Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

SGD-Stereo	0.23 1	0.31 11	0.87 2	0.23 7	0.11 1	0.40 45	0.16 21	0.33 4	0.40 17	0.20 7	0.19 11	0.18 12	0.17 20	0.38 53	0.17 1	0.11 172	0.06 1	0.08 7	0.07 29	0.10 26	0.09 2

LGtest1	0.26 2	0.43 104	0.82 1	0.23 7	0.21 119	0.31 15	0.11 2	0.36 7	0.43 29	0.24 30	0.18 7	0.16 6	0.14 8	0.30 9	0.28 82	0.10 88	0.16 231	0.08 7	0.06 8	0.10 26	0.42 238

DEFOM-Stereo	0.26 2	0.61 190	1.22 16	0.24 10	0.14 15	0.49 94	0.18 33	0.31 2	0.31 3	0.20 7	0.18 7	0.15 3	0.14 8	0.42 80	0.19 5	0.08 4	0.06 1	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.16 55

S2M2	0.27 4	0.32 22	1.41 29	0.24 10	0.17 50	0.24 4	0.09 1	0.36 7	0.50 70	0.17 2	0.25 32	0.22 31	0.17 20	0.27 4	0.29 93	0.16 344	0.12 170	0.11 165	0.12 195	0.15 96	0.12 16

rvit_stereo_0083	0.28 5	0.37 63	0.88 3	0.28 64	0.18 65	0.28 7	0.22 88	0.40 15	0.58 133	0.25 37	0.30 60	0.27 79	0.27 134	0.38 53	0.25 46	0.14 297	0.12 170	0.13 280	0.10 110	0.13 62	0.14 33

LG-Stereo_L2	0.29 6	0.42 94	0.97 6	0.36 226	0.25 176	0.31 15	0.22 88	0.40 15	0.28 1	0.19 4	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.44 86	0.23 30	0.08 4	0.49 352	0.08 7	0.06 8	0.08 4	0.58 322

rvit_stereo_0081	0.29 6	0.46 126	1.13 13	0.28 64	0.17 50	0.32 18	0.22 88	0.45 32	0.58 133	0.25 37	0.26 38	0.26 68	0.22 70	0.36 47	0.25 46	0.14 297	0.10 125	0.11 165	0.10 110	0.13 62	0.11 13

rvit_stereo_0082	0.29 6	0.46 126	1.13 13	0.28 64	0.17 50	0.32 18	0.22 88	0.45 32	0.58 133	0.25 37	0.26 38	0.26 68	0.22 70	0.36 47	0.25 46	0.14 297	0.10 125	0.11 165	0.10 110	0.13 62	0.11 13

LG-Stereo_L1	0.30 9	0.42 94	0.97 6	0.35 208	0.28 217	0.28 7	0.21 72	0.39 11	0.30 2	0.19 4	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.45 88	0.22 14	0.08 4	0.71 396	0.08 7	0.06 8	0.08 4	0.51 293

MLG-Stereo_test3	0.31 10	0.44 115	1.03 9	0.48 336	0.40 314	0.36 35	0.13 6	0.39 11	0.46 44	0.28 55	0.19 11	0.17 8	0.12 3	0.25 2	0.18 2	0.09 30	0.53 361	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.45 266

trnet	0.31 10	0.31 11	1.65 51	0.20 2	0.12 4	0.55 161	0.15 14	0.50 61	0.51 77	0.28 55	0.34 91	0.24 49	0.21 62	0.34 33	0.24 35	0.11 172	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.09 11	0.12 16

GLC_STEREO	0.31 10	0.30 9	1.80 62	0.29 82	0.12 4	0.41 47	0.20 50	0.39 11	0.42 24	0.26 46	0.31 70	0.25 58	0.19 45	0.36 47	0.26 60	0.09 30	0.11 152	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.15 42

CREStereo	0.31 10	0.35 48	1.66 52	0.19 1	0.13 11	0.55 161	0.17 26	0.50 61	0.50 70	0.28 55	0.34 91	0.24 49	0.21 62	0.34 33	0.23 30	0.11 172	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.10 26	0.12 16
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.32 14	0.40 85	1.21 15	0.35 208	0.16 31	0.29 10	0.16 21	0.59 115	0.56 119	0.20 7	0.20 15	0.17 8	0.26 120	0.40 64	0.38 172	0.09 30	0.08 45	0.08 7	0.25 373	0.12 46	0.43 246

CASnet	0.32 14	0.40 85	1.80 62	0.28 64	0.11 1	0.47 83	0.19 38	0.45 32	0.47 51	0.39 90	0.31 70	0.23 39	0.17 20	0.31 13	0.21 9	0.11 172	0.06 1	0.15 342	0.12 195	0.16 116	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAStereo	0.33 16	0.81 275	2.22 158	0.27 48	0.18 65	0.25 5	0.20 50	0.45 32	0.38 11	0.21 12	0.26 38	0.20 21	0.16 16	0.26 3	0.26 60	0.10 88	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.13 62	0.09 2

rvit_stereo_0080	0.33 16	0.77 259	1.43 30	0.24 10	0.18 65	0.34 26	0.27 210	0.58 106	0.51 77	0.25 37	0.27 44	0.27 79	0.22 70	0.32 23	0.27 69	0.14 297	0.10 125	0.10 99	0.10 110	0.15 96	0.17 62

whm_eth	0.33 16	0.77 259	1.43 30	0.24 10	0.18 65	0.34 26	0.27 210	0.58 106	0.51 77	0.25 37	0.27 44	0.27 79	0.22 70	0.32 23	0.27 69	0.14 297	0.10 125	0.10 99	0.10 110	0.15 96	0.17 62

CES	0.33 16	0.32 22	1.46 34	0.25 20	0.50 352	0.40 45	0.20 50	0.48 45	0.48 55	0.22 18	0.29 53	0.26 68	0.19 45	0.35 43	0.22 14	0.09 30	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.16 116	0.54 307

castereo	0.34 20	0.48 132	1.00 8	0.25 20	0.29 223	0.41 47	0.27 210	0.76 188	0.49 60	0.23 23	0.30 60	0.24 49	0.31 181	0.29 7	0.29 93	0.09 30	0.20 271	0.09 46	0.31 411	0.12 46	0.44 261

rvit_stereo_0081_aga	0.34 20	0.67 208	1.79 60	0.27 48	0.20 107	0.34 26	0.21 72	0.43 27	0.48 55	0.26 46	0.28 48	0.27 79	0.21 62	0.33 27	0.25 46	0.14 297	0.11 152	0.11 165	0.10 110	0.14 85	0.18 71

CAS++	0.34 20	0.39 79	1.90 83	0.25 20	0.18 65	0.32 18	0.20 50	0.78 202	0.44 37	0.31 66	0.31 70	0.21 29	0.16 16	0.34 33	0.20 7	0.15 327	0.13 186	0.13 280	0.10 110	0.15 96	0.14 33
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 20	0.38 73	1.96 97	0.27 48	0.35 280	0.43 55	0.22 88	0.43 27	0.34 5	0.24 30	0.34 91	0.23 39	0.28 148	0.34 33	0.22 14	0.08 4	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 26	0.35 192

LoS	0.34 20	0.35 48	1.88 80	0.25 20	0.13 11	0.53 137	0.20 50	0.50 61	0.53 100	0.26 46	0.28 48	0.37 134	0.24 90	0.40 64	0.25 46	0.10 88	0.08 45	0.08 7	0.06 8	0.15 96	0.10 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
tt45	0.35 25	0.80 271	1.46 34	0.26 36	0.17 50	0.55 161	0.22 88	0.44 30	0.39 13	0.24 30	0.26 38	0.25 58	0.18 37	0.64 182	0.36 159	0.09 30	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.24 266	0.29 150

999	0.35 25	0.74 250	1.38 26	0.27 48	0.18 65	0.50 104	0.23 123	0.40 15	0.41 19	0.21 12	0.33 84	0.23 39	0.18 37	0.74 216	0.37 164	0.09 30	0.08 45	0.09 46	0.08 50	0.26 308	0.26 131

MGS-Stereo	0.35 25	0.48 132	1.99 102	0.26 36	0.14 15	0.41 47	0.22 88	0.41 19	0.48 55	0.24 30	0.51 197	0.25 58	0.18 37	0.33 27	0.22 14	0.10 88	0.08 45	0.09 46	0.08 50	0.47 456	0.10 6

MaDis-Stereo	0.35 25	0.89 302	2.15 141	0.25 20	0.29 223	0.29 10	0.17 26	0.47 41	0.41 19	0.21 12	0.22 20	0.28 86	0.21 62	0.32 23	0.31 116	0.10 88	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.11 36	0.12 16

CroCo-Stereo	0.35 25	0.71 232	1.67 54	0.32 140	0.17 50	0.19 1	0.21 72	0.79 211	0.54 104	0.22 18	0.25 32	0.55 255	0.22 70	0.28 5	0.28 82	0.10 88	0.08 45	0.08 7	0.07 29	0.12 46	0.10 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
PMTNet	0.35 25	0.38 73	1.75 56	0.21 3	0.14 15	0.57 190	0.24 149	0.48 45	0.44 37	0.28 55	0.32 81	0.26 68	0.24 90	0.41 73	0.24 35	0.42 468	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.18 163	0.15 42

MLG-Stereo_test1	0.36 31	0.45 123	1.50 40	0.24 10	0.35 280	0.45 64	0.13 6	0.36 7	0.51 77	0.20 7	0.10 1	0.18 12	0.12 3	0.33 27	0.18 2	0.08 4	1.36 464	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.47 273

LG-Stereo	0.36 31	0.61 190	1.37 25	0.26 36	0.37 297	0.43 55	0.20 50	0.55 90	0.44 37	0.25 37	0.30 60	0.50 224	0.17 20	0.30 9	0.37 164	0.10 88	0.18 251	0.11 165	0.10 110	0.24 266	0.43 246

fffft	0.36 31	0.70 228	1.51 41	0.25 20	0.15 22	0.42 52	0.24 149	0.46 38	0.42 24	0.22 18	0.19 11	0.20 21	0.16 16	0.47 96	0.69 307	0.07 2	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.30 352	0.45 266
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 31	0.83 278	1.48 38	0.26 36	0.15 22	0.46 72	0.22 88	0.40 15	0.43 29	0.23 23	0.24 24	0.21 29	0.18 37	0.47 96	0.59 269	0.07 2	0.07 9	0.10 99	0.08 50	0.24 266	0.42 238

rvit_0105_6	0.36 31	0.55 169	1.48 38	0.31 119	0.18 65	0.35 31	0.26 192	0.56 95	0.66 199	0.26 46	0.29 53	0.33 118	0.26 120	0.41 73	0.27 69	0.18 376	0.16 231	0.15 342	0.13 217	0.15 96	0.25 123

UniTT-Stereo	0.36 31	0.66 207	2.43 212	0.28 64	0.24 168	0.30 12	0.18 33	0.35 5	0.36 8	0.26 46	0.37 106	0.18 12	0.18 37	0.33 27	0.30 100	0.11 172	0.08 45	0.09 46	0.08 50	0.25 288	0.09 2

xyz-stereo-finetune	0.37 37	0.90 308	1.23 17	0.22 4	0.12 4	0.53 137	0.26 192	0.57 102	0.58 133	0.30 63	0.33 84	0.29 93	0.24 90	0.60 166	0.62 283	0.09 30	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.13 62	0.14 33

ours_stereo	0.37 37	0.67 208	1.63 49	0.30 103	0.50 352	0.35 31	0.22 88	0.41 19	0.38 11	0.21 12	0.32 81	0.23 39	0.17 20	0.47 96	0.22 14	0.08 4	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.24 266	0.77 376

Pointernet	0.37 37	0.31 11	1.91 86	0.25 20	0.37 297	0.47 83	0.15 14	0.67 150	0.52 89	0.23 23	0.30 60	0.28 86	0.20 55	0.32 23	0.23 30	0.10 88	0.24 292	0.07 1	0.13 217	0.10 26	0.51 293

knoymous	0.37 37	0.34 40	1.83 67	0.25 20	0.18 65	0.45 64	0.24 149	0.60 122	0.40 17	0.42 102	0.39 118	0.54 246	0.25 109	0.41 73	0.29 93	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.07 29	0.13 62	0.20 87

sCroCo_RVC	0.37 37	0.39 79	2.38 189	0.35 208	0.27 205	0.31 15	0.22 88	0.49 49	0.48 55	0.23 23	0.34 91	0.25 58	0.24 90	0.35 43	0.25 46	0.15 327	0.17 244	0.12 219	0.11 158	0.15 96	0.15 42

MLG-Stereo	0.38 42	0.43 104	1.46 34	0.24 10	0.42 332	0.44 61	0.13 6	0.42 23	0.51 77	0.27 53	0.14 5	0.17 8	0.13 7	0.35 43	0.18 2	0.08 4	1.45 474	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.47 273

rvit_stereo_ft	0.38 42	1.01 333	1.86 78	0.33 162	0.21 119	0.28 7	0.27 210	0.59 115	0.55 113	0.24 30	0.28 48	0.28 86	0.27 134	0.35 43	0.28 82	0.14 297	0.09 97	0.11 165	0.11 158	0.14 85	0.31 168

CroCo-Stereo Lap2	0.38 42	0.91 312	2.02 108	0.33 162	0.38 306	0.23 3	0.21 72	0.63 138	0.51 77	0.23 23	0.28 48	0.29 93	0.23 85	0.34 33	0.28 82	0.10 88	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.22 243	0.15 42

CREStereo++_RVC	0.38 42	0.37 63	2.47 251	0.25 20	0.16 31	0.54 148	0.15 14	0.42 23	0.57 126	0.37 81	0.52 206	0.24 49	0.19 45	0.31 13	0.27 69	0.09 30	0.06 1	0.08 7	0.30 404	0.09 11	0.22 101
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
111111	0.39 46	0.28 3	0.93 5	0.33 162	0.42 332	0.43 55	0.13 6	0.48 45	0.39 13	0.24 30	0.31 70	0.18 12	0.17 20	0.43 82	0.23 30	0.09 30	1.32 461	0.08 7	0.06 8	0.25 288	1.00 425

castereo++	0.39 46	0.83 278	1.38 26	0.29 82	0.18 65	0.53 137	0.20 50	0.57 102	0.58 133	0.20 7	0.27 44	0.32 110	0.17 20	0.34 33	0.22 14	0.09 30	0.54 364	0.09 46	0.29 395	0.15 96	0.52 300

mms	0.39 46	0.63 199	1.31 22	0.34 186	0.65 405	0.32 18	0.22 88	0.39 11	0.39 13	0.27 53	0.31 70	0.23 39	0.17 20	0.57 153	0.22 14	0.08 4	0.21 280	0.10 99	0.08 50	0.24 266	1.16 438

fffy	0.39 46	0.67 208	1.57 42	0.45 324	0.52 358	0.37 38	0.22 88	0.45 32	0.35 6	0.21 12	0.30 60	0.26 68	0.20 55	0.45 88	0.24 35	0.08 4	0.29 314	0.10 99	0.08 50	0.25 288	0.77 376

CAS	0.39 46	0.31 11	1.79 60	0.81 439	0.34 272	0.51 112	0.23 123	0.49 49	0.42 24	0.23 23	0.31 70	0.20 21	0.17 20	0.30 9	0.25 46	0.77 492	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 26	0.41 233

TANstereo	0.39 46	0.70 228	2.48 257	0.23 7	0.12 4	0.54 148	0.16 21	0.41 19	0.47 51	0.45 121	0.51 197	0.26 68	0.22 70	0.34 33	0.21 9	0.10 88	0.10 125	0.08 7	0.07 29	0.09 11	0.18 71

xyz-stereo-finetune2	0.40 52	0.89 302	1.40 28	0.22 4	0.12 4	0.58 201	0.23 123	0.55 90	0.50 70	0.33 71	0.47 160	0.30 96	0.41 255	0.81 239	0.60 273	0.09 30	0.07 9	0.11 165	0.09 74	0.12 46	0.12 16

rvit_0105_4	0.40 52	0.64 202	1.98 100	0.31 119	0.18 65	0.37 38	0.29 251	0.64 141	0.67 212	0.28 55	0.32 81	0.36 129	0.28 148	0.45 88	0.27 69	0.18 376	0.16 231	0.15 342	0.14 239	0.15 96	0.25 123

XX-TBD	0.40 52	1.04 342	2.49 263	0.35 208	0.13 11	0.51 112	0.17 26	0.44 30	0.52 89	0.38 85	0.51 197	0.23 39	0.19 45	0.31 13	0.25 46	0.10 88	0.07 9	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.18 71

LG-G_1	0.41 55	0.43 104	1.62 47	0.50 354	0.35 280	0.50 104	0.12 3	0.47 41	0.44 37	0.33 71	0.20 15	0.19 17	0.15 12	0.94 260	0.21 9	0.09 30	0.61 376	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.87 404

LG-G	0.41 55	0.43 104	1.62 47	0.50 354	0.35 280	0.50 104	0.12 3	0.47 41	0.44 37	0.33 71	0.20 15	0.19 17	0.15 12	0.94 260	0.21 9	0.09 30	0.61 376	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.87 404

WCG-NET	0.41 55	0.80 271	1.77 57	0.25 20	0.13 11	0.43 55	0.24 149	0.42 23	0.59 144	0.38 85	0.41 129	0.26 68	0.24 90	0.37 50	0.24 35	0.08 4	0.81 405	0.08 7	0.07 29	0.26 308	0.31 168

MIF-Stereo (partial)	0.41 55	0.71 232	2.67 338	0.27 48	0.24 168	0.32 18	0.17 26	0.56 95	0.46 44	0.26 46	0.37 106	0.25 58	0.26 120	0.46 91	0.35 156	0.11 172	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.21 226	0.15 42

s12784h	0.41 55	0.34 40	2.17 144	0.24 10	0.11 1	0.64 303	0.24 149	0.85 267	0.70 262	0.45 121	0.54 232	0.28 86	0.27 134	0.51 128	0.27 69	0.11 172	0.06 1	0.09 46	0.06 8	0.16 116	0.14 33

Gwc-CoAtRS	0.41 55	0.37 63	2.06 117	0.28 64	0.41 320	0.48 89	0.19 38	0.64 141	0.49 60	0.45 121	0.39 118	0.57 266	0.26 120	0.37 50	0.28 82	0.09 30	0.19 257	0.09 46	0.31 411	0.11 36	0.25 123

Any-RAFT	0.42 61	0.33 33	1.89 82	0.28 64	0.21 119	0.69 348	0.21 72	0.83 246	0.60 150	0.45 121	0.43 135	0.62 287	0.30 176	0.48 109	0.24 35	0.11 172	0.40 337	0.08 7	0.06 8	0.10 26	0.16 55

R-Stereo Train	0.42 61	0.31 11	2.51 269	0.30 103	0.18 65	0.56 168	0.25 175	0.82 235	0.41 19	0.57 251	0.67 343	0.33 118	0.24 90	0.34 33	0.33 139	0.10 88	0.08 45	0.09 46	0.07 29	0.09 11	0.18 71

RAFT-Stereo	0.42 61	0.31 11	2.51 269	0.30 103	0.18 65	0.56 168	0.25 175	0.82 235	0.41 19	0.57 251	0.67 343	0.33 118	0.24 90	0.34 33	0.33 139	0.10 88	0.08 45	0.09 46	0.07 29	0.09 11	0.18 71
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_5	0.43 64	0.73 240	2.10 130	0.31 119	0.18 65	0.41 47	0.31 278	0.69 158	0.67 212	0.32 69	0.34 91	0.38 140	0.30 176	0.42 80	0.30 100	0.18 376	0.16 231	0.15 342	0.15 259	0.15 96	0.30 159

plain	0.43 64	0.73 240	2.80 382	0.28 64	0.19 96	0.33 24	0.21 72	0.63 138	0.50 70	0.24 30	0.38 112	0.24 49	0.25 109	0.48 109	0.32 126	0.12 215	0.08 45	0.13 280	0.09 74	0.43 441	0.13 21

CASS	0.43 64	0.34 40	2.01 105	0.33 162	0.17 50	0.54 148	0.24 149	0.71 174	0.52 89	0.62 310	0.55 242	0.40 153	0.41 255	0.43 82	0.33 139	0.17 365	0.10 125	0.14 316	0.11 158	0.18 163	0.23 110
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 64	0.32 22	2.31 177	0.26 36	0.14 15	0.51 112	0.22 88	0.84 254	0.78 344	0.55 222	0.48 168	0.28 86	0.37 212	0.40 64	0.37 164	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.08 4	0.43 246

Patchmatch Stereo++	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.17 50	0.61 254	0.26 192	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.56 149	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.18 65	0.61 254	0.28 223	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.49 122	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

ROB_FTStereo_v2	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.49 348	0.17 50	0.61 254	0.28 223	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.44 180	0.28 148	0.48 109	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

ROB_FTStereo	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.18 65	0.61 254	0.26 192	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.51 128	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

HUI-Stereo	0.43 64	0.36 52	2.45 238	0.48 336	0.18 65	0.61 254	0.27 210	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.44 180	0.28 148	0.47 96	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

iGMRVC	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.18 65	0.61 254	0.27 210	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.57 153	0.31 116	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

iRAFT	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.17 50	0.61 254	0.26 192	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.56 149	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

RAFT-IKP	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.16 31	0.60 234	0.28 223	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.51 128	0.31 116	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

DIP-Stereo	0.43 64	0.50 144	2.21 156	0.27 48	0.18 65	0.63 291	0.17 26	0.94 336	0.58 133	0.49 154	0.48 168	0.30 96	0.30 176	0.40 64	0.31 116	0.10 88	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.15 96	0.33 177
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WCG-NET（raft）	0.44 77	0.97 326	1.78 59	0.24 10	0.17 50	0.43 55	0.24 149	0.42 23	0.52 89	0.38 85	0.35 98	0.46 201	0.25 109	0.41 73	0.26 60	0.08 4	1.08 430	0.08 7	0.08 50	0.27 322	0.40 225

GMStereo_Zeroshot	0.44 77	0.44 115	1.84 70	0.44 317	0.20 107	0.52 129	0.19 38	0.60 122	0.54 104	0.58 257	0.59 278	0.63 291	0.29 166	0.59 160	0.34 148	0.16 344	0.09 97	0.16 361	0.09 74	0.26 308	0.26 131

GMStereo	0.44 77	1.32 409	2.65 326	0.28 64	0.16 31	0.42 52	0.22 88	0.48 45	0.63 175	0.41 96	0.36 100	0.26 68	0.25 109	0.41 73	0.30 100	0.14 297	0.08 45	0.10 99	0.12 195	0.17 139	0.13 21
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 77	0.36 52	2.38 189	0.28 64	0.43 336	0.53 137	0.20 50	0.86 278	0.52 89	0.44 117	0.36 100	0.53 239	0.26 120	0.40 64	0.27 69	0.09 30	0.08 45	0.09 46	0.38 450	0.10 26	0.22 101

tg	0.45 81	0.83 278	1.85 74	0.29 82	0.16 31	0.57 190	0.18 33	0.60 122	0.56 119	0.37 81	0.44 147	0.38 140	0.24 90	0.48 109	0.28 82	0.09 30	0.30 315	0.11 165	0.11 158	0.44 445	0.77 376

rvit_stereo_0075_2	0.45 81	0.45 123	2.60 305	0.34 186	0.32 256	0.41 47	0.21 72	0.60 122	0.54 104	0.39 90	0.51 197	0.40 153	0.29 166	0.46 91	0.31 116	0.21 412	0.15 217	0.22 422	0.15 259	0.18 163	0.33 177

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 81	1.36 424	1.30 20	0.24 10	0.12 4	0.33 24	0.20 50	0.41 19	0.37 9	0.32 69	0.21 18	0.16 6	0.14 8	0.29 7	0.62 283	0.55 479	1.42 472	0.11 165	0.13 217	0.25 288	0.56 315

RCA-Stereo	0.45 81	0.38 73	1.80 62	0.27 48	0.25 176	0.58 201	0.23 123	0.84 254	0.66 199	0.42 102	0.44 147	0.28 86	0.35 203	0.31 13	0.21 9	0.09 30	1.01 422	0.09 46	0.07 29	0.21 226	0.53 304

BUS	0.45 81	0.32 22	1.58 43	0.31 119	0.22 131	0.91 434	0.23 123	1.05 425	0.67 212	0.64 330	0.53 213	0.65 303	0.32 188	0.48 109	0.34 148	0.13 261	0.10 125	0.14 316	0.12 195	0.13 62	0.15 42

AnonymousM	0.45 81	0.49 136	1.83 67	0.29 82	0.15 22	0.53 137	0.22 88	0.64 141	0.66 199	0.47 135	0.33 84	0.30 96	0.25 109	0.49 122	0.29 93	0.12 215	0.27 311	0.71 492	0.37 446	0.12 46	0.41 233

sAnonymous2	0.45 81	0.88 297	2.97 410	0.31 119	0.25 176	0.34 26	0.28 223	0.56 95	0.49 60	0.25 37	0.30 60	0.23 39	0.29 166	0.31 13	0.22 14	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.13 217	0.38 411	0.43 246

CroCo_RVC	0.45 81	0.88 297	2.97 410	0.31 119	0.25 176	0.34 26	0.28 223	0.56 95	0.49 60	0.25 37	0.30 60	0.23 39	0.29 166	0.31 13	0.22 14	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.13 217	0.38 411	0.43 246

MLG-Stereo_test2	0.46 89	0.49 136	1.77 57	0.79 435	0.70 414	0.63 291	0.12 3	0.37 10	0.48 55	0.39 90	0.15 6	0.24 49	0.10 1	0.46 91	0.20 7	0.16 344	1.21 441	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.66 344

rvit_0105_3	0.46 89	0.86 291	2.24 162	0.33 162	0.19 96	0.44 61	0.35 321	0.74 181	0.70 262	0.38 85	0.38 112	0.41 159	0.33 193	0.46 91	0.32 126	0.19 392	0.17 244	0.17 376	0.18 307	0.15 96	0.22 101

RAFT-Stereo-weight	0.46 89	0.37 63	1.60 46	0.29 82	0.51 355	0.57 190	0.22 88	0.84 254	0.67 212	0.48 138	0.38 112	0.36 129	0.17 20	0.39 57	0.27 69	0.09 30	1.28 453	0.09 46	0.07 29	0.09 11	0.41 233

Selective-RAFT	0.46 89	0.48 132	1.88 80	0.32 140	0.16 31	0.61 254	0.19 38	0.66 147	0.62 164	0.28 55	0.30 60	0.41 159	0.33 193	0.51 128	0.32 126	0.11 172	1.09 432	0.09 46	0.35 437	0.19 194	0.37 201

ProNet	0.46 89	0.60 184	1.85 74	0.35 208	0.67 407	0.49 94	0.25 175	0.53 71	0.57 126	0.21 12	0.24 24	0.22 31	0.20 55	0.52 132	0.22 14	0.09 30	0.47 348	0.10 99	0.09 74	0.23 259	1.33 458

CRE-IMP	0.46 89	0.31 11	2.40 198	0.53 365	0.17 50	0.79 399	0.68 449	0.54 81	0.66 199	0.47 135	0.43 135	0.44 180	0.26 120	0.43 82	0.33 139	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.09 74	0.17 139	0.23 110

HI	0.47 95	0.82 276	2.49 263	0.29 82	0.22 131	0.45 64	0.20 50	0.59 115	0.43 29	0.59 276	0.59 278	0.65 303	0.45 297	0.48 109	0.40 178	0.08 4	0.09 97	0.10 99	0.11 158	0.24 266	0.20 87

CoSv	0.47 95	0.82 276	2.49 263	0.29 82	0.22 131	0.45 64	0.20 50	0.59 115	0.43 29	0.59 276	0.59 278	0.65 303	0.45 297	0.48 109	0.40 178	0.08 4	0.09 97	0.10 99	0.11 158	0.24 266	0.20 87

MonSter	0.47 95	0.29 4	1.07 11	0.22 4	0.18 65	0.51 112	0.14 12	0.49 49	0.35 6	0.26 46	0.18 7	0.15 3	0.11 2	0.88 253	0.47 214	0.06 1	2.11 505	0.07 1	0.81 506	0.07 1	1.01 426

RSM	0.47 95	0.51 151	1.36 23	1.37 482	1.04 462	0.37 38	0.21 72	0.52 66	0.55 113	0.23 23	0.28 48	0.28 86	0.17 20	0.40 64	0.22 14	0.09 30	0.24 292	0.09 46	0.35 437	0.24 266	0.80 387

test_4	0.47 95	0.80 271	2.15 141	0.36 226	0.29 223	0.59 220	0.28 223	0.50 61	0.42 24	0.43 110	0.76 397	0.39 144	0.22 70	0.73 213	0.49 228	0.08 4	0.18 251	0.11 165	0.15 259	0.29 343	0.27 138

DeepStereo_RVC	0.47 95	0.37 63	2.19 149	0.55 374	0.18 65	0.60 234	0.58 421	0.52 66	0.62 164	0.49 154	0.45 150	0.39 144	0.85 438	0.47 96	0.34 148	0.12 215	0.08 45	0.11 165	0.09 74	0.15 96	0.19 78

cross-raft	0.47 95	0.34 40	2.17 144	0.70 423	0.84 435	0.50 104	0.35 321	0.74 181	0.43 29	0.44 117	0.45 150	0.63 291	0.25 109	0.37 50	0.27 69	0.08 4	0.14 201	0.10 99	0.23 362	0.11 36	0.27 138

iRaftStereo_RVC	0.47 95	0.84 282	1.91 86	0.29 82	0.15 22	0.53 137	0.20 50	0.58 106	0.50 70	0.37 81	0.43 135	0.42 164	0.23 85	0.38 53	0.28 82	0.09 30	0.70 393	0.12 219	0.11 158	0.43 441	0.77 376

Anonymous3	0.47 95	0.49 136	2.61 310	0.33 162	0.25 176	0.72 362	0.32 289	0.80 218	0.60 150	0.36 78	0.41 129	0.33 118	0.29 166	0.46 91	0.30 100	0.19 392	0.18 251	0.13 280	0.13 217	0.18 163	0.22 101

CFNet_pseudo	0.47 95	0.50 144	2.19 149	0.26 36	0.20 107	0.56 168	0.22 88	0.80 218	0.62 164	0.50 173	0.56 255	0.68 329	0.47 318	0.53 139	0.33 139	0.11 172	0.10 125	0.15 342	0.10 110	0.18 163	0.33 177

ccs_rob	0.47 95	0.50 144	2.19 149	0.26 36	0.20 107	0.56 168	0.22 88	0.80 218	0.62 164	0.50 173	0.56 255	0.68 329	0.47 318	0.53 139	0.33 139	0.11 172	0.10 125	0.16 361	0.10 110	0.18 163	0.33 177

IGEV-Stereo+	0.48 106	0.32 22	1.43 30	0.26 36	0.46 347	0.30 12	0.13 6	0.32 3	0.57 126	0.80 408	0.24 24	0.19 17	0.19 45	0.57 153	0.46 209	0.10 88	1.36 464	0.08 7	0.22 357	0.46 452	1.04 430

RSM++	0.48 106	0.52 155	1.27 18	1.62 497	1.27 486	0.39 44	0.20 50	0.49 49	0.56 119	0.22 18	0.25 32	0.24 49	0.17 20	0.39 57	0.23 30	0.09 30	0.11 152	0.09 46	0.35 437	0.29 343	0.80 387

testlalala2	0.48 106	0.34 40	2.53 275	0.65 408	0.56 371	0.57 190	0.20 50	0.84 254	0.63 175	0.42 102	0.54 232	0.45 192	0.21 62	0.30 9	0.26 60	0.10 88	0.13 186	0.09 46	0.29 395	0.12 46	0.31 168

H2IRNET	0.48 106	1.04 342	2.57 295	0.31 119	0.19 96	0.54 148	0.19 38	0.55 90	0.53 100	0.28 55	0.56 255	0.47 210	0.35 203	0.47 96	0.40 178	0.11 172	0.08 45	0.12 219	0.14 239	0.37 404	0.26 131

PCWNet_CMD	0.48 106	0.50 144	2.23 160	0.27 48	0.20 107	0.56 168	0.22 88	0.78 202	0.67 212	0.49 154	0.55 242	0.68 329	0.56 359	0.48 109	0.32 126	0.11 172	0.10 125	0.14 316	0.10 110	0.19 194	0.43 246

DisPM	0.48 106	0.41 91	2.54 280	0.61 396	0.18 65	0.59 220	0.62 435	0.54 81	0.67 212	0.61 297	0.53 213	0.38 140	0.26 120	0.76 220	0.31 116	0.13 261	0.07 9	0.12 219	0.11 158	0.12 46	0.15 42

BSDual-CNN	0.48 106	0.32 22	1.58 43	0.31 119	0.22 131	0.76 379	0.32 289	1.05 425	0.67 212	0.64 330	0.53 213	0.63 291	0.38 222	0.48 109	0.97 366	0.13 261	0.10 125	0.14 316	0.12 195	0.13 62	0.15 42

psmg	0.48 106	0.32 22	1.58 43	0.28 64	0.22 131	0.75 375	0.35 321	0.94 336	0.67 212	0.61 297	0.59 278	0.63 291	0.38 222	0.48 109	0.97 366	0.13 261	0.11 152	0.13 280	0.13 217	0.14 85	0.15 42

dd	0.48 106	1.32 409	2.41 203	0.31 119	0.17 50	0.58 201	0.26 192	0.50 61	0.71 276	0.42 102	0.41 129	0.34 123	0.28 148	0.47 96	0.41 183	0.18 376	0.10 125	0.13 280	0.12 195	0.22 243	0.16 55

GANet-ADL	0.48 106	0.56 172	2.51 269	0.34 186	0.20 107	0.58 201	0.25 175	0.80 218	0.57 126	0.43 110	0.61 295	0.56 262	0.31 181	0.44 86	0.44 200	0.14 297	0.11 152	0.10 99	0.09 74	0.22 243	0.38 210

ICVP	0.48 106	0.33 33	2.37 186	0.34 186	0.22 131	0.60 234	0.55 412	0.79 211	0.53 100	0.45 121	0.60 287	0.49 220	0.36 206	0.55 146	0.46 209	0.16 344	0.16 231	0.14 316	0.11 158	0.16 116	0.32 173
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 106	0.39 79	2.30 174	0.28 64	0.27 205	0.70 351	0.32 289	1.00 387	0.69 251	0.50 173	0.52 206	0.43 165	0.36 206	0.53 139	0.44 200	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.16 280	0.18 163	0.23 110

FENet	0.48 106	0.58 176	2.46 246	0.33 162	0.18 65	0.58 201	0.22 88	0.83 246	0.64 185	0.49 154	0.42 132	0.55 255	0.38 222	0.52 132	0.51 235	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.11 158	0.17 139	0.31 168

MSMDNet	0.48 106	0.50 144	2.23 160	0.27 48	0.20 107	0.56 168	0.22 88	0.78 202	0.67 212	0.49 154	0.55 242	0.68 329	0.56 359	0.48 109	0.32 126	0.11 172	0.10 125	0.13 280	0.10 110	0.18 163	0.43 246

AdaStereo	0.48 106	0.44 115	2.18 147	0.36 226	0.20 107	0.59 220	0.29 251	0.97 361	0.74 310	0.52 195	0.55 242	0.61 282	0.33 193	0.52 132	0.44 200	0.18 376	0.08 45	0.17 376	0.11 158	0.18 163	0.24 119
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.
IER	0.49 121	0.73 240	2.12 133	0.27 48	0.25 176	0.65 319	0.27 210	0.76 188	0.59 144	0.56 234	0.59 278	0.60 280	0.53 350	0.64 182	0.44 200	0.12 215	0.09 97	0.11 165	0.11 158	0.18 163	0.15 42

TestStereo	0.49 121	0.88 297	2.38 189	0.30 103	0.16 31	0.43 55	0.25 175	0.55 90	0.46 44	0.38 85	0.46 154	0.34 123	0.28 148	1.96 431	0.28 82	0.11 172	0.08 45	0.12 219	0.09 74	0.15 96	0.13 21

GES	0.49 121	0.54 161	2.37 186	0.31 119	0.19 96	0.61 254	0.30 267	0.93 331	0.52 89	0.49 154	0.53 213	0.40 153	0.43 280	0.59 160	0.67 303	0.16 344	0.11 152	0.12 219	0.10 110	0.20 214	0.30 159

DCANet	0.49 121	0.91 312	2.63 316	0.26 36	0.14 15	0.51 112	0.22 88	0.84 254	0.78 344	0.56 234	0.49 182	0.32 110	0.41 255	0.39 57	0.41 183	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.14 85	0.45 266

CFNet_ucs	0.50 125	0.55 169	2.28 169	0.27 48	0.22 131	0.58 201	0.23 123	0.90 313	0.69 251	0.54 210	0.64 323	0.68 329	0.44 289	0.55 146	0.34 148	0.14 297	0.12 170	0.16 361	0.11 158	0.19 194	0.38 210

fff	0.50 125	0.90 308	2.63 316	0.25 20	0.15 22	0.51 112	0.22 88	0.85 267	0.82 379	0.55 222	0.48 168	0.31 104	0.65 393	0.39 57	0.37 164	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.08 4	0.43 246

ADStereo(finetuned)	0.50 125	0.91 312	2.43 212	0.26 36	0.14 15	0.51 112	0.22 88	0.84 254	0.78 344	0.56 234	0.49 182	0.32 110	0.75 423	0.40 64	0.40 178	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.13 62	0.45 266

UDGNet	0.50 125	1.36 424	2.44 220	0.37 239	0.19 96	0.58 201	0.23 123	0.49 49	0.69 251	0.42 102	0.39 118	0.34 123	0.29 166	0.55 146	0.32 126	0.25 439	0.10 125	0.37 468	0.19 325	0.30 352	0.17 62

PFNet+	0.50 125	0.43 104	2.54 280	0.49 348	0.18 65	0.58 201	0.76 459	0.54 81	0.72 285	0.56 234	0.48 168	0.39 144	0.26 120	0.94 260	0.33 139	0.14 297	0.09 97	0.14 316	0.13 217	0.12 46	0.16 55

NRIStereo	0.50 125	0.34 40	2.44 220	0.52 361	0.16 31	0.94 440	0.73 457	0.52 66	0.65 192	0.48 138	0.40 127	0.59 273	0.29 166	0.78 229	0.33 139	0.11 172	0.13 186	0.11 165	0.09 74	0.22 243	0.25 123

HCRNet	0.50 125	0.75 255	2.08 120	0.39 273	0.29 223	0.58 201	0.22 88	0.79 211	0.67 212	0.49 154	0.49 182	0.48 218	0.37 212	1.13 287	0.40 178	0.15 327	0.10 125	0.15 342	0.13 217	0.21 226	0.19 78

csc	0.50 125	0.90 308	2.63 316	0.25 20	0.15 22	0.51 112	0.22 88	0.85 267	0.82 379	0.55 222	0.48 168	0.31 104	0.65 393	0.39 57	0.37 164	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.08 4	0.43 246

cscssc	0.50 125	0.90 308	2.63 316	0.25 20	0.15 22	0.51 112	0.22 88	0.85 267	0.82 379	0.55 222	0.48 168	0.31 104	0.65 393	0.39 57	0.37 164	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.08 4	0.43 246

DMCA	0.50 125	0.83 278	1.95 93	0.32 140	0.24 168	0.59 220	0.26 192	0.81 226	0.68 239	0.59 276	0.49 182	0.56 262	0.36 206	0.65 186	0.65 297	0.14 297	0.10 125	0.14 316	0.10 110	0.19 194	0.29 150

ISRNet	0.51 135	0.58 176	1.96 97	0.38 258	0.31 244	0.49 94	0.21 72	0.80 218	0.71 276	0.64 330	0.71 377	0.66 312	0.40 244	0.59 160	0.45 204	0.23 426	0.16 231	0.21 417	0.20 335	0.21 226	0.37 201

UPFNet	0.51 135	0.67 208	2.04 112	0.34 186	0.33 262	0.65 319	0.37 332	0.88 295	0.65 192	0.60 287	0.53 213	0.61 282	0.41 255	0.77 222	0.55 252	0.13 261	0.13 186	0.13 280	0.13 217	0.20 214	0.16 55

rvit_105_1	0.52 137	0.93 321	2.30 174	0.36 226	0.24 168	0.51 112	0.45 378	0.81 226	0.79 357	0.46 132	0.44 147	0.45 192	0.38 222	0.63 176	0.39 176	0.20 403	0.18 251	0.18 395	0.22 357	0.18 163	0.21 94

DCVSM-stereo	0.52 137	0.37 63	2.45 238	0.30 103	0.22 131	0.54 148	0.52 402	0.60 122	0.52 89	0.69 366	0.47 160	0.79 374	0.49 330	0.56 149	0.90 360	0.13 261	0.14 201	0.15 342	0.13 217	0.20 214	0.21 94

ITSA-stereo	0.52 137	0.42 94	1.46 34	0.34 186	0.18 65	0.60 234	0.29 251	0.99 377	0.82 379	0.51 185	0.48 168	0.53 239	0.59 374	1.25 309	0.73 322	0.15 327	0.12 170	0.17 376	0.16 280	0.19 194	0.32 173

gcap-zeroshot	0.52 137	0.86 291	2.38 189	0.32 140	0.60 386	0.70 351	0.20 50	0.78 202	0.58 133	0.44 117	0.36 100	0.81 385	0.24 90	0.53 139	0.30 100	0.10 88	0.35 324	0.09 46	0.31 411	0.09 11	0.40 225

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 137	0.51 151	1.12 12	0.26 36	0.22 131	0.46 72	0.20 50	1.10 449	1.33 486	3.13 525	0.33 84	0.22 31	0.20 55	0.34 33	0.26 60	0.11 172	0.09 97	0.11 165	0.09 74	0.17 139	0.21 94

StereoVision	0.52 137	1.12 359	2.70 359	0.34 186	0.32 256	0.47 83	0.26 192	0.73 179	0.61 155	0.33 71	0.89 427	0.45 192	0.26 120	0.52 132	0.39 176	0.14 297	0.15 217	0.16 361	0.15 259	0.22 243	0.14 33

gwcnet-sp	0.52 137	0.71 232	2.66 330	0.32 140	0.22 131	0.66 332	0.31 278	0.84 254	0.69 251	0.61 297	0.49 182	0.46 201	0.43 280	0.77 222	0.48 219	0.12 215	0.11 152	0.11 165	0.11 158	0.19 194	0.19 78

scenet	0.52 137	0.71 232	2.66 330	0.32 140	0.22 131	0.66 332	0.31 278	0.84 254	0.69 251	0.61 297	0.49 182	0.46 201	0.43 280	0.77 222	0.48 219	0.12 215	0.11 152	0.11 165	0.11 158	0.19 194	0.19 78

ssnet	0.52 137	0.71 232	2.66 330	0.32 140	0.22 131	0.66 332	0.31 278	0.84 254	0.69 251	0.61 297	0.49 182	0.46 201	0.43 280	0.77 222	0.48 219	0.12 215	0.11 152	0.11 165	0.11 158	0.19 194	0.19 78

PSM-softLoss	0.52 137	0.34 40	2.47 251	0.55 374	0.17 50	0.61 254	0.39 347	0.64 141	0.67 212	0.52 195	0.48 168	0.39 144	0.25 109	1.46 340	0.77 333	0.13 261	0.08 45	0.13 280	0.12 195	0.12 46	0.15 42

KMStereo	0.52 137	0.34 40	2.47 251	0.55 374	0.17 50	0.61 254	0.39 347	0.64 141	0.67 212	0.52 195	0.48 168	0.39 144	0.25 109	1.46 340	0.77 333	0.13 261	0.08 45	0.13 280	0.12 195	0.12 46	0.15 42

KYRaft	0.52 137	0.35 48	2.40 198	0.34 186	0.21 119	0.75 375	0.43 366	0.62 131	0.63 175	0.64 330	0.92 433	0.53 239	0.72 412	0.60 166	0.26 60	0.10 88	0.07 9	0.12 219	0.14 239	0.13 62	0.54 307

raftrobust	0.52 137	1.14 363	2.15 141	0.33 162	0.99 453	0.53 137	0.21 72	0.59 115	0.50 70	0.53 204	0.36 100	0.31 104	0.33 193	0.47 96	0.42 188	0.10 88	0.55 367	0.09 46	0.08 50	0.22 243	0.46 271

RALAANet	0.52 137	1.37 429	2.63 316	0.33 162	0.23 156	0.48 89	0.19 38	0.69 158	0.55 113	0.49 154	0.46 154	0.39 144	0.31 181	0.53 139	0.53 244	0.10 88	0.33 322	0.11 165	0.17 296	0.29 343	0.13 21

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 151	0.39 79	1.30 20	0.45 324	0.21 119	0.74 372	0.17 26	0.71 174	0.44 37	1.17 461	0.38 112	0.89 416	0.23 85	0.86 246	0.94 364	0.11 172	0.49 352	0.09 46	0.40 454	0.13 62	0.50 288

testlalala	0.53 151	0.36 52	2.40 198	0.29 82	0.35 280	0.60 234	0.22 88	1.02 404	0.63 175	0.56 234	0.40 127	0.32 110	0.21 62	0.33 27	0.27 69	0.10 88	1.73 487	0.09 46	0.24 365	0.08 4	0.43 246

hknet	0.53 151	0.39 79	2.04 112	0.31 119	0.24 168	0.76 379	0.32 289	1.05 425	0.71 276	0.64 330	0.53 213	0.79 374	0.40 244	0.84 243	0.78 337	0.12 215	0.10 125	0.14 316	0.12 195	0.13 62	0.15 42

NF-Stereo	0.53 151	0.33 33	2.55 288	0.55 374	0.16 31	0.61 254	0.43 366	0.70 168	0.70 262	0.50 173	0.47 160	0.37 134	0.26 120	1.44 338	0.78 337	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.17 62

OCTAStereo	0.53 151	0.33 33	2.54 280	0.56 383	0.16 31	0.61 254	0.42 359	0.70 168	0.70 262	0.50 173	0.47 160	0.37 134	0.26 120	1.43 334	0.79 340	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.17 62

RE-Stereo	0.53 151	0.33 33	2.54 280	0.56 383	0.16 31	0.61 254	0.43 366	0.70 168	0.70 262	0.50 173	0.47 160	0.37 134	0.26 120	1.43 334	0.77 333	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.17 62

TVStereo	0.53 151	0.33 33	2.54 280	0.56 383	0.16 31	0.61 254	0.43 366	0.70 168	0.70 262	0.50 173	0.47 160	0.37 134	0.26 120	1.43 334	0.77 333	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.17 62

GMM-Stereo	0.53 151	0.33 33	2.89 400	0.53 365	0.24 168	0.77 389	0.46 384	0.62 131	0.65 192	0.58 257	0.73 384	0.47 210	0.43 280	0.68 196	0.29 93	0.10 88	0.06 1	0.13 280	0.13 217	0.14 85	0.44 261

Prome-Stereo	0.53 151	0.36 52	2.39 196	0.60 390	0.23 156	0.63 291	0.41 353	0.66 147	0.67 212	0.59 276	1.02 450	0.43 165	0.71 411	0.61 170	0.34 148	0.10 88	0.07 9	0.10 99	0.09 74	0.13 62	0.44 261

CoDeX	0.54 160	0.52 155	2.25 165	0.30 103	0.26 192	0.61 254	0.32 289	1.03 411	0.73 290	0.49 154	0.56 255	0.52 236	0.40 244	1.59 365	0.38 172	0.12 215	0.09 97	0.11 165	0.10 110	0.15 96	0.22 101

NINENet	0.54 160	0.40 85	2.19 149	0.55 374	0.26 192	0.91 434	0.23 123	1.05 425	0.77 339	0.54 210	0.57 266	0.65 303	0.32 188	1.22 300	0.34 148	0.16 344	0.13 186	0.16 361	0.11 158	0.16 116	0.14 33

GwcNet-ADL	0.54 160	0.78 265	2.85 395	0.31 119	0.20 107	0.58 201	0.29 251	0.93 331	0.67 212	0.48 138	0.47 160	0.56 262	0.33 193	0.48 109	0.80 342	0.13 261	0.12 170	0.09 46	0.09 74	0.14 85	0.40 225

ACVNet	0.54 160	0.87 293	2.45 238	0.28 64	0.22 131	0.59 220	0.36 329	0.69 158	0.73 290	0.49 154	0.59 278	0.69 340	0.42 268	0.47 96	0.70 309	0.11 172	0.10 125	0.10 99	0.09 74	0.36 397	0.39 218

MIM_Stereo	0.55 164	0.92 317	2.65 326	0.32 140	1.09 470	0.51 112	0.19 38	0.67 150	0.52 89	0.48 138	0.54 232	0.43 165	0.27 134	0.57 153	0.30 100	0.08 4	0.17 244	0.11 165	0.10 110	0.28 335	0.80 387

CSP-Net	0.55 164	0.61 190	1.81 66	0.30 103	0.23 156	0.77 389	0.35 321	0.90 313	0.62 164	0.62 310	0.60 287	0.65 303	0.42 268	1.76 389	0.47 214	0.17 365	0.12 170	0.10 99	0.10 110	0.21 226	0.16 55

RAFT_R40	0.55 164	0.31 11	2.44 220	0.57 387	0.42 332	0.62 276	0.52 402	0.58 106	0.66 199	0.56 234	0.54 232	0.54 246	0.50 335	1.56 353	0.53 244	0.11 172	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.16 116	0.10 6

Pruner-Stereo	0.55 164	0.38 73	2.49 263	1.78 506	0.19 96	0.63 291	0.45 378	0.59 115	0.67 212	0.61 297	0.48 168	0.41 159	0.25 109	0.49 122	0.99 374	0.13 261	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.14 33

MMNet	0.55 164	0.92 317	2.03 109	0.34 186	0.27 205	0.79 399	0.28 223	0.86 278	0.79 357	0.62 310	0.58 273	0.59 273	0.56 359	0.80 236	0.61 280	0.11 172	0.11 152	0.12 219	0.11 158	0.21 226	0.22 101

UCFNet_RVC	0.55 164	1.16 372	2.48 257	0.31 119	0.27 205	0.65 319	0.28 223	0.76 188	0.58 133	0.51 185	0.53 213	0.67 315	0.42 268	0.91 257	0.45 204	0.16 344	0.11 152	0.17 376	0.17 296	0.20 214	0.23 110

HITNet	0.55 164	1.28 404	2.73 367	0.35 208	0.14 15	0.56 168	0.23 123	0.89 304	0.62 164	0.52 195	0.51 197	0.49 220	0.38 222	0.52 132	0.60 273	0.09 30	0.07 9	0.10 99	0.08 50	0.25 288	0.61 331
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
StereoDRNet-Refined	0.55 164	0.61 190	2.07 118	0.34 186	0.21 119	0.68 345	0.26 192	0.87 287	0.73 290	0.70 370	0.69 351	0.74 358	0.45 297	1.10 280	0.62 283	0.12 215	0.09 97	0.14 316	0.14 239	0.27 322	0.24 119
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 172	0.68 217	2.42 207	0.30 103	0.41 320	0.61 254	0.31 278	0.58 106	0.72 285	1.17 461	0.26 38	0.20 21	0.27 134	1.28 315	0.28 82	0.09 30	0.59 374	0.12 219	0.21 346	0.16 116	0.48 280

RAFT-Test	0.56 172	0.41 91	2.01 105	0.90 445	1.07 467	0.65 319	0.37 332	0.83 246	0.65 192	0.49 154	0.49 182	0.93 425	0.24 90	0.52 132	0.30 100	0.10 88	0.38 331	0.09 46	0.38 450	0.11 36	0.19 78

PSMNet-ADL	0.56 172	0.47 129	2.03 109	0.35 208	0.22 131	0.67 339	0.27 210	0.77 195	0.58 133	0.43 110	0.53 213	0.70 346	0.45 297	1.89 421	0.64 292	0.16 344	0.13 186	0.11 165	0.13 217	0.15 96	0.51 293

SST-Stereo	0.56 172	0.30 9	2.44 220	0.71 425	0.55 369	0.62 276	0.65 440	0.57 102	0.67 212	0.59 276	0.53 213	0.51 229	0.59 374	1.57 358	0.31 116	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.11 13

RAFT-345	0.56 172	0.37 63	2.68 345	0.40 286	0.34 272	0.58 201	0.41 353	0.49 49	0.70 262	0.51 185	0.99 446	0.43 165	0.28 148	1.56 353	0.81 346	0.10 88	0.07 9	0.11 165	0.09 74	0.11 36	0.09 2

UNet	0.56 172	0.58 176	2.81 387	0.32 140	0.33 262	0.74 372	0.27 210	0.86 278	0.67 212	0.55 222	0.55 242	0.72 350	0.55 357	0.79 232	0.58 264	0.12 215	0.09 97	0.13 280	0.11 158	0.20 214	0.19 78

DN-CSS_ROB	0.56 172	1.64 471	2.75 372	0.42 300	0.22 131	0.57 190	0.19 38	0.79 211	0.66 199	0.46 132	0.62 302	0.41 159	0.32 188	0.73 213	0.49 228	0.12 215	0.08 45	0.14 316	0.13 217	0.38 411	0.17 62

MyStereo05	0.57 179	0.72 237	2.72 362	0.31 119	0.25 176	0.60 234	0.30 267	0.87 287	0.82 379	0.54 210	0.37 106	0.53 239	0.42 268	0.63 176	0.73 322	0.09 30	0.55 367	0.12 219	0.20 335	0.16 116	0.56 315

MyStereo04	0.57 179	0.68 217	2.66 330	0.30 103	0.41 320	0.61 254	0.31 278	0.88 295	0.80 365	0.48 138	0.37 106	0.54 246	0.42 268	0.61 170	0.71 315	0.09 30	0.59 374	0.12 219	0.21 346	0.16 116	0.48 280

Selective-IGEV	0.57 179	0.42 94	1.87 79	1.67 501	1.33 487	0.36 35	0.20 50	0.61 127	0.71 276	0.22 18	0.31 70	0.22 31	0.19 45	0.52 132	0.36 159	0.09 30	0.97 417	0.09 46	0.15 259	0.20 214	0.85 399

SepStereo	0.57 179	0.42 94	1.85 74	0.34 186	0.34 272	0.52 129	0.42 359	0.89 304	0.80 365	0.85 422	0.69 351	0.57 266	0.51 339	1.55 351	0.57 258	0.13 261	0.09 97	0.12 219	0.09 74	0.18 163	0.37 201

111	0.57 179	1.41 435	2.63 316	0.25 20	0.15 22	0.59 220	0.26 192	0.90 313	0.83 386	0.50 173	0.54 232	0.57 266	0.38 222	0.54 145	0.41 183	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.24 266	0.81 392

AFF-stereo	0.57 179	1.51 452	2.59 299	0.33 162	0.23 156	0.51 112	0.21 72	0.69 158	0.68 239	0.49 154	0.63 310	0.49 220	0.34 201	0.50 127	0.37 164	0.08 4	0.54 364	0.10 99	0.10 110	0.40 426	0.60 330

acv_ft	0.57 179	0.87 293	2.45 238	0.33 162	0.41 320	0.63 291	0.29 251	0.86 278	0.73 290	0.64 330	0.59 278	0.69 340	0.45 297	0.47 96	0.68 305	0.11 172	0.10 125	0.10 99	0.09 74	0.43 441	0.39 218

BEATNet_4x	0.57 179	1.16 372	2.56 291	0.35 208	0.16 31	0.56 168	0.25 175	0.91 320	0.64 185	0.55 222	0.53 213	0.59 273	0.43 280	0.67 192	0.76 331	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.09 74	0.23 259	0.58 322

G2L-Stereo_aug	0.58 187	0.62 196	2.80 382	0.29 82	0.24 168	0.62 276	0.28 223	0.79 211	0.76 325	0.65 346	0.65 330	0.73 355	0.51 339	1.36 324	0.58 264	0.11 172	0.08 45	0.09 46	0.07 29	0.22 243	0.18 71

AIO-test1	0.58 187	1.37 429	2.77 377	0.66 413	1.08 468	0.50 104	0.23 123	0.86 278	0.69 251	0.31 66	0.42 132	0.29 93	0.22 70	0.77 222	0.34 148	0.13 261	0.15 217	0.12 219	0.16 280	0.31 361	0.30 159

IGEV-Stereo++	0.58 187	0.29 4	1.66 52	0.37 239	0.53 365	0.47 83	0.13 6	0.54 81	0.37 9	1.02 445	0.25 32	0.17 8	0.22 70	1.04 274	0.27 69	0.08 4	1.98 499	0.08 7	0.06 8	0.17 139	1.92 487

MC-Stereo	0.58 187	0.37 63	2.00 103	0.88 442	0.64 402	0.54 148	0.19 38	0.46 38	0.39 13	0.58 257	0.39 118	0.27 79	0.27 134	0.71 207	0.32 126	0.09 30	1.20 438	0.09 46	0.16 280	0.22 243	1.92 487

RAFT_CTSACE	0.58 187	1.16 372	2.76 375	0.36 226	0.29 223	0.54 148	0.29 251	0.69 158	0.51 77	0.51 185	0.75 394	0.67 315	0.37 212	0.63 176	0.47 214	0.08 4	0.49 352	0.11 165	0.10 110	0.41 433	0.32 173

CRFU-Net	0.58 187	0.42 94	1.90 83	0.49 348	0.27 205	0.83 412	0.35 321	0.94 336	0.54 104	0.65 346	0.60 287	0.78 372	1.34 472	1.00 267	0.51 235	0.17 365	0.14 201	0.17 376	0.10 110	0.19 194	0.20 87

dad	0.58 187	1.35 419	2.39 196	0.31 119	0.20 107	0.62 276	0.26 192	0.56 95	0.79 357	0.66 354	0.64 323	0.64 299	0.36 206	0.87 247	0.48 219	0.28 450	0.15 217	0.40 471	0.18 307	0.24 266	0.22 101

IPLGR	0.58 187	0.64 202	3.12 428	0.37 239	0.18 65	0.62 276	0.54 408	1.06 438	0.69 251	0.73 382	0.46 154	0.50 224	0.44 289	1.12 286	0.31 116	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.09 74	0.21 226	0.20 87

GMOStereo	0.58 187	0.89 302	2.46 246	0.29 82	0.99 453	0.51 112	0.32 289	0.58 106	0.46 44	0.58 257	0.48 168	0.54 246	0.27 134	0.31 13	0.25 46	0.09 30	1.64 480	0.13 280	0.11 158	0.34 380	0.42 238

error version	0.58 187	0.89 302	2.46 246	0.29 82	0.99 453	0.51 112	0.32 289	0.58 106	0.46 44	0.58 257	0.48 168	0.54 246	0.27 134	0.31 13	0.25 46	0.09 30	1.64 480	0.13 280	0.11 158	0.34 380	0.42 238

test-v	0.58 187	0.89 302	2.46 246	0.29 82	0.99 453	0.51 112	0.32 289	0.58 106	0.46 44	0.58 257	0.48 168	0.54 246	0.27 134	0.31 13	0.25 46	0.09 30	1.64 480	0.13 280	0.11 158	0.34 380	0.42 238

test-3	0.58 187	0.43 104	2.44 220	0.52 361	0.59 381	0.46 72	0.23 123	0.77 195	0.49 60	0.52 195	0.29 53	0.44 180	0.22 70	0.59 160	0.97 366	0.08 4	1.27 451	0.10 99	0.35 437	0.29 343	0.62 333

test_1	0.58 187	0.43 104	2.44 220	0.52 361	0.59 381	0.46 72	0.23 123	0.77 195	0.49 60	0.51 185	0.29 53	0.44 180	0.22 70	0.59 160	0.97 366	0.08 4	1.27 451	0.10 99	0.35 437	0.29 343	0.63 337

LCNet	0.58 187	0.43 104	2.42 207	0.91 449	0.22 131	0.95 442	0.29 251	0.62 131	0.64 185	0.52 195	0.55 242	0.41 159	0.75 423	0.84 243	0.27 69	0.10 88	0.07 9	0.12 219	0.18 307	0.97 496	0.40 225

test-2	0.58 187	0.89 302	2.46 246	0.29 82	0.99 453	0.51 112	0.32 289	0.58 106	0.46 44	0.58 257	0.48 168	0.54 246	0.27 134	0.31 13	0.25 46	0.09 30	1.64 480	0.13 280	0.11 158	0.34 380	0.42 238

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 187	1.48 449	2.53 275	0.29 82	0.78 428	0.52 129	0.20 50	0.68 155	0.66 199	0.51 185	0.61 295	0.40 153	0.32 188	0.40 64	0.43 195	0.08 4	0.63 382	0.09 46	0.09 74	0.37 404	0.58 322

STTStereo	0.58 187	0.95 323	2.95 408	0.37 239	0.31 244	0.62 276	0.32 289	0.81 226	0.63 175	0.61 297	0.55 242	0.67 315	0.43 280	0.87 247	0.48 219	0.16 344	0.16 231	0.17 376	0.20 335	0.17 139	0.25 123

DeepPruner_ROB	0.58 187	1.06 345	2.68 345	0.30 103	0.26 192	0.63 291	0.31 278	0.83 246	0.51 77	0.62 310	0.56 255	0.65 303	0.39 237	1.06 275	0.56 255	0.19 392	0.14 201	0.14 316	0.14 239	0.24 266	0.33 177

MM-Stereo_test3	0.59 205	0.85 286	2.28 169	0.53 365	0.31 244	0.45 64	0.30 267	0.78 202	0.76 325	0.33 71	0.43 135	0.32 110	0.23 85	0.61 170	0.54 249	0.10 88	1.65 484	0.10 99	0.08 50	0.42 436	0.68 353

test_sample2	0.59 205	0.42 94	1.84 70	0.33 162	0.18 65	0.52 129	0.28 223	0.86 278	0.70 262	0.47 135	0.53 213	0.46 201	0.41 255	1.51 347	0.66 300	0.12 215	0.93 415	0.11 165	0.24 365	0.16 116	1.01 426

GCAP-Stereo	0.59 205	1.35 419	2.44 220	0.49 348	1.02 460	0.52 129	0.14 12	0.53 71	0.54 104	0.44 117	0.50 194	0.30 96	0.22 70	0.68 196	0.41 183	0.09 30	1.30 458	0.09 46	0.07 29	0.23 259	0.54 307

TestStereo1	0.59 205	1.21 385	2.63 316	0.40 286	0.60 386	0.56 168	0.34 311	0.82 235	0.73 290	0.45 121	0.63 310	0.36 129	0.42 268	0.66 189	0.42 188	0.10 88	0.32 318	0.12 219	0.10 110	0.34 380	0.52 300

SA-5K	0.59 205	1.21 385	2.63 316	0.40 286	0.60 386	0.56 168	0.34 311	0.82 235	0.73 290	0.45 121	0.63 310	0.36 129	0.42 268	0.66 189	0.42 188	0.10 88	0.32 318	0.12 219	0.10 110	0.34 380	0.52 300

test_3	0.59 205	0.44 115	2.44 220	0.53 365	0.59 381	0.48 89	0.30 267	0.79 211	0.52 89	0.51 185	0.30 60	0.45 192	0.22 70	0.59 160	0.97 366	0.08 4	1.25 446	0.11 165	0.35 437	0.30 352	0.62 333

IRAFT_RVC	0.59 205	0.74 250	2.42 207	0.47 335	0.21 119	0.59 220	0.42 359	0.68 155	0.73 290	0.54 210	0.50 194	0.49 220	0.51 339	1.57 358	1.00 377	0.11 172	0.25 301	0.13 280	0.10 110	0.15 96	0.14 33

MLCV	0.59 205	1.41 435	2.41 203	0.31 119	0.15 22	0.60 234	0.23 123	0.77 195	0.63 175	0.67 356	0.66 338	0.55 255	0.37 212	1.16 291	1.09 390	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.21 226	0.29 150

iResNet	0.59 205	1.09 350	2.54 280	0.44 317	0.18 65	0.65 319	0.29 251	0.89 304	0.75 316	0.59 276	0.64 323	0.43 165	0.39 237	0.73 213	1.24 412	0.11 172	0.08 45	0.09 46	0.08 50	0.21 226	0.40 225

AIO-test2	0.60 214	1.55 455	2.73 367	0.63 401	0.42 332	0.50 104	0.23 123	0.84 254	0.73 290	0.34 77	0.53 213	0.37 134	0.22 70	0.70 200	0.32 126	0.75 490	0.16 231	0.13 280	0.17 296	0.21 226	0.47 273

11t1	0.60 214	0.49 136	2.19 149	0.35 208	0.58 380	0.48 89	0.21 72	0.72 176	0.73 290	0.49 154	0.47 160	0.35 127	0.34 201	0.61 170	0.71 315	0.12 215	1.26 450	0.10 99	0.29 395	0.16 116	1.22 448

RAFT+CT+SA	0.60 214	1.25 398	2.49 263	0.38 258	0.75 420	0.55 161	0.34 311	0.83 246	0.68 239	0.39 90	0.55 242	0.44 180	0.29 166	0.75 218	0.28 82	0.09 30	0.24 292	0.11 165	0.51 480	0.30 352	0.74 372

rafts_anoy	0.60 214	1.33 413	2.59 299	0.53 365	1.09 470	0.49 94	0.25 175	0.67 150	0.53 100	0.41 96	0.38 112	0.33 118	0.30 176	0.68 196	0.41 183	0.10 88	1.13 435	0.13 280	0.15 259	0.20 214	0.29 150

delet	0.60 214	0.84 282	2.45 238	0.33 162	0.35 280	0.73 366	0.46 384	0.89 304	0.80 365	0.58 257	0.62 302	0.67 315	0.51 339	1.14 289	0.64 292	0.12 215	0.12 170	0.13 280	0.14 239	0.22 243	0.29 150

CFNet-ft	0.60 214	1.16 372	2.45 238	0.29 82	0.30 236	0.64 303	0.28 223	0.69 158	0.57 126	0.49 154	0.57 266	0.79 374	0.44 289	1.48 343	0.62 283	0.15 327	0.10 125	0.28 446	0.14 239	0.21 226	0.29 150

CFNet_RVC	0.60 214	1.16 372	2.45 238	0.29 82	0.30 236	0.64 303	0.28 223	0.69 158	0.57 126	0.49 154	0.57 266	0.79 374	0.44 289	1.48 343	0.62 283	0.15 327	0.10 125	0.28 446	0.14 239	0.21 226	0.29 150

iResNet_ROB	0.60 214	1.59 462	2.04 112	0.32 140	0.21 119	0.60 234	0.22 88	0.99 377	0.85 400	0.61 297	0.63 310	0.58 270	0.42 268	1.08 278	0.98 372	0.11 172	0.08 45	0.09 46	0.06 8	0.23 259	0.33 177

DFGA-Net	0.61 222	1.55 455	2.59 299	0.32 140	0.26 192	0.54 148	0.22 88	0.67 150	0.63 175	0.50 173	0.52 206	0.35 127	0.28 148	1.84 408	0.99 374	0.10 88	0.08 45	0.12 219	0.12 195	0.38 411	0.18 71

FoundationStereo	0.61 222	0.37 63	0.91 4	1.96 516	2.40 520	0.20 2	0.16 21	0.26 1	0.86 407	0.16 1	0.12 2	0.19 17	0.17 20	0.58 159	0.32 126	0.10 88	2.98 526	0.08 7	0.06 8	0.07 1	0.20 87

FACV-RUCA	0.61 222	0.44 115	2.11 132	0.43 312	1.73 507	0.49 94	0.28 223	0.74 181	0.68 239	0.41 96	0.53 213	0.34 123	0.64 390	0.41 73	0.33 139	0.13 261	0.11 152	0.62 487	0.12 195	0.72 482	1.02 428

GIP-stereo	0.61 222	0.68 217	1.05 10	0.95 454	1.46 496	0.42 52	0.17 26	0.69 158	0.49 60	0.19 4	0.24 24	0.23 39	0.18 37	0.95 265	0.59 269	0.10 88	1.33 462	0.08 7	0.06 8	0.18 163	2.21 504

test_sample3	0.61 222	0.48 132	2.24 162	0.34 186	0.19 96	0.58 201	0.25 175	0.97 361	0.76 325	0.54 210	0.52 206	0.46 201	0.37 212	1.78 395	0.57 258	0.13 261	0.79 400	0.12 219	0.21 346	0.17 139	0.73 369

test_sample1	0.61 222	0.45 123	1.84 70	0.33 162	0.29 223	0.49 94	0.24 149	0.83 246	0.73 290	0.51 185	0.53 213	0.52 236	0.45 297	1.40 328	0.72 319	0.11 172	0.96 416	0.10 99	0.24 365	0.15 96	1.25 451

testlalala_base	0.61 222	0.35 48	2.44 220	0.35 208	0.33 262	0.55 161	0.21 72	0.88 295	0.41 19	0.41 96	0.39 118	0.31 104	0.24 90	0.33 27	0.36 159	0.98 502	1.61 479	0.09 46	0.22 357	1.11 497	0.68 353

test_5	0.61 222	1.25 398	2.76 375	0.39 273	0.64 402	0.58 201	0.35 321	0.85 267	0.66 199	0.49 154	0.56 255	0.55 255	0.40 244	0.79 232	0.32 126	0.10 88	0.19 257	0.12 219	0.12 195	0.33 373	0.85 399

Sa-1000	0.61 222	1.07 346	2.71 360	0.32 140	0.61 395	0.61 254	0.31 278	1.00 387	0.76 325	0.53 204	0.83 412	0.43 165	0.33 193	0.69 199	0.30 100	0.10 88	0.52 359	0.13 280	0.28 391	0.29 343	0.29 150

SA	0.61 222	1.14 363	2.79 381	0.32 140	0.63 398	0.57 190	0.30 267	0.97 361	0.78 344	0.43 110	0.63 310	0.39 144	0.46 307	0.70 200	0.31 116	0.10 88	0.44 343	0.13 280	0.32 419	0.31 361	0.51 293

DAS	0.61 222	0.42 94	1.85 74	0.34 186	0.34 272	0.52 129	0.42 359	0.89 304	0.80 365	0.85 422	0.69 351	0.57 266	0.51 339	2.38 466	0.57 258	0.13 261	0.09 97	0.12 219	0.09 74	0.18 163	0.37 201

AACVNet	0.61 222	1.13 362	2.47 251	0.37 239	0.21 119	0.57 190	0.25 175	0.75 185	0.55 113	0.56 234	0.60 287	0.66 312	0.44 289	2.11 447	0.49 228	0.14 297	0.11 152	0.14 316	0.11 158	0.35 392	0.23 110

ASMatch	0.61 222	0.47 129	2.72 362	0.91 449	0.36 291	0.56 168	0.24 149	0.54 81	0.67 212	0.48 138	1.20 463	0.47 210	0.65 393	1.33 321	0.93 362	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.11 158	0.10 26	0.17 62

test-1	0.61 222	0.54 161	2.09 124	0.31 119	1.37 489	0.51 112	0.28 223	0.83 246	0.50 70	0.42 102	0.55 242	0.54 246	0.24 90	0.38 53	1.25 413	0.10 88	1.08 430	0.10 99	0.17 296	0.11 36	0.77 376

LMCR-Stereo	0.61 222	1.00 330	2.60 305	0.42 300	0.22 131	0.74 372	0.31 278	1.06 438	0.70 262	0.62 310	0.64 323	0.40 153	0.52 347	0.84 243	1.27 415	0.20 403	0.09 97	0.12 219	0.09 74	0.26 308	0.16 55

GEStereo_RVC	0.61 222	1.19 381	2.61 310	0.48 336	0.25 176	0.63 291	0.37 332	1.05 425	0.79 357	0.55 222	0.55 242	0.59 273	0.44 289	1.10 280	0.48 219	0.16 344	0.11 152	0.12 219	0.11 158	0.27 322	0.43 246

HGLStereo	0.61 222	1.20 383	2.59 299	0.36 226	0.40 314	0.65 319	0.30 267	0.87 287	0.67 212	0.60 287	0.70 364	0.69 340	0.56 359	1.07 277	0.59 269	0.14 297	0.13 186	0.13 280	0.12 195	0.23 259	0.23 110

PSMNet-RSSM	0.61 222	1.19 381	2.43 212	0.33 162	0.25 176	0.59 220	0.28 223	0.88 295	0.65 192	0.54 210	0.62 302	0.69 340	0.46 307	1.67 376	0.50 232	0.15 327	0.10 125	0.14 316	0.16 280	0.20 214	0.28 144

DISCO	0.61 222	0.63 199	1.98 100	0.46 329	0.34 272	0.84 417	0.35 321	0.88 295	0.81 373	0.61 297	0.64 323	1.06 456	0.53 350	1.11 284	0.83 351	0.13 261	0.10 125	0.11 165	0.10 110	0.26 308	0.37 201

DLCB_ROB	0.61 222	0.96 324	2.00 103	0.37 239	0.25 176	0.65 319	0.37 332	0.86 278	0.76 325	0.73 382	0.70 364	0.84 398	0.47 318	1.57 358	0.72 319	0.13 261	0.13 186	0.14 316	0.14 239	0.18 163	0.33 177

G2L-Stereo	0.62 242	1.27 401	2.67 338	0.31 119	0.27 205	0.59 220	0.29 251	0.81 226	0.60 150	0.56 234	0.53 213	0.71 348	0.37 212	1.74 385	0.57 258	0.13 261	0.11 152	0.13 280	0.11 158	0.29 343	0.34 185

test_sample4	0.62 242	0.49 136	2.24 162	0.34 186	0.19 96	0.57 190	0.25 175	0.98 368	0.76 325	0.56 234	0.55 242	0.45 192	0.38 222	1.78 395	0.56 255	0.13 261	0.80 402	0.13 280	0.21 346	0.17 139	0.76 373

qqq1	0.62 242	0.54 161	1.92 88	0.32 140	0.16 31	0.46 72	0.24 149	0.94 336	0.85 400	0.58 257	0.70 364	0.51 229	0.41 255	1.89 421	0.64 292	0.13 261	1.01 422	0.09 46	0.24 365	0.19 194	0.59 326

fff1	0.62 242	0.54 161	1.92 88	0.32 140	0.16 31	0.46 72	0.24 149	0.94 336	0.85 400	0.58 257	0.70 364	0.51 229	0.41 255	1.89 421	0.64 292	0.13 261	1.01 422	0.09 46	0.24 365	0.19 194	0.59 326

LL-Strereo2	0.62 242	1.36 424	2.47 251	1.37 482	0.96 449	0.54 148	0.28 223	0.61 127	0.49 60	0.42 102	0.34 91	0.44 180	0.21 62	0.57 153	0.53 244	0.11 172	0.26 304	0.16 361	0.14 239	0.18 163	0.98 423

4D-IteraStereo	0.62 242	1.29 406	3.04 421	0.27 48	0.30 236	0.46 72	0.26 192	0.54 81	0.51 77	0.41 96	0.31 70	0.39 144	0.19 45	0.53 139	0.65 297	0.09 30	0.47 348	0.12 219	0.11 158	0.21 226	2.14 497

CBFPSM	0.62 242	1.34 416	2.12 133	0.30 103	0.23 156	0.71 356	0.38 341	0.77 195	0.68 239	0.51 185	0.49 182	1.03 448	0.82 432	0.63 176	1.35 420	0.11 172	0.12 170	0.10 99	0.10 110	0.19 194	0.37 201

iinet-f	0.62 242	1.18 378	2.55 288	0.33 162	0.25 176	0.82 411	0.34 311	0.87 287	0.69 251	0.56 234	0.64 323	0.73 355	0.67 401	0.80 236	0.81 346	0.14 297	0.13 186	0.11 165	0.10 110	0.44 445	0.26 131

PFNet	0.62 242	0.42 94	2.69 352	0.43 312	0.55 369	0.62 276	0.27 210	0.64 141	0.72 285	0.61 297	0.56 255	0.45 192	0.33 193	1.86 414	1.12 395	0.28 450	0.09 97	0.12 219	0.16 280	0.26 308	0.27 138

RAFT	0.62 242	1.35 419	2.26 166	0.62 398	0.53 365	0.47 83	0.35 321	0.70 168	0.58 133	0.50 173	0.50 194	0.79 374	0.40 244	0.49 122	0.36 159	0.11 172	0.79 400	0.14 316	0.13 217	0.52 465	0.72 365

raft+_RVC	0.62 242	1.18 378	2.43 212	0.36 226	2.08 514	0.52 129	0.25 175	0.66 147	0.54 104	0.36 78	0.46 154	0.32 110	0.28 148	0.49 122	0.43 195	0.10 88	0.91 413	0.10 99	0.09 74	0.22 243	0.70 362

cf-r	0.62 242	1.27 401	2.99 415	0.34 186	0.28 217	0.60 234	0.28 223	0.82 235	0.70 262	0.55 222	0.61 295	0.77 368	0.41 255	1.32 319	0.52 237	0.13 261	0.09 97	0.11 165	0.12 195	0.22 243	0.27 138

DSFCA	0.62 242	0.77 259	1.95 93	0.29 82	0.29 223	0.79 399	0.86 467	0.81 226	0.73 290	0.73 382	0.66 338	0.67 315	0.57 364	1.17 294	1.03 380	0.16 344	0.15 217	0.13 280	0.14 239	0.19 194	0.28 144

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 242	1.15 369	3.11 427	0.39 273	0.37 297	0.60 234	0.28 223	0.87 287	0.64 185	0.63 320	0.56 255	0.71 348	0.45 297	1.08 278	0.52 237	0.15 327	0.12 170	0.14 316	0.15 259	0.18 163	0.25 123
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.63 256	0.64 202	2.51 269	0.54 372	0.37 297	0.44 61	0.28 223	0.68 155	0.59 144	0.43 110	0.33 84	0.26 68	0.25 109	0.89 255	0.52 237	0.10 88	1.84 490	0.10 99	0.09 74	0.41 433	1.40 466

test_sample5	0.63 256	0.50 144	2.19 149	0.34 186	0.19 96	0.56 168	0.26 192	0.98 368	0.77 339	0.55 222	0.63 310	0.45 192	0.38 222	1.87 418	0.58 264	0.14 297	0.82 407	0.13 280	0.22 357	0.18 163	0.76 373

tta	0.63 256	0.54 161	1.92 88	0.32 140	0.16 31	0.46 72	0.24 149	0.94 336	0.85 400	0.58 257	0.70 364	0.51 229	0.41 255	1.89 421	0.86 355	0.13 261	1.01 422	0.11 165	0.26 380	0.19 194	0.59 326

DualNet	0.63 256	0.50 144	2.19 149	0.34 186	0.19 96	0.56 168	0.26 192	0.98 368	0.77 339	0.56 234	0.66 338	0.45 192	0.38 222	1.87 418	0.58 264	0.14 297	0.82 407	0.13 280	0.22 357	0.18 163	0.76 373

CIPLG	0.63 256	1.59 462	3.16 431	0.79 435	0.31 244	0.62 276	0.57 419	0.82 235	0.68 239	0.58 257	0.63 310	0.43 165	0.31 181	0.48 109	0.42 188	0.12 215	0.20 271	0.13 280	0.13 217	0.36 397	0.21 94

ACRE	0.63 256	1.55 455	3.41 458	0.76 428	0.28 217	0.60 234	0.56 416	0.82 235	0.68 239	0.57 251	0.62 302	0.43 165	0.30 176	0.47 96	0.42 188	0.12 215	0.19 257	0.13 280	0.14 239	0.36 397	0.20 87

HHNet	0.63 256	0.67 208	3.10 426	0.37 239	0.25 176	0.64 303	0.60 428	0.70 168	0.67 212	0.55 222	1.12 460	0.32 110	0.60 382	0.43 82	1.75 444	0.16 344	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.18 163	0.22 101

ac_64	0.63 256	0.77 259	2.71 360	0.37 239	0.34 272	0.64 303	0.30 267	0.86 278	0.67 212	0.58 257	0.53 213	0.88 413	0.48 325	1.84 408	0.71 315	0.15 327	0.12 170	0.12 219	0.12 195	0.21 226	0.25 123

GANet-RSSM	0.63 256	1.14 363	2.67 338	0.38 258	0.26 192	0.59 220	0.29 251	0.81 226	0.56 119	0.50 173	0.57 266	0.67 315	0.50 335	1.91 427	0.50 232	0.14 297	0.10 125	0.24 436	0.12 195	0.36 397	0.28 144

NVstereo2D	0.63 256	0.57 174	2.29 172	0.37 239	0.35 280	0.69 348	0.49 395	0.96 353	0.88 417	0.49 154	0.54 232	0.72 350	0.46 307	1.98 433	0.50 232	0.19 392	0.20 271	0.18 395	0.16 280	0.28 335	0.34 185

PSMNet-RUCA	0.64 266	1.12 359	2.61 310	0.59 389	0.56 371	0.64 303	0.37 332	0.89 304	0.72 285	0.53 204	0.68 346	0.53 239	0.43 280	0.61 170	0.46 209	0.35 463	0.19 257	0.44 478	0.29 395	0.49 459	0.35 192

AIO-Stereo	0.64 266	0.60 184	1.63 49	1.31 476	1.45 493	0.38 42	0.20 50	0.55 90	0.83 386	0.31 66	0.31 70	0.23 39	0.15 12	0.39 57	0.63 290	0.10 88	1.25 446	0.09 46	0.41 459	0.21 226	1.73 483

test_sample6	0.64 266	0.51 151	2.17 144	0.35 208	0.18 65	0.56 168	0.27 210	1.00 387	0.80 365	0.56 234	0.66 338	0.47 210	0.39 237	1.95 429	0.60 273	0.14 297	0.80 402	0.13 280	0.21 346	0.18 163	0.78 382

SMFormer	0.64 266	0.54 161	1.92 88	0.32 140	0.16 31	0.46 72	0.24 149	0.94 336	0.85 400	0.58 257	0.70 364	0.51 229	0.41 255	1.89 421	0.86 355	0.13 261	1.01 422	0.11 165	0.26 380	0.17 139	0.84 395

ssnet_v2	0.64 266	0.99 329	2.67 338	0.33 162	0.22 131	0.72 362	0.45 378	1.00 387	0.80 365	0.66 354	0.54 232	0.81 385	0.48 325	0.91 257	1.08 389	0.16 344	0.14 201	0.14 316	0.14 239	0.33 373	0.31 168

IPLGR_C	0.64 266	1.66 474	3.36 446	0.80 437	0.31 244	0.60 234	0.60 428	0.82 235	0.69 251	0.58 257	0.62 302	0.44 180	0.31 181	0.47 96	0.43 195	0.12 215	0.22 283	0.13 280	0.15 259	0.35 392	0.21 94

OMP-Stereo	0.64 266	0.87 293	2.38 189	0.56 383	0.37 297	0.60 234	0.26 192	0.75 185	0.71 276	0.65 346	0.60 287	0.68 329	0.32 188	2.07 440	1.18 402	0.11 172	0.08 45	0.12 219	0.09 74	0.17 139	0.28 144

GwcNet-RSSM	0.64 266	1.38 433	2.69 352	0.33 162	0.26 192	0.60 234	0.32 289	0.84 254	0.73 290	0.56 234	0.65 330	0.72 350	0.42 268	1.78 395	0.60 273	0.14 297	0.10 125	0.12 219	0.13 217	0.26 308	0.26 131

MM-Stereo_test2	0.65 274	0.43 104	2.54 280	0.62 398	0.18 65	0.50 104	0.25 175	0.49 49	0.47 51	0.36 78	0.26 38	0.24 49	0.23 85	0.40 64	0.38 172	0.08 4	2.33 516	0.09 46	0.10 110	0.38 411	2.66 515

test_sample7	0.65 274	0.41 91	2.08 120	0.36 226	0.20 107	0.52 129	0.32 289	0.99 377	0.86 407	0.64 330	0.63 310	0.67 315	0.49 330	1.18 296	0.52 237	0.18 376	1.21 441	0.16 361	0.15 259	0.19 194	1.22 448

ff7	0.65 274	0.58 176	2.09 124	0.39 273	0.60 386	0.56 168	0.23 123	0.49 49	0.62 164	1.00 440	0.24 24	0.20 21	0.24 90	0.71 207	0.24 35	0.09 30	2.09 501	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 505

ffff	0.65 274	0.58 176	2.09 124	0.39 273	0.60 386	0.56 168	0.23 123	0.49 49	0.62 164	1.00 440	0.24 24	0.20 21	0.24 90	0.71 207	0.24 35	0.09 30	2.09 501	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 505

11t	0.65 274	0.58 176	2.09 124	0.39 273	0.60 386	0.56 168	0.23 123	0.49 49	0.62 164	1.00 440	0.24 24	0.20 21	0.24 90	0.71 207	0.24 35	0.09 30	2.09 501	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 505

qqq	0.65 274	0.63 199	2.10 130	0.30 103	0.64 402	0.46 72	0.27 210	0.81 226	0.83 386	0.48 138	0.56 255	0.46 201	0.37 212	1.03 272	0.75 328	0.11 172	1.41 471	0.12 219	0.41 459	0.16 116	1.18 439

ccc-4	0.65 274	0.58 176	2.09 124	0.39 273	0.60 386	0.56 168	0.23 123	0.49 49	0.62 164	1.00 440	0.24 24	0.20 21	0.24 90	0.71 207	0.24 35	0.09 30	2.09 501	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 505

x	0.65 274	0.62 196	2.12 133	0.36 226	0.61 395	0.48 89	0.24 149	0.80 218	0.89 422	0.50 173	0.56 255	0.44 180	0.36 206	0.62 175	0.80 342	0.11 172	1.44 473	0.11 165	0.39 453	0.16 116	1.34 460

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 274	1.15 369	2.40 198	0.33 162	0.30 236	0.83 412	0.40 351	0.94 336	0.82 379	0.67 356	0.76 397	0.68 329	0.58 371	1.13 287	1.25 413	0.14 297	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.18 163	0.28 144

iRaft-Stereo_5w	0.65 274	1.35 419	2.21 156	0.30 103	0.63 398	0.49 94	0.28 223	0.78 202	0.64 185	0.41 96	0.61 295	0.62 287	0.46 307	1.79 399	0.48 219	0.10 88	0.25 301	0.11 165	0.12 195	0.40 426	0.94 413

TransformOpticalFlow	0.65 274	0.61 190	2.67 338	0.45 324	0.26 192	0.62 276	0.28 223	0.88 295	0.76 325	0.76 395	0.74 387	0.90 419	0.84 435	1.82 405	0.80 342	0.10 88	0.07 9	0.11 165	0.09 74	0.12 46	0.19 78

IIG-Stereo	0.65 274	0.87 293	2.32 179	0.55 374	0.23 156	0.62 276	0.21 72	0.78 202	0.71 276	0.64 330	0.69 351	0.69 340	0.38 222	2.07 440	1.37 424	0.11 172	0.08 45	0.11 165	0.09 74	0.15 96	0.27 138

DRaft	0.65 274	0.47 129	2.38 189	0.25 20	0.17 50	0.64 303	0.65 440	0.56 95	0.57 126	0.67 356	0.98 443	0.38 140	0.99 456	1.42 333	2.06 458	0.11 172	0.14 201	0.10 99	0.14 239	0.18 163	0.21 94

RAFT-RH_RVC	0.65 274	0.73 240	2.78 379	0.39 273	0.29 223	0.60 234	0.18 33	0.45 32	0.63 175	0.75 391	1.89 488	0.47 210	0.29 166	1.59 365	1.21 406	0.15 327	0.07 9	0.13 280	0.13 217	0.11 36	0.10 6

pcwnet_v2	0.65 274	0.54 161	4.29 504	0.33 162	0.27 205	0.60 234	0.25 175	1.02 404	0.92 429	0.61 297	0.69 351	0.62 287	0.54 352	0.67 192	0.38 172	0.18 376	0.15 217	0.15 342	0.14 239	0.21 226	0.49 286

RALCasStereoNet	0.65 274	1.34 416	2.56 291	0.43 312	0.96 449	0.50 104	0.26 192	0.62 131	0.56 119	0.43 110	0.49 182	0.36 129	0.28 148	0.72 212	0.53 244	0.10 88	1.18 436	0.09 46	0.08 50	0.27 322	1.27 453

ARAFT	0.65 274	1.69 476	3.34 445	0.29 82	0.16 31	0.65 319	0.36 329	0.96 353	0.73 290	0.63 320	0.49 182	0.56 262	0.31 181	1.23 303	0.35 156	0.11 172	0.08 45	0.14 316	0.13 217	0.38 411	0.50 288

psm_up	0.65 274	1.02 335	2.53 275	0.36 226	0.31 244	0.64 303	0.38 341	0.96 353	0.73 290	0.63 320	0.57 266	0.68 329	0.57 364	1.90 426	0.52 237	0.17 365	0.15 217	0.16 361	0.15 259	0.27 322	0.22 101

CFNet	0.65 274	1.45 444	2.27 167	0.34 186	0.25 176	0.64 303	0.23 123	0.93 331	0.79 357	0.48 138	0.59 278	0.58 270	0.40 244	2.28 457	0.63 290	0.13 261	0.09 97	0.15 342	0.14 239	0.34 380	0.26 131

YMNet	0.66 293	0.98 327	2.12 133	0.42 300	0.41 320	0.86 419	0.43 366	0.92 327	0.76 325	0.75 391	0.81 408	0.83 395	0.46 307	0.87 247	1.07 386	0.19 392	0.22 283	0.20 411	0.17 296	0.42 436	0.39 218

YMNet_1	0.66 293	0.98 327	2.12 133	0.42 300	0.41 320	0.86 419	0.43 366	0.92 327	0.76 325	0.75 391	0.81 408	0.83 395	0.46 307	0.87 247	1.07 386	0.19 392	0.22 283	0.20 411	0.17 296	0.42 436	0.39 218

Reg-Stereo(zero)	0.66 293	0.26 1	2.13 139	0.25 20	1.15 478	0.99 445	0.97 477	0.57 102	0.81 373	0.52 195	0.46 154	0.54 246	0.59 374	0.47 96	1.14 397	0.08 4	0.88 411	0.08 7	0.36 444	0.12 46	0.80 387

mmm	0.66 293	0.53 159	1.83 67	0.38 258	0.86 436	0.49 94	0.27 210	0.82 235	0.83 386	0.59 276	0.69 351	0.47 210	0.38 222	0.81 239	0.73 322	0.12 215	1.37 466	0.14 316	0.45 464	0.18 163	1.35 461

Wz-Net-LNSev	0.66 293	1.30 407	2.81 387	0.35 208	0.37 297	0.80 402	0.48 390	0.91 320	0.87 413	0.63 320	0.70 364	0.80 381	0.59 374	0.67 192	0.68 305	0.15 327	0.14 201	0.12 219	0.12 195	0.24 266	0.38 210

AASNet	0.66 293	1.49 451	2.97 410	0.37 239	0.33 262	0.65 319	0.30 267	1.00 387	0.78 344	0.56 234	0.60 287	0.55 255	0.39 237	0.88 253	0.96 365	0.15 327	0.12 170	0.13 280	0.11 158	0.45 448	0.35 192

coex_refinement	0.67 299	1.33 413	2.48 257	0.38 258	0.26 192	0.64 303	0.34 311	0.88 295	0.68 239	0.61 297	0.63 310	0.80 381	0.48 325	1.84 408	1.09 390	0.13 261	0.10 125	0.10 99	0.10 110	0.18 163	0.38 210

DDVS	0.67 299	0.46 126	1.74 55	2.40 519	0.35 280	0.86 419	0.98 478	0.72 176	0.52 89	0.53 204	0.57 266	0.89 416	0.37 212	1.22 300	0.57 258	0.15 327	0.14 201	0.14 316	0.12 195	0.19 194	0.42 238

ACVNet-DCA	0.67 299	0.73 240	2.43 212	0.67 416	0.52 358	0.76 379	0.24 149	0.81 226	0.83 386	0.77 397	0.39 118	0.25 58	0.38 222	0.70 200	0.22 14	0.10 88	2.13 507	0.11 165	0.09 74	0.16 116	1.18 439

fast-acv-ft	0.67 299	1.24 395	3.26 438	0.39 273	0.30 236	0.80 402	0.48 390	0.74 181	0.76 325	0.60 287	0.78 405	0.76 366	0.60 382	0.70 200	0.78 337	0.16 344	0.15 217	0.18 395	0.17 296	0.38 411	0.24 119

ToySt	0.67 299	0.88 297	2.61 310	0.39 273	0.73 417	0.61 254	0.38 341	0.78 202	0.73 290	0.43 110	0.70 364	0.72 350	0.45 297	0.66 189	0.62 283	0.14 297	0.63 382	0.13 280	0.33 430	0.24 266	1.18 439

PSM-AAD	0.67 299	0.29 4	2.41 203	0.37 239	0.23 156	0.86 419	1.15 493	0.62 131	0.66 199	0.64 330	0.71 377	0.67 315	2.90 513	0.65 186	0.32 126	0.10 88	0.08 45	0.17 376	0.15 259	0.14 85	0.34 185

HSM	0.67 299	0.92 317	2.29 172	0.30 103	0.29 223	0.65 319	0.29 251	0.98 368	0.67 212	0.59 276	0.58 273	1.39 483	0.65 393	2.56 477	0.45 204	0.11 172	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.18 163	0.24 119

Occ-G	0.68 306	0.54 161	2.08 120	0.99 462	0.74 418	0.38 42	0.25 175	0.46 38	0.78 344	0.40 94	0.36 100	0.46 201	0.22 70	0.90 256	0.70 309	0.09 30	1.53 477	0.09 46	0.16 280	0.31 361	2.06 493

raft_robust	0.68 306	1.24 395	2.42 207	0.30 103	0.57 376	0.53 137	0.25 175	0.95 350	0.79 357	0.49 154	0.46 154	1.12 466	0.74 419	1.50 346	0.61 280	0.09 30	0.62 381	0.10 99	0.30 404	0.26 308	0.30 159

SACVNet	0.68 306	1.08 349	2.58 297	0.38 258	0.28 217	0.65 319	0.37 332	0.91 320	0.65 192	0.67 356	0.62 302	0.69 340	0.47 318	2.07 440	0.65 297	0.18 376	0.14 201	0.16 361	0.15 259	0.39 420	0.41 233

ADLNet	0.68 306	1.02 335	2.68 345	0.35 208	0.34 272	0.67 339	0.34 311	0.95 350	0.79 357	0.70 370	0.62 302	0.80 381	0.46 307	1.77 392	0.69 307	0.15 327	0.12 170	0.14 316	0.14 239	0.31 361	0.54 307

XPNet_ROB	0.68 306	1.11 357	2.28 169	0.38 258	0.27 205	0.67 339	0.47 388	0.94 336	0.75 316	0.80 408	0.71 377	0.81 385	0.54 352	1.72 382	0.84 352	0.22 418	0.16 231	0.16 361	0.15 259	0.25 288	0.45 266

ETE_ROB	0.68 306	1.09 350	2.32 179	0.38 258	0.26 192	0.69 348	0.51 398	1.49 492	0.75 316	0.81 412	0.71 377	0.85 403	0.51 339	1.39 326	0.70 309	0.17 365	0.14 201	0.19 402	0.16 280	0.24 266	0.35 192

LALA_ROB	0.68 306	1.14 363	2.50 268	0.37 239	0.29 223	0.78 395	0.55 412	0.99 377	0.84 398	0.82 416	0.68 346	0.93 425	0.50 335	1.01 269	0.89 358	0.21 412	0.15 217	0.21 417	0.18 307	0.26 308	0.30 159

SCV	0.69 313	0.68 217	1.95 93	0.90 445	1.04 462	0.49 94	0.24 149	0.98 368	0.73 290	0.54 210	0.31 70	0.24 49	0.20 55	1.32 319	0.26 60	0.11 172	1.59 478	0.09 46	0.32 419	0.34 380	1.58 475

UGAM	0.69 313	0.84 282	2.66 330	0.40 286	0.20 107	0.53 137	0.34 311	0.63 138	0.74 310	0.45 121	0.74 387	0.95 433	0.36 206	2.57 478	0.42 188	0.11 172	0.45 344	0.17 376	0.19 325	0.43 441	0.57 320

STrans-v2	0.69 313	0.62 196	2.66 330	0.28 64	0.23 156	0.57 190	0.32 289	1.01 396	0.77 339	0.92 431	0.84 414	0.88 413	0.92 450	1.81 402	1.19 404	0.10 88	0.07 9	0.10 99	0.09 74	0.12 46	0.30 159

DEmStereo	0.69 313	0.40 85	2.42 207	0.42 300	0.18 65	0.66 332	0.88 470	0.54 81	0.64 185	0.60 287	1.00 447	0.45 192	1.24 470	1.53 349	2.21 469	0.10 88	0.08 45	0.10 99	0.10 110	0.11 36	0.14 33

FADNet-RVC	0.69 313	1.65 472	2.74 370	0.35 208	0.26 192	0.60 234	0.29 251	0.91 320	0.67 212	0.46 132	0.51 197	0.62 287	0.46 307	1.75 387	0.81 346	0.17 365	0.20 271	0.17 376	0.18 307	0.60 472	0.39 218

RASNet	0.69 313	1.05 344	2.59 299	0.37 239	0.47 349	0.66 332	0.33 303	0.82 235	0.76 325	0.51 185	0.65 330	0.93 425	0.62 386	2.20 454	0.80 342	0.14 297	0.09 97	0.09 46	0.11 158	0.18 163	0.37 201

PS-NSSS	0.69 313	1.37 429	2.44 220	0.31 119	0.32 256	0.64 303	0.34 311	1.04 417	0.74 310	0.56 234	0.75 394	0.51 229	0.42 268	2.41 470	0.54 249	0.24 433	0.17 244	0.27 444	0.18 307	0.30 352	0.23 110

MyStereo06	0.70 320	0.72 237	3.51 466	0.31 119	0.25 176	0.60 234	0.30 267	0.90 313	0.67 212	1.48 493	0.53 213	0.84 398	0.57 364	0.60 166	1.11 393	0.09 30	0.55 367	0.12 219	0.20 335	0.16 116	0.56 315

MSKI-zero shot	0.70 320	0.44 115	2.62 315	1.47 489	0.75 420	0.56 168	0.20 50	0.80 218	0.45 43	0.60 287	0.52 206	0.44 180	0.17 20	0.70 200	0.26 60	0.09 30	2.87 524	0.09 46	0.32 419	0.14 85	0.50 288

DMCA-RVC	0.70 320	1.30 407	3.59 473	0.37 239	0.89 440	0.57 190	0.31 278	0.73 179	0.59 144	0.69 366	0.54 232	0.59 273	0.57 364	1.25 309	0.66 300	0.16 344	0.38 331	0.20 411	0.15 259	0.22 243	0.23 110

HSM-Net_RVC	0.70 320	0.40 85	2.45 238	0.27 48	0.19 96	0.68 345	0.30 267	1.29 478	0.73 290	0.73 382	0.70 364	0.77 368	0.45 297	3.73 519	0.46 209	0.13 261	0.09 97	0.10 99	0.09 74	0.13 62	0.32 173
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ACV-stereo	0.71 324	0.85 286	3.01 417	0.33 162	0.25 176	1.01 448	0.59 424	0.62 131	0.54 104	0.42 102	0.45 150	1.54 490	1.44 480	1.40 328	0.73 322	0.14 297	0.13 186	0.12 219	0.11 158	0.20 214	0.35 192

AE-Stereo	0.71 324	0.32 22	2.44 220	0.44 317	0.50 352	0.58 201	0.23 123	1.08 444	0.67 212	0.67 356	0.51 197	0.47 210	0.24 90	0.63 176	0.32 126	0.09 30	2.15 511	0.11 165	0.45 464	0.22 243	2.01 490

xx1	0.71 324	0.73 240	2.43 212	0.67 416	0.52 358	0.76 379	0.24 149	0.85 267	1.05 462	0.77 397	0.39 118	0.46 201	0.37 212	0.70 200	0.22 14	0.10 88	2.13 507	0.12 219	0.41 459	0.16 116	1.18 439

GrayStereo	0.71 324	0.27 2	2.40 198	0.89 443	0.23 156	0.62 276	1.40 509	0.67 150	0.70 262	0.72 381	0.77 401	0.55 255	3.03 514	0.60 166	0.28 82	0.10 88	0.08 45	0.10 99	0.21 346	0.12 46	0.37 201

FADNet	0.71 324	1.60 466	2.53 275	0.33 162	0.30 236	0.67 339	0.29 251	0.92 327	0.75 316	0.45 121	0.49 182	0.66 312	0.57 364	1.85 412	0.85 353	0.46 475	0.20 271	0.17 376	0.20 335	0.60 472	0.37 201

iResNetv2_ROB	0.71 324	1.90 489	3.48 464	0.43 312	0.22 131	0.60 234	0.29 251	0.96 353	0.78 344	0.60 287	0.65 330	0.60 280	0.46 307	0.80 236	1.21 406	0.12 215	0.08 45	0.10 99	0.07 29	0.44 445	0.33 177

DRN-Test	0.71 324	0.79 269	2.83 391	0.40 286	0.44 337	0.80 402	0.41 353	1.07 441	0.83 386	0.82 416	0.64 323	0.68 329	0.57 364	1.78 395	0.79 340	0.16 344	0.13 186	0.17 376	0.16 280	0.24 266	0.51 293

StereoDRNet	0.71 324	1.24 395	2.56 291	0.42 300	0.45 340	0.73 366	0.46 384	0.98 368	0.81 373	0.77 397	0.56 255	0.74 358	0.48 325	1.69 380	0.91 361	0.15 327	0.14 201	0.15 342	0.15 259	0.26 308	0.51 293

NCCL2	0.71 324	1.32 409	2.30 174	0.44 317	0.31 244	0.71 356	0.67 447	0.89 304	0.69 251	0.70 370	0.61 295	0.85 403	0.54 352	1.58 364	0.70 309	0.20 403	0.17 244	0.66 489	0.25 373	0.26 308	0.38 210

TCMNet	0.72 333	1.15 369	2.78 379	0.51 359	0.52 358	0.73 366	0.39 347	0.94 336	0.78 344	0.60 287	0.68 346	0.63 291	0.46 307	1.71 381	0.72 319	0.18 376	0.19 257	0.23 430	0.18 307	0.40 426	0.56 315

1test111	0.72 333	0.73 240	2.43 212	0.67 416	0.52 358	0.76 379	0.24 149	0.81 226	0.83 386	0.77 397	0.39 118	0.25 58	0.38 222	1.03 272	0.75 328	0.10 88	2.13 507	0.11 165	0.09 74	0.16 116	1.18 439

FAT-Stereo	0.72 333	0.60 184	2.86 397	0.37 239	0.29 223	0.64 303	0.55 412	1.01 396	0.91 427	0.76 395	0.94 435	0.93 425	0.79 429	1.82 405	0.60 273	0.19 392	0.19 257	0.17 376	0.16 280	0.23 259	0.47 273

SCV_C0	0.73 336	0.68 217	2.05 115	1.50 493	0.92 444	0.45 64	0.20 50	0.96 353	0.71 276	0.65 346	0.33 84	0.31 104	0.20 55	1.25 309	0.52 237	0.09 30	1.68 485	0.08 7	0.30 404	0.27 322	1.52 473

MyStereo8	0.73 336	1.16 372	2.89 400	0.53 365	0.34 272	0.71 356	0.20 50	1.87 505	0.59 144	0.53 204	0.66 338	0.50 224	0.33 193	1.27 314	0.62 283	0.10 88	1.19 437	0.10 99	0.21 346	0.21 226	0.61 331

ADLNet2	0.73 336	1.22 390	3.28 440	0.34 186	0.36 291	0.65 319	0.37 332	0.94 336	0.87 413	0.57 251	0.65 330	0.92 420	0.48 325	2.05 438	0.60 273	0.13 261	0.11 152	0.11 165	0.11 158	0.37 404	0.38 210

hitnet-ft	0.73 336	1.09 350	2.59 299	0.28 64	0.22 131	0.71 356	0.36 329	0.89 304	0.67 212	0.58 257	0.83 412	1.03 448	0.94 453	2.31 459	0.70 309	0.23 426	0.14 201	0.41 473	0.13 217	0.24 266	0.28 144

MoCha-V2	0.74 340	0.78 265	2.18 147	1.01 463	1.55 499	0.36 35	0.19 38	0.61 127	0.49 60	0.33 71	0.34 91	0.30 96	0.27 134	1.56 353	0.47 214	0.09 30	1.94 496	0.08 7	0.37 446	0.18 163	1.62 479

IGEV++	0.74 340	0.70 228	2.05 115	1.11 469	1.09 470	0.32 18	0.21 72	0.75 185	0.43 29	0.30 63	0.30 60	0.22 31	0.27 134	0.98 266	0.31 116	0.10 88	2.50 520	0.08 7	0.15 259	0.27 322	2.70 516

cc1	0.74 340	0.73 240	2.43 212	0.67 416	0.52 358	0.76 379	0.24 149	0.85 267	1.05 462	0.77 397	0.39 118	0.25 58	0.38 222	0.70 200	0.22 14	0.10 88	2.13 507	0.11 165	0.09 74	0.25 288	2.20 503

IGEVStereo-DCA	0.74 340	0.74 250	2.09 124	0.76 428	0.77 425	0.45 64	0.23 123	0.49 49	0.62 164	0.71 379	0.22 20	0.30 96	0.28 148	1.29 316	1.53 434	0.10 88	1.50 475	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 505

tt1	0.74 340	0.73 240	2.34 182	0.67 416	0.63 398	0.75 375	0.24 149	0.85 267	0.96 443	0.81 412	0.38 112	0.26 68	0.35 203	0.64 182	0.22 14	0.10 88	2.16 512	0.11 165	0.09 74	0.25 288	2.19 500

anonymousa	0.74 340	0.60 184	2.58 297	0.96 455	1.33 487	0.61 254	0.26 192	0.69 158	0.56 119	0.55 222	0.84 414	0.82 390	0.46 307	0.56 149	0.61 280	0.10 88	1.11 434	0.12 219	0.98 515	0.14 85	0.97 421

Wz-Net-MNSev	0.74 340	1.42 439	2.75 372	0.38 258	0.33 262	0.90 433	0.61 433	0.98 368	0.94 436	0.77 397	0.75 394	0.75 362	0.66 399	1.39 326	0.76 331	0.17 365	0.13 186	0.14 316	0.14 239	0.28 335	0.48 280

IPLG	0.74 340	1.09 350	2.87 398	0.36 226	0.21 119	1.63 488	0.60 428	1.39 487	0.63 175	1.39 485	0.51 197	0.40 153	0.86 440	1.40 328	0.37 164	0.09 30	0.07 9	0.14 316	0.12 195	0.34 380	0.23 110

FADNet-RVC-Resample	0.74 340	1.54 454	3.81 484	0.38 258	0.29 223	0.62 276	0.38 341	0.91 320	0.67 212	0.52 195	0.51 197	0.63 291	0.44 289	1.56 353	0.59 269	0.24 433	0.32 318	0.22 422	0.19 325	0.30 352	0.71 364

RP	0.74 340	1.01 333	2.48 257	0.44 317	0.45 340	0.66 332	0.45 378	0.95 350	0.87 413	0.70 370	0.95 438	0.99 440	0.82 432	1.55 351	0.82 349	0.26 443	0.19 257	0.23 430	0.20 335	0.34 380	0.38 210

stereogan	0.74 340	0.68 217	2.82 389	0.40 286	0.40 314	1.05 453	0.42 359	0.99 377	0.96 443	0.78 405	0.86 422	1.15 470	0.73 415	1.57 358	0.56 255	0.20 403	0.19 257	0.20 411	0.16 280	0.37 404	0.34 185

HART	0.75 351	0.75 255	2.22 158	0.94 451	1.59 503	0.30 12	0.19 38	0.72 176	0.85 400	0.30 63	0.52 206	0.39 144	0.16 16	0.81 239	0.43 195	0.08 4	2.61 523	0.10 99	0.07 29	0.36 397	1.61 478

model_zeroshot	0.75 351	0.94 322	2.48 257	1.88 511	0.68 410	0.72 362	0.22 88	1.01 396	0.51 77	1.10 452	0.35 98	0.63 291	0.20 55	0.78 229	0.32 126	0.12 215	1.97 498	0.10 99	0.23 362	0.12 46	0.56 315

Nwc_Net	0.75 351	1.10 355	2.96 409	0.42 300	0.39 308	0.77 389	0.39 347	1.06 438	0.73 290	0.65 346	1.00 447	0.99 440	0.74 419	1.43 334	0.99 374	0.24 433	0.15 217	0.23 430	0.26 380	0.27 322	0.30 159

NOSS_ROB	0.75 351	1.03 339	2.27 167	0.68 421	0.26 192	0.68 345	0.30 267	0.99 377	0.82 379	0.59 276	0.58 273	0.77 368	0.39 237	2.75 495	0.48 219	0.25 439	0.24 292	0.28 446	0.26 380	0.29 343	1.07 433

PSMNet_ROB	0.75 351	1.42 439	2.93 405	0.39 273	0.32 256	0.73 366	0.56 416	0.90 313	0.74 310	0.56 234	0.60 287	0.75 362	0.47 318	2.00 434	1.31 416	0.18 376	0.13 186	0.19 402	0.20 335	0.26 308	0.40 225

DualNet (step1)	0.76 356	0.69 225	2.69 352	0.28 64	0.23 156	0.81 406	0.33 303	0.99 377	0.86 407	0.64 330	0.63 310	0.67 315	0.49 330	1.18 296	0.52 237	0.65 483	1.21 441	0.86 496	0.56 487	0.25 288	0.72 365

DispNO	0.76 356	1.36 424	3.15 430	0.32 140	0.27 205	0.59 220	0.29 251	0.88 295	0.72 285	0.55 222	0.79 407	0.83 395	0.47 318	2.46 472	1.23 410	0.12 215	0.10 125	0.18 395	0.31 411	0.20 214	0.25 123

DCRE	0.76 356	0.80 271	2.31 177	1.05 464	1.18 479	0.63 291	0.26 192	1.03 411	0.59 144	0.52 195	2.12 493	0.44 180	0.27 134	0.41 73	0.53 244	0.09 30	1.02 427	0.10 99	0.32 419	0.16 116	1.47 471

APVNet	0.76 356	1.11 357	3.23 434	0.39 273	0.36 291	0.85 418	0.44 374	0.96 353	0.73 290	0.58 257	0.69 351	0.76 366	0.56 359	2.29 458	0.82 349	0.17 365	0.18 251	0.24 436	0.19 325	0.35 392	0.27 138

GwcNet	0.76 356	1.09 350	3.68 477	0.38 258	0.45 340	0.81 406	0.45 378	0.91 320	0.89 422	0.63 320	0.77 401	0.82 390	0.51 339	1.64 372	0.85 353	0.17 365	0.16 231	0.15 342	0.15 259	0.33 373	0.34 185

AF-Net	0.76 356	1.14 363	2.74 370	0.42 300	0.41 320	0.70 351	0.41 353	1.07 441	0.94 436	0.73 382	1.05 456	1.04 452	0.86 440	1.23 303	1.00 377	0.23 426	0.15 217	0.25 441	0.18 307	0.32 369	0.35 192

ccnet	0.77 362	0.61 190	2.01 105	0.40 286	0.46 347	1.05 453	0.59 424	1.02 404	0.74 310	0.90 428	0.97 440	0.82 390	0.89 445	1.68 379	1.16 401	0.32 458	0.26 304	0.32 459	0.28 391	0.35 392	0.47 273

RYNet	0.77 362	0.91 312	2.36 184	0.37 239	0.41 320	0.88 428	0.44 374	0.99 377	0.88 417	0.65 346	0.54 232	0.92 420	0.61 384	2.70 490	1.23 410	0.15 327	0.14 201	0.17 376	0.14 239	0.27 322	0.55 314

GCAP-BAT	0.78 364	0.38 73	2.37 186	0.98 457	0.60 386	0.77 389	0.22 88	1.13 460	0.51 77	0.80 408	0.90 430	0.81 385	0.25 109	0.77 222	0.88 357	0.10 88	1.94 496	0.09 46	0.50 476	0.17 139	1.35 461

ffm	0.78 364	0.67 208	3.39 451	0.32 140	0.22 131	0.58 201	0.28 223	0.85 267	0.96 443	0.54 210	0.74 387	0.67 315	0.40 244	0.64 182	0.22 14	0.10 88	2.16 512	0.15 342	0.33 430	0.25 288	2.19 500

Syn2CoEx	0.78 364	1.43 442	3.54 470	0.44 317	0.31 244	0.64 303	0.43 366	1.04 417	0.83 386	0.64 330	0.77 401	0.74 358	0.74 419	1.91 427	0.64 292	0.20 403	0.17 244	0.19 402	0.15 259	0.30 352	0.59 326

RGC	0.78 364	1.10 355	2.55 288	0.45 324	0.45 340	0.73 366	0.40 351	1.00 387	0.75 316	0.75 391	1.04 454	1.02 447	0.73 415	1.74 385	1.15 399	0.24 433	0.19 257	0.28 446	0.26 380	0.31 361	0.38 210

HH	0.79 368	0.52 155	2.72 362	1.45 486	0.80 430	0.91 434	0.23 123	0.76 188	0.76 325	0.64 330	0.55 242	0.87 409	0.41 255	0.94 260	0.45 204	0.09 30	1.20 438	0.10 99	0.09 74	0.16 116	2.16 498

HanStereo	0.79 368	0.52 155	2.72 362	1.45 486	0.80 430	0.91 434	0.23 123	0.76 188	0.76 325	0.64 330	0.55 242	0.87 409	0.41 255	0.94 260	0.45 204	0.09 30	1.20 438	0.10 99	0.09 74	0.16 116	2.16 498

FTStereo	0.79 368	0.32 22	2.83 391	0.70 423	0.21 119	0.73 366	1.75 514	0.61 127	0.60 150	1.07 450	1.62 483	1.28 475	2.11 505	0.75 218	0.30 100	0.19 392	0.08 45	0.12 219	0.11 158	0.12 46	0.39 218

RAFT + AFF	0.79 368	1.73 478	2.99 415	0.34 186	0.35 280	0.67 339	0.51 398	1.05 425	0.79 357	0.54 210	0.58 273	0.59 273	0.81 430	1.80 400	1.21 406	0.13 261	0.27 311	0.15 342	0.14 239	0.45 448	0.69 359

AANet_RVC	0.79 368	1.46 446	2.72 362	0.34 186	0.25 176	0.59 220	0.32 289	0.88 295	0.83 386	0.62 310	0.95 438	0.80 381	0.43 280	2.46 472	1.72 441	0.38 465	0.26 304	0.10 99	0.09 74	0.25 288	0.43 246

aanetorigin	0.81 373	1.03 339	2.64 325	0.44 317	0.44 337	0.59 220	1.00 483	0.59 115	0.70 262	1.54 495	1.22 465	0.82 390	1.08 463	1.06 275	1.07 386	0.18 376	0.15 217	0.17 376	0.21 346	0.53 466	0.65 343

GANetREF_RVC	0.81 373	1.44 443	3.04 421	0.49 348	0.27 205	0.83 412	0.63 436	1.03 411	0.92 429	0.63 320	0.61 295	0.72 350	0.59 374	2.40 468	0.58 264	0.33 460	0.25 301	0.37 468	0.25 373	0.41 433	0.36 200
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
PWC_ROB	0.81 373	1.41 435	2.60 305	0.41 296	0.40 314	0.63 291	0.31 278	1.04 417	0.99 453	0.92 431	1.29 468	0.78 372	0.68 403	1.65 375	1.50 431	0.19 392	0.12 170	0.18 395	0.13 217	0.51 462	0.54 307

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 376	0.78 265	3.67 476	0.35 208	0.81 432	1.25 470	0.88 470	1.13 460	0.58 133	0.84 420	0.52 206	1.24 473	0.64 390	0.77 222	0.70 309	0.10 88	0.53 361	0.11 165	0.45 464	0.29 343	0.81 392

test_for_model	0.82 376	1.62 467	2.47 251	1.36 481	1.04 462	0.53 137	0.22 88	0.82 235	0.63 175	0.60 287	0.29 53	0.25 58	0.21 62	0.28 5	0.25 46	0.80 493	1.87 491	0.08 7	0.08 50	1.81 517	1.18 439

HBP-ISP	0.82 376	1.57 458	3.28 440	0.50 354	0.27 205	0.86 419	0.54 408	1.09 446	0.78 344	0.81 412	0.70 364	0.68 329	1.00 457	2.02 435	0.47 214	0.24 433	0.24 292	0.29 454	0.25 373	0.28 335	0.52 300

S-Stereo	0.82 376	0.73 240	3.79 482	0.40 286	0.37 297	0.70 351	0.69 451	1.00 387	1.03 458	0.63 320	0.92 433	0.82 390	0.59 374	2.35 462	0.71 315	0.18 376	0.22 283	0.17 376	0.18 307	0.30 352	0.67 348

CVANet_RVC	0.82 376	1.18 378	3.98 489	0.40 286	0.28 217	0.63 291	0.43 366	0.90 313	0.78 344	1.14 457	0.69 351	0.68 329	0.52 347	2.62 483	0.48 219	0.20 403	0.13 186	0.22 422	0.37 446	0.37 404	0.48 280

PASM	0.82 376	1.00 330	2.68 345	0.52 361	0.48 350	0.65 319	0.59 424	0.83 246	0.89 422	0.82 416	0.73 384	0.89 416	0.68 403	2.39 467	0.73 322	0.35 463	0.37 327	0.36 466	0.41 459	0.45 448	0.51 293

TDLM	0.83 382	1.28 404	2.38 189	0.46 329	0.26 192	0.66 332	0.55 412	0.87 287	0.80 365	2.54 516	0.62 302	0.61 282	0.51 339	2.68 489	0.67 303	0.20 403	0.11 152	0.35 465	0.15 259	0.33 373	0.48 280

PWCDC_ROB	0.83 382	1.57 458	2.63 316	0.48 336	0.37 297	0.78 395	0.29 251	1.04 417	1.36 488	0.63 320	2.05 492	0.64 299	0.70 410	1.10 280	1.20 405	0.33 460	0.14 201	0.15 342	0.12 195	0.63 476	0.46 271

GCST	0.84 384	1.48 449	3.02 419	1.12 472	1.09 470	0.62 276	0.19 38	0.79 211	0.56 119	0.60 287	0.65 330	0.50 224	0.31 181	1.24 305	0.74 327	0.76 491	0.46 345	0.84 495	0.64 496	0.71 481	0.57 320

rrr	0.84 384	0.74 250	3.40 456	0.76 428	0.77 425	0.45 64	0.28 223	1.23 475	0.84 398	0.71 379	0.22 20	0.30 96	0.28 148	1.29 316	1.53 434	0.10 88	1.50 475	0.10 99	0.29 395	0.24 266	1.75 484

GASNet	0.84 384	1.98 492	4.07 493	0.48 336	0.33 262	0.58 201	0.34 311	0.97 361	0.81 373	0.60 287	0.59 278	0.74 358	0.55 357	2.08 443	1.18 402	0.22 418	0.15 217	0.19 402	0.17 296	0.55 468	0.29 150

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 384	1.41 435	2.80 382	0.94 451	0.35 280	0.89 430	0.41 353	0.89 304	0.66 199	0.57 251	0.63 310	0.75 362	0.38 222	2.37 463	0.55 252	1.16 509	0.31 317	0.36 466	0.21 346	0.59 471	0.63 337

edge stereo	0.84 384	0.74 250	3.42 461	0.38 258	1.21 481	0.63 291	0.41 353	0.98 368	0.83 386	0.81 412	0.88 425	1.14 468	0.73 415	2.16 451	0.89 358	0.22 418	0.20 271	0.26 443	0.18 307	0.38 411	0.43 246

SHD	0.84 384	1.14 363	2.54 280	0.80 437	0.52 358	0.76 379	0.34 311	1.16 466	1.29 483	1.11 454	0.85 417	0.98 437	0.74 419	1.25 309	1.48 430	0.22 418	0.37 327	0.20 411	0.27 389	0.36 397	0.41 233

XQC	0.84 384	1.32 409	2.61 310	0.78 434	0.44 337	0.89 430	0.53 405	1.16 466	1.07 465	0.85 422	0.69 351	0.92 420	0.73 415	1.40 328	1.44 428	0.24 433	0.35 324	0.23 430	0.26 380	0.45 448	0.39 218

RTSC	0.84 384	1.40 434	2.67 338	0.50 354	0.40 314	0.83 412	0.33 303	1.11 453	1.14 473	0.93 434	0.82 410	0.84 398	0.58 371	1.34 322	1.82 449	0.18 376	0.49 352	0.14 316	0.30 404	0.46 452	0.42 238

PDISCO_ROB	0.84 384	1.46 446	2.84 393	0.65 408	0.59 381	1.17 466	0.48 390	1.19 471	1.08 467	0.67 356	0.72 382	1.00 443	0.61 384	1.24 305	1.05 382	0.38 465	0.18 251	0.28 446	0.24 365	0.58 470	0.44 261

LL-Strereo	0.85 393	1.73 478	3.06 425	0.37 239	0.61 395	0.54 148	0.33 303	1.01 396	0.76 325	0.69 366	0.58 273	0.85 403	0.78 427	2.65 486	0.54 249	0.14 297	0.58 373	0.14 316	0.12 195	0.42 436	1.05 431

Wz-Net-SNSev	0.85 393	1.83 485	3.36 446	0.42 300	0.31 244	0.71 356	0.66 442	1.04 417	0.94 436	0.68 362	0.85 417	0.96 434	0.62 386	1.75 387	1.14 397	0.16 344	0.15 217	0.16 361	0.17 296	0.39 420	0.63 337

DANet	0.85 393	0.68 217	2.41 203	1.18 475	0.48 350	0.77 389	1.23 501	0.93 331	1.53 495	0.90 428	0.72 382	0.97 436	0.57 364	1.86 414	1.05 382	0.18 376	0.16 231	0.19 402	0.16 280	0.26 308	0.67 348
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
anonymousdsp	0.86 396	0.59 183	2.65 326	1.33 478	1.25 483	0.56 168	0.23 123	0.54 81	0.71 276	1.13 456	0.25 32	0.22 31	0.24 90	1.24 305	0.24 35	0.09 30	2.34 517	0.10 99	0.18 307	0.25 288	3.12 523

anonymity	0.86 396	0.68 217	1.44 33	0.64 405	0.83 433	0.67 339	0.52 402	0.98 368	0.73 290	0.96 436	0.70 364	0.81 385	0.86 440	1.10 280	1.34 418	0.64 482	0.72 397	0.58 484	1.44 524	0.60 472	0.91 409

IGEV-Stereo	0.86 396	0.60 184	2.65 326	1.35 480	1.25 483	0.56 168	0.23 123	0.54 81	0.71 276	1.14 457	0.25 32	0.22 31	0.24 90	1.24 305	0.24 35	0.09 30	2.34 517	0.10 99	0.18 307	0.25 288	3.13 524
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 396	1.57 458	2.80 382	0.68 421	0.59 381	0.78 395	0.38 341	0.97 361	0.74 310	0.63 320	0.70 364	1.01 444	0.68 403	1.02 270	1.22 409	0.45 473	0.34 323	0.89 500	0.51 480	0.73 483	0.58 322

test_xeample3	0.86 396	0.75 255	3.36 446	0.65 408	0.76 423	0.49 94	0.33 303	1.21 474	0.80 365	0.61 297	0.23 23	0.30 96	0.29 166	1.17 294	1.57 436	0.10 88	1.79 488	0.10 99	0.40 454	0.25 288	2.09 494

CBMV	0.86 396	1.00 330	2.82 389	0.35 208	0.21 119	0.78 395	0.78 462	1.05 425	0.87 413	0.90 428	0.74 387	0.87 409	1.89 500	1.67 376	1.38 426	0.19 392	0.20 271	0.21 417	0.19 325	0.28 335	0.84 395
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 402	1.51 452	2.90 402	0.31 119	0.24 168	0.71 356	0.25 175	1.00 387	0.65 192	0.45 121	0.57 266	0.61 282	0.44 289	1.53 349	0.75 328	0.94 498	0.97 417	0.28 446	1.00 516	0.89 493	1.36 464

anonymousdsp2	0.88 403	0.31 11	1.96 97	1.06 465	1.56 500	0.57 190	0.22 88	0.84 254	0.98 450	1.20 468	0.37 106	0.65 303	0.26 120	1.19 298	0.46 209	0.10 88	2.40 519	0.10 99	0.13 217	0.19 194	2.96 520

MIPNet	0.88 403	1.07 346	2.85 395	0.61 396	0.18 65	1.46 478	1.37 505	1.65 498	0.78 344	1.93 501	0.85 417	0.75 362	1.66 490	0.87 247	0.34 148	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.32 419	0.27 322	0.26 131

THIR-Stereo	0.88 403	0.85 286	2.33 181	0.26 36	0.16 31	0.59 220	2.69 520	0.62 131	0.54 104	0.62 310	1.61 482	0.96 434	1.77 496	1.67 376	2.20 468	0.10 88	0.08 45	0.14 316	0.11 158	0.16 116	0.21 94

NCC-stereo	0.88 403	1.22 390	2.97 410	0.60 390	0.45 340	1.88 499	0.48 390	1.04 417	0.75 316	0.70 370	0.85 417	0.93 425	0.84 435	1.81 402	1.51 432	0.28 450	0.19 257	0.23 430	0.31 411	0.27 322	0.35 192

Abc-Net	0.88 403	1.22 390	2.97 410	0.60 390	0.45 340	1.88 499	0.48 390	1.04 417	0.75 316	0.70 370	0.85 417	0.93 425	0.84 435	1.81 402	1.51 432	0.28 450	0.19 257	0.23 430	0.31 411	0.27 322	0.35 192
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 403	1.45 444	2.68 345	0.38 258	0.35 280	0.95 442	0.51 398	0.92 327	0.81 373	0.89 426	0.84 414	0.61 282	1.35 473	1.26 313	3.38 501	0.14 297	0.12 170	0.17 376	0.19 325	0.28 335	0.34 185

CBMV_ROB	0.88 403	0.75 255	2.73 367	0.36 226	0.22 131	0.76 379	0.47 388	1.05 425	0.81 373	1.06 449	1.04 454	0.88 413	1.36 475	2.17 453	2.03 455	0.23 426	0.24 292	0.27 444	0.25 373	0.27 322	0.73 369

ttt	0.89 410	0.51 151	2.51 269	0.36 226	0.31 244	0.61 254	0.28 223	1.07 441	0.92 429	0.56 234	0.77 401	0.55 255	0.37 212	2.27 456	3.51 504	0.16 344	1.21 441	0.13 280	0.31 411	0.18 163	1.26 452

AEACV	0.89 410	0.29 4	1.84 70	2.50 520	1.68 505	0.53 137	0.21 72	1.01 396	0.42 24	0.68 362	0.31 70	0.22 31	0.39 237	1.63 369	0.25 46	0.09 30	2.60 521	0.09 46	0.54 484	0.23 259	2.27 510

TRStereo	0.89 410	1.02 335	2.91 403	4.59 531	0.31 244	0.93 438	0.23 123	1.93 509	0.66 199	0.37 81	0.54 232	0.48 218	0.40 244	0.67 192	0.29 93	0.13 261	0.37 327	0.11 165	0.48 472	0.13 62	1.21 446

EGLCR-Stereo	0.90 413	0.31 11	1.90 83	1.60 496	0.95 448	1.14 463	0.42 359	0.85 267	0.43 29	1.74 499	0.21 18	0.27 79	0.17 20	1.56 353	0.30 100	0.10 88	2.60 521	0.10 99	0.09 74	0.10 26	3.10 522

DDUNet	0.90 413	1.63 470	2.77 377	0.77 431	0.69 412	0.83 412	0.44 374	0.90 313	0.70 262	0.68 362	0.76 397	0.92 420	0.54 352	1.14 289	1.35 420	0.61 481	0.37 327	0.96 502	0.52 482	0.77 489	0.67 348

PAM	0.91 415	0.43 104	2.67 338	0.77 431	0.89 440	1.81 496	1.22 500	1.13 460	0.78 344	1.16 460	0.91 432	1.39 483	0.68 403	0.76 220	1.06 385	0.10 88	0.98 419	0.10 99	0.50 476	0.14 85	0.66 344

IGEV_Zeroshot_test	0.91 415	0.39 79	3.80 483	0.42 300	1.95 512	0.56 168	0.64 437	0.84 254	0.55 113	1.45 490	0.53 213	0.79 374	0.42 268	0.57 153	1.13 396	0.10 88	0.49 352	0.10 99	0.34 435	0.19 194	2.97 521

GREAT-IGEV	0.92 417	0.56 172	2.08 120	0.98 457	2.29 519	0.47 83	0.18 33	0.35 5	0.78 344	0.74 388	0.33 84	0.15 3	0.18 37	1.00 267	0.55 252	0.09 30	3.79 529	0.07 1	0.26 380	0.22 243	3.26 525

SQANet	0.92 417	1.96 490	3.23 434	0.77 431	0.83 433	0.76 379	0.38 341	0.87 287	0.68 239	0.64 330	0.69 351	0.73 355	0.52 347	1.35 323	1.36 422	0.80 493	0.30 315	0.60 486	0.29 395	0.93 494	0.70 362

AAGNet	0.92 417	0.40 85	2.53 275	0.60 390	1.01 458	0.62 276	0.45 378	0.52 66	0.68 239	0.58 257	0.53 213	0.50 224	0.72 412	1.22 300	7.32 530	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.16 116	0.10 6

Consistency-Raft	0.92 417	1.21 385	3.50 465	0.98 457	0.63 398	0.77 389	0.54 408	1.02 404	1.01 455	0.62 310	1.03 452	0.65 303	1.04 460	0.81 239	1.36 422	0.45 473	0.47 348	0.51 482	0.59 493	0.65 478	0.47 273

DeepPrunerF	0.92 417	1.33 413	3.41 458	0.46 329	0.51 355	0.64 303	0.49 395	1.16 466	2.62 515	0.65 346	0.61 295	0.65 303	0.62 386	2.23 455	1.31 416	0.23 426	0.19 257	0.30 455	0.28 391	0.39 420	0.34 185

GANet	0.92 417	1.20 383	2.68 345	0.45 324	0.27 205	0.76 379	0.66 442	0.94 336	0.77 339	0.79 406	1.17 461	0.84 398	0.91 447	2.72 491	1.76 445	0.18 376	0.42 339	0.44 478	0.20 335	0.33 373	0.94 413

PA-Net	0.93 423	1.36 424	4.14 495	0.64 405	0.41 320	0.70 351	0.53 405	0.91 320	0.88 417	0.53 204	0.60 287	0.70 346	0.54 352	2.40 468	2.57 483	0.17 365	0.28 313	0.19 402	0.28 391	0.25 288	0.48 280
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 424	0.31 11	1.80 62	0.90 445	2.52 521	0.54 148	0.15 14	0.69 158	1.02 456	0.25 37	0.18 7	0.18 12	0.14 8	0.63 176	0.35 156	0.09 30	3.76 528	0.07 1	0.47 469	0.07 1	4.59 533

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 424	0.84 282	3.40 456	1.46 488	0.78 428	1.37 474	0.70 453	1.11 453	0.68 239	0.80 408	1.29 468	1.09 462	0.59 374	1.16 291	1.01 379	0.14 297	0.53 361	0.11 165	0.46 468	0.31 361	0.86 402

FBW_ROB	0.94 424	1.23 394	2.35 183	0.46 329	0.32 256	0.87 426	0.46 384	1.15 463	0.97 449	0.83 419	0.78 405	1.01 444	0.64 390	3.65 518	1.65 438	0.27 447	0.24 292	0.40 471	0.26 380	0.32 369	0.88 406

AIO_rvc	0.95 427	1.02 335	2.57 295	2.80 527	1.91 511	0.37 38	0.24 149	0.52 66	0.60 150	0.98 437	0.29 53	0.25 58	0.18 37	2.16 451	0.29 93	0.11 172	1.39 470	0.08 7	0.11 158	0.26 308	2.87 518

PAM_32	0.95 427	0.43 104	2.68 345	0.64 405	1.10 474	1.78 495	1.16 495	1.12 456	0.96 443	1.07 450	0.90 430	1.38 482	0.76 426	0.78 229	1.11 393	0.10 88	1.29 455	0.10 99	0.50 476	0.16 116	0.98 423

CC-Net-ROB	0.95 427	1.57 458	2.93 405	0.90 445	0.39 308	0.87 426	0.44 374	1.12 456	0.83 386	0.59 276	0.69 351	0.64 299	0.50 335	2.73 493	0.93 362	0.97 501	0.40 337	0.87 499	0.29 395	0.61 475	0.66 344

riskmin	0.96 430	0.32 22	2.07 118	1.72 504	1.61 504	1.62 487	0.57 419	1.45 490	0.55 113	0.73 382	0.89 427	0.92 420	0.45 297	1.16 291	0.60 273	0.11 172	1.30 458	0.12 219	1.38 523	0.14 85	1.51 472

CrosDoStereo	0.96 430	0.49 136	2.66 330	0.27 48	0.33 262	0.54 148	3.69 524	0.77 195	0.66 199	0.70 370	1.39 475	0.53 239	1.47 483	1.77 392	3.02 496	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.11 158	0.22 243	0.30 159

DeepStereo_LL	0.96 430	0.49 136	2.66 330	0.27 48	0.33 262	0.54 148	3.69 524	0.77 195	0.66 199	0.70 370	1.39 475	0.53 239	1.47 483	1.77 392	3.02 496	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.11 158	0.22 243	0.30 159

UGAM-zero	0.97 433	0.44 115	2.48 257	0.33 162	0.86 436	1.26 471	0.76 459	1.05 425	0.52 89	0.93 434	0.45 150	1.32 479	0.81 430	2.08 443	0.49 228	0.10 88	0.52 359	0.09 46	0.47 469	0.11 36	4.43 531

xxxx	0.97 433	0.64 202	2.14 140	0.30 103	0.67 407	0.64 303	0.24 149	1.09 446	0.91 427	0.57 251	0.65 330	0.58 270	0.39 237	1.57 358	5.49 524	0.13 261	1.38 467	0.11 165	0.32 419	0.17 139	1.41 467

XX-Stereo	0.98 435	0.57 174	4.45 508	1.64 499	5.33 529	0.55 161	0.16 21	0.96 353	0.43 29	0.45 121	0.65 330	0.85 403	0.19 45	0.79 232	0.26 60	0.11 172	0.80 402	0.10 99	0.32 419	0.17 139	0.78 382

test_xeample	0.98 435	0.65 206	2.12 133	0.29 82	0.67 407	0.60 234	0.28 223	1.08 444	0.85 400	0.62 310	0.70 364	0.44 180	0.41 255	1.95 429	5.45 523	0.12 215	1.33 462	0.11 165	0.31 411	0.18 163	1.42 468

mmx	0.99 437	0.67 208	3.39 451	0.32 140	0.22 131	0.58 201	0.28 223	1.05 425	0.92 429	0.54 210	0.74 387	0.67 315	0.40 244	2.75 495	3.86 510	0.13 261	1.25 446	0.15 342	0.33 430	0.19 194	1.28 455

xxx	0.99 437	0.67 208	3.39 451	0.32 140	0.22 131	0.58 201	0.28 223	1.05 425	0.92 429	0.54 210	0.74 387	0.67 315	0.40 244	2.75 495	3.86 510	0.13 261	1.25 446	0.15 342	0.33 430	0.19 194	1.28 455

MFMNet_re	1.01 439	1.73 478	3.04 421	0.85 441	0.76 423	0.93 438	0.81 465	1.02 404	1.10 468	1.05 447	1.06 457	0.84 398	0.96 454	0.93 259	0.97 366	0.68 488	0.61 376	0.63 488	0.60 495	0.77 489	0.80 387

Wz-Net-TNSev	1.02 440	2.26 513	3.69 478	0.38 258	0.31 244	1.00 447	0.71 454	1.12 456	1.02 456	0.74 388	0.73 384	1.09 462	0.91 447	2.46 472	2.15 465	0.21 412	0.20 271	0.16 361	0.20 335	0.48 457	0.62 333

222	1.02 440	0.60 184	1.95 93	0.29 82	0.51 355	0.62 276	0.24 149	1.09 446	0.86 407	0.64 330	0.67 343	0.47 210	0.42 268	1.86 414	6.73 528	0.13 261	1.21 441	0.11 165	0.32 419	0.17 139	1.44 469

G-Net	1.02 440	0.70 228	3.23 434	0.60 390	0.66 406	2.00 505	0.71 454	0.78 202	0.70 262	1.14 457	2.53 504	1.29 477	1.01 458	1.47 342	1.74 443	0.25 439	0.24 292	0.24 436	0.26 380	0.37 404	0.40 225

DPSNet	1.02 440	0.72 237	2.84 393	0.60 390	0.39 308	1.08 458	0.75 458	1.41 488	1.14 473	0.74 388	0.69 351	1.05 455	1.67 491	2.09 446	2.22 470	0.27 447	0.61 376	0.20 411	0.50 476	0.48 457	1.03 429

ADCP+	1.03 444	1.68 475	3.83 485	0.35 208	0.39 308	1.05 453	0.79 464	0.94 336	0.86 407	0.69 366	0.68 346	0.85 403	1.53 489	1.02 270	4.56 518	0.13 261	0.12 170	0.16 361	0.15 259	0.28 335	0.44 261

WZ-Net	1.04 445	1.83 485	4.20 498	0.42 300	0.36 291	0.88 428	0.71 454	1.05 425	1.11 470	0.84 420	0.94 435	1.06 456	1.17 468	2.37 463	2.24 471	0.20 403	0.14 201	0.15 342	0.16 280	0.36 397	0.53 304

PVD	1.05 446	1.21 385	2.36 184	0.84 440	0.91 443	1.04 451	0.64 437	1.32 482	1.68 500	1.43 489	1.41 477	1.14 468	1.15 467	1.49 345	1.77 446	0.27 447	0.65 384	0.28 446	0.35 437	0.40 426	0.73 369

1111x	1.06 447	0.79 269	3.29 442	0.33 162	0.60 386	0.64 303	0.33 303	1.10 449	0.92 429	0.59 276	0.69 351	0.59 273	0.47 318	2.64 485	4.61 519	0.12 215	1.38 467	0.11 165	0.49 474	0.18 163	1.30 457

ADCMid	1.06 447	1.82 484	3.53 469	0.39 273	0.36 291	0.99 445	0.58 421	1.01 396	0.94 436	1.23 474	1.02 450	1.01 444	1.01 458	1.11 284	4.04 513	0.22 418	0.19 257	0.42 475	0.32 419	0.42 436	0.53 304

test_sample9	1.07 449	0.69 225	2.69 352	0.28 64	0.23 156	0.81 406	0.33 303	0.99 377	0.86 407	0.64 330	0.63 310	0.67 315	0.49 330	2.02 435	2.70 486	0.65 483	4.33 533	0.86 496	0.56 487	0.25 288	0.72 365

ff1	1.07 449	0.67 208	3.39 451	0.32 140	0.22 131	0.58 201	0.28 223	0.85 267	0.96 443	0.54 210	0.74 387	0.67 315	0.40 244	2.75 495	3.86 510	0.10 88	2.16 512	0.15 342	0.33 430	0.25 288	2.19 500

ADCL	1.07 449	1.22 390	2.80 382	0.40 286	0.33 262	1.50 480	1.87 517	0.97 361	1.04 461	1.26 477	1.28 467	0.99 440	1.41 479	1.36 324	3.51 504	0.17 365	0.14 201	0.22 422	0.21 346	0.32 369	0.43 246

ADCPNet	1.07 449	1.37 429	4.54 510	0.38 258	0.68 410	1.36 472	0.64 437	0.93 331	0.83 386	0.79 406	0.82 410	1.08 459	1.18 469	1.30 318	2.68 485	0.21 412	0.69 390	0.21 417	0.95 513	0.30 352	0.54 307

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 453	2.01 496	2.56 291	0.49 348	0.40 314	1.49 479	0.96 476	1.02 404	0.95 441	0.85 422	0.94 435	1.06 456	0.59 374	2.92 503	1.15 399	0.43 471	0.74 398	0.32 459	0.55 485	0.74 484	1.35 461

AnyNet_C32	1.08 453	1.76 482	3.01 417	0.50 354	0.54 367	1.17 466	1.16 495	0.97 361	0.95 441	1.11 454	0.98 443	0.87 409	0.93 452	1.57 358	4.11 515	0.22 418	0.20 271	0.25 441	0.25 373	0.40 426	0.68 353

AIO_test	1.11 455	0.77 259	2.51 269	3.32 529	2.81 523	0.35 31	0.25 175	1.29 478	0.68 239	1.28 479	0.27 44	0.32 110	0.17 20	2.86 501	0.27 69	0.12 215	1.72 486	0.08 7	0.21 346	0.15 96	2.81 517

Ntro	1.11 455	2.10 502	3.52 468	0.97 456	0.87 439	1.06 456	0.54 408	1.02 404	0.93 435	0.63 320	0.76 397	0.93 425	0.67 401	1.76 389	1.71 439	1.03 504	0.46 345	0.76 494	0.41 459	1.29 505	0.86 402

SAMSARA	1.11 455	1.35 419	2.60 305	1.34 479	0.77 425	1.67 490	1.41 511	1.47 491	0.99 453	1.54 495	0.89 427	1.44 486	0.90 446	1.88 420	1.71 439	0.25 439	0.55 367	0.22 422	0.34 435	0.39 420	0.50 288

ADCS	1.14 458	2.02 497	3.36 446	0.43 312	0.37 297	0.96 444	0.81 465	1.12 456	1.17 477	1.25 476	0.98 443	1.08 459	0.92 450	1.41 332	4.97 521	0.23 426	0.21 280	0.22 422	0.23 362	0.40 426	0.67 348

otaku	1.15 459	2.10 502	3.51 466	0.98 457	0.74 418	1.02 450	0.59 424	1.03 411	0.89 422	0.70 370	1.60 481	0.98 437	0.65 393	1.63 369	1.80 448	0.99 503	0.46 345	0.73 493	0.40 454	1.30 507	0.88 406

EAI-Stereo	1.16 460	0.29 4	1.94 92	0.55 374	0.97 452	1.96 501	7.94 534	1.34 483	1.03 458	1.01 444	1.48 478	0.51 229	0.66 399	0.65 186	1.42 427	0.09 30	0.23 290	0.09 46	0.53 483	0.13 62	0.49 286

SuperB	1.19 461	1.62 467	5.29 517	0.37 239	0.26 192	0.81 406	0.87 468	0.94 336	1.19 478	0.68 362	0.68 346	0.63 291	1.37 476	1.73 383	3.30 498	0.16 344	0.12 170	0.17 376	0.16 280	2.74 527	0.63 337

AnyNet_C01	1.20 462	1.89 488	4.25 500	0.55 374	0.54 367	1.57 483	1.39 508	1.10 449	1.13 472	1.19 463	1.34 474	1.15 470	1.11 465	1.73 383	2.89 493	0.26 443	0.24 292	0.28 446	0.24 365	0.50 460	0.68 353

StereoAnything_RVC	1.22 463	1.71 477	3.17 432	2.52 521	2.63 522	0.26 6	0.15 14	0.47 41	0.54 104	0.49 154	0.71 377	0.52 236	0.19 45	1.60 368	0.57 258	0.11 172	4.13 532	0.08 7	0.05 1	0.76 487	3.79 528

SPS-STEREO	1.22 463	1.65 472	3.41 458	0.66 413	0.69 412	1.01 448	0.68 449	1.10 449	0.96 443	1.40 487	1.25 466	1.46 487	1.08 463	2.05 438	2.24 471	0.66 486	0.61 376	0.58 484	0.57 491	0.66 479	1.65 481
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 465	0.69 225	2.69 352	0.28 64	0.23 156	0.81 406	0.33 303	1.01 396	0.75 316	1.23 474	0.63 310	2.53 504	1.31 471	2.02 435	2.70 486	0.65 483	4.33 533	0.86 496	0.56 487	0.25 288	0.72 365

NaN_ROB	1.25 466	1.46 446	3.84 486	0.54 372	0.56 371	1.12 461	0.99 479	1.05 425	1.03 458	1.10 452	0.87 423	0.77 368	1.07 462	5.85 528	2.98 494	0.16 344	0.23 290	0.16 361	0.24 365	0.28 335	0.66 344

RainbowNet	1.27 467	2.22 509	3.58 472	1.14 473	0.92 444	1.08 458	0.76 459	1.19 471	1.15 475	0.77 397	0.97 440	1.08 459	0.83 434	1.64 372	1.72 441	1.20 511	1.30 458	1.01 505	0.58 492	1.23 502	0.97 421

MDST_ROB	1.28 468	0.53 159	3.84 486	0.55 374	0.45 340	4.06 523	0.60 428	1.36 484	0.89 422	2.18 507	1.17 461	0.98 437	0.72 412	4.28 522	2.12 462	0.20 403	0.16 231	0.19 402	0.17 296	0.20 214	0.84 395

EDNetEfficient	1.29 469	0.78 265	4.27 501	0.65 408	1.03 461	0.94 440	1.38 507	0.87 287	1.75 503	2.33 513	1.32 472	1.04 452	2.21 507	1.59 365	4.07 514	0.16 344	0.19 257	0.15 342	0.27 389	0.38 411	0.40 225

RTS	1.29 469	1.59 462	6.48 525	0.63 401	0.57 376	1.59 485	0.90 473	1.15 463	1.44 490	1.20 468	1.31 470	1.10 464	0.87 443	2.67 487	2.27 473	0.21 412	0.38 331	0.19 402	0.20 335	0.46 452	0.68 353

RTSA	1.29 469	1.59 462	6.48 525	0.63 401	0.57 376	1.59 485	0.90 473	1.15 463	1.44 490	1.20 468	1.31 470	1.10 464	0.87 443	2.67 487	2.27 473	0.21 412	0.38 331	0.19 402	0.20 335	0.46 452	0.68 353

WCMA_ROB	1.29 469	1.21 385	3.13 429	0.65 408	0.36 291	1.20 469	0.78 462	1.00 387	0.98 450	1.78 500	2.62 507	3.08 510	2.01 503	1.86 414	2.35 475	0.38 465	0.38 331	0.32 459	0.32 419	0.31 361	1.06 432

MeshStereo	1.29 469	1.34 416	3.04 421	0.35 208	0.28 217	1.10 460	0.69 451	1.42 489	1.07 465	2.71 520	2.43 502	2.95 506	1.50 486	2.92 503	2.03 455	0.23 426	0.22 283	0.22 422	0.19 325	0.50 460	0.69 359
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
HUF	1.33 474	0.96 324	4.06 492	2.73 525	2.17 517	0.35 31	0.24 149	1.87 505	0.75 316	1.28 479	0.29 53	1.35 480	0.19 45	1.97 432	0.43 195	0.15 327	3.91 530	0.08 7	0.06 8	0.31 361	3.41 526

SANet	1.35 475	1.80 483	4.39 506	0.41 296	0.29 223	1.72 492	0.89 472	1.17 469	2.47 513	1.22 472	1.82 486	1.72 493	1.70 493	2.57 478	3.30 498	0.18 376	0.16 231	0.16 361	0.15 259	0.34 380	0.62 333

Anonymous_2	1.36 476	0.49 136	2.03 109	1.71 503	1.58 501	2.49 515	0.58 421	1.59 497	2.31 511	0.77 397	0.88 425	1.03 448	0.58 371	1.20 299	0.66 300	0.32 458	1.38 467	1.42 518	3.87 534	0.78 491	1.56 474

CSAN	1.38 477	1.74 481	4.12 494	0.53 365	0.38 306	1.06 456	1.15 493	1.29 478	1.12 471	1.19 463	1.90 489	1.04 452	1.44 480	5.92 529	2.82 492	0.26 443	0.22 283	0.24 436	0.25 373	0.35 392	0.54 307

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 478	2.04 499	3.02 419	0.58 388	0.41 320	2.15 510	1.00 483	1.31 481	1.29 483	1.05 447	1.10 459	1.29 477	0.91 447	3.07 506	1.34 418	1.65 521	0.84 409	0.68 491	0.88 510	1.55 514	1.91 486

psmorigin	1.41 479	0.91 312	13.83 537	0.37 239	0.30 236	0.63 291	0.37 332	0.80 218	0.64 185	0.98 437	0.87 423	1.16 472	0.78 427	3.95 520	1.09 390	0.19 392	0.22 283	0.17 376	0.19 325	0.25 288	0.47 273

MSMD_ROB	1.41 479	1.03 339	2.75 372	0.41 296	0.32 256	2.00 505	0.61 433	0.96 353	1.43 489	2.97 523	2.63 508	4.76 522	2.04 504	2.44 471	1.78 447	0.30 455	0.26 304	0.32 459	0.32 419	0.32 369	0.63 337

MADNet+	1.44 481	2.19 506	6.00 522	0.89 443	0.70 414	1.58 484	1.11 488	1.56 496	1.30 485	0.89 426	1.03 452	1.25 474	1.12 466	3.29 510	2.80 490	0.48 476	0.57 371	0.39 470	0.36 444	0.63 476	0.69 359

pmcnn	1.44 481	1.25 398	3.57 471	0.74 426	1.42 491	0.72 362	0.56 416	1.04 417	1.06 464	1.03 446	2.89 514	6.01 527	0.75 423	2.54 476	3.60 506	0.14 297	0.11 152	0.08 7	0.06 8	0.34 380	0.81 392

FCDSN-DC	1.45 483	1.12 359	3.30 443	0.48 336	0.41 320	1.13 462	0.60 428	1.17 469	1.28 482	2.25 510	2.85 512	3.65 513	3.34 519	2.58 480	2.44 477	0.31 457	0.26 304	0.31 456	0.30 404	0.37 404	0.78 382
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 483	1.62 467	3.59 473	1.09 466	0.70 414	0.86 419	0.67 447	1.19 471	1.51 494	1.20 468	4.05 523	1.61 491	1.94 501	2.97 505	2.07 459	0.67 487	0.69 390	0.55 483	0.70 498	0.57 469	0.67 348
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 485	2.27 514	4.92 513	1.11 469	0.89 440	1.19 468	0.66 442	1.28 477	1.19 478	0.98 437	0.97 440	3.06 509	1.48 485	2.37 463	1.82 449	1.08 506	0.49 352	1.03 506	0.48 472	1.20 501	0.95 416

IMH-64-1	1.50 486	1.98 492	2.69 352	1.39 484	1.12 475	1.39 476	1.19 498	1.80 502	1.47 492	1.19 463	2.20 497	1.53 488	1.51 487	2.12 448	1.98 452	1.34 514	0.68 387	1.28 512	0.70 498	1.37 509	1.12 435

IMH-64	1.50 486	1.98 492	2.69 352	1.39 484	1.12 475	1.39 476	1.19 498	1.80 502	1.47 492	1.19 463	2.20 497	1.53 488	1.51 487	2.12 448	1.98 452	1.34 514	0.68 387	1.28 512	0.70 498	1.37 509	1.12 435

iRaft-Stereo_20w	1.50 486	0.42 94	4.81 511	2.24 517	2.09 515	1.36 472	1.27 502	1.38 486	0.94 436	2.07 502	0.42 132	0.85 403	0.69 408	0.87 247	1.37 424	0.10 88	4.04 531	0.09 46	0.40 454	0.17 139	4.53 532

ELAS_RVC	1.51 489	0.88 297	3.36 446	0.63 401	0.56 371	1.53 481	2.73 521	1.53 493	1.76 504	2.26 511	2.21 499	2.10 498	3.07 515	2.08 443	2.52 479	0.42 468	0.42 339	0.42 475	0.37 446	0.51 462	0.84 395
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 490	0.92 317	2.91 403	0.62 398	0.57 376	3.13 518	2.21 519	1.67 499	1.58 498	2.42 514	2.43 502	1.87 495	2.49 510	1.85 412	2.70 486	0.42 468	0.43 342	0.41 473	0.40 454	0.51 462	0.85 399
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 491	2.20 508	4.42 507	1.10 468	0.93 447	1.37 474	0.87 468	1.53 493	1.71 502	1.22 472	1.72 484	2.12 499	1.06 461	2.58 480	1.93 451	0.94 498	0.54 364	1.00 504	0.56 487	2.11 522	0.96 418

EKT-Stereo	1.56 492	0.55 169	2.60 305	2.54 522	19.66 541	0.55 161	0.22 88	0.76 188	0.51 77	0.40 94	0.36 100	0.43 165	0.27 134	0.74 216	0.42 188	0.13 261	0.17 244	0.11 165	0.16 280	0.20 214	0.50 288

MFN_U_SF_RVC	1.57 493	2.56 526	3.30 443	0.66 413	0.41 320	1.15 464	0.51 398	1.27 476	1.35 487	1.61 497	1.20 463	1.43 485	0.97 455	1.80 400	2.10 460	1.88 524	1.79 488	1.97 527	2.14 528	1.61 515	1.76 485

WAO-7	1.58 494	2.04 499	3.25 437	0.94 451	0.75 420	1.75 493	1.13 490	1.87 505	1.97 509	1.46 492	2.53 504	1.98 497	1.75 494	3.13 507	2.48 478	0.69 489	0.67 386	0.94 501	0.74 503	0.80 492	0.77 376

FC-DCNN	1.60 495	0.85 286	3.44 462	0.46 329	0.39 308	1.96 501	0.66 442	1.72 501	1.70 501	2.75 521	2.91 515	4.20 516	3.15 516	2.72 491	2.66 484	0.30 455	0.26 304	0.31 456	0.30 404	0.33 373	0.91 409

PWCK	1.62 496	2.32 518	4.27 501	1.11 469	0.56 371	1.81 496	1.84 515	1.55 495	1.54 496	1.45 490	1.81 485	1.82 494	1.38 477	3.34 511	2.14 464	1.09 507	0.57 371	0.98 503	0.59 493	1.50 513	0.79 385

FC-DCNN v2	1.65 497	0.85 286	3.39 451	0.46 329	0.39 308	2.02 507	0.66 442	1.94 510	1.84 507	2.81 522	2.99 516	4.39 520	3.25 517	2.81 499	2.75 489	0.29 454	0.26 304	0.31 456	0.30 404	0.33 373	0.91 409

WAO-6	1.69 498	1.87 487	3.21 433	1.15 474	1.01 458	2.29 511	1.06 487	1.85 504	2.84 519	1.30 482	2.59 506	2.19 500	1.67 491	2.62 483	2.52 479	0.96 500	0.68 387	1.19 509	0.84 507	1.13 498	0.95 416

DispFullNet	1.69 498	2.25 511	5.23 515	1.53 494	8.78 530	0.89 430	0.37 332	1.03 411	0.98 450	1.37 483	1.00 447	1.13 467	1.97 502	1.51 347	0.98 372	0.55 479	0.32 318	1.19 509	0.64 496	1.16 500	0.88 406

SGM-Forest	1.84 500	7.91 536	10.36 531	0.42 300	0.33 262	1.04 451	1.29 503	1.01 396	0.88 417	1.19 463	2.30 500	1.03 448	1.79 497	2.60 482	2.81 491	0.22 418	0.21 280	0.21 417	0.19 325	0.25 288	0.79 385
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 501	2.09 501	4.16 496	0.74 426	1.23 482	4.52 527	3.86 526	1.68 500	1.26 480	1.28 479	1.54 480	2.36 502	1.86 499	3.35 512	3.37 500	0.54 477	0.49 352	0.48 480	0.49 474	1.39 511	1.21 446

Dean	1.92 502	2.31 517	5.03 514	1.31 476	1.08 468	1.55 482	0.99 479	1.98 512	2.33 512	1.51 494	4.15 524	4.23 519	1.39 478	2.31 459	2.10 460	1.18 510	0.69 390	1.18 508	0.75 504	1.30 507	1.07 433

FINET	1.92 502	1.96 490	4.49 509	1.62 497	1.39 490	3.51 521	4.39 527	2.89 520	2.58 514	1.39 485	1.98 490	1.35 480	2.12 506	1.64 372	2.12 462	0.84 496	1.03 428	0.18 395	0.29 395	0.54 467	2.12 496

ACVNet-4b	2.00 504	2.19 506	4.85 512	1.09 466	0.86 436	1.15 464	0.53 405	1.11 453	1.15 475	0.65 346	1.09 458	1.97 496	0.69 408	2.31 459	9.78 534	5.73 534	0.42 339	1.03 506	0.55 485	1.89 518	0.92 412

SDNR	2.06 505	2.93 529	2.94 407	1.55 495	5.13 528	1.98 504	0.24 149	1.95 511	2.62 515	0.92 431	2.71 510	5.76 526	0.68 403	3.61 517	3.84 509	0.33 460	0.38 331	0.22 422	0.17 296	1.13 498	2.04 492

LVE	2.10 506	2.61 527	4.30 505	1.79 507	1.81 509	1.68 491	1.04 486	2.35 515	2.78 518	1.27 478	2.87 513	4.21 518	1.46 482	2.83 500	2.02 454	2.87 529	0.92 414	1.19 509	1.47 525	1.29 505	1.18 439

SGM_RVC	2.11 507	1.07 346	2.87 398	0.98 457	0.92 444	2.72 517	1.88 518	1.91 508	12.27 533	2.09 503	1.99 491	2.47 503	2.24 508	2.87 502	2.03 455	0.54 477	0.47 348	0.42 475	0.47 469	0.74 484	1.22 448
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 508	2.46 522	3.60 475	1.70 502	1.13 477	1.65 489	0.93 475	2.13 513	1.93 508	1.37 483	2.64 509	2.19 500	1.82 498	5.77 527	2.18 467	5.70 533	1.05 429	1.31 514	0.72 502	1.39 511	1.13 437

IGEV-RUCA	2.30 509	0.38 73	1.36 23	0.41 296	1.90 510	2.03 508	1.86 516	1.37 485	1.78 505	3.73 527	3.72 521	5.06 523	8.09 532	2.15 450	1.63 437	0.26 443	0.77 399	2.71 530	1.91 526	2.43 525	2.42 512

UNDER WATER-64	2.59 510	2.28 515	5.63 519	1.85 510	1.45 493	3.28 519	1.60 513	2.62 516	5.57 525	2.09 503	2.12 493	4.10 515	4.21 523	2.74 494	3.64 507	1.49 518	0.86 410	1.58 522	1.09 519	1.91 519	1.62 479

SGM+DAISY	2.67 511	2.14 504	4.28 503	1.92 513	2.11 516	4.36 526	5.22 530	3.17 521	3.00 520	3.24 526	3.81 522	3.03 508	3.61 520	2.53 475	3.79 508	1.15 508	1.29 455	0.66 489	0.71 501	0.95 495	2.44 513

TorneroNet-64	2.74 512	2.23 510	4.18 497	1.48 490	1.20 480	3.88 522	1.01 485	3.48 528	6.61 529	2.62 518	4.55 526	4.20 516	3.84 522	3.39 514	3.40 502	1.23 512	0.66 385	1.39 517	0.80 505	3.42 529	1.27 453

notaker	2.77 513	2.35 519	4.02 491	2.61 524	1.44 492	1.77 494	1.14 491	2.77 519	1.81 506	2.30 512	11.41 535	3.95 514	4.70 524	3.24 509	3.01 495	1.58 520	0.88 411	1.71 525	1.08 518	2.10 521	1.44 469

UNDER WATER	2.84 514	2.25 511	5.25 516	1.84 509	1.45 493	2.36 513	1.44 512	3.23 523	6.51 528	2.61 517	2.73 511	5.69 525	5.64 527	3.14 508	4.18 516	1.48 517	0.81 405	1.60 523	1.07 517	1.91 519	1.67 482

WAO-8	2.91 515	2.55 524	3.77 480	1.93 514	1.04 462	4.08 524	0.99 479	3.25 524	6.09 526	2.20 508	3.34 519	3.33 511	2.64 511	11.73 536	2.52 479	2.12 525	1.92 493	1.55 520	0.93 511	1.27 503	0.96 418

Venus	2.91 515	2.55 524	3.77 480	1.93 514	1.04 462	4.08 524	0.99 479	3.25 524	6.09 526	2.20 508	3.34 519	3.33 511	2.64 511	11.73 536	2.52 479	2.12 525	1.92 493	1.55 520	0.93 511	1.27 503	0.96 418

DGSMNet	2.93 517	0.77 259	3.44 462	3.58 530	4.25 527	2.53 516	6.86 533	1.03 411	0.88 417	0.58 257	1.85 487	0.79 374	0.62 386	1.63 369	1.46 429	4.62 532	4.98 535	5.15 536	4.71 535	4.52 533	4.37 530

MADNet++	2.94 518	2.17 505	3.27 439	2.55 523	2.28 518	3.29 520	3.37 522	2.76 518	2.67 517	3.10 524	3.20 518	2.78 505	3.25 517	4.11 521	4.68 520	2.72 528	2.27 515	3.03 533	2.43 530	2.34 524	2.59 514

xyz-stereo	3.06 519	0.44 115	30.74 550	0.24 10	0.12 4	15.34 538	0.24 149	0.56 95	0.49 60	0.62 310	7.90 530	0.64 299	0.49 330	1.44 338	1.05 382	0.09 30	0.07 9	0.34 464	0.08 50	0.13 62	0.19 78

JetRed	3.37 520	4.96 531	10.08 530	1.48 490	1.73 507	7.63 531	5.47 531	3.47 526	2.20 510	2.42 514	2.40 501	2.98 507	2.35 509	3.52 516	6.60 527	1.33 513	1.90 492	1.38 516	1.23 521	2.30 523	2.02 491

LSM	3.40 521	1.42 439	5.81 521	9.98 537	30.74 548	0.86 419	1.14 491	0.99 377	1.26 480	1.40 487	2.18 496	0.93 425	0.85 438	1.76 389	1.03 380	0.22 418	0.35 324	0.24 436	0.29 395	0.40 426	6.21 536

U	3.41 522	0.37 63	1.27 18	0.27 48	13.75 539	19.65 545	0.15 14	0.43 27	0.33 4	0.18 3	0.19 11	0.27 79	0.15 12	0.23 1	0.19 5	0.10 88	0.06 1	17.75 544	12.73 540	0.11 36	0.10 6

MANE	3.51 523	2.03 498	3.88 488	1.89 512	2.01 513	5.98 528	4.72 528	5.87 532	7.13 530	3.80 528	5.10 528	6.11 528	5.34 526	4.39 523	5.05 522	1.07 505	1.28 453	0.50 481	0.85 508	0.76 487	2.36 511

SGM-ForestM	3.67 524	2.70 528	5.34 518	1.65 500	1.72 506	6.02 529	5.08 529	4.10 529	3.47 521	4.59 529	4.21 525	9.81 534	5.79 528	6.44 530	6.97 529	0.88 497	1.09 432	0.33 463	0.45 464	0.68 480	2.10 495

KSHMR	4.19 525	2.37 520	6.24 523	1.73 505	1.48 497	1.97 503	1.29 503	3.18 522	17.06 543	2.15 506	15.74 538	9.09 533	1.75 494	8.33 533	2.37 476	1.55 519	1.29 455	1.70 524	1.23 521	1.75 516	1.60 477

ktn	4.44 526	2.47 523	3.70 479	1.82 508	1.49 498	2.11 509	1.40 509	2.30 514	12.56 534	11.36 536	16.25 539	11.30 537	3.77 521	4.41 524	3.47 503	1.86 523	0.99 421	1.74 526	1.21 520	3.28 528	1.39 465

LE_ROB	4.55 527	2.43 521	9.94 529	2.79 526	4.03 526	2.40 514	3.54 523	2.72 517	11.04 532	11.64 537	4.69 527	5.25 524	10.74 535	4.52 525	9.73 533	0.82 495	0.70 393	1.34 515	0.97 514	0.74 484	0.94 413

tt	4.94 528	0.32 22	4.22 499	2.29 518	1.58 501	10.19 534	16.94 539	9.44 537	5.03 524	1.69 498	1.33 473	4.68 521	5.02 525	3.38 513	5.91 525	6.15 535	9.47 542	2.80 531	3.16 532	3.54 530	1.58 475

TCMNet-wrong-test	5.56 529	6.73 534	6.40 524	13.05 541	11.91 535	7.29 530	5.47 531	7.17 535	1.58 498	2.68 519	3.15 517	8.30 532	5.87 529	4.80 526	6.10 526	3.08 530	0.98 419	2.37 529	1.99 527	6.69 536	5.63 535

TorneroNet	5.60 530	2.30 516	3.98 489	1.49 492	1.26 485	14.47 536	1.11 488	4.85 530	20.66 548	10.12 533	16.30 540	11.78 538	7.35 530	3.41 515	4.38 517	1.36 516	0.70 393	1.46 519	0.87 509	2.73 526	1.33 458

coex-ft	6.14 531	1.98 492	60.80 552	0.34 186	0.30 236	0.80 402	1.17 497	0.76 188	4.34 523	19.82 544	2.15 495	1.61 491	8.77 534	1.82 405	10.36 535	0.44 472	2.05 500	0.18 395	0.19 325	0.39 420	4.61 534

HanzoNet	7.85 532	3.30 530	5.75 520	7.47 534	3.97 525	2.34 512	1.37 505	3.47 526	4.02 522	13.30 538	10.49 531	10.86 535	16.67 541	8.50 534	10.51 536	10.80 541	9.84 543	5.83 537	13.69 541	7.24 537	7.51 537

USTest	8.06 533	7.11 535	8.76 528	9.20 536	9.03 531	15.20 537	23.57 540	10.01 538	9.45 531	5.97 532	6.79 529	7.77 531	7.51 531	8.75 535	11.06 537	2.24 527	3.58 527	2.87 532	3.21 533	4.93 534	4.21 529

EDNetEfficientorigin	8.19 534	1.27 401	145.54 554	0.51 359	0.96 449	0.75 375	0.49 395	0.86 278	1.57 497	2.12 505	1.49 479	1.28 475	1.35 473	1.84 408	2.15 465	0.14 297	0.13 186	0.17 376	0.18 307	0.39 420	0.64 342

DGTPSM_ROB	8.97 535	5.94 532	13.01 535	5.95 533	11.34 533	8.54 532	24.06 541	6.47 533	13.52 535	5.19 530	11.52 536	6.18 529	11.04 536	7.02 531	13.92 538	4.47 531	7.66 536	3.90 534	7.43 538	4.34 532	7.98 538

DPSMNet_ROB	9.58 536	5.96 533	13.98 538	8.88 535	11.87 534	8.54 532	24.08 542	6.48 534	13.67 538	5.35 531	11.53 537	6.31 530	11.04 536	7.69 532	14.09 539	7.61 540	8.23 538	5.03 535	7.75 539	5.24 535	8.36 539

BEATNet-Init1	12.32 537	12.82 540	28.66 548	3.22 528	3.71 524	21.59 548	11.42 535	14.54 543	13.73 539	20.24 545	20.16 545	26.14 550	19.85 543	19.08 547	15.33 543	1.81 522	1.93 495	2.05 528	2.48 531	4.25 531	3.41 526

DPSM_ROB	12.32 537	11.13 538	12.31 533	12.90 539	12.80 537	19.81 546	28.13 547	14.50 541	14.31 540	10.62 534	11.34 533	12.03 539	11.89 539	13.08 541	15.22 541	7.09 537	8.31 539	6.47 539	7.32 536	8.69 538	8.43 540

DPSM	12.32 537	11.13 538	12.31 533	12.90 539	12.80 537	19.81 546	28.13 547	14.50 541	14.31 540	10.62 534	11.34 533	12.03 539	11.89 539	13.08 541	15.22 541	7.09 537	8.31 539	6.47 539	7.32 536	8.69 538	8.43 540

DLNR_Zeroshot_test	13.74 540	20.06 543	23.92 543	121.50 554	35.20 549	0.46 72	0.15 14	7.96 536	0.47 51	0.29 62	0.37 106	0.26 68	0.17 20	0.79 232	0.36 159	7.16 539	2.95 525	0.09 46	0.38 450	50.40 552	1.95 489

LRCNet_RVC	13.78 541	19.34 542	13.01 535	19.47 543	12.67 536	1.85 498	0.42 359	12.28 539	1.10 468	15.76 540	18.69 544	12.52 541	8.65 533	12.22 539	9.64 532	22.29 545	8.38 541	25.92 547	24.06 547	19.72 545	17.59 545

HaxPig	19.88 542	22.39 548	22.30 542	17.98 542	17.98 540	12.06 535	12.06 536	16.25 544	15.97 542	21.05 546	21.41 546	18.85 545	18.35 542	20.07 548	19.64 545	23.57 549	23.19 548	24.07 546	23.71 546	22.95 546	23.72 548

Anonymous_1	22.76 543	11.11 537	11.93 532	12.73 538	26.05 547	19.39 543	27.77 546	14.18 540	13.64 537	14.92 539	10.66 532	11.26 536	11.24 538	12.48 540	14.45 540	37.82 553	7.87 537	34.92 550	63.61 550	87.51 553	11.75 542

PML	22.99 544	17.34 541	8.24 527	5.48 532	9.84 532	50.35 553	102.65 553	5.84 531	13.52 535	37.08 553	104.84 553	30.61 553	23.20 548	12.09 538	7.96 531	6.27 536	2.12 506	6.31 538	2.42 529	10.67 540	2.95 519

MEDIAN_ROB	23.95 545	26.96 552	26.29 547	22.14 544	22.09 542	16.18 539	14.23 537	20.47 545	20.09 544	25.43 550	25.22 551	22.96 546	22.54 547	24.33 549	23.18 549	28.15 551	27.16 552	28.60 548	27.73 548	27.59 547	27.58 549

DPSimNet_ROB	24.35 546	23.81 551	31.38 551	25.93 546	22.83 543	31.30 549	34.38 549	20.78 546	28.92 552	27.39 551	22.99 550	28.29 552	35.76 553	15.47 543	17.82 544	24.28 550	17.90 547	22.23 545	14.12 542	19.38 544	22.12 547

CasAABBNet	24.76 547	22.38 547	24.44 544	26.05 547	25.75 545	39.79 550	56.76 552	29.10 551	28.88 551	21.22 547	22.69 548	24.21 547	23.99 550	26.23 550	30.62 552	14.22 542	16.71 545	13.03 541	14.75 544	17.49 541	16.97 543

Selective-RAFT-Error	24.83 548	22.44 549	24.80 545	26.10 548	25.82 546	39.85 551	56.72 551	29.21 553	29.03 553	21.29 549	22.80 549	24.25 548	24.07 551	26.28 551	30.60 551	14.24 543	16.85 546	13.04 542	14.75 544	17.53 542	17.02 544

LSM0	26.57 549	22.53 550	25.76 546	30.62 549	52.30 553	39.86 552	56.49 550	29.18 552	28.76 550	21.26 548	22.46 547	24.42 549	23.97 549	26.42 552	30.66 553	14.29 544	16.56 544	13.06 543	14.65 543	17.62 543	20.52 546

AVERAGE_ROB	26.91 550	30.28 553	29.18 549	25.78 545	25.30 544	19.49 544	15.38 538	23.70 550	23.02 549	28.38 552	27.78 552	26.23 551	25.76 552	26.95 553	25.55 550	31.27 552	30.02 553	31.76 549	30.80 549	30.88 551	30.77 550

xxxxx1	29.05 551	20.74 544	14.05 539	50.10 550	40.25 550	19.01 540	26.60 543	21.83 547	20.22 545	16.52 541	17.56 541	18.33 542	21.41 544	16.11 544	20.77 546	23.48 546	26.77 549	66.36 551	78.56 551	30.19 548	32.23 551

tt_ll	29.05 551	20.74 544	14.05 539	50.10 550	40.25 550	19.01 540	26.60 543	21.83 547	20.22 545	16.52 541	17.56 541	18.33 542	21.41 544	16.11 544	20.77 546	23.48 546	26.77 549	66.36 551	78.56 551	30.19 548	32.23 551

ff	29.05 551	20.74 544	14.05 539	50.10 550	40.25 550	19.01 540	26.60 543	21.83 547	20.22 545	16.52 541	17.56 541	18.33 542	21.41 544	16.11 544	20.77 546	23.48 546	26.77 549	66.36 551	78.56 551	30.19 548	32.23 551

test_example2	115.17 554	122.38 554	93.45 553	115.38 553	123.53 554	101.24 554	113.11 554	54.67 554	99.94 554	135.50 554	136.43 554	85.67 554	85.40 554	110.44 554	104.91 554	152.17 554	205.21 554	99.17 554	114.27 554	138.55 554	112.04 554

ccccc		297.53 555		372.50 555	377.87 555	200.30 555		217.33 555		202.36 555		213.34 555		312.79 555		409.97 555	354.33 555	255.69 555	227.31 555	431.13 555

Low-res two-view benchmark