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

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_L2	0.11 2	0.09 14	0.22 8	0.18 15	0.10 32	0.12 6	0.13 19	0.18 7	0.14 9	0.10 7	0.07 3	0.08 1	0.08 5	0.17 19	0.11 1	0.06 2	0.08 174	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.07 19

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

test_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	0.60 475	0.31 410	0.71 372	0.22 150	0.17 292	0.66 473	0.36 443	0.81 493	0.63 453	1.48 522	1.32 501	1.65 509	0.83 491	1.18 496	0.74 458	0.17 435	0.17 390	0.17 438	0.14 417	0.17 413	0.19 341
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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