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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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-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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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++	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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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
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

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

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

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
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

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
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
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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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_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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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