Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.17 1	0.14 2	0.25 9	0.30 7	0.16 5	0.23 10	0.20 4	0.22 2	0.15 1	0.18 2	0.16 2	0.20 5	0.19 9	0.26 1	0.21 4	0.13 31	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.10 1	0.09 1

StereoAnything_RVC	0.21 4	0.68 451	0.39 117	0.28 2	0.15 1	0.23 10	0.18 2	0.20 1	0.19 2	0.16 1	0.16 2	0.15 1	0.22 23	0.30 6	0.18 1	0.16 165	0.09 4	0.12 4	0.08 1	0.16 163	0.09 1

AIO_test	0.23 8	0.16 21	0.28 19	0.34 26	0.20 38	0.30 74	0.39 277	0.38 10	0.25 8	0.25 14	0.28 23	0.32 27	0.22 23	0.38 27	0.25 37	0.12 6	0.09 4	0.13 23	0.10 25	0.12 17	0.09 1

MonSter	0.20 3	0.14 2	0.25 9	0.31 10	0.15 1	0.22 7	0.22 22	0.39 12	0.33 30	0.20 3	0.25 16	0.17 2	0.15 2	0.38 27	0.18 1	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 9	0.11 3	0.09 1

dual_stereo	0.19 2	0.14 2	0.24 4	0.31 10	0.16 5	0.16 2	0.20 4	0.29 3	0.20 3	0.23 7	0.20 5	0.22 6	0.14 1	0.52 110	0.24 24	0.13 31	0.10 23	0.11 1	0.09 9	0.10 1	0.09 1

CREStereo++_RVC	0.32 74	0.15 10	0.23 1	0.31 10	0.24 136	0.27 40	0.22 22	0.46 39	0.88 298	0.46 98	0.80 202	0.30 19	0.26 56	0.36 19	0.33 148	0.13 31	0.09 4	0.13 23	0.51 469	0.13 44	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
s12784h	0.36 122	0.15 10	0.24 4	0.34 26	0.15 1	0.77 348	0.29 99	0.80 238	0.83 267	0.56 130	0.57 117	0.43 107	0.40 174	0.57 151	0.33 148	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.09 9	0.14 80	0.09 1

MM-Stereo_test2	0.30 63	0.18 61	0.39 117	0.40 173	0.24 136	0.42 181	0.42 311	0.63 120	0.41 82	0.37 57	0.35 46	0.32 27	0.26 56	0.53 119	0.25 37	0.12 6	0.10 23	0.15 78	0.12 65	0.15 125	0.10 8

GREAT-IGEV	0.22 6	0.15 10	0.31 28	0.29 4	0.22 70	0.21 6	0.26 62	0.33 6	0.31 20	0.20 3	0.30 26	0.22 6	0.22 23	0.47 79	0.22 6	0.11 2	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.13 44	0.10 8

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 16	0.31 341	0.24 4	0.51 384	0.19 19	0.29 65	0.22 22	0.40 17	0.37 64	0.26 17	0.24 13	0.24 9	0.31 111	0.44 59	0.22 6	0.14 64	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.14 80	0.10 8

AIO_rvc	0.23 8	0.16 21	0.32 35	0.34 26	0.19 19	0.26 28	0.33 165	0.40 17	0.22 4	0.26 17	0.24 13	0.34 43	0.15 2	0.51 104	0.24 24	0.12 6	0.09 4	0.13 23	0.10 25	0.12 17	0.10 8

HUF	0.24 11	0.16 21	0.33 42	0.32 15	0.18 12	0.25 25	0.40 287	0.42 24	0.34 32	0.25 14	0.23 7	0.32 27	0.28 77	0.34 14	0.24 24	0.13 31	0.10 23	0.13 23	0.09 9	0.12 17	0.10 8

castereo++	0.26 24	0.16 21	0.26 12	0.33 20	0.19 19	0.75 342	0.20 4	0.37 7	0.47 111	0.23 7	0.23 7	0.35 52	0.28 77	0.39 31	0.19 3	0.14 64	0.09 4	0.14 40	0.09 9	0.11 3	0.10 8

castereo	0.28 40	0.16 21	0.32 35	0.35 52	0.21 52	0.40 160	0.42 311	0.50 55	0.66 175	0.26 17	0.41 56	0.37 63	0.36 150	0.33 12	0.24 24	0.13 31	0.09 4	0.13 23	0.10 25	0.11 3	0.10 8

ours_stereo	0.26 24	0.21 152	0.33 42	0.38 112	0.23 108	0.30 74	0.33 165	0.42 24	0.38 69	0.26 17	0.34 42	0.35 52	0.23 32	0.47 79	0.27 82	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.12 65	0.14 80	0.10 8

WCG-NET	0.28 40	0.15 10	0.33 42	0.33 20	0.19 19	0.33 106	0.27 76	0.39 12	0.80 249	0.46 98	0.49 80	0.39 74	0.25 44	0.40 35	0.25 37	0.12 6	0.09 4	0.13 23	0.11 41	0.12 17	0.10 8

IGEV-Stereo++	0.21 4	0.15 10	0.27 16	0.37 84	0.19 19	0.22 7	0.18 2	0.42 24	0.35 45	0.22 6	0.28 23	0.24 9	0.18 5	0.27 3	0.22 6	0.12 6	0.09 4	0.12 4	0.10 25	0.12 17	0.10 8

Pointernet	0.27 33	0.14 2	0.33 42	0.35 52	0.23 108	0.35 124	0.21 15	0.72 197	0.38 69	0.39 71	0.36 48	0.34 43	0.25 44	0.36 19	0.25 37	0.15 119	0.10 23	0.12 4	0.08 1	0.11 3	0.10 8

AIO-Stereo	0.25 16	0.18 61	0.34 57	0.37 84	0.18 12	0.28 54	0.30 114	0.48 44	0.27 9	0.29 32	0.30 26	0.32 27	0.17 4	0.52 110	0.23 20	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.10 8

RSM++	0.25 16	0.18 61	0.34 57	0.36 68	0.20 38	0.28 54	0.30 114	0.51 57	0.32 26	0.25 14	0.22 6	0.37 63	0.21 18	0.50 98	0.24 24	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.12 65	0.14 80	0.10 8

RSM	0.25 16	0.18 61	0.33 42	0.36 68	0.20 38	0.27 40	0.34 176	0.51 57	0.27 9	0.26 17	0.23 7	0.39 74	0.21 18	0.56 140	0.22 6	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.14 80	0.10 8

trnet	0.27 33	0.14 2	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 137	0.23 35	0.52 66	0.72 200	0.42 85	0.51 92	0.34 43	0.26 56	0.39 31	0.25 37	0.15 119	0.11 96	0.12 4	0.08 1	0.11 3	0.10 8

Selective-IGEV	0.24 11	0.18 61	0.35 66	0.35 52	0.19 19	0.27 40	0.25 53	0.55 76	0.23 5	0.27 25	0.25 16	0.34 43	0.19 9	0.58 171	0.22 6	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.12 17	0.10 8

test-3	0.34 89	0.16 21	0.43 166	0.39 140	0.21 52	0.43 184	0.22 22	0.63 120	0.78 239	0.71 218	0.45 64	0.64 213	0.27 64	0.43 50	0.31 126	0.12 6	0.09 4	0.17 137	0.13 95	0.12 17	0.10 8

test_1	0.34 89	0.16 21	0.43 166	0.39 140	0.21 52	0.43 184	0.23 35	0.63 120	0.78 239	0.68 196	0.45 64	0.64 213	0.27 64	0.43 50	0.31 126	0.12 6	0.09 4	0.17 137	0.13 95	0.12 17	0.10 8

AnonymousM	0.41 192	0.81 460	0.29 22	0.34 26	0.22 70	0.28 54	0.38 255	0.53 75	0.41 82	0.70 211	0.49 80	0.47 125	0.27 64	0.41 41	0.31 126	0.15 119	0.12 150	1.51 483	0.26 393	0.12 17	0.10 8

XX-Stereo	0.37 138	0.17 42	0.45 190	0.55 412	0.36 365	0.38 150	0.20 4	0.60 101	0.30 17	0.46 98	1.30 399	0.73 271	0.26 56	0.56 140	0.26 65	0.16 165	0.11 96	0.17 137	0.16 179	0.14 80	0.10 8

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 122	0.17 42	0.41 135	0.35 52	0.19 19	0.33 106	0.29 99	0.65 134	0.73 207	0.68 196	1.01 307	0.56 159	0.40 174	0.42 46	0.30 119	0.11 2	0.09 4	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.10 8

HART	0.29 50	0.16 21	0.32 35	0.40 173	0.21 52	0.32 100	0.26 62	0.62 113	0.31 20	0.33 44	0.65 136	0.41 90	0.22 23	0.55 130	0.25 37	0.12 6	0.10 23	0.15 78	0.11 41	0.15 125	0.11 29

Reg-Stereo(zero)	0.30 63	0.16 21	0.28 19	0.34 26	0.18 12	0.32 100	0.20 4	0.63 120	0.68 183	0.50 110	0.52 100	0.51 141	0.30 104	0.45 62	0.25 37	0.13 31	0.10 23	0.12 4	0.10 25	0.12 17	0.11 29

SCV	0.26 24	0.19 88	0.33 42	0.35 52	0.21 52	0.27 40	0.34 176	0.56 78	0.28 12	0.24 11	0.28 23	0.37 63	0.23 32	0.49 93	0.22 6	0.18 230	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.15 125	0.11 29

GIP-stereo	0.24 11	0.18 61	0.30 25	0.37 84	0.24 136	0.26 28	0.20 4	0.46 39	0.36 51	0.24 11	0.39 53	0.35 52	0.20 13	0.31 7	0.21 4	0.15 119	0.10 23	0.13 23	0.10 25	0.12 17	0.11 29

DEFOM-Stereo	0.22 6	0.15 10	0.26 12	0.33 20	0.20 38	0.61 278	0.21 15	0.30 5	0.31 20	0.23 7	0.19 4	0.18 3	0.18 5	0.41 41	0.22 6	0.12 6	0.10 23	0.12 4	0.09 9	0.11 3	0.11 29

SMoEStereo_RVC	0.26 24	0.19 88	0.35 66	0.35 52	0.22 70	0.36 133	0.32 155	0.39 12	0.34 32	0.37 57	0.30 26	0.33 39	0.24 39	0.53 119	0.24 24	0.12 6	0.10 23	0.16 103	0.12 65	0.12 17	0.11 29

mms	0.26 24	0.21 152	0.33 42	0.37 84	0.25 168	0.30 74	0.33 165	0.40 17	0.32 26	0.28 27	0.34 42	0.34 43	0.20 13	0.45 62	0.26 65	0.12 6	0.11 96	0.16 103	0.12 65	0.14 80	0.11 29

fffy	0.28 40	0.21 152	0.34 57	0.37 84	0.23 108	0.33 106	0.29 99	0.51 57	0.41 82	0.32 42	0.37 51	0.39 74	0.27 64	0.50 98	0.27 82	0.12 6	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.14 80	0.11 29

tg	0.33 84	0.18 61	0.37 88	0.39 140	0.22 70	0.38 150	0.26 62	0.70 185	0.56 141	0.47 103	0.65 136	0.42 99	0.24 39	0.55 130	0.33 148	0.14 64	0.10 23	0.18 180	0.17 227	0.14 80	0.11 29

GCAP-BAT	0.30 63	0.21 152	0.42 156	0.33 20	0.27 236	0.26 28	0.27 76	0.45 37	0.30 17	0.60 140	0.64 133	0.45 114	0.23 32	0.56 140	0.26 65	0.15 119	0.12 150	0.15 78	0.10 25	0.12 17	0.11 29

RAStereo	0.24 11	0.17 42	0.29 22	0.40 173	0.21 52	0.23 10	0.26 62	0.42 24	0.45 102	0.23 7	0.34 42	0.30 19	0.19 9	0.34 14	0.25 37	0.15 119	0.12 150	0.16 103	0.13 95	0.14 80	0.11 29

U	0.45 226	0.16 21	0.32 35	0.40 173	0.71 463	3.55 498	0.20 4	0.41 21	0.38 69	0.26 17	0.23 7	0.24 9	0.22 23	0.26 1	0.22 6	0.15 119	0.09 4	0.88 474	0.13 95	0.13 44	0.11 29

WCG-NET（raft）	0.31 68	0.15 10	0.36 73	0.32 15	0.19 19	0.35 124	0.27 76	0.51 57	0.78 239	0.45 93	0.55 111	0.48 130	0.27 64	0.54 125	0.26 65	0.13 31	0.10 23	0.12 4	0.11 41	0.12 17	0.11 29

RAFT-Stereo-weight	0.32 74	0.18 61	0.33 42	0.39 140	0.22 70	0.26 28	0.29 99	0.67 153	0.80 249	0.53 121	0.51 92	0.58 172	0.20 13	0.47 79	0.27 82	0.13 31	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.11 29

MoCha-V2	0.25 16	0.15 10	0.29 22	0.40 173	0.18 12	0.27 40	0.26 62	0.49 47	0.27 9	0.36 52	0.27 19	0.33 39	0.35 136	0.49 93	0.22 6	0.12 6	0.10 23	0.12 4	0.10 25	0.13 44	0.11 29

MIM_Stereo	0.38 153	0.17 42	0.53 288	0.37 84	0.24 136	0.27 40	0.24 46	0.70 185	0.54 130	0.72 230	1.00 304	0.63 206	0.29 91	0.64 231	0.38 219	0.13 31	0.14 240	0.17 137	0.16 179	0.14 80	0.11 29

DLNR_Zeroshot_test	20.09 518	36.28 524	38.04 522	169.85 530	61.80 526	0.23 10	0.20 4	13.88 517	0.37 64	0.44 91	0.66 143	0.43 107	0.21 18	0.62 208	0.28 99	5.46 514	0.10 23	0.15 78	0.11 41	72.60 529	0.11 29

CASnet	0.30 63	0.20 119	0.33 42	0.41 204	0.16 5	0.26 28	0.24 46	0.52 66	0.53 126	0.52 118	0.54 106	0.39 74	0.24 39	0.40 35	0.26 65	0.14 64	0.10 23	0.22 304	0.18 254	0.18 219	0.11 29
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.28 40	0.19 88	0.43 166	0.34 26	0.23 108	0.45 197	0.30 114	0.43 32	0.29 14	0.68 196	0.49 80	0.35 52	0.25 44	0.32 10	0.25 37	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.09 9	0.11 3	0.11 29

AEACV	0.27 33	0.17 42	0.31 28	0.34 26	0.45 418	0.26 28	0.28 89	0.37 7	0.32 26	0.30 35	0.46 69	0.31 25	0.37 154	0.36 19	0.24 24	0.14 64	0.10 23	0.15 78	0.12 65	0.13 44	0.11 29

GCAP-Stereo	0.28 40	0.19 88	0.40 127	0.38 112	0.19 19	0.38 150	0.23 35	0.57 82	0.41 82	0.45 93	0.49 80	0.39 74	0.27 64	0.33 12	0.23 20	0.14 64	0.12 150	0.14 40	0.11 41	0.12 17	0.11 29

4D-IteraStereo	0.33 84	0.18 61	0.40 127	0.40 173	0.24 136	0.32 100	0.27 76	0.58 88	0.72 200	0.65 176	0.54 106	0.42 99	0.23 32	0.45 62	0.28 99	0.14 64	0.09 4	0.19 220	0.16 179	0.16 163	0.11 29

LoS	0.29 50	0.15 10	0.30 25	0.29 4	0.18 12	0.33 106	0.29 99	0.51 57	0.72 200	0.34 46	0.52 100	0.41 90	0.28 77	0.47 79	0.28 99	0.15 119	0.11 96	0.13 23	0.09 9	0.11 3	0.11 29
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.25 16	0.16 21	0.33 42	0.34 26	0.20 38	0.35 124	0.20 4	0.52 66	0.36 51	0.28 27	0.27 19	0.41 90	0.18 5	0.45 62	0.26 65	0.14 64	0.10 23	0.16 103	0.14 123	0.13 44	0.11 29

MC-Stereo	0.28 40	0.17 42	0.32 35	0.38 112	0.20 38	0.26 28	0.26 62	0.49 47	0.37 64	0.37 57	0.61 127	0.41 90	0.31 111	0.55 130	0.25 37	0.13 31	0.09 4	0.14 40	0.12 65	0.12 17	0.11 29

RCA-Stereo	0.35 104	0.17 42	0.34 57	0.38 112	0.22 70	0.31 89	0.34 176	0.68 163	1.24 425	0.45 93	0.65 136	0.47 125	0.43 188	0.38 27	0.27 82	0.13 31	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.11 29

RAFT_CTSACE	0.45 226	0.20 119	0.44 178	0.45 303	0.27 236	0.34 116	0.39 277	0.60 101	0.73 207	0.76 251	1.44 423	0.83 307	0.38 158	1.08 409	0.26 65	0.12 6	0.13 209	0.18 180	0.16 179	0.15 125	0.11 29

test_4	0.36 122	0.18 61	0.31 28	0.44 281	0.25 168	0.20 3	0.34 176	0.56 78	0.41 82	0.59 136	1.45 426	0.43 107	0.25 44	0.63 219	0.28 99	0.12 6	0.10 23	0.17 137	0.19 282	0.15 125	0.11 29

GMOStereo	0.37 138	0.19 88	0.38 99	0.43 263	0.24 136	0.37 137	0.38 255	0.52 66	0.62 149	0.87 320	0.84 224	0.64 213	0.35 136	0.37 23	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.18 254	0.15 125	0.11 29

error version	0.37 138	0.19 88	0.38 99	0.43 263	0.24 136	0.37 137	0.38 255	0.52 66	0.62 149	0.87 320	0.84 224	0.64 213	0.35 136	0.37 23	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.18 254	0.15 125	0.11 29

test-v	0.37 138	0.19 88	0.38 99	0.43 263	0.24 136	0.37 137	0.38 255	0.52 66	0.62 149	0.87 320	0.84 224	0.64 213	0.35 136	0.37 23	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.18 254	0.15 125	0.11 29

test_3	0.36 122	0.19 88	0.44 178	0.44 281	0.23 108	0.48 207	0.36 220	0.66 143	0.82 262	0.64 167	0.45 64	0.68 239	0.25 44	0.41 41	0.31 126	0.12 6	0.10 23	0.18 180	0.16 179	0.15 125	0.11 29

TRStereo	0.37 138	0.27 302	0.59 312	0.47 333	0.41 396	0.29 65	0.30 114	0.84 249	0.59 145	0.52 118	0.41 56	0.52 145	0.26 56	0.73 292	0.27 82	0.17 201	0.12 150	0.19 220	0.19 282	0.13 44	0.11 29

IIG-Stereo	0.43 209	0.21 152	0.44 178	0.50 368	0.25 168	0.44 189	0.21 15	0.71 193	0.76 225	0.83 299	0.95 279	0.83 307	0.43 188	0.90 364	0.35 180	0.15 119	0.12 150	0.19 220	0.14 123	0.15 125	0.11 29

test-2	0.37 138	0.19 88	0.38 99	0.43 263	0.24 136	0.37 137	0.38 255	0.52 66	0.62 149	0.87 320	0.84 224	0.64 213	0.35 136	0.37 23	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.18 254	0.15 125	0.11 29

cross-raft	0.34 89	0.20 119	0.37 88	0.44 281	0.23 108	0.32 100	0.35 199	0.74 210	0.40 78	0.60 140	0.77 179	0.57 164	0.27 64	0.43 50	0.28 99	0.12 6	0.10 23	0.15 78	0.13 95	0.15 125	0.11 29

XX-TBD	0.32 74	0.53 432	0.26 12	0.51 384	0.20 38	0.37 137	0.24 46	0.40 17	0.73 207	0.54 125	0.69 150	0.31 25	0.25 44	0.32 10	0.27 82	0.16 165	0.10 23	0.12 4	0.09 9	0.13 44	0.11 29

AFF-stereo	0.38 153	0.19 88	0.39 117	0.37 84	0.21 52	0.27 40	0.31 136	0.65 134	0.66 175	0.64 167	1.13 358	0.76 285	0.39 169	0.55 130	0.33 148	0.11 2	0.09 4	0.16 103	0.16 179	0.13 44	0.11 29

CFNet-RSSM	0.34 89	0.17 42	0.45 190	0.39 140	0.22 70	0.35 124	0.23 35	0.73 208	0.84 272	0.65 176	0.54 106	0.57 164	0.28 77	0.46 72	0.26 65	0.13 31	0.10 23	0.14 40	0.12 65	0.13 44	0.11 29

CREStereo	0.28 40	0.15 10	0.24 4	0.27 1	0.17 8	0.37 137	0.25 53	0.51 57	0.72 200	0.42 85	0.51 92	0.32 27	0.26 56	0.38 27	0.25 37	0.16 165	0.11 96	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.11 29
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 74	0.16 21	0.24 4	0.29 4	0.18 12	0.45 197	0.22 22	0.56 78	0.63 160	0.46 98	0.54 106	0.39 74	0.34 133	0.48 89	0.24 24	0.75 474	0.10 23	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.11 29

MM-Stereo_test1	0.33 84	0.19 88	0.36 73	0.41 204	0.23 108	0.36 133	0.45 327	0.58 88	0.54 130	0.60 140	0.50 84	0.38 71	0.37 154	0.60 192	0.26 65	0.15 119	0.13 209	0.17 137	0.14 123	0.15 125	0.12 70

SCV_C0	0.26 24	0.18 61	0.34 57	0.35 52	0.24 136	0.23 10	0.28 89	0.51 57	0.36 51	0.31 36	0.36 48	0.37 63	0.20 13	0.57 151	0.22 6	0.13 31	0.10 23	0.13 23	0.11 41	0.16 163	0.12 70

fffft	0.25 16	0.17 42	0.37 88	0.36 68	0.22 70	0.28 54	0.36 220	0.42 24	0.24 7	0.36 52	0.23 7	0.27 15	0.22 23	0.52 110	0.27 82	0.12 6	0.09 4	0.16 103	0.12 65	0.12 17	0.12 70
1: 1. 1
Occ-G	0.26 24	0.14 2	0.28 19	0.34 26	0.20 38	0.27 40	0.34 176	0.41 21	0.31 20	0.29 32	0.43 61	0.49 135	0.25 44	0.47 79	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.14 40	0.11 41	0.12 17	0.12 70

gcap-zeroshot	0.34 89	0.18 61	0.52 280	0.38 112	0.22 70	0.49 211	0.27 76	0.52 66	0.34 32	0.64 167	0.50 84	0.83 307	0.34 133	0.48 89	0.24 24	0.13 31	0.11 96	0.15 78	0.12 65	0.13 44	0.12 70

AE-Stereo	0.34 89	0.21 152	0.42 156	0.48 339	0.31 320	0.48 207	0.35 199	0.61 107	0.62 149	0.32 42	0.55 111	0.52 145	0.27 64	0.47 79	0.29 113	0.13 31	0.13 209	0.18 180	0.16 179	0.15 125	0.12 70

plain	0.31 68	0.20 119	0.50 263	0.39 140	0.29 285	0.27 40	0.30 114	0.44 34	0.35 45	0.31 36	0.66 143	0.30 19	0.31 111	0.65 238	0.31 126	0.17 201	0.13 209	0.20 249	0.15 148	0.17 197	0.12 70

MaDis-Stereo	0.26 24	0.18 61	0.36 73	0.36 68	0.26 208	0.27 40	0.27 76	0.43 32	0.35 45	0.27 25	0.26 18	0.41 90	0.28 77	0.40 35	0.28 99	0.16 165	0.14 240	0.16 103	0.13 95	0.14 80	0.12 70

IGEV_Zeroshot_test	0.34 89	0.18 61	0.67 352	0.39 140	0.28 259	0.30 74	0.25 53	0.74 210	0.31 20	0.62 149	0.57 117	0.54 153	0.25 44	0.53 119	0.27 82	0.14 64	0.10 23	0.15 78	0.14 123	0.14 80	0.12 70

MSKI-zero shot	0.32 74	0.17 42	0.34 57	0.39 140	0.21 52	0.32 100	0.22 22	0.61 107	0.43 91	0.52 118	0.64 133	0.61 198	0.20 13	0.74 299	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.10 25	0.12 17	0.12 70

UniTT-Stereo	0.27 33	0.17 42	0.37 88	0.40 173	0.27 236	0.30 74	0.28 89	0.39 12	0.31 20	0.29 32	0.46 69	0.27 15	0.25 44	0.47 79	0.34 163	0.17 201	0.13 209	0.13 23	0.12 65	0.14 80	0.12 70

Any-RAFT	0.35 104	0.16 21	0.30 25	0.34 26	0.21 52	0.52 222	0.22 22	0.88 268	0.73 207	0.53 121	0.73 160	0.64 213	0.28 77	0.46 72	0.24 24	0.15 119	0.10 23	0.13 23	0.10 25	0.13 44	0.12 70

RAFT-Test	0.34 89	0.18 61	0.37 88	0.38 112	0.23 108	0.50 214	0.23 35	0.69 171	0.40 78	0.60 140	0.85 234	0.61 198	0.28 77	0.46 72	0.27 82	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.12 70

HH	0.35 104	0.20 119	0.47 219	0.40 173	0.25 168	0.33 106	0.31 136	0.76 223	0.38 69	0.43 88	0.57 117	0.79 294	0.44 197	0.71 282	0.25 37	0.15 119	0.11 96	0.15 78	0.14 123	0.14 80	0.12 70

HanStereo	0.35 104	0.20 119	0.47 219	0.40 173	0.25 168	0.33 106	0.31 136	0.76 223	0.38 69	0.43 88	0.57 117	0.79 294	0.44 197	0.71 282	0.25 37	0.15 119	0.11 96	0.15 78	0.14 123	0.14 80	0.12 70

ADStereo(finetuned)	0.37 138	0.16 21	0.49 250	0.34 26	0.19 19	0.30 74	0.30 114	0.68 163	0.91 318	0.70 211	0.77 179	0.43 107	0.69 337	0.45 62	0.33 148	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.12 70

raft_robust	0.41 192	0.23 207	0.36 73	0.42 244	0.21 52	0.40 160	0.33 165	0.79 235	0.98 350	0.79 265	0.87 244	0.39 74	0.33 126	0.84 342	0.29 113	0.13 31	0.12 150	0.16 103	0.17 227	0.15 125	0.12 70

IPLG	0.39 169	0.20 119	0.59 312	0.40 173	0.24 136	0.54 232	0.27 76	0.75 216	0.63 160	0.84 306	0.81 209	0.32 27	0.32 116	0.60 192	0.45 268	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.13 44	0.12 70

AAGNet	1.43 468	0.20 119	0.48 239	0.44 281	0.25 168	0.29 65	0.31 136	0.65 134	0.68 183	0.97 373	0.86 237	0.67 238	0.62 295	0.64 231	20.63 516	0.16 165	0.11 96	0.19 220	0.15 148	0.19 253	0.12 70

STrans-v2	0.46 235	0.20 119	0.48 239	0.40 173	0.24 136	0.55 237	0.50 355	1.07 339	0.73 207	0.65 176	1.05 329	0.72 260	0.69 337	0.72 287	0.33 148	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.14 123	0.13 44	0.12 70

OMP-Stereo	0.42 199	0.22 187	0.46 207	0.52 396	0.24 136	0.36 133	0.25 53	0.71 193	0.78 239	0.77 257	0.64 133	0.89 333	0.39 169	0.91 371	0.35 180	0.15 119	0.12 150	0.20 249	0.15 148	0.15 125	0.12 70

CroCo-Stereo	0.26 24	0.22 187	0.36 73	0.48 339	0.22 70	0.20 3	0.29 99	0.51 57	0.44 95	0.28 27	0.23 7	0.42 99	0.26 56	0.29 4	0.26 65	0.15 119	0.13 209	0.13 23	0.11 41	0.16 163	0.12 70
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	0.45 226	0.22 187	0.45 190	0.47 333	0.26 208	0.54 232	0.47 338	0.66 143	0.58 144	0.80 267	0.82 213	0.94 346	0.57 263	0.75 303	0.34 163	0.17 201	0.15 269	0.22 304	0.20 306	0.16 163	0.12 70

iRaftStereo_RVC	0.32 74	0.19 88	0.37 88	0.39 140	0.22 70	0.31 89	0.29 99	0.68 163	0.51 120	0.49 107	0.66 143	0.37 63	0.23 32	0.45 62	0.33 148	0.14 64	0.10 23	0.18 180	0.17 227	0.15 125	0.12 70

raft+_RVC	0.38 153	0.19 88	0.35 66	0.37 84	0.25 168	0.45 197	0.37 234	0.78 232	0.89 311	0.51 113	0.78 190	0.50 137	0.29 91	0.53 119	0.40 232	0.15 119	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.14 80	0.12 70

DCANet	0.36 122	0.16 21	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.30 74	0.30 114	0.68 163	0.91 318	0.70 211	0.77 179	0.43 107	0.57 263	0.45 62	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.12 70

EAI-Stereo	0.34 89	0.19 88	0.44 178	0.39 140	0.21 52	0.31 89	0.30 114	1.15 372	0.30 17	0.49 107	0.75 171	0.36 61	0.28 77	0.62 208	0.27 82	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.13 95	0.13 44	0.12 70

Gwc-CoAtRS	0.34 89	0.17 42	0.44 178	0.39 140	0.23 108	0.34 116	0.22 22	0.70 185	0.75 217	0.60 140	0.59 122	0.58 172	0.29 91	0.45 62	0.26 65	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.12 65	0.12 17	0.12 70

HITNet	0.41 192	0.26 285	0.45 190	0.33 20	0.17 8	0.63 295	0.30 114	0.93 283	0.64 167	0.71 218	0.82 213	0.64 213	0.52 236	0.59 186	0.43 244	0.14 64	0.10 23	0.15 78	0.13 95	0.19 253	0.12 70
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
MLCV	0.47 250	0.24 243	0.61 319	0.37 84	0.17 8	0.61 278	0.33 165	0.80 238	0.87 294	0.94 361	1.13 358	0.72 260	0.43 188	0.89 362	0.51 302	0.13 31	0.10 23	0.13 23	0.11 41	0.14 80	0.12 70

MM-Stereo_test3	0.34 89	0.19 88	0.31 28	0.41 204	0.25 168	0.35 124	0.44 324	0.72 197	0.92 323	0.46 98	0.52 100	0.41 90	0.29 91	0.44 59	0.28 99	0.16 165	0.15 269	0.17 137	0.13 95	0.14 80	0.13 100

AIO-test2	0.39 169	0.21 152	0.41 135	0.47 333	0.25 168	0.45 197	0.35 199	0.77 226	1.27 434	0.36 52	0.87 244	0.37 63	0.30 104	0.47 79	0.27 82	0.15 119	0.13 209	0.21 290	0.23 358	0.15 125	0.13 100

PAM_32	0.46 235	0.19 88	0.67 352	0.39 140	0.24 136	0.75 342	0.27 76	0.95 294	0.34 32	0.68 196	0.44 62	1.91 462	0.65 318	0.62 208	0.26 65	0.15 119	0.10 23	0.16 103	0.15 148	0.14 80	0.13 100

PAM	0.46 235	0.19 88	0.70 366	0.40 173	0.26 208	0.75 342	0.33 165	0.85 252	0.34 32	0.70 211	0.46 69	1.83 457	0.63 301	0.61 200	0.26 65	0.15 119	0.10 23	0.16 103	0.14 123	0.14 80	0.13 100

UGAM-zero	0.46 235	0.19 88	0.62 322	0.37 84	0.23 108	0.34 116	0.21 15	1.15 372	0.39 77	0.66 188	0.61 127	1.70 454	0.91 407	0.75 303	0.25 37	0.14 64	0.11 96	0.15 78	0.12 65	0.13 44	0.13 100

UGAM	0.52 309	0.22 187	0.46 207	0.45 303	0.25 168	0.41 174	0.52 373	0.62 113	1.16 410	0.76 251	1.13 358	1.32 419	0.57 263	1.00 393	0.53 312	0.17 201	0.14 240	0.25 351	0.21 327	0.15 125	0.13 100

rvit_stereo_0081	0.32 74	0.24 243	0.47 219	0.43 263	0.26 208	0.30 74	0.37 234	0.42 24	0.55 135	0.36 52	0.40 54	0.39 74	0.35 136	0.43 50	0.33 148	0.22 322	0.16 300	0.19 220	0.16 179	0.19 253	0.13 100

model_zeroshot	0.33 84	0.18 61	0.48 239	0.39 140	0.28 259	0.45 197	0.25 53	0.63 120	0.45 102	0.61 147	0.50 84	0.51 141	0.25 44	0.45 62	0.26 65	0.16 165	0.13 209	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.13 100

rvit_stereo_0082	0.32 74	0.24 243	0.47 219	0.43 263	0.26 208	0.30 74	0.37 234	0.42 24	0.55 135	0.36 52	0.40 54	0.39 74	0.35 136	0.43 50	0.33 148	0.22 322	0.16 300	0.19 220	0.16 179	0.19 253	0.13 100

testlalala2	0.36 122	0.18 61	0.45 190	0.89 467	0.53 439	0.44 189	0.26 62	0.61 107	0.49 114	0.68 196	0.56 114	0.44 112	0.24 39	0.34 14	0.31 126	0.15 119	0.12 150	0.14 40	0.10 25	0.13 44	0.13 100

H2IRNET	0.37 138	0.20 119	0.33 42	0.38 112	0.25 168	0.27 40	0.23 35	0.59 91	0.72 200	0.39 71	0.90 260	0.74 277	0.55 255	0.52 110	0.43 244	0.15 119	0.13 209	0.18 180	0.20 306	0.16 163	0.13 100

MGS-Stereo	0.28 40	0.19 88	0.40 127	0.36 68	0.23 108	0.37 137	0.30 114	0.39 12	0.44 95	0.31 36	0.51 92	0.40 84	0.24 39	0.43 50	0.26 65	0.15 119	0.12 150	0.15 78	0.13 95	0.14 80	0.13 100

IGEV++	0.24 11	0.17 42	0.31 28	0.38 112	0.22 70	0.24 16	0.22 22	0.50 55	0.23 5	0.28 27	0.35 46	0.30 19	0.22 23	0.31 7	0.28 99	0.14 64	0.10 23	0.13 23	0.10 25	0.13 44	0.13 100

testlalala_base	0.46 235	0.25 266	0.41 135	0.46 324	0.33 346	0.58 257	0.25 53	0.57 82	0.34 32	0.51 113	0.56 114	0.46 122	0.30 104	0.43 50	0.31 126	1.47 494	0.11 96	0.14 40	0.09 9	1.59 484	0.13 100

LL-Strereo2	0.35 104	0.24 243	0.48 239	0.41 204	0.26 208	0.35 124	0.24 46	0.67 153	0.44 95	0.54 125	0.51 92	0.66 231	0.25 44	0.66 246	0.30 119	0.14 64	0.12 150	0.23 323	0.20 306	0.18 219	0.13 100

DCRE	0.37 138	0.18 61	0.46 207	0.45 303	0.32 336	0.42 181	0.37 234	0.63 120	0.51 120	0.47 103	0.94 271	0.56 159	0.36 150	0.52 110	0.32 136	0.14 64	0.13 209	0.15 78	0.14 123	0.14 80	0.13 100

Selective-RAFT	0.35 104	0.23 207	0.51 275	0.44 281	0.21 52	0.64 302	0.27 76	0.59 91	0.63 160	0.40 76	0.38 52	0.55 156	0.40 174	0.57 151	0.35 180	0.13 31	0.11 96	0.14 40	0.12 65	0.16 163	0.13 100

ProNet	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.35 52	0.24 136	0.32 100	0.43 315	0.57 82	0.37 64	0.33 44	0.30 26	0.32 27	0.28 77	0.57 151	0.26 65	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.13 44	0.13 100

TestStereo1	0.43 209	0.23 207	0.41 135	0.51 384	0.24 136	0.34 116	0.40 287	0.77 226	0.90 313	0.68 196	0.96 283	0.48 130	0.46 206	0.91 371	0.32 136	0.16 165	0.13 209	0.18 180	0.15 148	0.14 80	0.13 100

DCANet-4	0.36 122	0.20 119	0.48 239	0.34 26	0.19 19	0.29 65	0.30 114	0.66 143	0.92 323	0.69 205	0.78 190	0.40 84	0.47 210	0.45 62	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.13 100

fff	0.37 138	0.16 21	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.29 65	0.30 114	0.69 171	1.06 389	0.69 205	0.78 190	0.42 99	0.63 301	0.46 72	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.13 100

SA-5K	0.43 209	0.23 207	0.41 135	0.51 384	0.24 136	0.34 116	0.40 287	0.77 226	0.90 313	0.68 196	0.96 283	0.48 130	0.46 206	0.91 371	0.32 136	0.16 165	0.13 209	0.18 180	0.15 148	0.14 80	0.13 100

Sa-1000	0.48 261	0.24 243	0.41 135	0.45 303	0.25 168	0.59 270	0.34 176	0.81 241	0.93 329	0.82 287	1.50 430	0.53 149	0.45 202	0.92 374	0.30 119	0.15 119	0.12 150	0.21 290	0.19 282	0.15 125	0.13 100

SA	0.44 216	0.25 266	0.46 207	0.46 324	0.24 136	0.43 184	0.36 220	0.75 216	0.96 343	0.59 136	1.03 319	0.48 130	0.52 236	0.94 387	0.32 136	0.16 165	0.12 150	0.21 290	0.19 282	0.15 125	0.13 100

iRaft-Stereo_20w	0.39 169	0.19 88	0.57 307	0.37 84	0.27 236	0.31 89	0.24 46	1.44 452	0.29 14	0.69 205	0.53 104	0.60 193	0.42 182	0.83 337	0.27 82	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.13 95	0.15 125	0.13 100

GLC_STEREO	0.29 50	0.19 88	0.27 16	0.44 281	0.19 19	0.31 89	0.26 62	0.47 42	0.43 91	0.37 57	0.47 75	0.41 90	0.23 32	0.50 98	0.34 163	0.14 64	0.18 335	0.19 220	0.16 179	0.16 163	0.13 100

MIPNet	0.37 138	0.21 152	0.59 312	0.39 140	0.25 168	0.50 214	0.28 89	0.77 226	0.70 189	0.65 176	0.60 124	0.40 84	0.49 218	0.44 59	0.37 211	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.14 80	0.13 100

IPLGR	0.39 169	0.21 152	0.63 331	0.39 140	0.22 70	0.49 211	0.29 99	0.76 223	0.74 214	0.78 261	0.77 179	0.44 112	0.42 182	0.47 79	0.38 219	0.13 31	0.12 150	0.16 103	0.14 123	0.15 125	0.13 100

TransformOpticalFlow	0.44 216	0.20 119	0.47 219	0.41 204	0.23 108	0.37 137	0.47 338	0.94 287	0.76 225	0.65 176	1.14 363	0.73 271	0.56 262	0.76 307	0.32 136	0.15 119	0.10 23	0.17 137	0.15 148	0.14 80	0.13 100

PFNet	0.42 199	0.18 61	0.58 311	0.43 263	0.24 136	0.43 184	0.32 155	0.74 210	0.78 239	1.00 386	0.74 169	0.68 239	0.39 169	0.72 287	0.37 211	0.16 165	0.10 23	0.20 249	0.15 148	0.16 163	0.13 100

RAFT-RH_RVC	0.56 339	0.17 42	0.41 135	0.37 84	0.23 108	0.57 255	0.24 46	0.60 101	0.70 189	1.19 428	3.94 496	0.56 159	0.38 158	0.65 238	0.36 196	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.14 123	0.12 17	0.13 100

RAFT-345	0.40 181	0.18 61	0.40 127	0.38 112	0.22 70	0.33 106	0.26 62	0.61 107	0.51 120	0.74 242	1.79 450	0.45 114	0.33 126	0.66 246	0.36 196	0.14 64	0.11 96	0.18 180	0.14 123	0.13 44	0.13 100

TestStereo	0.38 153	0.31 341	0.40 127	0.45 303	0.20 38	0.40 160	0.37 234	0.66 143	0.65 172	0.53 121	0.78 190	0.47 125	0.40 174	0.55 130	0.37 211	0.18 230	0.13 209	0.20 249	0.15 148	0.22 311	0.13 100

raftrobust	0.34 89	0.19 88	0.36 73	0.41 204	0.27 236	0.30 74	0.25 53	0.71 193	0.63 160	0.58 134	0.55 111	0.45 114	0.46 206	0.51 104	0.29 113	0.16 165	0.12 150	0.14 40	0.12 65	0.12 17	0.13 100

RALAANet	0.38 153	0.23 207	0.48 239	0.42 244	0.29 285	0.35 124	0.25 53	0.86 256	0.64 167	0.67 190	0.65 136	0.60 193	0.29 91	0.60 192	0.34 163	0.15 119	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.21 290	0.13 100

csc	0.37 138	0.16 21	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.29 65	0.30 114	0.69 171	1.06 389	0.69 205	0.78 190	0.42 99	0.63 301	0.46 72	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.13 100

cscssc	0.37 138	0.16 21	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.29 65	0.30 114	0.69 171	1.06 389	0.69 205	0.78 190	0.42 99	0.63 301	0.46 72	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.13 100

111	0.40 181	0.17 42	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.52 222	0.28 89	0.74 210	1.16 410	0.50 110	0.91 263	0.63 206	0.48 215	0.61 200	0.35 180	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.12 65	0.13 44	0.13 100

test_xeample3	0.29 50	0.21 152	0.41 135	0.35 52	0.26 208	0.35 124	0.32 155	0.56 78	0.36 51	0.43 88	0.32 35	0.34 43	0.28 77	0.54 125	0.23 20	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.12 65	0.14 80	0.13 100

ARAFT	0.47 250	0.24 243	0.79 400	0.42 244	0.25 168	0.55 237	0.55 385	0.75 216	0.81 257	0.89 334	0.75 171	0.73 271	0.47 210	0.88 356	0.37 211	0.15 119	0.12 150	0.23 323	0.22 345	0.14 80	0.13 100

R-Stereo Train	0.39 169	0.18 61	0.42 156	0.42 244	0.26 208	0.40 160	0.32 155	0.72 197	0.34 32	0.89 334	1.28 395	0.57 164	0.35 136	0.42 46	0.32 136	0.15 119	0.12 150	0.14 40	0.12 65	0.14 80	0.13 100

RAFT-Stereo	0.39 169	0.18 61	0.42 156	0.42 244	0.26 208	0.40 160	0.32 155	0.72 197	0.34 32	0.89 334	1.28 395	0.57 164	0.35 136	0.42 46	0.32 136	0.15 119	0.12 150	0.14 40	0.12 65	0.14 80	0.13 100
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.53 315	0.22 187	0.52 280	0.38 112	0.22 70	0.68 318	0.38 255	0.97 301	0.88 298	0.73 237	1.04 325	1.03 369	0.92 411	0.90 364	0.86 390	0.16 165	0.14 240	0.14 40	0.17 227	0.15 125	0.13 100

tt45	0.27 33	0.17 42	0.34 57	0.35 52	0.23 108	0.38 150	0.28 89	0.46 39	0.28 12	0.40 76	0.27 19	0.38 71	0.25 44	0.57 151	0.26 65	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.12 17	0.14 143

999	0.27 33	0.16 21	0.35 66	0.36 68	0.24 136	0.31 89	0.27 76	0.49 47	0.38 69	0.26 17	0.30 26	0.39 74	0.23 32	0.63 219	0.25 37	0.13 31	0.10 23	0.14 40	0.12 65	0.12 17	0.14 143

rvit_stereo_0083	0.34 89	0.24 243	0.50 263	0.44 281	0.27 236	0.34 116	0.35 199	0.45 37	0.62 149	0.37 57	0.47 75	0.42 99	0.35 136	0.40 35	0.36 196	0.22 322	0.20 358	0.20 249	0.17 227	0.20 269	0.14 143

rvit_stereo_ft	0.33 84	0.25 266	0.47 219	0.52 396	0.32 336	0.33 106	0.47 338	0.49 47	0.50 118	0.34 46	0.41 56	0.41 90	0.32 116	0.48 89	0.34 163	0.22 322	0.14 240	0.19 220	0.18 254	0.19 253	0.14 143

tta	0.51 300	0.23 207	0.62 322	0.34 26	0.20 38	0.62 286	0.34 176	1.21 394	1.02 368	0.81 278	1.01 307	0.71 251	0.65 318	0.84 342	0.55 321	0.19 260	0.15 269	0.18 180	0.16 179	0.15 125	0.14 143

qqq1	0.49 278	0.23 207	0.62 322	0.34 26	0.20 38	0.62 286	0.34 176	1.21 394	1.02 368	0.81 278	1.01 307	0.71 251	0.65 318	0.84 342	0.34 163	0.19 260	0.15 269	0.14 40	0.12 65	0.15 125	0.14 143

fff1	0.49 278	0.23 207	0.62 322	0.34 26	0.20 38	0.62 286	0.34 176	1.21 394	1.02 368	0.81 278	1.01 307	0.71 251	0.65 318	0.84 342	0.34 163	0.19 260	0.15 269	0.14 40	0.12 65	0.15 125	0.14 143

CoDeX	0.47 250	0.20 119	0.49 250	0.42 244	0.25 168	0.75 342	0.36 220	1.27 421	0.80 249	0.82 287	0.96 283	0.62 204	0.57 263	0.60 192	0.36 196	0.17 201	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.16 163	0.14 143

rrr	0.29 50	0.22 187	0.41 135	0.35 52	0.27 236	0.37 137	0.32 155	0.52 66	0.42 89	0.38 63	0.30 26	0.35 52	0.27 64	0.51 104	0.22 6	0.15 119	0.12 150	0.16 103	0.13 95	0.13 44	0.14 143

MIF-Stereo (partial)	0.31 68	0.18 61	0.37 88	0.41 204	0.31 320	0.28 54	0.23 35	0.47 42	0.42 89	0.31 36	0.63 130	0.36 61	0.35 136	0.57 151	0.31 126	0.17 201	0.13 209	0.19 220	0.17 227	0.18 219	0.14 143

anonymousdsp2	0.35 104	0.20 119	0.43 166	0.37 84	0.24 136	0.48 207	0.31 136	0.86 256	0.65 172	0.55 127	0.50 84	0.50 137	0.34 133	0.56 140	0.31 126	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.10 25	0.16 163	0.14 143

anonymousa	0.49 278	0.20 119	0.42 156	0.38 112	0.23 108	0.91 383	0.35 199	0.75 216	0.62 149	0.85 307	1.54 434	1.06 377	0.66 324	0.51 104	0.43 244	0.16 165	0.13 209	0.19 220	0.21 327	0.16 163	0.14 143

RAFT+CT+SA	0.39 169	0.23 207	0.36 73	0.51 384	0.27 236	0.29 65	0.46 331	0.75 216	0.80 249	0.51 113	0.89 256	0.41 90	0.40 174	0.78 318	0.32 136	0.14 64	0.11 96	0.18 180	0.18 254	0.15 125	0.14 143

CIPLG	0.41 192	0.21 152	0.63 331	0.45 303	0.33 346	0.52 222	0.33 165	0.65 134	0.60 147	0.82 287	0.96 283	0.46 122	0.32 116	0.55 130	0.44 260	0.16 165	0.12 150	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.14 143

IPLGR_C	0.40 181	0.21 152	0.64 336	0.45 303	0.33 346	0.52 222	0.34 176	0.66 143	0.62 149	0.82 287	0.92 267	0.45 114	0.32 116	0.52 110	0.46 278	0.17 201	0.12 150	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.14 143

ACRE	0.40 181	0.21 152	0.65 342	0.45 303	0.33 346	0.51 218	0.33 165	0.66 143	0.63 160	0.80 267	0.92 267	0.45 114	0.32 116	0.52 110	0.45 268	0.16 165	0.12 150	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.14 143

CrosDoStereo	0.50 293	0.18 61	0.45 190	0.38 112	0.24 136	0.40 160	1.18 472	0.67 153	0.86 285	0.94 361	1.37 409	0.63 206	0.77 374	0.65 238	0.45 268	0.15 119	0.12 150	0.17 137	0.18 254	0.14 80	0.14 143

NRIStereo	0.36 122	0.20 119	0.45 190	0.41 204	0.23 108	0.34 116	0.26 62	0.65 134	0.55 135	0.64 167	0.63 130	0.56 159	0.37 154	0.65 238	0.37 211	0.15 119	0.11 96	0.18 180	0.15 148	0.17 197	0.14 143

DeepStereo_LL	0.50 293	0.18 61	0.45 190	0.38 112	0.24 136	0.40 160	1.18 472	0.67 153	0.86 285	0.94 361	1.37 409	0.63 206	0.77 374	0.65 238	0.45 268	0.15 119	0.12 150	0.17 137	0.18 254	0.14 80	0.14 143

RAFT_R40	0.40 181	0.19 88	0.44 178	0.43 263	0.25 168	0.23 10	0.26 62	0.67 153	0.67 178	0.98 378	0.78 190	0.72 260	0.43 188	0.76 307	0.35 180	0.16 165	0.11 96	0.20 249	0.16 179	0.18 219	0.14 143

IRAFT_RVC	0.42 199	0.20 119	0.48 239	0.44 281	0.24 136	0.27 40	0.54 381	0.74 210	0.77 232	0.76 251	0.80 202	0.73 271	0.51 234	0.70 277	0.36 196	0.17 201	0.10 23	0.21 290	0.16 179	0.16 163	0.14 143

rafts_anoy	0.37 138	0.21 152	0.36 73	0.41 204	0.26 208	0.30 74	0.33 165	0.67 153	0.90 313	0.58 134	0.66 143	0.45 114	0.33 126	0.47 79	0.39 225	0.16 165	0.11 96	0.21 290	0.23 358	0.17 197	0.14 143

TANstereo	0.30 63	0.15 10	0.31 28	0.30 7	0.17 8	0.55 237	0.23 35	0.44 34	0.55 135	0.59 136	0.68 149	0.37 63	0.26 56	0.35 18	0.27 82	0.15 119	0.16 300	0.12 4	0.10 25	0.13 44	0.14 143

HI	0.45 226	0.21 152	0.36 73	0.34 26	0.35 361	0.28 54	0.31 136	0.72 197	0.46 106	0.87 320	1.13 358	1.09 388	0.76 368	0.69 272	0.56 323	0.12 6	0.10 23	0.17 137	0.17 227	0.17 197	0.15 166

CoSv	0.45 226	0.21 152	0.36 73	0.34 26	0.35 361	0.28 54	0.31 136	0.72 197	0.46 106	0.87 320	1.13 358	1.09 388	0.76 368	0.69 272	0.56 323	0.12 6	0.10 23	0.17 137	0.17 227	0.17 197	0.15 166

IGEV-RUCA	0.25 16	0.16 21	0.34 57	0.39 140	0.27 236	0.33 106	0.20 4	0.38 10	0.36 51	0.26 17	0.31 33	0.25 13	0.21 18	0.48 89	0.24 24	0.20 283	0.11 96	0.13 23	0.10 25	0.17 197	0.15 166

rvit_stereo_0081_aga	0.31 68	0.28 316	0.44 178	0.42 244	0.29 285	0.34 116	0.31 136	0.44 34	0.40 78	0.39 71	0.44 62	0.40 84	0.32 116	0.42 46	0.29 113	0.23 336	0.17 319	0.19 220	0.16 179	0.20 269	0.15 166

rvit_stereo_0080	0.31 68	0.25 266	0.40 127	0.39 140	0.28 259	0.27 40	0.46 331	0.49 47	0.44 95	0.35 50	0.42 59	0.40 84	0.28 77	0.41 41	0.33 148	0.22 322	0.17 319	0.17 137	0.16 179	0.22 311	0.15 166

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 89	0.27 302	0.45 190	0.36 68	0.25 168	0.48 207	0.30 114	0.58 88	0.90 313	0.42 85	0.36 48	0.30 19	0.29 91	0.49 93	0.30 119	0.16 165	0.14 240	0.18 180	0.15 148	0.18 219	0.15 166

MyStereo06	0.38 153	0.21 152	0.61 319	0.41 204	0.28 259	0.41 174	0.50 355	0.95 294	0.35 45	0.62 149	0.54 106	0.76 285	0.27 64	0.50 98	0.29 113	0.14 64	0.13 209	0.18 180	0.17 227	0.17 197	0.15 166

MyStereo05	0.44 216	0.21 152	0.45 190	0.41 204	0.28 259	0.41 174	0.50 355	0.93 283	1.09 400	0.76 251	0.61 127	0.51 141	0.57 263	0.73 292	0.42 239	0.14 64	0.13 209	0.18 180	0.17 227	0.17 197	0.15 166

cc1	0.37 138	0.23 207	0.33 42	0.41 204	0.22 70	0.55 237	0.38 255	0.67 153	1.06 389	0.41 80	0.50 84	0.34 43	0.49 218	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.19 220	0.13 95	0.16 163	0.15 166

ff7	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.36 68	0.26 208	0.31 89	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.33 36	0.32 27	0.29 91	0.58 171	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

IGEVStereo-DCA	0.29 50	0.22 187	0.38 99	0.35 52	0.27 236	0.37 137	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.30 26	0.35 52	0.27 64	0.51 104	0.22 6	0.15 119	0.12 150	0.16 103	0.12 65	0.13 44	0.15 166

ffff	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.36 68	0.26 208	0.31 89	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.33 36	0.32 27	0.29 91	0.58 171	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

11t	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.36 68	0.26 208	0.31 89	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.33 36	0.32 27	0.29 91	0.58 171	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

whm_eth	0.31 68	0.25 266	0.40 127	0.39 140	0.28 259	0.27 40	0.46 331	0.49 47	0.44 95	0.35 50	0.42 59	0.40 84	0.28 77	0.41 41	0.33 148	0.22 322	0.17 319	0.17 137	0.16 179	0.22 311	0.15 166

CAS	0.34 89	0.13 1	0.25 9	1.28 482	0.30 299	0.46 202	0.38 255	0.48 44	0.47 111	0.34 46	0.52 100	0.24 9	0.19 9	0.29 4	0.27 82	0.69 472	0.08 1	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.15 166

anonymousdsp	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.37 84	0.25 168	0.30 74	0.35 199	0.63 120	0.35 45	0.39 71	0.33 36	0.33 39	0.28 77	0.59 186	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

CroCo-Stereo Lap2	0.28 40	0.24 243	0.39 117	0.50 368	0.29 285	0.20 3	0.31 136	0.49 47	0.38 69	0.24 11	0.27 19	0.46 122	0.31 111	0.39 31	0.30 119	0.14 64	0.15 269	0.16 103	0.13 95	0.16 163	0.15 166

ccc-4	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.36 68	0.26 208	0.31 89	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.33 36	0.32 27	0.29 91	0.58 171	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

IER	0.46 235	0.23 207	0.50 263	0.38 112	0.28 259	0.69 320	0.35 199	0.80 238	0.66 175	0.83 299	0.94 271	0.75 279	0.77 374	0.60 192	0.42 239	0.17 201	0.14 240	0.17 137	0.17 227	0.17 197	0.15 166

IGEV-Stereo	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.37 84	0.25 168	0.30 74	0.35 199	0.63 120	0.35 45	0.39 71	0.33 36	0.33 39	0.28 77	0.59 186	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 226	0.21 152	0.48 239	0.42 244	0.28 259	0.31 89	0.54 381	0.63 120	0.62 149	0.62 149	0.89 256	1.01 362	0.69 337	0.75 303	0.66 349	0.13 31	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.14 80	0.15 166

Patchmatch Stereo++	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.22 22	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.58 171	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166
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	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.31 136	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.56 140	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

ROB_FTStereo_v2	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.31 136	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.57 164	0.38 158	0.57 151	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

ROB_FTStereo	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.25 25	0.21 15	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.57 151	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

HUI-Stereo	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.22 22	0.60 101	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.50 98	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

DEmStereo	0.48 261	0.17 42	0.50 263	0.38 112	0.25 168	0.59 270	0.34 176	0.63 120	0.74 214	0.89 334	1.66 442	0.58 172	1.06 432	0.60 192	0.42 239	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.16 179	0.14 80	0.15 166

SST-Stereo	0.40 181	0.19 88	0.45 190	0.42 244	0.25 168	0.25 25	0.21 15	0.66 143	0.47 111	1.08 414	0.79 199	0.72 260	0.43 188	0.77 314	0.35 180	0.16 165	0.11 96	0.20 249	0.16 179	0.19 253	0.15 166

THIR-Stereo	0.50 293	0.18 61	0.45 190	0.38 112	0.23 108	0.75 342	0.67 412	0.66 143	0.87 294	1.02 393	1.40 415	0.72 260	0.76 368	0.62 208	0.42 239	0.15 119	0.11 96	0.17 137	0.18 254	0.14 80	0.15 166

DRaft	0.49 278	0.17 42	0.47 219	0.37 84	0.25 168	0.58 257	0.40 287	0.65 134	0.85 280	1.02 393	1.75 449	0.50 137	0.82 389	0.63 219	0.40 232	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.16 179	0.14 80	0.15 166

iGMRVC	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.30 114	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.58 171	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

iRAFT	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.22 22	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.58 171	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

RAFT-IKP	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.28 89	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.57 164	0.38 158	0.58 171	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

SFCPSM	0.47 250	0.21 152	0.55 297	0.40 173	0.27 236	0.87 381	0.37 234	1.33 432	0.77 232	0.80 267	0.84 224	0.54 153	0.49 218	0.57 151	0.37 211	0.18 230	0.13 209	0.18 180	0.20 306	0.16 163	0.15 166

delet	0.55 328	0.24 243	0.55 297	0.44 281	0.33 346	1.07 414	0.50 355	1.00 310	0.86 285	0.85 307	0.96 283	0.90 337	0.63 301	0.83 337	0.74 369	0.18 230	0.18 335	0.20 249	0.21 327	0.16 163	0.15 166

UPFNet	0.53 315	0.24 243	0.51 275	0.45 303	0.38 380	0.84 376	0.49 352	0.99 306	0.75 217	0.87 320	0.88 252	0.86 318	0.64 312	0.80 323	0.71 363	0.20 283	0.20 358	0.20 249	0.20 306	0.19 253	0.15 166

ac_64	0.52 309	0.22 187	0.50 263	0.45 303	0.28 259	0.80 358	0.45 327	1.02 320	0.61 148	0.91 346	0.83 219	1.07 382	0.68 333	0.74 299	0.70 359	0.21 298	0.18 335	0.20 249	0.19 282	0.18 219	0.15 166

ACVNet	0.46 235	0.23 207	0.36 73	0.39 140	0.28 259	0.58 257	0.40 287	0.87 263	0.80 249	0.64 167	0.96 283	0.79 294	0.60 283	0.63 219	0.67 352	0.17 201	0.15 269	0.16 103	0.15 148	0.18 219	0.15 166

acv_ft	0.51 300	0.23 207	0.56 303	0.44 281	0.28 259	0.86 380	0.39 277	0.91 279	0.80 249	0.97 373	0.96 283	0.79 294	0.59 279	0.63 219	0.87 394	0.17 201	0.15 269	0.16 103	0.15 148	0.17 197	0.15 166

cf-r	0.47 250	0.23 207	0.41 135	0.39 140	0.23 108	0.59 270	0.37 234	0.88 268	0.85 280	0.72 230	1.05 329	0.94 346	0.62 295	0.56 140	0.54 316	0.21 298	0.14 240	0.17 137	0.19 282	0.15 125	0.15 166

GwcNet-RSSM	0.49 278	0.24 243	0.42 156	0.40 173	0.23 108	0.55 237	0.38 255	0.93 283	0.93 329	0.71 218	1.16 373	0.86 318	0.60 283	0.62 208	0.66 349	0.21 298	0.14 240	0.19 220	0.20 306	0.16 163	0.15 166

DIP-Stereo	0.39 169	0.21 152	0.50 263	0.41 204	0.28 259	0.62 286	0.27 76	0.77 226	0.40 78	0.64 167	0.86 237	0.52 145	0.33 126	0.66 246	0.42 239	0.15 119	0.13 209	0.17 137	0.14 123	0.15 125	0.15 166
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.53 315	0.22 187	0.35 66	0.37 84	0.21 52	0.85 377	0.37 234	1.23 406	0.93 329	0.90 341	1.15 368	1.26 407	0.63 301	0.72 287	0.48 289	0.17 201	0.13 209	0.16 103	0.15 148	0.17 197	0.15 166
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.49 278	0.29 328	0.79 400	0.42 244	0.21 52	0.61 278	0.40 287	0.82 243	0.99 355	0.87 320	1.12 352	0.69 243	0.53 239	0.78 318	0.51 302	0.15 119	0.11 96	0.14 40	0.12 65	0.17 197	0.15 166

pmcnn	1.23 457	0.29 328	0.96 418	0.40 173	0.23 108	0.95 391	0.69 422	1.16 378	1.28 435	1.67 461	2.33 464	11.15 513	0.86 398	0.93 380	0.88 397	0.15 119	0.12 150	0.12 4	0.10 25	0.15 125	0.15 166

rvit_0105_6	0.38 153	0.28 316	0.64 336	0.50 368	0.30 299	0.39 156	0.38 255	0.51 57	0.67 178	0.40 76	0.45 64	0.50 137	0.41 180	0.54 125	0.36 196	0.27 375	0.26 407	0.24 338	0.21 327	0.22 311	0.16 211

CAS++	0.32 74	0.24 243	0.36 73	0.37 84	0.26 208	0.28 54	0.23 35	0.87 263	0.50 118	0.47 103	0.45 64	0.26 14	0.21 18	0.49 93	0.24 24	0.23 336	0.19 349	0.22 304	0.17 227	0.21 290	0.16 211
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 74	0.22 187	0.34 57	0.42 244	0.28 259	0.40 160	0.50 355	0.72 197	0.37 64	0.37 57	0.34 42	0.32 27	0.31 111	0.59 186	0.27 82	0.14 64	0.13 209	0.18 180	0.17 227	0.17 197	0.16 211

MyStereo04	0.44 216	0.22 187	0.44 178	0.42 244	0.28 259	0.40 160	0.50 355	1.00 310	1.08 398	0.62 149	0.58 121	0.55 156	0.57 263	0.71 282	0.44 260	0.14 64	0.13 209	0.18 180	0.17 227	0.17 197	0.16 211

ffm	0.44 216	0.26 285	0.49 250	0.37 84	0.25 168	0.55 237	0.37 234	0.68 163	1.04 378	0.73 237	0.96 283	0.71 251	0.53 239	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.25 351	0.21 327	0.16 163	0.16 211

ff1	0.49 278	0.26 285	0.49 250	0.37 84	0.25 168	0.55 237	0.37 234	0.68 163	1.04 378	0.73 237	0.96 283	0.71 251	0.53 239	1.01 394	0.88 397	0.16 165	0.10 23	0.25 351	0.21 327	0.16 163	0.16 211

tt1	0.36 122	0.24 243	0.32 35	0.41 204	0.22 70	0.54 232	0.38 255	0.68 163	1.04 378	0.41 80	0.46 69	0.35 52	0.45 202	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.19 220	0.13 95	0.16 163	0.16 211

StereoVision	0.42 199	0.28 316	0.45 190	0.49 354	0.28 259	0.38 150	0.38 255	0.72 197	0.62 149	0.44 91	1.14 363	0.54 153	0.39 169	0.56 140	0.34 163	0.21 298	0.24 392	0.25 351	0.24 373	0.26 355	0.16 211

EKT-Stereo	0.35 104	0.23 207	0.39 117	0.43 263	0.29 285	0.38 150	0.31 136	0.69 171	0.64 167	0.45 93	0.63 130	0.49 135	0.27 64	0.56 140	0.33 148	0.18 230	0.14 240	0.18 180	0.15 148	0.16 163	0.16 211

x	0.39 169	0.24 243	0.41 135	0.34 26	0.23 108	0.52 222	0.32 155	0.86 256	0.52 123	0.57 132	0.70 153	0.59 187	0.50 229	0.49 93	0.46 278	0.17 201	0.15 269	0.17 137	0.15 148	0.17 197	0.16 211

test_5	0.43 209	0.24 243	0.43 166	0.52 396	0.28 259	0.28 54	0.42 311	0.72 197	0.82 262	0.62 149	0.91 263	0.72 260	0.55 255	0.79 322	0.35 180	0.14 64	0.11 96	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.16 211

test-1	0.36 122	0.19 88	0.71 371	0.46 324	0.26 208	0.44 189	0.36 220	0.60 101	0.59 145	0.48 106	0.67 147	0.53 149	0.36 150	0.40 35	0.29 113	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.14 123	0.15 125	0.16 211

RALCasStereoNet	0.36 122	0.21 152	0.37 88	0.42 244	0.26 208	0.35 124	0.38 255	0.63 120	0.64 167	0.50 110	0.72 156	0.51 141	0.29 91	0.59 186	0.36 196	0.16 165	0.14 240	0.15 78	0.13 95	0.17 197	0.16 211

MMNet	0.55 328	0.25 266	0.61 319	0.43 263	0.34 355	1.07 414	0.39 277	0.87 263	0.91 318	0.91 346	0.93 270	0.86 318	0.76 368	0.81 326	0.76 371	0.15 119	0.14 240	0.18 180	0.19 282	0.20 269	0.16 211

BEATNet_4x	0.46 235	0.32 345	0.56 303	0.37 84	0.19 19	0.63 295	0.35 199	1.01 317	0.72 200	0.77 257	0.83 219	0.70 247	0.59 279	0.68 267	0.53 312	0.16 165	0.12 150	0.16 103	0.14 123	0.24 341	0.16 211

CFNet	0.51 300	0.29 328	0.46 207	0.41 204	0.27 236	0.70 325	0.32 155	1.13 360	1.00 361	0.72 230	1.07 338	0.85 313	0.60 283	0.76 307	0.52 309	0.19 260	0.14 240	0.23 323	0.23 358	0.21 290	0.16 211

iResNetv2_ROB	0.52 309	0.27 302	0.69 362	0.38 112	0.25 168	0.62 286	0.35 199	1.17 383	1.01 365	0.99 381	1.06 335	0.88 329	0.67 327	0.66 246	0.39 225	0.19 260	0.13 209	0.15 78	0.11 41	0.18 219	0.16 211

DN-CSS_ROB	0.43 209	0.26 285	0.62 322	0.40 173	0.29 285	0.44 189	0.27 76	0.77 226	0.75 217	0.72 230	1.09 345	0.48 130	0.43 188	0.69 272	0.37 211	0.15 119	0.12 150	0.21 290	0.19 282	0.18 219	0.16 211

AIO-test1	0.38 153	0.18 61	0.38 99	0.50 368	0.24 136	0.46 202	0.30 114	0.70 185	1.19 416	0.40 76	0.71 155	0.45 114	0.29 91	0.53 119	0.27 82	0.15 119	0.13 209	0.19 220	0.21 327	0.13 44	0.17 229

test_sample1	0.42 199	0.22 187	0.46 207	0.34 26	0.23 108	0.58 257	0.35 199	0.99 306	0.49 114	0.62 149	0.75 171	0.69 243	0.61 289	0.58 171	0.44 260	0.18 230	0.14 240	0.17 137	0.15 148	0.17 197	0.17 229

DispNO	0.47 250	0.23 207	0.71 371	0.39 140	0.31 320	0.60 276	0.38 255	0.89 270	0.77 232	0.75 244	0.84 224	0.72 260	0.54 250	0.73 292	0.46 278	0.19 260	0.14 240	0.20 249	0.18 254	0.16 163	0.17 229

ACVNet-DCA	0.35 104	0.23 207	0.33 42	0.41 204	0.22 70	0.55 237	0.38 255	0.85 252	0.54 130	0.41 80	0.50 84	0.34 43	0.49 218	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.19 220	0.13 95	0.18 219	0.17 229

xx1	0.39 169	0.23 207	0.33 42	0.41 204	0.22 70	0.55 237	0.38 255	0.67 153	1.06 389	0.41 80	0.50 84	0.65 226	0.53 239	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.20 249	0.19 282	0.18 219	0.17 229

1test111	0.36 122	0.23 207	0.33 42	0.41 204	0.22 70	0.55 237	0.38 255	0.85 252	0.54 130	0.41 80	0.50 84	0.34 43	0.49 218	0.55 130	0.45 268	0.16 165	0.10 23	0.19 220	0.13 95	0.18 219	0.17 229

11t1	0.36 122	0.21 152	0.42 156	0.35 52	0.22 70	0.62 286	0.29 99	0.69 171	0.43 91	0.60 140	0.53 104	0.53 149	0.48 215	0.56 140	0.40 232	0.18 230	0.14 240	0.16 103	0.13 95	0.17 197	0.17 229

LL-Strereo	0.57 346	0.27 302	0.68 356	0.48 339	0.34 355	0.39 156	0.48 346	0.94 287	0.97 346	0.83 299	0.78 190	1.10 390	1.18 444	1.33 440	0.49 291	0.17 201	0.14 240	0.22 304	0.19 282	0.16 163	0.17 229

CES	0.28 40	0.14 2	0.23 1	0.30 7	0.70 462	0.37 137	0.27 76	0.48 44	0.46 106	0.34 46	0.48 77	0.27 15	0.22 23	0.39 31	0.23 20	0.13 31	0.11 96	0.12 4	0.08 1	0.13 44	0.17 229

qqq	0.40 181	0.26 285	0.44 178	0.36 68	0.22 70	0.46 202	0.36 220	0.85 252	0.54 130	0.56 130	0.69 150	0.65 226	0.53 239	0.55 130	0.45 268	0.17 201	0.16 300	0.20 249	0.19 282	0.18 219	0.17 229

CSP-Net	0.56 339	0.27 302	0.49 250	0.41 204	0.28 259	1.22 436	0.50 355	1.23 406	0.72 200	0.95 368	0.95 279	0.89 333	0.62 295	0.83 337	0.62 338	0.26 367	0.17 319	0.17 137	0.17 227	0.18 219	0.17 229

LMCR-Stereo	0.53 315	0.30 336	0.53 288	0.58 422	0.30 299	0.83 373	0.36 220	1.19 388	0.76 225	0.88 330	1.04 325	0.56 159	0.62 295	0.82 329	0.67 352	0.19 260	0.15 269	0.19 220	0.14 123	0.23 328	0.17 229

test_xeample	1.01 434	0.21 152	0.42 156	0.35 52	0.21 52	0.71 330	0.39 277	1.23 406	0.86 285	0.81 278	1.04 325	0.69 243	0.61 289	0.69 272	10.93 508	0.19 260	0.15 269	0.18 180	0.17 227	0.18 219	0.17 229

UNet	0.54 326	0.26 285	0.66 348	0.44 281	0.40 389	0.99 400	0.41 302	0.98 304	0.75 217	0.83 299	0.89 256	1.04 371	0.72 358	0.73 292	0.62 338	0.19 260	0.14 240	0.20 249	0.17 227	0.20 269	0.17 229

GANet-RSSM	0.47 250	0.21 152	0.37 88	0.38 112	0.25 168	0.58 257	0.36 220	1.07 339	0.78 239	0.68 196	1.01 307	0.86 318	0.67 327	0.62 208	0.44 260	0.21 298	0.15 269	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.17 229

HSM	0.51 300	0.24 243	0.41 135	0.39 140	0.24 136	0.75 342	0.40 287	1.22 402	0.75 217	0.81 278	0.91 263	1.21 403	0.69 337	0.87 353	0.46 278	0.17 201	0.13 209	0.17 137	0.14 123	0.17 197	0.17 229

LE_ROB	4.42 503	0.24 243	2.75 487	0.42 244	0.23 108	1.57 460	0.90 454	1.71 475	17.88 519	16.56 521	4.88 504	5.17 500	18.85 521	1.63 461	14.62 512	0.17 201	0.14 240	0.16 103	0.16 179	0.19 253	0.17 229

rvit_0105_5	0.42 199	0.31 341	0.73 379	0.50 368	0.29 285	0.44 189	0.42 311	0.61 107	0.74 214	0.51 113	0.51 92	0.60 193	0.47 210	0.57 151	0.38 219	0.27 375	0.25 400	0.25 351	0.23 358	0.22 311	0.18 246

rvit_0105_4	0.41 192	0.29 328	0.71 371	0.50 368	0.29 285	0.41 174	0.41 302	0.55 76	0.73 207	0.45 93	0.48 77	0.55 156	0.44 197	0.57 151	0.36 196	0.28 383	0.26 407	0.25 351	0.22 345	0.23 328	0.18 246

test_sample2	0.42 199	0.22 187	0.43 166	0.33 20	0.21 52	0.58 257	0.39 277	0.95 294	0.67 178	0.63 157	0.77 179	0.69 243	0.57 263	0.61 200	0.38 219	0.19 260	0.14 240	0.18 180	0.16 179	0.19 253	0.18 246

test_for_model	0.82 407	3.60 511	0.39 117	2.35 499	2.07 499	0.39 156	0.28 89	0.42 24	0.45 102	0.71 218	0.31 33	0.30 19	0.27 64	0.34 14	0.25 37	0.34 425	0.11 96	0.13 23	0.09 9	3.49 510	0.18 246

SMFormer	0.51 300	0.23 207	0.62 322	0.34 26	0.20 38	0.62 286	0.34 176	1.21 394	1.02 368	0.81 278	1.01 307	0.71 251	0.65 318	0.84 342	0.55 321	0.19 260	0.15 269	0.18 180	0.16 179	0.18 219	0.18 246

mmm	0.44 216	0.27 302	0.46 207	0.38 112	0.24 136	0.61 278	0.35 199	0.94 287	0.53 126	0.72 230	1.05 329	0.63 206	0.50 229	0.57 151	0.45 268	0.18 230	0.15 269	0.23 323	0.20 306	0.20 269	0.18 246

1111x	0.55 328	0.22 187	0.46 207	0.38 112	0.20 38	0.66 312	0.43 315	1.23 406	0.99 355	0.71 218	0.99 302	0.95 348	0.69 337	0.90 364	1.08 433	0.18 230	0.17 319	0.18 180	0.19 282	0.20 269	0.18 246

GMStereo_Zeroshot	0.49 278	0.44 405	0.74 384	0.49 354	0.27 236	0.56 250	0.29 99	0.73 208	0.76 225	0.86 313	0.94 271	0.91 339	0.36 150	0.74 299	0.43 244	0.26 367	0.14 240	0.26 367	0.15 148	0.36 411	0.18 246

gwcnet-sp	0.48 261	0.23 207	0.70 366	0.40 173	0.26 208	0.81 363	0.41 302	0.89 270	0.84 272	0.91 346	0.76 175	0.66 231	0.61 289	0.66 246	0.50 292	0.18 230	0.17 319	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.18 246

scenet	0.48 261	0.23 207	0.70 366	0.40 173	0.26 208	0.81 363	0.41 302	0.89 270	0.84 272	0.91 346	0.76 175	0.66 231	0.61 289	0.66 246	0.50 292	0.18 230	0.17 319	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.18 246

knoymous	0.36 122	0.20 119	0.31 28	0.31 10	0.22 70	0.36 133	0.29 99	0.61 107	0.64 167	0.67 190	0.70 153	0.60 193	0.40 174	0.58 171	0.34 163	0.17 201	0.11 96	0.20 249	0.11 41	0.17 197	0.18 246

ssnet	0.48 261	0.23 207	0.70 366	0.40 173	0.26 208	0.81 363	0.41 302	0.89 270	0.84 272	0.91 346	0.76 175	0.66 231	0.61 289	0.66 246	0.50 292	0.18 230	0.17 319	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.18 246

BUS	0.45 226	0.25 266	0.43 166	0.45 303	0.28 259	0.70 325	0.34 176	0.94 287	0.76 225	0.75 244	0.80 202	0.65 226	0.49 218	0.64 231	0.51 302	0.20 283	0.14 240	0.22 304	0.19 282	0.18 219	0.18 246

BSDual-CNN	0.46 235	0.25 266	0.43 166	0.45 303	0.28 259	0.77 348	0.40 287	0.94 287	0.76 225	0.75 244	0.80 202	0.76 285	0.54 250	0.64 231	0.43 244	0.20 283	0.14 240	0.22 304	0.19 282	0.18 219	0.18 246

hknet	0.49 278	0.25 266	0.51 275	0.45 303	0.29 285	0.77 348	0.40 287	0.94 287	0.83 267	0.75 244	0.80 202	0.97 352	0.61 289	0.73 292	0.45 268	0.18 230	0.14 240	0.22 304	0.19 282	0.18 219	0.18 246

psmg	0.49 278	0.25 266	0.43 166	0.41 204	0.28 259	0.85 377	0.43 315	0.99 306	0.76 225	0.91 346	0.94 271	0.76 285	0.54 250	0.64 231	0.43 244	0.20 283	0.15 269	0.20 249	0.20 306	0.18 219	0.18 246

dd	0.43 209	0.38 385	0.55 297	0.44 281	0.25 168	0.47 205	0.38 255	0.70 185	1.05 382	0.59 136	0.65 136	0.42 99	0.39 169	0.66 246	0.50 292	0.24 347	0.15 269	0.21 290	0.15 148	0.22 311	0.18 246

DAS	0.51 300	0.25 266	0.60 317	0.48 339	0.31 320	0.58 257	0.41 302	0.83 246	0.97 346	0.89 334	1.12 352	0.70 247	0.75 365	0.82 329	0.43 244	0.17 201	0.13 209	0.18 180	0.15 148	0.20 269	0.18 246

SepStereo	0.51 300	0.25 266	0.60 317	0.48 339	0.31 320	0.58 257	0.41 302	0.83 246	0.97 346	0.89 334	1.12 352	0.70 247	0.75 365	0.93 380	0.43 244	0.17 201	0.13 209	0.18 180	0.15 148	0.20 269	0.18 246

GwcNet-ADL	0.44 216	0.22 187	0.48 239	0.45 303	0.30 299	0.40 160	0.37 234	0.92 281	0.97 346	0.71 218	0.78 190	0.61 198	0.42 182	0.62 208	0.50 292	0.19 260	0.14 240	0.15 78	0.14 123	0.18 219	0.18 246

Pruner-Stereo	0.38 153	0.20 119	0.45 190	0.40 173	0.25 168	0.22 7	0.24 46	0.67 153	0.55 135	0.89 334	0.76 175	0.68 239	0.29 91	0.62 208	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.17 227	0.17 197	0.18 246

DeepStereo_RVC	0.36 122	0.21 152	0.47 219	0.40 173	0.24 136	0.26 28	0.22 22	0.60 101	0.38 69	0.69 205	0.67 147	0.57 164	0.51 234	0.56 140	0.39 225	0.16 165	0.12 150	0.18 180	0.15 148	0.19 253	0.18 246

CRE-IMP	0.36 122	0.23 207	0.49 250	0.42 244	0.24 136	0.41 174	0.21 15	0.57 82	0.41 82	0.65 176	0.72 156	0.53 149	0.37 154	0.61 200	0.38 219	0.17 201	0.11 96	0.19 220	0.15 148	0.21 290	0.18 246

HCRNet	0.44 216	0.34 358	0.41 135	0.53 402	0.26 208	0.53 228	0.29 99	0.83 246	0.63 160	0.71 218	0.81 209	0.77 291	0.50 229	0.66 246	0.36 196	0.24 347	0.16 300	0.24 338	0.20 306	0.21 290	0.18 246

RAFT + AFF	0.53 315	0.29 328	0.75 388	0.51 384	0.32 336	0.63 295	0.60 398	1.00 310	0.91 318	0.78 261	0.87 244	0.83 307	0.58 272	0.80 323	0.47 285	0.17 201	0.20 358	0.23 323	0.22 345	0.18 219	0.18 246

GMStereo	0.39 169	0.37 375	0.54 292	0.40 173	0.26 208	0.42 181	0.36 220	0.59 91	1.04 378	0.55 127	0.51 92	0.37 63	0.35 136	0.54 125	0.41 235	0.19 260	0.13 209	0.16 103	0.17 227	0.24 341	0.18 246
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-ft	0.48 261	0.23 207	0.36 73	0.40 173	0.26 208	0.64 302	0.37 234	0.87 263	0.85 280	0.64 167	1.00 304	1.01 362	0.64 312	0.61 200	0.53 312	0.23 336	0.15 269	0.24 338	0.21 327	0.23 328	0.18 246

CFNet_RVC	0.48 261	0.23 207	0.36 73	0.40 173	0.26 208	0.64 302	0.37 234	0.87 263	0.85 280	0.64 167	1.00 304	1.01 362	0.64 312	0.61 200	0.53 312	0.23 336	0.15 269	0.24 338	0.21 327	0.23 328	0.18 246

AANet_RVC	0.57 346	0.32 345	0.54 292	0.45 303	0.27 236	0.57 255	0.48 346	1.00 310	1.28 435	0.86 313	1.33 403	0.87 324	0.58 272	1.07 407	0.75 370	0.18 230	0.12 150	0.15 78	0.13 95	0.18 219	0.18 246

AdaStereo	0.50 293	0.32 345	0.47 219	0.48 339	0.25 168	0.67 316	0.32 155	1.17 383	0.88 298	0.75 244	0.99 302	0.75 279	0.49 218	0.67 257	0.46 278	0.27 375	0.12 150	0.28 387	0.18 254	0.23 328	0.18 246
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.
DLCB_ROB	0.58 353	0.28 316	0.47 219	0.49 354	0.32 336	0.77 348	0.50 355	0.99 306	0.92 323	1.04 402	1.14 363	1.21 403	0.69 337	0.88 356	0.69 356	0.20 283	0.20 358	0.22 304	0.22 345	0.21 290	0.18 246

iResNet_ROB	0.52 309	0.21 152	0.53 288	0.37 84	0.21 52	0.61 278	0.29 99	1.51 461	1.32 439	0.90 341	1.02 315	0.80 302	0.62 295	0.76 307	0.43 244	0.16 165	0.12 150	0.13 23	0.09 9	0.15 125	0.18 246

test_sample4	0.47 250	0.26 285	0.50 263	0.35 52	0.22 70	0.69 320	0.38 255	1.15 372	0.81 257	0.78 261	0.82 213	0.62 204	0.53 239	0.63 219	0.44 260	0.21 298	0.15 269	0.21 290	0.19 282	0.21 290	0.19 278

test_sample3	0.46 235	0.25 266	0.50 263	0.35 52	0.23 108	0.69 320	0.37 234	1.15 372	0.81 257	0.75 244	0.79 199	0.66 231	0.49 218	0.63 219	0.46 278	0.21 298	0.15 269	0.20 249	0.19 282	0.21 290	0.19 278

MyStereo8	0.40 181	0.20 119	0.54 292	0.41 204	0.29 285	0.53 228	0.29 99	0.65 134	0.49 114	0.71 218	0.98 297	0.58 172	0.43 188	0.50 98	0.51 302	0.15 119	0.12 150	0.16 103	0.14 123	0.19 253	0.19 278

PCWNet_CMD	0.48 261	0.24 243	0.52 280	0.39 140	0.27 236	0.63 295	0.30 114	0.95 294	0.96 343	0.86 313	1.07 338	0.79 294	0.44 197	0.57 151	0.43 244	0.17 201	0.12 150	0.21 290	0.16 179	0.24 341	0.19 278

LoS_RVC	0.27 33	0.16 21	0.27 16	0.32 15	0.30 299	0.44 189	0.34 176	0.41 21	0.33 30	0.31 36	0.51 92	0.29 18	0.32 116	0.36 19	0.28 99	0.11 2	0.10 23	0.11 1	0.08 1	0.11 3	0.19 278

ToySt	0.49 278	0.27 302	0.75 388	0.40 173	0.27 236	0.64 302	0.49 352	0.84 249	0.77 232	0.60 140	0.83 219	0.88 329	0.66 324	0.70 277	0.56 323	0.16 165	0.17 319	0.21 290	0.20 306	0.21 290	0.19 278

ssnet_v2	0.58 353	0.28 316	0.56 303	0.43 263	0.29 285	0.95 391	0.59 396	1.13 360	0.99 355	0.93 358	0.80 202	0.99 356	0.64 312	0.82 329	0.94 413	0.25 357	0.22 374	0.23 323	0.24 373	0.20 269	0.19 278

CRFU-Net	0.57 346	0.27 302	0.57 307	0.46 324	0.30 299	1.20 434	0.52 373	1.10 348	0.56 141	1.00 386	0.98 297	1.06 377	0.79 381	0.81 326	0.71 363	0.21 298	0.19 349	0.18 180	0.16 179	0.18 219	0.19 278

AASNet	0.53 315	0.25 266	0.52 280	0.49 354	0.32 336	0.74 339	0.40 287	1.50 458	0.86 285	0.86 313	0.92 267	0.64 213	0.59 279	0.59 186	0.79 376	0.23 336	0.19 349	0.20 249	0.16 179	0.21 290	0.19 278

GANet-ADL	0.42 199	0.25 266	0.45 190	0.43 263	0.29 285	0.54 232	0.35 199	0.89 270	0.86 285	0.63 157	0.72 156	0.68 239	0.42 182	0.52 110	0.41 235	0.21 298	0.14 240	0.15 78	0.13 95	0.18 219	0.19 278

CFNet_pseudo	0.46 235	0.24 243	0.52 280	0.37 84	0.27 236	0.58 257	0.30 114	0.86 256	0.88 298	0.82 287	1.03 319	0.75 279	0.47 210	0.58 171	0.44 260	0.17 201	0.12 150	0.24 338	0.16 179	0.24 341	0.19 278

222	1.18 454	0.22 187	0.44 178	0.37 84	0.22 70	0.79 355	0.37 234	1.31 429	0.89 311	0.92 354	1.08 341	0.72 260	0.71 354	0.66 246	13.89 511	0.20 283	0.15 269	0.17 137	0.16 179	0.18 219	0.19 278

xxxx	1.01 434	0.22 187	0.43 166	0.36 68	0.21 52	0.82 371	0.36 220	1.32 430	0.88 298	0.71 218	0.94 271	0.97 352	0.63 301	0.64 231	10.58 507	0.20 283	0.16 300	0.18 180	0.17 227	0.19 253	0.19 278

FENet	0.42 199	0.22 187	0.38 99	0.39 140	0.24 136	0.55 237	0.32 155	0.79 235	0.70 189	0.71 218	0.72 156	0.63 206	0.57 263	0.62 208	0.44 260	0.19 260	0.13 209	0.19 220	0.17 227	0.18 219	0.19 278

PSMNet-RSSM	0.48 261	0.22 187	0.38 99	0.42 244	0.25 168	0.50 214	0.37 234	1.10 348	0.77 232	0.70 211	1.06 335	0.84 311	0.64 312	0.62 208	0.47 285	0.23 336	0.15 269	0.23 323	0.25 382	0.20 269	0.19 278

DSFCA	0.55 328	0.25 266	0.62 322	0.40 173	0.36 365	0.74 339	0.52 373	1.04 327	0.82 262	1.06 407	0.84 224	0.89 333	0.63 301	0.99 390	0.58 326	0.25 357	0.21 368	0.21 290	0.21 327	0.21 290	0.19 278

DMCA-RVC	0.51 300	0.30 336	0.59 312	0.50 368	0.32 336	0.54 232	0.38 255	0.86 256	0.68 183	0.94 361	0.86 237	0.91 339	0.68 333	0.70 277	0.59 331	0.23 336	0.18 335	0.31 404	0.23 358	0.26 355	0.19 278

MSMDNet	0.48 261	0.24 243	0.52 280	0.39 140	0.27 236	0.63 295	0.30 114	0.96 298	0.96 343	0.86 313	1.07 338	0.79 294	0.44 197	0.57 151	0.43 244	0.17 201	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.23 328	0.19 278

TDLM	0.57 346	0.33 353	0.49 250	0.51 384	0.30 299	0.66 312	0.73 434	1.03 324	1.01 365	0.82 287	1.10 347	0.84 311	0.70 350	0.86 351	0.58 326	0.28 383	0.17 319	0.25 351	0.22 345	0.26 355	0.19 278

ccs_rob	0.46 235	0.24 243	0.52 280	0.37 84	0.27 236	0.58 257	0.31 136	0.86 256	0.88 298	0.82 287	1.02 315	0.75 279	0.47 210	0.58 171	0.44 260	0.17 201	0.12 150	0.24 338	0.16 179	0.24 341	0.19 278

StereoDRNet-Refined	0.58 353	0.32 345	0.54 292	0.46 324	0.30 299	0.96 394	0.40 287	1.00 310	0.94 336	1.12 421	1.08 341	0.96 350	0.67 327	0.90 364	0.89 407	0.17 201	0.13 209	0.22 304	0.21 327	0.20 269	0.19 278
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.64 369	0.33 353	0.68 356	0.51 384	0.43 407	1.03 407	0.53 377	1.47 454	0.99 355	1.10 418	0.87 244	1.07 382	0.71 354	0.82 329	0.88 397	0.23 336	0.19 349	0.25 351	0.23 358	0.27 365	0.19 278

rvit_0105_3	0.47 250	0.34 358	0.77 398	0.54 408	0.31 320	0.49 211	0.47 338	0.63 120	0.79 247	0.65 176	0.59 122	0.64 213	0.50 229	0.65 238	0.39 225	0.29 390	0.27 414	0.29 395	0.28 404	0.21 290	0.20 300

rvit_105_1	0.54 326	0.40 393	0.76 393	0.58 422	0.37 371	0.59 270	0.68 417	0.70 185	0.94 336	0.82 287	0.69 150	0.73 271	0.58 272	0.78 318	0.54 316	0.32 411	0.29 423	0.31 404	0.34 429	0.23 328	0.20 300

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 199	0.20 119	0.74 384	0.38 112	0.43 407	0.39 156	0.26 62	0.94 287	0.49 114	0.53 121	0.77 179	0.93 344	0.45 202	0.63 219	0.24 24	0.16 165	0.10 23	0.17 137	0.18 254	0.20 269	0.20 300

test_sample5	0.47 250	0.26 285	0.49 250	0.36 68	0.22 70	0.64 302	0.39 277	1.13 360	0.81 257	0.77 257	0.94 271	0.64 213	0.54 250	0.65 238	0.43 244	0.21 298	0.16 300	0.22 304	0.20 306	0.22 311	0.20 300

DualNet	0.48 261	0.26 285	0.49 250	0.36 68	0.22 70	0.64 302	0.39 277	1.13 360	0.81 257	0.80 267	1.03 319	0.64 213	0.54 250	0.65 238	0.43 244	0.21 298	0.16 300	0.22 304	0.20 306	0.22 311	0.20 300

mmx	0.53 315	0.26 285	0.49 250	0.37 84	0.25 168	0.55 237	0.37 234	1.16 378	1.03 373	0.73 237	0.96 283	0.71 251	0.53 239	1.01 394	0.88 397	0.20 283	0.15 269	0.25 351	0.21 327	0.22 311	0.20 300

xxx	0.53 315	0.26 285	0.49 250	0.37 84	0.25 168	0.55 237	0.37 234	1.16 378	1.03 373	0.73 237	0.96 283	0.71 251	0.53 239	1.01 394	0.88 397	0.20 283	0.15 269	0.25 351	0.21 327	0.22 311	0.20 300

fast-acv-ft	0.64 369	0.30 336	0.73 379	0.45 303	0.34 355	1.17 430	0.49 352	0.86 256	0.98 350	1.02 393	1.36 406	1.29 411	0.85 396	0.76 307	0.81 381	0.21 298	0.23 384	0.23 323	0.23 358	0.21 290	0.20 300

iinet-f	0.67 374	0.26 285	2.15 482	0.39 140	0.31 320	1.19 433	0.56 390	0.84 249	0.84 272	0.80 267	1.17 375	1.05 375	0.84 395	0.71 282	1.21 444	0.20 283	0.18 335	0.17 137	0.15 148	0.20 269	0.20 300

riskmin	0.38 153	0.20 119	0.39 117	0.32 15	0.23 108	0.53 228	0.30 114	0.63 120	0.80 249	0.49 107	0.56 114	0.73 271	0.58 272	0.55 130	0.36 196	0.17 201	0.11 96	0.19 220	0.13 95	0.19 253	0.20 300

DisPM	0.39 169	0.19 88	0.44 178	0.41 204	0.27 236	0.24 16	0.31 136	0.65 134	0.57 143	0.87 320	0.87 244	0.60 193	0.32 116	0.76 307	0.32 136	0.18 230	0.12 150	0.19 220	0.17 227	0.15 125	0.20 300

dad	0.58 353	0.50 419	0.64 336	0.43 263	0.30 299	0.59 270	0.36 220	0.78 232	1.25 430	1.01 391	1.17 375	1.15 401	0.53 239	0.68 267	0.50 292	0.35 430	0.23 384	0.37 428	0.21 327	0.29 372	0.20 300

AACVNet	0.50 293	0.23 207	0.49 250	0.46 324	0.29 285	0.52 222	0.38 255	0.90 275	0.55 135	0.81 278	1.03 319	1.00 359	0.70 350	0.83 337	0.54 316	0.21 298	0.18 335	0.24 338	0.18 254	0.23 328	0.20 300

PSMNet-ADL	0.48 261	0.27 302	0.40 127	0.48 339	0.30 299	0.68 318	0.37 234	0.90 275	0.80 249	0.61 147	0.80 202	0.92 342	0.62 295	0.72 287	0.63 341	0.23 336	0.18 335	0.18 180	0.20 306	0.22 311	0.20 300

PFNet+	0.40 181	0.19 88	0.49 250	0.39 140	0.25 168	0.28 54	0.23 35	0.64 133	0.70 189	0.85 307	0.79 199	0.64 213	0.35 136	0.72 287	0.34 163	0.19 260	0.14 240	0.23 323	0.20 306	0.16 163	0.20 300

ICVP	0.46 235	0.25 266	0.38 99	0.48 339	0.28 259	0.58 257	0.43 315	1.00 310	0.70 189	0.67 190	0.95 279	0.75 279	0.55 255	0.53 119	0.54 316	0.23 336	0.17 319	0.19 220	0.17 227	0.19 253	0.20 300
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.35 104	0.28 316	0.69 362	0.51 384	0.39 384	0.41 174	0.31 136	0.49 47	0.45 102	0.31 36	0.48 77	0.38 71	0.32 116	0.46 72	0.32 136	0.21 298	0.22 374	0.19 220	0.19 282	0.21 290	0.20 300

psm_up	0.55 328	0.26 285	0.47 219	0.49 354	0.32 336	0.65 309	0.56 390	1.04 327	0.82 262	0.82 287	0.88 252	1.01 362	0.94 417	0.74 299	0.61 336	0.21 298	0.25 400	0.26 367	0.23 358	0.21 290	0.20 300

FACV-RUCA	0.43 209	0.28 316	0.47 219	0.45 303	0.33 346	0.58 257	0.34 176	0.82 243	0.73 207	0.57 132	0.84 224	0.47 125	0.50 229	0.54 125	0.39 225	0.22 322	0.15 269	0.35 418	0.16 179	0.28 368	0.21 318

ACV-stereo	0.62 366	0.34 358	1.00 422	0.43 263	0.31 320	1.20 434	0.40 287	0.75 216	0.83 267	0.64 167	0.77 179	2.10 466	1.03 429	0.81 326	0.64 344	0.21 298	0.17 319	0.18 180	0.18 254	0.21 290	0.21 318

test_sample6	0.49 278	0.26 285	0.50 263	0.37 84	0.22 70	0.63 295	0.40 287	1.12 358	0.83 267	0.80 267	1.03 319	0.66 231	0.55 255	0.67 257	0.46 278	0.22 322	0.16 300	0.22 304	0.22 345	0.23 328	0.21 318

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 368	0.28 316	0.99 421	0.40 173	0.30 299	1.03 407	0.56 390	1.10 348	0.99 355	0.97 373	1.22 383	1.06 377	0.69 337	1.07 407	0.95 416	0.19 260	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.22 311	0.21 318

NINENet	0.50 293	0.29 328	0.51 275	0.45 303	0.32 336	0.70 325	0.34 176	1.10 348	0.88 298	0.80 267	0.94 271	0.65 226	0.49 218	0.73 292	0.51 302	0.22 322	0.20 358	0.25 351	0.18 254	0.22 311	0.21 318

UDGNet	0.48 261	0.77 457	0.50 263	0.48 339	0.31 320	0.41 174	0.34 176	0.70 185	0.92 323	0.65 176	0.60 124	0.58 172	0.43 188	0.63 219	0.41 235	0.32 411	0.15 269	0.66 468	0.19 282	0.36 411	0.21 318

ADLNet2	0.55 328	0.25 266	0.65 342	0.47 333	0.30 299	0.83 373	0.50 355	1.05 332	0.95 342	0.80 267	0.98 297	0.99 356	0.69 337	0.77 314	0.73 366	0.20 283	0.16 300	0.17 137	0.18 254	0.21 290	0.21 318

ASMatch	0.48 261	0.19 88	0.45 190	0.39 140	0.28 259	0.37 137	0.26 62	0.74 210	0.68 183	0.76 251	2.34 465	0.61 198	0.52 236	0.62 208	0.37 211	0.14 64	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.14 80	0.21 318

ADLNet	0.55 328	0.27 302	0.51 275	0.44 281	0.35 361	0.78 352	0.46 331	1.08 343	0.86 285	0.99 381	0.98 297	0.92 342	0.63 301	0.69 272	0.81 381	0.22 322	0.16 300	0.22 304	0.22 345	0.21 290	0.21 318

HGLStereo	0.56 339	0.28 316	0.57 307	0.50 368	0.37 371	0.80 358	0.45 327	1.02 320	0.78 239	0.86 313	1.14 363	0.89 333	0.82 389	0.76 307	0.73 366	0.21 298	0.20 358	0.19 220	0.18 254	0.19 253	0.21 318

DMCA	0.45 226	0.26 285	0.50 263	0.38 112	0.28 259	0.51 218	0.34 176	0.93 283	0.68 183	0.75 244	0.83 219	0.79 294	0.53 239	0.51 104	0.54 316	0.21 298	0.16 300	0.21 290	0.16 179	0.19 253	0.21 318

ADCRef	0.80 403	0.43 401	1.32 457	0.50 368	0.45 418	1.07 414	0.51 370	1.07 339	0.98 350	1.17 426	1.42 418	0.87 324	0.91 407	0.85 349	3.19 484	0.18 230	0.16 300	0.23 323	0.23 358	0.22 311	0.21 318

ADCP+	1.06 443	0.35 364	1.51 470	0.49 354	0.51 434	1.45 453	0.55 385	1.25 417	1.03 373	1.16 425	1.15 368	1.10 390	1.07 434	1.56 455	6.75 504	0.19 260	0.16 300	0.23 323	0.21 327	0.28 368	0.21 318

CVANet_RVC	0.57 346	0.33 353	0.44 178	0.47 333	0.32 336	0.67 316	0.61 403	1.05 332	0.93 329	0.85 307	1.04 325	1.01 362	0.73 361	0.83 337	0.52 309	0.29 390	0.19 349	0.27 379	0.25 382	0.31 387	0.21 318

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 315	0.32 345	0.64 336	0.44 281	0.30 299	0.66 312	0.44 324	1.04 327	0.88 298	0.91 346	0.91 263	0.99 356	0.60 283	0.68 267	0.60 334	0.21 298	0.17 319	0.22 304	0.22 345	0.21 290	0.21 318
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DRN-Test	0.66 373	0.32 345	0.66 348	0.50 368	0.39 384	1.15 427	0.61 403	1.49 457	1.01 365	1.12 421	1.08 341	1.06 377	0.69 337	0.77 314	0.94 413	0.23 336	0.17 319	0.26 367	0.25 382	0.25 349	0.21 318

CFNet_ucs	0.50 293	0.24 243	0.55 297	0.38 112	0.31 320	0.58 257	0.33 165	0.98 304	0.93 329	0.88 330	1.19 381	0.80 302	0.49 218	0.63 219	0.43 244	0.21 298	0.15 269	0.26 367	0.18 254	0.26 355	0.22 334

CBFPSM	0.59 360	0.22 187	1.31 455	0.38 112	0.27 236	1.12 423	0.65 409	0.79 235	0.82 262	0.80 267	0.81 209	1.35 428	0.87 401	0.67 257	0.76 371	0.16 165	0.15 269	0.15 78	0.16 179	0.17 197	0.22 334

PSM-softLoss	0.38 153	0.20 119	0.48 239	0.41 204	0.26 208	0.30 74	0.35 199	0.69 171	0.46 106	0.62 149	0.82 213	0.59 187	0.33 126	0.70 277	0.39 225	0.19 260	0.12 150	0.20 249	0.18 254	0.16 163	0.22 334

KMStereo	0.38 153	0.20 119	0.48 239	0.41 204	0.26 208	0.30 74	0.35 199	0.69 171	0.46 106	0.62 149	0.82 213	0.59 187	0.33 126	0.70 277	0.39 225	0.19 260	0.12 150	0.20 249	0.18 254	0.16 163	0.22 334

GEStereo_RVC	0.55 328	0.29 328	0.63 331	0.49 354	0.31 320	0.70 325	0.54 381	1.22 402	0.92 323	0.82 287	0.85 234	0.85 313	0.63 301	0.90 364	0.65 346	0.24 347	0.16 300	0.19 220	0.16 179	0.21 290	0.22 334

GANet	0.70 381	0.37 375	0.55 297	0.51 384	0.34 355	0.94 388	0.96 459	1.08 343	0.94 336	1.04 402	1.98 458	1.13 398	0.88 404	1.12 415	0.66 349	0.25 357	0.26 407	0.27 379	0.22 345	0.31 387	0.22 334

Anonymous3	0.46 235	0.34 358	0.86 410	0.50 368	0.37 371	0.81 363	0.50 355	0.72 197	0.65 172	0.51 113	0.65 136	0.45 114	0.45 202	0.64 231	0.38 219	0.24 347	0.24 392	0.22 304	0.21 327	0.23 328	0.23 340

GES	0.44 216	0.23 207	0.57 307	0.40 173	0.30 299	0.59 270	0.36 220	0.96 298	0.68 183	0.74 242	0.83 219	0.47 125	0.48 215	0.67 257	0.43 244	0.22 322	0.16 300	0.17 137	0.16 179	0.18 219	0.23 340

STTStereo	0.55 328	0.37 375	0.76 393	0.44 281	0.31 320	0.60 276	0.44 324	0.96 298	0.86 285	0.99 381	0.90 260	0.96 350	0.58 272	0.71 282	0.61 336	0.25 357	0.23 384	0.26 367	0.32 424	0.24 341	0.23 340

UCFNet_RVC	0.49 278	0.26 285	0.35 66	0.39 140	0.26 208	0.64 302	0.36 220	1.15 372	0.84 272	0.67 190	0.88 252	0.88 329	0.59 279	0.58 171	0.45 268	0.24 347	0.17 319	0.27 379	0.27 399	0.25 349	0.23 340

DISCO	0.70 381	0.26 285	0.68 356	0.44 281	0.31 320	1.14 425	0.51 370	1.23 406	1.23 423	0.81 278	1.05 329	1.50 442	0.85 396	1.82 470	1.03 427	0.19 260	0.15 269	0.18 180	0.16 179	0.24 341	0.23 340

PSMNet_ROB	0.64 369	0.37 375	0.65 342	0.56 415	0.42 402	0.97 395	0.83 444	1.21 394	0.92 323	0.79 265	1.02 315	1.08 384	0.63 301	0.82 329	0.91 411	0.29 390	0.20 358	0.31 404	0.31 418	0.26 355	0.23 340

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 261	0.21 152	1.26 451	0.39 140	0.51 434	0.28 54	0.30 114	1.25 417	0.44 95	0.68 196	1.11 348	0.86 318	0.33 126	0.67 257	0.27 82	0.15 119	0.11 96	0.17 137	0.20 306	0.22 311	0.24 346

test_sample7	0.52 309	0.29 328	0.50 263	0.36 68	0.27 236	0.62 286	0.41 302	1.06 335	0.88 298	0.92 354	0.86 237	0.85 313	0.69 337	0.68 267	0.50 292	0.26 367	0.20 358	0.27 379	0.26 393	0.27 365	0.24 346

ttt	0.51 300	0.25 266	0.43 166	0.38 112	0.24 136	0.65 309	0.38 255	1.18 386	1.05 382	0.72 230	1.08 341	0.63 206	0.49 218	0.84 342	0.59 331	0.24 347	0.21 368	0.22 304	0.20 306	0.24 341	0.24 346

GASNet	0.67 374	0.72 452	0.96 418	0.70 457	0.48 427	0.62 286	0.47 338	1.08 343	1.03 373	0.94 361	0.82 213	0.93 344	0.83 393	1.33 440	0.80 378	0.31 400	0.22 374	0.29 395	0.28 404	0.44 434	0.24 346

HHNet	0.41 192	0.17 42	0.41 135	0.34 26	0.37 371	0.33 106	0.34 176	0.69 171	0.75 217	0.86 313	1.30 399	0.52 145	0.32 116	0.52 110	0.35 180	0.15 119	0.11 96	0.19 220	0.15 148	0.15 125	0.24 346

Syn2CoEx	0.71 385	0.51 422	0.95 416	0.64 439	0.45 418	0.91 383	0.53 377	1.48 455	1.13 406	0.93 358	1.35 405	1.02 367	0.99 425	0.92 374	0.80 378	0.30 397	0.27 414	0.28 387	0.24 373	0.23 328	0.24 346

MDST_ROB	0.91 426	0.27 302	0.85 405	0.63 438	0.41 396	2.53 481	0.71 432	1.60 468	1.13 406	2.83 490	1.73 446	0.97 352	0.69 337	1.61 458	0.73 366	0.25 357	0.22 374	0.32 409	0.28 404	0.25 349	0.24 346

rvit_stereo_0075_2	0.47 250	0.37 375	0.70 366	0.53 402	0.46 425	0.43 184	0.36 220	0.81 241	0.67 178	0.55 127	0.74 169	0.59 187	0.43 188	0.63 219	0.43 244	0.32 411	0.23 384	0.35 418	0.25 382	0.30 381	0.25 353

AF-Net	0.81 406	0.39 389	0.68 356	0.64 439	0.54 442	0.91 383	0.51 370	1.61 469	1.31 438	0.96 369	2.02 459	1.46 436	1.26 452	1.11 414	0.99 423	0.32 411	0.24 392	0.39 433	0.27 399	0.30 381	0.25 353

DeepPruner_ROB	0.53 315	0.34 358	0.59 312	0.41 204	0.30 299	0.50 214	0.43 315	1.19 388	0.70 189	0.85 307	1.05 329	0.86 318	0.55 255	0.84 342	0.51 302	0.29 390	0.23 384	0.22 304	0.22 345	0.26 355	0.25 353

NaN_ROB	0.69 379	0.44 405	0.69 362	0.51 384	0.33 346	0.97 395	1.06 466	1.22 402	1.19 416	1.24 436	0.96 283	1.08 384	0.78 379	1.20 423	0.67 352	0.24 347	0.30 427	0.23 323	0.24 373	0.23 328	0.25 353

SGM_RVC	0.97 431	0.28 316	0.41 135	0.39 140	0.22 70	1.55 458	0.73 434	1.51 461	1.25 430	2.25 480	1.92 455	2.58 476	1.56 465	2.02 478	1.19 443	0.27 375	0.27 414	0.27 379	0.25 382	0.25 349	0.25 353
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDVS	0.52 309	0.30 336	0.56 303	0.41 204	0.31 320	0.71 330	0.34 176	0.91 279	0.67 178	0.85 307	0.89 256	1.12 394	0.46 206	0.86 351	0.60 334	0.22 322	0.16 300	0.22 304	0.18 254	0.25 349	0.26 358

ITSA-stereo	0.53 315	0.28 316	0.52 280	0.40 173	0.23 108	0.56 250	0.34 176	1.24 413	1.24 425	0.80 267	0.81 209	0.72 260	0.58 272	0.82 329	0.65 346	0.21 298	0.17 319	0.23 323	0.21 327	0.22 311	0.26 358

Wz-Net-LNSev	0.71 385	0.51 422	1.36 463	0.50 368	0.41 396	1.15 427	0.69 422	1.21 394	1.07 395	1.02 393	1.12 352	1.08 384	0.87 401	0.89 362	0.89 407	0.24 347	0.22 374	0.21 290	0.19 282	0.26 355	0.26 358

Wz-Net-MNSev	0.76 394	0.40 393	1.34 458	0.50 368	0.40 389	1.44 452	0.83 444	1.15 372	1.16 410	1.25 437	1.20 382	1.13 398	0.81 385	1.16 418	1.00 426	0.22 322	0.19 349	0.24 338	0.23 358	0.28 368	0.26 358

GwcNet	0.69 379	0.36 369	1.10 431	0.51 384	0.42 402	1.08 418	0.50 355	1.21 394	1.16 410	1.00 386	1.37 409	1.06 377	0.79 381	0.92 374	0.94 413	0.25 357	0.24 392	0.24 338	0.22 345	0.23 328	0.26 358

hitnet-ft	0.55 328	0.27 302	0.39 117	0.41 204	0.28 259	0.78 352	0.40 287	0.92 281	0.90 313	0.82 287	1.01 307	1.13 398	0.70 350	0.78 318	0.67 352	0.28 383	0.20 358	0.28 387	0.22 345	0.29 372	0.26 358

SuperB	1.04 439	0.37 375	4.81 498	0.43 263	0.31 320	0.99 400	0.46 331	1.02 320	2.09 475	1.09 416	1.09 345	0.75 279	0.81 385	1.06 404	1.76 463	0.19 260	0.15 269	0.17 137	0.15 148	2.82 505	0.26 358

PS-NSSS	0.58 353	0.44 405	0.62 322	0.42 244	0.33 346	0.66 312	0.58 394	1.02 320	0.86 285	0.77 257	1.28 395	0.72 260	0.64 312	0.82 329	0.59 331	0.31 400	0.26 407	0.40 436	0.27 399	0.33 397	0.26 358

CBMV	0.64 369	0.35 364	0.41 135	0.42 244	0.25 168	1.01 402	0.77 438	1.13 360	1.09 400	1.17 426	1.22 383	1.04 371	0.75 365	0.88 356	0.63 341	0.28 383	0.30 427	0.34 416	0.30 411	0.26 355	0.26 358
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NF-Stereo	0.38 153	0.20 119	0.45 190	0.41 204	0.25 168	0.26 28	0.31 136	0.69 171	0.70 189	0.65 176	0.77 179	0.57 164	0.30 104	0.67 257	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.16 163	0.27 367

OCTAStereo	0.38 153	0.20 119	0.46 207	0.41 204	0.25 168	0.26 28	0.31 136	0.69 171	0.70 189	0.65 176	0.77 179	0.58 172	0.30 104	0.67 257	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.16 163	0.27 367

RE-Stereo	0.38 153	0.20 119	0.46 207	0.41 204	0.25 168	0.26 28	0.31 136	0.69 171	0.70 189	0.65 176	0.77 179	0.58 172	0.30 104	0.67 257	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.16 163	0.27 367

TVStereo	0.38 153	0.20 119	0.46 207	0.41 204	0.25 168	0.26 28	0.31 136	0.69 171	0.70 189	0.65 176	0.77 179	0.58 172	0.30 104	0.67 257	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.16 163	0.27 367

GMM-Stereo	0.44 216	0.19 88	0.36 73	0.42 244	0.25 168	0.51 218	0.47 338	0.71 193	0.53 126	0.76 251	1.37 409	0.76 285	0.38 158	0.60 192	0.33 148	0.15 119	0.10 23	0.20 249	0.19 282	0.16 163	0.27 367

FADNet-RVC-Resample	0.56 339	0.33 353	1.16 437	0.49 354	0.34 355	0.71 330	0.43 315	1.01 317	0.93 329	0.82 287	0.87 244	0.74 277	0.67 327	0.73 292	0.45 268	0.18 230	0.18 335	0.26 367	0.27 399	0.26 355	0.27 367

ADCL	1.04 439	0.38 385	1.35 459	0.50 368	0.39 384	1.61 462	0.89 452	1.29 424	1.39 445	1.29 439	1.50 430	1.24 406	1.24 449	1.37 448	4.87 497	0.21 298	0.19 349	0.25 351	0.25 382	0.29 372	0.27 367

CASS	0.45 226	0.27 302	0.42 156	0.48 339	0.22 70	0.61 278	0.34 176	0.97 301	0.62 149	0.71 218	0.85 234	0.61 198	0.55 255	0.57 151	0.41 235	0.29 390	0.16 300	0.22 304	0.18 254	0.22 311	0.28 374
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet_RVC	0.55 328	0.37 375	1.17 442	0.44 281	0.31 320	0.56 250	0.34 176	1.06 335	0.88 298	0.67 190	0.90 260	0.61 198	0.65 318	0.93 380	0.70 359	0.21 298	0.18 335	0.26 367	0.23 358	0.31 387	0.28 374

FBW_ROB	0.88 420	0.50 419	0.85 405	0.55 412	0.40 389	1.17 430	0.78 440	1.50 458	1.37 442	1.33 442	1.27 393	1.48 440	1.00 427	2.57 490	0.98 422	0.25 357	0.32 439	0.45 446	0.30 411	0.34 403	0.28 374

XPNet_ROB	0.70 381	0.35 364	0.68 356	0.52 396	0.40 389	0.79 355	0.85 450	1.16 378	0.94 336	1.33 442	1.15 368	1.38 430	0.83 393	1.03 401	0.90 409	0.32 411	0.25 400	0.26 367	0.24 373	0.31 387	0.28 374

PWC_ROB	0.87 418	0.52 429	1.28 452	0.50 368	0.32 336	0.91 383	0.37 234	1.36 440	1.46 452	1.61 455	2.59 474	1.16 402	1.01 428	1.34 442	1.40 456	0.25 357	0.18 335	0.28 387	0.20 306	0.29 372	0.28 374

SGM-Forest	0.62 366	0.32 345	0.39 117	0.43 263	0.30 299	1.02 404	0.55 385	1.09 347	1.05 382	1.06 407	1.18 377	1.10 390	0.67 327	0.88 356	0.62 338	0.31 400	0.33 445	0.33 414	0.30 411	0.30 381	0.28 374
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-SNSev	0.91 426	0.73 453	2.13 481	0.56 415	0.45 418	0.95 391	1.13 471	1.34 434	1.24 425	1.02 393	1.30 399	1.46 436	0.86 398	1.81 469	1.50 457	0.25 357	0.23 384	0.25 351	0.26 393	0.32 392	0.29 380

GrayStereo	0.49 278	0.19 88	0.42 156	0.46 324	0.28 259	0.53 228	0.67 412	0.69 171	0.63 160	1.02 393	1.47 429	0.78 292	0.76 368	0.56 140	0.33 148	0.14 64	0.12 150	0.17 137	0.17 227	0.15 125	0.29 380

Prome-Stereo	0.46 235	0.19 88	0.35 66	0.44 281	0.26 208	0.40 160	0.45 327	0.68 163	0.44 95	0.96 369	1.84 452	0.59 187	0.67 327	0.61 200	0.32 136	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.14 123	0.16 163	0.29 380

pcwnet_v2	0.58 353	0.28 316	0.84 404	0.45 303	0.35 361	0.61 278	0.35 199	1.27 421	1.21 420	0.99 381	1.27 393	0.72 260	0.58 272	0.67 257	0.48 289	0.27 375	0.21 368	0.24 338	0.23 358	0.29 372	0.29 380

Nwc_Net	0.78 399	0.38 385	0.73 379	0.60 431	0.55 444	1.05 412	0.55 385	1.67 473	1.05 382	0.88 330	1.86 454	1.40 433	1.09 435	1.10 412	0.87 394	0.30 397	0.25 400	0.36 423	0.38 437	0.29 372	0.29 380

SGM-ForestM	4.04 501	0.32 345	0.46 207	0.43 263	0.27 236	7.50 509	1.45 492	3.84 501	4.24 500	8.19 512	6.76 509	19.00 519	9.08 509	10.74 513	6.62 503	0.31 400	0.33 445	0.32 409	0.32 424	0.29 372	0.29 380

PWCDC_ROB	0.89 422	0.49 415	0.80 402	0.74 461	0.40 389	1.03 407	0.39 277	1.33 432	2.35 482	1.02 393	3.77 491	0.81 305	0.92 411	1.20 423	0.90 409	0.34 425	0.22 374	0.24 338	0.20 306	0.34 403	0.29 380

DCVSM-stereo	0.49 278	0.27 302	0.53 288	0.39 140	0.29 285	0.51 218	0.26 62	0.75 216	0.75 217	1.11 420	0.75 171	1.05 375	0.72 358	0.60 192	0.47 285	0.20 283	0.19 349	0.24 338	0.20 306	0.25 349	0.30 387

FTStereo	0.56 339	0.20 119	0.37 88	0.41 204	0.25 168	0.40 160	0.79 441	0.66 143	0.43 91	1.09 416	3.27 485	0.70 247	0.73 361	0.55 130	0.33 148	0.14 64	0.13 209	0.19 220	0.17 227	0.15 125	0.30 387

APVNet	0.71 385	0.37 375	0.89 413	0.56 415	0.45 418	1.18 432	0.68 417	1.41 448	0.85 280	0.81 278	1.15 368	1.04 371	0.81 385	1.10 412	1.17 441	0.26 367	0.28 418	0.32 409	0.31 418	0.29 372	0.30 387

aanetorigin	0.83 414	0.56 435	1.87 477	0.49 354	0.38 380	0.56 250	0.66 410	0.70 185	1.00 361	2.42 483	2.02 459	1.31 414	1.18 444	0.93 380	1.13 440	0.20 283	0.18 335	0.20 249	0.19 282	0.27 365	0.30 387

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 374	0.81 460	0.73 379	0.53 402	0.37 371	1.40 447	0.53 377	1.04 327	0.79 247	0.88 330	0.94 271	0.95 348	0.53 239	0.93 380	0.58 326	0.39 440	0.30 427	0.57 464	0.31 418	0.53 454	0.30 387

CBMV_ROB	0.59 360	0.37 375	0.38 99	0.39 140	0.28 259	0.74 339	0.28 89	1.00 310	0.98 350	0.94 361	1.25 390	0.81 305	0.78 379	0.87 353	0.50 292	0.36 434	0.37 452	0.43 442	0.40 444	0.33 397	0.30 387

SANet	1.07 445	0.41 397	1.06 427	0.48 339	0.30 299	1.41 449	0.94 457	1.42 449	3.36 494	1.58 452	2.43 468	2.33 472	1.70 472	1.34 442	1.07 432	0.28 383	0.24 392	0.26 367	0.23 358	0.34 403	0.30 387

HBP-ISP	0.59 360	0.45 409	0.43 166	0.45 303	0.33 346	0.70 325	0.28 89	1.11 353	1.00 361	0.83 299	1.18 377	0.65 226	0.68 333	0.88 356	0.52 309	0.35 430	0.38 454	0.47 450	0.41 449	0.38 420	0.31 394

FADNet-RVC	0.60 363	0.53 432	1.14 436	0.46 324	0.39 384	0.61 278	0.39 277	1.12 358	0.87 294	0.70 211	0.84 224	1.04 371	0.55 255	0.94 387	0.69 356	0.26 367	0.25 400	0.28 387	0.28 404	0.31 387	0.31 394

RTSC	0.87 418	0.48 412	1.23 448	0.52 396	0.37 371	1.13 424	0.50 355	1.34 434	1.79 469	1.51 449	1.24 388	1.12 394	0.81 385	1.62 459	2.16 473	0.25 357	0.19 349	0.23 323	0.24 373	0.30 381	0.31 394

LALA_ROB	0.74 392	0.43 401	0.69 362	0.54 408	0.40 389	1.01 402	0.95 458	1.21 394	1.07 395	1.22 433	1.12 352	1.56 448	0.79 381	1.04 403	0.86 390	0.33 419	0.22 374	0.35 418	0.30 411	0.35 407	0.31 394

DeepPrunerF	0.89 422	0.52 429	3.43 491	0.68 454	0.81 464	0.72 337	0.72 433	1.22 402	1.99 474	0.93 358	1.01 307	0.87 324	0.86 398	1.08 409	0.95 416	0.34 425	0.28 418	0.43 442	0.39 441	0.30 381	0.32 398

DANet	0.71 385	0.45 409	0.91 414	0.59 426	0.40 389	0.81 363	0.40 287	0.97 301	0.84 272	1.20 431	1.22 383	1.33 422	0.88 404	1.16 418	1.24 445	0.27 375	0.23 384	0.31 404	0.25 382	0.35 407	0.32 398
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.72 389	0.41 397	0.65 342	0.64 439	0.44 414	0.98 399	1.20 474	1.11 353	1.00 361	0.98 378	0.96 283	1.49 441	0.87 401	0.90 364	0.79 376	0.31 400	0.26 407	0.39 433	0.39 441	0.32 392	0.32 398

MeshStereo	1.34 462	0.43 401	0.54 292	0.44 281	0.34 355	1.66 465	0.60 398	1.94 478	1.37 442	4.47 504	3.25 483	4.71 495	1.94 480	1.92 474	1.17 441	0.35 430	0.35 449	0.37 428	0.31 418	0.32 392	0.32 398
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
DualNet (step1)	0.57 346	0.36 369	0.72 376	0.38 112	0.30 299	0.71 330	0.43 315	1.06 335	0.88 298	0.92 354	0.86 237	0.85 313	0.69 337	0.68 267	0.50 292	0.41 445	0.20 358	0.40 436	0.41 449	0.36 411	0.33 402

test_sample9	1.05 442	0.36 369	0.72 376	0.38 112	0.30 299	0.71 330	0.43 315	1.06 335	0.88 298	0.92 354	0.86 237	0.85 313	0.69 337	1.20 423	1.36 452	0.41 445	8.41 513	0.40 436	0.41 449	0.36 411	0.33 402

test_sample8	1.25 459	0.36 369	0.72 376	0.38 112	0.30 299	0.71 330	0.43 315	1.13 360	0.75 217	1.50 448	0.95 279	3.29 487	1.59 467	1.20 423	1.36 452	0.41 445	8.41 513	0.40 436	0.41 449	0.36 411	0.33 402

FINET	0.67 374	0.42 399	1.00 422	0.46 324	0.43 407	0.83 373	0.89 452	1.08 343	1.50 454	0.87 320	1.14 363	0.71 251	0.68 333	0.92 374	0.70 359	0.36 434	0.30 427	0.26 367	0.24 373	0.35 407	0.33 402

NCC-stereo	0.78 399	0.40 393	0.76 393	0.61 433	0.67 458	0.81 363	0.69 422	1.54 465	1.11 402	0.90 341	1.36 406	1.33 422	1.16 441	1.19 421	0.88 397	0.31 400	0.30 427	0.37 428	0.48 462	0.33 397	0.33 402

Abc-Net	0.78 399	0.40 393	0.76 393	0.61 433	0.67 458	0.81 363	0.69 422	1.54 465	1.11 402	0.90 341	1.36 406	1.33 422	1.16 441	1.19 421	0.88 397	0.31 400	0.30 427	0.37 428	0.48 462	0.33 397	0.33 402
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCMid	1.14 449	0.52 429	2.23 483	0.53 402	0.43 407	1.07 414	0.75 436	1.23 406	1.05 382	2.15 477	1.44 423	1.50 442	1.43 460	1.56 455	5.01 498	0.26 367	0.24 392	0.29 395	0.31 418	0.37 416	0.33 402

RP	0.76 394	0.36 369	0.63 331	0.66 447	0.58 452	0.80 358	0.55 385	1.14 369	1.22 422	0.97 373	1.65 440	1.43 435	1.32 454	1.01 394	0.84 385	0.33 419	0.30 427	0.36 423	0.30 411	0.34 403	0.34 409

PA-Net	0.67 374	0.43 401	0.83 403	0.50 368	0.53 439	0.94 388	0.68 417	1.10 348	1.14 408	0.80 267	0.88 252	0.87 324	0.77 374	1.02 399	0.88 397	0.24 347	0.41 461	0.29 395	0.44 454	0.26 355	0.34 409
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CSAN	0.83 414	0.49 415	0.77 398	0.60 431	0.41 396	1.14 425	1.06 466	1.19 388	1.46 452	1.32 440	1.43 421	1.37 429	1.19 446	1.27 435	0.86 390	0.39 440	0.31 436	0.36 423	0.37 434	0.35 407	0.34 409

NOSS_ROB	0.57 346	0.39 389	0.39 117	0.44 281	0.30 299	0.73 338	0.54 381	1.03 324	1.08 398	0.67 190	0.87 244	0.76 285	0.57 263	0.77 314	0.47 285	0.38 438	0.38 454	0.44 445	0.42 453	0.37 416	0.34 409

ETE_ROB	0.70 381	0.49 415	0.73 379	0.56 415	0.36 365	0.79 355	0.87 451	1.14 369	0.93 329	1.19 428	1.18 377	1.39 431	0.82 389	0.99 390	0.80 378	0.26 367	0.21 368	0.31 404	0.26 393	0.33 397	0.34 409

FADNet	0.61 365	0.51 422	1.10 431	0.45 303	0.44 414	0.65 309	0.41 302	1.19 388	1.05 382	0.70 211	0.84 224	0.98 355	0.66 324	0.82 329	0.50 292	0.29 390	0.30 427	0.27 379	0.30 411	0.46 441	0.35 414

ADCPNet	1.03 438	0.48 412	2.70 486	0.54 408	0.42 402	1.40 447	0.75 436	1.13 360	1.07 395	1.22 433	1.42 418	1.68 453	1.09 435	1.36 447	3.45 488	0.30 397	0.28 418	0.29 395	0.32 424	0.37 416	0.35 414

SACVNet	0.58 353	0.34 358	0.55 297	0.55 412	0.36 365	0.63 295	0.48 346	1.13 360	0.77 232	1.02 393	1.06 335	1.02 367	0.74 363	0.90 364	0.51 302	0.27 375	0.21 368	0.25 351	0.24 373	0.29 372	0.36 416

LCNet	0.41 192	0.20 119	0.32 35	0.44 281	0.24 136	0.47 205	0.29 99	0.67 153	0.53 126	0.72 230	1.03 319	0.66 231	0.60 283	0.58 171	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.19 220	0.19 282	0.21 290	0.36 416

edge stereo	0.76 394	0.38 385	0.74 384	0.52 396	0.43 407	0.80 358	0.53 377	1.28 423	1.06 389	1.28 438	1.38 414	1.81 456	1.11 437	1.08 409	0.85 389	0.33 419	0.32 439	0.41 440	0.28 404	0.32 392	0.36 416

CC-Net-ROB	0.82 407	0.96 471	0.85 405	0.58 422	0.45 418	1.27 441	0.70 427	1.17 383	1.02 368	0.83 299	1.23 387	0.90 337	0.77 374	1.06 404	0.69 356	0.46 451	0.34 447	1.71 485	0.38 437	0.59 464	0.36 416

NVstereo2D	0.60 363	0.30 336	0.75 388	0.48 339	0.43 407	0.89 382	0.48 346	1.05 332	1.15 409	0.66 188	0.86 237	0.88 329	0.70 350	0.99 390	0.65 346	0.32 411	0.15 269	0.28 387	0.20 306	0.40 423	0.36 416

coex-ft	6.43 509	1.51 489	87.33 529	0.49 354	0.38 380	1.34 444	1.21 476	1.16 378	8.09 505	12.12 513	2.79 478	2.77 479	3.31 498	1.16 418	3.15 483	0.24 347	0.23 384	0.27 379	0.24 373	0.45 438	0.37 421

RGC	0.79 402	0.59 439	0.71 371	0.65 444	0.65 457	0.92 387	0.58 394	1.29 424	1.05 382	1.07 410	1.45 426	1.47 439	1.03 429	1.21 427	0.88 397	0.32 411	0.30 427	0.48 454	0.40 444	0.37 416	0.37 421

RTS	1.98 483	0.96 471	11.36 506	0.65 444	0.57 450	2.77 487	1.40 488	1.39 444	2.26 477	1.89 468	2.56 471	1.32 419	1.25 450	5.20 503	4.05 492	0.31 400	0.22 374	0.29 395	0.29 409	0.40 423	0.37 421

RTSA	1.98 483	0.96 471	11.36 506	0.65 444	0.57 450	2.77 487	1.40 488	1.39 444	2.26 477	1.89 468	2.56 471	1.32 419	1.25 450	5.20 503	4.05 492	0.31 400	0.22 374	0.29 395	0.29 409	0.40 423	0.37 421

DPSNet	0.99 433	0.42 399	1.88 478	0.53 402	0.41 396	1.59 461	1.26 480	2.21 484	1.43 448	1.10 418	1.11 348	1.46 436	1.95 481	1.34 442	1.26 447	0.34 425	0.25 400	0.25 351	0.21 327	0.46 441	0.37 421

PDISCO_ROB	0.91 426	0.48 412	1.06 427	0.99 470	0.97 473	1.67 467	0.63 405	1.64 471	1.59 461	1.06 407	1.18 377	1.31 414	0.79 381	1.55 453	0.97 419	0.49 457	0.22 374	0.45 446	0.40 444	0.45 438	0.37 421

FAT-Stereo	0.73 391	0.33 353	0.75 388	0.49 354	0.37 371	0.71 330	0.59 396	1.36 440	1.30 437	1.03 401	1.40 415	1.59 451	1.15 440	0.87 353	0.86 390	0.28 383	0.28 418	0.28 387	0.23 358	0.28 368	0.38 427

stereogan	0.80 403	0.31 341	0.71 371	0.59 426	0.50 431	1.72 469	0.48 346	1.35 437	1.37 442	1.00 386	1.46 428	1.56 448	0.95 420	1.29 436	0.84 385	0.28 383	0.29 423	0.29 395	0.25 382	0.38 420	0.38 427

WZ-Net	1.19 455	0.59 439	4.07 495	0.62 437	0.51 434	1.34 444	1.31 484	1.32 430	1.74 468	1.53 451	1.65 440	1.74 455	1.28 453	2.25 484	2.01 470	0.27 375	0.21 368	0.23 323	0.25 382	0.40 423	0.39 429

EDNetEfficient	1.46 469	0.80 459	6.12 500	0.47 333	0.39 384	0.69 320	0.83 444	0.90 275	2.77 487	3.50 500	1.96 457	1.66 452	2.03 483	1.26 432	4.18 494	0.21 298	0.18 335	0.21 290	0.20 306	0.41 429	0.39 429

RYNet	0.72 389	0.35 364	0.64 336	0.53 402	0.67 458	1.31 443	0.67 412	1.20 392	1.18 414	1.05 404	0.87 244	1.27 408	0.93 416	0.93 380	1.27 449	0.22 322	0.16 300	0.26 367	0.23 358	0.40 423	0.39 429

Anonymous_2	0.82 407	0.44 405	0.63 331	0.40 173	0.43 407	0.80 358	0.52 373	0.72 197	0.77 232	0.71 218	0.60 124	0.87 324	0.76 368	0.75 303	0.58 326	0.52 461	0.54 475	0.54 462	4.82 513	0.56 458	0.40 432

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 437	0.57 437	1.51 470	0.67 450	0.50 431	2.57 482	1.66 495	1.20 392	1.43 448	1.38 444	1.57 436	1.33 422	0.92 411	1.64 462	0.88 397	0.37 437	0.39 458	0.46 449	0.60 474	0.41 429	0.40 432

STTRV1_RVC	0.82 407	0.59 439	1.16 437	0.67 450	0.81 464	1.11 420	0.63 405	1.30 427	1.11 402	0.98 378	1.33 403	1.08 384	0.95 420	1.26 432	0.87 394	0.55 467	0.25 400	0.43 442	0.39 441	0.58 463	0.40 432

WCMA_ROB	1.14 449	0.36 369	0.76 393	0.49 354	0.44 414	1.23 438	0.67 412	1.11 353	1.23 423	2.84 491	3.95 497	3.28 486	1.83 477	1.25 431	0.99 423	0.44 449	0.34 447	0.34 416	0.37 434	0.41 429	0.40 432

Wz-Net-TNSev	1.14 449	1.06 477	4.32 497	0.49 354	0.42 402	1.51 456	1.11 470	1.48 455	1.40 447	1.22 433	1.26 392	1.58 450	1.43 460	1.76 467	1.70 460	0.32 411	0.31 436	0.26 367	0.30 411	0.41 429	0.41 436

ISRNet	0.56 339	0.24 243	0.66 348	0.56 415	0.36 365	0.44 189	0.25 53	0.82 243	0.84 272	1.07 410	1.25 390	0.91 339	0.60 283	0.66 246	0.58 326	0.35 430	0.26 407	0.36 423	0.33 427	0.30 381	0.42 437

psmorigin	0.82 407	0.51 422	2.09 480	0.49 354	0.41 396	0.85 377	0.50 355	1.04 327	0.88 298	1.45 446	1.43 421	1.50 442	1.06 432	1.22 428	0.97 419	0.31 400	0.32 439	0.27 379	0.27 399	0.33 397	0.42 437

G-Net	0.95 430	0.46 411	1.04 425	0.64 439	0.48 427	2.12 477	0.64 408	1.01 317	0.87 294	1.75 463	2.82 481	1.30 413	1.64 471	1.06 404	0.96 418	0.36 434	0.29 423	0.35 418	0.25 382	0.45 438	0.42 437

SHD	0.93 429	0.50 419	1.18 443	0.59 426	0.46 425	0.97 395	0.48 346	1.70 474	2.15 476	1.58 452	1.37 409	1.42 434	1.19 446	1.31 438	1.60 458	0.31 400	0.26 407	0.32 409	0.33 427	0.40 423	0.42 437

ADCS	1.51 471	0.61 443	3.42 490	0.59 426	0.51 434	1.27 441	1.08 469	1.59 467	1.81 470	1.91 471	1.66 442	1.51 445	1.42 459	1.94 476	8.60 506	0.33 419	0.32 439	0.33 414	0.36 433	0.44 434	0.42 437

AnyNet_C32	1.16 453	0.62 446	2.40 484	0.57 421	0.55 444	1.41 449	1.34 485	1.18 386	1.24 425	1.49 447	1.42 418	1.39 431	1.20 448	1.55 453	4.82 496	0.29 390	0.28 418	0.29 395	0.34 429	0.38 420	0.42 437

PSM-AAD	0.48 261	0.20 119	0.37 88	0.43 263	0.23 108	0.56 250	0.50 355	0.65 134	0.70 189	1.07 410	1.12 352	0.58 172	0.92 411	0.61 200	0.32 136	0.15 119	0.11 96	0.25 351	0.26 393	0.18 219	0.43 443

sAnonymous2	0.40 181	0.39 389	0.85 405	0.48 339	0.37 371	0.40 160	0.46 331	0.57 82	0.52 123	0.38 63	0.46 69	0.35 52	0.42 182	0.43 50	0.30 119	0.19 260	0.14 240	0.18 180	0.17 227	0.57 460	0.44 444

CroCo_RVC	0.40 181	0.39 389	0.85 405	0.48 339	0.37 371	0.40 160	0.46 331	0.57 82	0.52 123	0.38 63	0.46 69	0.35 52	0.42 182	0.43 50	0.30 119	0.19 260	0.14 240	0.18 180	0.17 227	0.57 460	0.44 444

MFN_U_SF_RVC	1.09 447	0.59 439	1.97 479	0.67 450	0.44 414	1.93 473	0.60 398	1.85 477	1.36 440	1.61 455	1.54 434	1.95 464	1.37 456	1.64 462	1.73 461	0.40 444	0.37 452	0.45 446	0.48 462	0.44 434	0.44 444

MSMD_ROB	1.21 456	0.49 415	0.62 322	0.59 426	0.50 431	1.62 464	0.67 412	1.23 406	1.24 425	2.45 484	3.77 491	3.09 483	2.98 496	1.32 439	0.81 381	0.45 450	0.41 461	0.49 457	0.51 469	0.47 443	0.44 444

AnyNet_C01	1.56 472	1.05 476	7.45 502	0.64 439	0.54 442	1.99 474	1.38 487	1.43 451	1.36 440	1.63 458	1.92 455	1.84 458	1.33 455	2.40 486	4.03 491	0.33 419	0.32 439	0.32 409	0.34 429	0.44 434	0.45 448

FC-DCNN v2	1.65 477	0.51 422	0.65 342	0.61 433	0.49 429	1.61 462	0.70 427	1.75 476	1.56 460	4.74 507	4.91 505	6.46 506	3.31 498	1.91 473	1.11 435	0.46 451	0.42 463	0.47 450	0.46 455	0.48 444	0.46 449

SDNR	0.86 417	0.37 375	1.47 468	0.40 173	0.38 380	3.38 497	0.33 165	0.90 275	0.98 350	0.99 381	2.09 462	0.59 187	0.71 354	1.29 436	0.70 359	0.51 460	0.56 476	0.36 423	0.26 393	0.43 433	0.46 449

ccnet	0.82 407	0.57 437	0.75 388	0.54 408	0.59 453	1.09 419	0.66 410	1.38 443	0.94 336	1.12 421	1.44 423	1.29 411	0.92 411	0.95 389	1.24 445	0.49 457	0.42 463	0.50 459	0.47 460	0.51 449	0.46 449

GANetREF_RVC	0.80 403	0.75 455	0.86 410	0.66 447	0.42 402	1.15 427	0.98 460	1.14 369	1.19 416	1.01 391	1.02 315	1.10 390	0.90 406	1.15 417	0.76 371	0.48 455	0.39 458	0.57 464	0.38 437	0.63 466	0.46 449
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
FC-DCNN	1.59 473	0.51 422	0.66 348	0.61 433	0.49 429	1.56 459	0.70 427	1.66 472	1.53 456	4.64 505	4.62 503	5.85 502	3.34 500	1.84 471	1.11 435	0.46 451	0.42 463	0.47 450	0.46 455	0.48 444	0.46 449

PSMNet-RUCA	0.76 394	0.75 455	1.08 430	1.01 473	0.90 467	0.69 320	0.50 355	1.11 353	1.03 373	0.78 261	1.11 348	0.80 302	0.72 358	0.88 356	0.63 341	0.53 465	0.27 414	0.76 470	0.46 455	0.66 467	0.47 454

S-Stereo	0.74 392	0.35 364	0.96 418	0.56 415	0.45 418	0.82 371	0.60 398	1.24 413	1.60 464	0.96 369	1.41 417	1.12 394	0.94 417	0.80 323	1.04 430	0.26 367	0.31 436	0.28 387	0.25 382	0.32 392	0.47 454

XQC	0.89 422	0.65 448	1.31 455	0.67 450	0.52 438	1.22 436	0.68 417	1.26 419	1.52 455	1.14 424	1.11 348	1.28 410	1.04 431	1.40 450	1.77 464	0.38 438	0.24 392	0.37 428	0.31 418	0.53 454	0.47 454

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 462	0.87 465	1.76 475	0.86 465	0.56 447	4.29 502	1.79 500	1.50 458	1.98 473	1.61 455	1.85 453	1.84 458	1.41 458	1.89 472	1.36 452	0.48 455	0.40 460	0.56 463	0.57 472	0.69 468	0.48 457

BEATNet-Init1	15.13 515	0.82 463	50.86 528	0.72 460	0.53 439	38.10 526	7.03 512	11.83 516	14.25 513	29.78 526	30.17 526	48.21 529	22.64 523	26.78 524	18.11 514	0.42 448	0.38 454	0.47 450	0.46 455	0.51 449	0.48 457

MANE	4.13 502	0.51 422	0.64 336	0.66 447	0.56 447	6.89 508	0.99 462	7.55 510	12.04 508	6.68 510	8.57 512	10.69 512	9.45 510	7.59 510	6.39 502	0.49 457	0.43 467	0.48 454	0.98 490	0.49 446	0.48 457

SAMSARA	1.07 445	0.65 448	1.19 444	1.06 476	0.90 467	1.76 470	1.76 499	1.46 453	1.44 450	1.51 449	1.16 373	2.00 465	1.14 439	1.48 451	1.31 451	0.39 440	0.44 469	0.35 418	0.38 437	0.49 446	0.49 460

FCDSN-DC	1.39 467	0.56 435	0.65 342	0.74 461	0.59 453	1.38 446	0.63 405	1.35 437	1.39 445	3.26 498	4.50 502	4.61 493	2.63 491	1.58 457	1.03 427	0.46 451	0.42 463	0.48 454	0.47 460	0.50 448	0.50 461
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficientorigin	9.93 511	1.15 478	175.16 530	0.48 339	0.36 365	1.04 411	0.68 417	1.24 413	2.69 486	3.17 497	2.50 470	2.30 470	2.07 484	1.76 467	2.21 474	0.20 283	0.18 335	0.24 338	0.19 282	0.51 449	0.50 461

ELAS_RVC	1.60 474	0.61 443	1.01 424	0.70 457	0.56 447	2.00 475	1.89 502	1.96 479	2.65 485	3.33 499	3.26 484	3.03 480	3.41 501	2.49 488	2.09 472	0.52 461	0.45 470	0.50 459	0.48 462	0.54 456	0.52 463
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 476	0.61 443	0.95 416	0.68 454	0.55 444	3.01 495	1.55 493	2.39 486	2.33 481	3.64 501	3.89 495	2.75 478	2.90 495	2.15 482	2.27 479	0.52 461	0.45 470	0.50 459	0.48 462	0.54 456	0.52 463
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.90 425	0.64 447	1.69 472	0.69 456	0.69 461	0.78 352	0.84 447	1.03 324	1.26 433	1.19 428	1.15 368	1.31 414	0.98 424	1.24 430	1.03 427	0.52 461	0.56 476	0.59 467	0.66 476	0.56 458	0.54 465

DGSMNet	0.76 394	0.55 434	1.29 454	0.58 422	0.62 455	0.94 388	0.70 427	1.26 419	1.11 402	0.83 299	1.24 388	1.00 359	0.71 354	1.03 401	0.81 381	0.34 425	0.29 423	0.41 440	0.40 444	0.57 460	0.55 466

SQANet	0.82 407	0.74 454	0.67 352	1.13 477	0.98 475	1.11 420	0.47 338	1.07 339	0.83 267	0.91 346	1.05 329	1.03 369	0.74 363	1.01 394	0.64 344	0.61 469	0.24 392	1.03 478	0.35 432	1.18 481	0.58 467

PVD	1.28 461	0.67 450	1.28 452	0.74 461	0.62 455	1.50 455	0.84 447	1.99 480	2.96 488	2.18 478	2.36 467	1.85 460	1.95 481	1.92 474	1.94 468	0.39 440	0.36 451	0.49 457	0.37 434	0.51 449	0.64 468

FADE	5.17 506	2.05 500	13.14 510	1.03 474	0.99 476	2.09 476	0.91 455	3.91 502	3.00 489	1.76 464	1.60 438	2.73 477	6.73 508	5.95 505	3.95 490	11.57 519	1.70 506	23.09 522	15.86 519	0.62 465	0.65 469

UDG	0.88 420	0.82 463	0.67 352	1.00 472	0.96 472	1.02 404	0.57 393	1.13 360	0.99 355	0.90 341	0.97 296	1.31 414	0.99 425	0.85 349	0.84 385	0.54 466	0.32 439	1.77 486	0.40 444	0.94 474	0.66 470

GCST	0.83 414	1.22 480	0.74 384	1.58 485	1.01 478	1.06 413	0.23 35	0.78 232	0.78 239	0.97 373	0.65 136	0.78 292	0.35 136	0.92 374	0.34 163	0.96 480	0.65 480	1.20 480	0.81 483	0.91 472	0.70 471

otaku	1.04 439	0.93 468	0.88 412	1.33 483	1.05 481	1.66 465	0.70 427	1.40 447	1.18 414	1.08 414	1.32 402	1.33 422	0.91 407	1.23 429	0.76 371	0.72 473	0.46 472	1.24 481	0.50 467	1.40 482	0.75 472

MADNet+	2.23 489	2.43 504	10.85 505	1.22 480	0.91 469	2.76 486	1.40 488	2.12 483	1.67 467	1.32 440	1.74 448	1.86 461	1.74 473	6.25 506	4.41 495	0.65 470	0.64 479	0.58 466	0.54 471	0.80 470	0.76 473

Ntro	1.09 447	0.97 474	0.91 414	1.44 484	1.19 483	1.69 468	0.80 442	1.35 437	1.25 430	1.00 386	1.29 398	1.31 414	0.97 423	1.26 432	0.84 385	0.84 477	0.43 467	1.36 482	0.50 467	1.56 483	0.78 474

KYRaft	0.48 261	0.20 119	0.38 99	0.44 281	0.23 108	0.44 189	0.37 234	0.66 143	0.41 82	0.94 361	1.73 446	0.79 294	0.41 180	0.63 219	0.31 126	0.16 165	0.11 96	0.18 180	0.22 345	0.16 163	0.78 474

Consistency-Raft	1.01 434	0.81 460	1.24 449	0.84 464	0.97 473	0.81 363	0.84 447	1.30 427	1.59 461	1.05 404	1.68 445	1.12 394	0.91 407	0.92 374	1.11 435	0.65 470	0.74 484	0.79 472	0.90 486	1.06 479	0.79 476

ACVNet-4b	1.35 464	1.31 483	1.10 431	1.90 492	1.59 487	1.92 472	0.77 438	1.52 464	1.62 465	1.05 404	1.60 438	2.11 467	0.94 417	1.64 462	0.77 375	1.30 490	0.35 449	2.03 493	0.67 477	1.88 492	0.84 477

DDUNet	1.06 443	2.56 507	0.68 356	1.21 479	1.26 484	1.03 407	0.69 422	1.11 353	0.94 336	0.96 369	1.22 383	1.27 408	0.82 389	0.93 380	0.72 365	0.84 477	0.38 454	1.99 489	0.60 474	1.10 480	0.85 478

IGEV-Stereo+	0.23 8	0.14 2	0.26 12	0.32 15	0.19 19	0.12 1	0.17 1	0.29 3	0.29 14	0.21 5	0.15 1	0.22 6	0.22 23	0.40 35	0.22 6	0.14 64	0.10 23	0.12 4	0.09 9	0.15 125	0.86 479

NVStereoNet_ROB	1.24 458	0.90 467	1.13 435	0.86 465	0.88 466	1.11 420	0.99 462	1.42 449	1.53 456	1.59 454	2.48 469	2.24 469	1.53 462	1.96 477	1.30 450	0.76 475	0.70 481	0.78 471	1.00 491	0.71 469	0.88 480
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCK	1.92 482	1.66 495	3.12 489	1.65 486	0.91 469	2.84 489	2.26 505	2.10 482	2.41 483	2.36 482	2.31 463	2.22 468	1.82 475	3.43 494	2.03 471	1.61 497	0.71 483	1.51 483	0.82 484	1.69 485	0.91 481

anonymity	0.97 431	0.89 466	1.05 426	0.92 468	1.03 479	0.97 395	0.81 443	1.29 424	0.91 318	1.07 410	0.98 297	1.00 359	0.95 420	1.02 399	0.92 412	0.96 480	0.95 499	0.90 475	0.91 489	0.92 473	0.94 482

MFMNet_re	1.14 449	0.97 474	1.19 444	0.99 470	0.95 471	1.25 440	1.22 477	1.39 444	1.55 458	1.69 462	1.67 444	1.21 403	1.53 462	1.12 415	0.99 423	0.87 479	0.75 488	0.79 472	0.75 480	0.90 471	0.94 482

ACVNet_1	1.46 469	1.33 484	1.12 434	1.91 493	1.62 488	1.83 471	0.98 460	2.00 481	1.85 471	1.39 445	1.53 433	2.32 471	1.53 462	1.34 442	1.11 435	1.30 490	0.50 474	2.06 495	0.58 473	1.93 494	0.95 484

ACVNet_2	1.65 477	1.27 482	1.41 466	1.75 488	1.62 488	2.22 478	1.20 474	2.30 485	2.62 484	1.78 465	2.56 471	3.03 480	1.61 468	1.54 452	1.12 439	1.06 485	0.58 478	1.82 487	0.70 479	1.82 488	0.96 485

SPS-STEREO	1.25 459	0.93 468	1.06 427	1.04 475	1.03 479	1.41 449	0.91 455	1.51 461	1.19 416	2.09 475	1.83 451	1.94 463	1.39 457	1.62 459	1.39 455	0.97 482	0.94 498	0.90 475	0.89 485	0.96 476	0.96 485
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 464	0.94 470	1.25 450	0.96 469	1.00 477	1.52 457	1.02 465	1.34 434	1.21 420	2.64 486	2.65 476	2.44 473	1.56 465	1.64 462	1.26 447	0.97 482	0.95 499	0.90 475	0.90 486	0.94 474	0.96 485

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 339	3.08 510	2.43 485	0.31 10	0.18 12	0.29 65	0.20 4	0.37 7	0.32 26	0.28 27	0.24 13	0.18 3	0.18 5	0.31 7	0.22 6	1.09 486	0.08 1	0.17 137	0.16 179	0.14 80	0.97 488

WAO-7	1.90 481	1.20 479	1.35 459	1.27 481	1.06 482	2.84 489	1.56 494	3.23 494	3.06 492	2.23 479	3.33 488	3.17 484	2.28 486	3.12 491	2.21 474	1.02 484	0.91 494	1.06 479	1.03 494	1.04 478	0.97 488

Dean	1.98 483	1.36 485	1.36 463	2.12 495	1.81 495	2.74 484	1.36 486	3.37 498	3.80 498	2.08 474	3.32 487	3.21 485	1.82 475	1.71 466	1.67 459	1.27 487	0.77 490	1.99 489	0.90 486	1.86 489	1.03 490

RainbowNet	1.35 464	1.49 487	1.19 444	1.88 491	1.45 485	1.48 454	1.07 468	1.61 469	1.55 458	1.20 431	1.59 437	1.54 446	1.13 438	1.34 442	0.97 419	1.36 493	0.70 481	1.82 487	0.79 482	1.71 486	1.07 491

DispFullNet	1.60 474	2.63 508	2.75 487	2.56 503	1.79 494	1.24 439	0.47 338	1.37 442	1.45 451	1.87 467	1.50 430	1.55 447	2.46 487	2.04 479	1.04 430	0.59 468	0.18 335	2.32 498	0.68 478	2.29 498	1.14 492

WAO-8	2.92 493	1.55 490	1.35 459	1.79 489	1.63 490	5.23 504	1.22 477	4.58 505	12.56 510	2.84 491	4.07 499	4.83 496	2.72 493	3.49 495	2.25 477	1.27 487	0.91 494	1.99 489	1.15 499	1.86 489	1.15 493

Venus	2.92 493	1.55 490	1.35 459	1.79 489	1.63 490	5.23 504	1.22 477	4.58 505	12.56 510	2.84 491	4.06 498	4.83 496	2.72 493	3.49 495	2.25 477	1.27 487	0.91 494	1.99 489	1.15 499	1.86 489	1.15 493

IMH-64-1	1.86 479	1.62 492	1.16 437	2.20 496	1.89 496	2.33 479	1.30 481	2.89 489	2.29 479	1.66 459	2.80 479	2.49 474	1.61 468	2.10 480	1.78 465	1.60 495	0.74 484	2.43 499	1.02 492	2.12 495	1.17 495

IMH-64	1.86 479	1.62 492	1.16 437	2.20 496	1.89 496	2.33 479	1.30 481	2.89 489	2.29 479	1.66 459	2.80 479	2.49 474	1.61 468	2.10 480	1.78 465	1.60 495	0.74 484	2.43 499	1.02 492	2.12 495	1.17 495

JetBlue	2.78 492	1.26 481	7.04 501	1.16 478	1.48 486	8.00 510	6.02 511	2.60 487	1.92 472	2.12 476	2.64 475	3.34 488	3.05 497	6.49 507	3.39 486	0.78 476	0.76 489	0.75 469	0.76 481	0.97 477	1.18 497

IMH	2.04 486	1.62 492	1.20 447	2.20 496	1.89 496	2.91 494	1.30 481	3.11 492	3.03 490	1.81 466	3.35 489	3.03 480	1.90 478	2.48 487	1.80 467	1.66 498	0.77 490	2.45 501	1.04 495	2.15 497	1.19 498

WAO-6	2.04 486	1.50 488	1.16 437	1.70 487	1.67 492	2.69 483	1.44 491	3.06 491	3.63 497	1.98 472	3.27 485	3.54 491	2.07 484	2.36 485	2.22 476	1.31 492	0.91 494	2.04 494	1.22 501	1.73 487	1.27 499

LVE	2.12 488	1.44 486	1.36 463	1.99 494	1.78 493	2.75 485	1.79 500	2.82 488	3.95 499	1.90 470	4.33 501	3.52 490	1.81 474	2.24 483	1.74 462	1.74 499	0.87 493	2.06 495	1.13 497	1.91 493	1.35 500

TorneroNet-64	3.44 496	1.86 496	1.42 467	2.58 504	2.28 502	6.87 507	1.68 496	4.70 507	12.03 507	2.31 481	5.59 508	8.25 508	2.55 490	3.97 500	2.73 481	1.81 500	0.74 484	2.57 503	1.07 496	2.35 499	1.44 501

TorneroNet	4.53 504	1.89 497	1.48 469	2.55 502	2.27 501	13.78 515	1.69 497	4.84 509	23.73 524	2.89 494	7.70 511	7.06 507	2.69 492	4.26 502	3.42 487	1.84 501	0.77 490	2.68 505	1.13 497	2.42 500	1.47 502

KSHMR	2.57 490	1.93 498	1.69 472	2.63 505	2.42 504	2.86 491	2.07 503	3.27 496	6.50 503	2.49 485	3.36 490	3.41 489	1.92 479	2.49 488	1.94 468	2.13 504	1.40 504	2.79 508	1.50 504	2.73 503	1.77 503

notaker	2.76 491	2.29 503	1.80 476	2.96 507	2.58 508	2.90 493	1.75 498	3.24 495	3.05 491	2.78 489	4.24 500	6.15 505	2.51 489	3.34 493	2.75 482	2.31 506	1.18 502	3.00 509	1.65 505	2.84 506	1.97 504

UNDER WATER	3.46 497	2.07 501	3.64 493	3.09 508	2.48 505	3.75 500	2.42 507	3.31 497	13.77 512	2.90 495	2.95 482	5.84 501	3.69 502	3.69 497	3.48 489	2.07 503	1.11 501	2.70 506	1.40 502	2.84 506	1.98 505

ktn	2.98 495	2.25 502	1.73 474	2.84 506	2.53 507	3.76 501	2.15 504	3.70 500	5.47 502	2.75 488	5.17 507	5.94 503	2.48 488	3.23 492	2.46 480	2.34 508	1.44 505	2.78 507	2.03 507	2.45 501	2.01 506

UNDER WATER-64	3.53 498	2.01 499	3.94 494	3.22 510	2.49 506	5.41 506	2.60 508	3.43 499	12.41 509	3.03 496	2.68 477	6.07 504	4.04 503	3.79 499	3.33 485	2.02 502	1.24 503	2.63 504	1.46 503	2.78 504	2.08 507

tt	6.20 508	0.20 119	5.89 499	3.55 511	2.07 499	11.26 513	19.21 514	11.74 515	5.46 501	2.69 487	2.04 461	4.87 499	6.25 507	3.70 498	7.09 505	8.32 515	11.17 520	4.93 512	5.41 514	5.74 513	2.37 508

DPSimNet_ROB	3.58 499	2.45 505	8.57 503	2.53 501	2.37 503	2.88 492	3.77 510	3.14 493	3.23 493	4.71 506	3.86 494	4.68 494	4.87 506	4.07 501	5.62 499	2.33 507	2.33 508	2.47 502	2.52 508	2.51 502	2.64 509

JetRed	5.27 507	5.84 512	12.81 509	2.36 500	2.83 509	12.23 514	10.50 513	4.46 504	3.60 495	3.86 502	3.83 493	4.85 498	4.18 504	6.78 508	11.96 509	2.17 505	2.96 510	2.18 497	1.97 506	3.38 509	2.68 510

HanzoNet	6.76 510	2.45 505	4.22 496	3.19 509	2.94 510	3.62 499	2.28 506	4.79 508	7.20 504	14.00 517	13.19 516	17.49 517	22.30 522	13.25 515	6.19 501	4.20 511	1.93 507	3.10 510	2.56 509	3.35 508	2.88 511

MADNet++	4.03 500	2.70 509	3.44 492	3.72 512	3.44 511	4.44 503	3.52 509	3.95 503	3.61 496	4.46 503	4.98 506	4.10 492	4.58 505	7.00 509	5.89 500	3.74 509	3.67 511	3.27 511	2.71 510	3.70 511	3.66 512

PML	40.80 530	29.24 522	11.87 508	7.20 514	14.47 513	92.13 530	213.69 531	7.63 511	23.35 523	74.72 530	190.14 531	50.17 530	26.15 524	21.39 519	12.70 510	8.76 516	2.92 509	8.45 516	3.25 511	13.26 516	4.42 513

ASD4	9.96 512	8.86 515	17.78 511	7.17 513	9.80 512	16.08 516	28.92 518	9.77 514	8.20 506	7.02 511	7.08 510	8.47 509	9.57 511	11.17 514	20.26 515	4.12 510	4.14 512	5.57 515	4.74 512	5.53 512	4.90 514

LSM	4.74 505	0.77 457	10.16 504	0.70 457	56.56 525	1.02 404	1.00 464	1.24 413	1.62 465	2.04 473	2.34 465	1.33 422	1.17 443	1.38 449	1.09 434	0.33 419	0.49 473	0.39 433	0.46 455	0.51 449	10.09 515

DPSMNet_ROB	12.08 514	8.00 513	21.00 513	8.97 516	16.79 515	10.67 511	30.89 520	9.02 513	15.17 515	6.51 509	15.41 520	9.04 510	14.85 513	9.27 512	21.67 517	4.58 513	8.57 515	5.09 514	9.29 516	5.90 514	10.95 516

DGTPSM_ROB	12.07 513	8.00 513	20.99 512	8.93 515	16.78 514	10.67 511	30.87 519	9.01 512	15.16 514	6.50 508	15.41 520	9.04 510	14.85 513	9.25 511	21.67 517	4.57 512	8.57 515	5.08 513	9.28 515	5.90 514	10.95 516

Anonymous_1	33.25 521	18.26 516	23.92 515	20.54 517	21.28 518	25.59 518	35.94 521	22.01 525	15.57 516	13.33 514	13.49 517	18.08 518	15.29 515	20.36 516	24.60 519	16.28 523	8.84 517	66.59 527	118.00 527	155.73 530	11.23 518

DPSM_ROB	17.78 516	18.63 517	24.31 519	20.90 518	19.47 516	25.97 519	36.21 522	21.23 523	16.24 517	13.38 515	14.06 518	19.18 520	16.30 516	20.78 517	25.67 520	9.38 517	9.23 518	9.49 517	9.82 517	13.51 517	11.91 519

DPSM	17.78 516	18.63 517	24.31 519	20.90 518	19.47 516	25.97 519	36.21 522	21.23 523	16.24 517	13.38 515	14.06 518	19.18 520	16.30 516	20.78 517	25.67 520	9.38 517	9.23 518	9.49 517	9.82 517	13.51 517	11.91 519

CasAABBNet	35.74 522	37.43 526	48.72 526	42.22 524	39.20 523	52.24 527	73.12 529	42.61 528	32.62 527	26.78 523	27.95 522	38.58 526	32.60 526	41.67 528	51.65 529	18.74 524	18.57 526	19.15 520	19.77 521	27.20 519	23.98 521

Selective-RAFT-Error	35.84 523	37.49 527	48.83 527	42.26 525	39.24 524	52.30 528	73.09 528	42.66 529	32.61 526	26.80 524	28.30 525	38.84 528	33.51 528	41.68 529	51.59 528	18.82 525	18.58 527	19.17 521	19.80 522	27.28 520	24.05 522

LRCNet_RVC	21.24 519	31.15 523	21.41 514	28.98 521	23.82 519	3.13 496	0.60 398	20.96 522	1.59 461	25.58 522	28.15 524	21.99 522	14.79 512	21.94 523	16.41 513	28.89 527	14.87 521	33.53 523	31.28 523	29.51 525	26.16 523

LSM0	38.95 529	37.60 528	48.58 525	43.57 526	91.06 530	52.57 529	72.57 527	43.17 530	32.63 528	26.97 525	27.97 523	38.65 527	32.94 527	41.86 530	51.78 530	18.89 526	18.41 522	19.13 519	19.63 520	27.29 521	33.77 524

xxxxx1	36.64 524	19.51 519	24.21 516	61.66 527	64.63 527	27.28 522	40.10 524	20.25 518	18.63 520	14.07 518	12.97 513	17.26 514	17.36 518	21.70 520	27.93 522	13.18 520	18.50 523	111.26 528	133.37 528	29.24 522	39.73 525

tt_ll	36.64 524	19.51 519	24.21 516	61.66 527	64.63 527	27.28 522	40.10 524	20.25 518	18.63 520	14.07 518	12.97 513	17.26 514	17.36 518	21.70 520	27.93 522	13.18 520	18.50 523	111.26 528	133.37 528	29.24 522	39.73 525

ff	36.64 524	19.51 519	24.21 516	61.66 527	64.63 527	27.28 522	40.10 524	20.25 518	18.63 520	14.07 518	12.97 513	17.26 514	17.36 518	21.70 520	27.93 522	13.18 520	18.50 523	111.26 528	133.37 528	29.24 522	39.73 525

HaxPig	31.96 520	37.24 525	34.27 521	24.37 520	24.88 520	18.26 517	19.86 515	20.64 521	28.52 525	35.97 527	38.75 527	25.57 523	28.72 525	33.88 525	34.39 525	35.94 528	38.87 528	37.80 524	40.48 524	39.68 526	41.15 528

AVERAGE_ROB	37.58 528	40.13 529	40.15 523	34.81 523	33.82 522	28.55 525	25.10 517	32.02 527	34.06 530	41.28 528	40.66 528	34.46 525	34.81 530	39.18 526	37.57 527	42.78 529	43.44 529	43.82 525	43.03 525	40.47 527	41.51 529

MEDIAN_ROB	37.38 527	40.85 530	40.60 524	32.31 522	31.85 521	27.20 521	24.55 516	29.10 526	33.19 529	42.09 529	41.76 529	33.35 524	34.39 529	39.78 527	37.07 526	43.64 530	44.10 530	44.12 526	43.40 526	41.51 528	42.76 530

test_example2	176.61 531	205.14 531	198.86 531	188.60 531	190.98 531	152.67 531	170.61 530	94.86 531	123.55 531	178.88 531	179.48 530	158.94 531	141.34 531	192.61 531	198.96 531	203.76 531	236.37 531	164.13 531	173.55 531	218.58 531	160.41 531

ccccc	429.48 532	429.19 532	527.00 532	507.10 532	501.20 532	356.95 532	342.70 532	380.82 532	297.90 532	334.51 532	389.17 532	372.86 532	449.39 532	499.17 532	553.56 532	561.44 532	431.22 532	334.28 532	290.86 532	540.88 532	489.46 532

Low-res two-view benchmark