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

SGD-Stereo	0.12 8	0.08 2	0.18 1	0.17 6	0.07 1	0.17 43	0.13 19	0.19 14	0.17 11	0.12 19	0.13 25	0.11 18	0.12 65	0.19 41	0.12 9	0.08 145	0.04 1	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.05 1

FoundationStereo	0.13 12	0.08 2	0.18 1	0.29 399	0.30 458	0.12 6	0.13 19	0.12 1	0.18 17	0.09 1	0.08 6	0.10 8	0.08 5	0.14 2	0.11 1	0.07 39	0.31 485	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.06 6

LGtest1	0.10 1	0.09 14	0.19 3	0.18 15	0.09 10	0.13 10	0.09 2	0.17 4	0.13 6	0.10 7	0.08 6	0.09 4	0.09 16	0.16 8	0.12 9	0.08 145	0.06 48	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.08 60

111111	0.13 12	0.08 2	0.20 4	0.20 70	0.13 127	0.13 10	0.10 5	0.23 26	0.17 11	0.11 9	0.13 25	0.12 26	0.08 5	0.19 41	0.12 9	0.07 39	0.16 367	0.06 2	0.04 1	0.08 122	0.16 306

MonSter	0.13 12	0.09 14	0.20 4	0.17 6	0.09 10	0.15 17	0.12 15	0.25 52	0.20 32	0.09 1	0.11 14	0.08 1	0.07 2	0.20 54	0.13 26	0.05 1	0.24 450	0.05 1	0.09 244	0.05 1	0.13 249

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 12	0.15 195	0.21 6	0.27 357	0.09 10	0.15 17	0.13 19	0.23 26	0.21 45	0.12 19	0.11 14	0.10 8	0.13 91	0.22 78	0.13 26	0.07 39	0.05 4	0.06 2	0.05 19	0.07 66	0.07 19

DEFOM-Stereo	0.11 2	0.10 31	0.21 6	0.18 15	0.09 10	0.21 127	0.14 37	0.14 2	0.17 11	0.11 9	0.10 11	0.09 4	0.08 5	0.21 62	0.12 9	0.06 2	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.06 6

LG-Stereo_L2	0.11 2	0.09 14	0.22 8	0.18 15	0.10 32	0.12 6	0.13 19	0.18 7	0.14 9	0.10 7	0.07 3	0.08 1	0.08 5	0.17 19	0.11 1	0.06 2	0.08 174	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.07 19

LG-Stereo_L1	0.11 2	0.09 14	0.22 8	0.18 15	0.10 32	0.12 6	0.13 19	0.18 7	0.12 2	0.09 1	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 28	0.11 1	0.06 2	0.10 246	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.07 19

MLG-Stereo_test3	0.11 2	0.08 2	0.22 8	0.19 35	0.10 32	0.16 29	0.11 8	0.18 7	0.13 6	0.11 9	0.07 3	0.10 8	0.08 5	0.14 2	0.12 9	0.07 39	0.09 214	0.06 2	0.04 1	0.06 12	0.08 60

castereo	0.14 17	0.11 53	0.22 8	0.19 35	0.10 32	0.20 102	0.19 205	0.32 117	0.28 134	0.13 24	0.18 68	0.16 81	0.16 136	0.16 8	0.14 56	0.07 39	0.06 48	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.07 19

CES	0.14 17	0.08 2	0.24 12	0.17 6	0.23 408	0.18 60	0.15 56	0.24 40	0.20 32	0.14 35	0.18 68	0.14 59	0.10 31	0.19 41	0.12 9	0.07 39	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.08 122	0.20 358

castereo++	0.14 17	0.13 119	0.25 13	0.19 35	0.10 32	0.27 236	0.13 19	0.24 40	0.26 107	0.11 9	0.13 25	0.16 81	0.10 31	0.18 28	0.11 1	0.07 39	0.08 174	0.07 45	0.06 51	0.05 1	0.07 19

GIP-stereo	0.16 47	0.12 93	0.25 13	0.24 246	0.22 397	0.15 17	0.14 37	0.32 117	0.21 45	0.11 9	0.16 49	0.13 37	0.09 16	0.20 54	0.13 26	0.07 39	0.13 309	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.32 452

mms	0.15 31	0.14 164	0.25 13	0.20 70	0.15 224	0.17 43	0.17 110	0.21 19	0.19 23	0.14 35	0.18 68	0.14 59	0.09 16	0.26 134	0.15 84	0.06 2	0.07 117	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.19 341

RSM++	0.14 17	0.11 53	0.25 13	0.32 431	0.17 292	0.17 43	0.15 56	0.23 26	0.21 45	0.12 19	0.12 20	0.14 59	0.09 16	0.21 62	0.13 26	0.06 2	0.05 4	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.11 184

RSM	0.14 17	0.11 53	0.25 13	0.29 399	0.16 262	0.16 29	0.15 56	0.24 40	0.20 32	0.13 24	0.13 25	0.15 73	0.09 16	0.22 78	0.13 26	0.06 2	0.06 48	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.11 184

MLG-Stereo_test1	0.11 2	0.09 14	0.26 18	0.18 15	0.11 47	0.15 17	0.11 8	0.17 4	0.11 1	0.09 1	0.06 1	0.10 8	0.07 2	0.17 19	0.12 9	0.06 2	0.15 355	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.07 19

MLG-Stereo	0.11 2	0.08 2	0.26 18	0.19 35	0.09 10	0.15 17	0.11 8	0.18 7	0.13 6	0.09 1	0.06 1	0.10 8	0.08 5	0.18 28	0.12 9	0.06 2	0.16 367	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.07 19

S2M2	0.13 12	0.12 93	0.26 18	0.17 6	0.12 80	0.12 6	0.07 1	0.18 7	0.21 45	0.12 19	0.15 45	0.14 59	0.12 65	0.16 8	0.15 84	0.13 373	0.09 214	0.09 197	0.10 297	0.11 305	0.09 96

IGEV-RUCA	0.21 153	0.09 14	0.26 18	0.20 70	0.19 345	0.28 254	0.23 328	0.24 40	0.22 53	0.21 102	0.23 119	0.29 239	0.48 443	0.26 134	0.19 176	0.09 217	0.08 174	0.18 446	0.14 417	0.18 428	0.19 341

dual_stereo	0.18 70	0.08 2	0.26 18	0.21 101	0.32 468	0.11 2	0.13 19	0.27 59	0.20 32	0.11 9	0.09 10	0.10 8	0.08 5	0.20 54	0.14 56	0.07 39	0.45 503	0.06 2	0.05 19	0.05 1	0.65 510

U	1.02 503	0.10 31	0.26 18	0.22 150	3.66 531	6.41 534	0.13 19	0.22 25	0.21 45	0.11 9	0.11 14	0.10 8	0.09 16	0.12 1	0.11 1	0.07 39	0.05 4	5.35 539	2.86 536	0.07 66	0.06 6

IGEV-Stereo+	0.14 17	0.08 2	0.26 18	0.18 15	0.14 164	0.09 1	0.10 5	0.16 3	0.17 11	0.14 35	0.08 6	0.10 8	0.10 31	0.22 78	0.14 56	0.07 39	0.15 355	0.06 2	0.06 51	0.16 399	0.29 440

trnet	0.14 17	0.09 14	0.26 18	0.15 2	0.07 1	0.21 127	0.12 15	0.25 52	0.26 107	0.16 54	0.21 102	0.15 73	0.13 91	0.19 41	0.14 56	0.09 217	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.06 12	0.06 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 17	0.10 31	0.27 26	0.21 101	0.11 47	0.16 29	0.14 37	0.24 40	0.17 11	0.17 65	0.20 84	0.18 103	0.11 47	0.16 8	0.17 125	0.07 39	0.08 174	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.09 96

IGEV-Stereo++	0.15 31	0.09 14	0.27 26	0.21 101	0.13 127	0.14 12	0.11 8	0.23 26	0.19 23	0.15 47	0.14 41	0.11 18	0.11 47	0.19 41	0.12 9	0.06 2	0.21 419	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.28 435

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 70	0.15 195	0.27 26	0.20 70	0.13 127	0.24 196	0.17 110	0.31 110	0.37 255	0.43 407	0.17 58	0.13 37	0.12 65	0.20 54	0.16 102	0.08 145	0.07 117	0.09 197	0.07 98	0.09 194	0.08 60

CREStereo	0.14 17	0.09 14	0.27 26	0.14 1	0.08 4	0.22 155	0.15 56	0.26 56	0.26 107	0.16 54	0.21 102	0.14 59	0.13 91	0.19 41	0.14 56	0.09 217	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.07 66	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
LG-G_1	0.12 8	0.08 2	0.28 30	0.20 70	0.09 10	0.21 127	0.09 2	0.20 16	0.12 2	0.11 9	0.10 11	0.11 18	0.10 31	0.22 78	0.11 1	0.07 39	0.09 214	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.12 225

LG-G	0.12 8	0.08 2	0.28 30	0.20 70	0.09 10	0.21 127	0.09 2	0.20 16	0.12 2	0.11 9	0.10 11	0.11 18	0.10 31	0.22 78	0.11 1	0.07 39	0.09 214	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.12 225

xyz-stereo-finetune	0.17 61	0.17 257	0.29 32	0.17 6	0.08 4	0.24 196	0.21 266	0.30 94	0.32 187	0.19 85	0.22 111	0.19 113	0.15 120	0.30 203	0.22 234	0.06 2	0.06 48	0.08 117	0.06 51	0.06 12	0.07 19

MLG-Stereo_test2	0.12 8	0.09 14	0.29 32	0.21 101	0.12 80	0.16 29	0.11 8	0.17 4	0.12 2	0.11 9	0.08 6	0.11 18	0.06 1	0.16 8	0.11 1	0.08 145	0.13 309	0.06 2	0.04 1	0.06 12	0.09 96

SMoEStereo_RVC	0.14 17	0.15 195	0.29 32	0.19 35	0.10 32	0.19 72	0.17 110	0.21 19	0.21 45	0.15 47	0.13 25	0.12 26	0.11 47	0.25 115	0.16 102	0.06 2	0.05 4	0.08 117	0.06 51	0.06 12	0.08 60

tt45	0.15 31	0.14 164	0.29 32	0.19 35	0.11 47	0.23 174	0.18 162	0.23 26	0.18 17	0.16 54	0.13 25	0.14 59	0.10 31	0.31 215	0.15 84	0.07 39	0.05 4	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.08 60

ours_stereo	0.15 31	0.14 164	0.29 32	0.21 101	0.14 164	0.17 43	0.18 162	0.21 19	0.20 32	0.13 24	0.18 68	0.14 59	0.10 31	0.24 101	0.15 84	0.06 2	0.06 48	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.13 249

rvit_stereo_0083	0.17 61	0.13 119	0.29 32	0.21 101	0.13 127	0.17 43	0.17 110	0.23 26	0.36 240	0.16 54	0.22 111	0.19 113	0.17 152	0.21 62	0.17 125	0.11 315	0.10 246	0.10 270	0.08 168	0.09 194	0.08 60

AIO-Stereo	0.16 47	0.12 93	0.29 32	0.30 410	0.20 367	0.16 29	0.14 37	0.28 64	0.22 53	0.14 35	0.15 45	0.13 37	0.08 5	0.20 54	0.15 84	0.06 2	0.16 367	0.07 45	0.08 168	0.06 12	0.24 401

CAS	0.16 47	0.07 1	0.29 32	0.42 481	0.17 292	0.20 102	0.18 162	0.23 26	0.20 32	0.15 47	0.19 76	0.11 18	0.10 31	0.15 4	0.14 56	0.31 486	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 12	0.16 306

LG-Stereo	0.14 17	0.13 119	0.30 40	0.21 101	0.11 47	0.16 29	0.18 162	0.23 26	0.19 23	0.12 19	0.18 68	0.11 18	0.09 16	0.15 4	0.14 56	0.06 2	0.07 117	0.08 117	0.08 168	0.07 66	0.07 19

fffft	0.14 17	0.12 93	0.30 40	0.19 35	0.10 32	0.17 43	0.18 162	0.23 26	0.17 11	0.14 35	0.11 14	0.13 37	0.10 31	0.24 101	0.18 150	0.06 2	0.05 4	0.07 45	0.06 51	0.07 66	0.09 96
1: 1. 1
999	0.15 31	0.13 119	0.30 40	0.19 35	0.12 80	0.20 102	0.17 110	0.25 52	0.20 32	0.14 35	0.16 49	0.14 59	0.11 47	0.36 261	0.16 102	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.08 60

rvit_stereo_0081	0.16 47	0.13 119	0.30 40	0.21 101	0.12 80	0.17 43	0.17 110	0.24 40	0.34 214	0.17 65	0.19 76	0.18 103	0.15 120	0.20 54	0.17 125	0.11 315	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.09 194	0.07 19

rvit_stereo_0082	0.16 47	0.13 119	0.30 40	0.21 101	0.12 80	0.17 43	0.17 110	0.24 40	0.34 214	0.17 65	0.19 76	0.18 103	0.15 120	0.20 54	0.17 125	0.11 315	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.09 194	0.07 19

CASnet	0.15 31	0.13 119	0.30 40	0.22 150	0.08 4	0.15 17	0.14 37	0.28 64	0.26 107	0.23 127	0.20 84	0.15 73	0.11 47	0.18 28	0.13 26	0.07 39	0.05 4	0.11 325	0.09 244	0.08 122	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AnonymousM	0.19 95	0.20 304	0.30 40	0.18 15	0.10 32	0.19 72	0.17 110	0.32 117	0.27 124	0.27 168	0.21 102	0.18 103	0.14 106	0.21 62	0.16 102	0.09 217	0.08 174	0.38 491	0.15 428	0.06 12	0.08 60

fffy	0.15 31	0.14 164	0.31 47	0.21 101	0.14 164	0.19 72	0.18 162	0.24 40	0.19 23	0.13 24	0.17 58	0.15 73	0.13 91	0.25 115	0.15 84	0.06 2	0.08 174	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.15 291

WCG-NET	0.15 31	0.12 93	0.31 47	0.18 15	0.09 10	0.18 60	0.17 110	0.23 26	0.29 152	0.18 82	0.22 111	0.15 73	0.12 65	0.19 41	0.13 26	0.06 2	0.12 290	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.06 6

RAFT-Stereo-weight	0.17 61	0.10 31	0.31 47	0.20 70	0.12 80	0.20 102	0.16 82	0.38 188	0.33 203	0.25 147	0.20 84	0.19 113	0.10 31	0.19 41	0.16 102	0.07 39	0.13 309	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.09 96

GLC_STEREO	0.15 31	0.11 53	0.31 47	0.22 150	0.09 10	0.17 43	0.15 56	0.24 40	0.28 134	0.17 65	0.20 84	0.17 92	0.11 47	0.24 101	0.17 125	0.07 39	0.09 214	0.09 197	0.08 168	0.07 66	0.07 19

PMTNet	0.16 47	0.09 14	0.31 47	0.15 2	0.09 10	0.23 174	0.15 56	0.26 56	0.24 73	0.17 65	0.21 102	0.16 81	0.14 106	0.23 94	0.14 56	0.29 482	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.07 66	0.07 19

xyz-stereo-finetune2	0.18 70	0.16 226	0.32 52	0.16 4	0.09 10	0.27 236	0.19 205	0.29 81	0.21 45	0.23 127	0.29 168	0.21 139	0.23 234	0.37 271	0.23 253	0.06 2	0.05 4	0.08 117	0.06 51	0.06 12	0.07 19

WCG-NET（raft）	0.16 47	0.14 164	0.32 52	0.18 15	0.09 10	0.19 72	0.16 82	0.24 40	0.27 124	0.19 85	0.19 76	0.20 125	0.12 65	0.22 78	0.13 26	0.06 2	0.17 390	0.06 2	0.05 19	0.07 66	0.07 19

AEACV	0.20 123	0.09 14	0.32 52	0.39 469	0.34 471	0.21 127	0.16 82	0.30 94	0.18 17	0.17 65	0.17 58	0.13 37	0.16 136	0.27 146	0.13 26	0.07 39	0.29 480	0.07 45	0.09 244	0.07 66	0.37 471

LoS_RVC	0.14 17	0.11 53	0.32 52	0.18 15	0.16 262	0.20 102	0.18 162	0.21 19	0.18 17	0.14 35	0.20 84	0.12 26	0.17 152	0.17 19	0.14 56	0.06 2	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.14 275

Any-RAFT	0.18 70	0.09 14	0.33 56	0.19 35	0.10 32	0.29 275	0.16 82	0.44 269	0.32 187	0.25 147	0.27 154	0.29 239	0.16 136	0.23 94	0.13 26	0.08 145	0.07 117	0.06 2	0.05 19	0.07 66	0.07 19

RCA-Stereo	0.17 61	0.10 31	0.33 56	0.20 70	0.11 47	0.19 72	0.17 110	0.39 206	0.36 240	0.21 102	0.25 133	0.17 92	0.17 152	0.18 28	0.15 84	0.07 39	0.14 326	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.08 60

tg	0.18 70	0.15 195	0.34 58	0.22 150	0.11 47	0.23 174	0.15 56	0.35 151	0.27 124	0.20 95	0.25 133	0.20 125	0.12 65	0.25 115	0.16 102	0.07 39	0.07 117	0.09 197	0.09 244	0.08 122	0.13 249

LoS	0.15 31	0.09 14	0.34 58	0.17 6	0.09 10	0.22 155	0.14 37	0.27 59	0.27 124	0.15 47	0.18 68	0.19 113	0.14 106	0.23 94	0.14 56	0.08 145	0.06 48	0.06 2	0.04 1	0.06 12	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 31	0.10 31	0.34 58	0.32 431	0.19 345	0.16 29	0.14 37	0.29 81	0.20 32	0.13 24	0.14 41	0.13 37	0.08 5	0.23 94	0.14 56	0.06 2	0.13 309	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.11 184

EGLCR-Stereo	0.19 95	0.09 14	0.34 58	0.29 399	0.17 292	0.28 254	0.16 82	0.30 94	0.23 62	0.22 120	0.11 14	0.16 81	0.09 16	0.28 167	0.15 84	0.07 39	0.25 453	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.37 471

CroCo-Stereo	0.15 31	0.16 226	0.34 58	0.25 282	0.12 80	0.11 2	0.18 162	0.35 151	0.24 73	0.13 24	0.13 25	0.18 103	0.12 65	0.15 4	0.13 26	0.08 145	0.06 48	0.07 45	0.05 19	0.07 66	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
Pointernet	0.15 31	0.08 2	0.35 63	0.19 35	0.12 80	0.20 102	0.12 15	0.34 142	0.25 96	0.15 47	0.16 49	0.13 37	0.11 47	0.18 28	0.13 26	0.08 145	0.06 48	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.08 60

rvit_stereo_0080	0.16 47	0.17 257	0.35 63	0.19 35	0.13 127	0.14 12	0.20 240	0.29 81	0.26 107	0.16 54	0.17 58	0.19 113	0.14 106	0.19 41	0.16 102	0.11 315	0.08 174	0.08 117	0.08 168	0.10 253	0.08 60

CAS++	0.17 61	0.13 119	0.35 63	0.18 15	0.13 127	0.17 43	0.16 82	0.42 238	0.25 96	0.19 85	0.18 68	0.13 37	0.10 31	0.22 78	0.12 9	0.12 354	0.10 246	0.11 325	0.08 168	0.10 253	0.09 96
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.16 47	0.17 257	0.35 63	0.19 35	0.13 127	0.14 12	0.20 240	0.29 81	0.26 107	0.16 54	0.17 58	0.19 113	0.14 106	0.19 41	0.16 102	0.11 315	0.08 174	0.08 117	0.08 168	0.10 253	0.08 60

knoymous	0.18 70	0.10 31	0.35 63	0.17 6	0.11 47	0.21 127	0.17 110	0.33 135	0.24 73	0.24 135	0.28 160	0.27 213	0.16 136	0.24 101	0.17 125	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.06 51	0.09 194	0.10 150

iRaftStereo_RVC	0.17 61	0.16 226	0.35 63	0.21 101	0.11 47	0.20 102	0.17 110	0.34 142	0.25 96	0.20 95	0.25 133	0.19 113	0.12 65	0.21 62	0.16 102	0.07 39	0.12 290	0.10 270	0.09 244	0.09 194	0.14 275

ProNet	0.16 47	0.13 119	0.36 69	0.21 101	0.15 224	0.20 102	0.19 205	0.29 81	0.23 62	0.14 35	0.13 25	0.13 37	0.12 65	0.25 115	0.13 26	0.06 2	0.09 214	0.07 45	0.06 51	0.07 66	0.22 380

MC-Stereo	0.18 70	0.10 31	0.36 69	0.28 384	0.14 164	0.18 60	0.15 56	0.24 40	0.20 32	0.21 102	0.24 126	0.16 81	0.13 91	0.25 115	0.14 56	0.07 39	0.17 390	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.30 443

BUS	0.24 232	0.13 119	0.36 69	0.25 282	0.14 164	0.44 413	0.17 110	0.59 420	0.36 240	0.34 298	0.35 240	0.31 267	0.22 223	0.27 146	0.22 234	0.10 278	0.07 117	0.11 325	0.10 297	0.09 194	0.10 150

BSDual-CNN	0.24 232	0.13 119	0.36 69	0.25 282	0.14 164	0.35 363	0.22 299	0.59 420	0.36 240	0.34 298	0.35 240	0.38 324	0.25 268	0.27 146	0.28 306	0.10 278	0.07 117	0.11 325	0.10 297	0.09 194	0.10 150

psmg	0.24 232	0.13 119	0.36 69	0.21 101	0.14 164	0.35 363	0.23 328	0.54 362	0.36 240	0.36 328	0.38 273	0.38 324	0.25 268	0.27 146	0.28 306	0.10 278	0.08 174	0.10 270	0.10 297	0.09 194	0.09 96

SCV	0.18 70	0.15 195	0.37 74	0.26 321	0.20 367	0.16 29	0.16 82	0.35 151	0.23 62	0.14 35	0.16 49	0.13 37	0.09 16	0.31 215	0.12 9	0.08 145	0.19 403	0.07 45	0.07 98	0.09 194	0.26 424

Selective-RAFT	0.19 95	0.14 164	0.37 74	0.24 246	0.11 47	0.30 288	0.15 56	0.35 151	0.34 214	0.17 65	0.17 58	0.22 146	0.18 180	0.29 188	0.18 150	0.07 39	0.16 367	0.07 45	0.07 98	0.08 122	0.08 60

FACV-RUCA	0.22 171	0.15 195	0.38 76	0.24 246	0.23 408	0.26 229	0.19 205	0.41 233	0.35 224	0.26 157	0.32 202	0.22 146	0.25 268	0.24 101	0.19 176	0.10 278	0.07 117	0.15 421	0.08 168	0.16 399	0.14 275

Occ-G	0.18 70	0.10 31	0.38 76	0.23 201	0.15 224	0.16 29	0.18 162	0.23 26	0.26 107	0.15 47	0.20 84	0.21 139	0.11 47	0.22 78	0.19 176	0.07 39	0.17 390	0.07 45	0.06 51	0.08 122	0.30 443

MGS-Stereo	0.15 31	0.12 93	0.38 76	0.19 35	0.11 47	0.18 60	0.17 110	0.21 19	0.23 62	0.14 35	0.24 126	0.16 81	0.10 31	0.19 41	0.13 26	0.07 39	0.06 48	0.07 45	0.06 51	0.10 253	0.07 19

IGEV++	0.19 95	0.13 119	0.38 76	0.30 410	0.19 345	0.15 17	0.15 56	0.32 117	0.18 17	0.13 24	0.16 49	0.12 26	0.11 47	0.24 101	0.15 84	0.07 39	0.32 487	0.07 45	0.05 19	0.07 66	0.42 482

s12784h	0.18 70	0.09 14	0.38 76	0.18 15	0.07 1	0.33 332	0.19 205	0.39 206	0.34 214	0.24 135	0.25 133	0.18 103	0.18 180	0.25 115	0.17 125	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.05 1

EAI-Stereo	0.29 336	0.11 53	0.38 76	0.22 150	0.18 319	0.33 332	1.66 528	0.53 349	0.27 124	0.27 168	0.50 391	0.17 92	0.16 136	0.25 115	0.25 276	0.07 39	0.07 117	0.07 45	0.11 330	0.07 66	0.10 150

MM-Stereo_test3	0.19 95	0.15 195	0.39 82	0.25 282	0.15 224	0.19 72	0.22 299	0.42 238	0.40 291	0.17 65	0.24 126	0.17 92	0.12 65	0.22 78	0.16 102	0.08 145	0.21 419	0.08 117	0.06 51	0.09 194	0.11 184

GREAT-IGEV	0.19 95	0.11 53	0.39 82	0.22 150	0.33 469	0.14 12	0.15 56	0.18 7	0.22 53	0.14 35	0.16 49	0.09 4	0.09 16	0.23 94	0.14 56	0.06 2	0.50 505	0.06 2	0.06 51	0.07 66	0.53 500

Reg-Stereo(zero)	0.18 70	0.08 2	0.39 82	0.19 35	0.19 345	0.24 196	0.18 162	0.29 81	0.29 152	0.24 135	0.21 102	0.24 177	0.18 180	0.22 78	0.21 217	0.07 39	0.11 273	0.06 2	0.07 98	0.06 12	0.11 184

ITSA-stereo	0.26 279	0.16 226	0.39 82	0.24 246	0.11 47	0.28 254	0.18 162	0.58 411	0.59 443	0.32 266	0.32 202	0.33 285	0.28 315	0.51 320	0.34 356	0.11 315	0.08 174	0.11 325	0.11 330	0.11 305	0.15 291

test_sample2	0.23 204	0.12 93	0.39 82	0.20 70	0.11 47	0.28 254	0.22 299	0.45 278	0.33 203	0.27 168	0.34 232	0.30 257	0.25 268	0.46 303	0.23 253	0.09 217	0.15 355	0.09 197	0.08 168	0.10 253	0.19 341

MaDis-Stereo	0.15 31	0.17 257	0.39 82	0.19 35	0.15 224	0.16 29	0.13 19	0.26 56	0.22 53	0.13 24	0.15 45	0.14 59	0.11 47	0.17 19	0.17 125	0.08 145	0.07 117	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.06 6

CroCo-Stereo Lap2	0.16 47	0.18 279	0.39 82	0.26 321	0.18 319	0.11 2	0.19 205	0.30 94	0.22 53	0.13 24	0.16 49	0.15 73	0.11 47	0.17 19	0.15 84	0.07 39	0.07 117	0.08 117	0.06 51	0.08 122	0.07 19

test_4	0.19 95	0.16 226	0.39 82	0.24 246	0.13 127	0.19 72	0.21 266	0.27 59	0.24 73	0.24 135	0.47 378	0.22 146	0.13 91	0.27 146	0.18 150	0.06 2	0.06 48	0.09 197	0.09 244	0.07 66	0.06 6

PSMNet-ADL	0.26 279	0.16 226	0.39 82	0.27 357	0.14 164	0.32 325	0.22 299	0.45 278	0.37 255	0.28 178	0.34 232	0.41 349	0.28 315	0.61 373	0.32 340	0.11 315	0.10 246	0.09 197	0.11 330	0.10 253	0.13 249

SCV_C0	0.19 95	0.14 164	0.40 91	0.30 410	0.20 367	0.15 17	0.16 82	0.35 151	0.26 107	0.17 65	0.16 49	0.13 37	0.09 16	0.31 215	0.14 56	0.07 39	0.22 430	0.06 2	0.06 51	0.09 194	0.25 412

rvit_stereo_0081_aga	0.17 61	0.17 257	0.40 91	0.21 101	0.14 164	0.20 102	0.17 110	0.24 40	0.26 107	0.18 82	0.21 102	0.20 125	0.14 106	0.20 54	0.15 84	0.12 354	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.10 253	0.08 60

RAStereo	0.14 17	0.15 195	0.40 91	0.22 150	0.11 47	0.15 17	0.18 162	0.25 52	0.24 73	0.13 24	0.17 58	0.11 18	0.09 16	0.15 4	0.13 26	0.08 145	0.06 48	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.05 1

test_sample1	0.24 232	0.13 119	0.40 91	0.20 70	0.13 127	0.29 275	0.19 205	0.43 248	0.30 168	0.27 168	0.34 232	0.31 267	0.28 315	0.45 301	0.27 298	0.09 217	0.16 367	0.08 117	0.08 168	0.09 194	0.22 380

MoCha-V2	0.18 70	0.12 93	0.40 91	0.30 410	0.24 422	0.16 29	0.15 56	0.28 64	0.19 23	0.16 54	0.16 49	0.13 37	0.13 91	0.30 203	0.13 26	0.06 2	0.28 469	0.06 2	0.06 51	0.06 12	0.25 412

CASS	0.22 171	0.16 226	0.40 91	0.26 321	0.12 80	0.29 275	0.19 205	0.40 215	0.32 187	0.34 298	0.35 240	0.25 189	0.25 268	0.26 134	0.21 217	0.13 373	0.08 174	0.11 325	0.09 244	0.11 305	0.12 225
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
cross-raft	0.18 70	0.12 93	0.40 91	0.27 357	0.16 262	0.20 102	0.24 352	0.34 142	0.24 73	0.23 127	0.28 160	0.29 239	0.15 120	0.19 41	0.16 102	0.06 2	0.05 4	0.08 117	0.07 98	0.07 66	0.07 19

rvit_0105_6	0.20 123	0.16 226	0.41 98	0.23 201	0.14 164	0.18 60	0.20 240	0.31 110	0.39 281	0.18 82	0.22 111	0.23 160	0.18 180	0.26 134	0.18 150	0.16 421	0.13 309	0.13 383	0.11 330	0.11 305	0.09 96

ff7	0.18 70	0.13 119	0.41 98	0.21 101	0.15 224	0.21 127	0.17 110	0.28 64	0.23 62	0.21 102	0.13 25	0.12 26	0.12 65	0.27 146	0.13 26	0.07 39	0.25 453	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.36 463

IGEVStereo-DCA	0.20 123	0.17 257	0.41 98	0.22 150	0.15 224	0.20 102	0.17 110	0.28 64	0.23 62	0.19 85	0.12 20	0.14 59	0.12 65	0.38 274	0.31 332	0.07 39	0.16 367	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.36 463

ffff	0.18 70	0.13 119	0.41 98	0.21 101	0.15 224	0.21 127	0.17 110	0.28 64	0.23 62	0.21 102	0.13 25	0.12 26	0.12 65	0.27 146	0.13 26	0.07 39	0.25 453	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.36 463

11t	0.18 70	0.13 119	0.41 98	0.21 101	0.15 224	0.21 127	0.17 110	0.28 64	0.23 62	0.21 102	0.13 25	0.12 26	0.12 65	0.27 146	0.13 26	0.07 39	0.25 453	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.36 463

RAFT-Test	0.19 95	0.11 53	0.41 98	0.26 321	0.21 382	0.26 229	0.17 110	0.37 177	0.26 107	0.24 135	0.29 168	0.32 278	0.14 106	0.22 78	0.15 84	0.07 39	0.08 174	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.07 19

ccc-4	0.18 70	0.13 119	0.41 98	0.21 101	0.15 224	0.21 127	0.17 110	0.28 64	0.23 62	0.21 102	0.13 25	0.12 26	0.12 65	0.27 146	0.13 26	0.07 39	0.25 453	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.36 463

CSP-Net	0.28 316	0.17 257	0.41 98	0.22 150	0.14 164	0.44 413	0.24 352	0.52 339	0.42 312	0.42 396	0.44 343	0.42 361	0.27 293	0.66 402	0.30 322	0.12 354	0.09 214	0.08 117	0.08 168	0.10 253	0.10 150

Gwc-CoAtRS	0.17 61	0.10 31	0.41 98	0.20 70	0.12 80	0.20 102	0.15 56	0.34 142	0.29 152	0.23 127	0.23 119	0.27 213	0.15 120	0.21 62	0.14 56	0.07 39	0.06 48	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.07 19

HART	0.20 123	0.14 164	0.42 107	0.26 321	0.24 422	0.17 43	0.16 82	0.32 117	0.25 96	0.15 47	0.26 141	0.17 92	0.09 16	0.24 101	0.14 56	0.06 2	0.36 493	0.07 45	0.05 19	0.08 122	0.27 428

anonymousdsp2	0.23 204	0.11 53	0.42 107	0.26 321	0.24 422	0.25 212	0.17 110	0.43 248	0.37 255	0.30 225	0.23 119	0.24 177	0.15 120	0.32 224	0.17 125	0.07 39	0.28 469	0.07 45	0.05 19	0.08 122	0.44 486

LCNet	0.22 171	0.12 93	0.42 107	0.26 321	0.12 80	0.23 174	0.19 205	0.36 163	0.28 134	0.28 178	0.35 240	0.26 208	0.30 341	0.35 256	0.17 125	0.07 39	0.05 4	0.09 197	0.10 297	0.13 359	0.22 380

CREStereo++_RVC	0.16 47	0.09 14	0.42 107	0.17 6	0.11 47	0.18 60	0.13 19	0.23 26	0.31 177	0.21 102	0.31 193	0.13 37	0.11 47	0.17 19	0.16 102	0.07 39	0.04 1	0.06 2	0.15 428	0.06 12	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
raftrobust	0.19 95	0.19 291	0.42 107	0.23 201	0.24 422	0.19 72	0.13 19	0.33 135	0.28 134	0.26 157	0.20 84	0.19 113	0.17 152	0.23 94	0.17 125	0.08 145	0.10 246	0.07 45	0.06 51	0.07 66	0.09 96

HCRNet	0.25 257	0.27 389	0.42 107	0.34 447	0.17 292	0.27 236	0.18 162	0.45 278	0.37 255	0.31 241	0.35 240	0.32 278	0.23 234	0.44 295	0.21 217	0.13 373	0.08 174	0.13 383	0.11 330	0.11 305	0.09 96

rvit_stereo_ft	0.18 70	0.19 291	0.43 113	0.25 282	0.14 164	0.17 43	0.21 266	0.30 94	0.28 134	0.17 65	0.19 76	0.20 125	0.17 152	0.22 78	0.18 150	0.11 315	0.07 117	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.08 60

riskmin	0.24 232	0.10 31	0.43 113	0.32 431	0.26 439	0.33 332	0.19 205	0.44 269	0.30 168	0.24 135	0.27 154	0.37 318	0.25 268	0.30 203	0.22 234	0.09 217	0.18 399	0.09 197	0.13 401	0.10 253	0.27 428

PSM-AAD	0.26 279	0.11 53	0.43 113	0.24 246	0.12 80	0.27 236	0.37 445	0.36 163	0.30 168	0.36 328	0.39 291	0.28 226	0.77 485	0.30 203	0.16 102	0.07 39	0.06 48	0.12 358	0.11 330	0.09 194	0.21 367

KYRaft	0.23 204	0.11 53	0.43 113	0.23 201	0.12 80	0.23 174	0.23 328	0.37 177	0.26 107	0.35 316	0.53 408	0.34 293	0.26 286	0.29 188	0.16 102	0.07 39	0.05 4	0.09 197	0.10 297	0.08 122	0.30 443

Prome-Stereo	0.22 171	0.10 31	0.43 113	0.24 246	0.13 127	0.23 174	0.23 328	0.37 177	0.27 124	0.33 279	0.58 428	0.24 177	0.28 315	0.30 203	0.16 102	0.07 39	0.05 4	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.20 358

TANstereo	0.16 47	0.11 53	0.43 113	0.16 4	0.08 4	0.25 212	0.14 37	0.23 26	0.29 152	0.25 147	0.30 182	0.16 81	0.12 65	0.18 28	0.13 26	0.08 145	0.07 117	0.06 2	0.05 19	0.07 66	0.08 60

XX-TBD	0.16 47	0.21 312	0.43 113	0.22 150	0.10 32	0.23 174	0.15 56	0.23 26	0.28 134	0.22 120	0.26 141	0.14 59	0.12 65	0.16 8	0.14 56	0.08 145	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.07 66	0.06 6

222	0.45 438	0.14 164	0.43 113	0.19 35	0.15 224	0.36 370	0.20 240	0.60 430	0.43 323	0.37 344	0.45 358	0.30 257	0.28 315	0.59 362	3.72 530	0.11 315	0.19 403	0.08 117	0.09 244	0.09 194	0.27 428

MyStereo07	0.18 70	0.15 195	0.44 121	0.22 150	0.16 262	0.25 212	0.22 299	0.31 110	0.26 107	0.22 120	0.13 25	0.12 26	0.13 91	0.33 234	0.14 56	0.07 39	0.13 309	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.11 184

mmm	0.25 257	0.15 195	0.44 121	0.23 201	0.20 367	0.28 254	0.21 266	0.43 248	0.32 187	0.31 241	0.40 300	0.30 257	0.24 255	0.31 215	0.28 306	0.09 217	0.21 419	0.11 325	0.12 371	0.10 253	0.26 424

raft_robust	0.25 257	0.23 345	0.44 121	0.22 150	0.13 127	0.23 174	0.22 299	0.52 339	0.50 397	0.33 279	0.32 202	0.33 285	0.23 234	0.55 341	0.18 150	0.07 39	0.11 273	0.08 117	0.10 297	0.08 122	0.07 19

MM-Stereo_test1	0.20 123	0.13 119	0.45 124	0.24 246	0.12 80	0.20 102	0.21 266	0.36 163	0.32 187	0.23 127	0.22 111	0.15 73	0.14 106	0.28 167	0.16 102	0.07 39	0.24 450	0.08 117	0.07 98	0.09 194	0.21 367

DDVS	0.26 279	0.16 226	0.45 124	0.25 282	0.17 292	0.34 348	0.21 266	0.43 248	0.31 177	0.34 298	0.41 311	0.47 398	0.21 216	0.52 327	0.29 319	0.11 315	0.09 214	0.11 325	0.09 244	0.13 359	0.16 306

11t1	0.21 153	0.12 93	0.45 124	0.20 70	0.15 224	0.27 236	0.17 110	0.37 177	0.28 134	0.27 168	0.25 133	0.24 177	0.23 234	0.28 167	0.25 276	0.09 217	0.19 403	0.07 45	0.07 98	0.09 194	0.23 388

UniTT-Stereo	0.15 31	0.12 93	0.45 124	0.21 101	0.14 164	0.17 43	0.13 19	0.20 16	0.19 23	0.16 54	0.20 84	0.10 8	0.11 47	0.18 28	0.17 125	0.08 145	0.06 48	0.07 45	0.06 51	0.08 122	0.07 19

DCRE	0.24 232	0.15 195	0.45 124	0.26 321	0.26 439	0.23 174	0.21 266	0.37 177	0.29 152	0.23 127	0.81 474	0.23 160	0.16 136	0.24 101	0.18 150	0.07 39	0.14 326	0.07 45	0.08 168	0.07 66	0.25 412

x	0.23 204	0.15 195	0.45 124	0.20 70	0.15 224	0.27 236	0.17 110	0.43 248	0.35 224	0.26 157	0.31 193	0.29 239	0.25 268	0.29 188	0.30 322	0.09 217	0.22 430	0.08 117	0.09 244	0.09 194	0.24 401

GMOStereo	0.20 123	0.17 257	0.45 124	0.23 201	0.18 319	0.21 127	0.27 384	0.28 64	0.28 134	0.31 241	0.32 202	0.28 226	0.17 152	0.16 8	0.13 26	0.07 39	0.23 440	0.10 270	0.08 168	0.08 122	0.07 19

error version	0.20 123	0.17 257	0.45 124	0.23 201	0.18 319	0.21 127	0.27 384	0.28 64	0.28 134	0.31 241	0.32 202	0.28 226	0.17 152	0.16 8	0.13 26	0.07 39	0.23 440	0.10 270	0.08 168	0.08 122	0.07 19

test-v	0.20 123	0.17 257	0.45 124	0.23 201	0.18 319	0.21 127	0.27 384	0.28 64	0.28 134	0.31 241	0.32 202	0.28 226	0.17 152	0.16 8	0.13 26	0.07 39	0.23 440	0.10 270	0.08 168	0.08 122	0.07 19

GrayStereo	0.26 279	0.10 31	0.45 124	0.27 357	0.14 164	0.23 174	0.46 473	0.36 163	0.33 203	0.40 379	0.47 378	0.30 257	0.78 486	0.29 188	0.17 125	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.09 244	0.07 66	0.15 291

test-2	0.20 123	0.17 257	0.45 124	0.23 201	0.18 319	0.21 127	0.27 384	0.28 64	0.28 134	0.31 241	0.32 202	0.28 226	0.17 152	0.16 8	0.13 26	0.07 39	0.23 440	0.10 270	0.08 168	0.08 122	0.07 19

ICVP	0.24 232	0.13 119	0.45 124	0.26 321	0.14 164	0.30 288	0.25 365	0.47 295	0.35 224	0.29 202	0.43 333	0.35 307	0.25 268	0.28 167	0.25 276	0.12 354	0.09 214	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.11 184
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet-RSSM	0.18 70	0.10 31	0.45 124	0.20 70	0.12 80	0.20 102	0.16 82	0.40 215	0.31 177	0.23 127	0.21 102	0.26 208	0.15 120	0.21 62	0.14 56	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.06 6

DLCB_ROB	0.30 349	0.20 304	0.45 124	0.28 384	0.17 292	0.37 378	0.25 365	0.50 323	0.45 346	0.46 425	0.47 378	0.51 415	0.34 381	0.56 347	0.38 375	0.10 278	0.10 246	0.11 325	0.11 330	0.10 253	0.11 184

AIO_test	0.20 123	0.12 93	0.46 138	0.45 485	0.38 482	0.15 17	0.17 110	0.28 64	0.20 32	0.19 85	0.13 25	0.14 59	0.09 16	0.39 277	0.13 26	0.07 39	0.21 419	0.06 2	0.06 51	0.06 12	0.34 459

qqq	0.24 232	0.16 226	0.46 138	0.20 70	0.15 224	0.23 174	0.20 240	0.43 248	0.32 187	0.26 157	0.31 193	0.28 226	0.25 268	0.36 261	0.28 306	0.08 145	0.22 430	0.10 270	0.11 330	0.09 194	0.23 388

THIR-Stereo	0.30 349	0.15 195	0.46 138	0.19 35	0.11 47	0.28 254	0.70 499	0.33 135	0.36 240	0.37 344	0.64 448	0.33 285	0.49 448	0.58 354	0.44 400	0.08 145	0.06 48	0.08 117	0.09 244	0.07 66	0.08 60

RAFT	0.24 232	0.24 356	0.46 138	0.27 357	0.15 224	0.26 229	0.26 376	0.37 177	0.31 177	0.34 298	0.34 232	0.41 349	0.22 223	0.30 203	0.18 150	0.08 145	0.15 355	0.11 325	0.10 297	0.11 305	0.13 249

raft+_RVC	0.21 153	0.21 312	0.46 138	0.22 150	0.35 474	0.21 127	0.16 82	0.39 206	0.35 224	0.22 120	0.28 160	0.20 125	0.15 120	0.25 115	0.20 195	0.08 145	0.16 367	0.08 117	0.07 98	0.07 66	0.12 225

test_xeample	0.39 409	0.14 164	0.46 138	0.19 35	0.16 262	0.34 348	0.22 299	0.59 420	0.43 323	0.33 279	0.47 378	0.30 257	0.27 293	0.60 367	2.44 525	0.10 278	0.21 419	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.25 412

MM-Stereo_test2	0.19 95	0.11 53	0.47 144	0.25 282	0.11 47	0.21 127	0.20 240	0.28 64	0.24 73	0.16 54	0.17 58	0.13 37	0.11 47	0.21 62	0.14 56	0.06 2	0.26 460	0.07 45	0.06 51	0.09 194	0.41 479

test_sample7	0.28 316	0.16 226	0.47 144	0.21 101	0.14 164	0.29 275	0.22 299	0.54 362	0.43 323	0.38 353	0.36 255	0.38 324	0.32 371	0.41 282	0.26 287	0.14 397	0.21 419	0.13 383	0.12 371	0.13 359	0.25 412

SMFormer	0.27 306	0.13 119	0.47 144	0.20 70	0.10 32	0.28 254	0.19 205	0.54 362	0.48 378	0.35 316	0.42 319	0.31 267	0.27 293	0.60 367	0.34 356	0.10 278	0.16 367	0.08 117	0.09 244	0.10 253	0.16 306

tta	0.27 306	0.13 119	0.47 144	0.20 70	0.10 32	0.28 254	0.19 205	0.54 362	0.48 378	0.35 316	0.42 319	0.31 267	0.27 293	0.60 367	0.34 356	0.10 278	0.16 367	0.08 117	0.09 244	0.08 122	0.13 249

qqq1	0.26 279	0.13 119	0.47 144	0.20 70	0.10 32	0.28 254	0.19 205	0.54 362	0.48 378	0.35 316	0.42 319	0.31 267	0.27 293	0.60 367	0.21 217	0.10 278	0.16 367	0.07 45	0.07 98	0.08 122	0.13 249

fff1	0.26 279	0.13 119	0.47 144	0.20 70	0.10 32	0.28 254	0.19 205	0.54 362	0.48 378	0.35 316	0.42 319	0.31 267	0.27 293	0.60 367	0.21 217	0.10 278	0.16 367	0.07 45	0.07 98	0.08 122	0.13 249

MSKI-zero shot	0.19 95	0.10 31	0.47 144	0.30 410	0.14 164	0.21 127	0.14 37	0.33 135	0.22 53	0.24 135	0.25 133	0.22 146	0.10 31	0.32 224	0.14 56	0.07 39	0.30 481	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.09 96

GCAP-Stereo	0.18 70	0.21 312	0.47 144	0.23 201	0.18 319	0.21 127	0.10 5	0.28 64	0.24 73	0.20 95	0.22 111	0.15 73	0.13 91	0.21 62	0.16 102	0.07 39	0.19 403	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.09 96

IIG-Stereo	0.24 232	0.16 226	0.47 144	0.29 399	0.12 80	0.23 174	0.14 37	0.40 215	0.33 203	0.35 316	0.37 266	0.33 285	0.22 223	0.70 413	0.26 287	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.07 98	0.08 122	0.07 19

DRaft	0.25 257	0.11 53	0.47 144	0.18 15	0.12 80	0.28 254	0.23 328	0.34 142	0.40 291	0.38 353	0.60 436	0.20 125	0.41 418	0.48 308	0.41 385	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.08 168	0.07 66	0.08 60

DeepStereo_RVC	0.19 95	0.12 93	0.47 144	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.16 82	0.29 81	0.24 73	0.28 178	0.27 154	0.23 160	0.28 315	0.24 101	0.19 176	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.07 98	0.09 194	0.10 150

xxxx	0.39 409	0.14 164	0.47 144	0.20 70	0.16 262	0.38 384	0.20 240	0.61 437	0.43 323	0.30 225	0.44 343	0.38 324	0.25 268	0.50 314	2.41 524	0.11 315	0.21 419	0.09 197	0.10 297	0.10 253	0.26 424

UPFNet	0.27 306	0.15 195	0.47 144	0.25 282	0.20 367	0.37 378	0.27 384	0.50 323	0.40 291	0.36 328	0.38 273	0.37 318	0.29 335	0.40 279	0.34 356	0.10 278	0.10 246	0.10 270	0.10 297	0.10 253	0.08 60

AdaStereo	0.25 257	0.17 257	0.47 144	0.25 282	0.13 127	0.33 332	0.17 110	0.57 398	0.43 323	0.34 298	0.38 273	0.35 307	0.21 216	0.32 224	0.24 262	0.14 397	0.06 48	0.13 383	0.09 244	0.11 305	0.09 96
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.
StereoDRNet-Refined	0.28 316	0.19 291	0.47 144	0.25 282	0.14 164	0.36 370	0.21 266	0.49 315	0.43 323	0.46 425	0.52 401	0.42 361	0.30 341	0.46 303	0.38 375	0.10 278	0.07 117	0.11 325	0.11 330	0.10 253	0.11 184
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GCAP-BAT	0.20 123	0.12 93	0.48 159	0.25 282	0.17 292	0.24 196	0.16 82	0.32 117	0.21 45	0.28 178	0.30 182	0.26 208	0.12 65	0.28 167	0.19 176	0.07 39	0.25 453	0.07 45	0.08 168	0.06 12	0.19 341

test_for_model	0.33 373	0.91 507	0.48 159	0.74 507	0.50 492	0.20 102	0.16 82	0.33 135	0.27 124	0.29 202	0.15 45	0.13 37	0.11 47	0.17 19	0.14 56	0.31 486	0.27 464	0.06 2	0.05 19	0.97 520	0.31 447

CoDeX	0.24 232	0.13 119	0.48 159	0.22 150	0.14 164	0.29 275	0.21 266	0.55 380	0.42 312	0.29 202	0.36 255	0.28 226	0.23 234	0.48 308	0.20 195	0.09 217	0.06 48	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.08 60

PCWNet_CMD	0.23 204	0.14 164	0.48 159	0.21 101	0.13 127	0.28 254	0.17 110	0.47 295	0.47 370	0.30 225	0.36 255	0.37 318	0.24 255	0.29 188	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.11 305	0.11 184

testlalala_base	0.23 204	0.14 164	0.48 159	0.26 321	0.16 262	0.25 212	0.17 110	0.37 177	0.19 23	0.20 95	0.26 141	0.17 92	0.14 106	0.19 41	0.18 150	0.42 499	0.23 440	0.07 45	0.06 51	0.50 493	0.14 275

CRFU-Net	0.29 336	0.14 164	0.48 159	0.26 321	0.15 224	0.46 423	0.22 299	0.52 339	0.32 187	0.44 413	0.42 319	0.48 402	0.47 439	0.44 295	0.31 332	0.12 354	0.10 246	0.09 197	0.08 168	0.10 253	0.11 184

RAFT+CT+SA	0.23 204	0.24 356	0.48 159	0.25 282	0.18 319	0.23 174	0.29 405	0.42 238	0.38 265	0.24 135	0.39 291	0.20 125	0.17 152	0.34 249	0.17 125	0.07 39	0.07 117	0.09 197	0.12 371	0.09 194	0.13 249

test-3	0.18 70	0.10 31	0.48 159	0.23 201	0.14 164	0.18 60	0.16 82	0.32 117	0.29 152	0.26 157	0.17 58	0.22 146	0.13 91	0.26 134	0.19 176	0.06 2	0.14 326	0.08 117	0.08 168	0.06 12	0.10 150

test_1	0.18 70	0.10 31	0.48 159	0.23 201	0.14 164	0.18 60	0.16 82	0.32 117	0.29 152	0.26 157	0.17 58	0.22 146	0.13 91	0.26 134	0.19 176	0.06 2	0.14 326	0.08 117	0.08 168	0.06 12	0.10 150

OMP-Stereo	0.24 232	0.16 226	0.48 159	0.30 410	0.13 127	0.21 127	0.16 82	0.38 188	0.35 224	0.34 298	0.30 182	0.33 285	0.20 206	0.70 413	0.24 262	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.07 98	0.08 122	0.07 19

TestStereo	0.22 171	0.24 356	0.48 159	0.25 282	0.11 47	0.22 155	0.22 299	0.32 117	0.31 177	0.24 135	0.34 232	0.23 160	0.19 201	0.62 384	0.19 176	0.08 145	0.07 117	0.10 270	0.07 98	0.11 305	0.07 19

CFNet_pseudo	0.23 204	0.14 164	0.48 159	0.20 70	0.13 127	0.27 236	0.17 110	0.46 285	0.45 346	0.30 225	0.37 266	0.38 324	0.23 234	0.30 203	0.22 234	0.09 217	0.06 48	0.11 325	0.08 168	0.11 305	0.11 184

RALCasStereoNet	0.22 171	0.22 330	0.48 159	0.23 201	0.23 408	0.22 155	0.18 162	0.32 117	0.27 124	0.22 120	0.30 182	0.22 146	0.15 120	0.29 188	0.20 195	0.08 145	0.22 430	0.07 45	0.06 51	0.10 253	0.25 412

FENet	0.22 171	0.13 119	0.48 159	0.22 150	0.12 80	0.27 236	0.18 162	0.43 248	0.37 255	0.31 241	0.32 202	0.29 239	0.23 234	0.27 146	0.24 262	0.10 278	0.07 117	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.11 184

DSFCA	0.29 336	0.18 279	0.48 159	0.21 101	0.17 292	0.39 388	0.32 426	0.49 315	0.44 335	0.44 413	0.38 273	0.40 341	0.30 341	0.53 330	0.38 375	0.12 354	0.10 246	0.10 270	0.11 330	0.11 305	0.11 184

DIP-Stereo	0.20 123	0.13 119	0.48 159	0.20 70	0.13 127	0.28 254	0.12 15	0.43 248	0.26 107	0.27 168	0.32 202	0.21 139	0.17 152	0.26 134	0.20 195	0.08 145	0.06 48	0.08 117	0.06 51	0.07 66	0.10 150
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.28 316	0.12 93	0.48 159	0.19 35	0.11 47	0.35 363	0.21 266	0.64 454	0.44 335	0.40 379	0.43 333	0.50 412	0.27 293	0.75 431	0.25 276	0.08 145	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.09 96
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.23 204	0.14 164	0.48 159	0.20 70	0.13 127	0.27 236	0.17 110	0.46 285	0.45 346	0.30 225	0.37 266	0.38 324	0.23 234	0.30 203	0.22 234	0.09 217	0.06 48	0.11 325	0.08 168	0.12 345	0.11 184

HSM	0.29 336	0.18 279	0.48 159	0.21 101	0.15 224	0.33 332	0.20 240	0.55 380	0.39 281	0.36 328	0.39 291	0.67 472	0.32 371	0.88 463	0.24 262	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.09 194	0.10 150

iResNet_ROB	0.27 306	0.27 389	0.48 159	0.21 101	0.12 80	0.32 325	0.17 110	0.57 398	0.55 428	0.39 370	0.44 343	0.37 318	0.28 315	0.43 291	0.28 306	0.08 145	0.06 48	0.06 2	0.05 19	0.09 194	0.11 184

AIO_rvc	0.20 123	0.16 226	0.49 179	0.41 478	0.29 455	0.15 17	0.17 110	0.21 19	0.19 23	0.17 65	0.14 41	0.13 37	0.08 5	0.35 256	0.13 26	0.07 39	0.19 403	0.06 2	0.05 19	0.06 12	0.41 479

rvit_0105_4	0.21 153	0.17 257	0.49 179	0.23 201	0.14 164	0.20 102	0.23 328	0.35 151	0.40 291	0.19 85	0.24 126	0.25 189	0.20 206	0.28 167	0.18 150	0.16 421	0.13 309	0.12 358	0.11 330	0.11 305	0.10 150

testlalala2	0.19 95	0.11 53	0.49 179	0.37 458	0.26 439	0.24 196	0.14 37	0.37 177	0.26 107	0.25 147	0.27 154	0.21 139	0.12 65	0.17 19	0.17 125	0.07 39	0.07 117	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.08 60

tt1	0.22 171	0.16 226	0.49 179	0.26 321	0.15 224	0.31 308	0.19 205	0.38 188	0.46 357	0.21 102	0.19 76	0.13 37	0.16 136	0.28 167	0.12 9	0.08 145	0.28 469	0.08 117	0.06 51	0.08 122	0.37 471

testlalala	0.17 61	0.11 53	0.49 179	0.20 70	0.13 127	0.23 174	0.15 56	0.33 135	0.22 53	0.25 147	0.20 84	0.14 59	0.11 47	0.17 19	0.14 56	0.07 39	0.23 440	0.07 45	0.06 51	0.05 1	0.07 19

anonymousdsp	0.20 123	0.13 119	0.49 179	0.28 384	0.20 367	0.21 127	0.17 110	0.29 81	0.24 73	0.22 120	0.13 25	0.12 26	0.12 65	0.32 224	0.13 26	0.07 39	0.26 460	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.48 493

NINENet	0.27 306	0.16 226	0.49 179	0.23 201	0.16 262	0.44 413	0.17 110	0.63 449	0.49 391	0.33 279	0.38 273	0.31 267	0.22 223	0.43 291	0.22 234	0.11 315	0.10 246	0.12 358	0.08 168	0.12 345	0.11 184

hknet	0.26 279	0.15 195	0.49 179	0.25 282	0.16 262	0.35 363	0.22 299	0.59 420	0.40 291	0.34 298	0.35 240	0.43 368	0.28 315	0.38 274	0.26 287	0.09 217	0.07 117	0.11 325	0.10 297	0.09 194	0.10 150

IGEV-Stereo	0.20 123	0.13 119	0.49 179	0.28 384	0.20 367	0.21 127	0.17 110	0.29 81	0.24 73	0.22 120	0.13 25	0.12 26	0.12 65	0.32 224	0.13 26	0.07 39	0.26 460	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.48 493
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DAS	0.28 316	0.13 119	0.49 179	0.24 246	0.18 319	0.30 288	0.24 352	0.48 306	0.48 378	0.42 396	0.45 358	0.34 293	0.31 359	0.76 437	0.24 262	0.09 217	0.07 117	0.09 197	0.07 98	0.10 253	0.11 184

SepStereo	0.27 306	0.13 119	0.49 179	0.24 246	0.18 319	0.30 288	0.24 352	0.48 306	0.48 378	0.42 396	0.45 358	0.34 293	0.31 359	0.64 392	0.24 262	0.09 217	0.07 117	0.09 197	0.07 98	0.10 253	0.11 184

test_3	0.20 123	0.12 93	0.49 179	0.26 321	0.14 164	0.22 155	0.25 365	0.34 142	0.33 203	0.25 147	0.18 68	0.23 160	0.13 91	0.25 115	0.20 195	0.06 2	0.14 326	0.09 197	0.10 297	0.07 66	0.10 150

Pruner-Stereo	0.20 123	0.12 93	0.49 179	0.29 399	0.12 80	0.19 72	0.17 110	0.32 117	0.31 177	0.33 279	0.32 202	0.25 189	0.15 120	0.25 115	0.22 234	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.10 150

test-1	0.20 123	0.12 93	0.49 179	0.23 201	0.23 408	0.22 155	0.23 328	0.36 163	0.29 152	0.21 102	0.25 133	0.24 177	0.14 106	0.18 28	0.22 234	0.07 39	0.14 326	0.08 117	0.07 98	0.06 12	0.14 275

rafts_anoy	0.21 153	0.22 330	0.49 179	0.25 282	0.24 422	0.19 72	0.17 110	0.34 142	0.32 187	0.24 135	0.25 133	0.20 125	0.16 136	0.25 115	0.21 217	0.08 145	0.19 403	0.11 325	0.12 371	0.09 194	0.09 96

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 123	0.23 345	0.49 179	0.21 101	0.16 262	0.19 72	0.17 110	0.35 151	0.32 187	0.26 157	0.33 222	0.20 125	0.17 152	0.21 62	0.17 125	0.06 2	0.10 246	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.11 184

AFF-stereo	0.20 123	0.24 356	0.49 179	0.22 150	0.11 47	0.18 60	0.18 162	0.35 151	0.29 152	0.25 147	0.36 255	0.25 189	0.17 152	0.25 115	0.17 125	0.06 2	0.09 214	0.08 117	0.08 168	0.08 122	0.11 184

R-Stereo Train	0.19 95	0.10 31	0.49 179	0.22 150	0.12 80	0.23 174	0.18 162	0.43 248	0.20 32	0.31 241	0.45 358	0.20 125	0.14 106	0.18 28	0.18 150	0.08 145	0.06 48	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.07 19

RAFT-Stereo	0.19 95	0.10 31	0.49 179	0.22 150	0.12 80	0.23 174	0.18 162	0.43 248	0.20 32	0.31 241	0.45 358	0.20 125	0.14 106	0.18 28	0.18 150	0.08 145	0.06 48	0.07 45	0.06 51	0.06 12	0.07 19
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.23 204	0.14 164	0.49 179	0.20 70	0.13 127	0.28 254	0.17 110	0.47 295	0.47 370	0.30 225	0.36 255	0.37 318	0.24 255	0.29 188	0.21 217	0.09 217	0.07 117	0.09 197	0.08 168	0.11 305	0.11 184

UCFNet_RVC	0.25 257	0.21 312	0.49 179	0.19 35	0.15 224	0.34 348	0.18 162	0.47 295	0.36 240	0.30 225	0.35 240	0.40 341	0.26 286	0.35 256	0.24 262	0.13 373	0.08 174	0.13 383	0.14 417	0.13 359	0.13 249

NOSS_ROB	0.33 373	0.24 356	0.49 179	0.27 357	0.16 262	0.34 348	0.19 205	0.55 380	0.50 397	0.34 298	0.37 266	0.42 361	0.30 341	0.93 477	0.25 276	0.19 455	0.20 414	0.24 469	0.22 470	0.17 413	0.25 412

coex_refinement	0.28 316	0.22 330	0.50 201	0.23 201	0.15 224	0.31 308	0.20 240	0.51 333	0.43 323	0.35 316	0.42 319	0.45 380	0.27 293	0.56 347	0.41 385	0.10 278	0.07 117	0.07 45	0.07 98	0.11 305	0.12 225

HI	0.21 153	0.16 226	0.50 201	0.18 15	0.15 224	0.17 43	0.16 82	0.35 151	0.22 53	0.38 353	0.38 273	0.36 312	0.24 255	0.29 188	0.22 234	0.06 2	0.05 4	0.08 117	0.09 244	0.09 194	0.08 60

CoSv	0.21 153	0.16 226	0.50 201	0.18 15	0.15 224	0.17 43	0.16 82	0.35 151	0.22 53	0.38 353	0.38 273	0.36 312	0.24 255	0.29 188	0.22 234	0.06 2	0.05 4	0.08 117	0.09 244	0.09 194	0.08 60

test_sample6	0.27 306	0.15 195	0.50 201	0.22 150	0.12 80	0.30 288	0.22 299	0.54 362	0.39 281	0.34 298	0.44 343	0.29 239	0.25 268	0.58 354	0.26 287	0.11 315	0.14 326	0.10 270	0.10 297	0.11 305	0.16 306

H2IRNET	0.19 95	0.18 279	0.50 201	0.22 150	0.12 80	0.20 102	0.16 82	0.28 64	0.31 177	0.17 65	0.32 202	0.25 189	0.20 206	0.24 101	0.19 176	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.10 297	0.10 253	0.08 60

AE-Stereo	0.21 153	0.12 93	0.50 201	0.25 282	0.15 224	0.24 196	0.18 162	0.40 215	0.34 214	0.19 85	0.26 141	0.21 139	0.13 91	0.22 78	0.16 102	0.07 39	0.26 460	0.09 197	0.10 297	0.07 66	0.31 447

ACVNet-DCA	0.21 153	0.16 226	0.50 201	0.27 357	0.13 127	0.31 308	0.19 205	0.43 248	0.32 187	0.21 102	0.20 84	0.13 37	0.17 152	0.28 167	0.12 9	0.08 145	0.28 469	0.08 117	0.06 51	0.09 194	0.23 388

xx1	0.23 204	0.16 226	0.50 201	0.27 357	0.13 127	0.31 308	0.19 205	0.39 206	0.48 378	0.21 102	0.20 84	0.28 226	0.25 268	0.28 167	0.12 9	0.08 145	0.28 469	0.10 270	0.11 330	0.09 194	0.23 388

1test111	0.22 171	0.16 226	0.50 201	0.27 357	0.13 127	0.31 308	0.19 205	0.43 248	0.32 187	0.21 102	0.20 84	0.13 37	0.17 152	0.36 261	0.28 306	0.08 145	0.28 469	0.08 117	0.06 51	0.09 194	0.23 388

cc1	0.22 171	0.16 226	0.50 201	0.27 357	0.13 127	0.31 308	0.19 205	0.39 206	0.48 378	0.21 102	0.20 84	0.13 37	0.17 152	0.28 167	0.12 9	0.08 145	0.28 469	0.08 117	0.06 51	0.08 122	0.37 471

MIF-Stereo (partial)	0.18 70	0.13 119	0.50 201	0.22 150	0.15 224	0.16 29	0.13 19	0.29 81	0.26 107	0.17 65	0.26 141	0.16 81	0.17 152	0.25 115	0.18 150	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.09 194	0.08 60

TestStereo1	0.23 204	0.22 330	0.50 201	0.27 357	0.14 164	0.26 229	0.27 384	0.43 248	0.38 265	0.29 202	0.39 291	0.23 160	0.21 216	0.33 234	0.18 150	0.08 145	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.10 150

IER	0.24 232	0.15 195	0.50 201	0.21 101	0.15 224	0.31 308	0.20 240	0.44 269	0.38 265	0.34 298	0.41 311	0.32 278	0.34 381	0.31 215	0.23 253	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.08 168	0.09 194	0.09 96

SA-5K	0.23 204	0.22 330	0.50 201	0.27 357	0.14 164	0.26 229	0.27 384	0.43 248	0.38 265	0.29 202	0.39 291	0.23 160	0.21 216	0.33 234	0.18 150	0.08 145	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.10 150

iRaft-Stereo_5w	0.25 257	0.24 356	0.50 201	0.23 201	0.18 319	0.19 72	0.19 205	0.39 206	0.35 224	0.28 178	0.36 255	0.34 293	0.23 234	0.66 402	0.28 306	0.07 39	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.09 194	0.14 275

NRIStereo	0.20 123	0.12 93	0.50 201	0.23 201	0.11 47	0.24 196	0.19 205	0.30 94	0.28 134	0.26 157	0.26 141	0.25 189	0.18 180	0.34 249	0.19 176	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.07 98	0.09 194	0.09 96

PSMNet-RSSM	0.26 279	0.21 312	0.50 201	0.21 101	0.14 164	0.25 212	0.21 266	0.50 323	0.38 265	0.31 241	0.45 358	0.40 341	0.27 293	0.53 330	0.24 262	0.12 354	0.08 174	0.11 325	0.13 401	0.10 253	0.10 150

rvit_0105_5	0.22 171	0.18 279	0.51 218	0.23 201	0.13 127	0.22 155	0.25 365	0.38 188	0.40 291	0.21 102	0.23 119	0.27 213	0.20 206	0.27 146	0.20 195	0.15 411	0.13 309	0.12 358	0.12 371	0.10 253	0.10 150

model_zeroshot	0.21 153	0.14 164	0.51 218	0.34 447	0.18 319	0.26 229	0.16 82	0.41 233	0.24 73	0.33 279	0.20 84	0.25 189	0.12 65	0.26 134	0.16 102	0.09 217	0.21 419	0.07 45	0.08 168	0.07 66	0.13 249

test_sample5	0.26 279	0.14 164	0.51 218	0.21 101	0.12 80	0.31 308	0.21 266	0.53 349	0.38 265	0.33 279	0.43 333	0.29 239	0.25 268	0.56 347	0.24 262	0.10 278	0.14 326	0.10 270	0.10 297	0.11 305	0.16 306

gcap-zeroshot	0.19 95	0.14 164	0.51 218	0.21 101	0.15 224	0.27 236	0.15 56	0.32 117	0.24 73	0.26 157	0.20 84	0.34 293	0.15 120	0.22 78	0.14 56	0.07 39	0.08 174	0.07 45	0.07 98	0.06 12	0.09 96

DualNet	0.26 279	0.14 164	0.51 218	0.21 101	0.12 80	0.31 308	0.21 266	0.53 349	0.38 265	0.34 298	0.44 343	0.29 239	0.25 268	0.56 347	0.24 262	0.10 278	0.14 326	0.10 270	0.10 297	0.11 305	0.16 306

GMStereo_Zeroshot	0.25 257	0.22 330	0.51 218	0.27 357	0.14 164	0.28 254	0.15 56	0.40 215	0.36 240	0.37 344	0.43 333	0.40 341	0.17 152	0.35 256	0.21 217	0.12 354	0.07 117	0.13 383	0.07 98	0.17 413	0.10 150

CFNet_ucs	0.25 257	0.14 164	0.51 218	0.20 70	0.15 224	0.29 275	0.18 162	0.51 333	0.46 357	0.32 266	0.42 319	0.38 324	0.23 234	0.31 215	0.22 234	0.11 315	0.08 174	0.12 358	0.09 244	0.13 359	0.13 249

GANet-ADL	0.22 171	0.14 164	0.51 218	0.23 201	0.14 164	0.29 275	0.19 205	0.48 306	0.36 240	0.26 157	0.33 222	0.32 278	0.20 206	0.26 134	0.22 234	0.11 315	0.07 117	0.07 45	0.06 51	0.09 194	0.11 184

Patchmatch Stereo++	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.14 37	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.27 146	0.18 150	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96
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 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.15 56	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.25 115	0.17 125	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

ROB_FTStereo_v2	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.15 56	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.25 115	0.18 150	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

ROB_FTStereo	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.13 19	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.25 115	0.17 125	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

iGMRVC	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.15 56	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.27 146	0.18 150	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

iRAFT	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.14 37	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.27 146	0.18 150	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

CRE-IMP	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.23 201	0.11 47	0.24 196	0.17 110	0.31 110	0.24 73	0.27 168	0.26 141	0.24 177	0.17 152	0.24 101	0.19 176	0.09 217	0.05 4	0.10 270	0.07 98	0.10 253	0.10 150

RAFT-IKP	0.19 95	0.13 119	0.51 218	0.22 150	0.11 47	0.18 60	0.15 56	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.26 134	0.18 150	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

SFCPSM	0.23 204	0.12 93	0.51 218	0.21 101	0.14 164	0.34 348	0.22 299	0.57 398	0.41 300	0.29 202	0.32 202	0.23 160	0.22 223	0.28 167	0.20 195	0.10 278	0.07 117	0.09 197	0.10 297	0.09 194	0.09 96

ACVNet	0.24 232	0.18 279	0.51 218	0.18 15	0.15 224	0.27 236	0.23 328	0.40 215	0.45 346	0.29 202	0.41 311	0.38 324	0.28 315	0.28 167	0.35 363	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.10 253	0.09 96

CFNet-ft	0.26 279	0.21 312	0.51 218	0.19 35	0.16 262	0.31 308	0.21 266	0.40 215	0.37 255	0.29 202	0.40 300	0.46 388	0.27 293	0.49 310	0.28 306	0.12 354	0.07 117	0.12 358	0.11 330	0.12 345	0.11 184

DMCA	0.24 232	0.18 279	0.51 218	0.23 201	0.14 164	0.27 236	0.20 240	0.45 278	0.40 291	0.32 266	0.33 222	0.33 285	0.25 268	0.27 146	0.30 322	0.11 315	0.08 174	0.10 270	0.08 168	0.11 305	0.12 225

CFNet_RVC	0.26 279	0.21 312	0.51 218	0.19 35	0.16 262	0.31 308	0.21 266	0.40 215	0.37 255	0.29 202	0.40 300	0.46 388	0.27 293	0.49 310	0.28 306	0.12 354	0.07 117	0.12 358	0.11 330	0.12 345	0.11 184

test_sample3	0.25 257	0.14 164	0.52 239	0.20 70	0.12 80	0.33 332	0.20 240	0.53 349	0.38 265	0.32 266	0.35 240	0.29 239	0.24 255	0.54 336	0.25 276	0.10 278	0.14 326	0.09 197	0.09 244	0.11 305	0.15 291

DisPM	0.20 123	0.11 53	0.52 239	0.24 246	0.13 127	0.18 60	0.19 205	0.30 94	0.31 177	0.33 279	0.34 232	0.23 160	0.16 136	0.34 249	0.17 125	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.12 225

NF-Stereo	0.22 171	0.11 53	0.52 239	0.25 282	0.12 80	0.21 127	0.18 162	0.40 215	0.35 224	0.28 178	0.30 182	0.22 146	0.17 152	0.52 327	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.13 249

OCTAStereo	0.22 171	0.11 53	0.52 239	0.25 282	0.12 80	0.21 127	0.18 162	0.40 215	0.35 224	0.28 178	0.30 182	0.22 146	0.17 152	0.51 320	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.13 249

HUI-Stereo	0.19 95	0.13 119	0.52 239	0.22 150	0.11 47	0.19 72	0.14 37	0.30 94	0.24 73	0.28 178	0.29 168	0.25 189	0.18 180	0.23 94	0.17 125	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.10 253	0.09 96

DEmStereo	0.26 279	0.10 31	0.52 239	0.19 35	0.13 127	0.31 308	0.25 365	0.29 81	0.38 265	0.36 328	0.57 425	0.24 177	0.48 443	0.53 330	0.44 400	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.08 168	0.07 66	0.08 60

SST-Stereo	0.22 171	0.11 53	0.52 239	0.25 282	0.14 164	0.19 72	0.17 110	0.32 117	0.26 107	0.34 298	0.33 222	0.29 239	0.25 268	0.56 347	0.18 150	0.08 145	0.05 4	0.10 270	0.08 168	0.09 194	0.07 19

RAFT_R40	0.22 171	0.11 53	0.52 239	0.25 282	0.13 127	0.18 60	0.18 162	0.32 117	0.31 177	0.33 279	0.33 222	0.30 257	0.23 234	0.55 341	0.19 176	0.08 145	0.05 4	0.10 270	0.08 168	0.09 194	0.07 19

RE-Stereo	0.22 171	0.11 53	0.52 239	0.25 282	0.12 80	0.21 127	0.18 162	0.40 215	0.35 224	0.28 178	0.30 182	0.22 146	0.17 152	0.51 320	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.13 249

TVStereo	0.22 171	0.11 53	0.52 239	0.25 282	0.12 80	0.21 127	0.18 162	0.40 215	0.35 224	0.28 178	0.30 182	0.22 146	0.17 152	0.51 320	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.13 249

TDLM	0.32 366	0.27 389	0.52 239	0.30 410	0.15 224	0.33 332	0.32 426	0.54 362	0.50 397	0.44 413	0.43 333	0.39 338	0.30 341	0.92 475	0.30 322	0.14 397	0.09 214	0.13 383	0.12 371	0.13 359	0.14 275

DCVSM-stereo	0.25 257	0.14 164	0.53 250	0.21 101	0.14 164	0.27 236	0.14 37	0.35 151	0.35 224	0.42 396	0.33 222	0.46 388	0.30 341	0.31 215	0.27 298	0.11 315	0.10 246	0.12 358	0.10 297	0.12 345	0.15 291

test_sample4	0.26 279	0.14 164	0.53 250	0.21 101	0.12 80	0.32 325	0.21 266	0.53 349	0.38 265	0.33 279	0.38 273	0.28 226	0.25 268	0.54 336	0.25 276	0.10 278	0.14 326	0.10 270	0.09 244	0.11 305	0.16 306

EKT-Stereo	0.39 409	0.13 119	0.53 250	0.42 481	3.94 532	0.22 155	0.17 110	0.38 188	0.30 168	0.21 102	0.20 84	0.23 160	0.15 120	0.30 203	0.18 150	0.10 278	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.09 194	0.12 225

LL-Strereo2	0.21 153	0.25 371	0.53 250	0.32 431	0.20 367	0.25 212	0.14 37	0.32 117	0.25 96	0.25 147	0.20 84	0.24 177	0.12 65	0.28 167	0.18 150	0.07 39	0.07 117	0.12 358	0.09 244	0.09 194	0.16 306

Sa-1000	0.24 232	0.20 304	0.53 250	0.23 201	0.14 164	0.30 288	0.23 328	0.50 323	0.41 300	0.30 225	0.50 391	0.26 208	0.19 201	0.33 234	0.16 102	0.08 145	0.10 246	0.10 270	0.11 330	0.08 122	0.08 60

UDGNet	0.24 232	0.37 443	0.53 250	0.25 282	0.14 164	0.24 196	0.18 162	0.32 117	0.44 335	0.29 202	0.28 160	0.24 177	0.20 206	0.30 203	0.21 217	0.16 421	0.07 117	0.21 460	0.11 330	0.16 399	0.11 184

CrosDoStereo	0.32 366	0.11 53	0.53 250	0.19 35	0.12 80	0.22 155	1.07 518	0.36 163	0.38 265	0.38 353	0.60 436	0.28 226	0.45 430	0.61 373	0.56 436	0.08 145	0.06 48	0.08 117	0.09 244	0.08 122	0.09 96

AAGNet	0.34 383	0.12 93	0.53 250	0.26 321	0.16 262	0.20 102	0.19 205	0.31 110	0.29 152	0.35 316	0.35 240	0.27 213	0.30 341	0.44 295	2.56 526	0.08 145	0.05 4	0.10 270	0.07 98	0.09 194	0.07 19

PSM-softLoss	0.22 171	0.11 53	0.53 250	0.25 282	0.12 80	0.20 102	0.17 110	0.39 206	0.29 152	0.29 202	0.32 202	0.24 177	0.16 136	0.53 330	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.09 244	0.08 122	0.12 225

KMStereo	0.22 171	0.11 53	0.53 250	0.25 282	0.12 80	0.20 102	0.17 110	0.39 206	0.29 152	0.29 202	0.32 202	0.24 177	0.16 136	0.53 330	0.21 217	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.09 244	0.08 122	0.12 225

DeepStereo_LL	0.32 366	0.11 53	0.53 250	0.19 35	0.12 80	0.22 155	1.07 518	0.36 163	0.38 265	0.38 353	0.60 436	0.28 226	0.45 430	0.61 373	0.56 436	0.08 145	0.06 48	0.08 117	0.09 244	0.08 122	0.09 96

RALAANet	0.21 153	0.24 356	0.53 250	0.23 201	0.14 164	0.22 155	0.13 19	0.38 188	0.30 168	0.29 202	0.26 141	0.25 189	0.15 120	0.28 167	0.20 195	0.08 145	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.10 253	0.07 19

ISRNet	0.28 316	0.15 195	0.54 262	0.27 357	0.19 345	0.24 196	0.15 56	0.47 295	0.45 346	0.40 379	0.49 388	0.42 361	0.27 293	0.33 234	0.30 322	0.20 458	0.12 290	0.17 438	0.16 438	0.16 399	0.21 367

AIO-test2	0.22 171	0.27 389	0.54 262	0.29 399	0.16 262	0.22 155	0.16 82	0.44 269	0.43 323	0.17 65	0.29 168	0.16 81	0.11 47	0.27 146	0.14 56	0.19 455	0.07 117	0.10 270	0.11 330	0.08 122	0.09 96

ttt	0.33 373	0.14 164	0.54 262	0.22 150	0.14 164	0.30 288	0.22 299	0.59 420	0.51 403	0.31 241	0.46 370	0.30 257	0.23 234	0.71 418	1.07 485	0.13 373	0.22 430	0.10 270	0.11 330	0.12 345	0.24 401

PFNet+	0.21 153	0.11 53	0.54 262	0.22 150	0.12 80	0.17 43	0.18 162	0.31 110	0.36 240	0.33 279	0.32 202	0.24 177	0.16 136	0.33 234	0.18 150	0.10 278	0.07 117	0.11 325	0.10 297	0.08 122	0.12 225

IRAFT_RVC	0.23 204	0.15 195	0.54 262	0.26 321	0.12 80	0.19 72	0.23 328	0.41 233	0.39 281	0.31 241	0.30 182	0.29 239	0.24 255	0.55 341	0.23 253	0.08 145	0.06 48	0.10 270	0.08 168	0.08 122	0.08 60

GES	0.23 204	0.14 164	0.54 262	0.21 101	0.14 164	0.28 254	0.19 205	0.51 333	0.35 224	0.31 241	0.36 255	0.25 189	0.24 255	0.30 203	0.23 253	0.11 315	0.09 214	0.08 117	0.08 168	0.10 253	0.12 225

MMNet	0.28 316	0.19 291	0.54 262	0.24 246	0.17 292	0.47 429	0.22 299	0.47 295	0.53 416	0.40 379	0.43 333	0.36 312	0.34 381	0.40 279	0.35 363	0.08 145	0.08 174	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.09 96

GANet-RSSM	0.26 279	0.19 291	0.54 262	0.21 101	0.14 164	0.27 236	0.22 299	0.47 295	0.34 214	0.30 225	0.40 300	0.41 349	0.30 341	0.59 362	0.25 276	0.11 315	0.08 174	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.10 150

StereoVision	0.23 204	0.23 345	0.55 270	0.27 357	0.17 292	0.23 174	0.22 299	0.40 215	0.32 187	0.21 102	0.51 394	0.22 146	0.16 136	0.29 188	0.19 176	0.11 315	0.12 290	0.13 383	0.13 401	0.10 253	0.08 60

MIM_Stereo	0.20 123	0.17 257	0.55 270	0.20 70	0.21 382	0.17 43	0.14 37	0.37 177	0.27 124	0.28 178	0.35 240	0.23 160	0.13 91	0.28 167	0.16 102	0.06 2	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.15 291

HH	0.22 171	0.12 93	0.55 270	0.32 431	0.16 262	0.27 236	0.18 162	0.36 163	0.25 96	0.20 95	0.26 141	0.34 293	0.18 180	0.33 234	0.15 84	0.07 39	0.16 367	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.31 447

HanStereo	0.22 171	0.12 93	0.55 270	0.32 431	0.16 262	0.27 236	0.18 162	0.36 163	0.25 96	0.20 95	0.26 141	0.34 293	0.18 180	0.33 234	0.15 84	0.07 39	0.16 367	0.07 45	0.07 98	0.07 66	0.31 447

SA	0.24 232	0.22 330	0.55 270	0.23 201	0.14 164	0.25 212	0.23 328	0.48 306	0.42 312	0.28 178	0.44 343	0.23 160	0.23 234	0.34 249	0.17 125	0.07 39	0.09 214	0.11 325	0.11 330	0.08 122	0.09 96

dd	0.23 204	0.32 417	0.55 270	0.23 201	0.12 80	0.27 236	0.21 266	0.32 117	0.45 346	0.30 225	0.29 168	0.25 189	0.17 152	0.31 215	0.26 287	0.13 373	0.07 117	0.10 270	0.08 168	0.12 345	0.09 96

AACVNet	0.28 316	0.22 330	0.55 270	0.23 201	0.14 164	0.30 288	0.19 205	0.43 248	0.33 203	0.39 370	0.42 319	0.44 374	0.29 335	0.73 422	0.28 306	0.11 315	0.09 214	0.11 325	0.09 244	0.13 359	0.12 225

ASMatch	0.23 204	0.11 53	0.55 270	0.25 282	0.14 164	0.19 72	0.16 82	0.32 117	0.30 168	0.28 178	0.68 456	0.28 226	0.26 286	0.50 314	0.22 234	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.07 98	0.06 12	0.11 184

RAFT-345	0.22 171	0.11 53	0.55 270	0.22 150	0.12 80	0.20 102	0.16 82	0.27 59	0.28 134	0.27 168	0.65 450	0.20 125	0.17 152	0.55 341	0.22 234	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.07 98	0.06 12	0.07 19

DISCO	0.33 373	0.16 226	0.55 270	0.26 321	0.16 262	0.48 435	0.25 365	0.52 339	0.58 436	0.38 353	0.45 358	0.63 457	0.37 398	0.65 396	0.50 420	0.10 278	0.07 117	0.09 197	0.08 168	0.13 359	0.13 249

AIO-test1	0.21 153	0.22 330	0.56 280	0.31 425	0.24 422	0.21 127	0.16 82	0.42 238	0.37 255	0.17 65	0.26 141	0.18 103	0.12 65	0.29 188	0.15 84	0.08 145	0.07 117	0.10 270	0.11 330	0.07 66	0.10 150

UGAM-zero	0.26 279	0.11 53	0.56 280	0.20 70	0.16 262	0.28 254	0.18 162	0.48 306	0.25 96	0.31 241	0.28 160	0.56 433	0.32 371	0.66 402	0.17 125	0.07 39	0.10 246	0.07 45	0.09 244	0.07 66	0.31 447

anonymousa	0.26 279	0.13 119	0.56 280	0.29 399	0.30 458	0.31 308	0.20 240	0.38 188	0.36 240	0.33 279	0.51 394	0.41 349	0.27 293	0.25 115	0.24 262	0.08 145	0.18 399	0.09 197	0.18 454	0.08 122	0.17 324

STrans-v2	0.25 257	0.14 164	0.56 280	0.21 101	0.12 80	0.23 174	0.20 240	0.50 323	0.31 177	0.31 241	0.42 319	0.35 307	0.35 388	0.62 384	0.24 262	0.07 39	0.05 4	0.08 117	0.07 98	0.06 12	0.08 60

FTStereo	0.28 316	0.11 53	0.56 280	0.24 246	0.13 127	0.21 127	0.52 485	0.36 163	0.28 134	0.38 353	0.94 486	0.30 257	0.56 462	0.33 234	0.18 150	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.19 341

GMM-Stereo	0.22 171	0.10 31	0.56 280	0.23 201	0.13 127	0.24 196	0.24 352	0.38 188	0.29 152	0.31 241	0.44 343	0.27 213	0.21 216	0.31 215	0.17 125	0.07 39	0.05 4	0.10 270	0.09 244	0.08 122	0.19 341

LMCR-Stereo	0.28 316	0.22 330	0.56 280	0.29 399	0.14 164	0.37 378	0.23 328	0.57 398	0.36 240	0.40 379	0.40 300	0.29 239	0.30 341	0.41 282	0.38 375	0.11 315	0.07 117	0.09 197	0.07 98	0.13 359	0.10 150

acv_ft	0.26 279	0.18 279	0.56 280	0.24 246	0.19 345	0.34 348	0.21 266	0.47 295	0.45 346	0.39 370	0.41 311	0.38 324	0.28 315	0.28 167	0.36 367	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.11 305	0.09 96

hitnet-ft	0.31 360	0.21 312	0.56 280	0.19 35	0.14 164	0.40 394	0.23 328	0.46 285	0.42 312	0.37 344	0.46 370	0.53 426	0.35 388	0.76 437	0.35 363	0.14 397	0.10 246	0.14 405	0.10 297	0.15 391	0.14 275

rvit_0105_3	0.24 232	0.21 312	0.57 289	0.25 282	0.15 224	0.24 196	0.28 399	0.40 215	0.43 323	0.25 147	0.26 141	0.29 239	0.22 223	0.29 188	0.21 217	0.15 411	0.13 309	0.14 405	0.15 428	0.10 253	0.10 150

UGAM	0.28 316	0.18 279	0.57 289	0.26 321	0.13 127	0.23 174	0.26 376	0.33 135	0.45 346	0.32 266	0.42 319	0.45 380	0.22 223	0.92 475	0.23 253	0.08 145	0.09 214	0.14 405	0.13 401	0.10 253	0.10 150

Anonymous_2	0.44 435	0.23 345	0.57 289	0.34 447	0.34 471	0.53 453	0.28 399	0.49 315	0.39 281	0.36 328	0.34 232	0.48 402	0.38 403	0.43 291	0.33 349	0.26 475	0.41 498	0.44 495	1.45 530	0.33 486	0.37 471

fff	0.20 123	0.15 195	0.57 289	0.19 35	0.09 10	0.19 72	0.18 162	0.38 188	0.46 357	0.29 202	0.31 193	0.18 103	0.28 315	0.21 62	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.09 96

RAFT_CTSACE	0.23 204	0.21 312	0.57 289	0.26 321	0.15 224	0.22 155	0.23 328	0.34 142	0.30 168	0.34 298	0.51 394	0.31 267	0.17 152	0.33 234	0.15 84	0.06 2	0.09 214	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.07 19

test_5	0.25 257	0.25 371	0.57 289	0.27 357	0.18 319	0.25 212	0.29 405	0.42 238	0.39 281	0.29 202	0.40 300	0.27 213	0.23 234	0.35 256	0.19 176	0.07 39	0.07 117	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.14 275

TransformOpticalFlow	0.24 232	0.14 164	0.57 289	0.24 246	0.11 47	0.21 127	0.19 205	0.43 248	0.34 214	0.30 225	0.43 333	0.36 312	0.31 359	0.61 373	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.08 117	0.07 98	0.06 12	0.08 60

RAFT-RH_RVC	0.26 279	0.13 119	0.57 289	0.22 150	0.12 80	0.25 212	0.14 37	0.27 59	0.29 152	0.38 353	1.14 494	0.23 160	0.18 180	0.58 354	0.24 262	0.07 39	0.06 48	0.10 270	0.07 98	0.06 12	0.08 60

DCANet	0.20 123	0.15 195	0.57 289	0.19 35	0.09 10	0.19 72	0.18 162	0.37 177	0.41 300	0.30 225	0.31 193	0.19 113	0.23 234	0.21 62	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.07 66	0.10 150

csc	0.20 123	0.15 195	0.57 289	0.19 35	0.09 10	0.19 72	0.18 162	0.38 188	0.46 357	0.29 202	0.31 193	0.18 103	0.28 315	0.21 62	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.09 96

cscssc	0.20 123	0.15 195	0.57 289	0.19 35	0.09 10	0.19 72	0.18 162	0.38 188	0.46 357	0.29 202	0.31 193	0.18 103	0.28 315	0.21 62	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.09 96

111	0.22 171	0.22 330	0.57 289	0.19 35	0.09 10	0.24 196	0.17 110	0.44 269	0.46 357	0.24 135	0.30 182	0.29 239	0.22 223	0.25 115	0.19 176	0.08 145	0.05 4	0.07 45	0.06 51	0.07 66	0.15 291

GMStereo	0.21 153	0.30 407	0.57 289	0.21 101	0.12 80	0.24 196	0.18 162	0.30 94	0.41 300	0.26 157	0.24 126	0.17 92	0.16 136	0.25 115	0.19 176	0.10 278	0.07 117	0.08 117	0.08 168	0.11 305	0.09 96
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet	0.29 336	0.29 401	0.57 289	0.23 201	0.14 164	0.34 348	0.15 56	0.53 349	0.46 357	0.31 241	0.40 300	0.38 324	0.27 293	0.76 437	0.28 306	0.10 278	0.07 117	0.11 325	0.11 330	0.11 305	0.09 96

CBMV_ROB	0.36 392	0.21 312	0.57 289	0.22 150	0.14 164	0.35 363	0.20 240	0.55 380	0.47 370	0.52 448	0.58 428	0.45 380	0.53 458	0.75 431	0.50 420	0.18 446	0.19 403	0.23 467	0.21 462	0.15 391	0.20 358

MyStereo05	0.24 232	0.15 195	0.58 304	0.22 150	0.14 164	0.25 212	0.22 299	0.50 323	0.54 421	0.32 266	0.23 119	0.26 208	0.23 234	0.32 224	0.25 276	0.07 39	0.12 290	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.11 184

MyStereo04	0.24 232	0.15 195	0.58 304	0.22 150	0.16 262	0.25 212	0.22 299	0.51 333	0.54 421	0.29 202	0.23 119	0.27 213	0.23 234	0.32 224	0.25 276	0.07 39	0.13 309	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.11 184

DCANet-4	0.20 123	0.11 53	0.58 304	0.19 35	0.09 10	0.19 72	0.18 162	0.39 206	0.42 312	0.29 202	0.31 193	0.17 92	0.22 223	0.21 62	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.06 12	0.09 96

GwcNet-ADL	0.23 204	0.15 195	0.58 304	0.24 246	0.13 127	0.23 174	0.24 352	0.51 333	0.41 300	0.28 178	0.29 168	0.30 257	0.20 206	0.27 146	0.28 306	0.09 217	0.07 117	0.07 45	0.07 98	0.09 194	0.11 184

delet	0.29 336	0.18 279	0.58 304	0.24 246	0.19 345	0.41 399	0.30 412	0.52 339	0.51 403	0.35 316	0.42 319	0.37 318	0.31 359	0.49 310	0.36 367	0.10 278	0.09 214	0.11 325	0.12 371	0.09 194	0.09 96

psm_up	0.30 349	0.21 312	0.58 304	0.26 321	0.18 319	0.32 325	0.27 384	0.57 398	0.45 346	0.38 353	0.41 311	0.45 380	0.40 413	0.59 362	0.32 340	0.11 315	0.12 290	0.13 383	0.12 371	0.11 305	0.11 184

XPNet_ROB	0.35 390	0.26 381	0.58 304	0.28 384	0.19 345	0.37 378	0.31 421	0.57 398	0.51 403	0.52 448	0.54 411	0.57 435	0.38 403	0.65 396	0.48 413	0.17 435	0.12 290	0.13 383	0.12 371	0.16 399	0.17 324

plain	0.18 70	0.16 226	0.59 311	0.21 101	0.13 127	0.16 29	0.17 110	0.29 81	0.23 62	0.16 54	0.26 141	0.13 37	0.17 152	0.27 146	0.17 125	0.09 217	0.06 48	0.10 270	0.07 98	0.10 253	0.07 19

ADStereo(finetuned)	0.21 153	0.15 195	0.59 311	0.19 35	0.09 10	0.19 72	0.18 162	0.37 177	0.41 300	0.30 225	0.31 193	0.19 113	0.31 359	0.21 62	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.05 19	0.07 66	0.10 150

SACVNet	0.32 366	0.25 371	0.59 311	0.26 321	0.19 345	0.35 363	0.25 365	0.54 362	0.41 300	0.43 407	0.45 358	0.46 388	0.34 381	0.71 418	0.30 322	0.14 397	0.10 246	0.12 358	0.12 371	0.16 399	0.20 358

ADLNet	0.30 349	0.19 291	0.59 311	0.23 201	0.19 345	0.34 348	0.23 328	0.56 389	0.44 335	0.43 407	0.41 311	0.43 368	0.28 315	0.56 347	0.36 367	0.11 315	0.08 174	0.11 325	0.11 330	0.11 305	0.15 291

RASNet	0.30 349	0.19 291	0.59 311	0.23 201	0.19 345	0.33 332	0.20 240	0.50 323	0.41 300	0.31 241	0.44 343	0.47 398	0.38 403	0.79 445	0.40 381	0.09 217	0.07 117	0.07 45	0.09 244	0.08 122	0.10 150

MLCV	0.25 257	0.23 345	0.59 311	0.22 150	0.09 10	0.30 288	0.18 162	0.40 215	0.38 265	0.38 353	0.44 343	0.31 267	0.22 223	0.44 295	0.32 340	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.06 51	0.07 66	0.08 60

NCCL2	0.37 399	0.33 421	0.59 311	0.37 458	0.23 408	0.42 404	0.41 464	0.56 389	0.44 335	0.47 431	0.47 378	0.61 450	0.39 410	0.58 354	0.41 385	0.16 421	0.13 309	0.21 460	0.22 470	0.16 399	0.18 327

dad	0.30 349	0.38 449	0.60 318	0.22 150	0.14 164	0.32 325	0.21 266	0.35 151	0.51 403	0.45 420	0.45 358	0.46 388	0.23 234	0.41 282	0.27 298	0.21 460	0.11 273	0.20 458	0.11 330	0.15 391	0.11 184

GEStereo_RVC	0.29 336	0.24 356	0.60 318	0.27 357	0.16 262	0.33 332	0.25 365	0.58 411	0.56 432	0.35 316	0.38 273	0.34 293	0.25 268	0.51 320	0.29 319	0.12 354	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.11 305	0.13 249

sCroCo_RVC	0.19 95	0.15 195	0.60 318	0.27 357	0.18 319	0.23 174	0.16 82	0.28 64	0.24 73	0.14 35	0.22 111	0.17 92	0.14 106	0.22 78	0.16 102	0.11 315	0.11 273	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.10 150

HGLStereo	0.29 336	0.19 291	0.60 318	0.24 246	0.21 382	0.33 332	0.23 328	0.52 339	0.44 335	0.36 328	0.49 388	0.41 349	0.35 388	0.46 303	0.34 356	0.11 315	0.11 273	0.09 197	0.09 244	0.11 305	0.12 225

HITNet	0.22 171	0.23 345	0.60 318	0.20 70	0.09 10	0.27 236	0.15 56	0.45 278	0.33 203	0.29 202	0.33 222	0.27 213	0.22 223	0.29 188	0.27 298	0.07 39	0.05 4	0.07 45	0.06 51	0.09 194	0.11 184
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
SGM_RVC	0.57 470	0.22 330	0.60 318	0.26 321	0.16 262	0.97 499	0.46 473	0.76 488	0.90 490	1.03 500	0.92 485	1.16 497	0.93 498	1.21 498	0.72 457	0.17 435	0.16 367	0.16 429	0.16 438	0.16 399	0.24 401
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G2L-Stereo	0.27 306	0.23 345	0.61 324	0.22 150	0.14 164	0.25 212	0.19 205	0.48 306	0.37 255	0.33 279	0.38 273	0.40 341	0.23 234	0.61 373	0.33 349	0.11 315	0.09 214	0.10 270	0.08 168	0.09 194	0.11 184

GwcNet-RSSM	0.28 316	0.25 371	0.61 324	0.22 150	0.14 164	0.28 254	0.24 352	0.46 285	0.44 335	0.33 279	0.46 370	0.41 349	0.28 315	0.55 341	0.31 332	0.11 315	0.07 117	0.09 197	0.10 297	0.10 253	0.09 96

PS-NSSS	0.33 373	0.36 440	0.61 324	0.24 246	0.18 319	0.33 332	0.24 352	0.59 420	0.42 312	0.38 353	0.52 401	0.36 312	0.31 359	0.80 448	0.32 340	0.18 446	0.14 326	0.21 460	0.15 428	0.17 413	0.14 275

CBMV	0.36 392	0.25 371	0.61 324	0.24 246	0.14 164	0.42 404	0.33 431	0.56 389	0.52 414	0.54 457	0.52 401	0.51 415	0.58 465	0.63 387	0.43 393	0.15 411	0.16 367	0.18 446	0.16 438	0.13 359	0.19 341
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
4D-IteraStereo	0.20 123	0.21 312	0.62 328	0.21 101	0.14 164	0.19 72	0.17 110	0.29 81	0.28 134	0.24 135	0.20 84	0.20 125	0.10 31	0.22 78	0.18 150	0.07 39	0.07 117	0.10 270	0.08 168	0.08 122	0.33 456

TRStereo	0.22 171	0.21 312	0.62 328	0.40 474	0.19 345	0.22 155	0.16 82	0.58 411	0.30 168	0.21 102	0.21 102	0.22 146	0.13 91	0.27 146	0.14 56	0.09 217	0.09 214	0.09 197	0.11 330	0.06 12	0.19 341

ccnet	0.43 433	0.34 430	0.62 328	0.28 384	0.33 469	0.60 465	0.34 435	0.68 471	0.47 370	0.54 457	0.66 452	0.56 433	0.46 437	0.73 422	0.66 452	0.26 475	0.19 403	0.24 469	0.22 470	0.27 474	0.25 412

ac_64	0.28 316	0.16 226	0.62 328	0.25 282	0.17 292	0.36 370	0.22 299	0.48 306	0.35 224	0.36 328	0.37 266	0.51 415	0.30 341	0.62 384	0.34 356	0.11 315	0.09 214	0.10 270	0.10 297	0.09 194	0.09 96

iResNet	0.25 257	0.22 330	0.62 328	0.26 321	0.11 47	0.31 308	0.23 328	0.46 285	0.45 346	0.34 298	0.43 333	0.27 213	0.23 234	0.36 261	0.37 373	0.08 145	0.05 4	0.07 45	0.06 51	0.08 122	0.10 150

PAM_32	0.26 279	0.10 31	0.63 333	0.24 246	0.19 345	0.51 444	0.26 376	0.43 248	0.30 168	0.32 266	0.28 160	0.60 447	0.28 315	0.29 188	0.20 195	0.08 145	0.14 326	0.08 117	0.10 297	0.07 66	0.15 291

PAM	0.26 279	0.11 53	0.63 333	0.25 282	0.18 319	0.53 453	0.29 405	0.44 269	0.28 134	0.36 328	0.27 154	0.59 441	0.26 286	0.28 167	0.20 195	0.08 145	0.12 290	0.07 45	0.10 297	0.07 66	0.13 249

ssnet_v2	0.30 349	0.21 312	0.63 333	0.23 201	0.15 224	0.40 394	0.30 412	0.59 420	0.48 378	0.40 379	0.37 266	0.46 388	0.30 341	0.41 282	0.44 400	0.13 373	0.11 273	0.11 325	0.11 330	0.12 345	0.11 184

PFNet	0.24 232	0.11 53	0.63 333	0.25 282	0.14 164	0.22 155	0.19 205	0.40 215	0.35 224	0.36 328	0.32 202	0.27 213	0.20 206	0.63 387	0.23 253	0.09 217	0.05 4	0.09 197	0.08 168	0.08 122	0.08 60

NVstereo2D	0.32 366	0.18 279	0.63 333	0.24 246	0.23 408	0.43 408	0.28 399	0.60 430	0.58 436	0.28 178	0.39 291	0.42 361	0.30 341	0.71 418	0.30 322	0.13 373	0.09 214	0.13 383	0.10 297	0.20 444	0.18 327

YMNet	0.33 373	0.26 381	0.64 338	0.28 384	0.23 408	0.48 435	0.27 384	0.54 362	0.47 370	0.49 437	0.56 421	0.51 415	0.30 341	0.41 282	0.44 400	0.13 373	0.16 367	0.13 383	0.12 371	0.14 381	0.14 275

YMNet_1	0.33 373	0.26 381	0.64 338	0.28 384	0.23 408	0.48 435	0.27 384	0.54 362	0.47 370	0.49 437	0.56 421	0.51 415	0.30 341	0.41 282	0.44 400	0.13 373	0.16 367	0.13 383	0.12 371	0.14 381	0.14 275

MIPNet	0.22 171	0.19 291	0.64 338	0.22 150	0.12 80	0.28 254	0.20 240	0.48 306	0.39 281	0.31 241	0.24 126	0.19 113	0.24 255	0.28 167	0.20 195	0.07 39	0.05 4	0.08 117	0.07 98	0.07 66	0.08 60

DeepPruner_ROB	0.28 316	0.25 371	0.64 338	0.22 150	0.16 262	0.30 288	0.21 266	0.54 362	0.33 203	0.36 328	0.38 273	0.38 324	0.26 286	0.45 301	0.28 306	0.15 411	0.11 273	0.11 325	0.11 330	0.14 381	0.14 275

ETE_ROB	0.36 392	0.32 417	0.64 338	0.30 410	0.18 319	0.40 394	0.38 453	0.59 420	0.49 391	0.50 442	0.52 401	0.62 453	0.37 398	0.58 354	0.43 393	0.13 373	0.10 246	0.14 405	0.12 371	0.17 413	0.18 327

G2L-Stereo_aug	0.27 306	0.13 119	0.65 343	0.19 35	0.12 80	0.33 332	0.22 299	0.42 238	0.52 414	0.41 391	0.44 343	0.46 388	0.30 341	0.53 330	0.32 340	0.08 145	0.06 48	0.06 2	0.05 19	0.08 122	0.09 96

rvit_105_1	0.28 316	0.24 356	0.65 343	0.27 357	0.19 345	0.31 308	0.35 437	0.46 285	0.53 416	0.31 241	0.32 202	0.32 278	0.27 293	0.36 261	0.26 287	0.16 421	0.14 326	0.15 421	0.17 449	0.11 305	0.11 184

rvit_stereo_0075_2	0.25 257	0.18 279	0.65 343	0.27 357	0.22 397	0.22 155	0.15 56	0.41 233	0.36 240	0.27 168	0.37 266	0.29 239	0.21 216	0.29 188	0.20 195	0.17 435	0.12 290	0.19 453	0.12 371	0.14 381	0.14 275

IPLG	0.23 204	0.19 291	0.65 343	0.21 101	0.12 80	0.28 254	0.17 110	0.45 278	0.32 187	0.33 279	0.32 202	0.16 81	0.17 152	0.50 314	0.23 253	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.07 98	0.07 66	0.08 60

RYNet	0.38 404	0.23 345	0.65 343	0.26 321	0.28 445	0.62 467	0.33 431	0.61 437	0.62 451	0.42 396	0.39 291	0.58 440	0.40 413	0.89 465	0.57 438	0.11 315	0.09 214	0.12 358	0.11 330	0.19 437	0.22 380

LALA_ROB	0.38 404	0.31 410	0.65 343	0.30 410	0.21 382	0.46 423	0.39 456	0.63 449	0.54 421	0.53 454	0.52 401	0.69 476	0.36 393	0.52 327	0.48 413	0.18 446	0.11 273	0.16 429	0.14 417	0.17 413	0.16 306

HHNet	0.23 204	0.12 93	0.66 349	0.19 35	0.18 319	0.20 102	0.20 240	0.36 163	0.32 187	0.33 279	0.59 432	0.19 113	0.21 216	0.24 101	0.31 332	0.08 145	0.06 48	0.09 197	0.07 98	0.08 122	0.12 225

cf-r	0.26 279	0.22 330	0.66 349	0.22 150	0.14 164	0.28 254	0.22 299	0.44 269	0.42 312	0.32 266	0.42 319	0.43 368	0.27 293	0.44 295	0.27 298	0.11 315	0.07 117	0.08 117	0.10 297	0.08 122	0.09 96

BEATNet_4x	0.25 257	0.25 371	0.66 349	0.23 201	0.10 32	0.29 275	0.14 37	0.49 315	0.34 214	0.31 241	0.35 240	0.32 278	0.26 286	0.34 249	0.33 349	0.08 145	0.06 48	0.08 117	0.07 98	0.11 305	0.13 249

StereoAnything_RVC	0.22 171	0.47 468	0.67 352	0.30 410	0.31 465	0.11 2	0.11 8	0.18 7	0.15 10	0.09 1	0.11 14	0.09 4	0.09 16	0.27 146	0.12 9	0.09 217	0.39 495	0.06 2	0.04 1	0.24 463	0.49 495

UDG	0.42 429	0.54 479	0.67 352	0.41 478	0.35 474	0.47 429	0.27 384	0.57 398	0.48 378	0.40 379	0.46 370	0.59 441	0.45 430	0.47 307	0.46 408	0.26 475	0.19 403	0.49 497	0.22 470	0.37 488	0.30 443

AASNet	0.29 336	0.27 389	0.67 352	0.26 321	0.18 319	0.34 348	0.21 266	0.64 454	0.49 391	0.36 328	0.41 311	0.32 278	0.26 286	0.33 234	0.39 379	0.12 354	0.09 214	0.10 270	0.08 168	0.14 381	0.12 225

RP	0.38 404	0.26 381	0.67 352	0.31 425	0.24 422	0.37 378	0.29 405	0.53 349	0.61 447	0.42 396	0.65 450	0.62 453	0.51 451	0.63 387	0.43 393	0.17 435	0.15 355	0.17 438	0.15 428	0.17 413	0.19 341

DANet	0.37 399	0.25 371	0.67 352	0.37 458	0.22 397	0.42 404	0.25 365	0.50 323	0.44 335	0.52 448	0.50 391	0.59 441	0.42 422	0.78 441	0.53 428	0.13 373	0.12 290	0.14 405	0.12 371	0.17 413	0.21 367
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.40 420	0.28 397	0.67 352	0.31 425	0.18 319	0.43 408	0.39 456	0.60 430	0.46 357	0.48 436	0.78 470	0.55 429	0.45 430	0.96 480	0.55 435	0.13 373	0.14 326	0.13 383	0.12 371	0.15 391	0.16 306

ToySt	0.28 316	0.19 291	0.68 358	0.22 150	0.19 345	0.31 308	0.31 421	0.43 248	0.43 323	0.28 178	0.38 273	0.42 361	0.32 371	0.33 234	0.32 340	0.08 145	0.14 326	0.10 270	0.12 371	0.11 305	0.24 401

DualNet (step1)	0.31 360	0.21 312	0.69 359	0.18 15	0.17 292	0.36 370	0.21 266	0.54 362	0.43 323	0.38 353	0.36 255	0.38 324	0.32 371	0.41 282	0.26 287	0.24 466	0.21 419	0.28 478	0.24 476	0.18 428	0.21 367

test_sample9	0.45 438	0.21 312	0.69 359	0.18 15	0.17 292	0.36 370	0.21 266	0.54 362	0.43 323	0.38 353	0.36 255	0.38 324	0.32 371	0.70 413	1.01 478	0.24 466	1.93 531	0.28 478	0.24 476	0.18 428	0.21 367

test_sample8	0.52 459	0.21 312	0.69 359	0.18 15	0.17 292	0.36 370	0.21 266	0.57 398	0.38 265	0.63 469	0.39 291	1.16 497	0.68 482	0.70 413	1.01 478	0.24 466	1.93 531	0.28 478	0.24 476	0.18 428	0.21 367

MyStereo8	0.25 257	0.20 304	0.69 359	0.24 246	0.17 292	0.31 308	0.16 82	0.50 323	0.32 187	0.29 202	0.38 273	0.25 189	0.19 201	0.33 234	0.29 319	0.08 145	0.20 414	0.08 117	0.08 168	0.10 253	0.16 306

AANet_RVC	0.33 373	0.31 410	0.69 359	0.23 201	0.14 164	0.30 288	0.23 328	0.49 315	0.55 428	0.39 370	0.60 436	0.43 368	0.30 341	0.88 463	0.54 432	0.11 315	0.08 174	0.07 45	0.07 98	0.10 253	0.12 225

DN-CSS_ROB	0.24 232	0.33 421	0.69 359	0.25 282	0.14 164	0.26 229	0.13 19	0.42 238	0.35 224	0.30 225	0.42 319	0.22 146	0.20 206	0.34 249	0.22 234	0.07 39	0.06 48	0.11 325	0.11 330	0.11 305	0.09 96

DFGA-Net	0.26 279	0.33 421	0.70 365	0.22 150	0.15 224	0.25 212	0.17 110	0.41 233	0.40 291	0.30 225	0.32 202	0.21 139	0.18 180	0.61 373	0.33 349	0.08 145	0.06 48	0.10 270	0.09 244	0.11 305	0.09 96

gwcnet-sp	0.25 257	0.16 226	0.70 365	0.23 201	0.14 164	0.34 348	0.22 299	0.46 285	0.41 300	0.37 344	0.35 240	0.27 213	0.27 293	0.36 261	0.26 287	0.09 217	0.08 174	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.10 150

scenet	0.25 257	0.16 226	0.70 365	0.23 201	0.14 164	0.34 348	0.22 299	0.46 285	0.41 300	0.37 344	0.35 240	0.27 213	0.27 293	0.36 261	0.26 287	0.09 217	0.08 174	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.10 150

ssnet	0.25 257	0.16 226	0.70 365	0.23 201	0.14 164	0.34 348	0.22 299	0.46 285	0.41 300	0.37 344	0.35 240	0.27 213	0.27 293	0.36 261	0.26 287	0.09 217	0.08 174	0.09 197	0.09 244	0.10 253	0.10 150

UNet	0.28 316	0.16 226	0.70 365	0.24 246	0.20 367	0.44 413	0.21 266	0.52 339	0.42 312	0.36 328	0.40 300	0.43 368	0.33 379	0.41 282	0.32 340	0.09 217	0.07 117	0.10 270	0.09 244	0.10 253	0.09 96

StereoDRNet	0.34 383	0.28 397	0.70 365	0.28 384	0.21 382	0.43 408	0.30 412	0.63 449	0.51 403	0.47 431	0.40 300	0.48 402	0.31 359	0.58 354	0.44 400	0.12 354	0.10 246	0.12 358	0.11 330	0.13 359	0.13 249

MSMD_ROB	0.63 481	0.34 430	0.70 365	0.30 410	0.25 435	0.88 492	0.35 437	0.58 411	0.67 460	1.13 504	1.52 508	1.75 512	1.05 504	0.90 468	0.60 442	0.24 466	0.22 430	0.27 472	0.27 486	0.25 465	0.27 428

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 123	0.74 500	0.71 372	0.17 6	0.08 4	0.15 17	0.15 56	0.19 14	0.18 17	0.13 24	0.12 20	0.10 8	0.08 5	0.16 8	0.14 56	0.34 489	0.12 290	0.08 117	0.07 98	0.11 305	0.24 401

DDUNet	0.45 438	0.60 491	0.71 372	0.45 485	0.39 484	0.46 423	0.32 426	0.53 349	0.44 335	0.46 425	0.53 408	0.57 435	0.38 403	0.51 320	0.43 393	0.34 489	0.21 419	0.56 501	0.25 479	0.41 490	0.36 463

FBW_ROB	0.46 445	0.34 430	0.71 372	0.32 431	0.20 367	0.51 444	0.32 426	0.73 483	0.63 453	0.60 466	0.57 425	0.65 464	0.44 428	1.42 510	0.62 446	0.14 397	0.17 390	0.22 465	0.16 438	0.17 413	0.23 388

PSMNet_ROB	0.36 392	0.31 410	0.71 372	0.31 425	0.21 382	0.44 413	0.44 469	0.61 437	0.49 391	0.39 370	0.45 358	0.49 408	0.32 371	0.66 402	0.53 428	0.14 397	0.10 246	0.15 421	0.14 417	0.13 359	0.13 249

MeshStereo	0.60 475	0.31 410	0.71 372	0.22 150	0.17 292	0.66 473	0.36 443	0.81 493	0.63 453	1.48 522	1.32 501	1.65 509	0.83 491	1.18 496	0.74 458	0.17 435	0.17 390	0.17 438	0.14 417	0.17 413	0.19 341
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
MaskLacGwcNet_RVC	0.38 404	0.43 462	0.72 377	0.35 453	0.19 345	0.51 444	0.25 365	0.56 389	0.39 281	0.42 396	0.47 378	0.47 398	0.27 293	0.74 426	0.32 340	0.38 495	0.19 403	0.27 472	0.17 449	0.29 479	0.27 428

MyStereo06	0.23 204	0.15 195	0.74 378	0.22 150	0.14 164	0.25 212	0.22 299	0.43 248	0.25 96	0.36 328	0.24 126	0.34 293	0.18 180	0.24 101	0.20 195	0.07 39	0.12 290	0.09 197	0.09 244	0.09 194	0.11 184

anonymity	0.57 470	0.55 480	0.74 378	0.48 490	0.63 502	0.56 458	0.43 467	0.71 479	0.51 403	0.64 471	0.55 416	0.57 435	0.61 472	0.65 396	0.57 438	0.55 502	0.55 512	0.50 498	0.54 507	0.51 495	0.61 504

AF-Net	0.40 420	0.31 410	0.74 378	0.33 442	0.24 422	0.43 408	0.30 412	0.64 454	0.67 460	0.44 413	0.69 459	0.65 464	0.52 453	0.59 362	0.48 413	0.16 421	0.12 290	0.19 453	0.14 417	0.16 399	0.14 275

CIPLG	0.23 204	0.28 397	0.75 381	0.24 246	0.16 262	0.25 212	0.20 240	0.38 188	0.33 203	0.32 266	0.34 232	0.23 160	0.15 120	0.27 146	0.22 234	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.09 96

IPLGR	0.22 171	0.14 164	0.75 381	0.21 101	0.11 47	0.25 212	0.18 162	0.44 269	0.38 265	0.29 202	0.28 160	0.21 139	0.19 201	0.37 271	0.19 176	0.07 39	0.06 48	0.08 117	0.07 98	0.07 66	0.07 19

FAT-Stereo	0.36 392	0.19 291	0.75 381	0.26 321	0.18 319	0.34 348	0.30 412	0.62 445	0.61 447	0.47 431	0.61 444	0.59 441	0.50 449	0.61 373	0.36 367	0.13 373	0.14 326	0.13 383	0.12 371	0.14 381	0.20 358

DRN-Test	0.35 390	0.20 304	0.75 381	0.28 384	0.19 345	0.46 423	0.29 405	0.68 471	0.54 421	0.49 437	0.47 378	0.44 374	0.35 388	0.63 387	0.44 400	0.13 373	0.09 214	0.13 383	0.12 371	0.13 359	0.13 249

CBFPSM	0.28 316	0.23 345	0.76 385	0.21 101	0.14 164	0.38 384	0.26 376	0.42 238	0.37 255	0.34 298	0.36 255	0.55 429	0.38 403	0.33 234	0.40 381	0.08 145	0.08 174	0.07 45	0.08 168	0.09 194	0.12 225

HBP-ISP	0.34 383	0.35 434	0.76 385	0.23 201	0.17 292	0.33 332	0.22 299	0.56 389	0.47 370	0.42 396	0.49 388	0.33 285	0.41 418	0.73 422	0.27 298	0.18 446	0.19 403	0.24 469	0.20 460	0.16 399	0.16 306

Anonymous3	0.24 232	0.19 291	0.76 385	0.27 357	0.18 319	0.41 399	0.24 352	0.45 278	0.36 240	0.23 127	0.27 154	0.20 125	0.18 180	0.28 167	0.19 176	0.12 354	0.11 273	0.10 270	0.10 297	0.11 305	0.13 249

RAFT + AFF	0.30 349	0.33 421	0.76 385	0.25 282	0.17 292	0.30 288	0.33 431	0.55 380	0.42 312	0.28 178	0.30 182	0.31 267	0.31 359	0.64 392	0.32 340	0.09 217	0.11 273	0.11 325	0.10 297	0.12 345	0.16 306

RGC	0.41 425	0.35 434	0.76 385	0.35 453	0.28 445	0.41 399	0.29 405	0.60 430	0.55 428	0.47 431	0.64 448	0.63 457	0.47 439	0.74 426	0.46 408	0.16 421	0.15 355	0.21 460	0.21 462	0.19 437	0.21 367

WCMA_ROB	0.55 464	0.27 389	0.76 385	0.26 321	0.22 397	0.62 467	0.36 443	0.57 398	0.58 436	0.97 496	1.40 504	1.28 502	0.94 499	0.80 448	0.80 464	0.20 458	0.17 390	0.16 429	0.16 438	0.19 437	0.29 440

LL-Strereo	0.32 366	0.33 421	0.77 391	0.26 321	0.24 422	0.22 155	0.23 328	0.58 411	0.44 335	0.35 316	0.32 202	0.41 349	0.40 413	0.93 477	0.25 276	0.08 145	0.13 309	0.11 325	0.09 244	0.09 194	0.22 380

ADLNet2	0.31 360	0.23 345	0.77 391	0.23 201	0.18 319	0.36 370	0.24 352	0.55 380	0.54 421	0.33 279	0.38 273	0.45 380	0.31 359	0.70 413	0.36 367	0.10 278	0.08 174	0.09 197	0.09 244	0.12 345	0.11 184

CVANet_RVC	0.34 383	0.25 371	0.77 391	0.27 357	0.17 292	0.34 348	0.28 399	0.55 380	0.50 397	0.43 407	0.46 370	0.44 374	0.31 359	0.90 468	0.27 298	0.15 411	0.10 246	0.14 405	0.14 417	0.15 391	0.15 291

PWCDC_ROB	0.41 425	0.41 458	0.77 391	0.34 447	0.21 382	0.43 408	0.20 240	0.60 430	0.90 490	0.44 413	1.24 499	0.36 312	0.38 403	0.56 347	0.48 413	0.18 446	0.11 273	0.11 325	0.10 297	0.20 444	0.16 306

stereogan	0.39 409	0.20 304	0.78 395	0.28 384	0.22 397	0.65 472	0.26 376	0.62 445	0.65 456	0.45 420	0.60 436	0.67 472	0.45 430	0.69 410	0.37 373	0.14 397	0.14 326	0.14 405	0.12 371	0.20 444	0.19 341

HUF	0.26 279	0.15 195	0.79 396	0.39 469	0.31 465	0.16 29	0.17 110	0.36 163	0.25 96	0.19 85	0.14 41	0.23 160	0.11 47	0.32 224	0.14 56	0.08 145	0.60 517	0.06 2	0.05 19	0.07 66	0.56 501

rrr	0.22 171	0.17 257	0.79 396	0.22 150	0.15 224	0.20 102	0.18 162	0.40 215	0.27 124	0.19 85	0.12 20	0.14 59	0.12 65	0.38 274	0.31 332	0.07 39	0.16 367	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.28 435

sAnonymous2	0.21 153	0.24 356	0.79 396	0.24 246	0.17 292	0.22 155	0.20 240	0.36 163	0.29 152	0.17 65	0.19 76	0.17 92	0.16 136	0.18 28	0.15 84	0.10 278	0.07 117	0.09 197	0.08 168	0.23 459	0.18 327

CroCo_RVC	0.21 153	0.24 356	0.79 396	0.24 246	0.17 292	0.22 155	0.20 240	0.36 163	0.29 152	0.17 65	0.19 76	0.17 92	0.16 136	0.18 28	0.15 84	0.10 278	0.07 117	0.09 197	0.08 168	0.23 459	0.18 327

1111x	0.39 409	0.17 257	0.80 400	0.23 201	0.15 224	0.33 332	0.27 384	0.62 445	0.48 378	0.32 266	0.43 333	0.40 341	0.29 335	0.86 460	1.60 511	0.09 217	0.23 440	0.09 197	0.12 371	0.10 253	0.23 388

TCMNet	0.34 383	0.28 397	0.81 401	0.29 399	0.30 458	0.40 394	0.28 399	0.53 349	0.49 391	0.38 353	0.46 370	0.40 341	0.30 341	0.61 373	0.42 389	0.14 397	0.13 309	0.15 421	0.14 417	0.18 428	0.19 341

IPLGR_C	0.23 204	0.29 401	0.81 401	0.24 246	0.16 262	0.24 196	0.20 240	0.38 188	0.33 203	0.32 266	0.33 222	0.23 160	0.15 120	0.26 134	0.22 234	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.09 96

test_xeample3	0.22 171	0.17 257	0.81 401	0.21 101	0.15 224	0.20 102	0.18 162	0.40 215	0.25 96	0.19 85	0.12 20	0.13 37	0.12 65	0.34 249	0.33 349	0.07 39	0.20 414	0.07 45	0.08 168	0.08 122	0.34 459

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 336	0.24 356	0.81 401	0.26 321	0.18 319	0.30 288	0.22 299	0.52 339	0.41 300	0.38 353	0.42 319	0.42 361	0.28 315	0.46 303	0.31 332	0.11 315	0.08 174	0.10 270	0.11 330	0.10 253	0.12 225
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FC-DCNN v2	0.75 492	0.33 421	0.82 405	0.33 442	0.28 445	0.85 490	0.40 460	0.88 501	0.86 486	1.46 516	1.65 513	2.08 516	1.40 515	1.14 494	0.95 474	0.24 466	0.22 430	0.27 472	0.26 483	0.26 469	0.32 452

ACV-stereo	0.30 349	0.20 304	0.82 405	0.23 201	0.16 262	0.48 435	0.20 240	0.38 188	0.34 214	0.29 202	0.33 222	0.66 468	0.43 425	0.55 341	0.31 332	0.10 278	0.09 214	0.09 197	0.09 244	0.11 305	0.12 225

GCST	0.50 453	0.67 494	0.82 405	1.04 517	0.55 498	0.38 384	0.11 8	0.42 238	0.33 203	0.42 396	0.35 240	0.29 239	0.18 180	0.50 314	0.23 253	0.70 511	0.42 499	0.79 512	0.62 515	0.63 500	0.47 490

IGEV_Zeroshot_test	0.23 204	0.11 53	0.82 405	0.21 101	0.23 408	0.20 102	0.19 205	0.38 188	0.23 62	0.34 298	0.22 111	0.29 239	0.14 106	0.24 101	0.20 195	0.07 39	0.09 214	0.08 117	0.08 168	0.08 122	0.35 462

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 373	0.25 371	0.82 405	0.22 150	0.17 292	0.46 423	0.28 399	0.53 349	0.53 416	0.43 407	0.57 425	0.44 374	0.31 359	0.50 314	0.48 413	0.10 278	0.06 48	0.08 117	0.06 51	0.11 305	0.12 225

DispNO	0.29 336	0.24 356	0.83 410	0.23 201	0.17 292	0.25 212	0.22 299	0.47 295	0.42 312	0.33 279	0.39 291	0.38 324	0.28 315	0.78 441	0.35 363	0.09 217	0.07 117	0.10 270	0.10 297	0.09 194	0.09 96

ACRE	0.23 204	0.27 389	0.83 410	0.24 246	0.15 224	0.24 196	0.20 240	0.38 188	0.32 187	0.32 266	0.33 222	0.23 160	0.15 120	0.26 134	0.22 234	0.09 217	0.07 117	0.08 117	0.07 98	0.08 122	0.09 96

FCDSN-DC	0.67 484	0.38 449	0.83 410	0.37 458	0.30 458	0.66 473	0.37 445	0.69 477	0.70 468	1.15 506	1.53 509	1.70 511	1.38 513	1.00 483	0.83 466	0.24 466	0.22 430	0.27 472	0.26 483	0.27 474	0.32 452
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
STTStereo	0.30 349	0.24 356	0.83 410	0.25 282	0.17 292	0.30 288	0.24 352	0.49 315	0.39 281	0.39 370	0.41 311	0.44 374	0.28 315	0.41 282	0.30 322	0.13 373	0.13 309	0.13 383	0.16 438	0.12 345	0.12 225

PSMNet-RUCA	0.39 409	0.47 468	0.84 414	0.46 488	0.41 487	0.34 348	0.26 376	0.59 420	0.46 357	0.40 379	0.51 394	0.44 374	0.33 379	0.43 291	0.31 332	0.25 473	0.14 326	0.33 488	0.21 462	0.32 484	0.23 388

ffm	0.27 306	0.17 257	0.84 414	0.21 101	0.13 127	0.29 275	0.21 266	0.38 188	0.46 357	0.31 241	0.44 343	0.34 293	0.24 255	0.28 167	0.12 9	0.08 145	0.28 469	0.12 358	0.11 330	0.08 122	0.37 471

ff1	0.36 392	0.17 257	0.84 414	0.21 101	0.13 127	0.29 275	0.21 266	0.38 188	0.46 357	0.31 241	0.44 343	0.34 293	0.24 255	0.91 470	1.30 496	0.08 145	0.28 469	0.12 358	0.11 330	0.08 122	0.37 471

mmx	0.37 399	0.17 257	0.84 414	0.21 101	0.13 127	0.29 275	0.21 266	0.57 398	0.48 378	0.31 241	0.44 343	0.34 293	0.24 255	0.91 470	1.30 496	0.10 278	0.20 414	0.12 358	0.11 330	0.11 305	0.23 388

xxx	0.37 399	0.17 257	0.84 414	0.21 101	0.13 127	0.29 275	0.21 266	0.57 398	0.48 378	0.31 241	0.44 343	0.34 293	0.24 255	0.91 470	1.30 496	0.10 278	0.20 414	0.12 358	0.11 330	0.11 305	0.23 388

Nwc_Net	0.39 409	0.29 401	0.84 414	0.32 431	0.24 422	0.45 421	0.30 412	0.67 466	0.51 403	0.39 370	0.70 460	0.59 441	0.48 443	0.61 373	0.45 407	0.16 421	0.12 290	0.19 453	0.21 462	0.14 381	0.15 291

FC-DCNN	0.73 488	0.33 421	0.84 414	0.33 442	0.28 445	0.82 489	0.40 460	0.82 494	0.83 483	1.43 514	1.60 512	1.97 514	1.38 513	1.10 491	0.93 471	0.24 466	0.22 430	0.27 472	0.26 483	0.26 469	0.32 452

iRaft-Stereo_20w	0.29 336	0.11 53	0.86 421	0.33 442	0.24 422	0.32 325	0.26 376	0.60 430	0.26 107	0.41 391	0.21 102	0.28 226	0.19 201	0.32 224	0.24 262	0.07 39	0.31 485	0.07 45	0.09 244	0.08 122	0.47 490

CC-Net-ROB	0.46 445	0.55 480	0.86 421	0.38 467	0.23 408	0.51 444	0.30 412	0.69 477	0.51 403	0.46 425	0.51 394	0.48 402	0.38 403	0.96 480	0.40 381	0.36 492	0.23 440	0.56 501	0.25 479	0.34 487	0.22 380

ARAFT	0.26 279	0.30 407	0.87 423	0.22 150	0.12 80	0.30 288	0.24 352	0.46 285	0.34 214	0.33 279	0.28 160	0.29 239	0.20 206	0.49 310	0.19 176	0.08 145	0.06 48	0.12 358	0.11 330	0.09 194	0.09 96

APVNet	0.38 404	0.26 381	0.87 423	0.26 321	0.22 397	0.52 450	0.35 437	0.64 454	0.46 357	0.40 379	0.52 401	0.48 402	0.39 410	0.84 457	0.48 413	0.13 373	0.14 326	0.15 421	0.16 438	0.16 399	0.16 306

NCC-stereo	0.42 429	0.31 410	0.87 423	0.32 431	0.29 455	0.47 429	0.37 445	0.68 471	0.53 416	0.42 396	0.58 428	0.57 435	0.52 453	0.75 431	0.54 432	0.18 446	0.14 326	0.18 446	0.25 479	0.17 413	0.18 327

edge stereo	0.40 420	0.22 330	0.87 423	0.27 357	0.22 397	0.38 384	0.26 376	0.59 420	0.56 432	0.53 454	0.60 436	0.71 480	0.50 449	0.78 441	0.43 393	0.16 421	0.15 355	0.19 453	0.14 417	0.17 413	0.19 341

Abc-Net	0.42 429	0.31 410	0.87 423	0.32 431	0.29 455	0.47 429	0.37 445	0.68 471	0.53 416	0.42 396	0.58 428	0.57 435	0.52 453	0.75 431	0.54 432	0.18 446	0.14 326	0.18 446	0.25 479	0.17 413	0.18 327
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.45 438	0.52 476	0.87 423	0.39 469	0.20 367	0.51 444	0.50 482	0.68 471	0.67 460	0.47 431	0.46 370	0.50 412	0.43 425	0.91 470	0.40 381	0.28 481	0.21 419	0.32 485	0.19 456	0.28 477	0.23 388
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
fast-acv-ft	0.33 373	0.26 381	0.88 429	0.25 282	0.18 319	0.49 441	0.27 384	0.44 269	0.50 397	0.40 379	0.55 416	0.49 408	0.36 393	0.39 277	0.41 385	0.11 315	0.11 273	0.11 325	0.12 371	0.13 359	0.11 184

FADNet	0.34 383	0.43 462	0.88 429	0.24 246	0.22 397	0.37 378	0.19 205	0.56 389	0.49 391	0.32 266	0.36 255	0.43 368	0.32 371	0.65 396	0.30 322	0.17 435	0.16 367	0.14 405	0.16 438	0.25 465	0.21 367

SQANet	0.44 435	0.57 486	0.89 431	0.49 491	0.39 484	0.47 429	0.23 328	0.53 349	0.44 335	0.41 391	0.48 387	0.47 398	0.34 381	0.58 354	0.43 393	0.38 495	0.15 355	0.40 493	0.21 462	0.50 493	0.34 459

SHD	0.45 438	0.34 430	0.89 431	0.37 458	0.28 445	0.46 423	0.23 328	0.72 482	0.96 497	0.65 472	0.61 444	0.61 450	0.48 443	0.64 392	0.69 455	0.16 421	0.16 367	0.16 429	0.16 438	0.21 450	0.25 412

PDISCO_ROB	0.45 438	0.37 443	0.89 431	0.44 483	0.37 479	0.70 475	0.35 437	0.75 486	0.78 478	0.45 420	0.53 408	0.65 464	0.40 413	0.68 409	0.52 424	0.22 463	0.12 290	0.21 460	0.19 456	0.26 469	0.22 380

ELAS	0.80 496	0.40 456	0.91 434	0.39 469	0.35 474	1.52 518	0.81 508	0.97 505	0.98 498	1.47 521	1.58 511	1.19 499	1.33 512	1.01 484	1.21 491	0.29 482	0.27 464	0.30 481	0.29 489	0.32 484	0.36 463
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	0.47 448	0.29 401	0.92 435	0.24 246	0.37 479	1.27 510	0.17 110	0.54 362	0.58 436	0.44 413	0.85 478	0.55 429	0.28 315	1.19 497	0.52 424	0.23 464	0.24 450	0.17 438	0.13 401	0.19 437	0.26 424

iResNetv2_ROB	0.29 336	0.37 443	0.92 435	0.24 246	0.13 127	0.30 288	0.19 205	0.55 380	0.51 403	0.39 370	0.46 370	0.39 338	0.27 293	0.36 261	0.30 322	0.09 217	0.06 48	0.07 45	0.05 19	0.13 359	0.11 184

PWC_ROB	0.41 425	0.38 449	0.92 435	0.26 321	0.20 367	0.39 388	0.19 205	0.61 437	0.69 466	0.58 465	0.84 477	0.52 422	0.44 428	0.74 426	0.62 446	0.13 373	0.09 214	0.14 405	0.10 297	0.17 413	0.18 327

SGM-Forest	0.42 429	0.44 465	0.92 435	0.24 246	0.16 262	0.45 421	0.40 460	0.58 411	0.50 397	0.54 457	0.63 447	0.52 422	0.51 451	0.91 470	0.66 452	0.17 435	0.17 390	0.17 438	0.15 428	0.15 391	0.21 367
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DMCA-RVC	0.30 349	0.27 389	0.93 439	0.28 384	0.17 292	0.30 288	0.21 266	0.43 248	0.36 240	0.40 379	0.38 273	0.39 338	0.36 393	0.44 295	0.34 356	0.13 373	0.10 246	0.16 429	0.12 371	0.13 359	0.11 184

PVD	0.62 478	0.41 458	0.93 439	0.44 483	0.39 484	0.63 470	0.51 484	0.86 499	1.27 511	0.93 493	1.09 491	0.81 484	0.85 492	0.89 465	0.89 469	0.21 460	0.23 440	0.22 465	0.19 456	0.28 477	0.41 479

SAMSARA	0.62 478	0.47 468	0.93 439	0.70 503	0.50 492	1.15 505	1.29 525	0.79 490	0.70 468	0.77 485	0.55 416	0.92 489	0.58 465	0.87 462	0.77 461	0.19 455	0.27 464	0.18 446	0.19 456	0.27 474	0.28 435

NaN_ROB	0.44 435	0.38 449	0.94 442	0.30 410	0.20 367	0.52 450	0.49 480	0.61 437	0.60 445	0.56 461	0.47 378	0.49 408	0.42 422	1.24 499	0.76 460	0.12 354	0.18 399	0.12 358	0.13 401	0.12 345	0.18 327

RTSC	0.43 433	0.37 443	0.95 443	0.30 410	0.20 367	0.50 443	0.23 328	0.65 460	0.86 486	0.56 461	0.54 411	0.51 415	0.36 393	0.71 418	0.92 470	0.13 373	0.14 326	0.11 325	0.13 401	0.18 428	0.19 341

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 316	0.17 257	0.96 444	0.29 399	0.31 465	0.29 275	0.21 266	0.53 349	0.28 134	0.27 168	0.55 416	0.41 349	0.18 180	0.30 203	0.22 234	0.08 145	0.10 246	0.08 117	0.13 401	0.12 345	0.20 358

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 279	0.15 195	0.96 444	0.21 101	0.25 435	0.30 288	0.21 266	0.54 362	0.28 134	0.25 147	0.29 168	0.46 388	0.23 234	0.28 167	0.20 195	0.08 145	0.10 246	0.08 117	0.12 371	0.11 305	0.17 324

FADNet-RVC	0.34 383	0.43 462	0.97 446	0.25 282	0.20 367	0.33 332	0.20 240	0.51 333	0.42 312	0.34 298	0.40 300	0.41 349	0.29 335	0.65 396	0.36 367	0.14 397	0.14 326	0.14 405	0.15 428	0.19 437	0.20 358

MDST_ROB	0.51 456	0.16 226	0.97 446	0.31 425	0.21 382	1.35 514	0.34 435	0.80 491	0.59 443	1.09 503	0.74 466	0.49 408	0.37 398	1.31 505	0.60 442	0.14 397	0.12 290	0.16 429	0.13 401	0.13 359	0.18 327

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 461	0.60 491	0.98 448	0.40 474	0.25 435	0.87 491	0.57 491	0.60 430	0.64 455	0.60 466	0.67 454	0.63 457	0.42 422	1.13 492	0.50 420	0.23 464	0.28 469	0.27 472	0.35 493	0.25 465	0.33 456

FADNet_RVC	0.31 360	0.35 434	0.98 448	0.24 246	0.16 262	0.30 288	0.17 110	0.52 339	0.39 281	0.30 225	0.38 273	0.30 257	0.29 335	0.54 336	0.33 349	0.14 397	0.14 326	0.14 405	0.16 438	0.21 450	0.24 401

Wz-Net-MNSev	0.39 409	0.35 434	0.99 450	0.26 321	0.21 382	0.59 464	0.39 456	0.58 411	0.61 447	0.49 437	0.56 421	0.53 426	0.37 398	0.61 373	0.47 411	0.11 315	0.09 214	0.11 325	0.11 330	0.15 391	0.15 291

DGSMNet	0.63 481	0.32 417	1.01 451	0.54 494	0.73 508	0.62 467	1.36 526	0.62 445	0.58 436	0.38 353	0.62 446	0.52 422	0.34 381	0.65 396	0.47 411	0.54 501	0.61 518	0.67 506	0.61 514	0.65 502	0.69 514

G-Net	0.47 448	0.26 381	1.02 452	0.34 447	0.28 445	0.89 493	0.35 437	0.47 295	0.46 357	0.68 476	1.20 496	0.64 462	0.59 467	0.61 373	0.60 442	0.16 421	0.14 326	0.17 438	0.13 401	0.22 454	0.21 367

S-Stereo	0.39 409	0.20 304	1.04 453	0.28 384	0.22 397	0.39 388	0.31 421	0.58 411	0.69 466	0.40 379	0.59 432	0.48 402	0.41 418	0.75 431	0.42 389	0.12 354	0.15 355	0.13 383	0.13 401	0.16 399	0.25 412

ADCRef	0.41 425	0.33 421	1.05 454	0.26 321	0.21 382	0.49 441	0.27 384	0.54 362	0.51 403	0.51 445	0.59 432	0.35 307	0.47 439	0.54 336	1.35 502	0.09 217	0.08 174	0.12 358	0.12 371	0.12 345	0.13 249

PA-Net	0.40 420	0.35 434	1.05 454	0.32 431	0.28 445	0.39 388	0.43 467	0.53 349	0.56 432	0.35 316	0.43 333	0.41 349	0.36 393	0.83 456	0.61 445	0.12 354	0.23 440	0.16 429	0.23 474	0.13 359	0.20 358
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Wz-Net-LNSev	0.36 392	0.35 434	1.06 456	0.26 321	0.21 382	0.47 429	0.33 431	0.56 389	0.58 436	0.45 420	0.54 411	0.50 412	0.37 398	0.40 279	0.42 389	0.12 354	0.11 273	0.10 270	0.09 244	0.14 381	0.15 291

pmcnn	0.54 463	0.24 356	1.06 456	0.25 282	0.26 439	0.40 394	0.31 421	0.55 380	0.55 428	0.56 461	1.22 498	2.53 523	0.39 410	0.84 457	1.08 487	0.09 217	0.06 48	0.06 2	0.05 19	0.10 253	0.14 275

IMH-64-1	0.94 500	0.95 510	1.07 458	0.98 514	0.76 509	0.93 494	0.72 501	1.30 511	1.11 506	0.91 491	1.45 505	1.14 495	1.00 501	1.25 501	0.97 475	0.77 512	0.51 506	0.97 516	0.55 510	0.90 513	0.66 511

IMH-64	0.94 500	0.95 510	1.07 458	0.98 514	0.76 509	0.93 494	0.72 501	1.30 511	1.11 506	0.91 491	1.45 505	1.14 495	1.00 501	1.25 501	0.97 475	0.77 512	0.51 506	0.97 516	0.55 510	0.90 513	0.66 511

XQC	0.47 448	0.45 466	1.07 458	0.40 474	0.28 445	0.58 462	0.38 453	0.67 466	0.76 477	0.53 454	0.47 378	0.59 441	0.47 439	0.74 426	0.80 464	0.18 446	0.14 326	0.18 446	0.16 438	0.26 469	0.24 401

Syn2CoEx	0.39 409	0.39 453	1.08 461	0.35 453	0.21 382	0.41 399	0.29 405	0.63 449	0.51 403	0.43 407	0.56 421	0.45 380	0.45 430	0.69 410	0.39 379	0.17 435	0.14 326	0.16 429	0.12 371	0.13 359	0.16 306

XX-Stereo	0.25 257	0.11 53	1.09 462	0.35 453	0.38 482	0.23 174	0.13 19	0.43 248	0.19 23	0.20 95	0.40 300	0.31 267	0.10 31	0.33 234	0.13 26	0.08 145	0.11 273	0.08 117	0.09 244	0.07 66	0.10 150

ELAS_RVC	0.80 496	0.40 456	1.10 463	0.40 474	0.35 474	0.93 494	1.10 521	0.87 500	1.12 508	1.40 512	1.39 502	1.27 501	1.55 521	1.13 492	1.13 488	0.29 482	0.27 464	0.30 481	0.28 487	0.31 481	0.36 463
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	0.56 468	0.52 476	1.12 464	0.45 485	0.49 491	0.48 435	0.45 470	0.73 483	0.74 476	0.45 420	0.82 475	0.46 388	0.60 468	0.51 320	0.63 449	0.39 497	0.40 496	0.44 495	0.51 506	0.53 496	0.38 478

GwcNet	0.37 399	0.29 401	1.12 464	0.25 282	0.24 422	0.48 435	0.27 384	0.58 411	0.60 445	0.39 370	0.54 411	0.51 415	0.34 381	0.60 367	0.46 408	0.13 373	0.12 290	0.12 358	0.11 330	0.13 359	0.15 291

otaku	0.60 475	0.73 498	1.13 466	0.64 498	0.45 490	0.73 479	0.37 445	0.67 466	0.67 460	0.52 448	0.75 468	0.66 468	0.46 437	0.74 426	0.59 441	0.55 502	0.34 491	0.56 501	0.36 495	0.65 502	0.49 495

aanetorigin	0.40 420	0.33 421	1.14 467	0.25 282	0.19 345	0.30 288	0.37 445	0.34 142	0.47 370	0.95 494	0.82 475	0.52 422	0.56 462	0.50 314	0.52 424	0.11 315	0.09 214	0.10 270	0.10 297	0.16 399	0.19 341

ADCL	0.50 453	0.30 407	1.15 468	0.28 384	0.19 345	0.77 483	0.64 495	0.57 398	0.73 475	0.57 464	0.73 465	0.55 429	0.60 468	0.66 402	1.53 508	0.11 315	0.10 246	0.13 383	0.13 401	0.15 391	0.16 306

PASM	0.49 452	0.41 458	1.15 468	0.37 458	0.35 474	0.42 404	0.42 465	0.54 362	0.65 456	0.54 457	0.54 411	0.63 457	0.48 443	0.94 479	0.51 423	0.27 479	0.30 481	0.30 481	0.33 491	0.29 479	0.29 440

Ntro	0.61 477	0.75 501	1.16 470	0.67 500	0.50 492	0.76 480	0.37 445	0.68 471	0.71 470	0.50 442	0.59 432	0.65 464	0.52 453	0.79 445	0.58 440	0.58 505	0.32 487	0.57 504	0.34 492	0.69 507	0.50 497

iinet-f	0.31 360	0.23 345	1.16 470	0.20 70	0.16 262	0.44 413	0.23 328	0.47 295	0.38 265	0.36 328	0.44 343	0.41 349	0.35 388	0.36 261	0.43 393	0.10 278	0.09 214	0.08 117	0.08 168	0.13 359	0.12 225

FADNet-RVC-Resample	0.31 360	0.32 417	1.16 470	0.27 357	0.17 292	0.33 332	0.21 266	0.49 315	0.40 291	0.36 328	0.38 273	0.34 293	0.27 293	0.54 336	0.27 298	0.10 278	0.10 246	0.14 405	0.13 401	0.13 359	0.18 327

MANE	1.63 520	0.58 488	1.16 470	0.59 496	0.60 501	2.71 526	1.53 527	2.63 531	3.62 527	2.33 527	3.26 529	3.66 529	2.98 530	2.26 526	2.26 522	0.37 493	0.40 496	0.31 484	0.49 502	0.31 481	0.63 507

DPSNet	0.51 456	0.26 381	1.16 470	0.28 384	0.21 382	0.76 480	0.56 490	0.89 503	0.82 482	0.49 437	0.51 394	0.64 462	0.81 490	0.89 465	0.85 468	0.17 435	0.16 367	0.13 383	0.13 401	0.26 469	0.27 428

MFMNet_re	0.74 489	0.84 503	1.16 470	0.64 498	0.70 507	0.79 485	0.71 500	0.77 489	0.85 485	0.79 487	0.86 479	0.69 476	0.80 488	0.73 422	0.65 450	0.66 509	0.59 516	0.61 505	0.58 512	0.68 505	0.71 515

WAO-6	1.11 508	1.01 515	1.17 476	0.96 513	0.79 512	1.30 512	0.78 505	1.36 513	1.99 521	1.04 501	1.54 510	1.59 508	1.27 510	1.37 508	1.30 496	0.78 514	0.55 512	1.03 520	0.75 521	0.87 512	0.72 516

SPS-STEREO	0.74 489	0.72 496	1.18 477	0.52 493	0.57 500	0.76 480	0.50 482	0.80 491	0.66 459	0.97 496	0.88 482	0.94 490	0.74 484	1.08 490	1.04 483	0.58 505	0.51 506	0.50 498	0.50 505	0.56 497	0.72 516
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.05 504	1.00 513	1.19 478	0.83 510	0.67 506	1.22 508	0.84 510	1.43 515	1.56 516	1.13 504	1.75 516	1.46 505	1.25 509	1.56 512	1.28 495	0.61 507	0.62 521	0.70 507	0.68 517	0.66 504	0.62 505

CSAN	0.55 464	0.47 468	1.19 478	0.37 458	0.23 408	0.57 460	0.61 493	0.65 460	0.72 472	0.65 472	0.78 470	0.66 468	0.65 480	1.41 509	0.77 461	0.21 460	0.17 390	0.20 458	0.21 462	0.18 428	0.21 367

NVStereoNet_ROB	0.74 489	0.64 493	1.20 480	0.55 495	0.43 489	0.54 457	0.48 477	0.75 486	0.87 489	0.88 490	1.72 515	1.06 494	1.03 503	1.29 503	0.98 477	0.35 491	0.42 499	0.41 494	0.48 501	0.38 489	0.43 484
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
pcwnet_v2	0.32 366	0.16 226	1.22 481	0.23 201	0.19 345	0.32 325	0.19 205	0.61 437	0.61 447	0.37 344	0.45 358	0.35 307	0.29 335	0.37 271	0.26 287	0.14 397	0.11 273	0.12 358	0.11 330	0.14 381	0.18 327

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 487	0.73 498	1.26 482	0.47 489	0.28 445	1.42 516	0.60 492	0.82 494	0.94 496	0.85 489	0.86 479	0.88 488	0.70 483	1.32 506	0.75 459	0.37 493	0.30 481	0.34 489	0.36 495	0.44 491	0.42 482

GASNet	0.39 409	0.58 488	1.27 483	0.35 453	0.23 408	0.35 363	0.23 328	0.63 449	0.56 432	0.41 391	0.38 273	0.45 380	0.30 341	0.81 451	0.42 389	0.16 421	0.11 273	0.14 405	0.14 417	0.23 459	0.12 225

IMH	1.09 507	1.04 516	1.29 484	1.03 516	0.79 512	1.11 502	0.69 498	1.40 514	1.42 514	1.02 498	1.71 514	1.42 504	1.19 508	1.78 519	1.03 482	1.14 526	0.56 515	1.00 518	0.58 512	0.93 516	0.68 513

RainbowNet	0.76 493	1.00 513	1.29 484	0.82 509	0.63 502	0.79 485	0.52 485	0.83 496	0.93 493	0.61 468	0.79 473	0.79 483	0.62 476	0.82 452	0.67 454	0.80 516	0.55 512	0.79 512	0.49 502	0.81 511	0.62 505

MFN_U_SF_RVC	0.58 472	0.58 488	1.31 486	0.39 469	0.23 408	0.72 477	0.30 412	0.83 496	0.68 464	0.74 480	0.74 466	0.86 486	0.60 468	0.84 457	0.83 466	0.29 482	0.27 464	0.32 485	0.37 497	0.31 481	0.33 456

AnyNet_C32	0.55 464	0.51 475	1.34 487	0.29 399	0.28 445	0.61 466	0.62 494	0.57 398	0.62 451	0.63 469	0.68 456	0.54 428	0.55 460	0.82 452	1.81 514	0.15 411	0.15 355	0.15 421	0.18 454	0.21 450	0.25 412

FINET	0.58 472	0.48 472	1.35 488	0.38 467	0.37 479	0.96 498	1.13 522	0.84 498	1.05 500	0.50 442	0.70 460	0.45 380	0.61 472	0.63 387	0.62 446	0.26 475	0.28 469	0.14 405	0.13 401	0.20 444	0.44 486

SANet	0.58 472	0.41 458	1.38 489	0.27 357	0.16 262	0.72 477	0.48 477	0.71 479	1.34 512	0.69 477	0.97 487	0.94 490	0.78 486	0.97 482	0.93 471	0.14 397	0.12 290	0.12 358	0.12 371	0.18 428	0.20 358

WAO-8	1.50 516	1.22 521	1.39 490	1.10 520	0.85 517	2.15 522	0.78 505	1.84 524	3.76 528	1.46 516	2.18 522	2.15 518	1.50 518	3.20 530	1.35 502	0.92 520	0.66 524	1.10 521	0.79 522	0.94 517	0.74 518

Venus	1.50 516	1.22 521	1.39 490	1.10 520	0.85 517	2.15 522	0.78 505	1.84 524	3.76 528	1.46 516	2.18 522	2.15 518	1.50 518	3.20 530	1.35 502	0.92 520	0.66 524	1.10 521	0.79 522	0.94 517	0.74 518

Wz-Net-SNSev	0.45 438	0.53 478	1.42 492	0.31 425	0.21 382	0.44 413	0.45 470	0.64 454	0.68 464	0.46 425	0.66 452	0.62 453	0.40 413	0.78 441	0.65 450	0.12 354	0.11 273	0.12 358	0.13 401	0.17 413	0.19 341

ADCMid	0.53 461	0.45 466	1.46 493	0.27 357	0.22 397	0.51 444	0.38 453	0.61 437	0.58 436	0.75 481	0.67 454	0.62 453	0.66 481	0.66 402	1.75 513	0.13 373	0.12 290	0.17 438	0.17 449	0.20 444	0.21 367

ADCP+	0.48 451	0.36 440	1.47 494	0.26 321	0.22 397	0.57 460	0.40 460	0.56 389	0.54 421	0.46 425	0.52 401	0.46 388	0.53 458	0.59 362	1.93 517	0.10 278	0.08 174	0.11 325	0.11 330	0.14 381	0.15 291

ktn	1.80 523	1.46 528	1.49 495	1.44 528	1.14 524	1.50 517	1.07 518	1.53 520	3.90 531	2.77 530	4.62 531	3.42 528	1.49 517	1.74 516	1.40 505	1.45 530	0.77 528	1.46 529	0.99 527	1.41 529	1.00 525

DeepPrunerF	0.46 445	0.37 443	1.50 496	0.34 447	0.30 458	0.36 370	0.37 445	0.64 454	1.15 510	0.41 391	0.45 358	0.40 341	0.41 418	0.82 452	0.53 428	0.18 446	0.14 326	0.23 467	0.21 462	0.17 413	0.18 327

TorneroNet-64	1.47 514	1.15 517	1.51 497	1.11 522	0.86 519	2.27 525	0.76 503	1.84 524	3.76 528	1.29 508	2.22 524	2.68 525	1.46 516	1.81 520	1.55 509	0.79 515	0.51 506	1.10 521	0.67 516	1.31 525	0.81 522

SGM-ForestM	1.59 518	0.56 482	1.52 498	0.41 478	0.34 471	2.77 527	1.67 529	1.69 522	1.73 518	2.48 528	2.27 525	6.02 535	2.90 529	3.08 528	2.83 527	0.25 473	0.30 481	0.19 453	0.20 460	0.18 428	0.45 489

ADCS	0.62 478	0.56 482	1.54 499	0.30 410	0.25 435	0.56 458	0.46 473	0.71 479	0.86 486	0.77 485	0.72 462	0.68 474	0.62 476	0.82 452	2.33 523	0.17 435	0.16 367	0.16 429	0.17 449	0.23 459	0.27 428

TorneroNet	2.26 526	1.20 520	1.55 500	1.15 524	0.91 520	5.84 531	0.84 510	2.12 528	8.45 537	2.59 529	5.32 533	3.84 530	2.15 524	1.84 522	1.98 519	0.88 518	0.54 511	1.16 525	0.74 520	1.31 525	0.91 523

DispFullNet	0.67 484	0.94 509	1.63 501	0.77 508	1.19 525	0.53 453	0.25 365	0.61 437	0.72 472	0.70 478	0.60 436	0.69 476	0.90 496	0.80 448	0.52 424	0.27 479	0.13 309	0.74 509	0.31 490	0.68 505	0.44 486

SGM+DAISY	1.12 509	0.86 504	1.64 502	0.68 501	0.80 515	1.68 520	1.68 530	1.08 507	1.10 504	1.53 523	1.76 517	1.47 506	1.53 520	1.24 499	1.42 506	0.66 509	0.65 523	0.52 500	0.54 507	0.57 498	0.91 523

LVE	1.18 510	1.16 518	1.67 503	1.04 517	0.81 516	1.32 513	0.82 509	1.49 517	1.94 519	1.08 502	1.90 518	1.89 513	1.07 505	1.51 511	1.04 483	0.96 522	0.61 518	0.94 515	0.69 518	0.92 515	0.79 521

ACVNet-4b	0.76 493	0.90 506	1.67 503	0.73 504	0.51 496	0.80 488	0.31 421	0.74 485	0.81 481	0.51 445	0.72 462	0.94 490	0.43 425	1.01 484	1.32 500	1.18 528	0.22 430	0.77 510	0.45 500	0.70 508	0.50 497

ACVNet_2	0.94 500	0.98 512	1.71 505	0.83 510	0.63 502	1.02 500	0.64 495	1.16 509	1.43 515	1.02 498	1.39 502	1.47 506	0.86 494	1.16 495	0.79 463	0.63 508	0.43 502	0.78 511	0.49 502	0.80 510	0.57 502

notaker	1.49 515	1.44 527	1.77 506	1.42 527	1.08 523	1.19 506	0.87 512	1.51 518	1.40 513	1.53 523	3.41 530	2.40 521	1.94 523	1.83 521	1.57 510	1.14 526	0.69 527	1.38 528	0.88 524	1.39 528	1.03 526

ACVNet_1	0.77 495	0.92 508	1.79 507	0.73 504	0.53 497	0.78 484	0.42 465	0.88 501	0.90 490	0.75 481	0.76 469	1.32 503	0.80 488	1.04 487	0.70 456	0.57 504	0.32 487	0.72 508	0.35 493	0.70 508	0.50 497

ADCPNet	0.51 456	0.36 440	1.82 508	0.27 357	0.23 408	0.71 476	0.39 456	0.56 389	0.54 421	0.52 448	0.60 436	0.66 468	0.57 464	0.64 392	1.23 492	0.15 411	0.18 399	0.14 405	0.23 474	0.19 437	0.22 380

Wz-Net-TNSev	0.55 464	0.72 496	1.90 509	0.26 321	0.21 382	0.64 471	0.45 470	0.66 464	0.71 470	0.52 448	0.55 416	0.71 480	0.63 478	1.04 487	0.94 473	0.16 421	0.15 355	0.13 383	0.15 428	0.21 450	0.24 401

KSHMR	1.92 525	1.47 529	1.97 510	1.48 529	1.22 526	1.39 515	1.06 517	1.81 523	5.83 534	1.43 514	5.56 534	2.95 527	1.17 506	2.24 525	1.33 501	1.29 529	1.13 529	1.47 530	1.11 529	1.37 527	1.21 529

Dean	1.22 512	1.17 519	1.97 510	1.04 517	0.79 512	1.21 507	0.76 503	1.51 518	1.96 520	1.30 510	1.98 520	2.14 517	1.18 507	1.30 504	1.15 489	0.83 517	0.61 518	1.01 519	0.69 518	0.97 520	0.77 520

PWCK	1.05 504	1.29 524	2.12 512	0.92 512	0.42 488	1.27 510	1.01 515	1.14 508	1.14 509	1.16 507	1.14 494	1.25 500	0.90 496	1.77 518	1.15 489	0.89 519	0.51 506	0.87 514	0.54 507	1.02 522	0.57 502

WZ-Net	0.56 468	0.49 474	2.14 513	0.30 410	0.24 422	0.58 462	0.48 477	0.65 460	0.80 480	0.51 445	0.72 462	0.68 474	0.60 468	1.06 489	1.01 478	0.13 373	0.10 246	0.11 325	0.12 371	0.19 437	0.23 388

SuperB	0.50 453	0.37 443	2.16 514	0.23 201	0.15 224	0.41 399	0.32 426	0.50 323	0.83 483	0.44 413	0.51 394	0.33 285	0.45 430	0.69 410	1.07 485	0.10 278	0.08 174	0.09 197	0.08 168	0.95 519	0.18 327

MADNet++	2.34 527	1.81 530	2.24 515	2.15 532	1.97 530	2.79 528	2.19 532	2.42 530	2.26 522	2.79 531	2.70 527	2.43 522	2.60 528	3.18 529	3.32 528	2.19 533	1.97 533	1.93 531	1.62 531	2.02 531	2.10 532

EDNetEfficient	0.64 483	0.39 453	2.52 516	0.26 321	0.26 439	0.39 388	0.49 480	0.42 238	1.06 501	1.38 511	0.86 479	0.61 450	0.97 500	0.66 402	1.62 512	0.11 315	0.10 246	0.10 270	0.12 371	0.20 444	0.19 341

JetBlue	1.20 511	0.89 505	2.53 517	0.59 496	0.76 509	3.16 529	2.09 531	1.16 509	0.93 493	0.95 494	1.12 493	1.65 509	1.27 510	2.15 524	1.87 516	0.43 500	0.37 494	0.38 491	0.39 499	0.62 499	0.63 507

AnyNet_C01	0.68 486	0.69 495	2.64 518	0.33 442	0.27 444	0.93 494	0.64 495	0.66 464	0.65 456	0.70 478	0.97 487	0.75 482	0.63 478	1.01 484	1.52 507	0.17 435	0.16 367	0.17 438	0.17 449	0.24 463	0.28 435

HanzoNet	3.08 529	1.87 531	2.70 519	1.81 530	1.34 527	1.60 519	1.05 516	2.06 527	2.62 524	5.63 535	5.12 532	5.96 534	7.09 536	4.39 535	3.43 529	3.29 535	2.06 535	1.98 533	2.94 537	2.47 532	2.15 533

UNDER WATER	1.64 521	1.34 526	2.72 520	1.40 526	1.04 522	1.70 521	1.14 523	1.57 521	3.58 526	1.46 516	1.46 507	2.82 526	2.43 526	1.74 516	2.04 520	1.08 524	0.63 522	1.31 527	0.94 525	1.29 524	1.10 528

LSM	1.68 522	0.48 472	2.91 521	2.28 533	17.60 544	0.52 450	0.55 489	0.65 460	0.78 478	0.84 488	1.11 492	0.63 457	0.55 460	0.79 445	0.53 428	0.16 421	0.25 453	0.18 446	0.21 462	0.25 465	2.37 534

UNDER WATER-64	1.61 519	1.30 525	2.93 522	1.33 525	0.96 521	2.20 524	1.25 524	1.47 516	3.15 525	1.46 516	1.31 500	2.61 524	2.22 525	1.69 515	1.93 517	1.13 525	0.67 526	1.29 526	0.94 525	1.26 523	1.09 527

psmorigin	0.52 459	0.29 401	3.10 523	0.24 246	0.19 345	0.39 388	0.24 352	0.52 339	0.45 346	0.66 474	0.68 456	0.70 479	0.52 453	0.86 460	0.49 419	0.15 411	0.17 390	0.13 383	0.14 417	0.16 399	0.23 388

LE_ROB	1.82 524	0.39 453	3.15 524	0.50 492	0.55 498	0.79 485	1.00 514	0.89 503	6.48 535	7.40 538	2.07 521	2.07 515	5.08 533	1.33 507	3.96 531	0.11 315	0.09 214	0.12 358	0.11 330	0.11 305	0.13 249

tt	4.71 532	0.11 53	3.94 525	2.06 531	1.54 529	10.14 539	16.85 540	9.28 541	4.99 532	1.41 513	1.05 490	4.68 531	4.89 532	3.36 532	5.86 536	5.73 539	9.15 544	2.23 535	2.51 534	3.02 533	1.34 530

TCMNet-wrong-test	4.33 531	5.65 538	4.76 526	11.36 542	10.39 539	5.87 532	4.45 535	4.24 534	1.10 504	1.93 525	2.43 526	6.07 536	3.54 531	3.87 533	4.51 533	2.00 532	0.47 504	1.96 532	1.68 532	5.78 538	4.48 537

RTS	0.81 498	0.56 482	4.76 526	0.37 458	0.30 458	1.11 502	0.52 485	0.67 466	1.07 502	0.76 483	0.91 483	0.60 447	0.61 472	1.64 513	1.24 493	0.15 411	0.13 309	0.15 421	0.15 428	0.22 454	0.24 401

RTSA	0.81 498	0.56 482	4.76 526	0.37 458	0.30 458	1.11 502	0.52 485	0.67 466	1.07 502	0.76 483	0.91 483	0.60 447	0.61 472	1.64 513	1.24 493	0.15 411	0.13 309	0.15 421	0.15 428	0.22 454	0.24 401

MADNet+	1.05 504	1.26 523	4.77 529	0.73 504	0.50 492	1.25 509	0.97 513	1.05 506	0.93 493	0.67 475	0.78 470	0.87 487	0.85 492	2.14 523	1.83 515	0.40 498	0.42 499	0.32 485	0.28 487	0.45 492	0.43 484

USTest	6.84 535	5.16 534	5.45 530	7.18 538	7.26 534	14.27 542	22.53 541	8.48 539	9.29 538	5.44 534	6.42 536	6.27 537	6.69 535	6.83 538	8.49 539	1.95 531	3.27 536	2.16 534	2.54 535	3.76 534	3.31 536

JetRed	2.35 528	2.70 532	6.11 531	1.14 523	1.38 528	6.03 533	3.61 533	2.12 528	1.72 517	1.99 526	1.97 519	2.15 518	1.59 522	2.49 527	4.19 532	1.05 523	1.60 530	1.10 521	1.02 528	1.72 530	1.41 531

PML	15.86 546	13.12 546	7.07 532	5.22 534	7.66 535	32.93 550	64.30 553	5.37 536	10.12 539	25.87 552	67.29 553	20.25 548	13.20 547	10.09 541	6.81 538	5.94 540	2.00 534	6.03 542	2.18 533	9.13 541	2.62 535

DPSimNet_ROB	6.21 534	5.16 534	9.50 533	5.59 536	5.56 533	7.64 535	10.02 537	4.07 533	7.33 536	6.84 536	6.26 535	7.17 538	10.55 538	4.07 534	5.68 534	5.50 538	4.29 537	5.24 538	3.66 538	4.05 535	5.96 538

LRCNet_RVC	10.94 540	14.45 547	9.66 534	15.38 543	8.02 536	1.08 501	0.35 437	8.72 540	0.72 472	12.63 546	15.84 546	9.73 539	6.52 534	8.58 540	6.38 537	20.33 550	5.39 538	23.79 548	21.95 547	15.35 545	13.96 547

Anonymous_1	16.44 547	9.26 539	9.67 535	10.63 539	14.54 542	18.62 547	26.98 547	12.68 545	13.53 546	10.78 545	10.37 541	10.15 540	10.66 541	10.99 545	12.64 540	15.61 549	7.73 541	16.87 546	43.01 550	56.14 553	7.86 543

DPSM_ROB	11.46 541	9.79 543	10.18 536	11.11 540	11.31 540	19.08 548	27.38 548	13.42 546	14.23 547	10.34 543	11.13 544	10.97 544	11.33 545	11.89 546	13.49 543	6.74 541	8.19 542	6.00 540	7.05 539	7.74 539	7.76 541

DPSM	11.46 541	9.79 543	10.18 536	11.11 540	11.31 540	19.08 548	27.38 548	13.42 546	14.23 547	10.34 543	11.13 544	10.97 544	11.33 545	11.89 546	13.49 543	6.74 541	8.19 542	6.00 540	7.05 539	7.74 539	7.76 541

xxxxx1	15.30 543	9.78 540	10.23 538	20.34 546	19.47 545	17.10 543	23.00 542	10.36 542	11.04 540	9.25 540	9.66 538	10.74 541	10.66 541	10.60 542	13.72 545	8.14 543	9.35 545	31.88 551	44.61 551	12.63 542	13.46 544

tt_ll	15.30 543	9.78 540	10.23 538	20.34 546	19.47 545	17.10 543	23.00 542	10.36 542	11.04 540	9.25 540	9.66 538	10.74 541	10.66 541	10.60 542	13.72 545	8.14 543	9.35 545	31.88 551	44.61 551	12.63 542	13.46 544

ff	15.30 543	9.78 540	10.23 538	20.34 546	19.47 545	17.10 543	23.00 542	10.36 542	11.04 540	9.25 540	9.66 538	10.74 541	10.66 541	10.60 542	13.72 545	8.14 543	9.35 545	31.88 551	44.61 551	12.63 542	13.46 544

DGTPSM_ROB	8.38 537	5.24 536	10.71 541	5.32 535	10.19 537	8.34 536	23.49 545	6.11 537	13.43 544	4.93 532	10.93 542	5.64 532	10.55 538	6.17 536	12.73 541	3.74 536	7.56 539	3.68 536	7.24 541	4.09 536	7.49 539

DPSMNet_ROB	8.44 538	5.25 537	10.87 542	5.59 536	10.27 538	8.34 536	23.51 546	6.12 538	13.47 545	4.96 533	10.94 543	5.65 533	10.55 538	6.25 537	12.77 542	4.01 537	7.62 540	3.75 537	7.27 542	4.16 537	7.54 540

BEATNet-Init1	4.91 533	3.27 533	14.39 543	0.69 502	0.65 505	10.19 540	3.83 534	5.04 535	5.11 533	8.73 539	8.52 537	13.95 546	7.66 537	7.79 539	5.79 535	0.32 488	0.34 491	0.34 489	0.38 498	0.64 501	0.64 509

xyz-stereo	1.43 513	0.11 53	17.43 544	0.18 15	0.08 4	4.86 530	0.18 162	0.31 110	0.35 224	0.37 344	2.75 528	0.41 349	0.31 359	0.58 354	0.33 349	0.07 39	0.05 4	0.09 197	0.06 51	0.06 12	0.06 6

HaxPig	17.72 548	20.23 551	19.76 545	16.55 544	16.52 543	9.46 538	9.42 536	14.48 548	13.31 543	18.59 547	18.67 547	17.39 547	16.68 548	17.07 548	16.43 548	21.99 551	20.86 551	22.28 547	21.55 546	21.30 549	21.88 551

DLNR_Zeroshot_test	10.53 539	12.28 545	20.32 546	105.84 554	23.88 551	0.14 12	0.13 19	3.20 532	0.20 32	0.16 54	0.23 119	0.16 81	0.10 31	0.32 224	0.16 102	2.54 534	0.32 487	0.07 45	0.07 98	40.17 552	0.28 435

CasAABBNet	23.04 550	19.69 548	20.32 546	22.42 549	22.73 549	38.35 551	55.23 552	26.99 551	28.74 552	20.67 549	22.28 550	22.11 550	22.86 550	23.84 550	27.17 552	13.52 546	16.47 549	12.08 543	14.21 544	15.57 546	15.60 548

Selective-RAFT-Error	23.11 551	19.77 549	20.60 548	22.49 550	22.80 550	38.46 553	55.19 551	27.13 553	28.90 553	20.73 550	22.38 551	22.11 550	22.91 552	23.94 551	27.18 553	13.54 547	16.57 550	12.09 544	14.21 544	15.61 547	15.65 549

LSM0	24.21 552	19.88 550	22.33 549	24.42 551	40.13 553	38.41 552	54.99 550	27.05 552	28.61 551	20.59 548	22.00 549	22.29 552	22.86 550	24.12 552	27.16 551	13.59 548	16.33 548	12.13 545	14.08 543	15.72 548	17.53 550

MEDIAN_ROB	21.20 549	24.56 552	23.42 550	19.57 545	19.62 548	13.29 541	11.21 538	18.04 549	17.02 549	22.07 551	21.92 548	20.84 549	20.24 549	21.02 549	19.68 549	25.59 552	24.08 552	26.20 549	25.19 548	25.31 550	25.19 552

AVERAGE_ROB	25.43 553	29.01 553	27.22 551	24.60 552	24.16 552	17.78 546	12.87 539	22.39 550	21.40 550	26.72 553	26.08 552	25.18 553	24.52 553	25.07 553	23.57 550	29.94 553	28.36 553	30.60 550	29.57 549	29.83 551	29.66 553

coex-ft	3.48 530	0.81 502	48.53 552	0.24 246	0.19 345	0.53 453	0.47 476	0.49 315	2.36 523	7.18 537	1.20 496	0.96 493	2.53 527	0.75 431	2.14 521	0.13 373	0.15 355	0.14 405	0.12 371	0.22 454	0.47 490

test_example2	100.95 554	107.33 554	67.16 553	98.17 553	106.88 554	89.44 554	101.34 554	37.23 554	97.88 554	129.56 554	131.26 554	65.41 554	67.34 554	91.22 554	79.29 554	143.32 554	199.32 554	81.12 554	102.17 554	121.89 554	101.70 554

EDNetEfficientorigin	7.48 536	0.57 486	139.59 554	0.25 282	0.17 292	0.44 413	0.30 412	0.48 306	1.04 499	1.29 508	1.02 489	0.82 485	0.87 495	0.76 437	1.02 481	0.10 278	0.09 214	0.12 358	0.11 330	0.22 454	0.25 412

ccccc		256.25 555		351.50 555	361.31 555	144.22 555		153.19 555		152.98 555		161.94 555		268.06 555		387.64 555	346.97 555	244.11 555	219.32 555	413.57 555

Low-res two-view benchmark