Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2	0.24 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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.
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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