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

CREStereo	0.28 45	0.15 11	0.24 4	0.27 1	0.17 10	0.37 142	0.25 57	0.51 62	0.72 205	0.42 90	0.51 96	0.32 32	0.26 59	0.38 32	0.25 39	0.16 169	0.11 99	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.11 31
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
StereoAnything_RVC	0.21 5	0.68 463	0.39 121	0.28 2	0.15 1	0.23 12	0.18 4	0.20 1	0.19 2	0.16 1	0.16 3	0.15 1	0.22 25	0.30 7	0.18 1	0.16 169	0.09 4	0.12 4	0.08 1	0.16 168	0.09 1

trnet	0.27 38	0.14 2	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 142	0.23 39	0.52 71	0.72 205	0.42 90	0.51 96	0.34 48	0.26 59	0.39 36	0.25 39	0.15 121	0.11 99	0.12 4	0.08 1	0.11 3	0.10 9

GREAT-IGEV	0.22 7	0.15 11	0.31 30	0.29 4	0.22 74	0.21 7	0.26 66	0.33 8	0.31 23	0.20 3	0.30 28	0.22 7	0.22 25	0.47 84	0.22 7	0.11 2	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.13 45	0.10 9

LoS	0.29 55	0.15 11	0.30 27	0.29 4	0.18 14	0.33 111	0.29 104	0.51 62	0.72 205	0.34 51	0.52 105	0.41 95	0.28 81	0.47 84	0.28 104	0.15 121	0.11 99	0.13 23	0.09 9	0.11 3	0.11 31
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.32 79	0.16 23	0.24 4	0.29 4	0.18 14	0.45 202	0.22 26	0.56 83	0.63 165	0.46 103	0.54 111	0.39 79	0.34 138	0.48 94	0.24 25	0.75 486	0.10 24	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.11 31

FoundationStereo	0.17 1	0.14 2	0.25 9	0.30 7	0.16 6	0.23 12	0.20 6	0.22 2	0.15 1	0.18 2	0.16 3	0.20 5	0.19 10	0.26 1	0.21 5	0.13 32	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.10 1	0.09 1

CES	0.28 45	0.14 2	0.23 1	0.30 7	0.70 474	0.37 142	0.27 80	0.48 49	0.46 111	0.34 51	0.48 81	0.27 18	0.22 25	0.39 36	0.23 21	0.13 32	0.11 99	0.12 4	0.08 1	0.13 45	0.17 234

TANstereo	0.30 68	0.15 11	0.31 30	0.30 7	0.17 10	0.55 244	0.23 39	0.44 39	0.55 140	0.59 141	0.68 154	0.37 68	0.26 59	0.35 21	0.27 86	0.15 121	0.16 307	0.12 4	0.10 26	0.13 45	0.14 147

S2M2	0.26 28	0.22 193	0.33 45	0.31 10	0.25 173	0.24 18	0.13 1	0.35 10	0.41 86	0.25 16	0.36 50	0.30 23	0.25 46	0.30 7	0.26 68	0.22 330	0.19 357	0.17 143	0.19 290	0.21 298	0.18 252

SGD-Stereo	0.22 7	0.15 11	0.27 16	0.31 10	0.15 1	0.29 69	0.20 6	0.37 11	0.29 16	0.24 12	0.29 27	0.21 6	0.27 67	0.36 22	0.25 39	0.16 169	0.09 4	0.13 23	0.10 26	0.13 45	0.10 9

MonSter	0.20 4	0.14 2	0.25 9	0.31 10	0.15 1	0.22 8	0.22 26	0.39 17	0.33 33	0.20 3	0.25 17	0.17 2	0.15 2	0.38 32	0.18 1	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 9	0.11 3	0.09 1

dual_stereo	0.19 2	0.14 2	0.24 4	0.31 10	0.16 6	0.16 2	0.20 6	0.29 3	0.20 3	0.23 8	0.20 6	0.22 7	0.14 1	0.52 115	0.24 25	0.13 32	0.10 24	0.11 1	0.09 9	0.10 1	0.09 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 348	3.08 522	2.43 497	0.31 10	0.18 14	0.29 69	0.20 6	0.37 11	0.32 29	0.28 31	0.24 14	0.18 3	0.18 6	0.31 9	0.22 7	1.09 498	0.08 1	0.17 143	0.16 184	0.14 83	0.97 500

knoymous	0.36 127	0.20 124	0.31 30	0.31 10	0.22 74	0.36 138	0.29 104	0.61 112	0.64 172	0.67 196	0.70 158	0.60 199	0.40 180	0.58 176	0.34 168	0.17 207	0.11 99	0.20 257	0.11 44	0.17 202	0.18 252

CREStereo++_RVC	0.32 79	0.15 11	0.23 1	0.31 10	0.24 141	0.27 44	0.22 26	0.46 44	0.88 306	0.46 103	0.80 208	0.30 23	0.26 59	0.36 22	0.33 153	0.13 32	0.09 4	0.13 23	0.51 481	0.13 45	0.09 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
HUF	0.24 14	0.16 23	0.33 45	0.32 17	0.18 14	0.25 28	0.40 295	0.42 29	0.34 35	0.25 16	0.23 8	0.32 32	0.28 81	0.34 17	0.24 25	0.13 32	0.10 24	0.13 23	0.09 9	0.12 17	0.10 9

IGEV-Stereo+	0.23 10	0.14 2	0.26 12	0.32 17	0.19 21	0.12 1	0.17 2	0.29 3	0.29 16	0.21 5	0.15 1	0.22 7	0.22 25	0.40 40	0.22 7	0.14 65	0.10 24	0.12 4	0.09 9	0.15 130	0.86 491

WCG-NET（raft）	0.31 73	0.15 11	0.36 77	0.32 17	0.19 21	0.35 129	0.27 80	0.51 62	0.78 246	0.45 98	0.55 116	0.48 135	0.27 67	0.54 130	0.26 68	0.13 32	0.10 24	0.12 4	0.11 44	0.12 17	0.11 31

LoS_RVC	0.27 38	0.16 23	0.27 16	0.32 17	0.30 306	0.44 194	0.34 181	0.41 26	0.33 33	0.31 41	0.51 96	0.29 22	0.32 121	0.36 22	0.28 104	0.11 2	0.10 24	0.11 1	0.08 1	0.11 3	0.19 285

riskmin	0.38 158	0.20 124	0.39 121	0.32 17	0.23 112	0.53 234	0.30 119	0.63 125	0.80 257	0.49 112	0.56 119	0.73 277	0.58 280	0.55 135	0.36 201	0.17 207	0.11 99	0.19 227	0.13 99	0.19 259	0.20 307

castereo++	0.26 28	0.16 23	0.26 12	0.33 22	0.19 21	0.75 350	0.20 6	0.37 11	0.47 116	0.23 8	0.23 8	0.35 57	0.28 81	0.39 36	0.19 3	0.14 65	0.09 4	0.14 44	0.09 9	0.11 3	0.10 9

DEFOM-Stereo	0.22 7	0.15 11	0.26 12	0.33 22	0.20 40	0.61 285	0.21 18	0.30 5	0.31 23	0.23 8	0.19 5	0.18 3	0.18 6	0.41 46	0.22 7	0.12 7	0.10 24	0.12 4	0.09 9	0.11 3	0.11 31

WCG-NET	0.28 45	0.15 11	0.33 45	0.33 22	0.19 21	0.33 111	0.27 80	0.39 17	0.80 257	0.46 103	0.49 84	0.39 79	0.25 46	0.40 40	0.25 39	0.12 7	0.09 4	0.13 23	0.11 44	0.12 17	0.10 9

GCAP-BAT	0.30 68	0.21 157	0.42 162	0.33 22	0.27 243	0.26 31	0.27 80	0.45 42	0.30 20	0.60 145	0.64 138	0.45 119	0.23 34	0.56 145	0.26 68	0.15 121	0.12 154	0.15 82	0.10 26	0.12 17	0.11 31

test_sample2	0.42 204	0.22 193	0.43 172	0.33 22	0.21 55	0.58 264	0.39 283	0.95 302	0.67 183	0.63 162	0.77 185	0.69 249	0.57 271	0.61 205	0.38 224	0.19 266	0.14 247	0.18 187	0.16 184	0.19 259	0.18 252

HITNet	0.41 197	0.26 293	0.45 196	0.33 22	0.17 10	0.63 302	0.30 119	0.93 290	0.64 172	0.71 224	0.82 219	0.64 219	0.52 242	0.59 191	0.43 249	0.14 65	0.10 24	0.15 82	0.13 99	0.19 259	0.12 73
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
LGtest1	0.19 2	0.14 2	0.29 23	0.34 28	0.16 6	0.26 31	0.17 2	0.32 6	0.20 3	0.21 5	0.15 1	0.23 11	0.20 14	0.32 12	0.20 4	0.15 121	0.10 24	0.13 23	0.09 9	0.12 17	0.11 31

Reg-Stereo(zero)	0.30 68	0.16 23	0.28 20	0.34 28	0.18 14	0.32 105	0.20 6	0.63 125	0.68 188	0.50 115	0.52 105	0.51 147	0.30 109	0.45 67	0.25 39	0.13 32	0.10 24	0.12 4	0.10 26	0.12 17	0.11 31

HI	0.45 231	0.21 157	0.36 77	0.34 28	0.35 370	0.28 58	0.31 141	0.72 202	0.46 111	0.87 329	1.13 367	1.09 398	0.76 380	0.69 278	0.56 328	0.12 7	0.10 24	0.17 143	0.17 233	0.17 202	0.15 170

CoSv	0.45 231	0.21 157	0.36 77	0.34 28	0.35 370	0.28 58	0.31 141	0.72 202	0.46 111	0.87 329	1.13 367	1.09 398	0.76 380	0.69 278	0.56 328	0.12 7	0.10 24	0.17 143	0.17 233	0.17 202	0.15 170

AIO_rvc	0.23 10	0.16 23	0.32 37	0.34 28	0.19 21	0.26 31	0.33 170	0.40 22	0.22 5	0.26 20	0.24 14	0.34 48	0.15 2	0.51 109	0.24 25	0.12 7	0.09 4	0.13 23	0.10 26	0.12 17	0.10 9

AIO_test	0.23 10	0.16 23	0.28 20	0.34 28	0.20 40	0.30 79	0.39 283	0.38 15	0.25 9	0.25 16	0.28 24	0.32 32	0.22 25	0.38 32	0.25 39	0.12 7	0.09 4	0.13 23	0.10 26	0.12 17	0.09 1

Occ-G	0.26 28	0.14 2	0.28 20	0.34 28	0.20 40	0.27 44	0.34 181	0.41 26	0.31 23	0.29 37	0.43 64	0.49 141	0.25 46	0.47 84	0.28 104	0.13 32	0.11 99	0.14 44	0.11 44	0.12 17	0.12 73

test_sample1	0.42 204	0.22 193	0.46 213	0.34 28	0.23 112	0.58 264	0.35 204	0.99 314	0.49 119	0.62 154	0.75 176	0.69 249	0.61 297	0.58 176	0.44 265	0.18 236	0.14 247	0.17 143	0.15 152	0.17 202	0.17 234

SMFormer	0.51 307	0.23 214	0.62 330	0.34 28	0.20 40	0.62 293	0.34 181	1.21 406	1.02 379	0.81 284	1.01 314	0.71 257	0.65 326	0.84 350	0.55 326	0.19 266	0.15 276	0.18 187	0.16 184	0.18 225	0.18 252

tta	0.51 307	0.23 214	0.62 330	0.34 28	0.20 40	0.62 293	0.34 181	1.21 406	1.02 379	0.81 284	1.01 314	0.71 257	0.65 326	0.84 350	0.55 326	0.19 266	0.15 276	0.18 187	0.16 184	0.15 130	0.14 147

qqq1	0.49 284	0.23 214	0.62 330	0.34 28	0.20 40	0.62 293	0.34 181	1.21 406	1.02 379	0.81 284	1.01 314	0.71 257	0.65 326	0.84 350	0.34 168	0.19 266	0.15 276	0.14 44	0.12 69	0.15 130	0.14 147

fff1	0.49 284	0.23 214	0.62 330	0.34 28	0.20 40	0.62 293	0.34 181	1.21 406	1.02 379	0.81 284	1.01 314	0.71 257	0.65 326	0.84 350	0.34 168	0.19 266	0.15 276	0.14 44	0.12 69	0.15 130	0.14 147

testlalala	0.28 45	0.19 92	0.43 172	0.34 28	0.23 112	0.45 202	0.30 119	0.43 37	0.29 16	0.68 202	0.49 84	0.35 57	0.25 46	0.32 12	0.25 39	0.14 65	0.11 99	0.14 44	0.09 9	0.11 3	0.11 31

AEACV	0.27 38	0.17 45	0.31 30	0.34 28	0.45 427	0.26 31	0.28 94	0.37 11	0.32 29	0.30 40	0.46 73	0.31 30	0.37 159	0.36 22	0.24 25	0.14 65	0.10 24	0.15 82	0.12 69	0.13 45	0.11 31

Any-RAFT	0.35 109	0.16 23	0.30 27	0.34 28	0.21 55	0.52 228	0.22 26	0.88 275	0.73 212	0.53 126	0.73 165	0.64 219	0.28 81	0.46 77	0.24 25	0.15 121	0.10 24	0.13 23	0.10 26	0.13 45	0.12 73

EGLCR-Stereo	0.25 20	0.16 23	0.33 45	0.34 28	0.20 40	0.35 129	0.20 6	0.52 71	0.36 54	0.28 31	0.27 20	0.41 95	0.18 6	0.45 67	0.26 68	0.14 65	0.10 24	0.16 107	0.14 127	0.13 45	0.11 31

DCANet-4	0.36 127	0.20 124	0.48 245	0.34 28	0.19 21	0.29 69	0.30 119	0.66 148	0.92 334	0.69 211	0.78 196	0.40 89	0.47 216	0.45 67	0.34 168	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.11 3	0.13 104

fff	0.37 143	0.16 23	0.41 141	0.34 28	0.19 21	0.29 69	0.30 119	0.69 176	1.06 400	0.69 211	0.78 196	0.42 104	0.63 309	0.46 77	0.34 168	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.11 3	0.13 104

ADStereo(finetuned)	0.37 143	0.16 23	0.49 258	0.34 28	0.19 21	0.30 79	0.30 119	0.68 168	0.91 329	0.70 217	0.77 185	0.43 112	0.69 346	0.45 67	0.33 153	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.13 45	0.12 73

x	0.39 174	0.24 251	0.41 141	0.34 28	0.23 112	0.52 228	0.32 160	0.86 263	0.52 128	0.57 137	0.70 158	0.59 193	0.50 235	0.49 98	0.46 283	0.17 207	0.15 276	0.17 143	0.15 152	0.17 202	0.16 215

HHNet	0.41 197	0.17 45	0.41 141	0.34 28	0.37 380	0.33 111	0.34 181	0.69 176	0.75 222	0.86 322	1.30 411	0.52 151	0.32 121	0.52 115	0.35 185	0.15 121	0.11 99	0.19 227	0.15 152	0.15 130	0.24 357

AnonymousM	0.41 197	0.81 472	0.29 23	0.34 28	0.22 74	0.28 58	0.38 261	0.53 80	0.41 86	0.70 217	0.49 84	0.47 130	0.27 67	0.41 46	0.31 131	0.15 121	0.12 154	1.51 495	0.26 404	0.12 17	0.10 9

s12784h	0.36 127	0.15 11	0.24 4	0.34 28	0.15 1	0.77 357	0.29 104	0.80 244	0.83 275	0.56 135	0.57 122	0.43 112	0.40 180	0.57 156	0.33 153	0.12 7	0.10 24	0.14 44	0.09 9	0.14 83	0.09 1

DCANet	0.36 127	0.16 23	0.41 141	0.34 28	0.19 21	0.30 79	0.30 119	0.68 168	0.91 329	0.70 217	0.77 185	0.43 112	0.57 271	0.45 67	0.34 168	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.13 45	0.12 73

csc	0.37 143	0.16 23	0.41 141	0.34 28	0.19 21	0.29 69	0.30 119	0.69 176	1.06 400	0.69 211	0.78 196	0.42 104	0.63 309	0.46 77	0.34 168	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.11 3	0.13 104

cscssc	0.37 143	0.16 23	0.41 141	0.34 28	0.19 21	0.29 69	0.30 119	0.69 176	1.06 400	0.69 211	0.78 196	0.42 104	0.63 309	0.46 77	0.34 168	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.11 3	0.13 104

111	0.40 186	0.17 45	0.41 141	0.34 28	0.19 21	0.52 228	0.28 94	0.74 215	1.16 422	0.50 115	0.91 270	0.63 212	0.48 221	0.61 205	0.35 185	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.12 69	0.13 45	0.13 104

G2L-Stereo_aug	0.51 307	0.19 92	0.48 245	0.35 55	0.23 112	0.69 327	0.39 283	0.82 249	1.11 413	0.97 382	1.02 322	1.04 380	0.70 359	0.86 362	0.61 342	0.16 169	0.11 99	0.13 23	0.11 44	0.14 83	0.16 215

SCV_C0	0.26 28	0.18 64	0.34 61	0.35 55	0.24 141	0.23 12	0.28 94	0.51 62	0.36 54	0.31 41	0.36 50	0.37 68	0.20 14	0.57 156	0.22 7	0.13 32	0.10 24	0.13 23	0.11 44	0.16 168	0.12 73

SCV	0.26 28	0.19 92	0.33 45	0.35 55	0.21 55	0.27 44	0.34 181	0.56 83	0.28 14	0.24 12	0.28 24	0.37 68	0.23 34	0.49 98	0.22 7	0.18 236	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.15 130	0.11 31

castereo	0.28 45	0.16 23	0.32 37	0.35 55	0.21 55	0.40 165	0.42 319	0.50 60	0.66 180	0.26 20	0.41 59	0.37 68	0.36 155	0.33 15	0.24 25	0.13 32	0.09 4	0.13 23	0.10 26	0.11 3	0.10 9

SMoEStereo_RVC	0.26 28	0.19 92	0.35 70	0.35 55	0.22 74	0.36 138	0.32 160	0.39 17	0.34 35	0.37 62	0.30 28	0.33 44	0.24 41	0.53 124	0.24 25	0.12 7	0.10 24	0.16 107	0.12 69	0.12 17	0.11 31

tt45	0.27 38	0.17 45	0.34 61	0.35 55	0.23 112	0.38 155	0.28 94	0.46 44	0.28 14	0.40 81	0.27 20	0.38 76	0.25 46	0.57 156	0.26 68	0.13 32	0.11 99	0.16 107	0.13 99	0.12 17	0.14 147

Pointernet	0.27 38	0.14 2	0.33 45	0.35 55	0.23 112	0.35 129	0.21 18	0.72 202	0.38 73	0.39 76	0.36 50	0.34 48	0.25 46	0.36 22	0.25 39	0.15 121	0.10 24	0.12 4	0.08 1	0.11 3	0.10 9

test_sample4	0.47 256	0.26 293	0.50 271	0.35 55	0.22 74	0.69 327	0.38 261	1.15 384	0.81 265	0.78 267	0.82 219	0.62 210	0.53 246	0.63 224	0.44 265	0.21 305	0.15 276	0.21 298	0.19 290	0.21 298	0.19 285

test_sample3	0.46 241	0.25 274	0.50 271	0.35 55	0.23 112	0.69 327	0.37 240	1.15 384	0.81 265	0.75 250	0.79 205	0.66 237	0.49 224	0.63 224	0.46 283	0.21 305	0.15 276	0.20 257	0.19 290	0.21 298	0.19 285

11t1	0.36 127	0.21 157	0.42 162	0.35 55	0.22 74	0.62 293	0.29 104	0.69 176	0.43 96	0.60 145	0.53 109	0.53 155	0.48 221	0.56 145	0.40 237	0.18 236	0.14 247	0.16 107	0.13 99	0.17 202	0.17 234

IGEVStereo-DCA	0.29 55	0.22 193	0.38 103	0.35 55	0.27 243	0.37 142	0.35 204	0.62 118	0.34 35	0.38 68	0.30 28	0.35 57	0.27 67	0.51 109	0.22 7	0.15 121	0.12 154	0.16 107	0.12 69	0.13 45	0.15 170

rrr	0.29 55	0.22 193	0.41 141	0.35 55	0.27 243	0.37 142	0.32 160	0.52 71	0.42 94	0.38 68	0.30 28	0.35 57	0.27 67	0.51 109	0.22 7	0.15 121	0.12 154	0.16 107	0.13 99	0.13 45	0.14 147

Selective-IGEV	0.24 14	0.18 64	0.35 70	0.35 55	0.19 21	0.27 44	0.25 57	0.55 81	0.23 6	0.27 29	0.25 17	0.34 48	0.19 10	0.58 176	0.22 7	0.12 7	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.12 17	0.10 9

ProNet	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.35 55	0.24 141	0.32 105	0.43 324	0.57 87	0.37 68	0.33 49	0.30 28	0.32 32	0.28 81	0.57 156	0.26 68	0.13 32	0.11 99	0.16 107	0.13 99	0.13 45	0.13 104

test_xeample3	0.29 55	0.21 157	0.41 141	0.35 55	0.26 214	0.35 129	0.32 160	0.56 83	0.36 54	0.43 93	0.32 37	0.34 48	0.28 81	0.54 130	0.23 21	0.14 65	0.11 99	0.16 107	0.12 69	0.14 83	0.13 104

test_xeample	1.01 446	0.21 157	0.42 162	0.35 55	0.21 55	0.71 338	0.39 283	1.23 418	0.86 293	0.81 284	1.04 333	0.69 249	0.61 297	0.69 278	10.93 521	0.19 266	0.15 276	0.18 187	0.17 233	0.18 225	0.17 234

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 127	0.17 45	0.41 141	0.35 55	0.19 21	0.33 111	0.29 104	0.65 139	0.73 212	0.68 202	1.01 314	0.56 165	0.40 180	0.42 51	0.30 124	0.11 2	0.09 4	0.15 82	0.14 127	0.13 45	0.10 9

fffft	0.25 20	0.17 45	0.37 92	0.36 72	0.22 74	0.28 58	0.36 226	0.42 29	0.24 8	0.36 57	0.23 8	0.27 18	0.22 25	0.52 115	0.27 86	0.12 7	0.09 4	0.16 107	0.12 69	0.12 17	0.12 73
1: 1. 1
999	0.27 38	0.16 23	0.35 70	0.36 72	0.24 141	0.31 94	0.27 80	0.49 52	0.38 73	0.26 20	0.30 28	0.39 79	0.23 34	0.63 224	0.25 39	0.13 32	0.10 24	0.14 44	0.12 69	0.12 17	0.14 147

RSM++	0.25 20	0.18 64	0.34 61	0.36 72	0.20 40	0.28 58	0.30 119	0.51 62	0.32 29	0.25 16	0.22 7	0.37 68	0.21 20	0.50 103	0.24 25	0.12 7	0.10 24	0.14 44	0.12 69	0.14 83	0.10 9

RSM	0.25 20	0.18 64	0.33 45	0.36 72	0.20 40	0.27 44	0.34 181	0.51 62	0.27 11	0.26 20	0.23 8	0.39 79	0.21 20	0.56 145	0.22 7	0.12 7	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.14 83	0.10 9

test_sample7	0.52 317	0.29 336	0.50 271	0.36 72	0.27 243	0.62 293	0.41 310	1.06 346	0.88 306	0.92 363	0.86 243	0.85 319	0.69 346	0.68 273	0.50 297	0.26 376	0.20 367	0.27 390	0.26 404	0.27 376	0.24 357

test_sample5	0.47 256	0.26 293	0.49 258	0.36 72	0.22 74	0.64 309	0.39 283	1.13 372	0.81 265	0.77 263	0.94 278	0.64 219	0.54 257	0.65 244	0.43 249	0.21 305	0.16 307	0.22 312	0.20 315	0.22 320	0.20 307

MGS-Stereo	0.28 45	0.19 92	0.40 132	0.36 72	0.23 112	0.37 142	0.30 119	0.39 17	0.44 100	0.31 41	0.51 96	0.40 89	0.24 41	0.43 55	0.26 68	0.15 121	0.12 154	0.15 82	0.13 99	0.14 83	0.13 104

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 94	0.27 310	0.45 196	0.36 72	0.25 173	0.48 213	0.30 119	0.58 93	0.90 322	0.42 90	0.36 50	0.30 23	0.29 95	0.49 98	0.30 124	0.16 169	0.14 247	0.18 187	0.15 152	0.18 225	0.15 170

ff7	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.36 72	0.26 214	0.31 94	0.35 204	0.62 118	0.34 35	0.38 68	0.33 38	0.32 32	0.29 95	0.58 176	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.12 69	0.14 83	0.15 170

ffff	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.36 72	0.26 214	0.31 94	0.35 204	0.62 118	0.34 35	0.38 68	0.33 38	0.32 32	0.29 95	0.58 176	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.12 69	0.14 83	0.15 170

DualNet	0.48 267	0.26 293	0.49 258	0.36 72	0.22 74	0.64 309	0.39 283	1.13 372	0.81 265	0.80 273	1.03 327	0.64 219	0.54 257	0.65 244	0.43 249	0.21 305	0.16 307	0.22 312	0.20 315	0.22 320	0.20 307

11t	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.36 72	0.26 214	0.31 94	0.35 204	0.62 118	0.34 35	0.38 68	0.33 38	0.32 32	0.29 95	0.58 176	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.12 69	0.14 83	0.15 170

MaDis-Stereo	0.26 28	0.18 64	0.36 77	0.36 72	0.26 214	0.27 44	0.27 80	0.43 37	0.35 48	0.27 29	0.26 19	0.41 95	0.28 81	0.40 40	0.28 104	0.16 169	0.14 247	0.16 107	0.13 99	0.14 83	0.12 73

qqq	0.40 186	0.26 293	0.44 184	0.36 72	0.22 74	0.46 207	0.36 226	0.85 259	0.54 135	0.56 135	0.69 155	0.65 232	0.53 246	0.55 135	0.45 273	0.17 207	0.16 307	0.20 257	0.19 290	0.18 225	0.17 234

ccc-4	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.36 72	0.26 214	0.31 94	0.35 204	0.62 118	0.34 35	0.38 68	0.33 38	0.32 32	0.29 95	0.58 176	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.12 69	0.14 83	0.15 170

xxxx	1.01 446	0.22 193	0.43 172	0.36 72	0.21 55	0.82 380	0.36 226	1.32 442	0.88 306	0.71 224	0.94 278	0.97 360	0.63 309	0.64 237	10.58 520	0.20 289	0.16 307	0.18 187	0.17 233	0.19 259	0.19 285

GIP-stereo	0.24 14	0.18 64	0.30 27	0.37 88	0.24 141	0.26 31	0.20 6	0.46 44	0.36 54	0.24 12	0.39 56	0.35 57	0.20 14	0.31 9	0.21 5	0.15 121	0.10 24	0.13 23	0.10 26	0.12 17	0.11 31

mms	0.26 28	0.21 157	0.33 45	0.37 88	0.25 173	0.30 79	0.33 170	0.40 22	0.32 29	0.28 31	0.34 44	0.34 48	0.20 14	0.45 67	0.26 68	0.12 7	0.11 99	0.16 107	0.12 69	0.14 83	0.11 31

fffy	0.28 45	0.21 157	0.34 61	0.37 88	0.23 112	0.33 111	0.29 104	0.51 62	0.41 86	0.32 47	0.37 54	0.39 79	0.27 67	0.50 103	0.27 86	0.12 7	0.11 99	0.16 107	0.13 99	0.14 83	0.11 31

UGAM-zero	0.46 241	0.19 92	0.62 330	0.37 88	0.23 112	0.34 121	0.21 18	1.15 384	0.39 81	0.66 193	0.61 132	1.70 466	0.91 419	0.75 310	0.25 39	0.14 65	0.11 99	0.15 82	0.12 69	0.13 45	0.13 104

IGEV-Stereo++	0.21 5	0.15 11	0.27 16	0.37 88	0.19 21	0.22 8	0.18 4	0.42 29	0.35 48	0.22 7	0.28 24	0.24 12	0.18 6	0.27 4	0.22 7	0.12 7	0.09 4	0.12 4	0.10 26	0.12 17	0.10 9

AIO-Stereo	0.25 20	0.18 64	0.34 61	0.37 88	0.18 14	0.28 58	0.30 119	0.48 49	0.27 11	0.29 37	0.30 28	0.32 32	0.17 5	0.52 115	0.23 21	0.12 7	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.13 45	0.10 9

test_sample6	0.49 284	0.26 293	0.50 271	0.37 88	0.22 74	0.63 302	0.40 295	1.12 370	0.83 275	0.80 273	1.03 327	0.66 237	0.55 262	0.67 263	0.46 283	0.22 330	0.16 307	0.22 312	0.22 354	0.23 337	0.21 325

CAS++	0.32 79	0.24 251	0.36 77	0.37 88	0.26 214	0.28 58	0.23 39	0.87 270	0.50 123	0.47 108	0.45 68	0.26 17	0.21 20	0.49 98	0.24 25	0.23 345	0.19 357	0.22 312	0.17 233	0.21 298	0.16 215
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ffm	0.44 221	0.26 293	0.49 258	0.37 88	0.25 173	0.55 244	0.37 240	0.68 168	1.04 389	0.73 243	0.96 290	0.71 257	0.53 246	0.57 156	0.25 39	0.16 169	0.10 24	0.25 360	0.21 336	0.16 168	0.16 215

ff1	0.49 284	0.26 293	0.49 258	0.37 88	0.25 173	0.55 244	0.37 240	0.68 168	1.04 389	0.73 243	0.96 290	0.71 257	0.53 246	1.01 406	0.88 408	0.16 169	0.10 24	0.25 360	0.21 336	0.16 168	0.16 215

mmx	0.53 323	0.26 293	0.49 258	0.37 88	0.25 173	0.55 244	0.37 240	1.16 390	1.03 384	0.73 243	0.96 290	0.71 257	0.53 246	1.01 406	0.88 408	0.20 289	0.15 276	0.25 360	0.21 336	0.22 320	0.20 307

xxx	0.53 323	0.26 293	0.49 258	0.37 88	0.25 173	0.55 244	0.37 240	1.16 390	1.03 384	0.73 243	0.96 290	0.71 257	0.53 246	1.01 406	0.88 408	0.20 289	0.15 276	0.25 360	0.21 336	0.22 320	0.20 307

MIM_Stereo	0.38 158	0.17 45	0.53 296	0.37 88	0.24 141	0.27 44	0.24 50	0.70 190	0.54 135	0.72 236	1.00 311	0.63 212	0.29 95	0.64 237	0.38 224	0.13 32	0.14 247	0.17 143	0.16 184	0.14 83	0.11 31

anonymousdsp2	0.35 109	0.20 124	0.43 172	0.37 88	0.24 141	0.48 213	0.31 141	0.86 263	0.65 177	0.55 132	0.50 88	0.50 143	0.34 138	0.56 145	0.31 131	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.10 26	0.16 168	0.14 147

anonymousdsp	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.37 88	0.25 173	0.30 79	0.35 204	0.63 125	0.35 48	0.39 76	0.33 38	0.33 44	0.28 81	0.59 191	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.12 69	0.14 83	0.15 170

IGEV-Stereo	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.37 88	0.25 173	0.30 79	0.35 204	0.63 125	0.35 48	0.39 76	0.33 38	0.33 44	0.28 81	0.59 191	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.12 69	0.14 83	0.15 170
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 174	0.19 92	0.57 315	0.37 88	0.27 243	0.31 94	0.24 50	1.44 464	0.29 16	0.69 211	0.53 109	0.60 199	0.42 188	0.83 345	0.27 86	0.14 65	0.11 99	0.14 44	0.13 99	0.15 130	0.13 104

DRaft	0.49 284	0.17 45	0.47 225	0.37 88	0.25 173	0.58 264	0.40 295	0.65 139	0.85 288	1.02 403	1.75 461	0.50 143	0.82 401	0.63 224	0.40 237	0.13 32	0.11 99	0.16 107	0.16 184	0.14 83	0.15 170

RAFT-RH_RVC	0.56 348	0.17 45	0.41 141	0.37 88	0.23 112	0.57 262	0.24 50	0.60 106	0.70 194	1.19 440	3.94 508	0.56 165	0.38 163	0.65 244	0.36 201	0.13 32	0.11 99	0.20 257	0.14 127	0.12 17	0.13 104

raft+_RVC	0.38 158	0.19 92	0.35 70	0.37 88	0.25 173	0.45 202	0.37 240	0.78 237	0.89 319	0.51 118	0.78 196	0.50 143	0.29 95	0.53 124	0.40 237	0.15 121	0.12 154	0.17 143	0.15 152	0.14 83	0.12 73

CFNet_pseudo	0.46 241	0.24 251	0.52 288	0.37 88	0.27 243	0.58 264	0.30 119	0.86 263	0.88 306	0.82 293	1.03 327	0.75 285	0.47 216	0.58 176	0.44 265	0.17 207	0.12 154	0.24 347	0.16 184	0.24 350	0.19 285

222	1.18 466	0.22 193	0.44 184	0.37 88	0.22 74	0.79 364	0.37 240	1.31 441	0.89 319	0.92 363	1.08 349	0.72 266	0.71 364	0.66 252	13.89 524	0.20 289	0.15 276	0.17 143	0.16 184	0.18 225	0.19 285

AFF-stereo	0.38 158	0.19 92	0.39 121	0.37 88	0.21 55	0.27 44	0.31 141	0.65 139	0.66 180	0.64 172	1.13 367	0.76 291	0.39 174	0.55 135	0.33 153	0.11 2	0.09 4	0.16 107	0.16 184	0.13 45	0.11 31

BEATNet_4x	0.46 241	0.32 354	0.56 311	0.37 88	0.19 21	0.63 302	0.35 204	1.01 327	0.72 205	0.77 263	0.83 225	0.70 253	0.59 287	0.68 273	0.53 317	0.16 169	0.12 154	0.16 107	0.14 127	0.24 350	0.16 215

HSM-Net_RVC	0.53 323	0.22 193	0.35 70	0.37 88	0.21 55	0.85 386	0.37 240	1.23 418	0.93 340	0.90 350	1.15 378	1.26 419	0.63 309	0.72 293	0.48 294	0.17 207	0.13 214	0.16 107	0.15 152	0.17 202	0.15 170
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 241	0.24 251	0.52 288	0.37 88	0.27 243	0.58 264	0.31 141	0.86 263	0.88 306	0.82 293	1.02 322	0.75 285	0.47 216	0.58 176	0.44 265	0.17 207	0.12 154	0.24 347	0.16 184	0.24 350	0.19 285

MLCV	0.47 256	0.24 251	0.61 327	0.37 88	0.17 10	0.61 285	0.33 170	0.80 244	0.87 302	0.94 370	1.13 367	0.72 266	0.43 194	0.89 374	0.51 307	0.13 32	0.10 24	0.13 23	0.11 44	0.14 83	0.12 73

iResNet_ROB	0.52 317	0.21 157	0.53 296	0.37 88	0.21 55	0.61 285	0.29 104	1.51 473	1.32 451	0.90 350	1.02 322	0.80 308	0.62 303	0.76 314	0.43 249	0.16 169	0.12 154	0.13 23	0.09 9	0.15 130	0.18 252

ours_stereo	0.26 28	0.21 157	0.33 45	0.38 116	0.23 112	0.30 79	0.33 170	0.42 29	0.38 73	0.26 20	0.34 44	0.35 57	0.23 34	0.47 84	0.27 86	0.13 32	0.11 99	0.16 107	0.12 69	0.14 83	0.10 9

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 204	0.20 124	0.74 392	0.38 116	0.43 416	0.39 161	0.26 66	0.94 295	0.49 119	0.53 126	0.77 185	0.93 352	0.45 208	0.63 224	0.24 25	0.16 169	0.10 24	0.17 143	0.18 260	0.20 275	0.20 307

DualNet (step1)	0.57 355	0.36 378	0.72 384	0.38 116	0.30 306	0.71 338	0.43 324	1.06 346	0.88 306	0.92 363	0.86 243	0.85 319	0.69 346	0.68 273	0.50 297	0.41 457	0.20 367	0.40 448	0.41 461	0.36 423	0.33 414

test_sample9	1.05 454	0.36 378	0.72 384	0.38 116	0.30 306	0.71 338	0.43 324	1.06 346	0.88 306	0.92 363	0.86 243	0.85 319	0.69 346	1.20 435	1.36 464	0.41 457	8.41 526	0.40 448	0.41 461	0.36 423	0.33 414

test_sample8	1.25 471	0.36 378	0.72 384	0.38 116	0.30 306	0.71 338	0.43 324	1.13 372	0.75 222	1.50 460	0.95 286	3.29 499	1.59 479	1.20 435	1.36 464	0.41 457	8.41 526	0.40 448	0.41 461	0.36 423	0.33 414

gcap-zeroshot	0.34 94	0.18 64	0.52 288	0.38 116	0.22 74	0.49 217	0.27 80	0.52 71	0.34 35	0.64 172	0.50 88	0.83 313	0.34 138	0.48 94	0.24 25	0.13 32	0.11 99	0.15 82	0.12 69	0.13 45	0.12 73

H2IRNET	0.37 143	0.20 124	0.33 45	0.38 116	0.25 173	0.27 44	0.23 39	0.59 96	0.72 205	0.39 76	0.90 267	0.74 283	0.55 262	0.52 115	0.43 249	0.15 121	0.13 214	0.18 187	0.20 315	0.16 168	0.13 104

IGEV++	0.24 14	0.17 45	0.31 30	0.38 116	0.22 74	0.24 18	0.22 26	0.50 60	0.23 6	0.28 31	0.35 48	0.30 23	0.22 25	0.31 9	0.28 104	0.14 65	0.10 24	0.13 23	0.10 26	0.13 45	0.13 104

mmm	0.44 221	0.27 310	0.46 213	0.38 116	0.24 141	0.61 285	0.35 204	0.94 295	0.53 131	0.72 236	1.05 337	0.63 212	0.50 235	0.57 156	0.45 273	0.18 236	0.15 276	0.23 332	0.20 315	0.20 275	0.18 252

ttt	0.51 307	0.25 274	0.43 172	0.38 116	0.24 141	0.65 316	0.38 261	1.18 398	1.05 393	0.72 236	1.08 349	0.63 212	0.49 224	0.84 350	0.59 336	0.24 356	0.21 377	0.22 312	0.20 315	0.24 350	0.24 357

1111x	0.55 337	0.22 193	0.46 213	0.38 116	0.20 40	0.66 319	0.43 324	1.23 418	0.99 366	0.71 224	0.99 309	0.95 356	0.69 346	0.90 376	1.08 445	0.18 236	0.17 326	0.18 187	0.19 290	0.20 275	0.18 252

CFNet_ucs	0.50 300	0.24 251	0.55 305	0.38 116	0.31 328	0.58 264	0.33 170	0.98 312	0.93 340	0.88 339	1.19 391	0.80 308	0.49 224	0.63 224	0.43 249	0.21 305	0.15 276	0.26 378	0.18 260	0.26 366	0.22 343

GCAP-Stereo	0.28 45	0.19 92	0.40 132	0.38 116	0.19 21	0.38 155	0.23 39	0.57 87	0.41 86	0.45 98	0.49 84	0.39 79	0.27 67	0.33 15	0.23 21	0.14 65	0.12 154	0.14 44	0.11 44	0.12 17	0.11 31

RAFT-Test	0.34 94	0.18 64	0.37 92	0.38 116	0.23 112	0.50 220	0.23 39	0.69 176	0.40 82	0.60 145	0.85 240	0.61 204	0.28 81	0.46 77	0.27 86	0.14 65	0.11 99	0.14 44	0.11 44	0.13 45	0.12 73

CBFPSM	0.59 369	0.22 193	1.31 467	0.38 116	0.27 243	1.12 435	0.65 421	0.79 241	0.82 270	0.80 273	0.81 215	1.35 440	0.87 413	0.67 263	0.76 379	0.16 169	0.15 276	0.15 82	0.16 184	0.17 202	0.22 343

anonymousa	0.49 284	0.20 124	0.42 162	0.38 116	0.23 112	0.91 392	0.35 204	0.75 221	0.62 154	0.85 315	1.54 446	1.06 387	0.66 333	0.51 109	0.43 249	0.16 169	0.13 214	0.19 227	0.21 336	0.16 168	0.14 147

MC-Stereo	0.28 45	0.17 45	0.32 37	0.38 116	0.20 40	0.26 31	0.26 66	0.49 52	0.37 68	0.37 62	0.61 132	0.41 95	0.31 116	0.55 135	0.25 39	0.13 32	0.09 4	0.14 44	0.12 69	0.12 17	0.11 31

RCA-Stereo	0.35 109	0.17 45	0.34 61	0.38 116	0.22 74	0.31 94	0.34 181	0.68 168	1.24 437	0.45 98	0.65 141	0.47 130	0.43 194	0.38 32	0.27 86	0.13 32	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.11 3	0.11 31

IER	0.46 241	0.23 214	0.50 271	0.38 116	0.28 266	0.69 327	0.35 204	0.80 244	0.66 180	0.83 305	0.94 278	0.75 285	0.77 386	0.60 197	0.42 244	0.17 207	0.14 247	0.17 143	0.17 233	0.17 202	0.15 170

CrosDoStereo	0.50 300	0.18 64	0.45 196	0.38 116	0.24 141	0.40 165	1.18 484	0.67 158	0.86 293	0.94 370	1.37 421	0.63 212	0.77 386	0.65 244	0.45 273	0.15 121	0.12 154	0.17 143	0.18 260	0.14 83	0.14 147

DeepStereo_LL	0.50 300	0.18 64	0.45 196	0.38 116	0.24 141	0.40 165	1.18 484	0.67 158	0.86 293	0.94 370	1.37 421	0.63 212	0.77 386	0.65 244	0.45 273	0.15 121	0.12 154	0.17 143	0.18 260	0.14 83	0.14 147

DEmStereo	0.48 267	0.17 45	0.50 271	0.38 116	0.25 173	0.59 277	0.34 181	0.63 125	0.74 219	0.89 343	1.66 454	0.58 178	1.06 444	0.60 197	0.42 244	0.14 65	0.11 99	0.16 107	0.16 184	0.14 83	0.15 170

THIR-Stereo	0.50 300	0.18 64	0.45 196	0.38 116	0.23 112	0.75 350	0.67 424	0.66 148	0.87 302	1.02 403	1.40 427	0.72 266	0.76 380	0.62 213	0.42 244	0.15 121	0.11 99	0.17 143	0.18 260	0.14 83	0.15 170

RAFT-345	0.40 186	0.18 64	0.40 132	0.38 116	0.22 74	0.33 111	0.26 66	0.61 112	0.51 125	0.74 248	1.79 462	0.45 119	0.33 131	0.66 252	0.36 201	0.14 65	0.11 99	0.18 187	0.14 127	0.13 45	0.13 104

GANet-RSSM	0.47 256	0.21 157	0.37 92	0.38 116	0.25 173	0.58 264	0.36 226	1.07 350	0.78 246	0.68 202	1.01 314	0.86 324	0.67 336	0.62 213	0.44 265	0.21 305	0.15 276	0.18 187	0.18 260	0.18 225	0.17 234

DMCA	0.45 231	0.26 293	0.50 271	0.38 116	0.28 266	0.51 224	0.34 181	0.93 290	0.68 188	0.75 250	0.83 225	0.79 300	0.53 246	0.51 109	0.54 321	0.21 305	0.16 307	0.21 298	0.16 184	0.19 259	0.21 325

RASNet	0.53 323	0.22 193	0.52 288	0.38 116	0.22 74	0.68 325	0.38 261	0.97 309	0.88 306	0.73 243	1.04 333	1.03 378	0.92 423	0.90 376	0.86 399	0.16 169	0.14 247	0.14 44	0.17 233	0.15 130	0.13 104

iResNetv2_ROB	0.52 317	0.27 310	0.69 370	0.38 116	0.25 173	0.62 293	0.35 204	1.17 395	1.01 376	0.99 391	1.06 343	0.88 335	0.67 336	0.66 252	0.39 230	0.19 266	0.13 214	0.15 82	0.11 44	0.18 225	0.16 215

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 10	0.16 23	0.32 37	0.39 144	0.21 55	0.18 3	0.21 18	0.34 9	0.26 10	0.28 31	0.51 96	0.28 21	0.29 95	0.26 1	0.24 25	0.14 65	0.10 24	0.13 23	0.10 26	0.14 83	0.12 73

LG-Stereo	0.24 14	0.18 64	0.40 132	0.39 144	0.20 40	0.22 8	0.27 80	0.32 6	0.36 54	0.26 20	0.44 65	0.22 7	0.16 4	0.37 27	0.27 86	0.11 2	0.12 154	0.16 107	0.15 152	0.13 45	0.09 1

IGEV-RUCA	0.25 20	0.16 23	0.34 61	0.39 144	0.27 243	0.33 111	0.20 6	0.38 15	0.36 54	0.26 20	0.31 35	0.25 16	0.21 20	0.48 94	0.24 25	0.20 289	0.11 99	0.13 23	0.10 26	0.17 202	0.15 170

tg	0.33 89	0.18 64	0.37 92	0.39 144	0.22 74	0.38 155	0.26 66	0.70 190	0.56 146	0.47 108	0.65 141	0.42 104	0.24 41	0.55 135	0.33 153	0.14 65	0.10 24	0.18 187	0.17 233	0.14 83	0.11 31

PAM_32	0.46 241	0.19 92	0.67 360	0.39 144	0.24 141	0.75 350	0.27 80	0.95 302	0.34 35	0.68 202	0.44 65	1.91 474	0.65 326	0.62 213	0.26 68	0.15 121	0.10 24	0.16 107	0.15 152	0.14 83	0.13 104

model_zeroshot	0.33 89	0.18 64	0.48 245	0.39 144	0.28 266	0.45 202	0.25 57	0.63 125	0.45 107	0.61 152	0.50 88	0.51 147	0.25 46	0.45 67	0.26 68	0.16 169	0.13 214	0.15 82	0.14 127	0.13 45	0.13 104

DCVSM-stereo	0.49 284	0.27 310	0.53 296	0.39 144	0.29 292	0.51 224	0.26 66	0.75 221	0.75 222	1.11 430	0.75 176	1.05 385	0.72 368	0.60 197	0.47 290	0.20 289	0.19 357	0.24 347	0.20 315	0.25 360	0.30 399

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 267	0.21 157	1.26 463	0.39 144	0.51 445	0.28 58	0.30 119	1.25 429	0.44 100	0.68 202	1.11 356	0.86 324	0.33 131	0.67 263	0.27 86	0.15 121	0.11 99	0.17 143	0.20 315	0.22 320	0.24 357

rvit_stereo_0080	0.31 73	0.25 274	0.40 132	0.39 144	0.28 266	0.27 44	0.46 340	0.49 52	0.44 100	0.35 55	0.42 62	0.40 89	0.28 81	0.41 46	0.33 153	0.22 330	0.17 326	0.17 143	0.16 184	0.22 320	0.15 170

RAFT-Stereo-weight	0.32 79	0.18 64	0.33 45	0.39 144	0.22 74	0.26 31	0.29 104	0.67 158	0.80 257	0.53 126	0.51 96	0.58 178	0.20 14	0.47 84	0.27 86	0.13 32	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.13 45	0.11 31

DispNO	0.47 256	0.23 214	0.71 379	0.39 144	0.31 328	0.60 283	0.38 261	0.89 277	0.77 237	0.75 250	0.84 230	0.72 266	0.54 257	0.73 298	0.46 283	0.19 266	0.14 247	0.20 257	0.18 260	0.16 168	0.17 234

whm_eth	0.31 73	0.25 274	0.40 132	0.39 144	0.28 266	0.27 44	0.46 340	0.49 52	0.44 100	0.35 55	0.42 62	0.40 89	0.28 81	0.41 46	0.33 153	0.22 330	0.17 326	0.17 143	0.16 184	0.22 320	0.15 170

plain	0.31 73	0.20 124	0.50 271	0.39 144	0.29 292	0.27 44	0.30 119	0.44 39	0.35 48	0.31 41	0.66 148	0.30 23	0.31 116	0.65 244	0.31 131	0.17 207	0.13 214	0.20 257	0.15 152	0.17 202	0.12 73

IGEV_Zeroshot_test	0.34 94	0.18 64	0.67 360	0.39 144	0.28 266	0.30 79	0.25 57	0.74 215	0.31 23	0.62 154	0.57 122	0.54 159	0.25 46	0.53 124	0.27 86	0.14 65	0.10 24	0.15 82	0.14 127	0.14 83	0.12 73

MSKI-zero shot	0.32 79	0.17 45	0.34 61	0.39 144	0.21 55	0.32 105	0.22 26	0.61 112	0.43 96	0.52 123	0.64 138	0.61 204	0.20 14	0.74 305	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.10 26	0.12 17	0.12 73

PCWNet_CMD	0.48 267	0.24 251	0.52 288	0.39 144	0.27 243	0.63 302	0.30 119	0.95 302	0.96 354	0.86 322	1.07 346	0.79 300	0.44 203	0.57 156	0.43 249	0.17 207	0.12 154	0.21 298	0.16 184	0.24 350	0.19 285

iinet-f	0.67 386	0.26 293	2.15 494	0.39 144	0.31 328	1.19 445	0.56 402	0.84 256	0.84 280	0.80 273	1.17 385	1.05 385	0.84 407	0.71 288	1.21 456	0.20 289	0.18 343	0.17 143	0.15 152	0.20 275	0.20 307

MIPNet	0.37 143	0.21 157	0.59 320	0.39 144	0.25 173	0.50 220	0.28 94	0.77 231	0.70 194	0.65 181	0.60 129	0.40 89	0.49 224	0.44 64	0.37 216	0.14 65	0.11 99	0.16 107	0.13 99	0.14 83	0.13 104

IPLGR	0.39 174	0.21 157	0.63 339	0.39 144	0.22 74	0.49 217	0.29 104	0.76 228	0.74 219	0.78 267	0.77 185	0.44 117	0.42 188	0.47 84	0.38 224	0.13 32	0.12 154	0.16 107	0.14 127	0.15 130	0.13 104

test-3	0.34 94	0.16 23	0.43 172	0.39 144	0.21 55	0.43 189	0.22 26	0.63 125	0.78 246	0.71 224	0.45 68	0.64 219	0.27 67	0.43 55	0.31 131	0.12 7	0.09 4	0.17 143	0.13 99	0.12 17	0.10 9

test_1	0.34 94	0.16 23	0.43 172	0.39 144	0.21 55	0.43 189	0.23 39	0.63 125	0.78 246	0.68 202	0.45 68	0.64 219	0.27 67	0.43 55	0.31 131	0.12 7	0.09 4	0.17 143	0.13 99	0.12 17	0.10 9

PFNet+	0.40 186	0.19 92	0.49 258	0.39 144	0.25 173	0.28 58	0.23 39	0.64 138	0.70 194	0.85 315	0.79 205	0.64 219	0.35 141	0.72 293	0.34 168	0.19 266	0.14 247	0.23 332	0.20 315	0.16 168	0.20 307

ASMatch	0.48 267	0.19 92	0.45 196	0.39 144	0.28 266	0.37 142	0.26 66	0.74 215	0.68 188	0.76 257	2.34 477	0.61 204	0.52 242	0.62 213	0.37 216	0.14 65	0.12 154	0.17 143	0.15 152	0.14 83	0.21 325

iRaftStereo_RVC	0.32 79	0.19 92	0.37 92	0.39 144	0.22 74	0.31 94	0.29 104	0.68 168	0.51 125	0.49 112	0.66 148	0.37 68	0.23 34	0.45 67	0.33 153	0.14 65	0.10 24	0.18 187	0.17 233	0.15 130	0.12 73

EAI-Stereo	0.34 94	0.19 92	0.44 184	0.39 144	0.21 55	0.31 94	0.30 119	1.15 384	0.30 20	0.49 112	0.75 176	0.36 66	0.28 81	0.62 213	0.27 86	0.14 65	0.11 99	0.14 44	0.13 99	0.13 45	0.12 73

CFNet-RSSM	0.34 94	0.17 45	0.45 196	0.39 144	0.22 74	0.35 129	0.23 39	0.73 213	0.84 280	0.65 181	0.54 111	0.57 170	0.28 81	0.46 77	0.26 68	0.13 32	0.10 24	0.14 44	0.12 69	0.13 45	0.11 31

Gwc-CoAtRS	0.34 94	0.17 45	0.44 184	0.39 144	0.23 112	0.34 121	0.22 26	0.70 190	0.75 222	0.60 145	0.59 127	0.58 178	0.29 95	0.45 67	0.26 68	0.14 65	0.11 99	0.14 44	0.12 69	0.12 17	0.12 73

FENet	0.42 204	0.22 193	0.38 103	0.39 144	0.24 141	0.55 244	0.32 160	0.79 241	0.70 194	0.71 224	0.72 161	0.63 212	0.57 271	0.62 213	0.44 265	0.19 266	0.13 214	0.19 227	0.17 233	0.18 225	0.19 285

ACVNet	0.46 241	0.23 214	0.36 77	0.39 144	0.28 266	0.58 264	0.40 295	0.87 270	0.80 257	0.64 172	0.96 290	0.79 300	0.60 291	0.63 224	0.67 359	0.17 207	0.15 276	0.16 107	0.15 152	0.18 225	0.15 170

cf-r	0.47 256	0.23 214	0.41 141	0.39 144	0.23 112	0.59 277	0.37 240	0.88 275	0.85 288	0.72 236	1.05 337	0.94 354	0.62 303	0.56 145	0.54 321	0.21 305	0.14 247	0.17 143	0.19 290	0.15 130	0.15 170

MSMDNet	0.48 267	0.24 251	0.52 288	0.39 144	0.27 243	0.63 302	0.30 119	0.96 306	0.96 354	0.86 322	1.07 346	0.79 300	0.44 203	0.57 156	0.43 249	0.17 207	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.23 337	0.19 285

UCFNet_RVC	0.49 284	0.26 293	0.35 70	0.39 144	0.26 214	0.64 309	0.36 226	1.15 384	0.84 280	0.67 196	0.88 259	0.88 335	0.59 287	0.58 176	0.45 273	0.24 356	0.17 326	0.27 390	0.27 410	0.25 360	0.23 349

HSM	0.51 307	0.24 251	0.41 141	0.39 144	0.24 141	0.75 350	0.40 295	1.22 414	0.75 222	0.81 284	0.91 270	1.21 415	0.69 346	0.87 365	0.46 283	0.17 207	0.13 214	0.17 143	0.14 127	0.17 202	0.17 234

CBMV_ROB	0.59 369	0.37 384	0.38 103	0.39 144	0.28 266	0.74 347	0.28 94	1.00 318	0.98 361	0.94 370	1.25 400	0.81 311	0.78 391	0.87 365	0.50 297	0.36 446	0.37 464	0.43 454	0.40 456	0.33 409	0.30 399

SGM_RVC	0.97 443	0.28 324	0.41 141	0.39 144	0.22 74	1.55 470	0.73 446	1.51 473	1.25 442	2.25 492	1.92 467	2.58 488	1.56 477	2.02 490	1.19 455	0.27 385	0.27 424	0.27 390	0.25 391	0.25 360	0.25 364
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MM-Stereo_test2	0.30 68	0.18 64	0.39 121	0.40 179	0.24 141	0.42 186	0.42 319	0.63 125	0.41 86	0.37 62	0.35 48	0.32 32	0.26 59	0.53 124	0.25 39	0.12 7	0.10 24	0.15 82	0.12 69	0.15 130	0.10 9

HART	0.29 55	0.16 23	0.32 37	0.40 179	0.21 55	0.32 105	0.26 66	0.62 118	0.31 23	0.33 49	0.65 141	0.41 95	0.22 25	0.55 135	0.25 39	0.12 7	0.10 24	0.15 82	0.11 44	0.15 130	0.11 31

PAM	0.46 241	0.19 92	0.70 374	0.40 179	0.26 214	0.75 350	0.33 170	0.85 259	0.34 35	0.70 217	0.46 73	1.83 469	0.63 309	0.61 205	0.26 68	0.15 121	0.10 24	0.16 107	0.14 127	0.14 83	0.13 104

ITSA-stereo	0.53 323	0.28 324	0.52 288	0.40 179	0.23 112	0.56 257	0.34 181	1.24 425	1.24 437	0.80 273	0.81 215	0.72 266	0.58 280	0.82 337	0.65 353	0.21 305	0.17 326	0.23 332	0.21 336	0.22 320	0.26 369

RAStereo	0.24 14	0.17 45	0.29 23	0.40 179	0.21 55	0.23 12	0.26 66	0.42 29	0.45 107	0.23 8	0.34 44	0.30 23	0.19 10	0.34 17	0.25 39	0.15 121	0.12 154	0.16 107	0.13 99	0.14 83	0.11 31

U	0.45 231	0.16 23	0.32 37	0.40 179	0.71 475	3.55 510	0.20 6	0.41 26	0.38 73	0.26 20	0.23 8	0.24 12	0.22 25	0.26 1	0.22 7	0.15 121	0.09 4	0.88 486	0.13 99	0.13 45	0.11 31

MoCha-V2	0.25 20	0.15 11	0.29 23	0.40 179	0.18 14	0.27 44	0.26 66	0.49 52	0.27 11	0.36 57	0.27 20	0.33 44	0.35 141	0.49 98	0.22 7	0.12 7	0.10 24	0.12 4	0.10 26	0.13 45	0.11 31

UniTT-Stereo	0.27 38	0.17 45	0.37 92	0.40 179	0.27 243	0.30 79	0.28 94	0.39 17	0.31 23	0.29 37	0.46 73	0.27 18	0.25 46	0.47 84	0.34 168	0.17 207	0.13 214	0.13 23	0.12 69	0.14 83	0.12 73

HH	0.35 109	0.20 124	0.47 225	0.40 179	0.25 173	0.33 111	0.31 141	0.76 228	0.38 73	0.43 93	0.57 122	0.79 300	0.44 203	0.71 288	0.25 39	0.15 121	0.11 99	0.15 82	0.14 127	0.14 83	0.12 73

HanStereo	0.35 109	0.20 124	0.47 225	0.40 179	0.25 173	0.33 111	0.31 141	0.76 228	0.38 73	0.43 93	0.57 122	0.79 300	0.44 203	0.71 288	0.25 39	0.15 121	0.11 99	0.15 82	0.14 127	0.14 83	0.12 73

SDNR	0.86 429	0.37 384	1.47 480	0.40 179	0.38 389	3.38 509	0.33 170	0.90 282	0.98 361	0.99 391	2.09 474	0.59 193	0.71 364	1.29 448	0.70 366	0.51 472	0.56 488	0.36 435	0.26 404	0.43 445	0.46 461

4D-IteraStereo	0.33 89	0.18 64	0.40 132	0.40 179	0.24 141	0.32 105	0.27 80	0.58 93	0.72 205	0.65 181	0.54 111	0.42 104	0.23 34	0.45 67	0.28 104	0.14 65	0.09 4	0.19 227	0.16 184	0.16 168	0.11 31

gwcnet-sp	0.48 267	0.23 214	0.70 374	0.40 179	0.26 214	0.81 372	0.41 310	0.89 277	0.84 280	0.91 355	0.76 181	0.66 237	0.61 297	0.66 252	0.50 297	0.18 236	0.17 326	0.18 187	0.18 260	0.18 225	0.18 252

scenet	0.48 267	0.23 214	0.70 374	0.40 179	0.26 214	0.81 372	0.41 310	0.89 277	0.84 280	0.91 355	0.76 181	0.66 237	0.61 297	0.66 252	0.50 297	0.18 236	0.17 326	0.18 187	0.18 260	0.18 225	0.18 252

ToySt	0.49 284	0.27 310	0.75 396	0.40 179	0.27 243	0.64 309	0.49 361	0.84 256	0.77 237	0.60 145	0.83 225	0.88 335	0.66 333	0.70 283	0.56 328	0.16 169	0.17 326	0.21 298	0.20 315	0.21 298	0.19 285

Anonymous_2	0.82 419	0.44 417	0.63 339	0.40 179	0.43 416	0.80 367	0.52 384	0.72 202	0.77 237	0.71 224	0.60 129	0.87 330	0.76 380	0.75 310	0.58 331	0.52 473	0.54 487	0.54 474	4.82 526	0.56 470	0.40 444

ssnet	0.48 267	0.23 214	0.70 374	0.40 179	0.26 214	0.81 372	0.41 310	0.89 277	0.84 280	0.91 355	0.76 181	0.66 237	0.61 297	0.66 252	0.50 297	0.18 236	0.17 326	0.18 187	0.18 260	0.18 225	0.18 252

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 377	0.28 324	0.99 433	0.40 179	0.30 306	1.03 417	0.56 402	1.10 360	0.99 366	0.97 382	1.22 393	1.06 387	0.69 346	1.07 419	0.95 427	0.19 266	0.11 99	0.16 107	0.13 99	0.22 320	0.21 325

IPLG	0.39 174	0.20 124	0.59 320	0.40 179	0.24 141	0.54 239	0.27 80	0.75 221	0.63 165	0.84 312	0.81 215	0.32 32	0.32 121	0.60 197	0.45 273	0.13 32	0.11 99	0.16 107	0.13 99	0.13 45	0.12 73

STrans-v2	0.46 241	0.20 124	0.48 245	0.40 179	0.24 141	0.55 244	0.50 366	1.07 350	0.73 212	0.65 181	1.05 337	0.72 266	0.69 346	0.72 293	0.33 153	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.14 127	0.13 45	0.12 73

Pruner-Stereo	0.38 158	0.20 124	0.45 196	0.40 179	0.25 173	0.22 8	0.24 50	0.67 158	0.55 140	0.89 343	0.76 181	0.68 245	0.29 95	0.62 213	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.17 233	0.17 202	0.18 252

DeepStereo_RVC	0.36 127	0.21 157	0.47 225	0.40 179	0.24 141	0.26 31	0.22 26	0.60 106	0.38 73	0.69 211	0.67 152	0.57 170	0.51 240	0.56 145	0.39 230	0.16 169	0.12 154	0.18 187	0.15 152	0.19 259	0.18 252

GES	0.44 221	0.23 214	0.57 315	0.40 179	0.30 306	0.59 277	0.36 226	0.96 306	0.68 188	0.74 248	0.83 225	0.47 130	0.48 221	0.67 263	0.43 249	0.22 330	0.16 307	0.17 143	0.16 184	0.18 225	0.23 349

GMStereo	0.39 174	0.37 384	0.54 300	0.40 179	0.26 214	0.42 186	0.36 226	0.59 96	1.04 389	0.55 132	0.51 96	0.37 68	0.35 141	0.54 130	0.41 240	0.19 266	0.13 214	0.16 107	0.17 233	0.24 350	0.18 252
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.47 256	0.21 157	0.55 305	0.40 179	0.27 243	0.87 390	0.37 240	1.33 444	0.77 237	0.80 273	0.84 230	0.54 159	0.49 224	0.57 156	0.37 216	0.18 236	0.13 214	0.18 187	0.20 315	0.16 168	0.15 170

GwcNet-RSSM	0.49 284	0.24 251	0.42 162	0.40 179	0.23 112	0.55 244	0.38 261	0.93 290	0.93 340	0.71 224	1.16 383	0.86 324	0.60 291	0.62 213	0.66 356	0.21 305	0.14 247	0.19 227	0.20 315	0.16 168	0.15 170

CFNet-ft	0.48 267	0.23 214	0.36 77	0.40 179	0.26 214	0.64 309	0.37 240	0.87 270	0.85 288	0.64 172	1.00 311	1.01 371	0.64 320	0.61 205	0.53 317	0.23 345	0.15 276	0.24 347	0.21 336	0.23 337	0.18 252

DSFCA	0.55 337	0.25 274	0.62 330	0.40 179	0.36 374	0.74 347	0.52 384	1.04 337	0.82 270	1.06 417	0.84 230	0.89 339	0.63 309	0.99 402	0.58 331	0.25 366	0.21 377	0.21 298	0.21 336	0.21 298	0.19 285

CFNet_RVC	0.48 267	0.23 214	0.36 77	0.40 179	0.26 214	0.64 309	0.37 240	0.87 270	0.85 288	0.64 172	1.00 311	1.01 371	0.64 320	0.61 205	0.53 317	0.23 345	0.15 276	0.24 347	0.21 336	0.23 337	0.18 252

DN-CSS_ROB	0.43 214	0.26 293	0.62 330	0.40 179	0.29 292	0.44 194	0.27 80	0.77 231	0.75 222	0.72 236	1.09 353	0.48 135	0.43 194	0.69 278	0.37 216	0.15 121	0.12 154	0.21 298	0.19 290	0.18 225	0.16 215

pmcnn	1.23 469	0.29 336	0.96 429	0.40 179	0.23 112	0.95 400	0.69 434	1.16 390	1.28 447	1.67 473	2.33 476	11.15 525	0.86 410	0.93 392	0.88 408	0.15 121	0.12 154	0.12 4	0.10 26	0.15 130	0.15 170

MM-Stereo_test3	0.34 94	0.19 92	0.31 30	0.41 210	0.25 173	0.35 129	0.44 333	0.72 202	0.92 334	0.46 103	0.52 105	0.41 95	0.29 95	0.44 64	0.28 104	0.16 169	0.15 276	0.17 143	0.13 99	0.14 83	0.13 104

MM-Stereo_test1	0.33 89	0.19 92	0.36 77	0.41 210	0.23 112	0.36 138	0.45 336	0.58 93	0.54 135	0.60 145	0.50 88	0.38 76	0.37 159	0.60 197	0.26 68	0.15 121	0.13 214	0.17 143	0.14 127	0.15 130	0.12 73

DDVS	0.52 317	0.30 345	0.56 311	0.41 210	0.31 328	0.71 338	0.34 181	0.91 286	0.67 183	0.85 315	0.89 263	1.12 404	0.46 212	0.86 362	0.60 339	0.22 330	0.16 307	0.22 312	0.18 260	0.25 360	0.26 369

MyStereo8	0.40 186	0.20 124	0.54 300	0.41 210	0.29 292	0.53 234	0.29 104	0.65 139	0.49 119	0.71 224	0.98 304	0.58 178	0.43 194	0.50 103	0.51 307	0.15 121	0.12 154	0.16 107	0.14 127	0.19 259	0.19 285

MyStereo06	0.38 158	0.21 157	0.61 327	0.41 210	0.28 266	0.41 179	0.50 366	0.95 302	0.35 48	0.62 154	0.54 111	0.76 291	0.27 67	0.50 103	0.29 118	0.14 65	0.13 214	0.18 187	0.17 233	0.17 202	0.15 170

MyStereo05	0.44 221	0.21 157	0.45 196	0.41 210	0.28 266	0.41 179	0.50 366	0.93 290	1.09 411	0.76 257	0.61 132	0.51 147	0.57 271	0.73 298	0.42 244	0.14 65	0.13 214	0.18 187	0.17 233	0.17 202	0.15 170

ACVNet-DCA	0.35 109	0.23 214	0.33 45	0.41 210	0.22 74	0.55 244	0.38 261	0.85 259	0.54 135	0.41 85	0.50 88	0.34 48	0.49 224	0.57 156	0.25 39	0.16 169	0.10 24	0.19 227	0.13 99	0.18 225	0.17 234

xx1	0.39 174	0.23 214	0.33 45	0.41 210	0.22 74	0.55 244	0.38 261	0.67 158	1.06 400	0.41 85	0.50 88	0.65 232	0.53 246	0.57 156	0.25 39	0.16 169	0.10 24	0.20 257	0.19 290	0.18 225	0.17 234

1test111	0.36 127	0.23 214	0.33 45	0.41 210	0.22 74	0.55 244	0.38 261	0.85 259	0.54 135	0.41 85	0.50 88	0.34 48	0.49 224	0.55 135	0.45 273	0.16 169	0.10 24	0.19 227	0.13 99	0.18 225	0.17 234

cc1	0.37 143	0.23 214	0.33 45	0.41 210	0.22 74	0.55 244	0.38 261	0.67 158	1.06 400	0.41 85	0.50 88	0.34 48	0.49 224	0.57 156	0.25 39	0.16 169	0.10 24	0.19 227	0.13 99	0.16 168	0.15 170

tt1	0.36 127	0.24 251	0.32 37	0.41 210	0.22 74	0.54 239	0.38 261	0.68 168	1.04 389	0.41 85	0.46 73	0.35 57	0.45 208	0.57 156	0.25 39	0.16 169	0.10 24	0.19 227	0.13 99	0.16 168	0.16 215

MIF-Stereo (partial)	0.31 73	0.18 64	0.37 92	0.41 210	0.31 328	0.28 58	0.23 39	0.47 47	0.42 94	0.31 41	0.63 135	0.36 66	0.35 141	0.57 156	0.31 131	0.17 207	0.13 214	0.19 227	0.17 233	0.18 225	0.14 147

CASnet	0.30 68	0.20 124	0.33 45	0.41 210	0.16 6	0.26 31	0.24 50	0.52 71	0.53 131	0.52 123	0.54 111	0.39 79	0.24 41	0.40 40	0.26 68	0.14 65	0.10 24	0.22 312	0.18 260	0.18 225	0.11 31
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 109	0.24 251	0.48 245	0.41 210	0.26 214	0.35 129	0.24 50	0.67 158	0.44 100	0.54 130	0.51 96	0.66 237	0.25 46	0.66 252	0.30 124	0.14 65	0.12 154	0.23 332	0.20 315	0.18 225	0.13 104

DisPM	0.39 174	0.19 92	0.44 184	0.41 210	0.27 243	0.24 18	0.31 141	0.65 139	0.57 148	0.87 329	0.87 251	0.60 199	0.32 121	0.76 314	0.32 141	0.18 236	0.12 154	0.19 227	0.17 233	0.15 130	0.20 307

psmg	0.49 284	0.25 274	0.43 172	0.41 210	0.28 266	0.85 386	0.43 324	0.99 314	0.76 230	0.91 355	0.94 278	0.76 291	0.54 257	0.64 237	0.43 249	0.20 289	0.15 276	0.20 257	0.20 315	0.18 225	0.18 252

CSP-Net	0.56 348	0.27 310	0.49 258	0.41 210	0.28 266	1.22 448	0.50 366	1.23 418	0.72 205	0.95 377	0.95 286	0.89 339	0.62 303	0.83 345	0.62 345	0.26 376	0.17 326	0.17 143	0.17 233	0.18 225	0.17 234

Patchmatch Stereo++	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.22 26	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.58 178	0.38 163	0.58 176	0.36 201	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
TransformOpticalFlow	0.44 221	0.20 124	0.47 225	0.41 210	0.23 112	0.37 142	0.47 347	0.94 295	0.76 230	0.65 181	1.14 372	0.73 277	0.56 269	0.76 314	0.32 141	0.15 121	0.10 24	0.17 143	0.15 152	0.14 83	0.13 104

NF-Stereo	0.38 158	0.20 124	0.45 196	0.41 210	0.25 173	0.26 31	0.31 141	0.69 176	0.70 194	0.65 181	0.77 185	0.57 170	0.30 109	0.67 263	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.16 168	0.27 378

OCTAStereo	0.38 158	0.20 124	0.46 213	0.41 210	0.25 173	0.26 31	0.31 141	0.69 176	0.70 194	0.65 181	0.77 185	0.58 178	0.30 109	0.67 263	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.16 168	0.27 378

PSM-softLoss	0.38 158	0.20 124	0.48 245	0.41 210	0.26 214	0.30 79	0.35 204	0.69 176	0.46 111	0.62 154	0.82 219	0.59 193	0.33 131	0.70 283	0.39 230	0.19 266	0.12 154	0.20 257	0.18 260	0.16 168	0.22 343

KMStereo	0.38 158	0.20 124	0.48 245	0.41 210	0.26 214	0.30 79	0.35 204	0.69 176	0.46 111	0.62 154	0.82 219	0.59 193	0.33 131	0.70 283	0.39 230	0.19 266	0.12 154	0.20 257	0.18 260	0.16 168	0.22 343

NRIStereo	0.36 127	0.20 124	0.45 196	0.41 210	0.23 112	0.34 121	0.26 66	0.65 139	0.55 140	0.64 172	0.63 135	0.56 165	0.37 159	0.65 244	0.37 216	0.15 121	0.11 99	0.18 187	0.15 152	0.17 202	0.14 147

PSM-adaLoss	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.31 141	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.58 178	0.38 163	0.56 145	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

FTStereo	0.56 348	0.20 124	0.37 92	0.41 210	0.25 173	0.40 165	0.79 453	0.66 148	0.43 96	1.09 426	3.27 497	0.70 253	0.73 371	0.55 135	0.33 153	0.14 65	0.13 214	0.19 227	0.17 233	0.15 130	0.30 399

ROB_FTStereo_v2	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.31 141	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.57 170	0.38 163	0.57 156	0.36 201	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

ROB_FTStereo	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.25 28	0.21 18	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.58 178	0.38 163	0.57 156	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

HUI-Stereo	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.22 26	0.60 106	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.58 178	0.38 163	0.50 103	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

RE-Stereo	0.38 158	0.20 124	0.46 213	0.41 210	0.25 173	0.26 31	0.31 141	0.69 176	0.70 194	0.65 181	0.77 185	0.58 178	0.30 109	0.67 263	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.16 168	0.27 378

TVStereo	0.38 158	0.20 124	0.46 213	0.41 210	0.25 173	0.26 31	0.31 141	0.69 176	0.70 194	0.65 181	0.77 185	0.58 178	0.30 109	0.67 263	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.16 168	0.27 378

iGMRVC	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.30 119	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.58 178	0.38 163	0.58 176	0.36 201	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

iRAFT	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.22 26	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.58 178	0.38 163	0.58 176	0.36 201	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

RAFT-IKP	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.28 94	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.57 170	0.38 163	0.58 176	0.36 201	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

rafts_anoy	0.37 143	0.21 157	0.36 77	0.41 210	0.26 214	0.30 79	0.33 170	0.67 158	0.90 322	0.58 139	0.66 148	0.45 119	0.33 131	0.47 84	0.39 230	0.16 169	0.11 99	0.21 298	0.23 367	0.17 202	0.14 147

raftrobust	0.34 94	0.19 92	0.36 77	0.41 210	0.27 243	0.30 79	0.25 57	0.71 198	0.63 165	0.58 139	0.55 116	0.45 119	0.46 212	0.51 109	0.29 118	0.16 169	0.12 154	0.14 44	0.12 69	0.12 17	0.13 104

hitnet-ft	0.55 337	0.27 310	0.39 121	0.41 210	0.28 266	0.78 361	0.40 295	0.92 288	0.90 322	0.82 293	1.01 314	1.13 410	0.70 359	0.78 325	0.67 359	0.28 395	0.20 367	0.28 398	0.22 354	0.29 383	0.26 369

DIP-Stereo	0.39 174	0.21 157	0.50 271	0.41 210	0.28 266	0.62 293	0.27 80	0.77 231	0.40 82	0.64 172	0.86 243	0.52 151	0.33 131	0.66 252	0.42 244	0.15 121	0.13 214	0.17 143	0.14 127	0.15 130	0.15 170
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	0.51 307	0.29 336	0.46 213	0.41 210	0.27 243	0.70 333	0.32 160	1.13 372	1.00 372	0.72 236	1.07 346	0.85 319	0.60 291	0.76 314	0.52 314	0.19 266	0.14 247	0.23 332	0.23 367	0.21 298	0.16 215

DeepPruner_ROB	0.53 323	0.34 367	0.59 320	0.41 210	0.30 306	0.50 220	0.43 324	1.19 400	0.70 194	0.85 315	1.05 337	0.86 324	0.55 262	0.84 350	0.51 307	0.29 402	0.23 393	0.22 312	0.22 354	0.26 366	0.25 364

DFGA-Net	0.45 231	0.29 336	0.80 410	0.42 250	0.32 344	0.53 234	0.35 204	0.78 237	0.89 319	0.66 193	0.75 176	0.48 135	0.39 174	0.74 305	0.60 339	0.15 121	0.13 214	0.19 227	0.18 260	0.20 275	0.17 234

rvit_stereo_0081_aga	0.31 73	0.28 324	0.44 184	0.42 250	0.29 292	0.34 121	0.31 141	0.44 39	0.40 82	0.39 76	0.44 65	0.40 89	0.32 121	0.42 51	0.29 118	0.23 345	0.17 326	0.19 227	0.16 184	0.20 275	0.15 170

MyStereo07	0.32 79	0.22 193	0.34 61	0.42 250	0.28 266	0.40 165	0.50 366	0.72 202	0.37 68	0.37 62	0.34 44	0.32 32	0.31 116	0.59 191	0.27 86	0.14 65	0.13 214	0.18 187	0.17 233	0.17 202	0.16 215

MyStereo04	0.44 221	0.22 193	0.44 184	0.42 250	0.28 266	0.40 165	0.50 366	1.00 318	1.08 409	0.62 154	0.58 126	0.55 162	0.57 271	0.71 288	0.44 265	0.14 65	0.13 214	0.18 187	0.17 233	0.17 202	0.16 215

CoDeX	0.47 256	0.20 124	0.49 258	0.42 250	0.25 173	0.75 350	0.36 226	1.27 433	0.80 257	0.82 293	0.96 290	0.62 210	0.57 271	0.60 197	0.36 201	0.17 207	0.12 154	0.17 143	0.15 152	0.16 168	0.14 147

raft_robust	0.41 197	0.23 214	0.36 77	0.42 250	0.21 55	0.40 165	0.33 170	0.79 241	0.98 361	0.79 271	0.87 251	0.39 79	0.33 131	0.84 350	0.29 118	0.13 32	0.12 154	0.16 107	0.17 233	0.15 130	0.12 73

iRaft-Stereo_5w	0.45 231	0.21 157	0.48 245	0.42 250	0.28 266	0.31 94	0.54 392	0.63 125	0.62 154	0.62 154	0.89 263	1.01 371	0.69 346	0.75 310	0.66 356	0.13 32	0.12 154	0.17 143	0.15 152	0.14 83	0.15 170

SST-Stereo	0.40 186	0.19 92	0.45 196	0.42 250	0.25 173	0.25 28	0.21 18	0.66 148	0.47 116	1.08 424	0.79 205	0.72 266	0.43 194	0.77 321	0.35 185	0.16 169	0.11 99	0.20 257	0.16 184	0.19 259	0.15 170

CRE-IMP	0.36 127	0.23 214	0.49 258	0.42 250	0.24 141	0.41 179	0.21 18	0.57 87	0.41 86	0.65 181	0.72 161	0.53 155	0.37 159	0.61 205	0.38 224	0.17 207	0.11 99	0.19 227	0.15 152	0.21 298	0.18 252

GMM-Stereo	0.44 221	0.19 92	0.36 77	0.42 250	0.25 173	0.51 224	0.47 347	0.71 198	0.53 131	0.76 257	1.37 421	0.76 291	0.38 163	0.60 197	0.33 153	0.15 121	0.10 24	0.20 257	0.19 290	0.16 168	0.27 378

RALCasStereoNet	0.36 127	0.21 157	0.37 92	0.42 250	0.26 214	0.35 129	0.38 261	0.63 125	0.64 172	0.50 115	0.72 161	0.51 147	0.29 95	0.59 191	0.36 201	0.16 169	0.14 247	0.15 82	0.13 99	0.17 202	0.16 215

RALAANet	0.38 158	0.23 214	0.48 245	0.42 250	0.29 292	0.35 129	0.25 57	0.86 263	0.64 172	0.67 196	0.65 141	0.60 199	0.29 95	0.60 197	0.34 168	0.15 121	0.12 154	0.17 143	0.15 152	0.21 298	0.13 104

ARAFT	0.47 256	0.24 251	0.79 408	0.42 250	0.25 173	0.55 244	0.55 396	0.75 221	0.81 265	0.89 343	0.75 176	0.73 277	0.47 216	0.88 368	0.37 216	0.15 121	0.12 154	0.23 332	0.22 354	0.14 83	0.13 104

PSMNet-RSSM	0.48 267	0.22 193	0.38 103	0.42 250	0.25 173	0.50 220	0.37 240	1.10 360	0.77 237	0.70 217	1.06 343	0.84 317	0.64 320	0.62 213	0.47 290	0.23 345	0.15 276	0.23 332	0.25 391	0.20 275	0.19 285

R-Stereo Train	0.39 174	0.18 64	0.42 162	0.42 250	0.26 214	0.40 165	0.32 160	0.72 202	0.34 35	0.89 343	1.28 405	0.57 170	0.35 141	0.42 51	0.32 141	0.15 121	0.12 154	0.14 44	0.12 69	0.14 83	0.13 104

RAFT-Stereo	0.39 174	0.18 64	0.42 162	0.42 250	0.26 214	0.40 165	0.32 160	0.72 202	0.34 35	0.89 343	1.28 405	0.57 170	0.35 141	0.42 51	0.32 141	0.15 121	0.12 154	0.14 44	0.12 69	0.14 83	0.13 104
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.58 362	0.44 417	0.62 330	0.42 250	0.33 355	0.66 319	0.58 406	1.02 330	0.86 293	0.77 263	1.28 405	0.72 266	0.64 320	0.82 337	0.59 336	0.31 412	0.26 416	0.40 448	0.27 410	0.33 409	0.26 369

iResNet	0.49 284	0.29 336	0.79 408	0.42 250	0.21 55	0.61 285	0.40 295	0.82 249	0.99 366	0.87 329	1.12 360	0.69 249	0.53 246	0.78 325	0.51 307	0.15 121	0.11 99	0.14 44	0.12 69	0.17 202	0.15 170

LE_ROB	4.42 515	0.24 251	2.75 499	0.42 250	0.23 112	1.57 472	0.90 466	1.71 487	17.88 532	16.56 534	4.88 516	5.17 512	18.85 534	1.63 473	14.62 525	0.17 207	0.14 247	0.16 107	0.16 184	0.19 259	0.17 234

CBMV	0.64 378	0.35 373	0.41 141	0.42 250	0.25 173	1.01 412	0.77 450	1.13 372	1.09 411	1.17 436	1.22 393	1.04 380	0.75 377	0.88 368	0.63 348	0.28 395	0.30 437	0.34 428	0.30 423	0.26 366	0.26 369
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-Stereo	0.49 284	0.23 214	0.48 245	0.43 270	0.26 214	0.47 210	0.42 319	0.93 290	0.78 246	0.84 312	0.86 243	0.91 346	0.52 242	0.78 325	0.70 366	0.20 289	0.17 326	0.22 312	0.18 260	0.17 202	0.21 325

rvit_stereo_0081	0.32 79	0.24 251	0.47 225	0.43 270	0.26 214	0.30 79	0.37 240	0.42 29	0.55 140	0.36 57	0.40 57	0.39 79	0.35 141	0.43 55	0.33 153	0.22 330	0.16 307	0.19 227	0.16 184	0.19 259	0.13 104

ACV-stereo	0.62 375	0.34 367	1.00 434	0.43 270	0.31 328	1.20 446	0.40 295	0.75 221	0.83 275	0.64 172	0.77 185	2.10 478	1.03 441	0.81 334	0.64 351	0.21 305	0.17 326	0.18 187	0.18 260	0.21 298	0.21 325

rvit_stereo_0082	0.32 79	0.24 251	0.47 225	0.43 270	0.26 214	0.30 79	0.37 240	0.42 29	0.55 140	0.36 57	0.40 57	0.39 79	0.35 141	0.43 55	0.33 153	0.22 330	0.16 307	0.19 227	0.16 184	0.19 259	0.13 104

EKT-Stereo	0.35 109	0.23 214	0.39 121	0.43 270	0.29 292	0.38 155	0.31 141	0.69 176	0.64 172	0.45 98	0.63 135	0.49 141	0.27 67	0.56 145	0.33 153	0.18 236	0.14 247	0.18 187	0.15 152	0.16 168	0.16 215

ssnet_v2	0.58 362	0.28 324	0.56 311	0.43 270	0.29 292	0.95 400	0.59 408	1.13 372	0.99 366	0.93 367	0.80 208	0.99 364	0.64 320	0.82 337	0.94 424	0.25 366	0.22 383	0.23 332	0.24 382	0.20 275	0.19 285

dad	0.58 362	0.50 431	0.64 344	0.43 270	0.30 306	0.59 277	0.36 226	0.78 237	1.25 442	1.01 401	1.17 385	1.15 413	0.53 246	0.68 273	0.50 297	0.35 442	0.23 393	0.37 440	0.21 336	0.29 383	0.20 307

GMOStereo	0.37 143	0.19 92	0.38 103	0.43 270	0.24 141	0.37 142	0.38 261	0.52 71	0.62 154	0.87 329	0.84 230	0.64 219	0.35 141	0.37 27	0.28 104	0.13 32	0.11 99	0.20 257	0.18 260	0.15 130	0.11 31

error version	0.37 143	0.19 92	0.38 103	0.43 270	0.24 141	0.37 142	0.38 261	0.52 71	0.62 154	0.87 329	0.84 230	0.64 219	0.35 141	0.37 27	0.28 104	0.13 32	0.11 99	0.20 257	0.18 260	0.15 130	0.11 31

test-v	0.37 143	0.19 92	0.38 103	0.43 270	0.24 141	0.37 142	0.38 261	0.52 71	0.62 154	0.87 329	0.84 230	0.64 219	0.35 141	0.37 27	0.28 104	0.13 32	0.11 99	0.20 257	0.18 260	0.15 130	0.11 31

GANet-ADL	0.42 204	0.25 274	0.45 196	0.43 270	0.29 292	0.54 239	0.35 204	0.89 277	0.86 293	0.63 162	0.72 161	0.68 245	0.42 188	0.52 115	0.41 240	0.21 305	0.14 247	0.15 82	0.13 99	0.18 225	0.19 285

PSM-AAD	0.48 267	0.20 124	0.37 92	0.43 270	0.23 112	0.56 257	0.50 366	0.65 139	0.70 194	1.07 420	1.12 360	0.58 178	0.92 423	0.61 205	0.32 141	0.15 121	0.11 99	0.25 360	0.26 404	0.18 225	0.43 455

RAFT_R40	0.40 186	0.19 92	0.44 184	0.43 270	0.25 173	0.23 12	0.26 66	0.67 158	0.67 183	0.98 388	0.78 196	0.72 266	0.43 194	0.76 314	0.35 185	0.16 169	0.11 99	0.20 257	0.16 184	0.18 225	0.14 147

PFNet	0.42 204	0.18 64	0.58 319	0.43 270	0.24 141	0.43 189	0.32 160	0.74 215	0.78 246	1.00 396	0.74 174	0.68 245	0.39 174	0.72 293	0.37 216	0.16 169	0.10 24	0.20 257	0.15 152	0.16 168	0.13 104

test-2	0.37 143	0.19 92	0.38 103	0.43 270	0.24 141	0.37 142	0.38 261	0.52 71	0.62 154	0.87 329	0.84 230	0.64 219	0.35 141	0.37 27	0.28 104	0.13 32	0.11 99	0.20 257	0.18 260	0.15 130	0.11 31

MMNet	0.55 337	0.25 274	0.61 327	0.43 270	0.34 364	1.07 424	0.39 283	0.87 270	0.91 329	0.91 355	0.93 277	0.86 324	0.76 380	0.81 334	0.76 379	0.15 121	0.14 247	0.18 187	0.19 290	0.20 275	0.16 215

SuperB	1.04 451	0.37 384	4.81 510	0.43 270	0.31 328	0.99 410	0.46 340	1.02 330	2.09 487	1.09 426	1.09 353	0.75 285	0.81 397	1.06 416	1.76 475	0.19 266	0.15 276	0.17 143	0.15 152	2.82 517	0.26 369

SGM-ForestM	4.04 513	0.32 354	0.46 213	0.43 270	0.27 243	7.50 521	1.45 504	3.84 513	4.24 513	8.19 525	6.76 522	19.00 532	9.08 521	10.74 526	6.62 515	0.31 412	0.33 457	0.32 421	0.32 436	0.29 383	0.29 391

SGM-Forest	0.62 375	0.32 354	0.39 121	0.43 270	0.30 306	1.02 414	0.55 396	1.09 358	1.05 393	1.06 417	1.18 387	1.10 400	0.67 336	0.88 368	0.62 345	0.31 412	0.33 457	0.33 426	0.30 423	0.30 392	0.28 385
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex_refinement	0.53 323	0.21 157	0.39 121	0.44 289	0.30 306	0.76 356	0.39 283	1.09 358	0.90 322	0.85 315	1.12 360	1.00 367	0.56 269	0.63 224	0.81 389	0.21 305	0.13 214	0.16 107	0.16 184	0.20 275	0.21 325

rvit_stereo_0083	0.34 94	0.24 251	0.50 271	0.44 289	0.27 243	0.34 121	0.35 204	0.45 42	0.62 154	0.37 62	0.47 79	0.42 104	0.35 141	0.40 40	0.36 201	0.22 330	0.20 367	0.20 257	0.17 233	0.20 275	0.14 147

Selective-RAFT	0.35 109	0.23 214	0.51 283	0.44 289	0.21 55	0.64 309	0.27 80	0.59 96	0.63 165	0.40 81	0.38 55	0.55 162	0.40 180	0.57 156	0.35 185	0.13 32	0.11 99	0.14 44	0.12 69	0.16 168	0.13 104

test_4	0.36 127	0.18 64	0.31 30	0.44 289	0.25 173	0.20 4	0.34 181	0.56 83	0.41 86	0.59 141	1.45 438	0.43 112	0.25 46	0.63 224	0.28 104	0.12 7	0.10 24	0.17 143	0.19 290	0.15 130	0.11 31

dd	0.43 214	0.38 394	0.55 305	0.44 289	0.25 173	0.47 210	0.38 261	0.70 190	1.05 393	0.59 141	0.65 141	0.42 104	0.39 174	0.66 252	0.50 297	0.24 356	0.15 276	0.21 298	0.15 152	0.22 320	0.18 252

GLC_STEREO	0.29 55	0.19 92	0.27 16	0.44 289	0.19 21	0.31 94	0.26 66	0.47 47	0.43 96	0.37 62	0.47 79	0.41 95	0.23 34	0.50 103	0.34 168	0.14 65	0.18 343	0.19 227	0.16 184	0.16 168	0.13 104

test_3	0.36 127	0.19 92	0.44 184	0.44 289	0.23 112	0.48 213	0.36 226	0.66 148	0.82 270	0.64 172	0.45 68	0.68 245	0.25 46	0.41 46	0.31 131	0.12 7	0.10 24	0.18 187	0.16 184	0.15 130	0.11 31

LCNet	0.41 197	0.20 124	0.32 37	0.44 289	0.24 141	0.47 210	0.29 104	0.67 158	0.53 131	0.72 236	1.03 327	0.66 237	0.60 291	0.58 176	0.34 168	0.14 65	0.10 24	0.19 227	0.19 290	0.21 298	0.36 428

AAGNet	1.43 480	0.20 124	0.48 245	0.44 289	0.25 173	0.29 69	0.31 141	0.65 139	0.68 188	0.97 382	0.86 243	0.67 244	0.62 303	0.64 237	20.63 529	0.16 169	0.11 99	0.19 227	0.15 152	0.19 259	0.12 73

KYRaft	0.48 267	0.20 124	0.38 103	0.44 289	0.23 112	0.44 194	0.37 240	0.66 148	0.41 86	0.94 370	1.73 458	0.79 300	0.41 186	0.63 224	0.31 131	0.16 169	0.11 99	0.18 187	0.22 354	0.16 168	0.78 486

IRAFT_RVC	0.42 204	0.20 124	0.48 245	0.44 289	0.24 141	0.27 44	0.54 392	0.74 215	0.77 237	0.76 257	0.80 208	0.73 277	0.51 240	0.70 283	0.36 201	0.17 207	0.10 24	0.21 298	0.16 184	0.16 168	0.14 147

cross-raft	0.34 94	0.20 124	0.37 92	0.44 289	0.23 112	0.32 105	0.35 204	0.74 215	0.40 82	0.60 145	0.77 185	0.57 170	0.27 67	0.43 55	0.28 104	0.12 7	0.10 24	0.15 82	0.13 99	0.15 130	0.11 31

Prome-Stereo	0.46 241	0.19 92	0.35 70	0.44 289	0.26 214	0.40 165	0.45 336	0.68 168	0.44 100	0.96 378	1.84 464	0.59 193	0.67 336	0.61 205	0.32 141	0.14 65	0.11 99	0.16 107	0.14 127	0.16 168	0.29 391

ADLNet	0.55 337	0.27 310	0.51 283	0.44 289	0.35 370	0.78 361	0.46 340	1.08 354	0.86 293	0.99 391	0.98 304	0.92 350	0.63 309	0.69 278	0.81 389	0.22 330	0.16 307	0.22 312	0.22 354	0.21 298	0.21 325

delet	0.55 337	0.24 251	0.55 305	0.44 289	0.33 355	1.07 424	0.50 366	1.00 318	0.86 293	0.85 315	0.96 290	0.90 344	0.63 309	0.83 345	0.74 377	0.18 236	0.18 343	0.20 257	0.21 336	0.16 168	0.15 170

UNet	0.54 335	0.26 293	0.66 356	0.44 289	0.40 398	0.99 410	0.41 310	0.98 312	0.75 222	0.83 305	0.89 263	1.04 380	0.72 368	0.73 298	0.62 345	0.19 266	0.14 247	0.20 257	0.17 233	0.20 275	0.17 234

acv_ft	0.51 307	0.23 214	0.56 311	0.44 289	0.28 266	0.86 389	0.39 283	0.91 286	0.80 257	0.97 382	0.96 290	0.79 300	0.59 287	0.63 224	0.87 405	0.17 207	0.15 276	0.16 107	0.15 152	0.17 202	0.15 170

FADNet_RVC	0.55 337	0.37 384	1.17 454	0.44 289	0.31 328	0.56 257	0.34 181	1.06 346	0.88 306	0.67 196	0.90 267	0.61 204	0.65 326	0.93 392	0.70 366	0.21 305	0.18 343	0.26 378	0.23 367	0.31 398	0.28 385

STTStereo	0.55 337	0.37 384	0.76 401	0.44 289	0.31 328	0.60 283	0.44 333	0.96 306	0.86 293	0.99 391	0.90 267	0.96 358	0.58 280	0.71 288	0.61 342	0.25 366	0.23 393	0.26 378	0.32 436	0.24 350	0.23 349

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 323	0.32 354	0.64 344	0.44 289	0.30 306	0.66 319	0.44 333	1.04 337	0.88 306	0.91 355	0.91 270	0.99 364	0.60 291	0.68 273	0.60 339	0.21 305	0.17 326	0.22 312	0.22 354	0.21 298	0.21 325
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.70 393	0.26 293	0.68 364	0.44 289	0.31 328	1.14 437	0.51 381	1.23 418	1.23 435	0.81 284	1.05 337	1.50 454	0.85 408	1.82 482	1.03 439	0.19 266	0.15 276	0.18 187	0.16 184	0.24 350	0.23 349

NOSS_ROB	0.57 355	0.39 400	0.39 121	0.44 289	0.30 306	0.73 346	0.54 392	1.03 334	1.08 409	0.67 196	0.87 251	0.76 291	0.57 271	0.77 321	0.47 290	0.38 450	0.38 466	0.44 457	0.42 465	0.37 428	0.34 421

MeshStereo	1.34 474	0.43 413	0.54 300	0.44 289	0.34 364	1.66 477	0.60 410	1.94 490	1.37 454	4.47 516	3.25 495	4.71 507	1.94 492	1.92 486	1.17 453	0.35 442	0.35 461	0.37 440	0.31 430	0.32 403	0.32 410
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
FACV-RUCA	0.43 214	0.28 324	0.47 225	0.45 312	0.33 355	0.58 264	0.34 181	0.82 249	0.73 212	0.57 137	0.84 230	0.47 130	0.50 235	0.54 130	0.39 230	0.22 330	0.15 276	0.35 430	0.16 184	0.28 379	0.21 325

UGAM	0.52 317	0.22 193	0.46 213	0.45 312	0.25 173	0.41 179	0.52 384	0.62 118	1.16 422	0.76 257	1.13 367	1.32 431	0.57 271	1.00 405	0.53 317	0.17 207	0.14 247	0.25 360	0.21 336	0.15 130	0.13 104

fast-acv-ft	0.64 378	0.30 345	0.73 387	0.45 312	0.34 364	1.17 442	0.49 361	0.86 263	0.98 361	1.02 403	1.36 418	1.29 423	0.85 408	0.76 314	0.81 389	0.21 305	0.23 393	0.23 332	0.23 367	0.21 298	0.20 307

DCRE	0.37 143	0.18 64	0.46 213	0.45 312	0.32 344	0.42 186	0.37 240	0.63 125	0.51 125	0.47 108	0.94 278	0.56 165	0.36 155	0.52 115	0.32 141	0.14 65	0.13 214	0.15 82	0.14 127	0.14 83	0.13 104

HBP-ISP	0.59 369	0.45 421	0.43 172	0.45 312	0.33 355	0.70 333	0.28 94	1.11 365	1.00 372	0.83 305	1.18 387	0.65 232	0.68 342	0.88 368	0.52 314	0.35 442	0.38 466	0.47 462	0.41 461	0.38 432	0.31 406

BUS	0.45 231	0.25 274	0.43 172	0.45 312	0.28 266	0.70 333	0.34 181	0.94 295	0.76 230	0.75 250	0.80 208	0.65 232	0.49 224	0.64 237	0.51 307	0.20 289	0.14 247	0.22 312	0.19 290	0.18 225	0.18 252

RAFT_CTSACE	0.45 231	0.20 124	0.44 184	0.45 312	0.27 243	0.34 121	0.39 283	0.60 106	0.73 212	0.76 257	1.44 435	0.83 313	0.38 163	1.08 421	0.26 68	0.12 7	0.13 214	0.18 187	0.16 184	0.15 130	0.11 31

NINENet	0.50 300	0.29 336	0.51 283	0.45 312	0.32 344	0.70 333	0.34 181	1.10 360	0.88 306	0.80 273	0.94 278	0.65 232	0.49 224	0.73 298	0.51 307	0.22 330	0.20 367	0.25 360	0.18 260	0.22 320	0.21 325

BSDual-CNN	0.46 241	0.25 274	0.43 172	0.45 312	0.28 266	0.77 357	0.40 295	0.94 295	0.76 230	0.75 250	0.80 208	0.76 291	0.54 257	0.64 237	0.43 249	0.20 289	0.14 247	0.22 312	0.19 290	0.18 225	0.18 252

hknet	0.49 284	0.25 274	0.51 283	0.45 312	0.29 292	0.77 357	0.40 295	0.94 295	0.83 275	0.75 250	0.80 208	0.97 360	0.61 297	0.73 298	0.45 273	0.18 236	0.14 247	0.22 312	0.19 290	0.18 225	0.18 252

Sa-1000	0.48 267	0.24 251	0.41 141	0.45 312	0.25 173	0.59 277	0.34 181	0.81 247	0.93 340	0.82 293	1.50 442	0.53 155	0.45 208	0.92 386	0.30 124	0.15 121	0.12 154	0.21 298	0.19 290	0.15 130	0.13 104

CIPLG	0.41 197	0.21 157	0.63 339	0.45 312	0.33 355	0.52 228	0.33 170	0.65 139	0.60 152	0.82 293	0.96 290	0.46 127	0.32 121	0.55 135	0.44 265	0.16 169	0.12 154	0.15 82	0.14 127	0.13 45	0.14 147

IPLGR_C	0.40 186	0.21 157	0.64 344	0.45 312	0.33 355	0.52 228	0.34 181	0.66 148	0.62 154	0.82 293	0.92 274	0.45 119	0.32 121	0.52 115	0.46 283	0.17 207	0.12 154	0.15 82	0.14 127	0.13 45	0.14 147

ACRE	0.40 186	0.21 157	0.65 350	0.45 312	0.33 355	0.51 224	0.33 170	0.66 148	0.63 165	0.80 273	0.92 274	0.45 119	0.32 121	0.52 115	0.45 273	0.16 169	0.12 154	0.15 82	0.14 127	0.13 45	0.14 147

GwcNet-ADL	0.44 221	0.22 193	0.48 245	0.45 312	0.30 306	0.40 165	0.37 240	0.92 288	0.97 357	0.71 224	0.78 196	0.61 204	0.42 188	0.62 213	0.50 297	0.19 266	0.14 247	0.15 82	0.14 127	0.18 225	0.18 252

TestStereo	0.38 158	0.31 350	0.40 132	0.45 312	0.20 40	0.40 165	0.37 240	0.66 148	0.65 177	0.53 126	0.78 196	0.47 130	0.40 180	0.55 135	0.37 216	0.18 236	0.13 214	0.20 257	0.15 152	0.22 320	0.13 104

pcwnet_v2	0.58 362	0.28 324	0.84 413	0.45 312	0.35 370	0.61 285	0.35 204	1.27 433	1.21 432	0.99 391	1.27 403	0.72 266	0.58 280	0.67 263	0.48 294	0.27 385	0.21 377	0.24 347	0.23 367	0.29 383	0.29 391

UPFNet	0.53 323	0.24 251	0.51 283	0.45 312	0.38 389	0.84 385	0.49 361	0.99 314	0.75 222	0.87 329	0.88 259	0.86 324	0.64 320	0.80 331	0.71 371	0.20 289	0.20 367	0.20 257	0.20 315	0.19 259	0.15 170

ac_64	0.52 317	0.22 193	0.50 271	0.45 312	0.28 266	0.80 367	0.45 336	1.02 330	0.61 153	0.91 355	0.83 225	1.07 392	0.68 342	0.74 305	0.70 366	0.21 305	0.18 343	0.20 257	0.19 290	0.18 225	0.15 170

FADNet	0.61 374	0.51 434	1.10 443	0.45 312	0.44 423	0.65 316	0.41 310	1.19 400	1.05 393	0.70 217	0.84 230	0.98 363	0.66 333	0.82 337	0.50 297	0.29 402	0.30 437	0.27 390	0.30 423	0.46 453	0.35 426

AANet_RVC	0.57 355	0.32 354	0.54 300	0.45 312	0.27 243	0.57 262	0.48 355	1.00 318	1.28 447	0.86 322	1.33 415	0.87 330	0.58 280	1.07 419	0.75 378	0.18 236	0.12 154	0.15 82	0.13 99	0.18 225	0.18 252

testlalala_base	0.46 241	0.25 274	0.41 141	0.46 333	0.33 355	0.58 264	0.25 57	0.57 87	0.34 35	0.51 118	0.56 119	0.46 127	0.30 109	0.43 55	0.31 131	1.47 506	0.11 99	0.14 44	0.09 9	1.59 496	0.13 104

CRFU-Net	0.57 355	0.27 310	0.57 315	0.46 333	0.30 306	1.20 446	0.52 384	1.10 360	0.56 146	1.00 396	0.98 304	1.06 387	0.79 393	0.81 334	0.71 371	0.21 305	0.19 357	0.18 187	0.16 184	0.18 225	0.19 285

SA	0.44 221	0.25 274	0.46 213	0.46 333	0.24 141	0.43 189	0.36 226	0.75 221	0.96 354	0.59 141	1.03 327	0.48 135	0.52 242	0.94 399	0.32 141	0.16 169	0.12 154	0.21 298	0.19 290	0.15 130	0.13 104

AACVNet	0.50 300	0.23 214	0.49 258	0.46 333	0.29 292	0.52 228	0.38 261	0.90 282	0.55 140	0.81 284	1.03 327	1.00 367	0.70 359	0.83 345	0.54 321	0.21 305	0.18 343	0.24 347	0.18 260	0.23 337	0.20 307

GrayStereo	0.49 284	0.19 92	0.42 162	0.46 333	0.28 266	0.53 234	0.67 424	0.69 176	0.63 165	1.02 403	1.47 441	0.78 298	0.76 380	0.56 145	0.33 153	0.14 65	0.12 154	0.17 143	0.17 233	0.15 130	0.29 391

test-1	0.36 127	0.19 92	0.71 379	0.46 333	0.26 214	0.44 194	0.36 226	0.60 106	0.59 150	0.48 111	0.67 152	0.53 155	0.36 155	0.40 40	0.29 118	0.14 65	0.11 99	0.16 107	0.14 127	0.15 130	0.16 215

FINET	0.67 386	0.42 411	1.00 434	0.46 333	0.43 416	0.83 382	0.89 464	1.08 354	1.50 466	0.87 329	1.14 372	0.71 257	0.68 342	0.92 386	0.70 366	0.36 446	0.30 437	0.26 378	0.24 382	0.35 419	0.33 414

FADNet-RVC	0.60 372	0.53 444	1.14 448	0.46 333	0.39 393	0.61 285	0.39 283	1.12 370	0.87 302	0.70 217	0.84 230	1.04 380	0.55 262	0.94 399	0.69 363	0.26 376	0.25 409	0.28 398	0.28 415	0.31 398	0.31 406

StereoDRNet-Refined	0.58 362	0.32 354	0.54 300	0.46 333	0.30 306	0.96 403	0.40 295	1.00 318	0.94 347	1.12 431	1.08 349	0.96 358	0.67 336	0.90 376	0.89 418	0.17 207	0.13 214	0.22 312	0.21 336	0.20 275	0.19 285
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AIO-test2	0.39 174	0.21 157	0.41 141	0.47 342	0.25 173	0.45 202	0.35 204	0.77 231	1.27 446	0.36 57	0.87 251	0.37 68	0.30 109	0.47 84	0.27 86	0.15 121	0.13 214	0.21 298	0.23 367	0.15 130	0.13 104

ADLNet2	0.55 337	0.25 274	0.65 350	0.47 342	0.30 306	0.83 382	0.50 366	1.05 342	0.95 353	0.80 273	0.98 304	0.99 364	0.69 346	0.77 321	0.73 374	0.20 289	0.16 307	0.17 143	0.18 260	0.21 298	0.21 325

TRStereo	0.37 143	0.27 310	0.59 320	0.47 342	0.41 405	0.29 69	0.30 119	0.84 256	0.59 150	0.52 123	0.41 59	0.52 151	0.26 59	0.73 298	0.27 86	0.17 207	0.12 154	0.19 227	0.19 290	0.13 45	0.11 31

RAFT	0.45 231	0.22 193	0.45 196	0.47 342	0.26 214	0.54 239	0.47 347	0.66 148	0.58 149	0.80 273	0.82 219	0.94 354	0.57 271	0.75 310	0.34 168	0.17 207	0.15 276	0.22 312	0.20 315	0.16 168	0.12 73

EDNetEfficient	1.46 481	0.80 471	6.12 512	0.47 342	0.39 393	0.69 327	0.83 456	0.90 282	2.77 500	3.50 512	1.96 469	1.66 464	2.03 495	1.26 444	4.18 506	0.21 305	0.18 343	0.21 298	0.20 315	0.41 441	0.39 441

CVANet_RVC	0.57 355	0.33 362	0.44 184	0.47 342	0.32 344	0.67 323	0.61 415	1.05 342	0.93 340	0.85 315	1.04 333	1.01 371	0.73 371	0.83 345	0.52 314	0.29 402	0.19 357	0.27 390	0.25 391	0.31 398	0.21 325

AE-Stereo	0.34 94	0.21 157	0.42 162	0.48 348	0.31 328	0.48 213	0.35 204	0.61 112	0.62 154	0.32 47	0.55 116	0.52 151	0.27 67	0.47 84	0.29 118	0.13 32	0.13 214	0.18 187	0.16 184	0.15 130	0.12 73

LL-Strereo	0.57 355	0.27 310	0.68 364	0.48 348	0.34 364	0.39 161	0.48 355	0.94 295	0.97 357	0.83 305	0.78 196	1.10 400	1.18 456	1.33 452	0.49 296	0.17 207	0.14 247	0.22 312	0.19 290	0.16 168	0.17 234

CASS	0.45 231	0.27 310	0.42 162	0.48 348	0.22 74	0.61 285	0.34 181	0.97 309	0.62 154	0.71 224	0.85 240	0.61 204	0.55 262	0.57 156	0.41 240	0.29 402	0.16 307	0.22 312	0.18 260	0.22 320	0.28 385
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.48 267	0.77 469	0.50 271	0.48 348	0.31 328	0.41 179	0.34 181	0.70 190	0.92 334	0.65 181	0.60 129	0.58 178	0.43 194	0.63 224	0.41 240	0.32 423	0.15 276	0.66 480	0.19 290	0.36 423	0.21 325

DAS	0.51 307	0.25 274	0.60 325	0.48 348	0.31 328	0.58 264	0.41 310	0.83 253	0.97 357	0.89 343	1.12 360	0.70 253	0.75 377	0.82 337	0.43 249	0.17 207	0.13 214	0.18 187	0.15 152	0.20 275	0.18 252

SepStereo	0.51 307	0.25 274	0.60 325	0.48 348	0.31 328	0.58 264	0.41 310	0.83 253	0.97 357	0.89 343	1.12 360	0.70 253	0.75 377	0.93 392	0.43 249	0.17 207	0.13 214	0.18 187	0.15 152	0.20 275	0.18 252

PSMNet-ADL	0.48 267	0.27 310	0.40 132	0.48 348	0.30 306	0.68 325	0.37 240	0.90 282	0.80 257	0.61 152	0.80 208	0.92 350	0.62 303	0.72 293	0.63 348	0.23 345	0.18 343	0.18 187	0.20 315	0.22 320	0.20 307

CroCo-Stereo	0.26 28	0.22 193	0.36 77	0.48 348	0.22 74	0.20 4	0.29 104	0.51 62	0.44 100	0.28 31	0.23 8	0.42 104	0.26 59	0.29 5	0.26 68	0.15 121	0.13 214	0.13 23	0.11 44	0.16 168	0.12 73
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
ICVP	0.46 241	0.25 274	0.38 103	0.48 348	0.28 266	0.58 264	0.43 324	1.00 318	0.70 194	0.67 196	0.95 286	0.75 285	0.55 262	0.53 124	0.54 321	0.23 345	0.17 326	0.19 227	0.17 233	0.19 259	0.20 307
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.40 186	0.39 400	0.85 414	0.48 348	0.37 380	0.40 165	0.46 340	0.57 87	0.52 128	0.38 68	0.46 73	0.35 57	0.42 188	0.43 55	0.30 124	0.19 266	0.14 247	0.18 187	0.17 233	0.57 472	0.44 456

CroCo_RVC	0.40 186	0.39 400	0.85 414	0.48 348	0.37 380	0.40 165	0.46 340	0.57 87	0.52 128	0.38 68	0.46 73	0.35 57	0.42 188	0.43 55	0.30 124	0.19 266	0.14 247	0.18 187	0.17 233	0.57 472	0.44 456

EDNetEfficientorigin	9.93 524	1.15 490	175.16 543	0.48 348	0.36 374	1.04 421	0.68 429	1.24 425	2.69 499	3.17 509	2.50 482	2.30 482	2.07 496	1.76 479	2.21 486	0.20 289	0.18 343	0.24 347	0.19 290	0.51 461	0.50 473

AdaStereo	0.50 300	0.32 354	0.47 225	0.48 348	0.25 173	0.67 323	0.32 160	1.17 395	0.88 306	0.75 250	0.99 309	0.75 285	0.49 224	0.67 263	0.46 283	0.27 385	0.12 154	0.28 398	0.18 260	0.23 337	0.18 252
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.
NVstereo2D	0.60 372	0.30 345	0.75 396	0.48 348	0.43 416	0.89 391	0.48 355	1.05 342	1.15 421	0.66 193	0.86 243	0.88 335	0.70 359	0.99 402	0.65 353	0.32 423	0.15 276	0.28 398	0.20 315	0.40 435	0.36 428

SANet	1.07 457	0.41 409	1.06 439	0.48 348	0.30 306	1.41 461	0.94 469	1.42 461	3.36 507	1.58 464	2.43 480	2.33 484	1.70 484	1.34 454	1.07 444	0.28 395	0.24 401	0.26 378	0.23 367	0.34 415	0.30 399

GMStereo_Zeroshot	0.49 284	0.44 417	0.74 392	0.49 363	0.27 243	0.56 257	0.29 104	0.73 213	0.76 230	0.86 322	0.94 278	0.91 346	0.36 155	0.74 305	0.43 249	0.26 376	0.14 247	0.26 378	0.15 152	0.36 423	0.18 252

StereoVision	0.42 204	0.28 324	0.45 196	0.49 363	0.28 266	0.38 155	0.38 261	0.72 202	0.62 154	0.44 96	1.14 372	0.54 159	0.39 174	0.56 145	0.34 168	0.21 305	0.24 401	0.25 360	0.24 382	0.26 366	0.16 215

coex-ft	6.43 521	1.51 501	87.33 542	0.49 363	0.38 389	1.34 456	1.21 488	1.16 390	8.09 518	12.12 526	2.79 490	2.77 491	3.31 510	1.16 430	3.15 495	0.24 356	0.23 393	0.27 390	0.24 382	0.45 450	0.37 433

Wz-Net-TNSev	1.14 461	1.06 489	4.32 509	0.49 363	0.42 411	1.51 468	1.11 482	1.48 467	1.40 459	1.22 445	1.26 402	1.58 462	1.43 472	1.76 479	1.70 472	0.32 423	0.31 446	0.26 378	0.30 423	0.41 441	0.41 448

AASNet	0.53 323	0.25 274	0.52 288	0.49 363	0.32 344	0.74 347	0.40 295	1.50 470	0.86 293	0.86 322	0.92 274	0.64 219	0.59 287	0.59 191	0.79 384	0.23 345	0.19 357	0.20 257	0.16 184	0.21 298	0.19 285

GEStereo_RVC	0.55 337	0.29 336	0.63 339	0.49 363	0.31 328	0.70 333	0.54 392	1.22 414	0.92 334	0.82 293	0.85 240	0.85 319	0.63 309	0.90 376	0.65 353	0.24 356	0.16 307	0.19 227	0.16 184	0.21 298	0.22 343

psm_up	0.55 337	0.26 293	0.47 225	0.49 363	0.32 344	0.65 316	0.56 402	1.04 337	0.82 270	0.82 293	0.88 259	1.01 371	0.94 429	0.74 305	0.61 342	0.21 305	0.25 409	0.26 378	0.23 367	0.21 298	0.20 307

psmorigin	0.82 419	0.51 434	2.09 492	0.49 363	0.41 405	0.85 386	0.50 366	1.04 337	0.88 306	1.45 458	1.43 433	1.50 454	1.06 444	1.22 440	0.97 430	0.31 412	0.32 451	0.27 390	0.27 410	0.33 409	0.42 449

aanetorigin	0.83 426	0.56 447	1.87 489	0.49 363	0.38 389	0.56 257	0.66 422	0.70 190	1.00 372	2.42 495	2.02 471	1.31 426	1.18 456	0.93 392	1.13 452	0.20 289	0.18 343	0.20 257	0.19 290	0.27 376	0.30 399

FAT-Stereo	0.73 403	0.33 362	0.75 396	0.49 363	0.37 380	0.71 338	0.59 408	1.36 452	1.30 449	1.03 411	1.40 427	1.59 463	1.15 452	0.87 365	0.86 399	0.28 395	0.28 428	0.28 398	0.23 367	0.28 379	0.38 439

FADNet-RVC-Resample	0.56 348	0.33 362	1.16 449	0.49 363	0.34 364	0.71 338	0.43 324	1.01 327	0.93 340	0.82 293	0.87 251	0.74 283	0.67 336	0.73 298	0.45 273	0.18 236	0.18 343	0.26 378	0.27 410	0.26 366	0.27 378

ADCP+	1.06 455	0.35 373	1.51 482	0.49 363	0.51 445	1.45 465	0.55 396	1.25 429	1.03 384	1.16 435	1.15 378	1.10 400	1.07 446	1.56 467	6.75 516	0.19 266	0.16 307	0.23 332	0.21 336	0.28 379	0.21 325

DLCB_ROB	0.58 362	0.28 324	0.47 225	0.49 363	0.32 344	0.77 357	0.50 366	0.99 314	0.92 334	1.04 412	1.14 372	1.21 415	0.69 346	0.88 368	0.69 363	0.20 289	0.20 367	0.22 312	0.22 354	0.21 298	0.18 252

WCMA_ROB	1.14 461	0.36 378	0.76 401	0.49 363	0.44 423	1.23 450	0.67 424	1.11 365	1.23 435	2.84 503	3.95 509	3.28 498	1.83 489	1.25 443	0.99 434	0.44 461	0.34 459	0.34 428	0.37 446	0.41 441	0.40 444

AIO-test1	0.38 158	0.18 64	0.38 103	0.50 377	0.24 141	0.46 207	0.30 119	0.70 190	1.19 428	0.40 81	0.71 160	0.45 119	0.29 95	0.53 124	0.27 86	0.15 121	0.13 214	0.19 227	0.21 336	0.13 45	0.17 234

rvit_0105_6	0.38 158	0.28 324	0.64 344	0.50 377	0.30 306	0.39 161	0.38 261	0.51 62	0.67 183	0.40 81	0.45 68	0.50 143	0.41 186	0.54 130	0.36 201	0.27 385	0.26 416	0.24 347	0.21 336	0.22 320	0.16 215

rvit_0105_5	0.42 204	0.31 350	0.73 387	0.50 377	0.29 292	0.44 194	0.42 319	0.61 112	0.74 219	0.51 118	0.51 96	0.60 199	0.47 216	0.57 156	0.38 224	0.27 385	0.25 409	0.25 360	0.23 367	0.22 320	0.18 252

rvit_0105_4	0.41 197	0.29 336	0.71 379	0.50 377	0.29 292	0.41 179	0.41 310	0.55 81	0.73 212	0.45 98	0.48 81	0.55 162	0.44 203	0.57 156	0.36 201	0.28 395	0.26 416	0.25 360	0.22 354	0.23 337	0.18 252

CroCo-Stereo Lap2	0.28 45	0.24 251	0.39 121	0.50 377	0.29 292	0.20 4	0.31 141	0.49 52	0.38 73	0.24 12	0.27 20	0.46 127	0.31 116	0.39 36	0.30 124	0.14 65	0.15 276	0.16 107	0.13 99	0.16 168	0.15 170

Wz-Net-LNSev	0.71 397	0.51 434	1.36 475	0.50 377	0.41 405	1.15 439	0.69 434	1.21 406	1.07 406	1.02 403	1.12 360	1.08 394	0.87 413	0.89 374	0.89 418	0.24 356	0.22 383	0.21 298	0.19 290	0.26 366	0.26 369

Wz-Net-MNSev	0.76 406	0.40 405	1.34 470	0.50 377	0.40 398	1.44 464	0.83 456	1.15 384	1.16 422	1.25 449	1.20 392	1.13 410	0.81 397	1.16 430	1.00 437	0.22 330	0.19 357	0.24 347	0.23 367	0.28 379	0.26 369

IIG-Stereo	0.43 214	0.21 157	0.44 184	0.50 377	0.25 173	0.44 194	0.21 18	0.71 198	0.76 230	0.83 305	0.95 286	0.83 313	0.43 194	0.90 376	0.35 185	0.15 121	0.12 154	0.19 227	0.14 127	0.15 130	0.11 31

Anonymous3	0.46 241	0.34 367	0.86 419	0.50 377	0.37 380	0.81 372	0.50 366	0.72 202	0.65 177	0.51 118	0.65 141	0.45 119	0.45 208	0.64 237	0.38 224	0.24 356	0.24 401	0.22 312	0.21 336	0.23 337	0.23 349

HGLStereo	0.56 348	0.28 324	0.57 315	0.50 377	0.37 380	0.80 367	0.45 336	1.02 330	0.78 246	0.86 322	1.14 372	0.89 339	0.82 401	0.76 314	0.73 374	0.21 305	0.20 367	0.19 227	0.18 260	0.19 259	0.21 325

DMCA-RVC	0.51 307	0.30 345	0.59 320	0.50 377	0.32 344	0.54 239	0.38 261	0.86 263	0.68 188	0.94 370	0.86 243	0.91 346	0.68 342	0.70 283	0.59 336	0.23 345	0.18 343	0.31 415	0.23 367	0.26 366	0.19 285

ADCL	1.04 451	0.38 394	1.35 471	0.50 377	0.39 393	1.61 474	0.89 464	1.29 436	1.39 457	1.29 451	1.50 442	1.24 418	1.24 461	1.37 460	4.87 509	0.21 305	0.19 357	0.25 360	0.25 391	0.29 383	0.27 378

ADCRef	0.80 415	0.43 413	1.32 469	0.50 377	0.45 427	1.07 424	0.51 381	1.07 350	0.98 361	1.17 436	1.42 430	0.87 330	0.91 419	0.85 357	3.19 496	0.18 236	0.16 307	0.23 332	0.23 367	0.22 320	0.21 325

PA-Net	0.67 386	0.43 413	0.83 412	0.50 377	0.53 450	0.94 397	0.68 429	1.10 360	1.14 420	0.80 273	0.88 259	0.87 330	0.77 386	1.02 411	0.88 408	0.24 356	0.41 473	0.29 406	0.44 466	0.26 366	0.34 421
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.66 382	0.32 354	0.66 356	0.50 377	0.39 393	1.15 439	0.61 415	1.49 469	1.01 376	1.12 431	1.08 349	1.06 387	0.69 346	0.77 321	0.94 424	0.23 345	0.17 326	0.26 378	0.25 391	0.25 360	0.21 325

PWC_ROB	0.87 430	0.52 441	1.28 464	0.50 377	0.32 344	0.91 392	0.37 240	1.36 452	1.46 464	1.61 467	2.59 486	1.16 414	1.01 440	1.34 454	1.40 468	0.25 366	0.18 343	0.28 398	0.20 315	0.29 383	0.28 385

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 20	0.31 350	0.24 4	0.51 393	0.19 21	0.29 69	0.22 26	0.40 22	0.37 68	0.26 20	0.24 14	0.24 12	0.31 116	0.44 64	0.22 7	0.14 65	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.14 83	0.10 9

TestStereo1	0.43 214	0.23 214	0.41 141	0.51 393	0.24 141	0.34 121	0.40 295	0.77 231	0.90 322	0.68 202	0.96 290	0.48 135	0.46 212	0.91 383	0.32 141	0.16 169	0.13 214	0.18 187	0.15 152	0.14 83	0.13 104

RAFT+CT+SA	0.39 174	0.23 214	0.36 77	0.51 393	0.27 243	0.29 69	0.46 340	0.75 221	0.80 257	0.51 118	0.89 263	0.41 95	0.40 180	0.78 325	0.32 141	0.14 65	0.11 99	0.18 187	0.18 260	0.15 130	0.14 147

SA-5K	0.43 214	0.23 214	0.41 141	0.51 393	0.24 141	0.34 121	0.40 295	0.77 231	0.90 322	0.68 202	0.96 290	0.48 135	0.46 212	0.91 383	0.32 141	0.16 169	0.13 214	0.18 187	0.15 152	0.14 83	0.13 104

XX-TBD	0.32 79	0.53 444	0.26 12	0.51 393	0.20 40	0.37 142	0.24 50	0.40 22	0.73 212	0.54 130	0.69 155	0.31 30	0.25 46	0.32 12	0.27 86	0.16 169	0.10 24	0.12 4	0.09 9	0.13 45	0.11 31

sCroCo_RVC	0.35 109	0.28 324	0.69 370	0.51 393	0.39 393	0.41 179	0.31 141	0.49 52	0.45 107	0.31 41	0.48 81	0.38 76	0.32 121	0.46 77	0.32 141	0.21 305	0.22 383	0.19 227	0.19 290	0.21 298	0.20 307

RAFT + AFF	0.53 323	0.29 336	0.75 396	0.51 393	0.32 344	0.63 302	0.60 410	1.00 318	0.91 329	0.78 267	0.87 251	0.83 313	0.58 280	0.80 331	0.47 290	0.17 207	0.20 367	0.23 332	0.22 354	0.18 225	0.18 252

GwcNet	0.69 391	0.36 378	1.10 443	0.51 393	0.42 411	1.08 428	0.50 366	1.21 406	1.16 422	1.00 396	1.37 421	1.06 387	0.79 393	0.92 386	0.94 424	0.25 366	0.24 401	0.24 347	0.22 354	0.23 337	0.26 369

GANet	0.70 393	0.37 384	0.55 305	0.51 393	0.34 364	0.94 397	0.96 471	1.08 354	0.94 347	1.04 412	1.98 470	1.13 410	0.88 416	1.12 427	0.66 356	0.25 366	0.26 416	0.27 390	0.22 354	0.31 398	0.22 343

TDLM	0.57 355	0.33 362	0.49 258	0.51 393	0.30 306	0.66 319	0.73 446	1.03 334	1.01 376	0.82 293	1.10 355	0.84 317	0.70 359	0.86 362	0.58 331	0.28 395	0.17 326	0.25 360	0.22 354	0.26 366	0.19 285

StereoDRNet	0.64 378	0.33 362	0.68 364	0.51 393	0.43 416	1.03 417	0.53 388	1.47 466	0.99 366	1.10 428	0.87 251	1.07 392	0.71 364	0.82 337	0.88 408	0.23 345	0.19 357	0.25 360	0.23 367	0.27 376	0.19 285

NaN_ROB	0.69 391	0.44 417	0.69 370	0.51 393	0.33 355	0.97 405	1.06 478	1.22 414	1.19 428	1.24 448	0.96 290	1.08 394	0.78 391	1.20 435	0.67 359	0.24 356	0.30 437	0.23 332	0.24 382	0.23 337	0.25 364

YMNet	0.66 382	0.38 394	0.90 423	0.52 405	0.46 434	1.08 428	0.49 361	1.00 318	0.77 237	1.18 438	1.29 408	1.12 404	0.74 373	0.85 357	0.86 399	0.27 385	0.31 446	0.25 360	0.25 391	0.24 350	0.23 349

YMNet_1	0.66 382	0.38 394	0.90 423	0.52 405	0.46 434	1.08 428	0.49 361	1.00 318	0.77 237	1.18 438	1.29 408	1.12 404	0.74 373	0.85 357	0.86 399	0.27 385	0.31 446	0.25 360	0.25 391	0.24 350	0.23 349

rvit_stereo_ft	0.33 89	0.25 274	0.47 225	0.52 405	0.32 344	0.33 111	0.47 347	0.49 52	0.50 123	0.34 51	0.41 59	0.41 95	0.32 121	0.48 94	0.34 168	0.22 330	0.14 247	0.19 227	0.18 260	0.19 259	0.14 147

test_5	0.43 214	0.24 251	0.43 172	0.52 405	0.28 266	0.28 58	0.42 319	0.72 202	0.82 270	0.62 154	0.91 270	0.72 266	0.55 262	0.79 330	0.35 185	0.14 65	0.11 99	0.18 187	0.18 260	0.18 225	0.16 215

OMP-Stereo	0.42 204	0.22 193	0.46 213	0.52 405	0.24 141	0.36 138	0.25 57	0.71 198	0.78 246	0.77 263	0.64 138	0.89 339	0.39 174	0.91 383	0.35 185	0.15 121	0.12 154	0.20 257	0.15 152	0.15 130	0.12 73

edge stereo	0.76 406	0.38 394	0.74 392	0.52 405	0.43 416	0.80 367	0.53 388	1.28 435	1.06 400	1.28 450	1.38 426	1.81 468	1.11 449	1.08 421	0.85 398	0.33 431	0.32 451	0.41 452	0.28 415	0.32 403	0.36 428

RTSC	0.87 430	0.48 424	1.23 460	0.52 405	0.37 380	1.13 436	0.50 366	1.34 446	1.79 481	1.51 461	1.24 398	1.12 404	0.81 397	1.62 471	2.16 485	0.25 366	0.19 357	0.23 332	0.24 382	0.30 392	0.31 406

XPNet_ROB	0.70 393	0.35 373	0.68 364	0.52 405	0.40 398	0.79 364	0.85 462	1.16 390	0.94 347	1.33 454	1.15 378	1.38 442	0.83 405	1.03 413	0.90 420	0.32 423	0.25 409	0.26 378	0.24 382	0.31 398	0.28 385

rvit_stereo_0075_2	0.47 256	0.37 384	0.70 374	0.53 413	0.46 434	0.43 189	0.36 226	0.81 247	0.67 183	0.55 132	0.74 174	0.59 193	0.43 194	0.63 224	0.43 249	0.32 423	0.23 393	0.35 430	0.25 391	0.30 392	0.25 364

HCRNet	0.44 221	0.34 367	0.41 141	0.53 413	0.26 214	0.53 234	0.29 104	0.83 253	0.63 165	0.71 224	0.81 215	0.77 297	0.50 235	0.66 252	0.36 201	0.24 356	0.16 307	0.24 347	0.20 315	0.21 298	0.18 252

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 386	0.81 472	0.73 387	0.53 413	0.37 380	1.40 459	0.53 388	1.04 337	0.79 255	0.88 339	0.94 278	0.95 356	0.53 246	0.93 392	0.58 331	0.39 452	0.30 437	0.57 476	0.31 430	0.53 466	0.30 399

ADCMid	1.14 461	0.52 441	2.23 495	0.53 413	0.43 416	1.07 424	0.75 448	1.23 418	1.05 393	2.15 489	1.44 435	1.50 454	1.43 472	1.56 467	5.01 510	0.26 376	0.24 401	0.29 406	0.31 430	0.37 428	0.33 414

RYNet	0.72 401	0.35 373	0.64 344	0.53 413	0.67 470	1.31 455	0.67 424	1.20 404	1.18 426	1.05 414	0.87 251	1.27 420	0.93 428	0.93 392	1.27 461	0.22 330	0.16 307	0.26 378	0.23 367	0.40 435	0.39 441

DPSNet	0.99 445	0.42 411	1.88 490	0.53 413	0.41 405	1.59 473	1.26 492	2.21 496	1.43 460	1.10 428	1.11 356	1.46 448	1.95 493	1.34 454	1.26 459	0.34 437	0.25 409	0.25 360	0.21 336	0.46 453	0.37 433

rvit_0105_3	0.47 256	0.34 367	0.77 406	0.54 419	0.31 328	0.49 217	0.47 347	0.63 125	0.79 255	0.65 181	0.59 127	0.64 219	0.50 235	0.65 244	0.39 230	0.29 402	0.27 424	0.29 406	0.28 415	0.21 298	0.20 307

ccnet	0.82 419	0.57 449	0.75 396	0.54 419	0.59 464	1.09 431	0.66 422	1.38 455	0.94 347	1.12 431	1.44 435	1.29 423	0.92 423	0.95 401	1.24 457	0.49 469	0.42 475	0.50 471	0.47 472	0.51 461	0.46 461

ADCPNet	1.03 450	0.48 424	2.70 498	0.54 419	0.42 411	1.40 459	0.75 448	1.13 372	1.07 406	1.22 445	1.42 430	1.68 465	1.09 447	1.36 459	3.45 500	0.30 409	0.28 428	0.29 406	0.32 436	0.37 428	0.35 426

LALA_ROB	0.74 404	0.43 413	0.69 370	0.54 419	0.40 398	1.01 412	0.95 470	1.21 406	1.07 406	1.22 445	1.12 360	1.56 460	0.79 393	1.04 415	0.86 399	0.33 431	0.22 383	0.35 430	0.30 423	0.35 419	0.31 406

SACVNet	0.58 362	0.34 367	0.55 305	0.55 423	0.36 374	0.63 302	0.48 355	1.13 372	0.77 237	1.02 403	1.06 343	1.02 376	0.74 373	0.90 376	0.51 307	0.27 385	0.21 377	0.25 360	0.24 382	0.29 383	0.36 428

XX-Stereo	0.37 143	0.17 45	0.45 196	0.55 423	0.36 374	0.38 155	0.20 6	0.60 106	0.30 20	0.46 103	1.30 411	0.73 277	0.26 59	0.56 145	0.26 68	0.16 169	0.11 99	0.17 143	0.16 184	0.14 83	0.10 9

FBW_ROB	0.88 432	0.50 431	0.85 414	0.55 423	0.40 398	1.17 442	0.78 452	1.50 470	1.37 454	1.33 454	1.27 403	1.48 452	1.00 439	2.57 502	0.98 433	0.25 366	0.32 451	0.45 458	0.30 423	0.34 415	0.28 385

ISRNet	0.56 348	0.24 251	0.66 356	0.56 426	0.36 374	0.44 194	0.25 57	0.82 249	0.84 280	1.07 420	1.25 400	0.91 346	0.60 291	0.66 252	0.58 331	0.35 442	0.26 416	0.36 435	0.33 439	0.30 392	0.42 449

Wz-Net-SNSev	0.91 438	0.73 465	2.13 493	0.56 426	0.45 427	0.95 400	1.13 483	1.34 446	1.24 437	1.02 403	1.30 411	1.46 448	0.86 410	1.81 481	1.50 469	0.25 366	0.23 393	0.25 360	0.26 404	0.32 403	0.29 391

APVNet	0.71 397	0.37 384	0.89 422	0.56 426	0.45 427	1.18 444	0.68 429	1.41 460	0.85 288	0.81 284	1.15 378	1.04 380	0.81 397	1.10 424	1.17 453	0.26 376	0.28 428	0.32 421	0.31 430	0.29 383	0.30 399

S-Stereo	0.74 404	0.35 373	0.96 429	0.56 426	0.45 427	0.82 380	0.60 410	1.24 425	1.60 476	0.96 378	1.41 429	1.12 404	0.94 429	0.80 331	1.04 442	0.26 376	0.31 446	0.28 398	0.25 391	0.32 403	0.47 466

ETE_ROB	0.70 393	0.49 427	0.73 387	0.56 426	0.36 374	0.79 364	0.87 463	1.14 381	0.93 340	1.19 440	1.18 387	1.39 443	0.82 401	0.99 402	0.80 386	0.26 376	0.21 377	0.31 415	0.26 404	0.33 409	0.34 421

PSMNet_ROB	0.64 378	0.37 384	0.65 350	0.56 426	0.42 411	0.97 405	0.83 456	1.21 406	0.92 334	0.79 271	1.02 322	1.08 394	0.63 309	0.82 337	0.91 422	0.29 402	0.20 367	0.31 415	0.31 430	0.26 366	0.23 349

AnyNet_C32	1.16 465	0.62 458	2.40 496	0.57 432	0.55 455	1.41 461	1.34 497	1.18 398	1.24 437	1.49 459	1.42 430	1.39 443	1.20 460	1.55 465	4.82 508	0.29 402	0.28 428	0.29 406	0.34 441	0.38 432	0.42 449

rvit_105_1	0.54 335	0.40 405	0.76 401	0.58 433	0.37 380	0.59 277	0.68 429	0.70 190	0.94 347	0.82 293	0.69 155	0.73 277	0.58 280	0.78 325	0.54 321	0.32 423	0.29 433	0.31 415	0.34 441	0.23 337	0.20 307

LMCR-Stereo	0.53 323	0.30 345	0.53 296	0.58 433	0.30 306	0.83 382	0.36 226	1.19 400	0.76 230	0.88 339	1.04 333	0.56 165	0.62 303	0.82 337	0.67 359	0.19 266	0.15 276	0.19 227	0.14 127	0.23 337	0.17 234

DGSMNet	0.76 406	0.55 446	1.29 466	0.58 433	0.62 467	0.94 397	0.70 439	1.26 431	1.11 413	0.83 305	1.24 398	1.00 367	0.71 364	1.03 413	0.81 389	0.34 437	0.29 433	0.41 452	0.40 456	0.57 472	0.55 478

CC-Net-ROB	0.82 419	0.96 483	0.85 414	0.58 433	0.45 427	1.27 453	0.70 439	1.17 395	1.02 379	0.83 305	1.23 397	0.90 344	0.77 386	1.06 416	0.69 363	0.46 463	0.34 459	1.71 497	0.38 449	0.59 476	0.36 428

TCMNet	0.66 382	0.39 400	0.98 432	0.59 437	0.61 466	0.96 403	0.55 396	1.05 342	0.90 322	0.84 312	1.14 372	0.89 339	0.65 326	0.85 357	1.01 438	0.26 376	0.26 416	0.31 415	0.28 415	0.32 403	0.29 391

stereogan	0.80 415	0.31 350	0.71 379	0.59 437	0.50 442	1.72 481	0.48 355	1.35 449	1.37 454	1.00 396	1.46 440	1.56 460	0.95 432	1.29 448	0.84 394	0.28 395	0.29 433	0.29 406	0.25 391	0.38 432	0.38 439

SHD	0.93 441	0.50 431	1.18 455	0.59 437	0.46 434	0.97 405	0.48 355	1.70 486	2.15 488	1.58 464	1.37 421	1.42 446	1.19 458	1.31 450	1.60 470	0.31 412	0.26 416	0.32 421	0.33 439	0.40 435	0.42 449

ADCS	1.51 483	0.61 455	3.42 502	0.59 437	0.51 445	1.27 453	1.08 481	1.59 479	1.81 482	1.91 483	1.66 454	1.51 457	1.42 471	1.94 488	8.60 518	0.33 431	0.32 451	0.33 426	0.36 445	0.44 446	0.42 449

DANet	0.71 397	0.45 421	0.91 425	0.59 437	0.40 398	0.81 372	0.40 295	0.97 309	0.84 280	1.20 443	1.22 393	1.33 434	0.88 416	1.16 430	1.24 457	0.27 385	0.23 393	0.31 415	0.25 391	0.35 419	0.32 410
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSMD_ROB	1.21 468	0.49 427	0.62 330	0.59 437	0.50 442	1.62 476	0.67 424	1.23 418	1.24 437	2.45 496	3.77 503	3.09 495	2.98 508	1.32 451	0.81 389	0.45 462	0.41 473	0.49 469	0.51 481	0.47 455	0.44 456

Nwc_Net	0.78 411	0.38 394	0.73 387	0.60 443	0.55 455	1.05 422	0.55 396	1.67 485	1.05 393	0.88 339	1.86 466	1.40 445	1.09 447	1.10 424	0.87 405	0.30 409	0.25 409	0.36 435	0.38 449	0.29 383	0.29 391

CSAN	0.83 426	0.49 427	0.77 406	0.60 443	0.41 405	1.14 437	1.06 478	1.19 400	1.46 464	1.32 452	1.43 433	1.37 441	1.19 458	1.27 447	0.86 399	0.39 452	0.31 446	0.36 435	0.37 446	0.35 419	0.34 421

FC-DCNN v2	1.65 489	0.51 434	0.65 350	0.61 445	0.49 440	1.61 474	0.70 439	1.75 488	1.56 472	4.74 520	4.91 517	6.46 518	3.31 510	1.91 485	1.11 447	0.46 463	0.42 475	0.47 462	0.46 467	0.48 456	0.46 461

NCC-stereo	0.78 411	0.40 405	0.76 401	0.61 445	0.67 470	0.81 372	0.69 434	1.54 477	1.11 413	0.90 350	1.36 418	1.33 434	1.16 453	1.19 433	0.88 408	0.31 412	0.30 437	0.37 440	0.48 474	0.33 409	0.33 414

Abc-Net	0.78 411	0.40 405	0.76 401	0.61 445	0.67 470	0.81 372	0.69 434	1.54 477	1.11 413	0.90 350	1.36 418	1.33 434	1.16 453	1.19 433	0.88 408	0.31 412	0.30 437	0.37 440	0.48 474	0.33 409	0.33 414
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	1.59 485	0.51 434	0.66 356	0.61 445	0.49 440	1.56 471	0.70 439	1.66 484	1.53 468	4.64 517	4.62 515	5.85 514	3.34 512	1.84 483	1.11 447	0.46 463	0.42 475	0.47 462	0.46 467	0.48 456	0.46 461

WZ-Net	1.19 467	0.59 451	4.07 507	0.62 449	0.51 445	1.34 456	1.31 496	1.32 442	1.74 480	1.53 463	1.65 452	1.74 467	1.28 465	2.25 496	2.01 482	0.27 385	0.21 377	0.23 332	0.25 391	0.40 435	0.39 441

MDST_ROB	0.91 438	0.27 310	0.85 414	0.63 450	0.41 405	2.53 493	0.71 444	1.60 480	1.13 418	2.83 502	1.73 458	0.97 360	0.69 346	1.61 470	0.73 374	0.25 366	0.22 383	0.32 421	0.28 415	0.25 360	0.24 357

Syn2CoEx	0.71 397	0.51 434	0.95 427	0.64 451	0.45 427	0.91 392	0.53 388	1.48 467	1.13 418	0.93 367	1.35 417	1.02 376	0.99 437	0.92 386	0.80 386	0.30 409	0.27 424	0.28 398	0.24 382	0.23 337	0.24 357

AF-Net	0.81 418	0.39 400	0.68 364	0.64 451	0.54 453	0.91 392	0.51 381	1.61 481	1.31 450	0.96 378	2.02 471	1.46 448	1.26 464	1.11 426	0.99 434	0.32 423	0.24 401	0.39 445	0.27 410	0.30 392	0.25 364

G-Net	0.95 442	0.46 423	1.04 437	0.64 451	0.48 438	2.12 489	0.64 420	1.01 327	0.87 302	1.75 475	2.82 493	1.30 425	1.64 483	1.06 416	0.96 429	0.36 446	0.29 433	0.35 430	0.25 391	0.45 450	0.42 449

AnyNet_C01	1.56 484	1.05 488	7.45 514	0.64 451	0.54 453	1.99 486	1.38 499	1.43 463	1.36 452	1.63 470	1.92 467	1.84 470	1.33 467	2.40 498	4.03 503	0.33 431	0.32 451	0.32 421	0.34 441	0.44 446	0.45 460

NCCL2	0.72 401	0.41 409	0.65 350	0.64 451	0.44 423	0.98 409	1.20 486	1.11 365	1.00 372	0.98 388	0.96 290	1.49 453	0.87 413	0.90 376	0.79 384	0.31 412	0.26 416	0.39 445	0.39 453	0.32 403	0.32 410

RGC	0.79 414	0.59 451	0.71 379	0.65 456	0.65 469	0.92 396	0.58 406	1.29 436	1.05 393	1.07 420	1.45 438	1.47 451	1.03 441	1.21 439	0.88 408	0.32 423	0.30 437	0.48 466	0.40 456	0.37 428	0.37 433

RTS	1.98 495	0.96 483	11.36 519	0.65 456	0.57 461	2.77 499	1.40 500	1.39 456	2.26 490	1.89 480	2.56 483	1.32 431	1.25 462	5.20 515	4.05 504	0.31 412	0.22 383	0.29 406	0.29 421	0.40 435	0.37 433

RTSA	1.98 495	0.96 483	11.36 519	0.65 456	0.57 461	2.77 499	1.40 500	1.39 456	2.26 490	1.89 480	2.56 483	1.32 431	1.25 462	5.20 515	4.05 504	0.31 412	0.22 383	0.29 406	0.29 421	0.40 435	0.37 433

RP	0.76 406	0.36 378	0.63 339	0.66 459	0.58 463	0.80 367	0.55 396	1.14 381	1.22 434	0.97 382	1.65 452	1.43 447	1.32 466	1.01 406	0.84 394	0.33 431	0.30 437	0.36 435	0.30 423	0.34 415	0.34 421

MANE	4.13 514	0.51 434	0.64 344	0.66 459	0.56 458	6.89 520	0.99 474	7.55 522	12.04 521	6.68 523	8.57 525	10.69 524	9.45 522	7.59 523	6.39 514	0.49 469	0.43 479	0.48 466	0.98 502	0.49 458	0.48 469

GANetREF_RVC	0.80 415	0.75 467	0.86 419	0.66 459	0.42 411	1.15 439	0.98 472	1.14 381	1.19 428	1.01 401	1.02 322	1.10 400	0.90 418	1.15 429	0.76 379	0.48 467	0.39 470	0.57 476	0.38 449	0.63 478	0.46 461
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
MFN_U_SF_RVC	1.09 459	0.59 451	1.97 491	0.67 462	0.44 423	1.93 485	0.60 410	1.85 489	1.36 452	1.61 467	1.54 446	1.95 476	1.37 468	1.64 474	1.73 473	0.40 456	0.37 464	0.45 458	0.48 474	0.44 446	0.44 456

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 449	0.57 449	1.51 482	0.67 462	0.50 442	2.57 494	1.66 507	1.20 404	1.43 460	1.38 456	1.57 448	1.33 434	0.92 423	1.64 474	0.88 408	0.37 449	0.39 470	0.46 461	0.60 486	0.41 441	0.40 444

XQC	0.89 434	0.65 460	1.31 467	0.67 462	0.52 449	1.22 448	0.68 429	1.26 431	1.52 467	1.14 434	1.11 356	1.28 422	1.04 443	1.40 462	1.77 476	0.38 450	0.24 401	0.37 440	0.31 430	0.53 466	0.47 466

STTRV1_RVC	0.82 419	0.59 451	1.16 449	0.67 462	0.81 476	1.11 432	0.63 417	1.30 439	1.11 413	0.98 388	1.33 415	1.08 394	0.95 432	1.26 444	0.87 405	0.55 479	0.25 409	0.43 454	0.39 453	0.58 475	0.40 444

DeepPrunerF	0.89 434	0.52 441	3.43 503	0.68 466	0.81 476	0.72 345	0.72 445	1.22 414	1.99 486	0.93 367	1.01 314	0.87 330	0.86 410	1.08 421	0.95 427	0.34 437	0.28 428	0.43 454	0.39 453	0.30 392	0.32 410

ELAS	1.63 488	0.61 455	0.95 427	0.68 466	0.55 455	3.01 507	1.55 505	2.39 498	2.33 494	3.64 513	3.89 507	2.75 490	2.90 507	2.15 494	2.27 491	0.52 473	0.45 482	0.50 471	0.48 474	0.54 468	0.52 475
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.90 437	0.64 459	1.69 484	0.69 468	0.69 473	0.78 361	0.84 459	1.03 334	1.26 445	1.19 440	1.15 378	1.31 426	0.98 436	1.24 442	1.03 439	0.52 473	0.56 488	0.59 479	0.66 488	0.56 470	0.54 477

GASNet	0.67 386	0.72 464	0.96 429	0.70 469	0.48 438	0.62 293	0.47 347	1.08 354	1.03 384	0.94 370	0.82 219	0.93 352	0.83 405	1.33 452	0.80 386	0.31 412	0.22 383	0.29 406	0.28 415	0.44 446	0.24 357

LSM	4.74 517	0.77 469	10.16 517	0.70 469	56.56 538	1.02 414	1.00 476	1.24 425	1.62 477	2.04 485	2.34 477	1.33 434	1.17 455	1.38 461	1.09 446	0.33 431	0.49 485	0.39 445	0.46 467	0.51 461	10.09 528

ELAS_RVC	1.60 486	0.61 455	1.01 436	0.70 469	0.56 458	2.00 487	1.89 514	1.96 491	2.65 498	3.33 511	3.26 496	3.03 492	3.41 513	2.49 500	2.09 484	0.52 473	0.45 482	0.50 471	0.48 474	0.54 468	0.52 475
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	15.13 528	0.82 475	50.86 541	0.72 472	0.53 450	38.10 539	7.03 524	11.83 528	14.25 526	29.78 539	30.17 539	48.21 542	22.64 536	26.78 537	18.11 527	0.42 460	0.38 466	0.47 462	0.46 467	0.51 461	0.48 469

FCDSN-DC	1.39 479	0.56 447	0.65 350	0.74 473	0.59 464	1.38 458	0.63 417	1.35 449	1.39 457	3.26 510	4.50 514	4.61 505	2.63 503	1.58 469	1.03 439	0.46 463	0.42 475	0.48 466	0.47 472	0.50 460	0.50 473
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	1.28 473	0.67 462	1.28 464	0.74 473	0.62 467	1.50 467	0.84 459	1.99 492	2.96 501	2.18 490	2.36 479	1.85 472	1.95 493	1.92 486	1.94 480	0.39 452	0.36 463	0.49 469	0.37 446	0.51 461	0.64 480

PWCDC_ROB	0.89 434	0.49 427	0.80 410	0.74 473	0.40 398	1.03 417	0.39 283	1.33 444	2.35 495	1.02 403	3.77 503	0.81 311	0.92 423	1.20 435	0.90 420	0.34 437	0.22 383	0.24 347	0.20 315	0.34 415	0.29 391

Consistency-Raft	1.01 446	0.81 472	1.24 461	0.84 476	0.97 485	0.81 372	0.84 459	1.30 439	1.59 473	1.05 414	1.68 457	1.12 404	0.91 419	0.92 386	1.11 447	0.65 482	0.74 496	0.79 484	0.90 498	1.06 491	0.79 488

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 474	0.87 477	1.76 487	0.86 477	0.56 458	4.29 514	1.79 512	1.50 470	1.98 485	1.61 467	1.85 465	1.84 470	1.41 470	1.89 484	1.36 464	0.48 467	0.40 472	0.56 475	0.57 484	0.69 480	0.48 469

NVStereoNet_ROB	1.24 470	0.90 479	1.13 447	0.86 477	0.88 478	1.11 432	0.99 474	1.42 461	1.53 468	1.59 466	2.48 481	2.24 481	1.53 474	1.96 489	1.30 462	0.76 487	0.70 493	0.78 483	1.00 503	0.71 481	0.88 492
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
testlalala2	0.36 127	0.18 64	0.45 196	0.89 479	0.53 450	0.44 194	0.26 66	0.61 112	0.49 119	0.68 202	0.56 119	0.44 117	0.24 41	0.34 17	0.31 131	0.15 121	0.12 154	0.14 44	0.10 26	0.13 45	0.13 104

anonymity	0.97 443	0.89 478	1.05 438	0.92 480	1.03 491	0.97 405	0.81 455	1.29 436	0.91 329	1.07 420	0.98 304	1.00 367	0.95 432	1.02 411	0.92 423	0.96 492	0.95 512	0.90 487	0.91 501	0.92 485	0.94 494

SGM+DAISY	1.35 476	0.94 482	1.25 462	0.96 481	1.00 489	1.52 469	1.02 477	1.34 446	1.21 432	2.64 498	2.65 488	2.44 485	1.56 477	1.64 474	1.26 459	0.97 494	0.95 512	0.90 487	0.90 498	0.94 486	0.96 497

MFMNet_re	1.14 461	0.97 486	1.19 456	0.99 482	0.95 483	1.25 452	1.22 489	1.39 456	1.55 470	1.69 474	1.67 456	1.21 415	1.53 474	1.12 427	0.99 434	0.87 491	0.75 500	0.79 484	0.75 492	0.90 483	0.94 494

PDISCO_ROB	0.91 438	0.48 424	1.06 439	0.99 482	0.97 485	1.67 479	0.63 417	1.64 483	1.59 473	1.06 417	1.18 387	1.31 426	0.79 393	1.55 465	0.97 430	0.49 469	0.22 383	0.45 458	0.40 456	0.45 450	0.37 433

UDG	0.88 432	0.82 475	0.67 360	1.00 484	0.96 484	1.02 414	0.57 405	1.13 372	0.99 366	0.90 350	0.97 303	1.31 426	0.99 437	0.85 357	0.84 394	0.54 478	0.32 451	1.77 498	0.40 456	0.94 486	0.66 482

PSMNet-RUCA	0.76 406	0.75 467	1.08 442	1.01 485	0.90 479	0.69 327	0.50 366	1.11 365	1.03 384	0.78 267	1.11 356	0.80 308	0.72 368	0.88 368	0.63 348	0.53 477	0.27 424	0.76 482	0.46 467	0.66 479	0.47 466

FADE	5.17 518	2.05 512	13.14 523	1.03 486	0.99 488	2.09 488	0.91 467	3.91 514	3.00 502	1.76 476	1.60 450	2.73 489	6.73 520	5.95 517	3.95 502	11.57 532	1.70 519	23.09 535	15.86 532	0.62 477	0.65 481

SPS-STEREO	1.25 471	0.93 480	1.06 439	1.04 487	1.03 491	1.41 461	0.91 467	1.51 473	1.19 428	2.09 487	1.83 463	1.94 475	1.39 469	1.62 471	1.39 467	0.97 494	0.94 511	0.90 487	0.89 497	0.96 488	0.96 497
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SAMSARA	1.07 457	0.65 460	1.19 456	1.06 488	0.90 479	1.76 482	1.76 511	1.46 465	1.44 462	1.51 461	1.16 383	2.00 477	1.14 451	1.48 463	1.31 463	0.39 452	0.44 481	0.35 430	0.38 449	0.49 458	0.49 472

SQANet	0.82 419	0.74 466	0.67 360	1.13 489	0.98 487	1.11 432	0.47 347	1.07 350	0.83 275	0.91 355	1.05 337	1.03 378	0.74 373	1.01 406	0.64 351	0.61 481	0.24 401	1.03 490	0.35 444	1.18 493	0.58 479

JetBlue	2.78 504	1.26 493	7.04 513	1.16 490	1.48 498	8.00 522	6.02 523	2.60 499	1.92 484	2.12 488	2.64 487	3.34 500	3.05 509	6.49 519	3.39 498	0.78 488	0.76 501	0.75 481	0.76 493	0.97 489	1.18 509

DDUNet	1.06 455	2.56 519	0.68 364	1.21 491	1.26 496	1.03 417	0.69 434	1.11 365	0.94 347	0.96 378	1.22 393	1.27 420	0.82 401	0.93 392	0.72 373	0.84 489	0.38 466	1.99 501	0.60 486	1.10 492	0.85 490

MADNet+	2.23 501	2.43 516	10.85 518	1.22 492	0.91 481	2.76 498	1.40 500	2.12 495	1.67 479	1.32 452	1.74 460	1.86 473	1.74 485	6.25 518	4.41 507	0.65 482	0.64 491	0.58 478	0.54 483	0.80 482	0.76 485

WAO-7	1.90 493	1.20 491	1.35 471	1.27 493	1.06 494	2.84 501	1.56 506	3.23 506	3.06 505	2.23 491	3.33 500	3.17 496	2.28 498	3.12 503	2.21 486	1.02 496	0.91 507	1.06 491	1.03 506	1.04 490	0.97 500

CAS	0.34 94	0.13 1	0.25 9	1.28 494	0.30 306	0.46 207	0.38 261	0.48 49	0.47 116	0.34 51	0.52 105	0.24 12	0.19 10	0.29 5	0.27 86	0.69 484	0.08 1	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.15 170

otaku	1.04 451	0.93 480	0.88 421	1.33 495	1.05 493	1.66 477	0.70 439	1.40 459	1.18 426	1.08 424	1.32 414	1.33 434	0.91 419	1.23 441	0.76 379	0.72 485	0.46 484	1.24 493	0.50 479	1.40 494	0.75 484

Ntro	1.09 459	0.97 486	0.91 425	1.44 496	1.19 495	1.69 480	0.80 454	1.35 449	1.25 442	1.00 396	1.29 408	1.31 426	0.97 435	1.26 444	0.84 394	0.84 489	0.43 479	1.36 494	0.50 479	1.56 495	0.78 486

GCST	0.83 426	1.22 492	0.74 392	1.58 497	1.01 490	1.06 423	0.23 39	0.78 237	0.78 246	0.97 382	0.65 141	0.78 298	0.35 141	0.92 386	0.34 168	0.96 492	0.65 492	1.20 492	0.81 495	0.91 484	0.70 483

PWCK	1.92 494	1.66 507	3.12 501	1.65 498	0.91 481	2.84 501	2.26 517	2.10 494	2.41 496	2.36 494	2.31 475	2.22 480	1.82 487	3.43 506	2.03 483	1.61 509	0.71 495	1.51 495	0.82 496	1.69 497	0.91 493

WAO-6	2.04 498	1.50 500	1.16 449	1.70 499	1.67 504	2.69 495	1.44 503	3.06 503	3.63 510	1.98 484	3.27 497	3.54 503	2.07 496	2.36 497	2.22 488	1.31 504	0.91 507	2.04 506	1.22 513	1.73 499	1.27 511

ACVNet_2	1.65 489	1.27 494	1.41 478	1.75 500	1.62 500	2.22 490	1.20 486	2.30 497	2.62 497	1.78 477	2.56 483	3.03 492	1.61 480	1.54 464	1.12 451	1.06 497	0.58 490	1.82 499	0.70 491	1.82 500	0.96 497

WAO-8	2.92 505	1.55 502	1.35 471	1.79 501	1.63 502	5.23 516	1.22 489	4.58 517	12.56 523	2.84 503	4.07 511	4.83 508	2.72 505	3.49 507	2.25 489	1.27 499	0.91 507	1.99 501	1.15 511	1.86 501	1.15 505

Venus	2.92 505	1.55 502	1.35 471	1.79 501	1.63 502	5.23 516	1.22 489	4.58 517	12.56 523	2.84 503	4.06 510	4.83 508	2.72 505	3.49 507	2.25 489	1.27 499	0.91 507	1.99 501	1.15 511	1.86 501	1.15 505

RainbowNet	1.35 476	1.49 499	1.19 456	1.88 503	1.45 497	1.48 466	1.07 480	1.61 481	1.55 470	1.20 443	1.59 449	1.54 458	1.13 450	1.34 454	0.97 430	1.36 505	0.70 493	1.82 499	0.79 494	1.71 498	1.07 503

ACVNet-4b	1.35 476	1.31 495	1.10 443	1.90 504	1.59 499	1.92 484	0.77 450	1.52 476	1.62 477	1.05 414	1.60 450	2.11 479	0.94 429	1.64 474	0.77 383	1.30 502	0.35 461	2.03 505	0.67 489	1.88 504	0.84 489

ACVNet_1	1.46 481	1.33 496	1.12 446	1.91 505	1.62 500	1.83 483	0.98 472	2.00 493	1.85 483	1.39 457	1.53 445	2.32 483	1.53 474	1.34 454	1.11 447	1.30 502	0.50 486	2.06 507	0.58 485	1.93 506	0.95 496

LVE	2.12 500	1.44 498	1.36 475	1.99 506	1.78 505	2.75 497	1.79 512	2.82 500	3.95 512	1.90 482	4.33 513	3.52 502	1.81 486	2.24 495	1.74 474	1.74 511	0.87 505	2.06 507	1.13 509	1.91 505	1.35 512

Dean	1.98 495	1.36 497	1.36 475	2.12 507	1.81 507	2.74 496	1.36 498	3.37 510	3.80 511	2.08 486	3.32 499	3.21 497	1.82 487	1.71 478	1.67 471	1.27 499	0.77 502	1.99 501	0.90 498	1.86 501	1.03 502

IMH-64-1	1.86 491	1.62 504	1.16 449	2.20 508	1.89 508	2.33 491	1.30 493	2.89 501	2.29 492	1.66 471	2.80 491	2.49 486	1.61 480	2.10 492	1.78 477	1.60 507	0.74 496	2.43 511	1.02 504	2.12 507	1.17 507

IMH-64	1.86 491	1.62 504	1.16 449	2.20 508	1.89 508	2.33 491	1.30 493	2.89 501	2.29 492	1.66 471	2.80 491	2.49 486	1.61 480	2.10 492	1.78 477	1.60 507	0.74 496	2.43 511	1.02 504	2.12 507	1.17 507

IMH	2.04 498	1.62 504	1.20 459	2.20 508	1.89 508	2.91 506	1.30 493	3.11 504	3.03 503	1.81 478	3.35 501	3.03 492	1.90 490	2.48 499	1.80 479	1.66 510	0.77 502	2.45 513	1.04 507	2.15 509	1.19 510

test_for_model	0.82 419	3.60 523	0.39 121	2.35 511	2.07 511	0.39 161	0.28 94	0.42 29	0.45 107	0.71 224	0.31 35	0.30 23	0.27 67	0.34 17	0.25 39	0.34 437	0.11 99	0.13 23	0.09 9	3.49 522	0.18 252

JetRed	5.27 519	5.84 524	12.81 522	2.36 512	2.83 521	12.23 526	10.50 526	4.46 516	3.60 508	3.86 514	3.83 505	4.85 510	4.18 516	6.78 520	11.96 522	2.17 517	2.96 523	2.18 509	1.97 518	3.38 521	2.68 522

DPSimNet_ROB	3.58 511	2.45 517	8.57 515	2.53 513	2.37 515	2.88 504	3.77 522	3.14 505	3.23 506	4.71 519	3.86 506	4.68 506	4.87 518	4.07 513	5.62 511	2.33 519	2.33 521	2.47 514	2.52 520	2.51 514	2.64 521

TorneroNet	4.53 516	1.89 509	1.48 481	2.55 514	2.27 513	13.78 528	1.69 509	4.84 521	23.73 537	2.89 506	7.70 524	7.06 519	2.69 504	4.26 514	3.42 499	1.84 513	0.77 502	2.68 517	1.13 509	2.42 512	1.47 514

DispFullNet	1.60 486	2.63 520	2.75 499	2.56 515	1.79 506	1.24 451	0.47 347	1.37 454	1.45 463	1.87 479	1.50 442	1.55 459	2.46 499	2.04 491	1.04 442	0.59 480	0.18 343	2.32 510	0.68 490	2.29 510	1.14 504

TorneroNet-64	3.44 508	1.86 508	1.42 479	2.58 516	2.28 514	6.87 519	1.68 508	4.70 519	12.03 520	2.31 493	5.59 521	8.25 520	2.55 502	3.97 512	2.73 493	1.81 512	0.74 496	2.57 515	1.07 508	2.35 511	1.44 513

KSHMR	2.57 502	1.93 510	1.69 484	2.63 517	2.42 516	2.86 503	2.07 515	3.27 508	6.50 516	2.49 497	3.36 502	3.41 501	1.92 491	2.49 500	1.94 480	2.13 516	1.40 517	2.79 520	1.50 516	2.73 515	1.77 515

ktn	2.98 507	2.25 514	1.73 486	2.84 518	2.53 519	3.76 513	2.15 516	3.70 512	5.47 515	2.75 500	5.17 520	5.94 515	2.48 500	3.23 504	2.46 492	2.34 520	1.44 518	2.78 519	2.03 519	2.45 513	2.01 518

notaker	2.76 503	2.29 515	1.80 488	2.96 519	2.58 520	2.90 505	1.75 510	3.24 507	3.05 504	2.78 501	4.24 512	6.15 517	2.51 501	3.34 505	2.75 494	2.31 518	1.18 515	3.00 521	1.65 517	2.84 518	1.97 516

UNDER WATER	3.46 509	2.07 513	3.64 505	3.09 520	2.48 517	3.75 512	2.42 519	3.31 509	13.77 525	2.90 507	2.95 494	5.84 513	3.69 514	3.69 509	3.48 501	2.07 515	1.11 514	2.70 518	1.40 514	2.84 518	1.98 517

HanzoNet	6.76 522	2.45 517	4.22 508	3.19 521	2.94 522	3.62 511	2.28 518	4.79 520	7.20 517	14.00 530	13.19 529	17.49 530	22.30 535	13.25 528	6.19 513	4.20 523	1.93 520	3.10 522	2.56 521	3.35 520	2.88 523

UNDER WATER-64	3.53 510	2.01 511	3.94 506	3.22 522	2.49 518	5.41 518	2.60 520	3.43 511	12.41 522	3.03 508	2.68 489	6.07 516	4.04 515	3.79 511	3.33 497	2.02 514	1.24 516	2.63 516	1.46 515	2.78 516	2.08 519

tt	6.20 520	0.20 124	5.89 511	3.55 523	2.07 511	11.26 525	19.21 527	11.74 527	5.46 514	2.69 499	2.04 473	4.87 511	6.25 519	3.70 510	7.09 517	8.32 528	11.17 533	4.93 525	5.41 527	5.74 525	2.37 520

MADNet++	4.03 512	2.70 521	3.44 504	3.72 524	3.44 523	4.44 515	3.52 521	3.95 515	3.61 509	4.46 515	4.98 518	4.10 504	4.58 517	7.00 521	5.89 512	3.74 521	3.67 524	3.27 523	2.71 522	3.70 523	3.66 524

ASD4	9.96 525	8.86 527	17.78 524	7.17 525	9.80 524	16.08 529	28.92 531	9.77 526	8.20 519	7.02 524	7.08 523	8.47 521	9.57 523	11.17 527	20.26 528	4.12 522	4.14 525	5.57 528	4.74 525	5.53 524	4.90 526

PML	40.80 543	29.24 535	11.87 521	7.20 526	14.47 525	92.13 543	213.69 544	7.63 523	23.35 536	74.72 543	190.14 544	50.17 543	26.15 537	21.39 532	12.70 523	8.76 529	2.92 522	8.45 529	3.25 524	13.26 529	4.42 525

DGTPSM_ROB	12.07 526	8.00 525	20.99 525	8.93 527	16.78 526	10.67 523	30.87 532	9.01 524	15.16 527	6.50 521	15.41 533	9.04 522	14.85 526	9.25 524	21.67 530	4.57 524	8.57 528	5.08 526	9.28 528	5.90 526	10.95 529

DPSMNet_ROB	12.08 527	8.00 525	21.00 526	8.97 528	16.79 527	10.67 523	30.89 533	9.02 525	15.17 528	6.51 522	15.41 533	9.04 522	14.85 526	9.27 525	21.67 530	4.58 525	8.57 528	5.09 527	9.29 529	5.90 526	10.95 529

TCMNet-wrong-test	8.97 523	10.42 528	8.74 516	19.56 529	17.61 528	12.53 527	9.01 525	13.59 529	2.18 489	4.64 517	5.11 519	14.63 526	11.09 524	7.19 522	9.73 519	5.56 527	0.89 506	3.77 524	3.11 523	10.34 528	9.80 527

Anonymous_1	33.25 534	18.26 529	23.92 528	20.54 530	21.28 531	25.59 531	35.94 534	22.01 538	15.57 529	13.33 527	13.49 530	18.08 531	15.29 528	20.36 529	24.60 532	16.28 536	8.84 530	66.59 540	118.00 540	155.73 543	11.23 531

DPSM_ROB	17.78 529	18.63 530	24.31 532	20.90 531	19.47 529	25.97 532	36.21 535	21.23 536	16.24 530	13.38 528	14.06 531	19.18 533	16.30 529	20.78 530	25.67 533	9.38 530	9.23 531	9.49 530	9.82 530	13.51 530	11.91 532

DPSM	17.78 529	18.63 530	24.31 532	20.90 531	19.47 529	25.97 532	36.21 535	21.23 536	16.24 530	13.38 528	14.06 531	19.18 533	16.30 529	20.78 530	25.67 533	9.38 530	9.23 531	9.49 530	9.82 530	13.51 530	11.91 532

HaxPig	31.96 533	37.24 538	34.27 534	24.37 533	24.88 533	18.26 530	19.86 528	20.64 534	28.52 538	35.97 540	38.75 540	25.57 536	28.72 538	33.88 538	34.39 538	35.94 541	38.87 541	37.80 537	40.48 537	39.68 539	41.15 541

LRCNet_RVC	21.24 532	31.15 536	21.41 527	28.98 534	23.82 532	3.13 508	0.60 410	20.96 535	1.59 473	25.58 535	28.15 537	21.99 535	14.79 525	21.94 536	16.41 526	28.89 540	14.87 534	33.53 536	31.28 536	29.51 538	26.16 536

MEDIAN_ROB	37.38 540	40.85 543	40.60 537	32.31 535	31.85 534	27.20 534	24.55 529	29.10 539	33.19 542	42.09 542	41.76 542	33.35 537	34.39 542	39.78 540	37.07 539	43.64 543	44.10 543	44.12 539	43.40 539	41.51 541	42.76 543

AVERAGE_ROB	37.58 541	40.13 542	40.15 536	34.81 536	33.82 535	28.55 538	25.10 530	32.02 540	34.06 543	41.28 541	40.66 541	34.46 538	34.81 543	39.18 539	37.57 540	42.78 542	43.44 542	43.82 538	43.03 538	40.47 540	41.51 542

CasAABBNet	35.74 535	37.43 539	48.72 539	42.22 537	39.20 536	52.24 540	73.12 542	42.61 541	32.62 540	26.78 536	27.95 535	38.58 539	32.60 539	41.67 541	51.65 542	18.74 537	18.57 539	19.15 533	19.77 534	27.20 532	23.98 534

Selective-RAFT-Error	35.84 536	37.49 540	48.83 540	42.26 538	39.24 537	52.30 541	73.09 541	42.66 542	32.61 539	26.80 537	28.30 538	38.84 541	33.51 541	41.68 542	51.59 541	18.82 538	18.58 540	19.17 534	19.80 535	27.28 533	24.05 535

LSM0	38.95 542	37.60 541	48.58 538	43.57 539	91.06 543	52.57 542	72.57 540	43.17 543	32.63 541	26.97 538	27.97 536	38.65 540	32.94 540	41.86 543	51.78 543	18.89 539	18.41 535	19.13 532	19.63 533	27.29 534	33.77 537

xxxxx1	36.64 537	19.51 532	24.21 529	61.66 540	64.63 540	27.28 535	40.10 537	20.25 531	18.63 533	14.07 531	12.97 526	17.26 527	17.36 531	21.70 533	27.93 535	13.18 533	18.50 536	111.26 541	133.37 541	29.24 535	39.73 538

tt_ll	36.64 537	19.51 532	24.21 529	61.66 540	64.63 540	27.28 535	40.10 537	20.25 531	18.63 533	14.07 531	12.97 526	17.26 527	17.36 531	21.70 533	27.93 535	13.18 533	18.50 536	111.26 541	133.37 541	29.24 535	39.73 538

ff	36.64 537	19.51 532	24.21 529	61.66 540	64.63 540	27.28 535	40.10 537	20.25 531	18.63 533	14.07 531	12.97 526	17.26 527	17.36 531	21.70 533	27.93 535	13.18 533	18.50 536	111.26 541	133.37 541	29.24 535	39.73 538

DLNR_Zeroshot_test	20.09 531	36.28 537	38.04 535	169.85 543	61.80 539	0.23 12	0.20 6	13.88 530	0.37 68	0.44 96	0.66 148	0.43 112	0.21 20	0.62 213	0.28 104	5.46 526	0.10 24	0.15 82	0.11 44	72.60 542	0.11 31

test_example2	176.61 544	205.14 544	198.86 544	188.60 544	190.98 544	152.67 544	170.61 543	94.86 544	123.55 544	178.88 544	179.48 543	158.94 544	141.34 544	192.61 544	198.96 544	203.76 544	236.37 544	164.13 544	173.55 544	218.58 544	160.41 544

ccccc	429.48 545	429.19 545	527.00 545	507.10 545	501.20 545	356.95 545	342.70 545	380.82 545	297.90 545	334.51 545	389.17 545	372.86 545	449.39 545	499.17 545	553.56 545	561.44 545	431.22 545	334.28 545	290.86 545	540.88 545	489.46 545

Low-res two-view benchmark