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

U	3.17 506	0.17 24	0.35 42	0.41 176	0.71 473	57.93 539	0.20 6	0.43 22	0.39 54	0.26 17	0.23 7	0.23 10	0.22 28	0.26 1	0.22 5	0.16 150	0.10 18	0.74 480	0.13 96	0.13 35	0.11 9

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 10	0.17 24	0.34 33	0.40 149	0.21 47	0.18 3	0.21 19	0.36 9	0.27 10	0.30 37	0.52 100	0.28 21	0.28 76	0.27 2	0.24 20	0.14 45	0.10 18	0.13 22	0.10 23	0.14 74	0.14 94

FoundationStereo	0.18 1	0.15 3	0.26 6	0.31 7	0.17 6	0.23 13	0.20 6	0.24 2	0.16 1	0.19 2	0.16 2	0.21 5	0.19 11	0.27 2	0.22 5	0.14 45	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.10 1	0.10 1

IGEV-Stereo++	0.22 5	0.16 14	0.29 16	0.38 88	0.20 33	0.22 8	0.18 4	0.44 25	0.36 38	0.23 7	0.29 25	0.24 12	0.17 5	0.28 4	0.23 12	0.12 6	0.10 18	0.12 3	0.10 23	0.12 9	0.11 9

CAS	0.37 123	0.13 1	0.27 10	1.34 492	0.31 311	0.46 205	0.38 248	0.50 44	0.48 108	0.35 52	0.52 100	0.24 12	0.19 11	0.30 5	0.28 79	1.03 494	0.08 1	0.12 3	0.08 1	0.12 9	0.28 375

CroCo-Stereo	0.27 29	0.23 184	0.40 91	0.49 350	0.22 61	0.20 5	0.29 103	0.55 66	0.45 94	0.29 31	0.27 18	0.42 100	0.26 59	0.30 5	0.26 39	0.15 107	0.13 202	0.13 22	0.12 65	0.16 163	0.13 67
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
S2M2	0.26 21	0.23 184	0.34 33	0.32 11	0.25 157	0.24 17	0.13 1	0.36 9	0.42 79	0.25 12	0.37 51	0.29 22	0.25 46	0.31 7	0.26 39	0.22 315	0.19 353	0.17 141	0.19 287	0.21 282	0.19 241

StereoAnything_RVC	0.22 5	0.85 472	0.41 98	0.28 1	0.16 2	0.23 13	0.18 4	0.23 1	0.19 2	0.16 1	0.16 2	0.15 1	0.21 20	0.32 8	0.19 1	0.16 150	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.16 163	0.10 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 330	3.08 520	2.41 491	0.32 11	0.18 12	0.29 66	0.20 6	0.39 11	0.33 24	0.29 31	0.25 12	0.18 2	0.18 7	0.32 8	0.22 5	1.08 495	0.09 2	0.17 141	0.16 176	0.15 116	0.96 489

LGtest1	0.20 2	0.15 3	0.30 20	0.35 30	0.17 6	0.26 32	0.17 2	0.33 6	0.21 3	0.21 4	0.16 2	0.23 10	0.21 20	0.33 10	0.20 3	0.15 107	0.10 18	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.11 9

GIP-stereo	0.25 13	0.19 66	0.32 25	0.38 88	0.25 157	0.26 32	0.20 6	0.50 44	0.41 72	0.25 12	0.39 56	0.35 57	0.20 15	0.33 10	0.22 5	0.16 150	0.11 71	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.12 31

IGEV++	0.25 13	0.17 24	0.35 42	0.40 149	0.23 88	0.24 17	0.23 41	0.56 74	0.24 6	0.29 31	0.36 48	0.30 25	0.22 28	0.33 10	0.29 96	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.10 23	0.13 35	0.14 94

testlalala	0.29 46	0.20 96	0.45 143	0.34 21	0.24 128	0.44 196	0.29 103	0.50 44	0.30 15	0.70 203	0.50 86	0.35 57	0.25 46	0.33 10	0.25 27	0.15 107	0.11 71	0.14 40	0.09 5	0.12 9	0.13 67

XX-TBD	0.32 73	0.53 428	0.26 6	0.53 399	0.21 47	0.38 148	0.24 46	0.41 17	0.77 216	0.55 127	0.70 157	0.31 29	0.26 59	0.33 10	0.28 79	0.16 150	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.13 35	0.11 9

castereo	0.29 46	0.17 24	0.34 33	0.36 53	0.21 47	0.40 163	0.41 299	0.52 51	0.67 169	0.27 24	0.41 59	0.37 68	0.36 145	0.34 15	0.25 27	0.13 25	0.09 2	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.10 1

RAStereo	0.25 13	0.17 24	0.33 28	0.40 149	0.21 47	0.24 17	0.26 67	0.45 28	0.46 100	0.23 7	0.34 44	0.30 25	0.19 11	0.34 15	0.26 39	0.15 107	0.12 137	0.16 104	0.13 96	0.14 74	0.11 9

GCAP-Stereo	0.29 46	0.21 125	0.45 143	0.39 112	0.20 33	0.39 155	0.22 29	0.60 85	0.46 100	0.47 103	0.50 86	0.39 81	0.27 65	0.34 15	0.24 20	0.14 45	0.12 137	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.12 31

test_for_model	0.90 427	3.60 521	0.42 110	2.47 510	2.11 510	0.39 155	0.28 91	0.46 34	0.48 108	0.76 239	0.32 36	0.30 25	0.28 76	0.35 18	0.27 61	0.69 481	0.12 137	0.13 22	0.09 5	3.76 520	0.74 480

testlalala2	0.37 123	0.19 66	0.45 143	0.94 479	0.56 452	0.45 203	0.25 56	0.64 113	0.51 121	0.69 197	0.57 120	0.44 112	0.24 39	0.35 18	0.33 139	0.15 107	0.13 202	0.14 40	0.10 23	0.13 35	0.14 94

HUF	0.25 13	0.17 24	0.38 73	0.33 18	0.19 18	0.25 29	0.39 265	0.53 57	0.36 38	0.26 17	0.23 7	0.33 45	0.27 65	0.36 20	0.25 27	0.14 45	0.11 71	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.12 31

TANstereo	0.31 68	0.16 14	0.34 33	0.31 7	0.17 6	0.55 243	0.23 41	0.46 34	0.56 128	0.60 139	0.69 154	0.37 68	0.26 59	0.36 20	0.28 79	0.16 150	0.16 288	0.13 22	0.10 23	0.14 74	0.15 132

Pointernet	0.27 29	0.15 3	0.35 42	0.36 53	0.23 88	0.35 123	0.21 19	0.74 197	0.41 72	0.39 68	0.37 51	0.34 50	0.25 46	0.37 22	0.27 61	0.15 107	0.11 71	0.12 3	0.09 5	0.11 3	0.11 9

LoS_RVC	0.28 39	0.17 24	0.29 16	0.33 18	0.32 336	0.43 188	0.34 182	0.42 20	0.34 27	0.33 46	0.51 93	0.29 22	0.38 159	0.37 22	0.28 79	0.11 2	0.10 18	0.11 1	0.08 1	0.11 3	0.26 355

CREStereo++_RVC	0.32 73	0.16 14	0.25 1	0.32 11	0.24 128	0.27 43	0.22 29	0.48 41	0.89 299	0.47 103	0.80 206	0.29 22	0.25 46	0.37 22	0.34 151	0.14 45	0.09 2	0.13 22	0.52 481	0.14 74	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
LG-Stereo	0.25 13	0.18 42	0.43 129	0.40 149	0.20 33	0.22 8	0.26 67	0.33 6	0.39 54	0.27 24	0.45 67	0.22 7	0.16 4	0.38 25	0.28 79	0.11 2	0.12 137	0.17 141	0.15 148	0.13 35	0.10 1

SGD-Stereo	0.22 5	0.16 14	0.28 13	0.32 11	0.16 2	0.28 56	0.20 6	0.39 11	0.29 13	0.25 12	0.29 25	0.21 5	0.27 65	0.38 25	0.27 61	0.16 150	0.09 2	0.13 22	0.11 42	0.13 35	0.11 9

AEACV	0.28 39	0.18 42	0.34 33	0.36 53	0.45 421	0.27 43	0.27 78	0.41 17	0.39 54	0.31 40	0.46 71	0.31 29	0.36 145	0.38 25	0.25 27	0.14 45	0.11 71	0.15 80	0.13 96	0.13 35	0.13 67

MonSter	0.20 2	0.14 2	0.27 10	0.31 7	0.16 2	0.22 8	0.21 19	0.39 11	0.34 27	0.20 3	0.25 12	0.18 2	0.15 2	0.39 28	0.19 1	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 5	0.11 3	0.10 1

trnet	0.28 39	0.15 3	0.25 1	0.29 3	0.16 2	0.38 148	0.23 41	0.53 57	0.77 216	0.43 90	0.52 100	0.34 50	0.28 76	0.39 28	0.27 61	0.15 107	0.11 71	0.12 3	0.08 1	0.11 3	0.11 9

CroCo-Stereo Lap2	0.29 46	0.25 237	0.44 135	0.50 361	0.30 299	0.19 4	0.31 143	0.52 51	0.41 72	0.25 12	0.28 22	0.46 124	0.31 113	0.39 28	0.30 110	0.15 107	0.15 262	0.16 104	0.13 96	0.17 189	0.16 163

GMOStereo	0.38 140	0.19 66	0.42 110	0.43 248	0.24 128	0.40 163	0.39 265	0.55 66	0.64 154	0.89 328	0.84 224	0.65 225	0.37 151	0.39 28	0.29 96	0.14 45	0.12 137	0.20 255	0.18 259	0.15 116	0.12 31

error version	0.38 140	0.19 66	0.42 110	0.43 248	0.24 128	0.40 163	0.39 265	0.55 66	0.64 154	0.89 328	0.84 224	0.65 225	0.37 151	0.39 28	0.29 96	0.14 45	0.12 137	0.20 255	0.18 259	0.15 116	0.12 31

test-v	0.38 140	0.19 66	0.42 110	0.43 248	0.24 128	0.40 163	0.39 265	0.55 66	0.64 154	0.89 328	0.84 224	0.65 225	0.37 151	0.39 28	0.29 96	0.14 45	0.12 137	0.20 255	0.18 259	0.15 116	0.12 31

test-2	0.38 140	0.19 66	0.42 110	0.43 248	0.24 128	0.40 163	0.39 265	0.55 66	0.64 154	0.89 328	0.84 224	0.65 225	0.37 151	0.39 28	0.29 96	0.14 45	0.12 137	0.20 255	0.18 259	0.15 116	0.12 31

CREStereo	0.28 39	0.16 14	0.25 1	0.28 1	0.17 6	0.38 148	0.25 56	0.52 51	0.76 213	0.43 90	0.51 93	0.32 37	0.28 76	0.39 28	0.27 61	0.16 150	0.11 71	0.12 3	0.09 5	0.12 9	0.12 31
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
AIO_test	0.24 10	0.17 24	0.33 28	0.35 30	0.21 47	0.31 88	0.38 248	0.45 28	0.26 8	0.26 17	0.28 22	0.32 37	0.21 20	0.40 36	0.26 39	0.13 25	0.10 18	0.13 22	0.11 42	0.13 35	0.11 9

MaDis-Stereo	0.27 29	0.19 66	0.39 79	0.37 70	0.26 194	0.28 56	0.28 91	0.45 28	0.37 45	0.27 24	0.27 18	0.40 88	0.27 65	0.40 36	0.30 110	0.16 150	0.14 239	0.16 104	0.13 96	0.15 116	0.12 31

CES	0.29 46	0.15 3	0.25 1	0.31 7	0.71 473	0.36 131	0.27 78	0.51 48	0.47 106	0.34 50	0.48 79	0.27 18	0.23 34	0.40 36	0.24 20	0.13 25	0.11 71	0.12 3	0.08 1	0.13 35	0.32 398

RCA-Stereo	0.36 105	0.18 42	0.37 63	0.38 88	0.23 88	0.31 88	0.33 171	0.70 161	1.25 431	0.45 94	0.65 140	0.46 124	0.43 189	0.40 36	0.29 96	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.12 65	0.12 9	0.12 31

castereo++	0.26 21	0.17 24	0.29 16	0.34 21	0.20 33	0.74 343	0.20 6	0.41 17	0.49 111	0.24 10	0.24 11	0.35 57	0.27 65	0.41 40	0.20 3	0.14 45	0.09 2	0.14 40	0.09 5	0.11 3	0.11 9

rvit_stereo_0083	0.34 90	0.25 237	0.53 238	0.45 287	0.28 252	0.35 123	0.35 205	0.47 40	0.64 154	0.38 63	0.47 77	0.42 100	0.37 151	0.41 40	0.39 204	0.22 315	0.20 362	0.20 255	0.17 228	0.21 282	0.15 132

rvit_stereo_0080	0.32 73	0.26 271	0.45 143	0.39 112	0.28 252	0.27 43	0.46 333	0.51 48	0.46 100	0.36 55	0.42 61	0.41 93	0.29 93	0.41 40	0.34 151	0.22 315	0.17 320	0.17 141	0.16 176	0.23 327	0.16 163

whm_eth	0.32 73	0.26 271	0.45 143	0.39 112	0.28 252	0.27 43	0.46 333	0.51 48	0.46 100	0.36 55	0.42 61	0.41 93	0.29 93	0.41 40	0.34 151	0.22 315	0.17 320	0.17 141	0.16 176	0.23 327	0.16 163

CASnet	0.30 55	0.20 96	0.34 33	0.42 208	0.17 6	0.25 29	0.24 46	0.53 57	0.56 128	0.54 125	0.54 110	0.39 81	0.24 39	0.41 40	0.26 39	0.15 107	0.10 18	0.22 312	0.18 259	0.18 218	0.12 31
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DEFOM-Stereo	0.23 8	0.16 14	0.29 16	0.34 21	0.20 33	0.59 270	0.20 6	0.32 5	0.31 17	0.23 7	0.19 5	0.18 2	0.18 7	0.42 45	0.22 5	0.12 6	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.11 3	0.12 31

WCG-NET	0.29 46	0.15 3	0.35 42	0.34 21	0.19 18	0.32 101	0.27 78	0.42 20	0.82 257	0.46 100	0.49 84	0.39 81	0.25 46	0.42 45	0.27 61	0.12 6	0.09 2	0.13 22	0.11 42	0.12 9	0.11 9

IGEV-Stereo+	0.25 13	0.15 3	0.28 13	0.32 11	0.19 18	0.13 1	0.17 2	0.29 3	0.30 15	0.22 6	0.15 1	0.22 7	0.22 28	0.42 45	0.22 5	0.14 45	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.15 116	1.09 496

AnonymousM	0.42 190	0.86 473	0.31 23	0.35 30	0.23 88	0.30 74	0.37 231	0.56 74	0.44 90	0.72 215	0.50 86	0.47 129	0.29 93	0.42 45	0.35 160	0.16 150	0.12 137	1.51 494	0.32 432	0.12 9	0.11 9

test-1	0.37 123	0.20 96	0.76 361	0.47 332	0.27 229	0.44 196	0.36 218	0.63 103	0.65 160	0.49 110	0.67 151	0.54 157	0.35 139	0.42 45	0.30 110	0.14 45	0.12 137	0.16 104	0.14 124	0.15 116	0.18 230

rvit_stereo_0081_aga	0.32 73	0.29 317	0.50 200	0.43 248	0.29 275	0.36 131	0.32 156	0.46 34	0.42 79	0.40 78	0.44 65	0.41 93	0.34 132	0.43 50	0.31 122	0.23 341	0.17 320	0.19 218	0.16 176	0.20 270	0.15 132

R-Stereo Train	0.40 168	0.19 66	0.47 167	0.43 248	0.27 229	0.41 174	0.31 143	0.74 197	0.38 49	0.90 335	1.28 402	0.58 184	0.35 139	0.43 50	0.35 160	0.15 107	0.13 202	0.14 40	0.12 65	0.14 74	0.14 94

RAFT-Stereo	0.40 168	0.19 66	0.47 167	0.43 248	0.27 229	0.41 174	0.31 143	0.74 197	0.38 49	0.90 335	1.28 402	0.58 184	0.35 139	0.43 50	0.35 160	0.15 107	0.13 202	0.14 40	0.12 65	0.14 74	0.14 94
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_0081	0.33 81	0.25 237	0.49 188	0.43 248	0.26 194	0.31 88	0.37 231	0.45 28	0.56 128	0.37 57	0.40 57	0.39 81	0.38 159	0.44 53	0.35 160	0.22 315	0.16 288	0.19 218	0.16 176	0.20 270	0.14 94

rvit_stereo_0082	0.33 81	0.25 237	0.49 188	0.43 248	0.26 194	0.31 88	0.37 231	0.45 28	0.56 128	0.37 57	0.40 57	0.39 81	0.38 159	0.44 53	0.35 160	0.22 315	0.16 288	0.19 218	0.16 176	0.20 270	0.14 94

sAnonymous2	0.42 190	0.41 399	0.96 414	0.48 340	0.37 376	0.41 174	0.48 348	0.60 85	0.52 122	0.39 68	0.48 79	0.35 57	0.44 196	0.44 53	0.30 110	0.19 258	0.14 239	0.19 218	0.17 228	0.55 467	0.43 445

CroCo_RVC	0.42 190	0.41 399	0.96 414	0.48 340	0.37 376	0.41 174	0.48 348	0.60 85	0.52 122	0.39 68	0.48 79	0.35 57	0.44 196	0.44 53	0.30 110	0.19 258	0.14 239	0.19 218	0.17 228	0.55 467	0.43 445

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 123	0.18 42	0.45 143	0.36 53	0.19 18	0.33 111	0.28 91	0.67 133	0.77 216	0.72 215	0.99 304	0.56 165	0.39 174	0.44 53	0.31 122	0.11 2	0.09 2	0.15 80	0.14 124	0.13 35	0.11 9

MGS-Stereo	0.29 46	0.20 96	0.42 110	0.37 70	0.24 128	0.37 142	0.30 120	0.40 15	0.50 115	0.32 44	0.51 93	0.40 88	0.24 39	0.45 58	0.28 79	0.16 150	0.12 137	0.15 80	0.13 96	0.15 116	0.14 94

testlalala_base	0.49 259	0.26 271	0.44 135	0.47 332	0.34 360	0.57 258	0.26 67	0.60 85	0.37 45	0.52 116	0.56 118	0.46 124	0.31 113	0.45 58	0.33 139	1.56 501	0.11 71	0.14 40	0.10 23	1.85 493	0.15 132

MIPNet	0.39 153	0.22 155	0.66 315	0.40 149	0.25 157	0.53 231	0.29 103	0.78 218	0.74 205	0.68 194	0.60 128	0.40 88	0.48 219	0.45 58	0.39 204	0.14 45	0.11 71	0.16 104	0.13 96	0.14 74	0.14 94

test-3	0.35 95	0.17 24	0.48 180	0.40 149	0.22 61	0.42 184	0.22 29	0.66 122	0.80 235	0.72 215	0.45 67	0.63 212	0.29 93	0.45 58	0.32 129	0.13 25	0.09 2	0.17 141	0.13 96	0.13 35	0.11 9

test_1	0.35 95	0.17 24	0.48 180	0.40 149	0.22 61	0.42 184	0.22 29	0.66 122	0.80 235	0.70 203	0.45 67	0.63 212	0.29 93	0.45 58	0.32 129	0.13 25	0.09 2	0.17 141	0.13 96	0.13 35	0.11 9

test_3	0.37 123	0.19 66	0.50 200	0.45 287	0.24 128	0.47 208	0.36 218	0.69 149	0.84 264	0.66 176	0.46 71	0.68 247	0.25 46	0.45 58	0.32 129	0.12 6	0.10 18	0.18 185	0.16 176	0.15 116	0.12 31

MM-Stereo_test3	0.35 95	0.19 66	0.33 28	0.42 208	0.26 194	0.34 120	0.44 323	0.74 197	0.93 322	0.47 103	0.52 100	0.42 100	0.29 93	0.46 64	0.29 96	0.17 188	0.15 262	0.17 141	0.13 96	0.14 74	0.15 132

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 13	0.32 344	0.25 1	0.52 390	0.20 33	0.29 66	0.22 29	0.44 25	0.38 49	0.27 24	0.25 12	0.24 12	0.29 93	0.46 64	0.23 12	0.14 45	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.14 74	0.11 9

model_zeroshot	0.35 95	0.20 96	0.56 267	0.41 176	0.30 299	0.51 220	0.26 67	0.69 149	0.48 108	0.65 170	0.51 93	0.52 150	0.25 46	0.46 64	0.27 61	0.17 188	0.13 202	0.15 80	0.14 124	0.13 35	0.14 94

4D-IteraStereo	0.33 81	0.19 66	0.43 129	0.40 149	0.24 128	0.32 101	0.27 78	0.59 83	0.72 189	0.66 176	0.53 107	0.42 100	0.22 28	0.46 64	0.30 110	0.14 45	0.09 2	0.20 255	0.16 176	0.16 163	0.12 31

DCANet-4	0.38 140	0.22 155	0.58 279	0.35 30	0.19 18	0.30 74	0.30 120	0.69 149	0.97 347	0.70 203	0.79 196	0.40 88	0.46 210	0.46 64	0.37 180	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.12 9	0.15 132

ADStereo(finetuned)	0.39 153	0.18 42	0.58 279	0.35 30	0.19 18	0.30 74	0.30 120	0.72 178	0.96 342	0.72 215	0.77 182	0.45 120	0.68 330	0.46 64	0.36 171	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.15 132

cross-raft	0.34 90	0.20 96	0.38 73	0.45 287	0.24 128	0.32 101	0.35 205	0.77 215	0.42 79	0.62 148	0.77 182	0.58 184	0.27 65	0.46 64	0.31 122	0.12 6	0.10 18	0.15 80	0.13 96	0.15 116	0.12 31

sCroCo_RVC	0.36 105	0.29 317	0.73 352	0.52 390	0.39 390	0.42 184	0.31 143	0.52 51	0.46 100	0.31 40	0.48 79	0.38 74	0.32 120	0.46 64	0.33 139	0.22 315	0.23 388	0.19 218	0.19 287	0.21 282	0.22 308

EGLCR-Stereo	0.27 29	0.17 24	0.36 54	0.35 30	0.21 47	0.37 142	0.20 6	0.58 80	0.37 45	0.29 31	0.28 22	0.42 100	0.18 7	0.47 72	0.27 61	0.14 45	0.10 18	0.16 104	0.14 124	0.13 35	0.12 31

fff	0.39 153	0.18 42	0.46 156	0.35 30	0.19 18	0.30 74	0.30 120	0.73 190	1.08 392	0.70 203	0.79 196	0.44 112	0.62 290	0.47 72	0.37 180	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.12 9	0.15 132

iRaftStereo_RVC	0.33 81	0.20 96	0.40 91	0.40 149	0.23 88	0.31 88	0.29 103	0.70 161	0.55 127	0.49 110	0.66 144	0.37 68	0.23 34	0.47 72	0.33 139	0.14 45	0.11 71	0.19 218	0.17 228	0.16 163	0.13 67

DCANet	0.38 140	0.18 42	0.46 156	0.35 30	0.19 18	0.30 74	0.30 120	0.72 178	0.96 342	0.72 215	0.77 182	0.45 120	0.56 253	0.47 72	0.36 171	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.15 132

csc	0.39 153	0.18 42	0.46 156	0.35 30	0.19 18	0.30 74	0.30 120	0.73 190	1.08 392	0.70 203	0.79 196	0.44 112	0.62 290	0.47 72	0.37 180	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.12 9	0.15 132

cscssc	0.39 153	0.18 42	0.46 156	0.35 30	0.19 18	0.30 74	0.30 120	0.73 190	1.08 392	0.70 203	0.79 196	0.44 112	0.62 290	0.47 72	0.37 180	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.12 9	0.15 132

Gwc-CoAtRS	0.35 95	0.18 42	0.46 156	0.39 112	0.23 88	0.34 120	0.22 29	0.74 197	0.77 216	0.62 148	0.60 128	0.58 184	0.29 93	0.47 72	0.29 96	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.12 65	0.13 35	0.13 67

Reg-Stereo(zero)	0.31 68	0.17 24	0.30 20	0.35 30	0.19 18	0.33 111	0.21 19	0.64 113	0.72 189	0.52 116	0.52 100	0.51 146	0.29 93	0.48 79	0.27 61	0.13 25	0.10 18	0.12 3	0.10 23	0.12 9	0.13 67

mms	0.27 29	0.21 125	0.36 54	0.38 88	0.25 157	0.31 88	0.32 156	0.43 22	0.33 24	0.29 31	0.34 44	0.34 50	0.20 15	0.48 79	0.26 39	0.13 25	0.11 71	0.16 104	0.13 96	0.15 116	0.13 67

RAFT-Stereo-weight	0.33 81	0.19 66	0.36 54	0.39 112	0.23 88	0.28 56	0.29 103	0.69 149	0.83 263	0.55 127	0.51 93	0.58 184	0.20 15	0.48 79	0.30 110	0.13 25	0.10 18	0.14 40	0.12 65	0.13 35	0.12 31

AE-Stereo	0.36 105	0.21 125	0.47 167	0.49 350	0.31 311	0.50 215	0.34 182	0.72 178	0.73 199	0.34 50	0.55 115	0.52 150	0.28 76	0.48 79	0.31 122	0.13 25	0.13 202	0.18 185	0.16 176	0.15 116	0.14 94

UniTT-Stereo	0.27 29	0.18 42	0.40 91	0.40 149	0.28 252	0.30 74	0.28 91	0.40 15	0.33 24	0.30 37	0.46 71	0.27 18	0.25 46	0.48 79	0.35 160	0.17 188	0.13 202	0.14 40	0.12 65	0.14 74	0.13 67

Any-RAFT	0.36 105	0.17 24	0.31 23	0.35 30	0.21 47	0.51 220	0.21 19	0.93 273	0.75 208	0.56 130	0.73 162	0.66 237	0.29 93	0.48 79	0.25 27	0.15 107	0.10 18	0.13 22	0.10 23	0.13 35	0.13 67

RAFT-Test	0.35 95	0.19 66	0.42 110	0.39 112	0.24 128	0.50 215	0.23 41	0.74 197	0.44 90	0.62 148	0.85 233	0.64 219	0.28 76	0.48 79	0.30 110	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.13 67

LoS	0.30 55	0.16 14	0.32 25	0.30 5	0.19 18	0.32 101	0.29 103	0.54 63	0.73 199	0.35 52	0.52 100	0.42 100	0.29 93	0.48 79	0.29 96	0.15 107	0.11 71	0.13 22	0.09 5	0.12 9	0.12 31
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLGR	0.40 168	0.22 155	0.70 339	0.40 149	0.22 61	0.51 220	0.29 103	0.78 218	0.78 220	0.80 266	0.77 182	0.44 112	0.41 182	0.48 79	0.40 225	0.14 45	0.12 137	0.16 104	0.14 124	0.16 163	0.14 94

ours_stereo	0.27 29	0.22 155	0.35 42	0.38 88	0.24 128	0.30 74	0.32 156	0.46 34	0.39 54	0.27 24	0.34 44	0.35 57	0.23 34	0.49 88	0.27 61	0.13 25	0.11 71	0.16 104	0.12 65	0.14 74	0.12 31

rvit_stereo_ft	0.35 95	0.26 271	0.54 251	0.53 399	0.32 336	0.33 111	0.46 333	0.52 51	0.52 122	0.35 52	0.41 59	0.41 93	0.34 132	0.49 88	0.36 171	0.22 315	0.14 239	0.19 218	0.18 259	0.19 253	0.15 132

gcap-zeroshot	0.35 95	0.20 96	0.61 293	0.39 112	0.23 88	0.53 231	0.27 78	0.58 80	0.35 32	0.64 165	0.49 84	0.87 326	0.34 132	0.49 88	0.25 27	0.14 45	0.12 137	0.15 80	0.12 65	0.13 35	0.14 94

rafts_anoy	0.38 140	0.22 155	0.38 73	0.43 248	0.28 252	0.32 101	0.32 156	0.70 161	0.91 310	0.59 137	0.66 144	0.45 120	0.33 126	0.49 88	0.41 230	0.16 150	0.12 137	0.21 298	0.23 364	0.18 218	0.16 163

CFNet-RSSM	0.35 95	0.18 42	0.47 167	0.39 112	0.22 61	0.35 123	0.23 41	0.78 218	0.86 276	0.67 185	0.54 110	0.56 165	0.28 76	0.49 88	0.28 79	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.12 65	0.13 35	0.12 31

GREAT-IGEV	0.23 8	0.15 3	0.33 28	0.30 5	0.23 88	0.20 5	0.26 67	0.35 8	0.34 27	0.21 4	0.31 29	0.22 7	0.21 20	0.50 93	0.22 5	0.12 6	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.13 35	0.12 31

AIO-test2	0.40 168	0.21 125	0.44 135	0.48 340	0.26 194	0.44 196	0.38 248	0.79 225	1.28 437	0.37 57	0.87 244	0.38 74	0.30 109	0.50 93	0.28 79	0.16 150	0.13 202	0.21 298	0.24 378	0.15 116	0.15 132

IGEV-RUCA	0.26 21	0.16 14	0.36 54	0.40 149	0.27 229	0.32 101	0.20 6	0.39 11	0.36 38	0.27 24	0.31 29	0.25 15	0.21 20	0.50 93	0.24 20	0.20 279	0.11 71	0.13 22	0.10 23	0.17 189	0.16 163

Occ-G	0.27 29	0.15 3	0.32 25	0.35 30	0.21 47	0.28 56	0.32 156	0.44 25	0.34 27	0.29 31	0.43 63	0.49 140	0.25 46	0.50 93	0.30 110	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.13 67

CAS++	0.33 81	0.25 237	0.39 79	0.38 88	0.26 194	0.32 101	0.24 46	0.87 247	0.53 125	0.48 108	0.46 71	0.26 17	0.21 20	0.50 93	0.26 39	0.23 341	0.20 362	0.22 312	0.17 228	0.21 282	0.17 206
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 90	0.28 303	0.48 180	0.37 70	0.25 157	0.47 208	0.30 120	0.60 85	0.92 316	0.43 90	0.37 51	0.30 25	0.29 93	0.50 93	0.30 110	0.17 188	0.14 239	0.18 185	0.15 148	0.18 218	0.16 163

PMTNet	0.33 81	0.17 24	0.26 6	0.29 3	0.18 12	0.44 196	0.22 29	0.57 77	0.66 163	0.46 100	0.54 110	0.38 74	0.34 132	0.50 93	0.25 27	0.75 482	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.13 35	0.12 31

GLC_STEREO	0.30 55	0.20 96	0.28 13	0.44 273	0.19 18	0.31 88	0.25 56	0.49 42	0.43 86	0.37 57	0.47 77	0.40 88	0.23 34	0.51 100	0.37 180	0.15 107	0.18 335	0.19 218	0.16 176	0.16 163	0.14 94

SCV	0.27 29	0.20 96	0.37 63	0.36 53	0.22 61	0.27 43	0.33 171	0.65 116	0.31 17	0.25 12	0.29 25	0.37 68	0.23 34	0.52 101	0.23 12	0.19 258	0.11 71	0.14 40	0.11 42	0.15 116	0.12 31

fffy	0.29 46	0.22 155	0.38 73	0.38 88	0.23 88	0.33 111	0.29 103	0.55 66	0.42 79	0.33 46	0.37 51	0.39 81	0.27 65	0.52 101	0.28 79	0.13 25	0.12 137	0.16 104	0.13 96	0.14 74	0.12 31

RSM++	0.26 21	0.19 66	0.36 54	0.37 70	0.21 47	0.28 56	0.29 103	0.54 63	0.34 27	0.26 17	0.23 7	0.36 67	0.21 20	0.52 101	0.24 20	0.12 6	0.11 71	0.14 40	0.12 65	0.14 74	0.11 9

MyStereo8	0.42 190	0.21 125	0.64 308	0.43 248	0.29 275	0.55 243	0.28 91	0.72 178	0.50 115	0.73 222	1.01 312	0.57 169	0.44 196	0.52 101	0.52 288	0.15 107	0.12 137	0.16 104	0.14 124	0.19 253	0.21 289

x	0.41 183	0.25 237	0.46 156	0.36 53	0.24 128	0.54 238	0.31 143	0.94 278	0.58 138	0.60 139	0.72 160	0.61 200	0.53 235	0.52 101	0.50 279	0.18 221	0.16 288	0.17 141	0.16 176	0.17 189	0.18 230

H2IRNET	0.38 140	0.21 125	0.36 54	0.39 112	0.25 157	0.26 32	0.24 46	0.61 92	0.74 205	0.39 68	0.89 251	0.74 278	0.53 235	0.53 106	0.44 244	0.16 150	0.13 202	0.19 218	0.20 310	0.17 189	0.15 132

MyStereo06	0.40 168	0.22 155	0.65 313	0.42 208	0.29 275	0.43 188	0.48 348	1.05 317	0.43 86	0.64 165	0.54 110	0.78 297	0.27 65	0.53 106	0.31 122	0.14 45	0.13 202	0.18 185	0.17 228	0.17 189	0.17 206

DCRE	0.38 140	0.19 66	0.47 167	0.45 287	0.33 348	0.45 203	0.40 279	0.66 122	0.53 125	0.49 110	0.95 280	0.57 169	0.39 174	0.53 106	0.32 129	0.14 45	0.13 202	0.15 80	0.14 124	0.14 74	0.15 132

anonymousa	0.51 285	0.21 125	0.47 167	0.39 112	0.25 157	0.89 388	0.36 218	0.78 218	0.63 150	0.88 321	1.54 443	1.09 397	0.67 322	0.53 106	0.46 254	0.17 188	0.14 239	0.19 218	0.21 329	0.16 163	0.16 163

IPLGR_C	0.42 190	0.23 184	0.71 341	0.46 312	0.33 348	0.51 220	0.34 182	0.69 149	0.69 178	0.84 285	0.92 271	0.46 124	0.33 126	0.53 106	0.53 299	0.17 188	0.12 137	0.16 104	0.14 124	0.13 35	0.16 163

ACRE	0.42 190	0.23 184	0.73 352	0.45 287	0.33 348	0.50 215	0.33 171	0.68 139	0.70 181	0.82 272	0.92 271	0.46 124	0.32 120	0.53 106	0.52 288	0.17 188	0.12 137	0.15 80	0.14 124	0.13 35	0.16 163

HHNet	0.42 190	0.19 66	0.43 129	0.35 30	0.38 382	0.33 111	0.33 171	0.71 168	0.78 220	0.87 311	1.30 408	0.52 150	0.36 145	0.53 106	0.37 180	0.16 150	0.11 71	0.19 218	0.15 148	0.15 116	0.25 351

HUI-Stereo	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.22 29	0.63 103	0.40 66	0.64 165	0.73 162	0.58 184	0.38 159	0.53 106	0.38 195	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

DMCA	0.47 236	0.27 287	0.59 287	0.39 112	0.29 275	0.53 231	0.34 182	0.98 290	0.70 181	0.78 258	0.83 221	0.79 304	0.55 246	0.54 114	0.57 314	0.21 295	0.16 288	0.21 298	0.16 176	0.19 253	0.22 308

MM-Stereo_test2	0.30 55	0.18 42	0.41 98	0.41 176	0.25 157	0.41 174	0.41 299	0.65 116	0.43 86	0.38 63	0.36 48	0.31 29	0.26 59	0.55 115	0.25 27	0.12 6	0.11 71	0.15 80	0.12 65	0.15 116	0.12 31

AIO_rvc	0.24 10	0.17 24	0.37 63	0.35 30	0.20 33	0.26 32	0.33 171	0.45 28	0.23 5	0.26 17	0.25 12	0.33 45	0.15 2	0.55 115	0.24 20	0.12 6	0.09 2	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.11 9

fffft	0.26 21	0.18 42	0.39 79	0.37 70	0.23 88	0.29 66	0.35 205	0.46 34	0.26 8	0.37 57	0.23 7	0.27 18	0.22 28	0.55 115	0.28 79	0.12 6	0.09 2	0.16 104	0.13 96	0.13 35	0.13 67
1: 1. 1
dual_stereo	0.20 2	0.15 3	0.27 10	0.32 11	0.17 6	0.16 2	0.20 6	0.30 4	0.21 3	0.24 10	0.20 6	0.25 15	0.14 1	0.55 115	0.25 27	0.14 45	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.10 1	0.10 1

rvit_0105_6	0.40 168	0.28 303	0.68 327	0.51 373	0.30 299	0.39 155	0.41 299	0.53 57	0.68 171	0.41 81	0.45 67	0.50 142	0.45 203	0.55 115	0.37 180	0.28 389	0.26 414	0.24 346	0.22 351	0.22 307	0.17 206

AIO-Stereo	0.26 21	0.19 66	0.36 54	0.39 112	0.18 12	0.28 56	0.30 120	0.52 51	0.29 13	0.30 37	0.31 29	0.32 37	0.17 5	0.55 115	0.23 12	0.13 25	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.11 9

GANet-ADL	0.44 209	0.27 287	0.48 180	0.44 273	0.30 299	0.54 238	0.36 218	0.94 278	0.88 294	0.64 165	0.72 160	0.68 247	0.44 196	0.55 115	0.44 244	0.22 315	0.15 262	0.15 80	0.13 96	0.18 218	0.21 289

FTStereo	0.56 330	0.21 125	0.39 79	0.42 208	0.25 157	0.39 155	0.73 438	0.69 149	0.45 94	1.09 418	3.23 493	0.69 249	0.71 342	0.55 115	0.34 151	0.15 107	0.13 202	0.19 218	0.17 228	0.15 116	0.32 398

ICVP	0.48 246	0.26 271	0.42 110	0.49 350	0.28 252	0.63 287	0.43 315	1.05 317	0.72 189	0.68 194	0.95 280	0.75 283	0.56 253	0.55 115	0.61 329	0.24 351	0.18 335	0.19 218	0.17 228	0.19 253	0.21 289
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.35 95	0.20 96	0.39 79	0.43 248	0.29 275	0.31 88	0.25 56	0.73 190	0.66 163	0.59 137	0.56 118	0.44 112	0.45 203	0.55 115	0.31 122	0.16 150	0.12 137	0.14 40	0.12 65	0.12 9	0.14 94

AIO-test1	0.39 153	0.18 42	0.42 110	0.51 373	0.25 157	0.44 196	0.30 120	0.74 197	1.20 425	0.41 81	0.71 158	0.45 120	0.29 93	0.56 125	0.27 61	0.15 107	0.13 202	0.19 218	0.21 329	0.13 35	0.18 230

FACV-RUCA	0.45 218	0.28 303	0.51 209	0.46 312	0.33 348	0.62 281	0.34 182	0.87 247	0.75 208	0.60 139	0.84 224	0.48 134	0.54 242	0.56 125	0.39 204	0.22 315	0.15 262	0.35 429	0.16 176	0.29 380	0.22 308

SMoEStereo_RVC	0.27 29	0.20 96	0.37 63	0.36 53	0.23 88	0.36 131	0.31 143	0.43 22	0.36 38	0.38 63	0.30 28	0.32 37	0.24 39	0.56 125	0.24 20	0.12 6	0.10 18	0.16 104	0.12 65	0.12 9	0.12 31

WCG-NET（raft）	0.31 68	0.16 14	0.39 79	0.33 18	0.19 18	0.35 123	0.27 78	0.54 63	0.79 227	0.45 94	0.55 115	0.47 129	0.27 65	0.56 125	0.28 79	0.13 25	0.10 18	0.12 3	0.11 42	0.12 9	0.12 31

MoCha-V2	0.26 21	0.16 14	0.30 20	0.41 176	0.18 12	0.27 43	0.26 67	0.57 77	0.28 11	0.37 57	0.27 18	0.33 45	0.34 132	0.56 125	0.23 12	0.12 6	0.10 18	0.12 3	0.10 23	0.13 35	0.13 67

IGEV_Zeroshot_test	0.36 105	0.19 66	0.71 341	0.41 176	0.29 275	0.30 74	0.25 56	0.86 246	0.40 66	0.64 165	0.57 120	0.56 165	0.25 46	0.56 125	0.29 96	0.15 107	0.11 71	0.16 104	0.14 124	0.14 74	0.14 94

CIPLG	0.42 190	0.23 184	0.71 341	0.45 287	0.33 348	0.51 220	0.33 171	0.68 139	0.68 171	0.84 285	0.96 284	0.47 129	0.33 126	0.56 125	0.52 288	0.17 188	0.12 137	0.16 104	0.14 124	0.13 35	0.16 163

raft+_RVC	0.38 140	0.20 96	0.38 73	0.39 112	0.27 229	0.44 196	0.35 205	0.81 230	0.90 304	0.52 116	0.78 191	0.50 142	0.29 93	0.56 125	0.41 230	0.15 107	0.12 137	0.17 141	0.15 148	0.14 74	0.13 67

GMStereo	0.40 168	0.38 380	0.61 293	0.41 176	0.27 229	0.47 208	0.35 205	0.62 95	1.04 374	0.57 133	0.54 110	0.38 74	0.36 145	0.56 125	0.41 230	0.20 279	0.13 202	0.16 104	0.17 228	0.24 340	0.20 272
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
tg	0.34 90	0.19 66	0.40 91	0.40 149	0.23 88	0.38 148	0.26 67	0.74 197	0.60 146	0.48 108	0.65 140	0.42 100	0.24 39	0.57 134	0.33 139	0.14 45	0.10 18	0.18 185	0.17 228	0.14 74	0.12 31

StereoVision	0.43 203	0.29 317	0.54 251	0.50 361	0.28 252	0.37 142	0.38 248	0.75 206	0.63 150	0.46 100	1.11 354	0.53 155	0.38 159	0.57 134	0.34 151	0.21 295	0.24 397	0.25 359	0.24 378	0.26 361	0.17 206

MC-Stereo	0.29 46	0.18 42	0.35 42	0.40 149	0.21 47	0.26 32	0.26 67	0.53 57	0.40 66	0.38 63	0.61 131	0.41 93	0.31 113	0.57 134	0.27 61	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.12 65	0.12 9	0.12 31

AFF-stereo	0.39 153	0.20 96	0.42 110	0.37 70	0.22 61	0.27 43	0.31 143	0.67 133	0.72 189	0.66 176	1.12 356	0.75 283	0.38 159	0.57 134	0.35 160	0.11 2	0.09 2	0.16 104	0.16 176	0.14 74	0.12 31

HART	0.30 55	0.17 24	0.33 28	0.41 176	0.21 47	0.32 101	0.26 67	0.67 133	0.32 21	0.33 46	0.66 144	0.41 93	0.22 28	0.58 138	0.25 27	0.12 6	0.11 71	0.15 80	0.11 42	0.15 116	0.12 31

rvit_0105_5	0.44 209	0.32 344	0.79 368	0.51 373	0.29 275	0.44 196	0.43 315	0.62 95	0.76 213	0.51 113	0.52 100	0.61 200	0.53 235	0.58 138	0.38 195	0.28 389	0.25 405	0.25 359	0.24 378	0.22 307	0.20 272

rvit_0105_4	0.42 190	0.30 332	0.77 364	0.52 390	0.29 275	0.41 174	0.44 323	0.57 77	0.75 208	0.45 94	0.48 79	0.56 165	0.49 223	0.58 138	0.37 180	0.28 389	0.26 414	0.25 359	0.22 351	0.24 340	0.19 241

11t1	0.38 140	0.23 184	0.49 188	0.36 53	0.23 88	0.61 277	0.31 143	0.74 197	0.47 106	0.62 148	0.55 115	0.55 159	0.49 223	0.58 138	0.45 250	0.18 221	0.15 262	0.16 104	0.13 96	0.17 189	0.19 241

CASS	0.46 225	0.28 303	0.45 143	0.48 340	0.22 61	0.63 287	0.34 182	0.99 294	0.66 163	0.76 239	0.86 237	0.61 200	0.58 269	0.58 138	0.44 244	0.29 399	0.16 288	0.22 312	0.18 259	0.23 327	0.28 375
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.41 183	0.21 125	0.44 135	0.34 21	0.24 128	0.58 263	0.32 156	0.70 161	0.86 276	0.52 116	0.57 120	0.78 297	0.60 279	0.58 138	0.39 204	0.17 188	0.12 137	0.19 218	0.13 96	0.19 253	0.22 308

GrayStereo	0.49 259	0.20 96	0.44 135	0.47 332	0.29 275	0.51 220	0.62 412	0.71 168	0.66 163	1.04 399	1.46 436	0.77 295	0.73 358	0.58 138	0.35 160	0.15 107	0.12 137	0.17 141	0.17 228	0.15 116	0.30 386

DeepStereo_RVC	0.37 123	0.22 155	0.51 209	0.41 176	0.24 128	0.26 32	0.22 29	0.64 113	0.40 66	0.69 197	0.67 151	0.57 169	0.50 226	0.58 138	0.42 235	0.17 188	0.12 137	0.18 185	0.16 176	0.19 253	0.19 241

GCAP-BAT	0.32 73	0.21 125	0.45 143	0.34 21	0.29 275	0.28 56	0.27 78	0.53 57	0.32 21	0.61 144	0.66 144	0.47 129	0.25 46	0.59 146	0.28 79	0.15 107	0.12 137	0.15 80	0.10 23	0.12 9	0.12 31

RSM	0.26 21	0.19 66	0.35 42	0.37 70	0.21 47	0.27 43	0.33 171	0.55 66	0.28 11	0.26 17	0.25 12	0.38 74	0.20 15	0.59 146	0.23 12	0.12 6	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.14 74	0.11 9

1test111	0.37 123	0.25 237	0.35 42	0.42 208	0.23 88	0.53 231	0.37 231	0.91 262	0.59 139	0.42 85	0.50 86	0.34 50	0.47 215	0.59 146	0.48 267	0.17 188	0.11 71	0.19 218	0.13 96	0.18 218	0.19 241

EKT-Stereo	0.36 105	0.24 206	0.44 135	0.44 273	0.30 299	0.37 142	0.30 120	0.72 178	0.68 171	0.47 103	0.63 135	0.49 140	0.28 76	0.59 146	0.34 151	0.19 258	0.14 239	0.18 185	0.15 148	0.16 163	0.18 230

anonymousdsp2	0.37 123	0.21 125	0.49 188	0.38 88	0.24 128	0.48 213	0.31 143	0.91 262	0.68 171	0.57 133	0.51 93	0.51 146	0.34 132	0.59 146	0.33 139	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.10 23	0.16 163	0.16 163

Selective-RAFT	0.36 105	0.23 184	0.54 251	0.45 287	0.22 61	0.64 296	0.27 78	0.62 95	0.65 160	0.41 81	0.38 55	0.55 159	0.39 174	0.59 146	0.36 171	0.14 45	0.12 137	0.14 40	0.12 65	0.16 163	0.14 94

qqq	0.42 190	0.28 303	0.50 200	0.37 70	0.22 61	0.47 208	0.39 265	0.91 262	0.59 139	0.57 133	0.71 158	0.65 225	0.56 253	0.59 146	0.48 267	0.17 188	0.17 320	0.20 255	0.19 287	0.18 218	0.19 241

PSM-adaLoss	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.31 143	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.59 146	0.38 195	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

s12784h	0.37 123	0.15 3	0.26 6	0.34 21	0.15 1	0.80 363	0.29 103	0.83 238	0.87 283	0.58 136	0.58 123	0.43 109	0.41 182	0.59 146	0.35 160	0.12 6	0.10 18	0.14 40	0.09 5	0.14 74	0.10 1

TestStereo	0.39 153	0.32 344	0.42 110	0.45 287	0.20 33	0.41 174	0.38 248	0.69 149	0.66 163	0.56 130	0.78 191	0.48 134	0.43 189	0.59 146	0.37 180	0.18 221	0.13 202	0.20 255	0.15 148	0.23 327	0.14 94

XX-Stereo	0.38 140	0.18 42	0.52 230	0.58 430	0.38 382	0.39 155	0.20 6	0.62 95	0.31 17	0.47 103	1.29 406	0.72 269	0.25 46	0.59 146	0.28 79	0.16 150	0.11 71	0.17 141	0.16 176	0.14 74	0.11 9

cf-r	0.49 259	0.24 206	0.49 188	0.40 149	0.23 88	0.58 263	0.38 248	0.92 271	0.87 283	0.77 247	1.06 336	0.98 358	0.67 322	0.59 146	0.61 329	0.21 295	0.14 239	0.17 141	0.19 287	0.15 116	0.16 163

MIF-Stereo (partial)	0.32 73	0.19 66	0.41 98	0.41 176	0.32 336	0.29 66	0.24 46	0.49 42	0.44 90	0.31 40	0.63 135	0.37 68	0.36 145	0.60 158	0.32 129	0.17 188	0.13 202	0.19 218	0.17 228	0.18 218	0.15 132

ProNet	0.30 55	0.22 155	0.41 98	0.36 53	0.25 157	0.33 111	0.42 308	0.62 95	0.41 72	0.33 46	0.31 29	0.32 37	0.28 76	0.60 158	0.28 79	0.13 25	0.11 71	0.16 104	0.13 96	0.13 35	0.14 94

LCNet	0.42 190	0.21 125	0.34 33	0.44 273	0.24 128	0.47 208	0.28 91	0.69 149	0.57 135	0.72 215	1.03 324	0.66 237	0.58 269	0.60 158	0.35 160	0.15 107	0.10 18	0.19 218	0.19 287	0.22 307	0.37 424

ROB_FTStereo_v2	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.31 143	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.60 158	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

ROB_FTStereo	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.20 6	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.60 158	0.38 195	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

SFCPSM	0.48 246	0.22 155	0.59 287	0.41 176	0.27 229	0.85 380	0.36 218	1.39 438	0.79 227	0.81 270	0.85 233	0.54 157	0.50 226	0.60 158	0.39 204	0.18 221	0.14 239	0.18 185	0.20 310	0.17 189	0.16 163

SCV_C0	0.28 39	0.20 96	0.40 91	0.36 53	0.25 157	0.23 13	0.28 91	0.60 85	0.41 72	0.31 40	0.36 48	0.37 68	0.20 15	0.61 164	0.23 12	0.13 25	0.11 71	0.13 22	0.11 42	0.16 163	0.13 67

tt45	0.28 39	0.18 42	0.36 54	0.36 53	0.24 128	0.37 142	0.28 91	0.50 44	0.31 17	0.41 81	0.27 18	0.38 74	0.25 46	0.61 164	0.26 39	0.13 25	0.11 71	0.16 104	0.13 96	0.12 9	0.15 132

ACVNet-DCA	0.36 105	0.25 237	0.35 42	0.42 208	0.23 88	0.53 231	0.37 231	0.91 262	0.59 139	0.42 85	0.50 86	0.34 50	0.47 215	0.61 164	0.26 39	0.17 188	0.11 71	0.19 218	0.13 96	0.18 218	0.19 241

xx1	0.40 168	0.25 237	0.35 42	0.42 208	0.23 88	0.53 231	0.37 231	0.71 168	1.17 417	0.42 85	0.50 86	0.65 225	0.56 253	0.61 164	0.26 39	0.17 188	0.11 71	0.20 255	0.19 287	0.18 218	0.19 241

cc1	0.38 140	0.25 237	0.35 42	0.42 208	0.23 88	0.53 231	0.37 231	0.71 168	1.17 417	0.42 85	0.50 86	0.34 50	0.47 215	0.61 164	0.26 39	0.17 188	0.11 71	0.19 218	0.13 96	0.16 163	0.17 206

mmm	0.47 236	0.28 303	0.51 209	0.39 112	0.25 157	0.61 277	0.38 248	1.00 300	0.60 146	0.77 247	1.07 341	0.65 225	0.53 235	0.61 164	0.49 276	0.18 221	0.15 262	0.23 332	0.20 310	0.21 282	0.20 272

ff7	0.30 55	0.22 155	0.42 110	0.37 70	0.26 194	0.31 88	0.34 182	0.66 122	0.35 32	0.39 68	0.33 38	0.31 29	0.28 76	0.61 164	0.26 39	0.14 45	0.11 71	0.17 141	0.12 65	0.15 116	0.16 163

ffff	0.30 55	0.22 155	0.42 110	0.37 70	0.26 194	0.31 88	0.34 182	0.66 122	0.35 32	0.39 68	0.33 38	0.31 29	0.28 76	0.61 164	0.26 39	0.14 45	0.11 71	0.17 141	0.12 65	0.15 116	0.16 163

ffm	0.47 236	0.28 303	0.68 327	0.39 112	0.26 194	0.56 249	0.40 279	0.72 178	1.13 406	0.76 239	0.98 296	0.71 254	0.55 246	0.61 164	0.26 39	0.17 188	0.11 71	0.25 359	0.21 329	0.16 163	0.17 206

11t	0.30 55	0.22 155	0.42 110	0.37 70	0.26 194	0.31 88	0.34 182	0.66 122	0.35 32	0.39 68	0.33 38	0.31 29	0.28 76	0.61 164	0.26 39	0.14 45	0.11 71	0.17 141	0.12 65	0.15 116	0.16 163

tt1	0.37 123	0.25 237	0.35 42	0.43 248	0.23 88	0.52 228	0.37 231	0.72 178	1.13 406	0.42 85	0.46 71	0.35 57	0.44 196	0.61 164	0.26 39	0.17 188	0.11 71	0.19 218	0.13 96	0.16 163	0.17 206

PCWNet_CMD	0.49 259	0.25 237	0.56 267	0.40 149	0.27 229	0.64 296	0.32 156	0.98 290	0.99 355	0.87 311	1.07 341	0.78 297	0.46 210	0.61 164	0.44 244	0.17 188	0.13 202	0.21 298	0.16 176	0.26 361	0.20 272

knoymous	0.37 123	0.22 155	0.34 33	0.32 11	0.22 61	0.38 148	0.29 103	0.63 103	0.65 160	0.69 197	0.69 154	0.60 198	0.40 178	0.61 164	0.36 171	0.17 188	0.11 71	0.20 255	0.12 65	0.18 218	0.19 241

ccc-4	0.30 55	0.22 155	0.42 110	0.37 70	0.26 194	0.31 88	0.34 182	0.66 122	0.35 32	0.39 68	0.33 38	0.31 29	0.28 76	0.61 164	0.26 39	0.14 45	0.11 71	0.17 141	0.12 65	0.15 116	0.16 163

Patchmatch Stereo++	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.21 19	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.61 164	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iGMRVC	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.29 103	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.61 164	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

iRAFT	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.21 19	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.61 164	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

RAFT-IKP	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.27 78	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.61 164	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

CFNet_pseudo	0.47 236	0.25 237	0.55 255	0.38 88	0.28 252	0.58 263	0.32 156	0.89 256	0.90 304	0.83 279	1.03 324	0.75 283	0.48 219	0.61 164	0.46 254	0.17 188	0.13 202	0.24 346	0.16 176	0.26 361	0.21 289

MSMDNet	0.49 259	0.25 237	0.56 267	0.40 149	0.27 229	0.64 296	0.32 156	0.99 294	0.99 355	0.87 311	1.07 341	0.79 304	0.46 210	0.61 164	0.44 244	0.17 188	0.13 202	0.20 255	0.16 176	0.25 351	0.20 272

ccs_rob	0.47 236	0.25 237	0.55 255	0.38 88	0.28 252	0.58 263	0.32 156	0.89 256	0.90 304	0.83 279	1.02 314	0.75 283	0.48 219	0.61 164	0.46 254	0.17 188	0.12 137	0.24 346	0.16 176	0.26 361	0.21 289

HITNet	0.43 203	0.27 287	0.50 200	0.34 21	0.18 12	0.65 303	0.32 156	0.99 294	0.70 181	0.73 222	0.86 237	0.66 237	0.56 253	0.61 164	0.47 263	0.14 45	0.10 18	0.15 80	0.13 96	0.18 218	0.13 67
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
PAM	0.50 272	0.21 125	0.75 359	0.41 176	0.26 194	1.11 430	0.37 231	1.10 338	0.39 54	0.75 233	0.46 71	1.92 472	0.61 285	0.62 186	0.28 79	0.16 150	0.10 18	0.16 104	0.14 124	0.14 74	0.15 132

test_sample1	0.44 209	0.24 206	0.52 230	0.35 30	0.23 88	0.59 270	0.36 218	1.05 317	0.57 135	0.66 176	0.78 191	0.70 251	0.71 342	0.62 186	0.51 283	0.18 221	0.15 262	0.17 141	0.16 176	0.18 218	0.18 230

IGEVStereo-DCA	0.30 55	0.24 206	0.42 110	0.36 53	0.27 229	0.38 148	0.34 182	0.66 122	0.35 32	0.39 68	0.31 29	0.35 57	0.27 65	0.62 186	0.25 27	0.16 150	0.12 137	0.16 104	0.12 65	0.14 74	0.16 163

rrr	0.31 68	0.24 206	0.56 267	0.36 53	0.27 229	0.38 148	0.31 143	0.56 74	0.44 90	0.39 68	0.31 29	0.35 57	0.27 65	0.62 186	0.25 27	0.16 150	0.12 137	0.16 104	0.13 96	0.14 74	0.14 94

anonymousdsp	0.30 55	0.22 155	0.41 98	0.38 88	0.26 194	0.31 88	0.35 205	0.68 139	0.36 38	0.40 78	0.33 38	0.32 37	0.28 76	0.62 186	0.26 39	0.14 45	0.10 18	0.17 141	0.12 65	0.15 116	0.16 163

Selective-IGEV	0.25 13	0.18 42	0.37 63	0.37 70	0.20 33	0.27 43	0.25 56	0.59 83	0.25 7	0.27 24	0.26 17	0.34 50	0.18 7	0.62 186	0.23 12	0.12 6	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.11 9

IER	0.48 246	0.25 237	0.60 292	0.38 88	0.28 252	0.67 319	0.38 248	0.82 236	0.68 171	0.88 321	0.95 280	0.74 278	0.79 384	0.62 186	0.46 254	0.17 188	0.14 239	0.17 141	0.17 228	0.17 189	0.16 163

IGEV-Stereo	0.30 55	0.22 155	0.41 98	0.38 88	0.26 194	0.30 74	0.35 205	0.68 139	0.36 38	0.40 78	0.33 38	0.32 37	0.28 76	0.62 186	0.26 39	0.14 45	0.10 18	0.17 141	0.12 65	0.15 116	0.16 163
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AASNet	0.55 321	0.27 287	0.62 299	0.51 373	0.32 336	0.73 339	0.44 323	1.55 463	0.88 294	0.88 321	0.94 276	0.64 219	0.63 295	0.62 186	0.84 380	0.23 341	0.20 362	0.20 255	0.16 176	0.22 307	0.20 272

GMM-Stereo	0.44 209	0.20 96	0.39 79	0.42 208	0.25 157	0.50 215	0.44 323	0.72 178	0.57 135	0.77 247	1.37 420	0.76 290	0.38 159	0.62 186	0.34 151	0.15 107	0.10 18	0.20 255	0.19 287	0.17 189	0.28 375

UCFNet_RVC	0.50 272	0.27 287	0.37 63	0.40 149	0.27 229	0.66 310	0.42 308	1.18 369	0.86 276	0.70 203	0.89 251	0.91 344	0.60 279	0.62 186	0.48 267	0.24 351	0.18 335	0.28 396	0.27 407	0.25 351	0.24 343

MyStereo07	0.33 81	0.23 184	0.37 63	0.43 248	0.29 275	0.40 163	0.48 348	0.78 218	0.38 49	0.38 63	0.34 44	0.32 37	0.30 109	0.63 197	0.28 79	0.14 45	0.13 202	0.19 218	0.17 228	0.18 218	0.17 206

CoDeX	0.48 246	0.21 125	0.53 238	0.43 248	0.25 157	0.74 343	0.38 248	1.36 436	0.82 257	0.84 285	0.96 284	0.63 212	0.57 265	0.63 197	0.40 225	0.17 188	0.13 202	0.17 141	0.15 148	0.16 163	0.15 132

PSM-AAD	0.48 246	0.21 125	0.39 79	0.44 273	0.23 88	0.56 249	0.47 341	0.67 133	0.73 199	1.08 414	1.12 356	0.58 184	0.87 408	0.63 197	0.33 139	0.15 107	0.11 71	0.25 359	0.26 401	0.18 218	0.42 440

DEmStereo	0.49 259	0.18 42	0.53 238	0.39 112	0.26 194	0.57 258	0.33 171	0.65 116	0.75 208	0.90 335	1.65 450	0.57 169	1.02 433	0.63 197	0.44 244	0.14 45	0.12 137	0.16 104	0.16 176	0.14 74	0.17 206

CRE-IMP	0.37 123	0.23 184	0.53 238	0.42 208	0.24 128	0.40 163	0.21 19	0.61 92	0.45 94	0.65 170	0.73 162	0.53 155	0.37 151	0.63 197	0.40 225	0.18 221	0.11 71	0.19 218	0.16 176	0.21 282	0.19 241

Prome-Stereo	0.46 225	0.20 96	0.37 63	0.45 287	0.26 194	0.40 163	0.42 308	0.69 149	0.49 111	0.96 372	1.84 461	0.58 184	0.64 303	0.63 197	0.32 129	0.15 107	0.11 71	0.16 104	0.14 124	0.17 189	0.30 386

RALAANet	0.40 168	0.24 206	0.56 267	0.43 248	0.30 299	0.36 131	0.25 56	0.89 256	0.69 178	0.69 197	0.65 140	0.61 200	0.30 109	0.63 197	0.35 160	0.16 150	0.13 202	0.18 185	0.15 148	0.21 282	0.14 94

PAM_32	0.50 272	0.20 96	0.69 336	0.40 149	0.24 128	1.09 425	0.29 103	1.12 345	0.40 66	0.74 229	0.44 65	1.98 475	0.64 303	0.64 204	0.27 61	0.16 150	0.11 71	0.17 141	0.15 148	0.14 74	0.15 132

rvit_stereo_0075_2	0.48 246	0.38 380	0.74 356	0.54 411	0.46 430	0.43 188	0.35 205	0.85 242	0.68 171	0.56 130	0.73 162	0.59 194	0.47 215	0.64 204	0.47 263	0.33 422	0.23 388	0.35 429	0.26 401	0.32 398	0.26 355

DLNR_Zeroshot_test	20.12 528	36.36 534	38.38 532	170.13 540	62.28 536	0.22 8	0.20 6	13.43 526	0.40 66	0.45 94	0.66 144	0.42 100	0.21 20	0.64 204	0.32 129	5.57 524	0.10 18	0.15 80	0.11 42	72.31 539	0.13 67

IPLG	0.40 168	0.21 125	0.64 308	0.41 176	0.25 157	0.54 238	0.27 78	0.77 215	0.68 171	0.85 297	0.82 216	0.33 45	0.32 120	0.64 204	0.49 276	0.13 25	0.11 71	0.16 104	0.14 124	0.14 74	0.14 94

ASMatch	0.48 246	0.20 96	0.47 167	0.39 112	0.28 252	0.37 142	0.26 67	0.76 210	0.72 189	0.77 247	2.29 473	0.61 200	0.51 231	0.64 204	0.39 204	0.15 107	0.12 137	0.17 141	0.15 148	0.14 74	0.22 308

THIR-Stereo	0.51 285	0.19 66	0.47 167	0.39 112	0.23 88	0.74 343	0.64 417	0.68 139	0.88 294	1.03 394	1.40 423	0.71 254	0.75 367	0.64 204	0.43 237	0.16 150	0.11 71	0.17 141	0.18 259	0.15 116	0.17 206

Pruner-Stereo	0.39 153	0.21 125	0.51 209	0.41 176	0.25 157	0.22 8	0.24 46	0.71 168	0.59 139	0.90 335	0.75 176	0.67 244	0.30 109	0.64 204	0.39 204	0.19 258	0.12 137	0.20 255	0.17 228	0.17 189	0.19 241

RALCasStereoNet	0.37 123	0.23 184	0.41 98	0.44 273	0.28 252	0.36 131	0.38 248	0.66 122	0.67 169	0.51 113	0.74 174	0.51 146	0.29 93	0.64 204	0.38 195	0.17 188	0.14 239	0.15 80	0.13 96	0.17 189	0.17 206

MM-Stereo_test1	0.34 90	0.19 66	0.37 63	0.42 208	0.23 88	0.35 123	0.44 323	0.62 95	0.56 128	0.61 144	0.51 93	0.38 74	0.36 145	0.65 212	0.27 61	0.15 107	0.13 202	0.17 141	0.14 124	0.15 116	0.13 67

999	0.28 39	0.17 24	0.38 73	0.37 70	0.25 157	0.30 74	0.27 78	0.55 66	0.42 79	0.26 17	0.31 29	0.39 81	0.24 39	0.65 212	0.26 39	0.14 45	0.11 71	0.15 80	0.12 65	0.12 9	0.15 132

DCVSM-stereo	0.51 285	0.28 303	0.56 267	0.39 112	0.29 275	0.55 243	0.28 91	0.78 218	0.78 220	1.11 425	0.77 182	1.04 378	0.76 376	0.65 212	0.52 288	0.20 279	0.20 362	0.24 346	0.21 329	0.25 351	0.31 394

test_sample2	0.45 218	0.24 206	0.49 188	0.34 21	0.21 47	0.60 276	0.43 315	1.01 301	0.73 199	0.67 185	0.80 206	0.70 251	0.64 303	0.65 212	0.41 230	0.19 258	0.15 262	0.18 185	0.16 176	0.19 253	0.19 241

UDGNet	0.50 272	0.82 467	0.56 267	0.51 373	0.32 336	0.41 174	0.34 182	0.71 168	0.93 322	0.65 170	0.60 128	0.58 184	0.44 196	0.65 212	0.43 237	0.33 422	0.15 262	0.67 479	0.20 310	0.49 455	0.23 332

KYRaft	0.48 246	0.21 125	0.41 98	0.45 287	0.23 88	0.43 188	0.36 218	0.68 139	0.45 94	0.94 355	1.72 456	0.78 297	0.40 178	0.65 212	0.32 129	0.16 150	0.11 71	0.18 185	0.22 351	0.17 189	0.76 482

DRaft	0.49 259	0.18 42	0.50 200	0.38 88	0.25 157	0.57 258	0.39 265	0.67 133	0.86 276	1.02 390	1.75 457	0.50 142	0.79 384	0.65 212	0.42 235	0.14 45	0.11 71	0.16 104	0.16 176	0.14 74	0.17 206

111	0.42 190	0.18 42	0.46 156	0.35 30	0.19 18	0.52 228	0.28 91	0.76 210	1.16 414	0.52 116	0.92 271	0.65 225	0.51 231	0.65 212	0.37 180	0.15 107	0.10 18	0.14 40	0.12 65	0.13 35	0.16 163

EAI-Stereo	0.36 105	0.21 125	0.46 156	0.40 149	0.22 61	0.33 111	0.36 218	1.22 389	0.32 21	0.52 116	0.75 176	0.35 57	0.28 76	0.65 212	0.30 110	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.14 124	0.14 74	0.13 67

FENet	0.43 203	0.23 184	0.40 91	0.40 149	0.24 128	0.54 238	0.33 171	0.83 238	0.72 189	0.74 229	0.73 162	0.63 212	0.56 253	0.65 212	0.45 250	0.19 258	0.13 202	0.19 218	0.17 228	0.18 218	0.20 272

ACVNet	0.47 236	0.24 206	0.39 79	0.40 149	0.28 252	0.58 263	0.40 279	0.91 262	0.81 244	0.67 185	0.96 284	0.79 304	0.66 313	0.65 212	0.71 354	0.18 221	0.15 262	0.16 104	0.15 148	0.18 218	0.15 132

acv_ft	0.52 299	0.24 206	0.64 308	0.45 287	0.28 252	0.85 380	0.40 279	0.95 281	0.81 244	1.00 384	0.96 284	0.79 304	0.62 290	0.65 212	0.88 385	0.18 221	0.15 262	0.16 104	0.15 148	0.18 218	0.15 132

rvit_0105_3	0.48 246	0.35 361	0.85 393	0.56 420	0.31 311	0.48 213	0.48 348	0.65 116	0.81 244	0.66 176	0.59 125	0.66 237	0.56 253	0.66 224	0.41 230	0.30 406	0.27 420	0.29 404	0.28 413	0.21 282	0.21 289

CFNet_ucs	0.51 285	0.25 237	0.58 279	0.39 112	0.31 311	0.59 270	0.35 205	1.04 310	0.95 335	0.89 328	1.19 385	0.80 308	0.49 223	0.66 224	0.45 250	0.21 295	0.16 288	0.26 377	0.18 259	0.27 370	0.23 332

BUS	0.47 236	0.26 271	0.47 167	0.46 312	0.29 275	0.78 351	0.34 182	0.99 294	0.80 235	0.77 247	0.80 206	0.64 219	0.54 242	0.66 224	0.56 308	0.21 295	0.15 262	0.22 312	0.19 287	0.18 218	0.19 241

BSDual-CNN	0.48 246	0.26 271	0.47 167	0.46 312	0.29 275	0.75 347	0.46 333	0.99 294	0.80 235	0.77 247	0.80 206	0.76 290	0.59 275	0.66 224	0.48 267	0.21 295	0.15 262	0.22 312	0.19 287	0.18 218	0.19 241

psmg	0.50 272	0.26 271	0.47 167	0.42 208	0.29 275	0.82 371	0.42 308	1.07 326	0.80 235	0.95 360	0.94 276	0.76 290	0.59 275	0.66 224	0.48 267	0.21 295	0.16 288	0.20 255	0.20 310	0.19 253	0.19 241

AAGNet	1.40 474	0.20 96	0.52 230	0.45 287	0.26 194	0.29 66	0.29 103	0.67 133	0.71 187	0.97 375	0.86 237	0.66 237	0.60 279	0.66 224	19.98 526	0.17 188	0.11 71	0.19 218	0.15 148	0.20 270	0.13 67

Anonymous3	0.47 236	0.35 361	0.91 406	0.50 361	0.38 382	0.81 368	0.55 390	0.76 210	0.66 163	0.52 116	0.65 140	0.44 112	0.45 203	0.66 224	0.39 204	0.25 363	0.25 405	0.22 312	0.21 329	0.23 327	0.24 343

test_xeample3	0.31 68	0.23 184	0.56 267	0.36 53	0.26 194	0.35 123	0.32 156	0.60 85	0.38 49	0.44 93	0.32 36	0.33 45	0.28 76	0.66 224	0.27 61	0.14 45	0.12 137	0.16 104	0.12 65	0.14 74	0.14 94

PSMNet-RSSM	0.50 272	0.24 206	0.41 98	0.43 248	0.26 194	0.51 220	0.40 279	1.16 359	0.79 227	0.75 233	1.07 341	0.87 326	0.69 332	0.66 224	0.52 288	0.24 351	0.16 288	0.23 332	0.26 401	0.20 270	0.20 272

GwcNet-RSSM	0.51 285	0.25 237	0.51 209	0.41 176	0.24 128	0.56 249	0.41 299	0.97 288	0.96 342	0.75 233	1.17 380	0.89 335	0.66 313	0.66 224	0.74 360	0.22 315	0.15 262	0.19 218	0.21 329	0.17 189	0.16 163

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 209	0.22 155	0.83 380	0.39 112	0.45 421	0.41 174	0.26 67	1.04 310	0.50 115	0.54 125	0.76 179	1.03 373	0.43 189	0.67 234	0.28 79	0.16 150	0.11 71	0.17 141	0.19 287	0.21 282	0.21 289

MIM_Stereo	0.39 153	0.18 42	0.59 287	0.38 88	0.25 157	0.27 43	0.24 46	0.72 178	0.56 128	0.72 215	1.00 308	0.62 207	0.29 93	0.67 234	0.39 204	0.13 25	0.14 239	0.17 141	0.16 176	0.14 74	0.12 31

test_4	0.37 123	0.19 66	0.34 33	0.45 287	0.26 194	0.20 5	0.34 182	0.58 80	0.42 79	0.60 139	1.45 435	0.43 109	0.26 59	0.67 234	0.29 96	0.12 6	0.10 18	0.17 141	0.19 287	0.15 116	0.12 31

GwcNet-ADL	0.45 218	0.24 206	0.51 209	0.46 312	0.30 299	0.41 174	0.40 279	0.95 281	0.98 352	0.73 222	0.78 191	0.61 200	0.41 182	0.67 234	0.55 306	0.20 279	0.14 239	0.15 80	0.14 124	0.19 253	0.22 308

NRIStereo	0.37 123	0.21 125	0.49 188	0.42 208	0.23 88	0.33 111	0.25 56	0.68 139	0.59 139	0.65 170	0.63 135	0.55 159	0.37 151	0.67 234	0.40 225	0.16 150	0.12 137	0.18 185	0.15 148	0.17 189	0.15 132

RAFT-RH_RVC	0.57 336	0.18 42	0.44 135	0.38 88	0.23 88	0.56 249	0.24 46	0.61 92	0.73 199	1.18 432	3.90 504	0.55 159	0.40 178	0.67 234	0.38 195	0.14 45	0.11 71	0.20 255	0.15 148	0.12 9	0.14 94

RAFT-345	0.41 183	0.19 66	0.42 110	0.39 112	0.23 88	0.32 101	0.25 56	0.62 95	0.56 128	0.74 229	1.77 458	0.44 112	0.35 139	0.67 234	0.37 180	0.14 45	0.11 71	0.18 185	0.14 124	0.14 74	0.13 67

GANet-RSSM	0.49 259	0.22 155	0.42 110	0.39 112	0.26 194	0.58 263	0.41 299	1.12 345	0.82 257	0.73 222	1.02 314	0.88 330	0.75 367	0.67 234	0.48 267	0.22 315	0.16 288	0.18 185	0.19 287	0.18 218	0.18 230

DIP-Stereo	0.40 168	0.22 155	0.58 279	0.42 208	0.29 275	0.62 281	0.27 78	0.87 247	0.42 79	0.65 170	0.86 237	0.52 150	0.35 139	0.67 234	0.43 237	0.15 107	0.13 202	0.17 141	0.14 124	0.15 116	0.17 206
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ISRNet	0.57 336	0.25 237	0.72 347	0.57 424	0.36 373	0.43 188	0.28 91	0.85 242	0.84 264	1.09 418	1.25 393	0.91 344	0.61 285	0.68 243	0.60 324	0.35 436	0.26 414	0.36 434	0.33 438	0.30 388	0.42 440

plain	0.32 73	0.21 125	0.59 287	0.40 149	0.29 275	0.27 43	0.30 120	0.46 34	0.36 38	0.32 44	0.66 144	0.31 29	0.33 126	0.68 243	0.32 129	0.18 221	0.13 202	0.20 255	0.15 148	0.18 218	0.13 67

dd	0.44 209	0.40 393	0.62 299	0.44 273	0.26 194	0.51 220	0.38 248	0.72 178	1.07 388	0.60 139	0.66 144	0.43 109	0.40 178	0.68 243	0.53 299	0.24 351	0.15 262	0.21 298	0.16 176	0.24 340	0.19 241

CrosDoStereo	0.51 285	0.19 66	0.46 156	0.39 112	0.24 128	0.39 155	1.14 477	0.69 149	0.87 283	0.94 355	1.36 417	0.62 207	0.75 367	0.68 243	0.46 254	0.15 107	0.12 137	0.17 141	0.18 259	0.14 74	0.16 163

DeepStereo_LL	0.51 285	0.19 66	0.46 156	0.39 112	0.24 128	0.39 155	1.14 477	0.69 149	0.87 283	0.94 355	1.36 417	0.62 207	0.75 367	0.68 243	0.46 254	0.15 107	0.12 137	0.17 141	0.18 259	0.14 74	0.16 163

CFNet-ft	0.50 272	0.25 237	0.39 79	0.41 176	0.26 194	0.66 310	0.37 231	0.91 262	0.87 283	0.67 185	1.00 308	1.05 382	0.70 337	0.68 243	0.57 314	0.23 341	0.16 288	0.24 346	0.21 329	0.24 340	0.19 241

CFNet_RVC	0.50 272	0.25 237	0.39 79	0.41 176	0.26 194	0.66 310	0.37 231	0.91 262	0.87 283	0.67 185	1.00 308	1.05 382	0.70 337	0.68 243	0.57 314	0.23 341	0.16 288	0.24 346	0.21 329	0.24 340	0.19 241

coex_refinement	0.54 311	0.22 155	0.44 135	0.45 287	0.31 311	0.75 347	0.40 279	1.16 359	0.92 316	0.87 311	1.12 356	0.99 363	0.57 265	0.69 250	0.90 393	0.21 295	0.14 239	0.16 104	0.16 176	0.21 282	0.22 308

LL-Strereo2	0.36 105	0.25 237	0.52 230	0.43 248	0.27 229	0.36 131	0.27 78	0.70 161	0.46 100	0.55 127	0.53 107	0.65 225	0.24 39	0.69 250	0.32 129	0.14 45	0.13 202	0.23 332	0.20 310	0.19 253	0.14 94

gwcnet-sp	0.50 272	0.25 237	0.84 387	0.41 176	0.27 229	0.79 357	0.40 279	0.93 273	0.85 270	0.95 360	0.79 196	0.65 225	0.63 295	0.69 250	0.52 288	0.18 221	0.17 320	0.18 185	0.18 259	0.18 218	0.19 241

scenet	0.50 272	0.25 237	0.84 387	0.41 176	0.27 229	0.79 357	0.40 279	0.93 273	0.85 270	0.95 360	0.79 196	0.65 225	0.63 295	0.69 250	0.52 288	0.18 221	0.17 320	0.18 185	0.18 259	0.18 218	0.19 241

ssnet	0.50 272	0.25 237	0.84 387	0.41 176	0.27 229	0.79 357	0.40 279	0.93 273	0.85 270	0.95 360	0.79 196	0.65 225	0.63 295	0.69 250	0.52 288	0.18 221	0.17 320	0.18 185	0.18 259	0.18 218	0.19 241

NF-Stereo	0.39 153	0.21 125	0.51 209	0.42 208	0.25 157	0.26 32	0.30 120	0.71 168	0.72 189	0.66 176	0.77 182	0.57 169	0.31 113	0.69 250	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.16 163	0.27 365

OCTAStereo	0.39 153	0.21 125	0.51 209	0.42 208	0.25 157	0.26 32	0.30 120	0.71 168	0.72 189	0.66 176	0.77 182	0.58 184	0.31 113	0.69 250	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.16 163	0.27 365

GES	0.46 225	0.25 237	0.62 299	0.41 176	0.30 299	0.62 281	0.37 231	1.06 322	0.70 181	0.75 233	0.83 221	0.47 129	0.52 234	0.69 250	0.46 254	0.23 341	0.17 320	0.17 141	0.16 176	0.18 218	0.24 343

HI	0.46 225	0.22 155	0.41 98	0.35 30	0.35 366	0.27 43	0.32 156	0.75 206	0.50 115	0.90 335	1.13 363	1.12 406	0.73 358	0.70 258	0.57 314	0.12 6	0.10 18	0.17 141	0.17 228	0.17 189	0.16 163

CoSv	0.46 225	0.22 155	0.41 98	0.35 30	0.35 366	0.27 43	0.32 156	0.75 206	0.50 115	0.90 335	1.13 363	1.12 406	0.73 358	0.70 258	0.57 314	0.12 6	0.10 18	0.17 141	0.17 228	0.17 189	0.16 163

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 299	0.23 184	1.38 457	0.40 149	0.53 447	0.29 66	0.30 120	1.49 456	0.45 94	0.69 197	1.15 370	0.98 358	0.32 120	0.70 258	0.29 96	0.15 107	0.11 71	0.17 141	0.20 310	0.22 307	0.27 365

test_sample3	0.49 259	0.27 287	0.55 255	0.36 53	0.23 88	0.70 325	0.37 231	1.21 382	0.87 283	0.79 263	0.84 224	0.66 237	0.53 235	0.70 258	0.50 279	0.21 295	0.16 288	0.20 255	0.19 287	0.21 282	0.21 289

dad	0.61 363	0.53 428	0.72 347	0.44 273	0.31 311	0.64 296	0.37 231	0.85 242	1.28 437	1.05 404	1.17 380	1.18 412	0.61 285	0.70 258	0.54 304	0.36 439	0.23 388	0.37 439	0.21 329	0.31 392	0.23 332

RE-Stereo	0.39 153	0.21 125	0.51 209	0.42 208	0.25 157	0.26 32	0.30 120	0.71 168	0.72 189	0.66 176	0.77 182	0.57 169	0.31 113	0.70 258	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.16 163	0.27 365

TVStereo	0.39 153	0.21 125	0.51 209	0.42 208	0.25 157	0.26 32	0.30 120	0.71 168	0.72 189	0.66 176	0.77 182	0.57 169	0.31 113	0.70 258	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.16 163	0.27 365

HCRNet	0.46 225	0.35 361	0.45 143	0.54 411	0.26 194	0.52 228	0.29 103	0.87 247	0.64 154	0.75 233	0.82 216	0.76 290	0.53 235	0.70 258	0.38 195	0.24 351	0.16 288	0.24 346	0.20 310	0.21 282	0.20 272

xxxx	1.07 447	0.23 184	0.53 238	0.38 88	0.22 61	0.83 374	0.36 218	1.41 444	0.95 335	0.75 233	0.99 304	0.97 356	0.64 303	0.70 258	11.37 518	0.20 279	0.17 320	0.18 185	0.17 228	0.19 253	0.20 272

test_sample4	0.49 259	0.27 287	0.55 255	0.36 53	0.23 88	0.70 325	0.37 231	1.22 389	0.86 276	0.82 272	0.86 237	0.62 207	0.58 269	0.71 267	0.49 276	0.21 295	0.16 288	0.21 298	0.20 310	0.22 307	0.21 289

pcwnet_v2	0.60 359	0.29 317	0.89 403	0.46 312	0.36 373	0.62 281	0.38 248	1.33 429	1.24 429	1.02 390	1.27 401	0.71 254	0.59 275	0.71 267	0.51 283	0.28 389	0.21 370	0.24 346	0.23 364	0.29 380	0.30 386

ADLNet	0.57 336	0.29 317	0.58 279	0.46 312	0.35 366	0.80 363	0.46 333	1.14 354	0.88 294	1.03 394	0.98 296	0.92 349	0.66 313	0.71 267	0.83 379	0.22 315	0.16 288	0.22 312	0.22 351	0.22 307	0.23 332

BEATNet_4x	0.49 259	0.35 361	0.72 347	0.38 88	0.20 33	0.65 303	0.36 218	1.08 331	0.78 220	0.78 258	0.88 248	0.73 274	0.64 303	0.71 267	0.60 324	0.16 150	0.12 137	0.16 104	0.15 148	0.24 340	0.18 230

AdaStereo	0.52 299	0.34 357	0.53 238	0.49 350	0.25 157	0.71 331	0.36 218	1.24 394	0.91 310	0.77 247	0.98 296	0.75 283	0.50 226	0.71 267	0.51 283	0.27 378	0.13 202	0.28 396	0.18 259	0.23 327	0.18 230
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
test_sample5	0.50 272	0.28 303	0.55 255	0.37 70	0.23 88	0.65 303	0.38 248	1.19 373	0.86 276	0.81 270	0.97 292	0.64 219	0.60 279	0.72 272	0.48 267	0.22 315	0.16 288	0.22 312	0.21 329	0.23 327	0.22 308

DualNet	0.51 285	0.28 303	0.55 255	0.37 70	0.23 88	0.65 303	0.38 248	1.19 373	0.86 276	0.84 285	1.06 336	0.64 219	0.60 279	0.72 272	0.48 267	0.22 315	0.16 288	0.22 312	0.21 329	0.23 327	0.22 308

CBFPSM	0.61 363	0.25 237	1.41 460	0.39 112	0.27 229	1.10 426	0.67 419	0.83 238	0.84 264	0.82 272	0.81 214	1.33 430	0.85 401	0.72 272	0.86 383	0.16 150	0.15 262	0.15 80	0.17 228	0.17 189	0.23 332

ToySt	0.52 299	0.27 287	0.93 407	0.42 208	0.28 252	0.67 319	0.56 394	0.88 255	0.79 227	0.61 144	0.85 233	0.92 349	0.70 337	0.72 272	0.61 329	0.16 150	0.17 320	0.21 298	0.21 329	0.22 307	0.21 289

DualNet (step1)	0.60 359	0.37 372	0.83 380	0.39 112	0.31 311	0.72 335	0.49 361	1.11 340	0.92 316	0.93 348	0.89 251	0.86 320	0.71 342	0.74 276	0.53 299	0.42 456	0.22 379	0.40 448	0.41 459	0.36 419	0.35 412

test_sample7	0.54 311	0.30 332	0.55 255	0.37 70	0.28 252	0.63 287	0.47 341	1.11 340	0.92 316	0.93 348	0.89 251	0.86 320	0.71 342	0.74 276	0.53 299	0.27 378	0.22 379	0.27 385	0.26 401	0.27 370	0.26 355

NINENet	0.52 299	0.30 332	0.55 255	0.46 312	0.33 348	0.78 351	0.34 182	1.18 369	0.91 310	0.84 285	0.97 292	0.64 219	0.54 242	0.74 276	0.56 308	0.23 341	0.20 362	0.25 359	0.18 259	0.22 307	0.22 308

STrans-v2	0.47 236	0.21 125	0.49 188	0.41 176	0.25 157	0.54 238	0.49 361	1.16 359	0.82 257	0.67 185	1.05 330	0.71 254	0.67 322	0.74 276	0.34 151	0.15 107	0.11 71	0.17 141	0.15 148	0.14 74	0.14 94

IRAFT_RVC	0.43 203	0.20 96	0.52 230	0.45 287	0.24 128	0.26 32	0.51 370	0.76 210	0.78 220	0.77 247	0.80 206	0.73 274	0.50 226	0.74 276	0.39 204	0.18 221	0.10 18	0.21 298	0.17 228	0.17 189	0.15 132

222	1.25 463	0.23 184	0.53 238	0.38 88	0.23 88	0.78 351	0.37 231	1.41 444	0.93 322	0.97 375	1.13 363	0.74 278	0.71 342	0.74 276	14.86 522	0.20 279	0.16 288	0.17 141	0.16 176	0.18 218	0.20 272

iResNetv2_ROB	0.55 321	0.29 317	0.86 394	0.39 112	0.25 157	0.67 319	0.37 231	1.21 382	1.02 366	1.02 390	1.10 349	0.89 335	0.79 384	0.74 276	0.43 237	0.19 258	0.13 202	0.15 80	0.11 42	0.19 253	0.16 163

test_sample6	0.51 285	0.27 287	0.55 255	0.38 88	0.23 88	0.64 296	0.39 265	1.18 369	0.88 294	0.84 285	1.06 336	0.66 237	0.61 285	0.75 283	0.52 288	0.23 341	0.17 320	0.22 312	0.22 351	0.24 340	0.23 332

DispNO	0.48 246	0.24 206	0.84 387	0.40 149	0.31 311	0.58 263	0.39 265	0.91 262	0.79 227	0.79 263	0.83 221	0.71 254	0.59 275	0.75 283	0.50 279	0.19 258	0.14 239	0.20 255	0.18 259	0.16 163	0.17 206

hknet	0.51 285	0.26 271	0.58 279	0.46 312	0.29 275	0.75 347	0.46 333	0.99 294	0.89 299	0.77 247	0.80 206	0.96 355	0.67 322	0.75 283	0.50 279	0.19 258	0.15 262	0.22 312	0.19 287	0.18 218	0.19 241

PFNet+	0.41 183	0.20 96	0.53 238	0.40 149	0.25 157	0.28 56	0.22 29	0.66 122	0.76 213	0.85 297	0.79 196	0.63 212	0.34 132	0.75 283	0.37 180	0.20 279	0.14 239	0.23 332	0.20 310	0.17 189	0.21 289

PSM-softLoss	0.40 168	0.21 125	0.53 238	0.42 208	0.26 194	0.29 66	0.34 182	0.70 161	0.49 111	0.63 155	0.82 216	0.59 194	0.33 126	0.75 283	0.43 237	0.20 279	0.12 137	0.20 255	0.18 259	0.17 189	0.22 308

KMStereo	0.40 168	0.21 125	0.53 238	0.42 208	0.26 194	0.29 66	0.34 182	0.70 161	0.49 111	0.63 155	0.82 216	0.59 194	0.33 126	0.75 283	0.43 237	0.20 279	0.12 137	0.20 255	0.18 259	0.17 189	0.22 308

PFNet	0.43 203	0.19 66	0.61 293	0.44 273	0.24 128	0.42 184	0.31 143	0.76 210	0.81 244	1.01 386	0.74 174	0.67 244	0.41 182	0.75 283	0.39 204	0.16 150	0.10 18	0.20 255	0.15 148	0.16 163	0.14 94

test_xeample	1.06 445	0.23 184	0.51 209	0.37 70	0.22 61	0.71 331	0.39 265	1.31 420	0.92 316	0.87 311	1.08 347	0.70 251	0.64 303	0.75 283	11.43 519	0.19 258	0.16 288	0.18 185	0.17 228	0.18 218	0.19 241

DMCA-RVC	0.54 311	0.32 344	0.83 380	0.51 373	0.32 336	0.59 270	0.38 248	0.89 256	0.70 181	0.95 360	0.88 248	0.90 338	0.69 332	0.75 283	0.63 336	0.23 341	0.18 335	0.31 415	0.24 378	0.27 370	0.21 289

HSM-Net_RVC	0.55 321	0.23 184	0.37 63	0.38 88	0.22 61	0.86 382	0.40 279	1.31 420	0.93 322	0.92 345	1.15 370	1.26 418	0.71 342	0.75 283	0.53 299	0.17 188	0.14 239	0.16 104	0.15 148	0.17 189	0.17 206
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iinet-f	0.69 385	0.29 317	2.34 490	0.41 176	0.31 311	1.16 438	0.58 403	0.87 247	0.85 270	0.86 307	1.17 380	1.04 378	0.83 394	0.76 293	1.26 445	0.21 295	0.18 335	0.17 141	0.16 176	0.21 282	0.21 289

iRaft-Stereo_5w	0.46 225	0.22 155	0.53 238	0.43 248	0.30 299	0.30 74	0.53 380	0.66 122	0.71 187	0.62 148	0.89 251	1.01 369	0.67 322	0.76 293	0.67 343	0.13 25	0.12 137	0.17 141	0.15 148	0.15 116	0.17 206

PSMNet-ADL	0.50 272	0.28 303	0.43 129	0.49 350	0.31 311	0.70 325	0.38 248	0.94 278	0.81 244	0.62 148	0.80 206	0.91 344	0.62 290	0.76 293	0.68 348	0.24 351	0.18 335	0.19 218	0.20 310	0.22 307	0.22 308

RAFT	0.46 225	0.23 184	0.52 230	0.48 340	0.27 229	0.55 243	0.47 341	0.68 139	0.60 146	0.83 279	0.82 216	1.00 365	0.56 253	0.76 293	0.37 180	0.18 221	0.16 288	0.22 312	0.20 310	0.16 163	0.14 94

UNet	0.55 321	0.27 287	0.72 347	0.45 287	0.41 398	0.97 399	0.40 279	1.01 301	0.80 235	0.87 311	0.90 257	1.03 373	0.75 367	0.76 293	0.67 343	0.19 258	0.15 262	0.20 255	0.17 228	0.21 282	0.18 230

ac_64	0.54 311	0.24 206	0.58 279	0.46 312	0.28 252	0.79 357	0.44 323	1.11 340	0.63 150	0.94 355	0.85 233	1.06 387	0.70 337	0.76 293	0.72 357	0.22 315	0.18 335	0.20 255	0.19 287	0.18 218	0.16 163

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 321	0.33 352	0.71 341	0.46 312	0.31 311	0.66 310	0.43 315	1.07 326	0.89 299	0.93 348	0.91 265	0.98 358	0.61 285	0.76 293	0.64 338	0.22 315	0.18 335	0.22 312	0.22 351	0.22 307	0.24 343
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo04	0.45 218	0.23 184	0.52 230	0.43 248	0.29 275	0.40 163	0.48 348	1.02 304	1.12 401	0.62 148	0.58 123	0.55 159	0.56 253	0.77 300	0.45 250	0.14 45	0.13 202	0.19 218	0.17 228	0.18 218	0.17 206

GMStereo_Zeroshot	0.51 285	0.46 415	0.80 369	0.50 361	0.28 252	0.57 258	0.30 120	0.75 206	0.79 227	0.88 321	0.94 276	0.90 338	0.37 151	0.77 300	0.46 254	0.27 378	0.14 239	0.26 377	0.15 148	0.39 431	0.19 241

HH	0.37 123	0.22 155	0.49 188	0.41 176	0.26 194	0.36 131	0.30 120	0.87 247	0.41 72	0.45 94	0.59 125	0.78 297	0.43 189	0.77 300	0.26 39	0.15 107	0.11 71	0.15 80	0.14 124	0.14 74	0.14 94

HanStereo	0.37 123	0.22 155	0.49 188	0.41 176	0.26 194	0.36 131	0.30 120	0.87 247	0.41 72	0.45 94	0.59 125	0.78 297	0.43 189	0.77 300	0.26 39	0.15 107	0.11 71	0.15 80	0.14 124	0.14 74	0.14 94

Anonymous_2	0.84 416	0.45 410	0.66 315	0.41 176	0.45 421	0.82 371	0.53 380	0.81 230	0.81 244	0.73 222	0.61 131	0.91 344	0.76 376	0.77 300	0.61 329	0.51 469	0.55 486	0.54 473	4.92 524	0.54 465	0.42 440

TRStereo	0.39 153	0.32 344	0.64 308	0.49 350	0.41 398	0.30 74	0.30 120	0.97 288	0.63 150	0.53 124	0.43 63	0.52 150	0.26 59	0.77 300	0.29 96	0.18 221	0.12 137	0.19 218	0.19 287	0.13 35	0.13 67

FADNet-RVC-Resample	0.58 348	0.35 361	1.34 454	0.50 361	0.34 360	0.73 339	0.43 315	1.09 334	0.96 342	0.83 279	0.87 244	0.76 290	0.66 313	0.77 300	0.52 288	0.19 258	0.18 335	0.26 377	0.27 407	0.28 378	0.29 381

STTStereo	0.57 336	0.39 385	0.87 399	0.45 287	0.32 336	0.62 281	0.45 330	1.01 301	0.87 283	1.01 386	0.91 265	0.95 352	0.58 269	0.77 300	0.66 340	0.25 363	0.24 397	0.27 385	0.33 438	0.25 351	0.26 355

DFGA-Net	0.47 236	0.31 341	0.93 407	0.43 248	0.33 348	0.56 249	0.35 205	0.81 230	0.89 299	0.70 203	0.76 179	0.48 134	0.43 189	0.78 308	0.64 338	0.16 150	0.14 239	0.19 218	0.19 287	0.20 270	0.19 241

MSKI-zero shot	0.33 81	0.19 66	0.36 54	0.41 176	0.22 61	0.32 101	0.22 29	0.65 116	0.45 94	0.52 116	0.64 138	0.60 198	0.19 11	0.78 308	0.27 61	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.10 23	0.13 35	0.13 67

TransformOpticalFlow	0.46 225	0.21 125	0.49 188	0.42 208	0.24 128	0.36 131	0.46 333	1.04 310	0.84 264	0.67 185	1.14 367	0.73 274	0.56 253	0.78 308	0.33 139	0.15 107	0.10 18	0.17 141	0.15 148	0.14 74	0.15 132

UGAM-zero	0.48 246	0.21 125	0.66 315	0.38 88	0.23 88	0.36 131	0.22 29	1.30 418	0.43 86	0.67 185	0.61 131	1.74 465	0.89 414	0.79 311	0.27 61	0.15 107	0.12 137	0.15 80	0.12 65	0.13 35	0.14 94

MyStereo05	0.46 225	0.22 155	0.51 209	0.42 208	0.29 275	0.43 188	0.48 348	0.96 286	1.12 401	0.77 247	0.62 134	0.51 146	0.57 265	0.79 311	0.43 237	0.14 45	0.13 202	0.18 185	0.17 228	0.17 189	0.17 206

ADLNet2	0.57 336	0.26 271	0.71 341	0.48 340	0.31 311	0.83 374	0.51 370	1.10 338	0.99 355	0.85 297	0.99 304	0.99 363	0.70 337	0.79 311	0.78 366	0.21 295	0.17 320	0.18 185	0.18 259	0.22 307	0.22 308

rvit_105_1	0.56 330	0.42 404	0.84 387	0.59 432	0.37 376	0.59 270	0.68 422	0.73 190	0.97 347	0.82 272	0.69 154	0.75 283	0.63 295	0.80 314	0.56 308	0.34 430	0.29 429	0.31 415	0.34 440	0.23 327	0.23 332

DisPM	0.40 168	0.20 96	0.50 200	0.42 208	0.27 229	0.24 17	0.30 120	0.68 139	0.61 149	0.88 321	0.87 244	0.59 194	0.32 120	0.80 314	0.34 151	0.19 258	0.12 137	0.19 218	0.17 228	0.16 163	0.21 289

RAFT_R40	0.41 183	0.20 96	0.47 167	0.44 273	0.25 157	0.23 13	0.25 56	0.69 149	0.70 181	0.98 378	0.78 191	0.72 269	0.43 189	0.80 314	0.39 204	0.17 188	0.11 71	0.20 255	0.16 176	0.18 218	0.15 132

psm_up	0.57 336	0.27 287	0.52 230	0.50 361	0.33 348	0.65 303	0.60 408	1.07 326	0.84 264	0.87 311	0.91 265	1.00 365	1.06 438	0.80 314	0.66 340	0.22 315	0.25 405	0.26 377	0.23 364	0.22 307	0.21 289

HGLStereo	0.58 348	0.30 332	0.65 313	0.51 373	0.38 382	0.78 351	0.45 330	1.07 326	0.82 257	0.89 328	1.16 375	0.88 330	0.91 418	0.80 314	0.74 360	0.21 295	0.21 370	0.20 255	0.18 259	0.19 253	0.22 308

fast-acv-ft	0.66 376	0.32 344	0.80 369	0.46 312	0.34 360	1.26 447	0.50 367	0.91 262	1.00 359	1.05 404	1.36 417	1.28 419	0.84 397	0.81 319	0.90 393	0.22 315	0.24 397	0.23 332	0.23 364	0.21 282	0.22 308

RAFT+CT+SA	0.40 168	0.24 206	0.40 91	0.53 399	0.27 229	0.28 56	0.45 330	0.79 225	0.81 244	0.51 113	0.90 257	0.42 100	0.39 174	0.81 319	0.33 139	0.15 107	0.11 71	0.18 185	0.18 259	0.15 116	0.15 132

SST-Stereo	0.41 183	0.20 96	0.48 180	0.43 248	0.25 157	0.25 29	0.21 19	0.68 139	0.50 115	1.08 414	0.79 196	0.71 254	0.42 187	0.81 319	0.38 195	0.17 188	0.11 71	0.20 255	0.16 176	0.19 253	0.15 132

NOSS_ROB	0.59 352	0.40 393	0.42 110	0.45 287	0.31 311	0.79 357	0.53 380	1.09 334	1.12 401	0.69 197	0.92 271	0.77 295	0.63 295	0.81 319	0.52 288	0.39 449	0.38 463	0.44 456	0.42 464	0.38 427	0.36 418

DN-CSS_ROB	0.45 218	0.27 287	0.74 356	0.41 176	0.29 275	0.43 188	0.29 103	0.80 228	0.78 220	0.73 222	1.08 347	0.48 134	0.45 203	0.81 319	0.40 225	0.15 107	0.12 137	0.21 298	0.19 287	0.18 218	0.17 206

test_5	0.44 209	0.25 237	0.48 180	0.53 399	0.28 252	0.28 56	0.42 308	0.77 215	0.87 283	0.63 155	0.91 265	0.73 274	0.53 235	0.82 324	0.36 171	0.14 45	0.11 71	0.18 185	0.18 259	0.18 218	0.16 163

DRN-Test	0.68 380	0.34 357	0.77 364	0.52 390	0.40 393	1.14 434	0.61 410	1.56 467	1.04 374	1.18 432	1.10 349	1.05 382	0.72 353	0.82 324	1.01 416	0.24 351	0.18 335	0.26 377	0.25 391	0.26 361	0.23 332

CRFU-Net	0.59 352	0.29 317	0.62 299	0.47 332	0.31 311	1.20 444	0.51 370	1.19 373	0.59 139	1.05 404	1.00 308	1.06 387	0.87 408	0.83 326	0.77 365	0.22 315	0.19 353	0.18 185	0.16 176	0.19 253	0.20 272

MMNet	0.57 336	0.26 271	0.67 320	0.45 287	0.35 366	1.04 417	0.39 265	0.93 273	0.98 352	0.96 372	0.97 292	0.86 320	0.80 388	0.83 326	0.80 374	0.16 150	0.15 262	0.19 218	0.19 287	0.20 270	0.17 206

hitnet-ft	0.57 336	0.29 317	0.43 129	0.42 208	0.29 275	0.81 368	0.40 279	0.98 290	0.91 310	0.84 285	1.01 312	1.13 408	0.72 353	0.83 326	0.71 354	0.28 389	0.21 370	0.28 396	0.22 351	0.29 380	0.27 365

CFNet	0.53 306	0.30 332	0.53 238	0.42 208	0.28 252	0.73 339	0.35 205	1.21 382	1.01 361	0.74 229	1.07 341	0.85 316	0.60 279	0.83 326	0.58 321	0.19 258	0.15 262	0.23 332	0.23 364	0.21 282	0.17 206

ACV-stereo	0.63 372	0.37 372	1.03 425	0.44 273	0.31 311	1.27 448	0.41 299	0.78 218	0.84 264	0.65 170	0.76 179	2.07 477	1.00 431	0.84 330	0.68 348	0.22 315	0.17 320	0.19 218	0.18 259	0.22 307	0.23 332

ssnet_v2	0.61 363	0.29 317	0.69 336	0.45 287	0.30 299	0.93 392	0.62 412	1.20 379	1.03 370	0.97 375	0.81 214	0.98 358	0.67 322	0.84 330	0.97 412	0.26 368	0.23 388	0.23 332	0.24 378	0.20 270	0.21 289

iResNet_ROB	0.55 321	0.24 206	0.61 293	0.38 88	0.22 61	0.66 310	0.30 120	1.59 471	1.33 447	0.94 355	1.05 330	0.81 310	0.69 332	0.84 330	0.46 254	0.17 188	0.12 137	0.14 40	0.09 5	0.15 116	0.20 272

CSP-Net	0.57 336	0.29 317	0.55 255	0.42 208	0.29 275	1.20 444	0.49 361	1.29 416	0.75 208	0.98 378	0.97 292	0.88 330	0.69 332	0.85 333	0.66 340	0.27 378	0.18 335	0.17 141	0.17 228	0.18 218	0.19 241

S-Stereo	0.76 402	0.36 370	1.10 430	0.57 424	0.46 430	0.83 374	0.59 406	1.31 420	1.62 472	0.98 378	1.41 425	1.11 400	0.93 422	0.85 333	1.07 432	0.27 378	0.31 442	0.28 396	0.25 391	0.33 403	0.50 464

iRaft-Stereo_20w	0.42 190	0.20 96	0.63 303	0.39 112	0.27 229	0.33 111	0.25 56	1.76 483	0.37 45	0.73 222	0.53 107	0.63 212	0.42 187	0.86 335	0.29 96	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.13 96	0.15 116	0.15 132

iResNet	0.52 299	0.31 341	0.86 394	0.44 273	0.22 61	0.66 310	0.47 341	0.92 271	1.02 366	0.89 328	1.12 356	0.69 249	0.55 246	0.86 335	0.60 324	0.15 107	0.11 71	0.15 80	0.12 65	0.17 189	0.17 206

LMCR-Stereo	0.55 321	0.33 352	0.57 276	0.60 434	0.30 299	0.80 363	0.36 218	1.30 418	0.79 227	0.90 335	1.04 327	0.57 169	0.64 303	0.87 337	0.73 359	0.20 279	0.15 262	0.19 218	0.14 124	0.25 351	0.18 230

RAFT + AFF	0.54 311	0.30 332	0.84 387	0.51 373	0.32 336	0.63 287	0.57 396	1.05 317	0.95 335	0.80 266	0.87 244	0.85 316	0.57 265	0.87 337	0.51 283	0.18 221	0.21 370	0.23 332	0.22 351	0.19 253	0.19 241

delet	0.57 336	0.25 237	0.63 303	0.46 312	0.34 360	1.05 422	0.51 370	1.04 310	0.94 331	0.90 335	0.99 304	0.90 338	0.68 330	0.87 337	0.78 366	0.18 221	0.18 335	0.20 255	0.21 329	0.17 189	0.17 206

UPFNet	0.55 321	0.26 271	0.59 287	0.46 312	0.38 382	0.83 374	0.48 348	1.03 309	0.80 235	0.92 345	0.91 265	0.85 316	0.67 322	0.87 337	0.78 366	0.20 279	0.21 370	0.20 255	0.20 310	0.20 270	0.15 132

FADNet	0.63 372	0.53 428	1.20 438	0.46 312	0.44 415	0.66 310	0.41 299	1.24 394	1.07 388	0.70 203	0.84 224	0.98 358	0.65 311	0.87 337	0.54 304	0.29 399	0.30 434	0.27 385	0.30 420	0.48 451	0.36 418

StereoDRNet	0.67 377	0.35 361	0.82 376	0.53 399	0.44 415	1.03 415	0.53 380	1.51 460	1.06 380	1.13 428	0.91 265	1.07 391	0.74 364	0.87 337	0.95 405	0.24 351	0.19 353	0.25 359	0.23 364	0.27 370	0.22 308

G2L-Stereo_aug	0.54 311	0.20 96	0.57 276	0.36 53	0.23 88	0.70 325	0.39 265	0.87 247	1.11 400	1.02 390	1.06 336	1.05 382	0.78 382	0.88 343	0.67 343	0.16 150	0.12 137	0.13 22	0.11 42	0.14 74	0.16 163

G2L-Stereo	0.51 285	0.25 237	0.55 255	0.44 273	0.27 229	0.46 205	0.47 341	0.98 290	0.81 244	0.86 307	0.90 257	0.91 344	0.56 253	0.88 343	0.80 374	0.21 295	0.17 320	0.22 312	0.18 259	0.17 189	0.22 308

UDG	0.93 429	1.03 483	0.75 359	1.00 480	0.97 483	1.02 413	0.57 396	1.18 369	1.01 361	0.93 348	1.02 314	1.32 425	1.03 434	0.88 343	0.92 398	0.55 475	0.33 454	1.82 498	0.41 459	1.20 489	0.74 480

YMNet	0.68 380	0.40 393	1.01 421	0.53 399	0.46 430	1.04 417	0.48 348	1.06 322	0.81 244	1.21 435	1.31 409	1.11 400	0.73 358	0.89 346	0.96 407	0.27 378	0.31 442	0.25 359	0.25 391	0.25 351	0.24 343

YMNet_1	0.68 380	0.40 393	1.01 421	0.53 399	0.46 430	1.04 417	0.48 348	1.06 322	0.81 244	1.21 435	1.31 409	1.11 400	0.73 358	0.89 346	0.96 407	0.27 378	0.31 442	0.25 359	0.25 391	0.25 351	0.24 343

ITSA-stereo	0.54 311	0.29 317	0.55 255	0.41 176	0.23 88	0.59 270	0.35 205	1.31 420	1.25 431	0.82 272	0.80 206	0.72 269	0.58 269	0.89 346	0.72 357	0.22 315	0.18 335	0.23 332	0.22 351	0.22 307	0.29 381

raft_robust	0.41 183	0.24 206	0.39 79	0.43 248	0.22 61	0.40 163	0.33 171	0.80 228	0.98 352	0.80 266	0.88 248	0.41 93	0.32 120	0.89 346	0.30 110	0.14 45	0.12 137	0.16 104	0.18 259	0.15 116	0.13 67

DAS	0.54 311	0.26 271	0.66 315	0.49 350	0.31 311	0.61 277	0.43 315	0.89 256	1.01 361	0.95 360	1.16 375	0.71 254	0.85 401	0.89 346	0.47 263	0.18 221	0.14 239	0.18 185	0.15 148	0.22 307	0.19 241

ARAFT	0.48 246	0.25 237	0.82 376	0.42 208	0.25 157	0.56 249	0.54 387	0.82 236	0.82 257	0.92 345	0.75 176	0.75 283	0.48 219	0.89 346	0.37 180	0.15 107	0.12 137	0.23 332	0.22 351	0.14 74	0.14 94

PS-NSSS	0.60 359	0.46 415	0.68 327	0.43 248	0.34 360	0.66 310	0.57 396	1.05 317	0.91 310	0.80 266	1.28 402	0.72 269	0.67 322	0.89 346	0.61 329	0.32 415	0.26 414	0.40 448	0.27 407	0.35 415	0.29 381

PSMNet_ROB	0.67 377	0.39 385	0.76 361	0.57 424	0.43 410	1.00 407	0.85 458	1.25 400	0.93 322	0.82 272	1.04 327	1.08 392	0.64 303	0.89 346	1.02 420	0.29 399	0.21 370	0.31 415	0.31 429	0.27 370	0.25 351

DDVS	0.53 306	0.32 344	0.63 303	0.42 208	0.31 311	0.71 331	0.35 205	0.95 281	0.69 178	0.86 307	0.90 257	1.11 400	0.46 210	0.90 354	0.67 343	0.23 341	0.17 320	0.22 312	0.18 259	0.25 351	0.28 375

DeepPruner_ROB	0.55 321	0.37 372	0.67 320	0.42 208	0.31 311	0.50 215	0.43 315	1.22 389	0.73 199	0.86 307	1.05 330	0.85 316	0.58 269	0.90 354	0.56 308	0.29 399	0.23 388	0.22 312	0.22 351	0.26 361	0.26 355

HSM	0.53 306	0.25 237	0.46 156	0.40 149	0.25 157	0.74 343	0.44 323	1.29 416	0.78 220	0.82 272	0.92 271	1.21 414	0.75 367	0.90 354	0.48 267	0.18 221	0.14 239	0.17 141	0.14 124	0.17 189	0.18 230

AACVNet	0.52 299	0.25 237	0.56 267	0.48 340	0.29 275	0.55 243	0.38 248	0.96 286	0.59 139	0.83 279	1.03 324	1.03 373	0.77 381	0.91 357	0.58 321	0.22 315	0.18 335	0.24 346	0.18 259	0.24 340	0.22 308

ADCRef	0.84 416	0.46 415	1.60 473	0.52 390	0.45 421	1.08 424	0.52 376	1.13 352	1.03 370	1.22 439	1.43 431	0.87 326	0.93 422	0.91 357	3.35 495	0.19 258	0.16 288	0.23 332	0.23 364	0.23 327	0.22 308

TCMNet	0.68 380	0.41 399	1.08 429	0.60 434	0.61 464	0.97 399	0.55 390	1.11 340	0.93 322	0.87 311	1.14 367	0.89 335	0.65 311	0.92 359	1.06 429	0.26 368	0.26 414	0.31 415	0.28 413	0.33 403	0.30 386

HBP-ISP	0.61 363	0.47 421	0.45 143	0.46 312	0.33 348	0.79 357	0.29 103	1.15 357	1.05 376	0.85 297	1.18 384	0.67 244	0.71 342	0.92 359	0.57 314	0.37 443	0.38 463	0.47 461	0.41 459	0.39 431	0.32 398

GEStereo_RVC	0.56 330	0.30 332	0.70 339	0.51 373	0.31 311	0.70 325	0.54 387	1.31 420	0.93 322	0.85 297	0.86 237	0.84 314	0.63 295	0.92 359	0.67 343	0.24 351	0.16 288	0.19 218	0.17 228	0.21 282	0.23 332

FAT-Stereo	0.75 399	0.34 357	0.81 375	0.51 373	0.38 382	0.78 351	0.63 415	1.39 438	1.32 445	1.05 404	1.40 423	1.58 461	1.14 448	0.92 359	0.91 396	0.29 399	0.28 427	0.28 396	0.23 364	0.28 378	0.41 437

Wz-Net-LNSev	0.75 399	0.54 435	1.59 470	0.51 373	0.41 398	1.16 438	0.79 448	1.27 407	1.13 406	1.04 399	1.14 367	1.11 400	0.94 425	0.93 363	1.00 415	0.24 351	0.22 379	0.21 298	0.19 287	0.26 361	0.27 365

Consistency-Raft	1.01 443	0.82 467	1.27 446	0.85 475	0.97 483	0.81 368	0.83 454	1.35 432	1.61 471	1.06 412	1.66 451	1.11 400	0.93 422	0.93 363	1.11 435	0.65 479	0.75 497	0.79 483	0.91 497	1.09 488	0.79 483

StereoDRNet-Refined	0.61 363	0.33 352	0.63 303	0.47 332	0.31 311	0.94 394	0.41 299	1.04 310	0.97 347	1.15 430	1.13 363	1.00 365	0.74 364	0.93 363	0.93 400	0.18 221	0.13 202	0.22 312	0.21 329	0.20 270	0.21 289
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	0.78 405	0.78 465	1.23 441	1.01 481	0.91 477	0.68 323	0.53 380	1.16 359	1.06 380	0.79 263	1.10 349	0.82 312	0.72 353	0.94 366	0.70 351	0.55 475	0.27 420	0.76 482	0.46 466	0.70 475	0.49 461

TestStereo1	0.44 209	0.24 206	0.45 143	0.52 390	0.25 157	0.35 123	0.40 279	0.81 230	0.94 331	0.70 203	0.96 284	0.48 134	0.45 203	0.94 366	0.33 139	0.16 150	0.13 202	0.18 185	0.16 176	0.15 116	0.14 94

SA-5K	0.44 209	0.24 206	0.45 143	0.52 390	0.25 157	0.35 123	0.40 279	0.81 230	0.94 331	0.70 203	0.96 284	0.48 134	0.45 203	0.94 366	0.33 139	0.16 150	0.13 202	0.18 185	0.16 176	0.15 116	0.14 94

Sa-1000	0.49 259	0.25 237	0.45 143	0.46 312	0.25 157	0.64 296	0.34 182	0.85 242	0.95 335	0.85 297	1.51 442	0.55 159	0.44 196	0.94 366	0.31 122	0.16 150	0.12 137	0.21 298	0.20 310	0.15 116	0.14 94

CVANet_RVC	0.59 352	0.35 361	0.54 251	0.49 350	0.33 348	0.70 325	0.67 419	1.12 345	0.97 347	0.88 321	1.05 330	1.01 369	0.72 353	0.94 366	0.55 306	0.30 406	0.20 362	0.28 396	0.26 401	0.32 398	0.23 332

CBMV_ROB	0.62 369	0.39 385	0.41 98	0.41 176	0.28 252	0.86 382	0.28 91	1.06 322	1.02 366	0.95 360	1.33 412	0.81 310	0.84 397	0.94 366	0.56 308	0.37 443	0.37 462	0.43 454	0.40 454	0.33 403	0.32 398

ttt	0.56 330	0.27 287	0.49 188	0.39 112	0.25 157	0.65 303	0.42 308	1.24 394	1.08 392	0.76 239	1.10 349	0.63 212	0.51 231	0.95 372	1.03 421	0.25 363	0.22 379	0.22 312	0.21 329	0.25 351	0.25 351

OMP-Stereo	0.43 203	0.23 184	0.50 200	0.53 399	0.25 157	0.36 131	0.24 46	0.73 190	0.81 244	0.78 258	0.64 138	0.88 330	0.41 182	0.95 372	0.36 171	0.15 107	0.12 137	0.20 255	0.15 148	0.16 163	0.13 67

IIG-Stereo	0.45 218	0.22 155	0.48 180	0.51 373	0.26 194	0.43 188	0.21 19	0.73 190	0.80 235	0.84 285	0.95 280	0.82 312	0.46 210	0.95 372	0.37 180	0.16 150	0.12 137	0.19 218	0.15 148	0.15 116	0.12 31

SMFormer	0.53 306	0.24 206	0.67 320	0.35 30	0.20 33	0.63 287	0.34 182	1.26 402	1.06 380	0.85 297	1.02 314	0.71 254	0.66 313	0.96 375	0.60 324	0.19 258	0.16 288	0.18 185	0.17 228	0.19 253	0.20 272

tta	0.53 306	0.24 206	0.67 320	0.35 30	0.20 33	0.63 287	0.34 182	1.26 402	1.06 380	0.85 297	1.02 314	0.71 254	0.66 313	0.96 375	0.60 324	0.19 258	0.16 288	0.18 185	0.17 228	0.15 116	0.16 163

qqq1	0.51 285	0.24 206	0.67 320	0.35 30	0.20 33	0.63 287	0.34 182	1.26 402	1.06 380	0.85 297	1.02 314	0.71 254	0.66 313	0.96 375	0.36 171	0.19 258	0.16 288	0.14 40	0.12 65	0.15 116	0.16 163

fff1	0.51 285	0.24 206	0.67 320	0.35 30	0.20 33	0.63 287	0.34 182	1.26 402	1.06 380	0.85 297	1.02 314	0.71 254	0.66 313	0.96 375	0.36 171	0.19 258	0.16 288	0.14 40	0.12 65	0.15 116	0.16 163

Syn2CoEx	0.74 395	0.55 441	1.17 437	0.66 453	0.45 421	0.89 388	0.56 394	1.54 462	1.15 412	0.95 360	1.35 416	1.03 373	1.03 434	0.96 375	0.89 387	0.31 410	0.27 420	0.29 404	0.24 378	0.23 327	0.27 365

aanetorigin	0.85 421	0.58 447	1.98 484	0.50 361	0.40 393	0.66 310	0.70 426	0.72 178	1.01 361	2.44 493	2.00 468	1.32 425	1.25 456	0.96 375	1.16 439	0.20 279	0.19 353	0.20 255	0.20 310	0.27 370	0.33 407

TDLM	0.59 352	0.35 361	0.57 276	0.53 399	0.32 336	0.67 319	0.72 433	1.09 334	1.03 370	0.84 285	1.11 354	0.84 314	0.71 342	0.96 375	0.61 329	0.28 389	0.18 335	0.26 377	0.22 351	0.27 370	0.21 289

DDUNet	1.10 449	2.58 516	0.83 380	1.21 489	1.27 494	1.02 413	0.69 425	1.17 367	0.95 335	0.98 378	1.26 397	1.28 419	0.84 397	0.97 382	0.79 373	0.85 486	0.40 470	2.00 501	0.60 485	1.34 490	0.94 486

SepStereo	0.54 311	0.26 271	0.66 315	0.49 350	0.31 311	0.61 277	0.43 315	0.89 256	1.01 361	0.95 360	1.16 375	0.71 254	0.85 401	0.97 382	0.47 263	0.18 221	0.14 239	0.18 185	0.15 148	0.22 307	0.19 241

GCST	0.85 421	1.25 490	0.80 369	1.58 495	1.03 488	1.04 417	0.24 46	0.81 230	0.81 244	0.99 383	0.67 151	0.78 297	0.35 139	0.98 384	0.38 195	0.97 490	0.65 490	1.20 491	0.81 494	0.93 483	0.72 479

SA	0.45 218	0.26 271	0.50 200	0.47 332	0.24 128	0.46 205	0.36 218	0.79 225	1.00 359	0.61 144	1.04 327	0.50 142	0.50 226	0.98 384	0.33 139	0.16 150	0.13 202	0.21 298	0.19 287	0.15 116	0.14 94

GwcNet	0.73 390	0.39 385	1.37 456	0.53 399	0.43 410	1.10 426	0.52 376	1.27 407	1.19 422	1.05 404	1.41 425	1.06 387	0.86 405	0.98 384	1.01 416	0.26 368	0.24 397	0.24 346	0.23 364	0.23 327	0.28 375

DLCB_ROB	0.60 359	0.29 317	0.53 238	0.50 361	0.33 348	0.76 350	0.51 370	1.02 304	0.94 331	1.07 413	1.16 375	1.21 414	0.73 358	0.98 384	0.75 362	0.21 295	0.20 362	0.22 312	0.23 364	0.22 307	0.20 272

CBMV	0.68 380	0.37 372	0.50 200	0.43 248	0.26 194	1.00 407	0.71 428	1.17 367	1.16 414	1.24 443	1.29 406	1.06 387	0.86 405	0.98 384	0.75 362	0.29 399	0.30 434	0.34 428	0.30 420	0.26 361	0.27 365
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SACVNet	0.61 363	0.36 370	0.67 320	0.57 424	0.37 376	0.65 303	0.47 341	1.16 359	0.80 235	1.04 399	1.06 336	1.02 371	0.81 391	0.99 389	0.57 314	0.28 389	0.21 370	0.25 359	0.24 378	0.30 388	0.39 427

FADNet-RVC	0.62 369	0.56 443	1.29 448	0.47 332	0.39 390	0.63 287	0.40 279	1.16 359	0.91 310	0.71 214	0.86 237	1.04 378	0.55 246	0.99 389	0.78 366	0.27 378	0.26 414	0.28 396	0.29 419	0.32 398	0.31 394

RASNet	0.57 336	0.24 206	0.61 293	0.39 112	0.23 88	0.71 331	0.40 279	1.02 304	0.93 322	0.77 247	1.05 330	1.05 382	0.98 430	0.99 389	1.03 421	0.16 150	0.14 239	0.14 40	0.17 228	0.15 116	0.14 94

NCCL2	0.74 395	0.45 410	0.77 364	0.65 451	0.45 421	0.97 399	1.16 479	1.16 359	1.02 366	1.00 384	0.98 296	1.48 450	0.88 412	0.99 389	0.89 387	0.31 410	0.27 420	0.39 445	0.39 451	0.33 403	0.34 409

SGM-Forest	0.65 375	0.33 352	0.43 129	0.44 273	0.30 299	1.01 411	0.54 387	1.13 352	1.09 398	1.11 425	1.21 387	1.10 398	0.76 376	0.99 389	0.71 354	0.32 415	0.33 454	0.33 426	0.30 420	0.30 388	0.28 375
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MLCV	0.49 259	0.26 271	0.73 352	0.38 88	0.18 12	0.64 296	0.33 171	0.84 241	0.89 299	0.96 372	1.12 356	0.72 269	0.45 203	1.00 394	0.59 323	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.14 74	0.14 94

ccnet	0.84 416	0.59 449	0.86 394	0.56 420	0.60 462	1.11 430	0.72 433	1.44 451	0.97 347	1.15 430	1.44 432	1.28 419	0.95 427	1.01 395	1.33 450	0.49 466	0.43 477	0.50 470	0.47 469	0.52 463	0.48 460

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 388	0.84 471	0.80 369	0.55 417	0.38 382	1.38 454	0.57 396	1.07 326	0.81 244	0.90 335	0.94 276	0.95 352	0.54 242	1.01 395	0.61 329	0.41 454	0.30 434	0.57 475	0.31 429	0.86 480	0.39 427

RYNet	0.76 402	0.37 372	0.74 356	0.54 411	0.67 470	1.35 452	0.68 422	1.28 412	1.21 428	1.10 422	0.90 257	1.31 423	0.94 425	1.01 395	1.30 447	0.22 315	0.16 288	0.27 385	0.23 364	0.43 441	0.45 451

anonymity	0.98 439	0.89 474	1.06 428	0.93 478	1.04 490	0.97 399	0.82 452	1.33 429	0.93 322	1.08 414	0.98 296	1.02 371	0.95 427	1.02 398	0.93 400	0.96 489	0.96 511	0.90 486	0.91 497	0.92 482	0.95 488

NVstereo2D	0.62 369	0.32 344	0.82 376	0.50 361	0.44 415	0.88 385	0.48 348	1.12 345	1.17 417	0.67 185	0.90 257	0.90 338	0.69 332	1.02 398	0.69 350	0.33 422	0.16 288	0.29 404	0.20 310	0.43 441	0.46 455

UGAM	0.54 311	0.23 184	0.51 209	0.46 312	0.26 194	0.40 163	0.52 376	0.65 116	1.19 422	0.78 258	1.15 370	1.38 441	0.56 253	1.03 400	0.56 308	0.18 221	0.15 262	0.25 359	0.21 329	0.15 116	0.13 67

FADNet_RVC	0.58 348	0.39 385	1.26 443	0.45 287	0.32 336	0.55 243	0.34 182	1.12 345	0.90 304	0.68 194	0.90 257	0.61 200	0.71 342	1.03 400	0.80 374	0.21 295	0.18 335	0.27 385	0.23 364	0.33 403	0.30 386

pmcnn	1.27 465	0.31 341	1.14 435	0.41 176	0.23 88	0.97 399	0.71 428	1.23 393	1.32 445	1.83 475	2.34 475	11.25 521	0.89 414	1.04 402	0.96 407	0.15 107	0.12 137	0.12 3	0.10 23	0.15 116	0.16 163

DSFCA	0.57 336	0.27 287	0.71 341	0.41 176	0.36 373	0.78 351	0.53 380	1.08 331	0.85 270	1.08 414	0.84 224	0.90 338	0.66 313	1.05 403	0.63 336	0.26 368	0.22 379	0.21 298	0.21 329	0.22 307	0.20 272

SQANet	0.87 424	0.76 462	0.76 361	1.16 487	0.99 485	1.10 426	0.51 370	1.12 345	0.85 270	0.93 348	1.05 330	1.03 373	0.76 376	1.07 404	0.70 351	0.79 483	0.25 405	1.04 489	0.36 444	1.56 491	0.70 478

DGSMNet	0.80 407	0.58 447	1.42 461	0.61 439	0.65 467	0.94 394	0.75 442	1.35 432	1.16 414	0.88 321	1.26 397	1.00 365	0.75 367	1.07 404	0.89 387	0.36 439	0.31 442	0.41 452	0.40 454	0.60 473	0.59 476

ETE_ROB	0.73 390	0.52 426	0.93 407	0.57 424	0.37 376	0.80 363	0.86 459	1.19 373	0.95 335	1.20 434	1.22 389	1.39 443	0.86 405	1.07 404	0.88 385	0.27 378	0.21 370	0.31 415	0.27 407	0.34 410	0.35 412

RP	0.80 407	0.38 380	0.73 352	0.67 455	0.59 459	0.82 371	0.57 396	1.21 382	1.28 437	1.03 394	1.68 452	1.45 445	1.49 471	1.08 407	0.90 393	0.36 439	0.31 442	0.37 439	0.30 420	0.36 419	0.36 418

RAFT_CTSACE	0.46 225	0.20 96	0.48 180	0.46 312	0.27 229	0.34 120	0.39 265	0.62 95	0.74 205	0.78 258	1.44 432	0.86 320	0.38 159	1.09 408	0.27 61	0.13 25	0.13 202	0.18 185	0.16 176	0.16 163	0.12 31

FINET	0.75 399	0.45 410	1.38 457	0.48 340	0.46 430	0.98 404	1.00 469	1.22 389	1.69 476	0.91 344	1.25 393	0.74 278	0.74 364	1.09 408	0.82 378	0.37 443	0.31 442	0.27 385	0.24 378	0.35 415	0.34 409

G-Net	0.95 434	0.48 423	1.13 433	0.67 455	0.49 437	2.07 484	0.63 415	1.02 304	0.90 304	1.77 473	2.62 485	1.28 419	1.60 474	1.09 408	1.06 429	0.37 443	0.30 434	0.35 429	0.25 391	0.46 448	0.45 451

LALA_ROB	0.76 402	0.46 415	0.86 394	0.55 417	0.41 398	1.00 407	0.93 464	1.25 400	1.13 406	1.23 441	1.15 370	1.55 458	0.80 388	1.11 411	0.96 407	0.33 422	0.23 388	0.35 429	0.30 420	0.35 415	0.32 398

1111x	0.64 374	0.23 184	0.61 293	0.39 112	0.21 47	0.68 323	0.46 333	1.32 426	1.03 370	0.76 239	1.02 314	0.95 352	0.72 353	1.13 412	2.15 480	0.18 221	0.18 335	0.18 185	0.19 287	0.20 270	0.19 241

SuperB	1.00 442	0.41 399	4.03 502	0.45 287	0.32 336	0.99 406	0.49 361	1.09 334	2.09 486	1.10 422	1.10 349	0.74 278	0.83 394	1.13 412	1.75 467	0.20 279	0.15 262	0.17 141	0.15 148	2.50 509	0.27 365

APVNet	0.73 390	0.39 385	1.01 421	0.58 430	0.45 421	1.16 438	0.68 422	1.47 455	0.87 283	0.84 285	1.15 370	1.04 378	0.84 397	1.14 414	1.18 440	0.27 378	0.28 427	0.32 421	0.31 429	0.29 380	0.32 398

CC-Net-ROB	0.84 416	1.01 482	0.93 407	0.60 434	0.45 421	1.25 446	0.71 428	1.20 379	1.05 376	0.84 285	1.24 392	0.90 338	0.78 382	1.14 414	0.70 351	0.48 465	0.34 457	1.71 496	0.38 449	0.78 478	0.40 432

XPNet_ROB	0.73 390	0.38 380	0.80 369	0.53 399	0.40 393	0.80 363	0.83 454	1.21 382	0.96 342	1.37 452	1.17 380	1.37 437	0.87 408	1.14 414	0.99 414	0.33 422	0.25 405	0.27 385	0.24 378	0.31 392	0.29 381

edge stereo	0.79 406	0.40 393	0.82 376	0.52 390	0.44 415	0.83 374	0.58 403	1.34 431	1.08 392	1.30 448	1.38 421	1.79 467	1.13 447	1.15 417	0.92 398	0.34 430	0.32 449	0.42 453	0.28 413	0.33 403	0.39 427

DeepPrunerF	0.93 429	0.55 441	3.88 499	0.70 464	0.81 476	0.72 335	0.74 440	1.28 412	1.97 483	0.95 360	1.02 314	0.87 326	0.85 401	1.16 418	1.07 432	0.35 436	0.29 429	0.43 454	0.40 454	0.31 392	0.33 407

AANet_RVC	0.59 352	0.35 361	0.68 327	0.47 332	0.28 252	0.57 258	0.47 341	1.04 310	1.28 437	0.87 311	1.33 412	0.86 320	0.63 295	1.16 418	0.89 387	0.19 258	0.13 202	0.15 80	0.14 124	0.18 218	0.20 272

MFMNet_re	1.17 457	0.99 479	1.31 451	1.02 483	0.95 481	1.32 450	1.32 488	1.44 451	1.58 469	1.72 472	1.70 455	1.21 414	1.57 473	1.16 418	1.04 426	0.88 487	0.76 499	0.79 483	0.75 491	0.90 481	0.94 486

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 377	0.30 332	1.20 438	0.42 208	0.31 311	1.00 407	0.58 403	1.16 359	1.07 388	1.01 386	1.25 393	1.08 392	0.75 367	1.18 421	1.03 421	0.20 279	0.12 137	0.16 104	0.13 96	0.22 307	0.22 308

AF-Net	0.85 421	0.41 399	0.87 399	0.66 453	0.54 450	0.96 398	0.52 376	1.66 477	1.37 449	1.03 394	2.04 470	1.46 446	1.36 461	1.19 422	1.05 428	0.34 430	0.24 397	0.39 445	0.28 413	0.31 392	0.26 355

Nwc_Net	0.82 410	0.40 393	0.86 394	0.62 443	0.56 452	1.04 417	0.57 396	1.72 481	1.08 392	0.93 348	1.88 463	1.44 444	1.24 455	1.19 422	0.94 402	0.31 410	0.25 405	0.36 434	0.39 451	0.31 392	0.31 394

PA-Net	0.70 386	0.46 415	0.96 414	0.51 373	0.53 447	0.94 394	0.73 438	1.14 354	1.15 412	0.83 279	0.90 257	0.88 330	0.76 376	1.19 422	0.96 407	0.25 363	0.41 472	0.29 404	0.44 465	0.27 370	0.39 427
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	0.82 410	0.77 463	0.95 413	0.68 458	0.43 410	1.15 436	1.06 472	1.19 373	1.20 425	1.03 394	1.02 314	1.10 398	0.89 414	1.20 425	0.78 366	0.49 466	0.39 467	0.58 476	0.39 451	0.69 474	0.49 461
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
Wz-Net-MNSev	0.81 409	0.42 404	1.64 476	0.51 373	0.41 398	1.46 458	0.95 465	1.24 394	1.26 435	1.31 449	1.25 393	1.17 411	0.83 394	1.21 426	1.06 429	0.22 315	0.19 353	0.24 346	0.23 364	0.29 380	0.26 355

ff1	0.56 330	0.28 303	0.68 327	0.39 112	0.26 194	0.56 249	0.40 279	0.72 178	1.13 406	0.76 239	0.98 296	0.71 254	0.55 246	1.25 427	1.46 456	0.17 188	0.11 71	0.25 359	0.21 329	0.16 163	0.17 206

mmx	0.59 352	0.28 303	0.68 327	0.39 112	0.26 194	0.56 249	0.40 279	1.24 394	1.06 380	0.76 239	0.98 296	0.71 254	0.55 246	1.25 427	1.46 456	0.21 295	0.16 288	0.25 359	0.21 329	0.24 340	0.22 308

xxx	0.59 352	0.28 303	0.68 327	0.39 112	0.26 194	0.56 249	0.40 279	1.24 394	1.06 380	0.76 239	0.98 296	0.71 254	0.55 246	1.25 427	1.46 456	0.21 295	0.16 288	0.25 359	0.21 329	0.24 340	0.22 308

NCC-stereo	0.82 410	0.43 407	0.87 399	0.63 446	0.68 471	0.88 385	0.72 433	1.60 473	1.12 401	0.95 360	1.41 425	1.37 437	1.37 463	1.26 430	0.94 402	0.32 415	0.30 434	0.37 439	0.49 476	0.34 410	0.35 412

Abc-Net	0.82 410	0.43 407	0.87 399	0.63 446	0.68 471	0.88 385	0.72 433	1.60 473	1.12 401	0.95 360	1.41 425	1.37 437	1.37 463	1.26 430	0.94 402	0.32 415	0.30 434	0.37 439	0.49 476	0.34 410	0.35 412
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DANet	0.74 395	0.47 421	0.98 419	0.60 434	0.41 398	0.92 391	0.41 299	1.02 304	0.87 283	1.22 439	1.22 389	1.33 430	0.88 412	1.26 430	1.37 451	0.27 378	0.24 397	0.31 415	0.25 391	0.37 425	0.36 418
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RGC	0.82 410	0.62 451	0.80 369	0.67 455	0.66 469	0.91 390	0.59 406	1.35 432	1.09 398	1.12 427	1.46 436	1.50 452	1.09 441	1.28 433	0.97 412	0.34 430	0.30 434	0.48 465	0.40 454	0.38 427	0.38 426

test_sample9	1.17 457	0.37 372	0.83 380	0.39 112	0.31 311	0.72 335	0.49 361	1.11 340	0.92 316	0.93 348	0.89 251	0.86 320	0.71 342	1.29 434	2.03 476	0.42 456	9.50 528	0.40 448	0.41 459	0.36 419	0.35 412

test_sample8	1.36 471	0.37 372	0.83 380	0.39 112	0.31 311	0.72 335	0.49 361	1.19 373	0.79 227	1.51 458	0.96 284	3.29 496	1.64 476	1.29 434	2.03 476	0.42 456	9.50 528	0.40 448	0.41 459	0.36 419	0.35 412

otaku	1.10 449	0.96 477	0.96 414	1.37 493	1.06 491	1.65 471	0.72 433	1.46 454	1.19 422	1.10 422	1.32 411	1.32 425	0.95 427	1.29 434	0.81 377	0.89 488	0.46 481	1.24 492	0.50 478	1.86 494	0.89 485

psmorigin	0.84 416	0.53 428	2.21 488	0.50 361	0.41 398	0.86 382	0.57 396	1.08 331	0.90 304	1.50 457	1.42 429	1.50 452	1.09 441	1.29 434	1.03 421	0.32 415	0.33 454	0.27 385	0.27 407	0.34 410	0.45 451

GANet	0.74 395	0.38 380	0.63 303	0.54 411	0.35 366	1.01 411	0.95 465	1.15 357	0.95 335	1.09 418	2.00 468	1.14 409	0.92 420	1.29 434	0.75 362	0.25 363	0.27 420	0.27 385	0.23 364	0.32 398	0.24 343

PWCDC_ROB	0.93 429	0.54 435	0.97 418	0.78 473	0.41 398	1.03 415	0.42 308	1.39 438	2.34 492	1.04 399	3.73 501	0.80 308	1.12 445	1.29 434	1.04 426	0.37 443	0.22 379	0.24 346	0.20 310	0.36 419	0.31 394

coex-ft	6.50 519	1.57 499	87.99 539	0.49 350	0.38 382	1.41 455	1.21 482	1.21 382	7.96 516	12.14 523	2.78 488	2.74 487	3.83 509	1.30 440	3.19 494	0.24 351	0.23 388	0.27 385	0.24 378	0.48 451	0.40 432

Ntro	1.15 454	1.00 481	1.00 420	1.49 494	1.20 493	1.69 475	0.81 450	1.39 438	1.25 431	1.01 386	1.28 402	1.31 423	1.00 431	1.31 441	0.89 387	1.10 496	0.43 477	1.36 493	0.51 479	1.95 496	0.99 492

PASM	0.96 435	0.71 460	2.05 486	0.72 467	0.72 475	0.84 379	0.92 462	1.14 354	1.34 448	1.25 444	1.22 389	1.34 433	1.07 439	1.31 441	1.11 435	0.53 471	0.57 488	0.59 477	0.67 487	0.56 472	0.57 475

stereogan	0.83 415	0.33 352	0.89 403	0.61 439	0.51 443	1.80 478	0.50 367	1.41 444	1.39 452	1.05 404	1.47 438	1.56 460	1.04 436	1.32 443	0.87 384	0.29 399	0.29 429	0.29 404	0.25 391	0.39 431	0.40 432

NaN_ROB	0.73 390	0.46 415	0.89 403	0.52 390	0.34 360	0.98 404	1.11 474	1.28 412	1.20 425	1.27 447	0.96 284	1.08 392	0.79 384	1.34 444	0.78 366	0.24 351	0.30 434	0.23 332	0.24 378	0.23 327	0.26 355

LL-Strereo	0.58 348	0.29 317	0.83 380	0.48 340	0.35 366	0.39 155	0.48 348	1.04 310	0.99 355	0.87 311	0.79 196	1.08 392	1.15 450	1.35 445	0.51 283	0.18 221	0.15 262	0.22 312	0.19 287	0.17 189	0.21 289

RainbowNet	1.42 475	1.53 498	1.31 451	1.93 501	1.46 495	1.52 465	1.03 470	1.67 478	1.55 465	1.23 441	1.59 448	1.54 457	1.21 452	1.40 446	1.03 421	1.70 503	0.70 492	1.82 498	0.80 493	2.11 500	1.22 498

SDNR	0.89 426	0.39 385	1.66 479	0.42 208	0.39 390	3.35 505	0.32 156	0.95 281	1.05 376	1.05 404	2.12 471	0.62 207	0.71 342	1.40 446	0.78 366	0.53 471	0.56 487	0.36 434	0.27 407	0.46 448	0.50 464

SHD	0.98 439	0.54 435	1.30 450	0.63 446	0.50 441	1.14 434	0.50 367	1.80 485	2.20 487	1.66 467	1.39 422	1.47 448	1.21 452	1.40 446	1.80 468	0.32 415	0.27 420	0.32 421	0.34 440	0.41 435	0.44 449

GASNet	0.70 386	0.77 463	1.16 436	0.71 466	0.49 437	0.62 281	0.48 348	1.12 345	1.05 376	0.98 378	0.84 224	0.94 351	0.82 392	1.41 449	0.85 382	0.33 422	0.22 379	0.29 404	0.28 413	0.44 444	0.26 355

ACVNet_1	1.55 480	1.36 493	1.35 455	1.96 503	1.63 498	1.83 480	0.96 467	2.09 490	1.85 481	1.43 456	1.54 443	2.31 481	1.68 479	1.42 450	1.18 440	1.76 505	0.51 485	2.05 506	0.59 484	2.24 504	1.30 502

EDNetEfficient	1.47 478	0.82 467	6.28 510	0.48 340	0.40 393	0.73 339	0.83 454	0.95 281	2.77 498	3.48 510	1.95 465	1.64 463	2.12 492	1.42 450	3.84 500	0.21 295	0.19 353	0.21 298	0.21 329	0.43 441	0.42 440

WCMA_ROB	1.22 460	0.39 385	0.93 407	0.51 373	0.45 421	1.44 457	0.79 448	1.20 379	1.30 443	2.99 504	3.94 505	3.30 497	2.17 494	1.42 450	1.31 448	0.46 460	0.35 459	0.35 429	0.37 446	0.41 435	0.42 440

DPSNet	1.08 448	0.44 409	2.64 492	0.54 411	0.42 407	1.59 467	1.25 485	2.39 496	1.50 463	1.13 428	1.12 356	1.51 454	2.19 495	1.44 453	1.51 461	0.35 436	0.25 405	0.25 359	0.21 329	0.49 455	0.39 427

ADCL	1.10 449	0.42 404	1.57 469	0.51 373	0.41 398	1.71 476	0.92 462	1.36 436	1.45 458	1.33 450	1.56 445	1.22 417	1.26 457	1.45 454	5.27 507	0.22 315	0.19 353	0.25 359	0.25 391	0.29 380	0.29 381

MSMD_ROB	1.25 463	0.51 424	0.64 308	0.60 434	0.50 441	1.66 472	0.67 419	1.26 402	1.26 435	2.64 495	3.82 502	3.06 492	3.20 507	1.45 454	0.91 396	0.46 460	0.41 472	0.49 468	0.51 479	0.47 450	0.45 451

CSAN	0.88 425	0.52 426	0.93 407	0.61 439	0.42 407	1.19 443	1.11 474	1.27 407	1.48 462	1.37 452	1.44 432	1.37 437	1.30 458	1.46 456	1.01 416	0.39 449	0.31 442	0.36 434	0.37 446	0.35 415	0.36 418

ADCPNet	1.11 452	0.53 428	3.26 497	0.55 417	0.44 415	1.47 459	0.83 454	1.21 382	1.17 417	1.26 446	1.42 429	1.67 464	1.12 445	1.48 457	3.86 501	0.30 406	0.29 429	0.30 414	0.32 432	0.37 425	0.37 424

PWC_ROB	0.92 428	0.57 444	1.64 476	0.53 399	0.33 348	0.93 392	0.39 265	1.42 449	1.51 464	1.66 467	2.57 482	1.18 412	1.11 443	1.50 458	1.54 462	0.26 368	0.18 335	0.28 396	0.20 310	0.30 388	0.32 398

LSM	4.83 514	0.83 470	11.23 516	0.76 472	56.73 535	1.10 426	1.18 480	1.35 432	1.70 477	2.13 483	2.34 475	1.34 433	1.19 451	1.52 459	1.23 444	0.34 430	0.50 484	0.39 445	0.47 469	0.51 460	9.82 524

XQC	0.97 437	0.70 457	1.54 468	0.70 464	0.55 451	1.48 460	0.81 450	1.41 444	1.57 467	1.21 435	1.12 356	1.33 430	1.04 436	1.55 460	2.00 475	0.39 449	0.25 405	0.37 439	0.32 432	0.55 467	0.49 461

SANet	1.15 454	0.45 410	1.40 459	0.50 361	0.32 336	1.54 466	1.21 482	1.49 456	3.35 504	1.61 462	2.41 478	2.32 483	1.80 483	1.57 461	1.27 446	0.28 389	0.25 405	0.26 377	0.24 378	0.36 419	0.32 398

SAMSARA	1.15 454	0.69 456	1.44 463	1.09 486	0.93 479	2.10 485	1.87 510	1.64 476	1.47 461	1.64 465	1.21 387	2.06 476	1.14 448	1.61 462	1.50 460	0.39 449	0.45 479	0.36 434	0.38 449	0.50 457	0.51 468

PDISCO_ROB	0.96 435	0.51 424	1.13 433	1.03 484	1.00 486	1.81 479	0.77 444	1.72 481	1.60 470	1.09 418	1.19 385	1.34 433	0.80 388	1.62 463	1.01 416	0.58 477	0.22 379	0.45 457	0.40 454	0.50 457	0.41 437

ADCP+	1.18 459	0.37 372	3.09 494	0.50 361	0.52 445	1.48 460	0.61 410	1.32 426	1.07 388	1.21 435	1.16 375	1.08 392	1.11 443	1.63 464	7.17 512	0.20 279	0.16 288	0.24 346	0.22 351	0.29 380	0.22 308

AnyNet_C32	1.27 465	0.72 461	3.33 498	0.59 432	0.56 452	1.51 464	1.53 496	1.27 407	1.28 437	1.52 459	1.48 439	1.38 441	1.23 454	1.64 465	5.26 506	0.30 406	0.29 429	0.29 404	0.34 440	0.38 427	0.44 449

ADCMid	1.22 460	0.57 444	3.17 496	0.54 411	0.44 415	1.07 423	0.77 444	1.31 420	1.13 406	2.14 486	1.48 439	1.49 451	1.47 470	1.65 466	5.30 508	0.26 368	0.24 397	0.29 404	0.32 432	0.38 427	0.36 418

ACVNet_2	1.74 485	1.30 491	1.62 475	1.81 498	1.63 498	2.28 488	1.34 490	2.35 495	2.64 496	1.82 474	2.55 481	2.99 490	1.71 480	1.67 467	1.20 443	1.48 500	0.59 489	1.81 497	0.71 489	2.09 499	1.29 501

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 445	0.61 450	1.82 481	0.69 461	0.51 443	2.62 491	1.69 503	1.28 412	1.44 457	1.39 455	1.56 445	1.34 433	0.91 418	1.68 468	0.95 405	0.38 448	0.39 467	0.46 460	0.61 486	0.41 435	0.43 445

FCDSN-DC	1.43 476	0.57 444	0.69 336	0.74 469	0.59 459	1.42 456	0.65 418	1.40 442	1.41 453	3.31 508	4.42 511	4.57 503	3.01 505	1.70 469	1.19 442	0.46 460	0.42 474	0.48 465	0.47 469	0.51 460	0.51 468
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTSC	0.93 429	0.54 435	1.59 470	0.56 420	0.40 393	1.17 442	0.55 390	1.44 451	1.82 480	1.53 460	1.26 397	1.15 410	0.82 392	1.70 469	2.44 484	0.26 368	0.20 362	0.23 332	0.24 378	0.31 392	0.32 398

MFN_U_SF_RVC	1.14 453	0.63 452	2.33 489	0.69 461	0.46 430	2.04 483	0.70 426	1.90 487	1.37 449	1.62 463	1.56 445	1.94 473	1.36 461	1.73 471	1.90 470	0.41 454	0.38 463	0.45 457	0.48 473	0.45 445	0.47 457

SPS-STEREO	1.29 467	0.94 476	1.10 430	1.05 485	1.03 488	1.48 460	0.91 460	1.57 469	1.24 429	2.13 483	1.90 464	1.94 473	1.46 468	1.77 472	1.64 464	0.97 490	0.94 510	0.90 486	0.89 496	0.96 485	0.97 490
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Dean	2.07 495	1.39 494	1.69 480	2.17 505	1.83 505	2.75 496	1.28 486	3.49 508	3.80 508	2.13 483	3.30 496	3.18 494	1.98 488	1.78 473	1.72 466	1.73 504	0.79 503	1.99 500	0.91 497	2.17 502	1.34 505

ACVNet-4b	1.43 476	1.34 492	1.28 447	1.95 502	1.60 497	1.93 482	0.77 444	1.59 471	1.64 474	1.05 404	1.60 449	2.10 478	0.92 420	1.79 474	0.84 380	1.76 505	0.35 459	2.03 504	0.67 487	2.16 501	1.18 497

DISCO	0.72 389	0.27 287	0.72 347	0.45 287	0.31 311	1.12 432	0.53 380	1.32 426	1.25 431	0.84 285	1.07 341	1.52 456	0.87 408	1.82 475	1.08 434	0.20 279	0.15 262	0.18 185	0.16 176	0.24 340	0.24 343

MDST_ROB	0.97 437	0.29 317	1.02 424	0.64 449	0.43 410	2.64 492	0.82 452	1.68 479	1.18 421	2.89 498	1.82 460	0.97 356	0.75 367	1.83 476	0.89 387	0.26 368	0.22 379	0.32 421	0.28 413	0.26 361	0.26 355

EDNetEfficientorigin	9.96 522	1.17 487	175.17 540	0.49 350	0.37 376	1.13 433	0.74 440	1.27 407	2.70 497	3.16 507	2.49 479	2.28 480	2.15 493	1.88 477	2.27 483	0.21 295	0.19 353	0.25 359	0.20 310	0.54 465	0.53 472

SGM+DAISY	1.52 479	0.99 479	1.61 474	1.01 481	1.02 487	1.86 481	1.19 481	1.49 456	1.38 451	2.96 502	3.00 492	2.79 488	1.94 485	1.88 477	1.62 463	0.98 492	0.97 512	0.91 488	0.91 497	0.94 484	0.99 492

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 472	0.91 475	2.11 487	0.89 476	0.57 457	4.27 511	1.79 507	1.55 463	2.00 485	1.64 465	1.85 462	1.83 468	1.44 467	1.89 479	1.49 459	0.49 466	0.40 470	0.56 474	0.58 483	0.75 477	0.52 470

Wz-Net-TNSev	1.23 462	1.24 488	5.25 507	0.51 373	0.43 410	1.49 463	1.09 473	1.58 470	1.42 455	1.25 444	1.26 397	1.58 461	1.52 472	1.97 480	1.95 471	0.33 422	0.32 449	0.26 377	0.30 420	0.41 435	0.43 445

PVD	1.34 470	0.70 457	1.42 461	0.78 473	0.65 467	1.68 474	0.91 460	2.12 492	3.01 500	2.25 488	2.35 477	1.90 471	1.99 489	1.98 481	2.14 479	0.40 453	0.38 463	0.49 468	0.37 446	0.51 460	0.67 477

LE_ROB	4.86 515	0.27 287	9.43 513	0.45 287	0.24 128	1.61 468	0.96 467	2.05 488	17.75 529	16.36 531	4.84 514	5.17 509	19.48 531	2.05 482	15.49 523	0.17 188	0.15 262	0.16 104	0.16 176	0.20 270	0.19 241

Wz-Net-SNSev	0.99 441	0.80 466	3.00 493	0.57 424	0.46 430	0.94 394	1.22 484	1.40 442	1.28 437	1.04 399	1.33 412	1.46 446	0.90 417	2.06 483	1.65 465	0.26 368	0.24 397	0.25 359	0.26 401	0.33 403	0.30 386

ADCS	1.60 481	0.70 457	4.02 501	0.61 439	0.53 447	1.31 449	1.11 474	1.71 480	1.86 482	1.97 481	1.68 452	1.51 454	1.46 468	2.07 484	9.20 515	0.34 430	0.32 449	0.33 426	0.36 444	0.45 445	0.46 455

DispFullNet	1.64 483	2.64 517	3.14 495	2.57 511	1.78 503	1.32 450	0.55 390	1.42 449	1.45 458	1.89 477	1.48 439	1.55 458	2.35 497	2.08 485	1.12 437	0.60 478	0.19 353	2.33 509	0.73 490	2.35 505	1.30 502

MeshStereo	1.38 472	0.45 410	0.58 279	0.45 287	0.35 366	1.63 470	0.60 408	2.07 489	1.43 456	4.49 513	3.32 497	4.67 504	2.08 491	2.08 485	1.32 449	0.36 439	0.36 461	0.37 439	0.32 432	0.32 398	0.34 409
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
FC-DCNN	1.67 484	0.53 428	0.68 327	0.62 443	0.49 437	1.62 469	0.71 428	1.77 484	1.55 465	4.73 516	4.66 513	5.82 512	3.94 511	2.13 487	1.42 453	0.47 463	0.42 474	0.47 461	0.46 466	0.48 451	0.47 457

NVStereoNet_ROB	1.31 469	0.96 477	1.33 453	0.90 477	0.92 478	1.15 436	1.05 471	1.49 456	1.62 472	1.63 464	2.51 480	2.31 481	1.62 475	2.16 488	1.42 453	0.81 485	0.73 493	0.79 483	1.02 501	0.73 476	0.97 490
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM_RVC	1.04 444	0.30 332	0.47 167	0.41 176	0.23 88	1.73 477	0.77 444	1.63 475	1.30 443	2.39 491	1.99 467	2.64 486	1.78 482	2.22 489	1.40 452	0.28 389	0.27 420	0.27 385	0.25 391	0.25 351	0.25 351
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN v2	1.74 485	0.53 428	0.68 327	0.62 443	0.49 437	1.67 473	0.71 428	1.85 486	1.57 467	4.84 517	5.01 515	6.42 516	3.92 510	2.24 490	1.43 455	0.47 463	0.42 474	0.47 461	0.46 466	0.48 451	0.47 457

IMH-64-1	1.96 489	1.64 503	1.26 443	2.26 507	1.91 506	2.30 489	1.35 491	2.99 500	2.29 488	1.70 469	2.79 489	2.47 484	1.66 477	2.33 491	1.95 471	2.07 508	0.74 495	2.44 510	1.04 503	2.40 506	1.59 508

IMH-64	1.96 489	1.64 503	1.26 443	2.26 507	1.91 506	2.30 489	1.35 491	2.99 500	2.29 488	1.70 469	2.79 489	2.47 484	1.66 477	2.33 491	1.95 471	2.07 508	0.74 495	2.44 510	1.04 503	2.40 506	1.59 508

ELAS	1.77 488	0.64 453	1.10 430	0.72 467	0.58 458	3.37 506	1.76 505	2.54 497	2.57 494	3.77 511	3.96 506	2.83 489	3.44 508	2.34 493	2.73 491	0.53 471	0.47 482	0.50 470	0.48 473	0.55 467	0.55 473
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LVE	2.20 498	1.47 496	1.44 463	2.06 504	1.80 504	2.79 498	1.77 506	2.96 499	3.94 510	1.95 480	4.29 510	3.47 500	1.97 486	2.48 494	1.85 469	2.06 507	0.88 504	2.06 507	1.13 508	2.17 502	1.53 507

AnyNet_C01	1.63 482	1.16 486	7.38 511	0.65 451	0.56 452	2.25 487	1.53 496	1.53 461	1.46 460	1.71 471	1.95 465	1.83 468	1.41 465	2.48 494	4.42 504	0.33 422	0.32 449	0.32 421	0.34 440	0.45 445	0.50 464

WZ-Net	1.29 467	0.64 453	5.42 508	0.64 449	0.52 445	1.37 453	1.29 487	1.41 444	1.77 479	1.56 461	1.69 454	1.74 465	1.41 465	2.50 496	2.16 481	0.28 389	0.21 370	0.23 332	0.25 391	0.39 431	0.41 437

WAO-6	2.11 496	1.52 497	1.25 442	1.73 497	1.69 502	2.72 495	1.62 500	3.15 502	3.64 505	2.01 482	3.28 495	3.52 501	2.20 496	2.59 497	2.48 487	1.31 499	0.92 506	2.04 505	1.22 512	1.89 495	1.35 506

KSHMR	2.64 500	1.96 509	1.86 483	2.69 515	2.44 513	2.88 500	2.04 511	3.46 507	6.31 514	2.51 494	3.27 494	3.39 499	1.97 486	2.59 497	2.08 478	2.48 515	1.41 516	2.80 519	1.51 515	2.98 514	2.09 513

ELAS_RVC	1.76 487	0.64 453	1.20 438	0.74 469	0.59 459	2.18 486	2.53 515	2.10 491	2.85 499	3.46 509	3.41 500	3.12 493	4.11 512	2.69 499	2.53 489	0.54 474	0.47 482	0.51 472	0.48 473	0.55 467	0.55 473
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.15 497	1.66 505	1.29 448	2.25 506	1.92 508	2.87 499	1.33 489	3.25 503	3.04 501	1.87 476	3.33 499	3.00 491	2.03 490	2.80 500	1.95 471	2.09 510	0.78 500	2.45 512	1.05 506	2.44 508	1.62 510

FBW_ROB	0.94 433	0.54 435	1.03 425	0.56 420	0.42 407	1.16 438	0.76 443	1.56 467	1.41 453	1.38 454	1.33 412	1.47 448	1.07 439	2.94 501	1.14 438	0.26 368	0.32 449	0.45 457	0.30 420	0.34 410	0.30 386

ktn	3.02 504	2.27 512	1.85 482	2.89 516	2.54 517	3.72 507	2.14 512	3.79 511	5.33 512	2.82 497	5.09 516	5.95 513	2.54 499	3.34 502	2.58 490	2.65 517	1.44 517	2.78 518	2.03 518	2.61 511	2.10 514

WAO-7	1.96 489	1.24 488	1.52 465	1.28 491	1.06 491	2.92 501	1.64 501	3.32 504	3.05 502	2.28 489	3.32 497	3.19 495	2.38 498	3.39 503	2.49 488	1.02 493	0.92 506	1.06 490	1.04 503	1.05 487	0.99 492

notaker	2.87 501	2.31 513	2.01 485	3.03 517	2.60 518	2.94 502	1.82 508	3.43 506	3.06 503	2.89 498	4.21 509	6.15 515	2.71 500	3.42 504	2.90 492	2.67 518	1.18 514	3.00 520	1.67 516	3.13 515	2.26 515

PWCK	2.06 494	1.75 506	4.11 503	1.69 496	0.93 479	3.13 504	2.86 517	2.18 493	2.41 493	2.38 490	2.33 474	2.22 479	1.85 484	3.52 505	2.20 482	1.65 502	0.73 493	1.52 495	0.83 495	1.81 492	1.02 495

tt	6.21 518	0.22 155	5.88 509	3.55 521	2.07 509	11.25 522	19.19 525	11.84 524	5.47 513	2.71 496	2.18 472	4.87 506	6.25 517	3.71 506	7.09 511	8.31 526	11.17 530	4.91 524	5.39 525	5.72 522	2.42 516

WAO-8	3.00 502	1.60 500	1.52 465	1.82 499	1.65 500	5.57 513	1.35 491	4.65 515	12.37 519	2.89 498	4.04 507	4.89 507	2.78 501	3.73 507	2.44 484	1.29 497	0.93 508	2.00 501	1.16 510	2.02 497	1.23 499

Venus	3.00 502	1.60 500	1.52 465	1.82 499	1.65 500	5.57 513	1.35 491	4.65 515	12.37 519	2.89 498	4.04 507	4.89 507	2.78 501	3.73 507	2.44 484	1.29 497	0.93 508	2.00 501	1.16 510	2.02 497	1.23 499

UNDER WATER	3.63 508	2.12 511	4.11 503	3.17 518	2.51 515	3.77 509	2.45 514	3.53 509	13.66 522	2.98 503	2.92 491	5.75 511	4.13 513	3.85 509	3.75 498	2.84 519	1.11 513	2.71 517	1.41 513	3.26 517	2.50 517

UNDER WATER-64	3.72 509	2.07 510	4.57 505	3.30 520	2.52 516	5.61 515	2.63 516	3.67 510	12.27 518	3.09 505	2.66 486	5.99 514	4.74 515	3.93 510	3.57 496	2.54 516	1.24 515	2.65 515	1.48 514	3.21 516	2.62 518

TorneroNet-64	3.54 507	1.89 507	1.59 470	2.62 514	2.29 511	6.88 516	1.72 504	4.72 517	11.88 517	2.43 492	5.46 519	8.16 518	2.80 503	4.13 511	3.03 493	2.25 513	0.75 497	2.57 514	1.09 507	2.65 512	1.84 512

TorneroNet	4.49 511	1.92 508	1.65 478	2.60 513	2.29 511	14.95 525	1.86 509	4.86 518	19.56 533	3.10 506	7.52 521	7.00 517	2.90 504	4.48 512	3.66 497	2.24 512	0.78 500	2.68 516	1.14 509	2.79 513	1.80 511

RTS	2.03 492	1.03 483	11.50 517	0.68 458	0.63 465	2.71 493	1.56 498	1.55 463	2.32 490	1.93 478	2.57 482	1.32 425	1.32 459	5.20 513	4.30 502	0.31 410	0.23 388	0.29 404	0.30 420	0.41 435	0.40 432

RTSA	2.03 492	1.03 483	11.50 517	0.68 458	0.63 465	2.71 493	1.56 498	1.55 463	2.32 490	1.93 478	2.57 482	1.32 425	1.32 459	5.20 513	4.30 502	0.31 410	0.23 388	0.29 404	0.30 420	0.41 435	0.40 432

DPSimNet_ROB	5.19 516	2.71 518	18.56 521	2.59 512	2.49 514	4.25 510	10.93 522	3.33 505	3.93 509	5.02 518	4.52 512	5.74 510	10.18 518	5.44 515	8.79 514	2.40 514	2.47 519	2.48 513	2.54 519	2.56 510	2.87 519

MADNet+	2.28 499	2.56 514	10.82 515	1.25 490	0.96 482	2.77 497	1.44 495	2.34 494	1.76 478	1.36 451	1.78 459	1.84 470	1.74 481	6.33 516	4.57 505	0.67 480	0.66 491	0.59 477	0.54 482	0.84 479	0.81 484

JetBlue	3.02 504	1.39 494	7.91 512	1.17 488	1.49 496	8.53 517	7.94 520	2.82 498	1.98 484	2.15 487	2.69 487	3.32 498	3.01 505	6.66 517	3.81 499	0.79 483	0.78 500	0.75 481	0.76 492	1.04 486	1.33 504

JetRed	5.38 517	6.17 522	12.68 520	2.38 509	2.85 519	12.60 523	11.17 523	4.60 514	3.74 506	3.87 512	3.85 503	4.83 505	4.13 513	6.81 518	12.18 520	2.18 511	2.95 521	2.19 508	1.98 517	3.49 518	3.01 520

MADNet++	4.18 510	2.72 519	4.00 500	3.80 522	3.44 521	4.72 512	4.05 519	4.01 512	3.74 506	4.52 514	5.14 517	4.20 502	4.89 516	7.04 519	6.39 509	3.79 520	3.70 522	3.27 522	2.70 521	3.68 519	3.74 522

TCMNet-wrong-test	9.08 521	10.58 525	9.58 514	19.64 526	17.64 525	12.69 524	8.93 521	13.77 527	2.58 495	4.67 515	5.19 518	14.57 523	11.02 521	7.21 520	9.81 516	5.58 525	0.89 505	3.76 523	3.10 522	10.41 525	10.02 525

MANE	4.73 512	0.54 435	0.77 364	0.69 461	0.60 462	10.35 519	1.67 502	8.68 521	12.66 521	6.90 521	9.43 522	11.59 522	10.59 519	8.26 521	8.41 513	0.51 469	0.45 479	0.48 465	1.02 501	0.50 457	0.50 464

DGTPSM_ROB	12.12 523	8.03 523	21.12 522	8.97 524	16.81 523	10.68 520	30.77 529	9.14 522	15.23 524	6.55 519	15.49 530	9.02 519	15.13 523	9.26 522	21.71 527	4.58 522	8.60 523	5.07 525	9.26 526	5.88 523	11.06 526

DPSMNet_ROB	12.13 524	8.03 523	21.13 523	9.02 525	16.82 524	10.68 520	30.78 530	9.15 523	15.24 525	6.56 520	15.50 531	9.02 519	15.13 523	9.28 523	21.71 527	4.59 523	8.60 523	5.08 526	9.26 526	5.89 524	11.06 526

SGM-ForestM	4.73 512	0.34 357	1.05 427	0.46 312	0.28 252	10.26 518	3.48 518	4.52 513	5.16 511	8.68 522	7.48 520	18.87 529	10.80 520	11.26 524	10.01 517	0.32 415	0.34 457	0.32 421	0.32 432	0.29 380	0.30 386

HanzoNet	6.97 520	2.57 515	4.66 506	3.29 519	2.96 520	3.75 508	2.35 513	5.08 519	7.11 515	14.46 530	13.06 523	17.69 527	22.95 533	13.72 525	6.61 510	4.36 521	1.96 518	3.14 521	2.59 520	3.88 521	3.19 521

Anonymous_1	33.12 531	18.23 526	23.86 525	20.53 527	21.18 528	25.45 527	35.84 531	22.44 535	15.68 526	13.41 524	13.70 527	18.00 528	15.15 525	20.31 526	24.47 529	14.56 533	8.84 525	66.24 537	117.79 537	155.41 540	11.40 528

DPSM_ROB	17.80 526	18.60 527	24.24 529	20.89 528	19.49 526	25.83 528	36.10 532	21.62 533	16.41 527	13.46 525	14.26 528	19.11 530	16.15 526	20.74 527	25.59 530	9.37 528	9.23 526	9.47 528	9.81 528	13.47 526	12.09 529

DPSM	17.80 526	18.60 527	24.24 529	20.89 528	19.49 526	25.83 528	36.10 532	21.62 533	16.41 527	13.46 525	14.26 528	19.11 530	16.15 526	20.74 527	25.59 530	9.37 528	9.23 526	9.47 528	9.81 528	13.47 526	12.09 529

PML	40.49 540	30.31 532	12.46 519	7.19 523	14.30 522	91.44 540	212.44 541	7.73 520	23.24 534	74.44 540	185.05 541	49.81 540	25.78 534	21.34 529	12.84 521	8.71 527	2.93 520	8.43 527	3.24 523	13.77 528	4.45 523

xxxxx1	36.77 534	19.69 529	24.00 526	62.46 537	66.77 537	27.30 531	39.89 534	20.40 528	18.80 530	14.18 527	13.11 524	17.29 524	17.30 528	21.62 530	27.81 532	13.61 530	18.98 535	111.36 538	133.25 538	28.84 532	38.64 535

tt_ll	36.77 534	19.69 529	24.00 526	62.46 537	66.77 537	27.30 531	39.89 534	20.40 528	18.80 530	14.18 527	13.11 524	17.29 524	17.30 528	21.62 530	27.81 532	13.61 530	18.98 535	111.36 538	133.25 538	28.84 532	38.64 535

ff	36.77 534	19.69 529	24.00 526	62.46 537	66.77 537	27.30 531	39.89 534	20.40 528	18.80 530	14.18 527	13.11 524	17.29 524	17.30 528	21.62 530	27.81 532	13.61 530	18.98 535	111.36 538	133.25 538	28.84 532	38.64 535

LRCNet_RVC	21.27 529	31.14 533	21.46 524	28.97 531	23.77 529	3.11 503	0.62 412	20.94 531	1.64 474	25.57 532	28.13 532	21.96 532	14.74 522	21.99 533	16.44 524	29.16 537	14.92 531	33.57 533	31.28 533	29.67 535	26.33 533

BEATNet-Init1	15.65 525	1.62 502	54.26 538	0.75 471	0.56 452	37.03 535	13.39 524	13.20 525	14.59 523	29.41 536	29.29 536	47.69 539	21.87 532	26.91 534	19.58 525	0.43 459	0.39 467	0.47 461	0.47 469	0.52 463	0.52 470

HaxPig	31.93 530	37.19 535	34.22 531	24.41 530	24.94 530	18.53 526	20.18 526	21.15 532	28.84 535	35.74 537	38.86 537	26.18 533	28.75 535	33.85 535	34.15 535	35.89 538	38.80 538	37.79 534	40.52 534	39.33 536	39.33 538

AVERAGE_ROB	37.53 538	40.05 539	40.01 533	34.74 533	33.76 532	28.46 534	25.14 528	32.31 537	34.08 540	41.20 538	40.52 538	34.51 535	34.78 540	39.11 536	37.48 537	42.68 539	43.32 539	43.80 535	42.99 535	40.42 537	41.31 539

MEDIAN_ROB	37.35 537	40.72 540	40.37 534	32.26 532	31.80 531	27.29 530	25.02 527	29.47 536	33.43 539	41.99 539	41.60 539	33.48 534	34.37 539	39.66 537	36.94 536	43.49 540	43.96 540	44.07 536	43.35 536	41.32 538	42.43 540

CasAABBNet	35.77 532	37.38 536	48.59 536	42.20 534	39.23 533	51.95 536	72.92 539	43.36 538	33.03 538	26.93 533	28.31 533	38.43 536	32.32 536	41.58 538	51.50 539	18.71 534	18.58 533	19.11 531	19.75 531	27.11 529	24.33 531

Selective-RAFT-Error	35.87 533	37.42 537	48.73 537	42.24 535	39.28 534	52.00 537	72.87 538	43.41 539	32.95 537	26.97 534	28.72 534	38.71 538	33.15 538	41.59 539	51.42 538	18.77 535	18.60 534	19.14 532	19.78 532	27.19 530	24.42 532

LSM0	38.96 539	37.52 538	48.37 535	43.79 536	91.31 540	52.31 538	72.38 537	43.71 540	32.75 536	27.16 535	28.73 535	38.51 537	32.63 537	41.75 540	51.59 540	18.85 536	18.43 532	19.09 530	19.60 530	27.21 531	33.44 534

test_example2	176.82 541	204.75 541	198.54 541	188.58 541	191.23 541	151.28 541	169.77 540	97.63 541	125.81 541	179.94 541	183.74 540	158.20 541	139.14 541	192.16 541	198.12 541	203.48 541	236.37 541	163.71 541	173.22 541	217.79 541	162.95 541

ccccc		430.66 542		506.24 542	500.20 542	349.93 542		384.19 542		330.97 542		370.48 542		498.75 542		557.84 542	430.47 542	334.14 542	290.91 542	547.74 542

Low-res two-view benchmark