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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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