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

Pointernet	0.27 14	0.14 2	0.33 28	0.35 38	0.23 89	0.35 101	0.21 8	0.72 168	0.38 48	0.39 46	0.36 28	0.34 30	0.25 25	0.36 14	0.25 21	0.15 93	0.10 12	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.10 3

trnet	0.27 14	0.14 2	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 111	0.23 25	0.52 44	0.72 169	0.42 59	0.51 65	0.34 30	0.26 35	0.39 24	0.25 21	0.15 93	0.11 69	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.10 3

testlalala	0.28 19	0.19 67	0.43 133	0.34 17	0.23 89	0.45 167	0.30 95	0.43 15	0.29 6	0.68 164	0.49 55	0.35 37	0.25 25	0.32 7	0.25 21	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.09 8	0.11 1	0.11 15

LoS_RVC	0.27 14	0.16 16	0.27 10	0.32 10	0.30 266	0.44 160	0.34 149	0.41 7	0.33 18	0.31 18	0.51 65	0.29 9	0.32 87	0.36 14	0.28 68	0.11 1	0.10 12	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 243

LoS	0.29 26	0.15 7	0.30 17	0.29 3	0.18 8	0.33 86	0.29 81	0.51 37	0.72 169	0.34 25	0.52 73	0.41 63	0.28 54	0.47 65	0.28 68	0.15 93	0.11 69	0.13 15	0.09 8	0.11 1	0.11 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.35 75	0.17 28	0.34 38	0.38 89	0.22 55	0.31 72	0.34 149	0.68 136	1.24 388	0.45 67	0.65 107	0.47 95	0.43 157	0.38 22	0.27 56	0.13 17	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.11 15

DCANet-4	0.36 93	0.20 92	0.48 205	0.34 17	0.19 13	0.29 52	0.30 95	0.66 116	0.92 289	0.69 172	0.78 158	0.40 57	0.47 179	0.45 50	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.13 75

fff	0.37 109	0.16 16	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.29 52	0.30 95	0.69 144	1.06 353	0.69 172	0.78 158	0.42 70	0.63 268	0.46 58	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.13 75

csc	0.37 109	0.16 16	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.29 52	0.30 95	0.69 144	1.06 353	0.69 172	0.78 158	0.42 70	0.63 268	0.46 58	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.13 75

cscssc	0.37 109	0.16 16	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.29 52	0.30 95	0.69 144	1.06 353	0.69 172	0.78 158	0.42 70	0.63 268	0.46 58	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.13 75

GCAP-BAT	0.30 39	0.21 125	0.42 123	0.33 14	0.27 204	0.26 21	0.27 63	0.45 20	0.30 9	0.60 109	0.64 104	0.45 84	0.23 18	0.56 112	0.26 44	0.15 93	0.12 119	0.15 60	0.10 16	0.12 11	0.11 15

IGEV-Stereo++	0.21 1	0.15 7	0.27 10	0.37 64	0.19 13	0.22 5	0.18 2	0.42 10	0.35 28	0.22 2	0.28 12	0.24 3	0.18 2	0.27 2	0.22 1	0.12 4	0.09 3	0.12 2	0.10 16	0.12 11	0.10 3

Occ-G	0.26 11	0.14 2	0.28 13	0.34 17	0.20 28	0.27 31	0.34 149	0.41 7	0.31 12	0.29 14	0.43 37	0.49 104	0.25 25	0.47 65	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.14 25	0.11 26	0.12 11	0.12 47

WCG-NET（raft）	0.31 42	0.15 7	0.36 48	0.32 10	0.19 13	0.35 101	0.27 63	0.51 37	0.78 207	0.45 67	0.55 82	0.48 99	0.27 42	0.54 99	0.26 44	0.13 17	0.10 12	0.12 2	0.11 26	0.12 11	0.11 15

MSKI-zero shot	0.32 48	0.17 28	0.34 38	0.39 116	0.21 40	0.32 82	0.22 14	0.61 83	0.43 66	0.52 88	0.64 104	0.61 166	0.20 8	0.74 262	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.10 16	0.12 11	0.12 47

SPstereo	0.28 19	0.19 67	0.40 95	0.38 89	0.19 13	0.38 124	0.23 25	0.57 59	0.41 59	0.45 67	0.49 55	0.39 50	0.27 42	0.33 9	0.23 10	0.14 41	0.12 119	0.14 25	0.11 26	0.12 11	0.11 15

CAS	0.34 61	0.13 1	0.25 7	1.28 444	0.30 266	0.46 171	0.38 224	0.48 25	0.47 85	0.34 25	0.52 73	0.24 3	0.19 5	0.29 3	0.27 56	0.69 434	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 11	0.15 135

Selective-IGEV	0.24 3	0.18 45	0.35 43	0.35 38	0.19 13	0.27 31	0.25 44	0.55 54	0.23 1	0.27 8	0.25 7	0.34 30	0.19 5	0.58 141	0.22 1	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.12 11	0.10 3

MC-Stereo	0.28 19	0.17 28	0.32 24	0.38 89	0.20 28	0.26 21	0.26 52	0.49 29	0.37 44	0.37 34	0.61 98	0.41 63	0.31 83	0.55 103	0.25 21	0.13 17	0.09 3	0.14 25	0.12 46	0.12 11	0.11 15

test-3	0.34 61	0.16 16	0.43 133	0.39 116	0.21 40	0.43 154	0.22 14	0.63 95	0.78 207	0.71 184	0.45 39	0.64 181	0.27 42	0.43 40	0.31 94	0.12 4	0.09 3	0.17 109	0.13 71	0.12 11	0.10 3

test_1	0.34 61	0.16 16	0.43 133	0.39 116	0.21 40	0.43 154	0.23 25	0.63 95	0.78 207	0.68 164	0.45 39	0.64 181	0.27 42	0.43 40	0.31 94	0.12 4	0.09 3	0.17 109	0.13 71	0.12 11	0.10 3

RAFT-RH_RVC	0.56 303	0.17 28	0.41 103	0.37 64	0.23 89	0.57 223	0.24 37	0.60 77	0.70 158	1.19 390	3.94 458	0.56 127	0.38 127	0.65 204	0.36 163	0.13 17	0.11 69	0.20 215	0.14 96	0.12 11	0.13 75

AnonymousM	0.41 161	0.81 422	0.29 14	0.34 17	0.22 55	0.28 44	0.38 224	0.53 53	0.41 59	0.70 178	0.49 55	0.47 95	0.27 42	0.41 32	0.31 94	0.15 93	0.12 119	1.51 445	0.26 357	0.12 11	0.10 3

raftrobust	0.34 61	0.19 67	0.36 48	0.41 174	0.27 204	0.30 60	0.25 44	0.71 164	0.63 131	0.58 103	0.55 82	0.45 84	0.46 175	0.51 84	0.29 81	0.16 134	0.12 119	0.14 25	0.12 46	0.12 11	0.13 75

Gwc-CoAtRS	0.34 61	0.17 28	0.44 145	0.39 116	0.23 89	0.34 93	0.22 14	0.70 158	0.75 185	0.60 109	0.59 93	0.58 140	0.29 67	0.45 50	0.26 44	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.12 46	0.12 11	0.12 47

CREStereo	0.28 19	0.15 7	0.24 4	0.27 1	0.17 4	0.37 111	0.25 44	0.51 37	0.72 169	0.42 59	0.51 65	0.32 18	0.26 35	0.38 22	0.25 21	0.16 134	0.11 69	0.12 2	0.08 1	0.12 11	0.11 15
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.32 48	0.16 16	0.24 4	0.29 3	0.18 8	0.45 167	0.22 14	0.56 56	0.63 131	0.46 72	0.54 77	0.39 50	0.34 104	0.48 72	0.24 14	0.75 436	0.10 12	0.12 2	0.08 1	0.12 11	0.11 15

UGAM-zero	0.46 201	0.19 67	0.62 288	0.37 64	0.23 89	0.34 93	0.21 8	1.15 334	0.39 54	0.66 156	0.61 98	1.70 418	0.91 369	0.75 266	0.25 21	0.14 41	0.11 69	0.15 60	0.12 46	0.13 28	0.13 75

WCG-NET	0.29 26	0.15 7	0.36 48	0.36 49	0.23 89	0.43 154	0.23 25	0.48 25	0.46 81	0.40 51	0.47 49	0.46 91	0.28 54	0.55 103	0.25 21	0.15 93	0.11 69	0.13 15	0.12 46	0.13 28	0.12 47

model_zeroshot	0.33 58	0.18 45	0.48 205	0.39 116	0.28 226	0.45 167	0.25 44	0.63 95	0.45 77	0.61 115	0.50 58	0.51 110	0.25 25	0.45 50	0.26 44	0.16 134	0.13 178	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.13 75

U	0.45 194	0.16 16	0.32 24	0.40 146	0.71 426	3.55 460	0.20 3	0.41 7	0.38 48	0.26 6	0.23 3	0.24 3	0.22 14	0.26 1	0.22 1	0.15 93	0.09 3	0.88 436	0.13 71	0.13 28	0.11 15

AIO-Stereo	0.25 6	0.18 45	0.34 38	0.37 64	0.18 8	0.28 44	0.30 95	0.48 25	0.27 3	0.29 14	0.30 13	0.32 18	0.17 1	0.52 89	0.23 10	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.10 3

RAFT-Stereo-weight	0.32 48	0.18 45	0.33 28	0.39 116	0.22 55	0.26 21	0.29 81	0.67 126	0.80 217	0.53 91	0.51 65	0.58 140	0.20 8	0.47 65	0.27 56	0.13 17	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.11 15

gcap-zeroshot	0.34 61	0.18 45	0.52 246	0.38 89	0.22 55	0.49 179	0.27 63	0.52 44	0.34 19	0.64 135	0.50 58	0.83 274	0.34 104	0.48 72	0.24 14	0.13 17	0.11 69	0.15 60	0.12 46	0.13 28	0.12 47

testlalala2	0.36 93	0.18 45	0.45 157	0.89 430	0.53 402	0.44 160	0.26 52	0.61 83	0.49 87	0.68 164	0.56 85	0.44 82	0.24 22	0.34 10	0.31 94	0.15 93	0.12 119	0.14 25	0.10 16	0.13 28	0.13 75

MoCha-V2	0.25 6	0.15 7	0.29 14	0.40 146	0.18 8	0.27 31	0.26 52	0.49 29	0.27 3	0.36 31	0.27 9	0.33 27	0.35 107	0.49 75	0.22 1	0.12 4	0.10 12	0.12 2	0.10 16	0.13 28	0.11 15

IGEV++	0.24 3	0.17 28	0.31 19	0.38 89	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.50 36	0.23 1	0.28 10	0.35 27	0.30 10	0.22 14	0.31 5	0.28 68	0.14 41	0.10 12	0.13 15	0.10 16	0.13 28	0.13 75

IGEVStereo-DCA	0.29 26	0.22 154	0.38 70	0.35 38	0.27 204	0.37 111	0.35 170	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.30 13	0.35 37	0.27 42	0.51 84	0.22 1	0.15 93	0.12 119	0.16 83	0.12 46	0.13 28	0.15 135

rrr	0.29 26	0.22 154	0.41 103	0.35 38	0.27 204	0.37 111	0.32 133	0.52 44	0.42 64	0.38 38	0.30 13	0.35 37	0.27 42	0.51 84	0.22 1	0.15 93	0.12 119	0.16 83	0.13 71	0.13 28	0.14 114

AEACV	0.27 14	0.17 28	0.31 19	0.34 17	0.45 381	0.26 21	0.28 73	0.37 2	0.32 15	0.30 17	0.46 44	0.31 16	0.37 124	0.36 14	0.24 14	0.14 41	0.10 12	0.15 60	0.12 46	0.13 28	0.11 15

Any-RAFT	0.35 75	0.16 16	0.30 17	0.34 17	0.21 40	0.52 190	0.22 14	0.88 232	0.73 176	0.53 91	0.73 128	0.64 181	0.28 54	0.46 58	0.24 14	0.15 93	0.10 12	0.13 15	0.10 16	0.13 28	0.12 47

RAFT-Test	0.34 61	0.18 45	0.37 61	0.38 89	0.23 89	0.50 182	0.23 25	0.69 144	0.40 55	0.60 109	0.85 201	0.61 166	0.28 54	0.46 58	0.27 56	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.12 47

CES	0.28 19	0.14 2	0.23 1	0.30 5	0.70 425	0.37 111	0.27 63	0.48 25	0.46 81	0.34 25	0.48 52	0.27 7	0.22 14	0.39 24	0.23 10	0.13 17	0.11 69	0.12 2	0.08 1	0.13 28	0.17 195

EGLCR-Stereo	0.25 6	0.16 16	0.33 28	0.34 17	0.20 28	0.35 101	0.20 3	0.52 44	0.36 34	0.28 10	0.27 9	0.41 63	0.18 2	0.45 50	0.26 44	0.14 41	0.10 12	0.16 83	0.14 96	0.13 28	0.11 15

ProNet	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.35 38	0.24 114	0.32 82	0.43 280	0.57 59	0.37 44	0.33 24	0.30 13	0.32 18	0.28 54	0.57 123	0.26 44	0.13 17	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.13 28	0.13 75

ADStereo(finetuned)	0.37 109	0.16 16	0.49 216	0.34 17	0.19 13	0.30 60	0.30 95	0.68 136	0.91 284	0.70 178	0.77 147	0.43 77	0.69 302	0.45 50	0.33 116	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.12 47

CIPLG	0.41 161	0.21 125	0.63 297	0.45 271	0.33 313	0.52 190	0.33 142	0.65 107	0.60 118	0.82 252	0.96 249	0.46 91	0.32 87	0.55 103	0.44 226	0.16 134	0.12 119	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.14 114

IPLG	0.39 139	0.20 92	0.59 278	0.40 146	0.24 114	0.54 200	0.27 63	0.75 184	0.63 131	0.84 271	0.81 177	0.32 18	0.32 87	0.60 162	0.45 234	0.13 17	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.13 28	0.12 47

IPLGR_C	0.40 150	0.21 125	0.64 302	0.45 271	0.33 313	0.52 190	0.34 149	0.66 116	0.62 120	0.82 252	0.92 233	0.45 84	0.32 87	0.52 89	0.46 244	0.17 168	0.12 119	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.14 114

ACRE	0.40 150	0.21 125	0.65 308	0.45 271	0.33 313	0.51 186	0.33 142	0.66 116	0.63 131	0.80 232	0.92 233	0.45 84	0.32 87	0.52 89	0.45 234	0.16 134	0.12 119	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.14 114

TRStereo	0.37 109	0.27 268	0.59 278	0.47 300	0.41 359	0.29 52	0.30 95	0.84 214	0.59 116	0.52 88	0.41 33	0.52 113	0.26 35	0.73 255	0.27 56	0.17 168	0.12 119	0.19 187	0.19 248	0.13 28	0.11 15

STrans-v2	0.46 201	0.20 92	0.48 205	0.40 146	0.24 114	0.55 205	0.50 318	1.07 302	0.73 176	0.65 144	1.05 295	0.72 228	0.69 302	0.72 250	0.33 116	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.14 96	0.13 28	0.12 47

RAFT-345	0.40 150	0.18 45	0.40 95	0.38 89	0.22 55	0.33 86	0.26 52	0.61 83	0.51 93	0.74 208	1.79 412	0.45 84	0.33 97	0.66 212	0.36 163	0.14 41	0.11 69	0.18 148	0.14 96	0.13 28	0.13 75

CREStereo++_RVC	0.32 48	0.15 7	0.23 1	0.31 7	0.24 114	0.27 31	0.22 14	0.46 22	0.88 264	0.46 72	0.80 170	0.30 10	0.26 35	0.36 14	0.33 116	0.13 17	0.09 3	0.13 15	0.51 431	0.13 28	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
TANstereo	0.30 39	0.15 7	0.31 19	0.30 5	0.17 4	0.55 205	0.23 25	0.44 17	0.55 107	0.59 105	0.68 118	0.37 45	0.26 35	0.35 13	0.27 56	0.15 93	0.16 264	0.12 2	0.10 16	0.13 28	0.14 114

XX-TBD	0.32 48	0.53 396	0.26 8	0.51 349	0.20 28	0.37 111	0.24 37	0.40 6	0.73 176	0.54 95	0.69 119	0.31 16	0.25 25	0.32 7	0.27 56	0.16 134	0.10 12	0.12 2	0.09 8	0.13 28	0.11 15

DCANet	0.36 93	0.16 16	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.30 60	0.30 95	0.68 136	0.91 284	0.70 178	0.77 147	0.43 77	0.57 231	0.45 50	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.12 47

111	0.40 150	0.17 28	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.52 190	0.28 73	0.74 178	1.16 374	0.50 81	0.91 229	0.63 174	0.48 184	0.61 169	0.35 147	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.12 46	0.13 28	0.13 75

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 93	0.17 28	0.41 103	0.35 38	0.19 13	0.33 86	0.29 81	0.65 107	0.73 176	0.68 164	1.01 273	0.56 127	0.40 143	0.42 36	0.30 87	0.11 1	0.09 3	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.10 3

AFF-stereo	0.38 124	0.19 67	0.39 87	0.37 64	0.21 40	0.27 31	0.31 116	0.65 107	0.66 146	0.64 135	1.13 323	0.76 253	0.39 138	0.55 103	0.33 116	0.11 1	0.09 3	0.16 83	0.16 149	0.13 28	0.11 15

EAI-Stereo	0.34 61	0.19 67	0.44 145	0.39 116	0.21 40	0.31 72	0.30 95	1.15 334	0.30 9	0.49 78	0.75 139	0.36 43	0.28 54	0.62 176	0.27 56	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.13 71	0.13 28	0.12 47

CFNet-RSSM	0.34 61	0.17 28	0.45 157	0.39 116	0.22 55	0.35 101	0.23 25	0.73 176	0.84 239	0.65 144	0.54 77	0.57 132	0.28 54	0.46 58	0.26 44	0.13 17	0.10 12	0.14 25	0.12 46	0.13 28	0.11 15

RAStereo	0.24 3	0.17 28	0.29 14	0.40 146	0.21 40	0.23 7	0.26 52	0.42 10	0.45 77	0.23 3	0.34 25	0.30 10	0.19 5	0.34 10	0.25 21	0.15 93	0.12 119	0.16 83	0.13 71	0.14 63	0.11 15

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 303	3.08 472	2.43 447	0.31 7	0.18 8	0.29 52	0.20 3	0.37 2	0.32 15	0.28 10	0.24 6	0.18 1	0.18 2	0.31 5	0.22 1	1.09 448	0.08 1	0.17 109	0.16 149	0.14 63	0.97 450

RSM++	0.25 6	0.18 45	0.34 38	0.36 49	0.20 28	0.28 44	0.30 95	0.51 37	0.32 15	0.25 5	0.22 2	0.37 45	0.21 10	0.50 79	0.24 14	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.12 46	0.14 63	0.10 3

RSM	0.25 6	0.18 45	0.33 28	0.36 49	0.20 28	0.27 31	0.34 149	0.51 37	0.27 3	0.26 6	0.23 3	0.39 50	0.21 10	0.56 112	0.22 1	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.14 63	0.10 3

MGS-Stereo	0.28 19	0.19 67	0.40 95	0.36 49	0.23 89	0.37 111	0.30 95	0.39 4	0.44 70	0.31 18	0.51 65	0.40 57	0.24 22	0.43 40	0.26 44	0.15 93	0.12 119	0.15 60	0.13 71	0.14 63	0.13 75

ff7	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.36 49	0.26 177	0.31 72	0.35 170	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.33 19	0.32 18	0.29 67	0.58 141	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

ffff	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.36 49	0.26 177	0.31 72	0.35 170	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.33 19	0.32 18	0.29 67	0.58 141	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

11t	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.36 49	0.26 177	0.31 72	0.35 170	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.33 19	0.32 18	0.29 67	0.58 141	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

MaDis-Stereo	0.26 11	0.18 45	0.36 48	0.36 49	0.26 177	0.27 31	0.27 63	0.43 15	0.35 28	0.27 8	0.26 8	0.41 63	0.28 54	0.40 27	0.28 68	0.16 134	0.14 206	0.16 83	0.13 71	0.14 63	0.12 47

IGEV_Zeroshot_test	0.34 61	0.18 45	0.67 317	0.39 116	0.28 226	0.30 60	0.25 44	0.74 178	0.31 12	0.62 117	0.57 88	0.54 121	0.25 25	0.53 96	0.27 56	0.14 41	0.10 12	0.15 60	0.14 96	0.14 63	0.12 47

UniTT-Stereo	0.27 14	0.17 28	0.37 61	0.40 146	0.27 204	0.30 60	0.28 73	0.39 4	0.31 12	0.29 14	0.46 44	0.27 7	0.25 25	0.47 65	0.34 130	0.17 168	0.13 178	0.13 15	0.12 46	0.14 63	0.12 47

MIM_Stereo	0.38 124	0.17 28	0.53 254	0.37 64	0.24 114	0.27 31	0.24 37	0.70 158	0.54 103	0.72 196	1.00 270	0.63 174	0.29 67	0.64 197	0.38 186	0.13 17	0.14 206	0.17 109	0.16 149	0.14 63	0.11 15

HH	0.35 75	0.20 92	0.47 186	0.40 146	0.25 140	0.33 86	0.31 116	0.76 191	0.38 48	0.43 62	0.57 88	0.79 262	0.44 166	0.71 245	0.25 21	0.15 93	0.11 69	0.15 60	0.14 96	0.14 63	0.12 47

HanStereo	0.35 75	0.20 92	0.47 186	0.40 146	0.25 140	0.33 86	0.31 116	0.76 191	0.38 48	0.43 62	0.57 88	0.79 262	0.44 166	0.71 245	0.25 21	0.15 93	0.11 69	0.15 60	0.14 96	0.14 63	0.12 47

anonymousdsp	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.37 64	0.25 140	0.30 60	0.35 170	0.63 95	0.35 28	0.39 46	0.33 19	0.33 27	0.28 54	0.59 156	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

DCRE	0.37 109	0.18 45	0.46 174	0.45 271	0.32 303	0.42 152	0.37 203	0.63 95	0.51 93	0.47 75	0.94 237	0.56 127	0.36 121	0.52 89	0.32 104	0.14 41	0.13 178	0.15 60	0.14 96	0.14 63	0.13 75

TestStereo1	0.43 178	0.23 174	0.41 103	0.51 349	0.24 114	0.34 93	0.40 255	0.77 194	0.90 279	0.68 164	0.96 249	0.48 99	0.46 175	0.91 333	0.32 104	0.16 134	0.13 178	0.18 148	0.15 119	0.14 63	0.13 75

ccc-4	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.36 49	0.26 177	0.31 72	0.35 170	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.33 19	0.32 18	0.29 67	0.58 141	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

SA-5K	0.43 178	0.23 174	0.41 103	0.51 349	0.24 114	0.34 93	0.40 255	0.77 194	0.90 279	0.68 164	0.96 249	0.48 99	0.46 175	0.91 333	0.32 104	0.16 134	0.13 178	0.18 148	0.15 119	0.14 63	0.13 75

IGEV-Stereo	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.37 64	0.25 140	0.30 60	0.35 170	0.63 95	0.35 28	0.39 46	0.33 19	0.33 27	0.28 54	0.59 156	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 194	0.21 125	0.48 205	0.42 212	0.28 226	0.31 72	0.54 343	0.63 95	0.62 120	0.62 117	0.89 222	1.01 328	0.69 302	0.75 266	0.66 311	0.13 17	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.15 135

MIPNet	0.37 109	0.21 125	0.59 278	0.39 116	0.25 140	0.50 182	0.28 73	0.77 194	0.70 158	0.65 144	0.60 95	0.40 57	0.49 187	0.44 49	0.37 178	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.14 63	0.13 75

CrosDoStereo	0.50 257	0.18 45	0.45 157	0.38 89	0.24 114	0.40 132	1.18 434	0.67 126	0.86 251	0.94 324	1.37 371	0.63 174	0.77 336	0.65 204	0.45 234	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.18 220	0.14 63	0.14 114

TransformOpticalFlow	0.44 184	0.20 92	0.47 186	0.41 174	0.23 89	0.37 111	0.47 301	0.94 251	0.76 193	0.65 144	1.14 326	0.73 239	0.56 230	0.76 270	0.32 104	0.15 93	0.10 12	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.13 75

ASMatch	0.48 225	0.19 67	0.45 157	0.39 116	0.28 226	0.37 111	0.26 52	0.74 178	0.68 153	0.76 217	2.34 427	0.61 166	0.52 204	0.62 176	0.37 178	0.14 41	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.21 283

DeepStereo_LL	0.50 257	0.18 45	0.45 157	0.38 89	0.24 114	0.40 132	1.18 434	0.67 126	0.86 251	0.94 324	1.37 371	0.63 174	0.77 336	0.65 204	0.45 234	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.18 220	0.14 63	0.14 114

DEmStereo	0.48 225	0.17 28	0.50 229	0.38 89	0.25 140	0.59 237	0.34 149	0.63 95	0.74 182	0.89 297	1.66 404	0.58 140	1.06 394	0.60 162	0.42 205	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.16 149	0.14 63	0.15 135

THIR-Stereo	0.50 257	0.18 45	0.45 157	0.38 89	0.23 89	0.75 307	0.67 374	0.66 116	0.87 260	1.02 356	1.40 377	0.72 228	0.76 332	0.62 176	0.42 205	0.15 93	0.11 69	0.17 109	0.18 220	0.14 63	0.15 135

DRaft	0.49 242	0.17 28	0.47 186	0.37 64	0.25 140	0.58 225	0.40 255	0.65 107	0.85 246	1.02 356	1.75 411	0.50 106	0.82 351	0.63 186	0.40 198	0.13 17	0.11 69	0.16 83	0.16 149	0.14 63	0.15 135

s12784h	0.36 93	0.15 7	0.24 4	0.34 17	0.15 1	0.77 310	0.29 81	0.80 205	0.83 234	0.56 100	0.57 88	0.43 77	0.40 143	0.57 123	0.33 116	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.09 8	0.14 63	0.09 1

raft+_RVC	0.38 124	0.19 67	0.35 43	0.37 64	0.25 140	0.45 167	0.37 203	0.78 199	0.89 277	0.51 83	0.78 158	0.50 106	0.29 67	0.53 96	0.40 198	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.12 47

XX-Stereo	0.37 109	0.17 28	0.45 157	0.55 376	0.36 329	0.38 124	0.20 3	0.60 77	0.30 9	0.46 72	1.30 361	0.73 239	0.26 35	0.56 112	0.26 44	0.16 134	0.11 69	0.17 109	0.16 149	0.14 63	0.10 3

test_xeample3	0.29 26	0.21 125	0.41 103	0.35 38	0.26 177	0.35 101	0.32 133	0.56 56	0.36 34	0.43 62	0.32 18	0.34 30	0.28 54	0.54 99	0.23 10	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.12 46	0.14 63	0.13 75

ARAFT	0.47 214	0.24 210	0.79 363	0.42 212	0.25 140	0.55 205	0.55 347	0.75 184	0.81 224	0.89 297	0.75 139	0.73 239	0.47 179	0.88 319	0.37 178	0.15 93	0.12 119	0.23 288	0.22 310	0.14 63	0.13 75

R-Stereo Train	0.39 139	0.18 45	0.42 123	0.42 212	0.26 177	0.40 132	0.32 133	0.72 168	0.34 19	0.89 297	1.28 357	0.57 132	0.35 107	0.42 36	0.32 104	0.15 93	0.12 119	0.14 25	0.12 46	0.14 63	0.13 75

RAFT-Stereo	0.39 139	0.18 45	0.42 123	0.42 212	0.26 177	0.40 132	0.32 133	0.72 168	0.34 19	0.89 297	1.28 357	0.57 132	0.35 107	0.42 36	0.32 104	0.15 93	0.12 119	0.14 25	0.12 46	0.14 63	0.13 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.47 214	0.24 210	0.61 285	0.37 64	0.17 4	0.61 245	0.33 142	0.80 205	0.87 260	0.94 324	1.13 323	0.72 228	0.43 157	0.89 324	0.51 268	0.13 17	0.10 12	0.13 15	0.11 26	0.14 63	0.12 47

UGAM	0.52 273	0.22 154	0.46 174	0.45 271	0.25 140	0.41 145	0.52 335	0.62 89	1.16 374	0.76 217	1.13 323	1.32 383	0.57 231	1.00 355	0.53 278	0.17 168	0.14 206	0.25 316	0.21 293	0.15 100	0.13 75

IGEV-Stereo+	0.23 2	0.14 2	0.26 8	0.32 10	0.19 13	0.12 1	0.17 1	0.29 1	0.29 6	0.21 1	0.15 1	0.22 2	0.22 14	0.40 27	0.22 1	0.14 41	0.10 12	0.12 2	0.09 8	0.15 100	0.86 441

tta	0.51 264	0.23 174	0.62 288	0.34 17	0.20 28	0.62 252	0.34 149	1.21 356	1.02 333	0.81 243	1.01 273	0.71 219	0.65 284	0.84 305	0.55 287	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.14 114

qqq1	0.49 242	0.23 174	0.62 288	0.34 17	0.20 28	0.62 252	0.34 149	1.21 356	1.02 333	0.81 243	1.01 273	0.71 219	0.65 284	0.84 305	0.34 130	0.19 226	0.15 235	0.14 25	0.12 46	0.15 100	0.14 114

fff1	0.49 242	0.23 174	0.62 288	0.34 17	0.20 28	0.62 252	0.34 149	1.21 356	1.02 333	0.81 243	1.01 273	0.71 219	0.65 284	0.84 305	0.34 130	0.19 226	0.15 235	0.14 25	0.12 46	0.15 100	0.14 114

AE-Stereo	0.34 61	0.21 125	0.42 123	0.48 305	0.31 287	0.48 175	0.35 170	0.61 83	0.62 120	0.32 23	0.55 82	0.52 113	0.27 42	0.47 65	0.29 81	0.13 17	0.13 178	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.12 47

DisPM	0.39 139	0.19 67	0.44 145	0.41 174	0.27 204	0.24 10	0.31 116	0.65 107	0.57 114	0.87 285	0.87 211	0.60 161	0.32 87	0.76 270	0.32 104	0.18 197	0.12 119	0.19 187	0.17 196	0.15 100	0.20 265

raft_robust	0.41 161	0.23 174	0.36 48	0.42 212	0.21 40	0.40 132	0.33 142	0.79 202	0.98 315	0.79 230	0.87 211	0.39 50	0.33 97	0.84 305	0.29 81	0.13 17	0.12 119	0.16 83	0.17 196	0.15 100	0.12 47

RAFT_CTSACE	0.45 194	0.20 92	0.44 145	0.45 271	0.27 204	0.34 93	0.39 246	0.60 77	0.73 176	0.76 217	1.44 385	0.83 274	0.38 127	1.08 371	0.26 44	0.12 4	0.13 178	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.11 15

RAFT+CT+SA	0.39 139	0.23 174	0.36 48	0.51 349	0.27 204	0.29 52	0.46 294	0.75 184	0.80 217	0.51 83	0.89 222	0.41 63	0.40 143	0.78 281	0.32 104	0.14 41	0.11 69	0.18 148	0.18 220	0.15 100	0.14 114

Sa-1000	0.48 225	0.24 210	0.41 103	0.45 271	0.25 140	0.59 237	0.34 149	0.81 208	0.93 294	0.82 252	1.50 392	0.53 117	0.45 171	0.92 336	0.30 87	0.15 93	0.12 119	0.21 256	0.19 248	0.15 100	0.13 75

SA	0.44 184	0.25 232	0.46 174	0.46 291	0.24 114	0.43 154	0.36 190	0.75 184	0.96 308	0.59 105	1.03 285	0.48 99	0.52 204	0.94 349	0.32 104	0.16 134	0.12 119	0.21 256	0.19 248	0.15 100	0.13 75

test_4	0.36 93	0.18 45	0.31 19	0.44 249	0.25 140	0.20 2	0.34 149	0.56 56	0.41 59	0.59 105	1.45 388	0.43 77	0.25 25	0.63 186	0.28 68	0.12 4	0.10 12	0.17 109	0.19 248	0.15 100	0.11 15

iRaft-Stereo_20w	0.39 139	0.19 67	0.57 273	0.37 64	0.27 204	0.31 72	0.24 37	1.44 414	0.29 6	0.69 172	0.53 75	0.60 161	0.42 151	0.83 300	0.27 56	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.13 71	0.15 100	0.13 75

IPLGR	0.39 139	0.21 125	0.63 297	0.39 116	0.22 55	0.49 179	0.29 81	0.76 191	0.74 182	0.78 227	0.77 147	0.44 82	0.42 151	0.47 65	0.38 186	0.13 17	0.12 119	0.16 83	0.14 96	0.15 100	0.13 75

GMOStereo	0.37 109	0.19 67	0.38 70	0.43 231	0.24 114	0.37 111	0.38 224	0.52 44	0.62 120	0.87 285	0.84 192	0.64 181	0.35 107	0.37 18	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.20 215	0.18 220	0.15 100	0.11 15

error version	0.37 109	0.19 67	0.38 70	0.43 231	0.24 114	0.37 111	0.38 224	0.52 44	0.62 120	0.87 285	0.84 192	0.64 181	0.35 107	0.37 18	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.20 215	0.18 220	0.15 100	0.11 15

test-v	0.37 109	0.19 67	0.38 70	0.43 231	0.24 114	0.37 111	0.38 224	0.52 44	0.62 120	0.87 285	0.84 192	0.64 181	0.35 107	0.37 18	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.20 215	0.18 220	0.15 100	0.11 15

test_3	0.36 93	0.19 67	0.44 145	0.44 249	0.23 89	0.48 175	0.36 190	0.66 116	0.82 229	0.64 135	0.45 39	0.68 207	0.25 25	0.41 32	0.31 94	0.12 4	0.10 12	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.11 15

HHNet	0.41 161	0.17 28	0.41 103	0.34 17	0.37 334	0.33 86	0.34 149	0.69 144	0.75 185	0.86 278	1.30 361	0.52 113	0.32 87	0.52 89	0.35 147	0.15 93	0.11 69	0.19 187	0.15 119	0.15 100	0.24 310

OMP-Stereo	0.42 168	0.22 154	0.46 174	0.52 360	0.24 114	0.36 109	0.25 44	0.71 164	0.78 207	0.77 223	0.64 104	0.89 300	0.39 138	0.91 333	0.35 147	0.15 93	0.12 119	0.20 215	0.15 119	0.15 100	0.12 47

IIG-Stereo	0.43 178	0.21 125	0.44 145	0.50 334	0.25 140	0.44 160	0.21 8	0.71 164	0.76 193	0.83 264	0.95 245	0.83 274	0.43 157	0.90 326	0.35 147	0.15 93	0.12 119	0.19 187	0.14 96	0.15 100	0.11 15

FTStereo	0.56 303	0.20 92	0.37 61	0.41 174	0.25 140	0.40 132	0.79 403	0.66 116	0.43 66	1.09 378	3.27 447	0.70 215	0.73 325	0.55 103	0.33 116	0.14 41	0.13 178	0.19 187	0.17 196	0.15 100	0.30 351

GrayStereo	0.49 242	0.19 67	0.42 123	0.46 291	0.28 226	0.53 196	0.67 374	0.69 144	0.63 131	1.02 356	1.47 391	0.78 260	0.76 332	0.56 112	0.33 116	0.14 41	0.12 119	0.17 109	0.17 196	0.15 100	0.29 344

test-2	0.37 109	0.19 67	0.38 70	0.43 231	0.24 114	0.37 111	0.38 224	0.52 44	0.62 120	0.87 285	0.84 192	0.64 181	0.35 107	0.37 18	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.20 215	0.18 220	0.15 100	0.11 15

cross-raft	0.34 61	0.20 92	0.37 61	0.44 249	0.23 89	0.32 82	0.35 170	0.74 178	0.40 55	0.60 109	0.77 147	0.57 132	0.27 42	0.43 40	0.28 68	0.12 4	0.10 12	0.15 60	0.13 71	0.15 100	0.11 15

test-1	0.36 93	0.19 67	0.71 334	0.46 291	0.26 177	0.44 160	0.36 190	0.60 77	0.59 116	0.48 77	0.67 116	0.53 117	0.36 121	0.40 27	0.29 81	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.14 96	0.15 100	0.16 177

iRaftStereo_RVC	0.32 48	0.19 67	0.37 61	0.39 116	0.22 55	0.31 72	0.29 81	0.68 136	0.51 93	0.49 78	0.66 112	0.37 45	0.23 18	0.45 50	0.33 116	0.14 41	0.10 12	0.18 148	0.17 196	0.15 100	0.12 47

cf-r	0.47 214	0.23 174	0.41 103	0.39 116	0.23 89	0.59 237	0.37 203	0.88 232	0.85 246	0.72 196	1.05 295	0.94 312	0.62 262	0.56 112	0.54 282	0.21 263	0.14 206	0.17 109	0.19 248	0.15 100	0.15 135

DIP-Stereo	0.39 139	0.21 125	0.50 229	0.41 174	0.28 226	0.62 252	0.27 63	0.77 194	0.40 55	0.64 135	0.86 204	0.52 113	0.33 97	0.66 212	0.42 205	0.15 93	0.13 178	0.17 109	0.14 96	0.15 100	0.15 135
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.53 279	0.22 154	0.52 246	0.38 89	0.22 55	0.68 284	0.38 224	0.97 264	0.88 264	0.73 203	1.04 291	1.03 335	0.92 373	0.90 326	0.86 352	0.16 134	0.14 206	0.14 25	0.17 196	0.15 100	0.13 75

iResNet_ROB	0.52 273	0.21 125	0.53 254	0.37 64	0.21 40	0.61 245	0.29 81	1.51 423	1.32 401	0.90 304	1.02 281	0.80 270	0.62 262	0.76 270	0.43 210	0.16 134	0.12 119	0.13 15	0.09 8	0.15 100	0.18 211

pmcnn	1.23 419	0.29 293	0.96 381	0.40 146	0.23 89	0.95 353	0.69 384	1.16 340	1.28 397	1.67 423	2.33 426	11.15 475	0.86 360	0.93 342	0.88 359	0.15 93	0.12 119	0.12 2	0.10 16	0.15 100	0.15 135

H2IRNET	0.37 109	0.20 92	0.33 28	0.38 89	0.25 140	0.27 31	0.23 25	0.59 67	0.72 169	0.39 46	0.90 226	0.74 245	0.55 223	0.52 89	0.43 210	0.15 93	0.13 178	0.18 148	0.20 272	0.16 133	0.13 75

DispNO	0.47 214	0.23 174	0.71 334	0.39 116	0.31 287	0.60 243	0.38 224	0.89 234	0.77 200	0.75 210	0.84 192	0.72 228	0.54 218	0.73 255	0.46 244	0.19 226	0.14 206	0.20 215	0.18 220	0.16 133	0.17 195

CoDeX	0.47 214	0.20 92	0.49 216	0.42 212	0.25 140	0.75 307	0.36 190	1.27 383	0.80 217	0.82 252	0.96 249	0.62 172	0.57 231	0.60 162	0.36 163	0.17 168	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.16 133	0.14 114

cc1	0.37 109	0.23 174	0.33 28	0.41 174	0.22 55	0.55 205	0.38 224	0.67 126	1.06 353	0.41 54	0.50 58	0.34 30	0.49 187	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.19 187	0.13 71	0.16 133	0.15 135

ffm	0.44 184	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 140	0.55 205	0.37 203	0.68 136	1.04 342	0.73 203	0.96 249	0.71 219	0.53 207	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.25 316	0.21 293	0.16 133	0.16 177

ff1	0.49 242	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 140	0.55 205	0.37 203	0.68 136	1.04 342	0.73 203	0.96 249	0.71 219	0.53 207	1.01 356	0.88 359	0.16 134	0.10 12	0.25 316	0.21 293	0.16 133	0.16 177

tt1	0.36 93	0.24 210	0.32 24	0.41 174	0.22 55	0.54 200	0.38 224	0.68 136	1.04 342	0.41 54	0.46 44	0.35 37	0.45 171	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.19 187	0.13 71	0.16 133	0.16 177

EKT-Stereo	0.35 75	0.23 174	0.39 87	0.43 231	0.29 252	0.38 124	0.31 116	0.69 144	0.64 138	0.45 67	0.63 101	0.49 104	0.27 42	0.56 112	0.33 116	0.18 197	0.14 206	0.18 148	0.15 119	0.16 133	0.16 177

LL-Strereo	0.57 309	0.27 268	0.68 320	0.48 305	0.34 321	0.39 128	0.48 309	0.94 251	0.97 311	0.83 264	0.78 158	1.10 354	1.18 406	1.33 402	0.49 257	0.17 168	0.14 206	0.22 269	0.19 248	0.16 133	0.17 195

4D-IteraStereo	0.33 58	0.18 45	0.40 95	0.40 146	0.24 114	0.32 82	0.27 63	0.58 65	0.72 169	0.65 144	0.54 77	0.42 70	0.23 18	0.45 50	0.28 68	0.14 41	0.09 3	0.19 187	0.16 149	0.16 133	0.11 15

anonymousdsp2	0.35 75	0.20 92	0.43 133	0.37 64	0.24 114	0.48 175	0.31 116	0.86 220	0.65 143	0.55 97	0.50 58	0.50 106	0.34 104	0.56 112	0.31 94	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.10 16	0.16 133	0.14 114

anonymousa	0.49 242	0.20 92	0.42 123	0.38 89	0.23 89	0.91 345	0.35 170	0.75 184	0.62 120	0.85 272	1.54 396	1.06 343	0.66 289	0.51 84	0.43 210	0.16 134	0.13 178	0.19 187	0.21 293	0.16 133	0.14 114

Selective-RAFT	0.35 75	0.23 174	0.51 241	0.44 249	0.21 40	0.64 268	0.27 63	0.59 67	0.63 131	0.40 51	0.38 30	0.55 124	0.40 143	0.57 123	0.35 147	0.13 17	0.11 69	0.14 25	0.12 46	0.16 133	0.13 75

CroCo-Stereo Lap2	0.28 19	0.24 210	0.39 87	0.50 334	0.29 252	0.20 2	0.31 116	0.49 29	0.38 48	0.24 4	0.27 9	0.46 91	0.31 83	0.39 24	0.30 87	0.14 41	0.15 235	0.16 83	0.13 71	0.16 133	0.15 135

GLC_STEREO	0.29 26	0.19 67	0.27 10	0.44 249	0.19 13	0.31 72	0.26 52	0.47 23	0.43 66	0.37 34	0.47 49	0.41 63	0.23 18	0.50 79	0.34 130	0.14 41	0.18 299	0.19 187	0.16 149	0.16 133	0.13 75

PFNet+	0.40 150	0.19 67	0.49 216	0.39 116	0.25 140	0.28 44	0.23 25	0.64 106	0.70 158	0.85 272	0.79 167	0.64 181	0.35 107	0.72 250	0.34 130	0.19 226	0.14 206	0.23 288	0.20 272	0.16 133	0.20 265

NF-Stereo	0.38 124	0.20 92	0.45 157	0.41 174	0.25 140	0.26 21	0.31 116	0.69 144	0.70 158	0.65 144	0.77 147	0.57 132	0.30 78	0.67 222	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.16 133	0.27 331

OCTAStereo	0.38 124	0.20 92	0.46 174	0.41 174	0.25 140	0.26 21	0.31 116	0.69 144	0.70 158	0.65 144	0.77 147	0.58 140	0.30 78	0.67 222	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.16 133	0.27 331

PSM-softLoss	0.38 124	0.20 92	0.48 205	0.41 174	0.26 177	0.30 60	0.35 170	0.69 144	0.46 81	0.62 117	0.82 181	0.59 155	0.33 97	0.70 240	0.39 192	0.19 226	0.12 119	0.20 215	0.18 220	0.16 133	0.22 298

KMStereo	0.38 124	0.20 92	0.48 205	0.41 174	0.26 177	0.30 60	0.35 170	0.69 144	0.46 81	0.62 117	0.82 181	0.59 155	0.33 97	0.70 240	0.39 192	0.19 226	0.12 119	0.20 215	0.18 220	0.16 133	0.22 298

KYRaft	0.48 225	0.20 92	0.38 70	0.44 249	0.23 89	0.44 160	0.37 203	0.66 116	0.41 59	0.94 324	1.73 408	0.79 262	0.41 149	0.63 186	0.31 94	0.16 134	0.11 69	0.18 148	0.22 310	0.16 133	0.78 436

PFNet	0.42 168	0.18 45	0.58 277	0.43 231	0.24 114	0.43 154	0.32 133	0.74 178	0.78 207	1.00 349	0.74 137	0.68 207	0.39 138	0.72 250	0.37 178	0.16 134	0.10 12	0.20 215	0.15 119	0.16 133	0.13 75

RE-Stereo	0.38 124	0.20 92	0.46 174	0.41 174	0.25 140	0.26 21	0.31 116	0.69 144	0.70 158	0.65 144	0.77 147	0.58 140	0.30 78	0.67 222	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.16 133	0.27 331

TVStereo	0.38 124	0.20 92	0.46 174	0.41 174	0.25 140	0.26 21	0.31 116	0.69 144	0.70 158	0.65 144	0.77 147	0.58 140	0.30 78	0.67 222	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.16 133	0.27 331

IRAFT_RVC	0.42 168	0.20 92	0.48 205	0.44 249	0.24 114	0.27 31	0.54 343	0.74 178	0.77 200	0.76 217	0.80 170	0.73 239	0.51 202	0.70 240	0.36 163	0.17 168	0.10 12	0.21 256	0.16 149	0.16 133	0.14 114

CroCo-Stereo	0.26 11	0.22 154	0.36 48	0.48 305	0.22 55	0.20 2	0.29 81	0.51 37	0.44 70	0.28 10	0.23 3	0.42 70	0.26 35	0.29 3	0.26 44	0.15 93	0.13 178	0.13 15	0.11 26	0.16 133	0.12 47
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
RAFT	0.45 194	0.22 154	0.45 157	0.47 300	0.26 177	0.54 200	0.47 301	0.66 116	0.58 115	0.80 232	0.82 181	0.94 312	0.57 231	0.75 266	0.34 130	0.17 168	0.15 235	0.22 269	0.20 272	0.16 133	0.12 47

GMM-Stereo	0.44 184	0.19 67	0.36 48	0.42 212	0.25 140	0.51 186	0.47 301	0.71 164	0.53 99	0.76 217	1.37 371	0.76 253	0.38 127	0.60 162	0.33 116	0.15 93	0.10 12	0.20 215	0.19 248	0.16 133	0.27 331

Prome-Stereo	0.46 201	0.19 67	0.35 43	0.44 249	0.26 177	0.40 132	0.45 291	0.68 136	0.44 70	0.96 332	1.84 414	0.59 155	0.67 292	0.61 169	0.32 104	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.14 96	0.16 133	0.29 344

SFCPSM	0.47 214	0.21 125	0.55 263	0.40 146	0.27 204	0.87 343	0.37 203	1.33 394	0.77 200	0.80 232	0.84 192	0.54 121	0.49 187	0.57 123	0.37 178	0.18 197	0.13 178	0.18 148	0.20 272	0.16 133	0.15 135

delet	0.55 292	0.24 210	0.55 263	0.44 249	0.33 313	1.07 376	0.50 318	1.00 273	0.86 251	0.85 272	0.96 249	0.90 304	0.63 268	0.83 300	0.74 331	0.18 197	0.18 299	0.20 215	0.21 293	0.16 133	0.15 135

GwcNet-RSSM	0.49 242	0.24 210	0.42 123	0.40 146	0.23 89	0.55 205	0.38 224	0.93 247	0.93 294	0.71 184	1.16 336	0.86 285	0.60 251	0.62 176	0.66 311	0.21 263	0.14 206	0.19 187	0.20 272	0.16 133	0.15 135

test_sample1	0.42 168	0.22 154	0.46 174	0.34 17	0.23 89	0.58 225	0.35 170	0.99 269	0.49 87	0.62 117	0.75 139	0.69 211	0.61 256	0.58 141	0.44 226	0.18 197	0.14 206	0.17 109	0.15 119	0.17 165	0.17 195

MyStereo07	0.32 48	0.22 154	0.34 38	0.42 212	0.28 226	0.40 132	0.50 318	0.72 168	0.37 44	0.37 34	0.34 25	0.32 18	0.31 83	0.59 156	0.27 56	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.16 177

MyStereo06	0.38 124	0.21 125	0.61 285	0.41 174	0.28 226	0.41 145	0.50 318	0.95 258	0.35 28	0.62 117	0.54 77	0.76 253	0.27 42	0.50 79	0.29 81	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.15 135

MyStereo05	0.44 184	0.21 125	0.45 157	0.41 174	0.28 226	0.41 145	0.50 318	0.93 247	1.09 364	0.76 217	0.61 98	0.51 110	0.57 231	0.73 255	0.42 205	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.15 135

MyStereo04	0.44 184	0.22 154	0.44 145	0.42 212	0.28 226	0.40 132	0.50 318	1.00 273	1.08 362	0.62 117	0.58 92	0.55 124	0.57 231	0.71 245	0.44 226	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.16 177

11t1	0.36 93	0.21 125	0.42 123	0.35 38	0.22 55	0.62 252	0.29 81	0.69 144	0.43 66	0.60 109	0.53 75	0.53 117	0.48 184	0.56 112	0.40 198	0.18 197	0.14 206	0.16 83	0.13 71	0.17 165	0.17 195

plain	0.31 42	0.20 92	0.50 229	0.39 116	0.29 252	0.27 31	0.30 95	0.44 17	0.35 28	0.31 18	0.66 112	0.30 10	0.31 83	0.65 204	0.31 94	0.17 168	0.13 178	0.20 215	0.15 119	0.17 165	0.12 47

CBFPSM	0.59 323	0.22 154	1.31 417	0.38 89	0.27 204	1.12 385	0.65 371	0.79 202	0.82 229	0.80 232	0.81 177	1.35 392	0.87 363	0.67 222	0.76 333	0.16 134	0.15 235	0.15 60	0.16 149	0.17 165	0.22 298

knoymous	0.36 93	0.20 92	0.31 19	0.31 7	0.22 55	0.36 109	0.29 81	0.61 83	0.64 138	0.67 158	0.70 122	0.60 161	0.40 143	0.58 141	0.34 130	0.17 168	0.11 69	0.20 215	0.11 26	0.17 165	0.18 211

x	0.39 139	0.24 210	0.41 103	0.34 17	0.23 89	0.52 190	0.32 133	0.86 220	0.52 96	0.57 102	0.70 122	0.59 155	0.50 198	0.49 75	0.46 244	0.17 168	0.15 235	0.17 109	0.15 119	0.17 165	0.16 177

IER	0.46 201	0.23 174	0.50 229	0.38 89	0.28 226	0.69 286	0.35 170	0.80 205	0.66 146	0.83 264	0.94 237	0.75 247	0.77 336	0.60 162	0.42 205	0.17 168	0.14 206	0.17 109	0.17 196	0.17 165	0.15 135

NRIStereo	0.36 93	0.20 92	0.45 157	0.41 174	0.23 89	0.34 93	0.26 52	0.65 107	0.55 107	0.64 135	0.63 101	0.56 127	0.37 124	0.65 204	0.37 178	0.15 93	0.11 69	0.18 148	0.15 119	0.17 165	0.14 114

Pruner-Stereo	0.38 124	0.20 92	0.45 157	0.40 146	0.25 140	0.22 5	0.24 37	0.67 126	0.55 107	0.89 297	0.76 143	0.68 207	0.29 67	0.62 176	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.17 196	0.17 165	0.18 211

rafts_anoy	0.37 109	0.21 125	0.36 48	0.41 174	0.26 177	0.30 60	0.33 142	0.67 126	0.90 279	0.58 103	0.66 112	0.45 84	0.33 97	0.47 65	0.39 192	0.16 134	0.11 69	0.21 256	0.23 323	0.17 165	0.14 114

RALCasStereoNet	0.36 93	0.21 125	0.37 61	0.42 212	0.26 177	0.35 101	0.38 224	0.63 95	0.64 138	0.50 81	0.72 124	0.51 110	0.29 67	0.59 156	0.36 163	0.16 134	0.14 206	0.15 60	0.13 71	0.17 165	0.16 177

acv_ft	0.51 264	0.23 174	0.56 269	0.44 249	0.28 226	0.86 342	0.39 246	0.91 243	0.80 217	0.97 336	0.96 249	0.79 262	0.59 247	0.63 186	0.87 356	0.17 168	0.15 235	0.16 83	0.15 119	0.17 165	0.15 135

HSM-Net_RVC	0.53 279	0.22 154	0.35 43	0.37 64	0.21 40	0.85 339	0.37 203	1.23 368	0.93 294	0.90 304	1.15 331	1.26 371	0.63 268	0.72 250	0.48 255	0.17 168	0.13 178	0.16 83	0.15 119	0.17 165	0.15 135
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.51 264	0.24 210	0.41 103	0.39 116	0.24 114	0.75 307	0.40 255	1.22 364	0.75 185	0.81 243	0.91 229	1.21 367	0.69 302	0.87 316	0.46 244	0.17 168	0.13 178	0.17 109	0.14 96	0.17 165	0.17 195

iResNet	0.49 242	0.29 293	0.79 363	0.42 212	0.21 40	0.61 245	0.40 255	0.82 210	0.99 320	0.87 285	1.12 317	0.69 211	0.53 207	0.78 281	0.51 268	0.15 93	0.11 69	0.14 25	0.12 46	0.17 165	0.15 135

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 61	0.27 268	0.45 157	0.36 49	0.25 140	0.48 175	0.30 95	0.58 65	0.90 279	0.42 59	0.36 28	0.30 10	0.29 67	0.49 75	0.30 87	0.16 134	0.14 206	0.18 148	0.15 119	0.18 184	0.15 135

SMFormer	0.51 264	0.23 174	0.62 288	0.34 17	0.20 28	0.62 252	0.34 149	1.21 356	1.02 333	0.81 243	1.01 273	0.71 219	0.65 284	0.84 305	0.55 287	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.16 149	0.18 184	0.18 211

ACVNet-DCA	0.35 75	0.23 174	0.33 28	0.41 174	0.22 55	0.55 205	0.38 224	0.85 217	0.54 103	0.41 54	0.50 58	0.34 30	0.49 187	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.19 187	0.13 71	0.18 184	0.17 195

xx1	0.39 139	0.23 174	0.33 28	0.41 174	0.22 55	0.55 205	0.38 224	0.67 126	1.06 353	0.41 54	0.50 58	0.65 194	0.53 207	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.20 215	0.19 248	0.18 184	0.17 195

1test111	0.36 93	0.23 174	0.33 28	0.41 174	0.22 55	0.55 205	0.38 224	0.85 217	0.54 103	0.41 54	0.50 58	0.34 30	0.49 187	0.55 103	0.45 234	0.16 134	0.10 12	0.19 187	0.13 71	0.18 184	0.17 195

MIF-Stereo (partial)	0.31 42	0.18 45	0.37 61	0.41 174	0.31 287	0.28 44	0.23 25	0.47 23	0.42 64	0.31 18	0.63 101	0.36 43	0.35 107	0.57 123	0.31 94	0.17 168	0.13 178	0.19 187	0.17 196	0.18 184	0.14 114

CASnet	0.30 39	0.20 92	0.33 28	0.41 174	0.16 3	0.26 21	0.24 37	0.52 44	0.53 99	0.52 88	0.54 77	0.39 50	0.24 22	0.40 27	0.26 44	0.14 41	0.10 12	0.22 269	0.18 220	0.18 184	0.11 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 75	0.24 210	0.48 205	0.41 174	0.26 177	0.35 101	0.24 37	0.67 126	0.44 70	0.54 95	0.51 65	0.66 199	0.25 25	0.66 212	0.30 87	0.14 41	0.12 119	0.23 288	0.20 272	0.18 184	0.13 75

gwcnet-sp	0.48 225	0.23 174	0.70 330	0.40 146	0.26 177	0.81 325	0.41 269	0.89 234	0.84 239	0.91 309	0.76 143	0.66 199	0.61 256	0.66 212	0.50 258	0.18 197	0.17 283	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.18 211

scenet	0.48 225	0.23 174	0.70 330	0.40 146	0.26 177	0.81 325	0.41 269	0.89 234	0.84 239	0.91 309	0.76 143	0.66 199	0.61 256	0.66 212	0.50 258	0.18 197	0.17 283	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.18 211

ssnet	0.48 225	0.23 174	0.70 330	0.40 146	0.26 177	0.81 325	0.41 269	0.89 234	0.84 239	0.91 309	0.76 143	0.66 199	0.61 256	0.66 212	0.50 258	0.18 197	0.17 283	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.18 211

qqq	0.40 150	0.26 251	0.44 145	0.36 49	0.22 55	0.46 171	0.36 190	0.85 217	0.54 103	0.56 100	0.69 119	0.65 194	0.53 207	0.55 103	0.45 234	0.17 168	0.16 264	0.20 215	0.19 248	0.18 184	0.17 195

BUS	0.45 194	0.25 232	0.43 133	0.45 271	0.28 226	0.70 290	0.34 149	0.94 251	0.76 193	0.75 210	0.80 170	0.65 194	0.49 187	0.64 197	0.51 268	0.20 249	0.14 206	0.22 269	0.19 248	0.18 184	0.18 211

CRFU-Net	0.57 309	0.27 268	0.57 273	0.46 291	0.30 266	1.20 396	0.52 335	1.10 311	0.56 113	1.00 349	0.98 263	1.06 343	0.79 343	0.81 289	0.71 325	0.21 263	0.19 313	0.18 148	0.16 149	0.18 184	0.19 243

test_5	0.43 178	0.24 210	0.43 133	0.52 360	0.28 226	0.28 44	0.42 278	0.72 168	0.82 229	0.62 117	0.91 229	0.72 228	0.55 223	0.79 285	0.35 147	0.14 41	0.11 69	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.16 177

BSDual-CNN	0.46 201	0.25 232	0.43 133	0.45 271	0.28 226	0.77 310	0.40 255	0.94 251	0.76 193	0.75 210	0.80 170	0.76 253	0.54 218	0.64 197	0.43 210	0.20 249	0.14 206	0.22 269	0.19 248	0.18 184	0.18 211

hknet	0.49 242	0.25 232	0.51 241	0.45 271	0.29 252	0.77 310	0.40 255	0.94 251	0.83 234	0.75 210	0.80 170	0.97 318	0.61 256	0.73 255	0.45 234	0.18 197	0.14 206	0.22 269	0.19 248	0.18 184	0.18 211

psmg	0.49 242	0.25 232	0.43 133	0.41 174	0.28 226	0.85 339	0.43 280	0.99 269	0.76 193	0.91 309	0.94 237	0.76 253	0.54 218	0.64 197	0.43 210	0.20 249	0.15 235	0.20 215	0.20 272	0.18 184	0.18 211

CSP-Net	0.56 303	0.27 268	0.49 216	0.41 174	0.28 226	1.22 398	0.50 318	1.23 368	0.72 169	0.95 331	0.95 245	0.89 300	0.62 262	0.83 300	0.62 301	0.26 331	0.17 283	0.17 109	0.17 196	0.18 184	0.17 195

GwcNet-ADL	0.44 184	0.22 154	0.48 205	0.45 271	0.30 266	0.40 132	0.37 203	0.92 245	0.97 311	0.71 184	0.78 158	0.61 166	0.42 151	0.62 176	0.50 258	0.19 226	0.14 206	0.15 60	0.14 96	0.18 184	0.18 211

GANet-ADL	0.42 168	0.25 232	0.45 157	0.43 231	0.29 252	0.54 200	0.35 170	0.89 234	0.86 251	0.63 125	0.72 124	0.68 207	0.42 151	0.52 89	0.41 201	0.21 263	0.14 206	0.15 60	0.13 71	0.18 184	0.19 243

PSM-AAD	0.48 225	0.20 92	0.37 61	0.43 231	0.23 89	0.56 218	0.50 318	0.65 107	0.70 158	1.07 373	1.12 317	0.58 140	0.92 373	0.61 169	0.32 104	0.15 93	0.11 69	0.25 316	0.26 357	0.18 184	0.43 406

RAFT_R40	0.40 150	0.19 67	0.44 145	0.43 231	0.25 140	0.23 7	0.26 52	0.67 126	0.67 148	0.98 341	0.78 158	0.72 228	0.43 157	0.76 270	0.35 147	0.16 134	0.11 69	0.20 215	0.16 149	0.18 184	0.14 114

GES	0.44 184	0.23 174	0.57 273	0.40 146	0.30 266	0.59 237	0.36 190	0.96 261	0.68 153	0.74 208	0.83 187	0.47 95	0.48 184	0.67 222	0.43 210	0.22 287	0.16 264	0.17 109	0.16 149	0.18 184	0.23 304

222	1.18 416	0.22 154	0.44 145	0.37 64	0.22 55	0.79 317	0.37 203	1.31 391	0.89 277	0.92 317	1.08 307	0.72 228	0.71 319	0.66 212	13.89 473	0.20 249	0.15 235	0.17 109	0.16 149	0.18 184	0.19 243

test_xeample	1.01 396	0.21 125	0.42 123	0.35 38	0.21 40	0.71 295	0.39 246	1.23 368	0.86 251	0.81 243	1.04 291	0.69 211	0.61 256	0.69 237	10.93 470	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.17 196	0.18 184	0.17 195

RAFT + AFF	0.53 279	0.29 293	0.75 351	0.51 349	0.32 303	0.63 261	0.60 360	1.00 273	0.91 284	0.78 227	0.87 211	0.83 274	0.58 240	0.80 286	0.47 251	0.17 168	0.20 322	0.23 288	0.22 310	0.18 184	0.18 211

FENet	0.42 168	0.22 154	0.38 70	0.39 116	0.24 114	0.55 205	0.32 133	0.79 202	0.70 158	0.71 184	0.72 124	0.63 174	0.57 231	0.62 176	0.44 226	0.19 226	0.13 178	0.19 187	0.17 196	0.18 184	0.19 243

ac_64	0.52 273	0.22 154	0.50 229	0.45 271	0.28 226	0.80 320	0.45 291	1.02 283	0.61 119	0.91 309	0.83 187	1.07 348	0.68 298	0.74 262	0.70 321	0.21 263	0.18 299	0.20 215	0.19 248	0.18 184	0.15 135

ACVNet	0.46 201	0.23 174	0.36 48	0.39 116	0.28 226	0.58 225	0.40 255	0.87 227	0.80 217	0.64 135	0.96 249	0.79 262	0.60 251	0.63 186	0.67 314	0.17 168	0.15 235	0.16 83	0.15 119	0.18 184	0.15 135

GANet-RSSM	0.47 214	0.21 125	0.37 61	0.38 89	0.25 140	0.58 225	0.36 190	1.07 302	0.78 207	0.68 164	1.01 273	0.86 285	0.67 292	0.62 176	0.44 226	0.21 263	0.15 235	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.17 195

AANet_RVC	0.57 309	0.32 309	0.54 258	0.45 271	0.27 204	0.57 223	0.48 309	1.00 273	1.28 397	0.86 278	1.33 365	0.87 291	0.58 240	1.07 369	0.75 332	0.18 197	0.12 119	0.15 60	0.13 71	0.18 184	0.18 211

iResNetv2_ROB	0.52 273	0.27 268	0.69 326	0.38 89	0.25 140	0.62 252	0.35 170	1.17 345	1.01 330	0.99 344	1.06 301	0.88 296	0.67 292	0.66 212	0.39 192	0.19 226	0.13 178	0.15 60	0.11 26	0.18 184	0.16 177

DN-CSS_ROB	0.43 178	0.26 251	0.62 288	0.40 146	0.29 252	0.44 160	0.27 63	0.77 194	0.75 185	0.72 196	1.09 311	0.48 99	0.43 157	0.69 237	0.37 178	0.15 93	0.12 119	0.21 256	0.19 248	0.18 184	0.16 177

rvit_stereo_0081	0.32 48	0.24 210	0.47 186	0.43 231	0.26 177	0.30 60	0.37 203	0.42 10	0.55 107	0.36 31	0.40 31	0.39 50	0.35 107	0.43 40	0.33 116	0.22 287	0.16 264	0.19 187	0.16 149	0.19 218	0.13 75

rvit_stereo_0082	0.32 48	0.24 210	0.47 186	0.43 231	0.26 177	0.30 60	0.37 203	0.42 10	0.55 107	0.36 31	0.40 31	0.39 50	0.35 107	0.43 40	0.33 116	0.22 287	0.16 264	0.19 187	0.16 149	0.19 218	0.13 75

rvit_stereo_ft	0.33 58	0.25 232	0.47 186	0.52 360	0.32 303	0.33 86	0.47 301	0.49 29	0.50 91	0.34 25	0.41 33	0.41 63	0.32 87	0.48 72	0.34 130	0.22 287	0.14 206	0.19 187	0.18 220	0.19 218	0.14 114

test_sample2	0.42 168	0.22 154	0.43 133	0.33 14	0.21 40	0.58 225	0.39 246	0.95 258	0.67 148	0.63 125	0.77 147	0.69 211	0.57 231	0.61 169	0.38 186	0.19 226	0.14 206	0.18 148	0.16 149	0.19 218	0.18 211

MyStereo8	0.40 150	0.20 92	0.54 258	0.41 174	0.29 252	0.53 196	0.29 81	0.65 107	0.49 87	0.71 184	0.98 263	0.58 140	0.43 157	0.50 79	0.51 268	0.15 93	0.12 119	0.16 83	0.14 96	0.19 218	0.19 243

riskmin	0.38 124	0.20 92	0.39 87	0.32 10	0.23 89	0.53 196	0.30 95	0.63 95	0.80 217	0.49 78	0.56 85	0.73 239	0.58 240	0.55 103	0.36 163	0.17 168	0.11 69	0.19 187	0.13 71	0.19 218	0.20 265

AAGNet	1.43 430	0.20 92	0.48 205	0.44 249	0.25 140	0.29 52	0.31 116	0.65 107	0.68 153	0.97 336	0.86 204	0.67 206	0.62 262	0.64 197	20.63 478	0.16 134	0.11 69	0.19 187	0.15 119	0.19 218	0.12 47

SST-Stereo	0.40 150	0.19 67	0.45 157	0.42 212	0.25 140	0.25 19	0.21 8	0.66 116	0.47 85	1.08 376	0.79 167	0.72 228	0.43 157	0.77 277	0.35 147	0.16 134	0.11 69	0.20 215	0.16 149	0.19 218	0.15 135

DeepStereo_RVC	0.36 93	0.21 125	0.47 186	0.40 146	0.24 114	0.26 21	0.22 14	0.60 77	0.38 48	0.69 172	0.67 116	0.57 132	0.51 202	0.56 112	0.39 192	0.16 134	0.12 119	0.18 148	0.15 119	0.19 218	0.18 211

ICVP	0.46 201	0.25 232	0.38 70	0.48 305	0.28 226	0.58 225	0.43 280	1.00 273	0.70 158	0.67 158	0.95 245	0.75 247	0.55 223	0.53 96	0.54 282	0.23 300	0.17 283	0.19 187	0.17 196	0.19 218	0.20 265
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.01 396	0.22 154	0.43 133	0.36 49	0.21 40	0.82 333	0.36 190	1.32 392	0.88 264	0.71 184	0.94 237	0.97 318	0.63 268	0.64 197	10.58 469	0.20 249	0.16 264	0.18 148	0.17 196	0.19 218	0.19 243

UPFNet	0.53 279	0.24 210	0.51 241	0.45 271	0.38 343	0.84 338	0.49 315	0.99 269	0.75 185	0.87 285	0.88 218	0.86 285	0.64 278	0.80 286	0.71 325	0.20 249	0.20 322	0.20 215	0.20 272	0.19 218	0.15 135

HGLStereo	0.56 303	0.28 282	0.57 273	0.50 334	0.37 334	0.80 320	0.45 291	1.02 283	0.78 207	0.86 278	1.14 326	0.89 300	0.82 351	0.76 270	0.73 328	0.21 263	0.20 322	0.19 187	0.18 220	0.19 218	0.21 283

DMCA	0.45 194	0.26 251	0.50 229	0.38 89	0.28 226	0.51 186	0.34 149	0.93 247	0.68 153	0.75 210	0.83 187	0.79 262	0.53 207	0.51 84	0.54 282	0.21 263	0.16 264	0.21 256	0.16 149	0.19 218	0.21 283

HITNet	0.41 161	0.26 251	0.45 157	0.33 14	0.17 4	0.63 261	0.30 95	0.93 247	0.64 138	0.71 184	0.82 181	0.64 181	0.52 204	0.59 156	0.43 210	0.14 41	0.10 12	0.15 60	0.13 71	0.19 218	0.12 47
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
LE_ROB	4.42 465	0.24 210	2.75 449	0.42 212	0.23 89	1.57 422	0.90 416	1.71 437	17.88 481	16.56 483	4.88 466	5.17 462	18.85 483	1.63 423	14.62 474	0.17 168	0.14 206	0.16 83	0.16 149	0.19 218	0.17 195

rvit_stereo_0083	0.34 61	0.24 210	0.50 229	0.44 249	0.27 204	0.34 93	0.35 170	0.45 20	0.62 120	0.37 34	0.47 49	0.42 70	0.35 107	0.40 27	0.36 163	0.22 287	0.20 322	0.20 215	0.17 196	0.20 234	0.14 114

rvit_stereo_0081_aga	0.31 42	0.28 282	0.44 145	0.42 212	0.29 252	0.34 93	0.31 116	0.44 17	0.40 55	0.39 46	0.44 38	0.40 57	0.32 87	0.42 36	0.29 81	0.23 300	0.17 283	0.19 187	0.16 149	0.20 234	0.15 135

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 168	0.20 92	0.74 347	0.38 89	0.43 370	0.39 128	0.26 52	0.94 251	0.49 87	0.53 91	0.77 147	0.93 310	0.45 171	0.63 186	0.24 14	0.16 134	0.10 12	0.17 109	0.18 220	0.20 234	0.20 265

mmm	0.44 184	0.27 268	0.46 174	0.38 89	0.24 114	0.61 245	0.35 170	0.94 251	0.53 99	0.72 196	1.05 295	0.63 174	0.50 198	0.57 123	0.45 234	0.18 197	0.15 235	0.23 288	0.20 272	0.20 234	0.18 211

1111x	0.55 292	0.22 154	0.46 174	0.38 89	0.20 28	0.66 278	0.43 280	1.23 368	0.99 320	0.71 184	0.99 268	0.95 314	0.69 302	0.90 326	1.08 395	0.18 197	0.17 283	0.18 148	0.19 248	0.20 234	0.18 211

iinet-f	0.67 337	0.26 251	2.15 444	0.39 116	0.31 287	1.19 395	0.56 352	0.84 214	0.84 239	0.80 232	1.17 338	1.05 341	0.84 357	0.71 245	1.21 406	0.20 249	0.18 299	0.17 109	0.15 119	0.20 234	0.20 265

ssnet_v2	0.58 316	0.28 282	0.56 269	0.43 231	0.29 252	0.95 353	0.59 358	1.13 322	0.99 320	0.93 321	0.80 170	0.99 322	0.64 278	0.82 292	0.94 375	0.25 321	0.22 338	0.23 288	0.24 337	0.20 234	0.19 243

DAS	0.51 264	0.25 232	0.60 283	0.48 305	0.31 287	0.58 225	0.41 269	0.83 211	0.97 311	0.89 297	1.12 317	0.70 215	0.75 329	0.82 292	0.43 210	0.17 168	0.13 178	0.18 148	0.15 119	0.20 234	0.18 211

SepStereo	0.51 264	0.25 232	0.60 283	0.48 305	0.31 287	0.58 225	0.41 269	0.83 211	0.97 311	0.89 297	1.12 317	0.70 215	0.75 329	0.93 342	0.43 210	0.17 168	0.13 178	0.18 148	0.15 119	0.20 234	0.18 211

Patchmatch Stereo++	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.31 116	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.56 112	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

ROB_FTStereo_v2	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.31 116	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.57 132	0.38 127	0.57 123	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

ROB_FTStereo	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.25 19	0.21 8	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.57 123	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

HUI-Stereo	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.60 77	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.50 79	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

iGMRVC	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.30 95	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

iRAFT	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

RAFT-IKP	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.28 73	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.57 132	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

MMNet	0.55 292	0.25 232	0.61 285	0.43 231	0.34 321	1.07 376	0.39 246	0.87 227	0.91 284	0.91 309	0.93 236	0.86 285	0.76 332	0.81 289	0.76 333	0.15 93	0.14 206	0.18 148	0.19 248	0.20 234	0.16 177

UNet	0.54 290	0.26 251	0.66 314	0.44 249	0.40 352	0.99 362	0.41 269	0.98 267	0.75 185	0.83 264	0.89 222	1.04 337	0.72 323	0.73 255	0.62 301	0.19 226	0.14 206	0.20 215	0.17 196	0.20 234	0.17 195

PSMNet-RSSM	0.48 225	0.22 154	0.38 70	0.42 212	0.25 140	0.50 182	0.37 203	1.10 311	0.77 200	0.70 178	1.06 301	0.84 278	0.64 278	0.62 176	0.47 251	0.23 300	0.15 235	0.23 288	0.25 346	0.20 234	0.19 243

StereoDRNet-Refined	0.58 316	0.32 309	0.54 258	0.46 291	0.30 266	0.96 356	0.40 255	1.00 273	0.94 301	1.12 383	1.08 307	0.96 316	0.67 292	0.90 326	0.89 369	0.17 168	0.13 178	0.22 269	0.21 293	0.20 234	0.19 243
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_0105_3	0.47 214	0.34 322	0.77 361	0.54 372	0.31 287	0.49 179	0.47 301	0.63 95	0.79 215	0.65 144	0.59 93	0.64 181	0.50 198	0.65 204	0.39 192	0.29 354	0.27 377	0.29 360	0.28 368	0.21 255	0.20 265

ACV-stereo	0.62 329	0.34 322	1.00 385	0.43 231	0.31 287	1.20 396	0.40 255	0.75 184	0.83 234	0.64 135	0.77 147	2.10 428	1.03 391	0.81 289	0.64 306	0.21 263	0.17 283	0.18 148	0.18 220	0.21 255	0.21 283

test_sample4	0.47 214	0.26 251	0.50 229	0.35 38	0.22 55	0.69 286	0.38 224	1.15 334	0.81 224	0.78 227	0.82 181	0.62 172	0.53 207	0.63 186	0.44 226	0.21 263	0.15 235	0.21 256	0.19 248	0.21 255	0.19 243

test_sample3	0.46 201	0.25 232	0.50 229	0.35 38	0.23 89	0.69 286	0.37 203	1.15 334	0.81 224	0.75 210	0.79 167	0.66 199	0.49 187	0.63 186	0.46 244	0.21 263	0.15 235	0.20 215	0.19 248	0.21 255	0.19 243

CAS++	0.32 48	0.24 210	0.36 48	0.37 64	0.26 177	0.28 44	0.23 25	0.87 227	0.50 91	0.47 75	0.45 39	0.26 6	0.21 10	0.49 75	0.24 14	0.23 300	0.19 313	0.22 269	0.17 196	0.21 255	0.16 177
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
fast-acv-ft	0.64 332	0.30 301	0.73 342	0.45 271	0.34 321	1.17 392	0.49 315	0.86 220	0.98 315	1.02 356	1.36 368	1.29 375	0.85 358	0.76 270	0.81 343	0.21 263	0.23 348	0.23 288	0.23 323	0.21 255	0.20 265

ToySt	0.49 242	0.27 268	0.75 351	0.40 146	0.27 204	0.64 268	0.49 315	0.84 214	0.77 200	0.60 109	0.83 187	0.88 296	0.66 289	0.70 240	0.56 289	0.16 134	0.17 283	0.21 256	0.20 272	0.21 255	0.19 243

AASNet	0.53 279	0.25 232	0.52 246	0.49 320	0.32 303	0.74 304	0.40 255	1.50 420	0.86 251	0.86 278	0.92 233	0.64 181	0.59 247	0.59 156	0.79 338	0.23 300	0.19 313	0.20 215	0.16 149	0.21 255	0.19 243

ADLNet2	0.55 292	0.25 232	0.65 308	0.47 300	0.30 266	0.83 335	0.50 318	1.05 295	0.95 307	0.80 232	0.98 263	0.99 322	0.69 302	0.77 277	0.73 328	0.20 249	0.16 264	0.17 109	0.18 220	0.21 255	0.21 283

LCNet	0.41 161	0.20 92	0.32 24	0.44 249	0.24 114	0.47 173	0.29 81	0.67 126	0.53 99	0.72 196	1.03 285	0.66 199	0.60 251	0.58 141	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.19 187	0.19 248	0.21 255	0.36 380

CRE-IMP	0.36 93	0.23 174	0.49 216	0.42 212	0.24 114	0.41 145	0.21 8	0.57 59	0.41 59	0.65 144	0.72 124	0.53 117	0.37 124	0.61 169	0.38 186	0.17 168	0.11 69	0.19 187	0.15 119	0.21 255	0.18 211

GEStereo_RVC	0.55 292	0.29 293	0.63 297	0.49 320	0.31 287	0.70 290	0.54 343	1.22 364	0.92 289	0.82 252	0.85 201	0.85 280	0.63 268	0.90 326	0.65 308	0.24 311	0.16 264	0.19 187	0.16 149	0.21 255	0.22 298

RALAANet	0.38 124	0.23 174	0.48 205	0.42 212	0.29 252	0.35 101	0.25 44	0.86 220	0.64 138	0.67 158	0.65 107	0.60 161	0.29 67	0.60 162	0.34 130	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.21 255	0.13 75

sCroCo_RVC	0.35 75	0.28 282	0.69 326	0.51 349	0.39 347	0.41 145	0.31 116	0.49 29	0.45 77	0.31 18	0.48 52	0.38 49	0.32 87	0.46 58	0.32 104	0.21 263	0.22 338	0.19 187	0.19 248	0.21 255	0.20 265

ADLNet	0.55 292	0.27 268	0.51 241	0.44 249	0.35 327	0.78 314	0.46 294	1.08 306	0.86 251	0.99 344	0.98 263	0.92 308	0.63 268	0.69 237	0.81 343	0.22 287	0.16 264	0.22 269	0.22 310	0.21 255	0.21 283

HCRNet	0.44 184	0.34 322	0.41 103	0.53 366	0.26 177	0.53 196	0.29 81	0.83 211	0.63 131	0.71 184	0.81 177	0.77 259	0.50 198	0.66 212	0.36 163	0.24 311	0.16 264	0.24 303	0.20 272	0.21 255	0.18 211

psm_up	0.55 292	0.26 251	0.47 186	0.49 320	0.32 303	0.65 275	0.56 352	1.04 290	0.82 229	0.82 252	0.88 218	1.01 328	0.94 379	0.74 262	0.61 299	0.21 263	0.25 364	0.26 332	0.23 323	0.21 255	0.20 265

DSFCA	0.55 292	0.25 232	0.62 288	0.40 146	0.36 329	0.74 304	0.52 335	1.04 290	0.82 229	1.06 370	0.84 192	0.89 300	0.63 268	0.99 352	0.58 290	0.25 321	0.21 332	0.21 256	0.21 293	0.21 255	0.19 243

CFNet	0.51 264	0.29 293	0.46 174	0.41 174	0.27 204	0.70 290	0.32 133	1.13 322	1.00 326	0.72 196	1.07 304	0.85 280	0.60 251	0.76 270	0.52 275	0.19 226	0.14 206	0.23 288	0.23 323	0.21 255	0.16 177

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 279	0.32 309	0.64 302	0.44 249	0.30 266	0.66 278	0.44 289	1.04 290	0.88 264	0.91 309	0.91 229	0.99 322	0.60 251	0.68 232	0.60 297	0.21 263	0.17 283	0.22 269	0.22 310	0.21 255	0.21 283
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.58 316	0.28 282	0.47 186	0.49 320	0.32 303	0.77 310	0.50 318	0.99 269	0.92 289	1.04 365	1.14 326	1.21 367	0.69 302	0.88 319	0.69 318	0.20 249	0.20 322	0.22 269	0.22 310	0.21 255	0.18 211

rvit_0105_6	0.38 124	0.28 282	0.64 302	0.50 334	0.30 266	0.39 128	0.38 224	0.51 37	0.67 148	0.40 51	0.45 39	0.50 106	0.41 149	0.54 99	0.36 163	0.27 339	0.26 371	0.24 303	0.21 293	0.22 276	0.16 177

rvit_0105_5	0.42 168	0.31 306	0.73 342	0.50 334	0.29 252	0.44 160	0.42 278	0.61 83	0.74 182	0.51 83	0.51 65	0.60 161	0.47 179	0.57 123	0.38 186	0.27 339	0.25 364	0.25 316	0.23 323	0.22 276	0.18 211

ITSA-stereo	0.53 279	0.28 282	0.52 246	0.40 146	0.23 89	0.56 218	0.34 149	1.24 375	1.24 388	0.80 232	0.81 177	0.72 228	0.58 240	0.82 292	0.65 308	0.21 263	0.17 283	0.23 288	0.21 293	0.22 276	0.26 322

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 225	0.21 125	1.26 413	0.39 116	0.51 397	0.28 44	0.30 95	1.25 379	0.44 70	0.68 164	1.11 314	0.86 285	0.33 97	0.67 222	0.27 56	0.15 93	0.11 69	0.17 109	0.20 272	0.22 276	0.24 310

rvit_stereo_0080	0.31 42	0.25 232	0.40 95	0.39 116	0.28 226	0.27 31	0.46 294	0.49 29	0.44 70	0.35 29	0.42 35	0.40 57	0.28 54	0.41 32	0.33 116	0.22 287	0.17 283	0.17 109	0.16 149	0.22 276	0.15 135

test_sample5	0.47 214	0.26 251	0.49 216	0.36 49	0.22 55	0.64 268	0.39 246	1.13 322	0.81 224	0.77 223	0.94 237	0.64 181	0.54 218	0.65 204	0.43 210	0.21 263	0.16 264	0.22 269	0.20 272	0.22 276	0.20 265

DualNet	0.48 225	0.26 251	0.49 216	0.36 49	0.22 55	0.64 268	0.39 246	1.13 322	0.81 224	0.80 232	1.03 285	0.64 181	0.54 218	0.65 204	0.43 210	0.21 263	0.16 264	0.22 269	0.20 272	0.22 276	0.20 265

mmx	0.53 279	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 140	0.55 205	0.37 203	1.16 340	1.03 338	0.73 203	0.96 249	0.71 219	0.53 207	1.01 356	0.88 359	0.20 249	0.15 235	0.25 316	0.21 293	0.22 276	0.20 265

whm_eth	0.31 42	0.25 232	0.40 95	0.39 116	0.28 226	0.27 31	0.46 294	0.49 29	0.44 70	0.35 29	0.42 35	0.40 57	0.28 54	0.41 32	0.33 116	0.22 287	0.17 283	0.17 109	0.16 149	0.22 276	0.15 135

xxx	0.53 279	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 140	0.55 205	0.37 203	1.16 340	1.03 338	0.73 203	0.96 249	0.71 219	0.53 207	1.01 356	0.88 359	0.20 249	0.15 235	0.25 316	0.21 293	0.22 276	0.20 265

CASS	0.45 194	0.27 268	0.42 123	0.48 305	0.22 55	0.61 245	0.34 149	0.97 264	0.62 120	0.71 184	0.85 201	0.61 166	0.55 223	0.57 123	0.41 201	0.29 354	0.16 264	0.22 269	0.18 220	0.22 276	0.28 338
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 331	0.28 282	0.99 384	0.40 146	0.30 266	1.03 369	0.56 352	1.10 311	0.99 320	0.97 336	1.22 346	1.06 343	0.69 302	1.07 369	0.95 378	0.19 226	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.22 276	0.21 283

NINENet	0.50 257	0.29 293	0.51 241	0.45 271	0.32 303	0.70 290	0.34 149	1.10 311	0.88 264	0.80 232	0.94 237	0.65 194	0.49 187	0.73 255	0.51 268	0.22 287	0.20 322	0.25 316	0.18 220	0.22 276	0.21 283

dd	0.43 178	0.38 349	0.55 263	0.44 249	0.25 140	0.47 173	0.38 224	0.70 158	1.05 346	0.59 105	0.65 107	0.42 70	0.39 138	0.66 212	0.50 258	0.24 311	0.15 235	0.21 256	0.15 119	0.22 276	0.18 211

PSMNet-ADL	0.48 225	0.27 268	0.40 95	0.48 305	0.30 266	0.68 284	0.37 203	0.90 239	0.80 217	0.61 115	0.80 170	0.92 308	0.62 262	0.72 250	0.63 304	0.23 300	0.18 299	0.18 148	0.20 272	0.22 276	0.20 265

TestStereo	0.38 124	0.31 306	0.40 95	0.45 271	0.20 28	0.40 132	0.37 203	0.66 116	0.65 143	0.53 91	0.78 158	0.47 95	0.40 143	0.55 103	0.37 178	0.18 197	0.13 178	0.20 215	0.15 119	0.22 276	0.13 75

ADCRef	0.80 365	0.43 365	1.32 419	0.50 334	0.45 381	1.07 376	0.51 332	1.07 302	0.98 315	1.17 388	1.42 380	0.87 291	0.91 369	0.85 312	3.19 446	0.18 197	0.16 264	0.23 288	0.23 323	0.22 276	0.21 283

rvit_0105_4	0.41 161	0.29 293	0.71 334	0.50 334	0.29 252	0.41 145	0.41 269	0.55 54	0.73 176	0.45 67	0.48 52	0.55 124	0.44 166	0.57 123	0.36 163	0.28 347	0.26 371	0.25 316	0.22 310	0.23 293	0.18 211

rvit_105_1	0.54 290	0.40 357	0.76 356	0.58 385	0.37 334	0.59 237	0.68 379	0.70 158	0.94 301	0.82 252	0.69 119	0.73 239	0.58 240	0.78 281	0.54 282	0.32 375	0.29 385	0.31 369	0.34 392	0.23 293	0.20 265

test_sample6	0.49 242	0.26 251	0.50 229	0.37 64	0.22 55	0.63 261	0.40 255	1.12 320	0.83 234	0.80 232	1.03 285	0.66 199	0.55 223	0.67 222	0.46 244	0.22 287	0.16 264	0.22 269	0.22 310	0.23 293	0.21 283

AACVNet	0.50 257	0.23 174	0.49 216	0.46 291	0.29 252	0.52 190	0.38 224	0.90 239	0.55 107	0.81 243	1.03 285	1.00 325	0.70 315	0.83 300	0.54 282	0.21 263	0.18 299	0.24 303	0.18 220	0.23 293	0.20 265

LMCR-Stereo	0.53 279	0.30 301	0.53 254	0.58 385	0.30 266	0.83 335	0.36 190	1.19 350	0.76 193	0.88 293	1.04 291	0.56 127	0.62 262	0.82 292	0.67 314	0.19 226	0.15 235	0.19 187	0.14 96	0.23 293	0.17 195

Anonymous3	0.46 201	0.34 322	0.86 373	0.50 334	0.37 334	0.81 325	0.50 318	0.72 168	0.65 143	0.51 83	0.65 107	0.45 84	0.45 171	0.64 197	0.38 186	0.24 311	0.24 356	0.22 269	0.21 293	0.23 293	0.23 304

Syn2CoEx	0.71 348	0.51 386	0.95 379	0.64 402	0.45 381	0.91 345	0.53 339	1.48 417	1.13 370	0.93 321	1.35 367	1.02 333	0.99 387	0.92 336	0.80 340	0.30 361	0.27 377	0.28 352	0.24 337	0.23 293	0.24 310

GwcNet	0.69 342	0.36 333	1.10 393	0.51 349	0.42 365	1.08 380	0.50 318	1.21 356	1.16 374	1.00 349	1.37 371	1.06 343	0.79 343	0.92 336	0.94 375	0.25 321	0.24 356	0.24 303	0.22 310	0.23 293	0.26 322

CFNet-ft	0.48 225	0.23 174	0.36 48	0.40 146	0.26 177	0.64 268	0.37 203	0.87 227	0.85 246	0.64 135	1.00 270	1.01 328	0.64 278	0.61 169	0.53 278	0.23 300	0.15 235	0.24 303	0.21 293	0.23 293	0.18 211

MSMDNet	0.48 225	0.24 210	0.52 246	0.39 116	0.27 204	0.63 261	0.30 95	0.96 261	0.96 308	0.86 278	1.07 304	0.79 262	0.44 166	0.57 123	0.43 210	0.17 168	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.23 293	0.19 243

CFNet_RVC	0.48 225	0.23 174	0.36 48	0.40 146	0.26 177	0.64 268	0.37 203	0.87 227	0.85 246	0.64 135	1.00 270	1.01 328	0.64 278	0.61 169	0.53 278	0.23 300	0.15 235	0.24 303	0.21 293	0.23 293	0.18 211

AdaStereo	0.50 257	0.32 309	0.47 186	0.48 305	0.25 140	0.67 282	0.32 133	1.17 345	0.88 264	0.75 210	0.99 268	0.75 247	0.49 187	0.67 222	0.46 244	0.27 339	0.12 119	0.28 352	0.18 220	0.23 293	0.18 211
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.
NaN_ROB	0.69 342	0.44 369	0.69 326	0.51 349	0.33 313	0.97 357	1.06 428	1.22 364	1.19 380	1.24 398	0.96 249	1.08 350	0.78 341	1.20 385	0.67 314	0.24 311	0.30 389	0.23 288	0.24 337	0.23 293	0.25 317

ttt	0.51 264	0.25 232	0.43 133	0.38 89	0.24 114	0.65 275	0.38 224	1.18 348	1.05 346	0.72 196	1.08 307	0.63 174	0.49 187	0.84 305	0.59 294	0.24 311	0.21 332	0.22 269	0.20 272	0.24 306	0.24 310

PCWNet_CMD	0.48 225	0.24 210	0.52 246	0.39 116	0.27 204	0.63 261	0.30 95	0.95 258	0.96 308	0.86 278	1.07 304	0.79 262	0.44 166	0.57 123	0.43 210	0.17 168	0.12 119	0.21 256	0.16 149	0.24 306	0.19 243

CFNet_pseudo	0.46 201	0.24 210	0.52 246	0.37 64	0.27 204	0.58 225	0.30 95	0.86 220	0.88 264	0.82 252	1.03 285	0.75 247	0.47 179	0.58 141	0.44 226	0.17 168	0.12 119	0.24 303	0.16 149	0.24 306	0.19 243

GMStereo	0.39 139	0.37 339	0.54 258	0.40 146	0.26 177	0.42 152	0.36 190	0.59 67	1.04 342	0.55 97	0.51 65	0.37 45	0.35 107	0.54 99	0.41 201	0.19 226	0.13 178	0.16 83	0.17 196	0.24 306	0.18 211
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.55 292	0.37 339	0.76 356	0.44 249	0.31 287	0.60 243	0.44 289	0.96 261	0.86 251	0.99 344	0.90 226	0.96 316	0.58 240	0.71 245	0.61 299	0.25 321	0.23 348	0.26 332	0.32 388	0.24 306	0.23 304

BEATNet_4x	0.46 201	0.32 309	0.56 269	0.37 64	0.19 13	0.63 261	0.35 170	1.01 280	0.72 169	0.77 223	0.83 187	0.70 215	0.59 247	0.68 232	0.53 278	0.16 134	0.12 119	0.16 83	0.14 96	0.24 306	0.16 177

ccs_rob	0.46 201	0.24 210	0.52 246	0.37 64	0.27 204	0.58 225	0.31 116	0.86 220	0.88 264	0.82 252	1.02 281	0.75 247	0.47 179	0.58 141	0.44 226	0.17 168	0.12 119	0.24 303	0.16 149	0.24 306	0.19 243

DISCO	0.70 344	0.26 251	0.68 320	0.44 249	0.31 287	1.14 387	0.51 332	1.23 368	1.23 386	0.81 243	1.05 295	1.50 406	0.85 358	1.82 432	1.03 389	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.16 149	0.24 306	0.23 304

DDVS	0.52 273	0.30 301	0.56 269	0.41 174	0.31 287	0.71 295	0.34 149	0.91 243	0.67 148	0.85 272	0.89 222	1.12 358	0.46 175	0.86 314	0.60 297	0.22 287	0.16 264	0.22 269	0.18 220	0.25 314	0.26 322

DCVSM-stereo	0.49 242	0.27 268	0.53 254	0.39 116	0.29 252	0.51 186	0.26 52	0.75 184	0.75 185	1.11 382	0.75 139	1.05 341	0.72 323	0.60 162	0.47 251	0.20 249	0.19 313	0.24 303	0.20 272	0.25 314	0.30 351

UCFNet_RVC	0.49 242	0.26 251	0.35 43	0.39 116	0.26 177	0.64 268	0.36 190	1.15 334	0.84 239	0.67 158	0.88 218	0.88 296	0.59 247	0.58 141	0.45 234	0.24 311	0.17 283	0.27 344	0.27 363	0.25 314	0.23 304

DRN-Test	0.66 336	0.32 309	0.66 314	0.50 334	0.39 347	1.15 389	0.61 365	1.49 419	1.01 330	1.12 383	1.08 307	1.06 343	0.69 302	0.77 277	0.94 375	0.23 300	0.17 283	0.26 332	0.25 346	0.25 314	0.21 283

MDST_ROB	0.91 388	0.27 268	0.85 368	0.63 401	0.41 359	2.53 443	0.71 394	1.60 430	1.13 370	2.83 452	1.73 408	0.97 318	0.69 302	1.61 420	0.73 328	0.25 321	0.22 338	0.32 374	0.28 368	0.25 314	0.24 310

SGM_RVC	0.97 393	0.28 282	0.41 103	0.39 116	0.22 55	1.55 420	0.73 396	1.51 423	1.25 393	2.25 442	1.92 417	2.58 438	1.56 427	2.02 440	1.19 405	0.27 339	0.27 377	0.27 344	0.25 346	0.25 314	0.25 317
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
StereoVision	0.42 168	0.28 282	0.45 157	0.49 320	0.28 226	0.38 124	0.38 224	0.72 168	0.62 120	0.44 65	1.14 326	0.54 121	0.39 138	0.56 112	0.34 130	0.21 263	0.24 356	0.25 316	0.24 337	0.26 320	0.16 177

CFNet_ucs	0.50 257	0.24 210	0.55 263	0.38 89	0.31 287	0.58 225	0.33 142	0.98 267	0.93 294	0.88 293	1.19 344	0.80 270	0.49 187	0.63 186	0.43 210	0.21 263	0.15 235	0.26 332	0.18 220	0.26 320	0.22 298

Wz-Net-LNSev	0.71 348	0.51 386	1.36 425	0.50 334	0.41 359	1.15 389	0.69 384	1.21 356	1.07 359	1.02 356	1.12 317	1.08 350	0.87 363	0.89 324	0.89 369	0.24 311	0.22 338	0.21 256	0.19 248	0.26 320	0.26 322

DMCA-RVC	0.51 264	0.30 301	0.59 278	0.50 334	0.32 303	0.54 200	0.38 224	0.86 220	0.68 153	0.94 324	0.86 204	0.91 306	0.68 298	0.70 240	0.59 294	0.23 300	0.18 299	0.31 369	0.23 323	0.26 320	0.19 243

FADNet-RVC-Resample	0.56 303	0.33 317	1.16 399	0.49 320	0.34 321	0.71 295	0.43 280	1.01 280	0.93 294	0.82 252	0.87 211	0.74 245	0.67 292	0.73 255	0.45 234	0.18 197	0.18 299	0.26 332	0.27 363	0.26 320	0.27 331

PA-Net	0.67 337	0.43 365	0.83 366	0.50 334	0.53 402	0.94 350	0.68 379	1.10 311	1.14 372	0.80 232	0.88 218	0.87 291	0.77 336	1.02 361	0.88 359	0.24 311	0.41 423	0.29 360	0.44 417	0.26 320	0.34 373
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.57 309	0.33 317	0.49 216	0.51 349	0.30 266	0.66 278	0.73 396	1.03 287	1.01 330	0.82 252	1.10 313	0.84 278	0.70 315	0.86 314	0.58 290	0.28 347	0.17 283	0.25 316	0.22 310	0.26 320	0.19 243

DeepPruner_ROB	0.53 279	0.34 322	0.59 278	0.41 174	0.30 266	0.50 182	0.43 280	1.19 350	0.70 158	0.85 272	1.05 295	0.86 285	0.55 223	0.84 305	0.51 268	0.29 354	0.23 348	0.22 269	0.22 310	0.26 320	0.25 317

PSMNet_ROB	0.64 332	0.37 339	0.65 308	0.56 379	0.42 365	0.97 357	0.83 406	1.21 356	0.92 289	0.79 230	1.02 281	1.08 350	0.63 268	0.82 292	0.91 373	0.29 354	0.20 322	0.31 369	0.31 382	0.26 320	0.23 304

CBMV	0.64 332	0.35 328	0.41 103	0.42 212	0.25 140	1.01 364	0.77 400	1.13 322	1.09 364	1.17 388	1.22 346	1.04 337	0.75 329	0.88 319	0.63 304	0.28 347	0.30 389	0.34 381	0.30 375	0.26 320	0.26 322
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_sample7	0.52 273	0.29 293	0.50 229	0.36 49	0.27 204	0.62 252	0.41 269	1.06 298	0.88 264	0.92 317	0.86 204	0.85 280	0.69 302	0.68 232	0.50 258	0.26 331	0.20 322	0.27 344	0.26 357	0.27 330	0.24 310

aanetorigin	0.83 376	0.56 399	1.87 439	0.49 320	0.38 343	0.56 218	0.66 372	0.70 158	1.00 326	2.42 445	2.02 421	1.31 378	1.18 406	0.93 342	1.13 402	0.20 249	0.18 299	0.20 215	0.19 248	0.27 330	0.30 351

StereoDRNet	0.64 332	0.33 317	0.68 320	0.51 349	0.43 370	1.03 369	0.53 339	1.47 416	0.99 320	1.10 380	0.87 211	1.07 348	0.71 319	0.82 292	0.88 359	0.23 300	0.19 313	0.25 316	0.23 323	0.27 330	0.19 243

Wz-Net-MNSev	0.76 357	0.40 357	1.34 420	0.50 334	0.40 352	1.44 414	0.83 406	1.15 334	1.16 374	1.25 399	1.20 345	1.13 362	0.81 347	1.16 380	1.00 388	0.22 287	0.19 313	0.24 303	0.23 323	0.28 333	0.26 322

FAT-Stereo	0.73 354	0.33 317	0.75 351	0.49 320	0.37 334	0.71 295	0.59 358	1.36 402	1.30 399	1.03 364	1.40 377	1.59 415	1.15 402	0.87 316	0.86 352	0.28 347	0.28 380	0.28 352	0.23 323	0.28 333	0.38 391

ADCP+	1.06 405	0.35 328	1.51 432	0.49 320	0.51 397	1.45 415	0.55 347	1.25 379	1.03 338	1.16 387	1.15 331	1.10 354	1.07 396	1.56 417	6.75 466	0.19 226	0.16 264	0.23 288	0.21 293	0.28 333	0.21 283

dad	0.58 316	0.50 383	0.64 302	0.43 231	0.30 266	0.59 237	0.36 190	0.78 199	1.25 393	1.01 354	1.17 338	1.15 365	0.53 207	0.68 232	0.50 258	0.35 394	0.23 348	0.37 391	0.21 293	0.29 336	0.20 265

SACVNet	0.58 316	0.34 322	0.55 263	0.55 376	0.36 329	0.63 261	0.48 309	1.13 322	0.77 200	1.02 356	1.06 301	1.02 333	0.74 327	0.90 326	0.51 268	0.27 339	0.21 332	0.25 316	0.24 337	0.29 336	0.36 380

pcwnet_v2	0.58 316	0.28 282	0.84 367	0.45 271	0.35 327	0.61 245	0.35 170	1.27 383	1.21 383	0.99 344	1.27 355	0.72 228	0.58 240	0.67 222	0.48 255	0.27 339	0.21 332	0.24 303	0.23 323	0.29 336	0.29 344

APVNet	0.71 348	0.37 339	0.89 376	0.56 379	0.45 381	1.18 394	0.68 379	1.41 410	0.85 246	0.81 243	1.15 331	1.04 337	0.81 347	1.10 374	1.17 403	0.26 331	0.28 380	0.32 374	0.31 382	0.29 336	0.30 351

hitnet-ft	0.55 292	0.27 268	0.39 87	0.41 174	0.28 226	0.78 314	0.40 255	0.92 245	0.90 279	0.82 252	1.01 273	1.13 362	0.70 315	0.78 281	0.67 314	0.28 347	0.20 322	0.28 352	0.22 310	0.29 336	0.26 322

Nwc_Net	0.78 361	0.38 349	0.73 342	0.60 394	0.55 407	1.05 374	0.55 347	1.67 435	1.05 346	0.88 293	1.86 416	1.40 397	1.09 397	1.10 374	0.87 356	0.30 361	0.25 364	0.36 387	0.38 400	0.29 336	0.29 344

ADCL	1.04 401	0.38 349	1.35 421	0.50 334	0.39 347	1.61 424	0.89 414	1.29 386	1.39 407	1.29 401	1.50 392	1.24 370	1.24 411	1.37 410	4.87 459	0.21 263	0.19 313	0.25 316	0.25 346	0.29 336	0.27 331

SGM-ForestM	4.04 463	0.32 309	0.46 174	0.43 231	0.27 204	7.50 471	1.45 454	3.84 463	4.24 462	8.19 474	6.76 471	19.00 481	9.08 471	10.74 475	6.62 465	0.31 364	0.33 407	0.32 374	0.32 388	0.29 336	0.29 344

PWC_ROB	0.87 380	0.52 393	1.28 414	0.50 334	0.32 303	0.91 345	0.37 203	1.36 402	1.46 414	1.61 417	2.59 436	1.16 366	1.01 390	1.34 404	1.40 418	0.25 321	0.18 299	0.28 352	0.20 272	0.29 336	0.28 338

rvit_stereo_0075_2	0.47 214	0.37 339	0.70 330	0.53 366	0.46 388	0.43 154	0.36 190	0.81 208	0.67 148	0.55 97	0.74 137	0.59 155	0.43 157	0.63 186	0.43 210	0.32 375	0.23 348	0.35 383	0.25 346	0.30 345	0.25 317

AF-Net	0.81 368	0.39 353	0.68 320	0.64 402	0.54 405	0.91 345	0.51 332	1.61 431	1.31 400	0.96 332	2.02 421	1.46 400	1.26 414	1.11 376	0.99 385	0.32 375	0.24 356	0.39 396	0.27 363	0.30 345	0.25 317

RTSC	0.87 380	0.48 376	1.23 410	0.52 360	0.37 334	1.13 386	0.50 318	1.34 396	1.79 431	1.51 411	1.24 351	1.12 358	0.81 347	1.62 421	2.16 435	0.25 321	0.19 313	0.23 288	0.24 337	0.30 345	0.31 358

DeepPrunerF	0.89 384	0.52 393	3.43 453	0.68 417	0.81 427	0.72 302	0.72 395	1.22 364	1.99 436	0.93 321	1.01 273	0.87 291	0.86 360	1.08 371	0.95 378	0.34 389	0.28 380	0.43 405	0.39 404	0.30 345	0.32 362

SGM-Forest	0.62 329	0.32 309	0.39 87	0.43 231	0.30 266	1.02 366	0.55 347	1.09 310	1.05 346	1.06 370	1.18 340	1.10 354	0.67 292	0.88 319	0.62 301	0.31 364	0.33 407	0.33 379	0.30 375	0.30 345	0.28 338
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FADNet_RVC	0.55 292	0.37 339	1.17 404	0.44 249	0.31 287	0.56 218	0.34 149	1.06 298	0.88 264	0.67 158	0.90 226	0.61 166	0.65 284	0.93 342	0.70 321	0.21 263	0.18 299	0.26 332	0.23 323	0.31 350	0.28 338

FADNet-RVC	0.60 326	0.53 396	1.14 398	0.46 291	0.39 347	0.61 245	0.39 246	1.12 320	0.87 260	0.70 178	0.84 192	1.04 337	0.55 223	0.94 349	0.69 318	0.26 331	0.25 364	0.28 352	0.28 368	0.31 350	0.31 358

GANet	0.70 344	0.37 339	0.55 263	0.51 349	0.34 321	0.94 350	0.96 421	1.08 306	0.94 301	1.04 365	1.98 420	1.13 362	0.88 366	1.12 377	0.66 311	0.25 321	0.26 371	0.27 344	0.22 310	0.31 350	0.22 298

CVANet_RVC	0.57 309	0.33 317	0.44 145	0.47 300	0.32 303	0.67 282	0.61 365	1.05 295	0.93 294	0.85 272	1.04 291	1.01 328	0.73 325	0.83 300	0.52 275	0.29 354	0.19 313	0.27 344	0.25 346	0.31 350	0.21 283

XPNet_ROB	0.70 344	0.35 328	0.68 320	0.52 360	0.40 352	0.79 317	0.85 412	1.16 340	0.94 301	1.33 404	1.15 331	1.38 394	0.83 355	1.03 363	0.90 371	0.32 375	0.25 364	0.26 332	0.24 337	0.31 350	0.28 338

Wz-Net-SNSev	0.91 388	0.73 416	2.13 443	0.56 379	0.45 381	0.95 353	1.13 433	1.34 396	1.24 388	1.02 356	1.30 361	1.46 400	0.86 360	1.81 431	1.50 419	0.25 321	0.23 348	0.25 316	0.26 357	0.32 355	0.29 344

S-Stereo	0.74 355	0.35 328	0.96 381	0.56 379	0.45 381	0.82 333	0.60 360	1.24 375	1.60 426	0.96 332	1.41 379	1.12 358	0.94 379	0.80 286	1.04 392	0.26 331	0.31 398	0.28 352	0.25 346	0.32 355	0.47 417

edge stereo	0.76 357	0.38 349	0.74 347	0.52 360	0.43 370	0.80 320	0.53 339	1.28 385	1.06 353	1.28 400	1.38 376	1.81 420	1.11 399	1.08 371	0.85 351	0.33 383	0.32 401	0.41 403	0.28 368	0.32 355	0.36 380

NCCL2	0.72 352	0.41 361	0.65 308	0.64 402	0.44 377	0.98 361	1.20 436	1.11 316	1.00 326	0.98 341	0.96 249	1.49 405	0.87 363	0.90 326	0.79 338	0.31 364	0.26 371	0.39 396	0.39 404	0.32 355	0.32 362

MeshStereo	1.34 424	0.43 365	0.54 258	0.44 249	0.34 321	1.66 427	0.60 360	1.94 440	1.37 404	4.47 466	3.25 445	4.71 457	1.94 442	1.92 436	1.17 403	0.35 394	0.35 411	0.37 391	0.31 382	0.32 355	0.32 362
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
psmorigin	0.82 369	0.51 386	2.09 442	0.49 320	0.41 359	0.85 339	0.50 318	1.04 290	0.88 264	1.45 408	1.43 383	1.50 406	1.06 394	1.22 390	0.97 381	0.31 364	0.32 401	0.27 344	0.27 363	0.33 360	0.42 401

NCC-stereo	0.78 361	0.40 357	0.76 356	0.61 396	0.67 421	0.81 325	0.69 384	1.54 427	1.11 366	0.90 304	1.36 368	1.33 386	1.16 403	1.19 383	0.88 359	0.31 364	0.30 389	0.37 391	0.48 424	0.33 360	0.33 366

Abc-Net	0.78 361	0.40 357	0.76 356	0.61 396	0.67 421	0.81 325	0.69 384	1.54 427	1.11 366	0.90 304	1.36 368	1.33 386	1.16 403	1.19 383	0.88 359	0.31 364	0.30 389	0.37 391	0.48 424	0.33 360	0.33 366
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.58 316	0.44 369	0.62 288	0.42 212	0.33 313	0.66 278	0.58 356	1.02 283	0.86 251	0.77 223	1.28 357	0.72 228	0.64 278	0.82 292	0.59 294	0.31 364	0.26 371	0.40 399	0.27 363	0.33 360	0.26 322

CBMV_ROB	0.59 323	0.37 339	0.38 70	0.39 116	0.28 226	0.74 304	0.28 73	1.00 273	0.98 315	0.94 324	1.25 353	0.81 272	0.78 341	0.87 316	0.50 258	0.36 397	0.37 414	0.43 405	0.40 407	0.33 360	0.30 351

ETE_ROB	0.70 344	0.49 379	0.73 342	0.56 379	0.36 329	0.79 317	0.87 413	1.14 331	0.93 294	1.19 390	1.18 340	1.39 395	0.82 351	0.99 352	0.80 340	0.26 331	0.21 332	0.31 369	0.26 357	0.33 360	0.34 373

RP	0.76 357	0.36 333	0.63 297	0.66 410	0.58 415	0.80 320	0.55 347	1.14 331	1.22 385	0.97 336	1.65 402	1.43 399	1.32 416	1.01 356	0.84 347	0.33 383	0.30 389	0.36 387	0.30 375	0.34 366	0.34 373

FBW_ROB	0.88 382	0.50 383	0.85 368	0.55 376	0.40 352	1.17 392	0.78 402	1.50 420	1.37 404	1.33 404	1.27 355	1.48 404	1.00 389	2.57 452	0.98 384	0.25 321	0.32 401	0.45 409	0.30 375	0.34 366	0.28 338

SANet	1.07 407	0.41 361	1.06 390	0.48 305	0.30 266	1.41 411	0.94 419	1.42 411	3.36 456	1.58 414	2.43 430	2.33 434	1.70 434	1.34 404	1.07 394	0.28 347	0.24 356	0.26 332	0.23 323	0.34 366	0.30 351

PWCDC_ROB	0.89 384	0.49 379	0.80 365	0.74 424	0.40 352	1.03 369	0.39 246	1.33 394	2.35 444	1.02 356	3.77 453	0.81 272	0.92 373	1.20 385	0.90 371	0.34 389	0.22 338	0.24 303	0.20 272	0.34 366	0.29 344

FINET	0.67 337	0.42 363	1.00 385	0.46 291	0.43 370	0.83 335	0.89 414	1.08 306	1.50 416	0.87 285	1.14 326	0.71 219	0.68 298	0.92 336	0.70 321	0.36 397	0.30 389	0.26 332	0.24 337	0.35 370	0.33 366

DANet	0.71 348	0.45 373	0.91 377	0.59 389	0.40 352	0.81 325	0.40 255	0.97 264	0.84 239	1.20 393	1.22 346	1.33 386	0.88 366	1.16 380	1.24 407	0.27 339	0.23 348	0.31 369	0.25 346	0.35 370	0.32 362
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.83 376	0.49 379	0.77 361	0.60 394	0.41 359	1.14 387	1.06 428	1.19 350	1.46 414	1.32 402	1.43 383	1.37 393	1.19 408	1.27 397	0.86 352	0.39 403	0.31 398	0.36 387	0.37 397	0.35 370	0.34 373

LALA_ROB	0.74 355	0.43 365	0.69 326	0.54 372	0.40 352	1.01 364	0.95 420	1.21 356	1.07 359	1.22 395	1.12 317	1.56 412	0.79 343	1.04 365	0.86 352	0.33 383	0.22 338	0.35 383	0.30 375	0.35 370	0.31 358

DualNet (step1)	0.57 309	0.36 333	0.72 339	0.38 89	0.30 266	0.71 295	0.43 280	1.06 298	0.88 264	0.92 317	0.86 204	0.85 280	0.69 302	0.68 232	0.50 258	0.41 408	0.20 322	0.40 399	0.41 412	0.36 374	0.33 366

test_sample9	1.05 404	0.36 333	0.72 339	0.38 89	0.30 266	0.71 295	0.43 280	1.06 298	0.88 264	0.92 317	0.86 204	0.85 280	0.69 302	1.20 385	1.36 414	0.41 408	8.41 475	0.40 399	0.41 412	0.36 374	0.33 366

test_sample8	1.25 421	0.36 333	0.72 339	0.38 89	0.30 266	0.71 295	0.43 280	1.13 322	0.75 185	1.50 410	0.95 245	3.29 449	1.59 429	1.20 385	1.36 414	0.41 408	8.41 475	0.40 399	0.41 412	0.36 374	0.33 366

GMStereo_Zeroshot	0.49 242	0.44 369	0.74 347	0.49 320	0.27 204	0.56 218	0.29 81	0.73 176	0.76 193	0.86 278	0.94 237	0.91 306	0.36 121	0.74 262	0.43 210	0.26 331	0.14 206	0.26 332	0.15 119	0.36 374	0.18 211

UDGNet	0.48 225	0.77 419	0.50 229	0.48 305	0.31 287	0.41 145	0.34 149	0.70 158	0.92 289	0.65 144	0.60 95	0.58 140	0.43 157	0.63 186	0.41 201	0.32 375	0.15 235	0.66 431	0.19 248	0.36 374	0.21 283

RGC	0.79 364	0.59 403	0.71 334	0.65 407	0.65 420	0.92 349	0.58 356	1.29 386	1.05 346	1.07 373	1.45 388	1.47 403	1.03 391	1.21 389	0.88 359	0.32 375	0.30 389	0.48 417	0.40 407	0.37 379	0.37 385

ADCMid	1.14 411	0.52 393	2.23 445	0.53 366	0.43 370	1.07 376	0.75 398	1.23 368	1.05 346	2.15 439	1.44 385	1.50 406	1.43 422	1.56 417	5.01 460	0.26 331	0.24 356	0.29 360	0.31 382	0.37 379	0.33 366

ADCPNet	1.03 400	0.48 376	2.70 448	0.54 372	0.42 365	1.40 409	0.75 398	1.13 322	1.07 359	1.22 395	1.42 380	1.68 417	1.09 397	1.36 409	3.45 450	0.30 361	0.28 380	0.29 360	0.32 388	0.37 379	0.35 378

NOSS_ROB	0.57 309	0.39 353	0.39 87	0.44 249	0.30 266	0.73 303	0.54 343	1.03 287	1.08 362	0.67 158	0.87 211	0.76 253	0.57 231	0.77 277	0.47 251	0.38 401	0.38 416	0.44 408	0.42 416	0.37 379	0.34 373

HBP-ISP	0.59 323	0.45 373	0.43 133	0.45 271	0.33 313	0.70 290	0.28 73	1.11 316	1.00 326	0.83 264	1.18 340	0.65 194	0.68 298	0.88 319	0.52 275	0.35 394	0.38 416	0.47 413	0.41 412	0.38 383	0.31 358

stereogan	0.80 365	0.31 306	0.71 334	0.59 389	0.50 394	1.72 431	0.48 309	1.35 399	1.37 404	1.00 349	1.46 390	1.56 412	0.95 382	1.29 398	0.84 347	0.28 347	0.29 385	0.29 360	0.25 346	0.38 383	0.38 391

AnyNet_C32	1.16 415	0.62 410	2.40 446	0.57 384	0.55 407	1.41 411	1.34 447	1.18 348	1.24 388	1.49 409	1.42 380	1.39 395	1.20 410	1.55 415	4.82 458	0.29 354	0.28 380	0.29 360	0.34 392	0.38 383	0.42 401

WZ-Net	1.19 417	0.59 403	4.07 457	0.62 400	0.51 397	1.34 406	1.31 446	1.32 392	1.74 430	1.53 413	1.65 402	1.74 419	1.28 415	2.25 446	2.01 432	0.27 339	0.21 332	0.23 288	0.25 346	0.40 386	0.39 393

SHD	0.93 391	0.50 383	1.18 405	0.59 389	0.46 388	0.97 357	0.48 309	1.70 436	2.15 438	1.58 414	1.37 371	1.42 398	1.19 408	1.31 400	1.60 420	0.31 364	0.26 371	0.32 374	0.33 391	0.40 386	0.42 401

RTS	1.98 445	0.96 433	11.36 468	0.65 407	0.57 413	2.77 449	1.40 450	1.39 406	2.26 439	1.89 430	2.56 433	1.32 383	1.25 412	5.20 465	4.05 454	0.31 364	0.22 338	0.29 360	0.29 373	0.40 386	0.37 385

RTSA	1.98 445	0.96 433	11.36 468	0.65 407	0.57 413	2.77 449	1.40 450	1.39 406	2.26 439	1.89 430	2.56 433	1.32 383	1.25 412	5.20 465	4.05 454	0.31 364	0.22 338	0.29 360	0.29 373	0.40 386	0.37 385

RYNet	0.72 352	0.35 328	0.64 302	0.53 366	0.67 421	1.31 405	0.67 374	1.20 354	1.18 378	1.05 367	0.87 211	1.27 372	0.93 378	0.93 342	1.27 411	0.22 287	0.16 264	0.26 332	0.23 323	0.40 386	0.39 393

NVstereo2D	0.60 326	0.30 301	0.75 351	0.48 305	0.43 370	0.89 344	0.48 309	1.05 295	1.15 373	0.66 156	0.86 204	0.88 296	0.70 315	0.99 352	0.65 308	0.32 375	0.15 235	0.28 352	0.20 272	0.40 386	0.36 380

Wz-Net-TNSev	1.14 411	1.06 439	4.32 459	0.49 320	0.42 365	1.51 418	1.11 432	1.48 417	1.40 409	1.22 395	1.26 354	1.58 414	1.43 422	1.76 429	1.70 422	0.32 375	0.31 398	0.26 332	0.30 375	0.41 392	0.41 400

EDNetEfficient	1.46 431	0.80 421	6.12 462	0.47 300	0.39 347	0.69 286	0.83 406	0.90 239	2.77 449	3.50 462	1.96 419	1.66 416	2.03 445	1.26 394	4.18 456	0.21 263	0.18 299	0.21 256	0.20 272	0.41 392	0.39 393

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 399	0.57 401	1.51 432	0.67 413	0.50 394	2.57 444	1.66 457	1.20 354	1.43 410	1.38 406	1.57 398	1.33 386	0.92 373	1.64 424	0.88 359	0.37 400	0.39 420	0.46 412	0.60 436	0.41 392	0.40 396

WCMA_ROB	1.14 411	0.36 333	0.76 356	0.49 320	0.44 377	1.23 400	0.67 374	1.11 316	1.23 386	2.84 453	3.95 459	3.28 448	1.83 439	1.25 393	0.99 385	0.44 412	0.34 409	0.34 381	0.37 397	0.41 392	0.40 396

SDNR	0.86 379	0.37 339	1.47 430	0.40 146	0.38 343	3.38 459	0.33 142	0.90 239	0.98 315	0.99 344	2.09 424	0.59 155	0.71 319	1.29 398	0.70 321	0.51 423	0.56 438	0.36 387	0.26 357	0.43 396	0.46 412

GASNet	0.67 337	0.72 415	0.96 381	0.70 420	0.48 390	0.62 252	0.47 301	1.08 306	1.03 338	0.94 324	0.82 181	0.93 310	0.83 355	1.33 402	0.80 340	0.31 364	0.22 338	0.29 360	0.28 368	0.44 397	0.24 310

MFN_U_SF_RVC	1.09 409	0.59 403	1.97 441	0.67 413	0.44 377	1.93 435	0.60 360	1.85 439	1.36 402	1.61 417	1.54 396	1.95 426	1.37 418	1.64 424	1.73 423	0.40 407	0.37 414	0.45 409	0.48 424	0.44 397	0.44 407

ADCS	1.51 433	0.61 407	3.42 452	0.59 389	0.51 397	1.27 403	1.08 431	1.59 429	1.81 432	1.91 433	1.66 404	1.51 409	1.42 421	1.94 438	8.60 468	0.33 383	0.32 401	0.33 379	0.36 396	0.44 397	0.42 401

AnyNet_C01	1.56 434	1.05 438	7.45 464	0.64 402	0.54 405	1.99 436	1.38 449	1.43 413	1.36 402	1.63 420	1.92 417	1.84 421	1.33 417	2.40 448	4.03 453	0.33 383	0.32 401	0.32 374	0.34 392	0.44 397	0.45 411

coex-ft	6.43 471	1.51 451	87.33 491	0.49 320	0.38 343	1.34 406	1.21 438	1.16 340	8.09 467	12.12 475	2.79 440	2.77 441	3.31 460	1.16 380	3.15 445	0.24 311	0.23 348	0.27 344	0.24 337	0.45 401	0.37 385

G-Net	0.95 392	0.46 375	1.04 388	0.64 402	0.48 390	2.12 439	0.64 370	1.01 280	0.87 260	1.75 425	2.82 443	1.30 377	1.64 433	1.06 366	0.96 380	0.36 397	0.29 385	0.35 383	0.25 346	0.45 401	0.42 401

PDISCO_ROB	0.91 388	0.48 376	1.06 390	0.99 433	0.97 435	1.67 429	0.63 367	1.64 433	1.59 423	1.06 370	1.18 340	1.31 378	0.79 343	1.55 415	0.97 381	0.49 420	0.22 338	0.45 409	0.40 407	0.45 401	0.37 385

FADNet	0.61 328	0.51 386	1.10 393	0.45 271	0.44 377	0.65 275	0.41 269	1.19 350	1.05 346	0.70 178	0.84 192	0.98 321	0.66 289	0.82 292	0.50 258	0.29 354	0.30 389	0.27 344	0.30 375	0.46 404	0.35 378

DPSNet	0.99 395	0.42 363	1.88 440	0.53 366	0.41 359	1.59 423	1.26 442	2.21 446	1.43 410	1.10 380	1.11 314	1.46 400	1.95 443	1.34 404	1.26 409	0.34 389	0.25 364	0.25 316	0.21 293	0.46 404	0.37 385

MSMD_ROB	1.21 418	0.49 379	0.62 288	0.59 389	0.50 394	1.62 426	0.67 374	1.23 368	1.24 388	2.45 446	3.77 453	3.09 445	2.98 458	1.32 401	0.81 343	0.45 413	0.41 423	0.49 420	0.51 431	0.47 406	0.44 407

FC-DCNN v2	1.65 439	0.51 386	0.65 308	0.61 396	0.49 392	1.61 424	0.70 389	1.75 438	1.56 422	4.74 469	4.91 467	6.46 468	3.31 460	1.91 435	1.11 397	0.46 414	0.42 425	0.47 413	0.46 418	0.48 407	0.46 412

FC-DCNN	1.59 435	0.51 386	0.66 314	0.61 396	0.49 392	1.56 421	0.70 389	1.66 434	1.53 418	4.64 467	4.62 465	5.85 464	3.34 462	1.84 433	1.11 397	0.46 414	0.42 425	0.47 413	0.46 418	0.48 407	0.46 412

SAMSARA	1.07 407	0.65 412	1.19 406	1.06 438	0.90 430	1.76 432	1.76 461	1.46 415	1.44 412	1.51 411	1.16 336	2.00 427	1.14 401	1.48 413	1.31 413	0.39 403	0.44 431	0.35 383	0.38 400	0.49 409	0.49 422

MANE	4.13 464	0.51 386	0.64 302	0.66 410	0.56 410	6.89 470	0.99 424	7.55 472	12.04 470	6.68 472	8.57 474	10.69 474	9.45 472	7.59 472	6.39 464	0.49 420	0.43 429	0.48 417	0.98 452	0.49 409	0.48 419

FCDSN-DC	1.39 429	0.56 399	0.65 308	0.74 424	0.59 416	1.38 408	0.63 367	1.35 399	1.39 407	3.26 460	4.50 464	4.61 455	2.63 453	1.58 419	1.03 389	0.46 414	0.42 425	0.48 417	0.47 422	0.50 411	0.50 423
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	0.82 369	0.57 401	0.75 351	0.54 372	0.59 416	1.09 381	0.66 372	1.38 405	0.94 301	1.12 383	1.44 385	1.29 375	0.92 373	0.95 351	1.24 407	0.49 420	0.42 425	0.50 422	0.47 422	0.51 412	0.46 412

EDNetEfficientorigin	9.93 473	1.15 440	175.16 492	0.48 305	0.36 329	1.04 373	0.68 379	1.24 375	2.69 448	3.17 459	2.50 432	2.30 432	2.07 446	1.76 429	2.21 436	0.20 249	0.18 299	0.24 303	0.19 248	0.51 412	0.50 423

BEATNet-Init1	15.13 477	0.82 425	50.86 490	0.72 423	0.53 402	38.10 488	7.03 474	11.83 478	14.25 475	29.78 488	30.17 488	48.21 491	22.64 485	26.78 486	18.11 476	0.42 411	0.38 416	0.47 413	0.46 418	0.51 412	0.48 419

PVD	1.28 423	0.67 414	1.28 414	0.74 424	0.62 418	1.50 417	0.84 409	1.99 442	2.96 450	2.18 440	2.36 429	1.85 423	1.95 443	1.92 436	1.94 430	0.39 403	0.36 413	0.49 420	0.37 397	0.51 412	0.64 430

LSM	4.74 467	0.77 419	10.16 466	0.70 420	56.56 487	1.02 366	1.00 426	1.24 375	1.62 427	2.04 435	2.34 427	1.33 386	1.17 405	1.38 411	1.09 396	0.33 383	0.49 435	0.39 396	0.46 418	0.51 412	10.09 477

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 337	0.81 422	0.73 342	0.53 366	0.37 334	1.40 409	0.53 339	1.04 290	0.79 215	0.88 293	0.94 237	0.95 314	0.53 207	0.93 342	0.58 290	0.39 403	0.30 389	0.57 427	0.31 382	0.53 417	0.30 351

XQC	0.89 384	0.65 412	1.31 417	0.67 413	0.52 401	1.22 398	0.68 379	1.26 381	1.52 417	1.14 386	1.11 314	1.28 374	1.04 393	1.40 412	1.77 426	0.38 401	0.24 356	0.37 391	0.31 382	0.53 417	0.47 417

ELAS_RVC	1.60 436	0.61 407	1.01 387	0.70 420	0.56 410	2.00 437	1.89 464	1.96 441	2.65 447	3.33 461	3.26 446	3.03 442	3.41 463	2.49 450	2.09 434	0.52 424	0.45 432	0.50 422	0.48 424	0.54 419	0.52 425
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 438	0.61 407	0.95 379	0.68 417	0.55 407	3.01 457	1.55 455	2.39 448	2.33 443	3.64 463	3.89 457	2.75 440	2.90 457	2.15 444	2.27 441	0.52 424	0.45 432	0.50 422	0.48 424	0.54 419	0.52 425
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.82 369	0.44 369	0.63 297	0.40 146	0.43 370	0.80 320	0.52 335	0.72 168	0.77 200	0.71 184	0.60 95	0.87 291	0.76 332	0.75 266	0.58 290	0.52 424	0.54 437	0.54 425	4.82 475	0.56 421	0.40 396

PASM	0.90 387	0.64 411	1.69 434	0.69 419	0.69 424	0.78 314	0.84 409	1.03 287	1.26 396	1.19 390	1.15 331	1.31 378	0.98 386	1.24 392	1.03 389	0.52 424	0.56 438	0.59 430	0.66 438	0.56 421	0.54 427

sAnonymous2	0.40 150	0.39 353	0.85 368	0.48 305	0.37 334	0.40 132	0.46 294	0.57 59	0.52 96	0.38 38	0.46 44	0.35 37	0.42 151	0.43 40	0.30 87	0.19 226	0.14 206	0.18 148	0.17 196	0.57 423	0.44 407

CroCo_RVC	0.40 150	0.39 353	0.85 368	0.48 305	0.37 334	0.40 132	0.46 294	0.57 59	0.52 96	0.38 38	0.46 44	0.35 37	0.42 151	0.43 40	0.30 87	0.19 226	0.14 206	0.18 148	0.17 196	0.57 423	0.44 407

DGSMNet	0.76 357	0.55 398	1.29 416	0.58 385	0.62 418	0.94 350	0.70 389	1.26 381	1.11 366	0.83 264	1.24 351	1.00 325	0.71 319	1.03 363	0.81 343	0.34 389	0.29 385	0.41 403	0.40 407	0.57 423	0.55 428

STTRV1_RVC	0.82 369	0.59 403	1.16 399	0.67 413	0.81 427	1.11 382	0.63 367	1.30 389	1.11 366	0.98 341	1.33 365	1.08 350	0.95 382	1.26 394	0.87 356	0.55 429	0.25 364	0.43 405	0.39 404	0.58 426	0.40 396

CC-Net-ROB	0.82 369	0.96 433	0.85 368	0.58 385	0.45 381	1.27 403	0.70 389	1.17 345	1.02 333	0.83 264	1.23 350	0.90 304	0.77 336	1.06 366	0.69 318	0.46 414	0.34 409	1.71 447	0.38 400	0.59 427	0.36 380

FADE	5.17 468	2.05 462	13.14 472	1.03 436	0.99 438	2.09 438	0.91 417	3.91 464	3.00 451	1.76 426	1.60 400	2.73 439	6.73 470	5.95 467	3.95 452	11.57 481	1.70 468	23.09 484	15.86 481	0.62 428	0.65 431

GANetREF_RVC	0.80 365	0.75 418	0.86 373	0.66 410	0.42 365	1.15 389	0.98 422	1.14 331	1.19 380	1.01 354	1.02 281	1.10 354	0.90 368	1.15 379	0.76 333	0.48 418	0.39 420	0.57 427	0.38 400	0.63 429	0.46 412
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
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 424	0.87 427	1.76 437	0.86 428	0.56 410	4.29 464	1.79 462	1.50 420	1.98 435	1.61 417	1.85 415	1.84 421	1.41 420	1.89 434	1.36 414	0.48 418	0.40 422	0.56 426	0.57 434	0.69 430	0.48 419

NVStereoNet_ROB	1.24 420	0.90 429	1.13 397	0.86 428	0.88 429	1.11 382	0.99 424	1.42 411	1.53 418	1.59 416	2.48 431	2.24 431	1.53 424	1.96 439	1.30 412	0.76 437	0.70 443	0.78 433	1.00 453	0.71 431	0.88 442
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MADNet+	2.23 451	2.43 466	10.85 467	1.22 442	0.91 431	2.76 448	1.40 450	2.12 445	1.67 429	1.32 402	1.74 410	1.86 424	1.74 435	6.25 468	4.41 457	0.65 432	0.64 441	0.58 429	0.54 433	0.80 432	0.76 435

MFMNet_re	1.14 411	0.97 436	1.19 406	0.99 433	0.95 433	1.25 402	1.22 439	1.39 406	1.55 420	1.69 424	1.67 406	1.21 367	1.53 424	1.12 377	0.99 385	0.87 441	0.75 450	0.79 434	0.75 442	0.90 433	0.94 444

GCST	0.83 376	1.22 442	0.74 347	1.58 447	1.01 440	1.06 375	0.23 25	0.78 199	0.78 207	0.97 336	0.65 107	0.78 260	0.35 107	0.92 336	0.34 130	0.96 442	0.65 442	1.20 442	0.81 445	0.91 434	0.70 433

anonymity	0.97 393	0.89 428	1.05 389	0.92 431	1.03 441	0.97 357	0.81 405	1.29 386	0.91 284	1.07 373	0.98 263	1.00 325	0.95 382	1.02 361	0.92 374	0.96 442	0.95 461	0.90 437	0.91 451	0.92 435	0.94 444

UDG	0.88 382	0.82 425	0.67 317	1.00 435	0.96 434	1.02 366	0.57 355	1.13 322	0.99 320	0.90 304	0.97 262	1.31 378	0.99 387	0.85 312	0.84 347	0.54 428	0.32 401	1.77 448	0.40 407	0.94 436	0.66 432

SGM+DAISY	1.35 426	0.94 432	1.25 412	0.96 432	1.00 439	1.52 419	1.02 427	1.34 396	1.21 383	2.64 448	2.65 438	2.44 435	1.56 427	1.64 424	1.26 409	0.97 444	0.95 461	0.90 437	0.90 448	0.94 436	0.96 447

SPS-STEREO	1.25 421	0.93 430	1.06 390	1.04 437	1.03 441	1.41 411	0.91 417	1.51 423	1.19 380	2.09 437	1.83 413	1.94 425	1.39 419	1.62 421	1.39 417	0.97 444	0.94 460	0.90 437	0.89 447	0.96 438	0.96 447
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 454	1.26 443	7.04 463	1.16 440	1.48 448	8.00 472	6.02 473	2.60 449	1.92 434	2.12 438	2.64 437	3.34 450	3.05 459	6.49 469	3.39 448	0.78 438	0.76 451	0.75 432	0.76 443	0.97 439	1.18 459

WAO-7	1.90 443	1.20 441	1.35 421	1.27 443	1.06 444	2.84 451	1.56 456	3.23 456	3.06 454	2.23 441	3.33 450	3.17 446	2.28 448	3.12 453	2.21 436	1.02 446	0.91 456	1.06 441	1.03 456	1.04 440	0.97 450

Consistency-Raft	1.01 396	0.81 422	1.24 411	0.84 427	0.97 435	0.81 325	0.84 409	1.30 389	1.59 423	1.05 367	1.68 407	1.12 358	0.91 369	0.92 336	1.11 397	0.65 432	0.74 446	0.79 434	0.90 448	1.06 441	0.79 438

DDUNet	1.06 405	2.56 469	0.68 320	1.21 441	1.26 446	1.03 369	0.69 384	1.11 316	0.94 301	0.96 332	1.22 346	1.27 372	0.82 351	0.93 342	0.72 327	0.84 439	0.38 416	1.99 451	0.60 436	1.10 442	0.85 440

SQANet	0.82 369	0.74 417	0.67 317	1.13 439	0.98 437	1.11 382	0.47 301	1.07 302	0.83 234	0.91 309	1.05 295	1.03 335	0.74 327	1.01 356	0.64 306	0.61 431	0.24 356	1.03 440	0.35 395	1.18 443	0.58 429

otaku	1.04 401	0.93 430	0.88 375	1.33 445	1.05 443	1.66 427	0.70 389	1.40 409	1.18 378	1.08 376	1.32 364	1.33 386	0.91 369	1.23 391	0.76 333	0.72 435	0.46 434	1.24 443	0.50 429	1.40 444	0.75 434

Ntro	1.09 409	0.97 436	0.91 377	1.44 446	1.19 445	1.69 430	0.80 404	1.35 399	1.25 393	1.00 349	1.29 360	1.31 378	0.97 385	1.26 394	0.84 347	0.84 439	0.43 429	1.36 444	0.50 429	1.56 445	0.78 436

testlalala_base	0.46 201	0.25 232	0.41 103	0.46 291	0.33 313	0.58 225	0.25 44	0.57 59	0.34 19	0.51 83	0.56 85	0.46 91	0.30 78	0.43 40	0.31 94	1.47 456	0.11 69	0.14 25	0.09 8	1.59 446	0.13 75

PWCK	1.92 444	1.66 457	3.12 451	1.65 448	0.91 431	2.84 451	2.26 467	2.10 444	2.41 445	2.36 444	2.31 425	2.22 430	1.82 437	3.43 456	2.03 433	1.61 459	0.71 445	1.51 445	0.82 446	1.69 447	0.91 443

RainbowNet	1.35 426	1.49 449	1.19 406	1.88 453	1.45 447	1.48 416	1.07 430	1.61 431	1.55 420	1.20 393	1.59 399	1.54 410	1.13 400	1.34 404	0.97 381	1.36 455	0.70 443	1.82 449	0.79 444	1.71 448	1.07 453

WAO-6	2.04 448	1.50 450	1.16 399	1.70 449	1.67 454	2.69 445	1.44 453	3.06 453	3.63 459	1.98 434	3.27 447	3.54 453	2.07 446	2.36 447	2.22 438	1.31 454	0.91 456	2.04 456	1.22 463	1.73 449	1.27 461

ACVNet_2	1.65 439	1.27 444	1.41 428	1.75 450	1.62 450	2.22 440	1.20 436	2.30 447	2.62 446	1.78 427	2.56 433	3.03 442	1.61 430	1.54 414	1.12 401	1.06 447	0.58 440	1.82 449	0.70 441	1.82 450	0.96 447

WAO-8	2.92 455	1.55 452	1.35 421	1.79 451	1.63 452	5.23 466	1.22 439	4.58 467	12.56 472	2.84 453	4.07 461	4.83 458	2.72 455	3.49 457	2.25 439	1.27 449	0.91 456	1.99 451	1.15 461	1.86 451	1.15 455

Venus	2.92 455	1.55 452	1.35 421	1.79 451	1.63 452	5.23 466	1.22 439	4.58 467	12.56 472	2.84 453	4.06 460	4.83 458	2.72 455	3.49 457	2.25 439	1.27 449	0.91 456	1.99 451	1.15 461	1.86 451	1.15 455

Dean	1.98 445	1.36 447	1.36 425	2.12 457	1.81 457	2.74 446	1.36 448	3.37 460	3.80 460	2.08 436	3.32 449	3.21 447	1.82 437	1.71 428	1.67 421	1.27 449	0.77 452	1.99 451	0.90 448	1.86 451	1.03 452

ACVNet-4b	1.35 426	1.31 445	1.10 393	1.90 454	1.59 449	1.92 434	0.77 400	1.52 426	1.62 427	1.05 367	1.60 400	2.11 429	0.94 379	1.64 424	0.77 337	1.30 452	0.35 411	2.03 455	0.67 439	1.88 454	0.84 439

LVE	2.12 450	1.44 448	1.36 425	1.99 456	1.78 455	2.75 447	1.79 462	2.82 450	3.95 461	1.90 432	4.33 463	3.52 452	1.81 436	2.24 445	1.74 424	1.74 461	0.87 455	2.06 457	1.13 459	1.91 455	1.35 462

ACVNet_1	1.46 431	1.33 446	1.12 396	1.91 455	1.62 450	1.83 433	0.98 422	2.00 443	1.85 433	1.39 407	1.53 395	2.32 433	1.53 424	1.34 404	1.11 397	1.30 452	0.50 436	2.06 457	0.58 435	1.93 456	0.95 446

IMH-64-1	1.86 441	1.62 454	1.16 399	2.20 458	1.89 458	2.33 441	1.30 443	2.89 451	2.29 441	1.66 421	2.80 441	2.49 436	1.61 430	2.10 442	1.78 427	1.60 457	0.74 446	2.43 461	1.02 454	2.12 457	1.17 457

IMH-64	1.86 441	1.62 454	1.16 399	2.20 458	1.89 458	2.33 441	1.30 443	2.89 451	2.29 441	1.66 421	2.80 441	2.49 436	1.61 430	2.10 442	1.78 427	1.60 457	0.74 446	2.43 461	1.02 454	2.12 457	1.17 457

IMH	2.04 448	1.62 454	1.20 409	2.20 458	1.89 458	2.91 456	1.30 443	3.11 454	3.03 452	1.81 428	3.35 451	3.03 442	1.90 440	2.48 449	1.80 429	1.66 460	0.77 452	2.45 463	1.04 457	2.15 459	1.19 460

DispFullNet	1.60 436	2.63 470	2.75 449	2.56 465	1.79 456	1.24 401	0.47 301	1.37 404	1.45 413	1.87 429	1.50 392	1.55 411	2.46 449	2.04 441	1.04 392	0.59 430	0.18 299	2.32 460	0.68 440	2.29 460	1.14 454

TorneroNet-64	3.44 458	1.86 458	1.42 429	2.58 466	2.28 464	6.87 469	1.68 458	4.70 469	12.03 469	2.31 443	5.59 470	8.25 470	2.55 452	3.97 462	2.73 443	1.81 462	0.74 446	2.57 465	1.07 458	2.35 461	1.44 463

TorneroNet	4.53 466	1.89 459	1.48 431	2.55 464	2.27 463	13.78 477	1.69 459	4.84 471	23.73 486	2.89 456	7.70 473	7.06 469	2.69 454	4.26 464	3.42 449	1.84 463	0.77 452	2.68 467	1.13 459	2.42 462	1.47 464

ktn	2.98 457	2.25 464	1.73 436	2.84 468	2.53 469	3.76 463	2.15 466	3.70 462	5.47 464	2.75 450	5.17 469	5.94 465	2.48 450	3.23 454	2.46 442	2.34 470	1.44 467	2.78 469	2.03 469	2.45 463	2.01 468

DPSimNet_ROB	3.58 461	2.45 467	8.57 465	2.53 463	2.37 465	2.88 454	3.77 472	3.14 455	3.23 455	4.71 468	3.86 456	4.68 456	4.87 468	4.07 463	5.62 461	2.33 469	2.33 470	2.47 464	2.52 470	2.51 464	2.64 471

KSHMR	2.57 452	1.93 460	1.69 434	2.63 467	2.42 466	2.86 453	2.07 465	3.27 458	6.50 465	2.49 447	3.36 452	3.41 451	1.92 441	2.49 450	1.94 430	2.13 466	1.40 466	2.79 470	1.50 466	2.73 465	1.77 465

UNDER WATER-64	3.53 460	2.01 461	3.94 456	3.22 472	2.49 468	5.41 468	2.60 470	3.43 461	12.41 471	3.03 458	2.68 439	6.07 466	4.04 465	3.79 461	3.33 447	2.02 464	1.24 465	2.63 466	1.46 465	2.78 466	2.08 469

SuperB	1.04 401	0.37 339	4.81 460	0.43 231	0.31 287	0.99 362	0.46 294	1.02 283	2.09 437	1.09 378	1.09 311	0.75 247	0.81 347	1.06 366	1.76 425	0.19 226	0.15 235	0.17 109	0.15 119	2.82 467	0.26 322

UNDER WATER	3.46 459	2.07 463	3.64 455	3.09 470	2.48 467	3.75 462	2.42 469	3.31 459	13.77 474	2.90 457	2.95 444	5.84 463	3.69 464	3.69 459	3.48 451	2.07 465	1.11 463	2.70 468	1.40 464	2.84 468	1.98 467

notaker	2.76 453	2.29 465	1.80 438	2.96 469	2.58 470	2.90 455	1.75 460	3.24 457	3.05 453	2.78 451	4.24 462	6.15 467	2.51 451	3.34 455	2.75 444	2.31 468	1.18 464	3.00 471	1.65 467	2.84 468	1.97 466

HanzoNet	6.76 472	2.45 467	4.22 458	3.19 471	2.94 472	3.62 461	2.28 468	4.79 470	7.20 466	14.00 479	13.19 478	17.49 479	22.30 484	13.25 477	6.19 463	4.20 473	1.93 469	3.10 472	2.56 471	3.35 470	2.88 473

JetRed	5.27 469	5.84 474	12.81 471	2.36 462	2.83 471	12.23 476	10.50 475	4.46 466	3.60 457	3.86 464	3.83 455	4.85 460	4.18 466	6.78 470	11.96 471	2.17 467	2.96 472	2.18 459	1.97 468	3.38 471	2.68 472

test_for_model	0.82 369	3.60 473	0.39 87	2.35 461	2.07 461	0.39 128	0.28 73	0.42 10	0.45 77	0.71 184	0.31 17	0.30 10	0.27 42	0.34 10	0.25 21	0.34 389	0.11 69	0.13 15	0.09 8	3.49 472	0.18 211

MADNet++	4.03 462	2.70 471	3.44 454	3.72 474	3.44 473	4.44 465	3.52 471	3.95 465	3.61 458	4.46 465	4.98 468	4.10 454	4.58 467	7.00 471	5.89 462	3.74 471	3.67 473	3.27 473	2.71 472	3.70 473	3.66 474

ASD4	9.96 474	8.86 477	17.78 473	7.17 475	9.80 474	16.08 478	28.92 480	9.77 476	8.20 468	7.02 473	7.08 472	8.47 471	9.57 473	11.17 476	20.26 477	4.12 472	4.14 474	5.57 477	4.74 474	5.53 474	4.90 476

tt	6.20 470	0.20 92	5.89 461	3.55 473	2.07 461	11.26 475	19.21 476	11.74 477	5.46 463	2.69 449	2.04 423	4.87 461	6.25 469	3.70 460	7.09 467	8.32 477	11.17 482	4.93 474	5.41 476	5.74 475	2.37 470

DPSMNet_ROB	12.08 476	8.00 475	21.00 475	8.97 478	16.79 477	10.67 473	30.89 482	9.02 475	15.17 477	6.51 471	15.41 482	9.04 472	14.85 475	9.27 474	21.67 479	4.58 475	8.57 477	5.09 476	9.29 478	5.90 476	10.95 478

DGTPSM_ROB	12.07 475	8.00 475	20.99 474	8.93 477	16.78 476	10.67 473	30.87 481	9.01 474	15.16 476	6.50 470	15.41 482	9.04 472	14.85 475	9.25 473	21.67 479	4.57 474	8.57 477	5.08 475	9.28 477	5.90 476	10.95 478

PML	40.80 492	29.24 484	11.87 470	7.20 476	14.47 475	92.13 492	213.69 493	7.63 473	23.35 485	74.72 492	190.14 493	50.17 492	26.15 486	21.39 481	12.70 472	8.76 478	2.92 471	8.45 478	3.25 473	13.26 478	4.42 475

DPSM_ROB	17.78 478	18.63 479	24.31 481	20.90 480	19.47 478	25.97 481	36.21 484	21.23 485	16.24 479	13.38 477	14.06 480	19.18 482	16.30 478	20.78 479	25.67 482	9.38 479	9.23 480	9.49 479	9.82 479	13.51 479	11.91 481

DPSM	17.78 478	18.63 479	24.31 481	20.90 480	19.47 478	25.97 481	36.21 484	21.23 485	16.24 479	13.38 477	14.06 480	19.18 482	16.30 478	20.78 479	25.67 482	9.38 479	9.23 480	9.49 479	9.82 479	13.51 479	11.91 481

CasAABBNet	35.74 484	37.43 488	48.72 488	42.22 486	39.20 485	52.24 489	73.12 491	42.61 490	32.62 489	26.78 485	27.95 484	38.58 488	32.60 488	41.67 490	51.65 491	18.74 486	18.57 488	19.15 482	19.77 483	27.20 481	23.98 483

Selective-RAFT-Error	35.84 485	37.49 489	48.83 489	42.26 487	39.24 486	52.30 490	73.09 490	42.66 491	32.61 488	26.80 486	28.30 487	38.84 490	33.51 490	41.68 491	51.59 490	18.82 487	18.58 489	19.17 483	19.80 484	27.28 482	24.05 484

LSM0	38.95 491	37.60 490	48.58 487	43.57 488	91.06 492	52.57 491	72.57 489	43.17 492	32.63 490	26.97 487	27.97 485	38.65 489	32.94 489	41.86 492	51.78 492	18.89 488	18.41 484	19.13 481	19.63 482	27.29 483	33.77 486

xxxxx1	36.64 486	19.51 481	24.21 478	61.66 489	64.63 489	27.28 484	40.10 486	20.25 480	18.63 482	14.07 480	12.97 475	17.26 476	17.36 480	21.70 482	27.93 484	13.18 482	18.50 485	111.26 490	133.37 490	29.24 484	39.73 487

tt_ll	36.64 486	19.51 481	24.21 478	61.66 489	64.63 489	27.28 484	40.10 486	20.25 480	18.63 482	14.07 480	12.97 475	17.26 476	17.36 480	21.70 482	27.93 484	13.18 482	18.50 485	111.26 490	133.37 490	29.24 484	39.73 487

ff	36.64 486	19.51 481	24.21 478	61.66 489	64.63 489	27.28 484	40.10 486	20.25 480	18.63 482	14.07 480	12.97 475	17.26 476	17.36 480	21.70 482	27.93 484	13.18 482	18.50 485	111.26 490	133.37 490	29.24 484	39.73 487

LRCNet_RVC	21.24 481	31.15 485	21.41 476	28.98 483	23.82 481	3.13 458	0.60 360	20.96 484	1.59 423	25.58 484	28.15 486	21.99 484	14.79 474	21.94 485	16.41 475	28.89 489	14.87 483	33.53 485	31.28 485	29.51 487	26.16 485

HaxPig	31.96 482	37.24 487	34.27 483	24.37 482	24.88 482	18.26 479	19.86 477	20.64 483	28.52 487	35.97 489	38.75 489	25.57 485	28.72 487	33.88 487	34.39 487	35.94 490	38.87 490	37.80 486	40.48 486	39.68 488	41.15 490

AVERAGE_ROB	37.58 490	40.13 491	40.15 485	34.81 485	33.82 484	28.55 487	25.10 479	32.02 489	34.06 492	41.28 490	40.66 490	34.46 487	34.81 492	39.18 488	37.57 489	42.78 491	43.44 491	43.82 487	43.03 487	40.47 489	41.51 491

MEDIAN_ROB	37.38 489	40.85 492	40.60 486	32.31 484	31.85 483	27.20 483	24.55 478	29.10 488	33.19 491	42.09 491	41.76 491	33.35 486	34.39 491	39.78 489	37.07 488	43.64 492	44.10 492	44.12 488	43.40 488	41.51 490	42.76 492

DLNR_Zeroshot_test	20.09 480	36.28 486	38.04 484	169.85 492	61.80 488	0.23 7	0.20 3	13.88 479	0.37 44	0.44 65	0.66 112	0.43 77	0.21 10	0.62 176	0.28 68	5.46 476	0.10 12	0.15 60	0.11 26	72.60 491	0.11 15

Anonymous_1	33.25 483	18.26 478	23.92 477	20.54 479	21.28 480	25.59 480	35.94 483	22.01 487	15.57 478	13.33 476	13.49 479	18.08 480	15.29 477	20.36 478	24.60 481	16.28 485	8.84 479	66.59 489	118.00 489	155.73 492	11.23 480

test_example2	176.61 493	205.14 493	198.86 493	188.60 493	190.98 493	152.67 493	170.61 492	94.86 493	123.55 493	178.88 493	179.48 492	158.94 493	141.34 493	192.61 493	198.96 493	203.76 493	236.37 493	164.13 493	173.55 493	218.58 493	160.41 493

Low-res two-view benchmark