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

S2M2	0.09 46	0.08 206	0.11 115	0.13 12	0.10 297	0.08 34	0.06 1	0.10 7	0.10 18	0.10 91	0.09 57	0.10 116	0.09 132	0.11 79	0.11 150	0.13 426	0.07 333	0.08 234	0.09 338	0.10 369	0.08 301

GCAP-Stereo	0.09 46	0.07 116	0.13 191	0.18 257	0.06 9	0.11 134	0.07 2	0.13 41	0.12 57	0.09 60	0.10 82	0.07 39	0.09 132	0.13 196	0.10 98	0.06 85	0.05 149	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 90

BEATNet_4x	0.12 210	0.08 206	0.14 223	0.18 257	0.07 41	0.15 261	0.07 2	0.22 233	0.18 191	0.16 253	0.19 230	0.18 273	0.14 276	0.16 274	0.15 300	0.07 200	0.05 149	0.05 3	0.05 72	0.06 153	0.06 161

GCST	0.37 475	0.42 493	0.26 413	1.02 517	0.39 492	0.18 330	0.08 4	0.20 190	0.17 165	0.28 422	0.25 321	0.15 227	0.12 215	0.16 274	0.14 272	0.64 510	0.43 499	0.75 507	0.65 510	0.63 504	0.46 503

DN-CSS_ROB	0.13 235	0.13 397	0.16 306	0.18 257	0.10 297	0.16 291	0.08 4	0.22 233	0.18 191	0.17 269	0.22 272	0.13 178	0.13 251	0.12 155	0.13 235	0.05 7	0.05 149	0.10 358	0.10 373	0.08 279	0.06 161

LGtest1	0.07 2	0.04 1	0.10 78	0.15 60	0.06 9	0.07 22	0.09 6	0.08 3	0.06 1	0.05 1	0.04 1	0.06 9	0.06 26	0.10 38	0.09 46	0.07 200	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.06 153	0.06 161

DCVSM-stereo	0.14 267	0.09 271	0.16 306	0.16 115	0.10 297	0.15 261	0.09 6	0.19 179	0.23 266	0.20 335	0.23 281	0.26 369	0.15 294	0.18 325	0.14 272	0.09 313	0.07 333	0.09 313	0.08 294	0.10 369	0.12 403

IGEV-Stereo+	0.07 2	0.04 1	0.08 18	0.15 60	0.06 9	0.04 1	0.09 6	0.10 7	0.09 8	0.06 6	0.06 4	0.06 9	0.06 26	0.06 1	0.08 16	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.06 153	0.06 161

LL-Strereo2	0.10 104	0.10 326	0.15 272	0.18 257	0.08 89	0.15 261	0.09 6	0.17 134	0.14 108	0.14 200	0.10 82	0.09 88	0.07 75	0.16 274	0.10 98	0.05 7	0.05 149	0.10 358	0.07 230	0.06 153	0.05 90

DIP-Stereo	0.11 147	0.07 116	0.14 223	0.17 180	0.09 196	0.13 204	0.09 6	0.16 101	0.16 147	0.11 117	0.16 176	0.14 198	0.12 215	0.15 240	0.13 235	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.15 310	0.10 326	0.17 334	0.17 180	0.08 89	0.18 330	0.09 6	0.28 347	0.25 303	0.19 314	0.24 292	0.24 347	0.17 341	0.17 306	0.14 272	0.08 258	0.06 264	0.09 313	0.10 373	0.07 219	0.06 161

AIO-test2	0.10 104	0.08 206	0.10 78	0.23 426	0.08 89	0.11 134	0.10 12	0.23 252	0.23 266	0.08 35	0.09 57	0.08 64	0.05 7	0.10 38	0.08 16	0.06 85	0.05 149	0.08 234	0.09 338	0.05 67	0.05 90

MonSter	0.07 2	0.06 43	0.05 1	0.15 60	0.05 1	0.07 22	0.10 12	0.15 76	0.15 122	0.05 1	0.06 4	0.05 1	0.06 26	0.07 3	0.09 46	0.04 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 2	0.06 43	0.08 18	0.18 257	0.06 9	0.04 1	0.10 12	0.11 16	0.11 41	0.06 6	0.07 22	0.07 39	0.06 26	0.09 19	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.04 19

rvit_stereo_0075_2	0.17 354	0.12 368	0.25 410	0.23 426	0.16 440	0.13 204	0.10 12	0.30 371	0.27 326	0.20 335	0.28 360	0.22 324	0.15 294	0.18 325	0.13 235	0.16 459	0.10 404	0.17 454	0.10 373	0.10 369	0.09 345

Pointernet	0.09 46	0.04 1	0.09 49	0.16 115	0.08 89	0.13 204	0.10 12	0.15 76	0.17 165	0.09 60	0.07 22	0.06 9	0.06 26	0.11 79	0.09 46	0.08 258	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 153	0.05 90

MaDis-Stereo	0.09 46	0.09 271	0.08 18	0.17 180	0.09 196	0.13 204	0.10 12	0.16 101	0.16 147	0.09 60	0.11 110	0.06 9	0.06 26	0.09 19	0.13 235	0.07 200	0.06 264	0.07 155	0.05 72	0.05 67	0.04 19

raftrobust	0.09 46	0.06 43	0.10 78	0.17 180	0.08 89	0.09 55	0.10 12	0.18 160	0.16 147	0.10 91	0.09 57	0.12 154	0.07 75	0.12 155	0.10 98	0.08 258	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.05 90

RALAANet	0.11 147	0.08 206	0.10 78	0.17 180	0.09 196	0.14 236	0.10 12	0.20 190	0.15 122	0.14 200	0.13 135	0.16 240	0.09 132	0.12 155	0.11 150	0.06 85	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.04 19

UCFNet_RVC	0.14 267	0.08 206	0.13 191	0.11 1	0.10 297	0.20 369	0.10 12	0.24 274	0.22 256	0.17 269	0.20 242	0.23 341	0.15 294	0.17 306	0.15 300	0.12 403	0.07 333	0.10 358	0.13 432	0.11 389	0.10 368

HITNet	0.10 104	0.06 43	0.12 146	0.14 24	0.06 9	0.11 134	0.10 12	0.18 160	0.18 191	0.13 179	0.16 176	0.14 198	0.11 186	0.15 240	0.13 235	0.06 85	0.04 3	0.04 1	0.04 18	0.06 153	0.05 90
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
Reg-Stereo(zero)	0.08 14	0.05 12	0.08 18	0.16 115	0.06 9	0.12 166	0.11 22	0.15 76	0.10 18	0.12 153	0.09 57	0.10 116	0.08 106	0.11 79	0.08 16	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 90

StereoAnything_RVC	0.07 2	0.15 415	0.17 334	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 22	0.08 3	0.08 3	0.06 6	0.06 4	0.05 1	0.05 7	0.09 19	0.08 16	0.08 258	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 67	0.04 19

trnet	0.08 14	0.05 12	0.07 4	0.12 4	0.05 1	0.12 166	0.11 22	0.13 41	0.10 18	0.08 35	0.13 135	0.09 88	0.08 106	0.11 79	0.10 98	0.08 258	0.05 149	0.05 3	0.03 1	0.06 153	0.05 90

MIF-Stereo (partial)	0.11 147	0.06 43	0.10 78	0.19 313	0.10 297	0.10 93	0.11 22	0.17 134	0.18 191	0.14 200	0.16 176	0.09 88	0.11 186	0.12 155	0.12 195	0.08 258	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.06 153	0.07 236

UniTT-Stereo	0.09 46	0.07 116	0.08 18	0.18 257	0.08 89	0.13 204	0.11 22	0.12 29	0.11 41	0.10 91	0.12 122	0.05 1	0.07 75	0.09 19	0.09 46	0.07 200	0.05 149	0.05 3	0.05 72	0.05 67	0.05 90

CASnet	0.09 46	0.09 271	0.09 49	0.19 313	0.06 9	0.07 22	0.11 22	0.18 160	0.14 108	0.11 117	0.10 82	0.09 88	0.07 75	0.10 38	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.10 358	0.08 294	0.05 67	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.09 46	0.05 12	0.11 115	0.13 12	0.07 41	0.14 236	0.11 22	0.15 76	0.15 122	0.09 60	0.09 57	0.12 154	0.09 132	0.15 240	0.10 98	0.07 200	0.05 149	0.05 3	0.03 1	0.05 67	0.05 90
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Patchmatch Stereo++	0.11 147	0.09 271	0.16 306	0.18 257	0.08 89	0.06 7	0.11 22	0.16 101	0.13 86	0.15 227	0.16 176	0.14 198	0.12 215	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.07 236
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
ROB_FTStereo	0.11 147	0.09 271	0.16 306	0.19 313	0.08 89	0.06 7	0.11 22	0.16 101	0.13 86	0.15 227	0.16 176	0.14 198	0.12 215	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.07 236

iRAFT	0.11 147	0.09 271	0.16 306	0.18 257	0.08 89	0.06 7	0.11 22	0.16 101	0.13 86	0.15 227	0.16 176	0.14 198	0.12 215	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.07 236

raft+_RVC	0.11 147	0.07 116	0.09 49	0.16 115	0.07 41	0.10 93	0.11 22	0.24 274	0.20 227	0.12 153	0.15 165	0.12 154	0.08 106	0.12 155	0.13 235	0.07 200	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.05 90

AdaStereo	0.15 310	0.11 351	0.15 272	0.18 257	0.09 196	0.20 369	0.11 22	0.32 391	0.28 340	0.20 335	0.23 281	0.20 299	0.13 251	0.19 341	0.14 272	0.12 403	0.05 149	0.10 358	0.07 230	0.09 338	0.07 236
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.
CBMV	0.19 379	0.14 409	0.17 334	0.18 257	0.10 297	0.20 369	0.11 22	0.29 357	0.30 356	0.29 429	0.30 377	0.30 401	0.23 401	0.27 423	0.19 359	0.13 426	0.15 458	0.17 454	0.16 455	0.10 369	0.10 368
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SGD-Stereo	0.08 14	0.05 12	0.10 78	0.14 24	0.05 1	0.12 166	0.12 35	0.11 16	0.12 57	0.07 15	0.09 57	0.09 88	0.09 132	0.08 12	0.08 16	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.03 1

G2L-Stereo	0.14 267	0.07 116	0.13 191	0.17 180	0.09 196	0.13 204	0.12 35	0.27 328	0.22 256	0.16 253	0.27 347	0.21 306	0.13 251	0.17 306	0.18 348	0.09 313	0.08 359	0.08 234	0.07 230	0.07 219	0.07 236

ISRNet	0.18 367	0.08 206	0.19 368	0.19 313	0.13 396	0.15 261	0.12 35	0.30 371	0.32 369	0.21 348	0.25 321	0.27 376	0.17 341	0.17 306	0.20 366	0.20 473	0.08 359	0.14 433	0.14 435	0.14 432	0.17 465

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 14	0.06 43	0.09 49	0.22 406	0.06 9	0.08 34	0.12 35	0.10 7	0.10 18	0.07 15	0.07 22	0.06 9	0.05 7	0.11 79	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 153	0.04 19

castereo++	0.08 14	0.05 12	0.08 18	0.15 60	0.05 1	0.14 236	0.12 35	0.11 16	0.15 122	0.07 15	0.07 22	0.07 39	0.06 26	0.08 12	0.08 16	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 14	0.06 43	0.11 115	0.14 24	0.09 196	0.10 93	0.12 35	0.10 7	0.12 57	0.06 6	0.07 22	0.07 39	0.06 26	0.09 19	0.08 16	0.06 85	0.05 149	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.06 161

ACV-stereo	0.15 310	0.10 326	0.28 425	0.18 257	0.12 375	0.14 236	0.12 35	0.23 252	0.21 242	0.19 314	0.23 281	0.22 324	0.15 294	0.23 404	0.17 330	0.07 200	0.06 264	0.07 155	0.07 230	0.07 219	0.07 236

AIO-Stereo	0.08 14	0.06 43	0.09 49	0.18 257	0.06 9	0.08 34	0.12 35	0.15 76	0.09 8	0.08 35	0.08 44	0.07 39	0.05 7	0.11 79	0.08 16	0.05 7	0.05 149	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.04 19

RSM++	0.08 14	0.06 43	0.09 49	0.17 180	0.07 41	0.09 55	0.12 35	0.11 16	0.11 41	0.08 35	0.06 4	0.07 39	0.05 7	0.10 38	0.09 46	0.04 1	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.03 1

RSM	0.08 14	0.06 43	0.09 49	0.17 180	0.06 9	0.08 34	0.12 35	0.12 29	0.10 18	0.08 35	0.07 22	0.06 9	0.05 7	0.11 79	0.09 46	0.04 1	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

testlalala2	0.10 104	0.06 43	0.11 115	0.20 362	0.10 297	0.10 93	0.12 35	0.17 134	0.12 57	0.12 153	0.13 135	0.09 88	0.07 75	0.11 79	0.13 235	0.06 85	0.05 149	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.05 90

MIM_Stereo	0.09 46	0.07 116	0.11 115	0.15 60	0.07 41	0.06 7	0.12 35	0.20 190	0.14 108	0.13 179	0.13 135	0.09 88	0.05 7	0.12 155	0.08 16	0.05 7	0.06 264	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.05 90

testlalala	0.08 14	0.07 116	0.17 334	0.16 115	0.08 89	0.09 55	0.12 35	0.15 76	0.10 18	0.07 15	0.09 57	0.06 9	0.06 26	0.11 79	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.04 18	0.04 3	0.04 19

Selective-IGEV	0.07 2	0.06 43	0.08 18	0.17 180	0.06 9	0.08 34	0.12 35	0.13 41	0.07 2	0.08 35	0.07 22	0.06 9	0.04 1	0.10 38	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

EGLCR-Stereo	0.08 14	0.05 12	0.08 18	0.14 24	0.06 9	0.10 93	0.12 35	0.11 16	0.16 147	0.06 6	0.05 2	0.07 39	0.05 7	0.10 38	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.04 19

iRaft-Stereo_5w	0.12 210	0.09 271	0.12 146	0.19 313	0.08 89	0.09 55	0.12 35	0.21 211	0.21 242	0.19 314	0.14 149	0.11 137	0.09 132	0.20 366	0.16 316	0.05 7	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.06 161

PFNet+	0.11 147	0.06 43	0.13 191	0.16 115	0.09 196	0.05 4	0.12 35	0.17 134	0.21 242	0.16 253	0.19 230	0.14 198	0.10 162	0.11 79	0.11 150	0.08 258	0.05 149	0.09 313	0.08 294	0.06 153	0.11 391

OMP-Stereo	0.11 147	0.06 43	0.14 223	0.18 257	0.08 89	0.09 55	0.12 35	0.21 211	0.21 242	0.13 179	0.14 149	0.11 137	0.12 215	0.11 79	0.13 235	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.04 19

IIG-Stereo	0.11 147	0.06 43	0.13 191	0.17 180	0.08 89	0.11 134	0.12 35	0.22 233	0.17 165	0.14 200	0.17 197	0.11 137	0.12 215	0.12 155	0.12 195	0.06 85	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.04 19

PSM-adaLoss	0.11 147	0.09 271	0.16 306	0.18 257	0.08 89	0.06 7	0.12 35	0.16 101	0.13 86	0.15 227	0.16 176	0.14 198	0.12 215	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.07 236

ROB_FTStereo_v2	0.11 147	0.09 271	0.16 306	0.19 313	0.08 89	0.06 7	0.12 35	0.16 101	0.13 86	0.15 227	0.16 176	0.14 198	0.12 215	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.07 236

HUI-Stereo	0.11 147	0.09 271	0.16 306	0.18 257	0.08 89	0.06 7	0.12 35	0.16 101	0.13 86	0.15 227	0.16 176	0.14 198	0.12 215	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.07 236

SST-Stereo	0.10 104	0.07 116	0.15 272	0.18 257	0.09 196	0.06 7	0.12 35	0.17 134	0.11 41	0.15 227	0.17 197	0.13 178	0.12 215	0.10 38	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.09 313	0.06 143	0.06 153	0.05 90

Pruner-Stereo	0.11 147	0.07 116	0.12 146	0.17 180	0.09 196	0.06 7	0.12 35	0.17 134	0.17 165	0.13 179	0.19 230	0.13 178	0.09 132	0.11 79	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.08 301

DeepStereo_RVC	0.11 147	0.08 206	0.16 306	0.18 257	0.08 89	0.08 34	0.12 35	0.17 134	0.12 57	0.13 179	0.14 149	0.12 154	0.12 215	0.12 155	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.07 219	0.08 301

iGMRVC	0.11 147	0.09 271	0.16 306	0.19 313	0.08 89	0.06 7	0.12 35	0.16 101	0.13 86	0.15 227	0.16 176	0.14 198	0.12 215	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.07 236

RAFT-RH_RVC	0.11 147	0.06 43	0.14 223	0.16 115	0.09 196	0.12 166	0.12 35	0.17 134	0.12 57	0.13 179	0.41 447	0.11 137	0.10 162	0.13 196	0.12 195	0.05 7	0.04 3	0.08 234	0.05 72	0.04 3	0.06 161

RAFT-345	0.11 147	0.07 116	0.15 272	0.16 115	0.08 89	0.08 34	0.12 35	0.15 76	0.10 18	0.11 117	0.36 413	0.09 88	0.09 132	0.11 79	0.12 195	0.05 7	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.04 3	0.05 90

CRE-IMP	0.11 147	0.09 271	0.16 306	0.19 313	0.08 89	0.10 93	0.12 35	0.18 160	0.10 18	0.14 200	0.13 135	0.13 178	0.12 215	0.12 155	0.11 150	0.07 200	0.04 3	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.08 301

RAFT-IKP	0.11 147	0.09 271	0.16 306	0.19 313	0.08 89	0.06 7	0.12 35	0.16 101	0.13 86	0.15 227	0.16 176	0.14 198	0.12 215	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.07 236

CREStereo++_RVC	0.08 14	0.04 1	0.06 2	0.13 12	0.07 41	0.09 55	0.12 35	0.14 56	0.14 108	0.10 91	0.14 149	0.08 64	0.07 75	0.09 19	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.05 72	0.04 3	0.04 19
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-Stereo	0.09 46	0.05 12	0.08 18	0.17 180	0.09 196	0.15 261	0.12 35	0.20 190	0.10 18	0.10 91	0.14 149	0.07 39	0.06 26	0.12 155	0.08 16	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.06 143	0.04 3	0.04 19

iResNetv2_ROB	0.14 267	0.08 206	0.15 272	0.16 115	0.08 89	0.16 291	0.12 35	0.25 290	0.35 396	0.21 348	0.29 372	0.24 347	0.13 251	0.14 218	0.14 272	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.04 18	0.09 338	0.08 301

NOSS_ROB	0.19 379	0.12 368	0.18 357	0.16 115	0.12 375	0.15 261	0.12 35	0.30 371	0.32 369	0.20 335	0.22 272	0.27 376	0.23 401	0.21 382	0.16 316	0.16 459	0.18 468	0.23 473	0.21 470	0.12 403	0.13 422

DFGA-Net	0.13 235	0.11 351	0.18 357	0.17 180	0.10 297	0.12 166	0.13 69	0.22 233	0.25 303	0.16 253	0.16 176	0.13 178	0.12 215	0.16 274	0.14 272	0.07 200	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.05 67	0.05 90

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 2	0.06 43	0.10 78	0.16 115	0.07 41	0.04 1	0.13 69	0.10 7	0.10 18	0.05 1	0.11 110	0.07 39	0.05 7	0.07 3	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.04 19

SCV	0.08 14	0.09 271	0.08 18	0.15 60	0.08 89	0.10 93	0.13 69	0.10 7	0.12 57	0.07 15	0.07 22	0.06 9	0.04 1	0.09 19	0.08 16	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.04 18	0.06 153	0.04 19

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 18	0.12 4	0.05 1	0.09 55	0.13 69	0.06 1	0.09 8	0.05 1	0.05 2	0.06 9	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 67	0.04 19

HUF	0.08 14	0.05 12	0.08 18	0.14 24	0.06 9	0.09 55	0.13 69	0.13 41	0.13 86	0.07 15	0.07 22	0.08 64	0.06 26	0.10 38	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.04 19

AIO-test1	0.10 104	0.07 116	0.10 78	0.23 426	0.07 41	0.09 55	0.13 69	0.21 211	0.14 108	0.11 117	0.12 122	0.09 88	0.07 75	0.11 79	0.09 46	0.06 85	0.05 149	0.09 313	0.10 373	0.03 1	0.06 161

GIP-stereo	0.08 14	0.06 43	0.11 115	0.14 24	0.06 9	0.09 55	0.13 69	0.14 56	0.11 41	0.07 15	0.08 44	0.05 1	0.04 1	0.10 38	0.07 1	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.04 19

DEFOM-Stereo	0.07 2	0.05 12	0.07 4	0.14 24	0.06 9	0.10 93	0.13 69	0.07 2	0.13 86	0.06 6	0.07 22	0.06 9	0.05 7	0.10 38	0.09 46	0.04 1	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 3	0.04 19

dual_stereo	0.07 2	0.04 1	0.08 18	0.15 60	0.05 1	0.05 4	0.13 69	0.12 29	0.08 3	0.07 15	0.06 4	0.05 1	0.05 7	0.07 3	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 3	0.04 19

UGAM-zero	0.09 46	0.05 12	0.15 272	0.15 60	0.08 89	0.09 55	0.13 69	0.19 179	0.15 122	0.11 117	0.15 165	0.07 39	0.07 75	0.09 19	0.09 46	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

GCAP-BAT	0.09 46	0.07 116	0.14 223	0.15 60	0.08 89	0.10 93	0.13 69	0.14 56	0.10 18	0.11 117	0.10 82	0.08 64	0.07 75	0.12 155	0.10 98	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.04 18	0.04 3	0.04 19

U	0.08 14	0.07 116	0.09 49	0.19 313	0.10 297	0.10 93	0.13 69	0.12 29	0.17 165	0.07 15	0.07 22	0.06 9	0.05 7	0.07 3	0.08 16	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.04 18	0.06 153	0.05 90

WCG-NET（raft）	0.08 14	0.05 12	0.10 78	0.15 60	0.06 9	0.11 134	0.13 69	0.15 76	0.12 57	0.08 35	0.07 22	0.06 9	0.06 26	0.13 196	0.08 16	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.04 19

DualNet (step1)	0.16 334	0.12 368	0.20 380	0.12 4	0.14 414	0.17 312	0.13 69	0.27 328	0.23 266	0.20 335	0.20 242	0.24 347	0.19 370	0.16 274	0.16 316	0.15 443	0.06 264	0.14 433	0.14 435	0.14 432	0.12 403

test_sample9	0.18 367	0.12 368	0.20 380	0.12 4	0.14 414	0.17 312	0.13 69	0.27 328	0.23 266	0.20 335	0.20 242	0.24 347	0.19 370	0.19 341	0.17 330	0.15 443	0.30 492	0.14 433	0.14 435	0.14 432	0.12 403

test_sample8	0.19 379	0.12 368	0.20 380	0.12 4	0.14 414	0.17 312	0.13 69	0.31 380	0.21 242	0.27 408	0.22 272	0.36 437	0.25 415	0.19 341	0.17 330	0.15 443	0.30 492	0.14 433	0.14 435	0.14 432	0.12 403

gcap-zeroshot	0.09 46	0.05 12	0.10 78	0.16 115	0.07 41	0.13 204	0.13 69	0.11 16	0.12 57	0.13 179	0.12 122	0.09 88	0.08 106	0.09 19	0.09 46	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.04 19

test_for_model	0.09 46	0.12 368	0.14 223	0.23 426	0.11 344	0.08 34	0.13 69	0.12 29	0.12 57	0.10 91	0.07 22	0.07 39	0.06 26	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.05 149	0.05 3	0.03 1	0.07 219	0.04 19

IGEV++	0.08 14	0.06 43	0.08 18	0.18 257	0.07 41	0.09 55	0.13 69	0.10 7	0.09 8	0.08 35	0.08 44	0.06 9	0.06 26	0.13 196	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.04 19

GMStereo_Zeroshot	0.16 334	0.13 397	0.24 405	0.20 362	0.10 297	0.17 312	0.13 69	0.29 357	0.25 303	0.23 376	0.32 389	0.25 360	0.11 186	0.19 341	0.14 272	0.09 313	0.06 264	0.11 389	0.06 143	0.12 403	0.08 301

IGEV_Zeroshot_test	0.09 46	0.05 12	0.12 146	0.13 12	0.08 89	0.12 166	0.13 69	0.17 134	0.11 41	0.10 91	0.06 4	0.09 88	0.06 26	0.11 79	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.06 143	0.05 67	0.05 90

MSKI-zero shot	0.09 46	0.05 12	0.09 49	0.15 60	0.07 41	0.10 93	0.13 69	0.14 56	0.13 86	0.09 60	0.09 57	0.09 88	0.06 26	0.12 155	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.04 19

DLNR_Zeroshot_test	10.40 533	1.82 525	19.49 539	120.77 544	13.11 537	0.06 7	0.13 69	0.23 252	0.10 18	0.07 15	0.10 82	0.09 88	0.06 26	0.10 38	0.09 46	0.13 426	0.04 3	0.06 66	0.04 18	51.54 543	0.04 19

SQANet	0.23 426	0.23 462	0.30 436	0.30 474	0.19 464	0.27 437	0.13 69	0.29 357	0.33 376	0.24 385	0.37 419	0.31 413	0.22 395	0.27 423	0.23 407	0.15 443	0.10 404	0.21 468	0.16 455	0.21 470	0.15 446

AEACV	0.08 14	0.05 12	0.08 18	0.14 24	0.13 396	0.14 236	0.13 69	0.14 56	0.09 8	0.07 15	0.09 57	0.07 39	0.08 106	0.10 38	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.04 19

CAS	0.08 14	0.04 1	0.07 4	0.17 180	0.08 89	0.10 93	0.13 69	0.12 29	0.09 8	0.09 60	0.10 82	0.08 64	0.06 26	0.09 19	0.08 16	0.08 258	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 67	0.04 19

Selective-RAFT	0.11 147	0.10 326	0.11 115	0.21 391	0.08 89	0.16 291	0.13 69	0.20 190	0.22 256	0.10 91	0.10 82	0.11 137	0.10 162	0.15 240	0.11 150	0.05 7	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.06 153	0.05 90

RCA-Stereo	0.09 46	0.06 43	0.09 49	0.16 115	0.06 9	0.09 55	0.13 69	0.18 160	0.14 108	0.09 60	0.10 82	0.08 64	0.07 75	0.12 155	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.04 19

HBP-ISP	0.18 367	0.13 397	0.16 306	0.15 60	0.11 344	0.08 34	0.13 69	0.28 347	0.29 346	0.22 363	0.33 401	0.21 306	0.25 415	0.23 404	0.17 330	0.14 439	0.16 461	0.21 468	0.17 462	0.10 369	0.08 301

DisPM	0.11 147	0.07 116	0.12 146	0.16 115	0.09 196	0.06 7	0.13 69	0.17 134	0.17 165	0.14 200	0.20 242	0.12 154	0.10 162	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.11 391

GLC_STEREO	0.11 147	0.07 116	0.11 115	0.17 180	0.07 41	0.09 55	0.13 69	0.15 76	0.24 282	0.12 153	0.13 135	0.12 154	0.08 106	0.18 325	0.11 150	0.06 85	0.08 359	0.08 234	0.06 143	0.05 67	0.05 90

TRStereo	0.09 46	0.05 12	0.12 146	0.15 60	0.12 375	0.10 93	0.13 69	0.18 160	0.18 191	0.09 60	0.09 57	0.09 88	0.06 26	0.10 38	0.08 16	0.07 200	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.04 3	0.04 19

HHNet	0.11 147	0.06 43	0.16 306	0.15 60	0.14 414	0.07 22	0.13 69	0.20 190	0.17 165	0.14 200	0.25 321	0.11 137	0.08 106	0.13 196	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.08 234	0.06 143	0.05 67	0.09 345

AAGNet	0.11 147	0.07 116	0.16 306	0.19 313	0.09 196	0.08 34	0.13 69	0.18 160	0.13 86	0.16 253	0.21 263	0.13 178	0.14 276	0.11 79	0.14 272	0.06 85	0.04 3	0.09 313	0.06 143	0.06 153	0.05 90

PSM-softLoss	0.12 210	0.07 116	0.15 272	0.17 180	0.09 196	0.08 34	0.13 69	0.24 274	0.17 165	0.14 200	0.19 230	0.13 178	0.11 186	0.11 79	0.11 150	0.07 200	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.06 153	0.12 403

KMStereo	0.12 210	0.07 116	0.15 272	0.17 180	0.09 196	0.08 34	0.13 69	0.24 274	0.17 165	0.14 200	0.19 230	0.13 178	0.11 186	0.11 79	0.11 150	0.07 200	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.06 153	0.12 403

RAFT_R40	0.11 147	0.07 116	0.14 223	0.18 257	0.09 196	0.06 7	0.13 69	0.17 134	0.16 147	0.14 200	0.18 222	0.15 227	0.12 215	0.10 38	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.09 313	0.06 143	0.06 153	0.05 90

AnonymousM	0.09 46	0.05 12	0.10 78	0.14 24	0.06 9	0.09 55	0.13 69	0.19 179	0.14 108	0.13 179	0.11 110	0.09 88	0.08 106	0.13 196	0.10 98	0.08 258	0.05 149	0.08 234	0.05 72	0.05 67	0.05 90

sAnonymous2	0.13 235	0.12 368	0.24 405	0.20 362	0.12 375	0.17 312	0.13 69	0.26 307	0.21 242	0.11 117	0.11 110	0.13 178	0.08 106	0.10 38	0.10 98	0.09 313	0.05 149	0.08 234	0.06 143	0.15 447	0.10 368

CroCo_RVC	0.13 235	0.12 368	0.24 405	0.20 362	0.12 375	0.17 312	0.13 69	0.26 307	0.21 242	0.11 117	0.11 110	0.13 178	0.08 106	0.10 38	0.10 98	0.09 313	0.05 149	0.08 234	0.06 143	0.15 447	0.10 368

GES	0.14 267	0.08 206	0.16 306	0.15 60	0.10 297	0.13 204	0.13 69	0.28 347	0.25 303	0.16 253	0.23 281	0.18 273	0.13 251	0.16 274	0.13 235	0.08 258	0.07 333	0.07 155	0.06 143	0.08 279	0.09 345

FADNet_RVC	0.16 334	0.14 409	0.40 461	0.20 362	0.11 344	0.13 204	0.13 69	0.26 307	0.22 256	0.21 348	0.23 281	0.20 299	0.17 341	0.14 218	0.16 316	0.08 258	0.08 359	0.12 406	0.09 338	0.11 389	0.10 368

FADNet	0.21 402	0.22 461	0.36 453	0.18 257	0.17 455	0.24 410	0.13 69	0.31 380	0.31 363	0.23 376	0.25 321	0.27 376	0.21 386	0.19 341	0.15 300	0.13 426	0.15 458	0.12 406	0.15 451	0.16 454	0.18 468

CBMV_ROB	0.19 379	0.13 397	0.17 334	0.16 115	0.11 344	0.15 261	0.13 69	0.26 307	0.28 340	0.27 408	0.30 377	0.27 376	0.24 407	0.23 404	0.16 316	0.15 443	0.17 466	0.22 472	0.20 468	0.10 369	0.11 391

PWC_ROB	0.21 402	0.16 423	0.26 413	0.18 257	0.11 344	0.22 392	0.13 69	0.32 391	0.49 457	0.30 432	0.40 437	0.32 422	0.24 407	0.31 445	0.22 395	0.10 350	0.07 333	0.11 389	0.08 294	0.11 389	0.10 368

GREAT-IGEV	0.07 2	0.06 43	0.08 18	0.13 12	0.07 41	0.07 22	0.14 114	0.09 5	0.09 8	0.06 6	0.07 22	0.06 9	0.05 7	0.10 38	0.07 1	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.04 19

HI	0.11 147	0.06 43	0.11 115	0.13 12	0.09 196	0.09 55	0.14 114	0.21 211	0.10 18	0.19 314	0.17 197	0.14 198	0.09 132	0.16 274	0.08 16	0.05 7	0.04 3	0.07 155	0.08 294	0.07 219	0.06 161

CoSv	0.11 147	0.06 43	0.11 115	0.13 12	0.09 196	0.09 55	0.14 114	0.21 211	0.10 18	0.19 314	0.17 197	0.14 198	0.09 132	0.16 274	0.08 16	0.05 7	0.04 3	0.07 155	0.08 294	0.07 219	0.06 161

AIO_rvc	0.07 2	0.06 43	0.08 18	0.15 60	0.06 9	0.08 34	0.14 114	0.09 5	0.08 3	0.07 15	0.08 44	0.07 39	0.04 1	0.10 38	0.08 16	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

AIO_test	0.07 2	0.05 12	0.07 4	0.15 60	0.07 41	0.06 7	0.14 114	0.10 7	0.10 18	0.07 15	0.07 22	0.06 9	0.05 7	0.08 12	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

SMoEStereo_RVC	0.08 14	0.06 43	0.12 146	0.16 115	0.07 41	0.09 55	0.14 114	0.11 16	0.13 86	0.09 60	0.07 22	0.07 39	0.07 75	0.12 155	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.04 19

999	0.09 46	0.05 12	0.13 191	0.15 60	0.08 89	0.10 93	0.14 114	0.15 76	0.11 41	0.10 91	0.08 44	0.08 64	0.08 106	0.16 274	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.05 90

DDVS	0.15 310	0.10 326	0.21 387	0.16 115	0.12 375	0.15 261	0.14 114	0.25 290	0.19 205	0.18 299	0.29 372	0.27 376	0.12 215	0.19 341	0.15 300	0.09 313	0.06 264	0.09 313	0.07 230	0.11 389	0.11 391

rvit_stereo_0081_aga	0.11 147	0.09 271	0.14 223	0.18 257	0.09 196	0.13 204	0.14 114	0.14 56	0.19 205	0.10 91	0.18 222	0.16 240	0.09 132	0.12 155	0.09 46	0.10 350	0.06 264	0.08 234	0.07 230	0.07 219	0.06 161

WCG-NET	0.08 14	0.05 12	0.09 49	0.15 60	0.06 9	0.11 134	0.14 114	0.13 41	0.13 86	0.06 6	0.09 57	0.07 39	0.06 26	0.13 196	0.08 16	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

rvit_stereo_0081	0.11 147	0.08 206	0.15 272	0.16 115	0.09 196	0.10 93	0.14 114	0.14 56	0.24 282	0.11 117	0.13 135	0.13 178	0.09 132	0.11 79	0.12 195	0.10 350	0.07 333	0.08 234	0.07 230	0.07 219	0.05 90

model_zeroshot	0.10 104	0.04 1	0.11 115	0.15 60	0.09 196	0.12 166	0.14 114	0.20 190	0.13 86	0.11 117	0.10 82	0.12 154	0.07 75	0.12 155	0.10 98	0.07 200	0.06 264	0.06 66	0.05 72	0.06 153	0.06 161

ITSA-stereo	0.15 310	0.10 326	0.14 223	0.19 313	0.08 89	0.12 166	0.14 114	0.30 371	0.49 457	0.17 269	0.19 230	0.22 324	0.15 294	0.17 306	0.16 316	0.10 350	0.06 264	0.08 234	0.08 294	0.08 279	0.08 301

rvit_stereo_0082	0.11 147	0.08 206	0.15 272	0.16 115	0.09 196	0.10 93	0.14 114	0.14 56	0.24 282	0.11 117	0.13 135	0.13 178	0.09 132	0.11 79	0.12 195	0.10 350	0.07 333	0.08 234	0.07 230	0.07 219	0.05 90

Occ-G	0.08 14	0.05 12	0.06 2	0.14 24	0.07 41	0.08 34	0.14 114	0.13 41	0.15 122	0.07 15	0.11 110	0.07 39	0.05 7	0.09 19	0.10 98	0.06 85	0.05 149	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.05 90

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 46	0.10 326	0.31 438	0.15 60	0.06 9	0.08 34	0.14 114	0.10 7	0.10 18	0.07 15	0.07 22	0.06 9	0.04 1	0.11 79	0.07 1	0.12 403	0.04 3	0.07 155	0.05 72	0.05 67	0.05 90

RAFT-Stereo-weight	0.09 46	0.06 43	0.10 78	0.16 115	0.07 41	0.09 55	0.14 114	0.19 179	0.16 147	0.11 117	0.10 82	0.08 64	0.06 26	0.10 38	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.04 18	0.04 3	0.04 19

CAS++	0.11 147	0.07 116	0.11 115	0.14 24	0.09 196	0.12 166	0.14 114	0.24 274	0.14 108	0.11 117	0.09 57	0.11 137	0.07 75	0.14 218	0.09 46	0.11 378	0.09 385	0.09 313	0.07 230	0.07 219	0.08 301
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.08 14	0.05 12	0.10 78	0.20 362	0.07 41	0.09 55	0.14 114	0.11 16	0.08 3	0.07 15	0.08 44	0.07 39	0.06 26	0.09 19	0.08 16	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.04 19

MyStereo8	0.12 210	0.07 116	0.15 272	0.15 60	0.09 196	0.18 330	0.14 114	0.19 179	0.22 256	0.12 153	0.18 222	0.11 137	0.10 162	0.16 274	0.18 348	0.07 200	0.05 149	0.07 155	0.05 72	0.08 279	0.09 345

EKT-Stereo	0.11 147	0.07 116	0.14 223	0.15 60	0.10 297	0.13 204	0.14 114	0.18 160	0.21 242	0.11 117	0.08 44	0.12 154	0.09 132	0.11 79	0.12 195	0.08 258	0.06 264	0.07 155	0.06 143	0.08 279	0.07 236

PCWNet_CMD	0.14 267	0.08 206	0.15 272	0.17 180	0.09 196	0.14 236	0.14 114	0.29 357	0.36 401	0.14 200	0.20 242	0.21 306	0.12 215	0.17 306	0.13 235	0.07 200	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.07 219	0.07 236

CFNet_ucs	0.15 310	0.08 206	0.16 306	0.16 115	0.11 344	0.14 236	0.14 114	0.30 371	0.34 387	0.16 253	0.24 292	0.23 341	0.14 276	0.18 325	0.15 300	0.09 313	0.06 264	0.08 234	0.07 230	0.09 338	0.09 345

testlalala_base	0.10 104	0.09 271	0.14 223	0.21 391	0.08 89	0.10 93	0.14 114	0.13 41	0.10 18	0.07 15	0.15 165	0.07 39	0.08 106	0.10 38	0.12 195	0.08 258	0.05 149	0.05 3	0.03 1	0.06 153	0.05 90

Any-RAFT	0.10 104	0.05 12	0.09 49	0.14 24	0.07 41	0.13 204	0.14 114	0.21 211	0.15 122	0.11 117	0.12 122	0.12 154	0.09 132	0.12 155	0.09 46	0.07 200	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.06 153	0.05 90

SDNR	0.19 379	0.08 206	0.19 368	0.16 115	0.12 375	0.77 508	0.14 114	0.25 290	0.32 369	0.19 314	0.24 292	0.19 287	0.13 251	0.19 341	0.15 300	0.16 459	0.18 468	0.14 433	0.11 403	0.08 279	0.11 391

anonymousdsp2	0.11 147	0.07 116	0.10 78	0.16 115	0.09 196	0.13 204	0.14 114	0.18 160	0.22 256	0.13 179	0.14 149	0.12 154	0.09 132	0.14 218	0.11 150	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.06 153	0.05 90

iinet-f	0.16 334	0.06 43	0.45 467	0.14 24	0.10 297	0.21 384	0.14 114	0.27 328	0.23 266	0.21 348	0.24 292	0.21 306	0.15 294	0.18 325	0.21 386	0.09 313	0.07 333	0.07 155	0.06 143	0.09 338	0.10 368

CES	0.08 14	0.04 1	0.08 18	0.14 24	0.07 41	0.09 55	0.14 114	0.11 16	0.09 8	0.08 35	0.09 57	0.11 137	0.06 26	0.12 155	0.08 16	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 67	0.05 90

knoymous	0.11 147	0.05 12	0.12 146	0.13 12	0.07 41	0.15 261	0.14 114	0.19 179	0.13 86	0.11 117	0.17 197	0.13 178	0.09 132	0.13 196	0.11 150	0.08 258	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.08 279	0.07 236

riskmin	0.11 147	0.06 43	0.13 191	0.14 24	0.08 89	0.14 236	0.14 114	0.18 160	0.14 108	0.11 117	0.14 149	0.16 240	0.11 186	0.14 218	0.12 195	0.09 313	0.05 149	0.07 155	0.05 72	0.08 279	0.08 301

MC-Stereo	0.08 14	0.06 43	0.09 49	0.17 180	0.06 9	0.10 93	0.14 114	0.12 29	0.10 18	0.09 60	0.12 122	0.09 88	0.06 26	0.11 79	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.04 19

x	0.13 235	0.07 116	0.14 223	0.14 24	0.08 89	0.18 330	0.14 114	0.22 233	0.20 227	0.15 227	0.19 230	0.19 287	0.17 341	0.18 325	0.18 348	0.07 200	0.05 149	0.06 66	0.06 143	0.07 219	0.07 236

BUS	0.14 267	0.09 271	0.14 223	0.22 406	0.10 297	0.19 354	0.14 114	0.34 419	0.19 205	0.17 269	0.22 272	0.16 240	0.13 251	0.15 240	0.13 235	0.08 258	0.06 264	0.10 358	0.09 338	0.07 219	0.07 236

CRFU-Net	0.16 334	0.08 206	0.14 223	0.17 180	0.09 196	0.19 354	0.14 114	0.26 307	0.20 227	0.28 422	0.27 347	0.29 393	0.17 341	0.19 341	0.17 330	0.09 313	0.09 385	0.07 155	0.07 230	0.08 279	0.08 301

NINENet	0.16 334	0.10 326	0.15 272	0.17 180	0.11 344	0.19 354	0.14 114	0.40 458	0.36 401	0.18 299	0.21 263	0.16 240	0.13 251	0.15 240	0.13 235	0.08 258	0.08 359	0.10 358	0.07 230	0.10 369	0.09 345

IPLG	0.10 104	0.07 116	0.15 272	0.17 180	0.08 89	0.11 134	0.14 114	0.20 190	0.15 122	0.12 153	0.17 197	0.07 39	0.07 75	0.14 218	0.13 235	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.04 19

MIPNet	0.11 147	0.08 206	0.14 223	0.17 180	0.09 196	0.12 166	0.14 114	0.20 190	0.24 282	0.11 117	0.10 82	0.09 88	0.07 75	0.13 196	0.12 195	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.04 19

test-3	0.08 14	0.06 43	0.09 49	0.17 180	0.07 41	0.07 22	0.14 114	0.12 29	0.15 122	0.09 60	0.08 44	0.07 39	0.08 106	0.11 79	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.07 155	0.05 72	0.04 3	0.04 19

test_1	0.08 14	0.06 43	0.09 49	0.17 180	0.07 41	0.07 22	0.14 114	0.12 29	0.15 122	0.09 60	0.08 44	0.07 39	0.08 106	0.11 79	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.07 155	0.05 72	0.04 3	0.04 19

STrans-v2	0.10 104	0.07 116	0.12 146	0.18 257	0.07 41	0.10 93	0.14 114	0.21 211	0.11 41	0.11 117	0.15 165	0.12 154	0.10 162	0.11 79	0.12 195	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.06 143	0.04 3	0.04 19

NF-Stereo	0.11 147	0.07 116	0.13 191	0.17 180	0.09 196	0.10 93	0.14 114	0.23 252	0.19 205	0.12 153	0.17 197	0.12 154	0.11 186	0.11 79	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.12 403

OCTAStereo	0.11 147	0.07 116	0.13 191	0.17 180	0.09 196	0.10 93	0.14 114	0.23 252	0.19 205	0.12 153	0.17 197	0.12 154	0.11 186	0.11 79	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.12 403

NRIStereo	0.11 147	0.08 206	0.14 223	0.18 257	0.08 89	0.10 93	0.14 114	0.16 101	0.15 122	0.12 153	0.14 149	0.13 178	0.12 215	0.13 196	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.07 236

ASMatch	0.11 147	0.06 43	0.13 191	0.16 115	0.10 297	0.07 22	0.14 114	0.17 134	0.17 165	0.12 153	0.16 176	0.16 240	0.10 162	0.13 196	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.08 301

RE-Stereo	0.11 147	0.07 116	0.13 191	0.17 180	0.09 196	0.10 93	0.14 114	0.23 252	0.19 205	0.12 153	0.17 197	0.12 154	0.11 186	0.11 79	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.12 403

TVStereo	0.11 147	0.07 116	0.13 191	0.17 180	0.09 196	0.10 93	0.14 114	0.23 252	0.19 205	0.12 153	0.17 197	0.12 154	0.11 186	0.11 79	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.12 403

rafts_anoy	0.11 147	0.06 43	0.10 78	0.17 180	0.08 89	0.10 93	0.14 114	0.17 134	0.14 108	0.13 179	0.13 135	0.12 154	0.10 162	0.11 79	0.12 195	0.07 200	0.04 3	0.09 313	0.11 403	0.07 219	0.06 161

TANstereo	0.09 46	0.04 1	0.08 18	0.13 12	0.06 9	0.11 134	0.14 114	0.15 76	0.19 205	0.11 117	0.15 165	0.10 116	0.06 26	0.12 155	0.09 46	0.07 200	0.05 149	0.05 3	0.04 18	0.06 153	0.05 90

CFNet_pseudo	0.14 267	0.08 206	0.15 272	0.16 115	0.09 196	0.13 204	0.14 114	0.27 328	0.34 387	0.14 200	0.21 263	0.22 324	0.13 251	0.18 325	0.14 272	0.07 200	0.05 149	0.08 234	0.06 143	0.07 219	0.07 236

RALCasStereoNet	0.10 104	0.06 43	0.09 49	0.16 115	0.08 89	0.12 166	0.14 114	0.17 134	0.11 41	0.12 153	0.17 197	0.14 198	0.10 162	0.12 155	0.11 150	0.07 200	0.06 264	0.06 66	0.05 72	0.08 279	0.07 236

sCroCo_RVC	0.12 210	0.09 271	0.23 402	0.24 435	0.11 344	0.19 354	0.14 114	0.17 134	0.14 108	0.10 91	0.13 135	0.12 154	0.07 75	0.14 218	0.11 150	0.08 258	0.08 359	0.08 234	0.08 294	0.05 67	0.07 236

111	0.10 104	0.06 43	0.12 146	0.15 60	0.07 41	0.10 93	0.14 114	0.21 211	0.23 266	0.11 117	0.12 122	0.14 198	0.11 186	0.13 196	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.04 18	0.05 67	0.05 90

psmorigin	0.25 442	0.15 415	0.34 452	0.17 180	0.13 396	0.23 405	0.14 114	0.34 419	0.33 376	0.41 468	0.55 474	0.41 460	0.37 467	0.34 456	0.27 444	0.11 378	0.15 458	0.11 389	0.11 403	0.12 403	0.16 457

Gwc-CoAtRS	0.09 46	0.06 43	0.10 78	0.16 115	0.07 41	0.10 93	0.14 114	0.17 134	0.17 165	0.08 35	0.10 82	0.12 154	0.09 132	0.12 155	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.04 18	0.04 3	0.04 19

CREStereo	0.09 46	0.04 1	0.08 18	0.11 1	0.06 9	0.13 204	0.14 114	0.14 56	0.10 18	0.08 35	0.13 135	0.09 88	0.08 106	0.11 79	0.10 98	0.08 258	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 153	0.06 161
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 46	0.05 12	0.09 49	0.12 4	0.06 9	0.12 166	0.14 114	0.15 76	0.11 41	0.09 60	0.13 135	0.10 116	0.07 75	0.13 196	0.10 98	0.15 443	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.07 219	0.06 161

FADNet-RVC-Resample	0.16 334	0.11 351	0.31 438	0.22 406	0.11 344	0.19 354	0.14 114	0.25 290	0.24 282	0.24 385	0.27 347	0.20 299	0.15 294	0.16 274	0.15 300	0.07 200	0.08 359	0.12 406	0.10 373	0.09 338	0.10 368

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 411	0.21 457	0.24 405	0.26 450	0.11 344	0.23 405	0.14 114	0.39 454	0.24 282	0.32 444	0.36 413	0.30 401	0.21 386	0.19 341	0.21 386	0.17 464	0.14 452	0.21 468	0.16 455	0.12 403	0.12 403

R-Stereo Train	0.10 104	0.06 43	0.10 78	0.17 180	0.08 89	0.11 134	0.14 114	0.23 252	0.11 41	0.12 153	0.19 230	0.11 137	0.08 106	0.09 19	0.11 150	0.07 200	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.05 90

RAFT-Stereo	0.10 104	0.06 43	0.10 78	0.17 180	0.08 89	0.11 134	0.14 114	0.23 252	0.11 41	0.12 153	0.19 230	0.11 137	0.08 106	0.09 19	0.11 150	0.07 200	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.05 90
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.14 267	0.07 116	0.14 223	0.16 115	0.08 89	0.18 330	0.14 114	0.29 357	0.20 227	0.17 269	0.25 321	0.21 306	0.18 354	0.20 366	0.19 359	0.07 200	0.06 264	0.06 66	0.08 294	0.06 153	0.06 161

MSMDNet	0.14 267	0.08 206	0.15 272	0.17 180	0.09 196	0.14 236	0.14 114	0.29 357	0.36 401	0.14 200	0.21 263	0.21 306	0.12 215	0.17 306	0.14 272	0.07 200	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.07 219	0.07 236

ccs_rob	0.14 267	0.08 206	0.15 272	0.16 115	0.09 196	0.12 166	0.14 114	0.27 328	0.34 387	0.14 200	0.21 263	0.22 324	0.13 251	0.18 325	0.14 272	0.07 200	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.07 219	0.07 236

HSM	0.15 310	0.08 206	0.14 223	0.16 115	0.09 196	0.16 291	0.14 114	0.28 347	0.25 303	0.19 314	0.23 281	0.37 442	0.16 320	0.20 366	0.15 300	0.07 200	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.07 219	0.06 161

iResNet_ROB	0.14 267	0.07 116	0.13 191	0.14 24	0.07 41	0.18 330	0.14 114	0.26 307	0.31 363	0.22 363	0.25 321	0.23 341	0.15 294	0.15 240	0.13 235	0.07 200	0.05 149	0.05 3	0.04 18	0.08 279	0.08 301

coex_refinement	0.14 267	0.07 116	0.12 146	0.17 180	0.10 297	0.15 261	0.15 180	0.26 307	0.29 346	0.18 299	0.20 242	0.22 324	0.17 341	0.16 274	0.18 348	0.08 258	0.05 149	0.06 66	0.06 143	0.09 338	0.08 301

SCV_C0	0.08 14	0.07 116	0.07 4	0.16 115	0.09 196	0.08 34	0.15 180	0.11 16	0.12 57	0.08 35	0.07 22	0.06 9	0.05 7	0.11 79	0.07 1	0.05 7	0.05 149	0.05 3	0.04 18	0.06 153	0.05 90

FACV-RUCA	0.13 235	0.11 351	0.12 146	0.19 313	0.12 375	0.15 261	0.15 180	0.22 233	0.20 227	0.15 227	0.16 176	0.14 198	0.16 320	0.14 218	0.13 235	0.07 200	0.05 149	0.08 234	0.06 143	0.10 369	0.08 301

castereo	0.09 46	0.06 43	0.11 115	0.15 60	0.06 9	0.11 134	0.15 180	0.14 56	0.18 191	0.08 35	0.10 82	0.11 137	0.08 106	0.09 19	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.03 1

PAM_32	0.09 46	0.05 12	0.17 334	0.15 60	0.08 89	0.10 93	0.15 180	0.14 56	0.15 122	0.09 60	0.08 44	0.09 88	0.07 75	0.14 218	0.08 16	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.06 143	0.05 67	0.06 161

rvit_stereo_0083	0.12 210	0.08 206	0.17 334	0.16 115	0.09 196	0.11 134	0.15 180	0.14 56	0.26 317	0.11 117	0.14 149	0.13 178	0.10 162	0.12 155	0.12 195	0.10 350	0.08 359	0.09 313	0.07 230	0.07 219	0.05 90

rvit_stereo_0080	0.10 104	0.08 206	0.14 223	0.15 60	0.09 196	0.07 22	0.15 180	0.16 101	0.16 147	0.11 117	0.10 82	0.14 198	0.08 106	0.12 155	0.10 98	0.09 313	0.07 333	0.07 155	0.06 143	0.07 219	0.05 90

H2IRNET	0.10 104	0.09 271	0.09 49	0.18 257	0.09 196	0.12 166	0.15 180	0.14 56	0.21 242	0.10 91	0.10 82	0.10 116	0.10 162	0.10 38	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.08 234	0.08 294	0.06 153	0.05 90

MGS-Stereo	0.09 46	0.07 116	0.12 146	0.15 60	0.08 89	0.09 55	0.15 180	0.12 29	0.12 57	0.07 15	0.10 82	0.08 64	0.06 26	0.10 38	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.06 153	0.05 90

AE-Stereo	0.10 104	0.08 206	0.10 78	0.18 257	0.09 196	0.10 93	0.15 180	0.14 56	0.19 205	0.09 60	0.14 149	0.12 154	0.08 106	0.11 79	0.10 98	0.05 7	0.06 264	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.04 19

CoDeX	0.12 210	0.07 116	0.12 146	0.17 180	0.08 89	0.12 166	0.15 180	0.23 252	0.27 326	0.13 179	0.17 197	0.16 240	0.11 186	0.14 218	0.11 150	0.07 200	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.05 90

ACVNet-DCA	0.10 104	0.08 206	0.12 146	0.17 180	0.09 196	0.13 204	0.15 180	0.23 252	0.16 147	0.09 60	0.09 57	0.06 9	0.06 26	0.10 38	0.07 1	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.07 219	0.07 236

xx1	0.11 147	0.08 206	0.12 146	0.17 180	0.09 196	0.13 204	0.15 180	0.16 101	0.18 191	0.09 60	0.09 57	0.16 240	0.16 320	0.10 38	0.07 1	0.06 85	0.04 3	0.08 234	0.08 294	0.07 219	0.07 236

1test111	0.11 147	0.08 206	0.12 146	0.17 180	0.09 196	0.13 204	0.15 180	0.23 252	0.16 147	0.09 60	0.09 57	0.06 9	0.06 26	0.15 240	0.16 316	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.07 219	0.07 236

cc1	0.10 104	0.08 206	0.12 146	0.17 180	0.09 196	0.13 204	0.15 180	0.16 101	0.18 191	0.09 60	0.09 57	0.06 9	0.06 26	0.10 38	0.07 1	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.06 153	0.06 161

11t1	0.12 210	0.06 43	0.13 191	0.14 24	0.08 89	0.17 312	0.15 180	0.18 160	0.15 122	0.15 227	0.15 165	0.16 240	0.16 320	0.15 240	0.13 235	0.08 258	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.08 279	0.07 236

ff7	0.09 46	0.07 116	0.11 115	0.16 115	0.09 196	0.11 134	0.15 180	0.16 101	0.12 57	0.10 91	0.06 4	0.06 9	0.06 26	0.11 79	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

IGEVStereo-DCA	0.09 46	0.06 43	0.11 115	0.15 60	0.10 297	0.11 134	0.15 180	0.16 101	0.12 57	0.10 91	0.06 4	0.08 64	0.06 26	0.10 38	0.08 16	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

ffff	0.09 46	0.07 116	0.11 115	0.16 115	0.09 196	0.11 134	0.15 180	0.16 101	0.12 57	0.10 91	0.06 4	0.06 9	0.06 26	0.11 79	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

11t	0.09 46	0.07 116	0.11 115	0.16 115	0.09 196	0.11 134	0.15 180	0.16 101	0.12 57	0.10 91	0.06 4	0.06 9	0.06 26	0.11 79	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

whm_eth	0.10 104	0.08 206	0.14 223	0.15 60	0.09 196	0.07 22	0.15 180	0.16 101	0.16 147	0.11 117	0.10 82	0.14 198	0.08 106	0.12 155	0.10 98	0.09 313	0.07 333	0.07 155	0.06 143	0.07 219	0.05 90

plain	0.10 104	0.08 206	0.10 78	0.19 313	0.09 196	0.10 93	0.15 180	0.14 56	0.13 86	0.13 179	0.15 165	0.09 88	0.12 215	0.13 196	0.12 195	0.07 200	0.05 149	0.09 313	0.06 143	0.06 153	0.06 161

RAFT-Test	0.09 46	0.06 43	0.10 78	0.15 60	0.07 41	0.11 134	0.15 180	0.16 101	0.13 86	0.09 60	0.10 82	0.10 116	0.09 132	0.12 155	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 90

4D-IteraStereo	0.09 46	0.07 116	0.10 78	0.18 257	0.07 41	0.09 55	0.15 180	0.17 134	0.15 122	0.10 91	0.11 110	0.10 116	0.07 75	0.11 79	0.09 46	0.05 7	0.03 1	0.08 234	0.07 230	0.06 153	0.05 90

LoS_RVC	0.08 14	0.05 12	0.07 4	0.15 60	0.07 41	0.08 34	0.15 180	0.11 16	0.10 18	0.08 35	0.09 57	0.06 9	0.09 132	0.10 38	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 3	0.03 1

anonymousdsp	0.09 46	0.07 116	0.11 115	0.16 115	0.09 196	0.11 134	0.15 180	0.16 101	0.12 57	0.09 60	0.06 4	0.06 9	0.06 26	0.11 79	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

CBFPSM	0.14 267	0.06 43	0.26 413	0.17 180	0.09 196	0.13 204	0.15 180	0.22 233	0.23 266	0.20 335	0.27 347	0.24 347	0.16 320	0.16 274	0.18 348	0.06 85	0.06 264	0.06 66	0.07 230	0.07 219	0.07 236

ProNet	0.09 46	0.07 116	0.10 78	0.17 180	0.08 89	0.10 93	0.15 180	0.15 76	0.12 57	0.09 60	0.06 4	0.07 39	0.06 26	0.11 79	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.06 161

qqq	0.13 235	0.09 271	0.15 272	0.16 115	0.08 89	0.13 204	0.15 180	0.23 252	0.16 147	0.15 227	0.19 230	0.16 240	0.16 320	0.15 240	0.16 316	0.07 200	0.06 264	0.08 234	0.08 294	0.07 219	0.07 236

ccc-4	0.09 46	0.07 116	0.11 115	0.16 115	0.09 196	0.11 134	0.15 180	0.16 101	0.12 57	0.10 91	0.06 4	0.06 9	0.06 26	0.11 79	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

BSDual-CNN	0.15 310	0.09 271	0.14 223	0.22 406	0.10 297	0.14 236	0.15 180	0.34 419	0.19 205	0.17 269	0.22 272	0.25 360	0.16 320	0.15 240	0.14 272	0.08 258	0.06 264	0.10 358	0.09 338	0.07 219	0.07 236

hknet	0.15 310	0.11 351	0.13 191	0.22 406	0.11 344	0.14 236	0.15 180	0.34 419	0.25 303	0.17 269	0.22 272	0.22 324	0.18 354	0.17 306	0.12 195	0.07 200	0.06 264	0.10 358	0.09 338	0.07 219	0.07 236

IGEV-Stereo	0.09 46	0.07 116	0.11 115	0.16 115	0.09 196	0.11 134	0.15 180	0.16 101	0.12 57	0.09 60	0.06 4	0.06 9	0.06 26	0.11 79	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.11 147	0.08 206	0.14 223	0.17 180	0.08 89	0.12 166	0.15 180	0.17 134	0.15 122	0.14 200	0.11 110	0.16 240	0.09 132	0.16 274	0.11 150	0.07 200	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

iRaft-Stereo_20w	0.09 46	0.05 12	0.13 191	0.14 24	0.08 89	0.12 166	0.15 180	0.18 160	0.10 18	0.11 117	0.08 44	0.08 64	0.05 7	0.10 38	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.06 153	0.05 90

IPLGR_C	0.11 147	0.08 206	0.14 223	0.17 180	0.08 89	0.12 166	0.15 180	0.17 134	0.15 122	0.14 200	0.10 82	0.16 240	0.09 132	0.16 274	0.11 150	0.07 200	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

AASNet	0.16 334	0.08 206	0.12 146	0.19 313	0.09 196	0.18 330	0.15 180	0.37 443	0.37 408	0.19 314	0.23 281	0.20 299	0.16 320	0.17 306	0.20 366	0.10 350	0.08 359	0.08 234	0.07 230	0.09 338	0.09 345

ACRE	0.11 147	0.08 206	0.14 223	0.17 180	0.08 89	0.12 166	0.15 180	0.17 134	0.14 108	0.14 200	0.10 82	0.16 240	0.09 132	0.16 274	0.11 150	0.07 200	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

AACVNet	0.16 334	0.08 206	0.14 223	0.15 60	0.10 297	0.18 330	0.15 180	0.23 252	0.24 282	0.27 408	0.27 347	0.28 386	0.17 341	0.19 341	0.16 316	0.09 313	0.07 333	0.09 313	0.07 230	0.10 369	0.09 345

GANet-ADL	0.13 235	0.07 116	0.15 272	0.17 180	0.10 297	0.18 330	0.15 180	0.30 371	0.20 227	0.13 179	0.18 222	0.19 287	0.12 215	0.16 274	0.13 235	0.08 258	0.06 264	0.06 66	0.05 72	0.07 219	0.08 301

CrosDoStereo	0.12 210	0.06 43	0.12 146	0.14 24	0.08 89	0.12 166	0.15 180	0.17 134	0.22 256	0.19 314	0.24 292	0.15 227	0.11 186	0.11 79	0.12 195	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.07 230	0.05 67	0.05 90

LCNet	0.11 147	0.07 116	0.09 49	0.19 313	0.09 196	0.08 34	0.15 180	0.21 211	0.15 122	0.11 117	0.15 165	0.16 240	0.11 186	0.12 155	0.11 150	0.05 7	0.04 3	0.08 234	0.07 230	0.06 153	0.15 446

TransformOpticalFlow	0.10 104	0.08 206	0.13 191	0.18 257	0.07 41	0.09 55	0.15 180	0.19 179	0.15 122	0.12 153	0.17 197	0.11 137	0.11 186	0.11 79	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.06 143	0.05 67	0.05 90

PSM-AAD	0.11 147	0.07 116	0.10 78	0.19 313	0.09 196	0.10 93	0.15 180	0.20 190	0.13 86	0.12 153	0.14 149	0.18 273	0.11 186	0.11 79	0.10 98	0.05 7	0.05 149	0.09 313	0.08 294	0.06 153	0.14 439

FTStereo	0.12 210	0.06 43	0.14 223	0.18 257	0.09 196	0.07 22	0.15 180	0.21 211	0.18 191	0.12 153	0.24 292	0.12 154	0.12 215	0.13 196	0.13 235	0.05 7	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.10 368

KYRaft	0.11 147	0.07 116	0.10 78	0.19 313	0.09 196	0.08 34	0.15 180	0.22 233	0.12 57	0.13 179	0.16 176	0.20 299	0.10 162	0.12 155	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.08 234	0.08 294	0.06 153	0.16 457

DeepStereo_LL	0.12 210	0.06 43	0.12 146	0.14 24	0.08 89	0.12 166	0.15 180	0.17 134	0.22 256	0.19 314	0.24 292	0.15 227	0.11 186	0.11 79	0.12 195	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.07 230	0.05 67	0.05 90

DEmStereo	0.12 210	0.06 43	0.14 223	0.14 24	0.10 297	0.16 291	0.15 180	0.16 101	0.24 282	0.17 269	0.24 292	0.13 178	0.14 276	0.12 155	0.13 235	0.05 7	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.05 90

PFNet	0.12 210	0.06 43	0.17 334	0.17 180	0.08 89	0.09 55	0.15 180	0.26 307	0.20 227	0.16 253	0.16 176	0.14 198	0.11 186	0.12 155	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.05 90

IRAFT_RVC	0.12 210	0.08 206	0.16 306	0.19 313	0.08 89	0.07 22	0.15 180	0.24 274	0.23 266	0.14 200	0.14 149	0.15 227	0.12 215	0.12 155	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.09 313	0.06 143	0.06 153	0.06 161

GMM-Stereo	0.11 147	0.07 116	0.10 78	0.18 257	0.09 196	0.08 34	0.15 180	0.23 252	0.16 147	0.11 117	0.15 165	0.13 178	0.11 186	0.11 79	0.11 150	0.05 7	0.04 3	0.08 234	0.07 230	0.06 153	0.09 345

Prome-Stereo	0.11 147	0.06 43	0.10 78	0.18 257	0.08 89	0.12 166	0.15 180	0.22 233	0.13 86	0.12 153	0.17 197	0.13 178	0.08 106	0.12 155	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.09 345

pcwnet_v2	0.19 379	0.10 326	0.26 413	0.17 180	0.14 414	0.18 330	0.15 180	0.37 443	0.46 450	0.19 314	0.24 292	0.21 306	0.19 370	0.20 366	0.19 359	0.13 426	0.10 404	0.10 358	0.10 373	0.11 389	0.13 422

test_xeample3	0.09 46	0.06 43	0.12 146	0.16 115	0.09 196	0.11 134	0.15 180	0.16 101	0.13 86	0.10 91	0.06 4	0.08 64	0.06 26	0.10 38	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

EAI-Stereo	0.09 46	0.07 116	0.11 115	0.15 60	0.06 9	0.10 93	0.15 180	0.16 101	0.09 8	0.08 35	0.09 57	0.08 64	0.07 75	0.09 19	0.11 150	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.05 72	0.05 67	0.04 19

CFNet-RSSM	0.09 46	0.07 116	0.09 49	0.16 115	0.07 41	0.09 55	0.15 180	0.16 101	0.17 165	0.08 35	0.12 122	0.10 116	0.09 132	0.11 79	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.04 18	0.04 3	0.04 19

FENet	0.13 235	0.08 206	0.12 146	0.16 115	0.08 89	0.14 236	0.15 180	0.22 233	0.23 266	0.17 269	0.23 281	0.16 240	0.12 215	0.14 218	0.15 300	0.08 258	0.05 149	0.08 234	0.08 294	0.07 219	0.07 236

FADNet-RVC	0.20 391	0.20 451	0.38 457	0.21 391	0.16 440	0.20 369	0.15 180	0.26 307	0.26 317	0.26 402	0.32 389	0.26 369	0.21 386	0.22 393	0.19 359	0.12 403	0.13 443	0.12 406	0.14 435	0.13 419	0.18 468

SHD	0.26 449	0.15 415	0.30 436	0.24 435	0.18 461	0.22 392	0.15 180	0.38 450	0.71 492	0.32 444	0.41 447	0.36 437	0.28 436	0.32 451	0.29 454	0.12 403	0.11 416	0.14 433	0.13 432	0.16 454	0.20 474

HSM-Net_RVC	0.14 267	0.08 206	0.11 115	0.15 60	0.08 89	0.15 261	0.15 180	0.27 328	0.29 346	0.19 314	0.21 263	0.29 393	0.14 276	0.17 306	0.13 235	0.06 85	0.06 264	0.06 66	0.06 143	0.07 219	0.06 161
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.16 334	0.11 351	0.15 272	0.17 180	0.10 297	0.17 312	0.15 180	0.32 391	0.21 242	0.19 314	0.21 263	0.22 324	0.18 354	0.20 366	0.15 300	0.13 426	0.09 385	0.09 313	0.09 338	0.11 389	0.10 368

PWCDC_ROB	0.20 391	0.13 397	0.22 393	0.24 435	0.11 344	0.19 354	0.15 180	0.33 410	0.54 469	0.29 429	0.50 469	0.21 306	0.15 294	0.27 423	0.20 366	0.11 378	0.09 385	0.10 358	0.08 294	0.11 389	0.09 345

WCMA_ROB	0.24 433	0.11 351	0.22 393	0.17 180	0.14 414	0.32 452	0.15 180	0.32 391	0.32 369	0.38 459	0.53 471	0.40 458	0.34 461	0.34 456	0.25 427	0.11 378	0.12 430	0.12 406	0.10 373	0.14 432	0.14 439

pmcnn	0.15 310	0.07 116	0.19 368	0.15 60	0.07 41	0.20 369	0.15 180	0.24 274	0.26 317	0.21 348	0.34 405	0.28 386	0.18 354	0.18 325	0.17 330	0.07 200	0.05 149	0.05 3	0.04 18	0.07 219	0.06 161

HART	0.08 14	0.07 116	0.09 49	0.17 180	0.07 41	0.10 93	0.16 244	0.13 41	0.11 41	0.08 35	0.10 82	0.07 39	0.05 7	0.10 38	0.08 16	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.04 18	0.05 67	0.04 19

tt45	0.09 46	0.06 43	0.11 115	0.15 60	0.07 41	0.11 134	0.16 244	0.13 41	0.11 41	0.09 60	0.06 4	0.08 64	0.06 26	0.13 196	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

mms	0.09 46	0.07 116	0.08 18	0.16 115	0.08 89	0.10 93	0.16 244	0.12 29	0.11 41	0.08 35	0.09 57	0.08 64	0.06 26	0.11 79	0.12 195	0.05 7	0.04 3	0.07 155	0.05 72	0.04 3	0.03 1

ours_stereo	0.09 46	0.07 116	0.09 49	0.17 180	0.08 89	0.11 134	0.16 244	0.11 16	0.12 57	0.08 35	0.10 82	0.08 64	0.06 26	0.12 155	0.12 195	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.03 1

tg	0.10 104	0.06 43	0.10 78	0.18 257	0.08 89	0.11 134	0.16 244	0.20 190	0.12 57	0.08 35	0.11 110	0.11 137	0.07 75	0.11 79	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.08 234	0.08 294	0.04 3	0.04 19

PAM	0.10 104	0.05 12	0.16 306	0.15 60	0.08 89	0.09 55	0.16 244	0.15 76	0.16 147	0.12 153	0.09 57	0.09 88	0.07 75	0.13 196	0.08 16	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.06 143	0.05 67	0.06 161

rvit_0105_6	0.14 267	0.09 271	0.18 357	0.17 180	0.10 297	0.10 93	0.16 244	0.19 179	0.26 317	0.12 153	0.18 222	0.17 260	0.12 215	0.18 325	0.12 195	0.15 443	0.11 416	0.12 406	0.10 373	0.09 338	0.06 161

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 147	0.05 12	0.11 115	0.15 60	0.13 396	0.13 204	0.16 244	0.23 252	0.17 165	0.10 91	0.12 122	0.10 116	0.07 75	0.11 79	0.09 46	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.06 143	0.07 219	0.08 301

test_sample7	0.15 310	0.10 326	0.16 306	0.14 24	0.11 344	0.16 291	0.16 244	0.27 328	0.23 266	0.20 335	0.20 242	0.24 347	0.19 370	0.16 274	0.16 316	0.12 403	0.06 264	0.10 358	0.09 338	0.10 369	0.10 368

test_sample1	0.13 235	0.07 116	0.14 223	0.13 12	0.08 89	0.19 354	0.16 244	0.20 190	0.15 122	0.14 200	0.22 272	0.18 273	0.16 320	0.17 306	0.14 272	0.07 200	0.06 264	0.06 66	0.06 143	0.08 279	0.07 236

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 104	0.08 206	0.12 146	0.16 115	0.08 89	0.15 261	0.16 244	0.18 160	0.18 191	0.10 91	0.09 57	0.09 88	0.08 106	0.11 79	0.12 195	0.07 200	0.05 149	0.08 234	0.06 143	0.07 219	0.06 161

rrr	0.09 46	0.06 43	0.12 146	0.15 60	0.10 297	0.11 134	0.16 244	0.16 101	0.15 122	0.10 91	0.06 4	0.08 64	0.06 26	0.10 38	0.08 16	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.06 161

tt1	0.10 104	0.08 206	0.12 146	0.17 180	0.09 196	0.12 166	0.16 244	0.15 76	0.19 205	0.09 60	0.08 44	0.06 9	0.06 26	0.10 38	0.07 1	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.06 153	0.06 161

HH	0.09 46	0.06 43	0.13 191	0.17 180	0.08 89	0.10 93	0.16 244	0.14 56	0.10 18	0.08 35	0.09 57	0.08 64	0.07 75	0.10 38	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.04 19

HanStereo	0.09 46	0.06 43	0.13 191	0.17 180	0.08 89	0.10 93	0.16 244	0.14 56	0.10 18	0.08 35	0.09 57	0.08 64	0.07 75	0.10 38	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.04 19

GASNet	0.22 411	0.23 462	0.33 444	0.26 450	0.17 455	0.26 428	0.16 244	0.44 475	0.42 433	0.27 408	0.24 292	0.30 401	0.15 294	0.27 423	0.18 348	0.12 403	0.08 359	0.12 406	0.11 403	0.16 454	0.07 236

IER	0.14 267	0.07 116	0.13 191	0.17 180	0.09 196	0.14 236	0.16 244	0.25 290	0.26 317	0.18 299	0.25 321	0.17 260	0.20 382	0.16 274	0.14 272	0.08 258	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.08 279	0.07 236

UDGNet	0.14 267	0.13 397	0.16 306	0.17 180	0.10 297	0.12 166	0.16 244	0.21 211	0.27 326	0.20 335	0.20 242	0.16 240	0.13 251	0.16 274	0.13 235	0.10 350	0.06 264	0.09 313	0.07 230	0.06 153	0.07 236

ADLNet2	0.16 334	0.09 271	0.13 191	0.16 115	0.09 196	0.20 369	0.16 244	0.31 380	0.39 417	0.16 253	0.20 242	0.20 299	0.18 354	0.21 382	0.22 395	0.08 258	0.06 264	0.07 155	0.07 230	0.09 338	0.07 236

THIR-Stereo	0.12 210	0.07 116	0.11 115	0.15 60	0.08 89	0.14 236	0.16 244	0.17 134	0.25 303	0.16 253	0.24 292	0.14 198	0.12 215	0.12 155	0.14 272	0.06 85	0.04 3	0.07 155	0.07 230	0.05 67	0.05 90

GrayStereo	0.11 147	0.06 43	0.11 115	0.19 313	0.09 196	0.09 55	0.16 244	0.18 160	0.17 165	0.14 200	0.17 197	0.17 260	0.11 186	0.12 155	0.11 150	0.05 7	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.10 368

XX-TBD	0.09 46	0.06 43	0.07 4	0.14 24	0.07 41	0.12 166	0.16 244	0.14 56	0.13 86	0.11 117	0.12 122	0.09 88	0.08 106	0.10 38	0.10 98	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 153	0.05 90

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 46	0.06 43	0.10 78	0.17 180	0.06 9	0.10 93	0.16 244	0.17 134	0.14 108	0.09 60	0.10 82	0.08 64	0.09 132	0.11 79	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.06 143	0.04 3	0.03 1

AFF-stereo	0.09 46	0.06 43	0.10 78	0.17 180	0.07 41	0.10 93	0.16 244	0.17 134	0.09 8	0.10 91	0.12 122	0.09 88	0.09 132	0.12 155	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.07 155	0.07 230	0.04 3	0.03 1

GMStereo	0.13 235	0.14 409	0.14 223	0.18 257	0.09 196	0.15 261	0.16 244	0.20 190	0.24 282	0.16 253	0.17 197	0.10 116	0.10 162	0.16 274	0.13 235	0.07 200	0.06 264	0.06 66	0.06 143	0.07 219	0.06 161
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 235	0.07 116	0.14 223	0.17 180	0.09 196	0.15 261	0.16 244	0.28 347	0.27 326	0.14 200	0.17 197	0.12 154	0.13 251	0.14 218	0.11 150	0.08 258	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.07 219	0.06 161

EDNetEfficientorigin	7.91 529	0.31 482	153.02 544	0.19 313	0.09 196	0.21 384	0.16 244	0.22 233	0.59 478	0.72 496	0.67 487	0.42 461	0.50 488	0.24 413	0.39 482	0.08 258	0.07 333	0.08 234	0.07 230	0.12 403	0.10 368

PSMNet-RSSM	0.14 267	0.07 116	0.13 191	0.15 60	0.08 89	0.13 204	0.16 244	0.24 274	0.24 282	0.16 253	0.28 360	0.22 324	0.14 276	0.15 240	0.13 235	0.11 378	0.06 264	0.09 313	0.12 422	0.08 279	0.07 236

edge stereo	0.22 411	0.13 397	0.20 380	0.21 391	0.13 396	0.23 405	0.16 244	0.32 391	0.42 433	0.32 444	0.40 437	0.38 446	0.35 463	0.25 418	0.24 418	0.13 426	0.11 416	0.14 433	0.11 403	0.12 403	0.13 422

RTSC	0.23 426	0.12 368	0.28 425	0.21 391	0.13 396	0.28 443	0.16 244	0.35 432	0.66 488	0.27 408	0.33 401	0.30 401	0.21 386	0.31 445	0.29 454	0.10 350	0.08 359	0.09 313	0.10 373	0.13 419	0.13 422

LE_ROB	0.50 491	0.07 116	0.14 223	0.15 60	0.08 89	0.24 410	0.16 244	0.22 233	1.81 523	4.63 527	0.67 487	0.47 476	0.44 483	0.20 366	0.29 454	0.07 200	0.06 264	0.06 66	0.06 143	0.08 279	0.06 161

LG-Stereo	0.08 14	0.07 116	0.10 78	0.18 257	0.07 41	0.10 93	0.17 275	0.11 16	0.08 3	0.05 1	0.07 22	0.05 1	0.07 75	0.09 19	0.09 46	0.04 1	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.04 3	0.04 19

fffft	0.09 46	0.06 43	0.12 146	0.16 115	0.07 41	0.09 55	0.17 275	0.12 29	0.11 41	0.08 35	0.07 22	0.09 88	0.06 26	0.11 79	0.12 195	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.05 90
1: 1. 1
fffy	0.09 46	0.08 206	0.09 49	0.16 115	0.07 41	0.13 204	0.17 275	0.13 41	0.12 57	0.08 35	0.09 57	0.08 64	0.09 132	0.13 196	0.11 150	0.05 7	0.05 149	0.07 155	0.05 72	0.04 3	0.05 90

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 147	0.05 12	0.14 223	0.15 60	0.20 467	0.09 55	0.17 275	0.21 211	0.15 122	0.11 117	0.14 149	0.10 116	0.07 75	0.10 38	0.08 16	0.06 85	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.07 219	0.09 345

rvit_stereo_ft	0.12 210	0.07 116	0.13 191	0.19 313	0.10 297	0.12 166	0.17 275	0.16 101	0.16 147	0.12 153	0.13 135	0.15 227	0.10 162	0.14 218	0.13 235	0.09 313	0.06 264	0.08 234	0.07 230	0.07 219	0.05 90

test_sample3	0.14 267	0.08 206	0.15 272	0.14 24	0.09 196	0.19 354	0.17 275	0.26 307	0.18 191	0.16 253	0.22 272	0.19 287	0.15 294	0.17 306	0.13 235	0.08 258	0.06 264	0.07 155	0.06 143	0.09 338	0.08 301

SMFormer	0.14 267	0.07 116	0.17 334	0.14 24	0.08 89	0.16 291	0.17 275	0.26 307	0.27 326	0.19 314	0.20 242	0.18 273	0.15 294	0.15 240	0.17 330	0.08 258	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.07 219	0.06 161

tta	0.14 267	0.07 116	0.17 334	0.14 24	0.08 89	0.16 291	0.17 275	0.26 307	0.27 326	0.19 314	0.20 242	0.18 273	0.15 294	0.15 240	0.17 330	0.08 258	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.06 153	0.06 161

qqq1	0.13 235	0.07 116	0.17 334	0.14 24	0.08 89	0.16 291	0.17 275	0.26 307	0.27 326	0.19 314	0.20 242	0.18 273	0.15 294	0.15 240	0.11 150	0.08 258	0.05 149	0.05 3	0.05 72	0.06 153	0.06 161

fff1	0.13 235	0.07 116	0.17 334	0.14 24	0.08 89	0.16 291	0.17 275	0.26 307	0.27 326	0.19 314	0.20 242	0.18 273	0.15 294	0.15 240	0.11 150	0.08 258	0.05 149	0.05 3	0.05 72	0.06 153	0.06 161

ffm	0.12 210	0.09 271	0.14 223	0.16 115	0.08 89	0.17 312	0.17 275	0.15 76	0.19 205	0.15 227	0.25 321	0.19 287	0.13 251	0.10 38	0.07 1	0.06 85	0.04 3	0.09 313	0.08 294	0.06 153	0.06 161

ff1	0.13 235	0.09 271	0.14 223	0.16 115	0.08 89	0.17 312	0.17 275	0.15 76	0.19 205	0.15 227	0.25 321	0.19 287	0.13 251	0.14 218	0.20 366	0.06 85	0.04 3	0.09 313	0.08 294	0.06 153	0.06 161

mmx	0.14 267	0.09 271	0.14 223	0.16 115	0.08 89	0.17 312	0.17 275	0.27 328	0.25 303	0.15 227	0.25 321	0.19 287	0.13 251	0.14 218	0.20 366	0.08 258	0.06 264	0.09 313	0.08 294	0.08 279	0.08 301

xxx	0.14 267	0.09 271	0.14 223	0.16 115	0.08 89	0.17 312	0.17 275	0.27 328	0.25 303	0.15 227	0.25 321	0.19 287	0.13 251	0.14 218	0.20 366	0.08 258	0.06 264	0.09 313	0.08 294	0.08 279	0.08 301

gwcnet-sp	0.14 267	0.07 116	0.12 146	0.18 257	0.09 196	0.16 291	0.17 275	0.24 274	0.24 282	0.18 299	0.24 292	0.15 227	0.16 320	0.15 240	0.15 300	0.08 258	0.06 264	0.07 155	0.08 294	0.08 279	0.07 236

scenet	0.14 267	0.07 116	0.12 146	0.18 257	0.09 196	0.16 291	0.17 275	0.24 274	0.24 282	0.18 299	0.24 292	0.15 227	0.16 320	0.15 240	0.15 300	0.08 258	0.06 264	0.07 155	0.08 294	0.08 279	0.07 236

CASS	0.13 235	0.12 368	0.11 115	0.23 426	0.09 196	0.15 261	0.17 275	0.18 160	0.19 205	0.17 269	0.18 222	0.15 227	0.15 294	0.14 218	0.14 272	0.09 313	0.06 264	0.10 358	0.08 294	0.09 338	0.07 236
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 147	0.07 116	0.13 191	0.16 115	0.11 344	0.11 134	0.17 275	0.18 160	0.17 165	0.11 117	0.18 222	0.10 116	0.10 162	0.15 240	0.11 150	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.06 143	0.05 67	0.04 19

anonymousa	0.13 235	0.07 116	0.13 191	0.18 257	0.09 196	0.13 204	0.17 275	0.19 179	0.29 346	0.15 227	0.24 292	0.15 227	0.14 276	0.14 218	0.14 272	0.07 200	0.05 149	0.07 155	0.09 338	0.05 67	0.06 161

ssnet	0.14 267	0.07 116	0.12 146	0.18 257	0.09 196	0.16 291	0.17 275	0.24 274	0.24 282	0.18 299	0.24 292	0.15 227	0.16 320	0.15 240	0.15 300	0.08 258	0.06 264	0.07 155	0.08 294	0.08 279	0.07 236

DCANet-4	0.10 104	0.06 43	0.12 146	0.16 115	0.06 9	0.09 55	0.17 275	0.18 160	0.19 205	0.13 179	0.16 176	0.09 88	0.14 276	0.11 79	0.12 195	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 90

fff	0.10 104	0.06 43	0.12 146	0.15 60	0.07 41	0.09 55	0.17 275	0.16 101	0.20 227	0.13 179	0.16 176	0.10 116	0.11 186	0.11 79	0.12 195	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 90

ADStereo(finetuned)	0.10 104	0.06 43	0.12 146	0.16 115	0.06 9	0.09 55	0.17 275	0.15 76	0.19 205	0.13 179	0.17 197	0.10 116	0.12 215	0.11 79	0.12 195	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.04 19

psmg	0.14 267	0.09 271	0.14 223	0.17 180	0.10 297	0.15 261	0.17 275	0.29 357	0.19 205	0.17 269	0.21 263	0.25 360	0.16 320	0.15 240	0.14 272	0.08 258	0.06 264	0.08 234	0.08 294	0.07 219	0.06 161

CSP-Net	0.16 334	0.09 271	0.14 223	0.16 115	0.09 196	0.19 354	0.17 275	0.25 290	0.32 369	0.25 398	0.30 377	0.24 347	0.15 294	0.21 382	0.18 348	0.09 313	0.06 264	0.07 155	0.07 230	0.08 279	0.07 236

DAS	0.15 310	0.08 206	0.18 357	0.19 313	0.10 297	0.19 354	0.17 275	0.27 328	0.29 346	0.18 299	0.25 321	0.21 306	0.15 294	0.16 274	0.12 195	0.08 258	0.06 264	0.06 66	0.06 143	0.07 219	0.07 236

SepStereo	0.15 310	0.08 206	0.18 357	0.19 313	0.10 297	0.19 354	0.17 275	0.27 328	0.29 346	0.18 299	0.25 321	0.21 306	0.15 294	0.25 418	0.12 195	0.08 258	0.06 264	0.06 66	0.06 143	0.07 219	0.07 236

IPLGR	0.11 147	0.09 271	0.16 306	0.18 257	0.08 89	0.12 166	0.17 275	0.21 211	0.24 282	0.11 117	0.12 122	0.11 137	0.08 106	0.12 155	0.12 195	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.06 143	0.04 3	0.04 19

DRaft	0.12 210	0.06 43	0.11 115	0.14 24	0.09 196	0.14 236	0.17 275	0.21 211	0.30 356	0.17 269	0.28 360	0.10 116	0.15 294	0.10 38	0.12 195	0.05 7	0.04 3	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.05 90

iRaftStereo_RVC	0.10 104	0.07 116	0.09 49	0.17 180	0.09 196	0.11 134	0.17 275	0.18 160	0.12 57	0.09 60	0.12 122	0.10 116	0.07 75	0.11 79	0.10 98	0.05 7	0.04 3	0.08 234	0.08 294	0.04 3	0.04 19

GEStereo_RVC	0.17 354	0.12 368	0.15 272	0.22 406	0.11 344	0.19 354	0.17 275	0.32 391	0.48 452	0.20 335	0.25 321	0.17 260	0.13 251	0.21 382	0.16 316	0.10 350	0.06 264	0.08 234	0.07 230	0.09 338	0.08 301

Anonymous3	0.16 334	0.13 397	0.33 444	0.26 450	0.14 414	0.27 437	0.17 275	0.28 347	0.28 340	0.15 227	0.17 197	0.14 198	0.10 162	0.15 240	0.12 195	0.08 258	0.08 359	0.08 234	0.08 294	0.08 279	0.11 391

ADLNet	0.16 334	0.08 206	0.15 272	0.16 115	0.10 297	0.16 291	0.17 275	0.32 391	0.27 326	0.22 363	0.27 347	0.24 347	0.16 320	0.18 325	0.21 386	0.10 350	0.06 264	0.10 358	0.10 373	0.08 279	0.09 345

HCRNet	0.16 334	0.24 465	0.12 146	0.35 482	0.11 344	0.15 261	0.17 275	0.26 307	0.22 256	0.19 314	0.24 292	0.21 306	0.14 276	0.15 240	0.13 235	0.11 378	0.07 333	0.11 389	0.10 373	0.09 338	0.07 236

DCANet	0.10 104	0.06 43	0.12 146	0.16 115	0.06 9	0.09 55	0.17 275	0.15 76	0.19 205	0.13 179	0.17 197	0.10 116	0.11 186	0.11 79	0.12 195	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.04 19

csc	0.10 104	0.06 43	0.12 146	0.15 60	0.07 41	0.09 55	0.17 275	0.16 101	0.20 227	0.13 179	0.16 176	0.10 116	0.11 186	0.11 79	0.12 195	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 90

cscssc	0.10 104	0.06 43	0.12 146	0.15 60	0.07 41	0.09 55	0.17 275	0.16 101	0.20 227	0.13 179	0.16 176	0.10 116	0.11 186	0.11 79	0.12 195	0.06 85	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.05 90

acv_ft	0.15 310	0.09 271	0.15 272	0.19 313	0.10 297	0.16 291	0.17 275	0.25 290	0.33 376	0.19 314	0.26 338	0.21 306	0.17 341	0.17 306	0.18 348	0.07 200	0.06 264	0.06 66	0.06 143	0.08 279	0.06 161

GANet-RSSM	0.14 267	0.07 116	0.13 191	0.13 12	0.08 89	0.14 236	0.17 275	0.22 233	0.21 242	0.17 269	0.24 292	0.23 341	0.15 294	0.16 274	0.15 300	0.10 350	0.06 264	0.07 155	0.08 294	0.08 279	0.07 236

MFN_U_SF_RVC	0.32 467	0.21 457	0.55 478	0.30 474	0.15 430	0.34 461	0.17 275	0.52 488	0.46 450	0.46 480	0.55 474	0.59 486	0.39 470	0.35 462	0.37 478	0.15 443	0.14 452	0.18 463	0.21 470	0.16 454	0.15 446

DMCA	0.14 267	0.09 271	0.16 306	0.19 313	0.09 196	0.15 261	0.17 275	0.23 252	0.27 326	0.14 200	0.19 230	0.17 260	0.18 354	0.15 240	0.17 330	0.10 350	0.06 264	0.08 234	0.06 143	0.09 338	0.10 368

CVANet_RVC	0.18 367	0.10 326	0.14 223	0.21 391	0.10 297	0.18 330	0.17 275	0.34 419	0.33 376	0.22 363	0.31 385	0.28 386	0.18 354	0.23 404	0.17 330	0.12 403	0.08 359	0.12 406	0.11 403	0.09 338	0.07 236

PS-NSSS	0.20 391	0.21 457	0.23 402	0.20 362	0.10 297	0.19 354	0.17 275	0.36 438	0.25 303	0.27 408	0.33 401	0.27 376	0.24 407	0.20 366	0.20 366	0.15 443	0.12 430	0.17 454	0.14 435	0.10 369	0.08 301

MLCV	0.12 210	0.07 116	0.16 306	0.18 257	0.06 9	0.15 261	0.17 275	0.19 179	0.21 242	0.18 299	0.25 321	0.17 260	0.13 251	0.14 218	0.13 235	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.05 67	0.04 19

DispFullNet	0.27 451	0.21 457	0.65 487	0.28 465	0.16 440	0.26 428	0.17 275	0.33 410	0.58 477	0.27 408	0.38 424	0.43 465	0.23 401	0.38 473	0.23 407	0.12 403	0.06 264	0.19 465	0.11 403	0.21 470	0.15 446

MM-Stereo_test2	0.09 46	0.06 43	0.09 49	0.19 313	0.08 89	0.12 166	0.18 320	0.15 76	0.14 108	0.07 15	0.10 82	0.07 39	0.06 26	0.12 155	0.09 46	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.05 67	0.03 1

MM-Stereo_test1	0.10 104	0.07 116	0.08 18	0.18 257	0.07 41	0.12 166	0.18 320	0.21 211	0.20 227	0.09 60	0.11 110	0.08 64	0.06 26	0.10 38	0.10 98	0.06 85	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.05 67	0.04 19

RAStereo	0.10 104	0.09 271	0.08 18	0.20 362	0.08 89	0.13 204	0.18 320	0.15 76	0.17 165	0.10 91	0.12 122	0.05 1	0.06 26	0.09 19	0.08 16	0.07 200	0.05 149	0.07 155	0.05 72	0.05 67	0.04 19

test_sample5	0.14 267	0.08 206	0.14 223	0.16 115	0.08 89	0.18 330	0.18 320	0.25 290	0.17 165	0.17 269	0.27 347	0.18 273	0.14 276	0.16 274	0.13 235	0.08 258	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.08 279	0.08 301

test_sample4	0.14 267	0.08 206	0.14 223	0.15 60	0.08 89	0.19 354	0.18 320	0.26 307	0.17 165	0.16 253	0.25 321	0.18 273	0.14 276	0.16 274	0.13 235	0.08 258	0.06 264	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.08 301

test_sample2	0.12 210	0.07 116	0.12 146	0.14 24	0.08 89	0.16 291	0.18 320	0.21 211	0.16 147	0.14 200	0.20 242	0.19 287	0.15 294	0.15 240	0.12 195	0.08 258	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.08 279	0.07 236

MyStereo07	0.10 104	0.07 116	0.10 78	0.17 180	0.09 196	0.14 236	0.18 320	0.15 76	0.15 122	0.09 60	0.06 4	0.06 9	0.07 75	0.12 155	0.09 46	0.06 85	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.06 153	0.06 161

MyStereo06	0.10 104	0.07 116	0.12 146	0.17 180	0.09 196	0.13 204	0.18 320	0.19 179	0.12 57	0.12 153	0.08 44	0.07 39	0.07 75	0.11 79	0.09 46	0.06 85	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.06 153	0.06 161

MyStereo05	0.13 235	0.07 116	0.10 78	0.17 180	0.09 196	0.13 204	0.18 320	0.27 328	0.35 396	0.17 269	0.14 149	0.15 227	0.11 186	0.15 240	0.13 235	0.06 85	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.06 153	0.06 161

MyStereo04	0.13 235	0.07 116	0.10 78	0.17 180	0.09 196	0.14 236	0.18 320	0.29 357	0.38 413	0.17 269	0.14 149	0.16 240	0.10 162	0.15 240	0.13 235	0.06 85	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.06 153	0.06 161

mmm	0.14 267	0.08 206	0.17 334	0.17 180	0.09 196	0.17 312	0.18 320	0.21 211	0.15 122	0.15 227	0.23 281	0.21 306	0.16 320	0.16 274	0.17 330	0.08 258	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.07 219	0.07 236

DualNet	0.14 267	0.08 206	0.14 223	0.16 115	0.08 89	0.18 330	0.18 320	0.25 290	0.17 165	0.17 269	0.27 347	0.18 273	0.14 276	0.16 274	0.13 235	0.08 258	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.08 279	0.08 301

ttt	0.14 267	0.08 206	0.14 223	0.15 60	0.08 89	0.15 261	0.18 320	0.27 328	0.29 346	0.16 253	0.24 292	0.17 260	0.13 251	0.13 196	0.14 272	0.11 378	0.08 359	0.09 313	0.08 294	0.09 338	0.08 301

ACVNet-4b	0.39 476	0.53 496	0.55 478	0.45 492	0.24 476	0.47 481	0.18 320	0.49 484	0.64 485	0.42 471	0.45 460	0.60 487	0.27 428	0.34 456	0.24 418	0.33 493	0.14 452	0.48 496	0.42 496	0.30 489	0.26 488

LL-Strereo	0.13 235	0.09 271	0.11 115	0.20 362	0.10 297	0.11 134	0.18 320	0.32 391	0.24 282	0.15 227	0.15 165	0.14 198	0.13 251	0.19 341	0.11 150	0.06 85	0.04 3	0.09 313	0.08 294	0.04 3	0.05 90

dd	0.15 310	0.16 423	0.16 306	0.19 313	0.09 196	0.15 261	0.18 320	0.21 211	0.25 303	0.23 376	0.20 242	0.21 306	0.09 132	0.21 382	0.16 316	0.10 350	0.06 264	0.08 234	0.06 143	0.08 279	0.06 161

dad	0.17 354	0.20 451	0.20 380	0.16 115	0.11 344	0.20 369	0.18 320	0.21 211	0.28 340	0.30 432	0.24 292	0.29 393	0.13 251	0.19 341	0.16 316	0.18 466	0.09 385	0.11 389	0.09 338	0.11 389	0.07 236

SACVNet	0.18 367	0.12 368	0.14 223	0.17 180	0.13 396	0.22 392	0.18 320	0.31 380	0.30 356	0.23 376	0.31 385	0.30 401	0.22 395	0.22 393	0.17 330	0.11 378	0.08 359	0.10 358	0.10 373	0.12 403	0.14 439

s12784h	0.09 46	0.06 43	0.07 4	0.15 60	0.05 1	0.16 291	0.18 320	0.15 76	0.15 122	0.10 91	0.11 110	0.11 137	0.11 186	0.10 38	0.12 195	0.05 7	0.04 3	0.05 3	0.04 18	0.04 3	0.04 19

222	0.16 334	0.07 116	0.14 223	0.14 24	0.08 89	0.24 410	0.18 320	0.30 371	0.20 227	0.17 269	0.28 360	0.17 260	0.16 320	0.15 240	0.40 484	0.10 350	0.05 149	0.07 155	0.06 143	0.07 219	0.08 301

xxxx	0.15 310	0.07 116	0.14 223	0.14 24	0.08 89	0.23 405	0.18 320	0.31 380	0.19 205	0.14 200	0.28 360	0.22 324	0.14 276	0.15 240	0.26 437	0.09 313	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.08 279	0.07 236

ARAFT	0.12 210	0.08 206	0.17 334	0.19 313	0.09 196	0.14 236	0.18 320	0.20 190	0.12 57	0.12 153	0.13 135	0.14 198	0.11 186	0.15 240	0.12 195	0.06 85	0.05 149	0.10 358	0.09 338	0.05 67	0.04 19

ac_64	0.16 334	0.08 206	0.15 272	0.18 257	0.10 297	0.22 392	0.18 320	0.24 274	0.21 242	0.18 299	0.24 292	0.29 393	0.18 354	0.19 341	0.22 395	0.09 313	0.07 333	0.08 234	0.09 338	0.07 219	0.06 161

HGLStereo	0.17 354	0.08 206	0.19 368	0.17 180	0.12 375	0.18 330	0.18 320	0.31 380	0.32 369	0.21 348	0.32 389	0.25 360	0.18 354	0.19 341	0.20 366	0.09 313	0.09 385	0.07 155	0.07 230	0.09 338	0.10 368

CFNet-ft	0.14 267	0.07 116	0.15 272	0.12 4	0.09 196	0.16 291	0.18 320	0.22 233	0.24 282	0.17 269	0.26 338	0.24 347	0.14 276	0.16 274	0.14 272	0.11 378	0.06 264	0.08 234	0.09 338	0.09 338	0.08 301

FAT-Stereo	0.20 391	0.12 368	0.22 393	0.21 391	0.12 375	0.17 312	0.18 320	0.34 419	0.39 417	0.27 408	0.37 419	0.34 431	0.32 456	0.21 382	0.20 366	0.09 313	0.11 416	0.10 358	0.09 338	0.11 389	0.14 439

DMCA-RVC	0.17 354	0.10 326	0.15 272	0.24 435	0.11 344	0.18 330	0.18 320	0.25 290	0.24 282	0.21 348	0.26 338	0.25 360	0.27 428	0.18 325	0.20 366	0.12 403	0.08 359	0.13 421	0.10 373	0.10 369	0.08 301

S-Stereo	0.20 391	0.12 368	0.25 410	0.21 391	0.13 396	0.20 369	0.18 320	0.32 391	0.43 438	0.23 376	0.36 413	0.28 386	0.30 448	0.19 341	0.22 395	0.09 313	0.12 430	0.10 358	0.10 373	0.13 419	0.13 422

SuperB	0.20 391	0.10 326	0.56 480	0.16 115	0.09 196	0.18 330	0.18 320	0.24 274	0.50 460	0.26 402	0.39 432	0.17 260	0.21 386	0.22 393	0.21 386	0.08 258	0.06 264	0.06 66	0.06 143	0.12 403	0.10 368

ADCRef	0.19 379	0.12 368	0.41 463	0.20 362	0.12 375	0.22 392	0.18 320	0.32 391	0.36 401	0.26 402	0.32 389	0.17 260	0.23 401	0.24 413	0.24 418	0.07 200	0.06 264	0.09 313	0.09 338	0.08 279	0.08 301

TDLM	0.17 354	0.12 368	0.13 191	0.24 435	0.10 297	0.18 330	0.18 320	0.36 438	0.30 356	0.21 348	0.28 360	0.28 386	0.18 354	0.23 404	0.18 348	0.11 378	0.07 333	0.10 358	0.10 373	0.08 279	0.08 301

CFNet_RVC	0.14 267	0.07 116	0.15 272	0.12 4	0.09 196	0.16 291	0.18 320	0.22 233	0.24 282	0.17 269	0.26 338	0.24 347	0.14 276	0.16 274	0.14 272	0.11 378	0.06 264	0.08 234	0.09 338	0.09 338	0.08 301

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 354	0.10 326	0.22 393	0.20 362	0.10 297	0.15 261	0.18 320	0.31 380	0.25 303	0.21 348	0.30 377	0.25 360	0.17 341	0.21 382	0.20 366	0.09 313	0.06 264	0.08 234	0.08 294	0.07 219	0.08 301
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 354	0.12 368	0.15 272	0.20 362	0.09 196	0.18 330	0.18 320	0.26 307	0.23 266	0.26 402	0.40 437	0.22 324	0.17 341	0.21 382	0.20 366	0.08 258	0.05 149	0.09 313	0.10 373	0.07 219	0.07 236
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.13 235	0.10 326	0.18 357	0.19 313	0.08 89	0.13 204	0.18 320	0.20 190	0.26 317	0.15 227	0.23 281	0.15 227	0.13 251	0.14 218	0.14 272	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.06 153	0.05 90

DISCO	0.19 379	0.09 271	0.22 393	0.17 180	0.10 297	0.25 420	0.18 320	0.27 328	0.44 443	0.22 363	0.31 385	0.33 425	0.26 420	0.28 434	0.28 451	0.08 258	0.06 264	0.07 155	0.07 230	0.09 338	0.09 345

DLCB_ROB	0.18 367	0.10 326	0.15 272	0.23 426	0.11 344	0.24 410	0.18 320	0.29 357	0.28 340	0.27 408	0.28 360	0.28 386	0.24 407	0.19 341	0.20 366	0.08 258	0.08 359	0.09 313	0.09 338	0.07 219	0.07 236

SGM_RVC	0.23 426	0.12 368	0.15 272	0.15 60	0.09 196	0.33 458	0.18 320	0.34 419	0.31 363	0.44 476	0.37 419	0.53 483	0.35 463	0.35 462	0.24 418	0.13 426	0.13 443	0.13 421	0.13 432	0.10 369	0.11 391
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G2L-Stereo_aug	0.15 310	0.06 43	0.12 146	0.14 24	0.07 41	0.18 330	0.19 358	0.20 190	0.38 413	0.22 363	0.26 338	0.27 376	0.14 276	0.18 325	0.19 359	0.07 200	0.05 149	0.05 3	0.04 18	0.06 153	0.07 236

MM-Stereo_test3	0.10 104	0.07 116	0.07 4	0.18 257	0.07 41	0.12 166	0.19 358	0.24 274	0.19 205	0.06 6	0.10 82	0.08 64	0.06 26	0.11 79	0.08 16	0.06 85	0.06 264	0.07 155	0.05 72	0.05 67	0.04 19

PSMNet-RUCA	0.27 451	0.33 484	0.41 463	0.36 484	0.32 491	0.18 330	0.19 358	0.42 469	0.30 356	0.33 448	0.41 447	0.39 454	0.25 415	0.31 445	0.20 366	0.18 466	0.10 404	0.25 475	0.15 451	0.21 470	0.16 457

rvit_0105_4	0.14 267	0.09 271	0.17 334	0.17 180	0.10 297	0.12 166	0.19 358	0.23 252	0.27 326	0.14 200	0.20 242	0.17 260	0.13 251	0.17 306	0.13 235	0.15 443	0.11 416	0.11 389	0.10 373	0.09 338	0.06 161

test_sample6	0.14 267	0.08 206	0.13 191	0.16 115	0.08 89	0.17 312	0.19 358	0.25 290	0.17 165	0.17 269	0.27 347	0.19 287	0.14 276	0.15 240	0.13 235	0.08 258	0.05 149	0.08 234	0.07 230	0.08 279	0.08 301

CroCo-Stereo Lap2	0.09 46	0.09 271	0.08 18	0.22 406	0.09 196	0.09 55	0.19 358	0.16 101	0.12 57	0.09 60	0.10 82	0.05 1	0.05 7	0.08 12	0.08 16	0.06 85	0.06 264	0.07 155	0.05 72	0.05 67	0.05 90

CroCo-Stereo	0.09 46	0.08 206	0.08 18	0.22 406	0.09 196	0.09 55	0.19 358	0.15 76	0.12 57	0.07 15	0.07 22	0.08 64	0.06 26	0.08 12	0.07 1	0.07 200	0.05 149	0.06 66	0.04 18	0.05 67	0.04 19
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
psm_up	0.18 367	0.10 326	0.18 357	0.20 362	0.11 344	0.17 312	0.19 358	0.37 443	0.34 387	0.21 348	0.28 360	0.29 393	0.24 407	0.20 366	0.22 395	0.09 313	0.10 404	0.11 389	0.11 403	0.08 279	0.08 301

UNet	0.17 354	0.09 271	0.18 357	0.19 313	0.12 375	0.27 437	0.19 358	0.33 410	0.29 346	0.21 348	0.24 292	0.23 341	0.19 370	0.19 341	0.18 348	0.07 200	0.06 264	0.08 234	0.07 230	0.08 279	0.06 161

aanetorigin	0.22 411	0.17 434	0.56 480	0.17 180	0.10 297	0.15 261	0.19 358	0.20 190	0.33 376	0.49 481	0.48 464	0.29 393	0.27 428	0.20 366	0.23 407	0.08 258	0.07 333	0.08 234	0.07 230	0.10 369	0.09 345

GwcNet	0.20 391	0.13 397	0.19 368	0.18 257	0.12 375	0.24 410	0.19 358	0.35 432	0.43 438	0.20 335	0.32 389	0.33 425	0.20 382	0.22 393	0.24 418	0.11 378	0.09 385	0.09 313	0.09 338	0.09 338	0.10 368

cf-r	0.13 235	0.07 116	0.12 146	0.16 115	0.08 89	0.14 236	0.19 358	0.20 190	0.25 303	0.17 269	0.25 321	0.21 306	0.16 320	0.14 218	0.14 272	0.10 350	0.05 149	0.06 66	0.08 294	0.06 153	0.06 161

DSFCA	0.16 334	0.09 271	0.14 223	0.16 115	0.10 297	0.20 369	0.19 358	0.28 347	0.31 363	0.23 376	0.24 292	0.22 324	0.15 294	0.19 341	0.20 366	0.10 350	0.07 333	0.09 313	0.09 338	0.08 279	0.08 301

stereogan	0.22 411	0.11 351	0.21 387	0.20 362	0.12 375	0.31 451	0.19 358	0.35 432	0.44 443	0.22 363	0.39 432	0.35 435	0.27 428	0.33 453	0.22 395	0.10 350	0.12 430	0.10 358	0.10 373	0.14 432	0.13 422

CC-Net-ROB	0.28 455	0.31 482	0.36 453	0.29 472	0.15 430	0.25 420	0.19 358	0.45 478	0.33 376	0.39 461	0.37 419	0.39 454	0.31 452	0.27 423	0.26 437	0.24 487	0.19 471	0.30 488	0.23 477	0.18 465	0.15 446

DANet	0.21 402	0.15 415	0.28 425	0.25 445	0.13 396	0.22 392	0.19 358	0.27 328	0.27 326	0.28 422	0.32 389	0.35 435	0.31 452	0.31 445	0.23 407	0.11 378	0.09 385	0.11 389	0.10 373	0.13 419	0.11 391
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AANet_RVC	0.16 334	0.10 326	0.10 78	0.18 257	0.09 196	0.18 330	0.19 358	0.26 307	0.31 363	0.22 363	0.35 410	0.21 306	0.21 386	0.22 393	0.16 316	0.06 85	0.05 149	0.06 66	0.06 143	0.07 219	0.06 161

SGM-ForestM	0.32 467	0.12 368	0.16 306	0.16 115	0.11 344	0.39 476	0.19 358	0.41 464	0.50 460	0.52 483	0.54 473	1.32 513	0.42 481	0.40 480	0.27 444	0.14 439	0.16 461	0.16 451	0.16 455	0.12 403	0.12 403

MDST_ROB	0.22 411	0.10 326	0.17 334	0.18 257	0.11 344	0.37 472	0.19 358	0.43 473	0.41 426	0.39 461	0.39 432	0.29 393	0.21 386	0.26 420	0.18 348	0.11 378	0.10 404	0.14 433	0.11 403	0.10 369	0.08 301

XPNet_ROB	0.22 411	0.11 351	0.19 368	0.22 406	0.13 396	0.22 392	0.19 358	0.34 419	0.40 423	0.30 432	0.39 432	0.39 454	0.26 420	0.26 420	0.28 451	0.15 443	0.10 404	0.10 358	0.10 373	0.13 419	0.12 403

UGAM	0.13 235	0.10 326	0.09 49	0.22 406	0.08 89	0.12 166	0.20 378	0.17 134	0.23 266	0.21 348	0.16 176	0.13 178	0.13 251	0.19 341	0.12 195	0.07 200	0.05 149	0.13 421	0.11 403	0.07 219	0.05 90

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 367	0.09 271	0.29 433	0.15 60	0.10 297	0.22 392	0.20 378	0.26 307	0.39 417	0.25 398	0.42 454	0.24 347	0.15 294	0.20 366	0.19 359	0.07 200	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.10 369	0.09 345

UDG	0.21 402	0.17 434	0.19 368	0.23 426	0.15 430	0.30 449	0.20 378	0.33 410	0.35 396	0.23 376	0.28 360	0.31 413	0.27 428	0.20 366	0.22 395	0.15 443	0.12 430	0.13 421	0.09 338	0.14 432	0.14 439

GwcNet-ADL	0.13 235	0.08 206	0.14 223	0.20 362	0.09 196	0.11 134	0.20 378	0.30 371	0.24 282	0.13 179	0.14 149	0.18 273	0.14 276	0.13 196	0.14 272	0.07 200	0.05 149	0.06 66	0.05 72	0.07 219	0.06 161

PSMNet-ADL	0.15 310	0.12 368	0.13 191	0.22 406	0.09 196	0.13 204	0.20 378	0.26 307	0.23 266	0.18 299	0.20 242	0.24 347	0.16 320	0.18 325	0.17 330	0.08 258	0.08 359	0.08 234	0.11 403	0.08 279	0.07 236

LMCR-Stereo	0.15 310	0.08 206	0.13 191	0.21 391	0.09 196	0.17 312	0.20 378	0.27 328	0.19 205	0.24 385	0.24 292	0.23 341	0.17 341	0.20 366	0.17 330	0.07 200	0.06 264	0.08 234	0.06 143	0.10 369	0.08 301

DGSMNet	0.24 433	0.19 447	0.33 444	0.21 391	0.24 476	0.24 410	0.20 378	0.35 432	0.41 426	0.24 385	0.32 389	0.38 446	0.21 386	0.29 441	0.23 407	0.12 403	0.11 416	0.14 433	0.16 455	0.23 474	0.23 480

test_xeample	0.15 310	0.06 43	0.13 191	0.14 24	0.08 89	0.21 384	0.20 378	0.28 347	0.20 227	0.16 253	0.29 372	0.19 287	0.16 320	0.15 240	0.26 437	0.09 313	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.07 219	0.07 236

Syn2CoEx	0.21 402	0.16 423	0.27 420	0.29 472	0.14 414	0.26 428	0.20 378	0.33 410	0.31 363	0.28 422	0.36 413	0.27 376	0.25 415	0.19 341	0.24 418	0.16 459	0.12 430	0.14 433	0.11 403	0.09 338	0.08 301

MMNet	0.17 354	0.09 271	0.16 306	0.20 362	0.11 344	0.27 437	0.20 378	0.25 290	0.41 426	0.22 363	0.30 377	0.21 306	0.20 382	0.17 306	0.20 366	0.06 85	0.06 264	0.07 155	0.07 230	0.08 279	0.07 236

EDNetEfficient	0.29 459	0.24 465	1.13 511	0.18 257	0.10 297	0.19 354	0.20 378	0.20 190	0.60 481	0.74 500	0.56 479	0.31 413	0.39 470	0.22 393	0.30 459	0.09 313	0.07 333	0.08 234	0.07 230	0.11 389	0.09 345

ACVNet	0.15 310	0.09 271	0.15 272	0.13 12	0.12 375	0.14 236	0.20 378	0.22 233	0.33 376	0.17 269	0.26 338	0.21 306	0.16 320	0.17 306	0.21 386	0.07 200	0.06 264	0.06 66	0.06 143	0.08 279	0.06 161

hitnet-ft	0.18 367	0.09 271	0.17 334	0.14 24	0.09 196	0.26 428	0.20 378	0.25 290	0.26 317	0.24 385	0.32 389	0.31 413	0.22 395	0.24 413	0.21 386	0.12 403	0.07 333	0.10 358	0.08 294	0.12 403	0.11 391

GwcNet-RSSM	0.14 267	0.07 116	0.12 146	0.15 60	0.08 89	0.15 261	0.20 378	0.21 211	0.27 326	0.18 299	0.27 347	0.22 324	0.16 320	0.14 218	0.15 300	0.10 350	0.05 149	0.07 155	0.09 338	0.07 219	0.07 236

RP	0.21 402	0.13 397	0.21 387	0.23 426	0.11 344	0.21 384	0.20 378	0.25 290	0.44 443	0.21 348	0.38 424	0.36 437	0.24 407	0.27 423	0.25 427	0.11 378	0.12 430	0.13 421	0.12 422	0.12 403	0.14 439

RTS	0.45 486	0.19 447	3.26 520	0.24 435	0.15 430	0.74 502	0.20 378	0.36 438	0.76 499	0.42 471	0.43 457	0.31 413	0.41 478	0.53 492	0.35 473	0.10 350	0.08 359	0.13 421	0.12 422	0.15 447	0.15 446

RTSA	0.45 486	0.19 447	3.26 520	0.24 435	0.15 430	0.74 502	0.20 378	0.36 438	0.76 499	0.42 471	0.43 457	0.31 413	0.41 478	0.53 492	0.35 473	0.10 350	0.08 359	0.13 421	0.12 422	0.15 447	0.15 446

DispNO	0.14 267	0.08 206	0.17 334	0.19 313	0.12 375	0.11 134	0.21 395	0.23 252	0.29 346	0.17 269	0.23 281	0.18 273	0.17 341	0.15 240	0.15 300	0.07 200	0.05 149	0.08 234	0.08 294	0.07 219	0.06 161

StereoVision	0.13 235	0.12 368	0.09 49	0.24 435	0.10 297	0.15 261	0.21 395	0.21 211	0.20 227	0.12 153	0.24 292	0.10 116	0.10 162	0.16 274	0.10 98	0.09 313	0.11 416	0.12 406	0.12 422	0.06 153	0.05 90

fast-acv-ft	0.18 367	0.11 351	0.19 368	0.19 313	0.12 375	0.24 410	0.21 395	0.25 290	0.34 387	0.22 363	0.34 405	0.27 376	0.20 382	0.21 382	0.23 407	0.09 313	0.09 385	0.08 234	0.10 373	0.08 279	0.07 236

ssnet_v2	0.17 354	0.10 326	0.17 334	0.17 180	0.11 344	0.21 384	0.21 395	0.33 410	0.25 303	0.22 363	0.22 272	0.27 376	0.18 354	0.22 393	0.20 366	0.11 378	0.09 385	0.09 313	0.09 338	0.08 279	0.08 301

ICVP	0.15 310	0.09 271	0.12 146	0.22 406	0.09 196	0.17 312	0.21 395	0.25 290	0.23 266	0.18 299	0.30 377	0.26 369	0.18 354	0.17 306	0.14 272	0.09 313	0.07 333	0.08 234	0.07 230	0.07 219	0.07 236
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 235	0.14 409	0.11 115	0.23 426	0.08 89	0.15 261	0.21 395	0.20 190	0.23 266	0.14 200	0.24 292	0.16 240	0.12 215	0.16 274	0.14 272	0.05 7	0.06 264	0.08 234	0.06 143	0.09 338	0.05 90

ccnet	0.29 459	0.28 477	0.23 402	0.20 362	0.28 485	0.41 478	0.21 395	0.45 478	0.33 376	0.36 453	0.46 461	0.36 437	0.30 448	0.39 476	0.42 488	0.23 485	0.14 452	0.21 468	0.17 462	0.23 474	0.18 468

delet	0.17 354	0.08 206	0.17 334	0.19 313	0.11 344	0.20 369	0.21 395	0.30 371	0.37 408	0.17 269	0.26 338	0.19 287	0.19 370	0.19 341	0.21 386	0.08 258	0.08 359	0.09 313	0.11 403	0.06 153	0.06 161

STTStereo	0.18 367	0.12 368	0.27 420	0.20 362	0.11 344	0.16 291	0.21 395	0.29 357	0.23 266	0.21 348	0.30 377	0.29 393	0.18 354	0.20 366	0.19 359	0.12 403	0.11 416	0.11 389	0.14 435	0.09 338	0.08 301

coex-ft	3.30 522	0.34 486	59.09 543	0.18 257	0.13 396	0.26 428	0.22 404	0.27 328	0.72 493	1.90 524	0.70 491	0.44 467	0.45 484	0.29 441	0.41 487	0.09 313	0.09 385	0.12 406	0.09 338	0.14 432	0.13 422

Anonymous_2	0.22 411	0.17 434	0.28 425	0.15 60	0.16 440	0.32 452	0.22 404	0.22 233	0.17 165	0.23 376	0.24 292	0.26 369	0.27 428	0.27 423	0.23 407	0.22 481	0.25 488	0.17 454	0.17 462	0.17 461	0.17 465

Sa-1000	0.12 210	0.08 206	0.08 18	0.18 257	0.08 89	0.14 236	0.22 404	0.22 233	0.18 191	0.15 227	0.20 242	0.17 260	0.11 186	0.10 38	0.10 98	0.06 85	0.05 149	0.09 313	0.09 338	0.05 67	0.05 90

test_4	0.10 104	0.10 326	0.08 18	0.19 313	0.09 196	0.08 34	0.22 404	0.15 76	0.17 165	0.12 153	0.18 222	0.12 154	0.09 132	0.08 12	0.11 150	0.04 1	0.04 3	0.08 234	0.08 294	0.04 3	0.03 1

GANet	0.21 402	0.12 368	0.21 387	0.24 435	0.13 396	0.22 392	0.22 404	0.41 464	0.26 317	0.31 438	0.42 454	0.37 442	0.28 436	0.23 404	0.22 395	0.10 350	0.12 430	0.10 358	0.09 338	0.10 369	0.08 301

DRN-Test	0.19 379	0.11 351	0.20 380	0.22 406	0.10 297	0.22 392	0.22 404	0.39 454	0.37 408	0.24 385	0.32 389	0.26 369	0.21 386	0.22 393	0.24 418	0.11 378	0.07 333	0.11 389	0.10 373	0.09 338	0.07 236

StereoDRNet	0.18 367	0.11 351	0.17 334	0.22 406	0.11 344	0.21 384	0.22 404	0.37 443	0.33 376	0.24 385	0.28 360	0.30 401	0.19 370	0.20 366	0.20 366	0.09 313	0.08 359	0.11 389	0.09 338	0.09 338	0.07 236

FBW_ROB	0.24 433	0.17 434	0.22 393	0.26 450	0.14 414	0.25 420	0.22 404	0.41 464	0.41 426	0.41 468	0.41 447	0.42 461	0.27 428	0.31 445	0.23 407	0.09 313	0.14 452	0.14 433	0.12 422	0.11 389	0.09 345

SGM-Forest	0.20 391	0.14 409	0.18 357	0.19 313	0.13 396	0.20 369	0.22 404	0.33 410	0.30 356	0.24 385	0.29 372	0.28 386	0.19 370	0.23 404	0.17 330	0.15 443	0.16 461	0.15 445	0.14 435	0.12 403	0.12 403
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
YMNet	0.20 391	0.12 368	0.19 368	0.20 362	0.14 414	0.26 428	0.23 413	0.32 391	0.34 387	0.27 408	0.34 405	0.30 401	0.18 354	0.18 325	0.22 395	0.10 350	0.13 443	0.10 358	0.10 373	0.08 279	0.09 345

YMNet_1	0.20 391	0.12 368	0.19 368	0.20 362	0.14 414	0.26 428	0.23 413	0.32 391	0.34 387	0.27 408	0.34 405	0.30 401	0.18 354	0.18 325	0.22 395	0.10 350	0.13 443	0.10 358	0.10 373	0.08 279	0.09 345

rvit_0105_5	0.14 267	0.09 271	0.13 191	0.17 180	0.09 196	0.14 236	0.23 413	0.24 274	0.27 326	0.14 200	0.15 165	0.18 273	0.12 215	0.17 306	0.14 272	0.14 439	0.11 416	0.10 358	0.10 373	0.08 279	0.06 161

Wz-Net-SNSev	0.25 442	0.17 434	0.44 466	0.25 445	0.14 414	0.26 428	0.23 413	0.38 450	0.56 472	0.30 432	0.55 474	0.39 454	0.26 420	0.23 404	0.30 459	0.10 350	0.09 385	0.09 313	0.10 373	0.11 389	0.11 391

Wz-Net-LNSev	0.22 411	0.16 423	0.38 457	0.21 391	0.13 396	0.25 420	0.23 413	0.32 391	0.43 438	0.30 432	0.41 447	0.31 413	0.18 354	0.22 393	0.25 427	0.10 350	0.09 385	0.08 234	0.08 294	0.12 403	0.11 391

FINET	0.21 402	0.18 444	0.26 413	0.18 257	0.16 440	0.23 405	0.23 413	0.32 391	0.48 452	0.25 398	0.32 389	0.22 324	0.22 395	0.22 393	0.17 330	0.18 466	0.16 461	0.11 389	0.10 373	0.15 447	0.13 422

UPFNet	0.16 334	0.08 206	0.12 146	0.20 362	0.12 375	0.20 369	0.23 413	0.28 347	0.26 317	0.17 269	0.24 292	0.22 324	0.19 370	0.19 341	0.21 386	0.09 313	0.07 333	0.08 234	0.09 338	0.08 279	0.06 161

RGC	0.25 442	0.20 451	0.29 433	0.28 465	0.16 440	0.22 392	0.23 413	0.32 391	0.44 443	0.27 408	0.40 437	0.38 446	0.27 428	0.36 467	0.22 395	0.11 378	0.13 443	0.17 454	0.17 462	0.14 432	0.16 457

G-Net	0.24 433	0.16 423	0.36 453	0.22 406	0.16 440	0.51 485	0.23 413	0.29 357	0.34 387	0.36 453	0.38 424	0.31 413	0.29 444	0.27 423	0.26 437	0.11 378	0.09 385	0.12 406	0.09 338	0.16 454	0.13 422

ADCS	0.29 459	0.18 444	0.45 467	0.21 391	0.17 455	0.28 443	0.23 413	0.41 464	0.63 484	0.40 464	0.49 465	0.40 458	0.36 465	0.39 476	0.40 484	0.13 426	0.12 430	0.13 421	0.14 435	0.16 454	0.16 457

NVstereo2D	0.19 379	0.10 326	0.15 272	0.17 180	0.15 430	0.28 443	0.23 413	0.44 475	0.42 433	0.15 227	0.27 347	0.25 360	0.19 370	0.22 393	0.17 330	0.09 313	0.06 264	0.10 358	0.08 294	0.15 447	0.09 345

NCCL2	0.23 426	0.15 415	0.17 334	0.34 480	0.18 461	0.24 410	0.23 413	0.34 419	0.28 340	0.31 438	0.38 424	0.38 446	0.28 436	0.23 404	0.24 418	0.15 443	0.12 430	0.18 463	0.21 470	0.13 419	0.13 422

TCMNet	0.19 379	0.12 368	0.19 368	0.20 362	0.18 461	0.20 369	0.24 425	0.27 328	0.36 401	0.23 376	0.26 338	0.25 360	0.19 370	0.19 341	0.23 407	0.13 426	0.11 416	0.11 389	0.12 422	0.13 419	0.12 403

otaku	0.39 476	0.37 489	0.52 474	0.44 491	0.28 485	0.58 489	0.24 425	0.41 464	0.62 483	0.40 464	0.49 465	0.46 473	0.33 457	0.40 480	0.32 467	0.30 490	0.30 492	0.39 492	0.33 491	0.29 488	0.28 489

Ntro	0.40 479	0.40 491	0.53 475	0.46 495	0.30 489	0.65 495	0.24 425	0.46 480	0.68 490	0.41 468	0.49 465	0.48 477	0.42 481	0.39 476	0.31 466	0.32 492	0.28 490	0.37 491	0.30 488	0.32 493	0.29 490

Wz-Net-MNSev	0.22 411	0.13 397	0.31 438	0.20 362	0.14 414	0.36 471	0.24 425	0.33 410	0.44 443	0.28 422	0.40 437	0.38 446	0.19 370	0.24 413	0.25 427	0.09 313	0.07 333	0.09 313	0.09 338	0.12 403	0.10 368

raft_robust	0.13 235	0.10 326	0.07 4	0.18 257	0.08 89	0.13 204	0.24 425	0.28 347	0.33 376	0.20 335	0.19 230	0.14 198	0.10 162	0.11 79	0.12 195	0.05 7	0.05 149	0.07 155	0.07 230	0.05 67	0.04 19

RAFT_CTSACE	0.12 210	0.09 271	0.10 78	0.22 406	0.08 89	0.12 166	0.24 425	0.18 160	0.16 147	0.20 335	0.27 347	0.13 178	0.07 75	0.13 196	0.09 46	0.05 7	0.06 264	0.08 234	0.07 230	0.04 3	0.04 19

SA	0.12 210	0.09 271	0.08 18	0.18 257	0.08 89	0.12 166	0.24 425	0.23 252	0.18 191	0.17 269	0.27 347	0.14 198	0.11 186	0.11 79	0.11 150	0.05 7	0.05 149	0.09 313	0.08 294	0.05 67	0.04 19

DDUNet	0.22 411	0.17 434	0.21 387	0.22 406	0.15 430	0.25 420	0.24 425	0.29 357	0.30 356	0.31 438	0.36 413	0.33 425	0.25 415	0.24 413	0.20 366	0.18 466	0.13 443	0.17 454	0.11 403	0.16 454	0.16 457

RAFT	0.13 235	0.09 271	0.11 115	0.18 257	0.08 89	0.15 261	0.24 425	0.20 190	0.19 205	0.21 348	0.21 263	0.17 260	0.12 215	0.16 274	0.09 46	0.06 85	0.07 333	0.10 358	0.09 338	0.05 67	0.05 90

test-1	0.10 104	0.07 116	0.16 306	0.19 313	0.08 89	0.11 134	0.24 425	0.14 56	0.18 191	0.09 60	0.07 22	0.09 88	0.08 106	0.07 3	0.09 46	0.06 85	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.04 19

RAFT + AFF	0.13 235	0.07 116	0.20 380	0.20 362	0.10 297	0.14 236	0.24 425	0.26 307	0.20 227	0.11 117	0.10 82	0.12 154	0.10 162	0.15 240	0.12 195	0.07 200	0.06 264	0.09 313	0.08 294	0.06 153	0.08 301

AF-Net	0.22 411	0.17 434	0.17 334	0.26 450	0.13 396	0.25 420	0.24 425	0.32 391	0.50 460	0.25 398	0.33 401	0.38 446	0.26 420	0.28 434	0.25 427	0.11 378	0.10 404	0.16 451	0.11 403	0.11 389	0.10 368

STTRV1_RVC	0.25 442	0.26 471	0.39 459	0.19 313	0.26 483	0.30 449	0.24 425	0.34 419	0.35 396	0.36 453	0.34 405	0.31 413	0.31 452	0.28 434	0.25 427	0.17 464	0.10 404	0.16 451	0.14 435	0.17 461	0.12 403

SANet	0.24 433	0.14 409	0.28 425	0.21 391	0.11 344	0.27 437	0.24 425	0.38 450	0.64 485	0.36 453	0.40 437	0.43 465	0.26 420	0.27 423	0.24 418	0.12 403	0.09 385	0.10 358	0.09 338	0.13 419	0.11 391

MeshStereo	0.27 451	0.13 397	0.18 357	0.15 60	0.11 344	0.32 452	0.24 425	0.40 458	0.36 401	0.52 483	0.57 481	0.67 494	0.40 473	0.35 462	0.26 437	0.14 439	0.13 443	0.13 421	0.11 403	0.11 389	0.10 368
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
rvit_0105_3	0.15 310	0.09 271	0.14 223	0.19 313	0.12 375	0.15 261	0.25 440	0.25 290	0.29 346	0.15 227	0.17 197	0.20 299	0.13 251	0.17 306	0.14 272	0.13 426	0.11 416	0.12 406	0.14 435	0.07 219	0.06 161

1111x	0.15 310	0.08 206	0.12 146	0.18 257	0.07 41	0.18 330	0.25 440	0.31 380	0.24 282	0.17 269	0.24 292	0.26 369	0.15 294	0.13 196	0.23 407	0.07 200	0.07 333	0.08 234	0.09 338	0.07 219	0.06 161

ToySt	0.17 354	0.11 351	0.18 357	0.17 180	0.11 344	0.16 291	0.25 440	0.24 274	0.33 376	0.19 314	0.24 292	0.26 369	0.24 407	0.19 341	0.20 366	0.07 200	0.08 359	0.09 313	0.10 373	0.09 338	0.08 301

cross-raft	0.10 104	0.09 271	0.09 49	0.19 313	0.07 41	0.11 134	0.25 440	0.13 41	0.15 122	0.08 35	0.11 110	0.12 154	0.10 162	0.09 19	0.11 150	0.05 7	0.04 3	0.06 66	0.05 72	0.04 3	0.04 19

ADCPNet	0.25 442	0.16 423	0.61 484	0.21 391	0.15 430	0.35 469	0.25 440	0.32 391	0.35 396	0.30 432	0.40 437	0.36 437	0.28 436	0.28 434	0.32 467	0.12 403	0.10 404	0.11 389	0.12 422	0.14 432	0.13 422

LSM	0.33 470	0.20 451	0.58 482	0.26 450	0.60 508	0.34 461	0.25 440	0.42 469	0.48 452	0.45 477	0.58 483	0.42 461	0.36 465	0.35 462	0.25 427	0.12 403	0.20 474	0.14 433	0.16 455	0.19 468	0.33 495

MSMD_ROB	0.31 465	0.26 471	0.26 413	0.24 435	0.21 470	0.34 461	0.25 440	0.34 419	0.39 417	0.40 464	0.69 489	0.45 469	0.40 473	0.34 456	0.27 444	0.20 473	0.19 471	0.26 476	0.25 479	0.23 474	0.22 478

test_3	0.10 104	0.09 271	0.10 78	0.20 362	0.08 89	0.13 204	0.26 447	0.14 56	0.21 242	0.10 91	0.10 82	0.09 88	0.09 132	0.08 12	0.11 150	0.05 7	0.04 3	0.08 234	0.07 230	0.04 3	0.04 19

Nwc_Net	0.23 426	0.16 423	0.21 387	0.25 445	0.14 414	0.24 410	0.26 447	0.37 443	0.38 413	0.22 363	0.41 447	0.30 401	0.28 436	0.28 434	0.25 427	0.11 378	0.10 404	0.17 454	0.20 468	0.10 369	0.10 368

ADCMid	0.25 442	0.15 415	0.40 461	0.20 362	0.14 414	0.25 420	0.26 447	0.34 419	0.38 413	0.36 453	0.44 459	0.34 431	0.40 473	0.35 462	0.33 470	0.10 350	0.09 385	0.11 389	0.11 403	0.13 419	0.12 403

ADCP+	0.20 391	0.10 326	0.33 444	0.20 362	0.12 375	0.22 392	0.26 447	0.31 380	0.34 387	0.26 402	0.37 419	0.22 324	0.22 395	0.27 423	0.27 444	0.09 313	0.06 264	0.08 234	0.08 294	0.09 338	0.10 368

RYNet	0.22 411	0.12 368	0.22 393	0.19 313	0.17 455	0.46 479	0.26 447	0.38 450	0.48 452	0.24 385	0.28 360	0.34 431	0.23 401	0.20 366	0.30 459	0.10 350	0.06 264	0.09 313	0.09 338	0.13 419	0.15 446

NaN_ROB	0.22 411	0.19 447	0.24 405	0.25 445	0.13 396	0.29 446	0.26 447	0.33 410	0.41 426	0.31 438	0.31 385	0.32 422	0.23 401	0.30 444	0.21 386	0.11 378	0.17 466	0.10 358	0.10 373	0.08 279	0.09 345

PDISCO_ROB	0.27 451	0.16 423	0.26 413	0.28 465	0.20 467	0.32 452	0.26 447	0.44 475	0.57 474	0.28 422	0.40 437	0.45 469	0.29 444	0.33 453	0.34 472	0.12 403	0.09 385	0.17 454	0.16 455	0.17 461	0.13 422

rvit_105_1	0.19 379	0.11 351	0.25 410	0.21 391	0.16 440	0.21 384	0.27 454	0.31 380	0.41 426	0.19 314	0.20 242	0.22 324	0.17 341	0.19 341	0.17 330	0.12 403	0.12 430	0.13 421	0.15 451	0.08 279	0.07 236

ACVNet_1	0.44 484	0.49 495	0.60 483	0.45 492	0.28 485	0.49 484	0.27 454	0.57 495	0.72 493	0.62 489	0.58 483	0.74 498	0.49 487	0.50 487	0.35 473	0.26 488	0.24 487	0.39 492	0.29 486	0.31 492	0.24 481

Wz-Net-TNSev	0.29 459	0.20 451	0.65 487	0.19 313	0.15 430	0.38 475	0.27 454	0.35 432	0.55 470	0.34 450	0.42 454	0.45 469	0.38 468	0.32 451	0.30 459	0.12 403	0.13 443	0.10 358	0.12 422	0.15 447	0.14 439

XQC	0.28 455	0.23 462	0.51 473	0.28 465	0.19 464	0.34 461	0.27 454	0.36 438	0.57 474	0.31 438	0.30 377	0.37 442	0.30 448	0.38 473	0.38 480	0.13 426	0.09 385	0.15 445	0.12 422	0.17 461	0.18 468

AnyNet_C01	0.36 474	0.25 470	1.37 514	0.22 406	0.17 455	0.48 483	0.27 454	0.35 432	0.39 417	0.39 461	0.74 495	0.46 473	0.38 468	0.45 484	0.47 493	0.13 426	0.13 443	0.13 421	0.14 435	0.14 432	0.15 446

LALA_ROB	0.25 442	0.16 423	0.22 393	0.26 450	0.17 455	0.27 437	0.27 454	0.42 469	0.37 408	0.33 448	0.38 424	0.51 479	0.26 420	0.28 434	0.27 444	0.16 459	0.09 385	0.12 406	0.11 403	0.13 419	0.12 403

FC-DCNN v2	0.33 470	0.27 473	0.28 425	0.26 450	0.23 474	0.37 472	0.28 460	0.40 458	0.43 438	0.45 477	0.56 479	0.51 479	0.40 473	0.37 471	0.29 454	0.21 477	0.20 474	0.27 479	0.26 480	0.25 482	0.24 481

RAFT+CT+SA	0.13 235	0.11 351	0.09 49	0.19 313	0.09 196	0.15 261	0.28 460	0.22 233	0.22 256	0.15 227	0.26 338	0.10 116	0.10 162	0.11 79	0.12 195	0.05 7	0.04 3	0.07 155	0.08 294	0.07 219	0.06 161

GMOStereo	0.11 147	0.09 271	0.07 4	0.19 313	0.08 89	0.12 166	0.28 460	0.13 41	0.17 165	0.11 117	0.17 197	0.14 198	0.12 215	0.07 3	0.07 1	0.05 7	0.05 149	0.09 313	0.07 230	0.04 3	0.04 19

error version	0.11 147	0.09 271	0.07 4	0.19 313	0.08 89	0.12 166	0.28 460	0.13 41	0.17 165	0.11 117	0.17 197	0.14 198	0.12 215	0.07 3	0.07 1	0.05 7	0.05 149	0.09 313	0.07 230	0.04 3	0.04 19

test-v	0.11 147	0.09 271	0.07 4	0.19 313	0.08 89	0.12 166	0.28 460	0.13 41	0.17 165	0.11 117	0.17 197	0.14 198	0.12 215	0.07 3	0.07 1	0.05 7	0.05 149	0.09 313	0.07 230	0.04 3	0.04 19

test-2	0.11 147	0.09 271	0.07 4	0.19 313	0.08 89	0.12 166	0.28 460	0.13 41	0.17 165	0.11 117	0.17 197	0.14 198	0.12 215	0.07 3	0.07 1	0.05 7	0.05 149	0.09 313	0.07 230	0.04 3	0.04 19

FCDSN-DC	0.33 470	0.28 477	0.28 425	0.30 474	0.24 476	0.39 476	0.28 460	0.42 469	0.42 433	0.43 474	0.53 471	0.51 479	0.41 478	0.36 467	0.30 459	0.21 477	0.20 474	0.27 479	0.26 480	0.25 482	0.24 481
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPrunerF	0.24 433	0.17 434	0.42 465	0.26 450	0.16 440	0.22 392	0.28 460	0.37 443	0.50 460	0.26 402	0.29 372	0.24 347	0.28 436	0.21 382	0.22 395	0.15 443	0.11 416	0.20 467	0.18 466	0.12 403	0.13 422

FC-DCNN	0.33 470	0.27 473	0.28 425	0.26 450	0.23 474	0.37 472	0.28 460	0.40 458	0.43 438	0.45 477	0.55 474	0.51 479	0.40 473	0.37 471	0.30 459	0.21 477	0.20 474	0.27 479	0.26 480	0.25 482	0.24 481

TestStereo1	0.13 235	0.08 206	0.08 18	0.19 313	0.08 89	0.18 330	0.29 469	0.23 252	0.16 147	0.17 269	0.20 242	0.16 240	0.10 162	0.12 155	0.13 235	0.06 85	0.06 264	0.08 234	0.06 143	0.05 67	0.05 90

test_5	0.14 267	0.12 368	0.08 18	0.20 362	0.10 297	0.14 236	0.29 469	0.21 211	0.24 282	0.18 299	0.28 360	0.11 137	0.15 294	0.12 155	0.13 235	0.06 85	0.05 149	0.07 155	0.08 294	0.08 279	0.07 236

SA-5K	0.13 235	0.08 206	0.08 18	0.19 313	0.08 89	0.18 330	0.29 469	0.23 252	0.16 147	0.17 269	0.20 242	0.16 240	0.10 162	0.12 155	0.13 235	0.06 85	0.06 264	0.08 234	0.06 143	0.05 67	0.05 90

WZ-Net	0.28 455	0.17 434	0.78 501	0.22 406	0.16 440	0.34 461	0.29 469	0.39 454	0.57 474	0.24 385	0.55 474	0.37 442	0.24 407	0.33 453	0.35 473	0.09 313	0.08 359	0.09 313	0.10 373	0.14 432	0.16 457

BEATNet-Init1	0.52 492	0.27 473	0.62 485	0.30 474	0.21 470	0.76 506	0.29 469	0.54 491	0.65 487	0.86 505	0.95 506	2.07 523	0.62 500	0.56 496	0.42 488	0.18 466	0.18 468	0.23 473	0.22 473	0.22 473	0.21 476

ADCL	0.24 433	0.11 351	0.47 471	0.22 406	0.12 375	0.34 461	0.29 469	0.29 357	0.56 472	0.24 385	0.46 461	0.30 401	0.30 448	0.29 441	0.29 454	0.08 258	0.07 333	0.09 313	0.09 338	0.10 369	0.10 368

ETE_ROB	0.23 426	0.17 434	0.22 393	0.25 445	0.13 396	0.26 428	0.29 469	0.31 380	0.36 401	0.28 422	0.36 413	0.45 469	0.26 420	0.27 423	0.26 437	0.11 378	0.08 359	0.12 406	0.09 338	0.14 432	0.13 422

FADE	0.45 486	0.33 484	1.03 510	0.33 479	0.25 482	0.35 469	0.29 469	0.64 499	1.07 507	0.43 474	0.41 447	0.42 461	0.53 489	0.70 502	0.51 499	0.30 490	0.21 485	0.41 494	0.38 494	0.23 474	0.22 478

LRCNet_RVC	10.62 534	13.42 537	7.30 526	18.92 537	2.07 525	0.33 458	0.30 477	5.59 530	0.48 452	13.03 536	17.94 537	8.87 531	5.65 528	4.79 528	1.89 523	23.51 541	2.73 531	27.55 542	25.71 542	16.07 539	16.33 540

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 464	0.24 465	0.29 433	0.36 484	0.16 440	0.34 461	0.30 477	0.32 391	0.42 433	0.40 464	0.46 461	0.38 446	0.31 452	0.34 456	0.28 451	0.19 471	0.20 474	0.26 476	0.29 486	0.18 465	0.19 473

NCC-stereo	0.24 433	0.15 415	0.31 438	0.26 450	0.16 440	0.20 369	0.30 477	0.40 458	0.40 423	0.24 385	0.38 424	0.33 425	0.28 436	0.36 467	0.27 444	0.12 403	0.11 416	0.15 445	0.22 473	0.13 419	0.13 422

Abc-Net	0.24 433	0.15 415	0.31 438	0.26 450	0.16 440	0.20 369	0.30 477	0.40 458	0.40 423	0.24 385	0.38 424	0.33 425	0.28 436	0.36 467	0.27 444	0.12 403	0.11 416	0.15 445	0.22 473	0.13 419	0.13 422
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C32	0.26 449	0.16 423	0.36 453	0.20 362	0.16 440	0.25 420	0.30 477	0.32 391	0.44 443	0.31 438	0.49 465	0.30 401	0.33 457	0.40 480	0.33 470	0.12 403	0.12 430	0.12 406	0.14 435	0.14 432	0.15 446

PASM	0.32 467	0.24 465	0.48 472	0.28 465	0.27 484	0.29 446	0.30 477	0.34 419	0.49 457	0.35 451	0.39 432	0.46 473	0.34 461	0.34 456	0.35 473	0.23 485	0.25 488	0.26 476	0.28 485	0.23 474	0.21 476

APVNet	0.22 411	0.12 368	0.19 368	0.18 257	0.14 414	0.32 452	0.31 483	0.39 454	0.32 369	0.27 408	0.40 437	0.30 401	0.29 444	0.26 420	0.25 427	0.11 378	0.12 430	0.11 389	0.14 435	0.12 403	0.12 403

MANE	0.45 486	0.27 473	0.27 420	0.27 462	0.24 476	0.47 481	0.31 483	0.55 492	0.59 478	0.72 496	1.13 515	1.15 507	0.61 498	0.52 490	0.37 478	0.21 477	0.20 474	0.27 479	0.31 490	0.25 482	0.24 481

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 483	0.39 490	0.54 476	0.40 487	0.20 467	0.64 494	0.32 485	0.53 490	0.72 493	0.71 494	0.72 492	0.61 488	0.54 491	0.51 488	0.46 492	0.20 473	0.19 471	0.29 486	0.30 488	0.23 474	0.18 468

NVStereoNet_ROB	0.46 490	0.36 488	0.46 470	0.41 489	0.28 485	0.34 461	0.34 486	0.48 482	0.60 481	0.72 496	0.93 504	0.70 497	0.66 501	0.47 485	0.60 503	0.22 481	0.33 495	0.34 490	0.34 493	0.30 489	0.30 492
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet_ROB	0.21 402	0.11 351	0.15 272	0.27 462	0.15 430	0.24 410	0.35 487	0.43 473	0.37 408	0.27 408	0.32 389	0.32 422	0.22 395	0.21 382	0.26 437	0.12 403	0.08 359	0.13 421	0.11 403	0.09 338	0.09 345

PWCK	0.71 501	0.94 515	0.95 508	0.76 504	0.31 490	0.74 502	0.36 488	0.90 506	0.90 504	0.96 509	0.75 497	0.95 502	0.61 498	0.87 512	0.66 506	0.72 512	0.46 500	0.75 507	0.49 500	0.69 511	0.44 502

ELAS_RVC	0.41 481	0.29 480	0.33 444	0.28 465	0.24 476	0.54 487	0.36 488	0.49 484	0.59 478	0.72 496	0.74 495	0.65 492	0.54 491	0.54 494	0.40 484	0.22 481	0.20 474	0.27 479	0.26 480	0.26 486	0.25 486
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 481	0.29 480	0.33 444	0.27 462	0.24 476	0.60 492	0.36 488	0.50 486	0.50 460	0.71 494	0.79 499	0.67 494	0.54 491	0.51 488	0.42 488	0.22 481	0.20 474	0.27 479	0.26 480	0.26 486	0.25 486
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.54 494	0.61 500	0.70 499	0.57 499	0.43 496	0.65 495	0.37 491	0.60 497	0.87 503	0.50 482	0.66 486	0.64 490	0.47 485	0.49 486	0.43 491	0.47 501	0.48 505	0.52 500	0.41 495	0.52 498	0.40 500

PA-Net	0.23 426	0.18 444	0.33 444	0.28 465	0.22 472	0.21 384	0.38 492	0.29 357	0.39 417	0.22 363	0.32 389	0.25 360	0.26 420	0.20 366	0.25 427	0.09 313	0.23 486	0.15 445	0.22 473	0.09 338	0.13 422
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
anonymity	0.53 493	0.58 498	0.65 487	0.41 489	0.61 509	0.53 486	0.41 493	0.56 493	0.41 426	0.55 486	0.50 469	0.49 478	0.55 494	0.58 497	0.50 498	0.58 506	0.50 509	0.51 498	0.51 503	0.51 497	0.57 505

Consistency-Raft	0.44 484	0.40 491	0.45 467	0.37 486	0.43 496	0.46 479	0.41 493	0.57 495	0.55 470	0.32 444	0.73 493	0.33 425	0.48 486	0.42 483	0.49 495	0.39 495	0.35 496	0.45 495	0.51 503	0.42 495	0.29 490

GANetREF_RVC	0.31 465	0.34 486	0.27 420	0.35 482	0.16 440	0.32 452	0.41 493	0.48 482	0.51 467	0.35 451	0.35 410	0.34 431	0.33 457	0.39 476	0.32 467	0.27 489	0.20 474	0.29 486	0.15 451	0.18 465	0.17 465
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
DPSNet	0.28 455	0.16 423	0.31 438	0.18 257	0.13 396	0.54 487	0.42 496	0.51 487	0.67 489	0.29 429	0.38 424	0.38 446	0.29 444	0.31 445	0.23 407	0.11 378	0.10 404	0.11 389	0.08 294	0.20 469	0.16 457

CSAN	0.29 459	0.24 465	0.27 420	0.34 480	0.19 464	0.33 458	0.42 496	0.37 443	0.50 460	0.38 459	0.40 437	0.44 467	0.33 457	0.28 434	0.30 459	0.20 473	0.16 461	0.19 465	0.19 467	0.14 432	0.15 446

PVD	0.39 476	0.20 451	0.39 459	0.31 478	0.22 472	0.29 446	0.43 498	0.52 488	0.96 506	0.55 486	0.79 499	0.53 483	0.59 497	0.52 490	0.38 480	0.19 471	0.14 452	0.17 454	0.14 435	0.24 481	0.31 493

SPS-STEREO	0.57 496	0.58 498	0.65 487	0.45 492	0.55 503	0.62 493	0.44 499	0.62 498	0.50 460	0.68 492	0.64 485	0.66 493	0.57 496	0.61 498	0.60 503	0.62 509	0.47 504	0.51 498	0.49 500	0.55 502	0.58 506
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	0.65 498	0.61 500	0.68 495	0.71 502	0.51 499	0.59 490	0.49 500	0.91 507	0.85 501	0.74 500	1.02 508	0.81 499	0.78 506	0.79 504	0.49 495	0.42 497	0.46 500	0.71 504	0.47 498	0.52 498	0.39 498

IMH-64	0.65 498	0.61 500	0.68 495	0.71 502	0.51 499	0.59 490	0.49 500	0.91 507	0.85 501	0.74 500	1.02 508	0.81 499	0.78 506	0.79 504	0.49 495	0.42 497	0.46 500	0.71 504	0.47 498	0.52 498	0.39 498

ACVNet_2	0.66 500	0.66 504	0.68 495	0.63 500	0.41 494	0.71 500	0.49 500	0.96 511	1.39 516	0.89 506	1.09 511	1.04 503	0.73 504	0.54 494	0.47 493	0.43 499	0.40 498	0.53 501	0.44 497	0.47 496	0.35 497

SGM+DAISY	0.56 495	0.57 497	0.65 487	0.40 487	0.54 501	0.66 497	0.49 500	0.56 493	0.45 449	0.66 490	0.69 489	0.67 494	0.56 495	0.63 499	0.56 501	0.59 507	0.48 505	0.50 497	0.50 502	0.52 498	0.58 506

IMH	0.71 501	0.64 503	0.68 495	0.76 504	0.54 501	0.69 498	0.54 504	0.98 513	1.10 509	0.82 504	1.09 511	0.89 501	0.88 511	0.87 512	0.52 500	0.44 500	0.50 509	0.75 507	0.51 503	0.56 503	0.41 501

TorneroNet-64	0.76 505	0.72 507	0.74 500	0.78 506	0.58 507	0.91 513	0.56 505	0.84 505	1.29 513	0.66 490	0.90 502	1.40 515	0.75 505	0.85 510	0.67 509	0.49 502	0.46 500	0.72 506	0.59 506	0.67 508	0.53 504

MFMNet_re	0.64 497	0.66 504	0.65 487	0.51 496	0.69 513	0.69 498	0.57 506	0.64 499	0.73 497	0.60 488	0.73 493	0.62 489	0.67 502	0.65 500	0.60 503	0.66 511	0.58 518	0.63 502	0.59 506	0.68 509	0.69 515

WAO-6	0.81 507	0.80 510	0.62 485	0.86 511	0.63 510	0.76 506	0.58 507	0.98 513	1.54 521	0.90 507	0.96 507	1.07 505	1.03 516	0.70 502	0.66 506	0.72 512	0.49 507	0.90 515	0.71 513	0.68 509	0.58 506

TorneroNet	0.82 508	0.74 508	0.81 505	0.84 509	0.63 510	0.99 515	0.63 508	0.96 511	1.16 510	0.80 503	1.11 513	1.36 514	0.86 510	0.93 515	0.80 514	0.56 504	0.49 507	0.78 512	0.66 511	0.73 514	0.63 514

Dean	0.87 510	0.86 514	0.79 503	0.81 508	0.56 504	0.90 510	0.63 508	1.15 522	1.73 522	1.15 517	1.15 516	1.31 512	0.99 515	0.81 506	0.81 515	0.57 505	0.56 516	0.77 511	0.64 509	0.66 507	0.58 506

JetBlue	0.71 501	0.45 494	1.14 512	0.51 496	0.47 498	2.02 523	0.64 510	0.75 502	0.70 491	0.69 493	0.77 498	1.22 509	0.83 508	1.03 519	1.01 519	0.40 496	0.28 490	0.33 489	0.33 491	0.30 489	0.34 496

LVE	0.83 509	0.85 513	0.85 506	0.80 507	0.56 504	1.04 519	0.65 511	1.05 516	1.47 519	0.96 509	1.22 519	1.10 506	0.85 509	0.83 507	0.71 511	0.49 502	0.55 515	0.76 510	0.60 508	0.65 506	0.59 511

WAO-8	0.91 511	0.81 511	0.65 487	0.94 514	0.69 513	0.90 510	0.67 512	1.07 519	1.83 524	1.06 514	1.45 521	1.30 510	1.07 517	0.84 508	0.78 512	0.74 514	0.53 512	0.86 513	0.75 514	0.69 511	0.62 512

Venus	0.91 511	0.81 511	0.65 487	0.94 514	0.69 513	0.90 510	0.67 512	1.07 519	1.83 524	1.06 514	1.45 521	1.30 510	1.07 517	0.84 508	0.78 512	0.74 514	0.53 512	0.86 513	0.75 514	0.69 511	0.62 512

WAO-7	0.79 506	0.78 509	0.54 476	0.85 510	0.67 512	0.74 502	0.68 514	1.05 516	1.32 514	0.90 507	1.20 518	1.04 503	0.92 512	0.69 501	0.66 506	0.60 508	0.62 519	0.67 503	0.68 512	0.64 505	0.58 506

notaker	0.97 514	1.11 518	0.98 509	1.13 519	0.81 517	0.73 501	0.68 514	0.93 509	1.16 510	1.18 519	1.18 517	1.41 516	1.16 521	1.08 521	0.69 510	0.81 517	0.64 520	1.17 520	0.79 516	0.98 518	0.80 519

HanzoNet	1.29 519	1.26 522	1.19 513	1.12 518	0.85 518	1.02 518	0.83 516	1.03 515	1.48 520	1.64 522	1.61 523	2.50 525	1.72 524	1.61 523	1.61 522	1.26 523	0.80 522	1.31 523	1.01 521	1.02 520	0.86 520

UNDER WATER	0.97 514	0.97 517	1.42 515	0.99 516	0.70 516	1.12 521	0.84 517	0.80 504	1.08 508	1.01 511	0.90 502	1.55 519	1.22 523	1.03 519	1.00 518	0.78 516	0.53 512	1.02 517	0.87 518	0.80 516	0.74 517

UNDER WATER-64	0.95 513	0.94 515	1.43 516	0.87 512	0.56 504	1.18 522	0.87 518	0.77 503	0.94 505	1.04 512	0.85 501	1.58 520	1.21 522	0.94 516	0.96 517	0.87 518	0.57 517	1.03 518	0.88 519	0.78 515	0.73 516

ktn	1.01 516	1.21 520	0.80 504	1.23 521	0.86 519	1.01 517	0.87 518	0.94 510	1.39 516	1.04 512	1.12 514	1.15 507	1.07 517	0.94 516	0.59 502	1.28 524	0.71 521	1.38 524	0.83 517	1.02 520	0.75 518

KSHMR	1.09 517	1.17 519	0.88 507	1.25 522	1.00 521	0.99 515	0.96 520	1.13 521	1.37 515	1.16 518	1.29 520	1.41 516	0.96 514	1.01 518	0.92 516	1.03 521	1.08 523	1.20 521	1.03 522	1.01 519	0.97 521

MADNet+	0.75 504	0.71 506	3.70 523	0.66 501	0.41 494	0.98 514	0.97 521	0.69 501	0.73 497	0.52 483	0.57 481	0.64 490	0.68 503	0.86 511	1.01 519	0.34 494	0.36 497	0.28 485	0.23 477	0.36 494	0.31 493

DPSimNet_ROB	1.11 518	1.23 521	0.78 501	1.13 519	0.88 520	1.10 520	1.13 522	1.16 523	1.23 512	1.43 521	1.02 508	1.41 516	1.10 520	0.90 514	1.60 521	1.46 525	0.51 511	1.21 522	1.03 522	0.90 517	1.01 523

SAMSARA	0.40 479	0.28 477	0.33 444	0.55 498	0.39 492	0.82 509	1.23 523	0.47 481	0.51 467	0.36 453	0.35 410	0.55 485	0.39 470	0.38 473	0.39 482	0.15 443	0.20 474	0.15 445	0.14 435	0.23 474	0.20 474

MADNet++	1.95 521	1.75 524	1.59 517	1.82 524	1.69 524	2.33 524	1.40 524	2.35 526	2.09 526	2.57 526	2.36 526	2.24 524	2.17 525	2.28 524	2.34 524	1.87 526	1.66 526	1.54 525	1.34 525	1.92 524	1.77 526

JetRed	1.62 520	1.46 523	2.98 519	0.92 513	1.21 522	4.99 526	1.53 525	1.27 524	1.39 516	1.83 523	1.74 524	1.60 521	0.95 513	1.41 522	2.45 526	0.90 520	1.60 525	0.93 516	0.90 520	1.35 522	0.99 522

TCMNet-wrong-test	3.67 524	5.48 532	3.89 524	12.18 535	11.75 536	4.65 525	3.88 526	1.06 518	0.72 493	1.09 516	2.15 525	6.30 529	0.53 489	3.43 527	2.36 525	0.89 519	0.20 474	1.87 526	1.69 526	5.57 531	3.62 531

HaxPig	15.71 538	18.52 541	19.18 538	16.89 536	15.89 538	7.73 527	7.60 527	13.31 538	10.82 533	15.42 537	14.91 536	15.98 538	14.92 538	15.58 538	15.98 538	18.95 540	16.73 538	19.46 540	18.08 540	19.26 540	19.05 541

MEDIAN_ROB	20.38 539	24.04 542	23.31 540	21.23 538	21.71 539	10.40 532	7.92 528	17.64 539	15.50 539	20.12 539	19.70 538	20.34 539	20.32 539	21.19 539	21.13 539	23.81 542	21.81 542	24.98 541	23.76 541	24.71 541	23.93 542

AVERAGE_ROB	24.90 543	29.20 543	28.14 541	24.89 542	24.64 542	17.75 537	11.12 529	21.45 540	19.93 540	25.12 543	24.46 542	25.12 543	25.46 543	24.69 543	22.83 540	29.76 543	27.13 543	28.97 543	27.95 543	29.91 542	29.47 543

tt	4.67 525	0.06 43	3.55 522	2.02 525	1.55 523	10.25 531	16.71 530	8.91 534	5.03 527	1.31 520	0.94 505	4.71 526	4.76 527	3.33 526	5.87 529	6.06 533	10.30 537	1.88 527	2.11 528	2.75 525	1.21 524

ASD4	3.54 523	3.38 526	2.05 518	1.72 523	2.51 526	9.03 530	17.71 531	2.25 525	5.51 528	2.46 525	2.81 527	2.03 522	3.36 526	2.73 525	5.06 527	1.22 522	1.34 524	1.13 519	1.33 524	1.68 523	1.49 525

xxxxx1	7.79 526	5.02 529	7.31 527	3.12 526	3.85 527	16.35 534	22.88 532	5.86 531	8.69 530	7.97 530	8.54 528	9.12 532	8.27 530	10.18 532	10.92 530	2.42 527	2.45 528	3.56 530	12.37 534	3.77 526	3.06 528

tt_ll	7.79 526	5.02 529	7.31 527	3.12 526	3.85 527	16.35 534	22.88 532	5.86 531	8.69 530	7.97 530	8.54 528	9.12 532	8.27 530	10.18 532	10.92 530	2.42 527	2.45 528	3.56 530	12.37 534	3.77 526	3.06 528

ff	7.79 526	5.02 529	7.31 527	3.12 526	3.85 527	16.35 534	22.88 532	5.86 531	8.69 530	7.97 530	8.54 528	9.12 532	8.27 530	10.18 532	10.92 530	2.42 527	2.45 528	3.56 530	12.37 534	3.77 526	3.06 528

DGTPSM_ROB	8.06 530	4.48 527	8.63 533	5.35 529	10.72 532	8.32 528	22.97 535	5.46 528	13.35 534	5.12 528	9.92 531	5.08 527	10.40 533	5.52 529	12.58 533	3.79 530	8.00 532	3.50 528	7.02 531	3.83 529	7.14 533

DPSMNet_ROB	8.06 530	4.48 527	8.63 533	5.37 531	10.74 533	8.32 528	22.98 536	5.46 528	13.36 535	5.12 528	9.92 531	5.08 527	10.40 533	5.53 530	12.58 533	3.80 531	8.00 532	3.50 528	7.02 531	3.83 529	7.14 533

PML	8.91 532	9.34 536	6.13 525	5.35 529	6.41 530	14.99 533	23.38 537	5.27 527	6.83 529	18.04 538	28.19 543	7.67 530	6.83 529	7.85 531	5.75 528	5.35 532	1.83 527	5.95 536	1.93 527	8.64 534	2.52 527

Anonymous_1	10.96 535	7.92 533	7.46 530	10.33 532	10.06 531	18.65 538	26.34 538	11.06 535	13.44 536	9.40 533	10.05 533	9.67 535	11.23 535	10.73 535	12.72 535	6.42 534	8.38 534	5.77 533	10.61 533	12.12 535	6.77 532

DPSM_ROB	11.15 536	8.58 534	8.00 531	10.88 533	11.58 534	19.10 539	26.71 539	12.05 536	14.07 537	10.36 534	10.84 534	10.33 536	11.86 536	11.70 536	13.54 536	6.99 535	8.79 535	5.89 534	6.95 529	7.29 532	7.42 535

DPSM	11.15 536	8.58 534	8.00 531	10.88 533	11.58 534	19.10 539	26.71 539	12.05 536	14.07 537	10.36 534	10.84 534	10.33 536	11.86 536	11.70 536	13.54 536	6.99 535	8.79 535	5.89 534	6.95 529	7.29 532	7.42 535

LSM0	22.87 542	17.28 538	18.96 537	22.19 541	29.04 543	38.42 543	53.71 541	24.28 542	28.31 541	20.78 542	21.00 539	21.43 542	24.16 542	23.50 541	27.39 542	14.09 539	17.38 539	11.84 539	14.04 539	14.73 538	14.89 537

CasAABBNet	22.42 540	17.33 539	16.01 535	22.01 539	23.28 540	38.32 541	53.80 542	24.14 541	28.41 542	20.60 540	21.77 540	20.89 541	23.91 541	23.43 540	27.36 541	14.07 537	17.69 540	11.83 538	14.01 538	14.67 536	14.95 538

Selective-RAFT-Error	22.47 541	17.37 540	16.09 536	22.06 540	23.34 541	38.39 542	53.83 543	24.29 543	28.47 543	20.74 541	21.83 541	20.81 540	23.90 540	23.54 542	27.53 543	14.08 538	17.69 540	11.82 537	14.00 537	14.69 537	15.00 539

test_example2	98.32 544	94.13 544	45.89 542	96.35 543	109.85 544	88.61 544	95.45 544	25.75 544	94.37 544	130.00 545	126.06 545	58.17 544	74.63 544	88.51 544	79.96 544	150.23 544	221.02 544	77.62 544	99.10 544	113.75 544	96.94 544

ccccc	245.47 545	285.66 545	306.18 545	368.85 545	370.60 545	123.16 545	145.33 545	115.05 545	110.08 545	126.68 544	110.87 544	122.83 545	165.88 545	252.94 545	276.56 545	384.56 545	353.86 545	254.69 545	223.00 545	425.87 545	386.83 545

Low-res two-view benchmark