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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.13 25	0.08 7	0.21 30	0.14 1	0.08 9	0.22 165	0.15 59	0.25 61	0.24 117	0.16 77	0.21 106	0.14 59	0.13 92	0.18 43	0.13 61	0.09 241	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 79	0.06 49
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 71	0.08 7	0.23 41	0.15 3	0.09 23	0.23 186	0.16 82	0.25 61	0.23 103	0.17 88	0.21 106	0.16 88	0.14 110	0.22 105	0.13 61	0.29 487	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 79	0.06 49

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo	0.14 46	0.14 252	0.33 141	0.20 117	0.09 23	0.21 138	0.10 5	0.26 64	0.20 60	0.18 102	0.19 78	0.15 74	0.13 92	0.17 28	0.13 61	0.07 44	0.06 120	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.06 49

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.14 46	0.13 210	0.24 49	0.25 350	0.11 83	0.11 3	0.18 160	0.32 141	0.23 103	0.12 28	0.12 20	0.18 105	0.12 64	0.14 4	0.13 61	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.05 25	0.07 79	0.06 49
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
s12784h	0.17 102	0.09 33	0.26 69	0.18 28	0.07 1	0.32 331	0.19 204	0.37 215	0.32 216	0.23 133	0.25 139	0.18 105	0.17 164	0.25 154	0.16 136	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.05 25	0.06 17	0.05 6

TANstereo	0.15 71	0.09 33	0.28 89	0.16 5	0.08 9	0.25 222	0.14 38	0.23 45	0.28 164	0.24 147	0.30 187	0.16 88	0.12 64	0.17 28	0.13 61	0.08 164	0.07 232	0.06 2	0.05 25	0.06 17	0.07 121

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

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

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

iResNetv2_ROB	0.27 327	0.26 424	0.72 428	0.23 264	0.13 208	0.29 290	0.18 160	0.52 378	0.49 407	0.37 353	0.45 366	0.39 341	0.25 283	0.34 259	0.20 229	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.05 25	0.12 353	0.09 243

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

pmcnn	0.50 463	0.20 369	0.78 435	0.24 313	0.26 460	0.39 396	0.30 419	0.51 361	0.50 415	0.54 462	1.23 500	2.52 525	0.37 406	0.77 448	0.95 486	0.08 164	0.06 120	0.06 2	0.05 25	0.10 269	0.08 187

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test2	0.15 71	0.10 60	0.44 284	0.23 264	0.11 83	0.21 138	0.21 282	0.27 74	0.22 85	0.15 56	0.16 55	0.13 37	0.11 46	0.20 72	0.13 61	0.06 3	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.09 206	0.05 6

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

SCV_C0	0.14 46	0.11 116	0.25 61	0.19 62	0.12 137	0.15 16	0.16 82	0.30 120	0.22 85	0.13 34	0.15 46	0.13 37	0.09 15	0.24 123	0.10 1	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.06 58	0.09 206	0.06 49

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.18 126	0.12 150	0.33 141	0.20 117	0.13 208	0.28 269	0.12 13	0.42 271	0.25 130	0.27 176	0.32 209	0.21 139	0.17 164	0.25 154	0.20 229	0.07 44	0.06 120	0.08 124	0.06 58	0.07 79	0.08 187
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 229	0.18 341	0.47 311	0.22 218	0.10 50	0.28 269	0.14 38	0.46 309	0.32 216	0.31 261	0.34 239	0.31 273	0.25 283	0.31 240	0.29 344	0.08 164	0.06 120	0.08 124	0.06 58	0.10 269	0.08 187

R-Stereo Train	0.18 126	0.09 33	0.32 126	0.22 218	0.12 137	0.22 165	0.19 204	0.42 271	0.19 43	0.31 261	0.45 366	0.20 128	0.14 110	0.18 43	0.15 113	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.06 49

RAFT-Stereo	0.18 126	0.09 33	0.32 126	0.22 218	0.12 137	0.22 165	0.19 204	0.42 271	0.19 43	0.31 261	0.45 366	0.20 128	0.14 110	0.18 43	0.15 113	0.08 164	0.06 120	0.07 49	0.06 58	0.06 17	0.06 49
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.20 179	0.17 327	0.43 276	0.19 62	0.08 9	0.27 252	0.14 38	0.42 271	0.30 195	0.29 213	0.32 209	0.27 221	0.21 219	0.28 202	0.25 312	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.09 206	0.06 49
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.24 275	0.18 341	0.61 388	0.25 350	0.11 83	0.29 290	0.21 282	0.42 271	0.43 340	0.33 295	0.43 342	0.27 221	0.22 232	0.34 259	0.26 325	0.07 44	0.05 9	0.07 49	0.06 58	0.08 141	0.07 121

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EKT-Stereo	0.38 424	0.12 150	0.38 211	0.42 485	3.88 535	0.21 138	0.17 117	0.35 187	0.28 164	0.20 111	0.20 94	0.23 171	0.15 123	0.28 202	0.16 136	0.09 241	0.07 232	0.09 199	0.07 109	0.09 206	0.09 243

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.14 46	0.12 150	0.27 78	0.19 62	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.28 90	0.20 60	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.12 64	0.24 123	0.12 31	0.07 44	0.05 9	0.08 124	0.07 109	0.08 141	0.07 121
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.23 246	0.18 341	0.44 284	0.22 218	0.13 208	0.19 84	0.19 204	0.37 215	0.32 216	0.28 186	0.37 269	0.34 296	0.23 245	0.65 404	0.27 329	0.06 3	0.06 120	0.08 124	0.07 109	0.09 206	0.08 187

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NRIStereo	0.18 126	0.11 116	0.35 160	0.23 264	0.11 83	0.24 208	0.20 251	0.29 101	0.26 139	0.26 167	0.25 139	0.25 191	0.18 188	0.34 259	0.18 186	0.07 44	0.06 120	0.09 199	0.07 109	0.09 206	0.08 187

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.27 327	0.11 116	0.42 265	0.19 62	0.11 83	0.34 356	0.20 251	0.62 463	0.43 340	0.40 392	0.43 342	0.50 415	0.26 292	0.76 442	0.22 272	0.08 164	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.08 141	0.08 187
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.31 374	0.22 395	0.50 336	0.23 264	0.14 249	0.30 307	0.24 355	0.47 317	0.54 434	0.38 367	0.60 439	0.43 372	0.29 343	0.87 468	0.40 406	0.11 323	0.07 232	0.07 49	0.07 109	0.09 206	0.09 243

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

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

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

FACV-RUCA	0.21 199	0.15 285	0.32 126	0.23 264	0.23 440	0.26 242	0.19 204	0.39 233	0.34 237	0.25 155	0.32 209	0.21 139	0.24 263	0.24 123	0.19 215	0.10 287	0.07 232	0.15 421	0.08 180	0.16 404	0.13 370

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.16 85	0.12 150	0.27 78	0.18 28	0.12 137	0.17 46	0.15 59	0.42 271	0.24 117	0.19 107	0.18 71	0.13 37	0.10 30	0.21 91	0.12 31	0.12 359	0.10 371	0.11 327	0.08 180	0.10 269	0.09 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 302	0.12 150	0.40 233	0.19 62	0.10 50	0.27 252	0.19 204	0.51 361	0.45 366	0.34 315	0.41 313	0.31 273	0.26 292	0.58 368	0.28 333	0.10 287	0.07 232	0.08 124	0.08 180	0.09 206	0.09 243

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

MyStereo07	0.16 85	0.12 150	0.26 69	0.22 218	0.14 249	0.25 222	0.23 333	0.29 101	0.21 74	0.15 56	0.13 27	0.12 26	0.13 92	0.25 154	0.13 61	0.07 44	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.08 187

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TestStereo1	0.21 199	0.16 309	0.32 126	0.26 382	0.13 208	0.26 242	0.27 388	0.40 244	0.36 266	0.29 213	0.39 295	0.22 151	0.21 219	0.33 253	0.17 165	0.07 44	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.07 121

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.18 126	0.12 150	0.37 192	0.22 218	0.10 50	0.18 60	0.14 38	0.29 101	0.22 85	0.28 186	0.29 174	0.25 191	0.17 164	0.26 170	0.16 136	0.08 164	0.06 120	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.20 179	0.10 60	0.35 160	0.24 313	0.12 137	0.21 138	0.18 160	0.38 221	0.32 216	0.28 186	0.30 187	0.22 151	0.16 138	0.51 326	0.20 229	0.08 164	0.06 120	0.09 199	0.08 180	0.08 141	0.13 370

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.23 246	0.13 210	0.44 284	0.26 382	0.14 249	0.29 290	0.25 371	0.45 298	0.33 228	0.29 213	0.43 342	0.35 310	0.25 283	0.26 170	0.23 291	0.12 359	0.09 347	0.09 199	0.08 180	0.09 206	0.10 298
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 327	0.20 369	0.44 284	0.27 409	0.16 330	0.33 343	0.25 371	0.56 421	0.54 434	0.34 315	0.38 282	0.34 296	0.25 283	0.51 326	0.28 333	0.12 359	0.08 313	0.09 199	0.08 180	0.11 316	0.11 332

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.19 164	0.25 413	0.40 233	0.21 160	0.12 137	0.22 165	0.19 204	0.29 101	0.40 316	0.25 155	0.23 119	0.16 88	0.15 123	0.25 154	0.19 215	0.09 241	0.06 120	0.08 124	0.08 180	0.10 269	0.08 187
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.28 347	0.14 252	0.69 418	0.23 264	0.20 405	0.44 422	0.22 307	0.50 345	0.40 316	0.34 315	0.39 295	0.43 372	0.33 381	0.40 290	0.31 359	0.09 241	0.07 232	0.10 272	0.08 180	0.10 269	0.08 187

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

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

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

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

AdaStereo	0.24 275	0.16 309	0.37 192	0.24 313	0.12 137	0.32 331	0.17 117	0.54 396	0.42 333	0.33 295	0.38 282	0.35 310	0.21 219	0.30 233	0.22 272	0.14 402	0.06 120	0.13 383	0.08 180	0.11 316	0.08 187
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DISCO	0.32 383	0.13 210	0.51 347	0.25 350	0.16 330	0.48 440	0.25 371	0.50 345	0.57 445	0.37 353	0.45 366	0.62 455	0.36 398	0.64 398	0.49 436	0.09 241	0.07 232	0.09 199	0.08 180	0.12 353	0.11 332

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.14 46	0.12 150	0.22 35	0.22 218	0.08 9	0.16 33	0.15 59	0.27 74	0.25 130	0.22 127	0.20 94	0.15 74	0.11 46	0.17 28	0.13 61	0.07 44	0.05 9	0.11 327	0.09 266	0.08 141	0.05 6
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.24 275	0.13 210	0.50 336	0.20 117	0.15 298	0.28 269	0.17 117	0.49 336	0.45 366	0.32 284	0.42 329	0.39 341	0.22 232	0.31 240	0.21 252	0.11 323	0.08 313	0.12 363	0.09 266	0.12 353	0.11 332

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

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

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

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

CASS	0.21 199	0.15 285	0.32 126	0.26 382	0.11 83	0.28 269	0.19 204	0.39 233	0.30 195	0.32 284	0.34 239	0.25 191	0.24 263	0.25 154	0.20 229	0.13 376	0.08 313	0.11 327	0.09 266	0.11 316	0.11 332
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 275	0.13 210	0.63 399	0.22 218	0.14 249	0.34 356	0.22 307	0.44 288	0.39 300	0.35 331	0.34 239	0.27 221	0.27 311	0.35 268	0.25 312	0.09 241	0.08 313	0.09 199	0.09 266	0.09 206	0.09 243

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

Wz-Net-LNSev	0.34 399	0.29 441	0.91 467	0.26 382	0.21 412	0.47 435	0.31 423	0.54 396	0.54 434	0.44 423	0.52 407	0.50 415	0.35 394	0.39 283	0.39 398	0.11 323	0.11 392	0.10 272	0.09 266	0.14 385	0.13 370

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Anonymous3	0.23 246	0.18 341	0.63 399	0.27 409	0.18 371	0.41 405	0.23 333	0.43 283	0.35 253	0.23 133	0.27 156	0.20 128	0.18 188	0.27 189	0.18 186	0.12 359	0.11 392	0.10 272	0.10 308	0.11 316	0.12 354

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 327	0.21 383	0.59 383	0.25 350	0.18 371	0.29 290	0.22 307	0.50 345	0.40 316	0.38 367	0.41 313	0.43 372	0.27 311	0.43 297	0.29 344	0.11 323	0.08 313	0.10 272	0.10 308	0.10 269	0.11 332
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.31 374	0.16 309	0.54 358	0.24 313	0.22 428	0.42 412	0.28 403	0.58 437	0.56 442	0.28 186	0.38 282	0.40 354	0.30 355	0.71 422	0.28 333	0.13 376	0.08 313	0.13 383	0.10 308	0.19 441	0.16 409

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

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

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

AIO-test1	0.19 164	0.14 252	0.41 256	0.27 409	0.15 298	0.21 138	0.16 82	0.39 233	0.36 266	0.17 88	0.26 149	0.18 105	0.13 92	0.28 202	0.14 89	0.07 44	0.06 120	0.10 272	0.11 346	0.06 17	0.09 243

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EDNetEfficient	0.63 484	0.37 471	2.40 520	0.26 382	0.25 455	0.38 388	0.49 488	0.41 257	1.06 506	1.38 514	0.87 485	0.62 455	0.95 502	0.65 404	1.65 513	0.11 323	0.09 347	0.10 272	0.11 346	0.19 441	0.17 420

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

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

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

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

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

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

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

CFNet	0.27 327	0.20 369	0.44 284	0.22 218	0.14 249	0.33 343	0.14 38	0.51 361	0.45 366	0.30 244	0.40 305	0.38 329	0.27 311	0.76 442	0.25 312	0.09 241	0.07 232	0.11 327	0.11 346	0.11 316	0.08 187

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

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

StereoDRNet-Refined	0.27 327	0.17 327	0.35 160	0.25 350	0.14 249	0.37 381	0.21 282	0.47 317	0.41 326	0.44 423	0.51 399	0.41 360	0.28 327	0.45 304	0.37 388	0.09 241	0.06 120	0.11 327	0.11 346	0.10 269	0.10 298
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.32 383	0.22 395	0.61 388	0.27 409	0.21 412	0.42 412	0.30 419	0.61 454	0.48 398	0.46 430	0.39 295	0.48 404	0.30 355	0.57 362	0.40 406	0.11 323	0.09 347	0.12 363	0.11 346	0.12 353	0.10 298

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RTSC	0.39 429	0.28 434	0.78 435	0.27 409	0.18 371	0.49 445	0.22 307	0.59 442	0.84 492	0.55 463	0.53 413	0.49 409	0.36 398	0.67 413	0.82 476	0.13 376	0.10 371	0.11 327	0.12 383	0.17 421	0.17 420

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

DANet	0.35 404	0.23 404	0.60 385	0.36 471	0.22 428	0.39 396	0.25 371	0.48 328	0.43 340	0.52 455	0.50 393	0.59 446	0.41 422	0.76 442	0.49 436	0.13 376	0.11 392	0.14 407	0.12 383	0.17 421	0.15 400
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.33 391	0.17 327	0.61 388	0.27 409	0.19 389	0.46 429	0.29 409	0.65 471	0.51 418	0.47 438	0.46 376	0.44 383	0.34 390	0.62 391	0.41 414	0.12 359	0.08 313	0.13 383	0.12 383	0.12 353	0.10 298

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	0.58 478	0.27 431	0.67 412	0.22 218	0.17 350	0.66 476	0.37 451	0.78 495	0.61 455	1.47 525	1.30 502	1.65 511	0.79 491	1.12 497	0.59 454	0.17 441	0.17 459	0.17 438	0.14 420	0.17 421	0.14 389
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
rvit_0105_3	0.23 246	0.17 327	0.40 233	0.25 350	0.15 298	0.24 208	0.28 403	0.38 221	0.41 326	0.25 155	0.25 139	0.28 236	0.21 219	0.28 202	0.20 229	0.15 415	0.13 421	0.14 407	0.15 429	0.10 269	0.09 243

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

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

CREStereo++_RVC	0.15 71	0.08 7	0.26 69	0.17 14	0.11 83	0.18 60	0.13 20	0.22 30	0.30 195	0.21 122	0.30 187	0.13 37	0.11 46	0.16 20	0.15 113	0.07 44	0.04 1	0.06 2	0.15 429	0.06 17	0.05 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FADNet-RVC	0.31 374	0.35 463	0.78 435	0.25 350	0.20 405	0.33 343	0.20 251	0.49 336	0.40 316	0.34 315	0.39 295	0.41 360	0.29 343	0.63 396	0.31 359	0.13 376	0.14 430	0.14 407	0.15 429	0.19 441	0.19 442

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	0.36 408	0.17 327	0.47 311	0.23 264	0.16 330	0.45 427	0.41 467	0.55 406	0.48 398	0.52 455	0.60 439	0.52 425	0.41 422	0.85 465	0.50 441	0.17 441	0.17 459	0.17 438	0.15 429	0.15 397	0.15 400
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.27 327	0.13 210	0.45 295	0.26 382	0.19 389	0.24 208	0.14 38	0.45 298	0.43 340	0.39 382	0.48 389	0.42 368	0.27 311	0.32 246	0.29 344	0.20 461	0.12 409	0.17 438	0.16 441	0.16 404	0.20 452

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

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

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

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

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

FBW_ROB	0.43 445	0.26 424	0.54 358	0.31 447	0.20 405	0.51 450	0.32 428	0.70 487	0.60 452	0.59 467	0.55 420	0.65 466	0.41 422	1.40 511	0.51 443	0.13 376	0.17 459	0.21 461	0.16 441	0.17 421	0.18 434

SGM_RVC	0.50 463	0.19 357	0.50 336	0.25 350	0.15 298	0.69 478	0.39 462	0.68 485	0.82 487	0.95 498	0.84 480	1.13 496	0.76 489	1.16 499	0.60 456	0.16 430	0.16 452	0.16 432	0.16 441	0.16 404	0.17 420
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.33 391	0.21 383	0.54 358	0.23 264	0.13 208	0.42 412	0.33 438	0.53 389	0.48 398	0.52 455	0.49 391	0.50 415	0.41 422	0.56 358	0.31 359	0.15 415	0.16 452	0.18 446	0.16 441	0.13 368	0.13 370
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.27 327	0.19 357	0.46 303	0.27 409	0.19 389	0.30 307	0.35 443	0.44 288	0.51 418	0.31 261	0.31 201	0.31 273	0.26 292	0.35 268	0.25 312	0.15 415	0.14 430	0.15 421	0.17 450	0.11 316	0.10 298

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.43 445	0.47 483	0.69 418	0.38 479	0.20 405	0.51 450	0.48 486	0.66 477	0.66 463	0.46 430	0.46 376	0.50 415	0.44 436	0.90 475	0.39 398	0.27 481	0.21 476	0.32 487	0.18 456	0.27 477	0.22 465
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SGM-ForestM	1.36 514	0.28 434	0.79 441	0.26 382	0.16 330	2.26 528	1.00 523	1.42 517	1.46 517	2.38 530	2.05 523	5.95 538	2.66 530	2.95 530	2.46 528	0.17 441	0.18 465	0.18 446	0.18 456	0.15 397	0.18 434

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

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

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

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

PSMNet-RUCA	0.37 417	0.41 479	0.66 411	0.46 491	0.41 489	0.34 356	0.25 371	0.57 429	0.45 366	0.39 382	0.52 407	0.43 372	0.33 381	0.41 292	0.29 344	0.25 475	0.14 430	0.33 489	0.21 465	0.31 484	0.22 465

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

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

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

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

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

NCCL2	0.35 404	0.26 424	0.49 325	0.36 471	0.22 428	0.41 405	0.41 467	0.53 389	0.42 333	0.47 438	0.46 376	0.61 453	0.39 415	0.55 347	0.37 388	0.16 430	0.13 421	0.21 461	0.21 465	0.16 404	0.16 409

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

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

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

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

PA-Net	0.37 417	0.28 434	0.83 450	0.31 447	0.28 467	0.39 396	0.42 470	0.51 361	0.55 439	0.34 315	0.42 329	0.41 360	0.36 398	0.79 452	0.49 436	0.12 359	0.23 485	0.16 432	0.23 475	0.12 353	0.18 434
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DualNet (step1)	0.28 347	0.19 357	0.50 336	0.18 28	0.16 330	0.34 356	0.20 251	0.51 361	0.38 291	0.37 353	0.34 239	0.37 321	0.30 355	0.39 283	0.23 291	0.23 466	0.09 347	0.28 479	0.24 477	0.18 434	0.16 409

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

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

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

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

Abc-Net	0.39 429	0.25 413	0.69 418	0.32 453	0.28 467	0.46 429	0.36 447	0.65 471	0.52 426	0.40 392	0.57 430	0.56 436	0.47 448	0.73 429	0.45 425	0.17 441	0.14 430	0.18 446	0.25 480	0.16 404	0.16 409
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	0.43 445	0.47 483	0.65 407	0.37 477	0.23 440	0.51 450	0.29 409	0.66 477	0.49 407	0.46 430	0.51 399	0.48 404	0.38 410	0.96 484	0.35 381	0.34 493	0.23 485	0.55 502	0.25 480	0.31 484	0.20 452

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

FCDSN-DC	0.63 484	0.31 453	0.61 388	0.36 471	0.30 475	0.65 474	0.37 451	0.66 477	0.68 469	1.14 508	1.54 513	1.71 513	1.26 514	0.92 477	0.64 463	0.24 472	0.22 481	0.27 473	0.26 484	0.27 477	0.27 484
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 491	0.30 447	0.69 418	0.32 453	0.27 462	0.81 493	0.39 462	0.79 498	0.82 487	1.41 517	1.58 515	1.98 516	1.26 514	1.02 491	0.77 472	0.24 472	0.22 481	0.27 473	0.26 484	0.26 473	0.26 481

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

MSMD_ROB	0.60 482	0.33 460	0.61 388	0.30 441	0.25 455	0.86 496	0.35 443	0.55 406	0.67 466	1.10 506	1.49 510	1.76 514	0.97 505	0.88 471	0.49 436	0.23 466	0.21 476	0.27 473	0.27 487	0.25 466	0.24 477

ELAS_RVC	0.74 497	0.36 466	1.00 480	0.37 477	0.33 480	0.88 497	0.93 520	0.83 502	1.08 507	1.35 513	1.33 504	1.24 502	1.33 518	1.06 493	0.95 486	0.27 481	0.25 489	0.29 483	0.27 487	0.30 483	0.30 486
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 497	0.36 466	0.85 458	0.36 471	0.33 480	1.36 518	0.77 511	0.93 507	0.92 498	1.41 517	1.53 512	1.16 500	1.17 510	0.95 483	1.03 490	0.26 476	0.25 489	0.28 479	0.28 490	0.31 484	0.30 486
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	0.66 487	0.89 512	1.59 509	0.77 510	1.21 527	0.51 450	0.23 333	0.59 442	0.72 476	0.69 480	0.61 445	0.69 477	0.91 501	0.79 452	0.48 434	0.27 481	0.12 409	0.73 510	0.30 491	0.65 508	0.40 497

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

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

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

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

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

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 489	0.64 500	1.06 487	0.45 489	0.27 462	1.40 520	0.58 496	0.78 495	0.92 498	0.84 491	0.86 482	0.88 489	0.68 484	1.33 509	0.68 466	0.37 497	0.29 495	0.34 490	0.36 497	0.43 492	0.37 494

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	0.67 488	0.49 489	0.83 450	0.48 493	0.40 488	0.51 450	0.46 478	0.70 487	0.77 483	0.84 491	1.72 517	1.02 495	0.83 496	1.23 504	0.79 474	0.32 491	0.38 502	0.40 494	0.46 502	0.36 490	0.41 498
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RainbowNet	0.72 493	0.89 512	1.02 483	0.82 511	0.63 507	0.78 490	0.52 491	0.81 501	0.93 500	0.60 468	0.79 475	0.80 485	0.60 472	0.80 456	0.57 448	0.78 516	0.55 516	0.78 512	0.49 504	0.76 513	0.58 511

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

SPS-STEREO	0.69 490	0.61 498	0.98 478	0.52 498	0.57 503	0.74 484	0.50 489	0.78 495	0.62 457	0.95 498	0.86 482	0.94 491	0.70 486	1.01 490	0.87 481	0.58 508	0.51 510	0.50 499	0.50 506	0.55 500	0.58 511
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.55 473	0.48 485	1.02 483	0.45 489	0.49 496	0.49 445	0.47 482	0.72 490	0.72 476	0.45 427	0.82 478	0.47 397	0.60 472	0.50 321	0.63 462	0.39 499	0.39 503	0.44 496	0.51 507	0.52 498	0.37 494

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark