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

trnet	0.28 20	0.26 59	1.32 64	0.19 1	0.12 4	0.54 148	0.15 6	0.48 54	0.46 100	0.27 71	0.33 86	0.24 44	0.21 55	0.30 31	0.21 48	0.10 124	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.09 13	0.07 5

CREStereo	0.28 20	0.30 106	1.33 66	0.19 1	0.13 13	0.55 161	0.17 19	0.48 54	0.46 100	0.27 71	0.33 86	0.24 44	0.21 55	0.31 38	0.21 48	0.11 186	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.10 20	0.07 5
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
StereoAnything_RVC	0.35 78	1.25 466	1.82 211	0.20 3	0.12 4	0.26 6	0.15 6	0.43 30	0.37 27	0.14 1	0.10 1	0.11 1	0.19 38	0.46 138	0.14 1	0.11 186	0.09 148	0.08 8	0.05 1	0.76 479	0.18 251

PMTNet	0.31 47	0.35 145	1.30 61	0.20 3	0.14 22	0.57 194	0.25 167	0.46 39	0.42 64	0.27 71	0.32 79	0.27 76	0.24 86	0.39 92	0.23 68	0.43 461	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.18 197	0.07 5

FoundationStereo	0.20 1	0.30 106	0.81 12	0.21 5	0.22 193	0.21 2	0.16 14	0.25 1	0.38 31	0.15 2	0.11 2	0.18 10	0.17 14	0.23 2	0.16 2	0.09 40	0.13 278	0.08 8	0.06 9	0.07 1	0.07 5

MonSter	0.20 1	0.22 25	0.65 5	0.21 5	0.17 84	0.33 24	0.15 6	0.46 39	0.32 6	0.16 5	0.17 6	0.14 2	0.11 1	0.27 10	0.23 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 21	0.07 1	0.09 29

dual_stereo	0.23 6	0.25 45	0.66 6	0.21 5	0.15 37	0.27 7	0.15 6	0.62 144	0.40 49	0.15 2	0.13 4	0.18 10	0.14 2	0.37 80	0.19 13	0.09 40	0.31 444	0.07 1	0.10 105	0.07 1	0.07 5

LGtest1	0.21 3	0.37 155	0.70 7	0.22 8	0.12 4	0.31 17	0.11 2	0.36 7	0.39 41	0.17 6	0.13 4	0.16 5	0.14 2	0.25 5	0.27 116	0.10 124	0.09 148	0.08 8	0.06 9	0.10 20	0.10 49

SGD-Stereo	0.22 4	0.28 86	0.77 10	0.22 8	0.11 1	0.40 49	0.16 14	0.31 3	0.36 22	0.19 14	0.19 11	0.17 7	0.17 14	0.37 80	0.16 2	0.10 124	0.06 2	0.08 8	0.07 21	0.10 20	0.07 5

S2M2	0.24 8	0.29 95	0.90 16	0.23 10	0.17 84	0.24 4	0.09 1	0.36 7	0.45 92	0.17 6	0.25 32	0.23 31	0.17 14	0.24 3	0.28 126	0.15 325	0.12 259	0.11 156	0.12 204	0.15 113	0.11 69

DEFOM-Stereo	0.22 4	0.22 25	0.91 17	0.23 10	0.13 13	0.49 100	0.18 26	0.30 2	0.28 1	0.19 14	0.17 6	0.14 2	0.14 2	0.41 100	0.16 2	0.08 10	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.09 13	0.09 29

Occ-G	0.30 39	0.30 106	1.33 66	0.23 10	0.15 37	0.36 39	0.25 167	0.43 30	0.31 3	0.26 66	0.35 96	0.46 205	0.22 64	0.30 31	0.25 101	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.16 306	0.31 361	0.08 18

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 90	1.34 478	1.24 52	0.23 10	0.12 4	0.33 24	0.20 50	0.40 16	0.33 10	0.25 58	0.21 13	0.16 5	0.14 2	0.27 10	0.63 337	0.55 473	0.06 2	0.11 156	0.13 236	0.25 304	0.49 459

WCG-NET（raft）	0.32 52	0.53 244	1.21 47	0.23 10	0.12 4	0.44 62	0.24 148	0.40 16	0.50 133	0.35 99	0.35 96	0.47 213	0.25 101	0.35 66	0.20 35	0.08 10	0.29 438	0.08 8	0.07 21	0.22 264	0.11 69

LoS	0.31 47	0.30 106	1.52 107	0.23 10	0.13 13	0.54 148	0.20 50	0.48 54	0.49 123	0.25 58	0.28 47	0.37 128	0.24 86	0.38 87	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.08 8	0.05 1	0.15 113	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 39	0.27 65	1.09 31	0.23 10	0.50 431	0.40 49	0.20 50	0.46 39	0.44 77	0.22 31	0.28 47	0.26 67	0.19 38	0.33 53	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.15 113	0.49 459

s12784h	0.36 84	0.28 86	1.58 115	0.23 10	0.11 1	0.62 279	0.24 148	0.79 273	0.64 276	0.44 149	0.52 217	0.28 85	0.26 115	0.50 170	0.24 89	0.11 186	0.06 2	0.09 46	0.06 9	0.16 149	0.06 1

TANstereo	0.33 59	0.49 230	1.75 158	0.23 10	0.12 4	0.54 148	0.16 14	0.40 16	0.45 92	0.45 159	0.51 204	0.26 67	0.22 64	0.29 25	0.20 35	0.10 124	0.10 187	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.11 69

Reg-Stereo(zero)	0.46 190	0.17 1	2.10 310	0.24 19	0.34 344	0.51 117	0.42 355	0.50 66	0.54 179	0.37 108	0.46 158	0.54 246	0.60 368	0.43 111	1.10 414	0.08 10	0.09 148	0.08 8	0.22 380	0.12 47	0.22 304

castereo	0.30 39	0.44 206	0.81 12	0.24 19	0.29 287	0.41 52	0.27 213	0.72 192	0.45 92	0.22 31	0.30 63	0.24 44	0.31 176	0.25 5	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.31 427	0.12 47	0.09 29

fffft	0.29 29	0.21 14	1.10 33	0.24 19	0.15 37	0.42 56	0.24 148	0.42 24	0.38 31	0.21 24	0.18 8	0.20 14	0.16 8	0.44 118	0.70 356	0.07 2	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.28 338	0.20 282
1: 1. 1
WCG-NET	0.30 39	0.42 190	1.26 55	0.24 19	0.12 4	0.43 58	0.24 148	0.40 16	0.56 196	0.35 99	0.37 104	0.26 67	0.24 86	0.29 25	0.19 13	0.08 10	0.12 259	0.08 8	0.07 21	0.22 264	0.10 49

IGEV-Stereo++	0.23 6	0.23 32	0.64 4	0.24 19	0.22 193	0.47 85	0.13 3	0.52 82	0.33 10	0.18 10	0.24 26	0.17 7	0.22 64	0.32 45	0.19 13	0.08 10	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.17 171	0.09 29

Pointernet	0.29 29	0.25 45	1.49 101	0.24 19	0.20 159	0.47 85	0.15 6	0.62 144	0.47 115	0.22 31	0.29 53	0.26 67	0.20 46	0.28 15	0.20 35	0.10 124	0.07 19	0.07 1	0.12 204	0.10 20	0.07 5

rvit_stereo_0080	0.27 13	0.38 163	0.76 8	0.24 19	0.18 116	0.34 28	0.27 213	0.54 101	0.44 77	0.24 43	0.26 39	0.27 76	0.22 64	0.29 25	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.10 93	0.10 105	0.15 113	0.11 69

whm_eth	0.27 13	0.38 163	0.76 8	0.24 19	0.18 116	0.34 28	0.27 213	0.54 101	0.44 77	0.24 43	0.26 39	0.27 76	0.22 64	0.29 25	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.10 93	0.10 105	0.15 113	0.11 69

MaDis-Stereo	0.29 29	0.54 249	1.44 88	0.24 19	0.29 287	0.29 11	0.16 14	0.45 37	0.37 27	0.19 14	0.21 13	0.28 85	0.22 64	0.30 31	0.29 141	0.10 124	0.09 148	0.10 93	0.08 46	0.11 36	0.11 69

knoymous	0.34 67	0.25 45	1.75 158	0.24 19	0.18 116	0.45 64	0.24 148	0.57 114	0.38 31	0.41 133	0.39 121	0.55 250	0.25 101	0.38 87	0.23 68	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.07 21	0.13 75	0.12 104

fff	0.43 152	0.77 344	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 389	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

DRaft	0.62 338	0.38 163	1.76 164	0.24 19	0.16 58	0.64 308	0.66 439	0.53 90	0.53 167	0.67 381	0.99 437	0.38 135	1.00 450	1.44 332	2.10 469	0.10 124	0.14 295	0.10 93	0.14 264	0.18 197	0.21 291

CREStereo++_RVC	0.33 59	0.29 95	1.74 152	0.24 19	0.16 58	0.54 148	0.15 6	0.40 16	0.55 185	0.37 108	0.51 204	0.24 44	0.19 38	0.27 10	0.26 108	0.09 40	0.06 2	0.08 8	0.30 421	0.08 4	0.06 1
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
csc	0.43 152	0.77 344	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 389	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

cscssc	0.43 152	0.77 344	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 389	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

111	0.48 211	1.09 442	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.59 227	0.26 188	0.83 293	0.78 404	0.48 187	0.52 217	0.56 262	0.38 222	0.49 164	0.38 223	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.23 277	0.35 414

LG-Stereo	0.27 13	0.25 45	0.95 22	0.25 35	0.15 37	0.43 58	0.21 68	0.50 66	0.40 49	0.18 10	0.29 53	0.25 54	0.16 8	0.28 15	0.35 207	0.07 2	0.07 19	0.11 156	0.10 105	0.24 292	0.10 49

GREAT-IGEV	0.37 90	0.28 86	1.48 98	0.25 35	0.38 381	0.46 80	0.18 26	0.33 5	0.34 12	0.15 2	0.29 53	0.15 4	0.17 14	0.36 73	0.23 68	0.07 2	0.76 499	0.07 1	0.26 401	0.21 246	1.03 500

SCV_C0	0.33 59	0.43 195	1.42 85	0.25 35	0.16 58	0.35 33	0.20 50	0.68 174	0.44 77	0.24 43	0.27 43	0.29 92	0.20 46	0.58 198	0.18 8	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.30 421	0.26 323	0.17 231

SMoEStereo_RVC	0.29 29	0.26 59	1.03 26	0.25 35	0.14 22	0.46 80	0.22 88	0.36 7	0.38 31	0.23 39	0.23 18	0.21 22	0.18 30	0.45 129	0.60 330	0.07 2	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.20 233	0.20 282

tt45	0.29 29	0.24 40	1.06 28	0.25 35	0.17 84	0.55 161	0.22 88	0.41 21	0.35 16	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.18 30	0.64 217	0.34 199	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.21 246	0.11 69

mms	0.27 13	0.26 59	0.91 17	0.25 35	0.18 116	0.32 21	0.23 116	0.37 10	0.31 3	0.21 24	0.30 63	0.23 31	0.17 14	0.46 138	0.21 48	0.08 10	0.10 187	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.47 455

ours_stereo	0.27 13	0.25 45	1.21 47	0.25 35	0.17 84	0.35 33	0.23 116	0.38 12	0.35 16	0.20 19	0.31 74	0.23 31	0.17 14	0.41 100	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.18 251

GCAP-BAT	0.43 152	0.31 117	1.82 211	0.25 35	0.26 257	0.65 322	0.23 116	0.48 54	0.37 27	0.67 381	0.82 405	0.44 183	0.24 86	0.48 154	0.87 386	0.09 40	0.13 278	0.09 46	0.22 380	0.08 4	0.09 29

IGEV-Stereo+	0.29 29	0.29 95	0.86 14	0.25 35	0.34 344	0.30 13	0.14 4	0.32 4	0.53 167	0.18 10	0.12 3	0.18 10	0.19 38	0.49 164	0.17 7	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.20 366	0.46 448	0.59 470

RSM	0.28 20	0.26 59	0.97 23	0.25 35	0.24 225	0.37 40	0.21 68	0.49 60	0.44 77	0.21 24	0.27 43	0.28 85	0.17 14	0.38 87	0.20 35	0.07 2	0.07 19	0.09 46	0.34 440	0.21 246	0.16 213

CAS++	0.31 47	0.33 126	1.43 86	0.25 35	0.17 84	0.31 17	0.20 50	0.78 257	0.41 55	0.30 82	0.30 63	0.21 22	0.16 8	0.33 53	0.18 8	0.15 325	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.15 113	0.11 69
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.32 52	0.34 138	1.70 138	0.25 35	0.14 22	0.40 49	0.22 88	0.38 12	0.43 73	0.24 43	0.51 204	0.25 54	0.18 30	0.31 38	0.20 35	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.08 46	0.47 449	0.08 18

ff7	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

ffff	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

11t	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

LoS_RVC	0.29 29	0.33 126	1.19 41	0.25 35	0.34 344	0.43 58	0.22 88	0.42 24	0.32 6	0.22 31	0.33 86	0.23 31	0.24 86	0.31 38	0.21 48	0.07 2	0.07 19	0.07 1	0.05 1	0.10 20	0.31 396

anonymousdsp	0.34 67	0.53 244	1.47 95	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.49 60	0.40 49	0.25 58	0.24 26	0.22 24	0.24 86	0.55 191	0.19 13	0.09 40	0.11 233	0.10 93	0.18 336	0.24 292	0.29 379

ProNet	0.30 39	0.54 249	1.29 58	0.25 35	0.15 37	0.47 85	0.25 167	0.48 54	0.39 41	0.21 24	0.23 18	0.22 24	0.20 46	0.44 118	0.19 13	0.08 10	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.23 277	0.12 104

DCANet-4	0.40 120	0.27 65	2.21 333	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.47 163	0.28 85	0.37 215	0.37 80	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

ccc-4	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

ADStereo(finetuned)	0.45 180	0.77 344	2.12 314	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.48 175	0.31 98	0.76 418	0.37 80	0.38 223	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.13 75	0.23 328

IGEV-Stereo	0.34 67	0.54 249	1.47 95	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.49 60	0.40 49	0.25 58	0.24 26	0.22 24	0.24 86	0.54 187	0.19 13	0.09 40	0.10 187	0.10 93	0.18 336	0.24 292	0.29 379
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CrosDoStereo	0.94 443	0.37 155	2.53 396	0.25 35	0.32 323	0.54 148	3.76 520	0.72 192	0.60 222	0.70 394	1.40 467	0.53 240	1.49 481	1.78 388	3.09 489	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.21 246	0.11 69

DeepStereo_LL	0.94 443	0.37 155	2.53 396	0.25 35	0.32 323	0.54 148	3.76 520	0.72 192	0.60 222	0.70 394	1.40 467	0.53 240	1.49 481	1.78 388	3.09 489	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.21 246	0.11 69

THIR-Stereo	0.86 433	0.62 279	2.13 316	0.25 35	0.16 58	0.58 211	2.74 516	0.59 128	0.51 141	0.62 348	1.62 474	0.97 433	1.80 492	1.69 374	2.25 474	0.10 124	0.08 80	0.14 305	0.11 166	0.15 113	0.11 69

AnonymousM	0.37 90	0.44 206	1.50 104	0.25 35	0.15 37	0.52 134	0.23 116	0.60 138	0.42 64	0.42 138	0.32 79	0.30 96	0.25 101	0.34 61	0.23 68	0.11 186	0.09 148	0.71 481	0.36 451	0.12 47	0.07 5

CFNet_pseudo	0.45 180	0.46 216	2.23 341	0.25 35	0.19 145	0.56 176	0.21 68	0.77 242	0.60 222	0.49 199	0.56 260	0.69 335	0.47 313	0.52 177	0.31 171	0.11 186	0.10 187	0.15 332	0.10 105	0.17 171	0.14 153

DCANet	0.42 146	0.77 344	1.95 272	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.48 175	0.31 98	0.41 254	0.36 73	0.39 234	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.13 75	0.23 328

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 90	0.37 155	1.21 47	0.26 63	0.18 116	0.73 373	0.18 26	0.53 90	0.41 55	0.35 99	0.30 63	0.58 275	0.22 64	0.33 53	0.95 393	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.35 443	0.13 75	0.15 186

HART	0.38 99	0.53 244	1.66 129	0.26 63	0.15 37	0.30 13	0.19 33	0.67 170	0.46 100	0.29 79	0.52 217	0.38 135	0.16 8	0.41 100	0.20 35	0.08 10	0.68 492	0.09 46	0.07 21	0.34 383	0.21 291

999	0.29 29	0.25 45	1.05 27	0.26 63	0.18 116	0.49 100	0.23 116	0.38 12	0.37 27	0.20 19	0.32 79	0.23 31	0.18 30	0.73 250	0.36 210	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.08 46	0.24 292	0.10 49

rvit_stereo_0081_aga	0.27 13	0.29 95	1.08 29	0.26 63	0.20 159	0.33 24	0.21 68	0.41 21	0.42 64	0.26 66	0.28 47	0.27 76	0.21 55	0.31 38	0.21 48	0.14 308	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.10 49

RAStereo	0.28 20	0.48 227	1.52 107	0.26 63	0.18 116	0.25 5	0.19 33	0.42 24	0.35 16	0.20 19	0.25 32	0.20 14	0.16 8	0.24 3	0.24 89	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.12 47	0.08 18

U	3.37 513	0.17 1	0.91 17	0.26 63	13.79 528	19.19 532	0.15 6	0.41 21	0.31 3	0.17 6	0.18 8	0.27 76	0.15 7	0.21 1	0.16 2	0.09 40	0.06 2	17.88 532	12.81 529	0.10 20	0.08 18

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 240	0.33 126	0.93 20	0.26 63	0.22 193	0.46 80	0.20 50	1.10 464	1.34 479	3.16 516	0.32 79	0.22 24	0.20 46	0.30 31	0.22 60	0.10 124	0.09 148	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.19 267

MIF-Stereo (partial)	0.34 67	0.41 183	1.93 260	0.26 63	0.24 225	0.32 21	0.17 19	0.53 90	0.42 64	0.25 58	0.37 104	0.25 54	0.26 115	0.44 118	0.31 171	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.19 218	0.14 153

PCWNet_CMD	0.46 190	0.45 214	2.28 348	0.26 63	0.20 159	0.55 161	0.21 68	0.75 219	0.64 276	0.48 187	0.55 249	0.68 328	0.57 358	0.46 138	0.30 159	0.11 186	0.10 187	0.14 305	0.10 105	0.18 197	0.14 153

CFNet_ucs	0.48 211	0.50 236	2.32 353	0.26 63	0.22 193	0.57 194	0.22 88	0.85 310	0.65 289	0.53 237	0.64 332	0.68 328	0.44 288	0.54 187	0.31 171	0.13 267	0.12 259	0.16 350	0.11 166	0.19 218	0.17 231

GCAP-Stereo	0.34 67	0.89 388	1.76 164	0.26 63	0.12 4	0.52 134	0.14 4	0.49 60	0.38 31	0.29 79	0.30 63	0.29 92	0.22 64	0.30 31	0.20 35	0.09 40	0.17 355	0.09 46	0.07 21	0.21 246	0.11 69

RCA-Stereo	0.34 67	0.32 121	1.30 61	0.26 63	0.14 22	0.58 211	0.23 116	0.78 257	0.62 256	0.40 124	0.44 147	0.28 85	0.35 195	0.29 25	0.20 35	0.09 40	0.10 187	0.09 46	0.07 21	0.19 218	0.08 18

IER	0.43 152	0.38 163	1.69 134	0.26 63	0.25 242	0.66 328	0.26 188	0.71 187	0.55 185	0.54 250	0.59 277	0.60 284	0.53 341	0.52 177	0.39 234	0.11 186	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.14 96	0.11 69

MSMDNet	0.46 190	0.44 206	2.28 348	0.26 63	0.20 159	0.55 161	0.21 68	0.75 219	0.64 276	0.48 187	0.55 249	0.68 328	0.56 353	0.46 138	0.30 159	0.11 186	0.10 187	0.13 269	0.10 105	0.18 197	0.15 186

HSM-Net_RVC	0.67 365	0.34 138	2.23 341	0.26 63	0.19 145	0.67 334	0.29 254	1.26 479	0.69 324	0.72 401	0.70 374	0.78 376	0.42 270	3.77 508	0.41 248	0.13 267	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.12 47	0.11 69
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.45 180	0.46 216	2.22 337	0.26 63	0.19 145	0.56 176	0.21 68	0.77 242	0.60 222	0.49 199	0.56 260	0.69 335	0.47 313	0.52 177	0.31 171	0.11 186	0.09 148	0.16 350	0.10 105	0.17 171	0.14 153

HI	0.41 127	0.63 290	1.72 145	0.27 79	0.21 170	0.45 64	0.19 33	0.55 105	0.41 55	0.57 289	0.59 277	0.65 305	0.45 292	0.45 129	0.39 234	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.11 166	0.20 233	0.10 49

CoSv	0.41 127	0.63 290	1.72 145	0.27 79	0.21 170	0.45 64	0.19 33	0.55 105	0.41 55	0.57 289	0.59 277	0.65 305	0.45 292	0.45 129	0.39 234	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.11 166	0.20 233	0.10 49

fffy	0.28 20	0.24 40	1.19 41	0.27 79	0.15 37	0.37 40	0.22 88	0.42 24	0.32 6	0.20 19	0.29 53	0.26 67	0.20 46	0.44 118	0.20 35	0.08 10	0.10 187	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.18 251

AIO-Stereo	0.30 39	0.27 65	1.25 53	0.27 79	0.24 225	0.37 40	0.20 50	0.52 82	0.36 22	0.21 24	0.30 63	0.23 31	0.14 2	0.31 38	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.38 454	0.19 218	0.31 396

DualNet (step1)	0.59 319	0.62 279	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.11 299	0.38 223	0.61 475	0.14 295	0.87 485	0.56 480	0.25 304	0.23 328

test_sample9	0.94 443	0.62 279	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.91 419	2.55 481	0.61 475	4.16 521	0.87 485	0.56 480	0.25 304	0.23 328

test_sample8	1.12 458	0.62 279	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.95 397	0.61 238	1.18 470	0.56 260	2.53 494	1.31 469	1.91 419	2.55 481	0.61 475	4.16 521	0.87 485	0.56 480	0.25 304	0.23 328

IGEVStereo-DCA	0.33 59	0.34 138	1.38 75	0.27 79	0.16 58	0.45 64	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.21 13	0.26 67	0.25 101	0.64 217	0.52 299	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.18 336	0.16 149	0.22 304

rrr	0.46 190	0.34 138	3.08 466	0.27 79	0.16 58	0.45 64	0.28 230	1.09 463	0.51 141	0.24 43	0.21 13	0.26 67	0.25 101	0.64 217	0.52 299	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.29 412	0.16 149	0.25 349

plain	0.37 90	0.47 224	2.15 322	0.27 79	0.19 145	0.33 24	0.20 50	0.58 120	0.46 100	0.23 39	0.37 104	0.23 31	0.25 101	0.45 129	0.28 126	0.11 186	0.08 80	0.13 269	0.09 71	0.42 436	0.12 104

MSKI-zero shot	0.46 190	0.38 163	2.47 386	0.27 79	0.43 409	0.56 176	0.20 50	0.77 242	0.43 73	0.60 329	0.51 204	0.44 183	0.17 14	0.68 234	0.21 48	0.09 40	0.29 438	0.09 46	0.32 433	0.14 96	0.10 49

UniTT-Stereo	0.30 39	0.36 153	1.68 132	0.27 79	0.24 225	0.29 11	0.18 26	0.33 5	0.34 12	0.26 66	0.37 104	0.18 10	0.18 30	0.31 38	0.27 116	0.10 124	0.08 80	0.08 8	0.07 21	0.25 304	0.08 18

Any-RAFT	0.38 99	0.25 45	1.89 244	0.27 79	0.17 84	0.68 346	0.21 68	0.78 257	0.53 167	0.43 143	0.43 136	0.54 246	0.30 168	0.41 100	0.20 35	0.10 124	0.12 259	0.08 8	0.06 9	0.10 20	0.09 29

RAFT-Test	0.44 162	0.38 163	2.01 289	0.27 79	0.44 410	0.64 308	0.37 333	0.72 192	0.57 200	0.45 159	0.48 175	0.65 305	0.24 86	0.35 66	0.29 141	0.09 40	0.11 233	0.09 46	0.38 454	0.10 20	0.11 69

4D-IteraStereo	0.44 162	0.96 410	2.63 414	0.27 79	0.30 298	0.45 64	0.25 167	0.52 82	0.50 133	0.40 124	0.31 74	0.40 149	0.19 38	0.35 66	0.32 182	0.09 40	0.06 2	0.12 210	0.11 166	0.19 218	0.30 388

Selective-IGEV	0.29 29	0.23 32	1.28 57	0.27 79	0.30 298	0.35 33	0.20 50	0.56 111	0.38 31	0.21 24	0.30 63	0.22 24	0.18 30	0.37 80	0.18 8	0.07 2	0.06 2	0.08 8	0.15 287	0.16 149	0.29 379

iRaft-Stereo_5w	0.54 280	1.01 431	2.08 305	0.27 79	0.21 170	0.49 100	0.28 230	0.73 203	0.58 210	0.40 124	0.61 299	0.62 290	0.46 305	1.78 388	0.47 278	0.09 40	0.07 19	0.11 156	0.10 105	0.39 422	0.12 104

psmg	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.27 79	0.21 170	0.75 383	0.36 325	0.90 349	0.61 238	0.59 321	0.59 277	0.63 293	0.37 215	0.43 111	0.38 223	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.13 75	0.11 69

STrans-v2	0.67 365	0.56 261	2.64 416	0.27 79	0.23 212	0.57 194	0.33 306	0.96 402	0.69 324	0.92 443	0.85 413	0.89 414	0.93 442	1.83 401	1.21 426	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.09 71	0.11 36	0.12 104

test_xeample	0.72 392	0.21 14	1.36 71	0.27 79	0.17 84	0.59 227	0.28 230	1.01 442	0.70 333	0.55 268	0.67 347	0.44 183	0.39 236	1.88 416	5.17 512	0.12 237	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.13 75	0.15 186

GMStereo	0.38 99	0.99 425	1.91 254	0.27 79	0.16 58	0.39 47	0.23 116	0.47 49	0.62 256	0.38 116	0.34 92	0.25 54	0.25 101	0.39 92	0.29 141	0.14 308	0.08 80	0.10 93	0.12 204	0.15 113	0.11 69
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.41 127	0.32 121	2.20 332	0.27 79	0.44 410	0.52 134	0.19 33	0.76 232	0.48 117	0.43 143	0.36 101	0.54 246	0.26 115	0.33 53	0.25 101	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.38 454	0.10 20	0.09 29

SFCPSM	0.46 190	0.24 40	2.35 361	0.27 79	0.27 270	0.70 359	0.32 298	0.96 402	0.63 268	0.49 199	0.52 217	0.43 172	0.36 201	0.52 177	0.43 259	0.12 237	0.09 148	0.12 210	0.16 306	0.16 149	0.12 104

Gwc-CoAtRS	0.38 99	0.33 126	1.92 257	0.27 79	0.41 400	0.48 93	0.19 33	0.59 128	0.46 100	0.43 143	0.39 121	0.57 268	0.26 115	0.32 45	0.26 108	0.09 40	0.09 148	0.09 46	0.31 427	0.11 36	0.09 29

DIP-Stereo	0.37 90	0.34 138	1.50 104	0.27 79	0.18 116	0.63 297	0.17 19	0.92 368	0.53 167	0.49 199	0.48 175	0.30 96	0.30 168	0.39 92	0.30 159	0.10 124	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.15 113	0.12 104
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
G2L-Stereo_aug	0.54 280	0.33 126	2.61 413	0.28 104	0.24 225	0.62 279	0.28 230	0.74 207	0.72 353	0.63 357	0.65 341	0.73 355	0.48 321	1.37 326	0.57 320	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.21 246	0.11 69

castereo++	0.28 20	0.43 195	0.93 20	0.28 104	0.17 84	0.53 141	0.21 68	0.55 105	0.45 92	0.17 6	0.26 39	0.32 106	0.17 14	0.33 53	0.16 2	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.29 412	0.13 75	0.06 1

tg	0.37 90	0.55 258	1.35 70	0.28 104	0.16 58	0.57 194	0.18 26	0.57 114	0.49 123	0.37 108	0.44 147	0.38 135	0.24 86	0.46 138	0.24 89	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.43 438	0.36 422

rvit_stereo_0083	0.25 9	0.19 5	0.58 1	0.28 104	0.18 116	0.28 8	0.22 88	0.38 12	0.54 179	0.23 39	0.30 63	0.27 76	0.26 115	0.37 80	0.24 89	0.14 308	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.12 47	0.10 49

rvit_stereo_0081	0.25 9	0.21 14	0.61 2	0.28 104	0.17 84	0.31 17	0.22 88	0.42 24	0.53 167	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.21 55	0.34 61	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.09 29

model_zeroshot	0.44 162	0.68 311	1.97 285	0.28 104	0.18 116	0.69 352	0.21 68	0.63 150	0.40 49	1.00 451	0.34 92	0.42 168	0.20 46	0.69 240	0.24 89	0.10 124	0.22 403	0.10 93	0.22 380	0.12 47	0.10 49

rvit_stereo_0082	0.25 9	0.21 14	0.61 2	0.28 104	0.17 84	0.31 17	0.22 88	0.42 24	0.53 167	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.21 55	0.34 61	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.09 29

RSM++	0.27 13	0.26 59	0.87 15	0.28 104	0.13 13	0.39 47	0.20 50	0.45 37	0.45 92	0.20 19	0.24 26	0.24 44	0.17 14	0.36 73	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.35 443	0.26 323	0.18 251

RAFT-Stereo-weight	0.34 67	0.29 95	1.43 86	0.28 104	0.28 281	0.55 161	0.22 88	0.78 257	0.48 117	0.46 167	0.38 113	0.36 126	0.17 14	0.33 53	0.23 68	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.09 29

CASnet	0.28 20	0.31 117	1.20 45	0.28 104	0.11 1	0.47 85	0.19 33	0.44 34	0.44 77	0.38 116	0.31 74	0.23 31	0.17 14	0.29 25	0.19 13	0.10 124	0.06 2	0.15 332	0.12 204	0.16 149	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 84	0.30 106	1.77 173	0.28 104	0.33 336	0.60 238	0.22 88	0.55 105	0.51 141	0.55 268	0.35 96	0.31 98	0.20 46	0.26 8	0.22 60	0.10 124	0.13 278	0.09 46	0.24 386	0.08 4	0.07 5

AEACV	0.33 59	0.24 40	1.44 88	0.28 104	0.35 356	0.47 85	0.21 68	0.43 30	0.28 1	0.26 66	0.25 32	0.22 24	0.38 222	0.30 31	0.18 8	0.09 40	0.35 452	0.09 46	0.36 451	0.23 277	0.25 349

anonymousdsp2	0.34 67	0.24 40	1.16 38	0.28 104	0.15 37	0.57 194	0.23 116	0.79 273	0.47 115	0.38 116	0.37 104	0.40 149	0.25 101	0.47 149	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.13 236	0.19 218	0.27 366

CBFPSM	0.56 300	0.91 392	1.82 211	0.28 104	0.23 212	0.71 361	0.37 333	0.72 192	0.64 276	0.50 206	0.49 192	1.03 444	0.83 427	0.62 212	1.35 434	0.10 124	0.12 259	0.10 93	0.10 105	0.18 197	0.19 267

qqq	0.38 99	0.21 14	1.34 69	0.28 104	0.15 37	0.45 64	0.26 188	0.76 232	0.52 148	0.39 122	0.41 130	0.46 205	0.36 201	0.96 281	0.30 159	0.11 186	0.14 295	0.12 210	0.12 204	0.12 47	0.14 153

raft_robust	0.55 293	0.84 371	1.73 148	0.28 104	0.54 441	0.53 141	0.25 167	0.88 337	0.75 386	0.48 187	0.46 158	0.76 371	0.75 417	1.46 337	0.27 116	0.09 40	0.10 187	0.10 93	0.30 421	0.26 323	0.16 213

GLC_STEREO	0.28 20	0.27 65	1.36 71	0.28 104	0.12 4	0.41 52	0.20 50	0.37 10	0.38 31	0.26 66	0.30 63	0.25 54	0.19 38	0.33 53	0.24 89	0.09 40	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.09 29

GMOStereo	0.41 127	0.62 279	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

error version	0.41 127	0.62 279	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

test-v	0.41 127	0.62 279	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

test-2	0.41 127	0.62 279	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

iRaftStereo_RVC	0.37 90	0.53 244	1.41 81	0.28 104	0.15 37	0.52 134	0.20 50	0.54 101	0.46 100	0.37 108	0.43 136	0.41 155	0.23 78	0.36 73	0.26 108	0.09 40	0.15 320	0.12 210	0.11 166	0.41 430	0.37 429

222	0.78 417	0.23 32	1.23 50	0.28 104	0.18 116	0.62 279	0.24 148	1.02 445	0.70 333	0.58 307	0.66 344	0.46 205	0.42 270	1.80 396	6.53 519	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.17 231

xxxx	0.70 380	0.21 14	1.33 66	0.28 104	0.18 116	0.63 297	0.24 148	1.02 445	0.69 324	0.50 206	0.62 304	0.58 275	0.38 222	1.47 344	5.21 513	0.13 267	0.12 259	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.15 186

ARAFT	0.60 325	1.23 463	3.10 468	0.28 104	0.16 58	0.64 308	0.36 325	0.90 349	0.67 313	0.61 337	0.49 192	0.55 250	0.31 176	1.24 317	0.32 182	0.10 124	0.08 80	0.14 305	0.13 236	0.37 406	0.21 291

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 146	0.86 378	1.78 178	0.28 104	0.17 84	0.52 134	0.20 50	0.62 144	0.61 238	0.50 206	0.61 299	0.39 141	0.32 182	0.35 66	0.30 159	0.07 2	0.10 187	0.09 46	0.09 71	0.35 393	0.10 49

ACVNet	0.45 180	0.44 206	1.79 198	0.28 104	0.21 170	0.59 227	0.36 325	0.66 161	0.68 315	0.45 159	0.59 277	0.69 335	0.40 243	0.44 118	0.55 309	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.34 383	0.10 49

hitnet-ft	0.67 365	0.80 356	1.90 248	0.28 104	0.22 193	0.69 352	0.36 325	0.85 310	0.65 289	0.56 278	0.84 409	1.03 444	0.95 448	2.32 452	0.55 309	0.23 418	0.14 295	0.41 464	0.13 236	0.24 292	0.17 231

CFNet-ft	0.51 257	0.76 335	1.79 198	0.28 104	0.30 298	0.63 297	0.28 230	0.66 161	0.55 185	0.45 159	0.57 268	0.74 362	0.41 254	1.46 337	0.42 250	0.14 308	0.10 187	0.28 439	0.13 236	0.18 197	0.14 153

DSFCA	0.54 280	0.35 145	1.41 81	0.28 104	0.28 281	0.79 403	0.88 467	0.76 232	0.70 333	0.72 401	0.66 344	0.67 321	0.57 358	1.17 308	0.63 337	0.16 346	0.14 295	0.13 269	0.14 264	0.16 149	0.13 138

CFNet_RVC	0.51 257	0.76 335	1.79 198	0.28 104	0.30 298	0.63 297	0.28 230	0.66 161	0.55 185	0.45 159	0.57 268	0.74 362	0.41 254	1.46 337	0.42 250	0.14 308	0.10 187	0.28 439	0.13 236	0.18 197	0.14 153

GIP-stereo	0.26 12	0.22 25	0.78 11	0.29 135	0.20 159	0.42 56	0.17 19	0.64 153	0.39 41	0.18 10	0.24 26	0.23 31	0.18 30	0.25 5	0.47 278	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.06 9	0.17 171	0.08 18

DCVSM-stereo	0.49 229	0.29 95	2.49 389	0.29 135	0.22 193	0.53 141	0.52 401	0.58 120	0.49 123	0.69 390	0.46 158	0.79 381	0.48 321	0.53 183	0.42 250	0.13 267	0.14 295	0.15 332	0.12 204	0.20 233	0.20 282

H2IRNET	0.40 120	0.61 273	1.90 248	0.29 135	0.17 84	0.54 148	0.18 26	0.52 82	0.50 133	0.27 71	0.56 260	0.47 213	0.35 195	0.46 138	0.33 192	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.14 264	0.32 368	0.12 104

MyStereo07	0.34 67	0.40 177	1.46 91	0.29 135	0.23 212	0.60 238	0.31 275	0.53 90	0.42 64	0.25 58	0.25 32	0.20 14	0.26 115	0.57 195	0.19 13	0.09 40	0.18 365	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.19 267

MyStereo04	0.48 211	0.40 177	2.65 418	0.29 135	0.23 212	0.60 238	0.31 275	0.83 293	0.75 386	0.47 169	0.36 101	0.53 240	0.42 270	0.53 183	0.39 234	0.09 40	0.18 365	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.19 267

CoDeX	0.52 269	0.43 195	2.25 343	0.29 135	0.26 257	0.61 259	0.32 298	0.99 426	0.68 315	0.48 187	0.55 249	0.52 238	0.40 243	1.60 362	0.35 207	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.13 75	0.12 104

ToySt	0.44 162	0.61 273	1.89 244	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.35 318	0.67 170	0.53 167	0.39 122	0.50 200	0.59 278	0.43 280	0.51 173	0.49 288	0.10 124	0.12 259	0.13 269	0.16 306	0.24 292	0.19 267

anonymousa	0.48 211	0.46 216	2.44 379	0.29 135	0.34 344	0.61 259	0.25 167	0.66 161	0.54 179	0.53 237	0.77 396	0.73 355	0.46 305	0.33 53	0.31 171	0.10 124	0.09 148	0.12 210	0.29 412	0.10 20	0.19 267

test_4	0.40 120	0.37 155	2.01 289	0.29 135	0.21 170	0.50 108	0.28 230	0.47 49	0.39 41	0.42 138	0.76 393	0.38 135	0.22 64	0.52 177	0.33 192	0.08 10	0.07 19	0.11 156	0.15 287	0.28 338	0.07 5

CSP-Net	0.50 240	0.39 172	1.25 53	0.29 135	0.23 212	0.77 394	0.35 318	0.86 320	0.57 200	0.59 321	0.59 277	0.65 305	0.40 243	1.77 387	0.44 264	0.16 346	0.11 233	0.10 93	0.10 105	0.20 233	0.14 153

dad	0.51 257	1.01 431	1.74 152	0.29 135	0.19 145	0.60 238	0.26 188	0.52 82	0.75 386	0.63 357	0.63 316	0.63 293	0.33 185	0.85 272	0.47 278	0.27 440	0.15 320	0.40 463	0.18 336	0.22 264	0.14 153

TestStereo	0.45 180	0.54 249	2.11 311	0.29 135	0.16 58	0.43 58	0.24 148	0.54 101	0.45 92	0.37 108	0.46 158	0.34 118	0.27 132	1.98 426	0.27 116	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.14 96	0.08 18

R-Stereo Train	0.36 84	0.21 14	1.70 138	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.78 257	0.36 22	0.57 289	0.67 347	0.33 112	0.24 86	0.32 45	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.12 104

RAFT-Stereo	0.36 84	0.21 14	1.70 138	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.78 257	0.36 22	0.57 289	0.67 347	0.33 112	0.24 86	0.32 45	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.12 104
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.50 240	0.70 318	1.94 269	0.29 135	0.26 257	0.63 297	0.31 275	0.80 276	0.48 117	0.61 337	0.55 249	0.66 312	0.38 222	0.98 283	0.40 242	0.19 386	0.14 295	0.14 305	0.14 264	0.23 277	0.17 231

MLCV	0.48 211	0.89 388	1.85 222	0.29 135	0.14 22	0.59 227	0.23 116	0.72 192	0.59 217	0.66 377	0.66 344	0.55 250	0.36 201	1.03 290	0.49 288	0.09 40	0.06 2	0.09 46	0.07 21	0.19 218	0.11 69

DFGA-Net	0.51 257	1.06 438	1.75 158	0.30 151	0.24 225	0.54 148	0.22 88	0.63 150	0.60 222	0.48 187	0.51 204	0.35 122	0.27 132	1.82 400	0.53 303	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.12 204	0.37 406	0.15 186

rvit_0105_5	0.36 84	0.39 172	1.48 98	0.30 151	0.18 116	0.41 52	0.30 262	0.64 153	0.62 256	0.30 82	0.33 86	0.37 128	0.29 160	0.41 100	0.28 126	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.15 287	0.15 113	0.14 153

UGAM-zero	0.63 344	0.39 172	2.49 389	0.30 151	0.49 429	0.67 334	0.19 33	0.91 359	0.45 92	0.77 417	0.45 151	1.16 464	0.82 426	2.05 433	0.29 141	0.09 40	0.15 320	0.09 46	0.44 466	0.11 36	0.22 304

UGAM	0.58 311	0.47 224	2.21 333	0.30 151	0.19 145	0.53 141	0.34 310	0.59 128	0.63 268	0.44 149	0.73 385	0.78 376	0.37 215	2.58 476	0.39 234	0.10 124	0.08 80	0.17 367	0.14 264	0.42 436	0.17 231

SMFormer	0.50 240	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.49 288	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.15 113	0.16 213

tta	0.50 240	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.49 288	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.11 69

qqq1	0.48 211	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.09 46	0.08 46	0.14 96	0.11 69

fff1	0.48 211	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.09 46	0.08 46	0.14 96	0.11 69

MyStereo06	0.54 280	0.41 183	2.68 421	0.30 151	0.23 212	0.60 238	0.30 262	0.81 280	0.44 77	0.84 433	0.52 217	0.78 376	0.58 362	0.48 154	1.10 414	0.09 40	0.17 355	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.20 282

MyStereo05	0.49 229	0.41 183	2.72 427	0.30 151	0.23 212	0.60 238	0.30 262	0.82 287	0.77 399	0.52 227	0.37 104	0.51 232	0.42 270	0.52 177	0.38 223	0.09 40	0.17 355	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.20 282

ffm	0.47 205	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.74 207	0.88 433	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	0.63 215	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.15 332	0.13 236	0.25 304	0.36 422

ff1	0.73 401	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.74 207	0.88 433	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 499	0.10 124	0.24 414	0.15 332	0.13 236	0.25 304	0.36 422

mmx	0.72 392	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.99 426	0.76 395	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 499	0.13 267	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.15 186

xxx	0.72 392	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.99 426	0.76 395	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 499	0.13 267	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.15 186

EGLCR-Stereo	0.29 29	0.27 65	0.97 23	0.30 151	0.19 145	0.56 176	0.17 19	0.68 174	0.36 22	0.30 82	0.18 8	0.27 76	0.17 14	0.38 87	0.19 13	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.10 20	0.35 414

DCRE	0.50 240	0.63 290	2.13 316	0.30 151	0.23 212	0.45 64	0.24 148	0.59 128	0.53 167	0.50 206	2.10 485	0.42 168	0.26 115	0.35 66	0.23 68	0.09 40	0.14 295	0.10 93	0.32 433	0.16 149	0.15 186

BUS	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.30 151	0.21 170	0.91 436	0.23 116	1.00 434	0.61 238	0.63 357	0.53 228	0.66 312	0.30 168	0.43 111	0.32 182	0.13 267	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

BSDual-CNN	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.30 151	0.21 170	0.76 386	0.31 275	1.00 434	0.61 238	0.63 357	0.53 228	0.63 293	0.37 215	0.43 111	0.38 223	0.13 267	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

hknet	0.47 205	0.29 95	1.70 138	0.30 151	0.24 225	0.76 386	0.31 275	1.00 434	0.64 276	0.63 357	0.53 228	0.80 384	0.38 222	0.77 261	0.37 216	0.11 186	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

cross-raft	0.40 120	0.27 65	2.22 337	0.30 151	0.17 84	0.49 100	0.35 318	0.71 187	0.39 41	0.43 143	0.45 151	0.64 302	0.25 101	0.32 45	0.25 101	0.08 10	0.08 80	0.09 46	0.23 384	0.11 36	0.14 153

test-1	0.44 162	0.48 227	1.69 134	0.30 151	0.27 270	0.50 108	0.28 230	0.80 276	0.43 73	0.40 124	0.54 240	0.41 155	0.24 86	0.31 38	1.16 422	0.09 40	0.20 388	0.10 93	0.17 323	0.11 36	0.26 359

RALCasStereoNet	0.45 180	0.88 385	1.85 222	0.30 151	0.26 257	0.49 100	0.26 188	0.58 120	0.51 141	0.36 104	0.48 175	0.36 126	0.28 147	0.55 191	0.34 199	0.10 124	0.53 478	0.09 46	0.08 46	0.25 304	0.34 412

GES	0.44 162	0.28 86	1.88 237	0.30 151	0.18 116	0.61 259	0.30 262	0.88 337	0.46 100	0.47 169	0.52 217	0.39 141	0.42 270	0.58 198	0.67 349	0.15 325	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.15 113	0.17 231

FADNet_RVC	0.81 427	1.14 449	2.42 373	0.30 151	0.24 225	0.71 361	0.24 148	0.95 397	0.61 238	0.44 149	0.56 260	0.59 278	0.42 270	1.52 349	0.68 352	0.94 491	0.96 506	0.28 439	1.00 506	0.90 485	1.36 509

UCFNet_RVC	0.48 211	0.82 365	1.85 222	0.30 151	0.27 270	0.64 308	0.26 188	0.74 207	0.55 185	0.48 187	0.53 228	0.63 293	0.41 254	0.88 277	0.38 223	0.15 325	0.10 187	0.17 367	0.17 323	0.18 197	0.15 186

PS-NSSS	0.63 344	1.00 427	1.81 205	0.30 151	0.31 315	0.63 297	0.34 310	0.98 414	0.69 324	0.54 250	0.74 388	0.51 232	0.41 254	2.43 465	0.48 283	0.24 426	0.17 355	0.27 435	0.18 336	0.27 332	0.21 291

HSM	0.62 338	0.76 335	1.72 145	0.30 151	0.29 287	0.64 308	0.28 230	0.94 384	0.62 256	0.58 307	0.57 268	1.40 475	0.64 387	2.59 477	0.42 250	0.11 186	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.14 96	0.11 69

G2L-Stereo	0.55 293	0.85 375	2.18 329	0.31 178	0.27 270	0.59 227	0.27 213	0.77 242	0.55 185	0.54 250	0.52 217	0.71 348	0.36 201	1.75 384	0.50 293	0.13 267	0.11 233	0.13 269	0.11 166	0.29 342	0.15 186

rvit_0105_6	0.31 47	0.29 95	1.00 25	0.31 178	0.18 116	0.35 33	0.25 167	0.51 71	0.61 238	0.25 58	0.28 47	0.32 106	0.25 101	0.39 92	0.25 101	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.13 236	0.14 96	0.13 138

rvit_0105_4	0.35 78	0.35 145	1.45 90	0.31 178	0.18 116	0.37 40	0.28 230	0.59 128	0.62 256	0.27 71	0.31 74	0.35 122	0.27 132	0.43 111	0.25 101	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.12 104

test_sample2	0.41 127	0.19 5	1.23 50	0.31 178	0.17 84	0.51 117	0.27 213	0.81 280	0.55 185	0.44 149	0.45 151	0.46 205	0.38 222	1.51 347	0.30 159	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.14 153

test_sample1	0.40 120	0.18 3	1.19 41	0.31 178	0.18 116	0.48 93	0.23 116	0.78 257	0.49 123	0.44 149	0.44 147	0.45 192	0.41 254	1.39 327	0.33 192	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.12 47	0.13 138

gcap-zeroshot	0.41 127	0.62 279	1.78 178	0.31 178	0.32 323	0.69 352	0.21 68	0.74 207	0.52 148	0.43 143	0.35 96	0.62 290	0.24 86	0.41 100	0.24 89	0.09 40	0.16 337	0.09 46	0.31 427	0.08 4	0.09 29

IGEV++	0.34 67	0.43 195	1.32 64	0.31 178	0.14 22	0.32 21	0.21 68	0.70 184	0.34 12	0.22 31	0.28 47	0.22 24	0.27 132	0.35 66	0.27 116	0.09 40	0.39 464	0.08 8	0.15 287	0.25 304	0.45 452

DispNO	0.67 365	0.98 421	2.58 407	0.31 178	0.27 270	0.59 227	0.29 254	0.83 293	0.68 315	0.53 237	0.79 400	0.83 394	0.47 313	2.46 467	0.68 352	0.12 237	0.10 187	0.19 393	0.31 427	0.16 149	0.17 231

1111x	0.74 404	0.21 14	1.93 260	0.31 178	0.17 84	0.63 297	0.32 298	1.03 452	0.74 373	0.52 227	0.62 304	0.57 268	0.47 313	2.38 457	4.25 507	0.12 237	0.14 295	0.11 156	0.12 204	0.12 47	0.14 153

MIM_Stereo	0.41 127	0.60 269	1.88 237	0.31 178	0.21 170	0.50 108	0.19 33	0.64 153	0.44 77	0.43 143	0.53 228	0.43 172	0.27 132	0.51 173	0.28 126	0.08 10	0.14 295	0.11 156	0.10 105	0.26 323	0.26 359

iinet-f	0.57 306	0.93 399	2.27 346	0.31 178	0.25 242	0.83 416	0.33 306	0.81 280	0.65 289	0.54 250	0.63 316	0.73 355	0.67 396	0.73 250	0.67 349	0.13 267	0.13 278	0.11 156	0.10 105	0.43 438	0.16 213

gwcnet-sp	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

scenet	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

Selective-RAFT	0.35 78	0.26 59	1.48 98	0.31 178	0.15 37	0.61 259	0.19 33	0.60 138	0.54 179	0.28 76	0.29 53	0.40 149	0.33 185	0.50 170	0.27 116	0.10 124	0.07 19	0.09 46	0.35 443	0.19 218	0.08 18

MC-Stereo	0.32 52	0.31 117	1.46 91	0.31 178	0.15 37	0.53 141	0.19 33	0.44 34	0.35 16	0.36 104	0.38 113	0.27 76	0.27 132	0.42 108	0.19 13	0.09 40	0.13 278	0.09 46	0.16 306	0.20 233	0.13 138

ssnet	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

Sa-1000	0.51 257	0.72 324	1.90 248	0.31 178	0.60 458	0.60 238	0.31 275	0.94 384	0.71 343	0.52 227	0.83 406	0.42 168	0.33 185	0.68 234	0.28 126	0.10 124	0.09 148	0.13 269	0.29 412	0.29 342	0.10 49

SA	0.50 240	0.75 334	1.95 272	0.31 178	0.61 460	0.57 194	0.31 275	0.91 359	0.73 369	0.42 138	0.62 304	0.38 135	0.47 313	0.68 234	0.29 141	0.09 40	0.09 148	0.13 269	0.32 433	0.30 353	0.10 49

dd	0.42 146	0.96 410	1.77 173	0.31 178	0.17 84	0.57 194	0.26 188	0.49 60	0.68 315	0.41 133	0.40 126	0.34 118	0.27 132	0.45 129	0.40 242	0.17 360	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.21 246	0.12 104

GwcNet-ADL	0.50 240	0.74 332	2.90 453	0.31 178	0.20 159	0.58 211	0.29 254	0.87 329	0.64 276	0.47 169	0.47 163	0.56 262	0.33 185	0.46 138	0.46 269	0.13 267	0.12 259	0.09 46	0.09 71	0.14 96	0.21 291

CroCo-Stereo	0.30 39	0.45 214	1.08 29	0.31 178	0.17 84	0.19 1	0.21 68	0.73 203	0.50 133	0.21 24	0.24 26	0.55 250	0.22 64	0.27 10	0.26 108	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.07 21	0.12 47	0.09 29
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
sAnonymous2	0.38 99	0.62 279	2.15 322	0.31 178	0.24 225	0.34 28	0.27 213	0.53 90	0.46 100	0.24 43	0.29 53	0.23 31	0.28 147	0.28 15	0.22 60	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.13 236	0.38 413	0.35 414

CroCo_RVC	0.38 99	0.62 279	2.15 322	0.31 178	0.24 225	0.34 28	0.27 213	0.53 90	0.46 100	0.24 43	0.29 53	0.23 31	0.28 147	0.28 15	0.22 60	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.13 236	0.38 413	0.35 414

AFF-stereo	0.44 162	0.96 410	1.78 178	0.31 178	0.15 37	0.50 108	0.21 68	0.64 153	0.63 268	0.47 169	0.64 332	0.49 226	0.34 193	0.46 138	0.31 171	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.10 105	0.37 406	0.10 49

delet	0.52 269	0.54 249	1.62 123	0.31 178	0.35 356	0.74 377	0.46 383	0.85 310	0.74 373	0.55 268	0.60 292	0.67 321	0.50 332	1.12 302	0.57 320	0.11 186	0.11 233	0.13 269	0.14 264	0.16 149	0.12 104

UNet	0.54 280	0.44 206	2.83 443	0.31 178	0.33 336	0.74 377	0.27 213	0.82 287	0.61 238	0.53 237	0.54 240	0.72 351	0.54 344	0.78 265	0.56 316	0.11 186	0.09 148	0.13 269	0.11 166	0.14 96	0.12 104

PSMNet-RSSM	0.53 275	0.82 365	1.78 178	0.31 178	0.25 242	0.58 211	0.28 230	0.84 304	0.60 222	0.50 206	0.61 299	0.67 321	0.43 280	1.68 372	0.42 250	0.15 325	0.10 187	0.14 305	0.16 306	0.15 113	0.13 138

DMCA	0.41 127	0.52 239	1.26 55	0.31 178	0.24 225	0.59 227	0.26 188	0.77 242	0.63 268	0.58 307	0.48 175	0.57 268	0.35 195	0.40 97	0.50 293	0.14 308	0.10 187	0.14 305	0.10 105	0.15 113	0.15 186

iResNet_ROB	0.50 240	1.15 453	1.73 148	0.31 178	0.21 170	0.58 211	0.22 88	0.95 397	0.82 418	0.58 307	0.62 304	0.57 268	0.39 236	0.84 270	0.40 242	0.11 186	0.08 80	0.09 46	0.06 9	0.21 246	0.13 138

ACV-stereo	0.66 360	0.76 335	2.86 444	0.32 207	0.25 242	1.01 448	0.60 427	0.59 128	0.52 148	0.41 133	0.45 151	1.55 481	0.94 445	1.40 329	0.69 354	0.14 308	0.13 278	0.12 210	0.11 166	0.20 233	0.19 267

rvit_stereo_ft	0.31 47	0.61 273	1.18 39	0.32 207	0.21 170	0.28 8	0.27 213	0.55 105	0.48 117	0.23 39	0.27 43	0.28 85	0.26 115	0.32 45	0.25 101	0.13 267	0.09 148	0.11 156	0.11 166	0.13 75	0.14 153

test_sample5	0.51 257	0.43 195	1.83 217	0.32 207	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.92 368	0.65 289	0.53 237	0.59 277	0.45 192	0.36 201	1.87 409	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

test_sample4	0.50 240	0.42 190	1.88 237	0.32 207	0.19 145	0.56 176	0.26 188	0.93 376	0.65 289	0.54 250	0.54 240	0.45 192	0.36 201	1.79 392	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

test_sample3	0.50 240	0.41 183	1.88 237	0.32 207	0.19 145	0.57 194	0.25 167	0.92 368	0.64 276	0.52 227	0.49 192	0.47 213	0.35 195	1.79 392	0.37 216	0.13 267	0.10 187	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.16 213

MyStereo8	0.54 280	0.80 356	2.76 435	0.32 207	0.33 336	0.71 361	0.20 50	0.87 329	0.57 200	0.51 219	0.59 277	0.50 229	0.33 185	0.68 234	0.55 309	0.10 124	0.29 438	0.10 93	0.13 236	0.21 246	0.34 412

DualNet	0.51 257	0.43 195	1.83 217	0.32 207	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.92 368	0.65 289	0.54 250	0.62 304	0.45 192	0.36 201	1.87 409	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

IGEV_Zeroshot_test	0.53 275	0.33 126	2.91 454	0.32 207	0.18 116	0.54 148	0.21 68	0.72 192	0.42 64	0.81 426	0.51 204	0.71 348	0.41 254	0.48 154	1.13 418	0.09 40	0.15 320	0.10 93	0.35 443	0.19 218	0.09 29

CASS	0.39 114	0.30 106	1.61 122	0.32 207	0.17 84	0.53 141	0.24 148	0.70 184	0.49 123	0.59 321	0.54 240	0.40 149	0.40 243	0.41 100	0.30 159	0.17 360	0.10 187	0.14 305	0.11 166	0.18 197	0.17 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.37 90	0.22 25	1.74 152	0.32 207	0.20 159	0.48 93	0.20 50	0.66 161	0.46 100	0.36 104	0.34 92	0.69 335	0.45 292	0.39 92	0.27 116	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.08 46	0.13 75	0.16 213

ssnet_v2	0.55 293	0.60 269	1.86 230	0.32 207	0.22 193	0.72 367	0.44 373	0.94 384	0.74 373	0.63 357	0.54 240	0.81 387	0.47 313	0.77 261	0.70 356	0.16 346	0.14 295	0.14 305	0.14 264	0.30 353	0.30 388

CroCo-Stereo Lap2	0.33 59	0.61 273	1.47 95	0.32 207	0.38 381	0.23 3	0.22 88	0.58 120	0.46 100	0.22 31	0.27 43	0.29 92	0.23 78	0.32 45	0.26 108	0.09 40	0.09 148	0.10 93	0.08 46	0.21 246	0.14 153

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 306	0.87 381	2.11 311	0.32 207	0.30 298	0.84 418	0.40 346	0.88 337	0.72 353	0.65 375	0.73 385	0.66 312	0.57 358	0.93 278	0.71 359	0.13 267	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.15 113	0.14 153

rafts_anoy	0.43 152	0.89 388	1.96 281	0.32 207	0.30 298	0.48 93	0.24 148	0.62 144	0.49 123	0.37 108	0.38 113	0.33 112	0.30 168	0.51 173	0.34 199	0.10 124	0.39 464	0.13 269	0.15 287	0.17 171	0.15 186

raftrobust	0.38 99	0.68 311	1.54 109	0.32 207	0.46 424	0.52 134	0.21 68	0.56 111	0.42 64	0.52 227	0.35 96	0.31 98	0.33 185	0.37 80	0.30 159	0.10 124	0.11 233	0.08 8	0.07 21	0.21 246	0.19 267

pcwnet_v2	0.64 348	0.49 230	4.41 506	0.32 207	0.27 270	0.60 238	0.25 167	0.97 410	0.88 433	0.59 321	0.70 374	0.63 293	0.55 349	0.66 230	0.37 216	0.17 360	0.15 320	0.15 332	0.14 264	0.21 246	0.23 328

RALAANet	0.43 152	0.98 421	1.90 248	0.32 207	0.23 212	0.48 93	0.19 33	0.67 170	0.53 167	0.48 187	0.45 151	0.39 141	0.30 168	0.48 154	0.37 216	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.14 264	0.27 332	0.10 49

FENet	0.44 162	0.30 106	2.42 373	0.32 207	0.17 84	0.58 211	0.22 88	0.77 242	0.59 217	0.47 169	0.42 134	0.55 250	0.38 222	0.49 164	0.47 278	0.12 237	0.09 148	0.12 210	0.11 166	0.13 75	0.16 213

acv_ft	0.48 211	0.44 206	1.76 164	0.32 207	0.41 400	0.63 297	0.28 230	0.81 280	0.68 315	0.61 337	0.59 277	0.69 335	0.45 292	0.44 118	0.63 337	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.41 430	0.10 49

GwcNet-RSSM	0.57 306	0.94 401	2.13 316	0.32 207	0.25 242	0.60 238	0.30 262	0.80 276	0.66 304	0.52 227	0.64 332	0.71 348	0.40 243	1.79 392	0.50 293	0.13 267	0.09 148	0.12 210	0.12 204	0.21 246	0.15 186

FADNet	0.64 348	1.22 462	2.06 298	0.32 207	0.30 298	0.66 328	0.29 254	0.88 337	0.72 353	0.44 149	0.48 175	0.66 312	0.57 358	1.84 406	0.45 268	0.46 466	0.20 388	0.17 367	0.19 356	0.59 465	0.24 340

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 20	0.28 86	1.09 31	0.33 228	0.15 37	0.30 13	0.16 14	0.58 120	0.42 64	0.19 14	0.19 11	0.17 7	0.26 115	0.38 87	0.37 216	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.25 394	0.10 20	0.06 1

AIO-test1	0.45 180	0.87 381	2.27 346	0.33 228	0.33 336	0.50 108	0.22 88	0.74 207	0.66 304	0.29 79	0.41 130	0.29 92	0.22 64	0.73 250	0.29 141	0.09 40	0.08 80	0.12 210	0.14 264	0.30 353	0.22 304

rvit_0105_3	0.39 114	0.47 224	1.46 91	0.33 228	0.19 145	0.45 64	0.35 318	0.69 177	0.65 289	0.37 108	0.37 104	0.40 149	0.31 176	0.44 118	0.30 159	0.18 371	0.17 355	0.17 367	0.18 336	0.15 113	0.15 186

ITSA-stereo	0.48 211	0.33 126	1.20 45	0.33 228	0.18 116	0.60 238	0.29 254	0.94 384	0.80 412	0.50 206	0.49 192	0.53 240	0.59 365	1.25 318	0.64 342	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	0.18 197	0.23 328

rvit_stereo_0075_2	0.40 120	0.40 177	1.88 237	0.33 228	0.32 323	0.41 52	0.22 88	0.58 120	0.53 167	0.38 116	0.51 204	0.40 149	0.27 132	0.44 118	0.29 141	0.20 396	0.15 320	0.22 412	0.15 287	0.18 197	0.23 328

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 333	0.61 273	3.35 488	0.33 228	0.58 451	0.66 328	0.20 50	0.98 414	0.55 185	0.73 405	0.52 217	0.99 437	0.65 389	0.58 198	0.29 141	0.10 124	0.16 337	0.10 93	0.41 462	0.29 342	0.20 282

test_sample6	0.52 269	0.44 206	1.81 205	0.33 228	0.18 116	0.55 161	0.27 213	0.94 384	0.66 304	0.54 250	0.62 304	0.47 213	0.36 201	1.97 425	0.38 223	0.14 308	0.10 187	0.13 269	0.13 236	0.17 171	0.16 213

11t1	0.33 59	0.19 5	1.41 81	0.33 228	0.16 58	0.48 93	0.21 68	0.67 170	0.48 117	0.40 124	0.34 92	0.32 106	0.33 185	0.42 108	0.27 116	0.11 186	0.12 259	0.10 93	0.08 46	0.13 75	0.14 153

StereoVision	0.45 180	0.72 324	1.94 269	0.33 228	0.32 323	0.47 85	0.26 188	0.68 174	0.57 200	0.32 94	0.89 420	0.45 192	0.27 132	0.49 164	0.36 210	0.13 267	0.15 320	0.16 350	0.15 287	0.19 218	0.13 138

SDNR	1.22 470	0.80 356	2.71 425	0.33 228	1.48 507	1.98 499	0.23 116	1.93 502	2.44 504	0.89 439	2.52 495	1.36 473	0.51 334	3.65 506	1.93 459	0.30 448	0.31 444	0.22 412	0.16 306	0.33 376	0.36 422

Anonymous_2	0.74 404	0.32 121	1.65 125	0.33 228	0.30 298	0.67 334	0.32 298	0.69 177	0.46 100	0.48 187	0.41 130	0.84 399	0.58 362	0.51 173	0.40 242	0.32 451	0.38 458	1.43 507	3.69 522	0.80 482	0.27 366

x	0.35 78	0.20 9	1.36 71	0.33 228	0.17 84	0.47 85	0.24 148	0.75 219	0.54 179	0.40 124	0.40 126	0.42 168	0.34 193	0.45 129	0.32 182	0.11 186	0.14 295	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

DAS	0.56 300	0.35 145	1.55 111	0.33 228	0.34 344	0.50 108	0.42 355	0.83 293	0.74 373	0.83 431	0.68 355	0.56 262	0.48 321	2.40 461	0.46 269	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.18 197	0.15 186

SepStereo	0.52 269	0.35 145	1.55 111	0.33 228	0.34 344	0.50 108	0.42 355	0.83 293	0.74 373	0.83 431	0.68 355	0.56 262	0.48 321	1.56 353	0.46 269	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.18 197	0.15 186

GANet-ADL	0.44 162	0.41 183	2.31 352	0.33 228	0.20 159	0.57 194	0.25 167	0.75 219	0.54 179	0.42 138	0.59 277	0.56 262	0.30 168	0.40 97	0.38 223	0.14 308	0.11 233	0.09 46	0.08 46	0.22 264	0.17 231

ADLNet2	0.68 372	0.84 371	3.19 478	0.33 228	0.36 364	0.64 308	0.37 333	0.89 343	0.79 409	0.54 250	0.65 341	0.93 423	0.48 321	2.07 435	0.56 316	0.13 267	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.33 376	0.18 251

KYRaft	0.48 211	0.29 95	1.75 158	0.33 228	0.21 170	0.75 383	0.44 373	0.58 120	0.57 200	0.64 368	0.93 428	0.53 240	0.72 408	0.60 209	0.24 89	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.14 264	0.12 47	0.54 463

ICVP	0.46 190	0.29 95	2.41 371	0.33 228	0.22 193	0.59 227	0.55 412	0.75 219	0.50 133	0.44 149	0.60 292	0.49 226	0.35 195	0.53 183	0.37 216	0.16 346	0.16 337	0.14 305	0.11 166	0.15 113	0.15 186
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.42 146	0.35 145	2.09 306	0.33 228	0.24 225	0.72 367	0.31 275	0.74 207	0.55 185	0.35 99	0.40 126	0.33 112	0.29 160	0.44 118	0.28 126	0.18 371	0.18 365	0.13 269	0.13 236	0.17 171	0.17 231

MMNet	0.50 240	0.48 227	1.93 260	0.33 228	0.27 270	0.79 403	0.28 230	0.81 280	0.74 373	0.60 329	0.56 260	0.59 278	0.55 349	0.79 266	0.59 328	0.10 124	0.09 148	0.12 210	0.11 166	0.13 75	0.14 153

UPFNet	0.46 190	0.28 86	1.73 148	0.33 228	0.32 323	0.65 322	0.38 339	0.83 293	0.59 217	0.57 289	0.52 217	0.61 286	0.40 243	0.75 254	0.52 299	0.13 267	0.12 259	0.13 269	0.12 204	0.15 113	0.11 69

cf-r	0.53 275	0.81 361	2.15 322	0.33 228	0.28 281	0.60 238	0.28 230	0.78 257	0.64 276	0.51 219	0.60 292	0.75 367	0.40 243	1.32 321	0.43 259	0.13 267	0.09 148	0.11 156	0.12 204	0.15 113	0.14 153

FADNet-RVC	0.61 333	1.26 468	2.12 314	0.33 228	0.26 257	0.59 227	0.29 254	0.86 320	0.62 256	0.45 159	0.50 200	0.62 290	0.46 305	1.73 380	0.55 309	0.17 360	0.20 388	0.17 367	0.18 336	0.59 465	0.28 373

BEATNet_4x	0.47 205	0.73 329	1.91 254	0.33 228	0.15 37	0.56 176	0.25 167	0.85 310	0.58 210	0.54 250	0.51 204	0.57 268	0.42 270	0.57 195	0.61 333	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.20 233	0.16 213

CFNet	0.58 311	0.96 410	1.78 178	0.33 228	0.25 242	0.63 297	0.22 88	0.88 337	0.75 386	0.46 167	0.59 277	0.58 275	0.40 243	2.29 450	0.48 283	0.12 237	0.09 148	0.15 332	0.14 264	0.30 353	0.15 186

AANet_RVC	0.68 372	1.00 427	2.09 306	0.33 228	0.25 242	0.58 211	0.32 298	0.81 280	0.80 412	0.61 337	0.94 429	0.80 384	0.41 254	2.46 467	1.02 408	0.36 458	0.14 295	0.10 93	0.09 71	0.23 277	0.22 304

HITNet	0.46 190	0.92 393	2.09 306	0.33 228	0.14 22	0.55 161	0.22 88	0.83 293	0.56 196	0.51 219	0.49 192	0.48 224	0.37 215	0.48 154	0.54 308	0.09 40	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.23 277	0.09 29
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.50 240	0.41 183	1.50 104	0.33 228	0.21 170	0.68 346	0.26 188	0.81 280	0.68 315	0.67 381	0.68 355	0.73 355	0.42 270	1.10 296	0.59 328	0.11 186	0.08 80	0.14 305	0.14 264	0.25 304	0.21 291
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.76 409	0.42 190	2.68 421	0.33 228	0.22 193	0.74 377	0.47 391	0.96 402	0.76 395	1.04 455	0.96 432	0.88 412	0.93 442	2.06 434	1.19 423	0.22 415	0.24 414	0.27 435	0.25 394	0.25 304	0.28 373

CBMV	0.71 389	0.76 335	2.64 416	0.33 228	0.20 159	0.78 399	0.79 460	0.98 414	0.78 404	0.85 436	0.71 378	0.86 406	1.10 460	1.46 337	0.62 335	0.18 371	0.20 388	0.21 409	0.19 356	0.25 304	0.33 408
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SCV	0.35 78	0.59 267	1.37 74	0.34 258	0.22 193	0.28 8	0.23 116	0.72 192	0.35 16	0.19 14	0.30 63	0.24 44	0.20 46	0.64 217	0.19 13	0.11 186	0.08 80	0.09 46	0.29 412	0.34 383	0.29 379

test_sample7	0.47 205	0.33 126	1.49 101	0.34 258	0.20 159	0.51 117	0.30 262	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.11 299	0.38 223	0.17 360	0.14 295	0.16 350	0.15 287	0.19 218	0.18 251

ttt	0.66 360	0.22 25	1.68 132	0.34 258	0.24 225	0.60 238	0.26 188	1.00 434	0.77 399	0.55 268	0.67 347	0.54 246	0.36 201	2.14 442	3.03 488	0.16 346	0.13 278	0.13 269	0.12 204	0.15 113	0.17 231

testlalala_base	0.46 190	0.30 106	1.82 211	0.34 258	0.27 270	0.55 161	0.21 68	0.85 310	0.32 6	0.32 94	0.39 121	0.31 98	0.23 78	0.30 31	0.28 126	0.95 492	0.30 442	0.09 46	0.21 372	1.03 487	0.18 251

coex-ft	5.95 520	1.67 492	60.57 542	0.34 258	0.30 298	0.77 394	0.69 447	0.74 207	4.41 513	19.22 533	2.15 487	1.62 482	7.97 521	1.81 399	8.96 522	0.44 462	2.08 518	0.18 387	0.19 356	0.38 413	4.62 523

Wz-Net-LNSev	0.59 319	0.96 410	2.47 386	0.34 258	0.37 375	0.79 403	0.44 373	0.86 320	0.77 399	0.61 337	0.67 347	0.79 381	0.56 353	0.64 217	0.62 335	0.15 325	0.14 295	0.12 210	0.12 204	0.18 197	0.19 267

test-3	0.43 152	0.20 9	1.70 138	0.34 258	0.32 323	0.45 64	0.23 116	0.71 187	0.46 100	0.51 219	0.29 53	0.45 192	0.21 55	0.59 204	0.98 396	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.35 443	0.29 342	0.28 373

test_1	0.43 152	0.20 9	1.70 138	0.34 258	0.32 323	0.45 64	0.23 116	0.71 187	0.46 100	0.50 206	0.29 53	0.45 192	0.21 55	0.59 204	0.98 396	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.35 443	0.29 342	0.29 379

RAFT	0.45 180	0.92 393	1.59 116	0.34 258	0.19 145	0.46 80	0.35 318	0.65 159	0.49 123	0.49 199	0.49 192	0.70 345	0.40 243	0.47 149	0.32 182	0.11 186	0.16 337	0.14 305	0.13 236	0.51 457	0.13 138

raft+_RVC	0.44 162	0.67 309	1.85 222	0.34 258	0.71 470	0.51 117	0.25 167	0.64 153	0.51 141	0.35 99	0.45 151	0.32 106	0.28 147	0.43 111	0.32 182	0.09 40	0.19 377	0.10 93	0.09 71	0.20 233	0.40 442

XX-TBD	0.34 67	0.77 344	1.75 158	0.34 258	0.13 13	0.51 117	0.17 19	0.43 30	0.50 133	0.37 108	0.49 192	0.23 31	0.18 30	0.28 15	0.24 89	0.10 124	0.07 19	0.08 8	0.06 9	0.09 13	0.07 5

sCroCo_RVC	0.33 59	0.32 121	1.89 244	0.34 258	0.27 270	0.30 13	0.22 88	0.48 54	0.44 77	0.22 31	0.33 86	0.25 54	0.25 101	0.32 45	0.24 89	0.14 308	0.16 337	0.12 210	0.12 204	0.15 113	0.13 138

RAFT + AFF	0.64 348	1.20 460	1.95 272	0.34 258	0.33 336	0.67 334	0.52 401	0.99 426	0.74 373	0.53 237	0.58 274	0.57 268	0.80 423	1.76 385	0.51 297	0.12 237	0.27 435	0.15 332	0.14 264	0.43 438	0.29 379

ADCP+	0.94 443	1.12 445	3.14 472	0.34 258	0.39 384	1.06 452	0.79 460	0.89 343	0.80 412	0.66 377	0.67 347	0.85 402	1.55 484	0.93 278	4.55 509	0.13 267	0.11 233	0.16 350	0.15 287	0.26 323	0.25 349

AdaStereo	0.44 162	0.38 163	1.79 198	0.34 258	0.20 159	0.57 194	0.28 230	0.92 368	0.69 324	0.52 227	0.55 249	0.61 286	0.33 185	0.48 154	0.39 234	0.17 360	0.08 80	0.17 367	0.11 166	0.18 197	0.12 104
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.
MeshStereo	1.21 467	1.15 453	3.01 462	0.34 258	0.28 281	1.10 460	0.69 447	1.35 482	1.01 454	2.71 510	2.41 494	2.96 497	1.45 480	2.80 491	1.40 439	0.22 415	0.22 403	0.22 412	0.19 356	0.50 455	0.26 359
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
ACVNet-DCA	0.42 146	0.64 294	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.76 232	0.52 148	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

xx1	0.46 190	0.64 294	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	1.01 454	0.31 86	0.38 113	0.46 205	0.36 201	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.12 210	0.12 204	0.12 47	0.14 153

1test111	0.44 162	0.64 294	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.76 232	0.52 148	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.96 281	0.30 159	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

cc1	0.47 205	0.64 294	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	1.01 454	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.25 304	0.40 442

mmm	0.38 99	0.21 14	1.18 39	0.35 274	0.17 84	0.49 100	0.26 188	0.78 257	0.52 148	0.50 206	0.57 268	0.41 155	0.37 215	0.71 247	0.31 171	0.11 186	0.13 278	0.14 305	0.13 236	0.15 113	0.14 153

tt1	0.44 162	0.64 294	1.83 217	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	0.88 433	0.31 86	0.37 104	0.25 54	0.35 195	0.63 215	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.25 304	0.36 422

HBP-ISP	0.76 409	1.30 471	3.19 478	0.35 274	0.26 257	0.85 422	0.54 409	1.03 452	0.72 353	0.80 421	0.69 364	0.68 328	0.83 427	2.04 432	0.44 264	0.23 418	0.24 414	0.29 446	0.25 394	0.28 338	0.24 340

RAFT_CTSACE	0.46 190	0.76 335	2.07 300	0.35 274	0.30 298	0.54 148	0.30 262	0.61 140	0.48 117	0.49 199	0.76 393	0.55 250	0.36 201	0.58 198	0.22 60	0.08 10	0.13 278	0.11 156	0.10 105	0.41 430	0.08 18

UDGNet	0.44 162	1.02 434	1.74 152	0.35 274	0.19 145	0.58 211	0.23 116	0.49 60	0.66 304	0.41 133	0.38 113	0.34 118	0.29 160	0.53 183	0.30 159	0.24 426	0.10 187	0.37 460	0.19 356	0.27 332	0.15 186

IPLG	0.69 376	0.84 371	2.43 377	0.35 274	0.21 170	1.65 486	0.61 431	1.36 483	0.58 210	1.39 484	0.51 204	0.37 128	0.87 435	1.41 330	0.36 210	0.09 40	0.07 19	0.14 305	0.12 204	0.32 368	0.11 69

PSMNet-ADL	0.51 257	0.38 163	1.65 125	0.35 274	0.21 170	0.67 334	0.26 188	0.74 207	0.55 185	0.42 138	0.52 217	0.70 345	0.45 292	1.91 419	0.57 320	0.15 325	0.13 278	0.11 156	0.13 236	0.15 113	0.20 282

ADLNet	0.60 325	0.71 320	1.95 272	0.35 274	0.34 344	0.67 334	0.34 310	0.90 349	0.74 373	0.68 388	0.62 304	0.80 384	0.45 292	1.78 388	0.64 342	0.14 308	0.11 233	0.14 305	0.14 264	0.29 342	0.21 291

FINET	0.65 356	0.95 408	3.06 465	0.35 274	0.40 393	0.58 211	0.48 394	0.92 368	1.10 465	0.57 289	0.68 355	0.47 213	0.44 288	1.15 307	0.60 330	0.23 418	0.21 397	0.17 367	0.15 287	0.26 323	0.25 349

psm_up	0.57 306	0.61 273	1.83 217	0.35 274	0.30 298	0.64 308	0.37 333	0.90 349	0.68 315	0.59 321	0.55 249	0.68 328	0.54 344	1.91 419	0.46 269	0.16 346	0.15 320	0.16 350	0.15 287	0.23 277	0.13 138

HGLStereo	0.54 280	0.69 315	2.00 288	0.35 274	0.40 393	0.66 328	0.30 262	0.83 293	0.62 256	0.57 289	0.69 364	0.69 335	0.54 344	1.07 293	0.55 309	0.13 267	0.13 278	0.13 269	0.11 166	0.19 218	0.17 231

RASNet	0.61 333	0.68 311	2.03 296	0.35 274	0.46 424	0.65 322	0.28 230	0.78 257	0.70 333	0.48 187	0.64 332	0.93 423	0.61 377	2.21 446	0.73 366	0.12 237	0.09 148	0.09 46	0.10 105	0.14 96	0.11 69

RYNet	0.70 380	0.56 261	2.25 343	0.35 274	0.41 400	0.86 424	0.43 362	0.94 384	0.82 418	0.62 348	0.53 228	0.91 418	0.60 368	2.70 485	1.00 402	0.14 308	0.11 233	0.16 350	0.14 264	0.25 304	0.27 366

NVstereo2D	0.58 311	0.40 177	2.03 296	0.35 274	0.35 356	0.69 352	0.39 343	0.91 359	0.80 412	0.47 169	0.53 228	0.67 321	0.46 305	1.99 429	0.48 283	0.19 386	0.11 233	0.17 367	0.13 236	0.25 304	0.25 349

MM-Stereo_test3	0.40 120	0.58 265	1.75 158	0.36 292	0.30 298	0.45 64	0.30 262	0.72 192	0.59 217	0.31 86	0.43 136	0.32 106	0.23 78	0.35 66	0.29 141	0.10 124	0.20 388	0.10 93	0.08 46	0.40 427	0.11 69

rvit_105_1	0.44 162	0.54 249	1.46 91	0.36 292	0.24 225	0.51 117	0.45 380	0.75 219	0.74 373	0.45 159	0.44 147	0.44 183	0.36 201	0.62 212	0.38 223	0.20 396	0.18 365	0.18 387	0.22 380	0.18 197	0.18 251

MoCha-V2	0.36 84	0.32 121	1.41 81	0.36 292	0.31 315	0.35 33	0.19 33	0.57 114	0.39 41	0.30 82	0.32 79	0.28 85	0.27 132	0.47 149	0.24 89	0.08 10	0.56 480	0.08 8	0.38 454	0.18 197	0.12 104

LL-Strereo	0.72 392	1.29 470	2.49 389	0.36 292	0.45 418	0.55 161	0.32 298	0.93 376	0.71 343	0.67 381	0.58 274	0.85 402	0.79 422	2.67 483	0.46 269	0.10 124	0.18 365	0.14 305	0.12 204	0.40 427	0.42 448

Wz-Net-TNSev	0.91 439	1.73 498	3.08 466	0.36 292	0.31 315	1.00 447	0.71 451	1.06 458	0.97 448	0.71 398	0.72 383	1.09 455	0.87 435	2.42 463	1.59 447	0.20 396	0.20 388	0.16 350	0.20 366	0.44 446	0.35 414

Wz-Net-MNSev	0.65 356	0.97 418	2.19 331	0.36 292	0.33 336	0.90 434	0.60 427	0.92 368	0.81 417	0.75 410	0.72 383	0.73 355	0.65 389	1.39 327	0.71 359	0.16 346	0.13 278	0.14 305	0.14 264	0.24 292	0.18 251

IPLGR	0.54 280	0.56 261	2.68 421	0.36 292	0.18 116	0.62 279	0.54 409	1.02 445	0.64 276	0.73 405	0.46 158	0.47 213	0.45 292	1.12 302	0.29 141	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.09 71	0.19 218	0.12 104

AACVNet	0.54 280	0.78 352	1.73 148	0.36 292	0.21 170	0.57 194	0.25 167	0.71 187	0.51 141	0.55 268	0.59 277	0.64 302	0.41 254	2.13 441	0.41 248	0.14 308	0.11 233	0.14 305	0.11 166	0.33 376	0.15 186

test_3	0.44 162	0.20 9	1.70 138	0.36 292	0.32 323	0.47 85	0.30 262	0.73 203	0.49 123	0.50 206	0.30 63	0.45 192	0.22 64	0.59 204	0.98 396	0.08 10	0.10 187	0.11 156	0.35 443	0.29 342	0.28 373

HHNet	0.60 325	0.65 301	2.60 412	0.36 292	0.25 242	0.64 308	0.61 431	0.64 153	0.62 256	0.55 268	1.13 453	0.32 106	0.60 368	0.42 108	1.79 456	0.15 325	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.18 197	0.15 186

RAFT-RH_RVC	0.61 333	0.50 236	2.33 356	0.36 292	0.29 287	0.60 238	0.18 26	0.44 34	0.58 210	0.76 413	1.91 481	0.47 213	0.29 160	1.60 362	1.23 428	0.14 308	0.07 19	0.13 269	0.13 236	0.10 20	0.09 29

GwcNet	0.69 376	0.71 320	3.12 471	0.36 292	0.45 418	0.81 411	0.44 373	0.86 320	0.84 424	0.60 329	0.74 388	0.82 392	0.49 329	1.65 368	0.66 346	0.16 346	0.15 320	0.15 332	0.15 287	0.31 361	0.24 340

ac_64	0.55 293	0.46 216	1.92 257	0.36 292	0.34 344	0.63 297	0.31 275	0.82 287	0.61 238	0.55 268	0.51 204	0.89 414	0.48 321	1.83 401	0.55 309	0.14 308	0.11 233	0.12 210	0.12 204	0.18 197	0.12 104

GANet-RSSM	0.55 293	0.73 329	1.90 248	0.36 292	0.26 257	0.59 227	0.27 213	0.78 257	0.52 148	0.47 169	0.57 268	0.63 293	0.45 292	1.92 423	0.43 259	0.14 308	0.10 187	0.25 431	0.11 166	0.34 383	0.14 153

FAT-Stereo	0.70 380	0.54 249	2.88 446	0.36 292	0.29 287	0.62 279	0.54 409	0.97 410	0.87 430	0.76 413	0.92 424	0.94 427	0.80 423	1.84 406	0.57 320	0.18 371	0.19 377	0.17 367	0.16 306	0.22 264	0.25 349

DMCA-RVC	0.62 338	0.96 410	2.63 414	0.36 292	0.90 482	0.56 176	0.31 275	0.69 177	0.57 200	0.68 388	0.52 217	0.59 278	0.56 353	1.23 314	0.53 303	0.16 346	0.38 458	0.20 401	0.15 287	0.20 233	0.15 186

STTStereo	0.51 257	0.69 315	2.14 321	0.36 292	0.30 298	0.61 259	0.32 298	0.77 242	0.60 222	0.60 329	0.54 240	0.67 321	0.43 280	0.86 273	0.42 250	0.16 346	0.15 320	0.17 367	0.20 366	0.16 149	0.15 186

SuperB	1.15 462	1.14 449	5.43 513	0.36 292	0.26 257	0.81 411	0.89 468	0.88 337	1.17 470	0.67 381	0.68 355	0.63 293	1.39 477	1.74 382	3.37 497	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	2.80 517	0.25 349

CVANet_RVC	0.65 356	0.80 356	2.13 316	0.36 292	0.26 257	0.62 279	0.42 355	0.84 304	0.72 353	0.69 390	0.68 355	0.68 328	0.52 339	2.64 479	0.42 250	0.19 386	0.12 259	0.22 412	0.17 323	0.37 406	0.15 186

DLCB_ROB	0.54 280	0.55 258	1.49 101	0.36 292	0.25 242	0.65 322	0.36 325	0.80 276	0.70 333	0.72 401	0.69 364	0.83 394	0.46 305	1.53 350	0.60 330	0.13 267	0.12 259	0.14 305	0.14 264	0.14 96	0.13 138

LALA_ROB	0.60 325	0.76 335	1.69 134	0.36 292	0.29 287	0.79 403	0.55 412	0.94 384	0.77 399	0.81 426	0.67 347	0.94 427	0.49 329	0.99 284	0.73 366	0.21 402	0.15 320	0.20 401	0.18 336	0.23 277	0.21 291

ISRNet	0.47 205	0.44 206	1.55 111	0.37 313	0.31 315	0.49 100	0.19 33	0.75 219	0.66 304	0.63 357	0.71 378	0.67 321	0.39 236	0.58 198	0.44 264	0.23 418	0.16 337	0.21 409	0.20 366	0.21 246	0.25 349

RAFT+CT+SA	0.50 240	0.86 378	1.82 211	0.37 313	0.75 472	0.54 148	0.34 310	0.77 242	0.63 268	0.38 116	0.55 249	0.34 118	0.29 160	0.68 234	0.27 116	0.09 40	0.07 19	0.11 156	0.51 474	0.29 342	0.41 447

test_5	0.51 257	0.87 381	1.99 286	0.37 313	0.65 464	0.58 211	0.35 318	0.78 257	0.62 256	0.48 187	0.55 249	0.45 192	0.40 243	0.72 249	0.30 159	0.09 40	0.07 19	0.12 210	0.12 204	0.33 376	0.38 432

AASNet	0.56 300	1.03 435	2.34 358	0.37 313	0.33 336	0.65 322	0.29 254	0.96 402	0.73 369	0.54 250	0.60 292	0.55 250	0.38 222	0.59 204	0.58 326	0.14 308	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.43 438	0.24 340

SACVNet	0.60 325	0.74 332	1.90 248	0.37 313	0.28 281	0.64 308	0.37 333	0.86 320	0.61 238	0.65 375	0.62 304	0.69 335	0.44 288	2.08 436	0.42 250	0.18 371	0.14 295	0.16 350	0.15 287	0.38 413	0.24 340

PSM-AAD	0.63 344	0.22 25	1.77 173	0.37 313	0.23 212	0.86 424	1.17 490	0.59 128	0.60 222	0.64 368	0.71 378	0.68 328	2.93 504	0.65 227	0.31 171	0.09 40	0.07 19	0.17 367	0.15 287	0.13 75	0.33 408

test_xeample3	0.46 190	0.34 138	2.99 461	0.37 313	0.16 58	0.49 100	0.33 306	1.06 458	0.44 77	0.25 58	0.23 18	0.24 44	0.25 101	0.49 164	0.56 316	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.40 459	0.17 171	0.26 359

psmorigin	1.36 478	0.60 269	13.80 528	0.37 313	0.29 287	0.62 279	0.33 306	0.77 242	0.61 238	0.96 449	0.88 418	1.17 465	0.73 411	4.00 509	0.86 385	0.19 386	0.22 403	0.17 367	0.18 336	0.24 292	0.29 379

FADNet-RVC-Resample	0.67 365	1.16 458	3.16 474	0.37 313	0.29 287	0.62 279	0.38 339	0.86 320	0.63 268	0.51 219	0.50 200	0.57 268	0.45 292	1.57 355	0.49 288	0.24 426	0.32 450	0.23 419	0.19 356	0.27 332	0.62 472

edge stereo	0.81 427	0.73 329	3.30 484	0.37 313	1.21 499	0.62 279	0.39 343	0.93 376	0.79 409	0.80 421	0.88 418	1.14 461	0.71 405	2.18 444	0.71 359	0.21 402	0.20 388	0.26 434	0.18 336	0.38 413	0.26 359

ADCRef	0.80 421	0.96 410	2.29 350	0.37 313	0.35 356	0.96 441	0.51 398	0.87 329	0.75 386	0.88 437	0.83 406	0.61 286	1.36 474	1.02 288	3.27 494	0.13 267	0.11 233	0.17 367	0.19 356	0.25 304	0.21 291

ADCPNet	0.99 448	0.99 425	3.93 500	0.37 313	0.68 467	1.36 472	0.62 435	0.87 329	0.76 395	0.78 419	0.81 401	1.08 453	1.18 463	1.14 305	2.49 480	0.21 402	0.69 494	0.21 409	0.95 504	0.29 342	0.37 429

TDLM	0.67 365	0.92 393	1.76 164	0.37 313	0.24 225	0.66 328	0.56 417	0.82 287	0.74 373	1.16 463	0.62 304	0.61 286	0.48 321	2.70 485	0.50 293	0.20 396	0.11 233	0.35 454	0.14 264	0.32 368	0.16 213

XPNet_ROB	0.61 333	0.72 324	1.66 129	0.37 313	0.27 270	0.67 334	0.47 391	0.89 343	0.71 343	0.78 419	0.70 374	0.81 387	0.53 341	1.70 375	0.76 370	0.21 402	0.16 337	0.16 350	0.15 287	0.20 233	0.21 291

ETE_ROB	0.60 325	0.71 320	1.55 111	0.37 313	0.25 242	0.69 352	0.51 398	1.47 487	0.70 333	0.80 421	0.69 364	0.85 402	0.49 329	1.36 325	0.58 326	0.16 346	0.13 278	0.19 393	0.16 306	0.21 246	0.23 328

coex_refinement	0.58 311	0.94 401	1.87 235	0.38 328	0.25 242	0.64 308	0.34 310	0.83 293	0.65 289	0.60 329	0.63 316	0.81 387	0.48 321	1.85 408	0.56 316	0.13 267	0.09 148	0.10 93	0.10 105	0.16 149	0.16 213

MM-Stereo_test1	0.41 127	0.39 172	2.29 350	0.38 328	0.26 257	0.44 62	0.28 230	0.63 150	0.51 141	0.40 124	0.32 79	0.26 67	0.26 115	0.46 138	0.22 60	0.09 40	0.21 397	0.10 93	0.09 71	0.39 422	0.15 186

fast-acv-ft	0.63 344	0.88 385	3.10 468	0.38 328	0.30 298	0.79 403	0.48 394	0.69 177	0.72 353	0.58 307	0.78 397	0.76 371	0.60 368	0.67 231	0.73 366	0.15 325	0.15 320	0.18 387	0.17 323	0.37 406	0.16 213

RAFT-345	0.53 275	0.30 106	2.34 358	0.38 328	0.34 344	0.58 211	0.42 355	0.47 49	0.61 238	0.51 219	1.00 439	0.43 172	0.28 147	1.57 355	0.82 381	0.10 124	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.10 20	0.08 18

HCRNet	0.46 190	0.49 230	1.65 125	0.38 328	0.29 287	0.58 211	0.22 88	0.75 219	0.62 256	0.47 169	0.49 192	0.48 224	0.36 201	1.12 302	0.37 216	0.15 325	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.17 171	0.17 231

APVNet	0.70 380	0.67 309	2.71 425	0.38 328	0.36 364	0.85 422	0.43 362	0.91 359	0.68 315	0.55 268	0.69 364	0.75 367	0.55 349	2.31 451	0.78 374	0.17 360	0.17 355	0.24 426	0.19 356	0.33 376	0.23 328

ADCMid	0.96 447	1.32 475	2.74 433	0.38 328	0.35 356	0.99 444	0.58 423	0.94 384	0.86 427	1.23 472	1.01 440	1.01 440	1.00 450	1.05 292	3.97 502	0.21 402	0.19 377	0.42 465	0.32 433	0.40 427	0.29 379

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 293	0.92 393	2.36 364	0.38 328	0.37 375	0.60 238	0.28 230	0.82 287	0.62 256	0.62 348	0.55 249	0.72 351	0.45 292	1.00 286	0.43 259	0.15 325	0.11 233	0.14 305	0.14 264	0.15 113	0.16 213
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SANet	1.20 466	1.21 461	3.33 487	0.38 328	0.27 270	1.73 490	0.85 465	1.10 464	2.49 506	1.16 463	1.83 479	1.72 483	1.50 483	2.37 454	2.84 486	0.18 371	0.16 337	0.16 350	0.15 287	0.32 368	0.32 401

PSMNet_ROB	0.66 360	1.01 431	2.33 356	0.38 328	0.31 315	0.72 367	0.55 412	0.86 320	0.69 324	0.54 250	0.60 292	0.75 367	0.47 313	2.00 430	0.82 381	0.17 360	0.13 278	0.19 393	0.19 356	0.24 292	0.27 366

TestStereo1	0.49 229	0.81 361	1.85 222	0.39 338	0.57 449	0.56 176	0.34 310	0.75 219	0.69 324	0.44 149	0.63 316	0.35 122	0.42 270	0.64 217	0.29 141	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.33 376	0.26 359

SA-5K	0.49 229	0.81 361	1.85 222	0.39 338	0.57 449	0.56 176	0.34 310	0.75 219	0.69 324	0.44 149	0.63 316	0.35 122	0.42 270	0.64 217	0.29 141	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.33 376	0.26 359

S-Stereo	0.80 421	0.69 315	3.89 497	0.39 338	0.37 375	0.69 352	0.70 450	0.94 384	0.98 451	0.62 348	0.91 422	0.83 394	0.60 368	2.37 454	0.66 346	0.18 371	0.21 397	0.17 367	0.18 336	0.30 353	0.35 414

stereogan	0.69 376	0.51 238	2.44 379	0.39 338	0.39 384	1.01 448	0.41 352	0.94 384	0.92 443	0.73 405	0.85 413	1.15 462	0.69 401	1.57 355	0.53 303	0.19 386	0.18 365	0.20 401	0.16 306	0.36 398	0.24 340

ADCL	0.99 448	0.79 354	2.43 377	0.39 338	0.32 323	1.50 478	1.90 508	0.92 368	0.97 448	1.26 477	1.27 459	1.00 439	1.42 479	1.14 305	3.31 495	0.17 360	0.14 295	0.22 412	0.21 372	0.30 353	0.22 304

DRN-Test	0.64 348	0.43 195	2.44 379	0.39 338	0.44 410	0.80 410	0.41 352	1.02 445	0.78 404	0.80 421	0.63 316	0.69 335	0.56 353	1.79 392	0.69 354	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	0.18 197	0.17 231

DN-CSS_ROB	0.48 211	1.23 463	1.99 286	0.39 338	0.22 193	0.56 176	0.19 33	0.75 219	0.61 238	0.45 159	0.62 304	0.41 155	0.31 176	0.70 245	0.32 182	0.11 186	0.08 80	0.14 305	0.13 236	0.36 398	0.12 104

MSMD_ROB	1.34 476	0.96 410	2.38 366	0.39 338	0.32 323	1.96 496	0.62 435	0.91 359	1.43 483	2.94 514	2.60 498	4.77 513	1.95 494	2.43 465	1.33 433	0.29 445	0.26 429	0.32 451	0.32 433	0.30 353	0.30 388

PWC_ROB	0.70 380	0.94 401	1.88 237	0.39 338	0.39 384	0.62 279	0.30 262	0.98 414	0.94 444	0.91 442	1.29 461	0.77 373	0.62 382	1.62 366	1.03 410	0.18 371	0.11 233	0.18 387	0.13 236	0.51 457	0.22 304

IGEV-RUCA	2.28 500	0.30 106	1.15 37	0.40 347	1.86 513	2.06 502	1.90 508	1.36 483	1.80 498	3.70 518	3.76 513	5.02 514	8.19 522	2.12 440	1.63 449	0.25 431	0.76 499	2.72 519	1.91 515	2.39 515	2.36 519

Wz-Net-SNSev	0.76 409	1.32 475	3.11 470	0.40 347	0.31 315	0.71 361	0.60 427	0.98 414	0.87 430	0.67 381	0.83 406	0.96 430	0.60 368	1.67 371	0.97 395	0.16 346	0.15 320	0.16 350	0.17 323	0.36 398	0.24 340

LMCR-Stereo	0.52 269	0.71 320	2.39 368	0.40 347	0.21 170	0.74 377	0.31 275	1.02 445	0.64 276	0.61 337	0.63 316	0.39 141	0.51 334	0.62 212	0.42 250	0.19 386	0.09 148	0.12 210	0.09 71	0.23 277	0.12 104

ccnet	0.71 389	0.41 183	1.59 116	0.40 347	0.45 418	1.06 452	0.55 412	0.98 414	0.71 343	0.88 437	0.97 434	0.82 392	0.88 438	1.68 372	0.94 391	0.32 451	0.26 429	0.32 451	0.27 406	0.34 383	0.30 388

RTSC	0.72 392	1.00 427	2.22 337	0.40 347	0.29 287	0.82 414	0.31 275	0.96 402	1.10 465	0.92 443	0.81 401	0.78 376	0.58 362	1.23 314	1.55 446	0.18 371	0.17 355	0.14 305	0.17 323	0.43 438	0.30 388

GANet	0.75 406	0.84 371	2.01 289	0.40 347	0.25 242	0.74 377	0.66 439	0.87 329	0.73 369	0.71 398	1.07 449	0.84 399	0.59 365	2.71 487	1.15 421	0.17 360	0.16 337	0.44 467	0.16 306	0.31 361	0.20 282

iResNetv2_ROB	0.59 319	1.43 481	2.96 456	0.40 347	0.22 193	0.58 211	0.28 230	0.91 359	0.73 369	0.57 289	0.63 316	0.60 284	0.41 254	0.74 253	0.35 207	0.11 186	0.08 80	0.10 93	0.07 21	0.43 438	0.17 231

YMNet	0.62 338	0.72 324	1.93 260	0.41 354	0.41 400	0.87 428	0.43 362	0.87 329	0.71 343	0.74 408	0.81 401	0.83 394	0.46 305	0.86 273	0.93 389	0.19 386	0.22 403	0.20 401	0.17 323	0.41 430	0.21 291

YMNet_1	0.62 338	0.72 324	1.93 260	0.41 354	0.41 400	0.87 428	0.43 362	0.87 329	0.71 343	0.74 408	0.81 401	0.83 394	0.46 305	0.86 273	0.93 389	0.19 386	0.22 403	0.20 401	0.17 323	0.41 430	0.21 291

GMStereo_Zeroshot	0.41 127	0.36 153	1.54 109	0.41 354	0.19 145	0.52 134	0.19 33	0.59 128	0.52 148	0.57 289	0.59 277	0.63 293	0.29 160	0.58 198	0.33 192	0.15 325	0.09 148	0.16 350	0.09 71	0.24 292	0.12 104

WZ-Net	0.92 441	1.31 472	3.76 494	0.41 354	0.36 364	0.86 424	0.71 451	1.00 434	1.06 461	0.82 430	0.92 424	1.06 451	1.05 455	2.16 443	1.61 448	0.19 386	0.13 278	0.15 332	0.16 306	0.32 368	0.28 373

PFNet	0.60 325	0.33 126	2.47 386	0.41 354	0.55 444	0.62 279	0.27 213	0.61 140	0.63 268	0.61 337	0.56 260	0.45 192	0.32 182	1.88 416	1.14 419	0.28 444	0.09 148	0.12 210	0.16 306	0.26 323	0.20 282

AF-Net	0.69 376	0.92 393	2.21 333	0.41 354	0.40 393	0.68 346	0.40 346	1.02 445	0.86 427	0.69 390	1.03 444	1.04 447	0.84 430	1.19 309	0.78 374	0.22 415	0.14 295	0.25 431	0.17 323	0.30 353	0.18 251

Nwc_Net	0.68 372	0.83 369	2.53 396	0.41 354	0.39 384	0.77 394	0.38 339	1.01 442	0.70 333	0.60 329	0.99 437	0.98 434	0.68 399	1.41 330	0.63 337	0.23 418	0.15 320	0.23 419	0.25 394	0.23 277	0.18 251

StereoDRNet	0.64 348	0.88 385	2.35 361	0.41 354	0.45 418	0.73 373	0.47 391	0.94 384	0.74 373	0.75 410	0.54 240	0.74 362	0.47 313	1.70 375	0.72 363	0.15 325	0.14 295	0.15 332	0.14 264	0.20 233	0.19 267

iResNet	0.51 257	0.76 335	2.59 409	0.41 354	0.17 84	0.64 308	0.27 213	0.82 287	0.70 333	0.57 289	0.64 332	0.43 172	0.36 201	0.70 245	0.52 299	0.10 124	0.07 19	0.09 46	0.08 46	0.21 246	0.13 138

SGM-Forest	1.04 455	0.42 190	3.59 493	0.41 354	0.32 323	1.05 451	1.32 496	0.94 384	0.83 422	1.16 463	2.23 491	1.03 444	1.39 477	2.49 470	2.35 477	0.21 402	0.21 397	0.20 401	0.19 356	0.23 277	0.32 401
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AIO-test2	0.49 229	1.15 453	1.96 281	0.42 364	0.37 375	0.50 108	0.23 116	0.79 273	0.70 333	0.33 96	0.53 228	0.27 76	0.22 64	0.67 231	0.29 141	0.73 483	0.08 80	0.13 269	0.17 323	0.17 171	0.18 251

TRStereo	0.53 275	0.76 335	2.38 366	0.42 364	0.29 287	0.69 352	0.23 116	1.81 498	0.55 185	0.36 104	0.32 79	0.47 213	0.40 243	0.46 138	0.25 101	0.12 237	0.11 233	0.11 156	0.41 462	0.13 75	0.32 401

DEmStereo	0.68 372	0.31 117	2.25 343	0.42 364	0.17 84	0.66 328	0.89 468	0.51 71	0.59 217	0.60 329	1.01 440	0.45 192	1.26 465	1.54 351	2.26 475	0.10 124	0.08 80	0.10 93	0.10 105	0.10 20	0.11 69

ADCS	1.05 456	1.36 480	2.98 460	0.42 364	0.36 364	0.96 441	0.81 464	1.06 458	1.12 467	1.25 473	0.97 434	1.08 453	0.90 440	1.25 318	4.86 511	0.21 402	0.21 397	0.22 412	0.23 384	0.36 398	0.38 432

STTRV1_RVC	0.80 421	0.55 258	2.89 449	0.42 364	0.49 429	0.79 403	0.44 373	1.15 472	0.82 418	0.62 348	0.89 420	0.72 351	0.63 385	2.69 484	0.64 342	0.48 467	0.64 485	0.27 435	0.24 386	0.35 393	0.27 366

MM-Stereo_test2	0.38 99	0.28 86	2.46 382	0.43 369	0.15 37	0.50 108	0.25 167	0.47 49	0.38 31	0.33 96	0.26 39	0.23 31	0.22 64	0.34 61	0.29 141	0.08 10	0.09 148	0.09 46	0.10 105	0.36 398	0.22 304

FACV-RUCA	0.58 311	0.40 177	1.78 178	0.43 369	1.67 510	0.48 93	0.28 230	0.69 177	0.62 256	0.40 124	0.53 228	0.33 112	0.63 385	0.40 97	0.31 171	0.13 267	0.11 233	0.62 476	0.12 204	0.70 474	0.98 494

AE-Stereo	0.42 146	0.29 95	1.65 125	0.43 369	0.47 426	0.56 176	0.23 116	0.86 320	0.46 100	0.31 86	0.41 130	0.43 172	0.24 86	0.34 61	0.24 89	0.09 40	0.48 476	0.11 156	0.45 467	0.22 264	0.19 267

Syn2CoEx	0.70 380	1.07 441	2.74 433	0.43 369	0.30 298	0.64 308	0.42 355	0.99 426	0.78 404	0.62 348	0.78 397	0.74 362	0.72 408	1.92 423	0.61 333	0.20 396	0.17 355	0.19 393	0.15 287	0.29 342	0.22 304

aanetorigin	0.77 413	0.80 356	2.59 409	0.43 369	0.44 410	0.58 211	1.01 480	0.57 114	0.68 315	1.53 489	1.23 457	0.81 387	1.08 458	1.07 293	1.07 412	0.18 371	0.15 320	0.17 367	0.21 372	0.54 462	0.30 388

RP	0.67 365	0.82 365	1.94 269	0.43 369	0.44 410	0.65 322	0.45 380	0.89 343	0.82 418	0.66 377	0.92 424	0.99 437	0.76 418	1.55 352	0.66 346	0.25 431	0.18 365	0.23 419	0.20 366	0.31 361	0.22 304

NCCL2	0.65 356	0.94 401	1.96 281	0.43 369	0.30 298	0.71 361	0.68 445	0.84 304	0.65 289	0.70 394	0.60 292	0.86 406	0.54 344	1.56 353	0.57 320	0.20 396	0.16 337	0.67 479	0.25 394	0.22 264	0.24 340

FC-DCNN v2	1.54 489	0.58 265	2.80 441	0.44 376	0.39 384	2.05 501	0.66 439	1.90 501	1.84 499	2.79 512	2.97 507	4.41 511	3.07 507	2.65 480	2.30 476	0.29 445	0.26 429	0.31 448	0.30 421	0.32 368	0.38 432

LL-Strereo2	0.41 127	0.90 391	1.83 217	0.44 376	0.24 225	0.54 148	0.27 213	0.58 120	0.45 92	0.41 133	0.33 86	0.44 183	0.21 55	0.44 118	0.34 199	0.09 40	0.08 80	0.16 350	0.14 264	0.17 171	0.17 231

Patchmatch Stereo++	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 376	0.16 58	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.54 187	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104
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
TransformOpticalFlow	0.64 348	0.56 261	2.66 419	0.44 376	0.26 257	0.62 279	0.28 230	0.83 293	0.71 343	0.76 413	0.74 388	0.91 418	0.85 431	1.83 401	0.81 380	0.10 124	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.11 36	0.12 104

PSM-adaLoss	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 376	0.17 84	0.60 238	0.29 254	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.47 149	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

ROB_FTStereo_v2	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 376	0.17 84	0.61 259	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.47 149	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

ROB_FTStereo	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 376	0.17 84	0.61 259	0.26 188	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.49 164	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

HUI-Stereo	0.38 99	0.27 65	1.79 198	0.44 376	0.17 84	0.61 259	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.45 129	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

iGMRVC	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 376	0.17 84	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.55 191	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

iRAFT	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 376	0.16 58	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.54 187	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

RAFT-IKP	0.38 99	0.27 65	1.79 198	0.44 376	0.16 58	0.60 238	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.50 170	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

RGC	0.71 389	0.97 418	2.18 329	0.44 376	0.44 410	0.73 373	0.40 346	0.94 384	0.71 343	0.71 398	1.04 447	1.01 440	0.71 405	1.74 382	0.70 356	0.23 418	0.18 365	0.28 439	0.26 401	0.29 342	0.27 366

FC-DCNN	1.49 487	0.59 267	2.88 446	0.44 376	0.39 384	1.97 498	0.66 439	1.67 495	1.70 493	2.72 511	2.89 504	4.22 507	2.97 506	2.55 475	2.19 471	0.29 445	0.26 429	0.31 448	0.30 421	0.32 368	0.39 438

FBW_ROB	0.83 429	0.77 344	1.77 173	0.44 376	0.30 298	0.87 428	0.46 383	1.10 464	0.91 440	0.81 426	0.75 391	1.01 440	0.61 377	3.66 507	1.23 428	0.26 435	0.23 411	0.36 456	0.25 394	0.27 332	0.62 472

HUF	0.59 319	0.65 301	2.46 382	0.45 390	0.77 476	0.34 28	0.24 148	0.46 39	0.39 41	0.31 86	0.28 47	0.25 54	0.19 38	0.67 231	0.18 8	0.12 237	2.03 517	0.08 8	0.06 9	0.31 361	1.59 514

iRaft-Stereo_20w	0.58 311	0.39 172	1.96 281	0.45 390	0.32 323	0.92 438	0.57 421	1.14 469	0.56 196	0.81 426	0.40 126	0.55 250	0.69 401	0.65 227	1.04 411	0.09 40	0.16 337	0.09 46	0.36 451	0.17 171	0.25 349

SHD	0.72 392	0.77 344	2.36 364	0.45 390	0.40 393	0.71 361	0.32 298	1.02 445	1.25 475	1.07 456	0.84 409	0.90 416	0.73 411	1.09 295	0.98 396	0.21 402	0.18 365	0.20 401	0.21 372	0.32 368	0.31 396

DeepPrunerF	0.86 433	0.86 378	2.91 454	0.45 390	0.50 431	0.64 308	0.48 394	1.14 469	2.64 508	0.63 357	0.61 299	0.65 305	0.62 382	2.21 446	1.31 431	0.23 418	0.19 377	0.30 447	0.28 409	0.36 398	0.25 349

DISCO	0.57 306	0.34 138	1.87 235	0.45 390	0.34 344	0.84 418	0.35 318	0.84 304	0.78 404	0.59 321	0.63 316	1.06 451	0.53 341	1.10 296	0.82 381	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.22 264	0.18 251

CRFU-Net	0.56 300	0.38 163	1.86 230	0.46 395	0.26 257	0.82 414	0.36 325	0.90 349	0.49 123	0.62 348	0.59 277	0.78 376	1.35 473	1.00 286	0.48 283	0.15 325	0.14 295	0.17 367	0.10 105	0.19 218	0.14 153

PFNet+	0.45 180	0.37 155	1.86 230	0.46 395	0.18 116	0.58 211	0.77 459	0.52 82	0.64 276	0.56 278	0.48 175	0.39 141	0.26 115	0.93 278	0.32 182	0.13 267	0.09 148	0.14 305	0.13 236	0.12 47	0.15 186

IRAFT_RVC	0.54 280	0.53 244	1.78 178	0.46 395	0.21 170	0.58 211	0.43 362	0.65 159	0.66 304	0.54 250	0.50 200	0.49 226	0.51 334	1.58 359	1.01 406	0.11 186	0.25 427	0.13 269	0.10 105	0.15 113	0.13 138

XQC	0.73 401	0.98 421	2.39 368	0.46 395	0.35 356	0.81 411	0.46 383	1.00 434	1.00 452	0.80 421	0.69 364	0.88 412	0.74 416	1.32 321	1.20 424	0.24 426	0.16 337	0.23 419	0.20 366	0.41 430	0.33 408

NOSS_ROB	0.64 348	0.65 301	1.62 123	0.46 395	0.25 242	0.67 334	0.30 262	0.93 376	0.77 399	0.59 321	0.57 268	0.77 373	0.38 222	2.78 489	0.44 264	0.23 418	0.24 414	0.28 439	0.26 401	0.27 332	0.39 438

GASNet	0.73 401	1.47 483	3.04 463	0.47 400	0.33 336	0.57 194	0.34 310	0.91 359	0.75 386	0.58 307	0.58 274	0.74 362	0.55 349	2.03 431	0.65 345	0.21 402	0.15 320	0.19 393	0.17 323	0.51 457	0.28 373

NRIStereo	0.46 190	0.25 45	1.77 173	0.47 400	0.16 58	0.95 440	0.74 455	0.51 71	0.56 196	0.48 187	0.39 121	0.59 278	0.29 160	0.77 261	0.32 182	0.11 186	0.13 278	0.11 156	0.09 71	0.21 246	0.24 340

GEStereo_RVC	0.54 280	0.87 381	1.95 272	0.47 400	0.25 242	0.62 279	0.37 333	1.00 434	0.74 373	0.53 237	0.54 240	0.59 278	0.44 288	1.10 296	0.46 269	0.15 325	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.26 323	0.19 267

FCDSN-DC	1.29 473	0.54 249	2.50 393	0.47 400	0.41 400	1.12 461	0.60 427	1.10 464	1.27 477	2.23 502	2.87 503	3.67 504	3.12 509	2.39 460	1.69 451	0.30 448	0.26 429	0.31 448	0.30 421	0.35 393	0.38 432
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 453	1.67 492	2.32 353	0.47 400	0.39 384	1.47 475	0.95 472	0.95 397	0.91 440	0.84 433	0.94 429	1.05 449	0.60 368	2.95 494	0.72 363	0.41 460	0.72 498	0.32 451	0.55 477	0.74 476	1.22 505

GANetREF_RVC	0.75 406	1.15 453	2.46 382	0.47 400	0.26 257	0.83 416	0.61 431	0.97 410	0.89 437	0.62 348	0.61 299	0.72 351	0.59 365	2.42 463	0.55 309	0.32 451	0.25 427	0.36 456	0.24 386	0.39 422	0.31 396
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
PASM	0.72 392	0.68 311	1.91 254	0.47 400	0.44 410	0.60 238	0.51 398	0.76 232	0.80 412	0.77 417	0.67 347	0.87 408	0.61 377	2.40 461	0.67 349	0.32 451	0.35 452	0.36 456	0.41 462	0.45 447	0.39 438

PWCDC_ROB	0.72 392	1.06 438	2.09 306	0.47 400	0.36 364	0.78 399	0.26 188	0.98 414	1.34 479	0.61 337	2.07 483	0.64 302	0.61 377	0.83 268	0.71 359	0.31 450	0.14 295	0.15 332	0.12 204	0.60 468	0.21 291

CRE-IMP	0.41 127	0.22 25	1.76 164	0.48 408	0.17 84	0.79 403	0.69 447	0.52 82	0.52 148	0.47 169	0.42 134	0.45 192	0.26 115	0.41 100	0.31 171	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.09 71	0.17 171	0.23 328

XX-Stereo	0.55 293	0.54 249	3.50 491	0.48 408	0.39 384	0.54 148	0.17 19	0.89 343	0.40 49	0.44 149	0.65 341	0.85 402	0.19 38	0.77 261	0.21 48	0.10 124	0.14 295	0.10 93	0.32 433	0.17 171	0.14 153

DeepStereo_RVC	0.44 162	0.28 86	1.92 257	0.49 410	0.17 84	0.60 238	0.59 425	0.50 66	0.52 148	0.49 199	0.45 151	0.39 141	0.86 434	0.45 129	0.33 192	0.11 186	0.08 80	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.19 267

AnyNet_C32	1.00 451	1.33 477	2.53 396	0.49 410	0.54 441	1.15 465	1.14 488	0.91 359	0.89 437	1.11 459	0.95 431	0.87 408	0.93 442	1.50 346	4.07 504	0.21 402	0.20 388	0.25 431	0.24 386	0.38 413	0.33 408

TCMNet	0.66 360	0.85 375	2.55 406	0.50 412	0.52 438	0.72 367	0.39 343	0.87 329	0.72 353	0.58 307	0.68 355	0.63 293	0.46 305	1.70 375	0.63 337	0.18 371	0.18 365	0.23 419	0.18 336	0.38 413	0.27 366

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 380	0.65 301	3.45 489	0.50 412	0.60 458	0.75 383	0.23 116	0.96 402	0.60 222	0.76 413	1.30 462	0.81 387	0.60 368	0.57 195	0.82 381	0.10 124	0.16 337	0.11 156	0.43 465	0.31 361	0.22 304

HH	0.49 229	0.49 230	2.78 439	0.50 412	0.41 400	0.38 45	0.23 116	0.72 192	0.38 31	0.63 357	0.48 175	0.87 408	0.41 254	0.64 217	0.21 48	0.09 40	0.17 355	0.10 93	0.09 71	0.16 149	0.12 104

HanStereo	0.49 229	0.49 230	2.78 439	0.50 412	0.41 400	0.38 45	0.23 116	0.72 192	0.38 31	0.63 357	0.48 175	0.87 408	0.41 254	0.64 217	0.21 48	0.09 40	0.17 355	0.10 93	0.09 71	0.16 149	0.12 104

RAFT_R40	0.50 240	0.21 14	1.76 164	0.50 412	0.40 393	0.61 259	0.53 405	0.56 111	0.60 222	0.56 278	0.54 240	0.55 250	0.51 334	1.57 355	0.53 303	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.09 29

PSM-softLoss	0.48 211	0.27 65	1.85 222	0.51 417	0.17 84	0.61 259	0.40 346	0.61 140	0.57 200	0.52 227	0.48 175	0.39 141	0.25 101	1.46 337	0.77 372	0.12 237	0.08 80	0.13 269	0.12 204	0.12 47	0.14 153

KMStereo	0.48 211	0.27 65	1.85 222	0.51 417	0.17 84	0.61 259	0.40 346	0.61 140	0.57 200	0.52 227	0.48 175	0.39 141	0.25 101	1.46 337	0.77 372	0.12 237	0.08 80	0.13 269	0.12 204	0.12 47	0.14 153

EDNetEfficientorigin	8.18 522	0.98 421	145.96 544	0.51 417	0.89 481	0.72 367	0.48 394	0.85 310	1.56 490	2.12 496	1.49 470	1.29 469	1.31 469	1.83 401	2.13 470	0.13 267	0.12 259	0.17 367	0.18 336	0.39 422	0.45 452

CSAN	1.25 471	1.12 445	3.04 463	0.51 417	0.37 375	1.06 452	1.15 489	1.22 475	1.08 463	1.17 468	1.91 481	1.04 447	1.31 469	5.96 518	2.43 479	0.26 435	0.22 403	0.24 426	0.24 386	0.31 361	0.30 388

NF-Stereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 421	0.16 58	0.61 259	0.44 373	0.66 161	0.61 238	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.45 336	0.79 378	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.16 213

OCTAStereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 421	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.61 238	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.80 379	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

RE-Stereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 421	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.60 222	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.78 374	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

TVStereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 421	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.60 222	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.78 374	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

RTS	1.21 467	1.31 472	6.39 516	0.52 421	0.51 436	1.61 482	0.79 460	1.03 452	1.37 481	1.13 460	1.30 462	1.10 457	0.85 431	2.65 480	2.08 466	0.21 402	0.24 414	0.18 387	0.18 336	0.43 438	0.32 401

RTSA	1.21 467	1.31 472	6.39 516	0.52 421	0.51 436	1.61 482	0.79 460	1.03 452	1.37 481	1.13 460	1.30 462	1.10 457	0.85 431	2.65 480	2.08 466	0.21 402	0.24 414	0.18 387	0.18 336	0.43 438	0.32 401

PVD	0.90 438	0.85 375	2.15 322	0.53 427	0.50 431	0.99 444	0.56 417	1.15 472	1.64 491	1.41 485	1.41 469	1.11 459	1.13 462	1.35 324	1.31 431	0.26 435	0.28 437	0.28 439	0.26 401	0.37 406	0.49 459

NaN_ROB	1.14 460	0.94 401	2.96 456	0.53 427	0.56 446	1.13 463	0.99 475	0.98 414	1.00 452	1.09 458	0.87 416	0.77 373	1.06 457	5.90 517	2.72 483	0.16 346	0.23 411	0.16 350	0.24 386	0.22 264	0.36 422

ELAS	1.39 481	0.79 354	2.86 444	0.53 427	0.50 431	2.81 511	2.20 511	1.61 494	1.50 487	2.28 504	2.35 492	1.82 484	2.13 496	1.73 380	2.22 472	0.35 456	0.37 456	0.35 454	0.35 443	0.49 453	0.47 455
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PAM_32	0.70 380	0.35 145	2.73 432	0.54 430	0.61 460	1.07 457	0.43 362	0.84 304	0.49 123	0.90 441	0.91 422	1.23 466	0.77 421	0.65 227	1.10 414	0.10 124	0.19 377	0.10 93	0.49 471	0.15 113	0.38 432

AAGNet	0.88 436	0.33 126	1.79 198	0.54 430	0.98 486	0.62 279	0.46 383	0.50 66	0.60 222	0.58 307	0.53 228	0.50 229	0.73 411	1.23 314	7.48 520	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.14 96	0.09 29

IIG-Stereo	0.59 319	0.65 301	1.74 152	0.54 430	0.23 212	0.61 259	0.21 68	0.73 203	0.65 289	0.64 368	0.69 364	0.69 335	0.38 222	2.09 438	1.39 437	0.11 186	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.09 29

GMM-Stereo	0.50 240	0.23 32	2.41 371	0.54 430	0.24 225	0.77 394	0.46 383	0.59 128	0.57 200	0.58 307	0.73 385	0.47 213	0.43 280	0.68 234	0.27 116	0.10 124	0.06 2	0.13 269	0.13 236	0.14 96	0.44 451

EAI-Stereo	0.78 417	0.25 45	1.67 131	0.54 430	0.59 453	1.95 495	2.05 510	1.11 468	0.64 276	0.95 448	1.49 470	0.50 229	0.67 396	0.59 204	1.44 441	0.09 40	0.19 377	0.09 46	0.49 471	0.13 75	0.22 304

AnyNet_C01	1.14 460	1.49 484	4.23 505	0.54 430	0.53 439	1.51 479	1.37 498	1.04 456	1.07 462	1.17 468	1.33 465	1.15 462	1.08 458	1.61 365	2.74 484	0.25 431	0.22 403	0.28 439	0.24 386	0.48 450	0.40 442

MDST_ROB	1.17 465	0.42 190	3.87 496	0.54 430	0.44 410	4.11 517	0.58 423	1.31 481	0.84 424	2.12 496	1.12 452	0.98 434	0.71 405	4.24 512	0.99 401	0.16 346	0.14 295	0.19 393	0.17 323	0.18 197	0.35 414

NINENet	0.50 240	0.33 126	1.69 134	0.55 437	0.25 242	0.91 436	0.23 116	0.98 414	0.71 343	0.53 237	0.55 249	0.66 312	0.30 168	1.22 312	0.32 182	0.15 325	0.13 278	0.16 350	0.11 166	0.16 149	0.13 138

ELAS_RVC	1.37 480	0.78 352	3.21 480	0.55 437	0.50 431	1.49 477	2.48 514	1.48 488	1.71 494	2.13 499	2.09 484	2.07 488	2.56 502	1.90 418	2.02 463	0.35 456	0.36 454	0.37 460	0.34 440	0.49 453	0.47 455
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PAM	0.70 380	0.35 145	2.72 427	0.56 439	0.62 462	1.08 459	0.53 405	0.85 310	0.44 77	0.93 445	0.92 424	1.24 467	0.68 399	0.64 217	1.01 406	0.10 124	0.19 377	0.10 93	0.48 469	0.14 96	0.38 432

OMP-Stereo	0.59 319	0.65 301	1.74 152	0.56 439	0.37 375	0.60 238	0.26 188	0.70 184	0.65 289	0.66 377	0.60 292	0.69 335	0.32 182	2.09 438	1.20 424	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.09 71	0.17 171	0.10 49

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 476	1.70 496	2.50 393	0.56 439	0.40 393	2.15 504	0.99 475	1.24 477	1.26 476	1.02 452	1.10 451	1.29 469	0.88 438	3.10 498	1.08 413	1.66 510	0.83 502	0.68 480	0.88 501	1.57 503	1.80 517

DisPM	0.43 152	0.33 126	1.78 178	0.57 442	0.18 116	0.59 227	0.63 437	0.53 90	0.61 238	0.60 329	0.53 228	0.38 135	0.26 115	0.75 254	0.29 141	0.12 237	0.07 19	0.12 210	0.11 166	0.11 36	0.14 153

G-Net	0.99 448	0.64 294	2.76 435	0.57 442	0.67 465	2.03 500	0.72 454	0.76 232	0.67 313	1.14 462	2.56 497	1.30 472	1.02 452	1.48 345	1.74 454	0.25 431	0.24 414	0.24 426	0.26 401	0.37 406	0.31 396

AIO_rvc	0.41 127	0.64 294	1.29 58	0.58 444	0.39 384	0.37 40	0.24 148	0.50 66	0.43 73	0.28 76	0.23 18	0.25 54	0.16 8	0.99 284	0.19 13	0.10 124	0.16 337	0.08 8	0.11 166	0.25 304	0.85 486

DPSNet	0.86 433	0.60 269	2.34 358	0.58 444	0.36 364	1.07 457	0.75 456	1.30 480	1.05 458	0.70 394	0.68 355	0.94 427	1.29 466	2.08 436	1.82 457	0.26 435	0.23 411	0.16 350	0.17 323	0.48 450	0.40 442

NVStereoNet_ROB	1.16 464	0.95 408	2.54 402	0.58 444	0.55 444	0.78 399	0.63 437	1.00 434	1.08 463	1.03 453	4.07 515	1.48 478	1.22 464	2.88 493	1.27 430	0.50 468	0.46 470	0.54 472	0.62 488	0.50 455	0.63 474
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WCMA_ROB	1.12 458	0.83 369	2.66 419	0.58 444	0.34 344	1.17 467	0.71 451	0.93 376	0.94 444	1.74 492	2.63 500	3.09 500	1.71 490	1.70 375	1.84 458	0.26 435	0.21 397	0.20 401	0.21 372	0.28 338	0.43 449

PSMNet-RUCA	0.58 311	0.82 365	1.89 244	0.59 448	0.56 446	0.64 308	0.36 325	0.84 304	0.69 324	0.51 219	0.68 355	0.53 240	0.43 280	0.56 194	0.43 259	0.34 455	0.18 365	0.44 467	0.29 412	0.48 450	0.30 388

anonymity	0.80 421	0.66 308	1.29 58	0.59 448	0.75 472	0.67 334	0.52 401	0.95 397	0.71 343	0.94 446	0.70 374	0.67 321	0.87 435	0.71 247	1.35 434	0.64 478	0.62 484	0.58 473	1.44 513	0.60 468	0.65 475

NCC-stereo	0.79 419	0.94 401	2.42 373	0.59 448	0.45 418	1.90 493	0.46 383	0.99 426	0.72 353	0.64 368	0.84 409	0.91 418	0.73 411	1.80 396	1.00 402	0.27 440	0.19 377	0.23 419	0.31 427	0.24 292	0.22 304

Abc-Net	0.79 419	0.94 401	2.42 373	0.59 448	0.45 418	1.90 493	0.46 383	0.99 426	0.72 353	0.64 368	0.84 409	0.91 418	0.73 411	1.80 396	1.00 402	0.27 440	0.19 377	0.23 419	0.31 427	0.24 292	0.22 304
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Prome-Stereo	0.49 229	0.30 106	1.76 164	0.60 452	0.23 212	0.63 297	0.42 355	0.62 144	0.60 222	0.59 321	1.03 444	0.43 172	0.72 408	0.60 209	0.33 192	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.09 71	0.11 36	0.43 449

MIPNet	0.83 429	0.81 361	2.40 370	0.61 453	0.18 116	1.48 476	1.39 500	1.60 493	0.74 373	1.94 494	0.85 413	0.73 355	1.68 488	0.87 276	0.31 171	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.32 433	0.25 304	0.12 104

SST-Stereo	0.52 269	0.20 9	1.76 164	0.62 454	0.53 439	0.62 279	0.66 439	0.55 105	0.61 238	0.58 307	0.53 228	0.52 238	0.60 368	1.59 361	0.29 141	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.10 49

PA-Net	0.84 431	1.00 427	3.49 490	0.63 455	0.40 393	0.70 359	0.52 401	0.86 320	0.84 424	0.52 227	0.59 277	0.70 345	0.54 344	2.35 453	2.23 473	0.17 360	0.27 435	0.19 393	0.28 409	0.22 264	0.36 422
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
testlalala2	0.44 162	0.28 86	2.59 409	0.64 456	0.56 446	0.57 194	0.20 50	0.78 257	0.52 148	0.40 124	0.39 121	0.45 192	0.21 55	0.27 10	0.22 60	0.09 40	0.10 187	0.08 8	0.29 412	0.12 47	0.10 49

EDNetEfficient	1.27 472	0.70 318	4.05 502	0.64 456	0.98 486	0.94 439	1.40 501	0.85 310	1.75 495	2.34 505	1.33 465	1.05 449	2.21 498	1.58 359	4.15 505	0.15 325	0.19 377	0.14 305	0.27 406	0.38 413	0.32 401

PDISCO_ROB	0.75 406	1.06 438	2.11 311	0.64 456	0.59 453	1.13 463	0.43 362	1.14 469	1.05 458	0.64 368	0.71 378	0.96 430	0.61 377	1.21 310	0.76 370	0.37 459	0.18 365	0.27 435	0.24 386	0.56 464	0.32 401

MFN_U_SF_RVC	1.55 490	2.39 519	3.16 474	0.65 459	0.41 400	1.12 461	0.46 383	1.23 476	1.33 478	1.61 490	1.20 455	1.43 476	0.98 449	1.76 385	1.97 460	1.90 513	1.80 512	1.98 516	2.15 517	1.63 504	1.77 516

SPS-STEREO	1.07 457	1.13 448	2.88 446	0.65 459	0.69 468	0.99 444	0.68 445	1.05 457	0.87 430	1.36 480	1.23 457	1.46 477	0.94 445	1.87 409	1.72 453	0.66 479	0.61 483	0.58 473	0.57 483	0.65 470	0.77 482
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	0.77 413	1.23 463	2.15 322	0.67 461	0.59 453	0.78 399	0.38 339	0.90 349	0.70 333	0.61 337	0.69 364	1.01 440	0.67 396	1.02 288	0.73 366	0.45 464	0.34 451	0.87 485	0.51 474	0.67 472	0.46 454

SGM-ForestM	2.98 510	1.70 496	3.52 492	0.67 461	0.47 426	5.18 520	3.36 518	3.30 516	2.86 511	4.44 519	3.79 514	9.80 523	5.50 517	6.29 519	6.52 518	0.27 440	0.36 454	0.24 426	0.27 406	0.38 413	0.58 469

FTStereo	0.76 409	0.18 3	2.35 361	0.71 463	0.21 170	0.73 373	1.79 507	0.57 114	0.53 167	1.07 456	1.63 475	1.29 469	2.13 496	0.75 254	0.29 141	0.19 386	0.08 80	0.12 210	0.11 166	0.11 36	0.40 442

AIO_test	0.39 114	0.37 155	1.19 41	0.73 464	0.67 465	0.35 33	0.25 167	0.47 49	0.34 12	0.34 98	0.22 17	0.33 112	0.17 14	1.31 320	0.19 13	0.11 186	0.15 320	0.08 8	0.21 372	0.15 113	0.23 328

JetBlue	1.78 493	1.63 488	3.92 498	0.73 464	1.21 499	4.38 518	3.35 517	1.59 492	1.20 472	1.26 477	1.52 472	2.37 492	1.88 493	3.23 500	3.00 487	0.53 469	0.47 473	0.48 470	0.49 471	1.29 498	0.97 493

pmcnn	1.32 474	1.05 437	2.77 437	0.74 466	1.43 502	0.72 367	0.56 417	0.96 402	0.91 440	0.99 450	2.92 506	6.01 518	0.70 403	2.38 457	3.32 496	0.13 267	0.10 187	0.08 8	0.06 9	0.34 383	0.22 304

SQANet	0.80 421	1.58 486	2.53 396	0.76 467	0.83 477	0.76 386	0.36 325	0.83 293	0.64 276	0.63 357	0.69 364	0.73 355	0.51 334	1.21 310	0.53 303	0.77 487	0.29 438	0.59 475	0.29 412	0.86 484	0.61 471

DDUNet	0.77 413	1.12 445	1.88 237	0.76 467	0.69 468	0.84 418	0.43 362	0.85 310	0.65 289	0.67 381	0.75 391	0.91 418	0.52 339	1.03 290	0.57 320	0.54 471	0.37 456	0.95 491	0.52 476	0.71 475	0.57 467

ACRE	0.56 300	1.14 449	2.77 437	0.76 467	0.28 281	0.60 238	0.56 417	0.76 232	0.58 210	0.55 268	0.62 304	0.41 155	0.29 160	0.44 118	0.39 234	0.11 186	0.19 377	0.13 269	0.14 264	0.36 398	0.18 251

CAS	0.35 78	0.25 45	1.30 61	0.79 470	0.34 344	0.51 117	0.23 116	0.46 39	0.39 41	0.22 31	0.31 74	0.20 14	0.17 14	0.28 15	0.23 68	0.73 483	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.09 13	0.37 429

CIPLG	0.56 300	1.19 459	2.46 382	0.80 471	0.31 315	0.61 259	0.57 421	0.76 232	0.57 200	0.56 278	0.63 316	0.41 155	0.30 168	0.45 129	0.40 242	0.11 186	0.20 388	0.13 269	0.13 236	0.35 393	0.19 267

IPLGR_C	0.58 311	1.25 466	2.72 427	0.80 471	0.31 315	0.60 238	0.61 431	0.76 232	0.58 210	0.56 278	0.62 304	0.41 155	0.31 176	0.43 111	0.40 242	0.11 186	0.22 403	0.13 269	0.15 287	0.35 393	0.19 267

SAMSARA	0.91 439	0.97 418	2.22 337	0.80 471	0.58 451	1.32 470	1.31 495	1.01 442	0.94 444	1.36 480	0.87 416	1.38 474	0.90 440	1.72 379	1.02 408	0.24 426	0.30 442	0.22 412	0.25 394	0.36 398	0.35 414

MADNet+	1.36 478	1.93 509	5.95 514	0.81 474	0.59 453	1.57 481	1.09 484	1.39 486	1.22 473	0.84 433	1.01 440	1.25 468	1.12 461	3.19 499	2.36 478	0.45 464	0.47 473	0.38 462	0.34 440	0.59 465	0.57 467

MFMNet_re	0.92 441	1.28 469	2.53 396	0.82 475	0.76 475	0.90 434	0.75 456	0.98 414	1.04 457	1.03 453	1.05 448	0.84 399	0.94 445	0.83 268	0.72 363	0.68 480	0.60 482	0.63 477	0.60 487	0.77 480	0.74 478

SGM+DAISY	1.83 495	1.43 481	3.81 495	0.87 476	1.01 489	2.38 508	2.53 515	1.36 483	1.75 495	2.92 513	3.22 510	2.65 495	2.93 504	2.22 449	3.10 491	0.72 482	0.69 494	0.63 477	0.62 488	0.77 480	0.98 494

CC-Net-ROB	0.85 432	1.15 453	2.13 316	0.88 477	0.38 381	0.88 432	0.44 373	1.06 458	0.79 409	0.58 307	0.69 364	0.65 305	0.50 332	2.74 488	0.51 297	0.93 490	0.39 464	0.87 485	0.29 412	0.54 462	0.54 463

GrayStereo	0.66 360	0.19 5	1.76 164	0.90 478	0.23 212	0.62 279	1.42 504	0.62 144	0.60 222	0.72 401	0.78 397	0.56 262	3.07 507	0.60 209	0.26 108	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.21 372	0.11 36	0.18 251

ASMatch	0.60 325	0.43 195	2.58 407	0.91 479	0.36 364	0.56 176	0.25 167	0.52 82	0.61 238	0.47 169	1.21 456	0.47 213	0.66 394	1.34 323	0.94 391	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.10 20	0.16 213

LCNet	0.54 280	0.37 155	1.78 178	0.92 480	0.22 193	0.96 441	0.30 262	0.59 128	0.58 210	0.51 219	0.55 249	0.41 155	0.76 418	0.84 270	0.26 108	0.09 40	0.06 2	0.12 210	0.18 336	0.98 486	0.39 438

WAO-7	1.48 486	1.63 488	2.49 389	0.93 481	0.75 472	1.72 489	1.10 485	1.84 500	1.96 501	1.43 486	2.54 496	1.97 486	1.61 487	3.06 496	2.08 466	0.69 481	0.66 487	0.94 490	0.74 495	0.80 482	0.69 477

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 413	1.04 436	2.06 298	0.94 482	0.35 356	0.89 433	0.40 346	0.85 310	0.63 268	0.55 268	0.63 316	0.75 367	0.38 222	2.38 457	0.48 283	1.10 498	0.31 444	0.36 456	0.21 372	0.53 461	0.55 466

otaku	1.03 454	1.68 494	2.72 427	0.95 483	0.73 471	1.03 450	0.59 425	0.99 426	0.86 427	0.69 390	1.61 473	0.98 434	0.64 387	1.46 337	1.14 419	0.95 492	0.46 470	0.72 482	0.40 459	1.24 496	0.78 483

Ntro	1.00 451	1.68 494	2.80 441	0.95 483	0.85 478	1.06 452	0.53 405	0.98 414	0.90 439	0.62 348	0.76 393	0.93 423	0.66 394	1.66 369	0.98 396	0.99 495	0.45 468	0.75 483	0.40 459	1.19 492	0.75 480

SGM_RVC	1.89 496	0.92 393	2.50 393	0.96 485	0.93 485	1.63 484	1.37 498	1.52 491	12.43 522	1.85 493	1.69 476	2.40 493	1.74 491	2.81 492	1.71 452	0.53 469	0.47 473	0.42 465	0.47 468	0.74 476	0.74 478
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Consistency-Raft	0.88 436	0.93 399	3.23 482	0.99 486	0.64 463	0.77 394	0.55 412	0.98 414	0.97 448	0.61 337	1.03 444	0.65 305	1.05 455	0.79 266	1.38 436	0.44 462	0.46 470	0.51 471	0.58 485	0.65 470	0.47 455

MANE	2.90 509	1.14 449	2.96 456	1.03 487	1.01 489	5.01 519	2.45 513	5.36 521	6.88 520	3.58 517	4.76 519	5.99 517	4.99 514	4.23 511	4.61 510	0.56 474	0.67 488	0.44 467	0.78 497	0.51 457	1.03 500

ACVNet-4b	1.93 497	1.85 503	4.10 503	1.07 488	0.86 479	1.15 465	0.53 405	1.06 458	1.12 467	0.64 368	1.09 450	1.99 487	0.70 403	2.20 445	9.86 525	5.62 522	0.41 467	1.03 495	0.55 477	1.86 510	0.85 486

ACVNet_2	1.42 484	1.81 500	3.23 482	1.08 489	0.92 484	1.32 470	0.85 465	1.49 489	1.69 492	1.19 471	1.73 477	2.13 489	1.03 453	2.50 471	1.40 439	0.91 489	0.53 478	1.00 493	0.55 477	2.11 512	0.85 486

ACVNet_1	1.33 475	1.91 507	4.03 501	1.09 490	0.88 480	1.19 468	0.66 439	1.24 477	1.17 470	0.94 446	0.96 432	3.09 500	1.04 454	2.37 454	1.11 417	1.04 496	0.48 476	1.03 495	0.48 469	1.12 489	0.83 485

PWCK	1.49 487	1.90 506	3.22 481	1.09 490	0.54 441	1.71 488	1.73 506	1.49 489	1.53 488	1.44 487	1.80 478	1.82 484	1.30 468	3.34 502	1.76 455	1.07 497	0.56 480	0.97 492	0.58 485	1.38 502	0.65 475

GCST	0.72 392	1.10 443	2.15 322	1.11 492	0.59 453	0.62 279	0.19 33	0.75 219	0.53 167	0.56 278	0.63 316	0.47 213	0.31 176	1.11 299	0.33 192	0.75 485	0.45 468	0.84 484	0.64 491	0.69 473	0.54 463

RainbowNet	1.15 462	1.78 499	2.72 427	1.12 493	0.91 483	1.06 452	0.76 458	1.16 474	1.13 469	0.75 410	0.97 434	1.09 455	0.80 423	1.60 362	1.21 426	1.17 500	1.26 510	1.01 494	0.57 483	1.13 490	0.88 491

WAO-6	1.58 491	1.54 485	2.32 353	1.14 494	1.00 488	2.30 506	1.03 481	1.82 499	2.85 510	1.25 473	2.61 499	2.20 490	1.56 485	2.47 469	1.99 462	0.95 492	0.67 488	1.19 500	0.83 499	1.08 488	0.88 491

DANet	0.80 421	0.65 301	2.21 333	1.19 495	0.48 428	0.74 377	1.25 493	0.89 343	1.53 488	0.89 439	0.71 378	0.96 430	0.56 353	1.83 401	0.96 394	0.18 371	0.16 337	0.19 393	0.16 306	0.26 323	0.29 379
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_for_model	0.64 348	1.60 487	1.82 211	1.23 496	1.02 491	0.53 141	0.23 116	0.75 219	0.50 133	0.57 289	0.29 53	0.25 54	0.20 46	0.26 8	0.22 60	0.76 486	0.31 444	0.08 8	0.07 21	1.68 507	0.50 462

Dean	1.79 494	1.83 501	3.92 498	1.29 497	1.07 494	1.55 480	1.00 478	1.95 503	2.33 503	1.47 488	4.19 516	4.26 510	1.33 472	2.21 446	1.48 443	1.14 499	0.68 492	1.18 497	0.74 495	1.24 496	0.98 494

IMH-64-1	1.39 481	1.64 490	1.86 230	1.36 498	1.11 495	1.39 473	1.19 491	1.76 496	1.45 485	1.16 463	2.21 489	1.53 479	1.38 475	1.98 426	1.52 444	1.29 502	0.67 488	1.27 501	0.69 492	1.29 498	0.98 494

IMH-64	1.39 481	1.64 490	1.86 230	1.36 498	1.11 495	1.39 473	1.19 491	1.76 496	1.45 485	1.16 463	2.21 489	1.53 479	1.38 475	1.98 426	1.52 444	1.29 502	0.67 488	1.27 501	0.69 492	1.29 498	0.98 494

JetRed	3.29 511	4.93 522	10.17 521	1.45 500	1.72 511	7.44 522	5.05 522	3.06 511	2.12 502	2.41 506	2.39 493	2.99 498	2.37 499	3.51 505	6.44 517	1.32 505	1.90 516	1.37 505	1.23 512	2.21 513	1.76 515

TorneroNet-64	2.65 502	1.83 501	3.30 484	1.46 501	1.20 498	3.89 514	0.99 475	3.51 518	6.71 519	2.56 507	4.60 517	4.22 507	3.85 512	3.33 501	3.14 492	1.19 501	0.65 486	1.39 506	0.79 498	3.31 519	1.15 503

TorneroNet	5.50 518	1.92 508	3.16 474	1.47 502	1.25 501	14.07 527	1.06 483	4.90 519	20.99 539	10.17 522	16.48 531	11.88 527	6.93 519	3.34 502	4.20 506	1.30 504	0.69 494	1.45 508	0.86 500	2.61 516	1.20 504

DispFullNet	1.67 492	2.10 512	5.22 510	1.53 503	8.90 520	0.86 424	0.31 275	0.96 402	0.96 447	1.37 483	1.01 440	1.13 460	1.98 495	1.51 347	0.91 388	0.54 471	0.31 444	1.18 497	0.63 490	1.13 490	0.80 484

IMH	2.02 499	2.15 517	2.69 424	1.68 504	1.12 497	1.66 487	0.92 471	2.10 504	1.92 500	1.32 479	2.66 501	2.21 491	1.69 489	5.78 516	1.68 450	5.54 521	0.96 506	1.31 503	0.71 494	1.32 501	0.99 499

LVE	1.96 498	2.17 518	3.14 472	1.68 504	1.80 512	1.63 484	1.03 481	2.34 506	2.81 509	1.25 473	2.89 504	4.24 509	1.29 466	2.79 490	1.44 441	2.85 517	0.91 505	1.18 497	1.46 514	1.23 495	1.10 502

KSHMR	4.10 514	1.97 510	5.27 511	1.71 506	1.47 506	1.96 496	1.28 494	3.19 512	17.33 533	2.12 496	15.91 529	9.18 522	1.57 486	8.42 523	1.98 461	1.52 508	1.26 510	1.67 513	1.19 510	1.67 506	1.40 510

Pruner-Stereo	0.51 257	0.27 65	1.78 178	1.79 507	0.19 145	0.62 279	0.45 380	0.57 114	0.60 222	0.61 337	0.48 175	0.41 155	0.24 86	0.46 138	1.00 402	0.12 237	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.12 47	0.13 138

ktn	4.35 515	2.10 512	2.89 449	1.80 508	1.49 508	2.13 503	1.41 503	2.26 505	12.72 523	11.41 525	16.43 530	11.15 525	3.75 510	4.36 513	3.18 493	1.82 512	0.98 508	1.73 515	1.21 511	2.97 518	1.27 506

UNDER WATER	2.74 504	1.85 503	4.54 507	1.81 509	1.44 504	2.34 507	1.40 501	3.24 513	6.60 518	2.60 508	2.76 502	5.75 516	5.24 516	3.02 495	4.01 503	1.45 506	0.81 501	1.59 512	1.06 507	1.80 508	1.51 512

UNDER WATER-64	2.47 501	1.89 505	4.86 508	1.82 510	1.44 504	3.18 513	1.57 505	2.62 507	5.64 515	2.05 495	2.13 486	4.13 506	3.76 511	2.62 478	3.42 498	1.47 507	0.85 503	1.57 511	1.07 508	1.82 509	1.49 511

WAO-8	2.80 506	2.14 515	2.89 449	1.91 511	1.04 492	3.98 515	0.96 473	3.26 514	6.17 516	2.15 500	3.37 511	3.31 502	2.41 500	11.84 525	2.03 464	2.05 514	1.86 514	1.54 509	0.92 502	1.22 493	0.87 489

Venus	2.80 506	2.14 515	2.89 449	1.91 511	1.04 492	3.98 515	0.96 473	3.26 514	6.17 516	2.15 500	3.37 511	3.31 502	2.41 500	11.84 525	2.03 464	2.05 514	1.86 514	1.54 509	0.92 502	1.22 493	0.87 489

FADE	15.89 530	3.00 521	8.70 519	2.11 513	2.94 515	1.19 468	0.91 470	5.00 520	2.49 506	1.25 473	1.19 454	3.05 499	7.02 520	8.02 522	5.31 514	94.83 543	35.90 543	65.83 540	66.18 540	1.66 505	1.30 507

DDVS	0.62 338	0.40 177	1.40 80	2.21 514	0.35 356	0.87 428	1.00 478	0.69 177	0.50 133	0.53 237	0.56 260	0.90 416	0.37 215	1.22 312	0.47 278	0.15 325	0.14 295	0.14 305	0.12 204	0.19 218	0.22 304

tt	4.93 517	0.27 65	4.20 504	2.29 515	1.58 509	10.20 525	16.97 529	9.42 527	5.02 514	1.67 491	1.28 460	4.68 512	5.03 515	3.37 504	5.92 515	6.16 523	9.47 530	2.82 520	3.18 521	3.60 520	1.53 513

MADNet++	2.79 505	2.11 514	2.97 459	2.49 516	2.28 514	2.95 512	2.31 512	2.67 508	2.47 505	3.03 515	3.13 509	2.70 496	2.92 503	4.10 510	4.48 508	2.68 516	2.24 520	3.04 521	2.44 519	2.37 514	2.34 518

EKT-Stereo	1.47 485	0.49 230	1.93 260	2.57 517	19.31 532	0.55 161	0.22 88	0.69 177	0.42 64	0.38 116	0.36 101	0.43 172	0.27 132	0.69 240	0.26 108	0.12 237	0.14 295	0.11 156	0.16 306	0.20 233	0.15 186

notaker	2.66 503	2.07 511	3.31 486	2.61 518	1.43 502	1.76 491	1.11 486	2.76 510	1.79 497	2.26 503	11.53 526	3.96 505	4.29 513	3.09 497	2.76 485	1.55 509	0.88 504	1.70 514	1.07 508	2.00 511	1.35 508

LE_ROB	4.43 516	1.35 479	9.38 520	2.79 519	3.93 517	2.43 509	3.46 519	2.68 509	11.19 521	11.66 526	4.73 518	5.26 515	10.46 524	4.50 514	9.49 523	0.82 488	0.69 494	1.34 504	0.98 505	0.75 478	0.76 481

BEATNet-Init1	12.10 525	11.19 526	27.29 540	2.99 520	3.51 516	21.84 538	11.10 525	14.34 531	13.83 528	20.34 534	20.33 536	26.35 542	20.03 533	19.06 536	14.80 531	1.74 511	1.81 513	2.05 517	2.49 520	3.69 521	3.12 521

DGSMNet	2.89 508	0.63 290	3.18 477	3.43 521	4.17 519	2.57 510	6.98 524	0.97 410	0.83 422	0.56 278	1.86 480	0.79 381	0.62 382	1.64 367	1.39 437	4.61 520	5.01 523	5.17 524	4.71 523	4.44 523	4.19 522

PML	23.15 535	16.83 530	7.78 518	5.49 522	9.93 521	51.13 543	104.50 543	5.76 522	13.62 526	37.30 543	105.93 543	30.86 543	23.50 538	12.07 527	7.87 521	6.30 524	2.12 519	6.32 526	2.43 518	10.44 529	2.90 520

DGTPSM_ROB	8.89 523	5.62 523	12.25 523	5.92 523	11.32 522	8.54 523	24.18 531	6.40 523	13.49 524	5.15 520	11.46 524	6.19 519	10.92 525	7.00 520	13.72 527	4.47 519	7.65 524	3.92 522	7.45 526	4.38 522	7.87 527

HanzoNet	7.64 521	2.86 520	5.05 509	7.01 524	3.97 518	2.18 505	1.34 497	3.37 517	4.05 512	13.17 527	10.58 520	10.73 524	16.52 531	8.45 524	10.51 526	10.48 529	9.72 531	5.59 525	13.46 530	6.84 526	6.83 526

DPSMNet_ROB	9.48 524	5.64 524	13.01 527	8.82 525	11.82 523	8.54 523	24.20 532	6.41 524	13.65 527	5.32 521	11.47 525	6.33 520	10.92 525	7.69 521	13.89 528	7.25 528	8.19 526	5.06 523	7.78 527	5.31 524	8.26 528

LSM	3.31 512	1.11 444	5.29 512	9.40 526	30.65 538	0.84 418	1.12 487	0.91 359	1.22 473	1.36 480	2.19 488	0.93 423	0.83 427	1.66 369	0.90 387	0.21 402	0.31 444	0.24 426	0.28 409	0.39 422	6.33 525

Anonymous_1	22.91 534	11.20 527	12.13 522	12.75 527	26.28 537	19.43 533	27.92 536	14.08 530	13.61 525	14.96 528	10.58 520	11.26 526	11.19 527	12.55 529	14.57 530	38.28 542	7.88 525	34.96 539	63.99 539	89.57 543	10.94 531

DPSM_ROB	12.34 526	11.21 528	12.51 524	12.91 528	12.80 526	19.84 535	28.28 537	14.38 532	14.28 529	10.58 523	11.26 522	12.03 528	11.85 528	13.15 531	15.34 532	7.11 526	8.31 527	6.50 527	7.35 524	8.84 527	8.31 529

DPSM	12.34 526	11.21 528	12.51 524	12.91 528	12.80 526	19.84 535	28.28 537	14.38 532	14.28 529	10.58 523	11.26 522	12.03 528	11.85 528	13.15 531	15.34 532	7.11 526	8.31 527	6.50 527	7.35 524	8.84 527	8.31 529

TCMNet-wrong-test	5.51 519	6.62 525	6.20 515	13.02 530	11.90 524	7.14 521	5.53 523	6.99 525	1.44 484	2.65 509	3.10 508	8.37 521	5.95 518	4.75 515	6.05 516	3.07 518	0.98 508	2.38 518	1.99 516	6.62 525	5.43 524

DPSimNet_ROB	17.97 531	20.20 537	24.98 536	17.62 531	15.92 529	21.53 537	21.00 530	13.70 529	15.61 531	23.89 539	14.69 528	22.87 536	24.58 542	12.70 530	14.56 529	18.48 533	12.91 532	20.21 533	12.05 528	17.76 530	14.17 532

HaxPig	19.86 532	22.40 538	22.34 533	17.95 532	17.95 531	11.77 526	11.89 526	16.02 534	15.89 532	21.10 535	21.41 537	18.74 534	18.39 532	20.08 537	19.69 535	23.63 539	23.22 537	24.06 534	23.69 535	23.00 535	23.95 538

LRCNet_RVC	13.74 529	19.30 531	12.75 526	19.46 533	12.69 525	1.86 492	0.41 352	12.33 528	1.05 458	15.77 529	18.83 535	12.62 530	8.70 523	12.21 528	9.62 524	22.22 535	8.37 529	25.85 535	24.01 536	19.32 534	17.44 535

MEDIAN_ROB	23.96 536	27.05 542	26.39 539	22.16 534	22.13 533	16.12 528	13.97 527	20.24 535	20.05 535	25.50 541	25.31 541	22.96 537	22.63 537	24.39 539	23.24 539	28.20 540	27.23 541	28.62 537	27.75 537	27.50 537	27.76 539

ASD4	21.52 533	19.65 532	22.13 532	22.45 535	16.42 530	23.29 539	30.71 539	33.06 543	17.47 534	24.18 540	14.11 527	21.71 535	15.88 530	21.06 538	18.11 534	19.78 534	17.78 536	26.52 536	20.33 534	27.03 536	18.73 536

AVERAGE_ROB	26.93 540	30.34 543	29.27 541	25.82 536	25.34 534	19.48 534	15.17 528	23.55 539	23.00 540	28.45 542	27.87 542	26.25 541	25.86 543	26.96 543	25.55 540	31.30 541	30.07 542	31.76 538	30.81 538	30.79 541	30.93 540

CasAABBNet	24.81 537	22.53 539	24.83 535	26.08 537	25.74 535	39.86 540	57.06 542	28.87 540	28.83 542	21.16 537	22.54 539	24.22 538	23.89 540	26.38 540	30.87 542	14.25 530	16.71 534	13.09 529	14.81 532	17.78 531	16.71 533

Selective-RAFT-Error	24.87 538	22.59 540	25.14 537	26.13 538	25.82 536	39.93 541	57.03 541	28.97 541	28.95 543	21.21 538	22.65 540	24.25 539	23.98 541	26.43 541	30.83 541	14.27 531	16.71 534	13.10 530	14.82 533	17.82 532	16.76 534

LSM0	26.58 539	22.63 541	25.88 538	30.13 539	52.21 543	39.94 542	56.74 540	28.97 541	28.72 541	21.14 536	22.26 538	24.43 540	23.88 539	26.54 542	30.87 542	14.32 532	16.55 533	13.12 531	14.71 531	17.92 533	20.60 537

xxxxx1	28.96 541	20.11 534	14.07 529	49.74 540	39.15 540	18.98 529	26.64 533	21.94 536	20.21 536	16.45 530	17.48 532	18.36 531	21.56 534	16.21 533	20.88 536	23.07 536	26.55 538	66.40 541	78.70 541	30.27 538	32.51 541

tt_ll	28.96 541	20.11 534	14.07 529	49.74 540	39.15 540	18.98 529	26.64 533	21.94 536	20.21 536	16.45 530	17.48 532	18.36 531	21.56 534	16.21 533	20.88 536	23.07 536	26.55 538	66.40 541	78.70 541	30.27 538	32.51 541

ff	28.96 541	20.11 534	14.07 529	49.74 540	39.15 540	18.98 529	26.64 533	21.94 536	20.21 536	16.45 530	17.48 532	18.36 531	21.56 534	16.21 533	20.88 536	23.07 536	26.55 538	66.40 541	78.70 541	30.27 538	32.51 541

test_example2	115.39 544	123.23 544	94.57 543	115.52 543	123.55 544	101.63 544	114.33 544	53.41 544	99.48 544	134.90 544	135.05 544	85.83 544	85.11 544	111.32 544	106.15 544	152.55 544	205.26 544	99.78 544	114.96 544	140.96 544	110.20 544

DLNR_Zeroshot_test	13.43 528	19.94 533	23.55 534	121.61 544	35.03 539	0.46 80	0.15 6	8.02 526	0.35 16	0.28 76	0.37 104	0.26 67	0.17 14	0.76 257	0.29 141	6.42 525	0.26 429	0.09 46	0.38 454	50.13 542	0.18 251

ccccc	291.34 545	297.21 545	347.09 545	374.70 545	380.44 545	203.92 545	213.88 545	216.32 545	172.72 545	203.37 545	218.57 545	215.01 545	258.31 545	312.78 545	341.56 545	412.57 545	356.13 545	256.09 545	227.69 545	428.88 545	389.64 545

Low-res two-view benchmark