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 4	0.16 5	0.08 5	0.12 6	0.13 13	0.11 1	0.12 1	0.09 2	0.07 1	0.10 9	0.09 8	0.11 1	0.10 1	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 4

U	1.00 494	0.09 24	0.21 21	0.21 148	3.68 521	6.12 525	0.14 29	0.21 18	0.21 64	0.11 9	0.11 8	0.10 9	0.09 8	0.12 2	0.11 6	0.07 38	0.05 9	5.42 527	2.90 525	0.07 68	0.06 43

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 16	0.09 24	0.24 39	0.20 105	0.10 39	0.15 13	0.14 29	0.22 22	0.16 8	0.12 19	0.19 69	0.15 65	0.11 37	0.13 3	0.17 156	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.06 49	0.07 68	0.06 43

MonSter	0.10 2	0.08 6	0.13 1	0.17 10	0.08 5	0.14 9	0.12 7	0.24 48	0.19 34	0.09 2	0.11 8	0.08 2	0.07 1	0.14 4	0.11 6	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 5	0.08 6	0.15 3	0.19 51	0.11 72	0.14 9	0.10 3	0.22 22	0.18 24	0.10 5	0.13 18	0.10 9	0.11 37	0.14 4	0.11 6	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 4

CAS	0.15 62	0.07 1	0.21 21	0.41 472	0.16 318	0.20 105	0.18 151	0.22 22	0.19 34	0.15 47	0.19 69	0.11 15	0.09 8	0.14 4	0.13 52	0.29 475	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.14 377

CroCo-Stereo	0.14 37	0.13 198	0.24 39	0.25 338	0.11 72	0.11 3	0.18 151	0.32 129	0.23 93	0.12 19	0.12 12	0.18 96	0.12 55	0.14 4	0.13 52	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.05 16	0.07 68	0.06 43
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
LGtest1	0.10 2	0.08 6	0.17 5	0.17 10	0.08 5	0.13 8	0.09 2	0.16 3	0.12 1	0.09 2	0.07 1	0.09 3	0.09 8	0.15 8	0.11 6	0.08 152	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.06 43

LG-Stereo	0.13 16	0.10 51	0.24 39	0.20 105	0.09 17	0.16 27	0.18 151	0.21 18	0.18 24	0.11 9	0.17 53	0.09 3	0.09 8	0.15 8	0.14 80	0.05 1	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.05 4

S2M2	0.13 16	0.11 106	0.20 16	0.16 5	0.12 125	0.12 6	0.07 1	0.18 7	0.20 51	0.12 19	0.15 37	0.14 50	0.12 55	0.15 8	0.14 80	0.13 364	0.09 335	0.09 188	0.10 296	0.11 304	0.09 231

castereo	0.14 37	0.10 51	0.19 10	0.18 22	0.10 39	0.20 105	0.19 194	0.30 108	0.27 139	0.13 25	0.18 62	0.16 79	0.16 128	0.15 8	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.06 49	0.06 13	0.05 4

GIP-stereo	0.12 8	0.09 24	0.20 16	0.19 51	0.11 72	0.16 27	0.14 29	0.29 91	0.18 24	0.11 9	0.16 46	0.13 28	0.09 8	0.15 8	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 4

RAStereo	0.13 16	0.12 139	0.27 67	0.22 206	0.11 72	0.15 13	0.18 151	0.23 36	0.23 93	0.13 25	0.17 53	0.11 15	0.09 8	0.15 8	0.13 52	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.06 49	0.07 68	0.05 4

GMOStereo	0.18 115	0.14 240	0.30 95	0.22 206	0.12 125	0.20 105	0.27 376	0.26 55	0.28 154	0.31 250	0.32 198	0.26 201	0.17 154	0.15 8	0.12 22	0.07 38	0.07 220	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.05 4

error version	0.18 115	0.14 240	0.30 95	0.22 206	0.12 125	0.20 105	0.27 376	0.26 55	0.28 154	0.31 250	0.32 198	0.26 201	0.17 154	0.15 8	0.12 22	0.07 38	0.07 220	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.05 4

test-v	0.18 115	0.14 240	0.30 95	0.22 206	0.12 125	0.20 105	0.27 376	0.26 55	0.28 154	0.31 250	0.32 198	0.26 201	0.17 154	0.15 8	0.12 22	0.07 38	0.07 220	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.05 4

test-2	0.18 115	0.14 240	0.30 95	0.22 206	0.12 125	0.20 105	0.27 376	0.26 55	0.28 154	0.31 250	0.32 198	0.26 201	0.17 154	0.15 8	0.12 22	0.07 38	0.07 220	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.05 4

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 168	0.72 491	0.70 413	0.17 10	0.08 5	0.15 13	0.15 50	0.18 7	0.16 8	0.13 25	0.12 12	0.09 3	0.08 2	0.16 18	0.13 52	0.35 482	0.04 1	0.08 115	0.07 97	0.11 304	0.23 460

testlalala2	0.18 115	0.10 51	0.50 325	0.36 459	0.25 443	0.23 177	0.14 29	0.34 151	0.24 107	0.25 144	0.25 129	0.21 129	0.12 55	0.16 18	0.16 127	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.06 43

testlalala	0.15 62	0.10 51	0.36 169	0.19 51	0.12 125	0.23 177	0.16 73	0.26 55	0.19 34	0.24 136	0.19 69	0.14 50	0.11 37	0.16 18	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.05 1	0.05 4

AEACV	0.13 16	0.09 24	0.23 32	0.18 22	0.19 377	0.19 77	0.16 73	0.23 36	0.14 5	0.13 25	0.17 53	0.13 28	0.16 128	0.16 18	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.08 168	0.07 68	0.06 43

test-1	0.17 92	0.11 106	0.40 222	0.23 252	0.13 196	0.22 156	0.23 321	0.34 151	0.26 129	0.20 101	0.24 121	0.22 140	0.14 101	0.16 18	0.20 220	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.06 13	0.08 175

CREStereo++_RVC	0.15 62	0.08 6	0.26 59	0.17 10	0.11 72	0.18 53	0.13 13	0.22 22	0.30 185	0.21 112	0.30 176	0.13 28	0.11 37	0.16 18	0.15 104	0.07 38	0.04 1	0.06 2	0.15 417	0.06 13	0.05 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.15 62	0.18 329	0.28 78	0.22 206	0.10 39	0.22 156	0.15 50	0.22 22	0.27 139	0.22 117	0.26 139	0.14 50	0.12 55	0.16 18	0.13 52	0.08 152	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 68	0.06 43

Occ-G	0.13 16	0.08 6	0.21 21	0.17 10	0.10 39	0.15 13	0.19 194	0.22 22	0.19 34	0.13 25	0.19 69	0.21 129	0.11 37	0.17 25	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.07 68	0.06 43

Pointernet	0.13 16	0.07 1	0.27 67	0.19 51	0.11 72	0.20 105	0.12 7	0.31 119	0.24 107	0.15 47	0.15 37	0.13 28	0.11 37	0.17 25	0.13 52	0.08 152	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 4

test_for_model	0.29 347	0.89 500	0.34 139	0.69 493	0.49 484	0.20 105	0.16 73	0.30 108	0.23 93	0.28 175	0.15 37	0.13 28	0.11 37	0.17 25	0.13 52	0.29 475	0.10 359	0.06 2	0.04 1	0.86 505	0.18 422

IGEV++	0.13 16	0.10 51	0.23 32	0.21 148	0.10 39	0.15 13	0.15 50	0.29 91	0.16 8	0.12 19	0.15 37	0.12 18	0.12 55	0.17 25	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.05 16	0.07 68	0.07 110

MaDis-Stereo	0.14 37	0.13 198	0.26 59	0.19 51	0.14 237	0.16 27	0.13 13	0.25 52	0.21 64	0.13 25	0.14 35	0.14 50	0.11 37	0.17 25	0.17 156	0.08 152	0.07 220	0.08 115	0.06 49	0.07 68	0.06 43

CASnet	0.14 37	0.12 139	0.22 26	0.22 206	0.08 5	0.16 27	0.15 50	0.27 65	0.25 120	0.22 117	0.20 85	0.15 65	0.11 37	0.17 25	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.11 315	0.09 254	0.08 130	0.05 4
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 37	0.14 240	0.33 130	0.20 105	0.09 17	0.21 131	0.10 3	0.26 55	0.20 51	0.18 93	0.19 69	0.15 65	0.13 83	0.17 25	0.13 52	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.05 16	0.06 13	0.06 43

LoS_RVC	0.13 16	0.10 51	0.19 10	0.18 22	0.16 318	0.20 105	0.18 151	0.20 13	0.17 18	0.13 25	0.19 69	0.12 18	0.15 114	0.17 25	0.13 52	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.12 342

CroCo-Stereo Lap2	0.15 62	0.15 273	0.28 78	0.25 338	0.18 359	0.11 3	0.19 194	0.28 80	0.21 64	0.13 25	0.16 46	0.15 65	0.12 55	0.17 25	0.14 80	0.07 38	0.07 220	0.08 115	0.06 49	0.08 130	0.07 110

cross-raft	0.17 92	0.12 139	0.41 245	0.23 252	0.10 39	0.20 105	0.24 343	0.33 143	0.23 93	0.23 122	0.28 151	0.29 235	0.15 114	0.17 25	0.15 104	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.05 4

TANstereo	0.15 62	0.09 24	0.28 78	0.16 5	0.08 5	0.25 212	0.14 29	0.23 36	0.28 154	0.24 136	0.30 176	0.16 79	0.12 55	0.17 25	0.13 52	0.08 152	0.07 220	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.07 110

sAnonymous2	0.20 168	0.21 371	0.58 365	0.24 301	0.17 338	0.22 156	0.19 194	0.34 151	0.28 154	0.17 79	0.19 69	0.17 86	0.16 128	0.17 25	0.14 80	0.10 275	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.23 449	0.17 408

CroCo_RVC	0.20 168	0.21 371	0.58 365	0.24 301	0.17 338	0.22 156	0.19 194	0.34 151	0.28 154	0.17 79	0.19 69	0.17 86	0.16 128	0.17 25	0.14 80	0.10 275	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.23 449	0.17 408

SGD-Stereo	0.11 5	0.08 6	0.17 5	0.17 10	0.07 1	0.17 39	0.13 13	0.18 7	0.16 8	0.11 9	0.13 18	0.11 15	0.12 55	0.18 38	0.11 6	0.08 152	0.04 1	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 8	0.09 24	0.25 51	0.16 5	0.11 72	0.14 9	0.16 73	0.17 5	0.17 18	0.10 5	0.15 37	0.09 3	0.09 8	0.18 38	0.10 1	0.06 3	0.07 220	0.06 2	0.05 16	0.07 68	0.10 286

HUF	0.15 62	0.11 106	0.38 200	0.17 10	0.11 72	0.16 27	0.17 108	0.22 22	0.20 51	0.11 9	0.13 18	0.14 50	0.11 37	0.18 38	0.12 22	0.07 38	0.20 462	0.06 2	0.05 16	0.07 68	0.14 377

castereo++	0.13 16	0.10 51	0.18 9	0.18 22	0.10 39	0.27 242	0.13 13	0.23 36	0.23 93	0.11 9	0.13 18	0.16 79	0.10 23	0.18 38	0.10 1	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.05 1	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 1	0.14 2	0.17 10	0.08 5	0.09 1	0.13 13	0.24 48	0.13 4	0.10 5	0.09 5	0.09 3	0.08 2	0.18 38	0.12 22	0.07 38	0.06 109	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 4

WCG-NET	0.14 37	0.09 24	0.23 32	0.18 22	0.08 5	0.18 53	0.17 108	0.21 18	0.28 154	0.18 93	0.21 97	0.15 65	0.12 55	0.18 38	0.12 22	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 4

AIO-Stereo	0.13 16	0.10 51	0.22 26	0.20 105	0.09 17	0.16 27	0.15 50	0.27 65	0.16 8	0.13 25	0.15 37	0.13 28	0.08 2	0.18 38	0.11 6	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.06 43

RAFT-Stereo-weight	0.15 62	0.09 24	0.26 59	0.20 105	0.10 39	0.19 77	0.17 108	0.36 193	0.29 173	0.24 136	0.20 85	0.19 110	0.10 23	0.18 38	0.15 104	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.06 13	0.05 4

trnet	0.13 16	0.08 6	0.21 21	0.15 3	0.07 1	0.21 131	0.12 7	0.24 48	0.24 107	0.16 68	0.21 97	0.15 65	0.13 83	0.18 38	0.13 52	0.08 152	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.05 4

MGS-Stereo	0.14 37	0.11 106	0.32 115	0.19 51	0.11 72	0.18 53	0.17 108	0.20 13	0.22 75	0.14 42	0.24 121	0.15 65	0.10 23	0.18 38	0.12 22	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.10 257	0.06 43

UniTT-Stereo	0.14 37	0.10 51	0.30 95	0.21 148	0.13 196	0.17 39	0.13 13	0.19 10	0.18 24	0.15 47	0.20 85	0.10 9	0.11 37	0.18 38	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.08 130	0.06 43

testlalala_base	0.20 168	0.13 198	0.35 149	0.25 338	0.15 286	0.25 212	0.16 73	0.34 151	0.17 18	0.19 98	0.26 139	0.17 86	0.14 101	0.18 38	0.16 127	0.39 487	0.09 335	0.07 40	0.05 16	0.45 482	0.08 175

CES	0.14 37	0.08 6	0.19 10	0.17 10	0.22 416	0.18 53	0.16 73	0.23 36	0.19 34	0.14 42	0.17 53	0.14 50	0.10 23	0.18 38	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.08 130	0.18 422

RCA-Stereo	0.16 76	0.09 24	0.25 51	0.20 105	0.10 39	0.19 77	0.17 108	0.36 193	0.35 241	0.20 101	0.25 129	0.17 86	0.17 154	0.18 38	0.14 80	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.05 4

CREStereo	0.13 16	0.08 6	0.21 21	0.14 1	0.08 5	0.22 156	0.15 50	0.25 52	0.24 107	0.16 68	0.21 97	0.14 50	0.13 83	0.18 38	0.13 52	0.09 229	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 68	0.06 43
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
R-Stereo Train	0.18 115	0.09 24	0.32 115	0.22 206	0.12 125	0.22 156	0.19 194	0.42 259	0.19 34	0.31 250	0.45 355	0.20 118	0.14 101	0.18 38	0.15 104	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.06 43

RAFT-Stereo	0.18 115	0.09 24	0.32 115	0.22 206	0.12 125	0.22 156	0.19 194	0.42 259	0.19 34	0.31 250	0.45 355	0.20 118	0.14 101	0.18 38	0.15 104	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.06 43
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MM-Stereo_test3	0.17 92	0.12 139	0.29 88	0.23 252	0.14 237	0.19 77	0.22 295	0.39 221	0.36 254	0.16 68	0.24 121	0.17 86	0.12 55	0.19 55	0.14 80	0.07 38	0.07 220	0.08 115	0.06 49	0.09 194	0.06 43

rvit_stereo_0081_aga	0.16 76	0.14 240	0.28 78	0.21 148	0.13 196	0.19 77	0.17 108	0.23 36	0.24 107	0.17 79	0.21 97	0.19 110	0.13 83	0.19 55	0.14 80	0.11 311	0.08 301	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.07 110

rvit_stereo_0080	0.15 62	0.13 198	0.25 51	0.19 51	0.13 196	0.15 13	0.20 240	0.28 80	0.24 107	0.15 47	0.17 53	0.19 110	0.13 83	0.19 55	0.15 104	0.11 311	0.08 301	0.08 115	0.08 168	0.10 257	0.07 110

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 92	0.13 198	0.24 39	0.19 51	0.13 196	0.24 198	0.17 108	0.30 108	0.37 265	0.43 405	0.17 53	0.13 28	0.12 55	0.19 55	0.15 104	0.08 152	0.07 220	0.09 188	0.07 97	0.09 194	0.08 175

whm_eth	0.15 62	0.13 198	0.25 51	0.19 51	0.13 196	0.15 13	0.20 240	0.28 80	0.24 107	0.15 47	0.17 53	0.19 110	0.13 83	0.19 55	0.15 104	0.11 311	0.08 301	0.08 115	0.08 168	0.10 257	0.07 110

4D-IteraStereo	0.17 92	0.16 297	0.50 325	0.21 148	0.14 237	0.19 77	0.17 108	0.28 80	0.28 154	0.23 122	0.20 85	0.20 118	0.11 37	0.19 55	0.14 80	0.06 3	0.04 1	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.06 43

AnonymousM	0.17 92	0.19 345	0.24 39	0.18 22	0.10 39	0.18 53	0.17 108	0.30 108	0.23 93	0.26 156	0.20 85	0.18 96	0.14 101	0.19 55	0.14 80	0.09 229	0.06 109	0.38 480	0.15 417	0.06 13	0.05 4

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 92	0.14 240	0.32 115	0.20 105	0.09 17	0.19 77	0.17 108	0.32 129	0.30 185	0.25 144	0.33 219	0.20 118	0.17 154	0.19 55	0.15 104	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.07 68	0.05 4

MM-Stereo_test2	0.15 62	0.10 51	0.44 273	0.23 252	0.11 72	0.21 131	0.21 270	0.27 65	0.22 75	0.15 47	0.16 46	0.13 28	0.11 37	0.20 63	0.13 52	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.09 194	0.05 4

StereoAnything_RVC	0.13 16	0.37 459	0.36 169	0.14 1	0.07 1	0.11 3	0.12 7	0.17 5	0.12 1	0.08 1	0.07 1	0.07 1	0.10 23	0.20 63	0.10 1	0.09 229	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.24 452	0.05 4

AIO_test	0.12 8	0.09 24	0.20 16	0.19 51	0.11 72	0.15 13	0.17 108	0.19 10	0.16 8	0.11 9	0.13 18	0.14 50	0.09 8	0.20 63	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 4

rvit_stereo_0081	0.16 76	0.11 106	0.24 39	0.21 148	0.12 125	0.16 27	0.17 108	0.22 22	0.33 217	0.16 68	0.18 62	0.18 96	0.14 101	0.20 63	0.16 127	0.11 311	0.08 301	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.07 110

rvit_stereo_0082	0.16 76	0.11 106	0.24 39	0.21 148	0.12 125	0.16 27	0.17 108	0.22 22	0.33 217	0.16 68	0.18 62	0.18 96	0.14 101	0.20 63	0.16 127	0.11 311	0.08 301	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.07 110

RSM++	0.12 8	0.09 24	0.19 10	0.20 105	0.09 17	0.17 39	0.15 50	0.21 18	0.19 34	0.12 19	0.12 12	0.14 50	0.09 8	0.20 63	0.12 22	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.07 68	0.05 4

gcap-zeroshot	0.17 92	0.11 106	0.36 169	0.20 105	0.12 125	0.26 232	0.16 73	0.30 108	0.22 75	0.26 156	0.20 85	0.30 251	0.14 101	0.20 63	0.13 52	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.06 43

MoCha-V2	0.13 16	0.08 6	0.26 59	0.23 252	0.09 17	0.16 27	0.15 50	0.26 55	0.16 8	0.15 47	0.15 37	0.13 28	0.14 101	0.20 63	0.11 6	0.06 3	0.07 220	0.06 2	0.06 49	0.06 13	0.05 4

AE-Stereo	0.17 92	0.11 106	0.31 109	0.24 301	0.14 237	0.23 177	0.18 151	0.34 151	0.29 173	0.15 47	0.25 129	0.21 129	0.13 83	0.20 63	0.14 80	0.07 38	0.08 301	0.09 188	0.10 296	0.07 68	0.06 43

RAFT-Test	0.17 92	0.10 51	0.38 200	0.19 51	0.12 125	0.25 212	0.17 108	0.33 143	0.23 93	0.23 122	0.29 163	0.27 210	0.14 101	0.20 63	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.06 43

EGLCR-Stereo	0.13 16	0.08 6	0.20 16	0.18 22	0.09 17	0.21 131	0.13 13	0.27 65	0.21 64	0.13 25	0.10 6	0.15 65	0.09 8	0.20 63	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.06 43

DCANet-4	0.19 153	0.10 51	0.52 340	0.19 51	0.09 17	0.19 77	0.18 151	0.36 193	0.39 288	0.29 202	0.30 176	0.17 86	0.22 222	0.20 63	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.05 1	0.07 110

fff	0.19 153	0.13 198	0.40 222	0.18 22	0.09 17	0.19 77	0.18 151	0.35 175	0.43 328	0.29 202	0.30 176	0.18 96	0.28 316	0.20 63	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.05 1	0.07 110

iRaftStereo_RVC	0.16 76	0.12 139	0.26 59	0.21 148	0.11 72	0.20 105	0.17 108	0.32 129	0.23 93	0.20 101	0.25 129	0.18 96	0.12 55	0.20 63	0.15 104	0.07 38	0.05 9	0.09 188	0.09 254	0.08 130	0.07 110

DCANet	0.18 115	0.13 198	0.40 222	0.19 51	0.09 17	0.19 77	0.18 151	0.34 151	0.39 288	0.29 202	0.31 190	0.18 96	0.23 234	0.20 63	0.19 206	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.06 13	0.07 110

csc	0.19 153	0.13 198	0.40 222	0.18 22	0.09 17	0.19 77	0.18 151	0.35 175	0.43 328	0.29 202	0.30 176	0.18 96	0.28 316	0.20 63	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.05 1	0.07 110

cscssc	0.19 153	0.13 198	0.40 222	0.18 22	0.09 17	0.19 77	0.18 151	0.35 175	0.43 328	0.29 202	0.30 176	0.18 96	0.28 316	0.20 63	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.05 1	0.07 110

CFNet-RSSM	0.17 92	0.10 51	0.40 222	0.20 105	0.11 72	0.20 105	0.15 50	0.36 193	0.30 185	0.23 122	0.21 97	0.26 201	0.15 114	0.20 63	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.05 4

Gwc-CoAtRS	0.17 92	0.10 51	0.37 181	0.20 105	0.12 125	0.19 77	0.15 50	0.32 129	0.28 154	0.23 122	0.23 109	0.27 210	0.15 114	0.20 63	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.06 43

HART	0.15 62	0.11 106	0.30 95	0.21 148	0.09 17	0.17 39	0.16 73	0.30 108	0.19 34	0.15 47	0.25 129	0.17 86	0.09 8	0.21 82	0.12 22	0.06 3	0.07 220	0.07 40	0.05 16	0.08 130	0.06 43

Reg-Stereo(zero)	0.16 76	0.07 1	0.36 169	0.19 51	0.10 39	0.19 77	0.14 29	0.28 80	0.24 107	0.22 117	0.20 85	0.24 172	0.18 178	0.21 82	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.06 49	0.06 13	0.06 43

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 16	0.14 240	0.19 10	0.26 370	0.09 17	0.15 13	0.13 13	0.22 22	0.18 24	0.12 19	0.11 8	0.10 9	0.13 83	0.21 82	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.07 68	0.05 4

DEFOM-Stereo	0.11 5	0.08 6	0.17 5	0.17 10	0.09 17	0.22 156	0.14 29	0.14 2	0.16 8	0.11 9	0.10 6	0.09 3	0.08 2	0.21 82	0.11 6	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 4

rvit_stereo_0083	0.16 76	0.12 139	0.26 59	0.21 148	0.13 196	0.17 39	0.17 108	0.22 22	0.34 226	0.16 68	0.21 97	0.19 110	0.16 128	0.21 82	0.16 127	0.11 311	0.10 359	0.10 260	0.08 168	0.09 194	0.07 110

IGEV-Stereo+	0.12 8	0.08 6	0.17 5	0.18 22	0.13 196	0.09 1	0.11 5	0.16 3	0.15 6	0.10 5	0.08 4	0.10 9	0.10 23	0.21 82	0.11 6	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.16 392	0.24 465

WCG-NET（raft）	0.14 37	0.09 24	0.23 32	0.17 10	0.08 5	0.19 77	0.16 73	0.23 36	0.26 129	0.18 93	0.19 69	0.20 118	0.12 55	0.21 82	0.12 22	0.06 3	0.06 109	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 4

RSM	0.12 8	0.09 24	0.20 16	0.20 105	0.09 17	0.16 27	0.15 50	0.23 36	0.18 24	0.13 25	0.13 18	0.15 65	0.09 8	0.21 82	0.12 22	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.05 4

CAS++	0.16 76	0.12 139	0.27 67	0.18 22	0.12 125	0.17 39	0.15 50	0.42 259	0.24 107	0.19 98	0.18 62	0.13 28	0.10 23	0.21 82	0.12 22	0.12 347	0.10 359	0.11 315	0.08 168	0.10 257	0.09 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	0.17 92	0.08 6	0.31 109	0.19 51	0.10 39	0.29 279	0.16 73	0.42 259	0.30 185	0.24 136	0.27 146	0.27 210	0.16 128	0.21 82	0.12 22	0.08 152	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.07 68	0.06 43

Selective-IGEV	0.12 8	0.09 24	0.22 26	0.19 51	0.10 39	0.15 13	0.14 29	0.27 65	0.15 6	0.13 25	0.14 35	0.13 28	0.08 2	0.21 82	0.12 22	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.05 4

ADStereo(finetuned)	0.19 153	0.13 198	0.49 314	0.19 51	0.09 17	0.19 77	0.18 151	0.34 151	0.39 288	0.29 202	0.31 190	0.18 96	0.31 359	0.21 82	0.19 206	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.06 13	0.07 110

raftrobust	0.16 76	0.13 198	0.29 88	0.22 206	0.15 286	0.19 77	0.13 13	0.32 129	0.26 129	0.26 156	0.20 85	0.19 110	0.17 154	0.21 82	0.15 104	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.07 110

sCroCo_RVC	0.18 115	0.14 240	0.49 314	0.27 397	0.18 359	0.22 156	0.17 108	0.27 65	0.23 93	0.14 42	0.22 106	0.17 86	0.14 101	0.21 82	0.15 104	0.10 275	0.11 380	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.09 231

AIO_rvc	0.12 8	0.11 106	0.22 26	0.19 51	0.10 39	0.15 13	0.17 108	0.20 13	0.16 8	0.11 9	0.13 18	0.13 28	0.08 2	0.22 96	0.11 6	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.07 110

rvit_stereo_ft	0.17 92	0.14 240	0.30 95	0.25 338	0.14 237	0.17 39	0.21 270	0.28 80	0.26 129	0.16 68	0.19 69	0.20 118	0.16 128	0.22 96	0.17 156	0.11 311	0.07 220	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.07 110

MyStereo06	0.20 168	0.12 139	0.57 360	0.21 148	0.14 237	0.25 212	0.23 321	0.40 232	0.21 64	0.30 233	0.24 121	0.31 262	0.18 178	0.22 96	0.18 177	0.07 38	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.08 175

LoS	0.14 37	0.08 6	0.27 67	0.16 5	0.09 17	0.22 156	0.14 29	0.26 55	0.26 129	0.15 47	0.18 62	0.18 96	0.13 83	0.22 96	0.14 80	0.08 152	0.06 109	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.06 43
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.23 235	0.11 106	0.50 325	0.21 148	0.16 318	0.31 311	0.20 240	0.36 193	0.35 241	0.32 273	0.50 382	0.39 330	0.26 281	0.22 96	0.20 220	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.11 334	0.07 68	0.08 175

MC-Stereo	0.14 37	0.09 24	0.25 51	0.21 148	0.09 17	0.18 53	0.16 73	0.23 36	0.19 34	0.18 93	0.23 109	0.16 79	0.13 83	0.22 96	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.05 4

HUI-Stereo	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.14 29	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.28 151	0.25 180	0.17 154	0.22 96	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

rafts_anoy	0.18 115	0.15 273	0.35 149	0.22 206	0.14 237	0.19 77	0.17 108	0.32 129	0.30 185	0.23 122	0.25 129	0.20 118	0.16 128	0.22 96	0.19 206	0.08 152	0.07 220	0.10 260	0.12 371	0.09 194	0.08 175

PMTNet	0.15 62	0.08 6	0.23 32	0.15 3	0.09 17	0.23 177	0.16 73	0.25 52	0.23 93	0.17 79	0.21 97	0.16 79	0.14 101	0.22 96	0.13 52	0.29 475	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 68	0.06 43

MM-Stereo_test1	0.17 92	0.10 51	0.39 214	0.23 252	0.11 72	0.20 105	0.22 295	0.33 143	0.29 173	0.22 117	0.21 97	0.15 65	0.14 101	0.23 105	0.13 52	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.09 194	0.06 43

SCV	0.14 37	0.14 240	0.24 39	0.21 148	0.11 72	0.15 13	0.16 73	0.31 119	0.18 24	0.11 9	0.15 37	0.13 28	0.10 23	0.23 105	0.11 6	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.09 194	0.06 43

ours_stereo	0.13 16	0.11 106	0.23 32	0.20 105	0.11 72	0.17 39	0.18 151	0.20 13	0.19 34	0.13 25	0.18 62	0.14 50	0.10 23	0.23 105	0.14 80	0.06 3	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.06 13	0.05 4

IGEV_Zeroshot_test	0.18 115	0.10 51	0.65 396	0.20 105	0.12 125	0.19 77	0.15 50	0.34 151	0.19 34	0.28 175	0.22 106	0.27 210	0.13 83	0.23 105	0.18 177	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.06 43

DCRE	0.20 168	0.13 198	0.40 222	0.21 148	0.15 286	0.20 105	0.19 194	0.30 108	0.27 139	0.22 117	0.80 465	0.23 160	0.16 128	0.23 105	0.15 104	0.07 38	0.07 220	0.07 40	0.08 168	0.07 68	0.06 43

knoymous	0.17 92	0.09 24	0.32 115	0.17 10	0.11 72	0.21 131	0.17 108	0.32 129	0.23 93	0.23 122	0.28 151	0.27 210	0.16 128	0.23 105	0.16 127	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.06 49	0.09 194	0.09 231

riskmin	0.18 115	0.09 24	0.34 139	0.18 22	0.12 125	0.24 198	0.16 73	0.34 151	0.28 154	0.21 112	0.23 109	0.33 278	0.24 252	0.23 105	0.17 156	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.06 49	0.10 257	0.10 286

GLC_STEREO	0.15 62	0.10 51	0.24 39	0.21 148	0.09 17	0.17 39	0.15 50	0.23 36	0.27 139	0.17 79	0.20 85	0.17 86	0.11 37	0.23 105	0.16 127	0.07 38	0.09 335	0.09 188	0.08 168	0.07 68	0.06 43

CRE-IMP	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.11 72	0.24 198	0.17 108	0.29 91	0.21 64	0.27 165	0.26 139	0.24 172	0.17 154	0.23 105	0.18 177	0.08 152	0.05 9	0.10 260	0.07 97	0.10 257	0.10 286

SCV_C0	0.14 37	0.11 106	0.25 51	0.19 51	0.12 125	0.15 13	0.16 73	0.30 108	0.22 75	0.13 25	0.15 37	0.13 28	0.09 8	0.24 114	0.10 1	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.06 49	0.09 194	0.06 43

FACV-RUCA	0.21 188	0.15 273	0.32 115	0.23 252	0.23 428	0.26 232	0.19 194	0.39 221	0.34 226	0.25 144	0.32 198	0.21 129	0.24 252	0.24 114	0.19 206	0.10 275	0.07 220	0.15 409	0.08 168	0.16 392	0.13 358

fffft	0.13 16	0.09 24	0.24 39	0.19 51	0.10 39	0.17 39	0.19 194	0.22 22	0.16 8	0.14 42	0.11 8	0.13 28	0.10 23	0.24 114	0.18 177	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.07 68	0.06 43
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 16	0.10 51	0.22 26	0.19 51	0.10 39	0.19 77	0.17 108	0.19 10	0.19 34	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.11 37	0.24 114	0.16 127	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.06 43

mms	0.13 16	0.11 106	0.19 10	0.19 51	0.12 125	0.16 27	0.17 108	0.20 13	0.17 18	0.13 25	0.17 53	0.14 50	0.09 8	0.24 114	0.14 80	0.06 3	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.07 68	0.07 110

tg	0.16 76	0.11 106	0.25 51	0.21 148	0.11 72	0.23 177	0.15 50	0.34 151	0.24 107	0.20 101	0.25 129	0.19 110	0.12 55	0.24 114	0.15 104	0.07 38	0.05 9	0.09 188	0.09 254	0.08 130	0.07 110

model_zeroshot	0.17 92	0.11 106	0.39 214	0.20 105	0.12 125	0.24 198	0.15 50	0.34 151	0.22 75	0.30 233	0.20 85	0.22 140	0.12 55	0.24 114	0.14 80	0.08 152	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.07 68	0.07 110

GCAP-BAT	0.16 76	0.11 106	0.36 169	0.18 22	0.13 196	0.21 131	0.16 73	0.23 36	0.18 24	0.26 156	0.28 151	0.20 118	0.11 37	0.24 114	0.17 156	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.05 1	0.06 43

H2IRNET	0.18 115	0.13 198	0.35 149	0.21 148	0.12 125	0.20 105	0.15 50	0.27 65	0.30 185	0.17 79	0.31 190	0.25 180	0.20 202	0.24 114	0.18 177	0.07 38	0.06 109	0.09 188	0.10 296	0.09 194	0.06 43

ff7	0.14 37	0.12 139	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.27 65	0.20 51	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.07 110

ffff	0.14 37	0.12 139	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.27 65	0.20 51	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.07 110

11t	0.14 37	0.12 139	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.27 65	0.20 51	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.07 110

anonymousdsp	0.14 37	0.12 139	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.28 80	0.20 51	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.08 130	0.07 110

ProNet	0.14 37	0.12 139	0.25 51	0.19 51	0.11 72	0.19 77	0.19 194	0.27 65	0.20 51	0.14 42	0.13 18	0.13 28	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.07 68	0.07 110

ccc-4	0.14 37	0.12 139	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.27 65	0.20 51	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.07 110

test_4	0.18 115	0.12 139	0.34 139	0.23 252	0.12 125	0.18 53	0.22 295	0.26 55	0.24 107	0.24 136	0.47 372	0.22 140	0.13 83	0.24 114	0.16 127	0.06 3	0.05 9	0.09 188	0.09 254	0.07 68	0.05 4

IGEV-Stereo	0.14 37	0.12 139	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.28 80	0.20 51	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.08 130	0.07 110
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GANet-ADL	0.21 188	0.12 139	0.45 284	0.23 252	0.14 237	0.29 279	0.19 194	0.46 297	0.35 241	0.25 144	0.32 198	0.32 271	0.19 193	0.24 114	0.20 220	0.10 275	0.07 220	0.07 40	0.06 49	0.09 194	0.10 286

TRStereo	0.19 153	0.17 315	0.47 300	0.23 252	0.19 377	0.19 77	0.16 73	0.52 366	0.28 154	0.20 101	0.19 69	0.21 129	0.13 83	0.24 114	0.13 52	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.11 334	0.06 13	0.06 43

HHNet	0.22 218	0.12 139	0.52 340	0.18 22	0.18 359	0.20 105	0.20 240	0.34 151	0.31 197	0.32 273	0.59 423	0.20 118	0.21 209	0.24 114	0.31 347	0.08 152	0.05 9	0.09 188	0.07 97	0.08 130	0.11 320

PSM-adaLoss	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.16 73	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.29 163	0.25 180	0.18 178	0.24 114	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

ROB_FTStereo_v2	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.16 73	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.29 163	0.25 180	0.17 154	0.24 114	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

ROB_FTStereo	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.14 29	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.28 151	0.25 180	0.17 154	0.24 114	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

Pruner-Stereo	0.19 153	0.11 106	0.34 139	0.29 420	0.12 125	0.19 77	0.17 108	0.31 119	0.29 173	0.33 284	0.32 198	0.25 180	0.15 114	0.24 114	0.21 242	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.09 231

DeepStereo_RVC	0.18 115	0.11 106	0.40 222	0.21 148	0.11 72	0.19 77	0.16 73	0.28 80	0.22 75	0.27 165	0.27 146	0.23 160	0.28 316	0.24 114	0.18 177	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.07 97	0.09 194	0.10 286

raft+_RVC	0.18 115	0.14 240	0.32 115	0.21 148	0.15 286	0.21 131	0.16 73	0.38 209	0.34 226	0.21 112	0.28 151	0.20 118	0.15 114	0.24 114	0.19 206	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.08 175

111	0.20 168	0.17 315	0.40 222	0.18 22	0.09 17	0.24 198	0.17 108	0.41 245	0.45 354	0.23 122	0.29 163	0.29 235	0.21 209	0.24 114	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.07 68	0.08 175

test_xeample3	0.16 76	0.11 106	0.56 357	0.19 51	0.12 125	0.20 105	0.18 151	0.35 175	0.20 51	0.16 68	0.12 12	0.13 28	0.12 55	0.24 114	0.15 104	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.08 168	0.07 68	0.07 110

AFF-stereo	0.18 115	0.15 273	0.32 115	0.21 148	0.10 39	0.18 53	0.18 151	0.33 143	0.27 139	0.25 144	0.37 258	0.25 180	0.17 154	0.24 114	0.15 104	0.06 3	0.05 9	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.05 4

EAI-Stereo	0.21 188	0.10 51	0.33 130	0.21 148	0.12 125	0.30 296	0.46 466	0.46 297	0.20 51	0.25 144	0.50 382	0.17 86	0.16 128	0.24 114	0.23 280	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.10 296	0.06 13	0.07 110

DMCA	0.22 218	0.14 240	0.36 169	0.22 206	0.14 237	0.27 242	0.20 240	0.43 271	0.38 279	0.31 250	0.32 198	0.33 278	0.24 252	0.24 114	0.28 321	0.11 311	0.08 301	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.11 320

fffy	0.14 37	0.11 106	0.24 39	0.20 105	0.10 39	0.19 77	0.18 151	0.22 22	0.19 34	0.13 25	0.16 46	0.15 65	0.13 83	0.25 145	0.14 80	0.06 3	0.06 109	0.08 115	0.06 49	0.07 68	0.06 43

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 291	0.14 240	0.95 463	0.21 148	0.27 450	0.20 105	0.19 194	0.48 316	0.25 120	0.26 156	0.55 409	0.34 285	0.18 178	0.25 145	0.17 156	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.12 371	0.12 341	0.12 342

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 235	0.13 198	0.83 439	0.20 105	0.21 400	0.23 177	0.17 108	0.48 316	0.27 139	0.23 122	0.29 163	0.39 330	0.23 234	0.25 145	0.15 104	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.11 334	0.11 304	0.10 286

MyStereo8	0.22 218	0.15 273	0.63 388	0.21 148	0.17 338	0.31 311	0.16 73	0.36 193	0.32 205	0.28 175	0.36 249	0.25 180	0.18 178	0.25 145	0.28 321	0.08 152	0.07 220	0.08 115	0.07 97	0.10 257	0.12 342

MyStereo07	0.16 76	0.12 139	0.26 59	0.22 206	0.14 237	0.25 212	0.23 321	0.29 91	0.21 64	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.13 83	0.25 145	0.13 52	0.07 38	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.08 175

11t1	0.18 115	0.10 51	0.30 95	0.20 105	0.11 72	0.27 242	0.17 108	0.35 175	0.23 93	0.25 144	0.23 109	0.23 160	0.23 234	0.25 145	0.18 177	0.09 229	0.07 220	0.07 40	0.06 49	0.09 194	0.09 231

MIF-Stereo (partial)	0.16 76	0.10 51	0.34 139	0.21 148	0.15 286	0.15 13	0.13 13	0.28 80	0.25 120	0.17 79	0.26 139	0.15 65	0.16 128	0.25 145	0.17 156	0.09 229	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.09 194	0.08 175

anonymousdsp2	0.17 92	0.10 51	0.28 78	0.20 105	0.11 72	0.25 212	0.17 108	0.41 245	0.31 197	0.23 122	0.23 109	0.22 140	0.15 114	0.25 145	0.15 104	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.08 130	0.07 110

CASS	0.21 188	0.15 273	0.32 115	0.26 370	0.11 72	0.28 258	0.19 194	0.39 221	0.30 185	0.32 273	0.34 228	0.25 180	0.24 252	0.25 145	0.20 220	0.13 364	0.08 301	0.11 315	0.09 254	0.11 304	0.11 320
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	0.21 188	0.22 383	0.60 374	0.23 252	0.15 286	0.24 198	0.20 240	0.35 175	0.29 173	0.31 250	0.32 198	0.22 140	0.15 114	0.25 145	0.20 220	0.08 152	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.08 130	0.08 175

ACRE	0.21 188	0.20 357	0.62 385	0.23 252	0.15 286	0.24 198	0.20 240	0.35 175	0.28 154	0.31 250	0.32 198	0.22 140	0.15 114	0.25 145	0.20 220	0.08 152	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.08 130	0.08 175

test_3	0.18 115	0.11 106	0.32 115	0.24 301	0.11 72	0.22 156	0.25 359	0.31 119	0.31 197	0.25 144	0.18 62	0.23 160	0.13 83	0.25 145	0.19 206	0.06 3	0.05 9	0.09 188	0.10 296	0.07 68	0.06 43

RAFT-IKP	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.15 50	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.29 163	0.25 180	0.18 178	0.25 145	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

s12784h	0.17 92	0.09 24	0.26 59	0.18 22	0.07 1	0.32 320	0.19 194	0.37 203	0.32 205	0.23 122	0.25 129	0.18 96	0.17 154	0.25 145	0.16 127	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.06 13	0.05 4

GMStereo	0.19 153	0.25 401	0.40 222	0.21 148	0.12 125	0.22 156	0.19 194	0.29 91	0.40 304	0.25 144	0.23 109	0.16 79	0.15 114	0.25 145	0.19 206	0.09 229	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.10 257	0.08 175
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.18 115	0.12 139	0.33 130	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.12 7	0.42 259	0.25 120	0.27 165	0.32 198	0.21 129	0.17 154	0.25 145	0.20 220	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.06 49	0.07 68	0.08 175
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AIO-test2	0.20 168	0.20 357	0.36 169	0.26 370	0.15 286	0.22 156	0.16 73	0.42 259	0.42 321	0.16 68	0.29 163	0.15 65	0.11 37	0.26 161	0.13 52	0.18 440	0.06 109	0.10 260	0.11 334	0.07 68	0.07 110

IGEV-RUCA	0.21 188	0.08 6	0.23 32	0.19 51	0.19 377	0.28 258	0.24 343	0.23 36	0.21 64	0.20 101	0.23 109	0.28 225	0.49 443	0.26 161	0.18 177	0.09 229	0.08 301	0.18 434	0.13 396	0.17 409	0.17 408

PAM	0.23 235	0.10 51	0.63 388	0.22 206	0.15 286	0.34 345	0.21 270	0.37 203	0.22 75	0.31 250	0.27 146	0.55 421	0.26 281	0.26 161	0.17 156	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.09 254	0.07 68	0.09 231

rvit_0105_6	0.19 153	0.14 240	0.34 139	0.23 252	0.14 237	0.18 53	0.20 240	0.29 91	0.37 265	0.18 93	0.22 106	0.23 160	0.17 154	0.26 161	0.17 156	0.15 403	0.13 409	0.13 371	0.11 334	0.11 304	0.08 175

rvit_0105_5	0.21 188	0.15 273	0.38 200	0.23 252	0.13 196	0.22 156	0.24 343	0.36 193	0.39 288	0.21 112	0.23 109	0.26 201	0.19 193	0.26 161	0.19 206	0.15 403	0.13 409	0.12 351	0.12 371	0.10 257	0.09 231

LL-Strereo2	0.18 115	0.18 329	0.39 214	0.22 206	0.12 125	0.24 198	0.13 13	0.31 119	0.23 93	0.24 136	0.20 85	0.24 172	0.12 55	0.26 161	0.15 104	0.06 3	0.06 109	0.12 351	0.09 254	0.08 130	0.07 110

x	0.19 153	0.11 106	0.29 88	0.20 105	0.11 72	0.26 232	0.18 151	0.41 245	0.29 173	0.25 144	0.29 163	0.28 225	0.24 252	0.26 161	0.23 280	0.09 229	0.07 220	0.08 115	0.07 97	0.09 194	0.08 175

BUS	0.23 235	0.12 139	0.28 78	0.25 338	0.14 237	0.43 409	0.17 108	0.56 409	0.34 226	0.34 304	0.35 239	0.32 271	0.20 202	0.26 161	0.21 242	0.10 275	0.07 220	0.11 315	0.10 296	0.09 194	0.09 231

BSDual-CNN	0.23 235	0.12 139	0.28 78	0.25 338	0.14 237	0.35 360	0.21 270	0.56 409	0.34 226	0.34 304	0.35 239	0.38 318	0.24 252	0.26 161	0.21 242	0.10 275	0.07 220	0.11 315	0.10 296	0.09 194	0.09 231

psmg	0.23 235	0.12 139	0.28 78	0.21 148	0.14 237	0.35 360	0.23 321	0.51 349	0.34 226	0.35 320	0.38 271	0.38 318	0.24 252	0.26 161	0.21 242	0.10 275	0.08 301	0.10 260	0.10 296	0.09 194	0.08 175

CIPLG	0.21 188	0.21 371	0.55 353	0.23 252	0.15 286	0.25 212	0.20 240	0.35 175	0.29 173	0.31 250	0.33 219	0.22 140	0.15 114	0.26 161	0.20 220	0.08 152	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.08 130	0.08 175

test-3	0.16 76	0.09 24	0.31 109	0.21 148	0.11 72	0.18 53	0.16 73	0.30 108	0.27 139	0.26 156	0.16 46	0.22 140	0.12 55	0.26 161	0.18 177	0.06 3	0.04 1	0.08 115	0.08 168	0.06 13	0.06 43

test_1	0.16 76	0.09 24	0.31 109	0.21 148	0.11 72	0.18 53	0.16 73	0.30 108	0.27 139	0.25 144	0.16 46	0.22 140	0.12 55	0.26 161	0.18 177	0.06 3	0.04 1	0.08 115	0.08 168	0.06 13	0.06 43

GwcNet-ADL	0.22 218	0.14 240	0.58 365	0.24 301	0.13 196	0.22 156	0.23 321	0.49 324	0.40 304	0.27 165	0.29 163	0.30 251	0.20 202	0.26 161	0.23 280	0.09 229	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.09 194	0.09 231

Patchmatch Stereo++	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.14 29	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.29 163	0.25 180	0.17 154	0.26 161	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175
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
iRAFT	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.14 29	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.29 163	0.25 180	0.17 154	0.26 161	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

ICVP	0.23 235	0.13 198	0.44 273	0.26 370	0.14 237	0.29 279	0.25 359	0.45 286	0.33 217	0.29 202	0.43 331	0.35 299	0.25 272	0.26 161	0.23 280	0.12 347	0.09 335	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.10 286
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.19 153	0.18 329	0.37 181	0.23 252	0.14 237	0.23 177	0.13 13	0.37 203	0.29 173	0.28 175	0.26 139	0.25 180	0.15 114	0.26 161	0.18 177	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.06 43

FENet	0.21 188	0.11 106	0.45 284	0.21 148	0.12 125	0.26 232	0.17 108	0.41 245	0.35 241	0.30 233	0.31 190	0.29 235	0.23 234	0.26 161	0.23 280	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.09 231

PAM_32	0.23 235	0.10 51	0.63 388	0.21 148	0.14 237	0.33 332	0.19 194	0.36 193	0.23 93	0.29 202	0.28 151	0.56 424	0.28 316	0.27 180	0.18 177	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.09 254	0.07 68	0.09 231

rvit_0105_4	0.20 168	0.15 273	0.38 200	0.23 252	0.14 237	0.20 105	0.22 295	0.33 143	0.39 288	0.19 98	0.24 121	0.25 180	0.19 193	0.27 180	0.17 156	0.16 418	0.13 409	0.13 371	0.11 334	0.11 304	0.08 175

ffm	0.22 218	0.12 139	0.42 254	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.20 240	0.35 175	0.44 343	0.30 233	0.42 318	0.34 285	0.23 234	0.27 180	0.11 6	0.08 152	0.05 9	0.11 315	0.10 296	0.08 130	0.08 175

tt1	0.18 115	0.14 240	0.35 149	0.23 252	0.11 72	0.30 296	0.19 194	0.35 175	0.44 343	0.17 79	0.19 69	0.13 28	0.16 128	0.27 180	0.11 6	0.08 152	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.08 130	0.08 175

plain	0.17 92	0.13 198	0.43 265	0.21 148	0.13 196	0.16 27	0.17 108	0.27 65	0.22 75	0.16 68	0.26 139	0.13 28	0.16 128	0.27 180	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.07 97	0.10 257	0.07 110

MIM_Stereo	0.18 115	0.12 139	0.38 200	0.20 105	0.11 72	0.17 39	0.14 29	0.35 175	0.25 120	0.27 165	0.35 239	0.23 160	0.13 83	0.27 180	0.16 127	0.06 3	0.07 220	0.08 115	0.08 168	0.08 130	0.06 43

MIPNet	0.21 188	0.15 273	0.52 340	0.21 148	0.12 125	0.27 242	0.20 240	0.45 286	0.37 265	0.30 233	0.23 109	0.19 110	0.24 252	0.27 180	0.19 206	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.06 43

iGMRVC	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.15 50	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.29 163	0.25 180	0.17 154	0.27 180	0.17 156	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

Anonymous3	0.23 235	0.18 329	0.63 388	0.27 397	0.18 359	0.41 394	0.23 321	0.43 271	0.35 241	0.23 122	0.27 146	0.20 118	0.18 178	0.27 180	0.18 177	0.12 347	0.11 380	0.10 260	0.10 296	0.11 304	0.12 342

RALCasStereoNet	0.18 115	0.15 273	0.33 130	0.21 148	0.14 237	0.21 131	0.18 151	0.31 119	0.25 120	0.21 112	0.29 163	0.22 140	0.15 114	0.27 180	0.17 156	0.08 152	0.10 359	0.07 40	0.06 49	0.09 194	0.09 231

SFCPSM	0.22 218	0.10 51	0.51 336	0.21 148	0.14 237	0.34 345	0.22 295	0.55 394	0.39 288	0.29 202	0.32 198	0.23 160	0.21 209	0.27 180	0.19 206	0.09 229	0.07 220	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.08 175

ACVNet	0.23 235	0.13 198	0.35 149	0.18 22	0.15 286	0.27 242	0.23 321	0.39 221	0.44 343	0.28 175	0.41 302	0.38 318	0.26 281	0.27 180	0.32 353	0.08 152	0.07 220	0.08 115	0.07 97	0.10 257	0.07 110

acv_ft	0.25 291	0.13 198	0.40 222	0.23 252	0.19 377	0.34 345	0.21 270	0.45 286	0.44 343	0.38 355	0.41 302	0.38 318	0.27 300	0.27 180	0.35 369	0.08 152	0.07 220	0.08 115	0.07 97	0.11 304	0.07 110

AIO-test1	0.19 153	0.14 240	0.41 245	0.27 397	0.15 286	0.21 131	0.16 73	0.39 221	0.36 254	0.17 79	0.26 139	0.18 96	0.13 83	0.28 193	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.10 260	0.11 334	0.06 13	0.09 231

rvit_0105_3	0.23 235	0.17 315	0.40 222	0.25 338	0.15 286	0.24 198	0.28 391	0.38 209	0.41 314	0.25 144	0.25 129	0.28 225	0.21 209	0.28 193	0.20 220	0.15 403	0.13 409	0.14 395	0.15 417	0.10 257	0.09 231

rvit_stereo_0075_2	0.24 264	0.17 315	0.50 325	0.26 370	0.22 416	0.22 156	0.15 50	0.40 232	0.35 241	0.27 165	0.37 258	0.29 235	0.20 202	0.28 193	0.19 206	0.17 429	0.12 397	0.19 442	0.12 371	0.13 356	0.13 358

ACVNet-DCA	0.18 115	0.14 240	0.38 200	0.23 252	0.11 72	0.31 311	0.19 194	0.41 245	0.27 139	0.17 79	0.19 69	0.13 28	0.18 178	0.28 193	0.11 6	0.08 152	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.09 194	0.09 231

xx1	0.20 168	0.14 240	0.38 200	0.23 252	0.11 72	0.31 311	0.19 194	0.35 175	0.47 376	0.17 79	0.19 69	0.28 225	0.24 252	0.28 193	0.11 6	0.08 152	0.05 9	0.10 260	0.09 254	0.09 194	0.09 231

cc1	0.18 115	0.14 240	0.38 200	0.23 252	0.11 72	0.31 311	0.19 194	0.35 175	0.47 376	0.17 79	0.19 69	0.13 28	0.18 178	0.28 193	0.11 6	0.08 152	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.08 130	0.08 175

IGEVStereo-DCA	0.14 37	0.11 106	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.20 105	0.18 151	0.27 65	0.20 51	0.15 47	0.12 12	0.14 50	0.12 55	0.28 193	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.07 110

rrr	0.17 92	0.11 106	0.57 360	0.19 51	0.12 125	0.20 105	0.18 151	0.35 175	0.22 75	0.15 47	0.12 12	0.14 50	0.12 55	0.28 193	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.07 110

StereoVision	0.22 218	0.18 329	0.37 181	0.27 397	0.17 338	0.23 177	0.22 295	0.38 209	0.31 197	0.20 101	0.51 388	0.22 140	0.16 128	0.28 193	0.18 177	0.11 311	0.12 397	0.13 371	0.13 396	0.10 257	0.07 110

EKT-Stereo	0.38 413	0.12 139	0.38 200	0.42 473	3.88 523	0.21 131	0.17 108	0.35 175	0.28 154	0.20 101	0.20 85	0.23 160	0.15 114	0.28 193	0.16 127	0.09 229	0.07 220	0.09 188	0.07 97	0.09 194	0.09 231

PCWNet_CMD	0.23 235	0.13 198	0.48 309	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.16 73	0.46 297	0.46 371	0.29 202	0.36 249	0.37 310	0.24 252	0.28 193	0.20 220	0.09 229	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.11 304	0.09 231

Selective-RAFT	0.17 92	0.12 139	0.30 95	0.24 301	0.10 39	0.29 279	0.15 50	0.32 129	0.31 197	0.17 79	0.17 53	0.21 129	0.18 178	0.28 193	0.17 156	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.07 97	0.08 130	0.06 43

iRaft-Stereo_20w	0.19 153	0.10 51	0.46 292	0.19 51	0.13 196	0.25 212	0.19 194	0.52 366	0.19 34	0.29 202	0.21 97	0.22 140	0.20 202	0.28 193	0.18 177	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.08 168	0.08 130	0.08 175

AASNet	0.27 316	0.19 345	0.49 314	0.26 370	0.17 338	0.34 345	0.20 240	0.62 451	0.48 386	0.35 320	0.40 294	0.32 271	0.25 272	0.28 193	0.34 365	0.11 311	0.09 335	0.10 260	0.08 168	0.13 356	0.11 320

MSMDNet	0.23 235	0.13 198	0.48 309	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.16 73	0.46 297	0.46 371	0.29 202	0.36 249	0.37 310	0.24 252	0.28 193	0.20 220	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.11 304	0.09 231

HITNet	0.20 168	0.17 315	0.43 265	0.19 51	0.08 5	0.27 242	0.14 29	0.42 259	0.30 185	0.29 202	0.32 198	0.27 210	0.21 209	0.28 193	0.25 300	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.09 194	0.06 43
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
HI	0.20 168	0.13 198	0.33 130	0.18 22	0.15 286	0.17 39	0.16 73	0.34 151	0.21 64	0.37 341	0.39 284	0.36 304	0.24 252	0.29 209	0.21 242	0.06 3	0.05 9	0.08 115	0.09 254	0.09 194	0.07 110

CoSv	0.20 168	0.13 198	0.33 130	0.18 22	0.15 286	0.17 39	0.16 73	0.34 151	0.21 64	0.37 341	0.39 284	0.36 304	0.24 252	0.29 209	0.21 242	0.06 3	0.05 9	0.08 115	0.09 254	0.09 194	0.07 110

mmm	0.21 188	0.12 139	0.31 109	0.22 206	0.12 125	0.28 258	0.21 270	0.41 245	0.27 139	0.29 202	0.38 271	0.29 235	0.24 252	0.29 209	0.22 262	0.09 229	0.07 220	0.11 315	0.09 254	0.10 257	0.09 231

HH	0.18 115	0.12 139	0.55 353	0.22 206	0.12 125	0.18 53	0.18 151	0.34 151	0.19 34	0.20 101	0.24 121	0.34 285	0.18 178	0.29 209	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.07 68	0.06 43

HanStereo	0.18 115	0.12 139	0.55 353	0.22 206	0.12 125	0.18 53	0.18 151	0.34 151	0.19 34	0.20 101	0.24 121	0.34 285	0.18 178	0.29 209	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.07 68	0.06 43

IER	0.23 235	0.12 139	0.39 214	0.20 105	0.14 237	0.31 311	0.19 194	0.42 259	0.36 254	0.33 284	0.40 294	0.32 271	0.33 369	0.29 209	0.22 262	0.09 229	0.07 220	0.08 115	0.08 168	0.09 194	0.08 175

UDGNet	0.23 235	0.31 441	0.38 200	0.24 301	0.14 237	0.24 198	0.18 151	0.32 129	0.43 328	0.29 202	0.28 151	0.24 172	0.19 193	0.29 209	0.20 220	0.15 403	0.07 220	0.21 449	0.11 334	0.14 373	0.10 286

KYRaft	0.22 218	0.10 51	0.30 95	0.23 252	0.12 125	0.23 177	0.23 321	0.35 175	0.24 107	0.35 320	0.54 405	0.34 285	0.26 281	0.29 209	0.15 104	0.07 38	0.05 9	0.09 188	0.10 296	0.08 130	0.31 476

GrayStereo	0.25 291	0.09 24	0.32 115	0.26 370	0.13 196	0.23 177	0.47 470	0.34 151	0.30 185	0.39 370	0.47 372	0.30 251	0.79 479	0.29 209	0.16 127	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.09 254	0.07 68	0.13 358

RAFT	0.21 188	0.17 315	0.32 115	0.24 301	0.12 125	0.25 212	0.27 376	0.35 175	0.28 154	0.33 284	0.33 219	0.38 318	0.22 222	0.29 209	0.17 156	0.08 152	0.08 301	0.11 315	0.10 296	0.10 257	0.06 43

Prome-Stereo	0.21 188	0.10 51	0.30 95	0.24 301	0.12 125	0.23 177	0.23 321	0.36 193	0.25 120	0.33 284	0.59 423	0.24 172	0.28 316	0.29 209	0.16 127	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.08 130	0.20 440

CFNet_pseudo	0.23 235	0.13 198	0.47 300	0.19 51	0.13 196	0.26 232	0.16 73	0.44 276	0.44 343	0.29 202	0.37 258	0.38 318	0.23 234	0.29 209	0.21 242	0.09 229	0.06 109	0.11 315	0.08 168	0.11 304	0.09 231

GES	0.22 218	0.12 139	0.42 254	0.20 105	0.14 237	0.27 242	0.19 194	0.49 324	0.33 217	0.30 233	0.36 249	0.25 180	0.23 234	0.29 209	0.22 262	0.10 275	0.08 301	0.08 115	0.07 97	0.10 257	0.11 320

ccs_rob	0.23 235	0.13 198	0.47 300	0.20 105	0.13 196	0.26 232	0.17 108	0.44 276	0.44 343	0.29 202	0.37 258	0.38 318	0.23 234	0.29 209	0.21 242	0.09 229	0.06 109	0.11 315	0.08 168	0.11 304	0.09 231

tt45	0.14 37	0.09 24	0.22 26	0.19 51	0.11 72	0.23 177	0.18 151	0.22 22	0.17 18	0.15 47	0.13 18	0.14 50	0.10 23	0.30 223	0.14 80	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.07 68	0.07 110

DCVSM-stereo	0.24 264	0.13 198	0.52 340	0.20 105	0.14 237	0.26 232	0.13 13	0.34 151	0.34 226	0.41 390	0.33 219	0.47 385	0.29 332	0.30 223	0.22 262	0.10 275	0.10 359	0.11 315	0.10 296	0.12 341	0.15 388

MyStereo05	0.23 235	0.12 139	0.57 360	0.21 148	0.14 237	0.25 212	0.23 321	0.48 316	0.52 414	0.31 250	0.23 109	0.25 180	0.22 222	0.30 223	0.21 242	0.07 38	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.08 175

MyStereo04	0.23 235	0.12 139	0.55 353	0.22 206	0.14 237	0.25 212	0.23 321	0.49 324	0.52 414	0.28 175	0.23 109	0.27 210	0.23 234	0.30 223	0.22 262	0.07 38	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.08 175

dd	0.22 218	0.26 412	0.40 222	0.22 206	0.12 125	0.25 212	0.21 270	0.32 129	0.44 343	0.29 202	0.28 151	0.25 180	0.16 128	0.30 223	0.25 300	0.12 347	0.07 220	0.10 260	0.08 168	0.11 304	0.09 231

PSM-AAD	0.25 291	0.10 51	0.30 95	0.24 301	0.12 125	0.26 232	0.38 445	0.34 151	0.28 154	0.35 320	0.39 284	0.28 225	0.79 479	0.30 223	0.16 127	0.07 38	0.06 109	0.12 351	0.11 334	0.08 130	0.21 448

AdaStereo	0.24 264	0.16 297	0.37 181	0.24 301	0.12 125	0.32 320	0.17 108	0.54 384	0.42 321	0.33 284	0.38 271	0.35 299	0.21 209	0.30 223	0.22 262	0.14 390	0.06 109	0.13 371	0.08 168	0.11 304	0.08 175
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.
MSKI-zero shot	0.17 92	0.09 24	0.43 265	0.20 105	0.11 72	0.21 131	0.15 50	0.32 129	0.21 64	0.23 122	0.24 121	0.23 160	0.10 23	0.31 230	0.13 52	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.06 43

DLNR_Zeroshot_test	10.44 529	12.10 535	19.93 536	106.08 544	23.66 541	0.14 9	0.13 13	3.22 523	0.17 18	0.16 68	0.23 109	0.16 79	0.10 23	0.31 230	0.15 104	2.36 522	0.06 109	0.07 40	0.07 97	39.70 542	0.06 43

CFNet_ucs	0.24 264	0.13 198	0.50 325	0.20 105	0.15 286	0.28 258	0.17 108	0.49 324	0.45 354	0.32 273	0.42 318	0.39 330	0.22 222	0.31 230	0.21 242	0.11 311	0.08 301	0.12 351	0.09 254	0.12 341	0.11 320

ToySt	0.24 264	0.16 297	0.48 309	0.21 148	0.13 196	0.29 279	0.29 397	0.39 221	0.39 288	0.27 165	0.35 239	0.39 330	0.31 359	0.31 230	0.29 332	0.08 152	0.09 335	0.10 260	0.11 334	0.11 304	0.10 286

GMM-Stereo	0.21 188	0.10 51	0.43 265	0.23 252	0.13 196	0.24 198	0.25 359	0.37 203	0.27 139	0.30 233	0.45 355	0.27 210	0.21 209	0.31 230	0.17 156	0.07 38	0.05 9	0.10 260	0.09 254	0.08 130	0.19 430

BEATNet_4x	0.22 218	0.18 329	0.47 300	0.22 206	0.10 39	0.28 258	0.14 29	0.46 297	0.32 205	0.31 250	0.34 228	0.31 262	0.25 272	0.31 230	0.29 332	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.06 49	0.10 257	0.08 175

ISRNet	0.27 316	0.13 198	0.45 284	0.26 370	0.19 377	0.24 198	0.14 29	0.45 286	0.43 328	0.39 370	0.48 378	0.42 356	0.27 300	0.32 236	0.29 332	0.20 449	0.12 397	0.17 426	0.16 429	0.16 392	0.20 440

CBFPSM	0.27 316	0.16 297	0.67 401	0.20 105	0.14 237	0.38 377	0.25 359	0.40 232	0.36 254	0.33 284	0.36 249	0.56 424	0.38 398	0.32 236	0.38 378	0.08 152	0.08 301	0.07 40	0.08 168	0.09 194	0.11 320

RAFT_CTSACE	0.21 188	0.16 297	0.41 245	0.25 338	0.15 286	0.22 156	0.24 343	0.32 129	0.28 154	0.33 284	0.51 388	0.29 235	0.17 154	0.32 236	0.13 52	0.06 3	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.06 43

RAFT+CT+SA	0.21 188	0.18 329	0.33 130	0.25 338	0.18 359	0.23 177	0.29 397	0.40 232	0.36 254	0.24 136	0.38 271	0.18 96	0.16 128	0.32 236	0.16 127	0.07 38	0.05 9	0.09 188	0.12 371	0.09 194	0.09 231

PFNet+	0.20 168	0.10 51	0.37 181	0.21 148	0.12 125	0.17 39	0.19 194	0.29 91	0.34 226	0.33 284	0.32 198	0.24 172	0.16 128	0.32 236	0.17 156	0.10 275	0.07 220	0.11 315	0.10 296	0.08 130	0.12 342

FTStereo	0.28 336	0.10 51	0.43 265	0.23 252	0.13 196	0.21 131	0.53 481	0.34 151	0.26 129	0.38 355	0.95 477	0.30 251	0.56 455	0.32 236	0.18 177	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.07 68	0.19 430

XX-Stereo	0.21 188	0.10 51	0.83 439	0.26 370	0.17 338	0.23 177	0.13 13	0.40 232	0.18 24	0.20 101	0.41 302	0.31 262	0.10 23	0.32 236	0.12 22	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.05 4

TestStereo1	0.21 188	0.16 297	0.32 115	0.26 370	0.13 196	0.26 232	0.27 376	0.40 232	0.36 254	0.29 202	0.39 284	0.22 140	0.21 209	0.33 243	0.17 156	0.07 38	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.07 110

DisPM	0.19 153	0.10 51	0.35 149	0.23 252	0.13 196	0.18 53	0.20 240	0.29 91	0.29 173	0.33 284	0.34 228	0.23 160	0.16 128	0.33 243	0.16 127	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.07 68	0.11 320

SA-5K	0.21 188	0.16 297	0.32 115	0.26 370	0.13 196	0.26 232	0.27 376	0.40 232	0.36 254	0.29 202	0.39 284	0.22 140	0.21 209	0.33 243	0.17 156	0.07 38	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.07 110

Sa-1000	0.22 218	0.15 273	0.35 149	0.23 252	0.13 196	0.28 258	0.23 321	0.47 305	0.39 288	0.30 233	0.50 382	0.26 201	0.19 193	0.33 243	0.16 127	0.07 38	0.06 109	0.10 260	0.11 334	0.08 130	0.06 43

SA	0.22 218	0.16 297	0.36 169	0.23 252	0.13 196	0.24 198	0.23 321	0.45 286	0.40 304	0.27 165	0.44 342	0.23 160	0.23 234	0.33 243	0.17 156	0.07 38	0.06 109	0.10 260	0.11 334	0.08 130	0.06 43

DN-CSS_ROB	0.22 218	0.25 401	0.47 300	0.24 301	0.14 237	0.25 212	0.12 7	0.40 232	0.33 217	0.29 202	0.42 318	0.22 140	0.20 202	0.33 243	0.19 206	0.07 38	0.06 109	0.11 315	0.11 334	0.11 304	0.07 110

1test111	0.19 153	0.14 240	0.38 200	0.23 252	0.11 72	0.31 311	0.19 194	0.41 245	0.27 139	0.17 79	0.19 69	0.13 28	0.18 178	0.34 249	0.22 262	0.08 152	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.09 194	0.09 231

GMStereo_Zeroshot	0.24 264	0.21 371	0.45 284	0.26 370	0.13 196	0.28 258	0.15 50	0.39 221	0.35 241	0.37 341	0.43 331	0.40 343	0.17 154	0.34 249	0.20 220	0.12 347	0.07 220	0.13 371	0.07 97	0.16 392	0.09 231

iinet-f	0.30 356	0.18 329	1.03 474	0.20 105	0.15 286	0.44 411	0.22 295	0.45 286	0.37 265	0.35 320	0.44 342	0.41 348	0.34 378	0.34 249	0.40 394	0.10 275	0.09 335	0.08 115	0.08 168	0.13 356	0.11 320

qqq	0.20 168	0.12 139	0.31 109	0.20 105	0.11 72	0.23 177	0.19 194	0.41 245	0.27 139	0.24 136	0.28 151	0.28 225	0.24 252	0.34 249	0.22 262	0.08 152	0.07 220	0.10 260	0.09 254	0.09 194	0.09 231

test_5	0.23 235	0.19 345	0.38 200	0.26 370	0.18 359	0.25 212	0.29 397	0.40 232	0.37 265	0.29 202	0.40 294	0.25 180	0.22 222	0.34 249	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.09 188	0.09 254	0.10 257	0.10 286

NRIStereo	0.18 115	0.11 106	0.35 149	0.23 252	0.11 72	0.24 198	0.20 240	0.29 91	0.26 129	0.26 156	0.25 129	0.25 180	0.18 178	0.34 249	0.18 177	0.07 38	0.06 109	0.09 188	0.07 97	0.09 194	0.08 175

UCFNet_RVC	0.24 264	0.16 297	0.34 139	0.18 22	0.15 286	0.33 332	0.16 73	0.46 297	0.35 241	0.29 202	0.35 239	0.39 330	0.25 272	0.34 249	0.22 262	0.13 364	0.08 301	0.13 371	0.14 408	0.13 356	0.12 342

iResNetv2_ROB	0.27 316	0.26 412	0.72 417	0.23 252	0.13 196	0.29 279	0.18 151	0.52 366	0.49 395	0.37 341	0.45 355	0.39 330	0.25 272	0.34 249	0.20 220	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.05 16	0.12 341	0.09 231

iResNet	0.24 264	0.18 329	0.61 377	0.25 338	0.11 72	0.29 279	0.21 270	0.42 259	0.43 328	0.33 284	0.43 331	0.27 210	0.22 222	0.34 249	0.26 313	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.08 130	0.07 110

rvit_105_1	0.27 316	0.19 345	0.46 292	0.27 397	0.19 377	0.30 296	0.35 431	0.44 276	0.51 406	0.31 250	0.31 190	0.31 262	0.26 281	0.35 258	0.25 300	0.15 403	0.14 418	0.15 409	0.17 438	0.11 304	0.10 286

gwcnet-sp	0.24 264	0.13 198	0.63 388	0.22 206	0.14 237	0.34 345	0.22 295	0.44 276	0.39 288	0.35 320	0.34 228	0.27 210	0.27 300	0.35 258	0.25 300	0.09 229	0.08 301	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.09 231

scenet	0.24 264	0.13 198	0.63 388	0.22 206	0.14 237	0.34 345	0.22 295	0.44 276	0.39 288	0.35 320	0.34 228	0.27 210	0.27 300	0.35 258	0.25 300	0.09 229	0.08 301	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.09 231

ssnet	0.24 264	0.13 198	0.63 388	0.22 206	0.14 237	0.34 345	0.22 295	0.44 276	0.39 288	0.35 320	0.34 228	0.27 210	0.27 300	0.35 258	0.25 300	0.09 229	0.08 301	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.09 231

LCNet	0.21 188	0.11 106	0.29 88	0.25 338	0.12 125	0.23 177	0.19 194	0.34 151	0.26 129	0.28 175	0.35 239	0.26 201	0.30 343	0.35 258	0.17 156	0.07 38	0.05 9	0.09 188	0.10 296	0.13 356	0.22 453

999	0.14 37	0.08 6	0.24 39	0.19 51	0.11 72	0.20 105	0.17 108	0.24 48	0.18 24	0.13 25	0.16 46	0.14 50	0.11 37	0.36 263	0.15 104	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.07 110

Anonymous_2	0.37 406	0.21 371	0.47 300	0.20 105	0.21 400	0.42 401	0.26 371	0.38 209	0.29 173	0.33 284	0.30 176	0.44 371	0.38 398	0.36 263	0.29 332	0.26 464	0.29 483	0.44 484	1.41 519	0.34 476	0.21 448

pcwnet_v2	0.32 372	0.15 273	1.26 488	0.23 252	0.18 359	0.32 320	0.18 151	0.59 430	0.60 440	0.36 336	0.45 355	0.35 299	0.29 332	0.36 263	0.25 300	0.14 390	0.11 380	0.12 351	0.11 334	0.14 373	0.15 388

fast-acv-ft	0.31 363	0.20 357	0.81 435	0.24 301	0.18 359	0.46 418	0.27 376	0.41 245	0.49 395	0.39 370	0.55 409	0.49 397	0.35 382	0.37 266	0.38 378	0.11 311	0.11 380	0.11 315	0.12 371	0.12 341	0.09 231

hknet	0.25 291	0.14 240	0.40 222	0.25 338	0.15 286	0.35 360	0.21 270	0.56 409	0.37 265	0.34 304	0.35 239	0.43 360	0.27 300	0.37 266	0.21 242	0.09 229	0.07 220	0.11 315	0.10 296	0.09 194	0.09 231

IPLGR	0.21 188	0.13 198	0.61 377	0.21 148	0.11 72	0.25 212	0.18 151	0.41 245	0.37 265	0.28 175	0.27 146	0.21 129	0.19 193	0.37 266	0.18 177	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.06 43

LMCR-Stereo	0.26 307	0.18 329	0.49 314	0.28 417	0.14 237	0.36 365	0.23 321	0.54 384	0.34 226	0.39 370	0.40 294	0.29 235	0.29 332	0.37 266	0.27 317	0.11 311	0.07 220	0.09 188	0.07 97	0.13 356	0.09 231

ssnet_v2	0.28 336	0.16 297	0.44 273	0.22 206	0.15 286	0.40 390	0.30 407	0.57 417	0.46 371	0.38 355	0.36 249	0.47 385	0.29 332	0.38 270	0.39 386	0.13 364	0.11 380	0.11 315	0.11 334	0.11 304	0.11 320

iResNet_ROB	0.25 291	0.19 345	0.40 222	0.20 105	0.12 125	0.30 296	0.16 73	0.55 394	0.53 418	0.38 355	0.43 331	0.37 310	0.26 281	0.38 270	0.22 262	0.08 152	0.06 109	0.06 2	0.04 1	0.09 194	0.09 231

YMNet	0.32 372	0.22 383	0.58 365	0.27 397	0.23 428	0.48 429	0.27 376	0.51 349	0.45 354	0.48 429	0.56 415	0.51 407	0.30 343	0.39 272	0.40 394	0.13 364	0.16 440	0.13 371	0.12 371	0.13 356	0.12 342

YMNet_1	0.32 372	0.22 383	0.58 365	0.27 397	0.23 428	0.48 429	0.27 376	0.51 349	0.45 354	0.48 429	0.56 415	0.51 407	0.30 343	0.39 272	0.40 394	0.13 364	0.16 440	0.13 371	0.12 371	0.13 356	0.12 342

DualNet (step1)	0.28 336	0.19 345	0.50 325	0.18 22	0.16 318	0.34 345	0.20 240	0.51 349	0.38 279	0.37 341	0.34 228	0.37 310	0.30 343	0.39 272	0.23 280	0.23 454	0.09 335	0.28 467	0.24 465	0.18 422	0.16 397

test_sample7	0.25 291	0.15 273	0.35 149	0.20 105	0.14 237	0.28 258	0.21 270	0.51 349	0.38 279	0.37 341	0.34 228	0.37 310	0.30 343	0.39 272	0.23 280	0.14 390	0.09 335	0.13 371	0.12 371	0.13 356	0.12 342

Wz-Net-LNSev	0.34 388	0.29 429	0.91 456	0.26 370	0.21 400	0.47 424	0.31 411	0.54 384	0.54 422	0.44 411	0.52 396	0.50 403	0.35 382	0.39 272	0.39 386	0.11 311	0.11 380	0.10 260	0.09 254	0.14 373	0.13 358

MMNet	0.27 316	0.14 240	0.49 314	0.24 301	0.17 338	0.47 424	0.22 295	0.45 286	0.51 406	0.39 370	0.41 302	0.36 304	0.33 369	0.39 272	0.34 365	0.08 152	0.07 220	0.09 188	0.09 254	0.10 257	0.08 175

UPFNet	0.25 291	0.12 139	0.38 200	0.24 301	0.19 377	0.37 370	0.28 391	0.48 316	0.38 279	0.34 304	0.37 258	0.37 310	0.28 316	0.39 272	0.33 360	0.10 275	0.09 335	0.10 260	0.10 296	0.10 257	0.08 175

UNet	0.28 336	0.14 240	0.69 407	0.23 252	0.20 393	0.44 411	0.22 295	0.50 333	0.40 304	0.34 304	0.39 284	0.43 360	0.33 369	0.40 279	0.31 347	0.09 229	0.07 220	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

STTStereo	0.28 336	0.20 357	0.61 377	0.25 338	0.17 338	0.29 279	0.24 343	0.47 305	0.39 288	0.39 370	0.41 302	0.44 371	0.28 316	0.40 279	0.28 321	0.13 364	0.12 397	0.13 371	0.16 429	0.12 341	0.11 320

PSMNet-RUCA	0.37 406	0.41 467	0.66 400	0.46 479	0.41 477	0.34 345	0.25 359	0.57 417	0.45 354	0.39 370	0.52 396	0.43 360	0.33 369	0.41 281	0.29 332	0.25 463	0.14 418	0.33 477	0.21 453	0.31 472	0.22 453

dad	0.28 336	0.31 441	0.44 273	0.21 148	0.14 237	0.30 296	0.20 240	0.33 143	0.49 395	0.44 411	0.44 342	0.45 375	0.21 209	0.41 281	0.26 313	0.20 449	0.11 380	0.20 446	0.11 334	0.14 373	0.10 286

MLCV	0.22 218	0.16 297	0.44 273	0.21 148	0.08 5	0.29 279	0.19 194	0.38 209	0.37 265	0.38 355	0.44 342	0.31 262	0.21 209	0.41 281	0.24 291	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.07 68	0.06 43

NINENet	0.25 291	0.15 273	0.37 181	0.23 252	0.16 318	0.43 409	0.17 108	0.60 438	0.46 371	0.32 273	0.37 258	0.32 271	0.20 202	0.42 284	0.21 242	0.10 275	0.10 359	0.12 351	0.08 168	0.11 304	0.10 286

DeepPruner_ROB	0.26 307	0.19 345	0.44 273	0.21 148	0.16 318	0.30 296	0.21 270	0.52 366	0.32 205	0.35 320	0.38 271	0.39 330	0.26 281	0.42 284	0.24 291	0.15 403	0.11 380	0.11 315	0.11 334	0.14 373	0.13 358

CRFU-Net	0.28 336	0.14 240	0.45 284	0.25 338	0.15 286	0.45 416	0.23 321	0.50 333	0.30 185	0.43 405	0.41 302	0.48 392	0.46 433	0.43 286	0.29 332	0.11 311	0.10 359	0.09 188	0.08 168	0.10 257	0.10 286

cf-r	0.24 264	0.15 273	0.44 273	0.21 148	0.14 237	0.27 242	0.22 295	0.42 259	0.40 304	0.30 233	0.42 318	0.42 356	0.26 281	0.43 286	0.25 300	0.11 311	0.06 109	0.08 115	0.10 296	0.08 130	0.08 175

DMCA-RVC	0.27 316	0.21 371	0.61 377	0.28 417	0.17 338	0.29 279	0.21 270	0.42 259	0.35 241	0.40 380	0.37 258	0.39 330	0.36 386	0.43 286	0.30 340	0.13 364	0.10 359	0.15 409	0.11 334	0.13 356	0.10 286

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 316	0.21 371	0.59 372	0.25 338	0.18 359	0.29 279	0.22 295	0.50 333	0.40 304	0.38 355	0.41 302	0.43 360	0.27 300	0.43 286	0.29 332	0.11 311	0.08 301	0.10 260	0.10 296	0.10 257	0.11 320
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample1	0.20 168	0.10 51	0.28 78	0.19 51	0.12 125	0.28 258	0.19 194	0.41 245	0.25 120	0.26 156	0.31 190	0.29 235	0.26 281	0.44 290	0.21 242	0.09 229	0.07 220	0.08 115	0.07 97	0.09 194	0.09 231

AAGNet	0.33 380	0.11 106	0.37 181	0.25 338	0.16 318	0.20 105	0.19 194	0.30 108	0.27 139	0.35 320	0.35 239	0.27 210	0.30 343	0.44 290	2.66 517	0.08 152	0.05 9	0.10 260	0.07 97	0.08 130	0.06 43

HCRNet	0.24 264	0.25 401	0.33 130	0.34 449	0.16 318	0.27 242	0.18 151	0.43 271	0.35 241	0.30 233	0.35 239	0.32 271	0.22 222	0.44 290	0.20 220	0.13 364	0.08 301	0.13 371	0.11 334	0.10 257	0.09 231

test_sample2	0.21 188	0.10 51	0.28 78	0.19 51	0.11 72	0.27 242	0.21 270	0.43 271	0.29 173	0.26 156	0.31 190	0.30 251	0.24 252	0.45 293	0.18 177	0.09 229	0.07 220	0.08 115	0.07 97	0.09 194	0.09 231

HGLStereo	0.27 316	0.14 240	0.46 292	0.24 301	0.21 400	0.33 332	0.23 321	0.50 333	0.42 321	0.35 320	0.48 378	0.41 348	0.33 369	0.45 293	0.33 360	0.11 311	0.10 359	0.09 188	0.09 254	0.10 257	0.12 342

StereoDRNet-Refined	0.27 316	0.17 315	0.35 149	0.25 338	0.14 237	0.37 370	0.21 270	0.47 305	0.41 314	0.44 411	0.51 388	0.41 348	0.28 316	0.45 293	0.37 376	0.09 229	0.06 109	0.11 315	0.11 334	0.10 257	0.10 286
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GCST	0.47 444	0.60 485	0.57 360	1.04 509	0.48 483	0.38 377	0.11 5	0.40 232	0.32 205	0.41 390	0.34 228	0.29 235	0.17 154	0.46 296	0.19 206	0.69 500	0.42 493	0.79 502	0.62 504	0.62 492	0.46 492

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 356	0.20 357	0.70 413	0.21 148	0.17 338	0.46 418	0.27 376	0.50 333	0.49 395	0.42 399	0.55 409	0.43 360	0.30 343	0.46 296	0.38 378	0.09 229	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.11 304	0.10 286

UDG	0.40 424	0.46 469	0.49 314	0.40 471	0.35 471	0.47 424	0.27 376	0.54 384	0.47 376	0.39 370	0.45 355	0.59 434	0.44 424	0.46 296	0.39 386	0.26 464	0.19 457	0.48 486	0.22 461	0.34 476	0.26 469

xxxx	0.34 388	0.10 51	0.29 88	0.19 51	0.11 72	0.37 370	0.20 240	0.58 425	0.38 279	0.29 202	0.42 318	0.38 318	0.24 252	0.46 296	2.20 513	0.11 311	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.09 231

CFNet-ft	0.24 264	0.15 273	0.35 149	0.18 22	0.15 286	0.30 296	0.21 270	0.39 221	0.36 254	0.28 175	0.40 294	0.43 360	0.25 272	0.47 300	0.24 291	0.12 347	0.07 220	0.12 351	0.11 334	0.12 341	0.09 231

CFNet_RVC	0.24 264	0.15 273	0.35 149	0.18 22	0.15 286	0.30 296	0.21 270	0.39 221	0.36 254	0.28 175	0.40 294	0.43 360	0.25 272	0.47 300	0.24 291	0.12 347	0.07 220	0.12 351	0.11 334	0.12 341	0.09 231

CoDeX	0.23 235	0.12 139	0.46 292	0.21 148	0.14 237	0.29 279	0.21 270	0.53 377	0.41 314	0.29 202	0.35 239	0.29 235	0.22 222	0.48 302	0.19 206	0.09 229	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.08 130	0.07 110

DDUNet	0.41 426	0.50 478	0.48 309	0.44 476	0.39 474	0.46 418	0.32 416	0.50 333	0.43 328	0.45 415	0.52 396	0.57 429	0.36 386	0.48 302	0.33 360	0.33 480	0.21 464	0.55 490	0.25 468	0.37 479	0.32 479

DRaft	0.24 264	0.10 51	0.34 139	0.18 22	0.12 125	0.28 258	0.23 321	0.33 143	0.39 288	0.38 355	0.61 434	0.21 129	0.41 410	0.48 302	0.42 405	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.08 175

delet	0.27 316	0.14 240	0.40 222	0.23 252	0.19 377	0.41 394	0.29 397	0.49 324	0.48 386	0.33 284	0.41 302	0.37 310	0.30 343	0.48 302	0.34 365	0.09 229	0.09 335	0.11 315	0.12 371	0.08 130	0.08 175

ADCRef	0.38 413	0.24 396	0.88 451	0.26 370	0.21 400	0.49 434	0.27 376	0.52 366	0.48 386	0.50 432	0.58 421	0.35 299	0.47 436	0.48 302	1.29 495	0.09 229	0.08 301	0.12 351	0.12 371	0.11 304	0.11 320

ITSA-stereo	0.25 291	0.15 273	0.33 130	0.23 252	0.11 72	0.27 242	0.18 151	0.56 409	0.59 436	0.31 250	0.32 198	0.33 278	0.28 316	0.49 307	0.30 340	0.11 311	0.08 301	0.11 315	0.10 296	0.11 304	0.13 358

ARAFT	0.24 264	0.21 371	0.78 424	0.22 206	0.12 125	0.29 279	0.24 343	0.43 271	0.32 205	0.33 284	0.28 151	0.28 225	0.19 193	0.49 307	0.18 177	0.07 38	0.06 109	0.12 351	0.11 334	0.09 194	0.06 43

aanetorigin	0.39 418	0.29 429	1.09 477	0.24 301	0.19 377	0.28 258	0.37 439	0.33 143	0.47 376	0.94 484	0.82 467	0.52 413	0.54 451	0.49 307	0.50 429	0.11 311	0.09 335	0.10 260	0.10 296	0.16 392	0.15 388

IPLG	0.21 188	0.15 273	0.53 344	0.21 148	0.12 125	0.28 258	0.17 108	0.42 259	0.30 185	0.33 284	0.32 198	0.15 65	0.17 154	0.50 310	0.21 242	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.06 43

Consistency-Raft	0.55 462	0.48 473	1.02 472	0.45 477	0.49 484	0.49 434	0.47 470	0.72 478	0.72 464	0.45 415	0.82 467	0.47 385	0.60 460	0.50 310	0.63 450	0.39 487	0.39 491	0.44 484	0.51 495	0.52 486	0.37 482

ASMatch	0.23 235	0.11 106	0.51 336	0.24 301	0.14 237	0.19 77	0.17 108	0.31 119	0.28 154	0.28 175	0.68 448	0.27 210	0.26 281	0.50 310	0.22 262	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.06 13	0.11 320

LALA_ROB	0.36 397	0.25 401	0.46 292	0.30 429	0.21 400	0.47 424	0.39 450	0.61 442	0.51 406	0.52 443	0.51 388	0.69 465	0.36 386	0.50 310	0.43 406	0.17 429	0.11 380	0.16 420	0.14 408	0.17 409	0.15 388

PWCDC_ROB	0.38 413	0.30 435	0.60 374	0.33 447	0.20 393	0.42 401	0.19 194	0.58 425	0.89 482	0.42 399	1.26 490	0.36 304	0.34 378	0.50 310	0.38 378	0.18 440	0.11 380	0.11 315	0.09 254	0.19 429	0.13 358

NF-Stereo	0.20 168	0.10 51	0.35 149	0.24 301	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.38 209	0.32 205	0.28 175	0.30 176	0.22 140	0.16 128	0.51 315	0.20 220	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.13 358

OCTAStereo	0.20 168	0.10 51	0.35 149	0.24 301	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.38 209	0.32 205	0.28 175	0.30 176	0.22 140	0.16 128	0.51 315	0.20 220	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.13 358

RE-Stereo	0.20 168	0.10 51	0.35 149	0.24 301	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.38 209	0.32 205	0.28 175	0.30 176	0.22 140	0.16 128	0.51 315	0.20 220	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.13 358

TVStereo	0.20 168	0.10 51	0.35 149	0.24 301	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.38 209	0.32 205	0.28 175	0.30 176	0.22 140	0.16 128	0.51 315	0.20 220	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.13 358

GEStereo_RVC	0.27 316	0.20 357	0.44 273	0.27 397	0.16 318	0.33 332	0.25 359	0.56 409	0.54 422	0.34 304	0.38 271	0.34 285	0.25 272	0.51 315	0.28 321	0.12 347	0.08 301	0.09 188	0.08 168	0.11 304	0.11 320

FINET	0.34 388	0.27 419	0.80 433	0.24 301	0.24 436	0.36 365	0.34 428	0.54 384	0.72 464	0.39 370	0.47 372	0.32 271	0.30 343	0.51 315	0.32 353	0.19 446	0.17 447	0.13 371	0.12 371	0.18 422	0.16 397

DDVS	0.25 291	0.15 273	0.39 214	0.24 301	0.17 338	0.34 345	0.21 270	0.41 245	0.30 185	0.33 284	0.41 302	0.48 392	0.21 209	0.52 321	0.27 317	0.11 311	0.09 335	0.11 315	0.09 254	0.13 356	0.14 377

PSM-softLoss	0.21 188	0.10 51	0.39 214	0.24 301	0.12 125	0.20 105	0.18 151	0.38 209	0.26 129	0.29 202	0.32 198	0.24 172	0.16 128	0.52 321	0.20 220	0.09 229	0.06 109	0.10 260	0.09 254	0.08 130	0.12 342

KMStereo	0.21 188	0.10 51	0.39 214	0.24 301	0.12 125	0.20 105	0.18 151	0.38 209	0.26 129	0.29 202	0.32 198	0.24 172	0.16 128	0.52 321	0.20 220	0.09 229	0.06 109	0.10 260	0.09 254	0.08 130	0.12 342

PSMNet-RSSM	0.24 264	0.15 273	0.36 169	0.21 148	0.14 237	0.25 212	0.20 240	0.48 316	0.37 265	0.30 233	0.44 342	0.38 318	0.26 281	0.52 321	0.22 262	0.12 347	0.07 220	0.11 315	0.13 396	0.10 257	0.09 231

DSFCA	0.27 316	0.13 198	0.36 169	0.20 105	0.17 338	0.38 377	0.31 411	0.47 305	0.43 328	0.43 405	0.37 258	0.39 330	0.29 332	0.52 321	0.32 353	0.12 347	0.10 359	0.10 260	0.11 334	0.11 304	0.10 286

FADNet_RVC	0.30 356	0.28 422	0.83 439	0.23 252	0.15 286	0.30 296	0.17 108	0.49 324	0.37 265	0.30 233	0.38 271	0.30 251	0.27 300	0.52 321	0.31 347	0.14 390	0.14 418	0.14 395	0.16 429	0.21 440	0.23 460

G2L-Stereo_aug	0.26 307	0.10 51	0.58 365	0.19 51	0.12 125	0.32 320	0.22 295	0.40 232	0.51 406	0.40 380	0.44 342	0.45 375	0.28 316	0.53 327	0.31 347	0.08 152	0.06 109	0.06 2	0.05 16	0.08 130	0.08 175

test_sample4	0.24 264	0.13 198	0.43 265	0.20 105	0.12 125	0.32 320	0.21 270	0.51 349	0.34 226	0.31 250	0.37 258	0.28 225	0.23 234	0.53 327	0.21 242	0.10 275	0.07 220	0.10 260	0.09 254	0.11 304	0.10 286

test_sample3	0.23 235	0.12 139	0.43 265	0.19 51	0.12 125	0.32 320	0.20 240	0.50 333	0.34 226	0.31 250	0.33 219	0.29 235	0.22 222	0.53 327	0.22 262	0.10 275	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.10 257	0.10 286

raft_robust	0.22 218	0.17 315	0.30 95	0.22 206	0.12 125	0.23 177	0.22 295	0.49 324	0.48 386	0.32 273	0.32 198	0.26 201	0.23 234	0.53 327	0.15 104	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.10 296	0.08 130	0.06 43

DEmStereo	0.26 307	0.09 24	0.47 300	0.19 51	0.12 125	0.30 296	0.25 359	0.28 80	0.36 254	0.36 336	0.58 421	0.25 180	0.48 442	0.53 327	0.44 410	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.06 13	0.07 110

FADNet-RVC-Resample	0.29 347	0.25 401	0.93 460	0.26 370	0.16 318	0.32 320	0.21 270	0.47 305	0.39 288	0.35 320	0.38 271	0.33 278	0.27 300	0.53 327	0.24 291	0.10 275	0.10 359	0.14 395	0.13 396	0.13 356	0.16 397

DLCB_ROB	0.28 336	0.16 297	0.34 139	0.27 397	0.16 318	0.38 377	0.25 359	0.48 316	0.43 328	0.46 418	0.46 365	0.51 407	0.33 369	0.53 327	0.33 360	0.10 275	0.10 359	0.11 315	0.11 334	0.10 257	0.09 231

ACV-stereo	0.29 347	0.18 329	0.79 430	0.23 252	0.16 318	0.47 424	0.19 194	0.36 193	0.34 226	0.29 202	0.33 219	0.67 459	0.42 418	0.54 334	0.30 340	0.10 275	0.09 335	0.09 188	0.09 254	0.10 257	0.11 320

SQANet	0.40 424	0.48 473	0.67 401	0.48 481	0.39 474	0.48 429	0.22 295	0.51 349	0.43 328	0.40 380	0.47 372	0.47 385	0.33 369	0.54 334	0.32 353	0.36 483	0.15 433	0.40 482	0.21 453	0.45 482	0.31 476

coex_refinement	0.26 307	0.16 297	0.36 169	0.23 252	0.15 286	0.31 311	0.20 240	0.49 324	0.42 321	0.35 320	0.42 318	0.45 375	0.27 300	0.55 336	0.33 360	0.10 275	0.06 109	0.07 40	0.07 97	0.10 257	0.10 286

test_sample5	0.24 264	0.13 198	0.42 254	0.21 148	0.12 125	0.30 296	0.21 270	0.50 333	0.34 226	0.32 273	0.41 302	0.29 235	0.23 234	0.55 336	0.21 242	0.10 275	0.07 220	0.10 260	0.09 254	0.11 304	0.10 286

DualNet	0.24 264	0.13 198	0.42 254	0.21 148	0.12 125	0.30 296	0.21 270	0.50 333	0.34 226	0.33 284	0.43 331	0.29 235	0.23 234	0.55 336	0.21 242	0.10 275	0.07 220	0.10 260	0.09 254	0.11 304	0.10 286

RAFT_R40	0.21 188	0.10 51	0.37 181	0.24 301	0.13 196	0.18 53	0.18 151	0.31 119	0.29 173	0.33 284	0.33 219	0.30 251	0.24 252	0.55 336	0.18 177	0.08 152	0.05 9	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.07 110

IRAFT_RVC	0.22 218	0.12 139	0.39 214	0.26 370	0.11 72	0.18 53	0.24 343	0.40 232	0.37 265	0.31 250	0.30 176	0.29 235	0.24 252	0.55 336	0.22 262	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.07 110

RAFT-345	0.21 188	0.10 51	0.46 292	0.22 206	0.11 72	0.20 105	0.16 73	0.26 55	0.25 120	0.27 165	0.66 443	0.21 129	0.16 128	0.55 336	0.21 242	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.06 13	0.06 43

ADLNet	0.28 336	0.15 273	0.42 254	0.23 252	0.19 377	0.34 345	0.23 321	0.53 377	0.43 328	0.42 399	0.41 302	0.44 371	0.27 300	0.55 336	0.35 369	0.11 311	0.08 301	0.11 315	0.11 334	0.11 304	0.12 342

222	0.41 426	0.10 51	0.29 88	0.19 51	0.11 72	0.36 365	0.20 240	0.57 417	0.39 288	0.35 320	0.44 342	0.30 251	0.27 300	0.55 336	3.56 520	0.11 311	0.07 220	0.08 115	0.08 168	0.09 194	0.09 231

GwcNet-RSSM	0.26 307	0.17 315	0.46 292	0.21 148	0.13 196	0.28 258	0.23 321	0.44 276	0.42 321	0.31 250	0.45 355	0.40 343	0.26 281	0.55 336	0.28 321	0.11 311	0.07 220	0.09 188	0.10 296	0.09 194	0.08 175

NCCL2	0.35 393	0.26 412	0.49 314	0.36 459	0.22 416	0.41 394	0.41 455	0.53 377	0.42 321	0.47 426	0.46 365	0.61 441	0.39 403	0.55 336	0.37 376	0.16 418	0.13 409	0.21 449	0.21 453	0.16 392	0.16 397

ETE_ROB	0.34 388	0.26 412	0.45 284	0.29 420	0.18 359	0.40 390	0.37 439	0.57 417	0.47 376	0.50 432	0.50 382	0.62 443	0.36 386	0.55 336	0.38 378	0.13 364	0.10 359	0.14 395	0.12 371	0.16 392	0.16 397

SST-Stereo	0.21 188	0.10 51	0.37 181	0.24 301	0.13 196	0.19 77	0.17 108	0.31 119	0.24 107	0.34 304	0.33 219	0.29 235	0.25 272	0.56 347	0.17 156	0.08 152	0.05 9	0.10 260	0.08 168	0.09 194	0.07 110

ADCP+	0.45 441	0.24 396	1.15 482	0.25 338	0.22 416	0.56 451	0.39 450	0.54 384	0.51 406	0.44 411	0.51 388	0.46 383	0.52 450	0.56 347	1.89 508	0.10 275	0.08 301	0.11 315	0.10 296	0.14 373	0.13 358

CBMV	0.33 380	0.21 371	0.54 347	0.23 252	0.13 196	0.42 401	0.33 426	0.53 377	0.48 386	0.52 443	0.49 380	0.50 403	0.41 410	0.56 347	0.31 347	0.15 403	0.16 440	0.18 434	0.16 429	0.13 356	0.13 358
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_sample6	0.25 291	0.13 198	0.41 245	0.21 148	0.11 72	0.30 296	0.22 295	0.51 349	0.35 241	0.33 284	0.43 331	0.30 251	0.24 252	0.57 350	0.22 262	0.10 275	0.07 220	0.10 260	0.10 296	0.11 304	0.10 286

THIR-Stereo	0.29 347	0.12 139	0.41 245	0.19 51	0.11 72	0.28 258	0.72 494	0.32 129	0.35 241	0.37 341	0.65 441	0.34 285	0.50 445	0.57 350	0.45 413	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.09 254	0.07 68	0.07 110

RAFT-RH_RVC	0.25 291	0.11 106	0.45 284	0.21 148	0.12 125	0.25 212	0.14 29	0.27 65	0.27 139	0.38 355	1.15 486	0.23 160	0.17 154	0.57 350	0.24 291	0.07 38	0.05 9	0.10 260	0.07 97	0.06 13	0.07 110

test_xeample	0.34 388	0.10 51	0.29 88	0.19 51	0.11 72	0.33 332	0.23 321	0.55 394	0.38 279	0.32 273	0.45 355	0.29 235	0.26 281	0.57 350	2.24 515	0.10 275	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.09 231

AF-Net	0.37 406	0.26 412	0.56 357	0.32 441	0.23 428	0.41 394	0.29 397	0.61 442	0.64 449	0.42 399	0.68 448	0.65 454	0.49 443	0.57 350	0.44 410	0.15 403	0.11 380	0.19 442	0.14 408	0.15 385	0.13 358

StereoDRNet	0.32 372	0.22 383	0.61 377	0.27 397	0.21 400	0.42 401	0.30 407	0.61 442	0.48 386	0.46 418	0.39 284	0.48 392	0.30 343	0.57 350	0.40 394	0.11 311	0.09 335	0.12 351	0.11 334	0.12 341	0.10 286

SMFormer	0.25 291	0.12 139	0.40 222	0.19 51	0.10 39	0.27 242	0.19 194	0.51 349	0.45 354	0.34 304	0.41 302	0.31 262	0.26 281	0.58 356	0.28 321	0.10 275	0.07 220	0.08 115	0.08 168	0.09 194	0.09 231

tta	0.24 264	0.12 139	0.40 222	0.19 51	0.10 39	0.27 242	0.19 194	0.51 349	0.45 354	0.34 304	0.41 302	0.31 262	0.26 281	0.58 356	0.28 321	0.10 275	0.07 220	0.08 115	0.08 168	0.08 130	0.07 110

qqq1	0.24 264	0.12 139	0.40 222	0.19 51	0.10 39	0.27 242	0.19 194	0.51 349	0.45 354	0.34 304	0.41 302	0.31 262	0.26 281	0.58 356	0.16 127	0.10 275	0.07 220	0.07 40	0.06 49	0.08 130	0.07 110

fff1	0.24 264	0.12 139	0.40 222	0.19 51	0.10 39	0.27 242	0.19 194	0.51 349	0.45 354	0.34 304	0.41 302	0.31 262	0.26 281	0.58 356	0.16 127	0.10 275	0.07 220	0.07 40	0.06 49	0.08 130	0.07 110

psm_up	0.29 347	0.16 297	0.41 245	0.26 370	0.17 338	0.32 320	0.26 371	0.55 394	0.43 328	0.36 336	0.40 294	0.45 375	0.37 394	0.58 356	0.30 340	0.11 311	0.12 397	0.13 371	0.12 371	0.10 257	0.10 286

GANet-RSSM	0.24 264	0.14 240	0.36 169	0.21 148	0.14 237	0.27 242	0.21 270	0.45 286	0.33 217	0.29 202	0.39 284	0.39 330	0.28 316	0.58 356	0.23 280	0.11 311	0.07 220	0.09 188	0.09 254	0.10 257	0.09 231

DFGA-Net	0.23 235	0.24 396	0.49 314	0.22 206	0.15 286	0.25 212	0.17 108	0.39 221	0.39 288	0.29 202	0.31 190	0.21 129	0.17 154	0.59 362	0.28 321	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.09 254	0.10 257	0.08 175

SHD	0.42 429	0.27 419	0.81 435	0.31 435	0.25 443	0.42 401	0.22 295	0.66 465	0.94 489	0.63 460	0.60 428	0.59 434	0.47 436	0.59 362	0.58 441	0.15 403	0.13 409	0.16 420	0.16 429	0.20 437	0.22 453

G2L-Stereo	0.25 291	0.16 297	0.47 300	0.22 206	0.14 237	0.25 212	0.18 151	0.46 297	0.35 241	0.33 284	0.37 258	0.40 343	0.22 222	0.60 364	0.30 340	0.10 275	0.09 335	0.10 260	0.08 168	0.09 194	0.09 231

TCMNet	0.33 380	0.23 392	0.72 417	0.29 420	0.30 463	0.40 390	0.28 391	0.50 333	0.47 376	0.37 341	0.45 355	0.40 343	0.29 332	0.60 364	0.39 386	0.14 390	0.13 409	0.15 409	0.14 408	0.17 409	0.15 388

Wz-Net-MNSev	0.36 397	0.26 412	0.79 430	0.26 370	0.21 400	0.59 456	0.38 445	0.55 394	0.56 430	0.48 429	0.54 405	0.53 417	0.36 386	0.60 364	0.44 410	0.11 311	0.09 335	0.11 315	0.11 334	0.15 385	0.13 358

GwcNet	0.35 393	0.23 392	0.88 451	0.25 338	0.24 436	0.48 429	0.27 376	0.55 394	0.57 433	0.38 355	0.52 396	0.51 407	0.32 366	0.60 364	0.41 402	0.13 364	0.11 380	0.12 351	0.11 334	0.13 356	0.14 377

Nwc_Net	0.37 406	0.25 401	0.68 406	0.31 435	0.24 436	0.44 411	0.30 407	0.65 459	0.50 403	0.37 341	0.69 452	0.58 432	0.45 427	0.60 364	0.40 394	0.15 403	0.12 397	0.19 442	0.21 453	0.14 373	0.13 358

ADCL	0.47 444	0.22 383	1.00 469	0.27 397	0.19 377	0.74 473	0.64 489	0.54 384	0.69 459	0.56 452	0.71 453	0.55 421	0.60 460	0.60 364	1.43 497	0.11 311	0.09 335	0.13 371	0.13 396	0.14 373	0.14 377

ADCPNet	0.48 447	0.29 429	1.60 499	0.27 397	0.23 428	0.70 470	0.38 445	0.53 377	0.51 406	0.51 437	0.59 423	0.67 459	0.56 455	0.60 364	1.14 485	0.15 403	0.18 453	0.14 395	0.23 463	0.19 429	0.19 430

anonymity	0.56 463	0.54 482	0.70 413	0.47 480	0.61 493	0.56 451	0.43 460	0.69 474	0.49 395	0.63 460	0.55 409	0.54 419	0.60 460	0.61 371	0.57 436	0.55 493	0.53 501	0.50 487	0.54 498	0.51 485	0.56 497

PSMNet-ADL	0.25 291	0.15 273	0.32 115	0.26 370	0.14 237	0.31 311	0.22 295	0.44 276	0.36 254	0.27 165	0.33 219	0.41 348	0.28 316	0.61 371	0.29 332	0.11 311	0.09 335	0.09 188	0.11 334	0.10 257	0.10 286

CrosDoStereo	0.31 363	0.10 51	0.49 314	0.18 22	0.12 125	0.22 156	1.11 516	0.34 151	0.37 265	0.38 355	0.61 434	0.28 225	0.46 433	0.61 371	0.57 436	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.07 110

TransformOpticalFlow	0.24 264	0.13 198	0.56 357	0.23 252	0.11 72	0.21 131	0.19 194	0.40 232	0.32 205	0.30 233	0.43 331	0.36 304	0.31 359	0.61 371	0.20 220	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.06 13	0.07 110

DeepStereo_LL	0.31 363	0.10 51	0.49 314	0.18 22	0.12 125	0.22 156	1.11 516	0.34 151	0.37 265	0.38 355	0.61 434	0.28 225	0.46 433	0.61 371	0.57 436	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.07 110

FAT-Stereo	0.36 397	0.18 329	0.73 421	0.26 370	0.18 359	0.33 332	0.29 397	0.60 438	0.59 436	0.46 418	0.60 428	0.60 437	0.50 445	0.61 371	0.34 365	0.13 364	0.14 418	0.13 371	0.12 371	0.14 373	0.18 422

RP	0.35 393	0.22 383	0.51 336	0.31 435	0.24 436	0.37 370	0.28 391	0.50 333	0.58 435	0.40 380	0.63 439	0.61 441	0.47 436	0.61 371	0.39 386	0.16 418	0.15 433	0.17 426	0.15 417	0.17 409	0.17 408

G-Net	0.46 443	0.25 401	0.86 448	0.34 449	0.28 455	0.90 488	0.35 431	0.47 305	0.45 354	0.68 466	1.22 488	0.64 453	0.60 460	0.61 371	0.57 436	0.16 418	0.14 418	0.17 426	0.13 396	0.22 446	0.19 430

STrans-v2	0.24 264	0.13 198	0.54 347	0.21 148	0.12 125	0.23 177	0.21 270	0.47 305	0.28 154	0.31 250	0.42 318	0.36 304	0.35 382	0.62 379	0.23 280	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.06 13	0.06 43

TestStereo	0.21 188	0.19 345	0.40 222	0.25 338	0.10 39	0.22 156	0.21 270	0.31 119	0.31 197	0.23 122	0.34 228	0.22 140	0.18 178	0.62 379	0.18 177	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.07 97	0.11 304	0.06 43

RAFT + AFF	0.27 316	0.23 392	0.50 325	0.25 338	0.17 338	0.30 296	0.33 426	0.52 366	0.40 304	0.28 175	0.30 176	0.30 251	0.31 359	0.62 379	0.24 291	0.09 229	0.10 359	0.11 315	0.10 296	0.11 304	0.11 320

ac_64	0.27 316	0.13 198	0.41 245	0.24 301	0.17 338	0.36 365	0.22 295	0.46 297	0.33 217	0.35 320	0.36 249	0.52 413	0.30 343	0.62 379	0.32 353	0.11 311	0.09 335	0.10 260	0.10 296	0.09 194	0.08 175

DRN-Test	0.33 380	0.17 315	0.61 377	0.27 397	0.19 377	0.46 418	0.29 397	0.65 459	0.51 406	0.47 426	0.46 365	0.44 371	0.34 378	0.62 379	0.41 402	0.12 347	0.08 301	0.13 371	0.12 371	0.12 341	0.10 286

FADNet-RVC	0.31 363	0.35 451	0.78 424	0.25 338	0.20 393	0.33 332	0.20 240	0.49 324	0.40 304	0.34 304	0.39 284	0.41 348	0.29 332	0.63 384	0.31 347	0.13 364	0.14 418	0.14 395	0.15 417	0.19 429	0.19 430

XPNet_ROB	0.33 380	0.20 357	0.43 265	0.27 397	0.18 359	0.37 370	0.31 411	0.55 394	0.50 403	0.51 437	0.53 402	0.58 432	0.37 394	0.63 384	0.45 413	0.17 429	0.12 397	0.13 371	0.12 371	0.15 385	0.14 377

SepStereo	0.26 307	0.12 139	0.42 254	0.24 301	0.18 359	0.29 279	0.24 343	0.45 286	0.45 354	0.41 390	0.44 342	0.34 285	0.29 332	0.64 386	0.21 242	0.09 229	0.07 220	0.09 188	0.07 97	0.09 194	0.09 231

PFNet	0.23 235	0.10 51	0.57 360	0.24 301	0.14 237	0.22 156	0.19 194	0.39 221	0.33 217	0.35 320	0.32 198	0.27 210	0.19 193	0.64 386	0.22 262	0.09 229	0.05 9	0.09 188	0.07 97	0.08 130	0.07 110

FADNet	0.32 372	0.36 454	0.74 422	0.23 252	0.22 416	0.37 370	0.19 194	0.53 377	0.48 386	0.32 273	0.36 249	0.43 360	0.32 366	0.64 386	0.25 300	0.16 418	0.16 440	0.14 395	0.16 429	0.24 452	0.19 430

ADCMid	0.49 449	0.34 449	1.13 481	0.26 370	0.21 400	0.51 439	0.37 439	0.57 417	0.54 422	0.75 474	0.66 443	0.62 443	0.64 470	0.64 386	1.68 502	0.13 364	0.12 397	0.17 426	0.17 438	0.20 437	0.17 408

DISCO	0.32 372	0.13 198	0.51 336	0.25 338	0.16 318	0.48 429	0.25 359	0.50 333	0.57 433	0.37 341	0.45 355	0.62 443	0.36 386	0.64 386	0.49 424	0.09 229	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.12 341	0.11 320

PSMNet_ROB	0.33 380	0.24 396	0.54 347	0.31 435	0.21 400	0.42 401	0.43 460	0.59 430	0.47 376	0.37 341	0.44 342	0.49 397	0.31 359	0.64 386	0.43 406	0.14 390	0.10 359	0.15 409	0.14 408	0.13 356	0.11 320

UGAM-zero	0.23 235	0.10 51	0.54 347	0.19 51	0.13 196	0.21 131	0.14 29	0.44 276	0.22 75	0.28 175	0.28 151	0.51 407	0.33 369	0.65 392	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.08 168	0.06 13	0.07 110

ttt	0.29 347	0.12 139	0.34 139	0.21 148	0.13 196	0.29 279	0.20 240	0.56 409	0.47 376	0.31 250	0.44 342	0.30 251	0.22 222	0.65 392	0.85 468	0.13 364	0.10 359	0.10 260	0.10 296	0.11 304	0.11 320

iRaft-Stereo_5w	0.23 235	0.18 329	0.44 273	0.22 206	0.13 196	0.19 77	0.19 194	0.37 203	0.32 205	0.28 175	0.37 258	0.34 285	0.23 234	0.65 392	0.27 317	0.06 3	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.09 194	0.08 175

DGSMNet	0.61 472	0.29 429	0.91 456	0.51 484	0.70 497	0.62 461	1.38 520	0.59 430	0.55 427	0.37 341	0.61 434	0.52 413	0.33 369	0.65 392	0.43 406	0.53 490	0.60 508	0.67 495	0.61 503	0.63 493	0.61 504

EDNetEfficient	0.63 473	0.37 459	2.40 509	0.26 370	0.25 443	0.38 377	0.49 476	0.41 245	1.06 494	1.38 502	0.87 474	0.62 443	0.95 490	0.65 392	1.65 501	0.11 311	0.09 335	0.10 260	0.11 334	0.19 429	0.17 408

test_sample9	0.42 429	0.19 345	0.50 325	0.18 22	0.16 318	0.34 345	0.20 240	0.51 349	0.38 279	0.37 341	0.34 228	0.37 310	0.30 343	0.66 397	0.91 471	0.23 454	1.82 520	0.28 467	0.24 465	0.18 422	0.16 397

test_sample8	0.49 449	0.19 345	0.50 325	0.18 22	0.16 318	0.34 345	0.20 240	0.55 394	0.34 226	0.62 458	0.38 271	1.15 487	0.67 471	0.66 397	0.91 471	0.23 454	1.82 520	0.28 467	0.24 465	0.18 422	0.16 397

CSP-Net	0.27 316	0.15 273	0.30 95	0.21 148	0.14 237	0.44 411	0.24 343	0.50 333	0.40 304	0.41 390	0.43 331	0.42 356	0.26 281	0.66 397	0.28 321	0.12 347	0.08 301	0.08 115	0.08 168	0.10 257	0.09 231

PDISCO_ROB	0.43 434	0.30 435	0.67 401	0.43 474	0.36 472	0.67 466	0.32 416	0.72 478	0.76 469	0.43 405	0.53 402	0.63 451	0.40 406	0.66 397	0.47 421	0.21 451	0.12 397	0.21 449	0.19 449	0.25 454	0.20 440

RTSC	0.39 418	0.28 422	0.78 424	0.27 397	0.18 359	0.49 434	0.22 295	0.59 430	0.84 480	0.55 451	0.53 402	0.49 397	0.36 386	0.67 401	0.82 464	0.13 364	0.10 359	0.11 315	0.12 371	0.17 409	0.17 408

SuperB	0.49 449	0.28 422	2.23 505	0.23 252	0.15 286	0.41 394	0.32 416	0.47 305	0.82 475	0.43 405	0.50 382	0.33 278	0.45 427	0.68 402	1.08 480	0.10 275	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.98 512	0.14 377

stereogan	0.37 406	0.17 315	0.65 396	0.27 397	0.22 416	0.62 461	0.26 371	0.59 430	0.63 448	0.43 405	0.60 428	0.67 459	0.42 418	0.68 402	0.35 369	0.13 364	0.14 418	0.14 395	0.12 371	0.19 429	0.17 408

otaku	0.57 466	0.62 487	0.87 450	0.63 491	0.44 480	0.73 471	0.37 439	0.65 459	0.66 451	0.51 437	0.75 459	0.66 458	0.45 427	0.69 404	0.46 419	0.53 490	0.34 488	0.55 490	0.35 482	0.60 491	0.45 489

ADLNet2	0.30 356	0.17 315	0.72 417	0.23 252	0.17 338	0.36 365	0.24 343	0.52 366	0.51 406	0.32 273	0.38 271	0.45 375	0.30 343	0.69 404	0.35 369	0.10 275	0.08 301	0.09 188	0.09 254	0.12 341	0.10 286

Syn2CoEx	0.36 397	0.31 441	0.78 424	0.34 449	0.21 400	0.41 394	0.28 391	0.61 442	0.49 395	0.42 399	0.56 415	0.45 375	0.44 424	0.69 404	0.38 378	0.17 429	0.14 418	0.15 409	0.12 371	0.13 356	0.12 342

OMP-Stereo	0.23 235	0.14 240	0.35 149	0.29 420	0.13 196	0.21 131	0.16 73	0.37 203	0.33 217	0.34 304	0.30 176	0.34 285	0.19 193	0.70 407	0.24 291	0.07 38	0.06 109	0.09 188	0.07 97	0.07 68	0.06 43

IIG-Stereo	0.23 235	0.13 198	0.35 149	0.29 420	0.12 125	0.23 177	0.14 29	0.38 209	0.31 197	0.34 304	0.37 258	0.33 278	0.21 209	0.70 407	0.26 313	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.07 97	0.07 68	0.06 43

XQC	0.43 434	0.37 459	0.96 465	0.34 449	0.25 443	0.53 449	0.34 428	0.60 438	0.73 467	0.51 437	0.46 365	0.57 429	0.47 436	0.70 407	0.72 456	0.17 429	0.12 397	0.18 434	0.15 417	0.25 454	0.23 460

SACVNet	0.30 356	0.20 357	0.41 245	0.25 338	0.18 359	0.34 345	0.25 359	0.52 366	0.40 304	0.41 390	0.44 342	0.46 383	0.32 366	0.71 410	0.25 300	0.13 364	0.10 359	0.12 351	0.12 371	0.16 392	0.17 408

NVstereo2D	0.31 363	0.16 297	0.54 347	0.24 301	0.22 416	0.42 401	0.28 391	0.58 425	0.56 430	0.28 175	0.38 271	0.40 343	0.30 343	0.71 410	0.28 321	0.13 364	0.08 301	0.13 371	0.10 296	0.19 429	0.16 397

MFMNet_re	0.72 482	0.76 493	0.99 468	0.62 490	0.70 497	0.77 476	0.67 490	0.75 480	0.83 478	0.78 477	0.86 471	0.69 465	0.78 478	0.71 410	0.61 445	0.66 499	0.59 507	0.61 494	0.58 502	0.68 499	0.71 508

CBMV_ROB	0.33 380	0.18 329	0.53 344	0.21 148	0.14 237	0.33 332	0.20 240	0.51 349	0.45 354	0.51 437	0.55 409	0.45 375	0.42 418	0.71 410	0.32 353	0.18 440	0.19 457	0.23 456	0.21 453	0.14 373	0.15 388

PWC_ROB	0.38 413	0.29 429	0.69 407	0.25 338	0.20 393	0.38 377	0.19 194	0.58 425	0.67 454	0.57 454	0.85 470	0.51 407	0.40 406	0.71 410	0.52 432	0.13 364	0.09 335	0.14 395	0.10 296	0.17 409	0.14 377

ccnet	0.42 429	0.31 441	0.48 309	0.27 397	0.32 467	0.60 459	0.32 416	0.65 459	0.46 371	0.53 448	0.66 443	0.56 424	0.45 427	0.72 415	0.61 445	0.26 464	0.19 457	0.24 458	0.21 453	0.26 461	0.22 453

RGC	0.39 418	0.32 446	0.64 395	0.34 449	0.27 450	0.40 390	0.29 397	0.57 417	0.53 418	0.45 415	0.64 440	0.62 443	0.45 427	0.72 415	0.39 386	0.15 403	0.15 433	0.21 449	0.20 450	0.18 422	0.19 430

coex-ft	3.44 519	0.73 492	48.55 542	0.24 301	0.19 377	0.50 438	0.43 460	0.47 305	2.40 513	7.03 527	1.20 487	0.97 482	2.23 515	0.73 417	1.92 509	0.12 347	0.15 433	0.14 395	0.12 371	0.21 440	0.43 487

HBP-ISP	0.33 380	0.30 435	0.72 417	0.22 206	0.16 318	0.32 320	0.22 295	0.54 384	0.44 343	0.41 390	0.49 380	0.33 278	0.38 398	0.73 417	0.25 300	0.18 440	0.19 457	0.24 458	0.20 450	0.16 392	0.13 358

AACVNet	0.26 307	0.16 297	0.37 181	0.22 206	0.14 237	0.29 279	0.19 194	0.41 245	0.31 197	0.38 355	0.42 318	0.43 360	0.28 316	0.73 417	0.25 300	0.11 311	0.08 301	0.11 315	0.09 254	0.13 356	0.11 320

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 397	0.36 454	0.53 344	0.34 449	0.19 377	0.51 439	0.24 343	0.55 394	0.38 279	0.41 390	0.47 372	0.47 385	0.27 300	0.73 417	0.30 340	0.36 483	0.19 457	0.27 461	0.17 438	0.26 461	0.23 460

NCC-stereo	0.39 418	0.25 401	0.69 407	0.32 441	0.28 455	0.46 418	0.36 435	0.65 459	0.52 414	0.40 380	0.57 419	0.56 424	0.47 436	0.73 417	0.45 413	0.17 429	0.14 418	0.18 434	0.25 468	0.16 392	0.16 397

Abc-Net	0.39 418	0.25 401	0.69 407	0.32 441	0.28 455	0.46 418	0.36 435	0.65 459	0.52 414	0.40 380	0.57 419	0.56 424	0.47 436	0.73 417	0.45 413	0.17 429	0.14 418	0.18 434	0.25 468	0.16 392	0.16 397
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	0.51 456	0.21 371	0.65 396	0.25 338	0.21 400	0.58 455	0.32 416	0.54 384	0.55 427	0.95 486	1.40 494	1.28 492	0.81 482	0.73 417	0.62 447	0.18 440	0.15 433	0.15 409	0.15 417	0.19 429	0.19 430

Wz-Net-SNSev	0.43 434	0.41 467	1.27 489	0.30 429	0.21 400	0.44 411	0.41 455	0.61 442	0.65 450	0.46 418	0.65 441	0.62 443	0.39 403	0.74 424	0.59 442	0.12 347	0.11 380	0.12 351	0.13 396	0.16 392	0.14 377

Ntro	0.58 467	0.64 488	0.92 458	0.66 492	0.50 486	0.77 476	0.36 435	0.66 465	0.70 461	0.50 432	0.59 423	0.65 454	0.51 448	0.75 425	0.45 413	0.56 494	0.32 487	0.56 493	0.34 481	0.63 493	0.46 492

DAS	0.27 316	0.12 139	0.42 254	0.24 301	0.18 359	0.29 279	0.24 343	0.45 286	0.45 354	0.41 390	0.44 342	0.34 285	0.29 332	0.75 425	0.21 242	0.09 229	0.07 220	0.09 188	0.07 97	0.09 194	0.09 231

EDNetEfficientorigin	7.51 526	0.52 481	140.47 544	0.25 338	0.17 338	0.42 401	0.29 397	0.47 305	1.03 491	1.28 499	1.02 480	0.83 474	0.84 485	0.75 425	0.99 476	0.10 275	0.09 335	0.12 351	0.10 296	0.21 440	0.22 453

S-Stereo	0.38 413	0.20 357	1.05 475	0.27 397	0.22 416	0.38 377	0.32 416	0.55 394	0.66 451	0.39 370	0.59 423	0.49 397	0.41 410	0.75 425	0.40 394	0.12 347	0.15 433	0.13 371	0.13 396	0.16 392	0.21 448

LSM	1.64 511	0.40 464	2.56 511	2.02 521	17.61 534	0.51 439	0.52 479	0.61 442	0.76 469	0.82 478	1.11 484	0.63 451	0.54 451	0.75 425	0.49 424	0.16 418	0.24 475	0.18 434	0.21 453	0.25 454	2.42 524

1111x	0.32 372	0.11 106	0.40 222	0.22 206	0.11 72	0.32 320	0.26 371	0.59 430	0.43 328	0.31 250	0.41 302	0.39 330	0.28 316	0.76 430	1.37 496	0.09 229	0.08 301	0.09 188	0.10 296	0.09 194	0.08 175

hitnet-ft	0.29 347	0.17 315	0.40 222	0.19 51	0.14 237	0.39 385	0.23 321	0.44 276	0.41 314	0.36 336	0.46 365	0.53 417	0.34 378	0.76 430	0.32 353	0.14 390	0.10 359	0.13 371	0.10 296	0.15 385	0.13 358

ADCS	0.58 467	0.40 464	1.35 494	0.29 420	0.24 436	0.55 450	0.45 464	0.67 470	0.83 478	0.76 476	0.71 453	0.68 463	0.60 460	0.76 430	2.23 514	0.16 418	0.16 440	0.16 420	0.17 438	0.22 446	0.22 453

HSM-Net_RVC	0.27 316	0.11 106	0.42 254	0.19 51	0.11 72	0.34 345	0.20 240	0.62 451	0.43 328	0.40 380	0.43 331	0.50 403	0.26 281	0.76 430	0.22 262	0.08 152	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.08 130	0.08 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.35 393	0.23 392	0.60 374	0.36 459	0.22 416	0.39 385	0.25 359	0.48 316	0.43 328	0.52 443	0.50 382	0.59 434	0.41 410	0.76 430	0.49 424	0.13 364	0.11 380	0.14 395	0.12 371	0.17 409	0.15 388
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.27 316	0.20 357	0.44 273	0.22 206	0.14 237	0.33 332	0.14 29	0.51 349	0.45 354	0.30 233	0.40 294	0.38 318	0.27 300	0.76 430	0.25 300	0.09 229	0.07 220	0.11 315	0.11 334	0.11 304	0.08 175

DispNO	0.27 316	0.18 329	0.62 385	0.23 252	0.17 338	0.25 212	0.22 295	0.45 286	0.41 314	0.32 273	0.39 284	0.38 318	0.27 300	0.77 436	0.27 317	0.09 229	0.07 220	0.10 260	0.10 296	0.08 130	0.08 175

pmcnn	0.50 452	0.20 357	0.78 424	0.24 301	0.26 448	0.39 385	0.30 407	0.51 349	0.50 403	0.54 450	1.23 489	2.52 513	0.37 394	0.77 436	0.95 474	0.08 152	0.06 109	0.06 2	0.05 16	0.10 257	0.08 175

edge stereo	0.39 418	0.22 383	0.81 435	0.27 397	0.22 416	0.37 370	0.24 343	0.56 409	0.54 422	0.53 448	0.60 428	0.71 468	0.50 445	0.78 438	0.40 394	0.16 418	0.14 418	0.19 442	0.14 408	0.16 392	0.17 408

AnyNet_C32	0.51 456	0.40 464	1.10 480	0.29 420	0.28 455	0.59 456	0.58 484	0.54 384	0.60 440	0.62 458	0.66 443	0.54 419	0.54 451	0.78 438	1.74 505	0.15 403	0.14 418	0.15 409	0.17 438	0.20 437	0.20 440

GASNet	0.36 397	0.46 469	0.88 451	0.34 449	0.23 428	0.35 360	0.22 295	0.60 438	0.53 418	0.40 380	0.37 258	0.45 375	0.30 343	0.79 440	0.35 369	0.15 403	0.10 359	0.14 395	0.14 408	0.22 446	0.12 342

RASNet	0.28 336	0.14 240	0.44 273	0.22 206	0.18 359	0.32 320	0.19 194	0.48 316	0.38 279	0.29 202	0.43 331	0.47 385	0.37 394	0.79 440	0.36 375	0.09 229	0.07 220	0.07 40	0.09 254	0.07 68	0.07 110

PA-Net	0.37 406	0.28 422	0.83 439	0.31 435	0.28 455	0.39 385	0.42 458	0.51 349	0.55 427	0.34 304	0.42 318	0.41 348	0.36 386	0.79 440	0.49 424	0.12 347	0.23 473	0.16 420	0.23 463	0.12 341	0.18 422
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DispFullNet	0.66 476	0.89 500	1.59 498	0.77 498	1.21 515	0.51 439	0.23 321	0.59 430	0.72 464	0.69 468	0.61 434	0.69 465	0.91 489	0.79 440	0.48 422	0.27 469	0.12 397	0.73 498	0.30 479	0.65 496	0.40 485

RainbowNet	0.72 482	0.89 500	1.02 472	0.82 499	0.63 495	0.78 479	0.52 479	0.81 489	0.93 488	0.60 456	0.79 464	0.80 473	0.60 460	0.80 444	0.57 436	0.78 504	0.55 504	0.78 500	0.49 492	0.76 501	0.58 499

DeepPrunerF	0.44 440	0.29 429	1.29 491	0.33 447	0.30 463	0.35 360	0.36 435	0.62 451	1.15 499	0.40 380	0.44 342	0.39 330	0.41 410	0.80 444	0.52 432	0.18 440	0.14 418	0.23 456	0.21 453	0.17 409	0.17 408

PS-NSSS	0.32 372	0.30 435	0.46 292	0.23 252	0.17 338	0.33 332	0.24 343	0.57 417	0.41 314	0.37 341	0.52 396	0.35 299	0.30 343	0.80 444	0.30 340	0.17 429	0.14 418	0.21 449	0.15 417	0.15 385	0.13 358

ff1	0.29 347	0.12 139	0.42 254	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.20 240	0.35 175	0.44 343	0.30 233	0.42 318	0.34 285	0.23 234	0.81 447	1.08 480	0.08 152	0.05 9	0.11 315	0.10 296	0.08 130	0.08 175

mmx	0.31 363	0.12 139	0.42 254	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.20 240	0.55 394	0.45 354	0.30 233	0.42 318	0.34 285	0.23 234	0.81 447	1.08 480	0.10 275	0.07 220	0.11 315	0.10 296	0.11 304	0.10 286

xxx	0.31 363	0.12 139	0.42 254	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.20 240	0.55 394	0.45 354	0.30 233	0.42 318	0.34 285	0.23 234	0.81 447	1.08 480	0.10 275	0.07 220	0.11 315	0.10 296	0.11 304	0.10 286

MFN_U_SF_RVC	0.56 463	0.51 480	1.19 483	0.38 467	0.22 416	0.69 467	0.27 376	0.80 487	0.67 454	0.73 470	0.74 458	0.87 475	0.61 469	0.81 447	0.76 457	0.29 475	0.27 479	0.32 475	0.37 486	0.32 475	0.31 476

SAMSARA	0.56 463	0.39 463	0.80 433	0.60 489	0.46 481	1.00 492	1.23 519	0.67 470	0.68 457	0.71 469	0.54 405	0.89 478	0.57 457	0.81 447	0.62 447	0.19 446	0.22 469	0.18 434	0.18 444	0.27 465	0.25 467

APVNet	0.36 397	0.20 357	0.70 413	0.26 370	0.22 416	0.52 448	0.35 431	0.61 442	0.44 343	0.38 355	0.52 396	0.48 392	0.38 398	0.84 452	0.46 419	0.13 364	0.14 418	0.15 409	0.16 429	0.16 392	0.15 388

psmorigin	0.50 452	0.25 401	3.03 514	0.24 301	0.19 377	0.38 377	0.22 295	0.50 333	0.44 343	0.64 462	0.68 448	0.71 468	0.51 448	0.85 453	0.45 413	0.14 390	0.17 447	0.13 371	0.14 408	0.16 392	0.21 448

PVD	0.58 467	0.34 449	0.84 444	0.39 469	0.31 466	0.59 456	0.47 470	0.80 487	1.25 500	0.92 483	1.09 482	0.79 472	0.82 483	0.85 453	0.76 457	0.21 451	0.18 453	0.22 455	0.18 444	0.27 465	0.35 481

SGM-Forest	0.36 397	0.17 315	0.47 300	0.23 252	0.16 318	0.45 416	0.41 455	0.55 394	0.48 386	0.52 443	0.60 428	0.52 413	0.41 410	0.85 453	0.50 429	0.17 429	0.17 447	0.17 426	0.15 417	0.15 385	0.15 388
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RYNet	0.37 406	0.18 329	0.59 372	0.25 338	0.28 455	0.61 460	0.32 416	0.59 430	0.59 436	0.41 390	0.38 271	0.57 429	0.39 403	0.87 456	0.53 434	0.11 311	0.08 301	0.12 351	0.11 334	0.18 422	0.18 422

AANet_RVC	0.31 363	0.22 383	0.50 325	0.23 252	0.14 237	0.30 296	0.24 343	0.47 305	0.54 422	0.38 355	0.60 428	0.43 360	0.29 332	0.87 456	0.40 394	0.11 311	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.09 194	0.09 231

DPSNet	0.47 444	0.24 396	0.93 460	0.27 397	0.20 393	0.75 475	0.57 483	0.84 491	0.79 473	0.47 426	0.51 388	0.60 437	0.69 473	0.87 456	0.71 455	0.16 418	0.13 409	0.12 351	0.10 296	0.25 454	0.21 448

MSMD_ROB	0.60 471	0.33 448	0.61 377	0.30 429	0.25 443	0.86 485	0.35 431	0.55 394	0.67 454	1.10 494	1.49 499	1.76 502	0.97 493	0.88 459	0.49 424	0.23 454	0.21 464	0.27 461	0.27 475	0.25 454	0.24 465

CVANet_RVC	0.30 356	0.19 345	0.41 245	0.26 370	0.16 318	0.33 332	0.26 371	0.52 366	0.47 376	0.40 380	0.46 365	0.43 360	0.31 359	0.89 460	0.26 313	0.14 390	0.09 335	0.14 395	0.13 396	0.14 373	0.10 286

HSM	0.28 336	0.16 297	0.35 149	0.20 105	0.15 286	0.33 332	0.19 194	0.53 377	0.37 265	0.36 336	0.38 271	0.67 459	0.31 359	0.89 460	0.23 280	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.08 130	0.08 175

SANet	0.53 461	0.28 422	0.96 465	0.26 370	0.15 286	0.69 467	0.44 463	0.67 470	1.34 501	0.67 465	0.98 479	0.94 479	0.71 475	0.89 460	0.76 457	0.14 390	0.12 397	0.12 351	0.11 334	0.17 409	0.16 397

GANetREF_RVC	0.43 434	0.47 471	0.69 407	0.38 467	0.20 393	0.51 439	0.48 474	0.66 465	0.66 451	0.46 418	0.46 365	0.50 403	0.44 424	0.90 463	0.39 386	0.27 469	0.21 464	0.32 475	0.18 444	0.27 465	0.22 453
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
TDLM	0.30 356	0.21 371	0.38 200	0.28 417	0.15 286	0.33 332	0.32 416	0.52 366	0.47 376	0.38 355	0.43 331	0.39 330	0.29 332	0.91 464	0.28 321	0.14 390	0.08 301	0.13 371	0.11 334	0.12 341	0.10 286

UGAM	0.26 307	0.14 240	0.45 284	0.25 338	0.12 125	0.23 177	0.25 359	0.32 129	0.41 314	0.31 250	0.42 318	0.41 348	0.22 222	0.92 465	0.22 262	0.08 152	0.06 109	0.14 395	0.12 371	0.10 257	0.07 110

FCDSN-DC	0.63 473	0.31 441	0.61 377	0.36 459	0.30 463	0.65 463	0.37 439	0.66 465	0.68 457	1.14 496	1.54 502	1.71 501	1.26 502	0.92 465	0.64 451	0.24 460	0.22 469	0.27 461	0.26 472	0.27 465	0.27 472
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.45 441	0.35 451	0.90 455	0.35 458	0.33 468	0.39 385	0.38 445	0.50 333	0.61 443	0.52 443	0.51 388	0.62 443	0.45 427	0.93 467	0.48 422	0.26 464	0.29 483	0.29 471	0.33 480	0.29 470	0.26 469

NOSS_ROB	0.31 363	0.20 357	0.35 149	0.24 301	0.16 318	0.32 320	0.19 194	0.52 366	0.48 386	0.33 284	0.36 249	0.42 356	0.28 316	0.93 467	0.24 291	0.19 446	0.20 462	0.24 458	0.22 461	0.17 409	0.17 408

LL-Strereo	0.29 347	0.25 401	0.58 365	0.25 338	0.21 400	0.23 177	0.24 343	0.55 394	0.42 321	0.34 304	0.32 198	0.41 348	0.40 406	0.94 469	0.23 280	0.08 152	0.07 220	0.11 315	0.09 254	0.09 194	0.09 231

GANet	0.36 397	0.22 383	0.49 314	0.29 420	0.17 338	0.41 394	0.38 445	0.57 417	0.45 354	0.46 418	0.75 459	0.55 421	0.40 406	0.94 469	0.41 402	0.13 364	0.13 409	0.13 371	0.11 334	0.14 373	0.11 320

ELAS	0.74 486	0.36 454	0.85 447	0.36 459	0.33 468	1.36 507	0.77 499	0.93 495	0.92 486	1.41 505	1.53 501	1.16 488	1.17 498	0.95 471	1.03 478	0.26 464	0.25 477	0.28 467	0.28 478	0.31 472	0.30 474
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	0.72 482	0.81 495	1.33 493	0.72 496	0.50 486	0.80 481	0.31 411	0.71 477	0.80 474	0.50 432	0.72 457	0.95 481	0.43 422	0.96 472	1.20 492	1.13 517	0.21 464	0.76 499	0.45 489	0.65 496	0.46 492

AnyNet_C01	0.65 475	0.58 483	2.60 512	0.32 441	0.26 448	0.88 486	0.61 487	0.63 457	0.62 445	0.68 466	0.96 478	0.76 471	0.60 460	0.96 472	1.43 497	0.16 418	0.16 440	0.17 426	0.17 438	0.23 449	0.23 460

CC-Net-ROB	0.43 434	0.47 471	0.65 396	0.37 465	0.23 428	0.51 439	0.29 397	0.66 465	0.49 395	0.46 418	0.51 388	0.48 392	0.38 398	0.96 472	0.35 369	0.34 481	0.23 473	0.55 490	0.25 468	0.31 472	0.20 440

WZ-Net	0.52 460	0.38 462	1.90 503	0.30 429	0.24 436	0.57 454	0.48 474	0.62 451	0.78 472	0.50 432	0.71 453	0.68 463	0.54 451	0.98 475	0.84 465	0.13 364	0.10 359	0.11 315	0.12 371	0.19 429	0.20 440

Wz-Net-TNSev	0.51 456	0.58 483	1.61 501	0.25 338	0.21 400	0.65 463	0.45 464	0.63 457	0.69 459	0.51 437	0.54 405	0.71 468	0.60 460	1.00 476	0.77 460	0.15 403	0.15 433	0.13 371	0.15 417	0.21 440	0.20 440

STTRV1_RVC	0.42 429	0.32 446	0.89 454	0.29 420	0.36 472	0.49 434	0.31 411	0.61 442	0.53 418	0.46 418	0.56 415	0.47 385	0.43 422	1.00 476	0.39 386	0.27 469	0.21 464	0.20 446	0.18 444	0.25 454	0.17 408

SPS-STEREO	0.69 479	0.61 486	0.98 467	0.52 486	0.57 491	0.74 473	0.50 477	0.78 483	0.62 445	0.95 486	0.86 471	0.94 479	0.70 474	1.01 478	0.87 469	0.58 496	0.51 498	0.50 487	0.50 494	0.55 488	0.58 499
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_1	0.72 482	0.81 495	1.37 495	0.72 496	0.53 489	0.77 476	0.42 458	0.85 494	0.90 484	0.74 473	0.75 459	1.32 494	0.72 476	1.02 479	0.55 435	0.54 492	0.31 486	0.71 497	0.35 482	0.64 495	0.45 489

FC-DCNN	0.70 480	0.30 435	0.69 407	0.32 441	0.27 450	0.81 482	0.39 450	0.79 486	0.82 475	1.41 505	1.58 504	1.98 504	1.26 502	1.02 479	0.77 460	0.24 460	0.22 469	0.27 461	0.26 472	0.26 461	0.26 469

FC-DCNN v2	0.71 481	0.30 435	0.67 401	0.32 441	0.27 450	0.84 483	0.39 450	0.84 491	0.85 481	1.44 509	1.64 505	2.09 506	1.28 504	1.06 481	0.80 463	0.24 460	0.22 469	0.27 461	0.26 472	0.26 461	0.25 467

ELAS_RVC	0.74 486	0.36 454	1.00 469	0.37 465	0.33 468	0.88 486	0.93 508	0.83 490	1.08 495	1.35 501	1.33 493	1.24 490	1.33 506	1.06 481	0.95 474	0.27 469	0.25 477	0.29 471	0.27 475	0.30 471	0.30 474
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 491	0.87 499	1.25 487	0.82 499	0.62 494	0.97 491	0.62 488	1.14 499	1.42 503	1.00 489	1.40 494	1.47 497	0.84 485	1.11 483	0.66 453	0.61 497	0.43 494	0.78 500	0.49 492	0.75 500	0.52 495

SGM+DAISY	0.87 490	0.66 490	1.30 492	0.51 484	0.60 492	1.03 493	0.84 505	0.76 481	0.73 467	1.39 503	1.51 500	1.31 493	1.22 500	1.11 483	1.08 480	0.57 495	0.53 501	0.51 489	0.51 495	0.54 487	0.61 504

MeshStereo	0.58 467	0.27 419	0.67 401	0.22 206	0.17 338	0.66 465	0.37 439	0.78 483	0.61 443	1.47 513	1.30 491	1.65 499	0.79 479	1.12 485	0.59 442	0.17 429	0.17 447	0.17 426	0.14 408	0.17 409	0.14 377
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 456	0.50 478	0.86 448	0.39 469	0.24 436	0.84 483	0.55 482	0.56 409	0.62 445	0.60 456	0.68 448	0.62 443	0.42 418	1.13 486	0.43 406	0.23 454	0.27 479	0.27 461	0.35 482	0.25 454	0.29 473

SGM_RVC	0.50 452	0.19 345	0.50 325	0.25 338	0.15 286	0.69 467	0.39 450	0.68 473	0.82 475	0.95 486	0.84 469	1.13 484	0.76 477	1.16 487	0.60 444	0.16 418	0.16 440	0.16 420	0.16 429	0.16 392	0.17 408
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 492	0.86 497	0.84 444	0.97 504	0.75 499	0.92 489	0.71 492	1.27 500	1.10 496	0.89 481	1.45 496	1.14 485	0.96 491	1.19 488	0.84 465	0.74 501	0.51 498	0.97 505	0.55 499	0.84 503	0.60 501

IMH-64	0.91 492	0.86 497	0.84 444	0.97 504	0.75 499	0.92 489	0.71 492	1.27 500	1.10 496	0.89 481	1.45 496	1.14 485	0.96 491	1.19 488	0.84 465	0.74 501	0.51 498	0.97 505	0.55 499	0.84 503	0.60 501

SDNR	0.42 429	0.21 371	0.82 438	0.21 148	0.18 359	1.27 503	0.17 108	0.50 333	0.49 395	0.42 399	0.81 466	0.38 318	0.27 300	1.19 488	0.38 378	0.23 454	0.24 475	0.17 426	0.13 396	0.17 409	0.20 440

NaN_ROB	0.41 426	0.28 422	0.62 385	0.30 429	0.19 377	0.51 439	0.47 470	0.58 425	0.59 436	0.56 452	0.47 372	0.49 397	0.41 410	1.21 491	0.64 451	0.12 347	0.18 453	0.12 351	0.13 396	0.11 304	0.14 377

NVStereoNet_ROB	0.67 477	0.49 477	0.83 439	0.48 481	0.40 476	0.51 439	0.46 466	0.70 475	0.77 471	0.84 479	1.72 506	1.02 483	0.83 484	1.23 492	0.79 462	0.32 479	0.38 490	0.40 482	0.46 490	0.36 478	0.41 486
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.17 502	1.04 508	1.49 497	1.03 508	0.78 503	1.20 501	0.77 499	1.48 508	1.96 509	1.28 499	1.99 511	2.15 507	1.14 495	1.25 493	1.00 477	0.81 506	0.60 508	1.01 508	0.69 507	0.92 510	0.74 511

MDST_ROB	0.48 447	0.14 240	0.95 463	0.30 429	0.21 400	1.33 506	0.32 416	0.77 482	0.56 430	1.06 492	0.71 453	0.49 397	0.35 382	1.26 494	0.38 378	0.13 364	0.11 380	0.16 420	0.13 396	0.12 341	0.12 342

LE_ROB	1.76 512	0.20 357	2.68 513	0.48 481	0.52 488	0.78 479	0.96 509	0.84 491	6.61 526	7.40 528	2.08 513	2.08 505	4.83 522	1.27 495	3.79 521	0.10 275	0.08 301	0.12 351	0.11 334	0.11 304	0.10 286

WAO-6	1.07 499	0.93 504	0.92 458	0.96 503	0.78 503	1.28 504	0.75 496	1.34 502	2.00 511	1.02 491	1.54 502	1.59 498	1.22 500	1.31 496	1.14 485	0.78 504	0.55 504	1.02 509	0.75 510	0.83 502	0.69 507

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 478	0.64 488	1.06 476	0.45 477	0.27 450	1.40 509	0.58 484	0.78 483	0.92 486	0.84 479	0.86 471	0.88 477	0.68 472	1.33 497	0.68 454	0.37 485	0.29 483	0.34 478	0.36 485	0.43 480	0.37 482

CSAN	0.50 452	0.35 451	0.78 424	0.36 459	0.23 428	0.56 451	0.59 486	0.61 442	0.70 461	0.64 462	0.78 463	0.65 454	0.60 460	1.38 498	0.62 447	0.21 451	0.17 447	0.20 446	0.20 450	0.18 422	0.18 422

FBW_ROB	0.43 434	0.26 412	0.54 347	0.31 435	0.20 393	0.51 439	0.32 416	0.70 475	0.60 440	0.59 455	0.55 409	0.65 454	0.41 410	1.40 499	0.51 431	0.13 364	0.17 447	0.21 449	0.16 429	0.17 409	0.18 422

LVE	1.13 500	1.02 506	1.28 490	1.01 506	0.80 506	1.29 505	0.81 503	1.47 507	1.96 509	1.07 493	1.90 509	1.90 503	1.01 494	1.48 500	0.91 471	0.93 511	0.61 510	0.94 504	0.69 507	0.87 506	0.75 512

WAO-7	1.01 496	0.89 500	0.93 460	0.83 501	0.66 496	1.18 498	0.81 503	1.40 504	1.57 507	1.11 495	1.76 508	1.45 496	1.19 499	1.50 501	1.14 485	0.61 497	0.62 511	0.70 496	0.68 506	0.66 498	0.60 501

RTS	0.78 488	0.48 473	4.68 518	0.34 449	0.28 455	1.12 496	0.46 466	0.62 451	1.03 491	0.73 470	0.89 475	0.60 437	0.59 458	1.61 502	1.16 488	0.14 390	0.11 380	0.15 409	0.15 417	0.21 440	0.19 430

RTSA	0.78 488	0.48 473	4.68 518	0.34 449	0.28 455	1.12 496	0.46 466	0.62 451	1.03 491	0.73 470	0.89 475	0.60 437	0.59 458	1.61 502	1.16 488	0.14 390	0.11 380	0.15 409	0.15 417	0.21 440	0.19 430

UNDER WATER-64	1.55 509	1.19 515	2.52 510	1.31 515	0.95 511	2.12 515	1.21 518	1.45 506	3.19 515	1.43 508	1.32 492	2.64 514	2.04 514	1.63 504	1.83 506	1.11 515	0.67 515	1.28 515	0.92 514	1.19 513	1.02 517

UNDER WATER	1.59 510	1.22 516	2.36 507	1.38 516	1.03 512	1.67 512	1.10 515	1.54 511	3.63 517	1.44 509	1.47 498	2.85 516	2.25 516	1.67 505	1.94 510	1.06 513	0.62 511	1.31 516	0.93 515	1.21 514	1.02 517

ktn	1.77 513	1.36 518	1.22 485	1.43 518	1.14 514	1.52 510	1.08 514	1.51 510	3.96 522	2.77 521	4.69 522	3.35 518	1.46 510	1.69 506	1.25 494	1.43 519	0.77 517	1.45 518	0.99 516	1.32 518	0.96 515

IMH	1.05 498	0.95 505	1.00 469	1.01 506	0.78 503	1.11 495	0.68 491	1.38 503	1.43 504	1.00 489	1.72 506	1.43 495	1.14 495	1.73 507	0.89 470	1.09 514	0.55 504	0.99 507	0.57 501	0.87 506	0.62 506

PWCK	1.00 494	1.17 514	1.70 502	0.91 502	0.41 477	1.19 500	0.92 507	1.10 497	1.14 498	1.16 497	1.14 485	1.25 491	0.88 488	1.75 508	1.04 479	0.87 508	0.50 496	0.87 503	0.53 497	0.96 511	0.52 495

TorneroNet-64	1.43 505	1.03 507	1.20 484	1.10 510	0.86 509	2.26 517	0.73 495	1.84 513	3.84 521	1.25 498	2.25 516	2.69 515	1.42 507	1.76 509	1.43 497	0.76 503	0.50 496	1.09 510	0.66 505	1.23 515	0.76 513

notaker	1.45 506	1.34 517	1.48 496	1.40 517	1.07 513	1.18 498	0.85 506	1.48 508	1.40 502	1.51 514	3.46 520	2.40 512	1.81 512	1.76 509	1.45 500	1.11 515	0.69 516	1.38 517	0.87 513	1.31 517	0.97 516

TorneroNet	2.22 515	1.08 510	1.24 486	1.14 514	0.90 510	5.58 522	0.80 501	2.12 519	8.69 528	2.58 519	5.42 524	3.88 520	1.97 513	1.78 511	1.87 507	0.86 507	0.54 503	1.15 514	0.74 509	1.23 515	0.85 514

JetBlue	1.14 501	0.76 493	2.36 507	0.59 488	0.75 499	3.04 520	1.78 521	1.11 498	0.90 484	0.94 484	1.10 483	1.66 500	1.28 504	2.09 512	1.72 504	0.43 489	0.36 489	0.38 480	0.38 488	0.58 490	0.56 497

MADNet+	1.01 496	1.16 513	4.72 520	0.70 494	0.47 482	1.24 502	0.96 509	0.97 496	0.89 482	0.65 464	0.77 462	0.87 475	0.85 487	2.09 512	1.68 502	0.38 486	0.39 491	0.31 474	0.27 475	0.43 480	0.39 484

MANE	1.41 504	0.36 454	0.74 422	0.43 474	0.41 477	2.16 516	0.80 501	2.39 521	3.38 516	2.22 517	3.06 519	3.54 519	2.73 520	2.15 514	1.94 510	0.28 473	0.27 479	0.30 473	0.46 490	0.28 469	0.34 480

KSHMR	1.89 514	1.36 518	1.60 499	1.47 519	1.22 516	1.38 508	1.06 513	1.79 512	5.97 525	1.42 507	5.65 526	2.98 517	1.14 495	2.23 515	1.20 492	1.27 518	1.12 518	1.46 519	1.10 518	1.32 518	1.15 519

JetRed	2.30 517	2.64 523	6.12 521	1.12 513	1.38 518	5.85 524	3.29 523	1.99 517	1.67 508	1.98 516	1.95 510	2.16 510	1.60 511	2.48 516	4.10 522	1.05 512	1.60 519	1.09 510	1.01 517	1.67 520	1.28 520

FADE	4.32 521	1.06 509	4.35 516	0.71 495	0.76 502	0.73 471	0.50 477	1.85 516	1.52 506	0.75 474	0.66 443	1.17 489	2.69 519	2.83 517	1.96 512	24.23 541	4.70 527	17.35 536	17.61 535	0.49 484	0.44 488

SGM-ForestM	1.36 503	0.28 422	0.79 430	0.26 370	0.16 318	2.26 517	1.00 511	1.42 505	1.46 505	2.38 518	2.05 512	5.95 526	2.66 518	2.95 518	2.46 516	0.17 429	0.18 453	0.18 434	0.18 444	0.15 385	0.18 422

WAO-8	1.46 507	1.10 511	1.09 477	1.10 510	0.84 507	2.06 513	0.75 496	1.84 513	3.83 519	1.44 509	2.21 514	2.15 507	1.43 508	3.17 519	1.19 490	0.91 509	0.65 513	1.09 510	0.79 511	0.90 508	0.71 508

Venus	1.46 507	1.10 511	1.09 477	1.10 510	0.84 507	2.06 513	0.75 496	1.84 513	3.83 519	1.44 509	2.21 514	2.15 507	1.43 508	3.17 519	1.19 490	0.91 509	0.65 513	1.09 510	0.79 511	0.90 508	0.71 508

MADNet++	2.26 516	1.80 521	2.06 504	2.13 523	1.97 520	2.61 519	1.79 522	2.38 520	2.16 512	2.75 520	2.65 518	2.38 511	2.43 517	3.17 519	3.21 518	2.17 521	1.95 522	1.94 521	1.63 520	2.06 521	2.01 523

tt	4.71 523	0.10 51	3.94 515	2.06 522	1.53 519	10.14 530	16.88 530	9.27 531	4.98 523	1.39 503	1.02 480	4.68 521	4.90 523	3.35 522	5.86 526	5.76 528	9.15 534	2.24 523	2.53 523	3.10 523	1.32 521

DPSimNet_ROB	4.34 522	4.23 524	6.89 523	3.67 524	3.68 521	4.75 521	5.21 526	2.67 522	3.68 518	5.82 525	3.95 521	5.57 522	6.72 526	3.46 523	4.48 523	4.05 526	2.88 525	4.68 526	3.12 526	3.69 524	3.62 526

TCMNet-wrong-test	4.29 520	5.57 527	4.65 517	11.33 532	10.39 529	5.73 523	4.48 525	4.13 524	1.02 490	1.91 515	2.39 517	6.16 528	3.62 521	3.84 524	4.50 524	1.99 520	0.47 495	1.97 522	1.69 521	5.69 527	4.31 527

HanzoNet	2.97 518	1.69 520	2.29 506	1.74 520	1.33 517	1.53 511	1.03 512	1.99 517	2.64 514	5.51 524	5.16 523	5.90 525	6.82 527	4.32 525	3.29 519	3.16 523	2.02 524	1.92 520	2.87 524	2.24 522	1.89 522

DGTPSM_ROB	8.34 527	5.10 525	10.37 532	5.31 527	10.18 527	8.33 526	23.60 535	6.06 527	13.41 534	4.90 522	10.87 532	5.65 523	10.44 529	6.17 526	12.59 530	3.74 524	7.55 529	3.69 524	7.26 530	4.14 525	7.46 529

DPSMNet_ROB	8.40 528	5.11 526	10.49 533	5.58 528	10.25 528	8.34 527	23.62 536	6.07 528	13.45 535	4.93 523	10.88 533	5.66 524	10.44 529	6.24 527	12.64 531	3.98 525	7.61 530	3.76 525	7.30 531	4.20 526	7.51 530

ASD4	7.23 525	6.65 528	7.69 524	5.24 526	5.62 524	11.85 531	20.36 531	7.57 529	7.14 527	6.55 526	5.47 525	5.99 527	5.78 524	7.22 528	9.24 529	4.85 527	4.44 526	6.40 531	5.19 527	6.53 528	4.89 528

BEATNet-Init1	4.73 524	2.61 522	13.29 534	0.58 487	0.53 489	10.12 529	3.33 524	4.83 525	5.01 524	8.75 529	8.51 527	14.08 536	7.60 528	7.70 529	5.34 525	0.28 473	0.28 482	0.34 478	0.37 486	0.57 489	0.45 489

LRCNet_RVC	10.90 530	14.34 537	9.35 525	15.35 533	8.04 526	1.08 494	0.34 428	8.78 530	0.70 461	12.63 536	16.05 536	9.85 529	6.54 525	8.57 530	6.34 527	20.27 539	5.40 528	23.70 538	21.88 537	14.87 535	13.83 537

PML	16.10 536	12.82 536	6.78 522	5.23 525	7.76 525	33.92 540	66.56 543	5.30 526	10.28 529	26.12 542	68.59 543	20.51 538	13.49 537	10.06 531	6.78 528	5.96 529	2.00 523	6.04 530	2.18 522	8.96 531	2.60 525

xxxxx1	15.27 533	9.54 530	10.31 527	20.13 536	18.88 535	17.08 533	23.03 532	10.36 532	10.99 530	9.21 530	9.62 528	10.74 531	10.61 532	10.72 532	13.89 535	7.97 532	9.20 535	31.85 541	44.72 541	12.84 532	13.69 534

tt_ll	15.27 533	9.54 530	10.31 527	20.13 536	18.88 535	17.08 533	23.03 532	10.36 532	10.99 530	9.21 530	9.62 528	10.74 531	10.61 532	10.72 532	13.89 535	7.97 532	9.20 535	31.85 541	44.72 541	12.84 532	13.69 534

ff	15.27 533	9.54 530	10.31 527	20.13 536	18.88 535	17.08 533	23.03 532	10.36 532	10.99 530	9.21 530	9.62 528	10.74 531	10.61 532	10.72 532	13.89 535	7.97 532	9.20 535	31.85 541	44.72 541	12.84 532	13.69 534

Anonymous_1	16.62 537	9.35 529	9.84 526	10.66 529	14.64 532	18.66 537	27.12 537	12.64 535	13.51 536	10.76 535	10.30 531	10.13 530	10.60 531	11.06 535	12.74 532	15.87 538	7.74 531	16.92 535	43.48 540	58.66 543	7.68 531

DPSM_ROB	11.49 531	9.87 533	10.35 530	11.13 530	11.31 530	19.11 538	27.51 538	13.37 536	14.21 537	10.31 533	11.06 534	10.96 534	11.27 535	11.96 536	13.59 533	6.78 530	8.19 532	6.03 528	7.09 528	7.93 529	7.73 532

DPSM	11.49 531	9.87 533	10.35 530	11.13 530	11.31 530	19.11 538	27.51 538	13.37 536	14.21 537	10.31 533	11.06 534	10.96 534	11.27 535	11.96 536	13.59 533	6.78 530	8.19 532	6.03 528	7.09 528	7.93 529	7.73 532

HaxPig	17.72 538	20.22 541	19.73 535	16.53 534	16.51 533	9.27 528	9.33 527	14.34 538	13.27 533	18.65 537	18.70 537	17.35 537	16.77 538	17.04 538	16.45 538	22.05 540	20.89 541	22.27 537	21.53 536	21.29 539	22.13 541

MEDIAN_ROB	21.21 539	24.62 542	23.47 540	19.58 535	19.65 538	13.22 532	10.96 528	17.88 539	17.00 539	22.14 541	22.02 539	20.86 539	20.36 539	21.06 539	19.71 539	25.63 542	24.13 542	26.21 539	25.20 538	25.17 540	25.38 542

CasAABBNet	23.10 540	19.86 538	20.64 537	22.47 539	22.73 539	38.41 541	55.50 542	26.89 541	28.70 542	20.61 539	22.15 540	22.08 540	22.75 540	23.99 540	27.36 542	13.59 535	16.48 539	12.14 532	14.27 533	15.95 536	15.53 538

Selective-RAFT-Error	23.16 541	19.93 539	20.87 538	22.54 540	22.81 540	38.52 543	55.47 541	27.01 543	28.83 543	20.66 540	22.25 541	22.09 541	22.80 542	24.09 541	27.36 542	13.61 536	16.48 539	12.15 533	14.28 534	15.99 537	15.57 539

LSM0	24.24 542	19.98 540	22.32 539	24.22 541	40.14 543	38.48 542	55.20 540	26.95 542	28.57 541	20.49 538	21.83 538	22.26 542	22.75 540	24.22 542	27.30 541	13.66 537	16.32 538	12.19 534	14.15 532	16.10 538	17.66 540

AVERAGE_ROB	25.43 543	29.06 543	27.24 541	24.63 542	24.20 542	17.73 536	12.61 529	22.29 540	21.39 540	26.79 543	26.16 542	25.20 543	24.64 543	25.07 543	23.53 540	29.96 543	28.40 543	30.60 540	29.58 539	29.72 541	29.84 543

test_example2	101.33 544	108.28 544	68.15 543	98.43 543	106.93 544	89.75 544	102.43 544	36.80 544	97.65 544	129.04 544	130.15 544	65.26 544	66.62 544	92.11 544	80.24 544	144.10 544	199.48 544	81.81 544	103.01 544	125.01 544	101.27 544

ccccc	256.34 545	256.29 545	313.62 545	354.40 545	364.36 545	149.10 545	168.46 545	152.89 545	131.30 545	153.93 545	155.56 545	164.00 545	204.39 545	268.02 545	295.19 545	390.55 545	349.22 545	244.59 545	219.82 545	412.30 545	378.83 545

Low-res two-view benchmark