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

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 2	0.29 20	0.31 7	0.21 57	0.19 4	0.19 13	0.30 6	0.20 6	0.16 1	0.15 2	0.19 5	0.17 9	0.35 23	0.20 4	0.13 27	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.11 5	0.10 2

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 2	0.26 6	0.31 7	0.17 10	0.24 20	0.17 2	0.27 3	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 9	0.14 1	0.32 8	0.19 1	0.13 27	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.11 5	0.10 2

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 2	0.28 14	0.34 26	0.17 10	0.24 20	0.17 2	0.27 3	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 13	0.15 4	0.32 8	0.20 4	0.12 7	0.09 2	0.13 26	0.09 5	0.10 1	0.10 2

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 2	0.28 14	0.34 26	0.16 2	0.26 37	0.17 2	0.31 8	0.15 2	0.19 5	0.15 2	0.23 13	0.15 4	0.32 8	0.20 4	0.11 2	0.09 2	0.13 26	0.09 5	0.10 1	0.10 2

FoundationStereo	0.18 1	0.15 11	0.26 6	0.31 7	0.17 10	0.23 16	0.20 15	0.24 2	0.16 4	0.19 5	0.16 6	0.21 7	0.19 18	0.27 2	0.22 13	0.14 54	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.10 1	0.10 2

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 2	0.30 26	0.31 7	0.20 42	0.20 6	0.18 9	0.33 11	0.22 11	0.19 5	0.15 2	0.20 6	0.18 13	0.34 19	0.20 4	0.13 27	0.09 2	0.13 26	0.09 5	0.11 5	0.09 1

MLG-Stereo_test3	0.20 7	0.14 2	0.28 14	0.33 22	0.17 10	0.38 154	0.18 9	0.32 9	0.22 11	0.25 20	0.16 6	0.25 20	0.17 9	0.32 8	0.21 12	0.13 27	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.11 5	0.11 14

LGtest1	0.20 7	0.15 11	0.30 26	0.35 40	0.17 10	0.26 37	0.17 2	0.33 11	0.21 9	0.21 10	0.16 6	0.23 13	0.21 29	0.33 14	0.20 4	0.15 119	0.10 22	0.13 26	0.10 32	0.12 17	0.11 14

MonSter	0.20 7	0.14 2	0.27 11	0.31 7	0.16 2	0.22 11	0.21 28	0.39 19	0.34 37	0.20 8	0.25 21	0.18 2	0.15 4	0.39 36	0.19 1	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 5	0.11 5	0.10 2

dual_stereo	0.20 7	0.15 11	0.27 11	0.32 14	0.17 10	0.16 2	0.20 15	0.30 6	0.21 9	0.24 18	0.20 12	0.25 20	0.14 1	0.55 124	0.25 36	0.14 54	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.10 1	0.10 2

111111	0.22 11	0.15 11	0.29 20	0.37 81	0.23 99	0.21 10	0.19 13	0.46 42	0.29 21	0.20 8	0.20 12	0.29 30	0.14 1	0.44 61	0.22 13	0.14 54	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.12 17	0.12 40

LG-G_1	0.22 11	0.14 2	0.31 30	0.34 26	0.16 2	0.52 235	0.17 2	0.36 15	0.20 6	0.21 10	0.22 14	0.26 23	0.19 18	0.37 28	0.20 4	0.14 54	0.10 22	0.13 26	0.09 5	0.11 5	0.11 14

LG-G	0.22 11	0.14 2	0.31 30	0.34 26	0.16 2	0.52 235	0.17 2	0.36 15	0.20 6	0.21 10	0.22 14	0.26 23	0.19 18	0.37 28	0.20 4	0.14 54	0.10 22	0.13 26	0.09 5	0.11 5	0.11 14

SGD-Stereo	0.22 11	0.16 23	0.28 14	0.32 14	0.16 2	0.28 62	0.20 15	0.39 19	0.29 21	0.25 20	0.29 34	0.21 7	0.27 74	0.38 33	0.27 70	0.16 162	0.09 2	0.13 26	0.11 51	0.13 45	0.11 14

StereoAnything_RVC	0.22 11	0.85 485	0.41 109	0.28 1	0.16 2	0.23 16	0.18 9	0.23 1	0.19 5	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 29	0.32 8	0.19 1	0.16 162	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.16 175	0.10 2

IGEV-Stereo++	0.22 11	0.16 23	0.29 20	0.38 100	0.20 42	0.22 11	0.18 9	0.44 33	0.36 48	0.23 15	0.29 34	0.24 17	0.17 9	0.28 4	0.23 21	0.12 7	0.10 22	0.12 3	0.10 32	0.12 17	0.11 14

GREAT-IGEV	0.23 17	0.15 11	0.33 37	0.30 5	0.23 99	0.20 6	0.26 76	0.35 14	0.34 37	0.21 10	0.31 38	0.22 9	0.21 29	0.50 102	0.22 13	0.12 7	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.13 45	0.12 40

DEFOM-Stereo	0.23 17	0.16 23	0.29 20	0.34 26	0.20 42	0.59 280	0.20 15	0.32 9	0.31 26	0.23 15	0.19 10	0.18 2	0.18 13	0.42 53	0.22 13	0.12 7	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.11 5	0.12 40

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 19	0.17 33	0.34 42	0.40 161	0.21 57	0.18 3	0.21 28	0.36 15	0.27 18	0.30 46	0.52 109	0.28 29	0.28 85	0.27 2	0.24 29	0.14 54	0.10 22	0.13 26	0.10 32	0.14 86	0.14 105

AIO_rvc	0.24 19	0.17 33	0.37 72	0.35 40	0.20 42	0.26 37	0.33 182	0.45 36	0.23 13	0.26 26	0.25 21	0.33 54	0.15 4	0.55 124	0.24 29	0.12 7	0.09 2	0.13 26	0.10 32	0.12 17	0.11 14

AIO_test	0.24 19	0.17 33	0.33 37	0.35 40	0.21 57	0.31 94	0.38 259	0.45 36	0.26 16	0.26 26	0.28 31	0.32 46	0.21 29	0.40 44	0.26 48	0.13 27	0.10 22	0.13 26	0.11 51	0.13 45	0.11 14

LG-Stereo	0.25 22	0.18 52	0.43 140	0.40 161	0.20 42	0.22 11	0.26 76	0.33 11	0.39 64	0.27 33	0.45 76	0.22 9	0.16 8	0.38 33	0.28 88	0.11 2	0.12 147	0.17 152	0.15 160	0.13 45	0.10 2

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 22	0.32 356	0.25 1	0.52 402	0.20 42	0.29 72	0.22 38	0.44 33	0.38 59	0.27 33	0.25 21	0.24 17	0.29 102	0.46 73	0.23 21	0.14 54	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.14 86	0.11 14

HUF	0.25 22	0.17 33	0.38 82	0.33 22	0.19 26	0.25 34	0.39 277	0.53 66	0.36 48	0.26 26	0.23 16	0.33 54	0.27 74	0.36 26	0.25 36	0.14 54	0.11 81	0.13 26	0.10 32	0.12 17	0.12 40

GIP-stereo	0.25 22	0.19 76	0.32 34	0.38 100	0.25 169	0.26 37	0.20 15	0.50 53	0.41 82	0.25 20	0.39 65	0.35 66	0.20 24	0.33 14	0.22 13	0.16 162	0.11 81	0.13 26	0.10 32	0.12 17	0.12 40

RAStereo	0.25 22	0.17 33	0.33 37	0.40 161	0.21 57	0.24 20	0.26 76	0.45 36	0.46 110	0.23 15	0.34 53	0.30 34	0.19 18	0.34 19	0.26 48	0.15 119	0.12 147	0.16 113	0.13 106	0.14 86	0.11 14

IGEV-Stereo+	0.25 22	0.15 11	0.28 14	0.32 14	0.19 26	0.13 1	0.17 2	0.29 5	0.30 24	0.22 14	0.15 2	0.22 9	0.22 37	0.42 53	0.22 13	0.14 54	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.15 128	1.09 510

IGEV++	0.25 22	0.17 33	0.35 51	0.40 161	0.23 99	0.24 20	0.23 50	0.56 83	0.24 14	0.29 40	0.36 57	0.30 34	0.22 37	0.33 14	0.29 105	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.10 32	0.13 45	0.14 105

Selective-IGEV	0.25 22	0.18 52	0.37 72	0.37 81	0.20 42	0.27 49	0.25 65	0.59 93	0.25 15	0.27 33	0.26 26	0.34 59	0.18 13	0.62 196	0.23 21	0.12 7	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.11 14

S2M2	0.26 30	0.23 196	0.34 42	0.32 14	0.25 169	0.24 20	0.13 1	0.36 15	0.42 89	0.25 20	0.37 60	0.29 30	0.25 55	0.31 7	0.26 48	0.22 327	0.19 365	0.17 152	0.19 299	0.21 294	0.19 253

castereo++	0.26 30	0.17 33	0.29 20	0.34 26	0.20 42	0.74 353	0.20 15	0.41 25	0.49 121	0.24 18	0.24 20	0.35 66	0.27 74	0.41 48	0.20 4	0.14 54	0.09 2	0.14 49	0.09 5	0.11 5	0.11 14

IGEV-RUCA	0.26 30	0.16 23	0.36 63	0.40 161	0.27 241	0.32 107	0.20 15	0.39 19	0.36 48	0.27 33	0.31 38	0.25 20	0.21 29	0.50 102	0.24 29	0.20 291	0.11 81	0.13 26	0.10 32	0.17 201	0.16 175

fffft	0.26 30	0.18 52	0.39 89	0.37 81	0.23 99	0.29 72	0.35 216	0.46 42	0.26 16	0.37 66	0.23 16	0.27 26	0.22 37	0.55 124	0.28 88	0.12 7	0.09 2	0.16 113	0.13 106	0.13 45	0.13 77
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.26 30	0.19 76	0.36 63	0.39 124	0.18 19	0.28 62	0.30 130	0.52 60	0.29 21	0.30 46	0.31 38	0.32 46	0.17 9	0.55 124	0.23 21	0.13 27	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.11 14

RSM++	0.26 30	0.19 76	0.36 63	0.37 81	0.21 57	0.28 62	0.29 112	0.54 72	0.34 37	0.26 26	0.23 16	0.36 76	0.21 29	0.52 110	0.24 29	0.12 7	0.11 81	0.14 49	0.12 74	0.14 86	0.11 14

RSM	0.26 30	0.19 76	0.35 51	0.37 81	0.21 57	0.27 49	0.33 182	0.55 75	0.28 19	0.26 26	0.25 21	0.38 83	0.20 24	0.59 156	0.23 21	0.12 7	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.14 86	0.11 14

MoCha-V2	0.26 30	0.16 23	0.30 26	0.41 188	0.18 19	0.27 49	0.26 76	0.57 87	0.28 19	0.37 66	0.27 27	0.33 54	0.34 141	0.56 134	0.23 21	0.12 7	0.10 22	0.12 3	0.10 32	0.13 45	0.13 77

SCV	0.27 38	0.20 107	0.37 72	0.36 64	0.22 72	0.27 49	0.33 182	0.65 128	0.31 26	0.25 20	0.29 34	0.37 77	0.23 43	0.52 110	0.23 21	0.19 270	0.11 81	0.14 49	0.11 51	0.15 128	0.12 40

SMoEStereo_RVC	0.27 38	0.20 107	0.37 72	0.36 64	0.23 99	0.36 137	0.31 153	0.43 30	0.36 48	0.38 72	0.30 37	0.32 46	0.24 48	0.56 134	0.24 29	0.12 7	0.10 22	0.16 113	0.12 74	0.12 17	0.12 40

mms	0.27 38	0.21 137	0.36 63	0.38 100	0.25 169	0.31 94	0.32 166	0.43 30	0.33 33	0.29 40	0.34 53	0.34 59	0.20 24	0.48 88	0.26 48	0.13 27	0.11 81	0.16 113	0.13 106	0.15 128	0.13 77

ours_stereo	0.27 38	0.22 167	0.35 51	0.38 100	0.24 140	0.30 80	0.32 166	0.46 42	0.39 64	0.27 33	0.34 53	0.35 66	0.23 43	0.49 97	0.27 70	0.13 27	0.11 81	0.16 113	0.12 74	0.14 86	0.12 40

Occ-G	0.27 38	0.15 11	0.32 34	0.35 40	0.21 57	0.28 62	0.32 166	0.44 33	0.34 37	0.29 40	0.43 72	0.49 151	0.25 55	0.50 102	0.30 119	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.13 77

Pointernet	0.27 38	0.15 11	0.35 51	0.36 64	0.23 99	0.35 129	0.21 28	0.74 209	0.41 82	0.39 77	0.37 60	0.34 59	0.25 55	0.37 28	0.27 70	0.15 119	0.11 81	0.12 3	0.09 5	0.11 5	0.11 14

MaDis-Stereo	0.27 38	0.19 76	0.39 89	0.37 81	0.26 206	0.28 62	0.28 100	0.45 36	0.37 55	0.27 33	0.27 27	0.40 98	0.27 74	0.40 44	0.30 119	0.16 162	0.14 251	0.16 113	0.13 106	0.15 128	0.12 40

UniTT-Stereo	0.27 38	0.18 52	0.40 101	0.40 161	0.28 264	0.30 80	0.28 100	0.40 23	0.33 33	0.30 46	0.46 80	0.27 26	0.25 55	0.48 88	0.35 169	0.17 200	0.13 214	0.14 49	0.12 74	0.14 86	0.13 77

EGLCR-Stereo	0.27 38	0.17 33	0.36 63	0.35 40	0.21 57	0.37 148	0.20 15	0.58 90	0.37 55	0.29 40	0.28 31	0.42 110	0.18 13	0.47 81	0.27 70	0.14 54	0.10 22	0.16 113	0.14 136	0.13 45	0.12 40

CroCo-Stereo	0.27 38	0.23 196	0.40 101	0.49 362	0.22 72	0.20 6	0.29 112	0.55 75	0.45 104	0.29 40	0.27 27	0.42 110	0.26 68	0.30 5	0.26 48	0.15 119	0.13 214	0.13 26	0.12 74	0.16 175	0.13 77
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
SCV_C0	0.28 48	0.20 107	0.40 101	0.36 64	0.25 169	0.23 16	0.28 100	0.60 95	0.41 82	0.31 49	0.36 57	0.37 77	0.20 24	0.61 174	0.23 21	0.13 27	0.11 81	0.13 26	0.11 51	0.16 175	0.13 77

tt45	0.28 48	0.18 52	0.36 63	0.36 64	0.24 140	0.37 148	0.28 100	0.50 53	0.31 26	0.41 90	0.27 27	0.38 83	0.25 55	0.61 174	0.26 48	0.13 27	0.11 81	0.16 113	0.13 106	0.12 17	0.15 144

999	0.28 48	0.17 33	0.38 82	0.37 81	0.25 169	0.30 80	0.27 87	0.55 75	0.42 89	0.26 26	0.31 38	0.39 91	0.24 48	0.65 222	0.26 48	0.14 54	0.11 81	0.15 89	0.12 74	0.12 17	0.15 144

trnet	0.28 48	0.15 11	0.25 1	0.29 3	0.16 2	0.38 154	0.23 50	0.53 66	0.77 228	0.43 99	0.52 109	0.34 59	0.28 85	0.39 36	0.27 70	0.15 119	0.11 81	0.12 3	0.08 1	0.11 5	0.11 14

AEACV	0.28 48	0.18 52	0.34 42	0.36 64	0.45 433	0.27 49	0.27 87	0.41 25	0.39 64	0.31 49	0.46 80	0.31 38	0.36 155	0.38 33	0.25 36	0.14 54	0.11 81	0.15 89	0.13 106	0.13 45	0.13 77

LoS_RVC	0.28 48	0.17 33	0.29 20	0.33 22	0.32 348	0.43 195	0.34 193	0.42 28	0.34 37	0.33 55	0.51 102	0.29 30	0.38 169	0.37 28	0.28 88	0.11 2	0.10 22	0.11 1	0.08 1	0.11 5	0.26 367

CREStereo	0.28 48	0.16 23	0.25 1	0.28 1	0.17 10	0.38 154	0.25 65	0.52 60	0.76 225	0.43 99	0.51 102	0.32 46	0.28 85	0.39 36	0.27 70	0.16 162	0.11 81	0.12 3	0.09 5	0.12 17	0.12 40
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
castereo	0.29 55	0.17 33	0.34 42	0.36 64	0.21 57	0.40 170	0.41 311	0.52 60	0.67 179	0.27 33	0.41 68	0.37 77	0.36 155	0.34 19	0.25 36	0.13 27	0.09 2	0.13 26	0.10 32	0.12 17	0.10 2

fffy	0.29 55	0.22 167	0.38 82	0.38 100	0.23 99	0.33 117	0.29 112	0.55 75	0.42 89	0.33 55	0.37 60	0.39 91	0.27 74	0.52 110	0.28 88	0.13 27	0.12 147	0.16 113	0.13 106	0.14 86	0.12 40

WCG-NET	0.29 55	0.15 11	0.35 51	0.34 26	0.19 26	0.32 107	0.27 87	0.42 28	0.82 269	0.46 109	0.49 93	0.39 91	0.25 55	0.42 53	0.27 70	0.12 7	0.09 2	0.13 26	0.11 51	0.12 17	0.11 14

MGS-Stereo	0.29 55	0.20 107	0.42 121	0.37 81	0.24 140	0.37 148	0.30 130	0.40 23	0.50 125	0.32 53	0.51 102	0.40 98	0.24 48	0.45 67	0.28 88	0.16 162	0.12 147	0.15 89	0.13 106	0.15 128	0.14 105

testlalala	0.29 55	0.20 107	0.45 154	0.34 26	0.24 140	0.44 203	0.29 112	0.50 53	0.30 24	0.70 214	0.50 95	0.35 66	0.25 55	0.33 14	0.25 36	0.15 119	0.11 81	0.14 49	0.09 5	0.12 17	0.13 77

GCAP-Stereo	0.29 55	0.21 137	0.45 154	0.39 124	0.20 42	0.39 162	0.22 38	0.60 95	0.46 110	0.47 112	0.50 95	0.39 91	0.27 74	0.34 19	0.24 29	0.14 54	0.12 147	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.12 40

CES	0.29 55	0.15 11	0.25 1	0.31 7	0.71 485	0.36 137	0.27 87	0.51 57	0.47 116	0.34 59	0.48 88	0.27 26	0.23 43	0.40 44	0.24 29	0.13 27	0.11 81	0.12 3	0.08 1	0.13 45	0.32 410

MC-Stereo	0.29 55	0.18 52	0.35 51	0.40 161	0.21 57	0.26 37	0.26 76	0.53 66	0.40 76	0.38 72	0.61 141	0.41 103	0.31 122	0.57 143	0.27 70	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.12 74	0.12 17	0.12 40

CroCo-Stereo Lap2	0.29 55	0.25 249	0.44 146	0.50 373	0.30 311	0.19 4	0.31 153	0.52 60	0.41 82	0.25 20	0.28 31	0.46 135	0.31 122	0.39 36	0.30 119	0.15 119	0.15 274	0.16 113	0.13 106	0.17 201	0.16 175

MM-Stereo_test2	0.30 64	0.18 52	0.41 109	0.41 188	0.25 169	0.41 181	0.41 311	0.65 128	0.43 96	0.38 72	0.36 57	0.31 38	0.26 68	0.55 124	0.25 36	0.12 7	0.11 81	0.15 89	0.12 74	0.15 128	0.12 40

HART	0.30 64	0.17 33	0.33 37	0.41 188	0.21 57	0.32 107	0.26 76	0.67 145	0.32 30	0.33 55	0.66 154	0.41 103	0.22 37	0.58 148	0.25 36	0.12 7	0.11 81	0.15 89	0.11 51	0.15 128	0.12 40

ff7	0.30 64	0.22 167	0.42 121	0.37 81	0.26 206	0.31 94	0.34 193	0.66 134	0.35 42	0.39 77	0.33 47	0.31 38	0.28 85	0.61 174	0.26 48	0.14 54	0.11 81	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175

IGEVStereo-DCA	0.30 64	0.24 218	0.42 121	0.36 64	0.27 241	0.38 154	0.34 193	0.66 134	0.35 42	0.39 77	0.31 38	0.35 66	0.27 74	0.62 196	0.25 36	0.16 162	0.12 147	0.16 113	0.12 74	0.14 86	0.16 175

ffff	0.30 64	0.22 167	0.42 121	0.37 81	0.26 206	0.31 94	0.34 193	0.66 134	0.35 42	0.39 77	0.33 47	0.31 38	0.28 85	0.61 174	0.26 48	0.14 54	0.11 81	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175

11t	0.30 64	0.22 167	0.42 121	0.37 81	0.26 206	0.31 94	0.34 193	0.66 134	0.35 42	0.39 77	0.33 47	0.31 38	0.28 85	0.61 174	0.26 48	0.14 54	0.11 81	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175

CASnet	0.30 64	0.20 107	0.34 42	0.42 220	0.17 10	0.25 34	0.24 55	0.53 66	0.56 138	0.54 136	0.54 119	0.39 91	0.24 48	0.41 48	0.26 48	0.15 119	0.10 22	0.22 324	0.18 271	0.18 230	0.12 40
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 64	0.22 167	0.41 109	0.38 100	0.26 206	0.31 94	0.35 216	0.68 151	0.36 48	0.40 87	0.33 47	0.32 46	0.28 85	0.62 196	0.26 48	0.14 54	0.10 22	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175

LoS	0.30 64	0.16 23	0.32 34	0.30 5	0.19 26	0.32 107	0.29 112	0.54 72	0.73 211	0.35 61	0.52 109	0.42 110	0.29 102	0.48 88	0.29 105	0.15 119	0.11 81	0.13 26	0.09 5	0.12 17	0.12 40
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 64	0.22 167	0.41 109	0.36 64	0.25 169	0.33 117	0.42 320	0.62 107	0.41 82	0.33 55	0.31 38	0.32 46	0.28 85	0.60 168	0.28 88	0.13 27	0.11 81	0.16 113	0.13 106	0.13 45	0.14 105

ccc-4	0.30 64	0.22 167	0.42 121	0.37 81	0.26 206	0.31 94	0.34 193	0.66 134	0.35 42	0.39 77	0.33 47	0.31 38	0.28 85	0.61 174	0.26 48	0.14 54	0.11 81	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175

IGEV-Stereo	0.30 64	0.22 167	0.41 109	0.38 100	0.26 206	0.30 80	0.35 216	0.68 151	0.36 48	0.40 87	0.33 47	0.32 46	0.28 85	0.62 196	0.26 48	0.14 54	0.10 22	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 64	0.20 107	0.28 14	0.44 285	0.19 26	0.31 94	0.25 65	0.49 51	0.43 96	0.37 66	0.47 86	0.40 98	0.23 43	0.51 109	0.37 189	0.15 119	0.18 347	0.19 230	0.16 188	0.16 175	0.14 105

Reg-Stereo(zero)	0.31 77	0.17 33	0.30 26	0.35 40	0.19 26	0.33 117	0.21 28	0.64 125	0.72 201	0.52 126	0.52 109	0.51 157	0.29 102	0.48 88	0.27 70	0.13 27	0.10 22	0.12 3	0.10 32	0.12 17	0.13 77

WCG-NET（raft）	0.31 77	0.16 23	0.39 89	0.33 22	0.19 26	0.35 129	0.27 87	0.54 72	0.79 239	0.45 103	0.55 125	0.47 140	0.27 74	0.56 134	0.28 88	0.13 27	0.10 22	0.12 3	0.11 51	0.12 17	0.12 40

rrr	0.31 77	0.24 218	0.56 278	0.36 64	0.27 241	0.38 154	0.31 153	0.56 83	0.44 100	0.39 77	0.31 38	0.35 66	0.27 74	0.62 196	0.25 36	0.16 162	0.12 147	0.16 113	0.13 106	0.14 86	0.14 105

TANstereo	0.31 77	0.16 23	0.34 42	0.31 7	0.17 10	0.55 252	0.23 50	0.46 42	0.56 138	0.60 150	0.69 164	0.37 77	0.26 68	0.36 26	0.28 88	0.16 162	0.16 300	0.13 26	0.10 32	0.14 86	0.15 144

test_xeample3	0.31 77	0.23 196	0.56 278	0.36 64	0.26 206	0.35 129	0.32 166	0.60 95	0.38 59	0.44 102	0.32 45	0.33 54	0.28 85	0.66 234	0.27 70	0.14 54	0.12 147	0.16 113	0.12 74	0.14 86	0.14 105

rvit_stereo_0081_aga	0.32 82	0.29 329	0.50 211	0.43 260	0.29 287	0.36 137	0.32 166	0.46 42	0.42 89	0.40 87	0.44 74	0.41 103	0.34 141	0.43 58	0.31 131	0.23 353	0.17 332	0.19 230	0.16 188	0.20 282	0.15 144

GCAP-BAT	0.32 82	0.21 137	0.45 154	0.34 26	0.29 287	0.28 62	0.27 87	0.53 66	0.32 30	0.61 155	0.66 154	0.47 140	0.25 55	0.59 156	0.28 88	0.15 119	0.12 147	0.15 89	0.10 32	0.12 17	0.12 40

rvit_stereo_0080	0.32 82	0.26 283	0.45 154	0.39 124	0.28 264	0.27 49	0.46 345	0.51 57	0.46 110	0.36 64	0.42 70	0.41 103	0.29 102	0.41 48	0.34 160	0.22 327	0.17 332	0.17 152	0.16 188	0.23 339	0.16 175

whm_eth	0.32 82	0.26 283	0.45 154	0.39 124	0.28 264	0.27 49	0.46 345	0.51 57	0.46 110	0.36 64	0.42 70	0.41 103	0.29 102	0.41 48	0.34 160	0.22 327	0.17 332	0.17 152	0.16 188	0.23 339	0.16 175

plain	0.32 82	0.21 137	0.59 298	0.40 161	0.29 287	0.27 49	0.30 130	0.46 42	0.36 48	0.32 53	0.66 154	0.31 38	0.33 135	0.68 253	0.32 138	0.18 233	0.13 214	0.20 267	0.15 160	0.18 230	0.13 77

MIF-Stereo (partial)	0.32 82	0.19 76	0.41 109	0.41 188	0.32 348	0.29 72	0.24 55	0.49 51	0.44 100	0.31 49	0.63 145	0.37 77	0.36 155	0.60 168	0.32 138	0.17 200	0.13 214	0.19 230	0.17 240	0.18 230	0.15 144

CREStereo++_RVC	0.32 82	0.16 23	0.25 1	0.32 14	0.24 140	0.27 49	0.22 38	0.48 50	0.89 311	0.47 112	0.80 217	0.29 30	0.25 55	0.37 28	0.34 160	0.14 54	0.09 2	0.13 26	0.52 494	0.14 86	0.10 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 82	0.53 440	0.26 6	0.53 411	0.21 57	0.38 154	0.24 55	0.41 25	0.77 228	0.55 138	0.70 167	0.31 38	0.26 68	0.33 14	0.28 88	0.16 162	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.13 45	0.11 14

rvit_stereo_0081	0.33 90	0.25 249	0.49 199	0.43 260	0.26 206	0.31 94	0.37 242	0.45 36	0.56 138	0.37 66	0.40 66	0.39 91	0.38 169	0.44 61	0.35 169	0.22 327	0.16 300	0.19 230	0.16 188	0.20 282	0.14 105

rvit_stereo_0082	0.33 90	0.25 249	0.49 199	0.43 260	0.26 206	0.31 94	0.37 242	0.45 36	0.56 138	0.37 66	0.40 66	0.39 91	0.38 169	0.44 61	0.35 169	0.22 327	0.16 300	0.19 230	0.16 188	0.20 282	0.14 105

RAFT-Stereo-weight	0.33 90	0.19 76	0.36 63	0.39 124	0.23 99	0.28 62	0.29 112	0.69 161	0.83 275	0.55 138	0.51 102	0.58 195	0.20 24	0.48 88	0.30 119	0.13 27	0.10 22	0.14 49	0.12 74	0.13 45	0.12 40

CAS++	0.33 90	0.25 249	0.39 89	0.38 100	0.26 206	0.32 107	0.24 55	0.87 259	0.53 135	0.48 118	0.46 80	0.26 23	0.21 29	0.50 102	0.26 48	0.23 353	0.20 374	0.22 324	0.17 240	0.21 294	0.17 218
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.33 90	0.23 196	0.37 72	0.43 260	0.29 287	0.40 170	0.48 360	0.78 230	0.38 59	0.38 72	0.34 53	0.32 46	0.30 118	0.63 207	0.28 88	0.14 54	0.13 214	0.19 230	0.17 240	0.18 230	0.17 218

MSKI-zero shot	0.33 90	0.19 76	0.36 63	0.41 188	0.22 72	0.32 107	0.22 38	0.65 128	0.45 104	0.52 126	0.64 148	0.60 209	0.19 18	0.78 319	0.27 70	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.10 32	0.13 45	0.13 77

4D-IteraStereo	0.33 90	0.19 76	0.43 140	0.40 161	0.24 140	0.32 107	0.27 87	0.59 93	0.72 201	0.66 187	0.53 116	0.42 110	0.22 37	0.46 73	0.30 119	0.14 54	0.09 2	0.20 267	0.16 188	0.16 175	0.12 40

iRaftStereo_RVC	0.33 90	0.20 107	0.40 101	0.40 161	0.23 99	0.31 94	0.29 112	0.70 173	0.55 137	0.49 120	0.66 154	0.37 77	0.23 43	0.47 81	0.33 148	0.14 54	0.11 81	0.19 230	0.17 240	0.16 175	0.13 77

PMTNet	0.33 90	0.17 33	0.26 6	0.29 3	0.18 19	0.44 203	0.22 38	0.57 87	0.66 173	0.46 109	0.54 119	0.38 83	0.34 141	0.50 102	0.25 36	0.75 495	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.13 45	0.12 40

xyz-stereo-finetune	0.34 99	0.19 76	0.38 82	0.34 26	0.18 19	0.57 267	0.32 166	0.60 95	0.70 192	0.47 112	0.54 119	0.38 83	0.35 148	0.57 143	0.38 204	0.13 27	0.12 147	0.16 113	0.13 106	0.13 45	0.13 77

MM-Stereo_test1	0.34 99	0.19 76	0.37 72	0.42 220	0.23 99	0.35 129	0.44 335	0.62 107	0.56 138	0.61 155	0.51 102	0.38 83	0.36 155	0.65 222	0.27 70	0.15 119	0.13 214	0.17 152	0.14 136	0.15 128	0.13 77

tg	0.34 99	0.19 76	0.40 101	0.40 161	0.23 99	0.38 154	0.26 76	0.74 209	0.60 156	0.48 118	0.65 150	0.42 110	0.24 48	0.57 143	0.33 148	0.14 54	0.10 22	0.18 197	0.17 240	0.14 86	0.12 40

rvit_stereo_0083	0.34 99	0.25 249	0.53 249	0.45 299	0.28 264	0.35 129	0.35 216	0.47 49	0.64 164	0.38 72	0.47 86	0.42 110	0.37 161	0.41 48	0.39 214	0.22 327	0.20 374	0.20 267	0.17 240	0.21 294	0.15 144

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 99	0.28 315	0.48 191	0.37 81	0.25 169	0.47 215	0.30 130	0.60 95	0.92 328	0.43 99	0.37 60	0.30 34	0.29 102	0.50 102	0.30 119	0.17 200	0.14 251	0.18 197	0.15 160	0.18 230	0.16 175

cross-raft	0.34 99	0.20 107	0.38 82	0.45 299	0.24 140	0.32 107	0.35 216	0.77 227	0.42 89	0.62 159	0.77 192	0.58 195	0.27 74	0.46 73	0.31 131	0.12 7	0.10 22	0.15 89	0.13 106	0.15 128	0.12 40

MM-Stereo_test3	0.35 105	0.19 76	0.33 37	0.42 220	0.26 206	0.34 126	0.44 335	0.74 209	0.93 334	0.47 112	0.52 109	0.42 110	0.29 102	0.46 73	0.29 105	0.17 200	0.15 274	0.17 152	0.13 106	0.14 86	0.15 144

model_zeroshot	0.35 105	0.20 107	0.56 278	0.41 188	0.30 311	0.51 227	0.26 76	0.69 161	0.48 118	0.65 181	0.51 102	0.52 161	0.25 55	0.46 73	0.27 70	0.17 200	0.13 214	0.15 89	0.14 136	0.13 45	0.14 105

rvit_stereo_ft	0.35 105	0.26 283	0.54 262	0.53 411	0.32 348	0.33 117	0.46 345	0.52 60	0.52 132	0.35 61	0.41 68	0.41 103	0.34 141	0.49 97	0.36 180	0.22 327	0.14 251	0.19 230	0.18 271	0.19 265	0.15 144

gcap-zeroshot	0.35 105	0.20 107	0.61 304	0.39 124	0.23 99	0.53 240	0.27 87	0.58 90	0.35 42	0.64 176	0.49 93	0.87 338	0.34 141	0.49 97	0.25 36	0.14 54	0.12 147	0.15 89	0.12 74	0.13 45	0.14 105

RAFT-Test	0.35 105	0.19 76	0.42 121	0.39 124	0.24 140	0.50 222	0.23 50	0.74 209	0.44 100	0.62 159	0.85 244	0.64 230	0.28 85	0.48 88	0.30 119	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.13 77

test-3	0.35 105	0.17 33	0.48 191	0.40 161	0.22 72	0.42 191	0.22 38	0.66 134	0.80 247	0.72 226	0.45 76	0.63 223	0.29 102	0.45 67	0.32 138	0.13 27	0.09 2	0.17 152	0.13 106	0.13 45	0.11 14

test_1	0.35 105	0.17 33	0.48 191	0.40 161	0.22 72	0.42 191	0.22 38	0.66 134	0.80 247	0.70 214	0.45 76	0.63 223	0.29 102	0.45 67	0.32 138	0.13 27	0.09 2	0.17 152	0.13 106	0.13 45	0.11 14

raftrobust	0.35 105	0.20 107	0.39 89	0.43 260	0.29 287	0.31 94	0.25 65	0.73 202	0.66 173	0.59 148	0.56 128	0.44 123	0.45 213	0.55 124	0.31 131	0.16 162	0.12 147	0.14 49	0.12 74	0.12 17	0.14 105

CFNet-RSSM	0.35 105	0.18 52	0.47 178	0.39 124	0.22 72	0.35 129	0.23 50	0.78 230	0.86 288	0.67 196	0.54 119	0.56 176	0.28 85	0.49 97	0.28 88	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.12 74	0.13 45	0.12 40

Gwc-CoAtRS	0.35 105	0.18 52	0.46 167	0.39 124	0.23 99	0.34 126	0.22 38	0.74 209	0.77 228	0.62 159	0.60 138	0.58 195	0.29 102	0.47 81	0.29 105	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.12 74	0.13 45	0.13 77

AE-Stereo	0.36 115	0.21 137	0.47 178	0.49 362	0.31 323	0.50 222	0.34 193	0.72 190	0.73 211	0.34 59	0.55 125	0.52 161	0.28 85	0.48 88	0.31 131	0.13 27	0.13 214	0.18 197	0.16 188	0.15 128	0.14 105

ACVNet-DCA	0.36 115	0.25 249	0.35 51	0.42 220	0.23 99	0.53 240	0.37 242	0.91 274	0.59 149	0.42 94	0.50 95	0.34 59	0.47 225	0.61 174	0.26 48	0.17 200	0.11 81	0.19 230	0.13 106	0.18 230	0.19 253

IGEV_Zeroshot_test	0.36 115	0.19 76	0.71 352	0.41 188	0.29 287	0.30 80	0.25 65	0.86 258	0.40 76	0.64 176	0.57 130	0.56 176	0.25 55	0.56 134	0.29 105	0.15 119	0.11 81	0.16 113	0.14 136	0.14 86	0.14 105

EKT-Stereo	0.36 115	0.24 218	0.44 146	0.44 285	0.30 311	0.37 148	0.30 130	0.72 190	0.68 181	0.47 112	0.63 145	0.49 151	0.28 85	0.59 156	0.34 160	0.19 270	0.14 251	0.18 197	0.15 160	0.16 175	0.18 242

Any-RAFT	0.36 115	0.17 33	0.31 30	0.35 40	0.21 57	0.51 227	0.21 28	0.93 285	0.75 220	0.56 141	0.73 172	0.66 248	0.29 102	0.48 88	0.25 36	0.15 119	0.10 22	0.13 26	0.10 32	0.13 45	0.13 77

LL-Strereo2	0.36 115	0.25 249	0.52 241	0.43 260	0.27 241	0.36 137	0.27 87	0.70 173	0.46 110	0.55 138	0.53 116	0.65 236	0.24 48	0.69 260	0.32 138	0.14 54	0.13 214	0.23 344	0.20 322	0.19 265	0.14 105

Selective-RAFT	0.36 115	0.23 196	0.54 262	0.45 299	0.22 72	0.64 306	0.27 87	0.62 107	0.65 170	0.41 90	0.38 64	0.55 170	0.39 184	0.59 156	0.36 180	0.14 54	0.12 147	0.14 49	0.12 74	0.16 175	0.14 105

RCA-Stereo	0.36 115	0.18 52	0.37 72	0.38 100	0.23 99	0.31 94	0.33 182	0.70 173	1.25 444	0.45 103	0.65 150	0.46 135	0.43 199	0.40 44	0.29 105	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.12 74	0.12 17	0.12 40

Patchmatch Stereo++	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.21 28	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.61 174	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.31 153	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.59 156	0.38 204	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

ROB_FTStereo_v2	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.31 153	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.60 168	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

ROB_FTStereo	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.20 15	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.60 168	0.38 204	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

HUI-Stereo	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.22 38	0.63 115	0.40 76	0.64 176	0.73 172	0.58 195	0.38 169	0.53 115	0.38 204	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

iGMRVC	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.29 112	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.61 174	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

iRAFT	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.21 28	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.61 174	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

RAFT-IKP	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.27 87	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.61 174	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

sCroCo_RVC	0.36 115	0.29 329	0.73 363	0.52 402	0.39 402	0.42 191	0.31 153	0.52 60	0.46 110	0.31 49	0.48 88	0.38 83	0.32 129	0.46 73	0.33 148	0.22 327	0.23 400	0.19 230	0.19 299	0.21 294	0.22 320

EAI-Stereo	0.36 115	0.21 137	0.46 167	0.40 161	0.22 72	0.33 117	0.36 229	1.22 401	0.32 30	0.52 126	0.75 186	0.35 66	0.28 85	0.65 222	0.30 119	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.14 136	0.14 86	0.13 77

xyz-stereo-finetune2	0.37 133	0.20 107	0.40 101	0.32 14	0.19 26	0.80 373	0.29 112	0.56 83	0.33 33	0.53 134	0.79 206	0.43 119	0.48 229	0.70 268	0.46 264	0.13 27	0.12 147	0.17 152	0.13 106	0.12 17	0.14 105

testlalala2	0.37 133	0.19 76	0.45 154	0.94 492	0.56 464	0.45 210	0.25 65	0.64 125	0.51 131	0.69 208	0.57 130	0.44 123	0.24 48	0.35 23	0.33 148	0.15 119	0.13 214	0.14 49	0.10 32	0.13 45	0.14 105

1test111	0.37 133	0.25 249	0.35 51	0.42 220	0.23 99	0.53 240	0.37 242	0.91 274	0.59 149	0.42 94	0.50 95	0.34 59	0.47 225	0.59 156	0.48 279	0.17 200	0.11 81	0.19 230	0.13 106	0.18 230	0.19 253

tt1	0.37 133	0.25 249	0.35 51	0.43 260	0.23 99	0.52 235	0.37 242	0.72 190	1.13 419	0.42 94	0.46 80	0.35 66	0.44 206	0.61 174	0.26 48	0.17 200	0.11 81	0.19 230	0.13 106	0.16 175	0.17 218

HH	0.37 133	0.22 167	0.49 199	0.41 188	0.26 206	0.36 137	0.30 130	0.87 259	0.41 82	0.45 103	0.59 135	0.78 309	0.43 199	0.77 311	0.26 48	0.15 119	0.11 81	0.15 89	0.14 136	0.14 86	0.14 105

HanStereo	0.37 133	0.22 167	0.49 199	0.41 188	0.26 206	0.36 137	0.30 130	0.87 259	0.41 82	0.45 103	0.59 135	0.78 309	0.43 199	0.77 311	0.26 48	0.15 119	0.11 81	0.15 89	0.14 136	0.14 86	0.14 105

CAS	0.37 133	0.13 1	0.27 11	1.34 506	0.31 323	0.46 212	0.38 259	0.50 53	0.48 118	0.35 61	0.52 109	0.24 17	0.19 18	0.30 5	0.28 88	1.03 507	0.08 1	0.12 3	0.08 1	0.12 17	0.28 387

anonymousdsp2	0.37 133	0.21 137	0.49 199	0.38 100	0.24 140	0.48 220	0.31 153	0.91 274	0.68 181	0.57 144	0.51 102	0.51 157	0.34 141	0.59 156	0.33 148	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.10 32	0.16 175	0.16 175

knoymous	0.37 133	0.22 167	0.34 42	0.32 14	0.22 72	0.38 154	0.29 112	0.63 115	0.65 170	0.69 208	0.69 164	0.60 209	0.40 188	0.61 174	0.36 180	0.17 200	0.11 81	0.20 267	0.12 74	0.18 230	0.19 253

test_4	0.37 133	0.19 76	0.34 42	0.45 299	0.26 206	0.20 6	0.34 193	0.58 90	0.42 89	0.60 150	1.45 447	0.43 119	0.26 68	0.67 244	0.29 105	0.12 7	0.10 22	0.17 152	0.19 299	0.15 128	0.12 40

test_3	0.37 133	0.19 76	0.50 211	0.45 299	0.24 140	0.47 215	0.36 229	0.69 161	0.84 276	0.66 187	0.46 80	0.68 258	0.25 55	0.45 67	0.32 138	0.12 7	0.10 22	0.18 197	0.16 188	0.15 128	0.12 40

NRIStereo	0.37 133	0.21 137	0.49 199	0.42 220	0.23 99	0.33 117	0.25 65	0.68 151	0.59 149	0.65 181	0.63 145	0.55 170	0.37 161	0.67 244	0.40 235	0.16 162	0.12 147	0.18 197	0.15 160	0.17 201	0.15 144

DeepStereo_RVC	0.37 133	0.22 167	0.51 220	0.41 188	0.24 140	0.26 37	0.22 38	0.64 125	0.40 76	0.69 208	0.67 161	0.57 180	0.50 237	0.58 148	0.42 245	0.17 200	0.12 147	0.18 197	0.16 188	0.19 265	0.19 253

CRE-IMP	0.37 133	0.23 196	0.53 249	0.42 220	0.24 140	0.40 170	0.21 28	0.61 103	0.45 104	0.65 181	0.73 172	0.53 166	0.37 161	0.63 207	0.40 235	0.18 233	0.11 81	0.19 230	0.16 188	0.21 294	0.19 253

test-1	0.37 133	0.20 107	0.76 372	0.47 344	0.27 241	0.44 203	0.36 229	0.63 115	0.65 170	0.49 120	0.67 161	0.54 168	0.35 148	0.42 53	0.30 119	0.14 54	0.12 147	0.16 113	0.14 136	0.15 128	0.18 242

s12784h	0.37 133	0.15 11	0.26 6	0.34 26	0.15 1	0.80 373	0.29 112	0.83 250	0.87 295	0.58 147	0.58 133	0.43 119	0.41 192	0.59 156	0.35 169	0.12 7	0.10 22	0.14 49	0.09 5	0.14 86	0.10 2

RALCasStereoNet	0.37 133	0.23 196	0.41 109	0.44 285	0.28 264	0.36 137	0.38 259	0.66 134	0.67 179	0.51 123	0.74 184	0.51 157	0.29 102	0.64 214	0.38 204	0.17 200	0.14 251	0.15 89	0.13 106	0.17 201	0.17 218

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 133	0.18 52	0.45 154	0.36 64	0.19 26	0.33 117	0.28 100	0.67 145	0.77 228	0.72 226	0.99 315	0.56 176	0.39 184	0.44 61	0.31 131	0.11 2	0.09 2	0.15 89	0.14 136	0.13 45	0.11 14

H2IRNET	0.38 151	0.21 137	0.36 63	0.39 124	0.25 169	0.26 37	0.24 55	0.61 103	0.74 217	0.39 77	0.89 262	0.74 289	0.53 246	0.53 115	0.44 254	0.16 162	0.13 214	0.19 230	0.20 322	0.17 201	0.15 144

cc1	0.38 151	0.25 249	0.35 51	0.42 220	0.23 99	0.53 240	0.37 242	0.71 180	1.17 430	0.42 94	0.50 95	0.34 59	0.47 225	0.61 174	0.26 48	0.17 200	0.11 81	0.19 230	0.13 106	0.16 175	0.17 218

11t1	0.38 151	0.23 196	0.49 199	0.36 64	0.23 99	0.61 287	0.31 153	0.74 209	0.47 116	0.62 159	0.55 125	0.55 170	0.49 234	0.58 148	0.45 260	0.18 233	0.15 274	0.16 113	0.13 106	0.17 201	0.19 253

DCRE	0.38 151	0.19 76	0.47 178	0.45 299	0.33 360	0.45 210	0.40 291	0.66 134	0.53 135	0.49 120	0.95 291	0.57 180	0.39 184	0.53 115	0.32 138	0.14 54	0.13 214	0.15 89	0.14 136	0.14 86	0.15 144

DCANet-4	0.38 151	0.22 167	0.58 290	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.69 161	0.97 359	0.70 214	0.79 206	0.40 98	0.46 220	0.46 73	0.37 189	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.12 17	0.15 144

GMOStereo	0.38 151	0.19 76	0.42 121	0.43 260	0.24 140	0.40 170	0.39 277	0.55 75	0.64 164	0.89 339	0.84 235	0.65 236	0.37 161	0.39 36	0.29 105	0.14 54	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.15 128	0.12 40

error version	0.38 151	0.19 76	0.42 121	0.43 260	0.24 140	0.40 170	0.39 277	0.55 75	0.64 164	0.89 339	0.84 235	0.65 236	0.37 161	0.39 36	0.29 105	0.14 54	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.15 128	0.12 40

test-v	0.38 151	0.19 76	0.42 121	0.43 260	0.24 140	0.40 170	0.39 277	0.55 75	0.64 164	0.89 339	0.84 235	0.65 236	0.37 161	0.39 36	0.29 105	0.14 54	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.15 128	0.12 40

test-2	0.38 151	0.19 76	0.42 121	0.43 260	0.24 140	0.40 170	0.39 277	0.55 75	0.64 164	0.89 339	0.84 235	0.65 236	0.37 161	0.39 36	0.29 105	0.14 54	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.15 128	0.12 40

rafts_anoy	0.38 151	0.22 167	0.38 82	0.43 260	0.28 264	0.32 107	0.32 166	0.70 173	0.91 322	0.59 148	0.66 154	0.45 131	0.33 135	0.49 97	0.41 240	0.16 162	0.12 147	0.21 310	0.23 376	0.18 230	0.16 175

raft+_RVC	0.38 151	0.20 107	0.38 82	0.39 124	0.27 241	0.44 203	0.35 216	0.81 242	0.90 316	0.52 126	0.78 201	0.50 153	0.29 102	0.56 134	0.41 240	0.15 119	0.12 147	0.17 152	0.15 160	0.14 86	0.13 77

XX-Stereo	0.38 151	0.18 52	0.52 241	0.58 442	0.38 394	0.39 162	0.20 15	0.62 107	0.31 26	0.47 112	1.29 417	0.72 280	0.25 55	0.59 156	0.28 88	0.16 162	0.11 81	0.17 152	0.16 188	0.14 86	0.11 14

DCANet	0.38 151	0.18 52	0.46 167	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.72 190	0.96 354	0.72 226	0.77 192	0.45 131	0.56 264	0.47 81	0.36 180	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.15 144

AIO-test1	0.39 164	0.18 52	0.42 121	0.51 385	0.25 169	0.44 203	0.30 130	0.74 209	1.20 438	0.41 90	0.71 168	0.45 131	0.29 102	0.56 134	0.27 70	0.15 119	0.13 214	0.19 230	0.21 341	0.13 45	0.18 242

MIM_Stereo	0.39 164	0.18 52	0.59 298	0.38 100	0.25 169	0.27 49	0.24 55	0.72 190	0.56 138	0.72 226	1.00 319	0.62 218	0.29 102	0.67 244	0.39 214	0.13 27	0.14 251	0.17 152	0.16 188	0.14 86	0.12 40

fff	0.39 164	0.18 52	0.46 167	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.73 202	1.08 404	0.70 214	0.79 206	0.44 123	0.62 301	0.47 81	0.37 189	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.12 17	0.15 144

ADStereo(finetuned)	0.39 164	0.18 52	0.58 290	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.72 190	0.96 354	0.72 226	0.77 192	0.45 131	0.68 341	0.46 73	0.36 180	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.15 144

MIPNet	0.39 164	0.22 167	0.66 326	0.40 161	0.25 169	0.53 240	0.29 112	0.78 230	0.74 217	0.68 205	0.60 138	0.40 98	0.48 229	0.45 67	0.39 214	0.14 54	0.11 81	0.16 113	0.13 106	0.14 86	0.14 105

TRStereo	0.39 164	0.32 356	0.64 319	0.49 362	0.41 410	0.30 80	0.30 130	0.97 300	0.63 160	0.53 134	0.43 72	0.52 161	0.26 68	0.77 311	0.29 105	0.18 233	0.12 147	0.19 230	0.19 299	0.13 45	0.13 77

NF-Stereo	0.39 164	0.21 137	0.51 220	0.42 220	0.25 169	0.26 37	0.30 130	0.71 180	0.72 201	0.66 187	0.77 192	0.57 180	0.31 122	0.69 260	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.16 175	0.27 377

OCTAStereo	0.39 164	0.21 137	0.51 220	0.42 220	0.25 169	0.26 37	0.30 130	0.71 180	0.72 201	0.66 187	0.77 192	0.58 195	0.31 122	0.69 260	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.16 175	0.27 377

RE-Stereo	0.39 164	0.21 137	0.51 220	0.42 220	0.25 169	0.26 37	0.30 130	0.71 180	0.72 201	0.66 187	0.77 192	0.57 180	0.31 122	0.70 268	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.16 175	0.27 377

Pruner-Stereo	0.39 164	0.21 137	0.51 220	0.41 188	0.25 169	0.22 11	0.24 55	0.71 180	0.59 149	0.90 346	0.75 186	0.67 255	0.30 118	0.64 214	0.39 214	0.19 270	0.12 147	0.20 267	0.17 240	0.17 201	0.19 253

TVStereo	0.39 164	0.21 137	0.51 220	0.42 220	0.25 169	0.26 37	0.30 130	0.71 180	0.72 201	0.66 187	0.77 192	0.57 180	0.31 122	0.70 268	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.16 175	0.27 377

TestStereo	0.39 164	0.32 356	0.42 121	0.45 299	0.20 42	0.41 181	0.38 259	0.69 161	0.66 173	0.56 141	0.78 201	0.48 145	0.43 199	0.59 156	0.37 189	0.18 233	0.13 214	0.20 267	0.15 160	0.23 339	0.14 105

csc	0.39 164	0.18 52	0.46 167	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.73 202	1.08 404	0.70 214	0.79 206	0.44 123	0.62 301	0.47 81	0.37 189	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.12 17	0.15 144

cscssc	0.39 164	0.18 52	0.46 167	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.73 202	1.08 404	0.70 214	0.79 206	0.44 123	0.62 301	0.47 81	0.37 189	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.12 17	0.15 144

AFF-stereo	0.39 164	0.20 107	0.42 121	0.37 81	0.22 72	0.27 49	0.31 153	0.67 145	0.72 201	0.66 187	1.12 367	0.75 294	0.38 169	0.57 143	0.35 169	0.11 2	0.09 2	0.16 113	0.16 188	0.14 86	0.12 40

AIO-test2	0.40 179	0.21 137	0.44 146	0.48 352	0.26 206	0.44 203	0.38 259	0.79 237	1.28 450	0.37 66	0.87 255	0.38 83	0.30 118	0.50 102	0.28 88	0.16 162	0.13 214	0.21 310	0.24 390	0.15 128	0.15 144

rvit_0105_6	0.40 179	0.28 315	0.68 338	0.51 385	0.30 311	0.39 162	0.41 311	0.53 66	0.68 181	0.41 90	0.45 76	0.50 153	0.45 213	0.55 124	0.37 189	0.28 401	0.26 427	0.24 358	0.22 363	0.22 319	0.17 218

MyStereo06	0.40 179	0.22 167	0.65 324	0.42 220	0.29 287	0.43 195	0.48 360	1.05 329	0.43 96	0.64 176	0.54 119	0.78 309	0.27 74	0.53 115	0.31 131	0.14 54	0.13 214	0.18 197	0.17 240	0.17 201	0.17 218

xx1	0.40 179	0.25 249	0.35 51	0.42 220	0.23 99	0.53 240	0.37 242	0.71 180	1.17 430	0.42 94	0.50 95	0.65 236	0.56 264	0.61 174	0.26 48	0.17 200	0.11 81	0.20 267	0.19 299	0.18 230	0.19 253

DisPM	0.40 179	0.20 107	0.50 211	0.42 220	0.27 241	0.24 20	0.30 130	0.68 151	0.61 159	0.88 332	0.87 255	0.59 205	0.32 129	0.80 325	0.34 160	0.19 270	0.12 147	0.19 230	0.17 240	0.16 175	0.21 301

RAFT+CT+SA	0.40 179	0.24 218	0.40 101	0.53 411	0.27 241	0.28 62	0.45 342	0.79 237	0.81 256	0.51 123	0.90 268	0.42 110	0.39 184	0.81 330	0.33 148	0.15 119	0.11 81	0.18 197	0.18 271	0.15 128	0.15 144

IPLG	0.40 179	0.21 137	0.64 319	0.41 188	0.25 169	0.54 247	0.27 87	0.77 227	0.68 181	0.85 308	0.82 227	0.33 54	0.32 129	0.64 214	0.49 288	0.13 27	0.11 81	0.16 113	0.14 136	0.14 86	0.14 105

IPLGR	0.40 179	0.22 167	0.70 350	0.40 161	0.22 72	0.51 227	0.29 112	0.78 230	0.78 232	0.80 277	0.77 192	0.44 123	0.41 192	0.48 88	0.40 235	0.14 54	0.12 147	0.16 113	0.14 136	0.16 175	0.14 105

PSM-softLoss	0.40 179	0.21 137	0.53 249	0.42 220	0.26 206	0.29 72	0.34 193	0.70 173	0.49 121	0.63 166	0.82 227	0.59 205	0.33 135	0.75 294	0.43 247	0.20 291	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.17 201	0.22 320

KMStereo	0.40 179	0.21 137	0.53 249	0.42 220	0.26 206	0.29 72	0.34 193	0.70 173	0.49 121	0.63 166	0.82 227	0.59 205	0.33 135	0.75 294	0.43 247	0.20 291	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.17 201	0.22 320

RALAANet	0.40 179	0.24 218	0.56 278	0.43 260	0.30 311	0.36 137	0.25 65	0.89 268	0.69 188	0.69 208	0.65 150	0.61 211	0.30 118	0.63 207	0.35 169	0.16 162	0.13 214	0.18 197	0.15 160	0.21 294	0.14 105

GMStereo	0.40 179	0.38 392	0.61 304	0.41 188	0.27 241	0.47 215	0.35 216	0.62 107	1.04 386	0.57 144	0.54 119	0.38 83	0.36 155	0.56 134	0.41 240	0.20 291	0.13 214	0.16 113	0.17 240	0.24 352	0.20 284
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 179	0.22 167	0.58 290	0.42 220	0.29 287	0.62 291	0.27 87	0.87 259	0.42 89	0.65 181	0.86 248	0.52 161	0.35 148	0.67 244	0.43 247	0.15 119	0.13 214	0.17 152	0.14 136	0.15 128	0.17 218
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 179	0.19 76	0.47 178	0.43 260	0.27 241	0.41 181	0.31 153	0.74 209	0.38 59	0.90 346	1.28 413	0.58 195	0.35 148	0.43 58	0.35 169	0.15 119	0.13 214	0.14 49	0.12 74	0.14 86	0.14 105

RAFT-Stereo	0.40 179	0.19 76	0.47 178	0.43 260	0.27 241	0.41 181	0.31 153	0.74 209	0.38 59	0.90 346	1.28 413	0.58 195	0.35 148	0.43 58	0.35 169	0.15 119	0.13 214	0.14 49	0.12 74	0.14 86	0.14 105
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
riskmin	0.41 194	0.21 137	0.44 146	0.34 26	0.24 140	0.58 273	0.32 166	0.70 173	0.86 288	0.52 126	0.57 130	0.78 309	0.60 290	0.58 148	0.39 214	0.17 200	0.12 147	0.19 230	0.13 106	0.19 265	0.22 320

x	0.41 194	0.25 249	0.46 167	0.36 64	0.24 140	0.54 247	0.31 153	0.94 290	0.58 148	0.60 150	0.72 170	0.61 211	0.53 246	0.52 110	0.50 291	0.18 233	0.16 300	0.17 152	0.16 188	0.17 201	0.18 242

raft_robust	0.41 194	0.24 218	0.39 89	0.43 260	0.22 72	0.40 170	0.33 182	0.80 240	0.98 364	0.80 277	0.88 259	0.41 103	0.32 129	0.89 357	0.30 119	0.14 54	0.12 147	0.16 113	0.18 271	0.15 128	0.13 77

PFNet+	0.41 194	0.20 107	0.53 249	0.40 161	0.25 169	0.28 62	0.22 38	0.66 134	0.76 225	0.85 308	0.79 206	0.63 223	0.34 141	0.75 294	0.37 189	0.20 291	0.14 251	0.23 344	0.20 322	0.17 201	0.21 301

SST-Stereo	0.41 194	0.20 107	0.48 191	0.43 260	0.25 169	0.25 34	0.21 28	0.68 151	0.50 125	1.08 427	0.79 206	0.71 265	0.42 197	0.81 330	0.38 204	0.17 200	0.11 81	0.20 267	0.16 188	0.19 265	0.15 144

RAFT_R40	0.41 194	0.20 107	0.47 178	0.44 285	0.25 169	0.23 16	0.25 65	0.69 161	0.70 192	0.98 389	0.78 201	0.72 280	0.43 199	0.80 325	0.39 214	0.17 200	0.11 81	0.20 267	0.16 188	0.18 230	0.15 144

RAFT-345	0.41 194	0.19 76	0.42 121	0.39 124	0.23 99	0.32 107	0.25 65	0.62 107	0.56 138	0.74 240	1.77 471	0.44 123	0.35 148	0.67 244	0.37 189	0.14 54	0.11 81	0.18 197	0.14 136	0.14 86	0.13 77

rvit_0105_4	0.42 201	0.30 344	0.77 375	0.52 402	0.29 287	0.41 181	0.44 335	0.57 87	0.75 220	0.45 103	0.48 88	0.56 176	0.49 234	0.58 148	0.37 189	0.28 401	0.26 427	0.25 371	0.22 363	0.24 352	0.19 253

MyStereo8	0.42 201	0.21 137	0.64 319	0.43 260	0.29 287	0.55 252	0.28 100	0.72 190	0.50 125	0.73 233	1.01 323	0.57 180	0.44 206	0.52 110	0.52 300	0.15 119	0.12 147	0.16 113	0.14 136	0.19 265	0.21 301

qqq	0.42 201	0.28 315	0.50 211	0.37 81	0.22 72	0.47 215	0.39 277	0.91 274	0.59 149	0.57 144	0.71 168	0.65 236	0.56 264	0.59 156	0.48 279	0.17 200	0.17 332	0.20 267	0.19 299	0.18 230	0.19 253

CIPLG	0.42 201	0.23 196	0.71 352	0.45 299	0.33 360	0.51 227	0.33 182	0.68 151	0.68 181	0.84 296	0.96 295	0.47 140	0.33 135	0.56 134	0.52 300	0.17 200	0.12 147	0.16 113	0.14 136	0.13 45	0.16 175

iRaft-Stereo_20w	0.42 201	0.20 107	0.63 314	0.39 124	0.27 241	0.33 117	0.25 65	1.76 496	0.37 55	0.73 233	0.53 116	0.63 223	0.42 197	0.86 346	0.29 105	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.13 106	0.15 128	0.15 144

IPLGR_C	0.42 201	0.23 196	0.71 352	0.46 324	0.33 360	0.51 227	0.34 193	0.69 161	0.69 188	0.84 296	0.92 282	0.46 135	0.33 135	0.53 115	0.53 311	0.17 200	0.12 147	0.16 113	0.14 136	0.13 45	0.16 175

ACRE	0.42 201	0.23 196	0.73 363	0.45 299	0.33 360	0.50 222	0.33 182	0.68 151	0.70 192	0.82 283	0.92 282	0.46 135	0.32 129	0.53 115	0.52 300	0.17 200	0.12 147	0.15 89	0.14 136	0.13 45	0.16 175

LCNet	0.42 201	0.21 137	0.34 42	0.44 285	0.24 140	0.47 215	0.28 100	0.69 161	0.57 145	0.72 226	1.03 335	0.66 248	0.58 280	0.60 168	0.35 169	0.15 119	0.10 22	0.19 230	0.19 299	0.22 319	0.37 436

HHNet	0.42 201	0.19 76	0.43 140	0.35 40	0.38 394	0.33 117	0.33 182	0.71 180	0.78 232	0.87 322	1.30 419	0.52 161	0.36 155	0.53 115	0.37 189	0.16 162	0.11 81	0.19 230	0.15 160	0.15 128	0.25 363

AnonymousM	0.42 201	0.86 486	0.31 30	0.35 40	0.23 99	0.30 80	0.37 242	0.56 83	0.44 100	0.72 226	0.50 95	0.47 140	0.29 102	0.42 53	0.35 169	0.16 162	0.12 147	1.51 507	0.32 444	0.12 17	0.11 14

sAnonymous2	0.42 201	0.41 411	0.96 425	0.48 352	0.37 388	0.41 181	0.48 360	0.60 95	0.52 132	0.39 77	0.48 88	0.35 66	0.44 206	0.44 61	0.30 119	0.19 270	0.14 251	0.19 230	0.17 240	0.55 479	0.43 458

CroCo_RVC	0.42 201	0.41 411	0.96 425	0.48 352	0.37 388	0.41 181	0.48 360	0.60 95	0.52 132	0.39 77	0.48 88	0.35 66	0.44 206	0.44 61	0.30 119	0.19 270	0.14 251	0.19 230	0.17 240	0.55 479	0.43 458

111	0.42 201	0.18 52	0.46 167	0.35 40	0.19 26	0.52 235	0.28 100	0.76 222	1.16 427	0.52 126	0.92 282	0.65 236	0.51 242	0.65 222	0.37 189	0.15 119	0.10 22	0.14 49	0.12 74	0.13 45	0.16 175

StereoVision	0.43 214	0.29 329	0.54 262	0.50 373	0.28 264	0.37 148	0.38 259	0.75 218	0.63 160	0.46 109	1.11 365	0.53 166	0.38 169	0.57 143	0.34 160	0.21 307	0.24 409	0.25 371	0.24 390	0.26 373	0.17 218

OMP-Stereo	0.43 214	0.23 196	0.50 211	0.53 411	0.25 169	0.36 137	0.24 55	0.73 202	0.81 256	0.78 269	0.64 148	0.88 342	0.41 192	0.95 383	0.36 180	0.15 119	0.12 147	0.20 267	0.15 160	0.16 175	0.13 77

PFNet	0.43 214	0.19 76	0.61 304	0.44 285	0.24 140	0.42 191	0.31 153	0.76 222	0.81 256	1.01 398	0.74 184	0.67 255	0.41 192	0.75 294	0.39 214	0.16 162	0.10 22	0.20 267	0.15 160	0.16 175	0.14 105

IRAFT_RVC	0.43 214	0.20 107	0.52 241	0.45 299	0.24 140	0.26 37	0.51 382	0.76 222	0.78 232	0.77 258	0.80 217	0.73 285	0.50 237	0.74 287	0.39 214	0.18 233	0.10 22	0.21 310	0.17 240	0.17 201	0.15 144

FENet	0.43 214	0.23 196	0.40 101	0.40 161	0.24 140	0.54 247	0.33 182	0.83 250	0.72 201	0.74 240	0.73 172	0.63 223	0.56 264	0.65 222	0.45 260	0.19 270	0.13 214	0.19 230	0.17 240	0.18 230	0.20 284

HITNet	0.43 214	0.27 299	0.50 211	0.34 26	0.18 19	0.65 313	0.32 166	0.99 306	0.70 192	0.73 233	0.86 248	0.66 248	0.56 264	0.61 174	0.47 275	0.14 54	0.10 22	0.15 89	0.13 106	0.18 230	0.13 77
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
rvit_0105_5	0.44 220	0.32 356	0.79 379	0.51 385	0.29 287	0.44 203	0.43 327	0.62 107	0.76 225	0.51 123	0.52 109	0.61 211	0.53 246	0.58 148	0.38 204	0.28 401	0.25 417	0.25 371	0.24 390	0.22 319	0.20 284

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 220	0.22 167	0.83 391	0.39 124	0.45 433	0.41 181	0.26 76	1.04 322	0.50 125	0.54 136	0.76 189	1.03 385	0.43 199	0.67 244	0.28 88	0.16 162	0.11 81	0.17 152	0.19 299	0.21 294	0.21 301

test_sample1	0.44 220	0.24 218	0.52 241	0.35 40	0.23 99	0.59 280	0.36 229	1.05 329	0.57 145	0.66 187	0.78 201	0.70 262	0.71 353	0.62 196	0.51 295	0.18 233	0.15 274	0.17 152	0.16 188	0.18 230	0.18 242

TestStereo1	0.44 220	0.24 218	0.45 154	0.52 402	0.25 169	0.35 129	0.40 291	0.81 242	0.94 343	0.70 214	0.96 295	0.48 145	0.45 213	0.94 377	0.33 148	0.16 162	0.13 214	0.18 197	0.16 188	0.15 128	0.14 105

test_5	0.44 220	0.25 249	0.48 191	0.53 411	0.28 264	0.28 62	0.42 320	0.77 227	0.87 295	0.63 166	0.91 276	0.73 285	0.53 246	0.82 335	0.36 180	0.14 54	0.11 81	0.18 197	0.18 271	0.18 230	0.16 175

SA-5K	0.44 220	0.24 218	0.45 154	0.52 402	0.25 169	0.35 129	0.40 291	0.81 242	0.94 343	0.70 214	0.96 295	0.48 145	0.45 213	0.94 377	0.33 148	0.16 162	0.13 214	0.18 197	0.16 188	0.15 128	0.14 105

dd	0.44 220	0.40 405	0.62 310	0.44 285	0.26 206	0.51 227	0.38 259	0.72 190	1.07 400	0.60 150	0.66 154	0.43 119	0.40 188	0.68 253	0.53 311	0.24 363	0.15 274	0.21 310	0.16 188	0.24 352	0.19 253

GANet-ADL	0.44 220	0.27 299	0.48 191	0.44 285	0.30 311	0.54 247	0.36 229	0.94 290	0.88 306	0.64 176	0.72 170	0.68 258	0.44 206	0.55 124	0.44 254	0.22 327	0.15 274	0.15 89	0.13 106	0.18 230	0.21 301

GMM-Stereo	0.44 220	0.20 107	0.39 89	0.42 220	0.25 169	0.50 222	0.44 335	0.72 190	0.57 145	0.77 258	1.37 432	0.76 301	0.38 169	0.62 196	0.34 160	0.15 119	0.10 22	0.20 267	0.19 299	0.17 201	0.28 387

FACV-RUCA	0.45 229	0.28 315	0.51 220	0.46 324	0.33 360	0.62 291	0.34 193	0.87 259	0.75 220	0.60 150	0.84 235	0.48 145	0.54 253	0.56 134	0.39 214	0.22 327	0.15 274	0.35 441	0.16 188	0.29 392	0.22 320

test_sample2	0.45 229	0.24 218	0.49 199	0.34 26	0.21 57	0.60 286	0.43 327	1.01 313	0.73 211	0.67 196	0.80 217	0.70 262	0.64 314	0.65 222	0.41 240	0.19 270	0.15 274	0.18 197	0.16 188	0.19 265	0.19 253

MyStereo04	0.45 229	0.23 196	0.52 241	0.43 260	0.29 287	0.40 170	0.48 360	1.02 316	1.12 413	0.62 159	0.58 133	0.55 170	0.56 264	0.77 311	0.45 260	0.14 54	0.13 214	0.19 230	0.17 240	0.18 230	0.17 218

SA	0.45 229	0.26 283	0.50 211	0.47 344	0.24 140	0.46 212	0.36 229	0.79 237	1.00 371	0.61 155	1.04 338	0.50 153	0.50 237	0.98 395	0.33 148	0.16 162	0.13 214	0.21 310	0.19 299	0.15 128	0.14 105

GwcNet-ADL	0.45 229	0.24 218	0.51 220	0.46 324	0.30 311	0.41 181	0.40 291	0.95 293	0.98 364	0.73 233	0.78 201	0.61 211	0.41 192	0.67 244	0.55 318	0.20 291	0.14 251	0.15 89	0.14 136	0.19 265	0.22 320

IIG-Stereo	0.45 229	0.22 167	0.48 191	0.51 385	0.26 206	0.43 195	0.21 28	0.73 202	0.80 247	0.84 296	0.95 291	0.82 324	0.46 220	0.95 383	0.37 189	0.16 162	0.12 147	0.19 230	0.15 160	0.15 128	0.12 40

DN-CSS_ROB	0.45 229	0.27 299	0.74 367	0.41 188	0.29 287	0.43 195	0.29 112	0.80 240	0.78 232	0.73 233	1.08 358	0.48 145	0.45 213	0.81 330	0.40 235	0.15 119	0.12 147	0.21 310	0.19 299	0.18 230	0.17 218

HI	0.46 236	0.22 167	0.41 109	0.35 40	0.35 378	0.27 49	0.32 166	0.75 218	0.50 125	0.90 346	1.13 374	1.12 419	0.73 369	0.70 268	0.57 326	0.12 7	0.10 22	0.17 152	0.17 240	0.17 201	0.16 175

CoSv	0.46 236	0.22 167	0.41 109	0.35 40	0.35 378	0.27 49	0.32 166	0.75 218	0.50 125	0.90 346	1.13 374	1.12 419	0.73 369	0.70 268	0.57 326	0.12 7	0.10 22	0.17 152	0.17 240	0.17 201	0.16 175

MyStereo05	0.46 236	0.22 167	0.51 220	0.42 220	0.29 287	0.43 195	0.48 360	0.96 298	1.12 413	0.77 258	0.62 144	0.51 157	0.57 276	0.79 322	0.43 247	0.14 54	0.13 214	0.18 197	0.17 240	0.17 201	0.17 218

CASS	0.46 236	0.28 315	0.45 154	0.48 352	0.22 72	0.63 297	0.34 193	0.99 306	0.66 173	0.76 250	0.86 248	0.61 211	0.58 280	0.58 148	0.44 254	0.29 411	0.16 300	0.22 324	0.18 271	0.23 339	0.28 387
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 236	0.20 107	0.48 191	0.46 324	0.27 241	0.34 126	0.39 277	0.62 107	0.74 217	0.78 269	1.44 444	0.86 332	0.38 169	1.09 419	0.27 70	0.13 27	0.13 214	0.18 197	0.16 188	0.16 175	0.12 40

iRaft-Stereo_5w	0.46 236	0.22 167	0.53 249	0.43 260	0.30 311	0.30 80	0.53 392	0.66 134	0.71 199	0.62 159	0.89 262	1.01 381	0.67 333	0.76 304	0.67 355	0.13 27	0.12 147	0.17 152	0.15 160	0.15 128	0.17 218

TransformOpticalFlow	0.46 236	0.21 137	0.49 199	0.42 220	0.24 140	0.36 137	0.46 345	1.04 322	0.84 276	0.67 196	1.14 378	0.73 285	0.56 264	0.78 319	0.33 148	0.15 119	0.10 22	0.17 152	0.15 160	0.14 86	0.15 144

RAFT	0.46 236	0.23 196	0.52 241	0.48 352	0.27 241	0.55 252	0.47 353	0.68 151	0.60 156	0.83 290	0.82 227	1.00 377	0.56 264	0.76 304	0.37 189	0.18 233	0.16 300	0.22 324	0.20 322	0.16 175	0.14 105

Prome-Stereo	0.46 236	0.20 107	0.37 72	0.45 299	0.26 206	0.40 170	0.42 320	0.69 161	0.49 121	0.96 383	1.84 474	0.58 195	0.64 314	0.63 207	0.32 138	0.15 119	0.11 81	0.16 113	0.14 136	0.17 201	0.30 398

GES	0.46 236	0.25 249	0.62 310	0.41 188	0.30 311	0.62 291	0.37 242	1.06 334	0.70 192	0.75 244	0.83 232	0.47 140	0.52 245	0.69 260	0.46 264	0.23 353	0.17 332	0.17 152	0.16 188	0.18 230	0.24 355

HCRNet	0.46 236	0.35 373	0.45 154	0.54 423	0.26 206	0.52 235	0.29 112	0.87 259	0.64 164	0.75 244	0.82 227	0.76 301	0.53 246	0.70 268	0.38 204	0.24 363	0.16 300	0.24 358	0.20 322	0.21 294	0.20 284

DFGA-Net	0.47 247	0.31 353	0.93 418	0.43 260	0.33 360	0.56 258	0.35 216	0.81 242	0.89 311	0.70 214	0.76 189	0.48 145	0.43 199	0.78 319	0.64 350	0.16 162	0.14 251	0.19 230	0.19 299	0.20 282	0.19 253

mmm	0.47 247	0.28 315	0.51 220	0.39 124	0.25 169	0.61 287	0.38 259	1.00 312	0.60 156	0.77 258	1.07 352	0.65 236	0.53 246	0.61 174	0.49 288	0.18 233	0.15 274	0.23 344	0.20 322	0.21 294	0.20 284

ffm	0.47 247	0.28 315	0.68 338	0.39 124	0.26 206	0.56 258	0.40 291	0.72 190	1.13 419	0.76 250	0.98 307	0.71 265	0.55 257	0.61 174	0.26 48	0.17 200	0.11 81	0.25 371	0.21 341	0.16 175	0.17 218

BUS	0.47 247	0.26 283	0.47 178	0.46 324	0.29 287	0.78 361	0.34 193	0.99 306	0.80 247	0.77 258	0.80 217	0.64 230	0.54 253	0.66 234	0.56 320	0.21 307	0.15 274	0.22 324	0.19 299	0.18 230	0.19 253

STrans-v2	0.47 247	0.21 137	0.49 199	0.41 188	0.25 169	0.54 247	0.49 373	1.16 371	0.82 269	0.67 196	1.05 341	0.71 265	0.67 333	0.74 287	0.34 160	0.15 119	0.11 81	0.17 152	0.15 160	0.14 86	0.14 105

Anonymous3	0.47 247	0.35 373	0.91 417	0.50 373	0.38 394	0.81 379	0.55 402	0.76 222	0.66 173	0.52 126	0.65 150	0.44 123	0.45 213	0.66 234	0.39 214	0.25 375	0.25 417	0.22 324	0.21 341	0.23 339	0.24 355

CFNet_pseudo	0.47 247	0.25 249	0.55 266	0.38 100	0.28 264	0.58 273	0.32 166	0.89 268	0.90 316	0.83 290	1.03 335	0.75 294	0.48 229	0.61 174	0.46 264	0.17 200	0.13 214	0.24 358	0.16 188	0.26 373	0.21 301

ACVNet	0.47 247	0.24 218	0.39 89	0.40 161	0.28 264	0.58 273	0.40 291	0.91 274	0.81 256	0.67 196	0.96 295	0.79 316	0.66 324	0.65 222	0.71 366	0.18 233	0.15 274	0.16 113	0.15 160	0.18 230	0.15 144

DMCA	0.47 247	0.27 299	0.59 298	0.39 124	0.29 287	0.53 240	0.34 193	0.98 302	0.70 192	0.78 269	0.83 232	0.79 316	0.55 257	0.54 123	0.57 326	0.21 307	0.16 300	0.21 310	0.16 188	0.19 265	0.22 320

ccs_rob	0.47 247	0.25 249	0.55 266	0.38 100	0.28 264	0.58 273	0.32 166	0.89 268	0.90 316	0.83 290	1.02 325	0.75 294	0.48 229	0.61 174	0.46 264	0.17 200	0.12 147	0.24 358	0.16 188	0.26 373	0.21 301

rvit_0105_3	0.48 257	0.35 373	0.85 404	0.56 432	0.31 323	0.48 220	0.48 360	0.65 128	0.81 256	0.66 187	0.59 135	0.66 248	0.56 264	0.66 234	0.41 240	0.30 418	0.27 433	0.29 416	0.28 425	0.21 294	0.21 301

UGAM-zero	0.48 257	0.21 137	0.66 326	0.38 100	0.23 99	0.36 137	0.22 38	1.30 430	0.43 96	0.67 196	0.61 141	1.74 478	0.89 426	0.79 322	0.27 70	0.15 119	0.12 147	0.15 89	0.12 74	0.13 45	0.14 105

rvit_stereo_0075_2	0.48 257	0.38 392	0.74 367	0.54 423	0.46 442	0.43 195	0.35 216	0.85 254	0.68 181	0.56 141	0.73 172	0.59 205	0.47 225	0.64 214	0.47 275	0.33 434	0.23 400	0.35 441	0.26 413	0.32 410	0.26 367

DispNO	0.48 257	0.24 218	0.84 398	0.40 161	0.31 323	0.58 273	0.39 277	0.91 274	0.79 239	0.79 274	0.83 232	0.71 265	0.59 286	0.75 294	0.50 291	0.19 270	0.14 251	0.20 267	0.18 271	0.16 175	0.17 218

CoDeX	0.48 257	0.21 137	0.53 249	0.43 260	0.25 169	0.74 353	0.38 259	1.36 448	0.82 269	0.84 296	0.96 295	0.63 223	0.57 276	0.63 207	0.40 235	0.17 200	0.13 214	0.17 152	0.15 160	0.16 175	0.15 144

IER	0.48 257	0.25 249	0.60 303	0.38 100	0.28 264	0.67 329	0.38 259	0.82 248	0.68 181	0.88 332	0.95 291	0.74 289	0.79 395	0.62 196	0.46 264	0.17 200	0.14 251	0.17 152	0.17 240	0.17 201	0.16 175

BSDual-CNN	0.48 257	0.26 283	0.47 178	0.46 324	0.29 287	0.75 357	0.46 345	0.99 306	0.80 247	0.77 258	0.80 217	0.76 301	0.59 286	0.66 234	0.48 279	0.21 307	0.15 274	0.22 324	0.19 299	0.18 230	0.19 253

PSM-AAD	0.48 257	0.21 137	0.39 89	0.44 285	0.23 99	0.56 258	0.47 353	0.67 145	0.73 211	1.08 427	1.12 367	0.58 195	0.87 419	0.63 207	0.33 148	0.15 119	0.11 81	0.25 371	0.26 413	0.18 230	0.42 453

KYRaft	0.48 257	0.21 137	0.41 109	0.45 299	0.23 99	0.43 195	0.36 229	0.68 151	0.45 104	0.94 366	1.72 469	0.78 309	0.40 188	0.65 222	0.32 138	0.16 162	0.11 81	0.18 197	0.22 363	0.17 201	0.76 496

ASMatch	0.48 257	0.20 107	0.47 178	0.39 124	0.28 264	0.37 148	0.26 76	0.76 222	0.72 201	0.77 258	2.29 486	0.61 211	0.51 242	0.64 214	0.39 214	0.15 119	0.12 147	0.17 152	0.15 160	0.14 86	0.22 320

ICVP	0.48 257	0.26 283	0.42 121	0.49 362	0.28 264	0.63 297	0.43 327	1.05 329	0.72 201	0.68 205	0.95 291	0.75 294	0.56 264	0.55 124	0.61 341	0.24 363	0.18 347	0.19 230	0.17 240	0.19 265	0.21 301
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 257	0.25 249	0.82 387	0.42 220	0.25 169	0.56 258	0.54 399	0.82 248	0.82 269	0.92 356	0.75 186	0.75 294	0.48 229	0.89 357	0.37 189	0.15 119	0.12 147	0.23 344	0.22 363	0.14 86	0.14 105

SFCPSM	0.48 257	0.22 167	0.59 298	0.41 188	0.27 241	0.85 391	0.36 229	1.39 451	0.79 239	0.81 281	0.85 244	0.54 168	0.50 237	0.60 168	0.39 214	0.18 233	0.14 251	0.18 197	0.20 322	0.17 201	0.16 175

test_sample4	0.49 270	0.27 299	0.55 266	0.36 64	0.23 99	0.70 335	0.37 242	1.22 401	0.86 288	0.82 283	0.86 248	0.62 218	0.58 280	0.71 278	0.49 288	0.21 307	0.16 300	0.21 310	0.20 322	0.22 319	0.21 301

test_sample3	0.49 270	0.27 299	0.55 266	0.36 64	0.23 99	0.70 335	0.37 242	1.21 394	0.87 295	0.79 274	0.84 235	0.66 248	0.53 246	0.70 268	0.50 291	0.21 307	0.16 300	0.20 267	0.19 299	0.21 294	0.21 301

PCWNet_CMD	0.49 270	0.25 249	0.56 278	0.40 161	0.27 241	0.64 306	0.32 166	0.98 302	0.99 367	0.87 322	1.07 352	0.78 309	0.46 220	0.61 174	0.44 254	0.17 200	0.13 214	0.21 310	0.16 188	0.26 373	0.20 284

testlalala_base	0.49 270	0.26 283	0.44 146	0.47 344	0.34 372	0.57 267	0.26 76	0.60 95	0.37 55	0.52 126	0.56 128	0.46 135	0.31 122	0.45 67	0.33 148	1.56 514	0.11 81	0.14 49	0.10 32	1.85 507	0.15 144

Sa-1000	0.49 270	0.25 249	0.45 154	0.46 324	0.25 169	0.64 306	0.34 193	0.85 254	0.95 347	0.85 308	1.51 454	0.55 170	0.44 206	0.94 377	0.31 131	0.16 162	0.12 147	0.21 310	0.20 322	0.15 128	0.14 105

DEmStereo	0.49 270	0.18 52	0.53 249	0.39 124	0.26 206	0.57 267	0.33 182	0.65 128	0.75 220	0.90 346	1.65 463	0.57 180	1.02 446	0.63 207	0.44 254	0.14 54	0.12 147	0.16 113	0.16 188	0.14 86	0.17 218

DRaft	0.49 270	0.18 52	0.50 211	0.38 100	0.25 169	0.57 267	0.39 277	0.67 145	0.86 288	1.02 402	1.75 470	0.50 153	0.79 395	0.65 222	0.42 245	0.14 54	0.11 81	0.16 113	0.16 188	0.14 86	0.17 218

GrayStereo	0.49 270	0.20 107	0.44 146	0.47 344	0.29 287	0.51 227	0.62 424	0.71 180	0.66 173	1.04 411	1.46 448	0.77 306	0.73 369	0.58 148	0.35 169	0.15 119	0.12 147	0.17 152	0.17 240	0.15 128	0.30 398

cf-r	0.49 270	0.24 218	0.49 199	0.40 161	0.23 99	0.58 273	0.38 259	0.92 283	0.87 295	0.77 258	1.06 347	0.98 370	0.67 333	0.59 156	0.61 341	0.21 307	0.14 251	0.17 152	0.19 299	0.15 128	0.16 175

GANet-RSSM	0.49 270	0.22 167	0.42 121	0.39 124	0.26 206	0.58 273	0.41 311	1.12 357	0.82 269	0.73 233	1.02 325	0.88 342	0.75 378	0.67 244	0.48 279	0.22 327	0.16 300	0.18 197	0.19 299	0.18 230	0.18 242

BEATNet_4x	0.49 270	0.35 373	0.72 358	0.38 100	0.20 42	0.65 313	0.36 229	1.08 343	0.78 232	0.78 269	0.88 259	0.73 285	0.64 314	0.71 278	0.60 336	0.16 162	0.12 147	0.16 113	0.15 160	0.24 352	0.18 242

MSMDNet	0.49 270	0.25 249	0.56 278	0.40 161	0.27 241	0.64 306	0.32 166	0.99 306	0.99 367	0.87 322	1.07 352	0.79 316	0.46 220	0.61 174	0.44 254	0.17 200	0.13 214	0.20 267	0.16 188	0.25 363	0.20 284

MLCV	0.49 270	0.26 283	0.73 363	0.38 100	0.18 19	0.64 306	0.33 182	0.84 253	0.89 311	0.96 383	1.12 367	0.72 280	0.45 213	1.00 405	0.59 335	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.14 86	0.14 105

PAM_32	0.50 283	0.20 107	0.69 347	0.40 161	0.24 140	1.09 436	0.29 112	1.12 357	0.40 76	0.74 240	0.44 74	1.98 488	0.64 314	0.64 214	0.27 70	0.16 162	0.11 81	0.17 152	0.15 160	0.14 86	0.15 144

PAM	0.50 283	0.21 137	0.75 370	0.41 188	0.26 206	1.11 441	0.37 242	1.10 350	0.39 64	0.75 244	0.46 80	1.92 485	0.61 296	0.62 196	0.28 88	0.16 162	0.10 22	0.16 113	0.14 136	0.14 86	0.15 144

test_sample5	0.50 283	0.28 315	0.55 266	0.37 81	0.23 99	0.65 313	0.38 259	1.19 385	0.86 288	0.81 281	0.97 303	0.64 230	0.60 290	0.72 283	0.48 279	0.22 327	0.16 300	0.22 324	0.21 341	0.23 339	0.22 320

gwcnet-sp	0.50 283	0.25 249	0.84 398	0.41 188	0.27 241	0.79 367	0.40 291	0.93 285	0.85 282	0.95 371	0.79 206	0.65 236	0.63 306	0.69 260	0.52 300	0.18 233	0.17 332	0.18 197	0.18 271	0.18 230	0.19 253

scenet	0.50 283	0.25 249	0.84 398	0.41 188	0.27 241	0.79 367	0.40 291	0.93 285	0.85 282	0.95 371	0.79 206	0.65 236	0.63 306	0.69 260	0.52 300	0.18 233	0.17 332	0.18 197	0.18 271	0.18 230	0.19 253

ssnet	0.50 283	0.25 249	0.84 398	0.41 188	0.27 241	0.79 367	0.40 291	0.93 285	0.85 282	0.95 371	0.79 206	0.65 236	0.63 306	0.69 260	0.52 300	0.18 233	0.17 332	0.18 197	0.18 271	0.18 230	0.19 253

psmg	0.50 283	0.26 283	0.47 178	0.42 220	0.29 287	0.82 382	0.42 320	1.07 338	0.80 247	0.95 371	0.94 287	0.76 301	0.59 286	0.66 234	0.48 279	0.21 307	0.16 300	0.20 267	0.20 322	0.19 265	0.19 253

UDGNet	0.50 283	0.82 480	0.56 278	0.51 385	0.32 348	0.41 181	0.34 193	0.71 180	0.93 334	0.65 181	0.60 138	0.58 195	0.44 206	0.65 222	0.43 247	0.33 434	0.15 274	0.67 492	0.20 322	0.49 467	0.23 344

PSMNet-ADL	0.50 283	0.28 315	0.43 140	0.49 362	0.31 323	0.70 335	0.38 259	0.94 290	0.81 256	0.62 159	0.80 217	0.91 356	0.62 301	0.76 304	0.68 360	0.24 363	0.18 347	0.19 230	0.20 322	0.22 319	0.22 320

PSMNet-RSSM	0.50 283	0.24 218	0.41 109	0.43 260	0.26 206	0.51 227	0.40 291	1.16 371	0.79 239	0.75 244	1.07 352	0.87 338	0.69 343	0.66 234	0.52 300	0.24 363	0.16 300	0.23 344	0.26 413	0.20 282	0.20 284

CFNet-ft	0.50 283	0.25 249	0.39 89	0.41 188	0.26 206	0.66 320	0.37 242	0.91 274	0.87 295	0.67 196	1.00 319	1.05 394	0.70 348	0.68 253	0.57 326	0.23 353	0.16 300	0.24 358	0.21 341	0.24 352	0.19 253

CFNet_RVC	0.50 283	0.25 249	0.39 89	0.41 188	0.26 206	0.66 320	0.37 242	0.91 274	0.87 295	0.67 196	1.00 319	1.05 394	0.70 348	0.68 253	0.57 326	0.23 353	0.16 300	0.24 358	0.21 341	0.24 352	0.19 253

UCFNet_RVC	0.50 283	0.27 299	0.37 72	0.40 161	0.27 241	0.66 320	0.42 320	1.18 381	0.86 288	0.70 214	0.89 262	0.91 356	0.60 290	0.62 196	0.48 279	0.24 363	0.18 347	0.28 408	0.27 419	0.25 363	0.24 355

G2L-Stereo	0.51 296	0.25 249	0.55 266	0.44 285	0.27 241	0.46 212	0.47 353	0.98 302	0.81 256	0.86 318	0.90 268	0.91 356	0.56 264	0.88 354	0.80 386	0.21 307	0.17 332	0.22 324	0.18 271	0.17 201	0.22 320

DCVSM-stereo	0.51 296	0.28 315	0.56 278	0.39 124	0.29 287	0.55 252	0.28 100	0.78 230	0.78 232	1.11 438	0.77 192	1.04 390	0.76 387	0.65 222	0.52 300	0.20 291	0.20 374	0.24 358	0.21 341	0.25 363	0.31 406

test_sample6	0.51 296	0.27 299	0.55 266	0.38 100	0.23 99	0.64 306	0.39 277	1.18 381	0.88 306	0.84 296	1.06 347	0.66 248	0.61 296	0.75 294	0.52 300	0.23 353	0.17 332	0.22 324	0.22 363	0.24 352	0.23 344

qqq1	0.51 296	0.24 218	0.67 331	0.35 40	0.20 42	0.63 297	0.34 193	1.26 414	1.06 392	0.85 308	1.02 325	0.71 265	0.66 324	0.96 386	0.36 180	0.19 270	0.16 300	0.14 49	0.12 74	0.15 128	0.16 175

fff1	0.51 296	0.24 218	0.67 331	0.35 40	0.20 42	0.63 297	0.34 193	1.26 414	1.06 392	0.85 308	1.02 325	0.71 265	0.66 324	0.96 386	0.36 180	0.19 270	0.16 300	0.14 49	0.12 74	0.15 128	0.16 175

DualNet	0.51 296	0.28 315	0.55 266	0.37 81	0.23 99	0.65 313	0.38 259	1.19 385	0.86 288	0.84 296	1.06 347	0.64 230	0.60 290	0.72 283	0.48 279	0.22 327	0.16 300	0.22 324	0.21 341	0.23 339	0.22 320

GMStereo_Zeroshot	0.51 296	0.46 427	0.80 380	0.50 373	0.28 264	0.57 267	0.30 130	0.75 218	0.79 239	0.88 332	0.94 287	0.90 350	0.37 161	0.77 311	0.46 264	0.27 390	0.14 251	0.26 389	0.15 160	0.39 443	0.19 253

CFNet_ucs	0.51 296	0.25 249	0.58 290	0.39 124	0.31 323	0.59 280	0.35 216	1.04 322	0.95 347	0.89 339	1.19 396	0.80 320	0.49 234	0.66 234	0.45 260	0.21 307	0.16 300	0.26 389	0.18 271	0.27 382	0.23 344

anonymousa	0.51 296	0.21 137	0.47 178	0.39 124	0.25 169	0.89 399	0.36 229	0.78 230	0.63 160	0.88 332	1.54 455	1.09 410	0.67 333	0.53 115	0.46 264	0.17 200	0.14 251	0.19 230	0.21 341	0.16 175	0.16 175

hknet	0.51 296	0.26 283	0.58 290	0.46 324	0.29 287	0.75 357	0.46 345	0.99 306	0.89 311	0.77 258	0.80 217	0.96 367	0.67 333	0.75 294	0.50 291	0.19 270	0.15 274	0.22 324	0.19 299	0.18 230	0.19 253

CrosDoStereo	0.51 296	0.19 76	0.46 167	0.39 124	0.24 140	0.39 162	1.14 491	0.69 161	0.87 295	0.94 366	1.36 429	0.62 218	0.75 378	0.68 253	0.46 264	0.15 119	0.12 147	0.17 152	0.18 271	0.14 86	0.16 175

DeepStereo_LL	0.51 296	0.19 76	0.46 167	0.39 124	0.24 140	0.39 162	1.14 491	0.69 161	0.87 295	0.94 366	1.36 429	0.62 218	0.75 378	0.68 253	0.46 264	0.15 119	0.12 147	0.17 152	0.18 271	0.14 86	0.16 175

THIR-Stereo	0.51 296	0.19 76	0.47 178	0.39 124	0.23 99	0.74 353	0.64 430	0.68 151	0.88 306	1.03 406	1.40 435	0.71 265	0.75 378	0.64 214	0.43 247	0.16 162	0.11 81	0.17 152	0.18 271	0.15 128	0.17 218

GwcNet-RSSM	0.51 296	0.25 249	0.51 220	0.41 188	0.24 140	0.56 258	0.41 311	0.97 300	0.96 354	0.75 244	1.17 391	0.89 347	0.66 324	0.66 234	0.74 372	0.22 327	0.15 274	0.19 230	0.21 341	0.17 201	0.16 175

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 310	0.23 196	1.38 469	0.40 161	0.53 459	0.29 72	0.30 130	1.49 469	0.45 104	0.69 208	1.15 381	0.98 370	0.32 129	0.70 268	0.29 105	0.15 119	0.11 81	0.17 152	0.20 322	0.22 319	0.27 377

ToySt	0.52 310	0.27 299	0.93 418	0.42 220	0.28 264	0.67 329	0.56 406	0.88 267	0.79 239	0.61 155	0.85 244	0.92 361	0.70 348	0.72 283	0.61 341	0.16 162	0.17 332	0.21 310	0.21 341	0.22 319	0.21 301

NINENet	0.52 310	0.30 344	0.55 266	0.46 324	0.33 360	0.78 361	0.34 193	1.18 381	0.91 322	0.84 296	0.97 303	0.64 230	0.54 253	0.74 287	0.56 320	0.23 353	0.20 374	0.25 371	0.18 271	0.22 319	0.22 320

AACVNet	0.52 310	0.25 249	0.56 278	0.48 352	0.29 287	0.55 252	0.38 259	0.96 298	0.59 149	0.83 290	1.03 335	1.03 385	0.77 392	0.91 368	0.58 333	0.22 327	0.18 347	0.24 358	0.18 271	0.24 352	0.22 320

acv_ft	0.52 310	0.24 218	0.64 319	0.45 299	0.28 264	0.85 391	0.40 291	0.95 293	0.81 256	1.00 396	0.96 295	0.79 316	0.62 301	0.65 222	0.88 397	0.18 233	0.15 274	0.16 113	0.15 160	0.18 230	0.15 144

AdaStereo	0.52 310	0.34 369	0.53 249	0.49 362	0.25 169	0.71 341	0.36 229	1.24 406	0.91 322	0.77 258	0.98 307	0.75 294	0.50 237	0.71 278	0.51 295	0.27 390	0.13 214	0.28 408	0.18 271	0.23 339	0.18 242
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.52 310	0.31 353	0.86 405	0.44 285	0.22 72	0.66 320	0.47 353	0.92 283	1.02 378	0.89 339	1.12 367	0.69 260	0.55 257	0.86 346	0.60 336	0.15 119	0.11 81	0.15 89	0.12 74	0.17 201	0.17 218

DDVS	0.53 317	0.32 356	0.63 314	0.42 220	0.31 323	0.71 341	0.35 216	0.95 293	0.69 188	0.86 318	0.90 268	1.11 413	0.46 220	0.90 365	0.67 355	0.23 353	0.17 332	0.22 324	0.18 271	0.25 363	0.28 387

SMFormer	0.53 317	0.24 218	0.67 331	0.35 40	0.20 42	0.63 297	0.34 193	1.26 414	1.06 392	0.85 308	1.02 325	0.71 265	0.66 324	0.96 386	0.60 336	0.19 270	0.16 300	0.18 197	0.17 240	0.19 265	0.20 284

tta	0.53 317	0.24 218	0.67 331	0.35 40	0.20 42	0.63 297	0.34 193	1.26 414	1.06 392	0.85 308	1.02 325	0.71 265	0.66 324	0.96 386	0.60 336	0.19 270	0.16 300	0.18 197	0.17 240	0.15 128	0.16 175

CFNet	0.53 317	0.30 344	0.53 249	0.42 220	0.28 264	0.73 349	0.35 216	1.21 394	1.01 373	0.74 240	1.07 352	0.85 328	0.60 290	0.83 337	0.58 333	0.19 270	0.15 274	0.23 344	0.23 376	0.21 294	0.17 218

HSM	0.53 317	0.25 249	0.46 167	0.40 161	0.25 169	0.74 353	0.44 335	1.29 428	0.78 232	0.82 283	0.92 282	1.21 427	0.75 378	0.90 365	0.48 279	0.18 233	0.14 251	0.17 152	0.14 136	0.17 201	0.18 242

G2L-Stereo_aug	0.54 322	0.20 107	0.57 287	0.36 64	0.23 99	0.70 335	0.39 277	0.87 259	1.11 412	1.02 402	1.06 347	1.05 394	0.78 393	0.88 354	0.67 355	0.16 162	0.12 147	0.13 26	0.11 51	0.14 86	0.16 175

coex_refinement	0.54 322	0.22 167	0.44 146	0.45 299	0.31 323	0.75 357	0.40 291	1.16 371	0.92 328	0.87 322	1.12 367	0.99 375	0.57 276	0.69 260	0.90 405	0.21 307	0.14 251	0.16 113	0.16 188	0.21 294	0.22 320

UGAM	0.54 322	0.23 196	0.51 220	0.46 324	0.26 206	0.40 170	0.52 388	0.65 128	1.19 435	0.78 269	1.15 381	1.38 454	0.56 264	1.03 411	0.56 320	0.18 233	0.15 274	0.25 371	0.21 341	0.15 128	0.13 77

ITSA-stereo	0.54 322	0.29 329	0.55 266	0.41 188	0.23 99	0.59 280	0.35 216	1.31 432	1.25 444	0.82 283	0.80 217	0.72 280	0.58 280	0.89 357	0.72 369	0.22 327	0.18 347	0.23 344	0.22 363	0.22 319	0.29 393

test_sample7	0.54 322	0.30 344	0.55 266	0.37 81	0.28 264	0.63 297	0.47 353	1.11 352	0.92 328	0.93 359	0.89 262	0.86 332	0.71 353	0.74 287	0.53 311	0.27 390	0.22 391	0.27 397	0.26 413	0.27 382	0.26 367

DAS	0.54 322	0.26 283	0.66 326	0.49 362	0.31 323	0.61 287	0.43 327	0.89 268	1.01 373	0.95 371	1.16 386	0.71 265	0.85 412	0.89 357	0.47 275	0.18 233	0.14 251	0.18 197	0.15 160	0.22 319	0.19 253

SepStereo	0.54 322	0.26 283	0.66 326	0.49 362	0.31 323	0.61 287	0.43 327	0.89 268	1.01 373	0.95 371	1.16 386	0.71 265	0.85 412	0.97 393	0.47 275	0.18 233	0.14 251	0.18 197	0.15 160	0.22 319	0.19 253

RAFT + AFF	0.54 322	0.30 344	0.84 398	0.51 385	0.32 348	0.63 297	0.57 408	1.05 329	0.95 347	0.80 277	0.87 255	0.85 328	0.57 276	0.87 348	0.51 295	0.18 233	0.21 382	0.23 344	0.22 363	0.19 265	0.19 253

ac_64	0.54 322	0.24 218	0.58 290	0.46 324	0.28 264	0.79 367	0.44 335	1.11 352	0.63 160	0.94 366	0.85 244	1.06 399	0.70 348	0.76 304	0.72 369	0.22 327	0.18 347	0.20 267	0.19 299	0.18 230	0.16 175

DMCA-RVC	0.54 322	0.32 356	0.83 391	0.51 385	0.32 348	0.59 280	0.38 259	0.89 268	0.70 192	0.95 371	0.88 259	0.90 350	0.69 343	0.75 294	0.63 348	0.23 353	0.18 347	0.31 427	0.24 390	0.27 382	0.21 301

AASNet	0.55 332	0.27 299	0.62 310	0.51 385	0.32 348	0.73 349	0.44 335	1.55 476	0.88 306	0.88 332	0.94 287	0.64 230	0.63 306	0.62 196	0.84 392	0.23 353	0.20 374	0.20 267	0.16 188	0.22 319	0.20 284

LMCR-Stereo	0.55 332	0.33 364	0.57 287	0.60 446	0.30 311	0.80 373	0.36 229	1.30 430	0.79 239	0.90 346	1.04 338	0.57 180	0.64 314	0.87 348	0.73 371	0.20 291	0.15 274	0.19 230	0.14 136	0.25 363	0.18 242

UNet	0.55 332	0.27 299	0.72 358	0.45 299	0.41 410	0.97 410	0.40 291	1.01 313	0.80 247	0.87 322	0.90 268	1.03 385	0.75 378	0.76 304	0.67 355	0.19 270	0.15 274	0.20 267	0.17 240	0.21 294	0.18 242

UPFNet	0.55 332	0.26 283	0.59 298	0.46 324	0.38 394	0.83 385	0.48 360	1.03 321	0.80 247	0.92 356	0.91 276	0.85 328	0.67 333	0.87 348	0.78 378	0.20 291	0.21 382	0.20 267	0.20 322	0.20 282	0.15 144

HSM-Net_RVC	0.55 332	0.23 196	0.37 72	0.38 100	0.22 72	0.86 393	0.40 291	1.31 432	0.93 334	0.92 356	1.15 381	1.26 431	0.71 353	0.75 294	0.53 311	0.17 200	0.14 251	0.16 113	0.15 160	0.17 201	0.17 218
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 332	0.33 364	0.71 352	0.46 324	0.31 323	0.66 320	0.43 327	1.07 338	0.89 311	0.93 359	0.91 276	0.98 370	0.61 296	0.76 304	0.64 350	0.22 327	0.18 347	0.22 324	0.22 363	0.22 319	0.24 355
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 332	0.37 384	0.67 331	0.42 220	0.31 323	0.50 222	0.43 327	1.22 401	0.73 211	0.86 318	1.05 341	0.85 328	0.58 280	0.90 365	0.56 320	0.29 411	0.23 400	0.22 324	0.22 363	0.26 373	0.26 367

iResNetv2_ROB	0.55 332	0.29 329	0.86 405	0.39 124	0.25 169	0.67 329	0.37 242	1.21 394	1.02 378	1.02 402	1.10 360	0.89 347	0.79 395	0.74 287	0.43 247	0.19 270	0.13 214	0.15 89	0.11 51	0.19 265	0.16 175

iResNet_ROB	0.55 332	0.24 218	0.61 304	0.38 100	0.22 72	0.66 320	0.30 130	1.59 484	1.33 460	0.94 366	1.05 341	0.81 322	0.69 343	0.84 341	0.46 264	0.17 200	0.12 147	0.14 49	0.09 5	0.15 128	0.20 284

rvit_105_1	0.56 341	0.42 416	0.84 398	0.59 444	0.37 388	0.59 280	0.68 435	0.73 202	0.97 359	0.82 283	0.69 164	0.75 294	0.63 306	0.80 325	0.56 320	0.34 442	0.29 442	0.31 427	0.34 452	0.23 339	0.23 344

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 341	3.08 534	2.41 503	0.32 14	0.18 19	0.29 72	0.20 15	0.39 19	0.33 33	0.29 40	0.25 21	0.18 2	0.18 13	0.32 8	0.22 13	1.08 508	0.09 2	0.17 152	0.16 188	0.15 128	0.96 503

ff1	0.56 341	0.28 315	0.68 338	0.39 124	0.26 206	0.56 258	0.40 291	0.72 190	1.13 419	0.76 250	0.98 307	0.71 265	0.55 257	1.25 439	1.46 469	0.17 200	0.11 81	0.25 371	0.21 341	0.16 175	0.17 218

ttt	0.56 341	0.27 299	0.49 199	0.39 124	0.25 169	0.65 313	0.42 320	1.24 406	1.08 404	0.76 250	1.10 360	0.63 223	0.51 242	0.95 383	1.03 434	0.25 375	0.22 391	0.22 324	0.21 341	0.25 363	0.25 363

FTStereo	0.56 341	0.21 137	0.39 89	0.42 220	0.25 169	0.39 162	0.73 451	0.69 161	0.45 104	1.09 431	3.23 507	0.69 260	0.71 353	0.55 124	0.34 160	0.15 119	0.13 214	0.19 230	0.17 240	0.15 128	0.32 410

GEStereo_RVC	0.56 341	0.30 344	0.70 350	0.51 385	0.31 323	0.70 335	0.54 399	1.31 432	0.93 334	0.85 308	0.86 248	0.84 326	0.63 306	0.92 370	0.67 355	0.24 363	0.16 300	0.19 230	0.17 240	0.21 294	0.23 344

ISRNet	0.57 347	0.25 249	0.72 358	0.57 436	0.36 385	0.43 195	0.28 100	0.85 254	0.84 276	1.09 431	1.25 404	0.91 356	0.61 296	0.68 253	0.60 336	0.35 448	0.26 427	0.36 446	0.33 450	0.30 400	0.42 453

CSP-Net	0.57 347	0.29 329	0.55 266	0.42 220	0.29 287	1.20 456	0.49 373	1.29 428	0.75 220	0.98 389	0.97 303	0.88 342	0.69 343	0.85 344	0.66 352	0.27 390	0.18 347	0.17 152	0.17 240	0.18 230	0.19 253

ADLNet2	0.57 347	0.26 283	0.71 352	0.48 352	0.31 323	0.83 385	0.51 382	1.10 350	0.99 367	0.85 308	0.99 315	0.99 375	0.70 348	0.79 322	0.78 378	0.21 307	0.17 332	0.18 197	0.18 271	0.22 319	0.22 320

RAFT-RH_RVC	0.57 347	0.18 52	0.44 146	0.38 100	0.23 99	0.56 258	0.24 55	0.61 103	0.73 211	1.18 445	3.90 518	0.55 170	0.40 188	0.67 244	0.38 204	0.14 54	0.11 81	0.20 267	0.15 160	0.12 17	0.14 105

ADLNet	0.57 347	0.29 329	0.58 290	0.46 324	0.35 378	0.80 373	0.46 345	1.14 366	0.88 306	1.03 406	0.98 307	0.92 361	0.66 324	0.71 278	0.83 391	0.22 327	0.16 300	0.22 324	0.22 363	0.22 319	0.23 344

MMNet	0.57 347	0.26 283	0.67 331	0.45 299	0.35 378	1.04 428	0.39 277	0.93 285	0.98 364	0.96 383	0.97 303	0.86 332	0.80 399	0.83 337	0.80 386	0.16 162	0.15 274	0.19 230	0.19 299	0.20 282	0.17 218

delet	0.57 347	0.25 249	0.63 314	0.46 324	0.34 372	1.05 433	0.51 382	1.04 322	0.94 343	0.90 346	0.99 315	0.90 350	0.68 341	0.87 348	0.78 378	0.18 233	0.18 347	0.20 267	0.21 341	0.17 201	0.17 218

psm_up	0.57 347	0.27 299	0.52 241	0.50 373	0.33 360	0.65 313	0.60 420	1.07 338	0.84 276	0.87 322	0.91 276	1.00 377	1.06 451	0.80 325	0.66 352	0.22 327	0.25 417	0.26 389	0.23 376	0.22 319	0.21 301

hitnet-ft	0.57 347	0.29 329	0.43 140	0.42 220	0.29 287	0.81 379	0.40 291	0.98 302	0.91 322	0.84 296	1.01 323	1.13 421	0.72 364	0.83 337	0.71 366	0.28 401	0.21 382	0.28 408	0.22 363	0.29 392	0.27 377

DSFCA	0.57 347	0.27 299	0.71 352	0.41 188	0.36 385	0.78 361	0.53 392	1.08 343	0.85 282	1.08 427	0.84 235	0.90 350	0.66 324	1.05 414	0.63 348	0.26 380	0.22 391	0.21 310	0.21 341	0.22 319	0.20 284

STTStereo	0.57 347	0.39 397	0.87 410	0.45 299	0.32 348	0.62 291	0.45 342	1.01 313	0.87 295	1.01 398	0.91 276	0.95 364	0.58 280	0.77 311	0.66 352	0.25 375	0.24 409	0.27 397	0.33 450	0.25 363	0.26 367

RASNet	0.57 347	0.24 218	0.61 304	0.39 124	0.23 99	0.71 341	0.40 291	1.02 316	0.93 334	0.77 258	1.05 341	1.05 394	0.98 443	0.99 400	1.03 434	0.16 162	0.14 251	0.14 49	0.17 240	0.15 128	0.14 105

LL-Strereo	0.58 359	0.29 329	0.83 391	0.48 352	0.35 378	0.39 162	0.48 360	1.04 322	0.99 367	0.87 322	0.79 206	1.08 404	1.15 463	1.35 458	0.51 295	0.18 233	0.15 274	0.22 324	0.19 299	0.17 201	0.21 301

HGLStereo	0.58 359	0.30 344	0.65 324	0.51 385	0.38 394	0.78 361	0.45 342	1.07 338	0.82 269	0.89 339	1.16 386	0.88 342	0.91 430	0.80 325	0.74 372	0.21 307	0.21 382	0.20 267	0.18 271	0.19 265	0.22 320

FADNet-RVC-Resample	0.58 359	0.35 373	1.34 466	0.50 373	0.34 372	0.73 349	0.43 327	1.09 346	0.96 354	0.83 290	0.87 255	0.76 301	0.66 324	0.77 311	0.52 300	0.19 270	0.18 347	0.26 389	0.27 419	0.28 390	0.29 393

FADNet_RVC	0.58 359	0.39 397	1.26 455	0.45 299	0.32 348	0.55 252	0.34 193	1.12 357	0.90 316	0.68 205	0.90 268	0.61 211	0.71 353	1.03 411	0.80 386	0.21 307	0.18 347	0.27 397	0.23 376	0.33 415	0.30 398

mmx	0.59 363	0.28 315	0.68 338	0.39 124	0.26 206	0.56 258	0.40 291	1.24 406	1.06 392	0.76 250	0.98 307	0.71 265	0.55 257	1.25 439	1.46 469	0.21 307	0.16 300	0.25 371	0.21 341	0.24 352	0.22 320

xxx	0.59 363	0.28 315	0.68 338	0.39 124	0.26 206	0.56 258	0.40 291	1.24 406	1.06 392	0.76 250	0.98 307	0.71 265	0.55 257	1.25 439	1.46 469	0.21 307	0.16 300	0.25 371	0.21 341	0.24 352	0.22 320

CRFU-Net	0.59 363	0.29 329	0.62 310	0.47 344	0.31 323	1.20 456	0.51 382	1.19 385	0.59 149	1.05 416	1.00 319	1.06 399	0.87 419	0.83 337	0.77 377	0.22 327	0.19 365	0.18 197	0.16 188	0.19 265	0.20 284

TDLM	0.59 363	0.35 373	0.57 287	0.53 411	0.32 348	0.67 329	0.72 446	1.09 346	1.03 382	0.84 296	1.11 365	0.84 326	0.71 353	0.96 386	0.61 341	0.28 401	0.18 347	0.26 389	0.22 363	0.27 382	0.21 301

CVANet_RVC	0.59 363	0.35 373	0.54 262	0.49 362	0.33 360	0.70 335	0.67 432	1.12 357	0.97 359	0.88 332	1.05 341	1.01 381	0.72 364	0.94 377	0.55 318	0.30 418	0.20 374	0.28 408	0.26 413	0.32 410	0.23 344

AANet_RVC	0.59 363	0.35 373	0.68 338	0.47 344	0.28 264	0.57 267	0.47 353	1.04 322	1.28 450	0.87 322	1.33 423	0.86 332	0.63 306	1.16 429	0.89 399	0.19 270	0.13 214	0.15 89	0.14 136	0.18 230	0.20 284

NOSS_ROB	0.59 363	0.40 405	0.42 121	0.45 299	0.31 323	0.79 367	0.53 392	1.09 346	1.12 413	0.69 208	0.92 282	0.77 306	0.63 306	0.81 330	0.52 300	0.39 461	0.38 476	0.44 468	0.42 477	0.38 439	0.36 430

DualNet (step1)	0.60 370	0.37 384	0.83 391	0.39 124	0.31 323	0.72 345	0.49 373	1.11 352	0.92 328	0.93 359	0.89 262	0.86 332	0.71 353	0.74 287	0.53 311	0.42 468	0.22 391	0.40 460	0.41 472	0.36 431	0.35 424

pcwnet_v2	0.60 370	0.29 329	0.89 414	0.46 324	0.36 385	0.62 291	0.38 259	1.33 441	1.24 442	1.02 402	1.27 412	0.71 265	0.59 286	0.71 278	0.51 295	0.28 401	0.21 382	0.24 358	0.23 376	0.29 392	0.30 398

PS-NSSS	0.60 370	0.46 427	0.68 338	0.43 260	0.34 372	0.66 320	0.57 408	1.05 329	0.91 322	0.80 277	1.28 413	0.72 280	0.67 333	0.89 357	0.61 341	0.32 427	0.26 427	0.40 460	0.27 419	0.35 427	0.29 393

DLCB_ROB	0.60 370	0.29 329	0.53 249	0.50 373	0.33 360	0.76 360	0.51 382	1.02 316	0.94 343	1.07 426	1.16 386	1.21 427	0.73 369	0.98 395	0.75 374	0.21 307	0.20 374	0.22 324	0.23 376	0.22 319	0.20 284

CBFPSM	0.61 374	0.25 249	1.41 472	0.39 124	0.27 241	1.10 437	0.67 432	0.83 250	0.84 276	0.82 283	0.81 225	1.33 443	0.85 412	0.72 283	0.86 395	0.16 162	0.15 274	0.15 89	0.17 240	0.17 201	0.23 344

ssnet_v2	0.61 374	0.29 329	0.69 347	0.45 299	0.30 311	0.93 403	0.62 424	1.20 391	1.03 382	0.97 386	0.81 225	0.98 370	0.67 333	0.84 341	0.97 425	0.26 380	0.23 400	0.23 344	0.24 390	0.20 282	0.21 301

HBP-ISP	0.61 374	0.47 433	0.45 154	0.46 324	0.33 360	0.79 367	0.29 112	1.15 369	1.05 388	0.85 308	1.18 395	0.67 255	0.71 353	0.92 370	0.57 326	0.37 455	0.38 476	0.47 474	0.41 472	0.39 443	0.32 410

dad	0.61 374	0.53 440	0.72 358	0.44 285	0.31 323	0.64 306	0.37 242	0.85 254	1.28 450	1.05 416	1.17 391	1.18 425	0.61 296	0.70 268	0.54 316	0.36 451	0.23 400	0.37 451	0.21 341	0.31 404	0.23 344

SACVNet	0.61 374	0.36 382	0.67 331	0.57 436	0.37 388	0.65 313	0.47 353	1.16 371	0.80 247	1.04 411	1.06 347	1.02 383	0.81 402	0.99 400	0.57 326	0.28 401	0.21 382	0.25 371	0.24 390	0.30 400	0.39 439

StereoDRNet-Refined	0.61 374	0.33 364	0.63 314	0.47 344	0.31 323	0.94 405	0.41 311	1.04 322	0.97 359	1.15 443	1.13 374	1.00 377	0.74 375	0.93 374	0.93 413	0.18 233	0.13 214	0.22 324	0.21 341	0.20 282	0.21 301
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 380	0.56 455	1.29 460	0.47 344	0.39 402	0.63 297	0.40 291	1.16 371	0.91 322	0.71 225	0.86 248	1.04 390	0.55 257	0.99 400	0.78 378	0.27 390	0.26 427	0.28 408	0.29 431	0.32 410	0.31 406

NVstereo2D	0.62 380	0.32 356	0.82 387	0.50 373	0.44 427	0.88 396	0.48 360	1.12 357	1.17 430	0.67 196	0.90 268	0.90 350	0.69 343	1.02 409	0.69 362	0.33 434	0.16 300	0.29 416	0.20 322	0.43 453	0.46 468

CBMV_ROB	0.62 380	0.39 397	0.41 109	0.41 188	0.28 264	0.86 393	0.28 100	1.06 334	1.02 378	0.95 371	1.33 423	0.81 322	0.84 408	0.94 377	0.56 320	0.37 455	0.37 475	0.43 466	0.40 467	0.33 415	0.32 410

ACV-stereo	0.63 383	0.37 384	1.03 436	0.44 285	0.31 323	1.27 460	0.41 311	0.78 230	0.84 276	0.65 181	0.76 189	2.07 490	1.00 444	0.84 341	0.68 360	0.22 327	0.17 332	0.19 230	0.18 271	0.22 319	0.23 344

FADNet	0.63 383	0.53 440	1.20 450	0.46 324	0.44 427	0.66 320	0.41 311	1.24 406	1.07 400	0.70 214	0.84 235	0.98 370	0.65 322	0.87 348	0.54 316	0.29 411	0.30 447	0.27 397	0.30 432	0.48 463	0.36 430

1111x	0.64 385	0.23 196	0.61 304	0.39 124	0.21 57	0.68 333	0.46 345	1.32 438	1.03 382	0.76 250	1.02 325	0.95 364	0.72 364	1.13 423	2.15 493	0.18 233	0.18 347	0.18 197	0.19 299	0.20 282	0.19 253

SGM-Forest	0.65 386	0.33 364	0.43 140	0.44 285	0.30 311	1.01 422	0.54 399	1.13 364	1.09 410	1.11 438	1.21 398	1.10 411	0.76 387	0.99 400	0.71 366	0.32 427	0.33 467	0.33 438	0.30 432	0.30 400	0.28 387
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 387	0.32 356	0.80 380	0.46 324	0.34 372	1.26 459	0.50 379	0.91 274	1.00 371	1.05 416	1.36 429	1.28 432	0.84 408	0.81 330	0.90 405	0.22 327	0.24 409	0.23 344	0.23 376	0.21 294	0.22 320

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 388	0.30 344	1.20 450	0.42 220	0.31 323	1.00 418	0.58 415	1.16 371	1.07 400	1.01 398	1.25 404	1.08 404	0.75 378	1.18 432	1.03 434	0.20 291	0.12 147	0.16 113	0.13 106	0.22 319	0.22 320

StereoDRNet	0.67 388	0.35 373	0.82 387	0.53 411	0.44 427	1.03 426	0.53 392	1.51 473	1.06 392	1.13 441	0.91 276	1.07 403	0.74 375	0.87 348	0.95 418	0.24 363	0.19 365	0.25 371	0.23 376	0.27 382	0.22 320

PSMNet_ROB	0.67 388	0.39 397	0.76 372	0.57 436	0.43 422	1.00 418	0.85 471	1.25 412	0.93 334	0.82 283	1.04 338	1.08 404	0.64 314	0.89 357	1.02 433	0.29 411	0.21 382	0.31 427	0.31 441	0.27 382	0.25 363

TCMNet	0.68 391	0.41 411	1.08 440	0.60 446	0.61 476	0.97 410	0.55 402	1.11 352	0.93 334	0.87 322	1.14 378	0.89 347	0.65 322	0.92 370	1.06 442	0.26 380	0.26 427	0.31 427	0.28 425	0.33 415	0.30 398

YMNet	0.68 391	0.40 405	1.01 432	0.53 411	0.46 442	1.04 428	0.48 360	1.06 334	0.81 256	1.21 448	1.31 420	1.11 413	0.73 369	0.89 357	0.96 420	0.27 390	0.31 455	0.25 371	0.25 403	0.25 363	0.24 355

YMNet_1	0.68 391	0.40 405	1.01 432	0.53 411	0.46 442	1.04 428	0.48 360	1.06 334	0.81 256	1.21 448	1.31 420	1.11 413	0.73 369	0.89 357	0.96 420	0.27 390	0.31 455	0.25 371	0.25 403	0.25 363	0.24 355

DRN-Test	0.68 391	0.34 369	0.77 375	0.52 402	0.40 405	1.14 446	0.61 422	1.56 480	1.04 386	1.18 445	1.10 360	1.05 394	0.72 364	0.82 335	1.01 429	0.24 363	0.18 347	0.26 389	0.25 403	0.26 373	0.23 344

CBMV	0.68 391	0.37 384	0.50 211	0.43 260	0.26 206	1.00 418	0.71 441	1.17 379	1.16 427	1.24 456	1.29 417	1.06 399	0.86 416	0.98 395	0.75 374	0.29 411	0.30 447	0.34 440	0.30 432	0.26 373	0.27 377
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 396	0.29 329	2.34 502	0.41 188	0.31 323	1.16 450	0.58 415	0.87 259	0.85 282	0.86 318	1.17 391	1.04 390	0.83 405	0.76 304	1.26 458	0.21 307	0.18 347	0.17 152	0.16 188	0.21 294	0.21 301

GASNet	0.70 397	0.77 476	1.16 447	0.71 479	0.49 449	0.62 291	0.48 360	1.12 357	1.05 388	0.98 389	0.84 235	0.94 363	0.82 403	1.41 462	0.85 394	0.33 434	0.22 391	0.29 416	0.28 425	0.44 456	0.26 367

PA-Net	0.70 397	0.46 427	0.96 425	0.51 385	0.53 459	0.94 405	0.73 451	1.14 366	1.15 425	0.83 290	0.90 268	0.88 342	0.76 387	1.19 433	0.96 420	0.25 375	0.41 485	0.29 416	0.44 478	0.27 382	0.39 439
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 399	0.84 484	0.80 380	0.55 429	0.38 394	1.38 466	0.57 408	1.07 338	0.81 256	0.90 346	0.94 287	0.95 364	0.54 253	1.01 406	0.61 341	0.41 466	0.30 447	0.57 488	0.31 441	0.86 494	0.39 439

DISCO	0.72 400	0.27 299	0.72 358	0.45 299	0.31 323	1.12 443	0.53 392	1.32 438	1.25 444	0.84 296	1.07 352	1.52 469	0.87 419	1.82 488	1.08 447	0.20 291	0.15 274	0.18 197	0.16 188	0.24 352	0.24 355

APVNet	0.73 401	0.39 397	1.01 432	0.58 442	0.45 433	1.16 450	0.68 435	1.47 468	0.87 295	0.84 296	1.15 381	1.04 390	0.84 408	1.14 425	1.18 453	0.27 390	0.28 440	0.32 433	0.31 441	0.29 392	0.32 410

GwcNet	0.73 401	0.39 397	1.37 468	0.53 411	0.43 422	1.10 437	0.52 388	1.27 419	1.19 435	1.05 416	1.41 437	1.06 399	0.86 416	0.98 395	1.01 429	0.26 380	0.24 409	0.24 358	0.23 376	0.23 339	0.28 387

NaN_ROB	0.73 401	0.46 427	0.89 414	0.52 402	0.34 372	0.98 415	1.11 488	1.28 424	1.20 438	1.27 460	0.96 295	1.08 404	0.79 395	1.34 457	0.78 378	0.24 363	0.30 447	0.23 344	0.24 390	0.23 339	0.26 367

XPNet_ROB	0.73 401	0.38 392	0.80 380	0.53 411	0.40 405	0.80 373	0.83 467	1.21 394	0.96 354	1.37 465	1.17 391	1.37 450	0.87 419	1.14 425	0.99 427	0.33 434	0.25 417	0.27 397	0.24 390	0.31 404	0.29 393

ETE_ROB	0.73 401	0.52 438	0.93 418	0.57 436	0.37 388	0.80 373	0.86 472	1.19 385	0.95 347	1.20 447	1.22 400	1.39 456	0.86 416	1.07 415	0.88 397	0.27 390	0.21 382	0.31 427	0.27 419	0.34 422	0.35 424

Syn2CoEx	0.74 406	0.55 453	1.17 448	0.66 465	0.45 433	0.89 399	0.56 406	1.54 475	1.15 425	0.95 371	1.35 428	1.03 385	1.03 447	0.96 386	0.89 399	0.31 422	0.27 433	0.29 416	0.24 390	0.23 339	0.27 377

DANet	0.74 406	0.47 433	0.98 430	0.60 446	0.41 410	0.92 402	0.41 311	1.02 316	0.87 295	1.22 452	1.22 400	1.33 443	0.88 423	1.26 442	1.37 464	0.27 390	0.24 409	0.31 427	0.25 403	0.37 437	0.36 430
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 406	0.38 392	0.63 314	0.54 423	0.35 378	1.01 422	0.95 479	1.15 369	0.95 347	1.09 431	2.00 481	1.14 422	0.92 432	1.29 447	0.75 374	0.25 375	0.27 433	0.27 397	0.23 376	0.32 410	0.24 355

NCCL2	0.74 406	0.45 422	0.77 375	0.65 463	0.45 433	0.97 410	1.16 493	1.16 371	1.02 378	1.00 396	0.98 307	1.48 463	0.88 423	0.99 400	0.89 399	0.31 422	0.27 433	0.39 457	0.39 463	0.33 415	0.34 421

Wz-Net-LNSev	0.75 410	0.54 447	1.59 482	0.51 385	0.41 410	1.16 450	0.79 461	1.27 419	1.13 419	1.04 411	1.14 378	1.11 413	0.94 437	0.93 374	1.00 428	0.24 363	0.22 391	0.21 310	0.19 299	0.26 373	0.27 377

FINET	0.75 410	0.45 422	1.38 469	0.48 352	0.46 442	0.98 415	1.00 483	1.22 401	1.69 489	0.91 355	1.25 404	0.74 289	0.74 375	1.09 419	0.82 390	0.37 455	0.31 455	0.27 397	0.24 390	0.35 427	0.34 421

FAT-Stereo	0.75 410	0.34 369	0.81 386	0.51 385	0.38 394	0.78 361	0.63 427	1.39 451	1.32 458	1.05 416	1.40 435	1.58 474	1.14 461	0.92 370	0.91 409	0.29 411	0.28 440	0.28 408	0.23 376	0.28 390	0.41 449

S-Stereo	0.76 413	0.36 382	1.10 441	0.57 436	0.46 442	0.83 385	0.59 418	1.31 432	1.62 485	0.98 389	1.41 437	1.11 413	0.93 434	0.85 344	1.07 445	0.27 390	0.31 455	0.28 408	0.25 403	0.33 415	0.50 477

RYNet	0.76 413	0.37 384	0.74 367	0.54 423	0.67 482	1.35 464	0.68 435	1.28 424	1.21 441	1.10 435	0.90 268	1.31 436	0.94 437	1.01 406	1.30 460	0.22 327	0.16 300	0.27 397	0.23 376	0.43 453	0.45 464

LALA_ROB	0.76 413	0.46 427	0.86 405	0.55 429	0.41 410	1.00 418	0.93 478	1.25 412	1.13 419	1.23 454	1.15 381	1.55 471	0.80 399	1.11 422	0.96 420	0.33 434	0.23 400	0.35 441	0.30 432	0.35 427	0.32 410

PSMNet-RUCA	0.78 416	0.78 478	1.23 453	1.01 494	0.91 490	0.68 333	0.53 392	1.16 371	1.06 392	0.79 274	1.10 360	0.82 324	0.72 364	0.94 377	0.70 363	0.55 487	0.27 433	0.76 495	0.46 479	0.70 489	0.49 474

edge stereo	0.79 417	0.40 405	0.82 387	0.52 402	0.44 427	0.83 385	0.58 415	1.34 443	1.08 404	1.30 461	1.38 433	1.79 480	1.13 460	1.15 428	0.92 411	0.34 442	0.32 462	0.42 465	0.28 425	0.33 415	0.39 439

DGSMNet	0.80 418	0.58 459	1.42 473	0.61 451	0.65 479	0.94 405	0.75 455	1.35 444	1.16 427	0.88 332	1.26 408	1.00 377	0.75 378	1.07 415	0.89 399	0.36 451	0.31 455	0.41 464	0.40 467	0.60 485	0.59 489

RP	0.80 418	0.38 392	0.73 363	0.67 467	0.59 471	0.82 382	0.57 408	1.21 394	1.28 450	1.03 406	1.68 465	1.45 458	1.49 484	1.08 418	0.90 405	0.36 451	0.31 455	0.37 451	0.30 432	0.36 431	0.36 430

Wz-Net-MNSev	0.81 420	0.42 416	1.64 488	0.51 385	0.41 410	1.46 470	0.95 479	1.24 406	1.26 448	1.31 462	1.25 404	1.17 424	0.83 405	1.21 437	1.06 442	0.22 327	0.19 365	0.24 358	0.23 376	0.29 392	0.26 367

RGC	0.82 421	0.62 464	0.80 380	0.67 467	0.66 481	0.91 401	0.59 418	1.35 444	1.09 410	1.12 440	1.46 448	1.50 465	1.09 454	1.28 445	0.97 425	0.34 442	0.30 447	0.48 478	0.40 467	0.38 439	0.38 438

NCC-stereo	0.82 421	0.43 419	0.87 410	0.63 458	0.68 483	0.88 396	0.72 446	1.60 486	1.12 413	0.95 371	1.41 437	1.37 450	1.37 476	1.26 442	0.94 415	0.32 427	0.30 447	0.37 451	0.49 489	0.34 422	0.35 424

Nwc_Net	0.82 421	0.40 405	0.86 405	0.62 455	0.56 464	1.04 428	0.57 408	1.72 494	1.08 404	0.93 359	1.88 476	1.44 457	1.24 468	1.19 433	0.94 415	0.31 422	0.25 417	0.36 446	0.39 463	0.31 404	0.31 406

Abc-Net	0.82 421	0.43 419	0.87 410	0.63 458	0.68 483	0.88 396	0.72 446	1.60 486	1.12 413	0.95 371	1.41 437	1.37 450	1.37 476	1.26 442	0.94 415	0.32 427	0.30 447	0.37 451	0.49 489	0.34 422	0.35 424
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 421	0.77 476	0.95 424	0.68 471	0.43 422	1.15 448	1.06 486	1.19 385	1.20 438	1.03 406	1.02 325	1.10 411	0.89 426	1.20 436	0.78 378	0.49 478	0.39 480	0.58 489	0.39 463	0.69 488	0.49 474
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
stereogan	0.83 426	0.33 364	0.89 414	0.61 451	0.51 455	1.80 490	0.50 379	1.41 457	1.39 465	1.05 416	1.47 450	1.56 473	1.04 449	1.32 456	0.87 396	0.29 411	0.29 442	0.29 416	0.25 403	0.39 443	0.40 444

STTRV1_RVC	0.83 426	0.60 462	1.19 449	0.67 467	0.81 488	1.12 443	0.63 427	1.37 450	1.12 413	0.98 389	1.34 427	1.08 404	0.95 439	1.28 445	0.90 405	0.57 489	0.25 417	0.44 468	0.39 463	0.60 485	0.41 449

Anonymous_2	0.84 428	0.45 422	0.66 326	0.41 188	0.45 433	0.82 382	0.53 392	0.81 242	0.81 256	0.73 233	0.61 141	0.91 356	0.76 387	0.77 311	0.61 341	0.51 481	0.55 499	0.54 486	4.92 537	0.54 477	0.42 453

ccnet	0.84 428	0.59 461	0.86 405	0.56 432	0.60 474	1.11 441	0.72 446	1.44 464	0.97 359	1.15 443	1.44 444	1.28 432	0.95 439	1.01 406	1.33 463	0.49 478	0.43 490	0.50 483	0.47 482	0.52 475	0.48 473

psmorigin	0.84 428	0.53 440	2.21 500	0.50 373	0.41 410	0.86 393	0.57 408	1.08 343	0.90 316	1.50 470	1.42 441	1.50 465	1.09 454	1.29 447	1.03 434	0.32 427	0.33 467	0.27 397	0.27 419	0.34 422	0.45 464

ADCRef	0.84 428	0.46 427	1.60 485	0.52 402	0.45 433	1.08 435	0.52 388	1.13 364	1.03 382	1.22 452	1.43 443	0.87 338	0.93 434	0.91 368	3.35 508	0.19 270	0.16 300	0.23 344	0.23 376	0.23 339	0.22 320

CC-Net-ROB	0.84 428	1.01 495	0.93 418	0.60 446	0.45 433	1.25 458	0.71 441	1.20 391	1.05 388	0.84 296	1.24 403	0.90 350	0.78 393	1.14 425	0.70 363	0.48 477	0.34 470	1.71 509	0.38 461	0.78 492	0.40 444

GCST	0.85 433	1.25 503	0.80 380	1.58 509	1.03 502	1.04 428	0.24 55	0.81 242	0.81 256	0.99 395	0.67 161	0.78 309	0.35 148	0.98 395	0.38 204	0.97 503	0.65 503	1.20 504	0.81 507	0.93 497	0.72 493

aanetorigin	0.85 433	0.58 459	1.98 496	0.50 373	0.40 405	0.66 320	0.70 439	0.72 190	1.01 373	2.44 507	2.00 481	1.32 438	1.25 469	0.96 386	1.16 452	0.20 291	0.19 365	0.20 267	0.20 322	0.27 382	0.33 419

AF-Net	0.85 433	0.41 411	0.87 410	0.66 465	0.54 462	0.96 409	0.52 388	1.66 490	1.37 462	1.03 406	2.04 483	1.46 459	1.36 474	1.19 433	1.05 441	0.34 442	0.24 409	0.39 457	0.28 425	0.31 404	0.26 367

SQANet	0.87 436	0.76 475	0.76 372	1.16 501	0.99 498	1.10 437	0.51 382	1.12 357	0.85 282	0.93 359	1.05 341	1.03 385	0.76 387	1.07 415	0.70 363	0.79 496	0.25 417	1.04 502	0.36 456	1.56 505	0.70 492

CSAN	0.88 437	0.52 438	0.93 418	0.61 451	0.42 419	1.19 455	1.11 488	1.27 419	1.48 475	1.37 465	1.44 444	1.37 450	1.30 471	1.46 469	1.01 429	0.39 461	0.31 455	0.36 446	0.37 458	0.35 427	0.36 430

SDNR	0.89 438	0.39 397	1.66 491	0.42 220	0.39 402	3.35 518	0.32 166	0.95 293	1.05 388	1.05 416	2.12 484	0.62 218	0.71 353	1.40 459	0.78 378	0.53 483	0.56 500	0.36 446	0.27 419	0.46 460	0.50 477

test_for_model	0.90 439	3.60 535	0.42 121	2.47 524	2.11 524	0.39 162	0.28 100	0.46 42	0.48 118	0.76 250	0.32 45	0.30 34	0.28 85	0.35 23	0.27 70	0.69 494	0.12 147	0.13 26	0.09 5	3.76 534	0.74 494

PWC_ROB	0.92 440	0.57 456	1.64 488	0.53 411	0.33 360	0.93 403	0.39 277	1.42 462	1.51 477	1.66 480	2.57 495	1.18 425	1.11 456	1.50 471	1.54 475	0.26 380	0.18 347	0.28 408	0.20 322	0.30 400	0.32 410

UDG	0.93 441	1.03 496	0.75 370	1.00 493	0.97 496	1.02 424	0.57 408	1.18 381	1.01 373	0.93 359	1.02 325	1.32 438	1.03 447	0.88 354	0.92 411	0.55 487	0.33 467	1.82 511	0.41 472	1.20 503	0.74 494

RTSC	0.93 441	0.54 447	1.59 482	0.56 432	0.40 405	1.17 454	0.55 402	1.44 464	1.82 493	1.53 473	1.26 408	1.15 423	0.82 403	1.70 482	2.44 497	0.26 380	0.20 374	0.23 344	0.24 390	0.31 404	0.32 410

DeepPrunerF	0.93 441	0.55 453	3.88 511	0.70 477	0.81 488	0.72 345	0.74 453	1.28 424	1.97 496	0.95 371	1.02 325	0.87 338	0.85 412	1.16 429	1.07 445	0.35 448	0.29 442	0.43 466	0.40 467	0.31 404	0.33 419

PWCDC_ROB	0.93 441	0.54 447	0.97 429	0.78 486	0.41 410	1.03 426	0.42 320	1.39 451	2.34 505	1.04 411	3.73 515	0.80 320	1.12 458	1.29 447	1.04 439	0.37 455	0.22 391	0.24 358	0.20 322	0.36 431	0.31 406

FBW_ROB	0.94 445	0.54 447	1.03 436	0.56 432	0.42 419	1.16 450	0.76 456	1.56 480	1.41 466	1.38 467	1.33 423	1.47 461	1.07 452	2.94 514	1.14 451	0.26 380	0.32 462	0.45 470	0.30 432	0.34 422	0.30 398

G-Net	0.95 446	0.48 435	1.13 444	0.67 467	0.49 449	2.07 496	0.63 427	1.02 316	0.90 316	1.77 486	2.62 498	1.28 432	1.60 487	1.09 419	1.06 442	0.37 455	0.30 447	0.35 441	0.25 403	0.46 460	0.45 464

PASM	0.96 447	0.71 473	2.05 498	0.72 480	0.72 487	0.84 390	0.92 475	1.14 366	1.34 461	1.25 457	1.22 400	1.34 446	1.07 452	1.31 454	1.11 448	0.53 483	0.57 501	0.59 490	0.67 500	0.56 484	0.57 488

PDISCO_ROB	0.96 447	0.51 436	1.13 444	1.03 497	1.00 499	1.81 491	0.77 457	1.72 494	1.60 483	1.09 431	1.19 396	1.34 446	0.80 399	1.62 476	1.01 429	0.58 490	0.22 391	0.45 470	0.40 467	0.50 469	0.41 449

XQC	0.97 449	0.70 470	1.54 480	0.70 477	0.55 463	1.48 472	0.81 463	1.41 457	1.57 480	1.21 448	1.12 367	1.33 443	1.04 449	1.55 473	2.00 488	0.39 461	0.25 417	0.37 451	0.32 444	0.55 479	0.49 474

MDST_ROB	0.97 449	0.29 329	1.02 435	0.64 461	0.43 422	2.64 505	0.82 465	1.68 492	1.18 434	2.89 512	1.82 473	0.97 368	0.75 378	1.83 489	0.89 399	0.26 380	0.22 391	0.32 433	0.28 425	0.26 373	0.26 367

anonymity	0.98 451	0.89 487	1.06 439	0.93 491	1.04 504	0.97 410	0.82 465	1.33 441	0.93 334	1.08 427	0.98 307	1.02 383	0.95 439	1.02 409	0.93 413	0.96 502	0.96 524	0.90 499	0.91 510	0.92 496	0.95 502

SHD	0.98 451	0.54 447	1.30 462	0.63 458	0.50 453	1.14 446	0.50 379	1.80 498	2.20 500	1.66 480	1.39 434	1.47 461	1.21 465	1.40 459	1.80 481	0.32 427	0.27 433	0.32 433	0.34 452	0.41 447	0.44 462

Wz-Net-SNSev	0.99 453	0.80 479	3.00 505	0.57 436	0.46 442	0.94 405	1.22 498	1.40 455	1.28 450	1.04 411	1.33 423	1.46 459	0.90 429	2.06 496	1.65 478	0.26 380	0.24 409	0.25 371	0.26 413	0.33 415	0.30 398

SuperB	1.00 454	0.41 411	4.03 514	0.45 299	0.32 348	0.99 417	0.49 373	1.09 346	2.09 499	1.10 435	1.10 360	0.74 289	0.83 405	1.13 423	1.75 480	0.20 291	0.15 274	0.17 152	0.15 160	2.50 523	0.27 377

Consistency-Raft	1.01 455	0.82 480	1.27 458	0.85 488	0.97 496	0.81 379	0.83 467	1.35 444	1.61 484	1.06 425	1.66 464	1.11 413	0.93 434	0.93 374	1.11 448	0.65 492	0.75 510	0.79 496	0.91 510	1.09 502	0.79 497

SGM_RVC	1.04 456	0.30 344	0.47 178	0.41 188	0.23 99	1.73 489	0.77 457	1.63 488	1.30 456	2.39 505	1.99 480	2.64 499	1.78 495	2.22 502	1.40 465	0.28 401	0.27 433	0.27 397	0.25 403	0.25 363	0.25 363
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 457	0.23 196	0.51 220	0.37 81	0.22 72	0.71 341	0.39 277	1.31 432	0.92 328	0.87 322	1.08 358	0.70 262	0.64 314	0.75 294	11.43 533	0.19 270	0.16 300	0.18 197	0.17 240	0.18 230	0.19 253

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 457	0.61 463	1.82 493	0.69 474	0.51 455	2.62 504	1.69 517	1.28 424	1.44 470	1.39 468	1.56 457	1.34 446	0.91 430	1.68 481	0.95 418	0.38 460	0.39 480	0.46 473	0.61 499	0.41 447	0.43 458

xxxx	1.07 459	0.23 196	0.53 249	0.38 100	0.22 72	0.83 385	0.36 229	1.41 457	0.95 347	0.75 244	0.99 315	0.97 368	0.64 314	0.70 268	11.37 532	0.20 291	0.17 332	0.18 197	0.17 240	0.19 265	0.20 284

DPSNet	1.08 460	0.44 421	2.64 504	0.54 423	0.42 419	1.59 479	1.25 499	2.39 509	1.50 476	1.13 441	1.12 367	1.51 467	2.19 508	1.44 466	1.51 474	0.35 448	0.25 417	0.25 371	0.21 341	0.49 467	0.39 439

otaku	1.10 461	0.96 490	0.96 425	1.37 507	1.06 505	1.65 483	0.72 446	1.46 467	1.19 435	1.10 435	1.32 422	1.32 438	0.95 439	1.29 447	0.81 389	0.89 501	0.46 494	1.24 505	0.50 491	1.86 508	0.89 499

DDUNet	1.10 461	2.58 530	0.83 391	1.21 503	1.27 508	1.02 424	0.69 438	1.17 379	0.95 347	0.98 389	1.26 408	1.28 432	0.84 408	0.97 393	0.79 385	0.85 499	0.40 483	2.00 514	0.60 498	1.34 504	0.94 500

ADCL	1.10 461	0.42 416	1.57 481	0.51 385	0.41 410	1.71 488	0.92 475	1.36 448	1.45 471	1.33 463	1.56 457	1.22 430	1.26 470	1.45 467	5.27 521	0.22 327	0.19 365	0.25 371	0.25 403	0.29 392	0.29 393

ADCPNet	1.11 464	0.53 440	3.26 509	0.55 429	0.44 427	1.47 471	0.83 467	1.21 394	1.17 430	1.26 459	1.42 441	1.67 477	1.12 458	1.48 470	3.86 514	0.30 418	0.29 442	0.30 426	0.32 444	0.37 437	0.37 436

MFN_U_SF_RVC	1.14 465	0.63 465	2.33 501	0.69 474	0.46 442	2.04 495	0.70 439	1.90 500	1.37 462	1.62 476	1.56 457	1.94 486	1.36 474	1.73 484	1.90 483	0.41 466	0.38 476	0.45 470	0.48 486	0.45 457	0.47 470

Ntro	1.15 466	1.00 494	1.00 431	1.49 508	1.20 507	1.69 487	0.81 463	1.39 451	1.25 444	1.01 398	1.28 413	1.31 436	1.00 444	1.31 454	0.89 399	1.10 509	0.43 490	1.36 506	0.51 492	1.95 510	0.99 506

SAMSARA	1.15 466	0.69 469	1.44 475	1.09 500	0.93 492	2.10 498	1.87 524	1.64 489	1.47 474	1.64 478	1.21 398	2.06 489	1.14 461	1.61 475	1.50 473	0.39 461	0.45 492	0.36 446	0.38 461	0.50 469	0.51 481

SANet	1.15 466	0.45 422	1.40 471	0.50 373	0.32 348	1.54 478	1.21 496	1.49 469	3.35 518	1.61 475	2.41 491	2.32 496	1.80 496	1.57 474	1.27 459	0.28 401	0.25 417	0.26 389	0.24 390	0.36 431	0.32 410

test_sample9	1.17 469	0.37 384	0.83 391	0.39 124	0.31 323	0.72 345	0.49 373	1.11 352	0.92 328	0.93 359	0.89 262	0.86 332	0.71 353	1.29 447	2.03 489	0.42 468	9.50 544	0.40 460	0.41 472	0.36 431	0.35 424

MFMNet_re	1.17 469	0.99 492	1.31 463	1.02 496	0.95 494	1.32 462	1.32 502	1.44 464	1.58 482	1.72 485	1.70 468	1.21 427	1.57 486	1.16 429	1.04 439	0.88 500	0.76 512	0.79 496	0.75 504	0.90 495	0.94 500

ADCP+	1.18 471	0.37 384	3.09 506	0.50 373	0.52 457	1.48 472	0.61 422	1.32 438	1.07 400	1.21 448	1.16 386	1.08 404	1.11 456	1.63 477	7.17 526	0.20 291	0.16 300	0.24 358	0.22 363	0.29 392	0.22 320

ADCMid	1.22 472	0.57 456	3.17 508	0.54 423	0.44 427	1.07 434	0.77 457	1.31 432	1.13 419	2.14 500	1.48 451	1.49 464	1.47 483	1.65 479	5.30 522	0.26 380	0.24 409	0.29 416	0.32 444	0.38 439	0.36 430

WCMA_ROB	1.22 472	0.39 397	0.93 418	0.51 385	0.45 433	1.44 469	0.79 461	1.20 391	1.30 456	2.99 518	3.94 519	3.30 511	2.17 507	1.42 463	1.31 461	0.46 472	0.35 472	0.35 441	0.37 458	0.41 447	0.42 453

Wz-Net-TNSev	1.23 474	1.24 501	5.25 519	0.51 385	0.43 422	1.49 475	1.09 487	1.58 483	1.42 468	1.25 457	1.26 408	1.58 474	1.52 485	1.97 493	1.95 484	0.33 434	0.32 462	0.26 389	0.30 432	0.41 447	0.43 458

222	1.25 475	0.23 196	0.53 249	0.38 100	0.23 99	0.78 361	0.37 242	1.41 457	0.93 334	0.97 386	1.13 374	0.74 289	0.71 353	0.74 287	14.86 536	0.20 291	0.16 300	0.17 152	0.16 188	0.18 230	0.20 284

MSMD_ROB	1.25 475	0.51 436	0.64 319	0.60 446	0.50 453	1.66 484	0.67 432	1.26 414	1.26 448	2.64 509	3.82 516	3.06 506	3.20 520	1.45 467	0.91 409	0.46 472	0.41 485	0.49 481	0.51 492	0.47 462	0.45 464

AnyNet_C32	1.27 477	0.72 474	3.33 510	0.59 444	0.56 464	1.51 476	1.53 510	1.27 419	1.28 450	1.52 472	1.48 451	1.38 454	1.23 467	1.64 478	5.26 520	0.30 418	0.29 442	0.29 416	0.34 452	0.38 439	0.44 462

pmcnn	1.27 477	0.31 353	1.14 446	0.41 188	0.23 99	0.97 410	0.71 441	1.23 405	1.32 458	1.83 489	2.34 488	11.25 536	0.89 426	1.04 413	0.96 420	0.15 119	0.12 147	0.12 3	0.10 32	0.15 128	0.16 175

WZ-Net	1.29 479	0.64 466	5.42 520	0.64 461	0.52 457	1.37 465	1.29 501	1.41 457	1.77 492	1.56 474	1.69 467	1.74 478	1.41 478	2.50 509	2.16 494	0.28 401	0.21 382	0.23 344	0.25 403	0.39 443	0.41 449

SPS-STEREO	1.29 479	0.94 489	1.10 441	1.05 499	1.03 502	1.48 472	0.91 473	1.57 482	1.24 442	2.13 497	1.90 477	1.94 486	1.46 481	1.77 485	1.64 477	0.97 503	0.94 523	0.90 499	0.89 509	0.96 499	0.97 504
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 481	0.96 490	1.33 465	0.90 490	0.92 491	1.15 448	1.05 485	1.49 469	1.62 485	1.63 477	2.51 493	2.31 494	1.62 488	2.16 501	1.42 466	0.81 498	0.73 506	0.79 496	1.02 514	0.73 490	0.97 504
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	1.34 482	0.70 470	1.42 473	0.78 486	0.65 479	1.68 486	0.91 473	2.12 505	3.01 513	2.25 502	2.35 490	1.90 484	1.99 502	1.98 494	2.14 492	0.40 465	0.38 476	0.49 481	0.37 458	0.51 472	0.67 491

test_sample8	1.36 483	0.37 384	0.83 391	0.39 124	0.31 323	0.72 345	0.49 373	1.19 385	0.79 239	1.51 471	0.96 295	3.29 510	1.64 489	1.29 447	2.03 489	0.42 468	9.50 544	0.40 460	0.41 472	0.36 431	0.35 424

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 484	0.91 488	2.11 499	0.89 489	0.57 469	4.27 524	1.79 521	1.55 476	2.00 498	1.64 478	1.85 475	1.83 481	1.44 480	1.89 492	1.49 472	0.49 478	0.40 483	0.56 487	0.58 496	0.75 491	0.52 483

MeshStereo	1.38 484	0.45 422	0.58 290	0.45 299	0.35 378	1.63 482	0.60 420	2.07 502	1.43 469	4.49 527	3.32 511	4.67 518	2.08 504	2.08 498	1.32 462	0.36 451	0.36 474	0.37 451	0.32 444	0.32 410	0.34 421
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
AAGNet	1.40 486	0.20 107	0.52 241	0.45 299	0.26 206	0.29 72	0.29 112	0.67 145	0.71 199	0.97 386	0.86 248	0.66 248	0.60 290	0.66 234	19.98 540	0.17 200	0.11 81	0.19 230	0.15 160	0.20 282	0.13 77

RainbowNet	1.42 487	1.53 511	1.31 463	1.93 515	1.46 509	1.52 477	1.03 484	1.67 491	1.55 478	1.23 454	1.59 460	1.54 470	1.21 465	1.40 459	1.03 434	1.70 516	0.70 505	1.82 511	0.80 506	2.11 514	1.22 512

ACVNet-4b	1.43 488	1.34 505	1.28 459	1.95 516	1.60 511	1.93 494	0.77 457	1.59 484	1.64 487	1.05 416	1.60 461	2.10 491	0.92 432	1.79 487	0.84 392	1.76 518	0.35 472	2.03 517	0.67 500	2.16 515	1.18 511

FCDSN-DC	1.43 488	0.57 456	0.69 347	0.74 482	0.59 471	1.42 468	0.65 431	1.40 455	1.41 466	3.31 522	4.42 525	4.57 517	3.01 518	1.70 482	1.19 455	0.46 472	0.42 487	0.48 478	0.47 482	0.51 472	0.51 481
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 490	0.82 480	6.28 522	0.48 352	0.40 405	0.73 349	0.83 467	0.95 293	2.77 511	3.48 524	1.95 478	1.64 476	2.12 505	1.42 463	3.84 513	0.21 307	0.19 365	0.21 310	0.21 341	0.43 453	0.42 453

SGM+DAISY	1.52 491	0.99 492	1.61 486	1.01 494	1.02 501	1.86 493	1.19 495	1.49 469	1.38 464	2.96 516	3.00 505	2.79 502	1.94 498	1.88 490	1.62 476	0.98 505	0.97 525	0.91 501	0.91 510	0.94 498	0.99 506

ACVNet_1	1.55 492	1.36 506	1.35 467	1.96 517	1.63 512	1.83 492	0.96 481	2.09 503	1.85 494	1.43 469	1.54 455	2.31 494	1.68 492	1.42 463	1.18 453	1.76 518	0.51 498	2.05 519	0.59 497	2.24 518	1.30 516

ADCS	1.60 493	0.70 470	4.02 513	0.61 451	0.53 459	1.31 461	1.11 488	1.71 493	1.86 495	1.97 495	1.68 465	1.51 467	1.46 481	2.07 497	9.20 529	0.34 442	0.32 462	0.33 438	0.36 456	0.45 457	0.46 468

AnyNet_C01	1.63 494	1.16 499	7.38 523	0.65 463	0.56 464	2.25 500	1.53 510	1.53 474	1.46 473	1.71 484	1.95 478	1.83 481	1.41 478	2.48 507	4.42 517	0.33 434	0.32 462	0.32 433	0.34 452	0.45 457	0.50 477

DispFullNet	1.64 495	2.64 531	3.14 507	2.57 525	1.78 517	1.32 462	0.55 402	1.42 462	1.45 471	1.89 491	1.48 451	1.55 471	2.35 510	2.08 498	1.12 450	0.60 491	0.19 365	2.33 522	0.73 503	2.35 519	1.30 516

FC-DCNN	1.67 496	0.53 440	0.68 338	0.62 455	0.49 449	1.62 481	0.71 441	1.77 497	1.55 478	4.73 530	4.66 527	5.82 526	3.94 524	2.13 500	1.42 466	0.47 475	0.42 487	0.47 474	0.46 479	0.48 463	0.47 470

FC-DCNN v2	1.74 497	0.53 440	0.68 338	0.62 455	0.49 449	1.67 485	0.71 441	1.85 499	1.57 480	4.84 531	5.01 529	6.42 530	3.92 523	2.24 503	1.43 468	0.47 475	0.42 487	0.47 474	0.46 479	0.48 463	0.47 470

ACVNet_2	1.74 497	1.30 504	1.62 487	1.81 512	1.63 512	2.28 501	1.34 504	2.35 508	2.64 509	1.82 488	2.55 494	2.99 504	1.71 493	1.67 480	1.20 456	1.48 513	0.59 502	1.81 510	0.71 502	2.09 513	1.29 515

ELAS_RVC	1.76 499	0.64 466	1.20 450	0.74 482	0.59 471	2.18 499	2.53 529	2.10 504	2.85 512	3.46 523	3.41 514	3.12 507	4.11 525	2.69 512	2.53 502	0.54 486	0.47 495	0.51 485	0.48 486	0.55 479	0.55 486
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 500	0.64 466	1.10 441	0.72 480	0.58 470	3.37 519	1.76 519	2.54 510	2.57 507	3.77 525	3.96 520	2.83 503	3.44 521	2.34 506	2.73 504	0.53 483	0.47 495	0.50 483	0.48 486	0.55 479	0.55 486
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 501	1.24 501	1.52 477	1.28 505	1.06 505	2.92 514	1.64 515	3.32 517	3.05 516	2.28 503	3.32 511	3.19 509	2.38 511	3.39 516	2.49 501	1.02 506	0.92 519	1.06 503	1.04 516	1.05 501	0.99 506

IMH-64-1	1.96 501	1.64 516	1.26 455	2.26 521	1.91 520	2.30 502	1.35 505	2.99 513	2.29 501	1.70 482	2.79 502	2.47 497	1.66 490	2.33 504	1.95 484	2.07 521	0.74 508	2.44 523	1.04 516	2.40 520	1.59 522

IMH-64	1.96 501	1.64 516	1.26 455	2.26 521	1.91 520	2.30 502	1.35 505	2.99 513	2.29 501	1.70 482	2.79 502	2.47 497	1.66 490	2.33 504	1.95 484	2.07 521	0.74 508	2.44 523	1.04 516	2.40 520	1.59 522

RTS	2.03 504	1.03 496	11.50 529	0.68 471	0.63 477	2.71 506	1.56 512	1.55 476	2.32 503	1.93 492	2.57 495	1.32 438	1.32 472	5.20 526	4.30 515	0.31 422	0.23 400	0.29 416	0.30 432	0.41 447	0.40 444

RTSA	2.03 504	1.03 496	11.50 529	0.68 471	0.63 477	2.71 506	1.56 512	1.55 476	2.32 503	1.93 492	2.57 495	1.32 438	1.32 472	5.20 526	4.30 515	0.31 422	0.23 400	0.29 416	0.30 432	0.41 447	0.40 444

PWCK	2.06 506	1.75 519	4.11 515	1.69 510	0.93 492	3.13 517	2.86 531	2.18 506	2.41 506	2.38 504	2.33 487	2.22 492	1.85 497	3.52 518	2.20 495	1.65 515	0.73 506	1.52 508	0.83 508	1.81 506	1.02 509

Dean	2.07 507	1.39 507	1.69 492	2.17 519	1.83 519	2.75 509	1.28 500	3.49 521	3.80 522	2.13 497	3.30 510	3.18 508	1.98 501	1.78 486	1.72 479	1.73 517	0.79 516	1.99 513	0.91 510	2.17 516	1.34 519

WAO-6	2.11 508	1.52 510	1.25 454	1.73 511	1.69 516	2.72 508	1.62 514	3.15 515	3.64 519	2.01 496	3.28 509	3.52 515	2.20 509	2.59 510	2.48 500	1.31 512	0.92 519	2.04 518	1.22 525	1.89 509	1.35 520

IMH	2.15 509	1.66 518	1.29 460	2.25 520	1.92 522	2.87 512	1.33 503	3.25 516	3.04 515	1.87 490	3.33 513	3.00 505	2.03 503	2.80 513	1.95 484	2.09 523	0.78 513	2.45 525	1.05 519	2.44 522	1.62 524

LVE	2.20 510	1.47 509	1.44 475	2.06 518	1.80 518	2.79 511	1.77 520	2.96 512	3.94 524	1.95 494	4.29 524	3.47 514	1.97 499	2.48 507	1.85 482	2.06 520	0.88 517	2.06 520	1.13 521	2.17 516	1.53 521

MADNet+	2.28 511	2.56 528	10.82 527	1.25 504	0.96 495	2.77 510	1.44 509	2.34 507	1.76 491	1.36 464	1.78 472	1.84 483	1.74 494	6.33 530	4.57 519	0.67 493	0.66 504	0.59 490	0.54 495	0.84 493	0.81 498

KSHMR	2.64 512	1.96 522	1.86 495	2.69 529	2.44 527	2.88 513	2.04 525	3.46 520	6.31 528	2.51 508	3.27 508	3.39 513	1.97 499	2.59 510	2.08 491	2.48 528	1.41 529	2.80 532	1.51 528	2.98 528	2.09 527

notaker	2.87 513	2.31 526	2.01 497	3.03 531	2.60 532	2.94 515	1.82 522	3.43 519	3.06 517	2.89 512	4.21 523	6.15 529	2.71 513	3.42 517	2.90 505	2.67 531	1.18 527	3.00 533	1.67 529	3.13 529	2.26 529

WAO-8	3.00 514	1.60 513	1.52 477	1.82 513	1.65 514	5.57 526	1.35 505	4.65 529	12.37 535	2.89 512	4.04 521	4.89 521	2.78 514	3.73 520	2.44 497	1.29 510	0.93 521	2.00 514	1.16 523	2.02 511	1.23 513

Venus	3.00 514	1.60 513	1.52 477	1.82 513	1.65 514	5.57 526	1.35 505	4.65 529	12.37 535	2.89 512	4.04 521	4.89 521	2.78 514	3.73 520	2.44 497	1.29 510	0.93 521	2.00 514	1.16 523	2.02 511	1.23 513

JetBlue	3.02 516	1.39 507	7.91 524	1.17 502	1.49 510	8.53 530	7.94 534	2.82 511	1.98 497	2.15 501	2.69 500	3.32 512	3.01 518	6.66 531	3.81 512	0.79 496	0.78 513	0.75 494	0.76 505	1.04 500	1.33 518

ktn	3.02 516	2.27 525	1.85 494	2.89 530	2.54 531	3.72 520	2.14 526	3.79 524	5.33 526	2.82 511	5.09 530	5.95 527	2.54 512	3.34 515	2.58 503	2.65 530	1.44 530	2.78 531	2.03 531	2.61 525	2.10 528

U	3.17 518	0.17 33	0.35 51	0.41 188	0.71 485	57.93 555	0.20 15	0.43 30	0.39 64	0.26 26	0.23 16	0.23 13	0.22 37	0.26 1	0.22 13	0.16 162	0.10 22	0.74 493	0.13 106	0.13 45	0.11 14

TorneroNet-64	3.54 519	1.89 520	1.59 482	2.62 528	2.29 525	6.88 529	1.72 518	4.72 531	11.88 533	2.43 506	5.46 533	8.16 532	2.80 516	4.13 524	3.03 506	2.25 526	0.75 510	2.57 527	1.09 520	2.65 526	1.84 526

UNDER WATER	3.63 520	2.12 524	4.11 515	3.17 532	2.51 529	3.77 522	2.45 528	3.53 522	13.66 538	2.98 517	2.92 504	5.75 525	4.13 526	3.85 522	3.75 511	2.84 532	1.11 526	2.71 530	1.41 526	3.26 531	2.50 531

UNDER WATER-64	3.72 521	2.07 523	4.57 517	3.30 534	2.52 530	5.61 528	2.63 530	3.67 523	12.27 534	3.09 519	2.66 499	5.99 528	4.74 528	3.93 523	3.57 509	2.54 529	1.24 528	2.65 528	1.48 527	3.21 530	2.62 532

MADNet++	4.18 522	2.72 533	4.00 512	3.80 536	3.44 535	4.72 525	4.05 533	4.01 525	3.74 520	4.52 528	5.14 531	4.20 516	4.89 529	7.04 533	6.39 523	3.79 534	3.70 536	3.27 535	2.70 534	3.68 533	3.74 536

xyz-stereo	4.31 523	0.17 33	61.72 554	0.35 40	0.16 2	13.86 538	0.38 259	0.61 103	0.69 188	1.05 416	3.09 506	0.77 306	0.88 423	1.24 438	0.46 264	0.13 27	0.10 22	0.16 113	0.12 74	0.13 45	0.11 14

TorneroNet	4.49 524	1.92 521	1.65 490	2.60 527	2.29 525	14.95 539	1.86 523	4.86 532	19.56 549	3.10 520	7.52 536	7.00 531	2.90 517	4.48 525	3.66 510	2.24 525	0.78 513	2.68 529	1.14 522	2.79 527	1.80 525

MANE	4.73 525	0.54 447	0.77 375	0.69 474	0.60 474	10.35 532	1.67 516	8.68 535	12.66 537	6.90 535	9.43 537	11.59 537	10.59 535	8.26 535	8.41 527	0.51 481	0.45 492	0.48 478	1.02 514	0.50 469	0.50 477

SGM-ForestM	4.73 525	0.34 369	1.05 438	0.46 324	0.28 264	10.26 531	3.48 532	4.52 527	5.16 525	8.68 537	7.48 535	18.87 545	10.80 536	11.26 538	10.01 531	0.32 427	0.34 470	0.32 433	0.32 444	0.29 392	0.30 398

LSM	4.83 527	0.83 483	11.23 528	0.76 485	56.73 551	1.10 437	1.18 494	1.35 444	1.70 490	2.13 497	2.34 488	1.34 446	1.19 464	1.52 472	1.23 457	0.34 442	0.50 497	0.39 457	0.47 482	0.51 472	9.82 540

LE_ROB	4.86 528	0.27 299	9.43 525	0.45 299	0.24 140	1.61 480	0.96 481	2.05 501	17.75 545	16.36 547	4.84 528	5.17 523	19.48 547	2.05 495	15.49 537	0.17 200	0.15 274	0.16 113	0.16 188	0.20 282	0.19 253

DPSimNet_ROB	5.19 529	2.71 532	18.56 535	2.59 526	2.49 528	4.25 523	10.93 536	3.33 518	3.93 523	5.02 532	4.52 526	5.74 524	10.18 532	5.44 528	8.79 528	2.40 527	2.47 533	2.48 526	2.54 532	2.56 524	2.87 533

FADE	5.30 530	2.54 527	14.53 533	1.04 498	1.00 499	2.09 497	0.92 475	4.03 526	3.02 514	1.77 486	1.60 461	2.74 500	6.71 531	6.31 529	4.51 518	14.64 549	1.73 531	21.24 548	14.41 545	0.63 487	0.65 490

JetRed	5.38 531	6.17 536	12.68 532	2.38 523	2.85 533	12.60 536	11.17 537	4.60 528	3.74 520	3.87 526	3.85 517	4.83 519	4.13 526	6.81 532	12.18 534	2.18 524	2.95 535	2.19 521	1.98 530	3.49 532	3.01 534

tt	6.21 532	0.22 167	5.88 521	3.55 535	2.07 523	11.25 535	19.19 539	11.84 539	5.47 527	2.71 510	2.18 485	4.87 520	6.25 530	3.71 519	7.09 525	8.31 541	11.17 546	4.91 537	5.39 540	5.72 536	2.42 530

coex-ft	6.50 533	1.57 512	87.99 555	0.49 362	0.38 394	1.41 467	1.21 496	1.21 394	7.96 530	12.14 539	2.78 501	2.74 500	3.83 522	1.30 453	3.19 507	0.24 363	0.23 400	0.27 397	0.24 390	0.48 463	0.40 444

HanzoNet	6.97 534	2.57 529	4.66 518	3.29 533	2.96 534	3.75 521	2.35 527	5.08 533	7.11 529	14.46 546	13.06 539	17.69 543	22.95 549	13.72 540	6.61 524	4.36 535	1.96 532	3.14 534	2.59 533	3.88 535	3.19 535

TCMNet-wrong-test	9.08 535	10.58 540	9.58 526	19.64 542	17.64 541	12.69 537	8.93 535	13.77 542	2.58 508	4.67 529	5.19 532	14.57 539	11.02 537	7.21 534	9.81 530	5.58 540	0.89 518	3.76 536	3.10 535	10.41 541	10.02 541

EDNetEfficientorigin	9.96 536	1.17 500	175.17 556	0.49 362	0.37 388	1.13 445	0.74 453	1.27 419	2.70 510	3.16 521	2.49 492	2.28 493	2.15 506	1.88 490	2.27 496	0.21 307	0.19 365	0.25 371	0.20 322	0.54 477	0.53 485

ASD4	10.37 537	9.12 539	17.90 534	7.49 538	10.02 536	16.90 540	28.93 543	11.05 538	8.53 531	7.42 536	7.41 534	8.91 533	10.32 533	11.44 539	20.38 541	4.52 536	4.58 537	5.68 541	5.04 538	5.72 536	6.02 538

DGTPSM_ROB	12.12 538	8.03 537	21.12 537	8.97 539	16.81 539	10.68 533	30.77 544	9.14 536	15.23 540	6.55 533	15.49 546	9.02 534	15.13 539	9.26 536	21.71 543	4.58 537	8.60 539	5.07 538	9.26 541	5.88 538	11.06 542

DPSMNet_ROB	12.13 539	8.03 537	21.13 538	9.02 540	16.82 540	10.68 533	30.78 545	9.15 537	15.24 541	6.56 534	15.50 547	9.02 534	15.13 539	9.28 537	21.71 543	4.59 538	8.60 539	5.08 539	9.26 541	5.89 539	11.06 542

USTest	12.98 540	14.10 541	19.89 536	16.19 541	14.95 538	20.69 542	31.85 546	16.52 543	10.99 532	8.83 538	9.55 538	13.88 538	10.36 534	16.06 541	21.35 542	3.19 533	4.82 538	5.08 539	5.36 539	8.77 540	7.20 539

BEATNet-Init1	15.65 541	1.62 515	54.26 553	0.75 484	0.56 464	37.03 551	13.39 538	13.20 540	14.59 539	29.41 552	29.29 552	47.69 555	21.87 548	26.91 550	19.58 539	0.43 471	0.39 480	0.47 474	0.47 482	0.52 475	0.52 483

DPSM_ROB	17.80 542	18.60 543	24.24 544	20.89 544	19.49 542	25.83 544	36.10 548	21.62 549	16.41 543	13.46 541	14.26 544	19.11 546	16.15 542	20.74 543	25.59 546	9.37 543	9.23 542	9.47 543	9.81 543	13.47 542	12.09 545

DPSM	17.80 542	18.60 543	24.24 544	20.89 544	19.49 542	25.83 544	36.10 548	21.62 549	16.41 543	13.46 541	14.26 544	19.11 546	16.15 542	20.74 543	25.59 546	9.37 543	9.23 542	9.47 543	9.81 543	13.47 542	12.09 545

DLNR_Zeroshot_test	20.12 544	36.36 550	38.38 547	170.13 556	62.28 552	0.22 11	0.20 15	13.43 541	0.40 76	0.45 103	0.66 154	0.42 110	0.21 29	0.64 214	0.32 138	5.57 539	0.10 22	0.15 89	0.11 51	72.31 555	0.13 77

LRCNet_RVC	21.27 545	31.14 549	21.46 539	28.97 547	23.77 545	3.11 516	0.62 424	20.94 547	1.64 487	25.57 548	28.13 548	21.96 548	14.74 538	21.99 549	16.44 538	29.16 553	14.92 547	33.57 549	31.28 549	29.67 551	26.33 549

HaxPig	31.93 546	37.19 551	34.22 546	24.41 546	24.94 546	18.53 541	20.18 540	21.15 548	28.84 551	35.74 553	38.86 553	26.18 549	28.75 551	33.85 551	34.15 551	35.89 554	38.80 554	37.79 550	40.52 550	39.33 552	39.33 554

Anonymous_1	33.12 547	18.23 542	23.86 540	20.53 543	21.18 544	25.45 543	35.84 547	22.44 551	15.68 542	13.41 540	13.70 543	18.00 544	15.15 541	20.31 542	24.47 545	14.56 548	8.84 541	66.24 553	117.79 553	155.41 556	11.40 544

CasAABBNet	35.77 548	37.38 552	48.59 551	42.20 550	39.23 549	51.95 552	72.92 555	43.36 554	33.03 554	26.93 549	28.31 549	38.43 552	32.32 552	41.58 554	51.50 555	18.71 550	18.58 549	19.11 546	19.75 547	27.11 545	24.33 547

Selective-RAFT-Error	35.87 549	37.42 553	48.73 552	42.24 551	39.28 550	52.00 553	72.87 554	43.41 555	32.95 553	26.97 550	28.72 550	38.71 554	33.15 554	41.59 555	51.42 554	18.77 551	18.60 550	19.14 547	19.78 548	27.19 546	24.42 548

xxxxx1	36.77 550	19.69 545	24.00 541	62.46 553	66.77 553	27.30 547	39.89 550	20.40 544	18.80 546	14.18 543	13.11 540	17.29 540	17.30 544	21.62 546	27.81 548	13.61 545	18.98 551	111.36 554	133.25 554	28.84 548	38.64 551

tt_ll	36.77 550	19.69 545	24.00 541	62.46 553	66.77 553	27.30 547	39.89 550	20.40 544	18.80 546	14.18 543	13.11 540	17.29 540	17.30 544	21.62 546	27.81 548	13.61 545	18.98 551	111.36 554	133.25 554	28.84 548	38.64 551

ff	36.77 550	19.69 545	24.00 541	62.46 553	66.77 553	27.30 547	39.89 550	20.40 544	18.80 546	14.18 543	13.11 540	17.29 540	17.30 544	21.62 546	27.81 548	13.61 545	18.98 551	111.36 554	133.25 554	28.84 548	38.64 551

MEDIAN_ROB	37.35 553	40.72 556	40.37 549	32.26 548	31.80 547	27.29 546	25.02 541	29.47 552	33.43 555	41.99 555	41.60 555	33.48 550	34.37 555	39.66 553	36.94 552	43.49 556	43.96 556	44.07 552	43.35 552	41.32 554	42.43 556

AVERAGE_ROB	37.53 554	40.05 555	40.01 548	34.74 549	33.76 548	28.46 550	25.14 542	32.31 553	34.08 556	41.20 554	40.52 554	34.51 551	34.78 556	39.11 552	37.48 553	42.68 555	43.32 555	43.80 551	42.99 551	40.42 553	41.31 555

LSM0	38.96 555	37.52 554	48.37 550	43.79 552	91.31 556	52.31 554	72.38 553	43.71 556	32.75 552	27.16 551	28.73 551	38.51 553	32.63 553	41.75 556	51.59 556	18.85 552	18.43 548	19.09 545	19.60 546	27.21 547	33.44 550

PML	40.49 556	30.31 548	12.46 531	7.19 537	14.30 537	91.44 556	212.44 557	7.73 534	23.24 550	74.44 556	185.05 557	49.81 556	25.78 550	21.34 545	12.84 535	8.71 542	2.93 534	8.43 542	3.24 536	13.77 544	4.45 537

test_example2	176.82 557	204.75 557	198.54 557	188.58 557	191.23 557	151.28 557	169.77 556	97.63 557	125.81 557	179.94 557	183.74 556	158.20 557	139.14 557	192.16 557	198.12 557	203.48 557	236.37 557	163.71 557	173.22 557	217.79 557	162.95 557

ccccc	428.22 558	430.66 558	522.50 558	506.24 558	500.20 558	349.93 558	338.04 558	384.19 558	297.84 558	330.97 558	382.26 558	370.48 558	442.91 558	498.75 558	555.79 558	557.84 558	430.47 558	334.14 558	290.91 558	547.74 558	492.55 558

Low-res two-view benchmark