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

MonSter	0.07 4	0.06 52	0.05 1	0.15 65	0.05 1	0.07 24	0.10 14	0.15 85	0.15 132	0.05 1	0.06 12	0.05 1	0.06 32	0.07 3	0.09 50	0.04 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

HITNet	0.10 113	0.06 52	0.12 155	0.14 25	0.06 13	0.11 144	0.10 14	0.18 172	0.18 201	0.13 189	0.16 187	0.14 207	0.11 196	0.15 252	0.13 247	0.06 92	0.04 3	0.04 1	0.04 23	0.06 164	0.05 95
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
111111	0.07 4	0.04 1	0.09 51	0.17 189	0.06 13	0.05 4	0.10 14	0.11 24	0.09 15	0.06 9	0.06 12	0.07 45	0.05 9	0.09 23	0.09 50	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.07 230	0.06 170

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 16	0.10 81	0.14 25	0.06 13	0.07 24	0.12 42	0.09 10	0.09 15	0.06 9	0.04 1	0.05 1	0.05 9	0.08 13	0.08 17	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 3	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 16	0.11 121	0.14 25	0.06 13	0.07 24	0.13 77	0.09 10	0.07 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 13	0.07 1	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 3	0.04 20

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 16	0.10 81	0.14 25	0.06 13	0.07 24	0.11 25	0.08 3	0.06 4	0.06 9	0.04 1	0.06 11	0.06 32	0.07 3	0.10 106	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.05 74	0.06 170

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 81	0.15 65	0.05 1	0.07 24	0.11 25	0.09 10	0.04 2	0.06 9	0.05 7	0.06 11	0.04 1	0.08 13	0.09 50	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 74	0.05 95

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 16	0.08 18	0.17 189	0.05 1	0.06 8	0.11 25	0.08 3	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 11	0.05 9	0.09 23	0.09 50	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 3	0.04 20

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 16	0.08 18	0.17 189	0.05 1	0.07 24	0.11 25	0.08 3	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.06 11	0.05 9	0.10 44	0.09 50	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 3	0.04 20

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 121	0.15 65	0.06 13	0.09 62	0.08 4	0.08 3	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 45	0.07 82	0.11 86	0.08 17	0.07 210	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.05 74	0.05 95

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 121	0.15 65	0.06 13	0.09 62	0.08 4	0.08 3	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 45	0.07 82	0.11 86	0.08 17	0.07 210	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.05 74	0.05 95

G2L-Stereo_aug	0.15 322	0.06 52	0.12 155	0.14 25	0.07 52	0.18 341	0.19 368	0.20 202	0.38 425	0.22 375	0.26 349	0.27 388	0.14 287	0.18 337	0.19 371	0.07 210	0.05 160	0.05 3	0.04 23	0.06 164	0.07 248

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 81	0.15 65	0.06 13	0.07 24	0.09 8	0.08 3	0.06 4	0.05 1	0.04 1	0.06 11	0.06 32	0.10 44	0.09 50	0.07 210	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.06 164	0.06 170

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 52	0.10 81	0.16 124	0.07 52	0.04 1	0.13 77	0.10 15	0.10 27	0.05 1	0.11 119	0.07 45	0.05 9	0.07 3	0.09 50	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.05 74	0.04 20

SGD-Stereo	0.08 23	0.05 16	0.10 81	0.14 25	0.05 1	0.12 177	0.12 42	0.11 24	0.12 66	0.07 24	0.09 66	0.09 97	0.09 141	0.08 13	0.08 17	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.05 74	0.03 1

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 52	0.08 18	0.13 12	0.07 52	0.07 24	0.14 123	0.09 10	0.09 15	0.06 9	0.07 31	0.06 11	0.05 9	0.10 44	0.07 1	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.05 74	0.04 20

Reg-Stereo(zero)	0.08 23	0.05 16	0.08 18	0.16 124	0.06 13	0.12 177	0.11 25	0.15 85	0.10 27	0.12 162	0.09 66	0.10 125	0.08 115	0.11 86	0.08 17	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.04 3	0.05 95

SCV_C0	0.08 23	0.07 125	0.07 4	0.16 124	0.09 208	0.08 41	0.15 189	0.11 24	0.12 66	0.08 44	0.07 31	0.06 11	0.05 9	0.11 86	0.07 1	0.05 7	0.05 160	0.05 3	0.04 23	0.06 164	0.05 95

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 23	0.06 52	0.09 51	0.22 418	0.06 13	0.08 41	0.12 42	0.10 15	0.10 27	0.07 24	0.07 31	0.06 11	0.05 9	0.11 86	0.09 50	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 164	0.04 20

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 18	0.12 4	0.05 1	0.09 62	0.13 77	0.06 1	0.09 15	0.05 1	0.05 7	0.06 11	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 74	0.04 20

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 427	0.17 345	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 25	0.08 3	0.08 10	0.06 9	0.06 12	0.05 1	0.05 9	0.09 23	0.08 17	0.08 270	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 74	0.04 20

AIO_rvc	0.07 4	0.06 52	0.08 18	0.15 65	0.06 13	0.08 41	0.14 123	0.09 10	0.08 10	0.07 24	0.08 53	0.07 45	0.04 1	0.10 44	0.08 17	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.04 3	0.03 1

HUF	0.08 23	0.05 16	0.08 18	0.14 25	0.06 13	0.09 62	0.13 77	0.13 50	0.13 96	0.07 24	0.07 31	0.08 73	0.06 32	0.10 44	0.09 50	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.05 74	0.04 20

AIO_test	0.07 4	0.05 16	0.07 4	0.15 65	0.07 52	0.06 8	0.14 123	0.10 15	0.10 27	0.07 24	0.07 31	0.06 11	0.05 9	0.08 13	0.10 106	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.04 3	0.03 1

castereo++	0.08 23	0.05 16	0.08 18	0.15 65	0.05 1	0.14 247	0.12 42	0.11 24	0.15 132	0.07 24	0.07 31	0.07 45	0.06 32	0.08 13	0.08 17	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.04 3	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 23	0.06 52	0.11 121	0.14 25	0.09 208	0.10 102	0.12 42	0.10 15	0.12 66	0.06 9	0.07 31	0.07 45	0.06 32	0.09 23	0.08 17	0.06 92	0.05 160	0.05 3	0.04 23	0.05 74	0.06 170

castereo	0.09 55	0.06 52	0.11 121	0.15 65	0.06 13	0.11 144	0.15 189	0.14 65	0.18 201	0.08 44	0.10 91	0.11 146	0.08 115	0.09 23	0.10 106	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.04 3	0.03 1

GIP-stereo	0.08 23	0.06 52	0.11 121	0.14 25	0.06 13	0.09 62	0.13 77	0.14 65	0.11 50	0.07 24	0.08 53	0.05 1	0.04 1	0.10 44	0.07 1	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.05 74	0.04 20

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 16	0.07 4	0.14 25	0.06 13	0.10 102	0.13 77	0.07 2	0.13 96	0.06 9	0.07 31	0.06 11	0.05 9	0.10 44	0.09 50	0.04 1	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 3	0.04 20

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 18	0.15 65	0.05 1	0.05 4	0.13 77	0.12 38	0.08 10	0.07 24	0.06 12	0.05 1	0.05 9	0.07 3	0.09 50	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 3	0.04 20

WCG-NET	0.08 23	0.05 16	0.09 51	0.15 65	0.06 13	0.11 144	0.14 123	0.13 50	0.13 96	0.06 9	0.09 66	0.07 45	0.06 32	0.13 205	0.08 17	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.04 3	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 52	0.08 18	0.18 269	0.06 13	0.04 1	0.10 14	0.11 24	0.11 50	0.06 9	0.07 31	0.07 45	0.06 32	0.09 23	0.09 50	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.05 74	0.04 20

Occ-G	0.08 23	0.05 16	0.06 2	0.14 25	0.07 52	0.08 41	0.14 123	0.13 50	0.15 132	0.07 24	0.11 119	0.07 45	0.05 9	0.09 23	0.10 106	0.06 92	0.05 160	0.05 3	0.04 23	0.05 74	0.05 95

Pointernet	0.09 55	0.04 1	0.09 51	0.16 124	0.08 101	0.13 215	0.10 14	0.15 85	0.17 175	0.09 69	0.07 31	0.06 11	0.06 32	0.11 86	0.09 50	0.08 270	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 164	0.05 95

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 18	0.15 65	0.06 13	0.04 1	0.09 8	0.10 15	0.09 15	0.06 9	0.06 12	0.06 11	0.06 32	0.06 1	0.08 17	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.06 164	0.06 170

AIO-Stereo	0.08 23	0.06 52	0.09 51	0.18 269	0.06 13	0.08 41	0.12 42	0.15 85	0.09 15	0.08 44	0.08 53	0.07 45	0.05 9	0.11 86	0.08 17	0.05 7	0.05 160	0.05 3	0.04 23	0.04 3	0.04 20

WCG-NET（raft）	0.08 23	0.05 16	0.10 81	0.15 65	0.06 13	0.11 144	0.13 77	0.15 85	0.12 66	0.08 44	0.07 31	0.06 11	0.06 32	0.13 205	0.08 17	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.04 3	0.04 20

RSM	0.08 23	0.06 52	0.09 51	0.17 189	0.06 13	0.08 41	0.12 42	0.12 38	0.10 27	0.08 44	0.07 31	0.06 11	0.05 9	0.11 86	0.09 50	0.04 1	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.04 3	0.03 1

test_for_model	0.09 55	0.12 380	0.14 234	0.23 438	0.11 356	0.08 41	0.13 77	0.12 38	0.12 66	0.10 100	0.07 31	0.07 45	0.06 32	0.11 86	0.10 106	0.06 92	0.05 160	0.05 3	0.03 1	0.07 230	0.04 20

trnet	0.08 23	0.05 16	0.07 4	0.12 4	0.05 1	0.12 177	0.11 25	0.13 50	0.10 27	0.08 44	0.13 144	0.09 97	0.08 115	0.11 86	0.10 106	0.08 270	0.05 160	0.05 3	0.03 1	0.06 164	0.05 95

testlalala2	0.10 113	0.06 52	0.11 121	0.20 374	0.10 309	0.10 102	0.12 42	0.17 143	0.12 66	0.12 162	0.13 144	0.09 97	0.07 82	0.11 86	0.13 247	0.06 92	0.05 160	0.05 3	0.04 23	0.05 74	0.05 95

MoCha-V2	0.08 23	0.05 16	0.10 81	0.20 374	0.07 52	0.09 62	0.14 123	0.11 24	0.08 10	0.07 24	0.08 53	0.07 45	0.06 32	0.09 23	0.08 17	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.04 3	0.04 20

IGEV++	0.08 23	0.06 52	0.08 18	0.18 269	0.07 52	0.09 62	0.13 77	0.10 15	0.09 15	0.08 44	0.08 53	0.06 11	0.06 32	0.13 205	0.09 50	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.05 74	0.04 20

qqq1	0.13 246	0.07 125	0.17 345	0.14 25	0.08 101	0.16 302	0.17 285	0.26 319	0.27 337	0.19 326	0.20 253	0.18 284	0.15 305	0.15 252	0.11 159	0.08 270	0.05 160	0.05 3	0.05 81	0.06 164	0.06 170

fff1	0.13 246	0.07 125	0.17 345	0.14 25	0.08 101	0.16 302	0.17 285	0.26 319	0.27 337	0.19 326	0.20 253	0.18 284	0.15 305	0.15 252	0.11 159	0.08 270	0.05 160	0.05 3	0.05 81	0.06 164	0.06 170

MSKI-zero shot	0.09 55	0.05 16	0.09 51	0.15 65	0.07 52	0.10 102	0.13 77	0.14 65	0.13 96	0.09 69	0.09 66	0.09 97	0.06 32	0.12 164	0.10 106	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.04 3	0.04 20

UniTT-Stereo	0.09 55	0.07 125	0.08 18	0.18 269	0.08 101	0.13 215	0.11 25	0.12 38	0.11 50	0.10 100	0.12 131	0.05 1	0.07 82	0.09 23	0.09 50	0.07 210	0.05 160	0.05 3	0.05 81	0.05 74	0.05 95

testlalala_base	0.10 113	0.09 283	0.14 234	0.21 403	0.08 101	0.10 102	0.14 123	0.13 50	0.10 27	0.07 24	0.15 175	0.07 45	0.08 115	0.10 44	0.12 206	0.08 270	0.05 160	0.05 3	0.03 1	0.06 164	0.05 95

GCAP-Stereo	0.09 55	0.07 125	0.13 200	0.18 269	0.06 13	0.11 144	0.07 2	0.13 50	0.12 66	0.09 69	0.10 91	0.07 45	0.09 141	0.13 205	0.10 106	0.06 92	0.05 160	0.05 3	0.04 23	0.04 3	0.05 95

Any-RAFT	0.10 113	0.05 16	0.09 51	0.14 25	0.07 52	0.13 215	0.14 123	0.21 223	0.15 132	0.11 126	0.12 131	0.12 163	0.09 141	0.12 164	0.09 50	0.07 210	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.06 164	0.05 95

RAFT-Test	0.09 55	0.06 52	0.10 81	0.15 65	0.07 52	0.11 144	0.15 189	0.16 110	0.13 96	0.09 69	0.10 91	0.10 125	0.09 141	0.12 164	0.09 50	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.04 3	0.05 95

LoS_RVC	0.08 23	0.05 16	0.07 4	0.15 65	0.07 52	0.08 41	0.15 189	0.11 24	0.10 27	0.08 44	0.09 66	0.06 11	0.09 141	0.10 44	0.09 50	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 3	0.03 1

CAS	0.08 23	0.04 1	0.07 4	0.17 189	0.08 101	0.10 102	0.13 77	0.12 38	0.09 15	0.09 69	0.10 91	0.08 73	0.06 32	0.09 23	0.08 17	0.08 270	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 74	0.04 20

anonymousdsp2	0.11 156	0.07 125	0.10 81	0.16 124	0.09 208	0.13 215	0.14 123	0.18 172	0.22 267	0.13 189	0.14 158	0.12 163	0.09 141	0.14 230	0.11 159	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.06 164	0.05 95

LoS	0.09 55	0.05 16	0.11 121	0.13 12	0.07 52	0.14 247	0.11 25	0.15 85	0.15 132	0.09 69	0.09 66	0.12 163	0.09 141	0.15 252	0.10 106	0.07 210	0.05 160	0.05 3	0.03 1	0.05 74	0.05 95
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 23	0.04 1	0.08 18	0.14 25	0.07 52	0.09 62	0.14 123	0.11 24	0.09 15	0.08 44	0.09 66	0.11 146	0.06 32	0.12 164	0.08 17	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 74	0.05 95

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 52	0.08 18	0.17 189	0.06 13	0.08 41	0.12 42	0.13 50	0.07 8	0.08 44	0.07 31	0.06 11	0.04 1	0.10 44	0.09 50	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.04 3	0.03 1

DCANet-4	0.10 113	0.06 52	0.12 155	0.16 124	0.06 13	0.09 62	0.17 285	0.18 172	0.19 215	0.13 189	0.16 187	0.09 97	0.14 287	0.11 86	0.12 206	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.04 3	0.05 95

fff	0.10 113	0.06 52	0.12 155	0.15 65	0.07 52	0.09 62	0.17 285	0.16 110	0.20 238	0.13 189	0.16 187	0.10 125	0.11 196	0.11 86	0.12 206	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.04 3	0.05 95

ADStereo(finetuned)	0.10 113	0.06 52	0.12 155	0.16 124	0.06 13	0.09 62	0.17 285	0.15 85	0.19 215	0.13 189	0.17 208	0.10 125	0.12 225	0.11 86	0.12 206	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.05 74	0.04 20

CREStereo++_RVC	0.08 23	0.04 1	0.06 2	0.13 12	0.07 52	0.09 62	0.12 42	0.14 65	0.14 118	0.10 100	0.14 158	0.08 73	0.07 82	0.09 23	0.11 159	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.05 81	0.04 3	0.04 20
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
s12784h	0.09 55	0.06 52	0.07 4	0.15 65	0.05 1	0.16 302	0.18 330	0.15 85	0.15 132	0.10 100	0.11 119	0.11 146	0.11 196	0.10 44	0.12 206	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.04 3	0.04 20

TANstereo	0.09 55	0.04 1	0.08 18	0.13 12	0.06 13	0.11 144	0.14 123	0.15 85	0.19 215	0.11 126	0.15 175	0.10 125	0.06 32	0.12 164	0.09 50	0.07 210	0.05 160	0.05 3	0.04 23	0.06 164	0.05 95

XX-TBD	0.09 55	0.06 52	0.07 4	0.14 25	0.07 52	0.12 177	0.16 254	0.14 65	0.13 96	0.11 126	0.12 131	0.09 97	0.08 115	0.10 44	0.10 106	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 164	0.05 95

DCANet	0.10 113	0.06 52	0.12 155	0.16 124	0.06 13	0.09 62	0.17 285	0.15 85	0.19 215	0.13 189	0.17 208	0.10 125	0.11 196	0.11 86	0.12 206	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.05 74	0.04 20

csc	0.10 113	0.06 52	0.12 155	0.15 65	0.07 52	0.09 62	0.17 285	0.16 110	0.20 238	0.13 189	0.16 187	0.10 125	0.11 196	0.11 86	0.12 206	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.04 3	0.05 95

cscssc	0.10 113	0.06 52	0.12 155	0.15 65	0.07 52	0.09 62	0.17 285	0.16 110	0.20 238	0.13 189	0.16 187	0.10 125	0.11 196	0.11 86	0.12 206	0.06 92	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.04 3	0.05 95

EAI-Stereo	0.09 55	0.07 125	0.11 121	0.15 65	0.06 13	0.10 102	0.15 189	0.16 110	0.09 15	0.08 44	0.09 66	0.08 73	0.07 82	0.09 23	0.11 159	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.05 81	0.05 74	0.04 20

CREStereo	0.09 55	0.04 1	0.08 18	0.11 1	0.06 13	0.13 215	0.14 123	0.14 65	0.10 27	0.08 44	0.13 144	0.09 97	0.08 115	0.11 86	0.10 106	0.08 270	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 164	0.06 170
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 55	0.05 16	0.09 51	0.12 4	0.06 13	0.12 177	0.14 123	0.15 85	0.11 50	0.09 69	0.13 144	0.10 125	0.07 82	0.13 205	0.10 106	0.15 455	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.07 230	0.06 170

BEATNet_4x	0.12 221	0.08 217	0.14 234	0.18 269	0.07 52	0.15 272	0.07 2	0.22 245	0.18 201	0.16 265	0.19 241	0.18 284	0.14 287	0.16 286	0.15 312	0.07 210	0.05 160	0.05 3	0.05 81	0.06 164	0.06 170

MLCV	0.12 221	0.07 125	0.16 317	0.18 269	0.06 13	0.15 272	0.17 285	0.19 191	0.21 253	0.18 311	0.25 332	0.17 270	0.13 262	0.14 230	0.13 247	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 23	0.05 74	0.04 20

iResNet_ROB	0.14 279	0.07 125	0.13 200	0.14 25	0.07 52	0.18 341	0.14 123	0.26 319	0.31 374	0.22 375	0.25 332	0.23 352	0.15 305	0.15 252	0.13 247	0.07 210	0.05 160	0.05 3	0.04 23	0.08 291	0.08 313

pmcnn	0.15 322	0.07 125	0.19 379	0.15 65	0.07 52	0.20 380	0.15 189	0.24 286	0.26 328	0.21 360	0.34 417	0.28 398	0.18 366	0.18 337	0.17 342	0.07 210	0.05 160	0.05 3	0.04 23	0.07 230	0.06 170

xyz-stereo	0.13 246	0.07 125	0.20 391	0.15 65	0.05 1	0.20 380	0.15 189	0.17 143	0.31 374	0.15 237	0.29 383	0.26 380	0.16 331	0.13 205	0.12 206	0.05 7	0.05 160	0.06 75	0.05 81	0.04 3	0.04 20

coex_refinement	0.14 279	0.07 125	0.12 155	0.17 189	0.10 309	0.15 272	0.15 189	0.26 319	0.29 357	0.18 311	0.20 253	0.22 335	0.17 353	0.16 286	0.18 360	0.08 270	0.05 160	0.06 75	0.06 155	0.09 350	0.08 313

MM-Stereo_test2	0.09 55	0.06 52	0.09 51	0.19 325	0.08 101	0.12 177	0.18 330	0.15 85	0.14 118	0.07 24	0.10 91	0.07 45	0.06 32	0.12 164	0.09 50	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.03 1

HART	0.08 23	0.07 125	0.09 51	0.17 189	0.07 52	0.10 102	0.16 254	0.13 50	0.11 50	0.08 44	0.10 91	0.07 45	0.05 9	0.10 44	0.08 17	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.04 23	0.05 74	0.04 20

SCV	0.08 23	0.09 283	0.08 18	0.15 65	0.08 101	0.10 102	0.13 77	0.10 15	0.12 66	0.07 24	0.07 31	0.06 11	0.04 1	0.09 23	0.08 17	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.04 23	0.06 164	0.04 20

fffft	0.09 55	0.06 52	0.12 155	0.16 124	0.07 52	0.09 62	0.17 285	0.12 38	0.11 50	0.08 44	0.07 31	0.09 97	0.06 32	0.11 86	0.12 206	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.04 3	0.05 95
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 23	0.06 52	0.12 155	0.16 124	0.07 52	0.09 62	0.14 123	0.11 24	0.13 96	0.09 69	0.07 31	0.07 45	0.07 82	0.12 164	0.10 106	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.04 3	0.04 20

tt45	0.09 55	0.06 52	0.11 121	0.15 65	0.07 52	0.11 144	0.16 254	0.13 50	0.11 50	0.09 69	0.06 12	0.08 73	0.06 32	0.13 205	0.10 106	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.06 170

999	0.09 55	0.05 16	0.13 200	0.15 65	0.08 101	0.10 102	0.14 123	0.15 85	0.11 50	0.10 100	0.08 53	0.08 73	0.08 115	0.16 286	0.10 106	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.04 3	0.05 95

ours_stereo	0.09 55	0.07 125	0.09 51	0.17 189	0.08 101	0.11 144	0.16 254	0.11 24	0.12 66	0.08 44	0.10 91	0.08 73	0.06 32	0.12 164	0.12 206	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.04 3	0.03 1

PAM_32	0.09 55	0.05 16	0.17 345	0.15 65	0.08 101	0.10 102	0.15 189	0.14 65	0.15 132	0.09 69	0.08 53	0.09 97	0.07 82	0.14 230	0.08 17	0.06 92	0.05 160	0.06 75	0.06 155	0.05 74	0.06 170

PAM	0.10 113	0.05 16	0.16 317	0.15 65	0.08 101	0.09 62	0.16 254	0.15 85	0.16 157	0.12 162	0.09 66	0.09 97	0.07 82	0.13 205	0.08 17	0.06 92	0.05 160	0.06 75	0.06 155	0.05 74	0.06 170

UGAM-zero	0.09 55	0.05 16	0.15 283	0.15 65	0.08 101	0.09 62	0.13 77	0.19 191	0.15 132	0.11 126	0.15 175	0.07 45	0.07 82	0.09 23	0.09 50	0.06 92	0.05 160	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.06 170

model_zeroshot	0.10 113	0.04 1	0.11 121	0.15 65	0.09 208	0.12 177	0.14 123	0.20 202	0.13 96	0.11 126	0.10 91	0.12 163	0.07 82	0.12 164	0.10 106	0.07 210	0.06 276	0.06 75	0.05 81	0.06 164	0.06 170

GCAP-BAT	0.09 55	0.07 125	0.14 234	0.15 65	0.08 101	0.10 102	0.13 77	0.14 65	0.10 27	0.11 126	0.10 91	0.08 73	0.07 82	0.12 164	0.10 106	0.06 92	0.05 160	0.06 75	0.04 23	0.04 3	0.04 20

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 156	0.05 16	0.11 121	0.15 65	0.13 408	0.13 215	0.16 254	0.23 264	0.17 175	0.10 100	0.12 131	0.10 125	0.07 82	0.11 86	0.09 50	0.06 92	0.05 160	0.06 75	0.06 155	0.07 230	0.08 313

U	0.08 23	0.07 125	0.09 51	0.19 325	0.10 309	0.10 102	0.13 77	0.12 38	0.17 175	0.07 24	0.07 31	0.06 11	0.05 9	0.07 3	0.08 17	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.04 23	0.06 164	0.05 95

RSM++	0.08 23	0.06 52	0.09 51	0.17 189	0.07 52	0.09 62	0.12 42	0.11 24	0.11 50	0.08 44	0.06 12	0.07 45	0.05 9	0.10 44	0.09 50	0.04 1	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.03 1

RAFT-Stereo-weight	0.09 55	0.06 52	0.10 81	0.16 124	0.07 52	0.09 62	0.14 123	0.19 191	0.16 157	0.11 126	0.10 91	0.08 73	0.06 32	0.10 44	0.11 159	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.04 23	0.04 3	0.04 20

test_sample1	0.13 246	0.07 125	0.14 234	0.13 12	0.08 101	0.19 365	0.16 254	0.20 202	0.15 132	0.14 210	0.22 283	0.18 284	0.16 331	0.17 318	0.14 284	0.07 210	0.06 276	0.06 75	0.06 155	0.08 291	0.07 248

gcap-zeroshot	0.09 55	0.05 16	0.10 81	0.16 124	0.07 52	0.13 215	0.13 77	0.11 24	0.12 66	0.13 189	0.12 131	0.09 97	0.08 115	0.09 23	0.09 50	0.06 92	0.05 160	0.06 75	0.05 81	0.04 3	0.04 20

MGS-Stereo	0.09 55	0.07 125	0.12 155	0.15 65	0.08 101	0.09 62	0.15 189	0.12 38	0.12 66	0.07 24	0.10 91	0.08 73	0.06 32	0.10 44	0.09 50	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.06 164	0.05 95

ACVNet-DCA	0.10 113	0.08 217	0.12 155	0.17 189	0.09 208	0.13 215	0.15 189	0.23 264	0.16 157	0.09 69	0.09 66	0.06 11	0.06 32	0.10 44	0.07 1	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.07 230	0.07 248

1test111	0.11 156	0.08 217	0.12 155	0.17 189	0.09 208	0.13 215	0.15 189	0.23 264	0.16 157	0.09 69	0.09 66	0.06 11	0.06 32	0.15 252	0.16 328	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.07 230	0.07 248

cc1	0.10 113	0.08 217	0.12 155	0.17 189	0.09 208	0.13 215	0.15 189	0.16 110	0.18 201	0.09 69	0.09 66	0.06 11	0.06 32	0.10 44	0.07 1	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.06 164	0.06 170

11t1	0.12 221	0.06 52	0.13 200	0.14 25	0.08 101	0.17 323	0.15 189	0.18 172	0.15 132	0.15 237	0.15 175	0.16 250	0.16 331	0.15 252	0.13 247	0.08 270	0.05 160	0.06 75	0.05 81	0.08 291	0.07 248

ff7	0.09 55	0.07 125	0.11 121	0.16 124	0.09 208	0.11 144	0.15 189	0.16 110	0.12 66	0.10 100	0.06 12	0.06 11	0.06 32	0.11 86	0.09 50	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.06 170

IGEVStereo-DCA	0.09 55	0.06 52	0.11 121	0.15 65	0.10 309	0.11 144	0.15 189	0.16 110	0.12 66	0.10 100	0.06 12	0.08 73	0.06 32	0.10 44	0.08 17	0.06 92	0.05 160	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.06 170

ffff	0.09 55	0.07 125	0.11 121	0.16 124	0.09 208	0.11 144	0.15 189	0.16 110	0.12 66	0.10 100	0.06 12	0.06 11	0.06 32	0.11 86	0.09 50	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.06 170

rrr	0.09 55	0.06 52	0.12 155	0.15 65	0.10 309	0.11 144	0.16 254	0.16 110	0.15 132	0.10 100	0.06 12	0.08 73	0.06 32	0.10 44	0.08 17	0.06 92	0.05 160	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.06 170

11t	0.09 55	0.07 125	0.11 121	0.16 124	0.09 208	0.11 144	0.15 189	0.16 110	0.12 66	0.10 100	0.06 12	0.06 11	0.06 32	0.11 86	0.09 50	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.06 170

tt1	0.10 113	0.08 217	0.12 155	0.17 189	0.09 208	0.12 177	0.16 254	0.15 85	0.19 215	0.09 69	0.08 53	0.06 11	0.06 32	0.10 44	0.07 1	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.06 164	0.06 170

IGEV_Zeroshot_test	0.09 55	0.05 16	0.12 155	0.13 12	0.08 101	0.12 177	0.13 77	0.17 143	0.11 50	0.10 100	0.06 12	0.09 97	0.06 32	0.11 86	0.09 50	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.06 155	0.05 74	0.05 95

DLNR_Zeroshot_test	10.40 546	1.82 537	19.49 552	120.77 557	13.11 550	0.06 8	0.13 77	0.23 264	0.10 27	0.07 24	0.10 91	0.09 97	0.06 32	0.10 44	0.09 50	0.13 438	0.04 3	0.06 75	0.04 23	51.54 556	0.04 20

testlalala	0.08 23	0.07 125	0.17 345	0.16 124	0.08 101	0.09 62	0.12 42	0.15 85	0.10 27	0.07 24	0.09 66	0.06 11	0.06 32	0.11 86	0.09 50	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.04 23	0.04 3	0.04 20

AEACV	0.08 23	0.05 16	0.08 18	0.14 25	0.13 408	0.14 247	0.13 77	0.14 65	0.09 15	0.07 24	0.09 66	0.07 45	0.08 115	0.10 44	0.09 50	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.04 20

HH	0.09 55	0.06 52	0.13 200	0.17 189	0.08 101	0.10 102	0.16 254	0.14 65	0.10 27	0.08 44	0.09 66	0.08 73	0.07 82	0.10 44	0.09 50	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.04 20

HanStereo	0.09 55	0.06 52	0.13 200	0.17 189	0.08 101	0.10 102	0.16 254	0.14 65	0.10 27	0.08 44	0.09 66	0.08 73	0.07 82	0.10 44	0.09 50	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.04 20

anonymousdsp	0.09 55	0.07 125	0.11 121	0.16 124	0.09 208	0.11 144	0.15 189	0.16 110	0.12 66	0.09 69	0.06 12	0.06 11	0.06 32	0.11 86	0.09 50	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.06 170

CBFPSM	0.14 279	0.06 52	0.26 425	0.17 189	0.09 208	0.13 215	0.15 189	0.22 245	0.23 277	0.20 347	0.27 358	0.24 358	0.16 331	0.16 286	0.18 360	0.06 92	0.06 276	0.06 75	0.07 242	0.07 230	0.07 248

EGLCR-Stereo	0.08 23	0.05 16	0.08 18	0.14 25	0.06 13	0.10 102	0.12 42	0.11 24	0.16 157	0.06 9	0.05 7	0.07 45	0.05 9	0.10 44	0.11 159	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.04 3	0.04 20

DCRE	0.11 156	0.07 125	0.13 200	0.16 124	0.11 356	0.11 144	0.17 285	0.18 172	0.17 175	0.11 126	0.18 233	0.10 125	0.10 171	0.15 252	0.11 159	0.06 92	0.05 160	0.06 75	0.06 155	0.05 74	0.04 20

knoymous	0.11 156	0.05 16	0.12 155	0.13 12	0.07 52	0.15 272	0.14 123	0.19 191	0.13 96	0.11 126	0.17 208	0.13 187	0.09 141	0.13 205	0.11 159	0.08 270	0.05 160	0.06 75	0.05 81	0.08 291	0.07 248

Selective-RAFT	0.11 156	0.10 338	0.11 121	0.21 403	0.08 101	0.16 302	0.13 77	0.20 202	0.22 267	0.10 100	0.10 91	0.11 146	0.10 171	0.15 252	0.11 159	0.05 7	0.05 160	0.06 75	0.05 81	0.06 164	0.05 95

ProNet	0.09 55	0.07 125	0.10 81	0.17 189	0.08 101	0.10 102	0.15 189	0.15 85	0.12 66	0.09 69	0.06 12	0.07 45	0.06 32	0.11 86	0.09 50	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.04 3	0.06 170

MC-Stereo	0.08 23	0.06 52	0.09 51	0.17 189	0.06 13	0.10 102	0.14 123	0.12 38	0.10 27	0.09 69	0.12 131	0.09 97	0.06 32	0.11 86	0.10 106	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.04 3	0.04 20

RCA-Stereo	0.09 55	0.06 52	0.09 51	0.16 124	0.06 13	0.09 62	0.13 77	0.18 172	0.14 118	0.09 69	0.10 91	0.08 73	0.07 82	0.12 164	0.11 159	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.04 20

ccc-4	0.09 55	0.07 125	0.11 121	0.16 124	0.09 208	0.11 144	0.15 189	0.16 110	0.12 66	0.10 100	0.06 12	0.06 11	0.06 32	0.11 86	0.09 50	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.06 170

x	0.13 246	0.07 125	0.14 234	0.14 25	0.08 101	0.18 341	0.14 123	0.22 245	0.20 238	0.15 237	0.19 241	0.19 298	0.17 353	0.18 337	0.18 360	0.07 210	0.05 160	0.06 75	0.06 155	0.07 230	0.07 248

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 379	0.09 283	0.29 445	0.15 65	0.10 309	0.22 404	0.20 390	0.26 319	0.39 429	0.25 410	0.42 466	0.24 358	0.15 305	0.20 378	0.19 371	0.07 210	0.05 160	0.06 75	0.05 81	0.10 381	0.09 357

IGEV-Stereo	0.09 55	0.07 125	0.11 121	0.16 124	0.09 208	0.11 144	0.15 189	0.16 110	0.12 66	0.09 69	0.06 12	0.06 11	0.06 32	0.11 86	0.09 50	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.06 170
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.11 156	0.08 217	0.14 234	0.17 189	0.08 101	0.12 177	0.15 189	0.17 143	0.15 132	0.14 210	0.11 119	0.16 250	0.09 141	0.16 286	0.11 159	0.07 210	0.05 160	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.06 170

iRaft-Stereo_20w	0.09 55	0.05 16	0.13 200	0.14 25	0.08 101	0.12 177	0.15 189	0.18 172	0.10 27	0.11 126	0.08 53	0.08 73	0.05 9	0.10 44	0.09 50	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.06 164	0.05 95

DAS	0.15 322	0.08 217	0.18 368	0.19 325	0.10 309	0.19 365	0.17 285	0.27 340	0.29 357	0.18 311	0.25 332	0.21 317	0.15 305	0.16 286	0.12 206	0.08 270	0.06 276	0.06 75	0.06 155	0.07 230	0.07 248

SepStereo	0.15 322	0.08 217	0.18 368	0.19 325	0.10 309	0.19 365	0.17 285	0.27 340	0.29 357	0.18 311	0.25 332	0.21 317	0.15 305	0.25 430	0.12 206	0.08 270	0.06 276	0.06 75	0.06 155	0.07 230	0.07 248

IPLG	0.10 113	0.07 125	0.15 283	0.17 189	0.08 101	0.11 144	0.14 123	0.20 202	0.15 132	0.12 162	0.17 208	0.07 45	0.07 82	0.14 230	0.13 247	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.04 3	0.04 20

IPLGR_C	0.11 156	0.08 217	0.14 234	0.17 189	0.08 101	0.12 177	0.15 189	0.17 143	0.15 132	0.14 210	0.10 91	0.16 250	0.09 141	0.16 286	0.11 159	0.07 210	0.05 160	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.06 170

MIPNet	0.11 156	0.08 217	0.14 234	0.17 189	0.09 208	0.12 177	0.14 123	0.20 202	0.24 293	0.11 126	0.10 91	0.09 97	0.07 82	0.13 205	0.12 206	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.04 3	0.04 20

IPLGR	0.11 156	0.09 283	0.16 317	0.18 269	0.08 101	0.12 177	0.17 285	0.21 223	0.24 293	0.11 126	0.12 131	0.11 146	0.08 115	0.12 164	0.12 206	0.06 92	0.05 160	0.06 75	0.06 155	0.04 3	0.04 20

ACRE	0.11 156	0.08 217	0.14 234	0.17 189	0.08 101	0.12 177	0.15 189	0.17 143	0.14 118	0.14 210	0.10 91	0.16 250	0.09 141	0.16 286	0.11 159	0.07 210	0.05 160	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.06 170

GwcNet-ADL	0.13 246	0.08 217	0.14 234	0.20 374	0.09 208	0.11 144	0.20 390	0.30 383	0.24 293	0.13 189	0.14 158	0.18 284	0.14 287	0.13 205	0.14 284	0.07 210	0.05 160	0.06 75	0.05 81	0.07 230	0.06 170

GANet-ADL	0.13 246	0.07 125	0.15 283	0.17 189	0.10 309	0.18 341	0.15 189	0.30 383	0.20 238	0.13 189	0.18 233	0.19 298	0.12 225	0.16 286	0.13 247	0.08 270	0.06 276	0.06 75	0.05 81	0.07 230	0.08 313

STrans-v2	0.10 113	0.07 125	0.12 155	0.18 269	0.07 52	0.10 102	0.14 123	0.21 223	0.11 50	0.11 126	0.15 175	0.12 163	0.10 171	0.11 86	0.12 206	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.06 155	0.04 3	0.04 20

TransformOpticalFlow	0.10 113	0.08 217	0.13 200	0.18 269	0.07 52	0.09 62	0.15 189	0.19 191	0.15 132	0.12 162	0.17 208	0.11 146	0.11 196	0.11 86	0.10 106	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.06 155	0.05 74	0.05 95

ASMatch	0.11 156	0.06 52	0.13 200	0.16 124	0.10 309	0.07 24	0.14 123	0.17 143	0.17 175	0.12 162	0.16 187	0.16 250	0.10 171	0.13 205	0.10 106	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.04 3	0.08 313

CroCo-Stereo	0.09 55	0.08 217	0.08 18	0.22 418	0.09 208	0.09 62	0.19 368	0.15 85	0.12 66	0.07 24	0.07 31	0.08 73	0.06 32	0.08 13	0.07 1	0.07 210	0.05 160	0.06 75	0.04 23	0.05 74	0.04 20
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	0.10 113	0.09 283	0.09 51	0.19 325	0.07 52	0.11 144	0.25 452	0.13 50	0.15 132	0.08 44	0.11 119	0.12 163	0.10 171	0.09 23	0.11 159	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.04 3	0.04 20

test-1	0.10 113	0.07 125	0.16 317	0.19 325	0.08 101	0.11 144	0.24 437	0.14 65	0.18 201	0.09 69	0.07 31	0.09 97	0.08 115	0.07 3	0.09 50	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.04 3	0.04 20

raftrobust	0.09 55	0.06 52	0.10 81	0.17 189	0.08 101	0.09 62	0.10 14	0.18 172	0.16 157	0.10 100	0.09 66	0.12 163	0.07 82	0.12 164	0.10 106	0.08 270	0.05 160	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.05 95

RALCasStereoNet	0.10 113	0.06 52	0.09 51	0.16 124	0.08 101	0.12 177	0.14 123	0.17 143	0.11 50	0.12 162	0.17 208	0.14 207	0.10 171	0.12 164	0.11 159	0.07 210	0.06 276	0.06 75	0.05 81	0.08 291	0.07 248

XX-Stereo	0.09 55	0.05 16	0.08 18	0.17 189	0.09 208	0.15 272	0.12 42	0.20 202	0.10 27	0.10 100	0.14 158	0.07 45	0.06 32	0.12 164	0.08 17	0.06 92	0.05 160	0.06 75	0.06 155	0.04 3	0.04 20

111	0.10 113	0.06 52	0.12 155	0.15 65	0.07 52	0.10 102	0.14 123	0.21 223	0.23 277	0.11 126	0.12 131	0.14 207	0.11 196	0.13 205	0.10 106	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.04 23	0.05 74	0.05 95

test_xeample3	0.09 55	0.06 52	0.12 155	0.16 124	0.09 208	0.11 144	0.15 189	0.16 110	0.13 96	0.10 100	0.06 12	0.08 73	0.06 32	0.10 44	0.09 50	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.06 170

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 55	0.06 52	0.10 81	0.17 189	0.06 13	0.10 102	0.16 254	0.17 143	0.14 118	0.09 69	0.10 91	0.08 73	0.09 141	0.11 86	0.09 50	0.05 7	0.04 3	0.06 75	0.06 155	0.04 3	0.03 1

GMStereo	0.13 246	0.14 421	0.14 234	0.18 269	0.09 208	0.15 272	0.16 254	0.20 202	0.24 293	0.16 265	0.17 208	0.10 125	0.10 171	0.16 286	0.13 247	0.07 210	0.06 276	0.06 75	0.06 155	0.07 230	0.06 170
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.09 55	0.07 125	0.09 51	0.16 124	0.07 52	0.09 62	0.15 189	0.16 110	0.17 175	0.08 44	0.12 131	0.10 125	0.09 141	0.11 86	0.09 50	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.04 23	0.04 3	0.04 20

Gwc-CoAtRS	0.09 55	0.06 52	0.10 81	0.16 124	0.07 52	0.10 102	0.14 123	0.17 143	0.17 175	0.08 44	0.10 91	0.12 163	0.09 141	0.12 164	0.09 50	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.04 23	0.04 3	0.04 20

ACVNet	0.15 322	0.09 283	0.15 283	0.13 12	0.12 387	0.14 247	0.20 390	0.22 245	0.33 388	0.17 281	0.26 349	0.21 317	0.16 331	0.17 318	0.21 398	0.07 210	0.06 276	0.06 75	0.06 155	0.08 291	0.06 170

acv_ft	0.15 322	0.09 283	0.15 283	0.19 325	0.10 309	0.16 302	0.17 285	0.25 302	0.33 388	0.19 326	0.26 349	0.21 317	0.17 353	0.17 318	0.18 360	0.07 210	0.06 276	0.06 75	0.06 155	0.08 291	0.06 170

cf-r	0.13 246	0.07 125	0.12 155	0.16 124	0.08 101	0.14 247	0.19 368	0.20 202	0.25 314	0.17 281	0.25 332	0.21 317	0.16 331	0.14 230	0.14 284	0.10 362	0.05 160	0.06 75	0.08 306	0.06 164	0.06 170

DIP-Stereo	0.11 156	0.07 125	0.14 234	0.17 189	0.09 208	0.13 215	0.09 8	0.16 110	0.16 157	0.11 126	0.16 187	0.14 207	0.12 225	0.15 252	0.13 247	0.06 92	0.05 160	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.06 170
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	0.20 403	0.10 338	0.56 492	0.16 124	0.09 208	0.18 341	0.18 330	0.24 286	0.50 472	0.26 414	0.39 444	0.17 270	0.21 398	0.22 405	0.21 398	0.08 270	0.06 276	0.06 75	0.06 155	0.12 415	0.10 380

R-Stereo Train	0.10 113	0.06 52	0.10 81	0.17 189	0.08 101	0.11 144	0.14 123	0.23 264	0.11 50	0.12 162	0.19 241	0.11 146	0.08 115	0.09 23	0.11 159	0.07 210	0.05 160	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.05 95

RAFT-Stereo	0.10 113	0.06 52	0.10 81	0.17 189	0.08 101	0.11 144	0.14 123	0.23 264	0.11 50	0.12 162	0.19 241	0.11 146	0.08 115	0.09 23	0.11 159	0.07 210	0.05 160	0.06 75	0.05 81	0.05 74	0.05 95
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.14 279	0.07 125	0.14 234	0.16 124	0.08 101	0.18 341	0.14 123	0.29 369	0.20 238	0.17 281	0.25 332	0.21 317	0.18 366	0.20 378	0.19 371	0.07 210	0.06 276	0.06 75	0.08 306	0.06 164	0.06 170

HSM-Net_RVC	0.14 279	0.08 217	0.11 121	0.15 65	0.08 101	0.15 272	0.15 189	0.27 340	0.29 357	0.19 326	0.21 274	0.29 405	0.14 287	0.17 318	0.13 247	0.06 92	0.06 276	0.06 75	0.06 155	0.07 230	0.06 170
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.16 346	0.10 338	0.10 81	0.18 269	0.09 208	0.18 341	0.19 368	0.26 319	0.31 374	0.22 375	0.35 422	0.21 317	0.21 398	0.22 405	0.16 328	0.06 92	0.05 160	0.06 75	0.06 155	0.07 230	0.06 170

iResNetv2_ROB	0.14 279	0.08 217	0.15 283	0.16 124	0.08 101	0.16 302	0.12 42	0.25 302	0.35 408	0.21 360	0.29 383	0.24 358	0.13 262	0.14 230	0.14 284	0.06 92	0.05 160	0.06 75	0.04 23	0.09 350	0.08 313

iResNet	0.13 246	0.10 338	0.18 368	0.19 325	0.08 101	0.13 215	0.18 330	0.20 202	0.26 328	0.15 237	0.23 292	0.15 236	0.13 262	0.14 230	0.14 284	0.06 92	0.04 3	0.06 75	0.05 81	0.06 164	0.05 95

LE_ROB	0.50 503	0.07 125	0.14 234	0.15 65	0.08 101	0.24 422	0.16 254	0.22 245	1.81 535	4.63 539	0.67 499	0.47 488	0.44 495	0.20 378	0.29 466	0.07 210	0.06 276	0.06 75	0.06 155	0.08 291	0.06 170

xyz-stereo-finetune2	0.11 156	0.07 125	0.13 200	0.13 12	0.07 52	0.11 144	0.19 368	0.17 143	0.12 66	0.15 237	0.15 175	0.17 270	0.12 225	0.13 205	0.11 159	0.05 7	0.04 3	0.07 165	0.05 81	0.04 3	0.06 170

xyz-stereo-finetune	0.11 156	0.08 217	0.13 200	0.14 25	0.06 13	0.10 102	0.19 368	0.17 143	0.19 215	0.12 162	0.14 158	0.15 236	0.10 171	0.13 205	0.11 159	0.05 7	0.04 3	0.07 165	0.05 81	0.04 3	0.05 95

LG-Stereo	0.08 23	0.07 125	0.10 81	0.18 269	0.07 52	0.10 102	0.17 285	0.11 24	0.08 10	0.05 1	0.07 31	0.05 1	0.07 82	0.09 23	0.09 50	0.04 1	0.05 160	0.07 165	0.07 242	0.04 3	0.04 20

MM-Stereo_test3	0.10 113	0.07 125	0.07 4	0.18 269	0.07 52	0.12 177	0.19 368	0.24 286	0.19 215	0.06 9	0.10 91	0.08 73	0.06 32	0.11 86	0.08 17	0.06 92	0.06 276	0.07 165	0.05 81	0.05 74	0.04 20

MM-Stereo_test1	0.10 113	0.07 125	0.08 18	0.18 269	0.07 52	0.12 177	0.18 330	0.21 223	0.20 238	0.09 69	0.11 119	0.08 73	0.06 32	0.10 44	0.10 106	0.06 92	0.05 160	0.07 165	0.06 155	0.05 74	0.04 20

HI	0.11 156	0.06 52	0.11 121	0.13 12	0.09 208	0.09 62	0.14 123	0.21 223	0.10 27	0.19 326	0.17 208	0.14 207	0.09 141	0.16 286	0.08 17	0.05 7	0.04 3	0.07 165	0.08 306	0.07 230	0.06 170

CoSv	0.11 156	0.06 52	0.11 121	0.13 12	0.09 208	0.09 62	0.14 123	0.21 223	0.10 27	0.19 326	0.17 208	0.14 207	0.09 141	0.16 286	0.08 17	0.05 7	0.04 3	0.07 165	0.08 306	0.07 230	0.06 170

mms	0.09 55	0.07 125	0.08 18	0.16 124	0.08 101	0.10 102	0.16 254	0.12 38	0.11 50	0.08 44	0.09 66	0.08 73	0.06 32	0.11 86	0.12 206	0.05 7	0.04 3	0.07 165	0.05 81	0.04 3	0.03 1

fffy	0.09 55	0.08 217	0.09 51	0.16 124	0.07 52	0.13 215	0.17 285	0.13 50	0.12 66	0.08 44	0.09 66	0.08 73	0.09 141	0.13 205	0.11 159	0.05 7	0.05 160	0.07 165	0.05 81	0.04 3	0.05 95

ACV-stereo	0.15 322	0.10 338	0.28 437	0.18 269	0.12 387	0.14 247	0.12 42	0.23 264	0.21 253	0.19 326	0.23 292	0.22 335	0.15 305	0.23 416	0.17 342	0.07 210	0.06 276	0.07 165	0.07 242	0.07 230	0.07 248

RAStereo	0.10 113	0.09 283	0.08 18	0.20 374	0.08 101	0.13 215	0.18 330	0.15 85	0.17 175	0.10 100	0.12 131	0.05 1	0.06 32	0.09 23	0.08 17	0.07 210	0.05 160	0.07 165	0.05 81	0.05 74	0.04 20

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 156	0.05 16	0.14 234	0.15 65	0.20 479	0.09 62	0.17 285	0.21 223	0.15 132	0.11 126	0.14 158	0.10 125	0.07 82	0.10 44	0.08 17	0.06 92	0.05 160	0.07 165	0.07 242	0.07 230	0.09 357

rvit_stereo_0080	0.10 113	0.08 217	0.14 234	0.15 65	0.09 208	0.07 24	0.15 189	0.16 110	0.16 157	0.11 126	0.10 91	0.14 207	0.08 115	0.12 164	0.10 106	0.09 325	0.07 345	0.07 165	0.06 155	0.07 230	0.05 95

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 55	0.10 338	0.31 450	0.15 65	0.06 13	0.08 41	0.14 123	0.10 15	0.10 27	0.07 24	0.07 31	0.06 11	0.04 1	0.11 86	0.07 1	0.12 415	0.04 3	0.07 165	0.05 81	0.05 74	0.05 95

test_sample3	0.14 279	0.08 217	0.15 283	0.14 25	0.09 208	0.19 365	0.17 285	0.26 319	0.18 201	0.16 265	0.22 283	0.19 298	0.15 305	0.17 318	0.13 247	0.08 270	0.06 276	0.07 165	0.06 155	0.09 350	0.08 313

test_sample2	0.12 221	0.07 125	0.12 155	0.14 25	0.08 101	0.16 302	0.18 330	0.21 223	0.16 157	0.14 210	0.20 253	0.19 298	0.15 305	0.15 252	0.12 206	0.08 270	0.05 160	0.07 165	0.06 155	0.08 291	0.07 248

MyStereo8	0.12 221	0.07 125	0.15 283	0.15 65	0.09 208	0.18 341	0.14 123	0.19 191	0.22 267	0.12 162	0.18 233	0.11 146	0.10 171	0.16 286	0.18 360	0.07 210	0.05 160	0.07 165	0.05 81	0.08 291	0.09 357

SMFormer	0.14 279	0.07 125	0.17 345	0.14 25	0.08 101	0.16 302	0.17 285	0.26 319	0.27 337	0.19 326	0.20 253	0.18 284	0.15 305	0.15 252	0.17 342	0.08 270	0.05 160	0.07 165	0.06 155	0.07 230	0.06 170

tta	0.14 279	0.07 125	0.17 345	0.14 25	0.08 101	0.16 302	0.17 285	0.26 319	0.27 337	0.19 326	0.20 253	0.18 284	0.15 305	0.15 252	0.17 342	0.08 270	0.05 160	0.07 165	0.06 155	0.06 164	0.06 170

MyStereo06	0.10 113	0.07 125	0.12 155	0.17 189	0.09 208	0.13 215	0.18 330	0.19 191	0.12 66	0.12 162	0.08 53	0.07 45	0.07 82	0.11 86	0.09 50	0.06 92	0.05 160	0.07 165	0.07 242	0.06 164	0.06 170

MyStereo05	0.13 246	0.07 125	0.10 81	0.17 189	0.09 208	0.13 215	0.18 330	0.27 340	0.35 408	0.17 281	0.14 158	0.15 236	0.11 196	0.15 252	0.13 247	0.06 92	0.05 160	0.07 165	0.07 242	0.06 164	0.06 170

AE-Stereo	0.10 113	0.08 217	0.10 81	0.18 269	0.09 208	0.10 102	0.15 189	0.14 65	0.19 215	0.09 69	0.14 158	0.12 163	0.08 115	0.11 86	0.10 106	0.05 7	0.06 276	0.07 165	0.06 155	0.05 74	0.04 20

CoDeX	0.12 221	0.07 125	0.12 155	0.17 189	0.08 101	0.12 177	0.15 189	0.23 264	0.27 337	0.13 189	0.17 208	0.16 250	0.11 196	0.14 230	0.11 159	0.07 210	0.05 160	0.07 165	0.06 155	0.06 164	0.05 95

whm_eth	0.10 113	0.08 217	0.14 234	0.15 65	0.09 208	0.07 24	0.15 189	0.16 110	0.16 157	0.11 126	0.10 91	0.14 207	0.08 115	0.12 164	0.10 106	0.09 325	0.07 345	0.07 165	0.06 155	0.07 230	0.05 95

MaDis-Stereo	0.09 55	0.09 283	0.08 18	0.17 189	0.09 208	0.13 215	0.10 14	0.16 110	0.16 157	0.09 69	0.11 119	0.06 11	0.06 32	0.09 23	0.13 247	0.07 210	0.06 276	0.07 165	0.05 81	0.05 74	0.04 20

EKT-Stereo	0.11 156	0.07 125	0.14 234	0.15 65	0.10 309	0.13 215	0.14 123	0.18 172	0.21 253	0.11 126	0.08 53	0.12 163	0.09 141	0.11 86	0.12 206	0.08 270	0.06 276	0.07 165	0.06 155	0.08 291	0.07 248

MIM_Stereo	0.09 55	0.07 125	0.11 121	0.15 65	0.07 52	0.06 8	0.12 42	0.20 202	0.14 118	0.13 189	0.13 144	0.09 97	0.05 9	0.12 164	0.08 17	0.05 7	0.06 276	0.07 165	0.06 155	0.06 164	0.05 95

PCWNet_CMD	0.14 279	0.08 217	0.15 283	0.17 189	0.09 208	0.14 247	0.14 123	0.29 369	0.36 413	0.14 210	0.20 253	0.21 317	0.12 225	0.17 318	0.13 247	0.07 210	0.05 160	0.07 165	0.07 242	0.07 230	0.07 248

iinet-f	0.16 346	0.06 52	0.45 479	0.14 25	0.10 309	0.21 396	0.14 123	0.27 340	0.23 277	0.21 360	0.24 303	0.21 317	0.15 305	0.18 337	0.21 398	0.09 325	0.07 345	0.07 165	0.06 155	0.09 350	0.10 380

gwcnet-sp	0.14 279	0.07 125	0.12 155	0.18 269	0.09 208	0.16 302	0.17 285	0.24 286	0.24 293	0.18 311	0.24 303	0.15 236	0.16 331	0.15 252	0.15 312	0.08 270	0.06 276	0.07 165	0.08 306	0.08 291	0.07 248

scenet	0.14 279	0.07 125	0.12 155	0.18 269	0.09 208	0.16 302	0.17 285	0.24 286	0.24 293	0.18 311	0.24 303	0.15 236	0.16 331	0.15 252	0.15 312	0.08 270	0.06 276	0.07 165	0.08 306	0.08 291	0.07 248

anonymousa	0.13 246	0.07 125	0.13 200	0.18 269	0.09 208	0.13 215	0.17 285	0.19 191	0.29 357	0.15 237	0.24 303	0.15 236	0.14 287	0.14 230	0.14 284	0.07 210	0.05 160	0.07 165	0.09 350	0.05 74	0.06 170

riskmin	0.11 156	0.06 52	0.13 200	0.14 25	0.08 101	0.14 247	0.14 123	0.18 172	0.14 118	0.11 126	0.14 158	0.16 250	0.11 196	0.14 230	0.12 206	0.09 325	0.05 160	0.07 165	0.05 81	0.08 291	0.08 313

ssnet	0.14 279	0.07 125	0.12 155	0.18 269	0.09 208	0.16 302	0.17 285	0.24 286	0.24 293	0.18 311	0.24 303	0.15 236	0.16 331	0.15 252	0.15 312	0.08 270	0.06 276	0.07 165	0.08 306	0.08 291	0.07 248

CroCo-Stereo Lap2	0.09 55	0.09 283	0.08 18	0.22 418	0.09 208	0.09 62	0.19 368	0.16 110	0.12 66	0.09 69	0.10 91	0.05 1	0.05 9	0.08 13	0.08 17	0.06 92	0.06 276	0.07 165	0.05 81	0.05 74	0.05 95

DisPM	0.11 156	0.07 125	0.12 155	0.16 124	0.09 208	0.06 8	0.13 77	0.17 143	0.17 175	0.14 210	0.20 253	0.12 163	0.10 171	0.11 86	0.10 106	0.06 92	0.04 3	0.07 165	0.06 155	0.06 164	0.11 403

IER	0.14 279	0.07 125	0.13 200	0.17 189	0.09 208	0.14 247	0.16 254	0.25 302	0.26 328	0.18 311	0.25 332	0.17 270	0.20 394	0.16 286	0.14 284	0.08 270	0.05 160	0.07 165	0.06 155	0.08 291	0.07 248

raft_robust	0.13 246	0.10 338	0.07 4	0.18 269	0.08 101	0.13 215	0.24 437	0.28 359	0.33 388	0.20 347	0.19 241	0.14 207	0.10 171	0.11 86	0.12 206	0.05 7	0.05 160	0.07 165	0.07 242	0.05 74	0.04 20

CRFU-Net	0.16 346	0.08 217	0.14 234	0.17 189	0.09 208	0.19 365	0.14 123	0.26 319	0.20 238	0.28 434	0.27 358	0.29 405	0.17 353	0.19 353	0.17 342	0.09 325	0.09 397	0.07 165	0.07 242	0.08 291	0.08 313

RAFT+CT+SA	0.13 246	0.11 363	0.09 51	0.19 325	0.09 208	0.15 272	0.28 472	0.22 245	0.22 267	0.15 237	0.26 349	0.10 125	0.10 171	0.11 86	0.12 206	0.05 7	0.04 3	0.07 165	0.08 306	0.07 230	0.06 170

test_5	0.14 279	0.12 380	0.08 18	0.20 374	0.10 309	0.14 247	0.29 481	0.21 223	0.24 293	0.18 311	0.28 371	0.11 146	0.15 305	0.12 164	0.13 247	0.06 92	0.05 160	0.07 165	0.08 306	0.08 291	0.07 248

iRaft-Stereo_5w	0.12 221	0.09 283	0.12 155	0.19 325	0.08 101	0.09 62	0.12 42	0.21 223	0.21 253	0.19 326	0.14 158	0.11 146	0.09 141	0.20 378	0.16 328	0.05 7	0.05 160	0.07 165	0.06 155	0.05 74	0.06 170

CSP-Net	0.16 346	0.09 283	0.14 234	0.16 124	0.09 208	0.19 365	0.17 285	0.25 302	0.32 381	0.25 410	0.30 389	0.24 358	0.15 305	0.21 394	0.18 360	0.09 325	0.06 276	0.07 165	0.07 242	0.08 291	0.07 248

test-3	0.08 23	0.06 52	0.09 51	0.17 189	0.07 52	0.07 24	0.14 123	0.12 38	0.15 132	0.09 69	0.08 53	0.07 45	0.08 115	0.11 86	0.10 106	0.05 7	0.04 3	0.07 165	0.05 81	0.04 3	0.04 20

test_1	0.08 23	0.06 52	0.09 51	0.17 189	0.07 52	0.07 24	0.14 123	0.12 38	0.15 132	0.09 69	0.08 53	0.07 45	0.08 115	0.11 86	0.10 106	0.05 7	0.04 3	0.07 165	0.05 81	0.04 3	0.04 20

ADLNet2	0.16 346	0.09 283	0.13 200	0.16 124	0.09 208	0.20 380	0.16 254	0.31 392	0.39 429	0.16 265	0.20 253	0.20 310	0.18 366	0.21 394	0.22 407	0.08 270	0.06 276	0.07 165	0.07 242	0.09 350	0.07 248

CrosDoStereo	0.12 221	0.06 52	0.12 155	0.14 25	0.08 101	0.12 177	0.15 189	0.17 143	0.22 267	0.19 326	0.24 303	0.15 236	0.11 196	0.11 86	0.12 206	0.06 92	0.04 3	0.07 165	0.07 242	0.05 74	0.05 95

TRStereo	0.09 55	0.05 16	0.12 155	0.15 65	0.12 387	0.10 102	0.13 77	0.18 172	0.18 201	0.09 69	0.09 66	0.09 97	0.06 32	0.10 44	0.08 17	0.07 210	0.05 160	0.07 165	0.07 242	0.04 3	0.04 20

OMP-Stereo	0.11 156	0.06 52	0.14 234	0.18 269	0.08 101	0.09 62	0.12 42	0.21 223	0.21 253	0.13 189	0.14 158	0.11 146	0.12 225	0.11 86	0.13 247	0.06 92	0.04 3	0.07 165	0.06 155	0.05 74	0.04 20

IIG-Stereo	0.11 156	0.06 52	0.13 200	0.17 189	0.08 101	0.11 144	0.12 42	0.22 245	0.17 175	0.14 210	0.17 208	0.11 146	0.12 225	0.12 164	0.12 206	0.06 92	0.05 160	0.07 165	0.06 155	0.05 74	0.04 20

NF-Stereo	0.11 156	0.07 125	0.13 200	0.17 189	0.09 208	0.10 102	0.14 123	0.23 264	0.19 215	0.12 162	0.17 208	0.12 163	0.11 196	0.11 86	0.11 159	0.06 92	0.04 3	0.07 165	0.06 155	0.06 164	0.12 415

OCTAStereo	0.11 156	0.07 125	0.13 200	0.17 189	0.09 208	0.10 102	0.14 123	0.23 264	0.19 215	0.12 162	0.17 208	0.12 163	0.11 196	0.11 86	0.11 159	0.06 92	0.04 3	0.07 165	0.06 155	0.06 164	0.12 415

NRIStereo	0.11 156	0.08 217	0.14 234	0.18 269	0.08 101	0.10 102	0.14 123	0.16 110	0.15 132	0.12 162	0.14 158	0.13 187	0.12 225	0.13 205	0.10 106	0.06 92	0.04 3	0.07 165	0.06 155	0.06 164	0.07 248

FTStereo	0.12 221	0.06 52	0.14 234	0.18 269	0.09 208	0.07 24	0.15 189	0.21 223	0.18 201	0.12 162	0.24 303	0.12 163	0.12 225	0.13 205	0.13 247	0.05 7	0.05 160	0.07 165	0.06 155	0.06 164	0.10 380

DeepStereo_LL	0.12 221	0.06 52	0.12 155	0.14 25	0.08 101	0.12 177	0.15 189	0.17 143	0.22 267	0.19 326	0.24 303	0.15 236	0.11 196	0.11 86	0.12 206	0.06 92	0.04 3	0.07 165	0.07 242	0.05 74	0.05 95

DEmStereo	0.12 221	0.06 52	0.14 234	0.14 25	0.10 309	0.16 302	0.15 189	0.16 110	0.24 293	0.17 281	0.24 303	0.13 187	0.14 287	0.12 164	0.13 247	0.05 7	0.04 3	0.07 165	0.06 155	0.05 74	0.05 95

THIR-Stereo	0.12 221	0.07 125	0.11 121	0.15 65	0.08 101	0.14 247	0.16 254	0.17 143	0.25 314	0.16 265	0.24 303	0.14 207	0.12 225	0.12 164	0.14 284	0.06 92	0.04 3	0.07 165	0.07 242	0.05 74	0.05 95

DRaft	0.12 221	0.06 52	0.11 121	0.14 25	0.09 208	0.14 247	0.17 285	0.21 223	0.30 367	0.17 281	0.28 371	0.10 125	0.15 305	0.10 44	0.12 206	0.05 7	0.04 3	0.07 165	0.06 155	0.05 74	0.05 95

PFNet	0.12 221	0.06 52	0.17 345	0.17 189	0.08 101	0.09 62	0.15 189	0.26 319	0.20 238	0.16 265	0.16 187	0.14 207	0.11 196	0.12 164	0.11 159	0.06 92	0.04 3	0.07 165	0.06 155	0.05 74	0.05 95

GrayStereo	0.11 156	0.06 52	0.11 121	0.19 325	0.09 208	0.09 62	0.16 254	0.18 172	0.17 175	0.14 210	0.17 208	0.17 270	0.11 196	0.12 164	0.11 159	0.05 7	0.05 160	0.07 165	0.06 155	0.05 74	0.10 380

RE-Stereo	0.11 156	0.07 125	0.13 200	0.17 189	0.09 208	0.10 102	0.14 123	0.23 264	0.19 215	0.12 162	0.17 208	0.12 163	0.11 196	0.11 86	0.11 159	0.06 92	0.04 3	0.07 165	0.06 155	0.06 164	0.12 415

Pruner-Stereo	0.11 156	0.07 125	0.12 155	0.17 189	0.09 208	0.06 8	0.12 42	0.17 143	0.17 175	0.13 189	0.19 241	0.13 187	0.09 141	0.11 86	0.11 159	0.06 92	0.04 3	0.07 165	0.06 155	0.06 164	0.08 313

TVStereo	0.11 156	0.07 125	0.13 200	0.17 189	0.09 208	0.10 102	0.14 123	0.23 264	0.19 215	0.12 162	0.17 208	0.12 163	0.11 196	0.11 86	0.11 159	0.06 92	0.04 3	0.07 165	0.06 155	0.06 164	0.12 415

DeepStereo_RVC	0.11 156	0.08 217	0.16 317	0.18 269	0.08 101	0.08 41	0.12 42	0.17 143	0.12 66	0.13 189	0.14 158	0.12 163	0.12 225	0.12 164	0.11 159	0.06 92	0.04 3	0.07 165	0.06 155	0.07 230	0.08 313

RAFT-345	0.11 156	0.07 125	0.15 283	0.16 124	0.08 101	0.08 41	0.12 42	0.15 85	0.10 27	0.11 126	0.36 425	0.09 97	0.09 141	0.11 86	0.12 206	0.05 7	0.05 160	0.07 165	0.06 155	0.04 3	0.05 95

Prome-Stereo	0.11 156	0.06 52	0.10 81	0.18 269	0.08 101	0.12 177	0.15 189	0.22 245	0.13 96	0.12 162	0.17 208	0.13 187	0.08 115	0.12 164	0.10 106	0.05 7	0.04 3	0.07 165	0.06 155	0.06 164	0.09 357

raft+_RVC	0.11 156	0.07 125	0.09 51	0.16 124	0.07 52	0.10 102	0.11 25	0.24 286	0.20 238	0.12 162	0.15 175	0.12 163	0.08 115	0.12 164	0.13 247	0.07 210	0.04 3	0.07 165	0.06 155	0.05 74	0.05 95

RALAANet	0.11 156	0.08 217	0.10 81	0.17 189	0.09 208	0.14 247	0.10 14	0.20 202	0.15 132	0.14 210	0.13 144	0.16 250	0.09 141	0.12 164	0.11 159	0.06 92	0.05 160	0.07 165	0.06 155	0.05 74	0.04 20

GES	0.14 279	0.08 217	0.16 317	0.15 65	0.10 309	0.13 215	0.13 77	0.28 359	0.25 314	0.16 265	0.23 292	0.18 284	0.13 262	0.16 286	0.13 247	0.08 270	0.07 345	0.07 165	0.06 155	0.08 291	0.09 357

222	0.16 346	0.07 125	0.14 234	0.14 25	0.08 101	0.24 422	0.18 330	0.30 383	0.20 238	0.17 281	0.28 371	0.17 270	0.16 331	0.15 252	0.40 496	0.10 362	0.05 160	0.07 165	0.06 155	0.07 230	0.08 313

xxxx	0.15 322	0.07 125	0.14 234	0.14 25	0.08 101	0.23 417	0.18 330	0.31 392	0.19 215	0.14 210	0.28 371	0.22 335	0.14 287	0.15 252	0.26 449	0.09 325	0.05 160	0.07 165	0.07 242	0.08 291	0.07 248

test_xeample	0.15 322	0.06 52	0.13 200	0.14 25	0.08 101	0.21 396	0.20 390	0.28 359	0.20 238	0.16 265	0.29 383	0.19 298	0.16 331	0.15 252	0.26 449	0.09 325	0.05 160	0.07 165	0.07 242	0.07 230	0.07 248

AFF-stereo	0.09 55	0.06 52	0.10 81	0.17 189	0.07 52	0.10 102	0.16 254	0.17 143	0.09 15	0.10 100	0.12 131	0.09 97	0.09 141	0.12 164	0.09 50	0.05 7	0.04 3	0.07 165	0.07 242	0.04 3	0.03 1

SFCPSM	0.13 246	0.07 125	0.14 234	0.17 189	0.09 208	0.15 272	0.16 254	0.28 359	0.27 337	0.14 210	0.17 208	0.12 163	0.13 262	0.14 230	0.11 159	0.08 270	0.05 160	0.07 165	0.07 242	0.07 230	0.06 170

MMNet	0.17 366	0.09 283	0.16 317	0.20 374	0.11 356	0.27 449	0.20 390	0.25 302	0.41 438	0.22 375	0.30 389	0.21 317	0.20 394	0.17 318	0.20 378	0.06 92	0.06 276	0.07 165	0.07 242	0.08 291	0.07 248

HGLStereo	0.17 366	0.08 217	0.19 379	0.17 189	0.12 387	0.18 341	0.18 330	0.31 392	0.32 381	0.21 360	0.32 401	0.25 371	0.18 366	0.19 353	0.20 378	0.09 325	0.09 397	0.07 165	0.07 242	0.09 350	0.10 380

GANet-RSSM	0.14 279	0.07 125	0.13 200	0.13 12	0.08 101	0.14 247	0.17 285	0.22 245	0.21 253	0.17 281	0.24 303	0.23 352	0.15 305	0.16 286	0.15 312	0.10 362	0.06 276	0.07 165	0.08 306	0.08 291	0.07 248

GwcNet-RSSM	0.14 279	0.07 125	0.12 155	0.15 65	0.08 101	0.15 272	0.20 390	0.21 223	0.27 337	0.18 311	0.27 358	0.22 335	0.16 331	0.14 230	0.15 312	0.10 362	0.05 160	0.07 165	0.09 350	0.07 230	0.07 248

MSMDNet	0.14 279	0.08 217	0.15 283	0.17 189	0.09 208	0.14 247	0.14 123	0.29 369	0.36 413	0.14 210	0.21 274	0.21 317	0.12 225	0.17 318	0.14 284	0.07 210	0.05 160	0.07 165	0.07 242	0.07 230	0.07 248

HSM	0.15 322	0.08 217	0.14 234	0.16 124	0.09 208	0.16 302	0.14 123	0.28 359	0.25 314	0.19 326	0.23 292	0.37 454	0.16 331	0.20 378	0.15 312	0.07 210	0.05 160	0.07 165	0.06 155	0.07 230	0.06 170

DISCO	0.19 391	0.09 283	0.22 405	0.17 189	0.10 309	0.25 432	0.18 330	0.27 340	0.44 455	0.22 375	0.31 397	0.33 437	0.26 432	0.28 446	0.28 463	0.08 270	0.06 276	0.07 165	0.07 242	0.09 350	0.09 357

DFGA-Net	0.13 246	0.11 363	0.18 368	0.17 189	0.10 309	0.12 177	0.13 77	0.22 245	0.25 314	0.16 265	0.16 187	0.13 187	0.12 225	0.16 286	0.14 284	0.07 210	0.05 160	0.08 246	0.07 242	0.05 74	0.05 95

S2M2	0.09 55	0.08 217	0.11 121	0.13 12	0.10 309	0.08 41	0.06 1	0.10 15	0.10 27	0.10 100	0.09 66	0.10 125	0.09 141	0.11 86	0.11 159	0.13 438	0.07 345	0.08 246	0.09 350	0.10 381	0.08 313

G2L-Stereo	0.14 279	0.07 125	0.13 200	0.17 189	0.09 208	0.13 215	0.12 42	0.27 340	0.22 267	0.16 265	0.27 358	0.21 317	0.13 262	0.17 318	0.18 360	0.09 325	0.08 371	0.08 246	0.07 242	0.07 230	0.07 248

AIO-test2	0.10 113	0.08 217	0.10 81	0.23 438	0.08 101	0.11 144	0.10 14	0.23 264	0.23 277	0.08 44	0.09 66	0.08 73	0.05 9	0.10 44	0.08 17	0.06 92	0.05 160	0.08 246	0.09 350	0.05 74	0.05 95

FACV-RUCA	0.13 246	0.11 363	0.12 155	0.19 325	0.12 387	0.15 272	0.15 189	0.22 245	0.20 238	0.15 237	0.16 187	0.14 207	0.16 331	0.14 230	0.13 247	0.07 210	0.05 160	0.08 246	0.06 155	0.10 381	0.08 313

tg	0.10 113	0.06 52	0.10 81	0.18 269	0.08 101	0.11 144	0.16 254	0.20 202	0.12 66	0.08 44	0.11 119	0.11 146	0.07 82	0.11 86	0.10 106	0.05 7	0.04 3	0.08 246	0.08 306	0.04 3	0.04 20

rvit_stereo_0081_aga	0.11 156	0.09 283	0.14 234	0.18 269	0.09 208	0.13 215	0.14 123	0.14 65	0.19 215	0.10 100	0.18 233	0.16 250	0.09 141	0.12 164	0.09 50	0.10 362	0.06 276	0.08 246	0.07 242	0.07 230	0.06 170

rvit_stereo_0081	0.11 156	0.08 217	0.15 283	0.16 124	0.09 208	0.10 102	0.14 123	0.14 65	0.24 293	0.11 126	0.13 144	0.13 187	0.09 141	0.11 86	0.12 206	0.10 362	0.07 345	0.08 246	0.07 242	0.07 230	0.05 95

ITSA-stereo	0.15 322	0.10 338	0.14 234	0.19 325	0.08 101	0.12 177	0.14 123	0.30 383	0.49 469	0.17 281	0.19 241	0.22 335	0.15 305	0.17 318	0.16 328	0.10 362	0.06 276	0.08 246	0.08 306	0.08 291	0.08 313

rvit_stereo_0082	0.11 156	0.08 217	0.15 283	0.16 124	0.09 208	0.10 102	0.14 123	0.14 65	0.24 293	0.11 126	0.13 144	0.13 187	0.09 141	0.11 86	0.12 206	0.10 362	0.07 345	0.08 246	0.07 242	0.07 230	0.05 95

rvit_stereo_ft	0.12 221	0.07 125	0.13 200	0.19 325	0.10 309	0.12 177	0.17 285	0.16 110	0.16 157	0.12 162	0.13 144	0.15 236	0.10 171	0.14 230	0.13 247	0.09 325	0.06 276	0.08 246	0.07 242	0.07 230	0.05 95

test_sample6	0.14 279	0.08 217	0.13 200	0.16 124	0.08 101	0.17 323	0.19 368	0.25 302	0.17 175	0.17 281	0.27 358	0.19 298	0.14 287	0.15 252	0.13 247	0.08 270	0.05 160	0.08 246	0.07 242	0.08 291	0.08 313

test_sample5	0.14 279	0.08 217	0.14 234	0.16 124	0.08 101	0.18 341	0.18 330	0.25 302	0.17 175	0.17 281	0.27 358	0.18 284	0.14 287	0.16 286	0.13 247	0.08 270	0.05 160	0.08 246	0.07 242	0.08 291	0.08 313

test_sample4	0.14 279	0.08 217	0.14 234	0.15 65	0.08 101	0.19 365	0.18 330	0.26 319	0.17 175	0.16 265	0.25 332	0.18 284	0.14 287	0.16 286	0.13 247	0.08 270	0.06 276	0.08 246	0.06 155	0.08 291	0.08 313

H2IRNET	0.10 113	0.09 283	0.09 51	0.18 269	0.09 208	0.12 177	0.15 189	0.14 65	0.21 253	0.10 100	0.10 91	0.10 125	0.10 171	0.10 44	0.10 106	0.05 7	0.04 3	0.08 246	0.08 306	0.06 164	0.05 95

DispNO	0.14 279	0.08 217	0.17 345	0.19 325	0.12 387	0.11 144	0.21 407	0.23 264	0.29 357	0.17 281	0.23 292	0.18 284	0.17 353	0.15 252	0.15 312	0.07 210	0.05 160	0.08 246	0.08 306	0.07 230	0.06 170

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 113	0.08 217	0.12 155	0.16 124	0.08 101	0.15 272	0.16 254	0.18 172	0.18 201	0.10 100	0.09 66	0.09 97	0.08 115	0.11 86	0.12 206	0.07 210	0.05 160	0.08 246	0.06 155	0.07 230	0.06 170

MyStereo07	0.10 113	0.07 125	0.10 81	0.17 189	0.09 208	0.14 247	0.18 330	0.15 85	0.15 132	0.09 69	0.06 12	0.06 11	0.07 82	0.12 164	0.09 50	0.06 92	0.05 160	0.08 246	0.07 242	0.06 164	0.06 170

MyStereo04	0.13 246	0.07 125	0.10 81	0.17 189	0.09 208	0.14 247	0.18 330	0.29 369	0.38 425	0.17 281	0.14 158	0.16 250	0.10 171	0.15 252	0.13 247	0.06 92	0.05 160	0.08 246	0.07 242	0.06 164	0.06 170

xx1	0.11 156	0.08 217	0.12 155	0.17 189	0.09 208	0.13 215	0.15 189	0.16 110	0.18 201	0.09 69	0.09 66	0.16 250	0.16 331	0.10 44	0.07 1	0.06 92	0.04 3	0.08 246	0.08 306	0.07 230	0.07 248

mmm	0.14 279	0.08 217	0.17 345	0.17 189	0.09 208	0.17 323	0.18 330	0.21 223	0.15 132	0.15 237	0.23 292	0.21 317	0.16 331	0.16 286	0.17 342	0.08 270	0.05 160	0.08 246	0.07 242	0.07 230	0.07 248

DualNet	0.14 279	0.08 217	0.14 234	0.16 124	0.08 101	0.18 341	0.18 330	0.25 302	0.17 175	0.17 281	0.27 358	0.18 284	0.14 287	0.16 286	0.13 247	0.08 270	0.05 160	0.08 246	0.07 242	0.08 291	0.08 313

1111x	0.15 322	0.08 217	0.12 155	0.18 269	0.07 52	0.18 341	0.25 452	0.31 392	0.24 293	0.17 281	0.24 303	0.26 380	0.15 305	0.13 205	0.23 419	0.07 210	0.07 345	0.08 246	0.09 350	0.07 230	0.06 170

MIF-Stereo (partial)	0.11 156	0.06 52	0.10 81	0.19 325	0.10 309	0.10 102	0.11 25	0.17 143	0.18 201	0.14 210	0.16 187	0.09 97	0.11 196	0.12 164	0.12 206	0.08 270	0.05 160	0.08 246	0.07 242	0.06 164	0.07 248

CFNet_ucs	0.15 322	0.08 217	0.16 317	0.16 124	0.11 356	0.14 247	0.14 123	0.30 383	0.34 399	0.16 265	0.24 303	0.23 352	0.14 287	0.18 337	0.15 312	0.09 325	0.06 276	0.08 246	0.07 242	0.09 350	0.09 357

4D-IteraStereo	0.09 55	0.07 125	0.10 81	0.18 269	0.07 52	0.09 62	0.15 189	0.17 143	0.15 132	0.10 100	0.11 119	0.10 125	0.07 82	0.11 86	0.09 50	0.05 7	0.03 1	0.08 246	0.07 242	0.06 164	0.05 95

fast-acv-ft	0.18 379	0.11 363	0.19 379	0.19 325	0.12 387	0.24 422	0.21 407	0.25 302	0.34 399	0.22 375	0.34 417	0.27 388	0.20 394	0.21 394	0.23 419	0.09 325	0.09 397	0.08 246	0.10 385	0.08 291	0.07 248

TestStereo1	0.13 246	0.08 217	0.08 18	0.19 325	0.08 101	0.18 341	0.29 481	0.23 264	0.16 157	0.17 281	0.20 253	0.16 250	0.10 171	0.12 164	0.13 247	0.06 92	0.06 276	0.08 246	0.06 155	0.05 74	0.05 95

qqq	0.13 246	0.09 283	0.15 283	0.16 124	0.08 101	0.13 215	0.15 189	0.23 264	0.16 157	0.15 237	0.19 241	0.16 250	0.16 331	0.15 252	0.16 328	0.07 210	0.06 276	0.08 246	0.08 306	0.07 230	0.07 248

Wz-Net-LNSev	0.22 423	0.16 435	0.38 469	0.21 403	0.13 408	0.25 432	0.23 425	0.32 403	0.43 450	0.30 444	0.41 459	0.31 425	0.18 366	0.22 405	0.25 439	0.10 362	0.09 397	0.08 246	0.08 306	0.12 415	0.11 403

RAFT_CTSACE	0.12 221	0.09 283	0.10 81	0.22 418	0.08 101	0.12 177	0.24 437	0.18 172	0.16 157	0.20 347	0.27 358	0.13 187	0.07 82	0.13 205	0.09 50	0.05 7	0.06 276	0.08 246	0.07 242	0.04 3	0.04 20

SA-5K	0.13 246	0.08 217	0.08 18	0.19 325	0.08 101	0.18 341	0.29 481	0.23 264	0.16 157	0.17 281	0.20 253	0.16 250	0.10 171	0.12 164	0.13 247	0.06 92	0.06 276	0.08 246	0.06 155	0.05 74	0.05 95

test_4	0.10 113	0.10 338	0.08 18	0.19 325	0.09 208	0.08 41	0.22 416	0.15 85	0.17 175	0.12 162	0.18 233	0.12 163	0.09 141	0.08 13	0.11 159	0.04 1	0.04 3	0.08 246	0.08 306	0.04 3	0.03 1

psmg	0.14 279	0.09 283	0.14 234	0.17 189	0.10 309	0.15 272	0.17 285	0.29 369	0.19 215	0.17 281	0.21 274	0.25 371	0.16 331	0.15 252	0.14 284	0.08 270	0.06 276	0.08 246	0.08 306	0.07 230	0.06 170

dd	0.15 322	0.16 435	0.16 317	0.19 325	0.09 208	0.15 272	0.18 330	0.21 223	0.25 314	0.23 388	0.20 253	0.21 317	0.09 141	0.21 394	0.16 328	0.10 362	0.06 276	0.08 246	0.06 155	0.08 291	0.06 170

GLC_STEREO	0.11 156	0.07 125	0.11 121	0.17 189	0.07 52	0.09 62	0.13 77	0.15 85	0.24 293	0.12 162	0.13 144	0.12 163	0.08 115	0.18 337	0.11 159	0.06 92	0.08 371	0.08 246	0.06 155	0.05 74	0.05 95

AASNet	0.16 346	0.08 217	0.12 155	0.19 325	0.09 208	0.18 341	0.15 189	0.37 455	0.37 420	0.19 326	0.23 292	0.20 310	0.16 331	0.17 318	0.20 378	0.10 362	0.08 371	0.08 246	0.07 242	0.09 350	0.09 357

test_3	0.10 113	0.09 283	0.10 81	0.20 374	0.08 101	0.13 215	0.26 459	0.14 65	0.21 253	0.10 100	0.10 91	0.09 97	0.09 141	0.08 13	0.11 159	0.05 7	0.04 3	0.08 246	0.07 242	0.04 3	0.04 20

PSMNet-ADL	0.15 322	0.12 380	0.13 200	0.22 418	0.09 208	0.13 215	0.20 390	0.26 319	0.23 277	0.18 311	0.20 253	0.24 358	0.16 331	0.18 337	0.17 342	0.08 270	0.08 371	0.08 246	0.11 415	0.08 291	0.07 248

LCNet	0.11 156	0.07 125	0.09 51	0.19 325	0.09 208	0.08 41	0.15 189	0.21 223	0.15 132	0.11 126	0.15 175	0.16 250	0.11 196	0.12 164	0.11 159	0.05 7	0.04 3	0.08 246	0.07 242	0.06 164	0.15 458

HHNet	0.11 156	0.06 52	0.16 317	0.15 65	0.14 426	0.07 24	0.13 77	0.20 202	0.17 175	0.14 210	0.25 332	0.11 146	0.08 115	0.13 205	0.10 106	0.05 7	0.04 3	0.08 246	0.06 155	0.05 74	0.09 357

Patchmatch Stereo++	0.11 156	0.09 283	0.16 317	0.18 269	0.08 101	0.06 8	0.11 25	0.16 110	0.13 96	0.15 237	0.16 187	0.14 207	0.12 225	0.11 86	0.10 106	0.06 92	0.04 3	0.08 246	0.06 155	0.08 291	0.07 248
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.12 221	0.07 125	0.15 283	0.17 189	0.09 208	0.08 41	0.13 77	0.24 286	0.17 175	0.14 210	0.19 241	0.13 187	0.11 196	0.11 86	0.11 159	0.07 210	0.05 160	0.08 246	0.07 242	0.06 164	0.12 415

KMStereo	0.12 221	0.07 125	0.15 283	0.17 189	0.09 208	0.08 41	0.13 77	0.24 286	0.17 175	0.14 210	0.19 241	0.13 187	0.11 196	0.11 86	0.11 159	0.07 210	0.05 160	0.08 246	0.07 242	0.06 164	0.12 415

PSM-adaLoss	0.11 156	0.09 283	0.16 317	0.18 269	0.08 101	0.06 8	0.12 42	0.16 110	0.13 96	0.15 237	0.16 187	0.14 207	0.12 225	0.11 86	0.10 106	0.06 92	0.04 3	0.08 246	0.06 155	0.08 291	0.07 248

ROB_FTStereo_v2	0.11 156	0.09 283	0.16 317	0.19 325	0.08 101	0.06 8	0.12 42	0.16 110	0.13 96	0.15 237	0.16 187	0.14 207	0.12 225	0.11 86	0.10 106	0.06 92	0.04 3	0.08 246	0.06 155	0.08 291	0.07 248

ROB_FTStereo	0.11 156	0.09 283	0.16 317	0.19 325	0.08 101	0.06 8	0.11 25	0.16 110	0.13 96	0.15 237	0.16 187	0.14 207	0.12 225	0.11 86	0.10 106	0.06 92	0.04 3	0.08 246	0.06 155	0.08 291	0.07 248

KYRaft	0.11 156	0.07 125	0.10 81	0.19 325	0.09 208	0.08 41	0.15 189	0.22 245	0.12 66	0.13 189	0.16 187	0.20 310	0.10 171	0.12 164	0.10 106	0.05 7	0.04 3	0.08 246	0.08 306	0.06 164	0.16 469

HUI-Stereo	0.11 156	0.09 283	0.16 317	0.18 269	0.08 101	0.06 8	0.12 42	0.16 110	0.13 96	0.15 237	0.16 187	0.14 207	0.12 225	0.11 86	0.10 106	0.06 92	0.04 3	0.08 246	0.06 155	0.08 291	0.07 248

iGMRVC	0.11 156	0.09 283	0.16 317	0.19 325	0.08 101	0.06 8	0.12 42	0.16 110	0.13 96	0.15 237	0.16 187	0.14 207	0.12 225	0.11 86	0.10 106	0.06 92	0.04 3	0.08 246	0.06 155	0.08 291	0.07 248

RAFT-RH_RVC	0.11 156	0.06 52	0.14 234	0.16 124	0.09 208	0.12 177	0.12 42	0.17 143	0.12 66	0.13 189	0.41 459	0.11 146	0.10 171	0.13 205	0.12 206	0.05 7	0.04 3	0.08 246	0.05 81	0.04 3	0.06 170

iRAFT	0.11 156	0.09 283	0.16 317	0.18 269	0.08 101	0.06 8	0.11 25	0.16 110	0.13 96	0.15 237	0.16 187	0.14 207	0.12 225	0.11 86	0.10 106	0.06 92	0.04 3	0.08 246	0.06 155	0.08 291	0.07 248

AnonymousM	0.09 55	0.05 16	0.10 81	0.14 25	0.06 13	0.09 62	0.13 77	0.19 191	0.14 118	0.13 189	0.11 119	0.09 97	0.08 115	0.13 205	0.10 106	0.08 270	0.05 160	0.08 246	0.05 81	0.05 74	0.05 95

CRE-IMP	0.11 156	0.09 283	0.16 317	0.19 325	0.08 101	0.10 102	0.12 42	0.18 172	0.10 27	0.14 210	0.13 144	0.13 187	0.12 225	0.12 164	0.11 159	0.07 210	0.04 3	0.08 246	0.06 155	0.08 291	0.08 313

GMM-Stereo	0.11 156	0.07 125	0.10 81	0.18 269	0.09 208	0.08 41	0.15 189	0.23 264	0.16 157	0.11 126	0.15 175	0.13 187	0.11 196	0.11 86	0.11 159	0.05 7	0.04 3	0.08 246	0.07 242	0.06 164	0.09 357

RAFT-IKP	0.11 156	0.09 283	0.16 317	0.19 325	0.08 101	0.06 8	0.12 42	0.16 110	0.13 96	0.15 237	0.16 187	0.14 207	0.12 225	0.11 86	0.10 106	0.06 92	0.04 3	0.08 246	0.06 155	0.08 291	0.07 248

LMCR-Stereo	0.15 322	0.08 217	0.13 200	0.21 403	0.09 208	0.17 323	0.20 390	0.27 340	0.19 215	0.24 397	0.24 303	0.23 352	0.17 353	0.20 378	0.17 342	0.07 210	0.06 276	0.08 246	0.06 155	0.10 381	0.08 313

ICVP	0.15 322	0.09 283	0.12 155	0.22 418	0.09 208	0.17 323	0.21 407	0.25 302	0.23 277	0.18 311	0.30 389	0.26 380	0.18 366	0.17 318	0.14 284	0.09 325	0.07 345	0.08 246	0.07 242	0.07 230	0.07 248
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.10 113	0.07 125	0.09 51	0.17 189	0.09 208	0.11 144	0.17 285	0.18 172	0.12 66	0.09 69	0.12 131	0.10 125	0.07 82	0.11 86	0.10 106	0.05 7	0.04 3	0.08 246	0.08 306	0.04 3	0.04 20

GEStereo_RVC	0.17 366	0.12 380	0.15 283	0.22 418	0.11 356	0.19 365	0.17 285	0.32 403	0.48 464	0.20 347	0.25 332	0.17 270	0.13 262	0.21 394	0.16 328	0.10 362	0.06 276	0.08 246	0.07 242	0.09 350	0.08 313

Anonymous3	0.16 346	0.13 409	0.33 456	0.26 462	0.14 426	0.27 449	0.17 285	0.28 359	0.28 351	0.15 237	0.17 208	0.14 207	0.10 171	0.15 252	0.12 206	0.08 270	0.08 371	0.08 246	0.08 306	0.08 291	0.11 403

TestStereo	0.13 246	0.14 421	0.11 121	0.23 438	0.08 101	0.15 272	0.21 407	0.20 202	0.23 277	0.14 210	0.24 303	0.16 250	0.12 225	0.16 286	0.14 284	0.05 7	0.06 276	0.08 246	0.06 155	0.09 350	0.05 95

sAnonymous2	0.13 246	0.12 380	0.24 417	0.20 374	0.12 387	0.17 323	0.13 77	0.26 319	0.21 253	0.11 126	0.11 119	0.13 187	0.08 115	0.10 44	0.10 106	0.09 325	0.05 160	0.08 246	0.06 155	0.15 459	0.10 380

CroCo_RVC	0.13 246	0.12 380	0.24 417	0.20 374	0.12 387	0.17 323	0.13 77	0.26 319	0.21 253	0.11 126	0.11 119	0.13 187	0.08 115	0.10 44	0.10 106	0.09 325	0.05 160	0.08 246	0.06 155	0.15 459	0.10 380

CFNet_pseudo	0.14 279	0.08 217	0.15 283	0.16 124	0.09 208	0.13 215	0.14 123	0.27 340	0.34 399	0.14 210	0.21 274	0.22 335	0.13 262	0.18 337	0.14 284	0.07 210	0.05 160	0.08 246	0.06 155	0.07 230	0.07 248

sCroCo_RVC	0.12 221	0.09 283	0.23 414	0.24 447	0.11 356	0.19 365	0.14 123	0.17 143	0.14 118	0.10 100	0.13 144	0.12 163	0.07 82	0.14 230	0.11 159	0.08 270	0.08 371	0.08 246	0.08 306	0.05 74	0.07 248

UNet	0.17 366	0.09 283	0.18 368	0.19 325	0.12 387	0.27 449	0.19 368	0.33 422	0.29 357	0.21 360	0.24 303	0.23 352	0.19 382	0.19 353	0.18 360	0.07 210	0.06 276	0.08 246	0.07 242	0.08 291	0.06 170

UPFNet	0.16 346	0.08 217	0.12 155	0.20 374	0.12 387	0.20 380	0.23 425	0.28 359	0.26 328	0.17 281	0.24 303	0.22 335	0.19 382	0.19 353	0.21 398	0.09 325	0.07 345	0.08 246	0.09 350	0.08 291	0.06 170

aanetorigin	0.22 423	0.17 446	0.56 492	0.17 189	0.10 309	0.15 272	0.19 368	0.20 202	0.33 388	0.49 493	0.48 476	0.29 405	0.27 440	0.20 378	0.23 419	0.08 270	0.07 345	0.08 246	0.07 242	0.10 381	0.09 357

EDNetEfficientorigin	7.91 542	0.31 494	153.02 557	0.19 325	0.09 208	0.21 396	0.16 254	0.22 245	0.59 490	0.72 508	0.67 499	0.42 473	0.50 500	0.24 425	0.39 494	0.08 270	0.07 345	0.08 246	0.07 242	0.12 415	0.10 380

EDNetEfficient	0.29 471	0.24 477	1.13 523	0.18 269	0.10 309	0.19 365	0.20 390	0.20 202	0.60 493	0.74 512	0.56 491	0.31 425	0.39 482	0.22 405	0.30 471	0.09 325	0.07 345	0.08 246	0.07 242	0.11 401	0.09 357

FENet	0.13 246	0.08 217	0.12 155	0.16 124	0.08 101	0.14 247	0.15 189	0.22 245	0.23 277	0.17 281	0.23 292	0.16 250	0.12 225	0.14 230	0.15 312	0.08 270	0.05 160	0.08 246	0.08 306	0.07 230	0.07 248

ac_64	0.16 346	0.08 217	0.15 283	0.18 269	0.10 309	0.22 404	0.18 330	0.24 286	0.21 253	0.18 311	0.24 303	0.29 405	0.18 366	0.19 353	0.22 407	0.09 325	0.07 345	0.08 246	0.09 350	0.07 230	0.06 170

CFNet-ft	0.14 279	0.07 125	0.15 283	0.12 4	0.09 208	0.16 302	0.18 330	0.22 245	0.24 293	0.17 281	0.26 349	0.24 358	0.14 287	0.16 286	0.14 284	0.11 390	0.06 276	0.08 246	0.09 350	0.09 350	0.08 313

DMCA	0.14 279	0.09 283	0.16 317	0.19 325	0.09 208	0.15 272	0.17 285	0.23 264	0.27 337	0.14 210	0.19 241	0.17 270	0.18 366	0.15 252	0.17 342	0.10 362	0.06 276	0.08 246	0.06 155	0.09 350	0.10 380

ADCP+	0.20 403	0.10 338	0.33 456	0.20 374	0.12 387	0.22 404	0.26 459	0.31 392	0.34 399	0.26 414	0.37 431	0.22 335	0.22 407	0.27 435	0.27 456	0.09 325	0.06 276	0.08 246	0.08 306	0.09 350	0.10 380

CFNet_RVC	0.14 279	0.07 125	0.15 283	0.12 4	0.09 208	0.16 302	0.18 330	0.22 245	0.24 293	0.17 281	0.26 349	0.24 358	0.14 287	0.16 286	0.14 284	0.11 390	0.06 276	0.08 246	0.09 350	0.09 350	0.08 313

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 366	0.10 338	0.22 405	0.20 374	0.10 309	0.15 272	0.18 330	0.31 392	0.25 314	0.21 360	0.30 389	0.25 371	0.17 353	0.21 394	0.20 378	0.09 325	0.06 276	0.08 246	0.08 306	0.07 230	0.08 313
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.14 279	0.08 217	0.15 283	0.16 124	0.09 208	0.12 177	0.14 123	0.27 340	0.34 399	0.14 210	0.21 274	0.22 335	0.13 262	0.18 337	0.14 284	0.07 210	0.05 160	0.08 246	0.07 242	0.07 230	0.07 248

AIO-test1	0.10 113	0.07 125	0.10 81	0.23 438	0.07 52	0.09 62	0.13 77	0.21 223	0.14 118	0.11 126	0.12 131	0.09 97	0.07 82	0.11 86	0.09 50	0.06 92	0.05 160	0.09 325	0.10 385	0.03 1	0.06 170

DDVS	0.15 322	0.10 338	0.21 399	0.16 124	0.12 387	0.15 272	0.14 123	0.25 302	0.19 215	0.18 311	0.29 383	0.27 388	0.12 225	0.19 353	0.15 312	0.09 325	0.06 276	0.09 325	0.07 242	0.11 401	0.11 403

rvit_stereo_0083	0.12 221	0.08 217	0.17 345	0.16 124	0.09 208	0.11 144	0.15 189	0.14 65	0.26 328	0.11 126	0.14 158	0.13 187	0.10 171	0.12 164	0.12 206	0.10 362	0.08 371	0.09 325	0.07 242	0.07 230	0.05 95

DCVSM-stereo	0.14 279	0.09 283	0.16 317	0.16 124	0.10 309	0.15 272	0.09 8	0.19 191	0.23 277	0.20 347	0.23 292	0.26 380	0.15 305	0.18 337	0.14 284	0.09 325	0.07 345	0.09 325	0.08 306	0.10 381	0.12 415

CAS++	0.11 156	0.07 125	0.11 121	0.14 25	0.09 208	0.12 177	0.14 123	0.24 286	0.14 118	0.11 126	0.09 66	0.11 146	0.07 82	0.14 230	0.09 50	0.11 390	0.09 397	0.09 325	0.07 242	0.07 230	0.08 313
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ffm	0.12 221	0.09 283	0.14 234	0.16 124	0.08 101	0.17 323	0.17 285	0.15 85	0.19 215	0.15 237	0.25 332	0.19 298	0.13 262	0.10 44	0.07 1	0.06 92	0.04 3	0.09 325	0.08 306	0.06 164	0.06 170

ff1	0.13 246	0.09 283	0.14 234	0.16 124	0.08 101	0.17 323	0.17 285	0.15 85	0.19 215	0.15 237	0.25 332	0.19 298	0.13 262	0.14 230	0.20 378	0.06 92	0.04 3	0.09 325	0.08 306	0.06 164	0.06 170

mmx	0.14 279	0.09 283	0.14 234	0.16 124	0.08 101	0.17 323	0.17 285	0.27 340	0.25 314	0.15 237	0.25 332	0.19 298	0.13 262	0.14 230	0.20 378	0.08 270	0.06 276	0.09 325	0.08 306	0.08 291	0.08 313

ttt	0.14 279	0.08 217	0.14 234	0.15 65	0.08 101	0.15 272	0.18 330	0.27 340	0.29 357	0.16 265	0.24 303	0.17 270	0.13 262	0.13 205	0.14 284	0.11 390	0.08 371	0.09 325	0.08 306	0.09 350	0.08 313

xxx	0.14 279	0.09 283	0.14 234	0.16 124	0.08 101	0.17 323	0.17 285	0.27 340	0.25 314	0.15 237	0.25 332	0.19 298	0.13 262	0.14 230	0.20 378	0.08 270	0.06 276	0.09 325	0.08 306	0.08 291	0.08 313

plain	0.10 113	0.08 217	0.10 81	0.19 325	0.09 208	0.10 102	0.15 189	0.14 65	0.13 96	0.13 189	0.15 175	0.09 97	0.12 225	0.13 205	0.12 206	0.07 210	0.05 160	0.09 325	0.06 155	0.06 164	0.06 170

LL-Strereo	0.13 246	0.09 283	0.11 121	0.20 374	0.10 309	0.11 144	0.18 330	0.32 403	0.24 293	0.15 237	0.15 175	0.14 207	0.13 262	0.19 353	0.11 159	0.06 92	0.04 3	0.09 325	0.08 306	0.04 3	0.05 95

ToySt	0.17 366	0.11 363	0.18 368	0.17 189	0.11 356	0.16 302	0.25 452	0.24 286	0.33 388	0.19 326	0.24 303	0.26 380	0.24 419	0.19 353	0.20 378	0.07 210	0.08 371	0.09 325	0.10 385	0.09 350	0.08 313

ssnet_v2	0.17 366	0.10 338	0.17 345	0.17 189	0.11 356	0.21 396	0.21 407	0.33 422	0.25 314	0.22 375	0.22 283	0.27 388	0.18 366	0.22 405	0.20 378	0.11 390	0.09 397	0.09 325	0.09 350	0.08 291	0.08 313

Wz-Net-SNSev	0.25 454	0.17 446	0.44 478	0.25 457	0.14 426	0.26 440	0.23 425	0.38 462	0.56 484	0.30 444	0.55 486	0.39 466	0.26 432	0.23 416	0.30 471	0.10 362	0.09 397	0.09 325	0.10 385	0.11 401	0.11 403

Wz-Net-MNSev	0.22 423	0.13 409	0.31 450	0.20 374	0.14 426	0.36 483	0.24 437	0.33 422	0.44 455	0.28 434	0.40 449	0.38 458	0.19 382	0.24 425	0.25 439	0.09 325	0.07 345	0.09 325	0.09 350	0.12 415	0.10 380

Sa-1000	0.12 221	0.08 217	0.08 18	0.18 269	0.08 101	0.14 247	0.22 416	0.22 245	0.18 201	0.15 237	0.20 253	0.17 270	0.11 196	0.10 44	0.10 106	0.06 92	0.05 160	0.09 325	0.09 350	0.05 74	0.05 95

SA	0.12 221	0.09 283	0.08 18	0.18 269	0.08 101	0.12 177	0.24 437	0.23 264	0.18 201	0.17 281	0.27 358	0.14 207	0.11 196	0.11 86	0.11 159	0.05 7	0.05 160	0.09 325	0.08 306	0.05 74	0.04 20

WZ-Net	0.28 467	0.17 446	0.78 513	0.22 418	0.16 452	0.34 473	0.29 481	0.39 466	0.57 486	0.24 397	0.55 486	0.37 454	0.24 419	0.33 465	0.35 485	0.09 325	0.08 371	0.09 325	0.10 385	0.14 444	0.16 469

UDGNet	0.14 279	0.13 409	0.16 317	0.17 189	0.10 309	0.12 177	0.16 254	0.21 223	0.27 337	0.20 347	0.20 253	0.16 250	0.13 262	0.16 286	0.13 247	0.10 362	0.06 276	0.09 325	0.07 242	0.06 164	0.07 248

GMOStereo	0.11 156	0.09 283	0.07 4	0.19 325	0.08 101	0.12 177	0.28 472	0.13 50	0.17 175	0.11 126	0.17 208	0.14 207	0.12 225	0.07 3	0.07 1	0.05 7	0.05 160	0.09 325	0.07 242	0.04 3	0.04 20

error version	0.11 156	0.09 283	0.07 4	0.19 325	0.08 101	0.12 177	0.28 472	0.13 50	0.17 175	0.11 126	0.17 208	0.14 207	0.12 225	0.07 3	0.07 1	0.05 7	0.05 160	0.09 325	0.07 242	0.04 3	0.04 20

test-v	0.11 156	0.09 283	0.07 4	0.19 325	0.08 101	0.12 177	0.28 472	0.13 50	0.17 175	0.11 126	0.17 208	0.14 207	0.12 225	0.07 3	0.07 1	0.05 7	0.05 160	0.09 325	0.07 242	0.04 3	0.04 20

AACVNet	0.16 346	0.08 217	0.14 234	0.15 65	0.10 309	0.18 341	0.15 189	0.23 264	0.24 293	0.27 420	0.27 358	0.28 398	0.17 353	0.19 353	0.16 328	0.09 325	0.07 345	0.09 325	0.07 242	0.10 381	0.09 357

PFNet+	0.11 156	0.06 52	0.13 200	0.16 124	0.09 208	0.05 4	0.12 42	0.17 143	0.21 253	0.16 265	0.19 241	0.14 207	0.10 171	0.11 86	0.11 159	0.08 270	0.05 160	0.09 325	0.08 306	0.06 164	0.11 403

AAGNet	0.11 156	0.07 125	0.16 317	0.19 325	0.09 208	0.08 41	0.13 77	0.18 172	0.13 96	0.16 265	0.21 274	0.13 187	0.14 287	0.11 86	0.14 284	0.06 92	0.04 3	0.09 325	0.06 155	0.06 164	0.05 95

PSM-AAD	0.11 156	0.07 125	0.10 81	0.19 325	0.09 208	0.10 102	0.15 189	0.20 202	0.13 96	0.12 162	0.14 158	0.18 284	0.11 196	0.11 86	0.10 106	0.05 7	0.05 160	0.09 325	0.08 306	0.06 164	0.14 451

SST-Stereo	0.10 113	0.07 125	0.15 283	0.18 269	0.09 208	0.06 8	0.12 42	0.17 143	0.11 50	0.15 237	0.17 208	0.13 187	0.12 225	0.10 44	0.11 159	0.06 92	0.04 3	0.09 325	0.06 155	0.06 164	0.05 95

RAFT_R40	0.11 156	0.07 125	0.14 234	0.18 269	0.09 208	0.06 8	0.13 77	0.17 143	0.16 157	0.14 210	0.18 233	0.15 236	0.12 225	0.10 44	0.11 159	0.06 92	0.04 3	0.09 325	0.06 155	0.06 164	0.05 95

IRAFT_RVC	0.12 221	0.08 217	0.16 317	0.19 325	0.08 101	0.07 24	0.15 189	0.24 286	0.23 277	0.14 210	0.14 158	0.15 236	0.12 225	0.12 164	0.10 106	0.06 92	0.04 3	0.09 325	0.06 155	0.06 164	0.06 170

test-2	0.11 156	0.09 283	0.07 4	0.19 325	0.08 101	0.12 177	0.28 472	0.13 50	0.17 175	0.11 126	0.17 208	0.14 207	0.12 225	0.07 3	0.07 1	0.05 7	0.05 160	0.09 325	0.07 242	0.04 3	0.04 20

rafts_anoy	0.11 156	0.06 52	0.10 81	0.17 189	0.08 101	0.10 102	0.14 123	0.17 143	0.14 118	0.13 189	0.13 144	0.12 163	0.10 171	0.11 86	0.12 206	0.07 210	0.04 3	0.09 325	0.11 415	0.07 230	0.06 170

RAFT + AFF	0.13 246	0.07 125	0.20 391	0.20 374	0.10 309	0.14 247	0.24 437	0.26 319	0.20 238	0.11 126	0.10 91	0.12 163	0.10 171	0.15 252	0.12 206	0.07 210	0.06 276	0.09 325	0.08 306	0.06 164	0.08 313

delet	0.17 366	0.08 217	0.17 345	0.19 325	0.11 356	0.20 380	0.21 407	0.30 383	0.37 420	0.17 281	0.26 349	0.19 298	0.19 382	0.19 353	0.21 398	0.08 270	0.08 371	0.09 325	0.11 415	0.06 164	0.06 170

GwcNet	0.20 403	0.13 409	0.19 379	0.18 269	0.12 387	0.24 422	0.19 368	0.35 444	0.43 450	0.20 347	0.32 401	0.33 437	0.20 394	0.22 405	0.24 430	0.11 390	0.09 397	0.09 325	0.09 350	0.09 350	0.10 380

PSMNet-RSSM	0.14 279	0.07 125	0.13 200	0.15 65	0.08 101	0.13 215	0.16 254	0.24 286	0.24 293	0.16 265	0.28 371	0.22 335	0.14 287	0.15 252	0.13 247	0.11 390	0.06 276	0.09 325	0.12 434	0.08 291	0.07 248

DSFCA	0.16 346	0.09 283	0.14 234	0.16 124	0.10 309	0.20 380	0.19 368	0.28 359	0.31 374	0.23 388	0.24 303	0.22 335	0.15 305	0.19 353	0.20 378	0.10 362	0.07 345	0.09 325	0.09 350	0.08 291	0.08 313

RTSC	0.23 438	0.12 380	0.28 437	0.21 403	0.13 408	0.28 455	0.16 254	0.35 444	0.66 500	0.27 420	0.33 413	0.30 413	0.21 398	0.31 457	0.29 466	0.10 362	0.08 371	0.09 325	0.10 385	0.13 431	0.13 434

ADCL	0.24 445	0.11 363	0.47 483	0.22 418	0.12 387	0.34 473	0.29 481	0.29 369	0.56 484	0.24 397	0.46 473	0.30 413	0.30 460	0.29 453	0.29 466	0.08 270	0.07 345	0.09 325	0.09 350	0.10 381	0.10 380

ADCRef	0.19 391	0.12 380	0.41 475	0.20 374	0.12 387	0.22 404	0.18 330	0.32 403	0.36 413	0.26 414	0.32 401	0.17 270	0.23 413	0.24 425	0.24 430	0.07 210	0.06 276	0.09 325	0.09 350	0.08 291	0.08 313

RYNet	0.22 423	0.12 380	0.22 405	0.19 325	0.17 467	0.46 491	0.26 459	0.38 462	0.48 464	0.24 397	0.28 371	0.34 443	0.23 413	0.20 378	0.30 471	0.10 362	0.06 276	0.09 325	0.09 350	0.13 431	0.15 458

CFNet	0.15 322	0.10 338	0.17 345	0.17 189	0.08 101	0.18 341	0.09 8	0.28 359	0.25 314	0.19 326	0.24 303	0.24 358	0.17 353	0.17 318	0.14 284	0.08 270	0.06 276	0.09 325	0.10 385	0.07 230	0.06 170

DeepPruner_ROB	0.16 346	0.11 363	0.15 283	0.17 189	0.10 309	0.17 323	0.15 189	0.32 403	0.21 253	0.19 326	0.21 274	0.22 335	0.18 366	0.20 378	0.15 312	0.13 438	0.09 397	0.09 325	0.09 350	0.11 401	0.10 380

StereoDRNet-Refined	0.17 366	0.12 380	0.15 283	0.20 374	0.09 208	0.18 341	0.18 330	0.26 319	0.23 277	0.26 414	0.40 449	0.22 335	0.17 353	0.21 394	0.20 378	0.08 270	0.05 160	0.09 325	0.10 385	0.07 230	0.07 248
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.18 379	0.10 338	0.15 283	0.23 438	0.11 356	0.24 422	0.18 330	0.29 369	0.28 351	0.27 420	0.28 371	0.28 398	0.24 419	0.19 353	0.20 378	0.08 270	0.08 371	0.09 325	0.09 350	0.07 230	0.07 248

YMNet	0.20 403	0.12 380	0.19 379	0.20 374	0.14 426	0.26 440	0.23 425	0.32 403	0.34 399	0.27 420	0.34 417	0.30 413	0.18 366	0.18 337	0.22 407	0.10 362	0.13 455	0.10 370	0.10 385	0.08 291	0.09 357

YMNet_1	0.20 403	0.12 380	0.19 379	0.20 374	0.14 426	0.26 440	0.23 425	0.32 403	0.34 399	0.27 420	0.34 417	0.30 413	0.18 366	0.18 337	0.22 407	0.10 362	0.13 455	0.10 370	0.10 385	0.08 291	0.09 357

rvit_0105_5	0.14 279	0.09 283	0.13 200	0.17 189	0.09 208	0.14 247	0.23 425	0.24 286	0.27 337	0.14 210	0.15 175	0.18 284	0.12 225	0.17 318	0.14 284	0.14 451	0.11 428	0.10 370	0.10 385	0.08 291	0.06 170

test_sample7	0.15 322	0.10 338	0.16 317	0.14 25	0.11 356	0.16 302	0.16 254	0.27 340	0.23 277	0.20 347	0.20 253	0.24 358	0.19 382	0.16 286	0.16 328	0.12 415	0.06 276	0.10 370	0.09 350	0.10 381	0.10 380

CASnet	0.09 55	0.09 283	0.09 51	0.19 325	0.06 13	0.07 24	0.11 25	0.18 172	0.14 118	0.11 126	0.10 91	0.09 97	0.07 82	0.10 44	0.10 106	0.06 92	0.04 3	0.10 370	0.08 306	0.05 74	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.10 113	0.10 338	0.15 283	0.18 269	0.08 101	0.15 272	0.09 8	0.17 143	0.14 118	0.14 210	0.10 91	0.09 97	0.07 82	0.16 286	0.10 106	0.05 7	0.05 160	0.10 370	0.07 242	0.06 164	0.05 95

CASS	0.13 246	0.12 380	0.11 121	0.23 438	0.09 208	0.15 272	0.17 285	0.18 172	0.19 215	0.17 281	0.18 233	0.15 236	0.15 305	0.14 230	0.14 284	0.09 325	0.06 276	0.10 370	0.08 306	0.09 350	0.07 248
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-TNSev	0.29 471	0.20 463	0.65 499	0.19 325	0.15 442	0.38 487	0.27 466	0.35 444	0.55 482	0.34 462	0.42 466	0.45 481	0.38 480	0.32 463	0.30 471	0.12 415	0.13 455	0.10 370	0.12 434	0.15 459	0.14 451

BUS	0.14 279	0.09 283	0.14 234	0.22 418	0.10 309	0.19 365	0.14 123	0.34 431	0.19 215	0.17 281	0.22 283	0.16 250	0.13 262	0.15 252	0.13 247	0.08 270	0.06 276	0.10 370	0.09 350	0.07 230	0.07 248

NINENet	0.16 346	0.10 338	0.15 283	0.17 189	0.11 356	0.19 365	0.14 123	0.40 470	0.36 413	0.18 311	0.21 274	0.16 250	0.13 262	0.15 252	0.13 247	0.08 270	0.08 371	0.10 370	0.07 242	0.10 381	0.09 357

BSDual-CNN	0.15 322	0.09 283	0.14 234	0.22 418	0.10 309	0.14 247	0.15 189	0.34 431	0.19 215	0.17 281	0.22 283	0.25 371	0.16 331	0.15 252	0.14 284	0.08 270	0.06 276	0.10 370	0.09 350	0.07 230	0.07 248

hknet	0.15 322	0.11 363	0.13 200	0.22 418	0.11 356	0.14 247	0.15 189	0.34 431	0.25 314	0.17 281	0.22 283	0.22 335	0.18 366	0.17 318	0.12 206	0.07 210	0.06 276	0.10 370	0.09 350	0.07 230	0.07 248

SACVNet	0.18 379	0.12 380	0.14 234	0.17 189	0.13 408	0.22 404	0.18 330	0.31 392	0.30 367	0.23 388	0.31 397	0.30 413	0.22 407	0.22 405	0.17 342	0.11 390	0.08 371	0.10 370	0.10 385	0.12 415	0.14 451

RAFT	0.13 246	0.09 283	0.11 121	0.18 269	0.08 101	0.15 272	0.24 437	0.20 202	0.19 215	0.21 360	0.21 274	0.17 270	0.12 225	0.16 286	0.09 50	0.06 92	0.07 345	0.10 370	0.09 350	0.05 74	0.05 95

pcwnet_v2	0.19 391	0.10 338	0.26 425	0.17 189	0.14 426	0.18 341	0.15 189	0.37 455	0.46 462	0.19 326	0.24 303	0.21 317	0.19 382	0.20 378	0.19 371	0.13 438	0.10 416	0.10 370	0.10 385	0.11 401	0.13 434

ADLNet	0.16 346	0.08 217	0.15 283	0.16 124	0.10 309	0.16 302	0.17 285	0.32 403	0.27 337	0.22 375	0.27 358	0.24 358	0.16 331	0.18 337	0.21 398	0.10 362	0.06 276	0.10 370	0.10 385	0.08 291	0.09 357

ARAFT	0.12 221	0.08 217	0.17 345	0.19 325	0.09 208	0.14 247	0.18 330	0.20 202	0.12 66	0.12 162	0.13 144	0.14 207	0.11 196	0.15 252	0.12 206	0.06 92	0.05 160	0.10 370	0.09 350	0.05 74	0.04 20

hitnet-ft	0.18 379	0.09 283	0.17 345	0.14 25	0.09 208	0.26 440	0.20 390	0.25 302	0.26 328	0.24 397	0.32 401	0.31 425	0.22 407	0.24 425	0.21 398	0.12 415	0.07 345	0.10 370	0.08 306	0.12 415	0.11 403

FAT-Stereo	0.20 403	0.12 380	0.22 405	0.21 403	0.12 387	0.17 323	0.18 330	0.34 431	0.39 429	0.27 420	0.37 431	0.34 443	0.32 468	0.21 394	0.20 378	0.09 325	0.11 428	0.10 370	0.09 350	0.11 401	0.14 451

S-Stereo	0.20 403	0.12 380	0.25 422	0.21 403	0.13 408	0.20 380	0.18 330	0.32 403	0.43 450	0.23 388	0.36 425	0.28 398	0.30 460	0.19 353	0.22 407	0.09 325	0.12 442	0.10 370	0.10 385	0.13 431	0.13 434

stereogan	0.22 423	0.11 363	0.21 399	0.20 374	0.12 387	0.31 463	0.19 368	0.35 444	0.44 455	0.22 375	0.39 444	0.35 447	0.27 440	0.33 465	0.22 407	0.10 362	0.12 442	0.10 370	0.10 385	0.14 444	0.13 434

GANet	0.21 414	0.12 380	0.21 399	0.24 447	0.13 408	0.22 404	0.22 416	0.41 476	0.26 328	0.31 450	0.42 466	0.37 454	0.28 448	0.23 416	0.22 407	0.10 362	0.12 442	0.10 370	0.09 350	0.10 381	0.08 313

TDLM	0.17 366	0.12 380	0.13 200	0.24 447	0.10 309	0.18 341	0.18 330	0.36 450	0.30 367	0.21 360	0.28 371	0.28 398	0.18 366	0.23 416	0.18 360	0.11 390	0.07 345	0.10 370	0.10 385	0.08 291	0.08 313

UCFNet_RVC	0.14 279	0.08 217	0.13 200	0.11 1	0.10 309	0.20 380	0.10 14	0.24 286	0.22 267	0.17 281	0.20 253	0.23 352	0.15 305	0.17 318	0.15 312	0.12 415	0.07 345	0.10 370	0.13 444	0.11 401	0.10 380

AdaStereo	0.15 322	0.11 363	0.15 283	0.18 269	0.09 208	0.20 380	0.11 25	0.32 403	0.28 351	0.20 347	0.23 292	0.20 310	0.13 262	0.19 353	0.14 284	0.12 415	0.05 160	0.10 370	0.07 242	0.09 350	0.07 248
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.19 391	0.10 338	0.15 283	0.17 189	0.15 442	0.28 455	0.23 425	0.44 487	0.42 445	0.15 237	0.27 358	0.25 371	0.19 382	0.22 405	0.17 342	0.09 325	0.06 276	0.10 370	0.08 306	0.15 459	0.09 357

NaN_ROB	0.22 423	0.19 459	0.24 417	0.25 457	0.13 408	0.29 458	0.26 459	0.33 422	0.41 438	0.31 450	0.31 397	0.32 434	0.23 413	0.30 456	0.21 398	0.11 390	0.17 478	0.10 370	0.10 385	0.08 291	0.09 357

SANet	0.24 445	0.14 421	0.28 437	0.21 403	0.11 356	0.27 449	0.24 437	0.38 462	0.64 497	0.36 465	0.40 449	0.43 477	0.26 432	0.27 435	0.24 430	0.12 415	0.09 397	0.10 370	0.09 350	0.13 431	0.11 403

XPNet_ROB	0.22 423	0.11 363	0.19 379	0.22 418	0.13 408	0.22 404	0.19 368	0.34 431	0.40 435	0.30 444	0.39 444	0.39 466	0.26 432	0.26 432	0.28 463	0.15 455	0.10 416	0.10 370	0.10 385	0.13 431	0.12 415

DN-CSS_ROB	0.13 246	0.13 409	0.16 317	0.18 269	0.10 309	0.16 302	0.08 4	0.22 245	0.18 201	0.17 281	0.22 283	0.13 187	0.13 262	0.12 164	0.13 247	0.05 7	0.05 160	0.10 370	0.10 385	0.08 291	0.06 170

PWCDC_ROB	0.20 403	0.13 409	0.22 405	0.24 447	0.11 356	0.19 365	0.15 189	0.33 422	0.54 481	0.29 441	0.50 481	0.21 317	0.15 305	0.27 435	0.20 378	0.11 390	0.09 397	0.10 370	0.08 306	0.11 401	0.09 357

TCMNet	0.19 391	0.12 380	0.19 379	0.20 374	0.18 473	0.20 380	0.24 437	0.27 340	0.36 413	0.23 388	0.26 349	0.25 371	0.19 382	0.19 353	0.23 419	0.13 438	0.11 428	0.11 401	0.12 434	0.13 431	0.12 415

rvit_0105_4	0.14 279	0.09 283	0.17 345	0.17 189	0.10 309	0.12 177	0.19 368	0.23 264	0.27 337	0.14 210	0.20 253	0.17 270	0.13 262	0.17 318	0.13 247	0.15 455	0.11 428	0.11 401	0.10 385	0.09 350	0.06 170

GMStereo_Zeroshot	0.16 346	0.13 409	0.24 417	0.20 374	0.10 309	0.17 323	0.13 77	0.29 369	0.25 314	0.23 388	0.32 401	0.25 371	0.11 196	0.19 353	0.14 284	0.09 325	0.06 276	0.11 401	0.06 155	0.12 415	0.08 313

dad	0.17 366	0.20 463	0.20 391	0.16 124	0.11 356	0.20 380	0.18 330	0.21 223	0.28 351	0.30 444	0.24 303	0.29 405	0.13 262	0.19 353	0.16 328	0.18 478	0.09 397	0.11 401	0.09 350	0.11 401	0.07 248

HCRNet	0.16 346	0.24 477	0.12 155	0.35 494	0.11 356	0.15 272	0.17 285	0.26 319	0.22 267	0.19 326	0.24 303	0.21 317	0.14 287	0.15 252	0.13 247	0.11 390	0.07 345	0.11 401	0.10 385	0.09 350	0.07 248

FINET	0.21 414	0.18 456	0.26 425	0.18 269	0.16 452	0.23 417	0.23 425	0.32 403	0.48 464	0.25 410	0.32 401	0.22 335	0.22 407	0.22 405	0.17 342	0.18 478	0.16 473	0.11 401	0.10 385	0.15 459	0.13 434

APVNet	0.22 423	0.12 380	0.19 379	0.18 269	0.14 426	0.32 464	0.31 495	0.39 466	0.32 381	0.27 420	0.40 449	0.30 413	0.29 456	0.26 432	0.25 439	0.11 390	0.12 442	0.11 401	0.14 447	0.12 415	0.12 415

psm_up	0.18 379	0.10 338	0.18 368	0.20 374	0.11 356	0.17 323	0.19 368	0.37 455	0.34 399	0.21 360	0.28 371	0.29 405	0.24 419	0.20 378	0.22 407	0.09 325	0.10 416	0.11 401	0.11 415	0.08 291	0.08 313

psmorigin	0.25 454	0.15 427	0.34 464	0.17 189	0.13 408	0.23 417	0.14 123	0.34 431	0.33 388	0.41 480	0.55 486	0.41 472	0.37 479	0.34 468	0.27 456	0.11 390	0.15 470	0.11 401	0.11 415	0.12 415	0.16 469

STTStereo	0.18 379	0.12 380	0.27 432	0.20 374	0.11 356	0.16 302	0.21 407	0.29 369	0.23 277	0.21 360	0.30 389	0.29 405	0.18 366	0.20 378	0.19 371	0.12 415	0.11 428	0.11 401	0.14 447	0.09 350	0.08 313

ADCMid	0.25 454	0.15 427	0.40 473	0.20 374	0.14 426	0.25 432	0.26 459	0.34 431	0.38 425	0.36 465	0.44 471	0.34 443	0.40 485	0.35 474	0.33 482	0.10 362	0.09 397	0.11 401	0.11 415	0.13 431	0.12 415

ADCPNet	0.25 454	0.16 435	0.61 496	0.21 403	0.15 442	0.35 481	0.25 452	0.32 403	0.35 408	0.30 444	0.40 449	0.36 449	0.28 448	0.28 446	0.32 479	0.12 415	0.10 416	0.11 401	0.12 434	0.14 444	0.13 434

DANet	0.21 414	0.15 427	0.28 437	0.25 457	0.13 408	0.22 404	0.19 368	0.27 340	0.27 337	0.28 434	0.32 401	0.35 447	0.31 464	0.31 457	0.23 419	0.11 390	0.09 397	0.11 401	0.10 385	0.13 431	0.11 403
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.28 467	0.16 435	0.31 450	0.18 269	0.13 408	0.54 499	0.42 508	0.51 499	0.67 501	0.29 441	0.38 436	0.38 458	0.29 456	0.31 457	0.23 419	0.11 390	0.10 416	0.11 401	0.08 306	0.20 481	0.16 469

DRN-Test	0.19 391	0.11 363	0.20 391	0.22 418	0.10 309	0.22 404	0.22 416	0.39 466	0.37 420	0.24 397	0.32 401	0.26 380	0.21 398	0.22 405	0.24 430	0.11 390	0.07 345	0.11 401	0.10 385	0.09 350	0.07 248

StereoDRNet	0.18 379	0.11 363	0.17 345	0.22 418	0.11 356	0.21 396	0.22 416	0.37 455	0.33 388	0.24 397	0.28 371	0.30 413	0.19 382	0.20 378	0.20 378	0.09 325	0.08 371	0.11 401	0.09 350	0.09 350	0.07 248

PWC_ROB	0.21 414	0.16 435	0.26 425	0.18 269	0.11 356	0.22 404	0.13 77	0.32 403	0.49 469	0.30 444	0.40 449	0.32 434	0.24 419	0.31 457	0.22 407	0.10 362	0.07 345	0.11 401	0.08 306	0.11 401	0.10 380

rvit_0105_6	0.14 279	0.09 283	0.18 368	0.17 189	0.10 309	0.10 102	0.16 254	0.19 191	0.26 328	0.12 162	0.18 233	0.17 270	0.12 225	0.18 337	0.12 206	0.15 455	0.11 428	0.12 418	0.10 385	0.09 350	0.06 170

rvit_0105_3	0.15 322	0.09 283	0.14 234	0.19 325	0.12 387	0.15 272	0.25 452	0.25 302	0.29 357	0.15 237	0.17 208	0.20 310	0.13 262	0.17 318	0.14 284	0.13 438	0.11 428	0.12 418	0.14 447	0.07 230	0.06 170

StereoVision	0.13 246	0.12 380	0.09 51	0.24 447	0.10 309	0.15 272	0.21 407	0.21 223	0.20 238	0.12 162	0.24 303	0.10 125	0.10 171	0.16 286	0.10 106	0.09 325	0.11 428	0.12 418	0.12 434	0.06 164	0.05 95

coex-ft	3.30 534	0.34 498	59.09 556	0.18 269	0.13 408	0.26 440	0.22 416	0.27 340	0.72 505	1.90 536	0.70 503	0.44 479	0.45 496	0.29 453	0.41 499	0.09 325	0.09 397	0.12 418	0.09 350	0.14 444	0.13 434

GASNet	0.22 423	0.23 474	0.33 456	0.26 462	0.17 467	0.26 440	0.16 254	0.44 487	0.42 445	0.27 420	0.24 303	0.30 413	0.15 305	0.27 435	0.18 360	0.12 415	0.08 371	0.12 418	0.11 415	0.16 466	0.07 248

FADNet-RVC-Resample	0.16 346	0.11 363	0.31 450	0.22 418	0.11 356	0.19 365	0.14 123	0.25 302	0.24 293	0.24 397	0.27 358	0.20 310	0.15 305	0.16 286	0.15 312	0.07 210	0.08 371	0.12 418	0.10 385	0.09 350	0.10 380

FADNet_RVC	0.16 346	0.14 421	0.40 473	0.20 374	0.11 356	0.13 215	0.13 77	0.26 319	0.22 267	0.21 360	0.23 292	0.20 310	0.17 353	0.14 230	0.16 328	0.08 270	0.08 371	0.12 418	0.09 350	0.11 401	0.10 380

FADNet-RVC	0.20 403	0.20 463	0.38 469	0.21 403	0.16 452	0.20 380	0.15 189	0.26 319	0.26 328	0.26 414	0.32 401	0.26 380	0.21 398	0.22 405	0.19 371	0.12 415	0.13 455	0.12 418	0.14 447	0.13 431	0.18 480

FADNet	0.21 414	0.22 473	0.36 465	0.18 269	0.17 467	0.24 422	0.13 77	0.31 392	0.31 374	0.23 388	0.25 332	0.27 388	0.21 398	0.19 353	0.15 312	0.13 438	0.15 470	0.12 418	0.15 463	0.16 466	0.18 480

G-Net	0.24 445	0.16 435	0.36 465	0.22 418	0.16 452	0.51 497	0.23 425	0.29 369	0.34 399	0.36 465	0.38 436	0.31 425	0.29 456	0.27 435	0.26 449	0.11 390	0.09 397	0.12 418	0.09 350	0.16 466	0.13 434

AnyNet_C32	0.26 461	0.16 435	0.36 465	0.20 374	0.16 452	0.25 432	0.30 489	0.32 403	0.44 455	0.31 450	0.49 477	0.30 413	0.33 469	0.40 492	0.33 482	0.12 415	0.12 442	0.12 418	0.14 447	0.14 444	0.15 458

CVANet_RVC	0.18 379	0.10 338	0.14 234	0.21 403	0.10 309	0.18 341	0.17 285	0.34 431	0.33 388	0.22 375	0.31 397	0.28 398	0.18 366	0.23 416	0.17 342	0.12 415	0.08 371	0.12 418	0.11 415	0.09 350	0.07 248

ETE_ROB	0.23 438	0.17 446	0.22 405	0.25 457	0.13 408	0.26 440	0.29 481	0.31 392	0.36 413	0.28 434	0.36 425	0.45 481	0.26 432	0.27 435	0.26 449	0.11 390	0.08 371	0.12 418	0.09 350	0.14 444	0.13 434

LALA_ROB	0.25 454	0.16 435	0.22 405	0.26 462	0.17 467	0.27 449	0.27 466	0.42 481	0.37 420	0.33 460	0.38 436	0.51 491	0.26 432	0.28 446	0.27 456	0.16 471	0.09 397	0.12 418	0.11 415	0.13 431	0.12 415

WCMA_ROB	0.24 445	0.11 363	0.22 405	0.17 189	0.14 426	0.32 464	0.15 189	0.32 403	0.32 381	0.38 471	0.53 483	0.40 470	0.34 473	0.34 468	0.25 439	0.11 390	0.12 442	0.12 418	0.10 385	0.14 444	0.14 451

rvit_105_1	0.19 391	0.11 363	0.25 422	0.21 403	0.16 452	0.21 396	0.27 466	0.31 392	0.41 438	0.19 326	0.20 253	0.22 335	0.17 353	0.19 353	0.17 342	0.12 415	0.12 442	0.13 433	0.15 463	0.08 291	0.07 248

UGAM	0.13 246	0.10 338	0.09 51	0.22 418	0.08 101	0.12 177	0.20 390	0.17 143	0.23 277	0.21 360	0.16 187	0.13 187	0.13 262	0.19 353	0.12 206	0.07 210	0.05 160	0.13 433	0.11 415	0.07 230	0.05 95

UDG	0.21 414	0.17 446	0.19 379	0.23 438	0.15 442	0.30 461	0.20 390	0.33 422	0.35 408	0.23 388	0.28 371	0.31 425	0.27 440	0.20 378	0.22 407	0.15 455	0.12 442	0.13 433	0.09 350	0.14 444	0.14 451

DMCA-RVC	0.17 366	0.10 338	0.15 283	0.24 447	0.11 356	0.18 341	0.18 330	0.25 302	0.24 293	0.21 360	0.26 349	0.25 371	0.27 440	0.18 337	0.20 378	0.12 415	0.08 371	0.13 433	0.10 385	0.10 381	0.08 313

RP	0.21 414	0.13 409	0.21 399	0.23 438	0.11 356	0.21 396	0.20 390	0.25 302	0.44 455	0.21 360	0.38 436	0.36 449	0.24 419	0.27 435	0.25 439	0.11 390	0.12 442	0.13 433	0.12 434	0.12 415	0.14 451

RTS	0.45 498	0.19 459	3.26 533	0.24 447	0.15 442	0.74 514	0.20 390	0.36 450	0.76 511	0.42 483	0.43 469	0.31 425	0.41 490	0.53 504	0.35 485	0.10 362	0.08 371	0.13 433	0.12 434	0.15 459	0.15 458

RTSA	0.45 498	0.19 459	3.26 533	0.24 447	0.15 442	0.74 514	0.20 390	0.36 450	0.76 511	0.42 483	0.43 469	0.31 425	0.41 490	0.53 504	0.35 485	0.10 362	0.08 371	0.13 433	0.12 434	0.15 459	0.15 458

ADCS	0.29 471	0.18 456	0.45 479	0.21 403	0.17 467	0.28 455	0.23 425	0.41 476	0.63 496	0.40 476	0.49 477	0.40 470	0.36 477	0.39 488	0.40 496	0.13 438	0.12 442	0.13 433	0.14 447	0.16 466	0.16 469

AnyNet_C01	0.36 486	0.25 482	1.37 526	0.22 418	0.17 467	0.48 495	0.27 466	0.35 444	0.39 429	0.39 473	0.74 507	0.46 485	0.38 480	0.45 496	0.47 505	0.13 438	0.13 455	0.13 433	0.14 447	0.14 444	0.15 458

PSMNet_ROB	0.21 414	0.11 363	0.15 283	0.27 474	0.15 442	0.24 422	0.35 499	0.43 485	0.37 420	0.27 420	0.32 401	0.32 434	0.22 407	0.21 394	0.26 449	0.12 415	0.08 371	0.13 433	0.11 415	0.09 350	0.09 357

SGM_RVC	0.23 438	0.12 380	0.15 283	0.15 65	0.09 208	0.33 470	0.18 330	0.34 431	0.31 374	0.44 488	0.37 431	0.53 495	0.35 475	0.35 474	0.24 430	0.13 438	0.13 455	0.13 433	0.13 444	0.10 381	0.11 403
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.27 463	0.13 409	0.18 368	0.15 65	0.11 356	0.32 464	0.24 437	0.40 470	0.36 413	0.52 495	0.57 493	0.67 506	0.40 485	0.35 474	0.26 449	0.14 451	0.13 455	0.13 433	0.11 415	0.11 401	0.10 380
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
ISRNet	0.18 379	0.08 217	0.19 379	0.19 325	0.13 408	0.15 272	0.12 42	0.30 383	0.32 381	0.21 360	0.25 332	0.27 388	0.17 353	0.17 318	0.20 378	0.20 485	0.08 371	0.14 445	0.14 447	0.14 444	0.17 477

DualNet (step1)	0.16 346	0.12 380	0.20 391	0.12 4	0.14 426	0.17 323	0.13 77	0.27 340	0.23 277	0.20 347	0.20 253	0.24 358	0.19 382	0.16 286	0.16 328	0.15 455	0.06 276	0.14 445	0.14 447	0.14 444	0.12 415

test_sample9	0.18 379	0.12 380	0.20 391	0.12 4	0.14 426	0.17 323	0.13 77	0.27 340	0.23 277	0.20 347	0.20 253	0.24 358	0.19 382	0.19 353	0.17 342	0.15 455	0.30 504	0.14 445	0.14 447	0.14 444	0.12 415

test_sample8	0.19 391	0.12 380	0.20 391	0.12 4	0.14 426	0.17 323	0.13 77	0.31 392	0.21 253	0.27 420	0.22 283	0.36 449	0.25 427	0.19 353	0.17 342	0.15 455	0.30 504	0.14 445	0.14 447	0.14 444	0.12 415

SDNR	0.19 391	0.08 217	0.19 379	0.16 124	0.12 387	0.77 520	0.14 123	0.25 302	0.32 381	0.19 326	0.24 303	0.19 298	0.13 262	0.19 353	0.15 312	0.16 471	0.18 480	0.14 445	0.11 415	0.08 291	0.11 403

DGSMNet	0.24 445	0.19 459	0.33 456	0.21 403	0.24 488	0.24 422	0.20 390	0.35 444	0.41 438	0.24 397	0.32 401	0.38 458	0.21 398	0.29 453	0.23 419	0.12 415	0.11 428	0.14 445	0.16 467	0.23 486	0.23 492

Syn2CoEx	0.21 414	0.16 435	0.27 432	0.29 484	0.14 426	0.26 440	0.20 390	0.33 422	0.31 374	0.28 434	0.36 425	0.27 388	0.25 427	0.19 353	0.24 430	0.16 471	0.12 442	0.14 445	0.11 415	0.09 350	0.08 313

edge stereo	0.22 423	0.13 409	0.20 391	0.21 403	0.13 408	0.23 417	0.16 254	0.32 403	0.42 445	0.32 456	0.40 449	0.38 458	0.35 475	0.25 430	0.24 430	0.13 438	0.11 428	0.14 445	0.11 415	0.12 415	0.13 434

SHD	0.26 461	0.15 427	0.30 448	0.24 447	0.18 473	0.22 404	0.15 189	0.38 462	0.71 504	0.32 456	0.41 459	0.36 449	0.28 448	0.32 463	0.29 466	0.12 415	0.11 428	0.14 445	0.13 444	0.16 466	0.20 486

LSM	0.33 482	0.20 463	0.58 494	0.26 462	0.60 520	0.34 473	0.25 452	0.42 481	0.48 464	0.45 489	0.58 495	0.42 473	0.36 477	0.35 474	0.25 439	0.12 415	0.20 486	0.14 445	0.16 467	0.19 480	0.33 507

MDST_ROB	0.22 423	0.10 338	0.17 345	0.18 269	0.11 356	0.37 484	0.19 368	0.43 485	0.41 438	0.39 473	0.39 444	0.29 405	0.21 398	0.26 432	0.18 360	0.11 390	0.10 416	0.14 445	0.11 415	0.10 381	0.08 313

FBW_ROB	0.24 445	0.17 446	0.22 405	0.26 462	0.14 426	0.25 432	0.22 416	0.41 476	0.41 438	0.41 480	0.41 459	0.42 473	0.27 440	0.31 457	0.23 419	0.09 325	0.14 464	0.14 445	0.12 434	0.11 401	0.09 357

NCC-stereo	0.24 445	0.15 427	0.31 450	0.26 462	0.16 452	0.20 380	0.30 489	0.40 470	0.40 435	0.24 397	0.38 436	0.33 437	0.28 448	0.36 479	0.27 456	0.12 415	0.11 428	0.15 457	0.22 485	0.13 431	0.13 434

Abc-Net	0.24 445	0.15 427	0.31 450	0.26 462	0.16 452	0.20 380	0.30 489	0.40 470	0.40 435	0.24 397	0.38 436	0.33 437	0.28 448	0.36 479	0.27 456	0.12 415	0.11 428	0.15 457	0.22 485	0.13 431	0.13 434
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SAMSARA	0.40 491	0.28 489	0.33 456	0.55 510	0.39 504	0.82 521	1.23 535	0.47 493	0.51 479	0.36 465	0.35 422	0.55 497	0.39 482	0.38 485	0.39 494	0.15 455	0.20 486	0.15 457	0.14 447	0.23 486	0.20 486

XQC	0.28 467	0.23 474	0.51 485	0.28 477	0.19 476	0.34 473	0.27 466	0.36 450	0.57 486	0.31 450	0.30 389	0.37 454	0.30 460	0.38 485	0.38 492	0.13 438	0.09 397	0.15 457	0.12 434	0.17 473	0.18 480

PA-Net	0.23 438	0.18 456	0.33 456	0.28 477	0.22 484	0.21 396	0.38 504	0.29 369	0.39 429	0.22 375	0.32 401	0.25 371	0.26 432	0.20 378	0.25 439	0.09 325	0.23 498	0.15 457	0.22 485	0.09 350	0.13 434
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	0.20 403	0.14 421	0.18 368	0.19 325	0.13 408	0.20 380	0.22 416	0.33 422	0.30 367	0.24 397	0.29 383	0.28 398	0.19 382	0.23 416	0.17 342	0.15 455	0.16 473	0.15 457	0.14 447	0.12 415	0.12 415
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AF-Net	0.22 423	0.17 446	0.17 345	0.26 462	0.13 408	0.25 432	0.24 437	0.32 403	0.50 472	0.25 410	0.33 413	0.38 458	0.26 432	0.28 446	0.25 439	0.11 390	0.10 416	0.16 463	0.11 415	0.11 401	0.10 380

STTRV1_RVC	0.25 454	0.26 483	0.39 471	0.19 325	0.26 495	0.30 461	0.24 437	0.34 431	0.35 408	0.36 465	0.34 417	0.31 425	0.31 464	0.28 446	0.25 439	0.17 476	0.10 416	0.16 463	0.14 447	0.17 473	0.12 415

SGM-ForestM	0.32 479	0.12 380	0.16 317	0.16 124	0.11 356	0.39 488	0.19 368	0.41 476	0.50 472	0.52 495	0.54 485	1.32 525	0.42 493	0.40 492	0.27 456	0.14 451	0.16 473	0.16 463	0.16 467	0.12 415	0.12 415

rvit_stereo_0075_2	0.17 366	0.12 380	0.25 422	0.23 438	0.16 452	0.13 215	0.10 14	0.30 383	0.27 337	0.20 347	0.28 371	0.22 335	0.15 305	0.18 337	0.13 247	0.16 471	0.10 416	0.17 466	0.10 385	0.10 381	0.09 357

Anonymous_2	0.22 423	0.17 446	0.28 437	0.15 65	0.16 452	0.32 464	0.22 416	0.22 245	0.17 175	0.23 388	0.24 303	0.26 380	0.27 440	0.27 435	0.23 419	0.22 493	0.25 500	0.17 466	0.17 474	0.17 473	0.17 477

DDUNet	0.22 423	0.17 446	0.21 399	0.22 418	0.15 442	0.25 432	0.24 437	0.29 369	0.30 367	0.31 450	0.36 425	0.33 437	0.25 427	0.24 425	0.20 378	0.18 478	0.13 455	0.17 466	0.11 415	0.16 466	0.16 469

RGC	0.25 454	0.20 463	0.29 445	0.28 477	0.16 452	0.22 404	0.23 425	0.32 403	0.44 455	0.27 420	0.40 449	0.38 458	0.27 440	0.36 479	0.22 407	0.11 390	0.13 455	0.17 466	0.17 474	0.14 444	0.16 469

Nwc_Net	0.23 438	0.16 435	0.21 399	0.25 457	0.14 426	0.24 422	0.26 459	0.37 455	0.38 425	0.22 375	0.41 459	0.30 413	0.28 448	0.28 446	0.25 439	0.11 390	0.10 416	0.17 466	0.20 480	0.10 381	0.10 380

PVD	0.39 488	0.20 463	0.39 471	0.31 490	0.22 484	0.29 458	0.43 510	0.52 500	0.96 518	0.55 498	0.79 511	0.53 495	0.59 509	0.52 502	0.38 492	0.19 483	0.14 464	0.17 466	0.14 447	0.24 493	0.31 505

PS-NSSS	0.20 403	0.21 469	0.23 414	0.20 374	0.10 309	0.19 365	0.17 285	0.36 450	0.25 314	0.27 420	0.33 413	0.27 388	0.24 419	0.20 378	0.20 378	0.15 455	0.12 442	0.17 466	0.14 447	0.10 381	0.08 313

PDISCO_ROB	0.27 463	0.16 435	0.26 425	0.28 477	0.20 479	0.32 464	0.26 459	0.44 487	0.57 486	0.28 434	0.40 449	0.45 481	0.29 456	0.33 465	0.34 484	0.12 415	0.09 397	0.17 466	0.16 467	0.17 473	0.13 434

CBMV	0.19 391	0.14 421	0.17 345	0.18 269	0.10 309	0.20 380	0.11 25	0.29 369	0.30 367	0.29 441	0.30 389	0.30 413	0.23 413	0.27 435	0.19 371	0.13 438	0.15 470	0.17 466	0.16 467	0.10 381	0.10 380
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_RVC	0.32 479	0.21 469	0.55 490	0.30 486	0.15 442	0.34 473	0.17 285	0.52 500	0.46 462	0.46 492	0.55 486	0.59 498	0.39 482	0.35 474	0.37 490	0.15 455	0.14 464	0.18 475	0.21 482	0.16 466	0.15 458

NCCL2	0.23 438	0.15 427	0.17 345	0.34 492	0.18 473	0.24 422	0.23 425	0.34 431	0.28 351	0.31 450	0.38 436	0.38 458	0.28 448	0.23 416	0.24 430	0.15 455	0.12 442	0.18 475	0.21 482	0.13 431	0.13 434

CSAN	0.29 471	0.24 477	0.27 432	0.34 492	0.19 476	0.33 470	0.42 508	0.37 455	0.50 472	0.38 471	0.40 449	0.44 479	0.33 469	0.28 446	0.30 471	0.20 485	0.16 473	0.19 477	0.19 479	0.14 444	0.15 458

DispFullNet	0.27 463	0.21 469	0.65 499	0.28 477	0.16 452	0.26 440	0.17 285	0.33 422	0.58 489	0.27 420	0.38 436	0.43 477	0.23 413	0.38 485	0.23 419	0.12 415	0.06 276	0.19 477	0.11 415	0.21 482	0.15 458

DeepPrunerF	0.24 445	0.17 446	0.42 477	0.26 462	0.16 452	0.22 404	0.28 472	0.37 455	0.50 472	0.26 414	0.29 383	0.24 358	0.28 448	0.21 394	0.22 407	0.15 455	0.11 428	0.20 479	0.18 478	0.12 415	0.13 434

SQANet	0.23 438	0.23 474	0.30 448	0.30 486	0.19 476	0.27 449	0.13 77	0.29 369	0.33 388	0.24 397	0.37 431	0.31 425	0.22 407	0.27 435	0.23 419	0.15 455	0.10 416	0.21 480	0.16 467	0.21 482	0.15 458

HBP-ISP	0.18 379	0.13 409	0.16 317	0.15 65	0.11 356	0.08 41	0.13 77	0.28 359	0.29 357	0.22 375	0.33 413	0.21 317	0.25 427	0.23 416	0.17 342	0.14 451	0.16 473	0.21 480	0.17 474	0.10 381	0.08 313

ccnet	0.29 471	0.28 489	0.23 414	0.20 374	0.28 497	0.41 490	0.21 407	0.45 490	0.33 388	0.36 465	0.46 473	0.36 449	0.30 460	0.39 488	0.42 500	0.23 497	0.14 464	0.21 480	0.17 474	0.23 486	0.18 480

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 423	0.21 469	0.24 417	0.26 462	0.11 356	0.23 417	0.14 123	0.39 466	0.24 293	0.32 456	0.36 425	0.30 413	0.21 398	0.19 353	0.21 398	0.17 476	0.14 464	0.21 480	0.16 467	0.12 415	0.12 415

CBMV_ROB	0.19 391	0.13 409	0.17 345	0.16 124	0.11 356	0.15 272	0.13 77	0.26 319	0.28 351	0.27 420	0.30 389	0.27 388	0.24 419	0.23 416	0.16 328	0.15 455	0.17 478	0.22 484	0.20 480	0.10 381	0.11 403

BEATNet-Init1	0.52 504	0.27 485	0.62 497	0.30 486	0.21 482	0.76 518	0.29 481	0.54 503	0.65 499	0.86 517	0.95 518	2.07 535	0.62 512	0.56 508	0.42 500	0.18 478	0.18 480	0.23 485	0.22 485	0.22 485	0.21 488

NOSS_ROB	0.19 391	0.12 380	0.18 368	0.16 124	0.12 387	0.15 272	0.12 42	0.30 383	0.32 381	0.20 347	0.22 283	0.27 388	0.23 413	0.21 394	0.16 328	0.16 471	0.18 480	0.23 485	0.21 482	0.12 415	0.13 434

PSMNet-RUCA	0.27 463	0.33 496	0.41 475	0.36 496	0.32 503	0.18 341	0.19 368	0.42 481	0.30 367	0.33 460	0.41 459	0.39 466	0.25 427	0.31 457	0.20 378	0.18 478	0.10 416	0.25 487	0.15 463	0.21 482	0.16 469

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 476	0.24 477	0.29 445	0.36 496	0.16 452	0.34 473	0.30 489	0.32 403	0.42 445	0.40 476	0.46 473	0.38 458	0.31 464	0.34 468	0.28 463	0.19 483	0.20 486	0.26 488	0.29 498	0.18 477	0.19 485

PASM	0.32 479	0.24 477	0.48 484	0.28 477	0.27 496	0.29 458	0.30 489	0.34 431	0.49 469	0.35 463	0.39 444	0.46 485	0.34 473	0.34 468	0.35 485	0.23 497	0.25 500	0.26 488	0.28 497	0.23 486	0.21 488

MSMD_ROB	0.31 477	0.26 483	0.26 425	0.24 447	0.21 482	0.34 473	0.25 452	0.34 431	0.39 429	0.40 476	0.69 501	0.45 481	0.40 485	0.34 468	0.27 456	0.20 485	0.19 483	0.26 488	0.25 491	0.23 486	0.22 490

FC-DCNN v2	0.33 482	0.27 485	0.28 437	0.26 462	0.23 486	0.37 484	0.28 472	0.40 470	0.43 450	0.45 489	0.56 491	0.51 491	0.40 485	0.37 483	0.29 466	0.21 489	0.20 486	0.27 491	0.26 492	0.25 494	0.24 493

FCDSN-DC	0.33 482	0.28 489	0.28 437	0.30 486	0.24 488	0.39 488	0.28 472	0.42 481	0.42 445	0.43 486	0.53 483	0.51 491	0.41 490	0.36 479	0.30 471	0.21 489	0.20 486	0.27 491	0.26 492	0.25 494	0.24 493
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 498	0.27 485	0.27 432	0.27 474	0.24 488	0.47 493	0.31 495	0.55 504	0.59 490	0.72 508	1.13 527	1.15 519	0.61 510	0.52 502	0.37 490	0.21 489	0.20 486	0.27 491	0.31 502	0.25 494	0.24 493

FC-DCNN	0.33 482	0.27 485	0.28 437	0.26 462	0.23 486	0.37 484	0.28 472	0.40 470	0.43 450	0.45 489	0.55 486	0.51 491	0.40 485	0.37 483	0.30 471	0.21 489	0.20 486	0.27 491	0.26 492	0.25 494	0.24 493

ELAS_RVC	0.41 493	0.29 492	0.33 456	0.28 477	0.24 488	0.54 499	0.36 500	0.49 496	0.59 490	0.72 508	0.74 507	0.65 504	0.54 503	0.54 506	0.40 496	0.22 493	0.20 486	0.27 491	0.26 492	0.26 498	0.25 498
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 493	0.29 492	0.33 456	0.27 474	0.24 488	0.60 504	0.36 500	0.50 498	0.50 472	0.71 506	0.79 511	0.67 506	0.54 503	0.51 500	0.42 500	0.22 493	0.20 486	0.27 491	0.26 492	0.26 498	0.25 498
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	0.75 516	0.71 518	3.70 536	0.66 513	0.41 506	0.98 526	0.97 533	0.69 513	0.73 509	0.52 495	0.57 493	0.64 502	0.68 515	0.86 523	1.01 531	0.34 506	0.36 509	0.28 497	0.23 489	0.36 506	0.31 505

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 495	0.39 502	0.54 488	0.40 499	0.20 479	0.64 506	0.32 497	0.53 502	0.72 505	0.71 506	0.72 504	0.61 500	0.54 503	0.51 500	0.46 504	0.20 485	0.19 483	0.29 498	0.30 500	0.23 486	0.18 480

GANetREF_RVC	0.31 477	0.34 498	0.27 432	0.35 494	0.16 452	0.32 464	0.41 505	0.48 494	0.51 479	0.35 463	0.35 422	0.34 443	0.33 469	0.39 488	0.32 479	0.27 501	0.20 486	0.29 498	0.15 463	0.18 477	0.17 477
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
CC-Net-ROB	0.28 467	0.31 494	0.36 465	0.29 484	0.15 442	0.25 432	0.19 368	0.45 490	0.33 388	0.39 473	0.37 431	0.39 466	0.31 464	0.27 435	0.26 449	0.24 499	0.19 483	0.30 500	0.23 489	0.18 477	0.15 458

JetBlue	0.71 513	0.45 506	1.14 524	0.51 508	0.47 510	2.02 535	0.64 522	0.75 514	0.70 503	0.69 505	0.77 510	1.22 521	0.83 520	1.03 531	1.01 531	0.40 508	0.28 502	0.33 501	0.33 503	0.30 501	0.34 508

NVStereoNet_ROB	0.46 502	0.36 500	0.46 482	0.41 501	0.28 497	0.34 473	0.34 498	0.48 494	0.60 493	0.72 508	0.93 516	0.70 509	0.66 513	0.47 497	0.60 515	0.22 493	0.33 507	0.34 502	0.34 505	0.30 501	0.30 504
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Ntro	0.40 491	0.40 503	0.53 487	0.46 507	0.30 501	0.65 507	0.24 437	0.46 492	0.68 502	0.41 480	0.49 477	0.48 489	0.42 493	0.39 488	0.31 478	0.32 504	0.28 502	0.37 503	0.30 500	0.32 505	0.29 502

otaku	0.39 488	0.37 501	0.52 486	0.44 503	0.28 497	0.58 501	0.24 437	0.41 476	0.62 495	0.40 476	0.49 477	0.46 485	0.33 469	0.40 492	0.32 479	0.30 502	0.30 504	0.39 504	0.33 503	0.29 500	0.28 501

ACVNet_1	0.44 496	0.49 507	0.60 495	0.45 504	0.28 497	0.49 496	0.27 466	0.57 507	0.72 505	0.62 501	0.58 495	0.74 510	0.49 499	0.50 499	0.35 485	0.26 500	0.24 499	0.39 504	0.29 498	0.31 504	0.24 493

FADE	0.45 498	0.33 496	1.03 522	0.33 491	0.25 494	0.35 481	0.29 481	0.64 511	1.07 519	0.43 486	0.41 459	0.42 473	0.53 501	0.70 514	0.51 511	0.30 502	0.21 497	0.41 506	0.38 506	0.23 486	0.22 490

Consistency-Raft	0.44 496	0.40 503	0.45 479	0.37 498	0.43 508	0.46 491	0.41 505	0.57 507	0.55 482	0.32 456	0.73 505	0.33 437	0.48 498	0.42 495	0.49 507	0.39 507	0.35 508	0.45 507	0.51 515	0.42 507	0.29 502

ACVNet-4b	0.39 488	0.53 508	0.55 490	0.45 504	0.24 488	0.47 493	0.18 330	0.49 496	0.64 497	0.42 483	0.45 472	0.60 499	0.27 440	0.34 468	0.24 430	0.33 505	0.14 464	0.48 508	0.42 508	0.30 501	0.26 500

SGM+DAISY	0.56 507	0.57 509	0.65 499	0.40 499	0.54 513	0.66 509	0.49 512	0.56 505	0.45 461	0.66 502	0.69 501	0.67 506	0.56 507	0.63 511	0.56 513	0.59 519	0.48 517	0.50 509	0.50 514	0.52 510	0.58 518

anonymity	0.53 505	0.58 510	0.65 499	0.41 501	0.61 521	0.53 498	0.41 505	0.56 505	0.41 438	0.55 498	0.50 481	0.49 490	0.55 506	0.58 509	0.50 510	0.58 518	0.50 521	0.51 510	0.51 515	0.51 509	0.57 517

SPS-STEREO	0.57 508	0.58 510	0.65 499	0.45 504	0.55 515	0.62 505	0.44 511	0.62 510	0.50 472	0.68 504	0.64 497	0.66 505	0.57 508	0.61 510	0.60 515	0.62 521	0.47 516	0.51 510	0.49 512	0.55 514	0.58 518
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.54 506	0.61 512	0.70 511	0.57 511	0.43 508	0.65 507	0.37 503	0.60 509	0.87 515	0.50 494	0.66 498	0.64 502	0.47 497	0.49 498	0.43 503	0.47 513	0.48 517	0.52 512	0.41 507	0.52 510	0.40 512

ACVNet_2	0.66 512	0.66 516	0.68 507	0.63 512	0.41 506	0.71 512	0.49 512	0.96 523	1.39 528	0.89 518	1.09 523	1.04 515	0.73 516	0.54 506	0.47 505	0.43 511	0.40 510	0.53 513	0.44 509	0.47 508	0.35 509

MFMNet_re	0.64 509	0.66 516	0.65 499	0.51 508	0.69 525	0.69 510	0.57 518	0.64 511	0.73 509	0.60 500	0.73 505	0.62 501	0.67 514	0.65 512	0.60 515	0.66 523	0.58 530	0.63 514	0.59 518	0.68 521	0.69 527

WAO-7	0.79 518	0.78 521	0.54 488	0.85 522	0.67 524	0.74 514	0.68 526	1.05 528	1.32 526	0.90 519	1.20 530	1.04 515	0.92 524	0.69 513	0.66 518	0.60 520	0.62 531	0.67 515	0.68 524	0.64 517	0.58 518

IMH-64-1	0.65 510	0.61 512	0.68 507	0.71 514	0.51 511	0.59 502	0.49 512	0.91 519	0.85 513	0.74 512	1.02 520	0.81 511	0.78 518	0.79 516	0.49 507	0.42 509	0.46 512	0.71 516	0.47 510	0.52 510	0.39 510

IMH-64	0.65 510	0.61 512	0.68 507	0.71 514	0.51 511	0.59 502	0.49 512	0.91 519	0.85 513	0.74 512	1.02 520	0.81 511	0.78 518	0.79 516	0.49 507	0.42 509	0.46 512	0.71 516	0.47 510	0.52 510	0.39 510

TorneroNet-64	0.76 517	0.72 519	0.74 512	0.78 518	0.58 519	0.91 525	0.56 517	0.84 517	1.29 525	0.66 502	0.90 514	1.40 527	0.75 517	0.85 522	0.67 521	0.49 514	0.46 512	0.72 518	0.59 518	0.67 520	0.53 516

GCST	0.37 487	0.42 505	0.26 425	1.02 529	0.39 504	0.18 341	0.08 4	0.20 202	0.17 175	0.28 434	0.25 332	0.15 236	0.12 225	0.16 286	0.14 284	0.64 522	0.43 511	0.75 519	0.65 522	0.63 516	0.46 515

IMH	0.71 513	0.64 515	0.68 507	0.76 516	0.54 513	0.69 510	0.54 516	0.98 525	1.10 521	0.82 516	1.09 523	0.89 513	0.88 523	0.87 524	0.52 512	0.44 512	0.50 521	0.75 519	0.51 515	0.56 515	0.41 513

PWCK	0.71 513	0.94 527	0.95 520	0.76 516	0.31 502	0.74 514	0.36 500	0.90 518	0.90 516	0.96 521	0.75 509	0.95 514	0.61 510	0.87 524	0.66 518	0.72 524	0.46 512	0.75 519	0.49 512	0.69 523	0.44 514

LVE	0.83 521	0.85 525	0.85 518	0.80 519	0.56 516	1.04 531	0.65 523	1.05 528	1.47 531	0.96 521	1.22 531	1.10 518	0.85 521	0.83 519	0.71 523	0.49 514	0.55 527	0.76 522	0.60 520	0.65 518	0.59 523

Dean	0.87 522	0.86 526	0.79 515	0.81 520	0.56 516	0.90 522	0.63 520	1.15 534	1.73 534	1.15 529	1.15 528	1.31 524	0.99 527	0.81 518	0.81 527	0.57 517	0.56 528	0.77 523	0.64 521	0.66 519	0.58 518

TorneroNet	0.82 520	0.74 520	0.81 517	0.84 521	0.63 522	0.99 527	0.63 520	0.96 523	1.16 522	0.80 515	1.11 525	1.36 526	0.86 522	0.93 527	0.80 526	0.56 516	0.49 519	0.78 524	0.66 523	0.73 526	0.63 526

WAO-8	0.91 523	0.81 523	0.65 499	0.94 526	0.69 525	0.90 522	0.67 524	1.07 531	1.83 536	1.06 526	1.45 533	1.30 522	1.07 529	0.84 520	0.78 524	0.74 526	0.53 524	0.86 525	0.75 526	0.69 523	0.62 524

Venus	0.91 523	0.81 523	0.65 499	0.94 526	0.69 525	0.90 522	0.67 524	1.07 531	1.83 536	1.06 526	1.45 533	1.30 522	1.07 529	0.84 520	0.78 524	0.74 526	0.53 524	0.86 525	0.75 526	0.69 523	0.62 524

WAO-6	0.81 519	0.80 522	0.62 497	0.86 523	0.63 522	0.76 518	0.58 519	0.98 525	1.54 533	0.90 519	0.96 519	1.07 517	1.03 528	0.70 514	0.66 518	0.72 524	0.49 519	0.90 527	0.71 525	0.68 521	0.58 518

JetRed	1.62 532	1.46 535	2.98 531	0.92 525	1.21 534	4.99 538	1.53 537	1.27 536	1.39 528	1.83 535	1.74 536	1.60 533	0.95 525	1.41 534	2.45 538	0.90 532	1.60 537	0.93 528	0.90 532	1.35 534	0.99 534

UNDER WATER	0.97 526	0.97 529	1.42 527	0.99 528	0.70 528	1.12 533	0.84 529	0.80 516	1.08 520	1.01 523	0.90 514	1.55 531	1.22 535	1.03 531	1.00 530	0.78 528	0.53 524	1.02 529	0.87 530	0.80 528	0.74 529

UNDER WATER-64	0.95 525	0.94 527	1.43 528	0.87 524	0.56 516	1.18 534	0.87 530	0.77 515	0.94 517	1.04 524	0.85 513	1.58 532	1.21 534	0.94 528	0.96 529	0.87 530	0.57 529	1.03 530	0.88 531	0.78 527	0.73 528

ASD4	3.54 535	3.38 539	2.05 530	1.72 535	2.51 538	9.03 542	17.71 543	2.25 537	5.51 540	2.46 537	2.81 539	2.03 534	3.36 538	2.73 537	5.06 539	1.22 534	1.34 536	1.13 531	1.33 536	1.68 535	1.49 537

notaker	0.97 526	1.11 530	0.98 521	1.13 531	0.81 529	0.73 513	0.68 526	0.93 521	1.16 522	1.18 531	1.18 529	1.41 528	1.16 533	1.08 533	0.69 522	0.81 529	0.64 532	1.17 532	0.79 528	0.98 530	0.80 531

KSHMR	1.09 529	1.17 531	0.88 519	1.25 534	1.00 533	0.99 527	0.96 532	1.13 533	1.37 527	1.16 530	1.29 532	1.41 528	0.96 526	1.01 530	0.92 528	1.03 533	1.08 535	1.20 533	1.03 534	1.01 531	0.97 533

DPSimNet_ROB	1.11 530	1.23 533	0.78 513	1.13 531	0.88 532	1.10 532	1.13 534	1.16 535	1.23 524	1.43 533	1.02 520	1.41 528	1.10 532	0.90 526	1.60 533	1.46 537	0.51 523	1.21 534	1.03 534	0.90 529	1.01 535

HanzoNet	1.29 531	1.26 534	1.19 525	1.12 530	0.85 530	1.02 530	0.83 528	1.03 527	1.48 532	1.64 534	1.61 535	2.50 537	1.72 536	1.61 535	1.61 534	1.26 535	0.80 534	1.31 535	1.01 533	1.02 532	0.86 532

ktn	1.01 528	1.21 532	0.80 516	1.23 533	0.86 531	1.01 529	0.87 530	0.94 522	1.39 528	1.04 524	1.12 526	1.15 519	1.07 529	0.94 528	0.59 514	1.28 536	0.71 533	1.38 536	0.83 529	1.02 532	0.75 530

MADNet++	1.95 533	1.75 536	1.59 529	1.82 536	1.69 536	2.33 536	1.40 536	2.35 538	2.09 538	2.57 538	2.36 538	2.24 536	2.17 537	2.28 536	2.34 536	1.87 538	1.66 538	1.54 537	1.34 537	1.92 536	1.77 538

USTest	6.22 538	2.73 538	3.00 532	6.57 544	7.29 543	14.37 545	21.57 544	7.00 546	9.56 545	5.34 542	6.10 540	5.72 541	7.64 542	6.41 543	6.96 542	1.97 539	3.42 544	1.64 538	2.15 541	2.66 537	2.36 539

TCMNet-wrong-test	3.67 536	5.48 545	3.89 537	12.18 548	11.75 549	4.65 537	3.88 538	1.06 530	0.72 505	1.09 528	2.15 537	6.30 542	0.53 501	3.43 539	2.36 537	0.89 531	0.20 486	1.87 539	1.69 538	5.57 544	3.62 544

tt	4.67 537	0.06 52	3.55 535	2.02 537	1.55 535	10.25 543	16.71 542	8.91 547	5.03 539	1.31 532	0.94 517	4.71 538	4.76 539	3.33 538	5.87 541	6.06 546	10.30 550	1.88 540	2.11 540	2.75 538	1.21 536

DPSMNet_ROB	8.06 543	4.48 540	8.63 546	5.37 543	10.74 546	8.32 540	22.98 549	5.46 540	13.36 548	5.12 540	9.92 544	5.08 539	10.40 546	5.53 542	12.58 546	3.80 544	8.00 545	3.50 541	7.02 544	3.83 542	7.14 546

DGTPSM_ROB	8.06 543	4.48 540	8.63 546	5.35 541	10.72 545	8.32 540	22.97 548	5.46 540	13.35 547	5.12 540	9.92 544	5.08 539	10.40 546	5.52 541	12.58 546	3.79 543	8.00 545	3.50 541	7.02 544	3.83 542	7.14 546

xxxxx1	7.79 539	5.02 542	7.31 540	3.12 538	3.85 539	16.35 547	22.88 545	5.86 543	8.69 542	7.97 543	8.54 541	9.12 545	8.27 543	10.18 545	10.92 543	2.42 540	2.45 540	3.56 543	12.37 547	3.77 539	3.06 541

tt_ll	7.79 539	5.02 542	7.31 540	3.12 538	3.85 539	16.35 547	22.88 545	5.86 543	8.69 542	7.97 543	8.54 541	9.12 545	8.27 543	10.18 545	10.92 543	2.42 540	2.45 540	3.56 543	12.37 547	3.77 539	3.06 541

ff	7.79 539	5.02 542	7.31 540	3.12 538	3.85 539	16.35 547	22.88 545	5.86 543	8.69 542	7.97 543	8.54 541	9.12 545	8.27 543	10.18 545	10.92 543	2.42 540	2.45 540	3.56 543	12.37 547	3.77 539	3.06 541

Anonymous_1	10.96 548	7.92 546	7.46 543	10.33 545	10.06 544	18.65 551	26.34 551	11.06 548	13.44 549	9.40 546	10.05 546	9.67 548	11.23 548	10.73 548	12.72 548	6.42 547	8.38 547	5.77 546	10.61 546	12.12 548	6.77 545

DPSM_ROB	11.15 549	8.58 547	8.00 544	10.88 546	11.58 547	19.10 552	26.71 552	12.05 549	14.07 550	10.36 547	10.84 547	10.33 549	11.86 549	11.70 549	13.54 549	6.99 548	8.79 548	5.89 547	6.95 542	7.29 545	7.42 548

DPSM	11.15 549	8.58 547	8.00 544	10.88 546	11.58 547	19.10 552	26.71 552	12.05 549	14.07 550	10.36 547	10.84 547	10.33 549	11.86 549	11.70 549	13.54 549	6.99 548	8.79 548	5.89 547	6.95 542	7.29 545	7.42 548

PML	8.91 545	9.34 549	6.13 538	5.35 541	6.41 542	14.99 546	23.38 550	5.27 539	6.83 541	18.04 551	28.19 556	7.67 543	6.83 541	7.85 544	5.75 540	5.35 545	1.83 539	5.95 549	1.93 539	8.64 547	2.52 540

Selective-RAFT-Error	22.47 554	17.37 553	16.09 549	22.06 553	23.34 554	38.39 555	53.83 556	24.29 556	28.47 556	20.74 554	21.83 554	20.81 553	23.90 553	23.54 555	27.53 556	14.08 551	17.69 553	11.82 550	14.00 550	14.69 550	15.00 552

CasAABBNet	22.42 553	17.33 552	16.01 548	22.01 552	23.28 553	38.32 554	53.80 555	24.14 554	28.41 555	20.60 553	21.77 553	20.89 554	23.91 554	23.43 553	27.36 554	14.07 550	17.69 553	11.83 551	14.01 551	14.67 549	14.95 551

LSM0	22.87 555	17.28 551	18.96 550	22.19 554	29.04 556	38.42 556	53.71 554	24.28 555	28.31 554	20.78 555	21.00 552	21.43 555	24.16 555	23.50 554	27.39 555	14.09 552	17.38 552	11.84 552	14.04 552	14.73 551	14.89 550

HaxPig	15.71 551	18.52 554	19.18 551	16.89 549	15.89 551	7.73 539	7.60 539	13.31 551	10.82 546	15.42 550	14.91 549	15.98 551	14.92 551	15.58 551	15.98 551	18.95 553	16.73 551	19.46 553	18.08 553	19.26 553	19.05 554

MEDIAN_ROB	20.38 552	24.04 555	23.31 553	21.23 551	21.71 552	10.40 544	7.92 540	17.64 552	15.50 552	20.12 552	19.70 551	20.34 552	20.32 552	21.19 552	21.13 552	23.81 555	21.81 555	24.98 554	23.76 554	24.71 554	23.93 555

LRCNet_RVC	10.62 547	13.42 550	7.30 539	18.92 550	2.07 537	0.33 470	0.30 489	5.59 542	0.48 464	13.03 549	17.94 550	8.87 544	5.65 540	4.79 540	1.89 535	23.51 554	2.73 543	27.55 555	25.71 555	16.07 552	16.33 553

AVERAGE_ROB	24.90 556	29.20 556	28.14 554	24.89 555	24.64 555	17.75 550	11.12 541	21.45 553	19.93 553	25.12 556	24.46 555	25.12 556	25.46 556	24.69 556	22.83 553	29.76 556	27.13 556	28.97 556	27.95 556	29.91 555	29.47 556

test_example2	98.32 557	94.13 557	45.89 555	96.35 556	109.85 557	88.61 557	95.45 557	25.75 557	94.37 557	130.00 558	126.06 558	58.17 557	74.63 557	88.51 557	79.96 557	150.23 557	221.02 557	77.62 557	99.10 557	113.75 557	96.94 557

ccccc	245.47 558	285.66 558	306.18 558	368.85 558	370.60 558	123.16 558	145.33 558	115.05 558	110.08 558	126.68 557	110.87 557	122.83 558	165.88 558	252.94 558	276.56 558	384.56 558	353.86 558	254.69 558	223.00 558	425.87 558	386.83 558

Low-res two-view benchmark