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

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

StereoAnything_RVC	0.22 160	0.47 456	0.67 341	0.30 398	0.31 453	0.11 2	0.11 5	0.18 5	0.15 2	0.09 1	0.11 6	0.09 2	0.09 9	0.27 137	0.12 4	0.09 205	0.39 483	0.06 2	0.04 1	0.24 451	0.49 483

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

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

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

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

LoS	0.15 22	0.09 9	0.34 47	0.17 5	0.09 8	0.22 146	0.14 28	0.27 50	0.27 114	0.15 38	0.18 59	0.19 104	0.14 97	0.23 85	0.14 47	0.08 134	0.06 46	0.06 2	0.04 1	0.06 8	0.06 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 8	0.08 2	0.24 8	0.17 5	0.23 396	0.18 53	0.15 47	0.24 31	0.20 23	0.14 26	0.18 59	0.14 50	0.10 24	0.19 35	0.12 4	0.07 33	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.08 111	0.20 346

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

CREStereo	0.14 8	0.09 9	0.27 20	0.14 1	0.08 4	0.22 146	0.15 47	0.26 47	0.26 97	0.16 45	0.21 93	0.14 50	0.13 82	0.19 35	0.14 47	0.09 205	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.07 55	0.06 6
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 38	0.09 9	0.31 37	0.15 2	0.09 8	0.23 165	0.15 47	0.26 47	0.24 63	0.17 56	0.21 93	0.16 72	0.14 97	0.23 85	0.14 47	0.29 470	0.05 4	0.06 2	0.04 1	0.07 55	0.07 18

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

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

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

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

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

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

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

GIP-stereo	0.16 38	0.12 83	0.25 9	0.24 234	0.22 385	0.15 14	0.14 28	0.32 105	0.21 36	0.11 5	0.16 40	0.13 28	0.09 9	0.20 47	0.13 17	0.07 33	0.13 301	0.06 2	0.05 12	0.06 8	0.32 440

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.15 22	0.16 216	0.34 47	0.25 270	0.12 70	0.11 2	0.18 153	0.35 139	0.24 63	0.13 15	0.13 17	0.18 94	0.12 56	0.15 3	0.13 17	0.08 134	0.06 46	0.07 36	0.05 12	0.07 55	0.06 6
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
s12784h	0.18 60	0.09 9	0.38 65	0.18 13	0.07 1	0.33 321	0.19 195	0.39 194	0.34 203	0.24 124	0.25 123	0.18 94	0.18 170	0.25 106	0.17 116	0.07 33	0.05 4	0.07 36	0.05 12	0.06 8	0.05 1

TANstereo	0.16 38	0.11 44	0.43 102	0.16 4	0.08 4	0.25 202	0.14 28	0.23 18	0.29 142	0.25 136	0.30 171	0.16 72	0.12 56	0.18 24	0.13 17	0.08 134	0.07 114	0.06 2	0.05 12	0.07 55	0.08 53

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

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

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

iResNetv2_ROB	0.29 325	0.37 431	0.92 424	0.24 234	0.13 116	0.30 277	0.19 195	0.55 368	0.51 391	0.39 358	0.46 359	0.39 327	0.27 282	0.36 251	0.30 311	0.09 205	0.06 46	0.07 36	0.05 12	0.13 347	0.11 175

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

tt45	0.15 22	0.14 154	0.29 24	0.19 29	0.11 38	0.23 165	0.18 153	0.23 18	0.18 8	0.16 45	0.13 17	0.14 50	0.10 24	0.31 205	0.15 75	0.07 33	0.05 4	0.08 108	0.06 42	0.07 55	0.08 53

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

testlalala	0.17 52	0.11 44	0.49 168	0.20 62	0.13 116	0.23 165	0.15 47	0.33 123	0.22 43	0.25 136	0.20 75	0.14 50	0.11 38	0.17 17	0.14 47	0.07 33	0.23 428	0.07 36	0.06 42	0.05 1	0.07 18

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

Selective-IGEV	0.15 22	0.10 22	0.34 47	0.32 419	0.19 333	0.16 24	0.14 28	0.29 72	0.20 23	0.13 15	0.14 32	0.13 28	0.08 2	0.23 85	0.14 47	0.06 2	0.13 301	0.07 36	0.06 42	0.06 8	0.11 175

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.20 112	0.13 109	0.48 148	0.20 62	0.13 116	0.28 243	0.12 8	0.43 236	0.26 97	0.27 157	0.32 191	0.21 129	0.17 142	0.26 125	0.20 186	0.08 134	0.06 46	0.08 108	0.06 42	0.07 55	0.10 141
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.19 84	0.10 22	0.49 168	0.22 138	0.12 70	0.23 165	0.18 153	0.43 236	0.20 23	0.31 230	0.45 347	0.20 115	0.14 97	0.18 24	0.18 141	0.08 134	0.06 46	0.07 36	0.06 42	0.06 8	0.07 18

RAFT-Stereo	0.19 84	0.10 22	0.49 168	0.22 138	0.12 70	0.23 165	0.18 153	0.43 236	0.20 23	0.31 230	0.45 347	0.20 115	0.14 97	0.18 24	0.18 141	0.08 134	0.06 46	0.07 36	0.06 42	0.06 8	0.07 18
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.22 160	0.23 333	0.60 307	0.20 62	0.09 8	0.27 226	0.15 47	0.45 266	0.33 192	0.29 191	0.33 211	0.27 202	0.22 213	0.29 179	0.27 287	0.07 33	0.05 4	0.07 36	0.06 42	0.09 182	0.11 175
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 246	0.23 333	0.59 300	0.22 138	0.09 8	0.30 277	0.18 153	0.40 203	0.38 253	0.38 341	0.44 332	0.31 256	0.22 213	0.44 284	0.32 329	0.07 33	0.05 4	0.07 36	0.06 42	0.07 55	0.08 53

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

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

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

MM-Stereo_test1	0.20 112	0.13 109	0.45 113	0.24 234	0.12 70	0.20 95	0.21 255	0.36 151	0.32 177	0.23 117	0.22 102	0.15 64	0.14 97	0.28 158	0.16 93	0.07 33	0.24 438	0.08 108	0.07 86	0.09 182	0.21 355

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.20 112	0.13 109	0.49 168	0.28 372	0.20 355	0.21 120	0.17 101	0.29 72	0.24 63	0.22 110	0.13 17	0.12 18	0.12 56	0.32 214	0.13 17	0.07 33	0.26 448	0.08 108	0.07 86	0.08 111	0.48 481
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.25 246	0.24 344	0.50 190	0.23 189	0.18 307	0.19 65	0.19 195	0.39 194	0.35 213	0.28 167	0.36 244	0.34 282	0.23 224	0.66 390	0.28 295	0.07 33	0.07 114	0.08 108	0.07 86	0.09 182	0.14 264

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

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

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

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

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

MIPNet	0.22 160	0.19 279	0.64 327	0.22 138	0.12 70	0.28 243	0.20 229	0.48 294	0.39 269	0.31 230	0.24 116	0.19 104	0.24 244	0.28 158	0.20 186	0.07 33	0.05 4	0.08 108	0.07 86	0.07 55	0.08 53

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.28 305	0.12 83	0.48 148	0.19 29	0.11 38	0.35 352	0.21 255	0.64 442	0.44 323	0.40 367	0.43 322	0.50 400	0.27 282	0.75 419	0.25 265	0.08 134	0.07 114	0.08 108	0.07 86	0.08 111	0.09 88
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.33 362	0.31 398	0.69 348	0.23 189	0.14 152	0.30 277	0.23 316	0.49 303	0.55 416	0.39 358	0.60 425	0.43 356	0.30 330	0.88 451	0.54 420	0.11 303	0.08 171	0.07 36	0.07 86	0.10 241	0.12 216

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_sample2	0.23 193	0.12 83	0.39 71	0.20 62	0.11 38	0.28 243	0.22 287	0.45 266	0.33 192	0.27 157	0.34 221	0.30 246	0.25 257	0.46 292	0.23 243	0.09 205	0.15 346	0.09 186	0.08 156	0.10 241	0.19 329

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

CAS++	0.17 52	0.13 109	0.35 52	0.18 13	0.13 116	0.17 36	0.16 73	0.42 226	0.25 86	0.19 76	0.18 59	0.13 28	0.10 24	0.22 71	0.12 4	0.12 342	0.10 239	0.11 313	0.08 156	0.10 241	0.09 88
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo8	0.25 246	0.20 292	0.69 348	0.24 234	0.17 280	0.31 297	0.16 73	0.50 311	0.32 177	0.29 191	0.38 262	0.25 178	0.19 191	0.33 224	0.29 308	0.08 134	0.20 402	0.08 108	0.08 156	0.10 241	0.16 295

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.19 84	0.13 109	0.51 207	0.22 138	0.11 38	0.19 65	0.14 28	0.30 84	0.24 63	0.28 167	0.29 158	0.25 178	0.18 170	0.27 137	0.18 141	0.09 205	0.06 46	0.10 258	0.08 156	0.10 241	0.09 88
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.22 160	0.11 44	0.52 228	0.25 270	0.12 70	0.21 120	0.18 153	0.40 203	0.35 213	0.28 167	0.30 171	0.22 135	0.17 142	0.52 316	0.21 208	0.09 205	0.06 46	0.09 186	0.08 156	0.08 111	0.13 238

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

PSM-adaLoss	0.19 84	0.13 109	0.51 207	0.22 138	0.11 38	0.19 65	0.15 47	0.30 84	0.24 63	0.28 167	0.29 158	0.25 178	0.18 170	0.25 106	0.17 116	0.09 205	0.06 46	0.10 258	0.08 156	0.10 241	0.09 88

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.21 142	0.30 395	0.57 278	0.21 90	0.12 70	0.24 187	0.18 153	0.30 84	0.41 288	0.26 146	0.24 116	0.17 83	0.16 126	0.25 106	0.19 167	0.10 266	0.07 114	0.08 108	0.08 156	0.11 293	0.09 88
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DMCA	0.24 221	0.18 267	0.51 207	0.23 189	0.14 152	0.27 226	0.20 229	0.45 266	0.40 279	0.32 255	0.33 211	0.33 274	0.25 257	0.27 137	0.30 311	0.11 303	0.08 171	0.10 258	0.08 156	0.11 293	0.12 216

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.15 22	0.13 109	0.30 30	0.22 138	0.08 4	0.15 14	0.14 28	0.28 55	0.26 97	0.23 117	0.20 75	0.15 64	0.11 38	0.18 24	0.13 17	0.07 33	0.05 4	0.11 313	0.09 232	0.08 111	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.25 246	0.14 154	0.51 207	0.20 62	0.15 212	0.29 264	0.18 153	0.51 321	0.46 345	0.32 255	0.42 308	0.38 313	0.23 224	0.31 205	0.22 225	0.11 303	0.08 171	0.12 346	0.09 232	0.13 347	0.13 238

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

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

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

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

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

CASS	0.22 160	0.16 216	0.40 80	0.26 309	0.12 70	0.29 264	0.19 195	0.40 203	0.32 177	0.34 287	0.35 229	0.25 178	0.25 257	0.26 125	0.21 208	0.13 361	0.08 171	0.11 313	0.09 232	0.11 293	0.12 216
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 246	0.16 216	0.70 354	0.23 189	0.14 152	0.34 337	0.22 287	0.46 273	0.41 288	0.37 333	0.35 229	0.27 202	0.27 282	0.36 251	0.26 276	0.09 205	0.08 171	0.09 186	0.09 232	0.10 241	0.10 141

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.24 221	0.13 109	0.45 113	0.26 309	0.14 152	0.30 277	0.25 353	0.47 283	0.35 213	0.29 191	0.43 322	0.35 296	0.25 257	0.28 158	0.25 265	0.12 342	0.09 210	0.09 186	0.09 232	0.09 182	0.11 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.17 52	0.16 216	0.35 52	0.21 90	0.11 38	0.20 95	0.17 101	0.34 130	0.25 86	0.20 85	0.25 123	0.19 104	0.12 56	0.21 55	0.16 93	0.07 33	0.12 282	0.10 258	0.09 232	0.09 182	0.14 264

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.25 246	0.17 246	0.47 133	0.25 270	0.13 116	0.33 321	0.17 101	0.57 386	0.43 311	0.34 287	0.38 262	0.35 296	0.21 206	0.32 214	0.24 251	0.14 385	0.06 46	0.13 371	0.09 232	0.11 293	0.09 88
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
S2M2	0.13 4	0.12 83	0.26 14	0.17 5	0.12 70	0.12 6	0.07 1	0.18 5	0.21 36	0.12 10	0.15 36	0.14 50	0.12 56	0.16 7	0.15 75	0.13 361	0.09 210	0.09 186	0.10 285	0.11 293	0.09 88

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

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

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

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

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

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

DispNO	0.29 325	0.24 344	0.83 399	0.23 189	0.17 280	0.25 202	0.22 287	0.47 283	0.42 300	0.33 268	0.39 280	0.38 313	0.28 304	0.78 429	0.35 351	0.09 205	0.07 114	0.10 258	0.10 285	0.09 182	0.09 88

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Anonymous3	0.24 221	0.19 279	0.76 374	0.27 345	0.18 307	0.41 388	0.24 340	0.45 266	0.36 228	0.23 117	0.27 144	0.20 115	0.18 170	0.28 158	0.19 167	0.12 342	0.11 265	0.10 258	0.10 285	0.11 293	0.13 238

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 325	0.24 344	0.81 390	0.26 309	0.18 307	0.30 277	0.22 287	0.52 327	0.41 288	0.38 341	0.42 308	0.42 349	0.28 304	0.46 292	0.31 321	0.11 303	0.08 171	0.10 258	0.11 318	0.10 241	0.12 216
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.28 305	0.25 359	0.64 327	0.22 138	0.16 250	0.30 277	0.21 255	0.54 350	0.33 192	0.36 317	0.38 262	0.38 313	0.26 275	0.45 290	0.28 295	0.15 399	0.11 265	0.11 313	0.11 318	0.14 369	0.14 264

StereoDRNet-Refined	0.28 305	0.19 279	0.47 133	0.25 270	0.14 152	0.36 359	0.21 255	0.49 303	0.43 311	0.46 413	0.52 390	0.42 349	0.30 330	0.46 292	0.38 363	0.10 266	0.07 114	0.11 313	0.11 318	0.10 241	0.11 175
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.34 372	0.28 385	0.70 354	0.28 372	0.21 370	0.43 397	0.30 400	0.63 437	0.51 391	0.47 419	0.40 289	0.48 390	0.31 348	0.58 343	0.44 388	0.12 342	0.10 239	0.12 346	0.11 318	0.13 347	0.13 238

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.37 388	0.25 359	0.67 341	0.37 446	0.22 385	0.42 393	0.25 353	0.50 311	0.44 323	0.52 436	0.50 380	0.59 429	0.42 410	0.78 429	0.53 416	0.13 361	0.12 282	0.14 393	0.12 359	0.17 401	0.21 355
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.40 409	0.28 385	0.67 341	0.31 413	0.18 307	0.43 397	0.39 444	0.60 418	0.46 345	0.48 424	0.78 459	0.55 417	0.45 418	0.96 468	0.55 423	0.13 361	0.14 317	0.13 371	0.12 359	0.15 379	0.16 295

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FINET	0.58 461	0.48 460	1.35 477	0.38 455	0.37 467	0.96 487	1.13 510	0.84 486	1.05 488	0.50 430	0.70 449	0.45 368	0.61 460	0.63 375	0.62 434	0.26 463	0.28 457	0.14 393	0.13 389	0.20 432	0.44 474

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	0.60 464	0.31 398	0.71 361	0.22 138	0.17 280	0.66 462	0.36 431	0.81 481	0.63 441	1.48 510	1.32 490	1.65 497	0.83 479	1.18 484	0.74 446	0.17 423	0.17 378	0.17 426	0.14 405	0.17 401	0.19 329
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
rvit_0105_3	0.24 221	0.21 300	0.57 278	0.25 270	0.15 212	0.24 187	0.28 387	0.40 203	0.43 311	0.25 136	0.26 131	0.29 228	0.22 213	0.29 179	0.21 208	0.15 399	0.13 301	0.14 393	0.15 416	0.10 241	0.10 141

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

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

CREStereo++_RVC	0.16 38	0.09 9	0.42 96	0.17 5	0.11 38	0.18 53	0.13 12	0.23 18	0.31 167	0.21 92	0.31 182	0.13 28	0.11 38	0.17 17	0.16 93	0.07 33	0.04 1	0.06 2	0.15 416	0.06 8	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FADNet-RVC	0.34 372	0.43 450	0.97 435	0.25 270	0.20 355	0.33 321	0.20 229	0.51 321	0.42 300	0.34 287	0.40 289	0.41 338	0.29 324	0.65 384	0.36 355	0.14 385	0.14 317	0.14 393	0.15 416	0.19 425	0.20 346

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

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

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

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

SGM-Forest	0.42 418	0.44 453	0.92 424	0.24 234	0.16 250	0.45 410	0.40 448	0.58 399	0.50 385	0.54 445	0.63 436	0.52 410	0.51 439	0.91 458	0.66 440	0.17 423	0.17 378	0.17 426	0.15 416	0.15 379	0.21 355
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.28 305	0.15 185	0.54 251	0.27 345	0.19 333	0.24 187	0.15 47	0.47 283	0.45 334	0.40 367	0.49 377	0.42 349	0.27 282	0.33 224	0.30 311	0.20 446	0.12 282	0.17 426	0.16 426	0.16 387	0.21 355

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	0.57 459	0.22 318	0.60 307	0.26 309	0.16 250	0.97 488	0.46 461	0.76 476	0.90 478	1.03 488	0.92 474	1.16 485	0.93 486	1.21 486	0.72 445	0.17 423	0.16 357	0.16 417	0.16 426	0.16 387	0.24 389
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.36 381	0.25 359	0.61 313	0.24 234	0.14 152	0.42 393	0.33 419	0.56 377	0.52 402	0.54 445	0.52 390	0.51 403	0.58 453	0.63 375	0.43 381	0.15 399	0.16 357	0.18 434	0.16 426	0.13 347	0.19 329
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.28 305	0.24 344	0.65 332	0.27 345	0.19 333	0.31 297	0.35 425	0.46 273	0.53 404	0.31 230	0.32 191	0.32 267	0.27 282	0.36 251	0.26 276	0.16 409	0.14 317	0.15 409	0.17 437	0.11 293	0.11 175

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.45 427	0.52 464	0.87 412	0.39 457	0.20 355	0.51 433	0.50 470	0.68 459	0.67 448	0.47 419	0.46 359	0.50 400	0.43 413	0.91 458	0.40 369	0.28 469	0.21 407	0.32 473	0.19 444	0.28 465	0.23 376
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PDISCO_ROB	0.45 427	0.37 431	0.89 420	0.44 471	0.37 467	0.70 464	0.35 425	0.75 474	0.78 466	0.45 408	0.53 397	0.65 452	0.40 401	0.68 397	0.52 412	0.22 451	0.12 282	0.21 448	0.19 444	0.26 457	0.22 368

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ccnet	0.43 422	0.34 418	0.62 317	0.28 372	0.33 457	0.60 454	0.34 423	0.68 459	0.47 358	0.54 445	0.66 441	0.56 421	0.46 425	0.73 410	0.66 440	0.26 463	0.19 391	0.24 457	0.22 458	0.27 462	0.25 400

NCCL2	0.37 388	0.33 409	0.59 300	0.37 446	0.23 396	0.42 393	0.41 452	0.56 377	0.44 323	0.47 419	0.47 367	0.61 438	0.39 398	0.58 343	0.41 373	0.16 409	0.13 301	0.21 448	0.22 458	0.16 387	0.18 315

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

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

PA-Net	0.40 409	0.35 422	1.05 443	0.32 419	0.28 433	0.39 377	0.43 455	0.53 337	0.56 420	0.35 305	0.43 322	0.41 338	0.36 381	0.83 444	0.61 433	0.12 342	0.23 428	0.16 417	0.23 462	0.13 347	0.20 346
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DualNet (step1)	0.31 349	0.21 300	0.69 348	0.18 13	0.17 280	0.36 359	0.21 255	0.54 350	0.43 311	0.38 341	0.36 244	0.38 313	0.32 359	0.41 271	0.26 276	0.24 454	0.21 407	0.28 466	0.24 464	0.18 416	0.21 355

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

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

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

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

Abc-Net	0.42 418	0.31 398	0.87 412	0.32 419	0.29 443	0.47 418	0.37 433	0.68 459	0.53 404	0.42 384	0.58 417	0.57 423	0.52 441	0.75 419	0.54 420	0.18 434	0.14 317	0.18 434	0.25 467	0.17 401	0.18 315
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	0.46 434	0.55 468	0.86 410	0.38 455	0.23 396	0.51 433	0.30 400	0.69 465	0.51 391	0.46 413	0.51 383	0.48 390	0.38 391	0.96 468	0.40 369	0.36 480	0.23 428	0.56 489	0.25 467	0.34 475	0.22 368

FC-DCNN v2	0.75 481	0.33 409	0.82 394	0.33 430	0.28 433	0.85 479	0.40 448	0.88 489	0.86 474	1.46 504	1.65 502	2.08 504	1.40 503	1.14 482	0.95 462	0.24 454	0.22 418	0.27 460	0.26 471	0.26 457	0.32 440

FCDSN-DC	0.67 473	0.38 437	0.83 399	0.37 446	0.30 446	0.66 462	0.37 433	0.69 465	0.70 456	1.15 494	1.53 498	1.70 499	1.38 501	1.00 471	0.83 454	0.24 454	0.22 418	0.27 460	0.26 471	0.27 462	0.32 440
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 477	0.33 409	0.84 403	0.33 430	0.28 433	0.82 478	0.40 448	0.82 482	0.83 471	1.43 502	1.60 501	1.97 502	1.38 501	1.10 479	0.93 459	0.24 454	0.22 418	0.27 460	0.26 471	0.26 457	0.32 440

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

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

ELAS_RVC	0.80 485	0.40 444	1.10 452	0.40 462	0.35 462	0.93 483	1.10 509	0.87 488	1.12 496	1.40 500	1.39 491	1.27 489	1.55 509	1.13 480	1.13 476	0.29 470	0.27 452	0.30 469	0.28 475	0.31 469	0.36 451
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 485	0.40 444	0.91 423	0.39 457	0.35 462	1.52 507	0.81 496	0.97 493	0.98 486	1.47 509	1.58 500	1.19 487	1.33 500	1.01 472	1.21 479	0.29 470	0.27 452	0.30 469	0.29 477	0.32 472	0.36 451
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	0.67 473	0.94 497	1.63 490	0.77 496	1.19 513	0.53 442	0.25 353	0.61 425	0.72 460	0.70 466	0.60 425	0.69 464	0.90 484	0.80 436	0.52 412	0.27 467	0.13 301	0.74 497	0.31 478	0.68 493	0.44 474

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

Ntro	0.61 466	0.75 489	1.16 459	0.67 488	0.50 480	0.76 469	0.37 433	0.68 459	0.71 458	0.50 430	0.59 421	0.65 452	0.52 441	0.79 433	0.58 428	0.58 493	0.32 475	0.57 492	0.34 480	0.69 495	0.50 485

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	0.74 478	0.64 481	1.20 469	0.55 483	0.43 477	0.54 446	0.48 465	0.75 474	0.87 477	0.88 478	1.72 504	1.06 482	1.03 491	1.29 491	0.98 465	0.35 479	0.42 487	0.41 482	0.48 489	0.38 477	0.43 472
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RainbowNet	0.76 482	1.00 501	1.29 473	0.82 497	0.63 490	0.79 474	0.52 473	0.83 484	0.93 481	0.61 456	0.79 462	0.79 471	0.62 464	0.82 440	0.67 442	0.80 504	0.55 500	0.79 500	0.49 490	0.81 499	0.62 493

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

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

SPS-STEREO	0.74 478	0.72 484	1.18 466	0.52 481	0.57 488	0.76 469	0.50 470	0.80 479	0.66 447	0.97 484	0.88 471	0.94 478	0.74 472	1.08 478	1.04 471	0.58 493	0.51 494	0.50 486	0.50 493	0.56 485	0.72 504
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.56 457	0.52 464	1.12 453	0.45 473	0.49 479	0.48 424	0.45 458	0.73 471	0.74 464	0.45 408	0.82 464	0.46 376	0.60 456	0.51 309	0.63 437	0.39 485	0.40 484	0.44 483	0.51 494	0.53 484	0.38 466

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark