Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.20 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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

PSM-adaLoss	0.38 99	0.27 65	1.78 178	0.44 376	0.17 84	0.60 238	0.29 254	0.51 71	0.52 148	0.47 169	0.43 136	0.44 183	0.28 147	0.47 149	0.28 126	0.12 237	0.08 80	0.12 210	0.10 105	0.17 171	0.12 104

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

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

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

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

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

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

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
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

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_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

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.
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
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

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_stereo_0075_2	0.40 120	0.40 177	1.88 237	0.33 228	0.32 323	0.41 52	0.22 88	0.58 120	0.53 167	0.38 116	0.51 204	0.40 149	0.27 132	0.44 118	0.29 141	0.20 396	0.15 320	0.22 412	0.15 287	0.18 197	0.23 328

test_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BUS	0.41 127	0.27 65	1.13 34	0.30 151	0.21 170	0.91 436	0.23 116	1.00 434	0.61 238	0.63 357	0.53 228	0.66 312	0.30 168	0.43 111	0.32 182	0.13 267	0.10 187	0.14 305	0.12 204	0.12 47	0.11 69

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.44 162	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

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

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

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+_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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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