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

LGtest1	0.10 1	0.09 9	0.19 3	0.18 13	0.09 8	0.13 8	0.09 2	0.17 4	0.13 1	0.10 4	0.08 1	0.09 2	0.09 9	0.16 7	0.12 4	0.08 134	0.06 46	0.06 2	0.05 12	0.06 8	0.08 53

DEFOM-Stereo	0.11 2	0.10 22	0.21 5	0.18 13	0.09 8	0.21 120	0.14 28	0.14 2	0.17 3	0.11 5	0.10 5	0.09 2	0.08 2	0.21 55	0.12 4	0.06 2	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.06 6

SGD-Stereo	0.12 3	0.08 2	0.18 1	0.17 5	0.07 1	0.17 36	0.13 12	0.19 8	0.17 3	0.12 10	0.13 17	0.11 13	0.12 56	0.19 35	0.12 4	0.08 134	0.04 1	0.06 2	0.05 12	0.06 8	0.05 1

S2M2	0.13 4	0.12 83	0.26 14	0.17 5	0.12 70	0.12 6	0.07 1	0.18 5	0.21 36	0.12 10	0.15 36	0.14 50	0.12 56	0.16 7	0.15 75	0.13 361	0.09 210	0.09 186	0.10 285	0.11 293	0.09 88

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 4	0.15 185	0.21 5	0.27 345	0.09 8	0.15 14	0.13 12	0.23 18	0.21 36	0.12 10	0.11 6	0.10 6	0.13 82	0.22 71	0.13 17	0.07 33	0.05 4	0.06 2	0.05 12	0.07 55	0.07 18

FoundationStereo	0.13 4	0.08 2	0.18 1	0.29 387	0.30 446	0.12 6	0.13 12	0.12 1	0.18 8	0.09 1	0.08 1	0.10 6	0.08 2	0.14 2	0.11 1	0.07 33	0.31 473	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.06 6

MonSter	0.13 4	0.09 9	0.20 4	0.17 5	0.09 8	0.15 14	0.12 8	0.25 43	0.20 23	0.09 1	0.11 6	0.08 1	0.07 1	0.20 47	0.13 17	0.05 1	0.24 438	0.05 1	0.09 232	0.05 1	0.13 238

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 8	0.10 22	0.27 20	0.21 90	0.11 38	0.16 24	0.14 28	0.24 31	0.17 3	0.17 56	0.20 75	0.18 94	0.11 38	0.16 7	0.17 116	0.07 33	0.08 171	0.07 36	0.07 86	0.07 55	0.09 88

LG-Stereo	0.14 8	0.13 109	0.30 30	0.21 90	0.11 38	0.16 24	0.18 153	0.23 18	0.19 14	0.12 10	0.18 59	0.11 13	0.09 9	0.15 3	0.14 47	0.06 2	0.07 114	0.08 108	0.08 156	0.07 55	0.07 18

castereo++	0.14 8	0.13 109	0.25 9	0.19 29	0.10 26	0.27 226	0.13 12	0.24 31	0.26 97	0.11 5	0.13 17	0.16 72	0.10 24	0.18 24	0.11 1	0.07 33	0.08 171	0.07 36	0.06 42	0.05 1	0.07 18

castereo	0.14 8	0.11 44	0.22 7	0.19 29	0.10 26	0.20 95	0.19 195	0.32 105	0.28 124	0.13 15	0.18 59	0.16 72	0.16 126	0.16 7	0.14 47	0.07 33	0.06 46	0.07 36	0.06 42	0.06 8	0.07 18

fffft	0.14 8	0.12 83	0.30 30	0.19 29	0.10 26	0.17 36	0.18 153	0.23 18	0.17 3	0.14 26	0.11 6	0.13 28	0.10 24	0.24 92	0.18 141	0.06 2	0.05 4	0.07 36	0.06 42	0.07 55	0.09 88
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 8	0.15 185	0.29 24	0.19 29	0.10 26	0.19 65	0.17 101	0.21 11	0.21 36	0.15 38	0.13 17	0.12 18	0.11 38	0.25 106	0.16 93	0.06 2	0.05 4	0.08 108	0.06 42	0.06 8	0.08 53

RAStereo	0.14 8	0.15 185	0.40 80	0.22 138	0.11 38	0.15 14	0.18 153	0.25 43	0.24 63	0.13 15	0.17 49	0.11 13	0.09 9	0.15 3	0.13 17	0.08 134	0.06 46	0.08 108	0.06 42	0.07 55	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 8	0.08 2	0.26 14	0.18 13	0.14 152	0.09 1	0.10 3	0.16 3	0.17 3	0.14 26	0.08 1	0.10 6	0.10 24	0.22 71	0.14 47	0.07 33	0.15 346	0.06 2	0.06 42	0.16 387	0.29 428

RSM++	0.14 8	0.11 44	0.25 9	0.32 419	0.17 280	0.17 36	0.15 47	0.23 18	0.21 36	0.12 10	0.12 12	0.14 50	0.09 9	0.21 55	0.13 17	0.06 2	0.05 4	0.07 36	0.07 86	0.07 55	0.11 175

RSM	0.14 8	0.11 44	0.25 9	0.29 387	0.16 250	0.16 24	0.15 47	0.24 31	0.20 23	0.13 15	0.13 17	0.15 64	0.09 9	0.22 71	0.13 17	0.06 2	0.06 46	0.07 36	0.07 86	0.07 55	0.11 175

trnet	0.14 8	0.09 9	0.26 14	0.15 2	0.07 1	0.21 120	0.12 8	0.25 43	0.26 97	0.16 45	0.21 93	0.15 64	0.13 82	0.19 35	0.14 47	0.09 205	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.06 8	0.06 6

LoS_RVC	0.14 8	0.11 44	0.32 42	0.18 13	0.16 250	0.20 95	0.18 153	0.21 11	0.18 8	0.14 26	0.20 75	0.12 18	0.17 142	0.17 17	0.14 47	0.06 2	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.14 264

CES	0.14 8	0.08 2	0.24 8	0.17 5	0.23 396	0.18 53	0.15 47	0.24 31	0.20 23	0.14 26	0.18 59	0.14 50	0.10 24	0.19 35	0.12 4	0.07 33	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.08 111	0.20 346

CREStereo	0.14 8	0.09 9	0.27 20	0.14 1	0.08 4	0.22 146	0.15 47	0.26 47	0.26 97	0.16 45	0.21 93	0.14 50	0.13 82	0.19 35	0.14 47	0.09 205	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.07 55	0.06 6
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
tt45	0.15 22	0.14 154	0.29 24	0.19 29	0.11 38	0.23 165	0.18 153	0.23 18	0.18 8	0.16 45	0.13 17	0.14 50	0.10 24	0.31 205	0.15 75	0.07 33	0.05 4	0.08 108	0.06 42	0.07 55	0.08 53

999	0.15 22	0.13 109	0.30 30	0.19 29	0.12 70	0.20 95	0.17 101	0.25 43	0.20 23	0.14 26	0.16 40	0.14 50	0.11 38	0.36 251	0.16 93	0.07 33	0.05 4	0.07 36	0.06 42	0.06 8	0.08 53

mms	0.15 22	0.14 154	0.25 9	0.20 62	0.15 212	0.17 36	0.17 101	0.21 11	0.19 14	0.14 26	0.18 59	0.14 50	0.09 9	0.26 125	0.15 75	0.06 2	0.07 114	0.08 108	0.06 42	0.07 55	0.19 329

ours_stereo	0.15 22	0.14 154	0.29 24	0.21 90	0.14 152	0.17 36	0.18 153	0.21 11	0.20 23	0.13 15	0.18 59	0.14 50	0.10 24	0.24 92	0.15 75	0.06 2	0.06 46	0.08 108	0.06 42	0.07 55	0.13 238

fffy	0.15 22	0.14 154	0.31 37	0.21 90	0.14 152	0.19 65	0.18 153	0.24 31	0.19 14	0.13 15	0.17 49	0.15 64	0.13 82	0.25 106	0.15 75	0.06 2	0.08 171	0.08 108	0.06 42	0.07 55	0.15 280

WCG-NET	0.15 22	0.12 83	0.31 37	0.18 13	0.09 8	0.18 53	0.17 101	0.23 18	0.29 142	0.18 73	0.22 102	0.15 64	0.12 56	0.19 35	0.13 17	0.06 2	0.12 282	0.07 36	0.05 12	0.06 8	0.06 6

IGEV-Stereo++	0.15 22	0.09 9	0.27 20	0.21 90	0.13 116	0.14 9	0.11 5	0.23 18	0.19 14	0.15 38	0.14 32	0.11 13	0.11 38	0.19 35	0.12 4	0.06 2	0.21 407	0.06 2	0.05 12	0.06 8	0.28 423

Pointernet	0.15 22	0.08 2	0.35 52	0.19 29	0.12 70	0.20 95	0.12 8	0.34 130	0.25 86	0.15 38	0.16 40	0.13 28	0.11 38	0.18 24	0.13 17	0.08 134	0.06 46	0.06 2	0.05 12	0.06 8	0.08 53

MGS-Stereo	0.15 22	0.12 83	0.38 65	0.19 29	0.11 38	0.18 53	0.17 101	0.21 11	0.23 52	0.14 26	0.24 116	0.16 72	0.10 24	0.19 35	0.13 17	0.07 33	0.06 46	0.07 36	0.06 42	0.10 241	0.07 18

MaDis-Stereo	0.15 22	0.17 246	0.39 71	0.19 29	0.15 212	0.16 24	0.13 12	0.26 47	0.22 43	0.13 15	0.15 36	0.14 50	0.11 38	0.17 17	0.17 116	0.08 134	0.07 114	0.08 108	0.06 42	0.07 55	0.06 6

UniTT-Stereo	0.15 22	0.12 83	0.45 113	0.21 90	0.14 152	0.17 36	0.13 12	0.20 10	0.19 14	0.16 45	0.20 75	0.10 6	0.11 38	0.18 24	0.17 116	0.08 134	0.06 46	0.07 36	0.06 42	0.08 111	0.07 18

CASnet	0.15 22	0.13 109	0.30 30	0.22 138	0.08 4	0.15 14	0.14 28	0.28 55	0.26 97	0.23 117	0.20 75	0.15 64	0.11 38	0.18 24	0.13 17	0.07 33	0.05 4	0.11 313	0.09 232	0.08 111	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 22	0.09 9	0.34 47	0.17 5	0.09 8	0.22 146	0.14 28	0.27 50	0.27 114	0.15 38	0.18 59	0.19 104	0.14 97	0.23 85	0.14 47	0.08 134	0.06 46	0.06 2	0.04 1	0.06 8	0.06 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 22	0.10 22	0.34 47	0.32 419	0.19 333	0.16 24	0.14 28	0.29 72	0.20 23	0.13 15	0.14 32	0.13 28	0.08 2	0.23 85	0.14 47	0.06 2	0.13 301	0.07 36	0.06 42	0.06 8	0.11 175

GLC_STEREO	0.15 22	0.11 44	0.31 37	0.22 138	0.09 8	0.17 36	0.15 47	0.24 31	0.28 124	0.17 56	0.20 75	0.17 83	0.11 38	0.24 92	0.17 116	0.07 33	0.09 210	0.09 186	0.08 156	0.07 55	0.07 18

CroCo-Stereo	0.15 22	0.16 216	0.34 47	0.25 270	0.12 70	0.11 2	0.18 153	0.35 139	0.24 63	0.13 15	0.13 17	0.18 94	0.12 56	0.15 3	0.13 17	0.08 134	0.06 46	0.07 36	0.05 12	0.07 55	0.06 6
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
GIP-stereo	0.16 38	0.12 83	0.25 9	0.24 234	0.22 385	0.15 14	0.14 28	0.32 105	0.21 36	0.11 5	0.16 40	0.13 28	0.09 9	0.20 47	0.13 17	0.07 33	0.13 301	0.06 2	0.05 12	0.06 8	0.32 440

rvit_stereo_0081	0.16 38	0.13 109	0.30 30	0.21 90	0.12 70	0.17 36	0.17 101	0.24 31	0.34 203	0.17 56	0.19 67	0.18 94	0.15 111	0.20 47	0.17 116	0.11 303	0.08 171	0.09 186	0.08 156	0.09 182	0.07 18

rvit_stereo_0082	0.16 38	0.13 109	0.30 30	0.21 90	0.12 70	0.17 36	0.17 101	0.24 31	0.34 203	0.17 56	0.19 67	0.18 94	0.15 111	0.20 47	0.17 116	0.11 303	0.08 171	0.09 186	0.08 156	0.09 182	0.07 18

rvit_stereo_0080	0.16 38	0.17 246	0.35 52	0.19 29	0.13 116	0.14 9	0.20 229	0.29 72	0.26 97	0.16 45	0.17 49	0.19 104	0.14 97	0.19 35	0.16 93	0.11 303	0.08 171	0.08 108	0.08 156	0.10 241	0.08 53

AIO-Stereo	0.16 38	0.12 83	0.29 24	0.30 398	0.20 355	0.16 24	0.14 28	0.28 55	0.22 43	0.14 26	0.15 36	0.13 28	0.08 2	0.20 47	0.15 75	0.06 2	0.16 357	0.07 36	0.08 156	0.06 8	0.24 389

WCG-NET（raft）	0.16 38	0.14 154	0.32 42	0.18 13	0.09 8	0.19 65	0.16 73	0.24 31	0.27 114	0.19 76	0.19 67	0.20 115	0.12 56	0.22 71	0.13 17	0.06 2	0.17 378	0.06 2	0.05 12	0.07 55	0.07 18

whm_eth	0.16 38	0.17 246	0.35 52	0.19 29	0.13 116	0.14 9	0.20 229	0.29 72	0.26 97	0.16 45	0.17 49	0.19 104	0.14 97	0.19 35	0.16 93	0.11 303	0.08 171	0.08 108	0.08 156	0.10 241	0.08 53

CAS	0.16 38	0.07 1	0.29 24	0.42 469	0.17 280	0.20 95	0.18 153	0.23 18	0.20 23	0.15 38	0.19 67	0.11 13	0.10 24	0.15 3	0.14 47	0.31 474	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 8	0.16 295

ProNet	0.16 38	0.13 109	0.36 58	0.21 90	0.15 212	0.20 95	0.19 195	0.29 72	0.23 52	0.14 26	0.13 17	0.13 28	0.12 56	0.25 106	0.13 17	0.06 2	0.09 210	0.07 36	0.06 42	0.07 55	0.22 368

CroCo-Stereo Lap2	0.16 38	0.18 267	0.39 71	0.26 309	0.18 307	0.11 2	0.19 195	0.30 84	0.22 43	0.13 15	0.16 40	0.15 64	0.11 38	0.17 17	0.15 75	0.07 33	0.07 114	0.08 108	0.06 42	0.08 111	0.07 18

CREStereo++_RVC	0.16 38	0.09 9	0.42 96	0.17 5	0.11 38	0.18 53	0.13 12	0.23 18	0.31 167	0.21 92	0.31 182	0.13 28	0.11 38	0.17 17	0.16 93	0.07 33	0.04 1	0.06 2	0.15 416	0.06 8	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 38	0.11 44	0.43 102	0.16 4	0.08 4	0.25 202	0.14 28	0.23 18	0.29 142	0.25 136	0.30 171	0.16 72	0.12 56	0.18 24	0.13 17	0.08 134	0.07 114	0.06 2	0.05 12	0.07 55	0.08 53

XX-TBD	0.16 38	0.21 300	0.43 102	0.22 138	0.10 26	0.23 165	0.15 47	0.23 18	0.28 124	0.22 110	0.26 131	0.14 50	0.12 56	0.16 7	0.14 47	0.08 134	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.07 55	0.06 6

PMTNet	0.16 38	0.09 9	0.31 37	0.15 2	0.09 8	0.23 165	0.15 47	0.26 47	0.24 63	0.17 56	0.21 93	0.16 72	0.14 97	0.23 85	0.14 47	0.29 470	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.07 55	0.07 18

rvit_stereo_0083	0.17 52	0.13 109	0.29 24	0.21 90	0.13 116	0.17 36	0.17 101	0.23 18	0.36 228	0.16 45	0.22 102	0.19 104	0.17 142	0.21 55	0.17 116	0.11 303	0.10 239	0.10 258	0.08 156	0.09 182	0.08 53

rvit_stereo_0081_aga	0.17 52	0.17 246	0.40 80	0.21 90	0.14 152	0.20 95	0.17 101	0.24 31	0.26 97	0.18 73	0.21 93	0.20 115	0.14 97	0.20 47	0.15 75	0.12 342	0.08 171	0.09 186	0.08 156	0.10 241	0.08 53

RAFT-Stereo-weight	0.17 52	0.10 22	0.31 37	0.20 62	0.12 70	0.20 95	0.16 73	0.38 176	0.33 192	0.25 136	0.20 75	0.19 104	0.10 24	0.19 35	0.16 93	0.07 33	0.13 301	0.07 36	0.06 42	0.06 8	0.09 88

CAS++	0.17 52	0.13 109	0.35 52	0.18 13	0.13 116	0.17 36	0.16 73	0.42 226	0.25 86	0.19 76	0.18 59	0.13 28	0.10 24	0.22 71	0.12 4	0.12 342	0.10 239	0.11 313	0.08 156	0.10 241	0.09 88
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala	0.17 52	0.11 44	0.49 168	0.20 62	0.13 116	0.23 165	0.15 47	0.33 123	0.22 43	0.25 136	0.20 75	0.14 50	0.11 38	0.17 17	0.14 47	0.07 33	0.23 428	0.07 36	0.06 42	0.05 1	0.07 18

RCA-Stereo	0.17 52	0.10 22	0.33 45	0.20 62	0.11 38	0.19 65	0.17 101	0.39 194	0.36 228	0.21 92	0.25 123	0.17 83	0.17 142	0.18 24	0.15 75	0.07 33	0.14 317	0.07 36	0.06 42	0.06 8	0.08 53

iRaftStereo_RVC	0.17 52	0.16 216	0.35 52	0.21 90	0.11 38	0.20 95	0.17 101	0.34 130	0.25 86	0.20 85	0.25 123	0.19 104	0.12 56	0.21 55	0.16 93	0.07 33	0.12 282	0.10 258	0.09 232	0.09 182	0.14 264

Gwc-CoAtRS	0.17 52	0.10 22	0.41 87	0.20 62	0.12 70	0.20 95	0.15 47	0.34 130	0.29 142	0.23 117	0.23 109	0.27 202	0.15 111	0.21 55	0.14 47	0.07 33	0.06 46	0.07 36	0.07 86	0.06 8	0.07 18

Reg-Stereo(zero)	0.18 60	0.08 2	0.39 71	0.19 29	0.19 333	0.24 187	0.18 153	0.29 72	0.29 142	0.24 124	0.21 93	0.24 166	0.18 170	0.22 71	0.21 208	0.07 33	0.11 265	0.06 2	0.07 86	0.06 8	0.11 175

SCV	0.18 60	0.15 185	0.37 63	0.26 309	0.20 355	0.16 24	0.16 73	0.35 139	0.23 52	0.14 26	0.16 40	0.13 28	0.09 9	0.31 205	0.12 4	0.08 134	0.19 391	0.07 36	0.07 86	0.09 182	0.26 412

tg	0.18 60	0.15 185	0.34 47	0.22 138	0.11 38	0.23 165	0.15 47	0.35 139	0.27 114	0.20 85	0.25 123	0.20 115	0.12 56	0.25 106	0.16 93	0.07 33	0.07 114	0.09 186	0.09 232	0.08 111	0.13 238

dual_stereo	0.18 60	0.08 2	0.26 14	0.21 90	0.32 456	0.11 2	0.13 12	0.27 50	0.20 23	0.11 5	0.09 4	0.10 6	0.08 2	0.20 47	0.14 47	0.07 33	0.45 491	0.06 2	0.05 12	0.05 1	0.65 498

Occ-G	0.18 60	0.10 22	0.38 65	0.23 189	0.15 212	0.16 24	0.18 153	0.23 18	0.26 97	0.15 38	0.20 75	0.21 129	0.11 38	0.22 71	0.19 167	0.07 33	0.17 378	0.07 36	0.06 42	0.08 111	0.30 431

rvit_stereo_ft	0.18 60	0.19 279	0.43 102	0.25 270	0.14 152	0.17 36	0.21 255	0.30 84	0.28 124	0.17 56	0.19 67	0.20 115	0.17 142	0.22 71	0.18 141	0.11 303	0.07 114	0.09 186	0.09 232	0.10 241	0.08 53

MoCha-V2	0.18 60	0.12 83	0.40 80	0.30 398	0.24 410	0.16 24	0.15 47	0.28 55	0.19 14	0.16 45	0.16 40	0.13 28	0.13 82	0.30 194	0.13 17	0.06 2	0.28 457	0.06 2	0.06 42	0.06 8	0.25 400

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 60	0.15 185	0.27 20	0.20 62	0.13 116	0.24 187	0.17 101	0.31 99	0.37 243	0.43 395	0.17 49	0.13 28	0.12 56	0.20 47	0.16 93	0.08 134	0.07 114	0.09 186	0.07 86	0.09 182	0.08 53

MyStereo07	0.18 60	0.15 185	0.44 110	0.22 138	0.16 250	0.25 202	0.22 287	0.31 99	0.26 97	0.22 110	0.13 17	0.12 18	0.13 82	0.33 224	0.14 47	0.07 33	0.13 301	0.09 186	0.09 232	0.09 182	0.11 175

ff7	0.18 60	0.13 109	0.41 87	0.21 90	0.15 212	0.21 120	0.17 101	0.28 55	0.23 52	0.21 92	0.13 17	0.12 18	0.12 56	0.27 137	0.13 17	0.07 33	0.25 441	0.08 108	0.07 86	0.08 111	0.36 451

ffff	0.18 60	0.13 109	0.41 87	0.21 90	0.15 212	0.21 120	0.17 101	0.28 55	0.23 52	0.21 92	0.13 17	0.12 18	0.12 56	0.27 137	0.13 17	0.07 33	0.25 441	0.08 108	0.07 86	0.08 111	0.36 451

11t	0.18 60	0.13 109	0.41 87	0.21 90	0.15 212	0.21 120	0.17 101	0.28 55	0.23 52	0.21 92	0.13 17	0.12 18	0.12 56	0.27 137	0.13 17	0.07 33	0.25 441	0.08 108	0.07 86	0.08 111	0.36 451

plain	0.18 60	0.16 216	0.59 300	0.21 90	0.13 116	0.16 24	0.17 101	0.29 72	0.23 52	0.16 45	0.26 131	0.13 28	0.17 142	0.27 137	0.17 116	0.09 205	0.06 46	0.10 258	0.07 86	0.10 241	0.07 18

MIF-Stereo (partial)	0.18 60	0.13 109	0.50 190	0.22 138	0.15 212	0.16 24	0.13 12	0.29 72	0.26 97	0.17 56	0.26 131	0.16 72	0.17 142	0.25 106	0.18 141	0.09 205	0.06 46	0.10 258	0.08 156	0.09 182	0.08 53

GCAP-Stereo	0.18 60	0.21 300	0.47 133	0.23 189	0.18 307	0.21 120	0.10 3	0.28 55	0.24 63	0.20 85	0.22 102	0.15 64	0.13 82	0.21 55	0.16 93	0.07 33	0.19 391	0.07 36	0.05 12	0.06 8	0.09 88

Any-RAFT	0.18 60	0.09 9	0.33 45	0.19 29	0.10 26	0.29 264	0.16 73	0.44 257	0.32 177	0.25 136	0.27 144	0.29 228	0.16 126	0.23 85	0.13 17	0.08 134	0.07 114	0.06 2	0.05 12	0.07 55	0.07 18

knoymous	0.18 60	0.10 22	0.35 52	0.17 5	0.11 38	0.21 120	0.17 101	0.33 123	0.24 63	0.24 124	0.28 150	0.27 202	0.16 126	0.24 92	0.17 116	0.09 205	0.06 46	0.09 186	0.06 42	0.09 182	0.10 141

MC-Stereo	0.18 60	0.10 22	0.36 58	0.28 372	0.14 152	0.18 53	0.15 47	0.24 31	0.20 23	0.21 92	0.24 116	0.16 72	0.13 82	0.25 106	0.14 47	0.07 33	0.17 378	0.07 36	0.07 86	0.06 8	0.30 431

ccc-4	0.18 60	0.13 109	0.41 87	0.21 90	0.15 212	0.21 120	0.17 101	0.28 55	0.23 52	0.21 92	0.13 17	0.12 18	0.12 56	0.27 137	0.13 17	0.07 33	0.25 441	0.08 108	0.07 86	0.08 111	0.36 451

test-3	0.18 60	0.10 22	0.48 148	0.23 189	0.14 152	0.18 53	0.16 73	0.32 105	0.29 142	0.26 146	0.17 49	0.22 135	0.13 82	0.26 125	0.19 167	0.06 2	0.14 317	0.08 108	0.08 156	0.06 8	0.10 141

test_1	0.18 60	0.10 22	0.48 148	0.23 189	0.14 152	0.18 53	0.16 73	0.32 105	0.29 142	0.26 146	0.17 49	0.22 135	0.13 82	0.26 125	0.19 167	0.06 2	0.14 317	0.08 108	0.08 156	0.06 8	0.10 141

cross-raft	0.18 60	0.12 83	0.40 80	0.27 345	0.16 250	0.20 95	0.24 340	0.34 130	0.24 63	0.23 117	0.28 150	0.29 228	0.15 111	0.19 35	0.16 93	0.06 2	0.05 4	0.08 108	0.07 86	0.07 55	0.07 18

s12784h	0.18 60	0.09 9	0.38 65	0.18 13	0.07 1	0.33 321	0.19 195	0.39 194	0.34 203	0.24 124	0.25 123	0.18 94	0.18 170	0.25 106	0.17 116	0.07 33	0.05 4	0.07 36	0.05 12	0.06 8	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 60	0.10 22	0.45 113	0.20 62	0.12 70	0.20 95	0.16 73	0.40 203	0.31 167	0.23 117	0.21 93	0.26 197	0.15 111	0.21 55	0.14 47	0.07 33	0.05 4	0.07 36	0.07 86	0.06 8	0.06 6

MM-Stereo_test3	0.19 84	0.15 185	0.39 71	0.25 270	0.15 212	0.19 65	0.22 287	0.42 226	0.40 279	0.17 56	0.24 116	0.17 83	0.12 56	0.22 71	0.16 93	0.08 134	0.21 407	0.08 108	0.06 42	0.09 182	0.11 175

MM-Stereo_test2	0.19 84	0.11 44	0.47 133	0.25 270	0.11 38	0.21 120	0.20 229	0.28 55	0.24 63	0.16 45	0.17 49	0.13 28	0.11 38	0.21 55	0.14 47	0.06 2	0.26 448	0.07 36	0.06 42	0.09 182	0.41 467

GREAT-IGEV	0.19 84	0.11 44	0.39 71	0.22 138	0.33 457	0.14 9	0.15 47	0.18 5	0.22 43	0.14 26	0.16 40	0.09 2	0.09 9	0.23 85	0.14 47	0.06 2	0.50 493	0.06 2	0.06 42	0.07 55	0.53 488

SCV_C0	0.19 84	0.14 154	0.40 80	0.30 398	0.20 355	0.15 14	0.16 73	0.35 139	0.26 97	0.17 56	0.16 40	0.13 28	0.09 9	0.31 205	0.14 47	0.07 33	0.22 418	0.06 2	0.06 42	0.09 182	0.25 400

gcap-zeroshot	0.19 84	0.14 154	0.51 207	0.21 90	0.15 212	0.27 226	0.15 47	0.32 105	0.24 63	0.26 146	0.20 75	0.34 282	0.15 111	0.22 71	0.14 47	0.07 33	0.08 171	0.07 36	0.07 86	0.06 8	0.09 88

testlalala2	0.19 84	0.11 44	0.49 168	0.37 446	0.26 427	0.24 187	0.14 28	0.37 165	0.26 97	0.25 136	0.27 144	0.21 129	0.12 56	0.17 17	0.17 116	0.07 33	0.07 114	0.07 36	0.07 86	0.07 55	0.08 53

H2IRNET	0.19 84	0.18 267	0.50 190	0.22 138	0.12 70	0.20 95	0.16 73	0.28 55	0.31 167	0.17 56	0.32 191	0.25 178	0.20 196	0.24 92	0.19 167	0.08 134	0.06 46	0.09 186	0.10 285	0.10 241	0.08 53

IGEV++	0.19 84	0.13 109	0.38 65	0.30 398	0.19 333	0.15 14	0.15 47	0.32 105	0.18 8	0.13 15	0.16 40	0.12 18	0.11 38	0.24 92	0.15 75	0.07 33	0.32 475	0.07 36	0.05 12	0.07 55	0.42 470

MSKI-zero shot	0.19 84	0.10 22	0.47 133	0.30 398	0.14 152	0.21 120	0.14 28	0.33 123	0.22 43	0.24 124	0.25 123	0.22 135	0.10 24	0.32 214	0.14 47	0.07 33	0.30 469	0.07 36	0.07 86	0.06 8	0.09 88

RAFT-Test	0.19 84	0.11 44	0.41 87	0.26 309	0.21 370	0.26 219	0.17 101	0.37 165	0.26 97	0.24 124	0.29 158	0.32 267	0.14 97	0.22 71	0.15 75	0.07 33	0.08 171	0.07 36	0.07 86	0.06 8	0.07 18

EGLCR-Stereo	0.19 84	0.09 9	0.34 47	0.29 387	0.17 280	0.28 243	0.16 73	0.30 84	0.23 52	0.22 110	0.11 6	0.16 72	0.09 9	0.28 158	0.15 75	0.07 33	0.25 441	0.07 36	0.07 86	0.06 8	0.37 459

Selective-RAFT	0.19 84	0.14 154	0.37 63	0.24 234	0.11 38	0.30 277	0.15 47	0.35 139	0.34 203	0.17 56	0.17 49	0.22 135	0.18 170	0.29 179	0.18 141	0.07 33	0.16 357	0.07 36	0.07 86	0.08 111	0.08 53

test_4	0.19 84	0.16 216	0.39 71	0.24 234	0.13 116	0.19 65	0.21 255	0.27 50	0.24 63	0.24 124	0.47 367	0.22 135	0.13 82	0.27 137	0.18 141	0.06 2	0.06 46	0.09 186	0.09 232	0.07 55	0.06 6

Patchmatch Stereo++	0.19 84	0.13 109	0.51 207	0.22 138	0.11 38	0.19 65	0.14 28	0.30 84	0.24 63	0.28 167	0.29 158	0.25 178	0.18 170	0.27 137	0.18 141	0.09 205	0.06 46	0.10 258	0.08 156	0.10 241	0.09 88
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 84	0.13 109	0.51 207	0.22 138	0.11 38	0.19 65	0.15 47	0.30 84	0.24 63	0.28 167	0.29 158	0.25 178	0.18 170	0.25 106	0.17 116	0.09 205	0.06 46	0.10 258	0.08 156	0.10 241	0.09 88

ROB_FTStereo_v2	0.19 84	0.13 109	0.51 207	0.22 138	0.11 38	0.19 65	0.15 47	0.30 84	0.24 63	0.28 167	0.29 158	0.25 178	0.18 170	0.25 106	0.18 141	0.09 205	0.06 46	0.10 258	0.08 156	0.10 241	0.09 88

ROB_FTStereo	0.19 84	0.13 109	0.51 207	0.22 138	0.11 38	0.19 65	0.13 12	0.30 84	0.24 63	0.28 167	0.29 158	0.25 178	0.18 170	0.25 106	0.17 116	0.09 205	0.06 46	0.10 258	0.08 156	0.10 241	0.09 88

HUI-Stereo	0.19 84	0.13 109	0.52 228	0.22 138	0.11 38	0.19 65	0.14 28	0.30 84	0.24 63	0.28 167	0.29 158	0.25 178	0.18 170	0.23 85	0.17 116	0.09 205	0.06 46	0.10 258	0.08 156	0.10 241	0.09 88

DeepStereo_RVC	0.19 84	0.12 83	0.47 133	0.22 138	0.11 38	0.19 65	0.16 73	0.29 72	0.24 63	0.28 167	0.27 144	0.23 149	0.28 304	0.24 92	0.19 167	0.08 134	0.06 46	0.09 186	0.07 86	0.09 182	0.10 141

iGMRVC	0.19 84	0.13 109	0.51 207	0.22 138	0.11 38	0.19 65	0.15 47	0.30 84	0.24 63	0.28 167	0.29 158	0.25 178	0.18 170	0.27 137	0.18 141	0.09 205	0.06 46	0.10 258	0.08 156	0.10 241	0.09 88

iRAFT	0.19 84	0.13 109	0.51 207	0.22 138	0.11 38	0.19 65	0.14 28	0.30 84	0.24 63	0.28 167	0.29 158	0.25 178	0.18 170	0.27 137	0.18 141	0.09 205	0.06 46	0.10 258	0.08 156	0.10 241	0.09 88

AnonymousM	0.19 84	0.20 292	0.30 30	0.18 13	0.10 26	0.19 65	0.17 101	0.32 105	0.27 114	0.27 157	0.21 93	0.18 94	0.14 97	0.21 55	0.16 93	0.09 205	0.08 171	0.38 479	0.15 416	0.06 8	0.08 53

CRE-IMP	0.19 84	0.13 109	0.51 207	0.23 189	0.11 38	0.24 187	0.17 101	0.31 99	0.24 63	0.27 157	0.26 131	0.24 166	0.17 142	0.24 92	0.19 167	0.09 205	0.05 4	0.10 258	0.07 86	0.10 241	0.10 141

RAFT-IKP	0.19 84	0.13 109	0.51 207	0.22 138	0.11 38	0.18 53	0.15 47	0.30 84	0.24 63	0.28 167	0.29 158	0.25 178	0.18 170	0.26 125	0.18 141	0.09 205	0.06 46	0.10 258	0.08 156	0.10 241	0.09 88

raftrobust	0.19 84	0.19 279	0.42 96	0.23 189	0.24 410	0.19 65	0.13 12	0.33 123	0.28 124	0.26 146	0.20 75	0.19 104	0.17 142	0.23 85	0.17 116	0.08 134	0.10 239	0.07 36	0.06 42	0.07 55	0.09 88

sCroCo_RVC	0.19 84	0.15 185	0.60 307	0.27 345	0.18 307	0.23 165	0.16 73	0.28 55	0.24 63	0.14 26	0.22 102	0.17 83	0.14 97	0.22 71	0.16 93	0.11 303	0.11 265	0.09 186	0.09 232	0.09 182	0.10 141

R-Stereo Train	0.19 84	0.10 22	0.49 168	0.22 138	0.12 70	0.23 165	0.18 153	0.43 236	0.20 23	0.31 230	0.45 347	0.20 115	0.14 97	0.18 24	0.18 141	0.08 134	0.06 46	0.07 36	0.06 42	0.06 8	0.07 18

RAFT-Stereo	0.19 84	0.10 22	0.49 168	0.22 138	0.12 70	0.23 165	0.18 153	0.43 236	0.20 23	0.31 230	0.45 347	0.20 115	0.14 97	0.18 24	0.18 141	0.08 134	0.06 46	0.07 36	0.06 42	0.06 8	0.07 18
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MM-Stereo_test1	0.20 112	0.13 109	0.45 113	0.24 234	0.12 70	0.20 95	0.21 255	0.36 151	0.32 177	0.23 117	0.22 102	0.15 64	0.14 97	0.28 158	0.16 93	0.07 33	0.24 438	0.08 108	0.07 86	0.09 182	0.21 355

HART	0.20 112	0.14 154	0.42 96	0.26 309	0.24 410	0.17 36	0.16 73	0.32 105	0.25 86	0.15 38	0.26 131	0.17 83	0.09 9	0.24 92	0.14 47	0.06 2	0.36 481	0.07 36	0.05 12	0.08 111	0.27 416

AIO_rvc	0.20 112	0.16 216	0.49 168	0.41 466	0.29 443	0.15 14	0.17 101	0.21 11	0.19 14	0.17 56	0.14 32	0.13 28	0.08 2	0.35 246	0.13 17	0.07 33	0.19 391	0.06 2	0.05 12	0.06 8	0.41 467

AIO_test	0.20 112	0.12 83	0.46 127	0.45 473	0.38 470	0.15 14	0.17 101	0.28 55	0.20 23	0.19 76	0.13 17	0.14 50	0.09 9	0.39 266	0.13 17	0.07 33	0.21 407	0.06 2	0.06 42	0.06 8	0.34 447

rvit_0105_6	0.20 112	0.16 216	0.41 87	0.23 189	0.14 152	0.18 53	0.20 229	0.31 99	0.39 269	0.18 73	0.22 102	0.23 149	0.18 170	0.26 125	0.18 141	0.16 409	0.13 301	0.13 371	0.11 318	0.11 293	0.09 88

GCAP-BAT	0.20 112	0.12 83	0.48 148	0.25 270	0.17 280	0.24 187	0.16 73	0.32 105	0.21 36	0.28 167	0.30 171	0.26 197	0.12 56	0.28 158	0.19 167	0.07 33	0.25 441	0.07 36	0.08 156	0.06 8	0.19 329

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 112	0.74 488	0.71 361	0.17 5	0.08 4	0.15 14	0.15 47	0.19 8	0.18 8	0.13 15	0.12 12	0.10 6	0.08 2	0.16 7	0.14 47	0.34 477	0.12 282	0.08 108	0.07 86	0.11 293	0.24 389

IGEVStereo-DCA	0.20 112	0.17 246	0.41 87	0.22 138	0.15 212	0.20 95	0.17 101	0.28 55	0.23 52	0.19 76	0.12 12	0.14 50	0.12 56	0.38 263	0.31 321	0.07 33	0.16 357	0.08 108	0.07 86	0.08 111	0.36 451

MIM_Stereo	0.20 112	0.17 246	0.55 259	0.20 62	0.21 370	0.17 36	0.14 28	0.37 165	0.27 114	0.28 167	0.35 229	0.23 149	0.13 82	0.28 158	0.16 93	0.06 2	0.08 171	0.09 186	0.08 156	0.08 111	0.15 280

AEACV	0.20 112	0.09 9	0.32 42	0.39 457	0.34 459	0.21 120	0.16 73	0.30 84	0.18 8	0.17 56	0.17 49	0.13 28	0.16 126	0.27 137	0.13 17	0.07 33	0.29 468	0.07 36	0.09 232	0.07 55	0.37 459

4D-IteraStereo	0.20 112	0.21 300	0.62 317	0.21 90	0.14 152	0.19 65	0.17 101	0.29 72	0.28 124	0.24 124	0.20 75	0.20 115	0.10 24	0.22 71	0.18 141	0.07 33	0.07 114	0.10 258	0.08 156	0.08 111	0.33 444

anonymousdsp	0.20 112	0.13 109	0.49 168	0.28 372	0.20 355	0.21 120	0.17 101	0.29 72	0.24 63	0.22 110	0.13 17	0.12 18	0.12 56	0.32 214	0.13 17	0.07 33	0.26 448	0.08 108	0.07 86	0.08 111	0.48 481

DCANet-4	0.20 112	0.11 44	0.58 293	0.19 29	0.09 8	0.19 65	0.18 153	0.39 194	0.42 300	0.29 191	0.31 182	0.17 83	0.22 213	0.21 55	0.20 186	0.07 33	0.05 4	0.07 36	0.05 12	0.06 8	0.09 88

fff	0.20 112	0.15 185	0.57 278	0.19 29	0.09 8	0.19 65	0.18 153	0.38 176	0.46 345	0.29 191	0.31 182	0.18 94	0.28 304	0.21 55	0.20 186	0.07 33	0.05 4	0.07 36	0.05 12	0.06 8	0.09 88

DisPM	0.20 112	0.11 44	0.52 228	0.24 234	0.13 116	0.18 53	0.19 195	0.30 84	0.31 167	0.33 268	0.34 221	0.23 149	0.16 126	0.34 239	0.17 116	0.09 205	0.06 46	0.09 186	0.08 156	0.08 111	0.12 216

IGEV-Stereo	0.20 112	0.13 109	0.49 168	0.28 372	0.20 355	0.21 120	0.17 101	0.29 72	0.24 63	0.22 110	0.13 17	0.12 18	0.12 56	0.32 214	0.13 17	0.07 33	0.26 448	0.08 108	0.07 86	0.08 111	0.48 481
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 112	0.17 246	0.45 113	0.23 189	0.18 307	0.21 120	0.27 372	0.28 55	0.28 124	0.31 230	0.32 191	0.28 215	0.17 142	0.16 7	0.13 17	0.07 33	0.23 428	0.10 258	0.08 156	0.08 111	0.07 18

error version	0.20 112	0.17 246	0.45 113	0.23 189	0.18 307	0.21 120	0.27 372	0.28 55	0.28 124	0.31 230	0.32 191	0.28 215	0.17 142	0.16 7	0.13 17	0.07 33	0.23 428	0.10 258	0.08 156	0.08 111	0.07 18

test-v	0.20 112	0.17 246	0.45 113	0.23 189	0.18 307	0.21 120	0.27 372	0.28 55	0.28 124	0.31 230	0.32 191	0.28 215	0.17 142	0.16 7	0.13 17	0.07 33	0.23 428	0.10 258	0.08 156	0.08 111	0.07 18

test_3	0.20 112	0.12 83	0.49 168	0.26 309	0.14 152	0.22 146	0.25 353	0.34 130	0.33 192	0.25 136	0.18 59	0.23 149	0.13 82	0.25 106	0.20 186	0.06 2	0.14 317	0.09 186	0.10 285	0.07 55	0.10 141

NRIStereo	0.20 112	0.12 83	0.50 190	0.23 189	0.11 38	0.24 187	0.19 195	0.30 84	0.28 124	0.26 146	0.26 131	0.25 178	0.18 170	0.34 239	0.19 167	0.08 134	0.06 46	0.09 186	0.07 86	0.09 182	0.09 88

Pruner-Stereo	0.20 112	0.12 83	0.49 168	0.29 387	0.12 70	0.19 65	0.17 101	0.32 105	0.31 167	0.33 268	0.32 191	0.25 178	0.15 111	0.25 106	0.22 225	0.09 205	0.06 46	0.09 186	0.08 156	0.08 111	0.10 141

test-2	0.20 112	0.17 246	0.45 113	0.23 189	0.18 307	0.21 120	0.27 372	0.28 55	0.28 124	0.31 230	0.32 191	0.28 215	0.17 142	0.16 7	0.13 17	0.07 33	0.23 428	0.10 258	0.08 156	0.08 111	0.07 18

test-1	0.20 112	0.12 83	0.49 168	0.23 189	0.23 396	0.22 146	0.23 316	0.36 151	0.29 142	0.21 92	0.25 123	0.24 166	0.14 97	0.18 24	0.22 225	0.07 33	0.14 317	0.08 108	0.07 86	0.06 8	0.14 264

DCANet	0.20 112	0.15 185	0.57 278	0.19 29	0.09 8	0.19 65	0.18 153	0.37 165	0.41 288	0.30 214	0.31 182	0.19 104	0.23 224	0.21 55	0.20 186	0.07 33	0.05 4	0.07 36	0.05 12	0.07 55	0.10 141

csc	0.20 112	0.15 185	0.57 278	0.19 29	0.09 8	0.19 65	0.18 153	0.38 176	0.46 345	0.29 191	0.31 182	0.18 94	0.28 304	0.21 55	0.20 186	0.07 33	0.05 4	0.07 36	0.05 12	0.06 8	0.09 88

cscssc	0.20 112	0.15 185	0.57 278	0.19 29	0.09 8	0.19 65	0.18 153	0.38 176	0.46 345	0.29 191	0.31 182	0.18 94	0.28 304	0.21 55	0.20 186	0.07 33	0.05 4	0.07 36	0.05 12	0.06 8	0.09 88

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 112	0.23 333	0.49 168	0.21 90	0.16 250	0.19 65	0.17 101	0.35 139	0.32 177	0.26 146	0.33 211	0.20 115	0.17 142	0.21 55	0.17 116	0.06 2	0.10 239	0.07 36	0.07 86	0.07 55	0.11 175

AFF-stereo	0.20 112	0.24 344	0.49 168	0.22 138	0.11 38	0.18 53	0.18 153	0.35 139	0.29 142	0.25 136	0.36 244	0.25 178	0.17 142	0.25 106	0.17 116	0.06 2	0.09 210	0.08 108	0.08 156	0.08 111	0.11 175

DIP-Stereo	0.20 112	0.13 109	0.48 148	0.20 62	0.13 116	0.28 243	0.12 8	0.43 236	0.26 97	0.27 157	0.32 191	0.21 129	0.17 142	0.26 125	0.20 186	0.08 134	0.06 46	0.08 108	0.06 42	0.07 55	0.10 141
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HI	0.21 142	0.16 216	0.50 190	0.18 13	0.15 212	0.17 36	0.16 73	0.35 139	0.22 43	0.38 341	0.38 262	0.36 301	0.24 244	0.29 179	0.22 225	0.06 2	0.05 4	0.08 108	0.09 232	0.09 182	0.08 53

CoSv	0.21 142	0.16 216	0.50 190	0.18 13	0.15 212	0.17 36	0.16 73	0.35 139	0.22 43	0.38 341	0.38 262	0.36 301	0.24 244	0.29 179	0.22 225	0.06 2	0.05 4	0.08 108	0.09 232	0.09 182	0.08 53

AIO-test1	0.21 142	0.22 318	0.56 269	0.31 413	0.24 410	0.21 120	0.16 73	0.42 226	0.37 243	0.17 56	0.26 131	0.18 94	0.12 56	0.29 179	0.15 75	0.08 134	0.07 114	0.10 258	0.11 318	0.07 55	0.10 141

IGEV-RUCA	0.21 142	0.09 9	0.26 14	0.20 62	0.19 333	0.28 243	0.23 316	0.24 31	0.22 43	0.21 92	0.23 109	0.29 228	0.48 431	0.26 125	0.19 167	0.09 205	0.08 171	0.18 434	0.14 405	0.18 416	0.19 329

rvit_0105_4	0.21 142	0.17 246	0.49 168	0.23 189	0.14 152	0.20 95	0.23 316	0.35 139	0.40 279	0.19 76	0.24 116	0.25 178	0.20 196	0.28 158	0.18 141	0.16 409	0.13 301	0.12 346	0.11 318	0.11 293	0.10 141

model_zeroshot	0.21 142	0.14 154	0.51 207	0.34 435	0.18 307	0.26 219	0.16 73	0.41 221	0.24 63	0.33 268	0.20 75	0.25 178	0.12 56	0.26 125	0.16 93	0.09 205	0.21 407	0.07 36	0.08 156	0.07 55	0.13 238

AE-Stereo	0.21 142	0.12 83	0.50 190	0.25 270	0.15 212	0.24 187	0.18 153	0.40 203	0.34 203	0.19 76	0.26 131	0.21 129	0.13 82	0.22 71	0.16 93	0.07 33	0.26 448	0.09 186	0.10 285	0.07 55	0.31 435

ACVNet-DCA	0.21 142	0.16 216	0.50 190	0.27 345	0.13 116	0.31 297	0.19 195	0.43 236	0.32 177	0.21 92	0.20 75	0.13 28	0.17 142	0.28 158	0.12 4	0.08 134	0.28 457	0.08 108	0.06 42	0.09 182	0.23 376

11t1	0.21 142	0.12 83	0.45 113	0.20 62	0.15 212	0.27 226	0.17 101	0.37 165	0.28 124	0.27 157	0.25 123	0.24 166	0.23 224	0.28 158	0.25 265	0.09 205	0.19 391	0.07 36	0.07 86	0.09 182	0.23 376

LL-Strereo2	0.21 142	0.25 359	0.53 239	0.32 419	0.20 355	0.25 202	0.14 28	0.32 105	0.25 86	0.25 136	0.20 75	0.24 166	0.12 56	0.28 158	0.18 141	0.07 33	0.07 114	0.12 346	0.09 232	0.09 182	0.16 295

ADStereo(finetuned)	0.21 142	0.15 185	0.59 300	0.19 29	0.09 8	0.19 65	0.18 153	0.37 165	0.41 288	0.30 214	0.31 182	0.19 104	0.31 348	0.21 55	0.20 186	0.07 33	0.05 4	0.07 36	0.05 12	0.07 55	0.10 141

PFNet+	0.21 142	0.11 44	0.54 251	0.22 138	0.12 70	0.17 36	0.18 153	0.31 99	0.36 228	0.33 268	0.32 191	0.24 166	0.16 126	0.33 224	0.18 141	0.10 266	0.07 114	0.11 313	0.10 285	0.08 111	0.12 216

rafts_anoy	0.21 142	0.22 318	0.49 168	0.25 270	0.24 410	0.19 65	0.17 101	0.34 130	0.32 177	0.24 124	0.25 123	0.20 115	0.16 126	0.25 106	0.21 208	0.08 134	0.19 391	0.11 313	0.12 359	0.09 182	0.09 88

raft+_RVC	0.21 142	0.21 300	0.46 127	0.22 138	0.35 462	0.21 120	0.16 73	0.39 194	0.35 213	0.22 110	0.28 150	0.20 115	0.15 111	0.25 106	0.20 186	0.08 134	0.16 357	0.08 108	0.07 86	0.07 55	0.12 216

sAnonymous2	0.21 142	0.24 344	0.79 385	0.24 234	0.17 280	0.22 146	0.20 229	0.36 151	0.29 142	0.17 56	0.19 67	0.17 83	0.16 126	0.18 24	0.15 75	0.10 266	0.07 114	0.09 186	0.08 156	0.23 447	0.18 315

CroCo_RVC	0.21 142	0.24 344	0.79 385	0.24 234	0.17 280	0.22 146	0.20 229	0.36 151	0.29 142	0.17 56	0.19 67	0.17 83	0.16 126	0.18 24	0.15 75	0.10 266	0.07 114	0.09 186	0.08 156	0.23 447	0.18 315

RALAANet	0.21 142	0.24 344	0.53 239	0.23 189	0.14 152	0.22 146	0.13 12	0.38 176	0.30 158	0.29 191	0.26 131	0.25 178	0.15 111	0.28 158	0.20 186	0.08 134	0.08 171	0.09 186	0.08 156	0.10 241	0.07 18

GMStereo	0.21 142	0.30 395	0.57 278	0.21 90	0.12 70	0.24 187	0.18 153	0.30 84	0.41 288	0.26 146	0.24 116	0.17 83	0.16 126	0.25 106	0.19 167	0.10 266	0.07 114	0.08 108	0.08 156	0.11 293	0.09 88
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 160	0.47 456	0.67 341	0.30 398	0.31 453	0.11 2	0.11 5	0.18 5	0.15 2	0.09 1	0.11 6	0.09 2	0.09 9	0.27 137	0.12 4	0.09 205	0.39 483	0.06 2	0.04 1	0.24 451	0.49 483

AIO-test2	0.22 160	0.27 377	0.54 251	0.29 387	0.16 250	0.22 146	0.16 73	0.44 257	0.43 311	0.17 56	0.29 158	0.16 72	0.11 38	0.27 137	0.14 47	0.19 443	0.07 114	0.10 258	0.11 318	0.08 111	0.09 88

FACV-RUCA	0.22 160	0.15 185	0.38 65	0.24 234	0.23 396	0.26 219	0.19 195	0.41 221	0.35 213	0.26 146	0.32 191	0.22 135	0.25 257	0.24 92	0.19 167	0.10 266	0.07 114	0.15 409	0.08 156	0.16 387	0.14 264

rvit_0105_5	0.22 160	0.18 267	0.51 207	0.23 189	0.13 116	0.22 146	0.25 353	0.38 176	0.40 279	0.21 92	0.23 109	0.27 202	0.20 196	0.27 137	0.20 186	0.15 399	0.13 301	0.12 346	0.12 359	0.10 241	0.10 141

1test111	0.22 160	0.16 216	0.50 190	0.27 345	0.13 116	0.31 297	0.19 195	0.43 236	0.32 177	0.21 92	0.20 75	0.13 28	0.17 142	0.36 251	0.28 295	0.08 134	0.28 457	0.08 108	0.06 42	0.09 182	0.23 376

cc1	0.22 160	0.16 216	0.50 190	0.27 345	0.13 116	0.31 297	0.19 195	0.39 194	0.48 366	0.21 92	0.20 75	0.13 28	0.17 142	0.28 158	0.12 4	0.08 134	0.28 457	0.08 108	0.06 42	0.08 111	0.37 459

rrr	0.22 160	0.17 246	0.79 385	0.22 138	0.15 212	0.20 95	0.18 153	0.40 203	0.27 114	0.19 76	0.12 12	0.14 50	0.12 56	0.38 263	0.31 321	0.07 33	0.16 357	0.08 108	0.07 86	0.08 111	0.28 423

tt1	0.22 160	0.16 216	0.49 168	0.26 309	0.15 212	0.31 297	0.19 195	0.38 176	0.46 345	0.21 92	0.19 67	0.13 28	0.16 126	0.28 158	0.12 4	0.08 134	0.28 457	0.08 108	0.06 42	0.08 111	0.37 459

HH	0.22 160	0.12 83	0.55 259	0.32 419	0.16 250	0.27 226	0.18 153	0.36 151	0.25 86	0.20 85	0.26 131	0.34 282	0.18 170	0.33 224	0.15 75	0.07 33	0.16 357	0.07 36	0.07 86	0.07 55	0.31 435

HanStereo	0.22 160	0.12 83	0.55 259	0.32 419	0.16 250	0.27 226	0.18 153	0.36 151	0.25 86	0.20 85	0.26 131	0.34 282	0.18 170	0.33 224	0.15 75	0.07 33	0.16 357	0.07 36	0.07 86	0.07 55	0.31 435

CASS	0.22 160	0.16 216	0.40 80	0.26 309	0.12 70	0.29 264	0.19 195	0.40 203	0.32 177	0.34 287	0.35 229	0.25 178	0.25 257	0.26 125	0.21 208	0.13 361	0.08 171	0.11 313	0.09 232	0.11 293	0.12 216
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 160	0.19 279	0.64 327	0.22 138	0.12 70	0.28 243	0.20 229	0.48 294	0.39 269	0.31 230	0.24 116	0.19 104	0.24 244	0.28 158	0.20 186	0.07 33	0.05 4	0.08 108	0.07 86	0.07 55	0.08 53

IPLGR	0.22 160	0.14 154	0.75 370	0.21 90	0.11 38	0.25 202	0.18 153	0.44 257	0.38 253	0.29 191	0.28 150	0.21 129	0.19 191	0.37 261	0.19 167	0.07 33	0.06 46	0.08 108	0.07 86	0.07 55	0.07 18

GANet-ADL	0.22 160	0.14 154	0.51 207	0.23 189	0.14 152	0.29 264	0.19 195	0.48 294	0.36 228	0.26 146	0.33 211	0.32 267	0.20 196	0.26 125	0.22 225	0.11 303	0.07 114	0.07 36	0.06 42	0.09 182	0.11 175

TRStereo	0.22 160	0.21 300	0.62 317	0.40 462	0.19 333	0.22 146	0.16 73	0.58 399	0.30 158	0.21 92	0.21 93	0.22 135	0.13 82	0.27 137	0.14 47	0.09 205	0.09 210	0.09 186	0.11 318	0.06 8	0.19 329

LCNet	0.22 160	0.12 83	0.42 96	0.26 309	0.12 70	0.23 165	0.19 195	0.36 151	0.28 124	0.28 167	0.35 229	0.26 197	0.30 330	0.35 246	0.17 116	0.07 33	0.05 4	0.09 186	0.10 285	0.13 347	0.22 368

NF-Stereo	0.22 160	0.11 44	0.52 228	0.25 270	0.12 70	0.21 120	0.18 153	0.40 203	0.35 213	0.28 167	0.30 171	0.22 135	0.17 142	0.52 316	0.21 208	0.09 205	0.06 46	0.09 186	0.08 156	0.08 111	0.13 238

OCTAStereo	0.22 160	0.11 44	0.52 228	0.25 270	0.12 70	0.21 120	0.18 153	0.40 203	0.35 213	0.28 167	0.30 171	0.22 135	0.17 142	0.51 309	0.21 208	0.09 205	0.06 46	0.09 186	0.08 156	0.08 111	0.13 238

PSM-softLoss	0.22 160	0.11 44	0.53 239	0.25 270	0.12 70	0.20 95	0.17 101	0.39 194	0.29 142	0.29 191	0.32 191	0.24 166	0.16 126	0.53 319	0.21 208	0.09 205	0.06 46	0.10 258	0.09 232	0.08 111	0.12 216

KMStereo	0.22 160	0.11 44	0.53 239	0.25 270	0.12 70	0.20 95	0.17 101	0.39 194	0.29 142	0.29 191	0.32 191	0.24 166	0.16 126	0.53 319	0.21 208	0.09 205	0.06 46	0.10 258	0.09 232	0.08 111	0.12 216

SST-Stereo	0.22 160	0.11 44	0.52 228	0.25 270	0.14 152	0.19 65	0.17 101	0.32 105	0.26 97	0.34 287	0.33 211	0.29 228	0.25 257	0.56 336	0.18 141	0.08 134	0.05 4	0.10 258	0.08 156	0.09 182	0.07 18

RAFT_R40	0.22 160	0.11 44	0.52 228	0.25 270	0.13 116	0.18 53	0.18 153	0.32 105	0.31 167	0.33 268	0.33 211	0.30 246	0.23 224	0.55 330	0.19 167	0.08 134	0.05 4	0.10 258	0.08 156	0.09 182	0.07 18

RE-Stereo	0.22 160	0.11 44	0.52 228	0.25 270	0.12 70	0.21 120	0.18 153	0.40 203	0.35 213	0.28 167	0.30 171	0.22 135	0.17 142	0.51 309	0.21 208	0.09 205	0.06 46	0.09 186	0.08 156	0.08 111	0.13 238

TVStereo	0.22 160	0.11 44	0.52 228	0.25 270	0.12 70	0.21 120	0.18 153	0.40 203	0.35 213	0.28 167	0.30 171	0.22 135	0.17 142	0.51 309	0.21 208	0.09 205	0.06 46	0.09 186	0.08 156	0.08 111	0.13 238

RAFT-345	0.22 160	0.11 44	0.55 259	0.22 138	0.12 70	0.20 95	0.16 73	0.27 50	0.28 124	0.27 157	0.65 439	0.20 115	0.17 142	0.55 330	0.22 225	0.07 33	0.06 46	0.08 108	0.07 86	0.06 8	0.07 18

GMM-Stereo	0.22 160	0.10 22	0.56 269	0.23 189	0.13 116	0.24 187	0.24 340	0.38 176	0.29 142	0.31 230	0.44 332	0.27 202	0.21 206	0.31 205	0.17 116	0.07 33	0.05 4	0.10 258	0.09 232	0.08 111	0.19 329

Prome-Stereo	0.22 160	0.10 22	0.43 102	0.24 234	0.13 116	0.23 165	0.23 316	0.37 165	0.27 114	0.33 268	0.58 417	0.24 166	0.28 304	0.30 194	0.16 93	0.07 33	0.05 4	0.08 108	0.07 86	0.08 111	0.20 346

TestStereo	0.22 160	0.24 344	0.48 148	0.25 270	0.11 38	0.22 146	0.22 287	0.32 105	0.31 167	0.24 124	0.34 221	0.23 149	0.19 191	0.62 372	0.19 167	0.08 134	0.07 114	0.10 258	0.07 86	0.11 293	0.07 18

RALCasStereoNet	0.22 160	0.22 318	0.48 148	0.23 189	0.23 396	0.22 146	0.18 153	0.32 105	0.27 114	0.22 110	0.30 171	0.22 135	0.15 111	0.29 179	0.20 186	0.08 134	0.22 418	0.07 36	0.06 42	0.10 241	0.25 400

111	0.22 160	0.22 318	0.57 278	0.19 29	0.09 8	0.24 187	0.17 101	0.44 257	0.46 345	0.24 124	0.30 171	0.29 228	0.22 213	0.25 106	0.19 167	0.08 134	0.05 4	0.07 36	0.06 42	0.07 55	0.15 280

test_xeample3	0.22 160	0.17 246	0.81 390	0.21 90	0.15 212	0.20 95	0.18 153	0.40 203	0.25 86	0.19 76	0.12 12	0.13 28	0.12 56	0.34 239	0.33 338	0.07 33	0.20 402	0.07 36	0.08 156	0.08 111	0.34 447

FENet	0.22 160	0.13 109	0.48 148	0.22 138	0.12 70	0.27 226	0.18 153	0.43 236	0.37 243	0.31 230	0.32 191	0.29 228	0.23 224	0.27 137	0.24 251	0.10 266	0.07 114	0.09 186	0.09 232	0.09 182	0.11 175

HITNet	0.22 160	0.23 333	0.60 307	0.20 62	0.09 8	0.27 226	0.15 47	0.45 266	0.33 192	0.29 191	0.33 211	0.27 202	0.22 213	0.29 179	0.27 287	0.07 33	0.05 4	0.07 36	0.06 42	0.09 182	0.11 175
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
test_sample2	0.23 193	0.12 83	0.39 71	0.20 62	0.11 38	0.28 243	0.22 287	0.45 266	0.33 192	0.27 157	0.34 221	0.30 246	0.25 257	0.46 292	0.23 243	0.09 205	0.15 346	0.09 186	0.08 156	0.10 241	0.19 329

MyStereo06	0.23 193	0.15 185	0.74 367	0.22 138	0.14 152	0.25 202	0.22 287	0.43 236	0.25 86	0.36 317	0.24 116	0.34 282	0.18 170	0.24 92	0.20 186	0.07 33	0.12 282	0.09 186	0.09 232	0.09 182	0.11 175

xx1	0.23 193	0.16 216	0.50 190	0.27 345	0.13 116	0.31 297	0.19 195	0.39 194	0.48 366	0.21 92	0.20 75	0.28 215	0.25 257	0.28 158	0.12 4	0.08 134	0.28 457	0.10 258	0.11 318	0.09 182	0.23 376

IGEV_Zeroshot_test	0.23 193	0.11 44	0.82 394	0.21 90	0.23 396	0.20 95	0.19 195	0.38 176	0.23 52	0.34 287	0.22 102	0.29 228	0.14 97	0.24 92	0.20 186	0.07 33	0.09 210	0.08 108	0.08 156	0.08 111	0.35 450

StereoVision	0.23 193	0.23 333	0.55 259	0.27 345	0.17 280	0.23 165	0.22 287	0.40 203	0.32 177	0.21 92	0.51 383	0.22 135	0.16 126	0.29 179	0.19 167	0.11 303	0.12 282	0.13 371	0.13 389	0.10 241	0.08 53

PCWNet_CMD	0.23 193	0.14 154	0.48 148	0.21 90	0.13 116	0.28 243	0.17 101	0.47 283	0.47 358	0.30 214	0.36 244	0.37 307	0.24 244	0.29 179	0.21 208	0.09 205	0.06 46	0.10 258	0.08 156	0.11 293	0.11 175

testlalala_base	0.23 193	0.14 154	0.48 148	0.26 309	0.16 250	0.25 202	0.17 101	0.37 165	0.19 14	0.20 85	0.26 131	0.17 83	0.14 97	0.19 35	0.18 141	0.42 487	0.23 428	0.07 36	0.06 42	0.50 481	0.14 264

anonymousdsp2	0.23 193	0.11 44	0.42 96	0.26 309	0.24 410	0.25 202	0.17 101	0.43 236	0.37 243	0.30 214	0.23 109	0.24 166	0.15 111	0.32 214	0.17 116	0.07 33	0.28 457	0.07 36	0.05 12	0.08 111	0.44 474

TestStereo1	0.23 193	0.22 318	0.50 190	0.27 345	0.14 152	0.26 219	0.27 372	0.43 236	0.38 253	0.29 191	0.39 280	0.23 149	0.21 206	0.33 224	0.18 141	0.08 134	0.08 171	0.09 186	0.08 156	0.08 111	0.10 141

x	0.23 193	0.15 185	0.45 113	0.20 62	0.15 212	0.27 226	0.17 101	0.43 236	0.35 213	0.26 146	0.31 182	0.29 228	0.25 257	0.29 179	0.30 311	0.09 205	0.22 418	0.08 108	0.09 232	0.09 182	0.24 389

RAFT_CTSACE	0.23 193	0.21 300	0.57 278	0.26 309	0.15 212	0.22 146	0.23 316	0.34 130	0.30 158	0.34 287	0.51 383	0.31 256	0.17 142	0.33 224	0.15 75	0.06 2	0.09 210	0.09 186	0.08 156	0.08 111	0.07 18

RAFT+CT+SA	0.23 193	0.24 344	0.48 148	0.25 270	0.18 307	0.23 165	0.29 393	0.42 226	0.38 253	0.24 124	0.39 280	0.20 115	0.17 142	0.34 239	0.17 116	0.07 33	0.07 114	0.09 186	0.12 359	0.09 182	0.13 238

SA-5K	0.23 193	0.22 318	0.50 190	0.27 345	0.14 152	0.26 219	0.27 372	0.43 236	0.38 253	0.29 191	0.39 280	0.23 149	0.21 206	0.33 224	0.18 141	0.08 134	0.08 171	0.09 186	0.08 156	0.08 111	0.10 141

CIPLG	0.23 193	0.28 385	0.75 370	0.24 234	0.16 250	0.25 202	0.20 229	0.38 176	0.33 192	0.32 255	0.34 221	0.23 149	0.15 111	0.27 137	0.22 225	0.09 205	0.07 114	0.08 108	0.07 86	0.08 111	0.09 88

dd	0.23 193	0.32 405	0.55 259	0.23 189	0.12 70	0.27 226	0.21 255	0.32 105	0.45 334	0.30 214	0.29 158	0.25 178	0.17 142	0.31 205	0.26 276	0.13 361	0.07 114	0.10 258	0.08 156	0.12 333	0.09 88

IPLG	0.23 193	0.19 279	0.65 332	0.21 90	0.12 70	0.28 243	0.17 101	0.45 266	0.32 177	0.33 268	0.32 191	0.16 72	0.17 142	0.50 303	0.23 243	0.07 33	0.06 46	0.08 108	0.07 86	0.07 55	0.08 53

IPLGR_C	0.23 193	0.29 389	0.81 390	0.24 234	0.16 250	0.24 187	0.20 229	0.38 176	0.33 192	0.32 255	0.33 211	0.23 149	0.15 111	0.26 125	0.22 225	0.09 205	0.07 114	0.08 108	0.07 86	0.08 111	0.09 88

ACRE	0.23 193	0.27 377	0.83 399	0.24 234	0.15 212	0.24 187	0.20 229	0.38 176	0.32 177	0.32 255	0.33 211	0.23 149	0.15 111	0.26 125	0.22 225	0.09 205	0.07 114	0.08 108	0.07 86	0.08 111	0.09 88

GwcNet-ADL	0.23 193	0.15 185	0.58 293	0.24 234	0.13 116	0.23 165	0.24 340	0.51 321	0.41 288	0.28 167	0.29 158	0.30 246	0.20 196	0.27 137	0.28 295	0.09 205	0.07 114	0.07 36	0.07 86	0.09 182	0.11 175

HHNet	0.23 193	0.12 83	0.66 338	0.19 29	0.18 307	0.20 95	0.20 229	0.36 151	0.32 177	0.33 268	0.59 421	0.19 104	0.21 206	0.24 92	0.31 321	0.08 134	0.06 46	0.09 186	0.07 86	0.08 111	0.12 216

KYRaft	0.23 193	0.11 44	0.43 102	0.23 189	0.12 70	0.23 165	0.23 316	0.37 165	0.26 97	0.35 305	0.53 397	0.34 282	0.26 275	0.29 179	0.16 93	0.07 33	0.05 4	0.09 186	0.10 285	0.08 111	0.30 431

ASMatch	0.23 193	0.11 44	0.55 259	0.25 270	0.14 152	0.19 65	0.16 73	0.32 105	0.30 158	0.28 167	0.68 445	0.28 215	0.26 275	0.50 303	0.22 225	0.07 33	0.06 46	0.08 108	0.07 86	0.06 8	0.11 175

IRAFT_RVC	0.23 193	0.15 185	0.54 251	0.26 309	0.12 70	0.19 65	0.23 316	0.41 221	0.39 269	0.31 230	0.30 171	0.29 228	0.24 244	0.55 330	0.23 243	0.08 134	0.06 46	0.10 258	0.08 156	0.08 111	0.08 53

CFNet_pseudo	0.23 193	0.14 154	0.48 148	0.20 62	0.13 116	0.27 226	0.17 101	0.46 273	0.45 334	0.30 214	0.37 255	0.38 313	0.23 224	0.30 194	0.22 225	0.09 205	0.06 46	0.11 313	0.08 156	0.11 293	0.11 175

GES	0.23 193	0.14 154	0.54 251	0.21 90	0.14 152	0.28 243	0.19 195	0.51 321	0.35 213	0.31 230	0.36 244	0.25 178	0.24 244	0.30 194	0.23 243	0.11 303	0.09 210	0.08 108	0.08 156	0.10 241	0.12 216

SFCPSM	0.23 193	0.12 83	0.51 207	0.21 90	0.14 152	0.34 337	0.22 287	0.57 386	0.41 288	0.29 191	0.32 191	0.23 149	0.22 213	0.28 158	0.20 186	0.10 266	0.07 114	0.09 186	0.10 285	0.09 182	0.09 88

MSMDNet	0.23 193	0.14 154	0.49 168	0.20 62	0.13 116	0.28 243	0.17 101	0.47 283	0.47 358	0.30 214	0.36 244	0.37 307	0.24 244	0.29 179	0.21 208	0.09 205	0.07 114	0.09 186	0.08 156	0.11 293	0.11 175

ccs_rob	0.23 193	0.14 154	0.48 148	0.20 62	0.13 116	0.27 226	0.17 101	0.46 273	0.45 334	0.30 214	0.37 255	0.38 313	0.23 224	0.30 194	0.22 225	0.09 205	0.06 46	0.11 313	0.08 156	0.12 333	0.11 175

rvit_0105_3	0.24 221	0.21 300	0.57 278	0.25 270	0.15 212	0.24 187	0.28 387	0.40 203	0.43 311	0.25 136	0.26 131	0.29 228	0.22 213	0.29 179	0.21 208	0.15 399	0.13 301	0.14 393	0.15 416	0.10 241	0.10 141

test_sample1	0.24 221	0.13 109	0.40 80	0.20 62	0.13 116	0.29 264	0.19 195	0.43 236	0.30 158	0.27 157	0.34 221	0.31 256	0.28 304	0.45 290	0.27 287	0.09 205	0.16 357	0.08 108	0.08 156	0.09 182	0.22 368

MyStereo05	0.24 221	0.15 185	0.58 293	0.22 138	0.14 152	0.25 202	0.22 287	0.50 311	0.54 409	0.32 255	0.23 109	0.26 197	0.23 224	0.32 214	0.25 265	0.07 33	0.12 282	0.09 186	0.09 232	0.09 182	0.11 175

MyStereo04	0.24 221	0.15 185	0.58 293	0.22 138	0.16 250	0.25 202	0.22 287	0.51 321	0.54 409	0.29 191	0.23 109	0.27 202	0.23 224	0.32 214	0.25 265	0.07 33	0.13 301	0.09 186	0.09 232	0.09 182	0.11 175

CoDeX	0.24 221	0.13 109	0.48 148	0.22 138	0.14 152	0.29 264	0.21 255	0.55 368	0.42 300	0.29 191	0.36 244	0.28 215	0.23 224	0.48 297	0.20 186	0.09 205	0.06 46	0.08 108	0.07 86	0.08 111	0.08 53

DCRE	0.24 221	0.15 185	0.45 113	0.26 309	0.26 427	0.23 165	0.21 255	0.37 165	0.29 142	0.23 117	0.81 463	0.23 149	0.16 126	0.24 92	0.18 141	0.07 33	0.14 317	0.07 36	0.08 156	0.07 55	0.25 400

riskmin	0.24 221	0.10 22	0.43 102	0.32 419	0.26 427	0.33 321	0.19 195	0.44 257	0.30 158	0.24 124	0.27 144	0.37 307	0.25 257	0.30 194	0.22 225	0.09 205	0.18 387	0.09 186	0.13 389	0.10 241	0.27 416

qqq	0.24 221	0.16 216	0.46 127	0.20 62	0.15 212	0.23 165	0.20 229	0.43 236	0.32 177	0.26 146	0.31 182	0.28 215	0.25 257	0.36 251	0.28 295	0.08 134	0.22 418	0.10 258	0.11 318	0.09 182	0.23 376

BUS	0.24 221	0.13 109	0.36 58	0.25 270	0.14 152	0.44 402	0.17 101	0.59 408	0.36 228	0.34 287	0.35 229	0.31 256	0.22 213	0.27 137	0.22 225	0.10 266	0.07 114	0.11 313	0.10 285	0.09 182	0.10 141

IER	0.24 221	0.15 185	0.50 190	0.21 90	0.15 212	0.31 297	0.20 229	0.44 257	0.38 253	0.34 287	0.41 300	0.32 267	0.34 369	0.31 205	0.23 243	0.09 205	0.07 114	0.08 108	0.08 156	0.09 182	0.09 88

BSDual-CNN	0.24 221	0.13 109	0.36 58	0.25 270	0.14 152	0.35 352	0.22 287	0.59 408	0.36 228	0.34 287	0.35 229	0.38 313	0.25 257	0.27 137	0.28 295	0.10 266	0.07 114	0.11 313	0.10 285	0.09 182	0.10 141

Sa-1000	0.24 221	0.20 292	0.53 239	0.23 189	0.14 152	0.30 277	0.23 316	0.50 311	0.41 288	0.30 214	0.50 380	0.26 197	0.19 191	0.33 224	0.16 93	0.08 134	0.10 239	0.10 258	0.11 318	0.08 111	0.08 53

SA	0.24 221	0.22 318	0.55 259	0.23 189	0.14 152	0.25 202	0.23 316	0.48 294	0.42 300	0.28 167	0.44 332	0.23 149	0.23 224	0.34 239	0.17 116	0.07 33	0.09 210	0.11 313	0.11 318	0.08 111	0.09 88

psmg	0.24 221	0.13 109	0.36 58	0.21 90	0.14 152	0.35 352	0.23 316	0.54 350	0.36 228	0.36 317	0.38 262	0.38 313	0.25 257	0.27 137	0.28 295	0.10 266	0.08 171	0.10 258	0.10 285	0.09 182	0.09 88

UDGNet	0.24 221	0.37 431	0.53 239	0.25 270	0.14 152	0.24 187	0.18 153	0.32 105	0.44 323	0.29 191	0.28 150	0.24 166	0.20 196	0.30 194	0.21 208	0.16 409	0.07 114	0.21 448	0.11 318	0.16 387	0.11 175

TransformOpticalFlow	0.24 221	0.14 154	0.57 278	0.24 234	0.11 38	0.21 120	0.19 195	0.43 236	0.34 203	0.30 214	0.43 322	0.36 301	0.31 348	0.61 361	0.20 186	0.07 33	0.05 4	0.08 108	0.07 86	0.06 8	0.08 53

OMP-Stereo	0.24 221	0.16 216	0.48 148	0.30 398	0.13 116	0.21 120	0.16 73	0.38 176	0.35 213	0.34 287	0.30 171	0.33 274	0.20 196	0.70 401	0.24 251	0.08 134	0.06 46	0.09 186	0.07 86	0.08 111	0.07 18

IIG-Stereo	0.24 221	0.16 216	0.47 133	0.29 387	0.12 70	0.23 165	0.14 28	0.40 203	0.33 192	0.35 305	0.37 255	0.33 274	0.22 213	0.70 401	0.26 276	0.08 134	0.06 46	0.09 186	0.07 86	0.08 111	0.07 18

PFNet	0.24 221	0.11 44	0.63 322	0.25 270	0.14 152	0.22 146	0.19 195	0.40 203	0.35 213	0.36 317	0.32 191	0.27 202	0.20 196	0.63 375	0.23 243	0.09 205	0.05 4	0.09 186	0.08 156	0.08 111	0.08 53

RAFT	0.24 221	0.24 344	0.46 127	0.27 345	0.15 212	0.26 219	0.26 364	0.37 165	0.31 167	0.34 287	0.34 221	0.41 338	0.22 213	0.30 194	0.18 141	0.08 134	0.15 346	0.11 313	0.10 285	0.11 293	0.13 238

ICVP	0.24 221	0.13 109	0.45 113	0.26 309	0.14 152	0.30 277	0.25 353	0.47 283	0.35 213	0.29 191	0.43 322	0.35 296	0.25 257	0.28 158	0.25 265	0.12 342	0.09 210	0.09 186	0.09 232	0.09 182	0.11 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 221	0.19 279	0.76 374	0.27 345	0.18 307	0.41 388	0.24 340	0.45 266	0.36 228	0.23 117	0.27 144	0.20 115	0.18 170	0.28 158	0.19 167	0.12 342	0.11 265	0.10 258	0.10 285	0.11 293	0.13 238

ACVNet	0.24 221	0.18 267	0.51 207	0.18 13	0.15 212	0.27 226	0.23 316	0.40 203	0.45 334	0.29 191	0.41 300	0.38 313	0.28 304	0.28 158	0.35 351	0.09 205	0.07 114	0.08 108	0.07 86	0.10 241	0.09 88

DMCA	0.24 221	0.18 267	0.51 207	0.23 189	0.14 152	0.27 226	0.20 229	0.45 266	0.40 279	0.32 255	0.33 211	0.33 274	0.25 257	0.27 137	0.30 311	0.11 303	0.08 171	0.10 258	0.08 156	0.11 293	0.12 216

DN-CSS_ROB	0.24 221	0.33 409	0.69 348	0.25 270	0.14 152	0.26 219	0.13 12	0.42 226	0.35 213	0.30 214	0.42 308	0.22 135	0.20 196	0.34 239	0.22 225	0.07 33	0.06 46	0.11 313	0.11 318	0.11 293	0.09 88

DCVSM-stereo	0.25 246	0.14 154	0.53 239	0.21 90	0.14 152	0.27 226	0.14 28	0.35 139	0.35 213	0.42 384	0.33 211	0.46 376	0.30 330	0.31 205	0.27 287	0.11 303	0.10 239	0.12 346	0.10 285	0.12 333	0.15 280

rvit_stereo_0075_2	0.25 246	0.18 267	0.65 332	0.27 345	0.22 385	0.22 146	0.15 47	0.41 221	0.36 228	0.27 157	0.37 255	0.29 228	0.21 206	0.29 179	0.20 186	0.17 423	0.12 282	0.19 441	0.12 359	0.14 369	0.14 264

test_sample3	0.25 246	0.14 154	0.52 228	0.20 62	0.12 70	0.33 321	0.20 229	0.53 337	0.38 253	0.32 255	0.35 229	0.29 228	0.24 244	0.54 325	0.25 265	0.10 266	0.14 317	0.09 186	0.09 232	0.11 293	0.15 280

MyStereo8	0.25 246	0.20 292	0.69 348	0.24 234	0.17 280	0.31 297	0.16 73	0.50 311	0.32 177	0.29 191	0.38 262	0.25 178	0.19 191	0.33 224	0.29 308	0.08 134	0.20 402	0.08 108	0.08 156	0.10 241	0.16 295

mmm	0.25 246	0.15 185	0.44 110	0.23 189	0.20 355	0.28 243	0.21 255	0.43 236	0.32 177	0.31 230	0.40 289	0.30 246	0.24 244	0.31 205	0.28 295	0.09 205	0.21 407	0.11 313	0.12 359	0.10 241	0.26 412

GMStereo_Zeroshot	0.25 246	0.22 318	0.51 207	0.27 345	0.14 152	0.28 243	0.15 47	0.40 203	0.36 228	0.37 333	0.43 322	0.40 330	0.17 142	0.35 246	0.21 208	0.12 342	0.07 114	0.13 371	0.07 86	0.17 401	0.10 141

CFNet_ucs	0.25 246	0.14 154	0.51 207	0.20 62	0.15 212	0.29 264	0.18 153	0.51 321	0.46 345	0.32 255	0.42 308	0.38 313	0.23 224	0.31 205	0.22 225	0.11 303	0.08 171	0.12 346	0.09 232	0.13 347	0.13 238

gwcnet-sp	0.25 246	0.16 216	0.70 354	0.23 189	0.14 152	0.34 337	0.22 287	0.46 273	0.41 288	0.37 333	0.35 229	0.27 202	0.27 282	0.36 251	0.26 276	0.09 205	0.08 171	0.09 186	0.09 232	0.10 241	0.10 141

scenet	0.25 246	0.16 216	0.70 354	0.23 189	0.14 152	0.34 337	0.22 287	0.46 273	0.41 288	0.37 333	0.35 229	0.27 202	0.27 282	0.36 251	0.26 276	0.09 205	0.08 171	0.09 186	0.09 232	0.10 241	0.10 141

ssnet	0.25 246	0.16 216	0.70 354	0.23 189	0.14 152	0.34 337	0.22 287	0.46 273	0.41 288	0.37 333	0.35 229	0.27 202	0.27 282	0.36 251	0.26 276	0.09 205	0.08 171	0.09 186	0.09 232	0.10 241	0.10 141

raft_robust	0.25 246	0.23 333	0.44 110	0.22 138	0.13 116	0.23 165	0.22 287	0.52 327	0.50 385	0.33 268	0.32 191	0.33 274	0.23 224	0.55 330	0.18 141	0.07 33	0.11 265	0.08 108	0.10 285	0.08 111	0.07 18

test_5	0.25 246	0.25 359	0.57 278	0.27 345	0.18 307	0.25 202	0.29 393	0.42 226	0.39 269	0.29 191	0.40 289	0.27 202	0.23 224	0.35 246	0.19 167	0.07 33	0.07 114	0.09 186	0.09 232	0.10 241	0.14 264

iRaft-Stereo_5w	0.25 246	0.24 344	0.50 190	0.23 189	0.18 307	0.19 65	0.19 195	0.39 194	0.35 213	0.28 167	0.36 244	0.34 282	0.23 224	0.66 390	0.28 295	0.07 33	0.07 114	0.08 108	0.07 86	0.09 182	0.14 264

STrans-v2	0.25 246	0.14 154	0.56 269	0.21 90	0.12 70	0.23 165	0.20 229	0.50 311	0.31 167	0.31 230	0.42 308	0.35 296	0.35 376	0.62 372	0.24 251	0.07 33	0.05 4	0.08 108	0.07 86	0.06 8	0.08 53

DRaft	0.25 246	0.11 44	0.47 133	0.18 13	0.12 70	0.28 243	0.23 316	0.34 130	0.40 279	0.38 341	0.60 425	0.20 115	0.41 406	0.48 297	0.41 373	0.07 33	0.06 46	0.08 108	0.08 156	0.07 55	0.08 53

XX-Stereo	0.25 246	0.11 44	1.09 451	0.35 441	0.38 470	0.23 165	0.13 12	0.43 236	0.19 14	0.20 85	0.40 289	0.31 256	0.10 24	0.33 224	0.13 17	0.08 134	0.11 265	0.08 108	0.09 232	0.07 55	0.10 141

HCRNet	0.25 246	0.27 377	0.42 96	0.34 435	0.17 280	0.27 226	0.18 153	0.45 266	0.37 243	0.31 230	0.35 229	0.32 267	0.23 224	0.44 284	0.21 208	0.13 361	0.08 171	0.13 371	0.11 318	0.11 293	0.09 88

BEATNet_4x	0.25 246	0.25 359	0.66 338	0.23 189	0.10 26	0.29 264	0.14 28	0.49 303	0.34 203	0.31 230	0.35 229	0.32 267	0.26 275	0.34 239	0.33 338	0.08 134	0.06 46	0.08 108	0.07 86	0.11 293	0.13 238

UCFNet_RVC	0.25 246	0.21 300	0.49 168	0.19 29	0.15 212	0.34 337	0.18 153	0.47 283	0.36 228	0.30 214	0.35 229	0.40 330	0.26 275	0.35 246	0.24 251	0.13 361	0.08 171	0.13 371	0.14 405	0.13 347	0.13 238

AdaStereo	0.25 246	0.17 246	0.47 133	0.25 270	0.13 116	0.33 321	0.17 101	0.57 386	0.43 311	0.34 287	0.38 262	0.35 296	0.21 206	0.32 214	0.24 251	0.14 385	0.06 46	0.13 371	0.09 232	0.11 293	0.09 88
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.
MLCV	0.25 246	0.23 333	0.59 300	0.22 138	0.09 8	0.30 277	0.18 153	0.40 203	0.38 253	0.38 341	0.44 332	0.31 256	0.22 213	0.44 284	0.32 329	0.07 33	0.05 4	0.07 36	0.06 42	0.07 55	0.08 53

iResNet	0.25 246	0.22 318	0.62 317	0.26 309	0.11 38	0.31 297	0.23 316	0.46 273	0.45 334	0.34 287	0.43 322	0.27 202	0.23 224	0.36 251	0.37 361	0.08 134	0.05 4	0.07 36	0.06 42	0.08 111	0.10 141

DFGA-Net	0.26 268	0.33 409	0.70 354	0.22 138	0.15 212	0.25 202	0.17 101	0.41 221	0.40 279	0.30 214	0.32 191	0.21 129	0.18 170	0.61 361	0.33 338	0.08 134	0.06 46	0.10 258	0.09 232	0.11 293	0.09 88

HUF	0.26 268	0.15 185	0.79 385	0.39 457	0.31 453	0.16 24	0.17 101	0.36 151	0.25 86	0.19 76	0.14 32	0.23 149	0.11 38	0.32 214	0.14 47	0.08 134	0.60 505	0.06 2	0.05 12	0.07 55	0.56 489

PAM_32	0.26 268	0.10 22	0.63 322	0.24 234	0.19 333	0.51 433	0.26 364	0.43 236	0.30 158	0.32 255	0.28 150	0.60 435	0.28 304	0.29 179	0.20 186	0.08 134	0.14 317	0.08 108	0.10 285	0.07 55	0.15 280

PAM	0.26 268	0.11 44	0.63 322	0.25 270	0.18 307	0.53 442	0.29 393	0.44 257	0.28 124	0.36 317	0.27 144	0.59 429	0.26 275	0.28 158	0.20 186	0.08 134	0.12 282	0.07 36	0.10 285	0.07 55	0.13 238

DDVS	0.26 268	0.16 216	0.45 113	0.25 270	0.17 280	0.34 337	0.21 255	0.43 236	0.31 167	0.34 287	0.41 300	0.47 386	0.21 206	0.52 316	0.29 308	0.11 303	0.09 210	0.11 313	0.09 232	0.13 347	0.16 295

UGAM-zero	0.26 268	0.11 44	0.56 269	0.20 62	0.16 250	0.28 243	0.18 153	0.48 294	0.25 86	0.31 230	0.28 150	0.56 421	0.32 359	0.66 390	0.17 116	0.07 33	0.10 239	0.07 36	0.09 232	0.07 55	0.31 435

ITSA-stereo	0.26 268	0.16 216	0.39 71	0.24 234	0.11 38	0.28 243	0.18 153	0.58 399	0.59 431	0.32 255	0.32 191	0.33 274	0.28 304	0.51 309	0.34 344	0.11 303	0.08 171	0.11 313	0.11 318	0.11 293	0.15 280

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 268	0.15 185	0.96 433	0.21 90	0.25 423	0.30 277	0.21 255	0.54 350	0.28 124	0.25 136	0.29 158	0.46 376	0.23 224	0.28 158	0.20 186	0.08 134	0.10 239	0.08 108	0.12 359	0.11 293	0.17 312

test_sample5	0.26 268	0.14 154	0.51 207	0.21 90	0.12 70	0.31 297	0.21 255	0.53 337	0.38 253	0.33 268	0.43 322	0.29 228	0.25 257	0.56 336	0.24 251	0.10 266	0.14 317	0.10 258	0.10 285	0.11 293	0.16 295

test_sample4	0.26 268	0.14 154	0.53 239	0.21 90	0.12 70	0.32 314	0.21 255	0.53 337	0.38 253	0.33 268	0.38 262	0.28 215	0.25 257	0.54 325	0.25 265	0.10 266	0.14 317	0.10 258	0.09 232	0.11 293	0.16 295

qqq1	0.26 268	0.13 109	0.47 133	0.20 62	0.10 26	0.28 243	0.19 195	0.54 350	0.48 366	0.35 305	0.42 308	0.31 256	0.27 282	0.60 355	0.21 208	0.10 266	0.16 357	0.07 36	0.07 86	0.08 111	0.13 238

fff1	0.26 268	0.13 109	0.47 133	0.20 62	0.10 26	0.28 243	0.19 195	0.54 350	0.48 366	0.35 305	0.42 308	0.31 256	0.27 282	0.60 355	0.21 208	0.10 266	0.16 357	0.07 36	0.07 86	0.08 111	0.13 238

DualNet	0.26 268	0.14 154	0.51 207	0.21 90	0.12 70	0.31 297	0.21 255	0.53 337	0.38 253	0.34 287	0.44 332	0.29 228	0.25 257	0.56 336	0.24 251	0.10 266	0.14 317	0.10 258	0.10 285	0.11 293	0.16 295

anonymousa	0.26 268	0.13 109	0.56 269	0.29 387	0.30 446	0.31 297	0.20 229	0.38 176	0.36 228	0.33 268	0.51 383	0.41 338	0.27 282	0.25 106	0.24 251	0.08 134	0.18 387	0.09 186	0.18 442	0.08 111	0.17 312

hknet	0.26 268	0.15 185	0.49 168	0.25 270	0.16 250	0.35 352	0.22 287	0.59 408	0.40 279	0.34 287	0.35 229	0.43 356	0.28 304	0.38 263	0.26 276	0.09 205	0.07 114	0.11 313	0.10 285	0.09 182	0.10 141

PSMNet-ADL	0.26 268	0.16 216	0.39 71	0.27 345	0.14 152	0.32 314	0.22 287	0.45 266	0.37 243	0.28 167	0.34 221	0.41 338	0.28 304	0.61 361	0.32 329	0.11 303	0.10 239	0.09 186	0.11 318	0.10 241	0.13 238

PSM-AAD	0.26 268	0.11 44	0.43 102	0.24 234	0.12 70	0.27 226	0.37 433	0.36 151	0.30 158	0.36 317	0.39 280	0.28 215	0.77 473	0.30 194	0.16 93	0.07 33	0.06 46	0.12 346	0.11 318	0.09 182	0.21 355

DEmStereo	0.26 268	0.10 22	0.52 228	0.19 29	0.13 116	0.31 297	0.25 353	0.29 72	0.38 253	0.36 317	0.57 414	0.24 166	0.48 431	0.53 319	0.44 388	0.07 33	0.06 46	0.08 108	0.08 156	0.07 55	0.08 53

GrayStereo	0.26 268	0.10 22	0.45 113	0.27 345	0.14 152	0.23 165	0.46 461	0.36 151	0.33 192	0.40 367	0.47 367	0.30 246	0.78 474	0.29 179	0.17 116	0.07 33	0.06 46	0.08 108	0.09 232	0.07 55	0.15 280

RAFT-RH_RVC	0.26 268	0.13 109	0.57 278	0.22 138	0.12 70	0.25 202	0.14 28	0.27 50	0.29 142	0.38 341	1.14 483	0.23 149	0.18 170	0.58 343	0.24 251	0.07 33	0.06 46	0.10 258	0.07 86	0.06 8	0.08 53

ARAFT	0.26 268	0.30 395	0.87 412	0.22 138	0.12 70	0.30 277	0.24 340	0.46 273	0.34 203	0.33 268	0.28 150	0.29 228	0.20 196	0.49 299	0.19 167	0.08 134	0.06 46	0.12 346	0.11 318	0.09 182	0.09 88

acv_ft	0.26 268	0.18 267	0.56 269	0.24 234	0.19 333	0.34 337	0.21 255	0.47 283	0.45 334	0.39 358	0.41 300	0.38 313	0.28 304	0.28 158	0.36 355	0.09 205	0.07 114	0.08 108	0.07 86	0.11 293	0.09 88

cf-r	0.26 268	0.22 318	0.66 338	0.22 138	0.14 152	0.28 243	0.22 287	0.44 257	0.42 300	0.32 255	0.42 308	0.43 356	0.27 282	0.44 284	0.27 287	0.11 303	0.07 114	0.08 108	0.10 285	0.08 111	0.09 88

GANet-RSSM	0.26 268	0.19 279	0.54 251	0.21 90	0.14 152	0.27 226	0.22 287	0.47 283	0.34 203	0.30 214	0.40 289	0.41 338	0.30 330	0.59 350	0.25 265	0.11 303	0.08 171	0.09 186	0.09 232	0.10 241	0.10 141

PSMNet-RSSM	0.26 268	0.21 300	0.50 190	0.21 90	0.14 152	0.25 202	0.21 255	0.50 311	0.38 253	0.31 230	0.45 347	0.40 330	0.27 282	0.53 319	0.24 251	0.12 342	0.08 171	0.11 313	0.13 389	0.10 241	0.10 141

CFNet-ft	0.26 268	0.21 300	0.51 207	0.19 29	0.16 250	0.31 297	0.21 255	0.40 203	0.37 243	0.29 191	0.40 289	0.46 376	0.27 282	0.49 299	0.28 295	0.12 342	0.07 114	0.12 346	0.11 318	0.12 333	0.11 175

CFNet_RVC	0.26 268	0.21 300	0.51 207	0.19 29	0.16 250	0.31 297	0.21 255	0.40 203	0.37 243	0.29 191	0.40 289	0.46 376	0.27 282	0.49 299	0.28 295	0.12 342	0.07 114	0.12 346	0.11 318	0.12 333	0.11 175

G2L-Stereo_aug	0.27 295	0.13 109	0.65 332	0.19 29	0.12 70	0.33 321	0.22 287	0.42 226	0.52 402	0.41 379	0.44 332	0.46 376	0.30 330	0.53 319	0.32 329	0.08 134	0.06 46	0.06 2	0.05 12	0.08 111	0.09 88

G2L-Stereo	0.27 295	0.23 333	0.61 313	0.22 138	0.14 152	0.25 202	0.19 195	0.48 294	0.37 243	0.33 268	0.38 262	0.40 330	0.23 224	0.61 361	0.33 338	0.11 303	0.09 210	0.10 258	0.08 156	0.09 182	0.11 175

test_sample6	0.27 295	0.15 185	0.50 190	0.22 138	0.12 70	0.30 277	0.22 287	0.54 350	0.39 269	0.34 287	0.44 332	0.29 228	0.25 257	0.58 343	0.26 276	0.11 303	0.14 317	0.10 258	0.10 285	0.11 293	0.16 295

SMFormer	0.27 295	0.13 109	0.47 133	0.20 62	0.10 26	0.28 243	0.19 195	0.54 350	0.48 366	0.35 305	0.42 308	0.31 256	0.27 282	0.60 355	0.34 344	0.10 266	0.16 357	0.08 108	0.09 232	0.10 241	0.16 295

tta	0.27 295	0.13 109	0.47 133	0.20 62	0.10 26	0.28 243	0.19 195	0.54 350	0.48 366	0.35 305	0.42 308	0.31 256	0.27 282	0.60 355	0.34 344	0.10 266	0.16 357	0.08 108	0.09 232	0.08 111	0.13 238

ffm	0.27 295	0.17 246	0.84 403	0.21 90	0.13 116	0.29 264	0.21 255	0.38 176	0.46 345	0.31 230	0.44 332	0.34 282	0.24 244	0.28 158	0.12 4	0.08 134	0.28 457	0.12 346	0.11 318	0.08 111	0.37 459

NINENet	0.27 295	0.16 216	0.49 168	0.23 189	0.16 250	0.44 402	0.17 101	0.63 437	0.49 379	0.33 268	0.38 262	0.31 256	0.22 213	0.43 280	0.22 225	0.11 303	0.10 239	0.12 346	0.08 156	0.12 333	0.11 175

SepStereo	0.27 295	0.13 109	0.49 168	0.24 234	0.18 307	0.30 277	0.24 340	0.48 294	0.48 366	0.42 384	0.45 347	0.34 282	0.31 348	0.64 380	0.24 251	0.09 205	0.07 114	0.09 186	0.07 86	0.10 241	0.11 175

UPFNet	0.27 295	0.15 185	0.47 133	0.25 270	0.20 355	0.37 367	0.27 372	0.50 311	0.40 279	0.36 317	0.38 262	0.37 307	0.29 324	0.40 268	0.34 344	0.10 266	0.10 239	0.10 258	0.10 285	0.10 241	0.08 53

iResNet_ROB	0.27 295	0.27 377	0.48 148	0.21 90	0.12 70	0.32 314	0.17 101	0.57 386	0.55 416	0.39 358	0.44 332	0.37 307	0.28 304	0.43 280	0.28 295	0.08 134	0.06 46	0.06 2	0.05 12	0.09 182	0.11 175

coex_refinement	0.28 305	0.22 318	0.50 190	0.23 189	0.15 212	0.31 297	0.20 229	0.51 321	0.43 311	0.35 305	0.42 308	0.45 368	0.27 282	0.56 336	0.41 373	0.10 266	0.07 114	0.07 36	0.07 86	0.11 293	0.12 216

ISRNet	0.28 305	0.15 185	0.54 251	0.27 345	0.19 333	0.24 187	0.15 47	0.47 283	0.45 334	0.40 367	0.49 377	0.42 349	0.27 282	0.33 224	0.30 311	0.20 446	0.12 282	0.17 426	0.16 426	0.16 387	0.21 355

rvit_105_1	0.28 305	0.24 344	0.65 332	0.27 345	0.19 333	0.31 297	0.35 425	0.46 273	0.53 404	0.31 230	0.32 191	0.32 267	0.27 282	0.36 251	0.26 276	0.16 409	0.14 317	0.15 409	0.17 437	0.11 293	0.11 175

UGAM	0.28 305	0.18 267	0.57 278	0.26 309	0.13 116	0.23 165	0.26 364	0.33 123	0.45 334	0.32 255	0.42 308	0.45 368	0.22 213	0.92 463	0.23 243	0.08 134	0.09 210	0.14 393	0.13 389	0.10 241	0.10 141

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 305	0.17 246	0.96 433	0.29 387	0.31 453	0.29 264	0.21 255	0.53 337	0.28 124	0.27 157	0.55 405	0.41 338	0.18 170	0.30 194	0.22 225	0.08 134	0.10 239	0.08 108	0.13 389	0.12 333	0.20 346

test_sample7	0.28 305	0.16 216	0.47 133	0.21 90	0.14 152	0.29 264	0.22 287	0.54 350	0.43 311	0.38 341	0.36 244	0.38 313	0.32 359	0.41 271	0.26 276	0.14 385	0.21 407	0.13 371	0.12 359	0.13 347	0.25 400

CBFPSM	0.28 305	0.23 333	0.76 374	0.21 90	0.14 152	0.38 373	0.26 364	0.42 226	0.37 243	0.34 287	0.36 244	0.55 417	0.38 391	0.33 224	0.40 369	0.08 134	0.08 171	0.07 36	0.08 156	0.09 182	0.12 216

ToySt	0.28 305	0.19 279	0.68 347	0.22 138	0.19 333	0.31 297	0.31 409	0.43 236	0.43 311	0.28 167	0.38 262	0.42 349	0.32 359	0.33 224	0.32 329	0.08 134	0.14 317	0.10 258	0.12 359	0.11 293	0.24 389

CSP-Net	0.28 305	0.17 246	0.41 87	0.22 138	0.14 152	0.44 402	0.24 340	0.52 327	0.42 300	0.42 384	0.44 332	0.42 349	0.27 282	0.66 390	0.30 311	0.12 342	0.09 210	0.08 108	0.08 156	0.10 241	0.10 141

DAS	0.28 305	0.13 109	0.49 168	0.24 234	0.18 307	0.30 277	0.24 340	0.48 294	0.48 366	0.42 384	0.45 347	0.34 282	0.31 348	0.76 425	0.24 251	0.09 205	0.07 114	0.09 186	0.07 86	0.10 241	0.11 175

AACVNet	0.28 305	0.22 318	0.55 259	0.23 189	0.14 152	0.30 277	0.19 195	0.43 236	0.33 192	0.39 358	0.42 308	0.44 362	0.29 324	0.73 410	0.28 295	0.11 303	0.09 210	0.11 313	0.09 232	0.13 347	0.12 216

FTStereo	0.28 305	0.11 44	0.56 269	0.24 234	0.13 116	0.21 120	0.52 473	0.36 151	0.28 124	0.38 341	0.94 475	0.30 246	0.56 450	0.33 224	0.18 141	0.08 134	0.06 46	0.09 186	0.08 156	0.08 111	0.19 329

LMCR-Stereo	0.28 305	0.22 318	0.56 269	0.29 387	0.14 152	0.37 367	0.23 316	0.57 386	0.36 228	0.40 367	0.40 289	0.29 228	0.30 330	0.41 271	0.38 363	0.11 303	0.07 114	0.09 186	0.07 86	0.13 347	0.10 141

MMNet	0.28 305	0.19 279	0.54 251	0.24 234	0.17 280	0.47 418	0.22 287	0.47 283	0.53 404	0.40 367	0.43 322	0.36 301	0.34 369	0.40 268	0.35 351	0.08 134	0.08 171	0.09 186	0.09 232	0.10 241	0.09 88

UNet	0.28 305	0.16 216	0.70 354	0.24 234	0.20 355	0.44 402	0.21 255	0.52 327	0.42 300	0.36 317	0.40 289	0.43 356	0.33 367	0.41 271	0.32 329	0.09 205	0.07 114	0.10 258	0.09 232	0.10 241	0.09 88

ac_64	0.28 305	0.16 216	0.62 317	0.25 270	0.17 280	0.36 359	0.22 287	0.48 294	0.35 213	0.36 317	0.37 255	0.51 403	0.30 330	0.62 372	0.34 344	0.11 303	0.09 210	0.10 258	0.10 285	0.09 182	0.09 88

GwcNet-RSSM	0.28 305	0.25 359	0.61 313	0.22 138	0.14 152	0.28 243	0.24 340	0.46 273	0.44 323	0.33 268	0.46 359	0.41 338	0.28 304	0.55 330	0.31 321	0.11 303	0.07 114	0.09 186	0.10 285	0.10 241	0.09 88

HSM-Net_RVC	0.28 305	0.12 83	0.48 148	0.19 29	0.11 38	0.35 352	0.21 255	0.64 442	0.44 323	0.40 367	0.43 322	0.50 400	0.27 282	0.75 419	0.25 265	0.08 134	0.07 114	0.08 108	0.07 86	0.08 111	0.09 88
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 305	0.25 359	0.64 327	0.22 138	0.16 250	0.30 277	0.21 255	0.54 350	0.33 192	0.36 317	0.38 262	0.38 313	0.26 275	0.45 290	0.28 295	0.15 399	0.11 265	0.11 313	0.11 318	0.14 369	0.14 264

StereoDRNet-Refined	0.28 305	0.19 279	0.47 133	0.25 270	0.14 152	0.36 359	0.21 255	0.49 303	0.43 311	0.46 413	0.52 390	0.42 349	0.30 330	0.46 292	0.38 363	0.10 266	0.07 114	0.11 313	0.11 318	0.10 241	0.11 175
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.29 325	0.24 344	0.83 399	0.23 189	0.17 280	0.25 202	0.22 287	0.47 283	0.42 300	0.33 268	0.39 280	0.38 313	0.28 304	0.78 429	0.35 351	0.09 205	0.07 114	0.10 258	0.10 285	0.09 182	0.09 88

CRFU-Net	0.29 325	0.14 154	0.48 148	0.26 309	0.15 212	0.46 412	0.22 287	0.52 327	0.32 177	0.44 401	0.42 308	0.48 390	0.47 427	0.44 284	0.31 321	0.12 342	0.10 239	0.09 186	0.08 156	0.10 241	0.11 175

iRaft-Stereo_20w	0.29 325	0.11 44	0.86 410	0.33 430	0.24 410	0.32 314	0.26 364	0.60 418	0.26 97	0.41 379	0.21 93	0.28 215	0.19 191	0.32 214	0.24 251	0.07 33	0.31 473	0.07 36	0.09 232	0.08 111	0.47 478

AASNet	0.29 325	0.27 377	0.67 341	0.26 309	0.18 307	0.34 337	0.21 255	0.64 442	0.49 379	0.36 317	0.41 300	0.32 267	0.26 275	0.33 224	0.39 367	0.12 342	0.09 210	0.10 258	0.08 156	0.14 369	0.12 216

GEStereo_RVC	0.29 325	0.24 344	0.60 307	0.27 345	0.16 250	0.33 321	0.25 353	0.58 399	0.56 420	0.35 305	0.38 262	0.34 282	0.25 257	0.51 309	0.29 308	0.12 342	0.08 171	0.09 186	0.08 156	0.11 293	0.13 238

EAI-Stereo	0.29 325	0.11 44	0.38 65	0.22 138	0.18 307	0.33 321	1.66 516	0.53 337	0.27 114	0.27 157	0.50 380	0.17 83	0.16 126	0.25 106	0.25 265	0.07 33	0.07 114	0.07 36	0.11 318	0.07 55	0.10 141

delet	0.29 325	0.18 267	0.58 293	0.24 234	0.19 333	0.41 388	0.30 400	0.52 327	0.51 391	0.35 305	0.42 308	0.37 307	0.31 348	0.49 299	0.36 355	0.10 266	0.09 210	0.11 313	0.12 359	0.09 182	0.09 88

HGLStereo	0.29 325	0.19 279	0.60 307	0.24 234	0.21 370	0.33 321	0.23 316	0.52 327	0.44 323	0.36 317	0.49 377	0.41 338	0.35 376	0.46 292	0.34 344	0.11 303	0.11 265	0.09 186	0.09 232	0.11 293	0.12 216

DSFCA	0.29 325	0.18 267	0.48 148	0.21 90	0.17 280	0.39 377	0.32 414	0.49 303	0.44 323	0.44 401	0.38 262	0.40 330	0.30 330	0.53 319	0.38 363	0.12 342	0.10 239	0.10 258	0.11 318	0.11 293	0.11 175

CFNet	0.29 325	0.29 389	0.57 278	0.23 189	0.14 152	0.34 337	0.15 47	0.53 337	0.46 345	0.31 230	0.40 289	0.38 313	0.27 282	0.76 425	0.28 295	0.10 266	0.07 114	0.11 313	0.11 318	0.11 293	0.09 88

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 325	0.24 344	0.81 390	0.26 309	0.18 307	0.30 277	0.22 287	0.52 327	0.41 288	0.38 341	0.42 308	0.42 349	0.28 304	0.46 292	0.31 321	0.11 303	0.08 171	0.10 258	0.11 318	0.10 241	0.12 216
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 325	0.37 431	0.92 424	0.24 234	0.13 116	0.30 277	0.19 195	0.55 368	0.51 391	0.39 358	0.46 359	0.39 327	0.27 282	0.36 251	0.30 311	0.09 205	0.06 46	0.07 36	0.05 12	0.13 347	0.11 175

HSM	0.29 325	0.18 267	0.48 148	0.21 90	0.15 212	0.33 321	0.20 229	0.55 368	0.39 269	0.36 317	0.39 280	0.67 460	0.32 359	0.88 451	0.24 251	0.09 205	0.07 114	0.08 108	0.07 86	0.09 182	0.10 141

ACV-stereo	0.30 338	0.20 292	0.82 394	0.23 189	0.16 250	0.48 424	0.20 229	0.38 176	0.34 203	0.29 191	0.33 211	0.66 456	0.43 413	0.55 330	0.31 321	0.10 266	0.09 210	0.09 186	0.09 232	0.11 293	0.12 216

ssnet_v2	0.30 338	0.21 300	0.63 322	0.23 189	0.15 212	0.40 383	0.30 400	0.59 408	0.48 366	0.40 367	0.37 255	0.46 376	0.30 330	0.41 271	0.44 388	0.13 361	0.11 265	0.11 313	0.11 318	0.12 333	0.11 175

dad	0.30 338	0.38 437	0.60 307	0.22 138	0.14 152	0.32 314	0.21 255	0.35 139	0.51 391	0.45 408	0.45 347	0.46 376	0.23 224	0.41 271	0.27 287	0.21 448	0.11 265	0.20 446	0.11 318	0.15 379	0.11 175

THIR-Stereo	0.30 338	0.15 185	0.46 127	0.19 29	0.11 38	0.28 243	0.70 487	0.33 123	0.36 228	0.37 333	0.64 437	0.33 274	0.49 436	0.58 343	0.44 388	0.08 134	0.06 46	0.08 108	0.09 232	0.07 55	0.08 53

ADLNet	0.30 338	0.19 279	0.59 300	0.23 189	0.19 333	0.34 337	0.23 316	0.56 377	0.44 323	0.43 395	0.41 300	0.43 356	0.28 304	0.56 336	0.36 355	0.11 303	0.08 171	0.11 313	0.11 318	0.11 293	0.15 280

RAFT + AFF	0.30 338	0.33 409	0.76 374	0.25 270	0.17 280	0.30 277	0.33 419	0.55 368	0.42 300	0.28 167	0.30 171	0.31 256	0.31 348	0.64 380	0.32 329	0.09 205	0.11 265	0.11 313	0.10 285	0.12 333	0.16 295

psm_up	0.30 338	0.21 300	0.58 293	0.26 309	0.18 307	0.32 314	0.27 372	0.57 386	0.45 334	0.38 341	0.41 300	0.45 368	0.40 401	0.59 350	0.32 329	0.11 303	0.12 282	0.13 371	0.12 359	0.11 293	0.11 175

DMCA-RVC	0.30 338	0.27 377	0.93 428	0.28 372	0.17 280	0.30 277	0.21 255	0.43 236	0.36 228	0.40 367	0.38 262	0.39 327	0.36 381	0.44 284	0.34 344	0.13 361	0.10 239	0.16 417	0.12 359	0.13 347	0.11 175

STTStereo	0.30 338	0.24 344	0.83 399	0.25 270	0.17 280	0.30 277	0.24 340	0.49 303	0.39 269	0.39 358	0.41 300	0.44 362	0.28 304	0.41 271	0.30 311	0.13 361	0.13 301	0.13 371	0.16 426	0.12 333	0.12 216

RASNet	0.30 338	0.19 279	0.59 300	0.23 189	0.19 333	0.33 321	0.20 229	0.50 311	0.41 288	0.31 230	0.44 332	0.47 386	0.38 391	0.79 433	0.40 369	0.09 205	0.07 114	0.07 36	0.09 232	0.08 111	0.10 141

DLCB_ROB	0.30 338	0.20 292	0.45 113	0.28 372	0.17 280	0.37 367	0.25 353	0.50 311	0.45 334	0.46 413	0.47 367	0.51 403	0.34 369	0.56 336	0.38 363	0.10 266	0.10 239	0.11 313	0.11 318	0.10 241	0.11 175

DualNet (step1)	0.31 349	0.21 300	0.69 348	0.18 13	0.17 280	0.36 359	0.21 255	0.54 350	0.43 311	0.38 341	0.36 244	0.38 313	0.32 359	0.41 271	0.26 276	0.24 454	0.21 407	0.28 466	0.24 464	0.18 416	0.21 355

iinet-f	0.31 349	0.23 333	1.16 459	0.20 62	0.16 250	0.44 402	0.23 316	0.47 283	0.38 253	0.36 317	0.44 332	0.41 338	0.35 376	0.36 251	0.43 381	0.10 266	0.09 210	0.08 108	0.08 156	0.13 347	0.12 216

ADLNet2	0.31 349	0.23 333	0.77 380	0.23 189	0.18 307	0.36 359	0.24 340	0.55 368	0.54 409	0.33 268	0.38 262	0.45 368	0.31 348	0.70 401	0.36 355	0.10 266	0.08 171	0.09 186	0.09 232	0.12 333	0.11 175

hitnet-ft	0.31 349	0.21 300	0.56 269	0.19 29	0.14 152	0.40 383	0.23 316	0.46 273	0.42 300	0.37 333	0.46 359	0.53 414	0.35 376	0.76 425	0.35 351	0.14 385	0.10 239	0.14 393	0.10 285	0.15 379	0.14 264

FADNet-RVC-Resample	0.31 349	0.32 405	1.16 459	0.27 345	0.17 280	0.33 321	0.21 255	0.49 303	0.40 279	0.36 317	0.38 262	0.34 282	0.27 282	0.54 325	0.27 287	0.10 266	0.10 239	0.14 393	0.13 389	0.13 347	0.18 315

FADNet_RVC	0.31 349	0.35 422	0.98 437	0.24 234	0.16 250	0.30 277	0.17 101	0.52 327	0.39 269	0.30 214	0.38 262	0.30 246	0.29 324	0.54 325	0.33 338	0.14 385	0.14 317	0.14 393	0.16 426	0.21 438	0.24 389

LL-Strereo	0.32 355	0.33 409	0.77 380	0.26 309	0.24 410	0.22 146	0.23 316	0.58 399	0.44 323	0.35 305	0.32 191	0.41 338	0.40 401	0.93 465	0.25 265	0.08 134	0.13 301	0.11 313	0.09 232	0.09 182	0.22 368

SACVNet	0.32 355	0.25 359	0.59 300	0.26 309	0.19 333	0.35 352	0.25 353	0.54 350	0.41 288	0.43 395	0.45 347	0.46 376	0.34 369	0.71 406	0.30 311	0.14 385	0.10 239	0.12 346	0.12 359	0.16 387	0.20 346

CrosDoStereo	0.32 355	0.11 44	0.53 239	0.19 29	0.12 70	0.22 146	1.07 506	0.36 151	0.38 253	0.38 341	0.60 425	0.28 215	0.45 418	0.61 361	0.56 424	0.08 134	0.06 46	0.08 108	0.09 232	0.08 111	0.09 88

DeepStereo_LL	0.32 355	0.11 44	0.53 239	0.19 29	0.12 70	0.22 146	1.07 506	0.36 151	0.38 253	0.38 341	0.60 425	0.28 215	0.45 418	0.61 361	0.56 424	0.08 134	0.06 46	0.08 108	0.09 232	0.08 111	0.09 88

pcwnet_v2	0.32 355	0.16 216	1.22 470	0.23 189	0.19 333	0.32 314	0.19 195	0.61 425	0.61 435	0.37 333	0.45 347	0.35 296	0.29 324	0.37 261	0.26 276	0.14 385	0.11 265	0.12 346	0.11 318	0.14 369	0.18 315

TDLM	0.32 355	0.27 377	0.52 228	0.30 398	0.15 212	0.33 321	0.32 414	0.54 350	0.50 385	0.44 401	0.43 322	0.39 327	0.30 330	0.92 463	0.30 311	0.14 385	0.09 210	0.13 371	0.12 359	0.13 347	0.14 264

NVstereo2D	0.32 355	0.18 267	0.63 322	0.24 234	0.23 396	0.43 397	0.28 387	0.60 418	0.58 424	0.28 167	0.39 280	0.42 349	0.30 330	0.71 406	0.30 311	0.13 361	0.09 210	0.13 371	0.10 285	0.20 432	0.18 315

YMNet	0.33 362	0.26 369	0.64 327	0.28 372	0.23 396	0.48 424	0.27 372	0.54 350	0.47 358	0.49 425	0.56 410	0.51 403	0.30 330	0.41 271	0.44 388	0.13 361	0.16 357	0.13 371	0.12 359	0.14 369	0.14 264

YMNet_1	0.33 362	0.26 369	0.64 327	0.28 372	0.23 396	0.48 424	0.27 372	0.54 350	0.47 358	0.49 425	0.56 410	0.51 403	0.30 330	0.41 271	0.44 388	0.13 361	0.16 357	0.13 371	0.12 359	0.14 369	0.14 264

test_for_model	0.33 362	0.91 495	0.48 148	0.74 495	0.50 480	0.20 95	0.16 73	0.33 123	0.27 114	0.29 191	0.15 36	0.13 28	0.11 38	0.17 17	0.14 47	0.31 474	0.27 452	0.06 2	0.05 12	0.97 508	0.31 435

ttt	0.33 362	0.14 154	0.54 251	0.22 138	0.14 152	0.30 277	0.22 287	0.59 408	0.51 391	0.31 230	0.46 359	0.30 246	0.23 224	0.71 406	1.07 473	0.13 361	0.22 418	0.10 258	0.11 318	0.12 333	0.24 389

fast-acv-ft	0.33 362	0.26 369	0.88 418	0.25 270	0.18 307	0.49 430	0.27 372	0.44 257	0.50 385	0.40 367	0.55 405	0.49 396	0.36 381	0.39 266	0.41 373	0.11 303	0.11 265	0.11 313	0.12 359	0.13 347	0.11 175

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 362	0.25 359	0.82 394	0.22 138	0.17 280	0.46 412	0.28 387	0.53 337	0.53 404	0.43 395	0.57 414	0.44 362	0.31 348	0.50 303	0.48 401	0.10 266	0.06 46	0.08 108	0.06 42	0.11 293	0.12 216

AANet_RVC	0.33 362	0.31 398	0.69 348	0.23 189	0.14 152	0.30 277	0.23 316	0.49 303	0.55 416	0.39 358	0.60 425	0.43 356	0.30 330	0.88 451	0.54 420	0.11 303	0.08 171	0.07 36	0.07 86	0.10 241	0.12 216

PS-NSSS	0.33 362	0.36 428	0.61 313	0.24 234	0.18 307	0.33 321	0.24 340	0.59 408	0.42 300	0.38 341	0.52 390	0.36 301	0.31 348	0.80 436	0.32 329	0.18 434	0.14 317	0.21 448	0.15 416	0.17 401	0.14 264

DISCO	0.33 362	0.16 216	0.55 259	0.26 309	0.16 250	0.48 424	0.25 353	0.52 327	0.58 424	0.38 341	0.45 347	0.63 445	0.37 386	0.65 384	0.50 408	0.10 266	0.07 114	0.09 186	0.08 156	0.13 347	0.13 238

NOSS_ROB	0.33 362	0.24 344	0.49 168	0.27 345	0.16 250	0.34 337	0.19 195	0.55 368	0.50 385	0.34 287	0.37 255	0.42 349	0.30 330	0.93 465	0.25 265	0.19 443	0.20 402	0.24 457	0.22 458	0.17 401	0.25 400

TCMNet	0.34 372	0.28 385	0.81 390	0.29 387	0.30 446	0.40 383	0.28 387	0.53 337	0.49 379	0.38 341	0.46 359	0.40 330	0.30 330	0.61 361	0.42 377	0.14 385	0.13 301	0.15 409	0.14 405	0.18 416	0.19 329

HBP-ISP	0.34 372	0.35 422	0.76 374	0.23 189	0.17 280	0.33 321	0.22 287	0.56 377	0.47 358	0.42 384	0.49 377	0.33 274	0.41 406	0.73 410	0.27 287	0.18 434	0.19 391	0.24 457	0.20 448	0.16 387	0.16 295

AAGNet	0.34 372	0.12 83	0.53 239	0.26 309	0.16 250	0.20 95	0.19 195	0.31 99	0.29 142	0.35 305	0.35 229	0.27 202	0.30 330	0.44 284	2.56 514	0.08 134	0.05 4	0.10 258	0.07 86	0.09 182	0.07 18

FADNet-RVC	0.34 372	0.43 450	0.97 435	0.25 270	0.20 355	0.33 321	0.20 229	0.51 321	0.42 300	0.34 287	0.40 289	0.41 338	0.29 324	0.65 384	0.36 355	0.14 385	0.14 317	0.14 393	0.15 416	0.19 425	0.20 346

FADNet	0.34 372	0.43 450	0.88 418	0.24 234	0.22 385	0.37 367	0.19 195	0.56 377	0.49 379	0.32 255	0.36 244	0.43 356	0.32 359	0.65 384	0.30 311	0.17 423	0.16 357	0.14 393	0.16 426	0.25 453	0.21 355

CVANet_RVC	0.34 372	0.25 359	0.77 380	0.27 345	0.17 280	0.34 337	0.28 387	0.55 368	0.50 385	0.43 395	0.46 359	0.44 362	0.31 348	0.90 456	0.27 287	0.15 399	0.10 239	0.14 393	0.14 405	0.15 379	0.15 280

StereoDRNet	0.34 372	0.28 385	0.70 354	0.28 372	0.21 370	0.43 397	0.30 400	0.63 437	0.51 391	0.47 419	0.40 289	0.48 390	0.31 348	0.58 343	0.44 388	0.12 342	0.10 239	0.12 346	0.11 318	0.13 347	0.13 238

DRN-Test	0.35 379	0.20 292	0.75 370	0.28 372	0.19 333	0.46 412	0.29 393	0.68 459	0.54 409	0.49 425	0.47 367	0.44 362	0.35 376	0.63 375	0.44 388	0.13 361	0.09 210	0.13 371	0.12 359	0.13 347	0.13 238

XPNet_ROB	0.35 379	0.26 369	0.58 293	0.28 372	0.19 333	0.37 367	0.31 409	0.57 386	0.51 391	0.52 436	0.54 400	0.57 423	0.38 391	0.65 384	0.48 401	0.17 423	0.12 282	0.13 371	0.12 359	0.16 387	0.17 312

ff1	0.36 381	0.17 246	0.84 403	0.21 90	0.13 116	0.29 264	0.21 255	0.38 176	0.46 345	0.31 230	0.44 332	0.34 282	0.24 244	0.91 458	1.30 484	0.08 134	0.28 457	0.12 346	0.11 318	0.08 111	0.37 459

Wz-Net-LNSev	0.36 381	0.35 422	1.06 445	0.26 309	0.21 370	0.47 418	0.33 419	0.56 377	0.58 424	0.45 408	0.54 400	0.50 400	0.37 386	0.40 268	0.42 377	0.12 342	0.11 265	0.10 258	0.09 232	0.14 369	0.15 280

FAT-Stereo	0.36 381	0.19 279	0.75 370	0.26 309	0.18 307	0.34 337	0.30 400	0.62 433	0.61 435	0.47 419	0.61 433	0.59 429	0.50 437	0.61 361	0.36 355	0.13 361	0.14 317	0.13 371	0.12 359	0.14 369	0.20 346

CBMV_ROB	0.36 381	0.21 300	0.57 278	0.22 138	0.14 152	0.35 352	0.20 229	0.55 368	0.47 358	0.52 436	0.58 417	0.45 368	0.53 446	0.75 419	0.50 408	0.18 434	0.19 391	0.23 455	0.21 450	0.15 379	0.20 346

ETE_ROB	0.36 381	0.32 405	0.64 327	0.30 398	0.18 307	0.40 383	0.38 441	0.59 408	0.49 379	0.50 430	0.52 390	0.62 441	0.37 386	0.58 343	0.43 381	0.13 361	0.10 239	0.14 393	0.12 359	0.17 401	0.18 315

PSMNet_ROB	0.36 381	0.31 398	0.71 361	0.31 413	0.21 370	0.44 402	0.44 457	0.61 425	0.49 379	0.39 358	0.45 347	0.49 396	0.32 359	0.66 390	0.53 416	0.14 385	0.10 239	0.15 409	0.14 405	0.13 347	0.13 238

CBMV	0.36 381	0.25 359	0.61 313	0.24 234	0.14 152	0.42 393	0.33 419	0.56 377	0.52 402	0.54 445	0.52 390	0.51 403	0.58 453	0.63 375	0.43 381	0.15 399	0.16 357	0.18 434	0.16 426	0.13 347	0.19 329
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 388	0.17 246	0.84 403	0.21 90	0.13 116	0.29 264	0.21 255	0.57 386	0.48 366	0.31 230	0.44 332	0.34 282	0.24 244	0.91 458	1.30 484	0.10 266	0.20 402	0.12 346	0.11 318	0.11 293	0.23 376

xxx	0.37 388	0.17 246	0.84 403	0.21 90	0.13 116	0.29 264	0.21 255	0.57 386	0.48 366	0.31 230	0.44 332	0.34 282	0.24 244	0.91 458	1.30 484	0.10 266	0.20 402	0.12 346	0.11 318	0.11 293	0.23 376

GwcNet	0.37 388	0.29 389	1.12 453	0.25 270	0.24 410	0.48 424	0.27 372	0.58 399	0.60 433	0.39 358	0.54 400	0.51 403	0.34 369	0.60 355	0.46 396	0.13 361	0.12 282	0.12 346	0.11 318	0.13 347	0.15 280

DANet	0.37 388	0.25 359	0.67 341	0.37 446	0.22 385	0.42 393	0.25 353	0.50 311	0.44 323	0.52 436	0.50 380	0.59 429	0.42 410	0.78 429	0.53 416	0.13 361	0.12 282	0.14 393	0.12 359	0.17 401	0.21 355
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 388	0.33 409	0.59 300	0.37 446	0.23 396	0.42 393	0.41 452	0.56 377	0.44 323	0.47 419	0.47 367	0.61 438	0.39 398	0.58 343	0.41 373	0.16 409	0.13 301	0.21 448	0.22 458	0.16 387	0.18 315

APVNet	0.38 393	0.26 369	0.87 412	0.26 309	0.22 385	0.52 439	0.35 425	0.64 442	0.46 345	0.40 367	0.52 390	0.48 390	0.39 398	0.84 445	0.48 401	0.13 361	0.14 317	0.15 409	0.16 426	0.16 387	0.16 295

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 393	0.43 450	0.72 366	0.35 441	0.19 333	0.51 433	0.25 353	0.56 377	0.39 269	0.42 384	0.47 367	0.47 386	0.27 282	0.74 414	0.32 329	0.38 483	0.19 391	0.27 460	0.17 437	0.29 467	0.27 416

RP	0.38 393	0.26 369	0.67 341	0.31 413	0.24 410	0.37 367	0.29 393	0.53 337	0.61 435	0.42 384	0.65 439	0.62 441	0.51 439	0.63 375	0.43 381	0.17 423	0.15 346	0.17 426	0.15 416	0.17 401	0.19 329

RYNet	0.38 393	0.23 333	0.65 332	0.26 309	0.28 433	0.62 456	0.33 419	0.61 425	0.62 439	0.42 384	0.39 280	0.58 428	0.40 401	0.89 453	0.57 426	0.11 303	0.09 210	0.12 346	0.11 318	0.19 425	0.22 368

LALA_ROB	0.38 393	0.31 398	0.65 332	0.30 398	0.21 370	0.46 412	0.39 444	0.63 437	0.54 409	0.53 442	0.52 390	0.69 464	0.36 381	0.52 316	0.48 401	0.18 434	0.11 265	0.16 417	0.14 405	0.17 401	0.16 295

PSMNet-RUCA	0.39 398	0.47 456	0.84 403	0.46 476	0.41 475	0.34 337	0.26 364	0.59 408	0.46 345	0.40 367	0.51 383	0.44 362	0.33 367	0.43 280	0.31 321	0.25 461	0.14 317	0.33 476	0.21 450	0.32 472	0.23 376

1111x	0.39 398	0.17 246	0.80 389	0.23 189	0.15 212	0.33 321	0.27 372	0.62 433	0.48 366	0.32 255	0.43 322	0.40 330	0.29 324	0.86 448	1.60 499	0.09 205	0.23 428	0.09 186	0.12 359	0.10 241	0.23 376

EKT-Stereo	0.39 398	0.13 109	0.53 239	0.42 469	3.94 520	0.22 146	0.17 101	0.38 176	0.30 158	0.21 92	0.20 75	0.23 149	0.15 111	0.30 194	0.18 141	0.10 266	0.08 171	0.09 186	0.08 156	0.09 182	0.12 216

GASNet	0.39 398	0.58 476	1.27 472	0.35 441	0.23 396	0.35 352	0.23 316	0.63 437	0.56 420	0.41 379	0.38 262	0.45 368	0.30 330	0.81 439	0.42 377	0.16 409	0.11 265	0.14 393	0.14 405	0.23 447	0.12 216

Wz-Net-MNSev	0.39 398	0.35 422	0.99 439	0.26 309	0.21 370	0.59 453	0.39 444	0.58 399	0.61 435	0.49 425	0.56 410	0.53 414	0.37 386	0.61 361	0.47 399	0.11 303	0.09 210	0.11 313	0.11 318	0.15 379	0.15 280

xxxx	0.39 398	0.14 154	0.47 133	0.20 62	0.16 250	0.38 373	0.20 229	0.61 425	0.43 311	0.30 214	0.44 332	0.38 313	0.25 257	0.50 303	2.41 512	0.11 303	0.21 407	0.09 186	0.10 285	0.10 241	0.26 412

test_xeample	0.39 398	0.14 154	0.46 127	0.19 29	0.16 250	0.34 337	0.22 287	0.59 408	0.43 311	0.33 268	0.47 367	0.30 246	0.27 282	0.60 355	2.44 513	0.10 266	0.21 407	0.09 186	0.09 232	0.09 182	0.25 400

Syn2CoEx	0.39 398	0.39 441	1.08 450	0.35 441	0.21 370	0.41 388	0.29 393	0.63 437	0.51 391	0.43 395	0.56 410	0.45 368	0.45 418	0.69 398	0.39 367	0.17 423	0.14 317	0.16 417	0.12 359	0.13 347	0.16 295

S-Stereo	0.39 398	0.20 292	1.04 442	0.28 372	0.22 385	0.39 377	0.31 409	0.58 399	0.69 454	0.40 367	0.59 421	0.48 390	0.41 406	0.75 419	0.42 377	0.12 342	0.15 346	0.13 371	0.13 389	0.16 387	0.25 400

stereogan	0.39 398	0.20 292	0.78 384	0.28 372	0.22 385	0.65 461	0.26 364	0.62 433	0.65 444	0.45 408	0.60 425	0.67 460	0.45 418	0.69 398	0.37 361	0.14 385	0.14 317	0.14 393	0.12 359	0.20 432	0.19 329

Nwc_Net	0.39 398	0.29 389	0.84 403	0.32 419	0.24 410	0.45 410	0.30 400	0.67 454	0.51 391	0.39 358	0.70 449	0.59 429	0.48 431	0.61 361	0.45 395	0.16 409	0.12 282	0.19 441	0.21 450	0.14 369	0.15 280

aanetorigin	0.40 409	0.33 409	1.14 456	0.25 270	0.19 333	0.30 277	0.37 433	0.34 130	0.47 358	0.95 482	0.82 464	0.52 410	0.56 450	0.50 303	0.52 412	0.11 303	0.09 210	0.10 258	0.10 285	0.16 387	0.19 329

AF-Net	0.40 409	0.31 398	0.74 367	0.33 430	0.24 410	0.43 397	0.30 400	0.64 442	0.67 448	0.44 401	0.69 448	0.65 452	0.52 441	0.59 350	0.48 401	0.16 409	0.12 282	0.19 441	0.14 405	0.16 387	0.14 264

edge stereo	0.40 409	0.22 318	0.87 412	0.27 345	0.22 385	0.38 373	0.26 364	0.59 408	0.56 420	0.53 442	0.60 425	0.71 468	0.50 437	0.78 429	0.43 381	0.16 409	0.15 346	0.19 441	0.14 405	0.17 401	0.19 329

PA-Net	0.40 409	0.35 422	1.05 443	0.32 419	0.28 433	0.39 377	0.43 455	0.53 337	0.56 420	0.35 305	0.43 322	0.41 338	0.36 381	0.83 444	0.61 433	0.12 342	0.23 428	0.16 417	0.23 462	0.13 347	0.20 346
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 409	0.28 385	0.67 341	0.31 413	0.18 307	0.43 397	0.39 444	0.60 418	0.46 345	0.48 424	0.78 459	0.55 417	0.45 418	0.96 468	0.55 423	0.13 361	0.14 317	0.13 371	0.12 359	0.15 379	0.16 295

RGC	0.41 414	0.35 422	0.76 374	0.35 441	0.28 433	0.41 388	0.29 393	0.60 418	0.55 416	0.47 419	0.64 437	0.63 445	0.47 427	0.74 414	0.46 396	0.16 409	0.15 346	0.21 448	0.21 450	0.19 425	0.21 355

ADCRef	0.41 414	0.33 409	1.05 443	0.26 309	0.21 370	0.49 430	0.27 372	0.54 350	0.51 391	0.51 433	0.59 421	0.35 296	0.47 427	0.54 325	1.35 490	0.09 205	0.08 171	0.12 346	0.12 359	0.12 333	0.13 238

PWC_ROB	0.41 414	0.38 437	0.92 424	0.26 309	0.20 355	0.39 377	0.19 195	0.61 425	0.69 454	0.58 453	0.84 466	0.52 410	0.44 416	0.74 414	0.62 434	0.13 361	0.09 210	0.14 393	0.10 285	0.17 401	0.18 315

PWCDC_ROB	0.41 414	0.41 446	0.77 380	0.34 435	0.21 370	0.43 397	0.20 229	0.60 418	0.90 478	0.44 401	1.24 488	0.36 301	0.38 391	0.56 336	0.48 401	0.18 434	0.11 265	0.11 313	0.10 285	0.20 432	0.16 295

UDG	0.42 418	0.54 467	0.67 341	0.41 466	0.35 462	0.47 418	0.27 372	0.57 386	0.48 366	0.40 367	0.46 359	0.59 429	0.45 418	0.47 296	0.46 396	0.26 463	0.19 391	0.49 485	0.22 458	0.37 476	0.30 431

NCC-stereo	0.42 418	0.31 398	0.87 412	0.32 419	0.29 443	0.47 418	0.37 433	0.68 459	0.53 404	0.42 384	0.58 417	0.57 423	0.52 441	0.75 419	0.54 420	0.18 434	0.14 317	0.18 434	0.25 467	0.17 401	0.18 315

Abc-Net	0.42 418	0.31 398	0.87 412	0.32 419	0.29 443	0.47 418	0.37 433	0.68 459	0.53 404	0.42 384	0.58 417	0.57 423	0.52 441	0.75 419	0.54 420	0.18 434	0.14 317	0.18 434	0.25 467	0.17 401	0.18 315
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	0.42 418	0.44 453	0.92 424	0.24 234	0.16 250	0.45 410	0.40 448	0.58 399	0.50 385	0.54 445	0.63 436	0.52 410	0.51 439	0.91 458	0.66 440	0.17 423	0.17 378	0.17 426	0.15 416	0.15 379	0.21 355
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 422	0.34 418	0.62 317	0.28 372	0.33 457	0.60 454	0.34 423	0.68 459	0.47 358	0.54 445	0.66 441	0.56 421	0.46 425	0.73 410	0.66 440	0.26 463	0.19 391	0.24 457	0.22 458	0.27 462	0.25 400

RTSC	0.43 422	0.37 431	0.95 432	0.30 398	0.20 355	0.50 432	0.23 316	0.65 448	0.86 474	0.56 449	0.54 400	0.51 403	0.36 381	0.71 406	0.92 458	0.13 361	0.14 317	0.11 313	0.13 389	0.18 416	0.19 329

SQANet	0.44 424	0.57 474	0.89 420	0.49 479	0.39 472	0.47 418	0.23 316	0.53 337	0.44 323	0.41 379	0.48 376	0.47 386	0.34 369	0.58 343	0.43 381	0.38 483	0.15 346	0.40 481	0.21 450	0.50 481	0.34 447

Anonymous_2	0.44 424	0.23 333	0.57 278	0.34 435	0.34 459	0.53 442	0.28 387	0.49 303	0.39 269	0.36 317	0.34 221	0.48 390	0.38 391	0.43 280	0.33 338	0.26 463	0.41 486	0.44 483	1.45 518	0.33 474	0.37 459

NaN_ROB	0.44 424	0.38 437	0.94 431	0.30 398	0.20 355	0.52 439	0.49 468	0.61 425	0.60 433	0.56 449	0.47 367	0.49 396	0.42 410	1.24 487	0.76 448	0.12 342	0.18 387	0.12 346	0.13 389	0.12 333	0.18 315

test_sample9	0.45 427	0.21 300	0.69 348	0.18 13	0.17 280	0.36 359	0.21 255	0.54 350	0.43 311	0.38 341	0.36 244	0.38 313	0.32 359	0.70 401	1.01 466	0.24 454	1.93 519	0.28 466	0.24 464	0.18 416	0.21 355

Wz-Net-SNSev	0.45 427	0.53 466	1.42 481	0.31 413	0.21 370	0.44 402	0.45 458	0.64 442	0.68 452	0.46 413	0.66 441	0.62 441	0.40 401	0.78 429	0.65 438	0.12 342	0.11 265	0.12 346	0.13 389	0.17 401	0.19 329

DDUNet	0.45 427	0.60 479	0.71 361	0.45 473	0.39 472	0.46 412	0.32 414	0.53 337	0.44 323	0.46 413	0.53 397	0.57 423	0.38 391	0.51 309	0.43 381	0.34 477	0.21 407	0.56 489	0.25 467	0.41 478	0.36 451

222	0.45 427	0.14 154	0.43 102	0.19 29	0.15 212	0.36 359	0.20 229	0.60 418	0.43 311	0.37 333	0.45 347	0.30 246	0.28 304	0.59 350	3.72 518	0.11 303	0.19 391	0.08 108	0.09 232	0.09 182	0.27 416

SHD	0.45 427	0.34 418	0.89 420	0.37 446	0.28 433	0.46 412	0.23 316	0.72 470	0.96 485	0.65 460	0.61 433	0.61 438	0.48 431	0.64 380	0.69 443	0.16 409	0.16 357	0.16 417	0.16 426	0.21 438	0.25 400

GANetREF_RVC	0.45 427	0.52 464	0.87 412	0.39 457	0.20 355	0.51 433	0.50 470	0.68 459	0.67 448	0.47 419	0.46 359	0.50 400	0.43 413	0.91 458	0.40 369	0.28 469	0.21 407	0.32 473	0.19 444	0.28 465	0.23 376
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
PDISCO_ROB	0.45 427	0.37 431	0.89 420	0.44 471	0.37 467	0.70 464	0.35 425	0.75 474	0.78 466	0.45 408	0.53 397	0.65 452	0.40 401	0.68 397	0.52 412	0.22 451	0.12 282	0.21 448	0.19 444	0.26 457	0.22 368

DeepPrunerF	0.46 434	0.37 431	1.50 485	0.34 435	0.30 446	0.36 359	0.37 433	0.64 442	1.15 498	0.41 379	0.45 347	0.40 330	0.41 406	0.82 440	0.53 416	0.18 434	0.14 317	0.23 455	0.21 450	0.17 401	0.18 315

CC-Net-ROB	0.46 434	0.55 468	0.86 410	0.38 455	0.23 396	0.51 433	0.30 400	0.69 465	0.51 391	0.46 413	0.51 383	0.48 390	0.38 391	0.96 468	0.40 369	0.36 480	0.23 428	0.56 489	0.25 467	0.34 475	0.22 368

FBW_ROB	0.46 434	0.34 418	0.71 361	0.32 419	0.20 355	0.51 433	0.32 414	0.73 471	0.63 441	0.60 454	0.57 414	0.65 452	0.44 416	1.42 498	0.62 434	0.14 385	0.17 378	0.22 453	0.16 426	0.17 401	0.23 376

SDNR	0.47 437	0.29 389	0.92 424	0.24 234	0.37 467	1.27 499	0.17 101	0.54 350	0.58 424	0.44 401	0.85 467	0.55 417	0.28 304	1.19 485	0.52 412	0.23 452	0.24 438	0.17 426	0.13 389	0.19 425	0.26 412

G-Net	0.47 437	0.26 369	1.02 441	0.34 435	0.28 433	0.89 482	0.35 425	0.47 283	0.46 345	0.68 464	1.20 485	0.64 450	0.59 455	0.61 361	0.60 430	0.16 409	0.14 317	0.17 426	0.13 389	0.22 442	0.21 355

XQC	0.47 437	0.45 454	1.07 447	0.40 462	0.28 433	0.58 451	0.38 441	0.67 454	0.76 465	0.53 442	0.47 367	0.59 429	0.47 427	0.74 414	0.80 452	0.18 434	0.14 317	0.18 434	0.16 426	0.26 457	0.24 389

ADCP+	0.48 440	0.36 428	1.47 483	0.26 309	0.22 385	0.57 449	0.40 448	0.56 377	0.54 409	0.46 413	0.52 390	0.46 376	0.53 446	0.59 350	1.93 505	0.10 266	0.08 171	0.11 313	0.11 318	0.14 369	0.15 280

PASM	0.49 441	0.41 446	1.15 457	0.37 446	0.35 462	0.42 393	0.42 453	0.54 350	0.65 444	0.54 445	0.54 400	0.63 445	0.48 431	0.94 467	0.51 411	0.27 467	0.30 469	0.30 469	0.33 479	0.29 467	0.29 428

GCST	0.50 442	0.67 482	0.82 394	1.04 505	0.55 486	0.38 373	0.11 5	0.42 226	0.33 192	0.42 384	0.35 229	0.29 228	0.18 170	0.50 303	0.23 243	0.70 499	0.42 487	0.79 500	0.62 503	0.63 488	0.47 478

SuperB	0.50 442	0.37 431	2.16 503	0.23 189	0.15 212	0.41 388	0.32 414	0.50 311	0.83 471	0.44 401	0.51 383	0.33 274	0.45 418	0.69 398	1.07 473	0.10 266	0.08 171	0.09 186	0.08 156	0.95 507	0.18 315

ADCL	0.50 442	0.30 395	1.15 457	0.28 372	0.19 333	0.77 472	0.64 483	0.57 386	0.73 463	0.57 452	0.73 454	0.55 417	0.60 456	0.66 390	1.53 496	0.11 303	0.10 239	0.13 371	0.13 389	0.15 379	0.16 295

ADCPNet	0.51 445	0.36 428	1.82 497	0.27 345	0.23 396	0.71 465	0.39 444	0.56 377	0.54 409	0.52 436	0.60 425	0.66 456	0.57 452	0.64 380	1.23 480	0.15 399	0.18 387	0.14 393	0.23 462	0.19 425	0.22 368

DPSNet	0.51 445	0.26 369	1.16 459	0.28 372	0.21 370	0.76 469	0.56 478	0.89 491	0.82 470	0.49 425	0.51 383	0.64 450	0.81 478	0.89 453	0.85 456	0.17 423	0.16 357	0.13 371	0.13 389	0.26 457	0.27 416

MDST_ROB	0.51 445	0.16 216	0.97 435	0.31 413	0.21 370	1.35 503	0.34 423	0.80 479	0.59 431	1.09 491	0.74 455	0.49 396	0.37 386	1.31 493	0.60 430	0.14 385	0.12 282	0.16 417	0.13 389	0.13 347	0.18 315

test_sample8	0.52 448	0.21 300	0.69 348	0.18 13	0.17 280	0.36 359	0.21 255	0.57 386	0.38 253	0.63 457	0.39 280	1.16 485	0.68 470	0.70 401	1.01 466	0.24 454	1.93 519	0.28 466	0.24 464	0.18 416	0.21 355

psmorigin	0.52 448	0.29 389	3.10 512	0.24 234	0.19 333	0.39 377	0.24 340	0.52 327	0.45 334	0.66 462	0.68 445	0.70 467	0.52 441	0.86 448	0.49 407	0.15 399	0.17 378	0.13 371	0.14 405	0.16 387	0.23 376

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 450	0.60 479	0.98 437	0.40 462	0.25 423	0.87 480	0.57 479	0.60 418	0.64 443	0.60 454	0.67 443	0.63 445	0.42 410	1.13 480	0.50 408	0.23 452	0.28 457	0.27 460	0.35 481	0.25 453	0.33 444

ADCMid	0.53 450	0.45 454	1.46 482	0.27 345	0.22 385	0.51 433	0.38 441	0.61 425	0.58 424	0.75 469	0.67 443	0.62 441	0.66 469	0.66 390	1.75 501	0.13 361	0.12 282	0.17 426	0.17 437	0.20 432	0.21 355

pmcnn	0.54 452	0.24 344	1.06 445	0.25 270	0.26 427	0.40 383	0.31 409	0.55 368	0.55 416	0.56 449	1.22 487	2.53 511	0.39 398	0.84 445	1.08 475	0.09 205	0.06 46	0.06 2	0.05 12	0.10 241	0.14 264

Wz-Net-TNSev	0.55 453	0.72 484	1.90 498	0.26 309	0.21 370	0.64 460	0.45 458	0.66 452	0.71 458	0.52 436	0.55 405	0.71 468	0.63 466	1.04 475	0.94 461	0.16 409	0.15 346	0.13 371	0.15 416	0.21 438	0.24 389

AnyNet_C32	0.55 453	0.51 463	1.34 476	0.29 387	0.28 433	0.61 455	0.62 482	0.57 386	0.62 439	0.63 457	0.68 445	0.54 416	0.55 448	0.82 440	1.81 502	0.15 399	0.15 346	0.15 409	0.18 442	0.21 438	0.25 400

CSAN	0.55 453	0.47 456	1.19 467	0.37 446	0.23 396	0.57 449	0.61 481	0.65 448	0.72 460	0.65 460	0.78 459	0.66 456	0.65 468	1.41 497	0.77 449	0.21 448	0.17 378	0.20 446	0.21 450	0.18 416	0.21 355

WCMA_ROB	0.55 453	0.27 377	0.76 374	0.26 309	0.22 385	0.62 456	0.36 431	0.57 386	0.58 424	0.97 484	1.40 493	1.28 490	0.94 487	0.80 436	0.80 452	0.20 446	0.17 378	0.16 417	0.16 426	0.19 425	0.29 428

WZ-Net	0.56 457	0.49 462	2.14 502	0.30 398	0.24 410	0.58 451	0.48 465	0.65 448	0.80 468	0.51 433	0.72 451	0.68 462	0.60 456	1.06 477	1.01 466	0.13 361	0.10 239	0.11 313	0.12 359	0.19 425	0.23 376

Consistency-Raft	0.56 457	0.52 464	1.12 453	0.45 473	0.49 479	0.48 424	0.45 458	0.73 471	0.74 464	0.45 408	0.82 464	0.46 376	0.60 456	0.51 309	0.63 437	0.39 485	0.40 484	0.44 483	0.51 494	0.53 484	0.38 466

anonymity	0.57 459	0.55 468	0.74 367	0.48 478	0.63 490	0.56 447	0.43 455	0.71 467	0.51 391	0.64 459	0.55 405	0.57 423	0.61 460	0.65 384	0.57 426	0.55 490	0.55 500	0.50 486	0.54 495	0.51 483	0.61 492

SGM_RVC	0.57 459	0.22 318	0.60 307	0.26 309	0.16 250	0.97 488	0.46 461	0.76 476	0.90 478	1.03 488	0.92 474	1.16 485	0.93 486	1.21 486	0.72 445	0.17 423	0.16 357	0.16 417	0.16 426	0.16 387	0.24 389
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 461	0.48 460	1.35 477	0.38 455	0.37 467	0.96 487	1.13 510	0.84 486	1.05 488	0.50 430	0.70 449	0.45 368	0.61 460	0.63 375	0.62 434	0.26 463	0.28 457	0.14 393	0.13 389	0.20 432	0.44 474

MFN_U_SF_RVC	0.58 461	0.58 476	1.31 475	0.39 457	0.23 396	0.72 466	0.30 400	0.83 484	0.68 452	0.74 468	0.74 455	0.86 474	0.60 456	0.84 445	0.83 454	0.29 470	0.27 452	0.32 473	0.37 485	0.31 469	0.33 444

SANet	0.58 461	0.41 446	1.38 478	0.27 345	0.16 250	0.72 466	0.48 465	0.71 467	1.34 500	0.69 465	0.97 476	0.94 478	0.78 474	0.97 470	0.93 459	0.14 385	0.12 282	0.12 346	0.12 359	0.18 416	0.20 346

otaku	0.60 464	0.73 486	1.13 455	0.64 486	0.45 478	0.73 468	0.37 433	0.67 454	0.67 448	0.52 436	0.75 457	0.66 456	0.46 425	0.74 414	0.59 429	0.55 490	0.34 479	0.56 489	0.36 483	0.65 490	0.49 483

MeshStereo	0.60 464	0.31 398	0.71 361	0.22 138	0.17 280	0.66 462	0.36 431	0.81 481	0.63 441	1.48 510	1.32 490	1.65 497	0.83 479	1.18 484	0.74 446	0.17 423	0.17 378	0.17 426	0.14 405	0.17 401	0.19 329
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
Ntro	0.61 466	0.75 489	1.16 459	0.67 488	0.50 480	0.76 469	0.37 433	0.68 459	0.71 458	0.50 430	0.59 421	0.65 452	0.52 441	0.79 433	0.58 428	0.58 493	0.32 475	0.57 492	0.34 480	0.69 495	0.50 485

PVD	0.62 467	0.41 446	0.93 428	0.44 471	0.39 472	0.63 459	0.51 472	0.86 487	1.27 499	0.93 481	1.09 480	0.81 472	0.85 480	0.89 453	0.89 457	0.21 448	0.23 428	0.22 453	0.19 444	0.28 465	0.41 467

SAMSARA	0.62 467	0.47 456	0.93 428	0.70 491	0.50 480	1.15 494	1.29 513	0.79 478	0.70 456	0.77 473	0.55 405	0.92 477	0.58 453	0.87 450	0.77 449	0.19 443	0.27 452	0.18 434	0.19 444	0.27 462	0.28 423

ADCS	0.62 467	0.56 470	1.54 488	0.30 398	0.25 423	0.56 447	0.46 461	0.71 467	0.86 474	0.77 473	0.72 451	0.68 462	0.62 464	0.82 440	2.33 511	0.17 423	0.16 357	0.16 417	0.17 437	0.23 447	0.27 416

DGSMNet	0.63 470	0.32 405	1.01 440	0.54 482	0.73 496	0.62 456	1.36 514	0.62 433	0.58 424	0.38 341	0.62 435	0.52 410	0.34 369	0.65 384	0.47 399	0.54 489	0.61 506	0.67 494	0.61 502	0.65 490	0.69 502

MSMD_ROB	0.63 470	0.34 418	0.70 354	0.30 398	0.25 423	0.88 481	0.35 425	0.58 399	0.67 448	1.13 492	1.52 497	1.75 500	1.05 492	0.90 456	0.60 430	0.24 454	0.22 418	0.27 460	0.27 474	0.25 453	0.27 416

EDNetEfficient	0.64 472	0.39 441	2.52 505	0.26 309	0.26 427	0.39 377	0.49 468	0.42 226	1.06 489	1.38 499	0.86 468	0.61 438	0.97 488	0.66 390	1.62 500	0.11 303	0.10 239	0.10 258	0.12 359	0.20 432	0.19 329

FCDSN-DC	0.67 473	0.38 437	0.83 399	0.37 446	0.30 446	0.66 462	0.37 433	0.69 465	0.70 456	1.15 494	1.53 498	1.70 499	1.38 501	1.00 471	0.83 454	0.24 454	0.22 418	0.27 460	0.26 471	0.27 462	0.32 440
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 473	0.94 497	1.63 490	0.77 496	1.19 513	0.53 442	0.25 353	0.61 425	0.72 460	0.70 466	0.60 425	0.69 464	0.90 484	0.80 436	0.52 412	0.27 467	0.13 301	0.74 497	0.31 478	0.68 493	0.44 474

AnyNet_C01	0.68 475	0.69 483	2.64 507	0.33 430	0.27 432	0.93 483	0.64 483	0.66 452	0.65 444	0.70 466	0.97 476	0.75 470	0.63 466	1.01 472	1.52 495	0.17 423	0.16 357	0.17 426	0.17 437	0.24 451	0.28 423

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 476	0.73 486	1.26 471	0.47 477	0.28 433	1.42 505	0.60 480	0.82 482	0.94 484	0.85 477	0.86 468	0.88 476	0.70 471	1.32 494	0.75 447	0.37 481	0.30 469	0.34 477	0.36 483	0.44 479	0.42 470

FC-DCNN	0.73 477	0.33 409	0.84 403	0.33 430	0.28 433	0.82 478	0.40 448	0.82 482	0.83 471	1.43 502	1.60 501	1.97 502	1.38 501	1.10 479	0.93 459	0.24 454	0.22 418	0.27 460	0.26 471	0.26 457	0.32 440

MFMNet_re	0.74 478	0.84 491	1.16 459	0.64 486	0.70 495	0.79 474	0.71 488	0.77 477	0.85 473	0.79 475	0.86 468	0.69 464	0.80 476	0.73 410	0.65 438	0.66 497	0.59 504	0.61 493	0.58 500	0.68 493	0.71 503

NVStereoNet_ROB	0.74 478	0.64 481	1.20 469	0.55 483	0.43 477	0.54 446	0.48 465	0.75 474	0.87 477	0.88 478	1.72 504	1.06 482	1.03 491	1.29 491	0.98 465	0.35 479	0.42 487	0.41 482	0.48 489	0.38 477	0.43 472
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 478	0.72 484	1.18 466	0.52 481	0.57 488	0.76 469	0.50 470	0.80 479	0.66 447	0.97 484	0.88 471	0.94 478	0.74 472	1.08 478	1.04 471	0.58 493	0.51 494	0.50 486	0.50 493	0.56 485	0.72 504
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 481	0.33 409	0.82 394	0.33 430	0.28 433	0.85 479	0.40 448	0.88 489	0.86 474	1.46 504	1.65 502	2.08 504	1.40 503	1.14 482	0.95 462	0.24 454	0.22 418	0.27 460	0.26 471	0.26 457	0.32 440

RainbowNet	0.76 482	1.00 501	1.29 473	0.82 497	0.63 490	0.79 474	0.52 473	0.83 484	0.93 481	0.61 456	0.79 462	0.79 471	0.62 464	0.82 440	0.67 442	0.80 504	0.55 500	0.79 500	0.49 490	0.81 499	0.62 493

ACVNet-4b	0.76 482	0.90 494	1.67 492	0.73 492	0.51 484	0.80 477	0.31 409	0.74 473	0.81 469	0.51 433	0.72 451	0.94 478	0.43 413	1.01 472	1.32 488	1.18 516	0.22 418	0.77 498	0.45 488	0.70 496	0.50 485

ACVNet_1	0.77 484	0.92 496	1.79 496	0.73 492	0.53 485	0.78 473	0.42 453	0.88 489	0.90 478	0.75 469	0.76 458	1.32 491	0.80 476	1.04 475	0.70 444	0.57 492	0.32 475	0.72 496	0.35 481	0.70 496	0.50 485

ELAS_RVC	0.80 485	0.40 444	1.10 452	0.40 462	0.35 462	0.93 483	1.10 509	0.87 488	1.12 496	1.40 500	1.39 491	1.27 489	1.55 509	1.13 480	1.13 476	0.29 470	0.27 452	0.30 469	0.28 475	0.31 469	0.36 451
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 485	0.40 444	0.91 423	0.39 457	0.35 462	1.52 507	0.81 496	0.97 493	0.98 486	1.47 509	1.58 500	1.19 487	1.33 500	1.01 472	1.21 479	0.29 470	0.27 452	0.30 469	0.29 477	0.32 472	0.36 451
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	0.81 487	0.56 470	4.76 515	0.37 446	0.30 446	1.11 491	0.52 473	0.67 454	1.07 490	0.76 471	0.91 472	0.60 435	0.61 460	1.64 501	1.24 481	0.15 399	0.13 301	0.15 409	0.15 416	0.22 442	0.24 389

RTSA	0.81 487	0.56 470	4.76 515	0.37 446	0.30 446	1.11 491	0.52 473	0.67 454	1.07 490	0.76 471	0.91 472	0.60 435	0.61 460	1.64 501	1.24 481	0.15 399	0.13 301	0.15 409	0.15 416	0.22 442	0.24 389

IMH-64-1	0.94 489	0.95 498	1.07 447	0.98 502	0.76 497	0.93 483	0.72 489	1.30 499	1.11 494	0.91 479	1.45 494	1.14 483	1.00 489	1.25 489	0.97 463	0.77 500	0.51 494	0.97 504	0.55 498	0.90 501	0.66 499

IMH-64	0.94 489	0.95 498	1.07 447	0.98 502	0.76 497	0.93 483	0.72 489	1.30 499	1.11 494	0.91 479	1.45 494	1.14 483	1.00 489	1.25 489	0.97 463	0.77 500	0.51 494	0.97 504	0.55 498	0.90 501	0.66 499

ACVNet_2	0.94 489	0.98 500	1.71 494	0.83 498	0.63 490	1.02 489	0.64 483	1.16 497	1.43 503	1.02 486	1.39 491	1.47 494	0.86 482	1.16 483	0.79 451	0.63 496	0.43 490	0.78 499	0.49 490	0.80 498	0.57 490

U	1.02 492	0.10 22	0.26 14	0.22 138	3.66 519	6.41 522	0.13 12	0.22 17	0.21 36	0.11 5	0.11 6	0.10 6	0.09 9	0.12 1	0.11 1	0.07 33	0.05 4	5.35 526	2.86 523	0.07 55	0.06 6

WAO-7	1.05 493	1.00 501	1.19 467	0.83 498	0.67 494	1.22 497	0.84 498	1.43 503	1.56 504	1.13 492	1.75 505	1.46 493	1.25 497	1.56 500	1.28 483	0.61 495	0.62 509	0.70 495	0.68 505	0.66 492	0.62 493

MADNet+	1.05 493	1.26 511	4.77 518	0.73 492	0.50 480	1.25 498	0.97 501	1.05 494	0.93 481	0.67 463	0.78 459	0.87 475	0.85 480	2.14 511	1.83 503	0.40 486	0.42 487	0.32 473	0.28 475	0.45 480	0.43 472

PWCK	1.05 493	1.29 512	2.12 501	0.92 500	0.42 476	1.27 499	1.01 503	1.14 496	1.14 497	1.16 495	1.14 483	1.25 488	0.90 484	1.77 506	1.15 477	0.89 507	0.51 494	0.87 502	0.54 495	1.02 510	0.57 490

IMH	1.09 496	1.04 504	1.29 473	1.03 504	0.79 500	1.11 491	0.69 486	1.40 502	1.42 502	1.02 486	1.71 503	1.42 492	1.19 496	1.78 507	1.03 470	1.14 514	0.56 503	1.00 506	0.58 500	0.93 504	0.68 501

WAO-6	1.11 497	1.01 503	1.17 465	0.96 501	0.79 500	1.30 501	0.78 493	1.36 501	1.99 509	1.04 489	1.54 499	1.59 496	1.27 498	1.37 496	1.30 484	0.78 502	0.55 500	1.03 508	0.75 509	0.87 500	0.72 504

SGM+DAISY	1.12 498	0.86 492	1.64 491	0.68 489	0.80 503	1.68 509	1.68 518	1.08 495	1.10 492	1.53 511	1.76 506	1.47 494	1.53 508	1.24 487	1.42 494	0.66 497	0.65 511	0.52 488	0.54 495	0.57 486	0.91 511

LVE	1.18 499	1.16 506	1.67 492	1.04 505	0.81 504	1.32 502	0.82 497	1.49 505	1.94 507	1.08 490	1.90 507	1.89 501	1.07 493	1.51 499	1.04 471	0.96 510	0.61 506	0.94 503	0.69 506	0.92 503	0.79 509

JetBlue	1.20 500	0.89 493	2.53 506	0.59 484	0.76 497	3.16 518	2.09 519	1.16 497	0.93 481	0.95 482	1.12 482	1.65 497	1.27 498	2.15 512	1.87 504	0.43 488	0.37 482	0.38 479	0.39 487	0.62 487	0.63 495

Dean	1.22 501	1.17 507	1.97 499	1.04 505	0.79 500	1.21 496	0.76 491	1.51 506	1.96 508	1.30 498	1.98 509	2.14 505	1.18 495	1.30 492	1.15 477	0.83 505	0.61 506	1.01 507	0.69 506	0.97 508	0.77 508

TorneroNet-64	1.47 502	1.15 505	1.51 486	1.11 510	0.86 507	2.27 514	0.76 491	1.84 512	3.76 516	1.29 496	2.22 513	2.68 513	1.46 504	1.81 508	1.55 497	0.79 503	0.51 494	1.10 509	0.67 504	1.31 513	0.81 510

notaker	1.49 503	1.44 515	1.77 495	1.42 515	1.08 511	1.19 495	0.87 500	1.51 506	1.40 501	1.53 511	3.41 518	2.40 509	1.94 511	1.83 509	1.57 498	1.14 514	0.69 515	1.38 516	0.88 512	1.39 516	1.03 514

WAO-8	1.50 504	1.22 509	1.39 479	1.10 508	0.85 505	2.15 511	0.78 493	1.84 512	3.76 516	1.46 504	2.18 511	2.15 506	1.50 506	3.20 518	1.35 490	0.92 508	0.66 512	1.10 509	0.79 510	0.94 505	0.74 506

Venus	1.50 504	1.22 509	1.39 479	1.10 508	0.85 505	2.15 511	0.78 493	1.84 512	3.76 516	1.46 504	2.18 511	2.15 506	1.50 506	3.20 518	1.35 490	0.92 508	0.66 512	1.10 509	0.79 510	0.94 505	0.74 506

SGM-ForestM	1.59 506	0.56 470	1.52 487	0.41 466	0.34 459	2.77 516	1.67 517	1.69 510	1.73 506	2.48 516	2.27 514	6.02 523	2.90 517	3.08 516	2.83 515	0.25 461	0.30 469	0.19 441	0.20 448	0.18 416	0.45 477

UNDER WATER-64	1.61 507	1.30 513	2.93 511	1.33 513	0.96 509	2.20 513	1.25 512	1.47 504	3.15 513	1.46 504	1.31 489	2.61 512	2.22 513	1.69 503	1.93 505	1.13 513	0.67 514	1.29 514	0.94 513	1.26 511	1.09 515

MANE	1.63 508	0.58 476	1.16 459	0.59 484	0.60 489	2.71 515	1.53 515	2.63 519	3.62 515	2.33 515	3.26 517	3.66 517	2.98 518	2.26 514	2.26 510	0.37 481	0.40 484	0.31 472	0.49 490	0.31 469	0.63 495

UNDER WATER	1.64 509	1.34 514	2.72 509	1.40 514	1.04 510	1.70 510	1.14 511	1.57 509	3.58 514	1.46 504	1.46 496	2.82 514	2.43 514	1.74 504	2.04 508	1.08 512	0.63 510	1.31 515	0.94 513	1.29 512	1.10 516

LSM	1.68 510	0.48 460	2.91 510	2.28 521	17.60 531	0.52 439	0.55 477	0.65 448	0.78 466	0.84 476	1.11 481	0.63 445	0.55 448	0.79 433	0.53 416	0.16 409	0.25 441	0.18 434	0.21 450	0.25 453	2.37 522

ktn	1.80 511	1.46 516	1.49 484	1.44 516	1.14 512	1.50 506	1.07 506	1.53 508	3.90 519	2.77 518	4.62 519	3.42 516	1.49 505	1.74 504	1.40 493	1.45 518	0.77 516	1.46 517	0.99 515	1.41 517	1.00 513

LE_ROB	1.82 512	0.39 441	3.15 513	0.50 480	0.55 486	0.79 474	1.00 502	0.89 491	6.48 523	7.40 525	2.07 510	2.07 503	5.08 521	1.33 495	3.96 519	0.11 303	0.09 210	0.12 346	0.11 318	0.11 293	0.13 238

KSHMR	1.92 513	1.47 517	1.97 499	1.48 517	1.22 514	1.39 504	1.06 505	1.81 511	5.83 522	1.43 502	5.56 522	2.95 515	1.17 494	2.24 513	1.33 489	1.29 517	1.13 517	1.47 518	1.11 517	1.37 515	1.21 517

TorneroNet	2.26 514	1.20 508	1.55 489	1.15 512	0.91 508	5.84 519	0.84 498	2.12 516	8.45 525	2.59 517	5.32 521	3.84 518	2.15 512	1.84 510	1.98 507	0.88 506	0.54 499	1.16 513	0.74 508	1.31 513	0.91 511

MADNet++	2.34 515	1.81 518	2.24 504	2.15 520	1.97 518	2.79 517	2.19 520	2.42 518	2.26 510	2.79 519	2.70 516	2.43 510	2.60 516	3.18 517	3.32 516	2.19 520	1.97 521	1.93 519	1.62 519	2.02 519	2.10 520

JetRed	2.35 516	2.70 520	6.11 519	1.14 511	1.38 516	6.03 521	3.61 521	2.12 516	1.72 505	1.99 514	1.97 508	2.15 506	1.59 510	2.49 515	4.19 520	1.05 511	1.60 518	1.10 509	1.02 516	1.72 518	1.41 519

HanzoNet	3.08 517	1.87 519	2.70 508	1.81 518	1.34 515	1.60 508	1.05 504	2.06 515	2.62 512	5.63 522	5.12 520	5.96 522	7.09 523	4.39 523	3.43 517	3.29 522	2.06 523	1.98 521	2.94 524	2.47 520	2.15 521

coex-ft	3.48 518	0.81 490	48.53 539	0.24 234	0.19 333	0.53 442	0.47 464	0.49 303	2.36 511	7.18 524	1.20 485	0.96 481	2.53 515	0.75 419	2.14 509	0.13 361	0.15 346	0.14 393	0.12 359	0.22 442	0.47 478

TCMNet-wrong-test	4.33 519	5.65 525	4.76 515	11.36 529	10.39 526	5.87 520	4.45 523	4.24 522	1.10 492	1.93 513	2.43 515	6.07 524	3.54 519	3.87 521	4.51 521	2.00 519	0.47 492	1.96 520	1.68 520	5.78 525	4.48 524

tt	4.71 520	0.11 44	3.94 514	2.06 519	1.54 517	10.14 527	16.85 528	9.28 528	4.99 520	1.41 501	1.05 479	4.68 519	4.89 520	3.36 520	5.86 524	5.73 526	9.15 531	2.23 522	2.51 522	3.02 521	1.34 518

BEATNet-Init1	4.91 521	3.27 521	14.39 531	0.69 490	0.65 493	10.19 528	3.83 522	5.04 523	5.11 521	8.73 526	8.52 524	13.95 533	7.66 524	7.79 526	5.79 523	0.32 476	0.34 479	0.34 477	0.38 486	0.64 489	0.64 497

DPSimNet_ROB	6.21 522	5.16 522	9.50 521	5.59 524	5.56 521	7.64 523	10.02 525	4.07 521	7.33 524	6.84 523	6.26 523	7.17 525	10.55 525	4.07 522	5.68 522	5.50 525	4.29 524	5.24 525	3.66 525	4.05 522	5.96 525

EDNetEfficientorigin	7.48 523	0.57 474	139.59 541	0.25 270	0.17 280	0.44 402	0.30 400	0.48 294	1.04 487	1.29 496	1.02 478	0.82 473	0.87 483	0.76 425	1.02 469	0.10 266	0.09 210	0.12 346	0.11 318	0.22 442	0.25 400

DGTPSM_ROB	8.38 524	5.24 523	10.71 529	5.32 523	10.19 524	8.34 524	23.49 532	6.11 525	13.43 531	4.93 520	10.93 529	5.64 520	10.55 525	6.17 524	12.73 528	3.74 523	7.56 526	3.68 523	7.24 528	4.09 523	7.49 526

DPSMNet_ROB	8.44 525	5.25 524	10.87 530	5.59 524	10.27 525	8.34 524	23.51 533	6.12 526	13.47 532	4.96 521	10.94 530	5.65 521	10.55 525	6.25 525	12.77 529	4.01 524	7.62 527	3.75 524	7.27 529	4.16 524	7.54 527

DLNR_Zeroshot_test	10.53 526	12.28 532	20.32 533	105.84 541	23.88 538	0.14 9	0.13 12	3.20 520	0.20 23	0.16 45	0.23 109	0.16 72	0.10 24	0.32 214	0.16 93	2.54 521	0.32 475	0.07 36	0.07 86	40.17 539	0.28 423

LRCNet_RVC	10.94 527	14.45 534	9.66 522	15.38 530	8.02 523	1.08 490	0.35 425	8.72 527	0.72 460	12.63 533	15.84 533	9.73 526	6.52 522	8.58 527	6.38 525	20.33 537	5.39 525	23.79 535	21.95 534	15.35 532	13.96 534

DPSM_ROB	11.46 528	9.79 530	10.18 524	11.11 527	11.31 527	19.08 535	27.38 535	13.42 533	14.23 534	10.34 530	11.13 531	10.97 531	11.33 532	11.89 533	13.49 530	6.74 528	8.19 529	6.00 527	7.05 526	7.74 526	7.76 528

DPSM	11.46 528	9.79 530	10.18 524	11.11 527	11.31 527	19.08 535	27.38 535	13.42 533	14.23 534	10.34 530	11.13 531	10.97 531	11.33 532	11.89 533	13.49 530	6.74 528	8.19 529	6.00 527	7.05 526	7.74 526	7.76 528

xxxxx1	15.30 530	9.78 527	10.23 526	20.34 533	19.47 532	17.10 530	23.00 529	10.36 529	11.04 527	9.25 527	9.66 525	10.74 528	10.66 528	10.60 529	13.72 532	8.14 530	9.35 532	31.88 538	44.61 538	12.63 529	13.46 531

tt_ll	15.30 530	9.78 527	10.23 526	20.34 533	19.47 532	17.10 530	23.00 529	10.36 529	11.04 527	9.25 527	9.66 525	10.74 528	10.66 528	10.60 529	13.72 532	8.14 530	9.35 532	31.88 538	44.61 538	12.63 529	13.46 531

ff	15.30 530	9.78 527	10.23 526	20.34 533	19.47 532	17.10 530	23.00 529	10.36 529	11.04 527	9.25 527	9.66 525	10.74 528	10.66 528	10.60 529	13.72 532	8.14 530	9.35 532	31.88 538	44.61 538	12.63 529	13.46 531

PML	15.86 533	13.12 533	7.07 520	5.22 522	7.66 522	32.93 537	64.30 540	5.37 524	10.12 526	25.87 539	67.29 540	20.25 535	13.20 534	10.09 528	6.81 526	5.94 527	2.00 522	6.03 529	2.18 521	9.13 528	2.62 523

Anonymous_1	16.44 534	9.26 526	9.67 523	10.63 526	14.54 529	18.62 534	26.98 534	12.68 532	13.53 533	10.78 532	10.37 528	10.15 527	10.66 528	10.99 532	12.64 527	15.61 536	7.73 528	16.87 533	43.01 537	56.14 540	7.86 530

HaxPig	17.72 535	20.23 538	19.76 532	16.55 531	16.52 530	9.46 526	9.42 524	14.48 535	13.31 530	18.59 534	18.67 534	17.39 534	16.68 535	17.07 535	16.43 535	21.99 538	20.86 538	22.28 534	21.55 533	21.30 536	21.88 538

MEDIAN_ROB	21.20 536	24.56 539	23.42 537	19.57 532	19.62 535	13.29 529	11.21 526	18.04 536	17.02 536	22.07 538	21.92 535	20.84 536	20.24 536	21.02 536	19.68 536	25.59 539	24.08 539	26.20 536	25.19 535	25.31 537	25.19 539

CasAABBNet	23.04 537	19.69 535	20.32 533	22.42 536	22.73 536	38.35 538	55.23 539	26.99 538	28.74 539	20.67 536	22.28 537	22.11 537	22.86 537	23.84 537	27.17 539	13.52 533	16.47 536	12.08 530	14.21 531	15.57 533	15.60 535

Selective-RAFT-Error	23.11 538	19.77 536	20.60 535	22.49 537	22.80 537	38.46 540	55.19 538	27.13 540	28.90 540	20.73 537	22.38 538	22.11 537	22.91 539	23.94 538	27.18 540	13.54 534	16.57 537	12.09 531	14.21 531	15.61 534	15.65 536

LSM0	24.21 539	19.88 537	22.33 536	24.42 538	40.13 540	38.41 539	54.99 537	27.05 539	28.61 538	20.59 535	22.00 536	22.29 539	22.86 537	24.12 539	27.16 538	13.59 535	16.33 535	12.13 532	14.08 530	15.72 535	17.53 537

AVERAGE_ROB	25.43 540	29.01 540	27.22 538	24.60 539	24.16 539	17.78 533	12.87 527	22.39 537	21.40 537	26.72 540	26.08 539	25.18 540	24.52 540	25.07 540	23.57 537	29.94 540	28.36 540	30.60 537	29.57 536	29.83 538	29.66 540

test_example2	100.95 541	107.33 541	67.16 540	98.17 540	106.88 541	89.44 541	101.34 541	37.23 541	97.88 541	129.56 541	131.26 541	65.41 541	67.34 541	91.22 541	79.29 541	143.32 541	199.32 541	81.12 541	102.17 541	121.89 541	101.70 541

ccccc		256.25 542		351.50 542	361.31 542	144.22 542		153.19 542		152.98 542		161.94 542		268.06 542		387.64 542	346.97 542	244.11 542	219.32 542	413.57 542

Low-res two-view benchmark