8.53 468	7.42 473	7.41 471	8.91 471	10.32 471	11.44 476	20.38 478	4.52 473	4.58 474	5.68 477	5.04 475	5.72 474	6.02 476

DGTPSM_ROB	12.12 475	8.03 475	21.12 474	8.97 477	16.81 476	10.68 472	30.77 481	9.14 474	15.23 476	6.55 470	15.49 482	9.02 472	15.13 475	9.26 473	21.71 479	4.58 474	8.60 475	5.07 475	9.26 477	5.88 476	11.06 478

DPSMNet_ROB	12.13 476	8.03 475	21.13 475	9.02 478	16.82 477	10.68 472	30.78 482	9.15 475	15.24 477	6.56 471	15.50 483	9.02 472	15.13 475	9.28 474	21.71 479	4.59 475	8.60 475	5.08 476	9.26 477	5.89 477	11.06 478

Anonymous_1	33.12 483	18.23 478	23.86 477	20.53 479	21.18 480	25.45 479	35.84 483	22.44 487	15.68 478	13.41 476	13.70 479	18.00 480	15.15 477	20.31 478	24.47 481	14.56 484	8.84 477	66.24 489	117.79 489	155.41 492	11.40 480

DPSM_ROB	17.80 478	18.60 479	24.24 481	20.89 480	19.49 478	25.83 480	36.10 484	21.62 485	16.41 479	13.46 477	14.26 480	19.11 482	16.15 478	20.74 479	25.59 482	9.37 479	9.23 478	9.47 479	9.81 479	13.47 478	12.09 481

DPSM	17.80 478	18.60 479	24.24 481	20.89 480	19.49 478	25.83 480	36.10 484	21.62 485	16.41 479	13.46 477	14.26 480	19.11 482	16.15 478	20.74 479	25.59 482	9.37 479	9.23 478	9.47 479	9.81 479	13.47 478	12.09 481

HaxPig	31.93 482	37.19 487	34.22 483	24.41 482	24.94 482	18.53 478	20.18 477	21.15 484	28.84 487	35.74 489	38.86 489	26.18 485	28.75 487	33.85 487	34.15 487	35.89 490	38.80 490	37.79 486	40.52 486	39.33 488	39.33 490

LRCNet_RVC	21.27 481	31.14 485	21.46 476	28.97 483	23.77 481	3.11 455	0.62 362	20.94 483	1.64 425	25.57 484	28.13 484	21.96 484	14.74 474	21.99 485	16.44 475	29.16 489	14.92 483	33.57 485	31.28 485	29.67 487	26.33 485

MEDIAN_ROB	37.35 489	40.72 492	40.37 486	32.26 484	31.80 483	27.29 482	25.02 478	29.47 488	33.43 491	41.99 491	41.60 491	33.48 486	34.37 491	39.66 489	36.94 488	43.49 492	43.96 492	44.07 488	43.35 488	41.32 490	42.43 492

AVERAGE_ROB	37.53 490	40.05 491	40.01 485	34.74 485	33.76 484	28.46 486	25.14 479	32.31 489	34.08 492	41.20 490	40.52 490	34.51 487	34.78 492	39.11 488	37.48 489	42.68 491	43.32 491	43.80 487	42.99 487	40.42 489	41.31 491

CasAABBNet	35.77 484	37.38 488	48.59 488	42.20 486	39.23 485	51.95 488	72.92 491	43.36 490	33.03 490	26.93 485	28.31 485	38.43 488	32.32 488	41.58 490	51.50 491	18.71 486	18.58 485	19.11 482	19.75 483	27.11 481	24.33 483

Selective-RAFT-Error	35.87 485	37.42 489	48.73 489	42.24 487	39.28 486	52.00 489	72.87 490	43.41 491	32.95 489	26.97 486	28.72 486	38.71 490	33.15 490	41.59 491	51.42 490	18.77 487	18.60 486	19.14 483	19.78 484	27.19 482	24.42 484

LSM0	38.96 491	37.52 490	48.37 487	43.79 488	91.31 492	52.31 490	72.38 489	43.71 492	32.75 488	27.16 487	28.73 487	38.51 489	32.63 489	41.75 492	51.59 492	18.85 488	18.43 484	19.09 481	19.60 482	27.21 483	33.44 486

xxxxx1	36.77 486	19.69 481	24.00 478	62.46 489	66.77 489	27.30 483	39.89 486	20.40 480	18.80 482	14.18 479	13.11 476	17.29 476	17.30 480	21.62 482	27.81 484	13.61 481	18.98 487	111.36 490	133.25 490	28.84 484	38.64 487

tt_ll	36.77 486	19.69 481	24.00 478	62.46 489	66.77 489	27.30 483	39.89 486	20.40 480	18.80 482	14.18 479	13.11 476	17.29 476	17.30 480	21.62 482	27.81 484	13.61 481	18.98 487	111.36 490	133.25 490	28.84 484	38.64 487

ff	36.77 486	19.69 481	24.00 478	62.46 489	66.77 489	27.30 483	39.89 486	20.40 480	18.80 482	14.18 479	13.11 476	17.29 476	17.30 480	21.62 482	27.81 484	13.61 481	18.98 487	111.36 490	133.25 490	28.84 484	38.64 487

DLNR_Zeroshot_test	20.12 480	36.36 486	38.38 484	170.13 492	62.28 488	0.22 5	0.20 3	13.43 479	0.40 43	0.45 63	0.66 109	0.42 67	0.21 11	0.64 168	0.32 92	5.57 476	0.10 9	0.15 59	0.11 26	72.31 491	0.13 43

test_example2	176.82 493	204.75 493	198.54 493	188.58 493	191.23 493	151.28 493	169.77 492	97.63 493	125.81 493	179.94 493	183.74 492	158.20 493	139.14 493	192.16 493	198.12 493	203.48 493	236.37 493	163.71 493	173.22 493	217.79 493	162.95 493

Low-res two-view benchmark