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

IGEV-Stereo++	0.22 1	0.16 8	0.29 11	0.38 64	0.20 24	0.22 5	0.18 2	0.44 9	0.36 22	0.23 2	0.29 12	0.24 4	0.17 1	0.28 2	0.23 4	0.12 4	0.10 9	0.12 2	0.10 15	0.12 4	0.11 3

RAStereo	0.25 2	0.17 16	0.33 18	0.40 121	0.21 33	0.24 9	0.26 54	0.45 11	0.46 70	0.23 2	0.34 25	0.30 11	0.19 6	0.34 9	0.26 19	0.15 79	0.12 104	0.16 80	0.13 70	0.14 54	0.11 3

IGEV-Stereo+	0.25 2	0.15 2	0.28 9	0.32 7	0.19 12	0.13 1	0.17 1	0.29 1	0.30 6	0.22 1	0.15 1	0.22 2	0.22 14	0.42 32	0.22 1	0.14 25	0.10 9	0.12 2	0.09 5	0.15 87	1.09 446

IGEV++	0.25 2	0.17 16	0.35 25	0.40 121	0.23 69	0.24 9	0.23 28	0.56 48	0.24 1	0.29 10	0.36 27	0.30 11	0.22 14	0.33 6	0.29 60	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.10 15	0.13 20	0.14 66

Selective-IGEV	0.25 2	0.18 25	0.37 41	0.37 47	0.20 24	0.27 30	0.25 43	0.59 57	0.25 2	0.27 8	0.26 6	0.34 31	0.18 3	0.62 151	0.23 4	0.12 4	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.11 3

AIO-Stereo	0.26 6	0.19 44	0.36 35	0.39 84	0.18 6	0.28 40	0.30 96	0.52 29	0.29 5	0.30 15	0.31 13	0.32 22	0.17 1	0.55 90	0.23 4	0.13 13	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.11 3

RSM++	0.26 6	0.19 44	0.36 35	0.37 47	0.21 33	0.28 40	0.29 81	0.54 39	0.34 13	0.26 5	0.23 2	0.36 44	0.21 11	0.52 78	0.24 9	0.12 4	0.11 49	0.14 20	0.12 42	0.14 54	0.11 3

RSM	0.26 6	0.19 44	0.35 25	0.37 47	0.21 33	0.27 30	0.33 141	0.55 42	0.28 3	0.26 5	0.25 4	0.38 48	0.20 9	0.59 113	0.23 4	0.12 4	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.14 54	0.11 3

MoCha-V2	0.26 6	0.16 8	0.30 13	0.41 143	0.18 6	0.27 30	0.26 54	0.57 51	0.28 3	0.37 31	0.27 7	0.33 28	0.34 98	0.56 96	0.23 4	0.12 4	0.10 9	0.12 2	0.10 15	0.13 20	0.13 43

Occ-G	0.27 10	0.15 2	0.32 16	0.35 19	0.21 33	0.28 40	0.32 130	0.44 9	0.34 13	0.29 10	0.43 36	0.49 103	0.25 25	0.50 73	0.30 73	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.13 43

Pointernet	0.27 10	0.15 2	0.35 25	0.36 36	0.23 69	0.35 94	0.21 9	0.74 165	0.41 48	0.39 38	0.37 28	0.34 31	0.25 25	0.37 14	0.27 37	0.15 79	0.11 49	0.12 2	0.09 5	0.11 1	0.11 3

MaDis-Stereo	0.27 10	0.19 44	0.39 50	0.37 47	0.26 159	0.28 40	0.28 72	0.45 11	0.37 26	0.27 8	0.27 7	0.40 56	0.27 40	0.40 25	0.30 73	0.16 120	0.14 200	0.16 80	0.13 70	0.15 87	0.12 18

UniTT-Stereo	0.27 10	0.18 25	0.40 62	0.40 121	0.28 212	0.30 55	0.28 72	0.40 3	0.33 11	0.30 15	0.46 42	0.27 7	0.25 25	0.48 62	0.35 122	0.17 150	0.13 166	0.14 20	0.12 42	0.14 54	0.13 43

EGLCR-Stereo	0.27 10	0.17 16	0.36 35	0.35 19	0.21 33	0.37 111	0.20 3	0.58 54	0.37 26	0.29 10	0.28 10	0.42 67	0.18 3	0.47 55	0.27 37	0.14 25	0.10 9	0.16 80	0.14 93	0.13 20	0.12 18

CroCo-Stereo	0.27 10	0.23 145	0.40 62	0.49 307	0.22 43	0.20 3	0.29 81	0.55 42	0.45 64	0.29 10	0.27 7	0.42 67	0.26 35	0.30 3	0.26 19	0.15 79	0.13 166	0.13 14	0.12 42	0.16 128	0.13 43
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
trnet	0.28 16	0.15 2	0.25 1	0.29 2	0.16 2	0.38 116	0.23 28	0.53 34	0.77 179	0.43 59	0.52 69	0.34 31	0.28 48	0.39 18	0.27 37	0.15 79	0.11 49	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.11 3

AEACV	0.28 16	0.18 25	0.34 19	0.36 36	0.45 375	0.27 30	0.27 61	0.41 5	0.39 34	0.31 17	0.46 42	0.31 15	0.36 111	0.38 17	0.25 12	0.14 25	0.11 49	0.15 59	0.13 70	0.13 20	0.13 43

LoS_RVC	0.28 16	0.17 16	0.29 11	0.33 11	0.32 295	0.43 154	0.34 150	0.42 7	0.34 13	0.33 22	0.51 63	0.29 9	0.38 123	0.37 14	0.28 48	0.11 1	0.10 9	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.26 308

CREStereo	0.28 16	0.16 8	0.25 1	0.28 1	0.17 3	0.38 116	0.25 43	0.52 29	0.76 176	0.43 59	0.51 63	0.32 22	0.28 48	0.39 18	0.27 37	0.16 120	0.11 49	0.12 2	0.09 5	0.12 4	0.12 18
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
MGS-Stereo	0.29 20	0.20 70	0.42 75	0.37 47	0.24 103	0.37 111	0.30 96	0.40 3	0.50 84	0.32 20	0.51 63	0.40 56	0.24 21	0.45 43	0.28 48	0.16 120	0.12 104	0.15 59	0.13 70	0.15 87	0.14 66

testlalala	0.29 20	0.20 70	0.45 104	0.34 13	0.24 103	0.44 161	0.29 81	0.50 23	0.30 6	0.70 166	0.50 56	0.35 37	0.25 25	0.33 6	0.25 12	0.15 79	0.11 49	0.14 20	0.09 5	0.12 4	0.13 43

SPstereo	0.29 20	0.21 94	0.45 104	0.39 84	0.20 24	0.39 122	0.22 16	0.60 59	0.46 70	0.47 71	0.50 56	0.39 52	0.27 40	0.34 9	0.24 9	0.14 25	0.12 104	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.12 18

CES	0.29 20	0.15 2	0.25 1	0.31 5	0.71 424	0.36 101	0.27 61	0.51 25	0.47 76	0.34 24	0.48 49	0.27 7	0.23 18	0.40 25	0.24 9	0.13 13	0.11 49	0.12 2	0.08 1	0.13 20	0.32 350

MC-Stereo	0.29 20	0.18 25	0.35 25	0.40 121	0.21 33	0.26 22	0.26 54	0.53 34	0.40 43	0.38 35	0.61 97	0.41 61	0.31 79	0.57 103	0.27 37	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.12 42	0.12 4	0.12 18

CroCo-Stereo Lap2	0.29 20	0.25 197	0.44 98	0.50 318	0.30 259	0.19 2	0.31 118	0.52 29	0.41 48	0.25 4	0.28 10	0.46 89	0.31 79	0.39 18	0.30 73	0.15 79	0.15 221	0.16 80	0.13 70	0.17 152	0.16 128

WCG-NET	0.30 26	0.16 8	0.39 50	0.37 47	0.23 69	0.42 149	0.22 16	0.51 25	0.52 89	0.42 53	0.48 49	0.45 85	0.27 40	0.56 96	0.26 19	0.15 79	0.11 49	0.14 20	0.12 42	0.13 20	0.13 43

ff7	0.30 26	0.22 121	0.42 75	0.37 47	0.26 159	0.31 67	0.34 150	0.66 91	0.35 16	0.39 38	0.33 19	0.31 15	0.28 48	0.61 131	0.26 19	0.14 25	0.11 49	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128

IGEVStereo-DCA	0.30 26	0.24 166	0.42 75	0.36 36	0.27 191	0.38 116	0.34 150	0.66 91	0.35 16	0.39 38	0.31 13	0.35 37	0.27 40	0.62 151	0.25 12	0.16 120	0.12 104	0.16 80	0.12 42	0.14 54	0.16 128

ffff	0.30 26	0.22 121	0.42 75	0.37 47	0.26 159	0.31 67	0.34 150	0.66 91	0.35 16	0.39 38	0.33 19	0.31 15	0.28 48	0.61 131	0.26 19	0.14 25	0.11 49	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128

11t	0.30 26	0.22 121	0.42 75	0.37 47	0.26 159	0.31 67	0.34 150	0.66 91	0.35 16	0.39 38	0.33 19	0.31 15	0.28 48	0.61 131	0.26 19	0.14 25	0.11 49	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128

CASnet	0.30 26	0.20 70	0.34 19	0.42 172	0.17 3	0.25 20	0.24 33	0.53 34	0.56 96	0.54 90	0.54 76	0.39 52	0.24 21	0.41 28	0.26 19	0.15 79	0.10 9	0.22 269	0.18 219	0.18 177	0.12 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 26	0.22 121	0.41 67	0.38 64	0.26 159	0.31 67	0.35 172	0.68 107	0.36 22	0.40 48	0.33 19	0.32 22	0.28 48	0.62 151	0.26 19	0.14 25	0.10 9	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128

LoS	0.30 26	0.16 8	0.32 16	0.30 4	0.19 12	0.32 78	0.29 81	0.54 39	0.73 163	0.35 26	0.52 69	0.42 67	0.29 64	0.48 62	0.29 60	0.15 79	0.11 49	0.13 14	0.09 5	0.12 4	0.12 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 26	0.22 121	0.41 67	0.36 36	0.25 129	0.33 85	0.42 265	0.62 68	0.41 48	0.33 22	0.31 13	0.32 22	0.28 48	0.60 125	0.28 48	0.13 13	0.11 49	0.16 80	0.13 70	0.13 20	0.14 66

ccc-4	0.30 26	0.22 121	0.42 75	0.37 47	0.26 159	0.31 67	0.34 150	0.66 91	0.35 16	0.39 38	0.33 19	0.31 15	0.28 48	0.61 131	0.26 19	0.14 25	0.11 49	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128

IGEV-Stereo	0.30 26	0.22 121	0.41 67	0.38 64	0.26 159	0.30 55	0.35 172	0.68 107	0.36 22	0.40 48	0.33 19	0.32 22	0.28 48	0.62 151	0.26 19	0.14 25	0.10 9	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 26	0.20 70	0.28 9	0.44 234	0.19 12	0.31 67	0.25 43	0.49 21	0.43 57	0.37 31	0.47 47	0.40 56	0.23 18	0.51 77	0.37 142	0.15 79	0.18 291	0.19 178	0.16 141	0.16 128	0.14 66

WCG-NET（raft）	0.31 38	0.16 8	0.39 50	0.33 11	0.19 12	0.35 94	0.27 61	0.54 39	0.79 190	0.45 63	0.55 81	0.47 94	0.27 40	0.56 96	0.28 48	0.13 13	0.10 9	0.12 2	0.11 26	0.12 4	0.12 18

rrr	0.31 38	0.24 166	0.56 226	0.36 36	0.27 191	0.38 116	0.31 118	0.56 48	0.44 60	0.39 38	0.31 13	0.35 37	0.27 40	0.62 151	0.25 12	0.16 120	0.12 104	0.16 80	0.13 70	0.14 54	0.14 66

TANstereo	0.31 38	0.16 8	0.34 19	0.31 5	0.17 3	0.55 205	0.23 28	0.46 15	0.56 96	0.60 104	0.69 118	0.37 45	0.26 35	0.36 13	0.28 48	0.16 120	0.16 245	0.13 14	0.10 15	0.14 54	0.15 103

test_xeample3	0.31 38	0.23 145	0.56 226	0.36 36	0.26 159	0.35 94	0.32 130	0.60 59	0.38 30	0.44 62	0.32 17	0.33 28	0.28 48	0.66 185	0.27 37	0.14 25	0.12 104	0.16 80	0.12 42	0.14 54	0.14 66

rvit_stereo_0081_aga	0.32 42	0.29 274	0.50 161	0.43 210	0.29 235	0.36 101	0.32 130	0.46 15	0.42 53	0.40 48	0.44 38	0.41 61	0.34 98	0.43 35	0.31 85	0.23 296	0.17 277	0.19 178	0.16 141	0.20 229	0.15 103

GCAP-BAT	0.32 42	0.21 94	0.45 104	0.34 13	0.29 235	0.28 40	0.27 61	0.53 34	0.32 9	0.61 108	0.66 109	0.47 94	0.25 25	0.59 113	0.28 48	0.15 79	0.12 104	0.15 59	0.10 15	0.12 4	0.12 18

rvit_stereo_0080	0.32 42	0.26 229	0.45 104	0.39 84	0.28 212	0.27 30	0.46 288	0.51 25	0.46 70	0.36 29	0.42 34	0.41 61	0.29 64	0.41 28	0.34 113	0.22 272	0.17 277	0.17 109	0.16 141	0.23 283	0.16 128

whm_eth	0.32 42	0.26 229	0.45 104	0.39 84	0.28 212	0.27 30	0.46 288	0.51 25	0.46 70	0.36 29	0.42 34	0.41 61	0.29 64	0.41 28	0.34 113	0.22 272	0.17 277	0.17 109	0.16 141	0.23 283	0.16 128

plain	0.32 42	0.21 94	0.59 245	0.40 121	0.29 235	0.27 30	0.30 96	0.46 15	0.36 22	0.32 20	0.66 109	0.31 15	0.33 92	0.68 204	0.32 92	0.18 182	0.13 166	0.20 213	0.15 115	0.18 177	0.13 43

MIF-Stereo (partial)	0.32 42	0.19 44	0.41 67	0.41 143	0.32 295	0.29 49	0.24 33	0.49 21	0.44 60	0.31 17	0.63 101	0.37 45	0.36 111	0.60 125	0.32 92	0.17 150	0.13 166	0.19 178	0.17 191	0.18 177	0.15 103

CREStereo++_RVC	0.32 42	0.16 8	0.25 1	0.32 7	0.24 103	0.27 30	0.22 16	0.48 20	0.89 257	0.47 71	0.80 168	0.29 9	0.25 25	0.37 14	0.34 113	0.14 25	0.09 2	0.13 14	0.52 431	0.14 54	0.10 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
XX-TBD	0.32 42	0.53 380	0.26 5	0.53 354	0.21 33	0.38 116	0.24 33	0.41 5	0.77 179	0.55 92	0.70 121	0.31 15	0.26 35	0.33 6	0.28 48	0.16 120	0.10 9	0.12 2	0.09 5	0.13 20	0.11 3

rvit_stereo_0081	0.33 50	0.25 197	0.49 149	0.43 210	0.26 159	0.31 67	0.37 196	0.45 11	0.56 96	0.37 31	0.40 31	0.39 52	0.38 123	0.44 38	0.35 122	0.22 272	0.16 245	0.19 178	0.16 141	0.20 229	0.14 66

rvit_stereo_0082	0.33 50	0.25 197	0.49 149	0.43 210	0.26 159	0.31 67	0.37 196	0.45 11	0.56 96	0.37 31	0.40 31	0.39 52	0.38 123	0.44 38	0.35 122	0.22 272	0.16 245	0.19 178	0.16 141	0.20 229	0.14 66

RAFT-Stereo-weight	0.33 50	0.19 44	0.36 35	0.39 84	0.23 69	0.28 40	0.29 81	0.69 117	0.83 222	0.55 92	0.51 63	0.58 146	0.20 9	0.48 62	0.30 73	0.13 13	0.10 9	0.14 20	0.12 42	0.13 20	0.12 18

CAS++	0.33 50	0.25 197	0.39 50	0.38 64	0.26 159	0.32 78	0.24 33	0.87 207	0.53 93	0.48 75	0.46 42	0.26 6	0.21 11	0.50 73	0.26 19	0.23 296	0.20 317	0.22 269	0.17 191	0.21 240	0.17 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.33 50	0.23 145	0.37 41	0.43 210	0.29 235	0.40 130	0.48 302	0.78 181	0.38 30	0.38 35	0.34 25	0.32 22	0.30 76	0.63 161	0.28 48	0.14 25	0.13 166	0.19 178	0.17 191	0.18 177	0.17 167

MSKI-zero shot	0.33 50	0.19 44	0.36 35	0.41 143	0.22 43	0.32 78	0.22 16	0.65 87	0.45 64	0.52 82	0.64 104	0.60 160	0.19 6	0.78 265	0.27 37	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.10 15	0.13 20	0.13 43

4D-IteraStereo	0.33 50	0.19 44	0.43 93	0.40 121	0.24 103	0.32 78	0.27 61	0.59 57	0.72 154	0.66 139	0.53 73	0.42 67	0.22 14	0.46 49	0.30 73	0.14 25	0.09 2	0.20 213	0.16 141	0.16 128	0.12 18

iRaftStereo_RVC	0.33 50	0.20 70	0.40 62	0.40 121	0.23 69	0.31 67	0.29 81	0.70 129	0.55 95	0.49 76	0.66 109	0.37 45	0.23 18	0.47 55	0.33 102	0.14 25	0.11 49	0.19 178	0.17 191	0.16 128	0.13 43

PMTNet	0.33 50	0.17 16	0.26 5	0.29 2	0.18 6	0.44 161	0.22 16	0.57 51	0.66 129	0.46 69	0.54 76	0.38 48	0.34 98	0.50 73	0.25 12	0.75 432	0.10 9	0.12 2	0.09 5	0.13 20	0.12 18

rvit_stereo_0083	0.34 59	0.25 197	0.53 198	0.45 247	0.28 212	0.35 94	0.35 172	0.47 19	0.64 120	0.38 35	0.47 47	0.42 67	0.37 115	0.41 28	0.39 166	0.22 272	0.20 317	0.20 213	0.17 191	0.21 240	0.15 103

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 59	0.28 261	0.48 141	0.37 47	0.25 129	0.47 170	0.30 96	0.60 59	0.92 273	0.43 59	0.37 28	0.30 11	0.29 64	0.50 73	0.30 73	0.17 150	0.14 200	0.18 146	0.15 115	0.18 177	0.16 128

cross-raft	0.34 59	0.20 70	0.38 47	0.45 247	0.24 103	0.32 78	0.35 172	0.77 178	0.42 53	0.62 111	0.77 144	0.58 146	0.27 40	0.46 49	0.31 85	0.12 4	0.10 9	0.15 59	0.13 70	0.15 87	0.12 18

model_zeroshot	0.35 62	0.20 70	0.56 226	0.41 143	0.30 259	0.51 182	0.26 54	0.69 117	0.48 78	0.65 133	0.51 63	0.52 112	0.25 25	0.46 49	0.27 37	0.17 150	0.13 166	0.15 59	0.14 93	0.13 20	0.14 66

rvit_stereo_ft	0.35 62	0.26 229	0.54 211	0.53 354	0.32 295	0.33 85	0.46 288	0.52 29	0.52 89	0.35 26	0.41 33	0.41 61	0.34 98	0.49 69	0.36 133	0.22 272	0.14 200	0.19 178	0.18 219	0.19 212	0.15 103

gcap-zeroshot	0.35 62	0.20 70	0.61 251	0.39 84	0.23 69	0.53 193	0.27 61	0.58 54	0.35 16	0.64 128	0.49 55	0.87 287	0.34 98	0.49 69	0.25 12	0.14 25	0.12 104	0.15 59	0.12 42	0.13 20	0.14 66

RAFT-Test	0.35 62	0.19 44	0.42 75	0.39 84	0.24 103	0.50 177	0.23 28	0.74 165	0.44 60	0.62 111	0.85 194	0.64 181	0.28 48	0.48 62	0.30 73	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.13 43

test-3	0.35 62	0.17 16	0.48 141	0.40 121	0.22 43	0.42 149	0.22 16	0.66 91	0.80 198	0.72 177	0.45 39	0.63 174	0.29 64	0.45 43	0.32 92	0.13 13	0.09 2	0.17 109	0.13 70	0.13 20	0.11 3

test_1	0.35 62	0.17 16	0.48 141	0.40 121	0.22 43	0.42 149	0.22 16	0.66 91	0.80 198	0.70 166	0.45 39	0.63 174	0.29 64	0.45 43	0.32 92	0.13 13	0.09 2	0.17 109	0.13 70	0.13 20	0.11 3

raftrobust	0.35 62	0.20 70	0.39 50	0.43 210	0.29 235	0.31 67	0.25 43	0.73 158	0.66 129	0.59 102	0.56 84	0.44 77	0.45 166	0.55 90	0.31 85	0.16 120	0.12 104	0.14 20	0.12 42	0.12 4	0.14 66

CFNet-RSSM	0.35 62	0.18 25	0.47 128	0.39 84	0.22 43	0.35 94	0.23 28	0.78 181	0.86 234	0.67 148	0.54 76	0.56 127	0.28 48	0.49 69	0.28 48	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.12 42	0.13 20	0.12 18

Gwc-CoAtRS	0.35 62	0.18 25	0.46 117	0.39 84	0.23 69	0.34 92	0.22 16	0.74 165	0.77 179	0.62 111	0.60 94	0.58 146	0.29 64	0.47 55	0.29 60	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.12 42	0.13 20	0.13 43

AE-Stereo	0.36 71	0.21 94	0.47 128	0.49 307	0.31 271	0.50 177	0.34 150	0.72 146	0.73 163	0.34 24	0.55 81	0.52 112	0.28 48	0.48 62	0.31 85	0.13 13	0.13 166	0.18 146	0.16 141	0.15 87	0.14 66

ACVNet-DCA	0.36 71	0.25 197	0.35 25	0.42 172	0.23 69	0.53 193	0.37 196	0.91 220	0.59 106	0.42 53	0.50 56	0.34 31	0.47 178	0.61 131	0.26 19	0.17 150	0.11 49	0.19 178	0.13 70	0.18 177	0.19 201

IGEV_Zeroshot_test	0.36 71	0.19 44	0.71 298	0.41 143	0.29 235	0.30 55	0.25 43	0.86 206	0.40 43	0.64 128	0.57 86	0.56 127	0.25 25	0.56 96	0.29 60	0.15 79	0.11 49	0.16 80	0.14 93	0.14 54	0.14 66

EKT-Stereo	0.36 71	0.24 166	0.44 98	0.44 234	0.30 259	0.37 111	0.30 96	0.72 146	0.68 136	0.47 71	0.63 101	0.49 103	0.28 48	0.59 113	0.34 113	0.19 219	0.14 200	0.18 146	0.15 115	0.16 128	0.18 191

Any-RAFT	0.36 71	0.17 16	0.31 14	0.35 19	0.21 33	0.51 182	0.21 9	0.93 231	0.75 172	0.56 95	0.73 125	0.66 199	0.29 64	0.48 62	0.25 12	0.15 79	0.10 9	0.13 14	0.10 15	0.13 20	0.13 43

LL-Strereo2	0.36 71	0.25 197	0.52 190	0.43 210	0.27 191	0.36 101	0.27 61	0.70 129	0.46 70	0.55 92	0.53 73	0.65 187	0.24 21	0.69 210	0.32 92	0.14 25	0.13 166	0.23 288	0.20 267	0.19 212	0.14 66

Selective-RAFT	0.36 71	0.23 145	0.54 211	0.45 247	0.22 43	0.64 255	0.27 61	0.62 68	0.65 126	0.41 51	0.38 30	0.55 121	0.39 138	0.59 113	0.36 133	0.14 25	0.12 104	0.14 20	0.12 42	0.16 128	0.14 66

RCA-Stereo	0.36 71	0.18 25	0.37 41	0.38 64	0.23 69	0.31 67	0.33 141	0.70 129	1.25 382	0.45 63	0.65 106	0.46 89	0.43 153	0.40 25	0.29 60	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.12 42	0.12 4	0.12 18

Patchmatch Stereo++	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.21 9	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.61 131	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.31 118	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.59 113	0.38 157	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

ROB_FTStereo_v2	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.31 118	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.60 125	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

ROB_FTStereo	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.20 3	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.60 125	0.38 157	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

HUI-Stereo	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.22 16	0.63 75	0.40 43	0.64 128	0.73 125	0.58 146	0.38 123	0.53 81	0.38 157	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

iGMRVC	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.29 81	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.61 131	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

iRAFT	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.21 9	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.61 131	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

RAFT-IKP	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.27 61	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.61 131	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

sCroCo_RVC	0.36 71	0.29 274	0.73 308	0.52 346	0.39 344	0.42 149	0.31 118	0.52 29	0.46 70	0.31 17	0.48 49	0.38 48	0.32 86	0.46 49	0.33 102	0.22 272	0.23 343	0.19 178	0.19 246	0.21 240	0.22 266

EAI-Stereo	0.36 71	0.21 94	0.46 117	0.40 121	0.22 43	0.33 85	0.36 183	1.22 339	0.32 9	0.52 82	0.75 139	0.35 37	0.28 48	0.65 175	0.30 73	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.14 93	0.14 54	0.13 43

testlalala2	0.37 89	0.19 44	0.45 104	0.94 430	0.56 404	0.45 166	0.25 43	0.64 85	0.51 88	0.69 160	0.57 86	0.44 77	0.24 21	0.35 11	0.33 102	0.15 79	0.13 166	0.14 20	0.10 15	0.13 20	0.14 66

1test111	0.37 89	0.25 197	0.35 25	0.42 172	0.23 69	0.53 193	0.37 196	0.91 220	0.59 106	0.42 53	0.50 56	0.34 31	0.47 178	0.59 113	0.48 228	0.17 150	0.11 49	0.19 178	0.13 70	0.18 177	0.19 201

tt1	0.37 89	0.25 197	0.35 25	0.43 210	0.23 69	0.52 190	0.37 196	0.72 146	1.13 358	0.42 53	0.46 42	0.35 37	0.44 159	0.61 131	0.26 19	0.17 150	0.11 49	0.19 178	0.13 70	0.16 128	0.17 167

HH	0.37 89	0.22 121	0.49 149	0.41 143	0.26 159	0.36 101	0.30 96	0.87 207	0.41 48	0.45 63	0.59 91	0.78 259	0.43 153	0.77 257	0.26 19	0.15 79	0.11 49	0.15 59	0.14 93	0.14 54	0.14 66

HanStereo	0.37 89	0.22 121	0.49 149	0.41 143	0.26 159	0.36 101	0.30 96	0.87 207	0.41 48	0.45 63	0.59 91	0.78 259	0.43 153	0.77 257	0.26 19	0.15 79	0.11 49	0.15 59	0.14 93	0.14 54	0.14 66

CAS	0.37 89	0.13 1	0.27 8	1.34 442	0.31 271	0.46 168	0.38 212	0.50 23	0.48 78	0.35 26	0.52 69	0.24 4	0.19 6	0.30 3	0.28 48	1.03 444	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 4	0.28 328

anonymousdsp2	0.37 89	0.21 94	0.49 149	0.38 64	0.24 103	0.48 175	0.31 118	0.91 220	0.68 136	0.57 98	0.51 63	0.51 109	0.34 98	0.59 113	0.33 102	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.10 15	0.16 128	0.16 128

knoymous	0.37 89	0.22 121	0.34 19	0.32 7	0.22 43	0.38 116	0.29 81	0.63 75	0.65 126	0.69 160	0.69 118	0.60 160	0.40 142	0.61 131	0.36 133	0.17 150	0.11 49	0.20 213	0.12 42	0.18 177	0.19 201

test_4	0.37 89	0.19 44	0.34 19	0.45 247	0.26 159	0.20 3	0.34 150	0.58 54	0.42 53	0.60 104	1.45 385	0.43 74	0.26 35	0.67 195	0.29 60	0.12 4	0.10 9	0.17 109	0.19 246	0.15 87	0.12 18

test_3	0.37 89	0.19 44	0.50 161	0.45 247	0.24 103	0.47 170	0.36 183	0.69 117	0.84 223	0.66 139	0.46 42	0.68 209	0.25 25	0.45 43	0.32 92	0.12 4	0.10 9	0.18 146	0.16 141	0.15 87	0.12 18

NRIStereo	0.37 89	0.21 94	0.49 149	0.42 172	0.23 69	0.33 85	0.25 43	0.68 107	0.59 106	0.65 133	0.63 101	0.55 121	0.37 115	0.67 195	0.40 186	0.16 120	0.12 104	0.18 146	0.15 115	0.17 152	0.15 103

DeepStereo_RVC	0.37 89	0.22 121	0.51 170	0.41 143	0.24 103	0.26 22	0.22 16	0.64 85	0.40 43	0.69 160	0.67 115	0.57 131	0.50 189	0.58 106	0.42 196	0.17 150	0.12 104	0.18 146	0.16 141	0.19 212	0.19 201

CRE-IMP	0.37 89	0.23 145	0.53 198	0.42 172	0.24 103	0.40 130	0.21 9	0.61 65	0.45 64	0.65 133	0.73 125	0.53 117	0.37 115	0.63 161	0.40 186	0.18 182	0.11 49	0.19 178	0.16 141	0.21 240	0.19 201

test-1	0.37 89	0.20 70	0.76 316	0.47 290	0.27 191	0.44 161	0.36 183	0.63 75	0.65 126	0.49 76	0.67 115	0.54 119	0.35 105	0.42 32	0.30 73	0.14 25	0.12 104	0.16 80	0.14 93	0.15 87	0.18 191

s12784h	0.37 89	0.15 2	0.26 5	0.34 13	0.15 1	0.80 318	0.29 81	0.83 199	0.87 241	0.58 101	0.58 89	0.43 74	0.41 146	0.59 113	0.35 122	0.12 4	0.10 9	0.14 20	0.09 5	0.14 54	0.10 1

RALCasStereoNet	0.37 89	0.23 145	0.41 67	0.44 234	0.28 212	0.36 101	0.38 212	0.66 91	0.67 135	0.51 79	0.74 137	0.51 109	0.29 64	0.64 168	0.38 157	0.17 150	0.14 200	0.15 59	0.13 70	0.17 152	0.17 167

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 89	0.18 25	0.45 104	0.36 36	0.19 12	0.33 85	0.28 72	0.67 102	0.77 179	0.72 177	0.99 263	0.56 127	0.39 138	0.44 38	0.31 85	0.11 1	0.09 2	0.15 59	0.14 93	0.13 20	0.11 3

H2IRNET	0.38 106	0.21 94	0.36 35	0.39 84	0.25 129	0.26 22	0.24 33	0.61 65	0.74 169	0.39 38	0.89 211	0.74 240	0.53 198	0.53 81	0.44 205	0.16 120	0.13 166	0.19 178	0.20 267	0.17 152	0.15 103

cc1	0.38 106	0.25 197	0.35 25	0.42 172	0.23 69	0.53 193	0.37 196	0.71 136	1.17 369	0.42 53	0.50 56	0.34 31	0.47 178	0.61 131	0.26 19	0.17 150	0.11 49	0.19 178	0.13 70	0.16 128	0.17 167

11t1	0.38 106	0.23 145	0.49 149	0.36 36	0.23 69	0.61 237	0.31 118	0.74 165	0.47 76	0.62 111	0.55 81	0.55 121	0.49 186	0.58 106	0.45 211	0.18 182	0.15 221	0.16 80	0.13 70	0.17 152	0.19 201

DCRE	0.38 106	0.19 44	0.47 128	0.45 247	0.33 307	0.45 166	0.40 239	0.66 91	0.53 93	0.49 76	0.95 239	0.57 131	0.39 138	0.53 81	0.32 92	0.14 25	0.13 166	0.15 59	0.14 93	0.14 54	0.15 103

DCANet-4	0.38 106	0.22 121	0.58 237	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 96	0.69 117	0.97 301	0.70 166	0.79 158	0.40 56	0.46 173	0.46 49	0.37 142	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.12 4	0.15 103

GMOStereo	0.38 106	0.19 44	0.42 75	0.43 210	0.24 103	0.40 130	0.39 227	0.55 42	0.64 120	0.89 284	0.84 186	0.65 187	0.37 115	0.39 18	0.29 60	0.14 25	0.12 104	0.20 213	0.18 219	0.15 87	0.12 18

error version	0.38 106	0.19 44	0.42 75	0.43 210	0.24 103	0.40 130	0.39 227	0.55 42	0.64 120	0.89 284	0.84 186	0.65 187	0.37 115	0.39 18	0.29 60	0.14 25	0.12 104	0.20 213	0.18 219	0.15 87	0.12 18

test-v	0.38 106	0.19 44	0.42 75	0.43 210	0.24 103	0.40 130	0.39 227	0.55 42	0.64 120	0.89 284	0.84 186	0.65 187	0.37 115	0.39 18	0.29 60	0.14 25	0.12 104	0.20 213	0.18 219	0.15 87	0.12 18

test-2	0.38 106	0.19 44	0.42 75	0.43 210	0.24 103	0.40 130	0.39 227	0.55 42	0.64 120	0.89 284	0.84 186	0.65 187	0.37 115	0.39 18	0.29 60	0.14 25	0.12 104	0.20 213	0.18 219	0.15 87	0.12 18

rafts_anoy	0.38 106	0.22 121	0.38 47	0.43 210	0.28 212	0.32 78	0.32 130	0.70 129	0.91 267	0.59 102	0.66 109	0.45 85	0.33 92	0.49 69	0.41 191	0.16 120	0.12 104	0.21 256	0.23 320	0.18 177	0.16 128

raft+_RVC	0.38 106	0.20 70	0.38 47	0.39 84	0.27 191	0.44 161	0.35 172	0.81 192	0.90 261	0.52 82	0.78 153	0.50 105	0.29 64	0.56 96	0.41 191	0.15 79	0.12 104	0.17 109	0.15 115	0.14 54	0.13 43

XX-Stereo	0.38 106	0.18 25	0.52 190	0.58 382	0.38 336	0.39 122	0.20 3	0.62 68	0.31 8	0.47 71	1.29 358	0.72 231	0.25 25	0.59 113	0.28 48	0.16 120	0.11 49	0.17 109	0.16 141	0.14 54	0.11 3

DCANet	0.38 106	0.18 25	0.46 117	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 96	0.72 146	0.96 296	0.72 177	0.77 144	0.45 85	0.56 215	0.47 55	0.36 133	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.15 103

MIM_Stereo	0.39 119	0.18 25	0.59 245	0.38 64	0.25 129	0.27 30	0.24 33	0.72 146	0.56 96	0.72 177	1.00 267	0.62 169	0.29 64	0.67 195	0.39 166	0.13 13	0.14 200	0.17 109	0.16 141	0.14 54	0.12 18

fff	0.39 119	0.18 25	0.46 117	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 96	0.73 158	1.08 345	0.70 166	0.79 158	0.44 77	0.62 248	0.47 55	0.37 142	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.12 4	0.15 103

ADStereo(finetuned)	0.39 119	0.18 25	0.58 237	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 96	0.72 146	0.96 296	0.72 177	0.77 144	0.45 85	0.68 286	0.46 49	0.36 133	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.15 103

MIPNet	0.39 119	0.22 121	0.66 273	0.40 121	0.25 129	0.53 193	0.29 81	0.78 181	0.74 169	0.68 157	0.60 94	0.40 56	0.48 182	0.45 43	0.39 166	0.14 25	0.11 49	0.16 80	0.13 70	0.14 54	0.14 66

TRStereo	0.39 119	0.32 300	0.64 266	0.49 307	0.41 352	0.30 55	0.30 96	0.97 246	0.63 116	0.53 89	0.43 36	0.52 112	0.26 35	0.77 257	0.29 60	0.18 182	0.12 104	0.19 178	0.19 246	0.13 20	0.13 43

NF-Stereo	0.39 119	0.21 94	0.51 170	0.42 172	0.25 129	0.26 22	0.30 96	0.71 136	0.72 154	0.66 139	0.77 144	0.57 131	0.31 79	0.69 210	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.16 128	0.27 318

OCTAStereo	0.39 119	0.21 94	0.51 170	0.42 172	0.25 129	0.26 22	0.30 96	0.71 136	0.72 154	0.66 139	0.77 144	0.58 146	0.31 79	0.69 210	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.16 128	0.27 318

RE-Stereo	0.39 119	0.21 94	0.51 170	0.42 172	0.25 129	0.26 22	0.30 96	0.71 136	0.72 154	0.66 139	0.77 144	0.57 131	0.31 79	0.70 217	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.16 128	0.27 318

Pruner-Stereo	0.39 119	0.21 94	0.51 170	0.41 143	0.25 129	0.22 5	0.24 33	0.71 136	0.59 106	0.90 291	0.75 139	0.67 206	0.30 76	0.64 168	0.39 166	0.19 219	0.12 104	0.20 213	0.17 191	0.17 152	0.19 201

TVStereo	0.39 119	0.21 94	0.51 170	0.42 172	0.25 129	0.26 22	0.30 96	0.71 136	0.72 154	0.66 139	0.77 144	0.57 131	0.31 79	0.70 217	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.16 128	0.27 318

TestStereo	0.39 119	0.32 300	0.42 75	0.45 247	0.20 24	0.41 140	0.38 212	0.69 117	0.66 129	0.56 95	0.78 153	0.48 99	0.43 153	0.59 113	0.37 142	0.18 182	0.13 166	0.20 213	0.15 115	0.23 283	0.14 66

csc	0.39 119	0.18 25	0.46 117	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 96	0.73 158	1.08 345	0.70 166	0.79 158	0.44 77	0.62 248	0.47 55	0.37 142	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.12 4	0.15 103

cscssc	0.39 119	0.18 25	0.46 117	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 96	0.73 158	1.08 345	0.70 166	0.79 158	0.44 77	0.62 248	0.47 55	0.37 142	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.12 4	0.15 103

AFF-stereo	0.39 119	0.20 70	0.42 75	0.37 47	0.22 43	0.27 30	0.31 118	0.67 102	0.72 154	0.66 139	1.12 313	0.75 245	0.38 123	0.57 103	0.35 122	0.11 1	0.09 2	0.16 80	0.16 141	0.14 54	0.12 18

rvit_0105_6	0.40 133	0.28 261	0.68 285	0.51 330	0.30 259	0.39 122	0.41 258	0.53 34	0.68 136	0.41 51	0.45 39	0.50 105	0.45 166	0.55 90	0.37 142	0.28 341	0.26 369	0.24 302	0.22 307	0.22 263	0.17 167

MyStereo06	0.40 133	0.22 121	0.65 271	0.42 172	0.29 235	0.43 154	0.48 302	1.05 274	0.43 57	0.64 128	0.54 76	0.78 259	0.27 40	0.53 81	0.31 85	0.14 25	0.13 166	0.18 146	0.17 191	0.17 152	0.17 167

xx1	0.40 133	0.25 197	0.35 25	0.42 172	0.23 69	0.53 193	0.37 196	0.71 136	1.17 369	0.42 53	0.50 56	0.65 187	0.56 215	0.61 131	0.26 19	0.17 150	0.11 49	0.20 213	0.19 246	0.18 177	0.19 201

DisPM	0.40 133	0.20 70	0.50 161	0.42 172	0.27 191	0.24 9	0.30 96	0.68 107	0.61 115	0.88 277	0.87 205	0.59 156	0.32 86	0.80 270	0.34 113	0.19 219	0.12 104	0.19 178	0.17 191	0.16 128	0.21 247

RAFT+CT+SA	0.40 133	0.24 166	0.40 62	0.53 354	0.27 191	0.28 40	0.45 285	0.79 188	0.81 207	0.51 79	0.90 217	0.42 67	0.39 138	0.81 275	0.33 102	0.15 79	0.11 49	0.18 146	0.18 219	0.15 87	0.15 103

IPLG	0.40 133	0.21 94	0.64 266	0.41 143	0.25 129	0.54 200	0.27 61	0.77 178	0.68 136	0.85 256	0.82 178	0.33 28	0.32 86	0.64 168	0.49 237	0.13 13	0.11 49	0.16 80	0.14 93	0.14 54	0.14 66

IPLGR	0.40 133	0.22 121	0.70 296	0.40 121	0.22 43	0.51 182	0.29 81	0.78 181	0.78 183	0.80 225	0.77 144	0.44 77	0.41 146	0.48 62	0.40 186	0.14 25	0.12 104	0.16 80	0.14 93	0.16 128	0.14 66

PSM-softLoss	0.40 133	0.21 94	0.53 198	0.42 172	0.26 159	0.29 49	0.34 150	0.70 129	0.49 81	0.63 118	0.82 178	0.59 156	0.33 92	0.75 240	0.43 198	0.20 239	0.12 104	0.20 213	0.18 219	0.17 152	0.22 266

KMStereo	0.40 133	0.21 94	0.53 198	0.42 172	0.26 159	0.29 49	0.34 150	0.70 129	0.49 81	0.63 118	0.82 178	0.59 156	0.33 92	0.75 240	0.43 198	0.20 239	0.12 104	0.20 213	0.18 219	0.17 152	0.22 266

RALAANet	0.40 133	0.24 166	0.56 226	0.43 210	0.30 259	0.36 101	0.25 43	0.89 214	0.69 143	0.69 160	0.65 106	0.61 162	0.30 76	0.63 161	0.35 122	0.16 120	0.13 166	0.18 146	0.15 115	0.21 240	0.14 66

GMStereo	0.40 133	0.38 335	0.61 251	0.41 143	0.27 191	0.47 170	0.35 172	0.62 68	1.04 328	0.57 98	0.54 76	0.38 48	0.36 111	0.56 96	0.41 191	0.20 239	0.13 166	0.16 80	0.17 191	0.24 296	0.20 230
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 133	0.22 121	0.58 237	0.42 172	0.29 235	0.62 241	0.27 61	0.87 207	0.42 53	0.65 133	0.86 198	0.52 112	0.35 105	0.67 195	0.43 198	0.15 79	0.13 166	0.17 109	0.14 93	0.15 87	0.17 167
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 133	0.19 44	0.47 128	0.43 210	0.27 191	0.41 140	0.31 118	0.74 165	0.38 30	0.90 291	1.28 354	0.58 146	0.35 105	0.43 35	0.35 122	0.15 79	0.13 166	0.14 20	0.12 42	0.14 54	0.14 66

RAFT-Stereo	0.40 133	0.19 44	0.47 128	0.43 210	0.27 191	0.41 140	0.31 118	0.74 165	0.38 30	0.90 291	1.28 354	0.58 146	0.35 105	0.43 35	0.35 122	0.15 79	0.13 166	0.14 20	0.12 42	0.14 54	0.14 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
riskmin	0.41 147	0.21 94	0.44 98	0.34 13	0.24 103	0.58 224	0.32 130	0.70 129	0.86 234	0.52 82	0.57 86	0.78 259	0.60 239	0.58 106	0.39 166	0.17 150	0.12 104	0.19 178	0.13 70	0.19 212	0.22 266

x	0.41 147	0.25 197	0.46 117	0.36 36	0.24 103	0.54 200	0.31 118	0.94 236	0.58 105	0.60 104	0.72 123	0.61 162	0.53 198	0.52 78	0.50 240	0.18 182	0.16 245	0.17 109	0.16 141	0.17 152	0.18 191

raft_robust	0.41 147	0.24 166	0.39 50	0.43 210	0.22 43	0.40 130	0.33 141	0.80 190	0.98 306	0.80 225	0.88 208	0.41 61	0.32 86	0.89 300	0.30 73	0.14 25	0.12 104	0.16 80	0.18 219	0.15 87	0.13 43

PFNet+	0.41 147	0.20 70	0.53 198	0.40 121	0.25 129	0.28 40	0.22 16	0.66 91	0.76 176	0.85 256	0.79 158	0.63 174	0.34 98	0.75 240	0.37 142	0.20 239	0.14 200	0.23 288	0.20 267	0.17 152	0.21 247

SST-Stereo	0.41 147	0.20 70	0.48 141	0.43 210	0.25 129	0.25 20	0.21 9	0.68 107	0.50 84	1.08 367	0.79 158	0.71 216	0.42 151	0.81 275	0.38 157	0.17 150	0.11 49	0.20 213	0.16 141	0.19 212	0.15 103

RAFT_R40	0.41 147	0.20 70	0.47 128	0.44 234	0.25 129	0.23 8	0.25 43	0.69 117	0.70 146	0.98 332	0.78 153	0.72 231	0.43 153	0.80 270	0.39 166	0.17 150	0.11 49	0.20 213	0.16 141	0.18 177	0.15 103

RAFT-345	0.41 147	0.19 44	0.42 75	0.39 84	0.23 69	0.32 78	0.25 43	0.62 68	0.56 96	0.74 191	1.77 408	0.44 77	0.35 105	0.67 195	0.37 142	0.14 25	0.11 49	0.18 146	0.14 93	0.14 54	0.13 43

rvit_0105_4	0.42 154	0.30 289	0.77 319	0.52 346	0.29 235	0.41 140	0.44 280	0.57 51	0.75 172	0.45 63	0.48 49	0.56 127	0.49 186	0.58 106	0.37 142	0.28 341	0.26 369	0.25 315	0.22 307	0.24 296	0.19 201

MyStereo8	0.42 154	0.21 94	0.64 266	0.43 210	0.29 235	0.55 205	0.28 72	0.72 146	0.50 84	0.73 184	1.01 271	0.57 131	0.44 159	0.52 78	0.52 249	0.15 79	0.12 104	0.16 80	0.14 93	0.19 212	0.21 247

qqq	0.42 154	0.28 261	0.50 161	0.37 47	0.22 43	0.47 170	0.39 227	0.91 220	0.59 106	0.57 98	0.71 122	0.65 187	0.56 215	0.59 113	0.48 228	0.17 150	0.17 277	0.20 213	0.19 246	0.18 177	0.19 201

CIPLG	0.42 154	0.23 145	0.71 298	0.45 247	0.33 307	0.51 182	0.33 141	0.68 107	0.68 136	0.84 244	0.96 243	0.47 94	0.33 92	0.56 96	0.52 249	0.17 150	0.12 104	0.16 80	0.14 93	0.13 20	0.16 128

iRaft-Stereo_20w	0.42 154	0.20 70	0.63 261	0.39 84	0.27 191	0.33 85	0.25 43	1.76 433	0.37 26	0.73 184	0.53 73	0.63 174	0.42 151	0.86 291	0.29 60	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.13 70	0.15 87	0.15 103

IPLGR_C	0.42 154	0.23 145	0.71 298	0.46 271	0.33 307	0.51 182	0.34 150	0.69 117	0.69 143	0.84 244	0.92 230	0.46 89	0.33 92	0.53 81	0.53 260	0.17 150	0.12 104	0.16 80	0.14 93	0.13 20	0.16 128

ACRE	0.42 154	0.23 145	0.73 308	0.45 247	0.33 307	0.50 177	0.33 141	0.68 107	0.70 146	0.82 231	0.92 230	0.46 89	0.32 86	0.53 81	0.52 249	0.17 150	0.12 104	0.15 59	0.14 93	0.13 20	0.16 128

LCNet	0.42 154	0.21 94	0.34 19	0.44 234	0.24 103	0.47 170	0.28 72	0.69 117	0.57 102	0.72 177	1.03 283	0.66 199	0.58 229	0.60 125	0.35 122	0.15 79	0.10 9	0.19 178	0.19 246	0.22 263	0.37 376

HHNet	0.42 154	0.19 44	0.43 93	0.35 19	0.38 336	0.33 85	0.33 141	0.71 136	0.78 183	0.87 269	1.30 360	0.52 112	0.36 111	0.53 81	0.37 142	0.16 120	0.11 49	0.19 178	0.15 115	0.15 87	0.25 304

AnonymousM	0.42 154	0.86 423	0.31 14	0.35 19	0.23 69	0.30 55	0.37 196	0.56 48	0.44 60	0.72 177	0.50 56	0.47 94	0.29 64	0.42 32	0.35 122	0.16 120	0.12 104	1.51 444	0.32 384	0.12 4	0.11 3

sAnonymous2	0.42 154	0.41 352	0.96 368	0.48 298	0.37 330	0.41 140	0.48 302	0.60 59	0.52 89	0.39 38	0.48 49	0.35 37	0.44 159	0.44 38	0.30 73	0.19 219	0.14 200	0.19 178	0.17 191	0.55 418	0.43 396

CroCo_RVC	0.42 154	0.41 352	0.96 368	0.48 298	0.37 330	0.41 140	0.48 302	0.60 59	0.52 89	0.39 38	0.48 49	0.35 37	0.44 159	0.44 38	0.30 73	0.19 219	0.14 200	0.19 178	0.17 191	0.55 418	0.43 396

111	0.42 154	0.18 25	0.46 117	0.35 19	0.19 12	0.52 190	0.28 72	0.76 173	1.16 366	0.52 82	0.92 230	0.65 187	0.51 194	0.65 175	0.37 142	0.15 79	0.10 9	0.14 20	0.12 42	0.13 20	0.16 128

StereoVision	0.43 167	0.29 274	0.54 211	0.50 318	0.28 212	0.37 111	0.38 212	0.75 171	0.63 116	0.46 69	1.11 311	0.53 117	0.38 123	0.57 103	0.34 113	0.21 254	0.24 352	0.25 315	0.24 334	0.26 315	0.17 167

OMP-Stereo	0.43 167	0.23 145	0.50 161	0.53 354	0.25 129	0.36 101	0.24 33	0.73 158	0.81 207	0.78 218	0.64 104	0.88 291	0.41 146	0.95 322	0.36 133	0.15 79	0.12 104	0.20 213	0.15 115	0.16 128	0.13 43

PFNet	0.43 167	0.19 44	0.61 251	0.44 234	0.24 103	0.42 149	0.31 118	0.76 173	0.81 207	1.01 340	0.74 137	0.67 206	0.41 146	0.75 240	0.39 166	0.16 120	0.10 9	0.20 213	0.15 115	0.16 128	0.14 66

IRAFT_RVC	0.43 167	0.20 70	0.52 190	0.45 247	0.24 103	0.26 22	0.51 322	0.76 173	0.78 183	0.77 207	0.80 168	0.73 236	0.50 189	0.74 233	0.39 166	0.18 182	0.10 9	0.21 256	0.17 191	0.17 152	0.15 103

FENet	0.43 167	0.23 145	0.40 62	0.40 121	0.24 103	0.54 200	0.33 141	0.83 199	0.72 154	0.74 191	0.73 125	0.63 174	0.56 215	0.65 175	0.45 211	0.19 219	0.13 166	0.19 178	0.17 191	0.18 177	0.20 230

HITNet	0.43 167	0.27 245	0.50 161	0.34 13	0.18 6	0.65 262	0.32 130	0.99 251	0.70 146	0.73 184	0.86 198	0.66 199	0.56 215	0.61 131	0.47 224	0.14 25	0.10 9	0.15 59	0.13 70	0.18 177	0.13 43
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
rvit_0105_5	0.44 173	0.32 300	0.79 323	0.51 330	0.29 235	0.44 161	0.43 272	0.62 68	0.76 176	0.51 79	0.52 69	0.61 162	0.53 198	0.58 106	0.38 157	0.28 341	0.25 360	0.25 315	0.24 334	0.22 263	0.20 230

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 173	0.22 121	0.83 335	0.39 84	0.45 375	0.41 140	0.26 54	1.04 267	0.50 84	0.54 90	0.76 142	1.03 330	0.43 153	0.67 195	0.28 48	0.16 120	0.11 49	0.17 109	0.19 246	0.21 240	0.21 247

test_sample1	0.44 173	0.24 166	0.52 190	0.35 19	0.23 69	0.59 231	0.36 183	1.05 274	0.57 102	0.66 139	0.78 153	0.70 213	0.71 298	0.62 151	0.51 244	0.18 182	0.15 221	0.17 109	0.16 141	0.18 177	0.18 191

TestStereo1	0.44 173	0.24 166	0.45 104	0.52 346	0.25 129	0.35 94	0.40 239	0.81 192	0.94 285	0.70 166	0.96 243	0.48 99	0.45 166	0.94 317	0.33 102	0.16 120	0.13 166	0.18 146	0.16 141	0.15 87	0.14 66

test_5	0.44 173	0.25 197	0.48 141	0.53 354	0.28 212	0.28 40	0.42 265	0.77 178	0.87 241	0.63 118	0.91 224	0.73 236	0.53 198	0.82 280	0.36 133	0.14 25	0.11 49	0.18 146	0.18 219	0.18 177	0.16 128

SA-5K	0.44 173	0.24 166	0.45 104	0.52 346	0.25 129	0.35 94	0.40 239	0.81 192	0.94 285	0.70 166	0.96 243	0.48 99	0.45 166	0.94 317	0.33 102	0.16 120	0.13 166	0.18 146	0.16 141	0.15 87	0.14 66

dd	0.44 173	0.40 348	0.62 257	0.44 234	0.26 159	0.51 182	0.38 212	0.72 146	1.07 341	0.60 104	0.66 109	0.43 74	0.40 142	0.68 204	0.53 260	0.24 306	0.15 221	0.21 256	0.16 141	0.24 296	0.19 201

GANet-ADL	0.44 173	0.27 245	0.48 141	0.44 234	0.30 259	0.54 200	0.36 183	0.94 236	0.88 252	0.64 128	0.72 123	0.68 209	0.44 159	0.55 90	0.44 205	0.22 272	0.15 221	0.15 59	0.13 70	0.18 177	0.21 247

GMM-Stereo	0.44 173	0.20 70	0.39 50	0.42 172	0.25 129	0.50 177	0.44 280	0.72 146	0.57 102	0.77 207	1.37 370	0.76 252	0.38 123	0.62 151	0.34 113	0.15 79	0.10 9	0.20 213	0.19 246	0.17 152	0.28 328

test_sample2	0.45 182	0.24 166	0.49 149	0.34 13	0.21 33	0.60 236	0.43 272	1.01 258	0.73 163	0.67 148	0.80 168	0.70 213	0.64 261	0.65 175	0.41 191	0.19 219	0.15 221	0.18 146	0.16 141	0.19 212	0.19 201

MyStereo04	0.45 182	0.23 145	0.52 190	0.43 210	0.29 235	0.40 130	0.48 302	1.02 261	1.12 353	0.62 111	0.58 89	0.55 121	0.56 215	0.77 257	0.45 211	0.14 25	0.13 166	0.19 178	0.17 191	0.18 177	0.17 167

SA	0.45 182	0.26 229	0.50 161	0.47 290	0.24 103	0.46 168	0.36 183	0.79 188	1.00 313	0.61 108	1.04 286	0.50 105	0.50 189	0.98 334	0.33 102	0.16 120	0.13 166	0.21 256	0.19 246	0.15 87	0.14 66

GwcNet-ADL	0.45 182	0.24 166	0.51 170	0.46 271	0.30 259	0.41 140	0.40 239	0.95 239	0.98 306	0.73 184	0.78 153	0.61 162	0.41 146	0.67 195	0.55 267	0.20 239	0.14 200	0.15 59	0.14 93	0.19 212	0.22 266

IIG-Stereo	0.45 182	0.22 121	0.48 141	0.51 330	0.26 159	0.43 154	0.21 9	0.73 158	0.80 198	0.84 244	0.95 239	0.82 274	0.46 173	0.95 322	0.37 142	0.16 120	0.12 104	0.19 178	0.15 115	0.15 87	0.12 18

DN-CSS_ROB	0.45 182	0.27 245	0.74 312	0.41 143	0.29 235	0.43 154	0.29 81	0.80 190	0.78 183	0.73 184	1.08 305	0.48 99	0.45 166	0.81 275	0.40 186	0.15 79	0.12 104	0.21 256	0.19 246	0.18 177	0.17 167

MyStereo05	0.46 188	0.22 121	0.51 170	0.42 172	0.29 235	0.43 154	0.48 302	0.96 244	1.12 353	0.77 207	0.62 100	0.51 109	0.57 226	0.79 267	0.43 198	0.14 25	0.13 166	0.18 146	0.17 191	0.17 152	0.17 167

CASS	0.46 188	0.28 261	0.45 104	0.48 298	0.22 43	0.63 246	0.34 150	0.99 251	0.66 129	0.76 199	0.86 198	0.61 162	0.58 229	0.58 106	0.44 205	0.29 351	0.16 245	0.22 269	0.18 219	0.23 283	0.28 328
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 188	0.20 70	0.48 141	0.46 271	0.27 191	0.34 92	0.39 227	0.62 68	0.74 169	0.78 218	1.44 382	0.86 281	0.38 123	1.09 358	0.27 37	0.13 13	0.13 166	0.18 146	0.16 141	0.16 128	0.12 18

iRaft-Stereo_5w	0.46 188	0.22 121	0.53 198	0.43 210	0.30 259	0.30 55	0.53 332	0.66 91	0.71 152	0.62 111	0.89 211	1.01 326	0.67 278	0.76 250	0.67 300	0.13 13	0.12 104	0.17 109	0.15 115	0.15 87	0.17 167

TransformOpticalFlow	0.46 188	0.21 94	0.49 149	0.42 172	0.24 103	0.36 101	0.46 288	1.04 267	0.84 223	0.67 148	1.14 321	0.73 236	0.56 215	0.78 265	0.33 102	0.15 79	0.10 9	0.17 109	0.15 115	0.14 54	0.15 103

RAFT	0.46 188	0.23 145	0.52 190	0.48 298	0.27 191	0.55 205	0.47 296	0.68 107	0.60 113	0.83 238	0.82 178	1.00 322	0.56 215	0.76 250	0.37 142	0.18 182	0.16 245	0.22 269	0.20 267	0.16 128	0.14 66

Prome-Stereo	0.46 188	0.20 70	0.37 41	0.45 247	0.26 159	0.40 130	0.42 265	0.69 117	0.49 81	0.96 326	1.84 411	0.58 146	0.64 261	0.63 161	0.32 92	0.15 79	0.11 49	0.16 80	0.14 93	0.17 152	0.30 339

GES	0.46 188	0.25 197	0.62 257	0.41 143	0.30 259	0.62 241	0.37 196	1.06 279	0.70 146	0.75 194	0.83 183	0.47 94	0.52 197	0.69 210	0.46 215	0.23 296	0.17 277	0.17 109	0.16 141	0.18 177	0.24 298

HCRNet	0.46 188	0.35 316	0.45 104	0.54 364	0.26 159	0.52 190	0.29 81	0.87 207	0.64 120	0.75 194	0.82 178	0.76 252	0.53 198	0.70 217	0.38 157	0.24 306	0.16 245	0.24 302	0.20 267	0.21 240	0.20 230

mmm	0.47 197	0.28 261	0.51 170	0.39 84	0.25 129	0.61 237	0.38 212	1.00 257	0.60 113	0.77 207	1.07 299	0.65 187	0.53 198	0.61 131	0.49 237	0.18 182	0.15 221	0.23 288	0.20 267	0.21 240	0.20 230

ffm	0.47 197	0.28 261	0.68 285	0.39 84	0.26 159	0.56 211	0.40 239	0.72 146	1.13 358	0.76 199	0.98 255	0.71 216	0.55 208	0.61 131	0.26 19	0.17 150	0.11 49	0.25 315	0.21 286	0.16 128	0.17 167

BUS	0.47 197	0.26 229	0.47 128	0.46 271	0.29 235	0.78 306	0.34 150	0.99 251	0.80 198	0.77 207	0.80 168	0.64 181	0.54 205	0.66 185	0.56 269	0.21 254	0.15 221	0.22 269	0.19 246	0.18 177	0.19 201

STrans-v2	0.47 197	0.21 94	0.49 149	0.41 143	0.25 129	0.54 200	0.49 313	1.16 311	0.82 217	0.67 148	1.05 289	0.71 216	0.67 278	0.74 233	0.34 113	0.15 79	0.11 49	0.17 109	0.15 115	0.14 54	0.14 66

Anonymous3	0.47 197	0.35 316	0.91 361	0.50 318	0.38 336	0.81 323	0.55 341	0.76 173	0.66 129	0.52 82	0.65 106	0.44 77	0.45 166	0.66 185	0.39 166	0.25 318	0.25 360	0.22 269	0.21 286	0.23 283	0.24 298

CFNet_pseudo	0.47 197	0.25 197	0.55 215	0.38 64	0.28 212	0.58 224	0.32 130	0.89 214	0.90 261	0.83 238	1.03 283	0.75 245	0.48 182	0.61 131	0.46 215	0.17 150	0.13 166	0.24 302	0.16 141	0.26 315	0.21 247

ACVNet	0.47 197	0.24 166	0.39 50	0.40 121	0.28 212	0.58 224	0.40 239	0.91 220	0.81 207	0.67 148	0.96 243	0.79 266	0.66 269	0.65 175	0.71 309	0.18 182	0.15 221	0.16 80	0.15 115	0.18 177	0.15 103

DMCA	0.47 197	0.27 245	0.59 245	0.39 84	0.29 235	0.53 193	0.34 150	0.98 248	0.70 146	0.78 218	0.83 183	0.79 266	0.55 208	0.54 89	0.57 275	0.21 254	0.16 245	0.21 256	0.16 141	0.19 212	0.22 266

ccs_rob	0.47 197	0.25 197	0.55 215	0.38 64	0.28 212	0.58 224	0.32 130	0.89 214	0.90 261	0.83 238	1.02 273	0.75 245	0.48 182	0.61 131	0.46 215	0.17 150	0.12 104	0.24 302	0.16 141	0.26 315	0.21 247

rvit_0105_3	0.48 206	0.35 316	0.85 348	0.56 373	0.31 271	0.48 175	0.48 302	0.65 87	0.81 207	0.66 139	0.59 91	0.66 199	0.56 215	0.66 185	0.41 191	0.30 358	0.27 373	0.29 358	0.28 366	0.21 240	0.21 247

UGAM-zero	0.48 206	0.21 94	0.66 273	0.38 64	0.23 69	0.36 101	0.22 16	1.30 368	0.43 57	0.67 148	0.61 97	1.74 417	0.89 364	0.79 267	0.27 37	0.15 79	0.12 104	0.15 59	0.12 42	0.13 20	0.14 66

rvit_stereo_0075_2	0.48 206	0.38 335	0.74 312	0.54 364	0.46 384	0.43 154	0.35 172	0.85 203	0.68 136	0.56 95	0.73 125	0.59 156	0.47 178	0.64 168	0.47 224	0.33 374	0.23 343	0.35 382	0.26 354	0.32 350	0.26 308

DispNO	0.48 206	0.24 166	0.84 342	0.40 121	0.31 271	0.58 224	0.39 227	0.91 220	0.79 190	0.79 223	0.83 183	0.71 216	0.59 235	0.75 240	0.50 240	0.19 219	0.14 200	0.20 213	0.18 219	0.16 128	0.17 167

CoDeX	0.48 206	0.21 94	0.53 198	0.43 210	0.25 129	0.74 300	0.38 212	1.36 386	0.82 217	0.84 244	0.96 243	0.63 174	0.57 226	0.63 161	0.40 186	0.17 150	0.13 166	0.17 109	0.15 115	0.16 128	0.15 103

IER	0.48 206	0.25 197	0.60 250	0.38 64	0.28 212	0.67 278	0.38 212	0.82 197	0.68 136	0.88 277	0.95 239	0.74 240	0.79 334	0.62 151	0.46 215	0.17 150	0.14 200	0.17 109	0.17 191	0.17 152	0.16 128

BSDual-CNN	0.48 206	0.26 229	0.47 128	0.46 271	0.29 235	0.75 303	0.46 288	0.99 251	0.80 198	0.77 207	0.80 168	0.76 252	0.59 235	0.66 185	0.48 228	0.21 254	0.15 221	0.22 269	0.19 246	0.18 177	0.19 201

PSM-AAD	0.48 206	0.21 94	0.39 50	0.44 234	0.23 69	0.56 211	0.47 296	0.67 102	0.73 163	1.08 367	1.12 313	0.58 146	0.87 358	0.63 161	0.33 102	0.15 79	0.11 49	0.25 315	0.26 354	0.18 177	0.42 392

KYRaft	0.48 206	0.21 94	0.41 67	0.45 247	0.23 69	0.43 154	0.36 183	0.68 107	0.45 64	0.94 309	1.72 406	0.78 259	0.40 142	0.65 175	0.32 92	0.16 120	0.11 49	0.18 146	0.22 307	0.17 152	0.76 432

ASMatch	0.48 206	0.20 70	0.47 128	0.39 84	0.28 212	0.37 111	0.26 54	0.76 173	0.72 154	0.77 207	2.29 423	0.61 162	0.51 194	0.64 168	0.39 166	0.15 79	0.12 104	0.17 109	0.15 115	0.14 54	0.22 266

ICVP	0.48 206	0.26 229	0.42 75	0.49 307	0.28 212	0.63 246	0.43 272	1.05 274	0.72 154	0.68 157	0.95 239	0.75 245	0.56 215	0.55 90	0.61 287	0.24 306	0.18 291	0.19 178	0.17 191	0.19 212	0.21 247
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 206	0.25 197	0.82 331	0.42 172	0.25 129	0.56 211	0.54 338	0.82 197	0.82 217	0.92 299	0.75 139	0.75 245	0.48 182	0.89 300	0.37 142	0.15 79	0.12 104	0.23 288	0.22 307	0.14 54	0.14 66

SFCPSM	0.48 206	0.22 121	0.59 245	0.41 143	0.27 191	0.85 335	0.36 183	1.39 388	0.79 190	0.81 229	0.85 194	0.54 119	0.50 189	0.60 125	0.39 166	0.18 182	0.14 200	0.18 146	0.20 267	0.17 152	0.16 128

test_sample4	0.49 219	0.27 245	0.55 215	0.36 36	0.23 69	0.70 283	0.37 196	1.22 339	0.86 234	0.82 231	0.86 198	0.62 169	0.58 229	0.71 224	0.49 237	0.21 254	0.16 245	0.21 256	0.20 267	0.22 263	0.21 247

test_sample3	0.49 219	0.27 245	0.55 215	0.36 36	0.23 69	0.70 283	0.37 196	1.21 332	0.87 241	0.79 223	0.84 186	0.66 199	0.53 198	0.70 217	0.50 240	0.21 254	0.16 245	0.20 213	0.19 246	0.21 240	0.21 247

PCWNet_CMD	0.49 219	0.25 197	0.56 226	0.40 121	0.27 191	0.64 255	0.32 130	0.98 248	0.99 309	0.87 269	1.07 299	0.78 259	0.46 173	0.61 131	0.44 205	0.17 150	0.13 166	0.21 256	0.16 141	0.26 315	0.20 230

testlalala_base	0.49 219	0.26 229	0.44 98	0.47 290	0.34 317	0.57 219	0.26 54	0.60 59	0.37 26	0.52 82	0.56 84	0.46 89	0.31 79	0.45 43	0.33 102	1.56 451	0.11 49	0.14 20	0.10 15	1.85 443	0.15 103

Sa-1000	0.49 219	0.25 197	0.45 104	0.46 271	0.25 129	0.64 255	0.34 150	0.85 203	0.95 289	0.85 256	1.51 392	0.55 121	0.44 159	0.94 317	0.31 85	0.16 120	0.12 104	0.21 256	0.20 267	0.15 87	0.14 66

DEmStereo	0.49 219	0.18 25	0.53 198	0.39 84	0.26 159	0.57 219	0.33 141	0.65 87	0.75 172	0.90 291	1.65 400	0.57 131	1.02 383	0.63 161	0.44 205	0.14 25	0.12 104	0.16 80	0.16 141	0.14 54	0.17 167

DRaft	0.49 219	0.18 25	0.50 161	0.38 64	0.25 129	0.57 219	0.39 227	0.67 102	0.86 234	1.02 344	1.75 407	0.50 105	0.79 334	0.65 175	0.42 196	0.14 25	0.11 49	0.16 80	0.16 141	0.14 54	0.17 167

GrayStereo	0.49 219	0.20 70	0.44 98	0.47 290	0.29 235	0.51 182	0.62 362	0.71 136	0.66 129	1.04 352	1.46 386	0.77 257	0.73 313	0.58 106	0.35 122	0.15 79	0.12 104	0.17 109	0.17 191	0.15 87	0.30 339

cf-r	0.49 219	0.24 166	0.49 149	0.40 121	0.23 69	0.58 224	0.38 212	0.92 229	0.87 241	0.77 207	1.06 295	0.98 316	0.67 278	0.59 113	0.61 287	0.21 254	0.14 200	0.17 109	0.19 246	0.15 87	0.16 128

GANet-RSSM	0.49 219	0.22 121	0.42 75	0.39 84	0.26 159	0.58 224	0.41 258	1.12 298	0.82 217	0.73 184	1.02 273	0.88 291	0.75 318	0.67 195	0.48 228	0.22 272	0.16 245	0.18 146	0.19 246	0.18 177	0.18 191

BEATNet_4x	0.49 219	0.35 316	0.72 304	0.38 64	0.20 24	0.65 262	0.36 183	1.08 286	0.78 183	0.78 218	0.88 208	0.73 236	0.64 261	0.71 224	0.60 283	0.16 120	0.12 104	0.16 80	0.15 115	0.24 296	0.18 191

MSMDNet	0.49 219	0.25 197	0.56 226	0.40 121	0.27 191	0.64 255	0.32 130	0.99 251	0.99 309	0.87 269	1.07 299	0.79 266	0.46 173	0.61 131	0.44 205	0.17 150	0.13 166	0.20 213	0.16 141	0.25 307	0.20 230

MLCV	0.49 219	0.26 229	0.73 308	0.38 64	0.18 6	0.64 255	0.33 141	0.84 202	0.89 257	0.96 326	1.12 313	0.72 231	0.45 166	1.00 344	0.59 282	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.14 54	0.14 66

test_sample5	0.50 232	0.28 261	0.55 215	0.37 47	0.23 69	0.65 262	0.38 212	1.19 323	0.86 234	0.81 229	0.97 251	0.64 181	0.60 239	0.72 229	0.48 228	0.22 272	0.16 245	0.22 269	0.21 286	0.23 283	0.22 266

gwcnet-sp	0.50 232	0.25 197	0.84 342	0.41 143	0.27 191	0.79 312	0.40 239	0.93 231	0.85 228	0.95 314	0.79 158	0.65 187	0.63 253	0.69 210	0.52 249	0.18 182	0.17 277	0.18 146	0.18 219	0.18 177	0.19 201

scenet	0.50 232	0.25 197	0.84 342	0.41 143	0.27 191	0.79 312	0.40 239	0.93 231	0.85 228	0.95 314	0.79 158	0.65 187	0.63 253	0.69 210	0.52 249	0.18 182	0.17 277	0.18 146	0.18 219	0.18 177	0.19 201

ssnet	0.50 232	0.25 197	0.84 342	0.41 143	0.27 191	0.79 312	0.40 239	0.93 231	0.85 228	0.95 314	0.79 158	0.65 187	0.63 253	0.69 210	0.52 249	0.18 182	0.17 277	0.18 146	0.18 219	0.18 177	0.19 201

psmg	0.50 232	0.26 229	0.47 128	0.42 172	0.29 235	0.82 326	0.42 265	1.07 281	0.80 198	0.95 314	0.94 235	0.76 252	0.59 235	0.66 185	0.48 228	0.21 254	0.16 245	0.20 213	0.20 267	0.19 212	0.19 201

UDGNet	0.50 232	0.82 418	0.56 226	0.51 330	0.32 295	0.41 140	0.34 150	0.71 136	0.93 278	0.65 133	0.60 94	0.58 146	0.44 159	0.65 175	0.43 198	0.33 374	0.15 221	0.67 430	0.20 267	0.49 406	0.23 287

PSMNet-ADL	0.50 232	0.28 261	0.43 93	0.49 307	0.31 271	0.70 283	0.38 212	0.94 236	0.81 207	0.62 111	0.80 168	0.91 304	0.62 248	0.76 250	0.68 304	0.24 306	0.18 291	0.19 178	0.20 267	0.22 263	0.22 266

PSMNet-RSSM	0.50 232	0.24 166	0.41 67	0.43 210	0.26 159	0.51 182	0.40 239	1.16 311	0.79 190	0.75 194	1.07 299	0.87 287	0.69 288	0.66 185	0.52 249	0.24 306	0.16 245	0.23 288	0.26 354	0.20 229	0.20 230

CFNet-ft	0.50 232	0.25 197	0.39 50	0.41 143	0.26 159	0.66 269	0.37 196	0.91 220	0.87 241	0.67 148	1.00 267	1.05 339	0.70 293	0.68 204	0.57 275	0.23 296	0.16 245	0.24 302	0.21 286	0.24 296	0.19 201

CFNet_RVC	0.50 232	0.25 197	0.39 50	0.41 143	0.26 159	0.66 269	0.37 196	0.91 220	0.87 241	0.67 148	1.00 267	1.05 339	0.70 293	0.68 204	0.57 275	0.23 296	0.16 245	0.24 302	0.21 286	0.24 296	0.19 201

UCFNet_RVC	0.50 232	0.27 245	0.37 41	0.40 121	0.27 191	0.66 269	0.42 265	1.18 319	0.86 234	0.70 166	0.89 211	0.91 304	0.60 239	0.62 151	0.48 228	0.24 306	0.18 291	0.28 350	0.27 360	0.25 307	0.24 298

DCVSM-stereo	0.51 243	0.28 261	0.56 226	0.39 84	0.29 235	0.55 205	0.28 72	0.78 181	0.78 183	1.11 377	0.77 144	1.04 335	0.76 327	0.65 175	0.52 249	0.20 239	0.20 317	0.24 302	0.21 286	0.25 307	0.31 346

test_sample6	0.51 243	0.27 245	0.55 215	0.38 64	0.23 69	0.64 255	0.39 227	1.18 319	0.88 252	0.84 244	1.06 295	0.66 199	0.61 245	0.75 240	0.52 249	0.23 296	0.17 277	0.22 269	0.22 307	0.24 296	0.23 287

qqq1	0.51 243	0.24 166	0.67 278	0.35 19	0.20 24	0.63 246	0.34 150	1.26 352	1.06 334	0.85 256	1.02 273	0.71 216	0.66 269	0.96 325	0.36 133	0.19 219	0.16 245	0.14 20	0.12 42	0.15 87	0.16 128

fff1	0.51 243	0.24 166	0.67 278	0.35 19	0.20 24	0.63 246	0.34 150	1.26 352	1.06 334	0.85 256	1.02 273	0.71 216	0.66 269	0.96 325	0.36 133	0.19 219	0.16 245	0.14 20	0.12 42	0.15 87	0.16 128

DualNet	0.51 243	0.28 261	0.55 215	0.37 47	0.23 69	0.65 262	0.38 212	1.19 323	0.86 234	0.84 244	1.06 295	0.64 181	0.60 239	0.72 229	0.48 228	0.22 272	0.16 245	0.22 269	0.21 286	0.23 283	0.22 266

GMStereo_Zeroshot	0.51 243	0.46 367	0.80 324	0.50 318	0.28 212	0.57 219	0.30 96	0.75 171	0.79 190	0.88 277	0.94 235	0.90 298	0.37 115	0.77 257	0.46 215	0.27 332	0.14 200	0.26 331	0.15 115	0.39 382	0.19 201

CFNet_ucs	0.51 243	0.25 197	0.58 237	0.39 84	0.31 271	0.59 231	0.35 172	1.04 267	0.95 289	0.89 284	1.19 338	0.80 270	0.49 186	0.66 185	0.45 211	0.21 254	0.16 245	0.26 331	0.18 219	0.27 324	0.23 287

anonymousa	0.51 243	0.21 94	0.47 128	0.39 84	0.25 129	0.89 343	0.36 183	0.78 181	0.63 116	0.88 277	1.54 393	1.09 353	0.67 278	0.53 81	0.46 215	0.17 150	0.14 200	0.19 178	0.21 286	0.16 128	0.16 128

hknet	0.51 243	0.26 229	0.58 237	0.46 271	0.29 235	0.75 303	0.46 288	0.99 251	0.89 257	0.77 207	0.80 168	0.96 313	0.67 278	0.75 240	0.50 240	0.19 219	0.15 221	0.22 269	0.19 246	0.18 177	0.19 201

CrosDoStereo	0.51 243	0.19 44	0.46 117	0.39 84	0.24 103	0.39 122	1.14 427	0.69 117	0.87 241	0.94 309	1.36 367	0.62 169	0.75 318	0.68 204	0.46 215	0.15 79	0.12 104	0.17 109	0.18 219	0.14 54	0.16 128

DeepStereo_LL	0.51 243	0.19 44	0.46 117	0.39 84	0.24 103	0.39 122	1.14 427	0.69 117	0.87 241	0.94 309	1.36 367	0.62 169	0.75 318	0.68 204	0.46 215	0.15 79	0.12 104	0.17 109	0.18 219	0.14 54	0.16 128

THIR-Stereo	0.51 243	0.19 44	0.47 128	0.39 84	0.23 69	0.74 300	0.64 367	0.68 107	0.88 252	1.03 347	1.40 373	0.71 216	0.75 318	0.64 168	0.43 198	0.16 120	0.11 49	0.17 109	0.18 219	0.15 87	0.17 167

GwcNet-RSSM	0.51 243	0.25 197	0.51 170	0.41 143	0.24 103	0.56 211	0.41 258	0.97 246	0.96 296	0.75 194	1.17 333	0.89 296	0.66 269	0.66 185	0.74 315	0.22 272	0.15 221	0.19 178	0.21 286	0.17 152	0.16 128

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 256	0.23 145	1.38 407	0.40 121	0.53 399	0.29 49	0.30 96	1.49 406	0.45 64	0.69 160	1.15 323	0.98 316	0.32 86	0.70 217	0.29 60	0.15 79	0.11 49	0.17 109	0.20 267	0.22 263	0.27 318

ToySt	0.52 256	0.27 245	0.93 362	0.42 172	0.28 212	0.67 278	0.56 344	0.88 213	0.79 190	0.61 108	0.85 194	0.92 307	0.70 293	0.72 229	0.61 287	0.16 120	0.17 277	0.21 256	0.21 286	0.22 263	0.21 247

NINENet	0.52 256	0.30 289	0.55 215	0.46 271	0.33 307	0.78 306	0.34 150	1.18 319	0.91 267	0.84 244	0.97 251	0.64 181	0.54 205	0.74 233	0.56 269	0.23 296	0.20 317	0.25 315	0.18 219	0.22 263	0.22 266

AACVNet	0.52 256	0.25 197	0.56 226	0.48 298	0.29 235	0.55 205	0.38 212	0.96 244	0.59 106	0.83 238	1.03 283	1.03 330	0.77 332	0.91 309	0.58 280	0.22 272	0.18 291	0.24 302	0.18 219	0.24 296	0.22 266

acv_ft	0.52 256	0.24 166	0.64 266	0.45 247	0.28 212	0.85 335	0.40 239	0.95 239	0.81 207	1.00 338	0.96 243	0.79 266	0.62 248	0.65 175	0.88 339	0.18 182	0.15 221	0.16 80	0.15 115	0.18 177	0.15 103

AdaStereo	0.52 256	0.34 312	0.53 198	0.49 307	0.25 129	0.71 288	0.36 183	1.24 344	0.91 267	0.77 207	0.98 255	0.75 245	0.50 189	0.71 224	0.51 244	0.27 332	0.13 166	0.28 350	0.18 219	0.23 283	0.18 191
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.
iResNet	0.52 256	0.31 298	0.86 349	0.44 234	0.22 43	0.66 269	0.47 296	0.92 229	1.02 320	0.89 284	1.12 313	0.69 211	0.55 208	0.86 291	0.60 283	0.15 79	0.11 49	0.15 59	0.12 42	0.17 152	0.17 167

DDVS	0.53 263	0.32 300	0.63 261	0.42 172	0.31 271	0.71 288	0.35 172	0.95 239	0.69 143	0.86 266	0.90 217	1.11 356	0.46 173	0.90 306	0.67 300	0.23 296	0.17 277	0.22 269	0.18 219	0.25 307	0.28 328

SMFormer	0.53 263	0.24 166	0.67 278	0.35 19	0.20 24	0.63 246	0.34 150	1.26 352	1.06 334	0.85 256	1.02 273	0.71 216	0.66 269	0.96 325	0.60 283	0.19 219	0.16 245	0.18 146	0.17 191	0.19 212	0.20 230

tta	0.53 263	0.24 166	0.67 278	0.35 19	0.20 24	0.63 246	0.34 150	1.26 352	1.06 334	0.85 256	1.02 273	0.71 216	0.66 269	0.96 325	0.60 283	0.19 219	0.16 245	0.18 146	0.17 191	0.15 87	0.16 128

CFNet	0.53 263	0.30 289	0.53 198	0.42 172	0.28 212	0.73 296	0.35 172	1.21 332	1.01 315	0.74 191	1.07 299	0.85 277	0.60 239	0.83 282	0.58 280	0.19 219	0.15 221	0.23 288	0.23 320	0.21 240	0.17 167

HSM	0.53 263	0.25 197	0.46 117	0.40 121	0.25 129	0.74 300	0.44 280	1.29 366	0.78 183	0.82 231	0.92 230	1.21 366	0.75 318	0.90 306	0.48 228	0.18 182	0.14 200	0.17 109	0.14 93	0.17 152	0.18 191

UGAM	0.54 268	0.23 145	0.51 170	0.46 271	0.26 159	0.40 130	0.52 328	0.65 87	1.19 374	0.78 218	1.15 323	1.38 393	0.56 215	1.03 350	0.56 269	0.18 182	0.15 221	0.25 315	0.21 286	0.15 87	0.13 43

ITSA-stereo	0.54 268	0.29 274	0.55 215	0.41 143	0.23 69	0.59 231	0.35 172	1.31 370	1.25 382	0.82 231	0.80 168	0.72 231	0.58 229	0.89 300	0.72 312	0.22 272	0.18 291	0.23 288	0.22 307	0.22 263	0.29 334

test_sample7	0.54 268	0.30 289	0.55 215	0.37 47	0.28 212	0.63 246	0.47 296	1.11 294	0.92 273	0.93 302	0.89 211	0.86 281	0.71 298	0.74 233	0.53 260	0.27 332	0.22 334	0.27 339	0.26 354	0.27 324	0.26 308

DAS	0.54 268	0.26 229	0.66 273	0.49 307	0.31 271	0.61 237	0.43 272	0.89 214	1.01 315	0.95 314	1.16 328	0.71 216	0.85 351	0.89 300	0.47 224	0.18 182	0.14 200	0.18 146	0.15 115	0.22 263	0.19 201

SepStereo	0.54 268	0.26 229	0.66 273	0.49 307	0.31 271	0.61 237	0.43 272	0.89 214	1.01 315	0.95 314	1.16 328	0.71 216	0.85 351	0.97 332	0.47 224	0.18 182	0.14 200	0.18 146	0.15 115	0.22 263	0.19 201

RAFT + AFF	0.54 268	0.30 289	0.84 342	0.51 330	0.32 295	0.63 246	0.57 346	1.05 274	0.95 289	0.80 225	0.87 205	0.85 277	0.57 226	0.87 293	0.51 244	0.18 182	0.21 325	0.23 288	0.22 307	0.19 212	0.19 201

ac_64	0.54 268	0.24 166	0.58 237	0.46 271	0.28 212	0.79 312	0.44 280	1.11 294	0.63 116	0.94 309	0.85 194	1.06 343	0.70 293	0.76 250	0.72 312	0.22 272	0.18 291	0.20 213	0.19 246	0.18 177	0.16 128

DMCA-RVC	0.54 268	0.32 300	0.83 335	0.51 330	0.32 295	0.59 231	0.38 212	0.89 214	0.70 146	0.95 314	0.88 208	0.90 298	0.69 288	0.75 240	0.63 294	0.23 296	0.18 291	0.31 369	0.24 334	0.27 324	0.21 247

AASNet	0.55 276	0.27 245	0.62 257	0.51 330	0.32 295	0.73 296	0.44 280	1.55 413	0.88 252	0.88 277	0.94 235	0.64 181	0.63 253	0.62 151	0.84 334	0.23 296	0.20 317	0.20 213	0.16 141	0.22 263	0.20 230

LMCR-Stereo	0.55 276	0.33 307	0.57 235	0.60 386	0.30 259	0.80 318	0.36 183	1.30 368	0.79 190	0.90 291	1.04 286	0.57 131	0.64 261	0.87 293	0.73 314	0.20 239	0.15 221	0.19 178	0.14 93	0.25 307	0.18 191

UNet	0.55 276	0.27 245	0.72 304	0.45 247	0.41 352	0.97 354	0.40 239	1.01 258	0.80 198	0.87 269	0.90 217	1.03 330	0.75 318	0.76 250	0.67 300	0.19 219	0.15 221	0.20 213	0.17 191	0.21 240	0.18 191

UPFNet	0.55 276	0.26 229	0.59 245	0.46 271	0.38 336	0.83 329	0.48 302	1.03 266	0.80 198	0.92 299	0.91 224	0.85 277	0.67 278	0.87 293	0.78 321	0.20 239	0.21 325	0.20 213	0.20 267	0.20 229	0.15 103

HSM-Net_RVC	0.55 276	0.23 145	0.37 41	0.38 64	0.22 43	0.86 337	0.40 239	1.31 370	0.93 278	0.92 299	1.15 323	1.26 370	0.71 298	0.75 240	0.53 260	0.17 150	0.14 200	0.16 80	0.15 115	0.17 152	0.17 167
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 276	0.33 307	0.71 298	0.46 271	0.31 271	0.66 269	0.43 272	1.07 281	0.89 257	0.93 302	0.91 224	0.98 316	0.61 245	0.76 250	0.64 296	0.22 272	0.18 291	0.22 269	0.22 307	0.22 263	0.24 298
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 276	0.37 327	0.67 278	0.42 172	0.31 271	0.50 177	0.43 272	1.22 339	0.73 163	0.86 266	1.05 289	0.85 277	0.58 229	0.90 306	0.56 269	0.29 351	0.23 343	0.22 269	0.22 307	0.26 315	0.26 308

iResNetv2_ROB	0.55 276	0.29 274	0.86 349	0.39 84	0.25 129	0.67 278	0.37 196	1.21 332	1.02 320	1.02 344	1.10 307	0.89 296	0.79 334	0.74 233	0.43 198	0.19 219	0.13 166	0.15 59	0.11 26	0.19 212	0.16 128

iResNet_ROB	0.55 276	0.24 166	0.61 251	0.38 64	0.22 43	0.66 269	0.30 96	1.59 421	1.33 397	0.94 309	1.05 289	0.81 272	0.69 288	0.84 286	0.46 215	0.17 150	0.12 104	0.14 20	0.09 5	0.15 87	0.20 230

rvit_105_1	0.56 285	0.42 356	0.84 342	0.59 384	0.37 330	0.59 231	0.68 372	0.73 158	0.97 301	0.82 231	0.69 118	0.75 245	0.63 253	0.80 270	0.56 269	0.34 382	0.29 381	0.31 369	0.34 391	0.23 283	0.23 287

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 285	3.08 470	2.41 441	0.32 7	0.18 6	0.29 49	0.20 3	0.39 2	0.33 11	0.29 10	0.25 4	0.18 1	0.18 3	0.32 5	0.22 1	1.08 445	0.09 2	0.17 109	0.16 141	0.15 87	0.96 439

ff1	0.56 285	0.28 261	0.68 285	0.39 84	0.26 159	0.56 211	0.40 239	0.72 146	1.13 358	0.76 199	0.98 255	0.71 216	0.55 208	1.25 377	1.46 406	0.17 150	0.11 49	0.25 315	0.21 286	0.16 128	0.17 167

ttt	0.56 285	0.27 245	0.49 149	0.39 84	0.25 129	0.65 262	0.42 265	1.24 344	1.08 345	0.76 199	1.10 307	0.63 174	0.51 194	0.95 322	1.03 372	0.25 318	0.22 334	0.22 269	0.21 286	0.25 307	0.25 304

FTStereo	0.56 285	0.21 94	0.39 50	0.42 172	0.25 129	0.39 122	0.73 388	0.69 117	0.45 64	1.09 371	3.23 443	0.69 211	0.71 298	0.55 90	0.34 113	0.15 79	0.13 166	0.19 178	0.17 191	0.15 87	0.32 350

GEStereo_RVC	0.56 285	0.30 289	0.70 296	0.51 330	0.31 271	0.70 283	0.54 338	1.31 370	0.93 278	0.85 256	0.86 198	0.84 275	0.63 253	0.92 311	0.67 300	0.24 306	0.16 245	0.19 178	0.17 191	0.21 240	0.23 287

CSP-Net	0.57 291	0.29 274	0.55 215	0.42 172	0.29 235	1.20 394	0.49 313	1.29 366	0.75 172	0.98 332	0.97 251	0.88 291	0.69 288	0.85 289	0.66 297	0.27 332	0.18 291	0.17 109	0.17 191	0.18 177	0.19 201

ADLNet2	0.57 291	0.26 229	0.71 298	0.48 298	0.31 271	0.83 329	0.51 322	1.10 293	0.99 309	0.85 256	0.99 263	0.99 321	0.70 293	0.79 267	0.78 321	0.21 254	0.17 277	0.18 146	0.18 219	0.22 263	0.22 266

RAFT-RH_RVC	0.57 291	0.18 25	0.44 98	0.38 64	0.23 69	0.56 211	0.24 33	0.61 65	0.73 163	1.18 384	3.90 454	0.55 121	0.40 142	0.67 195	0.38 157	0.14 25	0.11 49	0.20 213	0.15 115	0.12 4	0.14 66

ADLNet	0.57 291	0.29 274	0.58 237	0.46 271	0.35 323	0.80 318	0.46 288	1.14 306	0.88 252	1.03 347	0.98 255	0.92 307	0.66 269	0.71 224	0.83 333	0.22 272	0.16 245	0.22 269	0.22 307	0.22 263	0.23 287

MMNet	0.57 291	0.26 229	0.67 278	0.45 247	0.35 323	1.04 371	0.39 227	0.93 231	0.98 306	0.96 326	0.97 251	0.86 281	0.80 338	0.83 282	0.80 329	0.16 120	0.15 221	0.19 178	0.19 246	0.20 229	0.17 167

delet	0.57 291	0.25 197	0.63 261	0.46 271	0.34 317	1.05 374	0.51 322	1.04 267	0.94 285	0.90 291	0.99 263	0.90 298	0.68 286	0.87 293	0.78 321	0.18 182	0.18 291	0.20 213	0.21 286	0.17 152	0.17 167

psm_up	0.57 291	0.27 245	0.52 190	0.50 318	0.33 307	0.65 262	0.60 358	1.07 281	0.84 223	0.87 269	0.91 224	1.00 322	1.06 388	0.80 270	0.66 297	0.22 272	0.25 360	0.26 331	0.23 320	0.22 263	0.21 247

hitnet-ft	0.57 291	0.29 274	0.43 93	0.42 172	0.29 235	0.81 323	0.40 239	0.98 248	0.91 267	0.84 244	1.01 271	1.13 360	0.72 309	0.83 282	0.71 309	0.28 341	0.21 325	0.28 350	0.22 307	0.29 334	0.27 318

DSFCA	0.57 291	0.27 245	0.71 298	0.41 143	0.36 328	0.78 306	0.53 332	1.08 286	0.85 228	1.08 367	0.84 186	0.90 298	0.66 269	1.05 353	0.63 294	0.26 323	0.22 334	0.21 256	0.21 286	0.22 263	0.20 230

STTStereo	0.57 291	0.39 340	0.87 354	0.45 247	0.32 295	0.62 241	0.45 285	1.01 258	0.87 241	1.01 340	0.91 224	0.95 310	0.58 229	0.77 257	0.66 297	0.25 318	0.24 352	0.27 339	0.33 390	0.25 307	0.26 308

RASNet	0.57 291	0.24 166	0.61 251	0.39 84	0.23 69	0.71 288	0.40 239	1.02 261	0.93 278	0.77 207	1.05 289	1.05 339	0.98 380	0.99 339	1.03 372	0.16 120	0.14 200	0.14 20	0.17 191	0.15 87	0.14 66

LL-Strereo	0.58 302	0.29 274	0.83 335	0.48 298	0.35 323	0.39 122	0.48 302	1.04 267	0.99 309	0.87 269	0.79 158	1.08 348	1.15 400	1.35 395	0.51 244	0.18 182	0.15 221	0.22 269	0.19 246	0.17 152	0.21 247

HGLStereo	0.58 302	0.30 289	0.65 271	0.51 330	0.38 336	0.78 306	0.45 285	1.07 281	0.82 217	0.89 284	1.16 328	0.88 291	0.91 368	0.80 270	0.74 315	0.21 254	0.21 325	0.20 213	0.18 219	0.19 212	0.22 266

FADNet-RVC-Resample	0.58 302	0.35 316	1.34 404	0.50 318	0.34 317	0.73 296	0.43 272	1.09 289	0.96 296	0.83 238	0.87 205	0.76 252	0.66 269	0.77 257	0.52 249	0.19 219	0.18 291	0.26 331	0.27 360	0.28 332	0.29 334

FADNet_RVC	0.58 302	0.39 340	1.26 393	0.45 247	0.32 295	0.55 205	0.34 150	1.12 298	0.90 261	0.68 157	0.90 217	0.61 162	0.71 298	1.03 350	0.80 329	0.21 254	0.18 291	0.27 339	0.23 320	0.33 355	0.30 339

mmx	0.59 306	0.28 261	0.68 285	0.39 84	0.26 159	0.56 211	0.40 239	1.24 344	1.06 334	0.76 199	0.98 255	0.71 216	0.55 208	1.25 377	1.46 406	0.21 254	0.16 245	0.25 315	0.21 286	0.24 296	0.22 266

xxx	0.59 306	0.28 261	0.68 285	0.39 84	0.26 159	0.56 211	0.40 239	1.24 344	1.06 334	0.76 199	0.98 255	0.71 216	0.55 208	1.25 377	1.46 406	0.21 254	0.16 245	0.25 315	0.21 286	0.24 296	0.22 266

CRFU-Net	0.59 306	0.29 274	0.62 257	0.47 290	0.31 271	1.20 394	0.51 322	1.19 323	0.59 106	1.05 357	1.00 267	1.06 343	0.87 358	0.83 282	0.77 320	0.22 272	0.19 309	0.18 146	0.16 141	0.19 212	0.20 230

TDLM	0.59 306	0.35 316	0.57 235	0.53 354	0.32 295	0.67 278	0.72 383	1.09 289	1.03 324	0.84 244	1.11 311	0.84 275	0.71 298	0.96 325	0.61 287	0.28 341	0.18 291	0.26 331	0.22 307	0.27 324	0.21 247

CVANet_RVC	0.59 306	0.35 316	0.54 211	0.49 307	0.33 307	0.70 283	0.67 369	1.12 298	0.97 301	0.88 277	1.05 289	1.01 326	0.72 309	0.94 317	0.55 267	0.30 358	0.20 317	0.28 350	0.26 354	0.32 350	0.23 287

AANet_RVC	0.59 306	0.35 316	0.68 285	0.47 290	0.28 212	0.57 219	0.47 296	1.04 267	1.28 388	0.87 269	1.33 362	0.86 281	0.63 253	1.16 368	0.89 341	0.19 219	0.13 166	0.15 59	0.14 93	0.18 177	0.20 230

NOSS_ROB	0.59 306	0.40 348	0.42 75	0.45 247	0.31 271	0.79 312	0.53 332	1.09 289	1.12 353	0.69 160	0.92 230	0.77 257	0.63 253	0.81 275	0.52 249	0.39 400	0.38 413	0.44 407	0.42 415	0.38 378	0.36 370

DualNet (step1)	0.60 313	0.37 327	0.83 335	0.39 84	0.31 271	0.72 292	0.49 313	1.11 294	0.92 273	0.93 302	0.89 211	0.86 281	0.71 298	0.74 233	0.53 260	0.42 407	0.22 334	0.40 399	0.41 410	0.36 370	0.35 364

pcwnet_v2	0.60 313	0.29 274	0.89 358	0.46 271	0.36 328	0.62 241	0.38 212	1.33 379	1.24 380	1.02 344	1.27 353	0.71 216	0.59 235	0.71 224	0.51 244	0.28 341	0.21 325	0.24 302	0.23 320	0.29 334	0.30 339

PS-NSSS	0.60 313	0.46 367	0.68 285	0.43 210	0.34 317	0.66 269	0.57 346	1.05 274	0.91 267	0.80 225	1.28 354	0.72 231	0.67 278	0.89 300	0.61 287	0.32 367	0.26 369	0.40 399	0.27 360	0.35 366	0.29 334

DLCB_ROB	0.60 313	0.29 274	0.53 198	0.50 318	0.33 307	0.76 305	0.51 322	1.02 261	0.94 285	1.07 366	1.16 328	1.21 366	0.73 313	0.98 334	0.75 317	0.21 254	0.20 317	0.22 269	0.23 320	0.22 263	0.20 230

CBFPSM	0.61 317	0.25 197	1.41 410	0.39 84	0.27 191	1.10 377	0.67 369	0.83 199	0.84 223	0.82 231	0.81 176	1.33 382	0.85 351	0.72 229	0.86 337	0.16 120	0.15 221	0.15 59	0.17 191	0.17 152	0.23 287

ssnet_v2	0.61 317	0.29 274	0.69 294	0.45 247	0.30 259	0.93 347	0.62 362	1.20 329	1.03 324	0.97 329	0.81 176	0.98 316	0.67 278	0.84 286	0.97 363	0.26 323	0.23 343	0.23 288	0.24 334	0.20 229	0.21 247

HBP-ISP	0.61 317	0.47 373	0.45 104	0.46 271	0.33 307	0.79 312	0.29 81	1.15 309	1.05 330	0.85 256	1.18 337	0.67 206	0.71 298	0.92 311	0.57 275	0.37 394	0.38 413	0.47 412	0.41 410	0.39 382	0.32 350

dad	0.61 317	0.53 380	0.72 304	0.44 234	0.31 271	0.64 255	0.37 196	0.85 203	1.28 388	1.05 357	1.17 333	1.18 364	0.61 245	0.70 217	0.54 265	0.36 390	0.23 343	0.37 390	0.21 286	0.31 344	0.23 287

SACVNet	0.61 317	0.36 325	0.67 278	0.57 377	0.37 330	0.65 262	0.47 296	1.16 311	0.80 198	1.04 352	1.06 295	1.02 328	0.81 341	0.99 339	0.57 275	0.28 341	0.21 325	0.25 315	0.24 334	0.30 341	0.39 379

StereoDRNet-Refined	0.61 317	0.33 307	0.63 261	0.47 290	0.31 271	0.94 349	0.41 258	1.04 267	0.97 301	1.15 382	1.13 319	1.00 322	0.74 315	0.93 314	0.93 353	0.18 182	0.13 166	0.22 269	0.21 286	0.20 229	0.21 247
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 323	0.56 395	1.29 398	0.47 290	0.39 344	0.63 246	0.40 239	1.16 311	0.91 267	0.71 176	0.86 198	1.04 335	0.55 208	0.99 339	0.78 321	0.27 332	0.26 369	0.28 350	0.29 371	0.32 350	0.31 346

NVstereo2D	0.62 323	0.32 300	0.82 331	0.50 318	0.44 369	0.88 340	0.48 302	1.12 298	1.17 369	0.67 148	0.90 217	0.90 298	0.69 288	1.02 348	0.69 306	0.33 374	0.16 245	0.29 358	0.20 267	0.43 392	0.46 406

CBMV_ROB	0.62 323	0.39 340	0.41 67	0.41 143	0.28 212	0.86 337	0.28 72	1.06 279	1.02 320	0.95 314	1.33 362	0.81 272	0.84 347	0.94 317	0.56 269	0.37 394	0.37 412	0.43 405	0.40 405	0.33 355	0.32 350

ACV-stereo	0.63 326	0.37 327	1.03 377	0.44 234	0.31 271	1.27 398	0.41 258	0.78 181	0.84 223	0.65 133	0.76 142	2.07 427	1.00 381	0.84 286	0.68 304	0.22 272	0.17 277	0.19 178	0.18 219	0.22 263	0.23 287

FADNet	0.63 326	0.53 380	1.20 389	0.46 271	0.44 369	0.66 269	0.41 258	1.24 344	1.07 341	0.70 166	0.84 186	0.98 316	0.65 268	0.87 293	0.54 265	0.29 351	0.30 386	0.27 339	0.30 372	0.48 402	0.36 370

1111x	0.64 328	0.23 145	0.61 251	0.39 84	0.21 33	0.68 282	0.46 288	1.32 376	1.03 324	0.76 199	1.02 273	0.95 310	0.72 309	1.13 362	2.15 430	0.18 182	0.18 291	0.18 146	0.19 246	0.20 229	0.19 201

SGM-Forest	0.65 329	0.33 307	0.43 93	0.44 234	0.30 259	1.01 365	0.54 338	1.13 304	1.09 351	1.11 377	1.21 340	1.10 354	0.76 327	0.99 339	0.71 309	0.32 367	0.33 404	0.33 379	0.30 372	0.30 341	0.28 328
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 330	0.32 300	0.80 324	0.46 271	0.34 317	1.26 397	0.50 319	0.91 220	1.00 313	1.05 357	1.36 367	1.28 371	0.84 347	0.81 275	0.90 347	0.22 272	0.24 352	0.23 288	0.23 320	0.21 240	0.22 266

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 331	0.30 289	1.20 389	0.42 172	0.31 271	1.00 361	0.58 353	1.16 311	1.07 341	1.01 340	1.25 346	1.08 348	0.75 318	1.18 371	1.03 372	0.20 239	0.12 104	0.16 80	0.13 70	0.22 263	0.22 266

StereoDRNet	0.67 331	0.35 316	0.82 331	0.53 354	0.44 369	1.03 369	0.53 332	1.51 410	1.06 334	1.13 380	0.91 224	1.07 347	0.74 315	0.87 293	0.95 358	0.24 306	0.19 309	0.25 315	0.23 320	0.27 324	0.22 266

PSMNet_ROB	0.67 331	0.39 340	0.76 316	0.57 377	0.43 364	1.00 361	0.85 408	1.25 350	0.93 278	0.82 231	1.04 286	1.08 348	0.64 261	0.89 300	1.02 371	0.29 351	0.21 325	0.31 369	0.31 381	0.27 324	0.25 304

DRN-Test	0.68 334	0.34 312	0.77 319	0.52 346	0.40 347	1.14 384	0.61 360	1.56 417	1.04 328	1.18 384	1.10 307	1.05 339	0.72 309	0.82 280	1.01 367	0.24 306	0.18 291	0.26 331	0.25 346	0.26 315	0.23 287

CBMV	0.68 334	0.37 327	0.50 161	0.43 210	0.26 159	1.00 361	0.71 378	1.17 317	1.16 366	1.24 393	1.29 358	1.06 343	0.86 355	0.98 334	0.75 317	0.29 351	0.30 386	0.34 381	0.30 372	0.26 315	0.27 318
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 336	0.29 274	2.34 440	0.41 143	0.31 271	1.16 388	0.58 353	0.87 207	0.85 228	0.86 266	1.17 333	1.04 335	0.83 344	0.76 250	1.26 395	0.21 254	0.18 291	0.17 109	0.16 141	0.21 240	0.21 247

GASNet	0.70 337	0.77 415	1.16 387	0.71 417	0.49 389	0.62 241	0.48 302	1.12 298	1.05 330	0.98 332	0.84 186	0.94 309	0.82 342	1.41 399	0.85 336	0.33 374	0.22 334	0.29 358	0.28 366	0.44 395	0.26 308

PA-Net	0.70 337	0.46 367	0.96 368	0.51 330	0.53 399	0.94 349	0.73 388	1.14 306	1.15 364	0.83 238	0.90 217	0.88 291	0.76 327	1.19 372	0.96 360	0.25 318	0.41 422	0.29 358	0.44 416	0.27 324	0.39 379
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 339	0.84 422	0.80 324	0.55 370	0.38 336	1.38 404	0.57 346	1.07 281	0.81 207	0.90 291	0.94 235	0.95 310	0.54 205	1.01 345	0.61 287	0.41 405	0.30 386	0.57 426	0.31 381	0.86 430	0.39 379

DISCO	0.72 340	0.27 245	0.72 304	0.45 247	0.31 271	1.12 382	0.53 332	1.32 376	1.25 382	0.84 244	1.07 299	1.52 408	0.87 358	1.82 425	1.08 384	0.20 239	0.15 221	0.18 146	0.16 141	0.24 296	0.24 298

APVNet	0.73 341	0.39 340	1.01 375	0.58 382	0.45 375	1.16 388	0.68 372	1.47 405	0.87 241	0.84 244	1.15 323	1.04 335	0.84 347	1.14 364	1.18 390	0.27 332	0.28 379	0.32 374	0.31 381	0.29 334	0.32 350

GwcNet	0.73 341	0.39 340	1.37 406	0.53 354	0.43 364	1.10 377	0.52 328	1.27 357	1.19 374	1.05 357	1.41 375	1.06 343	0.86 355	0.98 334	1.01 367	0.26 323	0.24 352	0.24 302	0.23 320	0.23 283	0.28 328

NaN_ROB	0.73 341	0.46 367	0.89 358	0.52 346	0.34 317	0.98 358	1.11 424	1.28 362	1.20 377	1.27 397	0.96 243	1.08 348	0.79 334	1.34 394	0.78 321	0.24 306	0.30 386	0.23 288	0.24 334	0.23 283	0.26 308

XPNet_ROB	0.73 341	0.38 335	0.80 324	0.53 354	0.40 347	0.80 318	0.83 404	1.21 332	0.96 296	1.37 402	1.17 333	1.37 389	0.87 358	1.14 364	0.99 365	0.33 374	0.25 360	0.27 339	0.24 334	0.31 344	0.29 334

ETE_ROB	0.73 341	0.52 378	0.93 362	0.57 377	0.37 330	0.80 318	0.86 409	1.19 323	0.95 289	1.20 386	1.22 342	1.39 395	0.86 355	1.07 354	0.88 339	0.27 332	0.21 325	0.31 369	0.27 360	0.34 361	0.35 364

Syn2CoEx	0.74 346	0.55 393	1.17 388	0.66 404	0.45 375	0.89 343	0.56 344	1.54 412	1.15 364	0.95 314	1.35 366	1.03 330	1.03 384	0.96 325	0.89 341	0.31 362	0.27 373	0.29 358	0.24 334	0.23 283	0.27 318

DANet	0.74 346	0.47 373	0.98 373	0.60 386	0.41 352	0.92 346	0.41 258	1.02 261	0.87 241	1.22 389	1.22 342	1.33 382	0.88 362	1.26 380	1.37 401	0.27 332	0.24 352	0.31 369	0.25 346	0.37 376	0.36 370
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 346	0.38 335	0.63 261	0.54 364	0.35 323	1.01 365	0.95 415	1.15 309	0.95 289	1.09 371	2.00 418	1.14 361	0.92 370	1.29 384	0.75 317	0.25 318	0.27 373	0.27 339	0.23 320	0.32 350	0.24 298

NCCL2	0.74 346	0.45 362	0.77 319	0.65 402	0.45 375	0.97 354	1.16 429	1.16 311	1.02 320	1.00 338	0.98 255	1.48 402	0.88 362	0.99 339	0.89 341	0.31 362	0.27 373	0.39 396	0.39 402	0.33 355	0.34 361

Wz-Net-LNSev	0.75 350	0.54 387	1.59 420	0.51 330	0.41 352	1.16 388	0.79 398	1.27 357	1.13 358	1.04 352	1.14 321	1.11 356	0.94 375	0.93 314	1.00 366	0.24 306	0.22 334	0.21 256	0.19 246	0.26 315	0.27 318

FINET	0.75 350	0.45 362	1.38 407	0.48 298	0.46 384	0.98 358	1.00 419	1.22 339	1.69 426	0.91 298	1.25 346	0.74 240	0.74 315	1.09 358	0.82 332	0.37 394	0.31 394	0.27 339	0.24 334	0.35 366	0.34 361

FAT-Stereo	0.75 350	0.34 312	0.81 330	0.51 330	0.38 336	0.78 306	0.63 365	1.39 388	1.32 395	1.05 357	1.40 373	1.58 413	1.14 398	0.92 311	0.91 349	0.29 351	0.28 379	0.28 350	0.23 320	0.28 332	0.41 389

S-Stereo	0.76 353	0.36 325	1.10 381	0.57 377	0.46 384	0.83 329	0.59 356	1.31 370	1.62 422	0.98 332	1.41 375	1.11 356	0.93 372	0.85 289	1.07 382	0.27 332	0.31 394	0.28 350	0.25 346	0.33 355	0.50 414

RYNet	0.76 353	0.37 327	0.74 312	0.54 364	0.67 421	1.35 402	0.68 372	1.28 362	1.21 379	1.10 374	0.90 217	1.31 375	0.94 375	1.01 345	1.30 397	0.22 272	0.16 245	0.27 339	0.23 320	0.43 392	0.45 402

LALA_ROB	0.76 353	0.46 367	0.86 349	0.55 370	0.41 352	1.00 361	0.93 414	1.25 350	1.13 358	1.23 391	1.15 323	1.55 410	0.80 338	1.11 361	0.96 360	0.33 374	0.23 343	0.35 382	0.30 372	0.35 366	0.32 350

edge stereo	0.79 356	0.40 348	0.82 331	0.52 346	0.44 369	0.83 329	0.58 353	1.34 381	1.08 345	1.30 398	1.38 371	1.79 419	1.13 397	1.15 367	0.92 351	0.34 382	0.32 399	0.42 404	0.28 366	0.33 355	0.39 379

DGSMNet	0.80 357	0.58 399	1.42 411	0.61 390	0.65 418	0.94 349	0.75 392	1.35 382	1.16 366	0.88 277	1.26 349	1.00 322	0.75 318	1.07 354	0.89 341	0.36 390	0.31 394	0.41 403	0.40 405	0.60 424	0.59 426

RP	0.80 357	0.38 335	0.73 308	0.67 406	0.59 411	0.82 326	0.57 346	1.21 332	1.28 388	1.03 347	1.68 402	1.45 397	1.49 421	1.08 357	0.90 347	0.36 390	0.31 394	0.37 390	0.30 372	0.36 370	0.36 370

Wz-Net-MNSev	0.81 359	0.42 356	1.64 426	0.51 330	0.41 352	1.46 408	0.95 415	1.24 344	1.26 386	1.31 399	1.25 346	1.17 363	0.83 344	1.21 376	1.06 380	0.22 272	0.19 309	0.24 302	0.23 320	0.29 334	0.26 308

RGC	0.82 360	0.62 403	0.80 324	0.67 406	0.66 420	0.91 345	0.59 356	1.35 382	1.09 351	1.12 379	1.46 386	1.50 404	1.09 391	1.28 383	0.97 363	0.34 382	0.30 386	0.48 416	0.40 405	0.38 378	0.38 378

NCC-stereo	0.82 360	0.43 359	0.87 354	0.63 397	0.68 422	0.88 340	0.72 383	1.60 423	1.12 353	0.95 314	1.41 375	1.37 389	1.37 413	1.26 380	0.94 355	0.32 367	0.30 386	0.37 390	0.49 426	0.34 361	0.35 364

Nwc_Net	0.82 360	0.40 348	0.86 349	0.62 394	0.56 404	1.04 371	0.57 346	1.72 431	1.08 345	0.93 302	1.88 413	1.44 396	1.24 405	1.19 372	0.94 355	0.31 362	0.25 360	0.36 386	0.39 402	0.31 344	0.31 346

Abc-Net	0.82 360	0.43 359	0.87 354	0.63 397	0.68 422	0.88 340	0.72 383	1.60 423	1.12 353	0.95 314	1.41 375	1.37 389	1.37 413	1.26 380	0.94 355	0.32 367	0.30 386	0.37 390	0.49 426	0.34 361	0.35 364
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 360	0.77 415	0.95 367	0.68 409	0.43 364	1.15 386	1.06 422	1.19 323	1.20 377	1.03 347	1.02 273	1.10 354	0.89 364	1.20 375	0.78 321	0.49 417	0.39 417	0.58 427	0.39 402	0.69 425	0.49 412
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
stereogan	0.83 365	0.33 307	0.89 358	0.61 390	0.51 395	1.80 428	0.50 319	1.41 394	1.39 402	1.05 357	1.47 388	1.56 412	1.04 386	1.32 393	0.87 338	0.29 351	0.29 381	0.29 358	0.25 346	0.39 382	0.40 384

Anonymous_2	0.84 366	0.45 362	0.66 273	0.41 143	0.45 375	0.82 326	0.53 332	0.81 192	0.81 207	0.73 184	0.61 97	0.91 304	0.76 327	0.77 257	0.61 287	0.51 420	0.55 436	0.54 424	4.92 473	0.54 416	0.42 392

ccnet	0.84 366	0.59 401	0.86 349	0.56 373	0.60 414	1.11 381	0.72 383	1.44 401	0.97 301	1.15 382	1.44 382	1.28 371	0.95 377	1.01 345	1.33 400	0.49 417	0.43 427	0.50 421	0.47 419	0.52 414	0.48 411

psmorigin	0.84 366	0.53 380	2.21 438	0.50 318	0.41 352	0.86 337	0.57 346	1.08 286	0.90 261	1.50 407	1.42 379	1.50 404	1.09 391	1.29 384	1.03 372	0.32 367	0.33 404	0.27 339	0.27 360	0.34 361	0.45 402

ADCRef	0.84 366	0.46 367	1.60 423	0.52 346	0.45 375	1.08 376	0.52 328	1.13 304	1.03 324	1.22 389	1.43 381	0.87 287	0.93 372	0.91 309	3.35 445	0.19 219	0.16 245	0.23 288	0.23 320	0.23 283	0.22 266

CC-Net-ROB	0.84 366	1.01 432	0.93 362	0.60 386	0.45 375	1.25 396	0.71 378	1.20 329	1.05 330	0.84 244	1.24 345	0.90 298	0.78 333	1.14 364	0.70 307	0.48 416	0.34 407	1.71 446	0.38 400	0.78 428	0.40 384

GCST	0.85 371	1.25 440	0.80 324	1.58 445	1.03 438	1.04 371	0.24 33	0.81 192	0.81 207	0.99 337	0.67 115	0.78 259	0.35 105	0.98 334	0.38 157	0.97 440	0.65 440	1.20 441	0.81 444	0.93 433	0.72 429

aanetorigin	0.85 371	0.58 399	1.98 434	0.50 318	0.40 347	0.66 269	0.70 376	0.72 146	1.01 315	2.44 443	2.00 418	1.32 377	1.25 406	0.96 325	1.16 389	0.20 239	0.19 309	0.20 213	0.20 267	0.27 324	0.33 359

AF-Net	0.85 371	0.41 352	0.87 354	0.66 404	0.54 402	0.96 353	0.52 328	1.66 427	1.37 399	1.03 347	2.04 420	1.46 398	1.36 411	1.19 372	1.05 379	0.34 382	0.24 352	0.39 396	0.28 366	0.31 344	0.26 308

SQANet	0.87 374	0.76 414	0.76 316	1.16 437	0.99 435	1.10 377	0.51 322	1.12 298	0.85 228	0.93 302	1.05 289	1.03 330	0.76 327	1.07 354	0.70 307	0.79 433	0.25 360	1.04 439	0.36 395	1.56 441	0.70 428

CSAN	0.88 375	0.52 378	0.93 362	0.61 390	0.42 361	1.19 393	1.11 424	1.27 357	1.48 412	1.37 402	1.44 382	1.37 389	1.30 408	1.46 406	1.01 367	0.39 400	0.31 394	0.36 386	0.37 397	0.35 366	0.36 370

SDNR	0.89 376	0.39 340	1.66 429	0.42 172	0.39 344	3.35 455	0.32 130	0.95 239	1.05 330	1.05 357	2.12 421	0.62 169	0.71 298	1.40 396	0.78 321	0.53 422	0.56 437	0.36 386	0.27 360	0.46 399	0.50 414

test_for_model	0.90 377	3.60 471	0.42 75	2.47 460	2.11 460	0.39 122	0.28 72	0.46 15	0.48 78	0.76 199	0.32 17	0.30 11	0.28 48	0.35 11	0.27 37	0.69 431	0.12 104	0.13 14	0.09 5	3.76 470	0.74 430

PWC_ROB	0.92 378	0.57 396	1.64 426	0.53 354	0.33 307	0.93 347	0.39 227	1.42 399	1.51 414	1.66 417	2.57 432	1.18 364	1.11 393	1.50 408	1.54 412	0.26 323	0.18 291	0.28 350	0.20 267	0.30 341	0.32 350

UDG	0.93 379	1.03 433	0.75 315	1.00 431	0.97 433	1.02 367	0.57 346	1.18 319	1.01 315	0.93 302	1.02 273	1.32 377	1.03 384	0.88 299	0.92 351	0.55 426	0.33 404	1.82 448	0.41 410	1.20 439	0.74 430

RTSC	0.93 379	0.54 387	1.59 420	0.56 373	0.40 347	1.17 392	0.55 341	1.44 401	1.82 430	1.53 410	1.26 349	1.15 362	0.82 342	1.70 419	2.44 434	0.26 323	0.20 317	0.23 288	0.24 334	0.31 344	0.32 350

DeepPrunerF	0.93 379	0.55 393	3.88 449	0.70 415	0.81 427	0.72 292	0.74 390	1.28 362	1.97 433	0.95 314	1.02 273	0.87 287	0.85 351	1.16 368	1.07 382	0.35 388	0.29 381	0.43 405	0.40 405	0.31 344	0.33 359

PWCDC_ROB	0.93 379	0.54 387	0.97 372	0.78 424	0.41 352	1.03 369	0.42 265	1.39 388	2.34 442	1.04 352	3.73 451	0.80 270	1.12 395	1.29 384	1.04 377	0.37 394	0.22 334	0.24 302	0.20 267	0.36 370	0.31 346

FBW_ROB	0.94 383	0.54 387	1.03 377	0.56 373	0.42 361	1.16 388	0.76 393	1.56 417	1.41 403	1.38 404	1.33 362	1.47 400	1.07 389	2.94 451	1.14 388	0.26 323	0.32 399	0.45 408	0.30 372	0.34 361	0.30 339

G-Net	0.95 384	0.48 375	1.13 384	0.67 406	0.49 389	2.07 434	0.63 365	1.02 261	0.90 261	1.77 423	2.62 435	1.28 371	1.60 424	1.09 358	1.06 380	0.37 394	0.30 386	0.35 382	0.25 346	0.46 399	0.45 402

PASM	0.96 385	0.71 412	2.05 436	0.72 418	0.72 426	0.84 334	0.92 412	1.14 306	1.34 398	1.25 394	1.22 342	1.34 385	1.07 389	1.31 391	1.11 385	0.53 422	0.57 438	0.59 428	0.67 437	0.56 423	0.57 425

PDISCO_ROB	0.96 385	0.51 376	1.13 384	1.03 434	1.00 436	1.81 429	0.77 394	1.72 431	1.60 420	1.09 371	1.19 338	1.34 385	0.80 338	1.62 413	1.01 367	0.58 427	0.22 334	0.45 408	0.40 405	0.50 408	0.41 389

XQC	0.97 387	0.70 409	1.54 418	0.70 415	0.55 403	1.48 410	0.81 400	1.41 394	1.57 417	1.21 387	1.12 313	1.33 382	1.04 386	1.55 410	2.00 425	0.39 400	0.25 360	0.37 390	0.32 384	0.55 418	0.49 412

MDST_ROB	0.97 387	0.29 274	1.02 376	0.64 400	0.43 364	2.64 442	0.82 402	1.68 429	1.18 373	2.89 448	1.82 410	0.97 314	0.75 318	1.83 426	0.89 341	0.26 323	0.22 334	0.32 374	0.28 366	0.26 315	0.26 308

anonymity	0.98 389	0.89 424	1.06 380	0.93 429	1.04 440	0.97 354	0.82 402	1.33 379	0.93 278	1.08 367	0.98 255	1.02 328	0.95 377	1.02 348	0.93 353	0.96 439	0.96 460	0.90 436	0.91 447	0.92 432	0.95 438

SHD	0.98 389	0.54 387	1.30 400	0.63 397	0.50 393	1.14 384	0.50 319	1.80 435	2.20 437	1.66 417	1.39 372	1.47 400	1.21 402	1.40 396	1.80 418	0.32 367	0.27 373	0.32 374	0.34 391	0.41 386	0.44 400

Wz-Net-SNSev	0.99 391	0.80 417	3.00 443	0.57 377	0.46 384	0.94 349	1.22 434	1.40 392	1.28 388	1.04 352	1.33 362	1.46 398	0.90 367	2.06 433	1.65 415	0.26 323	0.24 352	0.25 315	0.26 354	0.33 355	0.30 339

SuperB	1.00 392	0.41 352	4.03 452	0.45 247	0.32 295	0.99 360	0.49 313	1.09 289	2.09 436	1.10 374	1.10 307	0.74 240	0.83 344	1.13 362	1.75 417	0.20 239	0.15 221	0.17 109	0.15 115	2.50 459	0.27 318

Consistency-Raft	1.01 393	0.82 418	1.27 396	0.85 426	0.97 433	0.81 323	0.83 404	1.35 382	1.61 421	1.06 365	1.66 401	1.11 356	0.93 372	0.93 314	1.11 385	0.65 429	0.75 447	0.79 433	0.91 447	1.09 438	0.79 433

SGM_RVC	1.04 394	0.30 289	0.47 128	0.41 143	0.23 69	1.73 427	0.77 394	1.63 425	1.30 393	2.39 441	1.99 417	2.64 436	1.78 432	2.22 439	1.40 402	0.28 341	0.27 373	0.27 339	0.25 346	0.25 307	0.25 304
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 395	0.23 145	0.51 170	0.37 47	0.22 43	0.71 288	0.39 227	1.31 370	0.92 273	0.87 269	1.08 305	0.70 213	0.64 261	0.75 240	11.43 468	0.19 219	0.16 245	0.18 146	0.17 191	0.18 177	0.19 201

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 395	0.61 402	1.82 431	0.69 412	0.51 395	2.62 441	1.69 453	1.28 362	1.44 407	1.39 405	1.56 395	1.34 385	0.91 368	1.68 418	0.95 358	0.38 399	0.39 417	0.46 411	0.61 436	0.41 386	0.43 396

xxxx	1.07 397	0.23 145	0.53 198	0.38 64	0.22 43	0.83 329	0.36 183	1.41 394	0.95 289	0.75 194	0.99 263	0.97 314	0.64 261	0.70 217	11.37 467	0.20 239	0.17 277	0.18 146	0.17 191	0.19 212	0.20 230

DPSNet	1.08 398	0.44 361	2.64 442	0.54 364	0.42 361	1.59 417	1.25 435	2.39 446	1.50 413	1.13 380	1.12 313	1.51 406	2.19 445	1.44 403	1.51 411	0.35 388	0.25 360	0.25 315	0.21 286	0.49 406	0.39 379

otaku	1.10 399	0.96 427	0.96 368	1.37 443	1.06 441	1.65 421	0.72 383	1.46 404	1.19 374	1.10 374	1.32 361	1.32 377	0.95 377	1.29 384	0.81 331	0.89 438	0.46 431	1.24 442	0.50 428	1.86 444	0.89 435

DDUNet	1.10 399	2.58 466	0.83 335	1.21 439	1.27 444	1.02 367	0.69 375	1.17 317	0.95 289	0.98 332	1.26 349	1.28 371	0.84 347	0.97 332	0.79 328	0.85 436	0.40 420	2.00 451	0.60 435	1.34 440	0.94 436

ADCL	1.10 399	0.42 356	1.57 419	0.51 330	0.41 352	1.71 426	0.92 412	1.36 386	1.45 408	1.33 400	1.56 395	1.22 369	1.26 407	1.45 404	5.27 457	0.22 272	0.19 309	0.25 315	0.25 346	0.29 334	0.29 334

ADCPNet	1.11 402	0.53 380	3.26 447	0.55 370	0.44 369	1.47 409	0.83 404	1.21 332	1.17 369	1.26 396	1.42 379	1.67 416	1.12 395	1.48 407	3.86 451	0.30 358	0.29 381	0.30 368	0.32 384	0.37 376	0.37 376

MFN_U_SF_RVC	1.14 403	0.63 404	2.33 439	0.69 412	0.46 384	2.04 433	0.70 376	1.90 437	1.37 399	1.62 413	1.56 395	1.94 424	1.36 411	1.73 421	1.90 420	0.41 405	0.38 413	0.45 408	0.48 423	0.45 396	0.47 408

Ntro	1.15 404	1.00 431	1.00 374	1.49 444	1.20 443	1.69 425	0.81 400	1.39 388	1.25 382	1.01 340	1.28 354	1.31 375	1.00 381	1.31 391	0.89 341	1.10 446	0.43 427	1.36 443	0.51 429	1.95 446	0.99 442

SAMSARA	1.15 404	0.69 408	1.44 413	1.09 436	0.93 429	2.10 435	1.87 460	1.64 426	1.47 411	1.64 415	1.21 340	2.06 426	1.14 398	1.61 412	1.50 410	0.39 400	0.45 429	0.36 386	0.38 400	0.50 408	0.51 418

SANet	1.15 404	0.45 362	1.40 409	0.50 318	0.32 295	1.54 416	1.21 432	1.49 406	3.35 453	1.61 412	2.41 428	2.32 433	1.80 433	1.57 411	1.27 396	0.28 341	0.25 360	0.26 331	0.24 334	0.36 370	0.32 350

test_sample9	1.17 407	0.37 327	0.83 335	0.39 84	0.31 271	0.72 292	0.49 313	1.11 294	0.92 273	0.93 302	0.89 211	0.86 281	0.71 298	1.29 384	2.03 426	0.42 407	9.50 477	0.40 399	0.41 410	0.36 370	0.35 364

MFMNet_re	1.17 407	0.99 429	1.31 401	1.02 433	0.95 431	1.32 400	1.32 438	1.44 401	1.58 419	1.72 422	1.70 405	1.21 366	1.57 423	1.16 368	1.04 377	0.88 437	0.76 449	0.79 433	0.75 441	0.90 431	0.94 436

ADCP+	1.18 409	0.37 327	3.09 444	0.50 318	0.52 397	1.48 410	0.61 360	1.32 376	1.07 341	1.21 387	1.16 328	1.08 348	1.11 393	1.63 414	7.17 462	0.20 239	0.16 245	0.24 302	0.22 307	0.29 334	0.22 266

ADCMid	1.22 410	0.57 396	3.17 446	0.54 364	0.44 369	1.07 375	0.77 394	1.31 370	1.13 358	2.14 436	1.48 389	1.49 403	1.47 420	1.65 416	5.30 458	0.26 323	0.24 352	0.29 358	0.32 384	0.38 378	0.36 370

WCMA_ROB	1.22 410	0.39 340	0.93 362	0.51 330	0.45 375	1.44 407	0.79 398	1.20 329	1.30 393	2.99 454	3.94 455	3.30 447	2.17 444	1.42 400	1.31 398	0.46 411	0.35 409	0.35 382	0.37 397	0.41 386	0.42 392

Wz-Net-TNSev	1.23 412	1.24 438	5.25 457	0.51 330	0.43 364	1.49 413	1.09 423	1.58 420	1.42 405	1.25 394	1.26 349	1.58 413	1.52 422	1.97 430	1.95 421	0.33 374	0.32 399	0.26 331	0.30 372	0.41 386	0.43 396

222	1.25 413	0.23 145	0.53 198	0.38 64	0.23 69	0.78 306	0.37 196	1.41 394	0.93 278	0.97 329	1.13 319	0.74 240	0.71 298	0.74 233	14.86 471	0.20 239	0.16 245	0.17 109	0.16 141	0.18 177	0.20 230

MSMD_ROB	1.25 413	0.51 376	0.64 266	0.60 386	0.50 393	1.66 422	0.67 369	1.26 352	1.26 386	2.64 445	3.82 452	3.06 442	3.20 457	1.45 404	0.91 349	0.46 411	0.41 422	0.49 419	0.51 429	0.47 401	0.45 402

AnyNet_C32	1.27 415	0.72 413	3.33 448	0.59 384	0.56 404	1.51 414	1.53 446	1.27 357	1.28 388	1.52 409	1.48 389	1.38 393	1.23 404	1.64 415	5.26 456	0.30 358	0.29 381	0.29 358	0.34 391	0.38 378	0.44 400

pmcnn	1.27 415	0.31 298	1.14 386	0.41 143	0.23 69	0.97 354	0.71 378	1.23 343	1.32 395	1.83 425	2.34 425	11.25 471	0.89 364	1.04 352	0.96 360	0.15 79	0.12 104	0.12 2	0.10 15	0.15 87	0.16 128

WZ-Net	1.29 417	0.64 405	5.42 458	0.64 400	0.52 397	1.37 403	1.29 437	1.41 394	1.77 429	1.56 411	1.69 404	1.74 417	1.41 415	2.50 446	2.16 431	0.28 341	0.21 325	0.23 288	0.25 346	0.39 382	0.41 389

SPS-STEREO	1.29 417	0.94 426	1.10 381	1.05 435	1.03 438	1.48 410	0.91 410	1.57 419	1.24 380	2.13 433	1.90 414	1.94 424	1.46 418	1.77 422	1.64 414	0.97 440	0.94 459	0.90 436	0.89 446	0.96 435	0.97 440
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 419	0.96 427	1.33 403	0.90 428	0.92 428	1.15 386	1.05 421	1.49 406	1.62 422	1.63 414	2.51 430	2.31 431	1.62 425	2.16 438	1.42 403	0.81 435	0.73 443	0.79 433	1.02 451	0.73 426	0.97 440
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	1.34 420	0.70 409	1.42 411	0.78 424	0.65 418	1.68 424	0.91 410	2.12 442	3.01 449	2.25 438	2.35 427	1.90 423	1.99 439	1.98 431	2.14 429	0.40 404	0.38 413	0.49 419	0.37 397	0.51 411	0.67 427

test_sample8	1.36 421	0.37 327	0.83 335	0.39 84	0.31 271	0.72 292	0.49 313	1.19 323	0.79 190	1.51 408	0.96 243	3.29 446	1.64 426	1.29 384	2.03 426	0.42 407	9.50 477	0.40 399	0.41 410	0.36 370	0.35 364

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 422	0.91 425	2.11 437	0.89 427	0.57 409	4.27 461	1.79 457	1.55 413	2.00 435	1.64 415	1.85 412	1.83 420	1.44 417	1.89 429	1.49 409	0.49 417	0.40 420	0.56 425	0.58 433	0.75 427	0.52 420

MeshStereo	1.38 422	0.45 362	0.58 237	0.45 247	0.35 323	1.63 420	0.60 358	2.07 439	1.43 406	4.49 463	3.32 447	4.67 454	2.08 441	2.08 435	1.32 399	0.36 390	0.36 411	0.37 390	0.32 384	0.32 350	0.34 361
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
AAGNet	1.40 424	0.20 70	0.52 190	0.45 247	0.26 159	0.29 49	0.29 81	0.67 102	0.71 152	0.97 329	0.86 198	0.66 199	0.60 239	0.66 185	19.98 475	0.17 150	0.11 49	0.19 178	0.15 115	0.20 229	0.13 43

RainbowNet	1.42 425	1.53 448	1.31 401	1.93 451	1.46 445	1.52 415	1.03 420	1.67 428	1.55 415	1.23 391	1.59 398	1.54 409	1.21 402	1.40 396	1.03 372	1.70 453	0.70 442	1.82 448	0.80 443	2.11 450	1.22 448

ACVNet-4b	1.43 426	1.34 442	1.28 397	1.95 452	1.60 447	1.93 432	0.77 394	1.59 421	1.64 424	1.05 357	1.60 399	2.10 428	0.92 370	1.79 424	0.84 334	1.76 455	0.35 409	2.03 454	0.67 437	2.16 451	1.18 447

FCDSN-DC	1.43 426	0.57 396	0.69 294	0.74 420	0.59 411	1.42 406	0.65 368	1.40 392	1.41 403	3.31 458	4.42 461	4.57 453	3.01 455	1.70 419	1.19 392	0.46 411	0.42 424	0.48 416	0.47 419	0.51 411	0.51 418
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 428	0.82 418	6.28 460	0.48 298	0.40 347	0.73 296	0.83 404	0.95 239	2.77 447	3.48 460	1.95 415	1.64 415	2.12 442	1.42 400	3.84 450	0.21 254	0.19 309	0.21 256	0.21 286	0.43 392	0.42 392

SGM+DAISY	1.52 429	0.99 429	1.61 424	1.01 432	1.02 437	1.86 431	1.19 431	1.49 406	1.38 401	2.96 452	3.00 442	2.79 438	1.94 435	1.88 427	1.62 413	0.98 442	0.97 461	0.91 438	0.91 447	0.94 434	0.99 442

ACVNet_1	1.55 430	1.36 443	1.35 405	1.96 453	1.63 448	1.83 430	0.96 417	2.09 440	1.85 431	1.43 406	1.54 393	2.31 431	1.68 429	1.42 400	1.18 390	1.76 455	0.51 435	2.05 456	0.59 434	2.24 454	1.30 452

ADCS	1.60 431	0.70 409	4.02 451	0.61 390	0.53 399	1.31 399	1.11 424	1.71 430	1.86 432	1.97 431	1.68 402	1.51 406	1.46 418	2.07 434	9.20 465	0.34 382	0.32 399	0.33 379	0.36 395	0.45 396	0.46 406

AnyNet_C01	1.63 432	1.16 436	7.38 461	0.65 402	0.56 404	2.25 437	1.53 446	1.53 411	1.46 410	1.71 421	1.95 415	1.83 420	1.41 415	2.48 444	4.42 454	0.33 374	0.32 399	0.32 374	0.34 391	0.45 396	0.50 414

DispFullNet	1.64 433	2.64 467	3.14 445	2.57 461	1.78 453	1.32 400	0.55 341	1.42 399	1.45 408	1.89 427	1.48 389	1.55 410	2.35 447	2.08 435	1.12 387	0.60 428	0.19 309	2.33 459	0.73 440	2.35 455	1.30 452

FC-DCNN	1.67 434	0.53 380	0.68 285	0.62 394	0.49 389	1.62 419	0.71 378	1.77 434	1.55 415	4.73 465	4.66 463	5.82 462	3.94 461	2.13 437	1.42 403	0.47 414	0.42 424	0.47 412	0.46 417	0.48 402	0.47 408

FC-DCNN v2	1.74 435	0.53 380	0.68 285	0.62 394	0.49 389	1.67 423	0.71 378	1.85 436	1.57 417	4.84 466	5.01 465	6.42 466	3.92 460	2.24 440	1.43 405	0.47 414	0.42 424	0.47 412	0.46 417	0.48 402	0.47 408

ACVNet_2	1.74 435	1.30 441	1.62 425	1.81 448	1.63 448	2.28 438	1.34 440	2.35 445	2.64 445	1.82 424	2.55 431	2.99 440	1.71 430	1.67 417	1.20 393	1.48 450	0.59 439	1.81 447	0.71 439	2.09 449	1.29 451

ELAS_RVC	1.76 437	0.64 405	1.20 389	0.74 420	0.59 411	2.18 436	2.53 465	2.10 441	2.85 448	3.46 459	3.41 450	3.12 443	4.11 462	2.69 449	2.53 439	0.54 425	0.47 432	0.51 423	0.48 423	0.55 418	0.55 423
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 438	0.64 405	1.10 381	0.72 418	0.58 410	3.37 456	1.76 455	2.54 447	2.57 444	3.77 461	3.96 456	2.83 439	3.44 458	2.34 443	2.73 441	0.53 422	0.47 432	0.50 421	0.48 423	0.55 418	0.55 423
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 439	1.24 438	1.52 415	1.28 441	1.06 441	2.92 451	1.64 451	3.32 454	3.05 451	2.28 439	3.32 447	3.19 445	2.38 448	3.39 453	2.49 438	1.02 443	0.92 455	1.06 440	1.04 453	1.05 437	0.99 442

IMH-64-1	1.96 439	1.64 453	1.26 393	2.26 457	1.91 456	2.30 439	1.35 441	2.99 450	2.29 438	1.70 419	2.79 439	2.47 434	1.66 427	2.33 441	1.95 421	2.07 458	0.74 445	2.44 460	1.04 453	2.40 456	1.59 458

IMH-64	1.96 439	1.64 453	1.26 393	2.26 457	1.91 456	2.30 439	1.35 441	2.99 450	2.29 438	1.70 419	2.79 439	2.47 434	1.66 427	2.33 441	1.95 421	2.07 458	0.74 445	2.44 460	1.04 453	2.40 456	1.59 458

RTS	2.03 442	1.03 433	11.50 466	0.68 409	0.63 416	2.71 443	1.56 448	1.55 413	2.32 440	1.93 428	2.57 432	1.32 377	1.32 409	5.20 463	4.30 452	0.31 362	0.23 343	0.29 358	0.30 372	0.41 386	0.40 384

RTSA	2.03 442	1.03 433	11.50 466	0.68 409	0.63 416	2.71 443	1.56 448	1.55 413	2.32 440	1.93 428	2.57 432	1.32 377	1.32 409	5.20 463	4.30 452	0.31 362	0.23 343	0.29 358	0.30 372	0.41 386	0.40 384

PWCK	2.06 444	1.75 456	4.11 453	1.69 446	0.93 429	3.13 454	2.86 467	2.18 443	2.41 443	2.38 440	2.33 424	2.22 429	1.85 434	3.52 455	2.20 432	1.65 452	0.73 443	1.52 445	0.83 445	1.81 442	1.02 445

Dean	2.07 445	1.39 444	1.69 430	2.17 455	1.83 455	2.75 446	1.28 436	3.49 458	3.80 457	2.13 433	3.30 446	3.18 444	1.98 438	1.78 423	1.72 416	1.73 454	0.79 453	1.99 450	0.91 447	2.17 452	1.34 455

WAO-6	2.11 446	1.52 447	1.25 392	1.73 447	1.69 452	2.72 445	1.62 450	3.15 452	3.64 454	2.01 432	3.28 445	3.52 451	2.20 446	2.59 447	2.48 437	1.31 449	0.92 455	2.04 455	1.22 462	1.89 445	1.35 456

IMH	2.15 447	1.66 455	1.29 398	2.25 456	1.92 458	2.87 449	1.33 439	3.25 453	3.04 450	1.87 426	3.33 449	3.00 441	2.03 440	2.80 450	1.95 421	2.09 460	0.78 450	2.45 462	1.05 456	2.44 458	1.62 460

LVE	2.20 448	1.47 446	1.44 413	2.06 454	1.80 454	2.79 448	1.77 456	2.96 449	3.94 459	1.95 430	4.29 460	3.47 450	1.97 436	2.48 444	1.85 419	2.06 457	0.88 454	2.06 457	1.13 458	2.17 452	1.53 457

MADNet+	2.28 449	2.56 464	10.82 464	1.25 440	0.96 432	2.77 447	1.44 445	2.34 444	1.76 428	1.36 401	1.78 409	1.84 422	1.74 431	6.33 466	4.57 455	0.67 430	0.66 441	0.59 428	0.54 432	0.84 429	0.81 434

KSHMR	2.64 450	1.96 459	1.86 433	2.69 465	2.44 463	2.88 450	2.04 461	3.46 457	6.31 463	2.51 444	3.27 444	3.39 449	1.97 436	2.59 447	2.08 428	2.48 465	1.41 465	2.80 469	1.51 465	2.98 464	2.09 463

notaker	2.87 451	2.31 463	2.01 435	3.03 467	2.60 468	2.94 452	1.82 458	3.43 456	3.06 452	2.89 448	4.21 459	6.15 465	2.71 450	3.42 454	2.90 442	2.67 468	1.18 463	3.00 470	1.67 466	3.13 465	2.26 465

WAO-8	3.00 452	1.60 450	1.52 415	1.82 449	1.65 450	5.57 463	1.35 441	4.65 465	12.37 468	2.89 448	4.04 457	4.89 457	2.78 451	3.73 457	2.44 434	1.29 447	0.93 457	2.00 451	1.16 460	2.02 447	1.23 449

Venus	3.00 452	1.60 450	1.52 415	1.82 449	1.65 450	5.57 463	1.35 441	4.65 465	12.37 468	2.89 448	4.04 457	4.89 457	2.78 451	3.73 457	2.44 434	1.29 447	0.93 457	2.00 451	1.16 460	2.02 447	1.23 449

JetBlue	3.02 454	1.39 444	7.91 462	1.17 438	1.49 446	8.53 467	7.94 470	2.82 448	1.98 434	2.15 437	2.69 437	3.32 448	3.01 455	6.66 467	3.81 449	0.79 433	0.78 450	0.75 432	0.76 442	1.04 436	1.33 454

ktn	3.02 454	2.27 462	1.85 432	2.89 466	2.54 467	3.72 457	2.14 462	3.79 461	5.33 461	2.82 447	5.09 466	5.95 463	2.54 449	3.34 452	2.58 440	2.65 467	1.44 466	2.78 468	2.03 468	2.61 461	2.10 464

U	3.17 456	0.17 16	0.35 25	0.41 143	0.71 424	57.93 488	0.20 3	0.43 8	0.39 34	0.26 5	0.23 2	0.23 3	0.22 14	0.26 1	0.22 1	0.16 120	0.10 9	0.74 431	0.13 70	0.13 20	0.11 3

TorneroNet-64	3.54 457	1.89 457	1.59 420	2.62 464	2.29 461	6.88 466	1.72 454	4.72 467	11.88 466	2.43 442	5.46 468	8.16 468	2.80 453	4.13 461	3.03 443	2.25 463	0.75 447	2.57 464	1.09 457	2.65 462	1.84 462

UNDER WATER	3.63 458	2.12 461	4.11 453	3.17 468	2.51 465	3.77 459	2.45 464	3.53 459	13.66 471	2.98 453	2.92 441	5.75 461	4.13 463	3.85 459	3.75 448	2.84 469	1.11 462	2.71 467	1.41 463	3.26 467	2.50 467

UNDER WATER-64	3.72 459	2.07 460	4.57 455	3.30 470	2.52 466	5.61 465	2.63 466	3.67 460	12.27 467	3.09 455	2.66 436	5.99 464	4.74 465	3.93 460	3.57 446	2.54 466	1.24 464	2.65 465	1.48 464	3.21 466	2.62 468

MADNet++	4.18 460	2.72 469	4.00 450	3.80 472	3.44 471	4.72 462	4.05 469	4.01 462	3.74 455	4.52 464	5.14 467	4.20 452	4.89 466	7.04 469	6.39 459	3.79 470	3.70 471	3.27 472	2.70 471	3.68 469	3.74 472

TorneroNet	4.49 461	1.92 458	1.65 428	2.60 463	2.29 461	14.95 474	1.86 459	4.86 468	19.56 482	3.10 456	7.52 470	7.00 467	2.90 454	4.48 462	3.66 447	2.24 462	0.78 450	2.68 466	1.14 459	2.79 463	1.80 461

MANE	4.73 462	0.54 387	0.77 319	0.69 412	0.60 414	10.35 469	1.67 452	8.68 471	12.66 470	6.90 470	9.43 471	11.59 472	10.59 469	8.26 470	8.41 463	0.51 420	0.45 429	0.48 416	1.02 451	0.50 408	0.50 414

SGM-ForestM	4.73 462	0.34 312	1.05 379	0.46 271	0.28 212	10.26 468	3.48 468	4.52 463	5.16 460	8.68 471	7.48 469	18.87 478	10.80 470	11.26 473	10.01 466	0.32 367	0.34 407	0.32 374	0.32 384	0.29 334	0.30 339

LSM	4.83 464	0.83 421	11.23 465	0.76 423	56.73 484	1.10 377	1.18 430	1.35 382	1.70 427	2.13 433	2.34 425	1.34 385	1.19 401	1.52 409	1.23 394	0.34 382	0.50 434	0.39 396	0.47 419	0.51 411	9.82 474

LE_ROB	4.86 465	0.27 245	9.43 463	0.45 247	0.24 103	1.61 418	0.96 417	2.05 438	17.75 478	16.36 480	4.84 464	5.17 459	19.48 480	2.05 432	15.49 472	0.17 150	0.15 221	0.16 80	0.16 141	0.20 229	0.19 201

DPSimNet_ROB	5.19 466	2.71 468	18.56 470	2.59 462	2.49 464	4.25 460	10.93 471	3.33 455	3.93 458	5.02 467	4.52 462	5.74 460	10.18 468	5.44 465	8.79 464	2.40 464	2.47 468	2.48 463	2.54 469	2.56 460	2.87 469

JetRed	5.38 467	6.17 472	12.68 469	2.38 459	2.85 469	12.60 473	11.17 472	4.60 464	3.74 455	3.87 462	3.85 453	4.83 455	4.13 463	6.81 468	12.18 469	2.18 461	2.95 470	2.19 458	1.98 467	3.49 468	3.01 470

tt	6.21 468	0.22 121	5.88 459	3.55 471	2.07 459	11.25 472	19.19 474	11.84 474	5.47 462	2.71 446	2.18 422	4.87 456	6.25 467	3.71 456	7.09 461	8.31 475	11.17 479	4.91 473	5.39 474	5.72 472	2.42 466

coex-ft	6.50 469	1.57 449	87.99 488	0.49 307	0.38 336	1.41 405	1.21 432	1.21 332	7.96 465	12.14 472	2.78 438	2.74 437	3.83 459	1.30 390	3.19 444	0.24 306	0.23 343	0.27 339	0.24 334	0.48 402	0.40 384

HanzoNet	6.97 470	2.57 465	4.66 456	3.29 469	2.96 470	3.75 458	2.35 463	5.08 469	7.11 464	14.46 479	13.06 472	17.69 476	22.95 482	13.72 474	6.61 460	4.36 471	1.96 467	3.14 471	2.59 470	3.88 471	3.19 471

EDNetEfficientorigin	9.96 471	1.17 437	175.17 489	0.49 307	0.37 330	1.13 383	0.74 390	1.27 357	2.70 446	3.16 457	2.49 429	2.28 430	2.15 443	1.88 427	2.27 433	0.21 254	0.19 309	0.25 315	0.20 267	0.54 416	0.53 422

DGTPSM_ROB	12.12 472	8.03 473	21.12 471	8.97 474	16.81 473	10.68 470	30.77 478	9.14 472	15.23 473	6.55 468	15.49 479	9.02 469	15.13 472	9.26 471	21.71 476	4.58 472	8.60 472	5.07 474	9.26 475	5.88 473	11.06 475

DPSMNet_ROB	12.13 473	8.03 473	21.13 472	9.02 475	16.82 474	10.68 470	30.78 479	9.15 473	15.24 474	6.56 469	15.50 480	9.02 469	15.13 472	9.28 472	21.71 476	4.59 473	8.60 472	5.08 475	9.26 475	5.89 474	11.06 475

BEATNet-Init1	15.65 474	1.62 452	54.26 487	0.75 422	0.56 404	37.03 484	13.39 473	13.20 475	14.59 472	29.41 485	29.29 485	47.69 488	21.87 481	26.91 483	19.58 474	0.43 410	0.39 417	0.47 412	0.47 419	0.52 414	0.52 420

DPSM_ROB	17.80 475	18.60 476	24.24 478	20.89 477	19.49 475	25.83 477	36.10 481	21.62 482	16.41 476	13.46 474	14.26 477	19.11 479	16.15 475	20.74 476	25.59 479	9.37 477	9.23 475	9.47 477	9.81 477	13.47 475	12.09 478

DPSM	17.80 475	18.60 476	24.24 478	20.89 477	19.49 475	25.83 477	36.10 481	21.62 482	16.41 476	13.46 474	14.26 477	19.11 479	16.15 475	20.74 476	25.59 479	9.37 477	9.23 475	9.47 477	9.81 477	13.47 475	12.09 478

DLNR_Zeroshot_test	20.12 477	36.36 483	38.38 481	170.13 489	62.28 485	0.22 5	0.20 3	13.43 476	0.40 43	0.45 63	0.66 109	0.42 67	0.21 11	0.64 168	0.32 92	5.57 474	0.10 9	0.15 59	0.11 26	72.31 488	0.13 43

LRCNet_RVC	21.27 478	31.14 482	21.46 473	28.97 480	23.77 478	3.11 453	0.62 362	20.94 480	1.64 424	25.57 481	28.13 481	21.96 481	14.74 471	21.99 482	16.44 473	29.16 486	14.92 480	33.57 482	31.28 482	29.67 484	26.33 482

HaxPig	31.93 479	37.19 484	34.22 480	24.41 479	24.94 479	18.53 475	20.18 475	21.15 481	28.84 484	35.74 486	38.86 486	26.18 482	28.75 484	33.85 484	34.15 484	35.89 487	38.80 487	37.79 483	40.52 483	39.33 485	39.33 487

Anonymous_1	33.12 480	18.23 475	23.86 474	20.53 476	21.18 477	25.45 476	35.84 480	22.44 484	15.68 475	13.41 473	13.70 476	18.00 477	15.15 474	20.31 475	24.47 478	14.56 482	8.84 474	66.24 486	117.79 486	155.41 489	11.40 477

CasAABBNet	35.77 481	37.38 485	48.59 485	42.20 483	39.23 482	51.95 485	72.92 488	43.36 487	33.03 487	26.93 482	28.31 482	38.43 485	32.32 485	41.58 487	51.50 488	18.71 483	18.58 482	19.11 480	19.75 480	27.11 478	24.33 480

Selective-RAFT-Error	35.87 482	37.42 486	48.73 486	42.24 484	39.28 483	52.00 486	72.87 487	43.41 488	32.95 486	26.97 483	28.72 483	38.71 487	33.15 487	41.59 488	51.42 487	18.77 484	18.60 483	19.14 481	19.78 481	27.19 479	24.42 481

xxxxx1	36.77 483	19.69 478	24.00 475	62.46 486	66.77 486	27.30 480	39.89 483	20.40 477	18.80 479	14.18 476	13.11 473	17.29 473	17.30 477	21.62 479	27.81 481	13.61 479	18.98 484	111.36 487	133.25 487	28.84 481	38.64 484

tt_ll	36.77 483	19.69 478	24.00 475	62.46 486	66.77 486	27.30 480	39.89 483	20.40 477	18.80 479	14.18 476	13.11 473	17.29 473	17.30 477	21.62 479	27.81 481	13.61 479	18.98 484	111.36 487	133.25 487	28.84 481	38.64 484

ff	36.77 483	19.69 478	24.00 475	62.46 486	66.77 486	27.30 480	39.89 483	20.40 477	18.80 479	14.18 476	13.11 473	17.29 473	17.30 477	21.62 479	27.81 481	13.61 479	18.98 484	111.36 487	133.25 487	28.84 481	38.64 484

MEDIAN_ROB	37.35 486	40.72 489	40.37 483	32.26 481	31.80 480	27.29 479	25.02 476	29.47 485	33.43 488	41.99 488	41.60 488	33.48 483	34.37 488	39.66 486	36.94 485	43.49 489	43.96 489	44.07 485	43.35 485	41.32 487	42.43 489

AVERAGE_ROB	37.53 487	40.05 488	40.01 482	34.74 482	33.76 481	28.46 483	25.14 477	32.31 486	34.08 489	41.20 487	40.52 487	34.51 484	34.78 489	39.11 485	37.48 486	42.68 488	43.32 488	43.80 484	42.99 484	40.42 486	41.31 488

LSM0	38.96 488	37.52 487	48.37 484	43.79 485	91.31 489	52.31 487	72.38 486	43.71 489	32.75 485	27.16 484	28.73 484	38.51 486	32.63 486	41.75 489	51.59 489	18.85 485	18.43 481	19.09 479	19.60 479	27.21 480	33.44 483

PML	40.49 489	30.31 481	12.46 468	7.19 473	14.30 472	91.44 489	212.44 490	7.73 470	23.24 483	74.44 489	185.05 490	49.81 489	25.78 483	21.34 478	12.84 470	8.71 476	2.93 469	8.43 476	3.24 472	13.77 477	4.45 473

test_example2	176.82 490	204.75 490	198.54 490	188.58 490	191.23 490	151.28 490	169.77 489	97.63 490	125.81 490	179.94 490	183.74 489	158.20 490	139.14 490	192.16 490	198.12 490	203.48 490	236.37 490	163.71 490	173.22 490	217.79 490	162.95 490

Low-res two-view benchmark