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

rvit_stereo_0083	0.25 9	0.19 5	0.58 1	0.28 104	0.18 116	0.28 8	0.22 88	0.38 12	0.54 179	0.23 39	0.30 63	0.27 76	0.26 115	0.37 80	0.24 89	0.14 308	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.12 47	0.10 49

rvit_stereo_0081	0.25 9	0.21 14	0.61 2	0.28 104	0.17 84	0.31 17	0.22 88	0.42 24	0.53 167	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.21 55	0.34 61	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.09 29

rvit_stereo_0082	0.25 9	0.21 14	0.61 2	0.28 104	0.17 84	0.31 17	0.22 88	0.42 24	0.53 167	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.21 55	0.34 61	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.09 29

IGEV-Stereo++	0.23 6	0.23 32	0.64 4	0.24 19	0.22 193	0.47 85	0.13 3	0.52 82	0.33 10	0.18 10	0.24 26	0.17 7	0.22 64	0.32 45	0.19 13	0.08 10	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.17 171	0.09 29

MonSter	0.20 1	0.22 25	0.65 5	0.21 5	0.17 84	0.33 24	0.15 6	0.46 39	0.32 6	0.16 5	0.17 6	0.14 2	0.11 1	0.27 10	0.23 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 21	0.07 1	0.09 29

dual_stereo	0.23 6	0.25 45	0.66 6	0.21 5	0.15 37	0.27 7	0.15 6	0.62 144	0.40 49	0.15 2	0.13 4	0.18 10	0.14 2	0.37 80	0.19 13	0.09 40	0.31 444	0.07 1	0.10 105	0.07 1	0.07 5

LGtest1	0.21 3	0.37 155	0.70 7	0.22 8	0.12 4	0.31 17	0.11 2	0.36 7	0.39 41	0.17 6	0.13 4	0.16 5	0.14 2	0.25 5	0.27 116	0.10 124	0.09 148	0.08 8	0.06 9	0.10 20	0.10 49

rvit_stereo_0080	0.27 13	0.38 163	0.76 8	0.24 19	0.18 116	0.34 28	0.27 213	0.54 101	0.44 77	0.24 43	0.26 39	0.27 76	0.22 64	0.29 25	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.10 93	0.10 105	0.15 113	0.11 69

whm_eth	0.27 13	0.38 163	0.76 8	0.24 19	0.18 116	0.34 28	0.27 213	0.54 101	0.44 77	0.24 43	0.26 39	0.27 76	0.22 64	0.29 25	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.10 93	0.10 105	0.15 113	0.11 69

SGD-Stereo	0.22 4	0.28 86	0.77 10	0.22 8	0.11 1	0.40 49	0.16 14	0.31 3	0.36 22	0.19 14	0.19 11	0.17 7	0.17 14	0.37 80	0.16 2	0.10 124	0.06 2	0.08 8	0.07 21	0.10 20	0.07 5

GIP-stereo	0.26 12	0.22 25	0.78 11	0.29 135	0.20 159	0.42 56	0.17 19	0.64 153	0.39 41	0.18 10	0.24 26	0.23 31	0.18 30	0.25 5	0.47 278	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.06 9	0.17 171	0.08 18

FoundationStereo	0.20 1	0.30 106	0.81 12	0.21 5	0.22 193	0.21 2	0.16 14	0.25 1	0.38 31	0.15 2	0.11 2	0.18 10	0.17 14	0.23 2	0.16 2	0.09 40	0.13 278	0.08 8	0.06 9	0.07 1	0.07 5

castereo	0.30 39	0.44 206	0.81 12	0.24 19	0.29 287	0.41 52	0.27 213	0.72 192	0.45 92	0.22 31	0.30 63	0.24 44	0.31 176	0.25 5	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.31 427	0.12 47	0.09 29

IGEV-Stereo+	0.29 29	0.29 95	0.86 14	0.25 35	0.34 344	0.30 13	0.14 4	0.32 4	0.53 167	0.18 10	0.12 3	0.18 10	0.19 38	0.49 164	0.17 7	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.20 366	0.46 448	0.59 470

RSM++	0.27 13	0.26 59	0.87 15	0.28 104	0.13 13	0.39 47	0.20 50	0.45 37	0.45 92	0.20 19	0.24 26	0.24 44	0.17 14	0.36 73	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.35 443	0.26 323	0.18 251

S2M2	0.24 8	0.29 95	0.90 16	0.23 10	0.17 84	0.24 4	0.09 1	0.36 7	0.45 92	0.17 6	0.25 32	0.23 31	0.17 14	0.24 3	0.28 126	0.15 325	0.12 259	0.11 156	0.12 204	0.15 113	0.11 69

DEFOM-Stereo	0.22 4	0.22 25	0.91 17	0.23 10	0.13 13	0.49 100	0.18 26	0.30 2	0.28 1	0.19 14	0.17 6	0.14 2	0.14 2	0.41 100	0.16 2	0.08 10	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.09 13	0.09 29

mms	0.27 13	0.26 59	0.91 17	0.25 35	0.18 116	0.32 21	0.23 116	0.37 10	0.31 3	0.21 24	0.30 63	0.23 31	0.17 14	0.46 138	0.21 48	0.08 10	0.10 187	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.47 455

U	3.37 513	0.17 1	0.91 17	0.26 63	13.79 528	19.19 532	0.15 6	0.41 21	0.31 3	0.17 6	0.18 8	0.27 76	0.15 7	0.21 1	0.16 2	0.09 40	0.06 2	17.88 532	12.81 529	0.10 20	0.08 18

castereo++	0.28 20	0.43 195	0.93 20	0.28 104	0.17 84	0.53 141	0.21 68	0.55 105	0.45 92	0.17 6	0.26 39	0.32 106	0.17 14	0.33 53	0.16 2	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.29 412	0.13 75	0.06 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 240	0.33 126	0.93 20	0.26 63	0.22 193	0.46 80	0.20 50	1.10 464	1.34 479	3.16 516	0.32 79	0.22 24	0.20 46	0.30 31	0.22 60	0.10 124	0.09 148	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.19 267

LG-Stereo	0.27 13	0.25 45	0.95 22	0.25 35	0.15 37	0.43 58	0.21 68	0.50 66	0.40 49	0.18 10	0.29 53	0.25 54	0.16 8	0.28 15	0.35 207	0.07 2	0.07 19	0.11 156	0.10 105	0.24 292	0.10 49

RSM	0.28 20	0.26 59	0.97 23	0.25 35	0.24 225	0.37 40	0.21 68	0.49 60	0.44 77	0.21 24	0.27 43	0.28 85	0.17 14	0.38 87	0.20 35	0.07 2	0.07 19	0.09 46	0.34 440	0.21 246	0.16 213

EGLCR-Stereo	0.29 29	0.27 65	0.97 23	0.30 151	0.19 145	0.56 176	0.17 19	0.68 174	0.36 22	0.30 82	0.18 8	0.27 76	0.17 14	0.38 87	0.19 13	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.10 20	0.35 414

rvit_0105_6	0.31 47	0.29 95	1.00 25	0.31 178	0.18 116	0.35 33	0.25 167	0.51 71	0.61 238	0.25 58	0.28 47	0.32 106	0.25 101	0.39 92	0.25 101	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.13 236	0.14 96	0.13 138

SMoEStereo_RVC	0.29 29	0.26 59	1.03 26	0.25 35	0.14 22	0.46 80	0.22 88	0.36 7	0.38 31	0.23 39	0.23 18	0.21 22	0.18 30	0.45 129	0.60 330	0.07 2	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.20 233	0.20 282

999	0.29 29	0.25 45	1.05 27	0.26 63	0.18 116	0.49 100	0.23 116	0.38 12	0.37 27	0.20 19	0.32 79	0.23 31	0.18 30	0.73 250	0.36 210	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.08 46	0.24 292	0.10 49

tt45	0.29 29	0.24 40	1.06 28	0.25 35	0.17 84	0.55 161	0.22 88	0.41 21	0.35 16	0.24 43	0.25 32	0.25 54	0.18 30	0.64 217	0.34 199	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.21 246	0.11 69

rvit_stereo_0081_aga	0.27 13	0.29 95	1.08 29	0.26 63	0.20 159	0.33 24	0.21 68	0.41 21	0.42 64	0.26 66	0.28 47	0.27 76	0.21 55	0.31 38	0.21 48	0.14 308	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.10 49

CroCo-Stereo	0.30 39	0.45 214	1.08 29	0.31 178	0.17 84	0.19 1	0.21 68	0.73 203	0.50 133	0.21 24	0.24 26	0.55 250	0.22 64	0.27 10	0.26 108	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.07 21	0.12 47	0.09 29
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.28 20	0.28 86	1.09 31	0.33 228	0.15 37	0.30 13	0.16 14	0.58 120	0.42 64	0.19 14	0.19 11	0.17 7	0.26 115	0.38 87	0.37 216	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.25 394	0.10 20	0.06 1

CES	0.30 39	0.27 65	1.09 31	0.23 10	0.50 431	0.40 49	0.20 50	0.46 39	0.44 77	0.22 31	0.28 47	0.26 67	0.19 38	0.33 53	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.15 113	0.49 459

fffft	0.29 29	0.21 14	1.10 33	0.24 19	0.15 37	0.42 56	0.24 148	0.42 24	0.38 31	0.21 24	0.18 8	0.20 14	0.16 8	0.44 118	0.70 356	0.07 2	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.28 338	0.20 282
1: 1. 1
BUS	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.30 151	0.21 170	0.91 436	0.23 116	1.00 434	0.61 238	0.63 357	0.53 228	0.66 312	0.30 168	0.43 111	0.32 182	0.13 267	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

BSDual-CNN	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.30 151	0.21 170	0.76 386	0.31 275	1.00 434	0.61 238	0.63 357	0.53 228	0.63 293	0.37 215	0.43 111	0.38 223	0.13 267	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

psmg	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.27 79	0.21 170	0.75 383	0.36 325	0.90 349	0.61 238	0.59 321	0.59 277	0.63 293	0.37 215	0.43 111	0.38 223	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.13 75	0.11 69

IGEV-RUCA	2.28 500	0.30 106	1.15 37	0.40 347	1.86 513	2.06 502	1.90 508	1.36 483	1.80 498	3.70 518	3.76 513	5.02 514	8.19 522	2.12 440	1.63 449	0.25 431	0.76 499	2.72 519	1.91 515	2.39 515	2.36 519

anonymousdsp2	0.34 67	0.24 40	1.16 38	0.28 104	0.15 37	0.57 194	0.23 116	0.79 273	0.47 115	0.38 116	0.37 104	0.40 149	0.25 101	0.47 149	0.21 48	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.13 236	0.19 218	0.27 366

rvit_stereo_ft	0.31 47	0.61 273	1.18 39	0.32 207	0.21 170	0.28 8	0.27 213	0.55 105	0.48 117	0.23 39	0.27 43	0.28 85	0.26 115	0.32 45	0.25 101	0.13 267	0.09 148	0.11 156	0.11 166	0.13 75	0.14 153

mmm	0.38 99	0.21 14	1.18 39	0.35 274	0.17 84	0.49 100	0.26 188	0.78 257	0.52 148	0.50 206	0.57 268	0.41 155	0.37 215	0.71 247	0.31 171	0.11 186	0.13 278	0.14 305	0.13 236	0.15 113	0.14 153

AIO_test	0.39 114	0.37 155	1.19 41	0.73 464	0.67 465	0.35 33	0.25 167	0.47 49	0.34 12	0.34 98	0.22 17	0.33 112	0.17 14	1.31 320	0.19 13	0.11 186	0.15 320	0.08 8	0.21 372	0.15 113	0.23 328

fffy	0.28 20	0.24 40	1.19 41	0.27 79	0.15 37	0.37 40	0.22 88	0.42 24	0.32 6	0.20 19	0.29 53	0.26 67	0.20 46	0.44 118	0.20 35	0.08 10	0.10 187	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.18 251

test_sample1	0.40 120	0.18 3	1.19 41	0.31 178	0.18 116	0.48 93	0.23 116	0.78 257	0.49 123	0.44 149	0.44 147	0.45 192	0.41 254	1.39 327	0.33 192	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.12 47	0.13 138

LoS_RVC	0.29 29	0.33 126	1.19 41	0.25 35	0.34 344	0.43 58	0.22 88	0.42 24	0.32 6	0.22 31	0.33 86	0.23 31	0.24 86	0.31 38	0.21 48	0.07 2	0.07 19	0.07 1	0.05 1	0.10 20	0.31 396

ITSA-stereo	0.48 211	0.33 126	1.20 45	0.33 228	0.18 116	0.60 238	0.29 254	0.94 384	0.80 412	0.50 206	0.49 192	0.53 240	0.59 365	1.25 318	0.64 342	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	0.18 197	0.23 328

CASnet	0.28 20	0.31 117	1.20 45	0.28 104	0.11 1	0.47 85	0.19 33	0.44 34	0.44 77	0.38 116	0.31 74	0.23 31	0.17 14	0.29 25	0.19 13	0.10 124	0.06 2	0.15 332	0.12 204	0.16 149	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 90	0.37 155	1.21 47	0.26 63	0.18 116	0.73 373	0.18 26	0.53 90	0.41 55	0.35 99	0.30 63	0.58 275	0.22 64	0.33 53	0.95 393	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.35 443	0.13 75	0.15 186

ours_stereo	0.27 13	0.25 45	1.21 47	0.25 35	0.17 84	0.35 33	0.23 116	0.38 12	0.35 16	0.20 19	0.31 74	0.23 31	0.17 14	0.41 100	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.22 264	0.18 251

WCG-NET（raft）	0.32 52	0.53 244	1.21 47	0.23 10	0.12 4	0.44 62	0.24 148	0.40 16	0.50 133	0.35 99	0.35 96	0.47 213	0.25 101	0.35 66	0.20 35	0.08 10	0.29 438	0.08 8	0.07 21	0.22 264	0.11 69

test_sample2	0.41 127	0.19 5	1.23 50	0.31 178	0.17 84	0.51 117	0.27 213	0.81 280	0.55 185	0.44 149	0.45 151	0.46 205	0.38 222	1.51 347	0.30 159	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.14 153

222	0.78 417	0.23 32	1.23 50	0.28 104	0.18 116	0.62 279	0.24 148	1.02 445	0.70 333	0.58 307	0.66 344	0.46 205	0.42 270	1.80 396	6.53 519	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.17 231

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 90	1.34 478	1.24 52	0.23 10	0.12 4	0.33 24	0.20 50	0.40 16	0.33 10	0.25 58	0.21 13	0.16 5	0.14 2	0.27 10	0.63 337	0.55 473	0.06 2	0.11 156	0.13 236	0.25 304	0.49 459

AIO-Stereo	0.30 39	0.27 65	1.25 53	0.27 79	0.24 225	0.37 40	0.20 50	0.52 82	0.36 22	0.21 24	0.30 63	0.23 31	0.14 2	0.31 38	0.20 35	0.08 10	0.07 19	0.09 46	0.38 454	0.19 218	0.31 396

CSP-Net	0.50 240	0.39 172	1.25 53	0.29 135	0.23 212	0.77 394	0.35 318	0.86 320	0.57 200	0.59 321	0.59 277	0.65 305	0.40 243	1.77 387	0.44 264	0.16 346	0.11 233	0.10 93	0.10 105	0.20 233	0.14 153

WCG-NET	0.30 39	0.42 190	1.26 55	0.24 19	0.12 4	0.43 58	0.24 148	0.40 16	0.56 196	0.35 99	0.37 104	0.26 67	0.24 86	0.29 25	0.19 13	0.08 10	0.12 259	0.08 8	0.07 21	0.22 264	0.10 49

DMCA	0.41 127	0.52 239	1.26 55	0.31 178	0.24 225	0.59 227	0.26 188	0.77 242	0.63 268	0.58 307	0.48 175	0.57 268	0.35 195	0.40 97	0.50 293	0.14 308	0.10 187	0.14 305	0.10 105	0.15 113	0.15 186

Selective-IGEV	0.29 29	0.23 32	1.28 57	0.27 79	0.30 298	0.35 33	0.20 50	0.56 111	0.38 31	0.21 24	0.30 63	0.22 24	0.18 30	0.37 80	0.18 8	0.07 2	0.06 2	0.08 8	0.15 287	0.16 149	0.29 379

AIO_rvc	0.41 127	0.64 294	1.29 58	0.58 444	0.39 384	0.37 40	0.24 148	0.50 66	0.43 73	0.28 76	0.23 18	0.25 54	0.16 8	0.99 284	0.19 13	0.10 124	0.16 337	0.08 8	0.11 166	0.25 304	0.85 486

ProNet	0.30 39	0.54 249	1.29 58	0.25 35	0.15 37	0.47 85	0.25 167	0.48 54	0.39 41	0.21 24	0.23 18	0.22 24	0.20 46	0.44 118	0.19 13	0.08 10	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.23 277	0.12 104

anonymity	0.80 421	0.66 308	1.29 58	0.59 448	0.75 472	0.67 334	0.52 401	0.95 397	0.71 343	0.94 446	0.70 374	0.67 321	0.87 435	0.71 247	1.35 434	0.64 478	0.62 484	0.58 473	1.44 513	0.60 468	0.65 475

CAS	0.35 78	0.25 45	1.30 61	0.79 470	0.34 344	0.51 117	0.23 116	0.46 39	0.39 41	0.22 31	0.31 74	0.20 14	0.17 14	0.28 15	0.23 68	0.73 483	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.09 13	0.37 429

RCA-Stereo	0.34 67	0.32 121	1.30 61	0.26 63	0.14 22	0.58 211	0.23 116	0.78 257	0.62 256	0.40 124	0.44 147	0.28 85	0.35 195	0.29 25	0.20 35	0.09 40	0.10 187	0.09 46	0.07 21	0.19 218	0.08 18

PMTNet	0.31 47	0.35 145	1.30 61	0.20 3	0.14 22	0.57 194	0.25 167	0.46 39	0.42 64	0.27 71	0.32 79	0.27 76	0.24 86	0.39 92	0.23 68	0.43 461	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.18 197	0.07 5

trnet	0.28 20	0.26 59	1.32 64	0.19 1	0.12 4	0.54 148	0.15 6	0.48 54	0.46 100	0.27 71	0.33 86	0.24 44	0.21 55	0.30 31	0.21 48	0.10 124	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.09 13	0.07 5

IGEV++	0.34 67	0.43 195	1.32 64	0.31 178	0.14 22	0.32 21	0.21 68	0.70 184	0.34 12	0.22 31	0.28 47	0.22 24	0.27 132	0.35 66	0.27 116	0.09 40	0.39 464	0.08 8	0.15 287	0.25 304	0.45 452

Occ-G	0.30 39	0.30 106	1.33 66	0.23 10	0.15 37	0.36 39	0.25 167	0.43 30	0.31 3	0.26 66	0.35 96	0.46 205	0.22 64	0.30 31	0.25 101	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.16 306	0.31 361	0.08 18

xxxx	0.70 380	0.21 14	1.33 66	0.28 104	0.18 116	0.63 297	0.24 148	1.02 445	0.69 324	0.50 206	0.62 304	0.58 275	0.38 222	1.47 344	5.21 513	0.13 267	0.12 259	0.11 156	0.10 105	0.12 47	0.15 186

CREStereo	0.28 20	0.30 106	1.33 66	0.19 1	0.13 13	0.55 161	0.17 19	0.48 54	0.46 100	0.27 71	0.33 86	0.24 44	0.21 55	0.31 38	0.21 48	0.11 186	0.07 19	0.08 8	0.05 1	0.10 20	0.07 5
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
qqq	0.38 99	0.21 14	1.34 69	0.28 104	0.15 37	0.45 64	0.26 188	0.76 232	0.52 148	0.39 122	0.41 130	0.46 205	0.36 201	0.96 281	0.30 159	0.11 186	0.14 295	0.12 210	0.12 204	0.12 47	0.14 153

tg	0.37 90	0.55 258	1.35 70	0.28 104	0.16 58	0.57 194	0.18 26	0.57 114	0.49 123	0.37 108	0.44 147	0.38 135	0.24 86	0.46 138	0.24 89	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.43 438	0.36 422

x	0.35 78	0.20 9	1.36 71	0.33 228	0.17 84	0.47 85	0.24 148	0.75 219	0.54 179	0.40 124	0.40 126	0.42 168	0.34 193	0.45 129	0.32 182	0.11 186	0.14 295	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

GLC_STEREO	0.28 20	0.27 65	1.36 71	0.28 104	0.12 4	0.41 52	0.20 50	0.37 10	0.38 31	0.26 66	0.30 63	0.25 54	0.19 38	0.33 53	0.24 89	0.09 40	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.09 29

test_xeample	0.72 392	0.21 14	1.36 71	0.27 79	0.17 84	0.59 227	0.28 230	1.01 442	0.70 333	0.55 268	0.67 347	0.44 183	0.39 236	1.88 416	5.17 512	0.12 237	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.13 75	0.15 186

SCV	0.35 78	0.59 267	1.37 74	0.34 258	0.22 193	0.28 8	0.23 116	0.72 192	0.35 16	0.19 14	0.30 63	0.24 44	0.20 46	0.64 217	0.19 13	0.11 186	0.08 80	0.09 46	0.29 412	0.34 383	0.29 379

ff7	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

IGEVStereo-DCA	0.33 59	0.34 138	1.38 75	0.27 79	0.16 58	0.45 64	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.21 13	0.26 67	0.25 101	0.64 217	0.52 299	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.18 336	0.16 149	0.22 304

ffff	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

11t	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

ccc-4	0.32 52	0.52 239	1.38 75	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.46 39	0.41 55	0.24 43	0.23 18	0.20 14	0.23 78	0.48 154	0.19 13	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.18 336	0.23 277	0.22 304

DDVS	0.62 338	0.40 177	1.40 80	2.21 514	0.35 356	0.87 428	1.00 478	0.69 177	0.50 133	0.53 237	0.56 260	0.90 416	0.37 215	1.22 312	0.47 278	0.15 325	0.14 295	0.14 305	0.12 204	0.19 218	0.22 304

MoCha-V2	0.36 84	0.32 121	1.41 81	0.36 292	0.31 315	0.35 33	0.19 33	0.57 114	0.39 41	0.30 82	0.32 79	0.28 85	0.27 132	0.47 149	0.24 89	0.08 10	0.56 480	0.08 8	0.38 454	0.18 197	0.12 104

11t1	0.33 59	0.19 5	1.41 81	0.33 228	0.16 58	0.48 93	0.21 68	0.67 170	0.48 117	0.40 124	0.34 92	0.32 106	0.33 185	0.42 108	0.27 116	0.11 186	0.12 259	0.10 93	0.08 46	0.13 75	0.14 153

iRaftStereo_RVC	0.37 90	0.53 244	1.41 81	0.28 104	0.15 37	0.52 134	0.20 50	0.54 101	0.46 100	0.37 108	0.43 136	0.41 155	0.23 78	0.36 73	0.26 108	0.09 40	0.15 320	0.12 210	0.11 166	0.41 430	0.37 429

DSFCA	0.54 280	0.35 145	1.41 81	0.28 104	0.28 281	0.79 403	0.88 467	0.76 232	0.70 333	0.72 401	0.66 344	0.67 321	0.57 358	1.17 308	0.63 337	0.16 346	0.14 295	0.13 269	0.14 264	0.16 149	0.13 138

SCV_C0	0.33 59	0.43 195	1.42 85	0.25 35	0.16 58	0.35 33	0.20 50	0.68 174	0.44 77	0.24 43	0.27 43	0.29 92	0.20 46	0.58 198	0.18 8	0.09 40	0.08 80	0.08 8	0.30 421	0.26 323	0.17 231

RAFT-Stereo-weight	0.34 67	0.29 95	1.43 86	0.28 104	0.28 281	0.55 161	0.22 88	0.78 257	0.48 117	0.46 167	0.38 113	0.36 126	0.17 14	0.33 53	0.23 68	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.09 29

CAS++	0.31 47	0.33 126	1.43 86	0.25 35	0.17 84	0.31 17	0.20 50	0.78 257	0.41 55	0.30 82	0.30 63	0.21 22	0.16 8	0.33 53	0.18 8	0.15 325	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.15 113	0.11 69
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.29 29	0.54 249	1.44 88	0.24 19	0.29 287	0.29 11	0.16 14	0.45 37	0.37 27	0.19 14	0.21 13	0.28 85	0.22 64	0.30 31	0.29 141	0.10 124	0.09 148	0.10 93	0.08 46	0.11 36	0.11 69

AEACV	0.33 59	0.24 40	1.44 88	0.28 104	0.35 356	0.47 85	0.21 68	0.43 30	0.28 1	0.26 66	0.25 32	0.22 24	0.38 222	0.30 31	0.18 8	0.09 40	0.35 452	0.09 46	0.36 451	0.23 277	0.25 349

rvit_0105_4	0.35 78	0.35 145	1.45 90	0.31 178	0.18 116	0.37 40	0.28 230	0.59 128	0.62 256	0.27 71	0.31 74	0.35 122	0.27 132	0.43 111	0.25 101	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.12 104

rvit_0105_3	0.39 114	0.47 224	1.46 91	0.33 228	0.19 145	0.45 64	0.35 318	0.69 177	0.65 289	0.37 108	0.37 104	0.40 149	0.31 176	0.44 118	0.30 159	0.18 371	0.17 355	0.17 367	0.18 336	0.15 113	0.15 186

rvit_105_1	0.44 162	0.54 249	1.46 91	0.36 292	0.24 225	0.51 117	0.45 380	0.75 219	0.74 373	0.45 159	0.44 147	0.44 183	0.36 201	0.62 212	0.38 223	0.20 396	0.18 365	0.18 387	0.22 380	0.18 197	0.18 251

MyStereo07	0.34 67	0.40 177	1.46 91	0.29 135	0.23 212	0.60 238	0.31 275	0.53 90	0.42 64	0.25 58	0.25 32	0.20 14	0.26 115	0.57 195	0.19 13	0.09 40	0.18 365	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.19 267

MC-Stereo	0.32 52	0.31 117	1.46 91	0.31 178	0.15 37	0.53 141	0.19 33	0.44 34	0.35 16	0.36 104	0.38 113	0.27 76	0.27 132	0.42 108	0.19 13	0.09 40	0.13 278	0.09 46	0.16 306	0.20 233	0.13 138

anonymousdsp	0.34 67	0.53 244	1.47 95	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.49 60	0.40 49	0.25 58	0.24 26	0.22 24	0.24 86	0.55 191	0.19 13	0.09 40	0.11 233	0.10 93	0.18 336	0.24 292	0.29 379

CroCo-Stereo Lap2	0.33 59	0.61 273	1.47 95	0.32 207	0.38 381	0.23 3	0.22 88	0.58 120	0.46 100	0.22 31	0.27 43	0.29 92	0.23 78	0.32 45	0.26 108	0.09 40	0.09 148	0.10 93	0.08 46	0.21 246	0.14 153

IGEV-Stereo	0.34 67	0.54 249	1.47 95	0.25 35	0.16 58	0.56 176	0.23 116	0.49 60	0.40 49	0.25 58	0.24 26	0.22 24	0.24 86	0.54 187	0.19 13	0.09 40	0.10 187	0.10 93	0.18 336	0.24 292	0.29 379
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GREAT-IGEV	0.37 90	0.28 86	1.48 98	0.25 35	0.38 381	0.46 80	0.18 26	0.33 5	0.34 12	0.15 2	0.29 53	0.15 4	0.17 14	0.36 73	0.23 68	0.07 2	0.76 499	0.07 1	0.26 401	0.21 246	1.03 500

rvit_0105_5	0.36 84	0.39 172	1.48 98	0.30 151	0.18 116	0.41 52	0.30 262	0.64 153	0.62 256	0.30 82	0.33 86	0.37 128	0.29 160	0.41 100	0.28 126	0.18 371	0.16 337	0.15 332	0.15 287	0.15 113	0.14 153

Selective-RAFT	0.35 78	0.26 59	1.48 98	0.31 178	0.15 37	0.61 259	0.19 33	0.60 138	0.54 179	0.28 76	0.29 53	0.40 149	0.33 185	0.50 170	0.27 116	0.10 124	0.07 19	0.09 46	0.35 443	0.19 218	0.08 18

Pointernet	0.29 29	0.25 45	1.49 101	0.24 19	0.20 159	0.47 85	0.15 6	0.62 144	0.47 115	0.22 31	0.29 53	0.26 67	0.20 46	0.28 15	0.20 35	0.10 124	0.07 19	0.07 1	0.12 204	0.10 20	0.07 5

test_sample7	0.47 205	0.33 126	1.49 101	0.34 258	0.20 159	0.51 117	0.30 262	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.11 299	0.38 223	0.17 360	0.14 295	0.16 350	0.15 287	0.19 218	0.18 251

DLCB_ROB	0.54 280	0.55 258	1.49 101	0.36 292	0.25 242	0.65 322	0.36 325	0.80 276	0.70 333	0.72 401	0.69 364	0.83 394	0.46 305	1.53 350	0.60 330	0.13 267	0.12 259	0.14 305	0.14 264	0.14 96	0.13 138

AnonymousM	0.37 90	0.44 206	1.50 104	0.25 35	0.15 37	0.52 134	0.23 116	0.60 138	0.42 64	0.42 138	0.32 79	0.30 96	0.25 101	0.34 61	0.23 68	0.11 186	0.09 148	0.71 481	0.36 451	0.12 47	0.07 5

DIP-Stereo	0.37 90	0.34 138	1.50 104	0.27 79	0.18 116	0.63 297	0.17 19	0.92 368	0.53 167	0.49 199	0.48 175	0.30 96	0.30 168	0.39 92	0.30 159	0.10 124	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.15 113	0.12 104
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.50 240	0.41 183	1.50 104	0.33 228	0.21 170	0.68 346	0.26 188	0.81 280	0.68 315	0.67 381	0.68 355	0.73 355	0.42 270	1.10 296	0.59 328	0.11 186	0.08 80	0.14 305	0.14 264	0.25 304	0.21 291
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAStereo	0.28 20	0.48 227	1.52 107	0.26 63	0.18 116	0.25 5	0.19 33	0.42 24	0.35 16	0.20 19	0.25 32	0.20 14	0.16 8	0.24 3	0.24 89	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.12 47	0.08 18

LoS	0.31 47	0.30 106	1.52 107	0.23 10	0.13 13	0.54 148	0.20 50	0.48 54	0.49 123	0.25 58	0.28 47	0.37 128	0.24 86	0.38 87	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.08 8	0.05 1	0.15 113	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMStereo_Zeroshot	0.41 127	0.36 153	1.54 109	0.41 354	0.19 145	0.52 134	0.19 33	0.59 128	0.52 148	0.57 289	0.59 277	0.63 293	0.29 160	0.58 198	0.33 192	0.15 325	0.09 148	0.16 350	0.09 71	0.24 292	0.12 104

raftrobust	0.38 99	0.68 311	1.54 109	0.32 207	0.46 424	0.52 134	0.21 68	0.56 111	0.42 64	0.52 227	0.35 96	0.31 98	0.33 185	0.37 80	0.30 159	0.10 124	0.11 233	0.08 8	0.07 21	0.21 246	0.19 267

ISRNet	0.47 205	0.44 206	1.55 111	0.37 313	0.31 315	0.49 100	0.19 33	0.75 219	0.66 304	0.63 357	0.71 378	0.67 321	0.39 236	0.58 198	0.44 264	0.23 418	0.16 337	0.21 409	0.20 366	0.21 246	0.25 349

DAS	0.56 300	0.35 145	1.55 111	0.33 228	0.34 344	0.50 108	0.42 355	0.83 293	0.74 373	0.83 431	0.68 355	0.56 262	0.48 321	2.40 461	0.46 269	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.18 197	0.15 186

SepStereo	0.52 269	0.35 145	1.55 111	0.33 228	0.34 344	0.50 108	0.42 355	0.83 293	0.74 373	0.83 431	0.68 355	0.56 262	0.48 321	1.56 353	0.46 269	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.18 197	0.15 186

ETE_ROB	0.60 325	0.71 320	1.55 111	0.37 313	0.25 242	0.69 352	0.51 398	1.47 487	0.70 333	0.80 421	0.69 364	0.85 402	0.49 329	1.36 325	0.58 326	0.16 346	0.13 278	0.19 393	0.16 306	0.21 246	0.23 328

s12784h	0.36 84	0.28 86	1.58 115	0.23 10	0.11 1	0.62 279	0.24 148	0.79 273	0.64 276	0.44 149	0.52 217	0.28 85	0.26 115	0.50 170	0.24 89	0.11 186	0.06 2	0.09 46	0.06 9	0.16 149	0.06 1

RAFT	0.45 180	0.92 393	1.59 116	0.34 258	0.19 145	0.46 80	0.35 318	0.65 159	0.49 123	0.49 199	0.49 192	0.70 345	0.40 243	0.47 149	0.32 182	0.11 186	0.16 337	0.14 305	0.13 236	0.51 457	0.13 138

ccnet	0.71 389	0.41 183	1.59 116	0.40 347	0.45 418	1.06 452	0.55 412	0.98 414	0.71 343	0.88 437	0.97 434	0.82 392	0.88 438	1.68 372	0.94 391	0.32 451	0.26 429	0.32 451	0.27 406	0.34 383	0.30 388

SMFormer	0.50 240	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.49 288	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.15 113	0.16 213

tta	0.50 240	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.49 288	0.13 267	0.10 187	0.11 156	0.10 105	0.14 96	0.11 69

qqq1	0.48 211	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.09 46	0.08 46	0.14 96	0.11 69

fff1	0.48 211	0.46 216	1.60 118	0.30 151	0.15 37	0.45 64	0.24 148	0.90 349	0.72 353	0.56 278	0.64 332	0.51 232	0.41 254	1.87 409	0.23 68	0.13 267	0.10 187	0.09 46	0.08 46	0.14 96	0.11 69

CASS	0.39 114	0.30 106	1.61 122	0.32 207	0.17 84	0.53 141	0.24 148	0.70 184	0.49 123	0.59 321	0.54 240	0.40 149	0.40 243	0.41 100	0.30 159	0.17 360	0.10 187	0.14 305	0.11 166	0.18 197	0.17 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
delet	0.52 269	0.54 249	1.62 123	0.31 178	0.35 356	0.74 377	0.46 383	0.85 310	0.74 373	0.55 268	0.60 292	0.67 321	0.50 332	1.12 302	0.57 320	0.11 186	0.11 233	0.13 269	0.14 264	0.16 149	0.12 104

NOSS_ROB	0.64 348	0.65 301	1.62 123	0.46 395	0.25 242	0.67 334	0.30 262	0.93 376	0.77 399	0.59 321	0.57 268	0.77 373	0.38 222	2.78 489	0.44 264	0.23 418	0.24 414	0.28 439	0.26 401	0.27 332	0.39 438

AE-Stereo	0.42 146	0.29 95	1.65 125	0.43 369	0.47 426	0.56 176	0.23 116	0.86 320	0.46 100	0.31 86	0.41 130	0.43 172	0.24 86	0.34 61	0.24 89	0.09 40	0.48 476	0.11 156	0.45 467	0.22 264	0.19 267

Anonymous_2	0.74 404	0.32 121	1.65 125	0.33 228	0.30 298	0.67 334	0.32 298	0.69 177	0.46 100	0.48 187	0.41 130	0.84 399	0.58 362	0.51 173	0.40 242	0.32 451	0.38 458	1.43 507	3.69 522	0.80 482	0.27 366

PSMNet-ADL	0.51 257	0.38 163	1.65 125	0.35 274	0.21 170	0.67 334	0.26 188	0.74 207	0.55 185	0.42 138	0.52 217	0.70 345	0.45 292	1.91 419	0.57 320	0.15 325	0.13 278	0.11 156	0.13 236	0.15 113	0.20 282

HCRNet	0.46 190	0.49 230	1.65 125	0.38 328	0.29 287	0.58 211	0.22 88	0.75 219	0.62 256	0.47 169	0.49 192	0.48 224	0.36 201	1.12 302	0.37 216	0.15 325	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.17 171	0.17 231

HART	0.38 99	0.53 244	1.66 129	0.26 63	0.15 37	0.30 13	0.19 33	0.67 170	0.46 100	0.29 79	0.52 217	0.38 135	0.16 8	0.41 100	0.20 35	0.08 10	0.68 492	0.09 46	0.07 21	0.34 383	0.21 291

XPNet_ROB	0.61 333	0.72 324	1.66 129	0.37 313	0.27 270	0.67 334	0.47 391	0.89 343	0.71 343	0.78 419	0.70 374	0.81 387	0.53 341	1.70 375	0.76 370	0.21 402	0.16 337	0.16 350	0.15 287	0.20 233	0.21 291

EAI-Stereo	0.78 417	0.25 45	1.67 131	0.54 430	0.59 453	1.95 495	2.05 510	1.11 468	0.64 276	0.95 448	1.49 470	0.50 229	0.67 396	0.59 204	1.44 441	0.09 40	0.19 377	0.09 46	0.49 471	0.13 75	0.22 304

ttt	0.66 360	0.22 25	1.68 132	0.34 258	0.24 225	0.60 238	0.26 188	1.00 434	0.77 399	0.55 268	0.67 347	0.54 246	0.36 201	2.14 442	3.03 488	0.16 346	0.13 278	0.13 269	0.12 204	0.15 113	0.17 231

UniTT-Stereo	0.30 39	0.36 153	1.68 132	0.27 79	0.24 225	0.29 11	0.18 26	0.33 5	0.34 12	0.26 66	0.37 104	0.18 10	0.18 30	0.31 38	0.27 116	0.10 124	0.08 80	0.08 8	0.07 21	0.25 304	0.08 18

IER	0.43 152	0.38 163	1.69 134	0.26 63	0.25 242	0.66 328	0.26 188	0.71 187	0.55 185	0.54 250	0.59 277	0.60 284	0.53 341	0.52 177	0.39 234	0.11 186	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.14 96	0.11 69

NINENet	0.50 240	0.33 126	1.69 134	0.55 437	0.25 242	0.91 436	0.23 116	0.98 414	0.71 343	0.53 237	0.55 249	0.66 312	0.30 168	1.22 312	0.32 182	0.15 325	0.13 278	0.16 350	0.11 166	0.16 149	0.13 138

test-1	0.44 162	0.48 227	1.69 134	0.30 151	0.27 270	0.50 108	0.28 230	0.80 276	0.43 73	0.40 124	0.54 240	0.41 155	0.24 86	0.31 38	1.16 422	0.09 40	0.20 388	0.10 93	0.17 323	0.11 36	0.26 359

LALA_ROB	0.60 325	0.76 335	1.69 134	0.36 292	0.29 287	0.79 403	0.55 412	0.94 384	0.77 399	0.81 426	0.67 347	0.94 427	0.49 329	0.99 284	0.73 366	0.21 402	0.15 320	0.20 401	0.18 336	0.23 277	0.21 291

MGS-Stereo	0.32 52	0.34 138	1.70 138	0.25 35	0.14 22	0.40 49	0.22 88	0.38 12	0.43 73	0.24 43	0.51 204	0.25 54	0.18 30	0.31 38	0.20 35	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.08 46	0.47 449	0.08 18

hknet	0.47 205	0.29 95	1.70 138	0.30 151	0.24 225	0.76 386	0.31 275	1.00 434	0.64 276	0.63 357	0.53 228	0.80 384	0.38 222	0.77 261	0.37 216	0.11 186	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

test-3	0.43 152	0.20 9	1.70 138	0.34 258	0.32 323	0.45 64	0.23 116	0.71 187	0.46 100	0.51 219	0.29 53	0.45 192	0.21 55	0.59 204	0.98 396	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.35 443	0.29 342	0.28 373

test_1	0.43 152	0.20 9	1.70 138	0.34 258	0.32 323	0.45 64	0.23 116	0.71 187	0.46 100	0.50 206	0.29 53	0.45 192	0.21 55	0.59 204	0.98 396	0.08 10	0.07 19	0.10 93	0.35 443	0.29 342	0.29 379

test_3	0.44 162	0.20 9	1.70 138	0.36 292	0.32 323	0.47 85	0.30 262	0.73 203	0.49 123	0.50 206	0.30 63	0.45 192	0.22 64	0.59 204	0.98 396	0.08 10	0.10 187	0.11 156	0.35 443	0.29 342	0.28 373

R-Stereo Train	0.36 84	0.21 14	1.70 138	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.78 257	0.36 22	0.57 289	0.67 347	0.33 112	0.24 86	0.32 45	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.12 104

RAFT-Stereo	0.36 84	0.21 14	1.70 138	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.78 257	0.36 22	0.57 289	0.67 347	0.33 112	0.24 86	0.32 45	0.23 68	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.09 13	0.12 104
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HI	0.41 127	0.63 290	1.72 145	0.27 79	0.21 170	0.45 64	0.19 33	0.55 105	0.41 55	0.57 289	0.59 277	0.65 305	0.45 292	0.45 129	0.39 234	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.11 166	0.20 233	0.10 49

CoSv	0.41 127	0.63 290	1.72 145	0.27 79	0.21 170	0.45 64	0.19 33	0.55 105	0.41 55	0.57 289	0.59 277	0.65 305	0.45 292	0.45 129	0.39 234	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.11 166	0.20 233	0.10 49

HSM	0.62 338	0.76 335	1.72 145	0.30 151	0.29 287	0.64 308	0.28 230	0.94 384	0.62 256	0.58 307	0.57 268	1.40 475	0.64 387	2.59 477	0.42 250	0.11 186	0.08 80	0.10 93	0.08 46	0.14 96	0.11 69

raft_robust	0.55 293	0.84 371	1.73 148	0.28 104	0.54 441	0.53 141	0.25 167	0.88 337	0.75 386	0.48 187	0.46 158	0.76 371	0.75 417	1.46 337	0.27 116	0.09 40	0.10 187	0.10 93	0.30 421	0.26 323	0.16 213

AACVNet	0.54 280	0.78 352	1.73 148	0.36 292	0.21 170	0.57 194	0.25 167	0.71 187	0.51 141	0.55 268	0.59 277	0.64 302	0.41 254	2.13 441	0.41 248	0.14 308	0.11 233	0.14 305	0.11 166	0.33 376	0.15 186

UPFNet	0.46 190	0.28 86	1.73 148	0.33 228	0.32 323	0.65 322	0.38 339	0.83 293	0.59 217	0.57 289	0.52 217	0.61 286	0.40 243	0.75 254	0.52 299	0.13 267	0.12 259	0.13 269	0.12 204	0.15 113	0.11 69

iResNet_ROB	0.50 240	1.15 453	1.73 148	0.31 178	0.21 170	0.58 211	0.22 88	0.95 397	0.82 418	0.58 307	0.62 304	0.57 268	0.39 236	0.84 270	0.40 242	0.11 186	0.08 80	0.09 46	0.06 9	0.21 246	0.13 138

riskmin	0.37 90	0.22 25	1.74 152	0.32 207	0.20 159	0.48 93	0.20 50	0.66 161	0.46 100	0.36 104	0.34 92	0.69 335	0.45 292	0.39 92	0.27 116	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.08 46	0.13 75	0.16 213

UDGNet	0.44 162	1.02 434	1.74 152	0.35 274	0.19 145	0.58 211	0.23 116	0.49 60	0.66 304	0.41 133	0.38 113	0.34 118	0.29 160	0.53 183	0.30 159	0.24 426	0.10 187	0.37 460	0.19 356	0.27 332	0.15 186

dad	0.51 257	1.01 431	1.74 152	0.29 135	0.19 145	0.60 238	0.26 188	0.52 82	0.75 386	0.63 357	0.63 316	0.63 293	0.33 185	0.85 272	0.47 278	0.27 440	0.15 320	0.40 463	0.18 336	0.22 264	0.14 153

OMP-Stereo	0.59 319	0.65 301	1.74 152	0.56 439	0.37 375	0.60 238	0.26 188	0.70 184	0.65 289	0.66 377	0.60 292	0.69 335	0.32 182	2.09 438	1.20 424	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.09 71	0.17 171	0.10 49

IIG-Stereo	0.59 319	0.65 301	1.74 152	0.54 430	0.23 212	0.61 259	0.21 68	0.73 203	0.65 289	0.64 368	0.69 364	0.69 335	0.38 222	2.09 438	1.39 437	0.11 186	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.09 29

CREStereo++_RVC	0.33 59	0.29 95	1.74 152	0.24 19	0.16 58	0.54 148	0.15 6	0.40 16	0.55 185	0.37 108	0.51 204	0.24 44	0.19 38	0.27 10	0.26 108	0.09 40	0.06 2	0.08 8	0.30 421	0.08 4	0.06 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
DFGA-Net	0.51 257	1.06 438	1.75 158	0.30 151	0.24 225	0.54 148	0.22 88	0.63 150	0.60 222	0.48 187	0.51 204	0.35 122	0.27 132	1.82 400	0.53 303	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.12 204	0.37 406	0.15 186

MM-Stereo_test3	0.40 120	0.58 265	1.75 158	0.36 292	0.30 298	0.45 64	0.30 262	0.72 192	0.59 217	0.31 86	0.43 136	0.32 106	0.23 78	0.35 66	0.29 141	0.10 124	0.20 388	0.10 93	0.08 46	0.40 427	0.11 69

knoymous	0.34 67	0.25 45	1.75 158	0.24 19	0.18 116	0.45 64	0.24 148	0.57 114	0.38 31	0.41 133	0.39 121	0.55 250	0.25 101	0.38 87	0.23 68	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.07 21	0.13 75	0.12 104

KYRaft	0.48 211	0.29 95	1.75 158	0.33 228	0.21 170	0.75 383	0.44 373	0.58 120	0.57 200	0.64 368	0.93 428	0.53 240	0.72 408	0.60 209	0.24 89	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.14 264	0.12 47	0.54 463

TANstereo	0.33 59	0.49 230	1.75 158	0.23 10	0.12 4	0.54 148	0.16 14	0.40 16	0.45 92	0.45 159	0.51 204	0.26 67	0.22 64	0.29 25	0.20 35	0.10 124	0.10 187	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.11 69

XX-TBD	0.34 67	0.77 344	1.75 158	0.34 258	0.13 13	0.51 117	0.17 19	0.43 30	0.50 133	0.37 108	0.49 192	0.23 31	0.18 30	0.28 15	0.24 89	0.10 124	0.07 19	0.08 8	0.06 9	0.09 13	0.07 5

GCAP-Stereo	0.34 67	0.89 388	1.76 164	0.26 63	0.12 4	0.52 134	0.14 4	0.49 60	0.38 31	0.29 79	0.30 63	0.29 92	0.22 64	0.30 31	0.20 35	0.09 40	0.17 355	0.09 46	0.07 21	0.21 246	0.11 69

SST-Stereo	0.52 269	0.20 9	1.76 164	0.62 454	0.53 439	0.62 279	0.66 439	0.55 105	0.61 238	0.58 307	0.53 228	0.52 238	0.60 368	1.59 361	0.29 141	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.10 49

RAFT_R40	0.50 240	0.21 14	1.76 164	0.50 412	0.40 393	0.61 259	0.53 405	0.56 111	0.60 222	0.56 278	0.54 240	0.55 250	0.51 334	1.57 355	0.53 303	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.09 29

DRaft	0.62 338	0.38 163	1.76 164	0.24 19	0.16 58	0.64 308	0.66 439	0.53 90	0.53 167	0.67 381	0.99 437	0.38 135	1.00 450	1.44 332	2.10 469	0.10 124	0.14 295	0.10 93	0.14 264	0.18 197	0.21 291

GrayStereo	0.66 360	0.19 5	1.76 164	0.90 478	0.23 212	0.62 279	1.42 504	0.62 144	0.60 222	0.72 401	0.78 397	0.56 262	3.07 507	0.60 209	0.26 108	0.09 40	0.08 80	0.10 93	0.21 372	0.11 36	0.18 251

CRE-IMP	0.41 127	0.22 25	1.76 164	0.48 408	0.17 84	0.79 403	0.69 447	0.52 82	0.52 148	0.47 169	0.42 134	0.45 192	0.26 115	0.41 100	0.31 171	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.09 71	0.17 171	0.23 328

Prome-Stereo	0.49 229	0.30 106	1.76 164	0.60 452	0.23 212	0.63 297	0.42 355	0.62 144	0.60 222	0.59 321	1.03 444	0.43 172	0.72 408	0.60 209	0.33 192	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.09 71	0.11 36	0.43 449

acv_ft	0.48 211	0.44 206	1.76 164	0.32 207	0.41 400	0.63 297	0.28 230	0.81 280	0.68 315	0.61 337	0.59 277	0.69 335	0.45 292	0.44 118	0.63 337	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.41 430	0.10 49

TDLM	0.67 365	0.92 393	1.76 164	0.37 313	0.24 225	0.66 328	0.56 417	0.82 287	0.74 373	1.16 463	0.62 304	0.61 286	0.48 321	2.70 485	0.50 293	0.20 396	0.11 233	0.35 454	0.14 264	0.32 368	0.16 213

testlalala	0.36 84	0.30 106	1.77 173	0.28 104	0.33 336	0.60 238	0.22 88	0.55 105	0.51 141	0.55 268	0.35 96	0.31 98	0.20 46	0.26 8	0.22 60	0.10 124	0.13 278	0.09 46	0.24 386	0.08 4	0.07 5

dd	0.42 146	0.96 410	1.77 173	0.31 178	0.17 84	0.57 194	0.26 188	0.49 60	0.68 315	0.41 133	0.40 126	0.34 118	0.27 132	0.45 129	0.40 242	0.17 360	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.21 246	0.12 104

NRIStereo	0.46 190	0.25 45	1.77 173	0.47 400	0.16 58	0.95 440	0.74 455	0.51 71	0.56 196	0.48 187	0.39 121	0.59 278	0.29 160	0.77 261	0.32 182	0.11 186	0.13 278	0.11 156	0.09 71	0.21 246	0.24 340

PSM-AAD	0.63 344	0.22 25	1.77 173	0.37 313	0.23 212	0.86 424	1.17 490	0.59 128	0.60 222	0.64 368	0.71 378	0.68 328	2.93 504	0.65 227	0.31 171	0.09 40	0.07 19	0.17 367	0.15 287	0.13 75	0.33 408

FBW_ROB	0.83 429	0.77 344	1.77 173	0.44 376	0.30 298	0.87 428	0.46 383	1.10 464	0.91 440	0.81 426	0.75 391	1.01 440	0.61 377	3.66 507	1.23 428	0.26 435	0.23 411	0.36 456	0.25 394	0.27 332	0.62 472

FACV-RUCA	0.58 311	0.40 177	1.78 178	0.43 369	1.67 510	0.48 93	0.28 230	0.69 177	0.62 256	0.40 124	0.53 228	0.33 112	0.63 385	0.40 97	0.31 171	0.13 267	0.11 233	0.62 476	0.12 204	0.70 474	0.98 494

gcap-zeroshot	0.41 127	0.62 279	1.78 178	0.31 178	0.32 323	0.69 352	0.21 68	0.74 207	0.52 148	0.43 143	0.35 96	0.62 290	0.24 86	0.41 100	0.24 89	0.09 40	0.16 337	0.09 46	0.31 427	0.08 4	0.09 29

DisPM	0.43 152	0.33 126	1.78 178	0.57 442	0.18 116	0.59 227	0.63 437	0.53 90	0.61 238	0.60 329	0.53 228	0.38 135	0.26 115	0.75 254	0.29 141	0.12 237	0.07 19	0.12 210	0.11 166	0.11 36	0.14 153

GMOStereo	0.41 127	0.62 279	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

error version	0.41 127	0.62 279	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

test-v	0.41 127	0.62 279	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

LCNet	0.54 280	0.37 155	1.78 178	0.92 480	0.22 193	0.96 441	0.30 262	0.59 128	0.58 210	0.51 219	0.55 249	0.41 155	0.76 418	0.84 270	0.26 108	0.09 40	0.06 2	0.12 210	0.18 336	0.98 486	0.39 438

Patchmatch Stereo++	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 376	0.16 58	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.54 187	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104
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	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 376	0.17 84	0.60 238	0.29 254	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.47 149	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

ROB_FTStereo_v2	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 376	0.17 84	0.61 259	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.47 149	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

ROB_FTStereo	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 376	0.17 84	0.61 259	0.26 188	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.49 164	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

Pruner-Stereo	0.51 257	0.27 65	1.78 178	1.79 507	0.19 145	0.62 279	0.45 380	0.57 114	0.60 222	0.61 337	0.48 175	0.41 155	0.24 86	0.46 138	1.00 402	0.12 237	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.12 47	0.13 138

iGMRVC	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 376	0.17 84	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.55 191	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

IRAFT_RVC	0.54 280	0.53 244	1.78 178	0.46 395	0.21 170	0.58 211	0.43 362	0.65 159	0.66 304	0.54 250	0.50 200	0.49 226	0.51 334	1.58 359	1.01 406	0.11 186	0.25 427	0.13 269	0.10 105	0.15 113	0.13 138

iRAFT	0.39 114	0.27 65	1.78 178	0.44 376	0.16 58	0.61 259	0.27 213	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.54 187	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

test-2	0.41 127	0.62 279	1.78 178	0.28 104	0.36 364	0.51 117	0.31 275	0.53 90	0.44 77	0.57 289	0.48 175	0.41 155	0.27 132	0.28 15	0.23 68	0.08 10	0.38 458	0.13 269	0.11 166	0.34 383	0.11 69

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 146	0.86 378	1.78 178	0.28 104	0.17 84	0.52 134	0.20 50	0.62 144	0.61 238	0.50 206	0.61 299	0.39 141	0.32 182	0.35 66	0.30 159	0.07 2	0.10 187	0.09 46	0.09 71	0.35 393	0.10 49

AFF-stereo	0.44 162	0.96 410	1.78 178	0.31 178	0.15 37	0.50 108	0.21 68	0.64 153	0.63 268	0.47 169	0.64 332	0.49 226	0.34 193	0.46 138	0.31 171	0.08 10	0.09 148	0.10 93	0.10 105	0.37 406	0.10 49

PSMNet-RSSM	0.53 275	0.82 365	1.78 178	0.31 178	0.25 242	0.58 211	0.28 230	0.84 304	0.60 222	0.50 206	0.61 299	0.67 321	0.43 280	1.68 372	0.42 250	0.15 325	0.10 187	0.14 305	0.16 306	0.15 113	0.13 138

CFNet	0.58 311	0.96 410	1.78 178	0.33 228	0.25 242	0.63 297	0.22 88	0.88 337	0.75 386	0.46 167	0.59 277	0.58 275	0.40 243	2.29 450	0.48 283	0.12 237	0.09 148	0.15 332	0.14 264	0.30 353	0.15 186

AAGNet	0.88 436	0.33 126	1.79 198	0.54 430	0.98 486	0.62 279	0.46 383	0.50 66	0.60 222	0.58 307	0.53 228	0.50 229	0.73 411	1.23 314	7.48 520	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.14 96	0.09 29

HUI-Stereo	0.38 99	0.27 65	1.79 198	0.44 376	0.17 84	0.61 259	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.45 129	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

RAFT-IKP	0.38 99	0.27 65	1.79 198	0.44 376	0.16 58	0.60 238	0.28 230	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.43 172	0.28 147	0.50 170	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

ACVNet	0.45 180	0.44 206	1.79 198	0.28 104	0.21 170	0.59 227	0.36 325	0.66 161	0.68 315	0.45 159	0.59 277	0.69 335	0.40 243	0.44 118	0.55 309	0.11 186	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.34 383	0.10 49

CFNet-ft	0.51 257	0.76 335	1.79 198	0.28 104	0.30 298	0.63 297	0.28 230	0.66 161	0.55 185	0.45 159	0.57 268	0.74 362	0.41 254	1.46 337	0.42 250	0.14 308	0.10 187	0.28 439	0.13 236	0.18 197	0.14 153

CFNet_RVC	0.51 257	0.76 335	1.79 198	0.28 104	0.30 298	0.63 297	0.28 230	0.66 161	0.55 185	0.45 159	0.57 268	0.74 362	0.41 254	1.46 337	0.42 250	0.14 308	0.10 187	0.28 439	0.13 236	0.18 197	0.14 153

AdaStereo	0.44 162	0.38 163	1.79 198	0.34 258	0.20 159	0.57 194	0.28 230	0.92 368	0.69 324	0.52 227	0.55 249	0.61 286	0.33 185	0.48 154	0.39 234	0.17 360	0.08 80	0.17 367	0.11 166	0.18 197	0.12 104
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.
test_sample6	0.52 269	0.44 206	1.81 205	0.33 228	0.18 116	0.55 161	0.27 213	0.94 384	0.66 304	0.54 250	0.62 304	0.47 213	0.36 201	1.97 425	0.38 223	0.14 308	0.10 187	0.13 269	0.13 236	0.17 171	0.16 213

NF-Stereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 421	0.16 58	0.61 259	0.44 373	0.66 161	0.61 238	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.45 336	0.79 378	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.16 213

OCTAStereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 421	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.61 238	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.80 379	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

RE-Stereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 421	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.60 222	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.78 374	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

TVStereo	0.48 211	0.25 45	1.81 205	0.52 421	0.16 58	0.61 259	0.43 362	0.66 161	0.60 222	0.50 206	0.47 163	0.37 128	0.26 115	1.44 332	0.78 374	0.11 186	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.13 75	0.17 231

PS-NSSS	0.63 344	1.00 427	1.81 205	0.30 151	0.31 315	0.63 297	0.34 310	0.98 414	0.69 324	0.54 250	0.74 388	0.51 232	0.41 254	2.43 465	0.48 283	0.24 426	0.17 355	0.27 435	0.18 336	0.27 332	0.21 291

StereoAnything_RVC	0.35 78	1.25 466	1.82 211	0.20 3	0.12 4	0.26 6	0.15 6	0.43 30	0.37 27	0.14 1	0.10 1	0.11 1	0.19 38	0.46 138	0.14 1	0.11 186	0.09 148	0.08 8	0.05 1	0.76 479	0.18 251

GCAP-BAT	0.43 152	0.31 117	1.82 211	0.25 35	0.26 257	0.65 322	0.23 116	0.48 54	0.37 27	0.67 381	0.82 405	0.44 183	0.24 86	0.48 154	0.87 386	0.09 40	0.13 278	0.09 46	0.22 380	0.08 4	0.09 29

test_for_model	0.64 348	1.60 487	1.82 211	1.23 496	1.02 491	0.53 141	0.23 116	0.75 219	0.50 133	0.57 289	0.29 53	0.25 54	0.20 46	0.26 8	0.22 60	0.76 486	0.31 444	0.08 8	0.07 21	1.68 507	0.50 462

testlalala_base	0.46 190	0.30 106	1.82 211	0.34 258	0.27 270	0.55 161	0.21 68	0.85 310	0.32 6	0.32 94	0.39 121	0.31 98	0.23 78	0.30 31	0.28 126	0.95 492	0.30 442	0.09 46	0.21 372	1.03 487	0.18 251

CBFPSM	0.56 300	0.91 392	1.82 211	0.28 104	0.23 212	0.71 361	0.37 333	0.72 192	0.64 276	0.50 206	0.49 192	1.03 444	0.83 427	0.62 212	1.35 434	0.10 124	0.12 259	0.10 93	0.10 105	0.18 197	0.19 267

RAFT+CT+SA	0.50 240	0.86 378	1.82 211	0.37 313	0.75 472	0.54 148	0.34 310	0.77 242	0.63 268	0.38 116	0.55 249	0.34 118	0.29 160	0.68 234	0.27 116	0.09 40	0.07 19	0.11 156	0.51 474	0.29 342	0.41 447

test_sample5	0.51 257	0.43 195	1.83 217	0.32 207	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.92 368	0.65 289	0.53 237	0.59 277	0.45 192	0.36 201	1.87 409	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

DualNet	0.51 257	0.43 195	1.83 217	0.32 207	0.18 116	0.55 161	0.26 188	0.92 368	0.65 289	0.54 250	0.62 304	0.45 192	0.36 201	1.87 409	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

tt1	0.44 162	0.64 294	1.83 217	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	0.88 433	0.31 86	0.37 104	0.25 54	0.35 195	0.63 215	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.25 304	0.36 422

LL-Strereo2	0.41 127	0.90 391	1.83 217	0.44 376	0.24 225	0.54 148	0.27 213	0.58 120	0.45 92	0.41 133	0.33 86	0.44 183	0.21 55	0.44 118	0.34 199	0.09 40	0.08 80	0.16 350	0.14 264	0.17 171	0.17 231

psm_up	0.57 306	0.61 273	1.83 217	0.35 274	0.30 298	0.64 308	0.37 333	0.90 349	0.68 315	0.59 321	0.55 249	0.68 328	0.54 344	1.91 419	0.46 269	0.16 346	0.15 320	0.16 350	0.15 287	0.23 277	0.13 138

TestStereo1	0.49 229	0.81 361	1.85 222	0.39 338	0.57 449	0.56 176	0.34 310	0.75 219	0.69 324	0.44 149	0.63 316	0.35 122	0.42 270	0.64 217	0.29 141	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.33 376	0.26 359

SA-5K	0.49 229	0.81 361	1.85 222	0.39 338	0.57 449	0.56 176	0.34 310	0.75 219	0.69 324	0.44 149	0.63 316	0.35 122	0.42 270	0.64 217	0.29 141	0.10 124	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.33 376	0.26 359

PSM-softLoss	0.48 211	0.27 65	1.85 222	0.51 417	0.17 84	0.61 259	0.40 346	0.61 140	0.57 200	0.52 227	0.48 175	0.39 141	0.25 101	1.46 337	0.77 372	0.12 237	0.08 80	0.13 269	0.12 204	0.12 47	0.14 153

KMStereo	0.48 211	0.27 65	1.85 222	0.51 417	0.17 84	0.61 259	0.40 346	0.61 140	0.57 200	0.52 227	0.48 175	0.39 141	0.25 101	1.46 337	0.77 372	0.12 237	0.08 80	0.13 269	0.12 204	0.12 47	0.14 153

raft+_RVC	0.44 162	0.67 309	1.85 222	0.34 258	0.71 470	0.51 117	0.25 167	0.64 153	0.51 141	0.35 99	0.45 151	0.32 106	0.28 147	0.43 111	0.32 182	0.09 40	0.19 377	0.10 93	0.09 71	0.20 233	0.40 442

RALCasStereoNet	0.45 180	0.88 385	1.85 222	0.30 151	0.26 257	0.49 100	0.26 188	0.58 120	0.51 141	0.36 104	0.48 175	0.36 126	0.28 147	0.55 191	0.34 199	0.10 124	0.53 478	0.09 46	0.08 46	0.25 304	0.34 412

UCFNet_RVC	0.48 211	0.82 365	1.85 222	0.30 151	0.27 270	0.64 308	0.26 188	0.74 207	0.55 185	0.48 187	0.53 228	0.63 293	0.41 254	0.88 277	0.38 223	0.15 325	0.10 187	0.17 367	0.17 323	0.18 197	0.15 186

MLCV	0.48 211	0.89 388	1.85 222	0.29 135	0.14 22	0.59 227	0.23 116	0.72 192	0.59 217	0.66 377	0.66 344	0.55 250	0.36 201	1.03 290	0.49 288	0.09 40	0.06 2	0.09 46	0.07 21	0.19 218	0.11 69

IMH-64-1	1.39 481	1.64 490	1.86 230	1.36 498	1.11 495	1.39 473	1.19 491	1.76 496	1.45 485	1.16 463	2.21 489	1.53 479	1.38 475	1.98 426	1.52 444	1.29 502	0.67 488	1.27 501	0.69 492	1.29 498	0.98 494

IMH-64	1.39 481	1.64 490	1.86 230	1.36 498	1.11 495	1.39 473	1.19 491	1.76 496	1.45 485	1.16 463	2.21 489	1.53 479	1.38 475	1.98 426	1.52 444	1.29 502	0.67 488	1.27 501	0.69 492	1.29 498	0.98 494

ssnet_v2	0.55 293	0.60 269	1.86 230	0.32 207	0.22 193	0.72 367	0.44 373	0.94 384	0.74 373	0.63 357	0.54 240	0.81 387	0.47 313	0.77 261	0.70 356	0.16 346	0.14 295	0.14 305	0.14 264	0.30 353	0.30 388

CRFU-Net	0.56 300	0.38 163	1.86 230	0.46 395	0.26 257	0.82 414	0.36 325	0.90 349	0.49 123	0.62 348	0.59 277	0.78 376	1.35 473	1.00 286	0.48 283	0.15 325	0.14 295	0.17 367	0.10 105	0.19 218	0.14 153

PFNet+	0.45 180	0.37 155	1.86 230	0.46 395	0.18 116	0.58 211	0.77 459	0.52 82	0.64 276	0.56 278	0.48 175	0.39 141	0.26 115	0.93 278	0.32 182	0.13 267	0.09 148	0.14 305	0.13 236	0.12 47	0.15 186

coex_refinement	0.58 311	0.94 401	1.87 235	0.38 328	0.25 242	0.64 308	0.34 310	0.83 293	0.65 289	0.60 329	0.63 316	0.81 387	0.48 321	1.85 408	0.56 316	0.13 267	0.09 148	0.10 93	0.10 105	0.16 149	0.16 213

DISCO	0.57 306	0.34 138	1.87 235	0.45 390	0.34 344	0.84 418	0.35 318	0.84 304	0.78 404	0.59 321	0.63 316	1.06 451	0.53 341	1.10 296	0.82 381	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.22 264	0.18 251

rvit_stereo_0075_2	0.40 120	0.40 177	1.88 237	0.33 228	0.32 323	0.41 52	0.22 88	0.58 120	0.53 167	0.38 116	0.51 204	0.40 149	0.27 132	0.44 118	0.29 141	0.20 396	0.15 320	0.22 412	0.15 287	0.18 197	0.23 328

test_sample4	0.50 240	0.42 190	1.88 237	0.32 207	0.19 145	0.56 176	0.26 188	0.93 376	0.65 289	0.54 250	0.54 240	0.45 192	0.36 201	1.79 392	0.36 210	0.13 267	0.10 187	0.13 269	0.12 204	0.17 171	0.16 213

test_sample3	0.50 240	0.41 183	1.88 237	0.32 207	0.19 145	0.57 194	0.25 167	0.92 368	0.64 276	0.52 227	0.49 192	0.47 213	0.35 195	1.79 392	0.37 216	0.13 267	0.10 187	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.16 213

MIM_Stereo	0.41 127	0.60 269	1.88 237	0.31 178	0.21 170	0.50 108	0.19 33	0.64 153	0.44 77	0.43 143	0.53 228	0.43 172	0.27 132	0.51 173	0.28 126	0.08 10	0.14 295	0.11 156	0.10 105	0.26 323	0.26 359

DDUNet	0.77 413	1.12 445	1.88 237	0.76 467	0.69 468	0.84 418	0.43 362	0.85 310	0.65 289	0.67 381	0.75 391	0.91 418	0.52 339	1.03 290	0.57 320	0.54 471	0.37 456	0.95 491	0.52 476	0.71 475	0.57 467

GES	0.44 162	0.28 86	1.88 237	0.30 151	0.18 116	0.61 259	0.30 262	0.88 337	0.46 100	0.47 169	0.52 217	0.39 141	0.42 270	0.58 198	0.67 349	0.15 325	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.15 113	0.17 231

PWC_ROB	0.70 380	0.94 401	1.88 237	0.39 338	0.39 384	0.62 279	0.30 262	0.98 414	0.94 444	0.91 442	1.29 461	0.77 373	0.62 382	1.62 366	1.03 410	0.18 371	0.11 233	0.18 387	0.13 236	0.51 457	0.22 304

PSMNet-RUCA	0.58 311	0.82 365	1.89 244	0.59 448	0.56 446	0.64 308	0.36 325	0.84 304	0.69 324	0.51 219	0.68 355	0.53 240	0.43 280	0.56 194	0.43 259	0.34 455	0.18 365	0.44 467	0.29 412	0.48 450	0.30 388

Any-RAFT	0.38 99	0.25 45	1.89 244	0.27 79	0.17 84	0.68 346	0.21 68	0.78 257	0.53 167	0.43 143	0.43 136	0.54 246	0.30 168	0.41 100	0.20 35	0.10 124	0.12 259	0.08 8	0.06 9	0.10 20	0.09 29

ToySt	0.44 162	0.61 273	1.89 244	0.29 135	0.18 116	0.55 161	0.35 318	0.67 170	0.53 167	0.39 122	0.50 200	0.59 278	0.43 280	0.51 173	0.49 288	0.10 124	0.12 259	0.13 269	0.16 306	0.24 292	0.19 267

sCroCo_RVC	0.33 59	0.32 121	1.89 244	0.34 258	0.27 270	0.30 13	0.22 88	0.48 54	0.44 77	0.22 31	0.33 86	0.25 54	0.25 101	0.32 45	0.24 89	0.14 308	0.16 337	0.12 210	0.12 204	0.15 113	0.13 138

H2IRNET	0.40 120	0.61 273	1.90 248	0.29 135	0.17 84	0.54 148	0.18 26	0.52 82	0.50 133	0.27 71	0.56 260	0.47 213	0.35 195	0.46 138	0.33 192	0.10 124	0.07 19	0.12 210	0.14 264	0.32 368	0.12 104

Sa-1000	0.51 257	0.72 324	1.90 248	0.31 178	0.60 458	0.60 238	0.31 275	0.94 384	0.71 343	0.52 227	0.83 406	0.42 168	0.33 185	0.68 234	0.28 126	0.10 124	0.09 148	0.13 269	0.29 412	0.29 342	0.10 49

SACVNet	0.60 325	0.74 332	1.90 248	0.37 313	0.28 281	0.64 308	0.37 333	0.86 320	0.61 238	0.65 375	0.62 304	0.69 335	0.44 288	2.08 436	0.42 250	0.18 371	0.14 295	0.16 350	0.15 287	0.38 413	0.24 340

RALAANet	0.43 152	0.98 421	1.90 248	0.32 207	0.23 212	0.48 93	0.19 33	0.67 170	0.53 167	0.48 187	0.45 151	0.39 141	0.30 168	0.48 154	0.37 216	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.14 264	0.27 332	0.10 49

hitnet-ft	0.67 365	0.80 356	1.90 248	0.28 104	0.22 193	0.69 352	0.36 325	0.85 310	0.65 289	0.56 278	0.84 409	1.03 444	0.95 448	2.32 452	0.55 309	0.23 418	0.14 295	0.41 464	0.13 236	0.24 292	0.17 231

GANet-RSSM	0.55 293	0.73 329	1.90 248	0.36 292	0.26 257	0.59 227	0.27 213	0.78 257	0.52 148	0.47 169	0.57 268	0.63 293	0.45 292	1.92 423	0.43 259	0.14 308	0.10 187	0.25 431	0.11 166	0.34 383	0.14 153

GMStereo	0.38 99	0.99 425	1.91 254	0.27 79	0.16 58	0.39 47	0.23 116	0.47 49	0.62 256	0.38 116	0.34 92	0.25 54	0.25 101	0.39 92	0.29 141	0.14 308	0.08 80	0.10 93	0.12 204	0.15 113	0.11 69
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.47 205	0.73 329	1.91 254	0.33 228	0.15 37	0.56 176	0.25 167	0.85 310	0.58 210	0.54 250	0.51 204	0.57 268	0.42 270	0.57 195	0.61 333	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.20 233	0.16 213

PASM	0.72 392	0.68 311	1.91 254	0.47 400	0.44 410	0.60 238	0.51 398	0.76 232	0.80 412	0.77 417	0.67 347	0.87 408	0.61 377	2.40 461	0.67 349	0.32 451	0.35 452	0.36 456	0.41 462	0.45 447	0.39 438

DeepStereo_RVC	0.44 162	0.28 86	1.92 257	0.49 410	0.17 84	0.60 238	0.59 425	0.50 66	0.52 148	0.49 199	0.45 151	0.39 141	0.86 434	0.45 129	0.33 192	0.11 186	0.08 80	0.11 156	0.09 71	0.15 113	0.19 267

Gwc-CoAtRS	0.38 99	0.33 126	1.92 257	0.27 79	0.41 400	0.48 93	0.19 33	0.59 128	0.46 100	0.43 143	0.39 121	0.57 268	0.26 115	0.32 45	0.26 108	0.09 40	0.09 148	0.09 46	0.31 427	0.11 36	0.09 29

ac_64	0.55 293	0.46 216	1.92 257	0.36 292	0.34 344	0.63 297	0.31 275	0.82 287	0.61 238	0.55 268	0.51 204	0.89 414	0.48 321	1.83 401	0.55 309	0.14 308	0.11 233	0.12 210	0.12 204	0.18 197	0.12 104

YMNet	0.62 338	0.72 324	1.93 260	0.41 354	0.41 400	0.87 428	0.43 362	0.87 329	0.71 343	0.74 408	0.81 401	0.83 394	0.46 305	0.86 273	0.93 389	0.19 386	0.22 403	0.20 401	0.17 323	0.41 430	0.21 291

YMNet_1	0.62 338	0.72 324	1.93 260	0.41 354	0.41 400	0.87 428	0.43 362	0.87 329	0.71 343	0.74 408	0.81 401	0.83 394	0.46 305	0.86 273	0.93 389	0.19 386	0.22 403	0.20 401	0.17 323	0.41 430	0.21 291

DualNet (step1)	0.59 319	0.62 279	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.11 299	0.38 223	0.61 475	0.14 295	0.87 485	0.56 480	0.25 304	0.23 328

test_sample9	0.94 443	0.62 279	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.93 376	0.66 304	0.57 289	0.51 204	0.55 250	0.45 292	1.91 419	2.55 481	0.61 475	4.16 521	0.87 485	0.56 480	0.25 304	0.23 328

test_sample8	1.12 458	0.62 279	1.93 260	0.27 79	0.22 193	0.68 346	0.31 275	0.95 397	0.61 238	1.18 470	0.56 260	2.53 494	1.31 469	1.91 419	2.55 481	0.61 475	4.16 521	0.87 485	0.56 480	0.25 304	0.23 328

1111x	0.74 404	0.21 14	1.93 260	0.31 178	0.17 84	0.63 297	0.32 298	1.03 452	0.74 373	0.52 227	0.62 304	0.57 268	0.47 313	2.38 457	4.25 507	0.12 237	0.14 295	0.11 156	0.12 204	0.12 47	0.14 153

MIF-Stereo (partial)	0.34 67	0.41 183	1.93 260	0.26 63	0.24 225	0.32 21	0.17 19	0.53 90	0.42 64	0.25 58	0.37 104	0.25 54	0.26 115	0.44 118	0.31 171	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.19 218	0.14 153

EKT-Stereo	1.47 485	0.49 230	1.93 260	2.57 517	19.31 532	0.55 161	0.22 88	0.69 177	0.42 64	0.38 116	0.36 101	0.43 172	0.27 132	0.69 240	0.26 108	0.12 237	0.14 295	0.11 156	0.16 306	0.20 233	0.15 186

MMNet	0.50 240	0.48 227	1.93 260	0.33 228	0.27 270	0.79 403	0.28 230	0.81 280	0.74 373	0.60 329	0.56 260	0.59 278	0.55 349	0.79 266	0.59 328	0.10 124	0.09 148	0.12 210	0.11 166	0.13 75	0.14 153

StereoVision	0.45 180	0.72 324	1.94 269	0.33 228	0.32 323	0.47 85	0.26 188	0.68 174	0.57 200	0.32 94	0.89 420	0.45 192	0.27 132	0.49 164	0.36 210	0.13 267	0.15 320	0.16 350	0.15 287	0.19 218	0.13 138

RP	0.67 365	0.82 365	1.94 269	0.43 369	0.44 410	0.65 322	0.45 380	0.89 343	0.82 418	0.66 377	0.92 424	0.99 437	0.76 418	1.55 352	0.66 346	0.25 431	0.18 365	0.23 419	0.20 366	0.31 361	0.22 304

DeepPruner_ROB	0.50 240	0.70 318	1.94 269	0.29 135	0.26 257	0.63 297	0.31 275	0.80 276	0.48 117	0.61 337	0.55 249	0.66 312	0.38 222	0.98 283	0.40 242	0.19 386	0.14 295	0.14 305	0.14 264	0.23 277	0.17 231

fff	0.43 152	0.77 344	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 389	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

SA	0.50 240	0.75 334	1.95 272	0.31 178	0.61 460	0.57 194	0.31 275	0.91 359	0.73 369	0.42 138	0.62 304	0.38 135	0.47 313	0.68 234	0.29 141	0.09 40	0.09 148	0.13 269	0.32 433	0.30 353	0.10 49

GEStereo_RVC	0.54 280	0.87 381	1.95 272	0.47 400	0.25 242	0.62 279	0.37 333	1.00 434	0.74 373	0.53 237	0.54 240	0.59 278	0.44 288	1.10 296	0.46 269	0.15 325	0.11 233	0.12 210	0.10 105	0.26 323	0.19 267

ADLNet	0.60 325	0.71 320	1.95 272	0.35 274	0.34 344	0.67 334	0.34 310	0.90 349	0.74 373	0.68 388	0.62 304	0.80 384	0.45 292	1.78 388	0.64 342	0.14 308	0.11 233	0.14 305	0.14 264	0.29 342	0.21 291

DCANet	0.42 146	0.77 344	1.95 272	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.48 175	0.31 98	0.41 254	0.36 73	0.39 234	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.13 75	0.23 328

csc	0.43 152	0.77 344	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 389	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

cscssc	0.43 152	0.77 344	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.75 386	0.54 250	0.47 163	0.31 98	0.65 389	0.36 73	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

111	0.48 211	1.09 442	1.95 272	0.24 19	0.13 13	0.59 227	0.26 188	0.83 293	0.78 404	0.48 187	0.52 217	0.56 262	0.38 222	0.49 164	0.38 223	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.23 277	0.35 414

RAFT + AFF	0.64 348	1.20 460	1.95 272	0.34 258	0.33 336	0.67 334	0.52 401	0.99 426	0.74 373	0.53 237	0.58 274	0.57 268	0.80 423	1.76 385	0.51 297	0.12 237	0.27 435	0.15 332	0.14 264	0.43 438	0.29 379

AIO-test2	0.49 229	1.15 453	1.96 281	0.42 364	0.37 375	0.50 108	0.23 116	0.79 273	0.70 333	0.33 96	0.53 228	0.27 76	0.22 64	0.67 231	0.29 141	0.73 483	0.08 80	0.13 269	0.17 323	0.17 171	0.18 251

iRaft-Stereo_20w	0.58 311	0.39 172	1.96 281	0.45 390	0.32 323	0.92 438	0.57 421	1.14 469	0.56 196	0.81 426	0.40 126	0.55 250	0.69 401	0.65 227	1.04 411	0.09 40	0.16 337	0.09 46	0.36 451	0.17 171	0.25 349

rafts_anoy	0.43 152	0.89 388	1.96 281	0.32 207	0.30 298	0.48 93	0.24 148	0.62 144	0.49 123	0.37 108	0.38 113	0.33 112	0.30 168	0.51 173	0.34 199	0.10 124	0.39 464	0.13 269	0.15 287	0.17 171	0.15 186

NCCL2	0.65 356	0.94 401	1.96 281	0.43 369	0.30 298	0.71 361	0.68 445	0.84 304	0.65 289	0.70 394	0.60 292	0.86 406	0.54 344	1.56 353	0.57 320	0.20 396	0.16 337	0.67 479	0.25 394	0.22 264	0.24 340

model_zeroshot	0.44 162	0.68 311	1.97 285	0.28 104	0.18 116	0.69 352	0.21 68	0.63 150	0.40 49	1.00 451	0.34 92	0.42 168	0.20 46	0.69 240	0.24 89	0.10 124	0.22 403	0.10 93	0.22 380	0.12 47	0.10 49

test_5	0.51 257	0.87 381	1.99 286	0.37 313	0.65 464	0.58 211	0.35 318	0.78 257	0.62 256	0.48 187	0.55 249	0.45 192	0.40 243	0.72 249	0.30 159	0.09 40	0.07 19	0.12 210	0.12 204	0.33 376	0.38 432

DN-CSS_ROB	0.48 211	1.23 463	1.99 286	0.39 338	0.22 193	0.56 176	0.19 33	0.75 219	0.61 238	0.45 159	0.62 304	0.41 155	0.31 176	0.70 245	0.32 182	0.11 186	0.08 80	0.14 305	0.13 236	0.36 398	0.12 104

HGLStereo	0.54 280	0.69 315	2.00 288	0.35 274	0.40 393	0.66 328	0.30 262	0.83 293	0.62 256	0.57 289	0.69 364	0.69 335	0.54 344	1.07 293	0.55 309	0.13 267	0.13 278	0.13 269	0.11 166	0.19 218	0.17 231

ffm	0.47 205	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.74 207	0.88 433	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	0.63 215	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.15 332	0.13 236	0.25 304	0.36 422

ff1	0.73 401	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.74 207	0.88 433	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 499	0.10 124	0.24 414	0.15 332	0.13 236	0.25 304	0.36 422

mmx	0.72 392	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.99 426	0.76 395	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 499	0.13 267	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.15 186

xxx	0.72 392	0.23 32	2.01 289	0.30 151	0.21 170	0.57 194	0.26 188	0.99 426	0.76 395	0.53 237	0.63 316	0.66 312	0.39 236	2.52 472	3.43 499	0.13 267	0.10 187	0.15 332	0.13 236	0.15 113	0.15 186

RAFT-Test	0.44 162	0.38 163	2.01 289	0.27 79	0.44 410	0.64 308	0.37 333	0.72 192	0.57 200	0.45 159	0.48 175	0.65 305	0.24 86	0.35 66	0.29 141	0.09 40	0.11 233	0.09 46	0.38 454	0.10 20	0.11 69

test_4	0.40 120	0.37 155	2.01 289	0.29 135	0.21 170	0.50 108	0.28 230	0.47 49	0.39 41	0.42 138	0.76 393	0.38 135	0.22 64	0.52 177	0.33 192	0.08 10	0.07 19	0.11 156	0.15 287	0.28 338	0.07 5

GANet	0.75 406	0.84 371	2.01 289	0.40 347	0.25 242	0.74 377	0.66 439	0.87 329	0.73 369	0.71 398	1.07 449	0.84 399	0.59 365	2.71 487	1.15 421	0.17 360	0.16 337	0.44 467	0.16 306	0.31 361	0.20 282

RASNet	0.61 333	0.68 311	2.03 296	0.35 274	0.46 424	0.65 322	0.28 230	0.78 257	0.70 333	0.48 187	0.64 332	0.93 423	0.61 377	2.21 446	0.73 366	0.12 237	0.09 148	0.09 46	0.10 105	0.14 96	0.11 69

NVstereo2D	0.58 311	0.40 177	2.03 296	0.35 274	0.35 356	0.69 352	0.39 343	0.91 359	0.80 412	0.47 169	0.53 228	0.67 321	0.46 305	1.99 429	0.48 283	0.19 386	0.11 233	0.17 367	0.13 236	0.25 304	0.25 349

FADNet	0.64 348	1.22 462	2.06 298	0.32 207	0.30 298	0.66 328	0.29 254	0.88 337	0.72 353	0.44 149	0.48 175	0.66 312	0.57 358	1.84 406	0.45 268	0.46 466	0.20 388	0.17 367	0.19 356	0.59 465	0.24 340

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 413	1.04 436	2.06 298	0.94 482	0.35 356	0.89 433	0.40 346	0.85 310	0.63 268	0.55 268	0.63 316	0.75 367	0.38 222	2.38 457	0.48 283	1.10 498	0.31 444	0.36 456	0.21 372	0.53 461	0.55 466

ACVNet-DCA	0.42 146	0.64 294	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.76 232	0.52 148	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

xx1	0.46 190	0.64 294	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	1.01 454	0.31 86	0.38 113	0.46 205	0.36 201	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.12 210	0.12 204	0.12 47	0.14 153

1test111	0.44 162	0.64 294	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.76 232	0.52 148	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.96 281	0.30 159	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.12 47	0.14 153

cc1	0.47 205	0.64 294	2.07 300	0.35 274	0.14 22	0.76 386	0.25 167	0.74 207	1.01 454	0.31 86	0.38 113	0.24 44	0.38 222	0.69 240	0.19 13	0.10 124	0.24 414	0.11 156	0.09 71	0.25 304	0.40 442

RAFT_CTSACE	0.46 190	0.76 335	2.07 300	0.35 274	0.30 298	0.54 148	0.30 262	0.61 140	0.48 117	0.49 199	0.76 393	0.55 250	0.36 201	0.58 198	0.22 60	0.08 10	0.13 278	0.11 156	0.10 105	0.41 430	0.08 18

iRaft-Stereo_5w	0.54 280	1.01 431	2.08 305	0.27 79	0.21 170	0.49 100	0.28 230	0.73 203	0.58 210	0.40 124	0.61 299	0.62 290	0.46 305	1.78 388	0.47 278	0.09 40	0.07 19	0.11 156	0.10 105	0.39 422	0.12 104

Anonymous3	0.42 146	0.35 145	2.09 306	0.33 228	0.24 225	0.72 367	0.31 275	0.74 207	0.55 185	0.35 99	0.40 126	0.33 112	0.29 160	0.44 118	0.28 126	0.18 371	0.18 365	0.13 269	0.13 236	0.17 171	0.17 231

AANet_RVC	0.68 372	1.00 427	2.09 306	0.33 228	0.25 242	0.58 211	0.32 298	0.81 280	0.80 412	0.61 337	0.94 429	0.80 384	0.41 254	2.46 467	1.02 408	0.36 458	0.14 295	0.10 93	0.09 71	0.23 277	0.22 304

HITNet	0.46 190	0.92 393	2.09 306	0.33 228	0.14 22	0.55 161	0.22 88	0.83 293	0.56 196	0.51 219	0.49 192	0.48 224	0.37 215	0.48 154	0.54 308	0.09 40	0.06 2	0.10 93	0.08 46	0.23 277	0.09 29
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
PWCDC_ROB	0.72 392	1.06 438	2.09 306	0.47 400	0.36 364	0.78 399	0.26 188	0.98 414	1.34 479	0.61 337	2.07 483	0.64 302	0.61 377	0.83 268	0.71 359	0.31 450	0.14 295	0.15 332	0.12 204	0.60 468	0.21 291

Reg-Stereo(zero)	0.46 190	0.17 1	2.10 310	0.24 19	0.34 344	0.51 117	0.42 355	0.50 66	0.54 179	0.37 108	0.46 158	0.54 246	0.60 368	0.43 111	1.10 414	0.08 10	0.09 148	0.08 8	0.22 380	0.12 47	0.22 304

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 306	0.87 381	2.11 311	0.32 207	0.30 298	0.84 418	0.40 346	0.88 337	0.72 353	0.65 375	0.73 385	0.66 312	0.57 358	0.93 278	0.71 359	0.13 267	0.07 19	0.10 93	0.08 46	0.15 113	0.14 153

TestStereo	0.45 180	0.54 249	2.11 311	0.29 135	0.16 58	0.43 58	0.24 148	0.54 101	0.45 92	0.37 108	0.46 158	0.34 118	0.27 132	1.98 426	0.27 116	0.11 186	0.08 80	0.12 210	0.09 71	0.14 96	0.08 18

PDISCO_ROB	0.75 406	1.06 438	2.11 311	0.64 456	0.59 453	1.13 463	0.43 362	1.14 469	1.05 458	0.64 368	0.71 378	0.96 430	0.61 377	1.21 310	0.76 370	0.37 459	0.18 365	0.27 435	0.24 386	0.56 464	0.32 401

ADStereo(finetuned)	0.45 180	0.77 344	2.12 314	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.48 175	0.31 98	0.76 418	0.37 80	0.38 223	0.09 40	0.07 19	0.09 46	0.07 21	0.13 75	0.23 328

FADNet-RVC	0.61 333	1.26 468	2.12 314	0.33 228	0.26 257	0.59 227	0.29 254	0.86 320	0.62 256	0.45 159	0.50 200	0.62 290	0.46 305	1.73 380	0.55 309	0.17 360	0.20 388	0.17 367	0.18 336	0.59 465	0.28 373

DCRE	0.50 240	0.63 290	2.13 316	0.30 151	0.23 212	0.45 64	0.24 148	0.59 128	0.53 167	0.50 206	2.10 485	0.42 168	0.26 115	0.35 66	0.23 68	0.09 40	0.14 295	0.10 93	0.32 433	0.16 149	0.15 186

THIR-Stereo	0.86 433	0.62 279	2.13 316	0.25 35	0.16 58	0.58 211	2.74 516	0.59 128	0.51 141	0.62 348	1.62 474	0.97 433	1.80 492	1.69 374	2.25 474	0.10 124	0.08 80	0.14 305	0.11 166	0.15 113	0.11 69

GwcNet-RSSM	0.57 306	0.94 401	2.13 316	0.32 207	0.25 242	0.60 238	0.30 262	0.80 276	0.66 304	0.52 227	0.64 332	0.71 348	0.40 243	1.79 392	0.50 293	0.13 267	0.09 148	0.12 210	0.12 204	0.21 246	0.15 186

CC-Net-ROB	0.85 432	1.15 453	2.13 316	0.88 477	0.38 381	0.88 432	0.44 373	1.06 458	0.79 409	0.58 307	0.69 364	0.65 305	0.50 332	2.74 488	0.51 297	0.93 490	0.39 464	0.87 485	0.29 412	0.54 462	0.54 463

CVANet_RVC	0.65 356	0.80 356	2.13 316	0.36 292	0.26 257	0.62 279	0.42 355	0.84 304	0.72 353	0.69 390	0.68 355	0.68 328	0.52 339	2.64 479	0.42 250	0.19 386	0.12 259	0.22 412	0.17 323	0.37 406	0.15 186

STTStereo	0.51 257	0.69 315	2.14 321	0.36 292	0.30 298	0.61 259	0.32 298	0.77 242	0.60 222	0.60 329	0.54 240	0.67 321	0.43 280	0.86 273	0.42 250	0.16 346	0.15 320	0.17 367	0.20 366	0.16 149	0.15 186

GCST	0.72 392	1.10 443	2.15 322	1.11 492	0.59 453	0.62 279	0.19 33	0.75 219	0.53 167	0.56 278	0.63 316	0.47 213	0.31 176	1.11 299	0.33 192	0.75 485	0.45 468	0.84 484	0.64 491	0.69 473	0.54 463

plain	0.37 90	0.47 224	2.15 322	0.27 79	0.19 145	0.33 24	0.20 50	0.58 120	0.46 100	0.23 39	0.37 104	0.23 31	0.25 101	0.45 129	0.28 126	0.11 186	0.08 80	0.13 269	0.09 71	0.42 436	0.12 104

UDG	0.77 413	1.23 463	2.15 322	0.67 461	0.59 453	0.78 399	0.38 339	0.90 349	0.70 333	0.61 337	0.69 364	1.01 440	0.67 396	1.02 288	0.73 366	0.45 464	0.34 451	0.87 485	0.51 474	0.67 472	0.46 454

sAnonymous2	0.38 99	0.62 279	2.15 322	0.31 178	0.24 225	0.34 28	0.27 213	0.53 90	0.46 100	0.24 43	0.29 53	0.23 31	0.28 147	0.28 15	0.22 60	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.13 236	0.38 413	0.35 414

CroCo_RVC	0.38 99	0.62 279	2.15 322	0.31 178	0.24 225	0.34 28	0.27 213	0.53 90	0.46 100	0.24 43	0.29 53	0.23 31	0.28 147	0.28 15	0.22 60	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.13 236	0.38 413	0.35 414

cf-r	0.53 275	0.81 361	2.15 322	0.33 228	0.28 281	0.60 238	0.28 230	0.78 257	0.64 276	0.51 219	0.60 292	0.75 367	0.40 243	1.32 321	0.43 259	0.13 267	0.09 148	0.11 156	0.12 204	0.15 113	0.14 153

PVD	0.90 438	0.85 375	2.15 322	0.53 427	0.50 431	0.99 444	0.56 417	1.15 472	1.64 491	1.41 485	1.41 469	1.11 459	1.13 462	1.35 324	1.31 431	0.26 435	0.28 437	0.28 439	0.26 401	0.37 406	0.49 459

G2L-Stereo	0.55 293	0.85 375	2.18 329	0.31 178	0.27 270	0.59 227	0.27 213	0.77 242	0.55 185	0.54 250	0.52 217	0.71 348	0.36 201	1.75 384	0.50 293	0.13 267	0.11 233	0.13 269	0.11 166	0.29 342	0.15 186

RGC	0.71 389	0.97 418	2.18 329	0.44 376	0.44 410	0.73 373	0.40 346	0.94 384	0.71 343	0.71 398	1.04 447	1.01 440	0.71 405	1.74 382	0.70 356	0.23 418	0.18 365	0.28 439	0.26 401	0.29 342	0.27 366

Wz-Net-MNSev	0.65 356	0.97 418	2.19 331	0.36 292	0.33 336	0.90 434	0.60 427	0.92 368	0.81 417	0.75 410	0.72 383	0.73 355	0.65 389	1.39 327	0.71 359	0.16 346	0.13 278	0.14 305	0.14 264	0.24 292	0.18 251

CFNet-RSSM	0.41 127	0.32 121	2.20 332	0.27 79	0.44 410	0.52 134	0.19 33	0.76 232	0.48 117	0.43 143	0.36 101	0.54 246	0.26 115	0.33 53	0.25 101	0.09 40	0.08 80	0.09 46	0.38 454	0.10 20	0.09 29

UGAM	0.58 311	0.47 224	2.21 333	0.30 151	0.19 145	0.53 141	0.34 310	0.59 128	0.63 268	0.44 149	0.73 385	0.78 376	0.37 215	2.58 476	0.39 234	0.10 124	0.08 80	0.17 367	0.14 264	0.42 436	0.17 231

DCANet-4	0.40 120	0.27 65	2.21 333	0.25 35	0.14 22	0.51 117	0.22 88	0.77 242	0.72 353	0.54 250	0.47 163	0.28 85	0.37 215	0.37 80	0.34 199	0.09 40	0.07 19	0.08 8	0.07 21	0.08 4	0.22 304

AF-Net	0.69 376	0.92 393	2.21 333	0.41 354	0.40 393	0.68 346	0.40 346	1.02 445	0.86 427	0.69 390	1.03 444	1.04 447	0.84 430	1.19 309	0.78 374	0.22 415	0.14 295	0.25 431	0.17 323	0.30 353	0.18 251

DANet	0.80 421	0.65 301	2.21 333	1.19 495	0.48 428	0.74 377	1.25 493	0.89 343	1.53 488	0.89 439	0.71 378	0.96 430	0.56 353	1.83 401	0.96 394	0.18 371	0.16 337	0.19 393	0.16 306	0.26 323	0.29 379
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
cross-raft	0.40 120	0.27 65	2.22 337	0.30 151	0.17 84	0.49 100	0.35 318	0.71 187	0.39 41	0.43 143	0.45 151	0.64 302	0.25 101	0.32 45	0.25 101	0.08 10	0.08 80	0.09 46	0.23 384	0.11 36	0.14 153

SAMSARA	0.91 439	0.97 418	2.22 337	0.80 471	0.58 451	1.32 470	1.31 495	1.01 442	0.94 444	1.36 480	0.87 416	1.38 474	0.90 440	1.72 379	1.02 408	0.24 426	0.30 442	0.22 412	0.25 394	0.36 398	0.35 414

RTSC	0.72 392	1.00 427	2.22 337	0.40 347	0.29 287	0.82 414	0.31 275	0.96 402	1.10 465	0.92 443	0.81 401	0.78 376	0.58 362	1.23 314	1.55 446	0.18 371	0.17 355	0.14 305	0.17 323	0.43 438	0.30 388

ccs_rob	0.45 180	0.46 216	2.22 337	0.26 63	0.19 145	0.56 176	0.21 68	0.77 242	0.60 222	0.49 199	0.56 260	0.69 335	0.47 313	0.52 177	0.31 171	0.11 186	0.09 148	0.16 350	0.10 105	0.17 171	0.14 153

CFNet_pseudo	0.45 180	0.46 216	2.23 341	0.25 35	0.19 145	0.56 176	0.21 68	0.77 242	0.60 222	0.49 199	0.56 260	0.69 335	0.47 313	0.52 177	0.31 171	0.11 186	0.10 187	0.15 332	0.10 105	0.17 171	0.14 153

HSM-Net_RVC	0.67 365	0.34 138	2.23 341	0.26 63	0.19 145	0.67 334	0.29 254	1.26 479	0.69 324	0.72 401	0.70 374	0.78 376	0.42 270	3.77 508	0.41 248	0.13 267	0.09 148	0.10 93	0.09 71	0.12 47	0.11 69
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CoDeX	0.52 269	0.43 195	2.25 343	0.29 135	0.26 257	0.61 259	0.32 298	0.99 426	0.68 315	0.48 187	0.55 249	0.52 238	0.40 243	1.60 362	0.35 207	0.12 237	0.09 148	0.11 156	0.10 105	0.13 75	0.12 104

DEmStereo	0.68 372	0.31 117	2.25 343	0.42 364	0.17 84	0.66 328	0.89 468	0.51 71	0.59 217	0.60 329	1.01 440	0.45 192	1.26 465	1.54 351	2.26 475	0.10 124	0.08 80	0.10 93	0.10 105	0.10 20	0.11 69

RYNet	0.70 380	0.56 261	2.25 343	0.35 274	0.41 400	0.86 424	0.43 362	0.94 384	0.82 418	0.62 348	0.53 228	0.91 418	0.60 368	2.70 485	1.00 402	0.14 308	0.11 233	0.16 350	0.14 264	0.25 304	0.27 366

AIO-test1	0.45 180	0.87 381	2.27 346	0.33 228	0.33 336	0.50 108	0.22 88	0.74 207	0.66 304	0.29 79	0.41 130	0.29 92	0.22 64	0.73 250	0.29 141	0.09 40	0.08 80	0.12 210	0.14 264	0.30 353	0.22 304

iinet-f	0.57 306	0.93 399	2.27 346	0.31 178	0.25 242	0.83 416	0.33 306	0.81 280	0.65 289	0.54 250	0.63 316	0.73 355	0.67 396	0.73 250	0.67 349	0.13 267	0.13 278	0.11 156	0.10 105	0.43 438	0.16 213

PCWNet_CMD	0.46 190	0.45 214	2.28 348	0.26 63	0.20 159	0.55 161	0.21 68	0.75 219	0.64 276	0.48 187	0.55 249	0.68 328	0.57 358	0.46 138	0.30 159	0.11 186	0.10 187	0.14 305	0.10 105	0.18 197	0.14 153

MSMDNet	0.46 190	0.44 206	2.28 348	0.26 63	0.20 159	0.55 161	0.21 68	0.75 219	0.64 276	0.48 187	0.55 249	0.68 328	0.56 353	0.46 138	0.30 159	0.11 186	0.10 187	0.13 269	0.10 105	0.18 197	0.15 186

MM-Stereo_test1	0.41 127	0.39 172	2.29 350	0.38 328	0.26 257	0.44 62	0.28 230	0.63 150	0.51 141	0.40 124	0.32 79	0.26 67	0.26 115	0.46 138	0.22 60	0.09 40	0.21 397	0.10 93	0.09 71	0.39 422	0.15 186

ADCRef	0.80 421	0.96 410	2.29 350	0.37 313	0.35 356	0.96 441	0.51 398	0.87 329	0.75 386	0.88 437	0.83 406	0.61 286	1.36 474	1.02 288	3.27 494	0.13 267	0.11 233	0.17 367	0.19 356	0.25 304	0.21 291

GANet-ADL	0.44 162	0.41 183	2.31 352	0.33 228	0.20 159	0.57 194	0.25 167	0.75 219	0.54 179	0.42 138	0.59 277	0.56 262	0.30 168	0.40 97	0.38 223	0.14 308	0.11 233	0.09 46	0.08 46	0.22 264	0.17 231

WAO-6	1.58 491	1.54 485	2.32 353	1.14 494	1.00 488	2.30 506	1.03 481	1.82 499	2.85 510	1.25 473	2.61 499	2.20 490	1.56 485	2.47 469	1.99 462	0.95 492	0.67 488	1.19 500	0.83 499	1.08 488	0.88 491

CFNet_ucs	0.48 211	0.50 236	2.32 353	0.26 63	0.22 193	0.57 194	0.22 88	0.85 310	0.65 289	0.53 237	0.64 332	0.68 328	0.44 288	0.54 187	0.31 171	0.13 267	0.12 259	0.16 350	0.11 166	0.19 218	0.17 231

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 453	1.67 492	2.32 353	0.47 400	0.39 384	1.47 475	0.95 472	0.95 397	0.91 440	0.84 433	0.94 429	1.05 449	0.60 368	2.95 494	0.72 363	0.41 460	0.72 498	0.32 451	0.55 477	0.74 476	1.22 505

RAFT-RH_RVC	0.61 333	0.50 236	2.33 356	0.36 292	0.29 287	0.60 238	0.18 26	0.44 34	0.58 210	0.76 413	1.91 481	0.47 213	0.29 160	1.60 362	1.23 428	0.14 308	0.07 19	0.13 269	0.13 236	0.10 20	0.09 29

PSMNet_ROB	0.66 360	1.01 431	2.33 356	0.38 328	0.31 315	0.72 367	0.55 412	0.86 320	0.69 324	0.54 250	0.60 292	0.75 367	0.47 313	2.00 430	0.82 381	0.17 360	0.13 278	0.19 393	0.19 356	0.24 292	0.27 366

AASNet	0.56 300	1.03 435	2.34 358	0.37 313	0.33 336	0.65 322	0.29 254	0.96 402	0.73 369	0.54 250	0.60 292	0.55 250	0.38 222	0.59 204	0.58 326	0.14 308	0.12 259	0.13 269	0.10 105	0.43 438	0.24 340

RAFT-345	0.53 275	0.30 106	2.34 358	0.38 328	0.34 344	0.58 211	0.42 355	0.47 49	0.61 238	0.51 219	1.00 439	0.43 172	0.28 147	1.57 355	0.82 381	0.10 124	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.10 20	0.08 18

DPSNet	0.86 433	0.60 269	2.34 358	0.58 444	0.36 364	1.07 457	0.75 456	1.30 480	1.05 458	0.70 394	0.68 355	0.94 427	1.29 466	2.08 436	1.82 457	0.26 435	0.23 411	0.16 350	0.17 323	0.48 450	0.40 442

FTStereo	0.76 409	0.18 3	2.35 361	0.71 463	0.21 170	0.73 373	1.79 507	0.57 114	0.53 167	1.07 456	1.63 475	1.29 469	2.13 496	0.75 254	0.29 141	0.19 386	0.08 80	0.12 210	0.11 166	0.11 36	0.40 442

SFCPSM	0.46 190	0.24 40	2.35 361	0.27 79	0.27 270	0.70 359	0.32 298	0.96 402	0.63 268	0.49 199	0.52 217	0.43 172	0.36 201	0.52 177	0.43 259	0.12 237	0.09 148	0.12 210	0.16 306	0.16 149	0.12 104

StereoDRNet	0.64 348	0.88 385	2.35 361	0.41 354	0.45 418	0.73 373	0.47 391	0.94 384	0.74 373	0.75 410	0.54 240	0.74 362	0.47 313	1.70 375	0.72 363	0.15 325	0.14 295	0.15 332	0.14 264	0.20 233	0.19 267

SHD	0.72 392	0.77 344	2.36 364	0.45 390	0.40 393	0.71 361	0.32 298	1.02 445	1.25 475	1.07 456	0.84 409	0.90 416	0.73 411	1.09 295	0.98 396	0.21 402	0.18 365	0.20 401	0.21 372	0.32 368	0.31 396

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 293	0.92 393	2.36 364	0.38 328	0.37 375	0.60 238	0.28 230	0.82 287	0.62 256	0.62 348	0.55 249	0.72 351	0.45 292	1.00 286	0.43 259	0.15 325	0.11 233	0.14 305	0.14 264	0.15 113	0.16 213
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TRStereo	0.53 275	0.76 335	2.38 366	0.42 364	0.29 287	0.69 352	0.23 116	1.81 498	0.55 185	0.36 104	0.32 79	0.47 213	0.40 243	0.46 138	0.25 101	0.12 237	0.11 233	0.11 156	0.41 462	0.13 75	0.32 401

MSMD_ROB	1.34 476	0.96 410	2.38 366	0.39 338	0.32 323	1.96 496	0.62 435	0.91 359	1.43 483	2.94 514	2.60 498	4.77 513	1.95 494	2.43 465	1.33 433	0.29 445	0.26 429	0.32 451	0.32 433	0.30 353	0.30 388

LMCR-Stereo	0.52 269	0.71 320	2.39 368	0.40 347	0.21 170	0.74 377	0.31 275	1.02 445	0.64 276	0.61 337	0.63 316	0.39 141	0.51 334	0.62 212	0.42 250	0.19 386	0.09 148	0.12 210	0.09 71	0.23 277	0.12 104

XQC	0.73 401	0.98 421	2.39 368	0.46 395	0.35 356	0.81 411	0.46 383	1.00 434	1.00 452	0.80 421	0.69 364	0.88 412	0.74 416	1.32 321	1.20 424	0.24 426	0.16 337	0.23 419	0.20 366	0.41 430	0.33 408

MIPNet	0.83 429	0.81 361	2.40 370	0.61 453	0.18 116	1.48 476	1.39 500	1.60 493	0.74 373	1.94 494	0.85 413	0.73 355	1.68 488	0.87 276	0.31 171	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.32 433	0.25 304	0.12 104

GMM-Stereo	0.50 240	0.23 32	2.41 371	0.54 430	0.24 225	0.77 394	0.46 383	0.59 128	0.57 200	0.58 307	0.73 385	0.47 213	0.43 280	0.68 234	0.27 116	0.10 124	0.06 2	0.13 269	0.13 236	0.14 96	0.44 451

ICVP	0.46 190	0.29 95	2.41 371	0.33 228	0.22 193	0.59 227	0.55 412	0.75 219	0.50 133	0.44 149	0.60 292	0.49 226	0.35 195	0.53 183	0.37 216	0.16 346	0.16 337	0.14 305	0.11 166	0.15 113	0.15 186
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.44 162	0.30 106	2.42 373	0.32 207	0.17 84	0.58 211	0.22 88	0.77 242	0.59 217	0.47 169	0.42 134	0.55 250	0.38 222	0.49 164	0.47 278	0.12 237	0.09 148	0.12 210	0.11 166	0.13 75	0.16 213

FADNet_RVC	0.81 427	1.14 449	2.42 373	0.30 151	0.24 225	0.71 361	0.24 148	0.95 397	0.61 238	0.44 149	0.56 260	0.59 278	0.42 270	1.52 349	0.68 352	0.94 491	0.96 506	0.28 439	1.00 506	0.90 485	1.36 509

NCC-stereo	0.79 419	0.94 401	2.42 373	0.59 448	0.45 418	1.90 493	0.46 383	0.99 426	0.72 353	0.64 368	0.84 409	0.91 418	0.73 411	1.80 396	1.00 402	0.27 440	0.19 377	0.23 419	0.31 427	0.24 292	0.22 304

Abc-Net	0.79 419	0.94 401	2.42 373	0.59 448	0.45 418	1.90 493	0.46 383	0.99 426	0.72 353	0.64 368	0.84 409	0.91 418	0.73 411	1.80 396	1.00 402	0.27 440	0.19 377	0.23 419	0.31 427	0.24 292	0.22 304
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLG	0.69 376	0.84 371	2.43 377	0.35 274	0.21 170	1.65 486	0.61 431	1.36 483	0.58 210	1.39 484	0.51 204	0.37 128	0.87 435	1.41 330	0.36 210	0.09 40	0.07 19	0.14 305	0.12 204	0.32 368	0.11 69

ADCL	0.99 448	0.79 354	2.43 377	0.39 338	0.32 323	1.50 478	1.90 508	0.92 368	0.97 448	1.26 477	1.27 459	1.00 439	1.42 479	1.14 305	3.31 495	0.17 360	0.14 295	0.22 412	0.21 372	0.30 353	0.22 304

anonymousa	0.48 211	0.46 216	2.44 379	0.29 135	0.34 344	0.61 259	0.25 167	0.66 161	0.54 179	0.53 237	0.77 396	0.73 355	0.46 305	0.33 53	0.31 171	0.10 124	0.09 148	0.12 210	0.29 412	0.10 20	0.19 267

stereogan	0.69 376	0.51 238	2.44 379	0.39 338	0.39 384	1.01 448	0.41 352	0.94 384	0.92 443	0.73 405	0.85 413	1.15 462	0.69 401	1.57 355	0.53 303	0.19 386	0.18 365	0.20 401	0.16 306	0.36 398	0.24 340

DRN-Test	0.64 348	0.43 195	2.44 379	0.39 338	0.44 410	0.80 410	0.41 352	1.02 445	0.78 404	0.80 421	0.63 316	0.69 335	0.56 353	1.79 392	0.69 354	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	0.18 197	0.17 231

MM-Stereo_test2	0.38 99	0.28 86	2.46 382	0.43 369	0.15 37	0.50 108	0.25 167	0.47 49	0.38 31	0.33 96	0.26 39	0.23 31	0.22 64	0.34 61	0.29 141	0.08 10	0.09 148	0.09 46	0.10 105	0.36 398	0.22 304

HUF	0.59 319	0.65 301	2.46 382	0.45 390	0.77 476	0.34 28	0.24 148	0.46 39	0.39 41	0.31 86	0.28 47	0.25 54	0.19 38	0.67 231	0.18 8	0.12 237	2.03 517	0.08 8	0.06 9	0.31 361	1.59 514

CIPLG	0.56 300	1.19 459	2.46 382	0.80 471	0.31 315	0.61 259	0.57 421	0.76 232	0.57 200	0.56 278	0.63 316	0.41 155	0.30 168	0.45 129	0.40 242	0.11 186	0.20 388	0.13 269	0.13 236	0.35 393	0.19 267

GANetREF_RVC	0.75 406	1.15 453	2.46 382	0.47 400	0.26 257	0.83 416	0.61 431	0.97 410	0.89 437	0.62 348	0.61 299	0.72 351	0.59 365	2.42 463	0.55 309	0.32 451	0.25 427	0.36 456	0.24 386	0.39 422	0.31 396
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
MSKI-zero shot	0.46 190	0.38 163	2.47 386	0.27 79	0.43 409	0.56 176	0.20 50	0.77 242	0.43 73	0.60 329	0.51 204	0.44 183	0.17 14	0.68 234	0.21 48	0.09 40	0.29 438	0.09 46	0.32 433	0.14 96	0.10 49

Wz-Net-LNSev	0.59 319	0.96 410	2.47 386	0.34 258	0.37 375	0.79 403	0.44 373	0.86 320	0.77 399	0.61 337	0.67 347	0.79 381	0.56 353	0.64 217	0.62 335	0.15 325	0.14 295	0.12 210	0.12 204	0.18 197	0.19 267

PFNet	0.60 325	0.33 126	2.47 386	0.41 354	0.55 444	0.62 279	0.27 213	0.61 140	0.63 268	0.61 337	0.56 260	0.45 192	0.32 182	1.88 416	1.14 419	0.28 444	0.09 148	0.12 210	0.16 306	0.26 323	0.20 282

UGAM-zero	0.63 344	0.39 172	2.49 389	0.30 151	0.49 429	0.67 334	0.19 33	0.91 359	0.45 92	0.77 417	0.45 151	1.16 464	0.82 426	2.05 433	0.29 141	0.09 40	0.15 320	0.09 46	0.44 466	0.11 36	0.22 304

DCVSM-stereo	0.49 229	0.29 95	2.49 389	0.29 135	0.22 193	0.53 141	0.52 401	0.58 120	0.49 123	0.69 390	0.46 158	0.79 381	0.48 321	0.53 183	0.42 250	0.13 267	0.14 295	0.15 332	0.12 204	0.20 233	0.20 282

WAO-7	1.48 486	1.63 488	2.49 389	0.93 481	0.75 472	1.72 489	1.10 485	1.84 500	1.96 501	1.43 486	2.54 496	1.97 486	1.61 487	3.06 496	2.08 466	0.69 481	0.66 487	0.94 490	0.74 495	0.80 482	0.69 477

LL-Strereo	0.72 392	1.29 470	2.49 389	0.36 292	0.45 418	0.55 161	0.32 298	0.93 376	0.71 343	0.67 381	0.58 274	0.85 402	0.79 422	2.67 483	0.46 269	0.10 124	0.18 365	0.14 305	0.12 204	0.40 427	0.42 448

FCDSN-DC	1.29 473	0.54 249	2.50 393	0.47 400	0.41 400	1.12 461	0.60 427	1.10 464	1.27 477	2.23 502	2.87 503	3.67 504	3.12 509	2.39 460	1.69 451	0.30 448	0.26 429	0.31 448	0.30 421	0.35 393	0.38 432
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 476	1.70 496	2.50 393	0.56 439	0.40 393	2.15 504	0.99 475	1.24 477	1.26 476	1.02 452	1.10 451	1.29 469	0.88 438	3.10 498	1.08 413	1.66 510	0.83 502	0.68 480	0.88 501	1.57 503	1.80 517

SGM_RVC	1.89 496	0.92 393	2.50 393	0.96 485	0.93 485	1.63 484	1.37 498	1.52 491	12.43 522	1.85 493	1.69 476	2.40 493	1.74 491	2.81 492	1.71 452	0.53 469	0.47 473	0.42 465	0.47 468	0.74 476	0.74 478
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SQANet	0.80 421	1.58 486	2.53 396	0.76 467	0.83 477	0.76 386	0.36 325	0.83 293	0.64 276	0.63 357	0.69 364	0.73 355	0.51 334	1.21 310	0.53 303	0.77 487	0.29 438	0.59 475	0.29 412	0.86 484	0.61 471

CrosDoStereo	0.94 443	0.37 155	2.53 396	0.25 35	0.32 323	0.54 148	3.76 520	0.72 192	0.60 222	0.70 394	1.40 467	0.53 240	1.49 481	1.78 388	3.09 489	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.21 246	0.11 69

DeepStereo_LL	0.94 443	0.37 155	2.53 396	0.25 35	0.32 323	0.54 148	3.76 520	0.72 192	0.60 222	0.70 394	1.40 467	0.53 240	1.49 481	1.78 388	3.09 489	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.21 246	0.11 69

Nwc_Net	0.68 372	0.83 369	2.53 396	0.41 354	0.39 384	0.77 394	0.38 339	1.01 442	0.70 333	0.60 329	0.99 437	0.98 434	0.68 399	1.41 330	0.63 337	0.23 418	0.15 320	0.23 419	0.25 394	0.23 277	0.18 251

AnyNet_C32	1.00 451	1.33 477	2.53 396	0.49 410	0.54 441	1.15 465	1.14 488	0.91 359	0.89 437	1.11 459	0.95 431	0.87 408	0.93 442	1.50 346	4.07 504	0.21 402	0.20 388	0.25 431	0.24 386	0.38 413	0.33 408

MFMNet_re	0.92 441	1.28 469	2.53 396	0.82 475	0.76 475	0.90 434	0.75 456	0.98 414	1.04 457	1.03 453	1.05 448	0.84 399	0.94 445	0.83 268	0.72 363	0.68 480	0.60 482	0.63 477	0.60 487	0.77 480	0.74 478

gwcnet-sp	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

scenet	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

ssnet	0.49 229	0.43 195	2.54 402	0.31 178	0.22 193	0.67 334	0.31 275	0.78 257	0.65 289	0.58 307	0.47 163	0.46 205	0.43 280	0.76 257	0.46 269	0.11 186	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.15 113	0.14 153

NVStereoNet_ROB	1.16 464	0.95 408	2.54 402	0.58 444	0.55 444	0.78 399	0.63 437	1.00 434	1.08 463	1.03 453	4.07 515	1.48 478	1.22 464	2.88 493	1.27 430	0.50 468	0.46 470	0.54 472	0.62 488	0.50 455	0.63 474
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TCMNet	0.66 360	0.85 375	2.55 406	0.50 412	0.52 438	0.72 367	0.39 343	0.87 329	0.72 353	0.58 307	0.68 355	0.63 293	0.46 305	1.70 375	0.63 337	0.18 371	0.18 365	0.23 419	0.18 336	0.38 413	0.27 366

DispNO	0.67 365	0.98 421	2.58 407	0.31 178	0.27 270	0.59 227	0.29 254	0.83 293	0.68 315	0.53 237	0.79 400	0.83 394	0.47 313	2.46 467	0.68 352	0.12 237	0.10 187	0.19 393	0.31 427	0.16 149	0.17 231

ASMatch	0.60 325	0.43 195	2.58 407	0.91 479	0.36 364	0.56 176	0.25 167	0.52 82	0.61 238	0.47 169	1.21 456	0.47 213	0.66 394	1.34 323	0.94 391	0.10 124	0.08 80	0.11 156	0.11 166	0.10 20	0.16 213

testlalala2	0.44 162	0.28 86	2.59 409	0.64 456	0.56 446	0.57 194	0.20 50	0.78 257	0.52 148	0.40 124	0.39 121	0.45 192	0.21 55	0.27 10	0.22 60	0.09 40	0.10 187	0.08 8	0.29 412	0.12 47	0.10 49

aanetorigin	0.77 413	0.80 356	2.59 409	0.43 369	0.44 410	0.58 211	1.01 480	0.57 114	0.68 315	1.53 489	1.23 457	0.81 387	1.08 458	1.07 293	1.07 412	0.18 371	0.15 320	0.17 367	0.21 372	0.54 462	0.30 388

iResNet	0.51 257	0.76 335	2.59 409	0.41 354	0.17 84	0.64 308	0.27 213	0.82 287	0.70 333	0.57 289	0.64 332	0.43 172	0.36 201	0.70 245	0.52 299	0.10 124	0.07 19	0.09 46	0.08 46	0.21 246	0.13 138

HHNet	0.60 325	0.65 301	2.60 412	0.36 292	0.25 242	0.64 308	0.61 431	0.64 153	0.62 256	0.55 268	1.13 453	0.32 106	0.60 368	0.42 108	1.79 456	0.15 325	0.07 19	0.12 210	0.10 105	0.18 197	0.15 186

G2L-Stereo_aug	0.54 280	0.33 126	2.61 413	0.28 104	0.24 225	0.62 279	0.28 230	0.74 207	0.72 353	0.63 357	0.65 341	0.73 355	0.48 321	1.37 326	0.57 320	0.10 124	0.08 80	0.09 46	0.07 21	0.21 246	0.11 69

4D-IteraStereo	0.44 162	0.96 410	2.63 414	0.27 79	0.30 298	0.45 64	0.25 167	0.52 82	0.50 133	0.40 124	0.31 74	0.40 149	0.19 38	0.35 66	0.32 182	0.09 40	0.06 2	0.12 210	0.11 166	0.19 218	0.30 388

DMCA-RVC	0.62 338	0.96 410	2.63 414	0.36 292	0.90 482	0.56 176	0.31 275	0.69 177	0.57 200	0.68 388	0.52 217	0.59 278	0.56 353	1.23 314	0.53 303	0.16 346	0.38 458	0.20 401	0.15 287	0.20 233	0.15 186

STrans-v2	0.67 365	0.56 261	2.64 416	0.27 79	0.23 212	0.57 194	0.33 306	0.96 402	0.69 324	0.92 443	0.85 413	0.89 414	0.93 442	1.83 401	1.21 426	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.09 71	0.11 36	0.12 104

CBMV	0.71 389	0.76 335	2.64 416	0.33 228	0.20 159	0.78 399	0.79 460	0.98 414	0.78 404	0.85 436	0.71 378	0.86 406	1.10 460	1.46 337	0.62 335	0.18 371	0.20 388	0.21 409	0.19 356	0.25 304	0.33 408
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.48 211	0.40 177	2.65 418	0.29 135	0.23 212	0.60 238	0.31 275	0.83 293	0.75 386	0.47 169	0.36 101	0.53 240	0.42 270	0.53 183	0.39 234	0.09 40	0.18 365	0.12 210	0.11 166	0.16 149	0.19 267

TransformOpticalFlow	0.64 348	0.56 261	2.66 419	0.44 376	0.26 257	0.62 279	0.28 230	0.83 293	0.71 343	0.76 413	0.74 388	0.91 418	0.85 431	1.83 401	0.81 380	0.10 124	0.07 19	0.11 156	0.09 71	0.11 36	0.12 104

WCMA_ROB	1.12 458	0.83 369	2.66 419	0.58 444	0.34 344	1.17 467	0.71 451	0.93 376	0.94 444	1.74 492	2.63 500	3.09 500	1.71 490	1.70 375	1.84 458	0.26 435	0.21 397	0.20 401	0.21 372	0.28 338	0.43 449

MyStereo06	0.54 280	0.41 183	2.68 421	0.30 151	0.23 212	0.60 238	0.30 262	0.81 280	0.44 77	0.84 433	0.52 217	0.78 376	0.58 362	0.48 154	1.10 414	0.09 40	0.17 355	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.20 282

IPLGR	0.54 280	0.56 261	2.68 421	0.36 292	0.18 116	0.62 279	0.54 409	1.02 445	0.64 276	0.73 405	0.46 158	0.47 213	0.45 292	1.12 302	0.29 141	0.09 40	0.08 80	0.11 156	0.09 71	0.19 218	0.12 104

CBMV_ROB	0.76 409	0.42 190	2.68 421	0.33 228	0.22 193	0.74 377	0.47 391	0.96 402	0.76 395	1.04 455	0.96 432	0.88 412	0.93 442	2.06 434	1.19 423	0.22 415	0.24 414	0.27 435	0.25 394	0.25 304	0.28 373

IMH	2.02 499	2.15 517	2.69 424	1.68 504	1.12 497	1.66 487	0.92 471	2.10 504	1.92 500	1.32 479	2.66 501	2.21 491	1.69 489	5.78 516	1.68 450	5.54 521	0.96 506	1.31 503	0.71 494	1.32 501	0.99 499

SDNR	1.22 470	0.80 356	2.71 425	0.33 228	1.48 507	1.98 499	0.23 116	1.93 502	2.44 504	0.89 439	2.52 495	1.36 473	0.51 334	3.65 506	1.93 459	0.30 448	0.31 444	0.22 412	0.16 306	0.33 376	0.36 422

APVNet	0.70 380	0.67 309	2.71 425	0.38 328	0.36 364	0.85 422	0.43 362	0.91 359	0.68 315	0.55 268	0.69 364	0.75 367	0.55 349	2.31 451	0.78 374	0.17 360	0.17 355	0.24 426	0.19 356	0.33 376	0.23 328

PAM	0.70 380	0.35 145	2.72 427	0.56 439	0.62 462	1.08 459	0.53 405	0.85 310	0.44 77	0.93 445	0.92 424	1.24 467	0.68 399	0.64 217	1.01 406	0.10 124	0.19 377	0.10 93	0.48 469	0.14 96	0.38 432

MyStereo05	0.49 229	0.41 183	2.72 427	0.30 151	0.23 212	0.60 238	0.30 262	0.82 287	0.77 399	0.52 227	0.37 104	0.51 232	0.42 270	0.52 177	0.38 223	0.09 40	0.17 355	0.12 210	0.10 105	0.16 149	0.20 282

otaku	1.03 454	1.68 494	2.72 427	0.95 483	0.73 471	1.03 450	0.59 425	0.99 426	0.86 427	0.69 390	1.61 473	0.98 434	0.64 387	1.46 337	1.14 419	0.95 492	0.46 470	0.72 482	0.40 459	1.24 496	0.78 483

RainbowNet	1.15 462	1.78 499	2.72 427	1.12 493	0.91 483	1.06 452	0.76 458	1.16 474	1.13 469	0.75 410	0.97 434	1.09 455	0.80 423	1.60 362	1.21 426	1.17 500	1.26 510	1.01 494	0.57 483	1.13 490	0.88 491

IPLGR_C	0.58 311	1.25 466	2.72 427	0.80 471	0.31 315	0.60 238	0.61 431	0.76 232	0.58 210	0.56 278	0.62 304	0.41 155	0.31 176	0.43 111	0.40 242	0.11 186	0.22 403	0.13 269	0.15 287	0.35 393	0.19 267

PAM_32	0.70 380	0.35 145	2.73 432	0.54 430	0.61 460	1.07 457	0.43 362	0.84 304	0.49 123	0.90 441	0.91 422	1.23 466	0.77 421	0.65 227	1.10 414	0.10 124	0.19 377	0.10 93	0.49 471	0.15 113	0.38 432

Syn2CoEx	0.70 380	1.07 441	2.74 433	0.43 369	0.30 298	0.64 308	0.42 355	0.99 426	0.78 404	0.62 348	0.78 397	0.74 362	0.72 408	1.92 423	0.61 333	0.20 396	0.17 355	0.19 393	0.15 287	0.29 342	0.22 304

ADCMid	0.96 447	1.32 475	2.74 433	0.38 328	0.35 356	0.99 444	0.58 423	0.94 384	0.86 427	1.23 472	1.01 440	1.01 440	1.00 450	1.05 292	3.97 502	0.21 402	0.19 377	0.42 465	0.32 433	0.40 427	0.29 379

MyStereo8	0.54 280	0.80 356	2.76 435	0.32 207	0.33 336	0.71 361	0.20 50	0.87 329	0.57 200	0.51 219	0.59 277	0.50 229	0.33 185	0.68 234	0.55 309	0.10 124	0.29 438	0.10 93	0.13 236	0.21 246	0.34 412

G-Net	0.99 448	0.64 294	2.76 435	0.57 442	0.67 465	2.03 500	0.72 454	0.76 232	0.67 313	1.14 462	2.56 497	1.30 472	1.02 452	1.48 345	1.74 454	0.25 431	0.24 414	0.24 426	0.26 401	0.37 406	0.31 396

ACRE	0.56 300	1.14 449	2.77 437	0.76 467	0.28 281	0.60 238	0.56 417	0.76 232	0.58 210	0.55 268	0.62 304	0.41 155	0.29 160	0.44 118	0.39 234	0.11 186	0.19 377	0.13 269	0.14 264	0.36 398	0.18 251

pmcnn	1.32 474	1.05 437	2.77 437	0.74 466	1.43 502	0.72 367	0.56 417	0.96 402	0.91 440	0.99 450	2.92 506	6.01 518	0.70 403	2.38 457	3.32 496	0.13 267	0.10 187	0.08 8	0.06 9	0.34 383	0.22 304

HH	0.49 229	0.49 230	2.78 439	0.50 412	0.41 400	0.38 45	0.23 116	0.72 192	0.38 31	0.63 357	0.48 175	0.87 408	0.41 254	0.64 217	0.21 48	0.09 40	0.17 355	0.10 93	0.09 71	0.16 149	0.12 104

HanStereo	0.49 229	0.49 230	2.78 439	0.50 412	0.41 400	0.38 45	0.23 116	0.72 192	0.38 31	0.63 357	0.48 175	0.87 408	0.41 254	0.64 217	0.21 48	0.09 40	0.17 355	0.10 93	0.09 71	0.16 149	0.12 104

FC-DCNN v2	1.54 489	0.58 265	2.80 441	0.44 376	0.39 384	2.05 501	0.66 439	1.90 501	1.84 499	2.79 512	2.97 507	4.41 511	3.07 507	2.65 480	2.30 476	0.29 445	0.26 429	0.31 448	0.30 421	0.32 368	0.38 432

Ntro	1.00 451	1.68 494	2.80 441	0.95 483	0.85 478	1.06 452	0.53 405	0.98 414	0.90 439	0.62 348	0.76 393	0.93 423	0.66 394	1.66 369	0.98 396	0.99 495	0.45 468	0.75 483	0.40 459	1.19 492	0.75 480

UNet	0.54 280	0.44 206	2.83 443	0.31 178	0.33 336	0.74 377	0.27 213	0.82 287	0.61 238	0.53 237	0.54 240	0.72 351	0.54 344	0.78 265	0.56 316	0.11 186	0.09 148	0.13 269	0.11 166	0.14 96	0.12 104

ACV-stereo	0.66 360	0.76 335	2.86 444	0.32 207	0.25 242	1.01 448	0.60 427	0.59 128	0.52 148	0.41 133	0.45 151	1.55 481	0.94 445	1.40 329	0.69 354	0.14 308	0.13 278	0.12 210	0.11 166	0.20 233	0.19 267

ELAS	1.39 481	0.79 354	2.86 444	0.53 427	0.50 431	2.81 511	2.20 511	1.61 494	1.50 487	2.28 504	2.35 492	1.82 484	2.13 496	1.73 380	2.22 472	0.35 456	0.37 456	0.35 454	0.35 443	0.49 453	0.47 455
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FAT-Stereo	0.70 380	0.54 249	2.88 446	0.36 292	0.29 287	0.62 279	0.54 409	0.97 410	0.87 430	0.76 413	0.92 424	0.94 427	0.80 423	1.84 406	0.57 320	0.18 371	0.19 377	0.17 367	0.16 306	0.22 264	0.25 349

FC-DCNN	1.49 487	0.59 267	2.88 446	0.44 376	0.39 384	1.97 498	0.66 439	1.67 495	1.70 493	2.72 511	2.89 504	4.22 507	2.97 506	2.55 475	2.19 471	0.29 445	0.26 429	0.31 448	0.30 421	0.32 368	0.39 438

SPS-STEREO	1.07 457	1.13 448	2.88 446	0.65 459	0.69 468	0.99 444	0.68 445	1.05 457	0.87 430	1.36 480	1.23 457	1.46 477	0.94 445	1.87 409	1.72 453	0.66 479	0.61 483	0.58 473	0.57 483	0.65 470	0.77 482
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	2.80 506	2.14 515	2.89 449	1.91 511	1.04 492	3.98 515	0.96 473	3.26 514	6.17 516	2.15 500	3.37 511	3.31 502	2.41 500	11.84 525	2.03 464	2.05 514	1.86 514	1.54 509	0.92 502	1.22 493	0.87 489

ktn	4.35 515	2.10 512	2.89 449	1.80 508	1.49 508	2.13 503	1.41 503	2.26 505	12.72 523	11.41 525	16.43 530	11.15 525	3.75 510	4.36 513	3.18 493	1.82 512	0.98 508	1.73 515	1.21 511	2.97 518	1.27 506

Venus	2.80 506	2.14 515	2.89 449	1.91 511	1.04 492	3.98 515	0.96 473	3.26 514	6.17 516	2.15 500	3.37 511	3.31 502	2.41 500	11.84 525	2.03 464	2.05 514	1.86 514	1.54 509	0.92 502	1.22 493	0.87 489

STTRV1_RVC	0.80 421	0.55 258	2.89 449	0.42 364	0.49 429	0.79 403	0.44 373	1.15 472	0.82 418	0.62 348	0.89 420	0.72 351	0.63 385	2.69 484	0.64 342	0.48 467	0.64 485	0.27 435	0.24 386	0.35 393	0.27 366

GwcNet-ADL	0.50 240	0.74 332	2.90 453	0.31 178	0.20 159	0.58 211	0.29 254	0.87 329	0.64 276	0.47 169	0.47 163	0.56 262	0.33 185	0.46 138	0.46 269	0.13 267	0.12 259	0.09 46	0.09 71	0.14 96	0.21 291

IGEV_Zeroshot_test	0.53 275	0.33 126	2.91 454	0.32 207	0.18 116	0.54 148	0.21 68	0.72 192	0.42 64	0.81 426	0.51 204	0.71 348	0.41 254	0.48 154	1.13 418	0.09 40	0.15 320	0.10 93	0.35 443	0.19 218	0.09 29

DeepPrunerF	0.86 433	0.86 378	2.91 454	0.45 390	0.50 431	0.64 308	0.48 394	1.14 469	2.64 508	0.63 357	0.61 299	0.65 305	0.62 382	2.21 446	1.31 431	0.23 418	0.19 377	0.30 447	0.28 409	0.36 398	0.25 349

MANE	2.90 509	1.14 449	2.96 456	1.03 487	1.01 489	5.01 519	2.45 513	5.36 521	6.88 520	3.58 517	4.76 519	5.99 517	4.99 514	4.23 511	4.61 510	0.56 474	0.67 488	0.44 467	0.78 497	0.51 457	1.03 500

iResNetv2_ROB	0.59 319	1.43 481	2.96 456	0.40 347	0.22 193	0.58 211	0.28 230	0.91 359	0.73 369	0.57 289	0.63 316	0.60 284	0.41 254	0.74 253	0.35 207	0.11 186	0.08 80	0.10 93	0.07 21	0.43 438	0.17 231

NaN_ROB	1.14 460	0.94 401	2.96 456	0.53 427	0.56 446	1.13 463	0.99 475	0.98 414	1.00 452	1.09 458	0.87 416	0.77 373	1.06 457	5.90 517	2.72 483	0.16 346	0.23 411	0.16 350	0.24 386	0.22 264	0.36 422

MADNet++	2.79 505	2.11 514	2.97 459	2.49 516	2.28 514	2.95 512	2.31 512	2.67 508	2.47 505	3.03 515	3.13 509	2.70 496	2.92 503	4.10 510	4.48 508	2.68 516	2.24 520	3.04 521	2.44 519	2.37 514	2.34 518

ADCS	1.05 456	1.36 480	2.98 460	0.42 364	0.36 364	0.96 441	0.81 464	1.06 458	1.12 467	1.25 473	0.97 434	1.08 453	0.90 440	1.25 318	4.86 511	0.21 402	0.21 397	0.22 412	0.23 384	0.36 398	0.38 432

test_xeample3	0.46 190	0.34 138	2.99 461	0.37 313	0.16 58	0.49 100	0.33 306	1.06 458	0.44 77	0.25 58	0.23 18	0.24 44	0.25 101	0.49 164	0.56 316	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.40 459	0.17 171	0.26 359

MeshStereo	1.21 467	1.15 453	3.01 462	0.34 258	0.28 281	1.10 460	0.69 447	1.35 482	1.01 454	2.71 510	2.41 494	2.96 497	1.45 480	2.80 491	1.40 439	0.22 415	0.22 403	0.22 412	0.19 356	0.50 455	0.26 359
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
GASNet	0.73 401	1.47 483	3.04 463	0.47 400	0.33 336	0.57 194	0.34 310	0.91 359	0.75 386	0.58 307	0.58 274	0.74 362	0.55 349	2.03 431	0.65 345	0.21 402	0.15 320	0.19 393	0.17 323	0.51 457	0.28 373

CSAN	1.25 471	1.12 445	3.04 463	0.51 417	0.37 375	1.06 452	1.15 489	1.22 475	1.08 463	1.17 468	1.91 481	1.04 447	1.31 469	5.96 518	2.43 479	0.26 435	0.22 403	0.24 426	0.24 386	0.31 361	0.30 388

FINET	0.65 356	0.95 408	3.06 465	0.35 274	0.40 393	0.58 211	0.48 394	0.92 368	1.10 465	0.57 289	0.68 355	0.47 213	0.44 288	1.15 307	0.60 330	0.23 418	0.21 397	0.17 367	0.15 287	0.26 323	0.25 349

rrr	0.46 190	0.34 138	3.08 466	0.27 79	0.16 58	0.45 64	0.28 230	1.09 463	0.51 141	0.24 43	0.21 13	0.26 67	0.25 101	0.64 217	0.52 299	0.09 40	0.07 19	0.10 93	0.29 412	0.16 149	0.25 349

Wz-Net-TNSev	0.91 439	1.73 498	3.08 466	0.36 292	0.31 315	1.00 447	0.71 451	1.06 458	0.97 448	0.71 398	0.72 383	1.09 455	0.87 435	2.42 463	1.59 447	0.20 396	0.20 388	0.16 350	0.20 366	0.44 446	0.35 414

fast-acv-ft	0.63 344	0.88 385	3.10 468	0.38 328	0.30 298	0.79 403	0.48 394	0.69 177	0.72 353	0.58 307	0.78 397	0.76 371	0.60 368	0.67 231	0.73 366	0.15 325	0.15 320	0.18 387	0.17 323	0.37 406	0.16 213

ARAFT	0.60 325	1.23 463	3.10 468	0.28 104	0.16 58	0.64 308	0.36 325	0.90 349	0.67 313	0.61 337	0.49 192	0.55 250	0.31 176	1.24 317	0.32 182	0.10 124	0.08 80	0.14 305	0.13 236	0.37 406	0.21 291

Wz-Net-SNSev	0.76 409	1.32 475	3.11 470	0.40 347	0.31 315	0.71 361	0.60 427	0.98 414	0.87 430	0.67 381	0.83 406	0.96 430	0.60 368	1.67 371	0.97 395	0.16 346	0.15 320	0.16 350	0.17 323	0.36 398	0.24 340

GwcNet	0.69 376	0.71 320	3.12 471	0.36 292	0.45 418	0.81 411	0.44 373	0.86 320	0.84 424	0.60 329	0.74 388	0.82 392	0.49 329	1.65 368	0.66 346	0.16 346	0.15 320	0.15 332	0.15 287	0.31 361	0.24 340

LVE	1.96 498	2.17 518	3.14 472	1.68 504	1.80 512	1.63 484	1.03 481	2.34 506	2.81 509	1.25 473	2.89 504	4.24 509	1.29 466	2.79 490	1.44 441	2.85 517	0.91 505	1.18 497	1.46 514	1.23 495	1.10 502

ADCP+	0.94 443	1.12 445	3.14 472	0.34 258	0.39 384	1.06 452	0.79 460	0.89 343	0.80 412	0.66 377	0.67 347	0.85 402	1.55 484	0.93 278	4.55 509	0.13 267	0.11 233	0.16 350	0.15 287	0.26 323	0.25 349

TorneroNet	5.50 518	1.92 508	3.16 474	1.47 502	1.25 501	14.07 527	1.06 483	4.90 519	20.99 539	10.17 522	16.48 531	11.88 527	6.93 519	3.34 502	4.20 506	1.30 504	0.69 494	1.45 508	0.86 500	2.61 516	1.20 504

MFN_U_SF_RVC	1.55 490	2.39 519	3.16 474	0.65 459	0.41 400	1.12 461	0.46 383	1.23 476	1.33 478	1.61 490	1.20 455	1.43 476	0.98 449	1.76 385	1.97 460	1.90 513	1.80 512	1.98 516	2.15 517	1.63 504	1.77 516

FADNet-RVC-Resample	0.67 365	1.16 458	3.16 474	0.37 313	0.29 287	0.62 279	0.38 339	0.86 320	0.63 268	0.51 219	0.50 200	0.57 268	0.45 292	1.57 355	0.49 288	0.24 426	0.32 450	0.23 419	0.19 356	0.27 332	0.62 472

DGSMNet	2.89 508	0.63 290	3.18 477	3.43 521	4.17 519	2.57 510	6.98 524	0.97 410	0.83 422	0.56 278	1.86 480	0.79 381	0.62 382	1.64 367	1.39 437	4.61 520	5.01 523	5.17 524	4.71 523	4.44 523	4.19 522

HBP-ISP	0.76 409	1.30 471	3.19 478	0.35 274	0.26 257	0.85 422	0.54 409	1.03 452	0.72 353	0.80 421	0.69 364	0.68 328	0.83 427	2.04 432	0.44 264	0.23 418	0.24 414	0.29 446	0.25 394	0.28 338	0.24 340

ADLNet2	0.68 372	0.84 371	3.19 478	0.33 228	0.36 364	0.64 308	0.37 333	0.89 343	0.79 409	0.54 250	0.65 341	0.93 423	0.48 321	2.07 435	0.56 316	0.13 267	0.11 233	0.11 156	0.11 166	0.33 376	0.18 251

ELAS_RVC	1.37 480	0.78 352	3.21 480	0.55 437	0.50 431	1.49 477	2.48 514	1.48 488	1.71 494	2.13 499	2.09 484	2.07 488	2.56 502	1.90 418	2.02 463	0.35 456	0.36 454	0.37 460	0.34 440	0.49 453	0.47 455
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.49 487	1.90 506	3.22 481	1.09 490	0.54 441	1.71 488	1.73 506	1.49 489	1.53 488	1.44 487	1.80 478	1.82 484	1.30 468	3.34 502	1.76 455	1.07 497	0.56 480	0.97 492	0.58 485	1.38 502	0.65 475

ACVNet_2	1.42 484	1.81 500	3.23 482	1.08 489	0.92 484	1.32 470	0.85 465	1.49 489	1.69 492	1.19 471	1.73 477	2.13 489	1.03 453	2.50 471	1.40 439	0.91 489	0.53 478	1.00 493	0.55 477	2.11 512	0.85 486

Consistency-Raft	0.88 436	0.93 399	3.23 482	0.99 486	0.64 463	0.77 394	0.55 412	0.98 414	0.97 448	0.61 337	1.03 444	0.65 305	1.05 455	0.79 266	1.38 436	0.44 462	0.46 470	0.51 471	0.58 485	0.65 470	0.47 455

TorneroNet-64	2.65 502	1.83 501	3.30 484	1.46 501	1.20 498	3.89 514	0.99 475	3.51 518	6.71 519	2.56 507	4.60 517	4.22 507	3.85 512	3.33 501	3.14 492	1.19 501	0.65 486	1.39 506	0.79 498	3.31 519	1.15 503

edge stereo	0.81 427	0.73 329	3.30 484	0.37 313	1.21 499	0.62 279	0.39 343	0.93 376	0.79 409	0.80 421	0.88 418	1.14 461	0.71 405	2.18 444	0.71 359	0.21 402	0.20 388	0.26 434	0.18 336	0.38 413	0.26 359

notaker	2.66 503	2.07 511	3.31 486	2.61 518	1.43 502	1.76 491	1.11 486	2.76 510	1.79 497	2.26 503	11.53 526	3.96 505	4.29 513	3.09 497	2.76 485	1.55 509	0.88 504	1.70 514	1.07 508	2.00 511	1.35 508

SANet	1.20 466	1.21 461	3.33 487	0.38 328	0.27 270	1.73 490	0.85 465	1.10 464	2.49 506	1.16 463	1.83 479	1.72 483	1.50 483	2.37 454	2.84 486	0.18 371	0.16 337	0.16 350	0.15 287	0.32 368	0.32 401

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 333	0.61 273	3.35 488	0.33 228	0.58 451	0.66 328	0.20 50	0.98 414	0.55 185	0.73 405	0.52 217	0.99 437	0.65 389	0.58 198	0.29 141	0.10 124	0.16 337	0.10 93	0.41 462	0.29 342	0.20 282

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 380	0.65 301	3.45 489	0.50 412	0.60 458	0.75 383	0.23 116	0.96 402	0.60 222	0.76 413	1.30 462	0.81 387	0.60 368	0.57 195	0.82 381	0.10 124	0.16 337	0.11 156	0.43 465	0.31 361	0.22 304

PA-Net	0.84 431	1.00 427	3.49 490	0.63 455	0.40 393	0.70 359	0.52 401	0.86 320	0.84 424	0.52 227	0.59 277	0.70 345	0.54 344	2.35 453	2.23 473	0.17 360	0.27 435	0.19 393	0.28 409	0.22 264	0.36 422
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XX-Stereo	0.55 293	0.54 249	3.50 491	0.48 408	0.39 384	0.54 148	0.17 19	0.89 343	0.40 49	0.44 149	0.65 341	0.85 402	0.19 38	0.77 261	0.21 48	0.10 124	0.14 295	0.10 93	0.32 433	0.17 171	0.14 153

SGM-ForestM	2.98 510	1.70 496	3.52 492	0.67 461	0.47 426	5.18 520	3.36 518	3.30 516	2.86 511	4.44 519	3.79 514	9.80 523	5.50 517	6.29 519	6.52 518	0.27 440	0.36 454	0.24 426	0.27 406	0.38 413	0.58 469

SGM-Forest	1.04 455	0.42 190	3.59 493	0.41 354	0.32 323	1.05 451	1.32 496	0.94 384	0.83 422	1.16 463	2.23 491	1.03 444	1.39 477	2.49 470	2.35 477	0.21 402	0.21 397	0.20 401	0.19 356	0.23 277	0.32 401
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	0.92 441	1.31 472	3.76 494	0.41 354	0.36 364	0.86 424	0.71 451	1.00 434	1.06 461	0.82 430	0.92 424	1.06 451	1.05 455	2.16 443	1.61 448	0.19 386	0.13 278	0.15 332	0.16 306	0.32 368	0.28 373

SGM+DAISY	1.83 495	1.43 481	3.81 495	0.87 476	1.01 489	2.38 508	2.53 515	1.36 483	1.75 495	2.92 513	3.22 510	2.65 495	2.93 504	2.22 449	3.10 491	0.72 482	0.69 494	0.63 477	0.62 488	0.77 480	0.98 494

MDST_ROB	1.17 465	0.42 190	3.87 496	0.54 430	0.44 410	4.11 517	0.58 423	1.31 481	0.84 424	2.12 496	1.12 452	0.98 434	0.71 405	4.24 512	0.99 401	0.16 346	0.14 295	0.19 393	0.17 323	0.18 197	0.35 414

S-Stereo	0.80 421	0.69 315	3.89 497	0.39 338	0.37 375	0.69 352	0.70 450	0.94 384	0.98 451	0.62 348	0.91 422	0.83 394	0.60 368	2.37 454	0.66 346	0.18 371	0.21 397	0.17 367	0.18 336	0.30 353	0.35 414

JetBlue	1.78 493	1.63 488	3.92 498	0.73 464	1.21 499	4.38 518	3.35 517	1.59 492	1.20 472	1.26 477	1.52 472	2.37 492	1.88 493	3.23 500	3.00 487	0.53 469	0.47 473	0.48 470	0.49 471	1.29 498	0.97 493

Dean	1.79 494	1.83 501	3.92 498	1.29 497	1.07 494	1.55 480	1.00 478	1.95 503	2.33 503	1.47 488	4.19 516	4.26 510	1.33 472	2.21 446	1.48 443	1.14 499	0.68 492	1.18 497	0.74 495	1.24 496	0.98 494

ADCPNet	0.99 448	0.99 425	3.93 500	0.37 313	0.68 467	1.36 472	0.62 435	0.87 329	0.76 395	0.78 419	0.81 401	1.08 453	1.18 463	1.14 305	2.49 480	0.21 402	0.69 494	0.21 409	0.95 504	0.29 342	0.37 429

ACVNet_1	1.33 475	1.91 507	4.03 501	1.09 490	0.88 480	1.19 468	0.66 439	1.24 477	1.17 470	0.94 446	0.96 432	3.09 500	1.04 454	2.37 454	1.11 417	1.04 496	0.48 476	1.03 495	0.48 469	1.12 489	0.83 485

EDNetEfficient	1.27 472	0.70 318	4.05 502	0.64 456	0.98 486	0.94 439	1.40 501	0.85 310	1.75 495	2.34 505	1.33 465	1.05 449	2.21 498	1.58 359	4.15 505	0.15 325	0.19 377	0.14 305	0.27 406	0.38 413	0.32 401

ACVNet-4b	1.93 497	1.85 503	4.10 503	1.07 488	0.86 479	1.15 465	0.53 405	1.06 458	1.12 467	0.64 368	1.09 450	1.99 487	0.70 403	2.20 445	9.86 525	5.62 522	0.41 467	1.03 495	0.55 477	1.86 510	0.85 486

tt	4.93 517	0.27 65	4.20 504	2.29 515	1.58 509	10.20 525	16.97 529	9.42 527	5.02 514	1.67 491	1.28 460	4.68 512	5.03 515	3.37 504	5.92 515	6.16 523	9.47 530	2.82 520	3.18 521	3.60 520	1.53 513

AnyNet_C01	1.14 460	1.49 484	4.23 505	0.54 430	0.53 439	1.51 479	1.37 498	1.04 456	1.07 462	1.17 468	1.33 465	1.15 462	1.08 458	1.61 365	2.74 484	0.25 431	0.22 403	0.28 439	0.24 386	0.48 450	0.40 442

pcwnet_v2	0.64 348	0.49 230	4.41 506	0.32 207	0.27 270	0.60 238	0.25 167	0.97 410	0.88 433	0.59 321	0.70 374	0.63 293	0.55 349	0.66 230	0.37 216	0.17 360	0.15 320	0.15 332	0.14 264	0.21 246	0.23 328

UNDER WATER	2.74 504	1.85 503	4.54 507	1.81 509	1.44 504	2.34 507	1.40 501	3.24 513	6.60 518	2.60 508	2.76 502	5.75 516	5.24 516	3.02 495	4.01 503	1.45 506	0.81 501	1.59 512	1.06 507	1.80 508	1.51 512

UNDER WATER-64	2.47 501	1.89 505	4.86 508	1.82 510	1.44 504	3.18 513	1.57 505	2.62 507	5.64 515	2.05 495	2.13 486	4.13 506	3.76 511	2.62 478	3.42 498	1.47 507	0.85 503	1.57 511	1.07 508	1.82 509	1.49 511

HanzoNet	7.64 521	2.86 520	5.05 509	7.01 524	3.97 518	2.18 505	1.34 497	3.37 517	4.05 512	13.17 527	10.58 520	10.73 524	16.52 531	8.45 524	10.51 526	10.48 529	9.72 531	5.59 525	13.46 530	6.84 526	6.83 526

DispFullNet	1.67 492	2.10 512	5.22 510	1.53 503	8.90 520	0.86 424	0.31 275	0.96 402	0.96 447	1.37 483	1.01 440	1.13 460	1.98 495	1.51 347	0.91 388	0.54 471	0.31 444	1.18 497	0.63 490	1.13 490	0.80 484

KSHMR	4.10 514	1.97 510	5.27 511	1.71 506	1.47 506	1.96 496	1.28 494	3.19 512	17.33 533	2.12 496	15.91 529	9.18 522	1.57 486	8.42 523	1.98 461	1.52 508	1.26 510	1.67 513	1.19 510	1.67 506	1.40 510

LSM	3.31 512	1.11 444	5.29 512	9.40 526	30.65 538	0.84 418	1.12 487	0.91 359	1.22 473	1.36 480	2.19 488	0.93 423	0.83 427	1.66 369	0.90 387	0.21 402	0.31 444	0.24 426	0.28 409	0.39 422	6.33 525

SuperB	1.15 462	1.14 449	5.43 513	0.36 292	0.26 257	0.81 411	0.89 468	0.88 337	1.17 470	0.67 381	0.68 355	0.63 293	1.39 477	1.74 382	3.37 497	0.15 325	0.12 259	0.17 367	0.16 306	2.80 517	0.25 349

MADNet+	1.36 478	1.93 509	5.95 514	0.81 474	0.59 453	1.57 481	1.09 484	1.39 486	1.22 473	0.84 433	1.01 440	1.25 468	1.12 461	3.19 499	2.36 478	0.45 464	0.47 473	0.38 462	0.34 440	0.59 465	0.57 467

TCMNet-wrong-test	5.51 519	6.62 525	6.20 515	13.02 530	11.90 524	7.14 521	5.53 523	6.99 525	1.44 484	2.65 509	3.10 508	8.37 521	5.95 518	4.75 515	6.05 516	3.07 518	0.98 508	2.38 518	1.99 516	6.62 525	5.43 524

RTS	1.21 467	1.31 472	6.39 516	0.52 421	0.51 436	1.61 482	0.79 460	1.03 452	1.37 481	1.13 460	1.30 462	1.10 457	0.85 431	2.65 480	2.08 466	0.21 402	0.24 414	0.18 387	0.18 336	0.43 438	0.32 401

RTSA	1.21 467	1.31 472	6.39 516	0.52 421	0.51 436	1.61 482	0.79 460	1.03 452	1.37 481	1.13 460	1.30 462	1.10 457	0.85 431	2.65 480	2.08 466	0.21 402	0.24 414	0.18 387	0.18 336	0.43 438	0.32 401

PML	23.15 535	16.83 530	7.78 518	5.49 522	9.93 521	51.13 543	104.50 543	5.76 522	13.62 526	37.30 543	105.93 543	30.86 543	23.50 538	12.07 527	7.87 521	6.30 524	2.12 519	6.32 526	2.43 518	10.44 529	2.90 520

FADE	15.89 530	3.00 521	8.70 519	2.11 513	2.94 515	1.19 468	0.91 470	5.00 520	2.49 506	1.25 473	1.19 454	3.05 499	7.02 520	8.02 522	5.31 514	94.83 543	35.90 543	65.83 540	66.18 540	1.66 505	1.30 507

LE_ROB	4.43 516	1.35 479	9.38 520	2.79 519	3.93 517	2.43 509	3.46 519	2.68 509	11.19 521	11.66 526	4.73 518	5.26 515	10.46 524	4.50 514	9.49 523	0.82 488	0.69 494	1.34 504	0.98 505	0.75 478	0.76 481

JetRed	3.29 511	4.93 522	10.17 521	1.45 500	1.72 511	7.44 522	5.05 522	3.06 511	2.12 502	2.41 506	2.39 493	2.99 498	2.37 499	3.51 505	6.44 517	1.32 505	1.90 516	1.37 505	1.23 512	2.21 513	1.76 515

Anonymous_1	22.91 534	11.20 527	12.13 522	12.75 527	26.28 537	19.43 533	27.92 536	14.08 530	13.61 525	14.96 528	10.58 520	11.26 526	11.19 527	12.55 529	14.57 530	38.28 542	7.88 525	34.96 539	63.99 539	89.57 543	10.94 531

DGTPSM_ROB	8.89 523	5.62 523	12.25 523	5.92 523	11.32 522	8.54 523	24.18 531	6.40 523	13.49 524	5.15 520	11.46 524	6.19 519	10.92 525	7.00 520	13.72 527	4.47 519	7.65 524	3.92 522	7.45 526	4.38 522	7.87 527

DPSM_ROB	12.34 526	11.21 528	12.51 524	12.91 528	12.80 526	19.84 535	28.28 537	14.38 532	14.28 529	10.58 523	11.26 522	12.03 528	11.85 528	13.15 531	15.34 532	7.11 526	8.31 527	6.50 527	7.35 524	8.84 527	8.31 529

DPSM	12.34 526	11.21 528	12.51 524	12.91 528	12.80 526	19.84 535	28.28 537	14.38 532	14.28 529	10.58 523	11.26 522	12.03 528	11.85 528	13.15 531	15.34 532	7.11 526	8.31 527	6.50 527	7.35 524	8.84 527	8.31 529

LRCNet_RVC	13.74 529	19.30 531	12.75 526	19.46 533	12.69 525	1.86 492	0.41 352	12.33 528	1.05 458	15.77 529	18.83 535	12.62 530	8.70 523	12.21 528	9.62 524	22.22 535	8.37 529	25.85 535	24.01 536	19.32 534	17.44 535

DPSMNet_ROB	9.48 524	5.64 524	13.01 527	8.82 525	11.82 523	8.54 523	24.20 532	6.41 524	13.65 527	5.32 521	11.47 525	6.33 520	10.92 525	7.69 521	13.89 528	7.25 528	8.19 526	5.06 523	7.78 527	5.31 524	8.26 528

psmorigin	1.36 478	0.60 269	13.80 528	0.37 313	0.29 287	0.62 279	0.33 306	0.77 242	0.61 238	0.96 449	0.88 418	1.17 465	0.73 411	4.00 509	0.86 385	0.19 386	0.22 403	0.17 367	0.18 336	0.24 292	0.29 379

xxxxx1	28.96 541	20.11 534	14.07 529	49.74 540	39.15 540	18.98 529	26.64 533	21.94 536	20.21 536	16.45 530	17.48 532	18.36 531	21.56 534	16.21 533	20.88 536	23.07 536	26.55 538	66.40 541	78.70 541	30.27 538	32.51 541

tt_ll	28.96 541	20.11 534	14.07 529	49.74 540	39.15 540	18.98 529	26.64 533	21.94 536	20.21 536	16.45 530	17.48 532	18.36 531	21.56 534	16.21 533	20.88 536	23.07 536	26.55 538	66.40 541	78.70 541	30.27 538	32.51 541

ff	28.96 541	20.11 534	14.07 529	49.74 540	39.15 540	18.98 529	26.64 533	21.94 536	20.21 536	16.45 530	17.48 532	18.36 531	21.56 534	16.21 533	20.88 536	23.07 536	26.55 538	66.40 541	78.70 541	30.27 538	32.51 541

ASD4	21.52 533	19.65 532	22.13 532	22.45 535	16.42 530	23.29 539	30.71 539	33.06 543	17.47 534	24.18 540	14.11 527	21.71 535	15.88 530	21.06 538	18.11 534	19.78 534	17.78 536	26.52 536	20.33 534	27.03 536	18.73 536

HaxPig	19.86 532	22.40 538	22.34 533	17.95 532	17.95 531	11.77 526	11.89 526	16.02 534	15.89 532	21.10 535	21.41 537	18.74 534	18.39 532	20.08 537	19.69 535	23.63 539	23.22 537	24.06 534	23.69 535	23.00 535	23.95 538

DLNR_Zeroshot_test	13.43 528	19.94 533	23.55 534	121.61 544	35.03 539	0.46 80	0.15 6	8.02 526	0.35 16	0.28 76	0.37 104	0.26 67	0.17 14	0.76 257	0.29 141	6.42 525	0.26 429	0.09 46	0.38 454	50.13 542	0.18 251

CasAABBNet	24.81 537	22.53 539	24.83 535	26.08 537	25.74 535	39.86 540	57.06 542	28.87 540	28.83 542	21.16 537	22.54 539	24.22 538	23.89 540	26.38 540	30.87 542	14.25 530	16.71 534	13.09 529	14.81 532	17.78 531	16.71 533

DPSimNet_ROB	17.97 531	20.20 537	24.98 536	17.62 531	15.92 529	21.53 537	21.00 530	13.70 529	15.61 531	23.89 539	14.69 528	22.87 536	24.58 542	12.70 530	14.56 529	18.48 533	12.91 532	20.21 533	12.05 528	17.76 530	14.17 532

Selective-RAFT-Error	24.87 538	22.59 540	25.14 537	26.13 538	25.82 536	39.93 541	57.03 541	28.97 541	28.95 543	21.21 538	22.65 540	24.25 539	23.98 541	26.43 541	30.83 541	14.27 531	16.71 534	13.10 530	14.82 533	17.82 532	16.76 534

LSM0	26.58 539	22.63 541	25.88 538	30.13 539	52.21 543	39.94 542	56.74 540	28.97 541	28.72 541	21.14 536	22.26 538	24.43 540	23.88 539	26.54 542	30.87 542	14.32 532	16.55 533	13.12 531	14.71 531	17.92 533	20.60 537

MEDIAN_ROB	23.96 536	27.05 542	26.39 539	22.16 534	22.13 533	16.12 528	13.97 527	20.24 535	20.05 535	25.50 541	25.31 541	22.96 537	22.63 537	24.39 539	23.24 539	28.20 540	27.23 541	28.62 537	27.75 537	27.50 537	27.76 539

BEATNet-Init1	12.10 525	11.19 526	27.29 540	2.99 520	3.51 516	21.84 538	11.10 525	14.34 531	13.83 528	20.34 534	20.33 536	26.35 542	20.03 533	19.06 536	14.80 531	1.74 511	1.81 513	2.05 517	2.49 520	3.69 521	3.12 521

AVERAGE_ROB	26.93 540	30.34 543	29.27 541	25.82 536	25.34 534	19.48 534	15.17 528	23.55 539	23.00 540	28.45 542	27.87 542	26.25 541	25.86 543	26.96 543	25.55 540	31.30 541	30.07 542	31.76 538	30.81 538	30.79 541	30.93 540

coex-ft	5.95 520	1.67 492	60.57 542	0.34 258	0.30 298	0.77 394	0.69 447	0.74 207	4.41 513	19.22 533	2.15 487	1.62 482	7.97 521	1.81 399	8.96 522	0.44 462	2.08 518	0.18 387	0.19 356	0.38 413	4.62 523

test_example2	115.39 544	123.23 544	94.57 543	115.52 543	123.55 544	101.63 544	114.33 544	53.41 544	99.48 544	134.90 544	135.05 544	85.83 544	85.11 544	111.32 544	106.15 544	152.55 544	205.26 544	99.78 544	114.96 544	140.96 544	110.20 544

EDNetEfficientorigin	8.18 522	0.98 421	145.96 544	0.51 417	0.89 481	0.72 367	0.48 394	0.85 310	1.56 490	2.12 496	1.49 470	1.29 469	1.31 469	1.83 401	2.13 470	0.13 267	0.12 259	0.17 367	0.18 336	0.39 422	0.45 452

ccccc	291.34 545	297.21 545	347.09 545	374.70 545	380.44 545	203.92 545	213.88 545	216.32 545	172.72 545	203.37 545	218.57 545	215.01 545	258.31 545	312.78 545	341.56 545	412.57 545	356.13 545	256.09 545	227.69 545	428.88 545	389.64 545

Low-res two-view benchmark