Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.09 1	0.07 1	0.16 7	0.16 5	0.08 9	0.12 6	0.13 20	0.11 1	0.12 7	0.09 5	0.07 3	0.10 11	0.09 15	0.11 1	0.10 1	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 6

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 7	0.19 17	0.16 5	0.09 23	0.12 6	0.13 20	0.18 12	0.13 11	0.09 5	0.07 3	0.08 2	0.08 5	0.16 20	0.10 1	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 7	0.19 17	0.16 5	0.09 23	0.12 6	0.13 20	0.17 7	0.11 3	0.08 1	0.07 3	0.08 2	0.07 2	0.17 28	0.10 1	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 7	0.16 7	0.17 14	0.08 9	0.16 33	0.12 13	0.17 7	0.12 7	0.10 10	0.07 3	0.10 11	0.08 5	0.14 4	0.11 10	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.06 49

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 7	0.15 3	0.17 14	0.09 23	0.15 16	0.11 7	0.16 3	0.10 1	0.09 5	0.07 3	0.10 11	0.06 1	0.15 9	0.11 10	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.05 6

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 7	0.15 3	0.18 28	0.09 23	0.15 16	0.11 7	0.16 3	0.10 1	0.08 1	0.06 1	0.10 11	0.07 2	0.17 28	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 6

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 7	0.15 3	0.18 28	0.07 1	0.15 16	0.11 7	0.17 7	0.11 3	0.08 1	0.06 1	0.10 11	0.08 5	0.18 43	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 6

LGtest1	0.10 2	0.08 7	0.17 9	0.17 14	0.08 9	0.13 10	0.09 2	0.16 3	0.12 7	0.09 5	0.07 3	0.09 5	0.09 15	0.15 9	0.11 10	0.08 164	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.06 49

MonSter	0.10 2	0.08 7	0.13 1	0.17 14	0.08 9	0.14 12	0.12 13	0.24 57	0.19 43	0.09 5	0.11 16	0.08 2	0.07 2	0.14 4	0.11 10	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 1	0.14 2	0.17 14	0.08 9	0.09 1	0.13 20	0.24 57	0.13 11	0.10 10	0.09 11	0.09 5	0.08 5	0.18 43	0.12 31	0.07 44	0.06 120	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 6

111111	0.11 11	0.07 1	0.17 9	0.19 62	0.11 83	0.13 10	0.11 7	0.22 30	0.15 14	0.11 17	0.12 20	0.12 26	0.08 5	0.18 43	0.11 10	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.08 141	0.06 49

LG-G_1	0.11 11	0.08 7	0.18 14	0.18 28	0.07 1	0.21 138	0.09 2	0.19 16	0.11 3	0.10 10	0.09 11	0.11 21	0.10 30	0.19 62	0.10 1	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.06 49

LG-G	0.11 11	0.08 7	0.18 14	0.18 28	0.07 1	0.21 138	0.09 2	0.19 16	0.11 3	0.10 10	0.09 11	0.11 21	0.10 30	0.19 62	0.10 1	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.06 49

SGD-Stereo	0.11 11	0.08 7	0.17 9	0.17 14	0.07 1	0.17 46	0.13 20	0.18 12	0.16 17	0.11 17	0.13 27	0.11 21	0.12 64	0.18 43	0.11 10	0.08 164	0.04 1	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 11	0.08 7	0.17 9	0.17 14	0.09 23	0.22 165	0.14 38	0.14 2	0.16 17	0.11 17	0.10 14	0.09 5	0.08 5	0.21 91	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 6

IGEV-Stereo++	0.11 11	0.08 7	0.15 3	0.19 62	0.11 83	0.14 12	0.10 5	0.22 30	0.18 33	0.10 10	0.13 27	0.10 11	0.11 46	0.14 4	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

GREAT-IGEV	0.12 17	0.09 33	0.25 61	0.16 5	0.11 83	0.14 12	0.16 82	0.17 7	0.17 27	0.10 10	0.15 46	0.09 5	0.09 15	0.18 43	0.10 1	0.06 3	0.07 232	0.06 2	0.05 25	0.07 79	0.10 298

AIO_rvc	0.12 17	0.11 116	0.22 35	0.19 62	0.10 50	0.15 16	0.17 117	0.20 21	0.16 17	0.11 17	0.13 27	0.13 37	0.08 5	0.22 105	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.07 121

AIO_test	0.12 17	0.09 33	0.20 25	0.19 62	0.11 83	0.15 16	0.17 117	0.19 16	0.16 17	0.11 17	0.13 27	0.14 59	0.09 15	0.20 72	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

GIP-stereo	0.12 17	0.09 33	0.20 25	0.19 62	0.11 83	0.16 33	0.14 38	0.29 101	0.18 33	0.11 17	0.16 55	0.13 37	0.09 15	0.15 9	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

IGEV-Stereo+	0.12 17	0.08 7	0.17 9	0.18 28	0.13 208	0.09 1	0.11 7	0.16 3	0.15 14	0.10 10	0.08 10	0.10 11	0.10 30	0.21 91	0.11 10	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.16 404	0.24 477

RSM++	0.12 17	0.09 33	0.19 17	0.20 117	0.09 23	0.17 46	0.15 59	0.21 26	0.19 43	0.12 28	0.12 20	0.14 59	0.09 15	0.20 72	0.12 31	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.07 79	0.05 6

RSM	0.12 17	0.09 33	0.20 25	0.20 117	0.09 23	0.16 33	0.15 59	0.23 45	0.18 33	0.13 34	0.13 27	0.15 74	0.09 15	0.21 91	0.12 31	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.05 6

Selective-IGEV	0.12 17	0.09 33	0.22 35	0.19 62	0.10 50	0.15 16	0.14 38	0.27 74	0.15 14	0.13 34	0.14 44	0.13 37	0.08 5	0.21 91	0.12 31	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.05 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 25	0.09 33	0.24 49	0.20 117	0.10 50	0.15 16	0.14 38	0.22 30	0.16 17	0.12 28	0.19 78	0.15 74	0.11 46	0.13 3	0.17 165	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.06 58	0.07 79	0.06 49

LG-Stereo	0.13 25	0.10 60	0.24 49	0.20 117	0.09 23	0.16 33	0.18 160	0.21 26	0.18 33	0.11 17	0.17 62	0.09 5	0.09 15	0.15 9	0.14 89	0.05 1	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.05 6

S2M2	0.13 25	0.11 116	0.20 25	0.16 5	0.12 137	0.12 6	0.07 1	0.18 12	0.20 60	0.12 28	0.15 46	0.14 59	0.12 64	0.15 9	0.14 89	0.13 376	0.09 347	0.09 199	0.10 308	0.11 316	0.09 243

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 25	0.14 252	0.19 17	0.26 382	0.09 23	0.15 16	0.13 20	0.22 30	0.18 33	0.12 28	0.11 16	0.10 11	0.13 92	0.21 91	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.07 79	0.05 6

StereoAnything_RVC	0.13 25	0.37 471	0.36 180	0.14 1	0.07 1	0.11 3	0.12 13	0.17 7	0.12 7	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 30	0.20 72	0.10 1	0.09 241	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.24 464	0.05 6

castereo++	0.13 25	0.10 60	0.18 14	0.18 28	0.10 50	0.27 252	0.13 20	0.23 45	0.23 103	0.11 17	0.13 27	0.16 88	0.10 30	0.18 43	0.10 1	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.05 1	0.04 1

fffft	0.13 25	0.09 33	0.24 49	0.19 62	0.10 50	0.17 46	0.19 204	0.22 30	0.16 17	0.14 51	0.11 16	0.13 37	0.10 30	0.24 123	0.18 186	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.07 79	0.06 49
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 25	0.10 60	0.22 35	0.19 62	0.10 50	0.19 84	0.17 117	0.19 16	0.19 43	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.11 46	0.24 123	0.16 136	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.06 49

mms	0.13 25	0.11 116	0.19 17	0.19 62	0.12 137	0.16 33	0.17 117	0.20 21	0.17 27	0.13 34	0.17 62	0.14 59	0.09 15	0.24 123	0.14 89	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.07 79	0.07 121

ours_stereo	0.13 25	0.11 116	0.23 41	0.20 117	0.11 83	0.17 46	0.18 160	0.20 21	0.19 43	0.13 34	0.18 71	0.14 59	0.10 30	0.23 114	0.14 89	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.06 17	0.05 6

RAStereo	0.13 25	0.12 150	0.27 78	0.22 218	0.11 83	0.15 16	0.18 160	0.23 45	0.23 103	0.13 34	0.17 62	0.11 21	0.09 15	0.15 9	0.13 61	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.06 58	0.07 79	0.05 6

Occ-G	0.13 25	0.08 7	0.21 30	0.17 14	0.10 50	0.15 16	0.19 204	0.22 30	0.19 43	0.13 34	0.19 78	0.21 139	0.11 46	0.17 28	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.07 79	0.06 49

Pointernet	0.13 25	0.07 1	0.27 78	0.19 62	0.11 83	0.20 112	0.12 13	0.31 131	0.24 117	0.15 56	0.15 46	0.13 37	0.11 46	0.17 28	0.13 61	0.08 164	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

AIO-Stereo	0.13 25	0.10 60	0.22 35	0.20 117	0.09 23	0.16 33	0.15 59	0.27 74	0.16 17	0.13 34	0.15 46	0.13 37	0.08 5	0.18 43	0.11 10	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.06 49

trnet	0.13 25	0.08 7	0.21 30	0.15 3	0.07 1	0.21 138	0.12 13	0.24 57	0.24 117	0.16 77	0.21 106	0.15 74	0.13 92	0.18 43	0.13 61	0.08 164	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.05 6

MoCha-V2	0.13 25	0.08 7	0.26 69	0.23 264	0.09 23	0.16 33	0.15 59	0.26 64	0.16 17	0.15 56	0.15 46	0.13 37	0.14 110	0.20 72	0.11 10	0.06 3	0.07 232	0.06 2	0.06 58	0.06 17	0.05 6

IGEV++	0.13 25	0.10 60	0.23 41	0.21 160	0.10 50	0.15 16	0.15 59	0.29 101	0.16 17	0.12 28	0.15 46	0.12 26	0.12 64	0.17 28	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.05 25	0.07 79	0.07 121

AEACV	0.13 25	0.09 33	0.23 41	0.18 28	0.19 389	0.19 84	0.16 82	0.23 45	0.14 13	0.13 34	0.17 62	0.13 37	0.16 138	0.16 20	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.08 180	0.07 79	0.06 49

LoS_RVC	0.13 25	0.10 60	0.19 17	0.18 28	0.16 330	0.20 112	0.18 160	0.20 21	0.17 27	0.13 34	0.19 78	0.12 26	0.15 123	0.17 28	0.13 61	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.12 354

EGLCR-Stereo	0.13 25	0.08 7	0.20 25	0.18 28	0.09 23	0.21 138	0.13 20	0.27 74	0.21 74	0.13 34	0.10 14	0.15 74	0.09 15	0.20 72	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.06 49

CREStereo	0.13 25	0.08 7	0.21 30	0.14 1	0.08 9	0.22 165	0.15 59	0.25 61	0.24 117	0.16 77	0.21 106	0.14 59	0.13 92	0.18 43	0.13 61	0.09 241	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 79	0.06 49
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
SCV_C0	0.14 46	0.11 116	0.25 61	0.19 62	0.12 137	0.15 16	0.16 82	0.30 120	0.22 85	0.13 34	0.15 46	0.13 37	0.09 15	0.24 123	0.10 1	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.06 58	0.09 206	0.06 49

SCV	0.14 46	0.14 252	0.24 49	0.21 160	0.11 83	0.15 16	0.16 82	0.31 131	0.18 33	0.11 17	0.15 46	0.13 37	0.10 30	0.23 114	0.11 10	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.09 206	0.06 49

castereo	0.14 46	0.10 60	0.19 17	0.18 28	0.10 50	0.20 112	0.19 204	0.30 120	0.27 149	0.13 34	0.18 71	0.16 88	0.16 138	0.15 9	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.06 58	0.06 17	0.05 6

tt45	0.14 46	0.09 33	0.22 35	0.19 62	0.11 83	0.23 186	0.18 160	0.22 30	0.17 27	0.15 56	0.13 27	0.14 59	0.10 30	0.30 233	0.14 89	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.07 79	0.07 121

999	0.14 46	0.08 7	0.24 49	0.19 62	0.11 83	0.20 112	0.17 117	0.24 57	0.18 33	0.13 34	0.16 55	0.14 59	0.11 46	0.36 273	0.15 113	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.07 121

fffy	0.14 46	0.11 116	0.24 49	0.20 117	0.10 50	0.19 84	0.18 160	0.22 30	0.19 43	0.13 34	0.16 55	0.15 74	0.13 92	0.25 154	0.14 89	0.06 3	0.06 120	0.08 124	0.06 58	0.07 79	0.06 49

WCG-NET	0.14 46	0.09 33	0.23 41	0.18 28	0.08 9	0.18 60	0.17 117	0.21 26	0.28 164	0.18 102	0.21 106	0.15 74	0.12 64	0.18 43	0.12 31	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

WCG-NET（raft）	0.14 46	0.09 33	0.23 41	0.17 14	0.08 9	0.19 84	0.16 82	0.23 45	0.26 139	0.18 102	0.19 78	0.20 128	0.12 64	0.21 91	0.12 31	0.06 3	0.06 120	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.05 6

MGS-Stereo	0.14 46	0.11 116	0.32 126	0.19 62	0.11 83	0.18 60	0.17 117	0.20 21	0.22 85	0.14 51	0.24 131	0.15 74	0.10 30	0.18 43	0.12 31	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.10 269	0.06 49

ff7	0.14 46	0.12 150	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.27 74	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.07 121

IGEVStereo-DCA	0.14 46	0.11 116	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.20 112	0.18 160	0.27 74	0.20 60	0.15 56	0.12 20	0.14 59	0.12 64	0.28 202	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.07 121

ffff	0.14 46	0.12 150	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.27 74	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.07 121

11t	0.14 46	0.12 150	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.27 74	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.07 121

MaDis-Stereo	0.14 46	0.13 210	0.26 69	0.19 62	0.14 249	0.16 33	0.13 20	0.25 61	0.21 74	0.13 34	0.14 44	0.14 59	0.11 46	0.17 28	0.17 165	0.08 164	0.07 232	0.08 124	0.06 58	0.07 79	0.06 49

UniTT-Stereo	0.14 46	0.10 60	0.30 106	0.21 160	0.13 208	0.17 46	0.13 20	0.19 16	0.18 33	0.15 56	0.20 94	0.10 11	0.11 46	0.18 43	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.08 141	0.06 49

CASnet	0.14 46	0.12 150	0.22 35	0.22 218	0.08 9	0.16 33	0.15 59	0.27 74	0.25 130	0.22 127	0.20 94	0.15 74	0.11 46	0.17 28	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.11 327	0.09 266	0.08 141	0.05 6
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 46	0.14 252	0.33 141	0.20 117	0.09 23	0.21 138	0.10 5	0.26 64	0.20 60	0.18 102	0.19 78	0.15 74	0.13 92	0.17 28	0.13 61	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.06 49

anonymousdsp	0.14 46	0.12 150	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.28 90	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.08 141	0.07 121

LoS	0.14 46	0.08 7	0.27 78	0.16 5	0.09 23	0.22 165	0.14 38	0.26 64	0.26 139	0.15 56	0.18 71	0.18 105	0.13 92	0.22 105	0.14 89	0.08 164	0.06 120	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.06 49
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 46	0.08 7	0.19 17	0.17 14	0.22 428	0.18 60	0.16 82	0.23 45	0.19 43	0.14 51	0.17 62	0.14 59	0.10 30	0.18 43	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.08 141	0.18 434

ProNet	0.14 46	0.12 150	0.25 61	0.19 62	0.11 83	0.19 84	0.19 204	0.27 74	0.20 60	0.14 51	0.13 27	0.13 37	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.07 79	0.07 121

MC-Stereo	0.14 46	0.09 33	0.25 61	0.21 160	0.09 23	0.18 60	0.16 82	0.23 45	0.19 43	0.18 102	0.23 119	0.16 88	0.13 92	0.22 105	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.05 6

ccc-4	0.14 46	0.12 150	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.27 74	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.07 121

IGEV-Stereo	0.14 46	0.12 150	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.28 90	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.08 141	0.07 121
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 46	0.13 210	0.24 49	0.25 350	0.11 83	0.11 3	0.18 160	0.32 141	0.23 103	0.12 28	0.12 20	0.18 105	0.12 64	0.14 4	0.13 61	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.05 25	0.07 79	0.06 49
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
MM-Stereo_test2	0.15 71	0.10 60	0.44 284	0.23 264	0.11 83	0.21 138	0.21 282	0.27 74	0.22 85	0.15 56	0.16 55	0.13 37	0.11 46	0.20 72	0.13 61	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.09 206	0.05 6

HART	0.15 71	0.11 116	0.30 106	0.21 160	0.09 23	0.17 46	0.16 82	0.30 120	0.19 43	0.15 56	0.25 139	0.17 95	0.09 15	0.21 91	0.12 31	0.06 3	0.07 232	0.07 49	0.05 25	0.08 141	0.06 49

HUF	0.15 71	0.11 116	0.38 211	0.17 14	0.11 83	0.16 33	0.17 117	0.22 30	0.20 60	0.11 17	0.13 27	0.14 59	0.11 46	0.18 43	0.12 31	0.07 44	0.20 474	0.06 2	0.05 25	0.07 79	0.14 389

rvit_stereo_0080	0.15 71	0.13 210	0.25 61	0.19 62	0.13 208	0.15 16	0.20 251	0.28 90	0.24 117	0.15 56	0.17 62	0.19 119	0.13 92	0.19 62	0.15 113	0.11 323	0.08 313	0.08 124	0.08 180	0.10 269	0.07 121

RAFT-Stereo-weight	0.15 71	0.09 33	0.26 69	0.20 117	0.10 50	0.19 84	0.17 117	0.36 205	0.29 183	0.24 147	0.20 94	0.19 119	0.10 30	0.18 43	0.15 113	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.05 6

whm_eth	0.15 71	0.13 210	0.25 61	0.19 62	0.13 208	0.15 16	0.20 251	0.28 90	0.24 117	0.15 56	0.17 62	0.19 119	0.13 92	0.19 62	0.15 113	0.11 323	0.08 313	0.08 124	0.08 180	0.10 269	0.07 121

testlalala	0.15 71	0.10 60	0.36 180	0.19 62	0.12 137	0.23 186	0.16 82	0.26 64	0.19 43	0.24 147	0.19 78	0.14 59	0.11 46	0.16 20	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.05 1	0.05 6

CAS	0.15 71	0.07 1	0.21 30	0.41 484	0.16 330	0.20 112	0.18 160	0.22 30	0.19 43	0.15 56	0.19 78	0.11 21	0.09 15	0.14 4	0.13 61	0.29 487	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 17	0.14 389

CroCo-Stereo Lap2	0.15 71	0.15 285	0.28 89	0.25 350	0.18 371	0.11 3	0.19 204	0.28 90	0.21 74	0.13 34	0.16 55	0.15 74	0.12 64	0.17 28	0.14 89	0.07 44	0.07 232	0.08 124	0.06 58	0.08 141	0.07 121

GLC_STEREO	0.15 71	0.10 60	0.24 49	0.21 160	0.09 23	0.17 46	0.15 59	0.23 45	0.27 149	0.17 88	0.20 94	0.17 95	0.11 46	0.23 114	0.16 136	0.07 44	0.09 347	0.09 199	0.08 180	0.07 79	0.06 49

CREStereo++_RVC	0.15 71	0.08 7	0.26 69	0.17 14	0.11 83	0.18 60	0.13 20	0.22 30	0.30 195	0.21 122	0.30 187	0.13 37	0.11 46	0.16 20	0.15 113	0.07 44	0.04 1	0.06 2	0.15 429	0.06 17	0.05 6
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
TANstereo	0.15 71	0.09 33	0.28 89	0.16 5	0.08 9	0.25 222	0.14 38	0.23 45	0.28 164	0.24 147	0.30 187	0.16 88	0.12 64	0.17 28	0.13 61	0.08 164	0.07 232	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.07 121

XX-TBD	0.15 71	0.18 341	0.28 89	0.22 218	0.10 50	0.22 165	0.15 59	0.22 30	0.27 149	0.22 127	0.26 149	0.14 59	0.12 64	0.16 20	0.13 61	0.08 164	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 79	0.06 49

PMTNet	0.15 71	0.08 7	0.23 41	0.15 3	0.09 23	0.23 186	0.16 82	0.25 61	0.23 103	0.17 88	0.21 106	0.16 88	0.14 110	0.22 105	0.13 61	0.29 487	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 79	0.06 49

xyz-stereo-finetune	0.16 85	0.12 150	0.23 41	0.16 5	0.08 9	0.23 186	0.20 251	0.29 101	0.31 207	0.19 107	0.22 115	0.19 119	0.15 123	0.29 218	0.20 229	0.06 3	0.06 120	0.08 124	0.06 58	0.06 17	0.06 49

Reg-Stereo(zero)	0.16 85	0.07 1	0.36 180	0.19 62	0.10 50	0.19 84	0.14 38	0.28 90	0.24 117	0.22 127	0.20 94	0.24 183	0.18 188	0.21 91	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.06 58	0.06 17	0.06 49

tg	0.16 85	0.11 116	0.25 61	0.21 160	0.11 83	0.23 186	0.15 59	0.34 163	0.24 117	0.20 111	0.25 139	0.19 119	0.12 64	0.24 123	0.15 113	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.09 266	0.08 141	0.07 121

rvit_stereo_0083	0.16 85	0.12 150	0.26 69	0.21 160	0.13 208	0.17 46	0.17 117	0.22 30	0.34 237	0.16 77	0.21 106	0.19 119	0.16 138	0.21 91	0.16 136	0.11 323	0.10 371	0.10 272	0.08 180	0.09 206	0.07 121

rvit_stereo_0081_aga	0.16 85	0.14 252	0.28 89	0.21 160	0.13 208	0.19 84	0.17 117	0.23 45	0.24 117	0.17 88	0.21 106	0.19 119	0.13 92	0.19 62	0.14 89	0.11 323	0.08 313	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.07 121

rvit_stereo_0081	0.16 85	0.11 116	0.24 49	0.21 160	0.12 137	0.16 33	0.17 117	0.22 30	0.33 228	0.16 77	0.18 71	0.18 105	0.14 110	0.20 72	0.16 136	0.11 323	0.08 313	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.07 121

GCAP-BAT	0.16 85	0.11 116	0.36 180	0.18 28	0.13 208	0.21 138	0.16 82	0.23 45	0.18 33	0.26 167	0.28 161	0.20 128	0.11 46	0.24 123	0.17 165	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.05 1	0.06 49

rvit_stereo_0082	0.16 85	0.11 116	0.24 49	0.21 160	0.12 137	0.16 33	0.17 117	0.22 30	0.33 228	0.16 77	0.18 71	0.18 105	0.14 110	0.20 72	0.16 136	0.11 323	0.08 313	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.07 121

CAS++	0.16 85	0.12 150	0.27 78	0.18 28	0.12 137	0.17 46	0.15 59	0.42 271	0.24 117	0.19 107	0.18 71	0.13 37	0.10 30	0.21 91	0.12 31	0.12 359	0.10 371	0.11 327	0.08 180	0.10 269	0.09 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 85	0.12 150	0.26 69	0.22 218	0.14 249	0.25 222	0.23 333	0.29 101	0.21 74	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.13 92	0.25 154	0.13 61	0.07 44	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.08 187

MIF-Stereo (partial)	0.16 85	0.10 60	0.34 150	0.21 160	0.15 298	0.15 16	0.13 20	0.28 90	0.25 130	0.17 88	0.26 149	0.15 74	0.16 138	0.25 154	0.17 165	0.09 241	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.09 206	0.08 187

RCA-Stereo	0.16 85	0.09 33	0.25 61	0.20 117	0.10 50	0.19 84	0.17 117	0.36 205	0.35 253	0.20 111	0.25 139	0.17 95	0.17 164	0.18 43	0.14 89	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.05 6

test-3	0.16 85	0.09 33	0.31 120	0.21 160	0.11 83	0.18 60	0.16 82	0.30 120	0.27 149	0.26 167	0.16 55	0.22 151	0.12 64	0.26 170	0.18 186	0.06 3	0.04 1	0.08 124	0.08 180	0.06 17	0.06 49

test_1	0.16 85	0.09 33	0.31 120	0.21 160	0.11 83	0.18 60	0.16 82	0.30 120	0.27 149	0.25 155	0.16 55	0.22 151	0.12 64	0.26 170	0.18 186	0.06 3	0.04 1	0.08 124	0.08 180	0.06 17	0.06 49

iRaftStereo_RVC	0.16 85	0.12 150	0.26 69	0.21 160	0.11 83	0.20 112	0.17 117	0.32 141	0.23 103	0.20 111	0.25 139	0.18 105	0.12 64	0.20 72	0.15 113	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.09 266	0.08 141	0.07 121

raftrobust	0.16 85	0.13 210	0.29 99	0.22 218	0.15 298	0.19 84	0.13 20	0.32 141	0.26 139	0.26 167	0.20 94	0.19 119	0.17 164	0.21 91	0.15 113	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.07 121

test_xeample3	0.16 85	0.11 116	0.56 368	0.19 62	0.12 137	0.20 112	0.18 160	0.35 187	0.20 60	0.16 77	0.12 20	0.13 37	0.12 64	0.24 123	0.15 113	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.08 180	0.07 79	0.07 121

xyz-stereo-finetune2	0.17 102	0.11 116	0.26 69	0.16 5	0.09 23	0.27 252	0.19 204	0.27 74	0.20 60	0.22 127	0.28 161	0.21 139	0.22 232	0.37 276	0.22 272	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.06 17	0.07 121

MM-Stereo_test3	0.17 102	0.12 150	0.29 99	0.23 264	0.14 249	0.19 84	0.22 307	0.39 233	0.36 266	0.16 77	0.24 131	0.17 95	0.12 64	0.19 62	0.14 89	0.07 44	0.07 232	0.08 124	0.06 58	0.09 206	0.06 49

MM-Stereo_test1	0.17 102	0.10 60	0.39 225	0.23 264	0.11 83	0.20 112	0.22 307	0.33 155	0.29 183	0.22 127	0.21 106	0.15 74	0.14 110	0.23 114	0.13 61	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.09 206	0.06 49

model_zeroshot	0.17 102	0.11 116	0.39 225	0.20 117	0.12 137	0.24 208	0.15 59	0.34 163	0.22 85	0.30 244	0.20 94	0.22 151	0.12 64	0.24 123	0.14 89	0.08 164	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.07 79	0.07 121

rvit_stereo_ft	0.17 102	0.14 252	0.30 106	0.25 350	0.14 249	0.17 46	0.21 282	0.28 90	0.26 139	0.16 77	0.19 78	0.20 128	0.16 138	0.22 105	0.17 165	0.11 323	0.07 232	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.07 121

gcap-zeroshot	0.17 102	0.11 116	0.36 180	0.20 117	0.12 137	0.26 242	0.16 82	0.30 120	0.22 85	0.26 167	0.20 94	0.30 262	0.14 110	0.20 72	0.13 61	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.06 49

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 102	0.13 210	0.24 49	0.19 62	0.13 208	0.24 208	0.17 117	0.30 120	0.37 277	0.43 417	0.17 62	0.13 37	0.12 64	0.19 62	0.15 113	0.08 164	0.07 232	0.09 199	0.07 109	0.09 206	0.08 187

AE-Stereo	0.17 102	0.11 116	0.31 120	0.24 313	0.14 249	0.23 186	0.18 160	0.34 163	0.29 183	0.15 56	0.25 139	0.21 139	0.13 92	0.20 72	0.14 89	0.07 44	0.08 313	0.09 199	0.10 308	0.07 79	0.06 49

rrr	0.17 102	0.11 116	0.57 371	0.19 62	0.12 137	0.20 112	0.18 160	0.35 187	0.22 85	0.15 56	0.12 20	0.14 59	0.12 64	0.28 202	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.07 121

plain	0.17 102	0.13 210	0.43 276	0.21 160	0.13 208	0.16 33	0.17 117	0.27 74	0.22 85	0.16 77	0.26 149	0.13 37	0.16 138	0.27 189	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.07 109	0.10 269	0.07 121

MSKI-zero shot	0.17 102	0.09 33	0.43 276	0.20 117	0.11 83	0.21 138	0.15 59	0.32 141	0.21 74	0.23 133	0.24 131	0.23 171	0.10 30	0.31 240	0.13 61	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.06 49

Any-RAFT	0.17 102	0.08 7	0.31 120	0.19 62	0.10 50	0.29 290	0.16 82	0.42 271	0.30 195	0.24 147	0.27 156	0.27 221	0.16 138	0.21 91	0.12 31	0.08 164	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.07 79	0.06 49

RAFT-Test	0.17 102	0.10 60	0.38 211	0.19 62	0.12 137	0.25 222	0.17 117	0.33 155	0.23 103	0.23 133	0.29 174	0.27 221	0.14 110	0.20 72	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.06 49

4D-IteraStereo	0.17 102	0.16 309	0.50 336	0.21 160	0.14 249	0.19 84	0.17 117	0.28 90	0.28 164	0.23 133	0.20 94	0.20 128	0.11 46	0.19 62	0.14 89	0.06 3	0.04 1	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.06 49

anonymousdsp2	0.17 102	0.10 60	0.28 89	0.20 117	0.11 83	0.25 222	0.17 117	0.41 257	0.31 207	0.23 133	0.23 119	0.22 151	0.15 123	0.25 154	0.15 113	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.08 141	0.07 121

knoymous	0.17 102	0.09 33	0.32 126	0.17 14	0.11 83	0.21 138	0.17 117	0.32 141	0.23 103	0.23 133	0.28 161	0.27 221	0.16 138	0.23 114	0.16 136	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.06 58	0.09 206	0.09 243

Selective-RAFT	0.17 102	0.12 150	0.30 106	0.24 313	0.10 50	0.29 290	0.15 59	0.32 141	0.31 207	0.17 88	0.17 62	0.21 139	0.18 188	0.28 202	0.17 165	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.07 109	0.08 141	0.06 49

AnonymousM	0.17 102	0.19 357	0.24 49	0.18 28	0.10 50	0.18 60	0.17 117	0.30 120	0.23 103	0.26 167	0.20 94	0.18 105	0.14 110	0.19 62	0.14 89	0.09 241	0.06 120	0.38 492	0.15 429	0.06 17	0.05 6

cross-raft	0.17 102	0.12 150	0.41 256	0.23 264	0.10 50	0.20 112	0.24 355	0.33 155	0.23 103	0.23 133	0.28 161	0.29 246	0.15 123	0.17 28	0.15 113	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.05 6

test-1	0.17 102	0.11 116	0.40 233	0.23 264	0.13 208	0.22 165	0.23 333	0.34 163	0.26 139	0.20 111	0.24 131	0.22 151	0.14 110	0.16 20	0.20 229	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.06 17	0.08 187

s12784h	0.17 102	0.09 33	0.26 69	0.18 28	0.07 1	0.32 331	0.19 204	0.37 215	0.32 216	0.23 133	0.25 139	0.18 105	0.17 164	0.25 154	0.16 136	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.05 6

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 102	0.14 252	0.32 126	0.20 117	0.09 23	0.19 84	0.17 117	0.32 141	0.30 195	0.25 155	0.33 230	0.20 128	0.17 164	0.19 62	0.15 113	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.07 79	0.05 6

CFNet-RSSM	0.17 102	0.10 60	0.40 233	0.20 117	0.11 83	0.20 112	0.15 59	0.36 205	0.30 195	0.23 133	0.21 106	0.26 212	0.15 123	0.20 72	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.05 6

Gwc-CoAtRS	0.17 102	0.10 60	0.37 192	0.20 117	0.12 137	0.19 84	0.15 59	0.32 141	0.28 164	0.23 133	0.23 119	0.27 221	0.15 123	0.20 72	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.06 49

testlalala2	0.18 126	0.10 60	0.50 336	0.36 471	0.25 455	0.23 186	0.14 38	0.34 163	0.24 117	0.25 155	0.25 139	0.21 139	0.12 64	0.16 20	0.16 136	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.07 109	0.06 17	0.06 49

H2IRNET	0.18 126	0.13 210	0.35 160	0.21 160	0.12 137	0.20 112	0.15 59	0.27 74	0.30 195	0.17 88	0.31 201	0.25 191	0.20 212	0.24 123	0.18 186	0.07 44	0.06 120	0.09 199	0.10 308	0.09 206	0.06 49

ACVNet-DCA	0.18 126	0.14 252	0.38 211	0.23 264	0.11 83	0.31 322	0.19 204	0.41 257	0.27 149	0.17 88	0.19 78	0.13 37	0.18 188	0.28 202	0.11 10	0.08 164	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.09 206	0.09 243

cc1	0.18 126	0.14 252	0.38 211	0.23 264	0.11 83	0.31 322	0.19 204	0.35 187	0.47 388	0.17 88	0.19 78	0.13 37	0.18 188	0.28 202	0.11 10	0.08 164	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.08 141	0.08 187

11t1	0.18 126	0.10 60	0.30 106	0.20 117	0.11 83	0.27 252	0.17 117	0.35 187	0.23 103	0.25 155	0.23 119	0.23 171	0.23 245	0.25 154	0.18 186	0.09 241	0.07 232	0.07 49	0.06 58	0.09 206	0.09 243

tt1	0.18 126	0.14 252	0.35 160	0.23 264	0.11 83	0.30 307	0.19 204	0.35 187	0.44 355	0.17 88	0.19 78	0.13 37	0.16 138	0.27 189	0.11 10	0.08 164	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.08 141	0.08 187

IGEV_Zeroshot_test	0.18 126	0.10 60	0.65 407	0.20 117	0.12 137	0.19 84	0.15 59	0.34 163	0.19 43	0.28 186	0.22 115	0.27 221	0.13 92	0.23 114	0.18 186	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.06 49

MIM_Stereo	0.18 126	0.12 150	0.38 211	0.20 117	0.11 83	0.17 46	0.14 38	0.35 187	0.25 130	0.27 176	0.35 250	0.23 171	0.13 92	0.27 189	0.16 136	0.06 3	0.07 232	0.08 124	0.08 180	0.08 141	0.06 49

HH	0.18 126	0.12 150	0.55 364	0.22 218	0.12 137	0.18 60	0.18 160	0.34 163	0.19 43	0.20 111	0.24 131	0.34 296	0.18 188	0.29 218	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.07 79	0.06 49

HanStereo	0.18 126	0.12 150	0.55 364	0.22 218	0.12 137	0.18 60	0.18 160	0.34 163	0.19 43	0.20 111	0.24 131	0.34 296	0.18 188	0.29 218	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.07 109	0.07 79	0.06 49

LL-Strereo2	0.18 126	0.18 341	0.39 225	0.22 218	0.12 137	0.24 208	0.13 20	0.31 131	0.23 103	0.24 147	0.20 94	0.24 183	0.12 64	0.26 170	0.15 113	0.06 3	0.06 120	0.12 363	0.09 266	0.08 141	0.07 121

riskmin	0.18 126	0.09 33	0.34 150	0.18 28	0.12 137	0.24 208	0.16 82	0.34 163	0.28 164	0.21 122	0.23 119	0.33 289	0.24 263	0.23 114	0.17 165	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.06 58	0.10 269	0.10 298

test_4	0.18 126	0.12 150	0.34 150	0.23 264	0.12 137	0.18 60	0.22 307	0.26 64	0.24 117	0.24 147	0.47 383	0.22 151	0.13 92	0.24 123	0.16 136	0.06 3	0.05 9	0.09 199	0.09 266	0.07 79	0.05 6

GMOStereo	0.18 126	0.14 252	0.30 106	0.22 218	0.12 137	0.20 112	0.27 388	0.26 64	0.28 164	0.31 261	0.32 209	0.26 212	0.17 164	0.15 9	0.12 31	0.07 44	0.07 232	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.05 6

error version	0.18 126	0.14 252	0.30 106	0.22 218	0.12 137	0.20 112	0.27 388	0.26 64	0.28 164	0.31 261	0.32 209	0.26 212	0.17 164	0.15 9	0.12 31	0.07 44	0.07 232	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.05 6

test-v	0.18 126	0.14 252	0.30 106	0.22 218	0.12 137	0.20 112	0.27 388	0.26 64	0.28 164	0.31 261	0.32 209	0.26 212	0.17 164	0.15 9	0.12 31	0.07 44	0.07 232	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.05 6

test_3	0.18 126	0.11 116	0.32 126	0.24 313	0.11 83	0.22 165	0.25 371	0.31 131	0.31 207	0.25 155	0.18 71	0.23 171	0.13 92	0.25 154	0.19 215	0.06 3	0.05 9	0.09 199	0.10 308	0.07 79	0.06 49

Patchmatch Stereo++	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.14 38	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.29 174	0.25 191	0.17 164	0.26 170	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187
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
NRIStereo	0.18 126	0.11 116	0.35 160	0.23 264	0.11 83	0.24 208	0.20 251	0.29 101	0.26 139	0.26 167	0.25 139	0.25 191	0.18 188	0.34 259	0.18 186	0.07 44	0.06 120	0.09 199	0.07 109	0.09 206	0.08 187

PSM-adaLoss	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.16 82	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.29 174	0.25 191	0.18 188	0.24 123	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

ROB_FTStereo_v2	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.16 82	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.29 174	0.25 191	0.17 164	0.24 123	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

ROB_FTStereo	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.14 38	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.28 161	0.25 191	0.17 164	0.24 123	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

HUI-Stereo	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.14 38	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.28 161	0.25 191	0.17 164	0.22 105	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

DeepStereo_RVC	0.18 126	0.11 116	0.40 233	0.21 160	0.11 83	0.19 84	0.16 82	0.28 90	0.22 85	0.27 176	0.27 156	0.23 171	0.28 327	0.24 123	0.18 186	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.07 109	0.09 206	0.10 298

iGMRVC	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.15 59	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.29 174	0.25 191	0.17 164	0.27 189	0.17 165	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

iRAFT	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.14 38	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.29 174	0.25 191	0.17 164	0.26 170	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

CRE-IMP	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.11 83	0.24 208	0.17 117	0.29 101	0.21 74	0.27 176	0.26 149	0.24 183	0.17 164	0.23 114	0.18 186	0.08 164	0.05 9	0.10 272	0.07 109	0.10 269	0.10 298

test-2	0.18 126	0.14 252	0.30 106	0.22 218	0.12 137	0.20 112	0.27 388	0.26 64	0.28 164	0.31 261	0.32 209	0.26 212	0.17 164	0.15 9	0.12 31	0.07 44	0.07 232	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.05 6

RAFT-IKP	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.15 59	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.29 174	0.25 191	0.18 188	0.25 154	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

rafts_anoy	0.18 126	0.15 285	0.35 160	0.22 218	0.14 249	0.19 84	0.17 117	0.32 141	0.30 195	0.23 133	0.25 139	0.20 128	0.16 138	0.22 105	0.19 215	0.08 164	0.07 232	0.10 272	0.12 383	0.09 206	0.08 187

raft+_RVC	0.18 126	0.14 252	0.32 126	0.21 160	0.15 298	0.21 138	0.16 82	0.38 221	0.34 237	0.21 122	0.28 161	0.20 128	0.15 123	0.24 123	0.19 215	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.08 187

RALCasStereoNet	0.18 126	0.15 285	0.33 141	0.21 160	0.14 249	0.21 138	0.18 160	0.31 131	0.25 130	0.21 122	0.29 174	0.22 151	0.15 123	0.27 189	0.17 165	0.08 164	0.10 371	0.07 49	0.06 58	0.09 206	0.09 243

sCroCo_RVC	0.18 126	0.14 252	0.49 325	0.27 409	0.18 371	0.22 165	0.17 117	0.27 74	0.23 103	0.14 51	0.22 115	0.17 95	0.14 110	0.21 91	0.15 113	0.10 287	0.11 392	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.09 243

DCANet	0.18 126	0.13 210	0.40 233	0.19 62	0.09 23	0.19 84	0.18 160	0.34 163	0.39 300	0.29 213	0.31 201	0.18 105	0.23 245	0.20 72	0.19 215	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.07 121

AFF-stereo	0.18 126	0.15 285	0.32 126	0.21 160	0.10 50	0.18 60	0.18 160	0.33 155	0.27 149	0.25 155	0.37 269	0.25 191	0.17 164	0.24 123	0.15 113	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.05 6

DIP-Stereo	0.18 126	0.12 150	0.33 141	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.12 13	0.42 271	0.25 130	0.27 176	0.32 209	0.21 139	0.17 164	0.25 154	0.20 229	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.06 58	0.07 79	0.08 187
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 126	0.09 33	0.32 126	0.22 218	0.12 137	0.22 165	0.19 204	0.42 271	0.19 43	0.31 261	0.45 366	0.20 128	0.14 110	0.18 43	0.15 113	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.06 49

RAFT-Stereo	0.18 126	0.09 33	0.32 126	0.22 218	0.12 137	0.22 165	0.19 204	0.42 271	0.19 43	0.31 261	0.45 366	0.20 128	0.14 110	0.18 43	0.15 113	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.06 49
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test1	0.19 164	0.14 252	0.41 256	0.27 409	0.15 298	0.21 138	0.16 82	0.39 233	0.36 266	0.17 88	0.26 149	0.18 105	0.13 92	0.28 202	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.10 272	0.11 346	0.06 17	0.09 243

rvit_0105_6	0.19 164	0.14 252	0.34 150	0.23 264	0.14 249	0.18 60	0.20 251	0.29 101	0.37 277	0.18 102	0.22 115	0.23 171	0.17 164	0.26 170	0.17 165	0.15 415	0.13 421	0.13 383	0.11 346	0.11 316	0.08 187

1test111	0.19 164	0.14 252	0.38 211	0.23 264	0.11 83	0.31 322	0.19 204	0.41 257	0.27 149	0.17 88	0.19 78	0.13 37	0.18 188	0.34 259	0.22 272	0.08 164	0.05 9	0.08 124	0.06 58	0.09 206	0.09 243

DCANet-4	0.19 164	0.10 60	0.52 351	0.19 62	0.09 23	0.19 84	0.18 160	0.36 205	0.39 300	0.29 213	0.30 187	0.17 95	0.22 232	0.20 72	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.05 1	0.07 121

fff	0.19 164	0.13 210	0.40 233	0.18 28	0.09 23	0.19 84	0.18 160	0.35 187	0.43 340	0.29 213	0.30 187	0.18 105	0.28 327	0.20 72	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.05 1	0.07 121

ADStereo(finetuned)	0.19 164	0.13 210	0.49 325	0.19 62	0.09 23	0.19 84	0.18 160	0.34 163	0.39 300	0.29 213	0.31 201	0.18 105	0.31 371	0.21 91	0.19 215	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.07 121

x	0.19 164	0.11 116	0.29 99	0.20 117	0.11 83	0.26 242	0.18 160	0.41 257	0.29 183	0.25 155	0.29 174	0.28 236	0.24 263	0.26 170	0.23 291	0.09 241	0.07 232	0.08 124	0.07 109	0.09 206	0.08 187

DisPM	0.19 164	0.10 60	0.35 160	0.23 264	0.13 208	0.18 60	0.20 251	0.29 101	0.29 183	0.33 295	0.34 239	0.23 171	0.16 138	0.33 253	0.16 136	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.07 79	0.11 332

iRaft-Stereo_20w	0.19 164	0.10 60	0.46 303	0.19 62	0.13 208	0.25 222	0.19 204	0.52 378	0.19 43	0.29 213	0.21 106	0.22 151	0.20 212	0.28 202	0.18 186	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.08 180	0.08 141	0.08 187

TRStereo	0.19 164	0.17 327	0.47 311	0.23 264	0.19 389	0.19 84	0.16 82	0.52 378	0.28 164	0.20 111	0.19 78	0.21 139	0.13 92	0.24 123	0.13 61	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.11 346	0.06 17	0.06 49

Pruner-Stereo	0.19 164	0.11 116	0.34 150	0.29 432	0.12 137	0.19 84	0.17 117	0.31 131	0.29 183	0.33 295	0.32 209	0.25 191	0.15 123	0.24 123	0.21 252	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.09 243

RALAANet	0.19 164	0.18 341	0.37 192	0.23 264	0.14 249	0.23 186	0.13 20	0.37 215	0.29 183	0.28 186	0.26 149	0.25 191	0.15 123	0.26 170	0.18 186	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.06 49

csc	0.19 164	0.13 210	0.40 233	0.18 28	0.09 23	0.19 84	0.18 160	0.35 187	0.43 340	0.29 213	0.30 187	0.18 105	0.28 327	0.20 72	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.05 1	0.07 121

cscssc	0.19 164	0.13 210	0.40 233	0.18 28	0.09 23	0.19 84	0.18 160	0.35 187	0.43 340	0.29 213	0.30 187	0.18 105	0.28 327	0.20 72	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.05 1	0.07 121

GMStereo	0.19 164	0.25 413	0.40 233	0.21 160	0.12 137	0.22 165	0.19 204	0.29 101	0.40 316	0.25 155	0.23 119	0.16 88	0.15 123	0.25 154	0.19 215	0.09 241	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.10 269	0.08 187
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HI	0.20 179	0.13 210	0.33 141	0.18 28	0.15 298	0.17 46	0.16 82	0.34 163	0.21 74	0.37 353	0.39 295	0.36 315	0.24 263	0.29 218	0.21 252	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.09 266	0.09 206	0.07 121

CoSv	0.20 179	0.13 210	0.33 141	0.18 28	0.15 298	0.17 46	0.16 82	0.34 163	0.21 74	0.37 353	0.39 295	0.36 315	0.24 263	0.29 218	0.21 252	0.06 3	0.05 9	0.08 124	0.09 266	0.09 206	0.07 121

AIO-test2	0.20 179	0.20 369	0.36 180	0.26 382	0.15 298	0.22 165	0.16 82	0.42 271	0.42 333	0.16 77	0.29 174	0.15 74	0.11 46	0.26 170	0.13 61	0.18 452	0.06 120	0.10 272	0.11 346	0.07 79	0.07 121

rvit_0105_4	0.20 179	0.15 285	0.38 211	0.23 264	0.14 249	0.20 112	0.22 307	0.33 155	0.39 300	0.19 107	0.24 131	0.25 191	0.19 203	0.27 189	0.17 165	0.16 430	0.13 421	0.13 383	0.11 346	0.11 316	0.08 187

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 179	0.72 503	0.70 424	0.17 14	0.08 9	0.15 16	0.15 59	0.18 12	0.16 17	0.13 34	0.12 20	0.09 5	0.08 5	0.16 20	0.13 61	0.35 494	0.04 1	0.08 124	0.07 109	0.11 316	0.23 472

test_sample1	0.20 179	0.10 60	0.28 89	0.19 62	0.12 137	0.28 269	0.19 204	0.41 257	0.25 130	0.26 167	0.31 201	0.29 246	0.26 292	0.44 301	0.21 252	0.09 241	0.07 232	0.08 124	0.07 109	0.09 206	0.09 243

MyStereo06	0.20 179	0.12 150	0.57 371	0.21 160	0.14 249	0.25 222	0.23 333	0.40 244	0.21 74	0.30 244	0.24 131	0.31 273	0.18 188	0.22 105	0.18 186	0.07 44	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.08 187

xx1	0.20 179	0.14 252	0.38 211	0.23 264	0.11 83	0.31 322	0.19 204	0.35 187	0.47 388	0.17 88	0.19 78	0.28 236	0.24 263	0.28 202	0.11 10	0.08 164	0.05 9	0.10 272	0.09 266	0.09 206	0.09 243

testlalala_base	0.20 179	0.13 210	0.35 160	0.25 350	0.15 298	0.25 222	0.16 82	0.34 163	0.17 27	0.19 107	0.26 149	0.17 95	0.14 110	0.18 43	0.16 136	0.39 499	0.09 347	0.07 49	0.05 25	0.45 494	0.08 187

DCRE	0.20 179	0.13 210	0.40 233	0.21 160	0.15 298	0.20 112	0.19 204	0.30 120	0.27 149	0.22 127	0.80 476	0.23 171	0.16 138	0.23 114	0.15 113	0.07 44	0.07 232	0.07 49	0.08 180	0.07 79	0.06 49

qqq	0.20 179	0.12 150	0.31 120	0.20 117	0.11 83	0.23 186	0.19 204	0.41 257	0.27 149	0.24 147	0.28 161	0.28 236	0.24 263	0.34 259	0.22 272	0.08 164	0.07 232	0.10 272	0.09 266	0.09 206	0.09 243

PFNet+	0.20 179	0.10 60	0.37 192	0.21 160	0.12 137	0.17 46	0.19 204	0.29 101	0.34 237	0.33 295	0.32 209	0.24 183	0.16 138	0.32 246	0.17 165	0.10 287	0.07 232	0.11 327	0.10 308	0.08 141	0.12 354

NF-Stereo	0.20 179	0.10 60	0.35 160	0.24 313	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.38 221	0.32 216	0.28 186	0.30 187	0.22 151	0.16 138	0.51 326	0.20 229	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.13 370

OCTAStereo	0.20 179	0.10 60	0.35 160	0.24 313	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.38 221	0.32 216	0.28 186	0.30 187	0.22 151	0.16 138	0.51 326	0.20 229	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.13 370

RE-Stereo	0.20 179	0.10 60	0.35 160	0.24 313	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.38 221	0.32 216	0.28 186	0.30 187	0.22 151	0.16 138	0.51 326	0.20 229	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.13 370

TVStereo	0.20 179	0.10 60	0.35 160	0.24 313	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.38 221	0.32 216	0.28 186	0.30 187	0.22 151	0.16 138	0.51 326	0.20 229	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.13 370

sAnonymous2	0.20 179	0.21 383	0.58 376	0.24 313	0.17 350	0.22 165	0.19 204	0.34 163	0.28 164	0.17 88	0.19 78	0.17 95	0.16 138	0.17 28	0.14 89	0.10 287	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.23 461	0.17 420

CroCo_RVC	0.20 179	0.21 383	0.58 376	0.24 313	0.17 350	0.22 165	0.19 204	0.34 163	0.28 164	0.17 88	0.19 78	0.17 95	0.16 138	0.17 28	0.14 89	0.10 287	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.23 461	0.17 420

111	0.20 179	0.17 327	0.40 233	0.18 28	0.09 23	0.24 208	0.17 117	0.41 257	0.45 366	0.23 133	0.29 174	0.29 246	0.21 219	0.24 123	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.07 79	0.08 187

HITNet	0.20 179	0.17 327	0.43 276	0.19 62	0.08 9	0.27 252	0.14 38	0.42 271	0.30 195	0.29 213	0.32 209	0.27 221	0.21 219	0.28 202	0.25 312	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.09 206	0.06 49
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
FACV-RUCA	0.21 199	0.15 285	0.32 126	0.23 264	0.23 440	0.26 242	0.19 204	0.39 233	0.34 237	0.25 155	0.32 209	0.21 139	0.24 263	0.24 123	0.19 215	0.10 287	0.07 232	0.15 421	0.08 180	0.16 404	0.13 370

IGEV-RUCA	0.21 199	0.08 7	0.23 41	0.19 62	0.19 389	0.28 269	0.24 355	0.23 45	0.21 74	0.20 111	0.23 119	0.28 236	0.49 455	0.26 170	0.18 186	0.09 241	0.08 313	0.18 446	0.13 408	0.17 421	0.17 420

rvit_0105_5	0.21 199	0.15 285	0.38 211	0.23 264	0.13 208	0.22 165	0.24 355	0.36 205	0.39 300	0.21 122	0.23 119	0.26 212	0.19 203	0.26 170	0.19 215	0.15 415	0.13 421	0.12 363	0.12 383	0.10 269	0.09 243

test_sample2	0.21 199	0.10 60	0.28 89	0.19 62	0.11 83	0.27 252	0.21 282	0.43 283	0.29 183	0.26 167	0.31 201	0.30 262	0.24 263	0.45 304	0.18 186	0.09 241	0.07 232	0.08 124	0.07 109	0.09 206	0.09 243

mmm	0.21 199	0.12 150	0.31 120	0.22 218	0.12 137	0.28 269	0.21 282	0.41 257	0.27 149	0.29 213	0.38 282	0.29 246	0.24 263	0.29 218	0.22 272	0.09 241	0.07 232	0.11 327	0.09 266	0.10 269	0.09 243

CASS	0.21 199	0.15 285	0.32 126	0.26 382	0.11 83	0.28 269	0.19 204	0.39 233	0.30 195	0.32 284	0.34 239	0.25 191	0.24 263	0.25 154	0.20 229	0.13 376	0.08 313	0.11 327	0.09 266	0.11 316	0.11 332
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 199	0.16 309	0.32 126	0.26 382	0.13 208	0.26 242	0.27 388	0.40 244	0.36 266	0.29 213	0.39 295	0.22 151	0.21 219	0.33 253	0.17 165	0.07 44	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.07 121

RAFT_CTSACE	0.21 199	0.16 309	0.41 256	0.25 350	0.15 298	0.22 165	0.24 355	0.32 141	0.28 164	0.33 295	0.51 399	0.29 246	0.17 164	0.32 246	0.13 61	0.06 3	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.06 49

RAFT+CT+SA	0.21 199	0.18 341	0.33 141	0.25 350	0.18 371	0.23 186	0.29 409	0.40 244	0.36 266	0.24 147	0.38 282	0.18 105	0.16 138	0.32 246	0.16 136	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.12 383	0.09 206	0.09 243

SA-5K	0.21 199	0.16 309	0.32 126	0.26 382	0.13 208	0.26 242	0.27 388	0.40 244	0.36 266	0.29 213	0.39 295	0.22 151	0.21 219	0.33 253	0.17 165	0.07 44	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.07 121

CIPLG	0.21 199	0.21 383	0.55 364	0.23 264	0.15 298	0.25 222	0.20 251	0.35 187	0.29 183	0.31 261	0.33 230	0.22 151	0.15 123	0.26 170	0.20 229	0.08 164	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.08 141	0.08 187

IPLG	0.21 199	0.15 285	0.53 355	0.21 160	0.12 137	0.28 269	0.17 117	0.42 271	0.30 195	0.33 295	0.32 209	0.15 74	0.17 164	0.50 321	0.21 252	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.06 49

IPLGR_C	0.21 199	0.22 395	0.60 385	0.23 264	0.15 298	0.24 208	0.20 251	0.35 187	0.29 183	0.31 261	0.32 209	0.22 151	0.15 123	0.25 154	0.20 229	0.08 164	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.08 141	0.08 187

MIPNet	0.21 199	0.15 285	0.52 351	0.21 160	0.12 137	0.27 252	0.20 251	0.45 298	0.37 277	0.30 244	0.23 119	0.19 119	0.24 263	0.27 189	0.19 215	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.06 49

IPLGR	0.21 199	0.13 210	0.61 388	0.21 160	0.11 83	0.25 222	0.18 160	0.41 257	0.37 277	0.28 186	0.27 156	0.21 139	0.19 203	0.37 276	0.18 186	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.07 79	0.06 49

ACRE	0.21 199	0.20 369	0.62 396	0.23 264	0.15 298	0.24 208	0.20 251	0.35 187	0.28 164	0.31 261	0.32 209	0.22 151	0.15 123	0.25 154	0.20 229	0.08 164	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.08 141	0.08 187

GANet-ADL	0.21 199	0.12 150	0.45 295	0.23 264	0.14 249	0.29 290	0.19 204	0.46 309	0.35 253	0.25 155	0.32 209	0.32 282	0.19 203	0.24 123	0.20 229	0.10 287	0.07 232	0.07 49	0.06 58	0.09 206	0.10 298

LCNet	0.21 199	0.11 116	0.29 99	0.25 350	0.12 137	0.23 186	0.19 204	0.34 163	0.26 139	0.28 186	0.35 250	0.26 212	0.30 355	0.35 268	0.17 165	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.10 308	0.13 368	0.22 465

PSM-softLoss	0.21 199	0.10 60	0.39 225	0.24 313	0.12 137	0.20 112	0.18 160	0.38 221	0.26 139	0.29 213	0.32 209	0.24 183	0.16 138	0.52 332	0.20 229	0.09 241	0.06 120	0.10 272	0.09 266	0.08 141	0.12 354

KMStereo	0.21 199	0.10 60	0.39 225	0.24 313	0.12 137	0.20 112	0.18 160	0.38 221	0.26 139	0.29 213	0.32 209	0.24 183	0.16 138	0.52 332	0.20 229	0.09 241	0.06 120	0.10 272	0.09 266	0.08 141	0.12 354

SST-Stereo	0.21 199	0.10 60	0.37 192	0.24 313	0.13 208	0.19 84	0.17 117	0.31 131	0.24 117	0.34 315	0.33 230	0.29 246	0.25 283	0.56 358	0.17 165	0.08 164	0.05 9	0.10 272	0.08 180	0.09 206	0.07 121

RAFT_R40	0.21 199	0.10 60	0.37 192	0.24 313	0.13 208	0.18 60	0.18 160	0.31 131	0.29 183	0.33 295	0.33 230	0.30 262	0.24 263	0.55 347	0.18 186	0.08 164	0.05 9	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.07 121

RAFT-345	0.21 199	0.10 60	0.46 303	0.22 218	0.11 83	0.20 112	0.16 82	0.26 64	0.25 130	0.27 176	0.66 454	0.21 139	0.16 138	0.55 347	0.21 252	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.06 17	0.06 49

RAFT	0.21 199	0.17 327	0.32 126	0.24 313	0.12 137	0.25 222	0.27 388	0.35 187	0.28 164	0.33 295	0.33 230	0.38 329	0.22 232	0.29 218	0.17 165	0.08 164	0.08 313	0.11 327	0.10 308	0.10 269	0.06 49

GMM-Stereo	0.21 199	0.10 60	0.43 276	0.23 264	0.13 208	0.24 208	0.25 371	0.37 215	0.27 149	0.30 244	0.45 366	0.27 221	0.21 219	0.31 240	0.17 165	0.07 44	0.05 9	0.10 272	0.09 266	0.08 141	0.19 442

Prome-Stereo	0.21 199	0.10 60	0.30 106	0.24 313	0.12 137	0.23 186	0.23 333	0.36 205	0.25 130	0.33 295	0.59 434	0.24 183	0.28 327	0.29 218	0.16 136	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.08 141	0.20 452

TestStereo	0.21 199	0.19 357	0.40 233	0.25 350	0.10 50	0.22 165	0.21 282	0.31 131	0.31 207	0.23 133	0.34 239	0.22 151	0.18 188	0.62 391	0.18 186	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.07 109	0.11 316	0.06 49

XX-Stereo	0.21 199	0.10 60	0.83 450	0.26 382	0.17 350	0.23 186	0.13 20	0.40 244	0.18 33	0.20 111	0.41 313	0.31 273	0.10 30	0.32 246	0.12 31	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.05 6

EAI-Stereo	0.21 199	0.10 60	0.33 141	0.21 160	0.12 137	0.30 307	0.46 478	0.46 309	0.20 60	0.25 155	0.50 393	0.17 95	0.16 138	0.24 123	0.23 291	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.10 308	0.06 17	0.07 121

FENet	0.21 199	0.11 116	0.45 295	0.21 160	0.12 137	0.26 242	0.17 117	0.41 257	0.35 253	0.30 244	0.31 201	0.29 246	0.23 245	0.26 170	0.23 291	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.09 243

MyStereo8	0.22 229	0.15 285	0.63 399	0.21 160	0.17 350	0.31 322	0.16 82	0.36 205	0.32 216	0.28 186	0.36 260	0.25 191	0.18 188	0.25 154	0.28 333	0.08 164	0.07 232	0.08 124	0.07 109	0.10 269	0.12 354

ffm	0.22 229	0.12 150	0.42 265	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.20 251	0.35 187	0.44 355	0.30 244	0.42 329	0.34 296	0.23 245	0.27 189	0.11 10	0.08 164	0.05 9	0.11 327	0.10 308	0.08 141	0.08 187

StereoVision	0.22 229	0.18 341	0.37 192	0.27 409	0.17 350	0.23 186	0.22 307	0.38 221	0.31 207	0.20 111	0.51 399	0.22 151	0.16 138	0.28 202	0.18 186	0.11 323	0.12 409	0.13 383	0.13 408	0.10 269	0.07 121

raft_robust	0.22 229	0.17 327	0.30 106	0.22 218	0.12 137	0.23 186	0.22 307	0.49 336	0.48 398	0.32 284	0.32 209	0.26 212	0.23 245	0.53 338	0.15 113	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.10 308	0.08 141	0.06 49

Sa-1000	0.22 229	0.15 285	0.35 160	0.23 264	0.13 208	0.28 269	0.23 333	0.47 317	0.39 300	0.30 244	0.50 393	0.26 212	0.19 203	0.33 253	0.16 136	0.07 44	0.06 120	0.10 272	0.11 346	0.08 141	0.06 49

SA	0.22 229	0.16 309	0.36 180	0.23 264	0.13 208	0.24 208	0.23 333	0.45 298	0.40 316	0.27 176	0.44 353	0.23 171	0.23 245	0.33 253	0.17 165	0.07 44	0.06 120	0.10 272	0.11 346	0.08 141	0.06 49

dd	0.22 229	0.26 424	0.40 233	0.22 218	0.12 137	0.25 222	0.21 282	0.32 141	0.44 355	0.29 213	0.28 161	0.25 191	0.16 138	0.30 233	0.25 312	0.12 359	0.07 232	0.10 272	0.08 180	0.11 316	0.09 243

GwcNet-ADL	0.22 229	0.14 252	0.58 376	0.24 313	0.13 208	0.22 165	0.23 333	0.49 336	0.40 316	0.27 176	0.29 174	0.30 262	0.20 212	0.26 170	0.23 291	0.09 241	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.09 206	0.09 243

HHNet	0.22 229	0.12 150	0.52 351	0.18 28	0.18 371	0.20 112	0.20 251	0.34 163	0.31 207	0.32 284	0.59 434	0.20 128	0.21 219	0.24 123	0.31 359	0.08 164	0.05 9	0.09 199	0.07 109	0.08 141	0.11 332

KYRaft	0.22 229	0.10 60	0.30 106	0.23 264	0.12 137	0.23 186	0.23 333	0.35 187	0.24 117	0.35 331	0.54 416	0.34 296	0.26 292	0.29 218	0.15 113	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.10 308	0.08 141	0.31 488

IRAFT_RVC	0.22 229	0.12 150	0.39 225	0.26 382	0.11 83	0.18 60	0.24 355	0.40 244	0.37 277	0.31 261	0.30 187	0.29 246	0.24 263	0.55 347	0.22 272	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.08 141	0.07 121

GES	0.22 229	0.12 150	0.42 265	0.20 117	0.14 249	0.27 252	0.19 204	0.49 336	0.33 228	0.30 244	0.36 260	0.25 191	0.23 245	0.29 218	0.22 272	0.10 287	0.08 313	0.08 124	0.07 109	0.10 269	0.11 332

SFCPSM	0.22 229	0.10 60	0.51 347	0.21 160	0.14 249	0.34 356	0.22 307	0.55 406	0.39 300	0.29 213	0.32 209	0.23 171	0.21 219	0.27 189	0.19 215	0.09 241	0.07 232	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.08 187

DMCA	0.22 229	0.14 252	0.36 180	0.22 218	0.14 249	0.27 252	0.20 251	0.43 283	0.38 291	0.31 261	0.32 209	0.33 289	0.24 263	0.24 123	0.28 333	0.11 323	0.08 313	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.11 332

BEATNet_4x	0.22 229	0.18 341	0.47 311	0.22 218	0.10 50	0.28 269	0.14 38	0.46 309	0.32 216	0.31 261	0.34 239	0.31 273	0.25 283	0.31 240	0.29 344	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.06 58	0.10 269	0.08 187

MLCV	0.22 229	0.16 309	0.44 284	0.21 160	0.08 9	0.29 290	0.19 204	0.38 221	0.37 277	0.38 367	0.44 353	0.31 273	0.21 219	0.41 292	0.24 302	0.07 44	0.05 9	0.06 2	0.05 25	0.07 79	0.06 49

DN-CSS_ROB	0.22 229	0.25 413	0.47 311	0.24 313	0.14 249	0.25 222	0.12 13	0.40 244	0.33 228	0.29 213	0.42 329	0.22 151	0.20 212	0.33 253	0.19 215	0.07 44	0.06 120	0.11 327	0.11 346	0.11 316	0.07 121

DFGA-Net	0.23 246	0.24 408	0.49 325	0.22 218	0.15 298	0.25 222	0.17 117	0.39 233	0.39 300	0.29 213	0.31 201	0.21 139	0.17 164	0.59 374	0.28 333	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.09 266	0.10 269	0.08 187

PAM_32	0.23 246	0.10 60	0.63 399	0.21 160	0.14 249	0.33 343	0.19 204	0.36 205	0.23 103	0.29 213	0.28 161	0.56 436	0.28 327	0.27 189	0.18 186	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.09 266	0.07 79	0.09 243

PAM	0.23 246	0.10 60	0.63 399	0.22 218	0.15 298	0.34 356	0.21 282	0.37 215	0.22 85	0.31 261	0.27 156	0.55 433	0.26 292	0.26 170	0.17 165	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.09 266	0.07 79	0.09 243

rvit_0105_3	0.23 246	0.17 327	0.40 233	0.25 350	0.15 298	0.24 208	0.28 403	0.38 221	0.41 326	0.25 155	0.25 139	0.28 236	0.21 219	0.28 202	0.20 229	0.15 415	0.13 421	0.14 407	0.15 429	0.10 269	0.09 243

UGAM-zero	0.23 246	0.10 60	0.54 358	0.19 62	0.13 208	0.21 138	0.14 38	0.44 288	0.22 85	0.28 186	0.28 161	0.51 419	0.33 381	0.65 404	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.08 180	0.06 17	0.07 121

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 246	0.13 210	0.83 450	0.20 117	0.21 412	0.23 186	0.17 117	0.48 328	0.27 149	0.23 133	0.29 174	0.39 341	0.23 245	0.25 154	0.15 113	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.11 346	0.11 316	0.10 298

test_sample3	0.23 246	0.12 150	0.43 276	0.19 62	0.12 137	0.32 331	0.20 251	0.50 345	0.34 237	0.31 261	0.33 230	0.29 246	0.22 232	0.53 338	0.22 272	0.10 287	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.10 269	0.10 298

MyStereo05	0.23 246	0.12 150	0.57 371	0.21 160	0.14 249	0.25 222	0.23 333	0.48 328	0.52 426	0.31 261	0.23 119	0.25 191	0.22 232	0.30 233	0.21 252	0.07 44	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.08 187

MyStereo04	0.23 246	0.12 150	0.55 364	0.22 218	0.14 249	0.25 222	0.23 333	0.49 336	0.52 426	0.28 186	0.23 119	0.27 221	0.23 245	0.30 233	0.22 272	0.07 44	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.08 187

CoDeX	0.23 246	0.12 150	0.46 303	0.21 160	0.14 249	0.29 290	0.21 282	0.53 389	0.41 326	0.29 213	0.35 250	0.29 246	0.22 232	0.48 313	0.19 215	0.09 241	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.08 141	0.07 121

PCWNet_CMD	0.23 246	0.13 210	0.48 320	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.16 82	0.46 309	0.46 383	0.29 213	0.36 260	0.37 321	0.24 263	0.28 202	0.20 229	0.09 241	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.11 316	0.09 243

anonymousa	0.23 246	0.11 116	0.50 336	0.21 160	0.16 330	0.31 322	0.20 251	0.36 205	0.35 253	0.32 284	0.50 393	0.39 341	0.26 292	0.22 105	0.20 229	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.11 346	0.07 79	0.08 187

BUS	0.23 246	0.12 150	0.28 89	0.25 350	0.14 249	0.43 420	0.17 117	0.56 421	0.34 237	0.34 315	0.35 250	0.32 282	0.20 212	0.26 170	0.21 252	0.10 287	0.07 232	0.11 327	0.10 308	0.09 206	0.09 243

IER	0.23 246	0.12 150	0.39 225	0.20 117	0.14 249	0.31 322	0.19 204	0.42 271	0.36 266	0.33 295	0.40 305	0.32 282	0.33 381	0.29 218	0.22 272	0.09 241	0.07 232	0.08 124	0.08 180	0.09 206	0.08 187

test_5	0.23 246	0.19 357	0.38 211	0.26 382	0.18 371	0.25 222	0.29 409	0.40 244	0.37 277	0.29 213	0.40 305	0.25 191	0.22 232	0.34 259	0.18 186	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.09 266	0.10 269	0.10 298

BSDual-CNN	0.23 246	0.12 150	0.28 89	0.25 350	0.14 249	0.35 371	0.21 282	0.56 421	0.34 237	0.34 315	0.35 250	0.38 329	0.24 263	0.26 170	0.21 252	0.10 287	0.07 232	0.11 327	0.10 308	0.09 206	0.09 243

iRaft-Stereo_5w	0.23 246	0.18 341	0.44 284	0.22 218	0.13 208	0.19 84	0.19 204	0.37 215	0.32 216	0.28 186	0.37 269	0.34 296	0.23 245	0.65 404	0.27 329	0.06 3	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.09 206	0.08 187

psmg	0.23 246	0.12 150	0.28 89	0.21 160	0.14 249	0.35 371	0.23 333	0.51 361	0.34 237	0.35 331	0.38 282	0.38 329	0.24 263	0.26 170	0.21 252	0.10 287	0.08 313	0.10 272	0.10 308	0.09 206	0.08 187

UDGNet	0.23 246	0.31 453	0.38 211	0.24 313	0.14 249	0.24 208	0.18 160	0.32 141	0.43 340	0.29 213	0.28 161	0.24 183	0.19 203	0.29 218	0.20 229	0.15 415	0.07 232	0.21 461	0.11 346	0.14 385	0.10 298

OMP-Stereo	0.23 246	0.14 252	0.35 160	0.29 432	0.13 208	0.21 138	0.16 82	0.37 215	0.33 228	0.34 315	0.30 187	0.34 296	0.19 203	0.70 419	0.24 302	0.07 44	0.06 120	0.09 199	0.07 109	0.07 79	0.06 49

IIG-Stereo	0.23 246	0.13 210	0.35 160	0.29 432	0.12 137	0.23 186	0.14 38	0.38 221	0.31 207	0.34 315	0.37 269	0.33 289	0.21 219	0.70 419	0.26 325	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.07 109	0.07 79	0.06 49

ASMatch	0.23 246	0.11 116	0.51 347	0.24 313	0.14 249	0.19 84	0.17 117	0.31 131	0.28 164	0.28 186	0.68 459	0.27 221	0.26 292	0.50 321	0.22 272	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.06 17	0.11 332

PFNet	0.23 246	0.10 60	0.57 371	0.24 313	0.14 249	0.22 165	0.19 204	0.39 233	0.33 228	0.35 331	0.32 209	0.27 221	0.19 203	0.64 398	0.22 272	0.09 241	0.05 9	0.09 199	0.07 109	0.08 141	0.07 121

ICVP	0.23 246	0.13 210	0.44 284	0.26 382	0.14 249	0.29 290	0.25 371	0.45 298	0.33 228	0.29 213	0.43 342	0.35 310	0.25 283	0.26 170	0.23 291	0.12 359	0.09 347	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.10 298
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 246	0.18 341	0.63 399	0.27 409	0.18 371	0.41 405	0.23 333	0.43 283	0.35 253	0.23 133	0.27 156	0.20 128	0.18 188	0.27 189	0.18 186	0.12 359	0.11 392	0.10 272	0.10 308	0.11 316	0.12 354

CFNet_pseudo	0.23 246	0.13 210	0.47 311	0.19 62	0.13 208	0.26 242	0.16 82	0.44 288	0.44 355	0.29 213	0.37 269	0.38 329	0.23 245	0.29 218	0.21 252	0.09 241	0.06 120	0.11 327	0.08 180	0.11 316	0.09 243

ACVNet	0.23 246	0.13 210	0.35 160	0.18 28	0.15 298	0.27 252	0.23 333	0.39 233	0.44 355	0.28 186	0.41 313	0.38 329	0.26 292	0.27 189	0.32 365	0.08 164	0.07 232	0.08 124	0.07 109	0.10 269	0.07 121

MSMDNet	0.23 246	0.13 210	0.48 320	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.16 82	0.46 309	0.46 383	0.29 213	0.36 260	0.37 321	0.24 263	0.28 202	0.20 229	0.09 241	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.11 316	0.09 243

ccs_rob	0.23 246	0.13 210	0.47 311	0.20 117	0.13 208	0.26 242	0.17 117	0.44 288	0.44 355	0.29 213	0.37 269	0.38 329	0.23 245	0.29 218	0.21 252	0.09 241	0.06 120	0.11 327	0.08 180	0.11 316	0.09 243

DCVSM-stereo	0.24 275	0.13 210	0.52 351	0.20 117	0.14 249	0.26 242	0.13 20	0.34 163	0.34 237	0.41 402	0.33 230	0.47 397	0.29 343	0.30 233	0.22 272	0.10 287	0.10 371	0.11 327	0.10 308	0.12 353	0.15 400

rvit_stereo_0075_2	0.24 275	0.17 327	0.50 336	0.26 382	0.22 428	0.22 165	0.15 59	0.40 244	0.35 253	0.27 176	0.37 269	0.29 246	0.20 212	0.28 202	0.19 215	0.17 441	0.12 409	0.19 454	0.12 383	0.13 368	0.13 370

test_sample5	0.24 275	0.13 210	0.42 265	0.21 160	0.12 137	0.30 307	0.21 282	0.50 345	0.34 237	0.32 284	0.41 313	0.29 246	0.23 245	0.55 347	0.21 252	0.10 287	0.07 232	0.10 272	0.09 266	0.11 316	0.10 298

test_sample4	0.24 275	0.13 210	0.43 276	0.20 117	0.12 137	0.32 331	0.21 282	0.51 361	0.34 237	0.31 261	0.37 269	0.28 236	0.23 245	0.53 338	0.21 252	0.10 287	0.07 232	0.10 272	0.09 266	0.11 316	0.10 298

tta	0.24 275	0.12 150	0.40 233	0.19 62	0.10 50	0.27 252	0.19 204	0.51 361	0.45 366	0.34 315	0.41 313	0.31 273	0.26 292	0.58 368	0.28 333	0.10 287	0.07 232	0.08 124	0.08 180	0.08 141	0.07 121

qqq1	0.24 275	0.12 150	0.40 233	0.19 62	0.10 50	0.27 252	0.19 204	0.51 361	0.45 366	0.34 315	0.41 313	0.31 273	0.26 292	0.58 368	0.16 136	0.10 287	0.07 232	0.07 49	0.06 58	0.08 141	0.07 121

fff1	0.24 275	0.12 150	0.40 233	0.19 62	0.10 50	0.27 252	0.19 204	0.51 361	0.45 366	0.34 315	0.41 313	0.31 273	0.26 292	0.58 368	0.16 136	0.10 287	0.07 232	0.07 49	0.06 58	0.08 141	0.07 121

DualNet	0.24 275	0.13 210	0.42 265	0.21 160	0.12 137	0.30 307	0.21 282	0.50 345	0.34 237	0.33 295	0.43 342	0.29 246	0.23 245	0.55 347	0.21 252	0.10 287	0.07 232	0.10 272	0.09 266	0.11 316	0.10 298

GMStereo_Zeroshot	0.24 275	0.21 383	0.45 295	0.26 382	0.13 208	0.28 269	0.15 59	0.39 233	0.35 253	0.37 353	0.43 342	0.40 354	0.17 164	0.34 259	0.20 229	0.12 359	0.07 232	0.13 383	0.07 109	0.16 404	0.09 243

CFNet_ucs	0.24 275	0.13 210	0.50 336	0.20 117	0.15 298	0.28 269	0.17 117	0.49 336	0.45 366	0.32 284	0.42 329	0.39 341	0.22 232	0.31 240	0.21 252	0.11 323	0.08 313	0.12 363	0.09 266	0.12 353	0.11 332

gwcnet-sp	0.24 275	0.13 210	0.63 399	0.22 218	0.14 249	0.34 356	0.22 307	0.44 288	0.39 300	0.35 331	0.34 239	0.27 221	0.27 311	0.35 268	0.25 312	0.09 241	0.08 313	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.09 243

scenet	0.24 275	0.13 210	0.63 399	0.22 218	0.14 249	0.34 356	0.22 307	0.44 288	0.39 300	0.35 331	0.34 239	0.27 221	0.27 311	0.35 268	0.25 312	0.09 241	0.08 313	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.09 243

ToySt	0.24 275	0.16 309	0.48 320	0.21 160	0.13 208	0.29 290	0.29 409	0.39 233	0.39 300	0.27 176	0.35 250	0.39 341	0.31 371	0.31 240	0.29 344	0.08 164	0.09 347	0.10 272	0.11 346	0.11 316	0.10 298

ssnet	0.24 275	0.13 210	0.63 399	0.22 218	0.14 249	0.34 356	0.22 307	0.44 288	0.39 300	0.35 331	0.34 239	0.27 221	0.27 311	0.35 268	0.25 312	0.09 241	0.08 313	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.09 243

STrans-v2	0.24 275	0.13 210	0.54 358	0.21 160	0.12 137	0.23 186	0.21 282	0.47 317	0.28 164	0.31 261	0.42 329	0.36 315	0.35 394	0.62 391	0.23 291	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.06 17	0.06 49

TransformOpticalFlow	0.24 275	0.13 210	0.56 368	0.23 264	0.11 83	0.21 138	0.19 204	0.40 244	0.32 216	0.30 244	0.43 342	0.36 315	0.31 371	0.61 383	0.20 229	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.06 17	0.07 121

DRaft	0.24 275	0.10 60	0.34 150	0.18 28	0.12 137	0.28 269	0.23 333	0.33 155	0.39 300	0.38 367	0.61 445	0.21 139	0.41 422	0.48 313	0.42 417	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.08 187

HCRNet	0.24 275	0.25 413	0.33 141	0.34 461	0.16 330	0.27 252	0.18 160	0.43 283	0.35 253	0.30 244	0.35 250	0.32 282	0.22 232	0.44 301	0.20 229	0.13 376	0.08 313	0.13 383	0.11 346	0.10 269	0.09 243

ARAFT	0.24 275	0.21 383	0.78 435	0.22 218	0.12 137	0.29 290	0.24 355	0.43 283	0.32 216	0.33 295	0.28 161	0.28 236	0.19 203	0.49 318	0.18 186	0.07 44	0.06 120	0.12 363	0.11 346	0.09 206	0.06 49

cf-r	0.24 275	0.15 285	0.44 284	0.21 160	0.14 249	0.27 252	0.22 307	0.42 271	0.40 316	0.30 244	0.42 329	0.42 368	0.26 292	0.43 297	0.25 312	0.11 323	0.06 120	0.08 124	0.10 308	0.08 141	0.08 187

GANet-RSSM	0.24 275	0.14 252	0.36 180	0.21 160	0.14 249	0.27 252	0.21 282	0.45 298	0.33 228	0.29 213	0.39 295	0.39 341	0.28 327	0.58 368	0.23 291	0.11 323	0.07 232	0.09 199	0.09 266	0.10 269	0.09 243

PSMNet-RSSM	0.24 275	0.15 285	0.36 180	0.21 160	0.14 249	0.25 222	0.20 251	0.48 328	0.37 277	0.30 244	0.44 353	0.38 329	0.26 292	0.52 332	0.22 272	0.12 359	0.07 232	0.11 327	0.13 408	0.10 269	0.09 243

CFNet-ft	0.24 275	0.15 285	0.35 160	0.18 28	0.15 298	0.30 307	0.21 282	0.39 233	0.36 266	0.28 186	0.40 305	0.43 372	0.25 283	0.47 311	0.24 302	0.12 359	0.07 232	0.12 363	0.11 346	0.12 353	0.09 243

CFNet_RVC	0.24 275	0.15 285	0.35 160	0.18 28	0.15 298	0.30 307	0.21 282	0.39 233	0.36 266	0.28 186	0.40 305	0.43 372	0.25 283	0.47 311	0.24 302	0.12 359	0.07 232	0.12 363	0.11 346	0.12 353	0.09 243

UCFNet_RVC	0.24 275	0.16 309	0.34 150	0.18 28	0.15 298	0.33 343	0.16 82	0.46 309	0.35 253	0.29 213	0.35 250	0.39 341	0.25 283	0.34 259	0.22 272	0.13 376	0.08 313	0.13 383	0.14 420	0.13 368	0.12 354

AdaStereo	0.24 275	0.16 309	0.37 192	0.24 313	0.12 137	0.32 331	0.17 117	0.54 396	0.42 333	0.33 295	0.38 282	0.35 310	0.21 219	0.30 233	0.22 272	0.14 402	0.06 120	0.13 383	0.08 180	0.11 316	0.08 187
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.24 275	0.18 341	0.61 388	0.25 350	0.11 83	0.29 290	0.21 282	0.42 271	0.43 340	0.33 295	0.43 342	0.27 221	0.22 232	0.34 259	0.26 325	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.08 141	0.07 121

G2L-Stereo	0.25 302	0.16 309	0.47 311	0.22 218	0.14 249	0.25 222	0.18 160	0.46 309	0.35 253	0.33 295	0.37 269	0.40 354	0.22 232	0.60 376	0.30 352	0.10 287	0.09 347	0.10 272	0.08 180	0.09 206	0.09 243

DDVS	0.25 302	0.15 285	0.39 225	0.24 313	0.17 350	0.34 356	0.21 282	0.41 257	0.30 195	0.33 295	0.41 313	0.48 404	0.21 219	0.52 332	0.27 329	0.11 323	0.09 347	0.11 327	0.09 266	0.13 368	0.14 389

ITSA-stereo	0.25 302	0.15 285	0.33 141	0.23 264	0.11 83	0.27 252	0.18 160	0.56 421	0.59 448	0.31 261	0.32 209	0.33 289	0.28 327	0.49 318	0.30 352	0.11 323	0.08 313	0.11 327	0.10 308	0.11 316	0.13 370

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 302	0.14 252	0.95 474	0.21 160	0.27 462	0.20 112	0.19 204	0.48 328	0.25 130	0.26 167	0.55 420	0.34 296	0.18 188	0.25 154	0.17 165	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.12 383	0.12 353	0.12 354

test_sample7	0.25 302	0.15 285	0.35 160	0.20 117	0.14 249	0.28 269	0.21 282	0.51 361	0.38 291	0.37 353	0.34 239	0.37 321	0.30 355	0.39 283	0.23 291	0.14 402	0.09 347	0.13 383	0.12 383	0.13 368	0.12 354

test_sample6	0.25 302	0.13 210	0.41 256	0.21 160	0.11 83	0.30 307	0.22 307	0.51 361	0.35 253	0.33 295	0.43 342	0.30 262	0.24 263	0.57 362	0.22 272	0.10 287	0.07 232	0.10 272	0.10 308	0.11 316	0.10 298

SMFormer	0.25 302	0.12 150	0.40 233	0.19 62	0.10 50	0.27 252	0.19 204	0.51 361	0.45 366	0.34 315	0.41 313	0.31 273	0.26 292	0.58 368	0.28 333	0.10 287	0.07 232	0.08 124	0.08 180	0.09 206	0.09 243

NINENet	0.25 302	0.15 285	0.37 192	0.23 264	0.16 330	0.43 420	0.17 117	0.60 450	0.46 383	0.32 284	0.37 269	0.32 282	0.20 212	0.42 295	0.21 252	0.10 287	0.10 371	0.12 363	0.08 180	0.11 316	0.10 298

hknet	0.25 302	0.14 252	0.40 233	0.25 350	0.15 298	0.35 371	0.21 282	0.56 421	0.37 277	0.34 315	0.35 250	0.43 372	0.27 311	0.37 276	0.21 252	0.09 241	0.07 232	0.11 327	0.10 308	0.09 206	0.09 243

PSMNet-ADL	0.25 302	0.15 285	0.32 126	0.26 382	0.14 249	0.31 322	0.22 307	0.44 288	0.36 266	0.27 176	0.33 230	0.41 360	0.28 327	0.61 383	0.29 344	0.11 323	0.09 347	0.09 199	0.11 346	0.10 269	0.10 298

PSM-AAD	0.25 302	0.10 60	0.30 106	0.24 313	0.12 137	0.26 242	0.38 457	0.34 163	0.28 164	0.35 331	0.39 295	0.28 236	0.79 491	0.30 233	0.16 136	0.07 44	0.06 120	0.12 363	0.11 346	0.08 141	0.21 460

GrayStereo	0.25 302	0.09 33	0.32 126	0.26 382	0.13 208	0.23 186	0.47 482	0.34 163	0.30 195	0.39 382	0.47 383	0.30 262	0.79 491	0.29 218	0.16 136	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.09 266	0.07 79	0.13 370

RAFT-RH_RVC	0.25 302	0.11 116	0.45 295	0.21 160	0.12 137	0.25 222	0.14 38	0.27 74	0.27 149	0.38 367	1.15 497	0.23 171	0.17 164	0.57 362	0.24 302	0.07 44	0.05 9	0.10 272	0.07 109	0.06 17	0.07 121

UPFNet	0.25 302	0.12 150	0.38 211	0.24 313	0.19 389	0.37 381	0.28 403	0.48 328	0.38 291	0.34 315	0.37 269	0.37 321	0.28 327	0.39 283	0.33 372	0.10 287	0.09 347	0.10 272	0.10 308	0.10 269	0.08 187

acv_ft	0.25 302	0.13 210	0.40 233	0.23 264	0.19 389	0.34 356	0.21 282	0.45 298	0.44 355	0.38 367	0.41 313	0.38 329	0.27 311	0.27 189	0.35 381	0.08 164	0.07 232	0.08 124	0.07 109	0.11 316	0.07 121

iResNet_ROB	0.25 302	0.19 357	0.40 233	0.20 117	0.12 137	0.30 307	0.16 82	0.55 406	0.53 430	0.38 367	0.43 342	0.37 321	0.26 292	0.38 281	0.22 272	0.08 164	0.06 120	0.06 2	0.04 1	0.09 206	0.09 243

G2L-Stereo_aug	0.26 318	0.10 60	0.58 376	0.19 62	0.12 137	0.32 331	0.22 307	0.40 244	0.51 418	0.40 392	0.44 353	0.45 387	0.28 327	0.53 338	0.31 359	0.08 164	0.06 120	0.06 2	0.05 25	0.08 141	0.08 187

coex_refinement	0.26 318	0.16 309	0.36 180	0.23 264	0.15 298	0.31 322	0.20 251	0.49 336	0.42 333	0.35 331	0.42 329	0.45 387	0.27 311	0.55 347	0.33 372	0.10 287	0.06 120	0.07 49	0.07 109	0.10 269	0.10 298

UGAM	0.26 318	0.14 252	0.45 295	0.25 350	0.12 137	0.23 186	0.25 371	0.32 141	0.41 326	0.31 261	0.42 329	0.41 360	0.22 232	0.92 477	0.22 272	0.08 164	0.06 120	0.14 407	0.12 383	0.10 269	0.07 121

SepStereo	0.26 318	0.12 150	0.42 265	0.24 313	0.18 371	0.29 290	0.24 355	0.45 298	0.45 366	0.41 402	0.44 353	0.34 296	0.29 343	0.64 398	0.21 252	0.09 241	0.07 232	0.09 199	0.07 109	0.09 206	0.09 243

AACVNet	0.26 318	0.16 309	0.37 192	0.22 218	0.14 249	0.29 290	0.19 204	0.41 257	0.31 207	0.38 367	0.42 329	0.43 372	0.28 327	0.73 429	0.25 312	0.11 323	0.08 313	0.11 327	0.09 266	0.13 368	0.11 332

DEmStereo	0.26 318	0.09 33	0.47 311	0.19 62	0.12 137	0.30 307	0.25 371	0.28 90	0.36 266	0.36 347	0.58 432	0.25 191	0.48 454	0.53 338	0.44 422	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.06 17	0.07 121

LMCR-Stereo	0.26 318	0.18 341	0.49 325	0.28 429	0.14 249	0.36 376	0.23 333	0.54 396	0.34 237	0.39 382	0.40 305	0.29 246	0.29 343	0.37 276	0.27 329	0.11 323	0.07 232	0.09 199	0.07 109	0.13 368	0.09 243

GwcNet-RSSM	0.26 318	0.17 327	0.46 303	0.21 160	0.13 208	0.28 269	0.23 333	0.44 288	0.42 333	0.31 261	0.45 366	0.40 354	0.26 292	0.55 347	0.28 333	0.11 323	0.07 232	0.09 199	0.10 308	0.09 206	0.08 187

DeepPruner_ROB	0.26 318	0.19 357	0.44 284	0.21 160	0.16 330	0.30 307	0.21 282	0.52 378	0.32 216	0.35 331	0.38 282	0.39 341	0.26 292	0.42 295	0.24 302	0.15 415	0.11 392	0.11 327	0.11 346	0.14 385	0.13 370

ISRNet	0.27 327	0.13 210	0.45 295	0.26 382	0.19 389	0.24 208	0.14 38	0.45 298	0.43 340	0.39 382	0.48 389	0.42 368	0.27 311	0.32 246	0.29 344	0.20 461	0.12 409	0.17 438	0.16 441	0.16 404	0.20 452

rvit_105_1	0.27 327	0.19 357	0.46 303	0.27 409	0.19 389	0.30 307	0.35 443	0.44 288	0.51 418	0.31 261	0.31 201	0.31 273	0.26 292	0.35 268	0.25 312	0.15 415	0.14 430	0.15 421	0.17 450	0.11 316	0.10 298

DispNO	0.27 327	0.18 341	0.62 396	0.23 264	0.17 350	0.25 222	0.22 307	0.45 298	0.41 326	0.32 284	0.39 295	0.38 329	0.27 311	0.77 448	0.27 329	0.09 241	0.07 232	0.10 272	0.10 308	0.08 141	0.08 187

CBFPSM	0.27 327	0.16 309	0.67 412	0.20 117	0.14 249	0.38 388	0.25 371	0.40 244	0.36 266	0.33 295	0.36 260	0.56 436	0.38 410	0.32 246	0.38 390	0.08 164	0.08 313	0.07 49	0.08 180	0.09 206	0.11 332

CSP-Net	0.27 327	0.15 285	0.30 106	0.21 160	0.14 249	0.44 422	0.24 355	0.50 345	0.40 316	0.41 402	0.43 342	0.42 368	0.26 292	0.66 409	0.28 333	0.12 359	0.08 313	0.08 124	0.08 180	0.10 269	0.09 243

DAS	0.27 327	0.12 150	0.42 265	0.24 313	0.18 371	0.29 290	0.24 355	0.45 298	0.45 366	0.41 402	0.44 353	0.34 296	0.29 343	0.75 437	0.21 252	0.09 241	0.07 232	0.09 199	0.07 109	0.09 206	0.09 243

AASNet	0.27 327	0.19 357	0.49 325	0.26 382	0.17 350	0.34 356	0.20 251	0.62 463	0.48 398	0.35 331	0.40 305	0.32 282	0.25 283	0.28 202	0.34 377	0.11 323	0.09 347	0.10 272	0.08 180	0.13 368	0.11 332

GEStereo_RVC	0.27 327	0.20 369	0.44 284	0.27 409	0.16 330	0.33 343	0.25 371	0.56 421	0.54 434	0.34 315	0.38 282	0.34 296	0.25 283	0.51 326	0.28 333	0.12 359	0.08 313	0.09 199	0.08 180	0.11 316	0.11 332

RAFT + AFF	0.27 327	0.23 404	0.50 336	0.25 350	0.17 350	0.30 307	0.33 438	0.52 378	0.40 316	0.28 186	0.30 187	0.30 262	0.31 371	0.62 391	0.24 302	0.09 241	0.10 371	0.11 327	0.10 308	0.11 316	0.11 332

MMNet	0.27 327	0.14 252	0.49 325	0.24 313	0.17 350	0.47 435	0.22 307	0.45 298	0.51 418	0.39 382	0.41 313	0.36 315	0.33 381	0.39 283	0.34 377	0.08 164	0.07 232	0.09 199	0.09 266	0.10 269	0.08 187

delet	0.27 327	0.14 252	0.40 233	0.23 264	0.19 389	0.41 405	0.29 409	0.49 336	0.48 398	0.33 295	0.41 313	0.37 321	0.30 355	0.48 313	0.34 377	0.09 241	0.09 347	0.11 327	0.12 383	0.08 141	0.08 187

ac_64	0.27 327	0.13 210	0.41 256	0.24 313	0.17 350	0.36 376	0.22 307	0.46 309	0.33 228	0.35 331	0.36 260	0.52 425	0.30 355	0.62 391	0.32 365	0.11 323	0.09 347	0.10 272	0.10 308	0.09 206	0.08 187

HGLStereo	0.27 327	0.14 252	0.46 303	0.24 313	0.21 412	0.33 343	0.23 333	0.50 345	0.42 333	0.35 331	0.48 389	0.41 360	0.33 381	0.45 304	0.33 372	0.11 323	0.10 371	0.09 199	0.09 266	0.10 269	0.12 354

DSFCA	0.27 327	0.13 210	0.36 180	0.20 117	0.17 350	0.38 388	0.31 423	0.47 317	0.43 340	0.43 417	0.37 269	0.39 341	0.29 343	0.52 332	0.32 365	0.12 359	0.10 371	0.10 272	0.11 346	0.11 316	0.10 298

DMCA-RVC	0.27 327	0.21 383	0.61 388	0.28 429	0.17 350	0.29 290	0.21 282	0.42 271	0.35 253	0.40 392	0.37 269	0.39 341	0.36 398	0.43 297	0.30 352	0.13 376	0.10 371	0.15 421	0.11 346	0.13 368	0.10 298

HSM-Net_RVC	0.27 327	0.11 116	0.42 265	0.19 62	0.11 83	0.34 356	0.20 251	0.62 463	0.43 340	0.40 392	0.43 342	0.50 415	0.26 292	0.76 442	0.22 272	0.08 164	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.08 141	0.08 187
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 327	0.20 369	0.44 284	0.22 218	0.14 249	0.33 343	0.14 38	0.51 361	0.45 366	0.30 244	0.40 305	0.38 329	0.27 311	0.76 442	0.25 312	0.09 241	0.07 232	0.11 327	0.11 346	0.11 316	0.08 187

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 327	0.21 383	0.59 383	0.25 350	0.18 371	0.29 290	0.22 307	0.50 345	0.40 316	0.38 367	0.41 313	0.43 372	0.27 311	0.43 297	0.29 344	0.11 323	0.08 313	0.10 272	0.10 308	0.10 269	0.11 332
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 327	0.26 424	0.72 428	0.23 264	0.13 208	0.29 290	0.18 160	0.52 378	0.49 407	0.37 353	0.45 366	0.39 341	0.25 283	0.34 259	0.20 229	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.05 25	0.12 353	0.09 243

StereoDRNet-Refined	0.27 327	0.17 327	0.35 160	0.25 350	0.14 249	0.37 381	0.21 282	0.47 317	0.41 326	0.44 423	0.51 399	0.41 360	0.28 327	0.45 304	0.37 388	0.09 241	0.06 120	0.11 327	0.11 346	0.10 269	0.10 298
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 347	0.19 357	0.50 336	0.18 28	0.16 330	0.34 356	0.20 251	0.51 361	0.38 291	0.37 353	0.34 239	0.37 321	0.30 355	0.39 283	0.23 291	0.23 466	0.09 347	0.28 479	0.24 477	0.18 434	0.16 409

ssnet_v2	0.28 347	0.16 309	0.44 284	0.22 218	0.15 298	0.40 401	0.30 419	0.57 429	0.46 383	0.38 367	0.36 260	0.47 397	0.29 343	0.38 281	0.39 398	0.13 376	0.11 392	0.11 327	0.11 346	0.11 316	0.11 332

CRFU-Net	0.28 347	0.14 252	0.45 295	0.25 350	0.15 298	0.45 427	0.23 333	0.50 345	0.30 195	0.43 417	0.41 313	0.48 404	0.46 445	0.43 297	0.29 344	0.11 323	0.10 371	0.09 199	0.08 180	0.10 269	0.10 298

dad	0.28 347	0.31 453	0.44 284	0.21 160	0.14 249	0.30 307	0.20 251	0.33 155	0.49 407	0.44 423	0.44 353	0.45 387	0.21 219	0.41 292	0.26 325	0.20 461	0.11 392	0.20 458	0.11 346	0.14 385	0.10 298

FTStereo	0.28 347	0.10 60	0.43 276	0.23 264	0.13 208	0.21 138	0.53 493	0.34 163	0.26 139	0.38 367	0.95 488	0.30 262	0.56 467	0.32 246	0.18 186	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.07 79	0.19 442

ADLNet	0.28 347	0.15 285	0.42 265	0.23 264	0.19 389	0.34 356	0.23 333	0.53 389	0.43 340	0.42 411	0.41 313	0.44 383	0.27 311	0.55 347	0.35 381	0.11 323	0.08 313	0.11 327	0.11 346	0.11 316	0.12 354

UNet	0.28 347	0.14 252	0.69 418	0.23 264	0.20 405	0.44 422	0.22 307	0.50 345	0.40 316	0.34 315	0.39 295	0.43 372	0.33 381	0.40 290	0.31 359	0.09 241	0.07 232	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

STTStereo	0.28 347	0.20 369	0.61 388	0.25 350	0.17 350	0.29 290	0.24 355	0.47 317	0.39 300	0.39 382	0.41 313	0.44 383	0.28 327	0.40 290	0.28 333	0.13 376	0.12 409	0.13 383	0.16 441	0.12 353	0.11 332

RASNet	0.28 347	0.14 252	0.44 284	0.22 218	0.18 371	0.32 331	0.19 204	0.48 328	0.38 291	0.29 213	0.43 342	0.47 397	0.37 406	0.79 452	0.36 387	0.09 241	0.07 232	0.07 49	0.09 266	0.07 79	0.07 121

HSM	0.28 347	0.16 309	0.35 160	0.20 117	0.15 298	0.33 343	0.19 204	0.53 389	0.37 277	0.36 347	0.38 282	0.67 471	0.31 371	0.89 472	0.23 291	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.08 141	0.08 187

DLCB_ROB	0.28 347	0.16 309	0.34 150	0.27 409	0.16 330	0.38 388	0.25 371	0.48 328	0.43 340	0.46 430	0.46 376	0.51 419	0.33 381	0.53 338	0.33 372	0.10 287	0.10 371	0.11 327	0.11 346	0.10 269	0.09 243

ACV-stereo	0.29 358	0.18 341	0.79 441	0.23 264	0.16 330	0.47 435	0.19 204	0.36 205	0.34 237	0.29 213	0.33 230	0.67 471	0.42 430	0.54 345	0.30 352	0.10 287	0.09 347	0.09 199	0.09 266	0.10 269	0.11 332

test_for_model	0.29 358	0.89 512	0.34 150	0.69 505	0.49 496	0.20 112	0.16 82	0.30 120	0.23 103	0.28 186	0.15 46	0.13 37	0.11 46	0.17 28	0.13 61	0.29 487	0.10 371	0.06 2	0.04 1	0.86 517	0.18 434

ff1	0.29 358	0.12 150	0.42 265	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.20 251	0.35 187	0.44 355	0.30 244	0.42 329	0.34 296	0.23 245	0.81 459	1.08 492	0.08 164	0.05 9	0.11 327	0.10 308	0.08 141	0.08 187

ttt	0.29 358	0.12 150	0.34 150	0.21 160	0.13 208	0.29 290	0.20 251	0.56 421	0.47 388	0.31 261	0.44 353	0.30 262	0.22 232	0.65 404	0.85 480	0.13 376	0.10 371	0.10 272	0.10 308	0.11 316	0.11 332

LL-Strereo	0.29 358	0.25 413	0.58 376	0.25 350	0.21 412	0.23 186	0.24 355	0.55 406	0.42 333	0.34 315	0.32 209	0.41 360	0.40 418	0.94 481	0.23 291	0.08 164	0.07 232	0.11 327	0.09 266	0.09 206	0.09 243

THIR-Stereo	0.29 358	0.12 150	0.41 256	0.19 62	0.11 83	0.28 269	0.72 506	0.32 141	0.35 253	0.37 353	0.65 452	0.34 296	0.50 457	0.57 362	0.45 425	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.09 266	0.07 79	0.07 121

psm_up	0.29 358	0.16 309	0.41 256	0.26 382	0.17 350	0.32 331	0.26 383	0.55 406	0.43 340	0.36 347	0.40 305	0.45 387	0.37 406	0.58 368	0.30 352	0.11 323	0.12 409	0.13 383	0.12 383	0.10 269	0.10 298

hitnet-ft	0.29 358	0.17 327	0.40 233	0.19 62	0.14 249	0.39 396	0.23 333	0.44 288	0.41 326	0.36 347	0.46 376	0.53 429	0.34 390	0.76 442	0.32 365	0.14 402	0.10 371	0.13 383	0.10 308	0.15 397	0.13 370

FADNet-RVC-Resample	0.29 358	0.25 413	0.93 471	0.26 382	0.16 330	0.32 331	0.21 282	0.47 317	0.39 300	0.35 331	0.38 282	0.33 289	0.27 311	0.53 338	0.24 302	0.10 287	0.10 371	0.14 407	0.13 408	0.13 368	0.16 409

iinet-f	0.30 367	0.18 341	1.03 485	0.20 117	0.15 298	0.44 422	0.22 307	0.45 298	0.37 277	0.35 331	0.44 353	0.41 360	0.34 390	0.34 259	0.40 406	0.10 287	0.09 347	0.08 124	0.08 180	0.13 368	0.11 332

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 367	0.20 369	0.70 424	0.21 160	0.17 350	0.46 429	0.27 388	0.50 345	0.49 407	0.42 411	0.55 420	0.43 372	0.30 355	0.46 307	0.38 390	0.09 241	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.11 316	0.10 298

SACVNet	0.30 367	0.20 369	0.41 256	0.25 350	0.18 371	0.34 356	0.25 371	0.52 378	0.40 316	0.41 402	0.44 353	0.46 395	0.32 378	0.71 422	0.25 312	0.13 376	0.10 371	0.12 363	0.12 383	0.16 404	0.17 420

ADLNet2	0.30 367	0.17 327	0.72 428	0.23 264	0.17 350	0.36 376	0.24 355	0.52 378	0.51 418	0.32 284	0.38 282	0.45 387	0.30 355	0.69 416	0.35 381	0.10 287	0.08 313	0.09 199	0.09 266	0.12 353	0.10 298

FADNet_RVC	0.30 367	0.28 434	0.83 450	0.23 264	0.15 298	0.30 307	0.17 117	0.49 336	0.37 277	0.30 244	0.38 282	0.30 262	0.27 311	0.52 332	0.31 359	0.14 402	0.14 430	0.14 407	0.16 441	0.21 452	0.23 472

TDLM	0.30 367	0.21 383	0.38 211	0.28 429	0.15 298	0.33 343	0.32 428	0.52 378	0.47 388	0.38 367	0.43 342	0.39 341	0.29 343	0.91 476	0.28 333	0.14 402	0.08 313	0.13 383	0.11 346	0.12 353	0.10 298

CVANet_RVC	0.30 367	0.19 357	0.41 256	0.26 382	0.16 330	0.33 343	0.26 383	0.52 378	0.47 388	0.40 392	0.46 376	0.43 372	0.31 371	0.89 472	0.26 325	0.14 402	0.09 347	0.14 407	0.13 408	0.14 385	0.10 298

mmx	0.31 374	0.12 150	0.42 265	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.20 251	0.55 406	0.45 366	0.30 244	0.42 329	0.34 296	0.23 245	0.81 459	1.08 492	0.10 287	0.07 232	0.11 327	0.10 308	0.11 316	0.10 298

xxx	0.31 374	0.12 150	0.42 265	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.20 251	0.55 406	0.45 366	0.30 244	0.42 329	0.34 296	0.23 245	0.81 459	1.08 492	0.10 287	0.07 232	0.11 327	0.10 308	0.11 316	0.10 298

fast-acv-ft	0.31 374	0.20 369	0.81 446	0.24 313	0.18 371	0.46 429	0.27 388	0.41 257	0.49 407	0.39 382	0.55 420	0.49 409	0.35 394	0.37 276	0.38 390	0.11 323	0.11 392	0.11 327	0.12 383	0.12 353	0.09 243

CrosDoStereo	0.31 374	0.10 60	0.49 325	0.18 28	0.12 137	0.22 165	1.11 528	0.34 163	0.37 277	0.38 367	0.61 445	0.28 236	0.46 445	0.61 383	0.57 448	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.07 121

DeepStereo_LL	0.31 374	0.10 60	0.49 325	0.18 28	0.12 137	0.22 165	1.11 528	0.34 163	0.37 277	0.38 367	0.61 445	0.28 236	0.46 445	0.61 383	0.57 448	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.07 79	0.07 121

FADNet-RVC	0.31 374	0.35 463	0.78 435	0.25 350	0.20 405	0.33 343	0.20 251	0.49 336	0.40 316	0.34 315	0.39 295	0.41 360	0.29 343	0.63 396	0.31 359	0.13 376	0.14 430	0.14 407	0.15 429	0.19 441	0.19 442

AANet_RVC	0.31 374	0.22 395	0.50 336	0.23 264	0.14 249	0.30 307	0.24 355	0.47 317	0.54 434	0.38 367	0.60 439	0.43 372	0.29 343	0.87 468	0.40 406	0.11 323	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.09 206	0.09 243

NVstereo2D	0.31 374	0.16 309	0.54 358	0.24 313	0.22 428	0.42 412	0.28 403	0.58 437	0.56 442	0.28 186	0.38 282	0.40 354	0.30 355	0.71 422	0.28 333	0.13 376	0.08 313	0.13 383	0.10 308	0.19 441	0.16 409

NOSS_ROB	0.31 374	0.20 369	0.35 160	0.24 313	0.16 330	0.32 331	0.19 204	0.52 378	0.48 398	0.33 295	0.36 260	0.42 368	0.28 327	0.93 479	0.24 302	0.19 458	0.20 474	0.24 470	0.22 473	0.17 421	0.17 420

YMNet	0.32 383	0.22 395	0.58 376	0.27 409	0.23 440	0.48 440	0.27 388	0.51 361	0.45 366	0.48 441	0.56 426	0.51 419	0.30 355	0.39 283	0.40 406	0.13 376	0.16 452	0.13 383	0.12 383	0.13 368	0.12 354

YMNet_1	0.32 383	0.22 395	0.58 376	0.27 409	0.23 440	0.48 440	0.27 388	0.51 361	0.45 366	0.48 441	0.56 426	0.51 419	0.30 355	0.39 283	0.40 406	0.13 376	0.16 452	0.13 383	0.12 383	0.13 368	0.12 354

1111x	0.32 383	0.11 116	0.40 233	0.22 218	0.11 83	0.32 331	0.26 383	0.59 442	0.43 340	0.31 261	0.41 313	0.39 341	0.28 327	0.76 442	1.37 508	0.09 241	0.08 313	0.09 199	0.10 308	0.09 206	0.08 187

pcwnet_v2	0.32 383	0.15 285	1.26 499	0.23 264	0.18 371	0.32 331	0.18 160	0.59 442	0.60 452	0.36 347	0.45 366	0.35 310	0.29 343	0.36 273	0.25 312	0.14 402	0.11 392	0.12 363	0.11 346	0.14 385	0.15 400

FADNet	0.32 383	0.36 466	0.74 433	0.23 264	0.22 428	0.37 381	0.19 204	0.53 389	0.48 398	0.32 284	0.36 260	0.43 372	0.32 378	0.64 398	0.25 312	0.16 430	0.16 452	0.14 407	0.16 441	0.24 464	0.19 442

PS-NSSS	0.32 383	0.30 447	0.46 303	0.23 264	0.17 350	0.33 343	0.24 355	0.57 429	0.41 326	0.37 353	0.52 407	0.35 310	0.30 355	0.80 456	0.30 352	0.17 441	0.14 430	0.21 461	0.15 429	0.15 397	0.13 370

StereoDRNet	0.32 383	0.22 395	0.61 388	0.27 409	0.21 412	0.42 412	0.30 419	0.61 454	0.48 398	0.46 430	0.39 295	0.48 404	0.30 355	0.57 362	0.40 406	0.11 323	0.09 347	0.12 363	0.11 346	0.12 353	0.10 298

DISCO	0.32 383	0.13 210	0.51 347	0.25 350	0.16 330	0.48 440	0.25 371	0.50 345	0.57 445	0.37 353	0.45 366	0.62 455	0.36 398	0.64 398	0.49 436	0.09 241	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.12 353	0.11 332

TCMNet	0.33 391	0.23 404	0.72 428	0.29 432	0.30 475	0.40 401	0.28 403	0.50 345	0.47 388	0.37 353	0.45 366	0.40 354	0.29 343	0.60 376	0.39 398	0.14 402	0.13 421	0.15 421	0.14 420	0.17 421	0.15 400

HBP-ISP	0.33 391	0.30 447	0.72 428	0.22 218	0.16 330	0.32 331	0.22 307	0.54 396	0.44 355	0.41 402	0.49 391	0.33 289	0.38 410	0.73 429	0.25 312	0.18 452	0.19 469	0.24 470	0.20 462	0.16 404	0.13 370

AAGNet	0.33 391	0.11 116	0.37 192	0.25 350	0.16 330	0.20 112	0.19 204	0.30 120	0.27 149	0.35 331	0.35 250	0.27 221	0.30 355	0.44 301	2.66 529	0.08 164	0.05 9	0.10 272	0.07 109	0.08 141	0.06 49

DRN-Test	0.33 391	0.17 327	0.61 388	0.27 409	0.19 389	0.46 429	0.29 409	0.65 471	0.51 418	0.47 438	0.46 376	0.44 383	0.34 390	0.62 391	0.41 414	0.12 359	0.08 313	0.13 383	0.12 383	0.12 353	0.10 298

CBMV_ROB	0.33 391	0.18 341	0.53 355	0.21 160	0.14 249	0.33 343	0.20 251	0.51 361	0.45 366	0.51 449	0.55 420	0.45 387	0.42 430	0.71 422	0.32 365	0.18 452	0.19 469	0.23 468	0.21 465	0.14 385	0.15 400

XPNet_ROB	0.33 391	0.20 369	0.43 276	0.27 409	0.18 371	0.37 381	0.31 423	0.55 406	0.50 415	0.51 449	0.53 413	0.58 444	0.37 406	0.63 396	0.45 425	0.17 441	0.12 409	0.13 383	0.12 383	0.15 397	0.14 389

PSMNet_ROB	0.33 391	0.24 408	0.54 358	0.31 447	0.21 412	0.42 412	0.43 472	0.59 442	0.47 388	0.37 353	0.44 353	0.49 409	0.31 371	0.64 398	0.43 418	0.14 402	0.10 371	0.15 421	0.14 420	0.13 368	0.11 332

CBMV	0.33 391	0.21 383	0.54 358	0.23 264	0.13 208	0.42 412	0.33 438	0.53 389	0.48 398	0.52 455	0.49 391	0.50 415	0.41 422	0.56 358	0.31 359	0.15 415	0.16 452	0.18 446	0.16 441	0.13 368	0.13 370
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 399	0.29 441	0.91 467	0.26 382	0.21 412	0.47 435	0.31 423	0.54 396	0.54 434	0.44 423	0.52 407	0.50 415	0.35 394	0.39 283	0.39 398	0.11 323	0.11 392	0.10 272	0.09 266	0.14 385	0.13 370

xxxx	0.34 399	0.10 60	0.29 99	0.19 62	0.11 83	0.37 381	0.20 251	0.58 437	0.38 291	0.29 213	0.42 329	0.38 329	0.24 263	0.46 307	2.20 525	0.11 323	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.09 243

test_xeample	0.34 399	0.10 60	0.29 99	0.19 62	0.11 83	0.33 343	0.23 333	0.55 406	0.38 291	0.32 284	0.45 366	0.29 246	0.26 292	0.57 362	2.24 527	0.10 287	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.09 243

FINET	0.34 399	0.27 431	0.80 444	0.24 313	0.24 448	0.36 376	0.34 440	0.54 396	0.72 476	0.39 382	0.47 383	0.32 282	0.30 355	0.51 326	0.32 365	0.19 458	0.17 459	0.13 383	0.12 383	0.18 434	0.16 409

ETE_ROB	0.34 399	0.26 424	0.45 295	0.29 432	0.18 371	0.40 401	0.37 451	0.57 429	0.47 388	0.50 444	0.50 393	0.62 455	0.36 398	0.55 347	0.38 390	0.13 376	0.10 371	0.14 407	0.12 383	0.16 404	0.16 409

GwcNet	0.35 404	0.23 404	0.88 462	0.25 350	0.24 448	0.48 440	0.27 388	0.55 406	0.57 445	0.38 367	0.52 407	0.51 419	0.32 378	0.60 376	0.41 414	0.13 376	0.11 392	0.12 363	0.11 346	0.13 368	0.14 389

RP	0.35 404	0.22 395	0.51 347	0.31 447	0.24 448	0.37 381	0.28 403	0.50 345	0.58 447	0.40 392	0.63 450	0.61 453	0.47 448	0.61 383	0.39 398	0.16 430	0.15 445	0.17 438	0.15 429	0.17 421	0.17 420

DANet	0.35 404	0.23 404	0.60 385	0.36 471	0.22 428	0.39 396	0.25 371	0.48 328	0.43 340	0.52 455	0.50 393	0.59 446	0.41 422	0.76 442	0.49 436	0.13 376	0.11 392	0.14 407	0.12 383	0.17 421	0.15 400
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 404	0.26 424	0.49 325	0.36 471	0.22 428	0.41 405	0.41 467	0.53 389	0.42 333	0.47 438	0.46 376	0.61 453	0.39 415	0.55 347	0.37 388	0.16 430	0.13 421	0.21 461	0.21 465	0.16 404	0.16 409

GASNet	0.36 408	0.46 481	0.88 462	0.34 461	0.23 440	0.35 371	0.22 307	0.60 450	0.53 430	0.40 392	0.37 269	0.45 387	0.30 355	0.79 452	0.35 381	0.15 415	0.10 371	0.14 407	0.14 420	0.22 458	0.12 354

Wz-Net-MNSev	0.36 408	0.26 424	0.79 441	0.26 382	0.21 412	0.59 467	0.38 457	0.55 406	0.56 442	0.48 441	0.54 416	0.53 429	0.36 398	0.60 376	0.44 422	0.11 323	0.09 347	0.11 327	0.11 346	0.15 397	0.13 370

APVNet	0.36 408	0.20 369	0.70 424	0.26 382	0.22 428	0.52 459	0.35 443	0.61 454	0.44 355	0.38 367	0.52 407	0.48 404	0.38 410	0.84 464	0.46 431	0.13 376	0.14 430	0.15 421	0.16 441	0.16 404	0.15 400

Syn2CoEx	0.36 408	0.31 453	0.78 435	0.34 461	0.21 412	0.41 405	0.28 403	0.61 454	0.49 407	0.42 411	0.56 426	0.45 387	0.44 436	0.69 416	0.38 390	0.17 441	0.14 430	0.15 421	0.12 383	0.13 368	0.12 354

FAT-Stereo	0.36 408	0.18 341	0.73 432	0.26 382	0.18 371	0.33 343	0.29 409	0.60 450	0.59 448	0.46 430	0.60 439	0.60 449	0.50 457	0.61 383	0.34 377	0.13 376	0.14 430	0.13 383	0.12 383	0.14 385	0.18 434

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 408	0.36 466	0.53 355	0.34 461	0.19 389	0.51 450	0.24 355	0.55 406	0.38 291	0.41 402	0.47 383	0.47 397	0.27 311	0.73 429	0.30 352	0.36 495	0.19 469	0.27 473	0.17 450	0.26 473	0.23 472

GANet	0.36 408	0.22 395	0.49 325	0.29 432	0.17 350	0.41 405	0.38 457	0.57 429	0.45 366	0.46 430	0.75 470	0.55 433	0.40 418	0.94 481	0.41 414	0.13 376	0.13 421	0.13 383	0.11 346	0.14 385	0.11 332

LALA_ROB	0.36 408	0.25 413	0.46 303	0.30 441	0.21 412	0.47 435	0.39 462	0.61 454	0.51 418	0.52 455	0.51 399	0.69 477	0.36 398	0.50 321	0.43 418	0.17 441	0.11 392	0.16 432	0.14 420	0.17 421	0.15 400

SGM-Forest	0.36 408	0.17 327	0.47 311	0.23 264	0.16 330	0.45 427	0.41 467	0.55 406	0.48 398	0.52 455	0.60 439	0.52 425	0.41 422	0.85 465	0.50 441	0.17 441	0.17 459	0.17 438	0.15 429	0.15 397	0.15 400
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 417	0.41 479	0.66 411	0.46 491	0.41 489	0.34 356	0.25 371	0.57 429	0.45 366	0.39 382	0.52 407	0.43 372	0.33 381	0.41 292	0.29 344	0.25 475	0.14 430	0.33 489	0.21 465	0.31 484	0.22 465

Anonymous_2	0.37 417	0.21 383	0.47 311	0.20 117	0.21 412	0.42 412	0.26 383	0.38 221	0.29 183	0.33 295	0.30 187	0.44 383	0.38 410	0.36 273	0.29 344	0.26 476	0.29 495	0.44 496	1.41 531	0.34 488	0.21 460

AF-Net	0.37 417	0.26 424	0.56 368	0.32 453	0.23 440	0.41 405	0.29 409	0.61 454	0.64 461	0.42 411	0.68 459	0.65 466	0.49 455	0.57 362	0.44 422	0.15 415	0.11 392	0.19 454	0.14 420	0.15 397	0.13 370

stereogan	0.37 417	0.17 327	0.65 407	0.27 409	0.22 428	0.62 472	0.26 383	0.59 442	0.63 460	0.43 417	0.60 439	0.67 471	0.42 430	0.68 414	0.35 381	0.13 376	0.14 430	0.14 407	0.12 383	0.19 441	0.17 420

Nwc_Net	0.37 417	0.25 413	0.68 417	0.31 447	0.24 448	0.44 422	0.30 419	0.65 471	0.50 415	0.37 353	0.69 463	0.58 444	0.45 439	0.60 376	0.40 406	0.15 415	0.12 409	0.19 454	0.21 465	0.14 385	0.13 370

RYNet	0.37 417	0.18 341	0.59 383	0.25 350	0.28 467	0.61 471	0.32 428	0.59 442	0.59 448	0.41 402	0.38 282	0.57 441	0.39 415	0.87 468	0.53 446	0.11 323	0.08 313	0.12 363	0.11 346	0.18 434	0.18 434

PA-Net	0.37 417	0.28 434	0.83 450	0.31 447	0.28 467	0.39 396	0.42 470	0.51 361	0.55 439	0.34 315	0.42 329	0.41 360	0.36 398	0.79 452	0.49 436	0.12 359	0.23 485	0.16 432	0.23 475	0.12 353	0.18 434
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 424	0.12 150	0.38 211	0.42 485	3.88 535	0.21 138	0.17 117	0.35 187	0.28 164	0.20 111	0.20 94	0.23 171	0.15 123	0.28 202	0.16 136	0.09 241	0.07 232	0.09 199	0.07 109	0.09 206	0.09 243

S-Stereo	0.38 424	0.20 369	1.05 486	0.27 409	0.22 428	0.38 388	0.32 428	0.55 406	0.66 463	0.39 382	0.59 434	0.49 409	0.41 422	0.75 437	0.40 406	0.12 359	0.15 445	0.13 383	0.13 408	0.16 404	0.21 460

ADCRef	0.38 424	0.24 408	0.88 462	0.26 382	0.21 412	0.49 445	0.27 388	0.52 378	0.48 398	0.50 444	0.58 432	0.35 310	0.47 448	0.48 313	1.29 507	0.09 241	0.08 313	0.12 363	0.12 383	0.11 316	0.11 332

PWC_ROB	0.38 424	0.29 441	0.69 418	0.25 350	0.20 405	0.38 388	0.19 204	0.58 437	0.67 466	0.57 466	0.85 481	0.51 419	0.40 418	0.71 422	0.52 444	0.13 376	0.09 347	0.14 407	0.10 308	0.17 421	0.14 389

PWCDC_ROB	0.38 424	0.30 447	0.60 385	0.33 459	0.20 405	0.42 412	0.19 204	0.58 437	0.89 494	0.42 411	1.26 501	0.36 315	0.34 390	0.50 321	0.38 390	0.18 452	0.11 392	0.11 327	0.09 266	0.19 441	0.13 370

aanetorigin	0.39 429	0.29 441	1.09 488	0.24 313	0.19 389	0.28 269	0.37 451	0.33 155	0.47 388	0.94 496	0.82 478	0.52 425	0.54 463	0.49 318	0.50 441	0.11 323	0.09 347	0.10 272	0.10 308	0.16 404	0.15 400

RGC	0.39 429	0.32 458	0.64 406	0.34 461	0.27 462	0.40 401	0.29 409	0.57 429	0.53 430	0.45 427	0.64 451	0.62 455	0.45 439	0.72 427	0.39 398	0.15 415	0.15 445	0.21 461	0.20 462	0.18 434	0.19 442

NCC-stereo	0.39 429	0.25 413	0.69 418	0.32 453	0.28 467	0.46 429	0.36 447	0.65 471	0.52 426	0.40 392	0.57 430	0.56 436	0.47 448	0.73 429	0.45 425	0.17 441	0.14 430	0.18 446	0.25 480	0.16 404	0.16 409

edge stereo	0.39 429	0.22 395	0.81 446	0.27 409	0.22 428	0.37 381	0.24 355	0.56 421	0.54 434	0.53 460	0.60 439	0.71 480	0.50 457	0.78 450	0.40 406	0.16 430	0.14 430	0.19 454	0.14 420	0.16 404	0.17 420

Abc-Net	0.39 429	0.25 413	0.69 418	0.32 453	0.28 467	0.46 429	0.36 447	0.65 471	0.52 426	0.40 392	0.57 430	0.56 436	0.47 448	0.73 429	0.45 425	0.17 441	0.14 430	0.18 446	0.25 480	0.16 404	0.16 409
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 429	0.28 434	0.78 435	0.27 409	0.18 371	0.49 445	0.22 307	0.59 442	0.84 492	0.55 463	0.53 413	0.49 409	0.36 398	0.67 413	0.82 476	0.13 376	0.10 371	0.11 327	0.12 383	0.17 421	0.17 420

SQANet	0.40 435	0.48 485	0.67 412	0.48 493	0.39 486	0.48 440	0.22 307	0.51 361	0.43 340	0.40 392	0.47 383	0.47 397	0.33 381	0.54 345	0.32 365	0.36 495	0.15 445	0.40 494	0.21 465	0.45 494	0.31 488

UDG	0.40 435	0.46 481	0.49 325	0.40 483	0.35 483	0.47 435	0.27 388	0.54 396	0.47 388	0.39 382	0.45 366	0.59 446	0.44 436	0.46 307	0.39 398	0.26 476	0.19 469	0.48 498	0.22 473	0.34 488	0.26 481

DDUNet	0.41 437	0.50 490	0.48 320	0.44 488	0.39 486	0.46 429	0.32 428	0.50 345	0.43 340	0.45 427	0.52 407	0.57 441	0.36 398	0.48 313	0.33 372	0.33 492	0.21 476	0.55 502	0.25 480	0.37 491	0.32 491

222	0.41 437	0.10 60	0.29 99	0.19 62	0.11 83	0.36 376	0.20 251	0.57 429	0.39 300	0.35 331	0.44 353	0.30 262	0.27 311	0.55 347	3.56 532	0.11 323	0.07 232	0.08 124	0.08 180	0.09 206	0.09 243

NaN_ROB	0.41 437	0.28 434	0.62 396	0.30 441	0.19 389	0.51 450	0.47 482	0.58 437	0.59 448	0.56 464	0.47 383	0.49 409	0.41 422	1.21 503	0.64 463	0.12 359	0.18 465	0.12 363	0.13 408	0.11 316	0.14 389

test_sample9	0.42 440	0.19 357	0.50 336	0.18 28	0.16 330	0.34 356	0.20 251	0.51 361	0.38 291	0.37 353	0.34 239	0.37 321	0.30 355	0.66 409	0.91 483	0.23 466	1.82 532	0.28 479	0.24 477	0.18 434	0.16 409

SDNR	0.42 440	0.21 383	0.82 449	0.21 160	0.18 371	1.27 514	0.17 117	0.50 345	0.49 407	0.42 411	0.81 477	0.38 329	0.27 311	1.19 500	0.38 390	0.23 466	0.24 487	0.17 438	0.13 408	0.17 421	0.20 452

ccnet	0.42 440	0.31 453	0.48 320	0.27 409	0.32 479	0.60 470	0.32 428	0.65 471	0.46 383	0.53 460	0.66 454	0.56 436	0.45 439	0.72 427	0.61 457	0.26 476	0.19 469	0.24 470	0.21 465	0.26 473	0.22 465

SHD	0.42 440	0.27 431	0.81 446	0.31 447	0.25 455	0.42 412	0.22 307	0.66 477	0.94 501	0.63 472	0.60 439	0.59 446	0.47 448	0.59 374	0.58 453	0.15 415	0.13 421	0.16 432	0.16 441	0.20 449	0.22 465

STTRV1_RVC	0.42 440	0.32 458	0.89 465	0.29 432	0.36 484	0.49 445	0.31 423	0.61 454	0.53 430	0.46 430	0.56 426	0.47 397	0.43 434	1.00 488	0.39 398	0.27 481	0.21 476	0.20 458	0.18 456	0.25 466	0.17 420

Wz-Net-SNSev	0.43 445	0.41 479	1.27 500	0.30 441	0.21 412	0.44 422	0.41 467	0.61 454	0.65 462	0.46 430	0.65 452	0.62 455	0.39 415	0.74 436	0.59 454	0.12 359	0.11 392	0.12 363	0.13 408	0.16 404	0.14 389

XQC	0.43 445	0.37 471	0.96 476	0.34 461	0.25 455	0.53 460	0.34 440	0.60 450	0.73 479	0.51 449	0.46 376	0.57 441	0.47 448	0.70 419	0.72 468	0.17 441	0.12 409	0.18 446	0.15 429	0.25 466	0.23 472

CC-Net-ROB	0.43 445	0.47 483	0.65 407	0.37 477	0.23 440	0.51 450	0.29 409	0.66 477	0.49 407	0.46 430	0.51 399	0.48 404	0.38 410	0.96 484	0.35 381	0.34 493	0.23 485	0.55 502	0.25 480	0.31 484	0.20 452

GANetREF_RVC	0.43 445	0.47 483	0.69 418	0.38 479	0.20 405	0.51 450	0.48 486	0.66 477	0.66 463	0.46 430	0.46 376	0.50 415	0.44 436	0.90 475	0.39 398	0.27 481	0.21 476	0.32 487	0.18 456	0.27 477	0.22 465
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
FBW_ROB	0.43 445	0.26 424	0.54 358	0.31 447	0.20 405	0.51 450	0.32 428	0.70 487	0.60 452	0.59 467	0.55 420	0.65 466	0.41 422	1.40 511	0.51 443	0.13 376	0.17 459	0.21 461	0.16 441	0.17 421	0.18 434

PDISCO_ROB	0.43 445	0.30 447	0.67 412	0.43 486	0.36 484	0.67 477	0.32 428	0.72 490	0.76 481	0.43 417	0.53 413	0.63 463	0.40 418	0.66 409	0.47 433	0.21 463	0.12 409	0.21 461	0.19 461	0.25 466	0.20 452

DeepPrunerF	0.44 451	0.29 441	1.29 502	0.33 459	0.30 475	0.35 371	0.36 447	0.62 463	1.15 511	0.40 392	0.44 353	0.39 341	0.41 422	0.80 456	0.52 444	0.18 452	0.14 430	0.23 468	0.21 465	0.17 421	0.17 420

ADCP+	0.45 452	0.24 408	1.15 493	0.25 350	0.22 428	0.56 462	0.39 462	0.54 396	0.51 418	0.44 423	0.51 399	0.46 395	0.52 462	0.56 358	1.89 520	0.10 287	0.08 313	0.11 327	0.10 308	0.14 385	0.13 370

PASM	0.45 452	0.35 463	0.90 466	0.35 470	0.33 480	0.39 396	0.38 457	0.50 345	0.61 455	0.52 455	0.51 399	0.62 455	0.45 439	0.93 479	0.48 434	0.26 476	0.29 495	0.29 483	0.33 492	0.29 482	0.26 481

G-Net	0.46 454	0.25 413	0.86 459	0.34 461	0.28 467	0.90 499	0.35 443	0.47 317	0.45 366	0.68 478	1.22 499	0.64 465	0.60 472	0.61 383	0.57 448	0.16 430	0.14 430	0.17 438	0.13 408	0.22 458	0.19 442

GCST	0.47 455	0.60 497	0.57 371	1.04 521	0.48 495	0.38 388	0.11 7	0.40 244	0.32 216	0.41 402	0.34 239	0.29 246	0.17 164	0.46 307	0.19 215	0.69 512	0.42 505	0.79 514	0.62 516	0.62 504	0.46 504

ADCL	0.47 455	0.22 395	1.00 480	0.27 409	0.19 389	0.74 484	0.64 501	0.54 396	0.69 471	0.56 464	0.71 464	0.55 433	0.60 472	0.60 376	1.43 509	0.11 323	0.09 347	0.13 383	0.13 408	0.14 385	0.14 389

DPSNet	0.47 455	0.24 408	0.93 471	0.27 409	0.20 405	0.75 486	0.57 495	0.84 503	0.79 485	0.47 438	0.51 399	0.60 449	0.69 485	0.87 468	0.71 467	0.16 430	0.13 421	0.12 363	0.10 308	0.25 466	0.21 460

ADCPNet	0.48 458	0.29 441	1.60 510	0.27 409	0.23 440	0.70 481	0.38 457	0.53 389	0.51 418	0.51 449	0.59 434	0.67 471	0.56 467	0.60 376	1.14 497	0.15 415	0.18 465	0.14 407	0.23 475	0.19 441	0.19 442

MDST_ROB	0.48 458	0.14 252	0.95 474	0.30 441	0.21 412	1.33 517	0.32 428	0.77 494	0.56 442	1.06 504	0.71 464	0.49 409	0.35 394	1.26 506	0.38 390	0.13 376	0.11 392	0.16 432	0.13 408	0.12 353	0.12 354

test_sample8	0.49 460	0.19 357	0.50 336	0.18 28	0.16 330	0.34 356	0.20 251	0.55 406	0.34 237	0.62 470	0.38 282	1.15 499	0.67 483	0.66 409	0.91 483	0.23 466	1.82 532	0.28 479	0.24 477	0.18 434	0.16 409

SuperB	0.49 460	0.28 434	2.23 516	0.23 264	0.15 298	0.41 405	0.32 428	0.47 317	0.82 487	0.43 417	0.50 393	0.33 289	0.45 439	0.68 414	1.08 492	0.10 287	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.98 524	0.14 389

ADCMid	0.49 460	0.34 461	1.13 492	0.26 382	0.21 412	0.51 450	0.37 451	0.57 429	0.54 434	0.75 486	0.66 454	0.62 455	0.64 482	0.64 398	1.68 514	0.13 376	0.12 409	0.17 438	0.17 450	0.20 449	0.17 420

psmorigin	0.50 463	0.25 413	3.03 525	0.24 313	0.19 389	0.38 388	0.22 307	0.50 345	0.44 355	0.64 474	0.68 459	0.71 480	0.51 460	0.85 465	0.45 425	0.14 402	0.17 459	0.13 383	0.14 420	0.16 404	0.21 460

CSAN	0.50 463	0.35 463	0.78 435	0.36 471	0.23 440	0.56 462	0.59 498	0.61 454	0.70 473	0.64 474	0.78 474	0.65 466	0.60 472	1.38 510	0.62 459	0.21 463	0.17 459	0.20 458	0.20 462	0.18 434	0.18 434

SGM_RVC	0.50 463	0.19 357	0.50 336	0.25 350	0.15 298	0.69 478	0.39 462	0.68 485	0.82 487	0.95 498	0.84 480	1.13 496	0.76 489	1.16 499	0.60 456	0.16 430	0.16 452	0.16 432	0.16 441	0.16 404	0.17 420
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 463	0.20 369	0.78 435	0.24 313	0.26 460	0.39 396	0.30 419	0.51 361	0.50 415	0.54 462	1.23 500	2.52 525	0.37 406	0.77 448	0.95 486	0.08 164	0.06 120	0.06 2	0.05 25	0.10 269	0.08 187

Wz-Net-TNSev	0.51 467	0.58 495	1.61 512	0.25 350	0.21 412	0.65 474	0.45 476	0.63 469	0.69 471	0.51 449	0.54 416	0.71 480	0.60 472	1.00 488	0.77 472	0.15 415	0.15 445	0.13 383	0.15 429	0.21 452	0.20 452

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 467	0.50 490	0.86 459	0.39 481	0.24 448	0.84 494	0.55 494	0.56 421	0.62 457	0.60 468	0.68 459	0.62 455	0.42 430	1.13 498	0.43 418	0.23 466	0.27 491	0.27 473	0.35 494	0.25 466	0.29 485

AnyNet_C32	0.51 467	0.40 476	1.10 491	0.29 432	0.28 467	0.59 467	0.58 496	0.54 396	0.60 452	0.62 470	0.66 454	0.54 431	0.54 463	0.78 450	1.74 517	0.15 415	0.14 430	0.15 421	0.17 450	0.20 449	0.20 452

WCMA_ROB	0.51 467	0.21 383	0.65 407	0.25 350	0.21 412	0.58 466	0.32 428	0.54 396	0.55 439	0.95 498	1.40 505	1.28 504	0.81 494	0.73 429	0.62 459	0.18 452	0.15 445	0.15 421	0.15 429	0.19 441	0.19 442

WZ-Net	0.52 471	0.38 474	1.90 514	0.30 441	0.24 448	0.57 465	0.48 486	0.62 463	0.78 484	0.50 444	0.71 464	0.68 475	0.54 463	0.98 487	0.84 477	0.13 376	0.10 371	0.11 327	0.12 383	0.19 441	0.20 452

SANet	0.53 472	0.28 434	0.96 476	0.26 382	0.15 298	0.69 478	0.44 475	0.67 482	1.34 513	0.67 477	0.98 490	0.94 491	0.71 487	0.89 472	0.76 469	0.14 402	0.12 409	0.12 363	0.11 346	0.17 421	0.16 409

Consistency-Raft	0.55 473	0.48 485	1.02 483	0.45 489	0.49 496	0.49 445	0.47 482	0.72 490	0.72 476	0.45 427	0.82 478	0.47 397	0.60 472	0.50 321	0.63 462	0.39 499	0.39 503	0.44 496	0.51 507	0.52 498	0.37 494

anonymity	0.56 474	0.54 494	0.70 424	0.47 492	0.61 505	0.56 462	0.43 472	0.69 486	0.49 407	0.63 472	0.55 420	0.54 431	0.60 472	0.61 383	0.57 448	0.55 505	0.53 513	0.50 499	0.54 510	0.51 497	0.56 509

MFN_U_SF_RVC	0.56 474	0.51 492	1.19 494	0.38 479	0.22 428	0.69 478	0.27 388	0.80 499	0.67 466	0.73 482	0.74 469	0.87 487	0.61 481	0.81 459	0.76 469	0.29 487	0.27 491	0.32 487	0.37 498	0.32 487	0.31 488

SAMSARA	0.56 474	0.39 475	0.80 444	0.60 501	0.46 493	1.00 503	1.23 531	0.67 482	0.68 469	0.71 481	0.54 416	0.89 490	0.57 469	0.81 459	0.62 459	0.19 458	0.22 481	0.18 446	0.18 456	0.27 477	0.25 479

otaku	0.57 477	0.62 499	0.87 461	0.63 503	0.44 492	0.73 482	0.37 451	0.65 471	0.66 463	0.51 449	0.75 470	0.66 470	0.45 439	0.69 416	0.46 431	0.53 502	0.34 500	0.55 502	0.35 494	0.60 503	0.45 501

Ntro	0.58 478	0.64 500	0.92 469	0.66 504	0.50 498	0.77 487	0.36 447	0.66 477	0.70 473	0.50 444	0.59 434	0.65 466	0.51 460	0.75 437	0.45 425	0.56 506	0.32 499	0.56 505	0.34 493	0.63 505	0.46 504

PVD	0.58 478	0.34 461	0.84 455	0.39 481	0.31 478	0.59 467	0.47 482	0.80 499	1.25 512	0.92 495	1.09 493	0.79 484	0.82 495	0.85 465	0.76 469	0.21 463	0.18 465	0.22 467	0.18 456	0.27 477	0.35 493

ADCS	0.58 478	0.40 476	1.35 505	0.29 432	0.24 448	0.55 461	0.45 476	0.67 482	0.83 490	0.76 488	0.71 464	0.68 475	0.60 472	0.76 442	2.23 526	0.16 430	0.16 452	0.16 432	0.17 450	0.22 458	0.22 465

MeshStereo	0.58 478	0.27 431	0.67 412	0.22 218	0.17 350	0.66 476	0.37 451	0.78 495	0.61 455	1.47 525	1.30 502	1.65 511	0.79 491	1.12 497	0.59 454	0.17 441	0.17 459	0.17 438	0.14 420	0.17 421	0.14 389
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
MSMD_ROB	0.60 482	0.33 460	0.61 388	0.30 441	0.25 455	0.86 496	0.35 443	0.55 406	0.67 466	1.10 506	1.49 510	1.76 514	0.97 505	0.88 471	0.49 436	0.23 466	0.21 476	0.27 473	0.27 487	0.25 466	0.24 477

DGSMNet	0.61 483	0.29 441	0.91 467	0.51 496	0.70 509	0.62 472	1.38 532	0.59 442	0.55 439	0.37 353	0.61 445	0.52 425	0.33 381	0.65 404	0.43 418	0.53 502	0.60 520	0.67 507	0.61 515	0.63 505	0.61 516

FCDSN-DC	0.63 484	0.31 453	0.61 388	0.36 471	0.30 475	0.65 474	0.37 451	0.66 477	0.68 469	1.14 508	1.54 513	1.71 513	1.26 514	0.92 477	0.64 463	0.24 472	0.22 481	0.27 473	0.26 484	0.27 477	0.27 484
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 484	0.37 471	2.40 520	0.26 382	0.25 455	0.38 388	0.49 488	0.41 257	1.06 506	1.38 514	0.87 485	0.62 455	0.95 502	0.65 404	1.65 513	0.11 323	0.09 347	0.10 272	0.11 346	0.19 441	0.17 420

AnyNet_C01	0.65 486	0.58 495	2.60 523	0.32 453	0.26 460	0.88 497	0.61 499	0.63 469	0.62 457	0.68 478	0.96 489	0.76 483	0.60 472	0.96 484	1.43 509	0.16 430	0.16 452	0.17 438	0.17 450	0.23 461	0.23 472

DispFullNet	0.66 487	0.89 512	1.59 509	0.77 510	1.21 527	0.51 450	0.23 333	0.59 442	0.72 476	0.69 480	0.61 445	0.69 477	0.91 501	0.79 452	0.48 434	0.27 481	0.12 409	0.73 510	0.30 491	0.65 508	0.40 497

NVStereoNet_ROB	0.67 488	0.49 489	0.83 450	0.48 493	0.40 488	0.51 450	0.46 478	0.70 487	0.77 483	0.84 491	1.72 517	1.02 495	0.83 496	1.23 504	0.79 474	0.32 491	0.38 502	0.40 494	0.46 502	0.36 490	0.41 498
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 489	0.64 500	1.06 487	0.45 489	0.27 462	1.40 520	0.58 496	0.78 495	0.92 498	0.84 491	0.86 482	0.88 489	0.68 484	1.33 509	0.68 466	0.37 497	0.29 495	0.34 490	0.36 497	0.43 492	0.37 494

SPS-STEREO	0.69 490	0.61 498	0.98 478	0.52 498	0.57 503	0.74 484	0.50 489	0.78 495	0.62 457	0.95 498	0.86 482	0.94 491	0.70 486	1.01 490	0.87 481	0.58 508	0.51 510	0.50 499	0.50 506	0.55 500	0.58 511
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 491	0.30 447	0.69 418	0.32 453	0.27 462	0.81 493	0.39 462	0.79 498	0.82 487	1.41 517	1.58 515	1.98 516	1.26 514	1.02 491	0.77 472	0.24 472	0.22 481	0.27 473	0.26 484	0.26 473	0.26 481

FC-DCNN v2	0.71 492	0.30 447	0.67 412	0.32 453	0.27 462	0.84 494	0.39 462	0.84 503	0.85 493	1.44 521	1.64 516	2.09 518	1.28 516	1.06 493	0.80 475	0.24 472	0.22 481	0.27 473	0.26 484	0.26 473	0.25 479

RainbowNet	0.72 493	0.89 512	1.02 483	0.82 511	0.63 507	0.78 490	0.52 491	0.81 501	0.93 500	0.60 468	0.79 475	0.80 485	0.60 472	0.80 456	0.57 448	0.78 516	0.55 516	0.78 512	0.49 504	0.76 513	0.58 511

ACVNet_1	0.72 493	0.81 507	1.37 506	0.72 508	0.53 501	0.77 487	0.42 470	0.85 506	0.90 496	0.74 485	0.75 470	1.32 506	0.72 488	1.02 491	0.55 447	0.54 504	0.31 498	0.71 509	0.35 494	0.64 507	0.45 501

ACVNet-4b	0.72 493	0.81 507	1.33 504	0.72 508	0.50 498	0.80 492	0.31 423	0.71 489	0.80 486	0.50 444	0.72 468	0.95 493	0.43 434	0.96 484	1.20 504	1.13 529	0.21 476	0.76 511	0.45 501	0.65 508	0.46 504

MFMNet_re	0.72 493	0.76 505	0.99 479	0.62 502	0.70 509	0.77 487	0.67 502	0.75 492	0.83 490	0.78 489	0.86 482	0.69 477	0.78 490	0.71 422	0.61 457	0.66 511	0.59 519	0.61 506	0.58 514	0.68 511	0.71 520

ELAS_RVC	0.74 497	0.36 466	1.00 480	0.37 477	0.33 480	0.88 497	0.93 520	0.83 502	1.08 507	1.35 513	1.33 504	1.24 502	1.33 518	1.06 493	0.95 486	0.27 481	0.25 489	0.29 483	0.27 487	0.30 483	0.30 486
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 497	0.36 466	0.85 458	0.36 471	0.33 480	1.36 518	0.77 511	0.93 507	0.92 498	1.41 517	1.53 512	1.16 500	1.17 510	0.95 483	1.03 490	0.26 476	0.25 489	0.28 479	0.28 490	0.31 484	0.30 486
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	0.78 499	0.48 485	4.68 529	0.34 461	0.28 467	1.12 507	0.46 478	0.62 463	1.03 503	0.73 482	0.89 486	0.60 449	0.59 470	1.61 514	1.16 500	0.14 402	0.11 392	0.15 421	0.15 429	0.21 452	0.19 442

RTSA	0.78 499	0.48 485	4.68 529	0.34 461	0.28 467	1.12 507	0.46 478	0.62 463	1.03 503	0.73 482	0.89 486	0.60 449	0.59 470	1.61 514	1.16 500	0.14 402	0.11 392	0.15 421	0.15 429	0.21 452	0.19 442

SGM+DAISY	0.87 501	0.66 502	1.30 503	0.51 496	0.60 504	1.03 504	0.84 517	0.76 493	0.73 479	1.39 515	1.51 511	1.31 505	1.22 512	1.11 495	1.08 492	0.57 507	0.53 513	0.51 501	0.51 507	0.54 499	0.61 516

ACVNet_2	0.89 502	0.87 511	1.25 498	0.82 511	0.62 506	0.97 502	0.62 500	1.14 511	1.42 515	1.00 501	1.40 505	1.47 509	0.84 497	1.11 495	0.66 465	0.61 509	0.43 506	0.78 512	0.49 504	0.75 512	0.52 507

IMH-64-1	0.91 503	0.86 509	0.84 455	0.97 516	0.75 511	0.92 500	0.71 504	1.27 512	1.10 508	0.89 493	1.45 507	1.14 497	0.96 503	1.19 500	0.84 477	0.74 513	0.51 510	0.97 517	0.55 511	0.84 515	0.60 513

IMH-64	0.91 503	0.86 509	0.84 455	0.97 516	0.75 511	0.92 500	0.71 504	1.27 512	1.10 508	0.89 493	1.45 507	1.14 497	0.96 503	1.19 500	0.84 477	0.74 513	0.51 510	0.97 517	0.55 511	0.84 515	0.60 513

U	1.00 505	0.09 33	0.21 30	0.21 160	3.68 533	6.12 537	0.14 38	0.21 26	0.21 74	0.11 17	0.11 16	0.10 11	0.09 15	0.12 2	0.11 10	0.07 44	0.05 9	5.42 540	2.90 538	0.07 79	0.06 49

PWCK	1.00 505	1.17 526	1.70 513	0.91 514	0.41 489	1.19 511	0.92 519	1.10 509	1.14 510	1.16 509	1.14 496	1.25 503	0.88 500	1.75 520	1.04 491	0.87 520	0.50 508	0.87 515	0.53 509	0.96 523	0.52 507

WAO-7	1.01 507	0.89 512	0.93 471	0.83 513	0.66 508	1.18 509	0.81 515	1.40 516	1.57 519	1.11 507	1.76 519	1.45 508	1.19 511	1.50 513	1.14 497	0.61 509	0.62 523	0.70 508	0.68 518	0.66 510	0.60 513

MADNet+	1.01 507	1.16 525	4.72 531	0.70 506	0.47 494	1.24 513	0.96 521	0.97 508	0.89 494	0.65 476	0.77 473	0.87 487	0.85 499	2.09 524	1.68 514	0.38 498	0.39 503	0.31 486	0.27 487	0.43 492	0.39 496

IMH	1.05 509	0.95 517	1.00 480	1.01 518	0.78 515	1.11 506	0.68 503	1.38 515	1.43 516	1.00 501	1.72 517	1.43 507	1.14 507	1.73 519	0.89 482	1.09 526	0.55 516	0.99 519	0.57 513	0.87 518	0.62 518

WAO-6	1.07 510	0.93 516	0.92 469	0.96 515	0.78 515	1.28 515	0.75 508	1.34 514	2.00 523	1.02 503	1.54 513	1.59 510	1.22 512	1.31 508	1.14 497	0.78 516	0.55 516	1.02 521	0.75 522	0.83 514	0.69 519

LVE	1.13 511	1.02 518	1.28 501	1.01 518	0.80 518	1.29 516	0.81 515	1.47 519	1.96 521	1.07 505	1.90 520	1.90 515	1.01 506	1.48 512	0.91 483	0.93 523	0.61 522	0.94 516	0.69 519	0.87 518	0.75 524

JetBlue	1.14 512	0.76 505	2.36 518	0.59 500	0.75 511	3.04 531	1.78 533	1.11 510	0.90 496	0.94 496	1.10 494	1.66 512	1.28 516	2.09 524	1.72 516	0.43 501	0.36 501	0.38 492	0.38 500	0.58 502	0.56 509

Dean	1.17 513	1.04 520	1.49 508	1.03 520	0.78 515	1.20 512	0.77 511	1.48 520	1.96 521	1.28 511	1.99 522	2.15 519	1.14 507	1.25 505	1.00 489	0.81 518	0.60 520	1.01 520	0.69 519	0.92 522	0.74 523

SGM-ForestM	1.36 514	0.28 434	0.79 441	0.26 382	0.16 330	2.26 528	1.00 523	1.42 517	1.46 517	2.38 530	2.05 523	5.95 538	2.66 530	2.95 530	2.46 528	0.17 441	0.18 465	0.18 446	0.18 456	0.15 397	0.18 434

xyz-stereo	1.40 515	0.10 60	17.09 547	0.18 28	0.07 1	4.78 533	0.18 160	0.29 101	0.34 237	0.36 347	2.81 530	0.40 354	0.29 343	0.56 358	0.24 302	0.07 44	0.05 9	0.09 199	0.06 58	0.06 17	0.05 6

MANE	1.41 516	0.36 466	0.74 433	0.43 486	0.41 489	2.16 527	0.80 513	2.39 533	3.38 528	2.22 529	3.06 531	3.54 531	2.73 532	2.15 526	1.94 522	0.28 485	0.27 491	0.30 485	0.46 502	0.28 481	0.34 492

TorneroNet-64	1.43 517	1.03 519	1.20 495	1.10 522	0.86 521	2.26 528	0.73 507	1.84 525	3.84 533	1.25 510	2.25 527	2.69 527	1.42 519	1.76 521	1.43 509	0.76 515	0.50 508	1.09 522	0.66 517	1.23 527	0.76 525

notaker	1.45 518	1.34 529	1.48 507	1.40 529	1.07 525	1.18 509	0.85 518	1.48 520	1.40 514	1.51 526	3.46 532	2.40 524	1.81 524	1.76 521	1.45 512	1.11 527	0.69 528	1.38 529	0.87 525	1.31 529	0.97 528

WAO-8	1.46 519	1.10 523	1.09 488	1.10 522	0.84 519	2.06 524	0.75 508	1.84 525	3.83 531	1.44 521	2.21 525	2.15 519	1.43 520	3.17 531	1.19 502	0.91 521	0.65 525	1.09 522	0.79 523	0.90 520	0.71 520

Venus	1.46 519	1.10 523	1.09 488	1.10 522	0.84 519	2.06 524	0.75 508	1.84 525	3.83 531	1.44 521	2.21 525	2.15 519	1.43 520	3.17 531	1.19 502	0.91 521	0.65 525	1.09 522	0.79 523	0.90 520	0.71 520

UNDER WATER-64	1.55 521	1.19 527	2.52 521	1.31 527	0.95 523	2.12 526	1.21 530	1.45 518	3.19 527	1.43 520	1.32 503	2.64 526	2.04 526	1.63 516	1.83 518	1.11 527	0.67 527	1.28 527	0.92 526	1.19 525	1.02 529

UNDER WATER	1.59 522	1.22 528	2.36 518	1.38 528	1.03 524	1.67 523	1.10 527	1.54 523	3.63 529	1.44 521	1.47 509	2.85 528	2.25 528	1.67 517	1.94 522	1.06 525	0.62 523	1.31 528	0.93 527	1.21 526	1.02 529

LSM	1.64 523	0.40 476	2.56 522	2.02 533	17.61 547	0.51 450	0.52 491	0.61 454	0.76 481	0.82 490	1.11 495	0.63 463	0.54 463	0.75 437	0.49 436	0.16 430	0.24 487	0.18 446	0.21 465	0.25 466	2.42 536

LE_ROB	1.76 524	0.20 369	2.68 524	0.48 493	0.52 500	0.78 490	0.96 521	0.84 503	6.61 538	7.40 541	2.08 524	2.08 517	4.83 534	1.27 507	3.79 533	0.10 287	0.08 313	0.12 363	0.11 346	0.11 316	0.10 298

ktn	1.77 525	1.36 530	1.22 496	1.43 530	1.14 526	1.52 521	1.08 526	1.51 522	3.96 534	2.77 533	4.69 534	3.35 530	1.46 522	1.69 518	1.25 506	1.43 531	0.77 529	1.45 530	0.99 528	1.32 530	0.96 527

KSHMR	1.89 526	1.36 530	1.60 510	1.47 531	1.22 528	1.38 519	1.06 525	1.79 524	5.97 537	1.42 519	5.65 538	2.98 529	1.14 507	2.23 527	1.20 504	1.27 530	1.12 530	1.46 531	1.10 530	1.32 530	1.15 531

TorneroNet	2.22 527	1.08 522	1.24 497	1.14 526	0.90 522	5.58 534	0.80 513	2.12 531	8.69 540	2.58 531	5.42 536	3.88 532	1.97 525	1.78 523	1.87 519	0.86 519	0.54 515	1.15 526	0.74 521	1.23 527	0.85 526

MADNet++	2.26 528	1.80 533	2.06 515	2.13 535	1.97 532	2.61 530	1.79 534	2.38 532	2.16 524	2.75 532	2.65 529	2.38 523	2.43 529	3.17 531	3.21 530	2.17 534	1.95 534	1.94 533	1.63 532	2.06 533	2.01 535

JetRed	2.30 529	2.64 535	6.12 533	1.12 525	1.38 530	5.85 536	3.29 535	1.99 529	1.67 520	1.98 528	1.95 521	2.16 522	1.60 523	2.48 528	4.10 534	1.05 524	1.60 531	1.09 522	1.01 529	1.67 532	1.28 532

HanzoNet	2.97 530	1.69 532	2.29 517	1.74 532	1.33 529	1.53 522	1.03 524	1.99 529	2.64 526	5.51 537	5.16 535	5.90 537	6.82 540	4.32 537	3.29 531	3.16 536	2.02 536	1.92 532	2.87 537	2.24 534	1.89 534

coex-ft	3.44 531	0.73 504	48.55 555	0.24 313	0.19 389	0.50 449	0.43 472	0.47 317	2.40 525	7.03 540	1.20 498	0.97 494	2.23 527	0.73 429	1.92 521	0.12 359	0.15 445	0.14 407	0.12 383	0.21 452	0.43 499

TCMNet-wrong-test	4.29 532	5.57 540	4.65 528	11.33 545	10.39 542	5.73 535	4.48 537	4.13 536	1.02 502	1.91 527	2.39 528	6.16 540	3.62 533	3.84 536	4.50 536	1.99 533	0.47 507	1.97 534	1.69 533	5.69 540	4.31 540

FADE	4.32 533	1.06 521	4.35 527	0.71 507	0.76 514	0.73 482	0.50 489	1.85 528	1.52 518	0.75 486	0.66 454	1.17 501	2.69 531	2.83 529	1.96 524	24.23 554	4.70 540	17.35 549	17.61 548	0.49 496	0.44 500

DPSimNet_ROB	4.34 534	4.23 536	6.89 535	3.67 536	3.68 533	4.75 532	5.21 538	2.67 534	3.68 530	5.82 538	3.95 533	5.57 534	6.72 539	3.46 535	4.48 535	4.05 539	2.88 537	4.68 539	3.12 539	3.69 536	3.62 539

tt	4.71 535	0.10 60	3.94 526	2.06 534	1.53 531	10.14 542	16.88 542	9.27 544	4.98 535	1.39 515	1.02 491	4.68 533	4.90 535	3.35 534	5.86 538	5.76 541	9.15 547	2.24 536	2.53 535	3.10 535	1.32 533

BEATNet-Init1	4.73 536	2.61 534	13.29 546	0.58 499	0.53 501	10.12 541	3.33 536	4.83 537	5.01 536	8.75 542	8.51 540	14.08 549	7.60 541	7.70 542	5.34 537	0.28 485	0.28 494	0.34 490	0.37 498	0.57 501	0.45 501

USTest	6.88 537	5.23 539	5.63 532	7.22 541	7.29 537	14.34 545	22.76 544	8.48 542	9.32 541	5.42 536	6.39 539	6.29 541	6.64 538	6.92 540	8.62 541	1.94 532	3.29 538	2.16 535	2.55 536	3.85 537	3.29 538

ASD4	7.23 538	6.65 541	7.69 536	5.24 538	5.62 536	11.85 543	20.36 543	7.57 541	7.14 539	6.55 539	5.47 537	5.99 539	5.78 536	7.22 541	9.24 542	4.85 540	4.44 539	6.40 544	5.19 540	6.53 541	4.89 541

EDNetEfficientorigin	7.51 539	0.52 493	140.47 557	0.25 350	0.17 350	0.42 412	0.29 409	0.47 317	1.03 503	1.28 511	1.02 491	0.83 486	0.84 497	0.75 437	0.99 488	0.10 287	0.09 347	0.12 363	0.10 308	0.21 452	0.22 465

DGTPSM_ROB	8.34 540	5.10 537	10.37 544	5.31 539	10.18 540	8.33 538	23.60 548	6.06 539	13.41 547	4.90 534	10.87 545	5.65 535	10.44 542	6.17 538	12.59 543	3.74 537	7.55 542	3.69 537	7.26 543	4.14 538	7.46 542

DPSMNet_ROB	8.40 541	5.11 538	10.49 545	5.58 540	10.25 541	8.34 539	23.62 549	6.07 540	13.45 548	4.93 535	10.88 546	5.66 536	10.44 542	6.24 539	12.64 544	3.98 538	7.61 543	3.76 538	7.30 544	4.20 539	7.51 543

DLNR_Zeroshot_test	10.44 542	12.10 548	19.93 549	106.08 557	23.66 554	0.14 12	0.13 20	3.22 535	0.17 27	0.16 77	0.23 119	0.16 88	0.10 30	0.31 240	0.15 113	2.36 535	0.06 120	0.07 49	0.07 109	39.70 555	0.06 49

LRCNet_RVC	10.90 543	14.34 550	9.35 537	15.35 546	8.04 539	1.08 505	0.34 440	8.78 543	0.70 473	12.63 549	16.05 549	9.85 542	6.54 537	8.57 543	6.34 539	20.27 552	5.40 541	23.70 551	21.88 550	14.87 548	13.83 550

DPSM_ROB	11.49 544	9.87 546	10.35 542	11.13 543	11.31 543	19.11 551	27.51 551	13.37 549	14.21 550	10.31 546	11.06 547	10.96 547	11.27 548	11.96 549	13.59 546	6.78 543	8.19 545	6.03 541	7.09 541	7.93 542	7.73 545

DPSM	11.49 544	9.87 546	10.35 542	11.13 543	11.31 543	19.11 551	27.51 551	13.37 549	14.21 550	10.31 546	11.06 547	10.96 547	11.27 548	11.96 549	13.59 546	6.78 543	8.19 545	6.03 541	7.09 541	7.93 542	7.73 545

xxxxx1	15.27 546	9.54 543	10.31 539	20.13 549	18.88 548	17.08 546	23.03 545	10.36 545	10.99 543	9.21 543	9.62 541	10.74 544	10.61 545	10.72 545	13.89 548	7.97 545	9.20 548	31.85 554	44.72 554	12.84 545	13.69 547

tt_ll	15.27 546	9.54 543	10.31 539	20.13 549	18.88 548	17.08 546	23.03 545	10.36 545	10.99 543	9.21 543	9.62 541	10.74 544	10.61 545	10.72 545	13.89 548	7.97 545	9.20 548	31.85 554	44.72 554	12.84 545	13.69 547

ff	15.27 546	9.54 543	10.31 539	20.13 549	18.88 548	17.08 546	23.03 545	10.36 545	10.99 543	9.21 543	9.62 541	10.74 544	10.61 545	10.72 545	13.89 548	7.97 545	9.20 548	31.85 554	44.72 554	12.84 545	13.69 547

PML	16.10 549	12.82 549	6.78 534	5.23 537	7.76 538	33.92 553	66.56 556	5.30 538	10.28 542	26.12 555	68.59 556	20.51 551	13.49 550	10.06 544	6.78 540	5.96 542	2.00 535	6.04 543	2.18 534	8.96 544	2.60 537

Anonymous_1	16.62 550	9.35 542	9.84 538	10.66 542	14.64 545	18.66 550	27.12 550	12.64 548	13.51 549	10.76 548	10.30 544	10.13 543	10.60 544	11.06 548	12.74 545	15.87 551	7.74 544	16.92 548	43.48 553	58.66 556	7.68 544

HaxPig	17.72 551	20.22 554	19.73 548	16.53 547	16.51 546	9.27 540	9.33 539	14.34 551	13.27 546	18.65 550	18.70 550	17.35 550	16.77 551	17.04 551	16.45 551	22.05 553	20.89 554	22.27 550	21.53 549	21.29 552	22.13 554

MEDIAN_ROB	21.21 552	24.62 555	23.47 553	19.58 548	19.65 551	13.22 544	10.96 540	17.88 552	17.00 552	22.14 554	22.02 552	20.86 552	20.36 552	21.06 552	19.71 552	25.63 555	24.13 555	26.21 552	25.20 551	25.17 553	25.38 555

CasAABBNet	23.10 553	19.86 551	20.64 550	22.47 552	22.73 552	38.41 554	55.50 555	26.89 554	28.70 555	20.61 552	22.15 553	22.08 553	22.75 553	23.99 553	27.36 555	13.59 548	16.48 552	12.14 545	14.27 546	15.95 549	15.53 551

Selective-RAFT-Error	23.16 554	19.93 552	20.87 551	22.54 553	22.81 553	38.52 556	55.47 554	27.01 556	28.83 556	20.66 553	22.25 554	22.09 554	22.80 555	24.09 554	27.36 555	13.61 549	16.48 552	12.15 546	14.28 547	15.99 550	15.57 552

LSM0	24.24 555	19.98 553	22.32 552	24.22 554	40.14 556	38.48 555	55.20 553	26.95 555	28.57 554	20.49 551	21.83 551	22.26 555	22.75 553	24.22 555	27.30 554	13.66 550	16.32 551	12.19 547	14.15 545	16.10 551	17.66 553

AVERAGE_ROB	25.43 556	29.06 556	27.24 554	24.63 555	24.20 555	17.73 549	12.61 541	22.29 553	21.39 553	26.79 556	26.16 555	25.20 556	24.64 556	25.07 556	23.53 553	29.96 556	28.40 556	30.60 553	29.58 552	29.72 554	29.84 556

test_example2	101.33 557	108.28 557	68.15 556	98.43 556	106.93 557	89.75 557	102.43 557	36.80 557	97.65 557	129.04 557	130.15 557	65.26 557	66.62 557	92.11 557	80.24 557	144.10 557	199.48 557	81.81 557	103.01 557	125.01 557	101.27 557

ccccc	256.34 558	256.29 558	313.62 558	354.40 558	364.36 558	149.10 558	168.46 558	152.89 558	131.30 558	153.93 558	155.56 558	164.00 558	204.39 558	268.02 558	295.19 558	390.55 558	349.22 558	244.59 558	219.82 558	412.30 558	378.83 558

Low-res two-view benchmark