Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.20 1	0.30 108	0.81 19	0.21 5	0.22 205	0.21 2	0.16 21	0.25 1	0.38 34	0.15 4	0.11 4	0.18 14	0.17 23	0.23 2	0.16 4	0.09 47	0.13 290	0.08 8	0.06 9	0.07 1	0.07 5

MonSter	0.20 1	0.22 26	0.65 7	0.21 5	0.17 93	0.33 26	0.15 13	0.46 48	0.32 8	0.16 8	0.17 14	0.14 4	0.11 2	0.27 11	0.23 77	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.09 32

LG-Stereo_L2	0.21 3	0.31 119	0.85 22	0.22 12	0.14 28	0.31 18	0.22 96	0.38 15	0.25 1	0.17 10	0.11 4	0.13 2	0.12 4	0.32 47	0.18 14	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.10 56

LG-Stereo_L1	0.21 3	0.31 119	0.85 22	0.22 12	0.14 28	0.28 8	0.21 75	0.38 15	0.26 2	0.16 8	0.11 4	0.13 2	0.11 2	0.37 88	0.18 14	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.10 56

MLG-Stereo_test3	0.21 3	0.35 151	0.65 7	0.21 5	0.14 28	0.36 41	0.13 6	0.37 12	0.40 54	0.21 31	0.12 8	0.17 9	0.12 4	0.25 5	0.16 4	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.10 56

MLG-Stereo_test2	0.21 3	0.36 160	0.68 10	0.21 5	0.17 93	0.45 69	0.12 3	0.35 8	0.42 70	0.15 4	0.11 4	0.22 32	0.10 1	0.28 16	0.16 4	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

MLG-Stereo_test1	0.21 3	0.33 130	0.61 3	0.23 16	0.21 180	0.45 69	0.13 6	0.33 5	0.46 108	0.13 1	0.09 1	0.18 14	0.12 4	0.32 47	0.15 2	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

MLG-Stereo	0.21 3	0.33 130	0.60 2	0.23 16	0.12 6	0.44 66	0.13 6	0.39 21	0.46 108	0.13 1	0.10 2	0.17 9	0.13 7	0.35 70	0.15 2	0.08 10	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.09 32

LGtest1	0.21 3	0.37 163	0.70 11	0.22 12	0.12 6	0.31 18	0.11 2	0.36 9	0.39 44	0.17 10	0.13 10	0.16 7	0.14 8	0.25 5	0.27 125	0.10 136	0.09 160	0.08 8	0.06 9	0.10 28	0.10 56

SGD-Stereo	0.22 10	0.28 87	0.77 16	0.22 12	0.11 1	0.40 52	0.16 21	0.31 3	0.36 25	0.19 19	0.19 19	0.17 9	0.17 23	0.37 88	0.16 4	0.10 136	0.06 2	0.08 8	0.07 30	0.10 28	0.07 5

DEFOM-Stereo	0.22 10	0.22 26	0.91 27	0.23 16	0.13 19	0.49 107	0.18 33	0.30 2	0.28 3	0.19 19	0.17 14	0.14 4	0.14 8	0.41 109	0.16 4	0.08 10	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.09 15	0.09 32

LG-G_1	0.23 12	0.37 163	0.71 12	0.23 16	0.11 1	0.51 124	0.12 3	0.44 40	0.39 44	0.19 19	0.15 12	0.19 20	0.15 13	0.36 79	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.11 79

LG-G	0.23 12	0.37 163	0.71 12	0.23 16	0.11 1	0.51 124	0.12 3	0.44 40	0.39 44	0.19 19	0.15 12	0.19 20	0.15 13	0.36 79	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.11 79

dual_stereo	0.23 12	0.25 46	0.66 9	0.21 5	0.15 46	0.27 7	0.15 13	0.62 156	0.40 54	0.15 4	0.13 10	0.18 14	0.14 8	0.37 88	0.19 22	0.09 47	0.31 456	0.07 1	0.10 117	0.07 1	0.07 5

IGEV-Stereo++	0.23 12	0.23 33	0.64 6	0.24 30	0.22 205	0.47 92	0.13 6	0.52 93	0.33 12	0.18 15	0.24 34	0.17 9	0.22 73	0.32 47	0.19 22	0.08 10	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.17 182	0.09 32

111111	0.24 16	0.21 14	0.82 21	0.24 30	0.21 180	0.43 61	0.13 6	0.45 45	0.35 18	0.22 39	0.27 51	0.18 14	0.16 16	0.35 70	0.18 14	0.09 47	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.25 315	0.08 18

S2M2	0.24 16	0.29 96	0.90 26	0.23 16	0.17 93	0.24 4	0.09 1	0.36 9	0.45 99	0.17 10	0.25 40	0.23 40	0.17 23	0.24 3	0.28 135	0.15 337	0.12 271	0.11 166	0.12 216	0.15 124	0.11 79

rvit_stereo_0083	0.25 18	0.19 5	0.58 1	0.28 116	0.18 126	0.28 8	0.22 96	0.38 15	0.54 190	0.23 48	0.30 72	0.27 85	0.26 125	0.37 88	0.24 98	0.14 320	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.12 55	0.10 56

rvit_stereo_0081	0.25 18	0.21 14	0.61 3	0.28 116	0.17 93	0.31 18	0.22 96	0.42 30	0.53 178	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.21 64	0.34 65	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.09 32

rvit_stereo_0082	0.25 18	0.21 14	0.61 3	0.28 116	0.17 93	0.31 18	0.22 96	0.42 30	0.53 178	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.21 64	0.34 65	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.09 32

GIP-stereo	0.26 21	0.22 26	0.78 17	0.29 147	0.20 169	0.42 59	0.17 26	0.64 165	0.39 44	0.18 15	0.24 34	0.23 40	0.18 39	0.25 5	0.47 287	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.17 182	0.08 18

LG-Stereo	0.27 22	0.25 46	0.95 32	0.25 47	0.15 46	0.43 61	0.21 75	0.50 75	0.40 54	0.18 15	0.29 62	0.25 63	0.16 16	0.28 16	0.35 216	0.07 2	0.07 20	0.11 166	0.10 117	0.24 303	0.10 56

mms	0.27 22	0.26 60	0.91 27	0.25 47	0.18 126	0.32 23	0.23 125	0.37 12	0.31 5	0.21 31	0.30 72	0.23 40	0.17 23	0.46 147	0.21 57	0.08 10	0.10 199	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.47 467

ours_stereo	0.27 22	0.25 46	1.21 58	0.25 47	0.17 93	0.35 35	0.23 125	0.38 15	0.35 18	0.20 26	0.31 83	0.23 40	0.17 23	0.41 109	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.18 263

rvit_stereo_0081_aga	0.27 22	0.29 96	1.08 40	0.26 75	0.20 169	0.33 26	0.21 75	0.41 27	0.42 70	0.26 75	0.28 56	0.27 85	0.21 64	0.31 40	0.21 57	0.14 320	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.10 56

rvit_stereo_0080	0.27 22	0.38 173	0.76 14	0.24 30	0.18 126	0.34 30	0.27 225	0.54 113	0.44 84	0.24 52	0.26 47	0.27 85	0.22 73	0.29 27	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.10 102	0.10 117	0.15 124	0.11 79

RSM++	0.27 22	0.26 60	0.87 25	0.28 116	0.13 19	0.39 50	0.20 57	0.45 45	0.45 99	0.20 26	0.24 34	0.24 53	0.17 23	0.36 79	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.35 455	0.26 335	0.18 263

whm_eth	0.27 22	0.38 173	0.76 14	0.24 30	0.18 126	0.34 30	0.27 225	0.54 113	0.44 84	0.24 52	0.26 47	0.27 85	0.22 73	0.29 27	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.10 102	0.10 117	0.15 124	0.11 79

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 29	0.28 87	1.09 42	0.33 240	0.15 46	0.30 14	0.16 21	0.58 132	0.42 70	0.19 19	0.19 19	0.17 9	0.26 125	0.38 96	0.37 225	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.25 406	0.10 28	0.06 1

castereo++	0.28 29	0.43 205	0.93 30	0.28 116	0.17 93	0.53 150	0.21 75	0.55 117	0.45 99	0.17 10	0.26 47	0.32 117	0.17 23	0.33 57	0.16 4	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.29 424	0.13 84	0.06 1

fffy	0.28 29	0.24 41	1.19 52	0.27 91	0.15 46	0.37 43	0.22 96	0.42 30	0.32 8	0.20 26	0.29 62	0.26 76	0.20 55	0.44 127	0.20 44	0.08 10	0.10 199	0.10 102	0.08 56	0.22 275	0.18 263

RAStereo	0.28 29	0.48 239	1.52 118	0.26 75	0.18 126	0.25 5	0.19 40	0.42 30	0.35 18	0.20 26	0.25 40	0.20 22	0.16 16	0.24 3	0.24 98	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.12 55	0.08 18

RSM	0.28 29	0.26 60	0.97 33	0.25 47	0.24 237	0.37 43	0.21 75	0.49 69	0.44 84	0.21 31	0.27 51	0.28 94	0.17 23	0.38 96	0.20 44	0.07 2	0.07 20	0.09 55	0.34 452	0.21 257	0.16 225

trnet	0.28 29	0.26 60	1.32 75	0.19 1	0.12 6	0.54 158	0.15 13	0.48 63	0.46 108	0.27 80	0.33 96	0.24 53	0.21 64	0.30 33	0.21 57	0.10 136	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.09 15	0.07 5

CASnet	0.28 29	0.31 119	1.20 56	0.28 116	0.11 1	0.47 92	0.19 40	0.44 40	0.44 84	0.38 127	0.31 83	0.23 40	0.17 23	0.29 27	0.19 22	0.10 136	0.06 2	0.15 343	0.12 216	0.16 160	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 29	0.27 66	1.36 82	0.28 116	0.12 6	0.41 55	0.20 57	0.37 12	0.38 34	0.26 75	0.30 72	0.25 63	0.19 47	0.33 57	0.24 98	0.09 47	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.09 32

CREStereo	0.28 29	0.30 108	1.33 77	0.19 1	0.13 19	0.55 171	0.17 26	0.48 63	0.46 108	0.27 80	0.33 96	0.24 53	0.21 64	0.31 40	0.21 57	0.11 198	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.10 28	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
fffft	0.29 38	0.21 14	1.10 44	0.24 30	0.15 46	0.42 59	0.24 158	0.42 30	0.38 34	0.21 31	0.18 16	0.20 22	0.16 16	0.44 127	0.70 368	0.07 2	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.28 350	0.20 294
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 38	0.26 60	1.03 36	0.25 47	0.14 28	0.46 87	0.22 96	0.36 9	0.38 34	0.23 48	0.23 26	0.21 30	0.18 39	0.45 138	0.60 342	0.07 2	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.20 244	0.20 294

tt45	0.29 38	0.24 41	1.06 39	0.25 47	0.17 93	0.55 171	0.22 96	0.41 27	0.35 18	0.24 52	0.25 40	0.25 63	0.18 39	0.64 227	0.34 208	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.21 257	0.11 79

999	0.29 38	0.25 46	1.05 38	0.26 75	0.18 126	0.49 107	0.23 125	0.38 15	0.37 30	0.20 26	0.32 88	0.23 40	0.18 39	0.73 260	0.36 219	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.08 56	0.24 303	0.10 56

Pointernet	0.29 38	0.25 46	1.49 112	0.24 30	0.20 169	0.47 92	0.15 13	0.62 156	0.47 125	0.22 39	0.29 62	0.26 76	0.20 55	0.28 16	0.20 44	0.10 136	0.07 20	0.07 1	0.12 216	0.10 28	0.07 5

IGEV-Stereo+	0.29 38	0.29 96	0.86 24	0.25 47	0.34 356	0.30 14	0.14 11	0.32 4	0.53 178	0.18 15	0.12 8	0.18 14	0.19 47	0.49 173	0.17 13	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.20 378	0.46 460	0.59 482

MaDis-Stereo	0.29 38	0.54 261	1.44 99	0.24 30	0.29 299	0.29 12	0.16 21	0.45 45	0.37 30	0.19 19	0.21 21	0.28 94	0.22 73	0.30 33	0.29 150	0.10 136	0.09 160	0.10 102	0.08 56	0.11 44	0.11 79

LoS_RVC	0.29 38	0.33 130	1.19 52	0.25 47	0.34 356	0.43 61	0.22 96	0.42 30	0.32 8	0.22 39	0.33 96	0.23 40	0.24 96	0.31 40	0.21 57	0.07 2	0.07 20	0.07 1	0.05 1	0.10 28	0.31 408

Selective-IGEV	0.29 38	0.23 33	1.28 68	0.27 91	0.30 310	0.35 35	0.20 57	0.56 123	0.38 34	0.21 31	0.30 72	0.22 32	0.18 39	0.37 88	0.18 14	0.07 2	0.06 2	0.08 8	0.15 299	0.16 160	0.29 391

EGLCR-Stereo	0.29 38	0.27 66	0.97 33	0.30 163	0.19 155	0.56 186	0.17 26	0.68 186	0.36 25	0.30 92	0.18 16	0.27 85	0.17 23	0.38 96	0.19 22	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.10 28	0.35 426

castereo	0.30 48	0.44 216	0.81 19	0.24 30	0.29 299	0.41 55	0.27 225	0.72 204	0.45 99	0.22 39	0.30 72	0.24 53	0.31 186	0.25 5	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.31 439	0.12 55	0.09 32

WCG-NET	0.30 48	0.42 200	1.26 66	0.24 30	0.12 6	0.43 61	0.24 158	0.40 22	0.56 208	0.35 110	0.37 114	0.26 76	0.24 96	0.29 27	0.19 22	0.08 10	0.12 271	0.08 8	0.07 30	0.22 275	0.10 56

Occ-G	0.30 48	0.30 108	1.33 77	0.23 16	0.15 46	0.36 41	0.25 178	0.43 36	0.31 5	0.26 75	0.35 106	0.46 216	0.22 73	0.30 33	0.25 110	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.16 318	0.31 373	0.08 18

AIO-Stereo	0.30 48	0.27 66	1.25 64	0.27 91	0.24 237	0.37 43	0.20 57	0.52 93	0.36 25	0.21 31	0.30 72	0.23 40	0.14 8	0.31 40	0.20 44	0.08 10	0.07 20	0.09 55	0.38 466	0.19 229	0.31 408

UniTT-Stereo	0.30 48	0.36 160	1.68 143	0.27 91	0.24 237	0.29 12	0.18 33	0.33 5	0.34 14	0.26 75	0.37 114	0.18 14	0.18 39	0.31 40	0.27 125	0.10 136	0.08 90	0.08 8	0.07 30	0.25 315	0.08 18

CES	0.30 48	0.27 66	1.09 42	0.23 16	0.50 443	0.40 52	0.20 57	0.46 48	0.44 84	0.22 39	0.28 56	0.26 76	0.19 47	0.33 57	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.15 124	0.49 471

ProNet	0.30 48	0.54 261	1.29 69	0.25 47	0.15 46	0.47 92	0.25 178	0.48 63	0.39 44	0.21 31	0.23 26	0.22 32	0.20 55	0.44 127	0.19 22	0.08 10	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.23 288	0.12 116

CroCo-Stereo	0.30 48	0.45 224	1.08 40	0.31 190	0.17 93	0.19 1	0.21 75	0.73 215	0.50 144	0.21 31	0.24 34	0.55 261	0.22 73	0.27 11	0.26 117	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.07 30	0.12 55	0.09 32
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
xyz-stereo-finetune	0.31 56	0.46 227	0.79 18	0.21 5	0.12 6	0.53 150	0.25 178	0.52 93	0.54 190	0.28 85	0.32 88	0.29 101	0.23 87	0.59 213	0.55 320	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.13 84	0.08 18

rvit_0105_6	0.31 56	0.29 96	1.00 35	0.31 190	0.18 126	0.35 35	0.25 178	0.51 81	0.61 250	0.25 67	0.28 56	0.32 117	0.25 111	0.39 101	0.25 110	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.13 248	0.14 107	0.13 150

rvit_stereo_ft	0.31 56	0.61 285	1.18 50	0.32 219	0.21 180	0.28 8	0.27 225	0.55 117	0.48 128	0.23 48	0.27 51	0.28 94	0.26 125	0.32 47	0.25 110	0.13 279	0.09 160	0.11 166	0.11 178	0.13 84	0.14 165

CAS++	0.31 56	0.33 130	1.43 97	0.25 47	0.17 93	0.31 18	0.20 57	0.78 269	0.41 61	0.30 92	0.30 72	0.21 30	0.16 16	0.33 57	0.18 14	0.15 337	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.15 124	0.11 79
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 56	0.30 108	1.52 118	0.23 16	0.13 19	0.54 158	0.20 57	0.48 63	0.49 134	0.25 67	0.28 56	0.37 139	0.24 96	0.38 96	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.08 8	0.05 1	0.15 124	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 56	0.35 151	1.30 72	0.20 3	0.14 28	0.57 204	0.25 178	0.46 48	0.42 70	0.27 80	0.32 88	0.27 85	0.24 96	0.39 101	0.23 77	0.43 473	0.07 20	0.08 8	0.05 1	0.18 208	0.07 5

WCG-NET（raft）	0.32 62	0.53 256	1.21 58	0.23 16	0.12 6	0.44 66	0.24 158	0.40 22	0.50 144	0.35 110	0.35 106	0.47 224	0.25 111	0.35 70	0.20 44	0.08 10	0.29 450	0.08 8	0.07 30	0.22 275	0.11 79

MGS-Stereo	0.32 62	0.34 144	1.70 149	0.25 47	0.14 28	0.40 52	0.22 96	0.38 15	0.43 80	0.24 52	0.51 215	0.25 63	0.18 39	0.31 40	0.20 44	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.08 56	0.47 461	0.08 18

ff7	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

ffff	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

11t	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

MC-Stereo	0.32 62	0.31 119	1.46 102	0.31 190	0.15 46	0.53 150	0.19 40	0.44 40	0.35 18	0.36 115	0.38 123	0.27 85	0.27 142	0.42 117	0.19 22	0.09 47	0.13 290	0.09 55	0.16 318	0.20 244	0.13 150

ccc-4	0.32 62	0.52 251	1.38 86	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.23 26	0.20 22	0.23 87	0.48 163	0.19 22	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.18 348	0.23 288	0.22 316

SCV_C0	0.33 69	0.43 205	1.42 96	0.25 47	0.16 67	0.35 35	0.20 57	0.68 186	0.44 84	0.24 52	0.27 51	0.29 101	0.20 55	0.58 207	0.18 14	0.09 47	0.08 90	0.08 8	0.30 433	0.26 335	0.17 243

11t1	0.33 69	0.19 5	1.41 92	0.33 240	0.16 67	0.48 100	0.21 75	0.67 182	0.48 128	0.40 135	0.34 102	0.32 117	0.33 195	0.42 117	0.27 125	0.11 198	0.12 271	0.10 102	0.08 56	0.13 84	0.14 165

IGEVStereo-DCA	0.33 69	0.34 144	1.38 86	0.27 91	0.16 67	0.45 69	0.23 125	0.46 48	0.41 61	0.24 52	0.21 21	0.26 76	0.25 111	0.64 227	0.52 310	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.18 348	0.16 160	0.22 316

AEACV	0.33 69	0.24 41	1.44 99	0.28 116	0.35 368	0.47 92	0.21 75	0.43 36	0.28 3	0.26 75	0.25 40	0.22 32	0.38 232	0.30 33	0.18 14	0.09 47	0.35 464	0.09 55	0.36 463	0.23 288	0.25 361

CroCo-Stereo Lap2	0.33 69	0.61 285	1.47 106	0.32 219	0.38 393	0.23 3	0.22 96	0.58 132	0.46 108	0.22 39	0.27 51	0.29 101	0.23 87	0.32 47	0.26 117	0.09 47	0.09 160	0.10 102	0.08 56	0.21 257	0.14 165

CREStereo++_RVC	0.33 69	0.29 96	1.74 163	0.24 30	0.16 67	0.54 158	0.15 13	0.40 22	0.55 197	0.37 119	0.51 215	0.24 53	0.19 47	0.27 11	0.26 117	0.09 47	0.06 2	0.08 8	0.30 433	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
TANstereo	0.33 69	0.49 242	1.75 169	0.23 16	0.12 6	0.54 158	0.16 21	0.40 22	0.45 99	0.45 170	0.51 215	0.26 76	0.22 73	0.29 27	0.20 44	0.10 136	0.10 199	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.11 79

sCroCo_RVC	0.33 69	0.32 125	1.89 255	0.34 270	0.27 282	0.30 14	0.22 96	0.48 63	0.44 84	0.22 39	0.33 96	0.25 63	0.25 111	0.32 47	0.24 98	0.14 320	0.16 349	0.12 221	0.12 216	0.15 124	0.13 150

RAFT-Stereo-weight	0.34 77	0.29 96	1.43 97	0.28 116	0.28 293	0.55 171	0.22 96	0.78 269	0.48 128	0.46 178	0.38 123	0.36 137	0.17 23	0.33 57	0.23 77	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.09 32

IGEV++	0.34 77	0.43 205	1.32 75	0.31 190	0.14 28	0.32 23	0.21 75	0.70 196	0.34 14	0.22 39	0.28 56	0.22 32	0.27 142	0.35 70	0.27 125	0.09 47	0.39 476	0.08 8	0.15 299	0.25 315	0.45 464

MyStereo07	0.34 77	0.40 187	1.46 102	0.29 147	0.23 224	0.60 249	0.31 287	0.53 102	0.42 70	0.25 67	0.25 40	0.20 22	0.26 125	0.57 204	0.19 22	0.09 47	0.18 377	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.19 279

MIF-Stereo (partial)	0.34 77	0.41 193	1.93 271	0.26 75	0.24 237	0.32 23	0.17 26	0.53 102	0.42 70	0.25 67	0.37 114	0.25 63	0.26 125	0.44 127	0.31 180	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.19 229	0.14 165

GCAP-Stereo	0.34 77	0.89 400	1.76 175	0.26 75	0.12 6	0.52 143	0.14 11	0.49 69	0.38 34	0.29 89	0.30 72	0.29 101	0.22 73	0.30 33	0.20 44	0.09 47	0.17 367	0.09 55	0.07 30	0.21 257	0.11 79

anonymousdsp2	0.34 77	0.24 41	1.16 49	0.28 116	0.15 46	0.57 204	0.23 125	0.79 285	0.47 125	0.38 127	0.37 114	0.40 160	0.25 111	0.47 158	0.21 57	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.13 248	0.19 229	0.27 378

anonymousdsp	0.34 77	0.53 256	1.47 106	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.49 69	0.40 54	0.25 67	0.24 34	0.22 32	0.24 96	0.55 200	0.19 22	0.09 47	0.11 245	0.10 102	0.18 348	0.24 303	0.29 391

knoymous	0.34 77	0.25 46	1.75 169	0.24 30	0.18 126	0.45 69	0.24 158	0.57 126	0.38 34	0.41 144	0.39 131	0.55 261	0.25 111	0.38 96	0.23 77	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.07 30	0.13 84	0.12 116

RCA-Stereo	0.34 77	0.32 125	1.30 72	0.26 75	0.14 28	0.58 221	0.23 125	0.78 269	0.62 268	0.40 135	0.44 157	0.28 94	0.35 205	0.29 27	0.20 44	0.09 47	0.10 199	0.09 55	0.07 30	0.19 229	0.08 18

IGEV-Stereo	0.34 77	0.54 261	1.47 106	0.25 47	0.16 67	0.56 186	0.23 125	0.49 69	0.40 54	0.25 67	0.24 34	0.22 32	0.24 96	0.54 196	0.19 22	0.09 47	0.10 199	0.10 102	0.18 348	0.24 303	0.29 391
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 77	0.77 356	1.75 169	0.34 270	0.13 19	0.51 124	0.17 26	0.43 36	0.50 144	0.37 119	0.49 203	0.23 40	0.18 39	0.28 16	0.24 98	0.10 136	0.07 20	0.08 8	0.06 9	0.09 15	0.07 5

xyz-stereo-finetune2	0.35 88	0.45 224	1.04 37	0.21 5	0.12 6	0.58 221	0.23 125	0.50 75	0.45 99	0.31 96	0.46 168	0.30 106	0.41 264	0.81 278	0.51 307	0.08 10	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.09 32

SCV	0.35 88	0.59 279	1.37 85	0.34 270	0.22 205	0.28 8	0.23 125	0.72 204	0.35 18	0.19 19	0.30 72	0.24 53	0.20 55	0.64 227	0.19 22	0.11 198	0.08 90	0.09 55	0.29 424	0.34 395	0.29 391

StereoAnything_RVC	0.35 88	1.25 478	1.82 222	0.20 3	0.12 6	0.26 6	0.15 13	0.43 36	0.37 30	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 47	0.46 147	0.14 1	0.11 198	0.09 160	0.08 8	0.05 1	0.76 491	0.18 263

rvit_0105_4	0.35 88	0.35 151	1.45 101	0.31 190	0.18 126	0.37 43	0.28 242	0.59 140	0.62 268	0.27 80	0.31 83	0.35 133	0.27 142	0.43 120	0.25 110	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.12 116

CAS	0.35 88	0.25 46	1.30 72	0.79 482	0.34 356	0.51 124	0.23 125	0.46 48	0.39 44	0.22 39	0.31 83	0.20 22	0.17 23	0.28 16	0.23 77	0.73 495	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.09 15	0.37 441

Selective-RAFT	0.35 88	0.26 60	1.48 109	0.31 190	0.15 46	0.61 270	0.19 40	0.60 150	0.54 190	0.28 85	0.29 62	0.40 160	0.33 195	0.50 179	0.27 125	0.10 136	0.07 20	0.09 55	0.35 455	0.19 229	0.08 18

x	0.35 88	0.20 9	1.36 82	0.33 240	0.17 93	0.47 92	0.24 158	0.75 231	0.54 190	0.40 135	0.40 136	0.42 179	0.34 203	0.45 138	0.32 191	0.11 198	0.14 307	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

rvit_0105_5	0.36 95	0.39 182	1.48 109	0.30 163	0.18 126	0.41 55	0.30 274	0.64 165	0.62 268	0.30 92	0.33 96	0.37 139	0.29 170	0.41 109	0.28 135	0.18 383	0.16 349	0.15 343	0.15 299	0.15 124	0.14 165

MoCha-V2	0.36 95	0.32 125	1.41 92	0.36 304	0.31 327	0.35 35	0.19 40	0.57 126	0.39 44	0.30 92	0.32 88	0.28 94	0.27 142	0.47 158	0.24 98	0.08 10	0.56 492	0.08 8	0.38 466	0.18 208	0.12 116

testlalala	0.36 95	0.30 108	1.77 184	0.28 116	0.33 348	0.60 249	0.22 96	0.55 117	0.51 152	0.55 279	0.35 106	0.31 109	0.20 55	0.26 9	0.22 69	0.10 136	0.13 290	0.09 55	0.24 398	0.08 4	0.07 5

s12784h	0.36 95	0.28 87	1.58 126	0.23 16	0.11 1	0.62 290	0.24 158	0.79 285	0.64 288	0.44 160	0.52 228	0.28 94	0.26 125	0.50 179	0.24 98	0.11 198	0.06 2	0.09 55	0.06 9	0.16 160	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 95	0.21 14	1.70 149	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.78 269	0.36 25	0.57 300	0.67 358	0.33 123	0.24 96	0.32 47	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.12 116

RAFT-Stereo	0.36 95	0.21 14	1.70 149	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.78 269	0.36 25	0.57 300	0.67 358	0.33 123	0.24 96	0.32 47	0.23 77	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.09 15	0.12 116
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 101	0.37 163	1.21 58	0.26 75	0.18 126	0.73 384	0.18 33	0.53 102	0.41 61	0.35 110	0.30 72	0.58 286	0.22 73	0.33 57	0.95 405	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.35 455	0.13 84	0.15 198

GREAT-IGEV	0.37 101	0.28 87	1.48 109	0.25 47	0.38 393	0.46 87	0.18 33	0.33 5	0.34 14	0.15 4	0.29 62	0.15 6	0.17 23	0.36 79	0.23 77	0.07 2	0.76 511	0.07 1	0.26 413	0.21 257	1.03 512

tg	0.37 101	0.55 270	1.35 81	0.28 116	0.16 67	0.57 204	0.18 33	0.57 126	0.49 134	0.37 119	0.44 157	0.38 146	0.24 96	0.46 147	0.24 98	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.43 450	0.36 434

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 101	1.34 490	1.24 63	0.23 16	0.12 6	0.33 26	0.20 57	0.40 22	0.33 12	0.25 67	0.21 21	0.16 7	0.14 8	0.27 11	0.63 349	0.55 485	0.06 2	0.11 166	0.13 248	0.25 315	0.49 471

plain	0.37 101	0.47 236	2.15 333	0.27 91	0.19 155	0.33 26	0.20 57	0.58 132	0.46 108	0.23 48	0.37 114	0.23 40	0.25 111	0.45 138	0.28 135	0.11 198	0.08 90	0.13 280	0.09 82	0.42 448	0.12 116

riskmin	0.37 101	0.22 26	1.74 163	0.32 219	0.20 169	0.48 100	0.20 57	0.66 173	0.46 108	0.36 115	0.34 102	0.69 347	0.45 303	0.39 101	0.27 125	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.08 56	0.13 84	0.16 225

AnonymousM	0.37 101	0.44 216	1.50 115	0.25 47	0.15 46	0.52 143	0.23 125	0.60 150	0.42 70	0.42 149	0.32 88	0.30 106	0.25 111	0.34 65	0.23 77	0.11 198	0.09 160	0.71 493	0.36 463	0.12 55	0.07 5

iRaftStereo_RVC	0.37 101	0.53 256	1.41 92	0.28 116	0.15 46	0.52 143	0.20 57	0.54 113	0.46 108	0.37 119	0.43 146	0.41 166	0.23 87	0.36 79	0.26 117	0.09 47	0.15 332	0.12 221	0.11 178	0.41 442	0.37 441

DIP-Stereo	0.37 101	0.34 144	1.50 115	0.27 91	0.18 126	0.63 308	0.17 26	0.92 380	0.53 178	0.49 210	0.48 186	0.30 106	0.30 178	0.39 101	0.30 168	0.10 136	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.15 124	0.12 116
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 110	0.28 87	2.46 393	0.43 381	0.15 46	0.50 115	0.25 178	0.47 58	0.38 34	0.33 107	0.26 47	0.23 40	0.22 73	0.34 65	0.29 150	0.08 10	0.09 160	0.09 55	0.10 117	0.36 410	0.22 316

HART	0.38 110	0.53 256	1.66 140	0.26 75	0.15 46	0.30 14	0.19 40	0.67 182	0.46 108	0.29 89	0.52 228	0.38 146	0.16 16	0.41 109	0.20 44	0.08 10	0.68 504	0.09 55	0.07 30	0.34 395	0.21 303

mmm	0.38 110	0.21 14	1.18 50	0.35 286	0.17 93	0.49 107	0.26 200	0.78 269	0.52 159	0.50 217	0.57 279	0.41 166	0.37 225	0.71 257	0.31 180	0.11 198	0.13 290	0.14 316	0.13 248	0.15 124	0.14 165

Any-RAFT	0.38 110	0.25 46	1.89 255	0.27 91	0.17 93	0.68 357	0.21 75	0.78 269	0.53 178	0.43 154	0.43 146	0.54 257	0.30 178	0.41 109	0.20 44	0.10 136	0.12 271	0.08 8	0.06 9	0.10 28	0.09 32

qqq	0.38 110	0.21 14	1.34 80	0.28 116	0.15 46	0.45 69	0.26 200	0.76 244	0.52 159	0.39 133	0.41 140	0.46 216	0.36 211	0.96 292	0.30 168	0.11 198	0.14 307	0.12 221	0.12 216	0.12 55	0.14 165

PSM-adaLoss	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.17 93	0.60 249	0.29 266	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.47 158	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

ROB_FTStereo_v2	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.17 93	0.61 270	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.47 158	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

ROB_FTStereo	0.38 110	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.17 93	0.61 270	0.26 200	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.49 173	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

HUI-Stereo	0.38 110	0.27 66	1.79 209	0.44 388	0.17 93	0.61 270	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.45 138	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

RAFT-IKP	0.38 110	0.27 66	1.79 209	0.44 388	0.16 67	0.60 249	0.28 242	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.50 179	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

raftrobust	0.38 110	0.68 323	1.54 120	0.32 219	0.46 436	0.52 143	0.21 75	0.56 123	0.42 70	0.52 238	0.35 106	0.31 109	0.33 195	0.37 88	0.30 168	0.10 136	0.11 245	0.08 8	0.07 30	0.21 257	0.19 279

sAnonymous2	0.38 110	0.62 291	2.15 333	0.31 190	0.24 237	0.34 30	0.27 225	0.53 102	0.46 108	0.24 52	0.29 62	0.23 40	0.28 157	0.28 16	0.22 69	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.13 248	0.38 425	0.35 426

CroCo_RVC	0.38 110	0.62 291	2.15 333	0.31 190	0.24 237	0.34 30	0.27 225	0.53 102	0.46 108	0.24 52	0.29 62	0.23 40	0.28 157	0.28 16	0.22 69	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.13 248	0.38 425	0.35 426

GMStereo	0.38 110	0.99 437	1.91 265	0.27 91	0.16 67	0.39 50	0.23 125	0.47 58	0.62 268	0.38 127	0.34 102	0.25 63	0.25 111	0.39 101	0.29 150	0.14 320	0.08 90	0.10 102	0.12 216	0.15 124	0.11 79
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 110	0.33 130	1.92 268	0.27 91	0.41 412	0.48 100	0.19 40	0.59 140	0.46 108	0.43 154	0.39 131	0.57 279	0.26 125	0.32 47	0.26 117	0.09 47	0.09 160	0.09 55	0.31 439	0.11 44	0.09 32

AIO_test	0.39 125	0.37 163	1.19 52	0.73 476	0.67 477	0.35 35	0.25 178	0.47 58	0.34 14	0.34 109	0.22 25	0.33 123	0.17 23	1.31 331	0.19 22	0.11 198	0.15 332	0.08 8	0.21 384	0.15 124	0.23 340

rvit_0105_3	0.39 125	0.47 236	1.46 102	0.33 240	0.19 155	0.45 69	0.35 330	0.69 189	0.65 301	0.37 119	0.37 114	0.40 160	0.31 186	0.44 127	0.30 168	0.18 383	0.17 367	0.17 378	0.18 348	0.15 124	0.15 198

CASS	0.39 125	0.30 108	1.61 133	0.32 219	0.17 93	0.53 150	0.24 158	0.70 196	0.49 134	0.59 332	0.54 251	0.40 160	0.40 253	0.41 109	0.30 168	0.17 372	0.10 199	0.14 316	0.11 178	0.18 208	0.17 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.16 67	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.54 196	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116
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
iGMRVC	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.17 93	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.44 194	0.28 157	0.55 200	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

iRAFT	0.39 125	0.27 66	1.78 189	0.44 388	0.16 67	0.61 270	0.27 225	0.51 81	0.52 159	0.47 180	0.43 146	0.43 183	0.28 157	0.54 196	0.28 135	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.17 182	0.12 116

MM-Stereo_test3	0.40 131	0.58 277	1.75 169	0.36 304	0.30 310	0.45 69	0.30 274	0.72 204	0.59 229	0.31 96	0.43 146	0.32 117	0.23 87	0.35 70	0.29 150	0.10 136	0.20 400	0.10 102	0.08 56	0.40 439	0.11 79

rvit_stereo_0075_2	0.40 131	0.40 187	1.88 248	0.33 240	0.32 335	0.41 55	0.22 96	0.58 132	0.53 178	0.38 127	0.51 215	0.40 160	0.27 142	0.44 127	0.29 150	0.20 408	0.15 332	0.22 423	0.15 299	0.18 208	0.23 340

test_sample1	0.40 131	0.18 3	1.19 52	0.31 190	0.18 126	0.48 100	0.23 125	0.78 269	0.49 134	0.44 160	0.44 157	0.45 203	0.41 264	1.39 338	0.33 201	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.12 55	0.13 150

H2IRNET	0.40 131	0.61 285	1.90 259	0.29 147	0.17 93	0.54 158	0.18 33	0.52 93	0.50 144	0.27 80	0.56 271	0.47 224	0.35 205	0.46 147	0.33 201	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.14 276	0.32 380	0.12 116

DCANet-4	0.40 131	0.27 66	2.21 344	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.47 174	0.28 94	0.37 225	0.37 88	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

test_4	0.40 131	0.37 163	2.01 300	0.29 147	0.21 180	0.50 115	0.28 242	0.47 58	0.39 44	0.42 149	0.76 404	0.38 146	0.22 73	0.52 186	0.33 201	0.08 10	0.07 20	0.11 166	0.15 299	0.28 350	0.07 5

cross-raft	0.40 131	0.27 66	2.22 348	0.30 163	0.17 93	0.49 107	0.35 330	0.71 199	0.39 44	0.43 154	0.45 161	0.64 313	0.25 111	0.32 47	0.25 110	0.08 10	0.08 90	0.09 55	0.23 396	0.11 44	0.14 165

MM-Stereo_test1	0.41 138	0.39 182	2.29 361	0.38 340	0.26 269	0.44 66	0.28 242	0.63 162	0.51 152	0.40 135	0.32 88	0.26 76	0.26 125	0.46 147	0.22 69	0.09 47	0.21 409	0.10 102	0.09 82	0.39 434	0.15 198

HI	0.41 138	0.63 302	1.72 156	0.27 91	0.21 180	0.45 69	0.19 40	0.55 117	0.41 61	0.57 300	0.59 288	0.65 317	0.45 303	0.45 138	0.39 243	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.11 178	0.20 244	0.10 56

CoSv	0.41 138	0.63 302	1.72 156	0.27 91	0.21 180	0.45 69	0.19 40	0.55 117	0.41 61	0.57 300	0.59 288	0.65 317	0.45 303	0.45 138	0.39 243	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.11 178	0.20 244	0.10 56

AIO_rvc	0.41 138	0.64 306	1.29 69	0.58 456	0.39 396	0.37 43	0.24 158	0.50 75	0.43 80	0.28 85	0.23 26	0.25 63	0.16 16	0.99 295	0.19 22	0.10 136	0.16 349	0.08 8	0.11 178	0.25 315	0.85 498

test_sample2	0.41 138	0.19 5	1.23 61	0.31 190	0.17 93	0.51 124	0.27 225	0.81 292	0.55 197	0.44 160	0.45 161	0.46 216	0.38 232	1.51 359	0.30 168	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.14 165

gcap-zeroshot	0.41 138	0.62 291	1.78 189	0.31 190	0.32 335	0.69 363	0.21 75	0.74 219	0.52 159	0.43 154	0.35 106	0.62 301	0.24 96	0.41 109	0.24 98	0.09 47	0.16 349	0.09 55	0.31 439	0.08 4	0.09 32

GMStereo_Zeroshot	0.41 138	0.36 160	1.54 120	0.41 366	0.19 155	0.52 143	0.19 40	0.59 140	0.52 159	0.57 300	0.59 288	0.63 304	0.29 170	0.58 207	0.33 201	0.15 337	0.09 160	0.16 361	0.09 82	0.24 303	0.12 116

MIM_Stereo	0.41 138	0.60 281	1.88 248	0.31 190	0.21 180	0.50 115	0.19 40	0.64 165	0.44 84	0.43 154	0.53 239	0.43 183	0.27 142	0.51 182	0.28 135	0.08 10	0.14 307	0.11 166	0.10 117	0.26 335	0.26 371

LL-Strereo2	0.41 138	0.90 403	1.83 228	0.44 388	0.24 237	0.54 158	0.27 225	0.58 132	0.45 99	0.41 144	0.33 96	0.44 194	0.21 64	0.44 127	0.34 208	0.09 47	0.08 90	0.16 361	0.14 276	0.17 182	0.17 243

BUS	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.30 163	0.21 180	0.91 447	0.23 125	1.00 446	0.61 250	0.63 369	0.53 239	0.66 324	0.30 178	0.43 120	0.32 191	0.13 279	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

BSDual-CNN	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.30 163	0.21 180	0.76 397	0.31 287	1.00 446	0.61 250	0.63 369	0.53 239	0.63 304	0.37 225	0.43 120	0.38 232	0.13 279	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

psmg	0.41 138	0.27 66	1.13 45	0.27 91	0.21 180	0.75 394	0.36 337	0.90 361	0.61 250	0.59 332	0.59 288	0.63 304	0.37 225	0.43 120	0.38 232	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.13 84	0.11 79

GMOStereo	0.41 138	0.62 291	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

error version	0.41 138	0.62 291	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

test-v	0.41 138	0.62 291	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

CRE-IMP	0.41 138	0.22 26	1.76 175	0.48 420	0.17 93	0.79 414	0.69 459	0.52 93	0.52 159	0.47 180	0.42 144	0.45 203	0.26 125	0.41 109	0.31 180	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.09 82	0.17 182	0.23 340

test-2	0.41 138	0.62 291	1.78 189	0.28 116	0.36 376	0.51 124	0.31 287	0.53 102	0.44 84	0.57 300	0.48 186	0.41 166	0.27 142	0.28 16	0.23 77	0.08 10	0.38 470	0.13 280	0.11 178	0.34 395	0.11 79

CFNet-RSSM	0.41 138	0.32 125	2.20 343	0.27 91	0.44 422	0.52 143	0.19 40	0.76 244	0.48 128	0.43 154	0.36 111	0.54 257	0.26 125	0.33 57	0.25 110	0.09 47	0.08 90	0.09 55	0.38 466	0.10 28	0.09 32

DMCA	0.41 138	0.52 251	1.26 66	0.31 190	0.24 237	0.59 238	0.26 200	0.77 254	0.63 280	0.58 318	0.48 186	0.57 279	0.35 205	0.40 106	0.50 302	0.14 320	0.10 199	0.14 316	0.10 117	0.15 124	0.15 198

AE-Stereo	0.42 157	0.29 96	1.65 136	0.43 381	0.47 438	0.56 186	0.23 125	0.86 332	0.46 108	0.31 96	0.41 140	0.43 183	0.24 96	0.34 65	0.24 98	0.09 47	0.48 488	0.11 166	0.45 479	0.22 275	0.19 279

ACVNet-DCA	0.42 157	0.64 306	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.76 244	0.52 159	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

dd	0.42 157	0.96 422	1.77 184	0.31 190	0.17 93	0.57 204	0.26 200	0.49 69	0.68 327	0.41 144	0.40 136	0.34 129	0.27 142	0.45 138	0.40 251	0.17 372	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.21 257	0.12 116

Anonymous3	0.42 157	0.35 151	2.09 317	0.33 240	0.24 237	0.72 378	0.31 287	0.74 219	0.55 197	0.35 110	0.40 136	0.33 123	0.29 170	0.44 127	0.28 135	0.18 383	0.18 377	0.13 280	0.13 248	0.17 182	0.17 243

DCANet	0.42 157	0.77 356	1.95 283	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.48 186	0.31 109	0.41 264	0.36 79	0.39 243	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.13 84	0.23 340

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 157	0.86 390	1.78 189	0.28 116	0.17 93	0.52 143	0.20 57	0.62 156	0.61 250	0.50 217	0.61 310	0.39 152	0.32 192	0.35 70	0.30 168	0.07 2	0.10 199	0.09 55	0.09 82	0.35 405	0.10 56

GCAP-BAT	0.43 163	0.31 119	1.82 222	0.25 47	0.26 269	0.65 333	0.23 125	0.48 63	0.37 30	0.67 393	0.82 416	0.44 194	0.24 96	0.48 163	0.87 398	0.09 47	0.13 290	0.09 55	0.22 392	0.08 4	0.09 32

fff	0.43 163	0.77 356	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 401	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

DisPM	0.43 163	0.33 130	1.78 189	0.57 454	0.18 126	0.59 238	0.63 449	0.53 102	0.61 250	0.60 341	0.53 239	0.38 146	0.26 125	0.75 264	0.29 150	0.12 249	0.07 20	0.12 221	0.11 178	0.11 44	0.14 165

IER	0.43 163	0.38 173	1.69 145	0.26 75	0.25 254	0.66 339	0.26 200	0.71 199	0.55 197	0.54 261	0.59 288	0.60 295	0.53 353	0.52 186	0.39 243	0.11 198	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.14 107	0.11 79

test-3	0.43 163	0.20 9	1.70 149	0.34 270	0.32 335	0.45 69	0.23 125	0.71 199	0.46 108	0.51 230	0.29 62	0.45 203	0.21 64	0.59 213	0.98 408	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.35 455	0.29 354	0.28 385

test_1	0.43 163	0.20 9	1.70 149	0.34 270	0.32 335	0.45 69	0.23 125	0.71 199	0.46 108	0.50 217	0.29 62	0.45 203	0.21 64	0.59 213	0.98 408	0.08 10	0.07 20	0.10 102	0.35 455	0.29 354	0.29 391

rafts_anoy	0.43 163	0.89 400	1.96 292	0.32 219	0.30 310	0.48 100	0.24 158	0.62 156	0.49 134	0.37 119	0.38 123	0.33 123	0.30 178	0.51 182	0.34 208	0.10 136	0.39 476	0.13 280	0.15 299	0.17 182	0.15 198

RALAANet	0.43 163	0.98 433	1.90 259	0.32 219	0.23 224	0.48 100	0.19 40	0.67 182	0.53 178	0.48 198	0.45 161	0.39 152	0.30 178	0.48 163	0.37 225	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.14 276	0.27 344	0.10 56

csc	0.43 163	0.77 356	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 401	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

cscssc	0.43 163	0.77 356	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.75 398	0.54 261	0.47 174	0.31 109	0.65 401	0.36 79	0.34 208	0.09 47	0.07 20	0.08 8	0.07 30	0.08 4	0.22 316

rvit_105_1	0.44 173	0.54 261	1.46 102	0.36 304	0.24 237	0.51 124	0.45 392	0.75 231	0.74 385	0.45 170	0.44 157	0.44 194	0.36 211	0.62 222	0.38 232	0.20 408	0.18 377	0.18 398	0.22 392	0.18 208	0.18 263

model_zeroshot	0.44 173	0.68 323	1.97 296	0.28 116	0.18 126	0.69 363	0.21 75	0.63 162	0.40 54	1.00 463	0.34 102	0.42 179	0.20 55	0.69 250	0.24 98	0.10 136	0.22 415	0.10 102	0.22 392	0.12 55	0.10 56

testlalala2	0.44 173	0.28 87	2.59 420	0.64 468	0.56 458	0.57 204	0.20 57	0.78 269	0.52 159	0.40 135	0.39 131	0.45 203	0.21 64	0.27 11	0.22 69	0.09 47	0.10 199	0.08 8	0.29 424	0.12 55	0.10 56

1test111	0.44 173	0.64 306	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.76 244	0.52 159	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.96 292	0.30 168	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.12 55	0.14 165

tt1	0.44 173	0.64 306	1.83 228	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	0.88 445	0.31 96	0.37 114	0.25 63	0.35 205	0.63 225	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.25 315	0.36 434

RAFT-Test	0.44 173	0.38 173	2.01 300	0.27 91	0.44 422	0.64 319	0.37 345	0.72 204	0.57 212	0.45 170	0.48 186	0.65 317	0.24 96	0.35 70	0.29 150	0.09 47	0.11 245	0.09 55	0.38 466	0.10 28	0.11 79

4D-IteraStereo	0.44 173	0.96 422	2.63 425	0.27 91	0.30 310	0.45 69	0.25 178	0.52 93	0.50 144	0.40 135	0.31 83	0.40 160	0.19 47	0.35 70	0.32 191	0.09 47	0.06 2	0.12 221	0.11 178	0.19 229	0.30 400

ToySt	0.44 173	0.61 285	1.89 255	0.29 147	0.18 126	0.55 171	0.35 330	0.67 182	0.53 178	0.39 133	0.50 211	0.59 289	0.43 291	0.51 182	0.49 297	0.10 136	0.12 271	0.13 280	0.16 318	0.24 303	0.19 279

UDGNet	0.44 173	1.02 446	1.74 163	0.35 286	0.19 155	0.58 221	0.23 125	0.49 69	0.66 316	0.41 144	0.38 123	0.34 129	0.29 170	0.53 192	0.30 168	0.24 438	0.10 199	0.37 472	0.19 368	0.27 344	0.15 198

test_3	0.44 173	0.20 9	1.70 149	0.36 304	0.32 335	0.47 92	0.30 274	0.73 215	0.49 134	0.50 217	0.30 72	0.45 203	0.22 73	0.59 213	0.98 408	0.08 10	0.10 199	0.11 166	0.35 455	0.29 354	0.28 385

GANet-ADL	0.44 173	0.41 193	2.31 363	0.33 240	0.20 169	0.57 204	0.25 178	0.75 231	0.54 190	0.42 149	0.59 288	0.56 273	0.30 178	0.40 106	0.38 232	0.14 320	0.11 245	0.09 55	0.08 56	0.22 275	0.17 243

DeepStereo_RVC	0.44 173	0.28 87	1.92 268	0.49 422	0.17 93	0.60 249	0.59 437	0.50 75	0.52 159	0.49 210	0.45 161	0.39 152	0.86 446	0.45 138	0.33 201	0.11 198	0.08 90	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.19 279

test-1	0.44 173	0.48 239	1.69 145	0.30 163	0.27 282	0.50 115	0.28 242	0.80 288	0.43 80	0.40 135	0.54 251	0.41 166	0.24 96	0.31 40	1.16 434	0.09 47	0.20 400	0.10 102	0.17 335	0.11 44	0.26 371

raft+_RVC	0.44 173	0.67 321	1.85 233	0.34 270	0.71 482	0.51 124	0.25 178	0.64 165	0.51 152	0.35 110	0.45 161	0.32 117	0.28 157	0.43 120	0.32 191	0.09 47	0.19 389	0.10 102	0.09 82	0.20 244	0.40 454

GES	0.44 173	0.28 87	1.88 248	0.30 163	0.18 126	0.61 270	0.30 274	0.88 349	0.46 108	0.47 180	0.52 228	0.39 152	0.42 281	0.58 207	0.67 361	0.15 337	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.15 124	0.17 243

AFF-stereo	0.44 173	0.96 422	1.78 189	0.31 190	0.15 46	0.50 115	0.21 75	0.64 165	0.63 280	0.47 180	0.64 343	0.49 237	0.34 203	0.46 147	0.31 180	0.08 10	0.09 160	0.10 102	0.10 117	0.37 418	0.10 56

FENet	0.44 173	0.30 108	2.42 384	0.32 219	0.17 93	0.58 221	0.22 96	0.77 254	0.59 229	0.47 180	0.42 144	0.55 261	0.38 232	0.49 173	0.47 287	0.12 249	0.09 160	0.12 221	0.11 178	0.13 84	0.16 225

AdaStereo	0.44 173	0.38 173	1.79 209	0.34 270	0.20 169	0.57 204	0.28 242	0.92 380	0.69 336	0.52 238	0.55 260	0.61 297	0.33 195	0.48 163	0.39 243	0.17 372	0.08 90	0.17 378	0.11 178	0.18 208	0.12 116
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.
AIO-test1	0.45 191	0.87 393	2.27 357	0.33 240	0.33 348	0.50 115	0.22 96	0.74 219	0.66 316	0.29 89	0.41 140	0.29 101	0.22 73	0.73 260	0.29 150	0.09 47	0.08 90	0.12 221	0.14 276	0.30 365	0.22 316

StereoVision	0.45 191	0.72 336	1.94 280	0.33 240	0.32 335	0.47 92	0.26 200	0.68 186	0.57 212	0.32 105	0.89 431	0.45 203	0.27 142	0.49 173	0.36 219	0.13 279	0.15 332	0.16 361	0.15 299	0.19 229	0.13 150

ADStereo(finetuned)	0.45 191	0.77 356	2.12 325	0.25 47	0.14 28	0.51 124	0.22 96	0.77 254	0.72 365	0.54 261	0.48 186	0.31 109	0.76 430	0.37 88	0.38 232	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.13 84	0.23 340

PFNet+	0.45 191	0.37 163	1.86 241	0.46 407	0.18 126	0.58 221	0.77 471	0.52 93	0.64 288	0.56 289	0.48 186	0.39 152	0.26 125	0.93 289	0.32 191	0.13 279	0.09 160	0.14 316	0.13 248	0.12 55	0.15 198

RAFT	0.45 191	0.92 405	1.59 127	0.34 270	0.19 155	0.46 87	0.35 330	0.65 171	0.49 134	0.49 210	0.49 203	0.70 357	0.40 253	0.47 158	0.32 191	0.11 198	0.16 349	0.14 316	0.13 248	0.51 469	0.13 150

TestStereo	0.45 191	0.54 261	2.11 322	0.29 147	0.16 67	0.43 61	0.24 158	0.54 113	0.45 99	0.37 119	0.46 168	0.34 129	0.27 142	1.98 438	0.27 125	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.14 107	0.08 18

CFNet_pseudo	0.45 191	0.46 227	2.23 352	0.25 47	0.19 155	0.56 186	0.21 75	0.77 254	0.60 234	0.49 210	0.56 271	0.69 347	0.47 324	0.52 186	0.31 180	0.11 198	0.10 199	0.15 343	0.10 117	0.17 182	0.14 165

RALCasStereoNet	0.45 191	0.88 397	1.85 233	0.30 163	0.26 269	0.49 107	0.26 200	0.58 132	0.51 152	0.36 115	0.48 186	0.36 137	0.28 157	0.55 200	0.34 208	0.10 136	0.53 490	0.09 55	0.08 56	0.25 315	0.34 424

ACVNet	0.45 191	0.44 216	1.79 209	0.28 116	0.21 180	0.59 238	0.36 337	0.66 173	0.68 327	0.45 170	0.59 288	0.69 347	0.40 253	0.44 127	0.55 320	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.34 395	0.10 56

ccs_rob	0.45 191	0.46 227	2.22 348	0.26 75	0.19 155	0.56 186	0.21 75	0.77 254	0.60 234	0.49 210	0.56 271	0.69 347	0.47 324	0.52 186	0.31 180	0.11 198	0.09 160	0.16 361	0.10 117	0.17 182	0.14 165

Reg-Stereo(zero)	0.46 201	0.17 1	2.10 321	0.24 30	0.34 356	0.51 124	0.42 367	0.50 75	0.54 190	0.37 119	0.46 168	0.54 257	0.60 380	0.43 120	1.10 426	0.08 10	0.09 160	0.08 8	0.22 392	0.12 55	0.22 316

xx1	0.46 201	0.64 306	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	1.01 466	0.31 96	0.38 123	0.46 216	0.36 211	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.12 221	0.12 216	0.12 55	0.14 165

rrr	0.46 201	0.34 144	3.08 477	0.27 91	0.16 67	0.45 69	0.28 242	1.09 475	0.51 152	0.24 52	0.21 21	0.26 76	0.25 111	0.64 227	0.52 310	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.29 424	0.16 160	0.25 361

MSKI-zero shot	0.46 201	0.38 173	2.47 397	0.27 91	0.43 421	0.56 186	0.20 57	0.77 254	0.43 80	0.60 341	0.51 215	0.44 194	0.17 23	0.68 244	0.21 57	0.09 47	0.29 450	0.09 55	0.32 445	0.14 107	0.10 56

PCWNet_CMD	0.46 201	0.45 224	2.28 359	0.26 75	0.20 169	0.55 171	0.21 75	0.75 231	0.64 288	0.48 198	0.55 260	0.68 340	0.57 370	0.46 147	0.30 168	0.11 198	0.10 199	0.14 316	0.10 117	0.18 208	0.14 165

testlalala_base	0.46 201	0.30 108	1.82 222	0.34 270	0.27 282	0.55 171	0.21 75	0.85 322	0.32 8	0.32 105	0.39 131	0.31 109	0.23 87	0.30 33	0.28 135	0.95 504	0.30 454	0.09 55	0.21 384	1.03 499	0.18 263

RAFT_CTSACE	0.46 201	0.76 347	2.07 311	0.35 286	0.30 310	0.54 158	0.30 274	0.61 152	0.48 128	0.49 210	0.76 404	0.55 261	0.36 211	0.58 207	0.22 69	0.08 10	0.13 290	0.11 166	0.10 117	0.41 442	0.08 18

NRIStereo	0.46 201	0.25 46	1.77 184	0.47 412	0.16 67	0.95 451	0.74 467	0.51 81	0.56 208	0.48 198	0.39 131	0.59 289	0.29 170	0.77 271	0.32 191	0.11 198	0.13 290	0.11 166	0.09 82	0.21 257	0.24 352

ICVP	0.46 201	0.29 96	2.41 382	0.33 240	0.22 205	0.59 238	0.55 424	0.75 231	0.50 144	0.44 160	0.60 303	0.49 237	0.35 205	0.53 192	0.37 225	0.16 358	0.16 349	0.14 316	0.11 178	0.15 124	0.15 198
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 201	0.49 242	1.65 136	0.38 340	0.29 299	0.58 221	0.22 96	0.75 231	0.62 268	0.47 180	0.49 203	0.48 235	0.36 211	1.12 313	0.37 225	0.15 337	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.17 182	0.17 243

test_xeample3	0.46 201	0.34 144	2.99 472	0.37 325	0.16 67	0.49 107	0.33 318	1.06 470	0.44 84	0.25 67	0.23 26	0.24 53	0.25 111	0.49 173	0.56 328	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.40 471	0.17 182	0.26 371

SFCPSM	0.46 201	0.24 41	2.35 372	0.27 91	0.27 282	0.70 370	0.32 310	0.96 414	0.63 280	0.49 210	0.52 228	0.43 183	0.36 211	0.52 186	0.43 268	0.12 249	0.09 160	0.12 221	0.16 318	0.16 160	0.12 116

UPFNet	0.46 201	0.28 87	1.73 159	0.33 240	0.32 335	0.65 333	0.38 351	0.83 305	0.59 229	0.57 300	0.52 228	0.61 297	0.40 253	0.75 264	0.52 310	0.13 279	0.12 271	0.13 280	0.12 216	0.15 124	0.11 79

MSMDNet	0.46 201	0.44 216	2.28 359	0.26 75	0.20 169	0.55 171	0.21 75	0.75 231	0.64 288	0.48 198	0.55 260	0.68 340	0.56 365	0.46 147	0.30 168	0.11 198	0.10 199	0.13 280	0.10 117	0.18 208	0.15 198

HITNet	0.46 201	0.92 405	2.09 317	0.33 240	0.14 28	0.55 171	0.22 96	0.83 305	0.56 208	0.51 230	0.49 203	0.48 235	0.37 225	0.48 163	0.54 319	0.09 47	0.06 2	0.10 102	0.08 56	0.23 288	0.09 32
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
ISRNet	0.47 216	0.44 216	1.55 122	0.37 325	0.31 327	0.49 107	0.19 40	0.75 231	0.66 316	0.63 369	0.71 389	0.67 333	0.39 246	0.58 207	0.44 273	0.23 430	0.16 349	0.21 420	0.20 378	0.21 257	0.25 361

test_sample7	0.47 216	0.33 130	1.49 112	0.34 270	0.20 169	0.51 124	0.30 274	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.11 310	0.38 232	0.17 372	0.14 307	0.16 361	0.15 299	0.19 229	0.18 263

cc1	0.47 216	0.64 306	2.07 311	0.35 286	0.14 28	0.76 397	0.25 178	0.74 219	1.01 466	0.31 96	0.38 123	0.24 53	0.38 232	0.69 250	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.11 166	0.09 82	0.25 315	0.40 454

ffm	0.47 216	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.74 219	0.88 445	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	0.63 225	0.19 22	0.10 136	0.24 426	0.15 343	0.13 248	0.25 315	0.36 434

hknet	0.47 216	0.29 96	1.70 149	0.30 163	0.24 237	0.76 397	0.31 287	1.00 446	0.64 288	0.63 369	0.53 239	0.80 396	0.38 232	0.77 271	0.37 225	0.11 198	0.10 199	0.14 316	0.12 216	0.12 55	0.11 79

BEATNet_4x	0.47 216	0.73 341	1.91 265	0.33 240	0.15 46	0.56 186	0.25 178	0.85 322	0.58 222	0.54 261	0.51 215	0.57 279	0.42 281	0.57 204	0.61 345	0.11 198	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.20 244	0.16 225

ITSA-stereo	0.48 222	0.33 130	1.20 56	0.33 240	0.18 126	0.60 249	0.29 266	0.94 396	0.80 424	0.50 217	0.49 203	0.53 251	0.59 377	1.25 329	0.64 354	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	0.18 208	0.23 340

qqq1	0.48 222	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.09 55	0.08 56	0.14 107	0.11 79

fff1	0.48 222	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.23 77	0.13 279	0.10 199	0.09 55	0.08 56	0.14 107	0.11 79

MyStereo04	0.48 222	0.40 187	2.65 429	0.29 147	0.23 224	0.60 249	0.31 287	0.83 305	0.75 398	0.47 180	0.36 111	0.53 251	0.42 281	0.53 192	0.39 243	0.09 47	0.18 377	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.19 279

CFNet_ucs	0.48 222	0.50 248	2.32 364	0.26 75	0.22 205	0.57 204	0.22 96	0.85 322	0.65 301	0.53 248	0.64 343	0.68 340	0.44 299	0.54 196	0.31 180	0.13 279	0.12 271	0.16 361	0.11 178	0.19 229	0.17 243

anonymousa	0.48 222	0.46 227	2.44 390	0.29 147	0.34 356	0.61 270	0.25 178	0.66 173	0.54 190	0.53 248	0.77 407	0.73 367	0.46 316	0.33 57	0.31 180	0.10 136	0.09 160	0.12 221	0.29 424	0.10 28	0.19 279

NF-Stereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 433	0.16 67	0.61 270	0.44 385	0.66 173	0.61 250	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.45 348	0.79 390	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.16 225

OCTAStereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 433	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.61 250	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.80 391	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

PSM-softLoss	0.48 222	0.27 66	1.85 233	0.51 429	0.17 93	0.61 270	0.40 358	0.61 152	0.57 212	0.52 238	0.48 186	0.39 152	0.25 111	1.46 349	0.77 384	0.12 249	0.08 90	0.13 280	0.12 216	0.12 55	0.14 165

KMStereo	0.48 222	0.27 66	1.85 233	0.51 429	0.17 93	0.61 270	0.40 358	0.61 152	0.57 212	0.52 238	0.48 186	0.39 152	0.25 111	1.46 349	0.77 384	0.12 249	0.08 90	0.13 280	0.12 216	0.12 55	0.14 165

KYRaft	0.48 222	0.29 96	1.75 169	0.33 240	0.21 180	0.75 394	0.44 385	0.58 132	0.57 212	0.64 380	0.93 439	0.53 251	0.72 420	0.60 219	0.24 98	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.14 276	0.12 55	0.54 475

RE-Stereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 433	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.60 234	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.78 386	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

TVStereo	0.48 222	0.25 46	1.81 216	0.52 433	0.16 67	0.61 270	0.43 374	0.66 173	0.60 234	0.50 217	0.47 174	0.37 139	0.26 125	1.44 344	0.78 386	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.13 84	0.17 243

111	0.48 222	1.09 454	1.95 283	0.24 30	0.13 19	0.59 238	0.26 200	0.83 305	0.78 416	0.48 198	0.52 228	0.56 273	0.38 232	0.49 173	0.38 232	0.09 47	0.07 20	0.09 55	0.07 30	0.23 288	0.35 426

acv_ft	0.48 222	0.44 216	1.76 175	0.32 219	0.41 412	0.63 308	0.28 242	0.81 292	0.68 327	0.61 349	0.59 288	0.69 347	0.45 303	0.44 127	0.63 349	0.11 198	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.41 442	0.10 56

UCFNet_RVC	0.48 222	0.82 377	1.85 233	0.30 163	0.27 282	0.64 319	0.26 200	0.74 219	0.55 197	0.48 198	0.53 239	0.63 304	0.41 264	0.88 288	0.38 232	0.15 337	0.10 199	0.17 378	0.17 335	0.18 208	0.15 198

MLCV	0.48 222	0.89 400	1.85 233	0.29 147	0.14 28	0.59 238	0.23 125	0.72 204	0.59 229	0.66 389	0.66 355	0.55 261	0.36 211	1.03 301	0.49 297	0.09 47	0.06 2	0.09 55	0.07 30	0.19 229	0.11 79

DN-CSS_ROB	0.48 222	1.23 475	1.99 297	0.39 350	0.22 205	0.56 186	0.19 40	0.75 231	0.61 250	0.45 170	0.62 315	0.41 166	0.31 186	0.70 255	0.32 191	0.11 198	0.08 90	0.14 316	0.13 248	0.36 410	0.12 116

AIO-test2	0.49 240	1.15 465	1.96 292	0.42 376	0.37 387	0.50 115	0.23 125	0.79 285	0.70 345	0.33 107	0.53 239	0.27 85	0.22 73	0.67 241	0.29 150	0.73 495	0.08 90	0.13 280	0.17 335	0.17 182	0.18 263

DCVSM-stereo	0.49 240	0.29 96	2.49 400	0.29 147	0.22 205	0.53 150	0.52 413	0.58 132	0.49 134	0.69 402	0.46 168	0.79 393	0.48 333	0.53 192	0.42 259	0.13 279	0.14 307	0.15 343	0.12 216	0.20 244	0.20 294

MyStereo05	0.49 240	0.41 193	2.72 438	0.30 163	0.23 224	0.60 249	0.30 274	0.82 299	0.77 411	0.52 238	0.37 114	0.51 243	0.42 281	0.52 186	0.38 232	0.09 47	0.17 367	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.20 294

HH	0.49 240	0.49 242	2.78 450	0.50 424	0.41 412	0.38 48	0.23 125	0.72 204	0.38 34	0.63 369	0.48 186	0.87 420	0.41 264	0.64 227	0.21 57	0.09 47	0.17 367	0.10 102	0.09 82	0.16 160	0.12 116

HanStereo	0.49 240	0.49 242	2.78 450	0.50 424	0.41 412	0.38 48	0.23 125	0.72 204	0.38 34	0.63 369	0.48 186	0.87 420	0.41 264	0.64 227	0.21 57	0.09 47	0.17 367	0.10 102	0.09 82	0.16 160	0.12 116

gwcnet-sp	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

scenet	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

ssnet	0.49 240	0.43 205	2.54 413	0.31 190	0.22 205	0.67 345	0.31 287	0.78 269	0.65 301	0.58 318	0.47 174	0.46 216	0.43 291	0.76 267	0.46 278	0.11 198	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.15 124	0.14 165

TestStereo1	0.49 240	0.81 373	1.85 233	0.39 350	0.57 461	0.56 186	0.34 322	0.75 231	0.69 336	0.44 160	0.63 327	0.35 133	0.42 281	0.64 227	0.29 150	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.33 388	0.26 371

SA-5K	0.49 240	0.81 373	1.85 233	0.39 350	0.57 461	0.56 186	0.34 322	0.75 231	0.69 336	0.44 160	0.63 327	0.35 133	0.42 281	0.64 227	0.29 150	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.10 117	0.33 388	0.26 371

Prome-Stereo	0.49 240	0.30 108	1.76 175	0.60 464	0.23 224	0.63 308	0.42 367	0.62 156	0.60 234	0.59 332	1.03 455	0.43 183	0.72 420	0.60 219	0.33 201	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.09 82	0.11 44	0.43 461

test_sample4	0.50 251	0.42 200	1.88 248	0.32 219	0.19 155	0.56 186	0.26 200	0.93 388	0.65 301	0.54 261	0.54 251	0.45 203	0.36 211	1.79 404	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

test_sample3	0.50 251	0.41 193	1.88 248	0.32 219	0.19 155	0.57 204	0.25 178	0.92 380	0.64 288	0.52 238	0.49 203	0.47 224	0.35 205	1.79 404	0.37 225	0.13 279	0.10 199	0.12 221	0.11 178	0.16 160	0.16 225

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 251	0.33 130	0.93 30	0.26 75	0.22 205	0.46 87	0.20 57	1.10 476	1.34 491	3.16 528	0.32 88	0.22 32	0.20 55	0.30 33	0.22 69	0.10 136	0.09 160	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.19 279

SMFormer	0.50 251	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.49 297	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.15 124	0.16 225

tta	0.50 251	0.46 227	1.60 129	0.30 163	0.15 46	0.45 69	0.24 158	0.90 361	0.72 365	0.56 289	0.64 343	0.51 243	0.41 264	1.87 421	0.49 297	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.14 107	0.11 79

DCRE	0.50 251	0.63 302	2.13 327	0.30 163	0.23 224	0.45 69	0.24 158	0.59 140	0.53 178	0.50 217	2.10 496	0.42 179	0.26 125	0.35 70	0.23 77	0.09 47	0.14 307	0.10 102	0.32 445	0.16 160	0.15 198

RAFT+CT+SA	0.50 251	0.86 390	1.82 222	0.37 325	0.75 484	0.54 158	0.34 322	0.77 254	0.63 280	0.38 127	0.55 260	0.34 129	0.29 170	0.68 244	0.27 125	0.09 47	0.07 20	0.11 166	0.51 486	0.29 354	0.41 459

NINENet	0.50 251	0.33 130	1.69 145	0.55 449	0.25 254	0.91 447	0.23 125	0.98 426	0.71 355	0.53 248	0.55 260	0.66 324	0.30 178	1.22 323	0.32 191	0.15 337	0.13 290	0.16 361	0.11 178	0.16 160	0.13 150

SA	0.50 251	0.75 346	1.95 283	0.31 190	0.61 472	0.57 204	0.31 287	0.91 371	0.73 381	0.42 149	0.62 315	0.38 146	0.47 324	0.68 244	0.29 150	0.09 47	0.09 160	0.13 280	0.32 445	0.30 365	0.10 56

CSP-Net	0.50 251	0.39 182	1.25 64	0.29 147	0.23 224	0.77 405	0.35 330	0.86 332	0.57 212	0.59 332	0.59 288	0.65 317	0.40 253	1.77 399	0.44 273	0.16 358	0.11 245	0.10 102	0.10 117	0.20 244	0.14 165

GwcNet-ADL	0.50 251	0.74 344	2.90 464	0.31 190	0.20 169	0.58 221	0.29 266	0.87 341	0.64 288	0.47 180	0.47 174	0.56 273	0.33 195	0.46 147	0.46 278	0.13 279	0.12 271	0.09 55	0.09 82	0.14 107	0.21 303

RAFT_R40	0.50 251	0.21 14	1.76 175	0.50 424	0.40 405	0.61 270	0.53 417	0.56 123	0.60 234	0.56 289	0.54 251	0.55 261	0.51 346	1.57 367	0.53 314	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.09 32

GMM-Stereo	0.50 251	0.23 33	2.41 382	0.54 442	0.24 237	0.77 405	0.46 395	0.59 140	0.57 212	0.58 318	0.73 396	0.47 224	0.43 291	0.68 244	0.27 125	0.10 136	0.06 2	0.13 280	0.13 248	0.14 107	0.44 463

MMNet	0.50 251	0.48 239	1.93 271	0.33 240	0.27 282	0.79 414	0.28 242	0.81 292	0.74 385	0.60 341	0.56 271	0.59 289	0.55 361	0.79 276	0.59 340	0.10 136	0.09 160	0.12 221	0.11 178	0.13 84	0.14 165

DeepPruner_ROB	0.50 251	0.70 330	1.94 280	0.29 147	0.26 269	0.63 308	0.31 287	0.80 288	0.48 128	0.61 349	0.55 260	0.66 324	0.38 232	0.98 294	0.40 251	0.19 398	0.14 307	0.14 316	0.14 276	0.23 288	0.17 243

StereoDRNet-Refined	0.50 251	0.41 193	1.50 115	0.33 240	0.21 180	0.68 357	0.26 200	0.81 292	0.68 327	0.67 393	0.68 366	0.73 367	0.42 281	1.10 307	0.59 340	0.11 198	0.08 90	0.14 316	0.14 276	0.25 315	0.21 303
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 251	1.15 465	1.73 159	0.31 190	0.21 180	0.58 221	0.22 96	0.95 409	0.82 430	0.58 318	0.62 315	0.57 279	0.39 246	0.84 281	0.40 251	0.11 198	0.08 90	0.09 55	0.06 9	0.21 257	0.13 150

DFGA-Net	0.51 268	1.06 450	1.75 169	0.30 163	0.24 237	0.54 158	0.22 96	0.63 162	0.60 234	0.48 198	0.51 215	0.35 133	0.27 142	1.82 412	0.53 314	0.10 136	0.08 90	0.12 221	0.12 216	0.37 418	0.15 198

test_sample5	0.51 268	0.43 205	1.83 228	0.32 219	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.92 380	0.65 301	0.53 248	0.59 288	0.45 203	0.36 211	1.87 421	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

DualNet	0.51 268	0.43 205	1.83 228	0.32 219	0.18 126	0.55 171	0.26 200	0.92 380	0.65 301	0.54 261	0.62 315	0.45 203	0.36 211	1.87 421	0.36 219	0.13 279	0.10 199	0.13 280	0.12 216	0.17 182	0.16 225

test_5	0.51 268	0.87 393	1.99 297	0.37 325	0.65 476	0.58 221	0.35 330	0.78 269	0.62 268	0.48 198	0.55 260	0.45 203	0.40 253	0.72 259	0.30 168	0.09 47	0.07 20	0.12 221	0.12 216	0.33 388	0.38 444

Sa-1000	0.51 268	0.72 336	1.90 259	0.31 190	0.60 470	0.60 249	0.31 287	0.94 396	0.71 355	0.52 238	0.83 417	0.42 179	0.33 195	0.68 244	0.28 135	0.10 136	0.09 160	0.13 280	0.29 424	0.29 354	0.10 56

dad	0.51 268	1.01 443	1.74 163	0.29 147	0.19 155	0.60 249	0.26 200	0.52 93	0.75 398	0.63 369	0.63 327	0.63 304	0.33 195	0.85 283	0.47 287	0.27 452	0.15 332	0.40 475	0.18 348	0.22 275	0.14 165

PSMNet-ADL	0.51 268	0.38 173	1.65 136	0.35 286	0.21 180	0.67 345	0.26 200	0.74 219	0.55 197	0.42 149	0.52 228	0.70 357	0.45 303	1.91 431	0.57 332	0.15 337	0.13 290	0.11 166	0.13 248	0.15 124	0.20 294

Pruner-Stereo	0.51 268	0.27 66	1.78 189	1.79 519	0.19 155	0.62 290	0.45 392	0.57 126	0.60 234	0.61 349	0.48 186	0.41 166	0.24 96	0.46 147	1.00 414	0.12 249	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.12 55	0.13 150

CFNet-ft	0.51 268	0.76 347	1.79 209	0.28 116	0.30 310	0.63 308	0.28 242	0.66 173	0.55 197	0.45 170	0.57 279	0.74 374	0.41 264	1.46 349	0.42 259	0.14 320	0.10 199	0.28 450	0.13 248	0.18 208	0.14 165

STTStereo	0.51 268	0.69 327	2.14 332	0.36 304	0.30 310	0.61 270	0.32 310	0.77 254	0.60 234	0.60 341	0.54 251	0.67 333	0.43 291	0.86 284	0.42 259	0.16 358	0.15 332	0.17 378	0.20 378	0.16 160	0.15 198

CFNet_RVC	0.51 268	0.76 347	1.79 209	0.28 116	0.30 310	0.63 308	0.28 242	0.66 173	0.55 197	0.45 170	0.57 279	0.74 374	0.41 264	1.46 349	0.42 259	0.14 320	0.10 199	0.28 450	0.13 248	0.18 208	0.14 165

iResNet	0.51 268	0.76 347	2.59 420	0.41 366	0.17 93	0.64 319	0.27 225	0.82 299	0.70 345	0.57 300	0.64 343	0.43 183	0.36 211	0.70 255	0.52 310	0.10 136	0.07 20	0.09 55	0.08 56	0.21 257	0.13 150

test_sample6	0.52 280	0.44 216	1.81 216	0.33 240	0.18 126	0.55 171	0.27 225	0.94 396	0.66 316	0.54 261	0.62 315	0.47 224	0.36 211	1.97 437	0.38 232	0.14 320	0.10 199	0.13 280	0.13 248	0.17 182	0.16 225

CoDeX	0.52 280	0.43 205	2.25 354	0.29 147	0.26 269	0.61 270	0.32 310	0.99 438	0.68 327	0.48 198	0.55 260	0.52 249	0.40 253	1.60 374	0.35 216	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.13 84	0.12 116

SepStereo	0.52 280	0.35 151	1.55 122	0.33 240	0.34 356	0.50 115	0.42 367	0.83 305	0.74 385	0.83 443	0.68 366	0.56 273	0.48 333	1.56 365	0.46 278	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.18 208	0.15 198

SST-Stereo	0.52 280	0.20 9	1.76 175	0.62 466	0.53 451	0.62 290	0.66 451	0.55 117	0.61 250	0.58 318	0.53 239	0.52 249	0.60 380	1.59 373	0.29 150	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.10 56

LMCR-Stereo	0.52 280	0.71 332	2.39 379	0.40 359	0.21 180	0.74 388	0.31 287	1.02 457	0.64 288	0.61 349	0.63 327	0.39 152	0.51 346	0.62 222	0.42 259	0.19 398	0.09 160	0.12 221	0.09 82	0.23 288	0.12 116

delet	0.52 280	0.54 261	1.62 134	0.31 190	0.35 368	0.74 388	0.46 395	0.85 322	0.74 385	0.55 279	0.60 303	0.67 333	0.50 344	1.12 313	0.57 332	0.11 198	0.11 245	0.13 280	0.14 276	0.16 160	0.12 116

IGEV_Zeroshot_test	0.53 286	0.33 130	2.91 465	0.32 219	0.18 126	0.54 158	0.21 75	0.72 204	0.42 70	0.81 438	0.51 215	0.71 360	0.41 264	0.48 163	1.13 430	0.09 47	0.15 332	0.10 102	0.35 455	0.19 229	0.09 32

TRStereo	0.53 286	0.76 347	2.38 377	0.42 376	0.29 299	0.69 363	0.23 125	1.81 510	0.55 197	0.36 115	0.32 88	0.47 224	0.40 253	0.46 147	0.25 110	0.12 249	0.11 245	0.11 166	0.41 474	0.13 84	0.32 413

RAFT-345	0.53 286	0.30 108	2.34 369	0.38 340	0.34 356	0.58 221	0.42 367	0.47 58	0.61 250	0.51 230	1.00 450	0.43 183	0.28 157	1.57 367	0.82 393	0.10 136	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.10 28	0.08 18

cf-r	0.53 286	0.81 373	2.15 333	0.33 240	0.28 293	0.60 249	0.28 242	0.78 269	0.64 288	0.51 230	0.60 303	0.75 379	0.40 253	1.32 332	0.43 268	0.13 279	0.09 160	0.11 166	0.12 216	0.15 124	0.14 165

PSMNet-RSSM	0.53 286	0.82 377	1.78 189	0.31 190	0.25 254	0.58 221	0.28 242	0.84 316	0.60 234	0.50 217	0.61 310	0.67 333	0.43 291	1.68 384	0.42 259	0.15 337	0.10 199	0.14 316	0.16 318	0.15 124	0.13 150

G2L-Stereo_aug	0.54 291	0.33 130	2.61 424	0.28 116	0.24 237	0.62 290	0.28 242	0.74 219	0.72 365	0.63 369	0.65 352	0.73 367	0.48 333	1.37 337	0.57 332	0.10 136	0.08 90	0.09 55	0.07 30	0.21 257	0.11 79

MyStereo8	0.54 291	0.80 368	2.76 446	0.32 219	0.33 348	0.71 372	0.20 57	0.87 341	0.57 212	0.51 230	0.59 288	0.50 240	0.33 195	0.68 244	0.55 320	0.10 136	0.29 450	0.10 102	0.13 248	0.21 257	0.34 424

MyStereo06	0.54 291	0.41 193	2.68 432	0.30 163	0.23 224	0.60 249	0.30 274	0.81 292	0.44 84	0.84 445	0.52 228	0.78 388	0.58 374	0.48 163	1.10 426	0.09 47	0.17 367	0.12 221	0.10 117	0.16 160	0.20 294

iRaft-Stereo_5w	0.54 291	1.01 443	2.08 316	0.27 91	0.21 180	0.49 107	0.28 242	0.73 215	0.58 222	0.40 135	0.61 310	0.62 301	0.46 316	1.78 400	0.47 287	0.09 47	0.07 20	0.11 166	0.10 117	0.39 434	0.12 116

IPLGR	0.54 291	0.56 273	2.68 432	0.36 304	0.18 126	0.62 290	0.54 421	1.02 457	0.64 288	0.73 417	0.46 168	0.47 224	0.45 303	1.12 313	0.29 150	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.09 82	0.19 229	0.12 116

AACVNet	0.54 291	0.78 364	1.73 159	0.36 304	0.21 180	0.57 204	0.25 178	0.71 199	0.51 152	0.55 279	0.59 288	0.64 313	0.41 264	2.13 453	0.41 257	0.14 320	0.11 245	0.14 316	0.11 178	0.33 388	0.15 198

LCNet	0.54 291	0.37 163	1.78 189	0.92 492	0.22 205	0.96 452	0.30 274	0.59 140	0.58 222	0.51 230	0.55 260	0.41 166	0.76 430	0.84 281	0.26 117	0.09 47	0.06 2	0.12 221	0.18 348	0.98 498	0.39 450

IRAFT_RVC	0.54 291	0.53 256	1.78 189	0.46 407	0.21 180	0.58 221	0.43 374	0.65 171	0.66 316	0.54 261	0.50 211	0.49 237	0.51 346	1.58 371	1.01 418	0.11 198	0.25 439	0.13 280	0.10 117	0.15 124	0.13 150

GEStereo_RVC	0.54 291	0.87 393	1.95 283	0.47 412	0.25 254	0.62 290	0.37 345	1.00 446	0.74 385	0.53 248	0.54 251	0.59 289	0.44 299	1.10 307	0.46 278	0.15 337	0.11 245	0.12 221	0.10 117	0.26 335	0.19 279

UNet	0.54 291	0.44 216	2.83 454	0.31 190	0.33 348	0.74 388	0.27 225	0.82 299	0.61 250	0.53 248	0.54 251	0.72 363	0.54 356	0.78 275	0.56 328	0.11 198	0.09 160	0.13 280	0.11 178	0.14 107	0.12 116

HGLStereo	0.54 291	0.69 327	2.00 299	0.35 286	0.40 405	0.66 339	0.30 274	0.83 305	0.62 268	0.57 300	0.69 375	0.69 347	0.54 356	1.07 304	0.55 320	0.13 279	0.13 290	0.13 280	0.11 178	0.19 229	0.17 243

DSFCA	0.54 291	0.35 151	1.41 92	0.28 116	0.28 293	0.79 414	0.88 479	0.76 244	0.70 345	0.72 413	0.66 355	0.67 333	0.57 370	1.17 319	0.63 349	0.16 358	0.14 307	0.13 280	0.14 276	0.16 160	0.13 150

DLCB_ROB	0.54 291	0.55 270	1.49 112	0.36 304	0.25 254	0.65 333	0.36 337	0.80 288	0.70 345	0.72 413	0.69 375	0.83 406	0.46 316	1.53 362	0.60 342	0.13 279	0.12 271	0.14 316	0.14 276	0.14 107	0.13 150

G2L-Stereo	0.55 304	0.85 387	2.18 340	0.31 190	0.27 282	0.59 238	0.27 225	0.77 254	0.55 197	0.54 261	0.52 228	0.71 360	0.36 211	1.75 396	0.50 302	0.13 279	0.11 245	0.13 280	0.11 178	0.29 354	0.15 198

ssnet_v2	0.55 304	0.60 281	1.86 241	0.32 219	0.22 205	0.72 378	0.44 385	0.94 396	0.74 385	0.63 369	0.54 251	0.81 399	0.47 324	0.77 271	0.70 368	0.16 358	0.14 307	0.14 316	0.14 276	0.30 365	0.30 400

raft_robust	0.55 304	0.84 383	1.73 159	0.28 116	0.54 453	0.53 150	0.25 178	0.88 349	0.75 398	0.48 198	0.46 168	0.76 383	0.75 429	1.46 349	0.27 125	0.09 47	0.10 199	0.10 102	0.30 433	0.26 335	0.16 225

XX-Stereo	0.55 304	0.54 261	3.50 502	0.48 420	0.39 396	0.54 158	0.17 26	0.89 355	0.40 54	0.44 160	0.65 352	0.85 414	0.19 47	0.77 271	0.21 57	0.10 136	0.14 307	0.10 102	0.32 445	0.17 182	0.14 165

ac_64	0.55 304	0.46 227	1.92 268	0.36 304	0.34 356	0.63 308	0.31 287	0.82 299	0.61 250	0.55 279	0.51 215	0.89 426	0.48 333	1.83 413	0.55 320	0.14 320	0.11 245	0.12 221	0.12 216	0.18 208	0.12 116

GANet-RSSM	0.55 304	0.73 341	1.90 259	0.36 304	0.26 269	0.59 238	0.27 225	0.78 269	0.52 159	0.47 180	0.57 279	0.63 304	0.45 303	1.92 435	0.43 268	0.14 320	0.10 199	0.25 442	0.11 178	0.34 395	0.14 165

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 304	0.92 405	2.36 375	0.38 340	0.37 387	0.60 249	0.28 242	0.82 299	0.62 268	0.62 360	0.55 260	0.72 363	0.45 303	1.00 297	0.43 268	0.15 337	0.11 245	0.14 316	0.14 276	0.15 124	0.16 225
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBFPSM	0.56 311	0.91 404	1.82 222	0.28 116	0.23 224	0.71 372	0.37 345	0.72 204	0.64 288	0.50 217	0.49 203	1.03 456	0.83 439	0.62 222	1.35 446	0.10 136	0.12 271	0.10 102	0.10 117	0.18 208	0.19 279

CRFU-Net	0.56 311	0.38 173	1.86 241	0.46 407	0.26 269	0.82 425	0.36 337	0.90 361	0.49 134	0.62 360	0.59 288	0.78 388	1.35 485	1.00 297	0.48 292	0.15 337	0.14 307	0.17 378	0.10 117	0.19 229	0.14 165

CIPLG	0.56 311	1.19 471	2.46 393	0.80 483	0.31 327	0.61 270	0.57 433	0.76 244	0.57 212	0.56 289	0.63 327	0.41 166	0.30 178	0.45 138	0.40 251	0.11 198	0.20 400	0.13 280	0.13 248	0.35 405	0.19 279

DAS	0.56 311	0.35 151	1.55 122	0.33 240	0.34 356	0.50 115	0.42 367	0.83 305	0.74 385	0.83 443	0.68 366	0.56 273	0.48 333	2.40 473	0.46 278	0.12 249	0.08 90	0.12 221	0.09 82	0.18 208	0.15 198

AASNet	0.56 311	1.03 447	2.34 369	0.37 325	0.33 348	0.65 333	0.29 266	0.96 414	0.73 381	0.54 261	0.60 303	0.55 261	0.38 232	0.59 213	0.58 338	0.14 320	0.12 271	0.13 280	0.10 117	0.43 450	0.24 352

ACRE	0.56 311	1.14 461	2.77 448	0.76 479	0.28 293	0.60 249	0.56 429	0.76 244	0.58 222	0.55 279	0.62 315	0.41 166	0.29 170	0.44 127	0.39 243	0.11 198	0.19 389	0.13 280	0.14 276	0.36 410	0.18 263

iinet-f	0.57 317	0.93 411	2.27 357	0.31 190	0.25 254	0.83 427	0.33 318	0.81 292	0.65 301	0.54 261	0.63 327	0.73 367	0.67 408	0.73 260	0.67 361	0.13 279	0.13 290	0.11 166	0.10 117	0.43 450	0.16 225

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 317	0.87 393	2.11 322	0.32 219	0.30 310	0.84 429	0.40 358	0.88 349	0.72 365	0.65 387	0.73 396	0.66 324	0.57 370	0.93 289	0.71 371	0.13 279	0.07 20	0.10 102	0.08 56	0.15 124	0.14 165

psm_up	0.57 317	0.61 285	1.83 228	0.35 286	0.30 310	0.64 319	0.37 345	0.90 361	0.68 327	0.59 332	0.55 260	0.68 340	0.54 356	1.91 431	0.46 278	0.16 358	0.15 332	0.16 361	0.15 299	0.23 288	0.13 150

GwcNet-RSSM	0.57 317	0.94 413	2.13 327	0.32 219	0.25 254	0.60 249	0.30 274	0.80 288	0.66 316	0.52 238	0.64 343	0.71 360	0.40 253	1.79 404	0.50 302	0.13 279	0.09 160	0.12 221	0.12 216	0.21 257	0.15 198

DISCO	0.57 317	0.34 144	1.87 246	0.45 402	0.34 356	0.84 429	0.35 330	0.84 316	0.78 416	0.59 332	0.63 327	1.06 463	0.53 353	1.10 307	0.82 393	0.12 249	0.09 160	0.11 166	0.10 117	0.22 275	0.18 263

coex_refinement	0.58 322	0.94 413	1.87 246	0.38 340	0.25 254	0.64 319	0.34 322	0.83 305	0.65 301	0.60 341	0.63 327	0.81 399	0.48 333	1.85 420	0.56 328	0.13 279	0.09 160	0.10 102	0.10 117	0.16 160	0.16 225

PSMNet-RUCA	0.58 322	0.82 377	1.89 255	0.59 460	0.56 458	0.64 319	0.36 337	0.84 316	0.69 336	0.51 230	0.68 366	0.53 251	0.43 291	0.56 203	0.43 268	0.34 467	0.18 377	0.44 479	0.29 424	0.48 462	0.30 400

FACV-RUCA	0.58 322	0.40 187	1.78 189	0.43 381	1.67 522	0.48 100	0.28 242	0.69 189	0.62 268	0.40 135	0.53 239	0.33 123	0.63 397	0.40 106	0.31 180	0.13 279	0.11 245	0.62 488	0.12 216	0.70 486	0.98 506

UGAM	0.58 322	0.47 236	2.21 344	0.30 163	0.19 155	0.53 150	0.34 322	0.59 140	0.63 280	0.44 160	0.73 396	0.78 388	0.37 225	2.58 488	0.39 243	0.10 136	0.08 90	0.17 378	0.14 276	0.42 448	0.17 243

iRaft-Stereo_20w	0.58 322	0.39 182	1.96 292	0.45 402	0.32 335	0.92 449	0.57 433	1.14 481	0.56 208	0.81 438	0.40 136	0.55 261	0.69 413	0.65 237	1.04 423	0.09 47	0.16 349	0.09 55	0.36 463	0.17 182	0.25 361

IPLGR_C	0.58 322	1.25 478	2.72 438	0.80 483	0.31 327	0.60 249	0.61 443	0.76 244	0.58 222	0.56 289	0.62 315	0.41 166	0.31 186	0.43 120	0.40 251	0.11 198	0.22 415	0.13 280	0.15 299	0.35 405	0.19 279

CFNet	0.58 322	0.96 422	1.78 189	0.33 240	0.25 254	0.63 308	0.22 96	0.88 349	0.75 398	0.46 178	0.59 288	0.58 286	0.40 253	2.29 462	0.48 292	0.12 249	0.09 160	0.15 343	0.14 276	0.30 365	0.15 198

NVstereo2D	0.58 322	0.40 187	2.03 307	0.35 286	0.35 368	0.69 363	0.39 355	0.91 371	0.80 424	0.47 180	0.53 239	0.67 333	0.46 316	1.99 441	0.48 292	0.19 398	0.11 245	0.17 378	0.13 248	0.25 315	0.25 361

HUF	0.59 330	0.65 313	2.46 393	0.45 402	0.77 488	0.34 30	0.24 158	0.46 48	0.39 44	0.31 96	0.28 56	0.25 63	0.19 47	0.67 241	0.18 14	0.12 249	2.03 529	0.08 8	0.06 9	0.31 373	1.59 526

DualNet (step1)	0.59 330	0.62 291	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.11 310	0.38 232	0.61 487	0.14 307	0.87 497	0.56 492	0.25 315	0.23 340

Wz-Net-LNSev	0.59 330	0.96 422	2.47 397	0.34 270	0.37 387	0.79 414	0.44 385	0.86 332	0.77 411	0.61 349	0.67 358	0.79 393	0.56 365	0.64 227	0.62 347	0.15 337	0.14 307	0.12 221	0.12 216	0.18 208	0.19 279

OMP-Stereo	0.59 330	0.65 313	1.74 163	0.56 451	0.37 387	0.60 249	0.26 200	0.70 196	0.65 301	0.66 389	0.60 303	0.69 347	0.32 192	2.09 450	1.20 436	0.10 136	0.07 20	0.12 221	0.09 82	0.17 182	0.10 56

IIG-Stereo	0.59 330	0.65 313	1.74 163	0.54 442	0.23 224	0.61 270	0.21 75	0.73 215	0.65 301	0.64 380	0.69 375	0.69 347	0.38 232	2.09 450	1.39 449	0.11 198	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.15 124	0.09 32

iResNetv2_ROB	0.59 330	1.43 493	2.96 467	0.40 359	0.22 205	0.58 221	0.28 242	0.91 371	0.73 381	0.57 300	0.63 327	0.60 295	0.41 264	0.74 263	0.35 216	0.11 198	0.08 90	0.10 102	0.07 30	0.43 450	0.17 243

SACVNet	0.60 336	0.74 344	1.90 259	0.37 325	0.28 293	0.64 319	0.37 345	0.86 332	0.61 250	0.65 387	0.62 315	0.69 347	0.44 299	2.08 448	0.42 259	0.18 383	0.14 307	0.16 361	0.15 299	0.38 425	0.24 352

HHNet	0.60 336	0.65 313	2.60 423	0.36 304	0.25 254	0.64 319	0.61 443	0.64 165	0.62 268	0.55 279	1.13 464	0.32 117	0.60 380	0.42 117	1.79 468	0.15 337	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.18 208	0.15 198

ASMatch	0.60 336	0.43 205	2.58 418	0.91 491	0.36 376	0.56 186	0.25 178	0.52 93	0.61 250	0.47 180	1.21 467	0.47 224	0.66 406	1.34 334	0.94 403	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.10 28	0.16 225

PFNet	0.60 336	0.33 130	2.47 397	0.41 366	0.55 456	0.62 290	0.27 225	0.61 152	0.63 280	0.61 349	0.56 271	0.45 203	0.32 192	1.88 428	1.14 431	0.28 456	0.09 160	0.12 221	0.16 318	0.26 335	0.20 294

ADLNet	0.60 336	0.71 332	1.95 283	0.35 286	0.34 356	0.67 345	0.34 322	0.90 361	0.74 385	0.68 400	0.62 315	0.80 396	0.45 303	1.78 400	0.64 354	0.14 320	0.11 245	0.14 316	0.14 276	0.29 354	0.21 303

ARAFT	0.60 336	1.23 475	3.10 479	0.28 116	0.16 67	0.64 319	0.36 337	0.90 361	0.67 325	0.61 349	0.49 203	0.55 261	0.31 186	1.24 328	0.32 191	0.10 136	0.08 90	0.14 316	0.13 248	0.37 418	0.21 303

ETE_ROB	0.60 336	0.71 332	1.55 122	0.37 325	0.25 254	0.69 363	0.51 410	1.47 499	0.70 345	0.80 433	0.69 375	0.85 414	0.49 341	1.36 336	0.58 338	0.16 358	0.13 290	0.19 404	0.16 318	0.21 257	0.23 340

LALA_ROB	0.60 336	0.76 347	1.69 145	0.36 304	0.29 299	0.79 414	0.55 424	0.94 396	0.77 411	0.81 438	0.67 358	0.94 439	0.49 341	0.99 295	0.73 378	0.21 414	0.15 332	0.20 412	0.18 348	0.23 288	0.21 303

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 344	0.61 285	3.35 499	0.33 240	0.58 463	0.66 339	0.20 57	0.98 426	0.55 197	0.73 417	0.52 228	0.99 449	0.65 401	0.58 207	0.29 150	0.10 136	0.16 349	0.10 102	0.41 474	0.29 354	0.20 294

RAFT-RH_RVC	0.61 344	0.50 248	2.33 367	0.36 304	0.29 299	0.60 249	0.18 33	0.44 40	0.58 222	0.76 425	1.91 492	0.47 224	0.29 170	1.60 374	1.23 440	0.14 320	0.07 20	0.13 280	0.13 248	0.10 28	0.09 32

FADNet-RVC	0.61 344	1.26 480	2.12 325	0.33 240	0.26 269	0.59 238	0.29 266	0.86 332	0.62 268	0.45 170	0.50 211	0.62 301	0.46 316	1.73 392	0.55 320	0.17 372	0.20 400	0.17 378	0.18 348	0.59 477	0.28 385

RASNet	0.61 344	0.68 323	2.03 307	0.35 286	0.46 436	0.65 333	0.28 242	0.78 269	0.70 345	0.48 198	0.64 343	0.93 435	0.61 389	2.21 458	0.73 378	0.12 249	0.09 160	0.09 55	0.10 117	0.14 107	0.11 79

XPNet_ROB	0.61 344	0.72 336	1.66 140	0.37 325	0.27 282	0.67 345	0.47 403	0.89 355	0.71 355	0.78 431	0.70 385	0.81 399	0.53 353	1.70 387	0.76 382	0.21 414	0.16 349	0.16 361	0.15 299	0.20 244	0.21 303

YMNet	0.62 349	0.72 336	1.93 271	0.41 366	0.41 412	0.87 439	0.43 374	0.87 341	0.71 355	0.74 420	0.81 412	0.83 406	0.46 316	0.86 284	0.93 401	0.19 398	0.22 415	0.20 412	0.17 335	0.41 442	0.21 303

YMNet_1	0.62 349	0.72 336	1.93 271	0.41 366	0.41 412	0.87 439	0.43 374	0.87 341	0.71 355	0.74 420	0.81 412	0.83 406	0.46 316	0.86 284	0.93 401	0.19 398	0.22 415	0.20 412	0.17 335	0.41 442	0.21 303

DDVS	0.62 349	0.40 187	1.40 91	2.21 526	0.35 368	0.87 439	1.00 490	0.69 189	0.50 144	0.53 248	0.56 271	0.90 428	0.37 225	1.22 323	0.47 287	0.15 337	0.14 307	0.14 316	0.12 216	0.19 229	0.22 316

DRaft	0.62 349	0.38 173	1.76 175	0.24 30	0.16 67	0.64 319	0.66 451	0.53 102	0.53 178	0.67 393	0.99 448	0.38 146	1.00 462	1.44 344	2.10 481	0.10 136	0.14 307	0.10 102	0.14 276	0.18 208	0.21 303

DMCA-RVC	0.62 349	0.96 422	2.63 425	0.36 304	0.90 494	0.56 186	0.31 287	0.69 189	0.57 212	0.68 400	0.52 228	0.59 289	0.56 365	1.23 325	0.53 314	0.16 358	0.38 470	0.20 412	0.15 299	0.20 244	0.15 198

HSM	0.62 349	0.76 347	1.72 156	0.30 163	0.29 299	0.64 319	0.28 242	0.94 396	0.62 268	0.58 318	0.57 279	1.40 487	0.64 399	2.59 489	0.42 259	0.11 198	0.08 90	0.10 102	0.08 56	0.14 107	0.11 79

UGAM-zero	0.63 355	0.39 182	2.49 400	0.30 163	0.49 441	0.67 345	0.19 40	0.91 371	0.45 99	0.77 429	0.45 161	1.16 476	0.82 438	2.05 445	0.29 150	0.09 47	0.15 332	0.09 55	0.44 478	0.11 44	0.22 316

fast-acv-ft	0.63 355	0.88 397	3.10 479	0.38 340	0.30 310	0.79 414	0.48 406	0.69 189	0.72 365	0.58 318	0.78 408	0.76 383	0.60 380	0.67 241	0.73 378	0.15 337	0.15 332	0.18 398	0.17 335	0.37 418	0.16 225

PSM-AAD	0.63 355	0.22 26	1.77 184	0.37 325	0.23 224	0.86 435	1.17 502	0.59 140	0.60 234	0.64 380	0.71 389	0.68 340	2.93 516	0.65 237	0.31 180	0.09 47	0.07 20	0.17 378	0.15 299	0.13 84	0.33 420

PS-NSSS	0.63 355	1.00 439	1.81 216	0.30 163	0.31 327	0.63 308	0.34 322	0.98 426	0.69 336	0.54 261	0.74 399	0.51 243	0.41 264	2.43 477	0.48 292	0.24 438	0.17 367	0.27 446	0.18 348	0.27 344	0.21 303

test_for_model	0.64 359	1.60 499	1.82 222	1.23 508	1.02 503	0.53 150	0.23 125	0.75 231	0.50 144	0.57 300	0.29 62	0.25 63	0.20 55	0.26 9	0.22 69	0.76 498	0.31 456	0.08 8	0.07 30	1.68 519	0.50 474

TransformOpticalFlow	0.64 359	0.56 273	2.66 430	0.44 388	0.26 269	0.62 290	0.28 242	0.83 305	0.71 355	0.76 425	0.74 399	0.91 430	0.85 443	1.83 413	0.81 392	0.10 136	0.07 20	0.11 166	0.09 82	0.11 44	0.12 116

pcwnet_v2	0.64 359	0.49 242	4.41 517	0.32 219	0.27 282	0.60 249	0.25 178	0.97 422	0.88 445	0.59 332	0.70 385	0.63 304	0.55 361	0.66 240	0.37 225	0.17 372	0.15 332	0.15 343	0.14 276	0.21 257	0.23 340

RAFT + AFF	0.64 359	1.20 472	1.95 283	0.34 270	0.33 348	0.67 345	0.52 413	0.99 438	0.74 385	0.53 248	0.58 285	0.57 279	0.80 435	1.76 397	0.51 307	0.12 249	0.27 447	0.15 343	0.14 276	0.43 450	0.29 391

FADNet	0.64 359	1.22 474	2.06 309	0.32 219	0.30 310	0.66 339	0.29 266	0.88 349	0.72 365	0.44 160	0.48 186	0.66 324	0.57 370	1.84 418	0.45 277	0.46 478	0.20 400	0.17 378	0.19 368	0.59 477	0.24 352

DRN-Test	0.64 359	0.43 205	2.44 390	0.39 350	0.44 422	0.80 421	0.41 364	1.02 457	0.78 416	0.80 433	0.63 327	0.69 347	0.56 365	1.79 404	0.69 366	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	0.18 208	0.17 243

StereoDRNet	0.64 359	0.88 397	2.35 372	0.41 366	0.45 430	0.73 384	0.47 403	0.94 396	0.74 385	0.75 422	0.54 251	0.74 374	0.47 324	1.70 387	0.72 375	0.15 337	0.14 307	0.15 343	0.14 276	0.20 244	0.19 279

NOSS_ROB	0.64 359	0.65 313	1.62 134	0.46 407	0.25 254	0.67 345	0.30 274	0.93 388	0.77 411	0.59 332	0.57 279	0.77 385	0.38 232	2.78 501	0.44 273	0.23 430	0.24 426	0.28 450	0.26 413	0.27 344	0.39 450

Wz-Net-MNSev	0.65 367	0.97 430	2.19 342	0.36 304	0.33 348	0.90 445	0.60 439	0.92 380	0.81 429	0.75 422	0.72 394	0.73 367	0.65 401	1.39 338	0.71 371	0.16 358	0.13 290	0.14 316	0.14 276	0.24 303	0.18 263

FINET	0.65 367	0.95 420	3.06 476	0.35 286	0.40 405	0.58 221	0.48 406	0.92 380	1.10 477	0.57 300	0.68 366	0.47 224	0.44 299	1.15 318	0.60 342	0.23 430	0.21 409	0.17 378	0.15 299	0.26 335	0.25 361

CVANet_RVC	0.65 367	0.80 368	2.13 327	0.36 304	0.26 269	0.62 290	0.42 367	0.84 316	0.72 365	0.69 402	0.68 366	0.68 340	0.52 351	2.64 491	0.42 259	0.19 398	0.12 271	0.22 423	0.17 335	0.37 418	0.15 198

NCCL2	0.65 367	0.94 413	1.96 292	0.43 381	0.30 310	0.71 372	0.68 457	0.84 316	0.65 301	0.70 406	0.60 303	0.86 418	0.54 356	1.56 365	0.57 332	0.20 408	0.16 349	0.67 491	0.25 406	0.22 275	0.24 352

TCMNet	0.66 371	0.85 387	2.55 417	0.50 424	0.52 450	0.72 378	0.39 355	0.87 341	0.72 365	0.58 318	0.68 366	0.63 304	0.46 316	1.70 387	0.63 349	0.18 383	0.18 377	0.23 430	0.18 348	0.38 425	0.27 378

ACV-stereo	0.66 371	0.76 347	2.86 455	0.32 219	0.25 254	1.01 459	0.60 439	0.59 140	0.52 159	0.41 144	0.45 161	1.55 493	0.94 457	1.40 341	0.69 366	0.14 320	0.13 290	0.12 221	0.11 178	0.20 244	0.19 279

ttt	0.66 371	0.22 26	1.68 143	0.34 270	0.24 237	0.60 249	0.26 200	1.00 446	0.77 411	0.55 279	0.67 358	0.54 257	0.36 211	2.14 454	3.03 500	0.16 358	0.13 290	0.13 280	0.12 216	0.15 124	0.17 243

GrayStereo	0.66 371	0.19 5	1.76 175	0.90 490	0.23 224	0.62 290	1.42 516	0.62 156	0.60 234	0.72 413	0.78 408	0.56 273	3.07 519	0.60 219	0.26 117	0.09 47	0.08 90	0.10 102	0.21 384	0.11 44	0.18 263

PSMNet_ROB	0.66 371	1.01 443	2.33 367	0.38 340	0.31 327	0.72 378	0.55 424	0.86 332	0.69 336	0.54 261	0.60 303	0.75 379	0.47 324	2.00 442	0.82 393	0.17 372	0.13 290	0.19 404	0.19 368	0.24 303	0.27 378

DispNO	0.67 376	0.98 433	2.58 418	0.31 190	0.27 282	0.59 238	0.29 266	0.83 305	0.68 327	0.53 248	0.79 411	0.83 406	0.47 324	2.46 479	0.68 364	0.12 249	0.10 199	0.19 404	0.31 439	0.16 160	0.17 243

STrans-v2	0.67 376	0.56 273	2.64 427	0.27 91	0.23 224	0.57 204	0.33 318	0.96 414	0.69 336	0.92 455	0.85 424	0.89 426	0.93 454	1.83 413	1.21 438	0.09 47	0.07 20	0.10 102	0.09 82	0.11 44	0.12 116

hitnet-ft	0.67 376	0.80 368	1.90 259	0.28 116	0.22 205	0.69 363	0.36 337	0.85 322	0.65 301	0.56 289	0.84 420	1.03 456	0.95 460	2.32 464	0.55 320	0.23 430	0.14 307	0.41 476	0.13 248	0.24 303	0.17 243

FADNet-RVC-Resample	0.67 376	1.16 470	3.16 485	0.37 325	0.29 299	0.62 290	0.38 351	0.86 332	0.63 280	0.51 230	0.50 211	0.57 279	0.45 303	1.57 367	0.49 297	0.24 438	0.32 462	0.23 430	0.19 368	0.27 344	0.62 484

RP	0.67 376	0.82 377	1.94 280	0.43 381	0.44 422	0.65 333	0.45 392	0.89 355	0.82 430	0.66 389	0.92 435	0.99 449	0.76 430	1.55 364	0.66 358	0.25 443	0.18 377	0.23 430	0.20 378	0.31 373	0.22 316

HSM-Net_RVC	0.67 376	0.34 144	2.23 352	0.26 75	0.19 155	0.67 345	0.29 266	1.26 491	0.69 336	0.72 413	0.70 385	0.78 388	0.42 281	3.77 520	0.41 257	0.13 279	0.09 160	0.10 102	0.09 82	0.12 55	0.11 79
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 376	0.92 405	1.76 175	0.37 325	0.24 237	0.66 339	0.56 429	0.82 299	0.74 385	1.16 475	0.62 315	0.61 297	0.48 333	2.70 497	0.50 302	0.20 408	0.11 245	0.35 466	0.14 276	0.32 380	0.16 225

ADLNet2	0.68 383	0.84 383	3.19 489	0.33 240	0.36 376	0.64 319	0.37 345	0.89 355	0.79 421	0.54 261	0.65 352	0.93 435	0.48 333	2.07 447	0.56 328	0.13 279	0.11 245	0.11 166	0.11 178	0.33 388	0.18 263

DEmStereo	0.68 383	0.31 119	2.25 354	0.42 376	0.17 93	0.66 339	0.89 480	0.51 81	0.59 229	0.60 341	1.01 451	0.45 203	1.26 477	1.54 363	2.26 487	0.10 136	0.08 90	0.10 102	0.10 117	0.10 28	0.11 79

Nwc_Net	0.68 383	0.83 381	2.53 407	0.41 366	0.39 396	0.77 405	0.38 351	1.01 454	0.70 345	0.60 341	0.99 448	0.98 446	0.68 411	1.41 342	0.63 349	0.23 430	0.15 332	0.23 430	0.25 406	0.23 288	0.18 263

AANet_RVC	0.68 383	1.00 439	2.09 317	0.33 240	0.25 254	0.58 221	0.32 310	0.81 292	0.80 424	0.61 349	0.94 440	0.80 396	0.41 264	2.46 479	1.02 420	0.36 470	0.14 307	0.10 102	0.09 82	0.23 288	0.22 316

IPLG	0.69 387	0.84 383	2.43 388	0.35 286	0.21 180	1.65 497	0.61 443	1.36 495	0.58 222	1.39 496	0.51 215	0.37 139	0.87 447	1.41 342	0.36 219	0.09 47	0.07 20	0.14 316	0.12 216	0.32 380	0.11 79

GwcNet	0.69 387	0.71 332	3.12 482	0.36 304	0.45 430	0.81 422	0.44 385	0.86 332	0.84 436	0.60 341	0.74 399	0.82 404	0.49 341	1.65 380	0.66 358	0.16 358	0.15 332	0.15 343	0.15 299	0.31 373	0.24 352

AF-Net	0.69 387	0.92 405	2.21 344	0.41 366	0.40 405	0.68 357	0.40 358	1.02 457	0.86 439	0.69 402	1.03 455	1.04 459	0.84 442	1.19 320	0.78 386	0.22 427	0.14 307	0.25 442	0.17 335	0.30 365	0.18 263

stereogan	0.69 387	0.51 250	2.44 390	0.39 350	0.39 396	1.01 459	0.41 364	0.94 396	0.92 455	0.73 417	0.85 424	1.15 474	0.69 413	1.57 367	0.53 314	0.19 398	0.18 377	0.20 412	0.16 318	0.36 410	0.24 352

PAM_32	0.70 391	0.35 151	2.73 443	0.54 442	0.61 472	1.07 468	0.43 374	0.84 316	0.49 134	0.90 453	0.91 433	1.23 478	0.77 433	0.65 237	1.10 426	0.10 136	0.19 389	0.10 102	0.49 483	0.15 124	0.38 444

PAM	0.70 391	0.35 151	2.72 438	0.56 451	0.62 474	1.08 470	0.53 417	0.85 322	0.44 84	0.93 457	0.92 435	1.24 479	0.68 411	0.64 227	1.01 418	0.10 136	0.19 389	0.10 102	0.48 481	0.14 107	0.38 444

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 391	0.65 313	3.45 500	0.50 424	0.60 470	0.75 394	0.23 125	0.96 414	0.60 234	0.76 425	1.30 473	0.81 399	0.60 380	0.57 204	0.82 393	0.10 136	0.16 349	0.11 166	0.43 477	0.31 373	0.22 316

xxxx	0.70 391	0.21 14	1.33 77	0.28 116	0.18 126	0.63 308	0.24 158	1.02 457	0.69 336	0.50 217	0.62 315	0.58 286	0.38 232	1.47 356	5.21 525	0.13 279	0.12 271	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.15 198

APVNet	0.70 391	0.67 321	2.71 436	0.38 340	0.36 376	0.85 433	0.43 374	0.91 371	0.68 327	0.55 279	0.69 375	0.75 379	0.55 361	2.31 463	0.78 386	0.17 372	0.17 367	0.24 437	0.19 368	0.33 388	0.23 340

Syn2CoEx	0.70 391	1.07 453	2.74 444	0.43 381	0.30 310	0.64 319	0.42 367	0.99 438	0.78 416	0.62 360	0.78 408	0.74 374	0.72 420	1.92 435	0.61 345	0.20 408	0.17 367	0.19 404	0.15 299	0.29 354	0.22 316

FAT-Stereo	0.70 391	0.54 261	2.88 457	0.36 304	0.29 299	0.62 290	0.54 421	0.97 422	0.87 442	0.76 425	0.92 435	0.94 439	0.80 435	1.84 418	0.57 332	0.18 383	0.19 389	0.17 378	0.16 318	0.22 275	0.25 361

RYNet	0.70 391	0.56 273	2.25 354	0.35 286	0.41 412	0.86 435	0.43 374	0.94 396	0.82 430	0.62 360	0.53 239	0.91 430	0.60 380	2.70 497	1.00 414	0.14 320	0.11 245	0.16 361	0.14 276	0.25 315	0.27 378

PWC_ROB	0.70 391	0.94 413	1.88 248	0.39 350	0.39 396	0.62 290	0.30 274	0.98 426	0.94 456	0.91 454	1.29 472	0.77 385	0.62 394	1.62 378	1.03 422	0.18 383	0.11 245	0.18 398	0.13 248	0.51 469	0.22 316

ccnet	0.71 400	0.41 193	1.59 127	0.40 359	0.45 430	1.06 463	0.55 424	0.98 426	0.71 355	0.88 449	0.97 445	0.82 404	0.88 450	1.68 384	0.94 403	0.32 463	0.26 441	0.32 462	0.27 418	0.34 395	0.30 400

RGC	0.71 400	0.97 430	2.18 340	0.44 388	0.44 422	0.73 384	0.40 358	0.94 396	0.71 355	0.71 410	1.04 458	1.01 452	0.71 417	1.74 394	0.70 368	0.23 430	0.18 377	0.28 450	0.26 413	0.29 354	0.27 378

CBMV	0.71 400	0.76 347	2.64 427	0.33 240	0.20 169	0.78 410	0.79 472	0.98 426	0.78 416	0.85 448	0.71 389	0.86 418	1.10 472	1.46 349	0.62 347	0.18 383	0.20 400	0.21 420	0.19 368	0.25 315	0.33 420
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 403	1.10 455	2.15 333	1.11 504	0.59 465	0.62 290	0.19 40	0.75 231	0.53 178	0.56 289	0.63 327	0.47 224	0.31 186	1.11 310	0.33 201	0.75 497	0.45 480	0.84 496	0.64 503	0.69 485	0.54 475

mmx	0.72 403	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.99 438	0.76 407	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 511	0.13 279	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.15 198

xxx	0.72 403	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.99 438	0.76 407	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 511	0.13 279	0.10 199	0.15 343	0.13 248	0.15 124	0.15 198

LL-Strereo	0.72 403	1.29 482	2.49 400	0.36 304	0.45 430	0.55 171	0.32 310	0.93 388	0.71 355	0.67 393	0.58 285	0.85 414	0.79 434	2.67 495	0.46 278	0.10 136	0.18 377	0.14 316	0.12 216	0.40 439	0.42 460

test_xeample	0.72 403	0.21 14	1.36 82	0.27 91	0.17 93	0.59 238	0.28 242	1.01 454	0.70 345	0.55 279	0.67 358	0.44 194	0.39 246	1.88 428	5.17 524	0.12 249	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.13 84	0.15 198

SHD	0.72 403	0.77 356	2.36 375	0.45 402	0.40 405	0.71 372	0.32 310	1.02 457	1.25 487	1.07 468	0.84 420	0.90 428	0.73 423	1.09 306	0.98 408	0.21 414	0.18 377	0.20 412	0.21 384	0.32 380	0.31 408

RTSC	0.72 403	1.00 439	2.22 348	0.40 359	0.29 299	0.82 425	0.31 287	0.96 414	1.10 477	0.92 455	0.81 412	0.78 388	0.58 374	1.23 325	1.55 458	0.18 383	0.17 367	0.14 316	0.17 335	0.43 450	0.30 400

PASM	0.72 403	0.68 323	1.91 265	0.47 412	0.44 422	0.60 249	0.51 410	0.76 244	0.80 424	0.77 429	0.67 358	0.87 420	0.61 389	2.40 473	0.67 361	0.32 463	0.35 464	0.36 468	0.41 474	0.45 459	0.39 450

PWCDC_ROB	0.72 403	1.06 450	2.09 317	0.47 412	0.36 376	0.78 410	0.26 200	0.98 426	1.34 491	0.61 349	2.07 494	0.64 313	0.61 389	0.83 279	0.71 371	0.31 462	0.14 307	0.15 343	0.12 216	0.60 480	0.21 303

ff1	0.73 412	0.23 33	2.01 300	0.30 163	0.21 180	0.57 204	0.26 200	0.74 219	0.88 445	0.53 248	0.63 327	0.66 324	0.39 246	2.52 484	3.43 511	0.10 136	0.24 426	0.15 343	0.13 248	0.25 315	0.36 434

GASNet	0.73 412	1.47 495	3.04 474	0.47 412	0.33 348	0.57 204	0.34 322	0.91 371	0.75 398	0.58 318	0.58 285	0.74 374	0.55 361	2.03 443	0.65 357	0.21 414	0.15 332	0.19 404	0.17 335	0.51 469	0.28 385

XQC	0.73 412	0.98 433	2.39 379	0.46 407	0.35 368	0.81 422	0.46 395	1.00 446	1.00 464	0.80 433	0.69 375	0.88 424	0.74 428	1.32 332	1.20 436	0.24 438	0.16 349	0.23 430	0.20 378	0.41 442	0.33 420

1111x	0.74 415	0.21 14	1.93 271	0.31 190	0.17 93	0.63 308	0.32 310	1.03 464	0.74 385	0.52 238	0.62 315	0.57 279	0.47 324	2.38 469	4.25 519	0.12 249	0.14 307	0.11 166	0.12 216	0.12 55	0.14 165

Anonymous_2	0.74 415	0.32 125	1.65 136	0.33 240	0.30 310	0.67 345	0.32 310	0.69 189	0.46 108	0.48 198	0.41 140	0.84 411	0.58 374	0.51 182	0.40 251	0.32 463	0.38 470	1.43 519	3.69 535	0.80 494	0.27 378

GANetREF_RVC	0.75 417	1.15 465	2.46 393	0.47 412	0.26 269	0.83 427	0.61 443	0.97 422	0.89 449	0.62 360	0.61 310	0.72 363	0.59 377	2.42 475	0.55 320	0.32 463	0.25 439	0.36 468	0.24 398	0.39 434	0.31 408
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
GANet	0.75 417	0.84 383	2.01 300	0.40 359	0.25 254	0.74 388	0.66 451	0.87 341	0.73 381	0.71 410	1.07 460	0.84 411	0.59 377	2.71 499	1.15 433	0.17 372	0.16 349	0.44 479	0.16 318	0.31 373	0.20 294

PDISCO_ROB	0.75 417	1.06 450	2.11 322	0.64 468	0.59 465	1.13 474	0.43 374	1.14 481	1.05 470	0.64 380	0.71 389	0.96 442	0.61 389	1.21 321	0.76 382	0.37 471	0.18 377	0.27 446	0.24 398	0.56 476	0.32 413

HBP-ISP	0.76 420	1.30 483	3.19 489	0.35 286	0.26 269	0.85 433	0.54 421	1.03 464	0.72 365	0.80 433	0.69 375	0.68 340	0.83 439	2.04 444	0.44 273	0.23 430	0.24 426	0.29 457	0.25 406	0.28 350	0.24 352

Wz-Net-SNSev	0.76 420	1.32 487	3.11 481	0.40 359	0.31 327	0.71 372	0.60 439	0.98 426	0.87 442	0.67 393	0.83 417	0.96 442	0.60 380	1.67 383	0.97 407	0.16 358	0.15 332	0.16 361	0.17 335	0.36 410	0.24 352

FTStereo	0.76 420	0.18 3	2.35 372	0.71 475	0.21 180	0.73 384	1.79 519	0.57 126	0.53 178	1.07 468	1.63 486	1.29 481	2.13 508	0.75 264	0.29 150	0.19 398	0.08 90	0.12 221	0.11 178	0.11 44	0.40 454

CBMV_ROB	0.76 420	0.42 200	2.68 432	0.33 240	0.22 205	0.74 388	0.47 403	0.96 414	0.76 407	1.04 467	0.96 443	0.88 424	0.93 454	2.06 446	1.19 435	0.22 427	0.24 426	0.27 446	0.25 406	0.25 315	0.28 385

DDUNet	0.77 424	1.12 457	1.88 248	0.76 479	0.69 480	0.84 429	0.43 374	0.85 322	0.65 301	0.67 393	0.75 402	0.91 430	0.52 351	1.03 301	0.57 332	0.54 483	0.37 468	0.95 503	0.52 488	0.71 487	0.57 479

UDG	0.77 424	1.23 475	2.15 333	0.67 473	0.59 465	0.78 410	0.38 351	0.90 361	0.70 345	0.61 349	0.69 375	1.01 452	0.67 408	1.02 299	0.73 378	0.45 476	0.34 463	0.87 497	0.51 486	0.67 484	0.46 466

aanetorigin	0.77 424	0.80 368	2.59 420	0.43 381	0.44 422	0.58 221	1.01 492	0.57 126	0.68 327	1.53 501	1.23 468	0.81 399	1.08 470	1.07 304	1.07 424	0.18 383	0.15 332	0.17 378	0.21 384	0.54 474	0.30 400

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 424	1.04 448	2.06 309	0.94 494	0.35 368	0.89 444	0.40 358	0.85 322	0.63 280	0.55 279	0.63 327	0.75 379	0.38 232	2.38 469	0.48 292	1.10 510	0.31 456	0.36 468	0.21 384	0.53 473	0.55 478

222	0.78 428	0.23 33	1.23 61	0.28 116	0.18 126	0.62 290	0.24 158	1.02 457	0.70 345	0.58 318	0.66 355	0.46 216	0.42 281	1.80 408	6.53 531	0.13 279	0.10 199	0.11 166	0.10 117	0.12 55	0.17 243

EAI-Stereo	0.78 428	0.25 46	1.67 142	0.54 442	0.59 465	1.95 506	2.05 522	1.11 480	0.64 288	0.95 460	1.49 481	0.50 240	0.67 408	0.59 213	1.44 453	0.09 47	0.19 389	0.09 55	0.49 483	0.13 84	0.22 316

NCC-stereo	0.79 430	0.94 413	2.42 384	0.59 460	0.45 430	1.90 504	0.46 395	0.99 438	0.72 365	0.64 380	0.84 420	0.91 430	0.73 423	1.80 408	1.00 414	0.27 452	0.19 389	0.23 430	0.31 439	0.24 303	0.22 316

Abc-Net	0.79 430	0.94 413	2.42 384	0.59 460	0.45 430	1.90 504	0.46 395	0.99 438	0.72 365	0.64 380	0.84 420	0.91 430	0.73 423	1.80 408	1.00 414	0.27 452	0.19 389	0.23 430	0.31 439	0.24 303	0.22 316
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SQANet	0.80 432	1.58 498	2.53 407	0.76 479	0.83 489	0.76 397	0.36 337	0.83 305	0.64 288	0.63 369	0.69 375	0.73 367	0.51 346	1.21 321	0.53 314	0.77 499	0.29 450	0.59 487	0.29 424	0.86 496	0.61 483

anonymity	0.80 432	0.66 320	1.29 69	0.59 460	0.75 484	0.67 345	0.52 413	0.95 409	0.71 355	0.94 458	0.70 385	0.67 333	0.87 447	0.71 257	1.35 446	0.64 490	0.62 496	0.58 485	1.44 525	0.60 480	0.65 487

S-Stereo	0.80 432	0.69 327	3.89 508	0.39 350	0.37 387	0.69 363	0.70 462	0.94 396	0.98 463	0.62 360	0.91 433	0.83 406	0.60 380	2.37 466	0.66 358	0.18 383	0.21 409	0.17 378	0.18 348	0.30 365	0.35 426

ADCRef	0.80 432	0.96 422	2.29 361	0.37 325	0.35 368	0.96 452	0.51 410	0.87 341	0.75 398	0.88 449	0.83 417	0.61 297	1.36 486	1.02 299	3.27 506	0.13 279	0.11 245	0.17 378	0.19 368	0.25 315	0.21 303

STTRV1_RVC	0.80 432	0.55 270	2.89 460	0.42 376	0.49 441	0.79 414	0.44 385	1.15 484	0.82 430	0.62 360	0.89 431	0.72 363	0.63 397	2.69 496	0.64 354	0.48 479	0.64 497	0.27 446	0.24 398	0.35 405	0.27 378

DANet	0.80 432	0.65 313	2.21 344	1.19 507	0.48 440	0.74 388	1.25 505	0.89 355	1.53 500	0.89 451	0.71 389	0.96 442	0.56 365	1.83 413	0.96 406	0.18 383	0.16 349	0.19 404	0.16 318	0.26 335	0.29 391
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	0.81 438	1.14 461	2.42 384	0.30 163	0.24 237	0.71 372	0.24 158	0.95 409	0.61 250	0.44 160	0.56 271	0.59 289	0.42 281	1.52 361	0.68 364	0.94 503	0.96 518	0.28 450	1.00 518	0.90 497	1.36 521

edge stereo	0.81 438	0.73 341	3.30 495	0.37 325	1.21 511	0.62 290	0.39 355	0.93 388	0.79 421	0.80 433	0.88 429	1.14 473	0.71 417	2.18 456	0.71 371	0.21 414	0.20 400	0.26 445	0.18 348	0.38 425	0.26 371

MIPNet	0.83 440	0.81 373	2.40 381	0.61 465	0.18 126	1.48 487	1.39 512	1.60 505	0.74 385	1.94 506	0.85 424	0.73 367	1.68 500	0.87 287	0.31 180	0.09 47	0.08 90	0.11 166	0.32 445	0.25 315	0.12 116

FBW_ROB	0.83 440	0.77 356	1.77 184	0.44 388	0.30 310	0.87 439	0.46 395	1.10 476	0.91 452	0.81 438	0.75 402	1.01 452	0.61 389	3.66 519	1.23 440	0.26 447	0.23 423	0.36 468	0.25 406	0.27 344	0.62 484

PA-Net	0.84 442	1.00 439	3.49 501	0.63 467	0.40 405	0.70 370	0.52 413	0.86 332	0.84 436	0.52 238	0.59 288	0.70 357	0.54 356	2.35 465	2.23 485	0.17 372	0.27 447	0.19 404	0.28 421	0.22 275	0.36 434
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 443	1.15 465	2.13 327	0.88 489	0.38 393	0.88 443	0.44 385	1.06 470	0.79 421	0.58 318	0.69 375	0.65 317	0.50 344	2.74 500	0.51 307	0.93 502	0.39 476	0.87 497	0.29 424	0.54 474	0.54 475

THIR-Stereo	0.86 444	0.62 291	2.13 327	0.25 47	0.16 67	0.58 221	2.74 528	0.59 140	0.51 152	0.62 360	1.62 485	0.97 445	1.80 504	1.69 386	2.25 486	0.10 136	0.08 90	0.14 316	0.11 178	0.15 124	0.11 79

DeepPrunerF	0.86 444	0.86 390	2.91 465	0.45 402	0.50 443	0.64 319	0.48 406	1.14 481	2.64 520	0.63 369	0.61 310	0.65 317	0.62 394	2.21 458	1.31 443	0.23 430	0.19 389	0.30 458	0.28 421	0.36 410	0.25 361

DPSNet	0.86 444	0.60 281	2.34 369	0.58 456	0.36 376	1.07 468	0.75 468	1.30 492	1.05 470	0.70 406	0.68 366	0.94 439	1.29 478	2.08 448	1.82 469	0.26 447	0.23 423	0.16 361	0.17 335	0.48 462	0.40 454

AAGNet	0.88 447	0.33 130	1.79 209	0.54 442	0.98 498	0.62 290	0.46 395	0.50 75	0.60 234	0.58 318	0.53 239	0.50 240	0.73 423	1.23 325	7.48 532	0.11 198	0.07 20	0.12 221	0.10 117	0.14 107	0.09 32

Consistency-Raft	0.88 447	0.93 411	3.23 493	0.99 498	0.64 475	0.77 405	0.55 424	0.98 426	0.97 460	0.61 349	1.03 455	0.65 317	1.05 467	0.79 276	1.38 448	0.44 474	0.46 482	0.51 483	0.58 497	0.65 482	0.47 467

PVD	0.90 449	0.85 387	2.15 333	0.53 439	0.50 443	0.99 455	0.56 429	1.15 484	1.64 503	1.41 497	1.41 480	1.11 471	1.13 474	1.35 335	1.31 443	0.26 447	0.28 449	0.28 450	0.26 413	0.37 418	0.49 471

Wz-Net-TNSev	0.91 450	1.73 510	3.08 477	0.36 304	0.31 327	1.00 458	0.71 463	1.06 470	0.97 460	0.71 410	0.72 394	1.09 467	0.87 447	2.42 475	1.59 459	0.20 408	0.20 400	0.16 361	0.20 378	0.44 458	0.35 426

SAMSARA	0.91 450	0.97 430	2.22 348	0.80 483	0.58 463	1.32 481	1.31 507	1.01 454	0.94 456	1.36 492	0.87 427	1.38 486	0.90 452	1.72 391	1.02 420	0.24 438	0.30 454	0.22 423	0.25 406	0.36 410	0.35 426

WZ-Net	0.92 452	1.31 484	3.76 505	0.41 366	0.36 376	0.86 435	0.71 463	1.00 446	1.06 473	0.82 442	0.92 435	1.06 463	1.05 467	2.16 455	1.61 460	0.19 398	0.13 290	0.15 343	0.16 318	0.32 380	0.28 385

MFMNet_re	0.92 452	1.28 481	2.53 407	0.82 487	0.76 487	0.90 445	0.75 468	0.98 426	1.04 469	1.03 465	1.05 459	0.84 411	0.94 457	0.83 279	0.72 375	0.68 492	0.60 494	0.63 489	0.60 499	0.77 492	0.74 490

test_sample9	0.94 454	0.62 291	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.93 388	0.66 316	0.57 300	0.51 215	0.55 261	0.45 303	1.91 431	2.55 493	0.61 487	4.16 534	0.87 497	0.56 492	0.25 315	0.23 340

CrosDoStereo	0.94 454	0.37 163	2.53 407	0.25 47	0.32 335	0.54 158	3.76 532	0.72 204	0.60 234	0.70 406	1.40 478	0.53 251	1.49 493	1.78 400	3.09 501	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.21 257	0.11 79

DeepStereo_LL	0.94 454	0.37 163	2.53 407	0.25 47	0.32 335	0.54 158	3.76 532	0.72 204	0.60 234	0.70 406	1.40 478	0.53 251	1.49 493	1.78 400	3.09 501	0.10 136	0.08 90	0.11 166	0.11 178	0.21 257	0.11 79

ADCP+	0.94 454	1.12 457	3.14 483	0.34 270	0.39 396	1.06 463	0.79 472	0.89 355	0.80 424	0.66 389	0.67 358	0.85 414	1.55 496	0.93 289	4.55 521	0.13 279	0.11 245	0.16 361	0.15 299	0.26 335	0.25 361

ADCMid	0.96 458	1.32 487	2.74 444	0.38 340	0.35 368	0.99 455	0.58 435	0.94 396	0.86 439	1.23 484	1.01 451	1.01 452	1.00 462	1.05 303	3.97 514	0.21 414	0.19 389	0.42 477	0.32 445	0.40 439	0.29 391

G-Net	0.99 459	0.64 306	2.76 446	0.57 454	0.67 477	2.03 511	0.72 466	0.76 244	0.67 325	1.14 474	2.56 508	1.30 484	1.02 464	1.48 357	1.74 466	0.25 443	0.24 426	0.24 437	0.26 413	0.37 418	0.31 408

ADCL	0.99 459	0.79 366	2.43 388	0.39 350	0.32 335	1.50 489	1.90 520	0.92 380	0.97 460	1.26 489	1.27 470	1.00 451	1.42 491	1.14 316	3.31 507	0.17 372	0.14 307	0.22 423	0.21 384	0.30 365	0.22 316

ADCPNet	0.99 459	0.99 437	3.93 511	0.37 325	0.68 479	1.36 483	0.62 447	0.87 341	0.76 407	0.78 431	0.81 412	1.08 465	1.18 475	1.14 316	2.49 492	0.21 414	0.69 506	0.21 420	0.95 516	0.29 354	0.37 441

Ntro	1.00 462	1.68 506	2.80 452	0.95 495	0.85 490	1.06 463	0.53 417	0.98 426	0.90 451	0.62 360	0.76 404	0.93 435	0.66 406	1.66 381	0.98 408	0.99 507	0.45 480	0.75 495	0.40 471	1.19 504	0.75 492

AnyNet_C32	1.00 462	1.33 489	2.53 407	0.49 422	0.54 453	1.15 476	1.14 500	0.91 371	0.89 449	1.11 471	0.95 442	0.87 420	0.93 454	1.50 358	4.07 516	0.21 414	0.20 400	0.25 442	0.24 398	0.38 425	0.33 420

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 464	1.67 504	2.32 364	0.47 412	0.39 396	1.47 486	0.95 484	0.95 409	0.91 452	0.84 445	0.94 440	1.05 461	0.60 380	2.95 506	0.72 375	0.41 472	0.72 510	0.32 462	0.55 489	0.74 488	1.22 517

otaku	1.03 465	1.68 506	2.72 438	0.95 495	0.73 483	1.03 461	0.59 437	0.99 438	0.86 439	0.69 402	1.61 484	0.98 446	0.64 399	1.46 349	1.14 431	0.95 504	0.46 482	0.72 494	0.40 471	1.24 508	0.78 495

SGM-Forest	1.04 466	0.42 200	3.59 504	0.41 366	0.32 335	1.05 462	1.32 508	0.94 396	0.83 434	1.16 475	2.23 502	1.03 456	1.39 489	2.49 482	2.35 489	0.21 414	0.21 409	0.20 412	0.19 368	0.23 288	0.32 413
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 467	1.36 492	2.98 471	0.42 376	0.36 376	0.96 452	0.81 476	1.06 470	1.12 479	1.25 485	0.97 445	1.08 465	0.90 452	1.25 329	4.86 523	0.21 414	0.21 409	0.22 423	0.23 396	0.36 410	0.38 444

SPS-STEREO	1.07 468	1.13 460	2.88 457	0.65 471	0.69 480	0.99 455	0.68 457	1.05 469	0.87 442	1.36 492	1.23 468	1.46 489	0.94 457	1.87 421	1.72 465	0.66 491	0.61 495	0.58 485	0.57 495	0.65 482	0.77 494
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.12 469	0.62 291	1.93 271	0.27 91	0.22 205	0.68 357	0.31 287	0.95 409	0.61 250	1.18 482	0.56 271	2.53 506	1.31 481	1.91 431	2.55 493	0.61 487	4.16 534	0.87 497	0.56 492	0.25 315	0.23 340

WCMA_ROB	1.12 469	0.83 381	2.66 430	0.58 456	0.34 356	1.17 478	0.71 463	0.93 388	0.94 456	1.74 504	2.63 511	3.09 512	1.71 502	1.70 387	1.84 470	0.26 447	0.21 409	0.20 412	0.21 384	0.28 350	0.43 461

AnyNet_C01	1.14 471	1.49 496	4.23 516	0.54 442	0.53 451	1.51 490	1.37 510	1.04 468	1.07 474	1.17 480	1.33 476	1.15 474	1.08 470	1.61 377	2.74 496	0.25 443	0.22 415	0.28 450	0.24 398	0.48 462	0.40 454

NaN_ROB	1.14 471	0.94 413	2.96 467	0.53 439	0.56 458	1.13 474	0.99 487	0.98 426	1.00 464	1.09 470	0.87 427	0.77 385	1.06 469	5.90 529	2.72 495	0.16 358	0.23 423	0.16 361	0.24 398	0.22 275	0.36 434

RainbowNet	1.15 473	1.78 511	2.72 438	1.12 505	0.91 495	1.06 463	0.76 470	1.16 486	1.13 481	0.75 422	0.97 445	1.09 467	0.80 435	1.60 374	1.21 438	1.17 512	1.26 522	1.01 506	0.57 495	1.13 502	0.88 503

SuperB	1.15 473	1.14 461	5.43 524	0.36 304	0.26 269	0.81 422	0.89 480	0.88 349	1.17 482	0.67 393	0.68 366	0.63 304	1.39 489	1.74 394	3.37 509	0.15 337	0.12 271	0.17 378	0.16 318	2.80 529	0.25 361

NVStereoNet_ROB	1.16 475	0.95 420	2.54 413	0.58 456	0.55 456	0.78 410	0.63 449	1.00 446	1.08 475	1.03 465	4.07 526	1.48 490	1.22 476	2.88 505	1.27 442	0.50 480	0.46 482	0.54 484	0.62 500	0.50 467	0.63 486
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 476	0.42 200	3.87 507	0.54 442	0.44 422	4.11 528	0.58 435	1.31 493	0.84 436	2.12 508	1.12 463	0.98 446	0.71 417	4.24 524	0.99 413	0.16 358	0.14 307	0.19 404	0.17 335	0.18 208	0.35 426

SANet	1.20 477	1.21 473	3.33 498	0.38 340	0.27 282	1.73 501	0.85 477	1.10 476	2.49 518	1.16 475	1.83 490	1.72 495	1.50 495	2.37 466	2.84 498	0.18 383	0.16 349	0.16 361	0.15 299	0.32 380	0.32 413

RTS	1.21 478	1.31 484	6.39 527	0.52 433	0.51 448	1.61 493	0.79 472	1.03 464	1.37 493	1.13 472	1.30 473	1.10 469	0.85 443	2.65 492	2.08 478	0.21 414	0.24 426	0.18 398	0.18 348	0.43 450	0.32 413

RTSA	1.21 478	1.31 484	6.39 527	0.52 433	0.51 448	1.61 493	0.79 472	1.03 464	1.37 493	1.13 472	1.30 473	1.10 469	0.85 443	2.65 492	2.08 478	0.21 414	0.24 426	0.18 398	0.18 348	0.43 450	0.32 413

MeshStereo	1.21 478	1.15 465	3.01 473	0.34 270	0.28 293	1.10 471	0.69 459	1.35 494	1.01 466	2.71 522	2.41 505	2.96 509	1.45 492	2.80 503	1.40 451	0.22 427	0.22 415	0.22 423	0.19 368	0.50 467	0.26 371
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
SDNR	1.22 481	0.80 368	2.71 436	0.33 240	1.48 519	1.98 510	0.23 125	1.93 514	2.44 516	0.89 451	2.52 506	1.36 485	0.51 346	3.65 518	1.93 471	0.30 460	0.31 456	0.22 423	0.16 318	0.33 388	0.36 434

CSAN	1.25 482	1.12 457	3.04 474	0.51 429	0.37 387	1.06 463	1.15 501	1.22 487	1.08 475	1.17 480	1.91 492	1.04 459	1.31 481	5.96 530	2.43 491	0.26 447	0.22 415	0.24 437	0.24 398	0.31 373	0.30 400

EDNetEfficient	1.27 483	0.70 330	4.05 513	0.64 468	0.98 498	0.94 450	1.40 513	0.85 322	1.75 507	2.34 517	1.33 476	1.05 461	2.21 510	1.58 371	4.15 517	0.15 337	0.19 389	0.14 316	0.27 418	0.38 425	0.32 413

FCDSN-DC	1.29 484	0.54 261	2.50 404	0.47 412	0.41 412	1.12 472	0.60 439	1.10 476	1.27 489	2.23 514	2.87 514	3.67 516	3.12 521	2.39 472	1.69 463	0.30 460	0.26 441	0.31 459	0.30 433	0.35 405	0.38 444
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 485	1.05 449	2.77 448	0.74 478	1.43 514	0.72 378	0.56 429	0.96 414	0.91 452	0.99 462	2.92 517	6.01 530	0.70 415	2.38 469	3.32 508	0.13 279	0.10 199	0.08 8	0.06 9	0.34 395	0.22 316

ACVNet_1	1.33 486	1.91 519	4.03 512	1.09 502	0.88 492	1.19 479	0.66 451	1.24 489	1.17 482	0.94 458	0.96 443	3.09 512	1.04 466	2.37 466	1.11 429	1.04 508	0.48 488	1.03 507	0.48 481	1.12 501	0.83 497

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 487	1.70 508	2.50 404	0.56 451	0.40 405	2.15 515	0.99 487	1.24 489	1.26 488	1.02 464	1.10 462	1.29 481	0.88 450	3.10 510	1.08 425	1.66 522	0.83 514	0.68 492	0.88 513	1.57 515	1.80 529

MSMD_ROB	1.34 487	0.96 422	2.38 377	0.39 350	0.32 335	1.96 507	0.62 447	0.91 371	1.43 495	2.94 526	2.60 509	4.77 525	1.95 506	2.43 477	1.33 445	0.29 457	0.26 441	0.32 462	0.32 445	0.30 365	0.30 400

psmorigin	1.36 489	0.60 281	13.80 540	0.37 325	0.29 299	0.62 290	0.33 318	0.77 254	0.61 250	0.96 461	0.88 429	1.17 477	0.73 423	4.00 521	0.86 397	0.19 398	0.22 415	0.17 378	0.18 348	0.24 303	0.29 391

MADNet+	1.36 489	1.93 521	5.95 525	0.81 486	0.59 465	1.57 492	1.09 496	1.39 498	1.22 485	0.84 445	1.01 451	1.25 480	1.12 473	3.19 511	2.36 490	0.45 476	0.47 485	0.38 474	0.34 452	0.59 477	0.57 479

ELAS_RVC	1.37 491	0.78 364	3.21 491	0.55 449	0.50 443	1.49 488	2.48 526	1.48 500	1.71 506	2.13 511	2.09 495	2.07 500	2.56 514	1.90 430	2.02 475	0.35 468	0.36 466	0.37 472	0.34 452	0.49 465	0.47 467
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 492	1.64 502	1.86 241	1.36 510	1.11 507	1.39 484	1.19 503	1.76 508	1.45 497	1.16 475	2.21 500	1.53 491	1.38 487	1.98 438	1.52 456	1.29 514	0.67 500	1.27 513	0.69 504	1.29 510	0.98 506

IMH-64	1.39 492	1.64 502	1.86 241	1.36 510	1.11 507	1.39 484	1.19 503	1.76 508	1.45 497	1.16 475	2.21 500	1.53 491	1.38 487	1.98 438	1.52 456	1.29 514	0.67 500	1.27 513	0.69 504	1.29 510	0.98 506

ELAS	1.39 492	0.79 366	2.86 455	0.53 439	0.50 443	2.81 522	2.20 523	1.61 506	1.50 499	2.28 516	2.35 503	1.82 496	2.13 508	1.73 392	2.22 484	0.35 468	0.37 468	0.35 466	0.35 455	0.49 465	0.47 467
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 495	1.81 512	3.23 493	1.08 501	0.92 496	1.32 481	0.85 477	1.49 501	1.69 504	1.19 483	1.73 488	2.13 501	1.03 465	2.50 483	1.40 451	0.91 501	0.53 490	1.00 505	0.55 489	2.11 524	0.85 498

EKT-Stereo	1.47 496	0.49 242	1.93 271	2.57 529	19.31 545	0.55 171	0.22 96	0.69 189	0.42 70	0.38 127	0.36 111	0.43 183	0.27 142	0.69 250	0.26 117	0.12 249	0.14 307	0.11 166	0.16 318	0.20 244	0.15 198

WAO-7	1.48 497	1.63 500	2.49 400	0.93 493	0.75 484	1.72 500	1.10 497	1.84 512	1.96 513	1.43 498	2.54 507	1.97 498	1.61 499	3.06 508	2.08 478	0.69 493	0.66 499	0.94 502	0.74 507	0.80 494	0.69 489

FC-DCNN	1.49 498	0.59 279	2.88 457	0.44 388	0.39 396	1.97 509	0.66 451	1.67 507	1.70 505	2.72 523	2.89 515	4.22 519	2.97 518	2.55 487	2.19 483	0.29 457	0.26 441	0.31 459	0.30 433	0.32 380	0.39 450

PWCK	1.49 498	1.90 518	3.22 492	1.09 502	0.54 453	1.71 499	1.73 518	1.49 501	1.53 500	1.44 499	1.80 489	1.82 496	1.30 480	3.34 514	1.76 467	1.07 509	0.56 492	0.97 504	0.58 497	1.38 514	0.65 487

FC-DCNN v2	1.54 500	0.58 277	2.80 452	0.44 388	0.39 396	2.05 512	0.66 451	1.90 513	1.84 511	2.79 524	2.97 518	4.41 523	3.07 519	2.65 492	2.30 488	0.29 457	0.26 441	0.31 459	0.30 433	0.32 380	0.38 444

MFN_U_SF_RVC	1.55 501	2.39 531	3.16 485	0.65 471	0.41 412	1.12 472	0.46 395	1.23 488	1.33 490	1.61 502	1.20 466	1.43 488	0.98 461	1.76 397	1.97 472	1.90 525	1.80 524	1.98 528	2.15 529	1.63 516	1.77 528

WAO-6	1.58 502	1.54 497	2.32 364	1.14 506	1.00 500	2.30 517	1.03 493	1.82 511	2.85 522	1.25 485	2.61 510	2.20 502	1.56 497	2.47 481	1.99 474	0.95 504	0.67 500	1.19 512	0.83 511	1.08 500	0.88 503

DispFullNet	1.67 503	2.10 524	5.22 521	1.53 515	8.90 532	0.86 435	0.31 287	0.96 414	0.96 459	1.37 495	1.01 451	1.13 472	1.98 507	1.51 359	0.91 400	0.54 483	0.31 456	1.18 509	0.63 502	1.13 502	0.80 496

JetBlue	1.78 504	1.63 500	3.92 509	0.73 476	1.21 511	4.38 529	3.35 529	1.59 504	1.20 484	1.26 489	1.52 483	2.37 504	1.88 505	3.23 512	3.00 499	0.53 481	0.47 485	0.48 482	0.49 483	1.29 510	0.97 505

Dean	1.79 505	1.83 513	3.92 509	1.29 509	1.07 506	1.55 491	1.00 490	1.95 515	2.33 515	1.47 500	4.19 527	4.26 522	1.33 484	2.21 458	1.48 455	1.14 511	0.68 504	1.18 509	0.74 507	1.24 508	0.98 506

SGM+DAISY	1.83 506	1.43 493	3.81 506	0.87 488	1.01 501	2.38 519	2.53 527	1.36 495	1.75 507	2.92 525	3.22 521	2.65 507	2.93 516	2.22 461	3.10 503	0.72 494	0.69 506	0.63 489	0.62 500	0.77 492	0.98 506

SGM_RVC	1.89 507	0.92 405	2.50 404	0.96 497	0.93 497	1.63 495	1.37 510	1.52 503	12.43 535	1.85 505	1.69 487	2.40 505	1.74 503	2.81 504	1.71 464	0.53 481	0.47 485	0.42 477	0.47 480	0.74 488	0.74 490
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 508	1.85 515	4.10 514	1.07 500	0.86 491	1.15 476	0.53 417	1.06 470	1.12 479	0.64 380	1.09 461	1.99 499	0.70 415	2.20 457	9.86 537	5.62 535	0.41 479	1.03 507	0.55 489	1.86 522	0.85 498

LVE	1.96 509	2.17 530	3.14 483	1.68 516	1.80 524	1.63 495	1.03 493	2.34 518	2.81 521	1.25 485	2.89 515	4.24 521	1.29 478	2.79 502	1.44 453	2.85 530	0.91 517	1.18 509	1.46 526	1.23 507	1.10 514

IMH	2.02 510	2.15 529	2.69 435	1.68 516	1.12 509	1.66 498	0.92 483	2.10 516	1.92 512	1.32 491	2.66 512	2.21 503	1.69 501	5.78 528	1.68 462	5.54 534	0.96 518	1.31 515	0.71 506	1.32 513	0.99 511

IGEV-RUCA	2.28 511	0.30 108	1.15 48	0.40 359	1.86 525	2.06 513	1.90 520	1.36 495	1.80 510	3.70 530	3.76 524	5.02 526	8.19 535	2.12 452	1.63 461	0.25 443	0.76 511	2.72 531	1.91 527	2.39 527	2.36 531

UNDER WATER-64	2.47 512	1.89 517	4.86 519	1.82 522	1.44 516	3.18 524	1.57 517	2.62 519	5.64 527	2.05 507	2.13 497	4.13 518	3.76 523	2.62 490	3.42 510	1.47 519	0.85 515	1.57 523	1.07 520	1.82 521	1.49 523

TorneroNet-64	2.65 513	1.83 513	3.30 495	1.46 513	1.20 510	3.89 525	0.99 487	3.51 530	6.71 531	2.56 519	4.60 528	4.22 519	3.85 524	3.33 513	3.14 504	1.19 513	0.65 498	1.39 518	0.79 510	3.31 531	1.15 515

notaker	2.66 514	2.07 523	3.31 497	2.61 530	1.43 514	1.76 502	1.11 498	2.76 522	1.79 509	2.26 515	11.53 539	3.96 517	4.29 525	3.09 509	2.76 497	1.55 521	0.88 516	1.70 526	1.07 520	2.00 523	1.35 520

UNDER WATER	2.74 515	1.85 515	4.54 518	1.81 521	1.44 516	2.34 518	1.40 513	3.24 525	6.60 530	2.60 520	2.76 513	5.75 528	5.24 528	3.02 507	4.01 515	1.45 518	0.81 513	1.59 524	1.06 519	1.80 520	1.51 524

MADNet++	2.79 516	2.11 526	2.97 470	2.49 528	2.28 526	2.95 523	2.31 524	2.67 520	2.47 517	3.03 527	3.13 520	2.70 508	2.92 515	4.10 522	4.48 520	2.68 529	2.24 532	3.04 534	2.44 531	2.37 526	2.34 530

WAO-8	2.80 517	2.14 527	2.89 460	1.91 523	1.04 504	3.98 526	0.96 485	3.26 526	6.17 528	2.15 512	3.37 522	3.31 514	2.41 512	11.84 538	2.03 476	2.05 526	1.86 526	1.54 521	0.92 514	1.22 505	0.87 501

Venus	2.80 517	2.14 527	2.89 460	1.91 523	1.04 504	3.98 526	0.96 485	3.26 526	6.17 528	2.15 512	3.37 522	3.31 514	2.41 512	11.84 538	2.03 476	2.05 526	1.86 526	1.54 521	0.92 514	1.22 505	0.87 501

DGSMNet	2.89 519	0.63 302	3.18 488	3.43 533	4.17 531	2.57 521	6.98 536	0.97 422	0.83 434	0.56 289	1.86 491	0.79 393	0.62 394	1.64 379	1.39 449	4.61 533	5.01 536	5.17 537	4.71 536	4.44 535	4.19 535

MANE	2.90 520	1.14 461	2.96 467	1.03 499	1.01 501	5.01 530	2.45 525	5.36 533	6.88 532	3.58 529	4.76 530	5.99 529	4.99 526	4.23 523	4.61 522	0.56 486	0.67 500	0.44 479	0.78 509	0.51 469	1.03 512

SGM-ForestM	2.98 521	1.70 508	3.52 503	0.67 473	0.47 438	5.18 531	3.36 530	3.30 528	2.86 523	4.44 531	3.79 525	9.80 536	5.50 529	6.29 531	6.52 530	0.27 452	0.36 466	0.24 437	0.27 418	0.38 425	0.58 481

xyz-stereo	3.02 522	0.29 96	30.64 554	0.23 16	0.12 6	15.52 540	0.24 158	0.51 81	0.47 125	0.59 332	7.99 532	0.64 313	0.47 324	1.39 338	0.50 302	0.09 47	0.07 20	0.34 465	0.07 30	0.13 84	0.08 18

JetRed	3.29 523	4.93 534	10.17 533	1.45 512	1.72 523	7.44 533	5.05 534	3.06 523	2.12 514	2.41 518	2.39 504	2.99 510	2.37 511	3.51 517	6.44 529	1.32 517	1.90 528	1.37 517	1.23 524	2.21 525	1.76 527

LSM	3.31 524	1.11 456	5.29 523	9.40 539	30.65 551	0.84 429	1.12 499	0.91 371	1.22 485	1.36 492	2.19 499	0.93 435	0.83 439	1.66 381	0.90 399	0.21 414	0.31 456	0.24 437	0.28 421	0.39 434	6.33 538

U	3.37 525	0.17 1	0.91 27	0.26 75	13.79 541	19.19 545	0.15 13	0.41 27	0.31 5	0.17 10	0.18 16	0.27 85	0.15 13	0.21 1	0.16 4	0.09 47	0.06 2	17.88 545	12.81 542	0.10 28	0.08 18

KSHMR	4.10 526	1.97 522	5.27 522	1.71 518	1.47 518	1.96 507	1.28 506	3.19 524	17.33 546	2.12 508	15.91 542	9.18 535	1.57 498	8.42 535	1.98 473	1.52 520	1.26 522	1.67 525	1.19 522	1.67 518	1.40 522

ktn	4.35 527	2.10 524	2.89 460	1.80 520	1.49 520	2.13 514	1.41 515	2.26 517	12.72 536	11.41 538	16.43 543	11.15 538	3.75 522	4.36 525	3.18 505	1.82 524	0.98 520	1.73 527	1.21 523	2.97 530	1.27 518

LE_ROB	4.43 528	1.35 491	9.38 532	2.79 531	3.93 529	2.43 520	3.46 531	2.68 521	11.19 534	11.66 539	4.73 529	5.26 527	10.46 537	4.50 526	9.49 535	0.82 500	0.69 506	1.34 516	0.98 517	0.75 490	0.76 493

tt	4.93 529	0.27 66	4.20 515	2.29 527	1.58 521	10.20 536	16.97 541	9.42 539	5.02 526	1.67 503	1.28 471	4.68 524	5.03 527	3.37 516	5.92 527	6.16 536	9.47 543	2.82 532	3.18 533	3.60 532	1.53 525

TorneroNet	5.50 530	1.92 520	3.16 485	1.47 514	1.25 513	14.07 538	1.06 495	4.90 531	20.99 552	10.17 535	16.48 544	11.88 540	6.93 531	3.34 514	4.20 518	1.30 516	0.69 506	1.45 520	0.86 512	2.61 528	1.20 516

TCMNet-wrong-test	5.51 531	6.62 537	6.20 526	13.02 543	11.90 537	7.14 532	5.53 535	6.99 537	1.44 496	2.65 521	3.10 519	8.37 534	5.95 530	4.75 527	6.05 528	3.07 531	0.98 520	2.38 530	1.99 528	6.62 538	5.43 537

coex-ft	5.95 532	1.67 504	60.57 555	0.34 270	0.30 310	0.77 405	0.69 459	0.74 219	4.41 525	19.22 546	2.15 498	1.62 494	7.97 534	1.81 411	8.96 534	0.44 474	2.08 530	0.18 398	0.19 368	0.38 425	4.62 536

HanzoNet	7.64 533	2.86 532	5.05 520	7.01 536	3.97 530	2.18 516	1.34 509	3.37 529	4.05 524	13.17 540	10.58 533	10.73 537	16.52 544	8.45 536	10.51 538	10.48 542	9.72 544	5.59 538	13.46 543	6.84 539	6.83 539

USTest	8.10 534	7.17 538	8.96 531	9.25 538	9.05 533	15.27 539	23.78 543	9.96 540	9.47 533	5.94 534	6.75 531	7.80 533	7.48 533	8.83 537	11.21 539	2.21 528	3.56 533	2.86 533	3.20 534	5.02 536	4.16 534

EDNetEfficientorigin	8.18 535	0.98 433	145.96 557	0.51 429	0.89 493	0.72 378	0.48 406	0.85 322	1.56 502	2.12 508	1.49 481	1.29 481	1.31 481	1.83 413	2.13 482	0.13 279	0.12 271	0.17 378	0.18 348	0.39 434	0.45 464

DGTPSM_ROB	8.89 536	5.62 535	12.25 535	5.92 535	11.32 535	8.54 534	24.18 544	6.40 535	13.49 537	5.15 532	11.46 537	6.19 531	10.92 538	7.00 532	13.72 540	4.47 532	7.65 537	3.92 535	7.45 539	4.38 534	7.87 540

DPSMNet_ROB	9.48 537	5.64 536	13.01 539	8.82 537	11.82 536	8.54 534	24.20 545	6.41 536	13.65 540	5.32 533	11.47 538	6.33 532	10.92 538	7.69 533	13.89 541	7.25 541	8.19 539	5.06 536	7.78 540	5.31 537	8.26 541

BEATNet-Init1	12.10 538	11.19 539	27.29 552	2.99 532	3.51 528	21.84 551	11.10 537	14.34 544	13.83 541	20.34 547	20.33 549	26.35 555	20.03 546	19.06 549	14.80 544	1.74 523	1.81 525	2.05 529	2.49 532	3.69 533	3.12 533

DPSM_ROB	12.34 539	11.21 541	12.51 536	12.91 541	12.80 539	19.84 548	28.28 550	14.38 545	14.28 542	10.58 536	11.26 535	12.03 541	11.85 541	13.15 544	15.34 545	7.11 539	8.31 540	6.50 540	7.35 537	8.84 540	8.31 542

DPSM	12.34 539	11.21 541	12.51 536	12.91 541	12.80 539	19.84 548	28.28 550	14.38 545	14.28 542	10.58 536	11.26 535	12.03 541	11.85 541	13.15 544	15.34 545	7.11 539	8.31 540	6.50 540	7.35 537	8.84 540	8.31 542

DLNR_Zeroshot_test	13.43 541	19.94 546	23.55 546	121.61 557	35.03 552	0.46 87	0.15 13	8.02 538	0.35 18	0.28 85	0.37 114	0.26 76	0.17 23	0.76 267	0.29 150	6.42 538	0.26 441	0.09 55	0.38 466	50.13 555	0.18 263

LRCNet_RVC	13.74 542	19.30 544	12.75 538	19.46 546	12.69 538	1.86 503	0.41 364	12.33 541	1.05 470	15.77 542	18.83 548	12.62 543	8.70 536	12.21 541	9.62 536	22.22 548	8.37 542	25.85 548	24.01 549	19.32 547	17.44 548

FADE	15.89 543	3.00 533	8.70 530	2.11 525	2.94 527	1.19 479	0.91 482	5.00 532	2.49 518	1.25 485	1.19 465	3.05 511	7.02 532	8.02 534	5.31 526	94.83 556	35.90 556	65.83 553	66.18 553	1.66 517	1.30 519

DPSimNet_ROB	17.97 544	20.20 550	24.98 548	17.62 544	15.92 542	21.53 550	21.00 542	13.70 542	15.61 544	23.89 552	14.69 541	22.87 549	24.58 555	12.70 543	14.56 542	18.48 546	12.91 545	20.21 546	12.05 541	17.76 543	14.17 545

HaxPig	19.86 545	22.40 551	22.34 545	17.95 545	17.95 544	11.77 537	11.89 538	16.02 547	15.89 545	21.10 548	21.41 550	18.74 547	18.39 545	20.08 550	19.69 548	23.63 552	23.22 550	24.06 547	23.69 548	23.00 548	23.95 551

ASD4	21.52 546	19.65 545	22.13 544	22.45 548	16.42 543	23.29 552	30.71 552	33.06 556	17.47 547	24.18 553	14.11 540	21.71 548	15.88 543	21.06 551	18.11 547	19.78 547	17.78 549	26.52 549	20.33 547	27.03 549	18.73 549

Anonymous_1	22.91 547	11.20 540	12.13 534	12.75 540	26.28 550	19.43 546	27.92 549	14.08 543	13.61 538	14.96 541	10.58 533	11.26 539	11.19 540	12.55 542	14.57 543	38.28 555	7.88 538	34.96 552	63.99 552	89.57 556	10.94 544

PML	23.15 548	16.83 543	7.78 529	5.49 534	9.93 534	51.13 556	104.50 556	5.76 534	13.62 539	37.30 556	105.93 556	30.86 556	23.50 551	12.07 540	7.87 533	6.30 537	2.12 531	6.32 539	2.43 530	10.44 542	2.90 532

MEDIAN_ROB	23.96 549	27.05 555	26.39 551	22.16 547	22.13 546	16.12 541	13.97 539	20.24 548	20.05 548	25.50 554	25.31 554	22.96 550	22.63 550	24.39 552	23.24 552	28.20 553	27.23 554	28.62 550	27.75 550	27.50 550	27.76 552

CasAABBNet	24.81 550	22.53 552	24.83 547	26.08 550	25.74 548	39.86 553	57.06 555	28.87 553	28.83 555	21.16 550	22.54 552	24.22 551	23.89 553	26.38 553	30.87 555	14.25 543	16.71 547	13.09 542	14.81 545	17.78 544	16.71 546

Selective-RAFT-Error	24.87 551	22.59 553	25.14 549	26.13 551	25.82 549	39.93 554	57.03 554	28.97 554	28.95 556	21.21 551	22.65 553	24.25 552	23.98 554	26.43 554	30.83 554	14.27 544	16.71 547	13.10 543	14.82 546	17.82 545	16.76 547

LSM0	26.58 552	22.63 554	25.88 550	30.13 552	52.21 556	39.94 555	56.74 553	28.97 554	28.72 554	21.14 549	22.26 551	24.43 553	23.88 552	26.54 555	30.87 555	14.32 545	16.55 546	13.12 544	14.71 544	17.92 546	20.60 550

AVERAGE_ROB	26.93 553	30.34 556	29.27 553	25.82 549	25.34 547	19.48 547	15.17 540	23.55 552	23.00 553	28.45 555	27.87 555	26.25 554	25.86 556	26.96 556	25.55 553	31.30 554	30.07 555	31.76 551	30.81 551	30.79 554	30.93 553

xxxxx1	28.96 554	20.11 547	14.07 541	49.74 553	39.15 553	18.98 542	26.64 546	21.94 549	20.21 549	16.45 543	17.48 545	18.36 544	21.56 547	16.21 546	20.88 549	23.07 549	26.55 551	66.40 554	78.70 554	30.27 551	32.51 554

tt_ll	28.96 554	20.11 547	14.07 541	49.74 553	39.15 553	18.98 542	26.64 546	21.94 549	20.21 549	16.45 543	17.48 545	18.36 544	21.56 547	16.21 546	20.88 549	23.07 549	26.55 551	66.40 554	78.70 554	30.27 551	32.51 554

ff	28.96 554	20.11 547	14.07 541	49.74 553	39.15 553	18.98 542	26.64 546	21.94 549	20.21 549	16.45 543	17.48 545	18.36 544	21.56 547	16.21 546	20.88 549	23.07 549	26.55 551	66.40 554	78.70 554	30.27 551	32.51 554

test_example2	115.39 557	123.23 557	94.57 556	115.52 556	123.55 557	101.63 557	114.33 557	53.41 557	99.48 557	134.90 557	135.05 557	85.83 557	85.11 557	111.32 557	106.15 557	152.55 557	205.26 557	99.78 557	114.96 557	140.96 557	110.20 557

ccccc	291.34 558	297.21 558	347.09 558	374.70 558	380.44 558	203.92 558	213.88 558	216.32 558	172.72 558	203.37 558	218.57 558	215.01 558	258.31 558	312.78 558	341.56 558	412.57 558	356.13 558	256.09 558	227.69 558	428.88 558	389.64 558

Low-res two-view benchmark