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

SGD-Stereo	0.23 1	0.31 11	0.87 2	0.23 7	0.11 1	0.40 45	0.16 21	0.33 4	0.40 17	0.20 7	0.19 11	0.18 12	0.17 20	0.38 53	0.17 1	0.11 172	0.06 1	0.08 7	0.07 29	0.10 26	0.09 2

LGtest1	0.26 2	0.43 104	0.82 1	0.23 7	0.21 119	0.31 15	0.11 2	0.36 7	0.43 29	0.24 30	0.18 7	0.16 6	0.14 8	0.30 9	0.28 82	0.10 88	0.16 231	0.08 7	0.06 8	0.10 26	0.42 239

DEFOM-Stereo	0.26 2	0.61 191	1.22 16	0.24 10	0.14 15	0.49 94	0.18 33	0.31 2	0.31 3	0.20 7	0.18 7	0.15 3	0.14 8	0.42 80	0.19 5	0.08 4	0.06 1	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.16 55

S2M2	0.27 4	0.32 22	1.41 29	0.24 10	0.17 50	0.24 4	0.09 1	0.36 7	0.50 70	0.17 2	0.25 32	0.22 31	0.17 20	0.27 4	0.29 93	0.16 344	0.12 170	0.11 165	0.12 195	0.15 96	0.12 16

rvit_stereo_0083	0.28 5	0.37 63	0.88 3	0.28 64	0.18 65	0.28 7	0.22 88	0.40 15	0.58 133	0.25 37	0.30 60	0.27 79	0.27 134	0.38 53	0.25 46	0.14 297	0.12 170	0.13 280	0.10 110	0.13 62	0.14 33

LG-Stereo_L2	0.29 6	0.42 94	0.97 6	0.36 226	0.25 176	0.31 15	0.22 88	0.40 15	0.28 1	0.19 4	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.44 86	0.23 30	0.08 4	0.49 352	0.08 7	0.06 8	0.08 4	0.58 323

rvit_stereo_0081	0.29 6	0.46 126	1.13 13	0.28 64	0.17 50	0.32 18	0.22 88	0.45 32	0.58 133	0.25 37	0.26 38	0.26 68	0.22 70	0.36 47	0.25 46	0.14 297	0.10 125	0.11 165	0.10 110	0.13 62	0.11 13

rvit_stereo_0082	0.29 6	0.46 126	1.13 13	0.28 64	0.17 50	0.32 18	0.22 88	0.45 32	0.58 133	0.25 37	0.26 38	0.26 68	0.22 70	0.36 47	0.25 46	0.14 297	0.10 125	0.11 165	0.10 110	0.13 62	0.11 13

LG-Stereo_L1	0.30 9	0.42 94	0.97 6	0.35 208	0.28 217	0.28 7	0.21 72	0.39 11	0.30 2	0.19 4	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.45 88	0.22 14	0.08 4	0.71 397	0.08 7	0.06 8	0.08 4	0.51 294

MLG-Stereo_test3	0.31 10	0.44 115	1.03 9	0.48 337	0.40 314	0.36 35	0.13 6	0.39 11	0.46 44	0.28 55	0.19 11	0.17 8	0.12 3	0.25 2	0.18 2	0.09 30	0.53 361	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.45 267

trnet	0.31 10	0.31 11	1.65 51	0.20 2	0.12 4	0.55 161	0.15 14	0.50 61	0.51 77	0.28 55	0.34 91	0.24 49	0.21 62	0.34 33	0.24 35	0.11 172	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.09 11	0.12 16

GLC_STEREO	0.31 10	0.30 9	1.80 62	0.29 82	0.12 4	0.41 47	0.20 50	0.39 11	0.42 24	0.26 46	0.31 70	0.25 58	0.19 45	0.36 47	0.26 60	0.09 30	0.11 152	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.15 42

CREStereo	0.31 10	0.35 48	1.66 52	0.19 1	0.13 11	0.55 161	0.17 26	0.50 61	0.50 70	0.28 55	0.34 91	0.24 49	0.21 62	0.34 33	0.23 30	0.11 172	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.10 26	0.12 16
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.32 14	0.40 85	1.21 15	0.35 208	0.16 31	0.29 10	0.16 21	0.59 115	0.56 119	0.20 7	0.20 15	0.17 8	0.26 120	0.40 64	0.38 172	0.09 30	0.08 45	0.08 7	0.25 374	0.12 46	0.43 247

CASnet	0.32 14	0.40 85	1.80 62	0.28 64	0.11 1	0.47 83	0.19 38	0.45 32	0.47 51	0.39 90	0.31 70	0.23 39	0.17 20	0.31 13	0.21 9	0.11 172	0.06 1	0.15 342	0.12 195	0.16 116	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAStereo	0.33 16	0.81 276	2.22 158	0.27 48	0.18 65	0.25 5	0.20 50	0.45 32	0.38 11	0.21 12	0.26 38	0.20 21	0.16 16	0.26 3	0.26 60	0.10 88	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.13 62	0.09 2

rvit_stereo_0080	0.33 16	0.77 260	1.43 30	0.24 10	0.18 65	0.34 26	0.27 210	0.58 106	0.51 77	0.25 37	0.27 44	0.27 79	0.22 70	0.32 23	0.27 69	0.14 297	0.10 125	0.10 99	0.10 110	0.15 96	0.17 62

whm_eth	0.33 16	0.77 260	1.43 30	0.24 10	0.18 65	0.34 26	0.27 210	0.58 106	0.51 77	0.25 37	0.27 44	0.27 79	0.22 70	0.32 23	0.27 69	0.14 297	0.10 125	0.10 99	0.10 110	0.15 96	0.17 62

CES	0.33 16	0.32 22	1.46 34	0.25 20	0.50 353	0.40 45	0.20 50	0.48 45	0.48 55	0.22 18	0.29 53	0.26 68	0.19 45	0.35 43	0.22 14	0.09 30	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.16 116	0.54 308

castereo	0.34 20	0.48 132	1.00 8	0.25 20	0.29 223	0.41 47	0.27 210	0.76 188	0.49 60	0.23 23	0.30 60	0.24 49	0.31 181	0.29 7	0.29 93	0.09 30	0.20 271	0.09 46	0.31 412	0.12 46	0.44 262

rvit_stereo_0081_aga	0.34 20	0.67 209	1.79 60	0.27 48	0.20 107	0.34 26	0.21 72	0.43 27	0.48 55	0.26 46	0.28 48	0.27 79	0.21 62	0.33 27	0.25 46	0.14 297	0.11 152	0.11 165	0.10 110	0.14 85	0.18 71

CAS++	0.34 20	0.39 79	1.90 83	0.25 20	0.18 65	0.32 18	0.20 50	0.78 202	0.44 37	0.31 66	0.31 70	0.21 29	0.16 16	0.34 33	0.20 7	0.15 327	0.13 186	0.13 280	0.10 110	0.15 96	0.14 33
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 20	0.38 73	1.96 97	0.27 48	0.35 280	0.43 55	0.22 88	0.43 27	0.34 5	0.24 30	0.34 91	0.23 39	0.28 148	0.34 33	0.22 14	0.08 4	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 26	0.35 193

LoS	0.34 20	0.35 48	1.88 80	0.25 20	0.13 11	0.53 137	0.20 50	0.50 61	0.53 100	0.26 46	0.28 48	0.37 134	0.24 90	0.40 64	0.25 46	0.10 88	0.08 45	0.08 7	0.06 8	0.15 96	0.10 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
tt45	0.35 25	0.80 272	1.46 34	0.26 36	0.17 50	0.55 161	0.22 88	0.44 30	0.39 13	0.24 30	0.26 38	0.25 58	0.18 37	0.64 182	0.36 159	0.09 30	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.24 266	0.29 150

999	0.35 25	0.74 251	1.38 26	0.27 48	0.18 65	0.50 104	0.23 123	0.40 15	0.41 19	0.21 12	0.33 84	0.23 39	0.18 37	0.74 216	0.37 164	0.09 30	0.08 45	0.09 46	0.08 50	0.26 308	0.26 131

MGS-Stereo	0.35 25	0.48 132	1.99 102	0.26 36	0.14 15	0.41 47	0.22 88	0.41 19	0.48 55	0.24 30	0.51 197	0.25 58	0.18 37	0.33 27	0.22 14	0.10 88	0.08 45	0.09 46	0.08 50	0.47 457	0.10 6

MaDis-Stereo	0.35 25	0.89 303	2.15 141	0.25 20	0.29 223	0.29 10	0.17 26	0.47 41	0.41 19	0.21 12	0.22 20	0.28 86	0.21 62	0.32 23	0.31 116	0.10 88	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.11 36	0.12 16

CroCo-Stereo	0.35 25	0.71 233	1.67 54	0.32 140	0.17 50	0.19 1	0.21 72	0.79 211	0.54 104	0.22 18	0.25 32	0.55 255	0.22 70	0.28 5	0.28 82	0.10 88	0.08 45	0.08 7	0.07 29	0.12 46	0.10 6
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
PMTNet	0.35 25	0.38 73	1.75 56	0.21 3	0.14 15	0.57 190	0.24 149	0.48 45	0.44 37	0.28 55	0.32 81	0.26 68	0.24 90	0.41 73	0.24 35	0.42 468	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.18 163	0.15 42

MLG-Stereo_test1	0.36 31	0.45 123	1.50 40	0.24 10	0.35 280	0.45 64	0.13 6	0.36 7	0.51 77	0.20 7	0.10 1	0.18 12	0.12 3	0.33 27	0.18 2	0.08 4	1.36 465	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.47 274

LG-Stereo	0.36 31	0.61 191	1.37 25	0.26 36	0.37 297	0.43 55	0.20 50	0.55 90	0.44 37	0.25 37	0.30 60	0.50 224	0.17 20	0.30 9	0.37 164	0.10 88	0.18 251	0.11 165	0.10 110	0.24 266	0.43 247

fffft	0.36 31	0.70 229	1.51 41	0.25 20	0.15 22	0.42 52	0.24 149	0.46 38	0.42 24	0.22 18	0.19 11	0.20 21	0.16 16	0.47 96	0.69 308	0.07 2	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.30 352	0.45 267
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 31	0.83 279	1.48 38	0.26 36	0.15 22	0.46 72	0.22 88	0.40 15	0.43 29	0.23 23	0.24 24	0.21 29	0.18 37	0.47 96	0.59 269	0.07 2	0.07 9	0.10 99	0.08 50	0.24 266	0.42 239

rvit_0105_6	0.36 31	0.55 169	1.48 38	0.31 119	0.18 65	0.35 31	0.26 192	0.56 95	0.66 199	0.26 46	0.29 53	0.33 118	0.26 120	0.41 73	0.27 69	0.18 376	0.16 231	0.15 342	0.13 217	0.15 96	0.25 123

UniTT-Stereo	0.36 31	0.66 208	2.43 212	0.28 64	0.24 168	0.30 12	0.18 33	0.35 5	0.36 8	0.26 46	0.37 106	0.18 12	0.18 37	0.33 27	0.30 100	0.11 172	0.08 45	0.09 46	0.08 50	0.25 288	0.09 2

xyz-stereo-finetune	0.37 37	0.90 309	1.23 17	0.22 4	0.12 4	0.53 137	0.26 192	0.57 102	0.58 133	0.30 63	0.33 84	0.29 93	0.24 90	0.60 166	0.62 283	0.09 30	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.13 62	0.14 33

ours_stereo	0.37 37	0.67 209	1.63 49	0.30 103	0.50 353	0.35 31	0.22 88	0.41 19	0.38 11	0.21 12	0.32 81	0.23 39	0.17 20	0.47 96	0.22 14	0.08 4	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.24 266	0.77 377

Pointernet	0.37 37	0.31 11	1.91 86	0.25 20	0.37 297	0.47 83	0.15 14	0.67 150	0.52 89	0.23 23	0.30 60	0.28 86	0.20 55	0.32 23	0.23 30	0.10 88	0.24 292	0.07 1	0.13 217	0.10 26	0.51 294

knoymous	0.37 37	0.34 40	1.83 67	0.25 20	0.18 65	0.45 64	0.24 149	0.60 122	0.40 17	0.42 102	0.39 118	0.54 246	0.25 109	0.41 73	0.29 93	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.07 29	0.13 62	0.20 87

sCroCo_RVC	0.37 37	0.39 79	2.38 189	0.35 208	0.27 205	0.31 15	0.22 88	0.49 49	0.48 55	0.23 23	0.34 91	0.25 58	0.24 90	0.35 43	0.25 46	0.15 327	0.17 244	0.12 219	0.11 158	0.15 96	0.15 42

MLG-Stereo	0.38 42	0.43 104	1.46 34	0.24 10	0.42 332	0.44 61	0.13 6	0.42 23	0.51 77	0.27 53	0.14 5	0.17 8	0.13 7	0.35 43	0.18 2	0.08 4	1.45 475	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.47 274

rvit_stereo_ft	0.38 42	1.01 334	1.86 78	0.33 162	0.21 119	0.28 7	0.27 210	0.59 115	0.55 113	0.24 30	0.28 48	0.28 86	0.27 134	0.35 43	0.28 82	0.14 297	0.09 97	0.11 165	0.11 158	0.14 85	0.31 169

CroCo-Stereo Lap2	0.38 42	0.91 313	2.02 108	0.33 162	0.38 306	0.23 3	0.21 72	0.63 138	0.51 77	0.23 23	0.28 48	0.29 93	0.23 85	0.34 33	0.28 82	0.10 88	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.22 243	0.15 42

CREStereo++_RVC	0.38 42	0.37 63	2.47 251	0.25 20	0.16 31	0.54 148	0.15 14	0.42 23	0.57 126	0.37 81	0.52 206	0.24 49	0.19 45	0.31 13	0.27 69	0.09 30	0.06 1	0.08 7	0.30 405	0.09 11	0.22 101
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
111111	0.39 46	0.28 3	0.93 5	0.33 162	0.42 332	0.43 55	0.13 6	0.48 45	0.39 13	0.24 30	0.31 70	0.18 12	0.17 20	0.43 82	0.23 30	0.09 30	1.32 462	0.08 7	0.06 8	0.25 288	1.00 426

castereo++	0.39 46	0.83 279	1.38 26	0.29 82	0.18 65	0.53 137	0.20 50	0.57 102	0.58 133	0.20 7	0.27 44	0.32 110	0.17 20	0.34 33	0.22 14	0.09 30	0.54 364	0.09 46	0.29 396	0.15 96	0.52 301

mms	0.39 46	0.63 200	1.31 22	0.34 186	0.65 406	0.32 18	0.22 88	0.39 11	0.39 13	0.27 53	0.31 70	0.23 39	0.17 20	0.57 153	0.22 14	0.08 4	0.21 280	0.10 99	0.08 50	0.24 266	1.16 439

fffy	0.39 46	0.67 209	1.57 42	0.45 325	0.52 359	0.37 38	0.22 88	0.45 32	0.35 6	0.21 12	0.30 60	0.26 68	0.20 55	0.45 88	0.24 35	0.08 4	0.29 314	0.10 99	0.08 50	0.25 288	0.77 377

CAS	0.39 46	0.31 11	1.79 60	0.81 440	0.34 272	0.51 112	0.23 123	0.49 49	0.42 24	0.23 23	0.31 70	0.20 21	0.17 20	0.30 9	0.25 46	0.77 493	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 26	0.41 234

TANstereo	0.39 46	0.70 229	2.48 257	0.23 7	0.12 4	0.54 148	0.16 21	0.41 19	0.47 51	0.45 121	0.51 197	0.26 68	0.22 70	0.34 33	0.21 9	0.10 88	0.10 125	0.08 7	0.07 29	0.09 11	0.18 71

xyz-stereo-finetune2	0.40 52	0.89 303	1.40 28	0.22 4	0.12 4	0.58 201	0.23 123	0.55 90	0.50 70	0.33 71	0.47 160	0.30 96	0.41 255	0.81 239	0.60 273	0.09 30	0.07 9	0.11 165	0.09 74	0.12 46	0.12 16

rvit_0105_4	0.40 52	0.64 203	1.98 100	0.31 119	0.18 65	0.37 38	0.29 251	0.64 141	0.67 212	0.28 55	0.32 81	0.36 129	0.28 148	0.45 88	0.27 69	0.18 376	0.16 231	0.15 342	0.14 239	0.15 96	0.25 123

XX-TBD	0.40 52	1.04 343	2.49 263	0.35 208	0.13 11	0.51 112	0.17 26	0.44 30	0.52 89	0.38 85	0.51 197	0.23 39	0.19 45	0.31 13	0.25 46	0.10 88	0.07 9	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.18 71

LG-G_1	0.41 55	0.43 104	1.62 47	0.50 355	0.35 280	0.50 104	0.12 3	0.47 41	0.44 37	0.33 71	0.20 15	0.19 17	0.15 12	0.94 260	0.21 9	0.09 30	0.61 376	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.87 405

LG-G	0.41 55	0.43 104	1.62 47	0.50 355	0.35 280	0.50 104	0.12 3	0.47 41	0.44 37	0.33 71	0.20 15	0.19 17	0.15 12	0.94 260	0.21 9	0.09 30	0.61 376	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.87 405

WCG-NET	0.41 55	0.80 272	1.77 57	0.25 20	0.13 11	0.43 55	0.24 149	0.42 23	0.59 144	0.38 85	0.41 129	0.26 68	0.24 90	0.37 50	0.24 35	0.08 4	0.81 406	0.08 7	0.07 29	0.26 308	0.31 169

MIF-Stereo (partial)	0.41 55	0.71 233	2.67 338	0.27 48	0.24 168	0.32 18	0.17 26	0.56 95	0.46 44	0.26 46	0.37 106	0.25 58	0.26 120	0.46 91	0.35 156	0.11 172	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.21 226	0.15 42

s12784h	0.41 55	0.34 40	2.17 144	0.24 10	0.11 1	0.64 303	0.24 149	0.85 267	0.70 262	0.45 121	0.54 232	0.28 86	0.27 134	0.51 128	0.27 69	0.11 172	0.06 1	0.09 46	0.06 8	0.16 116	0.14 33

Gwc-CoAtRS	0.41 55	0.37 63	2.06 117	0.28 64	0.41 320	0.48 89	0.19 38	0.64 141	0.49 60	0.45 121	0.39 118	0.57 266	0.26 120	0.37 50	0.28 82	0.09 30	0.19 257	0.09 46	0.31 412	0.11 36	0.25 123

Any-RAFT	0.42 61	0.33 33	1.89 82	0.28 64	0.21 119	0.69 348	0.21 72	0.83 246	0.60 150	0.45 121	0.43 135	0.62 287	0.30 176	0.48 109	0.24 35	0.11 172	0.40 337	0.08 7	0.06 8	0.10 26	0.16 55

R-Stereo Train	0.42 61	0.31 11	2.51 269	0.30 103	0.18 65	0.56 168	0.25 175	0.82 235	0.41 19	0.57 251	0.67 343	0.33 118	0.24 90	0.34 33	0.33 139	0.10 88	0.08 45	0.09 46	0.07 29	0.09 11	0.18 71

RAFT-Stereo	0.42 61	0.31 11	2.51 269	0.30 103	0.18 65	0.56 168	0.25 175	0.82 235	0.41 19	0.57 251	0.67 343	0.33 118	0.24 90	0.34 33	0.33 139	0.10 88	0.08 45	0.09 46	0.07 29	0.09 11	0.18 71
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_5	0.43 64	0.73 241	2.10 130	0.31 119	0.18 65	0.41 47	0.31 278	0.69 158	0.67 212	0.32 69	0.34 91	0.38 140	0.30 176	0.42 80	0.30 100	0.18 376	0.16 231	0.15 342	0.15 259	0.15 96	0.30 160

plain	0.43 64	0.73 241	2.80 382	0.28 64	0.19 96	0.33 24	0.21 72	0.63 138	0.50 70	0.24 30	0.38 112	0.24 49	0.25 109	0.48 109	0.32 126	0.12 215	0.08 45	0.13 280	0.09 74	0.43 442	0.13 21

CASS	0.43 64	0.34 40	2.01 105	0.33 162	0.17 50	0.54 148	0.24 149	0.71 174	0.52 89	0.62 310	0.55 242	0.40 153	0.41 255	0.43 82	0.33 139	0.17 365	0.10 125	0.14 316	0.11 158	0.18 163	0.23 110
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 64	0.32 22	2.31 177	0.26 36	0.14 15	0.51 112	0.22 88	0.84 254	0.78 344	0.55 222	0.48 168	0.28 86	0.37 212	0.40 64	0.37 164	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.08 4	0.43 247

Patchmatch Stereo++	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 337	0.17 50	0.61 254	0.26 192	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.56 149	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 337	0.18 65	0.61 254	0.28 223	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.49 122	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

ROB_FTStereo_v2	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.49 349	0.17 50	0.61 254	0.28 223	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.44 180	0.28 148	0.48 109	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

ROB_FTStereo	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 337	0.18 65	0.61 254	0.26 192	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.51 128	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

HUI-Stereo	0.43 64	0.36 52	2.45 238	0.48 337	0.18 65	0.61 254	0.27 210	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.44 180	0.28 148	0.47 96	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

iGMRVC	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 337	0.18 65	0.61 254	0.27 210	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.57 153	0.31 116	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

iRAFT	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 337	0.17 50	0.61 254	0.26 192	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.56 149	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

RAFT-IKP	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 337	0.16 31	0.60 234	0.28 223	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.51 128	0.31 116	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

DIP-Stereo	0.43 64	0.50 144	2.21 156	0.27 48	0.18 65	0.63 291	0.17 26	0.94 336	0.58 133	0.49 154	0.48 168	0.30 96	0.30 176	0.40 64	0.31 116	0.10 88	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.15 96	0.33 178
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WCG-NET（raft）	0.44 77	0.97 327	1.78 59	0.24 10	0.17 50	0.43 55	0.24 149	0.42 23	0.52 89	0.38 85	0.35 98	0.46 201	0.25 109	0.41 73	0.26 60	0.08 4	1.08 431	0.08 7	0.08 50	0.27 322	0.40 226

GMStereo_Zeroshot	0.44 77	0.44 115	1.84 70	0.44 318	0.20 107	0.52 129	0.19 38	0.60 122	0.54 104	0.58 257	0.59 278	0.63 291	0.29 166	0.59 160	0.34 148	0.16 344	0.09 97	0.16 361	0.09 74	0.26 308	0.26 131

GMStereo	0.44 77	1.32 410	2.65 326	0.28 64	0.16 31	0.42 52	0.22 88	0.48 45	0.63 175	0.41 96	0.36 100	0.26 68	0.25 109	0.41 73	0.30 100	0.14 297	0.08 45	0.10 99	0.12 195	0.17 139	0.13 21
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 77	0.36 52	2.38 189	0.28 64	0.43 336	0.53 137	0.20 50	0.86 278	0.52 89	0.44 117	0.36 100	0.53 239	0.26 120	0.40 64	0.27 69	0.09 30	0.08 45	0.09 46	0.38 451	0.10 26	0.22 101

tg	0.45 81	0.83 279	1.85 74	0.29 82	0.16 31	0.57 190	0.18 33	0.60 122	0.56 119	0.37 81	0.44 147	0.38 140	0.24 90	0.48 109	0.28 82	0.09 30	0.30 315	0.11 165	0.11 158	0.44 446	0.77 377

rvit_stereo_0075_2	0.45 81	0.45 123	2.60 305	0.34 186	0.32 256	0.41 47	0.21 72	0.60 122	0.54 104	0.39 90	0.51 197	0.40 153	0.29 166	0.46 91	0.31 116	0.21 412	0.15 217	0.22 422	0.15 259	0.18 163	0.33 178

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 81	1.36 425	1.30 20	0.24 10	0.12 4	0.33 24	0.20 50	0.41 19	0.37 9	0.32 69	0.21 18	0.16 6	0.14 8	0.29 7	0.62 283	0.55 480	1.42 473	0.11 165	0.13 217	0.25 288	0.56 316

RCA-Stereo	0.45 81	0.38 73	1.80 62	0.27 48	0.25 176	0.58 201	0.23 123	0.84 254	0.66 199	0.42 102	0.44 147	0.28 86	0.35 203	0.31 13	0.21 9	0.09 30	1.01 423	0.09 46	0.07 29	0.21 226	0.53 305

BUS	0.45 81	0.32 22	1.58 43	0.31 119	0.22 131	0.91 435	0.23 123	1.05 425	0.67 212	0.64 331	0.53 213	0.65 303	0.32 188	0.48 109	0.34 148	0.13 261	0.10 125	0.14 316	0.12 195	0.13 62	0.15 42

AnonymousM	0.45 81	0.49 136	1.83 67	0.29 82	0.15 22	0.53 137	0.22 88	0.64 141	0.66 199	0.47 135	0.33 84	0.30 96	0.25 109	0.49 122	0.29 93	0.12 215	0.27 311	0.71 493	0.37 447	0.12 46	0.41 234

sAnonymous2	0.45 81	0.88 298	2.97 411	0.31 119	0.25 176	0.34 26	0.28 223	0.56 95	0.49 60	0.25 37	0.30 60	0.23 39	0.29 166	0.31 13	0.22 14	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.13 217	0.38 412	0.43 247

CroCo_RVC	0.45 81	0.88 298	2.97 411	0.31 119	0.25 176	0.34 26	0.28 223	0.56 95	0.49 60	0.25 37	0.30 60	0.23 39	0.29 166	0.31 13	0.22 14	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.13 217	0.38 412	0.43 247

MLG-Stereo_test2	0.46 89	0.49 136	1.77 57	0.79 436	0.70 415	0.63 291	0.12 3	0.37 10	0.48 55	0.39 90	0.15 6	0.24 49	0.10 1	0.46 91	0.20 7	0.16 344	1.21 442	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.66 345

rvit_0105_3	0.46 89	0.86 292	2.24 162	0.33 162	0.19 96	0.44 61	0.35 321	0.74 181	0.70 262	0.38 85	0.38 112	0.41 159	0.33 193	0.46 91	0.32 126	0.19 392	0.17 244	0.17 376	0.18 307	0.15 96	0.22 101

RAFT-Stereo-weight	0.46 89	0.37 63	1.60 46	0.29 82	0.51 356	0.57 190	0.22 88	0.84 254	0.67 212	0.48 138	0.38 112	0.36 129	0.17 20	0.39 57	0.27 69	0.09 30	1.28 454	0.09 46	0.07 29	0.09 11	0.41 234

Selective-RAFT	0.46 89	0.48 132	1.88 80	0.32 140	0.16 31	0.61 254	0.19 38	0.66 147	0.62 164	0.28 55	0.30 60	0.41 159	0.33 193	0.51 128	0.32 126	0.11 172	1.09 433	0.09 46	0.35 438	0.19 194	0.37 202

ProNet	0.46 89	0.60 185	1.85 74	0.35 208	0.67 408	0.49 94	0.25 175	0.53 71	0.57 126	0.21 12	0.24 24	0.22 31	0.20 55	0.52 132	0.22 14	0.09 30	0.47 348	0.10 99	0.09 74	0.23 259	1.33 459

CRE-IMP	0.46 89	0.31 11	2.40 198	0.53 366	0.17 50	0.79 399	0.68 450	0.54 81	0.66 199	0.47 135	0.43 135	0.44 180	0.26 120	0.43 82	0.33 139	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.09 74	0.17 139	0.23 110

HI	0.47 95	0.82 277	2.49 263	0.29 82	0.22 131	0.45 64	0.20 50	0.59 115	0.43 29	0.59 276	0.59 278	0.65 303	0.45 297	0.48 109	0.40 178	0.08 4	0.09 97	0.10 99	0.11 158	0.24 266	0.20 87

CoSv	0.47 95	0.82 277	2.49 263	0.29 82	0.22 131	0.45 64	0.20 50	0.59 115	0.43 29	0.59 276	0.59 278	0.65 303	0.45 297	0.48 109	0.40 178	0.08 4	0.09 97	0.10 99	0.11 158	0.24 266	0.20 87

MonSter	0.47 95	0.29 4	1.07 11	0.22 4	0.18 65	0.51 112	0.14 12	0.49 49	0.35 6	0.26 46	0.18 7	0.15 3	0.11 2	0.88 253	0.47 214	0.06 1	2.11 506	0.07 1	0.81 507	0.07 1	1.01 427

RSM	0.47 95	0.51 151	1.36 23	1.37 483	1.04 463	0.37 38	0.21 72	0.52 66	0.55 113	0.23 23	0.28 48	0.28 86	0.17 20	0.40 64	0.22 14	0.09 30	0.24 292	0.09 46	0.35 438	0.24 266	0.80 388

test_4	0.47 95	0.80 272	2.15 141	0.36 226	0.29 223	0.59 220	0.28 223	0.50 61	0.42 24	0.43 110	0.76 397	0.39 144	0.22 70	0.73 213	0.49 228	0.08 4	0.18 251	0.11 165	0.15 259	0.29 343	0.27 138

DeepStereo_RVC	0.47 95	0.37 63	2.19 149	0.55 375	0.18 65	0.60 234	0.58 422	0.52 66	0.62 164	0.49 154	0.45 150	0.39 144	0.85 439	0.47 96	0.34 148	0.12 215	0.08 45	0.11 165	0.09 74	0.15 96	0.19 78

cross-raft	0.47 95	0.34 40	2.17 144	0.70 424	0.84 436	0.50 104	0.35 321	0.74 181	0.43 29	0.44 117	0.45 150	0.63 291	0.25 109	0.37 50	0.27 69	0.08 4	0.14 201	0.10 99	0.23 362	0.11 36	0.27 138

iRaftStereo_RVC	0.47 95	0.84 283	1.91 86	0.29 82	0.15 22	0.53 137	0.20 50	0.58 106	0.50 70	0.37 81	0.43 135	0.42 164	0.23 85	0.38 53	0.28 82	0.09 30	0.70 394	0.12 219	0.11 158	0.43 442	0.77 377

Anonymous3	0.47 95	0.49 136	2.61 310	0.33 162	0.25 176	0.72 362	0.32 289	0.80 218	0.60 150	0.36 78	0.41 129	0.33 118	0.29 166	0.46 91	0.30 100	0.19 392	0.18 251	0.13 280	0.13 217	0.18 163	0.22 101

CFNet_pseudo	0.47 95	0.50 144	2.19 149	0.26 36	0.20 107	0.56 168	0.22 88	0.80 218	0.62 164	0.50 173	0.56 255	0.68 329	0.47 318	0.53 139	0.33 139	0.11 172	0.10 125	0.15 342	0.10 110	0.18 163	0.33 178

ccs_rob	0.47 95	0.50 144	2.19 149	0.26 36	0.20 107	0.56 168	0.22 88	0.80 218	0.62 164	0.50 173	0.56 255	0.68 329	0.47 318	0.53 139	0.33 139	0.11 172	0.10 125	0.16 361	0.10 110	0.18 163	0.33 178

IGEV-Stereo+	0.48 106	0.32 22	1.43 30	0.26 36	0.46 347	0.30 12	0.13 6	0.32 3	0.57 126	0.80 409	0.24 24	0.19 17	0.19 45	0.57 153	0.46 209	0.10 88	1.36 465	0.08 7	0.22 357	0.46 453	1.04 431

RSM++	0.48 106	0.52 155	1.27 18	1.62 498	1.27 487	0.39 44	0.20 50	0.49 49	0.56 119	0.22 18	0.25 32	0.24 49	0.17 20	0.39 57	0.23 30	0.09 30	0.11 152	0.09 46	0.35 438	0.29 343	0.80 388

testlalala2	0.48 106	0.34 40	2.53 275	0.65 409	0.56 372	0.57 190	0.20 50	0.84 254	0.63 175	0.42 102	0.54 232	0.45 192	0.21 62	0.30 9	0.26 60	0.10 88	0.13 186	0.09 46	0.29 396	0.12 46	0.31 169

H2IRNET	0.48 106	1.04 343	2.57 295	0.31 119	0.19 96	0.54 148	0.19 38	0.55 90	0.53 100	0.28 55	0.56 255	0.47 210	0.35 203	0.47 96	0.40 178	0.11 172	0.08 45	0.12 219	0.14 239	0.37 405	0.26 131

PCWNet_CMD	0.48 106	0.50 144	2.23 160	0.27 48	0.20 107	0.56 168	0.22 88	0.78 202	0.67 212	0.49 154	0.55 242	0.68 329	0.56 359	0.48 109	0.32 126	0.11 172	0.10 125	0.14 316	0.10 110	0.19 194	0.43 247

DisPM	0.48 106	0.41 91	2.54 280	0.61 397	0.18 65	0.59 220	0.62 436	0.54 81	0.67 212	0.61 297	0.53 213	0.38 140	0.26 120	0.76 220	0.31 116	0.13 261	0.07 9	0.12 219	0.11 158	0.12 46	0.15 42

BSDual-CNN	0.48 106	0.32 22	1.58 43	0.31 119	0.22 131	0.76 379	0.32 289	1.05 425	0.67 212	0.64 331	0.53 213	0.63 291	0.38 222	0.48 109	0.97 367	0.13 261	0.10 125	0.14 316	0.12 195	0.13 62	0.15 42

psmg	0.48 106	0.32 22	1.58 43	0.28 64	0.22 131	0.75 375	0.35 321	0.94 336	0.67 212	0.61 297	0.59 278	0.63 291	0.38 222	0.48 109	0.97 367	0.13 261	0.11 152	0.13 280	0.13 217	0.14 85	0.15 42

dd	0.48 106	1.32 410	2.41 203	0.31 119	0.17 50	0.58 201	0.26 192	0.50 61	0.71 276	0.42 102	0.41 129	0.34 123	0.28 148	0.47 96	0.41 183	0.18 376	0.10 125	0.13 280	0.12 195	0.22 243	0.16 55

GANet-ADL	0.48 106	0.56 172	2.51 269	0.34 186	0.20 107	0.58 201	0.25 175	0.80 218	0.57 126	0.43 110	0.61 295	0.56 262	0.31 181	0.44 86	0.44 200	0.14 297	0.11 152	0.10 99	0.09 74	0.22 243	0.38 211

ICVP	0.48 106	0.33 33	2.37 186	0.34 186	0.22 131	0.60 234	0.55 413	0.79 211	0.53 100	0.45 121	0.60 287	0.49 220	0.36 206	0.55 146	0.46 209	0.16 344	0.16 231	0.14 316	0.11 158	0.16 116	0.32 174
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 106	0.39 79	2.30 174	0.28 64	0.27 205	0.70 351	0.32 289	1.00 387	0.69 251	0.50 173	0.52 206	0.43 165	0.36 206	0.53 139	0.44 200	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.16 280	0.18 163	0.23 110

FENet	0.48 106	0.58 176	2.46 246	0.33 162	0.18 65	0.58 201	0.22 88	0.83 246	0.64 185	0.49 154	0.42 132	0.55 255	0.38 222	0.52 132	0.51 235	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.11 158	0.17 139	0.31 169

MSMDNet	0.48 106	0.50 144	2.23 160	0.27 48	0.20 107	0.56 168	0.22 88	0.78 202	0.67 212	0.49 154	0.55 242	0.68 329	0.56 359	0.48 109	0.32 126	0.11 172	0.10 125	0.13 280	0.10 110	0.18 163	0.43 247

AdaStereo	0.48 106	0.44 115	2.18 147	0.36 226	0.20 107	0.59 220	0.29 251	0.97 361	0.74 310	0.52 195	0.55 242	0.61 282	0.33 193	0.52 132	0.44 200	0.18 376	0.08 45	0.17 376	0.11 158	0.18 163	0.24 119
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.
IER	0.49 121	0.73 241	2.12 133	0.27 48	0.25 176	0.65 319	0.27 210	0.76 188	0.59 144	0.56 234	0.59 278	0.60 280	0.53 350	0.64 182	0.44 200	0.12 215	0.09 97	0.11 165	0.11 158	0.18 163	0.15 42

TestStereo	0.49 121	0.88 298	2.38 189	0.30 103	0.16 31	0.43 55	0.25 175	0.55 90	0.46 44	0.38 85	0.46 154	0.34 123	0.28 148	1.96 431	0.28 82	0.11 172	0.08 45	0.12 219	0.09 74	0.15 96	0.13 21

GES	0.49 121	0.54 161	2.37 186	0.31 119	0.19 96	0.61 254	0.30 267	0.93 331	0.52 89	0.49 154	0.53 213	0.40 153	0.43 280	0.59 160	0.67 303	0.16 344	0.11 152	0.12 219	0.10 110	0.20 214	0.30 160

DCANet	0.49 121	0.91 313	2.63 316	0.26 36	0.14 15	0.51 112	0.22 88	0.84 254	0.78 344	0.56 234	0.49 182	0.32 110	0.41 255	0.39 57	0.41 183	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.14 85	0.45 267

CFNet_ucs	0.50 125	0.55 169	2.28 169	0.27 48	0.22 131	0.58 201	0.23 123	0.90 313	0.69 251	0.54 210	0.64 323	0.68 329	0.44 289	0.55 146	0.34 148	0.14 297	0.12 170	0.16 361	0.11 158	0.19 194	0.38 211

fff	0.50 125	0.90 309	2.63 316	0.25 20	0.15 22	0.51 112	0.22 88	0.85 267	0.82 379	0.55 222	0.48 168	0.31 104	0.65 394	0.39 57	0.37 164	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.08 4	0.43 247

ADStereo(finetuned)	0.50 125	0.91 313	2.43 212	0.26 36	0.14 15	0.51 112	0.22 88	0.84 254	0.78 344	0.56 234	0.49 182	0.32 110	0.75 424	0.40 64	0.40 178	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.13 62	0.45 267

UDGNet	0.50 125	1.36 425	2.44 220	0.37 239	0.19 96	0.58 201	0.23 123	0.49 49	0.69 251	0.42 102	0.39 118	0.34 123	0.29 166	0.55 146	0.32 126	0.25 439	0.10 125	0.37 469	0.19 325	0.30 352	0.17 62

PFNet+	0.50 125	0.43 104	2.54 280	0.49 349	0.18 65	0.58 201	0.76 460	0.54 81	0.72 285	0.56 234	0.48 168	0.39 144	0.26 120	0.94 260	0.33 139	0.14 297	0.09 97	0.14 316	0.13 217	0.12 46	0.16 55

NRIStereo	0.50 125	0.34 40	2.44 220	0.52 362	0.16 31	0.94 441	0.73 458	0.52 66	0.65 192	0.48 138	0.40 127	0.59 273	0.29 166	0.78 229	0.33 139	0.11 172	0.13 186	0.11 165	0.09 74	0.22 243	0.25 123

HCRNet	0.50 125	0.75 256	2.08 120	0.39 273	0.29 223	0.58 201	0.22 88	0.79 211	0.67 212	0.49 154	0.49 182	0.48 218	0.37 212	1.13 287	0.40 178	0.15 327	0.10 125	0.15 342	0.13 217	0.21 226	0.19 78

csc	0.50 125	0.90 309	2.63 316	0.25 20	0.15 22	0.51 112	0.22 88	0.85 267	0.82 379	0.55 222	0.48 168	0.31 104	0.65 394	0.39 57	0.37 164	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.08 4	0.43 247

cscssc	0.50 125	0.90 309	2.63 316	0.25 20	0.15 22	0.51 112	0.22 88	0.85 267	0.82 379	0.55 222	0.48 168	0.31 104	0.65 394	0.39 57	0.37 164	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.08 4	0.43 247

DMCA	0.50 125	0.83 279	1.95 93	0.32 140	0.24 168	0.59 220	0.26 192	0.81 226	0.68 239	0.59 276	0.49 182	0.56 262	0.36 206	0.65 186	0.65 297	0.14 297	0.10 125	0.14 316	0.10 110	0.19 194	0.29 150

ISRNet	0.51 135	0.58 176	1.96 97	0.38 258	0.31 244	0.49 94	0.21 72	0.80 218	0.71 276	0.64 331	0.71 377	0.66 312	0.40 244	0.59 160	0.45 204	0.23 426	0.16 231	0.21 417	0.20 335	0.21 226	0.37 202

UPFNet	0.51 135	0.67 209	2.04 112	0.34 186	0.33 262	0.65 319	0.37 332	0.88 295	0.65 192	0.60 287	0.53 213	0.61 282	0.41 255	0.77 222	0.55 252	0.13 261	0.13 186	0.13 280	0.13 217	0.20 214	0.16 55

rvit_105_1	0.52 137	0.93 322	2.30 174	0.36 226	0.24 168	0.51 112	0.45 379	0.81 226	0.79 357	0.46 132	0.44 147	0.45 192	0.38 222	0.63 176	0.39 176	0.20 403	0.18 251	0.18 395	0.22 357	0.18 163	0.21 94

DCVSM-stereo	0.52 137	0.37 63	2.45 238	0.30 103	0.22 131	0.54 148	0.52 403	0.60 122	0.52 89	0.69 367	0.47 160	0.79 375	0.49 330	0.56 149	0.90 361	0.13 261	0.14 201	0.15 342	0.13 217	0.20 214	0.21 94

ITSA-stereo	0.52 137	0.42 94	1.46 34	0.34 186	0.18 65	0.60 234	0.29 251	0.99 377	0.82 379	0.51 185	0.48 168	0.53 239	0.59 374	1.25 309	0.73 323	0.15 327	0.12 170	0.17 376	0.16 280	0.19 194	0.32 174

gcap-zeroshot	0.52 137	0.86 292	2.38 189	0.32 140	0.60 387	0.70 351	0.20 50	0.78 202	0.58 133	0.44 117	0.36 100	0.81 386	0.24 90	0.53 139	0.30 100	0.10 88	0.35 324	0.09 46	0.31 412	0.09 11	0.40 226

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 137	0.51 151	1.12 12	0.26 36	0.22 131	0.46 72	0.20 50	1.10 449	1.33 487	3.13 527	0.33 84	0.22 31	0.20 55	0.34 33	0.26 60	0.11 172	0.09 97	0.11 165	0.09 74	0.17 139	0.21 94

StereoVision	0.52 137	1.12 360	2.70 359	0.34 186	0.32 256	0.47 83	0.26 192	0.73 179	0.61 155	0.33 71	0.89 427	0.45 192	0.26 120	0.52 132	0.39 176	0.14 297	0.15 217	0.16 361	0.15 259	0.22 243	0.14 33

gwcnet-sp	0.52 137	0.71 233	2.66 330	0.32 140	0.22 131	0.66 332	0.31 278	0.84 254	0.69 251	0.61 297	0.49 182	0.46 201	0.43 280	0.77 222	0.48 219	0.12 215	0.11 152	0.11 165	0.11 158	0.19 194	0.19 78

scenet	0.52 137	0.71 233	2.66 330	0.32 140	0.22 131	0.66 332	0.31 278	0.84 254	0.69 251	0.61 297	0.49 182	0.46 201	0.43 280	0.77 222	0.48 219	0.12 215	0.11 152	0.11 165	0.11 158	0.19 194	0.19 78

ssnet	0.52 137	0.71 233	2.66 330	0.32 140	0.22 131	0.66 332	0.31 278	0.84 254	0.69 251	0.61 297	0.49 182	0.46 201	0.43 280	0.77 222	0.48 219	0.12 215	0.11 152	0.11 165	0.11 158	0.19 194	0.19 78

PSM-softLoss	0.52 137	0.34 40	2.47 251	0.55 375	0.17 50	0.61 254	0.39 347	0.64 141	0.67 212	0.52 195	0.48 168	0.39 144	0.25 109	1.46 340	0.77 334	0.13 261	0.08 45	0.13 280	0.12 195	0.12 46	0.15 42

KMStereo	0.52 137	0.34 40	2.47 251	0.55 375	0.17 50	0.61 254	0.39 347	0.64 141	0.67 212	0.52 195	0.48 168	0.39 144	0.25 109	1.46 340	0.77 334	0.13 261	0.08 45	0.13 280	0.12 195	0.12 46	0.15 42

KYRaft	0.52 137	0.35 48	2.40 198	0.34 186	0.21 119	0.75 375	0.43 366	0.62 131	0.63 175	0.64 331	0.92 434	0.53 239	0.72 413	0.60 166	0.26 60	0.10 88	0.07 9	0.12 219	0.14 239	0.13 62	0.54 308

raftrobust	0.52 137	1.14 364	2.15 141	0.33 162	0.99 454	0.53 137	0.21 72	0.59 115	0.50 70	0.53 204	0.36 100	0.31 104	0.33 193	0.47 96	0.42 188	0.10 88	0.55 367	0.09 46	0.08 50	0.22 243	0.46 272

RALAANet	0.52 137	1.37 430	2.63 316	0.33 162	0.23 156	0.48 89	0.19 38	0.69 158	0.55 113	0.49 154	0.46 154	0.39 144	0.31 181	0.53 139	0.53 244	0.10 88	0.33 322	0.11 165	0.17 296	0.29 343	0.13 21

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 151	0.39 79	1.30 20	0.45 325	0.21 119	0.74 372	0.17 26	0.71 174	0.44 37	1.17 462	0.38 112	0.89 417	0.23 85	0.86 246	0.94 365	0.11 172	0.49 352	0.09 46	0.40 455	0.13 62	0.50 289

testlalala	0.53 151	0.36 52	2.40 198	0.29 82	0.35 280	0.60 234	0.22 88	1.02 404	0.63 175	0.56 234	0.40 127	0.32 110	0.21 62	0.33 27	0.27 69	0.10 88	1.73 488	0.09 46	0.24 365	0.08 4	0.43 247

hknet	0.53 151	0.39 79	2.04 112	0.31 119	0.24 168	0.76 379	0.32 289	1.05 425	0.71 276	0.64 331	0.53 213	0.79 375	0.40 244	0.84 243	0.78 338	0.12 215	0.10 125	0.14 316	0.12 195	0.13 62	0.15 42

NF-Stereo	0.53 151	0.33 33	2.55 288	0.55 375	0.16 31	0.61 254	0.43 366	0.70 168	0.70 262	0.50 173	0.47 160	0.37 134	0.26 120	1.44 338	0.78 338	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.17 62

OCTAStereo	0.53 151	0.33 33	2.54 280	0.56 384	0.16 31	0.61 254	0.42 359	0.70 168	0.70 262	0.50 173	0.47 160	0.37 134	0.26 120	1.43 334	0.79 341	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.17 62

RE-Stereo	0.53 151	0.33 33	2.54 280	0.56 384	0.16 31	0.61 254	0.43 366	0.70 168	0.70 262	0.50 173	0.47 160	0.37 134	0.26 120	1.43 334	0.77 334	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.17 62

TVStereo	0.53 151	0.33 33	2.54 280	0.56 384	0.16 31	0.61 254	0.43 366	0.70 168	0.70 262	0.50 173	0.47 160	0.37 134	0.26 120	1.43 334	0.77 334	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.17 62

GMM-Stereo	0.53 151	0.33 33	2.89 401	0.53 366	0.24 168	0.77 389	0.46 385	0.62 131	0.65 192	0.58 257	0.73 384	0.47 210	0.43 280	0.68 196	0.29 93	0.10 88	0.06 1	0.13 280	0.13 217	0.14 85	0.44 262

Prome-Stereo	0.53 151	0.36 52	2.39 196	0.60 391	0.23 156	0.63 291	0.41 353	0.66 147	0.67 212	0.59 276	1.02 451	0.43 165	0.71 412	0.61 170	0.34 148	0.10 88	0.07 9	0.10 99	0.09 74	0.13 62	0.44 262

CoDeX	0.54 160	0.52 155	2.25 165	0.30 103	0.26 192	0.61 254	0.32 289	1.03 411	0.73 290	0.49 154	0.56 255	0.52 236	0.40 244	1.59 365	0.38 172	0.12 215	0.09 97	0.11 165	0.10 110	0.15 96	0.22 101

NINENet	0.54 160	0.40 85	2.19 149	0.55 375	0.26 192	0.91 435	0.23 123	1.05 425	0.77 339	0.54 210	0.57 266	0.65 303	0.32 188	1.22 300	0.34 148	0.16 344	0.13 186	0.16 361	0.11 158	0.16 116	0.14 33

GwcNet-ADL	0.54 160	0.78 266	2.85 395	0.31 119	0.20 107	0.58 201	0.29 251	0.93 331	0.67 212	0.48 138	0.47 160	0.56 262	0.33 193	0.48 109	0.80 343	0.13 261	0.12 170	0.09 46	0.09 74	0.14 85	0.40 226

ACVNet	0.54 160	0.87 294	2.45 238	0.28 64	0.22 131	0.59 220	0.36 329	0.69 158	0.73 290	0.49 154	0.59 278	0.69 340	0.42 268	0.47 96	0.70 310	0.11 172	0.10 125	0.10 99	0.09 74	0.36 398	0.39 219

MIM_Stereo	0.55 164	0.92 318	2.65 326	0.32 140	1.09 471	0.51 112	0.19 38	0.67 150	0.52 89	0.48 138	0.54 232	0.43 165	0.27 134	0.57 153	0.30 100	0.08 4	0.17 244	0.11 165	0.10 110	0.28 335	0.80 388

CSP-Net	0.55 164	0.61 191	1.81 66	0.30 103	0.23 156	0.77 389	0.35 321	0.90 313	0.62 164	0.62 310	0.60 287	0.65 303	0.42 268	1.76 389	0.47 214	0.17 365	0.12 170	0.10 99	0.10 110	0.21 226	0.16 55

RAFT_R40	0.55 164	0.31 11	2.44 220	0.57 388	0.42 332	0.62 276	0.52 403	0.58 106	0.66 199	0.56 234	0.54 232	0.54 246	0.50 335	1.56 353	0.53 244	0.11 172	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.16 116	0.10 6

Pruner-Stereo	0.55 164	0.38 73	2.49 263	1.78 507	0.19 96	0.63 291	0.45 379	0.59 115	0.67 212	0.61 297	0.48 168	0.41 159	0.25 109	0.49 122	0.99 375	0.13 261	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.14 33

MMNet	0.55 164	0.92 318	2.03 109	0.34 186	0.27 205	0.79 399	0.28 223	0.86 278	0.79 357	0.62 310	0.58 273	0.59 273	0.56 359	0.80 236	0.61 280	0.11 172	0.11 152	0.12 219	0.11 158	0.21 226	0.22 101

UCFNet_RVC	0.55 164	1.16 373	2.48 257	0.31 119	0.27 205	0.65 319	0.28 223	0.76 188	0.58 133	0.51 185	0.53 213	0.67 315	0.42 268	0.91 257	0.45 204	0.16 344	0.11 152	0.17 376	0.17 296	0.20 214	0.23 110

HITNet	0.55 164	1.28 405	2.73 367	0.35 208	0.14 15	0.56 168	0.23 123	0.89 304	0.62 164	0.52 195	0.51 197	0.49 220	0.38 222	0.52 132	0.60 273	0.09 30	0.07 9	0.10 99	0.08 50	0.25 288	0.61 332
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
StereoDRNet-Refined	0.55 164	0.61 191	2.07 118	0.34 186	0.21 119	0.68 345	0.26 192	0.87 287	0.73 290	0.70 371	0.69 351	0.74 359	0.45 297	1.10 280	0.62 283	0.12 215	0.09 97	0.14 316	0.14 239	0.27 322	0.24 119
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 172	0.68 218	2.42 207	0.30 103	0.41 320	0.61 254	0.31 278	0.58 106	0.72 285	1.17 462	0.26 38	0.20 21	0.27 134	1.28 315	0.28 82	0.09 30	0.59 374	0.12 219	0.21 346	0.16 116	0.48 281

RAFT-Test	0.56 172	0.41 91	2.01 105	0.90 446	1.07 468	0.65 319	0.37 332	0.83 246	0.65 192	0.49 154	0.49 182	0.93 426	0.24 90	0.52 132	0.30 100	0.10 88	0.38 331	0.09 46	0.38 451	0.11 36	0.19 78

PSMNet-ADL	0.56 172	0.47 129	2.03 109	0.35 208	0.22 131	0.67 339	0.27 210	0.77 195	0.58 133	0.43 110	0.53 213	0.70 346	0.45 297	1.89 421	0.64 292	0.16 344	0.13 186	0.11 165	0.13 217	0.15 96	0.51 294

SST-Stereo	0.56 172	0.30 9	2.44 220	0.71 426	0.55 370	0.62 276	0.65 441	0.57 102	0.67 212	0.59 276	0.53 213	0.51 229	0.59 374	1.57 358	0.31 116	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.11 13

RAFT-345	0.56 172	0.37 63	2.68 345	0.40 286	0.34 272	0.58 201	0.41 353	0.49 49	0.70 262	0.51 185	0.99 447	0.43 165	0.28 148	1.56 353	0.81 347	0.10 88	0.07 9	0.11 165	0.09 74	0.11 36	0.09 2

UNet	0.56 172	0.58 176	2.81 387	0.32 140	0.33 262	0.74 372	0.27 210	0.86 278	0.67 212	0.55 222	0.55 242	0.72 350	0.55 357	0.79 232	0.58 264	0.12 215	0.09 97	0.13 280	0.11 158	0.20 214	0.19 78

DN-CSS_ROB	0.56 172	1.64 472	2.75 372	0.42 300	0.22 131	0.57 190	0.19 38	0.79 211	0.66 199	0.46 132	0.62 302	0.41 159	0.32 188	0.73 213	0.49 228	0.12 215	0.08 45	0.14 316	0.13 217	0.38 412	0.17 62

MyStereo05	0.57 179	0.72 238	2.72 362	0.31 119	0.25 176	0.60 234	0.30 267	0.87 287	0.82 379	0.54 210	0.37 106	0.53 239	0.42 268	0.63 176	0.73 323	0.09 30	0.55 367	0.12 219	0.20 335	0.16 116	0.56 316

MyStereo04	0.57 179	0.68 218	2.66 330	0.30 103	0.41 320	0.61 254	0.31 278	0.88 295	0.80 365	0.48 138	0.37 106	0.54 246	0.42 268	0.61 170	0.71 316	0.09 30	0.59 374	0.12 219	0.21 346	0.16 116	0.48 281

Selective-IGEV	0.57 179	0.42 94	1.87 79	1.67 502	1.33 488	0.36 35	0.20 50	0.61 127	0.71 276	0.22 18	0.31 70	0.22 31	0.19 45	0.52 132	0.36 159	0.09 30	0.97 418	0.09 46	0.15 259	0.20 214	0.85 400

SepStereo	0.57 179	0.42 94	1.85 74	0.34 186	0.34 272	0.52 129	0.42 359	0.89 304	0.80 365	0.85 423	0.69 351	0.57 266	0.51 339	1.55 351	0.57 258	0.13 261	0.09 97	0.12 219	0.09 74	0.18 163	0.37 202

111	0.57 179	1.41 436	2.63 316	0.25 20	0.15 22	0.59 220	0.26 192	0.90 313	0.83 386	0.50 173	0.54 232	0.57 266	0.38 222	0.54 145	0.41 183	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.24 266	0.81 393

AFF-stereo	0.57 179	1.51 453	2.59 299	0.33 162	0.23 156	0.51 112	0.21 72	0.69 158	0.68 239	0.49 154	0.63 310	0.49 220	0.34 201	0.50 127	0.37 164	0.08 4	0.54 364	0.10 99	0.10 110	0.40 427	0.60 331

acv_ft	0.57 179	0.87 294	2.45 238	0.33 162	0.41 320	0.63 291	0.29 251	0.86 278	0.73 290	0.64 331	0.59 278	0.69 340	0.45 297	0.47 96	0.68 306	0.11 172	0.10 125	0.10 99	0.09 74	0.43 442	0.39 219

BEATNet_4x	0.57 179	1.16 373	2.56 291	0.35 208	0.16 31	0.56 168	0.25 175	0.91 320	0.64 185	0.55 222	0.53 213	0.59 273	0.43 280	0.67 192	0.76 332	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.09 74	0.23 259	0.58 323

G2L-Stereo_aug	0.58 187	0.62 197	2.80 382	0.29 82	0.24 168	0.62 276	0.28 223	0.79 211	0.76 325	0.65 347	0.65 330	0.73 356	0.51 339	1.36 324	0.58 264	0.11 172	0.08 45	0.09 46	0.07 29	0.22 243	0.18 71

AIO-test1	0.58 187	1.37 430	2.77 377	0.66 414	1.08 469	0.50 104	0.23 123	0.86 278	0.69 251	0.31 66	0.42 132	0.29 93	0.22 70	0.77 222	0.34 148	0.13 261	0.15 217	0.12 219	0.16 280	0.31 361	0.30 160

IGEV-Stereo++	0.58 187	0.29 4	1.66 52	0.37 239	0.53 366	0.47 83	0.13 6	0.54 81	0.37 9	1.02 446	0.25 32	0.17 8	0.22 70	1.04 274	0.27 69	0.08 4	1.98 500	0.08 7	0.06 8	0.17 139	1.92 489

MC-Stereo	0.58 187	0.37 63	2.00 103	0.88 443	0.64 403	0.54 148	0.19 38	0.46 38	0.39 13	0.58 257	0.39 118	0.27 79	0.27 134	0.71 207	0.32 126	0.09 30	1.20 439	0.09 46	0.16 280	0.22 243	1.92 489

RAFT_CTSACE	0.58 187	1.16 373	2.76 375	0.36 226	0.29 223	0.54 148	0.29 251	0.69 158	0.51 77	0.51 185	0.75 394	0.67 315	0.37 212	0.63 176	0.47 214	0.08 4	0.49 352	0.11 165	0.10 110	0.41 434	0.32 174

CRFU-Net	0.58 187	0.42 94	1.90 83	0.49 349	0.27 205	0.83 413	0.35 321	0.94 336	0.54 104	0.65 347	0.60 287	0.78 373	1.34 473	1.00 267	0.51 235	0.17 365	0.14 201	0.17 376	0.10 110	0.19 194	0.20 87

dad	0.58 187	1.35 420	2.39 196	0.31 119	0.20 107	0.62 276	0.26 192	0.56 95	0.79 357	0.66 355	0.64 323	0.64 299	0.36 206	0.87 247	0.48 219	0.28 450	0.15 217	0.40 472	0.18 307	0.24 266	0.22 101

IPLGR	0.58 187	0.64 203	3.12 429	0.37 239	0.18 65	0.62 276	0.54 409	1.06 438	0.69 251	0.73 383	0.46 154	0.50 224	0.44 289	1.12 286	0.31 116	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.09 74	0.21 226	0.20 87

GMOStereo	0.58 187	0.89 303	2.46 246	0.29 82	0.99 454	0.51 112	0.32 289	0.58 106	0.46 44	0.58 257	0.48 168	0.54 246	0.27 134	0.31 13	0.25 46	0.09 30	1.64 481	0.13 280	0.11 158	0.34 380	0.42 239

error version	0.58 187	0.89 303	2.46 246	0.29 82	0.99 454	0.51 112	0.32 289	0.58 106	0.46 44	0.58 257	0.48 168	0.54 246	0.27 134	0.31 13	0.25 46	0.09 30	1.64 481	0.13 280	0.11 158	0.34 380	0.42 239

test-v	0.58 187	0.89 303	2.46 246	0.29 82	0.99 454	0.51 112	0.32 289	0.58 106	0.46 44	0.58 257	0.48 168	0.54 246	0.27 134	0.31 13	0.25 46	0.09 30	1.64 481	0.13 280	0.11 158	0.34 380	0.42 239

test-3	0.58 187	0.43 104	2.44 220	0.52 362	0.59 382	0.46 72	0.23 123	0.77 195	0.49 60	0.52 195	0.29 53	0.44 180	0.22 70	0.59 160	0.97 367	0.08 4	1.27 452	0.10 99	0.35 438	0.29 343	0.62 334

test_1	0.58 187	0.43 104	2.44 220	0.52 362	0.59 382	0.46 72	0.23 123	0.77 195	0.49 60	0.51 185	0.29 53	0.44 180	0.22 70	0.59 160	0.97 367	0.08 4	1.27 452	0.10 99	0.35 438	0.29 343	0.63 338

LCNet	0.58 187	0.43 104	2.42 207	0.91 450	0.22 131	0.95 443	0.29 251	0.62 131	0.64 185	0.52 195	0.55 242	0.41 159	0.75 424	0.84 243	0.27 69	0.10 88	0.07 9	0.12 219	0.18 307	0.97 497	0.40 226

test-2	0.58 187	0.89 303	2.46 246	0.29 82	0.99 454	0.51 112	0.32 289	0.58 106	0.46 44	0.58 257	0.48 168	0.54 246	0.27 134	0.31 13	0.25 46	0.09 30	1.64 481	0.13 280	0.11 158	0.34 380	0.42 239

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 187	1.48 450	2.53 275	0.29 82	0.78 429	0.52 129	0.20 50	0.68 155	0.66 199	0.51 185	0.61 295	0.40 153	0.32 188	0.40 64	0.43 195	0.08 4	0.63 382	0.09 46	0.09 74	0.37 405	0.58 323

STTStereo	0.58 187	0.95 324	2.95 409	0.37 239	0.31 244	0.62 276	0.32 289	0.81 226	0.63 175	0.61 297	0.55 242	0.67 315	0.43 280	0.87 247	0.48 219	0.16 344	0.16 231	0.17 376	0.20 335	0.17 139	0.25 123

DeepPruner_ROB	0.58 187	1.06 346	2.68 345	0.30 103	0.26 192	0.63 291	0.31 278	0.83 246	0.51 77	0.62 310	0.56 255	0.65 303	0.39 237	1.06 275	0.56 255	0.19 392	0.14 201	0.14 316	0.14 239	0.24 266	0.33 178

MM-Stereo_test3	0.59 205	0.85 287	2.28 169	0.53 366	0.31 244	0.45 64	0.30 267	0.78 202	0.76 325	0.33 71	0.43 135	0.32 110	0.23 85	0.61 170	0.54 249	0.10 88	1.65 485	0.10 99	0.08 50	0.42 437	0.68 354

test_sample2	0.59 205	0.42 94	1.84 70	0.33 162	0.18 65	0.52 129	0.28 223	0.86 278	0.70 262	0.47 135	0.53 213	0.46 201	0.41 255	1.51 347	0.66 300	0.12 215	0.93 416	0.11 165	0.24 365	0.16 116	1.01 427

GCAP-Stereo	0.59 205	1.35 420	2.44 220	0.49 349	1.02 461	0.52 129	0.14 12	0.53 71	0.54 104	0.44 117	0.50 194	0.30 96	0.22 70	0.68 196	0.41 183	0.09 30	1.30 459	0.09 46	0.07 29	0.23 259	0.54 308

TestStereo1	0.59 205	1.21 386	2.63 316	0.40 286	0.60 387	0.56 168	0.34 311	0.82 235	0.73 290	0.45 121	0.63 310	0.36 129	0.42 268	0.66 189	0.42 188	0.10 88	0.32 318	0.12 219	0.10 110	0.34 380	0.52 301

SA-5K	0.59 205	1.21 386	2.63 316	0.40 286	0.60 387	0.56 168	0.34 311	0.82 235	0.73 290	0.45 121	0.63 310	0.36 129	0.42 268	0.66 189	0.42 188	0.10 88	0.32 318	0.12 219	0.10 110	0.34 380	0.52 301

test_3	0.59 205	0.44 115	2.44 220	0.53 366	0.59 382	0.48 89	0.30 267	0.79 211	0.52 89	0.51 185	0.30 60	0.45 192	0.22 70	0.59 160	0.97 367	0.08 4	1.25 447	0.11 165	0.35 438	0.30 352	0.62 334

IRAFT_RVC	0.59 205	0.74 251	2.42 207	0.47 336	0.21 119	0.59 220	0.42 359	0.68 155	0.73 290	0.54 210	0.50 194	0.49 220	0.51 339	1.57 358	1.00 378	0.11 172	0.25 301	0.13 280	0.10 110	0.15 96	0.14 33

MLCV	0.59 205	1.41 436	2.41 203	0.31 119	0.15 22	0.60 234	0.23 123	0.77 195	0.63 175	0.67 357	0.66 338	0.55 255	0.37 212	1.16 291	1.09 391	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.21 226	0.29 150

iResNet	0.59 205	1.09 351	2.54 280	0.44 318	0.18 65	0.65 319	0.29 251	0.89 304	0.75 316	0.59 276	0.64 323	0.43 165	0.39 237	0.73 213	1.24 413	0.11 172	0.08 45	0.09 46	0.08 50	0.21 226	0.40 226

AIO-test2	0.60 214	1.55 456	2.73 367	0.63 402	0.42 332	0.50 104	0.23 123	0.84 254	0.73 290	0.34 77	0.53 213	0.37 134	0.22 70	0.70 200	0.32 126	0.75 491	0.16 231	0.13 280	0.17 296	0.21 226	0.47 274

11t1	0.60 214	0.49 136	2.19 149	0.35 208	0.58 381	0.48 89	0.21 72	0.72 176	0.73 290	0.49 154	0.47 160	0.35 127	0.34 201	0.61 170	0.71 316	0.12 215	1.26 451	0.10 99	0.29 396	0.16 116	1.22 449

RAFT+CT+SA	0.60 214	1.25 399	2.49 263	0.38 258	0.75 421	0.55 161	0.34 311	0.83 246	0.68 239	0.39 90	0.55 242	0.44 180	0.29 166	0.75 218	0.28 82	0.09 30	0.24 292	0.11 165	0.51 481	0.30 352	0.74 373

rafts_anoy	0.60 214	1.33 414	2.59 299	0.53 366	1.09 471	0.49 94	0.25 175	0.67 150	0.53 100	0.41 96	0.38 112	0.33 118	0.30 176	0.68 196	0.41 183	0.10 88	1.13 436	0.13 280	0.15 259	0.20 214	0.29 150

delet	0.60 214	0.84 283	2.45 238	0.33 162	0.35 280	0.73 366	0.46 385	0.89 304	0.80 365	0.58 257	0.62 302	0.67 315	0.51 339	1.14 289	0.64 292	0.12 215	0.12 170	0.13 280	0.14 239	0.22 243	0.29 150

CFNet-ft	0.60 214	1.16 373	2.45 238	0.29 82	0.30 236	0.64 303	0.28 223	0.69 158	0.57 126	0.49 154	0.57 266	0.79 375	0.44 289	1.48 343	0.62 283	0.15 327	0.10 125	0.28 447	0.14 239	0.21 226	0.29 150

CFNet_RVC	0.60 214	1.16 373	2.45 238	0.29 82	0.30 236	0.64 303	0.28 223	0.69 158	0.57 126	0.49 154	0.57 266	0.79 375	0.44 289	1.48 343	0.62 283	0.15 327	0.10 125	0.28 447	0.14 239	0.21 226	0.29 150

iResNet_ROB	0.60 214	1.59 463	2.04 112	0.32 140	0.21 119	0.60 234	0.22 88	0.99 377	0.85 401	0.61 297	0.63 310	0.58 270	0.42 268	1.08 278	0.98 373	0.11 172	0.08 45	0.09 46	0.06 8	0.23 259	0.33 178

DFGA-Net	0.61 222	1.55 456	2.59 299	0.32 140	0.26 192	0.54 148	0.22 88	0.67 150	0.63 175	0.50 173	0.52 206	0.35 127	0.28 148	1.84 408	0.99 375	0.10 88	0.08 45	0.12 219	0.12 195	0.38 412	0.18 71

FoundationStereo	0.61 222	0.37 63	0.91 4	1.96 517	2.40 521	0.20 2	0.16 21	0.26 1	0.86 408	0.16 1	0.12 2	0.19 17	0.17 20	0.58 159	0.32 126	0.10 88	2.98 527	0.08 7	0.06 8	0.07 1	0.20 87

FACV-RUCA	0.61 222	0.44 115	2.11 132	0.43 312	1.73 508	0.49 94	0.28 223	0.74 181	0.68 239	0.41 96	0.53 213	0.34 123	0.64 391	0.41 73	0.33 139	0.13 261	0.11 152	0.62 488	0.12 195	0.72 483	1.02 429

GIP-stereo	0.61 222	0.68 218	1.05 10	0.95 455	1.46 497	0.42 52	0.17 26	0.69 158	0.49 60	0.19 4	0.24 24	0.23 39	0.18 37	0.95 265	0.59 269	0.10 88	1.33 463	0.08 7	0.06 8	0.18 163	2.21 506

test_sample3	0.61 222	0.48 132	2.24 162	0.34 186	0.19 96	0.58 201	0.25 175	0.97 361	0.76 325	0.54 210	0.52 206	0.46 201	0.37 212	1.78 395	0.57 258	0.13 261	0.79 401	0.12 219	0.21 346	0.17 139	0.73 370

test_sample1	0.61 222	0.45 123	1.84 70	0.33 162	0.29 223	0.49 94	0.24 149	0.83 246	0.73 290	0.51 185	0.53 213	0.52 236	0.45 297	1.40 328	0.72 320	0.11 172	0.96 417	0.10 99	0.24 365	0.15 96	1.25 452

testlalala_base	0.61 222	0.35 48	2.44 220	0.35 208	0.33 262	0.55 161	0.21 72	0.88 295	0.41 19	0.41 96	0.39 118	0.31 104	0.24 90	0.33 27	0.36 159	0.98 503	1.61 480	0.09 46	0.22 357	1.11 498	0.68 354

test_5	0.61 222	1.25 399	2.76 375	0.39 273	0.64 403	0.58 201	0.35 321	0.85 267	0.66 199	0.49 154	0.56 255	0.55 255	0.40 244	0.79 232	0.32 126	0.10 88	0.19 257	0.12 219	0.12 195	0.33 373	0.85 400

Sa-1000	0.61 222	1.07 347	2.71 360	0.32 140	0.61 396	0.61 254	0.31 278	1.00 387	0.76 325	0.53 204	0.83 412	0.43 165	0.33 193	0.69 199	0.30 100	0.10 88	0.52 359	0.13 280	0.28 392	0.29 343	0.29 150

SA	0.61 222	1.14 364	2.79 381	0.32 140	0.63 399	0.57 190	0.30 267	0.97 361	0.78 344	0.43 110	0.63 310	0.39 144	0.46 307	0.70 200	0.31 116	0.10 88	0.44 343	0.13 280	0.32 420	0.31 361	0.51 294

DAS	0.61 222	0.42 94	1.85 74	0.34 186	0.34 272	0.52 129	0.42 359	0.89 304	0.80 365	0.85 423	0.69 351	0.57 266	0.51 339	2.38 466	0.57 258	0.13 261	0.09 97	0.12 219	0.09 74	0.18 163	0.37 202

AACVNet	0.61 222	1.13 363	2.47 251	0.37 239	0.21 119	0.57 190	0.25 175	0.75 185	0.55 113	0.56 234	0.60 287	0.66 312	0.44 289	2.11 447	0.49 228	0.14 297	0.11 152	0.14 316	0.11 158	0.35 392	0.23 110

ASMatch	0.61 222	0.47 129	2.72 362	0.91 450	0.36 291	0.56 168	0.24 149	0.54 81	0.67 212	0.48 138	1.20 465	0.47 210	0.65 394	1.33 321	0.93 363	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.11 158	0.10 26	0.17 62

test-1	0.61 222	0.54 161	2.09 124	0.31 119	1.37 490	0.51 112	0.28 223	0.83 246	0.50 70	0.42 102	0.55 242	0.54 246	0.24 90	0.38 53	1.25 414	0.10 88	1.08 431	0.10 99	0.17 296	0.11 36	0.77 377

LMCR-Stereo	0.61 222	1.00 331	2.60 305	0.42 300	0.22 131	0.74 372	0.31 278	1.06 438	0.70 262	0.62 310	0.64 323	0.40 153	0.52 347	0.84 243	1.27 416	0.20 403	0.09 97	0.12 219	0.09 74	0.26 308	0.16 55

GEStereo_RVC	0.61 222	1.19 382	2.61 310	0.48 337	0.25 176	0.63 291	0.37 332	1.05 425	0.79 357	0.55 222	0.55 242	0.59 273	0.44 289	1.10 280	0.48 219	0.16 344	0.11 152	0.12 219	0.11 158	0.27 322	0.43 247

HGLStereo	0.61 222	1.20 384	2.59 299	0.36 226	0.40 314	0.65 319	0.30 267	0.87 287	0.67 212	0.60 287	0.70 364	0.69 340	0.56 359	1.07 277	0.59 269	0.14 297	0.13 186	0.13 280	0.12 195	0.23 259	0.23 110

PSMNet-RSSM	0.61 222	1.19 382	2.43 212	0.33 162	0.25 176	0.59 220	0.28 223	0.88 295	0.65 192	0.54 210	0.62 302	0.69 340	0.46 307	1.67 376	0.50 232	0.15 327	0.10 125	0.14 316	0.16 280	0.20 214	0.28 144

DISCO	0.61 222	0.63 200	1.98 100	0.46 330	0.34 272	0.84 418	0.35 321	0.88 295	0.81 373	0.61 297	0.64 323	1.06 457	0.53 350	1.11 284	0.83 352	0.13 261	0.10 125	0.11 165	0.10 110	0.26 308	0.37 202

DLCB_ROB	0.61 222	0.96 325	2.00 103	0.37 239	0.25 176	0.65 319	0.37 332	0.86 278	0.76 325	0.73 383	0.70 364	0.84 399	0.47 318	1.57 358	0.72 320	0.13 261	0.13 186	0.14 316	0.14 239	0.18 163	0.33 178

G2L-Stereo	0.62 242	1.27 402	2.67 338	0.31 119	0.27 205	0.59 220	0.29 251	0.81 226	0.60 150	0.56 234	0.53 213	0.71 348	0.37 212	1.74 385	0.57 258	0.13 261	0.11 152	0.13 280	0.11 158	0.29 343	0.34 186

test_sample4	0.62 242	0.49 136	2.24 162	0.34 186	0.19 96	0.57 190	0.25 175	0.98 368	0.76 325	0.56 234	0.55 242	0.45 192	0.38 222	1.78 395	0.56 255	0.13 261	0.80 403	0.13 280	0.21 346	0.17 139	0.76 374

qqq1	0.62 242	0.54 161	1.92 88	0.32 140	0.16 31	0.46 72	0.24 149	0.94 336	0.85 401	0.58 257	0.70 364	0.51 229	0.41 255	1.89 421	0.64 292	0.13 261	1.01 423	0.09 46	0.24 365	0.19 194	0.59 327

fff1	0.62 242	0.54 161	1.92 88	0.32 140	0.16 31	0.46 72	0.24 149	0.94 336	0.85 401	0.58 257	0.70 364	0.51 229	0.41 255	1.89 421	0.64 292	0.13 261	1.01 423	0.09 46	0.24 365	0.19 194	0.59 327

LL-Strereo2	0.62 242	1.36 425	2.47 251	1.37 483	0.96 450	0.54 148	0.28 223	0.61 127	0.49 60	0.42 102	0.34 91	0.44 180	0.21 62	0.57 153	0.53 244	0.11 172	0.26 304	0.16 361	0.14 239	0.18 163	0.98 424

4D-IteraStereo	0.62 242	1.29 407	3.04 422	0.27 48	0.30 236	0.46 72	0.26 192	0.54 81	0.51 77	0.41 96	0.31 70	0.39 144	0.19 45	0.53 139	0.65 297	0.09 30	0.47 348	0.12 219	0.11 158	0.21 226	2.14 499

CBFPSM	0.62 242	1.34 417	2.12 133	0.30 103	0.23 156	0.71 356	0.38 341	0.77 195	0.68 239	0.51 185	0.49 182	1.03 449	0.82 433	0.63 176	1.35 421	0.11 172	0.12 170	0.10 99	0.10 110	0.19 194	0.37 202

iinet-f	0.62 242	1.18 379	2.55 288	0.33 162	0.25 176	0.82 412	0.34 311	0.87 287	0.69 251	0.56 234	0.64 323	0.73 356	0.67 402	0.80 236	0.81 347	0.14 297	0.13 186	0.11 165	0.10 110	0.44 446	0.26 131

PFNet	0.62 242	0.42 94	2.69 352	0.43 312	0.55 370	0.62 276	0.27 210	0.64 141	0.72 285	0.61 297	0.56 255	0.45 192	0.33 193	1.86 414	1.12 396	0.28 450	0.09 97	0.12 219	0.16 280	0.26 308	0.27 138

RAFT	0.62 242	1.35 420	2.26 166	0.62 399	0.53 366	0.47 83	0.35 321	0.70 168	0.58 133	0.50 173	0.50 194	0.79 375	0.40 244	0.49 122	0.36 159	0.11 172	0.79 401	0.14 316	0.13 217	0.52 466	0.72 366

raft+_RVC	0.62 242	1.18 379	2.43 212	0.36 226	2.08 515	0.52 129	0.25 175	0.66 147	0.54 104	0.36 78	0.46 154	0.32 110	0.28 148	0.49 122	0.43 195	0.10 88	0.91 414	0.10 99	0.09 74	0.22 243	0.70 363

cf-r	0.62 242	1.27 402	2.99 416	0.34 186	0.28 217	0.60 234	0.28 223	0.82 235	0.70 262	0.55 222	0.61 295	0.77 369	0.41 255	1.32 319	0.52 237	0.13 261	0.09 97	0.11 165	0.12 195	0.22 243	0.27 138

DSFCA	0.62 242	0.77 260	1.95 93	0.29 82	0.29 223	0.79 399	0.86 468	0.81 226	0.73 290	0.73 383	0.66 338	0.67 315	0.57 364	1.17 294	1.03 381	0.16 344	0.15 217	0.13 280	0.14 239	0.19 194	0.28 144

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 242	1.15 370	3.11 428	0.39 273	0.37 297	0.60 234	0.28 223	0.87 287	0.64 185	0.63 320	0.56 255	0.71 348	0.45 297	1.08 278	0.52 237	0.15 327	0.12 170	0.14 316	0.15 259	0.18 163	0.25 123
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.63 256	0.64 203	2.51 269	0.54 373	0.37 297	0.44 61	0.28 223	0.68 155	0.59 144	0.43 110	0.33 84	0.26 68	0.25 109	0.89 255	0.52 237	0.10 88	1.84 491	0.10 99	0.09 74	0.41 434	1.40 468

test_sample5	0.63 256	0.50 144	2.19 149	0.34 186	0.19 96	0.56 168	0.26 192	0.98 368	0.77 339	0.55 222	0.63 310	0.45 192	0.38 222	1.87 418	0.58 264	0.14 297	0.82 408	0.13 280	0.22 357	0.18 163	0.76 374

tta	0.63 256	0.54 161	1.92 88	0.32 140	0.16 31	0.46 72	0.24 149	0.94 336	0.85 401	0.58 257	0.70 364	0.51 229	0.41 255	1.89 421	0.86 356	0.13 261	1.01 423	0.11 165	0.26 381	0.19 194	0.59 327

DualNet	0.63 256	0.50 144	2.19 149	0.34 186	0.19 96	0.56 168	0.26 192	0.98 368	0.77 339	0.56 234	0.66 338	0.45 192	0.38 222	1.87 418	0.58 264	0.14 297	0.82 408	0.13 280	0.22 357	0.18 163	0.76 374

CIPLG	0.63 256	1.59 463	3.16 432	0.79 436	0.31 244	0.62 276	0.57 420	0.82 235	0.68 239	0.58 257	0.63 310	0.43 165	0.31 181	0.48 109	0.42 188	0.12 215	0.20 271	0.13 280	0.13 217	0.36 398	0.21 94

ACRE	0.63 256	1.55 456	3.41 459	0.76 429	0.28 217	0.60 234	0.56 417	0.82 235	0.68 239	0.57 251	0.62 302	0.43 165	0.30 176	0.47 96	0.42 188	0.12 215	0.19 257	0.13 280	0.14 239	0.36 398	0.20 87

HHNet	0.63 256	0.67 209	3.10 427	0.37 239	0.25 176	0.64 303	0.60 429	0.70 168	0.67 212	0.55 222	1.12 461	0.32 110	0.60 382	0.43 82	1.75 445	0.16 344	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.18 163	0.22 101

ac_64	0.63 256	0.77 260	2.71 360	0.37 239	0.34 272	0.64 303	0.30 267	0.86 278	0.67 212	0.58 257	0.53 213	0.88 414	0.48 325	1.84 408	0.71 316	0.15 327	0.12 170	0.12 219	0.12 195	0.21 226	0.25 123

GANet-RSSM	0.63 256	1.14 364	2.67 338	0.38 258	0.26 192	0.59 220	0.29 251	0.81 226	0.56 119	0.50 173	0.57 266	0.67 315	0.50 335	1.91 427	0.50 232	0.14 297	0.10 125	0.24 436	0.12 195	0.36 398	0.28 144

NVstereo2D	0.63 256	0.57 174	2.29 172	0.37 239	0.35 280	0.69 348	0.49 396	0.96 353	0.88 418	0.49 154	0.54 232	0.72 350	0.46 307	1.98 433	0.50 232	0.19 392	0.20 271	0.18 395	0.16 280	0.28 335	0.34 186

PSMNet-RUCA	0.64 266	1.12 360	2.61 310	0.59 390	0.56 372	0.64 303	0.37 332	0.89 304	0.72 285	0.53 204	0.68 346	0.53 239	0.43 280	0.61 170	0.46 209	0.35 463	0.19 257	0.44 479	0.29 396	0.49 460	0.35 193

AIO-Stereo	0.64 266	0.60 185	1.63 49	1.31 477	1.45 494	0.38 42	0.20 50	0.55 90	0.83 386	0.31 66	0.31 70	0.23 39	0.15 12	0.39 57	0.63 290	0.10 88	1.25 447	0.09 46	0.41 460	0.21 226	1.73 485

test_sample6	0.64 266	0.51 151	2.17 144	0.35 208	0.18 65	0.56 168	0.27 210	1.00 387	0.80 365	0.56 234	0.66 338	0.47 210	0.39 237	1.95 429	0.60 273	0.14 297	0.80 403	0.13 280	0.21 346	0.18 163	0.78 383

SMFormer	0.64 266	0.54 161	1.92 88	0.32 140	0.16 31	0.46 72	0.24 149	0.94 336	0.85 401	0.58 257	0.70 364	0.51 229	0.41 255	1.89 421	0.86 356	0.13 261	1.01 423	0.11 165	0.26 381	0.17 139	0.84 396

ssnet_v2	0.64 266	0.99 330	2.67 338	0.33 162	0.22 131	0.72 362	0.45 379	1.00 387	0.80 365	0.66 355	0.54 232	0.81 386	0.48 325	0.91 257	1.08 390	0.16 344	0.14 201	0.14 316	0.14 239	0.33 373	0.31 169

IPLGR_C	0.64 266	1.66 475	3.36 447	0.80 438	0.31 244	0.60 234	0.60 429	0.82 235	0.69 251	0.58 257	0.62 302	0.44 180	0.31 181	0.47 96	0.43 195	0.12 215	0.22 283	0.13 280	0.15 259	0.35 392	0.21 94

OMP-Stereo	0.64 266	0.87 294	2.38 189	0.56 384	0.37 297	0.60 234	0.26 192	0.75 185	0.71 276	0.65 347	0.60 287	0.68 329	0.32 188	2.07 440	1.18 403	0.11 172	0.08 45	0.12 219	0.09 74	0.17 139	0.28 144

GwcNet-RSSM	0.64 266	1.38 434	2.69 352	0.33 162	0.26 192	0.60 234	0.32 289	0.84 254	0.73 290	0.56 234	0.65 330	0.72 350	0.42 268	1.78 395	0.60 273	0.14 297	0.10 125	0.12 219	0.13 217	0.26 308	0.26 131

MM-Stereo_test2	0.65 274	0.43 104	2.54 280	0.62 399	0.18 65	0.50 104	0.25 175	0.49 49	0.47 51	0.36 78	0.26 38	0.24 49	0.23 85	0.40 64	0.38 172	0.08 4	2.33 517	0.09 46	0.10 110	0.38 412	2.66 517

test_sample7	0.65 274	0.41 91	2.08 120	0.36 226	0.20 107	0.52 129	0.32 289	0.99 377	0.86 408	0.64 331	0.63 310	0.67 315	0.49 330	1.18 296	0.52 237	0.18 376	1.21 442	0.16 361	0.15 259	0.19 194	1.22 449

ff7	0.65 274	0.58 176	2.09 124	0.39 273	0.60 387	0.56 168	0.23 123	0.49 49	0.62 164	1.00 441	0.24 24	0.20 21	0.24 90	0.71 207	0.24 35	0.09 30	2.09 502	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 507

ffff	0.65 274	0.58 176	2.09 124	0.39 273	0.60 387	0.56 168	0.23 123	0.49 49	0.62 164	1.00 441	0.24 24	0.20 21	0.24 90	0.71 207	0.24 35	0.09 30	2.09 502	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 507

11t	0.65 274	0.58 176	2.09 124	0.39 273	0.60 387	0.56 168	0.23 123	0.49 49	0.62 164	1.00 441	0.24 24	0.20 21	0.24 90	0.71 207	0.24 35	0.09 30	2.09 502	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 507

qqq	0.65 274	0.63 200	2.10 130	0.30 103	0.64 403	0.46 72	0.27 210	0.81 226	0.83 386	0.48 138	0.56 255	0.46 201	0.37 212	1.03 272	0.75 329	0.11 172	1.41 472	0.12 219	0.41 460	0.16 116	1.18 440

ccc-4	0.65 274	0.58 176	2.09 124	0.39 273	0.60 387	0.56 168	0.23 123	0.49 49	0.62 164	1.00 441	0.24 24	0.20 21	0.24 90	0.71 207	0.24 35	0.09 30	2.09 502	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 507

x	0.65 274	0.62 197	2.12 133	0.36 226	0.61 396	0.48 89	0.24 149	0.80 218	0.89 423	0.50 173	0.56 255	0.44 180	0.36 206	0.62 175	0.80 343	0.11 172	1.44 474	0.11 165	0.39 454	0.16 116	1.34 461

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 274	1.15 370	2.40 198	0.33 162	0.30 236	0.83 413	0.40 351	0.94 336	0.82 379	0.67 357	0.76 397	0.68 329	0.58 371	1.13 287	1.25 414	0.14 297	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.18 163	0.28 144

iRaft-Stereo_5w	0.65 274	1.35 420	2.21 156	0.30 103	0.63 399	0.49 94	0.28 223	0.78 202	0.64 185	0.41 96	0.61 295	0.62 287	0.46 307	1.79 399	0.48 219	0.10 88	0.25 301	0.11 165	0.12 195	0.40 427	0.94 414

TransformOpticalFlow	0.65 274	0.61 191	2.67 338	0.45 325	0.26 192	0.62 276	0.28 223	0.88 295	0.76 325	0.76 396	0.74 387	0.90 420	0.84 436	1.82 405	0.80 343	0.10 88	0.07 9	0.11 165	0.09 74	0.12 46	0.19 78

IIG-Stereo	0.65 274	0.87 294	2.32 179	0.55 375	0.23 156	0.62 276	0.21 72	0.78 202	0.71 276	0.64 331	0.69 351	0.69 340	0.38 222	2.07 440	1.37 425	0.11 172	0.08 45	0.11 165	0.09 74	0.15 96	0.27 138

DRaft	0.65 274	0.47 129	2.38 189	0.25 20	0.17 50	0.64 303	0.65 441	0.56 95	0.57 126	0.67 357	0.98 444	0.38 140	0.99 457	1.42 333	2.06 459	0.11 172	0.14 201	0.10 99	0.14 239	0.18 163	0.21 94

RAFT-RH_RVC	0.65 274	0.73 241	2.78 379	0.39 273	0.29 223	0.60 234	0.18 33	0.45 32	0.63 175	0.75 392	1.89 490	0.47 210	0.29 166	1.59 365	1.21 407	0.15 327	0.07 9	0.13 280	0.13 217	0.11 36	0.10 6

pcwnet_v2	0.65 274	0.54 161	4.29 505	0.33 162	0.27 205	0.60 234	0.25 175	1.02 404	0.92 430	0.61 297	0.69 351	0.62 287	0.54 352	0.67 192	0.38 172	0.18 376	0.15 217	0.15 342	0.14 239	0.21 226	0.49 287

RALCasStereoNet	0.65 274	1.34 417	2.56 291	0.43 312	0.96 450	0.50 104	0.26 192	0.62 131	0.56 119	0.43 110	0.49 182	0.36 129	0.28 148	0.72 212	0.53 244	0.10 88	1.18 437	0.09 46	0.08 50	0.27 322	1.27 454

ARAFT	0.65 274	1.69 477	3.34 446	0.29 82	0.16 31	0.65 319	0.36 329	0.96 353	0.73 290	0.63 320	0.49 182	0.56 262	0.31 181	1.23 303	0.35 156	0.11 172	0.08 45	0.14 316	0.13 217	0.38 412	0.50 289

psm_up	0.65 274	1.02 336	2.53 275	0.36 226	0.31 244	0.64 303	0.38 341	0.96 353	0.73 290	0.63 320	0.57 266	0.68 329	0.57 364	1.90 426	0.52 237	0.17 365	0.15 217	0.16 361	0.15 259	0.27 322	0.22 101

CFNet	0.65 274	1.45 445	2.27 167	0.34 186	0.25 176	0.64 303	0.23 123	0.93 331	0.79 357	0.48 138	0.59 278	0.58 270	0.40 244	2.28 457	0.63 290	0.13 261	0.09 97	0.15 342	0.14 239	0.34 380	0.26 131

YMNet	0.66 293	0.98 328	2.12 133	0.42 300	0.41 320	0.86 420	0.43 366	0.92 327	0.76 325	0.75 392	0.81 408	0.83 396	0.46 307	0.87 247	1.07 387	0.19 392	0.22 283	0.20 411	0.17 296	0.42 437	0.39 219

YMNet_1	0.66 293	0.98 328	2.12 133	0.42 300	0.41 320	0.86 420	0.43 366	0.92 327	0.76 325	0.75 392	0.81 408	0.83 396	0.46 307	0.87 247	1.07 387	0.19 392	0.22 283	0.20 411	0.17 296	0.42 437	0.39 219

Reg-Stereo(zero)	0.66 293	0.26 1	2.13 139	0.25 20	1.15 479	0.99 446	0.97 479	0.57 102	0.81 373	0.52 195	0.46 154	0.54 246	0.59 374	0.47 96	1.14 398	0.08 4	0.88 412	0.08 7	0.36 445	0.12 46	0.80 388

mmm	0.66 293	0.53 159	1.83 67	0.38 258	0.86 437	0.49 94	0.27 210	0.82 235	0.83 386	0.59 276	0.69 351	0.47 210	0.38 222	0.81 239	0.73 323	0.12 215	1.37 467	0.14 316	0.45 465	0.18 163	1.35 463

Wz-Net-LNSev	0.66 293	1.30 408	2.81 387	0.35 208	0.37 297	0.80 402	0.48 391	0.91 320	0.87 414	0.63 320	0.70 364	0.80 382	0.59 374	0.67 192	0.68 306	0.15 327	0.14 201	0.12 219	0.12 195	0.24 266	0.38 211

AASNet	0.66 293	1.49 452	2.97 411	0.37 239	0.33 262	0.65 319	0.30 267	1.00 387	0.78 344	0.56 234	0.60 287	0.55 255	0.39 237	0.88 253	0.96 366	0.15 327	0.12 170	0.13 280	0.11 158	0.45 449	0.35 193

coex_refinement	0.67 299	1.33 414	2.48 257	0.38 258	0.26 192	0.64 303	0.34 311	0.88 295	0.68 239	0.61 297	0.63 310	0.80 382	0.48 325	1.84 408	1.09 391	0.13 261	0.10 125	0.10 99	0.10 110	0.18 163	0.38 211

DDVS	0.67 299	0.46 126	1.74 55	2.40 521	0.35 280	0.86 420	0.98 480	0.72 176	0.52 89	0.53 204	0.57 266	0.89 417	0.37 212	1.22 300	0.57 258	0.15 327	0.14 201	0.14 316	0.12 195	0.19 194	0.42 239

ACVNet-DCA	0.67 299	0.73 241	2.43 212	0.67 417	0.52 359	0.76 379	0.24 149	0.81 226	0.83 386	0.77 398	0.39 118	0.25 58	0.38 222	0.70 200	0.22 14	0.10 88	2.13 508	0.11 165	0.09 74	0.16 116	1.18 440

fast-acv-ft	0.67 299	1.24 396	3.26 439	0.39 273	0.30 236	0.80 402	0.48 391	0.74 181	0.76 325	0.60 287	0.78 405	0.76 367	0.60 382	0.70 200	0.78 338	0.16 344	0.15 217	0.18 395	0.17 296	0.38 412	0.24 119

ToySt	0.67 299	0.88 298	2.61 310	0.39 273	0.73 418	0.61 254	0.38 341	0.78 202	0.73 290	0.43 110	0.70 364	0.72 350	0.45 297	0.66 189	0.62 283	0.14 297	0.63 382	0.13 280	0.33 431	0.24 266	1.18 440

PSM-AAD	0.67 299	0.29 4	2.41 203	0.37 239	0.23 156	0.86 420	1.15 495	0.62 131	0.66 199	0.64 331	0.71 377	0.67 315	2.90 514	0.65 186	0.32 126	0.10 88	0.08 45	0.17 376	0.15 259	0.14 85	0.34 186

HSM	0.67 299	0.92 318	2.29 172	0.30 103	0.29 223	0.65 319	0.29 251	0.98 368	0.67 212	0.59 276	0.58 273	1.39 484	0.65 394	2.56 477	0.45 204	0.11 172	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.18 163	0.24 119

Occ-G	0.68 306	0.54 161	2.08 120	0.99 463	0.74 419	0.38 42	0.25 175	0.46 38	0.78 344	0.40 94	0.36 100	0.46 201	0.22 70	0.90 256	0.70 310	0.09 30	1.53 478	0.09 46	0.16 280	0.31 361	2.06 495

raft_robust	0.68 306	1.24 396	2.42 207	0.30 103	0.57 377	0.53 137	0.25 175	0.95 350	0.79 357	0.49 154	0.46 154	1.12 467	0.74 420	1.50 346	0.61 280	0.09 30	0.62 381	0.10 99	0.30 405	0.26 308	0.30 160

SACVNet	0.68 306	1.08 350	2.58 297	0.38 258	0.28 217	0.65 319	0.37 332	0.91 320	0.65 192	0.67 357	0.62 302	0.69 340	0.47 318	2.07 440	0.65 297	0.18 376	0.14 201	0.16 361	0.15 259	0.39 421	0.41 234

ADLNet	0.68 306	1.02 336	2.68 345	0.35 208	0.34 272	0.67 339	0.34 311	0.95 350	0.79 357	0.70 371	0.62 302	0.80 382	0.46 307	1.77 392	0.69 308	0.15 327	0.12 170	0.14 316	0.14 239	0.31 361	0.54 308

XPNet_ROB	0.68 306	1.11 358	2.28 169	0.38 258	0.27 205	0.67 339	0.47 389	0.94 336	0.75 316	0.80 409	0.71 377	0.81 386	0.54 352	1.72 382	0.84 353	0.22 418	0.16 231	0.16 361	0.15 259	0.25 288	0.45 267

ETE_ROB	0.68 306	1.09 351	2.32 179	0.38 258	0.26 192	0.69 348	0.51 399	1.49 493	0.75 316	0.81 413	0.71 377	0.85 404	0.51 339	1.39 326	0.70 310	0.17 365	0.14 201	0.19 402	0.16 280	0.24 266	0.35 193

LALA_ROB	0.68 306	1.14 364	2.50 268	0.37 239	0.29 223	0.78 395	0.55 413	0.99 377	0.84 398	0.82 417	0.68 346	0.93 426	0.50 335	1.01 269	0.89 359	0.21 412	0.15 217	0.21 417	0.18 307	0.26 308	0.30 160

SCV	0.69 313	0.68 218	1.95 93	0.90 446	1.04 463	0.49 94	0.24 149	0.98 368	0.73 290	0.54 210	0.31 70	0.24 49	0.20 55	1.32 319	0.26 60	0.11 172	1.59 479	0.09 46	0.32 420	0.34 380	1.58 477

UGAM	0.69 313	0.84 283	2.66 330	0.40 286	0.20 107	0.53 137	0.34 311	0.63 138	0.74 310	0.45 121	0.74 387	0.95 434	0.36 206	2.57 478	0.42 188	0.11 172	0.45 344	0.17 376	0.19 325	0.43 442	0.57 321

STrans-v2	0.69 313	0.62 197	2.66 330	0.28 64	0.23 156	0.57 190	0.32 289	1.01 396	0.77 339	0.92 432	0.84 414	0.88 414	0.92 451	1.81 402	1.19 405	0.10 88	0.07 9	0.10 99	0.09 74	0.12 46	0.30 160

DEmStereo	0.69 313	0.40 85	2.42 207	0.42 300	0.18 65	0.66 332	0.88 471	0.54 81	0.64 185	0.60 287	1.00 448	0.45 192	1.24 471	1.53 349	2.21 470	0.10 88	0.08 45	0.10 99	0.10 110	0.11 36	0.14 33

FADNet-RVC	0.69 313	1.65 473	2.74 370	0.35 208	0.26 192	0.60 234	0.29 251	0.91 320	0.67 212	0.46 132	0.51 197	0.62 287	0.46 307	1.75 387	0.81 347	0.17 365	0.20 271	0.17 376	0.18 307	0.60 473	0.39 219

RASNet	0.69 313	1.05 345	2.59 299	0.37 239	0.47 349	0.66 332	0.33 303	0.82 235	0.76 325	0.51 185	0.65 330	0.93 426	0.62 386	2.20 454	0.80 343	0.14 297	0.09 97	0.09 46	0.11 158	0.18 163	0.37 202

PS-NSSS	0.69 313	1.37 430	2.44 220	0.31 119	0.32 256	0.64 303	0.34 311	1.04 417	0.74 310	0.56 234	0.75 394	0.51 229	0.42 268	2.41 470	0.54 249	0.24 433	0.17 244	0.27 444	0.18 307	0.30 352	0.23 110

MyStereo06	0.70 320	0.72 238	3.51 467	0.31 119	0.25 176	0.60 234	0.30 267	0.90 313	0.67 212	1.48 495	0.53 213	0.84 399	0.57 364	0.60 166	1.11 394	0.09 30	0.55 367	0.12 219	0.20 335	0.16 116	0.56 316

MSKI-zero shot	0.70 320	0.44 115	2.62 315	1.47 490	0.75 421	0.56 168	0.20 50	0.80 218	0.45 43	0.60 287	0.52 206	0.44 180	0.17 20	0.70 200	0.26 60	0.09 30	2.87 525	0.09 46	0.32 420	0.14 85	0.50 289

DMCA-RVC	0.70 320	1.30 408	3.59 474	0.37 239	0.89 441	0.57 190	0.31 278	0.73 179	0.59 144	0.69 367	0.54 232	0.59 273	0.57 364	1.25 309	0.66 300	0.16 344	0.38 331	0.20 411	0.15 259	0.22 243	0.23 110

HSM-Net_RVC	0.70 320	0.40 85	2.45 238	0.27 48	0.19 96	0.68 345	0.30 267	1.29 479	0.73 290	0.73 383	0.70 364	0.77 369	0.45 297	3.73 520	0.46 209	0.13 261	0.09 97	0.10 99	0.09 74	0.13 62	0.32 174
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ACV-stereo	0.71 324	0.85 287	3.01 418	0.33 162	0.25 176	1.01 449	0.59 425	0.62 131	0.54 104	0.42 102	0.45 150	1.54 491	1.44 481	1.40 328	0.73 323	0.14 297	0.13 186	0.12 219	0.11 158	0.20 214	0.35 193

AE-Stereo	0.71 324	0.32 22	2.44 220	0.44 318	0.50 353	0.58 201	0.23 123	1.08 444	0.67 212	0.67 357	0.51 197	0.47 210	0.24 90	0.63 176	0.32 126	0.09 30	2.15 512	0.11 165	0.45 465	0.22 243	2.01 492

xx1	0.71 324	0.73 241	2.43 212	0.67 417	0.52 359	0.76 379	0.24 149	0.85 267	1.05 463	0.77 398	0.39 118	0.46 201	0.37 212	0.70 200	0.22 14	0.10 88	2.13 508	0.12 219	0.41 460	0.16 116	1.18 440

GrayStereo	0.71 324	0.27 2	2.40 198	0.89 444	0.23 156	0.62 276	1.40 511	0.67 150	0.70 262	0.72 382	0.77 401	0.55 255	3.03 515	0.60 166	0.28 82	0.10 88	0.08 45	0.10 99	0.21 346	0.12 46	0.37 202

FADNet	0.71 324	1.60 467	2.53 275	0.33 162	0.30 236	0.67 339	0.29 251	0.92 327	0.75 316	0.45 121	0.49 182	0.66 312	0.57 364	1.85 412	0.85 354	0.46 475	0.20 271	0.17 376	0.20 335	0.60 473	0.37 202

iResNetv2_ROB	0.71 324	1.90 490	3.48 465	0.43 312	0.22 131	0.60 234	0.29 251	0.96 353	0.78 344	0.60 287	0.65 330	0.60 280	0.46 307	0.80 236	1.21 407	0.12 215	0.08 45	0.10 99	0.07 29	0.44 446	0.33 178

DRN-Test	0.71 324	0.79 270	2.83 391	0.40 286	0.44 337	0.80 402	0.41 353	1.07 441	0.83 386	0.82 417	0.64 323	0.68 329	0.57 364	1.78 395	0.79 341	0.16 344	0.13 186	0.17 376	0.16 280	0.24 266	0.51 294

StereoDRNet	0.71 324	1.24 396	2.56 291	0.42 300	0.45 340	0.73 366	0.46 385	0.98 368	0.81 373	0.77 398	0.56 255	0.74 359	0.48 325	1.69 380	0.91 362	0.15 327	0.14 201	0.15 342	0.15 259	0.26 308	0.51 294

NCCL2	0.71 324	1.32 410	2.30 174	0.44 318	0.31 244	0.71 356	0.67 448	0.89 304	0.69 251	0.70 371	0.61 295	0.85 404	0.54 352	1.58 364	0.70 310	0.20 403	0.17 244	0.66 490	0.25 374	0.26 308	0.38 211

TCMNet	0.72 333	1.15 370	2.78 379	0.51 360	0.52 359	0.73 366	0.39 347	0.94 336	0.78 344	0.60 287	0.68 346	0.63 291	0.46 307	1.71 381	0.72 320	0.18 376	0.19 257	0.23 430	0.18 307	0.40 427	0.56 316

1test111	0.72 333	0.73 241	2.43 212	0.67 417	0.52 359	0.76 379	0.24 149	0.81 226	0.83 386	0.77 398	0.39 118	0.25 58	0.38 222	1.03 272	0.75 329	0.10 88	2.13 508	0.11 165	0.09 74	0.16 116	1.18 440

FAT-Stereo	0.72 333	0.60 185	2.86 397	0.37 239	0.29 223	0.64 303	0.55 413	1.01 396	0.91 428	0.76 396	0.94 436	0.93 426	0.79 430	1.82 405	0.60 273	0.19 392	0.19 257	0.17 376	0.16 280	0.23 259	0.47 274

SCV_C0	0.73 336	0.68 218	2.05 115	1.50 494	0.92 445	0.45 64	0.20 50	0.96 353	0.71 276	0.65 347	0.33 84	0.31 104	0.20 55	1.25 309	0.52 237	0.09 30	1.68 486	0.08 7	0.30 405	0.27 322	1.52 475

MyStereo8	0.73 336	1.16 373	2.89 401	0.53 366	0.34 272	0.71 356	0.20 50	1.87 506	0.59 144	0.53 204	0.66 338	0.50 224	0.33 193	1.27 314	0.62 283	0.10 88	1.19 438	0.10 99	0.21 346	0.21 226	0.61 332

ADLNet2	0.73 336	1.22 391	3.28 441	0.34 186	0.36 291	0.65 319	0.37 332	0.94 336	0.87 414	0.57 251	0.65 330	0.92 421	0.48 325	2.05 438	0.60 273	0.13 261	0.11 152	0.11 165	0.11 158	0.37 405	0.38 211

hitnet-ft	0.73 336	1.09 351	2.59 299	0.28 64	0.22 131	0.71 356	0.36 329	0.89 304	0.67 212	0.58 257	0.83 412	1.03 449	0.94 454	2.31 459	0.70 310	0.23 426	0.14 201	0.41 474	0.13 217	0.24 266	0.28 144

MoCha-V2	0.74 340	0.78 266	2.18 147	1.01 464	1.55 500	0.36 35	0.19 38	0.61 127	0.49 60	0.33 71	0.34 91	0.30 96	0.27 134	1.56 353	0.47 214	0.09 30	1.94 497	0.08 7	0.37 447	0.18 163	1.62 481

IGEV++	0.74 340	0.70 229	2.05 115	1.11 470	1.09 471	0.32 18	0.21 72	0.75 185	0.43 29	0.30 63	0.30 60	0.22 31	0.27 134	0.98 266	0.31 116	0.10 88	2.50 521	0.08 7	0.15 259	0.27 322	2.70 518

cc1	0.74 340	0.73 241	2.43 212	0.67 417	0.52 359	0.76 379	0.24 149	0.85 267	1.05 463	0.77 398	0.39 118	0.25 58	0.38 222	0.70 200	0.22 14	0.10 88	2.13 508	0.11 165	0.09 74	0.25 288	2.20 505

IGEVStereo-DCA	0.74 340	0.74 251	2.09 124	0.76 429	0.77 426	0.45 64	0.23 123	0.49 49	0.62 164	0.71 380	0.22 20	0.30 96	0.28 148	1.29 316	1.53 435	0.10 88	1.50 476	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 507

tt1	0.74 340	0.73 241	2.34 182	0.67 417	0.63 399	0.75 375	0.24 149	0.85 267	0.96 444	0.81 413	0.38 112	0.26 68	0.35 203	0.64 182	0.22 14	0.10 88	2.16 513	0.11 165	0.09 74	0.25 288	2.19 502

anonymousa	0.74 340	0.60 185	2.58 297	0.96 456	1.33 488	0.61 254	0.26 192	0.69 158	0.56 119	0.55 222	0.84 414	0.82 391	0.46 307	0.56 149	0.61 280	0.10 88	1.11 435	0.12 219	0.98 516	0.14 85	0.97 422

Wz-Net-MNSev	0.74 340	1.42 440	2.75 372	0.38 258	0.33 262	0.90 434	0.61 434	0.98 368	0.94 437	0.77 398	0.75 394	0.75 363	0.66 400	1.39 326	0.76 332	0.17 365	0.13 186	0.14 316	0.14 239	0.28 335	0.48 281

IPLG	0.74 340	1.09 351	2.87 398	0.36 226	0.21 119	1.63 490	0.60 429	1.39 488	0.63 175	1.39 487	0.51 197	0.40 153	0.86 441	1.40 328	0.37 164	0.09 30	0.07 9	0.14 316	0.12 195	0.34 380	0.23 110

FADNet-RVC-Resample	0.74 340	1.54 455	3.81 485	0.38 258	0.29 223	0.62 276	0.38 341	0.91 320	0.67 212	0.52 195	0.51 197	0.63 291	0.44 289	1.56 353	0.59 269	0.24 433	0.32 318	0.22 422	0.19 325	0.30 352	0.71 365

RP	0.74 340	1.01 334	2.48 257	0.44 318	0.45 340	0.66 332	0.45 379	0.95 350	0.87 414	0.70 371	0.95 439	0.99 441	0.82 433	1.55 351	0.82 350	0.26 443	0.19 257	0.23 430	0.20 335	0.34 380	0.38 211

stereogan	0.74 340	0.68 218	2.82 389	0.40 286	0.40 314	1.05 454	0.42 359	0.99 377	0.96 444	0.78 406	0.86 422	1.15 471	0.73 416	1.57 358	0.56 255	0.20 403	0.19 257	0.20 411	0.16 280	0.37 405	0.34 186

HART	0.75 351	0.75 256	2.22 158	0.94 452	1.59 504	0.30 12	0.19 38	0.72 176	0.85 401	0.30 63	0.52 206	0.39 144	0.16 16	0.81 239	0.43 195	0.08 4	2.61 524	0.10 99	0.07 29	0.36 398	1.61 480

model_zeroshot	0.75 351	0.94 323	2.48 257	1.88 512	0.68 411	0.72 362	0.22 88	1.01 396	0.51 77	1.10 453	0.35 98	0.63 291	0.20 55	0.78 229	0.32 126	0.12 215	1.97 499	0.10 99	0.23 362	0.12 46	0.56 316

Nwc_Net	0.75 351	1.10 356	2.96 410	0.42 300	0.39 308	0.77 389	0.39 347	1.06 438	0.73 290	0.65 347	1.00 448	0.99 441	0.74 420	1.43 334	0.99 375	0.24 433	0.15 217	0.23 430	0.26 381	0.27 322	0.30 160

NOSS_ROB	0.75 351	1.03 340	2.27 167	0.68 422	0.26 192	0.68 345	0.30 267	0.99 377	0.82 379	0.59 276	0.58 273	0.77 369	0.39 237	2.75 496	0.48 219	0.25 439	0.24 292	0.28 447	0.26 381	0.29 343	1.07 434

PSMNet_ROB	0.75 351	1.42 440	2.93 406	0.39 273	0.32 256	0.73 366	0.56 417	0.90 313	0.74 310	0.56 234	0.60 287	0.75 363	0.47 318	2.00 434	1.31 417	0.18 376	0.13 186	0.19 402	0.20 335	0.26 308	0.40 226

DualNet (step1)	0.76 356	0.69 226	2.69 352	0.28 64	0.23 156	0.81 407	0.33 303	0.99 377	0.86 408	0.64 331	0.63 310	0.67 315	0.49 330	1.18 296	0.52 237	0.65 484	1.21 442	0.86 497	0.56 488	0.25 288	0.72 366

DispNO	0.76 356	1.36 425	3.15 431	0.32 140	0.27 205	0.59 220	0.29 251	0.88 295	0.72 285	0.55 222	0.79 407	0.83 396	0.47 318	2.46 472	1.23 411	0.12 215	0.10 125	0.18 395	0.31 412	0.20 214	0.25 123

DCRE	0.76 356	0.80 272	2.31 177	1.05 465	1.18 480	0.63 291	0.26 192	1.03 411	0.59 144	0.52 195	2.12 495	0.44 180	0.27 134	0.41 73	0.53 244	0.09 30	1.02 428	0.10 99	0.32 420	0.16 116	1.47 473

APVNet	0.76 356	1.11 358	3.23 435	0.39 273	0.36 291	0.85 419	0.44 374	0.96 353	0.73 290	0.58 257	0.69 351	0.76 367	0.56 359	2.29 458	0.82 350	0.17 365	0.18 251	0.24 436	0.19 325	0.35 392	0.27 138

GwcNet	0.76 356	1.09 351	3.68 478	0.38 258	0.45 340	0.81 407	0.45 379	0.91 320	0.89 423	0.63 320	0.77 401	0.82 391	0.51 339	1.64 372	0.85 354	0.17 365	0.16 231	0.15 342	0.15 259	0.33 373	0.34 186

AF-Net	0.76 356	1.14 364	2.74 370	0.42 300	0.41 320	0.70 351	0.41 353	1.07 441	0.94 437	0.73 383	1.05 457	1.04 453	0.86 441	1.23 303	1.00 378	0.23 426	0.15 217	0.25 441	0.18 307	0.32 369	0.35 193

ccnet	0.77 362	0.61 191	2.01 105	0.40 286	0.46 347	1.05 454	0.59 425	1.02 404	0.74 310	0.90 429	0.97 441	0.82 391	0.89 446	1.68 379	1.16 402	0.32 458	0.26 304	0.32 460	0.28 392	0.35 392	0.47 274

RYNet	0.77 362	0.91 313	2.36 184	0.37 239	0.41 320	0.88 429	0.44 374	0.99 377	0.88 418	0.65 347	0.54 232	0.92 421	0.61 384	2.70 491	1.23 411	0.15 327	0.14 201	0.17 376	0.14 239	0.27 322	0.55 315

GCAP-BAT	0.78 364	0.38 73	2.37 186	0.98 458	0.60 387	0.77 389	0.22 88	1.13 460	0.51 77	0.80 409	0.90 431	0.81 386	0.25 109	0.77 222	0.88 358	0.10 88	1.94 497	0.09 46	0.50 477	0.17 139	1.35 463

ffm	0.78 364	0.67 209	3.39 452	0.32 140	0.22 131	0.58 201	0.28 223	0.85 267	0.96 444	0.54 210	0.74 387	0.67 315	0.40 244	0.64 182	0.22 14	0.10 88	2.16 513	0.15 342	0.33 431	0.25 288	2.19 502

Syn2CoEx	0.78 364	1.43 443	3.54 471	0.44 318	0.31 244	0.64 303	0.43 366	1.04 417	0.83 386	0.64 331	0.77 401	0.74 359	0.74 420	1.91 427	0.64 292	0.20 403	0.17 244	0.19 402	0.15 259	0.30 352	0.59 327

RGC	0.78 364	1.10 356	2.55 288	0.45 325	0.45 340	0.73 366	0.40 351	1.00 387	0.75 316	0.75 392	1.04 455	1.02 448	0.73 416	1.74 385	1.15 400	0.24 433	0.19 257	0.28 447	0.26 381	0.31 361	0.38 211

HH	0.79 368	0.52 155	2.72 362	1.45 487	0.80 431	0.91 435	0.23 123	0.76 188	0.76 325	0.64 331	0.55 242	0.87 410	0.41 255	0.94 260	0.45 204	0.09 30	1.20 439	0.10 99	0.09 74	0.16 116	2.16 500

HanStereo	0.79 368	0.52 155	2.72 362	1.45 487	0.80 431	0.91 435	0.23 123	0.76 188	0.76 325	0.64 331	0.55 242	0.87 410	0.41 255	0.94 260	0.45 204	0.09 30	1.20 439	0.10 99	0.09 74	0.16 116	2.16 500

FTStereo	0.79 368	0.32 22	2.83 391	0.70 424	0.21 119	0.73 366	1.75 516	0.61 127	0.60 150	1.07 451	1.62 485	1.28 476	2.11 506	0.75 218	0.30 100	0.19 392	0.08 45	0.12 219	0.11 158	0.12 46	0.39 219

RAFT + AFF	0.79 368	1.73 479	2.99 416	0.34 186	0.35 280	0.67 339	0.51 399	1.05 425	0.79 357	0.54 210	0.58 273	0.59 273	0.81 431	1.80 400	1.21 407	0.13 261	0.27 311	0.15 342	0.14 239	0.45 449	0.69 360

AANet_RVC	0.79 368	1.46 447	2.72 362	0.34 186	0.25 176	0.59 220	0.32 289	0.88 295	0.83 386	0.62 310	0.95 439	0.80 382	0.43 280	2.46 472	1.72 442	0.38 465	0.26 304	0.10 99	0.09 74	0.25 288	0.43 247

aanetorigin	0.81 373	1.03 340	2.64 325	0.44 318	0.44 337	0.59 220	1.00 485	0.59 115	0.70 262	1.54 497	1.22 467	0.82 391	1.08 464	1.06 275	1.07 387	0.18 376	0.15 217	0.17 376	0.21 346	0.53 467	0.65 344

STTRV1_RVC	0.81 373	0.59 183	2.88 400	0.43 312	0.49 352	0.80 402	0.44 374	1.18 471	0.84 398	0.63 320	0.89 427	0.72 350	0.63 390	2.67 487	0.67 303	0.51 477	0.65 384	0.27 444	0.24 365	0.35 392	0.29 150

GANetREF_RVC	0.81 373	1.44 444	3.04 422	0.49 349	0.27 205	0.83 413	0.63 437	1.03 411	0.92 430	0.63 320	0.61 295	0.72 350	0.59 374	2.40 468	0.58 264	0.33 460	0.25 301	0.37 469	0.25 374	0.41 434	0.36 201
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
PWC_ROB	0.81 373	1.41 436	2.60 305	0.41 296	0.40 314	0.63 291	0.31 278	1.04 417	0.99 454	0.92 432	1.29 470	0.78 373	0.68 404	1.65 375	1.50 432	0.19 392	0.12 170	0.18 395	0.13 217	0.51 463	0.54 308

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 377	0.78 266	3.67 477	0.35 208	0.81 433	1.25 472	0.88 471	1.13 460	0.58 133	0.84 421	0.52 206	1.24 474	0.64 391	0.77 222	0.70 310	0.10 88	0.53 361	0.11 165	0.45 465	0.29 343	0.81 393

test_for_model	0.82 377	1.62 468	2.47 251	1.36 482	1.04 463	0.53 137	0.22 88	0.82 235	0.63 175	0.60 287	0.29 53	0.25 58	0.21 62	0.28 5	0.25 46	0.80 494	1.87 492	0.08 7	0.08 50	1.81 519	1.18 440

HBP-ISP	0.82 377	1.57 459	3.28 441	0.50 355	0.27 205	0.86 420	0.54 409	1.09 446	0.78 344	0.81 413	0.70 364	0.68 329	1.00 458	2.02 435	0.47 214	0.24 433	0.24 292	0.29 455	0.25 374	0.28 335	0.52 301

S-Stereo	0.82 377	0.73 241	3.79 483	0.40 286	0.37 297	0.70 351	0.69 452	1.00 387	1.03 459	0.63 320	0.92 434	0.82 391	0.59 374	2.35 462	0.71 316	0.18 376	0.22 283	0.17 376	0.18 307	0.30 352	0.67 349

CVANet_RVC	0.82 377	1.18 379	3.98 490	0.40 286	0.28 217	0.63 291	0.43 366	0.90 313	0.78 344	1.14 458	0.69 351	0.68 329	0.52 347	2.62 483	0.48 219	0.20 403	0.13 186	0.22 422	0.37 447	0.37 405	0.48 281

PASM	0.82 377	1.00 331	2.68 345	0.52 362	0.48 350	0.65 319	0.59 425	0.83 246	0.89 423	0.82 417	0.73 384	0.89 417	0.68 404	2.39 467	0.73 323	0.35 463	0.37 327	0.36 467	0.41 460	0.45 449	0.51 294

TDLM	0.83 383	1.28 405	2.38 189	0.46 330	0.26 192	0.66 332	0.55 413	0.87 287	0.80 365	2.54 518	0.62 302	0.61 282	0.51 339	2.68 490	0.67 303	0.20 403	0.11 152	0.35 466	0.15 259	0.33 373	0.48 281

PWCDC_ROB	0.83 383	1.57 459	2.63 316	0.48 337	0.37 297	0.78 395	0.29 251	1.04 417	1.36 489	0.63 320	2.05 494	0.64 299	0.70 411	1.10 280	1.20 406	0.33 460	0.14 201	0.15 342	0.12 195	0.63 477	0.46 272

GCST	0.84 385	1.48 450	3.02 420	1.12 473	1.09 471	0.62 276	0.19 38	0.79 211	0.56 119	0.60 287	0.65 330	0.50 224	0.31 181	1.24 305	0.74 328	0.76 492	0.46 345	0.84 496	0.64 497	0.71 482	0.57 321

rrr	0.84 385	0.74 251	3.40 457	0.76 429	0.77 426	0.45 64	0.28 223	1.23 476	0.84 398	0.71 380	0.22 20	0.30 96	0.28 148	1.29 316	1.53 435	0.10 88	1.50 476	0.10 99	0.29 396	0.24 266	1.75 486

GASNet	0.84 385	1.98 493	4.07 494	0.48 337	0.33 262	0.58 201	0.34 311	0.97 361	0.81 373	0.60 287	0.59 278	0.74 359	0.55 357	2.08 443	1.18 403	0.22 418	0.15 217	0.19 402	0.17 296	0.55 469	0.29 150

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 385	1.41 436	2.80 382	0.94 452	0.35 280	0.89 431	0.41 353	0.89 304	0.66 199	0.57 251	0.63 310	0.75 363	0.38 222	2.37 463	0.55 252	1.16 510	0.31 317	0.36 467	0.21 346	0.59 472	0.63 338

edge stereo	0.84 385	0.74 251	3.42 462	0.38 258	1.21 482	0.63 291	0.41 353	0.98 368	0.83 386	0.81 413	0.88 425	1.14 469	0.73 416	2.16 451	0.89 359	0.22 418	0.20 271	0.26 443	0.18 307	0.38 412	0.43 247

SHD	0.84 385	1.14 364	2.54 280	0.80 438	0.52 359	0.76 379	0.34 311	1.16 466	1.29 484	1.11 455	0.85 417	0.98 438	0.74 420	1.25 309	1.48 431	0.22 418	0.37 327	0.20 411	0.27 390	0.36 398	0.41 234

XQC	0.84 385	1.32 410	2.61 310	0.78 435	0.44 337	0.89 431	0.53 406	1.16 466	1.07 466	0.85 423	0.69 351	0.92 421	0.73 416	1.40 328	1.44 429	0.24 433	0.35 324	0.23 430	0.26 381	0.45 449	0.39 219

RTSC	0.84 385	1.40 435	2.67 338	0.50 355	0.40 314	0.83 413	0.33 303	1.11 453	1.14 474	0.93 435	0.82 410	0.84 399	0.58 371	1.34 322	1.82 450	0.18 376	0.49 352	0.14 316	0.30 405	0.46 453	0.42 239

PDISCO_ROB	0.84 385	1.46 447	2.84 393	0.65 409	0.59 382	1.17 467	0.48 391	1.19 472	1.08 468	0.67 357	0.72 382	1.00 444	0.61 384	1.24 305	1.05 383	0.38 465	0.18 251	0.28 447	0.24 365	0.58 471	0.44 262

LL-Strereo	0.85 394	1.73 479	3.06 426	0.37 239	0.61 396	0.54 148	0.33 303	1.01 396	0.76 325	0.69 367	0.58 273	0.85 404	0.78 428	2.65 486	0.54 249	0.14 297	0.58 373	0.14 316	0.12 195	0.42 437	1.05 432

Wz-Net-SNSev	0.85 394	1.83 486	3.36 447	0.42 300	0.31 244	0.71 356	0.66 443	1.04 417	0.94 437	0.68 363	0.85 417	0.96 435	0.62 386	1.75 387	1.14 398	0.16 344	0.15 217	0.16 361	0.17 296	0.39 421	0.63 338

DANet	0.85 394	0.68 218	2.41 203	1.18 476	0.48 350	0.77 389	1.23 503	0.93 331	1.53 496	0.90 429	0.72 382	0.97 437	0.57 364	1.86 414	1.05 383	0.18 376	0.16 231	0.19 402	0.16 280	0.26 308	0.67 349
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
anonymousdsp	0.86 397	0.59 183	2.65 326	1.33 479	1.25 484	0.56 168	0.23 123	0.54 81	0.71 276	1.13 457	0.25 32	0.22 31	0.24 90	1.24 305	0.24 35	0.09 30	2.34 518	0.10 99	0.18 307	0.25 288	3.12 525

anonymity	0.86 397	0.68 218	1.44 33	0.64 406	0.83 434	0.67 339	0.52 403	0.98 368	0.73 290	0.96 437	0.70 364	0.81 386	0.86 441	1.10 280	1.34 419	0.64 483	0.72 398	0.58 485	1.44 525	0.60 473	0.91 410

IGEV-Stereo	0.86 397	0.60 185	2.65 326	1.35 481	1.25 484	0.56 168	0.23 123	0.54 81	0.71 276	1.14 458	0.25 32	0.22 31	0.24 90	1.24 305	0.24 35	0.09 30	2.34 518	0.10 99	0.18 307	0.25 288	3.13 526
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 397	1.57 459	2.80 382	0.68 422	0.59 382	0.78 395	0.38 341	0.97 361	0.74 310	0.63 320	0.70 364	1.01 445	0.68 404	1.02 270	1.22 410	0.45 473	0.34 323	0.89 501	0.51 481	0.73 484	0.58 323

test_xeample3	0.86 397	0.75 256	3.36 447	0.65 409	0.76 424	0.49 94	0.33 303	1.21 475	0.80 365	0.61 297	0.23 23	0.30 96	0.29 166	1.17 294	1.57 437	0.10 88	1.79 489	0.10 99	0.40 455	0.25 288	2.09 496

CBMV	0.86 397	1.00 331	2.82 389	0.35 208	0.21 119	0.78 395	0.78 463	1.05 425	0.87 414	0.90 429	0.74 387	0.87 410	1.89 501	1.67 376	1.38 427	0.19 392	0.20 271	0.21 417	0.19 325	0.28 335	0.84 396
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 403	1.51 453	2.90 403	0.31 119	0.24 168	0.71 356	0.25 175	1.00 387	0.65 192	0.45 121	0.57 266	0.61 282	0.44 289	1.53 349	0.75 329	0.94 499	0.97 418	0.28 447	1.00 517	0.89 494	1.36 466

anonymousdsp2	0.88 404	0.31 11	1.96 97	1.06 466	1.56 501	0.57 190	0.22 88	0.84 254	0.98 451	1.20 469	0.37 106	0.65 303	0.26 120	1.19 298	0.46 209	0.10 88	2.40 520	0.10 99	0.13 217	0.19 194	2.96 522

MIPNet	0.88 404	1.07 347	2.85 395	0.61 397	0.18 65	1.46 480	1.37 507	1.65 499	0.78 344	1.93 503	0.85 417	0.75 363	1.66 491	0.87 247	0.34 148	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.32 420	0.27 322	0.26 131

THIR-Stereo	0.88 404	0.85 287	2.33 181	0.26 36	0.16 31	0.59 220	2.69 522	0.62 131	0.54 104	0.62 310	1.61 484	0.96 435	1.77 497	1.67 376	2.20 469	0.10 88	0.08 45	0.14 316	0.11 158	0.16 116	0.21 94

NCC-stereo	0.88 404	1.22 391	2.97 411	0.60 391	0.45 340	1.88 501	0.48 391	1.04 417	0.75 316	0.70 371	0.85 417	0.93 426	0.84 436	1.81 402	1.51 433	0.28 450	0.19 257	0.23 430	0.31 412	0.27 322	0.35 193

Abc-Net	0.88 404	1.22 391	2.97 411	0.60 391	0.45 340	1.88 501	0.48 391	1.04 417	0.75 316	0.70 371	0.85 417	0.93 426	0.84 436	1.81 402	1.51 433	0.28 450	0.19 257	0.23 430	0.31 412	0.27 322	0.35 193
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 404	1.45 445	2.68 345	0.38 258	0.35 280	0.95 443	0.51 399	0.92 327	0.81 373	0.89 427	0.84 414	0.61 282	1.35 474	1.26 313	3.38 502	0.14 297	0.12 170	0.17 376	0.19 325	0.28 335	0.34 186

CBMV_ROB	0.88 404	0.75 256	2.73 367	0.36 226	0.22 131	0.76 379	0.47 389	1.05 425	0.81 373	1.06 450	1.04 455	0.88 414	1.36 476	2.17 453	2.03 456	0.23 426	0.24 292	0.27 444	0.25 374	0.27 322	0.73 370

ttt	0.89 411	0.51 151	2.51 269	0.36 226	0.31 244	0.61 254	0.28 223	1.07 441	0.92 430	0.56 234	0.77 401	0.55 255	0.37 212	2.27 456	3.51 505	0.16 344	1.21 442	0.13 280	0.31 412	0.18 163	1.26 453

AEACV	0.89 411	0.29 4	1.84 70	2.50 522	1.68 506	0.53 137	0.21 72	1.01 396	0.42 24	0.68 363	0.31 70	0.22 31	0.39 237	1.63 369	0.25 46	0.09 30	2.60 522	0.09 46	0.54 485	0.23 259	2.27 512

TRStereo	0.89 411	1.02 336	2.91 404	4.59 533	0.31 244	0.93 439	0.23 123	1.93 510	0.66 199	0.37 81	0.54 232	0.48 218	0.40 244	0.67 192	0.29 93	0.13 261	0.37 327	0.11 165	0.48 473	0.13 62	1.21 447

EGLCR-Stereo	0.90 414	0.31 11	1.90 83	1.60 497	0.95 449	1.14 464	0.42 359	0.85 267	0.43 29	1.74 501	0.21 18	0.27 79	0.17 20	1.56 353	0.30 100	0.10 88	2.60 522	0.10 99	0.09 74	0.10 26	3.10 524

DDUNet	0.90 414	1.63 471	2.77 377	0.77 432	0.69 413	0.83 413	0.44 374	0.90 313	0.70 262	0.68 363	0.76 397	0.92 421	0.54 352	1.14 289	1.35 421	0.61 482	0.37 327	0.96 503	0.52 483	0.77 490	0.67 349

PAM	0.91 416	0.43 104	2.67 338	0.77 432	0.89 441	1.81 498	1.22 502	1.13 460	0.78 344	1.16 461	0.91 433	1.39 484	0.68 404	0.76 220	1.06 386	0.10 88	0.98 420	0.10 99	0.50 477	0.14 85	0.66 345

IGEV_Zeroshot_test	0.91 416	0.39 79	3.80 484	0.42 300	1.95 513	0.56 168	0.64 438	0.84 254	0.55 113	1.45 492	0.53 213	0.79 375	0.42 268	0.57 153	1.13 397	0.10 88	0.49 352	0.10 99	0.34 436	0.19 194	2.97 523

GREAT-IGEV	0.92 418	0.56 172	2.08 120	0.98 458	2.29 520	0.47 83	0.18 33	0.35 5	0.78 344	0.74 389	0.33 84	0.15 3	0.18 37	1.00 267	0.55 252	0.09 30	3.79 530	0.07 1	0.26 381	0.22 243	3.26 527

SQANet	0.92 418	1.96 491	3.23 435	0.77 432	0.83 434	0.76 379	0.38 341	0.87 287	0.68 239	0.64 331	0.69 351	0.73 356	0.52 347	1.35 323	1.36 423	0.80 494	0.30 315	0.60 487	0.29 396	0.93 495	0.70 363

AAGNet	0.92 418	0.40 85	2.53 275	0.60 391	1.01 459	0.62 276	0.45 379	0.52 66	0.68 239	0.58 257	0.53 213	0.50 224	0.72 413	1.22 300	7.32 532	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.16 116	0.10 6

Consistency-Raft	0.92 418	1.21 386	3.50 466	0.98 458	0.63 399	0.77 389	0.54 409	1.02 404	1.01 456	0.62 310	1.03 453	0.65 303	1.04 461	0.81 239	1.36 423	0.45 473	0.47 348	0.51 483	0.59 494	0.65 479	0.47 274

DeepPrunerF	0.92 418	1.33 414	3.41 459	0.46 330	0.51 356	0.64 303	0.49 396	1.16 466	2.62 517	0.65 347	0.61 295	0.65 303	0.62 386	2.23 455	1.31 417	0.23 426	0.19 257	0.30 456	0.28 392	0.39 421	0.34 186

GANet	0.92 418	1.20 384	2.68 345	0.45 325	0.27 205	0.76 379	0.66 443	0.94 336	0.77 339	0.79 407	1.17 462	0.84 399	0.91 448	2.72 492	1.76 446	0.18 376	0.42 339	0.44 479	0.20 335	0.33 373	0.94 414

PA-Net	0.93 424	1.36 425	4.14 496	0.64 406	0.41 320	0.70 351	0.53 406	0.91 320	0.88 418	0.53 204	0.60 287	0.70 346	0.54 352	2.40 468	2.57 484	0.17 365	0.28 313	0.19 402	0.28 392	0.25 288	0.48 281
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 425	0.31 11	1.80 62	0.90 446	2.52 522	0.54 148	0.15 14	0.69 158	1.02 457	0.25 37	0.18 7	0.18 12	0.14 8	0.63 176	0.35 156	0.09 30	3.76 529	0.07 1	0.47 470	0.07 1	4.59 535

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 425	0.84 283	3.40 457	1.46 489	0.78 429	1.37 476	0.70 454	1.11 453	0.68 239	0.80 409	1.29 470	1.09 463	0.59 374	1.16 291	1.01 380	0.14 297	0.53 361	0.11 165	0.46 469	0.31 361	0.86 403

FBW_ROB	0.94 425	1.23 395	2.35 183	0.46 330	0.32 256	0.87 427	0.46 385	1.15 463	0.97 450	0.83 420	0.78 405	1.01 445	0.64 391	3.65 519	1.65 439	0.27 447	0.24 292	0.40 472	0.26 381	0.32 369	0.88 407

AIO_rvc	0.95 428	1.02 336	2.57 295	2.80 529	1.91 512	0.37 38	0.24 149	0.52 66	0.60 150	0.98 438	0.29 53	0.25 58	0.18 37	2.16 451	0.29 93	0.11 172	1.39 471	0.08 7	0.11 158	0.26 308	2.87 520

PAM_32	0.95 428	0.43 104	2.68 345	0.64 406	1.10 475	1.78 497	1.16 497	1.12 456	0.96 444	1.07 451	0.90 431	1.38 483	0.76 427	0.78 229	1.11 394	0.10 88	1.29 456	0.10 99	0.50 477	0.16 116	0.98 424

CC-Net-ROB	0.95 428	1.57 459	2.93 406	0.90 446	0.39 308	0.87 427	0.44 374	1.12 456	0.83 386	0.59 276	0.69 351	0.64 299	0.50 335	2.73 494	0.93 363	0.97 502	0.40 337	0.87 500	0.29 396	0.61 476	0.66 345

riskmin	0.96 431	0.32 22	2.07 118	1.72 505	1.61 505	1.62 489	0.57 420	1.45 491	0.55 113	0.73 383	0.89 427	0.92 421	0.45 297	1.16 291	0.60 273	0.11 172	1.30 459	0.12 219	1.38 524	0.14 85	1.51 474

CrosDoStereo	0.96 431	0.49 136	2.66 330	0.27 48	0.33 262	0.54 148	3.69 526	0.77 195	0.66 199	0.70 371	1.39 477	0.53 239	1.47 484	1.77 392	3.02 497	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.11 158	0.22 243	0.30 160

DeepStereo_LL	0.96 431	0.49 136	2.66 330	0.27 48	0.33 262	0.54 148	3.69 526	0.77 195	0.66 199	0.70 371	1.39 477	0.53 239	1.47 484	1.77 392	3.02 497	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.11 158	0.22 243	0.30 160

UGAM-zero	0.97 434	0.44 115	2.48 257	0.33 162	0.86 437	1.26 473	0.76 460	1.05 425	0.52 89	0.93 435	0.45 150	1.32 480	0.81 431	2.08 443	0.49 228	0.10 88	0.52 359	0.09 46	0.47 470	0.11 36	4.43 533

xxxx	0.97 434	0.64 203	2.14 140	0.30 103	0.67 408	0.64 303	0.24 149	1.09 446	0.91 428	0.57 251	0.65 330	0.58 270	0.39 237	1.57 358	5.49 525	0.13 261	1.38 468	0.11 165	0.32 420	0.17 139	1.41 469

XX-Stereo	0.98 436	0.57 174	4.45 509	1.64 500	5.33 531	0.55 161	0.16 21	0.96 353	0.43 29	0.45 121	0.65 330	0.85 404	0.19 45	0.79 232	0.26 60	0.11 172	0.80 403	0.10 99	0.32 420	0.17 139	0.78 383

test_xeample	0.98 436	0.65 207	2.12 133	0.29 82	0.67 408	0.60 234	0.28 223	1.08 444	0.85 401	0.62 310	0.70 364	0.44 180	0.41 255	1.95 429	5.45 524	0.12 215	1.33 463	0.11 165	0.31 412	0.18 163	1.42 470

mmx	0.99 438	0.67 209	3.39 452	0.32 140	0.22 131	0.58 201	0.28 223	1.05 425	0.92 430	0.54 210	0.74 387	0.67 315	0.40 244	2.75 496	3.86 511	0.13 261	1.25 447	0.15 342	0.33 431	0.19 194	1.28 456

xxx	0.99 438	0.67 209	3.39 452	0.32 140	0.22 131	0.58 201	0.28 223	1.05 425	0.92 430	0.54 210	0.74 387	0.67 315	0.40 244	2.75 496	3.86 511	0.13 261	1.25 447	0.15 342	0.33 431	0.19 194	1.28 456

MFMNet_re	1.01 440	1.73 479	3.04 422	0.85 442	0.76 424	0.93 439	0.81 466	1.02 404	1.10 469	1.05 448	1.06 458	0.84 399	0.96 455	0.93 259	0.97 367	0.68 489	0.61 376	0.63 489	0.60 496	0.77 490	0.80 388

Wz-Net-TNSev	1.02 441	2.26 514	3.69 479	0.38 258	0.31 244	1.00 448	0.71 455	1.12 456	1.02 457	0.74 389	0.73 384	1.09 463	0.91 448	2.46 472	2.15 466	0.21 412	0.20 271	0.16 361	0.20 335	0.48 458	0.62 334

222	1.02 441	0.60 185	1.95 93	0.29 82	0.51 356	0.62 276	0.24 149	1.09 446	0.86 408	0.64 331	0.67 343	0.47 210	0.42 268	1.86 414	6.73 530	0.13 261	1.21 442	0.11 165	0.32 420	0.17 139	1.44 471

G-Net	1.02 441	0.70 229	3.23 435	0.60 391	0.66 407	2.00 507	0.71 455	0.78 202	0.70 262	1.14 458	2.53 506	1.29 478	1.01 459	1.47 342	1.74 444	0.25 439	0.24 292	0.24 436	0.26 381	0.37 405	0.40 226

DPSNet	1.02 441	0.72 238	2.84 393	0.60 391	0.39 308	1.08 459	0.75 459	1.41 489	1.14 474	0.74 389	0.69 351	1.05 456	1.67 492	2.09 446	2.22 471	0.27 447	0.61 376	0.20 411	0.50 477	0.48 458	1.03 430

ADCP+	1.03 445	1.68 476	3.83 486	0.35 208	0.39 308	1.05 454	0.79 465	0.94 336	0.86 408	0.69 367	0.68 346	0.85 404	1.53 490	1.02 270	4.56 519	0.13 261	0.12 170	0.16 361	0.15 259	0.28 335	0.44 262

WZ-Net	1.04 446	1.83 486	4.20 499	0.42 300	0.36 291	0.88 429	0.71 455	1.05 425	1.11 471	0.84 421	0.94 436	1.06 457	1.17 469	2.37 463	2.24 472	0.20 403	0.14 201	0.15 342	0.16 280	0.36 398	0.53 305

PVD	1.05 447	1.21 386	2.36 184	0.84 441	0.91 444	1.04 452	0.64 438	1.32 483	1.68 501	1.43 491	1.41 479	1.14 469	1.15 468	1.49 345	1.77 447	0.27 447	0.65 384	0.28 447	0.35 438	0.40 427	0.73 370

1111x	1.06 448	0.79 270	3.29 443	0.33 162	0.60 387	0.64 303	0.33 303	1.10 449	0.92 430	0.59 276	0.69 351	0.59 273	0.47 318	2.64 485	4.61 520	0.12 215	1.38 468	0.11 165	0.49 475	0.18 163	1.30 458

ADCMid	1.06 448	1.82 485	3.53 470	0.39 273	0.36 291	0.99 446	0.58 422	1.01 396	0.94 437	1.23 475	1.02 451	1.01 445	1.01 459	1.11 284	4.04 514	0.22 418	0.19 257	0.42 476	0.32 420	0.42 437	0.53 305

test_sample9	1.07 450	0.69 226	2.69 352	0.28 64	0.23 156	0.81 407	0.33 303	0.99 377	0.86 408	0.64 331	0.63 310	0.67 315	0.49 330	2.02 435	2.70 487	0.65 484	4.33 534	0.86 497	0.56 488	0.25 288	0.72 366

ff1	1.07 450	0.67 209	3.39 452	0.32 140	0.22 131	0.58 201	0.28 223	0.85 267	0.96 444	0.54 210	0.74 387	0.67 315	0.40 244	2.75 496	3.86 511	0.10 88	2.16 513	0.15 342	0.33 431	0.25 288	2.19 502

ADCL	1.07 450	1.22 391	2.80 382	0.40 286	0.33 262	1.50 482	1.87 519	0.97 361	1.04 462	1.26 478	1.28 469	0.99 441	1.41 480	1.36 324	3.51 505	0.17 365	0.14 201	0.22 422	0.21 346	0.32 369	0.43 247

ADCPNet	1.07 450	1.37 430	4.54 511	0.38 258	0.68 411	1.36 474	0.64 438	0.93 331	0.83 386	0.79 407	0.82 410	1.08 460	1.18 470	1.30 318	2.68 486	0.21 412	0.69 391	0.21 417	0.95 514	0.30 352	0.54 308

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 454	2.01 497	2.56 291	0.49 349	0.40 314	1.49 481	0.96 478	1.02 404	0.95 442	0.85 423	0.94 436	1.06 457	0.59 374	2.92 504	1.15 400	0.43 471	0.74 399	0.32 460	0.55 486	0.74 485	1.35 463

AnyNet_C32	1.08 454	1.76 483	3.01 418	0.50 355	0.54 368	1.17 467	1.16 497	0.97 361	0.95 442	1.11 455	0.98 444	0.87 410	0.93 453	1.57 358	4.11 516	0.22 418	0.20 271	0.25 441	0.25 374	0.40 427	0.68 354

AIO_test	1.11 456	0.77 260	2.51 269	3.32 531	2.81 524	0.35 31	0.25 175	1.29 479	0.68 239	1.28 480	0.27 44	0.32 110	0.17 20	2.86 502	0.27 69	0.12 215	1.72 487	0.08 7	0.21 346	0.15 96	2.81 519

Ntro	1.11 456	2.10 503	3.52 469	0.97 457	0.87 440	1.06 457	0.54 409	1.02 404	0.93 436	0.63 320	0.76 397	0.93 426	0.67 402	1.76 389	1.71 440	1.03 505	0.46 345	0.76 495	0.41 460	1.29 506	0.86 403

SAMSARA	1.11 456	1.35 420	2.60 305	1.34 480	0.77 426	1.67 492	1.41 513	1.47 492	0.99 454	1.54 497	0.89 427	1.44 487	0.90 447	1.88 420	1.71 440	0.25 439	0.55 367	0.22 422	0.34 436	0.39 421	0.50 289

ADCS	1.14 459	2.02 498	3.36 447	0.43 312	0.37 297	0.96 445	0.81 466	1.12 456	1.17 478	1.25 477	0.98 444	1.08 460	0.92 451	1.41 332	4.97 522	0.23 426	0.21 280	0.22 422	0.23 362	0.40 427	0.67 349

otaku	1.15 460	2.10 503	3.51 467	0.98 458	0.74 419	1.02 451	0.59 425	1.03 411	0.89 423	0.70 371	1.60 483	0.98 438	0.65 394	1.63 369	1.80 449	0.99 504	0.46 345	0.73 494	0.40 455	1.30 508	0.88 407

EAI-Stereo	1.16 461	0.29 4	1.94 92	0.55 375	0.97 453	1.96 503	7.94 536	1.34 484	1.03 459	1.01 445	1.48 480	0.51 229	0.66 400	0.65 186	1.42 428	0.09 30	0.23 290	0.09 46	0.53 484	0.13 62	0.49 287

SuperB	1.19 462	1.62 468	5.29 518	0.37 239	0.26 192	0.81 407	0.87 469	0.94 336	1.19 479	0.68 363	0.68 346	0.63 291	1.37 477	1.73 383	3.30 499	0.16 344	0.12 170	0.17 376	0.16 280	2.74 529	0.63 338

AnyNet_C01	1.20 463	1.89 489	4.25 501	0.55 375	0.54 368	1.57 485	1.39 510	1.10 449	1.13 473	1.19 464	1.34 476	1.15 471	1.11 466	1.73 383	2.89 494	0.26 443	0.24 292	0.28 447	0.24 365	0.50 461	0.68 354

StereoAnything_RVC	1.22 464	1.71 478	3.17 433	2.52 523	2.63 523	0.26 6	0.15 14	0.47 41	0.54 104	0.49 154	0.71 377	0.52 236	0.19 45	1.60 368	0.57 258	0.11 172	4.13 533	0.08 7	0.05 1	0.76 488	3.79 530

SPS-STEREO	1.22 464	1.65 473	3.41 459	0.66 414	0.69 413	1.01 449	0.68 450	1.10 449	0.96 444	1.40 489	1.25 468	1.46 488	1.08 464	2.05 438	2.24 472	0.66 487	0.61 376	0.58 485	0.57 492	0.66 480	1.65 483
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 466	0.69 226	2.69 352	0.28 64	0.23 156	0.81 407	0.33 303	1.01 396	0.75 316	1.23 475	0.63 310	2.53 505	1.31 472	2.02 435	2.70 487	0.65 484	4.33 534	0.86 497	0.56 488	0.25 288	0.72 366

NaN_ROB	1.25 467	1.46 447	3.84 487	0.54 373	0.56 372	1.12 462	0.99 481	1.05 425	1.03 459	1.10 453	0.87 423	0.77 369	1.07 463	5.85 529	2.98 495	0.16 344	0.23 290	0.16 361	0.24 365	0.28 335	0.66 345

RainbowNet	1.27 468	2.22 510	3.58 473	1.14 474	0.92 445	1.08 459	0.76 460	1.19 472	1.15 476	0.77 398	0.97 441	1.08 460	0.83 435	1.64 372	1.72 442	1.20 512	1.30 459	1.01 506	0.58 493	1.23 503	0.97 422

MDST_ROB	1.28 469	0.53 159	3.84 487	0.55 375	0.45 340	4.06 525	0.60 429	1.36 485	0.89 423	2.18 509	1.17 462	0.98 438	0.72 413	4.28 523	2.12 463	0.20 403	0.16 231	0.19 402	0.17 296	0.20 214	0.84 396

EDNetEfficient	1.29 470	0.78 266	4.27 502	0.65 409	1.03 462	0.94 441	1.38 509	0.87 287	1.75 504	2.33 515	1.32 474	1.04 453	2.21 508	1.59 365	4.07 515	0.16 344	0.19 257	0.15 342	0.27 390	0.38 412	0.40 226

RTS	1.29 470	1.59 463	6.48 526	0.63 402	0.57 377	1.59 487	0.90 474	1.15 463	1.44 491	1.20 469	1.31 472	1.10 465	0.87 444	2.67 487	2.27 474	0.21 412	0.38 331	0.19 402	0.20 335	0.46 453	0.68 354

RTSA	1.29 470	1.59 463	6.48 526	0.63 402	0.57 377	1.59 487	0.90 474	1.15 463	1.44 491	1.20 469	1.31 472	1.10 465	0.87 444	2.67 487	2.27 474	0.21 412	0.38 331	0.19 402	0.20 335	0.46 453	0.68 354

WCMA_ROB	1.29 470	1.21 386	3.13 430	0.65 409	0.36 291	1.20 471	0.78 463	1.00 387	0.98 451	1.78 502	2.62 509	3.08 512	2.01 504	1.86 414	2.35 476	0.38 465	0.38 331	0.32 460	0.32 420	0.31 361	1.06 433

MeshStereo	1.29 470	1.34 417	3.04 422	0.35 208	0.28 217	1.10 461	0.69 452	1.42 490	1.07 466	2.71 522	2.43 504	2.95 507	1.50 487	2.92 504	2.03 456	0.23 426	0.22 283	0.22 422	0.19 325	0.50 461	0.69 360
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
HUF	1.33 475	0.96 325	4.06 493	2.73 527	2.17 518	0.35 31	0.24 149	1.87 506	0.75 316	1.28 480	0.29 53	1.35 481	0.19 45	1.97 432	0.43 195	0.15 327	3.91 531	0.08 7	0.06 8	0.31 361	3.41 528

SANet	1.35 476	1.80 484	4.39 507	0.41 296	0.29 223	1.72 494	0.89 473	1.17 469	2.47 514	1.22 473	1.82 488	1.72 494	1.70 494	2.57 478	3.30 499	0.18 376	0.16 231	0.16 361	0.15 259	0.34 380	0.62 334

Anonymous_2	1.36 477	0.49 136	2.03 109	1.71 504	1.58 502	2.49 517	0.58 422	1.59 498	2.31 512	0.77 398	0.88 425	1.03 449	0.58 371	1.20 299	0.66 300	0.32 458	1.38 468	1.42 519	3.87 535	0.78 492	1.56 476

CSAN	1.38 478	1.74 482	4.12 495	0.53 366	0.38 306	1.06 457	1.15 495	1.29 479	1.12 472	1.19 464	1.90 491	1.04 453	1.44 481	5.92 530	2.82 493	0.26 443	0.22 283	0.24 436	0.25 374	0.35 392	0.54 308

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 479	2.04 500	3.02 420	0.58 389	0.41 320	2.15 512	1.00 485	1.31 482	1.29 484	1.05 448	1.10 460	1.29 478	0.91 448	3.07 507	1.34 419	1.65 522	0.84 410	0.68 492	0.88 511	1.55 515	1.91 488

psmorigin	1.41 480	0.91 313	13.83 539	0.37 239	0.30 236	0.63 291	0.37 332	0.80 218	0.64 185	0.98 438	0.87 423	1.16 473	0.78 428	3.95 521	1.09 391	0.19 392	0.22 283	0.17 376	0.19 325	0.25 288	0.47 274

MSMD_ROB	1.41 480	1.03 340	2.75 372	0.41 296	0.32 256	2.00 507	0.61 434	0.96 353	1.43 490	2.97 525	2.63 510	4.76 524	2.04 505	2.44 471	1.78 448	0.30 455	0.26 304	0.32 460	0.32 420	0.32 369	0.63 338

MADNet+	1.44 482	2.19 507	6.00 523	0.89 444	0.70 415	1.58 486	1.11 490	1.56 497	1.30 486	0.89 427	1.03 453	1.25 475	1.12 467	3.29 511	2.80 491	0.48 476	0.57 371	0.39 471	0.36 445	0.63 477	0.69 360

pmcnn	1.44 482	1.25 399	3.57 472	0.74 427	1.42 492	0.72 362	0.56 417	1.04 417	1.06 465	1.03 447	2.89 516	6.01 529	0.75 424	2.54 476	3.60 507	0.14 297	0.11 152	0.08 7	0.06 8	0.34 380	0.81 393

FCDSN-DC	1.45 484	1.12 360	3.30 444	0.48 337	0.41 320	1.13 463	0.60 429	1.17 469	1.28 483	2.25 512	2.85 514	3.65 515	3.34 520	2.58 480	2.44 478	0.31 457	0.26 304	0.31 457	0.30 405	0.37 405	0.78 383
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 484	1.62 468	3.59 474	1.09 467	0.70 415	0.86 420	0.67 448	1.19 472	1.51 495	1.20 469	4.05 525	1.61 492	1.94 502	2.97 506	2.07 460	0.67 488	0.69 391	0.55 484	0.70 499	0.57 470	0.67 349
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 486	2.27 515	4.92 514	1.11 470	0.89 441	1.19 469	0.66 443	1.28 478	1.19 479	0.98 438	0.97 441	3.06 511	1.48 486	2.37 463	1.82 450	1.08 507	0.49 352	1.03 507	0.48 473	1.20 502	0.95 417

IMH-64-1	1.50 487	1.98 493	2.69 352	1.39 485	1.12 476	1.39 478	1.19 500	1.80 503	1.47 493	1.19 464	2.20 499	1.53 489	1.51 488	2.12 448	1.98 453	1.34 515	0.68 388	1.28 513	0.70 499	1.37 510	1.12 436

IMH-64	1.50 487	1.98 493	2.69 352	1.39 485	1.12 476	1.39 478	1.19 500	1.80 503	1.47 493	1.19 464	2.20 499	1.53 489	1.51 488	2.12 448	1.98 453	1.34 515	0.68 388	1.28 513	0.70 499	1.37 510	1.12 436

iRaft-Stereo_20w	1.50 487	0.42 94	4.81 512	2.24 519	2.09 516	1.36 474	1.27 504	1.38 487	0.94 437	2.07 504	0.42 132	0.85 404	0.69 409	0.87 247	1.37 425	0.10 88	4.04 532	0.09 46	0.40 455	0.17 139	4.53 534

ELAS_RVC	1.51 490	0.88 298	3.36 447	0.63 402	0.56 372	1.53 483	2.73 523	1.53 494	1.76 505	2.26 513	2.21 501	2.10 499	3.07 516	2.08 443	2.52 480	0.42 468	0.42 339	0.42 476	0.37 447	0.51 463	0.84 396
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 491	0.92 318	2.91 404	0.62 399	0.57 377	3.13 520	2.21 521	1.67 500	1.58 499	2.42 516	2.43 504	1.87 496	2.49 511	1.85 412	2.70 487	0.42 468	0.43 342	0.41 474	0.40 455	0.51 463	0.85 400
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 492	2.20 509	4.42 508	1.10 469	0.93 448	1.37 476	0.87 469	1.53 494	1.71 503	1.22 473	1.72 486	2.12 500	1.06 462	2.58 480	1.93 452	0.94 499	0.54 364	1.00 505	0.56 488	2.11 524	0.96 419

EKT-Stereo	1.56 493	0.55 169	2.60 305	2.54 524	19.66 544	0.55 161	0.22 88	0.76 188	0.51 77	0.40 94	0.36 100	0.43 165	0.27 134	0.74 216	0.42 188	0.13 261	0.17 244	0.11 165	0.16 280	0.20 214	0.50 289

MFN_U_SF_RVC	1.57 494	2.56 527	3.30 444	0.66 414	0.41 320	1.15 465	0.51 399	1.27 477	1.35 488	1.61 499	1.20 465	1.43 486	0.97 456	1.80 400	2.10 461	1.88 525	1.79 489	1.97 528	2.14 529	1.61 516	1.76 487

WAO-7	1.58 495	2.04 500	3.25 438	0.94 452	0.75 421	1.75 495	1.13 492	1.87 506	1.97 510	1.46 494	2.53 506	1.98 498	1.75 495	3.13 508	2.48 479	0.69 490	0.67 387	0.94 502	0.74 504	0.80 493	0.77 377

FC-DCNN	1.60 496	0.85 287	3.44 463	0.46 330	0.39 308	1.96 503	0.66 443	1.72 502	1.70 502	2.75 523	2.91 517	4.20 518	3.15 517	2.72 492	2.66 485	0.30 455	0.26 304	0.31 457	0.30 405	0.33 373	0.91 410

PWCK	1.62 497	2.32 519	4.27 502	1.11 470	0.56 372	1.81 498	1.84 517	1.55 496	1.54 497	1.45 492	1.81 487	1.82 495	1.38 478	3.34 512	2.14 465	1.09 508	0.57 371	0.98 504	0.59 494	1.50 514	0.79 386

FC-DCNN v2	1.65 498	0.85 287	3.39 452	0.46 330	0.39 308	2.02 509	0.66 443	1.94 511	1.84 508	2.81 524	2.99 518	4.39 522	3.25 518	2.81 500	2.75 490	0.29 454	0.26 304	0.31 457	0.30 405	0.33 373	0.91 410

WAO-6	1.69 499	1.87 488	3.21 434	1.15 475	1.01 459	2.29 513	1.06 489	1.85 505	2.84 521	1.30 484	2.59 508	2.19 501	1.67 492	2.62 483	2.52 480	0.96 501	0.68 388	1.19 510	0.84 508	1.13 499	0.95 417

DispFullNet	1.69 499	2.25 512	5.23 516	1.53 495	8.78 532	0.89 431	0.37 332	1.03 411	0.98 451	1.37 485	1.00 448	1.13 468	1.97 503	1.51 347	0.98 373	0.55 480	0.32 318	1.19 510	0.64 497	1.16 501	0.88 407

SGM-Forest	1.84 501	7.91 538	10.36 533	0.42 300	0.33 262	1.04 452	1.29 505	1.01 396	0.88 418	1.19 464	2.30 502	1.03 449	1.79 498	2.60 482	2.81 492	0.22 418	0.21 280	0.21 417	0.19 325	0.25 288	0.79 386
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 502	2.09 502	4.16 497	0.74 427	1.23 483	4.52 529	3.86 528	1.68 501	1.26 481	1.28 480	1.54 482	2.36 503	1.86 500	3.35 513	3.37 501	0.54 478	0.49 352	0.48 481	0.49 475	1.39 512	1.21 447

Dean	1.92 503	2.31 518	5.03 515	1.31 477	1.08 469	1.55 484	0.99 481	1.98 513	2.33 513	1.51 496	4.15 526	4.23 521	1.39 479	2.31 459	2.10 461	1.18 511	0.69 391	1.18 509	0.75 505	1.30 508	1.07 434

FINET	1.92 503	1.96 491	4.49 510	1.62 498	1.39 491	3.51 523	4.39 529	2.89 521	2.58 516	1.39 487	1.98 492	1.35 481	2.12 507	1.64 372	2.12 463	0.84 497	1.03 429	0.18 395	0.29 396	0.54 468	2.12 498

ACVNet-4b	2.00 505	2.19 507	4.85 513	1.09 467	0.86 437	1.15 465	0.53 406	1.11 453	1.15 476	0.65 347	1.09 459	1.97 497	0.69 409	2.31 459	9.78 536	5.73 535	0.42 339	1.03 507	0.55 486	1.89 520	0.92 413

SDNR	2.06 506	2.93 530	2.94 408	1.55 496	5.13 530	1.98 506	0.24 149	1.95 512	2.62 517	0.92 432	2.71 512	5.76 528	0.68 404	3.61 518	3.84 510	0.33 460	0.38 331	0.22 422	0.17 296	1.13 499	2.04 494

LVE	2.10 507	2.61 528	4.30 506	1.79 508	1.81 510	1.68 493	1.04 488	2.35 516	2.78 520	1.27 479	2.87 515	4.21 520	1.46 483	2.83 501	2.02 455	2.87 530	0.92 415	1.19 510	1.47 526	1.29 506	1.18 440

SGM_RVC	2.11 508	1.07 347	2.87 398	0.98 458	0.92 445	2.72 519	1.88 520	1.91 509	12.27 535	2.09 505	1.99 493	2.47 504	2.24 509	2.87 503	2.03 456	0.54 478	0.47 348	0.42 476	0.47 470	0.74 485	1.22 449
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 509	2.46 523	3.60 476	1.70 503	1.13 478	1.65 491	0.93 477	2.13 514	1.93 509	1.37 485	2.64 511	2.19 501	1.82 499	5.77 528	2.18 468	5.70 534	1.05 430	1.31 515	0.72 503	1.39 512	1.13 438

IGEV-RUCA	2.30 510	0.38 73	1.36 23	0.41 296	1.90 511	2.03 510	1.86 518	1.37 486	1.78 506	3.73 529	3.72 523	5.06 525	8.09 534	2.15 450	1.63 438	0.26 443	0.77 400	2.71 531	1.91 527	2.43 527	2.42 514

UNDER WATER-64	2.59 511	2.28 516	5.63 520	1.85 511	1.45 494	3.28 521	1.60 515	2.62 517	5.57 527	2.09 505	2.12 495	4.10 517	4.21 524	2.74 495	3.64 508	1.49 519	0.86 411	1.58 523	1.09 520	1.91 521	1.62 481

SGM+DAISY	2.67 512	2.14 505	4.28 504	1.92 514	2.11 517	4.36 528	5.22 532	3.17 522	3.00 522	3.24 528	3.81 524	3.03 509	3.61 521	2.53 475	3.79 509	1.15 509	1.29 456	0.66 490	0.71 502	0.95 496	2.44 515

TorneroNet-64	2.74 513	2.23 511	4.18 498	1.48 491	1.20 481	3.88 524	1.01 487	3.48 529	6.61 531	2.62 520	4.55 528	4.20 518	3.84 523	3.39 515	3.40 503	1.23 513	0.66 386	1.39 518	0.80 506	3.42 531	1.27 454

notaker	2.77 514	2.35 520	4.02 492	2.61 526	1.44 493	1.77 496	1.14 493	2.77 520	1.81 507	2.30 514	11.41 537	3.95 516	4.70 525	3.24 510	3.01 496	1.58 521	0.88 412	1.71 526	1.08 519	2.10 523	1.44 471

UNDER WATER	2.84 515	2.25 512	5.25 517	1.84 510	1.45 494	2.36 515	1.44 514	3.23 524	6.51 530	2.61 519	2.73 513	5.69 527	5.64 528	3.14 509	4.18 517	1.48 518	0.81 406	1.60 524	1.07 518	1.91 521	1.67 484

WAO-8	2.91 516	2.55 525	3.77 481	1.93 515	1.04 463	4.08 526	0.99 481	3.25 525	6.09 528	2.20 510	3.34 521	3.33 513	2.64 512	11.73 538	2.52 480	2.12 526	1.92 494	1.55 521	0.93 512	1.27 504	0.96 419

Venus	2.91 516	2.55 525	3.77 481	1.93 515	1.04 463	4.08 526	0.99 481	3.25 525	6.09 528	2.20 510	3.34 521	3.33 513	2.64 512	11.73 538	2.52 480	2.12 526	1.92 494	1.55 521	0.93 512	1.27 504	0.96 419

DGSMNet	2.93 518	0.77 260	3.44 463	3.58 532	4.25 529	2.53 518	6.86 535	1.03 411	0.88 418	0.58 257	1.85 489	0.79 375	0.62 386	1.63 369	1.46 430	4.62 533	4.98 536	5.15 537	4.71 536	4.52 535	4.37 532

MADNet++	2.94 519	2.17 506	3.27 440	2.55 525	2.28 519	3.29 522	3.37 524	2.76 519	2.67 519	3.10 526	3.20 520	2.78 506	3.25 518	4.11 522	4.68 521	2.72 529	2.27 516	3.03 534	2.43 531	2.34 526	2.59 516

xyz-stereo	3.06 520	0.44 115	30.74 553	0.24 10	0.12 4	15.34 540	0.24 149	0.56 95	0.49 60	0.62 310	7.90 532	0.64 299	0.49 330	1.44 338	1.05 383	0.09 30	0.07 9	0.34 465	0.08 50	0.13 62	0.19 78

JetRed	3.37 521	4.96 533	10.08 532	1.48 491	1.73 508	7.63 533	5.47 533	3.47 527	2.20 511	2.42 516	2.40 503	2.98 508	2.35 510	3.52 517	6.60 529	1.33 514	1.90 493	1.38 517	1.23 522	2.30 525	2.02 493

LSM	3.40 522	1.42 440	5.81 522	9.98 539	30.74 551	0.86 420	1.14 493	0.99 377	1.26 481	1.40 489	2.18 498	0.93 426	0.85 439	1.76 389	1.03 381	0.22 418	0.35 324	0.24 436	0.29 396	0.40 427	6.21 538

U	3.41 523	0.37 63	1.27 18	0.27 48	13.75 541	19.65 547	0.15 14	0.43 27	0.33 4	0.18 3	0.19 11	0.27 79	0.15 12	0.23 1	0.19 5	0.10 88	0.06 1	17.75 545	12.73 541	0.11 36	0.10 6

MANE	3.51 524	2.03 499	3.88 489	1.89 513	2.01 514	5.98 530	4.72 530	5.87 534	7.13 532	3.80 530	5.10 530	6.11 530	5.34 527	4.39 524	5.05 523	1.07 506	1.28 454	0.50 482	0.85 509	0.76 488	2.36 513

SGM-ForestM	3.67 525	2.70 529	5.34 519	1.65 501	1.72 507	6.02 531	5.08 531	4.10 530	3.47 523	4.59 531	4.21 527	9.81 536	5.79 529	6.44 531	6.97 531	0.88 498	1.09 433	0.33 464	0.45 465	0.68 481	2.10 497

KSHMR	4.19 526	2.37 521	6.24 524	1.73 506	1.48 498	1.97 505	1.29 505	3.18 523	17.06 545	2.15 508	15.74 540	9.09 535	1.75 495	8.33 535	2.37 477	1.55 520	1.29 456	1.70 525	1.23 522	1.75 517	1.60 479

ktn	4.44 527	2.47 524	3.70 480	1.82 509	1.49 499	2.11 511	1.40 511	2.30 515	12.56 536	11.36 538	16.25 541	11.30 539	3.77 522	4.41 525	3.47 504	1.86 524	0.99 422	1.74 527	1.21 521	3.28 530	1.39 467

LE_ROB	4.55 528	2.43 522	9.94 531	2.79 528	4.03 528	2.40 516	3.54 525	2.72 518	11.04 534	11.64 539	4.69 529	5.25 526	10.74 537	4.52 526	9.73 535	0.82 496	0.70 394	1.34 516	0.97 515	0.74 485	0.94 414

tt	4.94 529	0.32 22	4.22 500	2.29 520	1.58 502	10.19 536	16.94 541	9.44 539	5.03 526	1.69 500	1.33 475	4.68 523	5.02 526	3.38 514	5.91 527	6.15 536	9.47 543	2.80 532	3.16 533	3.54 532	1.58 477

TCMNet-wrong-test	5.56 530	6.73 536	6.40 525	13.05 543	11.91 537	7.29 532	5.47 533	7.17 537	1.58 499	2.68 521	3.15 519	8.30 534	5.87 530	4.80 527	6.10 528	3.08 531	0.98 420	2.37 530	1.99 528	6.69 538	5.63 537

TorneroNet	5.60 531	2.30 517	3.98 490	1.49 493	1.26 486	14.47 538	1.11 490	4.85 531	20.66 550	10.12 535	16.30 542	11.78 540	7.35 532	3.41 516	4.38 518	1.36 517	0.70 394	1.46 520	0.87 510	2.73 528	1.33 459

coex-ft	6.14 532	1.98 493	60.80 555	0.34 186	0.30 236	0.80 402	1.17 499	0.76 188	4.34 525	19.82 546	2.15 497	1.61 492	8.77 536	1.82 405	10.36 537	0.44 472	2.05 501	0.18 395	0.19 325	0.39 421	4.61 536

HanzoNet	7.85 533	3.30 532	5.75 521	7.47 536	3.97 527	2.34 514	1.37 507	3.47 527	4.02 524	13.30 540	10.49 533	10.86 537	16.67 543	8.50 536	10.51 538	10.80 542	9.84 544	5.83 538	13.69 542	7.24 539	7.51 539

USTest	8.06 534	7.11 537	8.76 529	9.20 538	9.03 533	15.20 539	23.57 542	10.01 540	9.45 533	5.97 534	6.79 531	7.77 533	7.51 533	8.75 537	11.06 539	2.24 528	3.58 528	2.87 533	3.21 534	4.93 536	4.21 531

EDNetEfficientorigin	8.19 535	1.27 402	145.54 557	0.51 360	0.96 450	0.75 375	0.49 396	0.86 278	1.57 498	2.12 507	1.49 481	1.28 476	1.35 474	1.84 408	2.15 466	0.14 297	0.13 186	0.17 376	0.18 307	0.39 421	0.64 343

DGTPSM_ROB	8.97 536	5.94 534	13.01 537	5.95 535	11.34 535	8.54 534	24.06 543	6.47 535	13.52 537	5.19 532	11.52 538	6.18 531	11.04 538	7.02 532	13.92 540	4.47 532	7.66 537	3.90 535	7.43 539	4.34 534	7.98 540

DPSMNet_ROB	9.58 537	5.96 535	13.98 540	8.88 537	11.87 536	8.54 534	24.08 544	6.48 536	13.67 540	5.35 533	11.53 539	6.31 532	11.04 538	7.69 533	14.09 541	7.61 541	8.23 539	5.03 536	7.75 540	5.24 537	8.36 541

BEATNet-Init1	12.32 538	12.82 542	28.66 551	3.22 530	3.71 526	21.59 550	11.42 537	14.54 545	13.73 541	20.24 547	20.16 547	26.14 552	19.85 546	19.08 549	15.33 545	1.81 523	1.93 496	2.05 529	2.48 532	4.25 533	3.41 528

DPSM_ROB	12.32 538	11.13 540	12.31 535	12.90 541	12.80 539	19.81 548	28.13 549	14.50 543	14.31 542	10.62 536	11.34 535	12.03 541	11.89 541	13.08 543	15.22 543	7.09 538	8.31 540	6.47 540	7.32 537	8.69 540	8.43 542

DPSM	12.32 538	11.13 540	12.31 535	12.90 541	12.80 539	19.81 548	28.13 549	14.50 543	14.31 542	10.62 536	11.34 535	12.03 541	11.89 541	13.08 543	15.22 543	7.09 538	8.31 540	6.47 540	7.32 537	8.69 540	8.43 542

DLNR_Zeroshot_test	13.74 541	20.06 545	23.92 546	121.50 557	35.20 552	0.46 72	0.15 14	7.96 538	0.47 51	0.29 62	0.37 106	0.26 68	0.17 20	0.79 232	0.36 159	7.16 540	2.95 526	0.09 46	0.38 451	50.40 555	1.95 491

LRCNet_RVC	13.78 542	19.34 544	13.01 537	19.47 545	12.67 538	1.85 500	0.42 359	12.28 541	1.10 469	15.76 542	18.69 546	12.52 543	8.65 535	12.22 541	9.64 534	22.29 546	8.38 542	25.92 548	24.06 549	19.72 547	17.59 547

FADE	15.98 543	3.24 531	8.93 530	2.10 518	2.93 525	1.19 469	0.91 476	4.99 532	2.50 515	1.28 480	1.19 464	3.05 510	7.02 531	8.01 534	5.49 525	96.22 556	36.26 556	65.47 553	65.78 553	1.78 518	1.34 461

HaxPig	19.88 544	22.39 550	22.30 544	17.98 544	17.98 543	12.06 537	12.06 538	16.25 546	15.97 544	21.05 548	21.41 549	18.85 547	18.35 544	20.07 550	19.64 547	23.57 550	23.19 550	24.07 547	23.71 548	22.95 548	23.72 551

Anonymous_1	22.76 545	11.11 539	11.93 534	12.73 540	26.05 550	19.39 545	27.77 548	14.18 542	13.64 539	14.92 541	10.66 534	11.26 538	11.24 540	12.48 542	14.45 542	37.82 555	7.87 538	34.92 552	63.61 552	87.51 556	11.75 544

PML	22.99 546	17.34 543	8.24 528	5.48 534	9.84 534	50.35 556	102.65 556	5.84 533	13.52 537	37.08 556	104.84 556	30.61 555	23.20 551	12.09 540	7.96 533	6.27 537	2.12 507	6.31 539	2.42 530	10.67 542	2.95 521

MEDIAN_ROB	23.95 547	26.96 555	26.29 550	22.14 546	22.09 545	16.18 541	14.23 539	20.47 547	20.09 546	25.43 552	25.22 554	22.96 548	22.54 550	24.33 551	23.18 552	28.15 552	27.16 554	28.60 550	27.73 550	27.59 549	27.58 552

DPSimNet_ROB	24.35 548	23.81 553	31.38 554	25.93 548	22.83 546	31.30 551	34.38 552	20.78 548	28.92 555	27.39 553	22.99 553	28.29 554	35.76 556	15.47 545	17.82 546	24.28 551	17.90 548	22.23 546	14.12 543	19.38 546	22.12 550

CasAABBNet	24.76 549	22.38 549	24.44 547	26.05 549	25.75 548	39.79 552	56.76 555	29.10 553	28.88 554	21.22 549	22.69 551	24.21 549	23.99 553	26.23 552	30.62 555	14.22 543	16.71 546	13.03 542	14.75 545	17.49 543	16.97 545

Selective-RAFT-Error	24.83 550	22.44 551	24.80 548	26.10 550	25.82 549	39.85 553	56.72 554	29.21 555	29.03 556	21.29 551	22.80 552	24.25 550	24.07 554	26.28 553	30.60 554	14.24 544	16.85 547	13.04 543	14.75 545	17.53 544	17.02 546

LSM0	26.57 551	22.53 552	25.76 549	30.62 552	52.30 556	39.86 554	56.49 553	29.18 554	28.76 553	21.26 550	22.46 550	24.42 551	23.97 552	26.42 554	30.66 556	14.29 545	16.56 545	13.06 544	14.65 544	17.62 545	20.52 548

AVERAGE_ROB	26.91 552	30.28 556	29.18 552	25.78 547	25.30 547	19.49 546	15.38 540	23.70 552	23.02 552	28.38 554	27.78 555	26.23 553	25.76 555	26.95 555	25.55 553	31.27 554	30.02 555	31.76 551	30.80 551	30.88 554	30.77 553

ASD4	27.03 553	24.46 554	23.91 545	27.24 551	17.87 542	47.08 555	31.36 551	41.80 556	21.82 551	31.12 555	20.82 548	33.80 556	18.50 545	27.25 556	21.57 551	29.52 553	20.55 549	27.54 549	23.38 547	30.03 550	20.96 549

xxxxx1	29.05 554	20.74 546	14.05 541	50.10 553	40.25 553	19.01 542	26.60 545	21.83 549	20.22 547	16.52 543	17.56 543	18.33 544	21.41 547	16.11 546	20.77 548	23.48 547	26.77 551	66.36 554	78.56 554	30.19 551	32.23 554

tt_ll	29.05 554	20.74 546	14.05 541	50.10 553	40.25 553	19.01 542	26.60 545	21.83 549	20.22 547	16.52 543	17.56 543	18.33 544	21.41 547	16.11 546	20.77 548	23.48 547	26.77 551	66.36 554	78.56 554	30.19 551	32.23 554

ff	29.05 554	20.74 546	14.05 541	50.10 553	40.25 553	19.01 542	26.60 545	21.83 549	20.22 547	16.52 543	17.56 543	18.33 544	21.41 547	16.11 546	20.77 548	23.48 547	26.77 551	66.36 554	78.56 554	30.19 551	32.23 554

test_example2	115.17 557	122.38 557	93.45 556	115.38 556	123.53 557	101.24 557	113.11 557	54.67 557	99.94 557	135.50 557	136.43 557	85.67 557	85.40 557	110.44 557	104.91 557	152.17 557	205.21 557	99.17 557	114.27 557	138.55 557	112.04 557

ccccc	290.26 558	297.53 558	346.58 558	372.50 558	377.87 558	200.30 558	209.85 558	217.33 558	172.40 558	202.36 558	216.49 558	213.34 558	255.16 558	312.79 558	342.72 558	409.97 558	354.33 558	255.69 558	227.31 558	431.13 558	389.58 558

Low-res two-view benchmark